## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179

## Aplikasi Customer Relathionship Management Untuk Klasifikasi Pelanggan Menggunakan Algoritma C4.5
Ruli Utami * , Ferry Andhika Primadana , Suryo Atmojo
Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Wijaya Putra, Surabaya, Indonesia Email: 1,* ruli.utami@itats.ac.id, 2 ferryapr@gmail.com, 3 suryoatmojo@uwp.ac.id Email Penulis Korespondensi: ruli.utami@itats.ac.id
Abstrak− Lembaga  Bimbingan  Belajar  (LBB)  merupakan  usaha  jasa  yang  banyak  berkembang  di  Indonesia,  banyaknya pesaing  yang  ada  sangat  berpengaruh  terhadap  jumlah  pelanggan  yang  menggunakan  jasa  bimbingan  tersebut,  sehingga diperlukan strategi tertentu untuk dapat menarik pelanggan baru ataupun mempertahankan pelanggan lama. Untuk menseleksi pelanggan  yang  layak  mendapatkan  paket  promo  yang  disediakan  LBB,  maka  dibutuhkan  satu  aplikasi  yang  dapat mengakomodasi  kebutuhan  klasfikasi  mana  pelanggan  yang  layak  atau  tidak  untuk  mendapatkan  promo  tersebut.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut,  maka  diusulkan  untuk  membangun  suatu  aplikasi  customer  relationship  management  dengan implementasi algoritma C4.5 yang memiliki fungsi klasifikasi pada metode data mining. Berdasarkan analisa, pengolahan data, serta pengujiam yang telah dilakukan; diperoleh kesimpulan bahwa implementasi algoritma C4.5 ini cocok digunakan pada studi kasus yang  diambil dengan nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  86%.  Selain itu  diperoleh  juga  kesimpulan bahwa  semakin banyak  data  yang  digunakan  pada  proses  training  berpengaruh  terhadap tingkat  akurasi  sistem,  hal  ini  dibuktikan  dari dua pengujian dengan menggunakan jumlah data training yang berbeda.
Kata Kunci: Customer Relationship Management; Algoritma C4.5; Data Mining; Lembaga Bimbingan Belajar; Klasifikasi Pelanggan
Abstract− The Tutoring Institute (LBB) is a business service that is growing in Indonesia, the number of existing competitors greatly affects to customers number who use these tutoring services, so great strategies are needed to attract new customers or retain old customers. To select customers that eligible for the promo package provided by LBB, an application is needed that can accommodate the classification needs of which customers are eligible or not to get the promo. To overcome this problem, it is proposed to build a customer relationship management application with the implementation of the C4.5 algorithm which has a classification function in data mining method. Based on the analysis, data processing, and testing that has been done; it is concluded that the implementation of the C4.5 algorithm is suitable for use in case studies taken with an average accuracy value of 86%. In addition, it is also concluded that the more data used in the training process affects the level of system accuracy, this is evidenced by two tests using different amounts of training data.
Keywords :  Customer  Relationship  Management;  C4.5  algorithm;  Data  Mining;  The  Tutoring  Institute;  Customer Classification

## 1. PENDAHULUAN
Customer Relationship Management (CRM) merupakan strategi yang dapat digunakan untuk menjembatani dan menggambarkan  hubungan  pelanggan  dengan  korporat,  CRM  ini  akan mengintegrasikan  komponen-komponen yang  dapat  menciptakan  komunikasi  antara  pelanggan  dan  korporat  melalui  integrasi  manusia,  teknologi,  dan proses bisnis yang ada [1]. Hal ini dimaksudkan untuk dapat menumbuhkan dan meningkatkan tingkat loyalitas pelanggan  terhadap  perusahaan.  CRM  ini  sangat  penting  untuk  digunakan  sebagai  media  demi  meningkatkan loyalitas pelanggan dengan memahami kebiasaan dan kenginan pelanggan melalui pengolahan data transaksi yang tepat. Dengan implementasi CRM, kita dapat meningkatkan nilai dari data pelanggan untuk meningkatkan margin korporat [2] [3].
Dalam proses bisnis Lembaga Bimbingan Belajar (LBB) XYZ bergantung pada jumlah pelanggan (siswa) yang  menggunakan  jasa  LBB  tersebut,  sehingga  manajerial  harus  membuat  strategi  yang  tepat  agar  pelanggan tetap loyal menggunakan jasa bimbingan tersebut  [4].  Untuk menarik  pelanggan sesuai  target  marketnya, LBB menawarkan  beberapa  paket  promosi  yang  menarik;  salah  satunya  adalah  dengan memberikan  potongan  harga sesuai dengan kriteria penerima promosi. Selama ini manajerial selalu kesulitan dalam mengklasifikasikan mana pelanggan yang layak menerima potongan harga tersebut, hal ini berdampak pada terjadinya kesalahan penentuan penerimaan  paket  promo  tersebut.  Memang  bukan  hal  yang  mudah  untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  yang dinilai layak untuk mendapatkan paket promo yang tersedia pada LBB, oleh karena itu dibutuhkan implementasi algoritma yang dapat membantu mengkalsifikasikan pelanggan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Salah satu algoritma yang bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah algoritma C4.5 [5] [6]. Untuk optimalisasi  aplikasi  klasifikasi  pelanggan  dalam  bentuk  CRM,  maka  peneliti  mengimplementasikan  algoritma C4.5 ini dalam aplikasi CRM yang akan digunakan oleh LBB.
Beberapa peneliti yang sebelumnya yang telah dilakukan dan membahas penggunaan algoritma C4.5 mulai dari pemberian beasiswa atau potongan harga yaitu seperti penerapan data mining untuk rekomendasi beasiswa pada  sman  1  mlongo  menggunakan  algoritma  C4.5  [7],  dan  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  beasiswa untuk siswa kurang mampu di SMK Muhammadiyah 1 kepanjen menggunakan metode fuzzy tsokamoto [8]. Ada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022
juga  sebagai  analisi  perbandingan  algoritma  C4.5  dan  K-naïve  Bayes  untuk  menklasifikasikan  penerima mahasiswa baru tingkat universitas [9]. Data mining merupakan salah satu ilmu untuk menggali dan mengekstraksi data dalam jumlah besar, metode data mining seringkali digunakan untuk menemukan pola tertentu sesuai dengan kebutuhan  korporat  [10].  Salah  satu  proses  penemuan  pola  adalah  dengan  cara  klasifikasi  dengan  menemukan kesamaan karakteristik dalam satu kelompok data [11].
Dengan  mengintegrasikan  algoritma  C4.5  dalam  aplikasi Customer  Realthionship  Management untuk mengklasifikasikan pelanggan ini maka manajerial akan lebih mudah dalam memutuskan mana pelanggan yang layak menerima promo dan tidak. Sedangkan dalam ilmu pengetahuan peneliti berharap dapat menambah referensi baik bagi Pendidikan ataupun masyarakat umum terkait knowledge management yang terintegrasi dalam aplikasi CRM yang membantu proses bisnis perusahaan dalam penanganan data pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  pada  gambar  1  ini  membahas  tentang  tahapan  apa  saja  yang  akan  dilalui  untuk mengembangkan aplikasi CRM untuk klasfikasi pelanggan.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan data
Pengumpulan data primer yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan pada Lembaga Bimbingan Belajar XYZ dalam kurun waktu tiga tahun transaksi pendaftaran. Adapun data yang digunakan adalah data siswa LBB, data terebut kemudian dipelajari untuk mendapatkan kriteria yang tepat untuk klasifikasi data tersebut. Adapun kriteria yang akan digunakan adalah nilai beberapa mata pelajaran, asal sekolah, peringkat di sekolah, kondisi keuangan keluarga, dan kurun waktu siswa bergabung di LBB.

## 2.2 Pengolahan Data Menggunakan Algoritma C4.5
Lagoritma C4.5 ini merupakan bagian dari algoritma decision tree yang ada pada data mining yang memiliki fungsi mengamati dan mentraining data untuk menghasilkan pola tertentu sebagai output dari klasifikasi yang dilakukan [12]. Untuk membangun pohon keputusan perlu dilakukan ebberapa langkah diantaranya adalah memilih atribut yang  akan  digunakan  sebagai root ,  kemudian  menentukan  cabang  untuk  masing-masing  nilai node ,  dan membaginya dalam cabang lain [13].
