## IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE POHON KEPUTUSAN ALGORITMA ID3 UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PADA CV. MITRA BAJA CEMERLANG
Winda Nia Purba 1 , Demak Situmorang 2 , Yulia Alfani 3 , Delima Hutabarat 4 , Fransiskus William Anggiono 5 1-5 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Indonesia Email: winda.nia04@gmail.com 1 , demak3444@gmail.com 2 , yulialfanii@gmail.com 3 , delimahutabarat2011@gmail.com 4 , fransiskuswiliam312@gmail.com 5

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  inventory  control  carried  out  by  CV.  Pematangsiantar  Shining  Steel Partners.  The  data  used  in  this  study  are  secondary  data  sourced  from  company  records  for  the  last  3 months. The data analysis method used in this study is the Decision Mining Data Tree method with ID3 algorithm. Through the application of data mining CV. Cemerlang Steel Partners will know more about the  items  that  are  of  interest  to  consumers  and  items  that  are  not  in  demand,  so  there  will  be  no  more stockpiles  that  accumulate  in  the  warehouse.  The  results  of  this  study  found  that  the  Root  Node  in determining which items are in demand and not in demand is the Size attribute. Rule obtained as many as 14 rules, which consists of 7 rules that are worth yes and 7 rules that have no value.
Keywords : Decision Tree, Data Mining, Inventory, ID3, Rule

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan transformasi data menjadi  suatu  informasi  melalui  teknologi informasi  saat  ini  sedang  berkembang  pesat. Dahulu data hanya dibiarkan tertumpuk dan tidak diolah lebih lanjut. Namun, dalam perkembangannya  pada  saat  ini,  data  umumnya telah  diolah  sehingga  menjadi  suatu  informasi baru  yang  bermanfaat.  Untuk  mengolah  data tersebut dibutuhkan sebuah sistem terkomputerisasi dengan menggunakan database. Perkembangan  ini  menyebabkan  kebutuhan masyarakat  akan  data  dan  informasi  semakin meningkat.
CV.  Mitra  Baja  Cemerlang  merupakan perusahaan  berada  di  Pematangsiantar  yang bergerak  di  bidang  penjualan  bahan  bangunan berupa  baja  ringan  seperti  rangka  baja  ringan, reng, dan gypsum.
Dalam penyajian persediaan barang, CV. Mitra Baja Cemerlang masih memiliki kelemahan  yakni  menumpuknya  stok  barang yang tidak tepat di gudang sehingga mengakibatkan terkadang sulit memenuhi permintaan konsumen.
Persediaan  merupakan  sumber  daya menganggur  ( idle  recources )  yang  menunggu proses lebih lanjut[1], [2]. Persediaan yang ideal harus  memenuhi  peningkatan  layanan  terhadap pelanggan,  melalui  pemberian  layanan  berupa penyediaan  bahan  atau  barang  yang  dibutuhkan pelanggan (service availability). harus mempertimbangkan hal-hal lain seperti ketepatan waktu,  ketepatan  mutu,  biaya  yang  ekonomis, dan ketepatan jumlah[2].
Jika  persediaan  barang  berlebihan  di gudang  dan  tidak  sesuai  dengan  penjualan perusahaan,  akan  menambah  beban  biaya penyimpanan  dan  pemeliharaan  dalam  gudang, serta adanya kemungkinan terjadinya penyusutan kualitas  yang  tidak  bisa  dipertahankan  sehingga perusahaan  akan  mengalami  kerugian.  Jika persediaan itu telalu sedikit, akan mengakibatkan risiko  terjadinya  kekurangan  persediaan  karena barang  tersebut  tidak  dapat  didatangkan  secara mendadak  dan  mengakibatkan  tertundanya penjualan, bahkan hilangnya pelanggan [3].
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut di atas, maka dilakukan prediksi penjualan pada CV.  Mitra  Baja  Cemerlang  menggunakan penerapan  data  mining  dengan  metode  pohon keputusan algoritma id3. Metode pohon
keputusan algoritma id3 sudah banyak digunakan untuk membantu penyelesaian masalah [4]–[9].
Melalui  penerapan  data  mining  ini diharapkan nantinya CV. Mitra Baja Cemerlang akan  lebih  mengetahui  barang  yang  diminati konsumen  dan  barang  yang  tidak  diminati, sehingga  tidak  ada  lagi  persediaan  barang  yang menumpuk di gudang.
Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data penjualan bahan bangunan berupa baja ringan dari CV. Mitra Baja Cemerlang, dan kemudian  mengklasifikasikan  penjualan  bahan bangunan  tersebut.  Untuk  pengolahan  data  dan informasi  digunakan  metode  klasifikasi  data mining  yakni  menggunakan  metode  pohon keputusan menggunakan algoritma ID3.
Implementasi  data  mining  ini  dapat membantu perusahaan didalam memilih persediaan  bahan  bangunan  yang  laris  terjual sehingga  membantu  pihak  CV.  Mitra  Baja Cemerlang dalam menyiapkan persediaan barang.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam mengimplementasikan  data  mining  dengan metode  pohon  keputusan  algoritma  ID3  untuk memprediksi  penjualan  pada  CV.  Mitra  Baja Cemerlang dilaksanakan dengan beberapa tahap, antara  lain  :  melakukan  pengumpulan  data, kemudian dilanjutkan dengan melakukan pengolahan  data  untuk  memprediksi  penjualan dengan  metode  pohon  keputusan  dengan algoritma    ID3.  Tahap  berikut  nya  dilanjutkan dengan melakukan implementasi dengan menggunakan perangkat lunak (software) Rapid Miner.
Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah mencari dan menggunakan  sumber  data  primer  dan  sumber data  sekunder.  Sumber  Data  Primer  adalah  data yang  diperoleh  langsung  dari  sumber  melalui pengamatan, pencatatan maupun dengan wawancara terhadap CV. Mitra Baja Cemerlang. Sumber  Data  Sekunder  antara  lain  :  Penelitian lapangan  ( Field  Research )  yakni  observasi
lapangan  dengan  mengadakan  pengamatan langsung  sesuai  dengan  kondisi  saat  melakukan observasi,
Penelitian
Pustaka ( Library Reasearch )  dilakukan  melalui  literatur-literatur yang berhubungan dengan tema penelitian untuk mencari  informasi  menyusun  teori-teori  yang berhubungan  dengan  pembahasan  sehingga terjadi  perpaduan  (interaksi)  yang  kompleks antara satu dengan lainnya.
Pengolahan Data dan Analisa Analisa data dilakukan untuk menganalisa  data-data  yang  dibutuhkan  untuk analisa sistem yang akan dibuat.
Data yang akan diolah antara lain : Tabel 1. Data Kasus Bagian Type Produksi Ukuran Laris Rangka Kanal Taso 0.75 ya Rangka Kanal Taso 0.65 ya Rangka Kanal Prima 0.75 tidak Rangka Kanal Star 0.75 tidak Rangka Kanal Kaso 0.75 ya Rangka Kanal Kaso 0.65 ya Rangka Reng Taso 0.45 ya Rangka Reng Prima 0.45 tidak Rangka Reng Prima 0.40 ya Rangka Reng Kaso 0.45 ya Atap Deck Star 0.25 tidak Atap Deck Star 0.30 tidak Atap Deck Star 0.35 ya Atap Deck Star 0.40 ya Atap Deck Prima 0.25 ya Atap Deck Prima 0.30 tidak Atap Deck Prima 0.35 ya Atap Deck Prima 0.40 ya Atap Deck Metal 0.30 tidak Atap Deck Metal 0.35 ya Plafon Gypsum Jayaboard 0.9 ya Plafon Gypsum Indoboard 0.9 ya Plafon Gypsum Indoboard 0.75 tidak

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Menentukan Node Akar
Node  akar  ditentukan  dengan  cara menghitung  informasi  gain  dan  entropy  dari
seluruh atribut data untuk menentukan root/akar awal dari tree.
