## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN MAIN COURSE PIZZA MENGGUNAKAN ALGORITMA C 4.5

## (STUDI KASUS PIZZA HUT DELIVERY MUARA KARANG RAYA)
Fahmi Arzalega, Nur Nawaningtyas Pusparini
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Widuri Jl. Palmerah Barat No. 353, RT.3/RW.5, Kel. Grogol Utara, Kec. Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12210 fahmia1941@kampuswiduri.ac.id

## ABSTRAK
Ketika  seorang  kepala outlet  Pizza  Hut  Delivery Muara  Karang  Raya  sulit  untuk  menentukan  dari main course pizza yang paling laris dan tidak laris. Selain itu kepala outlet Pizza Hut Delivery Muara Karang Raya belum mengetahui faktor apa yang bisa menentukan apakah produk main course Pizza Hut Delivery tersebut laris dan tidak laris. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui produk laris dan tidak laris pada main course Pizza Hut Delivery agar tepat sasaran dan faktor apa saja yang mempengaruhi algortima C4.5 dalam menentukan produk  laris  dan  tidak  laris  pada main  course .  Metode  penelitian  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan menghasilkan pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan yang mempresentasikan aturan-aturan yang mudah dipahami untuk menemukan hubungan yang tersembunyi dari variabel input dan target. Pada penelitian ini akan menggunakan  salah  satu  software  data  mining  yaitu Rapid  Miner .  Dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner hasil yang didapat pada sebuah hasil akurasi pada penelitian ini sebesar 88,24% dan penjualan main course laris pada Pizza Hut Delivery Muara karang raya adalah menu American Favorite, Meat Lovers, dan Pepperonni .
Kata kunci :  Data Mining, Algoritma C4.5, Main Course, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Makanan  merupakan  keadaan  yang  utama  yang menjadi kebutuhan tiap manusia selama menjalankan kehidupan,  maka  dari  itu  akan  munculnya  beraneka ragam bisnis yang memasarkan macam jenis makanan. Namun,  pada  zaman  sekarang  makanan  membuat sebuah  perubahan  dari  “hanya  sekedar  untuk keperluan hidup” berganti sebagai sebuah “kultur atau gaya hidup”. Karena itu dapat dilihat sudah melimpah owner usaha  yang bergerak dibidang bisnis makanan yang  menawarkan  menu  yang  sebelumnya  normal- normal  kemudian owner usaha  bisnis  makanan merubahnya menjadi sebuah makanan yang “ modern dan kekinian” dan pada akhirnya membuat kesukaan bagi  seluruh  kalangan  umur.  Bahkan  dalam masyarakat modern ,  orang  selalu  mencari  makanan cepat saji yang praktis, yang menyebabkan munculnya beberapa  bisnis  yang  menyajikan  masakan  jenis  ini. Sektor industri makanan mendapat banyak keuntungan dari  perkembangan  informasi  dan  teknologi  terbaru, yang  mungkin  dapat  dikenal  sebagai  "kecerdasan bisnis". Sebagai contohnya seperti penjualan makanan menggunakan teknik data mining [1].
Memanfaatkan database yang  telah  dimiliki semaksimal  mungkin  untuk  mendapatkan  fakta-fakta yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  pilihan, keadaan  ini  bisa  membuat  munculnya  suatu  cabang pada  keahlian  yang  baru  untuk  mengatasi  masalah dalam  mencari  informasi-informasi  atau  sebuah  pola yang  memang  penting  atau  menarik  dari  data  yang jumlah sangat besar, yang disebut dengan data mining . Pada  saat  menggunakan  teknik  data  mining  berharap bisa  memberikan  banyak  pengetahuan-pengetahuan baru yang sebelumnya tidak diketahui.
Algoritma  C4.5  merupakan  komponen  dari algoritma pengelompokan Pohon Keputusan (Decision  Tree). Data training digunakan  sebagai input algoritma C4.5. Data training menggunakan data field dan  sampel  data  yang  akan  digunakan  untuk membuat  pohon  keputusan  dan  memilih  label  yang diinginkan. Field  –  Field data  ini  disebut  sebagai atribut  dan  akan  digunakan  sebagai  kriteria  untuk melakukan  klasifikasi  data.  Memilih  atribut  sebagai root ,  membuat  cabang  untuk  setiap  nilainya, memisahkan  kasus  menjadi  cabang,  dan  mengulang prosedur untuk setiap cabang itu merupakan langkah – langkah  dalam  membangun  algoritma  ini.  Analisis prediksi, data mining , dan text mining semuanya dapat dilakukan dengan algoritma C4.5 [2].
