Optimasi Backward Elimination untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k-nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes

Maintaining customer satisfaction is a big challenge for companies. One effort that can be done is to provide the best service to customers based on the most influential aspects. In this study, the optimization of the Backward Elimination feature in the classification of customer satisfaction using the k-NN and Naïve Bayes algorithm. The use of the Backward Elimination feature aims to increase accuracy and reduce the number of less influential attributes. As a result, it can be seen that the best modeling without Backward Elimination is the Naïve Bayes algorithm with an accuracy of 99.04% and an AUC value of 1. While the application of Backward Elimination works more optimally on the k-NN algorithm with an increase of 33.74% to 97.28% with AUC 0.996. This shows that the performance of the Backward Elimination feature is effective in optimizing the classification of customer satisfaction and can reduce the less influential attributes.Mempertahankan kepuasan pelanggan merupakan sebuah tantangan besar bagi perusahaan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah memberikan pelayanan terbaik terhadap pelanggan berdasarkan aspek yang paling berpengaruh. Pada penelitian ini dilakukan optimasi fitur Backward Elimination pada klasifikasi kepuasan pelanggan dengan algoritme k-NN dan Naïve Bayes. Penggunaan fitur Backward Elimination bertujuan meningkatkan akurasi dan mengurangi jumlah atribut yang kurang berpengaruh. Hasilnya, dapat diketahui bahwa pemodelan terbaik tanpa Backward Elimination adalah algoritme Naïve Bayes dengan akurasi 99.04% dan nilai AUC mencapai 1. Sedangkan penerapan Backward Elimination bekerja lebih optimal pada algoritme k-NN dengan peningkatan sebesar 33.74% menjadi 97.28% dengan AUC 0.996. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja fitur Backward Elimination efektif dalam optimasi klasifikasi kepuasan pelanggan dan dapat mengurangi atribut yang kurang berpengaruh

Web Usage Mining Guna Analisis Pola Akses Pengunjung Website dengan Association Rule

Pengaruh internet erat dengan kehidupan masyarakat, terutama dalam menyediakan kemudahan akses informasi melalui website. Website digunakan oleh lembaga pendidikan khususnya kampus sebagai media promosi, media informasi, publikasi, dan pengenalan profil kampus. Pemanfaatan website secara optimal dapat memberikan pelayanan terbaik bagi pengunjung, sehingga kepercayaan dan citra positif terhadap kampus pun dapat meningkat. Penting bagi pengelola untuk memperhatikan juga meningkatkan kualitas website, salah satunya dengan menerapkan web usage mining. Web usage mining bermanfaat untuk menggali informasi yang didapatkan dari web, dengan memahami data aktivitas pengunjung agar dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan website. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui serta melakukan analisis pola akses pengunjung website Unsika dengan web usage mining menggunakan Association Rule. Algoritma yang digunakan adalah Modified Apriori dengan teknik hashing. Teknik hashing digunakan untuk mengurangi waktu pencarian dengan menyimpan data ke dalam array sebagai key dan value pada saat proses iterasi. Berdasarkan hasil penelitian, dengan nilai minimum support 2 dan minimum confidence 65%, rule yang terbentuk yaitu sebanyak 27 dengan nilai support tertinggi 2.20%, nilai confidence tertinggi adalah 100%, dan lift ratio tertinggi sebesar 91