ANALYSIS OF THE C4.5 ALGORITHM IN PREDICTING FERTILIZER AND PESTICIDE SALES AT UD. MR ZEN AGRO

Main Article Content

Jijon Raphita Sagala
Penda Sudarto Hasugian
Melisa Van Breukelen
W.S.Usha Nantheni

Abstract

ABSTRACT


Fertilizer and Pesticide sales prediction is a process for finding, assessing, and predicting fertilizer and pesticide sales for the future based on sales results in the past few months. The increasing demand from customers for Fertilizers and Pesticides means UD. Mr Zen Agro, which operates in supplying and selling necessities, needs to record sales transactions so that stock shortages and excess stock of goods do not occur. Using data mining techniques and applying the C4.5 Algorithm can help UD. Mr Zen Agro predicts sales of Fertilizers and Pesticides as a reference or guideline in making decision trees, which are able to predict sales data with a high level of accuracy by calculating the entropy value, information gain, split info, and gain ratio until the matter can no longer be calculated or is zero. An application system exists to predict sales of fertilizers and pesticides, which applies the C4.5 algorithm to UD. Mr Zen Agro, it can be seen how big the sales prediction results obtained can be implemented in a decision tree where from the decision tree, it can be seen which fertilizers and pesticides are in demand and which are not for sale. This system was built using the PHP programming language and MySQL as the database.


Keywords: Data Mining, Sales Prediction, Fertilizer and Pesticide, Algorithm C4.5.


 


Keywords: Data Mining, Sales Prediction, Fertilizer and Pesticide, Algorithm C4.5.

Article Details

How to Cite
[1]
J. R. Sagala, P. S. Hasugian, M. V. Breukelen, and W. Nantheni, “ANALYSIS OF THE C4.5 ALGORITHM IN PREDICTING FERTILIZER AND PESTICIDE SALES AT UD. MR ZEN AGRO”, JUSIKOM PRIMA, vol. 7, no. 2, pp. 26-41, Feb. 2024.
Section
Articles

References

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

Dewi, K. R., & Mauladi, K. F. (2020). Analisa Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penjualan Pupuk Dan Pestisida di Toko Dewi Sri. 6.

Fikri, A., & Verina, W. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Alat Medis Menggunakan Algoritma C4.5 Pt. Murni Indah Sentosa. Infosys (Information System) JOURNAL, 5(1), 70. https://doi.org/10.22303/infosys.5.1.2020.70-83

Helmud, E. (2021). Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View Studi Kasus : PT. Berkat Optimis Sejahtera (Pt.Bos) Pangkalpinang.7(1), 7.

Hendra, & Harman, R. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Readymix Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Pada PT Remicon Widyaprima. 3(3), 10.

Hermiati, R., Asnawati, A., & Kanedi, I. (2021). Pembuatan E-Commerce Pada Raja Komputer Menggunakan Bahasa Pemrograman Php Dan Database Mysql. Jurnal Media Infotama, 17(1). https://doi.org/10.37676/jmi.v17i1.1317

Indriyani, F., Yunita, Y., & Muthia, D. A. (2019). Analisa Perancangan Sistem Informasi. Graha Ilmu.

Izyuddin, A., & Wibisono, S. (2020). Aplikasi Prediksi Penjualan AC Menggunakan Decission Tree Dengan Algoritma C4.5. MISI (Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi), 3(2).

Lalo, A. K., Batarius, P., & Siki, Y. C. H. (2021). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penjualan Barang di Swalayan Dutalia. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, 1–12. https://doi.org/10.54367/jtiust.v6i1.1089

Lubis, M. R. (2019). Analisa Prediksi Penjualan Produk Dengan Menggunakan Metode C4.5 (Studi Kasus: PT. Kawan Lama Ace Hardware). 6(5), 5.

Lukhayu Pritalia, G. (2018). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce. Indonesian Journal of Information Systems, 1(1), 47–56. https://doi.org/10.24002/ijis.v1i1.1727

Muflikhah, L., Ratnawati, D. E., & MP, R. R. (2018). Data Mining. Universitas Brawijaya Press.

Nst, C. J., Putri, N., & Lawita, N. F. (2021). Perancangan Basis Data (Emos Marketplace) Sebagai Transaksi PT. Primarintis Sejahtera. Jurnal Pendidikan Tambusai, 5(2), 11.

Populix. (2021, Juni 22). Apa itu Data Mining? Pengertian, Metode, Tahapan, dan Contoh Terbaru. Populix. https://www.info.populix.co/post/data-mining-adalah

Putra, W. I., Siregar, B., & Suhatsyah, M. (2021). Sistem Informasi Geografis Sumber Daya Air Berbasis Webgis Di Badan Perencanaan Penelitian Dan Pengembangan Kabupaten Karimun. 2(1), 13.

Roza, R., Fauzan, M. N., & Rahayu, W. I. (2020). Tutorial Sistem Informasi Prediksi Jumlah Pelanggan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter. Kreatif.

Saretta, I. R. (2021, Nopember 16). Data Mining: Pengertian, Fungsi, Penerapan, dan Metode Pengambilannya - Cermati.com. https://www.cermati.com/artikel/data-mining-pengertian-fungsi-penerapan-dan-metode-pengambilannya

Setiawan, S. (2022, Januari 14). Pengertian Penjualan—Jenis, Tujuan, Faktor, Pasar, Para Ahli. https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-penjualan/

Setiawan, & Shiddieqy, M. H. A. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Presensi Karyawan Pada PT. Infiniti Business Synergy di Jakarta. JURNAL LENTERA ICT, 7.

Setyo, W. N., & Wardhana, S. (2019). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Di CV Cahaya Setya Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Petir, 12(1). https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.416

Suparman, D. (2018). Pengaruh Harga Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Penjualan Spare Part Motor di PT. Slm (Selamat Lestari Mandiri). Jurnal Ekonomedia, 07(2), 16.

Syahril, M., Erwansyah, K., & Yetri, M. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD), 3(1), 118. https://doi.org/10.53513/jsk.v3i1.202

Wanto, A., Siregar, M. N. H., Windarto, A. P., Hartama, D., Ginantra, N. L. W. S. R., Napitupulu, D., Negara, E. S., Lubis, M. R., Dewi, S. V., & Prianto, C. (2020). Data Mining: Algoritma dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis.