STEFANUS, NIKO (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 BERBASIS WEB UNTUK KLASIFIKASI DATA PENJUALAN PRODUK SEPATU TERLARIS DI SPORTS STATION SUMMARECON MALL SERPONG. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (JURNAL MAHASISWA)
Jurnal.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
The purpose of this study is to process and classify sales data for shoe products to be implemented on the website. Sports Station Indonesia is one of the stores managed by PT Mitra Adi Perkasa which is engaged in selling products, especially sports products. One of the problems that occurred at the Sports Station store in Summarecon Mall Serpong is difficult to recommend the best-selling products to consumers, which were caused by employee errors in processing data, so they did not get the right information about the level of product sales. Therefore, analyzing large amounts of shoe sales data using data mining techniques are needed to classify the level of product sales and predict the best-selling shoe products. The method used in this study is a decision tree with the C4.5 algorithm which is implemented into the website with the PHP programming language. Decision trees displayed on the website are used to assist in recommending best-selling shoes. Thus, the results of the decision tree and the accuracy of the training data and the testing data will be obtained, which proves that the C4.5 algorithm can be used as a method to recommend best-selling shoes. Key words: Data Mining, Classification, C.45 Algorithm, Decision Tree, Website, PHP. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengolah dan melakukan klasifikasi data penjualan produk sepatu untuk diimplementasikan ke dalam website. Sports Station Indonesia merupakan salah satu toko yang dikelola oleh PT Mitra Adi Perkasa yang bergerak di bidang jasa penjualan produk khususnya produk olahraga. Salah satu masalah yang terjadi pada toko Sports Station di Summarecon Mall Serpong adalah mengalami kesulitan dalam merekomendasi kan produk sepatu terlaris ke konsumen, yang disebabkan oleh kesalahan karyawan dalam mengolah data, sehingga tidak mendapatkan informasi yang tepat mengenai tingkat penjualan produk. Oleh karena itu, menganalisa data penjualan sepatu dalam jumlah besar menggunakan teknik data mining diperlukan untuk mengklasifikasi tingkat penjualan produk dan memprediksi produk sepatu terlaris. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 yang diimplementasikan kedalam website dengan bahasa pemrograman PHP. Pohon keputusan yang di tampilkan dalam webiste digunakan untuk membantu dalam merekomendasikan sepatu terlaris. Dengan demikian, akan didapatkan hasil pohon keputusan dan hasil akurasi dari data latih dan data uji yang di coba, yang membuktikan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan sebagai metode untuk merekomendasikan sepatu terlaris. Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, Website, PHP.
Actions (login required)
 |
View Item |
