## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 2 N O . 02 (2020) 37-43
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | E-ISSN (Online) 2715-0453 |
Klasisfikasi Indek Kepuasan Nasabah Menggnunakan Metode Binary Classification Dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk  CRM Di Asuransi Bumi Putera Bandung
Lugina Masri 1 , Tacbir Hendro Pudjiantoro 2, , Asep Id Hadiana 3
1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Bandung, Indonesia e-mail: ugin56@gmail.com *1 , tacbirpudjiantoro@gmail.com 2 , ahadiana@gmail.com 3

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 25 Desember 2020 Revisi Akhir : 17 Januari 2021 Diterbitkan Online : 18 Januari 2021
Customer Relationship Management ( CRM ) merupakan strategi pemasaran yang dapat digunakan  oleh  suatu  organisasi  atau  perusahaan  untuk  dapat  menciptakan  hubungan yang  baik  dan  mempertahankan  suatu  hubungan  yang  baik  juga  berkelanjutan  dengan nasabah  dan  mengurangi  kemungkinan  para  nasabah  pindah  ke  perusahaan  lain. Bumiputera  Muda  adalah  perusahan  yang  bergerak  di  bidang  asuransi  umum  yang berlokasikan di Kota Bandung. Asuransi merupakan hal yang penting pada saat ini untuk menjaga  aset,  memberikan  proteksi  pada  hal-hal  yang  tidak  terduga  dan  membatu memimalkan kerugian pada kejadian yang tidak terduga. PT. Asuransi Bumiputera Muda memiliki  target  nasabah/customer  ialah  masyarakat,  instansi  dan  indusrti.  Pada  kasus yang  sering  ditemukan  nasabah  kesulitan  untuk  mendapakan  informasi  dan perkembangan pelayanan dalam menjadi nasabah asuransi dan sering kali pihak asuransi tidak  dapat  menangani  kebutuhan  nasabah  secara  baik  akibat  terbatasnya  hubungan antaran  perusahaan  dan  nasabah  serta  aliran  informasi  yang  kurang  baik  antara perusahaan dan nasabah, serta pihak asuransi belum mengetahui tingkat kepusan nasabah. Hal  tersebut  berdampak  pada  tingkat  keharmonisan  hubungan  antar  keduabelah  pihak. Disisi  lain,  seiring  banyaknya  persaingan  layanan  asuransi  serta  kompetitor mengharuskan  sebuah  perusahaan  mencari  dan  membangun  strategi  bisnis  yang difokuskan  pada  peningkatan  kepuasan  nasabah  serta  meningkatkan  kualitas  hubungan dengan  nasabah  yang  sudah  ada  dan  membangun  system  marketing  untuk  menarik nasabah  baru.  CRM  adalah  salah  satu  solusi  dari  strategi  bisnis  yang  cocok  untuk menangani  permasalahan  yang  terjadi,  serta  penggunaan Binary  Classification dengan algoritma  Naïve  Bayes  dapat  mengetahui  index  kepusan  dengan  cara  pengelolaan  pada informasi  kuisoner  yang  didapat  dari  nasabah.  CRM  sendiri  memiliki  3  fungsi  utama untuk  perusahan  yaitu Acquire , Enhance dan Retain .  CRM  juga  dapat  mengatasi masalahan yang terjadi sehingga akan terjalinnya hubungan yang harmonis dan loyalitas nasabah dengan pihak asuransi.
Kata Kunci :
CRM Binary Classification Naïve Bayes

## Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 852 2117 9801 E-mail : ugi56@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Asuransi  Bumiputera  Muda  adalah  sebuah sebuah  perusahaam  yang  bergerak  dibidang  asuransi umum.  PT.  Asuransi  Bumiputera  Muda  ini  sudah tergolong nama yang cukup familiran di dunia asuransi dan masih terus mengembangkan bisnisnya serta meraup nasabah baru untuk bersaing dengan kompetitor sejenis.
