Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.295 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 829-838 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DATA MINING TECHNIQUE USING NAÏVE BAYES ALGORITHM TO PREDICT SHOPEE CONSUMER SATISFACTION AMONG MILLENNIAL GENERATION
Margaretha Intan Pratiwi Hant *1 , Hendry 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018126@student.uksw.edu , 2 hendry@uksw.edu
(Naskah masuk: 25 April 2022, Revisi : 06 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Shopee is one of the largest e-commerce platforms currently being used by Millennials. The use of Shopee itself makes it very easy for consumers to process transactions. Shopee itself is committed to maintaining and improving customer satisfaction so they don't switch to other competitors. However, it is undeniable that there are still many cases that can harm consumers when using the platform. With the cases that occur, it is very possible that there will be a big influence on the level of consumer satisfaction on the platform. Consumers will feel satisfied when the product or service used can meet consumer expectations. This study was made with the aim of predicting the level  of  consumer  satisfaction  of  Shopee  Indonesia  among  the  Millennial  Generation.  This  study  applies  data mining using the Naive Bayes Algorithm. The Naive Bayes algorithm itself is a simple probability classification that can calculate all possibilities by combining a number of combinations and the frequency of a value from the database  obtained.  The  attributes  used  in  conducting  this  research  include  Name,  Gender,  Age,  Price, Performance  and  Efficiency,  Fulfillment,  Reliability,  Control  and  Security,  Responsiveness,  Compensation, Contact, and Description of Satisfaction Value. In this study, the results obtained from several input attributes that create  a  causal  relationship  when  classifying  satisfied  and  dissatisfied  consumers.  The  results  obtained  can provide benefits for the Shopee company in increasing customer satisfaction. After carrying out the testing process, it can be concluded that the Naive Bayes Algorithm is an algorithm that is suitable for use in the classification process for measuring Shopee Indonesia's consumer satisfaction level among the Millennial Generation, with an accuracy rate of 89.65%.
Keywords : Classification, Consumer Satisfaction, Data Mining, E-Commerce, Naïve Bayes Algorithm.

## TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEPUASAN KONSUMEN SHOPEE DIKALANGAN GENERASI MILENIAL

## Abstrak
Shopee merupakan salah satu e-commerce terbesar yang saat ini sedang marak digunakan oleh Generasi Milenial. Penggunaan  Shopee  sendiri  sangat  mempermudah  konsumennya  dalam  melakukan  proses  transaksi.  Shopee sendiri  memiliki komitmen  dalam  menjaga  dan  meningkatkan kepuasan  konsumennya  agar  tidak  berpindah ke kompetitor  yang  lain.  Namun  tidak  dapat  dipungkiri  masih  banyak  sekali  kasus-kasus  yang  dapat  merugikan konsumen  pada  saat  menggunakan platform tersebut.  Dengan  adanya  kasus-kasus  yang  terjadi,  sangat memungkinkan adanya pengaruh besar terhadap tingkat kepuasan konsumen pada platform tersebut. Konsumen akan  merasa  puas ketika produk  atau  jasa  yang digunakan bisa  memenuhi  ekspektasi  konsumen.  Penelitian  ini dibuat  dengan  tujuan  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan  konsumen  Shopee  Indonesia  di  kalangan  Generasi Milenial.  Penelitian  ini  melakukan  penerapan data  mining dengan  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Algoritma Naive Bayes sendiri adalah suatu klasifikasi kemungkinan sederhana yang dapat menghitung seluruh kemungkinan  dengan  menggabungkan  sejumlah  kombinasi  dan  frekuensi  suatu  nilai  dari  basis  data  yang didapatkan. Atribut yang digunakan dalam melakukan penelitian ini mencakup Nama, Jenis Kelamin, Umur, Price , Performance dan Efficiency , Fulfillment , Reliability , Control  and  Security , Responsiveness , Compensation , Contact , dan Keterangan Nilai Kepuasan. Pada penelitian ini didapatkan hasil yang diperoleh dari beberapa atribut masukan yang menciptakan hubungan sebab akibat ketika mengklasifikasikan konsumen yang puas dan tidak puas. Hasil  yang  telah  diperoleh  tersebut  dapat  memberikan  manfaat  bagi  perusahaan  Shopee  dalam  meningkatkan kepuasan konsumennya. Setelah melakukan proses pengujian dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naive Bayes adalah algoritma yang cocok digunakan dalam melakukan proses klasifikasi terhadap pengukuran tingkat kepuasan konsumen Shopee Indonesia di kalangan Generasi Milenial, dengan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89.65%.
Kata kunci : Algoritma Nive Bayes, E-Commerce, Data Mining, Kepuasan Konsumen, Klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  seperti  ini  semuanya  serba  cepat dan  praktis  terutama  bagi  kaum  generasi  milenial yang  sangat  senang  sekali  berbelanja,  generasi milenial  membutuhkan  suatu platform belanja  yang sangat  mudah  tanpa  harus  mengeluarkan  tenaga untuk  datang  langsung  ke  tempat  yang  menjual produk yang diinginkan. Menurut penelitian terbaru, diungkapkan  bahwa  generasi  milenial  terutama  di Indonesia  merupakan  penyumbang  terbesar  dalam menggunakan e-commerce sebagai  wadah  untuk berbelanja [1]. Dapat kita ketahui e-commerce sendiri adalah  tempat  atau  wadah  di  dalam  melakukan transaksi  jual  beli  tanpa  harus  bertemu  secara langsung, melainkan dapat dilakukan secara elektronik melalui media internet [2]. Dapat dilihat e- commerce membawa  peluang  bisnis  yang  sangat besar,  sehingga  banyak  sekali  perusahaan  yang berlomba-lomba menyediakan layanan secara online baik sebagai pengganti atau sebagai tambahan untuk layanan offline produk  mereka.  Akibat  dari pertumbuhan e-commerce yang  terus  meningkat membuat Shopee ikut terjun meramaikan industri ini. Shopee  sendiri  merupakan  salah  satu  e-marketplace yang  meningkat  pesat  di  Indonesia,  karena  Shopee sudah  berhasil  menarik  minat  konsumen  agar  lebih tertarik  bertransaksi  melalui  situs  tersebut  sebagai wadah  jual  beli  secara online [3].  Saat  pertama  kali Shopee  masuk  ke  Indonesia,  shopee  langsung memberikan  penawaran  menarik  yaitu  promo  gratis ongkir  kemana  saja  dengan  minimal  pembelian. Shopee  juga  memiliki  berbagai  macam  promo menarik mulai dari flash sale , cashback , promo gratis ongkir,  serta  promo  besar  besaran  lainnya  yang diadakan  oleh  berbagai  brand  [4].  Pelayanan  yang diterima oleh konsumen dapat mempengaruhi tingkat kepuasan mereka dalam berbelanja. Pelayanan yang bagus dapat mendorong konsumen untung berkomitmen  terhadap  produk  serta  pelayanan perusahaan. Kepuasan yang diperoleh konsumen saat berbelanja merupakan  perasaan  senang  atau kecewa dari  hasil  membandingkan  kinerja  suatu  produk dengan  layanan  yang  diperoleh  serta  ekspektasinya (Kotler & Keller, 2016). Jika pelayanan yang diterima oleh  konsumen  tidak  sesuai  ekspektasi  tentu konsumen  merasa  tidak  puas,  sebaliknya  jika pelayanan  yang  diberikan  sesuai  ekspektasi,  maka konsumen  akan  merasa  puas,  dan  jika  pelayanan tersebut  melebihi  ekspektasi  konsumen,  maka konsumen  akan  sangat  puas  [5].  Konsumen cenderung  akan  membandingkan  pelayanan  yang konsumen  terima  dengan  perusahaan  yang  lain sebagai tolak ukur tingkat kepuasan.
Konsumen adalah orang yang berhak memberikan  kritik  maupun  saran  terhadap  kualitas pelayanan  yang  konsumen  dapatkan  dari  sebuah
produk  maupun  perusahaan.  Penilaian  kepuasaan konsumen  pasti  berdasarkan  perbandingan  dari  apa yang  konsumen  harapkan  dengan  yang  diterima. Ketidakpuasan  yang  dialami  konsumen  ini  dapat menjadi  faktor  utama  yang  bisa  menyebabkan konsumen berpindah merek.  Menurut (Dharmmesta, 2002)  seseorang  konsumen  yang  mengalami ketidakpuasan mempunyai kemungkinan akan merubah perilaku keputusan belinya dengan mencari alternatif merek lain pada konsumsi berikutnya untuk meningkatkan kepuasannya [6]. Kepuasan konsumen sendiri dapat diartikan sebagai suatu keadaan dimana saat  konsumen  menerima  produk  yang  konsumen pesan  dan  produk  tersebut  memenuhi  harapan  dari konsumen.  Saat  konsumen  menerima  produk  yang sesuai  maka  konsumen  akan  merasa  puas  sehingga konsumen akan loyal terhadap perusahaan dan akan menggunakan  jasa  perusahaan  lagi,  sebaliknya  jika produk  yang  diterima  jauh  dari  harapan  konsumen, maka  konsumen  akan  merasa  kecewa.  Harapan konsumen  mengenai  produk  yang  konsumen  pilih pada  suatu marketplace dapat  diketahui  melalui pengalaman pribadi konsumen, informasi dari orang lain,  serta  dari  iklan  atau  promosi  yang  pernah didengar  dan  dilihat  oleh  konsumen  [3].  Karena ketidakpuasan yang dialami oleh konsumen sehingga kecenderungan  menimbulkan sikap  negatif  terhadap merek,  dan  penyedia  jasa  dimana  konsumen berbelanja, kemungkinan terbesar yang terjadi adalah konsumen  tidak  akan  melakukan  pembelian  ulang ( repurchase ),  berganti  dengan  merek  yang  lain ( brand switching ), melakukan komplain, dan bahkan beralih ke marketplace yang lain [7].
Melihat  pada  saat  ini  banyak  sekali  Generasi Milenial  yang  sering  berbelanja  menggunakan platform Shopee. Penelitian sekarang ini menggunakan  Naïve  Bayes  sebagai  algoritma  yang dipilih untuk melakukan klasifikasi terhadap tingkat kepuasan konsumen saat berbelanja di Shopee. Dapat diketahui Algoritma Naive Bayes sendiri adalah suatu klasifikasi  kemungkinan  sederhana  yang  dapat menghitung seluruh kemungkinan dengan menggabungkan  sejumlah  kombinasi  dan  frekuensi suatu  nilai  dari  basis  data  yang  didapatkan  [8]. Algoritma  Naïve  Bayes  ini  memanfaatkan  teorema bayes dan memperkirakan seluruh atribut yang bebas dan saling lepas yang dapat diberikan oleh suatu nilai pada kelas variable. Klasifikasi Naïve Bayes sendiri dapat melakukan prediksi di masa yang akan datang berdasarkan  dari  pengalaman  di  masa  sebelumnya [9].  Untuk  melakukan  evaluasi  apakah  perusahaan telah  memberikan  kualitas  pelayanan  yang  baik terhadap  konsumen  perlu  adanya  evaluasi  yang dilakukan oleh konsumen untuk mengetahui seberapa puas  konsumen  saat  berbelanja  pada  e-marketplace ini.  Dari  permasalahan  yang  telah  dijelaskan,  maka
penulis  melakukan  penelitian  dengan  judul  ”Teknik Data  Mining  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes untuk  Memprediksi  Kepuasan  Konsumen  Shopee Indonesia di Kalangan Generasi Milenial”. Penelitian ini  akan  menghasilkan  klasifikasi  dari  tingkat kepuasan  konsumen  Shopee  di  Indonesia,  dengan melakukan pendekatan data mining berdasarkan hasil dari klasifikasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  metodologi penelitian,  dimana  metodologi  penelitian  sendiri adalah  proses  atau  alur  bagaimana  cara  kita memperoleh  data  dan  informasi  sampai  dengan mengeksekusi data dengan tujuan mencari data yang akurat, yang akan membantu dalam penelitian tugas akhir. Alur pada Metodologi Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Semua penelitian akan selalu didahului dengan identifikasi  masalah,  hal  ini  berguna  untuk  peneliti agar fokus pada titik permasalahan. Berdasarkan latar belakang  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya,  ada beberapa  garis  besar  permasalahan  yang  dapat disimpulkan yaitu:
1. Bagaimana cara memprediksi kepuasan konsumen Shopee Indonesia serta memberikan penangan yang lebih tepat?
2. Bagaimana  Algoritma  Naive  Bayes  dapat membantu proses klasifikasi untuk
memprediksi  kepuasan  konsumen  Shopee Indonesia  dan  melihat  tingkat  keakuratan algoritma Naïve Bayes?
3. Apakah  Algoritma  Naive  Bayes  sendiri  dapat membantu  pihak  perusahaan  dalam  melihat prediksi  tingkat  kepuasan  konsumen  Shopee Indonesia dikalangan Generasi Milenial?

