Abstract:
Penelitian ini fokus pada penggunaan algoritma Decision Tree untuk memprediksi
penurunan harga smartphone bekas di toko ritel MK Cellular. Dalam menghadapi
tantangan persaingan pasar yang ketat dan penurunan harga produk yang cepat,
MK Cellular memerlukan metode yang efisien untuk mengelola stok dan harga
produk bekas secara optimal. Algoritma Decision Tree dipilih karena
kemampuannya dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi keputusan
berdasarkan pola yang ditemukan dalam data penjualan, termasuk variabel seperti
tahun produksi, kapasitas penyimpanan, harga, dan ukuran RAM. Data penelitian
dikumpulkan melalui observasi dan wawancara di MK Cellular, dengan
implementasi sistem berbasis PHP dan MySQL yang dapat memberikan hasil
prediksi secara akurat. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma Decision Tree
menunjukkan kinerja yang baik dalam pohon menghasilkan keputusan yang
informatif, memungkinkan toko untuk merencanakan strategi inventaris dan
penjualan dengan lebih efektif. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat
membantu MK Cellular menghindari pengisian stok dan memaksimalkan
keuntungan dari penjualan smartphone bekas.
