## Analisis Persediaan Stok Barang Menggunakan Algoritma C 4.5 (Studi Kasus CV Harapan Raya)

## Darsono Nababan, Anastasia Venessa Tanlim
Universitas Pelita Harapan, Lippo Plaza Medan, Lantai 5-7, Jl. Imam Bonjol No.6, Kota Medan, Sumatera Utara 20112

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 21 November 2018 Revisi Akhir: 20 Maret 2019 Diterbitkan Online : 22 Maret 2019
In  a  distributor  company,  stock  is  one  of  the  important  factors  that  need  to  be considered by the company. The amount of stock in and out must be considered, the aim is to keep the stock available stable. A stable stock means that in a warehouse there is no  excess stock or  lack of  stock.  The  problem  is  that  each  item has a  different  buying interest. Then a calculation is needed to be able to predict what items need to be added or  reduced  in  the  warehouse.  C4.5  algorithm  is  a  group  of  algorithms  using  decision trees.  Decision  trees  are  a  very  strong  and  well-known  method  of  classification  and prediction.  The  richer  the  information  or  knowledge  contained  by  training  data,  the accuracy will increase. This algorithm is used to analyze the time of purchase of goods that have been depleted by classifying the items which are already in stock added or not, so that the availability of goods keep stable. The application of the C 4.5 algorithm can be used to predict stock availability at CV Harapan Raya. The results of calculating the entropy  value  in  algorithm  C  4.5  can  predict  the  amount  of  stock  provided  by  CV Harapan Raya.

## K ATA K UNCI
Company Distributor, Stock item,
Algorithm C 4.5

## K ORESPONDENSI
No HP: 08116186822 E-mail: darsono.nababan@uph.edu

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  bisnis  distributor  bersaing  sangat  ketat. Setiap  perusahaan  memiliki  bisnis  proses  yang  berbeda-beda, seperti  menjual  produk,  dan  sebagainya.  Perusahaan  distributor yang  bergerak  di  bidang  bahan  bangunan  ,  pastinya  memiliki produk fisik yang memerlukan gudang penyimpanan. Persediaan barang didalam gudang perlu dijaga berkala. Stok barang adalah salah  satu  faktor  penting  yang  harus  diperhatikan  oleh perusahaan.  Jumlah  produk  yang  keluar  masuk  harus diperhatikan,  jumlah  penjualan  yang  fluktuatif  mengakibatkan stok  barang  yang  tersedia  tidak  stabil  dan  dapat  berdampak langsung ke retailer. Ketersediaan barang yang tidak stabil dapat berdampak  pada  perusahaan,  seperti  barang  habis  pada  saat permintaan  retailer  tinggi  maka  yang  akan  terjadi  adalah permintaan  barang  harus  dibatalkan  ataupun  retailer  yang berganti  supplier  untuk  bisa  mendapatkan  barang  yang diinginkannya.
Permasalahan  lainnya  adalah  stok  yang  berlebihan.  Yang dikarenakan kesalahan prediksi penjualan, dimana menjadi salah satu faktor yang membuat stok barang yang berlebih di gudang. Penimbunan  stok  ini  menyebabkan  perusahaan  mengalami kerugiaan  dikarenakan  harus  mengeluarkan  dana  yang  lebih
untuk  dapat  melakukan  proses  penyimpanan  barang  yang lainnya.
Permasalahan  -  permasalahan  yang  terjadi  diatas  disebabkan karena  kesulitan  menentukan  stok  minimum  tiap  barang  yang harus  dipenuhi  berdasarkan  permintaan  retailer. Penentuan  stok barang dapat ditentukan dari berbagai aspek. Pada penelitian ini data  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  waktu  pembelian stok  barang  adalah  data backorder .  Dari  data  tersebut  akan dilihat  apa  yang  menjadi  permintaan  terbesar  dari  seluruh barang.  Maka  tujuan  dari  penyusunan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut : Untuk membantu menentukan persediaan stok yang  dapat  memenuhi  permintaan  retailer  serta  mengatasi penimbunan  stok  yang  berlebih  dengan  menggunakan  teknik data  mining  klasifikasi  dengan  metode  decision  tree.  Dengan menggunakan metode ini data set yang didapatkan akan di olah sehingga  menjadi  informasi  yang  tersedia  terstruktur  ke  arah pohon  keputusan  dan  mendapatkan  pola  terbaik  untuk menentukan stok yang diperlukan retailer.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menganalisis  data  dan  menemukan pola  tersembunyi  secara  otomatis  atau  semiotomatis.  Menurut
Gartner  Group,  data  mining  adalah  proses  mencari  hubungan, pola, dan trend melalui data yang besar, menggunakan teknologi pengenalan pola, teknik statistika, dan matematika [7]. Data  mining  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar.  Pola  atau hubungan  digunakan  sebagai  alat  untuk  menjelaskan  data  dan memprediksi data yang baru.
2.2 Pengertian Klasifikasi
Klasifikasi  adalah sebuah proses untuk  menemukan  model atau fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  kelas data dengan tujuan untuk memperkirakan kelas dari suatu objek yang  labelnya  tidak  diketahui.  Hal  ini  juga  dapat  dikatakan sebagai  pembelajaran  (klasifikasi)  yang  memetakan  sebuah unsur  (item)  data  kedalam  salah  satu  dari  beberapa  kelas  yang sudah  didefinisikan.  Klasifikasi  bertujuan  untuk  memprediksi target  kelas  untuk  setiap  kasus  dalam  data.  Sebuah  tugas klasifikasi  dimulai  dengan  satu  set  data  di  mana  kelas  dikenal. Jenis paling sederhana dari masalah klasifikasi adalah klasifikasi biner. Dalam klasifikasi biner, atribut target hanya memiliki dua nilai  yang  mungkin.  Target  multiclass  memiliki  lebih  dari  dua nilai.
Dalam  proses  membangun  model  (pelatihan),  algoritma klasifikasi  menemukan hubungan antara nilai-nilai prediksi dan nilai  target.  Algoritma  klasifikasi  yang  berbeda  menggunakan teknik yang berbeda untuk menemukan hubungan. Hubungan ini diringkas  dalam  model,  yang  kemudian  dapat  diterapkan  pada data  yang  berbeda  ditetapkan  dimana  kelas  tidak  diketahui. Klasifikasi  model  diuji  dengan  membandingkan  nilai-nilai diprediksi nilai target dikenal dalam satu set data uji. Data untuk klasifikasi  biasanya  dibagi  menjadi  dua  set  data:  satu  untuk membangun  model,  yang  lain  untuk  pengujian  model  [1]. Sebuah  model  klasifikasi  diuji  dengan  menerapkan  untuk menguji  data  dengan  nilai  target  dikenal  dan  membandingkan nilai prediksi dengan nilai-nilai diketahui. Data uji harus sesuai dengan  data  yang  digunakan  untuk  membangun  model  dan harus  dipersiapkan dengan  cara yang  sama.  Biasanya  data  train dan data test berasal dari set data yang sama asalnya. Matrik tes digunakan  untuk  menilai  seberapa  akurat  model  dan memprediksi  nilai-nilai  yang  diketahui.  Hasil  model  klasifikasi berupa kelas dan probabilitas untuk setiap data.

