## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN MODEL SVM UNTUK PREDIKSI KEPUASAN PENGUNJUNG TAMAN TABEBUYA
Agus Darmawan 1 , Nunu Kustian 2 , Wanti Rahayu 3
Informatika, Universitas Indraprasta PGRI 1,2,3
agus.darmawan@ymail.com 1 ,kustiannunu@gmail.com 2 , Wanti.reiku@gmail.com 3

## Abstrak
Taman merupakan objek wisata gratis. Taman merupakan objek wisata yang memuat unsure material keras  dan  lunak  yang  saling  terkait  satu  sama  lainnya  yang  sengaja  dibuat  oleh  manusia  dalam kegunaannya sebagai tempat penyegar dalam dan luar ruangan hingga banyak  memberi  manfaat bagi banyak orang. Wisata Objek Tabebuya di Jagakarsa DKI Jakarta Selatan adalah Taman wisata yang di peruntukan  bagai  masyarakat  jakarta  yang  biasanya  ramai  pada  hari  biasa  maupun  hari  liburan. Tempat  ini  sangat  bagus  dan  bisa  memberikan  sensasi  kenyamanan  kondisi  yang  berbeda  dengan aktivitas  kita  sehari-hari.  Untuk  dapat  meningkatkan  kunjungan  wisatawan,  Biasanya  di  sebut kepuasan pengunjung  hal ini  dapat terwujud peningkatan kualitas pelayanan. Penelitian  ini bertujuan untuk  memprediksi  kepuasan  pengunjung  taman  Tabebuya  dengan  metode  algoritma  SVM  (Support Vector Machine)  dimana eksperimen pada  model  divalidasi  dan  dievaluasi  dengan Confusion Matrix dan  AUC  (Area  Under  Curve)  dengan  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic).  Hasil daripenelitianmelakukanevaluasi  dan  validasi  dapat  disimpulkan  bahwa  algortima  SVM  memiliki akurasi dan performa secara rata-rata yaitu sebesar 86,00% dan nilai AUC sebesar 0.947.
Kata Kunci : Taman, Taman Tabebuya, Kepuasan Pengunjung, Algoritma SVM ( Support Vector Machine )

## Abstract
Park is an area built in hard and soft materials supporting each other and deliberately designed and created by people as an outdoor or indoor refreshment place. The Tabebuya Park in Jagakarsa, South Jakarta  is  a  tourist  attraction  flocked  by  visitors  on  regular  days  and  holidays.  The  place  is  very beautiful  and  can  give  a  sensation  different  to  the  one  in  our  daily  activities.  One  of  the  ways  to improve  visitor’s  satisfaction  during  their  visit  is  by  improving  the  park’s  service  quality.  This research aims to predict the satisfaction of Tabebuya Park visitors by applying SVM (Support Vector Machine) algorithm method in which the experiments in the model are evaluated and validated using the  Confusion  Matrix  and  AUC  (Area  Under  the  Curve)  with  ROC  (Receiver  Operating Characteristic).  From  the  results  of  the  evaluation  and  validation,  it  can  be  concluded  the  average accuracy and performance of algorithm SVM is 86.00% with AUC value of 0.947.
Key  Words  : Park,  Tabebuya  Park,  Visitor’s  Satisfaction,  The  Algorithm  SVM    (Support  Vector Machine)
1. PENDAHULUAN
Latar Belakang
Mengunjungi  taman  kota  di  tengah penatnya hidup  di Jakarta  sungguh merupakan  suatu  kenikmatan  sendiri. Abstrak  Di  taman  tersebut  kita  dapat menghirup oksigen dengan bebas tidak ada batasnya secara gratis tanpa harus membayar,  karena  pastinya  di  taman  kota terdapat  banyak  pepohonan  yang  rindang dan  ruput  hijau  menyejukan  pemadangan kita.  Sebab  Akibat  dari  terlalu  banyaknya
menghirup  oksigen  (O2)  secara  alami  di udara  yang  bersih  akan  meningkatkan kebugaran tubuh serta menyehatkan jasmani  dan  rohani.  Berikut  ini  ada  tiga taman  jakarta  selatan  yang  dianjurkan untuk  dikunjungi  karena  cukup  bagus untuk melakukan olahraga pagi terutama di hari Sabtu dan  Minggu pagi,  yakni Taman Kahfi  (Tabebuya),  Taman  Spathodea,  dan Taman  Dadap.  Dilihat  dan  diperhatikan diantara 3 taman tersebut, Taman
Tabebuya  taman  yangtergolong  lebih  sepi dari 2 taman lainnya.
Data mining adalah suatu proses menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola, dan  kecenderungan  dengan  memeriksa dalam  sekumpulan  besar  data  yang tersimpan  dalam  pemyimpanan  dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola seperti teknik statistik dan matematika [2].
Pengekstrakan  informasi  data  dilakukan berdasarkan klasifikasi metode data mining yang  akan  digunakan.  Ada  beberapa metode  serta  algoritma-  algoritma  data mining yang dimanfaatkan untuk mengekstrak  informasi  data  antara  lain: metode asosiasi, metode clustering, metode klasifikasi  ,  metode  prediksi,  dan  metode estimasi.
Model  algoritma  SVM  adalah  salah  satu algoritma  dari  metode  klasifikasi  yang dapat  menghasilkan  proses  pembelajaran dalam suatu masalah
klasifikasi diterjemahkan sebagai upaya mencari garis (hyperlane)  untuk  memisahkan  dari  kedua kelompok tersebut.
Untuk mengetahui bagaimana suatu pengolah  taman  memberikan  kualitas  jasa yang  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan oleh  pengunjung,  perlu  dilakukannya evaluasi  terhadap  kepuasan  pengunjung apakah  puas  atau  tidak  puas  dengan fasilitas taman yang diberikan.

## Pengertian Taman
Pengertian  Taman  taman  kota  sangat beragam,  luas  dan  banyak  menurut berbagai  sumber  yang  ada.  Dan  akhirnya disini  bisa  saya  menyimpulkan  bahwa taman  kota  adalah  suatu  kawasan  ruang terbuka hijau di wilayah tertentu, lengkap dengan  segala  fasilitas  untuk  kebutuhan masyarakat  kota  sebagai  rekreasi  aktif (taman  aktif)  maupun  tempat  rekreasi pasif (taman pasif).

## Pengertian Kepuasan
Ada  begitu  banyak  faktor  utama  kepuasan pengunjung  salah  satunya  adalah  kualitas pelayanan [7].
Pengaruh  penting  dari  suatu  kualitas pelayanan  yaitu  diantaranya  Pengaruh loyalitas  pelanggan  dan  biaya  pemasaran yang  lebih  rendah  serta  harga  yang  lebih tinggi [9]. Juga menyatakan bahwa dengan adanya kepuasan pelanggan akan menciptakan loyalitas pelanggan.
Kepuasan pelanggan juga memiliki pengaruh  untuk  menambah  pemasukan taman kota dikarenakan adanya pengujung datang  berulang  yang  dilakukan.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  jika  suatu pelayanan tinggi  maka  semakin  mendekati harapan  pelanggan  maka  pelanggan  akan merasa puas.

## Tujuan Penelitian
Menganalisa  dan  menerapkan  algoritma SVM  untuk  sistem  prediksi  kepuasan pengunjung Taman Tabebuya yang diharapkan mampu meningkatkan
pengunjung taman Tabebuya.

## Manfaat Penelitian
Manfaat  yang  diharapkan  akan  diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut: Peneliti:  Diharapkan  dapat  memberikan sumbangan  bagi  penelitian  yang  berkaitan dengan  metode  klasifikasi  data  mining khususnya prediksi kepuasan pengunjung.
Pengolah  taman:  Penelitian  ini  diharapkan agar dapat digunakan oleh pengolah taman dalam  memprediksi  kepuasan  pengunjung pada taman yang gratis maupun komersil.

