## OPTIMASI PENJUALAN DESAIN ELEMEN DALAM MICROSTOCK DENGAN
METODE ALGORITMA C4.5
Eman Hermawan, Bambang Irawan, Agus Bahtiar, Kaslani Teknik Informatika, STIMIK IKMI Cirebon Sistem Informasi, STIMIK IKMI Cirebon Komputerisasi Akuntansi, STIMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 emanhermawan2000@gmail.com

## ABSTRAK
Microstock merupakan salah satu platform jual beli jasa profesional yang jasa atau produknya umum nya dalam bentuk digital. Microstock menjadi wadah bagi para desainer grafis maupun konten creator untuk bekerja secara freelance. Dalam industri kreatif, memahami pola penjualan dan preferensi pelanggan terhadap berbagai elemen desain sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan. Analisa diperlukan untuk melihat pola  dari  data  penjualan  sehingga  dapat  menghasilkan  prediksi  penjualan  Element  design  yang  nantinya  akan berguna untuk pendistribusian Stock Design. dengan menerapkan metode klasifikasi pada data penjualan Element Design  dalam  platform  microstock.  Ini  akan  membantu  Contributor  microstock  dalam  menyusun  strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan pendapatan. Selain itu,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  wawasan  tentang  tren  desain  yang  sedang  naik  daun  dan  membantu contributor  untuk  menghasilkan  konten  yang  lebih  diharapkan  dengan  kesesuaian  permintaan  pasar.  Maka dilakukan Data Mining dengan menggunakan algoritma C4.5 dengan prosesnya menggunakan langkah pada KDD (Knowledge Discovery in Databases). Yang diharapkan dapat memberikan sebuah pohon keputusan untuk melihat pola  prediksi  perilaku  konsumen  membeli  element  desing  dalam  microstock.  Hasil  dari  akurasi  menghasilkan nilai precision sebesar 94,11%, recall 90,43%, F1- measure 92,23% dengan akurasi 94,58%. yang menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk mengukur perkiraan penjualan element design.
Kata kunci: : Algoritma C4.5, data mining, Microstock, Penjualan, Preferensi Pelanggan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  jaman  memunculkan  jenis  mata pencaharian  baru  yang  pekerjaannya  dilakukan  dan dibayar  per-task,  yang  disebut  sebagai  gig  economy. Salah satu jenis dari gig economy adalah jual beli jasa profesional yang jasa dan, seringkali, produknya juga berbentuk  digital  [1].  Microstock  juga  menjadi jawaban bagi para desainer grafis untuk bekerja secara freelance. Platform microstock muncul sebagai sarana penting bagi para kreator dan pengguna desain untuk berinteraksi,  membeli,  dan  menjual  berbagai  jenis elemen  desain,  seperti  ilustrasi,  vektor,  gambar,  dan konten visual lainnya. Dalam konteks ini, pemahaman yang lebih mendalam tentang pola penjualan, tren, dan preferensi pelanggan menjadi kunci dalam mengoptimalkan  kinerja  bisnis  dan  menyediakan konten yang lebih sesuai dengan permintaan pasar.
Salah  satu  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh platform  microstock  adalah  kompleksitas  dalam mengelola  keragaman  besar  elemen  desain  yang tersedia.  Oleh  karena  itu,  Salah  satu  elemen  penting dalam  industri  ini  adalah  kemampuan  untuk mengklasifikasikan  dan  memahami  pola  penjualan produk  desain  grafis.  diperlukan  pendekatan  yang cermat untuk menganalisis data penjualan dan perilaku pelanggan guna mengidentifikasi pola-pola yang dapat digunakan  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran, mengelola  inventaris,  dan  memahami  tren  yang berkembang.
Dengan  menganalisis  data  penjualan  Element Design, peneliti akan mencoba mengidentifikasi pola- pola  penjualan  yang  relevan  dan  mengklasifikasikan produk-produk  ini  ke  dalam  kategori  yang  sesuai. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengoptimalkan penjualan  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan dengan menyediakan stock produk-produk yang sesuai dengan kebutuhan pasar.
Hasil  penelitian  ini  juga  berpotensi  mengurangi biaya  produksi  dan  manajemen  inventaris  dengan memungkinkan  fokus  pada  produk  yang  memiliki permintaan tinggi. Pengembangan strategi pemasaran yang  lebih  cerdas  dan  pengembangan  produk  yang tepat  sasaran  juga  menjadi  implikasi  yang  signifikan dari penelitian ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Data  mining Klasifikasi  algoritma  C4.5  dapat  dijabarkan  sebagai berikut :
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Chella  Aprianti  ,  Muhammad  Faishal  ,  Yuyun Umaidah  pada tahun 2021  yang  berjudul  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Penjualan  Baju Muslim  Dimasa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan Metode  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Garaya Collection)”  Kebutuhan  strategi  khusus  untuk meningkatkan  penjualan,  oleh  karena  itu  penerapan
klasifikasi  menggunakan  Metode  data  mining. Penerapan algoritma C4.5 di Garaya Collection untuk menentukan  penjualan  pakaian  yang  sedang  laku Sangat  baik,  laris  manis,  dan  tidak  laris  manis. Kemudian menggunakan C4.5 Metode algoritma pada rapidminer, dilakukan dengan memasukkan data pada Kategori,  Merek  Barang,  Harga,  Waktu  Jual,  dan Penjualan. dan akan diproses dan masuk bentuk pohon keputusan. Setelah itu, rapidminer akan menghasilkan mana yang terjual, terjual, dan tidak laku.[2]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Enjel Lia , Stefanus Setyo Wibagso pada tahun 2022 yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Penentuan  Produk  Terlaris  (Studi  Kasus:  Toko  XYZ Palembang)” permasalahan mengenai pengklasifikasian  produk  dimana  kurang  dapat mengelompokkan produk laris dan kurang laris. maka dibuatlah suatu aplikasi untuk mengklasifikasi produk terlaris  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. menggunakan metodologi Rapid Application Development  (RAD)  yang  diimplementasikan  dalam bahasa  pemrograman  PHP  menggunakan  MySQL sebagai  databasenya.  Atribut  yang  digunakan  adalah jenis  perlengkapan,  jumlah  minimal,  quantity,  dan harga. Data yang digunakan yaitu data penjualan pada periode  triwulan  pertama  tahun  2022.  Berdasarkan hasil  pengujian  dengan  menggunakan  437  data diperoleh  nilai  accuracy  sebesar  91,53%,  nilai precision  sebesar  27,77%,  dan  nilai  recall  sebesar 17,24%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  sistem  memiliki kinerja yang baik dan algoritma C4.5 dapat diterapkan pada  kasus  klasifikasi  penentuan  produk  terlaris  di toko XYZ Palembang.[3]
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Kiki Rosita Dewi, Kemal Farouq Mauladi, Masruroh  pada tahun  2020  yang  berjudul  “Analisa  Algoritma  C4.5 untuk Prediksi Penjualan Obat Pertanian di Toko Dewi Sri”  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi penjualan obat pertanian. Dimana  metode ini  bekerja dengan membentuk suatu pohon keputusan. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan didapatkan hasil Akurasi sebesar 75%.[4]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Asmaul  Husnah  Nasrullah  pada  tahun  2021  yang berjudul “Implementasi Algoritma Decision tree untuk klasifikasi produk laris” penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi dari algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi  produk  laris  (data  privat).  Adapun  hasil akurasi  model  klasifikasi  produk  laris  menggunakan Decision Tree C4.5 yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebesar 90% dan nilai AUC 0.709 dimana nilai ini  termasuk  dalam  Good  Classification.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  data mining  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  akurat  dalam melakukan klasifikasi untuk produk laris.[5]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tabitha Salsabilla dan Sulastri pada tahun 2022 yang berjudul  “Implementasi  algoritma  C4.5  untuk klasifikasi produk laris sepeda motor Honda pada CV Cendana  motor  cepiring”  untuk  menentukan  strategi
penjualan yang tepat untuk dapat menaikkan penjualan dan  pemasaran  produk.  maka  dilakukan  penelitian mengenai  prediksi  produk  laris  sepeda  motor  Honda dari  setiap  wilayah  kecamatan  di  Kabupaten  Kendal. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  algoritma C4.5  decision  tree  dengan  prosesnya  menggunakan lima  langkah  pada  KDD  (Knowledge  Discovery  in Databases).  Dari  penelitian  ini,  menghasilkan klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  99%  yang menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk  mengukur  perkiraan  penjualan  sepeda  motor Honda terlaris.[6]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Muhammad  Afdhal,  Vicky  Ariandi  dan  Rita  pada tahun  2022  yang  berjudul  “Memprediksi  penjualan pada  toko  hanifa  metode  C4.5”  penelitian  ini menggunakan metode pohon keputusan untuk prediksi persediaan obat. Pengembangan sistem dengan model Waterfall,  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP, database My SQL, perancangan sistem menggunakan pendekatan  berorientasi  objek,  pengujian  sistem menggunakan  Black  Box  untuk  uji  fungsionalitas, pengujian validitas dengan alat rapid miner. Hasil dari pengujian  black  box  adalah  semua  sistem  yang dikembangkan bekerja dengan baik. Hasil uji validitas dengan  membandingkan  sistem  lama  dengan  sistem baru  dengan  rapid  miner,  dengan  menggunakan  30 sampel transaksi akurasinya sebesar 89% yang berarti sistem tersebut memiliki kinerja yang baik.[7]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ahmad Arif dan Agus Yulianto pada tahun 2022 yang berjudul  “Klasifikasi  Penjualan  Makanan  Hewan Peliharaan di Muezza Petshop01 Bogor Menggunakan Metode  Algoritma  C4.5”  Tujuan  penelitian  ini  yaitu untuk menerapkan metode Algoritma C4.5 pada toko Muezza Petshop01 Bogor untukn menghasilkan suatu pengetahuan  berupa  klasifikasi  penjualan  makanan yang  paling  disukai  banyak  pelanggan  dataset  yang ada  (laris  dan  kurang  laris).  Metode  yang  dipakai untuk  membuat  klasifikasi  penjualan  makanan  yaitu Algoritma  C4.5,  prosesnya  memakai  aturan  lima langkah  dalam  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database).  menggunakan  perhitungan  dalam  bentuk manual, dan di ujikan menggunakan tools RapidMiner. Hasil dari penelitian ini adalah penjualan terlaris  yaitu  Beauty  Chicken  &  Salmon  Adult  1kg, Cat Choize Salmon Adult 800gr dan Cat Choize Tuna Adult  800gr,  Penelitian  dengan  metode  Algoritma C4.5  dengan  tool  RapidMiner  memiliki  tingkat  nilai Accuracy  sebesar  93.58%,  Percision  95.88%,  recall sebesar 97.07%.[8]
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sanni Ucha Putri, Eka Irawan, Fitri Rizky pada tahun 2021 yang berjudul “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma  C4.5” penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi menggunakan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  yang menghasilkan sebuah pohon keputusan serta pengujian yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Rapidminner agar pencegahan terhadap penyakit diabetes.
Menggunakan beberapa atribut klasifikasi  yaitu berat badan, usia, tekanan darah, denyut nadi dan kadar gula darah. Hasil dari penelitian ini akan dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat apakah seseorang beresiko terkena  penyakit  diabates  atau  tidak  berdasarkan atribut yang telah ditetapkan.[9]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif  ini diterapkan untuk menjawab  pertanyaan  peneliti  mengenai  tingkat akurasi  Decision  Tree  Algoritma  C.45.  Untuk mencapai  tujuan  tersebut,  peneliti  menggunakan metode eksperimen. Secara garis besar, penelitian ini bertujuan  untuk  pengujian  decision  tree  C4.5  serta untuk  mendapatkan  model  prediksi  kesuksesan pendidikan  karakter  (Setyanto,  2020).  Adapun  untuk menganalisis  data  dalam  penerapan  data  mining  ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in databases  (KDD). Berikut  merupakan  langkah  – langkah yang akan dilakukan pada penelitian ini:
Gambar 1. Alur penelitian
Tahap pertama yang dilakukan dalam melakukan penelitian ini adalah pengumpulan data. Data yang di butuhkan  data  penelitian  adalah  data  penjualan element design dalam platform microstock adobestock.
Tahap  kedua  yaitu data  seleksi ,  pada  tahap  ini proses  yang  dilakukan  memilih  data  yang  akan digunakan dalam proses data mining.
Tahap  ketiga  yaitu data  preprocessing, proses cleaning  data  yang  hilang  atau  kosong  sebelum  ke proses data mining
Tahap  keempat  yaitu data  transformasi ,  proses mentransformasi  atau  mengubah  data  penjualan element  design  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai,  agar dapat di proses dengan perhitungan algoritma C4.5.
Tahap kelima yaitu pelabelan data menggunakan K-means clustering. Pelabelan di perlukan karena data belum  memiliki Cluster atau  label  yang  di  perlukan dalam  tahapan  klasifikasi  menggunakan  algoritma C4.5
Tahap keenam yaitu membuat data mining yang digunakan  untuk  memilih  teknik  dan  algoritma  yang sesuai. Algoritma yang dipilih yaitu algoritma C4.5
Tahap ketujuh adalah hasil dan evaluasi, di tahap ini kita dapat melihat hasil prediksi dari penerapan data mining dengan algoritma C4.5. Analisa juga dilakukan dengan melakukan perhitungan kembali hasil validasi dan  pengujian  (akurasi,  presisi,  dan  recall).  Apakah perhitungan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  nilai yang  sama  atau  tidak,  dibantu  dengan  Confusion matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Pengumpulan Data
Data  yang  diambil  adalah  data  yang  terkait dengan  penjualan  di  tahun  2023  terhitung  dari  bulan januari – November terdiri 307 data dengan jumlah 9 atribut  dari  platform microstock yang  tergabung menjadi contributor di Adobe Stock . Data yang didapat adalah data yang masih utuh di mana terdapat banyak field  atau  atribut  seperti  “tanggal  penjualan,  id produck, nama, lisence, Kategori, Royalty , nama asli, author, status penjualan”.

## 4.1.2. Data Selection
Tahapan ini memilih data yang akan digunakan dalam  proses  prediksi  melalui  tools  RapidMiner, tahapan  seleksi  dilakukan  di  Micrososft  Excel.  Hasil dari  seleksi  data  terdapat  307  data  penjualan  yang awalntya  terdiri  dari  9  atribut,  dipilih  menjadi  5 Atribut yang relevan untuk menganalisis data. Terdiri dari  atribut  waktu  terjual,  Nama,  Kategori,  Lisensi, dan royalty .

## 4.1.3. Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini  proses  cleaning  data  yang hilang  atau  kosong  sebelum  ke  proses  selanjutnya, dalam  proses  cleaning  ini  tida  dilakukan  karena  tida ada data yang hilang atau kosong.

## 4.1.4. Data Transformasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  transformasi data  ke  dalam  bentuk  format  yang  sesuai  untuk diproses  ke  data  mining.  Seperti  penentuan  Id  pada atribut  seperti  pada  gambar  4.3.  lalu  perubahan  data nominal  ke  numerik  pada  atribut  lisensi  penjualan untuk clusterisasi data menggunakan K-Medoids.

## 4.1.5. Pelabelan data Menggunakan Clustering
Sebelum  masuk  ke  dalam  tahap  klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 data memerlukan atribut label  atau  klasifikasi. Pelabelan  data adalah  langkah pra-pemrosesan penting yang membantu membangun model  akurat  yang  dapat  dengan  andal  memahami lingkungan dunia nyata. Pada tahap klasifikasi ini akan menggunakan  algoritma  K-Medoids  dengan  metode DBI digunakan untuk mencari K optimal .
