## PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Meita Sutra Safira 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 meitasutra.12safira@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era digital saat ini, perusahaan farmasi dan apotek mengumpulkan data penjualan yang melimpah, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren penjualan, pola pembelian pelanggan, dan memperbaiki strategi pemasaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  data  mining,  khususnya  algoritma  K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan data penjualan obat. KNN adalah algoritma yang telah terbukti efektif dalam klasifikasi data. Dalam penelitian ini, telah dikumpulkan data penjualan obat dari apotek selama periode tertentu,  termasuk  atribut  seperti  jenis  obat,  Jumlah  Penjualan,  dan  keterangan  penjualan.  Penelitian  ini menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database dengan  tahapan data  selection , preprocessing , trasformasi, data mining, dan evaluasi. Serta dalam proses penggolahannya menggunakan tool Rapidminer. Hasil pada  proses  evaluasi  menunjukan  akurasi  pada  masing-masing  parameter  adalah  akurasi  k-5  sebesar  91.08%, akurasi k-6 sebesar 93.62%, akurasi k-7 sebesar 94.26%, akurasi k-8 sebesar 93.00%, akurasi k-9 sebesar 93.62%, akurasi k-10 sebesar 93.62%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penerapan KNN dalam klasifikasi penjualan obat memiliki potensi dalam mengoptimalkan stok obat.
Kata Kunci : Data Mining, K-Nearest Neighbor (KNN), Analisis Data.

