## ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN TERHADAP  PRODUKS OPERATOR TELEKOMUNIKASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

## (STUDI KASUS : FEEYZA CELL)
Dwi Prasetyo,  Nana Suarna, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl, Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 dprast39@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  komunikasi  dan  informasi  yang  sangat  pesat  dan  semakin  hemat  biaya  telah memungkinkan masyarakat untuk beralih menggunakan kuota dan  pulsa sehingga kini menjadi suatu kebutuhan yang  mutlak.  Penulis  mulai  tertarik.  Berbagai  produk  operator  yang  tersedia  di  counter  Feeyza  Cell,  seperti Kartu  Telkomsel,  Kartu  XL,  Kartu  Indosat,  Kartu  3,  dll,  telah  dikategorikan  oleh  peneliti  sebagai  'best  seller' dan  'non-best  seller.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  penerapan  data  mining  dengan  menggunakan algoritma  C45  dalam  menentukan  keakuratan  data  klasifikasi  produk  terlaris  dan  hasil  persediaan  penjualan kartu  perdana.  Dengan  demikian  nilai  entropy  dan  gain  tertinggi  yaitu  2,310770059  pada  atribut-atribut  Jenis Kartu  Perdana  pada perhitungan  manual.  Sedangkan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  diperoleh  hasil  pohon keputusan  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.8  Harga  –  Jumlah  Terjual  –  Jenis  Kartu  Perdana  (3  =  Kurang  Laris, Telkomsel = Laris) jika harganya di atas 5500 dan kurang dari atau sama dengan 6500, disarankan Indosat; jika di  atas  6500  dan  kurang  dari  atau  sama  dengan  7500,  disarankan  Telkomsel  atau  XL  berdasarkan  kondisi tertentu.
Kata kunci :  Produk Telekomunikasi, Algoritma C4.5, Data Mining, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Komunikasi  merupakan  kebutuhan  universal semua  orang.  Tanpa  komunikasi,  orang  tidak  bisa mengenal satu sama lain dengan lebih baik. Meskipun setiap  orang  di  bumi  berbicara  dalam  bahasa  yang berbeda,  komunikasi  adalah  cara  yang  efektif  untuk berinteraksi dengan orang lain. Teknologi komunikasi saat ini berkembang pesat, memungkinkan masyarakat  untuk  mengirim  dan  menerima  pesan dengan  cepat,  mudah,  dan  fleksibel.  Dahulu,  pesan dikirim  dan  diterima  melalui  surat,  telegram,  faks, dan  telepon  rumah,  namun  kini  telah  menjadi  media komunikasi yang sangat nyaman yang memungkinkan  pesan  dikirim  dan  diterima  melalui suara, teks, dan gambar kapan saja dan di mana saja. Teknologi komunikasi ini memungkinkan komunikasi  hanya  dalam  cakupan  area  tertentu. Teknologi yang dimaksud adalah telepon seluler.
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah ketatnya  persaingan  antar  operator  telepon  seluler untuk  mempertahankan  dan  memperoleh  pelanggan baru  yang  menguntungkan  masyarakat.  Konsumen mendapat manfaat dari perusahaan yang mengenakan biaya,  karena  operator  jaringan  menurunkan  biaya untuk  mempertahankan  pelanggan  dan  menarik pelanggan  baru.  Harga  Kartu  Perdana  yang  murah memungkinkan  konsumen  untuk  memilih  produk telepon  seluler,  sehingga  konsumen  sering  berganti- ganti  Kartu  Perdana,  dan  sebagian  konsumen menggunakan beberapa merek penyedia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis perilaku  pembelian  konsumen  terhadap  produk operator telekomunikasi dengan menggunakan metode algoritma C4.5. Penelitian ini bertujuan untuk
memberikan  wawasan  tentang  perilaku  pembelian konsumen  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keputusan  pembelian  konsumen  berdasarkan  data historis.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Data Mining Data mining adalah penemuan pola, pengetahuan, dan wawasan berguna yang tersembunyi dalam data yang besar dan kompleks. Ini melibatkan  penggalian  informasi    berguna  dari kumpulan data besar dengan tujuan  mengidentifikasi pola  yang  dapat  digunakan untuk membuat keputusan,  membuat  prediksi,  atau  menemukan pengetahuan  baru.  Penambangan  data  menggunakan berbagai  teknik  dan  algoritma  seperti  clustering, klasifikasi,  regresi,  asosiasi,  dan  visualisasi  data untuk mengungkap pola yang  tidak langsung terlihat oleh  manusia.  Tujuan  utamanya  adalah    mengubah data  mentah  menjadi  informasi  yang  berguna  dan dapat diterapkan.

