## IMPLEMENTASI INFORMATION RETRIVALS UNTUK MENINGKATKAN PEMASARAN PRODUK
Hasan Basri 1 , Richardius Eko Indrajit 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer
1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta, 2 ABFI Institute Perbanas Jakarta, Indonesia hasanbasrisukses@gmail.com, indrajit@post.harvard.edu
Abstract — Marketing  is  a  promotional  activities of products that aim to increase sales. Effective and efficient  marketing  should  produce  a  comparison between  the  costs  incurred  and  obtaining  sales income.  Companies  that  are  already  great, sometimes  not  yet  able  to  achieve  appropriate reciprocal  results  from  marketing  the  product. That  is  because  the  less  Interestingly  information available in a brochure. This article describes how to implement an information retrieval algorithm is an  effective  and  efficient  marketing  practitioners to help improve the performance of their sales. As for  the  algorithms  used  are  Naïve  Bayes  and Vector Space Model. Naïve bayes Algorithm serves as  a  search  engine  text  using  the  classification  in order  to  be  effective  and  efficient.  Vector  Space Model  is  a  word  search  algorithm  using  vector space by looking at how big of a level of similarity on a document. The study is expected to assist the consumer  in  determining the  best  product  from  a brochure .
Intisari — Brosur  marketing  adalah  alat  yang digunakan  oleh  seorang  developer  perumahan untuk  menawarkan  produknya.  Namun  kendala yang  dihadapi  pada  saat  ini  brosur  marketing tidak  begitu  efektif  digunakan  karena  hasil pencapaian  penjualan  dari  produk  tidak memenuhi  target.  Hal  tersebut  dibuktikan dengan  hasil  observasi  dibeberapa  perumahan yang  ada  di  kota  karawang.  Data  yang  didapat dari  hasil  observasi  diklasifikasi  dengan  metode naïve  bayes  untuk  melihat  sejauh  mana  peluang yang  didapatkan  dari  pemanfaatan  brosur  itu sendiri.  Berdasarkan  permasalahan  itu  maka perlu  digunakan  metode  yang  lain. information retrivals merupakan  suatu  mesin  pencarian materil  koleksi  dalam  jumlah  besar  yang tersimpan dalam komputer. Elemen penting yang mendasar  dari  sebuah  system    temu  kembali informasi  adalah  inverted  index  yang  dapat menyimpan  informasi  semua  kata  yang  ada dalam  sekumpulan  dokumen  yang  digunakan untuk  membangun  sistem  temu  kembali informasi  tersebut.  metode  yang  digunakan dalam  kesempatan  ini  adalah    Vektor  Space Model. Metode atau algoritma vector space model merupakan sebuah algoritma pencarian
informasi  dalam  ruang  lingkup  dokumen  yang berjumlah  besar  menggunakan  ruang  vector. Dengan  metode  Vektor  Space  Model  ini diharapkan dapat membantu pencarian informasi secara  cepat  dan  tepat  dalam  pemilihan perumahan.
Kata Kunci : Marketing, Naïve Bayes,Vector Space Model, Algoritma, Brosur.

## PENDAHULUAN
Kenyataan  yang  terjadi  saat  ini  adalah konsumen kebingungan dalam memilih perumahan yang sesuai dengan kebutuhan untuk keluarganya.  Permasalahan  tersebut  terlihat semakin  lengkap  dengan  banyaknya marketing developer perumahan  yang  menawarkan  dengan harga  yang  menarik  dan  bonus  yang menggiurkan (Sailendra & Latar, 2014). Pada umumnya marketing developer perumahan manawarkan  produk  secara  face  to  face  kepada konsuman.  Marketing  developer  menawarkan dengan  cara  manarik  prrhatian  konsumen  yang didukung  dengan  sebuah  brosur  marketing. Konsumen  bisa  melihat  secara  tiga  dimensi bagaimana tampilan rumah yang terdapat dalam katalog  promosi  perumahan  (Zuniargoprabowo et al., 2015)
Kemajuan  teknologi  yang  bisa  dirasakan sampai  saat  ini  memungkinkan  semua  individu memperoleh informasi secara cepat. Transformasi  informasi  yang  begitu  cepat  tidak menjamin  bahwa  kualitas  informasi  tersebut memiliki  tingkat  keakuratan  informasi  yang tinggi.  Salah  satu  contohnya  adalah  informasi pencarian  perumahan  yang  sering  dilakukan kebanyakan  orang  pada  umumnya  pada  mesin pencari,  seperti Google , MozilaFirefox dan  mesin pencari lannya.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  seseorang dalam mencari informasi perumahan berdasarkan brosur yang menarik.
