## ANALISIS KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK TERHADAP PROMOSI DAN VIRAL MARKETING DI TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Nicky Nurliana, Nana Suarna, Willy Prihatono Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 ncknrlna@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak layanan e- commerce yang menawarkan berbagai promosi yang menarik agar konsumen semakin tertarik  untuk  menggunakan  layanannya,  salah  satunya  ialah TikTok  Shop .  Masalah  dari  penelitian  ini  yaitu ingin mengetahui apakah promosi dan viral marketing sangat berpengaruh terhadap keputusan pembelian suatu produk di TikTok Shop . Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis keputusan pembelian produk di platform e-commerce  TikTok dan  dampaknya  terhadap  strategi  promosi  dan  pemasaran  viral . Jenis  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan survey .  Metode penelitian yang digunakan  yaitu  data  mining  dengan  alg  oritma C4.5 .  Adapun  langkah-langkah  dalam  metode  ini  yaitu mengikuti  alur  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases) diawali  dengan  pengumpulan  data  hasil  survey, pembersihan  data,  penerapan  algoritma C4.5 hingga  nantinya  membuat  pohon  keputusan (Decision  Tree). Dalam  penelitian  ini  untuk    pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  dengan  penyebaran  kuesioner  melalui google  form.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  algoritma C4.5 dapat  mengidentifikasi  keputusan  pembeli  dengan nilai akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 91.73% nilai recall sebesar 69.13% dan nilai presesi sebesar 69.05%. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  persepsi  dari  tingkat  keputusan  pembeli  produk  di TikTok Shop terhadap promosi dan viral marketing mendapatkan hasil “Ya”.
Kata kunci :  Keputusan pembeli, promosi dan marketing viral, TikTok Shop, algoritma C4.5.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat  ini, banyak kegiatan yang dilakukan dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi. Rutinitas yang dilakukan  manusia  dalam  sehari-hari  dibantu  oleh teknologi robot, yang bertujuan untuk mempermudah pekerjaan manusia. TikTok menjadi e-commerce yang paling disukai oleh konsumen, karena fitur-fitur yang dihadirkan oleh TikTok lebih interaktif dan tema yang selalu berbeda tiap momen. Dengan kemudahan yang ada konsumen lebih memilih untuk berbelanja secara online dibandingkan belanja  offline. Oleh  karena itu, pada  saat  konsumen  melakukan  pembelian  secara offline  dimana  konsumen  harus  bertemu  dengan penjual  produk  tersebut  antara  penjual  dan  pembeli dan harus bertatap muka sampai terjadinya kesepakatan antara pihak penjual dan pembeli[1]
Promosi  adalah  komunikasi  antara  penjual  dan pembeli  atau  pihak-pihak  lain  dalam  saluran  untuk memengaruhi  sikap  dan  perilaku.  Hal  ini  dilakukan untuk  mengenalkan  produk  kepada  konsumen, sehingga  konsumen  dapat  mengetahui  keunggulan produk  yang  akan  dibelinya[2]. Viral  marketing adalah  salah  satu  taktik  pemasaran  yang  mendorong individu  untuk  berbicara  tentang  operasi  perusahaan dalam  jaringan  sosial  atau  dengan  teman-teman mereka.  Sebuah  kata  yang  digunakan  dalam pemasaran tradisional adalah "hubungan masyarakat" atau  "pemasaran  jaringan,"  yang  mengacu  pada penggunaan  kelompok,  komunitas,  atau  jaringan teman untuk menyebarkan pesan tentang barang atau jasa suatu perusahaan[3]
Permsalahannya  meskipun  penjualan  online yang  berupa  promosi, viral  marketing dapat  menarik
konsumen,  akan  tetapi  apabila  tidak  ditanggapi dengan  sikap  dan  pemikiran  yang  tepat  akan berdampak.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  berdasarkan analisis  dan  uraian  yang  sudah  dijelaskan  di  atas maka  perlu  dilakukan  penelitian  pada e-commerce TikTok  Shop untuk  mengetahui  apakah  variabel promosi  dan  marketing  viral  dapat  berpengaruh terhadap  keputusan  pembelian  konsumen  pada e- commerce TikTok Shop. Sejumlah penelitian sebelumnya  telah  melakukan  penelitian  tentang keputusan  pembelian  produk  di TikTok Shop, penelitiannya  yang  spesifik  menggunakan  algoritma C4.5 model decision tree.
Peneliti  terdahulu  yang  dilakukan  Nurul Azwantia dengan judul “Analisa Kepuasan Konsumen
Menggunakan Algoritma C4.5 ” ditemukan  banyak  faktor  yang  mempengaruhi kepuasan  konsumen  dengan  variabel  Pelayanan dengan isian Baik atau Tidak Baik, Kecepatan, Akses Lokasi  dengan  pilihan  Mudah  atau  Sulit,  Kebersihan dengan  pilihan  Bersih  atau  Tidak,  Rasa  dengan pilihan  Enak,  Lumayan  atau  Kurang  Enak  dan  yang terakhir  adalah  Harga  dengan  isian  Mahal  atau Murah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Rasa  mendapat  Gain  tertinggi  pertama  dengan  nilai 0.3659  perhitungan  selanjutnya  didapat  variabel Kebersihan dengan nilai Gain 1. Rule yang dihasilkan sebanyak  4,  2  rule  menghasilkan  keputusan  Puas dengan  kondisi  jika  Rasa  Enak,  maka  Konsumen Puas  dan  jika  Rasa  Lumayan  dan  Kebersihan  Bersih maka Konsumen Puas[4]
Penelitian  yang  dilakukan  Fristi  Riandari  dkk dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  C45  Untuk
Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasisswa”
ditemukan faktor yang mempengaruhi dalam mengukur  kepuasan  mahasiswa  sangatlah  penting diperhatikan apakah pelayanan  yang diharapkan oleh mahasiswa  sesuai  dengan  yang  diterima.  Mengukur kepuasan  mahasiswa  akan  sangat  membantu  suatu Perguruan  Tinggi  dalam  peningkatan  kualitas pelayanan  yang  nantinya  juga  akan  berdampak  pada peningkatan  jumlah  mahasiswa.  Dimana  mahasiswa akan menjadi objek yang memberikan penilaian/opini terhadap variable-variabel yang memiliki karakteristik yaitu
Tangiable, Reability, Responsivnes,  Assurance,  Empathy.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  tadi  dapat mempengaruhi dalam menentukan kepuasan mahasiswa[5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  menurut  Sholihul  Umam dkk  dengan  judul  “Algoritma C4.5 Pada  Sistem Analisis  Data  Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Sebagai Dasar  Promosi  Penjualan  Produk  Asuransi”  untuk memproses  data  numerik  dan  diskrit,  mudah ditafsirkan,  dan  tersepat  diantara  algoritma  lainnya. Bahwa hasil kuesioner kepuasan pengguna menyatakan  48%  sangat  setuju,  45%  setuju,  5% cukup, dan 2% menyatakan tidak setuju. Kesimpulan yang didapatkan bahwa aplikasi sistem informasi data mining  yang  dibangun  ini  berhasil  menyelesaikan masalah  untuk  membantu  pencarian  penyebab  polis mati (Lapse) atau polis aktif (Inforce) di PT. Sun Life Financial Indonesia[6]
Peneltian  lainnya  dilakukan  oleh  Ahmad  Zakir dkk  dengan  judul  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Klassifikasi  Data  Penjualan  Makanan  Terlaris Dengan  Algoritma C4.5 ” pada penelitian ini terdapat permasalahan  terhadap  data  penjualan  pada  Rumah burger  yang  mengalami  kesulitan  mendapatkan informasi  strategis  seperti  tingkat  penjualan  per periode atau makanan terlaris. Berdasarkan permasalahan dibuatlah analisa data mining pada data penjualan  di  rumah  burger.  Ketersedian  data  yang banyak dan kebutuhan akan informasi atau pengetahuan sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk membentuk solusi bisnis. Penggunaan  Teknik  data  mining  diharapkan  dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan, memungkinkan perusahan untuk mengelola  informasi  yang  terkandung  didalam  data transaksi  menjadi  pengetahuan  yang  baru  dan  tak secara  langsung  mengetahui  data  warehouse  menjadi data mining[7]