Untuk ketentuan root tertinggi, maka harus didefinisikan atribut mana yang memiliki nilai gain tertinggi pada masing-masing atribut yang telah ditentukan sebelumnya. Namun sebelum menghitung nilai gain , langkah sebelumnya  adalah  menghitung  nilai entrophy seperti  pada  persamaan  1.  Sedangkan  untuk  persamaan  untuk menghitung nilai gain adalah seperti pada persamaan 2 berikut [14] [15].
Entrophy (S) = ∑ = 𝒏 𝟏 𝟏 − 𝒑𝒊 ∗ 𝐥𝐨𝐠 𝟐 𝒑𝒊 (1)
Gain S,A = Entorpy (S) - ∑ 𝟏 𝒏 = 𝟏 |𝑺𝒊| 𝑺 ∗ 𝑬𝒏𝒕𝒐𝒓𝒑𝒚 (𝑺𝒊) (2)
Dimana S merupakan himpunan kasus, A merupkan atribut, n merupakan jumlah partisi pada atribut A, |Si| merupakan  banyaknya  kasus  pada  partisi  ke  I,  dan  |S|  merupakan  banyaknya  kasus  pasa  S.  sedangkan  untuk variable yang terdapat pada persamaan 1 adalah S merupakan banyaknya partisi S dan pi merupakan proporsi dari S i terhadap S . Untuk langkah mengolah data menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [16]: a. Menghitung nilai total entrophy pada keseluruhan kasus.
b. Menghitung nilai entrophy masing-masing kelompok data setiap atribut.
c. Menghitung nilai gain pada setiap atribut.
d. Membandingkan dan memilih satu atribut yang memiliki nilai gain tertinggi utnuk dijadikan root .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022

## 2.3 Pengembangan Aplikasi Customer Relationship Management (CRM)
Pada tahapan ini, akan dilakukan perancangan aplikasi CRM yang akan dibangun nantinya, dalam hal ini akan di lakukan  dengan  menggunakan  perancangan  terstruktur  untuk  mendeskripsikan  pemodelannya.  Perancangan dimulai dengan menganalisa sistem yang sedang berjalan saat ini, kemudian menggambarkan aplikasi CRM yang disuslkan  menggunakan Data  Flow  Diagram (DFD),  dilanjutkan  dengan  membuat  perencanaan  database,  dan terakhir adalah gambaran dari aplikasi CRM itu sendiri [17].
2.4 Pengujian
Pada tahapan ini akan dilakukan pengujian terhadap aplikasi  CRM dengan implementasi  algoritma  C4.5 untuk klasifikasi  pelanggan (siswa) pada  LBB dengan  membandingkan output yang dihasilkan aplikasi  CRM dengan hasil  kuisioneryang  telah  di  isi  oleh  pemegang  keputusan  pada  LBB.  Dari  hasil  ini  kemudian  akan  dihitung prosentase kesalahan sistem yang nantinya akan ditarik dalam kesimpulan hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan akan dimulai dari penyajian data asli yang kemudian akan ditraining untuk menghasilkan aturan atau pola yang digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan (siswa) mana yang layak mendapatkan paket promosi yang disediakan oleh pihak LBB.

