PT Citra Van Titipan Kilat (TIKI) adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa pengiriman barang (kurir) dan merupakan salah satu yang terbesar dan kini telah memiliki sekitar 500 gerai di seluruh Indonesia. Dengan gerai yang banyak dan tersebar di seluruh Indonesia maka menghasilkan data pengiriman yang banyak. Akan tetapi data pengiriman titipan yang telah dicatat dari hasil pengiriman titipan yang telah terkumpul selama ini hanya dijadikan

sebagai laporan pengiriman titipan saja. Klasifikasi data pengiriman titipan dengan data mining metode decision tree digunakan dengan tujuan memberikan rencana strategis bagi perusahaaan untuk mengetahui karakteristik pasar.

Sehingga dengan demikian dapat dianalisis pasar yang sudah ada ataupun menemukan peluang-peluang yang baru serta menemukan rencana strategis untuk meningkatkan keuntungan.

Teknik data mining yang digunakan dalam klasifikasi data pengiriman titipan menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C5.0. Atribut yang digunakan untuk klasifikasi terdiri dari Service, Wilayah, Tonase, Harga, dan

Waktu. Dengan pengimplementasian data mining menggunakan decision tree dapat diketahui bahwa pada wilayah WIB customer memiliki kecenderungan atau karakteristik lebih memilih layanan One Night Service jika tonase ≤10 dan harga

≤50000. Kemudian pada wilayah WITA customer memiliki kecenderungan atau karakteristik lebih memilih layanan Reguler jika tonase >10

, Yusuf Sulistyo Nugroho, S.T., M.Eng.