## 2.2.  Keputusan Pembeli
Keputusan pembelian adalah tahap dalam proses pengambilan keputusan pembelian dimana konsumen benar  benar  membeli.  Pengambilan  keputusan merupakan  suatu  kegiatan  individu  secara  langsung
terlibat  dalam  mendapatkan  dan  mempergunakan barang yang ditawarkana [8]

## 2.3.  Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  pembentukan  pohon keputusan. Decision tree tersebut mampu menghasilkan  keputusan  yang  kompleks  menjadi lebih  sederhana,  sehingga  pengambil  keputusan  akan lebih  menginterpretasikan  solusi  dari  permasalahan [9]

## 2.4.  Decision Tree
Pohon  keputusan  ( Decision  tree )  adalah  sebuah metode  kecerdasan  buatan  yang  berbentuk  pohon dimana  pada  setiap  cabang  memiliki  pilihan  serta alternatife  dengan  daun  yang  menyatakan  keputusan yang  dipilih .  Decision  tree banyak  digunakan  karena dapat  menggabungkan  sebuah  pola/pengetahuan/ informasi  kedalam  sebuah  bentu  pohon  keputusan [10].

## 3. METODE PENELITIAN 3.1.   Metode Penelitian
Penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  melalui  pendekatan  penelitian  kuantitatif. Pendekatan kuantitatif merupakan metode pendekatan yang  biasannya  menekannkan  analisisnya  pada  data- data  numeric  atau  angka  yang  digunakan  untuk meneliti  pada  populasi  atau  sampel  tertentu  sesuai dengan banyaknya popolasi dan sampel yang akan di uji.

## 3.2.   Sumber Data
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh langsung  dari  sumber  data  yang  disimpulkan  secara khusus  dan  berhubungan  langsung  dengan  masalah yang diteliti. Dalam penelitian ini data primer berupa hasil  jawaban  responden  atas  kuesioner  yang diajukan. Dalam penelitian ini data primer bersumber dari penyebaran kuesioner kepada mahasiswa STMIK IKMI Cirebon

## 3.3.   Populasi Dan Sampel
Populasi  adalah  seluruh  data  yang  menjadi perhatian  penelitian  dalam  suatu  ruang lingkup,  dan waktu yang sudah ditentukan. Populasinya mencangkup  konsumen e-commerce TikTok  Shop dari  Mahasiswa  STMIK  IKMI  Cirebon  tahun  2020 dengan populasi 600 record.
Sampel adalah sekelompok elemen  yang dipilih dari  kelompok  yang  lebih  besar  dengan  harapan mempelajari  kelompok  yang  lebih  kecil  ini  (sampel) akan  mengungkapkan  informasi  penting  tentang kelompok  yang  lebih  besar  (populasi).  Pada penelitian ini data awal berjumlah 135 data text.
Teknik  pengumpulan  sampling  pada  penelitian ini  menggunakan non  probability sampling  dengan jenis  purposive  sampling  yaitu  teknik  pengambilan
sampel dengan  mempertimbangkan  kriteria  tertentu secara sengaja.

