Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460

## MEMPREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO HANIFAH METODE C.45
Muhammad Afdhal 1) , Vicky Ariandi2 2) , Rita 3)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jl. Raya Lubuk Begalung Padang email: muhammad_afdhal@upiyptk.ac.id
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jl. Raya Lubuk Begalung Padang email: vicky_tanjung@yahoo.com
3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jl. Raya Lubuk Begalung Padang email: rita@upiyptk.ac.id

## Abstract
Drug stocks in pharmacies are important information for the sales process. The existing stock is not in accordance with the needs of consumers, the distribution of drugs that are less needed in the stock will cause losses because the drug has expired due to too long stored in the warehouse. Another problem is that obat cannot predict drugs that are needed a lot, to overcome these problems needed a prediction system. These problems can be solved by the decision tree method for the prediction of drug supplies. The concept of the Decision Tree Algorithm is to convert data into decision trees and decision  rules.  System  development  with  Waterfall  model,  using  PHP  programming  language,  My SQL  database,  system  design  using  object  oriented  approach,  system  testing  using  Black  Box  for functionality test, validity testing with rapid miner tools. The result of the development of the system is a prediction of drug sales at pharmacies. The result of black-box testing is that all developed systems work properly. The results of the validity test by comparing the old system with the new system with the rapid miner, using 30 transaction samples the accuracy is 89% which means the system has good performance.

## Keywords : Decision Tree, Algorithm, pharmacy, waterfall, black box testing

## Abstrak
Stok  obat  merupakan  informasi  penting  untuk  proses  penjualan.  Stok  yang  ada  tidak  sesuai dengan kebutuhan konsumen, pendistribusian obat yang kurang dibutuhkan di stok akan menimbulkan kerugian  karena  obat  sudah  kadaluarsa  akibat  terlalu  lama  disimpan  di  gudang.  Masalah  lainnya adalah obat tidak dapat memprediksi obat yang dibutuhkan banyak, untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan  suatu  sistem  prediksi.  Permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  metode  pohon keputusan untuk prediksi persediaan obat. Konsep dari Algoritma Pohon Keputusan adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan keputusan. Pengembangan sistem dengan model Waterfall, menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  database  My  SQL,  perancangan  sistem  menggunakan pendekatan berorientasi objek, pengujian sistem menggunakan Black Box untuk uji fungsionalitas, pengujian  validitas  dengan  alat  rapid  miner.  Hasil  dari  pengembangan  sistem  adalah  prediksi penjualan obat di toko obat.. Hasil dari pengujian black box adalah semua sistem yang dikembangkan bekerja  dengan  baik.  Hasil  uji  validitas  dengan  membandingkan  sistem  lama  dengan  sistem  baru dengan rapid miner, dengan menggunakan 30 sampel transaksi akurasinya sebesar 89% yang berarti sistem tersebut memiliki kinerja yang baik.
Kata kunci : Pohon Keputusan, Algoritma, obatk, waterfall, pengujian black box
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460

