Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 pada Penjualan Obat
1 Reza Avrizal, 2 Saruni Dwiasnati Fakultas Informatika, Universitas Indrapasta PGRI 1
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana 2
Jl. Raya Tengah No.80, RT.6/RW.1, Gedong, Kec. Ps. Rebo, Kota Jakarta Timur 1 Jl. Meruya Selatan No.1, RT.4/RW.1, Jakarta Barat 2
E-mail : Reza.Avrizal@unindra.ac.id 1
Saruni.dwiasnati@mercubuana.ac.id 2
Abstract - The rise of various types of drugs issued by BPOM makes hospitals, clinics or pharmacies have to provide drugs with various versions, can be in the standard version or exclusive version. Problems that often occur either in hospitals or pharmacies such as in offering these drug products, especially vitamins for cross selling with products that are commonly purchased by d rug users, still do not go directly to what is needed by drug users still have to guess what drugs which is suitable for a disease that is being suffered by the patient. The current research conducted by the author aims to implement a number of existing algorithms in data mining, but the authors focus more on the C4.5 algorithm which functions to be able to produce complex decisions to be simpler such as a prediction of sales of drugs specifically vitamins where the drug is DO or NOT LAKU is to be consumed by consumers so that the accuracy results can be used to provide information on which products DO or DO NOT. The results showed that the tree produced from software created by the decision tree method with C4.5 algorithm has a percentage of 87.90% between the truth trees to 100% that can be obtained from a prediction. A large percentage of the truth tree is strongly influenced by the training data used to build a decision tree model.
Keywords: Drug Sales, Data Mining, Decision Tree, C4.5 Algorithm
Abstrak –  Maraknya  berbagai  jenis  obat  yang  dikeluarkan  oleh  BPOM  membuat  rumah  sakit-rumah  sakit,  klinik-klinik ataupun  apotek  harus  menyediakan  obat  dengan  berbagai  versi,  bisa  dalam  versi  standar  ataupun  versi  exclusive. Permasalahan yang sering terjadi baik pada rumah sakit ataupun apotek seperti dalam menawarkan produk obat tersebut yang khususnya vitamin untuk di cross selling dengan produk yang biasa di beli oleh  pengguna obat masih belum langsung menuju  ke yang di butuhkan oleh pengguna obat masih harus  menerka-nerka obat apa yang cocok untuk sebuah penyakit yang  sedang  di  derita  si  pasien.  Penelitian  saat  ini  yang  penulis  lakukan  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  beberapa algoritma yang ada pada data mining, namun penulis lebih memfokuskan pada algoritma C4.5 yang berfungsi untuk mampu menghasilkan keputusan kompleks menjadi lebih sederhana seperti sebuah prediksi penjualan obat yang khususnya vitamin dimana  obat  tersebut  LAKU  atau  TIDAK  LAKU  untuk  dikonsumsi  oleh  konsumen  sehingga  di  dapat  hasil  accuracy  nya digunakan untuk pemberian informasi produk mana yang LAKU atau TIDAK LAKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pohon  yang  dihasilkan  dari  perangkat  lunak  yang  dibuat  dengan  metode  decision  tree  dengan  algoritma  C4.5  memiliki persentase  87.90%  antara  pohon  kebenaran  sampai  100%  yang  dapat  didapatkan  dari  sebuah  prediksi.  Persentase  besar pohon kebenaran sangat dipengaruhi oleh data training yang digunakan untuk membangun suatu model pohon keputusan.
Kata Kunci : Penjualan Obat, Data Mining, Decision Tree, Algoritma C4.5

## I. PENDAHULUAN
Dunia  teknologi  informasi  saat  ini  sedang  sangat  berkembang  dengan  pesat.  Perkembangan  ini  menyebabkan kebutuhan pengguna akan data dan informasi dalam berbagai bidang semakin meningkat. Untuk mengolah data tersebut dibutuhkan  sebuah  sistem  terkomputerisasi  dengan  mengkombinasikan  sebuah  database  satu  dengan  database  lainnya. Data yang dahulu hanyalah data yang tertumpuk jika sudah selesai di olah dan tidak diolah lebih lanjut, namun zaman sekarang sebuah data dapat diolah kembali  sehingga  mendapatkan  suatu informasi  baru. Apotek yang dimaksud pada penelitian ini adalah apotek yang bergerak dalam bidang distribusi penyaluran obat-obat ke para retail baik rumah sakit ataupun apotek-apotek yang menjual langsung ke konsumen.
Dalam  penyajian  data  LAKU  atau  TIDAK  LAKU  sebuah  apotek  sering  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan barang  mana  yang  LAKU  atau  TIDAK  LAKU  yang  diminati  oleh  para  konsumennya.    .  Hal  ini  diakibatkan  oleh menumpuknya  stok  vitamin  yang  kurang  diminati  oleh  customer  di  gudang,  namun  untuk  vitamin  yang  diminati  oleh customer sama sekali tidak ada dalam persedian pada apotek tersebut.
Untuk mengatasi masalah yang dijelaskan di atas, maka dilakukan pengklasifikasian obat yang LAKU dan TIDAK LAKU  terjual  di  Apotek  tersebut  berdasarkan  variabel-variabel  yang  di  dapatkan.  Algoritma  yang  digunakan  dalam pengklasifian obat yang LAKU atau TIDAK LAKU menggunakan algoritma C4.5 yang mampu memberikan informasi mengenai  vitamin  yang  LAKU  atau  TIDAK  LAKU  pada  apotek  tersebut  untuk  meminimalisasikan  stok  yang menumpuk untuk vitamin yang di kategorikan TIDAK LAKU.

## II. LANDASAN TEORI DAN METODE
Data Mining Merupakan  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar.  Terdapat  beberapa  istilah  lain  yang  memiliki  makna  sama  dengan  data mining , yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD),  ekstraksi  pengetahuan  ( knowledge  extraction ),  Analisa  data/pola (data/ pattern analysis ), kecerdasan bisnis ( business intelligence ) dan data archaeology dan data dredging [1]. Definisi Data Mining dari ilmuwan lain dapat di definisikan  sebuah tahapan yang dapat digunakan untuk analisa terhadap data untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkannya yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut. Karakteristik data mining dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.  Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu  yang  tidak diketahuindari data sebelumnya.
b.  Data  mining  biasa  menggunakan  data  yang  sangat  besar  untuk  dapat  diolah  menjadi  sebuah  informasi.  Biasanya data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih percaya dari data yang sedikit.
c. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategis (Davies, et al., 2004).
Algoritma  klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  yang  dilakukan  dengan  melihat  pada  kelakuan  dan  atribut  dari kelompok  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya.  Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah  diklasifikasi  dan  dengan  menggunakan  hasilnya  untuk  memberikan  sejumlah aturan  untuk  memberikan  sebuah  informasi  baru.  Aturan-aturan  tersebut  digunakan  pada  data-data  baru  untuk diklasifikasi agar menjadi sebuah model yang dapat digunakan untuk penentuan.
Secara  konsep,  Pohon  Keputusan  merupakan  salah  satu  teknik  dari  Analisis  Keputusan  (Decision  Analysis). Terdapat  banyak  definisi  teknis  yang  bisa  ditemukan  dalam  berbagai  sumber  mengenai  pohon  keputusan  karena beragamnya  aplikasi  pohon  keputusan  ini  pada  berbagai  jenis  proses  dan  industri  yang  berbeda-beda.  Definisi  yang paling  sederhana  mengenai  apa  itu  Pohon  Keputusan,  adalah  diagram  analisis  yang  dapat  membantu  pengambil keputusan  ketika  menghadapi  beberapa  pilihan  dengan  cara  memproyeksikan  hasil  yang  mungkin  terjadi  di  segala aspek.    Pohon  tersebut  juga  memperlihatkan  faktor-faktor  kemungkinan/  probablitas  yang  akan  mempengaruhi alternatif-alternatif  keputusan  tersebut,  disertai  dengan  estimasi  hasil  akhir  yang  akan  didapat  bila  kita  mengambil alternatif  keputusan  tersebut  Definisi  teknis  yang  diambil  dari  beberapa  buku  Manajemen  Operasional,  bahwa  Pohon Keputusan  merupakan    “Model  alternatif  pilihan  yang  tersedia  bagi  pengambil  keputusan,  beserta  kemungkinan konsekuensinya.” Pohon keputusan dapat digunakan saat membuat berbagai pilihan, mulai dari keputusan yang paling sederhana  sampai  yang  sangat  yang  rumit.  Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, sehingga sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai  model akhir dari beberapa teknik lainnya.
Manfaat  utama  dari  penggunaan  pohon  keputusan  adalah  kemampuannya  untuk  menyederhanakan  proses pengambilan  keputusan  yang  rumit  menjadi  lebih  simpel  sehingga  pengambil  keputusan  akan  lebih  mudah menginterpretasikan solusi dari permasalahan yang ada.
Terdapat beberapa keuntungan menggunakan pohon keputusan, di antaranya adalah:
- Menghilangkan perhitungan-perhitungan yang tidak dibutuhkan. Sample yang diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu.
- Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik.
- Dalam analisis multivariat, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu untuk mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan menghindari munculnya permasalahan dengan menggunakan kriteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
- Bersifat fleksibel, memilih fitur dari internal node yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional
Seperti halnya tools pada umumnya, pohon keputusan juga mempunyai kekurangan, antara lain:
- Terjadi overlap dalam menggunakan kelas-kelas dan kriteria yang digunakan dalam jumlah besar. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan.
- Pengakumulasian jumlah eror dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar.
- Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal.
- Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.
Decision tree menggunakan struktur hierarki untuk pembelajaran supervised.Proses dari decision tree dimulai dari root node hingga leaf node yang dilakukansecara rekursif.   Di   mana setiap   percabangan  menyatakan   suatu kondisi yangharus dipenuhi dan pada setiap ujung pohon menyatakan kelas dari suatu data.Proses dalam pohon keputusan yaitu mengubah  bentuk  data  (tabel)  menjadimodel  pohon  (tree)  kemudian  mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi aturan(rule).  Metode  pohon  keputusan   digunakan   untuk memperkirakan   nilai   diskretdari fungsi target yang mana fungsi  pembelajaran  direpresentasikan  oleh  sebuahpohon  keputusan  (decision  tree).    Pohon  keputusan      terdiri  dari himpunan  IF…THEN.   Setiap  path  dalam   tree   dihubungkan   dengan   sebuah   aturan,   dimanapremis terdiri atas sekumpulan  node-node  yang  ditemui  dan  kesimpullannya  dariaturan  atas  kelas  yang  terhubung  dengan  leaf  node  dari path.
Arsitektur pohon keputusan dibuat  menyerupai  bentuk pohon, dimana pada  umumnya   sebuah   pohon   terdapat akar   (root),  cabang   dan   daun   (leaf).  Pada pohon keputusan juga terdiri  dari tiga bagian sebagai berikut :
a. Root node Root node atau node akar merupakan node yang terletak paling atas dari suatu pohon.
b. Internal node Internal Node  ini merupakan  node  percabangan, dimana pada node ini  hanya terdapat satu input dan mempunyai minimal dua output.
c. Leaf node Node  ini   merupakan  node   akhir,   hanya   memiliki   satu   input,   dan   tidak memiliki output.
Pada  pohon  keputusan  setiap  leaf  node  menandai  label  kelas.Pada      pohon      keputusan      di      setiap      percabangan menyatakan   kondisi   yang harus   dipenuhi   dan   tiap   ujung   pohon   menyatakan   nilai   kelas   data.
Algoritma C4.5 adalah  algoritma  yang  membentuk sebuah pohon keputusan  yang sangat kuat dan klasifikasi tebal serta  metode  prediksi.  Algoritma  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang mewakili aturan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah variabel input prospektif dengan variabel target. Karena pohon keputusan menggabungkan eksplorasi data dan pemodelan, itu sangat bagus sebagai langkah pertama dalam proses pemodelan[2].
