## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI STOK BAHAN MINUMAN DI CAFE SEMANIS
Aldila Nur Aziziah 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1-2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon, Tlp. 0231) 490480 - 490481 aldilanura0@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era populernya  minuman  kopi, coffee shop  menjadi bisnis  yang diminati, termasuk Cafe  Semanis yang  berhasil  menarik  banyak  pelanggan.  Namun,  kendala  dalam  manajemen  stok  bahan  masih  menggunakan media kertas yang menyebabkan penumpukan berkas dan penumpukan berkasnya tidak dijadikan analisa prediksi untuk  mempersiapkan  stok  dimasa  yang  akan  datang,  hal  tersebut  dapat  mengancam  tingkat  keberhasilan penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  stok  bahan  yang  perlu  ditambahkan  untuk  meningkatkan penjualan dengan menggunakan data mining dan Algoritma C4.5 melalui Rapidminer . Dalam penelitian ini, Cafe Semanis  yang  belum  memiliki  sistem  pendukung  keputusan  diharapkan  dapat  merancang  strategi  bisnis  yang lebih efektif. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi Algoritma C4 .5 mencapai 97.60%, memberikan bukti bahwa  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk prediksi stok  bahan  minuman.  Implikasi  dari  penelitian  ini memberikan panduan bagi pemilik cafe dalam meningkatkan efisiensi manajemen stok, mendukung keputusan strategis, dan pada gilirannya, meningkatkan tingkat keberhasilan penjualan produk minuman.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma C4.5, Prediksi, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  coffee  shop  saat  ini  menjadi  salah  satu usaha yang paling banyak diminati di Bandung. Hal ini ditandai  dengan  maraknya  coffee  shop  dimana-mana. Masalah pengendalian persediaan adalah salah satu hal terpenting  yang  harus  dihadapi.  Tanpa  persediaan, perusahaan berisiko tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan secara tepat waktu. [1]
Di  Cafe  Semanis  agar  tetap  ramai  pembeli, persediaan  stok  bahan  minuman  perlu  dijaga  setiap harinya, ketersediaan stok bahan minuman yang tidak dikelola  dengan  baik  akan  berdampak  pada  coffee shop itu sendiri . Data stok bahan minuman sebelumnya di  cafe  semanis  di  teliti  untuk  menghasilkan pengetahuan  baru  melalui  metode  data  mining. Memprediksi  stok  bahan  minuman  di  cafe  semanis menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  stok bahan mana yang harus stok dan tidak stok. Algoritma C4.5  adalah membentuk pohon  keputusan untuk menghasilkan sebuah keputusan.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Thosca Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Memprediksi Pembelian Rokok Elektrik Pada Toko Silvape. Metode yang  digunakan  adalah  Algoritma  C4.5.  Hasil  yang didapatkan cukup tinggi dengan nilai akurasi  sebesar 97,22%.  [2]  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari Algoritma  C4.5,  menentukan  atribut  dan  melakukan prediksi  untuk  mengetahui  stok  bahan  mana  yang harus stok dan tidak stok.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Stok
Stok  merupakan  persediaan  barang  yang disimpan  dan  akan  dikeluarkan  untuk  dijual  ataupun
untuk  membantu  proses  produksi  dalam  sebuah perusahaan. [3]

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam data mining untuk membangun model pohon keputusan. Algoritma C4.5 menggunakan konsep pembelajaran mesin untuk menghasilkan model prediksi berdasarkan data yang diberikan. [4] Secara umum, rumus akurasi Algoritma C4.5 adalah:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
TP   = True Positive  TN = True Negative
FP   = False Positive  FN = False Negative

## 2.3. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  adalah  metode  pengambilan keputusan yang menyusun setiap opsi menjadi bentuk yang  bercabang.  Dengan  begitu  membuat  metode  ini disebut  pohon  keputusan.  Karena  bentuknya  seperti pohon  dan  mempunyai  banyak  cabang  dibagian ranting maupun bagian akarnya. [5]

## 2.4. Akurasi
Akurasi adalah ukuran yang menentukan tingkat kemiripan antara hasil pengukuran dengan nilai yang sebenarnya diukur. Dalam bidang pengukuran, akurasi lebih  dikhususkan  pada  ketidakpastian  pengukuran dari  alat  ukur.  Akurasi  ditetapkan  untuk  mengetahui seberapa  besar  tingkat  kesalahan  pengukuran  yang dapat terjadi pada suatu alat ukur. Pernyataan terhadap akurasi  dalam  bentuk  persentase  dengan  skala  penuh berdasarkan jenis alat ukur yang digunakan. [6]

## 2.5. Prediksi
Prediksi  termasuk  kedalam  kelompok  data mining,  prediksi  adalah  awal  dari  suatu  proses pengambilan  suatu  keputusan.  Prediksi  dapat  dicoba dengan  cara  pengambilan  data  sebelumnya  serta memproyeksikan ke masa yang akan datang. [7]

## 2.6. Rapidminer
RapidMiner  merupakan  perangakat  lunak  yang bersifat  terbuka  (open  source).  RapidMiner  pilihan perangkat  lunak  sebagai tools data  mining  dengan pengambian informasi. [8] RapidMiner menggunakan berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan  wawasan  kepada  pengguna  sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitisn ini menggunakan metode analisis data menggunakan  proses  KDD  dan  algoritma  C4.5. Seperti ditunjukan pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian Algortima C4.5
a. Pengumpulan Data Mengumpulkan  data  stok  bahan  minuman  1 bulan terakhir dari Cafe Semanis.
b. Implementasi Algoritma C4.5 Dataset yang telah disiapkan terapkan algoritma C4.5 atau masukan ke rapidminer.
c. Validasi Model Evaluasi performa model dengan menggunakan data uji.
d. Interpretasi Hasil Analisis hasil prediksi dan interpretasikan pola yang ditemukan.
Gambar 2. Proses KDD

## 3.1. Selection
Selection  didefinisikan  sebagai  proses  di  mana data  yang  relevan  dengan  analisis  diputuskan  dan diambil  dari  pengumpulan  data.  Pada  tahap  ini,  data yang digunakan sebagai bahan penelitian adalah data yang  diambil  dari  bulan  oktober  2023  lalu  dipilih atribut sesuai yang dibutuhkan.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing adalah sebelum proses data mining dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses  cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Saat  sebelum proses prediksi, diperlukan proses preprocessing yang mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data, menghapus  data  yang  kosong,  dan  memperbaiki kesalahan pada data.[9]

## 3.3. Transformation
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  transformasi pada data yang sudah melalui seleksi untuk di proses ke  data  mining.  Bertujuan  untuk  memudahkan koordinasi data yang diproses oleh algoritma dan alat yang digunakan dalam penelitian.

## 3.4. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola ataupun data menarik dalam informasi terpilih dengan memakai metode ataupun tata cara tertentu. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5 yang termasuk dalam algoritma pohon keputusan / prediksi. [10]
3.5. Evaluation
Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi  hasil  dari  algoritma  C4.5  untuk mengetahui  kesimpulan  daari  proses  data  mining. Nilai performance yang digunakan adalah Performance Vector.

## 3.6. Knowledge
Knowledge  adalah  proses  paling  akhir  dari proses  KDD,  data-data  yang  sudah  diproses divisualisasikan  agar  lebih  mudah  dipahami  oleh pengguna  dan  diharapkan  bisa  diambil  tindakan berdasarkan analisis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Selection Pada tahap ini dilakukan data selection bertujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam tools RapidMiner,  tahapan  seleksi  dilakukan  di Microsoft Excel . Pada proses penelitian menggunakan data stok bahan di bulan Oktober 2023. Hasil dari  seleksi data stok  bahan  diketahui  terdapat  6  atribut  yaitu  atribut nama  bahan,  satuan,  stok  awal,  bahan  keluar,  stok akhir dan keterangan. Bisa dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data Selection Nama Bahan Satuan Stok Awal Barang Keluar Stok Akhir Keterangan THAI TEA pak 2 1 1 stok GREEN TEA pak 1 0 1 stok SKM kaleng 14 3 11 tidak stok TARO gram 750 0 750 tidak stok FRESH MILK mili 17.000 10.350 6650 stok LEMON TEA gram 1.700 100 1600 tidak stok FN kaleng 9 1 8 stok BEANS ESPRESSO gram 250 10 240 stok CREAMER gram 2.400 400 2000 tidak stok GULA PUTIH gram 2.000 500 1500 tidak stok CRÈME BRULEE mili 650 30 620 stok HAZELNUT mili 500 40 460 stok CARAMEL mili 1.250 0 1250 tidak stok COKLAT gram 900 90 810 tidak stok STRAWBERRY botol 7 0 7 tidak stok RED VELVET gram 1.000 180 820 tidak stok MILO gram 1.500 175 1325 tidak stok CUP MINUMAN pcs 400 40 360 tidak stok KLEPON gram 805 0 805 tidak stok CHARCOAL gram 400 0 400 stok MANGO SYRUP botol 3 0 3 stok LYCHEE SYRUP botol 3 0 3 stok SODA pcs 23 0 23 tidak stok GULA AREN LIQUID jerigen 1.500 600 900 tidak stok PEPPERMINT mili 730 30 700 stok LEMON gram 1.500 300 1200 tidak stok … … … … … … SODA pcs 45 5 40 stok GULA AREN LIQUID jerigen 5.500 100 5400 tidak stok PEPPERMINT mili 600 50 550 stok LEMON gram 800 300 500 tidak stok V60 gram 100 100 0 stok

## 4.2 Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini  dilakukan  Preprocessing  yaitu proses  Cleaning  data  yang  duplikat  atau  kosong sebelum  ke  proses  selanjutnya,  karena  data  yang peneliti  gunakan  tidak  ada  data  yang  duplikat  atau hilang maka tidak dilakukan penghapusan.

## 4.3 Data Transformation
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  transformasi pada data yang sudah melalui seleksi untuk di proses ke  data  mining.  Bertujuan  untuk  memudahkan koordinasi data yang diproses oleh algoritma dan tools yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  rapidminer. Bisa dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 3. Transformation

## 4.4 Data Mining
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  yaitu  prediksi  menggunakan  algoritma C4.5.  Pada  penelitian  ini  akan  dimuat  pemodelan pohon  keputusan  dan  akurasi  prediksi  dari  27  nama stok  bahan.    Desain  pemodelan  bisa  dilihat  dari gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 4. Proses di RapidMiner
Selain perhitungan melalui aplikasi RapidMiner, dalam  penelitian  ini,  dilakukan  percobaan  Algoritma C4.5  dengan  melakukan  perbandingan  dari  data  6:4 7:3 8:2. Hasil terbaik akan digunakan dan dipilih,
Data dengan perbandingan 6:4 terdapat
Truepositive  (TP)  162,  True  negative  (TN)  8,  False positive (FP) 1, False negative (FN) 0.
(1) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 162+8 162+8+1+0 = 96.11%
Data  dengan  perbandingan  7:3  terdapat  True positive (TP) 120, True negative (TN) 1, False positive (FP) 0, False negative (FN) 1.
(2) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 120+1
120+1+0+1 = 97.60%
Data  dengan  perbandingan  8:2  terdapat  True positive (TP) 82, True negative (TN) 77, False positive (FP) 8, False negative (FN) 0.
(3)
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 82+77 82+77+8+0 = 95.21%

## Tabel 2. Hasil perbandingan akurasi prediksi
No  Training  Test  Accuracy  Precision Recall 1 60 40 96.11% 93.64% 98.78% 2 70 30 97.60% 96.06% 99.19% 3 80 20 95.21% 91.11% 100.00%
Gambar 5. Hasil akurasi nilai paling tinggi di RapidMiner

## 4.5 Evaluation
Hasil  evaluasi  dari  3  rasio  perbandingan menghasilkan  akurasi  data  dengan  perbandingan  6:4 adalah 96.11%, akurasi data dengan perbandingan 7:3 adalah 97.60% dan akurasi data dengan perbandingan 8:2 adalah 95.21. Hasil yang optimal terdapat pada 7:3 dengan  nilai  akurasi  97.60%  sehingga  97.60% dianggap paling optimal pada tingkat akurasi dataset.

## 4.6 Knowledge
Pada tahapan yang telah dilakukan bahwa sesuai prediksi  data  stok  bahan  minuman  di  Cafe  Semanis menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  proses  tahapan KDD.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  data,  nilai 97.60% adalah paling tinggi dan akan digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan algoritma  C4.5  terhadap  stok  bahan  minuman  pada Cafe  Semanis  dapat  disimpulkan,  penerapan  metode C4.5  menggunakan  data  stok  bahan  minuman  dapat digunakan untuk memprediksi stok bahan mana yang harus  stok  dan  tidak  stok.  Menggunakan  Algoritma C4.5  dan  dihitung  oleh RapidMine r  dan  manual menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Pegujian dilakukan dengan menghitung nilai Confusion Matrix, maka  nilai  akurasi  didapat  sebesar  97.60%,  sehingga Algoritma C4.5 sangat efektif dalam memprediksi stok bahan  minuman  untuk  dimasa  mendatang.  Hasil penelitian  ini,  penulis  menyadari  adanya  beberapa
kekurangan dalam penelitian ini. Maka dari itu peneliti menyarankan hal-hal berikut: Perlu adanya penelitian lebih  lanjut  dengan  melakukan  pengujian  dengan metode lain seperti  Naïve Bayes,  Regresi  Linear dan lain sebagainya agar memperoleh akurasi yang paling tinggi. Pada penelitian selanjutnya bisa menggunakan data yang lebih banyak agar menghasilkan nilai yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. Teknika,  J.  Fitriana,  and J. Triloka,  “Teknika 17  (2):  435-445  Prediksi  Stok  Bahan  Baku Minuman  Pada  Cafe  Kiyo  Menggunakan Machine Learning,” Ijccs , vol. x, No.x, no. x, pp. 1–5, 2023.
[2]  M.  G.  A.  Thosca,  “Penerapan  Algoritma  C4.  5 Dalam  Memprediksi  Pembelian  Rokok  Elektrik Pada Toko Silvape,” Log.  J. Ilmu Komput. dan Pendidik. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  14–19,  2023, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/bulletinds/article/view/810%0
Ahttp://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/bulletinds/article/download/81 0/594
[3]  Murlena  and  D.  Apriana,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Ketersediaan  Stok dengan beberapa fitur dan informasi yang mudah diakses secara real time diantaranya,” vol. 2, no. 1, pp. 19–32, 2022.
[4]  C.  Nas,  “Data  Mining  Prediksi  Minat  Calon Mahasiswa  Memilih,”  vol.  11,  pp.  131–145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[5]  R.  Hidayat,  A.  S.  Sunge,  and  L.  I.  Achmad, “PENERAPAN  DATA  MINING  DENGAN ALGORITMA,” vol. 14, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[6]  N.  Fitrya,  D.  Ginting,  S.  F.  Retnawaty,  N. Febriani, Y. Fitri, and S. P. Wirman, “Pentingnya Akurasi  Dan  Presisi  Alat  Ukur  Dalam  Rumah Tangga,” J. Pengabdi. UntukMu NegeRI , vol. 1, no.
2, pp. 60–63, 2017, doi: 10.37859/jpumri.v1i2.237.
[7]  M.  Taufik  Hidayat,  N.  Suarna,  and  N. Rahaningsih,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Pt. Dilmoni  Citra  Mebel  Indonesia,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  693–699, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6310.
[8]  Rian Pratama, B. Huda, E. Novalia, and H. Kabir, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam  Menentukan  Persediaan  Stok,” Metik  J. , vol.  6,  no.  2,  pp.  115–122,  2022,  doi: 10.47002/metik.v6i2.379.
[9]  A. Wijaya and A. M. Bakti, “Implementasi Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi Penjualan Alat – Alat Telekomunikasi Dan IT (,” Jupiter , vol. 15, pp. 597–606, 2023.
[10]  M. D. Wahyudi, “Penerapan data mining dengan algoritma  c4.5 dalam prediksi penjualan buku,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2023.