## 3.1 Algoritma C4.5
Dalam penelitian ini di ambil sampel lima puluh record data (kasus) dengan dengan tujuh atribut yang meliputi nilai IPA, nilai Matematika, nilai Bahasa inggris, asal sekolah, peringkat (ranking), kondisi keluarga, dan lamanya ikut LBB. Lima puluh record data tersebut kemudian akan di klasifikasikan menjadi dua class yaitu class YA dan class TIDAK,  dari data asli yang terekam  kemudian akan dilakukan pembersihan data dari atribut-atribut yang tidak dibutuhkan seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel pelanggan setelah pembersihan atribut Id Pelanggan N.Ipa N.Mat N.Ing Sekolah  Rangking Kondisi Kel Lama Ikut Lbb 1 Tinggi Rendah Sedang Negeri Tinggi Mampu Lama 2 Sedang Sedang Rendah Swasta Sedang Tidak Mampu Lama 3 Rendah Tinggi Rendah Swasta Tinggi Mampu Lama 4 Rendah Sedang Tinggi Swasta Sedang Mampu Baru 5 Sedang   Tinggi Tinggi Negeri Rendah Tidak Mampu Baru 6 Tinggi Sedang Sedang Negeri Rendah Mampu Lama 7 Sedang Rendah Rendah Swasta Tinggi Tidak Mampu Lama . Tinggi Sedang Sedang Swasta Sedang Mampu Baru . Sedang Rendah Rendah Swasta Tinggi Tidak Mampu Lama . Rendah Rendah Rendah Swasta Sedang Mampu Baru 48 Rendah Rendah Rendah Swasta Sedang Tidak Mampu Lama 49 Rendah Tinggi Tinggi Swasta Tinggi Mampu Lama 50 Tinggi Tinggi Tinggi Swasta Sedang Tidak Mampu Baru
Implementasi  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  menghitung entrophy dan gain nya  untuk  mendefinisikan aturan  yang  menentukan  pola  klasifikasi.  Dari  50  kasus  (record)  yang  digunaka  sebagai  sampel,  23  kasus merupakan class YA dan 27 lainnya merupakan class TIDAK, dari perhitungan yang telah dilakukan diperoleh hasil pohon keputusan akhir seperti pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Pohon keputusan diatas menghasilkan aturan klasifikasi berikut ini:
1. Nilai IPA = Tinggi; Nilai Matematika = Rendah; Rangking = Sedang 2. Nilai IPA = Tinggi; Nilai Matematika = Rendah; Rangking = Rendah
3. Nilai IPA = Tinggi; Nilai Matematika = Rendah; Rangking = Tinggi; Sekolah = Negeri
4. Nilai IPA = Sedang; Nilai Matematika = Rendah[
5. Nilai IPA = Sedang; Nilai Matematika = Sedang; Rangking = Tinggi
6. Nilai IPA = Sedang; Nilai Matematika = Rendah; Rangking = Sedang; Kondisi Keluarga = Mampu
7. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Lama; Sekolah = Swasta
8. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Lama; Sekolah = Negeri; Nilai Matematika = Rendah
9. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Lama; Sekolah = Negeri; Nilai Matematika = Tinggi; Nilai Inggris = Tinggi
10. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Lama; Sekolah = Negeri; Nilai Matematika = Tinggi; Nilai Inggris = Sedang
11. Nilai IPA = Rendah;  Lama Ikut  LBB = Lama; Sekolah = Negeri; Nilai Matematika = Sedang;  Rangking  = Sedang
12. Nilai IPA = Rendah;  Lama Ikut  LBB = Lama; Sekolah = Negeri; Nilai Matematika = Sedang;  Rangking  = Rendah
13. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Baru; Nilai Matematika = Tinggi; Nilai Inggris = Tinggi 14. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Baru; Nilai Matematika = Tinggi; Nilai Inggris = Sedang 15. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Baru; Nilai Matematika = Tinggi; Nilai Inggris = Rendah; Sekolah = Negeri
16. Nilai IPA = Rendah; Lama Ikut LBB = Baru; Nilai Matematika = Rendah; Sekolah = Swasta; Kondisi Keluarga = Tidak Mampu
Setelah  dilakukan  traning  data,  maka  testing  data  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  belum diketahui kelasnya. Testing dilakukan dengan mengambil sampel beberapa kasus seperti tabel 2.
Tabel 2. Tabel data testing Id Pelanggan N.Ipa N.Mat N.Ing Sekolah Rangking Kondisi Kel Lama Ikut Lbb Dapat ? 1 Tinggi Tinggi Sedang Negeri Tinggi Mampu Lama 2 Sedang Rendah Rendah Swasta Sedang Tidak Baru 3 Rendah Tinggi Rendah Swasta Tinggi Mampu Lama
Dari  data testing tersebut  kita terapkan dengan kriteria yang telah ditetapkan  dengan nilai  atribut sesuai pada tabel 2 kasus kedua, maka dapat disimpulkan bahawa yang bersangkutan masuk dalam class TIDAK atau tidak  layak  mendapatkan  paket  promo,  keputusan  tersebut  diambil  berdasarkan  aturan  yang  diperoleh  dari perhitungan entrophy dan gain sehingga terbentuk pohon keputusan seperti pada gambar 3.
