Penerapan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Tingkat Konsumsi Harian Masyarakat untuk Mengurangi Food Waste pada UMKM di Kota Medan

Authors

  • Dea Khairani STMIK TRIGUNA DHARMA, Medan
  • Puji Sari Ramadhan STMIK TRIGUNA DHARMA, Medan
  • Rina Mahyuni STMIK TRIGUNA DHARMA, Medan

DOI:

https://doi.org/10.30865/jurikom.v13i2.9660

Keywords:

C4.5, Consumption Level, Production Recommendation, Food Waste, MSMEs

Abstract

This study addresses the issue of inaccurate production forecasting among breakfast-serving SMEs in Medan due to fluctuations in demand, which often result in food waste and financial losses. The objective of this study is to develop a classification model for daily consumption levels (high, medium, low) to serve as the basis for production recommendations. The method used is the C4.5 Decision Tree algorithm with a dataset of 92 daily operational records covering the attributes of production catesgory, menu type, weather conditions, and operational days. The data was preprocessed through attribute categorization, then analyzed using entropy and gain ratio calculations to form a decision tree. Model evaluation was performed using 10-fold cross-validation in RapidMiner. The results showed that the production category attribute had the highest gain ratio, making it the root of the decision tree. The resulting model achieved an accuracy of 57.56% with a deviation of ±7.85%, performing best in the moderate consumption class. The primary contribution of this study is the generation of IF–THEN-based decision rules that can be practically applied by SMEs to adjust daily production volumes based on operational conditions, thereby helping to reduce potential food waste without requiring complex calculations.

References

[1] E. Adinda Yestina et al., “Implementasi Algoritma C4.5 pada Analisis Faktor Risiko Penyakit Jantung Koroner,” Jurnal Riset Komputer), vol. 12, no. 5, pp. 2407–389, 2025, doi: 10.30865/jurikom.v12i5.8852.

[2] M. Rudi Fanani and E. Bendra Agustina, “Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Klasifikasi Strategi Penjualan Produk UMKM dengan Penerapan fitur seleksi Forward Selection pada Algoritma C4.5,” vol. 14, doi: 10.30591/smartcomp.v14i4.6842.

[3] W. Kustiawan, I. Safitri, and R. Q. Arsyad, “STRATEGI ADIPTIF UMKM KULINER TRADISIONAL MEDAN DALAM MENGHADAPI DOMINASI WARALABA ASING DI ERA GLOBALISASI,” May 2025.

[4] L. Yuliana, “Potensi Gerakan Anti Food Waste dalam Penguatan Perekonomian UMKM,” Efektor, vol. 9, no. 2, pp. 286–295, Dec. 2022, doi: 10.29407/e.v9i2.18647.

[5] L. Lybaws, Y. F. Baliwati, and I. Tanziha, “Determinants of Food Waste Among Household in Rural and Urban Areas of Bogor Regency,” Amerta Nutrition, vol. 9, no. 1, pp. 1–13, Mar. 2025, doi: 10.20473/amnt.v9i1.2025.1-13.

[6] T. N. Fajri and E. R. Shauki, “POTENSI FOOD LOSS DAN FOOD WASTE PADA UMKM: MFCA, NUDGING DAN NEUTRALIZATION THEORY,” Jurnal Aplikasi Akuntansi, vol. 7, no. 2, pp. 328–345, Feb. 2023, doi: 10.29303/jaa.v7i2.187.

[7] B. Dwi Saputra, “PENGARUH BIG DATA ANALYTICS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5, STRATEGIC DECISION, DAN MARKETING PERFORMANCE SERTA DAMPAKNYA TERHADAP INTENTION TO USE PADA UMKM DI DKI JAKARTA,” vol. 23, no. 11, 2025, doi: 10.8734/mnmae.v1i2.359.

[8] M. I. P. N. Pramuja Angkasa, “Penerapan Business Intelligence dalam Pengambilan Keputusan Bisnis: Studi Pendekatan Praktis untuk UMKM di Indonesia,” Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial, vol. 2, no. 11, Jun. 2025.

[9] L. D. Hasan et al., “Social, Humanities, and Educational Studies SHES: Conference Series 7 (4) (2024) 122-132 Kampanye ‘Food Waste’ pada UMKM Kuliner di Kota Makassar.” [Online]. Available: https://jurnal.uns.ac.id/shes

[10] S. M. R. N. A. Daniella C. Sampepajung, “ANALISIS CARBON FOOTPRINT PADA UMKM MAKANAN DAN MINUMAN MELALUI INTEGRASI LEAN DAN GREEN WASTE PRODUCTION,” Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Informatika (JBMI), vol. 19, no. 3, Feb. 2023.

[11] S. Nadiroh, S. Prawitasari, and N. Fathiyah Fauzi, “Potensi Kehilangan Ekonomi akibat Food Loss dan Food Waste di Kalangan Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Jember,” Berkala Ilmiah Pertanian, vol. 8, no. 3, Aug. 2025, doi: 10.19184/bip.v8i3.53704.

