## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718

## Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Unilever dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Dzikra Maulida * , Yusuf Ramadhan Nasution
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1* dzikramaulida08@gmail.com, 2 ramadhannst@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: dzikramaulida08@gmail.com Submitted: 01/08/2024; Accepted: 14/08/2024; Published: 14/08/2024
Abstrak −Dalam  era  globalisasi  dan  persaingan  pasar  yang  semakin  ketat,  perusahaan-perusahaan  berusaha  untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pemasaran  mereka untuk mempertahankan pangsa pasar dan meningkatkan pendapatan.  PT.  Unilever  Tbk,  sebagai  salah  satu  perusahaan  multinasional  yang  mengoperasikan  berbagai  jenis  produk konsumen, termasuk produk-produk perawatan gigi seperti Pepsodent, membutuhkan prediksi penjualan yang handal untuk memaksimalkan  kinerja  produknya  di  pasar.  Tujuan utama  dari  penelitian  ini  adalah  Untuk  menerapkan  metode K-Nearest Neighbor pada  produk  pepsodent  Unilever  dalam  model  prediksi  yang  dapat  melakukan  praproses  terhadap  data  produk pepsodent  selama  1  tahun  terakhir  menggunakan Rapid  Miner serta Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  prediksi  penjualan produk Pepsodent. Data yang digunakan adalah jumlah stock, jenis pepsodent, penjualan, factor musiman. Dari hasil analisis dan evaluasi, dapat disimpulkan bahwa akurasi Prediksi dalam algoritma K-NN mampu memberikan prediksi penjualan yang cukup akurat untuk produk Pepsodent Whitening dengan nilai 161, 186, 165 pediksinya sama-sama 114. Pepsodent Ekonomi dengan  nilai  982  prediksinya  1021,  nilai  638  dan  774  prediksinya  sama-sama  927.  Pepsodent  Herbal  dengan  nilai  173 prediksinya  193  dan nilai  129 dan  118  nilai  prediksinya  sama-sama  207. Prediksi  penjualan  yang  akurat  sangat  membantu dalam  perencanaan  produksi  dan  strategi  pemasaran,  yang  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan kepuasan pelanggan. Algoritma  K-NN terbukti efektif dalam  kasus ini, meskipun pemilihan parameter K  yang tepat sangat penting untuk mendapatkan hasil terbaik .
Kata Kunci: Prediksi; Algoritma KNN; Penjualan Pepsodent
Abstract− In  the  era  of  globalisation  and  increasingly  fierce  market  competition,  companies  are  striving  to  improve  their operational efficiency  and marketing strategies to  maintain  market share and increase revenue. PT Unilever Tbk,  as one of the  multinational  companies  that  operates  various  types  of  consumer  products,  including  dental  care  products  such  as Pepsodent, requires reliable sales prediction to maximise its product performance in the market. The main objectives of this research  are  to  apply  the  K-Nearest  Neighbor  method  to  Unilever  pepsodent  products  in  a  prediction  model  that  can preprocess pepsodent product data for the last 1 year using Rapid Miner and to measure the accuracy of Pepsodent product sales  predictions.  The  data  used  is  the  number  of  stocks,  types  of  pepsodent,  sales,  seasonal  factors.  From  the  results  of analysis  and  evaluation,  it  can  be  concluded  that  the  prediction  accuracy  in  the  K-NN  algorithm  is  able  to  provide  fairly accurate sales predictions for Pepsodent Whitening products with a value of 161, 186, 165 equally 114. Pepsodent Economy with a value of 982 predictions 1021, a value of 638 and 774 predictions are both 927. Pepsodent Herbal with a value of 173 predicted 193 and a value of 129 and 118 predicted values are both 207. Accurate sales predictions are helpful in production planning  and  marketing  strategies,  which  in  turn  can  improve  operational  efficiency  and  customer  satisfaction.  The  K-NN algorithm  proved  to  be  effective  in  this  case,  although  proper  selection  of  the  K  parameter  is  essential  to  obtain  the  best results.
