## DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN PELANGGAN
Eka Miranda, Julisar
Program Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat, 11480 Telp. (021) 5345830 E-mail: ekamiranda@binus.ac.id , julisar@binus.ac.id

## ABSTRAKSI
Tujaun  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  pelanggan  berdasarkan  tabel  transaksi  dengan  pendekatan knowledge discovery from data (KDD) dan metode data mining naïve bayes classifier dengan manfaat menghasilkan pengetahuan  yang  berguna  untuk  mengambil  keputusan  yang  terkait  dengan  mengelola  pelanggan.Untuk  menggali pengetahuan dari data yang berjumlah besar tersebut, menggunakan data mining dan metode Naïve Bayes Classifier. Untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  digunakan  tabel  transaksi  dari  proses  pembelian  kendaraan  bermotor  dengan pendekatan  Knowledge  Discovery  from  Data  (KDD)  dan  metode  data  mining  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  terdiri  atas  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  pencariaan  kebutuhan informasi  dengan  menggunakan  fact  finding  technique  menurut  Thomas  Connolly  dan  Carolyn  Begg,  yang  meliputi: Wawancara  (Interview),  Persyaratan  (Requerements)  atau  Preferensi  (Preferences)  dan  proses  penemuan pengetahuan  menggunakan  pendekatan  Knowledge  Discovery  from  Data  (KDD).  Penellitian  ini  mengklasifikasikan pelanggan  menjadi  dua  kelas  yaitu  kelas  pelanggan  potensial  dan  pelanggan  tidak  potensial  dengan  menggunakan atribut prediksi klasifikasi terdiri atas Pekerjaan, Jenis Bayar, Tenor dan Usia. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa Naïve Bayes Classifier telah dapat mengklasifikasikan pelanggan menjadi dua kelas yaitu  kelas pelanggan potensial dan  pelanggan  tidak  potensial  dengan  nilai  akurasi  masing-masing  sebagai  berikut  :  Sensitivity  97%,  Specificity 99,8%, Precision 99,8%, Recall 97%, Accuracy 97%, Error Rate 3%.
Kata Kunci : Naïve Bayes Classifier, Knowledge Discovery from Data (KDD), Klasifikasi Pelanggan

## 1.  PENDAHULUAN
Di  dalam  era  digital  saat  ini,  kemudahan penyimpanan data dan akses data menjadi sesuatu yang sangat  penting.  Data  yang  diterima  oleh  perusahaan, diolah menjadi informasi sehingga menjadi pengetahuan  yang  dapat  digunakan  untuk  perencanaan, pengambilan  keputusan,  monitoring,  evaluasi.  Untuk menggali  pengetahuan  dari  data  yang  sudah  diolah, dibutuhkan  metode  tertentu  sehingga  pengetahuan tersebut  bisa  bermanfaat  bagi  pemakai,  Metode  yang digunakan  adalah data  mining . Data  mining digunakan untuk  mengekstraksi  pengetahuan  secara  otomatis  dari data berukuran besar dengan mencari pola-pola menarik yang terkandung dalam data tersebut.
Metode data  mining yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  data  adalah naïve  bayes classifier,  decision  tree,  dan  rule  based .  Untuk penelitian  ini  akan  digunakan  metode Naïve  Bayes Classifier .  Keunggulan  menggunakan  metode naïve bayes  classifie r  dibandingkan  metode  lainnya  adalah merupakan  metode  pengklasifikasian  statistik  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan  dari  suatu  kelas,  selain  itu  terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan  ke  dalam  database  yang  besar  (Jiawei, 2012).
Menurut  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  dan Jian  Pei  (2012:8) Data  Mining adalah  proses menemukan  pola  yang  menarik  dan  pengetahuan  dari sejumlah  besar  data,  sumber  data  dapat  mencakup database , datawarehouse,  web ,  repositori  informasi lainnya,  atau  data  yang  dialirkan  ke  dalam  sistem dinamis.
Menurut  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  dan Jian  Pei  (2012:350) Naïve  Bayes  Classifier adalah pengklasifikasi  statistik,  mereka  bisa  memprediksi probabilitas  keanggotaan  kelas  seperti  probabilitas bahwa tuple diberikan untuk kelas tertentu.