## 2.2. Pengertian Klasifikasi Prediksi
Klasifikasi  prediksi  melibatkan  prediksi    kelas atau  label  suatu  objek  berdasarkan  atributnya.  Ini adalah  salah  satu  tugas  utama    data  mining  dan pembelajaran  mesin. Dalam  konteks ini, "klasifikasi" mengacu  pada  pengelompokan  data  ke  dalam  kelas atau  kategori  yang  berbeda,  dan  "prediksi"  mengacu pada  kemampuan  model  untuk  memprediksi  kelas data baru dan yang tidak diketahui.
2.3. Pengertian Al Goritma C4.5
Membangun pohon keputusan, yang merupakan model prediktif dalam data mining dan pembelajaran mesin.  Algoritma  ini  dikembangkan  oleh  Ross Quinlan  sebagai  pengembangan  dari  algoritma sebelumnya,  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3).  Setelah penelitian  melakukan  telaah  beberapa  penelitian,  ada beberapa yang memiliki keterkaitan dengan penelitian  yang  peneliti  lakukan.  Penelitian  yang berhasil  peneliti  temukan  adalah  Berdasarkan  hasil Literature  review  dan  perbandingan  algoritma  atau skema yang diterapkan pada beberapa paper di bawah ini :
Pada  penelitian  mengkategorikan  berbagai produk  pulsa  yang  tersedia  di  counter  RA  Cell  – Pulsa Telkomsel, Pulsa XL, Pulsa Indosat dan 3 Pulsa menjadi  ‘hotselling’  dan  ‘unselling’.  Tujuannya adalah  untuk  mengetahui  penerapan  data  mining menggunakan algoritma Naive Bayes dalam menentukan  hasil  keakuratan  data  untuk  klasifikasi produk  terlaris  dan  persediaan  penjualan  pulsa. Mengumpulkan  600  data  menjadi  480  data  dan  120 data  uji.  Data  mining  adalah  suatu  bentuk penambangan data yang menggunakan tool RapidMiner  dan  algoritma  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah besar.[1]
Adapun  Penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui Pengaruh Citra Merek Terhadap Keputusan Pembelian Kartu Perdana Tri Pada Warga Kelurahan Pondok  Karya  Kota  Tangerang  Selatan.  Metode penelitian  yang  digunakan  yaitu  deskriptif  kualitatif dengan  pemilihan  sampel  random.  Hasil  penelitian menunjukan  bahwa  citra  merek  berpengaruh  positif terhadap  keputusan  pembelian  dengan  persamaan regresi  Y=  25,037  +  2,222X.  Semakin  baik  citra merek  maka  keputusan  pembelian  akan  semakin meningkat  dan  tingkat  hubungan  0,379  yang “rendah” dengan kontribusi pengaruh sebesar 14,4%. Hasil uji t diperoleh thitung 11,267 > ttabel 1,652 dan signifikansi 0,000. [2]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan pengaruh antara harga terhadap keputusan pembelian. Populasi  penelitian  berjumlah  80  orang  yang seluruhnya  diteliti.  Teknik  sampling  yang  digunakan adalah  teknik  Sampling  Insidental.  Setelah  data dinyatakan berdistribusi normal dan linier berdasarkan  uji  normalitas  dan  uji  linearitas, dilanjutkan  dengan  analisis  varians  (ANAVA). Berdasarkan hasil perhitungan regresi linier diperoleh 𝑌 =  51,10  +  0,477 𝑥 dan  hasil  perhitungan  ANAVA didapat  Fhitung  <  Ftabel  yaitu  0,732  <  1,75. Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menghitung korelasi  product  moment  dan  didapat  Rhitung  > Rtable  0,381  >  0,220  dan  Thitung  >  Ttabel  4,67  > 1,66  yang  berarti  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Oleh karena itu hasil penelitian ini disimpulkan bahwa ada pengaruh antara Harga terhadap Keputusan Pembelian pada Konsumen Kartu Seluler Telkomsel.[3]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dilakukan tanpa  menerapkan  metode  untuk  memprediksi  akan kebutuhan  pakaian  syar’i  diminati  oleh  konsumen berdasarkan  data  penjualan  bulan-bulan  sebelumnya. Oleh  karena  belum  diterapkannya  metode  prediksi pola  pembelian  konsumen  pada  Toko  Rabbani  Urip, mengakibatkan  pihak  toko  sering  membeli/memesan produk  syar’i  yang  kurang  diminati  konsumen  ke pabrik  atau  supplier.  Dengan  adanya  pemesanan produk  pakaian  syar’i  yang  kurang  diminati  oleh konsumen  dapat  menyebabkan  tumbukan  pakaian  di gudang  yang  tentunya  akan  menambah  biaya persediaan serta dapat merugikan pihak toko pakaian syar’i.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  dan mengimplementasikan  algoritma  C.45  dalam  sebuah aplikaasi  penentuan  pola  penjualan  pada  Toko Rabbani Makassar. Sistem yang dirancang terdiri dari 22 rancangan input, 7 rancangan tabel basis data, dan menghasilkan  7  rancangan  output.  Berdasarkan  hasil pengujian  black-box  testing  terhadap  pengujian black-box  terhadap  ke-21  modul  dalam  sistem pengenalan  nota  penjualan  Toko  Rabbani  Urip Makassar  menggunakan  algoritma  C.45  maka disimpulkan bahwa sistem  secara keseluruhan  telah bekerja sesuai dengan yang diharapkan.[4]
Penelitian  ini  memiliki  banyaknya  pengguna Telkom  genggam/  gadget  di  dunia  teknologi telekomunikasi  khususnya  bidang  seluler  memberi banyak kemudahan bagi pelanggan untuk  melakukan transaksi  pembelian  pulsa  elektronik.  Persaingan antar  suplier  pulsa  elektrik  membutuhkan  suatu analisa untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan pulsa elektronik. Penelitian ini menggunakan Algoritma  C4.5  dan  C4.5  Berbasis  Bagging  yang akan  digunakan  dalam  menganalisa  kepuasan pelanggan,  dimana  data  taining  menggunakan  460 pelanggan  pulsa  elektronik  serta  menggunakan  11 variabel  yang  digunakan.  Penelitian  ini  bertujuan menghasilkan analisa kepuasan konsumen menggunakan  algoritma  C4.5  dan  C4.5  berbasis bagging  untuk  mengetahui  algoritma  yang  sesuai dalam  menganalisa  kepuasan  konsumen  pulsa elektronik. [5]
Penelitian ini tujuan perusahaan dalam memberikan  kepuasan  kepada  konsumen  baik perusahaan  jasa  maupun  non  jasa.  Salah  satu perusahaan  penyedia  layanan  akses  internet  yang berkomitmen meningkatkan kualitas layanan terhadap kepuasan  pelanggan  adalah  Hinet  Batam.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kualitas  pelayanan terhadap  kepuasan  konsumen  Hinet  Batam  dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Variabel  penilaian meliputi  empati,  daya  tanggap,  keandalan  dengan keputusan  puas  dan  tidak  puas.  Hasil  pengolahan metode  Data  Mining  dengan  algoritma  C4.5  mampu mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap  kualitas  layanan.  Dengan  nilai  presisi prediksi  yang  memuaskan  sebesar  61,7%  dan  nilai presisi  prediksi  yang  tidak  memuaskan  sebesar 38,3%.  Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan
untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  dan  menjaga loyalitas  pelanggan  dalam  menggunakan  produk paket  data  layanan  internet  serta  meningkatkan penjualan. [6]
