## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h ttp ://w w w . in feb . o rg 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  84-89 e-ISSN: 2714-8491

## Identifikasi Tingkat Penjualan Produk Herbal HWI Menggunakan Algoritma C4.5
Refni Sulastri 1 
1 Health Wealth International (HWI) Benai Kuantan Singingi
refnisulastri@gmail.com

## Abstract
Herbal stokist HWI Benai has several products that are most in demand by customers, including Vinmory, Habaolive Honey, Slimming Juice etc. However, HWI Benai's great stokist often runs out of stock of these best selling products due to the absence of reguler bookkepping, so customers turn to stockists who have more product. This study aims to make it easier for HWI herbal stockists in Benai to supply more goods based on the products that are most in demand by customers. The data needed is based on variables including product name, product item, unit qty, total, price and subtotal. From this data, Unit wty, total, price and subtotal. From this data, it will help in the processof knowing which products are most in demand based on the accuracy values obtained using the RapidMiner software. The method of the method using a decision tree. The result of the study obtained variables that affect the results in determining the best selling product including the number of orders, product types,  purchasing  status  and  customer  status.  From  some  if  these  variables  can  determine  the  highest  accuracy  value  and produce a decision tree. The conclusion of this study is that the best method in determining the level of best selling sales is one of them using the C4.5 Algorithm. The C4.5 algorithm is an algorithm in form of a classification in the form of rules thath change the results of complex decision to be simpler and easier to understand
Keywords: Data Mining, Algorithm, Decision Tree, Identify, C4.5.

## Abstrak
Stokist  herbal HWI benai  memiliki beberapa  produk  yang  paling  banyak  diminati oleh  para pelanggan,  diantara  Vinmory, Habaolive Honey, Slimming Juice dan lain-lain. Akan tetapi stokist herbal HWI Benai sering kehabisan stok produk terlaris tersebut karena tidak adanya pembukuan yang teratur, sehingga para pelanggan beralih ke Stokist yang memiliki lebih banyak produk.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  stokist  herbal  HWI  di  Benai  dalam  memasok  barang  lebih  banyak berdasarkan produk yang paling banyak diminati oleh pelanggan. Data  -data yang dibutuhkan berdasarkan variabel diantara nama produk, item produk, qty, satuan, total, harga dan subtotal. Dari data tersebut akan membantu dalam proses mengetahui produk  mana  yang  paling  diminati  berdasarkan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  software  RapidMiner dalam penelitian ini adalah metode C4.5 atau metode menggunakan pohon keputusan. Hasil penelitian mendapatkan variabel yang mempengaruhi hasil dalam menentukan produk terlaris diantaranya jumlah orderan, jenis produk, status pembelian dan status  pelanggan.  Dari  beberapa  variabel  tersebut  dapat  mengetahui  nilai  akurasi  tertinggi  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode terbaik dalam menentukan tingkat penjualan terlaris ini salah satunya dengan menggunakan algortima C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algortima berbentuk pohom keputusan yang menghasilkan klasifikasi berupa aturan - aturan yang mengubah hasil keputusan komplek menjadu lebih sederhana dan mudah dipahami.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma, Decision Tree, Identifikasi, C4.5.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
HWI  (Health  Wealth  International)  merupakan  salah satu  perusahaan  dari  Indonesia  yang  menggunakan konsep  pemasaran  Network  Marketing.  Perusahaan Produk  HWI  saat  ini  telah  masuk  dalam  APLI,  APLI adalah  singkatan  dari  Asosiasi  Penjualan  Langsung Indonesia,  yaitu  suatu  organisasi  yang  merupakan wadah persatuan dan kesatuan tempat  berhimpun para perusahaan  penjualan  langsung  (Direct  Selling/DS). Stokist hebal HWI benai sering kehabisan stok produk terlaris  tersebut  karena  tidak  adanya  pembukuan  yang teratur, sehingga para pelanggan beralih ke Stokist yang
lebih  banyak  produk.  Berdasarkan  analisis  terhadap Stokist  herbal  HWI  Benai  terdapat  beberapa  produk yang  akan  diolah,  sehingga mendapatkan  nilai  akurasi yang tepat dalam menentukan tingkat penjualan produk herbal HWI. Teknik pengolahan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menggunakan data mining.
