KLASIFIKASI BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN PREDIKSI STOK BARANG PADA PT AEROFOOD INDONESIA
Suwandi 1 , Endah Gustami 2 , Kurnia Puji Astuti 3 , Yunita 4
1,2 Informatika, Universitas Nusa Mandiri e-mail: 1 wandisu72@gmail.com, 2 endahgustami84@gmail.com, 3 kurniapuji67@gmail.com,
4 yunita.yut@nusamandiri.ac.id
Abstrak - Aerofood Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak di bidang layanan kuliner penerbangan ( In- Flight Catering Service ). Dengan menyediakan kurang lebih 80.000 set kuliner per hari untuk segala kebutuhan penerbangan  domestik  dan  internasional.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  pentingnya  pengolahan  data  pada suatu perusahaan yang terkait dengan penanganan data barang atau peralatan milik perusahaan, Permasalahan yang sering ditemui PT Aerofood Indonesia pada saat pencatatan persediaan barang yang masih menggunakan  sistem manual berupa Microsoft Excel. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat memprediksi persediaan agar tidak  terjadi perselisihan.  persediaan  barang  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  harus  diperhatikan  oleh perusahaan, tujuannya agar persediaan barang dalam gudang tetap stabil. Dalam penelitian ini diperlukan teknik data mining dengan menggunakan algoritma c4.5 untuk mengelola dan memprediksi persediaan barang dimasa yang  akan  datang.  Salah  satu  software  pendukung  menggunakan  RapidMiner  yang  membantu mengimplementasikan algoritma c4.5 dalam pengolahan data dan menghasilkan pohon keputusan. Hasil penelitian dengan  menggunakan  algoritma  c4.5  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar  100%.  Dari  hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan pada PT Aerofood Indonesia untuk lebih meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam menentukan tersedia dan tidak tersedia barang.
Kata Kunci: Persediaan, Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, RapidMiner.
Abstract- Aerofood Indonesia is a company engaged in aviation culinary services (In-Flight Catering Service). By providing approximately 80,000 culinary sets per day for all the needs of domestic and international flights. This study discusses the importance of data processing in a company related to the handling of data on goods or equipment  belonging  to  the  company.  Problems  that  are  often  encountered  by  PT  Aerofood  Indonesia  when recording inventory are still using a manual system in the form of Microsoft Excel. Therefore, we need a system that can predict inventory so that there are no disputes. Inventory of goods is one of the important factors that must be considered by the company, the goal is that the inventory of goods in the warehouse remains stable. In this study, data mining techniques are needed using the c4.5 algorithm to manage and predict future inventories. One of the supporting software uses RapidMiner which helps implement the c4.5 algorithm in data processing and generates decision trees. The results of the study using the c4.5 algorithm have a fairly high level of accuracy of 100%. From the results of this study, it is hoped that it can be used at PT Aerofood Indonesia to further improve efficiency and accuracy in determining whether goods are available or not.
Keywords: Inventory, Data Mining, C4.5 Algorithm, Decision Tree, RapidMiner.

## PENDAHULUAN
Aerofood Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak di bidang layanan kuliner penerbangan (In- Flight Catering Service) . Bisnis yang dijalankan oleh ACS  merupakan  usaha  jasa  yang  menyediakan layanan  untuk  memenuhi  kebutuhan  penerbangan, misalnya pemenuhan kebutuhan kuliner dan perlengkapan  kabin  buat  seluruh  jenis  penerbangan domestik  dan  internasional.  menyediakan  kurang lebih  80.000  set  kuliner  per  hari  pada  para penumpang untuk segala kebutuhan penerbangan dan
menggunakan  pilihan  masakan  lokal  Indonesia sampai mancanegara menggunakan kualitas dan rasa yang sanggup memuaskan pengecap penikmatnya.
Di era globalisasi saat ini, tuntutan akan teknologi dan informasi menjadi sangat penting seiring dengan perkembangan teknologi terkini. Dalam perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini,  dapat dengan  cepat  memproses  data,  menghasilkan informasi  yang  akurat  dengan  cepat  dan  murah, dibandingkan dengan teknologi alternatif. (Hengki & Suprawiro, 2017)
Permasalahan  yang  dihadapi  PT  Aerofood Indonesia adalah kesalahan pada sistem perhitungan stok persediaan barang dalam pengolahan data yang masih  menggunakan  pengecekan  secara  manual, maka seringkali terjadi kesalahan dalam pencatatan. Algoritma  C4.5  merupakan  sekelompok  prosedur pemecahan  yang  memakai  pohon  keputusan. Membagi  dan  memprediksi  memiliki  struktur  yang sangat kuat dan terkenal. Semakin kaya penambangan data  untuk  informasi  atau  pengetahuan,  semakin tinggi  akurasinya.  Algoritma  C4.5  ini  membantu untuk  menganalisis  stok  barang  yang  telah  habis selama proses persediaan dengan mengklasifikasikan barang  mana  yang  siap  untuk  ditambahkan  ke persediaan,  sehingga  ketersediaan  barang  tetap terjaga dan stabil.
Teori-teori  dalam  penelitian  ini  digunakan sebagai pendukung dalam  menjelaskan hal-hal  yang terkait dengan penelitian. Pada bab ini peneliti akan membahas penjelasan terkait inventory, prediksi, data mining,  klasifikasi,  decision  tree,  Algoritma  C4.5, dan RapidMiner yaitu :
1. Inventory
Inventory  merupakan  persediaan  barang  yang digunakan untuk mendukung produksi atau memenuhi  permintaan  pelanggan.  Beberapa  orang berpendapat bahwa persediaan barang yang menumpuk  memiliki  potensi  bahkan  nilai  ekonomi kadang  bernilai  tidak  murah.  Pasokan  yang menganggur sering kali dianggap sebagai persediaan atau  stok,  namun  kenyataannya  dianggap  menjadi kapasitas.
2. Prediksi
Prediksi  adalah  proses  membuat  perkiraan berdasarkan  informasi  valid  yang  telah  diperoleh  di masa  lalu.  Prediksi  ini    dicari  dengan  harapan  tidak ada  kesalahan  dalam  apa  yang  dilakukan  sekarang dan  di  masa  depan.  Jika  memang  terjadi  kesalahan, diharapkan  dapat  diminimalisir  terlebih  dahulu. Proses  prediksi  biasanya  menghasilkan  hasil  yang serupa  dengan  kenyataan  sebenarnya  yang  terjadi, tetapi dengan menggunakan proses yang seharusnya menghasilkan jawaban yang akurat, sedekat mungkin dengan kenyataan 3. Data Mining Proses  mengumpulkan,  menganalisis,  dengan menggunakan  historis  untuk  mengidentifikasi  tren dan  pola  hubungan.  Data  mining  adalah  proses menemukan nilai tambah potensial dalam kumpulan data yang belum dilihat atau dianalisis secara manual. Data  mining  adalah  langkah  menemukan  pola  dan informasi dalam kumpulan data menggunakan teknik dan  algoritma  tertentu.  Data  mining  adalah  proses menemukan pola atau informasi yang menarik dalam data  yang  dipilih  dengan  menggunakan  teknik  atau metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau  algoritma penambangan  data  sangat  bervariasi.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang  bergantung  pada keseluruhan  tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan dalam database.
4. Klasifikasi Proses menemukan model yang dapat menggambarkan  dan  membedakan  kelas-kelas  data, sehingga  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksi kelas  suatu objek yang kelasnya tidak diketahui.
Tugas klasifikasi dimulai dengan  kumpulan data dengan  kelas  yang  diketahui.  Jenis  masalah klasifikasi  yang  paling  sederhana  adalah  klasifikasi biner.  Dalam  klasifikasi  biner,  atribut  target  hanya memiliki  dua  kemungkinan  nilai  target  multi-lensa dengan tiga nilai atau lebih. Selama pembuatan model (pelatihan),  algorima  klasifikasi  mengaitkan  nilai prediksi  dengan  target.  Algoritma  klasifikasi  yang berbeda  menggunakan  teknik  yang  berbeda  untuk menemukan  hubungan.  Hubungan  ini  diringkas dalam  sebuah  model,  yang  kemudian  dapat diterapkan  pada  sekumpulan  data  yang  tidak diketahui  berbeda  antar  kelas.  Klasifikasi  model  ini diuji  dengan  membandingkan  nilai  prediksi  dengan nilai target yang diketahui dalam kumpulan data uji. 5. Pohon Keputusan (Decision Tree) Metode  pohon  keputusan  merupakan  metode klasifikasi  data  mining  yang  bekerja  untuk menginterpretasikan kejadian besar yang mengindikasikan  suatu  aturan.  Pohon  keputusan digunakan  untuk  melakukan  eksplorasi  data, menetapkan  kolerasi  terselubung  antara  kelompok calon  variable  input  dengan  variabel  yang  akan menjadi target. Data pada umumnya berisi tabel yang didalamnya  berupa  atribut  record.  Atribut  biasanya mewakili  parameter  yang  disebut  dengan  kriteria didalam  peningkatan  suatu  pohon.  Konsep  pohon keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan  dan  memiliki  aturan  pengambilan keputusan.
Sumber : A. Izyuddin & S. Wibisono (2020)

## Gambar 1. Konsep Decisison Tree
6. RapidMiner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  sumber terbuka.  RapidMiner  juga  merupakan  solusi  hebat untuk  menjalankan  analisis  penambangan  data. RapidMiner  juga  menggunakan  berbagai  teknik prediktif  dan    deskriptif  untuk  berbagi  informasi dengan  pengguna  sehingga  mereka  dapat  membuat keputusan terbaik. RapidMiner memiliki sekitar 500 operator  disektor  data  mining,  termasuk  operator input,  output,  visualisasi  dan  preprocessing  data. RapidMiner adalah perangkat lunak yang digunakan untuk analisis data dan alat penambangan data, yang dapat  diintegrasikan  kendalam  produknya.  Bahasa yang  digunakan  pada  sistem  operasi  RapidMiner adalah Bahasa Java.

## METODE PENELITIAN

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  penjelesan  beberapa  tahapan  dalam penelitian, sebagai berikut :
1. Analisa masalah
Permasalahan yang sering terjadi adalah banyaknya  data  persediaan  yang  tidak  terintegrasi dengan baik sehingga menimbulkan banyak masalah antara barang yang tersedia dan tidak tersedia dalam hal  ini  penulis  akan  mengklasifikasikan  data persediaan  untuk  meminimalisirkan  kesalahan  yang akan terjadi dikemudian hari.
2. Pengumpulan Data Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data  yang diperlukan  sebagai  bahan  penelitian  maka  penulis menggunakan  data  persediaan  stok  barang  dari  PT Aerofood  Indonesia  yang  digunakan  sebagai penentuan tersedia atau tidak tersedianya barang. 3. Pengolahan Data Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  untuk menentukan klasifikasi barang menggunakan Algoritma  C4.5  dalam  penentuan  prediksi  stok barang.
4. Hasil
Dalam  tahap  ini  dibutuhkan  akurasi  data persediaan barang yang sesuai dengan implementasi sehingga  tidak  terjadi  perselisihan  data  barang tersedia dan tidak tersedia.
5. Kesimpulan Untuk  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  penulis, berdasarkan hasil pengolahan data yang menggunakan Algoritma C4.5 ini berupa perhitungan secara  otomatis  yang  dihasilkan  dari  metode penelitian yang sudah dibuat sebelumnya.
Metode  Penelitian  yang  akan  digunakan  adalah Algoritma C4.5 untuk menghasilkan pohon keputusan. Pohon keputusan adalah cara yang sangat efisien untuk menentukan peringkat dan memprediksi hasil. Algoritma C4.5 membangun pohon keputusan dari data pelatihan, yang merupakan daftar kasus atau catatan  dalam  database.  Setiap  kelas  memiliki  nilai atribut yang sama. Setiap atribut dapat memiliki data diskrit atau kontinu. Algoritma C4.5 dapat menangani kasus di mana beberapa atribut adalah null. Namun, atribut  class  hanya  bersifat  diskrit  dan  tidak  boleh dibiarkan  kosong.  Secara  umum  dalam  membangun
algoritma  C4.5  urutan  langkah-langkahnya  adalah sebagai berikut:
a. Membuat  kalkulasi  jumlah  data  berdasarkan jumlah atribut anggota dengan kondisi yang telah ditentukan.  Pada  posisi  proses  utama  dengan syarat kondisi kosong.
b. Pilih atribut yang akan digunakan sebagai node.
c. Buat cabang untuk setiap node anggota
