Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor di PT Mas

## Silueta

## Taufik Hidayat
Universitas Selamat Sri, Kendal, Indonesia
taufikhidayat.jc@gmail.com
Copyright©2024 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Pakaian  merupakan  kebutuhan  pokok  manusia,  terutama  bagi  wanita.  PT  MAS SILUETA  berlokasi  di  Jln.  Tugu  Wijaya  III,  Randu  Garut,  Kec.  Tugu,  Kota Semarang  dan   memproduksi  pakaian  dan  pakaian  dalam  wanita  seperti  Bra  Cup, celana suport, dan baju, dengan banyaknya variasi pakaian ini, maka bisa di prediksi mana  yang  bayak  diminat  atau  tidak  agar  proses  produksi  lebih  produktif.  dari banyaknya  produk  yang  terjual  maka  akan  di  kelompokkan  menjadi  dua  yaitu achieve atau produk yang diminati  dan tidak achieve atau kurang di minati. Maka untuk mengetahui produksi garmen yang achive dibutuhkan proses perhitungan data untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ditemukan  dengan  data  mining.  K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan proses dalam data mining untuk prediksi agar data yang didapat  akurat  dan  efisien.  Dan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  dapat melakukan proses pengelompokan data lalu melakukan analisa terhadap kelompok data tersebut dan menghasilkan predikasi yang dapat di gunakan untuk menganalisa pada produk berdasarkan data dari penjualan pakaian dalam yang sangat banyak (big data)  sehingga  dapat  sebuah  informasi  baru  yang  bermanfaat.  Penelitian  ini membahas tentang produksi garmen menggunakan 84 data uji. Dan menghasilkan akurasi sebanyak 87,50%.
Kata kunci: Optimasi, Garmen, K-Nearest Neighbor.

## Abstract
Clothing is a basic human need, especially for women. MAS SILUETA PT is located at  Wijaya  III  Monument  Street,  Randu  Garut,  District.  Tugu,  Semarang  City  and produces women's clothing and underwear such as Bra Cups, supportive trousers and shirts, with so many variations of this clothing, you can predict which ones are popular  or  not  so  that  the  production  process  is  more  productive.  Based  on  the number  of  products  sold,  they  will  be  grouped  into  two,  namely  achieving  or products that are in demand and not achieving or less popular. So to find out what garment production has been achieved, a data calculation process is needed to solve
Received: 04/02/2024
Revised: 15/02/2024
Accepted: 17/02/2024
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
the problems found using data mining. K-Nearest Neighbor (KNN) is a process in data mining for predictions so that the data obtained is accurate and efficient. And with the K-Nearest Neighbor method, you can carry out a data grouping process and then  analyze the  data group  and  produce  predictions that can  be used  to  analyze products based on data from a lot of underwear sales (big data) so that you can get useful new information. This research discusses garment production using 84 test data. And produces an accuracy of 87.50%.
Keywords: Optimization, Garment, K-Nearest Neighbor.

