PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA ID3 UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN (STUDI KASUS : PT. TATA WARNA CIPTA PERKASA)
* Jepri Banjarnahor, Erick Reinaldo, Evta Indra
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia E-mail : * jepribanjarnahor@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Di  zaman  teknologi  ini,  masih  banyak  pemanfaatan  teknologi  yang  tidak  maksimal,  misalnya pada bidang pengelolahan data, banyak perusahaan besar yang memiliki permasalahan pada bidang ini. PT. Tata Warna  Cipta  Perkasa  merupakan  perusahaan  berada  di  Kota  Medan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  bahan bangunan  berupa  baja  ringan  seperti  rangka  baja  ringan,  reng,  dan  gypsum.  PT.  Tata  Warna  Cipta  Perkasa memiliki permasalahan pada pengolahan data stock barang. Permasalahan ini mengakibatkan penumpukan stock barang, tidak terpenuhinya kebutuhan konsumen, dan tidak adanya data yang jelas tentang stock barang.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma ID3, Decision Tree
1. PENDAHULUAN
Di zaman teknologi ini, masih banyak pemanfaatan  teknologi  yang  tidak  maksimal, misalnya  pada  bidang  pengelolahan  data,  banyak perusahaan  besar  yang  memiliki  permasalahan  pada bidang ini.
PT.  Tata  Warna  Cipta  Perkasa  merupakan perusahaan berada di Kota Medan  yang bergerak di bidang  penjualan  bahan  bangunan  berupa  baja ringan seperti rangka baja ringan, reng, dan gypsum.
Permasalahan  pada  pengolahan  data  stock barang. Permasalahan ini mengakibatkan penumpukan  stock  barang,  tidak  terpenuhinya kebutuhan  konsumen,  dan  tidak  adanya  data  yang jelas tentang stock barang.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  di  atas, maka  dilakukan  prediksi  penjualan  pada  PT.  Tata Warna  Cipta  Perkasa  menggunakan  penerapan  data mining  dengan  metode  pohon  keputusan  algoritma ID3.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengolah  data penjualan  bahan  bangunan  berupa  baja  ringan  dan kemudian  mengklasifikasikan  penjualan  bahan bangunan  tersebut.  Untuk  pengolahan  data  dan informasi digunakan  metode klasifikasi data  mining yakni  menggunakan  metode  pohon  keputusan menggunakan algoritma ID3.

## STUDI PUSTAKA

## A.  Pengertian Data Mining
Data  mining  juga  disebut  sebagai  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual dari suatu kumpulan data (Pramudiono, 2006 / Kusrini dan Luthfi, 2009).

## B.  Tahapan  Proses KDD
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  proses  data mining yang terdiri dari (Kusnawi,2007):
1. Pembersihan  data  (data  cleaning),  untuk membersihkan  noise  dan  data  yang  tidak
konsisten. Dalam kasus ini membersihkan data- data pasien yang sudah dihapus dan
2. identitas  yang  tidak  lengkap  (misal:  umur, status  marital,  pendidikan,  diagnosa,  dan sebagainya);
3. Integrasi data, penggabungan data dari berbagai sumber;
4. Transformasi data, data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di mining;
5. Aplikasi teknik data mining, proses inti dimana teknik data mining diterapkan untuk mengekstrak pola-pola tertentu pada data;
6. Evaluasi pola yang ditemukan;
7. Presentasi  pengetahuan,  menggunakan  teknik visualisasi  untuk  menampilkan  hasil  data mining kepada pengguna user

