## IMPLEMENTASI MODEL CRISP-DM UNTUK MENENTUKAN SALES PIPELINE PADA PT X
Dina Feblian 1) , Dadan Umar Daihani 2)
1 Mahasiswa Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2 Dosen Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti dina.feblian@gmail.com, dadan@trisakti.ac.id

## ABSTRACT
PT  X  is  a  joint  venture  subsidiary  of  a  bank  in  Indonesia,  which  is  a  company,  engaged  in general  insurance  business.  PT  X  is  required  to  increase  its  share  of  the  parent  company  by  the shareholders in developing its business potential. In developing the potential of the business, companies need enough information to be analyzed further. Sources of information that can be used is the business data of the company, both of PT X as a subsidiary and its holding company. By utilizing business data in  large  numbers,  the  company  will  find  a  variety  of  information  needed.  For  the  business  data processing required a technique of data mining. In a study conducted, the implementation of the model refers to the six stages of Cross-Industry Standard Process for Data Mining or commonly known by the acronym CRISP-DM. In doing data mining, the six phases of the CRISP-DM is business understanding, understanding the data, the data preparation, modeling, evaluation, and deployment. At this stage of deployment, the report will be made by the customer segmentation by region. The expected result is the information required in the form of a new customer pipeline.
Keywords: Data Mining, CRISP-DM, Customer Segmentation, Customer Pipeline