Entropi dihitung dengan rumus :
(1)
Entropi (Total) di dapat dari rumus perhitungan :
= (-(15/22) x log2 (15/22) + (-(7/22) x log2 (7/22)) = 0,90239328 Tabel 2. Entropi Total Total Kasus Sum (ya) Sum (tidak) Entropi Total 22 15 7 0,90239328
Kemudian dilakukan  analisis pada setiap atribut dan  nilai-nilainya  dan  beserta  menghitung  nilai entropi dan gain nya :
Tabel 3. Entropi dan Gain untuk setiap atribut
Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (ya) Sum (tidak) Entropi Total Gain Total Kasus 22 15 7 0,902 Bagian Rangka 10 7 3 0,881 Atap 10 6 4 0,971 Plafon 2 2 0 0 0,060 Type Kanal 6 4 2 0,918 Reng 4 3 1 0,811 Deck 10 6 4 0,971 Gypsum 2 2 0 0 0,314 Produksi Taso 3 3 0 0 Prima 7 4 3 0,985 Star 5 2 3 0,971 Kaso 3 3 0 0 Metal 2 1 1 1 Jayaboard 1 1 0 0 Indoboard 1 1 0 0 0,277 Ukuran 0.25 2 1 1 1 0.30 3 0 3 0
0.35 3 3 0 0
0.40 3 3 0 0 0.45 3 2 1 0,918 0.65 2 2 0 0 0.75 4 2 2 1
0.9 2 2 0 0 0,504
Gain dihitung dengan rumus :
(2)
Gain  (Bagian)  =  0,902  -  ((10/22)  x  0,881  + (10/22) x 0,971 + (2/22) x 0)) = 0.060
Gain (Type) = 0,902 – ((6/22) x 0,918 + (4/22) x 0,811 + (10/22) x 0,971) + (2/22) x 0)) = 0.060
Gain (Produksi) = 0,902 – ((3/22) x 0 + (7/22) x 0,985 + (5/22) x 0,971) + (3/22) x 0 + (2/22) x 1 + (1/22) x 0) + (2/22) x 0)) = 0.277 Gain (Ukuran) = 0,902 – ((2/22) x 1 + (3/22) x 0 +  (3/22)  x  0)    +  (3/22)  x  0)  +  (3/22)  x  0,918  + (2/22) x 0 + (4/22) x 1) + (2/22) x 0)) = 0.504
Dari  hasil  perhitungan  Gain  di  atas,  dapat diketahui  bahwa  atribut  dengan  Gain  tertinggi adalah  Gain  (Ukuran),  yaitu  sebesar  0.504. Dengan demikian, Ukuran menjadi node akar.
Tabel 4. Atribut Ukuran untuk setiap nilai
Ukuran 0.25 2 1 1 0.30 3 0 3 0.35 3 3 0 0.40 3 3 0 0.45 3 2 1 0.65 2 2 0 0.75 4 2 2 0.9 2 2 0
Dari  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  gain  Ukuran memiliki beberapa atribut, yaitu :
Atribut 0.30 semuanya bernilai tidak,
Atribut 0.35 semuanya bernilai ya, Atribut 0.40 semuanya bernilai ya, Atribut 0.65 semuanya bernilai ya, Atribut 0.9 semuanya bernilai ya, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut.
Dengan  demikian  “Ukuran”  0.30,  0.35,  0.40, 0.65, 0.9 menjadi daun atau leaf .
Sedangkan  nilai  atribut  0.25,  0.45,  0.9 belum  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu keputusan sehingga perlu dilakukan perhitungan lagi.

## 3.2 Mencari Node Cabang
Untuk  selanjutnya  dilakukan  pencarian node cabang yang dilakukan untuk mencari node cabang  dari  nilai  atribut  Ukuran.  Perhitungan dilakukan dengan mencari nilai dari atribut selain “Ukuran” 0.30, 0.35, 0.40, 0.65, 0.9.
Sebagai  contoh  hasil  perhitungan  dari node cabang Ukuran 0.45, sebagai berikut :
Tabel 5. Atribut Ukuran untuk nilai 0.45
Bagian Type Produksi  Ukuran  Laris Rangka Reng Taso 0.45 Ya
Rangka Reng Prima 0.45 Tidak Rangka Reng Kaso 0.45 Ya Tabel 6. Entropi dan Gain Ukuran 0.45 Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (ya) Sum (tidak) Entropi Total Gain Total Kasus 3 2 1 0,918 Bagian Rangka 3 2 1 0,918 0,793
Type
Reng 3 2 1 0,918 0,793 Produksi Taso 1 1 0 0 Prima 1 0 1 0 Kaso 1 1 0 0 0,918 3.3 Implementasi dengan Aplikasi
Untuk  mendapatkan  pohon  keputusan,
dilakukan  implementasi  dengan  aplikasi  Rapid Miner.  Pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari kasus ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1.  Pohon Keputusan
Setelah  pembentukan  pohon    keputusan  selesai, kemudian  dapat  dilakukan  proses  pembuatan aturan  berdasarkan  pohon    keputusan  yang terbentuk.  Aturan  dari  pohon    keputusan  yang terbentuk adalah sebagai berikut:
 Jika  Ukuran  =  0.25  dan  produksi  =  Prima, maka penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika Ukuran = 0.25 dan produksi = Star, maka penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika Ukuran = 0.30, maka  penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika Ukuran = 0.35, maka  penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika Ukuran = 0.40, maka  penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.45  dan  produksi  =  Kaso, maka penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.45  dan  produksi  =  Prima, maka penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.45  dan  produksi  =  Taso, maka penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika Ukuran = 0.65, maka  penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.75  dan  produksi  =  Kaso, maka penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.75  dan  produksi  =  Prima, maka penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika Ukuran = 0.75 dan produksi = Star, maka penjualan barang tersebut tidak (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.75  dan  produksi  =  Taso, maka penjualan barang tersebut ya (laris)
 Jika  Ukuran  =  0.9,  maka  penjualan  barang tersebut ya (laris)

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  penelitian  di  atas  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1.  Pengolahan  data  penjualan  barang  dengan data  mining  metode  decision  tree  menggunakan algoritma ID3 dapat digunakan untuk memprediksi  penjualan  bahan  bangunan  baja ringan yang laris atau tidak pada CV. Mitra Baja Cemerlang.