Keywords: Prediction; KNN Algorithm; Pepsodent Sales

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dan  persaingan  pasar  yang  semakin  ketat,  perusahaan-perusahaan  berusaha  untuk meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  strategi  pemasaran  mereka  untuk  mempertahankan  pangsa  pasar  dan meningkatkan  pendapatan.  Salah  satu  aspek  penting  dalam  strategi  pemasaran  adalah  memprediksi  penjualan produk  dengan  akurasi  tinggi  untuk  mengoptimalkan  stok,  produksi,  dan  distribusi.  PT.  Unilever  Tbk,  sebagai salah  satu  perusahaan  multinasional  yang  mengoperasikan  berbagai  jenis  produk  konsumen,  termasuk  produk- produk perawatan gigi seperti Pepsodent, membutuhkan prediksi penjualan yang handal untuk memaksimalkan kinerja  produknya  di  pasar  [1].  Penjualan  merupakan  faktor  terpenting  bagi  sebuah  perusahaan  karena  dengan adanya  penjualan,  maka  suatu  perusahaan  akan  mendapat  keuntungan  yang  lebih  supaya  bisa  melanjutkan usaha  tersebut.  Namun  persaingan  bisnis  di era  perdagangan  bebas  seperti  sekarang  ini  sangat  ketat,  setiap perusahaan  dituntutuntuk  mempersiapkan  dirinya  secara  profesional  dan  fleksibel  sehingga  perusahan  tidak hanya  mampu bertahan, tetapi juga  mampu tumbuh dan berkembang [2]. Untuk itu perusahaan harus  memiliki strategi  yang  tepat  agar  bisa  memenuhi  kebutuhan  pasar  maka  dari  itu  persaingan  terletak  pada  bagaimana sebuah  perusahaan  dapat  menghadirkan  produk  yang  lebih  murah,  lebih  baik  namun  dengan  stok  barang  yang selalu terpenuhi [3].
Dalam  konteks  prediksi  penjualan,  penggunaan  teknik  prediksi  yang  canggih  menjadi  sangat  penting. Salah  satu  teknik  prediksi  yang  telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai  industri  adalah  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)[4][5]. Algoritma ini merupakan salah satu metode pembelajaran mesin yang sederhana namun kuat dalam memprediksi nilai berdasarkan kumpulan data yang telah ada. Namun, dalam konteks PT. Unilever Tbk,  penerapan  algoritma  K-NN  untuk  memprediksi  penjualan  produk  Pepsodent  belum  banyak  dieksplorasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
secara  mendalam.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  tersebut  dengan menyelidiki  efektivitas  algoritma  K-NN  dalam  memprediksi  penjualan  produk  Pepsodent.  Dengan  menggali lebih  dalam  tentang  potensi  algoritma  K-NN  dalam  konteks  perusahaan  konsumen  seperti  PT.  Unilever  Tbk, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  meningkatkan  strategi  pemasaran dan manajemen rantai pasok perusahaan, serta menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam analisis prediktif pada industri FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) [6][7].