## 1. PENDAHULUAN
1.1

## Latar Belakang
Data  merupakan  sebuah  aset  yang berharga. Seiring dengan pesatnya perkembangan  teknologi  pada  pengumpulan dan  penyimpanan  data,  menghasilkan  basis data yang terlampau besar. Sehingga, data yang dikumpulkan  jarang  dilihat  karena  terlalu panjang,  tidak  menarik  dan  memakan  waktu yang cukup lama untuk mengolah data tersebut. Keputusan yang seharusnya dibuat berdasarkan data  seringkali  dibuat  tidak  lagi  berdasarkan data, tetapi berdasar intuisi pembuat keputusan, sehingga terciptalah cabang ilmu data mining.
Data  mining  merupakan  suatu  proses pencarian data secara otomatis yang bersumber dari  database  dalam  skala  besar  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  [12]. Perkembangan  data  mining  tidak  dapat  lepas dari  teknologi  informasi  yang  memungkinkan data  dalam  jumlah  besar  terakumulasi.  Dari keterkaitan  tersebut,  menjadikan  data  mining telah berkembang pada berbagai sektor bisnis.
Dalam  dunia  bisnis  yang  penuh  dengan persaingan dan bersifat dinamis, membuat para
pelakunya  untuk  selalu  memikirkan  strategi agar  dapat  terus  bertahan  dan  jika  mungkin mengembangkan  skala  bisnis  mereka.  Untuk mencapai  hal  tersebut  dapat  dilakukan  upaya seperti peningkatan kapasitas produk, efisiensi biaya operasional perusahaan dan peningkatan efektivitas  pemasaran.  Salah  satu  cara  untuk memenuhi  kebutuhan  diatas  yaitu  dengan melakukan analisis data perusahaan.
Seperti  PT  X  yang  didirikan  di  Jakarta pada  tahun  2011  merupakan  salah  satu  anak perusahaan  joint  venture  dari  sebuah  bank  di Indonesia,  yaitu  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  asuransi  kerugian.  Tidak  hanya PT  X  yang  bergerak  dalam  bidang  usaha tersebut,  masih  cukup  banyak  perusahaan lain yang  bergerak  dibidang  serupa.  Hal  ini  tentu saja  menimbulkan  persaingan  bisnis  antar perusahaan.  Persaingan  yang  terjadi  dalam dunia  bisnis  asuransi  kerugian  memaksa  para pelakunya  untuk  selalu  memikirkan  strategi yang dapat menjamin kelangsungan dari bisnis asuransi yang mereka jalankan serta meningkatkan pendapatan perusahaan. Sebagai anak  perusahaan,  PT  X  juga  dituntut  untuk meningkatkan  pangsa  pasarnya  terhadap
perusahaan  induk  oleh  para  pemegang  saham dalam mengembangkan potensi bisnisnya.
Untuk  dapat  melaksanakan  hal  itu, perusahaan memerlukan informasi yang cukup untuk  dapat  dianalisa  lebih  lanjut.  Sumber informasi  yang  dapat  digunakan  yaitu  data bisnis  perusahaan,  baik  dari  PT  X  sebagai perusahaan  anak  dan  perusahaan  induknya. Data  bisnis  dalam  jumlah  yang  besar merupakan  salah  satu  aset  berharga  yang dimiliki  oleh  perusahaan,  namun  apabila  data tersebut tidak terlihat lagi nilainya karena selain berupa tumpukan data, data tersebut adalah data yang  tidak  terpakai  lagi.  Akan  tetapi,  dengan memanfaatkan  data  bisnis  dalam  jumlah  yang besar,  perusahaan  akan  menemukan  beragam informasi  yang  dibutuhkan.  Untuk  proses pengolahan  data  bisnis  tersebut  diperlukan suatu teknik dari data mining.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dari pelaksanaan penelitian ini yaitu: 1. Mengembangkan pemodelan melalui teknik dari data mining untuk mengendalikan data bisnis dengan segmentasi pasar.
2. Menemukan  informasi  yang  dibutuhkan berupa sales pipeline dari pemodelan yang dilakukan pada data bisnis yang bersumber dari kedua buah perusahaan yaitu, PT X dan perusahaan induknya.
3. Mengetahui  ukuran  pangsa  pasar  pada segmen  Commercial  yang  telah  dicapai oleh  PT  X  sebagai  anak  perusahaan terhadap perusahaan induknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sales Pipeline
Menurut  Cefkin  (2007),  manajemen sales  pipeline  digunakan  pada  perusahaan komersial  sebagai  sarana  untuk  mengarahkan fokus  dan  perhatian  personil  serta  untuk mengantisipasi  kinerja  pada  masa  yang  akan datang.  Sistem  akuntansi  pada  sales  pipeline digunakan untuk memantau potensi pendapatan,  mengelola  keputusan  investasi, dan  untuk  menetapkan  proyeksi  yang  akan datang.  Karena  itu,  sales  pipeline  dapat dijadikan  sebagai  petunjuk  oleh  pemegang saham dan analis pasar.
Sales  Pipeline  menurut  Kimla  (2013) dibuat  secara  wajib  dan  digunakan  untuk penjualan serta forecasting dan analisis. Secara berkala  dilakukan  evaluasi  untuk  efektivitas dan  perbaikan.  Pipeline  yang  fleksibel merupakan  metode  yang  paling  sukses digunakan  oleh  beberapa  perusahaan.  Umpan balik  secara  konsisten  dari  tenaga  penjual dibutuhkan untuk akurasi pipeline tersebut dan sebagai  refleksi  dari  kondisi  nyata  yang  ada. Pipeline disesuaikan setiap kali akan kebutuhannya untuk mencerminkan perubahan yang dibutuhkan dalam proses penjualan [5].
Model  operasi  pipeline  secara  umum dijelaskan oleh Yan, et al., (2015), yaitu seperti mengidentifikasi  prospek  penjualan  baru, kemudian penjual memasukkan peluang prospek  penjualan  pada  sistem  manajemen pipeline. Prospek yang telah teridentifikasi ini selanjutnya dievaluasi dan ditetapkan beberapa yang  berpotensi  menjadi  peluang  penjualan. Sebuah  peluang  penjualan  terdiri  dari  satu  set dari  satu  atau  lebih  produk  atau  jasa  yang penjual berusaha untuk mengkonversi kedalam pembelian klien yang sebenarnya [14].
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  dapat disimpulkan bahwa sales pipeline menggambarkan  pendekatan  untuk  penjualan, dibuat  berdasarkan  prinsip  yang  mendasari proses  penjualan  dari  pihak  yang  melakukan penjualan. Menggambarkan langkah sales dari pelanggan  potensial  atau  prospek  untuk mengkualifikasi  prospek  tersebut  menjadi petunjuk dan memvalidasinya lebih lanjut yang mengarah  kepada  peluang  penjualan.  Sales pipeline digunakan agar angka penjualan dapat dikendalikan  dan  pekerjaan  dalam  sales terorganisir dengan baik.

