Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Pakan Ternak Terlaris Dengan Algoritma C4.5 - Dandi Muhamad Musa; Dimas Sakti; Keiko Angel Shantiony; Sandi Kurnia Putri Zega; Sevtyan Hamzah; Yohanes Julfani Zega; Baginda Oloan Lubis (Universitas Mohammad Husni Thamrin, 2024)
Penelitian ini fokus pada tantangan terkait data penjualan di PT Fresh X. Masalah utamanya adalah kesulitan dalam mendapatkan informasi strategis seperti tingkat penjualan per periode dan produk pakan ternak yang paling diminati. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan analisis data mining pada dataset penjualan PT Fresh X. Ketersediaan data yang melimpah memberikan peluang untuk memperoleh informasi yang diperlukan, dengan harapan dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang efektif dalam merancang solusi bisnis. Penerapan teknik data mining diharapkan dapat mempercepat proses pengambilan keputusan dan memungkinkan perusahaan mengubah informasi dari data transaksi menjadi pengetahuan baru, tanpa harus langsung menggunakan data warehouse sebagai sumber data mining. Tujuan penelitian ini adalah menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan penjualan pakan ternak menjadi kategori yang laris atau tidak laris, serta mengukur tingkat akurasi algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi tersebut. Tahapan penelitian meliputi, Pengolahan data, Transformasi data, Penerapan algoritma C4.5 (meliputi pencarian nilai entropy dan gain), dan Pengolahan data dengan decision tree. Decision tree mengelompokkan berbagai jenis pakan ternak berdasarkan kategori, harga, kuantitas, dan informasi lainnya. Diagram ini bermanfaat untuk memahami karakteristik dan perbandingan antar jenis pakan. Hasil penelitian menunjukkan gain tertinggi terdapat pada kategori pakan dengan nilai 0.306739968 dan entropy pakan ayam pedaging dengan nilai 0.99107606. Hal ini menunjukkan bahwa pakan ayam pedaging merupakan produk paling laris berdasarkan hasil pengolahan data.