Di  dalam  proses  penemuan  pengetahuan dengan menggunakan data mining digunakan pendekatan Knowledge  Discovery  from  Data (KDD). Menurut  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  dan  Jian  Pei (2012:7), Knowledge  Discovery  from  Data (KDD) adalah  otomatisasi  atau  ekstraksi  dari  pola  yang mempresentasikan  suatu  pengetahuan  yang  secara implisit  disimpan  atau  dicatat  pada database yang besar, data  warehouse , web ,  penyimpanan  informasi dalam jumlah besar lainnya, atau aliran data dan sebuah tahapan  dalam  data  mining  untuk  mendapatkan pengetahuan.
Menurut  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  dan Jian Pei (2012:327), Classification adalah suatu bentuk analisis  data,  bahwa  ekstrak  model  menggambarkan kelas  data  penting,  model  seperti  ini  disebut
pengklasifikasi,  memprediksi  kategori  kelas  dari  suatu objek yang labelnya tidak di ketahui.
Fathur  Rahman  dan  Muhammad  Iqbal  Firdaus (2016)  telah  melakukan  penelitian  penggunaan naïve bayes  classifier untuk  prediksi  hasil  belajar  siswa Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP).  Hasilnya  bahwa pengujian  klasifikasi  dari  hasil  belajar  siswa  pada penelitian ini disimpulkan bahwa algoritma naïve bayes memiliki kinerja yang baik dari segi akurasi, presisi dan recall walaupun dari jumlah akurasi yang hanya 56,79% masih  tergolong  hasil  yang  rendah  dibandingkan beberapa  model  data  mining  yang  lainnya.  Hal  ini karena  banyaknya  input  tidak  terlalu  relevan  dan algoritma  yang  diujikan  tidak  terlalu  sensitif  dengan input yang tidak terlalu relevan tersebut.
Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono,  dan  M.  Sarosa (2013)  penelitian  ini  difokuskan  untuk  mengevaluasi kinerja  akademik  mahasiswa  pada  tahun  ke-2  dan diklasifikasikan  dalam  kategori  mahasiswa  yang  dapat lulus  tepat  waktu  atau  tidak.  Data  input  akan  diproses menggunakan teknik data mining algoritma naïve bayes classifier (NBC)  untuk  membentuk  tabel  probabilitas sebagai  dasar  proses  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa. Hasilnya  adalah  pengujian  pada  data  mahasiswa angkatan 2005-2009 data mining naïve bayes classifier menghasilkan  nilai precision,  recall ,  dan accuracy masing-masing 83%, 50%, dan 70%.
Yisti  Vita  Via,  Budi  Nugroho,  dan  Alfian Syafrizal  (2015)  penelitian  ini  menganalisis  tentang pengelompokan data kanker payudara untuk mengetahui kanker tersebut termasuk  kanker jinak atau kanker ganas. Untuk mengklasifikasi tingkat keganasan dapat  dilakukan  dengan  pemanfaatan bioinformatic dengan  menggunakan  teknik data  mining salah  satuya adalah  algoritma naïve  bayes  classifier (NBC).  Dari hasil  pengujian  dengan  confusion  matrix  diketahui bahwa  NBC  yang  diterapkan  untuk  melakukan klasifikasi tingkat keganasan kanker payudara memiliki akurasi pola yang cukup besar yaitu 97,82%, sedangkan error rate yang dihasilkan sebesar 2,18%.
Pada  penelitian  ini data  mining digunakan untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  berdasarkan  tabel transaksi dengan pendekatan knowledge discovery from data (KDD)  dan  metode data  mining  naïve  bayes classifier . Pelanggan dapat dikelompokan salah satunya berdasarkan  demografi.  Demografi  pada  dasarnya adalah klasifikasi atau pengelompokkan yang didasarkan  pada  peta  kependudukan.  Karakteristik demografi  merujuk  ke  statistik  populasi  yang  amat penting dan dapat diukur. Karakteristik demografi dapat meliputi usia, gender, daya beli dan pendidikan.
Abdul Basith (2014) telah melakukan penelitian  untuk    menganalisis  dan  menjelaskan pengaruh  kualitas  produk  dan  kualitas  pelayanan terhadap  kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang  signifikan  antara  kualitas  produk  terhadap kepuasan  pelanggan,  kualitas  pelayanan  terhadap kepuasan  pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan  terhadap loyalitas pelanggan.
Dewa  Ayu  (2017)  menjelaskan  pengaruh customer  relationship  management dan  kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa customer relationship  management dan  kepuasan  pelanggan memiliki  pengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap loyalitas pelanggan dimana kepuasan pelanggan.
Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdul Basith  (2014)  dan  Dewa  Ayu  (2017)  dapat  dilihat bahwa  menjaga  pelanggan  agar  setia  membeli  produk yang dijual oleh perusahaan adalah hal yamg krusial.
Tujaun penelitian ini adalah
mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan tabel transaksi dengan pendekatan knowledge discovery from data (KDD)  dan  metode data  mining  naïve  bayes classifier dengan
manfaat penelitian untuk menghasilkan  pengetahuan  yang  berguna  dalam membantu  mengambil  keputusan  yang  terkait  dengan mengelola pelanggan.

## 2.  METODE PENELITIAN
1. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan data dalam pencariaan  kebutuhan  informasi  menggunakan Fact Finding  Technique menurut  Thomas  Connolly  dan Carolyn Begg (2015:375) adalah:
a. Wawancara ( Interview )
Wawancara  dilakukan  kepada  responden  dengan tingkat  minimal  manager  terkait  informasi  yang dibutuhkan  dalam  mendukung  proses  penelitian yang  akan  dilakukan.  Dari  hasil  wawancara diperoleh  informasi  kelas  pelanggan  yang  akan dibuat dan atribut prediksi untuk klasifikasi.
b. Persyaratan ( Requerements) atau Preferensi
( Preferences ) Melakukan
observasi untuk mengetahui persyaratan yang ada untuk digunakan pada proyek penelitian  ini.  Dari  hasil  tahap  ini  diperoleh persyaratan untuk tiap kelas pelanggan.
2. Knowledge Discovery from Data (KDD)
Proses Knowledge  Discovery  from  Data (KDD)  ini menggunakan  langkah-langkah  menurut  Jiawei  Han, Micheline  Kamber,  dan  Jian  Pei  (2012:6,7,8),  yang meliputi :
a. Data Cleansing
Untuk  menghilangkan  kebisingan  dan  data  yang tidak konsisten.
b. Data Integration
Yaitu  beberapa  sumber  data  dapat  digabungkan dengan melakukan pembersihan data, dan integrasi data sebagai langkah pre-processing .
c. Data Selection
Memilih  data  yang  relevan  dengan  tugas  analisis yang diambil dari database .
d. Data Transformation
Data  diubah  dan  dikonsolidasikan  ke  dalam bentuk  yang  sesuai  untuk  diproses  dengan  teknik data  mining dengan  melakukan  ringkasan  atau agregasi operasi.
e. Data Mining Proses  penting  yaitu  metode  cerdas  yang diterapkan untuk mengekstrak pola data.
f. Pattern Evaluation Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang  benar- benar menarik yang mewakili pengetahuan.
g. Knowledge Presentation
Yaitu  visualisasi  dan  pengetahuan  dengan  teknik representasi  yang  digunakan  untuk  menyajikan pengetahuan pengguna.

## 3.  HASIL DAN DISKUSI

## 1. Urgensi Penelitian
Urgensi yang melatar-belakangi penelitian ini adalah:
a. Kebutuhan untuk dapat menganalisis dan mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  kelas  yang sudah ditentukan dengan manfaat untuk menghasilkan  pengetahuan  yang  berguna  dalam membantu  mengambil  keputusan  yang  terkait dengan mengelola pelanggan.
b. Kebutuhan  untuk  mengetahui  hubungan  antara atribut  yang  telah  dipilih  dengan  kelas  yang  telah terbentuk.
c. Kebutuhan  untuk  mengetahui  profil  tiap  kelas pelanggan.

## 2. Dataset
Data  yang  dihasilkan  dari  proses  pembelian  kendaraan bermotor sebagai dataset dalam penelitian ini.
Tabel  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan pelanggan  adalah  tabel  transaksi  yang  dihasilkan  dari proses  pembelian  kendaraan  bermotor.  Atribut  tabel terdiri  atas  KODE_DEALER,  NAMA_DEALER, NO_MESIN, NAMA_STNK, ALAMAT, KELURAHAN,  KECAMATAN,  KOTA,  NO_HP, NO_TELP,  TGL_PEMBELIAN,  NIK_SALESFORCE, SEX,  KD_JOB,  AGAMA,  JNS_BAYAR,  TENOR, TGL_LAHIR, DIGUNAKAN,
KD_PEMAKAI, MTRSBL,  JNS_SKR,  HOBI,  STATUS_VALIDASI, REMINDER_KPB1, TGL_SERVICE_KPB1, DEALER_KPB1, ALASAN_KPB1, REMINDER_KPB2, DEALER_KPB2, ALASAN_KPB2, REMINDER_KPB3, TGL_SERVICE_KPB3, DEALER_KPB3, ALASAN_KPB3, REMINDER_KPB4,
TGL_SERVICE_KPB4, DEALER_KPB4 dan
ALASAN_KPB4
Gambar 1. Sumber Data 1
Gambar 2. Sumber Data 2
Gambar  1  dan  2  merupakan dataset yang  digunakan pada  penelitian  ini.  Data  ini  diperoleh  dari  hasil  proses pembelian kendaraan bermotor yang disimpan di dalam database .  Data  yang  ada  pada  Gambar  1  dan  2 merupakan  data  yang  belum  melalui  proses cleaning dan  berjumlah  4348  record.  Tahap  selnjutnya  akan dilakukan data  cleaning . Data  cleaning adalah  proses pengahapusan  data  yang  tidak  dipakai  dan  data  yang tidak  konsisten. Holdout  method kemudian  digunakan untuk  menentukan  jumlah  data  yang  digunakan  untuk data  training (75%  dari  jumlah dataset )  dan data testing (25%  dari  jumlah dataset ).  Dengan  pendekatan holdout  method diperoleh  3261 record digunakan sebagai data  training dan  1087 record digunakan sebagai data testing .

## 3. Attribute Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  atribut  yang  akan digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan. Atribut ini selanjutnya disebut dengan predictor attribute , yang terdiri  atas  :  Kd_Job,  Jenis_Bayar.  Tenor  dan Tgl_Lahir.  Data  hasil  tahap attribute  selection dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Data hasil tahap attribute selection

## 4. Generalization
Data  generalization bertujuan  untuk  mengubah low level  data menjadi high  level  data .  Adapun  dalam  hal ini  data diubah dalam bentuk categorical dari masing- masing atribut. Berikut ini adalah bentuk high level data dalam caterogical pada masing-masing atribut:
1.  Usia
• 21-50
• <=20 atau >=51 2.  Jenis Pembayaran
• Cash • Credit
3.  Tenor
• <=25 bulan
• >=26 bulan
4.  Pekerja
• Yes
• No

## 5. Identifikasi Kelas yang Digunakan
Pada  penelitian  ini  pelanggan  dikelompokan  ke  dalam dua kelas: Pelangan berpotensial dan tidak berpotensial menjadi  pembeli  kembali.  Adapun  definsi  dari  tiap kelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Definisi tiap kelas
Pekerjaan  Jenis Bayar  Tenor Usia Potensial Pekerja = “yes” Cash atau Credit <=25 21-50 Tidak Potensial Pekerja = “no” Credit >=25  <=20 atau >=50 6. Naïve Bayes Classification
Untuk  melakukan  klasifikasi Naïve  Bayes Classification digunakan data  testing . Berikut  adalah contoh perhitungan kelas Pelanggan Potensial :
 PCi:  P(Potensial)  =  (Jml  Potensial  /  Jml  Data)  = Total  P(Tidak  Potensial)  =  (Jml  Tidak  Potensial  / Jml Data) = Total P(Potensial) = 1902 / 3261 = 0.58 P(Tidak Potensial) = 1359 / 3261 = 0.41
 Compute P(X|Ci) for each class P(Pekerja = “No” | Potensial = “Yes”) = 931 / 1902 = 0.48 P(Pekerja = “No” | Potensial = “No”) = 639 / 1359 = 0.47 P(Jns_Bayar = “Credit” | Potensial = “Yes”) = 1163 / 1902 = 0.61 P(Jns_Bayar = “Credit” | Potensial = “No”) = 1351 / 1359 = 0.99 P(Tenor  =  “<=25”  |  Potensial  =  “Yes”)  =  1897  / 1902 = 0.99 P(Tenor = “<=25” | Potensial = “No”) = 30 / 1359 = 0.02
P(Usia = “21-50” | Potensial = “Yes”) = 1552 / 1902
= 0.81
P(Usia = “21-50” | Potensial = “No”) = 1332 / 1359 = 0.98
 X = (Pekerja = No, Jenis Bayar = Credit, Tenor = “<=25”, Usia = 21-50 )
P(X|Ci) : P (X | Potensial = “Yes”) = 0.48 x 0.61 x 0.99 x 0.81 = 0.23
P (X | Potensial = “No”) = 0.47 x 0.99 x 0.02 x 0.98 = 0.009
P(X|Ci)*P(Ci) :  P  (X  |  Potensial  =  “Yes”)*  P (Potensial = “Yes”) = 0.13 P (X | Potensial = “No”)* P (Potensial = “No”) = 0.003 Jadi, X dimiliki oleh kelas (“Potensial = Yes”)
Berikut  adalah  contoh  perhitungan  kelas Pelanggan Tidak Potensial :
 PCi:  P(Potensial)  =  (Jml  Potensial  /  Jml  Data)  = Total    P(Tidak  Potensial)  =  (Jml  Tidak  Potensial  /
Jml  Data)  =  Total    P(Potensial)  =  1902  /  3261  = 0.58 P(Tidak Potensial) = 1359 / 3261 = 0.41
 Compute P(X|Ci) for each class P(Pekerja  =  “No”  |  Potensial  =  “Yes”)  =  931  / 1902 = 0.48 P(Pekerja = “No” | Potensial = “No”) = 639 / 1359 = 0.47 P(Jns_Bayar = “Cash” | Potensial = “Yes”) = 350 / 1902 = 0.8
P(Jns_Bayar  =  “Cash”  |  Potensial  =  “No”)  =  4  /
1359 = 0.0029
P(Tenor  =  “<=25”  |  Potensial  =  “Yes”)  =  1897  / 1902 = 0.99 P(Tenor = “<=25” | Potensial = “No”) = 30 / 1359 = 0.022
P(Usia  =  “21-50”  |  Potensial  =  “Yes”)  =  1552  /
1902 = 0.8
P(Usia  =  “21-50”  |  Potensial  =  “No”)  =  1132  /
1359 = 0.83
 X = (Pekerja = No, Jenis Bayar = Cash, Tenor = “<=25”, Usia = 21-50 )
P(X|Ci) : P (X | Potensial = “Yes”) = 0.48 x 0.8 x 0.99 x 0.8 = 0.07 P (X | Potensial = “No”) = 0.47 x 0.0029 x 0.022 x 0.83 = 0.000024 P(X|Ci)*P(Ci) :  P  (X  |  Potensial  =  “Yes”)*  P (Potensial = “Yes”) = 0.00023
P (X | Potensial =  “No”)* P (Potensial = “No”)   = 0.009 Jadi, X dimiliki oleh kelas (“Potensial = No”)

## 7. Kalkulasi Akurasi Klasifikasi
Metode  yang  digunakan  untuk  menguji  tingkat  akurasi model  klasifikasi  ini  adalah  metode holdout .  Dalam metode  ini,  data  asli  dipartisi  menjadi  dua  himpunan yang  saling  terpisah  yang  dinamakan training  set dan test  set .  Model  klasifikasi  kemudian  dibangun berdasarkan training  set dan  hasilnya  kemudian dievaluasi  dengan  menggunakan  testing  set.  Akurasi dari masing-masing  metode klasifikasi dapat diestimasi berdasarkan akurasi yang diperoleh dari test set . Sumber  data  tersebut  akan  dibagi  dengan  ketentuan 75%  dari  sumber  data  menjadi training  data ,  dan  25% dari  sumber  data  akan  menjadi testing  data (Jiawei, Han,  2011,  p370) Training  data :  4348  x  75%  =  3261 data. Testing  data :  4348  x  25%  =  1087  data. Selanjutnya  tabel confusion  matrix digunakan  untuk menghitung akurasi dari hasil klasifikasi.
Tabel 2. Tabel Confusion matrix
Predicted Condition Total Data = 1087 Potensial Tidak Potensial True Condition Potensial  TP = 584 FN = 17  P = 601 Tidak Potensial FP = 1 TN = 485 N = 486 P = 585 N = 502 P + N = 1186 + 988  TP adalah  jumlah true  positive yaitu  jumlah  data yang  berhasil  di  prediksi  oleh classifier dengan benar (misalkan jumlah data  kelas “potensial” dari sampel  yang  secara  benar  dapat  di  prediksi sebagaimana mestinya oleh model klasifikasi),
 P adalah jumlah sampel “potensial”
 TN adalah  jumlah true  negatives yaitu  adalah kebalikan  dari true  positive (misalkan  jumlah  data kelas  “Tidak  Potensial”  dari  sampel  yang  benar
dapat diprediksi sebagaimana mestinya oleh model klasifikasi).
 N adalah jumlah total sampel “Tidak Potensial”
 FP adalah false  positives yaitu  jumlah  data  yang salah  di  prediksi  oleh classifier (“Tidak  Potensial” diprediksi sebagai “Potensial”).
 FN adalah False  Negative yaitu  jumlah  data  yang salah  di  prediksi  oleh classifier (“Tidak Potensial” dipredksi sebagai “Tidak Potensial”)
Sensivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 584 584 + 17 = 0.97 = 97%
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 = 485 485 + 1 = 0,998 = 99.8%
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 584 584 + 1 = 0,998 = 99.8%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 584 584 + 17 = 0.97 = 97%
Accuracy = Sensivity 𝑃 𝑃 +𝑁 + Specificity
𝑁 𝑃 + 𝑁
= 0.97 . 1186 1186 + 988 + 0.998 . 988 1186 + 988
= 0.97 x 0.54 + 0.998 x 0.45
= 0.52 + 0.45
= 0.97 atau 97%
Error rate = 1 – Accuracy = 1 – 0.97 = 0.03
atau 3%
Penjelasan:
 Sensivity adalah ukuran tingkatan derajat classifier dapat  mengenal positives  samples (“potensial”) berdasarkan  jumlah true  positives yang  dapat diprediksi secara benar jika yang diberikan adalah sampel positives .
 Specificity adalah  ukuran  tingkatan  derajat classifier dapat  mengenal negatives  samples (“tidak  potensial”)  berdasarkan true  negatives yang  dapat  diprediksi  secara  benar  jika  yang diberikan adalah sampel negatives .
 Recall  adalah tingkat  keberhasilan system dalam menemukan kembali sebuah informasi
 Precision adah ukuran tingkat ketepatan informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh system .
 Accuracy adalah  derajat  ukuran  yang  merupakan fungsi  dari sensivity dan specificity model klasifikasi dalam melakukan prediksi.
 Error  rate adalah  untuk  mengetahui  ukuran tingkat kesalahan klasifikasi
Gambar 4.  Grafik Pelanggan Berpotensial
Gambar  4  dan  5  menampilkan  hasil  klasifikasi  dengan metode niave  bayes  classification dalam  bentuk tampilan visual. Gambar 4 menunjukan dilihat dari jenis kelamin  atau sex ,  jumlah  pelanggan  potensial  dengan sex  atau  jenis  kelamin  laki-laki  lebih  unggul  dari  pada sex  atau  jenis  kelamin  perempuan.  Dilihat  dari  jenis pembayaran,  jumlah  pelanggan  yang  melakukan pembayaran  secara credit lebih  unggul  yaitu  107 pelanggan.  Sedangakan  jumlah  pelanggan yang melakukan pembayaran secara cash yaitu 45 pelanggan. Dilihat dari usia, jumlah pelanggan berpotensial dengan range  31-40  dan  41-50  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu 50 pelanggan yang dimana berarti lebih unggul daripada range “<21”, 21-30, dan >51
Gambar 5. Grafik Pelanggan Tidak Potensial
Gambar  5  menunjukan  dilihat  dari  usia,  jumlah pelanggan  tidak  potensial  dengan range usia  31-40 lebih  unggul  dari  pada  range  pelanggan  tidak  potensial dengan range <21.    Dilihat  dari  jenis  pembayaran, jumlah  pelanggan  tidak  potensial  dengan  jenis pembayaran credit lebih  unggul  dari  pelanggan  tidak potensial  dengan  jenis  pembayaran cash .  Dilihat  dari
jenis kelamin atau sex , jumlah pelanggan tidak potensial berjenis  kelamin  perempuan  lebih  unggul  dari  pada jumlah pelanggan tidak potensial berjenis kelamin laki- laki.

