## Aplikasi Booking Servis Kendaraan Pada Pesan Interaktif
Andika Kurnia Adi Pradana 1 , Benni Agung Nugroho 2 , Ellya Nurfarida* 3 1,2,3 PSDKU Polinema, Jalan Lingkar Maskumambang Sukorame Kediri, Jawa Timur, Indonesia E-mail: andika.kurnia.ap@gmail.com 1 , benni.nugroho@gmail.com 2 , ellya.nurfarida@gmail.com 3
Abstrack - PT. Tunas Ridean Tbk is one of the companies engaged in car service services. In carrying out its services, PT Tunas Ridean Tbk often gets complaints from customers who queue for service registration  and  wait  too  long  for  the  car  repair  process.  The  aim  of  building  The  vehicle  booking application is for customers can book vehicle services through interactive messages. The application will  determine  the  appropriate  type  of  service  using  text  mining. Historical  service  data  can  be processed into useful information to predict vehicle service duration. Classification of service duration divided into time intervals of less than 1 hour, 1 - 2 hours, 2 - 3 hours, 3 - 4 hours, 4 - 5 hours, 5 - 6 hours, and more than 7 hours. This historical data processing uses the Naive Bayes method with variable types of service, year of production, and type of vehicle . The feature of the application is receiving interactive messages, processing message data, and processing data history which produces the type of service desired by the customer. Furthermore, the system can predict the duration of service based on jobs at the workshop, and then sends an answer in the form of a short message to the customer the estimated time of arrival of the customer to the workshop.
Keywords – Program, Booking Service, text messages, naive bayes
I ntisari - PT. Tunas Ridean Tbk yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada pelayanan jasa servis kendaraan mobil. Dalam melakukan layanannya PT Tunas Ridean Tbk sering mendapatkan keluhan  pelanggan  yang  mengantri  pendaftaran  servis  dan  menunggu  terlalu  lama  untuk  proses perbaikan  mobil.  Aplikasi  booking  kendaraan  dibangun  dengan  tujuan  pelanggan  dapat  melakukan booking servis kendaraan melalui pesan interaktif. Setiap pesan teks yang dikirimkan oleh pelanggan akan diproses untuk menentukan jenis servis yang sesuai menggunakan text mining . Di sisi lain, data- data  historis  servis  dapat  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  memprediksi  durasi  servis kendaraan. Durasi servis diklasifikasikan ke dalam interval waktu kurang dari 1 jam, 1 - 2 jam, 2 - 3 jam, 3 - 4 jam, 4 - 5 jam, 5 - 6 jam, dan lebih dari 7 jam. Pengolahan data historis ini menggunakan metode naive bayes dengan variable jenis servis, tahun produksi dan tipe kendaraan. Aplikasi berbasis web ini memiliki fitur meneriman pesan interaktif dari pelanggan, melakukan pengolah data pesan dan kemudian  pengolah  data  histori  yang  menghasilkan  jenis  servis  yang  diinginkan  oleh  pelanggan. Selanjutnya  sistem  dapat  memprediksi  durasi  servis  berdasarkan  jobs  pada  bengkel  sehingga  dan kemudian mengirimkan jawaban berupa pesan singkat kepada pelanggan estimasi waktu kedatangan pelanggan ke bengkel.
Kata Kunci – Aplikasi, Booking servis, Pesan Interaktif, naive bayes