Customer  Relationship  Management (  CRM  ) adalah  strategi  pemasaran  yang  digunakan  oleh  suatu organisasi atau perusahaan untuk dapat menciptakan dan mempertahankan  suatu  hubungan  yang  baik  juga berkelanjutan  dengan  nasabah  dan  mengurangi kemungkinan  para  nasabah  pindah  ke  perusahaan  lain [1].
Menurut  [2]  CRM  merupakan  sebuah  kolaborasi dengan  setiap  komponen  yang  dapat  menciptakan sebuah  keadaan  dimana  tidak  merugikan  salah  satu pihak.  Ketika  sebuah  organisani  menambah  value  pada kehidupan  sehari-hari  setiap  konsumen,  dan  sebagai balasannya, konsumen memberikan sebuah kepercayaan dan  loyalitas  kepada  organisasi  tersebut.  Proses  ini adalah hal yang berkaitan dengan setiap customer secara
individual,  Adapun  pengertian  CRM  pada    strategi bisnis  merupakan    strategi  bisnis  yang  terdiri  dari  dari beberapa  komponen  diantaranya  perangkat  lunak  dan layanan yang dirancang untuk meningkatkan keuntungan  (profit)  bagi  perusahaan,  pendapatan (revenue) dan kepuasan pelanggan (customer satisfaction). Caranya dengan membantu setiap berbagai macam  jenis  perusahaan  atau  organisasi  untuk  dapat mengidentifikasi  customer  dengan  tepat,  memperoleh lebih  banyak  customer  dengan  lebih  cepat,  dan mempertahankan loyalitas customer [3].
Kepuasan      custoner      juga      diartikan  sebagai tingkat    perasaan    seseorang    setelah  membandingkan kinerja      atau      hasil      yang  dirasakan    dengan harapannya,  dimana  jika kinerja dibawah harapannya, pelanggan  akan  merasa    tidak    puas,    sedangkan    jika kinerja  sesuai      atau      melebihi      harapannya,      maka pelanggan akan puas [4].
Kegagalan  dalam  mengelola  hubungan  dengan nasabah ini dapat menyebabkan penurunan kepercayanan  dan  kepuasan  yang  didapat  oleh  nasabah sehingga  dapat  mengakibatkan  nasabah  akan  perginya
38 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 2, No. 02, November 2020, hlm. 37-43
nasabah  dan  mencari  kompetitor  sejenis,  itu  mengapa mengetahuin  index  kepusan  sangatlah  penting  agar kepercayaan nasabah dapat dijaga.
Binary  Classification atau  binomial  adalah  tugas untuk mengklasifikasikan elemen-elemen dari himpunan yang  diberikan  ke  dalam  dua  kelompok  (memprediksi kelompok  mana  yang  masing-masing  dimiliki) berdasarkan  aturan  klasifikasi  .  Pada  metode  ini algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritmat Naive Bayes ,  Naïve Bayes adalah  algoritma  yang  dapat digunakan untuk mengklasifikasi menggunakan teorema dari bayes dan berasumsi bahwa pada setiap nilai antar variabel saling terpisah atau bebas (berdiri sendiri) pada suatu nilai output . Kehadiran  [5].
Berdasarkan  pada  uraian  yang  dijelasakan sebelumnya,  PT.  Asuransi  Bumi  Putera  Bandung  perlu menjaga  pelayanan  agar  tetap  sesuai  dengan  kebutuhan nasabah  agar  dapat  tercipanya  sebuah  loyalitas  antara perusahaan dan nasabah.
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah diuraikan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat perangkat  lunak  dengan  menerapkan  CRM  berbasis menggunakan  metode binary  classification dengan algoritma naïve bayes website sehingga dapat membantu nasbah  untuk  mengetahui  informasi  seputar  layanan- layanan  yang  ada  di  PT.  Asuransi  Bumipuera  Muda, dapat meningkatkan jumlah customer, mempertahankan loyalitas  customer  dengan  diketahuin index kepusan customer  yang  berujung  pada  tercapainya  target  bisnis dari PT. Asuransi Bumipuera Muda Bandung.

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam melakukan penelitin diantaranya sebagai berikut :

## 2.1 Metode Waterfall
Metode waterfall adalah sebuah metode pengembangan  perangkat  lunak  yang  mana  pada  tahap awal  adalah  analisa  kebutuhan  dan  bagian  akhirnya adalah  pemeliharaan  namun  disini  hanya  sampai  tahap pengujan  dikarenakan  untuk  proses  pemeliharaan  tidak di  lakukan[6].  Pemodelan  metode waterfall yang  telah dihilangkan  bagian  pemeliharaannya  bisa  dilihat  pada gambar 1 berikut.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  yang  dilakukan  terdapat  metode pengumpulan data, terdapat beberapa cara pengumpulan data yang dilakukan yaitu :
a. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  studi  literatur  untuk mendapatkan informasi pendukung tentang penelitian yang dilakukan.
b. Observasi Tahapan  observasi  perlu  dilakukan  untuk melakukan  pengamatan  terkait  tentang  apa  saja yang  akan  dibutuhkan  oleh  perangkat  lunak  serta melihat  proses  bisnis  untuk  pembangunan    sistem CRM pada PT. Asuransi Bumi Putera Bandung.
c. Wawancara Wawancara dilakukan untuk penyampaian pertanyaan  secara  langsung  kepada  pihak  yang terkait  dalam  perusahaan  untuk  mendapatkan informasi  tentang  komponen-komponen  apa  saja yang  dibutuhkan  dalam  pembangunan  perangkat lunak.
2.3 Metode Binary Classification dengan
Algoritmat Naive Bayes Algoritma Bayesian  Classification merupakan pengklasifikasian  data  statistik  yang  digunakan  untuk dapat memprediski probabilitas keanggotaan pada suatu class.  Bayesian  Classification didasarkan  kepada teorema Bayes yang  memiliki  kemampuan  untuk melakukan  klasifikasi  serupa  dengan decesion  tree . Bayesian  Classification terbukti  memiliki  tingkat keakurasian  dan  kecepatan  yang  tinggi  pada  saat diaplikasikan  ke  dalam database dengan  jumlah  data cukup  yang  besar.  [7] T eorema bayes dapat  dinyatakan menggunakan persamaan berikut.
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑌|𝑋) ∗ 𝑃(𝑋) 𝑃(𝑌) [5]
Dimana :
𝑃 ( X | Y ) = Probabilitas posterior dari X pada kondisi B ( posterior probability ). 𝑃 ( Y | X ) = Probabilitas posterior dari Y pada kondisi X ( likelihood ). 𝑃 ( X )  =  Probabilitas  prior  dari  X  ( class  prior probability ).
𝑃 ( Y )  =  Probabilitas  prior  dari  Y  ( predictor  prior probability ).

## 2.4 Tinjauan Penelitian
Pada      bagian      ini      akan      diuraikan      beberapa penelitian          tentang  CRM  dan  penggunaan  Algoritna Naïve Bayes yang     sudah     dilakukan sebelumnya. Pada penelitian yang telah dilakukan oleh [8] pada penerapan CRM  di perusahaan, berdasarkan hasil yang telah  implementasikan  dan  pengujian  perangkat  lunak CRM  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  penerapan perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data  dan  sudah berintegrasi  antaran  komponen-komponen  yang  ada dapat meningkatkan kualitas layanan terhadap customer . Dalam  penerapan  perangkat  lunak  tentang  keluhan