2.  Implementasi data mining ini menjadi media efektif  untuk  mengembangkan  perusahaan  dan meningkatkan  pelayanan  kepada  pelanggan karena  implementasi  Data  Mining  ini  dapat menyajikan  data  secara  cepat  dan  memberikan informasi  bagi  perusahaan  dengan  proses perhitungan  sesuai  gain  yang  tertinggi  dipilih sebagai  root  pada  hasil  pohon  keputusan  yang dibuat dan pada akhirnya pemilik perusahaan bisa mengambil keputusan.
3.  Implementasi  Data  Mining  ini  dapat digunakan  sebagai  penunjang  keputusan  pada pemilik perusahaan dalam mengambil keputusan
untuk  menentukan  persediaan  baja  ringan  pada bulan berikutnya berdasarkan data-data penjualan barang yang laris dan yang tidak laris dari bulan- bulan sebelumnya.

## 5. REFERENSI
[1] A.  Rufaidah  and  A.  Fatakh,  “Analisis Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Dengan Menggunakan Metode Economic Order  Quantity  (EOQ)  Di  PT.  X,”
KAIZEN  Manag. Syst. Ind. Eng. J. , vol. 1, no. 2, pp. 40–45, 2018.
[2] N.  Apriyani  and  A.  Muhsin,  “Analisis
Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Dengan Metode Economic Order Quantity Dan Kanban Pada PT. Adyawinsa  Stamping  Industries,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 10, no. 2, pp. 128– 142, 2017.
[3] D. R. Indah, L. Purwasih, and Z. Maulida, “Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku Pada  PT.  Aceh  Rubber  Industries Kabupaten Aceh Tamiang,” J. Manaj. dan Keuang. , vol. 7, no. 2, pp. 157–173, 2018.
[4] D.  K.  Widiyati,  M.  Wati,  and  H.  S.
Pakpahan,  “Penerapan  Algoritma  ID3
Decision Tree pada Penentuan
Penerimaan Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartenegara,”
JURTI , vol. 2, no. 2, pp. 125–134, 2018.
[5] M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik  (Diabetes  Prediction  using  ID3 Algorithm with Best Attribute
Selection),” Juita , vol. VI, no. 1, pp. 29– 35, 2018.
[6] I.  R.  Munthe  and  V.  Sihombing, “Klasifikasi Algoritma Iterative
Dichotomizer  (  ID3  )  untuk  Tingkat kepuasan  pada  Sarana  Laboratorium
Komputer,” Jutikomp ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
27–34, 2018. [7] Wahyudin, “Metode Iterative Dichotomizer 3 ( ID3 ) Untuk
Penyeleksian  Penerimaan  Mahasiswa Baru,” J.  Pendidik.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 2, no. 2, pp. 5–15, 2009.
[8] W. W. Ariestya, Y. E. Praptiningsih, and W.  Supriatin,  “Decision  Tree  Learning
Untuk Penentuan Jalur Kelulusan Mahasiswa,” J. Ilm.  FIFO ,  vol.  8,  no.  1,
pp. 14–21, 2016.
[9] T. D. Utama, S. W. Sihwi, and A. Doewes,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 PADA PENYELEKSIAN PROGRAM MAHASISWA WIRAUSAHA UNS,” J. ITSMART , vol. 3, no. 2, pp. 74–82, 2014.