Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Aquarium Menggunakan Algoritma C4.5

Abstract

Penjualan aquarium yang fluktuatif memerlukan prediksi yang akurat untuk membantu pengelolaan stok dan perencanaan strategi pemasaran yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan algoritma C4.5 dalam memprediksi penjualan aquarium. Algoritma C4.5 dipilih karena kemampuannya dalam membangun pohon keputusan yang efektif berdasarkan data historis, yang dapat mengidentifikasi pola dari atribut-atribut penjualan seperti musim, harga, promosi, dan jenis aquarium. Dataset yang digunakan berasal dari data penjualan selama dua tahun terakhir yang mencakup berbagai variabel terkait penjualan. Proses analisis melibatkan pengolahan data, perhitungan entropi, dan gain informasi untuk menentukan atribut yang paling berpengaruh terhadap penjualan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu menghasilkan model prediksi dengan akurasi yang tinggi, serta memberikan wawasan penting bagi pengambilan keputusan bisnis terkait penentuan stok dan strategi promosi. Implementasi model ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan memaksimalkan penjualan produk aquarium.