## KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN KOPI KENANGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA APLIKASI KOPI KENANGAN
Muhammad Fihir 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B, Kec. Kesambi Kota Cirebon mfhir27@gmail.com

## ABSTRAK
Pesatnya kemajuan dan inovasi dalam pengolahan kopi didukung dengan kebiasaan masyarakat Indonesia dan dunia dalam mengonsumsi kopi sangatlah tinggi, hingga menjadikan negara Indonesia sebagai penghasil kopi terbesar keempat di dunia. PT Bumi Berkah boga melalui produk Kopi Kenangan sebagai kedai kopi lokal non- waralaba  menjadi  populer  di  Indonesia  bahkan  sampai  ke  Malaysia,  hingga  menjadi  unicorn  dengan  metode penjualan melalui pemanfaatan teknologi informasi berupa aplikasi digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan dalam memesan kopi melalui aplikasi Kopi Kenangan. Metode yang  digunakaan  adalah  data  mining  menggunakan  algoritma  decision  tree  untuk  menghasilkan  aturan-aturan keputusan. Dalam melakukan analisis data dan visualisasi menggunakan software RapidMiner versi 10.3. Hasil penelitian  menunjukan  tingkat  akurasi  sebesar  86,96%  nilai  presisi  pada  prediksi  puas  sebesar  90%  dan  nilai presisi  prediksi  tidak  puas  sebesar  66,67%.  Nilai  presisi  prediksi  tersebut  akan  dijadikan  referensi  dalam memutuskan untuk menggunakan aplikasi Kopi Kenangan dalam memesan kopi atau produk lainya.
Kata kunci : Data Mining, Klasifikasi, Algoritma Decision Tree, Kepuasan Pelanggan, Kopi Kenangan

