## PREDIKSI LABA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 PADA PT.BASUNJAYA NASTARI
Ilman Kadori 1 , Bei Harira Irawan 2 , Mustamil 3
1,2,3 STMIC MIC Cikarang Cikarang Bekasi, Indonesia
ilmankadori@gmail.com - beiharira@gmail.com-mustamil25@gmail.com

## Abstrak
Era  komputerasi  saat  ini  membawa  dampak  dalam  banyaknya  data  penjualan  oleh  sebab  itu dibutuhkan sebuah metode perhitungan laba penjualan yang efisien dan tepat untuk bisa selalu bertahan  dalam  ketatnya  persaingan.  Masalah  yang  dialami  PT.  Basunjaya  Nastari  sebagai perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penyedia  jasa  dan  jual  beli  bahan  kimia  adalah menentukan  keuntungan  penjualan  barang  untuk customer mana  yang  memiliki  performasi, baik  kualitas  dan  kuantitas,  sehingga  perusahaan  bisa  memprioritaskan customer tersebut dalam  memenuhi  permintaan  yang  dibutuhkan.  Metode  teknik  klasifikasi  dan  prediksi  data mining  digunakan  dalam  memecahkan  masalah  tersebut  yaitu Decision  Tree. Teknik  ini banyak  digunakan  karena  dapat  menyajikan  data  prediksi  penjualan  yang  lebih  cepat. Evaluasi hasil klasifikasi dalam prediksi keuntungan memiliki tingkat akurasi sebesar 81,71% dari  data training dan  tingkat  akurasi  sebesar  85,83%  dari  data testing dengan Confusion Matrix . Jika dilihat dengan kurva ROC menggunakan data training dengan akurasi Excellent Classification sebesar  1,000  dan  data testing dengan  akurasi Excellent  Classification sebesar 0,925.

## Kata kunci: prediksi laba, keuntungan penjualan, decision tree, algoritma C4.5

## Abstract
In the current era of computerization has an impact on the amount of sales data, therefore we need an efficient and precise method of calculating sales profits to be able to always survive the  intense  competition.  Problems  experienced  by  PT.  Basunjaya  Nastari  as  a  company engaged  in  providing  services  and  buying  and  selling  chemicals  is  to  determine  the advantages of selling goods to customers who have performance, both in quality and quantity, so  that  the  company  can  prioritize  these  customers  in  meeting  the  required  demands, classification  techniques and data  prediction  methods. mining  is  used to  solve this problem, the Decision Tree. This technique is widely used because it can provide faster sales prediction data.  Evaluation  of  the  classification  results  in  profit  prediction  has  an  accuracy  rate  of 81.71%  of  the  training  data  and  an  accuracy  rate  of  85.83%  of  the  testing  data  with  the Confusion  Matrix.  If  you  look  at  the  ROC  curve  using  training  data  with  an  accuracy  of Excellent Classification of 1,000 and testing data with an accuracy of Excellent Classification of 0.925.
Keywords: profit prediction, sales profit, decision tree, C4.5 algorithm

## PENDAHULUAN
PT.  Basunjaya  Nastari  merupakan perusahaan  yang  bergerak  di  bidang penyedia  jasa Waste  Water  Treatment dan jual  beli  bahan  kimia  yang  terletak  di daerah  kawasan  industri  Cikarang  Jawa Barat.  Perusahaan  ini  memiliki  beberapa customer yang antara lain juga perusahaan- perusahaan  besar  di  kawasan  industri. Masalah  yang  dialami  PT  Basunjaya Nastari  adalah  menentukan  keuntungan penjualan  barang  untuk customer mana yang  memiliki  performasi,  baik  kualitas dan  kuantitas,  sehingga  perusahaan  bisa memprioritaskan customer tersebut  dalam memenuhi  permintaan  yang  dibutuhkan. Data  penjualan  yang  ada  belum  diolah secara  optimal  untuk  dijadikan  referensi mencari  performasi customer unggul  guna meningkatkan  penjualan  lebih  optimal. Belum adanya suatu metode yang tepat dan efisien dalam menentukan prediksi penjualan yang didapat dari hasil penjualan kepada customer .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rika Nofitri dan Muhammad Ardiansyah
Sembiring  (2017)  yang  membahas  tentang analisa  kinerja  algoritma  C4.5  dalam memprediksi  pencapaian  profit  untuk menemukan new  knowledge (pengetahuan baru)  berupa rule dalam  memprediksi pencapaian  profit.  Proses  penelitian  ini menghasilkan 6 buah rule sebagai landasan dalam  memprediksi  pencapaian  profit dengan  tingkat  akurasi  sebesar  92,60%+/- 1,36%.
Penelitian  lain  oleh  Sandrawira Anggraini  dkk  (2018)  tentang  optimalisasi
transaksi penjualan ban, memiliki
pengaruh  pada  penentuan  persediaan  ban di  gudang  CV  Roda  Inti  Mas.  Dari penelitian  ini  jumlah  persediaan  ban  dapat
diatur  dengan  baik,  sehingga  tidak  lagi terjadi kekurangan ataupun kelebihan stok. Hal  ini  membantu  dalam  pengaturan optimalisasi transaksi ban.
Penelitian  lain  oleh  Goldie  Gunadi dan  Dana  Indra  Sensuse  (2012)  tentang penerapan  metode  data  mining Market Basket  Analysis terhadap  data  penjualan produk buku dengan menggunakan algoritma  apriori  dan frequent  pattern growth ( fp-growth )  pada  percetakan  PT Gramedia.    Penelitian  dilakukan  dengan mencari  sejumlah frequent  itemset dan dilanjutkan  dengan  pembentukan  aturan- aturan asosiasi ( association rules ). Simpulan didapatkan bahwa tingkat kekuatan  aturan-aturan  asosiasi  yang dihasilkan  oleh  algoritma  Apriori  lebih besar dibandingkan dengan yang dihasilkan  oleh  algoritma  FP-growth.  Hal ini  disebabkan  oleh  rendahnya  nilai support yang  menggambarkan  terjadinya kombinasi items dalam  aturan  terhadap keseluruhan data transaksi terkini penjualan  produk  buku.  Tingkat  akurasi dari algoritma Apriori  terhadap FP-growth adalah sebesar 257,4543%.
Penelitian  lain  oleh  E.  Buulolo,  N.
Silalahi, F. F and R. Rahim (2017) tentang prediksi dampak gempa bumi menggunakan algoritma C4.5. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma C4.5  dapat  memprediksi  dampak  gempa berdasarkan  data  seismik  yang  pernah terjadi dimana dampak gempa dipengaruhi oleh  beberapa  karakteristik  atau  kondisi gempa yaitu skala, durasi, jarak dari pantai dan pusat gempa.

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan data dilakukan langsung  di  PT.  Basunjaya  Nastari.  Data yang  telah terkumpul berjumlah 192.  Data
kemudian  dibagi  menjadi  2  yaitu  data training sejumlah 154 data dan data testing sejumlah  38  data  dengan  perbandingan 80%  dan  20%.  Hasil  data training digunakan  untuk  memperoleh  hasil  laba penjualan  dalam  bentuk  pohon  keputusan. Sedangkan  data testing digunakan  untuk mengukur  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasi  tersebut.  Kerangka  pemikiran yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  menunjukkan  kategori  penjualan pada  PT.  Basunjaya  Nastari  dari  proses klasifikasi Knowledge
Discovery in Databases ( KDD).
Tabel 1. Tabel Kategori Penjualan
Hasilnya  kemudian  dikategorikan  dengan variabel,  atribut  dengan  nilai  Rugi  dan Untung  yang  kemudian  dijadikan  data training dan data testing .
Tabel 2. Data Training
Tabel 3. Data Testing
Berikut  hasil  pohon  keputusan  data training dan data testing .
Gambar 2. Pohon Keputusan Data
Training
Gambar 3. Pohon Keputusan Data Testing
Metode klasifikasi bisa dievaluasi berdasarkan kriteria seperti tingkat akurasi, kecepatan,  kehandalan,  stabilitas  dan interpretabilitas  (Vecellis,  2009).  Lalu datanya diolah dan diuji tingkat akurasinya dengan  metode Confussion  Matrix dan kurva ROC/AUC ( Area Under Cover ).
1. Confusion Matrix Data Training Perhitungan  akurasi  data training dari  154 data, 42 diklasifikasikan keuntungan ternyata true rugi,  7  data  diprediksi true rugi  tetapi  ternyata true untung,  21  data diprediksi true rugi tetapi ternyata sebanyak 84 diprediksi sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 81,71%.
Gambar 4. Perhitungan Akurasi
Perhitungan akurasi berdasarkan precision , 42  diklasifikasikan  keuntungan  ternyata true rugi, 7 data diprediksi true rugi tetapi ternyata true untung,  21  data  diprediksi true rugi  tetapi  ternyata  sebanyak  84 diprediksi sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 83,20%.
Gambar 5. Evaluasi Precision Data

