e-ISSN : 2715-5064

## KLASIFIKASI DATA PELANGGAN POTENSIAL PUT IN SERVICE INDIHOME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Muhammad Fauzan Al-Ghifary Dwi Wibowo 1*) , Reni Rahmadewi 2
12 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
12 Jln. HS Ronggo Waluyo, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 41361, Indonesia email: 1 muhammad.fauzan18171@student.unsika.ac.id , 2 reni.rahmadewi@ft.unsika.ac.id
Abstract   In the digital era like now, the invitation to get a job is very  tight,  companies  are  also  increasingly  demanding prospective employees to have work experience. This experience allows them to know and understand the atmosphere and apply the  knowledge  gained  during  college  to  the  world  of  work. Knowing  and  learning  how  to  classify  customer  data,  an opportunity  for  students  to  gain  experience.  Data  is  an observation  result  in  the  form  of  characteristics  of  the representation that represents an object. While the understanding  of  information  is  the  result  of  structured  input processing  [1].  Classification  is  an  information  mining functionality that wants to create a model to predict part of the objects  in  the  information  line  [2].  Naïve  Bayes  algorithm  is  a grouping of data that is needed when predicting the possibility of a class. The customer classification of test data and training data required for grouping is 25 test data and 75 training data, where training  information  is  then  processed  using  the  nave  Bayes procedure  [6].  After  the  grouping  process  using  the  nave  Bayes procedure  ended,  after  that  the  test  information  experiment amounted to 25 customer information [7]. Suggestions for further research,  the  method  used  needs  to  be  redeveloped  using  other data mining methods, and it is better if the data used needs to be integrated  with  the  database  in  order  to  avoid  duplication  or damage to data and data security is better maintained.
Keywords  –  Naïve  Bayes,  Data  Mining,  Training  Data,  Database, Classification
Abstrak  –  Di  era  digital  seperti  sekarang  invitasi  untuk memperoleh  lapangan  pekerjaan  sangatlah  ketat,  perusahaan juga  semakin  menuntut  calon  karyawannya  untuk  memiliki pengalaman bekerja. Pengalamannya ini membuat mereka dapat mengetahui dan memahami suasana serta menerapkan ilmu yang diperoleh pada saat berkuliah pada dunia kerja. Mengetahui dan mempelajari  bagaimana  proses  klasifikasi  data  pelanggan, kesempatan  bagi  mahasiswa  untuk  memperoleh  pengalaman. Data  adalah  sebuah  hasil  observasi  yang  berupa  karakteristik dari  representasi  yang  mewakili  sebuah  objek.  Sedangkan pengertian  informasi  adalah  hasil  dari  pemrosesan  input  yang terstruktur  [1].  Klasifikasi  merupakan  sebuah  fungsionalitas informasi  mining  yang  hendak  menciptakan  model  guna memprediksi bagian dari objek- objek pada baris informasi [2]. Agoritma  Naïve  Bayes  merupakan  pengelompokan  data  yang diperlukan  pada  saat  memprediski  kemungkinan  suatu  class. Klasifikasi  pelanggan  data  uji  serta  data  latih  yang  diperlukan untuk pengelompokan yang berjumlah 25 data uji serta 75 data latih,  dimana  informasi  latih  setelah  itu  di  proses  dengan memakai prosedur naïve bayes [6]. Setelah proses pengelompokan  yang  memakai  prosedur  naïve  bayes  berakhir, setelah itu percobaan informasi uji yang berjumlah 25 informasi pelanggan  [7].  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  metode  yang digunakan  perlu  dikembangkan  kembali  dengan  menggunakan metode  data  mining  lainnya,  dan  sebaiknya  data-data  yang
digunakan perlu diintegrasikan dengan database agar menghindari  duplikasi  maupun  kerusakan  pada  data  dan keamanan data lebih terjaga.
Kata  Kunci  −  Naïve  Bayes,  Data  Mining,  Data  Latih,  Database, Klasifikasi

## I. PENDAHULUAN
Indihome  (Indonesia  Digital  Home)  ialah  salah  satu  layanan komunikasi  serta  informasi  dari  PT.  Telekomunikasi Indonesia. Layanannya itu berbentuk semacam telepon rumah, internet,  serta  layanan  tv  interaktif.  Karna  penunjukan  inilah Telkom  membagikan  bukti  diri  kepada  Indihome  selaku  3 layanan  dalam  satu  paket(  3  in  1)  tidak  hanya  internet, pelanggan  pula  memperoleh  siaran  Televisi  berbayar  serta saluran telepon.
Dalam  pelaksanaannya,  Telkom  bekerjasama  dengan developer  teknologi  telekomunikasi  guna  membangun  rumah yang  mempunyai  konsep  digital.  Pelayanan  Indihome  cuma bisa diterapkan pada rumah yang di wilayahnya ada jaringan serat  optik  dari  Telkom(  FTTH)  serta  zona  yang  masih memakai kabel tembaga.
Penelitian  ini  mengklasifikasi,  serta  menganalisis  data pelanggan  potensial Put  In  Service Indihome  dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes .

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
A. Data dan Informasi
Data adalah sebuah fakta atau hasil dari observasi yang mentah dengan berupa ukuran atribut (karakteristik) dari representasi atau penyajian fakta yang mewakili sebuah objek. Sedangkan pengertian informasi adalah hasil dari pemrosesan input yang terstruktur, memiliki arti dan dapat bermanfaat bagi orang yang mengetahuinya. Informasi  memiliki  sifat  yang relevan,  dapat diandalkan  (reliable),  lengkap,  dapat  dipahami,  diverifikasi dan memiliki keterkaitan dengan waktu. [1]
B. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  kegunaan  penggalian  informasi yang akan menghasilkan model untuk meramalkan klasifikasi item  dalam  baris  informasi.  Tatanan  sendiri  memiliki  2  fase siklus  yang  terdiri  dari  tahap  karakterisasi  dan  tahap
*) penulis korespondensi : M. Fauzan Al-Ghifary D. W Email: muhammad.fauzan18171@unsika.ac.id
e-ISSN : 2715-5064
pembelajaran  [2].  Setiap  perhitungan  karakterisasi  memiliki aturan yang sama yaitu melakukan pembelajaran dalam model sehingga dapat meramalkan kontribusi nama kelas yang tepat sebagai  hasil.  Sedangkan  pada  tahap  urutan,  tahap  ini mengambil  suatu  informasi  yang  tanda  kelasnya  tidak  jelas ketika diantisipasi dan kemudian dicoba menggunakan model yang telah dibuat dalam pengalaman yang berkembang [3].
C. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  pengumpulan  informasi yang diperlukan saat meramalkan peluang suatu kelas. Strategi Bayes  adalah  rencana  terukur  untuk  melakukan  deduksi induktif pada masalah pengumpulan. Kapan pun kami pertama kali  memeriksa  ide  dan  definisi  mendasar  dalam  hipotesis Bayes,  maka  kami  menggunakan  hipotesis  ini  untuk dikelompokkan dalam Penambangan Informasi. [2]. Kemudian,  pada  titik  itu,  Karakterisasi  Bayesian  bergantung pada hipotesis Bayes yang memiliki kemampuan serupa untuk berkumpul  sebagai  pohon  pilihan  dan  organisasi  otak. Kemudian  Bayesian  Order  juga  didemonstrasikan  memiliki akurasi  dan  kecepatan  tinggi  ketika  diterapkan  pada  koleksi informasi dengan ukuran data yang cukup besar [4].
Teorema  bayes memiliki bentuk sebagai berikut :

## 𝑃(𝐻|𝐸) = P(H|E)𝑥 𝑃(𝐻) P(E)
Keterangan :
H = Teori informasi X adalah kelas tertentu
X = Informasi dengan kelas yang tidak jelas
P(H)  =  Probabilitas  teori  H  (prob.  sebelumnya)  P(X|H)  = Probabilitas X dalam keadaan ini
P(X) = Probabilitas dari X
P(H|X)  =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  x (posteriori prob).
Ada 4 fase proses Naïve Bayes, lebih spesifiknya:
1. Gandakan semua faktor kelas,
2. Menghitung jumlah kasus per kelas,
3. Menghitung jumlah kelas per tabel,
4. Analisis hasil per kelas.

## III. METODE PENELITIAN
A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah  data  Put  In Service, yaitu 100 dataset dari sto CKP.  Ada sekitar 75 Data latih  yang  digunakan  sedangkan  ada  sekitar  25  data  uji  yang telah  ditandai  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  saat ini.  Masalah  yang  harus  diselesaikan  dalam  pemeriksaan  ini adalah cara agar hasil nilai ketepatan yang jauh lebih ideal.
B. Pengolahan Data Pada tahap pengolahan data memilikii 3 proses, yaitu :
a) Memeriksa data yang inkonsisten, b)
Menghapus duplikasi data,
c) Memperbaiki kesalahan pada data.

