Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan data stok dan target permintaan material yang user/ pengawas pekerjaan yang nantinya akan dibuatkan klasifikasi data set dengan jumlah kasus yang paling dibutuhkan. Pada proses penelitian yang sudah dilakukan dari tahap ini yaitu perlu adanya peringkasan data atau proses pengubahan data mentah menjadi data yang mudah dikelola. Data mentah akan dimasukan pada kategorinya masing-masing kemudian data juga dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining yang telah dilakukan pada Penerapan Klasifikasi Algoritma C4.5 dengan pengolahan datanya menggunakan metode Decision Tree dan mempermudah jalannya di sistem aplikasi RapidMiner. metode Decision Tree berguna sekali dalam penelitian ini yaitu untuk menentukan data stok material/barang dari target permintaan material gudang yang paling sering diminta dan dibutuhkan oleh user. Sehingga dapat disimpulkan bahwa permasalahan dalam menentukan data stok material/barang bisa diselesaikan menggunakan teknik data mining, yaitu dengan Algoritma C4.5 dan mendapatkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh sistem dengan metode decision tree pada aplikasi RapidMiner adalah 100%. sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat membantu user/pengawas gudang dalam memilih dan menyiapkan stok material yang dibutuhkan sesuai standar dengan sigap dan cukup memadai.