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  farmasi  adalah  salah  satu  sektor ekonomi yang memegang peran vital dalam pelayanan kesehatan masyarakat. Penjualan obat-obatan merupakan komponen penting dalam  industri  ini  dan memiliki  dampak  besar,  baik  dalam  hal  keuntungan maupun  pelayanan  kesehatan  yang  berkualitas. Apotek Pemuda Farma  memiliki data penjualan yang meliputi  informasi  seperti  jenis  obat,  jumlah penjualan,  harga  satuan,  lokasi  penjualan,  dan keterangan  penjualan.  Namun  meski  memiliki  data penjualan  dengan  informasi  tersebut  Apotek Pemuda Farma belum mampu mengelola persediaan data obat untuk  dijadikan  informasi  tambahan  yang  nantinya dapat membantu apotek dalam  mengambil keputusan penjualan,  dan  permasalahan  yang  terjadi  seperti ketidaktersediaan  produk  dikarenakan  kurangnya pengelolaan informasi.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut  terdapat  teknik yang  bisa  digunakan  salah  satunya  data  mining, dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk mengklasifikasikan penjualan obat pada apotek dengan membagi kedalam dua kategori yaitu Laris dan Kurang  Laris.  Terdapat  berbagai  informasi  dari penelitian  sebelumnya  sebagai  bahan  perbandingan, baik mengenai kekurangan atau kelebihan yang sudah ada. Salah satu penelitian yang sejenis yang dilakukan oleh Virza Putra, Gatot Tri Pranoto, dan Fibi Eko Putra (2023) dengan Judul “Klasifikasi Kebutuhan Sparepart Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Meningkatkan Penjualaan Sparepart”. Pada penelitian ini  dilakukan  penerapan  model  algoritma  K-Nearest Neighbor  telah  melakukan  klasifikasi  pada  satu  set
data  uji  yang  terdiri  dari  100  objek  data.  Hasil  dari klasifikasi  ini  membagi  data  ke  dalam  dua  kategori: 'No'  yang  merujuk pada kebutuhan ringan dengan 89 objek  data,  dan  'Yes'  yang  merujuk  pada  kebutuhan tinggi.  Proses  pengujian  dan  evaluasi  performa dilakukan  menggunakan aplikasi RapidMiner Studio, dan  hasilnya  menunjukkan  kinerja  optimal  sesuai dengan  skenario  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Akurasi  model  algoritma  ini  mencapai  nilai  sebesar 93.00%,  yang  mengindikasikan  bahwa  sekitar  93% dari keseluruhan data uji telah diklasifikasikan dengan benar ke dalam kategori yang sesuai (baik 'No' maupun 'Yes').  Hal  ini  menunjukkan  tingkat  kesesuaian  yang tinggi  dari  model  K-Nearest  Neighbor  dalam memprediksi  kategori  kebutuhan  berdasarkan  data yang diberikan[1].
Klasifikasi  penjualan  obat  yang  akurat  dapat memberikan manfaat yang signifikan untuk perusahaan farmasi. Dengan memiliki klasifikasi yang lebih baik, perusahaan dapat merencanakan produksi, persediaan,  dan  distribusi  obat  dengan  lebih  efisien. Hal  ini  dapat  mengurangi  biaya  dan  meminimalkan resiko  kekurangan  atau  kelebihan  persediaan. Klasifikasi penjualan yang akurat juga memungkinkan perusahaan  untuk  merencanakan  strategi  pemasaran yang  lebih  tepat,  meningkatkan  efektivitas  promosi, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.
Data mining merupakan proses analiis data untuk menemukan suatu pola dari sekumpulan data. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu teknik dalam data  mining  yang  memanfaatkan  data  pembelajaran dengan nilai-nilai yang memiliki perbedaan kecil serta mengidentifikasi  objek-objek  berdasarkan  kedekatan
jarak terdekatnya dengan tetangga terdekat[2]. Dalam konteks penelitian  ini, penerapan  metode KNN dapat membantu  membangun  model  klasifikasi  penjualan obat  berdasarkan  pola-pola  yang  ditemukan  dalam data penjualan sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode literature review  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  dengan  cara  mereview  pada artikel-artikel  yang  terkait  dengan  data  mining  dan analisis  big  data.  Langkah-langkah  dari  literature review  meliputi  4  tahapan,  yaitu  (1)  formulasi permasalahan,  (2)  pencarian  literature,  (3)  evaluasi data, (4) analisis dan interpretasi[3].
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  terkait  topik  data  mining  dan  big  data analisis dapat dijabarkan sebagai berikut:
Paper (1) [1] membahas mengenai penerapkan model algoritma  K-Nearest  Neighbor  telah  melakukan klasifikasi pada satu set data uji yang terdiri dari 100 objek data. Hasil dari klasifikasi ini membagi data ke dalam dua kategori: 'No' yang merujuk pada kebutuhan ringan dengan 89 objek data, dan 'Yes' yang merujuk pada kebutuhan tinggi. Proses pengujian dan evaluasi performa dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio, dan hasilnya menunjukkan kinerja optimal sesuai dengan skenario yang telah ditentukan sebelumnya.  Akurasi  model  algoritma  ini  mencapai nilai  sebesar  93.00%,  yang  mengindikasikan  bahwa sekitar  93%  dari  keseluruhan  data  uji  telah diklasifikasikan dengan benar ke dalam kategori yang sesuai (baik 'No' maupun 'Yes'). Hal ini menunjukkan tingkat  kesesuaian  yang  tinggi  dari  model  K-Nearest Neighbor  dalam  memprediksi  kategori  kebutuhan berdasarkan data yang diberikan.
Paper  (2)  [4]  membahas  mengenai  pemodelan meggunakan algoritma K-Nearest Neighbor melibatkan data penjualan buah dan sayur yang telah diproses  melalui  tahapan Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  Berdasarkan  data  yang  didapat sebanyak 300 sampel dan diekstrak sebesar 10% dari total  data.  Dalam  perhitungan  ini,  hanya  30  sampel data yang digunakan untuk menerapkan algoritma K- NN.  Hasil  prediksi  yang  dihasilkan  menggunakan algoritma  K-NN  menunjukan  tingkat  akurasi  sebesar 88,89%.
Paper  (3)  [5]  membahas  mengenai  tahapan klasifikasi  penjualan  video  game  menggunakan metode K-NN. Penelitian ini bertujuan menghasilkan klasifikasi video game berdasarkan input data uji yang mencakup Genre,  Publisher,  Platform,  dan  Sales. Dataset  yang  digunakan  diambil  dari  website kaggle.com  dengan  jumlah  awal  data  sebanyak 12.600. Melalui proses seleksi data, pembersihan data, dan pra-pemrosesan data, dilakukan perhitungan pada data  uji  dengan  menggunakan  metode  K-NN.  Proses K-NN dilakukan untuk menemukan nilai terdekat dari input yang diberikan, dimana dalam kasus ini nilai k1 mempresentasikan  hasil  yang  paling  sesuai  dengan akurasi sebesar 99,4%.
Paper  (4)  [6]  membahas  mengenai  penerapan algoritma K-NN. Berdasarkan pola pengetahuan yang diperoleh  dari  algoritma  K-NN,  direkomendasikan pemberian bantuan kepada UMKM sebanyak 339 data peserta  UMKM  yang  tersebar  di  wilayah  Kabupaten Cirebon dan masuk dalam kategori terdampak. Selain itu,  terdapat  beberapa  peserta  UMKM  sebanyak  42 data  yang  menurut  algoritma  K-NN  tidak  dapat menerima bantuan UMKM, serta 2 data peserta yang diusulkan untuk menerima bantuan UMKM.
Paper  (5)  [7]  membahas  mengenai  penerapan data  mining  untuk  menentukan  potensi  hujan  harian dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor dengan  hasil pengujian  algoritma  K-NN  menunjukan bahwa prediksi penentuan cuaca harian  mendapatkan nilai  RMSE  sebesar  9.899  dengan  toleransi  error sebesar  +/-0.000.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa model yang dibangun memiliki tingkat kesalahan yang rendah  dalam  memprediksi  potensi  hujan  harian berdasarkan data cuaca yang digunakan.
Paper  (6)  [8]  membahas  mengenai  pengolahan data  untuk  menjadi  landasan  pengambilan  keputusan bisnis produk pangan hewan. Dataset yang digunakan terdiri dari 208 entri data, dengan rasio pemisahan data latih  dan  data  uji  sebesar  80:20.  Hasil  perhitungan menunjukan tingkat akurasi sebesar 80,4%.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini  akan  melibatkan  langkah-langkah  yang sistematis untuk menerapkan data mining menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN) dalam klasifikasi penjualan obat. Dengan mengumpulkan  data  penjualan  obat,  melakukan preprocessing data,  menerapkan  metode  KNN,  dan melakukan evaluasi model.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  terdapat  pada  penelitian  ini mencakup  catatan  penjualan  obat  dari  periode  waktu 2021  sampai  dengan  2022.    Data  historis  ini  adalah elemen  kunci  dalam  analisis  karena  memungkinkan untuk  mengidentifikasi  pola  dan  tren  dalam  perilaku penjualan  obat  dari  waktu  ke  waktu.  Informasi  yang terdapat  dalam  data  historis  termasuk  jenis  obat, jumlah  terjual,  dan  harga  satuan,  dan  keterangan penjualan. Dengan data historis  yang kuat, penelitian ini  akan  dapat  memanfaatkan  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  mengembangkan  model  klasifikasi yang akurat.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan analisis data historis sebagai  teknik  pengumpulan  data.  Yaitu  melibatkan pengumpulan  dan  evaluasi  data  yang  tercatat  dari penjualan  obat  selama  periode  waktu  2021  sampai dengan  2022.  Data  ini  mencakup  informasi  seperti jenis obat, jumlah terjual, harga satuan, dan keterangan penjualan.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Metode  data  mining  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan proses tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari  Data  Selection,  Preprocessing  Data,  Data Transformation, Data Mining, dan Evaluasi[6] .