Algoritma C4.5  mengkonstruksi pohon keputusan dari data pelatihan,  yang  berupa kasus-kasus atau record (tupel) dalam  basis data. Setiap kasus berisikan nilai   dari   atribut-atribut   untuk   sebuah   kelas.   Setiap   atribut   dapat berisi   data diskret atau kontinyu (numerik). C4.5 juga menangani kasus yang tidak memilik inilai  untuk   sebuah   atau lebih   atribut.   Akan  tetapi,   atribut   kelas   hanya   bertipe diskret dan tidak boleh kosong. Ada   tiga   prinsip   kerja algoritma   C4.5   pada   tahap   belajar   dari   data,   yaitu sebgai berikut :
1.  Pembuatan  Pohon  Keputusan  Obyektif  dari  algoritma  pohon  keputusan  adalah  mengkonstruksi  struktur  data pohon   (dinamakan   pohon   keputusan)   yang   dapat   digunakan   untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus atau  record  baru  yang  belum  memiliki  kelas.    Algoritma    ini    memilih    pemecahan  kasus-kasus  yang  terbaik dengan  menghitung  dan  membandingkan  gain  ratio,  kemudian  pada  node-node  yang  terbentuk  di  level berikutnya. Demikian seterusnya sampai terbentuk daun-daun.
2. Pemangkasan Pohon Keputusan dan Evaluasi (Opsional) Karena   pohon   yang   dikonstruksi   dapat   berukuran besar   dan  tidak   mudah dibaca,   C4.5   dapat  menyederhanakan   pohon   dengan   melakukan pemangkasan berdasarkan      nilai      tingkat      kepercayaan      (confidence      level).  Selain  untuk  pengurangan  ukuran  pohon, pemangkasan juga bertujuan untuk mengurangi tingkat kesalahan prediksi pada kasus (rekord) baru.
3. Pembuatan Aturan-Aturan dari Pohon Keputusan (Opsional) Aturan-aturan dalam bentuk if-then diturunkan dari pohon  keputusan  dengan  melakukan    penelusuran  dari  akar  sampai  ke  daun.  Setiap  node  dan  syarat pencabangannya   akan   diberikan   di  if,   sedangkan   nilai   pada   daun   akan  menjadi   ditulis   di  then. Setelah   semua   aturan   dibuat,   maka   aturan   akandisederhanakan (digabung atau diperumum)
Pada  kontruksi  pohon  C4.5,  di  setiap  simpul  pohon,  atribut  dengan  nilai  gain  ratio    tertinggi    dipilih      sebagai atribut   split  untuk   simpul.   Rumus   dari   gain   ratio adalah sebagai berikut :
Dimana gain(a) adalah information gain dari atribut a untuk himpunan sampel Xdan split info(a) menyatakan entropi atau informasi potensial  yang didapat pada pembagian  X  menjadi   n  sub  himpunan   berdasarkan   telaahan   pada atribut  a. Dalam teori  informasi, entropi  mengukur ketidakpastian antar variabel  acak  dalam    file  data.  Claude   E. Shannon      telah    mengembangkan      gagasan      tentang  entropi  dari    variabel    acak.  Entropi    dan  informasi  terkait menyediakan  perilaku  jangka  panjang  dari  proses  acak  yang  sangat  berguna  untuk  menganalisis  data.  Perilaku  dalam proses acak juga merupakan faktor kunci untuk mengembangka npengkodean untuk teori informasi. Entropi merupakan pengukuran ketidakpastian rata-rata kumpulan data ketika kita tidak tahu hasil dari sumber informasi. Itu berarti bahwa seberapa  banyak  pengukuran  informasi  yang  kita  tidak  punya.  Ini  juga  menunjukkan  jumlah  rata-rata  informasi  yang kami  akan  menerima  dari  hasil  sumber  informasi.  Untuk  mendapatkan  nilai  gain  ratio  dalam  pembentukan  pohon keputusan,  perlu  menghitung  dulu  nilai  informasi  dalam  satuan  bits  dari  suatu  kumpulan  objek  Bentuk  perhitungan untuk entropi.
