Klasifikasi Tingkat Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Decision Tree Pada Multi Cabang ARR Cell - Husnul Hatimah; Windarsyah Windarsyah; Ayu Ahadi Ningrum (Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan, 2026)
Toko ARR Cell merupakan usaha ritel telekomunikasi dengan volume transaksi tinggi yang menyulitkan identifikasi produk laris secara manual. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi tingkat penjualan produk menggunakan algoritma Decision Tree pada 187.877 data transaksi dari tujuh cabang periode Juli 2025 hingga Maret 2026. Karena dataset belum memiliki label, pelabelan dilakukan melalui metode scoring berbasis frekuensi transaksi dan total unit terjual, yang kemudian dikelompokkan menjadi empat kelas menggunakan metode kuartil. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Decision Tree dengan tujuh fitur prediktor transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan tingkat penjualan produk dengan akurasi testing sebesar 74,32%, precision 74,44%, recall 74,32%, dan F1-score 73,92%. Selisih akurasi training dan testing yang kecil, yaitu 2,72%, menunjukkan bahwa model bersifat stabil, konsisten, dan tidak mengalami overfitting dalam memprediksi tingkat penjualan ritel pada multi cabang.