## Klasifikasi Penjualan berdasarkan Platform pada UMKM Omah Branded Menggunakan Random Forest
Rindiyani 1 , Ardhin Primadewi 1,* , Maimunah 1 , Annisa Hakim Purwantini 2
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Akuntansi, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 rindiyani.rin@gmail.com , 2,* ardhin@ummgl.ac.id, 3 maimunah@ummgl.ac.id, 4 anissahakimp@unimma.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardhin@ummgl.ac.id Submitted 27-10-2022; Accepted 31-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
UMKM memiliki peran dalam pertumbuhan pembangunan meningkatkan pendapatan negara. Omah Branded yang merupakan UMKM kategori Fashion dari kalangan anak kecil hingga dewasa di area Mungkid, Kabupaten Magelang, Indonesia. Saat ini data transaksi penjualan  yang  dihasilkan  belum  dimanfaatkan  untuk  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan  produk  penjualan  berdasarkan platform  penjualan yang dapat mempengaruhi pemasukan pada Omah Branded tersebut. Penjualan produk pada platform online sering disebut dengan digital marketing. Hal tersebut telah menyebar luas dan banyak diterapkan di Indonesia karena perkembangan internet dan perubahan perilaku konsumen. Kemudahan akses internet menggunakan wifi ataupun perangkat gadget memudahkan masyarakat untuk mengakses informasi mengenai suatu produk atau jasa yang dicari. Data mining untuk melakukan klasifikasi salah satunya yaitu Algoritma Random Forest. Algoritma hutan acak atau Random Forest memiliki pemilihan acak dalam menghasilkan simpul anak untuk setiap  simpul  (simpul  atas),  hasil  klasifikasi  dari  setiap  pohon  diakumulasikan  serta  hasil  klasifikasi  yang  sering  muncul  dapat meningkatkan sebuah akurasi. Pada penelitian ini dengan melakukan klasifikasi data penjualan Omah Branded berdasarkan platform penjualan dengan menggunakan metode random forest mengharapkan hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai solusi pengembangan untuk  pengambilan  strategi    pemasaran  UMKM  Omah  Branded.  Nilai  akurasi  menggunakan  klasifikasi  Random  Forest  pada  data penjualan produk Omah Branded ini menghasilkan akurasi sebesar 92% berdasarkan hasil perhitungan confusion matrix.
Kata Kunci: Fashion; Data Mining; Klasifikasi; Penjualan; UMKM

## Abstract
UMKM have a role in development growth to increase state income. Omah Branded which is an UMKM in the Fashion category from small children to adults in the Mungkid area, Magelang Regency, Indonesia. Currently the resulting sales transaction data has not been used to classify or classify sales products based on the sales platform that can affect the revenue of the Branded Omah. Selling products on online platforms is often referred to as digital marketing. It has become widespread and widely applied in Indonesia due to the development of the internet and changing consumers. Easy internet access using wifi or gadgets makes it easier for people to  access information about a product or service they are looking for. One of the data mining for classification is the Random Forest Algorithm. The Random Forest algorithm has a random selection in generating child nodes for each node (top node), the classification of each tree is accumulated and the classification results that appear frequently can improve accuracy. In this study, by classifying Omah Branded sales  data  based  on  the  sales  platform  using  the  random  forest  method,  it  is  hoped  that  the  results  of  this  study  can  be  used  as  a development solution for taking Omah Branded marketing strategies. The accuracy value using the Random Forest classification on the sales data of this Omah Branded product produces an accuracy of 92% based on the results of the confusion matrix calculation.
Keywords : Fashion; Data Mining; Classification; Sale; UMKM

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  bisnis  serta  usaha  di  Indonesia  saat  ini  dibarengi  dengan perkembangan  di bidang  teknologi  informasi  dan komunikasi (TIK) [1], [2]. UMKM berperan penting dalam pertumbuhan pembangunan [3], meningkatkan pendapatan negara  [4],  [5]  dan  merupakan  sumber  pertumbuhan  kesempatan  kerja  [6],  [7].  Bisnis  UMKM  selama  ini  merupakan bisnis yang minim strategi pemasaran secara luring juga daring. Namun saat ini UMKM telah berkembang pesat dengan munculnya berbagai ide bisnis kreatif dan inovatif berbasis teknologi pada beberapa UMKM [8]–[10]. Inovasi teknologi diperlukan untuk memenangkan persaingan bisnis saat ini  [11]. Proses inovasi ini merupakan bagian dari transformasi digital di lingkup UMKM[12]. Transformasi digital secara khusus pada penjualan barang ditunjukkan dengan penggunaan platform penjualan  online  seperti marketplace dan social  media [13] . Kemudahan  akses  internet  menggunakan  wifi ataupun perangkat gadget memudahkan masyarakat untuk mengakses informasi mengenai suatu produk atau jasa yang dicari [14].