Pizza  Hut  Delivery didirikan  pada  tahun  2017 dibawah naungan PT.Sari Melati KencanaTbk, bisnis yang  berspesialisasi  dalam  layanan  pengiriman  pizza ini  dimulai  pada  tahun  1987  melalui  waralaba  yang dimiliki. Pizza  Hut  Delivery (PHD)  merupakan restoran cepat saji (Fast food) pertama ada di indonesia yang  berfokus  pada  layanan  pesan  antar. Pizza  Hut Delivery yang berkonsentrasi pada delivery ditujukan untuk  menangkap  segmen  yang  belum  sepenuhnya tergarap  oleh  restoran dine  in . Pizza  Hut  Delivery merupakan bisnis makanan yang mulai tumbuh agresif dari 23 outlet di tahun 2010, dalam 2 tahun Pizza Hut Delivery  sukses  mencapai  76.outlet  ditahun  2012. Sejak  itu  menjadi  pendorong  pertumbuhan  bisnis makanan  dan  per  31  Desember  2017  pangsa  pasar Pizza Hut Delivery yang dilaporkan oleh Euromonitor tercatat 64,6% dengan sebanyak 156 outlet. Mengingat umat islam merupakan mayoritas penduduk indonesia, menurut PT. Sari Melati Kencana Tbk, sangat penting
untuk  memiliki  serfitikat  Halal.  PT.  Sari  Melati Kencana Tbk mendapatkan sertifikasi halal dari MUI pada  tahun  1997.  Demi  memberikan  kenyamanan, keamanan,  dan  kebahagiaan  pelanggan,  PT.  Sari Melati  Kencana  Tbk  sampai  saat  ini  telah mempertahankan  sertifikat  halal  dengan  cara  tetap berkomitmen untuk selalu memproduksi produk yang halal.
Penulis melakukan riset di salah satu outlet Pizza Hut  Delivery yang  berlokasi  di  Muara  Karang  Raya bahwa ketersediaan data penjualan pada main course di Pizza Hut Delivery Muara Karang Raya pada data penjualannya  belum  memiliki  cara  menentukan produk laris dan tidak laris dengan tepat sasaran pada main course di PHD Muara Karang Raya.
Menurut  wawancara  yang  dilakukan,  penjualan di Pizza  Hut  Delivery Muara  Karang  Raya  setiap harinya bisa terjual kurang lebih 200 loyang pan pizza, itu terbagi ke dalam banyak rasa dan juga ukuran yang ada  di main  course dan  dalam  sebulan  kurang  atau lebih  1500  loyang  pan  pizza.  Untuk  main  course terdapat 12 item dan Ukuran Pizza terdapat 2 Ukuran yaitu  Reguler  dan  Jumbo.  Harga  untuk  main  course dimulai  dari  Rp.90.000.  Tapi  dari  data  penjualan tersebut hanya di catat atau diinput saja setiap harinya tidak dimanfaatkan untuk mencari tahu kira-kira menu apa  yang  paling  disukai  konsumen,  dengan  adanya informasi ini bisa membantu dalam membuat strategi penjualan  untuk  kedepannya  agar  bisa  meningkatkan sales  penjualan.  Mungkin  dengan  cara  penjual melakukan sebuah inovasi baru terhadap menu-menu yang paling disukai konsumen.
Dari  wawancara  yang  penulis  lakukan  terdapat suatu masalah yaitu ketika seorang kepala outlet Pizza Hut  Delivery muara  karang  raya  sulit  untuk menentukan dari main course pizza  yang paling laris dan  tidak  laris.  Selain  itu  kepala  outlet Pizza  Hut Delivery muara karang raya belum mengetahui faktor apa  saja  yang  bisa  menentukan  apakah  produk main course Pizza Hut Delivery tersebut laris dan tidak laris. Maka  dari  itu  untuk  permasalahan  ini,  penulis menerapkan  teknik  data  mining decision  tree algoritma C4.5 pada Pizza Hut Delivery muara karang. Dari  hasil  analisa  menggunakan  algoritma  C4.5 diharapkan  suatu  informasi  dari  klasifikasi main course pizza yang laris dan tidak laris berdasarkan data set yang ada. Berdasarkan hasil analisa menggunakan algoritma C4.5 kepala outlet Pizza Hut Delivery muara karang raya dapat melakukan sebuah prediksi terhadap main  course pizza  dengan  cara  mengikuti  trend  dan kegemaran pelanggannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  ini  adalah  tinjauan  pustaka  yang  akan dijelaskan yang terkait mengenai materi dan metode – metode  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis  dalam melakukan penelitian ini.

## 2.1. Data Mining
Data mining merupakan  prosedur  menemukan pola dalam data yang memanfaatkan metode statistik, matematika,  dan machine  learning . Output akan menghasilkan  sebuah  informasi  sangat  penting  dan bermanfaat.  Lalu  apa  itu  sebuah  data?,  sebuah  data adalah sekumpulan fakta yang memberikan gambaran umum  setiap  kali  mengumpulkan  data  maka  data tersebut tersimpan dan pola dievaluasi secara manual dan teliti untuk menentukan apa yang akan terjadi [3].
Penerapan  saintifik  dipakai  pada Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD) ,  yaitu  data mining . Data mining adalah langkah dalam proses KDD dalam konteks ini. Proses menambang informasi bisnis yang berharga  dari  basis  data  yang  sangat  besar menggunakan  teknik  data  mining  yang  dapat dianalogikan dengan mengekstraksi logam mulia dari sumbernya.  Maka  dari  itu  teknologi  ini  dapat digunakan untuk:
a. Menciptakan  ciri  khas  yang  penting  pada  nilai atribut yang sedang digunakan.
b. Menciptakan  bentuk  dan  peranan  yang  berguna buat mendeskripsikan kelas atau rancangan data.
c. Menciptakan  satu  jaringan  terhadap  nilai atributtdariiseluruh data.
2.2. Algoritma C4.5
Algortima C4.5 ialah teknik decision Tree yang memiliki  algoritma  klasifikasi  data  yang  memiliki banyak kelebihan. Kelebihan ini termasuk kemampuan untuk memproses data numerik (Continue) dan diskret, kemampuan untuk menangani nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan  yang mudah  dipahami,  dan  menjadikan  algoritma  tercepat di antara yang lainnya [4].
Keakuratan  prediksi  model  adalah  kapasitasnya untuk  memprediksi  label  kelas  untuk  data  baru  atau yang sebelumnya tidak diketahui. dalam hal seberapa cepat  atau  efisien  model  diproses  selama  pembuatan dan  penggunaannya.Kapasitas  model  untuk  secara akurat  memprediksi  data  dengan  nilai  atribut  yang hilang.  Selain  itu  ,  skalabilitas,  atau  kapasitas  untuk menghasilkan  model  secara  efisien  untuk  sejumlah besar  data,  akan  ditekankan.  Bagian  terakhir  dari interpretabilitas  adalah  kemudahan  pemahaman model.
Dalam  membangun decision  Tree dengan algortima  C4.5  hal  yang  pertama  dilakukan  adalah mencari  akar  dari  atribut  yang  dimiliki.  Lalu selanjutnya  akan  di  buat  sebuah  cabang.  Pada  tahap selanjutnya mengulangi proses pada masing – masing cabang hingga seluruh masalah yang dimiliki cabang mempunyai kelas yang sama.
Entrophy ialah  sebuah  perbandingan  atau keberagaman.  Pada  saat  malakukan  penelitian  data mining, Entrophy merupakan  bagian  suatu  alat mengukur atau parameter heterogenitas (keberagaman)  pada  suatu  himpunan  data  yang dimiliki.  Jika  heterogen  pada  himpunan  suatu  data, maka  semakin  tinggi  pula  nilai  yang  dimilik
entrophy nya  [5].  Pada  dasar  matematika  memiliki rumus sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) − ∑ − 𝑝𝑖 𝑛
𝑖=1 ∗   log 2 𝑝𝑖 (1)
Rumus diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: S = Nilai himpunan pada setiap kasus N = Totalpartisi pada S Pi = ProporsiSi terhadap S
Yang  bisa  dilihat  pada  nilai  N  ialah  total  nilai yang  ada  pada attribut target  atau  total  kelas. Kemudian Pii merupakan pernyataan porsi atau rasio antar  total  sampel  dikelas  i  dengan  memiliki  jumlah sampel pada himpunandata.
Gain ialah  hasil  informasi.  Pada  data mining gainn didefinisikan  sebagai  ukuran  keefektian  suatu attribut dalam  mengklasifikasikan  data.  Secara matematika, gainn dirumuskan sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) − ∑ − |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆𝑖) (2)
Rumus diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: S = Kelompok pada data A = Atribut pada data N = Total nilai pada attribut A |Si| = Total kasuspada partisi ke-i |S| = Total kasusdalam S Jika attribut  test untuk  node  tersebut  adalah attribut dengan nilai gain tertinggi. Confusion matrix ialah teknik  yang  biasa  disebagai  perhitungan  presisi dalam  konsep  data  mining.  Informasi  dalam  matriks confusion diperlukan  untuk  menentukan  efektivitas model  klasifikasi.  Menggabungkan  informasi  ini menjadi  satu  nilai  digunakan  untuk  membandingkan kinerja  model  yang  berbeda.  Ini  dapat  dilakukan dengan menggunakan metrik kinerja [6].
