PENERAPAN KLASIFIKASI C4.5 DALAM MENENTUKAN PREDIKSI YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PRODUKSI BAHAN DASAR DALAM INDUSTRI KONVEKSI - Al Yusuf; Tengku Mohd Diansyah (DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2025)
Industri konveksi menghadapi tantangan dalam menentukan jumlah produksi bahan dasar akibat fluktuasi permintaan pasar dan keterbatasan bahan baku. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma klasifikasi C4.5 sebagai solusi prediktif berbasis data mining untuk mendukung pengambilan keputusan produksi di CV. Eternal Group. Dengan menggunakan data historis bulan Maret–Agustus 2024, sistem dirancang melalui tahapan preprocessing, perhitungan entropy dan gain ratio, serta pembentukan pohon keputusan. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa atribut “Permintaan Pasar” memiliki pengaruh dominan terhadap keputusan produksi, diikuti oleh “Ketersediaan Bahan Baku” dan “Tren Penjualan.” Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, dan diuji melalui aplikasi yang menghasilkan tingkat akurasi tinggi berdasarkan evaluasi confusion matrix. Penelitian ini tidak hanya menghasilkan sistem prediksi yang adaptif dan akurat, tetapi juga memberikan kontribusi terhadap efisiensi operasional, pengurangan pemborosan bahan baku, serta pemahaman yang lebih baik terhadap preferensi pasar. Dengan demikian, penerapan algoritma C4.5 terbukti efektif dalam mendukung strategi produksi yang lebih terukur dan responsif dalam industri konveksi.