Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengklasifikasi Hasil Produksi Kunir Putih (Studi Kasus CV Windra Mekar)

Main Article Content

Jumiyati
Putri Taqwa Prasetyaningrum

Abstract

CV Windra Mekar merupakan industri pengolahan obat tradisional yang berlokasi di Bantul, Yogyakarta dirintis pada tahun 2002. Dari masa ke masa yang membuat CV Windra Mekar semakin berjaya dan permintaan produk kunir putih yang semakin melonjak membuat produksi kunir putih juga harus dapat memenuhi target pasar demi menjaga kepercayaan dan kepuasan konsumen. Faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah produksi sangat penting untuk melihat apakah jumlah produksi yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pasar atau tidak. Dalam hal ini, penerapan data mining menjadi solusi dalam menganalisa hal tersebut. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang mampu untuk memprediksi jumlah produksi kunir putih. Algoritma C4.5 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree). Konsep dari pohon keputusan ini adalah dengan mengumpulkan data selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi permasalahan. Dari hasil penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah produksi kunir putih adalah jumlah bahan dasar, SDM (Sumber Daya Manusia), dan jumlah permintaan konsumen. Pengujian menggunakan Framework Rapid Miner diperoleh hasil dengan nilai akurasi sebesar 65.87%.

Article Details

Section
Articles

References

Azwanti, N. (2018). Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu). Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan

Ilmu Komputer, 9(1), 11–22. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1 627
Doavers. (2020). RapidMiner : Mengenal Aplikasi Data Mining Terkemuka di Dunia. https://www.doavers.com/blog/rapid miner-mengenal-aplikasi-data- mining-terkemuka-di-dunia
Khasanah, S. N. (2017). Penerapan Algortima C4.5 Untuk Penentuan Kelayakan Kredit. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 14(1), 9–14.
Mukhammad Yunan Helmy, Drs. Kushartantya M.Ikomp, Nurdin Bahtiar S.Si., M. T. (2013).
Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelayakan Permintaan Pinjaman Nasabah Di Lembaga Keuangan. 2(1), 267–274. https://media.neliti.com/media/public ations/90063-ID-implementasi-data- mining-untuk-mempredik.pdf
Pambudi, R. H., Setiawan, B. D., & Indriati. (2018). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(7), 2637–
2643. http://j-ptiik.ub.ac.id5
Rismayanti. (2018). Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika (Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan). Query, 5341(April), 16–24.
Sugara, B., Widyatmoko, D., Prakoso, B. S., & Saputro, D. M. (2018). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Deteksi Dini Autisme Pada Anak. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi (SENTIKA), 2018(Sentika), 87–96