## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA PRODUK PENJUALAN MAKANAN RINGAN
Fitria Rahmadayanti 1 , Asminah 2 , Della Tri Cahaya 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam e-mail: * 1 ria.ria.rr71@gmail.com , 2 asminahaamr@gmail.com , 3 dtricahaya@gmail.com

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  dan  informasi  pada  saat  ini  menciptakan  inovasi-inovasi  cerdas dalam berbisnis, yang dapat kita sebut kecerdasan bisnis atau business intelligence . Persaingan dalam  lingkup  bisnis  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk  selalu  memikirkan  strategi  dan  juga trobosan  yang  dapat  menjamin  keberlangsungan  dari  bisnis  yang  dijalankan.Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  menganalisis  akurat  Algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasi  produk penjualan  makanan  terlaris.  Hasil  penelitian  yang  telah  didapatkan  bahwa  penjualan  produk yang  kurang  dari  207  termasuk  makanan  kurang  laris  sedangkan  penjualan  produk  yang  lebih dari 207 termasuk makanan terlaris. Penjualan produk yang lebih dari 207 merupakan makanan terlaris  dimana  terdapat  5  produk  makanan  terlaris.  Sedangkan  penjualan  produk  yang  kurang dari 207 merupakan makanan kurang laris dimana terdapat 5 produk makanan kurang laris.
Kata kunci : Data Mining, Decision Tree,CRIPS-DM

## Abstract
Advances  in  technology  and  information  today  create  smart  innovations  in  business, which  we  can  call  business  intelligence.  Competition  in  the  business  sphere  forces  business people to always think about strategies and breakthroughs that can ensure the sustainability of the business being run.The purpose of this study is to accurately analyze the C4.5 algorithm in classifying the best-selling food sales products. The results of research that have been obtained that  product  sales  that  are  less  than  207  include  food  that  is  less  in  demand  while  sales  of products that are more than 207 are among the best-selling foods. Product sales of more than 207 are the best-selling foods where there are 5 best-selling food products. While  the sales of products  that  are  less  than 207  are  less  in  demand  food  where  there  are  5  food  products  that are less in demand.
Keywords : Data Mining, Decision Tree, CRISP-DM

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dan  informasi pada  saat  ini  menciptakan  inovasi-inovasi cerdas  dalam  berbisnis,  yang  dapat  kita sebut  kecerdasan  bisnis  atau business intelligence .  Persaingan  dalam  lingkup bisnis  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk selalu  memikirkan  strategi  dan  juga trobosan yang dapat menjamin keberlangsungan dari bisnis yang dijalankan Business Intelligence digunakan untuk aplikasi dan teknologi dalam
mengumpulkan,  menyimpan,  menganalisa,
dan menyediakan  akses pada data sehingga dapat  membantu  pengguna  dari  kalangan perusahaan atau organisasi untuk mengambil  keputusan  dengan  lebih  baik dan tepat[1]. Salah satu yang dapat kita
manfaatkan  adalah  data  mining  dalam menggali  informasi  yang  bermanfaat  dari data  perusahaan.  Data  mining  banyak menarik perhatian masyarakat karena mampu  mengubah  data  yang  luas  menjadi sebuah  informasi  atau  pengetahuan  yang bermanfaat.  Informasi  dari  hasil  data mining  dapat  diaplikasikan  dalam  analisa peujualan, deteksi penipuan, dan
perencanaan produksi.
Vol 16, No. 1, Juni 2024
Menurut  Gartner  Group,data  mining adalah  proses  menemukan  hubungan  baru yang  mempunyai  arti,  pola  dan  kebiasaan dengan  memilah-milah  sebagian  besardata yang  disimpan  dalam  media  penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenalan pola seperti teknik statistic dan matematika. Data  mining  merupakan  gabungan  dari beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola,  statistik,  database,  dan  visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan  informasi  dari  database  yang besar.[2] Pada penelitian ini diambil
permasalahan  terhadap  data  penjualan makanan  ringan  yang  mengalami  kesulitan mendapatkan  informasi  akurat  seperti penjualan makanan terlaris. Dengan ketersediaan  data  yang  banyak  membuat penjual mandapatkan kesulitan untuk menentukan penjualan makanan terlaris jika dilakukan  secara  manual.  Selain  itu  juga membutuhkan  waktu  yang  lama  serta tingkat  ketelitian  yang  tinggi  karena  besar kemungkinan  terjadinya  kesalahan    dalam pengerjaannya.