Data  Mining  adalah  suatu  proses  mengumpulkan  informasi  penting  dari  suatu  data  yang  besar.  Proses data  mining  sering  kali  menggunakan  metode  statistika,  matematika  hingga  memanfaatkan  teknologi  artifical intelligence sehingga dapat digunakan untuk menentukan penjualan yang berada pada badan usaha [8][9]. Pada data  mining terdapat beberapa fungsi dalam  menemukan informasi  yang akan diolah  menjadi suatu data  yaitu, klasifikasi,  klasterisasi,  asosiasi  dan  regresi  [10][11].  Salah  satu  metode  yang  terdapat  pada  data  mining  untuk memprediksi yaitu metode K-Nearest Neighbor , merupakan salah satu metode melakukan klasifikasi [12]. Berdasarkan  uraian  diatas  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk memprediksi penjualan produk pada PT. Unilever Tbk dan Tools yang dipakai di dalam penerapan data mining ini  adalah  python  [13][14].  Prediksi  atau  peramalan  penjualan  (forecasting)  adalah  suatu  perhitungan  untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian,  tahapan  yang  digunakan  adalah  kerangka  penelitian,  hal  ini  dilakukan  dalam rangka  menyusun  tahapan  penelitian.  Metodologi  penyelidikan  ini  adalah  kuantitatif,  penelitian  yang  menguji teori  dengan  melihat  hubungan  antar  variabel  disebut  penelitian  kuantitatif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengembangkan  Prediksi  Produk  Pepsodent  di  PT.  Unilever  Tbk  dengan  Algoritma K-Nearest Neighbor.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
3.2 Algoritma K-Nearest Neigbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor adalah  salah  satu  algoritma  machine  learning  dengan  pendekatan  supervised  learning. Algoritma  ini  menerapkan  lazy  learning”  atau  “instant  based  learning.  Algoritma  KNN  digunakan  untuk klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  Knearest  Neighbor  adalah  klasifikasi  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan data  baru  berdasarkan  jarak  dari  data  baru  ke  data  terdekat/tetangga  dalam  data  pembelajaran. K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah algoritma supervised  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan hasil sampel uji baru berdasarkan  sebagian  besar  kategori  K-NN.  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek baru  berdasarkan  atribut  dan  contoh  pelatihan.  Algoritma  ini  dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru dengan melakukan perhitungan jarak terdekat pada objek tersebut terhadap data data yang ada. Langkah-langkah untuk menghitung algoritma K-NN:
a. Menentukan nilai k.
b. Menghitung  kuadrat  jarak  euclid  (query  instance)  masing-masing  objek  terhadap  training  data  yang diberikan.  Persamaan  (1)  menunjukkan  perhitungan  kuadrat  jarak  euclid  (query  instance)  masing-masing objek terhadap training data yang diberikan.
c. Kemudian mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil.
d. Menghitung  rata-rata  dari  nilai  objek  pada  jangkauan  K  dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbor yang terdekat (jangkauan K), maka dapat diprediksi nilai query instance yang telah dihitung [16].
Penelitian  yang  dilakukan  peneliti  merupakan  jenis  penelitian  pengembangan  atau Research  and Development (R&D).  Metode  penelitian  R&D  merupakan  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menghasilkan  produk  tertentu,  dan  menguji  keefektifan  produk  tersebut.  R&D  adalah  suatu  proses  atau langkah- langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada, yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
dapat  dipertanggung  jawabkan.  Penelitian  R&D  dalam  data  mining  merupakan  suatu  proses  yang  digunakan untuk mengembangkan dan mengetahui validitas suatu produk aplikasi [17][18]. Jadi, penelitian pengembangan yang  akan  dilakukan  peneliti  adalah  mengembangkan  sebuah  aplikasi  data  mining  yang  digunakan  untuk membentuk  suatu  kombinasi  pembelian  konsumen  berdasarkan  frekuensi  itemset  untuk  menentukan  strategi penjualan pada produk pepsodent.
Metode  ini  dipilih  karena  penelitian  bertujuan  untuk  menguji  efektivitas  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  memprediksi  penjualan  produk  Pepsodent  Unilever  dan  penelitian  menjelaskan  secara  rinci tentang  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  penjualan  produk  Pepsodent  Unilever.  Pada pengerjaannya prosedur penelitian yang digunakan yaitu dengan tahapan sebagai berikut [19][20] :
a. Studi Pustaka: Strategi ini melibatkan membaca media cetak yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan untuk mengumpulkan informasi tentang penelitian buku. Studi Pustaka adalah tindakan yang dilakukan untuk mengumpulkan data tentang Data produk pepsodent Unilever Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor . Selain itu, metode K-Nearest Neighbor (KNN) juga menjadi bahan pengumpulan informasi.
