Implementasi Algoritma C4.5 untuk memprediksi Penjualan Paket Internet
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Kebutuhan paket internet akan semakin meningkat seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat. Hal ini membuat perusahaan telekomunikasi seperti telkomsel menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan paket internet. Prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan dalam menyusun strategi pemasaran dan penyediaan paket stok yang efektif. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi penjualan paket internet berdasarkan data penjualan dari PT. Golden Communication di kota Binjai. Preoses penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 untuk membentuk pohon keputusan (Decision Tree) yang menghasilkan perhitungan entropy dan gain dari berbagai variabel seperti Paket, Harga, Masa Aktif dan Terjual. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memprediksi penjualan paket internet menggunakan aplikasi RapidMiner dengan tingkat akurasi sebesar 94,5 % dengan 200 data pengujian. Berdasarkan analisis yang dilakukan faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap penjualan paket internet adalah masa aktif,paket dan harga. Paket dengan masa aktif yang lebih pendek dan harga yang lebih murah cenderung lebih diminati konsumen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.007 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.024 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it