KLASIFIKASI PENJUALAN WALMART MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 - Iftar Ramadhan; Rangga Febrio Waleska; Syarifuddin elmi; Lusiana Efrizoni; Rahmaddeni (PPPM Institut Teknologi Pagar Alam, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan Walmart dengan menggunakan algoritma C4.5, sebuah metode pohon keputusan yang populer dalam data mining. Prediksi penjualan merupakan aspek krusial bagi strategi bisnis Walmart untuk mengoptimalkan persediaan dan meningkatkan keuntungan. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data historis penjualan Walmart yang terdiri dari berbagai variabel seperti store, date, weakly sales, holiday flag, temperature, fuel price, uci, unemployment dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi penjualan. Dari data variabel tersebut akan melakukan klasifikasi pada data penjualan walmart dari 6.345 record. Hasil pengujian metode dengan evaluasi modeling menunjukkan bahwa metode C4.5 mendapatkan hasil acuracy 0.94, precision 0.43, dan recall 0.75.