PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE …
69
PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGANALISA PELANGGAN AKTIF DALAM PENJUALAN PRODUK DI PT YOUM KWANG INDONESIA SKRIPSI Oleh: WARNO WARYADI 311411007 TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI PELITA BANGSA BEKASI 2018
Transcript of PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE …
PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGANALISA
PELANGGAN AKTIF DALAM PENJUALAN PRODUK DI PT YOUM KWANG INDONESIA
SKRIPSI
Oleh:
WARNO WARYADI
311411007
TEKNIK INFORMATIKA
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI PELITA BANGSA
BEKASI
2018
i
PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGANALISA
PELANGGAN AKTIF DALAM PENJUALAN PRODUK DI PT YOUM KWANG INDONESIA
SKRIPSI
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan
Program Strata Satu (S1) pada Program Studi Teknik Informatika
Oleh:
WARNO WARYADI
311411007
TEKNIK INFORMATIKA
SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI PELITA BANGSA
BEKASI
2018
ii
iii
iv
v
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kepada Allah SWT, karena atas ridha dan karunia-Nya,
penulis dapat menyusun Skripsi yang berjudul “PENERAPAN DATA MINING
DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGANALISA
PELANGGAN AKTIF DALAM PENJUALAN PRODUK DI PT YOUM
KWANG INDONESIA”. Tidak lupa pula penulis haturkan shalawat dan salam
kepada Nabi Muhammad SAW, dengan segala kerendahan hati dan kesucian
iman, serta kebersihan budi, akhlak dan perilakunya, yang telah menjadi panutan
bagi seluruh umat muslim di dunia.
Skripsi tersusun dalam rangka melengkapi salah satu persyaratan dalam
rangka menempuh ujian akhir untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer
(S.Kom.) pada Program Studi Teknik Informatika di Sekolah Tinggi Teknologi
Pelita Bangsa.
Penulis sungguh sangat menyadari, bahwa penulisan Skripsi ini tidak akan
terwujud tanpa adanya dukungan dan bantuan dari berbagai pihak. Sudah
selayaknya, dalam kesempatan ini penulis menghaturkan penghargaan dan ucapan
terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
a. Bapak Dr. Ir. Suprianto, M.P selaku Ketua STT Pelita Bangsa
b. Bapak Aswan Supriyadi Sunge, S.E., M.Kom selaku Ketua Program Studi
Teknik Informatika STT Pelita Bangsa.
c. Ibu Ismasari Nawangsih, M.Kom selaku Pembimbing Utama yang telah
banyak memberikan arahan dan bimbingan kepada penulis dalam penyusunan
Skripsi ini.
d. Bapak Basuki Edi Priyo, M.Pd selaku pembimbing yang telah meluangkan
waktunya untuk memberikan pengarahan dan koreksi dalam penyusunan
Skripsi ini.
e. Seluruh Dosen STT Pelita Bangsa yang telah membekali penulis dengan
wawasan dan ilmu di bidang teknik informatika.
f. Seluruh staff STT Pelita Bangsa yang telah memberikan pelayanan terbaiknya
kepada penulis selama perjalanan studi jenjang Strata 1.
vi
g. Rekan-rekan mahasiswa STT Pelita Bangsa, khususnya angkatan 2014, yang
telah banyak memberikan inspirasi dan semangat kepada penulis untuk dapat
menyelesaikan studi jenjang Strata 1.
h. Ibu, Ayah dan istri serta keluarga tercinta yang senantiasa mendo’akan dan
memberikan semangat dalam perjalanan studi Strata 1 maupun dalam
kehidupan penulis.
i. Rekan-rekan kerja di PT Youm Kwang Indonesia yang telah banyak
memberikan inspirasi dan semangat kepada penulis.
j. Semua pihak yang telah membantu baik secara langsung maupun tidak
langsung hingga terselesaikannya Skripsi ini.
Akhir kata, penulis mohon maaf atas kekeliruan dan kesalahan yang
terdapat dalam Skripsi ini dan berharap semoga Skripsi ini dapat memberikan
manfaat bagi khasanah pengetahuan Teknologi Informasi di lingkungan STT
Pelita Bangsa khususnya dan Indonesia pada umumnya.
Bekasi, Oktober 2018
Penulis
vii
ABSTRAK
Persaingan dunia bisnis yang semakin hebat, memaksa perusahaan untuk menjaga
kestabilan pelanggan agar tidak berpindah ke produk pesaing. Hal ini tentu
diperlukan strategi pemasaran, salah satunya dengan cara menganalisa jenis
pelanggan aktif atau tidak aktif dengan mengolah variabel data Customer, PO
(Purchase Order), Qty, dan Jumlah Bayar. Konsep data mining akan
memudahkan dalam mengklasifikasi jenis pelanggan tersebut. Oleh karena itu,
penelitian ini menggunakan teknik Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes
untuk menganalisa pelanggan aktif dalam penjualan produk di PT. Youm Kwang
Indonesia. Dari 300 data pelanggan dibagi menjadi dua kelompok dengan rasio
90% atau 270 record data untuk data training dan 10% atau 30 record data untuk
data testing sehingga menghasilkan nilai accuracy mencapai 70%. Dan dari 30
data testing yang diprediksi, terdapat 21 data yang diprediksi dengan tepat.
Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayes, Data Mining dan Pelanggan.
viii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Fase Penyelesaian Metode Klasifikasi ......................................... 24
Gambar 2.2 Ilustrasi Peluang .......................................................................... 24
Gambar 2.3 Rumus Naive Bayes .................................................................... 25
Gambar 2.4 Kerangka Berfikir ........................................................................ 29
Gambar 3.1 Struktur Organisasi PT Youm Kwang Indonesia .......................... 32
Gambar 3.2 Metode Penelitian ........................................................................ 34
Gambar 3.3 Potongan Packing List Penjualan ................................................. 37
Gambar 3.4 Potongan Proses Cleaning Data ................................................... 38
Gambar 3.5 Potongan Proses Transformasi Data ............................................. 40
Gambar 3.6 Potongan Data Training ............................................................... 41
Gambar 3.7 Potongan Data Testing ................................................................ 41
Gambar 3.8 Langkah Pengujian Metode .......................................................... 42
Gambar 4.1 Proses Import Data ...................................................................... 45
Gambar 4.2 Proses Training ............................................................................ 46
Gambar 4.3 Proses Testing.............................................................................. 47
Gambar 4.4 Simple Distribution Model ........................................................... 48
Gambar 4.5 Potongan Distribution Table ........................................................ 49
Gambar 4.6 Potongan Hasil Klasifikasi Data ................................................... 49
Gambar 4.7 Accuracy ..................................................................................... 50
Gambar 4.8 Precision ...................................................................................... 51
Gambar 4.9 Recall .......................................................................................... 51
Gambar 4.10 Kurva ROC ................................................................................ 52
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Sampel Kasus Naive Bayes ............................................................. 26
Tabel 2.2 Soal Kasus Naive Bayes ................................................................. 27
Tabel 2.3 Hasil dari Kasus Naive Bayes .......................................................... 28
Tabel 3.1 Klasifikasi PO ................................................................................. 38
Tabel 3.2 Klasifikasi Qty ................................................................................ 39
Tabel 3.3 Klasifikasi Jumlah Bayar ................................................................. 39
Tabel 4.1 Data Testing ................................................................................... 43
x
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL .................................................................................... i
HALAMAN PERSETUJUAN ...................................................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN ....................................................................... iii
PERNYATAAN KEASLIAN PENELITIAN .............................................. iv
KATA PENGANTAR .................................................................................. v
ABSTRAK ..................................................................................................... vii
DAFTAR GAMBAR .................................................................................... viii
DAFTAR TABEL ......................................................................................... ix
DAFTAR ISI ................................................................................................. x
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah ....................................................................... 1
1.2 Identifikasi Masalah ............................................................................ 3
1.3 Rumusan Masalah ............................................................................... 3
1.4 Batasan Masalah ................................................................................... 4
1.5 Tujuan dan Manfaat .............................................................................. 4
1.5.1 Tujuan .......................................................................................... 4
1.5.2 Manfaat ......................................................................................... 5
1.6 Sistematika Penulisan ........................................................................... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Pustaka .................................................................................. 7
2.2 Dasar Teori .......................................................................................... 9
2.2.1 Penerapan ..................................................................................... 9
2.2.2 Analisa .......................................................................................... 9
2.2.3 Pelanggan ..................................................................................... 10
2.2.4 Penjualan ...................................................................................... 10
2.2.5 Produk .......................................................................................... 11
2.2.6 Data Mining ................................................................................. 12
2.2.6.1 Algoritma dan Metode Data Mining ...................................... 13
xi
2.2.6.2 Jenis Permasalahan Data Mining .......................................... 15
2.2.6.3 Kegunaan Data Mining .......................................................... 15
2.2.6.4 Aplikasi – Aplikasi Data Mining ........................................... 16
2.2.6.5 Pemodelan Data Mining ........................................................ 18
2.2.6.6 Knowledge Discovery Database (KDD) ................................. 20
2.2.6.7 Klasifikasi ............................................................................. 21
2.2.7 Algoritma Naïve Bayes ................................................................. 23
2.3 Kerangka Berfikir ................................................................................ 29
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian ................................................................................... 30
3.1.1 Sejarah Perusahaan ....................................................................... 30
3.1.2 Kebijakan Perusahaan ................................................................... 30
3.1.3 Struktur Organisasi ....................................................................... 31
3.2 Metode Penelitian ................................................................................. 34
3.3 Metode Pengumpulan Data ................................................................... 35
3.4 Pengelolaan Data Awal ......................................................................... 36
3.5 Metode Yang Diusulkan ....................................................................... 42
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Algoritma Naïve Bayes ................................................... 43
4.2 Analisa Algoritma Naïve Bayes Dengan Rapidminer ........................... 45
4.2.1 Proses Import Data ........................................................................ 45
4.2.2 Proses Training dan Testing .......................................................... 46
4.2.3 Hasil Klasifikasi Class .................................................................. 47
4.2.4 Evaluasi Model Confusion Matrix ................................................. 50
4.2.5 Evaluasi Kurva ROC ..................................................................... 52
4.3 Hasil Analisa Data Pelanggan Dengan Algoritma Naive Bayes ............. 52
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan .......................................................................................... 54
5.2 Saran .................................................................................................... 54
DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................