## Pengertian KDD (Knowledge Discoveryin Database)
Menurut Pendapat Maimon dan Rokach [5] Knowledge  Discovery in  data  yang sangatlah  besar.  KDD  adalah  proses terorganisir identifikasi yang pola data baru ,  valid  data  berguna  dan  dapat  dimengerti dari  kumpulan  data  sangat  besar  dan kompleks.  (DM)  Data  Mining  adalah  inti dari  merupakan  tahap  KDD  (Knowledge
Discovery  in  Database),  yang  melibatkan menyimpulkan algoritma yang mengeksplorasi data, mengembangkan model dan menemukan pola-pola sebelumnya yang tidak diketahui. Model ini digunakan untuk memahami  fenomena dari analisis, data dan prediksi.
Berikut  ini  adalah  uraian  singkat  tentang proses  sembilan  langkah  KDD,  dimulai dengan langkah manajerial [8]:
1. Domain  Understanding  dan  KDD
Goals
Tahap mempersiapkan untuk memahami apa  yang  harus dilakukan dengan  banyak  keputusan  (tentang algoritma,  representasi,  transformasi, dll).
2. Selectionan Addition
Setela  mendefinisikan  tujuan,  maka langkah melakukan pemilihan penemuan pengetahuan harus ditentukan terlebih dahulu.
3. Preprocessing and cleansing . Pada  tahap  ini,  mencegah  keandalan data  duplikat  atau  untuk  peningkatan data  secara  maksimal.  Ini  perlu melakukan pembersihan data, contohnya  seperti  penanganan  nilai hilang  dan  penghapusan noise atau outlier . 4. Data Transformation .
Pada  tahap  ini,  generasi  data  yang lebih  baik  untuk  data  mining  adalah disusun  dan  dikembangkan  secara beraturan.
5.  Memilih  tugas  Data  Mining  yang sesuai. Sekarang persiapan  untuk memutuskan  pada  jenis  Data  Mining untuk digunakan, misalnya,
klasifikasi, regresi, atau clustering.
6.  Memilih Algoritma Data Mining Setelah  memilih  tugas  data  mining, sekarang  kita  memutuskan  tehnik algoritma yang mau di gunakan.
7.  Menerapkan Algoritma Data Mining Dalam langkah ini kita  mungkin perlu untuk  mengatur  paremeter  dari beberapa  algoritma  secara  berulang
kali  sampai  memperoleh  hasil  yang memuaskan, misalnya dengan mengendalikan  parameter  algoritma, seperti  jumlah  minimum  kasus  dala m single leaf dari sebuah pohon keputusan.
8. Evaluationand Interpretation
Pada  tahap  ini  kita  mengevaluasi  dan menafsirkan  pola  yang  ditambang (rules, reliabilitdan lain-lain), sehubungan  dengan  tujuan yang ditetapkan pada langkah pertama. 9. Discovered Knowledge Tahap terakhir memasukkan
pengetahuan  kedalam  sistem  lain untuk ditindak lanjuti.

## Pengertian Data Mining
Ada  beberapa  sumber  yang  mengartikan data  mining  dengan  berbagai  macam pengertian diantaranya adalah:
1. Data  mining  adalah  proses  bisnis untuk  menjelajahi  sejumlah  besar data  untuk  menemukan  pola  yang bermakna dan beraturan [4].
2. Olson menyatakan bahwa Data mining  disebut  eksplorasi  analisis data  [1].  Data  yang  dihasilkan  dari cash registers, scanning, dari database topik tertentu di perusahaan, dieksplorasi,  dianalisis,  dikurangi, dan digunakan kembali.
3. Menurut Witten Data  mining  adalah pemecahan masalah dengan menganalisis  data  sudah  ada  dalam database [10].
4. Menurut  Satchi  Data  mining  dapat didefinisikan sebagai proses
menemukan  korelasi  baru  bermakna, pola,  dan  tren  dengan  menggali (mining)  data  dalam  jumlah  besar disimpan  digudang,  menggunakan statistik, pembelajaran mesin, kecerdasan  buatan  (AI),  dan  teknik visualisasi data [7].
Model Data mining terdiri dari seperangkat  persamaan,  aturan,  atau fungsi transfer yang kompleks yang dapat
digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola data  yang  bermanfaat,  memahami,  dan memprediksi perilaku.

## 2. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Menurut  David  yang  dimaksud  dengan eksperimen  laborartorium  adalah  suatu penelitian  yang  mengkaji  varian-varian dari  semua  atau  hampir  semua  variabel bebas yang mungkin berpengaruh, sedangkan  variabel-variabel  yang  tidak relevan dengan masalah-masalah penelitian dibuat seminimal mungkin[1].
Data  mining  adalah  proses  bisnis  untuk menjelajahi  sejumlah  besar  data  untuk menemukan  pola  yang  bermakna  dan beraturan[3].
Penelitian ini adalah penelitian eksperimen yang  bertujuan  untuk  mengukur  akurasi algoritma  SVM.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  dari  data  kuesioner pengunjung taman Tabebuya.

