Abstrak—  Berbagai  cara  dilakukan  oleh  masing-masing restoran  cepat  saji  untuk  memenangkan  persaingan,  antara lain  yakni  dengan  meningkatkan  kepuasan  konsumen.  Salah satu restoran cepat saji yang berkomitmen dalam meningkatkan  kepuasan  konsumennya  adalah  Restoran  XYZ. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kepuasan konsumen  Restoran  XYZ  menggunakan  data  mining  dengan algoritma  C4.5.  Attribut  masukan    kepuasan  konsumen  dalam penelitian  ini,  mencakup  produk,  pelayanan,  fasilitas,  harga dan lokasi yang berasal dari data hasil survei. Dalam penelitian ini,  didapatkan  bahwa  rules  yang  dibangkitkan  dari  beberapa atribut  masukan  menghasilkan  hubungan  sebab-akibat  dalam mengklasifikasikan  konsumen  puas  dan  tidak  puas.  Penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  manejemen  dalam meningkatkan  kepuasan  konsumen  untuk  mempertahankan konsumen dan meningkatkan laba mereka.
Kata  Kunci—Data  mining,  Decision  Tree,    kepuasan pelanggan, restoran cepat saji, survei.

## I. P ENDAHULUAN
ertumbuhan bisnis makanan dan minuman masih tercatat sebagai  pertumbuhan  yang  tinggi  diberbagai  belahan dunia  (Nonto,  2006:13).  Banyak  outlet  yang  menawarkan produk  makanan  dan  minuman  dalam  berbagai  bentuk bermunculan.  Mulai  dari  yang  sederhana  hingga  yang mewah.  Hal  ini  disebabkan  karena  makanan  adalah  salah satu  kebutuhan  pokok  yang  semua  orang  harus  penuhi. Alasan  rasional  outlet  makanan  tumbuh  berkembang  adalah karena bisnis ini menjanjikan keuntungan yang besar.
Pesatnya  pertumbuhan  di  industri  jasa  makanan  memicu tumbuhnya  restoran  cepat  saji.  Dengan  semakin  banyaknya restoran cepat saji yang ada, maka menimbulkan persaingan tersendiri diantara restoran cepat saji tersebut. Berbagai cara dilakukan  oleh  masing-masing  restoran  cepat  saji  untuk memenangkan  persaingan,  antara  lain  yakni  dengan meningkatkan kepuasan konsumen karena kepuasan konsumen  merupakan  salah  satu faktor untuk meningkatkan kualitas layanan / revenue.
Kepuasan  konsumen  adalah  tingkat  dimana  anggapan terhadap  produk  sesuai  dengan  harapan  seorang  pembeli. Harapan  konsumen  umumnya  merupakan  prakiraan  atau
1 Vina  Mandasari  adalah  alumnus  Jurusan  Sistem  Informasi,  Fakultas Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya,  Ogan  Ilir,  Sumatera Selatan.   (E-mail: vinastroberi@yahoo.co.id).
2 Bayu  Adhi  Tama  adalah  staf  pengajar  di  Jurusan  Sistem  Informasi,
Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya,  Ogan  Ilir, Sumatera Selatan. (E-mail: bayu@unsri.ac.id).
keyakinan konsumen tentang apa yang akan diterimanya bila ia  membeli  atau  mengkonsumsi  suatu  produk  (Amstrong, 2002: 10).
Seorang  konsumen  mungkin  mengalami  berbagai  tingkat kepuasan, yaitu bila produk tidak sesuai dengan harapannya setelah  dikonsumsi,  maka  konsumen  tersebut  akan  merasa tidak  puas.  Namun  bila  terjadi  sebaliknya  yaitu  produk sesuai  dengan  harapannya,  maka  konsumen  akan  merasa puas  sehingga  suatu  saat  akan  mengkonsumsi  kembali produk  tersebut. Konsumen  yang  puas  adalah  konsumen yang  akan  berbagi  kepuasan dengan  produsen.  Bahkan, konsumen  yang  puas  akan berbagi  rasa  dan  pengalaman dengan  konsumen  lain.  Ini  akan  menjadi referensi  bagi restoran cepat saji. Oleh karena itu, baik konsumen maupun produsen akan  sama-sama  diuntungkan  apabila  kepuasan terjadi.
Retain  merupakan  salah  satu  tahap  dari  Customer Relationship Management (CRM) yang dapat meningkatkan hubungan  yang  baik  antara  konsumen  dan  produsen. Kenyataannya,  apa  yang  bisa  memuaskan  konsumen di satu situasi mungkin tidak bisa memuaskan konsumen yang sama di lain situasi. Dengan demikian, kepuasan konsumen adalah target  yang  berubah-ubah,  karena  masing-masing  konsumen memiliki serangkaian kebutuhan pada tingkat yang berbeda- beda.  Maka  dari  itu,  adanya  penelitian  mengenai  analisis kepuasan  konsumen  di  restoran  cepat  saji  tersebut diperlukan.
Menurut  Kotler  (1997:38)  salah  satu  untuk  mengukur kepuasaan  konsumen  adalah  dengan  survei  kepuasan konsumen.  Seperti  salah  satu  penelitian  berjudul  ”Data Mining Techniques For Customer Relationship Management”  yang  menggunakan  data  mining  sebagai teknologi dengan jaringan syaraf tirun.
Dalam  penelitian  ini  hasil  survei  kepuasan  konsumen tersebut juga akan dianalisis menggunakan pendekatan data mining  dengan  algoritma  jenis  pohon  keputusan  (decision tree)  yaitu  algoritma  C4.5  dikarenakan  jenis  ini  secara umum  lebih  cepat,  mudah  diinterpretasikan  dan  dipahami pengguna  walaupun  pengguna  tersebut  tidak  mempunyai pengetahuan  dalam  bidang  AI  (Artificial  Inteligence), matematika, statistika atau machine learning. Disamping itu, berdasarkan  beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa performansi  C4.5  lebih  konsisten  dibandingkan  beberapa algoritma  klasifikasi  jenis  pohon  keputusan  lainnya (Santosa, 2007 : 104).
Data  mining  yang  membuka  topik  yang  sangat  menarik dan  menjanjikan  dalam  bidang  rekayasa  data  yang  telah

## Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Restoran Cepat Saji Melalui Pendekatan Data Mining: Studi Kasus XYZ
Vina Mandasari 1 , Bayu Adhi Tama 2 , Universitas Sriwijaya
P
diimplementasikan secara luas pada berbagai bidang seperti industri retail, industri makanan, telekomunikasi, perbankan, pendidikan,  medis,  dan  lain-lain.  Adapun  penggunaan berbagai  model  data  mining  di  bidang  industri  makanan seperti  restoran  cepat  saji,  diantaranya  adalah  seperti  yang dilakukan  oleh  Y.  Hayashi  et  al  yang  melakukan  analisis terhadap  customer  brand  preference  dengan  metode Decision Tree dan Neural Network. Mereka mengumpulkan 800  responden  di  Taiwan  untuk  memahami  faktor-faktor yang  menentukan  pilihan  merek  konsumen  restoran  cepat saji (Hayashi, 2009).

## II. T INJUAN P USTAKA

## A. Restoran Cepat Saji
Restoran  siap  saji  adalah  restoran  yang  menyediakan makanan  dengan  cepat  begitu  makanan  dipesan.  Makanan yang  disajikan  seringkali  dinama-kan  fast  food.  Sebelum dinamakan restoran cepat saji (quick service restaurants/QSR),  outlet  yang  menjual  fast  food dinamakan fast food restaurant.
Makanan  yang  disajikan  disiapkan  untuk  dapat  segera disajikan.  Bisa  dengan  cara  dipanaskan,  sehingga  tidak membutuhkan  proses  yang  rumit.  Biasanya  produknya berupa  sandwich,  burger,  pizza,  fried  chicken,  french  fries, chicken  nuggets,  fich  and  chips, ice cream  dan sejenisnya. Industri  fast  food  restaurant  berasal  dan  berkembang  dari Amerika  Serikat.  Salah  satu  contoh  restoran  restoran  cepat saji  cukup  terkemuka  di  dunia  adalah  Restoran  XYZ  yang berasal  dari  Amerika  Serikat.  Adapun  tipe-tipe  restoran cepat saji adalah:
1) Pengunjung  datang  ke  counter,  mengambil  makanan yang  informan  inginkan,  membayar  dan  kemudian mencari  tempat  duduk  dan  mulai  menikmati  makanan.
Tipe  ini  ada  beberapa  variasi  antara  lain  yaitu pengunjung  mengambil  makanan  yang  telah  tersedia pada porsi tertentu, pengunjung mengambil sendiri dari kontainer-kontainer  makanan  yang  ada,  sehingga memilih  dan  mengambil  sendiri  makanan  yang dikehendaki,  dan  pengunjung  dilayani  di  counter, artinya pengunjung menyebutkan pesanan informan dan menanti di counter makanan pesanan informan.
2) Ada  juga  prosedur  khusus  dengan  sistem  tiket,  yaitu pengunjung  membayar  di  kasir  untuk  mendapatkan tiket,  kemudian  menuju  ke  counter  makanan  untuk menukarkan tiket dengan makanan yang telah dipesan.
3) Pengunjung  akan  menuju  counter,  makanan  yang dipesan  akan  diantar  ke  meja  pemesan,  dan  mengenai pembayaran bisa dilakukan pada waktu pemesanan atau pada waktu makanan diantar ke meja.