Klaster  terbaik  dari  hasil  pengolahan  data penjualan  pada  rapid  miner  menggunakan optimize
parameter adalah  menjadi  3  klaster.  Hasil  dari pengelompokan untuk label atau kelas menggunkan K- Medoids  dengan  3  kluster  terbaik  adalah  cluster  0 dengan 104 data, cluster_1 dengan 105 data, cluster_2
dengan 52 data. Ketentuan pelabelan data dapat dilihat pada tabel 1 dibawah:
Tabel 1. Clasterisasi data Label Jumlah Data Lisensi rata-rata Royalty Rata-rata Label Penjualan Cluster_0 104 Custom $ 0.910 Laris Cluster_1 151 Subscription $ 0.990 Sangat Laris Cluster_2 52 Custom $ 0.410 Kurang Laris
Setelah melakukan pelabelan, maka tabel hasil transformasi data dapat dilihat pada tabel 4.4 di bawah ini :
Tabel 2. Pelabelan data Waktu Nama Kategori Lisensi Royalty Label Penjualan 06 January 2023 alcohol Drink subscription $0,46 Kurang Laris 12 January 2023 Coupon Travel subscription $0,99 Sangat Laris 17 January 2023 24 hours Bussines subscription $0,69 Sangat Laris 26 January 2023 spech bubble States of mind subscription $0,99 Sangat Laris 30 January 2023 balon Graphic resource custom $1,09 Laris 03 February 2023 balon Graphic resource custom $1,02 Laris 09 February 2023 Wallet Bussines subscription $0,33 Sangat Laris 10 February 2023 love anggel States of mind subscription $0,30 Sangat Laris … … … … … … 28 November 2023 Accelerate, fast Graphic resource subscription $0,99 Sangat Laris 4.1.6. Data Mining (Algoritma C4.5)
Tahapan pemrosesan silakukan dengan membaca  file  data  pada parameter  read  excel, selanjutnya  penentuan  atribut label pada set  role, parameter split data digunakan untuk pemisahan data training dan data  testing dengan  perbandingan  rasio 90:10 dan Parameter  cross  validation pada  kolom pencarian  operator,  selanjutnya  double  click  pada cross  validation atau  drag  ke  dalam  kolom process. Masukan  operator Decision  Tree,  Apply  Model dan Performance pada Main  Proces ,  lalu  hubungkan kabel-kabel  tersebut.  lalu  klik  tanda  panah  yang mengarah  keatas.  Pastikan  kabel-kabel  terhubung dengan  benar  tahapan  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah :
Gambar 2. Pengolahan Data Mining
Gambar 3. Cross validation
4.1.7. Evaluasi dan Hasil a) Decision tree
Gambar 4. Gambar pohon keputusan
Dari  gambar  diatas  bisa  diambil  keputusan terbesar  yang  pengaruh  dari  penjualan  yaitu  dari Lisensi  penjualan.  Jika  Lisensi  Custom  dengan Royalty >$ 0.600  maka dikatakan  Laris, Jika Lisensi Custom  dengan  Royalty  ≤  $  0.600  maka  dikatakan Kurang Laris dan jika mendapat Lisensi Subscription maka penjualan dapat dikatakan Sangat laris.
b) Confusion Matrix
Gambar 5. C onfusion matrix
Selanjutnya  dilakukang  tahapan  evaluasi dengan  mencari  Precission,  Recall,  dan  F1  measure seperti pada Langkah dibawah ini :
Accuracy = 𝑇𝑃 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
= (35+136+91) (35+8+4+0+136+0+3+0+91) = (262) (277)
= 0,9458 = 94,58%
Precission = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴+𝐵+𝐶 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 0,92+0,94+0,93
3 = 0,9411 = 94,11%
Recall = 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐴+𝐵+𝐶 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 0,74+1+0,97 3
= 0,9043 = 90,43%
F1-Measure
= (2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) = (2∗0,90∗0,94) (0,90+0,940)
= 1,7020
1,8454 = 0,9223 = 92,23%
Setelah  dilakukan  seluruh  tahapan  evaluasi tahapan  untuk  confusion  matrix  di  dapatkan  hasil pengujian diatas, maka hasil evaluasi confusion matrix mendapatkan  nilai precision sebesar  94,11%, recall 90,43%, F1- measure 92,23% dengan akurasi 94,58%.