NILAI IPA NILAI MATEMATIKA 1.1 TINGGI LAMA IKUT LBB 1.3 NILAI MATEMATIKA 1.2 SEDANG RENDAH RANGKING 1.1.3 TIDAK TIDAK TINGGI SEDANG RENDAH KONDISI KELUARGA 1.2.2 YA TIDAK TINGGI SEDANG RENDAH SEKOLAH 1.3.1 NILAI MATEMATIKA 1.3.2 LAMA BARU
Gambar 3. Pohon Keputusan Testing kasus kedua

## 3.2 Perancangan Aplikasi Customer Relationship Management
Perancangan aplikasi CRM ini dimulai dari analisis sistem yang sedang berjalan saat ini, dengan menggunakan perancangan terstruktur dapat dijelaskan bahwa sistem pengambilan keputusan terkait siapa yang layak menerima paket promo ini hanya berdasar pada atribut status baru atau lamanya pelanggan menggunakan jasa LBB. Hal ini tentu saja dapat menimbulkan unefektifitas pengambilan keputusan, dan juga berpengaruh juga terhadap besarnya kemungkinan  terjadinya  salah  sasaran.  Maka  untuk  meminimalisir  hal  tersebut,  peneiliti  menawarkan pengembangan  sistem  baru  dengan  mengangkat  isu  aplikasi  CRM  dengan  implementasi  algoritma  C4.5  untuk pengolahan data klasifikasi pelanggan yang terbagi dalam class YA dan class TIDAK untuk pelanggan yang layak menerima paket  promosi potongan harga dari  LBB. Aplikasi  baru yang diusulkan oleh peneliti dipresentasikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
dalam  bentuk  flowchart  sistem  seperti  gambar  4,  dalam  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  terdapat  integrasi penggunaan algoritma C4.5 pada aplikasi CRM yang nantinya akan dibangun.

## Gambar 4. Flowchart Sistem Aplikasi CRM
Diagram konteks pada gambar 5 merupakan gambaran global dari sistem baru yang diusulkan oleh peneliti, pada usecase diagram ini terdapat dua aktor yang akan menggunakan aplikasi CRM ini yaitu admin dan pimpinan. Masing-masing user akan memiliki authorize tersendiri sesuai dengan kebutuhan user tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022
Gambar 6. Class Diagram Aplikasi CRM
Tahap  akhir  yang  dilalui  dalam  perancangan  terstruktur  adalah  perancangan  database  pada  gambar  6, terdapat lima class yang saling berelasi membentuk satu class diagram yang akan menjadi tempat penyimpanan data pada aplikasi CRM nantinya.

## 3.3 Implementasi Aplikasi Customer Relationship Management
Pada implementasinya, aplikasi  CRM ini dimulai dengan halaman awal  berupa dashboard pada gambar  7  yang menunjukkan  informasi  umum  terkait  pelanggan  misalnya  jumlah  pelanggan  setiap  tahunnya  serta  kuota  yang tersedia  pada  setiap  tahunnya,  dengan  demikian  diharapkan  manajerial/pimpinan  dapat  terus  memantau perkembangan data pelanggan setiap saat untuk kepentingan pengambilan keputusan.

## Gambar 7. Dashboard Aplikasi CRM
Halaman yang terlihat pada gambar 8 merupakan halaman yang menyajikan informasi terkait data master yang tersimpan pada aplikasi CRM klasfikasi pelanggan LBB, terdapat perbedaan kewenangan antara user admin dengan user pimpinan pada halaman ini. Jika admin merupakan super user yang dapat  melakukan CRUD pada sistem, maka user pimpinan hanya bisa read data master yang ada pada halaman ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022
Gambar 8. Halaman Master Data Aplikasi CRM
Gambar  9  menjelaskan  tentang  halaman  aplikasi  CRM  yang  dapat  menampilkan  aturan  atau role yang klasifikasi yang diperoleh dari perhitungan entrophy dan gain pada semua atribut pada kasus yang ada. Role ini merupakan bentuk lain dari pohon keputusan yang merupakan hasil dari proses algoritma C4.5.
Gambar 9. Halaman Hasil Aturan/ Role pada Aplikasi CRM
Sedangkan gambar 10 menampilkan halaman yang disediakan oleh aplikasi CRM untuk melakukan testing dataset terhadap aturan yang telah dihasilkan sesuai aturan pada gambar 8. Uji klasfikasi pelanggan pada aplikasi CRM ini terdapat du acara; yang pertama adalah uji klasfikasi tunggal yang artinya setiap kasus akan di uji secara terpisah,  dan  cara  kedua  adalah  uji  klasifikasi  secara  komunal  yang  artinya  beberapa  kasus  dapat  di  uji  secara Bersama-sama.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179

## 3.4 Pengujian
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian  dari  hasil  sistem  yang  telah  dibuat  apakah  hasil  yang  telah  didapat merupakan sesuai dengan harapan dan sistem yang telah dibuat dapat diimplementasikan dalam perusahaan. Untuk pengujian ini dilakukan dengan membandingkan hasil testing data dari  sistem dengan perhitungan dari  manual yang selama ini dilakukan oleh perusahaan. Hasil testing dari sistem klasifikasi dapat dilihat pada tabel 3 dibawah merupak tabel sampel pengujian sistem yang telah dilakukan.
Tabel 3. Tabel Sampel Pengujian algoritma C4.5 pada Aplikasi CRM
No Id Pelanggan N.       Ipa N. Matematika N.     Bhs. Inggris Jenis Sekolah Rangking Kondisi Keluarga Lama Bergabung Dapat Potongan DATA TRAINING 50 DATA DATA TRAINING 150 DATA HASIL
1 1 SEDANG TINGGI TINGGI NEGERI TINGGI MAMPU LAMA TIDAK TIDAK TIDAK SESUAI 2 2 RENDAH SEDANG SEDANG SWASTA SEDANG TIDAK MAMPU LAMA YA YA YA SESUAI 3 3 RENDAH RENDAH RENDAH SWASTA TINGGI MAMPU LAMA YA YA YA SESUAI 4 4 TINGGI RENDAH RENDAH SWASTA SEDANG MAMPU BARU TIDAK YA YA TIDAK 5 5 TINGGI TINGGI TINGGI NEGERI RENDAH TIDAK MAMPU BARU TIDAK TIDAK TIDAK SESUAI 6 6 SEDANG TINGGI TINGGI NEGERI RENDAH MAMPU LAMA TIDAK TIDAK TIDAK SESUAI 7 7 RENDAH RENDAH SEDANG SWASTA TINGGI TIDAK MAMPU LAMA YA YA YA SESUAI . 8 RENDAH RENDAH TINGGI NEGERI TINGGI TIDAK MAMPU LAMA YA YA YA SESUAI . 17 SEDANG TINGGI TINGGI NEGERI TINGGI MAMPU LAMA TIDAK TIDAK TIDAK SESUAI 43 43 TINGGI RENDAH SEDANG NEGERI TINGGI MAMPU LAMA YA YA YA SESUAI 44 44 TINGGI SEDANG SEDANG NEGERI TINGGI MAMPU BARU TIDAK TIDAK TIDAK SESUAI 45 45 SEDANG SEDANG TINGGI NEGERI TINGGI TIDAK MAMPU LAMA TIDAK YA TIDAK TIDAK
Pada  pengujian  sistem  ini  peneliti  melakukan  dua  kali  pengujian,  yang  pertama  adalah  dengan menggunakan 50 data training dan 45 data testing; diperoleh 38 data yang sesuai antara perhitungan manual dengan sistem dengan tingkat kesesuaian sebesar 84%. Sedangkan pada pengujian kedua dengan menggunakan 150 data training dan 45 data testing diperoleh 39 data yang sesuai antara perhitungan manual dengan sistemdengan tingkat kesesuaian sebesar  87%.  Dengan demikian maka dapat  disimpulkan bahwa rata-rata akurasi dari aplikasi  CRM untuk klasifikasi pelanggan yang layak emndapatkan paket promo dari LBB ini adalah sebesar 86%, dan semakin banyak data yang digunakan pada proses training berpengaruh terhadap tingkat akurasi sistem.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pengolahan  data  menggunakan  algoritma  C4.5  pada  aplikasi  CRM  untuk  klasfikasi pelanggan  LBB  dan  hasil  dua  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  yaitu  yang  pertama  adalah  dengan menggunakan 50 data training dan 45 data testing; diperoleh 38 data yang sesuai antara perhitungan manual dengan sistem dengan tingkat kesesuaian sebesar 84%. Sedangkan pada pengujian kedua dengan menggunakan 150 data training dan 45 data testing diperoleh 39 data yang sesuai antara perhitungan manual dengan sistemdengan tingkat kesesuaian sebesar  87%.  Dengan demikian maka dapat  disimpulkan bahwa rata-rata akurasi dari aplikasi  CRM untuk klasifikasi pelanggan yang layak emndapatkan paket promo dari LBB ini adalah sebesar 86%, dan semakin banyak data yang digunakan pada proses training berpengaruh terhadap tingkat akurasi sistem.

## REFERENCES
[1]  I. R. Putri, W. Witanti, and F. R. Umbara, “Pembangunan Sistem Customer Relationship Management ( Crm ) Pada Pt . Fazypcare,” Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi (SEMNAS RISTEK) , 2021.
[2]  H. E. Sari and R. Prasetiawati, “CRM, Berbasis WEB Analisis Sistem Informasi Customer Relationship Management (CRM) Berbasis Web (Studi Kasus_ PT INOVATIF TEKNIK MESINDO),” Technomedia Journal , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.33050/tmj.v5i1.881.
[3]  S.  Kosasi,  “Perancangan  Sistem  Electronic  Customer  Relationship  Management  Untuk  Mempertahankan  Loyalitas Pelanggan,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, 2018.
[4]  F. Ranuharja, B. R. Fajri, and A. D. Samala, “SISTEM PELAYANAN BANTUAN MENTOR BIMBINGAN BELAJAR (BAMBIMBEL)  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Pendidikan ,  vol.  13,  no.  1,  2020,  doi: 10.24036/tip.v13i1.291.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4179
Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022
[5]  Suherman, M. Purnamasari, and Fitriani Dwi Hastuti, “KLASIFIKASI SISWA BERDASARKAN MATA PELAJARAN LINTAS MINAT MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 8, no. 2, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3508.
[6]  “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier dan C4.5 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika , vol. 13, no. 1, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[7]  A. Merdekawati and L. K. Rahayu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Ekonomi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Serambi Engineering , vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.32672/jse.v6i1.2471.
[8]  A.  A.  F.  Bahri  Saiful,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Untuk  Siswa  Kurang  Mampu  Di  Smk Muhammadiyah 1 Kepanjen Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Jurnal SPIRIT , vol. 9, no. 2, 2017.
[9]  “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier dan C4.5 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika , vol. 13, no. 1, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[10] R.  Utami  and  S.  Atmojo,  “Implementasi  algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Weekend  Product  Promotion  pada Minimarket ‘XYZ,’” 2019.
[11] A.  Fikri  and  W.  Verina,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN  ALAT  MEDIS MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5  PT.  MURNI  INDAH  SENTOSA,” INFOSYS  (INFORMATION  SYSTEM) JOURNAL , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.22303/infosys.5.1.2020.70-83.
[12] Suherman, M. Purnamasari, and Fitriani Dwi Hastuti, “KLASIFIKASI SISWA BERDASARKAN MATA PELAJARAN LINTAS MINAT MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 8, no. 2, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3508.
[13] I. A. Saragih, A. U. Firmansyah, and R. Rohminatin, “Penerapan Metode C4.5 Untuk Penentuan Kelayakan Penerima Program  Keluarga  Harapan,” JUTSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  1,  no.  3,  2021,  doi: 10.33330/jutsi.v1i3.1341.
[14] A. K. Lalo, P. Batarius, and Y. C. H. Siki, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penjualan Barang di Swalayan Dutalia,” Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1089.
[15] A. Ulfa, D. Winarso, and E. Arribe, “Sistem Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma C4.5,” JURNAL FASILKOM , vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i1.1511.
[16] R. S. Putra, “Klasifikasi Penyebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma C4.5 Kota Pagar Alam,” Jukomika , vol. 4, no. 1, 2021.
[17] T. G. Pratama, A. Ridwan, and A. Prihandono, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Kanker Serviks Tingkat Awal,” Urecol Journal. Part E: Engineering , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.53017/uje.4.