Oleh  Karena  itu  perlu  suatu  metode pencarian informasi yang tepat untuk menemukan  sebuah  informasi  tersebut.Untuk memperoleh  informasi  yang  tepat,  maka
diperlukan  sebuah  metode  pengklasifikasian informasi.
Metode klasifikasi merupakan sebuah proses model  yang  berfungsi  untuk  membedakan konsep  atau  model  data,  dengan  tujuan  dapat memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  yang labelnya tidak diketahui (Sulaehani, 2016).
Pada  kesempatan  ini  algoritma  naïve  bayes dapat  digunakan  untuk  melihat  sejauh  mana peluang  yang  dimiliki  oleh  developer  marketing dalam  menggunakan  brosur  .SVM  dan  Bayesian Classifier. (Herliana, 2016). Untuk meningkatkan hasil  pencarian  informasi  perumahan  pada brosur  secara  online  dapat  diterapkan  suatu algoritma vector space model .

## BAHAN DAN METODE
Populasi Data Populasi  data  yang  dibutuhkan  untuk meningkatkan  pemasaran  produk  perumahan adalah  dengan  mengetahui  angka  penjualan perumahan  setiap  bulan  yang  kemudian
dibandingkan dengan penjualan perumahan pada bulan-bulan berikutnya.
Angka  penjualan  perumahan  tersebut  tetunya dipengaruhi  suatu  media  promosi  yaitu  brosur marketing.
Selain  angka  penjualan  perumahan  yang dipengaruhi  oleh  brosur  marketing,  untuk mengetahui  sejauh  mana  tanggapan  konsumen atau calon konsumen dalam memilih perumahan dapat  dilakukan  secara  pengisian  kuisioner kepada konsumen untuk melihat kepuasan dalam memilih perumahan.

## Format Data
Format  atau  karakteristik  data  yang dibutuhkan  adalah  dalam  bentuk  statistik penjualan  perumahan/bulan,  dari  penjualan setiap bulan dapat terlihat keefektifan penggunaan  brosur.  Sehingga  peluang  penjualan perumahan  dapat  diprediksi  hasilnya.  Berikut adalah  hasil  klasifikasi  dari  penelitian  terkait pengaruh  brosur  marketing  pada  10  populasi perumahan menggunakan algoritma naïve bayes.
Tabel 1. Klasifikasi Brosur Marketing NO HARGA LOKASI SPESIFIKASI PROMO PEMBAYARAN  KEPUTUSAN PEMBELI 1 MURAH KURANG STRATEGIS TIPE B DISKON RENDAH KREDIT YA 2 MURAH KURANG STRATEGIS TIPE B DISKON RENDAH KREDIT TIDAK 3 MAHAL STRATEGIS TIPE A DISKON SEDANG KREDIT YA 4 MURAH STRATEGIS TIPE B DISKON SEDANG KREDIT YA 5 SEDANG STRATEGIS TIPE C DISKON TINGGI KREDIT YA 6 SEDANG KURANG STRATEGIS TIPE B DISKON SEDANG KREDIT YA 7 MAHAL KURANG STRATEGIS TIPE B DISKON RENDAH KREDIT TIDAK 8 MAHAL STRATEGIS TIPE A DISKON TINGGI KREDIT YA 9 MURAH KURANG STRATEGIS TIPE C DISKON RENDAH KREDIT TIDAK 10 MURAH KURANG STRATEGIS TIPE C DISKON RENDAH KREDIT YA Sumber: Basri & Indrajit (2017) Organisasi Penyimpanan Informasi
Syntax Pencarian Informasi Syntak  pencarian  yang  digunakan  adalah menggunakan syntak SQL. Pencarian SQL dengan menggunakan  logika  “Or”  data  pencarian perumahan  akan  semakin  sering  muncul.  Selain menggunakan  logika  “Or”  dalam  syntak pencarian juga
dikombinasikan
dengan menggunakan  algoritma  Vektor  Space  Model untuk membantu mempercepat dalam pencarian informasi.
Algoritma Naïve Bayes Algoritma yang digunakan dalam
penelitian  ini  adalah  menggunakan  algoritma naïve bayes. Metode bayes ini merupakan metode yang baik dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagi syaratnya. Algoritma  Naive  Bayes  juga  salah  satu  algoritma
yang terdapat pada teknik klasifikasi(Informatika,  Malikussaleh,  &  Utara, 2014).