Pada dasarnya konsep dari algoritma C4.5 adalah mengubah data yang sudah di olah menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan  keputusan  ( rule ).  C4.5  adalah  algoritma  yang  cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dan  prediksi.  C4.5 memetakan nilai atribut menjadi kelas yang dapat diterapkan untuk klasifikasi baru [3].
Ada beberapa tahapan dalam membangun sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu [4].
1. Menyiapkan data training. Data training biasanya diambil dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar  dari  pohon. Akar  akan  diambil  dari  atribut  yang  terpilih,  dengan  cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama.
3. Sebelum menghitung nilai gain dari atribut, hitung dahulu nilai entropi. Untuk menghitung nilai entropi digunakan rumus:
(1)
Di mana: S       = Himpunan Kasus n = Jumlah partisi S Pi = Propors i Si terhadap S

## 4. Kemudian hitung nilai gain yang menggunakan rumus:
(2)
Di mana: S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah Partisi Atribut A |Si|   = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah Kasus dalam S
5. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
6. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.
Salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan.  Dalam  prosedur  algoritma  ID3,  input  berupa  sampel  training,  label  training  dan  atribut. Algoritma  Decision Tree C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Sedangkan pada perangkat lunak open source WEKA mempunyai versi sendiri dari C4.5 yang dikenal sebagai J48.
Penjualan  merupakan  sebuah  proses  dimana  kebutuhan  pembeli  dan  kebutuhan  penjual  dipenuhi,  melalui  antar pertukaran  informasi  dan  kepentingan.  Dalam  proses  penjualan,  penjual  atau  penyedia  barang  dan  jasa  memberikan kepemilikan  suatu  komoditas  kepada  pembeli  untuk  suatu  harga  tertentu.  Secara  umum  pengertian  penjualan  adalah sejumlah total yang dikenakan kepada pelanggan untuk barang atau jasa yang di jual[3].
Rapidminner adalah  salah  satu  software  yang  digunakan  untuk  pengolahan data  mining. Pekerjaan  yang  dilakukan oleh RapidMiner text mining adalah berkisar dengan analisis teks, mengekstrak pola-pola dari data set yang besar dan mengkombinasikannya dengan  metode statistika, kecerdasan buatan, dan database. RapidMine r menyediakan prosedur data  mining  dan  machine  learning,  di  dalamnya  termasuk:  ETL  (extraction,  transformation,  loading),  data preprocessing ,  visualisasi, modellin g  dan  evaluasi.  Proses  data  mining  tersusun  atas  operator-operator  yang nestable , dideskripsikan dengan XML, dan dibuat dengan GUI. Penyajiannya dituliskan dalam bahasa pemrograman Java.
Lambang Rapidminner dapat di lihat Gambar di bawah ini:
Gambar 1. Rapidminner

## III. PEKERJAAN DAN DISKUSI HASIL

## Analisis Kebutuhan
Yang  berusaha  dicapai  dalam  penelitian  ini  melalui  implementasi  data mining ini  adalah  mengetahui  berapa  nilai accuracy yang akan di hasilkan dari algoritma C4.5, dengan beberapa indicator yang dapat digunakan dan dengan data yang  di  dapat. Tools yang  digunakan  untuk  mengolah  data  ini  adalah rapidminner yang  dibuat  model  nya  dahulu  lalu menghasilkan nilai. Nilai yang dapat di lihat dari Rapidminner dapat dijelaskan pada di bawah ini: Confusion Matrix algoritma C4.5 Gambar  2  merupakan  perhitungan accuracy yang  dihitung  dari  data training menggunakan  algoritma  C4.5  yang menghasilkan  accuracy  87.90%.    Diketahui  data training terdiri  dari  149 record data,  6  data  yang  diprediksi  Tidak ternyata Ya dan dari  12 data diprediksi  Ya namun Tidak, tidak ada data yang di prediksi Tidak  dan benar-benar Tidak dan 131 data secara benar diprediksi Ya.
