Fachmi Cholid
(11152255) Penerapan Data Mining Penjualan Furnitur
Menggunakan Algoritma Klasifikasi C4.5 Pada Toko Barbeku Yasmin Tangerang
Selatan
Indonesia merupakan negara penting
sebagai penghasil hasil hutan khususnya kayu. Dalam Industri furnitur nasional,
industri ini mampu mendobrak pasar internasional melalui berbagai produk
unggulan yang dinilai memilik kualitas yang baik dan desain menarik. Para calon
pembeli akan menentukan jenis produk furnitur yang akan dibeli berdasarkan dari
banyak faktor, diantaranya: jenis barang, harga, promo, hingga pelayanan yang
prima. Dalam hal ini Toko Barbeku (Barang Bekas Berkualitas) sebuah divisi
bisnis dari Yayasan Amal Khair Yasmin, lembaga yang berorientasi pada socialenterprise berfokus pada
pendidikan, pelayanan sosial dan pendampingan kesehatan gratis bagi kaum
dhuafa. Karena itu mereka perlu
membangun ekosistem usaha yang sehat, bersumber dari usaha jual beli furnitur
yang menguntungkan dengan sistem pengolahan data yang dapat menghasilkan
prediksi penjualan furnitur tepat guna. Dengan menentukan pola penjualan pada
data transaksi penjualan. Algoritma
C4.5 dianggap sebagai
algoritma yang sangat membantu
dalam melakukan klasifikasi data karena karakteristik data
yang terpilih dapat diperoleh
dengan jelas seperti sumber
barang, jenis barang, dan bahan baku dalam penjualan furnitur pada Toko
Barbeku. untuk memprakirakan keuntungan hasil penjualan berdasarkan transaksi
penjualan, metode yang dipilih adalah metode yang nilai akurasinya cukup tinggi
yaitu algoritma C4.5
Daftar Isi
Abstrak
Lembar Judul
Daftar Pustaka
Adinugroho, S., & Sari Arum, Y. (2018). Impelementasi
Data Mining Menggunakan WEKA. Malang: UB Press.
Anggito, A., & Setiawan, J. (2018). Metodologi
Penelitian Kualitatif (I; E. D. Lestari, Ed.). Sukabumi: CV Jejak.
Asistyasari, A., & Baidawi, T. (2017). Analisis Penerimaan
Karyawan Posisi Field Collector Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Pt. Prismas
Jamintara Jakarta. 2(2), 1–6.
Azwanti, N. (2018). Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi
Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning. Informatika
Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 13(1), 33.
https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.629
Hengki Wijaya, H. (2019). Analisis Data Kualitatif: Sebuah
Tinjauan Teori & Praktik. Jakarta: Sekolah Tinggi Theologia Jaffray.
Kemenperin. (2019). Agresif Dobrak Pasar Ekspor, Industri
Furnitur dan Kerajinan Raih Surplus. Retrieved from
https://kemenperin.go.id/artikel/20443/Agresif-Dobrak-Pasar-Ekspor,-Industri-Furnitur-dan-Kerajinan-Raih-Surplus
Lubis, M. R. (2019). Analisa Prediksi Penjualan Produk
Dengan Menggunakan Metode C4 . 5 ( Studi Kasus : PT . Kawan Lama Ace Hardware ).
6(5), 545–549. Retrieved from
https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/1656/1253
Moriarty, B., Held, B., & Richardson, T. (2018). Microsoft
Excel Functions and Formulas (Fifth Edit). Retrieved from
https://books.google.com.ec/books?id=xepJDwAAQBAJ
Muflikhah, L., Ratnawati, D. E., & Putri, R. R. M.
(2018). Buku Ajar Data Mining. Malang: UB Press.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem. In Deepublish.
Yogyakarta: Deepublish.
Nofriansyah, D., & Nurcahyo, G. widi. (2015). Algoritma
Data Mining Dan Pengujian. Deepublish.
Purnamasari, P., Suyitno, W., Indrajit, R. E., & Fauzi,
M. (2017). Penerapan Data Mining Dalam Menangani. 1(2), 53–60.
Puspabhuana, A., & Amril Mutoi Siregar. (2018). Data
Mining Pengolahan Data Menjadi Informasi Dengan Rapid Miner. Surakarta: CV.
Kekata Group.
Putra, J. L., Raharjo, M., Sandi, T. A. A., Ridwan, R., &
Prasetyo, R. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan
Pada Perusahaan Retail. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(1), 85–90.
https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.113
Wibowo, A., & Anggraeni, P. (2018). Potensi Pengembangan
Standar Nasional Indonesia (Sni) Produk Furnitur Dari Kayu. Jurnal
Standardisasi, 20(1), 57. https://doi.org/10.31153/js.v20i1.605