b. Wawancara: Teknik ini dilakukan dengan meminta dan menerima informasi secara lisan untuk  memperoleh informasi  secara  langsung.  Dalam  penelitian  ini stakeholder yang diwawancarai peneliti adalah Assistant Area Sales Manager (AASM).
c. Pengumpulan Data: Melakukan pengumpulan data dan pengkajian data hasil dari tahap wawancara terhadap narasumber.  Metodologi  pengumpulan  data  Sub-bagian  ini  menguraikan  metodologi  yang  digunakan  mulai dari awal penyelidikan hingga pencapaian akhir dari hasil yang diharapkan.
d. Observasi:  Melakukan  wawancara  terhadap  narasumber  yaitu  menemui  Assistant  Area  Sales  Manager (AASM).  Langkah  yang  dilakukan  guna  mendapatkan  informasi  mengenaiharga  produk  pepsodent  di PT.Unilever Tbk.
e. Perancangan dan Pengembangan Aplikasi: Pada tahapan perancangan dan pengembangan aplikasi ini, analisis terhadap prosedur yang sesuai untuk penelitian dalam hal ini data penjualan produk dilakukan agar aplikasi yang  menjadi  hasil  dari  penelitian  dapat  mencapai  tujuan  pada  rancangan  yang  dibuat  kemudian diimplementasikan pada model aplikasi rapid miner .
f. Uji  Coba  Aplikasi:  Tahapan  uji  coba  dilakukan  saat  konfigurasi  model  pada  aplikasi rapidminer sudah berhasil  diterapkan.  Hal  ini  bertujuan  agar  konfigurasi K-Nearest  Neighbor pada  aplikasi rapid  miner dipastikan berjalan dengan baik, dan apabila ada kesalahan dapat dideteksi.
g. Studi  dokumentasi:  Metode  ini  digunakan  di  PT.  Unilever  Tbk  untuk  mengumpulkan  data  teknis  dengan mengumpulkan  dan  mengkaji  kumpulan  teks,  gambar,  dan  dokumen  elektronik  serta  analisis  perangkat. Materi akhir kemudian diperiksa, dikontraskan, dan disintesis untuk menghasilkan keluaran penelitian yang metodis, kohesif, dan komprehensif.
Adapun Flowchart dalam penelitian ini adalah sebagai beriku:
Gambar 2. Flowchart Metode KNN Pada gambar 2 dijelaskan data berupa Data Set Produk Pepsodent yang sudah melalui acak data kemudian akan  Transformation  atau  proses  pembentukan  data  training  berdasarkan  data  yang  sudah  ada,  data  harus  di seleksi  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  dapat  mempengaruhi  kenaikan  data  produk pepsodent dan dihitung pembobotannya, setelah pembobotan apabila bobot tersebut bernilai Xp > X maka data tersebut akan diurutkan data hasil perhitungan jarak yang telah didapatkan kemudian diurutkan.dari yang paling dekat jaraknya sampai dengan yang paling jauh (ascending).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Berdasarkan  data  yang  telah  ditemukan,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  tahapan  proses  pengolahan  data tersebut.  Pada  tahapan  pengolahan  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  data-data  yang  telah  di  proleh  sehingga nantinya  data  tersebut  akan  sangat  mudah  dipahami.  Adapun  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  seperti tahapan  data  mining  seperti  Flowchart  sampai  ke  proses  yang  ada  di  dalam  Algoritma K-  Nearest  Neighbor KNN.  Tahapan  analisis  data  ini  merupakan  tahapan  yang  sangat  diperlukan  dalam  perancangan  sistem Penerapan Data Mining untuk memprediksi Penjualan Produk Pepsodent Unilever Dengan Algoritma K- Nearest Neighbor (Studi Kasus PT Unilever).

## 3.2 Representasi Data
Representasi data adalah cara mengorganisir dan menyajikan data sehingga dapat diproses dan dianalisis secara efektif.  Dalam  konteks  penelitian  prediksi  penjualan  produk  Pepsodent  menggunakan  metode K-  Nearest Neighbor (K-NN),  representasi  data  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  dapat  memahami  dan memanfaatkan informasi yang tersedia dengan baik.

