p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Skala Likert Pada Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pelanggan Agen BRILink Menggunakan Random Forest
Amelia Aditya Santika 1 , Triando Hamonangan Saragih 2 , Muliadi 3 , Dwi Kartini 4 , Rahmat Ramadhani 5 1 2 3 4 5 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika, Universitas Lambung Mangkurat
1 ameliyaadityasantika@gmail.com
2 triando.saragih@ulm.ac.id
3 muliadi@ulm.ac.id
4 dwikartini@ulm.ac.id
5 rahmat.ramadhani@ulm.ac.id

## Abstrak
Transaksi  perbankan  merupakan  aktivitas  yang  sudah  menjadi  kebutuhan  sehari-hari.  Agen  BRILink  menjadi salah  satu  Smart  Service  yang  dimiliki  oleh  Bank  BRI.  Layanan  perbankan  ini  memanfaatkan  teknologi  untuk menarik  pelanggan.  Namun,  terdapat  banyak  sekali  layanan  lain  yang  disebut  sebagai  pesaing  sehingga diperlukan  suatu  strategi  pelayanan  agar  dapat  memberikan  layanan  terbaik  dari  yang  terbaik.  Dalam membangun  strategi  tersebut,  Bank  BRI  perlu  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  melalui  Skala  Likert sebagai  patokan  dan  perbaikan  kedepannya  dalam  hal  pelayanan.  Pada  Skala  Likert  dapat  mengukur  sikap, pendapat,  dan  persepsi  seseorang  atau  sekelompok  orang.  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  dengan menggunakan  Random  Forest  tanpa  penerapan  Skala  Likert  dan  dengan  penerapan  Skala  Likert.  Tujuan  dari penelitian  ini  berfokus  pada  peningkatan  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  Random  Forest  dengan  Skala  Likert terhadap data kepuasan pelanggan Agen BRILink. Dari hasil penelitian yang dilakukan Random Forest pada data tanpa Skala Likert diperoleh akurasi sebesar 72% dan nilai Mtry optimal sebesar 2, sedangkan Random Forest dengan Skala Likert diperoleh akurasi sebesar 83,67% dan nilai Ntree optimal sebesar 100. Hasil penelitian ini membuktikan  penerapan  Skala  Likert  dapat  meningkatkan  akurasi  terhadap  klasifikasi  tingkat  kepuasan pelanggan agen BRILink menggunakan Random Forest.
Kata kunci: BRILink, Kepuasan Pelanggan, Skala Likert, Random Forest

## Application Of Likert Scale On Classification Of Customer Satisfaction Level Of BRILink Agents Using Random Forest

## Abstract
Banking  transactions  are  activities  that  have  become  a  daily  necessity.  BRILink  agents  are  one  of  the  Smart Services  owned  by  Bank  BRI.  This  banking  service  utilizes  technology  to  reach  customers.  However,  there  are many other services that are referred to as competitors, so a service strategy is needed in order to provide the best of the best service. In developing this strategy, Bank BRI needs to know the level of customer satisfaction through the Likert Scale as a benchmark and future improvements in terms of service. On the Likert Scale can measure attitudes, opinions, and perceptions of a person or group of people. This study classifies using Random Forest without the application of the Likert Scale and with the application of the Likert Scale. The purpose of this study  focuses  on  increasing  the  accuracy  generated  by  Random  Forest  with  a  Likert  Scale  on  customer satisfaction data for BRILink Agents. From the results of research conducted by Random Forest on data without a Likert Scale, an accuracy of 72% was obtained and the optimal Mtry value was 2, while the Random Forest with a Likert Scale obtained an accuracy of 83.67% and an optimal  Ntree value of 100. The results of this study prove the application of the Scale Likert can improve the accuracy of the classification of customer satisfaction levels of BRILink agents using Random Forest.
Keywords: BRILink, Customer Satisfaction, Likert Scale, Random Forest