customer sudah  dapat  membantu  perusahaan    dalam mengetahui keluhan yang berupa kritik dan saran untuk meningkatkan pelayanan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  maka dapat  ditarik  kesimpulan  penerapan  implementasi perangkat  lunak  CRM  dapat  dijadikan    sebuah  solusi strategi    bisnis    terbaru    untuk  perusahaan  untuk melakukan proses marketing dan meningkatkan kualitas pelayanan  kepada customer ,  serta  pengunaan  CRM dapat  mempermudah customer dalam  melakukan pemesanan  dan  mempermudah  pelanggan    mendapat informasi   terbaru   saat   ada   promosi atau informasi lainnya.  Pengelolaan  dan    penyimpanan      data  menjadi lebih mudah.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  [10] kesimpulan  yang    dapat    diambil    bahwa  diterapkanya CRM  ( customer  relationship    management )  melalui website layanan  informasi Valerie  Beauty  Clinic yang dibangun,  dapat  memudahkan  pelanggan  baru  dan pelanggan  lama  dalam  memperoleh  informasi  atau  hal- hal  terbaru  mengenai  Valerie    Beauty    Clinic  Kupang baik berupa perawatan kecantikan maupun produk  baru dan  promo  dari  klinik.  Selain itu  layanan  informasi yang    bangun    dapat  mengurangi      biaya      dalam      hal promosi  klinik    valerie    yang    selama    ini    dilakukan dengan  menggunakan  media  cetak/brosur.  Dengan konsep CRM ini dapat terciptanya sebuah ikatan   anatan customer dengan  perusahaan  yang  mampu  membuat sebuah        hubungan      yang      loyal  dan  terbuka  serta terbentuknya komunikasi   dua   arah   di antara  pihak klinik Valerie dengan customer . Dengan   terbentuknya sebuah  hubungan  antara  dua  belah  pihak      loyalitas customer dapat  dipertahankan  dan mengurangi resiko customer pindah   ke   prosuk lain   dan competitor lain. Adapun  beberapa  penelitian  pengunaan  algoritma naïve  bayes seperti  yang  dilakukan  [11]  Dari  hasil penelitian yang telah dilakukan  mempunyai kesimpulan sebagai berikut, pengimplementasian data mining dalam menentukan  pengkalsifikasian  pada    penerima  beras miskin  dapat  digunakan        untuk  memprediksi  sicalon peneriman  layak  atau  tidak  layak  mendapatkan  beras rastra dengan  penerapan  algoritma Naive Bayes . Naïve Bayes cocok  untuk  diterapkan  dalam  memprediksi peluang  dimasa  yang  akan  dayang  berdasarkan  data dimasa  sekarang  dan  masa  lalu  sehingga  dapat mempermudah  pengurus    desa  dalam  menentukan penerima  yang berhak menerima beras rastra.
Pada  penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  [12]  dari penelitian  hasil  pengujian  akhir  yang  telah  dilakukan dari  penelitaian  data  uji    kuesioner  dengan  beberapa atribut  atau  indikator  yaitu tangible , reability , responsiveness , assurance dan empathy, menggunakan algoritma naïve  bayes mendapatkan  hasil  tingkat akurasi  96,71%  dengan  nilai precision 96,15%  dan didapatkan  nilai recall sebesar  98,43%.  Berdasarkan data nilai  pengujian, maka algoritma naïve bayes dapat direkomendasikan  untuk  melakukan  prediksi  tingkat kepuasan  pada  mahasiswa  terhadap  pelayanan akademis pada sebuah perguruan tinggi.
Hasil yang sama dapat dilihat pada penelitian yang dilakukan  oleh  [13]  mengatakan  bahwa  hasil  dari penggunaan algoritma naïve bayes menunjukan hasil ke akuratan  yang  tinggi,  Berdasarkan    hasil    pengujian, hasil  yang  didapat  dari  pengujian    menunjukkan    nilai akurasi  sebesar    66,67%  yaitu  16  orang  yang  mengisi kuisioner  beresiko  untuk  memperoleh  kemungkinan obesitas  dengan  tingkat  sedang.  69  mempunyai  tingkat gizi normal, 3 mempunyai kekurangan gizi.

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  proses    pembangunan  perangkat  lunak  yang dilakukan  dalam  pembangunan  sistem  informasi Customer  Relationship  Management  ini  menggunakan metode  penelitaian water  fall dimana  tahapan  yang dilakukan  dimulai  dari  tahapan  analisa  perankat kebutuhan  perangkat  lunak,  tahapan  desain  sistem, tahapan  implementasi,  tahapan  integrasi  dan  pengujian perangkat lunak.