Graha, Ibnu

UMS Digital Library - Selamat datang di UMS Digital Library

  DATA MINING JASA PENGIRIMAN TITIPAN KILAT  DI PT CITRA VAN TITIPAN KILAT (TIKI)  DENGAN METODE DECISION TREE   SKRIPSI Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Oleh : IBNU GRAHA NIM: L 200 100 033  PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2014  ii      iv  DAFTAR KONTRIBUSI  Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi ini tidak terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka. Berikut saya sampaikan daftar kontribusi dalam penyusunan skripsi: 1. Yusuf Sulistyo Nugroho, ST., M. Eng, selaku dosen pembimbing yang memberikan masukan dan arahan penyusunan skripsi ini. 2. Saya sendiri yang mengolah data dan penghitungan metode decision tree berdasarkan sumber-sumber pada buku,  literatur dan internet.  3. Aplikasi yang saya gunakan untuk membantu skripsi ini yaitu. a. Rapid Miner 5. b. Microsoft Excel 2007.  .      v    vi  MOTTO DAN PERSEMBAHAN Motto :  “Menjadi Pribadi yang Smart n’ Religius” “-Penulis-”  Buatlah Hidup Ini Semudah Mungkin Tak perlu Disesali Bikin Saja HAPPY…… Mengalir Nikmati……… “-Tony Q-“           vii  Persembahan : Dengan mengucap syukur alhamdulillah atas rahmad dan hidayah Allah SWT, akan kupersembahkan karya  ini kepada orang-orang yang saya sayangi :  1. Kedua orang tuaku tercinta yang selalu senantiasa  mendoakanku dan memberi dukungan moril maupun materil untuk kesuksesan kesuksesan hidupku dan keluargaku. Kasih sayamg yang takkan pernah terbalaskan. 2. Kedua adikku Isma dan Ifah serta sepupuku Miss Retno dan Miss Esty yang selalu memberi semangat dalam menyelasaikan studi ini. 3. Ajeng Nina Ardhita yang selalu memberi semangat saat saya malas mengerjakan skripsi dan yang telah menjadi partner dalam mengerjakan skripsi. 4. Teman-teman G-Man Adventure Ahlul, Tio, Dian Heru, Arif Syukur, Pranata, Gilang, Adidot, Adit, Akrom, Fajar yang selalu bersama – sama dan bersemangat menjelajah bumi nusantara. 5. Teman-teman jurusan teknik informatika kelas B angkatan 2010 yang memberikan dukungan dan kebersamaan dalam menyelesaikan tugas akhir ini sehingga selesai dengan baik. 6. Keluarga besar ponpes Annur Al Islami Andita Hadi Permana, Heru, Arif Rahman, Anda Pras, Rois A, Al Bani, Mustofa, Qori, yang menjadi keluarga baru selama menuntut ilmu. 7. Semua pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu atas semua hal yang telah diberikan. viii  KATA PENGANTAR  Alhamdulillah, kami panjatkan syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis  dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul “Data Mining Jasa Pengiriman Titipan Kilat di PT Citra Van Titipan Kilat (TIKI) dengan Metode Decision Tree”.  Skripsi ini disusun untuk memenuhi kurikulum pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta, sebagai kewajiban mahasiswa dalam rangka menyelesaikan program sarjana. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu kritik saran yang membangun dari berbagai pihak sangat penulis harapkan demi perbaikan-perbaikan ke depan.  Terwujudnya skripsi ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Bapak Husni Thamrin, S.T, MT., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiayah Surakarta.  2. Bapak Dr. Heru Supriyono, S.T., M.Sc. selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiayah Surakarta. 3. Bapak Yusuf Sulistyo N, S.T., M.Eng selaku pembimbing akademik selama kuliah serta pembimbing skripsi yang telah memberikan,  bimbingan,  dan pengarahan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan tugas akhir ini . ix  4. Segenap dosen dan karyawan prodi Teknik Informatika atas bantuan dan ilmu yang diberikan kepada penulis selama masa perkuliahan hingga dinyatakan mendapat gelar Strata 1.   5. Kepada orang tua yang selalu memberikan do’a, semangat dan motivasi dengan tiada hentinya kepada penulis. 6. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu-persatu yang telah membantu hingga terselesainya skripsi ini.  Akhirnya penulis berharap semoga skripsi ini berguna bagi semua pihak dan bermanfaat bagi penulis khususnya dan pembaca pada umumnya dalam menambah pengetahuan dan wawasan ilmu. Amiin.   Surakarta,   Juni  2014  Penulis   x  DAFTAR ISI  HALAMAN JUDUL ........................................................................................  i HALAMAN PERSETUJUAN .........................................................................  ii HALAMAN PENGESAHAN ..........................................................................  iii DAFTAR KONTRIBUSI.................................................................................  iv MOTTO DAN PERSEMBAHAN ...................................................................  vi KATA PENGANTAR .....................................................................................  viii DAFTAR ISI ....................................................................................................  x DAFTAR TABEL ............................................................................................  xiv DAFTAR GAMBAR .......................................................................................  xvii DAFTAR PERSAMAAN ................................................................................  xix DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................  xix ABSTRAKSI ...................................................................................................  xx BAB I  PENDAHULUAN ........................................................................  1 A. Latar Belakang Masalah  .........................................................  1 B. Perumusan Masalah  ................................................................  3 C. Batasan Masalah  .....................................................................  3 D. Tujuan Penelitian  ....................................................................  3 E. Manfaat Penelitian  ..................................................................  3 F. Sistematika Penulisan  .............................................................  4 BAB II  TINJAUAN PUSTAKA ..............................................................  