## 1. Pendahuluan
Sebuah  organisasi  didirikan  dengan  maksud  memproduksi  barang  atau  jasa  guna memenuhi kebutuhan pelanggan serta meraih keuntungan bagi perusahaan. Organisasi ini melalui suatu  proses  yang  melibatkan  usaha  panjang  untuk  mencapai  status  sebagai  entitas  yang berkembang di masa yang akan datang (Sukmana et al., 2020). Salah satu faktor penentu adalah jenis  produk  yang  akan  diproduksi.  Dalam  proses  pengambilan  keputusan  perencanaan  dan penjadwalan produksi, sebuah perusahaan memerlukan sebuah departemen perencanaan. Selain memiliki fungsi perencanaan produksi, departemen ini juga berfungsi sebagai kontrol produksi. Perencanaan  produksi  menjadi  aspek  krusial  dalam  mengelola  proses  produksi,  karena  jika perencanaan  produksi  tidak  solid,  maka  pelaksanaan  produksi  akan  menjadi  tidak  teratur (Farkhina Dwi Utari, Amril Mutoi Siregar, 2020).
Garmen  adalah  istilah  lain  dari  pakaian,  dan  pakaian  merupakan  bahan  pokok  yang digunakan  oleh  manusia setiap  hari  Penjualan  produk  garmen  pada  PT  MAS  SILUETA  setiap tahunnya mengalami peningkatan dan terjadi sangat pesat. Setelah maka ini pesatanya penjualan garmen khususnya produk bra ini maka perusahaan PT MAS SILUETA semakin banyak produksi hingga ribuan dan tentunya data produk yang terjual bisa di manfaatkan untuk di analisa. Dengan ribuan produksi yang dijalankan PT MAS SILUETA maka banyak data produksi produk, maka dengan data ini dapat diolah data yang mana saja yang terbanyak dari produk garmen berdasarkan data  penjualan  setahun,  Perusahaan  membutuhkan  solusi  yang  lebih  efisien  dan  akurat  untuk menganalisis data produksi dan memperkirakan produk mana saja yang harus di produksi sesuai kebutuhan pasar (Siregar & Handoko, 2021). Merupakan hal yang signifikan untuk mendukung perusahaan dalam merumuskan keputusan strategis terkait produksi, seperti identifikasi produk yang  perlu  meningkatkan  volume  produksinya  dan  menentukan  produk  yang  sebaiknya dihentikan  produksinya.  Oleh  karena  itu,  timbul  sebuah  permasalahan  dimana  perusahaan menghadapi  kesulitan  dalam  menentukan  produk  garmen  yang  sebaiknya  diproduksi  dalam jumlah besar. Oleh karena itu, diperlukan penerapan Data Mining agar PT MAS SILUETA dapat memahami dengan lebih baik produksi mana yang memiliki tingkat produksi tertinggi (Yolanda & Fahmi, 2021).
Adapun Manfaat dalam penggunaan data mining dalam pengolahan data yang pertama Meningkatkan efisiensi dalam Proses analisis data menjadi menghemat biaya dan sumber daya perusahaan,  kedua  Meningkatkan  akurasi  dan  dapat  membantu  perusahaan  untuk mengidentifikasi  produk  dan  mengelompokkan  produk  yang  sejenis  sehingga  mendapatkan pengetahuan baru dengan lebih akurat, sehingga perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat terkait produksi, dan terakhir Meningkatkan keuntungan Dengan memproduksi lebih banyak
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
produk  yang  diminati  oleh  konsumen,  perusahaan  dapat  meningkatkan  keuntungan  dan meningkatkan daya saing di pasar (Pohan et al., 2022).
Algoritma  dalam  melakukan  Prediksi  Penjualan  Jenis  Produk  Tekstil  Menggunakan perhitungan  K-Nearest  Neighbori  (KNN)  Penelitian  ini  menggambarkan  signifikansi  industri tekstil di Indonesia yang mencakup sejumlah tahapan produksi seperti pembuatan serat sintetis, pemintalan benang, pertenunan, perajutan, pencelupan, pencetakan, hingga pembuatan pakaian jadi.  untuk  memonitor  kebutuhan  pelanggan  dan  merencanakan  produksi  dan  penjualan  ke depannya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan  algoritma  dengan  nilai  k=1 memberikan akurasi sebesar 86.9% dengan nilai RMSE 0.362. Selain itu, nilai recall dan precision dalam  confusion  matrix  juga  menunjukkan  kinerja  yang  baik,  menegaskan  bahwa  model algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  efektif  dalam  meramalkan  permintaan  produk (Yusuf et al., 2022).
Dan  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Penjadwalan  produksi  merupakan  aspek  krusial dalam operasi perusahaan yang bertujuan untuk menghasilkan produk dan meraih profitabilitas. Untuk memastikan kelancaran proses produksi, diperlukan departemen perencanaan produksi dan pengendalian  persediaan  yang  efektif.  Namun,  saat  ini,  terdapat  tantangan  dalam  metode penjadwalan produksi yang tidak konsisten, menyebabkan hambatan dalam perencanaan. Salah satu faktor utama yang mempengaruhi adalah fluktuasi permintaan harian dari pelanggan. Sebagai solusi,  dilakukan  penggunaan  teknik  klasifikasi-prediksi  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  menganalisis  data  hasil  produksi.  Hal  ini  diharapkan  dapat  membantu departemen  perencanaan  dan  pengendalian  persediaan  dalam  mengatur  penjadwalan  produksi dengan lebih akurat. Evaluasi terhadap implementasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada PT. SKI menunjukkan tingkat akurasi sebesar 100% dengan K=5, menandakan kesuksesan teknik ini  dalam  memprediksi  hasil  produksi  perusahaan  (Farkhina  Dwi  Utari,  Amril  Mutoi  Siregar, 2020).
Dari  permasalahan  yang  diketahui,  maka  digunakanlah  metode  KNN  untuk  prediksi produksi pada PT MAS SILUETA dengan masa periode setiap bulan dari Bulan Januari 2016 – Desember 2022. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Forecasting. Forecasting yaitu kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan kurun waktu tertentu. Salah satu metode dalam Forecasting adalah K-Nearest Neighbor (Samosir  et  al.,  2021).  KNN  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  beroperasi  dengan mempertimbangkan kedekatan spasial (jarak) antara suatu data dengan data lainnya. Algoritma ini bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih yang telah ada  (Kafil, 2019).
Dilihat  banyaknya  transaksi  orderan  dari  customer,  maka  dibutuhkan  prediksi  untuk produksi garmen paling banyak tiap bulan (Alfani W.P.R. et al., 2021). dengan adanya Prediksi ini dapat membantu dan mempermudah bagian manajer dan tim produksi di PT MAS SILUETA dalam proses memproduksi barang yang sesuai kebutuhan pasar dan membantu top managemen mengambil  keputusan  sehingga  meningkatkan  pendapatan  perusahaan  (Putri,  2021).  dengan mengolompokan  data  penjualan  yang  sejenis  maka  dapat  diperoleh  informasi  baru  yang  dapat diolah menjadi pengetahuan yang nanti dapat membantu dalam pengambilan keputusan sehingga meningkatkan keuntungan.
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 2. Metodologi Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan  atau  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yang  digambarkan  pada gambar satu alur penelitian mencakup tahapan yang akan dilakukan peneliti untuk menyelesaikan penelitian sebagai berikut:
1. Tahap  Persiapan,  pada  langkah  pertama  ini  melakukan  pengamatan  terhadap  objek penelitian pada produk garmen, dan perencanaan penelitian termasuk batasan-batasan dan tujuan penelitian.
2. Tinjauan  Kepustakaan,  dimana  pata  tahapan  kedua  ini  dilakukan  studi  literatur  terkait prediksi produksi dan topik terkait lainnya dengan membaca dari berbagai macam sumber yang berhubungan dengan penelitian yang di lakukan.
3. Pengumpulan Data, yang melibatkan metode wawancara dengan bagian akuntansi,  dan melakukan  observasi  ke  tempat  penelitian,  dan  pengumpulan  dokumen  data  yang  di butuhkan untuk perhitungan datamining yang datanya di peroleh dari data produksi PT MAS SILUETA pada tahun 2016 sampai 2022, lalu data di analisa dengan metode KNN.
4. Pengolahan Data Mining, yang mengharuskan pengolahan data sesuai dengan prosedur Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  tahap  pertama  data  yang  telah  diperoleh dilakukan  data  selection  yaitu  dengan  memilih  data  yang  akan  digunakan,  lalu preposessing yaitu memastikan data mudah diolah dengan KNN, transformasi data yaitu mengubah  data  kedalam  bentuk  angka,  lalu  dilakukan  proses  data  mining  dengan algoritma  KNN  dan  terakhir,  interpretation  yaitu  proses  menganalisa  dan  menarik kesimpulan.
5. Hasil dan Pembahasan, tahap ini mengeksplorasi dan menjelaskan hasil dari proses data mining yang dilakukan menggunakan metode K-Nearest Neighbor.
6. Kesimpulan  dan  Saran,  di  mana  dibuat  kesimpulan  dari  temuan  penelitian  dan disampaikan saran untuk perbaikan perusahaan kedepannya.
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data produksi garmen dari tahun 2016 – 2022 adalah Data set yang akan dihitung pada penelitian  ini.  Setelah  data  set  terkumpul  lalu  dilakukan  seleksi  data  lalu  diolah  untuk memprediksi  produksi  garmen  yang  paling  banyak.  Adapun  data  yang  digunakan  dalam perhitungan KNN ini adalah data produksi garmen terbanyak mulai dari data Bulan, Shift A dan Shift B.
Tabel 1 Data Produksi 2016-2022 Bulan Shift A Shift B Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Jan-16 10764 8052 9427 8593 9690 11808 7468 7489 Feb-16 8964 8063 12473 7580 9469 8360 9739 10683 Mar-16 7589 8598 9862 10479 8395 9848 8890 9970 Apr-16 8684 9490 8368 9848 11190 9690 7905 8593 May-16 9846 12075 7589 8591 9480 8690 11879 8903 … Jul-22 9358 9281 11895 8074 9865 9593 9281 9865 Aug-22 9627 9748 10584 8052 9820 9758 9575 9280 Sep-22 10136 8075 9726 8680 8680 9073 8647 10325 Oct-22 8085 9084 10425 9086 9738 8795 11694 9759 Nov-22 8739 12430 8051 9836 8052 10386 9808 11837 Dec-22 9850 9942 9977 10973 8063 9638 9536 7985

