Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning

Authors

DOI:

https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.629

Keywords:

algoritma c4.5, data mining, klasifikasi, prediksi penjualan motor, pohon keputusan,

Abstract

Motor menjadi pilihan setiap orang sebagai andalan transportasi karena dari harga yang terjangkau serta dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama. Di Indonesia sendiri, motor yang paling banyak diminati adalah motor merk Honda. Tercatat sebagai pemimpin pasar, dengan kontribusi 72,28 persen dan total penjualan sebesar 2.362.047 unit pada tahun 2016 (menurut Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia). Untuk wilayah kota Batam perusahaan yang menjual motor Honda salah satunya adalah PT. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning. Wilayah penjualan sangat mempengaruhi terhadap penjualan motor, selain ke showroom langsung, dibeberapa tempat ramai seperti mall bisa menjadi promosi dan penjualan motor karena mudah dijangkau oleh masyarakat. Jumlah data yang sangat banyak akan sangat sulit untuk dianalisa. Analisa diperlukan untuk melihat pola dari data penjualan sehingga dapat menghasilkan prediksi penjualan motor yang nantinya akan berguna untuk pendistribusian motor dibeberapa wilayah. Dari data konsumen yang begitu banyak, maka dilakukan Data Mining dengan menggunakan algoritma C4.5. Hasil dari kegiatan mining ini diharapkan dapat memberikan sebuah pohon keputusan untuk melihat pola prediksi perilaku konsumen membeli motor.

References

R. Yuliana, “Analisis Strategi Pemasaran Pada Produk Sepeda Motor Matik Berupa Segmentasi, Targeting, Dan Positioning Serta Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Semarang,” vol. 5, no. 2, pp. 79–92, 2013.

A. Novera, “Pengaruh Biaya Promosi Terhadap Penjualan Sepada Motor Honda di CV . Mitra Makmur Samarinda,” vol. 2, no. 4, pp. 899–913, 2014.

H. Sastrawinata, “Pengaruh Faktor-Faktor Marketing Stimuli Terhadap Purchasing Decisions Produk-Produk Honda ( Studi Kasus Pada PT . Honda Astra Internasional Tbk . Cabang Veteran Palembang,” J. Ilm. Orasi Bisnis, pp. 122–143, 2010.

I. H. Selvia Lorena Br Ginting, Wendi Zarman, “Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik,” no. November, 2014.

N. Iriadi and N. Nuraeni, “Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Kelayakan Kredit Pada Bank,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 2, pp. 132–137, 2016.

A. Sijabat, “Penerapan Data Mining Untuk Pengolahan Data Siswa Dengan Menggunakan Metode Decision Tree ( Studi Kasus : Yayasan Perguruan,” vol. V, pp. 7–12, 2015.

H. Chauhan and A. Chauhan, “Implementation of decision tree algorithm c4.5 1,” Int. J. Sci. Res. Publ., vol. 3, no. 10, pp. 4–6, 2013.

G. L. Agrawal and P. H. Gupta, “Optimization of C4 . 5 Decision Tree Algorithm for Data Mining Application,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng., vol. 3, no. 3, pp. 341–345, 2013.

D. Untari, “Data Mining Untuk Menganalisa Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non-Aktif Menggunakan Metode Decision Tree C4.5,” 2010.

S. Faradillah, “Implementasi Data Mining Untuk Pengenalan Karakteristik Transaksi Customer Dengan,” pp. 63–70, 2013.

Downloads

Published

2018-02-28