## C.  Decision Tree
Dalam  decision  tree  tidak  menggunakan  vector jarak  untuk  mengklasifikasikan  obyek.  Seringkali data  observasi  mempunyai  atribut-atribut  yang bernilai  nominal, misalkan  obyeknya  adalah sekumpulan  buah-buahan  yang  bisa  dibedakan berdasarkan atribut bentuk, warna, ukuran dan rasa.
Bentuk,  warna,  ukuran  dan  rasa  adalah  besaran nominal,  yaitu bersifat  kategoris dan tiap nilai tidak bisa  dijumlahkan  atau  dikurangkan.  Dalam  atribut warna ada beberapa nilai yang mungkin yaitu hijau, kuning, merah. Dalam atribut ukuran ada nilai besar, sedang  dan  kecil.  Dengan  nilai-nilai  atribut  ini, kemudian  dibuat  decision  tree  untuk  menentukan suatu obyek termasuk jenis buah apa jika nilai tiap- tiap atribut diberikan (Santosa, 2007)

## D.  Algoritma ID3
Algoritma  ID3  merupakan  algoritma  yang dipergunakan  untuk  membangun  sebuah  decision tree atau pohon keputusan. Algoritma ini ditemukan oleh  J.  Ross  Quinlan  (Widiyati,  Wati,  &  Pakpahan, 2018), dengan memanfaatkan Teori
Informasi atau Information Theory milik Shanon. ID3  sendiri  merupakan  singkatan  dari  Iterative Dichotomiser 3.
Decision  tree  menggunakan  struktur  hierarki untuk pembelajaran supervised. Proses dari decision tree  dimulai  dari  root  node  hingga  leaf  node  yang dilakukan secara rekursif. Di mana setiap percabangan  menyatakan  suatu  kondisi  yang  harus dipenuhi  dan  pada  setiap  ujung  pohon  menyatakan kelas dari suatu data.
Proses  dalam  decision  tree  yaitu  mengubah bentuk  data  (tabel)  menjadi  model  pohon  (tree) kemudian  mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi aturan (rule).
Dengan  pendekatan  ini,  salah  satu  kelemahan algoritma dari decision tree, adalah faktor skalabilitas  dimana  algoritma  tersebut  hanya  dapat digunakan  untuk  menangani  sampel-sampel  yang dapat  disimpan  secara  keseluruhan  dan  pada  waktu yang bersamaan di memori.

## 2. ISI PENELITIAN
A. Kerangka Penelitian
Agar  penelitian  ini  terarah,  maka  diperlukan kerangka kerja penelitian seperti dibawah ini :

## Gambar 3.1 Kerangka Penelitian
B. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data adalah  mencari  dan  menggunakan  sumber  data primer dan sumber data sekunder.
a. Sumber Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  langsung dari  sumber  melalui  pengamatan,  pencatatan

## Melakukan Studi Pustaka
Mencari  berbagai  sumber  literatur  dan  Jurnal-jurnal penelitian.

## Melakukan Identifikasi dan Perumusan Masalah
Implementasi data mining memprediksi laris atau tidak nya  penjualan  bahan  bangunan  dengan  menggunakan Metode Pohon Keputusan

## Pengumpulan Data
Data  berupa  item  bahan  bangunan,  diskon,  harga,  dan hasil penjualan

## Pengolahan Data dan Analisa
Melakukan  Pengolahan  data  untuk  memprediksi penjualan  dengan  Metode  Pohon  Keputusan  dengan algoritma  ID3