Gambar 3. Text view Confusion Matrix algoritma C4.5
Dari hasil confusion matrix diatas, selanjutnya dilakukan perhitungan nilai accuracy, precision , dan recall . Perbandingan nilai accuracy, precision , dan recall yang telah dihitung untuk algoritma C4.5 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Perbandingan Nilai Accuracy , Precision , dan Recall
C4.5 Training Accuracy 87.90% Precision 91.65% Recall 95.66%
Hasil perhitungan divisualisasikan dengan kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) atau AUC ( Area Under Curve ). ROC memiliki tingkat nilai diagnosa yaitu (Gorunescu, 2011): a. Accuracy bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification b. Accuracy bernilai 0.80 – 0.90 = good classification
c. Accuracy bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification
d. Accuracy bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification e. Accuracy bernilai 0.50 – 0.60 = failure
Hasil  yang didapat dari pengolahan ROC  menggunakan data training untuk algoritma C4.5 sebesar 0.710 dapat  dilihat pada gambar 3 dengan tingkat diagnosa fair classification.
Gambar 4. Kurva ROC data training untuk metode C4.5
Pembentukan  rule  C4.5  dengan  menggunakan RapidMiner terdapat  pada  gambar  4  dibawah ini:

## Gambar 5.  Pemodelan Proses Algoritma C4.5 dengan RapidMiner

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan
Berdasarkan   hasil  uraian dari penelitian   dan   pembahasan   yang   telah   dilakukan  pada sebelumnya  dapat diambil kesimpulan, antara lain:
1. Data yang dapat diambil hanya file yang berekstensi *.csv ( Comma Delimited ).
2. Penelitian menggunakan dataset yang dibentuk dari informasi yang dihasilkan pada data penjualan vitamin di sebuah apotek.
3. Accuracy dari algoritma klasifikasi C4.5 menghasilkan nilai sebesar 87.90% menggunakan data testing sebanyak 149 data.

## Saran
Mengingat  keterbatasan  baik  data  maupun  pengetahuan  tentang  algoritma-algoritma  yang  dimiliki  oleh  penulis,  maka penulis  dapat  memberikan  beberapa  gambaran  sebagai  saran  yang  dapat  dipakai  sebagai  acuan  dalam  pengembangan penelitian ini di penelitian yang ingin dilakukan pada masa yang akan datang, antara lain:
a. Algoritma  C4.5  ini  dapat  diterapkan  di  objek-objek  data  set  lainnya,  baik  dataset  yang  dikelola  oleh  pemerintah, BUMN ataupun Swasta agar masyarakat dapat mengetahui berita berdasarkan data yang ada bukan lagi dari prediksi orang perorang yang mengakibatkan banyak berita HOAX . b. Untuk objek penjualan  vitamin di  sebuah apotek ini  bisa  menerapkan  beberapa  metode yang  ada pada data  mining dan  algoritma  yang  ada  pada  beberapa  metode  yang  ada  pada  data  mining,  contoh  nya  menggunakan  algoritma apriori yaitu mempelajari pola dari pembelian vitamin dengan produk lainnya sehingga penempatan obat/vitamin bisa lebih maksimal dalam penjualan.
c. Setelah  accuracy  nilai  diketahui  bisa  membuat  aplikasi  nya  agar  bisa  diterapkan  di  objek  yang  ditujukan,  dengan beberapa aplikasi yang ada dalam penyelesaiannya.

## REFERENSI
[1] Kotler Philip, Amstrong Gary. (2013). “Prinsip-prinsip Pemasaran, Edisi ke-12.” Erlangga: Jakarta.
[2] Larose, Daniel T. (2005). “Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining.” John Willey & Sons, Inc.
[3] Reza  Avrizal,  Arief  Wibowo,  Angger  Styo  Yuniarti,  Deassy  Ari  Sandy,  dan  Kamal  Prihandani.  Analysis  Comparison  of  The Classification Data Mining Method to Predictthe Decisions of Potential Customer Insurance.
[4] International Journal of Computer Techniques ,ISSN: 2394-2231Volume 5 Issue 5, Sep- Oct 2018.
[5] E. T. L. Kusrini, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[6] W. K. V. Xindong, The Top Ten Algorithms in Data Mining, vol. XXXIII, no. 2. USA: Taylor & Francis Group, LLC, 2009
[7] Davies, et al., 2004.
[8] Dunham, 2003