## Prediksi Penjualan Sparepart Mobil Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Sahara Abdy 1 , Erika Roberta Br Gultom 2 , Sri Ramadhany 1,* , Afifudin 2
1 FProdi Manajemen Informatika, STMIK Logika, Medan, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Logika, Medan, Indonesia Email: 1 saharaabdy77@gmail.com, 2 erikaroberta204@gmail.com, 3,* sriramadhany82@gmail.com, 4, afifudin.logika@gmail.com Email Penulis Korespondensi : sriramadhany82@gmail.com Submitted 29-11-2022 ; Accepted 20-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
PT. GAYA MAKMUR MULIA MEDAN merupakan salah satu perusahaan yang bergerak menjual suku cadang maupun sparepart di sumatera utara. Seiring perkembangan teknologi, maka semakin meningkatnya persaingan bisnis terutama mengenai penjualan sparepart. Hal ini juga mempengaruhi persaingan antar merk barang dengan kualitas yang dihasilkan. Produk yang ditawarkan bermacam merk, merk mempengaruhi masyarakat untuk membeli produk tersebut. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk sparepart berdasarkan penjualan selama 2 tahun terakhir maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan produk sparepart terlaris, guna untuk mempermudah perusahaan dalam penyediaan stok. Untuk mengetahui penjualan produk sparepart terlaris digunakan teknik data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor sehingga menghasilkan  prediksi  penjualan  terlaris  pada  divisi  Mitsubishi  dengan  akurasi  80,00%  dan  akurasi  Isuzu  66,67% sehingga didapat  target perolehan guna meningkatkan nilai akurasi terhadap klasifikasi penjualan produk terlaris.
Kata Kunci: Merk; Sparepart; Terlaris; Data Mining; K-Nearest Neighbor

## Abstract
PT. GAYA MAKMUR MULIA MEDAN is a company engaged in selling spare parts and spare parts in North Sumatra. Along with the development of technology, the increasing business competition, especially regarding the sale of spare parts. This also affects the competition between brands of goods with the quality they produce. Products offered by various brands, brands influence people to buy these products. Judging from the large number of consumer requests for spare parts products based on sales over the last 2 years, predictions are needed for sales of the best-selling spare parts products, in order to make it easier for companies to provide stock. To find out the sales of best-selling spare part product, data mining  techniques  and  K-Nearest  neighbor  algorithm  are  used  to  produce  predictions  of  the  best-selling  sales  in  the Mitsubishhi division with an accuracy of 80,00% and Isuzu accuracy of 66,67% so that acquisition targets are obtained to increase the accuracy value for the classification of best-selling product sales.
Keywords : Merk; Sparepart; Best Sellling; Data Mining; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  manufaktur  selalu  memerlukan  catatan  persediaan  dan  penjualan  barang,  hal  ini  berguna  untuk memenuhi  keinginan  dan  kepuasan  pelanggan[1].  Kualitas  layanan  penting  bagi  kalangan  bisnis  untuk  memastikan keberlangsungan roda bisnis perusahaan dan untuk mempertahankan daya saingnya. Banyak keuntungan yang didapat jika  dalam  kualitas  layanan  terhadap  konsumen  itu  baik.  Ini  sangat  terkait  terhadap  kepuasan  pelanggan,  loyalitas, pembelian berulang, dan keuntungan jangka panjang melalui promosi mulut ke mulut yang positif. [2]
Bagi perusahaan memenuhi keinginan dan kepuasan pelanggan merupakan suatu peluang untuk menguasai pasar termasuk perusahaan yang bergerak dibidang penyediaan alat transportasi seperti mobil.  Untuk proses produksi mobil yang berkualitas diperlukan suku cadang mobil yang tepat. Pembelian dan persediaan suku cadang harus sesuai dengan proses produksi yang dilakukan. Untuk mengatasi masalah ini maka perusahaan membutuhkan suatu solusi yang dapat menyediakan  informasi  yang  tepat  agar  persediaan  sparepart  untuk  produksi  dan  penjualan  mobil  sesuai  kebutuhan pelanggan. Data  mining dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk  mendapatkan  pengetahuan  terkait  suku  cadang  yang berkaitan  dalam  produksi  mobil  dimasa  yang  akan  datang  [3]. Predivtive  modelling merupakan  salah  satu  metode pengolahan  data  dalam data  mining .  Tujuan  metode  ini  adalah  untuk  memprediksi  suatu  nilai  yang  memiliki  ciri-ciri tertentu.  [4]Data  mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer  (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.[5]