## 2.3 Pengertian Algoritma C 4.5 / Decision Tree
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  teknik  klasifikasi  pada machine  learning  yang  digunakan  pada  proses  data  mining dengan  membentuk  sebuah  pohon  keputusan  (decision  tree) yang direpresentasikan dalam bentuk aturan [4].
Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma  dengan menggunakan  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal. Semakin kaya informasi atau pengetahuan yang dikandung oleh data  training,  maka  akurasi  akan  semakin  meningkat.  Pohon dalam  analisis  pemecahan  masalah  pengambilan  keputusan adalah  pemetaan  mengenai  alternatif-alternatif  pemecahan masalah  yang  dapat  diambil  dari  masalah  tersebut.  Pohon tersebut juga memperlihatkan faktor-faktor kemungkinan/probabilitas  yang  akan  mempengaruhi  alternative -  alternatif  keputusan  tersebut,  disertai  dengan  estimasi  hasil akhir  yang  akan  didapat  bila  kita  mengambil  alternatif
keputusan tersebut. Pengambilan keputusan merupakan masalah penting bagi organisasi untuk menemukan alternatif terbaik dari alternatif yang ada [8].
Algoritma C4.5 adalah algoritma yang dibuat oleh Ross Quinlan dan digunakan untuk  membuat  pohon  keputusan.  Algoritma  ini sering dikategorikan sebagai pengklasifikasi statistik. Algoritma C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang menggunakan  entropi  informasi,  atribut  kontinyu  dan  diskret, atribut  kategorial  dan  numerik,  dan  missing  values.  Algoritma ini  membutuhkan  set  data  latih  karena  termasuk  algoritma pembelajaran yang terawasi (supervised learning algorithm). Set data  latih  berupa  sampel  yang  sudah  terklasifikasi.  C4.5 menganalisa  set  data  latih  dan  membangun  pengklasifikasian yang  harus  secara  tepat  mampu  mengklasifikasikan  data  latih maupun data uji.
Formulasi  Matematis  dari  algoritma  C  4.5  dapat  dilihat  pada formula:
Dengan penjelasan log ₂ :
dengan:
S = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. pi = proporsi dari Si terhadap S. Si diperoleh dari Gain.
dengan :
S = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. A = atribut.
V = suatu nilai yang mungkin untuk atribut A. Nilai(A) = himpunan yang mungkin untuk atribut A. |Si| = jumlah sampel untuk nilai i. |S| = jumlah seluruh sampel data.
Entropy(Si) = entropi untuk sampel-sampel yang memiliki nilai i
dengan:
S = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. A = atribut.
Si = jumlah sampel untuk atribut i
dengan:
S = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. A = atribut.
Gain(S,A) = information gain pada atribut A SplitInfo(S,A) = split information pada atribut A Secara  umum  langkah  dalam  membuat  pohon  keputusan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
1. Menghitung  entropi  total  dari  dataset  dilanjutkan dengan entropi masing-masing atribut.
2. Setelah  diperoleh  entropi  masing-masing  atribut, menghitung information gain masing-masing.
3. Memilih  atribut  yang  memiliki  information  gain paling besar sebagai akar.
4. Mengulangi  perhitungan  entropi  dan  gain  untuk menentukan atribut berikutnya sebagai daun.

## 3. METODOLOGI
Untuk kerangka kerja ini dilakukan beberapa tahapan  - tahapan yang  harus  dilaksanakan  mulai  dari  awal  sampai  hasil  akhir. tahapan kerja tersebut sebagaimana
Gambar 1. Kerangka Kerja penelitian
1. Pengambilan Data Pengambilan data diambil berdasarkan  data penjualan yang  terjadi  selama  1  bulan  di  tulis  dalam  bentuk tabel.
2. Analisa Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengelompokan  data berdasarkan  bahan  barang  dan  jenis  barang  yang  di tulis dalam bentuk tabel.
3. Implementasi Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  pada  nilai entropy  dengan  mengunakan  algoritma  C  4.5  dari data-data yang di kelompokan sehingga menghasilkan rule atau pola untuk membangun pohon keputusan
4. Pengujian Rule  yang  telah  diperoleh  dengan  Algoritma  C  4.5, diujikan  dengan  Software  Data  Mining  yaitu Rapidminer.  Proses  ini  akan  menampilkan  pola terbaik  yang  dapat  diterapkan  untuk  menentukan kriteria unit.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Data
Data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah berbentuk  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  C  4.5 dalam  melakukan  klasifikasi  prediksi  stok  bahan  bangunan. Pengelompokkan  yang  dilakukan  menggunakan  3  atribut
sebagai  kriteria  dalam  menentukan  prediksi  untuk  persediaan stok bahan bangunan.
Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Nama Barang
2. Bahan Barang
3. Jenis Barang
Output  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  yaitu  prediksi  stok barang  apa  yang  perlu  ditambahkan  atau  dikurangi  dari backorder  yang  dilakukan  setiap  transaksi.  Untuk  dapat mencapai tujuan ini maka dilakukan pengumpulan data. Data set yang  digunakan  berjumlah  100  transaksi  yang  dapat  dilihat  di bawah tabel I.
Tabel 1. Atribut Nama Barang Bahan Barang Jenis Barang NAKO 10 HITAM POLOS PLAT 2.0 PUTIH POLOS RODA 3 INCH HITAM BETON PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH PUTIH DRAT NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS RODA 3 INCH HITAM SIKU BETON 12 HITAM ULIR NAKO 12 HITAM POLOS PIPA 2 INCH HITAM DRAT PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS RODA 3 INCH HITAM SIKU BETON 12 HITAM ULIR PLAT 2.0 PUTIH POLOS NAKO 12 HITAM POLOS NAKO 12 HITAM POLOS PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 2.0 PUTIH POLOS RODA 3 INCH HITAM SIKU RODA 3 INCH HITAM BETON PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 12 HITAM POLOS BETON 9 HITAM ULIR RODA 3 INCH HITAM SIKU RODA 3 INCH HITAM SIKU PLAT 2.0 PUTIH POLOS RODA 3 INCH HITAM BETON RODA 3 INCH HITAM BETON NAKO 12 HITAM POLOS NAKO 12 HITAM POLOS PLAT 2.0 PUTIH POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS
PLAT 1.5 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS RODA 3 INCH HITAM SIKU BETON 9 HITAM ULIR BETON 12 HITAM ULIR PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PLAT 2.0 PUTIH POLOS PLAT 2.0 PUTIH POLOS RODA 3 INCH HITAM BETON RODA 3 INCH HITAM BETON PIPA 2 INCH HITAM DRAT PLAT 1.5 HITAM POLOS BETON 9 HITAM ULIR BETON 9 HITAM ULIR PLAT 1.5 HITAM POLOS RODA 3 INCH HITAM SIKU NAKO 12 HITAM POLOS NAKO 12 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS PLAT 2.0 PUTIH POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT BETON 9 HITAM ULIR BETON 9 HITAM ULIR NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS RODA 3 INCH HITAM BETON RODA 3 INCH HITAM SIKU PLAT 1.5 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS BETON 12 HITAM ULIR PLAT 2.0 PUTIH POLOS NAKO 12 HITAM POLOS BETON 9 HITAM ULIR PIPA 2 INCH PUTIH DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT PIPA 2 INCH HITAM DRAT RODA 3 INCH HITAM BETON RODA 3 INCH HITAM SIKU PLAT 1.5 HITAM POLOS PLAT 1.5 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 10 HITAM POLOS NAKO 12 HITAM POLOS PIPA 2 INCH HITAM DRAT PIPA 2 INCH PUTIH DRAT RODA 3 INCH HITAM BETON PLAT 2.0 PUTIH POLOS BETON 9 HITAM ULIR
Setelah  data  transaksi  dikumpulkan,  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  pengolahan  data  yang  telah  dikumpul.  Proses pengolahan  Data  Mining  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  beberapa  tahapan  diantaranya  adalah  data  selection, data cleaning, data transformation, dan pengolahan Data Mining dengan menggunakan algoritma C 4.5.

## 4.2. Data Mining Dengan Menggunakan
Algoritma C 4.5 Langkah-langkah pengolahan Data Mining dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: 1. Pilih atribut sebagai akar.
Data  dikelompokkan  terlebih  dahulu  dengan menghitung  jumlah  kasus,  Selanjutnya  dihitung nilai  Entrophy    dan  Gain  dari  semua  atribut. Untuk  menentukan  akar  ditentukan  dari  nilai Gain  tertinggi.  Hasil  pengelompokkan  data transaksi dapat dilihat pada tabel II berikut:
Tabel 2. Hasil Pengelompokkan Data Transaksi
Node Jumlah Transaksi Backorder Yes No 1 Total 100 79 21 Nama Barang Nako 10 13 10 3 Plat 2.0 10 6 4 Roda 3 Inch 18 15 3 Pipa 2 Inch 22 17 5 Plat 1.5 15 10 5 Beton 12 4 4 0 Nako 12 10 9 1 Beton 9 8 8 0 Bahan Barang Hitam 79 66 13 Putih 21 13 8 Jenis Barang Polos 48 35 13 Beton 9 9 0 Drat 22 17 5 Siku 9 6 3 Ulir 12 12 0 2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai 3. Bagi transaksi dalam cabang.
4. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua transaksi pada cabang memiliki kelas yang sama.
Setelah  data  dikelompokkan  seperti  tabel  II,maka  selanjutnya adalah  mencari  nilai  Entropy  total  dan  juga  nilai  semua  atribut yang  digunakan.  Kemudian  dihitung  Gain  dari  masing-masing atribut yang digunakan.
Berikut perhitungan nilai Entropy dan Gain pada node 1:
a. Nilai Entropy Total Nilai  Entropy  Total  merupakan  nilai  Entropy  yang mewakili  dari  seluruh  jumlah  total  variabel  atribut yang ada. Total transaksi pada data di dalam penelitian ini  adalah  berjumlah  100  buah  data.  Perhitungan dilakukan  berdasarkan  nilai  total  backorder  yes  (47),
no  (53),dan  jumlah  transaksi  semuanya  adalah sebanyak 100. Cara perhitungan sebagai berikut : (     ) ( ( )) ( ( ))
b. Nilai Entropy Nama Barang
Nilai Entropy Nama Barang terdapat 8 kategori yaitu : Nako 10, Plat 2.0, Roda 3 inch, Pipa 2 inch, Plat 1.5, Beton  12,  Nako  12,  dan  Beton  9.  Perhitungan  nilai entropy sebagai berikut :
(       ) ( ( )) ( ( )) (        ) ( ( )) ( ( ))
Dan seterusnya ..
(       ) ( ( )) ( ( ))
c. Nilai Entropy Bahan Barang Nilai entropy bahan barang terdapat 2 kategori yaitu : Hitam,  dan  Putih.  Perhitungan  nilai  entropy  sebagai berikut :
(     ) ( ( )) ( ( )) (     ) ( ( )) ( ( ))
d. Nilai Entropy Jenis Barang Nilai  entropy  jenis  barang  terdapat  5  kategori  yaitu  : Polos,  Beton,  Drat,  Siku,  dan  Ulir.  Perhitungan  nilai entropy sebagai berikut :
(     )
( ( )) ( ( )) Dan seterusnya ... (    ) ( ( )) ( ( )) e. Nilai Gain setiap Atribut Terdapat 3 atribut yaitu : Nama barang, Bahan barang, dan  Jenis  Barang  .  Maka  perhitungannya  sebagai berikut :
(            ) ( )
∑ | | |     | ( ) (            )
(( )           ( )        )
Untuk  menghitung  gain  atribut  Nama  barang  dan  Jenis  barang juga  menggunakan  rumus  yang  sama  maka  hasilnya  adalah 0,13471 dan 0,08416.
Hasil  dari  perhitungan  nilai  Entropy  dan  Gain  node  1  dapat dilihat pada Tabel III di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain
Jumla h Trans aksi Backorder Entr opy Gai n Yes No Total 100 79 21 0.74 1 Nama Barang 0.13 471 Nako 10 13 10 3 0.77 9 Plat 2.0 10 6 4 0.97 0 Roda  3 Inch 18 15 3 0.29 7 Pipa  2 Inch 22 17 5 0.77 3 Plat 1.5 15 10 5 0.91 8 Beton 12 4 4 0 0 Nako 12 10 9 1 0.46 8 Beton 9 8 8 0 0 Bahan Barang 0.03 027 Hitam 79 66 13 0.64 5 Putih 21 13 8 0.95 8 Jenis Barang 0.08 416 Polos 48 35 13 0.84 2
Beton 9 9 0 0 Drat 22 17 5 0.77 3 Siku 9 6 3 0.91 8 Ulir 12 12 0 0
Dari hasil perhitungan nilai entropy dan Gain yang terlihat pada tabel  III  dapat  diketahui  bahwa  atribut  yang  memilki  Gain tertinggi  adalah  Nama  Barang  yaitu  sebesar  0,13471.  Dengan demikian,  atribut  Nama  Barang  adalah  atribut  yang  menjadi node akar.
Berdasarkan  perhiutngan  tersebut  dapat  digambarkan  pohon keputusan seperti gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan
Pada gambar 2 di atas adalah hasil akhir dari proses pembuatan pohon  keputuasan  dengan  mengimplementasikan  Data  Mining menggunakan  algoritma  C  4.5  dalam  menentukan  prediksi ketersediaan stock barang pada CV Harapan Raya.
Aturan-aturan yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Jika Jenis adalah Ulir maka persediaan stok ditambah
2. Jika Jenis adalah Beton maka persediaan stok ditambah
3. Jika Jenis adalah Siku maka persediaan stok ditambah sebesar 2:1
4. Jika Jenis adalah Drat dan Bahan adalah Hitam maka persediaan stok ditambah sebesar 10:1
5. Jika Jenis adalah Drat dan Bahan adalah Putih maka persediaan stok ditambah sebesar 7:4
6. Jika Jenis adalah Polos dan Nama adalah Nako 10 maka persediaan stok ditambah sebesar 10:3
7. Jika Jenis adalah Polos dan Nama adalah Nako 12 maka persediaan stok ditambah sebesar 9:1
8. Jika Jenis adalah Polos dan Nama adalah Plat 1.5 maka persediaan stok ditambah sebesar 2:1
9. Jika Jenis adalah Polos dan Nama adalah Plat 2.0 maka persediaan stok ditambah sebesar 3:2