## C.
Evaluasi dan Validasi Data
Evaluasi  dan  validasi  data  harus  dimungkinkan  dengan menggunakan  persetujuan  silang  10  lipatan.  Jika  Anda menggunakan  strategi  ini  dengan  memisahkan  secara serampangan menjadi setiap bagian yang terdiri dari 10 bagian, untuk  setiap  bagian  itu  sendiri,  siklus  pengumpulan  akan dilakukan  terlebih  dahulu.  Sedangkan  estimasi  presisi diperkirakan  menggunakan  disarray  grid  dan  Collector Working Qualities (ROC) bend untuk mengukur harga AUC. AUC digunakan sebagai proporsi eksekusi prasangka dengan menilai  kemungkinan  hasil  yang  diperoleh  dari  tes sembarangan  memilih  dari  populasi  positif  atau  negatif, semakin  terlihat  harga  AUC,  semakin  banyak  membumi karakterisasi  berikutnya.  Karena  AUC  adalah  subset  dari daerah  satuan  kuadrat,  nilai  selanjutnya  akan  terus  menjadi sesuatu yang serupa yaitu antara 0,0 dan 1,0.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Klasifikasi Pelanggan
Klasifikasi Pelanggan Data uji dan Data latih yang digunakan untuk  klasifikasi  berjumlah  25  Data  uji  dan  75  Data  latih, dimana  informasi  persiapan  kemudian  akan  ditangani menggunakan  teknik  naïve  bayes.  Informasi  persiapan  yang digunakan harus terlihat pada Tabel 4.1. [6]
Tabel 4.1 Data Latih Kode Pelang gan Jumlah Pembelian Interval Waktu Lokasi Target P1 Sangat banyak Bulanan Dekat Berpotensi P2 Sangat banyak Bulanan Jauh Berpotensi P10 Banyak Bulanan Jauh Berpotensi P61 Sedikit Bulanan Dekat Berpotensi P75 Sangat banyal Bulanan Dekat Berpotensi
Informasi  yang  digunakan  sebagai  informasi  pengujian  dan persiapan  melibatkan  informasi  pada  Februari  2021  yang seharusnya dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Komposisi Data Latih & Data Uji
Jenis Data Jumlah Keterangan Data Latih 75 Data Put  In  Service pada  bulan Februari 2021 Data Uji 25 Data Put  In  Service pada  bulan Februari 2021
Nilai  kemungkinan  setiap  basis  tidak  sepenuhnya  ditentukan dari  nilai  kemungkinan  setiap  aturan  ke  dalam  klasifikasi, khususnya :
e-ISSN : 2715-5064
a. Kemungkinan  jumlah  pembelian  di  setiap  kelas,  seperti yang ditampilkan pada Tabel 4.3
Tabel 4.3 Kemungkinan Jumlah Pembelian Jumlah Pembelia n Jumlah Kejadian Jumlah Pembelian Probabilitas Berpotens i Tidak Berpote nsi Berpotensi Tidak Berpot ensi Sangat banyak 19/55            0/20 0,34                     0 Banyak 18/55            0/20 0,33                     0 Sedikit 17/55            2/20 0,31                    0,1 Sangat banyak 1/55             18/20 0,002                  0,9
b. Kemungkinan  rentang  waktu  untuk  setiap  kelas  seperti yang ditampilkan pada Tabel 4.4
Tabel 4.4 Probabilitas Interval Waktu Interva l Waktu Jumlah Kejadian Jumlah Pembelian Probabilitas Berpotens i Tidak Berpotensi Berpoten si Tidak Berpotens i Bulana n 53/55 3/20 0,95 0,15
c. Kemungkinan  daerah  di  setiap  kelas  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 4.5
Tabel 4.5 Probabilitas Lokasi Jumlah Pembelia n Jumlah Kejadian Lokasi Probabilitas Berpotens i Tidak Berpote nsi Berpoten si Tidak Berpoten si Dekat 39/56 8/20 0,72 0,34 Jauh 16/56 14/20 0,31 0,65 d. Kemungkinan  objektif  untuk  setiap  kelas  adalah  seperti yang ditampilkan pada Tabel 4.6
Tabel 4.6 Probabilitas Target Jumlah kejadian target Probabilitas Berpotensi Tidak berpotensi Berpotensi Tidak berpotensi 56/75 20/75 0,73 0,27 B. Menguji Teknik Gullible Bayes Memanfaatkan Informasi Pengujian
Setelah  sistem  pengelompokan  yang  menggunakan  teknik naive  bayes  selesai,  maka  pada  saat  itu,  pengujian  informasi
pengujian,  yang  menambahkan  hingga  25  informasi  klien, akan terlihat pada Tabel 4.7. [7]
Tabel 4.7 Data Uji Kode pelanggan Jumlah Pembelian Interval Waktu Lokasi  Prediksi target P76 Banyak Bulanan Dekat Berpotensi P80 Banyak Bulanan Dekat Berpotensi P85 Sangat sedikit Bulanan Dekat Berpotensi P88 Banyak Bulanan Jauh Tidak Berpotensi P90 Banyak Bulanan Dekat Berpotensi P95 Sangat sedikit Bulanan Dekat Berpotensi P100 Banyak Bulanan Dekat Berpotensi
Hasil  urutan  yang  diperkenalkan  pada  tabel  4.8  kemudian dapat  diubah  dengan  menggunakan  teknik  grid  yang  tidak teratur seperti di bawah ini :

