## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES, J48,DAN RANDOM FOREST TREE DALAM PENINGKATAN LOYALITAS PELANGGAN UMKM DENGAN VOUCHER BELANJA
Maya Cendana*, Silvester Dian Handy Permana*
 Universitas Trilogi
Program Studi Teknok Informatika
Jalan TMP Kalibata No. 1, Jakarta Selatan 12760, Indonesia E-mail: mcendana@trilogi.ac.id, handy@trilogi.ac.id

## Abstrak
Teknologi  informasi  sudah  dimanfaatkan  sejak  lama  dalam  peningkatan  profit  dalam  usaha    UMKM.  Banyak masyarakat  yang  memiliki  bisnis  UMKM  menggunakan  toko  online  untuk  mempromosikan  bisnisnya.  Untuk dapat menarik pelanggan yang lama agar berbelanja kembali ke toko online, salah satunya dengan memberikan voucher belanja. Voucher belanja diberikan untuk pelanggan lama yang mempunyai potensial untuk berbelanja kembali ke toko online. Dalam menentukan pelanggan mana yang tepat dibutuhkan algoritma penambangan data untuk  mencari  informasi  yang  tepat  di  mana  pelanggan  tersebut  dapat  berbelanja  kembali.  Namun  kesalahan memilih algoritma dapat mengakibatkan tidak optimalnya pendapatan yang diproyeksikan. Dalam penelitian ini akan menganalisis dan membandingkan algoritma Naive Bayes, J48, dan Random Forest Tree untuk studi kasus toko online. Penelitian ini melibatkan 10 kriteria yang akan digunakan untuk menjadi bahan dalam pengolahan data. Dari hasil penelitian ini didapatkan random forest tree adalah algoritma terbaik untuk menentukan potensial dari  pelanggan  toko  online,  yaitu  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  99,38%,  diikuti  oleh  algoritma  J48  dengan tingkat akurasi 81,85%, dan Naïve Bayes sebesar 80,17%. Hasil penelitian ini digunakan untuk membantu proses pengambilan  keputusan  pemberian  voucher  belanja  kepada  pelanggan  agar  bisnis  UMKM  dapat  berjalan  dan mendapatkan keuntungan yang optimal.
Kata kunci: Analisis Perbandingan, Perbandingan Algoritma, Naive Bayes, J48, Random Forest Tree

## Abstract
Information  technology  has  been  used  for  a  long  time  for  MSME  businesses.  Many  people  who  have  MSME businesses use online stores to promote their businesses. To be able to attract old customers to shop back to the online store, one of them is by giving a shopping voucher. Shopping vouchers are given to existing customers who have the potential to shop back to online stores. In determining which customer is the right data mining algorithm is needed to find the right information where the customer can shop again? But the error of choosing an algorithm can result in not being optimal in the projected income. In this study, we will analyze and compare the Naive Bayes, J48, and Random Forest Tree algorithms for case studies of online stores. This study involved  10 criteria that would be used in data processing. From the results of this study, a random forest tree is the best algorithm to determine the potential of online store customers with an accuracy rate of 99.38%, followed by the J48 algorithm with  an  accuracy  rate  of  81.85%,  and  Naïve  Bayes  (80.17%).    The  results  of  this  study  are  used  to  help  the decision-making  process  of  giving  shopping  vouchers  to  customers  so  that  MSME  businesses  can  run and  get optimal profits
Keywords: Comparation Analysis, Algorithm Comparation, Naive Bayes, J48, Random Forest Tree
Vol. 11 No. 2, October 2019, 140-145
e -ISSN: 2548-9828