## Mengimplementasikan dengan Aplikasi
Melakukan  implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan  menggunakan  perangkat  lunak (software) Rapid Miner
Membuat Kesimpulan dan Saran
maupun dengan wawancara terhadap objek penulisan  data  tersebut  diperoleh  dengan  teknik sebagai berikut:
1) Wawancara Melakukan Wawancara langsung kepada pihak pekerja CV. Mitra Baja Cemerlang.
2) Survei Melakukan  survei  lapangan  dengan  melihat penjualan  obat-obatan  di  CV.  Mitra  Baja Cemerlang.
b. Sumber Data Sekunder
Selain  sumber  data  primer,  penyusunan  penelitian ini juga mencari dan mengumpulkan data sekunder.
1) Penelitian lapangan ( Field Research )
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  observasi lapangan  dengan  mengadakan  pengamatan langsung sesuai dengan kondisi saat melakukan observasi.
2) Penelitian Pustaka ( Library Reasearch )
Penelitian  ini  yang dilakukan  melalui literatur- literatur  yang  berhubungan  dengan  tema penelitian  untuk  mencari  informasi  menyusun teori-teori yang berhubungan dengan pembahasan  sehingga  terjadi  perpaduan  ( interaksi  )  yang  kompleks  antara  satu  dengan lainnya.
3) Penelitian Laboratorium  ( Laboratory Reasearch )
Penelitian  ini  dilakukan    dengan  melakukan instalisasi  editor  untuk  merancang  perangkat lunak,  dan  melakukan  instalasi  database    yang digunakan  untuk  membuat  aplikasi  yang dirancang.
2. Analisa dan Pengolahan Data
Pada  pembuatan  aplikasi  ini  analisa  yang diperlukan  adalah  analisa decision  tree .  Karena pembuatan data  mining ini  diproses  menggunakan metode decision  tree . Decision  tree memiliki  dua jenis  atribut  yaitu  :  atribut input dan  atribut output. Atribut input merupakan  atribut  pendukung  dari
atribut target dan tentunya mendukung masalah yang ada, fungsinya sebagai pembanding dalam perhitungan Gain  Ratio .  Dalam  data training  set atribut sample (harus  unik)  dan  minimal  harus memiliki satu atribut target yang nilainya merupakan kesimpulan  sementara  permasalahan  dari  setiap instance  (record) ,  dalam  penelitian  ini  nilai  dari atribut  target  adalah:  Nilai  Laris  yang  bernilai  Ya dan  Tidak.  Atribut input yang  memiliki Gain  Ratio yang  terbesar  adalah  atribut  yang  menjadi  splitter terbaik.
Data yang akan diolah dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Bagian Type Produksi Size Laris Rangka Kanal Taso 0.75 T Rangka Kanal Taso 0.65 T Rangka Kanal Prima 0.75 F Rangka Kanal Star 0.75 F Rangka Kanal Kaso 0.75 T Rangka Kanal Kaso 0.65 T Rangka Reng Taso 0.45 T Rangka Reng Prima 0.45 F Rangka Reng Prima 0.40 T Rangka Reng Kaso 0.45 T Atap Deck Star 0.25 F Atap Deck Star 0.30 F Atap Deck Star 0.35 T Atap Deck Star 0.40 T Atap Deck Prima 0.25 T Atap Deck Prima 0.30 F Atap Deck Prima 0.35 T Atap Deck Prima 0.40 T Atap Deck Metal 0.30 F Atap Deck Metal 0.35 T Plafon Gypsum Jayaboard 0.9 T Plafon Gypsum Indoboard 0.9 T Plafon Gypsum Indoboard 0.75 F
3. Pengolahan Data dengan Metode ID3
a. Menentukan Node Akar Node akar ditentukan dengan cara menghitung informasi gain dan entropy dari seluruh atribut  data  untuk  menentukan  root/akar  awal  dari tree.