d. Periksa  nilai  entropi  anggota  di  node.  Jika terdapat simpul anggota dengan nilai entropi nol, maka  daun  yang  muncul  akan  ditentukan.  Jika pemeriksaan  menemukan  kondisi  di  mana  nilai entropi  semua  anggota  mengandung  nol, rangkaian proses dihentikan.
e. Jika sebuah node a memiliki nilai a entropi lebih a besar  dari a 0,  proses  diulang  dari  posisi awal,  menggunakan  node a sebagai  kondisi, sampai a semua  anggota a node  dikurangi  menjadi nol.
Node  adalah  atribut  dengan  nilai  gain  terhitung paling tertinggi dibandingkan dengan atribut lainnya. Dalam  proses  perhitungan  nilai  entropy  bersama sebuah  atribut,  maka  persamaan  digunakan  sebagai berikut :
Entropy(S) = ∑ −pi ∗ log 2 𝑝𝑖
n i=1 Keterangan : S
: Himpunan Kasus A : Atribut n
: Jumlah Partisi S
p_i
: Proposi Dari S_i Terhadap S
Entropy  (S)  adalah  jumlah  bit  yang  diperlukan untuk  bisa  mengekstrak  suatu  kelas  (+  atau  -) berdasarkan sejumlah data acak dalam ruang sampel S.  Entropy  bisa  dikatakan  menjadi  kebutuhan  bit untuk menyatakan suatu kelas. Entropy dipakai buat mengukut ketidakaslian S.
Information  gain  adalah  memperoleh  informasi atau ukuran  efektivitas pada  atribut  dalam mengklasifikasikan  data.  Sedangkan  perhitungan nilai Gain menggunakan persamaan berikut :
Gain(S, A) = Entropy(S) − ∑ |Si| |S| n i=1 ∗ Entropy(Si) Keterangan : S
: Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah Partisi Atribut A |Si| : Jumlah Kasus Pada Partisi ke-i |S| : Jumlah Kasus Dalam S Gain (S,A) adalah perolehan informasi berdasarkan  atribut A relative terhadap hasil data S. Perolehan  informasi  didapat  berdasarkan  hasil  data atau  variable  dependent  S  yang  dikelompokkan menurut atribut A, dinotasikan menggunakan gain (S, A).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan  Algoritma  C4.5  diawali  dengan menentukan atribut akar dengan menjumlahkan kasus keputusan  tersedia  dan  tidak  tersedia.  Menghitung entropy  dari  semua  kasus  yang  dibagi  berdasarkan nama barang, jenis, ukuran, dan status barang. Setelah itu  dilakukan  perhitungan  gain  untuk  masing-masing atribut. Dapat dijelaskan pada tabel .
Tabel 1. Penjelasan Atribut ATRIBUT NILAI Nama Barang Jenis Barang Monouse Multiuse Ukuran Barang Besar Sedang Kecil Status Barang Tersedia Tidak Tersedia
Tabel 2. Data Persediaan Barang
Langkah-langkah  dalam  pembentukan  pohon keputusan  pada  prediksi  persediaan  barang  dalam menulis  karya  ilmiah  dilakukan  sesuai  data  yang tertera  pada  tabel  2.  Untuk  perhitungan  algoritma C4.5 dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk keputusan  tersedia  dan  tidak  tersedia.  Entropy dari semua kasus yang dibagi berdasarkan atribut nama  barang,  jenis  barang,  ukuran  barang,  dan status  barang.  Setelah  itu  akan  dilakukan perhitungan gain untuk masing-masing atribut.
2. Menghitung  entropy  pada  baris  total  dengan persamaan (1). Selanjutnya dilakukan penghitungan  gain  untuk  masing-masing  atribut dengan persamaan (2).
3.
Berikut  adalah  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  : Entropy Total =
(− 67 70 ∗ LOG2( 67 70 )) + (− 3 70 ∗ LOG2 3 70 ))
Entropy Total = 0.255242113

