## KLASIFIKASI CUSTOMER POTENSIAL PADA INFORMA JABABEKA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Febriana Wulandari 1) , Rudi Budi Agung 2) , Sekar Wulandari 3) , Alfian Muharam 4)
1,3,4) Sistem Informasi, Universitas Bani Saleh
2) Teknik Informatika, Universitas Bani Saleh Email: febrianawulandari26@gmail.com 1) , rudi.banisaleh@gmail.com 2) ,sekarwasiko@gmail.com 3) , 1000muharam@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Informa merupakan ritel furnishings yang cukup besar dan juga lengkap di Indonesia yang menjual berbagai furniture. Informa juga menawarkan member untuk customer agar mendapat benefit dari belanja. Saat ini belum ada  klasifikasi  data  member  untuk  menentukan  customer  yang  berpotensial  berbelanja  di  informa  untuk dilakukan personal approach (pendekatan) sehingga promo belum tersampaikan secara maksimal. Maka dari itu, dibuat sistem untuk mengkasifikasikan data member dan menghasilkan data customer yang berpotensial berbelanja  di  Informa  Jababeka.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  adalah algoritma  yang  sudah  banyak  dikenal  dan  digunakan  untuk  klasifikasi  data  yang  memiliki  atribut-atribut numerik dan kategorial. Dari hasil analisa yang dilakukan, yang sangat berpotensial merupakan customer yang menetap di wilayah Cikarang dan sering berbelanja di Informa Jababeka. Algoritma C4.5 dapat mengklasifikasi data member pada Informa Jababeka berupa pohon keputusan dengan akurasi 95%.
Kata kunci : Klasifikasi, Customer potensial, Personal approach, Algoritma C4.5.

## ABSTRACT
Informa is a fairly large and complete furniture ratailer in Indonesia that sells a variety of furniture. Informa also  offer  members  for  customers  to  get  benefits  from  shopping.  Currently  there  is  no  member  data classification to determine customers who have the potential to shop at informa for a personal apparoch, so the promo has not been delivered to its full potential. Therefore, a system was created to classify member data and generate  customer  data  that  has  the  potential  to  shop  at  Informa  Jababeka.  In  this  study  using  the  C4.5 algorithm. Algorithm C4.5 is an algorithm that is widely known and used for classifying data that has numerical and categorical attributes. From the results of the analysis carried out, the most potential are customers who live in the Cikarang area and often shop at Informa Jababeka. C4.5 algorithm can classify member data in Informa Jababeka in the form of a decision tree with 95% accuracy.
Keywords : Classification, potential customers, personal approach, Algorithm C4.5.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi sangat  mempengaruhi  peradaban  yang  memungkinkan pekerjaan-pekerjaan  di  dalam  suatu  organisasi  dapat diselesaikan  secara  cepat,  akurat,  dan  efisien.  Oleh sebab  itu,  tidak  heran  jika  untuk  menjalankan  suatu perusahaan  dibutuhkan  teknologi  informasi  dan komunikasi. Manusia membutuhkan teknologi informasi  dan  komunikasi  untuk  dapat  saling  bertukar informasi. Dalam perkembangannya teknologi informasi dan komunikasi menyebar melalui teknologi jaringan  yang  memungkinkan  pertukaran  data  secara cepat dan efisien (Ardiyansyah et al., 2018).
Informa  adalah  salah  satu  anak  dari  perusahaan  PT. Home Center Indonesia dan merupakan ritel furnishings yang  cukup  besar  dan  juga  lengkap  di  Indonesia. Informa menyediakan berbagai koleksi dengan beragam gaya dan juga desain terbaru. Informa memiliki konsep one stop shopping untuk semua produk furnishings , kini mengembangkan konsep baru yakni desain inovatif dan tahan  lama  dengan  harga  terjangkau  (Iriadi,  2013). Inforrma  furnishings  terdiri  dari  beberapa  department seperti Living,  Designer  Collections,  Dining,  Kitchen, Commercial  Tables  and  Chairs,  Office,  Kept  Concept, Bedroom,  Kids,  Mattress,  Beauty  Commercial, American  Home  Furniture dan Lighting. Dilengkapi dengan koleksi Home  Accessories yang  terdiri  dari Home  Decore,  Home  Textile dan Household untuk kebutuhan aksesories hunian sampai ruang usaha. Dari penelitian  yang  diambil,  di  Informa  Jababeka merupakan  customer  dengan  penghasilan  menengah keatas, banyaknya pekerja swasta, pemilik perusahaan, PNS dll dengan rata-rata usia 20 tahun hingga 60 tahun sangat  berpengaruh  dengan  adanya  perumahan  & perusahaan  baru  di  area  Cikarang  yang  membutuhkan kebutuhan rumah seperti furniture.