Rumus :
Entropi dihitung dengan rumus :
Entropi (Total) di dapat dari rumus perhitungan : =  (-(15/22)  x  log2 (15/22)  +  (-(7/22)  x  log2 (7/22))
= 0,90239328 Tabel 2. Entropi Total Total Kasus Sum (ya) Sum (tidak) Entropi Total 22 15 7 0,90239328
Kemudian dilakukan analisis pada setiap atribut dan nilai-nilainya  dan  beserta  menghitung  nilai  entropi dan gain nya :
Tabel 3. Entropi dan Gain untuk setiap atribut
 Gain  (Bagian)  =  0,902  -  ((10/22)  x  0,881  + (10/22) x 0,971 + (2/22) x 0)) = 0.060
 Gain (Type) = 0,902 – ((6/22) x 0,918 + (4/22) x 0,811 + (10/22) x 0,971) + (2/22) x 0)) = 0.060
 Gain (Produksi) = 0,902  – ((3/22) x 0 + (7/22) x 0,985 + (5/22) x 0,971) + (3/22) x 0 + (2/22) x 1
+ (1/22) x 0) + (2/22) x 0)) = 0.277
 Gain (Ukuran) = 0,902 – ((2/22) x 1 + (3/22) x 0 +  (3/22)  x  0)    +  (3/22)  x  0)  +  (3/22)  x  0,918  + (2/22) x 0 + (4/22) x 1) + (2/22) x 0)) = 0.504
Dari  hasil  perhitungan  Gain  di  atas,  dapat diketahui  bahwa  atribut  dengan  Gain  tertinggi
Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (T) Sum (F) Entropi Total Gain Total Kasus 22 15 7 0,902 Bagian Rangka 10 7 3 0,881 0 ,0 6 0 Atap 10 6 4 0,971 Plafon 2 2 0 0 Type Kanal 6 4 2 0,918 0 ,3 1 4 Reng 4 3 1 0,811 Deck 10 6 4 0,971 Gypsum 2 2 0 0 Produksi Taso 3 3 0 0
0 ,2 7 7
Prima 7 4 3 0,985 Star 5 2 3 0,971 Kaso 3 3 0 0 Metal 2 1 1 1 Jayaboard 1 1 0 0 Indoboard 1 1 0 0 Ukuran 0.25 2 1 1 1 0 ,5 0 4
0.30 3 0 3 0 0.35 3 3 0 0 0.40 3 3 0 0 0.45 3 2 1 0,918 0.65 2 2 0 0 0.75 4 2 2 1 0.9 2 2 0 0
adalah  Gain  (Ukuran),  yaitu  sebesar  0.504.  Dengan demikian, Ukuran menjadi node akar.
Tabel 4. Atribut Ukuran untuk setiap nilai Ukuran 0.25 2 1 1 0.3 3 0 3 0.35 3 3 0 0.4 3 3 0 0.45 3 2 1 0.65 2 2 0 0.75 4 2 2 0.9 2 2 0
Dari  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  gain  Ukuran memiliki beberapa atribut, yaitu :
 Atribut 0.30 semuanya bernilai tidak,
 Atribut 0.35 semuanya bernilai ya,
 Atribut 0.40 semuanya bernilai ya,
 Atribut 0.65 semuanya bernilai ya,
 Atribut 0.9 semuanya bernilai ya,
sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih lanjut.
Dengan  demikian  “Ukuran”  0.30,  0.35,  0.40,  0.65, 0.9 menjadi daun atau leaf .
Sedangkan  nilai  atribut  0.25,  0.45,  0.9  belum mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu  keputusan sehingga perlu dilakukan perhitungan lagi. b. Mencari Node Cabang
Untuk selanjutnya dilakukan pencarian node cabang  yang  dilakukan  untuk  mencari  node  cabang dari  nilai  atribut  Ukuran.  Perhitungan  dilakukan dengan  mencari  nilai  dari  atribut  selain  “Ukuran” 0.30, 0.35, 0.40, 0.65, 0.9.
Sebagai  contoh  hasil  perhitungan  dari  node  cabang Ukuran 0.45, sebagai berikut :
Tabel 5. Atribut Ukuran untuk nilai 0.45 Bagian Type Produksi Size Laris Rangka Reng Taso 0.45 T Rangka Reng Prima 0.45 F Rangka Reng Kaso 0.45 T
Tabel 6. Entropi dan Gain Ukuran 0.45 Atribut Nilai Sum Nilai Sum (T) Sum (F) Entropi Total Gain Total Kasus 3 2 1 0,918 Bagian Rangka 3 2 1 0,918 0 ,7 9 3 Type Reng 3 2 1 0,918 Produksi Taso 1 1 0 0
0 ,9 1 8 Prima 1 0 1 0 Kaso 1 1 0 0