## 4.  KESIMPULAN
1. Data  mining telah  dapat  memanfaatkan  data riwayat  transaksi  pelanggan  untuk  melakukan suatu  penelitian  yang  menghasilkan  analisis mengenai  klasifikasi pelanggan  yang potensial dan  tidak  potensial.  Atribut  yang  digunakan untuk menganalisa pelanggan ( predictor attribute )  tabel  transaksi  untuk  klasifikasi pelanggan, terdiri atas: Pekerjaan, Jenis_Bayar, Tenor,  dan  Usia. Predictor  attribute tersebut dipilih  mewakili  profil  pelanggan  secara umum.
2. Penelitian  ini  telah  dapat  mengklasifikasikan pelanggan  menjadi  kelas  pelanggan  potensial dan  tidak  potensial  menggunakan  metode naïve  bayes dengan  nilai sensitivity 97%, specificity 99,8%, precision 99,8%, recall 97%, accuracy 97%, error rate 3%.
3. Untuk  penelitian  lanjutan  dapat  dilakukan dengan  menganalisis  tabel  pembelian  untuk mengetahui jenis produk apa saja yang unggul yang sering dibeli atau dicari pelanggan.

## Acknowledgement
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dila  Ellin Ashari,  Michael  Surya  Wijaya  dan  Risca  Nuari mahasiswa  School  of  Information  Systems  Program Studi  Sistem  Informasi  yang  telah  membantu  dalam pengumpulan dan pengolahan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Basith,  Srikandi  Kumadji,  Kadarisman  Hidayat (2014).  Pengaruh  Kualitas  Produk  Dan  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Dan Loyalitas  Pelanggan.  Jurnal  Administrasi  Bisnis, vol. 11 no. 1 Juni 2014, 1-8.
Dewa Ayu Wina Ariyunita Supar I Gusti Agung Ketut Gede  Suasana  (2017). Peran Kepuasan  Pelanggan
Dalam
Memediasi
Pengaruh Customer Relationship  Management  Terhadap  Loyalitas Pelanggan.  E-Jurnal  Manajemen  Unud,  Vol.  6, No. 3, 2017, 1534-1563.
Fathur Rahman dan Muhammad Iqbal Firdaus (2016).
Penerapan  Data  Mining  Metode  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Sekolah Menengah  Pertama  (Smp).  Al  Ulum  Sains  dan Teknologi Vol.1 No, 2 Mei 2016, 76-78.
Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  and  Jian  Pei.  (2012).
Data  mining  :  concepts  and  techniques  (3rd  ed). USA: Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier.
Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono,  dan  M.  Sarosa  (2013). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal EECCIS Vol.7 No. 1, Juni 2013, 59-64.
Thomas  M.  Connolly  z  Carolyn  E.  Begg.  (2015). Database  Systems  A  Practical  Approach  to Design,  Implementation,  and  Management  (6th ed). United States:  Publisher Services Authorized adaptation from the United States edition, entitled Database  Systems:  A  Practical  Approach  to Design,  Implementation,  and  Management,  6th edition,  ISBN  978-0-13-294326-0,  by  Thomas Connolly and Carolyn Begg, published by Pearson Education © 2015.
Yisti Vita Via, Budi Nugroho, Alfian Syafrizal (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan  Klasifikasi  Tingkat Keganasan  Kanker  Payudara  Dengan  Metode Naïve  Bayes  Classifier.  SCAN  vol.  X  No  2  Juni 2015, 1-6.