c) Statistik Penjualan

## Gambar 6. Statistik penjualan

## 4.2. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  uji  coba  pada penelitian  Penerapan  Data  mining  untuk  klasifikasi penjualan element design dalam microstock menggunakan  metode  algoritma  C4.5.  dengan menggunakan  6  atribut  seperti,  waktu  terjual,  Nama, Kategori, Lisensi, royalty dan label Penjualan. atribut bahwa  tingkat  penjualan  dapat  diprediksi  dengan akurasi  yang  cukup  tinggi.  Hasil  pengukuran  akurasi dari confusion  matrix mendapatkan  hasil  dengan mencapai  94,58%.  Selanjutnya  dilakukan  tahap Evaluasi Performasi algoritma Decision Tree menggunakan Criteria  Accuracy mendapatkan  nilai precision sebesar 94,11%, recall 90,43%, F1- measure 92,23%  dengan  akurasi  94,58%.  Berdasarkan penelitian  terdahulu  hasil  evaluasi  performansi  dan klasifikasi  performa,  Algoritma Decision  Tree memiliki classifier dengan klasifikasi performa sangat baik  berdasarkan  rentang  nilai  dari confusion  matrix (Sang et al., 2021).
Berdasarkan  penelitian  hasil  klusterisasi  pada rapid  miner,  dapat  disimpulkan  data  penjualan  yang masuk  dalam Cluster_0 dengan  104  transaksi penjualan  adalah  transaksi  yang  Laris  yaitu  produk element  design  dengan  lisensi  Custom  dan  memberi royalry  rata-rata  $0.910  per  transaksi.  Data  yang
masuk pada Cluster_1 dengan 151 transaksi penjualan adalah  data  yang  sangat  laris  dengan  lisensi subscription dan memberi royalty rata-rata $0.990 per transaksi.  Dan  data  yang  masuk  pada Cluster_2 dengan  52  transaksi  penjualan  adalah  transaksi  yang Kurang  laris  yaitu  produk  element  design  dengan lisensi  Custom  dan  memberi  royalry  rata-rata  $0.410 per transaksi.
Hasil  penelitian  tsb  maka  kategori  yang  masuk pada cluster_1 dapat  dijadikan  rujukan  bagi contributor  sebagai  rujukan  untuk  stock  ulang berdasarkan  penjualan  sangat  laris,  sedangkan cluster_2 masuk  dalam  kategori  laris  yang  boleh dijadikan  rujukan  untuk  stok  selanjutnya  namun mungkin  hanya  25%  dari  design  yang  akan  di  stock. Sedangkan cluster_0 dengan kurang laris yang akan di jadikan  rujukan  kedepan  nya  hanya  aka  sedikit berbeda  di  banding  data  penjualan  sangat  laris,  dan laris
Maka dari data tersebut dapat  dijadikan rujukan bagi contributor untuk mengatur stok element design berdasarkan  penjualan  “Sangat  laris“  untuk  menjaga agar  penawaran  tetap  relevan  dengan  kebutuhan, mengoptimalkan penjualan dan meningkatkan kepuasan  pelanggan  dengan  menyediakan  stock produk-produk yang sesuai dengan kebutuhan pasar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis data dan pembahasan yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  penelitian  ini menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  klasifikasi penjualan element design pada microstock menggunakan algoritma Decision Tree menggunakan Criteria  Accuracy mendapatkan  nilai precision sebesar 94,11%, recall 90,43%, F1- measure 92,23% dengan  akurasi  94,58%.  151  transaksi  penjualan adalah  data  yang  sangat  laris  dengan  lisensi subscription dan memberi royalty rata-rata $0.990 per transaksi.  104  transaksi  penjualan  adalah  transaksi yang Laris yaitu produk element design dengan lisensi Custom  dan  memberi  royalry  rata-rata  $0.910  per transaksi. Dan 52 transaksi penjualan adalah transaksi yang Kurang laris yaitu produk element design dengan lisensi  Custom  dan  memberi  royalry  rata-rata  $0.410 per transaksi. Maka dari data tersebut dapat dijadikan rujukan bagi contributor untuk mengatur stok element design  berdasarkan  penjualan  “Sangat  laris  “untuk menjaga  agar  penawaran  tetap  relevan  dengan kebutuhan. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dan  hasil  kesimpulan,  maka  saran  yang  dapat disampaikan penulis yaitu: Mengeksplorasi penggunaan  algoritma  klasifikasi  lainnya  selain  C4.5 untuk membandingkan kinerja dan memahami apakah ada model  yang  lebih  baik dan sesuai dengan tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi.  Mencoba  menggunakan tools pengerjaan  yang  berbeda  selain  RapidMiner, agar mengetahui tools mana  yang  lebih akurat dalam pengolahan data tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  M.  Aristi,  “Peran  Digital  Freelance Marketplace  dan  Media  Sosial  untuk  Jual  Beli Jasa  Profesional  Lepas  dalam  Gig  Economy,” 2021.
[2]  C.  Aprianti,  M.  Faishal,  and  Y.  Umaidah, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Penjualan Baju Muslim Dimasa Pandemi Covid- 19 Menggunakan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus:  Garaya  Collection),” Jurnal  Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 1, pp. 104–112, 2021.
[3]  E.  Lia  and  S.  Setyo  Wibagso,  “Implementasi Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Produk Terlaris  (Studi  Kasus:  Toko  XYZ  Palembang)
Implementation C4.5 Algorithm For Determination  of  Best  Selling  Products  (Case Study: XYZ Store Palembang),” 2022.
[4]  K. Rosita Dewi and K. Farouq Mauladi, “Analisa Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Penjualan  Obat Pertanian di Toko Dewi Sri,” Seminar Nasional Inovasi  Teknologi , vol. 25, no. 2020, pp. 2580– 3336, 2020.
[5]  A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  DECISION  TREE  UNTUK KLASIFIKASI  PRODUK  LARIS,” Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  2021, [Online]. Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id
[6]  T. Salsabilla and S. Sulastri, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  C4.5  UNTUK  KLASIFIKASI PRODUK  LARIS  SEPEDA  MOTOR  HONDA PADA  CV  CENDANA  MOTOR  CEPIRING,” Rabit :  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi
Univrab ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  164–171,  Jul.  2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2489.
[7]  M.  Afdhal  and  V.  Ariandi,  “MEMPREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO HANIFAH METODE  C.45,” Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi Bisnis-JTEKSIS , vol. 4, no. 2, p. 248, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.460.
[8]  A.  Arif and  A. Yulianto, “Klasifikasi Penjualan Makanan Hewan Peliharaan di Muezza Petshop01 Bogor Menggunakan Metode
Algoritma  C4.5,” remik ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  840– 854, Oct. 2022, doi: 10.33395/remik.v6i4.11859.
[9]  S.  Ucha  Putri,  E.  Irawan,  F.  Rizky,  S.  Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4.5,” 2021.
[10]  A.  Setyanto,  “Implementasi  Decision  Tree Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kesuksesan Pendidikan Karakter,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 15, no. 2, pp. 59–69, 2020.
[11]  A.  I.  Sang,  E.  Sutoyo,  and  I.  Darmawan,

## “ANALISIS DATA MINING UNTUK
KLASIFIKASI  DATA  KUALITAS  UDARA DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DATA MINNING ANALYSIS FOR
CLASSIFICATION OF AIR QUALITY DATA DKI  JAKARTA  USING  DECISION  TREE ALGORTHM  AND  SUPPORT  VECTOR MACHINER  ALGORITHM,” e-Proceeding  of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 8954–8963, 2021.