Prediksi Kepuasan Customer Terhadap Performance Terapis Baby Massage Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Abstrak: Dimasa sekarang dunia usaha mengalami perkembangan yang sangat pesat, sehingga memicu ketatnya persaingan antar sesama pelaku usaha. Kepuasan customer merupakan salah satu faktor terpenting dalam keberlangsungan sebuah perusahaan. Beberapa tahun belakangan ini kesadaran konsumen akan pentingnya massage untuk tumbuh kembang bayi semakin meningkat. Ketatnya persaingan bisnis baby massage menyebabkan perusahaan harus memperhatikan kualitas pelayanannya. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui besarnya tingkat akurasi klasifikasi yang dihasilkan dari prediksi kepuasan pelanggan terhadap performa terapis sebuah baby massage dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Penelitian ini menggunakan data penilaian kepuasan pelanggan yang diambil dengan metode penyebaran kuesioner kepada pelanggan sebuah baby massage di kota Surakarta. Data tersebut akan diolah dan dianalisis menggunakan aplikasi RapidMiner untuk mendapatkan hasil yang dibutuhkan. Hasil dari penelitian ini adalah prediksi pola kepuasan pelanggan baby massage yang memetakan penilaian pelanggan menjadi dua label yaitu puas dan tidak puas. Hasil yang diperoleh dari pengolahan data menggunakan algoritma Naive Bayes menunjukkan hasil prediksi dengan nilai akurasi sebesar 98,21% yang berarti algoritma Naive Bayes cocok untuk memprediksi kepuasan pelanggan terhadap performa terapis baby massage.   Kata kunci: data mining, kepuasan, Naive Bayes, prediksi, Rapid Miner   Abstract: Nowadays, the business world is experiencing very rapid development, thus triggering intense competition among business actors. Customer satisfaction is one of the most important factors in the sustainability of a company. In recent years, consumer awareness of the importance of massage for baby's growth and development has increased. The tight competition in the baby massage business causes companies to pay attention to the quality of their services. This study was conducted with the aim of knowing the magnitude of the classification accuracy resulting from the prediction of customer satisfaction on the performance of a baby massage therapist using the Naïve Bayes algorithm. The data will be processed and analyzed using the RapidMiner application to get the required results. The results of this study are predictions of baby massage customer satisfaction patterns that map customer ratings into two labels, namely satisfied and dissatisfied. The results obtained from data processing using the Naive Bayes algorithm show prediction results with an accuracy value of 98.21%, which means that the Naive Bayes algorithm is suitable for predicting customer satisfaction with the performance of baby massage therapists.   Keywords: data mining, Naive Bayes, prediction, Rapid Miner, satisfactio

PREDICTION OF PUBLIC SERVICE SATISFACTION USING C4.5 AND NAÏVE BAYES ALGORITHM

One of the things that has often been questioned lately is in the field of public services, especially in terms of the quality or service quality of government agencies to the community, the Manpower and Transmigration Office of Kab. Karawang is a government agency in charge of public services. where one of the tasks is to make an AK.1 card (yellow card), based on this problem the Manpower and Transmigration Office of Kab. Karawang Regency. Karawang seeks to improve service quality in order to satisfy consumers by distributing questionnaires to every consumer who is making an AK card.1. In this study, we will apply the C4.5 and Naïve Bayes algorithms to predict the satisfaction of public services with the nominal type of dataset used. The evaluation is done based on a comparison of the level of accuracy, precision, recall, and F-Measure using a confusion matrix. From the research that has been carried out, the Naïve Bayes algorithm with 70% training data distribution and 30% testing is able to provide better predictive results than the C4.5 algorithm as evidenced by the accuracy value = 96.89%, precision = 95.50%, recall = 95.00% and f-measure = 94.60%

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes Classifier

Setiap mahasiswa dituntut untuk melakukan kewajiban, salah satunya berupa penelitian. Sebagai wujud nyata proses akhir menuju sarjana setiap mahasiswa diharuskan membuat artikel ilmiah dalam bentuk buku yang diberi nama skripsi. Selama ini proses menentukan topik skripsi mahasiswa dilakukan secara manual, baik pembimbing skripsi yang memberi masukan atau ide diperoleh dari berbagai makalah penelitian. Dan proses penentuan topik skripsi tanpa menggunakan sistem terkomputerisasi. Maka dari itu peneliti membuat penelitian ini agar dapat membantu Mahasiswa dalam menentukan topik skripsi yang sesuai dengan kompetensi Mahasiswa. Metode penelitian ini menggunakan metode pengembangan data mining dan perangkat lunak dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier ke sistem berbasis website. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi topik skripsi berdasarkan data nilai mata kuliah pilihan. Nilai accuracy model terbaik yang diimplementasikan pada sistem ini adalah sebesar 69,27%. Nilai akurasi kurang baik karena jumlah data yang tidak seimbang pada setiap kategori topik skripsi

ANALYSIS OF KARAWANG ONLINE SALES CUSTOMER SATISFACTION USING CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) METHOD

Karawang is one of the industrial cities. Most industry players look at Karawang as a strategic city to run a business. Many products have been produced from Karawang. However, there are lack in promoting, marketing the product and expanding the marketing area. The analysis of consumer satisfaction in Karawang is to determine the satisfaction of Karawang consumers to the prospects of promising online sales. Service attributes can be included in increasing online sales at Karawang using the Customer Satisfaction Index (CSI) method. The result of the Customer Satisfaction Index (CSI) is 78.43% which means that overall consumers who live in Karawang and have been shopped online are satisfied with the development of online shopping. This research was conducted in Karawang. The data used are primary data and secondary data. The sampling method is a non-probability sampling method, while the non-probability sampling method used sampling purposes

Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Media sosial twitter sering digunakan sebagai media untuk menyampaikan pendapat terhadap pemerintahan di Indonesia. Banyak juga hal – hal yang kontoversial di media sosial twitter terhadap pemerintah, seperti halnya pada hari ini sedang terjadi kontrovesi dimana ada sebuah usulan untuk menjadikan masa jabatan Presiden di Indonesia yaitu tiga periode, yang dimana tadinya hanya bisa menjabat sampai dua periode atau sepuluh tahun saja untuk satu orang Presiden. Opini atau sentimen masyarakat yang dalam istilah Twitter biasa disebut sebagai “ciutan” ini dapat berupa opini negatif maupun positif. Akan tetapi jumlah data tersebut cukup banyak sehingga dibutuhkan suatu metode untuk mewujudkannya yaitu dengan menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen dapat dijadikan solusi untuk mengolah opini tersebut dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Pada hasil dari teknik naïve bayes memerlukan evaluasi untuk menentukan model terbaik. Pengujian dilakukan dengan tiga model yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10 yang kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan perbandingan hasil pengujiam evaluasi, skenario terbaik yang untuk model klasifikasi Naïve Bayes yaitu pada skenario atau model pertama ( 90% data training dan 10% data testing ) dengan nilai accuracy sebesar 95% , nilai  precision sebesar 97%, nilai recall sebesar 96%, dan nilai f-measure sebesar 96%

Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Paket Bundel dalam Penjualan Toko Swalayan XYZ

Penjualan paket bundel menjadi strategi pemasaran yang populer di toko swalayan XYZ untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Namun, menentukan kombinasi optimal dari produk-produk yang akan disertakan dalam paket bundel dapat menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Apriori untuk membantu toko swalayan XYZ dalam menentukan paket bundel yang paling efektif berdasarkan data penjualan. Metode Apriori digunakan untuk mengekstraksi aturan asosiasi dari data penjualan historis. Data penjualan termasuk informasi tentang produk-produk yang dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Algoritma Apriori akan mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan paket bundel yang menarik bagi pelanggan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas pelanggan yang membeli makanan juga membeli Air Mineral, dengan confident tertinggi sebesar 51,7% dan lift sebesar 2,2. Informasi ini dapat digunakan oleh Swalayan XYZ untuk membuat paket bundel yang menggabungkan makanan dan Air Mineral. Dengan menyusun paket bundel ini, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan pola pembelian pelanggan yang teridentifikasi melalui analisis asosiasi untuk meningkatkan penjualan dan memberikan nilai tambah kepada pelanggan

Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Kuota Internet Dari Kemendikbud Dimasa Covid-19 Menggunakan Algoritma C5.0

ABSTRAK Kuota kemendikbud merupakan bantuan kouta internet yang diberikan kemendikbud untuk para pelajar dan tenaga pengajar guna memfasilitasi pembelajaran daring yang diakibatkan pandemi Covid-19. Bantuan kuota dilakukan karena para pelajar yang mengeluhkan semakin banyak kuota internet yang dikeluarkan pada masa pembelajaran daring. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen pengguna media sosial twitter terhadap kuota kemendikbud dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan algoritma C5.0 dan menguji algoritmanya. Serta untuk hasil performa dari algoritma C5.0 menggunakan confusion matrix.  Hasil akurasi C5.0 yaitu 74%. Ini mengalami kenaikan dari penelitian sentimen analisis dengan data twitter sebelumnya yaitu dengan akurasi sebesar 66%. Tetapi untuk pada penelitian ini presentasi untuk kelas netral pada precision dan recall serta kelas negatif pada recall rendah karena data training yang digunakan bisa dikatakan tidak balance

Sentimen Analisis Komentar Toxic pada Grup Facebook Game Online Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes

Toxic comments are comments made by social media users that contain expressions of hatred, condescension, threatening, and insulting. Social media users who are on average still teenagers with a nature that still cannot be controlled completely becomes a matter of great concern when they comment, their comments can be studied as text processing. Sentiment analysis can be used as a solution to identifying toxic comments by dividing them into two classifications. Where the data used amounted to 1,500 taken from social media Facebook in the private group Arena of Valor community. The dataset is divided into 2 classes: toxic and non-toxic. This research uses Naive Bayes with TF-IDF transformation and Information Gain feature selection and use distribution ratio 80:20. It will be compared the results of the evaluation where Naive Bayes without transformation, using TF-IDF transformation, and TF-IDF using Information Gain feature selection. The results of the comparison of evaluations from confusion matrix that have been carried out obtained the best classification model is to use the ratio of training and testing data 80:20 with TF-IDF transformation resulting in an accuracy of 75%, precision of 63%, recall of 67%, and F-measure of 64%