Omah  Branded  yang  merupakan  UMKM  kategori  Fashion  di  area  Mungkid,  Kabupaten  Magelang,  Indonesia sudah berproses dalam transformasi digital dalam proses penjualannya. Omah Branded menggunakan 2 platform online (Instagram dan Shopee) untuk memasarkan produk fashionnya. Instagram sebagai social media yang digunakan Omah Branded telah memiliki 70.008 follower dengan reseller aktif berjumlah 70. Sedangkan Shopee sebagai marketplace juga memiliki 6.600 follower dengan member aktif berjumlah 60. Hasil observasi menunjukkan bahwa saat ini data transaksi penjualan Omah Branded belum dimanfaatkan secara maksimal. Data yang tersimpan di dalam sistem dan data yang di rekap  oleh  admin  Omah  Brand  belum  dapat  memberikan  masukan  pada  pemilik  Omah  Brand  untuk  memproritaskan platform penjualan yang digunakan. Sehingga hal ini dapat meningkatkan pembelian konsumen. Berdasarkan  uraian  di  atas  diperlukan  analisis  klasifikasi  produk  berdasarkan platform penjualan.  Untuk melakukan  klasifikasi  dapat  menggunakan  penerapan  teknik  data  mining  [15]. Random  forest merupakan  salah  satu klasifikasi data mining. Definisi dari data mining ialah sebagai proses menemukan pola dalam data. Pola yang ditemukan
harus penuh arti dan pola tersebut memberikan keuntungan, biasanya keuntungan secara ekonomi. Suatu metode pohon gabungan  yang  dikembangkan  dari  metode Classification  and  Regression Tree  (CART),  yaitu  dengan  menerapkan metode bootstrap  aggregating  (bagging) dan random  feature  selection merupakan  pengertian  dari Random  Forest . Permasalahan  dalam  bidang  kesehatan,  bisnis,  pendidikan, dan  lain-lain  sudah  banyak  pengaplikasian  dengan  metode Algorithma  Random  Forest .  [15]. Algorithma hutan  acak  atau Random  Forest memiliki  pemilihan  acak  dalam menghasilkan  simpul  anak  untuk  setiap  simpul  (simpul  atas),  hasil  klasifikasi  dari  setiap  pohon  diakumulasikan  serta hasil klasifikasi yang sering muncul dapat meningkatkan sebuah akurasi. [16]. Pada penelitian ini melakukan klasifikasi data penjualan Omah Branded berdasarkan platform penjualan dengan metode algorithma hutan acak ( random forest) mengharapkan  hasil  yang  dapat  digunakan  sebagai  solusi  pengembangan  strategi    pemasaran  UMKM  Omah  Branded untuk meningkatkan pemasukan penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis data, preprocessing , data mining, dan interpretation yang dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap pertama penelitian dilakukan proses identifikasi masalah. Omah Branded yang merupakan UMKM kategori Fashion  di  area  Mungkid,  Kabupaten  Magelang,  Indonesia  memiliki  permasalahan  terkait  pendataan  penjualan produknya.  Pendataan  tersebut  belum  sepenuhnya  memberikan  kemudahan  bagi  pemilik  Omah  Branded  untuk  dapat mengelompokkan produk berdasarkan status penjualan dan platform penjualan yang dapat meningkatkan omset Omah Branded. Masalah tersebut mengakibatkan pemilik Omah Branded kesulitan menentukan platform penjualan ( platform Instagram atau Shopee) terbaik untuk Omah Branded dan kesulitan menentukan stok utama sesuai minat pelanggan Omah Branded. Hal ini sangat mempengaruhi pemasukan/omset Omah Branded.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap kedua yaitu pengumpulan data yang terdiri dari penjelasan terhadap sumber data, periode data, dan jumlah data yang digunakan [17]. Studi kasus penelitian ini dilakukan di Omah Branded yang merupakan UMKM kategori Fashion di  area  Mungkid,  Kabupaten  Magelang,  Indonesia.  Pengumpulan  data  ini  dilakukan  melalui  observasi  langsung  dan wawancara dengan pemilik serta operator kasir penjualan toko Omah Branded. Data penelitian merupakan data transaksi penjualan seluruh produk yang dijualkan dalam 20 minggu atau 5 bulan (bulan Desember 2021 hingga April 2022).