## PENDAHULUAN
Toko  obat    merupakan  usaha  yang sangat  menguntungkan  jika  dikelola dengan baik.Manajemen Apotek semestinya  mampu  memprediksi  pangsa pasar mengenai obat yang akan di jual laris
paling laku terjual, sehingga nantinya dapat  dengan  tepat  memprediksi  dalam melakukan  pemesanan  obat.  Hal  ini  akan mengurangi  kerugian  sebagai  akibat terlalu  banyaknya  memesan  obat  yang tidak laku terjual.
Faktor  yang  bisa  dipertimbangkan dalam  melakukan  pemesanan  obat  yaitu banyaknya  jumlah  obat  terjual  yang terdapat pada sistem aplikasi. Pemanfaatan data  mining  ini,  dapat  dijadikan  acuan untuk  memprediksi    dalam  melakukan pemesanan  obat.  Kondisi  ini  dapat mengurangi ketidaktersedian obat saat ada pasien  yang  ingin  berbelanja  di  apotek. Dan ini sangat mempengaruhi keuntungan apotek itu sendiri.
Data  Mining  merupakan  gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan  Teknik  dari  pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database, dan visualisasi untuk menangani permasalahan.
Algoritma C4.5 merupakan bagian dari kelompok algoritma dari pohon keputusan (Decision  Tree).  Pada  algoritma  ini mempunyai  inputan  berupa  data  training. Data  training  berupa  data  field  dan  data sample  yang  akan  digunakan  untuk membangun  sebuah  tree  dan  untuk menentukan  labelnya.  Field-field  data tersebut  dinamakan  atribut  yang  nantinya akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk melakukan klasifikasi data.  Tahapan- tahapan  pembentukan  algoritma  ini  yang pertama  pilihlah  Atribut  sebagai  Akar,
buat cabang untuk tiap nilainya, bagi kasus dalam cabang, ulangi proses tiap cabang.
C  4.5  adalah  solusi  untuk  melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan  analisis  prediksi  ini  menggunakan berbagai  Teknik  prediksi  dan  deskriptif dalam  memberikan  wawasan  kepada pengguna  atau  user  untuk  memberikan wawasan kepada manajemen toko sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang paling  baik.menyediakan  GUI  (Graphic User  Interface)  untuk  merancang  sebuah pipeline analitis.
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  penelitian  ini bertujuan  sebagai  gambaran  bagi  perugas atau karyawan apotek yang ingin melakukan  pemesanan  obat  dalam  hal  ini dengan  pengelompokan  obat  laku  dan kurang  laku  menggunakan  Teknik  data mining.
Selain itu untuk mengimplementasikan metode C4.5.
Urgensi dari penelitian ini adalah memberikan standar bagi manajemen obat dalam melakukan proses pemesanan obat, agar nantinya dapat mengurangi obat yang kadaluarsa dan mengurangi akan ketidaktersedianya  obat  di  dalam  obat, sehingga dapat meningkatkan keuntungan obat.

## METODE PENELITIAN
Metode Pengumpulan Data Permasalahan  yang  terpenting  dalam penelitian  adalah  melalui  metode  tertentu untuk  memecahkan  suatu  masalah  yang diperoleh  dengan  tujuan  agar  mendapat hasil yang dapat dipertanggung jawabkan. Adapun  langkah-  langkah  dalam  teknik pengumpulan data suatu penelitian adalah sebagai berikut:
a.Observasi Kegiatan  tersebut  mencakup  meninjau langsung  ke  Obat,  identifikasi  proses
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460
penjualan,  proses  pengelolaan  stok  obat dan dokumentasi.
b.Wawancara
Metode wawancara di sini dilakukan untuk memperoleh
data-data
sekunder pendukung yang terkait dengan Penjualan dan Stok Obat. Wawancara juga dilakukan dengan  cara  bertanya  secara  langsung dengan  pihak  Obat  untuk  menggali informasi terkait penjualan
dan
pengelolaan stok obat. c.Studi Pustaka Studi  literatur  berupa  penelusuran  jurnal ilmiah,  buku-buku,  dokumen,  dan  teori  –
teori yang berkaitan
dengan
topikpenelitian. Metode Pengembangan Sistem Metode  penelitian  yang  diterapkan  pada penelitian ini adalah dengan pengembangan  metode  waterfall.  Metode waterfall merupakan model pengembangan sistem informasi yang a)Analisis Kebutuhan Sistem 1.Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware)
a.Satu unit laptop Acer dengan spesifikasi sebagai berikut - Processor : Intel® Core™ i3-CPU @ 2.400 GHz - RAM : 4GB - Harddsik : 500GB b.Flasdisk 16 GB 2.Kebutuhan Perangkat Lunak (Software) a.OS Windows 7Professional b.XAMPP versi 3.2.4 c.Sublime Text 3 d.Browser (Google Chrome, Mozzila Firefox)
e.Microsoft Office 2007
3.Kebutuhan Data
1)Data  mengenai  sejarah,  visi  dan  misi, struktur  organisasi  Obat  diperoleh  dari proses wawancara dengan pemilik Obat.
2)Data  Penjualan  Obat  selama  3  bulan sebagai  data  training  penelitian  diperoleh dari observasi dan wawancara langsung.
b)Tahap Perancangan Sistem Perancangan  sistem  informasi  merupakan pengembangan  sistem  baru  dari  sistem lama  yang  ada,  dimana  masalah-masalah yang terjadi  pada sistem lama diharapkan sudah teratasi pada sistem yang baru.
1.Use Case Diagram Usecase  diagram  Diagram  yaitu  Diagram untuk  pemodelan  kelakuan  (behavior) sistem informasi yang akan dibuat.
2.Class Diagram Class  Diagram  yaitu  Diagram  yang mengandung informasi untuk menjelaskan sifat-sifat suatu jenis objek.
3.Activity Diagram Activity  Diagram  yaitu  Diagram  yang menggambarkan  workflow  atau  aktivitas dari sebuah sistem yang akan dibuat.
4.Sequence Diagram Sequence  Diagram  yaitu  Diagram  yang menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek  dan  message  yang  dikirimkan  dan diterima antar objek.
5.Perancangan Input/Output
Perancangan  input  output menggambarkan  desain  input  dan  output yang  akan  dibangun  dalam  sistem. Perancangan input dalam sistem ini terdiri dari Data Obat, Data Pembelian Obat, Data Penjualan  Obat  dan  Proses  Perhitungan menggunakan  Decision  Tree  atau  C4.5. Sedangkan untuk perancangan output terdiri  dari  Laporan  Data  Prediksi
Penjualan Obat. 6.Perancangan Database Desain Database mengintegrasikan
kumpulan dari data yang saling berhubungan  satu  sama  lain,  bagaimana menyimpan data dan bagaimana mendapatkan kembali data tersebut dengan  mudah.  Tahapan  ini  dilakukan untuk menentukan data-data yang dibutuhkan dalam sistem, sehingga informasi yang dihasilkan dapat terpenuhi dengan baik.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460

## c)Tahap Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  dimana sistem  siap  untuk  dioperasikan  atau digunakan pada keadaan yang sebenarnya sehingga diketahui apakah sistem tersebut benar-benar  dapat  menghasilkan  tujuan yang  diinginkan.  Tahap  Implementasi menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan  menghubungkannya  dengan  database MySQL  untuk  mengolah  data-data  sesuai dengan aturan sistem.
d)Tahap Testing atau Pengujian Pengujian  adalah  proses  yang  dibuat sedemikian  rupa  untuk  mengidentifikasi ketidaksesuaian  hasil  sebuah  sistem informasi dengan hasil yang diharapkan. a.Pengujian Fungsionalitas Pengujian  fungsionalitas  atau  black  box berfokus  pada  pengujian  persyaratan fungsional perangkat lunak, untuk mendapatkan  serangkaian  kondisi  input yang sesuai dengan persyaratan fungsional suatu  program.  Sistem  Informasi  yang telah  dibuat  dinyatakan  berhasil  jika fungsi-fungsi  dalam sistem sesuai  dengan persyaratan fungsional program dan dapat dijalankan dengan baik. b.Pengujian Validitas Pengujian validitas adalah pengujian yang digunakan  untuk  membandingkan  antara hasil dari sistem yang dibuat apakah sama dengan  data  hasil  prediksi  oleh  aplikasi rapid  miner.  Pengujian  ini  dilakukan  di tahapan  proses  pembentukan  pohon keputusan  sehingga  akan  terlihat  bahwa program  dibuat  sesuai  dengan  algoritma yang  digunakan.  Sistem  Prediksi  yang telah  dibuat  dinyatakan  valid  apabila memiliki  persentase  kevalidan  minimal sebesar 70%.
e)Tahap Maintenance
Pada  tahap  maintenance  atau  perbaikan, sistem  prediksi  yang  telah  berhasil
dirancang kemudian mulai di implementasikan di Obat.
Dalam kurun waktu 3 bulan dan selama 1 bulan sekali, dilakukan pengecekan sistem tujuannya  yaitu  untuk  melihat  apakah sistem berjalan dengan seharusnya ataukah mengalami kendala atau trouble. Apoteker juga  dapat  memberikan  masukan  untuk perbaikan  apabila  dirasa  kinerja  sistem kurang optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Empat  jenis  produk  yang  diteliti  pada penelitian  ini  pengujian  pada  sistem klasifikasi  secara  berbeda  tiap  produk. Trainingset yang digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  1.200  data transaksi  selama  tiga  tahun  terakhir. Sebagai contoh pembahasan pada paper ini akan dibahas pada penjualan jenis produk fungisida.  Terdapat  24  dataset  pengujian barang  berjenis  fungisida.  Berikut  tabel data  barang  berjenis  fungisida  dan klasifikasi  barang  tersebu  berdasarkan atribut yang sudah dibuat.