## 3. KESIMPULAN
Dari  uraian  penelitian  di  atas  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengolahan  data  penjualan  barang  dengan  data mining  metode  decision  tree  menggunakan algoritma ID3 dapat digunakan untuk memprediksi  penjualan  bahan  bangunan  baja ringan yang laris atau tidak pada CV. Mitra Baja Cemerlang.
2. Implementasi  data  mining  ini  menjadi  media efektif  untuk  mengembangkan  perusahaan  dan meningkatkan  pelayanan  kepada  pelanggan karena  implementasi  Data  Mining  ini  dapat menyajikan  data  secara  cepat  dan  memberikan informasi  bagi  perusahaan  dengan  proses perhitungan  sesuai  gain  yang  tertinggi  dipilih sebagai  root  pada  hasil  pohon  keputusan  yang dibuat  dan  pada  akhirnya  pemilik  perusahaan bisa mengambil keputusan.
Implementasi  Data  Mining  ini  dapat  digunakan sebagai penunjang keputusan pada pemilik perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  untuk menentukan  persediaan  baja  ringan  pada  bulan berikutnya  berdasarkan  data-data  penjualan  barang yang laris

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Rufaidah  and  A.  Fatakh,  “Analisis Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan Menggunakan Metode Economic Order Quantity (EOQ)  Di  PT.  X,”  KAIZEN    Manag.  Syst.  Ind. Eng. J., vol. 1, no. 2, pp. 40–45, 2018.
[2]  N.  Apriyani  and  A.  Muhsin,  “Analisis Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Dengan Metode  Economic  Order  Quantity  Dan  Kanban
Pada  PT.  Adyawinsa  Stamping  Industries,”  J.
Optimasi  Sist.  Ind.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  128–142,
2017.
[3]  D.  R.  Indah,  L.  Purwasih,  and  Z.  Maulida, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada PT. Aceh  Rubber  Industries  Kabupaten  Aceh Tamiang,” J. Manaj. dan Keuang., vol. 7, no. 2,
pp. 157–173, 2018.
[4]  D.  K.  Widiyati,  M.  Wati,  and  H.  S.  Pakpahan, “Penerapan  Algoritma  ID3  Decision  Tree  pada
Penentuan Penerimaan
Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartenegara,” JURTI, vol. 2, no. 2, pp. 125–134,
2018.
[5]  M.  S.  Efendi  and  H.  A.  Wibawa,  “Prediksi Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  ID3 dengan  Pemilihan  Atribut  Terbaik  (Diabetes Prediction  using  ID3  Algorithm  with  Best Attribute  Selection),”  Juita,  vol.  VI,  no.  1,  pp.
29–35, 2018
[6]  I.  R.  Munthe  and  V.  Sihombing,  “Klasifikasi Algoritma  Iterative  Dichotomizer  (  ID3  )  untuk Tingkat  kepuasan  pada  Sarana  Laboratorium Komputer,”  Jutikomp,  vol.  1,  no.  2,  pp.  27–34,
2018.
[7]  Wahyudin,  “Metode  Iterative  Dichotomizer  3  ( ID3) Untuk Penyeleksian Penerimaan Mahasiswa  Baru,”  J.  Pendidik.  Teknol.  Inf.  dan
Komun., vol. 2, no. 2, pp. 5–15, 2009.
[8]  W.  W.  Ariestya,  Y.  E.  Praptiningsih,  and  W. Supriatin,  “Decision  Tree  Learning  Untuk Penentuan  Jalur  Kelulusan  Mahasiswa,”  J.  Ilm. FIFO, vol. 8, no. 1, pp. 14–21, 2016.
[9]  T.  D.  Utama,  S.  W.  Sihwi,  and  A.  Doewes, “Implementasi Algoritma  Iterative  Dichotomiser 3  Pada  Penyeleksian  Program  Mahasiswa Wirausaha UNS,” J. ITSMART, vol. 3, no. 2, pp. 74–82, 2014.
[10]  E.  Indra,  K.  Ho,  Arlinanda,  R.  Hakim,  D. Sitanggang,  and  O.  Sihombing,  “Application  of
C4.5 Algorithm
for
Cattle Disease Classification,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012070, Jul. 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1230/1/012070.