Volume 1, Nomor 1, Juni 2020, Hal 1-14

## INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386

## KOMPARASI AKURASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN C4.5 UNTUK CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PERUSAHAAN PEMBIAYAAN
Mohamad Anas Sobarnas 1 *, Iskandar 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi.
1*, 2 Jl. Anggrek No.25, Perum. PTSC, Cileungsi, Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16820 Informasi Artikel Abstrak Article History:
Submission: 25-05-2020 Revised: 15-06-2020 Accepted: 25-06-2020 Published: 30-06-2020
Kata Kunci: CRM, C 4.5,  Klasifikasi, K-NN, Perusahaan Pembiayaan,
Keywords: Teacher assistance, Mobile, Geofencing, GPS, Wifi.
* Korespondensi:
Mohamad Anas Sobarnas anas@sttmcileungsi.ac.id
Faktor  utama  pembiayaan  bisnis  adalah  Layanan  yang  Mudah  dan Cepat untuk pelanggan, Salah satu masalah perusahaan pembiayaan adalah kalah bersaing karena tidak adanya metode yang sistematis dalam menjaga hubungan yang baik dengan pelanggannya sehingga pelanggan tidak bertambah bahkan pelanggan lama pergi begitu saja. Salah  satu  metode  dalam  menjaga  hubungan  yang  baik  dengan pelanggan adalah dengan dibuatnya sistem komparasi untuk menguji tingkat keloyalan pelanggan, Sehingga pelanggan tetap loyal kepada Perusahaan. Adapun alat sebagai komparasi dalam aplikasi klasifikasi Pelanggan  menggunakan  algoritma  Klasifikasi  yaitu  algoritma.  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan  C4.5.  Setelah  dilakukan  pengujian perbandingan  kedua  algoritma  diatas  ditemukan  akurasi  algoritma C4.5 sebesar 93.10% dan nilai akurasi model untuk algoritma KKN sebesar  90.52%  dengan  selisih  akurasi  2,58%.  Pengujian  aplikasi berbasis  web  menggunakan  bahasa  program  ASP.Net  C  # membandingkan  hasil  akurasi  dari  perbandingan  kedua  algoritma diatas maka algoritma (C4.5) adalah menghasilkan nilai yang terbaik, kemudian  dilakukan  pengujian  data  sampling  keakuratan  aplikasi dengan  jumlah  pengujian  data  122  sample  didapatkan  hasil  109.8 sample  akurat  atau  sebesar  92%  dalam  menentukan  loyalitas klasifikasi  pelanggan.  Sehingga  dengan  adanya  sistem  aplikasi komparasi  pelanggan  berbasis  web  ini  bisa  menjadi  alat  bantu perusahaan dalam menguji loyalitas pelanggan pada perusahaan . ACCURACY COMPARATION OF K-NEAREST NEIGHBOR AND C4.5 METHOD FOR CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT IN FINANCING COMPANIES

## Abstract
The  main  factor  of  business  financing  is  Easy  and  Fast  Service  for customers, One of the problems of finance companies is that they cannot compete  because  there  is  no  systematic  method  of  maintaining  good relationships with their customers so that customers do not increase even old customers leave. One method of maintaining good relationships with customers is by making a comparative system to test the level of customer loyalty,  so  that  customers  remain  loyal  to  the  Company.  The  tool  as  a comparison  in  the  Customer  classification  application  uses  the Classification algorithm, the algorithm. K-Nearest Neighbor (K-NN) and C4.5.  After  testing  the  comparison  of  the  two  algorithms  above,  it  was found  that  the  accuracy  of  the  C4.5  algorithm  was  93.10%  and  the accuracy  of  the  model  for  the  KKN  algorithm  was  90.52%  with  an
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan pembiayaan adalah sektor penting dalam perekonomian dalam Industri lembaga  pembiayaan,  merupakan  badan  usaha  diluar  Bank  dan  Lembaga  Keuangan Bukan Bank yang khusus didirikan untuk melakukan kegiatan usaha seperti sewa guna usaha, anjak piutang, usaha kartu kredit dan atau pembiayaan konsumen. Skema bisnis perusahaan pembiayaan didasari oleh adanya underlying asset hal ini membuat industri pembiayaan lebih dekat dengan konsumennya.
Dalam  menjaga  kestabilan  dalam persaingan  pada  bisnis  pembiayaan  ini  perlunya adanya  upaya  yang  lebih  komprehensif  oleh  pihak  manajemen  dalam  rangka  strategi untuk menjual produk dalam pembiayaan.
Teknik pengambilan keputusan yang didukung sistem informasi yang memadai baik didukung infrastruktur dan basic knowledge tentang data pada kemauan pelanggan yang cukup bisa menjadikan sebagai panduan pada manajemen dalam mengambil kebijakan terkait strategi bisnis yang akan dijalankan atau planning perusahaan.
Penelitian  akan  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  dua  algoritma  klasifikasi berupa C4.5 dan K-Nearest Neighbor dengan aplikasi untuk mencari algoritma dengan akurasi terbaik. Hasil dari penelitian ini bisa dijadikan rujukan bagi seluruh pihak sebagai bahan pertimbangan dalam sistem pengambilan keputusan untuk mendapatkan Grading Customer terbaik.

