## Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan Telkomsel Prabayar
Fattya Ariani 1 , Andi Taufik 2 1 STMIK Nusa Mandiri, fattya.fty@nusamandiri.ac.id, Jln. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur, Indonesia
2 STMIK Nusa Mandiri, a.taufik30@gmail.com, Jln. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : 06 Okt 2020 : 03 Nov 2020 : 30 Nov 2020 Saat ini Indonesia mempunyai lebih dari satu operator seluler yang  aktif.  Perkembangan  teknologi  yang  membuat  segala aktivitas  masyarakat  dilakukan  secara mobile atau online . Karena kebutuhan komunikasi sangat tinggi maka perusahaan operator saling berlomba-lomba untuk mengambil  hati  para  pelanggan  dengan  peningkatan layanannya.  Telkomsel  menjadi  salah  satu  operator  terbesar di  Indonesia.  Untuk  memberikan  pelayanan  terbaik, telkomsel harus konsisten dan meningkatkan pelayanan. Ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa klasifikasi  kepuasan  pelanggan  seperti Support  Vector Machine, Decission Tree dan Metode Naïve Bayes dan PSO. Tetapi  belum  diketahui  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dalam mengklasisfikasi  kepuasan  pelanggan.  Untuk  mengetahui tingkat  akurasi  tertinggi  diantara  metode  tersebut,  maka dilakukan  penelitian  perbandingan  metode  klasifikasi  data mining untuk prediksi tingkat kepuasan pelanggan telkomsel prabayar. Penelitian dilakukan dengan penyebaran kuesioner dengan jumlah 500 responden. Dan variabel yang dinilai ada 4 yaitu harga, promosi, kualitas produk dan kualitas layanan. Hasil  dari  penelitian  ini  di  dapatkan  nilai  akurasi  algoritma C45  sebesar  sebesar  96,50%, Support  Vector  Machine sebesar  89,66%, Naïve  Bayes sebesar  89,88%  dan  metode Optimasi Naïve  B ayes  dengan  pemilihan fiture  Particle Swarm  Optimization sebesar  95,85%.  Jadi  algoritma  C.45 nilai  akurasinya  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  metode lainnya.  Sehingga  menggunakan  algoritma  C.45  lebih  baik dalam  memprediksi  tingkat  kepuasan  pelanggan  telkomsel prabayar
Kata Kunci : Algoritma C.45 Support Vector Machine Naïve Bayes Particle Swarm Optimization Tingkat kepuasan
Data Mining Klasifikasi

## Abstract
Currently, Indonesia has more than one active cellular operator. Technological developments that make  all  community  activities  carried  out  via  mobile  or  online.  Because  the  need  for
communication  is  very  high,  operator  companies  are  competing  to  win  over  the  hearts  of  their customers by improving their services. Telkomsel is one of the largest operators in Indonesia. To provide  the  best  service,  Telkomsel  must  be  consistent  and  improve  service.  There  are  several methods  that  can  be  used  to  analyze  customer  satisfaction  classifications  such  as  Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine,  Decission  Tree  and  Naïve  Bayes  and  PSO  methods.  But  it  is  not  yet known the highest level of accuracy in classifying customer satisfaction. To determine the highest level of accuracy among these methods, a comparative study of data mining classification methods was  conducted to  predict the  level  of  prepaid Telkomsel  customer  satisfaction.  The research  was conducted by distributing questionnaires with a total of 500 respondents. And there are 4 variables assessed,  namely  price,  promotion,  product  quality  and  service  quality.  The  results  of  this  study obtained the accuracy value of the C45 algorithm of 96.50%, Support Vector Machine of 89.66%, Naïve  Bayes  of  89.88% and  the  Naïve  Bayes  Optimization  method  with the selection  of  Particle Swarm  Optimization  features  of  95.85%.  So  the  C.45  algorithm  has  the  highest  accuracy  value compared  to  other  methods.  So  using  the  C.45  algorithm  is  better  at  predicting  the  level  of customer satisfaction of Telkomsel prepaid customers

## 1. Pendahuluan
Karena  kebutuhan  komunikasi  sangat tinggi  dan  perkembangan  penggunaan  data akses  internet  makin  dibutuhkan,  terutama dimasa  seperti  sekarang  ini  dimasa  pandemi maka  perusahaan  operator  saling  berlomba- lomba untuk  mengambil hati para pelanggan dengan  peningkatan  layanannya.  Salah  satu operator  seluler  yang  terbesar  dan  banyak digunakan  di  Indonesia  adalah  telkomsel. Untuk memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan  telkomsel  harus  konsisten  dan meningkatkan pelayanan.
