OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 2, PP .069-075, M AY 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Peningkatan Performa Naivee Bayes Dengan Seleksi Atribut Menggunakan Chi  Square Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan GRAB
Rianti Yunita Kisworini #1 , Muhammad Akbar Setiawan *2
# Prodi Teknik Informatika STMIK Widya Utama Purwokerto
Jl. Sunan Kalijaga, Dusun III, Karangnanas, Kec. Sokaraja, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53146
1 riantiyunita32@gmail.com
2 akbar@swu.ac.id
Accepted on 19-05-2020

## Abstrak
Transportasi menjadi salah satu dari beberapa area yang dipengaruhi oleh kemajuan perkembangan teknologi informasi. Dimana  transportasi  merupakan  sarana  yang  diperlukan  untuk  mendukung  aktivitas  manusia  dan  mobilitas  setiap  saat, oleh  karena  itu  transportasi  harus  dipersiapkan  dengan  baik  dan  aman.  Layanan  Grab online menjadi  salah  satu  alat transportasi  yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia. Naive  Bayes adalah  salah  satu algoritma classifying data yang biasa digunakan untuk mengklasifikasikan data. Tetapi kinerja yang baik dari Naive Bayes sangat dipengaruhi oleh penggunaan atribut pada dataset . Untuk mengatasi ini, penelitian ini mengusulkan peningkatan kinerja Naive Bayes dengan  pemilihan  atribut  menggunakan Chi  Square .  Pada  tahap  pra  pengolahan  dilakukan  pembersihan  data  untuk menghapus  data  yang kosong.  Dari  percobaan  yang  dilakukan,  menunjukkan  hasil  pengujian  dengan  nilai  akurasi  yang diperoleh Naive Bayes dan Chi Square sebesar 99,51%., Tetapi standar Naive Bayes sebesar 92,73%.
Kata kunci : Penambangan data, klasifikasi, Naive Bayes , pra pemrosesan, pemilihan atribut, Chi Square , klasifikasi loyalitas pelanggan Grab

## I. P ENDAHULUAN
T ransportasi menjadi salah satu dari beberapa bidang yang ikut terpengaruh dari kemajuan perkembangan teknologi  informasi.  Dimana  transportasi  adalah  sarana  yang  dibutuhkan  dalam  mendukung  kegiatan  dan mobilitas  manusia  setiap  waktunya,  maka  dari  itu  transportasi  harus  disiapkan  dengan  baik  dan  aman.  Jasa Grab online menjadi  salah satu  bagian sarana transportasi  yang banyak dipergunakan masyarakat Indonesia, yang  menawarkan  berbagai  alternatif  penyediaan  jasa  yang  tersedia  diberbagai  kota  besar  di  wilayah Indonesia  pada  khususnya,  untuk  membantu  dan  memudahkan  masyarakat  dalam  melakukan  berbagai kegiatan  dalam  kesehariannya,  seperti  kegiatan  pekerjaan,  perkuliahan,  perjalanan,  penelitian,  perniagaan ataupun pekerjaan penunjang lainnya[1].
Grab  memiliki  keunggulan  tersendiri  yang  mampu  dinikmati  dan  memuaskan  kebutuhan  pelanggannya sekaligus  mempunyai  kekurangan  yang  membuat  masyarakat  mengeluh  dan  bisa  berpindah  ke  penyedia
layanan ojek online lain. Sehingga Grab perlu memperhatikan apa yang menjadi keunggulan dan kelemahan produk layanannya agar tidak terjadi penurunan layanan dan berpindahnya konsumen ke penyedia jasa lain.
Agar  dapat  mengetahui  tingkat  loyalitas  dari  pengguna  jasa  terhadap  suatu  penyedia  layanan  yang diberikan  Grab, maka diperlukan pengklasifikasian loyalitas dari pelanggan  Grab  dengan menggunakan data primer  atau  menyebar  kuesioner  yang  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten  Banyumas  Provinsi  Jawa  Tengah dengan mengadopsi  dari  jurnal  yang ditulis oleh Ida Farida, dkk terkait kepuasan pelanggan pengguna  Grab online.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Naivee  Bayes ,  pemilihan  metode  ini  karena merupakan  salah  satu  algoritma  terbaik  yang  sering  digunakan  untuk  menangani  data  mining  dalam menyelesaikan  masalah  klasifikasi.  Dimana Naivee  Bayes memanfaatkan  teori  probabilitas,  yaitu memprediksi peluang atau probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Algoritma Naive e Bayes Classifier merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi  data  uji  pada  kategori  yang  paling  tepat  dan  relevan  [2]. Chi-Square yang  merupakan algorima  pendamping  digunakan  untuk  meningkatkan  performa Naivee  Bayes dan  sebagai  pembanding. Dalam penelitian ini yang diuji adalah mengklasifikasikan dataset yang diperoleh dari data primer berbentuk kuesioner untuk menghasilkan review Grab yang memiliki nilai akhir loyal atau tidak loyal.

## II. T INJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian  ini, digunakan beberapa referensi sumber pustaka yang berasal dari jurnal dan penelitian yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  yang  pertama  Harun  Al  Rasyid,  2017  dalam  penelitian  yang  berjudul “Pengaruh  Kualitas  Layanan  dan  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Terhadap  Kepuasan  dan  Loyalitas Pelanggan  Grab”.  Sampel  yang  digunakan  sebanyak  140  sampel,  melalui  penggunaan  AMOS  versi  19.00 dengan pemodelan SEM  Penelitian  ini  memperlihatkan bahwa variabel  yang signifikan saling berhubungan, ini menjadikan hasil uji dalam penelitian merupakan model akhir.
Penelitian lainnya  dilakukan oleh Teguh Budi  Santoso, 2017. Dengan judul  “Analisa loyalitas pelanggan dengan  variabel  berdasarkan  harga,  sikap  dalam  melayani  konsumen”.  Pendekatan  Penelitian  ini  adalah pembentukan model prediksi memakai metode C4.5 pada algoritma C4.5 dilakukan perhitungan entropy dan information gain dimana atribut harga, pelayanan, promosi, citra perusahaan dan kepercayaan sebagai atribut sumber untuk memperoleh node akar sedangkan atribut loyalitas pelanggan sebagai atribut tujuan.
Rujukan  penelitian  yang  lain  dilakukan  oleh  Jitendra  Rout  Kumar,  Kim-Kwang  Raymand  Choo,  Amiya Kumar Dash, Sambit Bakshi, Sanjay Kumar Jena, Karen L, Williams, 2018. Dengan judul “Identifikasi emosi dan  sentimen  data  yang  tidak  terstruktur”.  Dengan  pendekatan Maximum  entropy  dan  Support  Vector Machines digunakan  untuk  mengidentifikasi  tweets  yang  lebih  baik. Machine  Learning  Algorithms dipergunakan untuk identifikasi sentimen
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Wa’el  Hadi,  Qasem  Al-Radies,  Samer  Alhawari  2018.  Dengan permasalahan  nilai  atribut  yang  mungkin  tidak  memiliki  aturan  dalam  model  AC  untuk  menebak  data pengujian  baru  dengan  benar.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  sebuah  algoritma  baru  yang  disebut  Hybrid Associative Classification (HAC) diusulkan dalam makalah ini . . Perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan fitur  seleksi  untuk  mengklasifikasikan  loyal  dan  tidak  loyal  dari  data  primer  kuesioner  pelanggan  Grab. Algoritma Naive  Bayes sebagai  salah  satu  algoritma  yang  bisa  digunakan  untuk  klasifikasi  suatu  produk. Proses klasfikasi dari komentar kadang kurang maksimal karena penggunaan fitur yang kurang relevan. Fitur yang  tidak  relevan  adalah  fitur  yang  memberikan  sedikit  informasi  atau  ketidakterkaitan  dengan  data. Sehingga perlu dilakukan penambahan seleksi fitur. Untuk itu perlu dilakukan seleksi fitur, dengan algoritma seleksi fitur agar didapatkan fitur-fitur yang relevan, sehingga memotong aturan-aturan (rule) klasifikasi lebih pendek.  Salah  satu  metode  seleksi  fitur  adalah  dengan Chi  Square .  Dataset  pada  umumnya  perlu diklasfikasikan  antara  kelas  positif  dan  negatif,  dalam  penlitian  ini  mengusulkan  metode chi  square untuk pengklasifikasian loyal dan tidak loyal dari data primer kuesioner pelanggan Grab.
Preprocessing Seleksi fitur dengan Chi-square Gaussian Method Performa NB dengan NB + Chi-square Split Validation Naive Bayes Training Accuracy, Recall, Precission Measurement Model Testing Split Validation Naive Bayes Training Accuracy, Recall, Precission Measurement Model Testing Dataset New Dataset
Gambar 1. Metode Yang Diusulkan
II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimen  dengan  data  primer  berupa  kuesioner  bagi  pelanggan Grab,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  model  klasifikasi  yang  terbaik  untuk  klasifikasi  dengan  label akhir loyal dan tidak loyal dari pelanggan Grab.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  pelanggan  Grab  berupa  kuesioner  dari  331 pelanggan Grab. Data tersebut diambil dari pengguna konsumen Grab di sekolah, kampus, pusat perbelanjaan serta dinas instansi yang berada di wilayah kota Purwokerto yaitu Purwokerto Utara, Barat, Timur dan Selatan serta beberapa daerah di Kabupaten Banyumas..

