Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4. 5 Untuk Memprediksi Persediaan Stok Beras

Smansal Hartawan Totonafo Gulo (Universitas Methodist Indonesia)
Olva Andrian Naibaho (Universitas Methodist Indonesia)
Dewi Sartika Br. Rajagukguk (Universitas Methodist Indonesia)
Gracetia Sari Madu Sihite (Universitas Methodist Indonesia)
Indra M. Sarkis S. (Universitas Methodist Indonesia)

TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi
Vol 4 No 2(SEMNASTIK) (2024): TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akunt

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 dalam memprediksi persediaan stok beras di Grosir Media Jaya yang terletak di Kota Medan. Data diperoleh melalui wawancara langsung dengan pemilik grosir dan catatan transaksi selama empat minggu, yang kemudian diolah menggunakan Microsoft Office Excel. Data yang digunakan meliputi atribut Jenis Beras, Jumlah Terbeli Per Minggu, Jumlah Tersisa Per Minggu, Kategori, dan Keteranan Stok. Setelah preprocessing data, algoritma C4.5 diterapkan untuk membangun model pohon keputusan. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel "Jumlah Tersisa Per Minggu" merupakan faktor utama dalam memprediksi ketersediaan stok. Akurasi dari model yang dihasilkan adalah 96.88%, mengindikasikan efektivitas algoritma C4.5 dalam memprediksi persediaan stok beras secara akurat. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengelolaan stok di grosir dengan mengoptimalkan sistem prediksi untuk menghindari kekurangan atau kelebihan stok.