## Tabel 3. Perhitungan Node 1
Diketahui  nilai  gain  terbesar  adalah  Ukuran Barang yaitu 0.405161165 yang diperoleh dari hasil perhitungan sebagai berikut : Gain Total Ukuran Barang =
0.255242113 − ( 40 70 ∗ 0) − ( 16 70 ∗ 0) − ( 14 70 ∗ 0)

## Gain Total Ukuran Barang = 0.405161165
Dengan  demikian  kelas  Ukuran  Barang dapat menjadi akar, karena Ukuran Barang memiliki Gain terbesar pertama. Ada tiga kelas pada Ukuran Barang yaitu  Besar,  Sedang  dan  Kecil.  Dari  ketiga  kelas tersebut  kelas  Besar  memiliki Entropy 0,  kelas Sedang  memiliki Entropy 0,  maka  kelas  Besar  dan Sedang  sudah  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan kembali,  sedangkan  kelas  Kecil  masih  harus dilakukan perhitungan kembali.
Tabel 4. Perhitungan Node 2
Pada  tabel  node  2  nilai  Gain  dari  atribut  Jenis Barang  adalah  0.749595257.  Maka  dari  itu  tidak perlu dilakukan perhitungan kembali dan perhitungan  selesai  sampai  node  2.  Langkah selanjutnya  akan  menjelaskan  bahwa  kriteria menjadi  prioritas  utama  dalam  menentukan  hasil keputusan. Setelah perhitungan probabilitas selesai,  data  akan  diuji  pada  aplikasi  RapidMiner versi  9.10,  dengan  desain  model  Decision  Tree sebagai berikut :
Gambar 3. Tahapan Desain Model Algoritma

## C4.5

## Gambar 4. Tampilan Decision Tree
Setelah dilakukan perhitungan dan pengujian data pada  masing-masing  atribut  dengan  algoritma  C4.5, maka  akan  didapatkan  pola  pohon  keputusan  akhir dari  aplikasi RapidMiner seperti  ditunjukkan  pada Gambar  diatas.  Pada  gambar  di  atas  berikut  rule teks yang dihasilkan oleh pohon keputusan :
Gambar 5. Rule Text
Gambar 6. PerfomanceVector
Hasil uji coba dari model yang telah terbentuk adalah untuk menghasilkan nilai akurasi (accuracy),  nilai  AUC  (Area  Under  Curve),  nilai Precision dan nilai Recall.
1. Model Confusion Matrix

