Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Pakan Ternak Terlaris Dengan Algoritma C4.5
Abstract
Penelitian ini fokus pada tantangan terkait data penjualan di PT Fresh X. Masalah utamanya adalah kesulitan dalam mendapatkan informasi strategis seperti tingkat penjualan per periode dan produk pakan ternak yang paling diminati. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan analisis data mining pada dataset penjualan PT Fresh X. Ketersediaan data yang melimpah memberikan peluang untuk memperoleh informasi yang diperlukan, dengan harapan dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang efektif dalam merancang solusi bisnis. Penerapan teknik data mining diharapkan dapat mempercepat proses pengambilan keputusan dan memungkinkan perusahaan mengubah informasi dari data transaksi menjadi pengetahuan baru, tanpa harus langsung menggunakan data warehouse sebagai sumber data mining. Tujuan penelitian ini adalah menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan penjualan pakan ternak menjadi kategori yang laris atau tidak laris, serta mengukur tingkat akurasi algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi tersebut. Tahapan penelitian meliputi, Pengolahan data, Transformasi data, Penerapan algoritma C4.5 (meliputi pencarian nilai entropy dan gain), dan Pengolahan data dengan decision tree. Decision tree mengelompokkan berbagai jenis pakan ternak berdasarkan kategori, harga, kuantitas, dan informasi lainnya. Diagram ini bermanfaat untuk memahami karakteristik dan perbandingan antar jenis pakan. Hasil penelitian menunjukkan gain tertinggi terdapat pada kategori pakan dengan nilai 0.306739968 dan entropy pakan ayam pedaging dengan nilai 0.99107606. Hal ini menunjukkan bahwa pakan ayam pedaging merupakan produk paling laris berdasarkan hasil pengolahan data.
Full Text:
PDFReferences
Abdullah, R. W., Hartanti, D., Permatasari, H., Septyanto, A. W., & Bagaskara, Y. A. (2022). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti). Jurnal Ilmiah Informatika Global, 13(1), 20–27. https://doi.org/10.36982/jiig.v13i1.2060
Anggraini, S., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2018). Analisis Data Mining Penjualan Ban Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Ilmu Teknik Elektro Komputer Dan Informatika, 4(2), 136–143. https://core.ac.uk/download/pdf/295348196.pdf
Arifin, M. F., & Fitrianah, D. (2018). Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria Artha Persada. IncomTech, 8(2), 87–102. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i1.2198
Azwanti, N. (2018). Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 13(1), 33. https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.629
Cynthia, E. P., & Ismanto, E. (2018). Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika), 3(3), 1. https://doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.60
Diansyah, T. M., & Exprada, Y. (2022). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Lele Pada Kolam Pancing Galatama. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 3(4), 567–574. https://doi.org/10.30865/json.v3i4.4264
Dwiasnati, S., Gunawan, W., Oprasto, R. R., Lubis, B. O., & Santoso, B. (2023). Algoritma dan Pemrograman Implementasi Menggunakan Python (Y. Rahmanto (ed.); Issue 1). CV. Keranjang Teknologi Media.
Iriadi, N., & Nuraeni, N. (2016). Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Kelayakan Kredit Pada Bank Mayapada Jakarta. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, II(1), 132–137.
Iriadi, N., Priatno, P., & Ishaq, A. (2020). Penerapan Data Mining dengan Rapid Miner; Konsep Data Maining, Data Warehouse, Metode, Model, Teknik. Graha Ilmu.
Kodari, I., Irawan, B. H., & Mustamil, M. (2020). Prediksi Laba Penjualan Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Pada PT. Basunjaya Nastari. Edutic, 6(2), 61–66. https://doi.org/10.21107/edutic.v6i2.6344
Lalo, A. K., Batarius, P., & Siki, Y. C. H. (2021). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penjualan Barang di Swalayan Dutalia. Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), 06(1), 1–12.
Lia, E., & Setyo Wibagso, S. (2022). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Produk Terlaris (Studi Kasus: Toko XYZ Palembang). JTSI, 3(2), 243–255.
Lubis, B. O. (2014). Peranan Pengetahuan Desain Komunikasi Visual dalam Pengajaran Matakuliah Interaksi Manusia dan Komputer. Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), A-413-A-420.
Pritalia, G. L. (2018). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce. Indonesian Journal of Information Systems, 1(1), 47–56. https://doi.org/10.24002/ijis.v1i1.1727
Salim, A., & Lubis, B. O. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Tablet Gaming dengan Menggunakan Analytical Hierarchy Process. Prosiding Seminar Nasional Energi Telekomunikasi Dan Otomasi (SNETO), ISBN: 978-602-74127-4-3, 1–9.
Salim, A., Lubis, B. O., & Haidir, A. (2022). Penentuan Karyawan Terbaik Dengan Metode TOPSIS pada PT Regency Motor. Saintekom, 12(1), 92–102.
Suntoro, J. (2019). Data mining : algoritma dan implementasi dengan pemrograman PHP. Elex Media Komputindo.
Suyanto, S. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data. Informatika.
DOI: https://doi.org/10.37012/jtik.v10i1.1985
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2024 Baginda Oloan Lubis, Dandi Muhamad Musa, Dimas Sakti, Keiko Angel Shantiony, Sandi Kurnia Putri Zega, Sevtyan Hamzah, Yohanes Julfani Zega
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Address:
Universitas Mohammad Husni Thamrin
Jl. Raya Pd. Gede No.23-25, RT.2/RW.1, Dukuh, Kec. Kramat jati, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13550
Jurnal Teknologi Informatika & Komputer Mohammad Husni Thamrin is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.