## 2. METODE

## 2.1 Data Mining
Basis  data  (Database)  adalah  sekumpulan  data  yang  saling  berelasi  antara  satu dengan  lainya  yang  dilakukan  proses  komputerisasi  sehingga  menjadi  informasi  yang bisa  berguna  [1].  Manajemen  data  merupakan  bagian  dari  manajemen  sumber  daya informasi  yang  membantu  perusahaan  agar  sumber  daya  informasi  yang  dimilikinya mencerminkan secara akurat sistem fisik yang diwakilinya [2]. Data Warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek terintegrasi dan konsisten, time variant dan bersifat tetap dan tidak berubah [3].
Definisi  diatas  menggambarkan  konsep  awal  pengolahan  data  (data  mining)  yang bisa digunakan oleh perusahaan untuk membantu proses pengolahan data.
Data  mining  adalah  analisis  secara  terstruktur  dari  kumpulan  data  yang  banyak  dan komplek bertujuan untuk menemukan karakter pola dari hasil pengolahan datanya [4].
accuracy difference of 2.58%. Testing a web-based application using the ASP.Net C # program language comparing the results of the accuracy of the  comparison  of  the  two  algorithms  above,  the  algorithm  (C4.5)  is  to produce the best value, then testing the accuracy of the application data sampling with the number of test data 122 samples obtained 109.8 samples accurate  or  as  much  as  92%  in  determining  customer  classification loyalty.  So  that  the  web-based  customer  comparison  application  system can be a company tool in testing customer loyalty in the company.
DOI: https://doi.org/10.37373/infotech.v1i1.33 3
Data mining adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran data mining ini bisa dipakai untuk pengambilan keputusan masa yang akan datang [5].
Pengertian data mining dan KDD yaitu teknik data mining dalam  pengolahan data dalam jumlah besar dengan tujuan menggali informasi yang terkandung dari basis data tersebut [6].
Adapun metode penelitian yang penulis gunakan menggunakan metode CRISP-DM melalui beberapa tahapan.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 2.2 Proses Data Mining
Secara sistematis, langkah-langkah utama yang terkandung di data mining terdiri [7].
a) Eksplorasi data awal.
Eksplorasi/pemrosesan  awal  data  seperti  cleansing,  normalisasi,  transformasi, data tidak valid.
b) Membangun model pola. Tahapan selanjutnya adalah melakukan validasi dan analisis pada metode-metode yang  digunakan  seperti  pengklasifikasian,  pengklasteran,  regresi  analisis  pada klaster  pendeteksian  anomali,  analisis  asosiasi,  analisis  pola  sekuensial,  dan sebagainya. Dalam beberapa referensi, deteksi anomali juga masuk dalam langkah eksplorasi. Akan tetapi, deteksi anomali juga dapat digunakan sebagai algoritma utama, terutama untuk mencari data-data yang spesial.
c) Penerapan.
Penerapan berarti menerapkan dari model pola baru dari karakteristik data yang ada sebagai hasil perkiraan masalah yang dihadapi.

