Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce

Generosa Lukhayu Pritalia

Abstract


Dalam sebuah perusahaan e-commerce, stok barang merupakan salah satu faktor penting yang harus diperhatikan oleh perusahaan. Jumlah barang masuk maupun keluar perlu diperhatikan, tujuannya untuk menjaga stok yang tersedia dalam gudang menjadi stabil. Stok stabil yang dimaksud dalam gudang adalah barang tidak kelebihan stok maupun barang tidak kehabisan stok. Permasalahan yang dihadapi pada penjualan barang adalah setiap barang memiliki minat beli yang berbeda-beda. Barang dengan minat beli yang tinggi akan cepat habis dibandingkan dengan barang yang memiliki minat beli rendah. Untuk itu, stok barang perlu ditambah pada waktu stok barang menipis. 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. Algoritma ini digunakan untuk menganalisis waktu pembelian stok barang yang sudah menipis dengan mengklasifikasi barang mana yang sudah waktunya di tambah stok maupun belum, sehingga ketersediaan barang tetap stabil dan terjaga. Hasil dari analisis menggunakan algoritma C4.5 adalah untuk menentukan waktu penentuan ketersediaan barang memiliki tingkat keakuratan sebesar 98.9%.


Keywords


E-commerce; stok; ketersediaan barang; Algoritma C4.5; klasifikasi

Full Text:

PDF

References


E. Muningsih and S. Kiswati, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform., 2015.

D. Irmawati, “Pemanfaatan E-Commerce Dalam Dunia Bisnis,” J. Ilm. Orasi Bisnis – ISSN 2085-1375 Ed. Ke-VI, Novemb. 2011, 2011.

K. P. A. . Jonathan Sarwono, Perdagangan Online: Cara Bisnis di Internet. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2012.

A. Wijaya, M. Arifin, and T. Subiyanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Perencanaan Persediaan Barang,” JSIKA (Jurnal Sist. Inf. Komput. Akuntansi), vol. 2, no. 1, 2013.

A. Dyah Utami and R. Agus Triyono, “Pemanfaatan Blackberry Sebagai Sarana Komunikasi Dan Penjualan Batik Online Dengan Sistem Dropship Di Batik Solo 85,” Sentra Penelit. Eng. dan edukasi, 2011.

E. Turban, J. E. Aronson, and T.-P. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst., 2007.

D. K. Pane, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Kreditplus ),” Pelita Inform. Budi Darma, 2013.

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.

B. D. Meilani and A. F. Slamat, “Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK, vol. 16, no. 1, pp. 1–6, 2012.

K. Hastuti, “Analisis komparasi algoritma klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa non aktif,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap., 2012.

A. Darmawan, “Implementasi Simple Additive Weighting Untuk Monitoring Aktivitas Perkuliahan Dengan Menggunakan Radio Frequency Identification,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 7, no. 1, 2017.

L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual., 2013.

“No Title.” [Online]. Available: https://www.kaggle.com/tiredgeek/predict-bo-trial.

M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis, 2013.

M. Mirqotussa’adah, M. A. Muslim, E. Sugiharti, B. Prasetiyo, and S. Alimah, “Penerapan Dizcretization dan Teknik Bagging Untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi Berbasis Ensemble pada Algoritma C4.5 dalam Mendiagnosa Diabetes,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf., 2017.

N. Jayanti, S. Puspitodjati, and T. Elida, “Teknik Klasifikasi Pohon Keputusan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Bank Berdasarkan Rasio Keuangan Bank,” in Proceeding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT), 2008.




DOI: https://doi.org/10.24002/ijis.v1i1.1727

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Indonesian Journal of Information System

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.