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tahun-tahun  sebelum  covid  19  menyerang,  seseorang  enggan  memanfaatkan transportasi  umum  karena  kurang  nyaman  dan  waktu  tunggu  yang  lama.  Sehingga  karena masyarakat  cenderung  memilih  menggunakan  kendaraan  pribadi  untuk  bepergian  karena dianggap lebih  nyaman dan lebih fleksibel dari sisi waktu. Kenaikan penggunaan kendaraan pribadi roda empat meningkat dibuktikan dengan survey yang dilakukan oleh Badan Statistik Nasional selama periode 2017 sampai dengan 2019. Selama periode waktu tersebut pemilik kendaraan meningkat dari 13.968.202 mobil pada tahun 2017 menjadi 15.592.419 mobil pada
tahun  2019  [1].  Saat  pandemi  covid  19  menyerang,  pola  kehidupan  masyarakat  mengalami perubahan. Hampir seluruh sektor kehidupan masyarakat terkena dampak dari covid19. Tidak terkecuali pada sektor transportasi di masyarakat. walaupun mengalami penurunan daya beli, masyarakat  dengan  dalih  ingin  mengurangi  intensitas  terpapar  virus  covid19  berbondong- bondong menggunakan mobil pribadi daripada pergi dengan menggunakan tranportasi umum yang memiliki kenungkainan terpapar covid 19 lebih tinggi. Prosentase bepergian masyarakat menggunakan mobil sebesar  66,9% saat bepergian [2].
Pertumbuhan  kepemilikan  mobil  yang  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun membuat  perusahaan  produsen  mobil  mulai  bergeser  dari  hanya  meningkatkan  jumlah penjualan  tetapi  juga  fokus  pada  purna  jual  seperti  layanan  pemeliharaan  mobil  atau  servis mobil. Pelayanan jasa purna jual seperti pemeliharaan mobil / servis mobil dilakukan dengan harapan bahwa pelayanan jasa tersebut dapat meningkatkan kepuasan pelanggan [3]. Dalam melaksanakan  pelayanan  jasa,  perusahaan  juga  senantiasa  menerapkan  strategi  seperti memperluas jenis jasa pelayanan, menyiapkan ruang tunggu yang nyaman dan memberitahukan notifikasi  terkait  dengan  perbaikan  mobil  tersebut.  Strategi  itu  sendiri  berfungsi  untuk menciptakan  pandangan  yang  komprehensif  terhadap  pelanggan  sehingga  tercipta  sebuah hubungan yang lebih baik antara pengusaha layanan jasa dengan pelanggan. Salah satu strategi yang sering digunakan untuk menciptakan hubungan yang baik antara pengusaha layanan jasa dan pelanggan adalah Customer Relationship Management atau dikenal dengan nama CRM. Konsep dari CRM adalah memperoleh, mengkonsolidasi dan menganalisis data yang kemudian dapat digunakan sebagai pedoman dalam melakukan interaksi dengan konsumen [4].
PT. Tunas Ridean Tbk. Merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang layanan jasa  perbaikan  mobil  Toyota.  Dengan  berpedoman  pada  konsep  CRM,  perusahaan  ingin meningkatkan layanan transaksi pelanggan. Salah satu layanan transaksi yang dipertimbangkan untuk  ditingkatkan  pelayanannya  oleh  PT.  Tunas  Ridean  Tbk.  adalah  proses  booking  servis mobil Toyota  yang dapat dilakukan dengan cara mengirimkan pesan interaktif. Dikirimkannya pesan interaktif baik melalui whatsApp maupun SMS oleh pelanggan diharapkan pelanggan akan  memperoleh  waktu  penanganan  sesuai  dengan  keinginan  pelanggan  tanpa  harus  lama- lama menunggu antrian di bengkel.
Aplikasi booking servis  dengan  menggunakan  pesan  interaktif  bertujuan  untuk meningkatkan pelayanan sehingga loyalitas dari pelanggan naik. Selain dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, dengan loyalitas pelanggan diharapkan terjadi pula promosi yang bersifat word  of  mouth dimana  tingkat  efektifitas  promosi word  of  mouth tersebut  lebih  efektif dibanding promosi yang lainnya. Aplikasi dibangun dengan memanfaatkan WhatsApp maupun SMS  yang  dinilai  Teknologi  ilmu  komputer  yang  berkembang  telah  menciptakan  sebuah teknologi text mining . Teknologi text mining ini dapat menterjemahkan sebuah informasi yang berlebihan kedalam informasi yang lebih singkat dan dapat dipahami maksudnya. Proses text mining meliputi data  mining,  machine  learning,  natural  language  processing,  information retrieval dan knowledge management. Text mining merupakan ilmu dari disiplin  ilmu komputer baru  yang  fokus  pada  cara  untuk  menyelesaikan  informasi  berlebihan  dengan  cara mengkombinasikan teknik dari data mining, machine learning, natural language processing, information retrieval dan knowledge management [5]. Dengan demikian setiap teks interaktif yang disampaikan oleh pelanggan akan diklasifikasi dalam jenis-jenis servis terstandar dari PT. Tunas  Ridean  Tbk.  Data  jenis-jenis  servis  terstandar  dari  PT  Tunas  Toyota  telah  memiliki standar waktu pengerjaan, sehingga proses waktu tunggu servis pada masing-masing pit dapat diprediksi. Dengan adanya pengetahuan terhadap lama waktu servis dan jumlah pit yang aktif maka, aplikasi dapat menemukan memberikan estimasi waktu kedatangan dari masing-masing pelanggan  untuk  melakukan  servis.  Dengan  demikian  penelitian  yang  dijalankan  ini  dapat memberikan  pesan  balik  kepada  pelanggan  terhadap  estimasi  waktu  kedatangan  pelanggan untuk membawa mobilnya diservis. Hal ini akan menyebabkan pelanggan tidak terlalu lama
menunggu giliran servis dan ruang tunggu tidak terlalu banyak orang yang sedang menunggu giliran.

## II. S IGN IFIKANSI S TUDI
Penelitian  ini  dilakukan  pada  PSDKU  Polinema  Kediri  yang  berlokasi  di  Kota  Kediri. Adapun beberapa literatur yang penulis gunakan adalah sebagai berikut:

## A. Customer Relationship Management (CRM)
Customer  Relationship  Management (CRM)  adalah  sebuah  pendekatan  baru  dalam mengelola  hubungan  korporasi  dengan  pelanggan  pada  level  bisnis  sehingga  dapat memaksimumkan  komunikasi  dan  pemasaran  melalui  pengelolaan  berbagai  kontak  yang berbeda. Pendekatan ini memungkinkan untuk mempertahankan pelanggan dan memberikan nilai tambah secara terus-menerus kepada pelanggan. Dalam [6] Robbinette menyatakan bahwa empat  faktoryang  mempengaruhi  pelanggan  adalah  keuntungan  bersama,  komitmen, komunikasi,  dan  kualitas  pelayanan.  Hasil  penelitian  relevan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan yaitu strategi dari CRM akan mempengaruhi loyalitas pelanggan.
Berikutnya kualitas pelayanan akan menjadi hal yang signifikan pada setiap pelayanan jasa untuk meningkatkan CRM. Bisnis layanan jasa pada saat ini sedang berkembang dengan pesat menyebabkan  para  pebisnis  berusaha  memberikan  yang  terbaik  pada  pelanggan  dengan berbagai cara. Penelitian yang dilakukan oleh Ruslim dan Rahardjo pada tahun 2016 berusaha melakukan perhitungan untuk mencari faktor keberhasilan dalam kepuasan pelanggan. Faktor yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  harga  dan  kualitas  layanan.  Dari  hasil penelitian  tersebut  didapatkan  bahwa  kualitas  layanan  memiliki  pengaruh  yang  cukup signifikan  dalam  menentukan  kepuasan  pelanggan  yaitu  sekitar  0,472  dari  skala  1.  Hasil koefisien tersebut didapatkan dengan menggunakan metode regresi linier berganda [7].
Sebuah CRM berelasi kuat dengan kepuasan pelanggan, sedangkan sebuah CRM yang baik adalah sebuah CRM yang dapat memberikan dampak positif bagi pelanggan. Sesuai dengan perkembangan jaman, teknologi berkembang dengan pesat.  Pesatnya perkembangan teknologi menyebabkan  CRM  pun  berkembang  menjadi  E-CRM  sesuai  dengan  tuntutan  jaman. Pengembangan E-CRM dengan basis teknologi informasi pada saat ini perlu dilakukan oleh perusahaan  karena  dapat  mempermudah  proses  pelayanan  terutama  pelayanan  jasa  yang menuntut kepada kemudahan mendapatkan informasi. hal ini sebanding dengan penelitian yang menyatakan bahwa teknologi informasi pada sebuah perusahaan dapat meningkatkan pelayanan jasa  dan  meningkatkan  kepuasan  terhadap  proses  belajar  mengajar  [8].  E-CRM  berbasis teknologi  informasi  telah  banyak  diterapkan  perusahaan  seperti  aplikasi  monitoring  servis kendaraan  berbasis  desktop,  layanan  kuesioner  kepuasan  pelanggan  berbasis  SMS  ataupun WhatsApp dan layanan booking servis kendaraan.
Penelitian  terhadap  pentingnya  penggunaan  teknologi  pada  kepuasan  dan  loyalitas pelanggan  terhadap  perusahaan  Go-Jek  dilakukan  oleh  [9].  Pada  penelitian  ini  digunakan metode Stuctural  Equation  Model (SEM)  untuk  menganalisa  data sample .  Penelitian  ini bertujuan  mencari  pengaruh  kualitas  layanan  dan  pemanfaatan  teknologi  informasi  terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas. Dari hasil kuesioner sejumlah 160 sample didapatkan bahwa kualitas layanan dan penggunaan teknologi berpengaruh positif terrhadap kepuasan pelanggan. Sedangkan  kepuasan  pelanggan  sendiri  akan  menyebabkan  pengaruh  positif  pada  loyalitas pelanggan.

## B. Aplikasi Berbasis Pesan Interaktif
Penggunaan teknologi informasi yang cukup populer saat ini adalah teknologi berbasis teks dan gambar seperti pada twitter dan media sosial lainnya. Menurut [10] foto dan text caption akan  memiliki  persamaan  persepsi  jika  dianalisis  dengan  menggunakan  analisis  semiotik.
Analisis semiotik itu sendiri adalah metode yang digunakan untuk memberikan makna simbol- simbol yang terkandung dalam gambar atau simbol teks.
Referensi [11] Kemampuan teks untuk memberikan makna yang kuat. Dalam penelitian tersebut  dinyatakan  bahwa  whatsApp  merupakan  aplikasi  berbasis  internet  yang  merupakan salah satu media komunikasi pada kawasan puspiptek. Hasil penelitian meyatakan bahwa dalam kurun  waktu  3  tahun  yaitu  2016  sampai  dengan  2018  penggunaan  whatsApp  mengalami peningkatan yaitu 53,85% pada tahun 2016 menjadi 89,13% pada tahun 2018.
Tidak  semua  teknologi  diaggap  memepermudah  kerja  manusia.  Terkadang  mengakses teknologi tertentu akan dianggap terlalu ribet karena harus masuk ke alamat dan login terlebih dahulu. Penggunaan pesan singkat SMS dengan format tertentu menjadi solusi dari permasalah tersebut. Pembangunan sistem informasi yang menerapkan teknologi SMS Gateway mampu memberikan keringan kepada konsumen jika ingin mendapatkan informasi tanpa harus masuk kedalam  sistem  informasi.  konsumen  akan  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  dengan cara  mengetikkan  informasi  yang  diinginkan  dengan  format  yang  telah  ditentukan  dan dikirmkan ke sistem informasi yang telah dibangun [12]. Hal inilah melandasi pembangunan aplikasi booking servis.