## 3.1 Prepocessing
Langkah  Preprocessing  dilakukan  untuk  mengelompokkan  berbagai  jenis  produksi garmen  berdasarkan  jumlah  produksi  per  bulan  dan  tahun,  dengan  tujuan  memudahkan perhitungan  prediksi.  Setelah  data  terkelompok,  selanjutnya  dilakukan  penjumlahan  secara keseluruhan, membentuk data produksi untuk semua shift. Data Shift A adalah data produk yang di produksi pada pagi hari dan Shift B adalah produk yang diproduksi pada siang hari.
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 2. Sampel Data 2016-2022 Bulan Shift A Shift B Jan-16 36836 36455 Feb-16 37080 38251 Mar-16 36528 37103 Apr-16 36390 37378 May-16 38101 38952 … Jul-22 38608 38604 Aug-22 38011 38433 Sep-22 36617 36725 Oct-22 36680 39986 Nov-22 39056 40083 Dec-22 40742 35222

## 3.2 Tranformation
Pada  tahap  transformasi  ini,  output  dari  pengelompokan  data  preprocessing  digunakan untuk membentuk data training. Produk dikelompokkan menjadi dua yaitu produk diminati atau archieve  dan  kurang  diminati  atau  tidak  archieve,  Pembentukan  data  training  dilakukan berdasarkan  data  yang  telah  ada,  dimana  perlu  dilakukan  seleksi  data  terlebih  dahului  untuk menentukan  atribut  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  produksi  yang  paling  signifikan.  Atribut yang dipilih ini disebut sebagai data target, yang merupakan kumpulan data yang berisi atribut yang menjadi relevan dan mendukung proses data mining, tada tahap ini variabel produksi di bagi menjadi achieve pada rentang produksi 65527 – 85000 dan tidak achieve pada rentang produksi 40000 – 65527 dan variable bobot di kelompokkan menjadi dia jika achieve maka bobotnya 1 dan tidak achieve bobotnya 2.
Tabel 3. Variabel Produksi Variabel Produksi Bobot 65527 - 85000 Achieve 40000 - 65527 Tidak Achieve
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 4. Variabel Bobot No Variabel Bobot 1 Achieve 1 2 Tidak Achieve 2 Tabel 5. Data Training 2016-2022 Bulan Shift A Shift B Keterangan Jan-16 36836 36455 Achieve Feb-16 37080 38251 Achieve Mar-16 36528 37103 Achieve Apr-16 36390 37378 Achieve May-16 38101 38952 Achieve … Jul-22 38608 38604 Achieve Aug-22 38011 38433 Achieve Sep-22 36617 36725 Achieve Oct-22 36680 39986 Achieve Nov-22 39056 40083 Tidak Achieve Dec-22 40742 35222 Achieve Tabel 6. Data Testing Bulan Shift A Shift B Keterangan Jan-23 39859 38357 Achieve

## 3.3 Normalisasi
Normalisasi  data  dilaksanakan  untuk  memastikan  bahwa  nilai-nilai  data  berada  dalam rentang yang seragam, sehingga perhitungan jarak Euclidean pada algoritma K-Nearest Neighbor dapat dilakukan dengan lebih akurat. Proses normalisasi data ini menerapkan metode Min-Max sebagai pendekatan yang  di lakukan yang mana tahapan ini bertujuan untuk menyederhanakan hasil dari proses sebelumnya untuk mempermudah proses pengelompokan data.
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 7. Normalisasi Data Produksi 2016-2022 Bulan Shift A Shift B Jan-16 0,16817 0,02127 Feb-16 0,26018 0,45053 Mar-16 0,05204 0,17615 Apr-16 0 0,24187 May-16 0,64517 0,61807 … Jul-22 0,5529 0,6733 Aug-22 0,42782 0,64265 Sep-22 0,13576 0,33656 Oct-22 0,14896 0,92097 Nov-22 0,64676 0,93835 Dec-22 1 0,0672 Januari   = 36836− 36390
39042−36390 = 0,16817
Februari = 37080−36390
39042−36390 = 0,26018
Maret    = 36528−36390 39042−36390 = 0,05204
April      = 36390−36390 39042−36390 = 0
Mei = 38101−36390
39042−36390 = 0,64517 dst