## 1. Introduction
Perkembangan teknologi informasi kini sudah masuk pada  ranah  bisnis  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah (UMKM). Banyak masyarakat Indonesia memanfaatkan  teknologi  informasi  berupa  Website, toko online, maupun sosial media untuk mengembangkan bisnisnya. Mereka semua berlomba-lomba  untuk  memenangkan  pasar  bisnis sesuai  dengan  bidangnya.  Banyak  cara  yang  telah dilakukan untuk mengoptimalkan pendapatan mereka. Tidak jarang dari mereka menggunakan jasa teknologi informasi  untuk  mengembangkan  bisnisnya  secara eksternal. Biasanya jasa teknologi informasi digunakan untuk menambah jangkauan ke masyarakat luas.  Hal  ini  biasanya  menggunakan  promosi  sosial media  seperti  Facebook  dan  Instagram  dimana banyak  sekali  jasa  yang  menawarkan  jumlah followers agar toko onlinenya banyak dikunjungi oleh calon pelanggan [1]
Selain  menambah  jangkauan,  banyak  pula  bisnis UMKM  yang  tidak  memanfaatkan  informasi  dari pelanggan sebelumnya. Banyak data berupa transaksi pembayaran dari pelanggan tidak dikelola secara baik oleh  pegiat  bisnis  UMKM.  Padahal,  dari  data transaksi  pembelian  yang  dilakukan  oleh  pelanggan didapatkan  banyak  sekali  informasi  yang  dapat digunakan untuk  meningkatkan bisnis UMKM. Data yang dapat diolah dari transaksi yang sudah dilakukan oleh  pelanggan  berupa  manajemen  stok  barang, manajemen  supplier,  atau  bahkan  memprediksi pembelian  pelanggan.  Dari  hal  tersebut  yang  jarang dilakukan  oleh  pegiat  bisnis  UMKM  adalah memprediksi kemungkinan pelanggan untuk membeli lagi  barang  yang  dijual.  Agar  dapat  meningkatkan minat  pembelian  dari  pelanggan  yang  sudah melakukan transaksi sebelumnya, para UMKM dapat memberikan voucher belanja kepada pelanggan lama. Hal  ini  digunakan  untuk  menarik  minat  pelanggan yang  sudah  ada  dengan  mengoptimalkan  potensi keuntungan yang dapat diterima oleh UMKM [2]
Pemberian  voucher  belanja  kepada  pelanggan  yang sudah  membeli  sebelumnya  harus  dipilih  dengan bijaksana. Proses pemberian voucher belanja tersebut tidak  dapat  dilakukan  dengan  sembarangan  karena dapat  mengurangi  potensi  keuntungan  yang  dapat dicapai  oleh  UMKM.  Dalam  proses  penentuan pemberian voucher tersebut  harus  dilakukan  dengan teknik  penambangan  data.  Data  pelanggan  berupa pembelian barang terakhir, usia, alamat domisili, jenis kelamin, dsb merupakan hal yang perlu dipertimbangkan  untuk  menentukan  pemberian voucher belanja [3]
Dalam  proses  pengolahan  data  tersebut  mempunyai banyak algoritma yang digunakan. Namun, kesalahan dalam  menentukan  algoritma  penambangan  data tersebut dapat mengurangi potensi keuntungan bisnis UMKM  yang  dapat  diraih.  Penelitian  ini  tentunya
ingin mengoptimalkan keuntungan yang dapat diraih oleh UMKM dengan data pelanggan yang sudah ada sebelumnya.  Penilaian  ini  menganalisis  algoritma Naive Bayes, Algoritma J48, dan Algoritma Random Forest  Tree.  Ketiga  algoritma  tersebut  merupakan algoritma  penambangan  data  yang  cocok  untuk memprediksi bisnis dengan memanfaatkan data yang sudah  ada  dan  nantinya  harus  dianalisis  dan  diuji secara  tepat  dan  sistematis  untuk  memproyeksikan pelanggan mana saja yang akan melakukan transaksi lagi di dalam bisnis UMKM.
Penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat yang  memiliki  bisnis  UMKM  agar  mendapatkan keuntungan  yang  optimal.  Keuntungan  bisnis  yang optimal  dapat  diraih  dengan  data  transaksi  yang diambil  dan  menghasilkan  sebuah  informasi  yang penting.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi contoh  atau  model  untuk  mengembangkan  bisnis  di sektor UMKM.

