Prediksi Penjualan Produk Pada Toko CTR Outdoor Menggunakan Algoritma K-Means dan Algoritma C4.5 - Marwondo Marwondo; Eko Bambang (LPPM UNIBI, 2021)
Mengetahui produk yang paling laku dijual serta yang kurang laku merupakan suatu hal yang sangat membantu dalam keberhasilan suatu usaha. Dengan diketahuinya kedua hal tersebut, maka pelaku usaha dapat melakukan pengadaan persediaan yang tepat. Data penjualan yang telah dimiliki dapat ditambang sehingga menghasilkan informasi tersebut dengan lebih akurat. Data yang ada diklasterisasi menggunakan K-Mean dan dilakukan prediksi menggunakan algoritma C4.5. Penerapan K-Means dalam pengelompokan data penjualan dapat menghasilkan rekomendasi barang yang sangat laku, laku, kurang laku, dan tidak laku. Algoritma C4.5 dapat menghasilkan kesimpulan bahwa faktor yang paling banyak mempengaruhi penjualan adalah warna, sedangkan faktor yang tidak terlalu mempengaruhi adalah ukuran (size). Hasil prediksi ini dapat digunakan oleh pemilik usaha untuk mengelola persediaan barang agar tidak menumpuk.