LAMPIRAN .................................................................................................
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi membawa
peradaban manusia ke arah teknologi informasi yang berbasis komputerisasi.
Perkembangan dunia teknologi informasi telah banyak berperan di negara maju
maupun yang sedang berkembang. Teknologi informasi berperan penting dalam
memperbaiki kualitas suatu instansi baik itu di pemerintahan, swasta, akademik,
sekolah, kantor, maupun masyarakat luas. Pengaruh globalisasi dan kompleksitas
tugas manajemen merupakan suatu alasan kuat perlunya teknologi informasi.
Dalam dunia bisnis, teknologi informasi merupakan bagian yang tidak dapat
dipisahkan karena sebagai alat bantu dalam upaya memenangkan persaingan
bisnis.
Semakin hebat tingkat persaingan antar perusahaan di era globalisasi ini,
bukan hanya disebabkan pelanggan semakin cerdas, mengerti harga dan mengerti
produk. Tetapi juga keterbukaan informasi dan kemajuan teknologi yang
membuat pelanggan dapat mencari produk melalui berbagai media, mereka bebas
mengakses informasi melalui jaringan internet untuk mencari tahu produk yang
mereka inginkan. Oleh karena itu, perusahaan penyedia produk dan jasa
berlomba-lomba menjadi yang terbaik memberikan pelayanan yang maksimal
kepada pelanggan.
2
PT Youm Kwang Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang
bergerak di bidang ekspor dan impor dengan hasil produksi benang warna yang
dapat digunakan sebagai benang jahit di perusahaan garment. Adanya pelanggan
yang tidak tetap kadang mereka membeli produk berpindah-pindah tempat dan
perilaku pelanggan yang tidak teratur maka perusahaan perlu strategi-strategi
pemasaran yang tepat guna dapat menghalangi pelanggan yang pindah ke produk
pesaing tentunya dengan menggunakan etika bisnis yang berlaku. Loyalitas
pelanggan merupakan salah satu tujuan aktivitas pemasaran perusahaan, di
samping untuk mendapatkan keuntungan besar kepada perusahaan juga dapat
memberikan efisiensi terhadap biaya operasional dan menghemat biaya promosi.
Apabila loyalitas pelanggan tetap terjaga secara otomatis pelanggan tersebut akan
menjadi pelanggan yang aktif. Pelanggan yang aktif akan memberikan dampak
besar kepada perusahaan dengan harapan bahwa mereka tetap percaya, melakukan
pembelian produk secara terus menerus, dan dapat merekomendasikan kepada
orang lain untuk membeli produk sehingga meningkatkan peluang penjualan.
Untuk menghasilkan suatu informasi mengenai pelanggan aktif dan tidak
aktif maka perlu adanya pengolahan data, salah satunya dengan menggunakan
teknik Data Mining yaitu teknik klasifikasi. Menurut Fayyad., et all. (dalam
Suyanto, 2017:1) ‘Data Mining adalah langkah analisis terhadap proses penemuan
pengetahuan di dalam basisdata atau knowledge discovery ini database yang
disingkat KDD’. Dalam hal ini database pelanggan di perusahaan dapat
dimanfaatkan, database dalam jumlah yang melimpah merupakan aset berharga
yang dimiliki perusahaan. Dengan mengetahui pelanggan aktif/tidak, perusahaan
3
dapat memperoleh sebuah informasi sehingga dapat membantu mengambil
keputusan-keputusan dalam menentukan strategi-strategi penjualan produk.
Berdasarkan dengan uraian masalah di atas, maka penulis melakukan
penelitian ini dengan mengangkat judul “Penerapan Data Mining Dengan
Algoritma Naïve Bayes Untuk Menganalisa Pelanggan Aktif Dalam Penjualan
Produk di PT. Youm Kwang Indonesia”.
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan pada latar belakang serta peninjauan masalah di atas, maka
penulis mengidentifikasi masalah sebagai berikut:
1. Adanya pelanggan yang tidak tetap dalam pembelian produk sehingga
perusahaan tidak dapat mengetahui pendapatan tetap setiap periodenya.
2. Adanya perilaku pelanggan yang berpindah ke produk pesaing sehingga
mengakibatkan penjualan produk perusahaan menurun.
1.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang dan identifikasi masalah yang telah
disampaikan, maka dapat dirumuskan beberapa permasalahan diantaranya sebagai
berikut:
1. Bagaimana mencari data pelanggan aktif dan tidak aktif di PT Youm Kwang
Indonesia dalam penentuan strategi penjualan produk?
4
2. Bagaimana mengolah algoritma naïve bayes dalam menentukan pelanggan
aktif dan tidak aktif di PT Youm Kwang Indonesia dalam upaya strategi
penjualan produk?
1.4 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini penulis perlu membuat batasan masalah, supaya pada
penjelasan nanti lebih terarah, akurat dan sesuai yang diharapkan. Adapun
beberapa batasan masalah yang dibuat penulis, diantaranya :
1. Algoritma yang digunakan dalam metode klasifikasi pelanggan ini adalah
algoritma Naïve Bayes
2. Data training yang diambil berdasarkan dari data Customer, PO (Purchase
Order), Qty, dan Jumlah Bayar.
3. Tools yang digunakan dalam implementasi penelitian ini adalah dengan
menggunakan Software RapidMiner Studio.
1.5 Tujuan dan Manfaat
Adapun tujuan dan manfaat dalam penelitian ini sebagai berikut:
1.5.1 Tujuan
1. Mencari data pelanggan aktif dan tidak aktif di PT Youm Kwang Indonesia
dalam penentuan strategi penjualan produk.
2. Mengolah Algoritma Naïve Bayes dengan variabel data Customer, PO
(Purchase Order), Qty, dan Jumlah Bayar dalam menentukan pelanggan aktif
5
dan tidak aktif di PT Youm Kwang Indonesia dalam upaya strategi penjualan
produk dan memanfaatkan data mining agar menjadi sebuah informasi.
1.5.2 Manfaat
Penulis berharap bahwa penelitian ini dapat berkontribusi memberikan manfaat
positif kepada semua pihak, antara lain:
1. Bagi Penulis
Dari penelitian ini juga diharapkan dapat menambah wawasan dan ilmu
pengetahuan bagi penulis dalam kaitannya dengan algoritma Naïve Bayes
serta mengaplikasikan teori yang didapat diperkuliahan
2. Bagi Perusahaan
Memberikan kemudahan strategi kepada bagian terkait yang menangani
pemasaran produk maupun pimpinan perusahaan dalam menentukan strategi-
strategi penjualan produk sehingga dapat menjaga loyalitas pelanggan
terhadap perusahaan dan meningkatkan keuntungan perusahaan.
3. Bagi Prodi STT Pelita Bangsa
Sebagai tambahan informasi dan sumber yang dapat dijadikan acuan oleh
peneliti lain yang berkepentingan dalam permasalahan yang sama.
1.6 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dibuat untuk menghasilkan suatu laporan yang lebih
terarah dan tidak menyimpang dari permasalahan yang telah ditentukan. Agar
maksud dan tujuan yang diharapkan dapat tercapai, penulis membagi pembahasan
laporan ini dalam 4 bab, yang terdiri dari :
6
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi tentang uraian latar belakang masalah, identifikasi masalah,
rumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian dan
sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini menguraikan dasar – dasar teori yang digunakan dalam
membangun dan mendukung penelitian ini meliputi kajian pustaka dan
teori-teori tentang data mining.
BAB III HASIL DAN BAHASAN
Pada bab ini penulis akan menguraikan tentang objek penelitian meliputi
struktur organisasi, sampel data, metode pengumpulan data dan alternatif
pemecahan masalah.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini penulis akan menjelaskan tentang pembahasan dan pengujian
dengan Algoritma Naïve Bayes untuk mencari hasil dari penelitian ini.
BAB V PENUTUP
Bab ini merupakan bab penutup yang menguraikan mengenai kesimpulan
yang penulis ambil dari pembahasan pada bab-bab sebelumnya dan saran
sebagai masukan terhadap permasalahan yang muncul yang diharapkan
dapat bermanfaat bagi pemecahan masalah tersebut.
7
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Pustaka
Kajian atau studi literature terkait penelitian sejenis atau metode yang
sama yang digunakan untuk dapat dijadikan bahan pertimbangan dan acuan,
diharapkan dapat membantu dalam penelitian yang baru akan dilakukan.