## 3.3Pengumpulan Data
Prediksi  penjualan  produk  Pepsodent  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN).  Data-data yang digunakan sebagai berikut: 1. Data Jumlah Stock Produk Pepsodent Dan Jumlah Terjual Produk Pepsodent.
Data  ini  mencakup  informasi  tentang  jumlah  stock,  jenis  pepsodent,  penjualan,  factor  musiman.  Data  ini dikumpulkan dari sistem informasi penjualan perusahaan Distributor dijelaskan dalamm Tebal 1.
Tabel 1. Data Penjualan Produk Pepsodent Dari Juli 2023 Hingga Juni 2024.
Bulan Tahun Stock Seluruh Jenis Pepsodent Terjual Juli 2023 1.987 1.263 Agustus 2023 1.481 1.361 September 2023 1.261 1.189 ... ... ... ... Juni 2024 1.176 1.059
2. Data Penjualan Masing-Masing Jenis Pepsodent
Data jenis-jenis produk pepsodent yang terjual juga diperlukan untuk  analisis. Data ini dapat diperoleh dari laporan administrasi perusahaan atau sistem informasi internal dijelaskan dalamm Tebal 2.
Tabel 2. Data Penjualan Masing-Masing Jenis Pepsodent Bulan Tahun Pepsodent Ekonomi Pepsodent Herbal Pepsodent Whitening Juli 2023 891 207 165 Agustus 2023 1.021 193 147 September 2023 927 138 124 ... ... ... ... ... Juni 2024 686 208 165
3. Data Faktor Musiman
Faktor  musiman  seperti  di  bulan  Agustus  pada  hari  kemerdekaan  banyak  promo  pepsodent  merah  putih (Pepsodent  Ekonomi).  Pada  bulan  November  dan  Desember  2023  sampai  dengan  Januari  2024  terjadi penurunan penjualan karena masyarakat melakukan aksi boikot terhadap produk Unilever termasuk data ini dapat diperoleh dari catatan historis atau penelitian pasar. Sedangkan pada bulan Mei dan juni ada penurunan harga  pada  pepsodent  Whitening  dan  Herbal  pada  bulan  ini  juga  penurunan  aksi  boikot  dijelaskan  dalamm Tebal 3.
Tabel 3. Data Faktor Musiman Bulan Tahun Faktor Musiman Faktor Musiman Juli 2023 0 Agustus 2023 1 September 2023 0 Oktoberl 2023 0 ... ... ... Juni 2024 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718

## 3.4 Cleaning Data
Cleaning Data dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi Data yang Hilang
Langkah pertama adalah mengidentifikasi data yang hilang dalam dataset. Data yang hilang dapat disebabkan oleh  berbagai  faktor,  seperti  kesalahan  pencatatan  atau  data  yang  tidak  tersedia.  Dalam  Rapid  Miner,  kita dapat  menggunakan  operator  Replace  Missing  Values  untuk  mengidentifikasi  dan  menangani  data  yang hilang. Dataset penjualan produk Pepsodent dijelaskan dalamm Tebal 4.
Tabel 4. Dataset Penjualan Produk Pepsodent Bulan Tahun Pepsodent Ekonomi Pepsodent Herbal Pepsodent Whitening Juli 2023 891 207 165 Agustus 2023 1.021 193 147 September 2023 138 124 Oktober 2023 982 ... 138 ... .... .... ... ... Juni 2024 686 208 165
Dalam  Tabel 4 di atas,  terdapat  nilai  yang  hilang  pada  kolom  Pepsodent Ekonomi, Pepsodent Herbal, dan Pepsodent Whitening.
2. Mengisi Data yang Hilang Mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata:
a. Pepsodent Ekonomi (1.261-138-124) = 927
b. Pepsodent Herbal (1.293-982-138) = 173
c. Pepsodent Whitening (873-638-129) = 106
Rata-rata Penjualan Produk Pepsodent, setelah mengisi data yang hilang, dataset dijelaskan dalam Tebal 5.