## I. P ENDAHULUAN
Dewasa  ini  transaksi  perbankan  merupakan  aktivitas yang  sudah  menjadi  kebutuhan  sehari-hari.  Untuk  dapat
memudahkan dalam melakukan transaksi perbankan salah satunya  dapat  menggunakan  agen  BRILink.  Agen BRILink  adalah  suatu  layanan Smart  Service yang dimiliki  oleh  Bank  BRI  [1].  Agar  Bank  BRI  dapat
meningkatkan pelayanan yang diberikan kepada pelanggan  melalui  Agen  BRILink  maka,  BRILink  perlu mengetahui tingkat kepuasan pelanggan. Karena kepuasan pelanggan  adalah  suatu  respon  pelanggan  mengenai  apa yang dirasakan setelah menggunakan produk atau jasa dan kepuasan  pelanggan  juga  merupakan  salah  satu  faktor yang  penting  dan  perlu  diperhatikan  oleh  perusahan  agar dapat memuaskan konsumennya [2].
Dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  dapat dilakukan  melalui  kuesioner.  Namun,  pada  kuesioner memiliki kekurangan yaitu kuesioner dapat menghasilkan informasi  yang  tidak  valid.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut maka  diterapkan  metode  Skala  Likert.  Skala  Likert  ialah skala  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  sikap, pendapat,  dan  persepsi  seseorang  atau  sekelompok  orang [3].  Metode  kuesioner  skala  likert  adalah  untuk  dapat menghasilkan data yang akurat dan teruji [4]. Sedangkan, untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  agen BRILink dapat   digunakan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi.
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  atau  cara  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  keterkaitan  data terhadap  data  sampel  [5].  Klasifikasi  juga  merupakan suatu  proses  menentukan  model  atau  fungsi  untuk menjelaskan  serta  membedakan  atau  memisahkan  kelas data,  yang  bertujuan  untuk  memperkirakan  kelas berdasarkan suatu objek dimana labelnya belum diketahui [6] [7] [8].
Dalam  melakukan  klasifikasi  salah  satu  algoritma yang  dapat  digunakan  adalah Random  Forest .  Algoritma Random  Forest merupakan  sekumpulan  pohon  keputusan ( decission  tree )  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  dan  prediksi.  Pada  metode Random  Forest tidak  terdapat  pruning  atau  pemangkasan  variabel  seperti yang  terjadi  pada Decision  Tree . Random  Forest menerapkan  metode boostrap  aggregating  (bagging) dan random  feature  selection . Bagging merupakan  suatu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  hasil yang  diperoleh  dari  algoritma  klasifikasi  [9]. Bagging adalah suatu metode ensemble yang diterapkan dialgoritma  klasifikasi  dimana bagging bertujuan  untuk dapat  meningkatkan  hasil  akurasi  pada  pengklasifikasian [10].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Prasojo  &  haryatmi  dengan  judul  penelitian  Analisis Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Pinjaman  dengan Metode Random  Forest mendapatkan  hasil  pengujian dengan  nilai  akurasi  sebesar  83%  termasuk  kedalam kategori Very  Good  Model [11].  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Supriyadi  dkk  yang  membandingkan algoritma Decission  Tree,  Random  Forest dan Support Vector  Machine (SVM)  pada  klasifikasi  kualitas  anggur merah  diperoleh  kesimpulan  bahwa Random  Forest memperoleh hasil akurasi lebih tinggi yaitu  sebesar 74%, sedangkan Decission  Tree sebesar  70%  dan  SVM memperoleh  akurasi  sebesar  65%,  maka  algoritma  atau metode Random  Forest menjadi  algoritma  yang  paling baik digunakan untuk melakukan klasifikasi kualitas [12].
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah  dijelaskan  maka penulis  ingin  melakukan  penelitian  tentang  penerapan
Skala  Likert  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random Forest. Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu berasal  dari  kuesioner  yang  telah  dibagikan  kepada pelanggan  Agen  BRILink.  Untuk  mengklasifikasikan tingkat  kepuasan  pelanggan  Agen  BRILink  terbagi menjadi  tiga  kelas  yaitu  puas,  netral,  dan  tidak  puas. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  tahu  apakah penerapan  Skala  Likert  dapat  meningkatkan  akurasi yang lebih baik pada Random Forest .

## II. METODOLOGI
Berikut  adalah  prosedur  penelitian  yang  akan dilakukan. Pada Gambar 1 merupakan alur pada penelitian ini.

## Gambar 1. Diagram alur penelitian
Dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  alur  pada  penelitian  ini berawal  dari  melakukan  pengumpulan  dataset  yang berasal  dari  kuisioner.  Kemudian  terdapat  dua  kategori data  yaitu  data  berdasarkan  jawaban  responden  dan  data berdasarkan perhitungan Skala Likert. Sebelum masuk ke tahap  klasifikasi,  dataset  melalui  proses preprocessing terlebih dahulu. Setelah itu, melakukan klasifikasi di mana pada  penelitian  ini  menggunakan Random  Forest . Pembagian  dataset  dilakukan  dengan  aturan 10-Fold Cross Validation dan di evaluasi menggunakan Confusion Matrix.