## 3.4 Menghitung Euclidean Distance
Adapaun proses perhitungan menggunakan K-Nearesti Neighbor, sebagaii berikut:
- Pertama Proses penentuani nilai k . dan nilai k yang digunakan pada penelitian ini adalah 3.
- Lalu menghitung jarak antar data training yang sudah di tentukan sebelumnya dan data uji pada proses transformation dengan rumus Euclidean Distance yang dapat dilihat pada tabel 8:
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 8. Menghitung Ecluidien Distance 2016-2022 Bulan Distance Keterangan Jan-16 55317,12476 Achieve Feb-16 55316,76082 Achieve Mar-16 55317,10105 Achieve Apr-16 55317,09297 Achieve May-16 55316,36724 Achieve … Jul-22 55316,39543 Achieve Aug-22 55316,5068 Achieve Sep-22 55316,92949 Achieve Oct-22 55316,51476 Achieve Nov-22 55316,14401 Tidak Achieve Dec-22 55316,49354 Achieve
d1 = √((0,16817 − 39859) 2 +   (0,02127 −  38357) 2 )
= 55317,12476
d2 = √((0,26018 − 39859) 2 +   (0,45053 −  38357) 2 )
= 55316,76082
d3 = √((0,05204 − 39859) 2 +   (0,17615 −  38357) 2 )
= 55317,10105
d4 = √((0 − 39859) 2 +   (0,24187 −  38357) 2 )
= 55317,09297
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
d5 = √((0,64517 − 39859) 2 +   (0,61807 −  38357) 2 )
= 55316,36724
- Setelah melakukan perhitungan jarak antara setiap data uji dan data latih, langkah selanjutnya yang  di  lakukan  oleh  peneliti  adalah  mencari  jarak  terkecil  dengan  menyusun  hasil perhitungan  secara  berurutan  dari  yang  terkecil  hingga  yang  terbesar  dalam  urutan meningkat.

## 3.5 Menentukan Hasil Perhitungan Rangking
Tabel 9. Tabel Hasil Perhitungan Rangking Bulan Distance Keterangan Rank Jan-16 55317,12476 Achieve 83 Feb-16 55316,76082 Achieve 66 Mar-16 55317,10105 Achieve 82 Apr-16 55317,09297 Achieve 81 May-16 55316,36724 Achieve 35 … Jun-22 55316,43533 Achieve 42 Jul-22 55316,39543 Achieve 39 Aug-22 55316,5068 Achieve 48 Sep-22 55316,92949 Achieve 76 Oct-22 55316,51476 Achieve 50 Nov-22 55316,14401 Tidak Achieve 15 Dec-22 55316,49354 Achieve 47
=RANK(55317,12476 ; 55317,12476: 55316,49354;1)
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 10. Tetangga K=5 Bulan Distance Keterangan Rank Jul-19 55312,78442 Achieve 1 Nov-19 55312,84423 Achieve 2 Jan-19 55314,50294 Achieve 3 Feb-19 55315,37131 Achieve 4 Oct-19 55315,40031 Achieve 5
Berdasarkan  nilai  K=5,  data  produksi  garmen  menghasilkan  kategori “Achieve”,  yang berarti data produksi garmen yaitu Achieve.
Adapun  untuk  data  dua  tahun  terakhir  terus  mengalami  penurunan,  yang  dapat  dilihat pada tabel 10 diatas, proses produksi yang menduduki posisi satu hingga lima didominasi pada tahun  2019,  maka  dapat  di  simpulkan  untuk  proses  produksi  dua  tahun  sebelumnya,  target produksi tidak sesuai dengan target pasar.