## 3.1 Analisi Kebutuhan Perangkat  Lunak
Tahap  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak dilakukan dengan cara dan wawancara pada Organisasi. Hasil  dari  tahapan  pengumpulan  dan  wawancara didapan hasil kebutuhan perangkat lunak sebagai berikut : Kelola User, Kelola Layanan, Kelola Nasabah, Kelola Promosi,  Kelola  Klaim,  Kelola Event ,  Kelola  Polis, Kelola  kuisioner,  Kelola Broadcas t,  Kelola  Laporan Nasabah  dan  Kelola  Laporan  Kepuasan.  Akan  ada beberapa  aktor  yang  terkait  dalam  pengunaan  sistem dimana  setiap  aktor  mempunyai role yang  telah ditentukan.  Hasil  dari  kebutuhan  perangkat  lunak  dan aktor terkait dapat dilihat pada use case pada gambar 2.
40 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 2, No. 02, November 2020, hlm. 37-43

## 3.2 Tahapan Implementasi Sistem
Setelah  dilakukan  analisis  kebutuhan  perangkat lunak  tahapan  berikutnya  adalah  tahapan  implementasi perangkat lunak dimana tahapan ini adalah tahapan yang mengimplementasikan  hasil  dari  tahapan  analisa kebutuhan
perangkat lunak. Pada pengimplementasiannya menggunakan bahasa pemerograman  PHP  menggunakan framework  Code Igniter untuk  membuat  keselurhan  website,  dan penggunaan MySql sebagai database . Berikut hasil dari pengimplementasian kebutuhan perangkat lunak.
a. Implementasi Halaman Kelola User Halaman Kelola User merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola user pada sistem seperti menambah  dan  mengubah  user  yang  dimana  hak aksesnya diberikan kepada Admin.
Gambar 3 Halaman Kelola User
b. Implementasi Halaman Kelola Layanan Halaman  Kelola  Layanan  merupakan  halaman yang  hak  aksesnya  diberikan  kepadan  bagian marketing  dimana  halaman  ini  digunakan  untuk mengelola  Layanan  yang  akan  diberikan  kepada Customer.
Gambar 4 Halaman Kelola Layanan
c. Implementasi Halaman Kelola Customer Pada halaman  kelola  customer  terdapan  fungsi untuk  mengelola  pendaftaran  customer  dimana bagian  marketing  dapat  melihat  detail  dari  setiap pendaftaran customer.
Gambar 5 Halaman Kelola Customer
d. Implementasi Halaman Kelola Promosi Halaman  Kelola  Promosi  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  mengelola  promosi-promosi
yang  akan  diberikan  kepad  customer  dimana  hak aksesnya diberikan kepada bagian marketing.
Gambar 6 Halaman Kelola Promosi
e. Implementasi Halaman Kelola Klaim Halaman  Kelola  Klaim  digunakan  untuk mengelola  klaim  yang  diajukan  oleh  customer dimana  klaim  akan  ditanggapi  oleh  Bagian marketing sebagi pemegang akses halaman ini.
Gambar 7 Halaman Kelola Klaim
f. Implementasi Halaman Kelola Event
Halaman  Kelola  Event  digunakan  untuk mengelola
informasi event yang akan diselengarakan  oleh  perusahaan  dimana  hak aksesnya diberikan kepada Bagian Marketing.
Gambar 8 Halaman Kelola Event
g. Implementasi Halaman Kelola Polis Halaman  Kelola  Polis  adalah  halaman  untuk menerbitkan  polis  baru  yang  dilakukan  oleh  bagian teknik  dimana  bagian  teknik  dapat  melihat  dan mengelola polis-polis yang ada.
Gambar 9 Halaman Kelola Polis
h. Implementasi Halaman Kuisioner Halaman  Kelola  Kuisioner  merupakan  halaman yang digunakan Admin unutk mengelola kuisioner yang akan diberikan pada customer.
Gambar 10 Halaman Kelola Kuisioner
i. Implementasi Halaman Broadcast
Halaman  Kelola  Broadcast  merupakan  halaman yang  digunakan  Admin  untuk  mengirin  pesan  kepada customer.
Gambar 11 Halaman Kelola Broadcast
j. Implementasi Halaman Laporan Kepusan Laporan kepuasan customer akan ditampilkan pada halaman  laporan  kepusan  yang  dimana  halaman  ini hanya dapat diakses oleh kepala cabang saja.