Berdasarkan  penelitian  [3]  dengan
judul Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Barang  Menggunakan    Metode
Naive  Bayes  Classifier Untuk  Optimasi
Strategi  Pemasaran  bahwa    salah  satu penggunaan  data  mining  dengan  metode
Naive Bayes Classifier dalam data penjualan umumnya adalah untuk mengetahui  minat  dan  ketertarikan  calon pembeli  terhadap  produk  yang  tersedia dengan memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Informasi ini dapat digunakan untuk mendukung strategi pemasaran  agar  lebih  efektif  dan  efisien. Dengan  informasi  ini  suatu  perusahaan dapat  mengetahui  tingkat  ketertarikan pembeli  terhadap  suatu  produk  yang terdapat di perusahaan. Sehingga perusahaan dapat mengetahui serta
menentukan  target  atau  sasaran  pasar dengan lebih rinci.
Berdasarkan  penelitian  [4]  dengan judul Klasifikasi Produk Penjualan Brownies  Menggunakan  Data  Mining Metode Algoritma C4.5 bahwa Permasalahan  pandemi  covid  19  ini  sangat memukul  semua  pihak  penjualan,  diera pandemi  ini  harus  jeli  dengan  perubahan, pengusaha  harus  bisa  mengatur  keuangan dengan  baik  guna  agar  tidak  mengalami colaps atau bangkrut. solusi yang dilakukan oleh  pengusaha  mulai  dari  mengurangi jumlah produksi, mengurangi karyawan dan atau mempromosikan secara masif. menerapkan  pola  data  mining  dengan menggunakan  algoritma  C4.5,  agar  dapat menyusun  kriteria,    dan  mengetahui  nilai akurasi  dalam  mengklasifikasi  penjualan produk.  Dari  16  data  produk  yang  di prediksi  laris  dengan  kurang  laris  dengan metode pendekatan menggunakan algoritma C.45  dan  hasilnya  yaitu  hasil  akurasi  pada penelitian ini sebesar 89,67%.
Berdasarkan  penelitian  [5]  dengan judul  Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Produk  Roti  Terlaris Pada  PT.Nippon  Indosari  Corpindo  Tbk Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor bahwa  Penerapan  data  mining  sangat dibutuhkan oleh PT.Nippon Indosari Corpindo  Tbk  dikarenakan  perusahaan  ini memproduksi  jumlah  roti  yang  sangat besar.  Dilihat  dari  banyaknya  permintaan konsumen  ternyata  terdapat  beberapa  roti yang terlaris dan tidak begitu laris sehingga berdasarkan  3  bulan  terakhir  maka  PT Nippon  membutuhkan  sebuah  prediksi penjualan produk roti terlaris, agar mempermudah  pihak  perusahaan  dalam memproduksi roti mana yang paling banyak diproduksi.  Untuk  menentukan  produk telaris  ini  dibutuhkan  sebuah  algoritma K- Nearest  Neighbor. Dengan  Metode K- Nearest Neighbor dapat mempermudah dan membantu  PT.Nippon  Indosari  Corpindo
Tbk  dalam  menentukan  jumlah  produksi roti  mana  saja  yang  harus  di  produksi dengan jumlah yang banyak. Persaingan dalam dunia bisnis merupakan  permasalahan  yang  tak  bisa dihindari.  Sehingga  para  pelaku  bisnis harus  selalu  berfikir  kritis  untuk  membuat inovasi serta trobosan baru agar bisnis yang dijalankan senantiasa terjamin keberlangsungannya. Maka  berdasarkan  informasi  diatas,
diusulkan  sebuah  penelitian  dengan  judul ”Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Produk Penjualan  Makanan  Ringan”.  dengan algoritma C4.5 diharapkan dapat membantu perusahaan  dalam  mengklasifikasi  produk terlaris, sehingga perusahaan bisa menentukan  produk  mana  yang  akan diproduksi dengan jumlah lebih banyak.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining  menurut  Larose  adalah sebuah  proses  yang  menggunakan  Teknik statistic,  matematika,  kecerdasaan  buatan dan  machine  learning  yang  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait dari berbagai database yang besar[6].

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menemukan model yang menjelaskan atau membedakan konsep  atau  kelas  data,  agar  dapat memprediksi  kelas  atau  objek  yang  tidak diketahui kelasnya[7].

## 2.3 Decision Tree
Decision  Tree  merupakan  metode pengambangan data yang umumnya
digunakan  untuk  proses  klasifikasi  atau memprediksi suatu variable target[8][7].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahap Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  tahap- tahap  crisp-dm  ( cross  industry  standar process  for  data  mining) yang  banyak digunakan  dalam  proses  data  mining. Sebelum  memasuki  bagian  tahapan  dari crips-dm,  terlebih  dahulu  dilakukan  tahap awal  yaitu  pengumpulan  data.  Data diperoleh  dari  pemilik  toko  Makanan Ringan Geby.
Gambar 1 Alur CRISP-DM [Sumbe:[9]
Berdasarkan gambar diketahui bahwa crisp-dm  memiliki  6  langkah  tahapan penelitian sebagai berikut:
1. Business Understanding Pemahaman masalah penelitian mengacu  pada  cara  mendapatkan informasi  akurat  tentang  penjualan makanan  terlaris.  Pada  tahapan  ini diperlukan  pemahaman  tentang  cara yang tepat untuk mendapatkan informasi  akurat  dalam  waktu  yang singkat, agar informasi yang didapatkan dapat membantu perusahaan  dalam  menentukan  pruduk terlaris,  sehingga  bisa  menentukan produk  mana  yang  akan  diproduksi dengan jumlah lebih banyak.
2. Data Understanding Dalam  penelitian  ini  penulis  membuat dataset “penjualan makanan ringan.xls”  dari  observasi  selama  1 bulan.  Data  yang  penulis  ambil  adalah
Vol 16, No. 1, Juni 2024
data  penjualan  makanan  ringan  yang mana  terdiri  dari  10  menu  makanan ringan  yaitu  keripik  pisang  coklat, keripik  pisang  original,  seblak  kering, bakso  kering,  telur  gabus,  peyek kacang  tanah,    makaroni  balado, keripik  singkong  original,  keripik singkong pedas, dan stik bawang. 3. Data Preparation Tahap ini dilakukan untuk mempersiapkan  dataset  akhir  dan atribut  yang  akan  digunakan  pada langkah  selanjutnya,  dan  dataset  yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  dataset  “penjualan  makanan ringan.xls”.
4. Modeling
Pada  tahap  ini  digunakan  algoritma untuk membuat suatu pola. Pola dalam penelitian  ini  adalah  klasifikasi  dan algoritma yang digunakan yaitu Decision Tree. kemudian menggunakan  tools  rapidminer  untuk mendapatkan  pola  algoritma  Decision Tree.
5. Evaluation Pada tahap ini dilakukan validasi untuk
menentukan akurasi dan efektifitas dari modeling,  maka  diharapkan  dapat memberikan  hasil  serta  evaluasi    bagi perusahaan untuk meningkatkan penjualan  produk  makanan  ringan  dan juga  diharapkan  penelitian  ini  dapat menjadi referensi bagi peneliti lain.
6. Deployment Pada tahap ini dilakukan implementasi dari  keseluruhan  model  yang  telah dibangun.  Sehingga  hasil  akurasi terbaik  yang  didapatkan  dari  tahap evaluasi  akan  menentukan  algoritma terbaik  yang  dapat  diterapkan  pada dataset “penjualan makanan
ringan.xls”.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  hasil  penelitian  penulis  akan membahas  tentang  hasil  dari  setiap  proses pada CRIPS-DM dimulai dari: 1.   Business Understanding
Makanan  Ringan  Geby  merupakan sebuah industri rumahan yang menyediakan  beberapa  jenis  makanan ringan  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat  sekitar.  Makanan  Ringan Geby memiliki masalah dalam mendapatkan informasi produk  terlaris sehingga  sulit  untuk  menentukan produk  mana  yang  dapat  dipruduksi dalam  jumlah  lebih  banyak.  Jadi makanan ringan geby ingin menklasifikasi  dan  mengetahui  pola dari  produk  terlaris  dan  kurang  laris,
karena dengan mengetahui pola tersebut  pihak  makanan  ringan  geby dapat menfokuskan untuk lebih banyak memproduksi produk yang diklasifikasikan sebagai makanan terlaris  sehingga  dapat  menghindari adanya  produk  yang  tidak  terjual  dari produk  yang  diklasifikasikan  sebagai makanan kurang laris.
Dari permasalahan diatas dapat diketahui  bahwamakanan  ringan  geby ingin  mengetahui  informasi  produk terlaris  untuk  menghindari  adanya produk  yang  tidak  terjual  dari  jenis produk  kurang  laris.dengan  ini  tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan  dan  menemukan pola  dari  produk  terlaris  dan  kurang laris.
2. Data Understanding Untuk  menyeselaikan  permasalahan dari  business  understanding  yang terkait  dengan  produk  terlaris,  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  penjualan  dari  makanan ringan  geby.  Data  yang  didapat merupakan  data  penjualan  dari  bulan oktober-desember  2022,  dengan  6
atribut  dan  memiliki  total  920  record. Adapun atribut yang terdapat pada data penjualan yaitu: no, tanggal,kode_produk, nama_produk,harga,dan jumlah_terjual. Gambar 2. Dataset yang belum di Preparation Pada gambar 2, dapat dilihat bahwa dataset  yang  ada  masih  terlihat berantakan, sehingga diperlukan
pengolahan  lagi  pada  dataset.  Dimana data yang telah diolah dapat digunakan
untuk  menyelesaikan  pola  penjualan pada setiap produk yang tersedia. 3.    Data Preparation 1) Data cleaning Data  cleaning  merupakan  suatu metode  yang  digunakan  untuk memastikan kebersihan data agar  terhindar  dari  value  yang hilang  (missing  value)  atau kesalahan  dalam  proses  input (noise value)[9]. Untuk  proses  penemuan  mising value penulis menggunakan formula excel untuk menghitung dan  memastikan  jumlah  value setiap  atribut  sesuai  dengan jumlah  record  yang  dimiliki dataset.
Untuk  proses  penemuan  noise value  dibutuhkan  pemahaman
pada atribut data. Misalnya pada atribbut  jumlah_terjual  dimana atribut ini memiliki makna suatu produk  berhasil  terjual  jadi sangat tidak memungkinkan jika value  pada  atribut  ini  kurang atau sama dengan 0.
Dikarenakan  jumlah  data  cukup banyak  dan  jumlag  missing value/noise  value  sedikit  maka penulis  memiliki  solusi  untuk menghapus  baris  data  yang hilang atau salah tersebut. 2) Data Transformation Pada  tahap  ini  penulis  akan menyeleksi  atribut  yang  akan digunakan,  dimana  dri  6  atribut pada data penjualan produk akan diambil  3  atribut  utama  yang akan memiliki keterkaitan terhadap penjualan produk.adapun atribut yang dipilih adalah tanggal,nama_produk, dan jumlah_terjual. Untuk atribut tanggal dan jumlah_terjual  akan  digunakan sebagai  atribut  utama  untuk membuat  atribut  baru,  dimana penulis  akan  mengelompokkan kembali jumlah penjualan berdasarkan  nama  produk  pada jangka  waktu  satu  bulan  sekali. Jadi pada dataset akan membentuk  data  C1  sampai  C3, pada  penelitian  ini  penulis menggunalan  data  penjualan dari oktober-desember 2022. Tahap terakhir yaitu membentuk atribut  target  pembelajaran  dari model.  Atribut  target  sangat dibutuhkan pada dataset penjualan,  hal  ini  dikarenakan metode decision tree C4.5 merupakan  metode  supervised
Vol 16, No. 1, Juni 2024
learning,  dimana  metode  yang memerlukan  target  untuk  proses pembelajarannya. Untuk menentukan suatu produk terlaris penulis melakukan persamaan sebagai berikut: target= if(x>y):′Laris′;′Tidak Laris′ Dimana  x  merupakan  nilai rata-rata  penjualan  produk  x pada kategori y, dan y merupakan total rata-rata penjualan pada kategori y. Contoh penentuan target diketehui suatu produk makanan ringan total rata-rata pada sepanjang  data  210,  dan  jika produk  keripik  pisang  coklat penjualan disepanjang data
mencapai  315  maka  produk keripik  pisan  coklat  memiliki target  laris,  sedangkan  jika kurang  atau  sama  dengan  210 maka  produk  akan  didefinisikan sebagai produk kurang laris.
Gambar 2 Hasil Preparation Berdasarkan  gambar  2,  data tersebut  merupakan  hasil  dari proses  data  priparation,  dimana datasset sudah ditransform untuk menyelesaikan  pola  penjualan pada setiap produk yang tersedia. 4.   Modeling Pada penelitian ini digunakan algoritma  C4.5  yang  berfungsi  untuk mendapatkan pohon keputusan makanan terlaris berdasarkan banyaknya  jumlah  yang  terjual  dari bulan  oktober-desember  tahun  2022. Proses modelling pada softwere Rapidminer  versi  10.0,  untuk  lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 3. Proses Decision Tree Makanan Ringan 5.    Evaluation Hasil pengujian dilakukan untuk mengetahui Akurasi dari pohon keputusan Algoritma klasifikasi decision  tree  (C4.5)  Makanan  ringan terlaris  .  hasil  dibawah  merupakan hasil nilai akurasi yang telah dilakukan, sebagai berikut:
Gambar 4. Pohon Keputusan Decision Tree (C4.5) Makanan Ringan
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat diketahui  bahwa  penjualan  produk yang  kurang  dari  207  termasuk makanan  kurang  laris  sedangkan penjualan  produk  yang  lebih  dari  207 termasuk makanan terlatis.
Gambar 5. Data Statistik Decision Tree (C4.5) Makanan Ringan
Berdasarkan  gambar  diatas,  dapat dilihat  bahwa    penjualan  yang  lebih dari  207  merupakan  makanan  terlaris dimana  terdapat  5  produk  makanan terlaris.  Sedangkan  penjualan  yang kurang  dari  207  merupakan  makanan kurang  laris  dimana  terdapat  5  produk makanan kurang laris.
6. Deployment Setelah  hasil  penelitian  telah  muncul maka  langkah  selanjutnya  adalah evaluasi  model  dan  mendapatkan Akurasi  Data  Mining  makanan  ringan terlaris, maka hasil penelitian ini dapat segerah  diterapkan  pada  aktivitas sehari-hari  dalam  proses  produksi makanan
ringan.apabilah akan
melakukan  proses  produksi  maka pemilik  toko  makanan  ringan  dapat memproduksi  lebih  banyak  makanan ringan  yang  termasuk  pada  kategori makanan terlaris agar dapat meningkatkan penjualan produk makanan  ringan.  Selain  itu  juga  dapat menghindari adanya produk yang tidak terjual  akibat  kurangnya  ketertarikan dari konsumen sehingga dapat menghindari  adanya  kerugian  yang dapat terjadi.

## V. KESIMPULAN
Hasil evaluasi terhadap model decision tree C4.5 dapat disimpulkan bahwa penjualan  produk  yang  kurang  dari  207
termasuk  makanan  kurang  laris  sedangkan penjualan  produk  yang  lebih  dari  207 termasuk makanan terlaris. Penjualan produk  yang  lebih  dari  207  merupakan makanan  terlaris  dimana  terdapat  5  produk makanan  terlaris.  Sedangkan  penjualan produk  yang  kurang  dari  207  merupakan makanan  kurang  laris  dimana  terdapat  5 produk makanan kurang laris.