Informa  saat  ini  belum  ada  klasifikasi  data  member customer  yang  potensial  berbelanja  barang  furniture, sehingga  masih  belum  maksimal  dalam  penjualan barang dan juga memprediksi customer yang berbelanja di  Informa  Oleh  karena  itu,  dari  data  member  baru, dalam  mengklasifikasikan customer yang berpotensial untuk terus membeli barang  kebutuhannya (Santoso & Setiawan,  2020).  Penelitian  customer  potensial  belum pernah dilakukan oleh orang lain, maka dari itu dengan menggunakan  algoritma  C4.5  bisa  membantu  untuk mengklasifikasikan  data  customer  potensial  yang berbelanja  berdasarkan  data  pada  customer  yang menjadi member di Informa agar karyawan lebih mudah untuk  melakukan personal  approach dan  info  promo yang berjalan di Informa Jababeka  (Iriadi, 2013). Oleh karena  itu  dibuatlah  klasifikasi  untuk  mengetahui  data manakah yang paling akurat untuk mengetahui customer mana  saja  yang  potensial  untuk  membeli  barang  di Informa  (Taufik,  2018).  Berdasarkan  latar  belakang yang  telah  diuraikan  diatas  maka  penulis  menjadikan topik  ini  dengan  judul  “KLASIFIKASI  CUSTOMER POTENSIAL PADA INFORMA JABABEKA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5”.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian ini terdiri dari 6 tahapan yaitu :
a. Bussiness  Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada  tahapan  ini,  menentukan  tujuan penelitian  dalam  rumusan  masalah  data mining . Data  anggota  member  pada Informa  Jababeka  selama  ini  belum dimanfaatkan untuk mengklasifikasi customer  potensial.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  akan  menentukan  customer potensial  menggunakan  metode  klasifikasi dengan algoritma C4.5.
b. Data Understanding (Pemahaman Data)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data,  data  customer  yang  dibutuhkan peneliti diperoleh dari data anggota member pada informa jababeka sebanyak 100 orang. Atribut yang digunakan adalah kelengkapan  data  anggota  member,  status tinggal,  value  belanja  dan  umur.  Data tersebut  nantinya  akan  diproses  untuk menentukan customer potensial.
c. Data Preparation (Penyusunan Data)
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  teknik persiapan  data  atau preprocessing agar kualitas  data  yang  diperoleh  lebih  baik. Pada  tahapan  ini  dilakukan  data cleaning dengan menghapus data yang tidak lengkap ( missing  value )  agar  data  yang  dihitung lebih  akurat.  Data  yang  sudah  bersih memasuki tahap transformasi data menggunakan web.
d. Modeling (Pemodelan)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  untuk memproses data training yang diklasifikasikan oleh algoritma C4.5 berbasis Web dan kemudian menghasilkan beberapa aturan.
e. Evaluation (Evaluasi)
Pada tahap evaluasi disebut tahap klasifikasi, karena pada tahap ini pengujian akan ditentukan akurasinya. Tahap pengujian  untuk  melihat  akurasi  pada proses algoritma C4.5.
f. Deplopment
Pada tahap ini, aplikasi model algoritma C4.5 diterapkan untuk menentukan efisiensi
customer  potensial  pada  Informa  Jababeka. Pada  tahapan  deployment  akan  dibangun sistem pendukung keputusan untuk membantu
Informa
Jababeka dalam menentukan customer potensial berdasarkan umur (Annisa, 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini akan digambarkan mengenai aktivitas actor pada sistem. Admin melakukan kelola  pemegang  akses,  kelola  customer  dan juga
klasifikasi  menggunakan  metode  Algoritma C4.5 (Annisa, 2019).
