Klasifikasi Produk Berdasarkan Performa Penjualan di My Baby Store Menggunakan Decission Tree - Uny Khafifah; Zaehol Fatah; Irma Yunita (JURNAL INFORMATIKA, 2026)
Pengelolaan stok produk secara efektif merupakan tantangan kritis bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang masih mengandalkan pencatatan penjualan secara manual. Tanpa sistem analisis data yang memadai, pemilik usaha tidak dapat mengidentifikasi performa tiap produk secara objektif, sehingga keputusan penambahan atau pengurangan stok sepenuhnya bergantung pada intuisi yang berpotensi menimbulkan penumpukan barang tidak laku atau kehabisan stok produk laris. My Baby Store, sebuah UMKM perlengkapan bayi di Pulau Raas, Kabupaten Sumenep, menghadapi masalah serupa selama periode operasionalnya. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan produk berdasarkan performa penjualan ke dalam tiga kategori: Laris, Kurang Laris, dan Tidak Laris, menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 dengan kerangka kerja CRISP-DM. Dataset yang digunakan terdiri dari 116 produk unik yang diperoleh melalui agregasi dari 433 transaksi penjualan selama periode Januari 2024–Juli 2025, dibagi dengan rasio 70:30 untuk proses pelatihan dan pengujian model. Hasil menunjukkan frekuensi transaksi sebagai atribut paling dominan (IG = 0,8113), dengan distribusi 17 produk Laris (14,7%), 11 produk Kurang Laris (9,5%), dan 88 produk Tidak Laris (75,9%). Evaluasi pada 35 data testing menghasilkan akurasi 97,14%, precision 98,81%, recall 88,89%, dan F1-Score 92,73%. Hasil klasifikasi ini memberikan landasan objektif bagi pemilik My Baby Store untuk memprioritaskan pengadaan produk Laris, merancang strategi promosi produk Kurang Laris, dan mengoptimalkan alokasi modal kerja dengan mengevaluasi ulang stok produk Tidak Laris, sehingga pengelolaan persediaan menjadi lebih terstruktur dan keputusan bisnis dapat diambil berbasis data, bukan intuisi semata.