Clothing is a basic need other than food and shelter, which humans are definitely looking for. Consumption of this need for clothing will continue to increase in line with increasing population growth. As is the case in Nganjuk Regency, East Java. Toko Fantastik is a clothing store in Nganjuk Regency. It is not surprising that shop owners must be smart in reading market trends all the time so that there is no accumulation of clothing stocks in their warehouse. If the store management is not good, it will have an impact on profit and reduce revenue. Therefore, it is necessary to predict trends or market interest in web-based sales to make it easier for shop owners to analyze and manage clothing stocks at any time. This study uses the K-nearest Neighbor method, K-nearest Neighbor is a data mining algorithm that can be used to determine data predictions. How K-nearest
neighbor works will compare test data and data sets, then take the distance to get the results from the nearest neighbor. The results of this study using the Knearest Neighbor method with k = 3 to get clothing types of trousers, denim brands, categories of teenage buyers for women will be trending or sold a lot in 6 months for the next period. From the distance results then produce k (the
closest neighbor) obtained, testing using the Confusion Matrix to find accuracy. And get optimal results of 75%

Pakaian merupakan kebutuhan pokok selain makanan dan tempat tinggal yang dicari oleh manusia. Konsumsi akan kebutuhan sandang ini akan terus meningkat seiring dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk. Seperti halnya di Kabupaten Nganjuk, Jawa Timur. Toko Fantastik merupakan salah satu toko
pakaian di Kabupaten Nganjuk. Tidak heran jika pemilik toko harus pintar dalam membaca tren pasar setiap waktu sehingga tidak terjadi penumpukkan jumlah stok pakaian di gudang mereka. Apabila pengelolaan toko kurang baik maka
akan berimbas pada perolehan laba dan mengurangi pendapatan. Oleh karena itu, diperlukan adanya prediksi tren atau minat pasar dalam penjualan berbasis web untuk memudahkan pemilik toko menganalisa dan mengelola stok pakaian kapan saja. Penelitian ini menggunakan metode K-nearest Neighbor, K-nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat digunakan untuk mengetahui prediksi data. Cara kerja K-nearest neighbor akan membandingkan data uji dan data set, kemudian mengambil distance untuk mendapatkan hasil dari tertangga terdekat. Hasil penelitian ini menggunakan metode K-nearest Neighbor dengan k = 3 medapatkan pakaian jenis celana panjang, merek denim, kategori pembeli remaja untuk wanita akan trending atau
banyak laku terjual pada bulan 6 untuk periode selanjutnya. Dari hasil distance kemudian menghasilkan k (tertangga terdekat) yang didapat, pengujian menggunakan Confusion Matrix untuk mencari akurasi. Dan mendapatkan hasil
optimal sebesar 75%