Penelitian ini adalah Pemenuhan kebutuhan dan keinginan  pelanggan  merupakan  salah  satu  strategi dalam  mempertahankan  pelanggan.  Diantara  strategi tersebut  adalah  kualitas  produk  dan  pelayanan  yang berkualitas  juga  akan  memenuhi  harapan  pelanggan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi apakah pelanggan akan  menjadi pelanggan  setia atau meninggalkan layanan perusahaan. Metode penelitian menggunakan  teknik  CRISP-DM  (Cross  Industry Standard Process for Data Mining) dan metode tuning hypermeter  dengan  algoritma  ridge  classifier  dan matriks  konfusi.  CRISP-DM  merupakan  model proses  yang  menjadi  dasar  proses  ilmu  data  dengan enam  fase  berurutan.  Data  yang  digunakan  sebanyak 7.043 record. dibagi menjadi 70:30 data train dan data test. Dari pilihan fitur, sebagian besar pelanggan yang berhenti  berlangganan  adalah  pelanggan  yang  tidak menggunakan  beberapa  layanan  seperti  VPN, Cadangan  Data,  Perlindungan  Perangkat,  Bantuan Teknisi,  Streaming  TV,  Streaming  Film,  kontrak bulanan  dan  menggunakan  metode  pembayaran  E- Wallet.  Kemudian  hasil  penelitian  akurasi  dengan menggunakan  Confusion  Matrix  menunjukkan  hasil yang  cukup  baik  dengan  akurasi  sebesar  80,5%, Precision  sebesar  85,7%  dan  Recall  sebesar  89,8%. Sebanyak  73%  atau  5.174  tetap  menggunakan layanan  tersebut  dan  1.869  atau  sekitar  27% pelanggan  berhenti  menggunakan  layanan  Telkom Indonesia. [7]
Penelitian ini bertujuan untuk kepuasan konsumen  merupakan  tingkat  dimana  anggapan terhadap produksesuai dengan harapan para konsumen.  Harapan  konsumen  umumnya  merupakan prakiraan  ataukeyakinan  konsumen  tentang  apa  yang akan diterimanya bila telah membeli atau mengkonsumsisuatu produk. Kenyataannya, apa yang bisa  memuaskan  konsumen  di  satu  situasi  mungkin tidakbisa  memuaskan  konsumen  yang  sama  di  lain situasi. Ditambah dengan sistem keluhan konsumenyang hanya disediakan contact person oleh pihak restoran. Dengan demikian, kepuasan konsumensangat  sulit  diketahui,  karena  tidak  semua konsumen menghubungi contact  person yang disediakan.Maka dari itu, adanya penelitian mengenai analisis  kepuasan  konsumen  di  Restoran  Dapur Solo(Cabang  Kediri)  tersebut  diperlukan.  Untuk memenuhi  kebutuhan-kebutuhan  diatas,  banyak carayang  dapat  ditempuh.  Salah  satunya  adalah dengan  melakukan  pemanfaatan  data  perusahaan yangdiolah dengan klasifikasi Decision Tree menggunakan algoritma C4.5. Dari proses klasifikasi akanmenghasilkan beberapa aturan yang menyebabkan konsumen merasa puas dan tidak puas, sertaseberapa  besar  konsumen  merasa  puas  maupun tidak puas.[8]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  citra  merek  dan  harga  terhadap  keputusan pembelian  kembali  kartu  seluler  Telkomsel  terhadap konsumen di Kutai Kartanegara Muara Jawa. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  kuantitatif.  Subjek dalam  penelitian  ini  adalah  100  orang.  Metode pengumpulan  data  menggunakan  tiga  skala  yaitu skala keputusan pembelian kembali, skala citra merek dan  skala  harga  dengan  model  skala  Likert.  Sampel penelitian  diambil  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling.  Data  yang  terkumpul  dianalisis dengan  model  bertahap  dan  uji  regresi  model  penuh dengan  bantuan  program  Statistik  Paket  untuk  Ilmu Sosial  (SPSS)  20.0  untuk  Windows.  Dari  analisis data, hasil  yang diperoleh  untuk  model penelitian ini menunjukkan bahwa ada pengaruh antara citra merek dan  keputusan  pembelian  berulang,  nilai  yang diperoleh adalah t hitung = 2,080> t tabel = 1,984 dan p = 0,040 < 0,050. Hasil analisis kedua menunjukkan pengaruh  harga  terhadap  keputusan  pembelian berulang,  nilai  yang  diperoleh  adalah  t  hitung  = 6,313>  t  tabel  =  1,984  dan  p  =  0,000  <0,050.  Hasil analisis ketiga menunjukkan bahwa terdapat pengaruh  antara  citra  merek  dan  harga  terhadap keputusan pembelian kembali kartu seluler Telkomsel kepada  konsumen  di  Kutai  Kartanegara  Jawa,  nilai yang  diperoleh  adalah  F  hitung  =  40,112>  F  tabel  = 3,09,  R2  =  0,453,  dan  p  =  0,000  <0,050.  Hasil  yang ditunjukkan  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa keputusan  pembelian  kembali  dipengaruhi  secara positif  oleh  citra  merek  dan  harga  pada  konsumen yang  membeli  kembali  produk  dari  kartu  seluler Telkomsel di Kutai Kartanegara Muara Jawa.[9]
Penelitian  ponsel  ini  merupakan  sebuah  bisnis seluler  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  kartu perdana internet. Kartu Perdana Internet adalah kartu yang  digunakan  dengan  pembatasan  atau  batasan penggunaan  internet,  dimana  dengan  menggunakan kartu perdana internet ini pengguna dapat menghemat pulsa  karena  semua  aktivitas  menggunakan  kuota kecuali telepon (panggilan  suara) dan Short Message Service  (SMS).  Beberapa  perusahaan  bersaing dengan  mengeluarkan  internet  premiere  sehingga dapat  menekan  biaya  akses.  Persaingan  ini  terlihat dari  banyaknya  kartu  perdana  internet  yang  terjual secara  bersamaan  dan  mengetahui  persediaan  untuk bulan berikutnya. Maka untuk memudahkan perhitungan  pemilik  ponsel  menggunakan  data mining  dengan  metode  algoritma  apriori  untuk menyelesaikan  penelitian  ini.  Dengan  menggunakan metode  algoritma  apriori  dapat  membantu  pemilik ponsel  purnama  dalam  proses  perhitungan  pada ponsel  purnama  menggunakan  aplikasi  Tanagra  dan diharapkan  dapat  mengurangi  jumlah  kartu  yang kadaluarsa serta dapat memprediksi berapa persediaan  kartu  yang  dibutuhkan  pada  bulan berikutnya.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini  dapat  dilihat  pada  table  3.  1  untuk  melakukan Klaasifikasi  Prediksi  terhadap  data  hasil  Pembelian Produks operator telekomunikasi, berikut ini beberapa langkah dalam tahapan penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1. Metode Penelitian Tabel 1. Deskripsi Metode Penelitian Tahapan Deskrip Aktivitas Pengumpulan Data Tahapan  Pengumpulan  data  yang  tepat  yaitu  dengan  mempertimbangkan  penggunaannya  berdasarkan jenis  data  dan  sumbernya.  Data  yang  objektif  dan  relevan  dengan  pokok  permasalahan  penelitian  yang merupakan indikator keberhasilan suatu penelitian. Pengelolaan Data Tahapan  ini  menjelaskan  tahap  awal  dalam  data  mining.  Data  terkumpul  dan  dinyatakan  lengkap,  data tersebut  kemudian  di  seleksi  atas  dasar  reliabilitas  dan  validitas.  Pengelolaan  data  juga  harus memperhatikan bentuk rumusan masalah dan tujuan penelitian. Identifikasi Masalah Tahap  identifikasi  madalah  adalah  mengelompokan  permasalahan  yang  di  peroleh  sesuai  dengan  tujuan penelitian. Pemodelan Tahapan  ini  Menjelaskan  tentang  pemilihan  dan  pemodelan  metode  yang  digunakan  dengan  metode algoritma  C4.5 pada peneliltian. Penjelasan ini juga  mengenai pengaturan untuk mendukung proses dan pemilihan  nilai  dari  atribut  –  atribut  serta  tahapan  proses  pemodelan  dengan  algoritma  C4.5  yang digunakan Pengujuan Model Tahapan  ini  Menjelaskan  mengenai  evaluasi  dan  validitas  hasil  penerapan  metode  algoritma  C4.5  pada penelitian yang dilakukan. Evaluasi dan Validasi Tahapan terakhir ini menjelaskan mengenai evaluasi dan validasi hasil  penerpan metode algoritma C4.5 pada penelitian yang dilakukan.