## 1. PENDAHULUAN
PT  Bumi  Berkah  Boga  dengan  bisnis  KOPI KENANGAN, yang merupakan kedai kopi lokal non- waralaba  dengan  pertumbuhan  tercepat  di  Indonesia. Kopi  Kenangan  adalah  sebuah  merek  minuman  kopi yang  menyediakan  berbagai  macam  pilihan espresso base dan non  espresso yang  berkualitas.  Selain  itu, juga  menyediakan  makan pastry seperti  roti  dan cookies .  PT  Bumi  Berkah  Boga  menjadi  perusahaan yang  memanfaatkan  teknologi  berupa  aplikasi  dalam bisnisnya dengan melakukan pendekatan “ New Retail ” dimana tak ada lagi batasan antara interaksi online dan offline .  Dengan  aplikasi  Kopi  Kenangan  pelanggan dapat  memesan  kopi  dan  non  kopi  tanpa  harus mengantri  di  gerai,  tak  hanya  itu  aplikasi  Kopi Kenangan  membawa  berbagai  fitur  dan  penawaran seperti promo, cashback , Kenangan VIP, Daily Check- In , pesan-antar, live chat dan metode pembayaran yang lengkap.
Aplikasi  Kopi  Kenangan  dapat  diunduh  pada Google  Play  Store,  App  Store  dan  App  Gallery. Pengguna  aplikasi  Kopi  Kenangan  mengalami peningkatan hingga saat tulisan ini dibuat tercatat satu juta lebih terunduh di Play Store dan App Store. Dalam kasusnya  masih  banyak  pelanggan  Kopi  Kenangan terutama di Cirebon tidak menggunakan aplikasi untuk memesan kopi, karena pengguna juga dapat memesan Kopi kenangan melalui merchant lain seperti: GoFood, Grab Food dan Shoppe Food namun, tidak mengurangi jumlah  pengguna  aplikasi  Kopi  Kenangan.  Hal  itu yang  menjadi  dasar  dari  dilakukan  penelitian  untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan menggunakan teknik data mining .
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  serupa [1] , mengenai  Implementasi  Algoritma Decision  tree dan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Starbucks.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  kategori kepuasan  pelanggan  menjadi  tiga  kelas,  yaitu  puas, cukup  puas,  dan  tidak  puas,  dengan  menggunakan algoritma Decision  tree &  Naive  Bayes.  Peneliti menggunakan salah satu metode pengelompokan data mining ,  yaitu  klasifikasi,  untuk  membantu  entitas bisnis.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dari proses klasifikasi sentimen pelanggan starbucks yang bersifat netral, terlihat dari ulasan yang menggunakan kata  kunci  “starbuck  OR  starbucks  OR  starbucks”, didapatkan  komentar  positif  sebanyak  476  tweet dengan  persentase  19,2%,  komentar  netral  sebanyak 1743  tweet  dengan  persentase  70,3%,  dan  komentar negatif sebanyak 258 tweet dengan persentase 10,4%. Dari perhitungan polarity tersebut, dapat disimpulkan bahwa  ulasan  komentar  terhadap  starbuck  memiliki kategori  puas.  Penelitian  ini  juga  menyimpulkan bahwa algoritma Decision tree memiliki kinerja yang lebih  baik  daripada  algoritma  Naive  Bayes,  terlihat dari  penjelasan  berikut.  Algoritma Decision  tree memiliki  nilai  akurasi  sebesar  83%,  sedangkan algoritma Naive Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 74%.
Salah satu teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi. Klasifikasi merupakan  proses  untuk  menemukan  model  atau fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan  konsep atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya tidak  diketahui.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma
decision  tree digunakan  sebagai  metode data  mining klasifikasi. Decision  tree memiliki  keluaran  berupa pohon  keputusan  yang  akan  menghasilkan  aturan- aturan  keputusan  berdasarkan  atribut-atribut  yang mempengaruhi kelas data. Pohon keputusan ini dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan pada aplikasi Kopi kenangan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  metode  analisis  data  yang mencari pola, hubungan, atau informasi bermakna dari data  besar.  Data  mining  dapat  diaplikasikan  untuk bidang-bidang seperti pemasaran, keuangan, pendidikan,  kesehatan,  dan  lainnya.  Data  mining memanfaatkan teknik-teknik seperti klasifikasi, klastering,  asosiasi,  prediksi,  dan  visualisasi.  Data mining  mengharuskan  pengetahuan  tentang  domain data, metode statistik, dan algoritma komputasi. Istilah yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses penemuan  pengetahuan  dari  basis  data  adalah  Data Mining  atau  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Proses ini melibatkan pengumpulan, penggunaan, dan analisis data untuk mengidentifikasi pola  dan  hubungan  yang  ada  di  antara  data  yang berjumlah besar dan memiliki nilai tambah[2].
Salah satu alasan utama penggunaan data mining adalah  untuk  mempermudah  tenaga  ahli  dalam menganalisis  data  yang  terkumpul  dengan  cepat, akurat,  dan  mudah.  Data  mining  juga  dapat mengungkap  pola-pola  baru  yang  tidak  terduga sebelumnya[3].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  definisi kesamaan  karakteristik  dalam  suatu  kelompok  atau kelas.  Salah  satu  metode  supervised  learning  adalah klasifikasi,  yang  memanfaatkan  label  pada  data pelatihan untuk mempelajari pengetahuan yang dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  uji[4]. Supervised  learning  bertujuan  untuk  menemukan hubungan  antara  pola-pola  yang  ada  pada  data  lama dengan  data  baru,  sehingga  dapat  menghasilkan  pola baru dalam data.

## 2.3. Algoritma Decision Tree
Salah  satu  cara  untuk  mengklasifikasikan  data adalah  dengan  menggunakan decision  tree . Decision tree adalah struktur hirarkis  yang terdiri dari simpul- simpul yang mewakili tes atribut, cabang-cabang yang menunjukkan  hasil  tes,  dan  daun-daun  yang menentukan kelas tertentu. Dengan pohon keputusan, kita dapat membagi data menjadi kelompok-kelompok berdasarkan kriteria-kriteria tertentu[5].
Decision  Tree adalah  metode  klasifikasi  yang membangun  model  berdasarkan  informasi  yang didapat dari entropy . Dari data sampel yang digunakan akan  dihitung  nilai entropy dan  nilai gain . Entropy adalah ukuran statistik yang menunjukkan ketidakpastian  dalam  data. Gain adalah  ukuran  yang mengevaluasi  seberapa  efektif  suatu  atribut  dalam
membagi training example sesuai dengan kelas target, berikut untuk menghitung nilai entropy dan nilai gain . 1. Entropy Entropy dapat menggunakan rumus berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =    ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan S  = Himpunan kasus n  = Jumlah partisi A pi = proporsi Si terhadap S
2. Gain
Untuk  mencari  nilai gaiin dapat  menggunakan rumus berikut,
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 )                                                   (2)
Keterangan S     = Himpunan kasus A    = Jumlah Partisi A |S i |  = Proporsi S i terhadap S |S|   = Jumlah kasus dalam S

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Knowledge discover in database

## 1. Data selection
Dalam penelitian ini, tahapan KDD yang pertama adalah  proses  seleksi  data.  Proses  ini  melibatkan pemilihan  dan  penetapan  jenis  serta  kategori  data yang relevan dan diperlukan untuk penelitian dari kumpulan data yang tersedia[6].
2. Preprocessing Preprocessing meliputi beberapa tindakan, seperti menghapus  data  yang  berulang,  mengecek  data yang tidak konsisten, dan  memperbaiki data  yang salah atau rusak[7].Namun, berdasarkan pemeriksaan  awal,  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sudah  bersih  dan  tidak  memiliki masalah data.
3. Transformation
Tujuan  dari  tahap  transformasi  adalah  mengubah format  data  yang  telah  dipilih  untuk  melakukan proses  klasifikasi  dalam  penambangan  data[8] Akan  tetapi,  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  tidak  memerlukan  transformasi karena sudah sesuai dengan tujuan penelitian
4. Data Mining Data mining adalah proses menemukan pola yang menarik dan bermakna dari data yang dipilih sesuai
dengan tujuan KDD dengan menggunakan metode tertentu[9]. Dalam tahap ini peneliti akan membagi data  menjadi  data  uji  dan  data  latih  dan menerapkan algoritma decision tree.
5. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  kualitas  klasifikasi,  peneliti perlu mengukur performansinya dengan menggunakan menghitung nilai akurasi[10]. Selain itu, peneliti menghitung nilai presisi prediksi puas dan nilai presisi prediksi tidak puas. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data
Salah  satu  metode  pengambilan  data  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  survei  dengan membuat  dan  menyebar  kuesioner  kepada  konsumen kopi  kenangan  menggunakan  aplikasi  goole  form, berikut data yang telah terkumpul.
Tabel 1. Data No Waktu Nama … Metode_ Pembayaran Loyalitas Klasifikasi 1 20 09 2023  08:00:52 Kelana Adji … 5 5 puas 2 9 24 2023 17:13:13 Abdul Fatah … 5 4 puas 3 25 09 2023  19:19:10 Pangeran Anang Maulana … 5 5 puas 4 27 09 2023  13:44:31 Roghib … 5 5 puas 5 27 09 2023  13:50:01 Nur fanisa … 5 4 puas ... … … … … … … 122 17 11 2023  08:52:57 ADLAN FUADI … 3 3 puas 123 17 11 2023  08:53:02 naila rizqietazkia … 5 2 puas 124 17 11 2023  08:53:12 dina humayah … 5 5 puas 125 17 11 2023  08:53:33 istikomah mustakim … 2 2 puas 126 17 11 2023  08:53:37 Wahyu Hardiansyah … 5 4 puas

## 4.2. Desain Model Analisis
Penyusunan  model algoritma decision tree pada kepuasan pelanggan menggunakan RapidMiner dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 2. Model analisis
Berdasarkan gambar 2 menjelaskan bahwa dalam menyusun  model  algoritma  Decision  Tree  terdapat beberapa  operator  yang  akan  digunakan  peneliti diantaranya  Read  Excel,  Select  Attributes,  Set  Role, Split Data dan Validation.
Gambar 3. Pemodelan algoritma decision tree
Berdasarkan  gambar  3  menampilkan  isi  dari atribut  Validation,  dimana  dalam  atribut  ini  akan melakukan  apply  model  dari  algoritma  decision  tree dan  menampilakn results dari  pemodelan  yang  telah dilakukan.

## 4.3. Hasil akurasi
Algoritma  Decision  tree  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  sangat  tinggi  dalam  penerapannya. Gambar di bawah ini menunjukkan hal tersebut:
Gambar 4. Akurasi
Untuk  menghitung  nilai  akurasi  dan  presisi prediksi dapat menggunakan perhitungan berikut:
1. Menghitung nilai akurasi 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖   = 18 + 2 18 + 2 + 1 + 2 100% = 0,86956 /  86,96%

## 2. Menghitung nilai presisi prediksi puas
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑝𝑢𝑎𝑠 = 18
18 + 2 = 0,9 / 90%

## 3. Menghitung nilai presisi prediksi tidak puas
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑢𝑎𝑠 = 2
2 + 1
= 0.6666 / 66,67%