6 A. Telaah Penelitian  ....................................................................  6 xi  B. Landasan Teori  .......................................................................  10 a. Data Mining .......................................................................  10 b. Tahap-tahap Data Mining ..................................................  11 c. Teknik Data Mining ...........................................................  14 d. Decision Tree .....................................................................  16 e. Algoritma C5.0 ...................................................................  16 f. Kelas Data ..........................................................................  18 BAB III  METODOLOGI PENELITIAN ................................................  19 A. Alur Penelitian  ........................................................................  19 B. Langkah Penelitian ..................................................................  21 1. Identifikasi Masalah ..........................................................  21 2. Pengumpulan Data ............................................................  22 a. Data Pengiriman Titipan .............................................  22 3. Menentukan Kebutuhan ....................................................  23 a. Memilih data yang dibutuhkan dari data yang tersedia ........................................................................  23 b. Data Mart ....................................................................  22 4. Memilih Atribut .................................................................  25 5. Pengelompokan Data .........................................................  26 6. Implementasi Data Mining ................................................  28 a. Penggunaan metode Decision Tree ............................  28 BAB IV  HASIL DAN PEMBAHASAN ...................................................  31 A. Hasil Penelitian ........................................................................  31 xii  B. Analisa dan Pembahasan ..........................................................  31 1. Implementasi dengan perhitungan Decision Tree ..............  31 a. Menentukan Root Node ...............................................  31 i. Perhitungan untuk mencari root node/simpul akar  32 b. Perhitungan untuk mencari internal node ....................      37 i. Menentukan internal node yang pertama ...............  37 a) Menentukan internal node pada wilayah WIB   ..........................................................  37 b) Menentukan internal node pada wilayah WITA .........................................................  42 ii. Perhitungan untuk internal node selanjutnya pada leaf WIB  ................................................................  46 a) Menentukan internal node pada wilayah WIB dengan harga ≤10000  .......................  46 b) Menentukan internal node pada wilayah WIB dengan harga 10000<Harga≤50000 ..   49 c) Menentukan internal node pada wilayah WIB dengan harga Harga>50000  .............      53 iii. Perhitungan untuk internal node selanjutnya pada leaf WITA  .............................................................  57 a) Menentukan internal node pada wilayah WITA pada Kuartal I   ...............................  57 xiii  b) Menentukan internal node pada wilayah WITA pada Kuartal II ................................  60 c) Menentukan internal node pada wilayah WITA pada Kuartal III  .............................  64 d) Menentukan internal node pada wilayah WITA pada Kuartal IV ..............................   67 2. Implementasi menggunakan  RapidMiner 5  .....................  70 BAB V  KESIMPULAN DAN SARAN ...................................................  74 A. Kesimpulan  ..............................................................................  74 B. Saran  ........................................................................................  75 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN        xiv  DAFTAR TABEL  Tabel 3.1  Data pengiriman titipan yang tersedia....................................  22 Tabel 3.2  Data yang dibutuhkan untuk data mining ..............................  24 Tabel 3.3  Contoh data awal keseluruhan ...............................................  25 Tabel 3.4  Atribut yang digunakan dalam proses decision tree ..............  26 Tabel 3.5  Tabel pengelompokan data ....................................................  27 Tabel 3.6   Data setelah dikelompokan ....................................................  27 Tabel 4.1  Nilai One Night Service, Reguler ...........................................  32 Tabel 4.2  Nilai wilayah terhadap One Night Service, Reguler ..............  32 Tabel 4.3  Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  33 Tabel 4.4  Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  34 Tabel 4.5  Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  35 Tabel 4.6  Hasil dari nilai information gain ............................................  36 Tabel 4.7   Nilai wilayah terhadap One Night Service, Reguler ..............  37 Tabel 4.8   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  38 Tabel 4.9   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  39 Tabel 4.10   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  40 Tabel 4.11   Hasil dari nilai information gain ............................................  41 Tabel 4.12   Nilai wilayah terhadap One Night Service, Reguler ..............  42 Tabel 4.13   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  42 Tabel 4.14   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  43 Tabel 4.15   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  44 xv  Tabel 4.16   Hasil dari nilai information gain ............................................  45 Tabel 4.17  Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  46 Tabel 4.18   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  46 Tabel 4.19   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  47 Tabel 4.20 Hasil dari nilai information gain ............................................  