Pada gambar 2 di bawah ini merupakan data yang berjumlah 1200 record bersumber dari data penjualan selama 20 minggu ( platform  Instagram dan platform  Shopee). Beberapa sampel data primer yang di dapatkan dari transaksi penjualan pada Omah Branded memiliki variabel yaitu nama produk, harga satuan, data penjualan per minggu, platform penjualan.  Kolom  paling  kiri  menunjukkan  nama  produk  dari  60  data  produk.  Pada  kolom  Des_1  merupakan  data transaksi  penjualan  bulan  desember  minggu  pertama  (hal  tersebut  juga  berlaku  untuk  minggu-minggu  berikutnya). Kemudian kolom paling kanan menunjukkan platform penjualan produk yang telah digunakan Omah Branded selama 3 tahun.
Gambar 2. Data Primer Transaksi Penjualan

## 2.3 Analisis Data
Pada  tahap  ketiga  yaitu  analisis  data  dan  preprocessing  menggunakan  beberapa  cara  seperti  data selection ,  data understanding , data vizualitation .

## 2.3.1 Data Selection
Data transaksi penjualan seluruh produk yang dijualkan dalam 20 minggu atau 5 bulan (bulan Desember 2021 hingga April 2022) dari Omah Branded belum memiliki status atau label penjualan. Tahap selection data ini digunakan untuk mengurangi  kompleksitas  atribut  yang  akan  dikelola  pada  tahap  selanjutnya.  Dalam  proses  menambahkan  status penjualan  (hasil  pada  gambar  3)  terdapat  beberapa  ketentuan.  Ketentuan  pertama  yaitu  penjualan  produk  setiap minggunya  lebih  dari  sama  dengan  100  maka  dikatakan  produk  Paling_Laris.  Ketentuan  kedua  merupakan  penjualan produk kurang dari sama dengan 15 yaitu dikatakan Tidak_Laris. Ketentuan ketiga merupakan penjualan produk diantara 14-99 maka dikatakan Laris.
Gambar 3. Hasil Data Selection

## 2.3.2 Data Understanding
Pada tahap data understanding , data dan transaksi dikumpulkan untuk diketahui atribut seperti nama produk, harga satuan, data penjualan dari minggu pertama bulan Desember hingga minggu keempat, platform penjualan, dan status penjualan pada Omah Branded. Data yang sudah dihasilkan kemudian diproses menggunakan metode Random Forest serta tools Notebook Jupyter Collab untuk proses pengkodingan.

## 2.3.3 Data Vizualitation
Pada  tahap data  vizualitation terdapat  beberapa  visualisasi  untuk  menunjukkan  dan  menampilkan  dari  data  Omah Branded. Pertama melakukan visualisasi untuk menampilkan persentase jumlah produk berdasarkan status penjualannya pada Omah Branded yang merupakan hasil dari wawancara terhadap pemilik Omah Branded. Kedua dengan melakukan visualisasi  untuk  menampilkan  data  penjualan  produk  Omah  Branded  per  Minggunya.  Hasil  visualisasi  data  sangat bervariasi (jenis produk yang penjualannya tinggi). Ketiga melakukan visualisasi untuk mengetahui platform penjualan yang  mempengaruhi  penjualan  pada  Omah  Branded  tersebut.  Dengan  melakukan filtering data  terlebih  dahulu berdasarkan platform penjualannya.

## 2.4 Preprocessing
Dalam melakukan pengolahan dan pemodelan, data terlebih dahulu harus melalui proses yang disebut preprocessing . Hal ini bertujuan agar data yang digunakan pada pemodelan selanjutnya telah bebas dari noise sehingga kualitas model yang dihasilkan  kualitas  model  yang  dihasilkan  menjadi  lebih  baik  [18].  Tahapan  preprocessing  pada  penelitian  ini  yaitu melakukan  proses Label  Encoding dan  Deteksi Outlier . Label  Encoding merupakan  proses  mengubah  data  yang berbentuk string pada data penjualan dari Omah Branded agar menjadi bentuk numerik bertujuan untuk memudahkan tahap klasifikasi.
