## PENERAPAN ALGORITMA SVM BERBASIS PSOUNTUK TINGKAT PELAYANAN MARKETING TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN KARTU KREDIT

## Elin Panca Saputra
Jurusan Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad, Cengkareng, Jakarta barat elin.epa@bsi.ac.id

## ABSTRACT
This  research  will  be  used  method  of  support  vector  machine  and  will  do  the selection of attributes by using particle swarm optimization to determine the level of service. After the test results obtained are support vector machine produces an accuracy value of  92.25%, 95.98% and a precision  value AUC value of  0.976% then  be  selected  attributes  using  particle  swarm  optimization  attributes, amounting  to  8  predictor  variables  selected  two  attributes  used.  The  results showed  higher  accuracy  value  that  is  equal  to  93.75%,  93.91%  and  a  precision value AUC value of 0.973%. Thus increasing the accuracy of 1.5%, and increased the  AUC  of  0.006.  With  accuracy  and  AUC  values,  the  algorithm  of  support vector  machines  based  on  particle  swarm  optimization  in  the  category  of classification is very good.

## Keywords:
evaluation  of  the  service,  particle  swarm  optimization,  support  vector  machine, the selection of attributes.

## PENDAHULUAN
Untuk  menarik  pelanggan baru  sangat  penting  untuk  sebuah pertemubuhan perbankan untuk membangun loyalitas pelanggan sebagai target untuk semua
pelanggan  setia  karena  lebih  mudah menjual  kepada  pelanggan  yang  ada daripada  menarik  dan  menjual  yang baru.  Pelanggan  merupakan  aset yang  paling  terpenting  dalam  setiap organisasi yang menganggap sebagai sumber  utama  dari  keuntungan. (Hudaib Amjad & etc, 2015).
Penilaian kredit mengelompokkan  para  calon  debitur menjadi  dua  jenis  yaitu  debitur  baik dan  debitur  buruk.  Debitur  baik
memiliki  kemungkinan  besar  akan membayar  kewajiban  keuangannya dengan  lancar,  sedangkan  debitur buruk  memiliki  kemungkinan  besar mengalami  kredit  macet  (Gang, Jinxing, Jian & Hongbing, 2011).
Maka  untuk  meningkatkan pelayanan pelanggan terhadapa pemegang  kartu  kredit  pada  suatu perbankkan swasta penulis menggunakan particle swarm optimization. Dengan penerapan menggunakan  algoritma    Particle Swarm Optimization, algoritma tersebut  dapat  mengoptimasi  meniru perilaku  hewan,  yang  menunjukkan kinerja yang buruk ketika mengoptimalkan  multimodel  dan
fungsi  dimensi  yang  lebih  tinggi (wang et al. 2009).
Hasil  menunjukkan  bahwa  kinerja penilaian resiko kredit dengan menggunakan strategi ansambel berbasis  SVM  lebih  baik  dari strategi SVM tunggal (Wei, Shenghu, Dongmei & Yanhui, 2010). SVM  berfungsi  dengan  baik  pada masalah  klasifikasi  dua  kelompok. Penelitian ini menggabungkan pilihan  fitur  dan  SVM  rekursif  fitur eliminasi (SVM-RFE) untuk menyelidiki akurasi klasifikasi masalah  multiclass  (Mei-Ling,  ,
2015).
Sedangkan  PSO  memiliki  kecepatan dan  posisi kinerja yang  telah dievaluasi.  Oleh  karena  itu,  pada partikel  ini  diperbarui  menggunakan informasi parsial, yang menyebabkan eksplorasi  atau  akurasi  yang  lebih kuat (Nor Azlina Ab Aziz, 2014).
Particle  swarm  optimization      dapat digunakan  sebagai  teknik  optimasi untuk  mengoptimalkan  subset  fitur dan  parameter  secara  bersamaan (Yun,  Qiu-yan  &  Hua,  2011). Algoritma PSO sederhana dan memiliki  kompleksitas  yang  lebih rendah.  sehingga  dapat  memastikan solusi optimal  dengan menyesuaikan pencarian global dan  lokal, sehingga kinerja klasifikasi SVM dapat ditingkatkan (Yun, Qiu-yan &
Hua,2011).

## BAHAN DAN METODE
1. Penilaian Terhadap Pelayanan
Marketing Terhadap Loyalitas Pelangkan Kartu Kredit Particle  swarm  optimization  (PSO) yang akan digunakan untuk
mengimplementasikan  pilihan  fitur,
dan  mendukung  (SVM)  dengan metode  satu-versus-sisa  berfungsi sebagai  fungsi  dari  PSO  untuk masalah  klasifikasi.  Metode  yang diusulkan diterapkan untuk memecahkan masalah klasifikasi dari literatur. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode  yang di gunakan menyederhanakan fitur secara efektif dan memperoleh akurasi  klasifikasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode  seleksi fitur lainnya (Chung-Jui Tu, 2007).