Adapun algoritma naïve bayes sebagai berikut:
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 1. Flowchart Algoritma Naïve Bayes
Dari  flowchart  algoritma  dapat  dicari  sebuah probabilitas  bersyarat  dari  sekumpulan  data yang  ada.  Untuk  probabilitas  syarat  dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑋∩𝑌) 𝑃(𝑌) .......................................... (1)
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 2. Notasi Algoritma Naïve Bayes
Probabilitas  X  di  dalam  Y  adalah  probabilitas interseksi  X  dan  Ydari  probabilitass  Y,  atau dengan  kata  lain  P(X|Y)  adalah  prosentase banyaknya X didalam Y. Secara garis besar untuk metode algoritma naïve bayes dibagi menjadi 2 tahapan, diantaranya:
1. Tahap Pembelajaran (Learning Phase) Pada  tahap  ini  perlu  proses  klasifikasi  data berdasarkan kelas yang telah ditentukan. Tahap Pengujian (Testing Phase) Pada tahap ini dilakukan proses perbandingan  antara  kelas  yang  telah ditemukan  setiap  kelasnya,  sehingga  dapat diketahui tingkat akurasi dari kelas tersebut.

## Vektor Space Model
Vector  space  model  adalah  suatu  algoritma dari  sistem  temu  balik  informasi  yang  dapat dimodelkan  dengan  menggunakan  ruang  vektor. Pendekatan  ini  memudahkan  untuk  pencarian informasi  yang  terdapat  pada  suatu  dokumen terhadap n kata yang berbeda. Untuk selanjutnya kata-kata  yang  dicari  akan  membentuk  ruang vector  yang  memiliki  dimensi  sebesar  n.  Model Ruang  Vektor  ini  juga  dapat  digunakan  untuk memodelkan seberapa besar relevansi kata kunci atau  query  yang  diberikan  dengan  kata  pada sebuah dokumen yang ada.
Sumber: Basri & Indrajit (2017)
Gambar 3. Ruang Vektor Model Elemen  mendasar  yang  terpenting  dari sistem  temu  informasi  adalah  inverted  index yang  menyimpan  informasi  semua  kata  yang terdapat pada sekumpulan   dokumen. Kumpulan seluruh  kata  yang  ada  pada  dokumen  tersebut sebagai kamus. Kata yang dimasukkkan kedalam kamus  diperoleh  melalui  proses  tokenization yang  dilakukan  pada  dokumen.  Tokenization menerima  inputan  berupa  sekumpulan  karakter secara  berurutan,  setelah  karakter  tersebut berurutan  selanjutnya  masuk  kedalam  tahapan membagi  menjadi  beberapa  bagian  yang  lebih kecil  (Token)  dengan  menghilangkan  karakter spesial  seperti  tanda  baca.  Token  yang merupakan kumpulan karakter yang mempunyai makna secara semantik umumnya dianggap sama dengan  kata  (term)  walaupun  sebenarnya  tidak selalu  memiliki  arti.  Adapun  proses  tokenization dapat dilihat sebagai berikut:
Dokumen Token Term
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 4. Proses Tokenization Dokumen
Proses Indexing Indexing  subsystem  merupakan  sebuah proses  subsystem  yang  merepresentasikan beberapa  dokumen  kedalam  bentuk  tertentu untuk  mempermudah  dan  mempercapat  proses pencarian data dan temu kembali dokumen yang relevan.  Pengembangan  index  dari  beberapa dokumen merupakan point penting pada tahapan preprosessing  di  dalam  information  retrieval. Kualitas  index  akan  memperngaruhi  efektifitas dan  efiseinsi  sistem  information  retrival.  Index dokumen  merupakan  himpunan  term  yang menunjukkan  isi  atau  topik  yang  terdapat  pada sebuah  dokumen.  Index  dapat  memberikan perbedaan  suatu  dokumen  dari  dokumen  lain yang berada di dalam koleksi. Ukuran index yang kecil  dapat  memberikan  hasil  yang  kurang optimal dan dapat mengakibatkan beberapa item
Soft Marketing Adalah Kemapuan Memasarkan Produk Secara Personal….