Data  mining  atau  dikenal  juga  dengan  istilah Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  [1]  adalah serangkaian proses yang bertujuan untuk mengekstraksi pola-pola  penting  atau  menarik  dari  sejumlah  data berukuran sangat besar yang tidak dapat dikenali secara manual.  Data  mining  merupakan  bagian  yang terintegrasi dari penemuan pengetahuan dalam database
[2]  yang  merupakan  proses  dengan  urutan  sebagai berikut:
a. Data Selection (Seleksi Data)
Data  yang  relevan  akan  diambil  dari  database, kemudian dilakukan analisis korelasi untuk memperoleh karakteristik data.
b. Data Cleaning (Pembersihan Data)
Dilakukan  penghapusan  data-data  yang  tidak  lengkap, mengandung error, dan tidak konsisten dari dataset.
c. Data Integration (Integrasi Data)
Data  dari  berbagai  macam  sumber  data  dan  disimpan dalam penyimpanan data yang koheren.
d. Data Transformation (Transformasi Data)
Data  ditransformasikan  kedalam  format  yang  sesuai agar dapat dioleh pada proses selanjutnya.
e. Data Mining (Penambangan Data)
Implementasi algoritma mengekstrak pola data.
f. Pattern Evaluation (Evaluasi Pola)
Dilakukan  identifikasi  pola  yang  menarik  untuk merepresentasikan  pengetahuan  berdasarkan  beberapa pengukuran yang telah dilakukan.
g. Knowledge Presentation (Presentasi Pengetahuan)
Knowledge  Presentation adalah  algoritma  visualisasi dalam  merepresentasikan  pengetahuan  yang  diperoleh [3]. Algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi atau mengklasifikasi suatu kejadian dengan pembentukan pohon keputusan. Salah satu algoritmanya  adalah  C4.5  yang  merupakan  algoritma induksi  pohon  keputusan  [4].  Algoritma  C4.5 merupakan kelompok algoritma decision tree. Algoritma ini mempunyai input berupa training samples dan  sample.  Training  samples  merupakan  data  contoh yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  tree  yang telah diuji kebenarannya. Sedangkan samples merupakan  field-field  data  yang  digunakan  sebagai parameter dalam kalsifikasi data [5].
Pohon  keputusan  adalah  struktur  diagram  alur berbentuk  pohon  yang  dapat  membagi  kumpulan  data yang  luas  menjadi  kumpulan  catatan  yang  lebih  kecil dengan  menerapkan  aturan  keputusan  dengan  setiap kumpulan  anggota  divisi  menjadi  serupa.  Pohon keputusan membagi atribut-atribut menjadi node untuk diklasifikasikan  sesuai  dengan  label  klasifikasi  yang telah dipilih. Pembentukan algoritma pohon keputusan C4.5 memiliki dua tahapan utama yaitu pencarian root dan  proses  pembuatan  cabang.  Proses  root  search dilakukan  dengan  menghitung  setiap  atribut  dari  data latih  yang  telah  diberi  label.  Tujuan  dalam  penelitian dapat  mengetahui  produk  mana  yang  laris  dan  tidak laris, untuk membantu stokist herbal HWI Benai dalam
memasok  barang  terlaris  lebih  banyak  sehingga penjualan tetap stabil dan meningkat.