## 2. Data Mining
Menurut Cortez Data  mining adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi  di  dalam  basis  data.
Data  Mining  yang  bertujuan    untuk penggalian tinggi tingkat
pengetahuan dari data mentah , menawarkan  alat  otomatis  menarik yang dapat membantu (Cortez, P., S., & Goncalves. 2008).

## 3. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu proses  yang  menempatkan  obyek atau konsep tertentu kedalam satu set kategori,  berdasarkan  sifat  obyek atau  konsep  yang  bersangkutan (Gorunescu, 2011). Metode klasifikasi ditujukan untuk pembelajaran  fungsi-fungsi  berbeda yang memetakan masing-masing data terpilih kedalam salah satu
4. Algoritma Support Vector Machine Support Vector Machine (SVM)  diperkenalkan  oleh Vapnik,
Boser  dan  Guyon  pada  tahun  1992. SVM  merupakan    salah  satu  teknik yang relatif baru dibandingkan dengan  teknik  lain,  tetapi  memiliki
performansi yang lebih baikberdasarkan metode dengan keterlibatan  beberapa  kernel  yang menyangkut  beberapa  bidang  untuk menunjukkan peningkatan(patel
&Gond, 2014).

## 5. Seleksi Atribut
Proses data  mining membutuhkan biaya  komputasi  yang  tinggi  ketika berhadapan  dengan  kumpulan  data dalam  jumlah  besar.  Mengurangi dimensi  yaitu jumlah atribut set  data atau kelompok atribut.
6.Algoritma Particle Swarm Optimization Algoritma PSO pertama kali diusulkan oleh Kennedy dan Eberhart  pada  tahun  1995. Particle swarm  optimization (PSO)  dapat diasumsikan dengan sekelompok burung  yang  secara  acak  mencari makanan di suatu daerah.
(Abraham, Grosan & Ramos, 2006).
Evaluate Particles : Set the Best Particle Generate Initial Particles
Is Thetermination Condition Satisfied Calculate Particle Velocities Update Particle Positions Update the Best Particle No Select Best Particle Print the Results Yes
Sumber: Abraha dkk (2006) Gambar 2.1 Struktur dasar PSO 7. Pengujian K-Fold Cross
Validation Cross  Validation  adalah  teknik validasi dengan membagi data secara acak  kedalam  k  bagian  dan  masing- masing bagian akan dilakukan proses klasifikasi (Han & Kamber, 2006).

## 8. Evaluasi dan Hasil Validasi
a. Confusion matrix
Confusion  matrix    memberikan keputusan  yang  diperoleh  dalam traning  dan    testing,    confusion matrix  memberikan penilaian  secara baik  dalam    klasifikasi  berdasarkan objek  dengan  benar  atau  salah (Gorunescu, 2011).
Table2.1
Sumber : (Gorunescu, 2011)

## b. Kurva ROC
Dengan  kurva  ROC,  kita  dapat melihat trade  off antara  tingkat dimana suatu model dapat mengenali tuple positif secara akurat dan tingkat dimana model tersebut salah mengenali tuple negatif sebagai tuple positif .

## 8. Tinjauan Studi
Penelitian  yang  dilakukan oleh  Yun  Ling,  Qiu-yan  Cao,  Hua Zhang (2011) yang berjudul Application  of  the  PSO-SVM  model for Credit Scoring). Berdasarkan penelitian  tersebut diatas  dapat disimpulkan bahwa algoritma Support  Vector  Machine    telah banyak digunakan  dan menunjukkan hasil  yang  lebih  baik  dari  beberapa metode.    Maka    pada  penelitian  ini akan  digunakan  Particle  swarm optimization (PSO)      untuk seleksi atribut    dalam  penentuan  penilaian kredit,  sehingga  diperoleh  nilai akurasi yang sangat baik.

## 9. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  pada penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahap  seperti  terlihat  pada  Gambar 2.2. Permasalahan pada penelitian ini adalah    banyaknya  atribut  sehingga
akan    mengurangi  akurasi  dan menambah kompleksitas dari algoritma  Support  Vector  Machine. Untuk itu Particle SwarmOptimization untuk memecahkan permasalahan tersebut.
Observed Variables PSO Based Support Vector Machine Model Observed Variables PROPOSED METHOD OBJECTIVES Model Accuracy MEASUREMENT Confusion, Materix INDICATORS Data Koperasi Indonesia Power 2012 Feature Selection Particle Swarm Optimization Population Particle Swarm Optimization based Support Vector Machine for Grain Prediction Prediction Algoritma Support Vecyor Machine C Ɛ ROC Curve (AUC)

## Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran
Pada  penelitian  ini,    data  set yang di gunakan adalah data
pemegang  kartu  kredit  bank  bumi putera  yang  bersifat  rentet  yang  saat ini  bank  tersebut  sudah  di  akuisisi oleh MNC Group sedangkan metode yang di usulkan adalah menggunakan metode Support Vector Machine , dinama pada proses pemilihan  (optimisasi)  parameternya di  bantu  oleh algoritma  Particle Swarm Optimization . Indikator  yang diobservasi  adalah  nilai population dan generation pada Particle  Swarm
Optimization, serta  kernel  type  dan
iteration pada Support Vector Machine . Metode Penelitian

## 1. Desain Penelitian
Penelitian adalah kegiatan pemecahan  masalah  yang  sistematis, yang dilakukan dengan perhatian dan kepedulian  dalam  konteks  situasi yang  dihadapi  (Berndtsson  et  al., 2008). Sedangkan menurut (Dawson,
2009)  Penelitian  adalah  mencari melalui  proses  yang  metodis  untuk menambahkan pengetahuan itu sendiri  dan  dengan  yang  lainnya, oleh  penemuan  fakta  dan  wawasan tidak biasa.

## 2.Pengumpulan Data
pada  data  Bank  ICB  Bumi Puteradari  400data  data  Bank  ICB Bumi Putera, 231 yang di identifikasikan  sebagai  pemegang kartu  kredit  yang  memiliki  loyalitas yang    yang  baik  terhadap  marketing sedang  144  anggota  merupakan pemegang  kartu  kredit  yang  buruk terhadap loyalitas terhadap marketing.  Terdiri  dari  8  atribut. adapun  variable  prediktor  yaitu berikut pada gambar 3.1.
Sumber : Hasil Pemetaan(2010)

## 3. Pengolahan Awal Data
Jumlah data awal yang diperoleh dari pengumpulan  data  yaitu  sebanyak 400  data.
Tabel 3.2  Tabel atribut yang digunakan
4. Model yang Diusulkan
Model  yang  diusulkan  pada penelitian    ini  adalah  menggunakan algoritma  support  vector  machine dan algoritma support vector
machine    berbasis  particle  swarm optimization,  yang  terlihat  pada gambar 3.1
Gambar 3.1 Model yang diusulkan
Pada Gambar 3.1. menunjukan  proses  yang  dilakukan dalam    Tahap  modeling  untuk menyelesaikan    penentuan  penilaian kredit  dengan  menggunakan    dua metode  yaitu  algoritma    support vector machine dan algoritma particle swarm optimization.
5. Eksperimen dan Pengujian Metode Pada  penelitian  kali  ini  yang digunakan adalah penelitian Ekperiment.  Penelitian  eksperimen melibatkan  penyelidikan  hubungan kausal
menggunakan
tes dikendalikan oleh peneliti itu sendiri.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen dan Pengujian Metode 1. Metode Support Vector
Machine Berikut    adalah  gambar  pengujian algoritma    Support  Vector  Machine menggunakan metode  K-Fold Cross Validation    dengan  menggunakan RapidMiner : Gambar 4.1  Pengujian  K-Fold
Cross Validation algoritma Support Vector Machine
2. Metode Support Vector
Machine berbasis Particle Swarm
Optimization
Berikut adalah gambar pengujian  algoritma    Support  Vector
Machine  berbasis    Particle  Swarm
Optimization    menggunakan  metode K-Fold Cross Validation yaitu dengan menggunakan_RapidMiner.