Terdapat  banyak  teknik  data mining  yang  bisa  digunakan  untuk  prediksi  antara  lain  algoritma  C4,5,  algoritma Naïve Bayes , algoritma K-Nearest Neighbor dan lain-lain. Algoritma K Nearest  Neighbor adalah suatu metode dalam data mining yang menggunakan algoritma supervised . Supervised learning bertujuan untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Sedangkan pada unsupervised learning , data belum memiliki pola apapun dan tujuan unsupervised learning untuk menemukan pola dalam sebuah data. [6] Tujuan dari  algoritma k-Nearest  Neghbor adalah  untuk  mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training samples.Dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang  barudiklasifikasikan  berdasarkan  mayoritasdari  katagori  pada k-NN . Algoritma k-NN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi sampel uji yang baru. [5]
Penelitian  dengan  menggunakan  algoritma k-Nearest  Netghbor telah  dilakukan  oleh  Mustakim    untuk memprediksi peringkat prestasi mahasiswa fakultas sains dan teknologi prodi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Sutan Syarfi Kasim angkatan 2014/2015sebagai data testing dengan jumlah 50 data, serta berdasarkan dari data angkatan 2012/2013 sebagai data training dengan jumlah 165 data yang menghasilkan pengujian akurasi sebesar 82%. [7]
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  diatas  maka  penulis  melakukan  penelitian  untuk  memprediksi  penjualan sparepart mobil yang paling banyak terjual  pada PT. Gaya Makmur Mulia Medan  dengan menggunakan metode data mining algoritma K Nearest Neighbor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  adalah  merupakan  tahapan  dalam  menyusun    karya    ilmiah    untuk    memperoleh    bukti-bukti    yang empiris  dalam  menjawab  pertanyaan terhadap penelitian yang dilaksanakan. [8]Adapun desain penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Melakukan analisis prediksi penjualan Sparepart Isuzu pada PT. Gaya Makmur Mulia Medan dan menentukan data- data barang sparepart yang akan di prediksi.
b. Membuat penerapan data mining menggunakan Rapid miner dengan metode Algoritma K-Nearest Neighbor pada PT. Gaya Makmur Mulia Medan.
c. Memprediksi Penjualan terlaris dengan menggunakan tahapan KDD ( Knowledge Discovery in Database ) dan data selection berdasarkan penjualan 2 tahun terakhir dari tahun 2019-2020 yang berasal dari PT. Gaya Makmur  Mulia Medan.
d. Melakukan pengujian terhadap sampel data yang telah di seleksi setelah melewati tahapan pengujian.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan Suatu proses penemuan informasi baru dengan cara mencari pola-pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar merupakan pengertian data mining secara sederhana.  [9]Berdasarkan pengertian data mining yang  telah  dijelaskan di  atas,  maka  data  mining  merupakan  pengetahuan  yang  tersembunyi  di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik matematika, kecerdasanbuatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan dari database. [10]

## Gambar 1. Akar Ilmu Data Mining

## 2.2 Algoritma K Nearest Neighbour.
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised. K-NN termasuk kelompok instancebased learning .Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning .K-NN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing. [7]Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang mengelompokan data baru berdasarkan jarak data baru itu kebeberapa data/tetangga (neighbord) terdekat. Teknik K-Nearest Neighbor dengan melakukan langkah-langkah yaitu, mulai input: Data training, label data traning, k , data testing :[11] a. Untuk semua data testing, hitungjaraknya ke setiap data training b. Tentukan k data training yang jaraknya paling dekat dengan data
c. Testing
d. Periksa label dari k data ini
e. Tentukan label yang frekuensinya paling banyak
f. Masukan data testing ke kelas dengan frekuensi paling banyak
g. Berhenti
Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan contoh pelatihan. [12]. Algoritma k -NN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel  ujiyang baru. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean Distance . Euclidean Distance Euclidean Distance mengukur kedekatan antara dua buah objek yang digambarkan sebagai pengukuran garis lurus atau secara langsung. Jarak Euclidean adalah jarak yang paling umum digunakan pada data numerik. Euclidean distance didefinisikan sebagai berikut :[13]
𝑑(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) =   √∑ (𝑎𝑟(𝑥𝑖) − 𝑎𝑟(𝑥𝑗)) 2 ) 𝑛 𝑟=1 (1)
Keterangan : d(xi,xj ) : Jarak Euclidean(Eucledean Distance). (xi) : record ke- i (xj) : record ke- j (a r ) : data ke- r i,j :1,2,3,…n
Data training adalah  kumpulan  data  hasil  penjualan sparepart .  [14]Adapun  data  training  untuk  penelitian  ini adalah sesuai dengan tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Training Sparepart Merk Isuzu No. Nama barang Bulan Kategori 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 1 Paking Deksel 1 0 2 2 1 3 2 1 0 4 2 1 Kurang Laris 2 Paking Set 3 3 9 2 1 4 1 1 2 2 4 2 Kurang Laris 3 Kain Klos 5 4 5 6 8 7 7 3 2 3 5 9 Laris 4 Matahari 8 4 6 8 2 2 4 3 6 6 5 5 Laris 5 Saringan Hawa 9 3 3 4 8 9 2 3 7 1 1 1 Kurang Laris 6 Saringan Solar 9 3 3 2 4 1 0 1 3 4 5 7 Kurang Laris 7 Saringan Oli 9 0 0 1 5 4 2 0 1 2 3 5 Kurang Laris 8 Kabel Km 6 5 6 4 2 1 1 1 0 2 3 5 Kurang Laris 9 Kabel Rem Tangan 9 2 2 4 1 3 5 6 4 1 4 3 Kurang Laris 10 Kabel Posneling 7 7 8 9 4 2 1 1 4 2 2 0 Kurang Laris 11 Bangku Mesin 8 7 1 5 2 3 8 4 1 4 7 2 Kurang Laris 12 Sunvisor 1 2 1 1 1 2 2 0 1 3 4 2 Kurang Laris 13 Plat Tangga 2 1 0 0 2 3 5 1 5 7 0 0 Kurang Laris 14 Bosper 8 5 3 7 2 2 3 1 1 2 3 2 Kurang Laris 15 Baut As 9 8 4 3 2 0 1 2 3 1 0 1 Kurang Laris 16 Lampu Sen 2 1 0 0 2 1 1 3 3 1 1 0 Kurang Laris
Tabel 2. Tabel Data Training Sparepart Merk Mitsubishi No. Nama barang Bulan Kategori 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 1 Paking Deksel 2 2 2 3 4 1 2 2 4 1 3 2 Kurang Laris 2 Paking Set 1 1 1 1 0 0 1 2 3 4 1 2 Kurang Laris 3 Kain Klos 4 2 4 2 2 9 8 8 9 7 7 9 Laris 4 Matahari 4 4 3 1 1 7 6 4 4 1 1 2 Kurang Laris 5 Saringan Hawa 9 7 6 5 3 2 1 2 4 2 2 7 Kurang Laris 6 Saringan Solar 9 2 1 3 3 4 5 7 8 1 1 2 Kurang Laris 7 Saringan Oli 9 3 3 4 1 1 0 0 2 5 4 7 Kurang Laris 8 Kabel Km 2 3 4 5 1 2 3 4 2 2 1 1 Kurang Laris 9 Kabel Rem Tangan 1 4 4 7 7 5 4 3 2 1 4 6 Kurang Laris 10 Kabel Posneling 6 2 2 0 7 4 3 2 1 5 2 2 Kurang Laris 11 Bangku Mesin 4 9 4 4 3 2 2 7 5 5 2 1 Kurang Laris 12 Sunvisor 1 1 1 0 0 0 1 2 1 1 3 0 Kurang Laris 13 Plat Tangga 2 2 1 0 0 1 1 1 0 2 1 1 Kurang Laris 14 Bosper 9 8 9 2 2 4 3 5 7 6 8 3 Laris 15 Baut As 8 9 9 5 4 4 3 2 2 1 4 2 Laris 16 Lampu Sen 1 1 1 0 0 2 3 2 2 1 1 1 Kurang Laris

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan Tabel  1 dan Tabel  2 tahapan data  mining menggunakan  metode  Algoritma K-Nearest  Neighbor pada penelitian  ini    nilai  k  yang  digunakan  adalah  3.  Menghitung  jarak  antar  data  teratribut  dan  data testing pada  tahap transformation pada sparepart merk Isuzu dan Mitsubishi menggunakan perhitungan Euclidean Distance sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Hasil Jarak Record Merk Isuzu Mitsubishi d1 15.03329637 17.34935157 d2 13.52774925 18.24828759 d3 0 0 d4 11.53256259 13.30413469 d5 12.80624847 17.94435844