## 2. Tinjauan Pustaka
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  menggunakan machine learning ensembles untuk prediksi longsoran dalam membantu kinerja pemerintah.  Ensembles ini disusun  atas  kombinasi  antara  algoritma  J48, Adaboost,  Bagging,  dan  Rotation  Forest.  Kombinasi algoritma berbasis data mining ini menunjukkan dan mendapatkan model performa tinggi untuk memprediksi kelongsoran tanah. Distrik Guangchang (provinsi  Jiangxi,  Cina)  terpilih  sebagai  studi  kasus pada penelitian ini. Penelitian ini meneliti 237 lokasi longsor; lokasi longsor kemudian secara acak dibagi menjadi  rasio  70/30  untuk  pelatihan  dan  validasi model. Hal yang dihitung dalam penelitian ini adalah faktor  seperti  kemiringan,  aspek,  ketinggian,  indeks kelembaban topografi (TWI), kekuatan aliran indeks (SPI), indeks transportasi sedimen (STI), kelengkungan rencana, kelengkungan profil, litologi, jarak  ke  sesar,  jarak  ke  sungai,  jarak  ke  jalan, penggunaan lahan, indeks vegetasi perbedaan normal (NDVI),  dan  curah  hujan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  JDT  dengan  Rotation  Forest adalah model optimal terbaik dan dapat dipertimbangkan  sebagai  metode  yang  menjanjikan untuk  pemetaan  kerentanan  longsor  dalam  kasus serupa  untuk  akurasi  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini memberikan informasi mengenai Algoritma Rotation Forest sebagai salah satu algoritma yang terbaik untuk memprediksi kelongsoran tanah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  mengungkapkan bahwa  data  mining  dimanfaatkan  untuk  melakukan proses  analisis  data  dalam  rangka  menemukan informasi terstruktur dari data yang dikumpulkan, dan akan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mencari  sejumlah frequent itemset ,  lalu  membentuk  aturan-aturan asosiasi ( association rules ). Penelitian ini
menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  algoritma frequent pattern growth (FP-growth) untuk menemukan sejumlah frequent itemset dari data-data transaksi  yang tersimpan dalam basisdata. Penelitian ini  menggunakan  kedua  algoritma  tersebut  untuk membentuk suatu kaitan dengan informasi penjualan buku  di  PT.  Gramedia,  sehingga  dapat  digunakan sebagai  pertimbangan  pihak  manajemen  dalam membuat strategi penjualan kedepannya secara efektif. Penelitian  ini  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif dalam memperoleh keputusan.
Penelitian  dengan  judul  The  Impact  of  Churn  on Client Value in Health Insurance, Evaluation Using a Random  Forest  under  Random  Censoring  dilakukan oleh [6]. Penelitian ini mengukur dampak Churn pada nilai  klien  dalam  asuransi  kesehatan  menggunakan evaluasi  Random  Forest.  Nilai  yang  diukur  adalah manfaat  yang  didapatkan  oleh  pelanggan  dalam memperoleh  manfaat  asuransi  dimana  semakin  lama pemegang  polis  mempertahankan  kontrak  mereka, semakin  banyak  keuntungan  yang  ada  untuk perusahaan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  prediksi waktu  dimana  pemegang  polis  potensial  akan menyerahkan  kontrak  mereka  karena  hal  itu  sangat penting untuk mengoptimalkan keuntungan. Penelitian  ini  menggunakan  model  random  forest untuk  mengatasi  masalah  ini.  Model  ini  dirancang untuk  mengimbangi  dampak  penyensoran  acak. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini sangat kompetitif dalam hal kesalahan kuadrat dalam mengatasi masalah yang diberikan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  mengungkapkan bahwa  penelitiannya  dapat  memperkirakan  kekuatan beton yang nantinya akan dihasilkan. Kekuatan beton yang diperkirakan adalah hal yang terpenting didalam membangun  infrastruktur  seperti  gedung  atau  jalan. Penelitian  ini  menggunakan  penambangan  dan pengolahan  data  dengan  metode  estimasi  guna mengkalkulasi  kekuatan  beton  yang  dihasilkan. Penelitian ini  memproses data dengan  menggunakan algoritma regresi linear dalam perhitungan komponen yang  digunakan  untuk  menghitung  kekuatan  dari beton.  Di  dalam  pengujiannya,  penelitian  ini menggunakan  Cross  Validation  dan  evaluasinya menggunakan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE) untuk  menilai  seberapa  besar  kesalahan  dari  metode regresi  linear.  Penelitian  ini  hanya  membangun konsep  saja  tanpa  memiliki  kesimpulan  studi  kasus yang dihasilkan.

## 3. Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini memodifikasi tahapan data mining yang dikemukakan oleh [8] dan ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1: Metodologi Penelitian
Alur  Metode  Penelitian  yang  digambarkan  pada Gambar 1 memiliki beberapa langkah, yaitu:
1. Pembersihan Data Pembersihan data yang dilakukan ini digunakan untuk menyaring data-data yang tidak sempurna atau  valid  seperti  data  yang  tidak  terisi seutuhnya,  data  yang  diisi  dengan  acak,  dan sebagainya.  Pembersihan  data  ini  bertujuan untuk  mendapatkan  data  yang  baik  dan  siap diolah. Proses ini berpengaruh pada performasi yang  akan  dijalankan  nantinya  untuk  mencapai hasil yang terbaik.
2. Integrasi Data Integrasi data ini digunakan untuk mengidentifikasi atribut dari setiap entitas yang unik.  Atribut  yang  dilihat  seperti  atribut  nama, tanggal,  jenis  produk,  jenis  kelamin,  nomor pelanggan  dsb.  Integrasi  data  perlu  dilakukan secara  cermat  karena  kesalahan  pada  integrasi data bisa menghasilkan hasil yang menyimpang dan  bahkan  menyesatkan  pengambilan  aksi nantinya.
3. Data Mining Data  mining ini dilakukan untuk  melihat setiap proses  dimana  setiap  algoritma  yang  dipakai akan  dijalankan  pada  proses  ini.  Proses penambangan  data  ini  memasukkan  setiap atribut  agar  mendapatkan  informasi  yang terbaik.
4. Evaluasi Pola yang Ditemukan Dari setiap algoritma nantinya akan menghasilkan pola tersendiri dalam mengimpretasikan  data  atau  informasi  yang didapat dari setiap proses algoritma data mining yang dilakukan pada tahap 3.
5. Presentasi Pola yang Ditemukan untuk Menghasilkan Aksi
Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah memformulasikan  keputusan  dari  hasil  pola yang didapat. Dalam bagian ini juga divisualisasikan  objek  yang  didapat  dari  pola yang  ditemukan.  Bagian  ini  juga  menguji terbalik  kedalam  data  tes  yang  disediakan sebelum digunakan dalam pengambilan
keputusan.

## 4. Pembahasan
Terdapat 32 atribut dalam penelitian ini, tetapi hanya diambil  10  atribut  saja  yang  digunakan  sebagai  data train dan data uji yang ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL 1
A TRIBUT P ENGUJIAN Atribut Tipe Karak- teristik Keterangan salutation integer  nominal Saturation, seperti Mr., Ms., Company domain integer  nominal Email provider domain, seperti gmail.com, yahoo.com, hotmail.com dll newsletter integer  nominal Newsletter subscribed, seperti yes dan no paymenttype integer  nominal Payment type, seperti payment on invoice, cash payment, transfer from current account, dan transfer from credit card deliverytype integer  nominal Delivery type, seperti dispatch dan collection case integer  ordinal Value of goods, seperti low dan high voucher integer  nominal Voucher redeemed, seperti yes dan no gift integer  nominal Gift option, seperti yes dan no shippingcosts integer  nominal Shipping cost incurred, seperti yes dan no weight integer  cardinal Shipment weight Random Forest (Data Train) • Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 32227 (99.3802 %)
• Incorrectly Classified Instances: 201 (0.6198 %)
Random Forest (Data Uji)
• Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 30407 (93.7706 %)
• Incorrectly Classified Instances: 2020 (6.2294 %)
Naïve Bayes (Data Train)
• Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 25999 (80.1745 %)
• Incorrectly Classified Instances: 6429 (19.8255 %)
Naïve Bayes (Data Uji)
• Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 31235 (96.3241 %)
• Incorrectly Classified Instances: 1192 (3.6759 %)
J48 (Data Train)
• Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 26541 (81.8459 %)
• Incorrectly Classified Instances: 5887 (18.1541 %)
J48 (Data Uji)
• Tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation.
• Jumlah instances: 32427
• Jumlah atribut: 32
• Correctly Classified Instances: 32127 (99.0748 %)
• Incorrectly Classified Instances: 300 (0.9252 %).
T ABEL 2 H ASIL P ENGUJIAN
Naïve Bayes J48 Random Forest Tree Data (fold cross validation) 10 Jumlah instances 32428 Jumlah atribut 32 Tingka akurasi 80,1745% 81,8459% 99,3802% Prediksi Data 31235 32127 30407
Tebak untuk customer
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  tabel  2, didapatkan  bahwa  algoritma  J48  memiliki  akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes. Percobaan dilakukan dengan menggunakan pengaturan  testing  yang  Sama  (10  fold  cross validation)  dengan  jumlah  atribut  data  dan  instances yang sama. Akurasi yang diperoleh dari Naïve Bayes adalah  sebesar  80.1745%,  sedangkan  dengan  J48 didapatkan akurasi sebesar 81, 8459%.
Dengan  menggunakan  Naïve  Bayes,  hasil  prediksi data tebak_class untuk customer yang Akan diberikan voucher adalah sebanyak 31235 customer. Sedangan dengan  J48,  prediksi  untuk  customer  yang  Akan diberikan voucher adalah sebanyak 32127 customer. Berdasarkan  hasil  percobaan,  disimpulkan  bahwa dalam  kasus  dataset  ini,  Algoritma  J48  lebih  akurat daripada Naïve Bayes.
