Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Barang Rusak Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Perusahaan PT. Home Center Indonesia - Ismasari Nawangsih; Agus Setiawan (Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, 2019)
Abstraksi Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi-potensi informasi yang ada. Para pengambil keputusan berusaha untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki untuk menggali informasi yang berguna untuk membantu mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah penggalian informasi atau pola yang penting atau menarik dari data dalam jumlah besar, yang disebut dengan data mining. Dalam kasus ini telah terjadi kerusakan barang di PT Home Center Indonesia yang diakibatkan tidak jalanya system fifo (first in first out). Untuk menghadapi masalah ini, perusahaan harus mengambil keputusan dengan tepat dalam menetapkan strategi produk yang dijual. Dan mendapatkan keputusan yang tepat diperlukan data barang yang cukup untuk dianalisa. Tujuan dari analisis data ini adalah sebagai sarana untuk membentuk suatu keputusan agar dapat memprediksi barang rusak yang ada pada perusahaan dengan mengggunakan metode algoritma C4.5 yang mana saat ini sedang banyak digunakan untuk analisa. Dalam perhitunganya, data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 ini dapat menghasilkan nilai ukur yang dapat memprediksi barang yang riskan cacat atau rusak dan mengimplementasikanya menggunakan aplikasi RapidMiner Karena selama ini, barang yang rusak tidak diketahui sebelumnya dan hasilnya menyebabkan customer return akibat menerima barang yang rusa. Kata Kunci: Data Barang, Data Mining , System Fifo (first in first out), Algoritma C4.5, RapidMiner