Maka  hasil  penelitian  ini  dapat segerah  diterapkan  pada  aktivitas  sehari- hari  dalam  proses  produksi  makanan ringan.apabilah  akan  melakukan  proses produksi,  pemilik  toko  makanan  ringan dapat  memproduksi  lebih  banyak  makanan ringan  yang  termasuk  pada  kategori makanan  terlaris  agar  dapat  meningkatkan penjualan produk makanan ringan.
Dalam  proses  produksi  diharapkan pemilik  toko  dapat  lebih  memfokuskan untuk  memproduksi  produk  yang  termasuk kategori  terLaris  agar  dapat  meningkatkan penjualan  produk  makanan  ringan.  Selain itu  diharapkan  juga  pemilik  toko  dapat memikirkan  inovasi  atau  perubahan  apa saja  yang  bisa  dilakukan  pada  produk makanan  ringan  yang  termasuk  pada kategori  kurang  laris.  Sehingga  konsumen dapat  lebih  tertari  untuk  membeli  produk makanan  ringan  yang  dijual.  Hal  ini  juga dapat meningkatkan penjualan serta meminimalisir  adanya  kerugian  yang  akan terjadi.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] P. P. W. Suyitno, R. E. Indrajit, dan
M.  Fauzi,  “PENERAPAN  DATA MINING  DALAM  MENANGANI KEMACETAN DI JAKARTA Popy,” Ikraith-Informatika ,  vol.  1,
no. 2, hal. 53–60, 2017.
[2] A.  S.  Chan,  “Prediksi  Kedatangan
Wisatawan  Pada  Pariwisata  Kota Batam Dengan Menggunakan Teknik Knowledge Data Discovery,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  6,
no. 01, hal. 11,  2018,  doi:
10.33884/jif.v6i01.432.
[3] A.  E.  Wijaya,  R.  Bani,  S.  Sukarni, dan  S.  A.  Weighting,  “Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi STMIK Subang, Oktober  2019  ISSN:  2252-4517,” no. April, hal. 100–110, 2019. [4] A. I. P. Fathurrohman, Iin, Dian Ade Kurnia,  “KLASIFIKASI  PRODUK PENJUALAN BROWNIES MENGGUNAKAN DATA MINING  METODE  ALGORITMA C4.5 Fathurrohman 1) , Iin 2) , Dian Ade  Kurnia  3)  , Ade Irma Purnamasari  4)  1,2),”  vol.  9,  no.  3, 2021.
[5] I. Yolanda dan H. Fahmi, “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Produk  Roti Terlaris  Pada  PT  .  Nippon  Indosari Corpindo Tbk Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,”  vol. 3, no. 3, hal. 9–15, 2021.
[6] F.  Rahmadayanti,  I.  Anggraini,  dan T. Susanti, “Pengklasterisasian Data Penyakit Hipertensi dengan Menggunakan Metode K-Means,” J. Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  2,  hal. 737–741, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2905.
[7] F.  Rahmadayanti,  A.  Lovita,  dan  S.
Muntari,  “Klasifikasi  Kelayakan
Penerima  Bantuan  Sosial  Dengan
Algoritma  Decision  Tree,” Escaf ,
hal.  1002–1007,  2023,  [Daring]. Tersedia pada:
https://semnas.univbinainsan.ac.id/in dex.php/escaf/article/view/469%0A https://semnas.univbinainsan.ac.id/in dex.php/escaf/article/download/469/ 303.
[8] F.  Rahmadayanti  dan  R.  Rahayu,
“Penerapan  Metode  Data  Mining Pada Kasus Kriminalitas Indonesia,”
J. Teknol. Inf. … , vol. 15, no. 1, hal.
52–61,  2023,  [Daring].  Tersedia pada: https://www.jurnal.univbinainsan.ac. id/index.php/jti/article/view/2054%0
Ahttps://www.jurnal.univbinainsan.a c.id/index.php/jti/article/download/2 054/1046. [9] N. Wayan Wardani et al. , “Penerapan  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Penjualan Barang Terlaris Menggunakan Metode Decision  Tree  C4.5,”  no.  2,  hal. 268–279, 2022.