Sistem Prediksi Penjualan Produk Bahan Makanan pada RBM Mart Menggunakan Algoritma C5.0 Berbasis Web

Yulindra, Tania
Santoso, Heri
Nasution, Adnan Buyung

Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi
Vol. 9 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi

Sistem informasi telah menjadi hal utama dalam kemajuan bisnis di era globalisasi saat ini. Namun, RBM Mart masih belum menggunakan sistem informasi untuk mengelola persediaan produk frozen food yang mereka jual. Akibatnya, sering terjadi kesalahan dalam menentukan jumlah stok barang yang dapat menyebabkan kerugian dan ketidakpuasan pelanggan. Dengan menerapkan sistem informasi, dan prediksi persediaan dengan menggunakan algoritma C 5.0, diharapkan RBM Mart dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko stok yang tidak terkendali. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah penulis berhasil membuat sebuah sistem berbasis web untuk memprediksi pola laris atau tidak laris dari produk fozen food yang dijual oleh RBM Mart, dengan mendapatkan hasil akurasi, dan precission sebesar 87,5%, sedangkan recall 100%. Angka tersebut terbilang cukup baik dalam membuat sistem prediksi penjualan.