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Pada tahap ini dilakukan analisa terkait atribut sebelum digunakan untuk proses selanjutnya, atribut yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  4  (empat)  atribut  yaitu  kualitas  pelayanan,  harga,  kepuasan pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan.  Atribut  penilaian  kepuasan  pelanggan  digunakan  sebagai  label[5][8]. Kemudian dari hasil tersebut langkah berikutnya adalah melakukan replace missing value berdasarkan model average yaitu menggantikan nilai yang kosong dengan nilai rata-rata yang sering muncul pada data kuesioner pelanggan Grab.

## 3.3 Metode yang Diusulkan
Menggambarkan  metode  yang  digunakan  dan  menerangkan  bagaimana  metode  yang  diusulkan  untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian diperlihatkan pada gambar 1.

## 3.4 Eksperimen dan Pengujian Metode
Pada tahap ini data dianalisis, dikelompokan variabel mana yang berhubungan dengan satu sama lainnya. Setelah data dianalisis lalu diterapkan model-model yang sesuai  dengan jenis data. Pembagian data kedalam data latihan (training data) dan data uji (testing data) juga diperlukan untuk pembuatan model.

## 3.5 Evaluasi dan Hasil Validasi
Metode  yang  dihasilkan  akan  diuji  dengan  menggunakan split  validation untuk  mengetahui  tingkat akurasi, split  vallidation digunakan  untuk  menghindari overlapping pada  data  testing.  Tahapan split validation terdiri  dari  proses  pembagian  data  menjadi  subset  yang  berukuran  sama  kemudian  menggunakan setiap subset untuk data testing dan sisanya untuk data training.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  dibawah  ini  menjelaskan  bahwa  hasil  pengklasifikasian  menggunakan rapid  miner sesuai  dengan perhitungan manual, yaitu loyal sebanyak 168 dan tidak loyal sebanyak 163.
Gambar 2. Hasil Grafik hasil pengklasifikasian menggunakan rapid miner
Berdasarkan hasil eksperimen menggunakan Rapid Miner, Split validation dilakukan untuk mengevaluasi dan membandingkan learning  algorithms dengan  membagi  data  menjadi  dua.  Percobaan  menggunakan Split Validation dilakukan  sebanyak  5  kali  percobaan  dengan  perbandingan  pada  tahap  1  (dengan  perbandingan data  training  sebanyak  90%  dan  data  testing  sebanyak  10%),  tahap  2  (dengan  perbandingan  data  training sebanyak  80%  dan  data  testing  sebanyak  20%),  tahap  3  (dengan  perbandingan  data  training  sebanyak  70% dan data  testing sebanyak 30%), tahap 4 (dengan perbandingan data training sebanyak 60% dan data testing sebanyak  40%),  dan  tahap  5  (dengan  perbandingan  data  training  sebanyak  50%  dan  data  testing  sebanyak 50%). Setelah dilakukan percobaan beberapa kali, maka rangkuman hasil uji terdapat pada tabel berikut ini.