Berikut  ini  adalah  rumus  untuk  menghitung confusion matrix :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (3)
Penjelasan dari rumus di atas adalah: TP = TruePositive TN = TrueNegative FN = FalseNegative FP= FalsePositif
2.3. Rapid Miner
Perusahaan RapidMiner menciptakan  platform perangkat  lunak  sains  data  yang  menawarkan rekomendasi  untuk  pembelajaran,  ekstraksi  data,  dan analisis  prediktif  menggunakan  pembelajaran  mesin. Sebuah  aplikasi  yang  mendukung  tahapan  yang berjumlah  24  ini  masih  berupa  proses  pembelajaran
yang  meliputi  rancangan  data,  hasil  dan  visualisasi, validasi,  dan  optimalisasi. Rapidminer ini  biasanya dipakai  untuk  bisniskomersial  serta  penelitian, pendidikan, dan pengembangan aplikasi[7].
Perangkat  lunak  yang  dapat  diakses  publik RapidMiner adalah  solusi  untuk  analisi  data mining , teks mining ,  dan  analisis  prediksi.  Ini  memberi pengguna wawasan melalui berbagai metode deskriptif  dan  prediksi  sehingga  mereka  dapat membuat keputusan terbaik [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  akan menjelaskan metodelogi apa saja yang akan diterapkan pada penelitian ini. Dapat dijelaskan sebagai berikut.

## 3.1. Desain penelitian
Dalam  menyusun  dan  melengkapi  skripsi  ini, penulis  desain  metode  penelitian  yang  digunakan melalui  tahapan  –  tahapan  proses  yang  dilaksanakan dalam  penentuan  jenis  data  penelitian  menggunakan metode algoritma C4.5 sebagai berikut:
1. Siapkan sumber data penelitian.
2. Menganalisa data.
3. Mengolah data.
4. Proses Algortima C4.5
5. Mendapatkan hasil data.
Gambar 1. Desain penelitian
Pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut, bahwa  untuk  memulai  sebuah  penelitian  harus menyiapkan  sebuah  sumber  data  penelitian  yang berguna  untuk  melakukan  tahapan  menganalisa  data
yang berfungsi untuk menganalisa data yang bertujuan menghasilkan  sebuah  informasi  atau  menghasilkan pengetahuan  dari  data  mentah.  Setelah  melakukan menganalisa data untuk melanjutkan sebuah penelitian harus melakukan proses pengolahan data yang dimana pengolahan  adalah  untuk  melakukan  sebuah  proses pembersihan  data,  pengelompokan  data  berdasarkan karakteristik,  dan  melakukan transformasi data  yang menjadikan  sebuah  data  set.  Selanjutnya  setelah melakukan pengolahan data akan dituangkan hasil dari pengolahan  data (data  set) tersebut  ke  metode algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  aplikasi rapid miner dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  sebuah pohon  keputusan  dan  sebuah  hasil  produk  laris  dan tidak laris pada penelitian ini.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Selanjutnya akan dijelaskan lebih rinci mengenai teknik  mendapatkan  sebuah  data  yang  dipakai  dalam penelitian ini:
1. Wawancara
Wawancara  yang  dilaksanakan  oleh  penulis kepada  pihak  manajemen  Pizza  Hut  Delivery Muara  Karang  Raya,  yang  berguna  untuk mendapatkan informasi mengenai data penjualan pizza  terkait  untuk  mengetahui  menu  main course pizza laris dan tidak laris.
2. Observasi Observasi  yang  dilakukan  oleh  penulis  dengan mengunjungi  langsung  tempat  penelitian  dalam hal  ini  di  Pizza  Hut  Delivery    Muara  Karang Raya, untuk menentukan menu main course pizza yang laris dan tidak laris pada data penjualan.
3. Studi Pustaka Studi  pustaka  yang  dilakukan  oleh  penulis dengan  cara  mencari  referensi  melalui  jurnal terdahulu,  buku,  dan  sebagainya  yang  berguna untuk  mengumpulkan  sumber  data  yang diinginkan pada saat melakukan penelitian ini. Peneliti  menyatukan  semua  seluruh  teknik pengumpulan  data  yang  telah  disebutkan  diatas  dan diolah kembali untuk menghasilkan sebuah informasi dan  data  yang  bermanfaat.  Pada  sumber  data  dan informasi  yang  bermanfaat  ini  akan  dijadikan  topik pembahasan pada penelitian ini.

## 3.3. Langkah – langkah penelitian
Pada  tahapan  ini  penulis  akan  menjelaskan langkah-langkah  proses  tentang  penerapan  data mining algoritmaC4.5 untuk melakukan prediksi laris dan  tidak  laris  pada  menu  main  course  pada  pizza dengan  menggunakan  aplikasi Rapid.Miner .  Gambar dibawah  adalah  gambaran  langkah  –  langkah  yangg dilaksanakan selama penelitian :
Gambar 2. Langkah penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  bisa  dijelaskan dibawah ini:
a. Identifikasi masalah Untuk  tahap  awal  yang  dilakukan  oleh  penulis adalah  mengenai  identifikasi  masalah  yang  ada dipenelitian  berdasarkan  apa  yang  terjadi disituasi  dan  kondisi  sekarang,  tetapi  perlunya diketahui  bahwa  dalam  menentukan  suatu identifikasi  masalah  diperlukan  sebuah  sumber data  yang  valid  dan  konkrit  agar  tidak  adanya timbul  persepsi,  oleh  karna  itu  identifikasi masalah tersebut didapatkan dari hasil wawancara  kepada  manajemen  outlet  di Pizza Hut Deliver y Muara Karang Raya.
b. Rumusan masalah Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  perumusan sebuah  masalah  dengan  membuat  sebuah pertanyaan mengenai masalah yang terjadi pada penelitian  ini.  Rumusan  pada  masalah  itu  akan menjadikan  pengarah  tujuan  dari  sebuah penelitian yang dilakukan.
c. Batasan masalah Pada  tahapan  selanjutnya  dalam  melakukan sebuah  batasan  masalah  pada  penelitian  akan berfokus  pada  permasalahan  pada  produk  laris dan tidak laris pada menu main course pizza di Pizza  Hut  Delivery Muara  Karang  Raya.  Dari permasalahan  yang  sudah  didapatkan  peneliti akan  menentukan  produk  laris  dan  tidak  laris pada menumain course pizza dan dari itu peneliti
akan menggunakan metode algoritma C4.5 pada data yang disediakan.
d. Pengumpulan data Pada  tahapan  ini  peneliti  mengumpulkan  data yang  didapatkan  dari  data  penjualan  pertahun yang tersedia di outlet Pizza Hut Delivery Muara Karang Raya yang berupa file excel.
e. Analisa data Pada tahapan ini peneliti akan menganalisa data terhadap  apa  saja  yang  dilakukan  setelah mendapatkan  data  atau  sebuah  informasi berdasarkan penelitian pada data penjualan laris dan tidak laris pada menu main course pizza di Pizza  Hut  Delivery Muara  Karang  Raya menggunakan metode Algoritma C4.5, dari data tersebut  dapat  dianalisa  dengan  melakukan sebuah  wawancara  yang  dilakukan  pada manajemen  outlet  di Pizza  Hut  Delivery Muara Karang  Raya.  Lalu  melakukan  proses  untuk menentukan  produk  laris  dan  tidak  laris  pada menu main course di Pizza Hut Delivery Muara Karang Raya.
f. Pengolahan data metode algoritma C4.5 Pada langkah penelitian pengolahan data, penulis akan  melakukan  pengolahan  data  penjualan pertahun  dari  menu main  course pizza  di Pizza Hut Delivery Muara Karang Raya dari proses ini dilakukan menjadikan sebuah informasi. Kumpulan  data  yang  awalnya  tidak  memiliki sebuah  informasi  yang  dapat  disimpulkan  jika dilakukan  proses  penelitian  pengolahan  data
maka  akan  menghasilkan  sebuah  informasi. Setelah  dilakukan  banyak  tahapan  diatas  maka akan dilanjutkan ke metode algortima C4.5 untuk melakukan sebuah perhitungan dan menganalisa data yang telah diberikan.
g. Kesimpulan Berdasarkan  tahapan  awal  sampai  akhir  dalam data  penjualan  laris  dan  tidak  laris  pada  menu main course pizza di Pizza Hut Delivery Muara Karang  Raya  menggunakan  metode  Algoritma C4.5  ini,  maka  dapat  menentukan  sebuah kesimpulan sebagai point – point penting dalam penelitian sebagai hasil penelitian dari penjualan laris  dan  tidak  laris main  course memanfaatkan metode  algoritmaC4.5  untuk  memaksimalkan data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pada  penelitian  menggunakan  algoritma C4.5 pada Pizza Hut Delivery muara karang raya akan melakukan  beberapa  langkah  –  langkah  sebagai berikut:

## 4.1. Data selection
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak semuanya dipakai, oleh sebab itu hanya beberapa data saja yang sesuai untuk dianalisis lebih lanjut yang akan diambil dari database[9].
Tabel 1. Tabel data penjualan main course tahun 2021-2022
No Penjualan Kode Menu Nama Harga Jumlah Terjual Status Penjualan 1 Nov 2021 10018 Meat lovers 102.000 120 LARIS 2 10017 Super supreme 102.000 89 TIDAK LARIS 3 10019 American favorite 102.000 106 LARIS 4 10057 Cheese lover 102.000 95 TIDAK LARIS 5 10006 Cheese galore 102.000 171 LARIS 6 10044 Pepperoni 102.000 102 LARIS 7 10027 Chicken lovers 102.000 105 LARIS 8 10041 Vegie garden 102.000 8 TIDAK LARIS 9 10002 Tuna Melt 102.000 121 LARIS 10 10015 Meaty 102.000 106 LARIS 11 10059 Creamy chicken 90.000 101 LARIS 12 10016 Supreme 90.000 104 LARIS …. …. …. …. …. …. …. 168 Des 2022 10016 Supreme Rp   90.000 66 TIDAK LARIS
Penulis  menggunakan  data  penjualan  main course  pizza  tahun  2021  –  2022  untuk  bertujuan mencari  produk  dari  main  course  yang  mana  dari produk  tersebut  merupakan  produk  laris  dan  tidak laris. Selanjutnya dari data yang sudah dipilih tersebut akan  disimpan  kedalam  file  tersendiri  dalam  hal  ini penulis  menggunakan  penyimpanan  berupa  data  file excel.

## 4.2. Pembagian data training dan data testing
Berikut ini penulis akan memberikan pembagian data  testing  dan  data  training  pada  data  set  yang digunakan untuk penelitian ini:
Gambar 3. Pembagian data testing dan data training
Berdasarkan  pada  gambar  diatas  ini  merupakan hasil tampilan dari rasio melalui aplikasi rapid miner dimana  terdapat  didalam  sebuah rasio  split  data berupa  data training dan  data testing yang  dimana sebuah  kolom  pertama  merupakan  data training dengan jumlah 0,8 atau sebanyak 134 data. Dan kolom kedua  adalah  data testing dengan  jumlah  0,2  atau sebanyak 34 data. Maka jumlah keseluruhan data pada pembagian data tersebut sebesar 168 data.

## 4.3. Transformation data
Transformation atribut  akan  dilakukan  setelah data yang sudah dipilih.  Data awal untuk penelitian ini berisi  atribut  biner  yaitu  (Tanggal  penjualan,  kode menu,  nama  menu,  harga,  jumlah  terjual  dan  status penjualan), atribut numerik yaitu (Kode menu, harga, dan  jumlah  terjual).  Selanjutnya  atribut  data  yang sudah  dipilih  akan  di  transformasi  ke  dalam  bentuk kordinal  agar  memudahkan  tahapan  pada  proses pemodelan.  Berikut  ini  adalah  penjelasan  proses transformasi atribut:
Tabel 2. Proses transformation data Nama menu Harga Range harga Jumlah terjual Range jumlah Status A Murah  X<100.000 Sedikit X<100 Tidak Laris B Mahal  X>=100.000  Banyak  X>=100  Laris
Dari  tabel  2  penulis  melakukan  sebuah  data transformation dengan hasilnya sebagai berikut:
Tabel 3. Data transformation No Penjualan Kode Menu Nama Harga Jumlah Terjual Status Penjualan 1 Nov 2021 10018 Meat lovers MAHAL SEDIKIT LARIS 2 10017 Super supreme MAHAL SEDIKIT TIDAK LARIS 3 10019 American favorite MAHAL BANYAK LARIS 4 10057 Cheese lover MAHAL SEDIKIT TIDAK LARIS 5 10006 Cheese galore MAHAL BANYAK LARIS 6 10044 Pepperoni MAHAL BANYAK LARIS 7 10027 Chicken lovers MAHAL BANYAK LARIS 8 10041 Vegie garden MAHAL SEDIKIT TIDAK LARIS 9 10002 Tuna Melt MAHAL BANYAK LARIS 10 10015 Meaty MAHAL BANYAK LARIS 11 10059 Creamy chicken MURAH BANYAK LARIS 12 10016 Supreme MURAH BANYAK LARIS …. …. …. …. …. …. …. 168 Des 2022 10016 Supreme MURAH SEDIKIT TIDAK LARIS
Dapat  dijelaskan  pada  tabel  3  adalah  sebuah penjelasan  dimana  nanti  terjadinya  transformasi  data berupa  perubahan  data  pada  data  numerik  menjadi biner dimana atribut HARGA(MURAH dan MAHAL),  JUMLAH  TERJUAL(SEDIKIT  dan BANYAK), dan STATUS PENJUALAN(LARIS dan TIDAK LARIS).

## 4.4. Perhitungan  entrophy  and  gain  dengan microsoft excel
Untuk  menentukan  atribut  sebagai  akar,  maka harus dilakukan perhitungan nilai entropy nya terlebih dahulu  kemudian  selanjutnya  menghitung  nilai  gain untuk  setiap  atribut  lalu  dipilih  nilai  gain  tertinggi. Nilai gain  yang tertinggi akan dijadikan sebagai  akar pohon  keputusan  [10]. Berikut  ini  adalah  hasil perhitungan  entropy  and  gain  yang  akan  dijelaskan secara rinci sesuai rumus yang sudah ditetapkan:
Tabel 4.Hasil perhitungan entrophy and gain node1
N1 JK (S) L (Si) TL (Si) Entrophy Gain Total 168 105 63 0,954434003 Nama Menu 0,169108 Meat Lovers 14 14 0
N1 JK (S) L (Si) TL (Si) Entrophy Gain Super Supreme 14 10 4 0,86312056 American Favorite 14 11 3 0,749595257 Cheese Lover 14 7 7 1 Pepperoni 14 11 3 0,749595257 Chicken Lovers 14 7 7 1 Vegie Garden 14 2 12 0,591672779 Tuna Melt 14 10 4 0,863120569 Meaty 14 10 4 0,863120569 Creamy Chicken 14 4 10 0,863120569 Supreme 14 9 5 0,940285959 Harga 0,021166 Mahal 140 93 47 0,920658407 Murah 28 13 15 0,99631652 Jumlah Terjual 0,625211 Banyak 94 93 1 0,08499556 Sedikit 74 12 62 0,639457132
Berdasarkan  pada  tabel  di  atas  ada  sebuah tampilan  hasil  perhitungan  menggunakan  microsoft excel  dengan  metode  Algortima  C4.5  yang  dimana dari  hasil  perhitungan  tersebut  kita  bisa  lihat  bahwa gain  tertinggi  pada  atribut  JUMLAH  TERJUAL dengan  nilai  0,625211  maka  atribut  JUMLAH TERJUAL menjadi node akar dimana terdiri dari sub atribut  yaitu  BANYAK,  dan  SEDIKIT.  Berdasarkan nilai entrophy dari  ketiga  atribut  diatas,  maka diperlukan  dilakukan  perhitungan  lanjut  untuk menentukan node akar  dari  hasil  diatas  dapat  dilihat bahwa faktor dengan  nilai gain tertinggi. maka dapat dilihat pohon keputusan yang dihasilkan dengan akar semua node pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Pohon keputusan perhitungan manual excel
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa setelah  melakukan  semua  perhitungan entrophy  and gain yang akan menghasilkan sebuah pohon keputusan seperti  gambar  diatas  yang  akan  dijadikan  sebuah acuan  pada  hasil  pohon  keputusan  yang  dijalankan pada  aplikasi RapidMiner yang  bermaksud  untuk membuktikan bahwa hasil pohon keputusan perhitungan  manual  sama  atau  tidak  dengan  hasil pohon keputusan  yang diimplementasikan di  aplikasi RapidMiner .  Jika  kedua  hasilnya  sama  berarti perhitungannya sudah benar.

## 4.5. Pengujian  Algoritma  C4.5  dengan  aplikasi

## Rapid Miner
Berdasarkan  tahapan  pada  pengujian  dengan aplikasi ini, metode ini pada dasarnya merupakan data mining yang akan dilakukan pengujian dengan aplikasi
rapid  miner untuk  mendapatkan  sebuah  ilmu pengetahuan yang tersembunyi dan berharga dari data. Metode yang akan digunakan untuk pengujian dengan rapid miner adalah algoritma c4.5. Berikut ini adalah pengujian yang akan dilakukan .
Gambar 5. Tampilan pengujian Rapid Miner
Pada  gambar  diatas  merupakan  langkah  – langkah yang dipakai pada Operators di Rapid Miner untuk  mendapatkan  sebuah  pohon  keputusan  dan sebuah  perhitungan performance untuk  mengetahui hasil accuracy yang  didapatkan  pada  penelitian  ini. Berikut  ini  akan  ditampilkan  hasil  pohon  keputusan dan  hasil  accuracy  yang  didapatkan  pada  penelitian ini:
Gambar 6. Hasil pohon keputusan Rapid Miner
Pada gambar 6 bisa dilihat merupakan hasil dari decision  tree yang  dihasilkan  adalah  sama  dengan hasil  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  secara manual.  Maka  dari  itu  bahwa  perhitungan  yang
dilakukan  secara  manual  sudah  dilakukan  dengan benar. Setelah mendapatkan sebuah pohon keputusan, maka  selanjutnya  akan  mencari  nilai accuracy yang dapat ditampilkan sebagai berikut:
Gambar 7. Tampilan nilai accuracy
Dari gambar diatas didapatkan sebuah hasil dari RapidMiner  dengan  nilai accuracy sebesar  88.24% dengan data set yang dipakai. Dibawah ini merupakan perhitungan accuracy menggunakan Confusion Matrix dari  gambar  diatas.  Berikut  ini  adalah  perhitungan yang  dilakukan  sesuai  dengan  rumus  yang  sudah ditentukan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 19 + 11 19+2+2+11 = 30 34 = 0,8824 = 88,24%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berlandasan  hasil  dari  analisa  pada  penelitian yang  sudah  dilakukan  dengan    algoritma  C4.5  dapat dibuat sebuah kesimpulan sebagai berikut: Berdasarkan  analisa  proses  bisnis  untuk  menentukan produk laris dan tidak laris pada main course pizza ini telah dinyatakan berhasil setelah dilakukan implementasi dengan menggunakan aplikasi RapidMiner serta algoritma C4.5. Faktor yang paling mempengaruhi  algoritma  C4.5  dalam  menentukan produk laris dan tidak laris adalah jumlah terjual yang terjadi  setiap  transaksi  yang  terdapat  pada  data set yang telah dikumpulkan. Hasil yang didapat dari data set yang  telah  dikumpulkan  pada  penelitian  ini mendapatkan sebuah nilai akurasi 88,24% yang telah dilakukan  dengan  cara  perhitungan  dengan  aplikasi RapidMiner dan juga hitungan manual dan penelitian diatas dapat disimpulkan pula penjualan main course laris  pada Pizza  Hut  Delivery Muara  karang  raya adalah  menu American  Favorite,  Meat  Lovers, dan Pepperonni.
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  akan memberikan  sebuah  saran  terkait  dengan  penelitian yang  sudah  dilakukan  yaitu:  Penelitian  selanjutnya diharapkan  akan  lebih  baik  jika  menggunakan  data terupdate  dan  juga  atribut  yang  lebih  banyak  agar dapat  menghasilkan  sebuah rule dan  mendapatkan sebuah data yang lebih akurat. Penelitian ini agar bisa di  evaluasi  lagi  kembali  dengan  metode  selain
algoritmaC4.5  seperti NaïveBayes ,  KNN,  dan  lain  – lain agar dibuat sebagai bahan perbandingan.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. S. Asep Muhidin, “KLASIFIKASI PENJUALAN MAKANAN CEPATSAJI MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA C4.5 (STUDIKASUS: AYAM PENYET NABILA),” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 11, no. 1,  p.  275,  2020,  doi:  10.35393/1730-006-002- 014.
[2]  M.  Firmansyah  and  R.  Aufany,  “Implementasi Metode  Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.5 Untuk Klasifikasi Data Nasabah Bank,” Infokam , vol. XII, no. 1, pp. 1–12, 2016.
[3]  D.  Laila  Sari,  M.  Saputra,  and  H.  Gemasih, “Penerapan Data Mining Dalam Proses Prediksi Perceraian  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Di  Kabupaten  Aceh  Tengah,” J.  Tek. Inform.  dan  Elektro ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  23–35, 2022, doi: 10.55542/jurtie.v4i1.112.
[4]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[5]  Suyanto, Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan Klasterisasi Data . 2017.
[6]  P.  Mayadewi  and  E.  Rosely,  “Prediksi  Nilai Proyek Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining,” Semin. Nas. Sist.  Inf.  Indones. ,  no.  November,  pp.  329–334, 2015.
[7]  A.  Nindy  Yuliarina,  “Comparison  of  Prediction Analysis of Gofood Service Users Using the Knn &  Naive  Bayes  Algorithm  With  Rapidminer Software,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 847– 856,
2022, [Online]. Available:
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.294
[8]  R.  Fitra  and  I.  Rusdi,  “Penerapan  Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan Rapidminer Studio pada Klasifikasi Status Sosial Ekonomi Studi Kasus : Kelurahan Kapuk Muara Rt,” pp. 653–660, 2018.
[9]  T.  Syahputra,  J.  Halim,  and  E.  P.  Sintho, “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan Pilihan Jurusan Bidang Studi SMA Menggunakan  Metode,” Penerapan  Data  Min. dalam  Menentukan  Pilihan  Jur.  di  Bid.  Stud. SMA  menggunakan  Metod.  Clust.  Dengan  Tek. Single Link. JURTEKSI , vol. IV, no. 2, pp. 1–4, 2018.
[10]  A.  Hidayatullah,  M.  Patria,  and  H.  Septanto, “Pelatihan Microsoft Excel Tingkat Mahir untuk Para  Alumni  Kejuruan  Operator  Komputer PPKD Jakarta Timur,” J. Karya untuk Masy. , vol.
3, no. 2, pp. 127–137, 2022.