Beberapa  penelitian  terdahulu  tentang  Algoritma Decision  Tree.  Sistem  yang  dirancang  bangun bermanfaat  bagi  pihak  Swalayan  Dutalia  melakukan klasifikasi  berupa  training  data  penjualan  di  masa lampau menggunakan algoritma C4.5 guna menghasilkan  rules  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  prediksi  data  penjualan  masa  depan. Sehingga,  pihak  swalayan  dapat  menentukan  stok minimum  yang  harus  disediakan  [6].  Dengan penggunaan  pohon  keputusan  memberikan  gambaran secara  jelas  prioritas  atribut  mana  yang  digunakan sebagai  penentu  keputusan.  Pohon  keputusan  berupa tingkatan atribut dari  kategori  kesejahteraan yang ada. [7]  Hasil  akurasi  pada  penelitian  penjualan  brownies menggunakan  data  mining  metode  algoritma  C4.5  ini sebesar  89,  67%.  Prediksi  Laris  dengan  Kurang  Laris sebanyak 16 data [8]. Didapatkan hasil bahwa algoritma C5.0  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa pada mata kuliah arsitektur sistem komputer [ 9 ]. Pengujian  metode  C4.5  menggunakan  software RapidMiner  dapat  mengklasifikasikan  rules  untuk menentukan  stok  minimun,  dan  tingkat  akurasi diperoleh  sebesar  80%  [10]  Implementasi  algoritma C4.5  membuktikan  bahwa  kategori  barang  nabati merupakan  penjualan  terlaris.  [11].  akurasi  rata-rata sebesar 93, 39%, dengan tertinggi terdapat pada six-fold cross-validation  sebesar  95,  35%  [12].  Metode Algoritma  Decision  Tree  juga  pernah  dilakukan  oleh peneliti-peneliti  sebelumnya.  hasil  penelitian  terhadap data penjualan pada bulan lalu terdapat tingkat akurasi sebesar 88,89% [13]. Pada penelitian ini menggunakan data penderita diabetes, atribut yang digunakan adalah berat badan, usia, tekanan darah, denyut nadi dan kadar gula  darah.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algortima  C4.5  mampu  melihat  apakah  seseorang beresiko  terkena  diabetes  atau  tidak  [14].  Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 100 siswa, 32 siswa bukan  penerima  beasiswa  dan  68  siswa  penerima beasiswa.  Hasil  lain  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa dari  100  siswa  diperkirakan  (9%)  akan  menerima beasiswa  dan  (91%)  tidak  akan  menerima  beasiswa [15]. Pada penelitian ini data didapatkan dari beberapa kuisioner dengan jawaban tertutup dan terbuka berupa angka  angka  dan  analisis  static  deskriptif.  Dari  proses analisis,  dapat  diketahui  bahwa  aspek  responsif merupakan  aspek  yang  paling  dominan  dalam menentukan  tingkat  kepuasan  masyarakat  pada Pengadilan  Negeri  Simalungun  [16].  Penelitian  ini menggunakan data penjualan barang di PT Cipta Karya Gorontalo  dengan  klasifikasi  produk  laris  dan  tidak laris. Dapat  disimpulkan bahwa algoritma C4.5 akurat dalam melakukan klasifikasi produk laris [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada kerangka penelitian ini akan dijelaskan tahapan – tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  menyelesaikan permasalahn yang ada. Adapun tahapan kerangka kerja dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  awal  dalam  menentukan  rumusan  masalah yang  terjadi  pada  Stokist  Herbal  HWI  dalam menentukan identifikasi tingkat penjualan produk HWI di  Benai.  Sehingga  dengan  dilakukannya  peninjauan secara  langsung  dapat  mengetahui  permasalahannya dan menentukan sistem yang akan diteliti.
2.2. Menganalisa Masalah
Tahapan  selanjutnya  adalah  menganalisa  permasalah. Setelah  melakukan  tahapan  mengidentifikasi  masalah. Sehingga  dapat  diketahui  dan  dipahami  batasan masalah.
2.3. Mempelajari Literatur
Tahapan  ini  adalah  memilih  dan  seleksi  sumber  – sumber  yang  akan  di  teliti.  Literatur  diperoleh  dari berbagai  sumber  seperti  buku,  artikel  dan  sumber lainnya tentang Algoritma C4.5.
2.4. Mengumpulkan Data
Data  yang  didapat  dengan  cara  melakukan  observasi langsung  di  Stokist  herbal  HWI  Benai.  Kemudian
melakukan  interview  untuk  mengetahui  permasalahan dan  data  –  data  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan penelitian.
2.5. Penyelesaian  Masalah  Menggunakan  Metode Decision Tree
Tahapan  perancangan  dan  desain  ini  nantinya  akan dimulai  dari  melakukan  perhitungan  menggunakan metode  Decision  Tree.  Algoritma  Decision  Tree merupakan  algoritma yang    umum    digunakan    untuk pengambilan keputusan.