## Table 4.1 Hasil Confusion Untuk Metode Suport Vector Machine
Jumlah    True  Positive  (TP)    adalah 236  diklasifikasikan    sebagai    1 sesuai dengan prediksi yang dilakukan  dengan  metode    Support Vector Machine, lalu  False Negative
(FN)  sebanyak  25  data  diprediksi sebagai 1 tetapi ternyata 2, kemudian True  Negative  (TN)    sebanyak    133 data    sebagai    2  sesuai    dengan prediksi,  dan  False  Positive  (FP) sebanyak    6  data  diprediksi  2 ternyata  1.    Tingkat    akurasi  yang dihasilkan    dengan  menggunakan algoritma    support  vector  machine adalah  sebesar    92,25%,  dan  dapat dihitung untuk mencari nilai
accuracy, sensitivity, specificity, ppv, dan  npv  pada  persamaan  dibawah ini:
Hasil perhitungan terlihat pada tabel 3.1 dibawah ini
Tabel 4.2Nilai accuracy, sensitivity, specificity, ppv dan npv metode svm
4. Kurva ROC Hasil perhitungan divisualisasikan  dengan  kurva  ROC. Perbandingan  kedua class bisa dilihat    pada  Gambar  4.1  yang
merupakan kurva ROC untuk algoritma  Support Vector Machines. Kurva  ROC    pada  gambar  4.1 mengekspresikan    confusion  matrix dari  tabel  4.2.  Garis    horizontal adalah    false  positives  dan  garis vertikal true positives . Menghasilkan  nilai  AUC  ( Area Under  Curve )  sebesar  0.967  dengan nilai  akurasi  klasifikasi  sangat  baik ( excellent classification ).
5. Hasil Pengujian  Metode
Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization
1.  Confusion Matrix
Tabel        5.1.    menunjukkan hasil  dari    confusion  matrix    metode support  vector  machine  berbasis particle swarm optimization.
Tabel 5.1  Hasil Confusion Matrix untuk Metode SVM berbasis PSO
Jumlah    True  Positive  (TP) adalah 231  diklasifikasikan  sebagai 1  sesuai  dengan  prediksi  yang dilakukan  dengan  metode    Support
Vector  Machine  berbasis  PSO,    lalu
False  Negative  (FN)  sebanyak  14 data  diprediksi  sebagai  1  tetapi ternyata 2, kemudian  True Negative (TN)  sebanyak 144  data  sebagai  2 sesuai    dengan  prediksi,  dan    False Positive  (FP)    sebanyak  11    data diprediksi  2  ternyata1.    Tingkat akurasi    yang  dihasilkan    dengan menggunakan  algoritma    support vector  machine  berbasis  PSO  adalah
sebesar    93.75%,  dan  dapat  dihitung untuk  mencari    nilai  accuracy, sensitivity,  specificity,  ppv,  dan  npv pada persamaan dibawah ini:
Hasil  perhitungan  terlihat  pada  tabel 5.1 dibawah ini:
Tabel 5.2 Nilai accuracy, sensitivity,  specificity,  ppv,  dan npv metode svm berbasis PSO 6. Kurva ROC Hasil perhitungan divisualisasikan  dengan  kurva  ROC. yang  merupakan  kurva  ROC  untuk algoritma  Support  Vector  Machines berbasis  PSO.  Kurva  ROC  pada gambar 5.1 mengekspresikan confusion matrix  dari tabel 5.2 Garis horizontal adalah  false positives dan garis vertikal true positives.
Menghasilkan  nilai  AUC  ( Area
Under  Curve )  sebesar  0.973  dengan nilai  akurasi  klasifikasi  sangat  baik ( excellent classification ).
7 . Analisa Evaluasi dan Validasi
Model
Hasil  analisis  dari  metode algoritma  Support  Vector  Machine dan Support Vector Machine berbasis ParticleSwarm Optimization dirangkumkan  dalam  tabel  dibawah ini.
Tabel 5.3  Komparasi Nilai

## Accuracy dan AUC
Tabel 5.3 membandingkan  accuracy dan  AUC  dari  tiap  metode.  Terlihat bahwa  nilai    accuracy    dan  AUC menghasilkan  peningkatan  akurasi sebesar 1.50% dan  AUC  sebesar 0.006.
8. Penerapan Algoritma Terpilih
Dengan melihat hasil evaluasi dan  validasi  maka  dapat  diketahui bahwa algoritma SVM yang dioptimasi  dengan  Particle  Swarm Optimization (PSO) memiliki akurasi dan  performa  terbaik.  memiliki  nilai pembobotan    lebih  besar  sama dengan  0.500.  Maka  attribute  yang digunakan adalah komunikasi
dengan nilai 0.990 dan awal Komitment dengan nilai 0.580.
Tabel 5.3 Nilai Akurasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO)
algoritma  SVM  dioptimasi  dengan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) dijadikan sebagai rule untuk pembuatan  interface  yang  dapat memudahkan dalam penentuan pelayanan loyalitas pelanggan terhadap  marketing.  Interface  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini dibuat  dengan  menggunakan  code igniter  3  berbasis  web.  Tampilan
untuk Graphical  user  interface (GUI)  sistem  penunjang  keputusan. dapat dilihat pada gambar 5.2.