## Training
Perhitungan akurasi berdasarkan recall , 42 diklasifikasikan  keuntungan  ternyata true rugi,  7  data  diprediksi true rugi  tetapi ternyata true untung,  21  data  diprediksi
true rugi  tetapi  ternyata  sebanyak  84 diprediksi sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 91,81%.
Gambar 6. Evaluasi Recall Data Training
Performance keakurasian AUC
(Gorunescu,  2011)  dapat  diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu:
1. 0.90 – 1.00 = Excellent Clasification
2. 0.80 – 0.90 = Good Clasification
3. 0.70 – 0.80 = Fair Clasification
4. 0.60 – 0.70 = Poor Clasification 5. 0.50 – 0.60 = Failure AUC Optimistic metode  Algoritma  C4.5 menggunakan  data training sebesar  1,00 dengan  tingkat  akurasi  kategori Excellent Clasification .
Gambar 7. Evaluasi AUC Optimistic
AUC Optimistic metode  Algoritma  C4.5 menggunakan  data training sebesar  0,914 dengan  tingkat  akurasi  kategori Excellent
Clasification .
Gambar 8. Evaluasi AUC
AUC Pessimistic metode  Algoritma  C4.5 menggunakan  data training sebesar  0,879 dengan  tingkat  akurasi  kategori Good Clasification .
Gambar 9. Evaluasi AUC Pessimistic
2. Confusion Matrix Data Testing
Perhitungan  akurasi  data testing dari  38 data, 9 diklasifikasikan keuntungan ternyata true rugi,  1  data  diprediksi true rugi  tetapi  ternyata true untung,  4  data diprediksi true rugi tetapi ternyata sebanyak 24 diprediksi sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 85,83%.
Gambar 10. Evaluasi Accuracy Data

## Testing
Perhitungan  akurasi  data testing dari  38 data, 9 diklasifikasikan keuntungan ternyata true rugi,  1  data  diprediksi true rugi  tetapi  ternyata true untung,  4  data diprediksi true rugi tetapi ternyata sebanyak  24  diprediksi  sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 85,83%.
Gambar 11. Evaluasi Precission Data
Testing
Perhitungan  akurasi  data testing dari  38
data, 9 diklasifikasikan keuntungan ternyata true rugi,  1  data  diprediksi true rugi  tetapi  ternyata true untung,  4  data diprediksi true rugi tetapi ternyata sebanyak 24 diprediksi sesuai true untung, dengan nilai accuracy sebesar 95,00%.
Gambar 12. Evaluasi Recall Data Testing
3. ROC/AUC  (Area  Under  Cover)  Data Testing
AUC Optimistic metode  Algoritma  C4.5 menggunakan  data training sebesar  0,925 dengan  tingkat  akurasi  kategori Excellent Clasification.
Gambar 13. Evaluasi AUC Optimistic
AUC metode Algoritma C4.5
menggunakan  data training sebesar  0,550 dengan tingkat akurasi kategori Failure.
Gambar 14. Evaluasi AUC
AUC metode Algoritma C4.5
menggunakan  data training sebesar  0,700 dengan  tingkat  akurasi  kategori Poor Clasification.
Gambar 15. Evaluasi AUC Pessimistic
4. Accuracy Customer
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  data training accuracy customer terlaris menggunakan  metode  Algoritma  C4.5 sebesar 76,45% yaitu pada PT. RPT (Resin Plating  Technology)  menggunakan  data training.

## Gambar 16.Accuracy Customer

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  tujuan  penelitian  dan hasil beserta pembahasan diperoleh kesimpulan  bahwa  hasil  yang  dicapai  dari evaluasi  hasil  klasifikasi  dalam  prediksi keuntungan  memiliki  tingkat akurasi sebesar  81,71%  dari  data training dan tingkat  akurasi  sebesar  85,83%  dari  data testing dengan Confusion  Matrix .  Jika melihat  dengan  kurva  ROC  menggunakan data training dengan  akurasi  kategori Excellent  Classification  sebesar  1,000  dan data testing dengan  akurasi  kategori Excellent Classification sebesar 0,925.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini Sandrawira dkk. (2018). Analisis Data Mining Penjualan Ban
Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal
Ilmu  Teknik  Elektro  Komputer  dan Informatika (JITEKI)Vol. 4, No.2.
E. Buulolo, N. Silalahi, F. F and R. Rahim (2017). C4.5  Algorithm  To  Predict the  Impact  of  the  Earthquake . International  Journal  of  Engineering Research  &  Technology  (IJERT), vol. 6, no. 2, pp. 10-15.
Gorunescu. (2011). Data Mining Concepts, Models  and  Techniques. Romania: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Gunadi  Goldiedkk  (2012). Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan Produk  Buku  DenganMenggunakan
AlgoritmaApriori dan Frequent Pattern  Growth  (FP-Growth)  Studi Kasus  Percetakan  PT.  Gramedia . JurnalTelematika.  Volume  4.  Hal 118 – 132. Hermawati, Fajar Astuti. (2009). Algoritma Data  Mining .  Yogyakarta:  Andi Offset.
Kamagi,  D.  H.,  &  Hansun,  S.  (2014).
Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa . ULTIMATICS, Vol. VI, No. 1 | Juni 2014, VI(1), 15–20.
Rika  Nofitri,  Muhammad  Ardiansyah Sembiring(2017). Analisa  Kinerja Algoritma  C4.5  Dalam  Memprediksi Pencapaian Profit . Seminar Nasional
Multidisiplin Ilmu. Vecellis, Carlo. (2009). Business Intelligence: Data Mining and Optimization  for  DecisionMaking. United Kingdom: John Willey & Son