## Tabel 1
Rangkuman Hasil Percobaan
Pada hasil tersebut dapat kita ketahui bahwa pengujian dengan tingkat akurasi tertinggi didapat dengan hasil 98,76%. Selanjutnya pada pengujian model dan wordlist akan diimplementasikan untuk  melakukan prediksi terhadap data yang ada.
Dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  selanjutnya  akan  dibandingkan  hasil  penelitian  yang  telah  diperolah untuk  kedua  model  yang  telah  digunakan.  Tabel  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  yang  diperoleh  dari klasifikasi loyalitas pelanggan Grab.
Tabel 2
Hasil Penelitian

## V. KESIMPULAN
P erforma Naive Bayes sangat sensitif dengan penggunaan atribut dari dataset yang digunakan, sehingga akan  mempengaruhi  hasil  dari  performa Naive  Bayes khususnya  pada  nilai accuracy .  Dengan  menerapkan attribute selection menggunakan chi square , masih dapat meningkatkan performa Naive Bayes untuk loyalitas pelanggan Grab. Dengan peningkatan nilai accuracy sebesar 99,51%, sedangkan nilai accuracy Naive Bayes standar  sebesar  92,73%.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan attribute  selection menggunakan chi  square dapat  mempengaruhi  performa Naive  Bayes .  Tetapi  pada  penelitian  ini  belum sepenuhnya  menggunakan  atribut  yang  sama  dengan  penelitian  dari  Ida  Farida,  sehingga  disarankan  untuk penelitian  berikutnya  dapat  menggunakan  seluruh  atribut  yang  digunakan  oleh  Ida  Farida.  Atribut  tersebut diantaranya adalah produk, promosi dan proses.
Nomor PROPORSI DOKUMEN JUMLAH DOKUMEN HASIL TRAINING TESTING TRAINING TESTING ACCURACY 1 83% 23% 68 263 98,76% 2 75% 35% 102 233 98,01% 3 63% 43% 133 198 97,44% Hasil Pengujian Naivee Bayes Naivee Bayes + seleksi atribut Chi Square Accuracy 92,73% 99,51% Precision 98,81 98,32% Recall 86,30% 100,00%

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Penulis  menyadari  bahwa  tanpa  bantuan  dan  dukungan  dari  berbagai  pihak  penyusunan  jurnal  dan penelitian ini tidak dapat berjalan dengan baik. Sehubungan dengan hal tersebut, maka pada kesempatan ini, perkenankanlah penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Allah S.W.T karena telah memberikan kesehatan dan kekuatan untuk menyelesaikan penelitian ini.
2. Kedua orang tua dan mertua tercinta untuk dukungan moril maupun spiritual.
3. Suami  tercinta  Nuryanto  dan  juga  anak-anak  tersayang  Arshaka  Nur  Azzam  dan  Hamas  Nur  Hafiz  yang selalu memberikan semangat dan dukungan disetiap keadaan.
4. Muh Sofi’i, S.E., M.Si. selaku Ketua STMIK Widya Utama Purwokerto.
5. Seluruh dosen dan staf tata usaha pada lingkungan STMIK Widya Utama Purwokerto
Akhir kata semoga Allah SWT memberikan balasan yang sepadan dengan kebaikan-kebaikan yang telah diberikan  dan  semoga  karya  ini  dapat  bermanfaat  bagi  semua  pihak  serta  memberikan  sumbangan  kepada Ilmu Pengetahuan dan Teknologi khususnya di bidang Informatikan, Amin Yaa Robbal Alamin .

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Ida Farida, dkk, “Analisis Pengaruh Bauran Pemasaran 7P Terhadap Kepuasan Pelanggan Pengguna GOJEK Online " Jurnal Riset Manajemen dan Bisnis Vol.1, Juni 2016
[2]  K. Widhiyantil, “Dengan HMM dan Rule Based,” Jurnal Informatika UKDW, vol. 8, no. 2, 2012.
[3]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Third Edition . Elsevier Inc., 2011.
[4]  Kusrini and L. E. Taufiq, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[5]  N. Zaidi and J. Cerquides, “Alleviating Naivee Bayes attribute independence assumption by attribute weighting,” J. Mach. … , vol. 14, pp. 1947–1988, 2013.
[6]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[7]  J.  Ling  and  T.  B.  Oka,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan Seleksi  Fitur  Chi  Square,”  E  Jurnal  Matematikan  Universitas  Udayana.,vol.  3,  no.  3,  pp.  92–99, 2014.
[8]  A. Mudry and A. Tjellström, “Historical background of bone conduction hearing devices and bone conduction hearing aids,” Adv. Otorhinolaryngol. , vol. 71, pp. 1–9, 2011.
[9] U. Topics, Principles of Data Mining , Second edi. London: Springer London.