## 2.2 Segmentasi Pasar
Menurut  Lamb,  Hair,  dan  McDaniel (2010),  segmen  pasar  adalah  subkelompok orang  atau  organisasi  yang  berbagi  satu  atau lebih karakteristik yang menyebabkan memiliki kebutuhan  produk  serupa  [7].  Dari  perspektif pemasaran,  segmen  pasar  dapat  digambarkan sebagai  suatu  tempat  antara  dua  ekstrem. Segmentasi  Pasar  atau  market  segmentation menurut Kotler dan Keller (2012), adalah pasar yang  telah  dibagi  terdiri  dari  sekelompok pelanggan yang memiliki sekumpulan kebutuhan  dan  keinginan  yang  serupa  [6]. Proses membagi pasar menjadi segmen-segmen yang  bermakna,  relatif  sama,  dan  atau
kelompok  yang  dapat  diidentifikasi  disebut sebagai segmentasi pasar. Tujuan dari segmentasi pasar adalah untuk memungkinkan pemasar  menyesuaikan  bauran  pemasaran untuk  memenuhi  kebutuhan  suatu  segmen secara spesifik [7].
Segmentasi dapat dilakukan berdasar atas variabel utama seperti dibawah ini, yaitu: [6]
1. Segmentasi  geografis,  segmentasi  yang membagi  pasar  menjadi  unit  geografis yang  berbeda-beda  seperti  negara,  daerah otonomi,  kota,  iklim,  atau  kawasan pemukiman.
2. Segmentasi  demografis,  segmentasi  yang membagi pasar menjadi berbagai kelompok  berdasarkan  variabel  seperti seperti  usia,  ukuran  keluarga,  siklus kehidupan keluarga, jenis kelamin, penghasilan, pekerjaan, agama, ras, generasi  kewarganegaraan,  dan  kelas sosial.
3. Segmentasi  psikografis,  segmen  pasar  ini dilakukan dengan mengelompokkan konsumen  atau  pembeli  menjadi  bagian pasar  menurut  variabel-variabel  pola  atau gaya hidup dan kepribadian.
4. Segmentasi  perilaku,  pada  segmentasi  ini pasar  diklasifikasi  dalam  kelompok- kelompok  yang  dibedakan  berdasarkan pengetahuan,  sikap,  penggunaan  atau respon terhadap suatu produk.
Pada  penelitian  ini,  untuk  menentukan segmentasi  dan  mengetahui  ukuran  pangsa pasar PT X terhadap perusahaan induknya yang difokuskan  pada  satu  segmen,  yaitu  segmen Commercial  dengan  menggunakan  data  bisnis dari  kedua  belah  pihak  perusahaan.  Dalam proses  pengolahan  data  bisnis  tersebut menggunakan penerapan dari data mining.