## Tabel 1. Sampel Data Barang Berjenis Fungisida
1 Amistartop 105.000 SYGENTA 51 Ya 100 2 Amistartop 250 195.000 SYGENTA 101.5 Ya 3 Antracol 30.000 BAYER 30.5 Ya 4 Akara 18.000 AGRICON 103.75 Ya 5 Bioimun 55.000 DGW 0 Tidak 6 Blast 74.000 AGRICON 1.25 Ya 7 Cabrio Delsene 74.000 BASF 8.75 Ya 8 Mx 18.000 DU PONT 135.75 Ya 9 Explorer Folicur 105.000 DGW 24.75 Tidak 10 430 141.000 BAYER 23.25 Ya 11 Folicur 60 37.000 BAYER 34.75 Ya 12 Filia 250 99.000 SYGENTA 320.5 Ya 13 Filia 50 24.000 SYGENTA 336.25 Ya 14 Jamur 95.000 PT JAMURLANG 9.75 Tidak Lang 250 Ml
Tabel 2. Sampel Data Barang Berjenis Fungisida
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460

## Berdasarkan Klasifikasi
1 Amistartop 100 Mahal Super
Sedang Ya 2 Amistartop 250 Mahal Super Rendah
Ya 3 Antracol Murah Super Tinggi Ya 4 Akara Murah Medium Tinggi Ya 5 Bioimun Normal Standart Rendah Tidak 6 Blast Normal Medium Rendah Ya 7 Cabrio Normal Medium Rendah Ya 8 Delsene Mx - 80 Wp Murah Medium Tinggi Ya 9 Explorer Mahal Standart Rendah Tidak 10 Folicur 430 Mahal Super Rendah Ya 11 Folicur 60 Murah Super Rendah Ya 12 Filia 250 Normal Super Tinggi Ya 13 Filia 50 Jamur Lang Murah Super Tinggi Ya (Obat Jamur) 14 250 Normal Medium Rendah Tidak Tabel 3. Klasifikasi Harga Atribut Ya Tidak Banyak data Mahal 4 2 6 Normal 4 2 6 Murah 7 5 12

## Tabel 4. Klasifikasi Kualitas
Atribut Ya Tidak Banyak data Super 9 0 9 Medium 6 4 10 Standart 0 5 5 Tabel 5. Klasifikasi Animo Atribut Ya Tidak Banyak data Tinggi 7 0 7 Sedang 1 1 2 Rendah 5 8 13
Rule  harga  mahal  telah  diperoleh sebagai berikut : If Mahal And Super And Tinggi  Then  Laris; If  Mahal  And  Super And  Sedang  Then  Laris;  If  Mahal And Super  And  Rendah  Then  Tidak  Laris;  If Mahal And Medium And Tinggithen Laris; If Mahal And Medium  And  Sedang  Then Laris;  If  Mahal  And Medium And Rendah Then  Tidak  Laris;  If  Mahal  And Standart And  Tinggi  Then  Laris;  If  Mahal  And
Standart And Sedang Then Laris; If Mahal And  Standart  And Rendah  Then  Tidak Laris.  Setelah  mendapatkan root pertama maka selanjutnya adalah mencari leaf dari tree itu  sendiri  dengan  menghitung kembali nilai Entropy dan Gain . Dan hasil dari  perhitungan  menunjukkan  bawah Information Gain yang diperoleh Gain (S, kualitas)  adalah  yang  terbesar.  Sehingga kualitas adalah atribut yang merupakan the best classifier dan harus diletakkan sebagai simpul / leaf dibawah simpul ‘Harga’ untuk harga  ‘sedang’dan Information  Gain (S, animo) lebih kecil dibandingkan Information  Gain (S,kualitas  )  sehingga animo  harus  diletakkan  sebagai simpul dibawah simpul  ‘kualitas’. Untuk tree berikutnya telah di gambarkan
seperti pada Gambar 3. Dimana ada simpul kualitas pada atribut harga normal.
Dari  Gambar  3  didapatkan  Rule harga  normal sebagai  berikut  :  If  Normal And  Super  And  Tinggi  Then  Laris;  If Normal  And  Super  And  Sedang  Then Tidak  Laris;  If  Normal  And  Super  And Rendah Then Tidak Laris; If Normal And Medium And Tinggi Then Laris; If Normal And  Medium  And  Sedang  Then  Tidak Laris; If Normal And Medium And Rendah Then Tidak Laris; If Normal And Standart And  Tinggi  Then  Laris; If  Normal  And Standart And Sedang Then Tidak Laris; If Normal  And  Standart  And  Rendah  Then Tidak  Laris.  Dari  hasil  perhitungan Entropy untuk  mencari root harga  murah maka, hasil root harga murah dapat dilihat pada Gambar 4.

## Tabel 6. Hasil Prediksi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460
No Nama Obat Nett 2014 2015 2016 Harga Kualitas Animo Beli Prediksi Kecocokan 1. Amistratop 100ml 55 51 48 Mahal Super Sedang Ya L Sesuai 2. Amistratop 250ml 0 72 50 Mahal Super Rendah Ya L Tidak Sesuai 3. Antracol 250gr 110 98 120 Murah Medium Tinggi Ya L Sesuai 4. Akara potong leher 0 205 210 Murah Medium Tinggi Ya L Sesuai 5. Bioimun 500ml 0 0 0 Normal Standart Rendah Tidak TL Sesuai 6. Blast 0 0 5 Normal Medium Rendah Ya TL Sesuai 7. Cabrio 100gr 0 2 33 Normal Medium Rendah Ya TL Sesuai 8. Delsene mx-80 wp 100gr 129 78 209 Murah Medium Tinggi Ya L Sesuai 9. Explorer 250ml 29 21 20 Mahal Standart Rendah Tidak TL Sesuai 10. Folicur 430sc 240ml 26 20 21 Mahal Super Rendah Ya TL Sesuai 11. Folicur 430sc 60ml 44 19 32 Murah Super Rendah Ya TL Sesuai 12. Filia 250ml 129 369 655 Normal Super Tinggi Ya L Sesuai 13. Filia 50ml 82 464 717 Murah Super Tinggi Ya L Sesuai 14. Jamur lang (obat jamur) 0 24 15 Normal Medium Rendah Tidak TL Sesuai
Gambar 4. Root Harga Murah
Dari Gambar 4 didapatkan hasil Rule harga murah sebagai berikut: If Murah And Super  And  Tinggi  Then  Laris;  If  Murah And Super And Sedang Then Tidak Laris; If  Murah  And  Super  And  Rendah  Then Tidak  Laris;  If  Murah  And  Medium  And Tinggi Then Laris; If Murah And Medium And Sedang Then Tidak.
Laris[  If  Murah  And  Medium  And Rendah Then Tidak Laris;  If Murah And Standart  And  Tinggi  Then  Laris;  If Murah  And  Standart  And  Sedang  Then Tidak  Laris; If Murah  And  Standart And Rendah Then Tidak Laris . Dari hasil rule yang telah diperoleh dalam penelitian ini akan  diujikan  dengan  menggunakan  24 dataset  dan  dari  sekitar  1.200  dataset
training.  Dataset  uji  yang  dipakai ditampilkan seperti pada Tabel 6.
Berdsarkan  hasil  perhitungan Entropy dan  informasi Gain pada  harga dengan  tiga  atribut  yaitu  mahal,  normal dan  murah  maka,  diperoleh  prediksi barang berjenis fungisida seperti ditampilkan  pada  Gambar  5.  Dari  hasil prediksi  pada  Gambar  5, diperoleh  ada dua  jenis  produk  yang  tidak  memenuhi rule dari yang telah diterapkan yaitu pada jenis  Amistratop  250ml  dan  Saromyl yang sama-sama diprediksi LARIS dalam penjualan  padahal  dalam  rule dikatakan bahwa  untuk  rule:  If  harga  =  MAHAL and  kwalitas  =  SUPER  and  Animo  = RENDAH  Then  TIDAK  LARIS;  dan  If harga = MURAH and kwalitas
=  STANDART  and  Animo  = SEDANG  then  TIDAK  LARIS. Error  dan  akurasi  dapat  dihitung dengan Persamaan (1).
Error  = banyak  data  yang  tidak  sesuai *
100%
(1)
banyak data 2 * 100% = 0,84 % 24 Akurasi  data  = banyak  data  yang  sesuai * 100%
(2) banyak data 2 2 * 100% = 91,6 % 24
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460
Sedangkan dari produk herbisida,  Insektisida,  dan  ikan ternak  dari  jumlah  jenis  produk sebanyak 24 sampel telah dilakukan prediksi  prediksi  dan  didapatkan hasil akurasi dan error ditampilkan.

## SIMPULAN
Perangkat  lunak  yang  dihasilkan mampu  menerapkan  proses  data  mining khususnya algoritma
ID3, untuk menklasifikasi  data  penjualan  penjualan obat berjenis: (1) Fungisida dengan atribut yang  paling  berpengaruh  yang  pertama adalah  harga  sebesar  0,657  kemudian atribut  yang  berpengaruh  kedua  adalah kualitas  sebesar  0,280  dan  yang  terakhi adalah  atribut  animo  sebesar  0,418. Dengan  akurasi  data  sebesar  91,6%  dan error/kesalahan  sebesar  12,5%;  (2)  Obat berjenis herbisida dengan atribut yangpaling  berpengaruh  yang  pertama adalah  harga  sebesar  0,615  kemudian atribut  yang  berpengaruh  kedua  adalah kualitas  sebesar  0,397  dan  yang  terakhir adalah  atribut  animo  sebesar  0,353. Dengan  akurasi  data  sebesar  96,8%  dan error/kesalahan  sebesar  3,12%;  (3)  Obat berjenis  insektisida  dengan  atribut  yang paling  berpengaruh  yang  pertama  adalah harga sebesar 0,338 kemudian atribut yang berpengaruh kedua adalah kualitas sebesar 0,617  dan  yang  terakhir  adalah  atribut animo sebesar 0,258. Dengan akurasi data sebesar 96,2% dan error/kesalahan sebesar 3,72%;  (4)  Obat  berjenis  ikan  dan  ternak dengan  atribut  yang  paling  berpengaruh yang  pertama  adalah  harga  sebesar  0,664 kemudian atribut yang berpengaruh kedua adalah  kualitas  sebesar  0,669  dan  yang terakhir  adalah  atribut  animo  sebesar 0,570. Dengan akurasi data sebesar 97,7% dan error/kesalahan sebesar 2,29%.
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan analisis  hasil  review  penelitian  lainnya bahwa  akurasi  yang  diperoleh  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan pengujian  tiga  sampai  lima  atribut  yang dipakai, untuk pembuktian bahwa algoritma ID3 ini baik, dapat ditambahkan lebih banyak atribut yang dipakai..

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dalam  penelitian  ini  tidak  lepas  dari dukungan  berbagai  pihak  dan  pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak- pihak  yang  telah  membantu,  terutama kepada :
1.Ketua  Yayasan  YPTK  Universitas Padang Putra Indonesia.
2.Dekan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK
Padang.
3.Lembaga  Penjaminan  Mutu  Internal (LPMI) Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.
4.Pihak Toko Hanifah

## DAFTAR PUSTAKA
Amborowat.  A,  Winarko.  E.  2014. Review  pemanfaatan  teknik  data  mining dalam  segmentasi  konsumen.  KOMMIT 2014, Vol 8 hal (67-73).
Dita.  H  Anggraini,  Saputra.  R, Noranita.  B.  Aplikasi  Data  Mining Analisis  Data  Transaksi  Penjualan  Obat Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus  Apotek  Setya  Sehat  Semarang). Jurnal Masyarakat Informatika, Vol 4, No 7, ha l(1-8).
Dwi.  M  Tika  Ramuna,  Firdaus.  W Mahmudy. 2015.Optimasi Persediaan Barang Dalam Poduksi Jilbab Menggunakan Agoritma Genetika. Repository  Jurnal  Mahasiswa  PTIIK
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 248-255 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.460
Universitas Brawijaya, vol. 5, no. 14, Hal (1-10).
Nurdin,  Astika.  D.,  2015.  Penerapan
Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan  Barang  Dengan  Menggunakan Metode Apriori Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe. TECHSI, Vol. 6 No.1, Hal (133-155). Siti Mujilahwati,2017 Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi Tahun 2017. Pemanfaatan Algoritma ID3 untuk
Klasifikasi Penjualan Obat.
Sheu,  Jyh-Jian.  2008.  An  Efficient Two-phase Spam Filtering Methode Based on  E-mails  categorization.  International Journal of Network Security, Vol. 8, No. 3, PP.334-343, Taiwan
Susanto,  dkk.,  2015.  Penerapan  Data Mining  Classification  Untuk  Prediksi Perilaku Pola Pembelian Terhadap Waktu Transaksi  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes.  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika, STMIK STIKOM. Hal (313- 318).
Wdyatmoko. H, Setiawan. A Honggowibowo, Cahyani. N Dewi
Retnowati.  2012.  Implementasi  Data
Mining  Untuk  Meramalkan  Penjualan  Di
Minimarket Idola Jl Pati-Tambakromo Km 2 Desa Karangmulyo RT 08 RW 1 Dengan Metode  Time  Serie.  Teknik  Informatika STTA Yogyakarta.