## 3.4.   Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini yaitu  menggunakan  kuesioner  dengan  media  google formulir. Dalam tahap ini peneliti sudah  menyiapkan kuesioner  dengan  media  google  formulir.  Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini dirancang secara cermat dengan memperhatikan pertanyaan- pertanyaan  yang  relevan  dan  mampu  menggali informasi  yang  diperlukan  untuk  menjawab  tujuan penelitian.  Setiap  variabel  dalam  penelitian  ini dioperasionalisasikan  melalui  sejumlah  indikator yang  disusun  dalam  kuesioner,  sehingga  memastikan bahwa  setiap  aspek  yang  ingin  diteliti  dapat  terukur dengan akurat.

## 3.5.   Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  menggunakan Knowledge  Discovery  in Databases (KDD). Knowledge Discovery in Databases (KDD)  adalah  sekumpulan  proses  utnuk menggali dan menganalisis sejumlah besar himpunan data  dan  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan yang  berguna.  Langkah-langkah  proses  KDD ditampilkan pada gambar berikut [11]
Gambar 1. Tahapan Teknik Analisis Data (Sumber: Amanda Febriyani dkk, 2021)
Cara  untuk  mendapatkan  atribut  sebagai  akar adalah  dengan  melibatkan  perhitungan  jumlah  kasus dan  jumlah  target  atribut.  Setelah  itu,  perlu  dihitung nilai entropy untuk menilai seberapa informatif suatu atribut  input  dalam  menghasilkan  atribut  output. Rumus entropy sebagai berikut [12]
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = − ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔₂𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 Keterangan : S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
Adapun rumus gain dapat ditulis dalam persamaan berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆. 𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
𝑛
𝑖=1
Keterangan :
S : himpunan kasus A : atribut n
: jumlah partisi atribut A
|Si|
: jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : jumlah kasus dalam S

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  kuesioner index  keputusan  pembelian  produk  di TikTok Shop, dan hasil dari sebaran kuesioner dapat dilihat di tabel berikut :
Tabel 1. Hasil Sebaran Kuesioner
No Nama Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Hasil Keputusan 1. Nida ya ya ya ya ya Ya 2. Marwah  ya ya ya ya ya ya 3. Hafidz ya ya ya ya ya ya 4. Fazri ya ya ya ya ya Ya 5. Shella ya ya ya ya ya Ya 6. Lia ya ya ya ya ya Ya 7. Fika ya ya ya ya ya Ya 8. Sapitri ya ya ya ya ya Ya 9. Wiwin ya ya ya ya ya Ya 10. Nilta ya ya ya ya ya Ya … ya ya ya ya ya Ya 135 Nisa ya ya ya ya ya Ya
Penelitian  ini  melakukan  proses  klasifikasi algoritma C4.5 menggunakan  metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode tersebut ada 5 langkah.  Langkah  pertama  data selection dengan mengelola data yaitu dengan menempatkan port Read Excel untuk membaca dataset dalam format excel.
Gambar 2. Operator Read Excel
Setelah  operator  dipilih,  langkah  selanjutnya adalah  memilih  "Import  Data"  untuk  menginisiasi proses  impor  dataset.  Dataset  akan  dimasukkan  ke dalam  proses  pengolahan  data  dalam  RapidMiner. Adapun proses seleksi data
Langkah  kedua  adalah  data  prepocessing  atau pembersihan  data  dengan  memeriksa  data  dari missing  valu e  dan  pemilihan  atribut  yang  relevan ( select attributes ). a. Missing Value Tujuan dari langkah ini adalah untuk mengidentifikasi apakah ada duplikasi data, kekurangan  data,  atau  kecacatan  data  dalam  dataset yang  dapat  mengganggu  integritas  dan  keakuratan analisis yang akan dilakukan
Gambar 4. Data Processing
b. Select Atribut
Setelah  menyelesaikan  proses  missing  value, langkah  selanjutnya  dalam  tahap  preprocessing adalah  menggunakan  operator  " Select  Attributes " dengan menerapkan parameter " Subset " sebagai filter attribute yang digunakan.
Gambar 5. Operasi Select Atribut
Dalam proses ini, terjadi pemilihan atribut yang akan  dihilangkan  dari  dataset.  Dalam  konteks  ini digunakan 14 atribut dari total 19 atribut.
