## Model Sistem  Intelejensia Bisnis Untuk Perbaikan Pelayanan E-Service Pada PT. X
Rina Fitriana, Johnson Saragih, Marya Anggi Aseanita Laboratorium Sistem Dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
rinaf@trisakti.ac.id
(Makalah: Diterima April 2019, direvisi Mei 2019, dipublikasikan Juli 2019)
Intisari — PT. X merupakan salah satu perusahaan terbaik maskapai penerbangan di Indonesia. Sistem intelijensia bisnis dapat berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi yang akurat dan berguna bagi pengambil keputusan dalam batas waktu yang ditentukan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  pelayanan  E-service  perusahaan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menjadi atribut pelayanan E-Service pada perusahaan PT. X. dan membuat usulan penerapan model sistem  Intellijensia  Bisnis  pada  pelayanan  E-service  maskapai  penerbangan  PT.X  sebagai  usulan  perbaikan  pelayanan.  Data  yang digunakan adalah data komentar pelanggan pada rute Jakarta menuju Singapore dan Singapore menuju Jakarta periode Januari sampai Desember  2015.  Metode  penelitian  yang  digunakan  merupakan  kombinasi  untuk  mengembangkan  penelitian  intelijensia  bisnis  adalah Diagram Pareto, Unified Modeling Language (UML), Data Mining algoritma Naïve Bayes, On Line Analytical Processing (OLAP), Extract, Transform, Loading (ETL), dan Data Warehousing. Dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang  menjadi  atribut  pelayanan  E-service  adalah  case  origin,  comment  type,  flight  number,  root  case,  dan  unit  to  charge.  Dari  hasil perhitungan data mining Naïve Bayes tahap kedua, didapatkan hasil prior probabilitas terbesar pada rute Jakarta menuju Singapore adalah prior  probabilitas antara  kelas klasifikasi  customer  care  dan  suggestion  form  dengan nilai  prior  probabilitas  sebesar  0.92, antara  kelas klasifikasi  inflight  service  dan  customer  care  dengan  nilai  prior  probabilitas  sebesar  1,  kelas  klasifikasi  comment  type  compliment  dan customer care dengan nilai prior probabilitas sebesar 0,76. Hasil prior probabilitas terbesar pada rute Singapore menuju Jakarta adalah prior  probabilitas antara  kelas klasifikasi  customer  care  dan  suggestion  form dengan nilai  prior  probabilitas  sebesar  0.92, antara  kelas klasifikasi  inflight  service  dan  customer  care  dengan  nilai  prior  probabilitas  sebesar  1,  dan  antara  kelas  klasifikasi  comment  type compliment  dan  customer  care  dengan  nilai  prior  probabilitas  sebesar  0,78.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  posterior  terbesar,  usulan perbaikan  lebih  diprioritaskan  pada  divisi  atau  unit  to  charge  Customer  Care  dengan  jumlah  nilai  posterior  sebesar  136,26  untuk  rute Jakarta menuju Singapore dan 167,27 untuk rute Singapore menuju Jakarta.
Kata kunci — Diagram Pareto, Unified Modelling Language (UML), Naïve Bayes, Business Intelligence (BI), Data Warehouse , On Line Analytical Processing ( OLAP) .
Abstract — PT. X is one of the best airlines in Indonesia. The business intelligence system can participate as a tool to provide accurate and useful information for decision makers within the time limit that is determined to support decision making in the company's E- service services. The purpose of this study is to identify the factors that are attributes of E-Service services at PT. X. and proposed the adoption of the Business Intelligence system  model for PT.X airline E-service services as a proposed service improvement. The data used are customer comment data on the Jakarta route to Singapore and Singapore to Jakarta for the period January to December 2015. The research method used is a combination to develop business intelligence research is the Pareto Diagram, Unified Modeling Language (UML), Naïve Bayes Data Mining algorithm, On Line Analytical Processing (OLAP), Extract, Transform, Loading (ETL), and Data Warehousing. From the results of data processing that has been done, it can be seen the factors attributes of E-service services are case origin, comment type, flight number, root case, and unit to charge. From the results of the calculation of the second stage of Naïve Bayes data  mining,  it  is  obtained  that  the  greatest  probability  of  the  highest  probability  on  the  Jakarta  route  to  Singapore  is  the  prior probability between the customer care classification class and the suggestion form with a prior probability value of 0.92, between the inflight service classification class and the customer care priority value. equal to 1, class classification comment type compliment and customer care with prior values probability of 0.76. The prior probability of the greatest probability on the Singapore route to Jakarta is the prior probability between the customer care classification class and the suggestion form with the prior probability value of 0.92, between the inflight service classification class and the customer care with a probability prior value of 1, and between class classifications comment type compliment and customer care with a prior value of probability of 0.78. Based on the results of the largest posterior calculations, the proposed improvements were prioritized more on divisions or units to charge.
Keywords — Diagram Pareto, Unified Modelling Language (UML), Naïve Bayes, Business Intelligence (BI), Data Warehouse , On Line Analytical Processing ( OLAP) . .

## I. P ENDAHULUAN
PT.  X.  merupakan  salah  satu  perusahaan  maskapai penerbangan terbaik di Indonesia. Sistem pelayanan E-service pada  perusahaan  PT.X  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  tingkat keberhasilan dalam pelayanan pelanggan maskapai penerbangan  PT.X.  Kualitas  organisasi  perusahaan  yang dinilai  dari  pelayanan  E-service  dapat  mempengaruhi  daya saing dalam berbagai PT. X. merupakan salah satu perusahaan maskapai penerbangan terbaik di Indonesia. Sistem pelayanan E-service pada perusahaan PT.X menjadi salah satu tolak ukur tingkat  keberhasilan  dalam  pelayanan  pelanggan  maskapai penerbangan  PT.X.  Kualitas  organisasi  perusahaan  yang dinilai  dari  pelayanan  E-service  dapat  mempengaruhi  daya saing  dalam  berbagai  aspek  penilaian  maskapai  penerbangan PT.X tersebut, baik secara nasional maupun internasional.
Penerapan  solusi Business  Intelligence dengan  pendekatan OLAP  pada  sistem  E-service  maskapai  penerbangan  PT.X berupa pengumpulan data, menyimpan data, menganalisis data dan  menyediakan  akses  ke  data  sehingga  dapat  membantu pengguna dalam mengambil keputusan secara akurat dan cepat dengan melakukan berbagai aktivitas OLAP. Penerapan solusi Business  Intelligence dengan  OLAP  pada  sistem  E-service maskapai  penerbangan  PT.X  dapat  digunakan  sebagai  solusi dalam  mempertimbangkan  proses  pengambilan  keputusan pada  pengelolaan  perusahaam  dan  juga  sebagai  solusi  dalam peningkatan  kinerja  pelayanan  untuk  mencapai  keunggulan maskapai  penerbangan  serta  dapat  membantu  dalam pembuatan  perencanaan  strategis  pelayanan  E-service pelanggan  kedepannya  sehingga  hal  tersebut  mendasari penelitian  ini  dan  dituangkan  dalam  judul  Usulan  Penerapan Model  Sistem  Intelijensia  Bisnis  pada  Pelayanan  E-Service PT.X Sebagai Peningkatan Performasi Perusahaan. PT.  X  adalah  perusahaan  maskapai  pernerbangan  di Indonesia  yang  dikenal  dengan  keramahtamahan  para  awak kabinnya. PT.X Experience juga mentargetkan harus memiliki nilai-nilai  dalam pelayanan yaitu tepat waktu dan aman, cepat dan  tepat,  bersih  dan  nyaman,  serta  andal,  profesional, kompeten  dan  siap  membantu.  Konsep  ini  diterima  dengan baik oleh pelanggan PT. X. Oleh karena itu diperlukan sebuah model sistem intelejensia bisnis  yang dapat  menjaga  kualitas pelayanan pelanggan maskapai penerbangan PT.X. Selain itu dengan  sistem  tersebut  dapat  membantu  pihak  manajemen pengelola  dalam  merespon  dan  menyelesaikan  masalah keluhan-keluhan  yang  diberikan  oleh  pelanggan  sehingga tercipta  manajemen  hubungan  pelanggan  yang  baik  antara pihak perusahaan dan pelanggan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  faktor- faktor  klasifikasi  atribut  pada  pelayanan  E-Service  maskapai penerbangan  PT.  X,  menganalisa  hubungan  kedekatanan antara  klasifikasi  atribut  pelayanan  E-Sevice  maskapai penerbangan PT.X., mengidentifikasi divisi atau unit to charge yang  menangani  komentar  pelanggan  pada  pelayanan  E- Service  maskapai  penerbangan  PT.X,  menentukan  usulan
penerapan perbaikan sistem Intelijensia Bisnis pada pelayanan E-service  maskapai  penerbangan  PT.X  untuk  perbaikan pelayanan.
Diagram Pareto adalah distribusi frekuensi data atribut yang disusun  berdasarkan  distribusi  frekuensi  (atau    histogram). Pareto charts sering digunakan dalam pengukuran dan Analisa dalam tahap DMAIC [1] . Unified  Modeling  Language (UML)  merupakan  salah  satu bentuk language atau  bahasa,  menurut  pencetusnya  UML  di definisikan  sebagai  bahasa  visual  untuk  menjelaskan, memberikan  spesifikasi,  merancang,  membuat  model,  dan mendokumentasikan aspek-aspek dari sebuah sistem [2].
Data  mining memungkinkan  pengguna  untuk  menyaring melalui sejumlah besar informasi yang tersedia di gudang data dari  proses  pengacakan,  dan  dilanjutkan  dengan  BI  [3].  Alat data  mining  yang  efisien  dan  mempresentasikam  kerangka sistem  BI  berdasarkan  paradigm  kebanyakan computational intelligence ,  meliputi  alat  prediksi  berdasarkan neuro- computing [4]. Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes .  Teorema  tersebut dikombinasikan  dengan Naive dimana  diasumsikan  kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya.
Business  Intelligence dapat  didefinisikan  sebagai  satu  set model matematika dan analisis metodologi yang mengeksploitasi  data  yang  tersedia  untuk  menghasilkan informasi  dan  berguna  untuk  proses  pengambilan  keputusan dan  pengetahuan  yang  kompleks.  Metode  eksplorasi  peran sistem  intelijensia  bisnis  digunakan  dengan  menggabungkan pendekatan sistem dan proses pengembangan BI dari Vercellis [5].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  Customer Relationship  Management  dan  Intelijensia  Bisnis  antara  lain memberikan  pendekatan  holistik  kepada  pelanggan  yang mencakup  peningkatan  dalam  profil  pelanggan,  nilai  deteksi yang lebih sederhana untuk pelanggan, mengukur keberhasilan)  perusahaan  dalam  memuaskan  pelanggannya, dan  menciptakan  manajemen  hubungan  pelanggan  yang komprehensif [6]. Sebuah  infrastruktur  konseptual  dan teknologi  diusulkan  dan  diintegrasikan  ke  dalam  Sistem Manajemen Hubungan Mahasiswa (SRM) yang terkait dengan konsep dan teknologi intelijensia bisnis yang digunakan untuk mendapatkan  pengetahuan  tentang  siswa  dan  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan [7].  Business Intelligence  dapat  menjadi  bagian  dari  bagian  CRM  dan pemasaran  dan  menjadi  solusi  untuk  memenuhi  kebutuhan perusahaan yang tidak memiliki bagian jasa keuangan [8]. E- intelijensia bisnis bertujuan untuk mengembangkan spektrum peluang  bisnis  yang  luar  biasa  dan  adopsi  pengguna  dari intelijen  bisnis  sangat  penting  dan  proposisi  yang  relevan
dibuat  [9] . Metode  meningkatkan  kemampuan  pengambilan keputusan perusahaan yang berdasarkan layanan Web berupa aplikasi  dari  beberapa  perangkat  lunak  bisnis,  seperti Perencanaan  Sumber  Daya  Perusahaan,  Manajemen  Sumber Daya Pelanggan, Manajemen Rantai Pasokan dan sebagainya; analisis  data  perusahaan  yang  efektif;  metode  membangun jaringan intelijensia bisnis [10] .  Banyak penelitian CRM telah dilakukan  untuk  menghitung  profitabilitas  pelanggan  dan mengembangkan  model  komprehensif  dari  sistem  berbasis multi-agen,  yang  disebut  sistem  segmentasi  pelanggan  yang berbasis survei yang menjalankan survei kepuasan pelanggan dan  melakukan  penambangan  survei  kepuasan  pelanggan, sosiodemografi  dan  database  akuntansi  melalui  penggunaan alat  intelijen  bisnis  terintegrasi  seperti  DEA  ( Data Envelopment Analysis ), Jaringan saraf  tiruan Self-Organizing Map (SOM)  dan  C4.5  untuk  segmentasi  pelanggan  yang menguntungkan  [4].  Penerapan  Sistem  Manajemen  Mutu dalam  ISO-9001:  2000  layanan  Intelijensia  Bisnis  berbasis standar  seperti  konsep  Intelijen  Bisnis,  layanan  dan produknya; Sistem Manajemen Mutu ISO 9001: 2000 (SMM), karakteristik, manfaat / kerugiannya; dan hasil penerapan ISO 9001:  2000-standar  berbasis  QMS  di  Pusat  Layanan Intelijensia  Bisnis  [11].  Analis  BI  terkemuka  Gartner menyoroti  beberapa  kelemahan  utama:  1.  Terlalu  banyak departemen  IT    membangun  gudang  data  dengan  asumsi bahwa  setelah  dibangun,  pengguna  akan  secara  otomatis melihat  manfaatnya.  2.  Ketergantungan  pada  spreadsheet.  3. Kualitas data [12].
Penelitian  mengenai  sistem  intelijensia  bisnis  yang  telah dilakukan  antara  lain  pembuatan  model  sistem  intelijensia bisnis  mengenai  kualitas  produk  dengan  menggunakan  data mining k means clustering dan OLAP Cube di perusahaan roti [13].  Model  sistem  intelijensia  bisnis  untuk  menganalisa pemasaran  produk  di  pabrik  roti,  merancang  model  data mining, mengukur dan menganalisa proses pemasaran produk [14]. Model sistem intelijen bisnis di perusahaan penerbangan untuk  sub-model  CRM  untuk  meningkatkan  kepuasan pelanggan  dengan  pendekatan  Model  Kano  menggunakan suara konsumen yang diterima oleh perusahaan dan sub-model Kualitas  dengan  Qualilty  Fuction  Deployment  untuk mengembangkan alat pendukung keputusan untuk meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dengan  layanan  yang disediakan  [15]. Penelitian  mengenai  rancang  bangun  sistem intelijensia bisnis untuk agroindustri susu skala menengah  di Indonesia  yang  mengembangkan  database  menjadi  data warehouse dan  mengintegrasikan pemodelan Kualitas dengan metode  fuzzy,  pemodelan  CRM  dengan  metode  OLAP  Cube dan  pemodelan  perkreditan  dengan  metode  data  mining decision  tree,  agar  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan dan  stakeholder,  mendukung  keputusan  secara  intelijen, mengembangkan alat-alat pendukung keputusan, dan membuat optimisasi dan pengembangan model [16]. Penelitian mengenai peran sistem intelijensia bisnis untuk sub model CRM dan sub model untuk  mengembangkan alat-alat pendukung keputusan, membuat optimisasi dan mengembangkan model [17].
Adapun  posisi  penelitian  ini  di  antara  penelitian- penelitian  lainnya,  dapat  dilihat  dari  aspek  metodologi penelitian  yang  merupakan  gabungan  antara  antara  Sistem Intelijensia  Bisnis,  Unified  Modeling  Language,  Data Warehouse,  Data  Mining  Naive  Bayes.  Untuk  Aspek  jasa, dipilih  pelayanan  e-service  Susu.  Ruang  Lingkup  Penelitian Model Sistem  Intelejensia Bisnis. Untuk Perbaikan Pelayanan E-Service  dengan  studi  kasus  pada  perusahaan  penerbangan PT.X.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  tahap  pertama  dari  Model  Intelijensia  Bisnis  adalah Analisa,  dilakukan  Identifikasi  Analisa  Kebutuhan  Sistem. Identifikasi kebutuhan bisnis dilakukan pada sumber data yang sudah  ada  yaitu  data  komentar  pelanggan  pada  rute  Jakarta menuju Singapore dan rute Singapore menuju Jakarta, sumber data terdiri dari dua jenis yaitu sumber data primer dan sumber data  sekunder.  Sumber  data  primer  adalah  sumber  data  yang diperoleh  dari  penelitian  langsung  dan  sumber  data  sekunder adalah  sumber  data  yang  diperoleh  dari  penelitian  tidak langsung  yang  didapat  melalui  sumber  media  perantara  lain. Analisis  data  multidimensi  atau data  warehouse untuk pemilihan  data  apa  saja  yang  diperlukan  untuk  penelitian . Analisis data multidimensi dilakukan dengan metode diagram pareto.
Pada  tahap  kedua  Disain,  dilakukan  analisa  dan  disain berorientasi  objek,  bahasa  modeling  yang  digunakan  adalah Unified Modeling Language [18]. Dalam UML dibuat diagram Use  Case ,  diagram  aktivitas,  statechart  dan  diagram  kelas. CASE  ( Computer  Aided  Software  Engineering )  yang digunakan  dalam  UML  adalah  Power  Designer  16.0. Pengolahan  analisis  data  multidimensi  menggunakan  metode Unified  Modeling  Language (UML)  yaitu  dengan  membuat bahasa  spesifikasi  standar  dari  sitem  yang  berisi  komentar pelanggan yang digunakan untuk memahami dan mendokumentasikan  setiap  informasi  dari  sistem  yang  ada sebelumnya.
Pada  tahap  ketiga,  perencanaan  dilakukan  pembuatan  Data Warehouse.  Pembuatan  meta  data  menggunakan  PDM ( Physical Data Model ). Pada tahap ini diagram kelas yang telah benar  di generate menjadi Physical  Data  Model .  PDM degenerate  menjadi  Database  dengan  menggunakan  SQL Server  2008.  Data  warehouse  didapatkan  dengan  pembuatan ETL ( Extract, Transform, Load ) dari semua database yang ada untuk  didapatkan  data  yang  sudah  bersih  dan  sama  jenis datanya.
Penggalian  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Data  Mining Naïve  Bayes yaitu  dengan  menghitung  jumlah posterior untuk menggali nilai tambah brupa pengetahuan yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  kumpulan  data hasil komentar pelanggan yaitu untuk mengetahui dominan unit to  charge  yang  harus  merepon  komentar-komentar  pelanggan berdasarkan  jumlah  maksimal  pada  posterior  dari  masing- masing rute.
Proses  Extract,  Transform,  Load  (ETL)  dilakukan  dengan menggunakan  software  Pentaho.  Proses  dilakukan  dengan menginput  data-data  yang  sudah  diproses  sebelumnya kemudian  akan  menghasilkan  data  output  dominasi  unit  to charge  pada  tampilan  proses  selanjutnya.  Proses  Excute Database dilakukan dengan menggunakan software SQL Yog yang sudah dikoneksikan dengan software Pentaho sebelumnya. Data output tersebut akan ditampilkan berupa data warehouse. Data  warehouse dalam  metode business intelligence digunakan untuk menampung setiap data komentar pelanggan  supaya  tidak  terpisah  atau  terpencar  sehingga  ada kemungkinan  sulit  untuk  menemukannya.  Pengolahan  data OLAP dilakukan untuk menyediakan akses cepat ke informasi yang strategis untuk analisis lebih lanjut.
Verifikasi  merupakan  proses  penentuan  apakah  hasil  model pada  komentar  pelanggan  telah  beroperasi  sesuai  dengan semestinya.  Selama  proses  verifikasi,  pemodelan  berusaha mendeteksi error dan rejected yang tidak semestinya pada data model.  Validasi  merupakan  proses  penentuan  apakah  model pada komentar pelanggan sudah secara akurat mempresentasikan sistem nyata yang diamati.
Pengambilan  keputusan  adalah  melakukan  penilaian  dan menjatuhkan  pilihan  pada  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya  untuk  menghasilkan  perbaik  sistem yang  ada  pada  perusahaan.  Optimisasi  adalah suatu  proses untuk  mencapai  hasil  yang  ideal  atau  optimasi (nilai efektif yang  dapat  dicapai). Optimisasiasi dapat  diartikan  sebagai suatu  bentuk  mengoptimalkan  sistem  baru  yang  sudah  ada, ataupun merancang dan membuat sesusatu secara optimal.
Sumber Data Identifikasi Kebutuhan Bisnis Pengolahan Analisis UML (Unified Modeling Language) Gudang Data Analisis Data Multidimensi (Diagram Pareto) Verifikasi dan Validasi Optimisasi Pengambilan Keputusan ANALISIS DESAIN PERENCANAAN DAN PERANCANGAN VERIFIKASI DAN VALIDASI (KONTROL) Proses Extract, Transform, Load (ETL) (PENTAHO) Proses Excute Database (SQL Yog) Data Warehouse Penggalian Data (Data Mining Naïve Bayes) Gambar 1. Metodologi Penelitian .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Diagram Pareto
Pada tahap ini dilakukan perhitungan persentase dari masing- masing sub kelas pada setiap klasifikasi case origin, comment type, service type, dan unit to charge pada komentar pelanggan rute Jakarta menuju Singapore  dengan jumlah komentar 291 dan  komentar  pelanggan  rute  Singapore  menuju  Singapore dengan  jumlah  komentar  377.  Berikut  salah  satu  proses  dari metode  diagram pareto menggunakan  software  Minitab  17 untuk  klasifikasi unit to charge rute Jakarta menuju Singapore yaitu:
Tabel 1. Persentase Jumlah Data Case Origin Rute Jakarta- Singapore Case Origin Jumlah Prosentase Call Center/Phone 4 1.37% Customer Care Email 5 1,72% Garuda Miles Email 1 0,34% Mail 1 0,34% Suggestion Form 263 90,38% Walk In 3 1,03% Web 14 4,81% Total 291 100%
Gambar 2. Diagram Pareto Data Case Origin Rute Jakarta-Singapore
Pada  Gambar  2  diagram  pareto case  origin rute  Jakarta menuju  Singapore  dapat  disimpulkan  bahwa  data case  origin dengan  jumlah  terbesar  adalah case  origin suggestion  form dengan  persentase  90,4  persen  dan  data case  origin dengan jumlah terkecil adalah case origin Mail dan PT. X Miles Email dengan persentase sebesar 0,3 persen . Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dominasi tertinggi untuk pelanggan dalam memberikan komentarnya adalah pada case origin suggestion form dan  dominasi  terendah  untuk  pelanggan  dalam memberikan  komentarnya  adalah  pada case  origin  Mail dan PT. X Miles Email . Data tersebut dapat dikatakan valid karena pada  gambar  diagram  pareto  tersebut  jumlah  hasil  kumulatif untuk semua persentase atribut yang ada adalah 100 persen.

## Pengolahan Data Mining Naïve Bayes
Pengolahan  data Naïve  Bayes pada  data  hasil  komentar pelanggan merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema atau aturan bayes  dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  pada  fitur, artinya  bahwa  sebuah  fitur  pada  sebuah  data  tidak  berkaitan dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam  data  yang  sama. Atribut  yang  digunakan  adalah case  origin,  comment  type, service  type,  dan  unit  to  charge. Hasil  dari  penelitian  ini digunakan  sebagai  salah  satu  dasar  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kebijakan  oleh  pihak  perusahaan  PT.  X. Pengolahan  data Naïve  Bayes pada  data  hasil  komentar pelanggan terdiri dari empat tahap.
Pada  tahap  pertama,  dilakukan  perhitungan  probabilitas untuk masing-masing sub kelas pada atribut klasifikasi unit to charge  yaitu  divisi  yang  menangani  komentar  pelanggan. Rumus perhitungan manual yang digunakan pada pengolahan data Naïve Bayes tahap pertama adalah sebagai berikut :
P (Wi|C) = 𝑃( 𝑐 | 𝑊 𝑖)𝑃(𝑊𝑖)
𝑃(𝐶) …………………………(1)
Dimana 𝑃(𝑊 𝑗 |𝐶) menyatakan  probabilitas  muncul 𝑊 𝑗 jika diketahui 𝐶. Hasil  dari  perhitungan  manual  yang  digunakan pada pengolahan data Naïve Bayes tahap pertama dapat dilihat pada tabel 2 yang berisi rangkuman perhitungan Naïve Bayes rute Jakarta menuju Singapore.
Tabel 2. Probabilitas unit to charge rute Jakarta-Singapore
Unit to Charge Jumlah Prosentase Customer Care 256 0,88 Branch Office 29 0,1 Customer Relation 4 0,014 Digital Business 2 0,007 Total 291 1,00
Pada  Tabel  2  merupakan  perhitungan  probabilitas  masing- masing  kelas  unit  to  charger  dari  unit  to  charge  rute penerbangan Jakarta menuju Singapore berdasarkan klasifikasi yang terbentuk ( prior probability ) adalah sebagai berikut :
1. C1  (  Class  Unit  to  Charge  =  “Customer  Care”)  = jumlah “Customer Care” pada kolom Unit to Charge = 256/291 = 0.88.
2. C2 ( Class Unit to Charge = “Branch Office”) = jumlah “Branch Office” pada kolom Unit to Charge = 29/291 = 0.014.
3. C3 ( Class Unit to Charge = “Customer Relation”) = jumlah  “Customer  Relation”  pada  kolom  Unit  to Charge = 4/291 = 0.01.
4. C4  (  Class  Unit  to  Charge  =  “Digital  Business”)  = jumlah “Digital Business” pada kolom Unit to Charge = 2/291 = 0.007.
Dapat  disimpulkan  berdasarkan  hasil  perhitungan  manual probabilitas  masing-masing  kelas  unit  to  charger  dari  unit  to
charge rute penerbangan Jakarta menuju Singapore, kelas unit to charge dengan probabilitas tertinggi adalah kelas customer care dengan nominal probabilitas 0.88 dan kelas unit to charge dengan  probabilitas  terendah  adalah  kelas digital  business dengan  nominal  probabilitas  0.007.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  menggunakan  software  Weka,  hasil  jumlah masing-masing  kelas  pada  klasifikasi  sama  dengan  jumlah perhitungan  manual,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan manual  yang  ada  adalah  valid.  Berikut  tampilan  gambar  2 merupakan hasil pengolahan data untuk kelas klasifikasi unit to  charge  menggunakan  software  Weka  rute  Jakarta  menuju Singapore.

## Gambar 3. Hasil perhitungan software Weka klasifikasi Unit to Charge rute Jakarta Singapore
Pada tahap kedua, dilakukan  perhitungan prior probabilitas untuk  masing-masing  hubungan  atribut  klasifikasi  yang  ada pada  komentar  pelanggan.  Rumus  perhitungan  manual  yang digunakan  pada  pengolahan  data Naïve  Bayes tahap  kedua adalah sebagai berikut :
P(D|C) = ∏ (𝑊𝑖|𝐶) 𝑖 ……………………………(2)
Dimana 𝑃(𝐷 |𝐶) menyatakan  nilai  perkalian  seluruh  prior probabilitas muncul 𝑊 𝑗 jika diketahui 𝐶. Hasil dari perhitungan manual  yang  digunakan  pada  pengolahan  data Naïve  Bayes tahap pertama dapat dilihat pada tabel  yang berisi rangkuman perhitungan Naïve Bayes rute Jakarta menuju Singapore.
Tabel 3. Perhitungan Manual Prior Probabilitas Atribut Klasifikasi Case Origin dan Unit to Charge rute Jakarta menuju Singapore
Unit to Charge Branch Office Customer Relation Customer Care Digital Business Case Origin Call Center/Phone 0,03 0,25 0,01 0 Customer Care Email 0 0 0,02 0 Garuda Miles Email 0 0 0 0,5 Mail Suggestion Form Walk In Web 0,03 0,86 0,07 0 0 0,25 0 0,5 0 0,092 0,04 0,05 0 0,5 0 0 Total 1 1 1 1
Tabel 3 merupakan perhitungan prior probabilitas prior antara masing-masing sub kelas pada klasifikasi case origin dan  unit to  charge  rute  penerbangan  Jakarta  menuju  Singapore  yaitu dengan perhitungan manual sebagai berikut:
1. P(Case Origin “ Call Center / Phone ” | Class Unit to Charge = “ Branch Office ”) = 1/29 = 0.03
2. P(Case Origin “ Customer Care Email ” | Class Unit to Charge = “ Branch Office ”) = 0/29 = 0
3. P(Case Origin “ PT.X Miles Email ” | Class Unit to Charge = “ Branch Office ”) = 0/29 = 0
4. P(Case Origin “ Mail ” | Class Unit to Charge =
“ Branch Office ”) = 1/29 = 0.03
5. P(Case Origin “ Suggestion Form ” | Class Unit to Charge = “ Branch Office ”) = 25/29 = 0.86
6. P(Case Origin “ Wak in ” | Class Unit to Charge =
“ Branch Office ”) = 2/29 = 0.07
7. P(Case Origin “ Web ” | Class Unit to Charge =
“ Branch Office ”) = 0/29 = 0
8. P(Case Origin “ Call Center / Phone ” | Class Unit to Charge = “ Customer Relation ”) = 1/4 = 0.25
9. P(Case Origin “ Customer Care Email ” | Class Unit to Charge = “ Customer Relation ”) = 0/4 = 0.25
10. P(Case Origin “ PT.X Miles Email ” | Class Unit to Charge = “ Customer Relation ”) = 0/4 = 0.25
11. P(Case Origin “ Mail ” | Class Unit to Charge =
“ Customer Relation ”) = 0/4 = 0.25
12. P(Case Origin “ Suggestion Form ” | Class Unit to Charge = “ Customer Relation ”) = 1/4 = 0.25
13. P(Case Origin “ Wak in ” | Class Unit to Charge =
“ Customer Relation ”) = 0/4 = 0.25
14. P(Case Origin “ Web ” | Class Unit to Charge = “ Customer Relation ”) = 2/4 = 0.5
15. P(Case Origin “ Call Center / Phone ” | Class Unit to Charge = “ Customer Care ”) = 2/256 = 0.01
16. P(Case Origin “ Customer Care Email ” | Class Unit to Charge = “ Customer Care ”) = 5/256 = 0.02
17. P(Case Origin “ PT.X Miles Email ” | Class Unit to Charge = “ Customer Care ”) = 0/256 = 0 18. P(Case Origin “ Mail ” | Class Unit to Charge = “ Customer Care ”) = 0/256 = 0
19. P(Case Origin “ Suggestion Form ” | Class Unit to Charge = “ Customer Care ”) = 236/256 = 0.92
20. P(Case Origin “ Wak in ” | Class Unit to Charge =
“ Customer Care ”) = 1/256 = 0.004
21. P(Case Origin “ Web ” | Class Unit to Charge =
“ Customer Care ”) = 12/256 = 0.05
22. P(Case Origin “ Call Center / Phone ” | Class Unit to Charge = “ Digital Business ”) = 0/2 = 0
23. P(Case Origin “ Customer Care Email ” | Class Unit to Charge = “ Digital Business ”) = 0/2 = 0
24. P(Case Origin “ PT.X  Miles Email ” | Class Unit to Charge = “ Digital Business ”) = 1/2 = 0.5
25. P(Case Origin “ Mail ” | Class Unit to Charge =
“ Digital Business ”) = 0/2 = 0 26. P(Case Origin “ Suggestion Form ” | Class Unit to Charge = “ Digital Business ”) = 1/2 = 0.5
27. P(Case Origin “ Walk in ” | Class Unit to Charge =
“ Digital Business ”) = 0/2 = 0
28. P(Case Origin “ Web ” | Class Unit to Charge =
“ Digital Business ”) = 0/2 = 0
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  3  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  prior  probabilitas  terbesar  antara  kelas pada klasifikasi case origin dan kelas pada klasifikasi unit to charge pada  rute  Jakarta  menuju  Singapore  adalah  prior probabilitas antara customer care dan suggestion form dengan jumlah  kelas customer  care yaitu  236  dibagi  dengan  jumlah seluruh kelas suggestion form yaitu 256, sehingga hasil prior probabilitas  antara  keduanya  adalah  0.92.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  menggunakan  software  Weka,  hasil  jumlah prior  probablisitas  terbesar  adalah  antara  atribut  klasifikasi case origin dan unit to charge adalah sub kelas customer care dan suggestion  form yaitu  sebesar  237,  maka  dapat disimpulkan bahwa perhitungan manual yang telah dilakukan adalah  valid.  Berikut  tampilan  gambar  4  merupakan  hasil pengolahan  data  untuk  nilai  prior  probablisitas  antara  atribut klasifikasi case origin dan unit to charge charge menggunakan software Weka rute Jakarta menuju Singapore.
Gambar 4 . Perhitungan Prior Probabilitas Atribut Klasifikasi Case Origin dan Unit to Charge
UML (Unified Modeling Language) UML  ( Unified  Modeling  Language) merupakan  bahasa spesifikasi standar untuk memahami dan mendokumentasikan setiap  informasi  dari  sistem  yang  berisi  komentar  pelanggan rute  Jakarta  menuju  Singapore.  Pengolahan  data  UML ( Unified  Modeling  Language) termasuk  diagram use  case, diagram statechart ,  diagram class, diagram  PDM  ( Physical Data Model), dan diagram activity.
Gambar 5. Diagram Use Case Pemodelan Data Hasil Komentar Pelanggan
Use case diagram pemodelan hasil komentar pelanggan pada gambar  5  ada  empat actor yaitu  operator  serive  center, operator digital business, operator branch office, dan operator customer relation. Operator service center bertugas menginput laporan komentar pelanggan ke dalam sistem data mining.
Gambar 6. Diagram Statechart Pemodelan Data Hasil Komentar Pelanggan
Diagram  statechart  pemodelan  data  hasil  komentar pelanggan  pada  gambar  6  dimulai  dari  input  data  komentar pelanggan pada form yang ada, submit data, menyimpan data komentar pelanggan, membuat formulasi service, melihat hasil formulasi service, submit data, membuat formulasi divisi unit
to  charge,  melihat  hasil  formulasi  divisi  unit  to  charge,  dan membuat laporan.
Gambar 7. Diagram Class Pemodelan Data Hasil Komentar Pelanggan
Diagram class pada  gambar  7  memperlihatkan  kelas klasifikasi  case  origin,  comment  type,  service,  dan  divisi. Diagram Class memperlihatkan  penggambaran  statis  dari model  sebagai  bagian  dari  model.  Atribut  dan  operasi  dari kelas diperlihatkan melalui hubungan kelas.
Gambar 8. Diagram PDM ( Physical Data Model) Pemodelan Data Hasil Komentar Pelanggan
Diagram PDM ( Physical Data Model) Pemodelan Data Hasil Komentar  Pelanggan pada  gambar  8  merupakan  meta  data repository dan merupakan dasar pembuatan data base dan data warehouse  pemodelan  data  hasil  komentar  pelanggan.  Pada klasifikasi case origin kode case origin berupa varchart, pada klasifikasi comment type kode comment type berupa varchart, pada  klasifikasi  service  kode  service  type  berupa  varchart, pada  klasifikasi  divisi  kode  divisi  type  berupa  varchart,  dan kode ringkasan komentar berupa varchart.
Operator Service Center Menginput Laporan Komentar Pelanggan Data Mining System Operator Digital Business Operator Customer Care Merespon komentar pelanggan bagian E-Commerce Case Service Operator Customer Relation Operator Branch Office Merespon komentar pelanggan bagian Pre/Post Flight & Pre/Post Journey Service Merespon Komentar Pelanggan Bagian In Flight Service Merespon Komentar Pelanggan Bagian Garuda Miles Issue Service Kepuasan Pelanggan [Input Data Komentar] [Start using system] [Submit Data] [Submit Data] [Service Selesai] [Submit Data] [Unit to Charge Selesai] [Laporan] Form Input Data Ringkasan Komentar Pelanggan <None>/ Form Komentar ditampilkan Data Ringkasan Komentar Pelanggan entry/ Data Ringkasan Komentar Pelanggan
Saving Data Ringkasan Komentar Pelanggan do/ Data Ringkasan Komentar Pelanggan Formulasi Service entry/ Formulasi Service View do/ View Hasil Formulasi Service Formulasi Divisi Unit to Charge entry/ View Hasil Formulasi Unit to Charge View 2 do/ View Hasil Formulasi Unit to Charge Report entry/ Print Laporan 0..1 0..* 0..1 0..* 0..1 0..* 0..1 0..* 0..1 0..* Naive Bayes -
- - - - Case Origin Comment Type Komentar Pelanggan Service Unit to Charge : Character : char : Float : char : char + + Get Probability Prior () Get Probability Posterior () : int : int Unit to Charge - - Komentar Pelanggan Klasifikasi Service Type : Character : char + Get VSCOM System () : int
Comment Type - - Komentar Pelanggan Klasifikasi Comment Type : int : int + Get VSCOM system () : int Komentar Pelanggan - - - Nama Flight Number Komentar Pelanggan : char : float : float + + Count Frequency () Count Probablity Prior () : int : int Case Origin - - Klasifikasi Case Origin Komentar Pelanggan : char : int + Get  VSCOM System () : char Service Type - - Komentar Pelanggan Klasifikasi Service Type : char : int + Get VSCOM System () : int FK_KLASIFIK_REFERENCE_NAIVE_BA FK_KLASIFIK_REFERENCE_NAIVE_BA FK_RINGKASA_REFERENCE_NAIVE_BA FK_KLASIFIK_REFERENCE_NAIVE_BA FK_KLASIFIK_REFERENCE_NAIVE_BA Naive Bayes Klasifikasi Case Origin
Klasifikasi Comment Type Ringkasan Komentar Pelanggan Klasifikasi Service Klasifikasi Divisi varchar(30) varchar(30) varchar(300) varchar(50) varchar(50)
Klasifikasi Case Origin Case Origin varchar(30) Klasifikasi Divisi Divisi Type varchar(275) Klasifikasi Service Service Type varchar(275) Klasifikasi Comment Type Comment Type varchar(275) Ringkasan Komentar Pelanggan RIngkasan Komentar varchar(275)
Gambar 9. Diagram Activity Pemodelan Data Hasil Komentar Pelanggan
Diagram activity pada gambar 9 merupakan aktivitas sistem pemodelan data  hasil komentar pelanggan  dimulai dari input komentar  pelanggan  oleh  operator,  menampilkan  klasifikasi dari masing-masing atribut oleh sistem yaitu klasifikasi atribut case origin, comment type, service type, dan unit to charge.

## Proses Pembuatan Sistem Intelijensia Bisnis
Model  arsitektur  sistem  intelijensia  bisnis  yang  diusulkan pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  10  yaitu pemodelan data komentar pelanggan yang kemudian diekstrak, transformasi dan loading dibuat menjadi meta data repository yang merupakan pembetukan data warehouse .
Gambar 10. Usulan Arsitektur Sistem Intelijensia Bisnis

## Proses Pembuatan Database
Data warehouse adalah  kumpulan data  komentar pelanggan yang  diekstrak  dari  beberapa  sistem  operasi  yang  dilakukan transformasi  dan  load  data  yang  konsisten  untuk  dianalisa. Pembuatan data warehouse masuk kedalam tahap perencanaan dalam  sistem  intelijensia  bisnis.  Pada  penelitian  ini  data warehouse menggunakan software sqlyog  sebagai database penelitian.  Berikut  hasil  tampilan  database  untuk  komentar pelanggan  rute  Jakarta  menuju  Singapore  dapat  dilihat  pada gambar 11.
Gambar 11. Database Intelijensia Bisnis Komentar Pelanggan rute Jakarta- Singapore
Proses Pembuatan Extraction, Transform, dan Load (ETL) Pada sistem intelijensia bisnis pada gambar 12 dilakukan sebuah transformasi data pada pentaho, hasil dari pada sistem tersebut akan menghasilkan database pada sqlyog dengan data yang  sudah  ditransform.  Berdasarkan  gambar  12  data input yang  dibutuhkan  adalah  komentar  pelanggan  rute  Jakarta menuju  Singapore  dan  rute  Singapore  menuju  Jakarta,  dan database yang  berisi  informasi  arti  dari  tiap  kode  yang digunakan.