## 2.2. Studi Literatur
Tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan pengumpulan  informasi  yang  dibutuhkan  dan berhubungan dengan penelitian yang dikerjakan oleh penulis  yang  diambil  dari  berbagai  macam  media.
Penulis  mengumpulkan  data-data  dengan  cara mempelajari beberapa jurnal, buku maupun referensi lain yang terkait dengan penelitian yang menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  yang  dapat digunakan sebagai acuan yang baik dan relevan.

## 2.3. Pengumpulan Data
Setelah  melakukan  proses  pada  studi  literatur, penulis melakukan pengumpulan data yang ditujukan kepada Generasi Milenial sebagai responden utama.

## 2.3.1. Metode Pengumpulan Data
Data dalam penelitian tugas akhir ini didapatkan dari hasil survey kuesioner secara online menggunakan Google  Form yang  diberikan  kepada Generasi  Milenial  yang  menggunakan  Shopee sebanyak  657  responden.  Adapun  skala  pengukuran yang dipakai dalam kuesioner ini menggunakan Skala Likert.

## 2.3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  Data  Primer  dimana  data  primer  sendiri adalah data yang dicari, diamati, dan diperoleh secara langsung  oleh  penulis  yang  melakukan  suatu penelitian. Data penelitian ini sendiri adalah data dari hasil kuesioner yang telah disebarkan kemudian diisi oleh beberapa Generasi Milenial yang sudah pernah menggunakan e-commerce Shopee.

## 2.4. Analisis Data Training dan Data Testing
Dalam memprediksi tingkat kepuasan konsumen  Shopee  Indonesia  Dikalangan  Generasi Milenial  penulis  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes dalam melakukan proses klasifikasi, sehingga sebelum melakukan proses pada data tersebut, penulis harus menganalisa data yang akan digunakan. Disini data  yang  digunakan  adalah  sampel  dari  hasil kuesioner  yang  telah  dibagikan  kepada  beberapa orang. Dalam kuesioner yang telah dibagikan tersebut terdapat  dua  belas  atribut  yang  belum  melewati proses cleaning  data .  Dimana  dari dua belas  atribut yang ada akan dibagi lagi menjadi atribut output dan atribut  target.  Berdasarkan  kuesioner  yang  telah disebarkan,  tercatat  657  responden  yang  telah mengisi  kuesioner  tersebut.  Atribut  yang  ada berjumlah  dua  belas  atribut,  atribut  tersebut  akan melakukan  proses preparation  data ,  dimana preparation data adalah  proses  dimana  menentukan data  mana  saja  yang  berkualitas  yang  harus digunakan.