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  penelitian  diatas  dapat  kita simpulkan  beberapa  hal.  Berdasarkan  proses  perhitungan  yang telah dilakukan melalui beberapa langkah pada proses penerapan Data  Mining  menggunakan  algoritma  C4.5  maka  diperoleh pohon keputusan tersebut diperoleh 9 aturan-aturan (rule) dalam
menentukan  prediksi  jumlah  persediaan  stock  barang  pada  CV Harapan Raya.
Selanjutnya penulis menyarankan agar hasil analisis ini dapat di implementasikan dengan baik pada perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zulkifli, A. (2016). Metode C45 Untuk Mengklarifikasi Pelanggan Perusahaan Telekomunikasi Seluler, 2(1), 65–76.
[2] Teknik,  F.,  &  Ipa,  M.  (2015).  Kajian  Perancangan Rule  Kenaikan  Jabatan  Pada  Pt  .  Abc.  Jurnal SIMETRIS, 6(2), 217–222.
[3] Santosa  Budi,  2007,  “Data  Mining  :  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis”,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] R.  Soewono,  R.  Gernowo,  and  P.  S.  Sasongko, “Sistem  Pakar  Identifikasi  Modalitas  Belajar  Siswa Dengan  Implementasi  Algoritma  C4.5,”  J.  Sist.  Inf. Bisnis, vol. 4, no. 1, 2014.
[5] Rismayanti,  2016,  “Implementasi  Algoritma  C4.5 Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Di  STT Harapan Medan”
[6] Azmi  Zulfian,  Dahria  Muhammad,  2013,  “Decision
Tree Berbasis Algoritma Untuk Pengambilan Keputusan”
[7] Emha  Taufiq  Luthfi.  (2009).  Penerapan  Data  Mining Algoritma  Asosiasi  Untuk  Meningkatkan  Penjualan. Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi (SNAST) Periode III, 10(1), 1–21.
[8] A.  Darmawan,  “Implementasi  Simple  Additive Weighting  Untuk  Monitoring  Aktivitas  Perkuliahan Dengan
Menggunakan
Radio Frequency
Identification,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 7, no. 1, 2017.
[9] Nababan,  Darsono.  "SISTEM  PENGONTROLAN PERSEDIAAN  BARANG  DENGAN  METODE
ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
(Studi  Kasus  Gundaling  Farm)." Journal  Information System Development (ISD) 2.1 (2017).

## BIODATA PENULIS

## Darsono Nababan
Aktif  sebagai  peneliti  dan  pengajar  di  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Pelita  Harapan Medan, mengajar matakuliah Busines Inteligence and Data Analityc, Data Mining.

## Anastasia Venessa Tanlim
Mahasiswa  Jurusan  Sistem  Informasi,  Fakultas Komputer,  Universitas  Pelita  Harapan  Medan Campus .