Industri
telekomuikasi membantu pengguna telepon seluler agar dapat terhubung antara satu sama lain dengan cepat dan mudah. Keberhasilan industri telekomunikasi  seluler  teegantung  pada infrastruktur  untuk  memenuhi  jangkaun layanan,  karena  setiap  telepon  genggam harus  dilengkapi  dengan  beberapa  fasilitas agar  dapat  berfungsi  dengan  cepat  dengan jangkauan  yang  luas.  Pada  negara-negara berkembang,  Industri  provider  atau  operator telekomunikasi  (mobile  network  provider) mengalami perkembangan yang sangat pesat. Industri  telekomunikasi  menjadi  persaingan bisnis  yang  banyak  diminati  dan  sangat
menguntungkan  dalam  lingkup  lingkungan bisnis.(Armin et al., 2017)
Operator  telepon  seluler  atau  operator nirkabel merupakan perusahaan yang menyediakan layanan untuk pengguna telepon  seluler.  Operator  telepon  seluler membuatkan  kartu SIM dengan ukuran kecil untuk pelanggan dengan cara harus dimasukan ke setiap ponsel untuk mendapatkan akses layanan tersebut.
Operator  telepon  seluler  yang  populer  sejak pada  awal  peluncurannya  pada  tanggal  26 Mei  1995  di  Jakarta  hingga  kini  adalah Telkomsel.
Telkomsel  menjadi  salah  satu  operator telepon  seluler  terbesar  yang  di  miliki Indonesia  dengan  jumlah  minat  pelanggan terbanyak.  Telkomsel  juga  memiliki  kualitas jaringan  yang  bagus,  tersedia  pilihan  bonus telepon  dan  sms,  pilihan  paket  ineternet  dan tersedianya  customer  service  pada  setiap Grapari  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia. (Septi et al., 2020)
Kepuasan  konsumen  sebagai  pengguna jasa  adalah  hal  yang  paling  utama  bagi sebuah  pengelola  jasa  layanan.  (Desyanti, 2018)
Kepuasan  konsumen  merupakan  tingkat dimana  anggapan  terhadap  produk  sesuai dengan  harapan  para  konsumen.  Harapan konsumen  umumnya  merupakan  prakiraan atau  keyakinan  konsumen  tentang  apa  yang akan  diterimanya  bila  telah  membeli  atau mengkonsumsi suatu produk. Seorang konsumen  mungkin  mengalami  berbagai tingkat  kepuasan,  yaitu  bila  produk  tidak sesuai dengan harapannya setelah dikonsumsi,  maka  konsumen  tersebut  akan merasa  tidak  puas.  Namun  bila  terjadi sebaliknya  yaitu  produk  sesuai  dengan harapannya,  maka  konsumen  akan  merasa puas sehingga suatu saat akan mengkonsumsi kembali  produk  tersebut.  (Shiddiq  et  al., 2018)
Berikut  ini  beberapa  penelitian  terdahulu yang  telah  melakukan  penelitian  berkaitan dengan  analisa  tingkat  kepuasan  pelanggan  , yaitu :
Tahun 2016 Teguh Budi Santoso (Santoso, 2016) melakukan penelitian
tentang  analisa  dan  penerapan  metode c4.5 untuk prediksi loyalitas pelanggan.
Berdasarkan  Hasil  klasifikasi  menggunkan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa diperoleh  akurasi  mencapai  97.5%,  yang menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  cocok digunakan untuk mengukur tinggkat loyalitas pelanggan data seluler.
Tahun 2018 Sutriawaty Takalapeta (Takalapeta,  2018)  melakukan  penelitian tentang  Penerapan  Data  Mining  Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan  Nilai  gain  tertinggi  adalah variabel tangiables dengan  nilai  0,378118.