## 2.5. Analisis Proses Knowledge Discovery in Database
Istilah  yang  paling  sering  digunakan  pada  saat melakukan  pengolahan  data  yang  besar  adalah data mining dan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Proses  KDD  sendiri  digunakan  untuk
832 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 829-838
mendapatkan  pengetahuan  dari database yang  ada, dimana dalam suatu database terdapat berbagai table- tabel  yang  saling  berhubungan  antara  satu  dengan yang lain [14]. Proses KDD dan Data Mining sering digunakan  secara  bergantian,  walaupun  mempunyai konsep  yang  berbeda  tetapi  proses  kdd  dan data mining saling berkaitan. Adapun tahapan dari proses KDD, yaitu:

## 2.5.1. Seleksi Data (Data Selection)
Selection  Data adalah  proses  dalam  memilih data  yang  akan  digunakan  kemudian  membagi  data menjadi data training dan data testing , kemudian data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer yang  berasal  dari  sampel  kuesioner.  Pada  proses seleksi  data  sendiri  data  kuantitatif  yang  digunakan akan  diminimalkan  tetapi  tetap  mempresentasikan data  aslinya.  Data  pada database tidak  semuanya dipakai  tetapi  hanya  data  yang  sesuai  untuk melakukan analisis dalam melakukan penelitian.

## 2.5.2. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Tahap kedua pada proses KDD adalah Cleaning Data. Dimana Cleaning  Data adalah  proses  dimana menghapus  beberapa  atribut  yang  sekiranya  tidak diperlukan  dalam  melakukan  klasifikasi  data. Pembersihan  data  yang  dilakukan  guna  untuk menghilangkan noise dan  data  yang  tidak  konsisten atau data yang tidak relevan, tidak missing value dan tidak redundant .
a) Dalam  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis, atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi  adalah  Nama,  Jenis  Kelamin,  Usia, Price , Performance and Efficiency , Fulfillment ,
Reliability , Control
and
Security , Responsiveness , Compensation , Contact ,  dan Keterangan Nilai Kepuasan.
b) Data yang didapatkan dari hasil kuesioner masih terdapat  beberapa missing  value ,  dimana  data yang missing value tersebut akan diganti untuk membantu proses klasifikasi.
Tabel 1. Atribut Data Penelitian No. Atribut Proses Penjelasan 1 Nama Digunakan Atribut Nama Generasi Milenial 2 Jenis Kelamin Digunakan Atribut Laki- Laki/Perempuan 3 Usia Digunakan Atribut Umur Generasi Milenial 4 Price Digunakan Atribut Harga yang ditawarkan oleh Shopee 5 Performance and Efficiency Digunakan
Atribut Performance &
Efficiency
mengukur kemampuan Shopee dalam memberikan akses kemudahan dalam
mencari informasi yang dibutuhkan dan akses keluar-
masuk kedalam aplikasi dengan mudah. 6 Fulfillment Digunakan Atribut Fulfillment mengukur kemampuan Shopee dalam memenuhi penyediaan layanan secara tepat waktu dan akurat yang dibutuhkan konsumen. 7 Reliability Digunakan Atribut Reliability adalah dimensi yang mengukur kemampuan Shopee untuk melakukan layanan yang sesuai dengan apa yang dijanjikan secara akurat dan handal atau terpercaya. 8 Control and Security Digunakan Atribut Control and Security mengukur kemampuan
Shopee dalam menjamin keamanan data dan transaksi konsumen dengan aman dan tanpa membocorkannya atau
menyalahgunakan data tersebut.
9
Responsiveness
Digunakan Atribut
Responsiveness mengukur kemampuan
Shopee untuk memberikan informasi yang akurat kepada konsumen ketika timbul suatu masalah dan memiliki mekanisme pemberian garansi dari masalah tersebut 10 Compensation Digunakan Atribut Compensation mengukur kemampuan Shopee dalam memberikan kompensasi kepada konsumen jika terjadi kesalahan atau kegagalan sistem.
11 Contact Digunakan
Atribut Contact adalah dimensi yang mengukur kemampuan Shopee dalam memberikan
informasi terkait produk dan layanan,
perusahaan dapat menyediakan
komunikasi yang nyaman antara pelanggan dan karyawan secara online atau melalui telepon. 12 Keterangan Nilai Kepuasan Digunakan sebagai Label Tingkat kepuasan Puas/Tidak Puas menggunakan Shopee

## 2.5.3. Transformasi Data (Data Transformation)
Proses transformation  data adalah  dimana sebelumnya  data  yang  telah  melewati  proses preprocessing kemudian data tersebut akan disimpan kedalam bentuk data yang sudah siap digunakan pada tools  yang  akan  digunakan  nanti.  Data  akan  diubah atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses dalam data mining.
Tabel 2. Klasifikasi Pada Atribut No. Atribut Klas 1 Nama Nama Generasi Milenial 2 Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 3 Umur Umur Generasi Milenial 4 Price Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 5 Performance and Efficiency Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 6 Fulfillment Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 7 Reliability Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 8 Control and Security Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 9 Responsiveness Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 10 Compensation Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 11 Contact Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 12 Keterangan Nilai Kepuasan Puas Tidak Puas
Pada Tabel 2 menjelaskan dua belas atribut yang digunakan  sebagai input yang  sudah  memiliki klasifikasi masing-masing yang akan mempermudah dalam proses pendekatan data mining , kemudian dua belas atribut yang sudah ada tersebut akan dianalisa menggunakan algoritma Naive Bayes.

## 2.6. Metode yang Digunakan
Metode  yang  akan  digunakan  penulis  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  tingkat  kepuasan kosnumen Shopee Indonesia adalah dengan menggunakan metode naïve bayes.