## 3.6 Implementasi Rapid Miner
Rapidi  Miner  imerupakan  iperangkat  ilunak  data  mining  yangi  digunakan  untuk memproses dataset dengan tujuan mencari pola data yang sesuai dengan keperluan analisis. Tidak semua algoritma yang tersedia dapat secara optimal mengolah dataset, sehingga perlu dilakukan penyesuaian pola data agar sesuai dengan tujuan pengolahan. Hasil akurasi dari vektor kinerja menunjukkan angka 87,50% untuk proses yang dilakukan pada model ini.
Gambar 2. Tampilan Nilai Akurasi
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 3.7 Susunan Operetor Algoritma K-Nearest Neighbor
Lalu proses berikutnya klasifikasi yaitu menggunakan opsi drag and drop operator retrieve dan  mengimpor  tabel  dari  Microsoft  Excel  ke  dalam  proses.  Tujuan  dari  langkah  ini  adalah membaca data pelatihan yang disajikan dalam format Excel. Selanjutnya, dilakukan penggantian atribut target agar sesuai dengan label yang diinginkan.
Gambar 3. Importing Data Training
Selanjutnya drag and drop operator KNN. Kemudian hubungkan operator Retrieve Golf dengan operator Split Data lalu edit Enumeration.  Lalu dengan operasi apply model KNN dan Split Data dihubungkan. Kemudian hubungkan lagi ke operasi Performance setelah itu hubungkan pada result.
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 4. Model Rapid Miner Yang Diterapkan

## 4. Kesimpulan
Dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor berhasil diimplementasikan secara efektif.  Data  set  yang  di  gunakan  yaitu  data  produk  dari  tahun  2016  sampai  tahun  2022,  lalu dihitung dengan 84 data latih dan satu data uji, penelitian ini mampu menghasilkan kategori baru yang  berguna  untuk  memprediksi  hasil  produksi  pada  bulan  berikutnya.  Hasil  kategori  k=5 menunjukkan  bahwa  produksi  di  PT  MAS  SILUETA  dapat  diantisipasi  sebagai  "ACHIEVE" dengan  tingkat  akurasi  mencapai  87,50%.  Kesimpulan  ini  menegaskan  bahwa  K-Nearest Neighbor  mampu  melakukan  klasifikasi  yang  handal,  memberikan  kontribusi  positif  terhadap prediksi hasil produksi barang dimasa mendatang. Implementasi algoritma ini membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi perencanaan produksi dalam konteks perusahaan.

## Daftar Pustaka
Alfani  W.P.R.,  A.,  Rozi,  F.,  &  Sukmana,  F.  (2021).  Prediksi  Penjualan  Produk  Unilever Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan Pembelajaran Informatika) , 6 (1), 155–160. https://doi.org/10.29100/jipi.v6i1.1910
Farkhina  Dwi  Utari,  Amril  Mutoi  Siregar,  D.  W.  (2020).  Implementasi  Algoritme  K-Nearest Neighboar  (  KNN  )  untuk  Prediksi  Hasil  Produksi. Scientific  Student  Journal  for Information, Technology and Science , 1 (1), 21–25.
Kafil, M. (2019). Penerapan Metode K-Nearest Neighbors. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (JATI) , 3 (2), 59–66.
Pohan, D. A., Dar, M. H., & Irmayanti. (2022). Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk Sepatu Terlaris Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana. Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 2 , 2–6.
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v6i2.4795
Putri,  A.  A.  (2021). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Buah  Dan  Sayur
Data Mining untuk Meningkatkan Efisiensi dan Prediksi Produk Garmen Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor di PT Mas Silueta Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( Studi Kasus : PT . Central Brastagi Utama ) . 1 (6), 354–361.
Samosir, H., Amin, M., & Harahap, I. R. (2021). Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk Merk  Bata  Menggunakan  Algoritma  K-Means. JUTSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi) , 1 (2), 161–166. https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1163
Siregar, J. A. S., & Handoko, K. (2021). Jurnal Comasie Jurnal Comasie. Jurnal Comasie , 6 (2), 40–51. http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal%0AJurnal Comasie ISSN (Online) 2715-6265%0APERANCANGAN
Sukmana,  R.  N.,  Abdurrahman,  &  Wicaksono,  Y.  (2020).  Implementasi  K-Nearest  Neighbor Untuk Menentukan Prediksi Penjualan (Studi Kasus : PT Maksiplus Utama Indonesia).
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi Vol. 8 No. 2, Desember 2020 , 8 (2), 31–38. Yolanda, I., & Fahmi, H. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris  Pada  PT  .  Nippon  Indosari  Corpindo  Tbk  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor . 3 (3), 9–15.
Yusuf,  W.,  Witri,  R.,  &  Juliane,  C.  (2022).  Model  Prediksi  Penjualan  Jenis  Produk  Tekstil Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN). IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer and Information Technology) , 7 (1), 1–6. https://doi.org/10.31294/ijcit.v7i1.11973