Namun, jika dibandingkan dengan algoritma Random Forest  Tree,  didapatkan  bahwa  algoritma  Random Forest  Tree  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes.  Percobaan dilakukan  dengan  menggunakan  pengaturan  testing yang Sama (10 fold cross validation) dengan jumlah atribut  data  dan  instances  yang  sama.  Akurasi  yang diperoleh dari Naïve Bayes adalah sebesar 80.1745%, sedangkan dengan Random Forest didapatkan akurasi sebesar 99.3802 %.
Dengan  menggunakan  Naïve  Bayes,  hasil  prediksi data tebak_class untuk customer yang Akan diberikan voucher adalah sebanyak 31235 customer. Sedangan dengan Random Forest, prediksi untuk customer yang Akan  diberikan  voucher  adalah  sebanyak  30407 customer.
Berdasarkan  hasil  percobaan,  disimpulkan  bahwa dalam  kasus  dataset  ini,  Algoritma  Random  Forest lebih akurat daripada Naïve Bayes.
Berdasarkan hasil yang diperoleh, didapatkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan J48. Percobaan dilakukan dengan  menggunakan pengaturan testing  yang  Sama (10 fold cross validation) dengan jumlah atribut data dan instances yang sama. Akurasi yang diperoleh dari J48  adalah  sebesar  81.8459  %,  sedangkan  dengan Random Forest didapatkan akurasi sebesar 99.3802 %.
Dengan  menggunakan  Naïve  Bayes,  hasil  prediksi data tebak_class untuk customer yang Akan diberikan voucher adalah sebanyak 32127 customer. Sedangan dengan Random Forest, prediksi untuk customer yang Akan  diberikan  voucher  adalah  sebanyak  30407 customer.
Berdasarkan  hasil  percobaan,  disimpulkan  bahwa dalam  kasus  dataset  ini,  Algoritma  Random  Forest lebih akurat daripada Naïve Bayes.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  penggunaan  data  mining  baik terhadap  data  proses  maupun  kualitas,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dalam  kasus  dataset  ini,  algoritma  Random Forest  Tree  lebih  akurat  daripada  Naïve  Bayes, dan J48
2. Dengan software Weka, dari 32427 records yang diolah,  sebanyak  30407  data  (99.3802%) dinyatakan  benar  sehingga  hasil  pengetahuan dalam  bentuk  pohon  keputusan  ( decision  tree ) dapat  digunakan  untuk  membantu  memberikan alternatif rekomendasi untuk melakukan peningkatan loyalitas pelanggan dengan intelligent voucher.
3. Preprocessing, Filtering, dan Normalisasi dataset penting dalam konsep data mining. Preprocessing dan  Filtering  yang  baik  dapat  meningkatkan akurasi prediksi. Sedangkan normalisasi digunakan  untuk  pengelompokan  data  yang memiliki  range  besar  sehingga  jangkauannya dapat diperkecil.

## Daftar Pustaka
[1] S.  D.  H.  Permana,  “E-marketing  strategy  in game  industry  with  social  media  using e-business model,” pp. 258–263, 2016.
[2] B.  C.  Hartanto et  al. ,  “Perancangan  dan
Pembuatan  Website  E-Commerce  untuk
UMKM yang dibina oleh Universitas Kristen Petra,” pp. 1–6, 2017.
[3] M. A. Ghofar and Y. I. Kurniawan, “Aplikasi Pengelompokan  Pelanggan  Pada  Ums  Store Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.
Teknol. Manaj. Inform. – , vol. 4, no. 1, 2018.
[4] H.  Hong et  al. ,  “Landslide  susceptibility mapping  using  J48  Decision  Tree  with
AdaBoost,  Bagging  and  Rotation  Forest ensembles in the Guangchang area (China),”
Catena ,  vol.  163,  no.  January,  pp.  399–413,
2018.
[5] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis
Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori
Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp.
118–132, 2012.
[6] G.  Gerber et  al. ,  “The  impact  of  churn  on client  value  in  health  insurance  ,  evaluation
using  a  random  forest  under  random censoring". HAL Id : hal-01807623, 2018.
[7] A.  Fikri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton  Yang
Dihasilkan Dengan Metode Estimasi
Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu
Komput. UDINUS , pp. 1–12, 2013.
[8] Mediana  Aryuni,  “TAHAP-TAHAP  DATA
MINING,” Bina Nusantara , 2016. .