Gambar 6. Hasil  Select Atribut
Langkah  ketiga  adalah  melakukan  transformasi data dari tipe nominal  ke tipe numerik. Hal ini dapat
dilakukan  dengan  menggunakan  operator  "Nominal to Numerical"
Gambar 7. Operator Nominal to Numerik
Setelah  operator  nominal  to  numerical  maka didapat  informasi  dimana  reponden  memutusakan untuk  melakukan  pembelian  jika  “Ya”  berganti menjadi angka 1 dan “Tidak” berubah angka 0.
Gambar 8. Hasil Transformasi Data
Kemudian  dilakukan  pengujian  kinerja  model dengan  operator  split  data.  Data  pelanggan  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Data  pelatihan  berukuran  90%  dari  total data digunakan untuk membangun model. Sedangkan data  pengujian  berukuran  10%  dari  total  data digunakan  untuk  mengevaluasi  model.  Setelah operator split data di
Gambar 9. Operasi Split Data
Gambar 9. Hasil Dari Split Data
Setelah operator split data dimasukkan kemudian dihubungkan  ke operator selanjutnya  yaitu Cross Validation. Pada tahap cross validation, metode k-fold  cross  validation  dengan  k  =  10  diterapkan. Dimana  data  pelanggan  dibagi  menjadi  10  bagian yang sama.
Gambar 10. Operator Cross Validation
Setelah  operasi cross  validation dijalankan maka  akan  menampilkan  hasil  didapatkan  prediksi keputusan  pembeli  “Ya”  terdapat  121  data  text  dan “Tidak” 8 data text. Dan di dapatkan confidance Real “Ya”  Real  dengan  missing;0,  min;0,  max;0,95,  dan average;0,893. Hail dari cross validasi real
Gambar 11. Hasil Real Ya
Kemudian  confidance  “Tidak”  Real  dengan missing;0, min;0,49, max;1 dan average;0,107
Gambar 12. Hasil Real Tidak
Langkah  Keempat  adalah  membangun  model menggunakan  data  pelatihan.  Model  klasifikasi  yang digunakan  untuk  memprediksi  keputusan  pembeli adalah Decision Tree.
Gambar 13. Operator Decesion Tree
Tahap berikutnya kinerja model akan dievaluasi menggunakan  data  uji.  Kinerja  model  dievaluasi dengan menghitung akurasi. Akurasi adalah persentase data uji yang diprediksi dengan benar oleh model.  Evaluasi  data  uji  dilakukan  menggunakan operator Apply Model
Gambar 14. Operator Apply Model
Gambar 15. Operator Performance
Berikut  proses  data  mining  model  algoritma C4.5 Decesion Tree dalam RapidMiner
Gambar 16. Proses Data Mining
Proses  model  di  dalam Cross  Validation pada RapidMiner
Gambar 17. Proses dalam cros validation
Pada proses data mining menggunakan decision tree ini  maka  diperoleh  pohon  keputusan  sebagai berikut:.
Gambar 18. Pohon Keputusan
Dari  gambar  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa pengaruh terbesar keputusan pembeli yaitu dari faktor Saya  akan  mempertimbangkan  pembelian  ketika  ada promosi/potongan  harga  dengan  hasil  >0,500  berarti setuju  dan  tidak  setuju  <0,500.  Berdasarkan pertanyaan  tentang  pengguna TikTok dan  pernah berbelanja  di TikTok  Shop maka  mendapatkan  hasil >0,500  tidak  setuju  dan  setuju  <0,500.  Kemudian brdasarkan pertanyaan  suka  membeli produk tertentu yang mempunyai promosi/potongan harga mendapatkan  hasil  >0,500  responden  Tidak  dan <0,500 responden  Ya.  Hasil  dari decision  tree diatas maka didapatkan nilai accuracy, recall dan precision .