## Gambar 7. Model Confusion Matrix
Pada gambar di atas diketahui terdapat rincian jumlah True Positive (TP) = 3, False Negative (FN) = 0, False Positive (FP) = 0, True Negative (TN) = 67,  nilai accuracy  =  100%,  PPV  =  100%,  NPV  = 100%,  sensitivity  =  100%,  dan  sepecificity  = 100%. Berikut data yang dihitung secara manual :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 + 67 3 + 67 + 0 + 0 = 70 70 = 1
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 3 3 + 0 = 3 3 = 1
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 = 67 67 + 0 = 67 67 = 1 𝑃𝑃𝑉 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 3 3 + 0 = 3 3 = 1 𝑁𝑃𝑉 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹 = 67 67 + 0 = 67 67 = 1

## 2. Model Kurva ROC
Hasil  AUC  (Optimistic)  yang  ada  pada RapidMiner  yaitu  0.650,  dengan    hasil  positive class  =  Tersedia.  Berikut  ini  gambar  hasil  AUC (Optimistic) dalam grafik ROC :

## Gambar 8. Hasil AUC (Optimistic)
Hasil AUC yang ada pada RapidMiner yaitu = 0.150.  dengan  hasil  positive  class  =  Tersedia. Berikut ini gambar hasi AUC dalam grafik ROC :

## Gambar 9. Hasil AUC
Hasil  AUC  (Pessimistic)  yang  ada  pada RapidMiner  yaitu=  0.650.  dengan  hasil  positive class  =  Tersedia.  Berikut  ini  gambar  hasil  AUC Pessimistic dalam grafik ROC

## Gambar 10. Hasil AUC (Pressimistic)
Hasil  Perhitungan  manual  Accuracy  sama dengan hasil dari pengujian di RapidMiner. Selain Accuracy Ada juga hasil  Precision pada penelitian ini adalah 100%. Berikut ini gambar hasil Precision yang diuji dengan RapidMiner.

## Gambar 11. Precision
Berikut adalah perhitungan manual Precision : Diketahui : TP = 3 dan FP = 0.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 3 3+0 = 3 3 = 1 Keterangan :
TP = True Positive dan FP = False Positive
Hasil  perhitungan  diatas  sama  dengan  hasil yang ada di RapidMiner. Selain Precision ada juga hasil Recall dari penelitian ini yaitu sebesar 100%. Berikut ini adalah gambar dari hasil Recall :
Gambar 12. Recall
Hasil Recall diatas bisa didapat dari perhitungan manual, yaitu sebagai berikut:
Diketahui : TP = 3 dan FN = 0
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 3 3+0 = 3 3 = 1
Keterangan : TP = True Positive dan FN = False Negative
Dari  gambar  tersebut  menunjukan  hasil deskripsi  yang  menunjukkan  bahwa  penggunaan data  mining  algoritma  C4.5  untuk  menarik beberapa  kesimpulan  dengan  decision  tree  dan tingkat  akurasi  dari  data  yang  telah  diuji menggunakan  algoritma  C4.5  adalah  sebesar 100%.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil dari Algoritma C4.5 dalam klasifikasi stok barang pada  PT  Aerofood  Indonesia.  Melalui  hasil penelitian diharapkan penelitian ini dapat dipublikasikan  dalam  jurnal  ilmiah,  dengan demikian  penulis  berharap  bahwasannya  dapat bermanfaat  dan  mempermudah  admin  gudang dalam  mengelola  data  stok  barang  tersedia  dan tidak tersedia.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab-bab sebelumnya,  dapat  diambil  kesimpulan  dari penerapan  metode  Algoritma  C4.5  dengan Information  Gain  klasifikasi  barang  dalam penentuan  prediksi  stok  barang  dengan  jumlah data  sebanyak  70  record  diperoleh  nilai  akurasi sebesar  100%,  sedangkan  nilai  AUC  yang dihasilkan  adalah  0.150  yang  berarti  akurasi  ini memiliki tingkat klasifikasi yang baik. Selain itu, dapat  disimpulkan  bahwa  pengolahan  data  ini membantu  dan  mempermudah  admin  dalam menentukan tersedia dan tidak tersedianya barang di gudang.

## REFERENSI
H.  Hengki  and  S.  Suprawiro,  “Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Inventory Sparepart Kapal Berbasis Web : Studi Kasus Asia  Group  Pangkalpinang,” J.  Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 121–129, 2017, doi: 10.32736/sisfokom.v6i2.258. N. Normah, B. Rifai, and P. Sari, “Algoritma Apriori Sebagai  Solusi  Kontrol  Persediaan  Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol.  22,  no.  2,  pp.  161–168,  2020,  doi: 10.31294/p.v22i2.6530.
A.  Asroni,  B.  Masajeng  Respati,  and  S.  Riyadi,
“Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi
Jenis  Pekerjaan  Alumni  di  Universitas Muhammadiyah Yogyakarta,” Semesta Tek. , vol.  21,  no.  2,  pp.  158–165,  2018,  doi: 10.18196/st.212222.
M.  Christian,  S.  Suparni,  and  L.  A.  Utami,  “Sistem
Informasi Inventory menggunakan Framework  Laravel  pada  CV.  Grace  Bhakti
Utama Bogor,” J. Ldng. Artik. Ilmu Komput. LARIK ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–10,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.bsi.ac.id/index.php/larik/article /view/456
D.  A.  Kifta,  “Analisis  Pengendalian  Persediaan Dalam Hubungannya Dengan Efisiensi Biaya Di Pt. Hitek Indo Mulia,” J. Manaj. Indones. , vol.  10,  no.  1,  pp.  217–224, 2018,  [Online]. Available: https://journal.cwe.ac.id/index.php/jurnal_cit rawidyaedukasi/article/view/109/98
A.  Izyuddin  and  S.  Wibisono,  “Aplikasi  prediksi penjualan  ac  menggunakan  decision  tree dengan  algoritma  c4.5,” Misi  J.  Manaj. Inform. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 146–156, 2020.
I.  M.  Kamal,  T.  H.  P,  and  R.  Ilyas,  “Prediksi
Penjualan Buku Menggunakan Data Mining,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. , pp. 49–54, 2017.
D.  Ardiansyah,  W.  Walim,  C.  Algoritma,  U. Klasifikasi,  and  D.  Ardiansyah,  “Algoritma c4.5  untuk  klasifikasi  calon  peserta  lomba cerdas cermat siswa smp dengan menggunakan  aplikasi  rapid  miner,” J. Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  5–12,  2018,  doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.29.
A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision
Tree Untuk Klasifikasi Produk Laris,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
D.  Nababan,  “Analisis  Persediaan  Stok  Barang Menggunakan Algoritma C 4.5 (Studi Kasus Cv  Harapan  Raya),” Jurnal Ilmiah Informatika ,  vol.  7,  no.  01.  p.  5,  2019. [Online]. Available:
http://113.212.163.133/index.php/jif/article/
view/839
S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining
Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika
Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve  Bayes,  Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif ,  vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
Yulia  and  N.  Azwanti,  “Data  Mining  Prediksi
Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga di Kota Batam Dengan Menggunakan,” no. 1, pp. 175–180, 2018.
R. D. Dana and A. Ajiz, “Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode,” vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022.
T.  B.  Tusarwenda,  “Penerapan  data  mining  dengan algoritma  c4.5  dalam  prediksi  penjualan botol pada CV. Seribukilo,” 2018.
G.  Lukhayu  Pritalia,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 untuk  Penentuan  Ketersediaan  Barang  E- commerce,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp.
47–56, 2018, doi:
10.24002/ijis.v1i1.1727.
M.  W.  Herdian  and  R.  Winanjaya,  “Penerapan Algoritma C4 . 5 Dalam Klasifikasi Kualitas Sayur  Kol  Di  Kabupaten  Simalungun,” RESOLUSI  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 132–137, 2022