Tabel 5. Rata-Rata Penjualan Produk Pepsodent Setelah Mengisi Data Yang Hilang
Bulan Tahun Pepsodent Ekonomi Pepsodent Herbal Pepsodent Whitening Juli 2023 891 207 165 Agustus 2023 1.021 193 147 September 2023 927 138 124 Oktober 2023 982 ... 138 ... .... ... .. ... Juni 2024 686 208 165
3. Menghapus atau Memperbaiki Data yang Tidak Valid
Misalkan  terdapat  data  biaya  promosi  sebesar  100.000  yang  tidak  wajar.  Data  ini  harus  diperiksa  dan dikonfirmasi apakah terdapat kesalahan pencatatan. Jika benar dan kesalahan, data tersebut dapat diperbaiki atau dihapus. Dataset yang telah dibersihkan dijelaskan dalamm Tebal 6.
Tabel 6. Dataset Yang Telah Dibersihkan Bulan Tahun Stock Seluruh Jenis Pepsodent Terjual Juli 2023 #N/A 1.263 Agustus 2023 1.481 1.361 September #N/A 1.261 1.189 Oktober 2023 1.363 1.293 ... .... ... .. Juni 2024 1.176 1.059
Tabel Setelah Memperbaiki Data yang Tidak Valid dijelaskan dalamm Tebal 7.
Tabel 7. Dataset yang telah dibersihkan Setelah Memperbaiki Data yang Tidak Valid
Bulan Tahun Stock Seluruh Jenis Pepsodent Terjual Juli 2023 1.987 1.263 Agustus 2023 1.481 1.361 September 2023 1.261 1.189 Oktober 2023 1.363 1.293 ... .... ... ... Juni 2024 1.176 1.059

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
Dengan  langkah-langkah  pembersihan  data  yang  tepat,  kita  dapat  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  dalam  model  K-NN  memiliki  kualitas  yang  baik  dan  siap  untuk  dianalisis.  Pembersihan  data  yang baik akan meningkatkan akurasi dan kinerja model K-NN dalam memprediksi penjualan produk Pepsodent.

## 3.5 Impelementasi KNN dengan Menggunakan Rapid Miner
Untuk  melakukan  prediksi  penjualan  produk  pepsodent  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner,  maka langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Membagi  data  menjadi  dua  kategori,  yaitu  data  training  dan  testing,  dalam  hal  ini  data  training  yang digunakan adalah data penjualan produk pada bulan Juli-September, sedangkan data testing yang digunakan adalah data penjualan produk bulan Oktober-Desember.
b. Melakukan uji untuk mengetahui prediksi penjualan produk secara keseluruhan, prediksi penjualan pepsodent ekonomi, prediksi penjualan pepsodent herbal i dan prediksi penjualan pepsodent whitening.
1. Prediksi Penjualan Produk secara Keseluruhan
Dalam  pengimplementasian  rapid  miner,  maka  tahap  yang  petama  dilakukan  adalah  membentuk  design untuk  dapat  dijalankan  guna  dalam  prediksi  produk  menggunakan  KNN  di  Rapid  Miner  adalah  sebagai berikut:
a) Read Excel 1
Gambar 3. Data Training
Berdasarkan Gambar 3 data tersebut bertujuan untuk data yang digunakan dalam data training.
b) Set Role
Gambar 4. Data Terjual Polynomial
Berdasarkan Gambar 4 digunakan untuk mengubah tipe data terjual menjadi data yang polynomial dan digunakan untuk menghubungkan data training dan testing.
c) KNN.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
Berdasarkan Gambar 5 KNN digunakan untuk metode prediksi Dimana K yang digunakan adalah K=1, k=2, k=3, k=4 dan K=5.
d) Read Excel 2.