## B. Kepuasan Konsumen
Siapa  pun  yang  terlibat  dalam  bisinis,  sudah  pasti mempunyai  tanggung  jawab  terhadap  kepuasan  konsumen. Kepuasan konsumen (customer satisfaction) adalah persepsi konsumen  (customer)  bahwa  harapannya  telah  terpenuhi atau  terlampaui  atau  tingkat  dimana  anggapan  terhadap produk  sesuai  dengan  harapan  seorang  pembeli.  Harapan
konsumen  umumnya  merupakan  prakiraan  atau  keyakinan konsumen  tentang  apa  yang  akan  diterimanya  bila  ia membeli atau mengkonsumsi suatu produk (Supranto, 2001 : 233).
Seorang  konsumen  yang  puas  adalah  konsumen  yang merasa  mendapatkan  value  dari  pemasok  atau  produsen. Value  ini  bisa  berasal  dari  produk,  pelayanan,  sistem  atau sesuatu  yag  bersifat  emosi.  Kalau  konsumen  mengatakan bahwa value adalah produk yang berkualitas, maka kepuasan terjadi  kalau  konsumen  mendapatkan  produk  yang berkualitas. Kalau value bagi konsumen adalah kenyamanan, maka  kepuasan  akan  datang  apabila  pelayanan  ynag diperoleh  benar-benar  nyaman.  Kalau  value  dari  konsumen adalah harga yang murah, maka konsumen akan puas kepada produsen  yang  memberikan  harga  yang  paling  kompetitif (Irawan (2007 : 2).
Kepuasan konsumen terbagi menjadi dua yaitu:
1) Kepuasan  fungsional,  merupakan  kepuasan  yang diperoleh  dari  fungsi  atau  pemakaian  suatu  produk. Misalnya  karena  makan  membuat  perut  kita  menjadi kenyang.
2) Kepuasan  psikologikal,  merupakan  kepuasan  yang diperoleh  dari  atribut  yang  bersifat  tidak  berwujud. Misalnya  perasaan  bangga  karena  mendapat  pelayanan yang  sangat  istimewa  dari  sebuah  rumah  makan  yang mewah.
Menurut  Kolter  (1997  :  38),  ada  empat  metode  yang dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  mengetahui  tingkat kepuaan konsumen yaitu:
1) Sistem keluhan dan saran
Untuk  mengidentifikasikan  masalah  maka  perusahaan harus mengumpulkan informasi langsung dari konsumen dengan  cara  menyediakan  kotak  saran.  Informasi  yang terkumpul untuk memberikan masukan bagi perusahaan.
2) Survei Kepuasan Konsumen
Survei kepuasan konsumen dapat dilakukan dengan cara survei  melalui  pos  surat,  telefon,  maupun  wawancara pribadi. Dengan metode ini perusahaan dapat menciptakan  komunikasi  2  arah  dan  menunjukkan perhatiannya kepada konsumen.
3) Gost Shopping
Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  kekuatan  dan kelemahan perusahaan pesaing dan membandingkannya dengan perusahaan yang bersangkutan.
4) Analisis Kehilangan Konsumen Tingkat  kehilangan  konsumen  menunjukkan  kegagalan perusahaan dalam memuaskan konsumennya. Perusahaan  seharusnya  menganalisa  dan  memahami mengapa  konsumen  tersebut  berhenti  mengkonsumsi produk kita.