Gambar 19. Hasil Accuracy
Dari  hasil  pengukuran  data  diatas  nilai  akurasi yang  diperoleh  yaitu  sebesar  91.73%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan  true  puas mencapai  105  responden  dan  true  tidak  puas sebanyak  8  responden  dengan  hasil  pencapaian  nilai presisi sebesar 92.92%. Sedangkan untuk class recall true tidak puas mencapai 42.86%.
Gambar 20. Hasil Recall
Dari  hasil  pengukuran  data  diatas  nilai recall yang  diperoleh  yaitu  sebesar  69.13%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan  true  puas mencapai  105  responden  dan  true  tidak  puas sebanyak  8  responden,  dengan  hasil  pencapaian  nilai presisi  sebesar  92.92%.  Sedangkan  untuk  prediksi tidak puas untuk true puas mencapai 2 responden dan untuk  true  tidak  puas  sebanyak  6  responden  dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar  75.00%..
Gambar 21. Hasil Precision
Dari  hasil  pengukuran  data  diatas  nilai  presesi yang  diperoleh  yaitu  sebesar  69.05%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan  true  puas mencapai  105  responden  dan  true  tidak  puas sebanyak  8  responden,  dengan  hasil  pencapaian  nilai presisi  sebesar  92.92%.  Sedangkan  untuk  prediksi tidak puas untuk true puas mencapai 2 responden dan untuk  true  tidak  puas  sebanyak  6    responden  dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 75.00%.
Algoritma C4.5 telah  diimplementasikan  untuk menghasilkan  pohon  keputusan  sebagaimana  terlihat pohon  keputusan  ini  menunjukkan  bahwa  faktor- faktor  yang  paling  berpengaruh  adalah  responden yang  akan  mempertimbangkan  pembelian  suatu produk  jika  ada  promosi/porongan  harga,  apakah responden  termasuk  pengguna TikTok dan  pernah berbelanja  di TikTok  Shop ,  Konsumen  yang  suka membeli produk tertentu yang mempunyai diskon/potongan  harga.  Berdasarkan  uraian  diatas keputusan pembeli dalam mempertimbangkan pembelian suaru produk yang dimana produk tersebut memilihi diskon/potongan harga.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan sebagai berikut: Pengaruh terbesar keputusan pembeli yaitu  dari  faktor  Saya  akan  mempertimbangkan pembelian ketika ada promosi/potongan harga dengan hasil  >0,500  berarti  setuju  dan  tidak  setuju  <0,500. Dengan  begitu  factor  promosi  sangat  berpengaruh dalam  keputusan  pembelian  produk  di TikTop  Shop. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  hasil  dari  pengujian menggunakan  Rapid  Miner  dengan  penilaian  dari  3 metrik yang berbeda diperoleh nilai accuracy sebesar 91.73%  nilai recall sebesar  69.13%  dan  nilai presition sebesar  69.05%.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh nilai  akurasi  sebesar  91.73%  yang  berarti  bahwa model klasifikasi dapat memprediksi tingkat keputusan  pembelian  produk  di TikTok  Shop sebanyak  91.73%.  Berdasarkan  hasil  model decision tree (pohon  keputusan)  dihasilkan  bahwa  penelitian ini  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma C4.5 dengan model Decision  tree ini  dapat  digunakan  untuk menganalisis  tingkat  keputusan  pembelian  produk pada platform Tik Tok Shop dengan cara yang efektif. Dari  penelitian  yang  telah  dila  kukan  dalam penelitian  ini,  peneliti  menyadari  bahwa  terdapat kekurangan  dalam  penelitian.  Untuk  mengatasi
kekurangan  ini  dan  meningkatkan  kesempurnaan penelitian,  sejumlah  saran  dapat  diberikan  sebagai berikut: Pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini dapat  melibatkan  penerapan  algoritma  yang  berbeda, seperti  apriori,  metode  regresi,  metode  klasifikasi, dan sejenisnya. Untuk studi lanjutan, dapat menggunakan  dataset  yang  lebih  luas  dan  priode waktu yang mencakup lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  C.  C.  By-sa,  E.  Umami,  A.  Puteh,  and  T. Saifullah,  “2023  Joses :  Journal  of  Sharia Economics Scholar Pengaruh Harga Diskon dan Promo  Gratis  Ongkir  Pada  Penggunaan TikTok Shop  Terhadap  Perilaku  Konsumtif  Ditinjau Dari  Perspektif  Ekonomi  Islam  (  Studi  kasus Mahasiswa Ekonomi Syariah Universitas Malikussaleh ,” vol. 1, no. 2, pp. 12–24, 2023.