Pemanfaatan data mining dengan metode Naïve Bayes, seperti dalam penelitian
Dicky Nofriansyah, dkk (2016) dalam jurnal “Penerapan Data Mining dengan
Algoritma Naïve Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan
terhadap Kartu Internet XL(Studi Kasus di CV.Sumber Utama Telekomunikasi)”
menyimpulkan berdasarkan perhitungan akhir dengan mengalikan nilai peluang
dari kasus yang diangkat bahwa nilai P(X|Keterangan=”Minat”) lebih tinggi dari
P(X|Keterangan=”Tidak”) = 0.141842 banding 0.021053, sehingga kartu internet
tersebut masuk dalam klasifikasi “Minat”. Hasil penelitian ini dapat memprediksi
atau memperkirakan laku atau tidak kartu internet yang baru. Oleh sebab itu,
algoritma Naïve Bayes sangat cocok diterapkan dalam memprediksi peluang di
masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Muhammad Husni Rifqo dan Ardi Wijaya (2017) dalam penelitiannya
dengan judul “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menentukan
Pemberian Kredit”, penelitian ini untuk memprediksi dan mengklasifikasi nasabah
mana saja yang bermasalah atau tidak bermasalah dan diharapkan mampu
meningkatkan akurasi dalam menganalisa kelayakan kredit. Adapun data yang
8
digunakan adalah data Agiing kredit dan untuk perbandingan akurasi model
penelitian ini juga menggunakan public data set yang ada di UCI data set yaitu
data persetujuan kredit (credit approval) negara Japan dan Australia. Dari hasil
penelitian ini terbukti bahwa model naïve bayes mempunyai akurasi yang baik,
hal ini terbukti dari hasil evaluasi penelitian bahwa model Naïve Bayes mampu
menganalisa pelanggan yang baik dan pelanggan yang buruk baik menggunakan
data Agiing Leasing ACC maupun menggunakan data credit approval negara
Australia dan Japan dari UCI data set dengan tingkat akurasi yang baik. Dan
banyaknya record dan atribut pada sebuah data set mempengaruhi tingkat akurasi
dari model Naïve Bayes ini.
Pada penelitian sebelumnya Algoritma Naïve Bayes juga digunakan oleh
Alfa Saleh (2015) dalam jurnal “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes
dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga”,
menyimpulkan bahwa metode Naïve Bayes memanfaatkan data training untuk
menghasilkan probabilitas setiap kriteria untuk class yang berbeda, sehingga nilai-
nilai probabilitas dari kriteria tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi
penggunaan listrik berdasarkan proses klasifikasi yang dilakukan oleh metode
Naïve Bayes itu sendiri. Dan berdasarkan data rumah tangga yang dijadikan data
training, metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan 47 data dari 60 data
yang diuji. Sehingga metode Naïve Bayes berhasil memprediksi besarnya
penggunaan listrik rumah tangga dengan persentase keakuratan sebesar
78.3333%.
9
2.2 Dasar Teori
2.2.1 Penerapan
Menurut Mella Sri Rahayu Nursrilfa (2013:194) penerapan adalah suatu
perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode, dan hal lain untuk mencapai tujuan
tertentu dan untuk suatu kepentingan yang diinginkan oleh suatu kelompok atau
golongan yang telah terencana dan tersusun sebelumnya.
Jadi, penerapan dapat diartikan sebagai suatu tindakan untuk
mengaplikasikan suatu cara dengan maksud untuk mencapai tujuan tertentu.
2.2.2 Analisa
Menurut Hidayat (dalam Riska, dkk., 2017:45) analisis adalah kemampuan
pemecahan masalah subjek ke dalam elemen-elemen konstituen, mencari
hubungan-hubungan internal dan diantara elemen-elemen, serta mengatur format-
format pemecahan masalah secara keseluruhan yang ada pada akhirnya menjadi
sebuah nilai-nilai ekspektasi. Daya analisis juga merupakan gambaran dari abilitas
dalam fungsi-fungsi mencirikhaskan fakta-fakta yang berbasis pada hipotesis yang
dibangun. Serta abilitas dalam fungsi-fungsi evaluasi material-material yang
bersifat ekstrak dan kompleks. Daya analisis dapat mempertegas asumsi-asumsi
pemecahan masalah-masalah yang ada. Identifikasi pemecahan masalah tersebut
akan diakhiri dengan kesimpulan yang dibangun ke dalam susunan pernyataan-
pernyataan yang jauh lebih tegas dan pasti.
Menurut Makinuddin & Tri Hidayat (dalam Riska, dkk., 2017:45) Analisis
adalah aktivitas yang memuat sejumlah kegiatan seperti mengurai, membedakan,
10
memilah sesuatu untuk digolongkan dan dikelompokkan kembali menurut kriteria
tertentu kemudian dicari kaitannya dan ditafsir maknanya.
2.2.3 Pelanggan
Menurut Fakhri Hadi, dkk (2017:71) Pelanggan merupakan bagian penting
dari perusahaan karena dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan dan
meningkatkan faktor pertumbuhan pada suatu perusahaan. Perusahaan akan
melakukan segala cara untuk mempertahankan pelanggan yang memberikan
keuntungan besar bagi perusahaan tetapi, perusahaan sulit untuk mendapatkan
pelanggan yang memberikan keuntungan besar bagi perusahaan. Sifat pelanggan
yang selalu pilih-pilih membuat perusahaan sulit untuk membedakan mana
pelanggan yang memberikan keuntungan besar bagi perusahaan atau pelanggan
yang kurang menguntungkan bagi perusahaan.
Pelanggan Aktif adalah pelanggan dari perusahaan jika dia melakukan
pembelian berulang dari produk perusahaan tersebut dan diharapkan untuk
membeli setidaknya sekali dalam setiap 12 bulan durasi. Mereka adalah orang-
orang yang memaksimalkan pendapatan perusahaan dan dengan demikian
perusahaan bekerja untuk mempertahankan pelanggan dengan meningkatkan
pengalaman mereka dan memberikan diskon.
2.2.4 Penjualan
Penjualan merupakan salah satu fungsi pemasaran yang sangat penting dan
pemasaran bagi para pengusaha dalam mencapai tujuaanya yaitu memperoleh laba
untuk menjaga kelangsungan hidup bisnisnya. Sebenarnya pengertian penjualan
sangat luas, beberapa ahli mengemukakan tentang definisi penjualan antara lain:
11
Menurut Bunafit Nugroho (2013:189) transaksi penjualan yaitu transaksi
menjual barang atau distribusi barang dari gudang atau toko kita kepada
pelanggan (customer).
Menjual adalah proses interaksi antara calon pembeli dan calon penjual
dalam menjajaki sebuah transaksi barang atau jasa yang saling dibutuhkan kedua
pidak. Adapun 4 syarat utama menjual adalah:
1. Ada calon pembeli dan penjual,
2. Proses interaksi komunikasi dan persepsi,
3. Menjajaki sebuah transaksi/pertukaran kepentingan,
4. Barang, jasa, ide, gagasan, rencana, keyakinan dan prinsip.
Transaksi penjualan menurut Tata Sutabri (2014:152) adalah persetujuan
jual beli antara dua pihak. Dan menurut I Putu Agus Eka Pratama (2015:3)
transaksi penjualan dilakukan secara langsung melalui tatap muka antara penyedia
barang dan jasa dengan para konsumen.
2.2.5 Produk
Menurut Sarini Kodu (2013:1251) Produk adalah segala sesuatu yang
dapat ditawarkan kepasar untuk mendapatkan perhatian, dibeli, digunakan, atau
dikonsumsi yang dapat memuaskan keinginan atau kebutuhan.
Produk menurut Kotler & Keller (dalam Resty Avita Haryanto, 2013:1466)
adalah is anything that can be offered to a market to satisfy a want or need. Produk
adalah apa saja yang dapat ditawarkan kepada pasar untuk memuaskan keinginan atau
kebutuhan.
12
2.2.6 Data Mining
Menurut Clifton (dalam Suyanto, 2017:1) ‘Data Mining didefinisikan
sebagai proses penemuan pola-pola baru dari kumpulan-kumpulan data sangat
besar, meliputi metode-metode yang yang merupakan irisan artificial intelligence,
machine learnin, statistics, dan database systems’.
Menurut Taruna R., S., Hiranwal, S., (dalam Alfa Saleh, 2015:208) ‘Data
Mining merupakan proses pengekstrasian infromasi dari sekumpulan data yang
sangat besar melalui penggunaan algoritma dan teknik penarikan dalam bidang
statistik, pembelajaran mesin dan sistem manajemen basis data’.
Menurut Larose (dalam M. Husni Rifqo dan Ardi Wijaya, 2017:121)
‘Data Mining adalah proses menelusuri pengetahuan baru, pola dan tren yang
dipilih dari jumlah data yang besar yang disimpan dalam repositori atau tempat
penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola serta statistik dan
teknik matematika’.
Menurut David Hand, dkk (dalam Prabowo Pudjo Widodo, dkk., 2013:2)
‘Data mining adalah analisa terhadap data (biasanya data yang berukuran besar)
untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkan yang belum
diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data
tersebut’.
Data mining sudah ada sejak lama dan teori-teorinya pun sudah banyak
dibahas dalam berbagai literatur. Teori-teori tersebut antara lain: Naïve Bayes dan
Nearest Neighbour, Pohon Keputusan, Aturan Asosiasi, K-Means Clustering dan
Text Mining, Bramer (dalam Prabowo Pudjo Widodo, dkk., 2013:2). Sedangkan
13
perkembangan terkini menghadirkan algoritma-algoritma yang baru
dikembangkan antara lain: Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Algoritma Genetik,
Fuzzy C-Means, Support Vector Machine (SVM) dan lain-lain, Larose (dalam
Prabowo Pudjo Widodo, dkk., 2013:2)
2.2.6.1 Algoritma dan Metode Data Mining
Menurut Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi Nurcahyo (2015:7) pada
proses pemecahan masalah dan pencarian pengetahuan baru terdapat beberapa
klasifikasi secara umum yaitu:
1. Estimasi
Digunakan untuk melakukan estimasi terhadap sebuah data baru yang tidak
memiliki keputusan berdasarkan histori data yang telah ada. Contohnya
ketika melakukan estimasi pembiayaan pada saat pembangunan sebuah hotel
baru pada kota yang berbeda.
2. Asosiasi
Digunakan untuk mengenali kelakuan dari kejadian-kejadian khusus atau
proses dimana hubungan asosiasi muncul pada saat kejadian. Adapun metode
pemecahan masalah yang sering digunakan seperti algoritma Apriori.
Cntohnya pemanfaatan algoritma asosiasi yaitu pada bidang marketing ketika
sebuah minimarket melakukan tata letak produk yang dijual berdasarkan
produk-produk mana yang paling sering dibeli konsumen, selain itu seperti
tata letak buku yang dilakukan pustakawan di perpustakaan.
14
3. Klasifikasi
Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang
telah didefinisikan. Teknik ini dapat memberikan klasifikasi pada data baru
dengan memanipulasi data yang ada yang telah diklasifikasi dan dengan
menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan. Salah satu contoh
yang mudah dan populer adalah dengan Decision Tree yaitu salah satu
metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk interpretasi
seperti algoritma C4.5, ID3 dan lain-lain. Contoh pemanfaatannya adalah
pada bidang akademik yaitu klasifikasi siswa yang layak masuk ke dalam
kelas unggulan atau akselerasi di sekolah tertentu.
4. Klastering
Digunakan untuk menganalisis pengelompokan berbeda terhadap data, mirip
dengan klasifikasi, namun pengelompokan belum didefinisikan sebelum
dijalankannya tool data mining. Biasanya menggunakan metode neural
network atau statistik, analitikal hierarki cluster. Clustering membagi item
menjadi kelompok-kelompok berdasarkan yang ditemukan tool data mining.
5. Prediksi
Algoritma prediksi biasanya digunakan untuk memperkirakan atau
forecasting suatu kejadian sebelum kejadian atau peristiwa tertentu terjadi.
Contohnya pada bidang Klimatologi dan Geofisika, yaitu bagaimana Badan
Meterologi dan Geofisika (BMKG) memperkirakan tanggal tertentu
bagaimana cuacanya, apakah hujan, panas, dan lain sebagainya. Ada beberapa
metode yang sering digunakan salah satunya adalah Metode Rough Set.
15
2.2.6.2 Jenis Permasalahan Data Mining
Aplikasi yang menggunakan Data Mining bermaksud menyelesaikan
permasalahan dengan membangun model berdasarkan data yang sudah digali
untuk diterapkan terhadap data yang lain. Secara umum ada dua jenis tipologi
aplikasi Data Mining (Prabowo Pudjo Widodo, dkk., 2013:5):
1. Metode Prediksi, yang bermaksud memprediksi nilai yang akan datang
berdasarkan data-data yang telah ada variabelnya seperti klasifikasi, regresi,
detikasi anomali dan lain-lain.
2. Metode Deskriptif, yang bermaksud membantu user agar mudah melihat
pola-pola yang berasal dari data yang ada.
2.2.6.3 Kegunaan Data Mining
Secara umum kegunaan data mining dapat dibagi menjadi dua: deskriptif
dan prediktif. Deskriptif berarti data mining digunakan untuk mencari pola-pola
yang dapat dipahami manusia yang menjelaskan karakteristik data. Sedangkan
prediktif berarti data mining digunakan untuk membentuk sebuah model
pengetahuan yang akan digunakan untuk melakukan prediksi. Menurut Fayyad et
all (dalam Suyanto, 2017:3) Berdasarkan fungsionalitasnya, tugas-tugas data
mining bisa dikelompokan ke dalam enam kelompok berikut ini :
1. Klasifikasi (classification): men-generalisasi struktur yang diketahui untuk
diaplikasikan pada data-data baru. Misalkan, klasifikasi penyakit ke dalam
sebuah jenis, klasifikasi email ke dalam spam atau bukan.
16
2. Klasterisasi (clustering): Mengelompokan data, yang tidak diketahui label
kelasnya, ke dalam sejumlah kelompok tertentu sesuai dengan ukuran
kemiripannya.
3. Regresi (regression): menemukan suatu fungsi yang memodelkan data
dengan galat (kesalahan prediksi) seminimal mungkin.
4. Deteksi anomali (anomaly detection): mengidentifikasi data yang tidak
umum, bisa berupa outlier (pencilan), perubahan atau deviasi yang mungkin
sangat penting dan perlu investigasi lebih lanjut.
5. Pembelajaran aturan asosiasi (association rule learning) atau pemodelan
kebergantungan (dependency modeling): mencari relasi antar variabel.
6. Perangkuman (summarization): menyediakan representasi data yang lebih
sederhana, meliputi visualisasi dan pembuatan laporan.
2.2.6.4 Aplikasi-Aplikasi Data Mining
Kemampuan perangkat keras dalam mengelola data yang berukuran besar
baik prosesor dan harddisk, berkembangnya perangkat lunak pembuat aplikasi
data mining, mengakibatkan tingginya permintaan terhadap aplikasi berbasis data
mining dalam berbagai bidang. Selain itu, riset-riset yang dikembangkan oleh
ilmuwan di seluruh dunia tentang teknik-teknik dan algoritma-algoritmanya
banyak membantu kualitas dari sistem berbasis data mining seperti (Prabowo
Pudjo Widodo, dkk., 2013:16) :
1. Perbankan dan Finansial
Bidang ini sangat membutuhkan aplikasi berbasis data mining dan telah lama
menggunakan aplikasi-aplikasi tersebut. Dipergunakan dalam: Pemodelan
17
dan Deteksi Pelanggaran (Fraud), Analisis Resiko, Analisis Trend, Analisis
Keuntungan, dan Sistem Pendukung Pemasaran.
2. Keuangan
Dalam bidang keuangan, aplikasi data mining biasa digunakan dalam:
Peramalan harga saham, pemilihan jenis usaha dagang, manajemen
portofolio, peramalan harga barang, merger dan akuisisi perusahaan,
peramalan bencana keuangan.
3. Kebijakan Penjualan
Pada bidang ritel dan supermarket (hypermarket) strategi penjualan telah
banyak yang menggunakan teknik data mining, antara lain: data warehouse,
segmentasi pelanggan, identifikasi profil nasabah, evaluasi harga produk
tertentu (barang antik, mobil bekas, seni, dan lain-lain)
4. Kesehatan
Kesehatan juga merupakan salah satu bidang penting pertama yang
mendorong pengembangan metode data mining, dari teknik visualisasi,
memprediksi biaya perawatan kesehatan, hingga sistem diagnosis berbasis
komputer.
5. Telekomunikasi
Dalam beberapa tahun terakhir, telekomunikasi telah mengambil manfaat dari
penggunaan teknologi data mining. Terutama karena persaingan yang ketat
antar operator telekomunikasi saat ini. Diperlukan sistem yang mampu
mengidentifikasi profil pelanggan, memelihara loyalitas pelanggan, hingga
strategi untuk menjual produk baru. Beberapa masalah yang dapat
18
diselesaikan dengan teknik data mining dalam bidang ini antara lain: deteksi
penipuan dalam penggunaan telepon seluler, identifikasi profil pelanggan
yang menguntungkan, identifikasi faktor yang mempengaruhi perilaku
pelanggan terhadap beragam penggilan telepon, identifikasi resiko terhadap
investasi baru (misalnya serat optik, nano-teknologi, semikonduktor, dan lain-
lain), identifikasi perbedaan dalam produk dan jasa antar pesaing.
2.2.6.5 Pemodelan Data Mining
Menurut Prabowo Pudjo Widodo, dkk (2013:12) pemodelan adalah
penggunaan prinsip atau teknik-teknik tertentu dalam suatu rancangan sistem.
Misalnya penerapan data mining untuk penjualan, perancang perlu memahami
hal-hal yang berkaitan dengan penjualan mulai dari aspek internal hingga
perekonomian global yang mungkin saja berpengaruh terhadap pengolahan data
yang terjadi. Sebagai bahan pertimbangan, menurut Gounescu (dalam Prabowo
Pudjo Widodo, dkk., 2013:13):
1. Identifikasi
Ini merupakan tahapan pertama dalam pemodelan data mining dari suatu
permasalahan yang ada di lapangan. Dalam mengidentifikasi suatu masalah,
dijumpai dua pendekatan yang saling bertolak belakang. Pendekatan yang
pertama adalah pendekatan yang mengutamakan pengetahuan terdahulu dari
suatu kasus. Dalam hal ini pengetahuan apriori menjadi andalan utama para
pendukung teori ini. Pendekatan kedua adalah pengidentifikasian yang murni
berdasarkan data yang ada. Sejauh mungkin dihindari dugaan awal terhadap
suatu kondisi. Tidak ada pendekatan yang lebih baik antara satu dengan
19
lainnya. Sebaiknya para perancang sistem yang berbasis data mining
mengombinasikan kedua pendekatan itu. Dugaan awal pada pendekatan
pertama bisa membuat sistem menjadi bias sedangkan hanya mendasarkan
pada data saja akan menemui kesulitan karena data yang akan diolah harus
data yang terstruktur dengan benar (fine).
2. Estimasi dan Pencocokan
Setelah tahap identifikasi selesai, tahap berikutnya adalah membuat formulasi
numerik terhadap suatu model. Tahapan ini dikenal dengan nama tahapan
pencocokan model dengan data. edangkan konversi dari model menjadi angka
numerik disebut dengan istilah estimasi.
3. Pengujian
Pengujian merupakan tahap terakhir sebelum sistem diimplementasikan.
Sistem yang telah dibuat diuji terhadap data lain yang belum pernah dimiliki
dan bukan data yang dipakai untuk membentuk model itu. Keberhasilan dari
pengujian bergantung dari output yang dihasilkan oleh suatu sistem yang
diuji, apakah sesuai dengan kenyataan yang ada atau tidak.
4. Penerapan praktis
Tiap perancang sistem berbasis data mining harus menyadari bahwa sistem
yang dirancang adalah ditunjukan untuk menyelasaikan permalahan-
permasalahan yang ada di lapangan. Oleh karena itu baik atau buruknya suatu
sistem tergantung dari kemanfaatan yang diperoleh terhadap penggunaannya.
Pengguna di lapangan tidak terlalu memperhatikan proses yang kita lalui
20
dalam pemodelan data mining, mereka hanya tahu manfaat apa yang
diberikan oleh sistem yang dibuat tersebut.