## C. Decision Tree
Decision  tree  (pohon  keputusan)  adalah  sebuah  diagram alir  yang  mirip  dengan  struktur  pohon,  dimana  setiap internal  node  menotasikan  atribut  yang  diuji,  setiap cabangnya mepresentasikan hasil dari atribut tes tersebut dan leaf  node  mepresenrasikan  kelas-kelas  tertentu  atau distribusi dari kela-kelas (Han & Kamber, 2001).
Walaupun banyak variasi model pohon keputusan dengan
tingkat kemampuan dan syarat yang berbeda, pada umumnya beberapa ciri kasus cocok untuk diterapkan pohon keputusan (Santosa, 2007):
1) Data  dinyatakan  dengan  pasangan  atribut  dan  nilainya. Misalnya  atribut  satu  data  adalah  temperatur  dan nilainya  adalah  dingin.  Biasanya  untuk  satu  data    nilai dari  satu  atribut  tidak  terlalu  banyak  jenisnya.  Dalam contoh  atribut  warna  buah  ada  beberapa  nilai  yang mungkin yaitu hijau, kuning, merah.
2) Label/output  data  biasanya  bernilai  diskrit.  Output  ini bisa  bernilai  ya  atau    tidak,  sakit  atau  tidak  sakit, diterima  atau  ditolak.  Dalam  beberapa  kasus  mungkin saja  outputnya  tidak  hanya  dua  kelas,  tetapi  penerapan pohon keputusan lebih banyak untuk kasus binary.
3) Data  mempunyai  missing  value.  Misalkan  untuk beberapa  data,  nilai  dari  suatu  atributnya  tidak diketahui.  Dalam  keadaan  seperti  ini    pohon  keputusan masih mampu memberi solusi yang baik.
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun pohon  keputusan  yang  berbasis  algoritma  induksi  pohon keputusan  seperti  ID3,  Hunt  dan  CART  adalah  algoritma C4.5.  Keempat  algoritma  tersebut  pada  dasarnya  memiliki karakteristik  yang  sama  dalam  membangun  pohon keputusan,  yaitu  top-down  dan  divide-and-conquer.  Top- down artinya pohon keputusan dibangun dari simpul akar ke daun, sementara divide-and-conquer artinya data latih secara rekursif  dipartisi  ke  dalam  bagian-bagian  yang  lebih  kecil saat pembangunan pohon (Han, 2006).
Tiga  prinsip  kerja  algoritma  C4.5,  yaitu  (Witten  et  al, 2005):
1) Konstruksi pohon keputusan
Langkah-langkah  untuk  membangun  pohon  keputusan adalah  pilih  atribut  sebagai  akar,  buat  cabang  untuk tiap-tiap  nilai,  bagi  kasus  dalam  cabang,  dan  ulangi proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada cabang  memiliki  kelas  yang  sama.  Untuk  memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari  atribut-atribut  yang  ada.  Gain  didefenisikan sebagai:
( ) 1 ( , ) ( ) * n i
i i S Gain S A Entropy S
Entropy S S = = − ∑ (1)
Sedangkan Entropy didefenisikan sebagai:
2 1 ( ) * log n i i i Entropy S p p = = − ∑ (2)

## 2) Pemangkasan Pohon
Metode  pruning  yang  digunakan  C4.5  disebut pessimistic  pruning  yang  merupakan  jenis  dari  post pruning.  Untuk  membuat  keputusan  yang  berhubungan dengan subtree, metode ini menggunakan hasil estimasi terhadap rata-rata error pada sekumpulan data latih.
3) Pembangkitan rule
Format pembangkitan rule didefinisikan sebagai:
IF Premis THEN  Konklusi                 (3)
Simpul akar akan menjadi Premis dari aturan sedangkan simpul daun akan menjadi bagian konklusinya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Februari  sampai dengan  Mei  2010  yang  melibatkan  340  responden.  Survei dilakukan  melalui  penyebaran  kuisioner  berupa  pertanyaan dari  beberapa  indikator  (produk,  pelayanan,  fasilitas,  harga dan  tempat).  Data  ini  memiliki  12  atribut  yang dikelompokkan  kedalam  5  dimensi  yaitu  (1)  produk  yang terdiri  dari  tiga  atribut  yaitu  rasa  makanan,  porsi,  dan dessert, (2) fasilitas yang terdiri dari empat atribut yaitu free internet  access,  tempat  yang  nyaman  untuk  anak,  suasana restoran  dan  kebersihan  washtuple,  (3)  pelayanan  yang terdiri dari dua atribut yaitu penyajian makanan dan perilaku staf,  (4)  harga  yang  terdiri  dari  dua  atribut  yaitu  harga makanan dan diskon, (5) tempat yang terdiri dari satu atribut yaitu  lokasi.  Dari  340  responden  yang  terlibat,  207 responden  menyatakan  puas  (kelas  1)  dan  133  responden menyatakan tidak puas (kelas 0).