[2]  M.  A.  Sri  Wdyanti  Hastuti  and  M.  Anasrulloh, “Pengaruh  Promosi  Terhadap  Keputusan Pembelian,” J.  Ilm.  Ecobuss ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 99–102, 2020, doi: 10.51747/ecobuss.v8i2.622.
[3]  K.  Hermanto  and  R.  Yuniarti,  “Analisis Viral marketing Pada  Online  Customer  Terhadap Minat  Pembelian  Melalui TikTok Shop  Dengan Regresi Linier Sederhana,” vol. 9, no. 1, pp. 31– 40, 2023.
[4]  N.  Azwanti  and  E.  Elisa,  “Analisa  Kepuasan Konsumen  Menggunakan  Algoritma C4.5 ,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos.  dan Teknol. , no. 3, pp. 126–131, 2020.
[5]  F.  Riandari  and  A.  Simangunsong,  “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk  Mengukur  Tingkat Kepuasan  Mahasiswa,” Terakreditasi  DIKTI , vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[6]  S. Umam and F. Wahyu Christanto, “Algoritma C4.5 Pada  Sistem  Analisis  Data  Untuk Klasifikasi  Nasabah  Sebagai  Dasar  Promosi Penjualan Produk Asuransi,” J. Tek. Inform. dan
Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  875–884,  2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[7]  A.  Zakir,  Y.  Ndruru,  E.  Hadinata,  and  I.  Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan  Makanan  Terlaris  Dengan  Algoritma C45,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 2, no. 2, pp. 7–12, 2020, doi: 10.33005/jifti.v2i2.33.
[8]  S.  Harselina,  “Pengaruh  Pemanfaatan  Aplikasi TikTok Sebagai  Media  Promosi  Terhadap Keputusan  Pembelian  Kosmetik  Di  Maia Toserba  Dimasa  …,” Edutama ,  pp.  1–7,  2022,
[Online]. Available: http://repository.ikippgribojonegoro.ac.id/2020/
[9]  K.  Aidi  Saputra,  J.  Tata  Hardinata,  M.  Ridwan Lubis,  S.  Retno  Andani,  and  I.  Syahputra Saragih, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer  Klasifikasi  Algoritma C4.5 Dalam Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap Media  Pembelajaran  Online,” Media  Online) , vol.  1,  no.  3,  pp.  113–118,  2020,  [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[10]  Dwita  Elisa  Sinaga,  Agus  Perdana  Windarto, and  Rizki  Alfadillah  Nasution,  “Analisis  Data Mining  Algoritma  Decision  Tree  Pada  Prediksi Persediaan  Obat  (Studi  Kasus :  Apotek  Franch Farma),” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. , vol.  2,  no.  4,  pp.  123–131,  2022,  doi: 10.30865/klik.v2i4.328.
[11]  A. Febriyani, G. K. Prayoga, and O. Nurdiawan, “Index  Kepuasan  Pelanggan  Informa  dengan Menggunakan  Algoritma  C.45,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  330, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3686.
[12]  R.  Dewi,  Z.  Hanif,  and  I.  Santoso,  “Analisa Kepuasan Konsumen Pada Laundry
Menggunakan  Algoritma  C4.  5,” IKRA-ITH Inform.  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2, pp. 133–141, 2023.