Implementasi Data Mining Clustering Tingkat Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Go-Jek
Sinta Maria Sinaga 1 , Jaya  Tata Hardinata 2 , M.Fauzan 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 mariasintaa@gmail.com, 2 jayatatahardinata@gmail.com,
3 mfauzan57@yahoo.com

## Abstract
Increasingly  high  demands  for  mobility  in  today's  society,  activities  are  also increasingly  crowded,  especially  parents,  employees,  and  even  students  so  it  is increasingly difficult to find free time to meet the needs of daily life. So that people need something  that  can  answer  and  be  a  solution  to  the  complaint  without  having  to  drain time and energy with results that do not disappoint. Gojek is a solution to the complaints of people who do not have much free time and want to relax while waiting for their needs to be met, Gojek is an online application that can be downloaded via a smartphone, has more than six services provided therein but the author only takes some of the services to be standard the level of  community satisfaction with Gojek services. The purpose of this study  was  to  determine  the  level  of  community  satisfaction  with  Gojek  services.  One method contained in Data Mining used in this study is the Clustering method. To find out the  level  of  community  satisfaction  done  with  interviews  /  questionnaires  120  people  in the  city  of  Pematangsiantar.  The  benefits  are  to  make  it  easier  for  Gojek  companies  to know  how  the  quality  of  services  provided  to  the  community  is  based  on  the  level  of community satisfaction and improve the quality of services provided to the community.
Keywords : Service Quality, Data Mining, K-Means, Clustering, Gojek

## Abstrak
Semakin  tingginya  tuntutan  mobilitas  masyarakat  di  jaman  sekarang  ini,  aktivitas  juga semakin  padat  terutama  orangtua,  karyawan,  bahkan  pelajar  sehingga  semakin  sulit menemukan  waktu  luang    untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  sehari-harinya.  Sehingga masyarakat  membutuhkan  sesuatu  yang    bisa  menjawab  serta    menjadi  solusi  atas keluhan  tersebut  tampa  harus  menguras  waktu  dan  tenaga    dengan  hasil  yang  tidak mengecewakan  .  Gojek  adalah    solusi    dari  keluhan  masyarakat  yang  tidak  memiliki banyak waktu luang dan ingin bersantai  sambil  menunggu kebutuhan mereka  dipenuhi, Gojek  merupakan  sebuah  aplikasi    online  yang  dapat  di  download  melalui  smartphone, memiliki    lebih  dari  enam    layanan  yang  disediakan  didalamnya  namun  penulis  hanya mengambil  sebagian  layanan  untuk  dijadikan  standar  tingkat  kepuasan  masyarakat terhadap  pelayanan Gojek. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat  terhadap  pelayanan  Gojek.  Salah  satu  metode  yang  terdapat  dalam  Data Mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Clustering (Pengelompokkan).  Untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  masyarakat  dilakukan  dengan wawancara/  kuisioner  120  masyarakat  di  kota  Pematangsiantar.  Manfaatnya  untuk mempermudah  perusahaan    Gojek  mengetahui  bagaimana  kualitas    pelayanan  yang diberikan  kepada  masyarakat  berdasarkan  tingkat  kepuasan  masyarakat  dan meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan kepada masyarakat.
Kata Kunci : Kualitas Pelayanan, Data Mining, K-Means, Clustering,,Gojek

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  IPTEK  (ilmu  pengetahuan  dan  teknologi)  menjadikan    Data Mining  menjadi  alat  yang  semakin  penting  untuk  mengubah  data  menjadi informasi.  Hal  ini  sering  digunakan  dalam  berbagai  praktek  profil,  seperti pemasaran,  pengawasan,  penipuan  deteksi  dan  penemuan  ilmiah.  Dan  telah digunakan  selama  bertahun-tahun  oleh  bisnis,  ilmuwan  dan  pemerintah  untuk menyaring  jumlah  data  seperti  catatan  perjalanan  penumpang  penerbangan,  data sensus  dan  supermarket  scanner  data  untuk  menghasilkan  laporan  riset  pasar. Alasan utama untuk menggunakan data mining K-Means Clustering adalah suatu metode  penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining  yang  melakukan  proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  kemampuan  data  mining saat ini sangat membantu banyak perusahaan untuk mencari informasi bisnis yang berharga  dari  basis  data  yang  besar  ataupun  kecil,  kemampuan  data  mining dipakai  untuk  memprediksi  trend  dan  sifat-sifat  bisnis,  dimana  data  mining ‘’menyapu’’  basis  data  kemudian  mengindentifikasikan  pola-pola  yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan.
Seiring  dengan  pertumbuhan  teknologi  informasi  membuka  peluang  terhadap pertumbuhan  data  yang  terakumulasi  dalam  jumlah  besar  namun  belum  tentu semua  data  yang  ada  memiliki  nilai  dan  tervalidasi  kebenarannya.  Untuk  dapat memfasilitasi seluruh data tersebut, dibutuhkan sesuatu untuk memproses seluruh data.  Selama  ini  banyak  perusahaan  telah  mengumpulkan  data  sekian  tahun lamanya  termasuk  perusahaan  GOJEK  yang  dimana    data    kepuasan  konsumen (rating)    terhadap  pelayanan  yang  diberikan  pihak  perusahaan  dan    hanya berpatokan  pada  rating  yang  diberikan  konsumen  pada  aplikasi  yang  tersedia untuk  mengatahui  kualitas  pelayanan  yang  diberikan.  Tetapi    tidak  melakukan mengelompokkan  rating  berdasarkan    tingkat  kepuasan  yang  sama    untuk mengetahui secara jelas tingkatan kepuasan kemudian  data diolah menjadi suatu informasi  yang  berguna  untuk  sesuatu  hal  yang  memiliki  nilai  tambah  untuk perusahaan  sehingga  dibutuhkan  sesuatu  untuk  mengolah    pembagian  kelas berdasarkan tingkatan kepuasan konsumen.
Maka  perlu  menerapkan  metode  Data  Mining  Clustering  sehingga menghasilkan suatu informasi yang penting serta menjadi solusi. Data yang telah dikumpulkan  akan  diolah  menggunakan  Data  Mining  untuk  mengetahui    tingkat kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Data  Mining  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode K-Means Clustering (Pengelompokkan)  sehingga  jelas  diketahui  bagaimana  kualitas  pelayanan  yang diberikan  kepada  konsumen  berdasarkan  hasil  akhir  data  yang  telah  diolah. Berdasarkan  permasalahan    yang  terjadi    maka  penulis    mengangkat  judul “Implementasi  Data  Mining  Clustering  Tingkat  Kepuasan  Konsumen  Terhadap Pelayanan  Gojek  Menggunakan  K-Means  ”.  Seluruh  data  yang    ada  akan  diolah melalui  metode  K-Means    sehingga    mempermudah  perusahaan  GOJEK mengetahui  bagaimana  kualitas    pelayanan  yang  diberikan  kepada masyarakat  di kota  Pematangsiantar  berdasarkan    hasil  akhir  yang  diperoleh  berdasarkan tingkatan  kepuasan masyarakat.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  terutama informasi yang selama ini  tidak diketahui  secara manual dari  suatu basis data.  Informasi yang  dihasilkan  dengan  cara  mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang  penting  atau menarik  data  dari  yang  terdapat  basis  data.  Data  Mining  digunakan  untuk  mencari pengetahuan yang terdapat pada basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery Databases (KDD) [1][2].
[3] Data Mining adalah suatu proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang  basis  data  yang  besar.  Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan informasi  baru  yang  diambil  dari  sekumpulan    data  besar  yang  membantu  dalam penggambilan keputusan.

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  suatu  metode  penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining  yang melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi  (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu metode  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  Clustering (pengelompokan  data)  mempertimbangkan  sebuah  pendekatan  penting  untuk  mencari kesamaan  dalam  data  dan  menempatkan  data  yang  sama  kedalam  kelompok-kelompok. Clustering  membagi  kumpulan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok  dimana  kesamaan dalam sebuah kelompok adalah lebih besar daripada diantara kelompok-kelompok [4][5].

## 2.3. Metode K-Means
K-Means  adalah  suatu  metode  penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining  yang melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi  (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu metode  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  Metode  k-means berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa  kelompok,  dimana  data dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama  lainnya  dan mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam  kelompok  yang lain. Dengan kata lain, metode ini berusaha untuk meminimalkan variasi antar data yang ada  di  dalam  suatu  cluster  dan  memaksimalkan  variasi  dengan  data  yang  ada  di  cluster lainnya [6][7]

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data mining metode K-means Clustering , Pada tahap ini dilakukan  analisa  data  hasil  kuisioner    tingkat  kepuasan  konsumen  Gojek    di  Kota Pematangsiantar  dengan  tool Rapidminer. Rapidminer adalah  sebuah software pilihan untuk melakukan ekstraksi data dengan metode-metode data mining. Berikut adalah data penilaian konsumen yang diperoleh penulis melalui wawancara dan kuesioner. Berikut ini adalah data hasil  dari kuesioner 120 konsumen Gojek yang ada di  Kota Pematangsiantar:
Tabel 1. Data Hasil Kuisioner Pengguna Gojek Responden  Kualitas   Harga  Kepuasan  Word Of Mouth
1 4 3 4 5 2 4 3 3 5 3 3 4 4 4 4 4 5 4 5 5 4 4 3 4 6 5 4 4 5 7 4 3 2 5 8 3 4 2 5 9 4 5 4 5 10 4 3 4 5

## Responden  Kualitas   Harga  Kepuasan  Word Of Mouth
11 5 4 3 4 12 4 3 4 4 13 4 4 4 5 14 4 3 4 5 15 3 4 4 4 16 4 4 5 4 17 5 4 4 4 … … … … … … … … … … … … … … … 116 3 3 3 3 117 3 4 3 4 118 5 3 4 4 119 4 4 3 3 120 3 4 4 4
Berikut ini langkah- langkah perhitungan metode K-means Clustering. a) Pertama menentukan Jumlah cluster dan Centorid.
Data  tersebut  akan  masuk  ke  tahapan clustering dengan  menerapkan  algoritma K- Means menggunakan rapidminer untuk meng cluster data menjadi dua cluster . Data yang sudah  dipilih  akan  dimasukkan  kedalam tool  rapidminer .  Kemudian  Dalam  penerapan algoritma K-Means dihasilkan  nilai  titik  tengah  atau centroid dari  data  yang  didapat dengan  ketentuan  bahwa  clusterisasi  yang  diinginkan  adalah  2,  Penentuan cluster dibagi menjadi 2 bagian yaitu cluster tingkat tinggi (C1), cluster tingkat rendah (C2). Penentuan titik cluster ini  dilakukan  dengan  mengambil  nilai  terbesar  ( maksimum )  untuk cluster tingkat tinggi (C1), nilai terkecil ( minimum ) untuk cluster tingkat rendah (C2). Nilai titik tersebut dapat  kita ketahui pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Tabel nilai Centroid Nilai Centroid tertinggi  5  5  5  5 Nilai Centroid awal 3  3  2  3
b) Menghitung Jarak dari Centroid.
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik Centroid dengan  titik  tiap  objek    menggunakan Euclidian Distance . Rumus untuk menghitung jarak dari Centroid adalah :
Maka perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-1 adalah sebagai berikut
D A1,c1 = = 2,4494
D A2,c1 = = 3 D A3,c1 = = 2,6457
Dan  selanjutnya  sampai  dengan  D A120,c1 .  Kemudian  untuk    perhitungan  jarak  dari Centroid ke-2 adalah sebagai berikut :
D A1,c2 = = 3 D A2,c2 = = 2,4494
D A3,c2 =
= 2,4494
Dan  seterusnya  sampai  dengan  D A120,c2. Sehingga  didapat  tabel  jarak  dari Centroid dan mencari  nilai  minimal  dari  kedua centroid .  Tabel  jarak  dari centroid dapat  dilihat  pada table berikut ini :
Tabel 3. Tabel nilai Centroid C1 C2 Jarak Terpendek 2,449489743 3 2,449489743 3 2,449489743 2,449489743 2,645751311  2,449489743 2,449489743 1,414213562  3,605551275 1,414213562 2,645751311 2 2 1,414213562  3,605551275 1,414213562 3,741657387  2,236067977 2,236067977 3,741657387  2,236067977 2,236067977 1,414213562  3,605551275 1,414213562 2,449489743 3 2,449489743 2,449489743  2,645751311 2,449489743 2,645751311  2,449489743 2,449489743 1,732050808 3,16227766 1,732050808 2,449489743 3 2,449489743 2,645751311  2,449489743 2,449489743 1,732050808  3,464101615 1,732050808 1,732050808 3,16227766 1,732050808 2,645751311  2,449489743 2,449489743 3,16227766 1,732050808 1,732050808 2,645751311  2,449489743 2,449489743 2,645751311  2,449489743 2,449489743 3,16227766 1,732050808 1,732050808 2,645751311  2,449489743 2,449489743 3,16227766 1,732050808 1,732050808 2,645751311  2,449489743 2,449489743 3,16227766 1,732050808 1,732050808 3 2,828427125 2,828427125 1,414213562  3,872983346 1,414213562 … … … … … … 3,605551275  1,414213562 1,414213562 2,645751311  2,449489743 2,449489743 3,605551275 2 2 4 1 1 3,16227766 1,732050808 1,732050808 2,449489743 3 2,449489743 3,16227766 1,732050808 1,732050808 2,645751311  2,449489743 2,449489743 c) Menentukan Cluster atau Pengelompokkan Dalam menentukan Cluster dengan nilai Cluster berdasarkan nilai yang sama dari nilai Cluster dan  diletakkan  pada Cluster yang  sesuai  dengan  nilai  sama  pada  Iterasi  1. Selanjutnya  dalam  metode K-Means ,  perhitungan  berhenti  apabila Cluster pada  iterasi yang  dihasilkan  sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka  selanjutnya  mencari Cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.
Vol. 2 , No. 2, April (202 1 ), pp. 118-124
Tabel 4. Tabel hasil Clustering
C1  C2 1
1 1
1 1 1 1 1 1
1 …  … …  …
1 1 1 1 1
1 1 43 77
Dari tabel Cluster Iterasi ke-1 memiliki  nilai Cluster yang sama atau tidak berubah pada cluster terakhir maka perhitungan distop  dan hasil yang diperoleh yaitu : Cluster 1 ( C1 ) mendapatkan  120  Responden  dalam  artian  bahwa  kelompok  pertama  termasuk  kategori Seluruh responden merasa puas dengan Pelayanan Gojek.
Gambar 1. Grafik clustering
Berdasarkan  hasil  dari  percobaan  dalam  pengujian  data  menggunakan  aplikasi Rapidminer berhasil menunjukkan hasil yang sama dengan penerapan perhitungan manual K-Means dari Microsoft Excel sebanyak 120 konsumen  dengan hasil cluster tertinggi 43 konsumen  merasa  puas  dengan  pelayanan  yang  diberikan  perusahaan  Gojek  sedangkan cluster terendah  sebanyak 77  konsumen yang merasa tidak puas. Berdasarkan hasil akhir dari data yang diperoleh  disimpulkan bahwa  konsumen Gojek di Kota Pematangsiantar lebih banyak merasa tidak  puas dengan pelayanan yang diberikan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian dan pembahasan tingkat kepuasan konsumen Gojek di Kota Pematangsiantar dengan menggunakan metode K-Means Clustering maka didapat kesimpulan sebagai berikut:
a) Pada hasil perhitungan akhir, Centroid tertinggi (C1) adalah 43 sedangkan Centroid terendah (C2) adalah 77.
b) Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  120  konsumen  Gojek  Di  Kota Pematangsiantar  yang    merasa  puas    sebanyak  43  konsumen  dan  77 konsumen  merasa tidak  puas.
c) Berdasarkan perhitungan manual dan  aplikasi rapidminer hasilnya sama.

## Daftar Pustaka
[1] A.  P.  Windarto,  “Implementation  Of  Data  Mining  On  Rice  Imports  By  Major Country  Of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method,” Int.  J. Artif. Intell. Res. , Vol. 1, No. 2, Pp. 26–33, 2017.
[2] Linda  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta  Dengan  K-Means,”
Jiska (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , Vol. 2, No. 3, Pp. 167–174, 2018.
[3] Nurdin  And  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan Barang Dengan Pada Supermarket Sejahtera,” Techsi , Vol. 6, No. April, Pp. 134– 155, 2015, Doi: 10.3389/Fnsys.2011.00002.
[4] S. Agustina, D. Yhudo, H. Santoso, N. Marnasusanto, A.  Tirtana, And F. Khusnu, “Clustering Kualitas Beras Berdasarkan Ciri Fisik Menggunakan Metode K-Means Algoritma,” Clust. K-Means , Pp. 1–7, 2012.
[5] R.  A.  Asroni,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan Teknik Informatika Umm Magelang,” Ilm. Semesta Tek. , Vol. 18, No. 1, Pp. 76– 82, 2015, Doi: 10.1038/Hdy.2009.180.
[6] Y.  R.  Nasution Et  Al. ,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal,” Vol. 6341, No. April, Pp. 77–81, 2018.
[7] B.  R.  C.T.I. Et  Al. ,  “Implemetasi  K-Means  Clustering  Pada  Rapidminer  Untuk Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan,” Semin.  Nas.  Ris.  Kuantitatif  Terap.  2017 ,
No. April, Pp. 58–60, 2017.