## A. Pengumpulan Dataset
Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan melalui  kuesioner.  Kuesioner  merupakan  suatu  teknik pengumpulan  data  dengan  cara  memberikan  seperangkat pertanyaan-pertanyaan  tertulis  kepada  responden  untuk dijawabnya.  Kuesioner  yang  terdiri  dari  1  halaman  dan terdapat  11  pertanyaan  didalamnya  serta  terdapat  5 kategori  jawaban  yang  telah  disediakan  oleh  peneliti
kepada responden, dimana setiap  responden memilih satu jawaban dari pilihan jawaban yang telah disediakan. Pada atribut kuesioner terdiri dari harga tarif transaksi BRILink, fasilitas  agen  BRILink  yang  memadai,  pelayanan  yang diberikan  oleh  agen  BRILink,  kepercayaan  pelanggan kepada  agen  BRILink,  dan  hasil  puas  tidak  puasnya pelanggan terhadap agen BRILink.
Pada  penelitian  ini  data  diperoleh  dengan  cara menyebarkan  kuesioner  kepada  masyarakat  diwilayah kabupaten  barito  timur  tepatnya  di  Toko  Ade  (Tamiyang Layang)  dan  Toko  Yuyun  Agen  BRILink  (Desa  Sumber Rejo) yang pernah menggunakan jasa agen BRILink. Data yang  diperoleh  berupa  kelas  puas,  netral,  dan  tidak  puas dari para pelanggan atau customer agen BRILink.

## B. Preprocessing
Tahap preprocessing pada  penelitian  ini  yaitu mengolah  data  dalam  bentuk  kuesioner  menjadi  data kuantitatif  yang  bertujuan  agar  dapat  dilakukan  proses klasifikasi. Kuesioner yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1:
TABEL I KUISIONER PENELITIAN
Kuisioner Penelitian
Nama:
Isi kuesioner sesuai pilihan anda dengan memberi tanda centang ( ) S: Setuju = 3 N: Netral = 2 TS: Tidak Setuju = 1 1. Harga No. Pertanyaan S N TS 1 Harga tarif transaksi BRILink terjangkau 2. Fasilitas No. Pertanyaan S N TS 1 Pada agen BRILink dapat melakukan berbagai transaksi yang memudahkan anda 2 Fasilitas  yang  ada  di  agen  BRILink  sangat nyaman 3 Kelengkapan  peralatan  untuk  melakukan transkasi  yang  ada  pada  agen  BRILnik sehingga anda sebagai pelanggan merasa puas 3. Pelayanan No . Pertanyaan
S N
TS
1
Teller  agen  BRILink  ramah  dalam  melayani anda sebagai pelanggan 2 Teller  agen BRILink  tanggap  atau  cepat  dalam memproses transaksi yang sedang anda lakukan 3 Waktu  atau  jam  buka  agen  BRILink  sudah sesuai  sehingga  memberikan  kemudahan  anda pada saat ingin melakukan transaksi 4 Anda  merasa  puas  dengan  pelayanan  yang diberikan oleh agen BRILink 4. Kepercayaan No . Pertanyaan S N TS 1 Anda  percaya  dalam  melakukan  berbagai transaksi pada agen BRILink 2 Anda  percaya  bahwa  agen  BRILink  akan memberikan layanan terbaik 3 Anda  percaya  bahwa  agen  BRILink  bertindak jujur
Bagaimana  kepuasan  anda  terhadap  harga,  fasilitas,  pelayanan,dan  kepercayaan terhadapagen BRILink ? Puas O Netral O Tidak Puas       O
a) Data Berdasarkan Responden (Tanpa Skala Likert) Pada  penelitian  ini  dibagian  variabel  hasil  atau  kelas terdiri  dari  dua  data  yaitu  data  berdasarkan  jawaban
langsung  dari  responden  pada  kuesioner  dan  berdasarkan perhitungan  Skala  Likert.  Masing-masing  data  terdapat 300  data.  Dapat  dilihat  Tabel  1  menunjukkan  data memiliki  5  variabel  yaitu  harga,  fasilitas,  pelayanan, kepercayaan, dan hasil.
Dalam  mengolah  data  kuesioner  seorang  responden memberikan  tanda  centang  pada  kuesioner  tersebut.  Jika seorang  responden  memberikan  tanda  setuju  (S)  berarti mendapatkan  3  poin,  netral  (N)  mendapatkan  2  poin  dan tidak  setuju  (TS)  mendapatkan  1  poin.  Selanjutnya mengambil  nilai  rata-rata  pada  setiap  variabel  dan dilakukan  pembulatan  pada  nilai  nya.  Tabel  2 menunjukkan contoh pengisian kuesioner.