5. Iterasi
Seperti pembuatan suatu produk dalam industri, terjadi proses berulang
antarsatu tahap dengan tahap lainnya guna memperoleh produk yang dapat
bersaing. Iterasi mengharuskan perancang untuk selalu berfikir kembali
terhadap model yang dibuatnya. Dengan adanya perulang-ulangan diharapkan
diperoleh model yang tangguh dan cocok dengan situasi dan kondisi yang
yang terjadi saat implementasi.
2.2.6.6 Knowledge Discovery Database (KDD)
Menurut Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi Nurcahyo (2015:4) pada
proses Data Mining yang biasa disebut Knowledge Discovery Database (KDD)
terdapat beberapa proses yaitu sebagai berikut:
1. Seleksi Data (Selection)
Selection (seleksi/ pemilihan) data dari merupakan sekumpulan data
operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam
Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai. Data hasil seleksi yang akan
digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah
dari basis data operasional.
2. Pemilihan Data (Preprocessing/Cleaning)
Proses Preprocessing mencakup antara lain membuang duplikasi data,
memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data,
seperti kesalahan cetak(tipografi). Juga dilakukan proses Enrichment, yaitu
21
proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain
yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi
eksternal.
3. Transformasi (Transformation)
Pada fase ini yang dilakukan adalah mentransformasi bentuk data yang belum
memiliki entitas yang jelas ke dalam bentuk data yang valid atau siap untuk
dilakukan proses Data Mining.
4. Data Mining
Pada fase ini yang dilakukan adalah menerapkan algoritma atau metode
pencarian pengetahuan.
5. Interpretasi / Evaluasi (Interpratation/Evaluation)
Pada fase terakhir ini yang dilakukan adalah proses pembentukan keluaran
yang mudah dimengerti yang bersumber pada proses Data Mining pola
informasi.
2.2.6.7 Klasifikasi
Bagian sangat penting dalam data mining adalah teknik klasifikasi, yaitu
bagaimana mempelajari sekumpulan data sehingga dihasilkan aturan yang bisa
mengklasifikasikan atau mengenali data-data baru yang belum pernah dipelajari.
Klasifikasi dapat didefinisikan sebagai proses untuk menyatakan suatu objek data
sebagai salah satu kategori (kelas) yang telah didefinisikan sebelumnya, menurut
Zaki et all (dalam Suyanto, 2017:115). Klasifikasi banyak digunakan dalam
berbagai aplikasi, diantaranya adalah deteksi kecurangan (fraud detection),
pengelolaan pelanggan, diagnosis medis, prediksi penjualan, dan sebagainya.
22
Bagaimana cara membangun sebuah model klasifikasi (classifier)? Model
klasifikasi dapat dibangun berdasarkan pengetahuan seorang pakar(ahli). Namun,
mengingat himpunan data yang sangat besar, model klasifikasi lebih sering
dibangun menggunakan teknik pembelajaran dalam bidang machie learning.
Proses pembelajaran secara otomatis terhadap suatu himpunan data mampu
menghasilkan model klasifikasi (fungsi target) yang memetakan objek data x
(input) ke salah satu kelas y yang telah didefinisikan sebelumnya. Jadi, proses
pembelajaran memerlukan masukan (input) berupa himpunan data latih (traning
set) yang berlabel (memiliki atribut kelas) dan mengeluarkan output yang berupa
sebuah model klasifikasi.
Menurut Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi Nurcahyo (2015:17)
Klasifikasi merupakan sebuah proses training (pembelajaran) suatu fungsi tujuan
(target) yang digunakan untuk memetakan tiap himpunan atribut suatu objek ke
satu dari label kelas tertentu yang didefinisikan sebelumnya. Teknik klasifikasi ini
cocok digunakan dalam mendeskripsikan data set dengan tipe data dari suatu
himpunan data yaitu biner atau nominal. Adapun kekurangan dari teknik ini yaitu
tidak tepat untuk himpunan data ordinal karena pendekatan-pendekatan yang
digunakan secara implisit dalam kategori data.
Ada beberapa teknik klasifikasi yang digunakan sebagai solusi pemecahan
kasus diantaranya yaitu:
1. Algoritma C4.5
2. Algoritma K-Nearest Neighbor
3. ID3
23
4. Naïve Bayes Clasification
5. CART (Clasification And Regression Tree)
2.2.7 Algoritma Naïve Bayes
Menurut Rini Artika (2013:124) Algoritma adalah merupakan kumpulan
perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. Perintah – perintah ini dapat
diterjemahkan secara bertahap dari awal hingga akhir. Masalah tersebut dapat
berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap masalah, ada kriteria kondisi awal
yang harus dipenuhi sebelum menjalankan algoritma.
Naïve Bayes ini menggunakan teorema Bayes, yang ditemukan oleh
Thomas Bayes di abad 18. Menurut Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi
Nurcahyo (2015:35) Naïve Bayesian Classifier merupakan salah satu algoritma
pemecahan masalah yang termasuk dalam metode klasifikasi pada Data Mining.
Naïve Bayesian Classifier mengadopsi ilmu statistika yaitu dengan menggunakan
teori kemungkinan (probabilitas) untuk menyelesaikan sebuah kasus Supervised
Learning, artinya dalam himpunan data terdapat label, class, atau target sebagai
acuan atau gurunya.
Naïve Bayesian Classifier dalam konsep penyelesaiannya tidak jauh beda
dengan konsep Nearest Neighbor. Seperti kita ketahui bahwasanya dalam metode
klasifikasi terdapat beberapa fase penyelesaian yaitu dimulai dari training dan
diakhiri dengan proses testing sehingga dihasilkan sebuah keputusan yang akurat.
Berikut ini adalah gambar alur pemecahan metode klasifikasi:
24
Gambar 2.1 Fase Penyelesaian Metode Klasifikasi
Sumber : Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi Nurcahyo
Pada Naïve Bayes Clasifier yang dimaksud Learning yaitu proses
pembelajaran dengan cara menghitung nilai probabilistik dari suatu kasus. Sedang
testing yaitu proses pengujian menggunakan model yang mengadopsi data testing.
Adapun contoh teori peluang sehingga kita mudah memahami Naïve Bayes
Clasifier dapat terlihat pada gambar dan penjelasan di bawah ini:
Gambar 2.2 Ilustrasi Peluang Sumber : Dicky Nofriansyah dan Gunadi Widi Nurcahyo
Dari gambar di atas dapat kita mengetahui secara sederhana bahwasanya
peluang untuk mendapatkan no.1 yaitu : 1/6. Dengan asumsi jumlah yang bernilai
dadu no.1 ada 1 sedangkan total keseluruhan dadu ada 6.
Naïve Bayes adalah pengklasifikasian statistic yang dapat digunakan untuk
memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Naïve bayes didasarkan pada
teorema bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree
dan neural network. Naïve bayes terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang
tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.
Traning
Data Accuracy Test Data Model
Learning Algorithm
Peluang untuk mendapatkan No “1” pada saat di lemparkan ke atas
25
P(H|X) = P(X|H) P(H) P(X)
Berikut ini adalah rumus untuk mencari nilai peluang dari Hipotesa
benar(valid) untuk data sampel X yaitu:
Gambar 2.3 Rumus Naïve Bayes Sumber : Suyanto
Dari gambar 2.3, sebagai dasar teori bayesian sebagai pemecahan masalah,
kita harus mengetahui terlebih dahulu beberapa hal diantaranya yaitu:
X = Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probability)
P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H) = Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H
P(X) = Probabilitas dari X
Di mana X adalah bukti, H adalah hipotesis, P(H|X) adalah probabilitas
bahwa hipotesis H benar untuk bukti X atau dengan kata lain P(H|X) merupakan
probabilitas posterior H dengan syarat X, P(X|H) adalah probabilitas bahwa bukti
X benar untuk hipotesis H atau probabilitas posterior X dengan syarat H, P(H)
adalah probabilitas prior hipotesis H, dan P(X) adalah probabilitas prior bukti X.
Dalam data mining, X adalah sebuah tuple atau objek data, H adalah
hipotesis atau dugaan bahwa tuple X adalah kelas C. Secara spesifik, dalam
masalah klasifikasi dapat menghitung P(H|X) sebagai probabilitas bahwa
hipotesis H benar untuk tuple X atau dengan kata lain P(H|X) adalah probabilitas
bahwa tuple X berada dalam kelas C. Sementara itu, P(H) adalah probabilitas
26
prior bahwa hipotesis H benar untuk setiap tuple tidak peduli nilai-nilai atributnya
sedangkan P(X) adalah probabilitas prior dari tuple X.
Sehingga Naïve Bayes Clasifier dapat didefinisikan juga sebagai metode
klasifikasi yang berdasarkan teori probabilitas dan teorema bayesian dengan
asumsi bahwa setiap variabel atau parameter penentu keputusan bersifat bebas
(independence) sehingga keberadaan setiap variabel tidak ada kaitannya dengan
keberadaan atribut lain.
Sebagai contoh kasus Naïve Bayes seperti pada tabel 2.1. Pada sebuah
Bank Swasta di Indonesia, terdapat seorang calon nasabah yang ingin mengajukan
Kredit Perumahan Rakyat (KPR). Dalam hal ini terdapat beberapa nasabah yang
telah mengajukan KPR ke Bank tersebut. Berikut ini adalah data-data nasabah
yang pernah mengajukan KPR di Bank Swasta tersebut.