Gambar 1. Use Case Diagram Customer
Potensial Menu Halaman Utama
Gambar 2. Menu Halaman Utama
Menu Halaman Pemegang Akses
Gambar 3. Menu halaman pemegang akses Menu Halaman Kelola Customer
Gambar 4. Menu halaman kelola customer

## Menu Halaman Klasifikasi
Gambar 5. Menu halaman hitung C4.5
Menu  ini  merupakan  prediksi  dari  kategori- kategori  yang  sudah  dibuat.  Pada  menu  ini menampilkan  hasil  prediksi  dari  4  parameter yang  digunakan.  Pada  contoh  menampilkan prediksi dengan hasil prediksi “Ya”
Gambar 7. Menu halaman charts
4. PENUTUP
4.1.Kesimpulan
1. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun  dengan  menggunakan  algoritma C4.5 ini dapat  digunakan untuk  klasifikasi customer potensial.
2. Algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  dalam menghitung akurasi customer yang berpotensial  berbelanja  pada  Informa Jababeka.
3. Berdasarkan  data  penelitian  yang  ada, dihasilkan nilai akurasi sebesar 95% dalam menentukan efisiensi menentukan customer potensial pada Informa Jababeka.
4. Customer  yang  sangat  berpotensial  yaitu customer yang tinggal  menetap di  wilayah Cikarang dan seringnya mereka berbelanja.
4.2.Saran
1. Algoritma  C4.5  hanya  salah  satu  metode dalam  pengambilan  keputusan,  banyak metode lain juga untuk menentukan metode yang tepat, dapat dicoba dan dibandingkan dengan  menggunakan  metode  sistem pendukung keputusan yang lain.
2. Dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan untuk lebih mengembangkan data pengujian  yang  tepat  untuk  menentukan customer potensial.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Annisa,  R.  (2019).  Analisis  Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi  Penderita  Penyakit  Jantung. Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama (JTIK) , 3 (1), 22–28. https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/J TIK/article/view/141/156 Ardiyansyah,  Rahayuningsih,  P.  A.,  & Maulana, R. (2018). Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining  Untuk  Dataset  Blogger  Dengan Rapid Miner. Jurnal Khatulistiwa Informatika , VI (1), 20–28. BSI Pontianak Jl Abdurrahman Saleh No, U.,
&  Pontianak  Tenggara,  A.  (2019). ANALISIS
KOMPARASI ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  STATUS KELULUSAN MAHASISWA AKADEMI BINA SARANA
INFORMATIKA reza maulana 1) , devy kumalasari 2). Jik) , 3 (2), 29–36.
Iriadi,  N.  (2013).  Komparasi  Algoritma
Klasifikasi Data Mining Dalam
Penentuan  Resiko  Kredit  Pada  Koperasi Serba  Usaha. Paradigma , XV (2),  192– 204.
Santoso, P., & Setiawan, R. (2020). Penerapan Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  dan
Algoritma  C4.5  dalam  Memprediksi Kriteria  Nasabah  Kredit  Mega  Auto Finance. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (2), 200. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i2.17 62
Taufik, A. (2018). Komparasi Algoritma Text Mining Untuk Klasifikasi Review Hotel. Jurnal Teknik Komputer , IV (2), 112–118. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.3461
Dewita Arimbi, Y., Kartinah, D., & Della, A. N.  (2022).  RANCANGAN  SISTEM INFORMASI  KOST  PUTRI  MALIKA
BERBASISWEBSITE MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL DAN MYSQL. JURNALJUKIMVol 1 No. 3Mei2022 | P-
ISSN:  2829-0488E-ISSN:  2829-0518,  1 ,
93-103.
Maulana,  R.,  &  Kumalasari,  D.  (2019).
ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA.
Jurnal Informatika Kaputama (JIK), Vol.
3 No. 2, Juli 2019, III , 29-36.
Puji, S., & Rudy, S. (2020, April). Penerapan
Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  dan Algoritma C4.5 dalam. JURIKOM
(Jurnal  Riset  Komputer),  7 ,  200-206. Retrieved  from  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer).