## ANALISIS KLASIFIKASI KEPUASAN PENUMPANG MASKAPAI PENERBANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Agung Wijayanto, Januario Freitas Araujo Bernardo, Sapto Pamungkas Program Studi Magister Teknik Informatika Univesitas Amikom Yogyakarta Email: agung.1179@students.amikom.ac.id , januario.1200@students.amikom.ac.id , sapto.1169@students.amikom.ac.id
Abstrak
Dalam  dunia  transportasi  khususnya  penerbangan  banyak  sekali  hal  menarik  yang  bisa  dianalisa maupun  diperbarui,  contohnya  dalam  menilai  kepuasan  penumpang  maskapai  sebagai  evaluasi  maupun mengetahui  seberapa  besar  kepuasan  pelanggan  dalam  menggunakan  transportasi  penerbangan  tersebut. Karena  alasan  inilah  sehingga  peneliti  akan  melakukan  penelitian  mengenai  hal  tersebut  di  atas  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, dimana pengukuran tersebut diukur dengan 16 variabel pengukur dan 1 variabel  respon.  Digunakan  dataset  sebanyak  129.880  record  untuk  selanjutnya  dari  dataset  tersebut  akan dibagi menjadi  data training  dan  data testing, dimana pembagian  data tersebut  akan dibuat  dalam  4  kondisi yaitu  90%,  85%,  80%  dan  75%  untuk  masing  data  training  dan  sisanya  adalah  data  testing  sehingga  dapat dilihat  dari  keempat  pembagian  ini  manakah  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi.  Dari  proses analisa  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  yang  dilakukan  dengan  aplikasi  KNime,  didapatkan  bahwa pembagian data training 90% dan Data Testing 10% adalah hasil akurasi tertinggi dengan persentasi akurasi sebesar 81,466%. Dengan hasil ini maka 16 variabel pengukur yang ditetapkan peneliti dapat dijadikan sebagai sebuah acuan untuk mengukur tingkat kepuasan penumpang maskapai penerbangan.
Kata kunci — Klasifikasi, Tingkat Kepuasan, Algoritma, Naïve Bayes