Tabel 2.1 Sampel Kasus Naïve Bayes
No
Kasus
Nama
Nasabah Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 Ket
1 Dicky Di bawah 30 Tinggi Baik Ya
2 Dicko Di atas 30 Rendah Baik Tidak
3 Dicka Di atas 30 Tinggi Baik Ya
4 Dina Di bawah 30 Tinggi Tidak Tidak
5 Dini Di bawah 30 Sedang Baik Ya
6 Dino Di atas 30 Sedang Baik Ya
Keterangan:
Kriteria 1 = Menjelaskan tentang kriteria “Umur”
Kriteria 2 = Menjelaskan tentang kriteria “Penghasilan”
27
Kriteria 3 = Menjelaskan tentang kriteria “BI Checking”
Soal : Misalkan terdapat seorang nasabah baru yang ingin mengajukan Kredit
Perumahan Rakyat (KPR) dengan keterangan di bawah ini:
Tabel 2.2 Soal Kasus Naïve Bayes
Nama Nasabah Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3
Dian Di atas 30 Sedang Baik
Penyelesaian:
1. Hitung nilai P(X|Ci) untuk setiap class i
a. P(Kriteria 1 = ”Di atas 30” | Keterangan = “Ya”)
P(Kriteria 1 = 2/4 = 0.5)
b. P(Kriteria 1 = ”Di atas 30” | Keterangan = “Tidak”)
P(Kriteria 1 = 1/2 = 0.5)
c. P(Kriteria 2 = ”Sedang” | Keterangan = “Ya”)
P(Kriteria 2 = 2/4 = 0.5)
d. P(Kriteria 2 = ”Sedang” | Keterangan = “Tidak”)
P(Kriteria 2 = 0/2 = 0)
e. P(Kriteria 3 = ”Baik” | Keterangan = “Ya”)
P(Kriteria 3 = 4/4 = 1)
f. P(Kriteria 3 = ”Baik” | Keterangan = “Tidak”)
P(Kriteria 3 = 1/2 = 0.5)
2. Hitung nilai P(X|Ci) untuk setiap kelas (label)
a. P(X|Keterangan = “Ya”)
= 0.5 x 0.5 x 1 = 1.25
28
b. P(X|Keterangan = “Tidak”)
= 0.5 x 0 x 0.5 = 0
3. Hitung nilai P(X|Ci) * P(Ci)
a. P(X|Keterangan = “Ya”) x P(Keterangan = “Ya”)
= 1.25 x 4/6 = 0.8333
b. P(X|Keterangan = “Tidak”) x P(Keterangan = “Tidak”)
= 0 x 2/6 = 0
4. Menentukan kelas dari kasus tersebut
Berdasarkan perhitungan akhir dengan mengalikan nilai peluang dari kasus
yang di angkat, kita melihat bahwa nilai P(X|Keterangan = “Ya”) lebih tinggi
dari P(X|Keterangan = “Tidak”) = 0.8333 banding 0, maka
Tabel 2.3 Hasil dari Kasus Naïve Bayes
Nama
Nasabah Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Keterangan
Dian Di atas 30 Sedang Baik Ya
29
2.3 Kerangka Berfikir
Dari permasalahan dan tinjauan pustaka yang telah dikemukakan pada bab
sebelumnya, selanjutnya dapat disusun kerangka pemikiran terhadap penelitian
yang diajukan, dimana kerangka pemikiran merepresentasikan suatu konsep dan
pola pikir yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan penelitian. Berikut
merupakan bagan alur kerangka pemikiran dari hasil pendekatan landasan teori
dan permasalahan penelitian di atas :
Gambar 2.4 Kerangka Berfikir
Sumber : Penulis
Permasalahan penelitian Adanya perilaku pelanggan yang berpindah ke produk pesaing
Topik
Menentukan pelanggan aktif dan tidak aktif dalam upaya strategi penjualan produk Data
Mining Data Set
Customer, PO, Qty, Jumlah
Bayar
Metode
Algoritma Naïve Bayes
Penelitian Sejenis
“ Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL(Studi Kasus di
CV.Sumber Utama Telekomunikasi) ( Dicky Nofriansyah, dkk, 2016)” “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menentukan Pemberian Kredit (
Muhammad Husni Rifqo dan Ardi Wijaya, 2017)” “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes dalam Memprediksi Besarnya
Penggunaan Listrik Rumah Tangga ( Alfa Saleh, 2015)”
30
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
3.1.1 Sejarah Perusahaan
PT. Youm Kwang Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak di
bidang manufacture, yang mana hasil produksinya dikirim ke perusahaan lain
baik lokal maupun ekspor. Kantor pusat dan tempat produksi PT. Youm Kwang
Indonesia bertempat di Delta Silicon V Blok G 03 B Nomor 03 Kawasan Lippo
Cikarang Desa Cicau Kecamatan Cikarang Pusat Kabupaten Bekasi 17530 Jawa
Barat Indonesia, dengan nomor telepon (021)-29472022/25 dan nomor faksimile
(021)-29472026/27.
PT. Youm Kwang Indonesia berdiri pada tahun 2009 dengan IUI yang
terbaru Nomor 245/1/IU/III/PMA/INDUSTRI/2012 yang dikeluarkan oleh BKPM
dan terdaftar sebagai Kawasan Berikat nomor Skep 2331/KM.4/2012 yang
diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Bea Cukai di bawah Kementrian Keuangan
pada tanggal 24 Juli 2012. PT. Youm Kwang Indonesia bergerak dalam bidang
penyempurnaan benang (benang warna) dengan berbagai tipe produk benang jahit
dengan produksi utamanya adalah benang nylon, poly textured, poly core dan
polyester.
3.1.2 Kebijakan Perusahaan
PT Youm Kwang Indonesia selalu berusaha melakukan perbaikan
berkesinambungan untuk menjadi supplier terbaik dengan cara memenuhi
31
kepuasan pelanggan dan menciptakan nilai-nilai baru yang selaras dengan
komitmen untuk menjaga keselamatan dan kesehatan kerja serta menjaga
kelestarian lingkungan.
Sebagai perusahaan besar pasti memiliki visi dan misi untuk dijadikan
sebagai tujuan kerja dan pencapaian. Berikut adalah visi serta misi dari PT Youm
Kwang Indonesia :
1. Visi
Menjadikan Perusahaan produsen pencelupan benang yang berkualitas kelas
dunia dengan pengiriman tepat waktu dan memberikan kepuasan pelanggan
2. Misi
a. Menyediakan produk dengan kualitas terbaik
b. Meningkatkan pelayanan jasa untuk memenuhi kepuasan pelanggan.
c. Kami ingin memberikan kontribusi lebih terhadap pertumbuhan ekonomi
nasional.
d. Menjaga pelaksanaan “pengaruh tidak semestinya” dengan laboratorium
pihak ke tiga dan staff pengujian internal yang tepat, terlatih dan disiplin.
e. Meningkatkan penerapan sistem manajemen keselamatan dan kesehatan
kerja.
3.1.3 Struktur Organisasi
Para pelaku yang menjalankan sistem dalam perusahaan memiliki
kewenangan yang berbeda–beda sesuai dengan job deskripsi yang telah
didapatkan berdasarkan proporsi serta kompetensi dan kemampuan yang dimiliki
oleh para pelaku yang terdapat dalam perusahaan ataupun suatu organisasi.
32
Sebagai perusahaan dengan sistem yang modern PT Youm Kwang Indonesia juga
memiliki struktur organisasi yang kompleks. Keseluruhan struktur organisasi PT
Youm Kwang Indonesia digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.1 Struktur Organisasi PT. Youm Kwang Indonesia
Sumber : Penulis
Berdasarkan struktur organisasi pada Gambar 3.1, tugas dari masing-
masing bagian yang terkait dengan bidangnya sebagaimana tercantum dalam
struktur organisasi perusahaan antara lain:
1. President Director
a. Memimpin, mengkoordinasi dan mengawasi seluruh kegiatan perusahaan.
b. Memimpin rapat perusahaan dalam rangka meningkatkan dan
mengembangkan perusahaan.
c. Pengambil keputusan tertinggi di perusahaan.
2. Coorporate Management
a. Menangani HRD, Recruitment, menangani pelatihan dan kehadiran
karyawan.
b. Mengatur masalah keuangan perusahaan, melakukan pembayaran,
penagihan kepada customer
c. Membuat laporan keuangan dan pajak perusahaan
33
3. Logistic
a. Warehouse (WH)
Menangani pemasukan dan pengeluaran barang.
Menyediakan barang yang dibutuhkan oleh bagian produksi.
Memastikan barang-barang untuk pengiriman sudah tersedia.
Mengecek on time delivery.
Membuat laporan stok gudang
Membuat surat jalan pengiriman
b. EXIM (Ekspor Impor)
Membuat dokumen Bea Cukai (pengiriman domestic/export dan
pemasukan barang).
Menangani ekspor/impor dan dokumen-dokumen perijinan lainnya.
Membuat laporan bulanan dan 4 bulanan pemasukan dan pengeluaran
barang per dokumen pabean Kawasan Berikat.
4. Sales Management
a. Memperluas jaringan bisnis dan mempromosikan produk
b. Berhubungan langsung dengan pelanggan.
c. Memenuhi pencapaian target sales penjualan.
5. Produksi
a. Menyediakan barang sesuai dengan order.
b. Menjamin bahwa stok untuk pengiriman selalu tersedia.
c. Menangani mesin dan memperbaiki mesin.
d. Membuat sample untuk produk baru.
e. Memproduksi barang sesuai pesanan pelanggan.
6. Quality Assurance
a. Menangani complain dari pelanggan.
b. Mengontrol kualitas dan pengecekan barang.
c. Memastikan kualitas barang yang masuk dan keluar.
7. PPIC (Planning, Production and Inventory Control) / Purchasing
a. Melakukan pembelian (import dan local) dan memastikan barang datang
tepat waktu.
34
b. Menangani impor dan dokumen-dokumennya.
c. Pengecekan PO ke supplier.
