## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 TEHADAP PENGARUH PENJUALAN KOPI PADA PT. JPW INDONESIA
Ikong Ifongki Sistem Informasi: STMIK Nusa Mandiri Jakarta; Jl. Damai No 8 Warung Jati Barat (Margasatwa), Pasar Minggu, Jakarta Selatan 12540, 021 7883 9513;
e-mail: ikongifongki@gmail.com

## ABSTRACT
Data mining is a series of processes to explore the added value  of a data set in the form of knowledge that has not been known manually. The use of data mining techniques is expected to provide knowledge - knowledge that was previously hidden in the data warehouse, so that it  becomes  valuable  information. C4.5  algorithm is  a decision  tree  classification  algorithm that is widely used because it has the main advantages of other algorithms. The advantages of  the  C4.5  algorithm  can  produce  decision  trees  that  are  easily  interpreted,  have  an acceptable  level  of  accuracy,  are  efficient  in  handling  discrete  type  attributes  and  can handle  discrete  and  numeric type attributes. The output of the C4.5 algorithm  is a decision tree  like  other  classification  techniques,  a  decision  tree  is  a  structure  that  can  be  used  to divide a large data set into smaller sets of records by applying a series of decision rules, with each series of division members of the resulting set become similar to each other. In this case study what is discussed is the effect of coffee sales by processing 106 data from 1087 coffee sales  data  at  PT.  JPW  Indonesia.  Data  samples  taken  will  be  calculated  manually  using Microsoft  Excel  and  Rapidminer  software.  The  results  of  the  calculation  of  the  C4.5 algorithm method show that  the Quantity and Price attributes  greatly  affect  coffee  sales  so that sales at PT. JPW Indonesia is still often unstable.
Keywords : Data Mining, C4.5 Algorithm, Coffee Sales

## PENDAHULUAN
Semakin  banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  khususnya  dalam industri  penjualan  menuntut  pihak  manajemen  untuk  putar  otak  mencari  peluang untuk tetap berkecimpung dalam  bisnisnya.  Untuk  menyiasati  hal  tersebut,  tentunya pihak  manajemen  harus  mampu  menganalisa  suatu  data  yang  ada  untuk  di  jadikan bahan acuan untuk menganalisa data tersebut (Badrul, 2016).
Kopi  merupakan  salah  satu  komoditi  yang  banyak  dibudidayakan  oleh system  yang  berada di kawasan system Benua  Afrika, Amerika Tengah dan Selatan serta di Asia Pasifik. Keberadaan komditas kopi ini banyak diusahakan oleh banyak pihak  sesuai  dengan  tingkat  kebutuhan  baik  dari  sisi  jumlah  maupun  jenisnya,
sehingga  terdapat  dua  jenis  kopi  yang  banyak  dikenal  yaitu  kopi  arabika  dan  kopi robusta.  Kopi  arabika,  sebagian  besar  bearasal  dari  Colombia,  system-  system Amerika  tengah  dan  Brazil.  Sedangkan  kopi  robusta  berasal  dari  Afrika  dan  Asia Pasifik. Terdapat berbagai jenis kopi dari Indonesia yang sangat terkenal di dunia dan menjadi sumber kebanggaan di Nusantara seperti kopi luwak, kopi Java, kopi Toraja, kopi  Sumatera,  kopi  Kintamani,  kopi  Lanang,  kopi  Wamena,  kopi  Gayo,  kopi Jember dan lain-lain. Jenis-jenis kopi ini memiliki pilihan rasa yang mampu bersaing di  pasaran  serta  pengolahan  yang  unik  seperti  kopi  gayo  asal  Aceh,  kopi  jenis  ini dipandang  sebagai  kopi  kelas  premium  dengan  tempat  penaman  di  dataran  tinggi yang  memberi  manfaat  tersendiri  terhadap  kualitas  kopi  yang  dimilikinya.  Hal tersebut  mengingat  kopi  terbaik  dipengaruhi  oleh  tempat  penanaman  yang  ditandai dengan semakin tinggi dataran tempat menanam maka semakin baik pula kualitas biji kopi yang didapat (Fauziah et al., 2014).
PT.  JPW  Indonesia  merupakan  perusahaan  kopi  Indonesia  yang  focus menjual Specialty  Coffee Indonesia.  PT.  JPW  Indonesia  menjual  berbagai  jenis macam  kopi,  dari  pulau  sumatera sampai pulau papua. PT. JPW Indonesia memiliki kualitas kopi yang stabil dan juga telah memilih supplier – supplier terpercaya untuk bekerjasama.  Semua  sumber  telah  di  seleksi  secara  ketat  baik  secara  kualitas, professional, dan  kestabilan  suplai  tanpa  perlu  mengkhawatirkan  terhadap  kualitas kopi  yang  menurun.  Penjualan  kopi  di  PT.  JPW  Indonesia  masih  naik  turun  atau tidak konsisten setiap  bulannya dan  masih  mengalami kesulitan dalam memprediksi penjualan kopi setiap bulannya, penjualan  yang tidak stabil bisa  disebabkan  baik  itu dari  pembeli,  jenis  kopi,  quantity,  harga  dll.  Sehingga  modal  atau  cost  tidak  sesuai dengan keuntungan.
Pemanfaatan  data  yang  ada  di  dalam  system  informasi  untuk  menunjang kegiatan  pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi – potensi informasi yang ada.  Para  pengambil  keputusan  berusaha  untuk  memanfaatkan  gudang  data  yang sudah  dimiliki  untuk  menggali  informasi  yang  berguna  membantu  mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah penggalian  informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  dalam  jumlah besar, yang disebut dengan data mining. Penggunaan teknik data  mining diharapkan dapat  memberikan  pengetahuan  –  pengetahuan  yang  sebelumnya  tersembunyi
didalam  gudang  data  sehingga  menjadi  informasi  yang  berharga.  Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  klasifikasi  pohon  keputusan  yang  banyak  digunakan  karena memiliki  kelebihan  utama  dari  algoritma  yang  lainnya.  Kelebihan  algoritma  C4.5 dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan,  memiliki tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima, efisien dalam  menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numeric (Zahedi, Nahid-Mobarakeh, Pierfederici, & Norum, 2016)

## METODE PENELITIAN
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Observasi merupakan  metode  yang  dilakukan  penulis  dengan  cara  mengumpulkan data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  langsung  di  PT. JPW  Indonesia,  dengan  acuan menganalisa  semua  proses  kegiatan  transaksi  penjualan. Wawancara untuk mendapatkan data – data yang benar dan akurat, maka penulis melakukuan sesi tanya jawab  secara  langsung  terhadap manager di  PT.  JPW  Indonesia,  yang  berkaitan dengan  semua  proses  penjualan  baik  secara  online  maupun  offline,  sampai  proses laporan  harian. Studi  Pustaka digunakan  untuk  mengumpulkan  data  –  data  dari penelitian  terdahulu,  pembelajaran  dari  berbagai  dokumen  seperti  buku  -  buku, jurnal,  teori  -  toeri  yang  mendukung  penelitian  ini.  Guna  untuk  membantu  peneliti dalam  menentukan  landasan  berpikir  dan  sebagai  pijakan  yang  kuat  dalam membangun kerangka berpikir.
Langkah – Langkah Penelitian , supaya penelitian ini dapat dilakukan secara terstruktur  maka  dibuat  langkah  –  langkah  penelitian  yang  terdiri  dari: 1) Pengumpulan Data , pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan data- data  yang  dibutuhkan  dan  akan  digunakan  untuk  proses  algoritma  C4.5 .  2)  Seleksi Data ,  seleksi  data  yang  dilakukan  dengan  cara  memilih  data  yang  sudah dikumpulkan  pada  langkah  sebelumnya,  tujuan  dari  seleksi  data  adalah  untuk menghasilkan  himpunan  data  target,  menghasilkan  pemilihian  himpunan  data,  atau memfokuskan  pada  sampel  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  seleksi. 3) Transformasi  Data ,  transformasi  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  proses mentransformasi  atau  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai,  supaya  data tersebut  dapat  diproses  dengan  perhitungan  algoritma  C4.5. 4)  Perhitungan Entropy  dan  Gain ,  setelah  melakukan  transformasi  data  kemudai  adilakukan
perhitungan  dari  semua  atribut,  dari  hasil perhitungan gain, nilai tertinggi dari  hasil perhitungan  akan di  jadikan  root/akar  pada  pembuatan  pohon  keputusan. 5)  Pohon Keputusan  (decision  tree ),  hasil  dari  perhitungan  entropy  dan  gain  akan menghasilkan pohon keputusan. Perhitungan dilakuka berulang-ulang  sampai  semua atribut tidak  memiliki  kelas  dan  tidak  bisa  di  lakukan  perhitungan  lagi. 6)  Aturan- aturan  atau  Rule  Model ,  setelah  menghasilkan  pohon  keputusan  kemudian terbentuklah  aturan-aturan  rule  model  yang  berupa  uraian  dan  penjelasan  yang mempresentasikan sebuah pohon keputusan yang diteliti 7) Validasi dan Pengujian , langkah selanjutnya melakukan pengujian, hal ini dilakukan untuk mengetahui semua fungsi bekerja dengna baik atau tidak.