## Abstract
In  the  world  of  transportation,  especially  aviation,  there  are  many  interesting  things  that  can  be analyzed and updated, for example in assessing airline passenger satisfaction as an evaluation and knowing how much customer satisfaction is in using the flight transportation. It is for this reason that researchers will conduct research  on  the  above  by  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  where  the  measurement  is  measured  by  16 measuring variables and 1 response variable. The dataset used as many as 129,880 records, then the dataset will  be  divided  into  training  data  and  testing  data,  where  the  data  distribution  will  be  made  in  4  conditions, namely 90%, 85%, 80% and 75% for each training data and the rest is testing data so that It can be seen from the four divisions which one has the highest level of accuracy. From the analysis process using the Naïve Bayes algorithm which was carried out with the KNime application, it was found that the sharing of training data was 90%  and  Data  Testing  10%  was  the  highest  accuracy  result  with  an  accuracy  percentage  of  81.466%.  With these results, the 16 measuring variables defined by the researcher can be used as a reference for measuring the level of satisfaction of airline passengers.
Keywords — Classification, Satisfaction Level, Algorithm, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  di era  Industri  4.0  setiap  maskapai  memiliki  cara atau  standar  kualitas  pelayanan  yang  berbeda- beda.  Semakin  baik  cara  atau  standar  kualitas pelayanan  sebuah  maskapai,  maka  kepuasan penumpang  akan  meningkat  dan  minat  calon penumpang  maskapai  penerbangan akan semakin tinggi untuk menggunakan jasanya. Jika minat  calon  penumpang  sebuah  maskapai  terus meningkat, maka standar kualitas dari pelayanan
jasa  maskapai  penerbangan  harus  mampu menghadapi  beberapa  persaing  yang  semakin kompetitif.  Tetapi  jika  pelayanan  maskapai penerbangan dinilai buruk dapat mengakibatkan menurunnya minat penumpang. Analisis kepuasan adalah proses menganalisa hasil ulasan dari  pengguna  layanan  untuk  menentukan sebuah  opini  atau  perasaan  terhadap  suatu layanan  secara  keseluruhan.  Tujuannya  sendiri adalah  untuk  memastikan  perilaku  atau  opini dari  seorang  yang  mengulas  dan  memberi pendapat  dengan  memperhatikan  suatu  topik
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.2, Mei 2021 Page 97-103
dan  aspek  tertentu[1].  Pada  penelitian  ini proses  analisis  kepuasan  penumpang  dengan menentukan  beberapa  variabel  dilihat  dari berbagai  sisi  layanan  penerbangan,  beberapa kriteria  /  variabel  yang  menjadi  tolak  ukur adalah  :  layanan onboard ,  ketepatan  waktu kedatangan  dan  keberangkatan,  kebersihan, bagasi, dan lainnya. Beberapa teknik yang dapat digunakan  dalam  proses  analisis  kepuasan penumpang  penerbangan  salah  satunya  dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini  termasuk  algoritma  klasifikasi  yang  cukup populer  dan  merupakan  sepuluh  algoritma terbaik  didalam  bidang  data  mining.  Algoritma Naive  Bayes  menggunakan  teori  probabilitas dari  cabang  ilmu  matematika  yang  digunakan untuk mencari sebuah peluang paling besar dari semua  kemungkinan  klasifikasi  yang  didapatkan, dengan  melihat  frekuensi  dari  setiap  hasil klasifikasi dari data training [2]. Dalam klasifikasi
algoritma  Naïve  Bayes  ini,  hasil  yang  diberikan akan  ditampilkan  sebagai  hasil  kepuasan penumpang  dalam  bentuk  pernyataan  puas  dan netral/tidak  puas  serta  menghitung  nilai akurasinya  dan  menganalisa  apakah  variabel- variabel  yang  ditentukan  peneliti  dapat  menjadi acuan  untuk  menilai  tingkat  kepuasan penumpang maskapai penerbangan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Seleksi Variabel Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan data  yang  diambil  dari  situs www.kaggle.com pada Airline  Passenger  Satisfaction dengan  data berjumlah  129.880  record  dan  terdiri  dari  16 variabel  pengukur    dan  1  variabel  respon. Berikut  adalah  variabel  dari  data  yang  akan digunakan.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Informasi Data Satisfaction Variabel Respon Kepuasan Gender Jenis kelamin penumpang Customer Type Jenis pelanggan Age Usia penumpang sebenarnya Type of Travel Tujuan penerbangan penumpang Class Kelas perjalanan di pesawat penumpang Flight Distance Jarak penerbangan dari perjalanan Departure/Arrival time convenient Tingkat kepuasan waktu Keberangkatan / Kedatangan Food and drink Tingkat kepuasan makanan dan minuman Seat comfort Tingkat kepuasan kenyamanan kursi On-board service Tingkat kepuasan layanan On-board Baggage handling Tingkat kepuasan penanganan bagasi Checkin service Tingkat kepuasan layanan Check-in Inflight service Tingkat kepuasan layanan dalam pesawat Cleanliness Tingkat Kepuasan Kebersihan Departure Delay in Minutes Menit penundaan saat keberangkatan Arrival Delay in Minutes Menit penundaan saat Kedatangan
Dari  variabel  di  atas,  data  akan  dibuat  dalam bentuk  excel  atau  menggunakan  format  CSV agar  bisa  diolah  dan  dianalisa  dalam  aplikasi Knime atau sejenisnya.

## 2.2 Preprocessing Data
Sebelum  data  digunakan  untuk  tahapan  analisa klasifikasi,  dataset  harus  dilakukan  data
preprocessing  yang  nantinya  meliputi  : pembersihan  data  yang  tidak  lengkap  (missing value),  transformasi  data,  dan  konversi  data agar dapat digunakan pada tahap klasifikasi.

