Prediksi Peminatan Pelanggan dalam Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization pada PT. Baskara Cipta Pratama

Prediksi Peminatan Pelanggan dalam Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimization pada PT. Baskara Cipta Pratama

• By Puspita, Ari; Jefi,; Fahmi, Muhammad;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 280
• 10-17

Analisis optimasi model algoritma C4.5 berbasis PSO memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 78.16% dibandingkan dengan model algoritma C4.5 yaitu 73.88%. Dari hasil tersebut didapatkan selisih antara kedua model yaitu 4,28%. Sementara untuk evalusai menggunakan ROC curve untuk kedua model yaitu, untuk model algoritma C4.5 nilai AUC adalah 0.764 dengan tingkat diagnosa Fair classification, dan untuk model algoritma C4.5 berbasis PSO nilai AUC adalah 0.780 dengan tingkat diagnosa Fair classification. Dari evaluasi ROC curve tersebut terlihat bahwa model algoritma C4.5 berbasis PSO lebih besar  Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 berbasis particle swarm optimization lebih akurat dalam memprediksi minat beli produk sepatu.

• Katakunci C4.5, Produk, Sepatu PSO
• URL https://ejournal.antarbangsa.ac.id/index.php/jti/article/view/296
• Penerbit ,

REFERENSI

[1] Arifin. 2015. Metode Data Mining Untuk Klasifikasi Data  Sel Nukleus Dan Sel Radang Berdasarkan Analisa Tekstur: Jurnal Informatika. Vol.II. No.2. [2] Fitrianingsih dan Musdalifah. 2015. Efektivitas Penggunaan Media Video Pada Pembelajaran Pembuatan Strapless Siswa Kelas XII SMK Negeri 1 Jambu: Jurnal UNNES. FFEJ 4 (1) (2015). [3] Puspita dan Wahyudi. 2015. Algoritma C4.5 Berbasis Decision Tree Untuk Prediksi Kelahiran Bayi Prematur: Konferensi Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi 2015 [4] Santi dan Yulianto. 2014. Sistem Informasi Penjualan Alat- Alatperikanan Pada Usaha Dagang (UD)Jaring Mas Pacitan: Speed Journal–Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi. Vol.11. No.1.