## Gambar 1. Tahapan KDD
3.3.1. Data Selection
Pemilihan data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai.

## 3.3.2. Preprocessing dan Cleaning Data
Preprocessing  dan  Cleaning  Data  dilakukan untuk membuang atribut yang tidak relevan.

## 3.3.3. Data Transformation
Data Transformation melibatkan proses inisialisasi  data  yang  awalnya  memiliki  nilai polinomial menjadi nilai binomial.

## 3.3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi algoritma  atau  metode  pencarian  pengetahuan  yang menjadi langkah krusial dalam menemukan pola atau informasi yang signifikan dalam data.

## 3.3.5. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi,  tujuannya  adalah  untuk memperoleh  pola  atau  informasi  yang  bermanfaat sebagai pedoman untuk pembaruan data. Algoritma K- NN  termasuk  dalam  kelompok  yang  sama  dengan algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, serta beberapa algoritma  klasifikasi  lainnya  yang  termasuk  dalam metode  supervised  learning.  Proses  evaluasi  model pada algoritma ini melibatkan penentuan nilai Akurasi dengan  menggunakan  langkah  yang  serupa,  yaitu dengan  memanfaatkan  metode  Tabel  Confusion Matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  dataset  penjualan  obat  pada  Apotek Pemuda Farma pada tahun 2021 sampai dengan 2022 dengan  atribut  No,  Nama  Obat,  Jumlah  Penjualan, Harga  Satuan,  dan  Keterangan  Penjualan.  Berikut merupakan  tabel  data  penjualan  obat  pada  Apotek Pemuda Farma.
Tabel 1. Dataset Penjualan Obat
No. Nama Obat Jumlah Tejual Harga Satuan Keterangan 1 Vomecho Suspensi 110 38,500 Laris 2 Puricemia Tablet 552 3,878 Laris 3 Dextamin Tablet 171 2,269 Laris 4 Nichoflam Tablet 729 2,310 Laris 5 Nucral Suspensi 58 70,125 Laris 6 Hustab Tablet 560 547 Laris 7 Brocholit Syr 119 34,375 Laris 8 Analsik Tablet 812 2,097 Laris 9 Iremax Tablet 376 1,444 Laris … 158 Faktu Suposutoria 3 10,313 Kurang Laris
4.2. Preprocessing Data
Setelah  melakukan  seleksi  data  atau  pemilihan data, langkah selanjutnya adalah melakukan preprocessing data untuk menghilangkan atribut yang tidak  diperlukan,  sehingga  hanya  data  tertentu  yang
akan digunakan dalam proses data mining. Berikut ini adalah contoh hasil seleksi dataset penjualan obat pada Apotek Pemuda Farma.
Tabel 2. Data Hasil Seleksi Nama Obat Jumlah Tejual Harga Satuan Keterangan Vomecho Suspensi 110 38,500 Laris Puricemia Tablet 552 3,878 Laris Dextamin Tablet 171 2,269 Laris Nichoflam Tablet 729 2,310 Laris Nucral Suspensi 58 70,125 Laris
Nama Obat Jumlah Tejual Harga Satuan Keterangan Hustab Tablet 560 547 Laris Brocholit Syr 119 34,375 Laris Analsik Tablet 812 2,097 Laris Iremax Tablet 376 1,444 Laris … Faktu Suposutoria 3 10,313 Kurang Laris

## 4.3. Transformasi Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  transformasi  data agar dapat dilakukan penelitian sesuai dengan metode yang  digunakan,  yang  dilakukan  yaitu  merubah  data polynominal  menjadi  binominal.  Data  yang  berupa polynominal  yaitu  atribut  Keterangan  yang  diubah menjadi binominal.
Gambar 2. Transformasi Data

## 4.4. Pemilihan Fitur
Tahap selanjutnya yang akan dilakukan adalah seleksi fitur, seleksi fitur dilakukan untuk menetukan label pada data. Atribut yang dipilih sebagai label adalah atribut Keterangan.
Gambar 3. Pemiilihan Label

## 4.5. Data Mining
Setelah  tahap-tahap  sebelumnya  dilakukan, selanjutnya  menerapkan  algoritma  data  mining  yang akan  digunakan.  Algoritma  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah algoritma K-NN.
Gambar 4. Pemanggilan Data
Berdasarkan  gambar  diatas  data  dipanggil menggunakan operator Retrieve yang memungkinkan akses  terhadap  data  yang  disimpan  dan  memasukkan informasi tersebut ke dalam program. Operator Cross Validation digunakan untuk melatih model dan secara bersamaan  mengukur  kinerja  model  dalam  proses pengujian.  Sedangkan  model  untuk  melakukan  pola algoritma K-NN dapat dilihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 5. Penerapan algoritma K-NN
Gambar diatas menjelaskan bahwa dalam proses pembangunan  model  algoritma  K-NN,  dibutuhkan operator K-NN untuk menerapkan algoritma tersebut. Operator  Apply  Model  berperan  dalam  penerapan model yang telah di-latih sebelumnya pada data yang baru.  Sementara  itu,  operator  Performance  berguna untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  statistik  dari klasifikasi,  khususnya  pada  situasi  di  mana  atribut label memiliki tipe binomial.

## 4.6. Evaluasi
Berdasarkan  deskripsi model yang  telah disebutkan  maka  penelitian  ini  dimulai  dengan menguji  nilai  K  satu  persatu  dari  angka  5-10  untuk melihat  seberapa  besar  tingkat  akurasi  yang  bisa dihasilkan dari masing-masing nilai K.
4.6.1. Hasil akurasi Performance K-5
Dari proses parameter k-5 algoritma K-Nearest Neighbor  terbentuk  hasil matrix Accuracy sebesar 91.08%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance Vector dapat dilihat dari gambar berikut.
Gambar 6. Hasil confusion matrix k-5
Gambar 7. Hasil performance vector k-5

## 4.6.2. Hasil akurasi Performance K-6
Dari  proses  parameter  k-6  algoritsma  K- Nearest  Neighbor  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar  93.62%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance  Vector dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 8. Hasil confusion matrix k-6
Gambar 9. Hasil perfomance vector k-6

## 4.6.3. Hasil akurasi performance K-7
Dari proses parameter k-7 algoritma K-Nearest
Neighbor  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 94.29%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance Vector dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 11. Hasil performance vector k-7

## 4.6.4. Hasil akurasi Performance K-8
Dari proses parameter k-8 algoritma K-Nearest Neighbor  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 93.00%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance
Vector dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 12. Hasil confusion matrix k-8
Gambar 13. Hasil performance vector k-8

## 4.6.5. Hasil akurasi Performance K-9
Dari proses parameter k-9 algoritma K-Nearest
Neighbor  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 93.62%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance Vector dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 14. Hasil confusions matrix k-9
Gambar 15. Hasil performance vector k-9

## 4.6.6. Hasil akurasi Performance K-10
Dari  proses  parameter  k-10  algoritma  K-
Nearest  Neighbor  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar  93.62%.  Hasil Confusion  Matrix dan Performance  Vector dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 16. Hasil confusion matrix k-10
Gambar 17. Hasil performance vector k-10
Berdasarkan  hasil  pengujian  nilai  K  dari  5-10 diperoleh nilai akurasi tertinggi pada K-7 dengan nilai akurasi sebesar 94.29% yang artinya dataset penjualan obat valid untuk digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Perusahaan  farmasi  dapat  memanajemen  stok obat  dengan  memperbanyak  stok  jenis  obat  yang termasuk  dalam  kategori  Laris  dan  mengurangi  stok jenis  obat  yang  masuk  dalam  kategori  Kurang  Laris. Penerapan data mining khususnya pendekatan metode K-NN  dapat  mengklasifikasi  data  penjualan  obat  ke dalam  kategori  yang  yang  lebih  terperinci,  yang membantu  perusahaan  farmasi  dalam  memanajemen stok  obat.  Hasil  proses  evaluasi  menunjukan  bahwa akurasi pada masing-masing parameter adalah, akurasi k-5  sebesar  91.08%,  akurasi  k-6  sebesar  93.62%, akurasi  k-7  sebesar  94.26%,  akurasi  k-8  sebesar 93.00%,  akurasi  k-9  sebesar  93.62%,  akurasi  k-10 sebesar 93.62%.
Melakukan  perbandingan  kinerja  K-NN  dengan algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti  Decision  Tree atau  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  algoritma  mana yang  paling  efektif  dalam  mengklasifikasikan penjualan obat.  Menambahkan atribut  lainnya seperti data  demografis  pelanggan  atau  faktor  eksternal lainnya yang mungkin mempengaruhi pola pembelian untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V.  Putra,  G.  Tri  Pranoto,  and  F.  Eko  Putra,
“Klasifikasi  Kebutuhan  Sparepart  Dengan Algoritma K-Nearest
Neighbor Untuk Meningkatkan Penjualan Sparepart,” Bulletin  of Information Technology (BIT) , vol. 4, no. 2, pp. 287–293, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[2]  M. Permadi, F. Febriani, M. Jonathan Panggabean, T. Informatika, S. Amik Riau, and C.  Author,  “SENTIMAS:  Seminar  Nasional
Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Application  of  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Algorithm  for  the  Classification  of  Indihome Products  Sales  in  the  Riau  Region  Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk Klasifikasi  Penjualan  Produk  Indihome  Daerah Riau”, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[3]  S.  K.  Dirjen,  P.  Riset,  D.  Pengembangan,  R. Dikti, T. Yuniati, and M. F. Sidiq, “Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Literature Review: Legalisasi Dokumen  Elektronik  Menggunakan  Tanda Tangan  Digital  sebagai  Alternatif  Pengesahan Dokumen  di  Masa  Pandemi,” masa  berlaku mulai , vol. 1, no. 3, pp. 1058–1069, 2017.
[4]  A. Azlina Putri, “RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika  dan  Informasi  Penerapan  Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Dan Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor  (Studi  Kasus :  PT.  Central  Brastagi Utama),” Media Online) , vol. 1, no. 6, pp. 354– 361, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[5]  N.  Nurul,  F.  Adzani,  W.  Witanti,  and  F.  R. Umbara,
“KLASIFIKASI TINGKAT
PENJUALAN VIDEO GAME DENGAN
MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBORS,” INFOTECH journal , vol. 9, no.
2, pp. 618–625, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.7371.
[6]  H. W. Azizah, O. Nurdiawan, G. Dwilestari, K. Kaslani,  and  E.  Tohidi,  “Klasifikasi  Pemberian Bantuan UMKM Cirebon dengan Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3,  no.  3,  pp.  110–115,  May  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i3.1392.
[7]  R.  Harun,  K.  Chandra  Pelangi,  and  Y.  Lasena, “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK MENENTUKAN  POTENSI  HUJAN  HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN),” Online, 2020. [Online].
Available: http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[8]  R. Iriane, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer  Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Media Online , vol. 3, no. 5, pp. 509–515, 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[9]  A.  Amalia,  A.  Zaidiah,  and  I.  N.  Isnainiyah, “Prediksi Kualitas Udara Menggunakan
Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” JIPI  (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  496–507,  May 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2843.