## 2.3 Split Data Training dan Testing
Pada tahap ini akan dilakukan pembagian dataset menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data
Agung  Wijayanto,  Januario  Freitas  Araujo  Bernardo  dan  Sapto  Pamungkas.  Analisis Klasifikasi  Kepuasan  Penumpang  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes
test  dengan  4  kali  pembagian  persentase  yang berbeda  untuk  membandingkan    hasil  akurasi yang didapat sehingga hasilnya akan optimal. Tabel 2. Persentase Split Dataset No Persentase Split Data Training Data Test 1 90% 10% 2 85% 15% 3 80% 20% 4 75% 25%

## 2.4 Klasifikasi Naïve Bayes
Data  yang  telah  dipisah  menjadi  data  training dan  data  test,  selanjutkan  dilakukan  klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. Teorema Bayes dirumuskan sebagai berikut[9] :

## 𝑃(𝑌|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝑌)𝑃(𝑌)

## 𝑃(𝑋)
Dimana  Y  merupakan  label  kelas  yang  menjadi target  klasifikasi  dan  X  merupakan  variabelnya. Teorema  Bayes  dapat  diartikan  sebagai pembelajaran  berdasarkan  data  latih  untuk
pembangunan  model  dari  setiap  kombinasi  Y dengan  semua  fitur  X  sehingga  kita  akan mendapatkan informasi peluang perolehan kelas Y  berdasarkan  variabel – variabel  X  yang diamati[10].
Dari  proses  klasifikasi  di  atas,  selanjutnya dilakukan  proses  validasi  data  dimana  Validasi adalah proses mengevaluasi dan menginterpretasikan  keakuratan  hasil  model prediksi dari proses
klasifikasi[11]

## 2.5 Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Mulai Studi Pendahuluan
(Literatur Review &
Studi Pustaka) Seleksi Data Preprocessing Data
Split Training &
Testing Dataset Klasifikasi Data Menggunakan Algoritma naive Bayes Interpretasi Uji Coba Hasil Klasifikasi
Selesai
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.2, Mei 2021 Page 97-103

## 3.1 Tahap Preprocessing Dataset
Setelah mendapatkan dataset sebanyak 129.880 record,  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan persiapan data untuk selajutnya akan dilakukan  analisa  klasifikasi  dengan  cara pembersihan  data  yang  tidak  lengkap  atau  data tersebut  kosong.  Hasil  dari  pembersihan  data tersebut  didapatkan  sebanyak  393  data  yang
kosong yang berada pada variabel Arrival Delay in  Minutes.  Jadi  total  dataset  yang  sebelumnya sebanyak  129.880  berkurang  menjadi  129.487 setelah  dikurangi  dari  393  data  yang  kosong  . Dari  hasil  pembersihan  data  yang  kosong, didapatkan  informasi  dataset  yang  akan digunakan pada masing-masing variabel:
Tabel 3. Variabel dan klasifikasi data penelitian Variabel Klasifikasi Data Satisfaction Satisfied, Neutral or Dissatisfied Gender Male, Female Customer Type Loyal Customer, Disloyal Customer Age 7-85 Tahun Type of Travel Personal Travel, Business travel Class Business, Eco, Eco Plus Flight Distance 31 - 4983km Departure/Arrival time convenient Skala 0 – 5 Food and drink Skala 0 – 5 Seat comfort Skala 0 – 5 On-board service Skala 0 – 5 Baggage handling Skala 0 – 5 Checkin service Skala 0 – 5 Inflight service Skala 0 – 5 Cleanliness Skala 0 – 5 Departure Delay in Minutes 0 -1592 Menit Arrival Delay in Minutes 0-1584 Menit 3.2 Klasifikasi Data Menggunakan Algoritma Naive

## Bayes Tahap Preprocessing Dataset
Pada  tahap  klasifikasi  ini  akan  dilakukan pencarian  nilai  accuracy,  precision  dan  recall
dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dengan  pembagian  data  seperti  yang  dijelaskan di atas, dimana hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 4. hasil Split Dataset No Persentase Split Total Data Data Training Data Test Data Training Data Test 1 90% 10% 116.538 12.949 2 85% 15% 110.063 19.424 3 80% 20% 103.589 25.898 4 75% 25% 97.115 32.372
Tabel  di  atas  menunjukkan  besarnya  data  yang akan  dibagi  menjadi  data  Training  dan  dataset dari  total  dataset  sebesar  129.487.  Selanjutnya adalah melatih semua data training
menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sehingga
hasil  prediksi  pada  data  test  dapat  diukur akurasinya  serta  melihat  seberapa  besar  data yang terklasifikasi benar dan salah dari data test tersebut. Hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 5. hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes pada DataTest
No Persentase Split Data Terklasifikasi Benar Data Terklasifikasi Salah Accuracy Error Data Training Data Test 1 90% 10% 10.549 2.400 81,466% 18,534% 2 85% 15% 15.802 3.622 81,353% 18,647%
Agung  Wijayanto,  Januario  Freitas  Araujo  Bernardo  dan  Sapto  Pamungkas.  Analisis Klasifikasi  Kepuasan  Penumpang  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes
3 80% 20% 21.082 4.816 81,404% 18,596% 4 75% 25% 26.352 6.020 81,404% 18,596%
Dari  tabel  di  atas  didapatkan  hasil  bahwa dengan  banyaknya  data  training  yang  gunakan sebesar  90%  dan  10  %  data  test  maka  hasil akurasinya  sebesar  81,466%  dan  merupakan nilai tertinggi untuk akurasi yang didapat. Tetapi hasil selanjutnya cukup berbeda dimana dengan pembagian lebih sedikit di data training dan data test yaitu pada pembagian 80%-20% didapatkan tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan
dengan  pembagian  dataset  85%-15%  seperti yang  terlihat  pada  tabel  di  atas.  Dikarenakan nilai  akurasi  yang  didapat  adalah  berdasarkan pembagian  dataset  sebesar  90%-10%,  maka statistik  akurasi  klasifikasi  kepuasan  pengguna jasa  layanan  maskapai  penerbangan  akan digunakan  pembagian  terbaik  dengan  hasil sebagai berikut:
Tabel 6. hasil Analisis Klasifikasi pada Split data 90%-10% Klasifikasi Recall Precision F-Mean Satisfied, 0.75 0.81 0.779 Neutral or Dissatisfied 0.865 0.818 0.841

## 3.3 Uji Coba Hasil Klasifikasi
Setelah  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  dinilai paling  tinggi,  maka  tahap  terakhir  adalah melakukan  uji  coba  pada  hasil  akurasi  tertinggi tersebut  dengan  menggunakan  dataset  baru
untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pegguna maskapai  penerbangan.  Disini  akan  dicoba menggunakan  2  dataset  baru  yaitu  sebagai berikut
:
Tabel 7. Dataset untuk Ujicoba Algoritma Naïve Bayes
Variabel Uji Jawaban Dataset Datase 1 Dataset 2 Gender Male Male Customer Type Loyal Customer, Disloyal Customer, Age 23 Tahun 45 Tahun Type of Travel Personal Travel Personal Travel Class Eco Plus Business Flight Distance 521 km 1233 Km Departure/Arrival time convenient 2 4 Food and drink 3 5 Seat comfort 3 4 On-board service 3 4 Baggage handling 3 5 Checkin service 2 5 Inflight service 3 3 Cleanliness 4 4 Departure Delay in Minutes 120 Menit 15 Menit Arrival Delay in Minutes 30 Menit 10 Menit Hasil dari ujicoba kedua dataset di atas adalah sebagai berikut: Tabel 8.  Hasil Ujicoba Algoritma Naïve Bayes Dataset Klasifikasi Kepuasan 1 Neutral or Dissatisfied 2 Satisfied,
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.2, Mei 2021 Page 97-103
Dari  kedua  tabel  di  atas,  didapatkan  bahwa tingkat  kepuasan  seorang  penumpang  maskapai penerbangan  dapat  diukur  secara  garis  besar bahwa maskapai penerbangan wajib meminimalisir keterlambatan penerbangan dengan  memberikan  kepuasan  dari  layanan dalam penerbangan terlebih untuk penerbangan dengan jarak yang cukup jauh.
Dari  hasil  penelitian  ini,  diharapkan  dapat menjadi  sebuah  referensi  untuk  mengukur tingkat  kepuasan  seorang  penumpang  pada maskapai penerbangan guna terus meningkatkan layanan penerbangan di masa yang akan datang.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada data  training  dan  data  set  didapatkan  hasil bahwa  dengan  banyaknya  data  training  yang gunakan sebesar 90% dan 10 % data test maka hasil  akurasinya  sebesar  81,466%  dan merupakan  nilai  tertinggi  untuk  akurasi  yang didapat. Tetapi hasil selanjutnya cukup berbeda
dimana  dengan  pembagian  lebih  sedikit  di  data training  dan  data  test  yaitu  pada  pembagian 80%-20%  didapatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi  yaitu  81,404%  dibandingkan  dengan pembagian  dataset  85%-15%  yaitu  81,353%. Dikarenakan  nilai  akurasi  yang  didapat  adalah berdasarkan  pembagian  dataset  sebesar  90%- 10%,  maka  statistik  akurasi  klasifikasi  kepuasan pengguna  jasa  layanan  maskapai  penerbangan akan  digunakan  pembagian  terbaik  dengan  hasil bahwa maskapai penerbangan wajib meminimalisir keterlambatan penerbangan dengan  memberikan  kepuasan  dari  layanan dalam penerbangan terlebih untuk penerbangan dengan jarak yang cukup jauh.
5. SARAN
Agar  penelitian  ini  bisa  ditingkatkan  dan mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  maka disarankan  untuk  mempertimbangkan  dataset lain  dalam  penelitian  untuk  akurasi yang  akan dihasilkan oleh Naïve Bayes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  B.  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  I.  M. Putri,  “ Analisis  Sentimen  Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur Information  Gain,” J.  Teknol.  Inf.  dan
Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, p. 599, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020711947.
[2] S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain,
“Sentiment Analysis Analisis Sentimen E-Wallet Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377 – 382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[3] 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.
[4] M. Hasan, “Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis,” vol. 9, pp. 317– 324, 2017.
[5] W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5
Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” None , vol. 13, no. 1, pp. 76 – 84, 2017, doi:
10.33480/pilar.v13i1.149.
[6] A. Prabhat and V. Khullar, “Sentiment classification on big data using Naïve bayes and logistic regression,” 2017 Int. Conf. Comput. Commun. Informatics, ICCCI 2017 , no. January 2017, 2017, doi: 10.1109/ICCCI.2017.8117734.
[7] A. D. Poernomo and S. Suharjito, “Indonesian online travel agent
Agung  Wijayanto,  Januario  Freitas  Araujo  Bernardo  dan  Sapto  Pamungkas.  Analisis Klasifikasi  Kepuasan  Penumpang  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes
sentiment analysis using machine learning methods,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 14, no. 1, p. 113, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v14.i1.pp113-117.
[8] J. Singh, G. Singh, and R. Singh, “Optimization of sentiment analysis using machine learning classifiers,” Human-centric Comput. Inf. Sci. , vol. 7, no. 1, 2017, doi: 10.1186/s13673-017- 0116-3.
[9] Y. T. Samuel and K. DEwi, “Penggunaan Metode NAÏVE BAYES Dalam
Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna Terhadap Online System Universitas
Advent Indonesia,” TeIKa , vol. 9, no. 02, pp. 147 – 153, 2019, doi:
10.36342/teika.v9i02.2162.
[10] H. Oktavianto and R. P. Handri, “Analisis Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” INFORMAL Informatics J. , vol. 4, no. 3, p. 117, 2020, doi: 10.19184/isj.v4i3.14170.
[11] N. Normah, “Naïve Bayes Algorithm For Sentiment Analysis Windows Phone Store Application Reviews,”
SinkrOn , vol. 3, no. 2, p. 13, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v3i2.242.