2.5 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menemukan  korelasi,  pola  dan  trend  baru  yang  berguna  dengan  mencari  sejumlah  besar penyimpanan  data  menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  statistik  dan  teknik  matematika  [19].  Penelitian  ini menggunakan  Algoritma  Klasifikasi Random  Forest .  Algoritma  pemodelan  klasifikasi random  forest atau  hutan  acak adalah  pohon  klasifikasi  ( classification  tree )  yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dalam  respons multikelas [20]. Pengambilan keputusan menggunakan pohon keputusan dan random forest ditunjukkan pada gambar ke 4. Dengan menerapkan data mining random forest tersebut dapat mengelompokkan atau mengklasifikasikan  produk yang dijual berdasarkan platform penjualan
Gambar 4. Ilustrasi Pohon Random Forest

## 2.6 Interpretation
Interpretasi  data  adalah  serangkaian  proses  yang  melibatkan  pemeriksaan  data  melalui  beberapa  proses  yang  telah ditentukan sebelumnya yang membantu memberikan beberapa makna pada data dan menarik kesimpulan yang relevan bagi pembaca serta pemilik Omah Branded. Oleh karena itu, interpretasi data mencakup interpretasi hasil analisis data [15].  Setelah  menghasilkan  mengenai  klasifikasi  maka  hasil  pengujian  dilakukan  evalusi  dari confussion  matrix dan pengukuran menggunakan accurancy, precision, dan recall . Dapat dilihat dari persamaan 1 hingga persamaan 3 dibawah ini.
a. Akurasi  ( Accurancy )
Nilai akurasi menunjukkan akurasi prediksi model yang dibangun baik di kelas positif (ya) dan kelas negatif (tidak). Rumus akurasi adalah [18]:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (1)
b. Recall (Sensitifitas)
Rasio prediksi positif benar dibandingkan dengan jumlah total data yang positif benar. Rumus recall adalah sebagai berikut [15] :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (2)
c. Precision
Rasio prediksi positif benar dibandingkan dengan jumlah total data yang positif benar. Rumus precision adalah sebagai berikut [9] :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100%
(3)
Keterangan:
TP : Jumlah data positif  yang diklasifikasikan  dengan benar oleh sistem. TN : Jumlah data negatif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem. FP : Jumlah data positif yang diklasifikasikan salah oleh sistem. FN : Jumlah data negatif yang diklasifikasikan salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan aplikasi Jupyter Notebook (Anaconda3) untuk menyelesaikan klasifikasi penjualan pada Omah Branded, beberapa hasil dan pembahasannya adalah sebagai berikut.

## 3.1 Hasil Analisis Data
Pada beberapa tahapan analisis data penjualan Omah Branded yang digunakan menghasilkan 1200 record data penjualan selama  20  minggu.  Pada  tahap describe data  menghasilkan  data  penjualan  rata-rata  dari  harga  satuan  sebesar  92.650 terdapat  pada  penjualan  Minggu  ke-4  bulan  April.  Selanjutnya  harga  satuan  produk  Omah  Branded  dengan  harga penjualannya  tertinggi  yaitu  Rp225.000  dan  harga  terendah  Rp35.000.  Pada  data  penjualan  Omah  Branded  ini  tidak
terdapat missing value data maupun duplikat data berdasarkan hasil analisis data tersebut dapat dilihat pada gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Hasil Data Describe Penjualan Pada Omah Branded
Gambar 6. Hasil Cek Missing Value Data Penjualan
3.1.1 Visualisasi Data
Selanjutnya tahap visualisasi ini yaitu pertama untuk visualisasi menampilkan persentase jumlah produk berdasarkan status penjualannya  pada  Omah  Branded.  Persentase  status  penjualan  tersebut  menghasilkan  persentase  paling  banyak  adalah 70% produk tidak laris, produk paling laris persentasenya yaitu 8,3% dan produk laris 21,67%. Beberapa hasil persentase tersebut berdasarkan hasil dari wawancara terhadap pemilik Omah Branded. Dengan ketentuan jika penjualan produk setiap minggunya lebih dari sama dengan 100 maka dikatakan produk paling laris lalu untuk penjualan produk kurang dari sama dengan 15 yaitu dikatakan tidak laris dan untuk penjualan produk di antara 14 hingga 99 maka dikatakan laris. Berikutnya visualisasi  untuk  menampilkan  data  penjualan  produk  Omah  Branded  per  Minggunya.  Hasil  visualisasinya  sangat bermacam-macam jenis produk yang penjualannya tinggi. Berdasarkan hasil analisis visualisasi data tersebut dapat dilihat pada gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 8. Hasil Visualisasi Berdasarkan Penjualan Produk Permingu
Visualisasi  untuk  mengetahui platform penjualan  apa  yang  mempengaruhi  penjualan  pada  Omah  Branded tersebut. Dengan adanya melakukan filtering terlebih dahulu berdasarkan platform penjualannya. Maka menghasilkan platform    Instagram yang  penjualannya  paling  banyak  dari  data  transaksi  Omah  Branded  dari  minggu  pertama  bulan Desember hingga minggu keempat bulan April, dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil dari perbandingan platform penjualan Omah Brandeded

## 3.2 Preprocessing Data
Tahapan  preprocessing  data  pada  penelitian  ini  yaitu  proses Label  Encoding dan  proses Outlier . Label  Encoding merupakan proses mengubah data yang berbentuk string pada data penjualan dari Omah Branded agar menjadi bentuk numerik bertujuan untuk memudahkan tahap klasifikasi.  Pada tahap ini kolom yang di processing yaitu variable  nama produk, platform ,  dan  status  penjualan.  Dengan  nama  produk  dari  angka  1-60,  lalu  untuk platform angka  0  untuk
Instagram, angka 1 untuk Shopee, dan untuk status penjualan angka 0 Laris, angka 1 Paling Laris, dan angka 2 Tidak Laris. Hasil dari label encoding untuk 5 dataset teratas dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil Dari Preprocessing Data
Gambar 11. Hasil Dari Detect Outlier Data Penjualan Produk Pada Omah Branded
Pada gambar 11 tersebut menampilkan outlier pada penjualan produk Omah Branded. Terdapat outlier paling jauh yaitu pada diantara titik 160an. Pada penelitian ini menggunakan data penjualan produk pada bulan desember minggu keempat.  Dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini.  Pada  gambar  tersebut  terlihat  batas  atas,  batas  bawah  pada outlier . Dengan menentukan Q1, Q2, Q3, maka setelah itu menghitung IQR. Hasil dari detect outlier pada bulan desember minggu ke empat yaitu terdapat 5 produk, yaitu jilbab journey penjualan di shopee, kaos penjualan di instagram, kaos penjualan di shopee, long cardigan NUX penjualan di shopee, sweater penjualan di instagram.

## 3.3 Data Mining
Sebelum ke proses klasifikasi yaitu menentukan variabel independen dan variabel dependen. Variabel adalah besaran yang dapat  mempengaruhi  suatu  kejadian  atau  hasil  suatu  penelitian.  Kehadiran  variabel  memudahkan  analisis  masalah. Variabel juga sangat penting, terutama dalam penelitian. Variabel independen merupakan variabel yang mempengaruhi atau menyebabkan perubahan pada faktor yang diukur atau dipilih dalam mengetahui hubungan antara fenomena yang diamati.  Pada  penelitian  ini  untuk  variable  dependen  (y)  yaitu  dari  variabel  status  penjualannya.  Lalu  untuk  variable independent (x) yaitu semua variabel dataset selain variabel status penjualan. Kemudian membagi data training dan data testing, dengan data testing nya 40%, lalu untuk random state nya adalah 0 bertujuan untuk menjamin nilai yang dihasilkan konsisten.
Setelah data testing dan data trainingnya sudah ditentukan, langkah selanjutnya yaitu ke proses klasifikasi.  Pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma Random  Forest . Random  forest merupakan  algoritma  yang  dihasilkan  dari sekumpulan decision tree , di kasus ini menggunakan n_estimators adalah 100, itu berati pohon terbentuk berjumlah 100. Hasil akhir untuk pohon Random Forest nya dapat dilihat pada gambar 12. Berdasarkan gambar 12 merupakan hasil tree random forest yang membentuk setiap cabang dari pohon merupakan pembagian  yang  diperoleh  dari  24  hasil  uji,  dan  titik  samples  2  dan  1  merupakan  akhir  dari  sebuah  pohon  yang menggambarkan hasil baik berupa klasifikasi random forest .