## Tabel 4.8 Pengujian Conffusion Matrix

## Confusion Matrix   Data Sebenarnya
Data Prediksi TRUE 21 0 FALSE 2 0
Dari  tabel  di  atas,  cenderung  terlihat  bahwa  penyajian pemanfaatan  teknik  naïve  bayes  dapat  diperkirakan  dengan menghitung  keuntungan  dari  akurasi,  review,  dan  ketepatan. Dalam estimasi ini hasil yang di dapat langsung dikonversikan ke dalam bentuk presentase [8].
a) Jadi  untuk  menghitung  nilai  review  yang  melibatkan rumus perhitungan sebagai berikut :
Nilai recall = 21/(21+2) = 91%
b) Jadi untuk menghitung nilai akurasi menggunakan rumus (2.1), hasil perhitungannya adalah sebagai berikut :
Nilai ketepatan = 21+2/(21+2+0+2) = 92%
c) Untuk  menghitung  nilai  precision  menggunakan  rumus hasil perhitungan sebagai berikut :
Nilai Precision = 21/ (21+0) = 100%

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini memiliki beberapa kesimpulan meliputi:
• Eksplorasi  ini  dipimpin  menggunakan  peralatan Rapidminner pada dataset menggunakan perhitungan Naïve Bayes.
• Perhitungan Naïve Bayes adalah urutan terukur yang dapat  digunakan  untuk  meramalkan  kemungkinan pendaftaran kelas. Metode ini juga mempunyai sistem klasifikasi yaitu, Bayesian Classification.
• Pengujian pada informasi pernyataan ulang Bantuan Put  In  dengan  proses  penambangan  perhitungan Naïve Bayes menciptakan tingkat presisi yang benar- benar layak, di mana dalam menguji model informasi, seluruh  kumpulan  informasi  digunakan  sebagai pengujian informasi.
e-ISSN : 2715-5064
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  metode  yang  digunakan perlu  dikembangkan  kembali  dengan  menggunakan  metode data mining lainnya, dan sebaiknya data-data yang digunakan perlu  diintegrasikan  dengan  database  agar  menghindari duplikasi  maupun  kerusakan  pada  data  dan  keamanan  data lebih terjaga.
UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  pembimbing,  anggota  kelompok  tugas akhir, dan rekan-rekan Teknik Elektro Universitas Singaperbangsa  Karawang  yang  telah  mendukung  dan membantu dalam proses pembuatan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Regulation  of  Transcription  Elongation  in  Response  to  Osmostress, https://www.yeastgenome.org/reference/S000207095
[2] Kusnawi., (2007) Pengantar Solusi Data Mining
[3]  Ninki  Hermaduanti.,  (2008)  Bidang  Kesehatan  Sistem  Pendukung Keputusan Berbasis  SMS  untuk Menentukan  Status  Gizi dengan Metode K- Nearest Neighbor
[4]  Muhamad  et  al.,  (2013)  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Memprediksi Penyakit Hepatitis
[5]  Harisnawan,  E.,  (2016)  Laporan  Kegiatan  Magang  PT  Telekomunikasi Indonesia Witel Yogyakarta (Doctoral dissertation, STIE YKPN)
[6]  Putro,  H.  F.,  Vulandari,  R.  T.,  &  Saptomo,  W.  L.  Y.  (2020).  Penerapan Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pelanggan.  Jurnal  TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara), 8(2).
[7] Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R. (2017). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv. Papadan Mama Pastries. Jurnal Mantik Penusa, 1(2).
[8]  Webb,  G.  I.,  Keogh,  E.,  &  Miikkulainen,  R.  (2010).  Naïve  Bayes. Encyclopedia of machine learning, 15, 713-714.