Soft Marketing Adalah Kemampuan Memasarkan Produk Secara Personal Soft Marketing Adalah Kemampuan Memasar Produk Secara Personal
ysng  relevan  terabaikan.  Index  yang  besar memungkinkan ditemukan oleh banyak dokumen yang relevan tetapi dapat juga menaikkan jumlah dokumen yang tidak relevan serta mengakibatkan kecepatan pencarian menurun. Pembuatan  inverted  index  harus  melibatkan konsep  linguistic  processing  yang  bertujuan untuk  mengekstrak  term-term  penting  dari dokumen yang direpresentasikan sebagai bag-of- word. Ekstraksi term ini biasanya melibatkan dua operasi utama sebagai berikut:
1. Pengahapusan stop-word diartikan  sebagai term  yang  tidak  berhubungan  dengan  subyek utama  dari  database  meskipun  kata  tersebut sering  kali  terdapat  di  dalam  sebuah  dokumen. Contohnyaadalah dalam Bahasa Indonesia : juga, dari,  dia,  kami,  aku,  itu,  atau,  pada,  dengan,  dan, maka;
2. Stemming  diartikan  sebagai  kata-kata  yang muncul di dalam dokumen sering memiliki varian morfologik.  Oleh  karenanya,  setiap  kata  yang bukan  ¬stop-word  direduksi  ke  dalam  bentuk stemmed  word  (term)  yang  cocok.      Kemudian kata tersebut di term untuk mendapatkan bentuk akarnya  dengan  menghilangkan  awalan  atau akhiran,  maka  dengan  cara  seperti  inilah diperoleh  kelompok  kata  yang  mempunyai makna  serupa  tetapi  berbeda  wujud  sintaktis antara  kata  satu  dengan  kata  yang  lainnya. Kelompok tersebut dapat direpresentasikan oleh satu  kata  tertentu.  Sebagai  contoh  kata “diselamatkan”,“Menyelamatkan”,“selamatkan” adalah  satu  kelompok  dan  dapat  diwakili  oleh satu  kata  umum  yaitu  :  selamat.  Terdapat  5 langkah pembangunan
inverted
index, diantaranya:
a. Penghapusan format dan markup dari dalam dokumen. Tahapan ini menghapus semua tag markup  dan  format  khsusus  dari  dokumen, terutama  pada  dokumen  yang  mempunyai banyak  tag    dan  format  seperti  dokumen (x)HTML.
b. Pemisahan  rangkaian  kata (tokenization). Tokenization adalah  tahap  yang  dapat memisahkan serangkaian kata dalam sebuah kalimat,  paragraph  atau  halaman  menjadi token atau  potongan  kata  tunggal  atau termed  word. Pada  tahapan  ini  juga menghilangkan  karakter-karakter  tertentu seperti  tanda  baca  dan  mengubah  semua token  ke  dalam  bentuk  huruf  kecil (lower case)
c. Penyaringan (filtration). Pada  tahapan  ini ditentukan  term  mana  yang  akan  digunakan untuk merepresentasikan dokumen sehingga dapat  mendeskripsikan  isi  dari  sebuah dokumen serta dapat membedakan dokumen tersebut  dari  dokumen  lain  di  dalam kumpulan  dokumen.  Term    yang  sering
dipakai  tidak  dapat  digunakan  untuk  tujuan ini, hal ini disebabkan karena 2 hal. Pertama, karena  jumlah  dokumen  yang  relevan terhadap query kemungkinan besar merupakan  bagian  kecil  dari  koleksi.  Term yang  efektif  dalam  proses  pemisahan dokumen  yang  relevan  dari  dokumen  yang tidak  relevan  kemungkinan  besar  adalah term  yang  muncul  pada  sedikit  dokumen. Kedua,  term  yang  muncul  dalam  banyak dokumen  tidak  mencerminkan  definisi  dari topik  atau  dari  sub-topik  dokumen.  Oleh karena itu term yang sering digunakan dapat disebut juga sebagai stop-word dan dihapus.
d. Konversi  term  ke  bentuk  dasar  (stemming). Stemming adalah proses konversi term kedalm bentuk  umumnya.  Dokumen  juga  dapt diekspansi  dengan  cara  mencarikan  sinonim bagi term-term tertentu di dalamnya. Sinonim adalah  kata-kata  yang  memiliki  pengertian yang  sama  tetapi  berbeda  dari  sudut  pandang morfologis
e. Pemberian  bobot  terhadap  term  (weighting). Setiap  term  diberikan  bobot  sesuai  dengan skema  pembobotan  yang  dipilih,  apakah pembobotan  local,  global  atau  kombinasi keduanya.  Banyak  berbagai  macam  aplikasi yang menerapkan pembobotan dengan mengkombinasikan  berupa  perkalian  bobot secara local  term  frequency dan  global inverse document atau dikenal dengan istilah TF-IDF.

## DOCUMEN
Markup Document Text Tokenization Fitration Stemming Tern Weighting Index Database
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 5. Proses Tokenization.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Naïve Bayes
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 6. Grafik Pengujian Menggunakan Naïve Bayes
Dari  tabel  grafik  diatas  menjelaskan  bahwa konsumen  akan  memilih  perumahan  yang dibutuhkan  dengan  ketentuan  Harga,  Lokasi, Spesifikasi,  Promo,  serta  cara  Pembayaran  yang ditawarkan
oleh
Marketing Developer
Perumahan.  Konsumen  tidak  akan  membeli
rumah  apabila  lokasi  perumahan  tidak  strategis. Hal  ini  dipengaruhi  dengan  kenyaman  para konsumen  dalam  memilih  rumah.  Secara  garis besar  konsumen  akan  tetap  membeli  rumah sesuai dengan batas kemampuan para konsumen dalam memilihnya.
Adapun hasil akurasi pengujian data training dan data testing dari pengaruh brosur marketing. Tabel 2. Hasil Akurasi Brosur Marketing. Model Accuracy Naïve Bayes 85.71% Sumber: Basri & Indrajit (2017) Rancangan Penerapan Vektor Space Model Rancangan  penerapan  vektor  space  model dalam penelitian ini digunakan untuk mempermudah  pencarian  informasi  tentang brosur marketing perumahan. Informasi perumahan  yang  tersimpan  dalam  sebuah database  akan  dapat  ditemukan  dengan  cepat dan  tepat.  Berikut  beberapa  langkah-langkah yang  harus  dilakukan  untuk  membuat  sistem pencarian  informasi  dengan  menggunaka  vector space model.

## 1. ERD
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 7. Entity Relationship Diagram
2. LRS
Sumber: Basri & Indrajit (2017) Gambar 8. Logical Relationship Structure.

## KESIMPULAN
Keunggulan metode algoritma naïve bayes dengan  menggunakan  pendekatan  backward elimination  sangat  efektif  karena  hasil  akurasi dapat  mencapai  lebih  dari  80  %.  Begitu  juga dengan algoritma Vektor Space Model yang dapat mencari  informasi  yang  cepat  dengan  konsep mencari  kemiripan  informasi  dari  sebuah dokumen  sampai  dengan  hasil  akhir  dari informasi  yang  dicari.  Dari  hasil  peluang  yang didapatkan  terkait  pengaruh  brosur  marketing untuk  meningkatkan  penjualan  brosur  ternyata hasilnya  kurang  optimal.  Hal  tersebut  dapat terlihat  dari  hasil  pengujian  data  menggunakan algoritma  Naïve  bayes  dimana  dijelaskan  bahwa konsumen  akan  lebih  memilih  tempat  tinggal yang  lebih  strategis  dibandingkan  dengan  aspek yang  lainnya.  Jika  diperhatikan  ada  aspek  harga dan  spesifikasi  rumah  yang  dipilih.  Grafik  yang terlihat untuk aspek Harga dan Spesifikasi rumah tidak  begitu  berpengaruh  besar  karena  harga rumah  akan  menyesuaikan  dari  rumah  yang dipilih.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal maka  perlu  dipastikan  bahwa  pada  saat menggunakan  algoritma  naïve  bayes  harus
memperhatikan keidenpendenan  atribut. Asumsi keidenpenan  atribut  akan  menghilangkan kebutuhan  banyaknya  jumlah  data  training  dari pencarian  perkalian  kartesius  seluruh  atribut yang  dibutuhkan  untuk  mengklasifikasin  suatu data.  Sebagai  bahan  penelitian  lanjutan  penulis menyarankan  kepada  para  peneliti  untuk menggunakan  algoritma  Decision  Tree  Sebagai pengambilan  keputusan  dan  untuk  pencarian informasi  menggunakan  algoritma Weight  Tree Similarity.

## REFERENSI
Basri,  H.,  &  Indrajid,  (2017).  Laporan  Akhir Penelitian Mandiri. Jakarta: STMIK Nusa Mandiri Pascasarjana
Herliana,  A.  (2016).  Optimasi  Klasifikasi  Sel Tunggal  Pap  Smear  Menggunakan Correlation  Based  Features  Selection  ( CFS) Berbasis C4 . 5 Dan Naive BAYES, 3 (September), 148–155.
Informatika,  T.,  Malikussaleh,  U.,  &  Utara,  A.
(2014). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES, 8 (1), 884–898.
Sailendra,  S.,  &  Latar,  P.  (2014).  Strategi pemasaran barang dan jasa perusahaan melalui media iklan, 2 .
Sulaehani,  R.  (2016).  Prediksi  Keputusan  Klien Telemarketing  Untuk  Deposito  Pada Bank  Menggunakan  Algoritma  Naive,  8 (Desember), 182–189.
Zuniargoprabowo, A., Satoto, K. I., Martono, K. T., Studi,  P.,  Komputer,  S.,  Teknik,  F.,  … Reality,  A.  (2015).  Perancangan  Dan Implementasi  Augmented  Reality  Sebagai,
3 (1), 161–170.