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  langkah yang  sangat  penting  dalam metode penelitian. Penelitian  ini dilakukan dengan membagi  kuesioner  pada  pengunjung taman  Tabebuya.  Metode  yang  peneliti gunakan pada pengumpulan data kepuasan pengunjung taman Tabebuya adalah menggunakan metode kuesioner.
Melalui  metode  kuesioner  diharapkan peneliti  dapat  memperoleh  data  yang akurat  dan  terpercaya.  Kuesioner  adalah sebuah  teknik  pengumpulan  data  dengan cara  memberikan  seperangkat  pertanyaan- pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawab.  Pada  penelitian  ini  peneliti membagikan sebanyak 100 kuesioner yang dibagikan kepada responden yaitu pengunjung taman Tabebuya.
Kuesioner ini  dibagikan menjadi  2 kelompok, untuk kelompok pertama kuesioner  dibagikan melalui bantuan
satpam  taman  Tabebuya  yang  dibagikan langsung kepada taman Tabebuya.
Kelompok kedua kuesioner dibagikan oleh peneliti  kepada  pengunjung-pengunjung yang  sudah  pernah  datang  ke  taman Tabebuya.  Kuesioner  terdiri  dari  10 pertanyaan  dan  4  kategori  serta  jawaban- jawaban  yang  sudah  disediakan  oleh peneliti untuk dipilih oleh responden.
Untuk  atribut  kategori,  kuesioner  terdiri dari  biaya  yang  dikeluarkan  di  taman, fasilitas  yang  diberikan  taman,  pelayanan yang  dimiliki  taman  kepada  pengunjung, loyalitas  dari  pengunjung  terhadap  taman Tabebuya,  dan  puas  atau  tidak  puasnya pengunjung terhadap taman Tabebuya.
Tabel 1. Kategori dan Atribut No Kategori Atribut 1 Biaya Taman  Tabebuya  biaya  parkir Rp. 2000,- memberatkan Anda 2 Fasilitas Taman Tabebuya memilikitempatparkir yang memadai 3 Fasilitas Taman  Tabebuya  memiliki lokasi  termasuk bersih 4 Fasilitas Taman Tabebuyamemilikisarana danprasarana yang lengkap 5 Fasilitas Taman TabebuyamemilikiKeindahan dan panoramaalam 6 Pelayanan Satpam yang menjaga keaman  ,sagat  ramah  ketika kita datang 7 Loyalitas secara kesulurahan Anda lebih sering  ke  taman  Tabebuya dibandingkan taman lain 8 Loyalitas jika ada seseorang yang meminta  saran  Anda  taman bagus dan anda akan menyarankan taman Tabebuya 9 Loyalitas Anda  akan  mengatakan  hal- hal  baik  /  positif  mengenai taman    Tabebuya  kepada orang lain 10 Loyalitas jika  anda  ingin  ketaman  , Anda  akan  menempatakan taman Tabebuya sebagai pilihan pertama 11 Output Puas atau tidak puas pengujung tamanTabebuya

## Teknik Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  berdasarkan  survei  yang dilakukan  di  lapangan  dengan  kuesioner yang  diberikan  melalui  satpam  kepada pengunjung taman Tabebuya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu model algoritma SVM. Berikut prosedur penelitian: Mulai Pengumpulan data Pengunpulan data Kuisoner Pengujung Taman Tabebuya Pembagian  data Kuisoner Pengujung Taman Tabebuya Proses data Data Selection Cleaning (Mising-Value) Menghitung data dengan rumus keputusan yang ada pada algortma SVM
Hasl Dari perhitungan tersebut digunakan sebagai acuan untuk memasukan pada perhitungan dengan mengunkanan aplkasi rafidminer
Dari Aplikasi rafidminer akan telihat nilai akurasi dan dan kurva sebagai sebagai mengabil keputusan Valdas dan Evaluasi Tingkat akurasi mengunakan Confusion Matrix Implemetasi Rule Pada Matlab Selesai

## Gambar 1. Prosedur Penelitan
Keterangan  dari  prosedur  penelitian  diatas adalah:
1.  Penulis  membuat  kuesioner  dengan jumlah yang dibutuhkan pada penelitian ini  yaitu  100  kuesioner  dan  selanjutnya data  kuesioner  tersebut  digunakan sebagai  data  awal  untuk  mengetahui jumlah  puas  dan  tidak  puas  pada  data kepuasan pengunjung taman Tabebuya.
2.  Menghitung  hasil  dari  kuesioner  yang dibagikan di lapangan untuk mengetahui  jumlah puas dan tidak puas pada  data  kuesioner  pengunjung  taman Tabebuya.
3.  Data selection ,  memilih  himpunan  data yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu  data  kuesioner  pengunjung  taman Tabebuya.
4. Cleaning ,  yaitu  membersihkan  data kuesioner  pengunjung  taman  Tabebuya dengan  menghapus  data  yang  tidak digunakan  atau  yang  tidak  memiliki nilai attribute lengkap (missing value).
5. Hasil  jumlah  dari  perhitungan  jumlah puas  dan  tidak  puas  pada  data kuesioner  dimasukkan  atau  diolah menggunakan  rumus  model  algoritma SVM. 6. Hasil dari pengolahan atau
perhitungan menggunakan model algoritma SVM. 7. Peneliti  menggunakan  Rapid  Miner untuk menghitung data kueioner menggunakan model algoritma SVM.
8. Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi terhadap  hasil  perhitungan/pengolahan menggunakan  Rapid Miner. Pengujian data dilakukan sebanyak 3 kali dengan pembagian  data  training  dan  data testing yang berbeda.
9. Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan keputusan kepuasan pengunjung taman Tabebuya.
10. Evaluasi  dan  validasi  dalam  ini dilakukan  untuk  mengukur  tingkat akurasi  data  kepuasan  pelanggan menggunakan  beberapa  teknik  yang terdapat  dalam  framework  Rapid Miner.
11. Implementasi pembuatan program dengan  mengimplementasikan  rule yang  telah  didapat  dari  pengolahan data Rapid Miner dengan menggunakan tools Matlab.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Algoritma SVM ( Support Vector Machine )
Data training pada  tabel  2  adalah  untuk menentukan  apakah  pengunjung  puas  atau tidak  puas  dalam  mengunjungi  taman Tabebuya.  Prediksi  kepuasan  pengunjung taman  Tabebuya  menggunakan  klasifiaksi SVM  sehingga  didapat  Karnel  model  dari Rapid Miner dengan bobot masing-masing atribut dengan  w[X1] =  -1.249, w[X2] =  - 0.506, w[X3] = -0.791, w[X4] = -0.753.

## Tabel 2. Nilai Bobot SVM
Atribute Weight w[X1] -1.249 w[X2] -0.506 w[X3] -0.791 w[X4] -0.753 Bias (offset): -0.937
Sumber: data diolah, 2017

## Pengujian Model
Model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukkan  data  uji yang berasal dari data training, karena data yang  didapat  dalam  penelitian  ini  setelah proses preprocessing hanya 100 data maka digunakan  metode cross  validation untuk menguji  tingkat  akurasi.  Untuk  nilai akurasi  model untuk  metode SVM sebesar 86.00%.
Confussion Matrix Algoritma SVM
Tabel  3  adalah  perhitngan  akurasi  data training  menggunakan  algoritma  SVM diketahui  dati  100  data  training  dengan menggunakan  metode  algoritma  SVM didapat  klasifikasi  49  data  prediksi  puas sesuai  memang  puas.  7  data  prediksi  puas memang  tidak  puas,  didapat  klasifikasi  7 data  prediksi  tidak  puas  ternyata  malah puas,  dan  36  data  prediksi  tidak  puas memang sesuai dengan tidak puas.
Tabel 3. Confussion Matrix Data Training untuk Algoritma SVM
accuracy : 86.00% +/- 12.00% (mikro 85.86%) True Puas True tidakPuas Class pecision pred. Puas 49 7 87.50% Pred. TidakPuas 7 36 83.72% class recall 87.50% 83.72% Sumber: data diolah, 2017
Perhitungan  nilai  akurasi  dari confussion matrix adalah sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 = 49 + 36 49 + 7 + 36 + 7
= 0.860 = 𝟖𝟔. 𝟎% 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐹𝑁 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 = 36 (36 + 7)
= 0.8372 = 𝟖𝟑. 𝟕𝟐%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙          = 𝐹𝑁 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 = 36 (36 + 7)
= 0.8372 = 𝟖𝟑. 𝟕𝟐% Sumber: data diolah, 2017
Gambar 2. Text View Model Confussion Matrix untuk Algoritma SVM

## Confussion Matrix
Dari  tabel  confussion  matrix,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  accuracy, precision, dan recall.

## Tabel 4. Nilai Accuracy, Precision, dan
Recall SVM Accuracy 86.00% Precision 83.72% Recall 83.72%
Sumber: data diolah, 2017

## Kurva ROC
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan kutva  ROC,  bisa  dilihat  pada  gambar  3 yang  merupakan  kurva  ROC  untuk algoritma SVM.
Sumber: data diolah, 2017
Gambar 3. Kurva ROC dengan

## Algoritma SVM

## Analisis Hasil
Model  yang  dihasilkan  dengan  metode SVM  diuji  menggunakan  metode  cross validation  [6],  terlihat  perbandingan  nilaia accuracy,  precision,  sensitivity,  dan  recall pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Nilai Accuracy dan AUC SVM Accuracy 86.00% AUC 0.947
Sumber: data diolah, 2017
Tabel  5  membandingkan  accuracy  dan AUC dari tiap metode. Terlihat bahwa nilai accuracy  menunjukkan  nilai  yang  sesuai. Untuk  klasifikasi  data  mining,  nilai  AUC dapat dibagi menjadi beberapa kelompok:
1. 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik
2. 0.80-0.90 = klasifikasi baik 3. 0.70-0.80 = klasifikasi cukup
4. 0.60-0.70 = klasifikasi buruk
5. 0.50-0.60 = klasifikasi salah
Berdasarkan  pengelompokkan  di  atas  dan tabel  5  maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode  SVM  termasuk  klasifikasi  sangat baik  karena  memiliki  nilai  AUC  antara 0.90-1.00.

## Hasil Algoritma Terpilih
Berdasarkan  hasil  akurasi  pada  tabel  5 sebagai algoritma terbaik dalam klasifikasi penentuan  kepuasan  pengunjung  taman Tabebuya  yaitu  algoritma  SVM  yang memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan persentase 86,00%. Hasil  klasifiaksi  dari  algoritma  SVM diterapkan  ke  dalam  pembuatan  aplikasi untuk  klasifikasi  penentuan  kepuasan pengunjung  taman  Tabebuya  dengan menggunakan  Matlab  seperti  pada  gambar di bawah ini:
Sumber: data diolah, 2017