## 2.6.1. Algoritma Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang prosesnya  sangat  sederhana,  metode  ini  sendiri berakar dari teorema Bayes dan hipotesis kebebasan. Klasifikasi  pada  naive  bayes  menggunakan  metode probabilitas  dan  statistik  dengan  menggunakan probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset. Dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya  Algoritma Naive  Bayes  adalah  algoritma  yang  paling  banyak digunakan karena tingkat efisiensi dan kemampuannya  yang  besar  dalam  menggabungkan bukti. Algoritma Naive Bayes ini memberikan suatu prediksi  di  masa  depan  menurut  pengalaman  yang sudah pernah terjadi sebelumnya. Keunggulan utama dari Algoritma Naive Bayes adalah tidak memerlukan data yang besar dalam melakukan proses klasifikasi, tetapi tingkat akurasi yang dihasilkan tinggi dan data diproses  dengan  cepat.  Untuk  menghitung  setiap kelas  keputusan  pada  naive  bayes  harus  memiliki syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar  (Olson, 2008). Menurut teori Thomas bayes formulasi umum yang dikemukakan adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑝(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Naive  Bayesian  Classifier mengasumsikan dengan kuat maksud dari independensi. Independensi yang  kuat  dalam  atribut  adalah  atribut  yang dihasilkan  adalah  atribut  yang  bebas,  dimana  data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya atribut yang lain  dalam  data  yang  sama  karena  tidak  adanya keterkaitan  antar  atribut.  Berdasarkan  asumsi  yang telah  dijelaskan,  berlaku  juga  persamaan  sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻) ∑ 𝑃(𝑋𝐼|𝐻) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : X : Data yang kelasnya belum diketahui H : Hipotesis dari data X yang nilainya lebih spesifik P(H|X) : Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  dari kondisi X P(X|H) : Probabilitas  hipotesis  X  berdasarkan  dari kondisi H P(H) : Probabilitas hipotesis H P(X) : Probabilitas hipotesis X Ide dasar dari aturan bayes adalah bahwa hasil dari  hipotesis  atau  peristiwa  (H)  dapat  diperkirakan berdasarkan  pada  beberapa  bukti  (X)  yang  diamati. Beberapa hal yang perlu diperhatikan :
834 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 829-838
a. Sebuah probabilitas awal atau prior H atau P(H) adalah probabilitas dari suatu hipotesis sebelum bukti diamati.
b. Sebuah probabilitas akhir H atau P(H|X) adalah probabilitas  dari  suatu  hipotesis  setelah  bukti diamati [15].

## 2.7. Pengujian Dengan RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang bersifat open  source yang  digunakan  sebagai  alat pembelajaran  pada data  mining. RapidMiner merupakan  solusi  yang  sangat  dibutuhkan  untuk membantu melakukan analisis terhadap data mining , text mining dan analisis prediksi. Penelitian ini akan mengklasifikasi  data  dengan  melakukan  pendekatan data  mining ,  dimana  data  tersebut  akan  diproses menggunakan tools yang  sudah  dipilih  yaitu RapidMiner. Tools RapidMiner  sendiri  sudah menyediakan  komponen  yang  lengkap  dalam membantu  proses data  mining . Tools RapidMiner sendiri memiliki beberapa sifat sebagai berikut:
a. Tools RapidMiner sendiri ditulis menggunakan bahasa pemrograman Java yang bisa digunakan disemua system operasi.
b. Terjadi  penemuan  yang  kemudian  menjadi operation trees .
c. Adanya representasi XML agar bias melakukan proses pertukaran data.
d. Tools RapidMiner juga menerapkan multi-layer yang  dapat  memastikan  tampilan  akan  lebih efisien.
e. Memiliki  GUI, command  line  mode ,  dan  Java API  yang  dapat  dipanggil  dari  program  lain [17].

## 2.8. Evaluasi Validasi Perhitungan Akurasi dan Confusion Matrix
Proses validasi ini akan melewati beberapa kali percobaan  dimana  pada  setiap  percobaan  memiliki komposisi  data  yang  berbeda-beda.  Proses  validasi yang  dilakukan  menggunakan Confusion  Matrix ini bertujuan  untuk  melihat  tingkat  akurasi, recall ,  dan presisi  pada  data,  dimana  akurasi  sendiri  adalah persentase  klasifikasi  pada  pengujian  data  set  yang benar.  Proses  presisi  sendiri  adalah  persentase  hasil klasifikasi  dimana,  model  mana  yang  baik.  Dan terakhir  adalah recall ,  dimana recall sendiri  adalah pengukuran  tingkat  positif  sebenarnya.  Tahap  ini adalah  tahap  dimana  pengujian  data  menggunakan Confusion Matrix kemudian mencari tingkat akurasi yang terbaik berdasarkan model yang digunakan.
Tabel 3. Confusion Matrix Classification Naïve Bayes Layak(+) Tidak Layak (-) Layak (+) TN FN Tidak Layak (-) FP TP
Dari  Tabel  4  dapat  hitung  akurasinya  sebagai berikut. Akurasi =   x 100% [18].
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan implementasi data  mining dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes, dimana data yang digunakan adalah  data  yang  didapatkan  dari  hasil  kuesioner online  yang  telah  disebarkan  oleh  penulis,  dan mendapatkan  657  responden. Tools yang  dipilih penulis  dalam  membantu  proses  klasifikasi  adalah RapidMiner,  dimana  aplikasi  RapidMiner  sendiri sangat membantu dalam proses ekstraksi data dengan metode data mining .

## 3.1. Alur Proses Penelitian
Data dalam penelitian tugas akhir ini didapatkan dari  hasil survey yang  dilakukan  dengan  cara membagikan  kuesioner online yang  dilakukan  oleh penulis kepada Generasi Milenial di Indonesia yang menggunakan  Shopee.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  model  algoritma  Naive Bayes. Berikut alur penelitian:
a. Penulis akan membuat kuesioner online , dengan tujuan  mencapai  target  sebanyak-  banyaknya, kemudian data  yang  didapatkan  dari  kuesioner online tersebut  menjadi  data  awal  untuk mengetahui  dan  mengukur  tingkat  kepuasan konsumen Shopee Indonesia.
b. Melakukan perhitungan terhadap data kuesioner online yang sudah masuk.
c. Menerapkan Data  Selection ,  untuk  memilih himpunan data yang akan digunakan yaitu data kuisioner online konsumen Shopee Indonesia.
d. Cleaning data adalah proses dimana menghapus beberapa atribut yang sekiranya tidak diperlukan  dalam  melakukan  klasifikasi  data atau  yang  tidak  memiliki  nilai  atribut  lengkap ( missing value ).
e. Hasil perhitungan puas dan tidak puas kemudian diolah  menggunakan  rumus  metode  Naïve Bayes.
f. Proses  validasi  yang  dilakukan  menggunakan Confusion  Matrix ini  bertujuan  untuk  melihat tingkat akurasi, recall , dan presisi data.
g. Tools yang akan digunakan oleh peneliti adalah RapidMiner, karena RapidMiner sendiri memiliki  komponen  yang  lengkap  untuk melakukan proses data mining .

## 3.2. Proses Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  oleh  penulis  adalah  data hasil  kuesioner online ,  dimana  data  yang  diperoleh berjumlah  657  responden.  Atribut  yang  digunakan penulis  dalam  melakukan  penelitian  ini  berjumlah dua  belas,  yang  terdiri  dari  Nama,  Jenis  Kelamin, Umur, Price , Performance and Efficiency ,
Fulfillment , Reliability , Control  and  Security , Responsiveness , Compensation , Contact , dan Keterangan Nilai Kepuasan. Dari 657 responden yang telah  mengisi  kuesioner  terdapat  641  konsumen Shopee yang merasa puas dan 16 konsumen Shopee
yang merasa tidak puas. Berikut adalah data dari hasil kuesioner online yang  telah  diisi  oleh  konsumen Shopee di Indonesia:
Gambar 2. Data Set Kuesioner Konsumen Shopee
Sebelum  digunakan  untuk  membantu  proses klasifikasi, data tersebut harus harus melewati proses cleaning  data dimana  pada  RapidMiner  sendiri terdapat  operator  yang  dapat  membantu  dalam pembersihan  data  yaitu Replace  Missing  Value. Berikut  adalah  data  yang  sudah  melewati  proses pengolahan  data  awal,  dimana  pada  bagian Missing nilai  yang  diberikan  adalah  0,  yang  artinya  tidak terdapat data yang missing value .

## 3.3. Proses Data Mining Pada RapidMiner
Setelah  melakukan  proses  pengolahan  data diawal, data akan diproses menggunakan tools yang sudah  ditetapkan  oleh  penulis  yaitu  Rapid  Miner, kemudian pengujiannya akan menggunakan operator yang  sudah  tersedia  pada tools RapidMiner  yaitu Cross  Validation .  Berikut  adalah  data  yang  akan diimport ke dalam RapidMiner:
Gambar 3. Data yang Diimport ke RapidMiner
Keterangan: Nama Variabel Tipe Data Label/Atribut

## 3.4. Pengujian Naive Bayes Dengan RapidMiner

## 3.4.1. Pengujian Probabilitas
Proses pengujian probabilitas adalah melakukan import  data training sebanyak  657  data  responden. Berikut adalah pemodelan validasi:
Gambar 4. Pemodelan Data Training
Setelah  melakukan  pemodelan  pada  pengujian probabilitas,  tahap  selanjutnya  adalah simple distribution dimana pada tahap ini merupakan proses import data yang digunakan untuk menentukan nilai dari data kelas puas dan data kelas yang tidak puas. Berikut  pengujian probabilitas  prior dapat  dilihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Pengujian Probabilitas Prior
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  disimpulkan bahwa Kelas Puas memiliki nilai probabilitas sebesar

## 836 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 829-838
0.976  dan  Kelas  Tidak  Puas  memiliki  nilai probabilitas sebesar 0.024.

## 3.4.2. Pemodelan Proses Data Testing
Pada  pemodelan  proses data  testing dilakukan dengan cara membuat struktur model, dimana proses ini  akan  membantu  dalam  mencari  tingkat  akurasi yang dihasilkan dan ketepatan prediksi.
Gambar 6. Desain Model Pengujian
Gambar 7. Pemodelan Naive Bayes pada RapidMiner saat pengujian
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6  adalah  struktur model  yang  diterapkan  pada  RapidMiner.  Bagian Retrieve  Data  Shopee adalah input dari  data  target yang  akan  diklasifikasi,  kemudian  menerapkan komponen  Algoritma  Naive  Bayes  sebagai  metode yang digunakan dalam proses klasifikasi.