3.2 Metode Penelitian
Penelitian merupakan kegiatan pengumpulan, pengolahan, análisis, dan
penyajian data yang dilakukan secara sistematis dan obyektif untuk memecahkan
suatu persoalan. Metode penelitian diharapkan dapat memberikan arah dan
pedoman dalam melakukan penelitian agar dapat memperoleh hasil penelitian
yang akurat, cermat, dan berkualitas sesuai dengan permasalahan yang dihadapi
dan selalu konsisten. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
penelitian deskriptif kuantitatif. Berikut ini adalah tahapan-tahapan dalam
melakukan penelitian data mining:
Gambar 3.2 Metode Penelitian Sumber : Penulis
Pengumpulan Data
Pengolahan Data Awal
Metode Yang Diusulkan
Pengujian dan Validasi Hasil
35
1. Pengumpulan Data
Tahapan ini menjelaskan mengenai dari mana sumber data didapatkan untuk
keperluan penelitian ini.
2. Pengolahan Data Awal
Tahapan ini menjelaskan tahap awal dalam data mining. Data yang didapat
akan diolah ke format yang dibutuhkan, pengelompokan dan penentuan
atribut dari data awal.
3. Metode Yang Diusulkan
Pada bagian ini menjelaskan tentang metode yang diusulkan untuk digunakan
dalam penelitian ini, yaitu dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes.
4. Pengujian dan Validasi Hasil
Pada bagian ini menjelaskan tentang pengujian, hasil prediksi dari penerapan
Data Mining menggunakan Algoritma Naïve Bayes.
3.3 Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini diselenggarakan di PT. Youm Kwang Indonesia. Sebagai
dasar dalam penyusunan penelitian ini, penulis mengumpulkan data melalui :
1. Penelitian lapangan
Metode pengumpulan data dilakukan melalui beberapa pendekatan dan cara
dengan tujuan untuk memperoleh data primer yang aktual antara lain :
a. Pengamatan langsung untuk mengumpulkan data yang berhubungan
dengan obyek penelitian.
36
b. Melakukan wawancara langsung (tatap muka) kepada beberapa pegawai /
bagian terkait di PT Youm Kwang Indonesia
2. Penelitian kepustakaan
Dengan penelitian kepustakaan, penulis memperoleh data sekunder melalui
beberapa buku literatur, jurnal ilmiah, majalah ilmiah, panduan akademik dan
sebagainya.
3.4 Pengelolaan Data Awal
Pengelolaan data awal pada penelitian ini mencakup semua kegiatan yang
berhubungan dengan persiapan data sebelum melanjutkan ke dalam proses
pemodelan data mining. Dalam pengelolaan data awal akan dilakukan beberapa
tahapan, tahapan tersebut adalah : Seleksi Data (Selection), Pemilihan Data
(Preprocessing/Cleaning) dan Transformasi (Transformation).
1. Seleksi Data (Selection)
Selection (seleksi/ pemilihan) data merupakan sekumpulan data operasional perlu
dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam Data Mining. Data hasil
seleksi ini yang akan digunakan untuk proses Data Mining. Dan dalam penelitian
ini data yang digunakan untuk menentukan pelanggan aktif dan tidak aktif adalah
data “Packing List Penjualan” di PT Youm Kwang Indonesia. Berikut ini adalah
data “Packing List Penjualan” di PT Youm Kwang Indonesia:
37
Gambar 3.3 Potongan Packing List Penjualan Sumber : PT. Youm Kwang Indonesia
2. Pemilihan Data (Preprocessing/Cleaning)
Sebelum proses Data Mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning
pada data yang menjadi fokus Data Mining. Proses cleaning mencakup antara lain
membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, menghapus data
yang tidak diperlukan dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan
cetak(tipografi). Juga dilakukan proses Enrichment, yaitu proses “memperkaya”
data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan, layak dan
diperlukan untuk proses Data Mining. Setelah dilakukan proses membuang
duplikasi data dan menghapus data yaitu Item, Color dan MTS sehingga
menghasilkan 300 record data pelanggan sebagai berikut:
38
Gambar 3.4 Potongan Proses Cleaning Data
Sumber : Penulis
3. Transformasi (Transformation)
Pada fase ini yang dilakukan adalah mentransformasi bentuk data yang belum
memiliki entitas yang jelas ke dalam bentuk data yang valid atau siap untuk
dilakukan proses Data Mining.
a. Mengklasifikasikan PO (Purchase Order), Klasifikasi PO (Purchase Order) ini
berdasarkan banyak pelanggan yang menerbitkan PO. Sehingga PO
diklasifikasikan menjadi seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 3.1 Klasifikasi PO
PO Klasifikasi
0 – 10 Sedikit
>10 – 25 Sedang
> 25 Banyak
39
b. Mengklasifikasikan Qty, Klasifikasi Qty (Quantity) ini berdasarkan jumlah
pembelian produk yang dilakukan pelanggan. Sehingga Qty diklasifikasikan
menjadi seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 3.2 Klasifikasi Qty
Qty Klasifikasi
0 – 10.000 Kecil
>10.000 – 25.000 Standar
> 25.000 Besar
c. Mengklasifikasikan Jumlah bayar, Klasifikasi Jumlah bayar ini berdasarkan
jumlah pembayaran atas pembelian yang dilakukan pelanggan. Sehingga
Jumlah bayar diklasifikasikan menjadi seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 3.3 Klasifikasi Jumlah Bayar
Qty Klasifikasi
0 – $ 10.000 Kecil
>$ 10.000 – $ 25.000 Standar
> $ 25.000 Besar
Setelah melakukan tranformasi bentuk data dan memiliki entitas yang jelas, maka
format data akhir ini yang akan dijadikan sebagai data yang siap untuk dilakukan
proses Data Mining adalah sebagai berikut:
40
Gambar 3.5 Potongan Proses Transformasi Data
Sumber : Penulis
Dari gambar 3.5 di atas terlihat bahwa data yang digunakan dan diolah
berjumlah 300 record data, kemudian data tersebut dibagi menjadi dua kelompok
yaitu data training dan data testing. Pembagian data menjadi data training dan
data testing pada penelitian ini menggunakan rasio 90% atau 270 record data
untuk data training dan 10% atau 30 record data untuk data testing yang disimpan
dalam format file excel.
Data training merupakan data yang digunakan dalam melakukan
pembelajaran sedangkan data testing adalah data yang tidak pernah dipakai
sebagai pembelajaran dan akan berfungsi sebagai data pengujian kebenaran atau
keakurasian hasil pembelajaran, Written, etc. (dalam Ni Luh Ratniasih, dkk.,
41
2017:14). Berikut ini adalah data training dan data testing yang akan digunakan
dalam pengolahan data mining:
Gambar 3.6 Potongan Data Training
Sumber : Penulis
Gambar 3.7 Potongan Data Testing
Sumber : Penulis
42
3.5 Metode Yang Diusulkan
Pada penelitian ini akan dilakukan analisa menggunakan metode
klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes. Pemilihan Algoritma Naïve Bayes ini
dikarenakan dapat memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman
dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes (Dicky Nofriansyah,
dkk., 2016:82).
Data packing list penjualan akan diolah menggunakan metode klasifikasi
dengan Algoritma Naïve Bayes kemudian dicari hasil akurasinya. Dalam tahapan
ini akan dilakukan beberapa langkah yaitu sebagai berikut:
Gambar 3.8 Langkah Pengujian Metode
Sumber : Penulis
Pengolahan data dengan Naïve Bayes
Pengujian dengan tools Rapidminer
Evaluasi hasil: Confussion matrix dan Kurva ROC
Data Set packing list penjualan
43
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Algortima Naïve Bayes
Setelah mendapatkan jumlah record data training dan data testing,
selanjutnya akan dilakukan pengolahan data mining berdasarkan dari data yang
sudah disiapkan sebelumnya yaitu 90% atau 270 data training dan 10% atau 30
data testing. Berikut ini adalah sebagai sample data testing yang akan diuji:
Tabel 4.1 Data Testing
Customer PO Qty Jumlah Bayar
(USD)
Jenis
Pelanggan
ZIBEN
INDONESIA PT
SEDIKIT BESAR SEDANG ?
Tahapan penyelesaian data mining dengan menggunakan Algoritma Naïve
Bayes perhitungan secara manual adalah sebagai berikut:
1. Hitung nilai P(X|Ci) untuk setiap class i
a. P(PO = “Sedikit” | Jenis Pelanggan = “Aktif ”)
P(PO = 68/103 = 0.6601941748 )
b. P(PO = “Sedikit” | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif ”)
P(PO = 150/167 = 0.8982035928 )
c. P(Qty = “Besar” | Jenis Pelanggan = “Aktif”)
P(Qty = 21/103 = 0.2038834951 )
d. P(Qty = “Besar” | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif”)
44
P(Qty = 7/167 = 0.0419161677 )
e. P(Jumlah bayar = “Sedang” | Jenis Pelanggan = “Aktif”)
P(Jumlah bayar = 10/103 = 0.0970873786 )
f. P(Jumlah bayar = “Sedang” | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif”)
P(Jumlah bayar = 9/167 = 0.0538922156 )
2. Hitung nilai P(X|Ci) untuk setiap kelas (label)
a. P(X | Jenis Pelanggan = “Aktif”)
= 0.6601941748 x 0.2038834951 x 0.0970873786 = 0.0130682229
b. P(X | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif”)
= 0.8982035928 x 0.0419161677 x 0.0538922156 = 0.0020290016
3. Hitung nilai P(X|Ci) * P(Ci)
a. P(X | Jenis Pelanggan = “Aktif”) x P(Pelanggan = “Aktif”)
= 0.0130682229 x 103/270 = 0.004985285
b. P(X | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif”) x P(Pelanggan = “Tidak Aktif”)
= 0.0020290016 x 167/270 = 0.0012549751
4. Menentukan kelas dari kasus tersebut
Berdasarkan perhitungan akhir dengan mengalikan nilai peluang dari kasus
yang diangkat, kita melihat bahwa nilai P(X | Jenis Pelanggan = “Aktif”)
lebih tinggi dari P(X | Jenis Pelanggan = “Tidak Aktif”) = 0.004985285
banding 0.0012549751. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pelanggan
tersebut masuk dalam klasifikasi “Pelanggan Aktif”.
