ANALISIS KLASIFIKASI HARGA PENJUALAN MOTOR MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE BERBASIS ENTROPY DENGAN PENDEKATAN C4.5 DAN GAIN RATIO

Abstrak

Perkembangan industri otomotif menyebabkan persaingan penjualan kendaraan bermotor semakin meningkat. Penentuan harga jual motor yang tepat menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan daya saing dan keuntungan perusahaan. Banyaknya faktor yang memengaruhi harga penjualan motor, seperti merek, tipe, tahun produksi, kapasitas mesin, kondisi kendaraan, dan jarak tempuh, menghasilkan data yang cukup kompleks untuk dianalisis secara manual. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode data mining yang mampu mengolah data historis penjualan motor menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan harga penjualan motor menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 berbasis entropy dan gain ratio. Algoritma C4.5 dipilih karena mampu menghasilkan aturan klasifikasi yang mudah dipahami serta memiliki tingkat akurasi yang baik dalam pengolahan data kategorikal maupun numerik. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan data, preprocessing data, perhitungan entropy, gain, dan gain ratio, pembentukan pohon keputusan, serta evaluasi model klasifikasi.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengidentifikasi atribut yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi harga penjualan motor. Pohon keputusan yang dihasilkan dapat digunakan sebagai dasar dalam memprediksi kategori harga motor secara efektif. Dengan demikian, metode Decision Tree C4.5 dapat membantu dealer maupun pelaku usaha otomotif dalam menentukan strategi penjualan berdasarkan karakteristik kendaraan yang dimiliki.