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi adalah sebuah proses analisa data yang menghasilkan model-model untuk menggambarkan  kelas-kelas  yang  terkandung  di  dalam  data.  Model-model  tersebut disebut classifier. Jadi, classifier inilah yang akan digunakan untuk menyusun kelas-kelas
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan
yang terkandung didalam data. Ada banyak jenis algoritma klasifikasi, dua diantaranya adalah Decision Tree dan K Nearest Neighbour (K-NN).
Klasifikasi didefinisikan sebagai bentuk analisis data untuk mengekstrak model yang akan digunakan untuk memprediksi label kelas [8].

## 2.4 Algoritma KNN
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  termasuk  kelompok  instance-based  learning.  Dimana cara kerja algoritma ini adalah dengan cara mencari kelompok k objek pada data training yang mendekati dari pada kumpulan data [9].
Adapun  tujuan  dari  algoritma  klasifikasi  KNN  ini  untuk  mengklasifikasikan  objek berdasarkan data training dan atribut, langkah-langkah algoritma KNN.
1. Tentukan parameter K
2. Tentukan jarak antara data yang akan dievaluasi dengan semua data training
3. Lalu urutkan hasil jarak secara menaik
4. Hitung jarak terdekat sampai dengan urutan ke-K
5. Lalu pasangkan kelas yang sesuai
6. Tentukan jumlah kelas dari tetangga yang paling dekat dan pastikan kelas tersebut adalah kelas dari data evaluasi.
Proses hitung dari rumus k-NN.
(1)
Keterangan:
= Sampel Data      = Data Pengujian     = Variabel Data
= Jarak            = Dimensi Data

## 2.4.1 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah teknik algoritma klasifikasi dalam membentuk model pohon keputusan.  Sedang  pohon  keputusan  dapat  diartikan  suatu  cara  untuk  mengklarifikasi yang sangat kuat. Pohon keputusan diartikan bahwa kumpulan dari data komplek dan besar menjadi part atau bagian terkecil dengan menerapkan basic knowledge keputusan [6].
Algoritma C4.5 adalah algoritma ekstensi dari ID3 yang lebih disukai karena memiliki kelebihan-kelebihan dalam pembentukan pola model  keputusan dari  karakter  datanya dan juga memiliki performance yang lebih cepat dari algoritma yang sejenisnya.
Algoritma ini menggunakan rasio perolehan atau Gain Ratio dengan cara melakukan perhitungan  nilai  pada  informasi  dalam  satuan  bits  dengan  menggunakan  metode entropi.
(2)
S = Himpunan Kasus P = Total Kasus dalam partisi ke- i
Setelah perhitungan entropi, dilakukan pula perhitungan Gain SA dimana, Gain SA ini adalah metode mencari informasi atribut A relatif pada data S, dimana rumus dari Gain SA.

## (3)
Digunakan  dalam  proses  klasifikasi  atau  clustering.  Tujuan  dari  seleksi  fitur  ini adalah  untuk  mengurangi  tingkat  kompleksitas  dari  sebuah  algoritma  klasifikasi, meningkatkan akurasi dari algoritma klasifikasi tersebut, dan mampu mengetahui fitur- fitur yang paling berpengaruh terhadap tingkat akurasi.
Metode forward selection adalah pemodelan dimulai dari nol peubah (empty model), kemudian satu persatu peubah dimasukan sampai kriteria tertentu dipenuhi.

## 2.5 Customer Relationship Management (CRM)
CRM  adalah  metode  dalam  menjaga  daya  tarik  pelanggan  dan  bagaimana  tentang pilihan  pelanggan,  dimana  merupakan  aktivitas  dalam  merekrut  pelanggan  untuk menggunakan produk perusahaan dalam jangka waktu yang panjang [10].

## 2.6 Tinjauan Studi Penelitian Terkait
Berikut merupakan ringkasan dari penelitian terkait yang dijadikan peneliti sebagai panduan untuk penelitian yang dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Tinjauan studi penelitian terkait
No  Tahun Judul Penulis 1 2016 Implementasi Algoritma C4.5 Terhadap Kepuasan Pelanggan Dhika dkk 2 2017 Penentuan Klasifikasi Pembiayaan dengan menggunakan Algoritma KNN Ula dkk 3 2017 Analisis Kinerja Decision Tree C4.5 dalam Prediksi Potensi Pelunasan Kredit Calon Debitur Hermanto dkk 4 2017 Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit Rifqo dkk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  media  pengumpulan  datanya  berupa  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  diperoleh  melalui  wawancara,  observasi,  dan  dokumen  dari instansi terkait.
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan
● Observasi dilaksanakan pada Perusahaan Pembiayaan mulai tanggal 01 Maret 2018. Kegiatan  dari  observasi  yang  dilakukan  adalah  mengumpulkan  data  Nasabah, Agreement/Akad dan Angsuran.
● Wawancara  dilakukan  kepada  IT  head  perusahaan  pembiayaan,  yang  meliputi seputar data-data apa saja yang berkaitan dalam Customer Relationship Management (CRM).
● Dokumen,  berupa  beberapa  contoh  data  Agreement  dan  nasabah  dari  bagian marketing

## 3.2 Populasi dan Sampel
Populasi adalah seluruh komponen elemen yang dapat digunakan untuk membuat beberapa kesimpulan [11]. Populasi adalah keseluruhan objek penelitian [12].
Sampel  adalah  bagian  dari  suatu  populasi  yang  menjadi  objek  penelitian  yang sesungguhnya  [13].  Jumlah  sampel  yang  representatif  adalah  5  sampai  10  kali  jumlah parameter yang digunakan [14].
Tabel 2. Populasi data.
No Keterangan Jumlah Data 1 Data Nasabah 1,020 2 Data Agreement / Akad 1,935 3 Data Angsuran 94,035 Jumlah 96,990

## 3.3 Business Understanding
Tahap  pertama  dari  CRISP-DM  adalah  business  understanding  yaitu  membuat klasifikasi dari karakteristik data nasabah/client.
● Mendapatkan data dasar dari Instansi (Data Nasabah, Pinjaman dan Angsuran)
● Melakukan Pengkodean untuk Data Nasabah dan Kode Pinjaman
● Melakukan pembobotan (kategori) untuk atribut yang telah ditentukan
● Mengklasifikasi  label  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  (Kolektibilitas menjadi Grade)
● Melakukan pengolahan data (Data Mining) Klasifikasi berupa Algoritma C4.5 dan K-NN menggunakan RapidMiner dengan Data Training dari Excel
● Melakukan dokumentasi terhadap hasil pengolahan data
● Mendevelop  aplikasi  dengan  menggunakan  program  visual  studio  berdasarkan hasil kualifikasi terbaik
● Melakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibuat
● Melakukan dokumentasi terhadap hasil pengujian
● Memberikan rekomendasi kepada pihak terkait berdasarkan hasil pengujian
Hasil rekomendasi ini nantinya bisa dijadikan bahan pertimbangan bagi perusahaan agar lebih fokus terhadap pelanggan.
● Mempertahankan  dan  memberikan  perlakuan  khusus  bagi  nasabah  dengan kategori “A” berupa kemudahan proses dan pinjaman khusus.
● Mengoptimalkan  nasabah  dengan  kategori  “B”  agar  bisa  menjadi  nasabah  yang berkategori “A” dengan melakukan tindakan-tindakan khusus terhadap nasabah tersebut.
● Berhati-hati terhadap nasabah dengan kategori “C” agar jangan sampai jadi kredit macet.

## 3.4 Data Understanding
Adapun  daftar  data  transaksi  sebagai  awal  pemahaman  data  dalam  penelitian  ini adalah seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Data transaksi
Le ss ee Less ee Type Lsa gre e Pe ri od Fa cil it y Ty pe Industr y Type Use Plaf ond Banyak Tungga k Kol ekti bili tas HC1 012 000 1 Corpor ate HLLS 1503 0017 0 36 LS Perindust rian Invest asi 840 12 5 PC1 404 006 3 Corpor ate PLLS 1406 0026 0R1 33 LS Jasa-jasa Dunia Usaha Invest asi 2,349  1 5 JC11 030 001 Corpor ate PLLS 1501 0001 0R1 8 LS Jasa-jasa Dunia Usaha Invest asi 261 1 5 PP1 110 000 1 Person al PLLS 1407 0030 0R1 19 LS Konstruks i Invest asi 365 18 1 JP18 010 014 Person al JMBR 1801 0014 6 1 CF Lain-lain Kons umsi 0,5 0 1 PP1 110 000 1 Person al PLLS 1407 0031 0R1 19 LS Konstruks i Invest asi 276 25 5
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan

## 3.5 Preparation data
Langkah  ketiga  dari  teknik  data  Mining  CRISP-DM  adalah  persiapan  data  dengan menggunakan tools RapidMiner 8.2 adapun hasilnya pada tabel 4.
Tabel 4. Data training setelah pengkodean
CLIENT TYPE AGR FAC  IND  USE AG N PR D AMT QTY COLL 151 2 1 1 3 2 1 4 4 3 5 410 2 1 1 8 2 1 4 5 1 5 106 2 4 1 8 2 1 2 3 1 5 227 1 1 1 5 2 1 3 3 3 1 598 1 1 2 11 3 1 1 1 1 1 227 1 2 1 5 2 1 3 3 3 5 227 1 3 1 5 2 1 4 4 3 5 749 2 1 1 2 2 1 4 5 1 5 721 1 2 1 2 2 1 3 3 2 5 930 2 5 1 1 2 1 5 5 1 5
Keterangan:
CLIENT: Kode Nasabah/Client TYPE  : Jenis Client (Personal/Corporate)
AGR  : Pinjaman/Kontrak/Agreement FAC  : Jenis Fasilitas (LS, CF, IMBT, Murabahah)
IND  : Jenis Industri USE  : Penggunaan/Peruntukan Dana AGN  : Agunan/Jaminan PRD  : Periode AMT  : Nominal Pinjaman QTY   : Banyaknya Jumlah Tunggakan COLL  : Kolektibilitas (Macet/Lancar)
Tabel 5. Kategori jenis pelanggan
Score  Kategori Description 1 1 Personal 2 2 Corporate Tabel 6. Kategori jenis fasilitas Score  Kategori Description 1 1 LS 2 2 CF 3 3 IMBT 4 4 Murabahah

## Tabel 7. Kategori jenis industri
Score  Kategori Description 1 1 Pertanian, perburuan & sarana pertanian 2 2 Pertambangan 3 3 Perindustrian 4 4 Listrik, Gas dan Air 5 5 Konstruksi 6 6 Perdagangan, restoran & hotel 7 7 Pengangkutan, pergudangan & komunikasi 8 8 Jasa-jasa Dunia Usaha 9 9 Jasa-jasa Sosial/Masyarakat 10 10 Consumer finance 99 11 Lain-lain Tabel 8. Kategori penggunaan/peruntukan dana. Score  Kategori Description 1 1 Modal Kerja 2 2 Investasi 3 3 Konsumsi Tabel 9. Kategori ketersediaan agunan Score  Kategori Description 1 1 Ada 2 2 Tidak Ada Tabel 10. Kategori periode Score  Kategori Description 1 1 1 – 6 2 2 7 – 12 3 3 13 - 24 4 4 25 - 36 5 5 > 36 Tabel 11. Kategori nominal pinjaman Score  Kategori Description 1 1 <50jt 2 2 50jt-100jt 3 3 100jt-500jt 4 4 500jt-1M 5 5 1M-5M 6 6 >5M
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan

## Tabel 12. Kategori banyaknya jumlah tunggakan
Score  Kategori Description 1 1 1-3 2 2 4-10 3 3 >10 Tabel 13. Kategori kolektibilitas (grade) Score  Kategori Description 1 A 0-30 Hari 2 B 31-90 Hari 3 B 91-120 Hari 4 C 121-180 Hari 5 C
>180 Hari
Tahapan selanjutnya yaitu dilakukan proses untuk modeling, evaluation dan deployment.

## 3.6 Entity Relationship Diagram
Dalam  perancangan  aplikasi  komparasi  pelanggan  ini  dimana  perancangan  entity relationship, pada diagram gambar 2.

## Gambar 2. Entity relationship diagram

## 3.7 Pengujian Aplikasi
Setelah  dilakukan  perancangan  dan  pemberian  kode  program  maka  diadakan pengujian pada aplikasi komparasi akurasi metode  k-nearest neighbor dan C 4.5 untuk
customer  relationship  management  pada  perusahaan  pembiayaan,  adapun  tampilan seperti pada gambar 3, 4 dan gambar 5.
Gambar 3. Form login
Gambar 4. Form aplikasi proses pengujian
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan
Gambar 5. Form aplikasi hasil pengujian

## 3.8 Hasil Perbandingan Algoritma
Setelah  dilakukan  pengujian  algoritma  maka  dihasilkan  nilai  dari  pengujian  dua algoritma diatas seperti pada tabel 14.
Tabel 14. Perbandingan performance algoritma
KNN C4.5 Accuracy 90.52% 93.10% Kappa 0.435 0.517
Dari  hasil  pengujian  performance  kedua  algoritma  diatas  maka  menghasilkan algoritma  C.  45  dengan  nilai  performance  93.10  %  dan  algoritma  K-NN  dengan  nilai performance 90.52%  selisih 2.8% sehingga algoritma C 4.5 adalah performance terbaik.
Dari  hasil  pengujian  aplikasi,  dengan  jumlah  data  testing 122  baris  data  microsoft excel, didapatkan 112 data akurat dan 10 data tidak akurat maka akurasi yang didapatkan adalah 92%, yang dijelaskan pada tabel 15 dan gambar 6.
Tabel 15. Akurasi pengujian aplikasi berdasarkan grade
No Grade Sesuai Tidak Sesuai 1 A 109 5 2 B 0 1 3 C 3 4 Total 112 10
Gambar 6. Grafik akurasi pengujian aplikasi berdasarkan grade
Dari hasil pengujian aplikasi berdasarkan Grade, dapat dilihat bahwa dari total 114 kategori A 109 Sesuai dan 5 tidak sesuai, sedangkan kategori B tidak ada data yang sesuai (0) dan 1 data tidak sesuai, dan untuk kategori C tiga sesuai dan empat tidak sesuai.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan maka bisa ditarik simpulan bahwa pembuatan  aplikasi  komparasi  untuk  klasifikasi  pelanggan  menggunakan  teknik algoritma  C  4.5  menghasilkan  model  klasifikasi  terbaik  dengan  nilai  93.10  %  dengan pengujian  aplikasi  dengan  data  sampel  sebanyak  122  dengan  akurasi  klasifikasi pelanggan 92%. Maka dengan adanya aplikasi klasifikasi pelanggan berbasis web untuk produk pembiayaan ini dapat membantu manajemen dalam mengelola pelanggan dengan baik.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Jogiyanto, Analisa dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi offset, 2005.
[2] A. Susanto, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Yogyakarta: Gaya Media, 2008.
[3] W. H. Inmon, Building The Data Warehouse (4th ed.). USA: Wiley Publishing, Inc, 2005.
[4] Kusnawi, “Pengantar solusi data mining,” in Seminar Nasional Teknologi 2007 (SNT 2007), 2007, pp. 1–9.
[5] Florin Gerunescu, Data Mining: Concept, Model, And Techniques. Verlag Scoring Berlin Heidelberg: Springer., 2011.
[6] L. T. E. Kusrini, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi offset, 2009.
[7] F. Gerunescu, Data Mining: Concept, Model, And Techniques. Berlin: Verlag Scoring Berlin Heidelberg: Springer, 2011.
[8] K. P. Han, Data Mining concept and techinqe. Morgan Kaufman Pubisher, 2012.
[9] X. K. V. Wu, The Top Ten Algorithm in Data Mining. New York - USA: CRC Press Taylor & Francis Group, 2009.
Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5  Untuk  Customer Relationship Management Pada Perusahaan Pembiayaan
[10]  T. S. S. &. H. R. Hardiani, “Kajian Data Mining Customer Relationship Management pada Lembaga Keuangan Mikro,” in Sistem Informasi Bisnis, 2012, pp. 181–187.
[11]  C. d. Emory, Metode Penelitian Bisnis. Jakarta: Erlangga, 1996.
[12]  S. Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Rineka Cipta, 1993.
[13]  Koentjaraningrat, Metode-metode Penelitian Masyarakat. Jakarta: PT. Gramedia, 1993.
[14]  H. J. F. Et.al, Multivariate Data Analysis With Reading (Fourth Edi). New Jersey: Prentice Hall, 1995.