## Menentukan Kerangka Berpikir
Kerangka  pemikiran  adalah  gambaran  penelitian  yang  dilakukan  dan sebagai  acuan  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  terhadap  pengaruh  penjualan  di PT. JPW Indonesia. Kerangka pemikiran ini dilakukan dari beberapa tahap. Tahapan pertama  adalah  mulai,  tahapan  kedua  yaitu  istrumen  penelitian,  tahapan  ketiga pengumpulan data, tahapan keempata data primer dan data sekunder, tahapan kelima pengolahan data dengan algoritma C4.5, tahapan  keenam kesimpulan dan saran, dan tahapan terkahir yaitu selesai.

## Pengumpulan Data
Pada  pengumpulan  data  dijelaskan  tentang  bagaimana  dan  dari  mana  data dalam  penelitian  ini  didapatkan,  ada  dua  tipe  dalam  pengumpulan  data,  yaitu, pengumpulan  data  primer  dan  pengumpulan  data sekunder.  Data primer  merupakan sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  sumber  asli  (tidak
melalui  media  perantara),  berupa  opini  objek  (orang)  secara  individual  atau kelompok,  hasil  observasi  terhadap  suatu  benda  (fisik),  kejadian  atau  kegiatan,  dan hasil pengujian. Dalam pengumpulan data primer dalam penelitian ini menggunakan observasi, wawancara, dan studi pustaka. Data sekunder adalah sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain). Data-data sekunder dalam penelitian ini merupakan data-data yang  diperoleh  dari  hasil  penelusuran  basis  data  dari  PT.  JPW  Indonesia  yang bersangkutan, tulisan-tulisan  internet,  ataupun  data  lain  yang  relevan.  Pengumpulan data sekunder dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi, riset kepustakaan, dan penelitian lapangan (Prof. Dr. Sugiyono, 2017).

## Populasi Penelitian
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terjadi  atas:  proyek/subyek  yang mempunyai  kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya.  Jadi  populasi  bukan  hanya  orang, tetapi  juga  obyek/subyek  yang  dipelajari,  tetapi  meliputi  seluruh  karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek tersebut (Prof. Dr. Sugiyono, 2017b). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah keseluruhan data penjualan kopi pada PT. JPW Indonesia dari awal Janurai 2019 - akhir Februari 2019.

## Sampel Penelitian
Data  sampel  diambil  dari  data  penjualan  kopi  di  PT.  JPW  Indonesia,  data penjualan kopi dari periode awal Janurai 2019 – akhir Februari 2019. Dari 1087 data dan hanya 106 data yang akan digunakan peneliti untuk dijadikan sampel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 1. Data Penjualan Kopi PT. JPW Indonesia
No Tanggal Pembeli Jenis Kopi  Quantity Harga  Keterangan 1  02/01/2019 Reseller Arabica 250gr 71,500 Offline 2  02/01/2019 Individu Robusta 500gr 77,000 Offline 3  02/01/2019 Individu Blend 1000gr 181,500 Offline 4  02/01/2019 Reseller Blend 250gr 49,500 Online 5  02/01/2019 Reseller Arabica 250gr 71,500 Online 6  02/01/2019 Reseller Arabica 250gr 71,500 Online 7  02/01/2019 Individu Robusta 250gr 38,500 Online 8  02/01/2019 Individu Robusta 500gr 77,000 Online 9  02/01/2019 Individu Arabica 500gr 143,000 Online 10  02/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Offline 11  02/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 12  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 13  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 14  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 15  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 16  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 17  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 18  02/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 19  02/01/2019 Individu Robusta 250gr 38,500 Offline 20  02/01/2019 Individu Robusta 250gr 38,500 Offline 21  02/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 22  02/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 23  02/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 24  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 25  03/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 26  03/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Online 27  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 28  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 29  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 30  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline
31  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 32  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 33  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 34  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Online 35  03/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Online 36  03/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 37  03/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 38  03/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Online 39  03/01/2019 Reseller Robusta 250gr 38,500 Online 40  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 41  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 42  03/01/2019 Reseller Arabica 250gr 71,500 Online 43  03/01/2019 Reseller Arabica 250gr 71,500 Online 44  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 45  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 46  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 47  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 48  03/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 49  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Online 50  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Online 51  04/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Online 52  04/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 53  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 54  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 55  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 56  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 57  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 58  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 59  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 60  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 61  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 62  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 63  04/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 64  04/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline
65  04/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 66  04/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 67  04/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 68  04/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 69  04/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 70  04/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 71  04/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 72  05/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 73  05/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 74  05/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 75  05/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 76  05/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Online 77  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Online 78  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Online 79  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 80  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 81  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 82  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 83  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 84  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 85  05/01/2019 Reseller Blend 1000gr 181,500 Offline 86  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 87  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 88  05/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 89  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 90  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 91  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 92  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 93  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 94  07/01/2019 Reseller Arabica 1000gr 257,400 Offline 95  07/01/2019 Individu Arabica 250gr 71,500 Offline 96  07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Offline 97  07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 98  07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online
99  07/01/2019 Individu Blend 500gr 99,000 Offline 100 07/01/2019 Individu Blend 500gr 99,000 Offline 101 07/01/2019 Individu Blend 500gr 99,000 Offline 102 07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Online 103 07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Offline 104 07/01/2019 Individu Blend 250gr 49,500 Offline 105 07/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Offline 106 07/01/2019 Reseller Robusta 1000gr 143,000 Online
Sumber: PT. JPW Indonesia
Perhitungan Algoritma C4.5 dengan Microsoft Excel
Perhitungan Entropy dan Gain node 1
Gambar 1. entropy total node 1
Jumlah kasus = S Jumlah kasus – online = s1 Jumlah kasus – offline = s2
Online : s1/S = B3/B2 = 0,396226415 Log s1/S = Log(B8,2) = -1,335603032 Rumus Entropy = (-B8)*B9 = 0,529201201
Offline : s2/S = B4/B2 = 0,603773585 Log s1/S = Log(F8,2) = -0,727920455 Rumus Entropy = (-F8)*F9 = 0,439499142 Entropy Total = B10+F10 = 0,968700344

## Perhitungan Gain node 1
Gambar 2. gain pembeli node 1
Entropy Total = =+sheet2!E3 = 0,968700344
Jumlah kasus keseluruhan = 106 Jumlah kasus reseller = 68 Jumlah kasus individu = 40
Entropy reseller = =+sheet2!E5 = 0,787126586 Maka =(B3/C3)*D3 = 0,504949131
Entropy individu = =+sheet2!E6 = 0,905334183 Maka =(B4/C4)*D4 = 0,341635541 = SUM(E3:E4) = 0,846584672
Jadi Gain pembeli node 1 = 0,95479307 - 0,857427642 = 0,1221115672
Hasil perhitungan entropy dan gain node 1
Gambar 3. Tabel  hasil perhitungan entropy dan gain node 1
Dari hasil perhitungan diatas maka Gain node 1 tertinggi adalah Quantity dengan nilai 0,64375.
Perhitungan Entropy dan gain node 1.1
Gambar 4. entropy total node 1.1
Jumlah kasus = S Jumlah kasus – online = s1 Jumlah kasus – offline = s2
Online : s1/S = B19/B18 = 0,4 Log s1/S = Log(B24,2) = -1,321928095 Rumus Entropy = (-B24)*B25 = 0,528771238
Offline : s2/S = B20/B18 = 0,6 Log s1/S = Log(B24,2) = -0,736965594 Rumus Entropy = (-F24)*F25 = 0,442179356 Entropy Total = B26+F26 = 0,970950594
Perhitungan gain node 1.1
Gambar 5. gain pembeli node 1.1
Entropy Total = =+sheet2!N3 = 0,970950594 Jumlah kasus keseluruhan = 100 Jumlah kasus reseller = 68 Jumlah kasus individu = 32
Entropy reseller = =+sheet2!N5 = 0,787126586 Maka =(B15/C15)*D15 = 0,535246079
Entropy individu = =+sheet2!N6 = 0,857148437 Maka =(B16/C16)*D16 = 0,2742875 = SUM(E15:E16) = 0,809533579
Jadi Gain pembeli node 1.1 = 0,970950594 - 0,809533579 = 0,161417016
Hasil perhitungan algoritma C4.5 dengan Microsoft excel
Gambar 6 Tabel hasil perhitungan entropy dan gain node 1.1
Dari hasil perhitungan diatas maka Gain node 1.1 yang tertinggi adalah harga dengan nilai 0,29363.
Decision Tree
Gambar 7. decision tree
Bedasarkan  perhitungan  secara software  rapidminer maka  hasilnya ditentukan sebagai berikut:
1. Quantity sebagai root.
2. Jika  quantity  500gr  maka  jenis  kopi  Arabica  harganya  99.000  dan  jenis  kopi robusta 77.000.
3. Jika  quantity  250gr  maka  jenis  kopi  robusta,  pembeli  individu  dengan  harga 38.500 dan pembeli reseller dengan harga 143.000.
4. Jika jenis kopi Arabica maka pembeli individu harganya 71.500.
5. Jika pembeli reseller maka yang membeli offline harganya 257.000 dan online harganya 71.500.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian ini, maka peneliti mengakhiri perhitungan klasifikasi pengaruh penjualan kopi menggunakan metode Algortima C4.5 dengan kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  perhitungan  algoritma  C4.5  yang  dihitung  secara  manual menggunakan Microsoft excel bahwa pada tabel node 1 menggambarkan atribut quantity memiliki  nilai gain tertinggi  yaitu  0,62356.  Dan  pada tabel node 1.1 menggambarkan atribut harga memiliki  nilai gain tertinggi  yaitu 0,29363  juga mempengaruhi peningkatan penjualan kopi pada PT. JPW Indonesia.
2. Dengan  perhitungan  algoritma  C4.5  menggunakan software  rapidminer maka dapat  diketahui decission  tree adalah quantity sebagai  root  yang  dapat mempengaruhi penjualan kopi.
3. Dengan  demikian  berdasarkan  data  yang  telah  dihitung  menggunakan Microsoft  excel dan rapidminer dengan  metode  Algoritma  C4.5,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  harga  dan  quantity  menjadi indicator yang  menyebabkan penjualan  kopi  pada  PT.  JPW  Indonesia  masih  sering  naik  turun  atau  tidak stabil.
Setelah  melaksanakan  penelitian  ini,  maka  peneliti  memeberi  saran  bagi penelitian selanjutnya agar penelitian dapat dikembangkan di kemudian hari. Saran tersebut adalah:
1. Peneliti  membuat  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi Algoritma C4.5 untuk mengetahui pengaruh penjualan kopi. Kemudian peneliti berharap peneliti lain dapat mengembangkan dengan metode lain seperti Naïve bayes, Nearest Neighbor, K-means maupun metode lainnya.
2. Peneliti mendapatkan data mulai dari bulan Januari 2019 sampai Februari 2019 dengan  mendapatkan  1087  data  dari  data  penjualan  kopi.  Pada  penelitian selanjutnya,  peneliti  berharap  mendapat  data  dalam  kurun  waktu  yang  lebih lama  dan  mendapatkan  jumlah  data  yang  lebih  banyak  sehingga  hasil  yang didapatkan menjadi lebih tepat dan maksimal.

## REFERENSI
Badrul, M. (2016). Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan. Pilar  Nusa  Mandiri , XII (2),  121–129.  Retrieved  from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/pilar/article/view/169/14 5
Fauziah,  U.,  Ihwana,  A.,  Kalibrasi,  J.,  Tinggi,  S.,  Garut,  T.,  &  Garut,  K.  (2014).
Analisa rantai nilai distribusi kopi di kabupaten garut . (1).
Prof.  Dr.  Sugiyono.  (2017a). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D . ALFABETA, cv.
Prof.  Dr.  Sugiyono.  (2017b). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D . ALFABETA, cv.
Zahedi, B., Nahid-Mobarakeh, B., Pierfederici, S., & Norum, L. E. (2016). A robust active stabilization technique for dc microgrids with tightly controlled loads.
Proceedings  -  2016  IEEE  International  Power  Electronics  and  Motion Control Conference, PEMC 2016 , VI (1), 254–260. https://doi.org/10.1109/EPEPEMC.2016.7752007