## 2.3 Data Mining
Menurut  Gartner  Group,  data  mining merupakan  suatu  proses  pengidentifikasian sekumpulan data dalam jumlah yang besar serta tersimpan dalam tempat penyimpanan, melalui teknik-teknik pengenalan pola seperti matematika  dan  teknik  statistik  [8].  Data mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi  didalam  database.  Data  mining merupakan  proses  semi  otomatik  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi
pengetahuan  potensial  dan  berguna  yang bermanfaat  yang  tersimpan  didalam  database besar [13].
Data  mining  menurut  David  Hand, Heikki Mannila dan Padhraic Smyth dari MIT adalah  analisa  terhadap  data  yang  biasanya berukuran  besar  untuk  menemukan  hubungan yang  jelas  serta  menyimpulkan  hasil  dari analisa data yang belum diketahui sebelumnya dengan  cara terkini  untuk  dipahami  dan  dapat berguna bagi pemilik data tersebut [8].
Selain definisi diatas, data mining adalah analisis data untuk membangun hubungan dan mengidentifikasi pola, berfokus pada identifikasi hubungan dalam data. Data mining merupakan sebuah kegiatan ekstraksi informasi yang  tujuannya  adalah  untuk  menemukan fakta-fakta  tersembunyi  yang  terkandung dalam database. Menggunakan kombinasi dari pembelajaran  mesin,  analisis  statistik,  teknik pemodelan  dan  teknologi  database.  Data mining menemukan pola dan hubungan dalam data dan menyimpulkan aturan yang memungkinkan  sebagai  prediksi  untuk  masa yang akan datang [9].
Data  mining  merupakan  suatu  proses pencarian data secara otomatis yang bersumber dari  database  dalam  skala  besar  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  [12]. Data mining merupakan analisis dari peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas data  dengan  cara  yang  berbeda  dengan sebelumnya, yang  dapat  dipahami  dan bermanfaat  bagi  pemilik  data.  Data  mining merupakan  bidang  dari  beberapa  keilmuan yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database dan visualisasi  untuk  penanganan  permasalahan dalam  pengambilan  informasi  dari  database yang besar [8].
Beberapa faktor pendorong yang mendukung  kemajuan  yang  luar  biasa  dalam bidang data mining, antara lain: [8]
1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam  data  warehouse sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki akses  yang  baik  ke  dalam  database  yang ada.
3. Adanya  peningkatan  akses  data  melalui navigasi web dan intranet.
4. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan  penguasaan  pasar  dalam globalisasi ekonomi.
5. Perkembangan  teknologi  perangkat  lunak untuk data mining.
6. Perkembangan yang pesat dalam kemajuan komputasi  dan  pengembangan  kapasitas media penyimpanan.
Berdasarkan  pada  definisi  yang  telah disampaikan,  hal  penting  yang  berhubungan dengan data mining, yaitu:
1. Data  mining  merupakan  suatu  proses otomatis  terhadap  data  yang  sudah  ada sebelumnya.
2. Data yang akan diproses berupa data dalam skala besar.
3. Tujuan dari data mining adalah mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang dapat  berupa  suatu  informasi  yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
Pencarian  suatu  hubungan  atau  pola didalam  data  mining  dapat  berupa  hubungan antara  dua  atau  lebih  dalam  satu  dimensi. Misalnya dalam dimensi produk, dapat dilihat keterkaitan  pembelian  suatu  produk  dengan produk yang lain. Selain itu, hubungannya juga dapat  dilihat  antara  dua  atribut  atau  lebih  dan dua objek ataupun lebih [10].
Sementara  itu,  penemuan  suatu  pola merupakan  output  lain  dari  data  mining. Misalnya,  sebuah  perusahaan  perbankan  yang akan  meningkatkan  fasilitas  pinjaman  untuk nasabah.  Perusahaan  tersebut  akan  mencari pola  dari  daftar  nasabah  yang  ada  untuk mengetahui  nasabah  yang  memiliki  potensial dan  nasabah  yang  tidak  memiliki  potensial, sehingga  perusahaan  juga  dapat  melakukan analisa  perihal  nasabah  yang  dapat  dinaikkan fasilitas pinjamannya [10].
Beberapa  penjelasan  mengenai  definisi awal dari data mining menyertakan fokus pada proses  otomatisasi.  Berry  dan  Linoff,  (2004) dalam  buku  Data  Mining  Technique  for Marketing,  Sales,  and  Customer  Support mendefinisikan  data  mining  sebagai  suatu proses  eksplorasi  dan  analisis  secara  otomatis maupun  semi  otomatis  terhadap  data  dalam jumlah  besar  dengan  tujuan  menemukan  pola atau aturan yang berarti. Tiga tahun kemudian dalam  buku  Mastering  Data  Mining,  mereka memberikan definisi ulang terhadap pengertian dari  data  mining  dan  memberikan  pernyataan bahwa  “jika  ada  yang  kami  sesalkan  adalah frasa  secara  otomatis  maupun  semi  otomatis, karena  kami  merasa  hal  tersebut  memberikan fokus berlebih pada teknik otomatis dan kurang pada  eksplorasi  dan  analisis”.  Hal  tersebut
memberikan  pemahaman  yang  salah  bahwa data  mining  merupakan  produk  yang  dapat dibeli  dibandingkan  keilmuan  yang  harus dikuasai [8].
Pernyataan  tersebut  menegaskan  bahwa dalam data mining otomatisasi tidak menggantikan campur tangan manusia. Manusia  harus  ikut  aktif  dalam  setiap  fase dalam proses data mining. Kehebatan kemampuan  algoritma  data  mining  yang terdapat  dalam  perangkat  lunak  analisis  yang terdapat  saat  ini  memungkinkan  terjadinya kesalahan  penggunaan  yang  dapat  berakibat fatal.  Pengguna  mungkin  menerapkan  analisis yang  tidak  tepat  terhadap  kumpulan  data dengan menggunakan pendekatan yang berbeda. Oleh karenanya, dibutuhkan pemahaman  tentang  statistik  dan  struktur model matematika yang mendasari kinerja dari perangkat lunak [8].
Data Mining bukanlah suatu bidang ilmu yang sama sekali baru [1][4] dan teorinya pun sudah banyak dibahas dalam berbagai literatur. Teori- teori  tersebut  antara  lain  yaitu,  Naive-Bayes dan  Nearest  Neighbour,  Pohon  Keputusan, Aturan Asosiasi, K-Means Clustering, dan Text Mining  [1].  Sedangkan  perkembangan  terkini menghadirkan algoritma-algoritma yang dikembangkan  antara  lain,  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST),  Algoritma  Genetik,  Fuzzy  C- Means,  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan lain-lain  [8].  Sejak  perkembangannya  dari tahun  1990-an,  data  mining  yang  sebelumnya dikuasai oleh para pakar statistik, ternyata pada tahun 2000-an banyak dikembangkan oleh para pakar  ilmu  komputer  yang  berusaha  untuk memperbaiki  kinerja  dari  teori-teori  statistik yang ada. Menurut Daryl Pregibon disebutkan bahwa  data  mining  adalah  perpaduan  dari Statistik,  Artificial  Intelligence  dan  Database [3].
2.4 Cross-Industry Standard Process untuk Data Mining Cross-Industry  Standard  Process  untuk
Data  Mining  atau  CRISP-DM  dikembangkan tahun  1996  oleh  analis  dari  beberapa  industri seperti  Daimler  Chrysler,  SPSS  dan  NCR [8][11].  CRISP-DM  merupakan  standarisasi proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah  secara  umum  dari  bisnis  atau  unit penelitian [8].
Dalam  CRISP-DM  sebuah  proyek  data mining  memiliki  siklus  hidup  yang  terbagi dalam  enam  fase  [8][11].  Berikut  merupakan
gambar  2.3  yang  akan  memberikan  gambaran secara  umum  mengenai  siklus  hidup  dalam CRISP-DM.

## Gambar 2.1   Siklus Hidup dalam CRISP-DM
(Larose, 2014)
Keseluruhan  fase  berurutan  yang  ada tersebut bersifat adaptif. Fase berikutnya dalam urutan  bergantung  kepada  keluaran  dari  fase sebelumnya.  Hubungan  penting  antar  fase digambarkan  dengan  panah.  Sebagai  contoh, jika proses berada pada fase modeling. Berdasar pada  perilaku  dan  karakteristik  model,  proses mungkin kembali kepada fase data preparation untuk perbaikan lebih lanjut terhadap data atau berpindah maju kepada fase evaluation [8].
Dari  gambar  2.3  dapat  dilihat  bahwa siklus hidup dari CRISP-DM terdiri dari enam fase, yaitu: [8]
1. Business  Understanding  Phase  atau  Fase
Pemahaman Bisnis a. Penentuan tujuan proyek dan kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis  atau  unit  penelitian  secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan  tujuan  dan  batasan menjadi  formula  dan  definisi  dari permasalahan data mining.
c. Menyiapkan  strategi  awal  untuk mencapai tujuan.
2. Data  Understanding  Phase  atau  Fase Pemahaman Data
a. Mengumpulkan data.
b. Menggunakan  analisis  penyelidikan data  untuk  mengenali  lebih  lanjut mengenai  data  dan  pencarian  awal pengetahuan yang ada didalamnya.
c. Mengevaluasi kualitas data.
d. Jika  diinginkan,  pilih  sebagian  kecil kelompok data yang mungkin mengandung pola dari permasalahan. 3. Data  Preparation  Phase  atau  Fase Pengolahan Data a. Menyiapkan  data  yang  tersedia  dari awal,  karena  merupakan  kumpulan data  yang  akan  digunakan  untuk keseluruhan  fase  berikutnya.  Fase  ini merupakan pekerjaan berat yang perlu dilaksanakan secara intensif. b. Memilih kasus dan variabel yang ingin dianalisis  dan  yang  sesuai  dengan analisis yang akan dilakukan. c. Melakukan  perubahan  pada  beberapa variabel jika dibutuhkan.
d. Menyiapkan  data  awal  sehingga  siap untuk perangkat pemodelan.
4. Modeling Phase atau Fase Pemodelan
a. Memilih  dan  mengaplikasikan  teknik pemodelan yang sesuai.
b. Kalibrasi aturan model untuk
mengoptimalkan hasil.
c. Yang perlu diperhatikan bahwa beberapa teknik mungkin untuk digunakan  pada  permasalahan  data mining yang sama.
d. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali kepada  fase  pengolahan  data  untuk menjadikan data kedalam bentuk yang sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan dari teknik data mining tertentu.
5. Evaluation Phase atau Fase Evaluasi
a. Mengevaluasi  satu  atau  lebih  model yang digunakan dalam fase pemodelan untuk  mendapatkan  kualitas  dan efektivitas  sebelum  disebarkan  untuk digunakan.
b. Menetapkan  apakah  terdapat  model yang memenuhi tujuan pada fase awal.
c. Menentukan apakah terdapat permasalahan  penting  dari  bisnis  atau penelitian yang tidak tertangani dengan baik.
d. Mengambil keputusan berkaitan dengan  penggunaan  hasil  dari  data mining.
6. Deployment Phase atau Fase Penyebaran
a. Menggunakan model yang dihasilkan.
Terbentuknya model tidak menandakan  telah  terselesaikannnya proyek.
b. Contoh  sederhana  dari  penyebaran yaitu pembuatan laporan.
c. Contoh  kompleks  dari  penyebaran yaitu  penerapan  proses  data  mining secara paralel pada departemen lain.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Model  referensi  khusus  metodologi
CRISP-DM pada penelitian ini telah dikembangkan. Gambar 3.1 merupakan model referensinya secara umum.
Gambar 3.1   Model Referensi Umum CRISP-DM
Berdasar pada model referensi yang telah ditampilkan pada gambar 3.1, berikut merupakan penjelasannya: 1. Business Understanding, adalah
pemahaman tentang substansi dari kegiatan data  mining  yang  akan  dilakukan, kebutuhan dari perspektif bisnis.
Kegiatannya  antara  lain  menentukan sasaran  atau  tujuan  bisnis,  memahami situasi bisnis, menerjemahkan tujuan bisnis kedalam tujuan data mining.
2. Data Understanding, adalah pengumpulan data,  mempelajari  data  untuk  dapat memahami  data  yang  akan  digunakan dalam penelitian, mengidentifikasi masalah yang berkaitan dengan data.
3. Data  Preparation,  pada  tahap  ini  struktur basis  data  akan  dipersiapkan  sehingga mempermudah proses mining.
4. Modeling  Phase,  adalah  fase  menentukan teknik  data  mining  yang  digunakan, menentukan  tools  data  mining,  algoritma data mining, menentukan parameter dengan nilai yang optimal.
5. Evaluation Phase, adalah fase interpretasi terhadap hasil data mining yang ditunjukkan dalam proses pemodelan yang terdapat  pada  fase  sebelumnya.  Evaluasi dilakukan secara mendalam dengan tujuan menyesuaikan  model  yang  didapat  agar sesuai  dengan  sasaran  yang  ingin  dicapai dalam fase pertama.
6. Deployment  Phase  atau  fase  penyebaran adalah  fase  penyusunan  laporan  atau
presentasi  dari  pengetahuan  yang  didapat dari evaluasi pada proses data mining.

