## Analisa Prediksi Penjualan Produk Dengan Menggunakan Metode C4.5 (Studi Kasus: PT. Kawan Lama Ace Hardware)
Muhammad Rizal Lubis
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
PT. Kawan Lama Ace Hardware merupakan sebuah perusahaan ritel yang bergerak dalam bidang perlengkapan dan produk gaya hidup. Lebih dari 3.500 jenis  produk tersedia  dengan  harga bersaing,  memenuhi hampir  semua kebutuhan  konsumen  sehari-hari.  PT.  Kawan Lama Ace Hardware kurangnya menganalisa penjualan barang dan pemasukan barang atau persediaan di gudang, disamping itu juga pihak perusahaan tidak pernah menganalisa penjualan barangnya sehingga tidak mengetahui apakah produk penjualan tahun sebelumnya lebih banyak dibanding tahun sekarang dan produk apa saja yang paling laris pada perusahaan  sedangkan jumlah data yang begitu besar bisa menjadi masalah dan kewalahan dalam menghitung produk yang ada pada perusahaan tersebut dibutuhkan suatu aplikasi Tanagra yang dapat mengelompokan  hasil penjualan produk mobil.
Kata Kunci : Data Mining, Decision tree, Penjualan Produk.

## Abstract
PT. Kawan Lama Ace Hardware is a retail company engaged in lifestyle equipment and products. More than 3,500 types of  products are available at competitive prices, fulfilling almost all the daily needs of consumers. PT. Kawan Lama Ace Hardware lacks analysis of sales of goods and entry of goods or inventory in the warehouse, besides that the company has never analyzed the sales of goods so it does not know whether the previous year's product sales are more than the current year and what products are most in demand in the company while the  number  Such  large  data  can  be  a  problem  and  overwhelmed  in  calculating  existing  products  at  the  company  requires  a  Tanagra application that can classify the results of sales of car products.
Keywords : Data Mining, Decision tree, Product Sales.

## 1. PENDAHULUAN
PT. Kawan Lama Ace Hardware merupakan sebuah perusahaan ritel yang bergerak dalam bidang perlengkapan dan produk gaya hidup. Lebih dari 3.500 jenis produk tersedia dengan harga bersaing, memenuhi hampir semua kebutuhan konsumen sehari-hari.  Semakin  berkembangnya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  menuntut  para  pengembang  perusahaan  untuk menemukan suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk di perusahaannya, salah satunya adalah dengan  memanfaatkan  teknologi  untuk  membantu  memprediksi  hasil  analisa  penjualan.  Mengingat  masalah  yang  terjadi selama  ini  pihak  PT.  Kawan  Lama  Ace  Hardware  kurangnya  menganalisa  penjualan  barang  dan  pemasukan  barang  atau persediaan di gudang, disamping itu juga pihak perusahaan tidak pernah menganalisa penjualan barangnya sehingga tidak mengetahui apakah produk penjualan tahun sebelumnya lebih banyak dibanding tahun sekarang dan produk apa saja yang paling  laris  pada  perusahaan    sedangkan  jumlah  data  yang  begitu  besar  bisa  menjadi  masalah  dan  kewalahan  dalam menghitung produk yang ada pada perusahaan tersebut.
Dengan  adanya  masalah  tersebut  dibutuhkan  suatu  aplikasi  Tanagra  yang  dapat  mengelompokan    hasil  penjualan produk mobil. Bahwa PT. Kawan Lama Ace Hardware sebagai perusahaan yang bergerak dalam bidang Ritail Perlengkapan mobil. Tidak hanya Ace Hardware, masih  begitu banyak perusahaan-perusahaan lain yang bergerak dibidang yang sama. Hal tersebuat dapat menimbulkan persaingan bisnis antar perusahaan.
Data  mining  diharapkan  untuk  memberikan  solusi  keputusan  yang  tepat  di  dunia  bisnis  untuk  mengembangkan  bisnis mereka. Tujuan dari penelitian ini untuk menggetahui penjualan yang paling diminati konsumen khususnya dalam penjualan perlengkapan mobil. Manfaatnya mempermudah analisa data yang cukup besar dan membantu memberikan informasi data penjualan yang di olah. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining ini adalah metode C4.5 ( pengelompokan ) Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan dalam mendapatkan rangka pola penjualan produk
Dalam  kutipan  jurnal David Hartanto Kamagi, Seng Hansun NO (ISSN 2085-4552)  dengan judul “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa “ Menjelaskan bahwa Algoritma C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi  pohon  keputusan  yang  banyak  digunakan  karena  memiliki  kelebihan  utama  dari algoritma  yang  lainnya.  Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe  diskret  dan  numeric.  Dalam  mengkonstruksi  pohon,  algoritma  C4.5  membaca  seluruh  sampel  data  training  dari storage  dan  memuatnya  ke  memori.  Hal  inilah  yang  menjadi  salah  satu  kelemahan  algoritma  C4.5  dalam  kategori “skalabilitas”  adalah algoritma ini  hanya dapat digunakan jika data training dapat  disimpan secara keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan di memori. Dalam mengkonstruksi pohon, algoritma C4.5 membaca seluruh sampel data training dari storage dan memuatnya ke memori[1].

## 2. LANDASAN TEORI
Algoritma C4.5 dan decision tree merupakan dua model yang tidak terpisahkan, karena untuk membangun sebuah decision tree , dibutuhan algoritma C4.5. Di akhir tahun 1970 hingga di awal tahun 1980-an, J. Ross Quinlan seorang peneliti di bidang mesin pembelajaran mengembangkan sebuah model decision tree yang dinamakan ID3 ( Iterative Dichotomiser ), walaupun sebenarnya  proyek  ini  telah  dibuat  sebelumnya  oleh  E.B.  Hunt,  J.  Marin,  dan  P.T.  Stone.  Kemudian  Quinlan  membuat algoritma dari pengembangan ID3 yang dinamakan C4.5 yang berbasis supervised learning . Serangkaian perbaikan yang dilakukan pada ID3 mencapai puncaknya dengan menghasilkan sebuah sistem praktis dan berpengaruh untuk decision tree yaitu C4.5. Perbaikan ini meliputi metode untuk menangani numeric attributes, missing values, noisy data, dan aturan yang menghasilkan rules dari trees . Ada beberapa tahapan dalam membuat sebuah decision tree dalam algoritma C4.5  yaitu :
1. Mempersiapkan  data  training.  Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya  atau disebut data masa lalu dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang akan terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masing – masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari atribut, hitung dahulu nilai entropy . Untuk menghitung nilai entropy menggunakan persamaan I: Keterangan: Entropy(S) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑎 𝑖−1 (1)
S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S Pi : proporsi dari Si terhadap S Sementara itu perhitungan nilai gain menggunakan persamaan II:
Gain(S,A)=Entropy(S)- ∑ S i S 𝑛 𝑖− xEntropy( 𝑆 𝑖 ) (2)
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analiasa  data  penjualan  dilakukan  setelah  data  terkumpul  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  ini  untuk  menghasilkan kesimpulan  berdasarkan  pada  analisa  data  penjualan  suku  caadang.  Analisa  data  dilakukan  berdasarkan  teknik  algoritma C.45  dengan  beberapa  langkah-langkah  yang  sudah  ditentukan.  Data  yang  diambil  merupakan  data  transaksi  penjualan perlengkapan mobil pada bulan januari 2016 di PT. Kawan Lama Ace Hardware dimana data tersebut merupakan data yang mewakili keseluruhan data transaksi yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Penjualan Perlengkapan Mobil 2016 Perlengkapan Mobil Bulan Januari Bulan Pebruari Bulan Maret Bulan April Total M I M II M III M IV M I M II M III M IV M I M II M III M IV M I M II M III M IV Foldable platform handtruck 300kg small 36 44 51 48 32 37 28 27 31 34 32 29 38 42 40 41 590 Platform hand truck plastic 200kg 31 26 37 18 15 17 21 8 10 11 13 8 15 27 18 9 284 Mechanic tool kit 66 pcs 33 39 24 26 44 49 36 27 44 47 42 46 22 24 17 40 560 Mechanical tool set krisbow black (78) 21 20 14 14 17 25 27 20 18 19 11 13 17 19 21 22 298 Hand pallet big 3t 685x1220mm w/ nylon 5 2 4 3 2 3 3 1 10 12 7 9 11 14 13 8 107 Foldable platform 33 38 31 30 39 41 39
43 24 27 27 14 23 25 17 38 489
Perlengkapan Mobil Bulan Januari Bulan Pebruari Bulan Maret Bulan April Total M I M II M III M IV M I M II M III M IV M I M II M III M IV M I M II M III M IV handtruck 150kg small Electric hoist reel double hook 1000kg 1 3 1 2 7 7 9 8 16 18 15 13 13 15 16 20 164 Safety shoes hercules 4in(40/6.5) 28 30 21 12 17 19 17 18 14 15 18 20 18 19 17 18 301 Safety shoes goliath 6in(40/6.5) 22 22 29 15 30 28 31 30 27 29 21 20 27 30 30 22 413 Mechanic tool kit 28 pcs 29 27 19 17 26 28 25 28 25 31 23 26 29 32 30 25 420
Berikut ini adalah uraian langkah-langkah dalam algoritma C4.5 untuk menyelesaikan kasus suatu  penjualan produk akan dilakukan atau tidak, berdasarkan data yang ada. Data yang telah ada pada tabel x.., akan digunakan untuk membentuk pohon keputusan.
Pada tabel  x.., atribut-atributnya adalah data items yang terdiri dari 10 items, katagori dan bulan penjualan. Setiap atribut memiliki nilai. Sedangkan kelasnya ada pada kolom katagori yaitu katagori “Naik (N)” dan katagori “Turun (T)”. Kemudian data tersebut dianalisis.
Tabel 2. Learning Dataset No Nama Items Penjualan Per Bulan I Katagori II Katagori III Katagori IV Katagori 1 Foldable platform handtruck 300kg small 179 N 12 4 T 126 N 161 N 2 Platform hand truck plastic 200kg 112 N 61 T 42 T 69 N 3 Mechanic tool kit 66 pcs 122 T 15 6 N 179 N 103 T 4 Mechanical tool set krisbow black (78) 69 N 89 N 61 T 79 N 5 Hand pallet big 3t 685x1220mm w/ nylon 14 T 9 T 38 N 46 N 6 Foldable platform handtruck 150kg small 132 N 16 2 N 92 T
103 N 7 Electric hoist reel double hook 1000kg 7 T 31 N 62 N 64 N 8 Safety shoes hercules 4in(40/6.5) 91 N 71 T 67 T 72 N 9 Safety shoes goliath 6in(40/6.5) 88 T 11 9 N 97 T 109 N 10 Mechanic tool kit 28 pcs 92 T 10 7 N 105 T 127 N
Hitung nilai entropy dengan rumus :
Entropy (S) = ∑ −𝑃 𝑗 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑗 𝑘 𝑗=1
Jadi entropy (S) = (- (24/40) * Log 2 (24/40) + (- (16/40) * Log 2 (16/40) = 0,442179356 + 0,528771238 = 0,970950594
Tabel 2. Hasil Perhitungan Pada Dataset Total kasus Sum (N) Sum (T) Entropy Total 40 25 15 0,970950594
Setelah  mendapatkan  entropi  dari  keseluruhan  kasus,  lakukan  analisis  pada  setiap  atribut  dan  nilai-nilainya  serta  hitung entropinya seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 3. Analisis Atribut, Nilai, Banyaknya Kejadian Nilai, Entropi dan Gain
No Nilai I II III IV 1 Sum (N) 5 6 4 9 2 Sum (T) 5 4 6 1 Entropy 1 0,970951 0,970951 0,468996 Gain 0,470951 0,494134 0,494134 0,814609
Langkah terakhir membuat pohon keputusan dari setiap setiap atribut dan nilai yang dapat di lihat pada gambar 3.
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Akhir Fordable Platform Handtruck 300 Kg Small.

## 4.  IMPLEMENTASI
Dalam  Mengimplementasi  algoritma  C4.5  untuk  analisa  prediksi  penjualan  produk  mengunakan  tools  tanagra  versi  1.4. adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil asosiasi final.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa diatas, maka penulis mengambil kesimpulan antara lain:
1. Di dalam menganalisa data penjualan produk ritel pada PT. Kawan Lama Ace Hardware membutuhkan sebuah data yang  real  dimana  hampir  dari  3.500  jenis  produk  tersedia  sehingga  membutuhkan  pemanfaatan  data  yang  ada  di dalamnya  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  yang  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah diinterprestasikan dan memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima dan efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numeric.
2. Dalam penerapannya algoritma C4.5 membaca seluruh sampel data training dari storage dan memuatnya ke memori sehingga dalam mengkonstruksi  pohon keputusan, algoritma  C4.5 dapat  membaca seluruh sampel data training dari storage dan memuatnya ke memori.

## REFERENCES
[1] FajarAstutiHermawan, 2013, ‘Artificial Intelegency’EdisiPertama,Yokyakarta, Penerbit Andi
[2] Kusrini, Emma TaufiqLuthfi, 2009,‘ IntelejensiBuatan” Yokyakarta:Penerbit Andi
[3] Wikipedia, The Free Encyclopedia [Online],Available :http://en.wikipedia.orgJohn von Neuman.
[4] Sopiah dan Syihabudhin, Manajemen Bisnis Ritel. Yogyakarta, 2008.
[5] Pramudiono, Iko. Pengantar Data Mining: Menambang Permata  Pengetahuan   di Gunung Data. http://www.ilmukomputer.com22Mei 2014.
[6] Pramudiono, Iko. Teknik Data Mining: memprediksibarang2014.
[7] Journal of Method C.45 http://elib.unikom.ac.id/download.php.id=7098 22Mei 2014
[8] http://fiy-a.blogspot.com/2017/07/tutorial-microsoft-office-excel-2003.html.