## 3.1. Sumber Data
Data  dalam  penelitian  ini  yaitu  Data  primer yang  diperoleh  adalah  sumber  data  yang  langsung memberikan  data  kepada  pengumpul  data.  Dalam
penelitian  ini,  sumber  data  primer  diperoleh  melalui wawancara  dan  observasi  langsung  ke  konter  feeyza cell.  Berikut  contoh  data  yang  di  peroleh  di  konter feeyza cell bisa lihat di tabel 2
Tabel 2. Data Pembelian NO Tanggal Jenis Kartu Perdana Qty Harga Jumlah Terjual sisa Total Status Penjualan 1 01-Sep-23 Telkomsel 250 Rp  8.000 3 247 Rp 24.000 Laris 2 Indosat 250 Rp  6.000 4 246 Rp 24.000 Laris 3 3 250 Rp  5.000 2 248 Rp 10.000 Laris 4 XL 250 Rp  7.000 1 249 Rp   7.000 Laris 5 02-Sep-23 Telkomsel 247 Rp  8.000 5 242 Rp 40.000 Laris 6 Indosat 246 Rp  6.000 3 243 Rp 18.000 Laris 7 3 248 Rp  5.000 1 247 Rp  5.000 Laris 8 XL 249 Rp  7.000 2 247 Rp 14.000 Laris 9 03-Sep-23 Telkomsel 242 Rp  8.000 4 238 Rp 32.000 Laris 10 Indosat 243 Rp  6.000 2 241 Rp 12.000 Laris 11 3 247 Rp  5.000 5 242 Rp 25.000 Laris 12 XL 247 Rp  7.000 1 246 Rp  7.000 Laris … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. 361 30-Nov-23 Telkomsel 24 Rp  8.000 1 23 Rp  8.000 Laris 362 Indosat 64 Rp  6.000 0 64 Rp         - Tidak Laris 363 3 108 Rp  5.000 0 108 Rp          - Tidak Laris 364 XL 99 Rp  7.000 0 99 Rp          - Tidak Laris 3.2. Populasi dan Sampel 3.2.1. Populasi
Populasi    terdiri  dari  obyek/subyek  yang mempunyai  sifat-sifat  atau  ciri-ciri  tertentu  yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  diambil kesimpulannya. Itu merupakan wilayah yang digeneralisasikan. Komentar di atas adalah bermanfaat.  Hal  ini  untuk  penulis    menentukan
populasinya.  Populasi  yang    digunakan  dalam penelitian adalah Feyza cell counter.