## 3.1 Phase 1

## Gambar 3.2   Fase Pertama Model Referensi CRISP-DM
Pada fase ini terdapat empat proses yaitu:
1. Determine  business  objectives  dilakukan untuk memahami tujuan yang ingin dicapai oleh  PT  X  dari  perspektif  bisnis  kepada perusahaan induknya secara menyeluruh.
2. Asses situation dilakukan untuk melibatkan fakta yang ada pada PT X tentang sumber daya,  kendala,  asumsi  dan  faktor-faktor lain  yang  harus  dipertimbangkan  dalam menentukan  tujuan  analisis  data  dan
rencana  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian.
3. Determine  data  mining  goals  yaitu menyatakan  tujuan  data  mining  secara teknis terhadap penelitian yang dilakukan.
4. Plan  activities  yaitu  menjelaskan  rencana yang ditujukan untuk mencapai tujuan data mining  dan  dengan  demikian  dapat mencapai tujuan bisnis, kemudian menentukan tools yang akan dipergunakan.

## 3.2 Phase 2

## Gambar 3.3   Fase Kedua Model Referensi CRISP-DM
Pada fase ini terdapat tiga proses yaitu:
1. Collect initial data yaitu memperoleh data atau akses untuk membuka data yang akan digunakan dalam penelitian. Pengumpulan
awal  ini  termasuk  loading  data  jika diperlukan untuk memahami data tersebut.
2. Describe  data  yaitu  memeriksa  data  yang diperoleh dan melaporkan hasilnya.
3. Explore  data  yaitu  melakukan  eksplorasi terhadap isi data yang diperoleh, kemudian
memberikan  deskripsi  mengenai  isi  data tersebut.