## 4.4. Pembahasan
Pada gambar 4.11 menjelaskan bahwa promo ≤ 1.500: tidak puas { puas = 0, tidak puas=9}, promo > 1.500  dan    loyalitas  >1.500:  puas  {puas=62,  tidak puas=2}, promo ≤ 1.500 dan loyalitas ≤ 1.500: tidak puas{puas=0,  tidak  puas=9}. Ringkasan  keputusan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel  2. Deskripsi pohon keputusan No. Rule Keputusan 1 promo ≤ 1.500 tidak puas 2 promo >1.500 dan loyalitas >1.500 puas 3 promo ≤ 1.500 dan loyalitas ≤ 1.500 tidak puas

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  uji  yang  telah  dilakukan,  data kepuasan  pelanggan  pada  aplikasi  Kopi  Kenangan dapat  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma decision  tree melalui software RapidMiner.  Dari pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma decision  tree tingkat  akurasi  mencapai  86.96%, dengan  nilai  presisi  prediksi  puas  sebesar  90%,  dan nilai  presisi  prediksi  tidak  puas  sebesar  66.67%. Menunjukan bahwa pelanggan Kopi Kenangan merasa puas  menggunakan  aplikasi  Kopi  Kenangan  karena terdapat fitur promo dan loyalitas.
Dengan  tingkat  kepuasan  prediksi  puas  sebesar 90%,  peneliti  menyarankan  kepada  pelanggan  Kopi Kenangan  yang  belum  menggunakan  aplikasi  Kopi Kenangan  untuk  segera  mengunduh  dan  mencoba menggunakan  aplikasi  tersebut  untuk  memesan  kopi dan menu lainya. Promo dan loyalitas menjadi faktor utama tingkat kepuasan pelanggan pada aplikasi Kopi Kenangan,  sehingga  perusahaan  dapat  meningkatkan dan memperbanyak program promo dan mengembangkan  konsep  loyalitas  sehingga  menarik pelanggan untuk menggunakan aplikasi Kopi Kenangan  dan  saran  untuk  penelitian  mendatang, peneliti  dapat  meningkatkan  jumlah  responden kuesioner dan dapat menambahkan variabel – variabel lain  yang  berpotensi  berpengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan pada Aplikasi Kopi Kenangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  A.  Q.  Putri,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa, “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  dan Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Starbucks,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol.  4,  no.  2,  pp.  641–649,  Jan.  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i2.2949.
[2]  K. A. Saputra, J. T. Hardinata, M. R. Lubis, S. R. Andani, and I. S. Saragih, “Klasifikasi Algoritma
C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap  Media  Pembelajaran  Online,” Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 1, no. 3, pp.  113–118,  2020,  [Online].  Available: https://djournals.com/klik
[3]  S. Febriani and H. Sulistiani, “ANALISIS DATA HASIL  DIAGNOSA  UNTUK  KLASIFIKASI
GANGGUAN KEPRIBADIAN

## MENGGUNAKAN
ALGORITMA C4.5,”
Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JTSI) , vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.
[4]  D.  Nurul  Chasanah  and  A.  Mutoi  Siregar, “Klasifikasi Kelayakan Siswa dalam Menentukan  Kelas  Unggulan  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  vol.  III,  no.  1, p. 51, 2022.
[5]  N.  B.  Putri  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining
Dalam Klasifikasi Website Phishing,”
Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer ,  vol.  11,
no. 1, pp. 59–66, Jan. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
[6]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS
DENGAN K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN ARMADA KENDARAAN TRUK BERDASARKAN
PRODUKTIVITAS,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika) ,  vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021.
[7]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “OPTIMASI CLUSTER K-MEANS MENGGUNAKAN METODE ELBOW PADA DATA PENGGUNA
NARKOBA DENGAN PEMROGRAMAN PYTHON,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[8]  E.  Saraswati,  Y.  Umaidah,  and  A.  Voutama, “Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid- 19,” Generation Journal , vol. 5, no. 2, pp. 2580– 4952, 2021.
[9]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia, “Penerapan  Algoritma K-Means Dalam Prediksi  Penjualan  Karoseri,” JURNAL  DATA SCIENCE & INFORMATIKA (JDSI) , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[10]  S.  Widaningsih  and  S.  Yusuf,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Berprestasi Dengan  Menggunakan  Algoritma  K  Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ,  vol.  9,  no.  3,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id