## TABEL II

## PENGISIAN KUISIONER VARIABLE FASILITAS
Fasilitas No. Pertanyaan S N TS 1 Pada  agen  BRILink  dapat melakukan  berbagai  transaksi yang memudahkan anda
2
Fasilitas  yang  ada  di  agen BRILink sangat nyaman
3 Kelengkapan  peralatan  untuk melakukan  transkasi  yang  ada pada  agen  BRILnik  sehingga anda sebagai pelanggan
merasa puas
Misalkan  seorang  responden  mengisi  kuesioner  seperti pada Tabel 2, maka perlu dicari terlebih dahulu nilai rata- ratanya  karena  pada  variabel  fasilitas  terdapat  3  (tiga) pertanyaan.  Cara  untuk  mencari  nilai  rata-rata  pada penelitia ini adalah sebagai berikut:
Fas i litas = (3 + 2 + 2) / 3 = 2,33
Nilai  tersebut  diperoleh  berdasarkan  jawaban  responden pada  kuesioner.  Maka  dari  itu  responden  tersebut memperoleh  nilai  2,33  dan  nilai  tersebut  nantinya  perlu dibulatkan, begitupun pada variable seterusnya. Kemudian didapatkan  rata-rata  keseluruhan  datanya  yang  dapat dilihat pada Tabel 3.

## TABEL III DATA SETELAH DILAKUKAN PEMBULATAN
No Harga Fasilitas Pelayanan Kepercayaan Hasil 1 2 2 2 3 Puas 2 3 2 3 3 Puas 3 2 2 2 2 Tidak Puas 4 1 2 2 2 Tidak Puas 5 3 2 2 3 Puas 6 1 2 3 1 Tidak Puas 7 2 3 2 3 Puas 8 3 3 2 2 Puas 9 2 2 2 2 Netral 10 3 2 2 2 Netral 11 1 2 2 2 Tidak Puas 12 3 2 2 2 Puas 13 3 3 3 3 Puas 14 3 3 3 2 Puas 15 3 2 3 3 Puas ....
.... .... .... .... .... 300 3 3 3 2 Puas
Berdasarkan  300  data  yang  di  peroleh  berdasarkan jawaban dari responden pada variabel hasil diperoleh 161 menyatakan puas (54%), 84 menyatakan netral (28%), dan
55  menyatakan  tidak  puas  (18%).  Secara  grafik ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Data berdasarkan jawaban langsung dari responden
b) Data Berdasarkan Skala Likert
Pada  data  berdasarkan  perhitungan  Skala  Likert dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut [13]:
• Menotalkan jawaban kuesioner
• Menghitung total minimal
Pada  penelitian  ini  skor  minimal  yaitu  1  dan  total pertanyaan pada kuesioner sebanyak 11. Untuk memperoleh skor minimal dilakukan perhitungan:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 min = 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡 ∗ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 min =  1 ∗ 11 = 11
• Menghitung total maksimal
Pada  penelitian  ini  skor  minimal  yaitu  3.  Untuk memperoleh skor maksimal dilakukan perhitungan:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  maks = 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡
∗ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  maks =  3 ∗ 11 = 33
• Menentukan rentang ( range )
Untuk menentukan rentang dilakukan perhitungan:
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 = 33 − 11 = 22 • Menghitung nilai panjang kelas interval ( p )
Untuk menghitung nilai interval dilakukan perhitungan:
𝑝  = 22 3 𝑝  = 7,33
• Melakukan pengkategorian
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  kelas  dengan  kategori puas, netral dan tidak puas. Maka dari itu dengan panjang kelas interval ( p ) = 7,33 dan dengan dimulai batas bawah 11 maka disribusi kelas dapat dilihat pada Tabel 4:

## TABEL IV
DISTRIBUSI KELAS Proses p Kategori 25,66 + 7,33 = 32,99 = 33 27 - 33 Puas 18,33 + 7,33 = 25,66 = 26 19 - 26 Netral 11 + 7,33 = 18,33 = 18 11 – 18 Tidak Puas
Setelah  dilakukan  penerapan  dengan  Skala  Likert  seperti diatas diperoleh hasil kategorian pada Tabel 5:
TABEL V DISTRIBUSI KELAS BERDASARKAN PERHITUNGAN METODE SKALA LIKERT No Harga Fasilitas Pelayanan Kepercayaan Kategori 1 3 3 2 2 Puas 2 2 2 2 2 Netral 3 3 3 3 3 Puas 4 3 3 2 1 Netral 5 2 3 2 2 Netral 6 3 1 2 3 Netral 7 3 3 3 3 Puas 8 1 2 2 2 Netral 9 3 3 3 3 Netral 10 1 2 2 2 Netral 11 3 3 2 2 Netral 12 1 2 2 2 Puas 13 3 3 3 3 Puas 14 3 3 3 3 Puas 15 3 3 3 3 Puas .... .... .... .... .... .... 300 3 3 3 2 Puas
Berdasarkan  300  data  tingkat  kepuasan  agen  BRILink yang  diperoleh  dengan  setelah  menerapkan  perhitungan menggunakan  skala  likert  pada  variabel  hasil  diperoleh 144 menyatakan puas (48%), 138 menyatakan netral (46%) dan  18  menyatakan  tidak  puas  (8%).  Secara  grafik ditunjukkan pada Gambar 3.
Puas; 144 Netra l; 138 Tidak Puas; 18
Gambar 3. Data berdasarkan perhitungan skala likert
C. Klasifikasi Sebelum  melakukan  klasfikasi,  pada  tahap  ini dilakukan  pembagian  data  terlebih  dahulu.  Dataset  akan dibagi  secara  acak  menjadi 10  partisi  dan  masing-masing partisi  memiliki  jumlah  data  dan  proporsi  kelas  yang hampir  sama. Random  Forest digunakan  sebagai algoritma  klasifikasi,  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kepuasan  pelanggan  agen  BRILink  menggunakan  bahasa pemrograman  R  Studio.  Pada  tahap  klasifikasi  ini  juga dilakukan  percobaan  untuk  menentukan  nilai  Mtry  dan Ntree yang optimal atau terbaik.
Dalam melakukan proses klasifikasi dengan menggunakan Random  Forest hal  yang  penting  untuk dilakukan  adalah  menentukan  banyaknya  variabel independen  yang  digunakan  dalam  penentuan  klasifikasi. Pengambilan  variabel  independen  ini  dilakukan  secara acak  serta  dengan  cara  mengetahui  nilai out  of bag  error
Puas;
161 Netral ; 84 Tidak Puas;
55
terlebih  dahulu. Out  of  bag  error diperoleh  berdasarkan dari  rataan  misklasifikasi  sampel  yang  tidak  masuk kedalam  pertumbuhan forest ,  sehingga  nilai  Mtry  sangat berpengaruh  dalam  menentukan  nilai  error  terkecil  [14]. Nilai  Mtry  dicari  menggunakan  persamaan  atau  rumus sebagai berikut [15]:
𝑀𝑡𝑟𝑦 =   √𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 ∗ 2 ……………………. (1)
Setelah  diperoleh  nilai  Mtry  kemudian  dilakukan percobaan  sebanyak  n  pohon  (Ntree).  Pada  penelitian  ini banyak  pohon  yang  dicobakan  adalah  25,  50,  100,  250, 500 dan 1000.

## D. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  merupakan  penilaian  hasil  dari kinerja  teknik  data  mining  yang  sudah  dilakukan  atau untuk mencari tahu hasil dari model yang digunakan [16]. Pada tahap ini akan dicari nilai akurasi, presisi dan recall menggunakan confusion  matrix dengan  data  uji.  Apabila akurasi,  presisi  dan  recall  memperoleh  hasil  yang  baik maka  proses  klasifikasi Random  Forest dapat  dikatakan tepat [17] [18].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil
a) Evaluasi Model Berdasarkan Responden
Tabel 6  dan Tabel 7 berikut ini  merupakan nilai error pada  masing-masing  nilai  Mtry  dan nilai  Ntree pada  data tanpa menerapkan Skala Likert.
TABEL VI
OUT OF BAG ERROR PADA MTRY Mtry Out Of Bag Error 2 (44,22%) 4 (47,56%)
TABEL VII OUT OF BAG ERROR PADA NTREE Ntree Out Of Bag Error Ntree 25 (46,97%) Ntree 50 (46,67%) Ntree 100 (45,89%) Ntree 250 (46,74%) Ntree 1000 (46,82%)
Setelah  diperoleh  nilai  Mtry  dan  Ntree  optimal  yaitu dengan  Mtry  sebesar  2  dan  Ntree  sebesar  100  pohon, kemudian  dilakukan  evalusi  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk  melihat  seberapa  besar  tingkat akurasi,  presisi,  dan  recall  yang  dihasilkan  oleh  model Random Forest dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL VIII
HASIL EVALUASI BERDASARKAN DATA JAWABAN DARI RESPONDEN Mtry 2 dan Ntree 100 Akurasi (72%) Presisi (72,15%) Recall (66,03%)
Dari Tabel 8 telah diperoleh akurasi, presisi dan recall, secara grafik atau diagram dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil evaluasi data berdasarkan jawaban langsung dari responden
b) Evaluasi Model Berdasarkan Skala Likert Tabel 9 dan Tabel 10 berikut ini merupakan nilai error pada  masing-masing  nilai  Mtry  dan nilai  Ntree pada  data dengan menerapkan Skala Likert.
TABEL IX OUT OF BAG ERROR PADA MTRY
Mtry Out Of Bag Error 2 (16,89%) 4 (27,21%)

## TABEL X
OUT OF BAG ERROR PADA NTREE Ntree Out Of Bag Error Ntree 25 (17,48%) Ntree 50 (17,15%) Ntree 100 (16,93%) Ntree 250 (17,30%) Ntree 1000 (17,48%)
Setelah  diperoleh  nilai  Mtry  dan  Ntree  optimal  yaitu dengan  Mtry  sebesar  2  dan  Ntree  sebesar  100  pohon, kemudian  dilakukan  evalusi  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk  melihat  seberapa  besar  tingkat akurasi,  presisi,  dan  recall  yang  dihasilkan  oleh  model Random Forest dapat dilihat pada Tabel 11.
TABEL XI HASIL EVALUASI BERDASARKAN DATA JAWABAN DARI SKALA LIKERT
Mtry 2 dan Ntree 100 Akurasi (83,67%) Presisi (81,84%) Recall (76,17%)
Dari  Tabel  11  telah  diperoleh  akurasi,  presisi  dan recall,  secara  grafik  atau  diagram  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
83.67 81.84 76.17 Akurasi Presisi
Recall

## HASIL EVALUASI BERDASARKAN SKALA LIKERT
Gambar 5. Hasil evaluasi data berdasarkan perhitungan skala likert Dengan  demikian  pada  data  dengan  penerapan  Skala Likert  memperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  apabila dibandingkan  pada  data  tanpa  penerapan  Skala  Likert (jawaban dari responden).
B. Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  tingkat  kepuasan pelanggan  Toko  Ade  (Tamiyang  Layang)  dan  Toko Yuyun  Agen  BRILink  (Desa  Sumber  Rejo)  untuk melakukan  klasifikasi  menggunakan Random  Forest dengan  penerapan  Skala  Likert.  Pembagian  dataset  yang dilakukan  dengan  aturan 10-fold  cross  validation ,  yaitu tiap-tiap  dataset  akan  dibagi  menjadi  10  set  data  dengan nilai yang sama yaitu 9 untuk data training sebanyak 270 data  dan  1  untuk  data testing sebanyak  30  data . Pada penelitian  ini  melakukan  perbandingan  model  klasifikasi terhadap  data.  Model Random  Forest yang  dibandingkan antara  model  berdasarkan  jawaban  dari  responden  (tanpa Skala  Likert)  dan  model  dengan  Skala  Likert.  Data  yang digunakan  berjumlah  sebanyak  300  data,  terdapat  5 variabel dimana terdiri dari 4 variabel input dan 1 variabel output  atau  target.  Pada  bagian  input  seperti  variabel harga,  variabel  fasilitas,  variabel  pelayanan,  dan  variabel kepercayaan.  Jadi  perbedaan  data  pada  penelitian  ini hanya pada variabel hasil atau kelas.
Pada tahap pengklasifikasian Random Forest menentukan  nilai  Mtry  optimal  terlebih  dahulu.    Untuk menentukan  nilainya,  nilai  Mtry  diuji  sebanyak  2  dan  4 dengan  menggunakan  Ntree  sebesar  500,  dimana  nilai Ntree  500  tersebut  berdasarkan default dari  RStudio. Kemudian  diperoleh  nilai  Mtry  optimalnya  adalah  2 karena  mendapatkan  nilai out  of  bag  error terkecil. Dengan  nilai  Mtry  =  2  tersebut,  pada  data  tanpa  Skala Likert  menghasilkan out  of  bag  error sebesar  44,22%. Sedangkan  pada  data  dengan  Skala  Likert  menghasilkan out of bag error sebesar 16,89%. Berdasarkan hasil out of bag  error membuktikan  nilai  Mtry  =  2  memiliki  error lebih kecil daripada nilai Mtry = 4.
Selanjutnya  menentukan  nilai  Ntree  yang  optimal. Pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  nilai  ntree  yang optimal beberapa Ntree dilakukan percobaan yaitu 25, 50, 100,  250,  dan  1000.  Kemudian  diperoleh  nilai  Ntree optimalnya adalah 100. Dengan nilai Ntree = 100 tersebut, pada  data  Skala  Likert  menghasilkan out  of  bag  error sebesar  45,89%.  Sedangkan  pada  data  dengan  Skala Likert menghasilkan out of bag error sebesar 16,93%. Hal tersebut  karena  pada  nilai  Ntree  =  100  memperoleh  hasil out  of  bag  error terkecil  apabila  dibandingkan  dengan nilai  Ntree  25,  50,  250,  dan  1000.  Setalah  memperoleh