## Gambar 5.2 Graphical User Interface (GUI) Sistem Pengaruh Relationship Marketing Terhadap Loyalitas Pelanggan
Dalam  pembuatan  Graphical user  interface    (GUI)  sistem  tingkat pelayanan  relationship  marketing terhadap  loyalitas  pelanggan    ini  di maksudkan untuk mengetahui apakah  peminjam  dapat  di  terima atau  di  tolak  pada  saat  melakukan peminjaman.

## KESIMPULAN
Dengan menggunakan support vector machine  didapat nilai accuracy  adalah  92.25  % dan nilai AUC  adalah    0.976.  Sedangkan pengujian dengan mengunakan support  vector  machine    berbasis Particle Swarm Optimization dilakukan  seleksi  atribut.    Dari  8 variabel  prediktor  dilakukan  seleksi atribut sehingga
menghasikan terpilihnya 2 atribut yang digunakan.
didapatkan  nilai    accuracy  75.90% dan nilai AUC  adalah  0.973% Maka dapat  disimpulkan    pengujian  data pada  PT.  Bank  ICB  Bumi  Putera Jakarta  menggunakan  support  vector machine  dan    penerapan  Particle Swarm Optimization dalam pemilihan  atribut    didapat    bahwa metode tersebut  lebih  akurat  dalam penentuan penilaian mencarari pengaruh relationship marketing
terhadap  pelanggan  dibandingkan dengan metode support vector machine  tunggal,  ditandai  dengan peningkatan  nilai  akurasi  sebesar 1.50  %    dan  nilai  AUC  sebesar 0.006,  dengan  nilai  tersebut  masuk kedalam  klasifikasi  akurasi  sangat baik ( excellent classification ).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Allah SWT yang selalu memberikan anugrah kenikmatan yang tak terhingga. Kampus  BSI  Jakarta  yang telah mendukung dan kampus
STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta  yang telah memberikan kesempatan penulis,  untuk  menulis  di  jurnal TECHNO.

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham, A., Grosan, C., Ramos, V.,
(2006).  Swarm  Intelligence  in Data    Mining.Springer-Verlag Berlin Heidelberg..
Berndtsson  et  al.  (eds).  (2008). Thesis  Projects  –  A  Guide  for Students in Computer Science and Information  System  2nd  Edition.
Springer-Verlag  London  Limited, 2008. Chung-Jui.,  &  etc.  (2007).  Feature Selection using PSO-SVM. IAENG  International  Journal  of Computer Science, 33:1, IJCS_33_1_18. Cortez,  P.,  S.,  &Goncalves.  (2008). Using  data  mining  to  predict secondary school student performance.  Proceedings  of  5th Annual Future Business Technology  Conference,  ISBN 978-9077381-39-7. Dawson,  C.  W.  (2009).  Projects  in Computing and Information System  A    Student's  Guide. England: Addison-Wesley. Frohlich,H.,& etc. (2004). Feature selection for support vector machines using genetic algorithms . International Journal on Artificial Intelligence Tools ,
791-800.
Gang,  W.,  Jinxing,  H.,  Jian,  M.,  & Hongbing, J. (2011). A comparative assessment of ensemble  learning  for  credit scoring .  Expert  Systems  with Applications:  An  International Journal. 38, 223-230.
Gorunescu,  Florin.    (2011).    Data
Mining:  Concepts,  Models,  and
Techniques. Verlag Berlin Heidelberg: Springer. Han,  J.,  dan  Kamber,  M.  (2006). Data Mining Concepts and technique.  San    Francisco:  Diane Cerra.
Hudaib Amjad., etc (2015). Hybrid Data Mining Models for Predicting Customer Churn.
International Journal of
Communications, Network and System Sciences.Vol.08 No.05.
Mei-LingHuang, & etc. (2014).
SVM-RFE Based Feature Selection and Taguchi Parameters Optimization for Multiclass SVM Classifier. The Scientiﬁc World Journal. ISBN 795624.
NorAzlinaAbAziz,.  &  etc.  (2014). ASynchronous- AsynchronousParticleSwarm OptimisationAlgorithm.Universiti TeknologiMalaysia,81310JohorB ahru,Malaysia.
Patel  &  Gond.(  2014).  Supervised Machine  (SVM)  Learning  for Credit  Card  Fraud  Detectio. International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT). Wang,  C.,  Zeng.  (2009). Particle
Swarm  Optimization  with  group decision  making .  2009  Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems.
Wei Xu,& etc. (2010). A Support Vector Machine Based Method for Credit Risk Assessment. e- Business Engineering (ICEBE), 2010 IEEE 7th International Conference on. 978-0-7695-4227- 0.
Yun Ling,. & etc. (2011). Application of the PSO-SVM Model for Credit Scoring.