## Gambar 6. Data Testiing
Berdasarkan Gambar 6 data yang digunakan adalah data input dan data testing guna untuk mengetahui stok selruh data.
e) Performance
Gambar 7. Design KNN
Berdasarkan  Gambar  7  performance  digunakan  sebagai  persenan  ketepatan  prediksi  yang  sudah dilakukan setelah memasukkan semua fitur.
f) Hasil  prediksi  penjualan  produk  pepsodent  di  bulan Oktober-Desember.
Gambar 8. Hasil Prediksi Penjualan dengan K=1, K=2, K=3, K=4 dan K=5
Berdasarkan  Gambar  8  setelah  dijalankan  hasil  analisis  ini,  penggunaan  K=1,  K=2,  K=3,  K=4  dan K=5  sama-  sama  memberikan  hasil  prediksi  yang  sama,  sehingga  gambar  hasil  prediksi  hanya ditampilkan dalam gambar 9.
Gambar 9. Hasil Performance Prediksi
Berdasarkan Gambar 9 di hasilkan hasil dari pada hasil presiksi Dimana hasil yang di dapatkan sama yaitu 0.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
2. Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Ekonomi
Gambar 10. Data Training Produk Pepsodent
Berdasarkan  Gambar  8  data  yang  digunakan  adalah  data  training  produk  Pepsodent  untuk  dilakukan prediksi.
Gambar 11. Hasil Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Ekonomi
Berdasarkan Gambar 11 diperoleh hasil prediksi untuk penjualan produk Pepsodent ekonomi dengan hasil prediksi 1021 pada PE 982 dan 927 pada PE 638 dan 774.
3. Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Herbal
Gambar 12. Produk pepsodent Herbal
Berdasarkan Gambar 12 data yang digunakan adalah produk Pepsodent Herbal untuk dilakukan prediksi.
Gambar 13. Hasil Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Herbal
Berdasarkan Gambar 13 diperoleh hasil prediksi  untuk penjualan produk Pepsodent herbal dengan hasil prediksi 193 pada PE 173 dan 207 pada PE 129 dan 118.
4. Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Whitening
Gambar 14. Produk pepsodent Whitening
Berdasarkan  Gambar  14  data  yang  digunakan  adalah  produk  Pepsodent  Whitening  untuk  dilakukan prediksi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 15. Hasil Prediksi Penjualan Produk Pepsodent Whitening.
Berdasarkan  Gambar  15  diperoleh  hasil  prediksi  untuk  penjualan  produk  Pepsodent  Whitening  dengan hasil prediksi 114 pada PE 161, 186 dan 165.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN) untuk memprediksi penjualan produk Pepsodent Unilever. Dari hasil analisis dan evaluasi, dapat disimpulkan bahwa akurasi Prediksi dalam algoritma K-NN  mampu  memberikan  prediksi  penjualan  yang  cukup  akurat  untuk  produk  Pepsodent  Whitening  dengan nilai 161, 186, 165 pediksinya sama-sama 114. Pepsodent Ekonomi dengan nilai 982 prediksinya 1021, nilai 638 dan 774 prediksinya sama-sama 927. Pepsodent Herbal dengan nilai 173 prediksinya 193 dan nilai 129 dan 118 nilai prediksinya sama-sama 207. Prediksi penjualan yang akurat sangat membantu dalam perencanaan produksi dan strategi pemasaran, yang pada akhirnya dapat  meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Algoritma  K-NN  terbukti  efektif  dalam  kasus  ini,  meskipun  pemilihan  parameter  K  yang  tepat  sangat  penting untuk mendapatkan hasil terbaik.

## REFERENCES
[1] A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and F.  Sukmana,  “Prediksi Penjualan  Produk  Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  155–160,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[2] U.  Nijunnihayah,  S.  S.  Hilabi,  F.  Nurapriani,  and  E.  Novalia,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan pada Media Alkes,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 695–701, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1326.