## 3.4.3. Hasil Pengujian Algoritma Naive Bayes
Berikut adalah hasil confusion matrix menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang didapatkan  dari  hasil  pengujian  berdasarkan data training yang diambil dari data kuesioner online yang berjumlah  657  responden,  dari table 5  dapat  dilihat bahwa  Algoritma  Naive  Bayes  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  89.65%,  dengan Class  Precision sebesar  98.97%,  dan Recall sebesar  90.33%.  Dari hasil  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  dapat  dihasilkan  bentuk confusion  matrix sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes
true Puas true Tidak Puas Class Precision pred.Puas 579 6 98.97% pred.Tidak Puas 62 10 13.89% class recall 90.33% 62.50%

## 3.4.4. Grafik Klasifikasi
Berdasarkan  jumlah  responden  sebanyak  657 responden, terdapat 641 responden yang puas dan 16 responden  yang  tidak  puas.  Berikut  adalah  hasil implementasi berupa Chart menggunakan Algoritma
Naïve  Bayes  berdasarkan  hasil  kepuasan  konsumen Shopee di Indonesia.
Gambar 8. Chart Hasil Kepuasan Konsumen Shopee
Berdasarkan hasil yang telah di dapatkan, akan menghasilkan  sebuah  probabilitas  kemunculan  dari setiap  nilai  dari  suatu  atribut.  Berikut  merupakan hasil probabilitas hasil yang telah diproses.
Gambar 9. Hasil Probabilitas Algoritma Naïve Bayes

