## ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PENJUALAN AIR MINUM ISI ULANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH SET
(Studi Kasus: Rihata Water)
Tania Dian Tri Utami 1 , Dedy Hartama 2 , Agus Perdana Windarto 3 , Solikhun 4
1 Mahasiswa S-1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Jalan Sudirman Blok A No. 1, 2, 3 Kota Pematangsiantar
2,3,4 Dosen S-1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Jalan Sudirman Blok A No. 1, 2, 3 Kota Pematangsiantar
E-mail : taniadiantriutami.tdtu5@gmail.com, dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, zhantura.gusti@gmail.com, solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
Kepuasan  Pelanggan  dalam  penjualan  air  minum  isi  ulang  merupakan  hal  penting. Mengingat  penjulan  air  minum  isi  ulang  yang  semakin  meningkat  pada  tiap  daerah. Pada  zaman  sekarang,  masyarakat  lebih  memilih  konsumsi  air  minum  isi  ulang dikarenakan lebih hemat waktu dan biaya. Meningkatnya penjualan air minum isi ulang juga  merupakan  akibat  dari  susahnya  mendapatkan  air  bersih  untuk  konsumsi. Penjualan  air  minum  yang  baik  juga  berdasarkan  pada  tingkat  kebersihan  air,  mutu pelayanan, harga, serta waktu pengisian air tersebut. Dalam hal ini, penulis melakukan analisis pada Depot Air Minum Isi Ulang Rihata Water di Jl. Nirwana Huta VII, Desa Purbasari,  Kec.  Tapian  Dolok,  Kab.  Simalungun.  Analisis  yang  digunakan  adalah dengan  menggunakan  metode  Rough  Set.  Metode  ini  diharapkan  dapat  mengetahui kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan  air  minum  isi  ulang.  Analisis  ini  diharapkan dapat  membantu  menemukan  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan  air minum isi ulang. Dan dari hasilnya, analisis ini dapat menunjukkan pemberian hadiah terhadap pelanggan sesuai dengan kriteria tingkat kepuasannya.
Kata kunci : Kepuasan pelanggan;  air minum isi ulang; data mining; rough set, rosetta

## Pendahuluan
Air  minum  adalah  kebutuhan vital  bagi  manusia.  Seiring  dengan sulitnya  pasokan  air  bersih,  air  minum isi  ulang  menjadi  pilihan  utama  bagi masyarakat.  Dikarenakan  pula  tingginya aktifitas  dan  kebutuhan,  menjadikan  air minum  isi  ulang  yang  praktis  sebagai pilihan  efisien.  Dan  saat  ini,  mulai berkembang  pesat  usaha  air  minum  isi ulang.  Contohnya  usaha  Depot  air minum  isi  ulang  “Rihata  Water”  yang bertempat di Jl. Nirwana, Desa Purbasari,  Kecamatan  Tapian  Dolok, Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara.
Dalam  dunia  usaha,  pasti mengalami  persaingan  antara  pelaku
usaha.  Maka  kepuasan  pelanggan menjadi  penilaian  penting.  Karena pelanggan  merupakan  pasar  besar dalam meningkatkan penjualan. Semakin  hari,  jumlah  pelanggan  juga semakin besar. Maka, dalam menganalisa  hal  ini  solusi  yang digunakan  adalah data  mining . Data mining merupakan pencarian informasi menarik  dalam  sebuah  data  terpilih  di database.
Pengimplementasian data mining , banyak  algoritma  yang  dapat  digunakan. Salah satunya adalah Rough Set . Algoritma Rough Set ini dapat digunakan dalam  menganalisis  tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  penjualan  air  minum

## isi  ulang.  Dengan  menggunkan  metode
Rough  Set ,  aspek  penilaiannya  adalah: waktu  pengisian  air  minum  isi  ulang, pengantaran  air  minum  ke  rumah-rumah pelanggan,  kebersihan  air  minum,  dan harga  yang    diberikan  oleh  pihak pengusaha.  Keluaran  yang  dihasilkan adalah  kepuasan  pelanggan.  Tujuan  dari penerapan  metode Rough  Set ini  adalah membantu pemilik
usaha dalam
mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan berdasarkan  data-data  yang  ada.  Manfaat yang  diperoleh  adalah  dapat  menentukan pelanggan  yang  berhak  mendapatkan hadiah  sesuai  dengan  tingkat  kepuasan yang  diberikan  melalui  metode Rough Set .

## Kajian Teori
Data  mining adalah  proses  untuk menemukan  pengetahuan,  pola,  dan informasi  yang  menarik  dari  sekumpulan data  berukuran  besar  melalui  proses deskriptif,  pemahaman  dan  prediksi dengan  menggunakan  suatu  model  atau algoritma                                  (Zaki  dan  Meira, 2014). Data  mining adalah  proses  yang menggunakan
teknik statistik,
matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan  yang terkait dari berbagai database besar[1].
Istilah  data  mining  dan Knowledge
Discovery in Database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan  proses  penggalian  informasi tersembunyi dalam suatu  basis data  yang besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi berkaitan  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD adalah  data  mining.  Proses  KDD  secara garis  besar  dapat  dijelaskan  sebagai berikut (Fayyad, 1996) [2].
Gambar 1 . Proses KDD

## Metode Penelitian
Metode Rough  Set merupakan teknik  yang  efisien  untuk knowledge discovery in database (KDD) proses dan data  mining . Tujuan dari analisis Rough Set adalah untuk mendapatkan perkiraan ruleyang  singkat  dari  suatu  tabel.  Hasil dari  analis    rough  set  dapat  digunakan dalam  proses    data  mining  dan knowledge discovery . Teknik ini digunakan  untuk  menangani  masalah uncertainly , missing  data , uncompleted , inconsistency  data , imprecision dan vagueness (tidak pasti, data hilang, tidak lengkap,  tidak  selaras,  ketidaktepatan, ketidakjelasan)[3]. Berikut tahapan- tahapan  di  dalam  penggunaan  algoritma Rough Set :
1. Data Selection: Pemilihan data  yang akan digunakan
2. Decision System: Pembentukan atribut kondisi dan atribut keputusan.
3. Equivalence  Class :  Pembentukan dengan  menghilangkan  data  yang berulang.
4. Discernibility  Matrix  Modulo  D :
Pembentukan matriks yang
berisikan  perbandingan  antar  data yang  berbeda  atribut  kondisi  dan atribut keputusan.
5. Menghasilkan reduct dengan menggunakan aljabar boolean.
6. Menghasilkan rule (pengetahuan).
Dalam    rough  set,  sebuah    set data  direpresentasikan  sebagai  sebuah tabel, dimana baris dalam tabel
merepresentasikan  objek  dan  kolom- kolom    merepresentasikan  atribut  dari objek-objek  tersebut.  Tabel  tersebut disebut    dengan    information  system yang dapat digambarkan sebagai:
Di  mana  U  adalah  set  terhingga  yang tidak  kosong  dari  objek  yang  disebut dengan universe dan A set terhingga tidak kosong dari atribut dimana:
IS = {U,A}
Untuk  tiap  α  E    A. Set Vα disebut  value set dari a.
U={e 1 ,  e 2 ,…, e m }merupakan  sekumpulan example dan A={a 1 ,  a 2 ,  …,  a n }yang  merupakan attribute kondisi secara berurutan[4]

## Hasil dan Pembahasan
Berikut merupakan data
pelanggan awal yang belum diolah:
Gambar 2. Data pelanggan

## Data Selection
Data  yang  digunakan  merupakan data penjualan pada Depot Air Minum Isi Ulang  “Rihata  Water”  di  Jl.  Nirwana, Desa  Purbasari  Huta  VII,  Kecamatan Tapian  Dolok,  Kabupaten  Simalungun beserta  dengan  atribut:  waktu  pengisian air, pengantaran, kebersihan, dan harga.
Dalam rangka menganalisis
kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan air  minum  isi  ulang  didasarkan  pada sejumlah kompenen berikut ini:
1. Waktu pengisian air  (Maks. 20%)
2. Delivery atau  Pengantaran  (Maks.
30%)
3. Kebersihan (Maks. 40%)
4. Harga (Maks. 10%) Komponen  penilaian  yang  ada  pada waktu  pengisian  air  dapat  dilihat  pada Tabel 1. Tabel  1.  Komponen  penilaian  waktu pengisian air Kriteria yang dinilai Bobot Pencucian Botol Sterilisasi Botol Pengisian Air 7.5 % 7.5 % 5% Komponen  penilaian  pada delivery dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Komponen penilaian delivery Kriteria yang dinilai Bobot Pengambilan Botol Kosong Pengantaran Botol Berisi Air Minum Isi Ulang 10 % 20 % Komponen  penilaian  yang  ada  pada Kebersihan dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel  3.  Komponen  penilaian  aspek kebersihan Kriteria yang dinilai Bobot Pembersihan botol secara detail Menjaga kualitas air Membersihkan peralatan 15 % 15 % 10 % Komponen  penilaian  yang  ada  pada Hargadapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 . Komponen penilaian harga Kriteria yang dinilai Bobot Memberi harga jual yang terjangkau Sesuai kualitas produk 5 % 5 %