Gambar 12. Hasil Tree Random Forest

## 3.4 Interpretation
Pada gambar 14 merupakan hasil dari akurasi berdasarkan Algoritma Random Forest , penelitian ini menghasilkan akurasi keseluruhan bernilai 92%, serta hasil untuk perhitungan recall, precision, f1-score .
Gambar 13. Hasil Confusion Matrix
Gambar 14. Hasil Akurasi berdasarkan Algoritma Random Forest
Pengukuran performa untuk klasifikasi machine learning berdasarkan nilai prediksi dan nilai aktual merupakan pengertian dari Confusion Matrix . Berdasarkan gambar ke 13 yaitu hasil dari performa confusion matrix dengan metode Random Forest . Confusion Matrix memiliki empat kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual, dari keempat nilai tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) . Setelah  mengetahui  4  kombinasi  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  tersebut  dapat  menentukan  besar  nya  nilai accurancy, recall, precision, dan f1-score. Accuracy merupakan keseluruhan nilai akurasi kebenaran model algorithma yang  digunakan.  Precision  yaitu  perbandingan  antara  kebenaran  nilai  positif  atau True  Positive dengan  keseluruhan prediksi  nilai  positif.  Lalu  untuk  nilai  perbandingan  antara  kebenaran  nilai  positif  status  penjualan  Laris  dengan keseluruhan  prediksi  nilai  positif  status  penjualan  Laris  bernilai  80%.  Kemudian  untuk  status  penjualan  paling  laris menghasilkan  nilai  precision  sebesar  100%,  dan  untuk  status  penjualan  tidak  laris  nilai precision nya  sebesar  94%. Kemudian untuk Recall merupakan nilai kebenaran positif dengan keseluruhan nilai yang sebenarnya terjadi. Lalu untuk nilai kebenaran positif dengan keseluruhan nilai yang sebenarnya terjadi pada status penjualan laris bernilai 80%. Untuk status penjualan paling laris nilai Recall sebesar 67%, dan untuk status penjualan tidak laris sebesar 100%. Kemudian untuk f1-score adalah  perbandingan  rata-rata  skor  presisi  dan  nilai recall yang  dibobotkan.  Beberapa  hasil  nilai perhitungan tersebut dapat dilihat pada gambar 14.
Setelah mengetahui hasil dari perhitungan nilai accurancy, recall, precision, dan f1-score tersebut pada penelitian ini lebih baik memilih Recall yang nilainya tinggi karena lebih baik algoritma memprediksi status penjualan tidak laris tetapi sebenarnya status penjualan produk tersebut Laris ataupun Paling Laris karena dapat mempengaruhi Omah Brand lebih meningkat Kembali strategi marketing dan hal tersebut pengaruh pada omset Omah Brand.
Berikutnya  yaitu  hasil  Prediksi  berdasarkan  Data  x_test  nya.  Pada  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma Random  Forest dan  menggunakan  dataset  x_test  nya  maka  menghasilkan platform penjualan  Instagram  merupakan platform yang sangat mempengaruhi penjualan di Omah Brandedlalu untuk produk yang paling laris (Angka 1) adalah produk 26 yaitu Kaos, dan juga produk ke 22 yaitu jilbab journey. Pada gambar 15 dibawah ini merupakan hasil akhir penelitian untuk klasifikasi dengan metode algoritma random forest .
Gambar 15. Hasil Prediksi berdasarkan Data X Testingnya
Pada  gambar  15  merupakan  hasil  dari  prediksi  klasifikasi  berdasarkan  data  testingnya  yang  bersumber  dari  data  penjualan selama 20 minggu ( platform  Instagram dan platform  Shopee) pada Omah Branded . Kolom paling kiri menunjukkan nama produk dengan ditunjukkan dengan kode karena sudah melewati proses preprocessing . Pada kolom Des_1 merupakan data transaksi penjualan bulan desember minggu pertama (hal tersebut juga berlaku untuk minggu-minggu berikutnya). Kemudian setelah itu terdapat kolom platform yang menunjukkan platform yang digunakan pada penjualan produk tersebut. Berikutnya kolom paling kanan merupakan hasil prediksi klasifikasi Omah Branded menggunakan algoritma Random Forest .

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui  bahwa  data  penjualan  dari  Omah  Branded  dapat diklasifikasikan dengan metode Random Forest (hutan acak) dikarenakan bahwa data yang disimpan pada dataset training tidak  memiliki  kesamaan  dengan  data  dalam  data  uji  ( data  testing ).  Kemudian  diketahui  bahwa  nilai  akurasi menggunakan klasifikasi Random Forest pada data penjualan produk Omah Branded ini menghasilkan akurasi sebesar 92% berdasarkan hasil perhitungan confusion matrix . Hasil dari klasifikasi tersebut menghasilkan bahwa produk paling laris  adalah  yaitu  Kaos  dengan  penjualan platform    Instagram ,  dan  juga  jilbab  journey  dengan  penjualan platform instagram . Maka dari itu platform penjualan Instagram sangat mempengaruhi penjualan pada Omah Branded tersebut.

## REFERENCES
[1] R. A. Makna And Y. W. Setiadi, “Pengaruh Endorsement Fashion, Media Sosial Instagram Dan Lokasi Toko Terhadap Minat Beli Pakaian Remaja (Studi Kasus Toko Duta …,” J. Entrep. Dan … , Vol. 3, No. 2, Pp. 200–212, 2022, [Online]. Available: Http://Jurnal.Umb.Ac.Id/Index.Php/Jems/Article/View/3267
[2] A.  Primadewi,  U.  Yudatama,  And  S.  Nugroho,  “Pengukuran  Tingkat  Kematangan  Pengembangan  Business  Intelligence Teknologi Informasi Dan Komunikasi (Tik) Pada Perguruan Tinggi,” Resti , Vol. 1, No. 1, Pp. 19–25, 2017.
[3] M. Ikhsan And A. Primadewi, “Analisa Dan Permodelan Proses Bisnis Menggunakan Business Process Model And Notation (Bpmn) Studi Kasus :,” 11th Univ. Res. Colloq. 2020 , Pp. 401–409, 2020.
[4] A. Primadewi, T. A. Purnomo, And D. Sasongko, “Analisa Perancangan Sistem Pengelolaan Data Umkm Berdasarkan Business Intelligence Development Model Framework,” Vol. 3, Pp. 209–215, 2021, Doi: 10.30865/Json.V3i2.3587.
[5] A. Primadewi, T. M. Anwar, Y. Yustin, A. H. Sani, And M. Fauzi, “Penguatan Pemasaran Produk Umkm Ashfa Madu Borobudur Melalui Strategi Product Branding,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , Vol. 26, No. 3, P. 154, 2020, Doi: 10.24114/Jpkm.V26i3.17683.
[6] M. R. Raharjo, “Analisis Algoritma Klasifikasi Dan Asosiasi Terhadap Atrtibut Data Pelaku Usaha Mikro Kecil Dan,” Vol. 8, No. 3, Pp. 176–181, 2017.
[7] M. Maimunah, A. Ghiffari, F. Kurniawan, C. Pamungkas, P. Farhaani, And A. Lintang, “Pendampingan Manajemen Produksi Kerajinan  Kayu  Pada  Umkm  Lancar  Jaya  Magelang,” J.  Pengabdi.  Kpd.  Masy.  Ubj ,  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  37–46,  2021,  Doi: 10.31599/Jabdimas.V4i1.442.
[8] A. Primadewi, S. C. Rohmana, D. A. Karim, D. Yuswanti, And S. Rofendi, “Optimizing Digital Transformation As A Destination Branding Strategy For Balkondes Karanganyar, Borobudur, Magelang,” Community Empower. , Vol. 7, No. 7, Pp. 1255–1264, 2022, Doi: 10.31603/Ce.6724.
[9] A. Primadewi, D. H. Syahrir, H. R. P. Putri, M. Citra, And Fadloil, “Branding Arum Art Pottery Academy Di Desa Karanganyar Kec.  Borobudur  Dengan  Implementasi  Digitalpreneurship,” Proceeding  … ,  Pp.  105–111,  2020,  [Online].  Available: Http://Repository.Urecol.Org/Index.Php/Proceeding/Article/View/1112
[10]  F. Nidaul Khasanah Et Al. , “Pemanfaatan Media Sosial Dan Ecommerce Sebagai Media Pemasaran Dalam Mendukung Peluang Usaha Mandiri Pada Masa Pandemi Covid 19,” J. Sains Teknol. Dalam Pemberdaya. Masy. , Vol. 1, No. 1, Pp. 51–62, 2020, Doi: 10.31599/Jstpm.V1i1.255.
[11]  Nurani And E. Widhajati, “Strategi Pemasaran Online Terhadap Peningkatan Penjualan Umkm Di Plut Kumkm Tulungagung,” J. Benefit ,
Vol. 6, No. 1, Pp. 58–66, 2019, [Online]. Available:
Https://Journal.Unita.Ac.Id/Index.Php/Benefit/Article/View/267/247
[12]  M.  I. Purba,  D.  C.  Y.  Simanjutak,  Y.  N.  Malau,  W. Sholihat,  And  E.  A.  Ahmadi,  “The  Effect  Of  Digital Marketing  And  E- Commerce On Financial Performance And Business Sustainability Of Msmes During Covid-19 Pandemic In Indonesia,” Int. J. Data Netw. Sci. , Vol. 5, No. 3, Pp. 275–282, 2021, Doi: 10.5267/J.Ijdns.2021.6.006.
[13]  S.  Yacob,  U.  Sulistiyo,  E.  Erida,  And  A.  P.  Siregar,  “The  Importance  Of  E-Commerce  Adoption  And  Entrepreneurship Orientation For Sustainable Micro, Small, And Medium Enterprises In Indonesia,” Dev. Stud. Res. , Vol. 8, No. 1, Pp. 244–252, 2021, Doi: 10.1080/21665095.2021.1976657.
[14]  M. Rasyid And S. Lesnussa, “Analisis Tingkat Kepuasan Konsumen Pada Platform Jual Beli Online (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Iqra Buru),” Vol. 15, No. 2, Pp. 1–23, 2022.
[15]  J. Widiastuti, “Klasifikasi Pembiayaan Warung Mikro Menggunakan Metode Random Forest Dengan Teknik Sampling Kelas Imbalanced (Studi Kasus: Data Nasabah Pembiayaan Warung Mikro Bank Syariah Mandiri Kc Jambi),” World Dev. , Vol. 1, No.
1, Pp. 1–15, 2018, [Online]. Available: Http://Www.Fao.Org/3/I8739en/I8739en.Pdf%0ahttp://Dx.Doi.Org/10.1016/J.Adolescence.2017.01.003%0ahttp://Dx.Doi.Org/ 10.1016/J.Childyouth.2011.10.007%0ahttps://Www.Tandfonline.Com/Doi/Full/10.1080/23288604.2016.1224023%0ahttp://Pjx .Sagepub.Com/Lookup/Doi/10
[16]  V. W. Siburian And I. E. Mulyana, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” J. Komput. Terap. , Vol. 7, No. 1, Pp. 24–32, 2021.
[17]  E.  Aprilia  And  A.  Astried,  “Klasifikasi  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”  2019, [Online]. Available: Https://Repository.Unri.Ac.Id/Xmlui/Handle/123456789/9594
[18]  Q. Iman And A. W. Wijayanto, “Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Beras Miskin (Raskin)/Beras Sejahtera (Rastra) Di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017 Dengan Metode Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Sist. Dan Teknol. Inf. , Vol. 9, No. 2, P. 178, 2021, Doi: 10.26418/Justin.V9i2.44137.
[19]  N.  E.  Nugroho,  Yusuf  Sulistyo, “Sistem  Klasifikasi  Variabel  Tingkat  Penerimaan  Konsumen  Terhadap  Mobil Menggunakan Metode Random Forest,” J. Tek. Elektro , Vol. 9, No. 1, Pp. 24–29, 2017.
[20]  A.  Ramadhan,  B.  Susetyo,  And  I.  Indahwati,  “Penerapan  Metode Klasifikasi  Random  Forest  Dalam  Mengidentifikasi  Faktor Penting Penilaian Mutu Pendidikan,” J. Pendidik. Dan Kebud. , Vol. 4, No. 2, P. 169, 2019, Doi: 10.24832/Jpnk.V4i2.1327.