PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI DATA PENJUALAN SEMBAKO TERLARIS DENGAN ALGORITMA C4.5 - Alta Melfia, Mikaela; Athaya Ramadhini, Keisha; Ajmal Maulana, Muhammad; Laura Dasiva, Arya; Aria Briantoro, Andika; Oloan Lubis, Baginda (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Permasalahan dalam penjualan sembako yang paling laris meliputi ketidakstabilan permintaan akibat faktor musim, tren pasar, dan kondisi ekonomi. Pengelolaan stok menjadi tantangan karena permintaan tinggi dapat menyebabkan stok habis, sementara kelebihan stok meningkatkan risiko kerugian. Penentuan harga juga krusial dalam menjaga daya saing dan daya beli konsumen. Selain itu, distribusi sering menghadapi hambatan logistik, serta perubahan preferensi konsumen terhadap produk tertentu turut memengaruhi pola penjualan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi metode data mining menggunakan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan produk sembako terlaris. Peningkatan volume data penjualan menuntut analisis yang lebih efektif dalam menentukan produk paling diminati konsumen. Algoritma C4.5 dipilih karena kemampuannya menangani atribut kontinu, mengatasi missing values, dan menghasilkan pohon keputusan yang dapat diinterpretasikan dengan baik. Penelitian ini mencakup pengumpulan data dari beberapa toko selama satu tahun, praproses data, penerapan algoritma C4.5, dan evaluasi model menggunakan k-fold cross-validation. Data yang digunakan mencakup atribut jenis produk, harga, jumlah penjualan, dan waktu penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 berhasil mengidentifikasi pola penjualan dengan akurasi klasifikasi mencapai 85%. Pohon keputusan yang dihasilkan memberikan wawasan bagi manajemen dalam optimalisasi stok dan strategi pemasaran. Temuan ini diharapkan dapat membantu pelaku usaha meningkatkan efisiensi operasional dan memenuhi kebutuhan konsumen dengan lebih tepat.