## Data Transformation
Total hasil penilaian kemudian dijadikan  dalam  bentuk  kategori  dengan ketentuan:
< 50 dikategorikan Kurang = 1 51 ≤ X ≤ 70 dikategorikan Cukup = 2 71 ≤ X ≤ 80 dikategorikan Baik = 3 81 ≤ X ≤ 100 dikategorikan Sangat Baik = 4

## Decision System
Hasil decision  system datanya  dapat dilihat  pada  Gambar  1,  dengan  contoh data  yang  digunakan  adalah  sebanyak  5 (lima) data:
Gambar 3 . Pembentukan pada decison system Pertama

## Pembentukan Equivalence Class
Sebelum melakukan pembentukan Equivalence Class , maka lakukan transformasi  kembali  kepada  atribut  A (Waktu Pengisian Air), atribut B
( Delivery ),  atribut  C  (Kebersihan),  dan atribut D (Harga). Untuk  atribut  A  dikelompokkan  menjadi 3 kelompok, yaitu : 0 ≤ X ≤ 8 = 1 9 ≤ X ≤ 16 = 2 17 ≤ X ≤ 24 = 3
25 ≤ X ≤ 32 = 4
Untuk  atribut  B  dikelompokkan  menjadi 3 kelompok, yaitu : 0 ≤ X ≤ 9 = 1 10 ≤ X ≤ 18 = 2 19 ≤ X ≤ 27 = 3
28 ≤ X ≤ 36 = 4
Untuk  atribut  C  dikelompokkan  menjadi 4 kelompok, yaitu : 0 ≤ X ≤ 12 = 1 13 ≤ X ≤ 24 = 2 25 ≤ X ≤ 36 = 3
37 ≤ X ≤ 50 = 4
Untuk  atribut  D  dikelompokkan  menjadi 2 kelompok, yaitu : 0 ≤ X ≤ 2 = 1 3 ≤ X ≤ 5 = 2 6 ≤ X ≤ 8 = 3 9 ≤ X ≤ 15 = 4
Sehingga  hasil  pembentukan decision  system  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  4. Decision  system setelah transformasi ke-2 Pembentukan Equivalence  Class dilakukan  dengan  cara  menghilangkan data  yang  memiliki  kesamaan,  maka pada Equivalence  Class data  tersebut menjadi  1  (Satu) Record. Adapun  hasil dari  pembentukan Equivalence  Class dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Equivalence class A B C D K EC1 4 3 3 4 4 EC2 3 2 3 4 3 EC3 3 2 3 4 3 EC4 3 3 3 4 4
EC5 3 4 3 3 4 EC6 3 3 3 4 3 EC7 3 3 2 4 3
EC8 3 3 3 4 4 EC9 3 3 4 4 4 EC10 3 3 2 4 3
Keterangan: Atribut  A  (Waktu  Pengisian  Air), Atribut  B  ( Delivery ),  Atribut  C (Kebersihan), dan Atribut D (Harga).
Pembentukan  Discernibility  Matrix Modulo D
Discernibility  Matrix  Modulo D merupakan  matriks  yang  berisikan perbandingan  antar  data  yang  berbeda atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan. Data  dengan  atribut  kondisi  yang berbeda,  tetapi  atribut  keputusan  yang sama  tetap  dianggap  sama.  Adapun Discernibility  Matrix  Modulo D  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 5. Discernibility Matrix
Modulo D Menghasilkan Reduct dengan Menggunakan Aljabar Boolean Adapun  reduct  yang  dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Reduct Class CNF of Boolean Function Prime Implicant Reducts EC1 (AvB)^ (AvB)^(A)^(AvC)^(AvC) AvBvA {A}, {B} EC2 (AvB)^ (B)^(BvD)^(B)^(BvC) ABvADvB {A,B}, {A,D}, {B} EC3 (AvB)^ (B)^(BvD)^(B)^(BvC) ABvADvB {A,B}, {A,D}, {B} EC4 (B)^(B)^(C)^(C) BvC {B}, {C} EC5 (BvD)^(BvD)^(BvD)^(BvCvD)^ (BvCvD) BvCDvBDvBCvD {B}, {C,D}, {B,D}, {B,C}, {D} EC6 (A)^(BvD)^(C) ABvACvDC {A,B}, {A,C}, {D,C} EC7 (AvC)^(C)^(BvCvD)^(C)^(C)^( C) AvBvC {A}, {B}, {C} EC8 (B)^(B)^(C)^(C) BvC {B}, {C} EC9 (AvC)^(C)^(BvCvD)^(C)^(C)^( C) AvBvC {A}, {B}, {C} EC10 (BvC)^(BvC)^(C)^(C)^(C) C {C}

## General Rule
Adapun  rule  yang  dihasilkan berdasarkan  Reduct  adalah  sebagai berikut:
A. {A}
1. IF Waktu  Pengisian  (22) THEN
Keputusan (Sangat Puas)
2. IF Waktu  Pengisian  (20) THEN
Keputusan  (Puas)  OR  Keputusan (Sangat Puas)
3. IF Waktu  Pengisian  (15) THEN Keputusan  (Puas) OR Keputusan (Sangat Puas)
4. IF Waktu  Pengisian(18) THEN
Keputusan (Puas)
5. IF Waktu  Pengisian(19) THEN
Keputusan (Puas) B. {B} 1. IF Pengantaran (25) THEN
Keputusan  (Sangat  Puas) OR Keputusan (Puas)
2. IF Pengantaran (15) THEN Keputusan (Puas) 3. IF Pengantaran (18) THEN Keputusan (Puas) 4. IF Pengantaran (20) THEN
Keputusan (Sangat Puas)
5. IF Pengantaran (30) THEN Keputusan (Sangat Puas)
6. IF Pengantaran (21) THEN Keputusan (Puas)
7. IF Pengantaran (24) THEN Keputusan (Sangat Puas)
8. IF Pengantaran (23) THEN Keputusan (Sangat Puas) 9. IF Pengantaran  (22) THEN
Keputusan (Puas)
Penerapan data  mining dengan konsep  algoritma rough  set akan semakin  berkembang.  Algoritma rough set yang memiliki atribut kondisi Waktu
Pengisian Air, Delivery , Kebersihan, dan Harga dapat digunakan untuk menganilisa kepuasan pelanggan terhadap  penjualan  air  minum  isi  ulang sehingga  dapat  membantu  Rihata  Water dalam  meningkatkan  tingkat  penjualan air minum isi ulang.
Berikut  ini  merupakan  Hasil  atau Rule yang didapat dengan menggunakan tools Rosetta 1.4.41:
Gambar 6 . Rule pada Rosetta 1.4.41

## Kesimpulan
Algoritma Rough  Set merupakan metode  data  mining  sederhana  yamg dapat  digunakan  oleh  sistem  analisis kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan air  minum  isi  ulang.  Atribut  yang digunakan: Waktu Pengisian Air, Delivery ,  Kebersihan,  dan  Harga  dapat digunakan dalam sistem analisis kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan air  minum  isi  ulang.  Penggunaan
aplikasi  rosetta  dapat  membantu  dalam pengambilan
keputusan dalam mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan serta  dapat  menghasilkan  keputusan pemberian hadiah pada pelanggan berdasarkan tingkat kepuasannya.

## Daftar Pustaka
[1].  Hartama,  Dedy  dan  Hartono. 2016.  Analisis  Kinerja  Dosen STMIK IBBI dengan Menggunakan Metode Rough Set. Jurnal Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia  2016.  ISSN:  2302- 3805 [2].http://recommendersystems.readth edocs.org/en/latest/datamining. html  diakses  tanggal  28  Januari
2016 [3]. Kurniawati, Siti. 2015. Penerapan Metode  Rough  Set  Pada  Tingkat Kepuasan  Konsumen  Terhadap Kualitas  Pelayanan  Hotel  (Studi Kasus Hotel Graha Buana Medan). Majalah Jurnal Informasi dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI), Volume:  V,  Nomor:  2,  Januari 2015, ISSN: 2339-210X, hal 138- 142. [4].  Nurhayati.  2014.  Metode  Rough Set untuk Melihat Perilaku Suami yang  Menjadi  Akseptor  KB Vasektomi. Majalah Jurnal Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah (INTI),  Volume:  III,  Nomor:  2, Juni  2014, ISSN: 2339-210X, hal 94-99.