## B. Rule yang Dihasilkan
Kami  menggunakan  metode  k-cross  validation  (Olson  et al,  2008)  untuk  melihat  performansi  dari  classifier.  Rules yang  berhasil  diekstrak  sebanyak  11  rule,  dengan  5  rules mengelompokkan sample ke kelas 0 (tidak puas), dan 6 rules yang  mengklasifikasikan  sampel  ke  kelas  1  (puas).  Tingkat akurasi  yang  berhasil  dicapai  oleh  C4.5  adalah  sebesar 79,41%. Secara keseluruhan, terdapat 8 atribut yang terlihat berpengaruh  terhadap  kepuasan  konsumen  yaitu  dari dimensi  pelayanan  (2  atribut),  produk  (3  atribut),  harga  (2 atribut),  dan  fasilitas  (1  atribut).    Berikut  ini  adalah  rule yang dihasilkan:
R1: If  perilaku  staf  ramah  dan  harga  normal  dan  porsi kurang dan rasa enak, maka Kelas 1.
R2: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  normal  dan  porsi pas dan suasana restoran nyaman, maka Kelas 1
R3: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  normal  dan  porsi pas dan suasana restoran tidak nyaman, maka Kelas 0
R4: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  normal  dan  porsi pas dan suasana restoran kurang nyaman, maka Kelas 1
R5: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  normal  dan  porsi pas dan suasana restoran nyaman, maka Kelas 1
R6: Else if perilaku staf ramah dan harga mahal maka Kelas 0
R7: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  murah  dan  ada diskon maka Kelas 1
R8: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  murah  dan  tidak ada diskon dan dessert enak maka Kelas 1
R9: Else  if  perilaku  staf  ramah  dan  harga  murah  dan  tidak ada diskon dan dessert kurang enak maka Kelas 0
R10: Else if perilaku staf tidak ramah maka Kelas 0 R11: Else if perilaku staf kurang ramah dan tidak ada diskon maka Kelas 0

## C. Pengujian Metode Klasifikasi
Pengujian  model  klasifikasi  yang  digunakan  dilakukan secara  empiris  dan  secara  kualitatif.  Secara  empiris,
performansi  dari  metode  klasifikasi  direpresentasikan  ke dalam matriks confusion seperti terlihat pada Tabel I. Secara kualitatif,  rules  yang  dihasilkan  akan  ajukan  ke  store manager  untuk  dipertimbangkan  lebih  lanjut  sebagai pengambilan  keputusan  di  bidang  bisnis.  Feedback    dari store manager sangat penting untuk didapatkan karena akan memberikan  gambaran  yang  jelas  bagaimana  data  mining mampu  menyelesaikan  permasalahan-permasalahan  bisnis dengan  tepat.  Oleh  karena  itu  dari  11  rules    tersebut,  pihak store  manager  restoran  XYZ  setuju  untuk  menggunakan seluruhnya,  kecuali  untuk  R8  dan  R9  karena  berkaitan dengan dessert.
TABEL I. M ATRIKS C ONFUSION Prediksi Kelas Sebenarnya Puas Tidak Puas Puas 176 31 Tidak Puas 39 94

## D. Pembahasan
Dari sekian banyak rule yang dihasilkan, R10 merupakan rule yang paling signifikan karena dapat langsung menjawab pertanyaan  “Mengapa  konsumen  cenderung  untuk  tidak puas?”  maka  variabel  yang  paling  berpengaruh adalah pada dimensi  pelayanan  dengan  atribut  perilaku  staf  yang  tidak ramah.
Dari penelitian ini, atribut perilaku staf merupakan atribut yang  paling  berpengaruh  terhadap  kepuasan  konsumen.  Hal ini disebabkan dari seluruh sampel yang ada, atribut perilaku staf  memiliki  Gain  yang  tertinggi.  Atribut  lain  yang  bisa dijadikan acuan adalah atribut harga. Atribut ini berpengaruh jika  manakala  pihak  store  manager  sudah  meningkatkan pelayanannya namun harus tetap memperhatikan harga yang lebih bersaing dengan restoran kompetitor.
Rule  R3  juga  bisa  menjawab  pertanyaan  “Faktor  apa selain  harga,  pelayanan,  dan  porsi  yang  menyebabkan konsumen  cenderung  untuk  tidak  puas?”  maka  dapat disimpulkan  bahwa  tempat  yang  tidak  nyaman  merupakan atribut  yang  mempengaruhinya,  sehingga  R3  ini  dapat dijadikan  acuan  pihak  store  manager  tentang  bagaimana meningkatkan  kenyamanan  lokasi,  khususnya  tempat bermain anak.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  adanya hubungan  sebab-akibat  yang  didapatkan  dari  rules  dataset kepuasan  konsumen  memberikan  informasi  baru  kepada manajemen  restoran  cepat  saji  bahwa  atribut  rasa,  perilaku staf,  suasana  restoran  dan  harga  berkaitan  erat  dalam menciptakan  rasa  puas  untuk  konsumen.  Selain  itu konsumen  restoran  cepat  saji  ternyata  lebih  memetingkan mutu dari produk yang dihasilkan yaitu rasa, keramahan para staf  ketika  melayani  konsumen,  serta  kebersihan  dan kenyamanan  restoran  cepat  saji.  Penelitian  ini  juga menghasilkan  aplikasi  pembangkitan  rules  kepuasan konsumen  yang  dapat  membantu  user  dalam  meng-entry
data  dari  hasil  survei  dan    membangkitkan  rules  kepuasan konsumen  untuk  menganalisis  atribut  yang  mempengaruhi kepuasan konsumen.

## R EFERENSI
[1] Bramer,  Max,  2007.  Principle  of  Data  Mining.  London:  Springer Science and Media Com
[2] Dˇzeroski,  S.  2001.  Environmental  Applications  of  Data  Mining. Slovenia,  Department  of  Knowledge  Technologies,  Joˇzef  Stefan Institute
[3] Hall, L. O. ,et all. 2008. Decision Tree Learning on Very Large Data Sets.  Florida: University of South Florida
[4] Han,  J.  and  M.  Kamber.  2006.  Data  Mining  Concepts  and Techniques. USA: Morgan Kaufmann
[5] Irawan  ,  Hadi.  2007.  10  Prinsip  Kepuasan  Konsumen.  Jakarta:  PT Elex Media Komputindo
[6] Kalakota,  Ravi  dan  Robinson,    Marcia,2001,    E  –  Business  2.0 Roadmap For Success. USA: Addison – Wesley
[7] Kusrini  dan  Emha  Taufiq.  2009.  Algoritma  dan  Data  Mining. Yogyakarta: Andi
[8] Kracklauer,  A.  H.,  Millis,  D.,  et  all.  2004.    ”Customer  Management as the Origin of Collaborative Customer Relationship Management”. Expert System with Application.
[9] Larman,  C.  2004.  Applying  UML  and  Patterns  :  An  Intoduction  to Object  Oriented  Analysis  and  Design  and  Iterative  Development, Third Edition. Addison Wesley Professional, USA.
[10] Larose,  D.T.  2005.  Discovering  Knowledge  in  Data  :  An Introduction to Data Mining. John Wiley & Sons, Inc, New Jersey.
[11] Liao , T.W. and  E. Triantaphyllou. 2007. “Recent Advances in Data Mining  of  Enterprise  Data.”  Algorithms  and  Applications, Series on Computers  and  Operations  Research  -  Vol  6.  World  Scientific Publishing Co. Pte. Ltd, Singapore.
[12] Moertini,V.S.  2002.  Data  Mining  Sebagai  Solusi  Bisnis.  [Online]
Tersedia : http://home.unpar.ac.id/~integral/Volume%207i datamining_ ok.pdf.[18 Desem  ber 2008]
[13] O’Brien,  James  A.,  2002,  “Customer  Relationship  Management”, Management    Information  Systems:  Managing  Information Technology  in  the  E-Business  Enterprise  (5th  ed.),  McGraw-  Hill Higher Education, pp.128-131
[14] Santosa,  Budi.  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis. Graha Ilmu:Yogyakarta
[15] Tan,  P.  N.,  et  all.  2006.  Introduction  to  Data  Mining.  Addison Wesley, USA.
[16] Uska,  Urmatur.  (2009).  Analisis  Kepuasan  Konsumen  Papa  Ron’s Bogor.  [Online].  Tersedia  :http://ridwaniskandar.files.wordpress.com /2009/05/41-kepuasan-konsumen.pdf
.