PREDIKSI PROFIT PADA PERUSAHAAN DENGAN KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5

Erlin Elisa

Abstract


In the construction project activities, planning is used as a reference for job implementers and becomes the standard of project implementation, including: documents, technical specifications, schedule and budget. Inappropriate planning, inaccurate project realization investigations, inadequate project management skills and lack of professional service providers, are closely related to the outcome of a construction project process. CV.XYZ Abadi which is a company engaged in construction consulting services. At the present time CV.XYZ Abadi has done many construction planning projects both from government and private, this research will discuss how data mining with algorithm C4.5 process data from budget plan consultant planner cost to predict company profit. Data mining is a technique for extracting new information from piles or data warehouses, as we know information is seen as something that is very important and valuable because by mastering information it is easy to achieve a desired goal, this makes everyone race to while C4.5 algorithm is one of induction algorithm of decision tree that is ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 was developed by J. Ross Quinlan. In the ID3 algorithm procedure, the inputs are training samples, training labels and attributes. which will illustrate the profit prediction, the results of this study will result in the rules of profit and loss decisions company.

Keywords: Profit, Data Mining, Algorithm C4.5, Tree Decision.

Dalam kegiatan proyek konstruksi, perencanaan dipergunakan sebagai bahan acuan bagi pelaksana pekerjaan dan menjadi standar pelaksanaan proyek, meliputi: dokumen, spesifikasi teknik, jadwal dan anggaran. Perencanaan yang tidak tepat, investigasi realisasi proyek yang tidak sempurna, kurang memadainya kemampuan pengelolaan proyek dan kurang profesionalnya penyedia jasa, berkaitan erat terhadap hasil suatu proses proyek konstruksi. CV.XYZ Abadi yang merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa konsultan kontruksi. Pada saat sekarang ini CV.XYZ Abadi telah banyak mengerjakan proyek perencanaan konstruksi baik dari pemerintah maupun swasta,penelitian ini akan membahas bagaimana data mining dengan algoritma C4.5 mengolah data-data dari rencana anggaran biaya konsultan perencana untuk memprediksi profit perusahaan. Data mining merupakan sebuah teknik untuk menggali informasi baru dari tumpukan atau gudang data, sebagaimaya yang kita ketahui informasi dipandang sebagai sesuatu hal yang sangat penting dan berharga karena dengan menguasai informasi maka dengan mudah untuk mencapai sebuah tujuan yang diinginkan, hal ini membuat setiap orang berlomba untuk memperoleh informasi.sedangkan algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan atribut. yang akan menggambarkan prediksi profit, hasil dari penelitian ini akan menghasilkan rule-rule keputusan profit dan kerugian perusahaan.

Kata kunci: Profit,Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan.

 


Full Text:

PDF

References


Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama Vol., 11(2), 130–138.

Wowor, A. S., & Mangantar, M. (2012). Laba bersih dan tingkat risiko harga saham pengaruhnya terhadap Dividen pada perusahaan otomotif yang terdaftar Di bursa efek indonesia, 2(4), 13–23. https://doi.org/10.1002/eji.201444988.This

Santoso, H., Hariyadi, I. P., & Prayitno. (2016). Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk. Teknik Informatika, (1), 19–24.

Gamarra, C., Guerrero, J. M., & Montero, E. (2016). A knowledge discovery in databases approach for industrial microgrid planning. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 615–630.

Gunadi, G., & Sensuse, D. I. (2012). Penerapan Metode Data Mining MArket Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( FP-GROWTH ), 4(1)

Zulkifli, A. (2016). Metode C45 Untuk Mengklarifikasi Pelanggan Perusahaan Telekomunikasi Seluler, 2(1), 65–76.

Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama Vol., 11(2), 130–138.

Faradillah, S. (2013). Implementasi Data Mining Untuk Pengenalan Karakteristik Transaksi Customer Dengan, 63–70.

Lestari, S., & Suryadi, A. (2014). Model Klasifikasi Kinerja Dan Seleksi dosen Berprestasi Dengan. Proseding Seminar Bisnis & Teknologi, 15–16.




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i2.153

Copyright (c) 2018 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Terindeks Oleh :

  
 

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.joomla
counter View My Stats