nilai  Mtry  dan  Ntree  optimal  maka  dilakukan  evaluasi. Dari 300 data yang dimiliki, sebanyak 10% data (30 data) diambil untuk dilakukan evaluasi  akhir untuk mengetahui tingkat akurasi, presisi, dan recall . Tabel 12 menunjukkan hasil evaluasi menggunakan Confusion Matrix .
TABEL XII
HASIL EVALUASI BERDASARKAN DATA JAWABAN DARI RESPONDEN Random Forest Akurasi Presisi Recall Model tanpa Skala Likert 72% 72,15% 66,03% Model dengan Skala Likert 83,67% 81,84% 76,17% Untuk melihat model mana yang memiliki peningkatan  tertinggi  dapat  dilakukan  perbandingan secara grafik atau diagram yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Perbandingan kedua model klasifikasi
Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa model Random Forest dengan  Skala  Likert  memiliki  rata-rata  akurasi,  presisi, recall  lebih  baik  daripada  model  tanpa  Skala  Likert. Dimana  pada  model  dengan  Skala  Likert  mendapatkan akurasi sebesar 83,67%, presisi sebesar 81,84% dan recall sebesar  76,17%.  Sedangkan  pada  data  tanpa  Skala  Likert hanya  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  72%,  presisi sebesar  72,15%  dan  recall  sebesar  66,03%.  Berdasarkan hasil akurasi, presisi, dan recall  tersebut bisa dikarenakan variabel output pada  data  memiliki  perbedaan  sehingga hal  ini  membuktikan  bahwa  dengan  menerapkan  Skala Likert  terhadap  data  yang  digunakan  dapat  memberikan peningkatan akurasi, presisi dan recall yang lebih baik.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada dataset  tingkat  kepuasan  pelanggan  agen  BRILink menggunakan  algoritma  klasifikasi Random  Forest tanpa penerapan  Skala  Likert,  diperoleh  akurasi  sebesar  72%. Sedangkan  pengujian  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random Forest dengan penerapan Skala Likert, diperoleh nilai akurasi sebesar 83,67%. Dengan ini pengujian model tanpa Skala Likert dan dengan Skala Likert menunjukkan bahwa  terdapat  peningkatan  akurasi. Random  Forest ini merupakan  algoritma  yang  tepat  dan  sangat  baik  dalam penggunaannya.  Penelitian  ini  juga  meneliti  2  parameter yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  pelanggan  agen BRILink  yaitu  nilai  Mtry  dan  nilai  Ntree.  Dengan menerapkan  nilai  Mtry  =  2  dan  nilai  Ntree  =  100  telah memberikan hasil yang optimal.
Adapun saran yang dapat diberikan pada penelitian ini  adalah  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan percobaan dengan menggunakan metode-metode klasifikasi data mining lainnya untuk dapat membandingkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik.  SertaPada penelitian  selanjutnya  jumlah  data  kuesioner  lebih  baik ditambah  serta  menambahkan  lagi  variabel  yang mendukung  contohnya  seperti  variabel  umur,  jenis kelamin, dan lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Andryani,  Y.  D.,  2019.  Inklusivitas  Program  ‘Laku  Pandai’ (  Layanan  Keuangan  Tanpa  Kantor  Dalam  Rangka  Keuangan Inklusif  )  (  Studi  Deskriptif  Pada  Bank  Rakyat  Indonesia  Kantor Cabang  Krian  ).  Skripsi  S1,  FISIP.  Universitas  Airlangga, Surabaya.
[2] Pereira,  D.,  Giantari,  N.  G.  K.,  &  Sukaatmadja,  I.  P.  G.,  2016. Pengaruh  Service  Quality  Terhadap  Satisfaction  dan  Customer Loyalty Koperasi Dadirah di Dili Timor Leste. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, Volume 3, pp. 455–488.
[3] Taluke, D., Lakat, R. S. M., Sembel, A., Mangrove, E., & Bahwa, M.,  2019.  Analisis  Preferensi  Masyarakat  Dalam  Pengelolaan Ekosistem  Mangrove  Di  Pesisir  Pantai  Kecamatan  Loloda Kabupaten Halmahera Barat. Jurnal Spasial, 6 (2), pp. 531–540.
[4] Suwandi, E., Imansyah, F. H., & Dasril, H. 2018. Analisis Tingkat Kepuasan Menggunakan Skala Likert pada Layanan Speedy yang Bermigrasi ke Indihome. Jurnal Teknik Elektro, Volume 11.
[5] Oktanisa,  I.,  &  Supianto,  A.  A.,  2018.  Perbandingan  Teknik Klasifikasi  Dalam  Data  Mining  Untuk  Bank  Direct  Marketing. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5 (5), pp. 567.
[6] Pandie, E. S. Y., Widiastuti, T., Molla, A. S., & Djahi, B. S., 2019. Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk  Mengenali  Pola  Jemaat dalam  Kegiatan  Pelayanan  Gereja.  Jurnal  Komputer  Dan Informatika, 7 (2), pp. 110–115.
[7] Firmansyah,  I.,  Samudra,  J.  T.,  Pardede,  D.,  Situmorang,  Z.,  & Utama,  U.  P.,  2022.  Komparasi  Random  Forest  dan  Logistic Regression  Dalam  Klasifikasi  Penderita  Covid-19  Berdasarkan Gejalanya. Journal of Science and Social Research, Volume 3, pp. 595–601.
[8] Nugroho,  Y.  S.,  &  Emiliyawati,  N.,  2017.  Sistem  klasifikasi variabel tingkat penerimaan konsumen terhadap mobil menggunakan metode random forest. Jurnal Teknik Elektro, 9 (1), pp. 24–29.
[9] Magfirah,  V.  M.  2018.  Penerapan  data  mining  untuk  klasifikasi kepuasan pelanggan transportasi online (ojek online) menggunakan  algoritma  c4.5.  Skripsi  S1.  Teknik  Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa, Bekasi.
[10] Haristu,  R.  A.,  &  Rosa,  P.  H.  P.,  2019.  Penerapan  Metode Random  Forest  untuk  Prediksi  Win  Ratio  Pemain  Player Unknown  Battleground.  MEANS  (Media  Informasi  Analisa  Dan Sistem), Volume 4, pp. 120–128.
[11] Prasojo,  B.,  &  Haryatmi,  E.,  2021.  Analisa  Prediksi  Kelayakan Pemberian  Kredit  Pinjaman  dengan  Metode  Random  Forest. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 7 (2), pp. 79-89.
[12] Supriyadi,  R.,  Gata,  W.,  Maulidah,  N.,  &  Fauzi,  A.,  2020. Kualitas  Anggur  Merah.  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis,  13 (2), 00. 67-75.
[13] Febrianti,  R.  2019.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan  menggunakan  layanan  produk  brilink  di  kecamatan towuti  kabupaten  luwu  timur.  Skripsi  S1.  Fak.  Manajemen Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Nobel Indonesia. Makassar.
[14] Asri,  L.,  Program,  U.,  Sistem,  S.,  Stmik,  I.,  Mandiri,  N.,  Jl,  J., Damai, N., Jati, W., Margasatwa, B., & Selatan, J., 2017. Analisis Sentimen  Opini  Publik  Berita  Kebakaran  Hutan  Melalui Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan  K-Nearest Neighbor  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization.  Jurnal  Pilar Nusa Mandiri, Volume 13, pp. 103–112.
[15] Wungkana,  C.,  Aror,  M.,  Sandag,  G.A.,  2021.  Model  Prediksi Penderita  HCC  menggunakan  Algoritma  Random  Forest.  Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi,
[16] Christy,  E.,  Suryowati,  K.,  Statistika,  J.,  Sains  Terapan,  F.,  & AKPRIND  Yogyakarta,  I.,  2021.  Analisis  Klasifikasi  Status Bekerja  Penduduk  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Menggunakan
Metode Random Forest. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, Volume 6, pp. 69–76.
[17] Azis,  H.,  Purnawansyah,  P.,  Fattah,  F.,  &  Putri,  I.  P.,  2020. Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross  Validation  Pada  Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung. Jurnal Ilmiah, Volume 12, pp. 81–86.
[18] Bawono, B., & Wasono, R., 2019. Perbandingan Metode Random Forest  dan  Naive  Bayes.  Jurnal  Sains  Dan  Sistem  Informasi, Volume 6, pp. 343–348.