Gambar 12. Pemodelan Sistem Intelijensia Bisnis Komentar Pelanggan rute Jakarta- Singapore

## IV. K ESIMPULAN
Klasifikasi atribut pada pelayanan E-Service maskapai penerbangan PT.X  diantaranya adalah case origin, comment type, service type, dan unit to charge. Hubungan kedekatanan antara  klasifikasi  atribut  pelayanan  E-Sevice  maskapai penerbangan PT.X berupa nilai  prior probabilitas. Nilai prior probabilitas  terbesar  untuk  rute  Jakarta  menuju  Singapore diantaranya  adalah  kelas  klasifikasi customer  care dan suggestion  form dengan  nilai  prior  probabilitas  sebesar  0.92, kelas  klasifikasi inflight  service dan customer  care dengan nilai  prior  probabilitas  sebesar  1,  kelas  klasifikasi comment type compliment dan customer  care dengan  nilai  prior probabilitas  sebesar  0,76  dan nilai  prior  probabilitas  terbesar pada  rute Singapore  menuju Jakarta diantaranya adalah prior probabilitas  antara  kelas  klasifikasi customer  care dan suggestion  form dengan  nilai  prior  probabilitas  sebesar  0.92, kelas  klasifikasi inflight  service dan customer  care dengan nilai prior probabilitas sebesar  1, dan antara kelas  klasifikasi comment  type  compliment dan customer  care dengan  nilai prior  probabilitas  sebesar  0,78.  Usulan  penerapan  perbaikan pelayanan E-service maskapai penerbangan PT.X berdasarkan hasil  perhitungan  prior  probabilitas  terbesar  untuk  atribut
klasifikasi case  origin yaitu suggestion  form, untuk  atribut klasifikasi comment  type yaitu compliment, untuk  atribut klasifikasi service  type pada  sub  kelas inflight  service. Berdasarkan  hasil  perhitungan  posterior  terbesar,  usulan perbaikan dilakukan pada divisi atau unit to charge Customer Care dengan jumlah nilai posterior sebesar 136,26 untuk rute Jakarta  menuju  Singapore  dan  167,27  untuk  rute  Singapore menuju Jakarta.
R EFERENSI
[1] Montgomery. Introduction to Quality Control . 6 th Edition. John Wiley & Sons, Inc, 2009.
[2] Nugroho,  A.  Rational  Rose, Pemodelan  Berorientasi  Objek , Informatika, Bandung, 2004.
[3] Pillai  J. User  Centric  Approach  to  Item  Set  Utility  Mining  In  Market Basket Analysis. Int J Comp Sci & Eng . 3 (1): 393-400, 2011.
[4] Jie Huang. “Research on Mechanism and Applicable Framework of E- Business  Intelligence.  E-Business  and  E-Government  (ICEE)”.  2010 International  Conference  on  Digital  Object  Identifier.  Page(s):  195  – 198 IEEE Conferences, 2010.
[5] Vercellis C. Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. Italia: John Wiley & Sons, Ltd, 2009.
[6] Habul,  A.  “Business  intelligence  and  customer  relationship management ” .  Information  Technology  Interfaces  (ITI).  32nd International  Conference  on,  Page(s):  169  –  174  IEEE  Conferences, 2010.
[7] M.  B.  Piedade  and  M.  Y.  Santos,  “Business  intelligence  in  higher education:  Enhancing  the  teaching-learning  process  with  a  SRM system ”. 5th  Iberian  Conference  on  Information  Systems  and Technologies. Page(s): 1 – 5 IEEE Conferences, 2010.
[8] Liu  Luhao,  “Supply  Chain  Integration  through  Business  Intelligence; Management and Service Science (MASS)”. International Conference on Digital Object Identifier. Page(s): 1 – 4 IEEE Conferences, 2010.
[9] Stefanovic, N. and Stefanovic, D. Supply Chain Business Intelligence: Technologies,  Issues  and  Trends. in  M.  Bramer(Ed.): Artificial Intelligence .  LNAI  5640. IFIP  International  Federation  for Information Processing, 2009.
[10] Yujun  Bao,  “Research  of  Business  Intelligence  Which  Based  Upon Web;  E-Business  and  Information  System  Security”.  EBISS  '09.
International Conference on Digital Object Identifier. 2009, Page(s): 1
– 4 IEEE Conferences
[11] Cartaya, Juan Carlos Carro. La inteligencia empresarial y el Sistema de Gestión  de  Calidad  ISO  9001:2000. Ciencias  de  la  Información  39 (1):31-44, 2008.
[12] Maira  Petrini,  Marlei  Pozzebon. Managing  sustainability  with  the support  of  business  intelligence:  In.tegrating  socio-environmental indicators and organisational context. The J. of Strategic Information Systems. 18 (4): 178-191, 2009.
[13] Fitriana R, Saragih J, Lutfiana N. “Model business intelligence system design of quality products by using data mining in R Bakery Company ”.
Proceeding  of  10th  Intl  Seminar  on  Industrial  Engineering  and Management.  Belitung,  Indonesia.  7-9  September  2017.  IOP  Conf. Series:  Materials  Science  and  Engineering.  doi:10.1088/1757- 899X/277/1/011001, 2017.
[14] Fitriana  R,  Saragih  J.,  B.  A.  Hasyati Perancangan  Model  Sistem Intelijensia  Bisnis  Untuk  Menganalisis  Pemasaran  Produk  Roti  Di Pabrik  Roti  Menggunakan  Metode    Data  Mining  Dan  Cube .  Jurnal Teknologi Industri Pertanian 28 (1):113-126, 2018.
[15] Fitriana R, Saragih J, Firmansyah MA. “Business Intelligence System Model  Proposals    to  Improve  the  Quality  of  Service  at  PT  GIA ”.
Proceeding  of  9th  Intl  Seminar  on  Industrial  Engineering  and Management. Padang, Indonesia, 2016.
[16] Fitriana  R.  “Rancang  Bangun  Sistem  Intelijensia  Bisnis  Untuk Agroindustri Susu Skala Menengah  Di Indonesia”. [Disertasi]. Bogor :
Sekolah Pasca Sarjana Institut Pertanian Bogor, 2013.
[17] Fitriana  R,  Eriyatno,  Djatna  T,  Kusmuljono  BS. Peran  Sistem Intelijensia Bisnis Dalam Manajemen Pengelolaan Pelanggan dan Mutu
Untuk Agroindustri Susu Skala Usaha Menengah . J Tek Ind Pert 22 (3)
: 131 – 139, 2012.
[18] Booch G, Maksimchuk RA, Engle MW, Young BJ, Conallen J, Houston KA. Object-  Oriented  Analysis  and  Design  with  Applications .  New York: Pearson Education, Inc, 2007.