## 3.2.2. Sampel
Ini  adalah  bagian  dari  populasi  yang  ingin diteliti  oleh  peneliti.  Menurut  Sugiyono  (2011:  81), ``Sampel  adalah  himpunan  bagian  dari  jumlah  dan ciri-ciri yang dimiliki suatu populasi.'' Karena sampel adalah  bagian  dari  populasi  yang  ada,  maka
pengambilan  sampel  melibatkan  pertimbangan  yang ada.  menggunakan  metode  tertentu  berdasarkan Dalam  metode  pengambilan  sampel  ini,  penulis menggunakan  teknik  purposive  sampling  sampel yang ditargetkan adalah teknik penentuan sampel dari aspek  tertentu.  Berdasarkan  pengertian  di  atas,  maka dimungkinkan  untuk  memajukan  penelitian.  Oleh karena  itu,  penulis  memutuskan  untuk  mengambil sampel  penjualan  kartu  perdana  di  Sel  Phaser. Pengambilan counter.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
3.3.1. Wawancara
Wawancara adalah suatu metode pengumpulan data  dimana  responden  diminta  melakukan  sesuatu dalam percakapan pribadi. Wawancara adalah bentuk pengumpulan  data  yang  paling  umum  digunakan dalam penelitian kuantitatif.

## 3.3.2. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  cara  melihat  dan mengamati permasalahan yang terjadi untuk memperoleh data yang diterima.
3.4. Teknik Analisis Data
Adapun untuk menganalisis data dalam penerapan  data  mining  ini  menggunakan  proses tahapan  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) yang terdiri dari, Data Cleaning, Data transformation, Data mining, Pattern evolution, dan knowledge.

## Gambar 2. Tahapan Metode KDD

## 3.4.1. Selection (seleksi)
Untuk  membaca  dataset  dalam  bentuk  file excel, menggunakan operator Read Excel.   Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah  sebanyak 250 record dataset.

## 3.4.2. Prepocessing (pemilihan data)
Proses  cleansing  atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah  preprocessing.  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu  apakah  dataset memiliki  nilai  missing atau tidak serta  memiliki data yang konsisten atau tidak.

## 3.4.3. Data transformation
Proses  transformasi  pada  data  yang  telah dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses data  mining.  Pada  langkah  transformation  dilakukan untuk data bertipe polynominal menjadi numerik agar data dapat diolah berdasarkan jarak. Untuk mengubah data bertipe polynominal menjadi numerik menggunakan operator Nominal to Numerical.

## 3.4.4. Data mining
Data  mining  adalah  proses  mengeksplorasi dan  menganalisis  data  dalam  jumlah    besar  dengan menggunakan  teknik  dan  metode  tertentu  dengan tujuan menemukan pola dan informasi menarik dalam data  yang  disimpan  dalam  jumlah  besar.  Teknik, metode,  dan  algoritma  yang  tepat  sebenarnya bergantung  pada  tujuan  dan  proses  penemuan pengetahuan  di  seluruh  database  (KDD).  Fase  ini merupakan  inti  dari  fase  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  dan  dilakukan  untuk  menganalisis data bersih.

## 3.4.5. Evaluation (evaluasi)
Penerjemah  alur  yang  dihasilkan  dari  data mining,  alur  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Proses ini  merupakan  proses  KDD  yang  mencakup pemeriksaan  apakah  alur  atau  informasi  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesa yang ada pada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  yang  di  tuangkan  di  dalam pembahasan  ini  yaitu  memaparkan  bagai  mana menganalisis  data  set  penjualan  kartu  perdana menggunakan  Algoritma  C4.5.  Penelitian  ini  di lakukan melalui tahapan pengajuan machine learning yaitu software RapidMiner studio.

## 4.2. Lokasi penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Konter  FEEYZA CELL  yang  terletak  pada  Jl.  Raya  Laswi  Kp.Pelangi Kec.Majalaya Kab.Bandung Jawa Barat 40382.

## 4.3. Data selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  penjualan  kartu  perdana  pada  Bulan September - November 2023. Kemudian data tersebut diseleksi dan akan digunakan untuk diolah menggunakan  aplikasi/tools  Rapidminer.  Tahapan seleksi  dilakukan  di  Micrososft  Excel  dengan  atribut yang digunakan diantaranya No, Tanggal, Jenis Kartu Perdana, Qty, Harga, Jumlah Terjual, sisa, Total, dan Status  Penjualan.  Hasil  seleksi  data  menghasilkan 364 data.

## Tabel 3. Data Penjualan
NO Tanggal Jenis Kartu Perdana Qty Harga Jumlah Terjual sisa Total Status Penjualan 1 01-Sep-23 Telkomsel 250 Rp   8.000 3 247 Rp 24.000 Laris 2 Indosat 250 Rp   6.000 4 246 Rp 24.000 Laris 3 3 250 Rp   5.000 2 248 Rp 10.000 Laris 4 XL 250 Rp  7.000 1 249 Rp   7.000 Laris 5 02-Sep-23 Telkomsel 247 Rp  8.000 5 242 Rp 40.000 Laris 6 Indosat 246 Rp  6.000 3 243 Rp 18.000 Laris 7 3 248 Rp  5.000 1 247 Rp   5.000 Laris 8 XL 249 Rp  7.000 2 247 Rp 14.000 Laris 9 03-Sep-23 Telkomsel 242 Rp  8.000 4 238 Rp 32.000 Laris 10 Indosat 243 Rp  6.000 2 241 Rp 12.000 Laris 11 3 247 Rp  5.000 5 242 Rp 25.000 Laris 12 XL 247 Rp  7.000 1 246 Rp   7.000 Laris … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. … ….. ….. 361 30-Nov-23 Telkomsel 24 Rp  8.000 1 23 Rp   8.000 Laris 362 Indosat 64 Rp   6.000 0 64 Rp           - Tidak Laris 363 3 108 Rp   5.000 0 108 Rp           - Tidak Laris 364 XL 99 Rp   7.000 0 99 Rp           - Tidak Laris

## 4.4. Data preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  preprosessing  data yaitu  proses  cleaning  atau  pembersihan  data.  Proses penghapusan  data  atribut  yang  tidak  diperlukan seperti  No,  Pembeli  dan  Tanggal  Transaksi. Sedangkan  atribut  yang  akan  digunakan  adalah  No, Tanggal, Jenis Kartu Perdana dan Qty.
Tabel 4. Data Preprocessing NO Tanggal Jenis Kartu Perdana Qty 1 01-Sep-23 Telkomsel 250 2 Indosat 250 3 3 250 4 XL 250 5 02-Sep-23 Telkomsel 247 6 Indosat 246 7 3 248 8 XL 249 9 03-Sep-23 Telkomsel 242 10 Indosat 243 11 3 247 12 XL 247 13 04-Sep-23 Telkomsel 238 14 Indosat 241 15 3 242 16 XL 246 17 05-Sep-23 Telkomsel 236 18 Indosat 239 19 3 240 20 XL 244 … ….. ….. … … ….. …... … 361 30-Nov-23 Telkomsel 24 362 Indosat 64 363 3 108 364 XL 99

## 4.4.1. Data Mining
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Perhitungan Data Menggunakan
Algoritma  C4.5  dengan  Rapidminer.  Analisis yang  dilakukan  yaitu  melakukan  proses  analisis dengan  menggunakan  tahapan  Algoritma  C4.5 sampai dengan  membentuk  akhir  dari  pohon keputusan dengan software rapidminer.
Berikut pengaplikasian metode C4.5 dalam aplikasi/tools Rapidminer Diantaranya sebagai berikut:

## 4.4.2. Tampilan halaman utama Rapidminer
Pada  gambar  dibawah  adalah  tampilan halaman utama Rapidminer ketika dibuka
Gambar 3. Halaman Utama
RapidMiner  adalah  salah  satu  software  untuk pengolahan data mining. Pekerjaan  RapidMiner Text Mining  berpusat  pada  analisis  teks  dan  pola  dari kumpulan data  besar dan menggabungkannya dengan metode  statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  database. Tujuan  dari  analisis  teks  ini  adalah  untuk memperoleh  informasi  dengan  kualitas  terbaik  dari teks  yang  diolah.  RapidMiner  menyediakan  teknik penambangan  data    dan  pembelajaran  mesin  seperti ETL  (ekstrak,  transformasi,  muat),  prapemrosesan data,  visualisasi,  pemodelan,  dan  evaluasi.  Proses penambangan  data  ditulis  menggunakan  XML  dan terdiri  dari  operator  bersarang  yang    dibuat menggunakan  GUI.  Presentasi  ditulis  dalam  bahasa pemrograman Java.
4.4.3. Proses input data dengan Format excel
Gambar 4. Retrive Data Pada gambar 4 menjelaskan proses penginputan  data.  Data  yang  diinput  bisa  berbagai macam format seperti CSV, Excel dan masih  banyak lainnya.  Akan  tetapi  file  yang  akan  diuji  di  aplikasi Rapidminer  ini  menggunakan  data  dengan  format Excel yang sudah disiapkan.

## 4.4.4. Decision Tree (Pohon Keputusan)

## Gambar 5. Decision Tree
Pada  gambar  5  Operator  Decision  Tree menghasilkan  model  pohon  keputusan,  yang  dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi.

## 4.4.5. Set Role

## Gambar 6. Set Role
Peran Atribut menjelaskan bagaimana Operator  lain  menangani  Atribut  ini.  Peran  default adalah reguler, peran lainnya diklasifikasikan sebagai khusus.  Sebuah  ContohSet  dapat  memiliki  banyak Atribut  khusus,  namun  setiap  peran  khusus  hanya dapat  muncul satu kali. Jika  peran khusus ditetapkan ke  lebih  dari  satu  Atribut,  semua  peran  akan  diubah menjadi  peran  biasa  kecuali  Atribut  terakhir. Berbagai jenis peran dijelaskan di bawah pada bagian parameter.

## 4.4.6. Apply Model
Gambar 7. Apply Model
Apply  model  merupakan  tahapan  akhir  yang mana  pada  proses  ini  akan  menerapkan  model  data mining  C4.5  berdasarkan  proses-proses  sebelumnya mulai  dari  Read  excel,Set  Role  dan  Decision  Tree. Setelah  semua  proses  dilakukan,  maka  akan didapatkan hasil Pohon Keputusan dari data tersebut. Pada  gambar  4  di  bagian  operator  Retrive  data  akan dimasukan seperti gambar 8
Gambar 8. Memasukan Data di Retrive Data
4.5. Pembahasan
4.5.1. Penerapan Metode C4.5
Di  bawah  ini  adalah  penjelasan  detail  setiap langkah dalam  membangun pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5:
a. Menghitung  :  jumlah  kasus  untuk  keputusan Kurang  Laris,  jumlah  kasus  untuk  keputusan Laris,  Menghitung  entropy  untuk  semua  kasus, untuk  sub  kasus  (berdasarkan  atribut)  dan menghitung gain untuk setiap atribut.
Hasil  perhitungan  untuk  node  awal  dapat  dilihat pada table 5
Tabel 5.  Perhitungan Node Awal
b. Pengaplikasian  Pohon  Keputusan  metode  C4.5 dalam  aplikasi/tools  Rapidminer  Diantaranya sebagai berikut :
Node Jumlah Kasus Status penjualan
Nilai Laris Kurang Laris Entropy Gain (S) (S1) (S2)
1 Total 1000 706 294 0,016976999 Jenis Kartu Perdana 0,026693448 Telkomsel 250 227 23 0,177448657 Indosat 250 186 64 0,076615303
3 250 142 108 -0,292929755 XL 250 151 99 -0,19815419 Harga 2,310770059 <=5000 250 142 108 -0,292929755 >5000 750 564 186 0,087678385 Jumlah Terjual 0,811000649 <= 3 276 276 38 0,393850304 >3 290 52 238 -2,245497869
Gambar 9. Pohon Keputusan di Hasilkan Rapid