## Gambar 4. Aplikasi untuk Klasifiaksi Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman
Tabebuya.
Pada  aplikasi  untuk  klasifikasi  prediksi kepuasan  pengunjung  taman  Tabebuya pada  gambar  4  dihasilkan  klasifikasi  puas dan  tidak  puas,  input  data  pada  program tersebut  sesuai  dengan  atribut  yang dibutuhkan,  kemudian  klik  tombol  cek data,  maka  secara  otomatis  tampil  hasil klasifikasi  kepuasan  pengunjung  taman Tabebuya yang puas atau tidak puas.
Analisis Aplikasi Sofware Quality Assurance (SQA) Untuk  mengetahui  kualitas  dari  aplikasi prediksi  kepuasan  pengunjung  taman Tabebuya maka digunakan Software Quality Assurance (SQA).  Komponen dari SQA  yang  digunakan  pada  pengujian  ini dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Metric of Software Quality Assurance (SQA) No Metric Deskripsi Bobot 1 Accuracy Ketepatan perhitungan 0.25 2 Completeness Kelengkapan kebutuhan 0.15 3 Operability Kemudahan untuk dioperasikan 0.25 4 Simplicity Kemudahan untuk difahami 0.1 5 Training Kemudahan pembelajaran 0.25 Sumber: data diolah, 2017
Ada  5  komponen  dalam Software  Quality Assurance (SQA)  yang  digunakan.  Dari  5 komponen tersebut akan dibuat 5 pertanyaan  untuk  angket  yang  akan disebarkan kepada 5 orang pengamat  yang merupakan user yang diambil secara acak.
Tabel 7. Hasil Evaluasi Software Quality Assurance (SQA)
User Skor Metrik Skor 1 2 3 4 5
1 100 80 80 100 10 0 92 2 100 80 80 60 10 0 84 3 100 80
10 0 80 80 88
4 80 60 80 100 80 80 5 100 60 80 100 10
0 88 Rata-Rata 86.4 Sumber: data diolah, 2017 Skor1 =  100 ∗ 0.25  +  80 ∗ 0.15
+  80 ∗ 0.25
+  100 ∗ 0.1
+  100 ∗ 0.25  = 87.00
Skor2 =  100 ∗ 0.25  +  80 ∗ 0.15 +  80 ∗ 0.25  +  60 ∗ 0.1 +  100 ∗ 0.25  = 83.00
Skor3 =  100 ∗ 0.25  +  80 ∗ 0.15
+  100 ∗ 0.25 +  80 ∗ 0.1  +  80 ∗ 0.25 = 85.00
Skor4 =  80 ∗ 0.25  +  60 ∗ 0.15  + 80 ∗ 0.25  +  100 ∗ 0.1  +  80 ∗ 0.25  = 75 .00
Skor5 =  100 ∗ 0.25  +  60 ∗ 0.15
+  80 ∗ 0.25 +  100 ∗ 0.1 +  100 ∗ 0.25  = 84.00
Rata − Rata
= 87.00 + 83.00 + 85.00 + 75.00 + 84.00 5 = 82.80
Skor rata-rata yang dihasilkan adalah 82.28 merupakan  hasil  skor  yang  baik,  sehingga dapat disimpulkan bahwa kualitas perangkat  lunak  “Aplikasi  Klasifikasi Prediksi  Kepuasan  Pengunjung  Taman Tabebuya” ini cukup baik.

## 4. SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pembuatan model baru yang diusulkan dengan metode SVM  yang  dilakukan  pada  Pengunjung taman  Tabebuya . Untuk  menghasilkan nilai  yang  paling  akurat,  maka  digunakan cross  validation pada  tahap  pengujian. Untuk  eksperimen  pada  model  dievaluasi dan  divalidasi  dengan confusion  Matrix dan AUC( Area Under Curve ) dengan ROC ( Receiver Operating Characteristic ). Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  validasi dapat dikesimpulan bahwa, algoritma SVM memiliki akurasi dan performa secara rata- rata  yaitu  sebesar  86,00%  dan  nilai AUC( Area Under Curve ) sebesar 0.947.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  kami  ucapkan.  Penelitian  ini bias terlaksana atas bantuan dana penelitian dari Hiba unindra melalui LP2M dan Universitas Indraprasta PGRI Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] David,  OlsonL  &  Delen,  Dursun  & Delen,  Dursun.  (2008). Advanced Data  Mining  Techniques .  Verlag Berlin Heidelberg : Springer. 2008.
[2] Kerlinger, Fred. Foundations of Behavioral  Research  (2nd  Edition) Holt , Rinehart and Winston. 1973.
[3] Larose, D. T., “ Data  Mining  Methods And  Models ”.  New  Jersey:  john Willey & Sons Inc. 2006.
[4] Linof,  S.  G.  dan  Berry,  M.  J.  A.,
“ Data Mining Techniques for
Marketing, Sales, and Customer
Relationship Management Second Edition ”. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc. 2004.
[5] Maimon,  O.    Data  Mining  And Knowledge Discovery Handbook.
New  York  Dordrecht  Heidelberg London: Springer. 2010.
[6] Santosa,  B.,  “ Aplikasi  Metode  Cross Entropy Untuk Support Vector Machines Data ”. Graha Ilmu Yogyakarta. 2007.
[7] Satchidananda, S S&JayB.Simha. Comparing  Decision  Trees  With Logistic  Regression For  Credit  Risk Analysis (SASAPAUGC). 2001.
[8] Tjiptono,  F  dan  Chandra, jurnal tingkat kepuasan konsumen di
restoran mc donald’s .2011.
[9] Wijaya, Manajemen  Kualitas  Jasa . Jakarta: PT Index, 2011.
[10] Witten,  H.  I.,  Frank,  E.  dan  Hall,  M. A. Data  Mining  Practical  Machine
Learning Tools And Technique .
Burlington: Elsevier Inc, 2011.