## 3.3 Phase 3

## Gambar 3.4   Fase Ketiga Model Referensi CRISP-DM
Pada fase ini terdapat tiga proses yaitu:
1. Data  selection  yaitu  memilih  data  yang akan digunakan dalam proses data mining. Dalam proses ini dilakukan juga pemilihan atribut-atribut  yang  disesuaikan  dengan proses data mining.
2. Data  preprocessing  yaitu  memastikan kualitas data yang telah dipilih pada tahap data selection, pada tahap ini masalah yang harus  dihadapi  adalah  apabila  terdapat
noisy  data  dan  missing  values.  Proses pembersihan data atau cleansing dilakukan untuk  menemukan  anomali  data  yang mungkin  saja  masih  terdapat  pada  data tersebut.
3. Transformation  yaitu  pengelompokkan atribut-atribut atau field yang telah terpilih kedalam basis data baru untuk bahan data mining.

## 3.4 Phase 4
Pada fase ini terdapat tiga proses yaitu:
1. Select  modeling  technique  merupakan langkah  pertama  dalam  pemodelan,  yaitu dengan  menggunakan  teknik  pemodelan yang  telah  ditetapkan  pada  fase  business understanding.
2. Build  model  yaitu  menjalankan  alat pemodelan sesuai dengan prosedur.
3. Generate test design yaitu menguji kualitas model  dan  validitas  dengan  menggunakan dataset yang telah dipersiapkan.

## 3.5 Phase 5

## Gambar 3.6   Fase Kelima Model Referensi CRISP-DM pada Penelitian
. Pada fase ini terdapat dua proses yaitu:
1. Evaluate  result  yaitu  merangkum  hasil penilaian  dari  segi  kriteria  keberhasilan bisnis, termasuk pernyataan akhir
mengenai apakah penelitian sudah memenuhi tujuan bisnis.
2. Determine  next  step  yaitu  memberikan keputusan  apakah  teknik  pemodelan  yang dipergunakan  dapat  dijadikan  standar dalam menentukan tujuan penelitian
3.

## 3.6 Phase 6

## Gambar 3.7   Fase Keenam Model Referensi CRISP-DM pada Penelitian
Pada fase ini terdapat dua proses yaitu:
1. Deployment plan yaitu menjelaskan gambaran  mengenai  rencana  terhadap pembuatan laporan yang akan dibuat.
2. Produce  final  report  yaitu  memberikan visualisasi  dari  laporan  yang  telah  dibuat berdasarkan pada deployment plan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  proses modeling sebanyak 34 file yang terdiri dari 17 file  data  primer  dan  17  file  data  sekunder. Kedua  buah  data  file  tersebut  kemudian masing-masing digabung menjadi satu sesuai
dengan  urutan  nama  file  yang  telah disesuaikan menurut isi dan penamaan file. Dari hasil proses fuzzy lookup yang dilakukan dalam tahap  modeling,  maka  terdapat  17  file  yang telah  disimpan.  Tabel  berikut  ini  akan menampilkan  ringkasan  yang  menerangkan seberapa  banyak  jumlah  customer  yang termasuk  dalam  pipeline  customer  baru  yang telah  dikelompokkan  berdasarkan  bulan  dan disegmentasi  berdasarkan  wilayah  pembagian kerja dari segmen Commercial pada PT X.
Tabel 4.1   Jumlah Pipeline Customer Baru
Berdasarkan  pada  tabel  4.1  yang  telah ditampilkan  dapat  dilihat  bahwa  jumlah pipeline  customer  baru  secara  total  untuk wilayah  Medan  berjumlah  197  customer, wilayah  Palembang  berjumlah  94  customer, wilayah  Jakarta  1  berjumlah  166  customer, wilayah  Jakarta  2  berjumlah  138  customer, wilayah  Jakarta  3  berjumlah  85  customer, wilayah  Bandung  berjumlah  116  customer, wilayah Banjarmasin berjumlah 137 customer, wilayah  Semarang  berjumlah  104  customer,
wilayah  Surabaya  berjumlah  221  customer, wilayah Denpasar berjumlah 67 customer, dan wilayah  Makassar  berjumlah  110  customer. Sehingga jumlah pipeline customer baru secara keseluruhan berjumlah 1.435 customer.
Gambar berikut ini merupakan grafik yang akan  menampilkan  jumlah  customer  dari  PT Bank  X  yang  belum  dan  sudah  menjadi customer  PT  X  sebagai  anak  perusahaan  PT Bank X.