[3] O. Sihombing, E. Sitanggang, E. Luis,  and K. W. Winata, “Analisis Spare Part  Harbour Tag Pada Divisi  Workshop Menggunakan  Algoritma  Knn  Min-Max  Scaling,” J.  TEKINKOM ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  72–80,  2023,  doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.742.
[4] S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Terlaris Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Build.  Informatics, Technol. Sci. ,  vol. 3, no.  4, pp.  639–648,  2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[5] W.  Yusuf,  R.  Witri,  and  C.  Juliane,  “Model  Prediksi  Penjualan  Jenis  Produk  Tekstil  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN),” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–6,  2022,  doi: 10.31294/ijcit.v7i1.11973.
[6] D.  Rizkya,  H.  Roosaputri,  and  C.  Dewi,  “Perbandingan  Algoritma  ARIMA,  Prophet,  dan  LSTM  dalam  Prediksi Penjualan Tiket Wisata Taman Hiburan (Studi Kasus: Saloka Theme Park),” J. Penerapan Sist. Infomatika (Komputer Manajemen) , vol. 4, no. 3, pp. 507–517, 2023.
[7] R.  Rismala,  I.  Ali,  and  A.  Rizki  Rinaldi,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi Penjualan  Sepeda Motor Terlaris,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 585–590, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6419.
[8] J.  Dongga,  A.  `  Sarungallo,  N.  Koru,  and  G.  Lante,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.
[9] Dodi  Nofri  Yoliad,  “Data  mining  Dalam  Analisis  Tingkat  Penjualan  Barang  ElektronikMenggunakan  Algoritma  K- means,” Insearch (Information Syst. Res. J. , vol. 3, no. 1, 2023.
[10]  I.  K.  J.  Arta,  G.  Indrawan,  and  G.  Rasben  Dantes,  “Data  Mining  Rekomemdasi  Calon  Mahasiswa  Berprestasi  di STMIK  Denpasar  Menggunakan  Metode  Technique  For  Other  Reference  By  Similarity  to  Ideal  Solution,” J.  Ilmu Komput. Indones. , vol. 4, no. 1, pp. 11–21, 2019.
[11]  S.  G.  Ahmad,  D.  Arifianto,  and  W.  Suharso,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Gaya  Belajar  Siswa Menggunakan Algoritma C4.5,” Univ. Muhammadiyah Jember , vol. 3, no. 5, pp. 502–510, 2022.
[12]  Nikmatun,  I.  Alvi,  Waspada,  and  Indra,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[13]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[14]  D. M. Y. Sinurat, D. E. Ratnawati, and D. W. Brata, “Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Cukai Rokok pada Media Sosial Twitter menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 17–25, 2023.
[15]  M. Hariyanto, M. Kholiq, A. Yani, and Narti, “Klasifikasi Opportunity Menggunakan Algoritma C4.5, C4.5 Dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” Inti Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 133–138, 2020.
[16]  J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 883-892 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5718
[17]  S. Widia Pebrianti, R. Astuti, and F. M Basysyar, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Status Stunting  Balita  Di  Desa  Bojongemas,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  2479–2488,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i2.8448.
[18]  F.  Putra,  H.  F.  Tahiyat,  R.  M.  Ihsan,  R.  Rahmaddeni,  and  L.  Efrizoni,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Menggunakan  Wrapper  Sebagai  Preprocessing  untuk  Penentuan  Keterangan  Berat  Badan  Manusia,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 273–281, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1085.
[19]  A.  J.  T,  D.  Yanosma,  and  K.  Anggriani,  “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dan  Simple  Additive Weighting (Saw) Dalam Pengambilan Keputusan Seleksi Penerimaan Anggota Paskibraka,” Pseudocode , vol. 3, no. 2, pp. 98–112, 2018, doi: 10.33369/pseudocode.3.2.98-112.
[20]  H.  A.  Dwi  Fasnuari,  H.  Yuana,  and  M.  T.  Chulkamdi,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi Penyakit  Diabetes  Melitus,” Antivirus  J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  133–142,  2022,  doi: 10.35457/antivirus.v16i2.2445.