Penerapan Algoritma C45 Untuk Klasifikasi Keberhasilan Pengiriman Barang

Abstract

Tingkat keberhasilan pengiriman barang merupakan faktor yang sangat penting dalam dunia bisnis ecommerce dengan jasa logistik pengiriman menjadi rantai penghubung terakhir dengan customer. Hal ini sangat mempengaruhi kepuasan customer yang berharap barang yang mereka beli dapat terkirim tepat waktu dan dalam keadaan baik pada saat diterima. Salah satu teknik dari data mining yang dapat digunakan untuk membantu prediksi adalah menggunakan teknik klasifikasi. Klasifikasi dapat dilakukan dengan decision tree yaitu dengan algoritma C4.5. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat klasifikasi serta menerapkan klasifikasi data mining berdasarkan pohon keputusan dan rules yang di hasilkan. Selanjutnya hasil klasifikasi data dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix dan kurva ROC pada aplikasi rapid miner untuk mengetahui tingkat hasil akurasi. Pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 93% dan menghasilkan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0.739 dengan nilai akurasi klasifikasi cukup (Fair classification). Dari hasil penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagian distribusi dalam memilih jasa logistik dalam pengiriman barang berdasarkan kategori barang, alamat tujuan agar resiko kegagalan dalam pengiriman dapat dikurangi.