## Gambar 4.1   Grafik Perbandingan Jumlah Customer Baru dan Existing
Berdasarkan  pada  grafik  yang  telah ditampilkan,  dapat  dilihat  bahwa  pada  bulan Januari terdapat 8 jumlah customer yang sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  123 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  131  customer.  Pada  bulan  Februari terdapat  24  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  153 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  177  customer.  Pada  bulan  Maret terdapat  17  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  180 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  197  customer.  Pada  bulan  April terdapat  15  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  146 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  161  customer.  Pada  bulan  Mei terdapat  22  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  152 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  174  customer.  Pada  bulan  Juni terdapat  17  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  149 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  166  customer.  Pada  bulan  Juli terdapat  14  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  103 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  117  customer.  Pada  bulan  Agustus terdapat  11  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  87 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  98  customer.  Pada  bulan  September terdapat  14  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  93
customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  107  customer.  Pada  bulan  Oktober terdapat  12  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  89 customer yang belum menjadi customer PT X dari total 101 customer. Pada bulan November terdapat  14  jumlah  customer  yang  sudah menjadi  customer  PT  X  dan  sebanyak  81 customer yang belum menjadi customer PT X dari  total  95  customer.  Pada  bulan  Desember terdapat 2 jumlah customer yang sudah menjadi customer PT X dan sebanyak 72 customer yang belum  menjadi  customer  PT  X  dari  total  74 customer.

## 5. KESIMPULAN
Panduan  langkah-langkah  CRISP-DM tidak  secara  eksplisit  menyebutkan  dataset sebagai  kiriman  untuk  tugas  persiapan  data pada  setiap  fase,  tetapi  dataset  tersebut sebaiknya  diarsipkan  dan  didokumentasikan. Dataset  tidak  akan  sesuai  tepat  satu  dengan tugas  yang  ada  pada  setiap  fase,  tetapi informasi  tentang  data  yang  digunakan  harus dimasukkan  dalam  setiap  laporan  yang  harus disampaikan.
Data mining dapat menciptakan lingkungan  bisnis  yang  intelligence,  yaitu efisiensi  dalam  mendapatkan  informasi  yang diperlukan,  menyediakan  tool  khusus  untuk kemampuan  analitis  yang  jauh  lebih  baik, mengurangi  beban  berlebih  pada  sistem operasional  untuk  membuat  laporan  dan kegiatan analitik, serta memberikan kemampuan  bagi  pengguna  dalam  ruang lingkup bisnis proses.

## DAFTAR PUSTAKA
Bramer, M. (2007). Principles of Data Mining.
London: Springer-Verlag.
Cefkin,  M.  (2007).  Ethnographic  Praxis  in Industry Conference. Numbers may speak louder  than  words,  but  is  anyone listening?  The  rhythmscape  and  sales pipeline management , 187–199.

## Gorunescu, F. (2011). Data Mining - Concepts,
Models, and Techniques. Berlin: Springer- Verlag Berlin Heidelberg.
Kantardzic,  M.  (2011).  Data  Mining  :
Concepts, Models, Methods, and Algorithms.  Hoboken,  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc.
Kimla,  N.  (2013).  Pipeline  Management: Success with CRM. Los Angeles: Pipelinersales Inc.
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  (2012).  Marketing Management.  Upper  Saddle  River,  New Jersey: Prentice Hall.
Lamb,  C.  W.,  Hair,  J.  F.,  &  McDaniel,  C. (2010).  Marketing.  Boston,  MA:  South- Western College.
Larose,  D.  T.  (2014).  Discovering  Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining.
New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Pal,  N.  R.,  &  Jain,  L.  C.  (2005).  Advanced Techniques  in  Knowledge  Discovery  and Data Mining. New York: Springer.

## Ponniah,  P.  (2011).  Data  Warehousing
Fundamentals  for  IT  Professionals.  New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Shafique, U., & Qaiser, H. (2014). International Journal  of  Innovation  and  Scientific Research.  A  Comparative  Study  of  Data
Mining  Process  Models  (KDD,  CRISP-
DM and SEMMA) , 12 (1), 217-222.
Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2005). Introduction To Data Mining. New York:
Pearson.
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  &  Liang,  T.-P. (2005).  Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems. New Jersey: Prentice- Hall, Inc.
Yan, J., Zhang, C., Zha, H., Gong, M., Sun, C., Huang, J., et al. (2015). Proceedings of the Twenty-Ninth  AAAI  Conference  on Artificial Intelligence. On Machine Learning towards Predictive Sales Pipeline Analytics , 1945-1951.