48 Tabel 4.21   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  49 Tabel 4.22   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  50 Tabel 4.23   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  51 Tabel 4.24   Hasil dari nilai information gain ............................................  52 Tabel 4.25   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  53 Tabel 4.26   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  54 Tabel 4.27   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  55 Tabel 4.28   Hasil dari nilai information gain ............................................  56 Tabel 4.29   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  57 Tabel 4.30   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  58 Tabel 4.31   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  59 Tabel 4.32   Hasil dari nilai information gain ............................................  60 Tabel 4.33   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  61 Tabel 4.34   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  61 Tabel 4.35   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  62 Tabel 4.36   Hasil dari nilai information gain ............................................  63 Tabel 4.37   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  64 Tabel 4.38   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  64 xvi  Tabel 4.39   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  65 Tabel 4.40   Hasil dari nilai information gain ............................................  66 Tabel 4.41   Nilai waktu terhadap One Nigh Service, Reguler ..................  67 Tabel 4.42   Nilai tonase terhadap One Night Service, Reguler .................  68 Tabel 4.43   Nilai harga terhadap One Night Service, Reguler ..................  69 Tabel 4.44   Hasil dari nilai information gain ............................................  70          xvii  DAFTAR GAMBAR  Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian (Flowchart) ....................................  19 Gambar 4.1 Root node ...............................................................................  36 Gambar 4.2  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WIB ..............  41 Gambar 4.3  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WITA ...........  45 Gambar 4.4 Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WIB  dengan harga ≤10000 .....................................................................................  49 Gambar 4.5  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WIB  dengan harga 10000<Harga≤50000 .............................................................  53 Gambar 4.6  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WIB  dengan harga  Harga>50000............................................................................  57 Gambar 4.7  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WITA pada kuartal I ..................................................................................  60 Gambar 4.8  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WITA pada kuartal II ........................................................................................................................       63 Gambar 4.9  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WITA pada kuartal III ................................................................................  67 Gambar 4.10  Pohon keputusan berdasarkan wilayah bagian WITA pada kuartal IV ...............................................................................  70 Gambar 4.11 Rancangan proses penerapan Decision Tree untuk klasifikasi data pengiriman titipan .........................................  71  xviii  Gambar 4.12 Tampilan hasil decision tree pada Text View .........................  72 Gambar 4.13 Tampilan hasil decision tree pada Scatter Plot ......................  73                      xix  DAFTAR PERSAMAAN   Persamaan 3.1 Rumus Entrophy ...................................................................... .. 29 Persamaan 3.2 Rumus Information Gain  ........................................................ .. 30    DAFTAR LAMPIRAN  Lampiran 1. Data Training berupa Data Pengiriman Titipan Lampiran 2. Tampilan Graph View pada Rapid Miner 5 Lampiran 3. Tampilan Text  View pada aplikasi Rapid Miner 5     xx  ABSTRAKSI   PT Citra Van Titipan Kilat (TIKI) adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa pengiriman barang (kurir) dan merupakan salah satu yang terbesar dan kini telah memiliki sekitar 500 gerai di seluruh Indonesia. Dengan gerai yang banyak dan tersebar di seluruh Indonesia maka menghasilkan data pengiriman yang banyak. Akan tetapi data pengiriman titipan  yang telah dicatat dari hasil pengiriman titipan yang telah terkumpul selama ini hanya dijadikan sebagai laporan pengiriman titipan saja. Klasifikasi data pengiriman titipan dengan data mining metode decision tree digunakan dengan tujuan memberikan rencana strategis bagi perusahaaan untuk mengetahui karakteristik pasar. Sehingga dengan demikian dapat dianalisis pasar yang sudah ada ataupun menemukan peluang-peluang yang baru serta menemukan rencana strategis untuk meningkatkan keuntungan. Teknik data mining yang digunakan dalam klasifikasi data pengiriman titipan menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C5.0. Atribut yang digunakan untuk klasifikasi terdiri dari Service, Wilayah, Tonase, Harga, dan Waktu. Dengan pengimplementasian data mining menggunakan decision tree dapat diketahui bahwa pada wilayah WIB customer memiliki kecenderungan atau karakteristik lebih memilih layanan One Night Service jika tonase ≤10 dan harga ≤50000. Kemudian pada wilayah WITA customer memiliki kecenderungan atau karakteristik lebih memilih layanan Reguler jika tonase >10.   Kata kunci : Data Mining, Decision Tree, Algoritma C5.0  

Data Mining Jasa Pengiriman Titipan Kilat di PT Citra Van Titipan Kilat (TIKI) Dengan Metode Decision Tree

http://eprints.ums.ac.id/31305/1/Halaman_Depan.pdf

Data Mining Jasa Pengiriman Titipan Kilat di PT Citra Van Titipan Kilat (TIKI) Dengan Metode Decision Tree

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

UMS Digital Library - Selamat datang di UMS Digital Library