## C. Text Mining
Berkembangnya aplikasi atau sistem informasi berbasis pesan interaktif maka diperlukan teknologi  yang  dapat  mengerti  makna  dari  bahasa  pada  pesan  interaktif  tersebut.  Teknologi informasi  yang  berkembang  memungkinkan  komputer  untuk  dapat  memahami  bahasa  yang disampaikan  melalui  pesan  teks  sepetri  whatsApp.  Komputer  dapat  melakukan  pemahaman bahasa  dengan  menggunakan  algoritma  tertentu  yang  memiliki  langkah-langkah  sebagai berikut: pengkategorian, pengelompokan dan pengkomunikasian [13].
Sebuah teknologi yang digunakan untuk menambang teks adalah text mining. Text mining bertujuan  untuk  menemukan  kata-kata  yang  menjadi  inti  dari  sebuah  kalimat  atau  bahkan dokumen.  Dengan  adanya  text  mining  ini  diharapkan  dapat  menemukan  hubungan  antara kalimat yang satu dengan kalimat yang lain maupun dokumen yang satu dengan dokumen yang lainnya [14].
Text mining merupakan disiplin ilmu baru dalam bidang ilmu komputer yang fokus pada proses  untuk  menghasilkan  informasi  maupun  trend  baru  yang  tidak  terungkap  sebelumnya ketika  sedang  memproses  data  dalam  jumlah  yang  besar  yang  tidak  terstruktur.  Untuk mengasosiasi data yang tidak terstruktur sehingga menghasilkan informasi maupun tren baru, text  mining menggunakan  aturan-aturan  tertentu. Text  mining dan data  mining memiliki persamaan dan perbedaan. Persamaan dari keduanya adalah jumlah data yang besar, tingginya dimensi dari teks yang dianalisis, perubahan yang terus menerus pada data dan struktur data yang dianalisis serta adanya data “ noise ” pada teks tersebut. Sedangkan perbedaan dari text mining adalah kemampuannya untuk mengolah data tidak terstruktur sedangkan data mining mengolah  data  terstruktur  sehingga  tingkat  kesulitan text  mining lebih  tinggi  dibandingkan dengan data mining .  Dalam menjalankan analisisnya , text mining akan menggunakan aturan- aturan  tertentu  untuk  dapat  melakukan  asosiasi  pada  bagian  teks  tidak  terstruktur  tersebut dengan bagian teks yang lainnya [15].
Berdasarkan [15] cara kerja text mining melalui lima proses. Kelima proses tersebut adalah selection,  preprocessing,  Transformation,  Data  mining, dan interpretation  /  evaluation . Masing-masing  tahapan  dijabarkan  pada  Gambar  1.  Hasil  akhir  dari  tahapan  ini  adalah menemukan atau mengindentifikasi patern / pola yang berada dalam sebuah data yang unik dan berjumlah besar sehingga sebuah data tersebut dapat berguna atau dimengerti oleh pengguna.

## Gambar 1 Tahapan Text Mining

## D. Algoritma Naive Bayes
Tidak berhenti pada tahap untuk memahami sebuah informasi dengan menggunakan text mining , setelah sebuah teks yang dianalisis tersebut dipahami maka perlu tahapan berikutnya seperti  klasifikasi  atau  klasterisasi.  Pada  penelitian  ini  diperlukan  tahapan  untuk mengklasifikasian  pengetahuan  yang  ada  dalam job  service sesuai  dengan  jenis  servis  yang disediakan  dalam  sistem.  Algoritma  naive  bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi pada probabilistic reasoning [16].
Referensi [17] menyatakan bahwa algoritma naive bayes adalah salah satu dari algoritma classifier yang menggunakan probabilitas dan statistika. Asumsi yang kuat pada kondisi atau kejadian  menjadi  ciri  utama  dari  naive  bayes classifier .    Naive  Bayes  sangat  cocok  untuk digunakan dalam pengklasifikasian data dalam bentuk teks. Dasar dari teorema naive bayes yang digunakan dalam pemrogram adalah seperti pada permasaan 1.
𝑃(𝐴|𝐵) = !" 𝐵 # 𝐴 $∗!(') !()) (1)
Dimana  :  Peluang  A  menjadi  B  adalah  ditentukan  oleh  Peluang  B  saat  A,  peluang  A  dan Peluang B itu sendiri.
Dalam pemrograman aplikasi rumus ditulis pada persamaan 2.
P(C i |D) = !" 𝐷 # Ci $∗!(*+) !(,) (2)

## E. Penelitian Terdahulu
Pembangunan aplikasi servis mobil berbasis pesan teks interaktif dilandasi pada penelitian sebelumnya.  Penelitian  yang  menjadi  dasar  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang membangun sebuah sistem informasi berbasis website untuk booking servis kendaraan. Pada sistem informasi yang dibangun, pengguna harus masuk ke dalam website, melakukan registrasi dan akhirnya mengisi formulir booking servis sehingga daftar booking servis dapat dilihat oleh admin  dan  admin  dapat  membuatkan  daftar  antrian  secara  manual  [18].  Tujuan  inti  dari pembangunan sistem informasi ini adalah pencatatan daftar booking kendaraan saja. Berbeda dengan penelitian [18], penelitian ini bertujuan untuk mempermudah pengguna dalam booking hanya dengan mengirimkan pesan teks ke nomor perusahaan tanpa harus masuk terlebih dahulu ke  website  untuk  melakukan  booking  kendaraan.  Penelitian  selanjutnya  adalah  penelitian booking servis kendaraan dengan menggunakan website juga dengan memanfaatkan multiple
•seleksi data set dan sample termasuk didalamnya data information retreival, kategorisasi dan klasterisasi
Selection
•Fokus pada data cleaning and cleansing termasuk menghilangkan data noise dan mengatasi informasi yang hilang atau tidak lengkap Preprocessing
•mengurangi jumlah variabel yang tidak diperlukan. didalamnya terdapat kegiatan disambiguation dan term clustering Transformation
•menghasilkan pattern yang berguna pada koleksi teks
Data mining
•mengidentifikasi key content dari berbagai macam sumber, key content ini dapat merepresentasikan keseluruhan teks secara akurat Interpretation/

## evaluation
channel. Aplikasi yang dibangun adalah aplikasi yang lebih berfokus pada pelayanan dimana, sistem dapat memberikan informasi kepada pelanggan kesibukan yang terjadi pada pit stop dari bengkel tersebut. Sehingga pelanggan dapat datang ke tempat servis jika saat itu bengkel sedang jarang  pengunjung    [19].  Kelemahan  sistem  ini  adalah  kurang  fleksibelnya  proses booking servis dan waktu yang dibutuhkan oleh pelanggan akan lebih banyak karena pelanggan harus senantiasa melakukan pengecekan terhadap sistem. Sedangkan penelitian ini lebih fokus pada booking servis sesuai dengan waktu luang yang dimiliki oleh pelanggan.

## III. METODE PENELITIAN
Permasalahan  pada  bengkel  PT.  Tunas  Ridean  Tbk.  terkait  dengan  antrian  servis kendaraan  dianggap  penting  untuk  segera  diselesaikan  karena  menyangkut  loyalitas  dari perusahaan. Penyelesaian masalah dirancang dengan menggunakan text mining pesan interaktif dan algoritma naive bayes untuk klasifikasi jenis servis kendaraan sehingga dapat menghasilkan jadwal servis untuk masing-masing kendaraan yang akan di servis. Urutan langkah penelitian meliputi:

## A. Format Pesan Masuk
Booking yang dikirim dikirim oleh customer melalui pesan interaktif memiliki format yang telah ditetapkan. Format ini bertujuan untuk pengenalan data pada tahap awal, sehingga tidak memberatkan  sistem  pada  saat  melakukan  klasifikasi  jenis  servis.  Adapun  format  booking melalui pesan interaktif adalah : BOOKING # NOMOR POLISI # NAMA CUSTOMER # JENIS SERVICE  #  KILOMETER  #  TANGGAL  RENCANA  SERVIS. Sebagai  contohnya  : BOOKING#B1234VMH#AHMAD#Service 50.000KM#52.125#29/09/2020. Data pesan masuk ini  menunjukkan  bahwa  customer  atas  nama  “AHMAD”  telah  booking  untuk  tanggal  “29 September  2020”  dengan  nomor  polisi  “B1234VMH”  dan  jenis  servicenya  “Service 50.000KM” dengan jumlah kilometer kendaraan “52.125”.

## B. Pemecahan Masalah Menggunakan Naive Bayes
Setelah pesan masuk diterima akan diolah menggunakan algoritma naive bayes untuk text mining dan  jadwal  pelaksanaan  servis  kendaraan.  Langah-langkah  algoritma naive  bayes dengan langkah-langkah :
1. Text preprocessing
Pada tahap ini dilakukan pemrosesan teks dengan beberapa langkah, mulai dari case folding, filtering,  stemming,  lemmatitation ,  membangun  vektor  untuk  prediksi. Case  Folding merupakan proses menghilangkan tanda baca kata seperti titik (.), koma (,), kurung buka “(”, kurung tutup “)”, slash “/”, Back slash “\”, pagar (#). Filtering adalah proses pemilihan kata atau  penyaringan  kata.  Sehingga  dipilih  lah  kata  yang  memiliki  makna  dalam  kalimat tertentu. Stemming merupakan  proses  pemotongan  akhir  atau  awalan  kata.  Kata  lebih disederhanakan lagi. Seperti kata “pertanggungjawaban”, kata “per” diawal dan “an” diakhir dihapuskan, jadilah kata tanggung jawab. Lemmatitation adalah proses pembentukan kata dasar, sehingga kata yang memiliki kesamaan makna dapat dijadikan satu kata dasar yang sama. Seperti kata “perubahan” dan kata “berubah” sama-sama memiliki kata dasar “ubah” dan  memiliki  makna  yang  sama.  Tahap text  preprocessing merupakan  tahap  dimana  text mining dilakukan.
2. Proses ekstraksi kata
Proses ekstraksi kata ini merupakan pemotongan kata pada kalimat teks berita berdasarkan spasi. Setelah kata didapatkan dihitung nilai kata di setiap kata berdasarkan kemunculannya.
3. Proses klasifikasi jenis servis
Proses pengklasifikasian jenis servis dilakukan dengan menggunakan metode naïve bayes classifier dari  hasil prepocessing yang  sudah  didapat.  Kemudian  dihasilkan  klasifikasi  jenis servis sesuai dengan master jenis servis.
Klasifikasi jenis servis kendaraan yang dibangun memiliki flowchart seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Flowchart sistem yang dibangun
Tahapan pelaksanaan penelitian dimulai ketika sistem menangkap pesan masuk dari pelanggan kemudian dilakukan proses awal text mining yaitu text preprocessing untuk mendapatkan dasar pada kalimat dari pesan masuk. Langkah selanjutnya dari text mining adalah proses ekstraksi kata untuk memperoleh kata kunci dengan makna yang dapat dipahami oleh sistem.  Sehingga setelah  memperoleh  kata  kunci,  sistem  dengan  menggunakan naive  bayes  classifier dapat menentukan jenis servis yang diinginkan oleh pelanggan.

## C. Perancangan Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  akan  dikerjakan  dengan  menggunakan  perangkat  keras  dan perangkat lunak seperti pada Tabel 1.

## T ABEL I
P ERANGKAT KERAS DAN PERANGKAT LUNAK YANG DIGUNAKAN
Jenis Perangkat Spesifikasi Perangkat Keras Laptop lenovo ideapad Processor core i7 RAM 8 GB Perangkat Lunak Windows 8 Pro Laravel
Perancangan  Aplikasi  booking  servis  dengan  menggunakan  algortima naive  bayes digambarkan sebagi berikut:

## Gambar 3. Arsitektur sistem aplikasi booking servis
Rancangan  implementasi  dari text  mining untuk  klasifikasi  waktu  kedatangan  pelanggan menunjukkan bahwa yang menentukan klasifikasi terhadap waktu kedatangan adalah operator dari PT. Tunas Ridean Tbk sedangkan pada Gambar 2 menunjukkan jenis servis yang akhirnya merujuk  pada  waktu  kedatangan  pelanggan  dilakukan  oleh  sistem.  Dengan  dibangunnya arsitektur seperti Gambar 3 diharapkan mengurangi waktu tunggu bengkel sehingga pekerjaan dari  operator  lebih  cepat  terselesaikan  dengan  bantuan  sistem  yang  diusulkan.  Dengan pengurangan  waktu  tunggu  untuk  klasifikasi  diharapkan  bengkel  akan  dapat  meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan dan kinerja operator menjadi lebih baik.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Hasil penelitian berupa aplikasi text mining dimana pelanggan akan mengirimkan pesan interaktif  berupa  SMS  pada  nomor  yang  telah  ditentukan  oleh  PT.  Tunas  Radien  Tbk.  dan menggunakan format pesen tertentu. Proses pengiriman pesan interaktif tersebut pada aplikasi ini  dinamakan  dengan booking  service. Selanjutnya  SMS  yang  telah  diterima  akan  melalui tahap undertanding terbih  dahulu  dengan  menggunakan text  mining .  Sehingga  dihasilkan sebuah pola data baru yang dimanfaatkan oleh sistem untuk mngklasifikasikan data tersebut dalam 7 klasifikasi yang telah dibuat. Proses klasifikasi data dengan menggunakan perhitungan algoritma naive  bayes sehingga  didapatkan  durasi  waktu  servis  dari  masing-masing  nomor kendaraan.  Tampilan  implementasi  yang  dapat  dilihat  adalah  kelola  jenis  servis  yang  dapat dilakukan oleh admin. Gambar 4 menunjukkan tampilan untuk kelola jenis servis. Admin pada aplikasi booking servis dapat melakukan tambah data jenis servis seperti pada Gambar 4. Data jenis servis yang dimasukkan dalam sistem adalah data asli dari PT. Tunas Radien Tbk. Data jenis  servis  merupakan  salah  satu  parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi durasi servis. Setiap pelanggan yang melakukan booking servis menggunakan pesan interaktif akan menginputkan jenis servis kemudian akan dilakukan perbandingan data jenis servis pada pesan tersebut dengan data jenis servis pada data jenis servis ini.
Hasil  implementasi  berikutnya  adalah  implementasi  halaman  yang  dapat  menampilkan data pesan interaktif pelanggan yang telah ditangkap dan disimpan dalam basis data oleh sistem. Gambar 5 adalah Gambar hasil implementasi pesan masuk.
Pesan text interaktif Naive Bayes Classifier Data pit Data mekanik Klasifikasi waktu kedatangan selection

## Gambar 4 Implementasi kelola jenis servis

## Gambar 5 Daftar Pesan Masuk ke sistem
Pada Gambar 5 terlihat data tangkapan pesan masuk yang masih asli dikirim oleh pelanggan. Pada tampilan data ini masih belum dilakukan proses text mining , sehingga data yang tampil dalam tabel pada kolom isi adalah data sesuai dengan pesan interaktif pelanggan dengan format BOOKING #NOMOR POLISI # NAMA CUSTOMER # JENIS SERVICE # KILOMETER # TANGGAL RENCANA SERVIS. Untuk kolom pada tabel pesan masuk meliputi kolom yang dapat  menyimpan  nomor handphone pelanggan,  isi  berupa  pesan booking yang  ditulis pelanggan dan waktu pelanggan mengirimkan pesan.
Proses  berikutnya  adalah text  mining yang  bertujuan  untuk  memahami  data  yang  telah diinputkan oleh pelanggan sehingga dapat diklasifikasikan jenis servis sesuai dengan keinginan dari  pelanggan  yang  mengirimkan  teks  tesebut.  Tahap text  preprocessing dimulai  dari tokenizing yaitu menghilangkan tanda baca yang terdapat pada pesan teks. Tanda baca pada pesan teks adalah “#”. Selanjutnya teks yang telah dihilangkan tanda bacanya akan dipilih kata yang memiliki makna tertentu menggunakan proses filtering . Kata-kata yang memiliki makna tertentu  tersebut  akan  mengalami  proses stemming yaitu  proses  untuk  mencari  kata  dasar dengan cara menghilangkan awalan dan akhiran. Kata dasar yang terbentuk akan dibandingkan dengan  database  sehingga  memiliki  makna  yang  sama  pada  proses lematitation .  Langkah terakhir dari proses text preprocessing adalah ekstraksi kata yaitu pemotongan kata yang dapat menghasilkan  kata-kata  kunci  yang  berguna  untuk  proses  klasifikasi  pada naive  bayes berikutnya. Hasil Text mining dapat ditampilkan pada web dengan memecah setiap kata dalam masing-masing kolom seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 Pesan masuk setelah dilakukan text mining
Gambar 6 menunjukkan bahwa pesan yang telah melalui proses text mining akan dipisahkan menjadi beberapa kolom tersendiri perkata. Pada tabel hasil didapatkan kolom nama pelanggan, nomor handphone, nomor polisi, kode servis, kilometer, waktu booking , prediksi kedatangan dan  status  booking.  Dengan  adanya  pemecahan  kalimat  kedalam  kata  dalam  kolom,  maka kolom kode servis dan kilometer akan digunakan untuk proses klasifikasi jenis servis kendaraan yang telah tertera juga waktu servis kendaraan.

## B. Pembahasan
Pengujian sistem dilakukan secara black box, yaitu dengan menggunakan skenario ujicoba sistem. Booking servis dilakukan oleh Bapak Herry dengan nomor handphone 082185741202 dengan mengirimkan pesan SMS seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7 Format SMS Booking Servis
Gambar 7 menunjukkan penulisan format SMS yang harus dilakukan oleh pelanggan.Hasil dari SMS ini akan dapat langsung ditangkap oleh sistem yang dikelola oleh admin bengkel. Pesan yang diterima website booking servis adalah seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8 Pesan diterima oleh website
Gambar 8 adalah Gambar dimana pesan asli dari pelanggan diterima oleh sistem. Setelah tahap ini  sistem  akan  melakukan text  preprocessing dengan  menggunakan text  mining sehingga masing-masing  kata  akan  memiliki  makna  sendiri-sendiri.  Gambar  9  adalah  hasil  dari text preprocessing akan  ditampilkan  pada  halaman  tersendiri  dari  website  yaitu  halaman  data booking .

## Gambar 9 Hasil dari text prepocessing
Gambar 9 adalah Gambar hasil implementasi text preprocessing dimana masing-masing kata yang  dikirimkan  dengan  dipisahkan  oleh  tanda  #  saat  mengirimkan  SMS  sebelumnya  akan diletakkan  dalam  kolom-kolom  tersendiri.  Sedangkan  tanda  #  telah  dihilangkan  dengan menggunakan text mining .
Tahapan selanjutnya adalah penggunaan algoritma naive bayes untuk mengklasifikasikan jenis servis dan memprediksi waktu kedatangan masing-masing pelanggan sesuai dengan job pada  bengkel.  Dengan  berpedoman  pada  jenis  servis,  tahun  produksi  kendaraan  dan  tipe kendaraan  maka  durasi  servis  pada  masing-masing  kendaraan  dapat  diprediksi.  Hasil  dari algoritma naive bayes dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Tampilan website setelah dilakukan naive bayes classifier
Pada Gambar 10 ditunjukkan bahwa Bapak Herry yang melakukan booking servis akan dapat dilayani pada tanggal 29 Desember 2019 pada jam 13.00 sampai dengan 14.00.
Hasil akhir dari penelitian adalah dikirimkannya SMSm jawaban kepada masing-masing pelanggan. Tampilan pada aplikasi web adalah seperti Gambar 11.

## Gambar 11 Pesan Jawaban oleh sistem
Pesan  jawaban  kepada  Bapak  Herry  yang  telah  melakukan  booking  servis  dilakukan  secara otomatis oleh sistem. Format pesan yang dikirimkan kepada pelanggan Bapak Herry adalah terlihat pada Gambar 11.

## V. K ESIMPULAN
Sebuah aplikasi yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah sebuah aplikasi untuk booking servis  mobil  Toyota  pada  PT.  Tunas  Radien  Tbk.  Aplikasi  booking  dilakukan  dengan menggunakan text messaging SMS dengan format yang telah ditentukan oleh PT. Tunas Radien Tbk. Data SMS yang diterima oleh sistem akan dilakukan text mining menggunakan beberapa tahap sehingga maksud dan tujuan dari SMS dapat dipahami oleh sistem. Beberapa tahapan text mining meliputi  seleksi  pengambilan  data, preprocessing yaitu  tahapan  menghilangkan  data yang tidak dibutuhkan. Setelah proses untuk memahami data dengan menggunakan text mining dilakukan  maka  akan  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma naive  bayes .  Dengan mempertimbangkan  tiga  parameter  yang  telah  diambil  dari  proses text  mining berupa  tahun produksi, jenis kendaraan dan jenis servis maka  aplikasi booking servis akan mengklasifikasi durasi service dalam 7 klasifikasi utama.  7 klasifikasi durasi servis yaitu dibawah 1 jam, 1-2 jam, 2-3 jam, 3-4 jam, 4-5 jam, 5-6 jam dan lebih dari 7 jam. Akurasi dari penggunaan algoritma naive  bayes pada  penelitian  mencapai  78%.  Dengan  output  berupa  durasi  waktu  servis berdasarkan  pada  waktu booking dan  jumlah  pit  serta  mekanis  maka  akan  sistem  dapat membalas  SMS  ke  pelanggan  waktu  kedatangan  masing-masing  pelanggan  ke  bengkel mengurangi  antrian  dan  pelanggan  dapat  lebih  efisien  dalam  menggunakan  waktunya  sesua dengan hasil dari sistem.

## R EFERENSI
[1]   B. S. Nasional, “Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis (Unit), 2017 -2019,” Badan Pusat statistik, Jakarta, Indonesia, 2021.
[2]   D. J. Bayu, “Publik Cenderung Menggunakan Mobil Pribadi Saat Pandemi,” databoks, 6 January 2021. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/. [Accessed 7 August 2021].
[3]   A. Rahman, “Pengaruh Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan,” Cakrawala, vol. 17, no. 2, 2017.
[4]   M.  Afrina  and  A.  Ibrahim.,  “Rancang  Bangun  Electronic  Customer  Relationship Management  (E-CRM)  Sebagai  Sistem  Informasi  Dalam  Peningkatan  Layanan Perpustakaan Digital Fakultas Ilmu Komputer Unsri,” JUrnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 629-644, 2013.
[5]   R.  Feldman  and  S.  James,  The  Text  Mining  Handbook  :  Advanced  Approaches  to Analyze Unstructured Data, Cambridge, England: Cambridge University Press, 2007.
[6]   B. Y. Setyaleksana and E. Y. Suharyono, “Pengaruh Customer Relationship Management Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan,” Jurnal administrasi Bisnis, vol. 46, no. 1, pp. 45-51, 2017.
[7]   T. S. Ruslim and R. Mukti, “Identifikasi Kepuasan Konsumen ditinjau dari Segi Harga dan Kualitas Pada Restoran Abuba Steak di Greenville,” Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis, vol. 2, no. 1, 2016.
[8]   L. Sugandi, “Pengaruh Teknologi Informasi Untuk Meningkatkan Layanan Dalam Proses Belajar Mengajar,” ComTech, vol. 5, no. 2, pp. 939-953, 2014.
[9]   H.  A.  Rasyid,  “Pengaruh  Kualitas  Layanan  dan  Pemanfaatan  Teknologi  Terhadap Kepuasan  Dan  Loyalitas  Pelanggan  Go-Jek,” Jurnal  Ekonomi  Manajemen  dan  Bisnis, vol. 1, no. 2, 2017.
[10]  F. Friza, R. Yumna and M. Fathiaty, “Pesan Teks dan Pesan Gambar Pada Foto Nasional Geographic,” Deiksis, vol. 12, no. 1, 2020.
[11]  Rahartri,  “Media  Komunikasi  Efektif  Pada  Layanan  Jasa  Informasi  :  Studi  Kasus  Di Kawasan  Pusat  Penelitian  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  (Puspiptek),” Media Pustakawan, vol. 26, no. 2, 2019.
[12]  M. Arafah, “Aplikasi Sistem Informasi Berbasis SMS (Short Message Service) Gateway Pada PT. Mega Auto Finance Makasar,” Inspiration ( Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 1, no. 2, 2011.
[13]  B. A. Rahardian, K. Diva, M. Dian Putri and C. Imam, “Analisis Judul Majalah Kawanku Menggunakan  Clustering  K-Means  Dengan  Konsep  Simulasi  Big  Data  Pada  Hadoop Multi Nood Cluster,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 2, pp. 75-80, 2007.
[14]  N.  Hikmah,  “Pemanfaatan  Text  Mining  Dalam  Pencarian  Ayat  Alquran  Dengan Menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity,” Jurnal Antartika, vol. 8, no. 1, pp. 13-22, 2018.
[15]  I. Adiwijaya, “Text Mining dan Knowledge Discovery,” Kolokium Bersama Komunitas Datamining Indonesia dan Softcomputing Indonesia, September 2006.
[16]  Bustami,  “Penerapan  Algortima  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah Asuransi,” Jurnal Informatika, vol. 8, no. 1, 2014.
[17]  D. N. CHANDRA, G. INDRAWAN and I. N. SUKARAJA, “Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 10, no. 1, pp. 11-19, 2016.
[18]  J.  Simatupang,  G.  J.  Yanris  and  Sugiyarti,  “Implementasi  Sistem  Informasi  Booking Service Online Pada PT. Riau Argo Perkasa Berbasis Web,” Jurnal Intra Tech, vol. 4, no. 2, 2020.
[19]  Meryuni  and  M.  Siddik,  “Perancangan  Sistem  Antrian  booking  Servis  Menggunakan Multiple Channel Model Berbasis Web,” Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi komputer dan Informasi, vol. 2, no. 3, 2020.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada Tim Jurnal Informatika Polbeng yang telah meluangkan waktu untuk mereview dan menerima artikel penelitian ini. Selanjutnya ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Polinema yang telah membiaya penelitian ini.