SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI ANGGARAN UNTUK MEMPERTAHANKAN PROFIT PERUSAHAAN STUDI KASUS : OBJEK WISATA LITTLE VENICE CIANJUR

• ALLISA RAHMA MELINDASARI
• 2020

---

ABSTRAK

 

Allisa Rahma Melindasari (19160058), Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Anggaran Untuk Mempertahankan Profit Perusahaan Studi Kasus : Objek Wisata Little Venice Cianjur

Profit merupakan tujuan utama perusahaan. Namun seiring perjalanan, seringkali terjadi hal-hal yang tidak terduga dikarenakan ada beberapa hal penting yang kurang diperhatikan pada saat mengelola anggaran biaya perusahaan yang mengakibatkan anggaran yang keluar menjadi tidak terkendali dan menyebabkan profit perusahaan mengalami penurunan bahkan defisit. Hal tersebut yang terjadi pada objek wisata Little Venice di Cianjur. Peningkatan profit yang fantastis menyebabkan beberapa masalah, terutama pengeluaran anggaran perusahaan yang ikut menjadi besar dan tidak terkandali. Padahal, pengelolaan anggaran merupakan hal yang harus dikerjakan dengan detail dan merupakan hal yang cukup penting agar dapat mengontrol pengeluaran anggaran dan tidak mempengaruhi profit secara signifikan. Perusahaan membutuhkan pemecah dalam masalah tersebut, maka penelitian ini mengangkat masalah tersebut dengan membuat sistem pendukung keputusan prediksi anggaran berdasarkan data anggaran terdahulu untuk mempertahankan profitabilitas perusahaan diwaktu yang akan datang, menggunakan metode klasifikasi decision tree dengan algoritma C4.5 sehingga menghasilkan informasi pendukung keputusan apakah dengan prediksi anggaran tersebut akan mengalami profit ataukah defisit dengan menjadikan variabel tingkat profit sebagai atribut keputusan. Algoritma ini lebih fleksibel, mudah dimengerti, dan menarik karena dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar (pohon keputusan), serta menggunakan teknik statistik sehingga dapat di validasikan. Hasil penelitian penggunaan algoritma C4.5 dengan menggunakan 36 data pengeluaran anggaran perusahaan, menunjukan hasil akurasi yang di dapat menggunakan aplikasi RapidMiner sebesar 93,33%.

ABSTRACT

 

Allisa Rahma Melindasari (19160058), Budget Prediction Decision Support System To Maintain Company Profit Case Study: Little Venice Cianjur Tourism Object

Profit is the company's main goal. But along the way, many things happen unexpected because there are some important things that aren’t considered when managing the company's cost budget that causes the outgoing budget to be out of control and cause company profits into decline and even deficits. This happened to the tourism object Little Venice in Cianjur. Their fantastic increase in profits caused several problems, especially company budget expenditures that also become large and uncontrolled. In fact, budget management is something that must be done in detail and very important enough to be able to control budget expenditures and not significantly affect profits. The company needs a solution to the problem, so this study raises the problem by making a budget prediction decision support system based on previous budget data to maintain the company's profitability in the future, using the decision tree classification method with the C4.5 algorithm to produce decision support information whether the prediction of the budget will become profit or deficit by making the profit level variable as an attribute of the decision. This algorithm is more flexible, easy to understand, and interesting because it can be visualized (decision trees), and using statistical method so it can be validated. The results of the study using the C4.5 algorithm with 36 data on corporate budget expenditures, shows the results of the accuracy that can be used by the RapidMiner application is 93.33%.

 

• Profit
• Anggaran
• algoritma C4.5

DAFTAR PUSTAKA

 

 

Anita Wijayanti, A. S. S. (2017). Pengaruh Profitabilitas Terhadap Harga Saham Perusahaan Manufaktur Sektor Makanan Dan Minuman Di Bei Tahun 2014 - 2015. Jurnal Akuntansi Dan Pajak, 18(01), 123–129. https://doi.org/10.29040/jap.v18i01.89

 

Didi, M. (2016). Rancang Bangun Pengendalian Robot Lengan 4 DOF dengan GUI ( Graphical User Interface ) Berbasis Arduino Uno. Jurnal Teknik Elektro, 2(3), 1– 11.

 

Hutagalung, M. A. K. (2016). Analisa pembiayaan gadai emas di pt. bank syari’ah mandiri kcp setia budi. Jurnal Al-Qasd, 1, 116–126.

 

Lasmana, A. C. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Produksi Telur Ayam Pada PT Sierad Produce TBK Farm SG2 Sukabumi.

 

Mansyur, Y. M. (2019). Penerapan algoritma c4.5 untuk klasifikasi tingkat kelulusan siswa tk islam assalamah sukabumi.

 

Mardi, Y. (2017). Data Mining?: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.

 

Musdar, I. A., & Angriani, H. (2017). Implementasi Metode Decision Tree Dalam Menentukan Pemberian Kredit Mobil Menggunakan Visual Basic ( Studi Kasus UD PUTRA MAS Makassar ). 4(1), 55–67.

 

Muzakir, A., & Wulandari, R. A. (2016). Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree. Scientific Journal of Informatics, 3(1), 19–26. https://doi.org/10.15294/sji.v3i1.4610

 

Putrayasa, I. M. A. (2018). Penganggaran dan Analisis Anggaran Penjualan. Jurnal Bisnis   Dan                          Kewirausahaan,                                        14(1),                 24–33. https://doi.org/10.31940/jbk.v14i1.736

 

Ricky Akbar, Widya Wulandari, Zikrya Hasanah, Hesti Gravina, Yudha Restu Alditya Sadewa, dan A. (2019). Implementasi Business Intelligence Untuk Menentukan Mahasiswa Penerima Beasiswa. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 53(9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

 

Rika Nofitri, N. I. (2019). Integrasi Metode Naive Bayes dan Software RapidMiner Dalam Analisis Hasil Usaha Perusahaan Dagang. Jurteksi, VI(1), 35–42.

 

Rosa Dewinta, I., & Ery Setiawan, P. (2016). Pengaruh Ukuran Perusahaan, Umur Perusahaan, Profitabilitas, Leverage, Dan Pertumbuhan Penjualan Terhadap Tax Avoidance. E-Jurnal Akuntansi, 14(3), 1584–1615.

 

Sembiring, M. A., & Manurung, N. (2018). Analisis Pencapaian Keuntungan

Perusahaan Menggunakan Metode Rought Set. Jurnal Mantik Penusa, 22(1), 1– 21.

 

Sutandar, L. (2017). Analisis Manajemen Strategis Pada Pt Semeru Teknik Di Surabaya. Agora, 5(2).

 

Tarigan, F. A. (2019). Produk Terhadap Omset Penjualan Dengan Metode. III(2), 60– 67.

 

Tukino, T. (2019). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Keuntungan Pada PT SMOE Indonesia. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 9(1), 39. https://doi.org/10.21456/vol9iss1pp39-46

 

Vinanti, D. R. (2019). Penerapan algoritma c4.5 untuk diagnosis penyakit ispa pada balita di puskemas nagrak.

 

Yohanni Syahra, Kamil Erwansyah , Purwadi, R. G. (2019). Implementasi c4.5 dalam melakukan analisa data untuk pengelompokan keluarga miskin di desa tanjung baru.