Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee

Muhamad Arief Firdaus ; Fadli Rahman Latarissa ; Yanuar Dzaky ; Hidayanti Murtina ; Fadli Rahman Latarissa ; Yanuar Dzaky ; Hidayanti Murtina

Jurnal Elektronika dan Komputer 📅 2025 Vol 18, No 1 🔗 DOI: 10.51903/m06ehx47

Abstract

Peningkatan transaksi dalam platform e-commerce seperti Shopee menuntut adanya sistem prediksi status pesanan yang akurat, guna mengoptimalkan pelayanan dan mengurangi pembatalan maupun keterlambatan pengiriman. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi status pesanan (selesai atau batal) pada toko Stuftech.Id menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan merupakan transaksi pesanan mencakup metode pembayaran, kategori wilayah pengiriman, dan ongkos kirim. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan RapidMiner dengan tahapan preprocessing, pembangunan decision tree, dan evaluasi model. Hasil analisis menunjukkan bahwa atribut “Kategori Pulau” memiliki nilai gain tertinggi sehingga dipilih sebagai node akar. Model yang dibentuk menghasilkan akurasi sebesar 86%, dengan recall 100% untuk pesanan selesai namun hanya 6,67% untuk pesanan batal. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma C4.5 efektif dalam memprediksi pesanan yang berhasil, namun perlu peningkatan dalam mendeteksi potensi pembatalan. Implementasi model ini dapat membantu pelaku usaha dalam mengambil keputusan operasional secara proaktif.

Keywords

Algoritma C4.5; Klasifikasi; Shopee; Prediksi Status Pesanan; E-Commerce; C4.5 algorithm; classification; Shopee; order prediction; e-commerce

How to Cite

Muhamad Arief Firdaus, et al. (2025). Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee. Jurnal Elektronika dan Komputer, 18(1). https://doi.org/10.51903/m06ehx47

Muhamad Arief Firdaus; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina, "Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee," Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 18, no. 1, 2025.

Muhamad Arief Firdaus; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina. "Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee." Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 18, no. 1, 2025.

Muhamad Arief Firdaus, et al. (2025) 'Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee', Jurnal Elektronika dan Komputer, 18(1). doi: 10.51903/m06ehx47.

Muhamad Arief Firdaus; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina; Fadli Rahman Latarissa; Yanuar Dzaky; Hidayanti Murtina. Prediksi Status Pesanan Menggunakan Metode Classification C.45 Pada Toko Stuftech.Id di Shopee. Jurnal Elektronika dan Komputer. 2025;18(1).

Analisis Kinerja Metode Long Short-Term Memory (LSTM) dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Pengguna Shopee

Muhimatul Ifadah; Muhimatul Ifadah; Bambang Irawan

Klasifikasi Jenis Bunga Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

Ade Irgi Firdaus; Ade Irgi Firdaus; Dwi Okta Djoas; Riefaldi Diofano Saputra; Indry Anggraeny; Hilda Apriliya Ningsih

Prediksi Harga Saham Menggunakan ARIMA Outlier sebagai Pendekatan Awal Menuju Analisis AI Keuangan

Adam, Cindi; Adam, Cindi; Idhom, Mohammad; Trimono, Trimono

Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning Pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi

Purnomo, Rosyana Fitria; Purnomo, Rosyana Fitria; Yodhi Yuniarthe; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan

Hybrid Apriori–MST Framework for Revealing the Structural Backbone of Consumer Purchase Patterns

Marta Dinata, Riadi; Kurniawan Atmadja; Marhaeni Mahaeni; Lely Mustika

Rancang Bangun Antena Mikrostrip Patch Triangular Pada Frekuensi 1800 Mhz Sebagai Penguat Jaringan Internet Di Kebun Raya Balikpapan

Nurmeiliana Putri; Maria Ulfah; Fathur Zaini Rachman; Maria Ulfah