[12] A. Djaini, A. Haslinah, and H. N. Muthmainah, “Strategi Pengurangan Sampah Makanan Menggunakan Analisis Data dan Teknologi,” Oct. 2023.

[13] R. Fathurrohman, M. Fajri S, S. M. Cahyono, D. F. Abdillah, and V. Ramadhan, “Data Mining Pada Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma C.45 Berdasarkan Karakteristik Morfologi Mushroom,” Jun. 2024. [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/simpatik

[14] P. Widia Sari, G. Giwangga, N. Dian Fitriyanti, A. Arlisdia Putra, and H. Irawan, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Data Insentif Karyawan PT. Adhi Cakra Utama Mulia,” Jurnal Komputer Antartika, vol. 2, no. 3, pp. 95–101, 2024, [Online]. Available: https://ejournal.mediaantartika.id/index.php/jka

[15] Hafid Azis Supahri, Rahmaddeni, Syarfi Aziz, Zairi Saputra, and Ryan Ismanizan, “Implementasi Algoritma SVM dan C4.5 dalam Klasifikasi Calon Penerimaan Beasiswa,” Jurnal KomtekInfo, pp. 81–88, Aug. 2024, doi: 10.35134/komtekinfo.v11i3.524.

[16] Z. N. Saputra and Z. Fatah, “Pengunaan Data Mining Untuk Mengidentifikasi Pelanggan Beresiko Tinggi Dalam Penjualan Mengunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 68–74, Jun. 2025, doi: 10.70609/jusifor.v4i1.5942.

[17] S. Aditya Narendra et al., “Analisa Penjualan Rokok Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Pada CV Jaya Berkah Mas,” Jurnal INSAN (Journal of Information Systems Management Innovation, vol. 4, no. 2, 2024, [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/jinsan

[18] A. B. Prasetyo and I. H. Ikasari, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Kue Brownis Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Toko Amanda Brownis,” Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, vol. 2, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic

[19] R. Tuntun, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 2111, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4681.

[20] S. Suryanti, S. Rudiyanti, C. A’in, N. Aulia, and A. E. P. Alfizhari, “Program Edukasi Zero Waste pada Limbah Dapur dan Food Safety dalam Proses Produksi UMKM,” Jurnal Pengabdian Masyarakat Inovasi Indonesia, vol. 1, no. 1, pp. 41–44, Dec. 2023, doi: 10.54082/jpmii.269.

[21] E. Donneli, “Big Data dan Peramalan Permintaan Rantai Pasokan dalam Pemasaran Digital UMKM,” vol. 7, 2024, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/MBIC/index

[22] A. H. Pradhana, A. A. Firmansyah, and B. M. Islami, “Pemodelan Prediksi Penjualan dan Persediaan dengan RapidMiner beserta Pengelompokan Kategori untuk Mempermudah Perencanaan Stok dan Pengambilan Keputusan Bisnis,” JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia, vol. 6, no. 1, pp. 9–17, Jun. 2025, doi: 10.46510/jami.v6i1.323.

[23] M. B. Pratama and F. I. Sanjaya, “Prediksi Omset Penjualan Toko Mbak Ning Pasar Cinderamata Menggunakan Long Short Term Memory,” SIMKOM, vol. 10, no. 1, pp. 160–167, Jan. 2025, doi: 10.51717/simkom.v10i1.580.

[24] S. Hartawan et al., “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4. 5 UNTUK MEMPREDIKSI PERSEDIAAN STOK BERAS,” vol. 4, no. 2, 2024, doi: 10.46880/tamika.Vol4No2(SEMNASTIK).pp114-121.

[25] Y. Fajar Saputra, “Algoritma C4.5 sebagai Penerapan Decision Tree-Based Classification Model untuk Mengklasifikasikan Tingkat Omzet UMKM Berdasarkan Profil Bisnis,” Sep. 2024.

[26] B. Q. Husaini and J. Jemakmun, “Penerapan Algoritma Decision Tree C45 untuk Klasifikasi Penjurusan Siswa,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 455–470, Mar. 2023, doi: 10.37012/jtik.v9i1.1512.

[27] Fatimah Hafni Simanjuntak and Nadra Syahira Putri, “Membangun Ekonomi Berkelanjutan: Kontribusi UMKM dalam Peningkatan Pendapatan Masyarakat,” Jurnal Nuansa : Publikasi Ilmu Manajemen dan Ekonomi Syariah, vol. 3, no. 3, pp. 223–230, Jun. 2025, doi: 10.61132/nuansa.v3i3.1955.

Published

2026-04-30

How to Cite

Dea Khairani, Puji Sari Ramadhan, & Rina Mahyuni. (2026). Penerapan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Tingkat Konsumsi Harian Masyarakat untuk Mengurangi Food Waste pada UMKM di Kota Medan. JURNAL RISET KOMPUTER (JURIKOM), 13(2). https://doi.org/10.30865/jurikom.v13i2.9660

Issue

Section

Articles