45
4.2 Analisa Algortima Naïve Bayes Dengan Rapidminer
Dalam penelitian ini juga kemudian akan dilakukan pengujian untuk
mendapatkan hasil akurasi Algoritma Naïve Bayes yang benar, maka diperlukan
alat ukur yang tepat yaitu dibantu dengan menggunakan tools Rapidminer Studio
versi 9.0.
4.2.1 Proses Import Data
Data awal yang sudah dilakukan beberapa tahapan seperti selection,
cleaning dan transformation diimport ke dalam tools Rapidminer Studio 9.0
Gambar 4.1 Proses Import Data
Sumber : Penulis
46
4.2.2 Proses Training dan Testing
Proses training yaitu suatu proses melakukan pelatihan data pada model
(Naïve Bayes). Sedangkan proses testing yaitu melakukan pengujian data yang
menghasilkan grafik atau pola.
Gambar 4.2 Proses Training
Sumber : Penulis
Pada gambar 4.2 dijelaskan bahwa proses training menggunakan 270
record data training yang dihubungkan dengan blok model Naïve Bayes untuk
mengetahui distribusi data.
47
Gambar 4.3 Proses Testing
Sumber : Penulis
Pada gambar 4.3 dijelaskan bahwa proses testing menggunakan 270
record data training dengan blok model Naïve Bayes dan 30 record data testing
kemudian dihubungkan dengan garis penghubung pada blok apply model dan
performance sebagai penampil informasi hasil pengujian data.
4.2.3 Hasil Klasifikasi Class
1. Simple Distribution Model
Gambar di bawah ini adalah Distribution Model pengujian dengan
Algoritma Naïve Bayes. Mengahasilkan dua kelas dengan perincian kelas yang
aktif = 0.381 dan 4 distribusi, sedangkan untuk kelas tidak aktif mendapatkan
hasil = 0.619 dan 4 distribusi.
48
Gambar 4.4 Simple Distribution Model
Sumber : Penulis
2. Distribution Table
Tabel distribusi hasil analisa dengan Algoritma Naïve Bayes terhadap tabel
data packing list penjualan dalam mengklasifikasikan jenis pelanggan dapat
dilihat pada gambar di bawah ini:
49
Gambar 4.5 Potongan Distribution Table
Sumber : Penulis
3. Hasil Klasifikasi
Pada ExampleSet(Apply Model) merupakan hasil prediksi pengujian data
testing terhadap data training dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes.
Gambar 4.6 Potongan Hasil Klasifikasi Sumber : Penulis
50
4.2.4 Evaluasi Model Confusion Matrix
Percobaan proses klasifikasi yang telah dilakukan dengan tools
Rapidminer Studio 9.0 menggunakan Algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil
sebagai berikut:
1. Accuracy
Dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikan secara benar maka dapat
diketahui hasil akurasi adalah 70.00% dari hasil data testing.
Gambar 4.7 Accuracy
Sumber : Penulis
2. Precision
Precision adalah jumlah data yang true positive (jumlah data yang dikenali secara
benar sebagai positif) dibagi dengan jumlah data yang dikenali sebagai positif.
Dari hasil pengujian ini menghasilkan nilai precision sebesar 63.64% untuk kelas
tidak aktif dan 87.50% untuk kelas aktif.
51
Gambar 4.8 Precision
Sumber : Penulis
3. Recall
Recall adalah jumlah data yang true positive dibagi dengan jumlah data yang
sebenarnya positif (true positive + true negative). Dari hasil pengujian ini
menghasilkan nilai recall sebesar 46.67% untuk kelas aktif dan 93.33% untuk
kelas tidak aktif.
Gambar 4.9 Recall
Sumber : Penulis
52
4.2.5 Evaluasi Kurva ROC
Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) digunakan untuk
mengekspresikan data confusion matrix. Garis horizontal mewakili nilai false
positives (FP) dan garis vertikal mewakili nilai true positives (TP). Dari hasil
pengujian ini dapat diketahui nilai Area Under Curve (AUC) menggunakan
Algoritma Naïve Bayes adalah sebesar 0.907. Hal ini mengartikan bahwa
Algoritma Naïve Bayes dalam penelitian ini mencapai excellent classification.
Gambar 4.10 Kurva ROC
Sumber : Penulis
4.3 Hasil Analisa Data Pelanggan Dengan Algoritma Naive Bayes
Dari 30 data testing pelanggan yang diprediksi, terdapat 21 data yang
diprediksi dengan tepat atau dikenali secara benar dan 9 data bernilai salah. Dari
21 data yang diprediksi secara benar menghasilkan klasifikasi jenis pelanggan
53
yaitu 7 data pelanggan aktif dan 14 data pelanggan tidak aktif. Terhadap
pelanggan yang aktif maka perusahaan perlu adanya strategi untuk
mempertahankan dan meningkatkan jumlah pelanggannya. Dan jika pelanggan
tidak aktif maka diperlukan penanganan khusus seperti melakukan pendekatan
atau kunjungan kepada pelanggan, memberikan diskon, pengiriman barang tepat
waktu guna meningkatkan daya beli pelanggan terhadap produk perusahaan.
54
BAB V
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya, maka pada bab ini penulis
dapat membuat suatu kesimpulan mengenai analisa pelanggan aktif dengan
Algoritma Naïve Bayes sebagai berikut:
1. Pengujian menggunakan 300 data dengan perhitungan Rapidminer Studio 9.0
dihasilkan nilai accuracy mencapai 70%. Dari 30 data testing yang diprediksi,
terdapat 21 data yang diprediksi dengan tepat. Dan nilai precision sebesar
63.64% untuk kelas tidak aktif dan 87.50% untuk kelas aktif. Sedangkan nilai
recall sebesar 46.67% untuk kelas aktif dan 93.33% untuk kelas tidak aktif.
Serta nilai Area Under Curve (AUC) menggunakan Algoritma Naïve Bayes
adalah sebesar 0.907. Hal ini mengartikan bahwa Algoritma Naïve Bayes dalam
penelitian ini mencapai excellent classification.
2. Hasil klasifikasi dari data set packing list penjualan untuk menentukan jenis
pelanggan dengan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan 2 kelas klasifikasi
yaitu dengan perincian kelas yang aktif = 0.381, sedangkan untuk kelas tidak
aktif mendapatkan hasil = 0.619.
5.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan dan pembahasan yang telah diuraikan, maka
saran yang dapat diberikan antara lain :
55
1. Penulis mengharapkan agar penelitian ini dilakukan juga dengan menggunakan
metode atau algoritma selain Naïve Bayes dengan tujuan untuk pengembangan
penelitian di masa yang akan datang.
2. Jumlah data yang digunakan untuk diuji coba disarankan ditambah. Karena
banyaknya record dan atribut pada sebuah data set mempengaruhi tingkat
akurasi dari Algoritma Naïve Bayes ini.
3. Diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan dalam bentuk aplikasi yang
lebih kompleks.
DAFTAR PUSTAKA
Artika, Rini. 2013. “Penerapan Analitycal Hierarchy Procces(AHP) Dalam
Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Pada SD Negeri 095224”. Pelita Informatika Budi Darma.4(3), 123-128.
Hadi, Fakhri., et all. 2017. “ Penerapan K-Means Clustering Berdasarkan RFM
Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan
(Studi Kasus: PT. Herbal Penawar Alwahidah Indonesia Pekanbaru)”. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri. 15(1), 69-76.
Haryanto, Hesti Avita. 2013. “Strategi Promosi, Kualitas Produk, Kualitas
Layanan Terhadap Kepuasan Pelanggan pada Restoran MC Donald’s
Manado”. Jurnal EMBA.1(4), 1465-1473. Jamhur, A. Izzaty. 2016. “Penerapan Data Mining untuk Menganalisa Jumlah
Pelanggan Aktif dengan Menggunakan Algoritma C4.5”. Majalah Ilmiah. 23(2), 12-20.
Kodu, Sarini. 2013. “Harga, Kualitas Produk dan Kualitas Pelayanan
Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Mobil Toyota Avanza”. Jurnal EMBA.1(3), 1251-1259.
Nofriansyah, Dicky., et all. 2016. “Penerapan Data Mining dengan Algoritma
Naïve Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minal Beli Pelanggan terhadap
Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV.Sumber Utama Telekomunikasi”. Jurnal Ilmiah SAINTIKOM. 15(2), 81-92.
Nofriansyah, Dicky dan Nurcahyo, G. Widi. 2015. Algoritma Data Mining dan
Pengujian. Yogyakarta: Deepublish. Nugroho, Bunafit . 2013. Membuat Aplikasi Web Inventory Toko dengan PHP,
MySQL, dan Dreanweaver. Yogyakarta: PT Alif Media. Nursrilfa, Mella Sri Rahayu. 2013. “Penerapan Disiplin oleh Lembaga Kursus
Menjahit Pondok Busana Modiste Menurut Warga Belajar”. Spectrum PLS.1(1), 189-204.
Pratama, I Putu Agus Eka. 2015. E-Commerce, E-Business dan Mobile
Commerce. Bandung: Informatika Rifqo, M. Husni dan Wijaya, Ardi. 2017. “Implementasi Algoritma Naive Bayes
Dalam Penentuan Pemberian Kredit”. Jurnal Pseudocode. 4(2), 120-128.
Riska., et all. 2017. “Analisa dan Implementasi Wireless Extension Point dengan
SSID (Service Set Identifier”. Jurnal Media Infotama. 13(1), 44-54. Saleh, Alfa. 2015. “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam
Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tanga”. Citec Jurnal. 2(3), 207-217.
Sutabri, Tata. 2014. Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
Suyanto. 2017. Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung:
Informatika Bandung.
Widodo, P. Pudjo, dkk. 2013. Penerapan Data Mining dengan Matlab. Bandung:
Rekayasa Sains.