d6 12.24744871 13.89244398 d7 12.28820572 17.02938636 d8 11.87434208 16.70329308 d9 12.76714533 14.93318452 d10 14.28285685 16.27882059 d11 12.12435565 15.77973383 d12 14.66287829 19.74841765 d13 16.34013463 19.72308292 d14 12.16552506 13.64779433 d15 16.03121954 18.22086715 d16 17. 02938636  17.94435844
Dari perincian penjualan sparepart Mitsubishi tersebut maka dalam menentukan kelompok data hasil dari nilai k tetangga terdekat berdasarkan label mayoritas sehingga nilai k = 3 yang diambil dari 3 jarak tekecil yaitu d 3 ,d 4 , dan d 14 . Berdasarkan  perhitungan  Algoritma K-Nearest  Neighbor menggunakan  rumus  perhitungan  jarak Euclidean dapat disimpulkan bahwa dari kedua kriteria pejualan terlaris pada PT.GMM berdasarkan mayoritas hasil dari nilai k =3 yaitu :
Tabel 4. Tabel Prediksi
Record Isuzu Record Mitsubishi d16 17.02938636 d 12 19.74841765 d13 16.34013463 d 13 19.72308292 d15 16.03121954 d 2 18.24828759

## 3.1 RapidMiner
Rapid Miner merupakan sebuah tools yang digunakan untuk pengolahan data mining.[15] RapidMiner digunakan untuk melakukan pengujian terhadap data yang telah didapatkan dari hasil penjualan sparepart dari tahun 2019 dan 2020. [16]

## 3.1.1 ImplementasiRapidMiner
Berikut adalah rangkaian proses yang di gunakan dalam melakukan pengujian dan implementasi sistem yaitu : [17] a. Jalankan aplikasi RapidMiner studio 9.10.008 jika sudah di jalankan maka akan muncul tampilan seperti gambar 4.10 kemudian  klik import data  untuk  mengimport  data  yang  akan  kita  analisis  menggunakan  aplikasi RapidMiner 9.10.008.

## Gambar 1. Tamplan Awal Aplikasi RapidMiner
b. Lalu pilih data dengan file excel yang akan diuji.
c. Tahapan selanjutnya adalah memproses data melalui operators kemudian double klik read excel , lalu klik read excel (Data Training ), kemudian input configuration wizard lalu pilih data yang akan di uji, setelah itu tentukan label lalu double klik set role dan atur atribut, setelah itu hubungkan dengan k-NN. Disini kita akan menguji data menggunakan apply model untuk membuat sebuah model, kemudian double klik performance classification karena algoritma k-NN menggunakan klasifikasi sebagai data latih.
d. Adapun hasil accuracy dari performance vector sebesar 80,00% untuk proses yang dilaksanakan pada model proses classification .
Gambar 3 . Tampilan hasil proses accuracy
e. Setelah Melakukan klasifikasi, tahap selanjutnya yang dilakukan adalah teknik drag and drop operator read excel kemudian lakukan import pada tabel Microsoft excel lalu proses data agar dapat membaca atribut dari data training dalam format excel , kemudian ganti antribut dan label pada data tersebut.
Gambar 4 . Importing data training
f. Selanjutnya drag  and  drop operator  k-NN  dengan  memasukkan  nilai k =3,  kemudian  hubungkan  operator  dengan apply  model setelah  itu  ulangi  lagi  dengan  memasukkan read  excel dan  kemudian import data  pada  tabel testing , proses selanjutnya yaitu hubungkan model pada result .
Gambar 5 . Susunan Algoritma k-NN
g. Tahap ini adalah tahap terakhir dari proses data mining rapidminer setelah semua operator terhubung kemudian klik icon  play tombol,  maka  akan  muncul  sebuah  t ab  result yang  isinya  sebuah  prediksi  dari  seluruh  data  yang  di  uji memenuhi nilai k =3. Hasil yang didapatkan dari prediksi penjualan sparepart terlaris pada PT. GMM, seperti gambar dibawah ini:
h. Pengujian dilakukan pada setiap proses akhir yang terdapat pada aplikasi, dengan kondisi berhasil dan gagal. Hasil pengujian bebentuk Decision Tree ( Pohon Keputusan ).
Gambar 7 . Hasil Decision Tree
Dari  kedua  hasil  visualisasi  pada  masing  –  masing  divisi  dapat  disimpulkan  bahwa  penjualan sparepart setiap bulannya tidak menentu sesui dengan grafik penjualan dari bulan januari sampai desember. Grafik tersebut menunjukkan naik dan turunnya penjualan dari bulan ke bulan. Pada sistem ini penjualan Mitsubishi terjadi peningkatan perbulannya dibandingkan dengan penjualan Isuzu yang penjualannya naik turun perbulannya.
Hasil  pengujian  terakhir  menggunakan Decision  Tree (Pohon  Keputusan  )  untuk  memvisualisasikan  hasil  dari setiap pilihan dalam cara terorganisir. Dari model decision tree akan terbentuk classification rules di antara 16 model yang terbentuk terdapat iterasi yang hanya memiliki model decision tree yang terlaris yaitu kain klos, dan yang kurang laris yaitu saringan solar. Selanjutnya model yang memiliki akurasi tertinggi dan mencakup keseluruhan terdapat pada bulan November yang totalnya 3.500%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan pemodelan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan data yang diolah berdasarkan  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining  dengan menggunakan teknik klasifikasi dan algoritma K-NN maka dapat ditarik kesimpulan prediksi penjualan sparepart pada PT.  Gaya  Makmur  Mulia  dilakukan  dengan  menerapkan  data  mining  dan  menggunakan software  rapidminer dan mengolah data secara manual dengan menggunakan algoritma K-NN yang dihitung berdasarkan jarak Euclidean . Dari pengolahan data tersebut didapatkan hasil prediksi penjualan sparepart terlaris dengan accuracy 80.00%. Kriteria-kriteria yang digunakan dalam perbandingan prediksi penjualan sparepart terlaris pada PT. Gaya Makmur Mulia yaitu Isuzu dan Mitsubishi.  Proses  penerapan  data  mining  diolah  dengan  membuat  data  teks  menjadi  lebih  terstruktur  melalui Pre- processing , data yang diambil dari tahun 2019 sampai tahun 2020.

## REFERENCES
[1] M.  Aries,  H.  Rarindo,  Y.  A.  Winoko,  and  S.  Adiwidodo,  “ANALISIS  PENJUALAN  SPARE  PART  MOBIL  DENGAN METODE ABC (KONSEP 80-20) PADA GUDANG SUKU CADANG DI BENGKEL PT. ASTRA INTERNASIONAL Tbk. AUTO2000 PASURUAN,” J. Ilm. Teknol. FST Undana , vol. 14, no. 2, 2020.
[2] M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, D. Marisa Midyanti, J. Sistem Komputer, and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jl Hadari Nawawi,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca  Kebakaran Berdasarkan Data Aws (Automatic Weather Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 06, no. 2, pp. 48–56, 2018.
[3] A. A. Firdaus, N. Iksan, D. N. Sadiah, L. Sagita, and D. Setiawan, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Prediksi Kebutuhan Suku Cadang Mobil,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i1.41151.
[4] S.  H.  David  Hartanto  Kamagi,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,” Ultim. Vol. VI, No. 1 | Juni 2014 , vol. VI, no. 1, pp. 254–260, 2014, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007.
[5] L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin, and S. Purwani, “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode  Data  Mining  Naïve  Bayes :  Systematic  Review,” Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  1,  p.  35,  2020,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[6] W. C. Zheng and X. X. Wu, “Investigations of the spin Hamiltonian parameters for the trigonal Co 2+ center in ZnS0.001Se0.999 mixed crystal,” Opt. Mater. (Amst). , vol. 28, no. 4, pp. 370–373, 2006, doi: 10.1016/j.optmat.2004.12.020.
[7] Mustakim  and  G.  Oktaviani  F,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Classification  Sebagai  Sistem  Prediksi  Predikat  Prestasi Mahasiswa,” vol. 13, no. 2, pp. 195–202, 2016.
[8] P. Simanjuntak and E. Elisa, “Data Mining Untuk Menentukan Pemilihan Celular Card Di Kota Batam,” J. Inf. Syst. Dev. , vol.
4, no. 2, pp. 1–5, 2019, [Online]. Available:
https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/283%0Ahttps://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/downlo ad/283/143
[9] I. P. Ninditama, I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi Keluarga Sejahtera Study Kasus : Kecamatan
Kota  Palembang,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 2, pp. 37–49, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1156
[10]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[11]  A. Rohman, “MODEL ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKKELULUSAN MAHASISWA,” 2012.
[12]  H.  Said,  N.  H.  Matondang,  and H.  N.  Irmanda,  “Sistem  Prediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat  Dikonsumsi  Dengan  Menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor,” no. April, pp. 158–168, 2022.
[13]  N.  Tangerang,  “ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL BERBASIS DESKTOP PADA SMA,” vol. 1, no. 1, pp. 123–129, 2018.
[14]  S. Maesaroh and Kusrini, “Sistem Prediksi Produktifitas Pertanian Padi Menggunakan Data Mining,” J. Energi , vol. 7, no. 2, pp. 25–30, 2017, [Online]. Available: eprints.dinus.ac.id/16925/1/jurnal_16115.pdf
[15]  M. Y. Putra and D. I. Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[16]  S. Marpaung, S. -, and I. -, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di SMA Negeri 1 Panombeian Panei,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  8–13,  2021,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.1522.
[17]  K. S. M. I. P.-A. Sri Wahyunu, “Implementasi Rapid Miner dalam menganalisa Data Mahasiswa Drop Out,” vol. 10, pp. 421– 437, 2017.