Pola pembelian produk dipengaruhi oleh faktor Harga dan Jumlah Pembelian. Pada Azka Jaisy Store, pemilihan produk oleh pelanggan bervariasi berdasarkan kategori harga (Mahal, Murah, dan Terjangkau) serta jumlah pembelian (Rendah atau Tinggi), namun pola ini belum diketahui. Oleh karena itu, dilakukan analisis data penjualan produk herbal pada e-commerce Azka Jaisy Store menggunakan algoritma C4.5. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam membangun pohon keputusan yang mudah dipahami dan efektif untuk mengidentifikasi pola serta tren dari data penjualan. Analisis data dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, yang mendukung implementasi algoritma C4.5 secara optimal. Data penelitian diambil dari histori penjualan produk dalam periode tertentu, dengan tahapan preprocessing diterapkan terlebih dahulu untuk memastikan kualitas dan validitas data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 berhasil menghasilkan model prediksi penjualan yang akurat, seperti mengidentifikasi produk dengan tingkat penjualan tertinggi. Informasi ini dapat membantu pengelola Azka Jaisy Store dalam merancang strategi bisnis yang lebih efektif, seperti optimalisasi stok produk, promosi yang lebih tepat sasaran, dan peningkatan kualitas layanan pelanggan. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma C4.5 adalah alat yang efektif dalam penerapan data mining untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor e-commerce. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa pada kategori Harga Mahal, produk seperti Minyak lebih banyak dibeli dalam jumlah tinggi, sedangkan untuk jumlah pembelian rendah, Suplemen menjadi pilihan utama. Pada kategori Harga Murah, pelanggan cenderung membeli produk Herbal dalam jumlah rendah dan Susu dalam jumlah tinggi. Sementara itu, untuk kategori Harga Terjangkau, produk Suplemen lebih diminati pada jumlah rendah, sedangkan Madu lebih sering dibeli dalam jumlah tinggi.