2.6. Mengimplementasi Masalah
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari hasil analisa pada  proses  sebelumnya.  Tujuan  dari  implementasi sistem  ini  dilakukan  untuk  melakukan  perbandingan terhadap  hasil  yang  diperoleh  dengan  analisa  manual dengan sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan  ini  menentukan  hasil  perhitungan  sehingga mengubah  atribut  yang  komplek  menjadi  lebih sederhana  dan  mudah  dipahami. Urutan  tahapan  ini disajikan pada Gamabr 2.
Gambar 2. Bagan Alir
3.1. Mempersiapkan Data
Tahap awal dalam menganalisa sistem yaitu mempersiapkan data. Data yang di olah bersumber dari data penjualan produk herbal HWI di Benai. Data yang disajikan pada tulisan ini adalah 9 data dari 50 data yang diolah.Adapun  data  penjualan  produk  herbal  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Produk
No Nama Jumlah Produk Status Pembelian Status Pelanggan
Hasil 1 NES Banyak Obat Favorit Tetap Laris 2 Srum Sedang B.Care Favorit Tetap Laris 3 HB Banyak B.Care Tidak Favorit Tetap Tidak 4 Srum Sedang B.Care Favorit Tetap Laris 5 Srum Sedang B.Care Favorit Tetap Laris 6 Iip Sedikit B.Care Favorit Tidak Tidak 7 Lip Sedang B.Care Favorit Tetap Laris 8 Hbod Banyak B.Care Tidak Favorit Tetap Tidak 9 Coco Sedikit Minum Tidak Favorit Tidak Tidak
Tabel 1 merupakan data penjualan produk herbal HWI di  Benai  yang  sudah  di  cleaning.  Atribut  yang digunakan  antara  lain  Nama  Produk,  Jumlah  Produk, Status  Pembelian,  Status  Pelanggan,  dan  Keputusan laris dan tidak laris.
3.2.  Melakukan  Perhitungan  Menggunakan  Metode Decision Tree
Dalam    algoritma    C4.5    untuk    membangun    pohon keputusan hal  pertama  yang  dilakukan  yaitu  memilih atribut sebagai  akar. Secara umum algoritma Decision Tree  C4.5  untukmembangun  pohon  keputusan  adalah sebagai berikut:
a. Pilih Atribut sebagai root
b. Buat cabang untuk masing – masing nilai
c. Bagi atribut terpilih dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  masing  –  masing  cabang sampai semua atribut terpilih pada cabang memiliki kelas yang sama.
Tabel 1. Perhitungan Node 1
Jumlah A B Entropy Gain Jumlah Produk 50 24 26 0,9988 0,5834 Banyak 19 16 3 0,6292 Sedang 20 7 3 0,8812 Sedikit 21 1 20 0,2761 Jenis Produk 0,0214 Minuman 13 8 8 0,9612 Obat 13 5 8 0,9612 B. Care 24 11 15 0,9949 Status Pembelian 0,7953 Favorit 26 24 2 0,3912 Tidak Favorit 24 0 24 0,0000 Status Pelanggan 0,3669 Tetap 22 19 3 0,5746 Tidak Tetap 28 5 23 0,6769
Pada  Tabel  1  adalah  perhitungan  node  1  yang didapatkan  nilai  gain  tertinggi  adalah  0,7953  oleh atribut Status Pembelian.
a. Perhitungan Nilai Entropi Node
Entropy  Total  untuk  menghitung  parameter  produk HWI disajikan pada Rumus (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = ∑ − 𝑃𝑖 𝑥  log 2 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana S digunakan untuk Himpunan Kasus, n Jumlah Partisi S, dan pi Proposisi dari Si terhadap S.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 24 50 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 50 )) +   (− 26 50 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 26 50 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = 0,9988
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ) = (− 16 19 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 16 19 )) +   (− 3 19 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 19 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘) = 0 ,6292
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = (− 7 10 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 10 ))
+  (− 3 10 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 10 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = 0 ,8812
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡) = (− 1 21 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 21 )) +  (− 20 21 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 20 21 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡) = 0 ,2761
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚) = (− 8 13 ∗  𝑙𝑜𝑔 2
( 8 13 )) +   (− 8 13 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 13 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚𝑎𝑛) = 0,6912
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑂𝑏𝑎𝑡 − 𝑜𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛)
= (− 5 13 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 13 )) +   (− 8 13 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 13 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑂𝑏𝑎𝑡 − 𝑜𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛) = 0,6912
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐵𝑜𝑑𝑦 𝐶𝑎𝑟𝑒)
= (− 11 24 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 24 )) +   (− 15 24 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 15 24 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐵𝑜𝑑𝑦 𝐶𝑎𝑟𝑒) = 0,9949
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐹𝑎𝑣𝑜𝑟𝑖𝑡) = (− 24 26 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 26 )) +   (− 2 26 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 26 )) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐹𝑎𝑣𝑜𝑟𝑖𝑡) = 0,3912
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐹𝑎𝑣𝑜𝑟𝑖𝑡)
= (− 0 24 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 24 )) +   (− 24 24 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 24 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐹𝑎𝑣𝑜𝑟𝑖𝑡) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝) = (− 19 22 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 22 )) +   (− 3 22 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 22 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝) = 0,5746
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝)
= (− 5 28 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 28 )) +   (− 23 28 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 23 28 ))
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝) = 0,6769

## b. Perhitungan Nilai Gain Node 1
Setelah  didapatkan  hasil  menghitung  entropy  setiap kasus, maka digunakan information gain untuk pemisah obyek yang disajikan pada Rumus (2).
Gain (Jumlah Produk) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 − ∑ − ⌊ 𝑠𝑖 𝑠 ⌋ 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) (2)
Dimana  S  digunakan  untuk  himpunan,  A  atribut,  n jumlah partisi atribut A, Si jumlah kasus pada partisi ke- I dan S jumlah kasus dalam S.
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘)
=  0,998846 −   ( 19 50 ∗ 0,629246) +   ( 10 50 ∗ 0,881291) +   ( 21 50 ∗ 0,276195) = 0,583473 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘) =  0,998846 −   ( 13 50 ∗ 0961237) +   ( 13 50 ∗ 0961237) +   ( 24 50 ∗ 0,939663) = 0,047964 𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑃𝑒𝑚𝑎𝑘𝑎𝑖𝑎𝑛)
=  0,998846 −   ( 26 50 ∗ 0391244) +   ( 24 50 ∗ 0) = 0,795399 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛)
=  0,998846 −   ( 22 50 ∗ 0,574636) +   ( 28 50 ∗ 0,676942) = 0,366918
c. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Setelah pencarian nilai entropy dan gain didapat maka tahap selanjutnya  adalah  membuat  pohon  keputusan  untuk menentukan  hasil  akhir  dalam  bentuk  akar  yang  lebih sederhana.  Berikut  pohon  keputusan  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pohon Keputusan
Gambar  3  merupakan  hasil  pohon  keputusan  menggunakan software  RapidMiner.  Dimana  jika  status  pembelian  tidak favorit maka barang tidak laris. Jika status pembelian favorit, jumlah  orderan  banyak  dan  sedang  maka  produk  laris.  Dan jika  jumlah  orderan  sedikit,  status  pelanggan  tetap  maka produk laris dan sebaliknya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapatkan dengan menerapkan metode Decision Tree sangat  membantu  stokist  herbal produk HWI di Benai dalam mengetahui produk mana yang laris dan tidak laris sehingga Stokist HWI di Benai bisa  memasok  barang  lebih  banyak  dan  dapat meningkatkan  penjualan  dan  juga  dapat  mempertahan pelanggan. Adapun faktor – faktor yang menyebabkan Stokist herbal HWI di Benai selalu kekurangan produk terlaris  dapat  dilihat  dari  variabel  status  pembelian, jumlah orderan, status pelanggan.

## Daftar Pustaka
[1] Ghazal, M. M., & Hammad, A. (2022). Application of knowledge discovery  in  database  (KDD)  techniques  in  cost  overrun  of construction  projects. International  Journal  of  Construction
Management, 22 (9), 1632-1646. DOI:
https://doi.org/10.1080/15623599.2020.1738205
[2] Singhal,  N.  (2022).  A  Review  on  Knowledge  Discovery  from Databases. Electronic  Systems  and  Intelligent  Computing ,  457- 464. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-9488-2_43
[3] Dalle  Lucca  Tosi,  M.,  &  dos  Reis, J. C.  (2022).  Understanding the  evolution  of  a  scientific  field  by  clustering  and  visualizing knowledge graphs. Journal of Information Science, 48 (1), 71-89. DOI: https://doi.org/10.1177/0165551520937915
[4] Meng,  Y.  (2022,  May).  Decision  tree  model  in  supervised learning. In  2nd  International  Conference  on  Applied Mathematics,  Modelling,  and  Intelligent  Computing  (CAMMIC 2022) (Vol. 12259, pp. 1560-1565). SPIE. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2639432
[5] Supoyo,  A.,  &  Prasetyaningrum,  P.  T.  (2022).  Analisis  Data Mining Untuk Memprediksi Lama Perawatan Pasien Covid-19 Di DIY. Bianglala Informatika, 10 (1), 21-29. DOI: https://doi.org/10.31294/bi.v10i1.11890
[6] Kurniah, R., Putra, D. Y. S., & Diana, E. (2022). Penerapan Data Mining  Decission  Tree  Algoritma  C4.  5  Untuk  Mengetahui Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan Akademik Dan Kemahasiswaan  (Studi  Kasus  Universitas.  Prof.  Dr.  Hazairin, SH). Infotek:  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi,  5 (2),  316-326. DOI  : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v5i2.5910
[7] Aprianti, C., Faishal, M., & Umaidah, Y. (2022). Penerapan Data Mining  untuk  Klasifikasi  Penjualan  Baju  Muslim  Dimasa Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.  5. Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan,  8 (1),  104-112.  DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5816231
[8] Damanik,  S.  F.,  Wanto,  A.,  &  Gunawan,  I.  (2022).  Penerapan Algoritma  Decision  Tree  C4.  5  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kesejahteraan  Keluarga  pada  Desa  Tiga  Dolok. Jurnal Krisnadana, 1( 2), 21-32. DOI :10.33395/sinkron.v7i1.11221
[9] Tanjung,  N.,  Irmayani,  D.,  &  Sihombing,  V.  (2022). Implementation  of  C5.  0  Algorithm  for  Prediction  of  Student Learning Graduation in Computer System Architecture Subjects. Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika, 7( 1), 274-280. DOI: 10.33395/sinkron.v7i1.11259
[10] Salsabilla, T., & Sulastri, S. (2022). Implementasi Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Produk Laris Sepeda Motor Honda Pada Cv
Cendana  Motor  Cepiring. Rabit:  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi Univrab, 7 (2), 164-171. DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v7i2.2489
[11] Aprianti, C., Faishal, M., & Umaidah, Y. (2022). Penerapan Data Mining  untuk  Klasifikasi  Penjualan  Baju  Muslim  Dimasa Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.  5. Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan,  8 (1),  104-112.DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5816231
[12] Fadhila, F., & Hasugian, P. S. (2022). The Application of C4. 5 Algorithm  to  Prediction  Sales  at  PT.  Sumber  Sayur  Segar. Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS), 5 (1), 10- 19. DOI: https://doi.org/10.35335/idss.v5i1.45
[13] Ariani,  R.  D.,  &  Astuti,  R.  (2022).  Determination  of  Work Schedule  Based  on  Employee  Data  Classification  Using  the Decision  Tree  Algorithm  C4.  5  Method. Industria:  Jurnal Teknologi  dan  Manajemen  Agroindustri,  10 (3).  DOI  : https://doi.org/10.21776/ub.industria.2021.010.03.6
[14] Faisal, F., Dhika, H., & Veris, H.  (2021).  Penerapan Algoritma Decision  Tree  Dalam  Penjualan  Handphone. JRKT  (Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan), 1 (04). DOI: https://doi.org/10.30998/jrkt.v1i04.6157
[15] Putri, S. U., Irawan, E., & Rizky, F. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.
5. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), 2 (1), 39-46. DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v2iI.560
[16] Mardison,  M.,  Defit,  S.,  &  Alturky,  S.  (2021).  Prediction  of Scholarship Recipients Using Hybrid Data Mining Method with Combination  of  K-Means  and  C4.  5  Algorithms. International Journal of Artificial Intelligence Research, 5 (2), 168-179. DOI : https://doi.org/10.29099/ijair.v5i2.224
[17] Rahayu,  S.,  Damanik,  I.  S.,  &  Fauzan,  M.  (2021).  Analisis Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada Pengadilan Negeri Simalungun Menggunakan Metode Algoritma C4.  5. Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika), 6 (1), 89-102. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v6i1.273