Implementasi Algoritma Random Forest untuk Klasifikasi Keberhasilan Penjualan Produk Kopi pada UMKM di Lampung
Abstract
Provinsi Lampung dikenal sebagai salah satu sentra produksi kopi terbesar di Indonesia. Sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah menjadi penggerak utama hilirisasi kopi di daerah ini, dengan banyaknya kedai kopi dan produsen kopi olahan lokal yang tumbuh signifikan. namun dalam operasional kesehariannya, mereka sering kali masih mengandalkan intuisi atau metode tradisional dalam memprediksi permintaan pasar dan keberhasilan penjualan produk merekaPenelitian ini mengklasifikasikan keberhasilan penjualan produk kopi UMKM Lampung menggunakan algoritma Random Forest. Tahapan penelitian mencakup identifikasi masalah, pengumpulan data, pra-pemrosesan data, implementasi Random Forest, serta evaluasi model. Metode sistematis ini diharapkan menghasilkan model klasifikasi akuratBerdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa implementasi algoritma Random Forest berhasil memberikan solusi yang efektif dan akurat dalam mengklasifikasikan keberhasilan penjualan produk kopi pada UMKM di Lampung. Dengan tingkat akurasi mencapai 94% dan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,984, model yang dibangun terbukti memiliki kemampuan generalisasi yang sangat baik dalam mengenali pola transaksi yang kompleks.Model ini diharapkan dapat dikembangkan menjadi sebuah sistem aplikasi berbasis web atau mobile yang lebih ramah pengguna (user-friendly), sehingga manfaat data science ini dapat diakses dan diaplikasikan langsung oleh pelaku UMKM dalam kegiatan operasional sehari-hari tanpa memerlukan keahlian teknis yang mendalam.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
C. H. Sumerli, M. M. Syuhada, and E. Karundeng, “Implementasi Model Bisinis Inovatif dan Penggunaan BigData dalam Meningkatkan Efisiensi Operasional serta Keberlanjutan UMKM Nasional,” J. Econ. Stud., vol. 1, no. 2, pp. 93–106, 2025.
A. Maharani, “Penerapan Big data dalam Perencanaan Strategis dan Pengambilan Keputusan Bisnis,” JMEB J. Manaj. Ekon. Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 15–23, 2025, [Online]. Available: https://journal.sabajayapublisher.com/index.php/jmeb
E. M. A. Kadir, “TRANSFORMASI DIGITAL UMKM MELALUI PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM MENINGKATKAN DAYA SAING BISNIS DI ERA EKONOMI DIGITAL,” J. Inov. Pembelajaran dan Teknol. Mod., vol. 9, no. 4, pp. 37–58, 2025.
Dio Samudra and A. A. Saputra, “PERKEMBANGAN EKONOMI DAN PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI LAMPUNG,” jurnal.balitbangda.lampungprov.go.id, vol. 14, no. 1, pp. 15–24, 2026, [Online]. Available: http://www.undp.org.lb/programme/governance/advocacy/nhdr/nhdr98/chptr1.pdf
A. Niravita, “Peningkataan Kapasitas dan Daya Saing UMKM Kopi Di Kabupaten Temanggung Melalui Legalitas Usaha,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. Nusant., vol. 5, no. 4, pp. 4653–4664, 2024.
M. D. Ubaidilah, S. D. Mutia, and E. Daniati, “Klasifikasi Pola Penjualan Berdasarkan Waktu dengan Metode Naive Bayes untuk Meningkatkan Efisiensi Penjualan Toko Lia Batik Collection Kediri,” INOTEK, vol. 9, pp. 1760–1771, 2024.
S. Dewi, H. A. Al Kautsar, and D. Y. Utami, “Prediksi Keberhasilan Pemasaran Layanan Jasa Perbankan Mengunnakan Algoritma Logistic Regreesion,” Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 118–125, 2023, doi: 10.31294/coscience.v3i2.1931.
R. Setiawan, B. Priyatna, E. Novalia, and B. Huda, “Klasifikasi Tingkat Penjualan Produk pada Toko Jati Karebet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Fasilkom, vol. 15, no. 2, pp. 297–303, 2025.
M. R. Romahdoni and M. A. K. Wardana, “Penerapan Business Intelligence Terhadap Strategi Pengembangan Produk Unggul Pada UMKM Ecoprint Menggunakan Algoritma
Apriori,” J. Inform., vol. 24, no. 2, pp. 94–107, 2024.
R. A. Maatuil, “Penerapan Model Analisis Risiko Kredit dalam Pengambilan Keputusan Pembiayaan pada UMKM,” Indones. Econ. J., vol. 1, no. 2, pp. 635–664, 2025.
M. R. Romahdoni and M. A. K. Wardana, “Aplikasi Business Intelligence Berbasis Artificial Intelligence untuk Prediksi Keberhasilan Penjualan Produk dan Keberlanjutan UMKM,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 15, no. 2, pp. 202–212, 2025.
A. P. A. Prayogi, A. I. Shofyana, and D. Putriani, “Prediksi Credit Card Approval Menggunakan Algoritma Random Forest,” J. Ilmu Komput. dan Multimed., vol. 2, no. 1, pp. 21–25, 2025.
M. Hussein Umar, R. Daud Antony Pangaribuan, R. Primadana, I. Budiawan, and R. Pakpahan, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Tingkat Stres Dari Aktivitas Media Sosial,” J. Media Inform. [JUMIN], vol. 6, no. 6, pp. 3113–3112, 2025.
S. Helmiyah, “Analisis Komparatif Algoritma Machine Learning dengan Metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score pada Dataset Kacang Kering,” J. Ilmu Komput. Dan Teknol., vol. 6, no. 3, pp. 152–159, 2025, [Online]. Available: https://doi.org/10.35960/ikomti.v6i3.2031%0Ahttp://creativecommons.org/licences/by/4.0/%0Ahttp://ejournal.uhb.ac.id/index.php/IKOMTI
Hidayat and A. Sunyoto, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Random Forest Clasifier,” J. Sist. Komput. dan Kecerdasan Buatan, vol. 7, no. September, pp. 31–40, 2023.
S. M. Natzir, “Perbandingan Kinerja Model Pembelajaran Mesin dalam Prediksi Banjir menggunakan KNN, Naive Bayes, dan Random Forest,” J. Teknol. Inf., vol. 14, no. 2, pp. 59–64, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.52972/hoaq.vol14no1.p59-64
W. Auwiyah and G. Erlianti, “Recall and Precision Temu Kembali Informasi Pada Repository Universitas Negeri Padang,” Innov. J. Soc. Sci. Res. Vol., vol. 5, no. 4, pp. 1796–1804, 2025.
I. Gusti, A. Ngurah, R. Semadi, M. Samsudin, and K. Dharmendra, “Perbandingan Metode Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen (Studi Kasus Opini PILKADA DKI 2017),” J. informatics, vol. 8, no. 1, pp. 11–18, 2024.
DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v17i1.5000
Refbacks
- There are currently no refbacks.
| About the Journal | Journal Policies | Author | Information |
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
e-ISSN: 2686-181X
Website: http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/explore
Email: explore@ubl.ac.id
Published by: Pusat Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Office: Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No 89, Gedong Meneng, Bandar Lampung, Indonesia