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  pengalaman peneliti  sebelumnya  yang  sudah  pernah  melakukan penelitian yang menghasilkan beberapa sumber teori hasil  atau  analisis.  Data-data  dari  penelitian sebelumnya  tentu  menjadi  hal  yang  sangat dibutuhkan  untuk  melakukan  penelitian  ini.  Data pendukung  tersebut  dapat  digunakan  penulis  untuk melakukan pertimbangan dalam melakukan penelitian  terhadap  tingkat  kepuasan  konsumen Shopee  menggunakan  metode  Naive  Bayes  dengan melakukan teknik data mining.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Gustientiedina, Muhammad  Siddik,  dan  Yenny  Desnelita  dengan judul  ”Penerapan  Naive  Bayes  untuk  Memprediksi Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Akademis”  menjelaskan  dari  hasil  pengujian  akhir yang  dilakukan  dari  data  sampel  kuesioner  dengan atribut indikator tangible , reliability , responsiveness , assurance , dan emphaty menggunakan metode naive bayes  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  96,71% dengan  nilai  precision  sebesar  96,15%  dan  nilai recallnya sebesar 98,43% [11].
Abdi,  Sumijan,  dan  Gunadi  dengan  jurnalnya yang  berjudul  ”Prediksi  Tingkat  Kepuasan  dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naive Bayes”  menyimpulkan  bahwa  dari  hasil  pengujian akhir  yang  dilakukan  dari  data  sampel  kuesioner dengan  menggunakan  atribut  komunikasi,  suasana pembelajaran, penilaian mahasiswa, dan penyampaian  materi  menggunakan  metode  Naive Bayes  yang  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  100% dengan nilai precision sebesar 100% dan nilai recall sebesar 100% [12].
Tri  Herdiawan  dan  Castakan  Agus  dengan jurnal yang berjudul ”Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi  Kepuasan  Pelayanan  Perekaman  E-KTP” menjelaskan  bahwa  dari  hasil  pengujian  yang dilakukan maka bisa ditarik kesimpulan dari seluruh pengujian dengan menggunakan metode Naive Bayes lebih akurat untuk data tingkat kepuasan pelayanan E- KTP di Kecamatan Batujajar dengan tingkat akurasi sebesar 91,70% dan nilai pengujian f-measure sebesar 93,92% [13].
Berdasarkan uraian beberapa penelitian sebelumnya, penulis tertarik untuk mengangkat topik yang  sama  dengan  studi  kasus  yang  berbeda  dari penelitian  sebelumnya.  Dengan  judul  topik  yang diangkat adalah ”Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Kepuasan Konsumen Shopee Indonesia di Kalangan Generasi  Milenial”.  Diharapkan  penelitian  yang dibuat  ini  dapat  meningkatkan  akurasi  penilaian terhadap pelayanan Shopee sehingga Shopee sendiri dapat  melakukan  evaluasi  dan  mempunyai  standar dalam penilaian terhadap pelayanan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  dan  analisis  yang  telah dilakukan  oleh  penulis  terhadap  klasifikasi  data konsumen Shopee di Indonesia dalam melihat tingkat kepuasan konsumen, dapat ditarik kesimpulan bahwa konsumen  merasa  “Puas”  saat  menggunakan platform Shopee  yang  dapat  dilihat  dari  berbagai aspek  atribut.  Hal  ini  juga  dapat  disimpulkan  dari hasil  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes, dimana nilai probabilitas class “Tidak Puas” lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas class “Puas”. Setelah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan tools RapidMiner  tingkat  akurasi  yang  diperoleh sebesar  89.65%  yang  dimana  termasuk  dalam kategori  "Puas".  Jadi  hasil  akhir  yang  dapat disimpulkan  adalah  konsumen  Shopee  di  Indonesia merasa puas berdasarkan pengalaman konsumen saat menggunakan e-commerce Shopee, yang dimana data ini  juga  dapat  membantu  pihak  Perusahaan  Shopee dalam  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas  untuk tetap  menjaga  kesetiaan  konsumen  Shopee.  Adapun saran  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya adalah sebagai berikut.
a. Adanya  keterbatasan  atribut  pada  kuesioner yang  telah  disebarkan  sehingga  atribut  yang digunakan sedikit karena banyak terhapus pada
saat cleaning data , diharapkan untuk penelitian selanjutnya menggunakan atribut yang banyak.
b. Hanya  terpatok  pada  satu software saja  yaitu RapidMiner,  akan  lebih  baik  jika  melakukan perbandingan  terhadap  beberapa software seperti Orange , Weka, R dan sebagainya demi mendapatkan hasil yang sangat akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  F.  Sandy,  “No  TGenerasi  Milenial Pengguna  Transaksi e-Commerce Paling
Banyakitle,” https://ekbis.sindonews.com/ , 2018.
https://ekbis.sindonews.com/berita/1357811/ 34/generasi-milenial-pengguna-transaksi-e- commerce-paling-banyak (accessed Feb. 01, 2021).
[2] Alwendi,  “Penerapan  E-Commerce  Dalam Meningkatkan,” Manaj. Bisnis , vol. 17, no. 3, pp.  317–325,  2020,  [Online].  Available: http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magi ster-manajemen/.
[3] chusnul  hajijah  Murni,  “PELANGGAN PADA  ONLINE  SHOP  DI  SHOPEE Pembimbing :,” 2020.
[4] A.  Kurniawati  and  N.  Ariyani,  “Strategi
Promosi Penjualan pada Marketplace
Shopee,” Propaganda , vol. 2, no. 1, pp. 65– 79, 2022, doi: 10.37010/prop.v2i1.514.
[5] Sambodo  Rio  Sasongko,  “Faktor-Faktor Kepuasan Pelanggan Dan Loyalitas Pelanggan  (Literature  Review  Manajemen Pemasaran),” J.  Ilmu  Manaj.  Terap. ,  vol.  3, no. 1, pp. 104–114, 2021, doi: 10.31933/jimt.v3i1.707.
[6] M.  G.  M.  Wibowo,  “Peran  Ketidakpuasan Konsumen  Dan  Pencarian  Variasi:  Sebuah Studi  Perpindahan  Merek,” J.  Ilmu  Manaj. , vol. 8, no. 2011, pp. 80–86, 2020.
[7] N. I. Purnama, Y. Siswadi, and S. Mujiatun, “Model Perilaku Brand Switching Konsumen Dalam Pembelian Produk Otomotif,” J. Ilm. Manaj.  Dan  Bisnis ,  vol. 22, no.  2,  pp.  151– 163, 2021, doi: 10.30596/jimb.v22i2.7305.
[8] R.  Rachman  and  R.  N.  Handayani, “Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam
Memprediksi Tingkat
Kelancaran Pembayaran  Sewa  Teras  UMKM,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[9] K.  Sulastri,  “Klasifikasi  Naïve  Bayes  pada Analisis Sentimen atas Penolakan Dibukanya Larangan Ekspor Benih Lobster,” vol. 1, no. 2, pp. 68–75, 2020.
[10] S. M. Sinaga, J. T. Hardinata, and M. Fauzan, “Implementasi  Data  Mining  Clustering Tingkat Kepuasan Konsumen erhadap
838 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 829-838
Pelayanan  Go-Jek,” Kesatria  J.  Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 2, no. 2, pp. 118–124, 2021.
[11] M. Siddik, Y. Desnelita, and Gustientiedina, “Penerapan Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan  Akademis,” J.  Infomedia ,  vol.  2, no. 4, pp. 89–93, 2019, [Online]. Available: http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/ view/1892.
[12] A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W. Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan
Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Sistim  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  3,  pp.  88–94,  2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.137.
[13] T. H. Apandi and C. A. Sugianto, “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan Pelayanan Perekaman e-KTP ( Naive Bayes
Algorithm  for  Satisfaction  Prediction  of  e- ID,” JUITA (Jurnal Inform. UMP , vol. 7, no. November, pp. 125–128, 2019.
[14] A. A. Argasah and D. Gustian, “Data Mining Analysis  To  Determine  Employee  Salaries According  To  Needs  Based  On  The  K- Medoids Clustering Algorithm Analisis Data
Mining  Untuk  Menentukan  Gaji  Karyawan Sesuai Penilaian Kemampuan Menggunakan Algoritma  K-Medoids,” Jutif ,  vol.  3,  no.  1, pp. 29–35, 2022.
[15] A. Alwi, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “the Concept of Naive Bayes and Its Simple Use for Prediction Final Konsep  Naive  Bayes  Dan  Penggunaannya Secara  Sederhana,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  133–
140, 2022.
[16] Sofyan,  “Implementation  of  Data  Mining with  Association  Rule  in  Decision  Making for  Product  Purchase  Correlation  Using  the Apriori  Algorithm,” J.  Chem.  Inf.  Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[17] F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “Analisis  Algoritma  Klasifikasi  Neural Network  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Kanker Payudara,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15, no. 2, pp. 149–156, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
[18] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Comparison of Machine Learning Methods in Classifying Poverty in Indonesia in 2018,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.52.