Gambar 12 Halaman Laporan Kepuasan Customer
k. Implemantasi Halaman Laporan Customer
Sama  halnya  seperti  laporan  kepuasan,  halaman laporan  customer  hanya  dapat  diakses  oleh  kepala cabang saja yang isinya menampilkan laporan customer yang terdaptar.
Gambar 13 Halaman Laporan Customer
3.3 Implementasi Binary Classificatin dengan Algoritma Naïve Bayes
Data Latih : Data yang merupakan data kuisioner yang telah dilabeli untuk digunakan sebagai data latih pada perhitungan Naïve Bayes.
Gambar 14 Data Awal Kuisioner
Data  awal  akan  dirubah  kedalam  bentuk  diskrit  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditetukan.  Pembobotan  akan di lakukan pada setiap hasil penjumlahan pada field “T” (total  dari  setiap  pertanyaan).  Hasil  dari  pembobotan data awal akan merubah data menjadi diskrit yang akan digunakan sebagai data latih.
Keterangan Pembobotan : Jika nilai T <= 7 maka T = Rendah Jika nilai T > 7 dan T<=15 maka T = Sedang Jika nilai T > 15 dan T <= 20 maka T = Tinggi
Gambar 15 Data Latih
Untuk  melakukan  klasifikasi    data    yang    digunakan adalah    naïve    bayes    classifier,    proses    ini  digunakan dari    awal    perhitungan    ketika    proses    training datasampai    dengan    prediksi    data    yang    baru    (data testing).  Dengan  ilustrasi  pengklasifikasian  sebagai berikut :
Mengitung prior probability Total Data Puas = 9 Total Data Tidak Puas = 7
PQ (Tinggi ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 PQ (Sedang ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 PQ (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
PQ (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 1/7= 0.142 PQ (Sedang ( Tidak Puas ) ) = 2/7 = 0.285 PQ (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 4/7 = 0.571 BA (Tinggi ( Puas ) ) = 5/9 = 0.555 BA (Sedang ( Puas ) ) = 3/9 = 0.333 BA (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
BA (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 3/7 = 0.428 BA (Sedang (Tidak Puas ) ) = 3/7 = 0.428 BA (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142
BAW (Tinggi ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 BAW (Sedang ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 BAW (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
BAW (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 BAW (Sedang (Tidak Puas ) ) = 2/7 = 0.285 BAW (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 4/7 = 0.571
BL (Tinggi ( Puas ) ) = 3/9 = 0.333 BL (Sedang ( Puas ) ) = 5/9 = 0.555 BL (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
BL (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 2/7 = 0.285 BL (Sedang (Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 BL (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 4/7 = 0.571
KP (Tinggi ( Puas ) ) = 5/9 = 0.555 KP (Sedang ( Puas ) ) = 3/9 = 0.333 KP (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
KP (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 KP (Sedang (Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 KP (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 5/7 = 0.714
MBU (Tinggi ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 MBU (Sedang ( Puas ) ) = 4/9 = 0.444 MBU (Rendah ( Puas ) ) = 1/9 = 0.111
MBU (Tinggi ( Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 MBU (Sedang (Tidak Puas ) ) = 1/7 = 0.142 MBU (Rendah ( Tidak Puas ) ) = 5/7 = 0.714

## Pengujian Hasil Classifikasi
Input  data  baru  akan  didapatkan  melalui kuisioner  yang  diinputkan  oleh  customer  yang mengisi form kuisioner pada halaman kuisioner. Sample  data  latih  yang  didapat  dari  inputan quisioner customer :
PQ = Tinggi BA = Tinggi BAW = Sedang BL = Tinggi
KP = Sedang
MBU = Tinggi
Kemungkinan Hasil Puas 0.444  ×  0.555  ×  0.444  ×  0.555  ×  0.333  ×  0.444  = 0.008977
Kemungkinan Hasil Tidak Puas 0.142  ×  0.428  ×  0.285  ×  0.285  ×  0.142  ×  0.142  =
0.0001037
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  naïve  bayes menunjukan angkat yang lebih besar pada kemungkinan nasabah  tersebuh  puas  akan  pelayanan  yang  ada  di perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitaian,  analisa  perangkat lunak  dan  pembangunan  sistem  informasi Customer Relatiaonship  Management dengan  metode  Binary Classification mengunakan algoritma naive bayes untuk mengetahui  indek  kepuasan  nasabah  dan  miningkatkan loyalitas  antara  nasabah  dengan  perusahaan  ini, kesimpulanya adalah sebagai berikut :
a.  Sistem  informasi  ini  dapat  mengetahui  indek kepuasan  dari  setiap  nasabah  dalam  laporan  index kepuasan  customer  sehingga  perusahaan  dapat melakukan tindak lanjut untuk nasabah yang tidak puas. b.  Sistem  informasi  ini  dapat  membantu penyampain  informasi  dari  kedua  belah  pihak  baik  itu informasi keluhan dari nasabah atau informasi mengenai layanan atau event dari perusahaan.
c.  Sistem  informasi  ini  dapat  membantu perusahaan  dalam  penyampaian  informasi  untuk  calon nasabah  baru  sehingga  nasabah  baru  dapat  melihan informasi  mengenai  layanan  dan  fitur  yang  ada diperusahaan.
Dengan  adanya  sistem  infromasi Customer Relatiaonship  Management dengan  metode  Binary Classification  mengunakan  algoritma naive  bayes ini maka  perusahaan  dapat  dengan  mudah  melalukan pengecekan terhadap keluhan-keluah customer, memonitoring  indek  kepuasan  nasabah,  serta  aliran informasi  antar  nasabah  dan  perusahaan  serta  dengan calon  nasabah  baru  sehingga  bagian-bagian  dari  CRM dapat tercapai untuk kelangsungan hidup perusahaan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  P.  Wildyaksanjani  and  D.  Sugiana,  “Strategi Customer  Relationship  Management  (CRM)  PT Angkasa  Pura  II  (Persero),” J.  Kaji.  Komun. ,  vol. 6, no. 1, p. 10, 2018, doi: 10.24198/jkk.v6i1.8754.
[2]  A.  Fauzi  and  E.  Harli,  “Peningkatan  Kualitas Pelayanan Melalui CRM dengan Metode RAD,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, p. 76, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.16.
[3]  S. H. Umar, “70-192-1-Pb,” vol. 3, no. 2, pp. 1–12, 2016.
[4]  P.  U.  Warmadewa  and  N.  K.  Suryani,  “Peran Customer Satisfaction Sebagai Mediator,” vol. 12, pp. 84–91, 2014.
[5]  I.  W.  Saputro  and  B.  W.  Sari,  “Uji  Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[6]  G. W. Sasmito, “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Industri
Kabupaten Tegal,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[7]  A.  Jananto,  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa,” Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 1, pp. 9–16, 2013.
[8]  H. Zakaria and A. E. Marlia, “Perancangan Sistem Informasi  Customer  Relationship  Management (CRM)  untuk  Meningkatkan  Loyalitas  dan Pelayanan Customers Berbasis Web dengan Model Waterfall,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 2, no.
2, p. 66, 2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i2.2804.
[9]  I.  Kurniawan,  A.  Wahyuddin,  and  Y.  Nurhayati,
“Implementasi Customer Relationship
Management,” Nuansa  Inform.    J.  Ilmu  Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 1–10, 2012.
[10]  M.  P.  Babar  and  M.  Saitakela,  “Implementasi Customer  Relationship  Management  (Crm)  Pada Klinik Valerie Beauty,” JITU  J. Inform. Technol. Commun. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  58–63,  2019,  doi: 10.36596/jitu.v3i1.74.
[11]  C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima  Beras Rastra,” J. Tek. Inform. Musirawas , vol. 3, no. 1, p.
1, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.286.
[12]  K.  Aeni et  al. ,  “Prediksi  Kepuasan  Layanan Akademik Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 7, no. 3, 2020.
[13]  W.  Muslehatin  and  M.  Ibnu,  “Penerapan  Naïve Bayes  Classification  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem
Informasi  UIN  Suska  Riau,” Semin.  Nas.  Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , p. 7, 2017.