## Miner
c. Data  Description  Pohon  keputusan  metode  C4.5 dalam  aplikasi/tools  Rapidminer  Diantaranya sebagai berikut :

## Tree
E > 5500 |   E > 6500 |      |      E  >  7500:  Telkomsel  {Telkomsel=91, Indosat=0, 3=0, XL=0} |   |   E ≤ 7500: XL {Telkomsel=0, Indosat=0, 3=0, XL=91}
|      E  ≤  6500:  Indosat  {Telkomsel=0, Indosat=91, 3=0, XL=0}
E  ≤  5500:  3  {Telkomsel=0,  Indosat=0,  3=91, XL=0}

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis menggunakan metode C4.5 terhadap  pola  pembelian  konsumen  terhadap  produk operator  telekomunikasi,  kesimpulan  yang  dapat ditarik  adalah  sebagai  berikut:  Identifikasi  pola pembelian:  C4.5  mampu  mengidentifikasi  pola pembelian  konsumen  berdasarkan  berbagai  atribut seperti  harga,  kualitas  layanan,  paket  promosi, cakupan  jaringan,  dan  lainnya.  Segmentasi  pasar: Dengan menggunakan C4.5, kita dapat mengidentifikasi segmen pasar yang berbeda berdasarkan  preferensi  konsumen,  memungkinkan operator telekomunikasi untuk menyesuaikan strategi pemasaran  dan  produk  mereka.  Prediksi  perilaku konsumen:  Metode  C4.5  memungkinkan  untuk membuat  prediksi  tentang  perilaku  pembelian konsumen di masa depan berdasarkan pola pembelian yang  teramati,  membantu  operator  telekomunikasi dalam  merencanakan strategi  penjualan dan promosi. Penyempurnaan strategi pemasaran: Dengan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  pembelian konsumen, operator telekomunikasi dapat meningkatkan  efektivitas  kampanye  pemasaran, menyesuaikan  produk  dan  layanan  mereka  sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan.
Hasil  analisis  C4.5  memberikan  wawasan  yang berharga bagi operator telekomunikasi untuk
meningkatkan  strategi  pemasaran,  mengoptimalkan penjualan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Nawangsih  and  A.  Asti  Setyaningsih, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Menentukan  Klasifikasi  Produk  Terlaris  Pada Penjualan Pulsa,” SIGMA –Jurnal Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, no. 4, 2020.
[2]  G.  Ramadhani  and  S.  Widodo,  “Pengaruh  Citra Merek  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Kartu Perdana  Tri  Pada  Warga  Kelurahan  Pondok Karya  Kota  Tangerang  Selatan,” J.  Ilm.  Mhs. , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.32493/jmw.v1i1.9517.
[3]  A.  Tadjuk  Gayoni,  “PENGARUH  HARGA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN KARTU SELULER TELKOMSEL,” J. Util. , vol. 7, no. 1, 2022, doi: 10.22236/utilitas.v7i1.8299.
[4]  D.  Pingsimoni,  I.  Samsie,  N.  Aini,  P.  Studi Rekayasa  Perangkat  Lunak,  U.  Dipa,  and  M. Jalan  Perintis  Kemerdekaan,  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C.45  Dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Pakaian  Syar’i Yang terjual,” vol. 1, 2022.
[5]  M. Sulaiman and T. G. Laksana, “Perbandingan algoritma  c4.5  dengan  c4.5  berbasis  bagging dalam menganalisa pelanggan pulsa elektronik,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  Indones. ,  no.  January 2015, 2018.
[6]  S.  M.  Putri  and  S.  A.  Arnomo,  “Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Konsumen (Studi  Kasus:  Hinet  Batam),” J.  Inf.  Syst.  Res. , vol. 1, no. 2, 2020.
[7]  Y.  Yudiana,  A.  Yulia  Agustina,  and    dan  Nur Khofifah, “Prediksi
Customer Churn Menggunakan Metode CRISP-DM Pada Industri  Telekomunikasi  Sebagai  Implementasi Mempertahankan Pelanggan,” Indones. J. Islam. Econ. Bus. , vol. 8, no. 1, 2023.
[8]  A.  Shiddiq,  R.  K.  Niswatin,  and  I.  N.  Farida, “Analisa  Kepuasan  Konsumen  Menggunakan Klasifikasi Decision Tree,” Gener. J. , vol. 2, no. 1, 2018.
[9]  D.  D.  N.  Kustianti,  “Pengaruh  Citra  Merek  dan Harga  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Ulang Kartu  Seluler  Telkomsel,” Psikoborneo  J.  Ilm. Psikol. , vol. 7, no. 1, 2019, doi: 10.30872/psikoborneo.v7i1.4709.
[10]  S.  Adrianto,  N.  Khasanah,  and  D.  Wahyuni, “Implementasi  Data  Mining  pada  Penjualan Kartu  Perdana  Internet  di  Purnama  Ponsel Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  5, no.  2,  2020,  doi:  10.14421/jiska.2020.52-03.