Sedangkan  Metode  Algoritma  C4.5,  pada sebuah  resto  dan  hasil    penelitian    indikator dari  variabel tangiables yang  mempunyai nilai  entropy  tertinggi  adalah  indikator fasilitas dengan nilai  0,764205
Ahmad Shiddiq, Ratih Kumalasari
Niswatin,  dan  Intan  Nur  Farida  melakukan penelitian pada tahun 2018 tentang kepuasan konsumen  di  restoran  dapur  solo  cabang
Kediri. Penelitian dilakukan dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  hasil  dari penelitian tersebut adalah mengklasifikasikan konsumen merasa tidak puas apabila pelayanan  dirasa  kurang,  fasilitas  dirasa kurang  dan  pelayanan  ramah,  product  dirasa kurang,  fasilitas  dirasa  baik  dan  pelayanan dirasa ramah. Dan mengklasifikasikan konsumen  merasa  puas  apabila  pelayanan dirasa  lumayan,  product  dirasa  lumayan, fasilitas  dirasa  baik  dan  pelayanan  dirasa ramah. (Shiddiq et al., 2018)
T. Yudi Hadiwandra melakukan penelitian  tentang  Perbandingan  Kinerja Model Klasifikasi Decission Tree , Bayesian Classifier,  Instance  Base,  Linear  Function Base,  Rule  Base pada  4  Dataset  Berbeda. Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  kelas model Linear  Function dan Decission  Tree membutuhkan  waktu  training  yang  relatif lebih  lama  dibanding  model  lainnya,  namun membutuhkan  waktu testing yang  relatif lebih  cepat  dibanding  model  lainnya.  Secara umum  kelas  model Decission  Tree lebih unggul  dibanding  kelas  model  lainnya. (Hadiwandra, 2019)
Nur Lutfiyana melakukan penelitian pada tahun  2018  tentang  prediksi  hasil  layanan kemudahan  Donasi  zakat  dan  program dengan  penerapan  algoritma  C4.5  berbasis PSO.  Hasil  penelitian    untuk    nilai    akurasi yang  didapat  pada  model  algoritma  C4.5 adalah  83,91%  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan  model  algoritma  C4.5  berbasis  PSO adalah 83,49%.(Lutfiyana, 2018)
Julia Ferlin, Fitra Abdurrachman Bachtiar,  dan  Alfi  Nur  Rusydi  melakukan penelitian  pada  tahun  2019  dengan  judul Klasifikasi Customer Intent untuk Mengetahui  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan menggunakan Metode Support Vector Machine pada  Restoran  Bakso  President. Penelitian  ini  menghasilkan  nilai Accuracy model sebesar  80%  dengan  rata  –  rata  nilai
Precision sebesar  66%, Recall sebesar
43,7%,  dan F1-score sebesar  47%.(Ferlin,
2019)
Yusran  Timur  Samuel,  Kemala  Dewi melakukan  penelitian  tahun  2019  dengan judul,  Penggunaan  Metode Naïve  Bayes Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna Terhadap Online System Universitas Advent Indonesia.
Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi kepuasan  pengguna  menggunakan  metode naïve bayes untuk pengujian pertama dengan full  data  training mendapatkan  nilai  akurasi sebesar 81.3%, pengujian kedua dengan 80% data training 20% data testing mendapatkan nilai  akurasi  80%,  pengujian  ketiga  dengan cross-validation mendapatkan  nlai  akurasi sebesar  78.7  dan  pengujian  keempat  dengan 66%  data  training  dan  33%  data  testing mendapatkan  nilai  akurasi  68.6%(Samuel  & Dewi, 2019)
Tahun  2018  Agus  Darmawan,  Nunu Kustian  dan    Wanti  Rahayu  meakukan penelitian  dengan  judul  Implementasi  Data
Mining  Menggunakan  Model  SVM  Untuk
Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman
Tabebuya.  Hasil  dari  penelitian  melakukan evaluasi  dan  validasi  dapat  disimpulkan bahwa  algortima  SVM  memiliki  akurasi  dan performa  secara  rata-rata  yaitu  sebesar 86,00%  dan  nilai  AUC  sebesar  0.947. (Darmawan et al., 2018)
Dari  penelitian  sebelumnya  dapat  dilihat bahwa  terdapat  beberapa  metode  untuk menganalisa  kepuasan  pelanggan.  Tetapi belum diketahui tingkat akurasi paling tinggi dalam mengklasisfikasi kepuasan pelanggan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa algoritma mana yang mendapatkan nilai akurasi yang paling tinggi untuk klasifikasi kepuasan pelangan
telkomsel  antara  algoritma Naïve  Bayes,
Support Vector Machine, Decission Tree dan Metode Naïve Bayes dan PSO.
2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan adalah metode penelitian eksperimen dengan tahapan sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan penyebaran kuesioner kepada para pelanggan telkomsel.  Pada  penelitian  ini  kuesioner dibagikan  kepada  500  responden.  Dalam kuesioner  terdapat  4  variabel  (Harga, Promosi,  Kualitas  Produk,  dan  kualitas layanan)  dan  14  atribut.  Data  kuesioner tersebut  digunakan  sebagai  data  awal  untuk mengetahui jumlah puas dan tidak puas pada data  kepuasan  pelanggan  telkomsel  yang secara rinci di jabarkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan atribut
Variabe l Atribut Harga Harga kartu perdana Telkomsel Prabayar terjangkau Tarif SMS lebih murah dibandingkan dengan operator lain
Tarif telepon lebih murah dibandingkan dengan operator lain Harga paket internet yang ditawarkan lebih murah dibandingkan dengan operator lain Promosi Sering memberikan gratis atau bonus SMS dan telepon Memberikan gratis atau bonus Internet Selalu mengadakan undian seperti telkomsel point Kualitas Produk Selama Pemakaian kualitas SIM Card tahan lama Telkomsel mempunyai sinyal yang kuat serta jangkauan yang luas dan dapat mepermudah komunikasi
Koneksi internet yang diterima sangat cepat.
Sinyal selalu stabil dan jarang mengalami gangguan. Kualitas Layana n Tersedianya grapari Telkomsel yang mudah ditemukan sebagai pusat layanan pelanggan. Layanan Customer Service
Telkomsel dapat membantu saya ketika terjadi keluhan terkait produk Telkomsel.

## Tersedia layanan aplikasi MY
Telkomsel.
Tabel  1  merupakan  variabel  dan  atribut yang digunakan dalam penelitian ini.
Pengukuran data responden dalam penelitian  ini  menggunakan  Skala Linkert . Skala Linkert merupakan  skala  yang  yang digunakan  untuk  mengukur  variabel  sikap, pendapat,  dan  persepsi  seseorang  atau sekelompok  mengenai  fenomena  sosial  yang disajikan  pada  Tabel  2  (Puspa  &  Sudibya, 2016).
Tabel 2. Skala linkert No. Simbol Skala jawaban Nilai 1. STS Sangat Tidak Setuju 1 2. TS Tidak Setuju 2 3. CS Cukup Setuju 3 4. S Setuju 4 5. SS Sangat Setuju 5
Tabel  2  merupakan    skala linkert yang terdiri  dari  5  simbol  yaitu  STS,  TS,  CS,  S, dan SS.
2. Metode yang Digunakan
Untuk mengetahui metode klasifikasi data mining  yang  paling  akurat  pada  kepuasan pelanggan telkomsel.
Metode yang digunakan  yaitu,  C4.5, Support  Vector Machine,  Naïves  Bayes dan metode  Naïve Bayes dengan pemilihan fitur Particle Swarm Optimization.
a. Algoritma C.45 Metode  pohon  keputusan  digunakan untuk  mengubah  fakta  yang  yang  sangat besar,  mengeksplorasi  data,  dan  menemukan hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah variabel input dengan variabel target.
Tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5. (Kusrini & Luthfi, 2009) yaitu:
1) Mempersiapkan  data training ,  dapat diambil  dari  data  histori  yang  pernah terjadi sebelumnya dan
sudah dikelompokan dalam kelas-kelas tertentu.
2) Menentukan  akar  dari  pohon  dengan menghitung  nilai gain yang  tertinggi  dari masing-masing  atribut  atau  berdasarkan nilai index  entropy terendah.  Sebelumnya dihitung  terlebih  dahulu  nilai index entropy , dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑛 𝑖=1 (−𝑝𝑖) ∗ (𝑝𝑖)
(1)
Keterangan : S: himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proporsi dari S i terhadap S
3) Hitung nilai gain dengan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑆| ∗
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (2)
Keterangan:
S : himpunan kasus A : atribut
n : jumlah partisi atribut A
|Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : jumlah kasus dalam S
4) Ulangi langkah ke-2 hingga semua semua tupel terpartisi.
5) Proses  partisi  pohon  keputusan  akan berhenti saat:
a) Semua  tupel  dalma  node  N  mendapat kelas yang sama.
b) Tidak  ada  atribut  di  dalam  tupel  yang dipartisi lagi.
c) Tidak ada tupel di dalam cabang yang kosong
b. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine merupakan machine  learning yang  termasuk  dalam model supervised learning atau pembelajaran dengan  pengawasan  yang  berhubungan dengan analisis data dan pengenalan pola Fungsi keputusan klasifikasi sign (f(x)):
𝑓(𝑥) = 𝑤𝑥 + 𝑏 (3)
Atau
𝑓𝑥 = ∑ 𝑚 𝑖 = 1 𝑎 𝑖 𝑎𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 (4) Keterangan:
N : Banyaknya data n : dimensi data atau banyaknya fitur Ld : Dualitas Lagrange Multipier αi : nilai bobot setiap titik data
C: nilai konstanta M  :jumlah support  vector /titik  data  yang memiliki αi > 0 K(x,xi) : fungsi kernel
c. Naïves Bayes
Dalam Bayes (terutama Naïve  Bayes ), maksud  independensi  yang  kuat  pada  fitur adalah  bahwa  sebuah  data  tidak  berkaitan dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam data  yang  sama.  Prediksi Bayes didasarkan pada  teorema Bayes dengan  formula  umum sebagai berikut :
𝑃(𝐸) = 𝑃(𝐻𝑃(𝐻)𝑥𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (5)
Keterangan
P(H|E) : Probabilitas akhir bersyarat ( conditionalprobability ) suatu
hipotesis  H  terjadi  jika  diberikan bukti ( evidence ) E terjadi.
P  (E|H)  :  Probabilitas  sebuah  bukti  E  terjadi akan mempengaruhi hipotesis H.
P (H) : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi  tanpa  memandang  bukti apapun.
P  (E)  :  Probabilitas  awal  (priori)  bukti  E terjadi tanpa memandang hiotesis/bukti yang lain
d. Particle Swarm Optimization. Particle  Swarm  Optimization dirumuskan pertama kali oleh Edward dan kennedy pada tahun 1995.  Proses  pemikiran  dibalik
algoritma  ini  terinspirasi  dari perilaku  sosial hewan.  Seperti  burung  yang  berkelompok atau sekelompok ikan.(Taufik, 2018)
3. Pengujian Metode
Pengujian  pada  model  yang  dilakukan dengan  menggunakan  RapidMiner  untuk mengolah  data.  Model  diuji  untuk  melihat hasil yang akan dimanfaatkan untuk mengambil keputusan hasil penelitian.
Tahapan dalam melakukan pengujian
kepuasan pelanggan sebagai berikut:
a) Menyiapkan  dataset  untuk  eksperimen yang sudah diketahui classnya
Mendesain arsitektur algoritma klasifikasi C4.5, Support  Vector  Machine,  Naïves Bayes dan metode  Naïve Bayes dengan pemilihan fitur Particle Swarm Optimization. b) Melakukan training dan testing terhadap algoritma  C4.5, Support  Vector  Machine, Naïves  Bayes dan metode  Naïve Bayes dengan  pemilihan  fitur Particle  Swarm Optimization ,  kemudian  mencatat  hasil
accuracy dan AUC 4. Evaluasi dan Validasi Data Validasi dilakukan menggunakan validation  tertinggi  dalam  tiap  algoritma.
Sedangkan pengukuran akurasi diukur dengan  confusion  matrix  dan  kurva  ROC (Receiver  Operating  Characteristics)  untuk mengukur nilai AUC.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah perhitung data kuesioner, didapatkan  jumlah  nilai  PUAS  terdapat  366 data  dan  jumlah  TIDAK  PUAS  berjumlah 145  data,  dan  total  keseluruhan  kasus terdapat 500.
A. Hasil  pengujian  menggunakan  Algoritma C.45
Pengujian  Algoritma  C.45  menggunakan teknik  pengujian  dengan  merubah  nilai
validasi  nya  dari  1  sampai  dengan    10, berikut  tabel  3  ini  pengujiannya  untuk mendapatkan nilai akurasi yang paling tinggi maka peneliti melakukan
Tabel 3. Hasil pengujian algoritma C.45 Validation Accuracy AUC 1 94,00% 0.685 2 94,00% 0.685 3 95,00% 0.887 4 94,90% 0.794 5 96,04% 0.950 6 93,96% 0.682 7 96,10% 0.959 8 95,95% 0.952 9 96,50% 0.960 10 95,00% 0.980 Berdasarkan hasil pengujian menggunakan Algoritma C45 pada Tabel 3  dengan  merubah  nilai  validasi  1-10 menggunakan Rapid Miner untuk mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi terdapat  pada  nilai  validasi  9  sebesar 96,50  % dan nilai AUC nya 0.960

## B. Hasil  pengujian  menggunakan Support Vector Machine
Pada  Pengujian Menggunakan Algoritma
Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mendapatkan  hasil  yang  terbaik  peneliti mencoba  merubah  beberapa  parameter  agar mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi, pengujian  pertama  yang  dilakukan    dengan Nilai  C  0.0  ,  Nilai Epsilision 0.0  dan merubah nilai Validitas 1-10, berikut Tabel 4 pengujian  yang  telah  dilakukan  hanya menampilkan  nilai  akurasi  yang  tertinggi yaitu dengan nilai validasi dari 6 sampai 10
Tabel 4. Hasil pengujian SVM nilai C 0.0 dan
epsilision 0.0 Validasi C Epsilion Accuracy AUC 6 0.0 0.0 65.11% 0,970 7 0.0 0.0 67.84% 0.950 8 0.0 0.0 66.90% 0,969
9 0.0 0.0 60.05% 0.975 10 0.0 0.0 66.00% 0,973
Hasil  Pengujian  dengan  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine masih sangat  rendah  nilai  akurasi  tertinggi  pada validasi  7  dengan  nilai  akurasi  67,84%  dan nilai AUC 0.950
Pengujian kedua dilakukan untuk mencari nilai  akurasi  yang  besar  menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dengan  nilai  parameter  C  0.1,  nilai  Epsilon 0.0  dan  merubah  nilai  Validasi  1  sampai  10 yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian SVM nilai C 0.1 dan
epsilision 0.0 Validasi C Epsilion Accuracy AUC 6 0.1 0.0 85.80% 0,970 7 0.1 0.0 85.74% 0.986 8 0.1 0.0 88.90% 0,976 9 0.1 0.0 87.69% 0.975 10 0.1 0.0 88.40% 0,960
Pada  Tabel  5  hasil  pengujian  kedua menggunakan Support  Vector  Machine yang telah dilakukan mengalami peningkatan pada nilai  akurasi  dengan    nilai  validasi  8,  nilai parameter  C  0.1,  dan  nilai  Epsilon  0.0
sebesar 88,90% Pengujian Ketiga Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)
dilakukan  untuk  mencari  nilai  akurasi    lebih baik lagi dengan parameter Nilai C 1.0 , nilai Epsilision  0.0  dan  merubah  nilai  validasi  1 sampai dengan 10
Tabel 6. Hasil pengujian SVM nilai C 1.0 dan
epsilision 0.0 Validasi C Epsilon Accuracy AUC 6 1.0 0.0 86.80% 0,980 7 1.0 0.0 87.52% 0.977 8 1.0 0.0 89.66% 0,968 9 1.0 0.0 86.90% 0.981 10 1.0 0.0 89.40% 0,945
Pada tabel 6 pengujian ketiga menggunakan  algoritma Support  Vector Machine mengalami  peningkatan  pada  nilai akurasi  dengan  nilai  Validasi  8  Nilai  C  1.0 dan  nilai Epsilision 0.0 sebesar 89.66%

## C. Hasil  pengujian  menggunakan Naïves Bayes
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang baik  pengujian  algoritma  Naïve  Bayes menggunakan  teknik Fold  Cross  Validation atau  yang  disebut  dengan  merubah  nilai validasinya 1 sampai dengan 10 berikut tabel hasil pengujian nya.
Tabel 7. Hasil pengujian Naïves Bayes Validation Accuracy AUC 1 85,00% 0.682 2 85,00% 0.682 3 80,70% 0.500 4 86,00% 0.500 5 84,00% 0.550 6 89,88% 0.500 7 87,07% 0.550 8 86,90% 0.500 9 83,89% 0.500 10 84,96% 0.500
Pada  tabel  7  hasil  pengujian  algoritma Naïve Bayes Menggunakan Rapidminer, nilai akurasi tertinggi pada nilai validasi 6 sebesar 89,88% dan nilai AUC 0.500

## D. Hasil  pengujian  menggunakan Naïve
Bayes dengan  pemilihan  fitur Particle Swarm Optimization
Dalam  Pengujian  metode  Naïve  Bayes dengan  pemilihan fiture  particle  Swarm Optimization peneliti  melakukan  perubahan nilai  parameter  untuk  mendapatkan  nilai akurasi tertinggi
Pengujian  pertama  yang  telah  dilakukan memberikan  nilai Population  Size 10,  nilai maximum  of  Generation 80,  nilai  ineteria Weight  1.0  bernilai  tetap  dan  merubah  nilai
Validasi  dari  1  sampai  dengan  10,  berikut tabel  8  pengujian  yang  telah  dilakukan  yang ditampilkan  dengan  nilai  akurasi  tertinggi yaitu pada nilai validasi 6-10
Tabel 8. Hasil pengujian Naïves Bayes pemilihan fitur PSO Valid asi Populati on Size (P) Maximu m Number Of Generat ion Ineter ia Weig ht (w) Accura cy 6 10 80 1.0 90.94% 7 10 80 1.0 95.77 % 8 10 80 1.0 93.95% 9 10 80 1.0 94.87% 10 10 80 1.0 95.30%
Hasil pengujian menggunakan metode naïve  bayes  dan  PSO  pada  Tabel  8 dengan  merubah  nilai  validasi  1-10 menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada validasi 7 sebesar 95,77%
Pengujian  kedua  metode  Naïve  Bayes dengan  pemilihan fiture  particle  Swarm Optimization dilakukan  dengan  merubah nilai  Population  Size  1-10,  sedangkan  nilai Validasi  7  dan  nilai Maximum  Number  Of Generation 80 bernilai tetap untuk mendapatkan  nilai  akurasi  lebih  baik  lagi yang disajikan pada Tabel 9 dibawah ini.
Tabel 9. Hasil pengujian Naïves Bayes pemilihan fitur PSO Valid asi Populati on Size (P) Maximu m Number Of Generat ion Ineter ia Weig ht (w) Accura cy 7 6 80 1.0 93.35% 7 7 80 1.0 95.85 % 7 8 80 1.0 94.75% 7 9 80 1.0 93.80% 7 10 80 1.0 94.45%
Pada  Tabel  9  hasil  pengujian  kedua
metode Naïve Bayes dengan pemilihan fiture particle Swarm Optimization
dengan merubah nilai population size 1-10 mengalami  peningkatan  pada  nilai  akurasi terdapat  pada population  size 7  sebesar 95,85%
Hasil  Perbandingan  Metode  pada  tingkat kepuasan  pelanggan  Telkomsel  Prabayar adalah sebagai berikut pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil perbandingan metode Metode Accuracy AUC C45 96,50% 0.960 SVM 89.66% 0,968 Naïve Bayes 89,88% 0.500 NB Dan PSO 95.85% 0.500 Pada Tabel 10 adalah hasil perbandingan  metode  menggunakan  aplikasi rapid  miner  dengan  nilai Confusion  Matrix maupun  ROC Curve ,  nilai akurasi  yang  bisa didapatkan  menggunakan  algoritma  C.45 sebesar  96,50%  dan  AUC  0.960,  sedangkan untuk  nilai  akurasi  menggunakan  Algoritma Support Vector Machine sebesar 89,66% dan AUC 0,968, Akurasi menggunakan
Algoritma Naïve  Bayes sebesar  89,88%  dan auc  0.500  dan  nilai  akurasi  dengan  metode Optimasi  Naïve Bayes dengan  pemilihan fiture Particle  Swarm  Optimization sebesar 95,85% dan AUC 0.500
Pada Hasil pengujian perbandingan metode  yang  telah  dilakukan  nilai  akurasi dan  auc  menggunakan  algoritma  C.45  lebih baik dibandingkan dengan 3 metodenya

## 4. Simpulan
Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah  hasil perhitungan dengan bantuan software RapidMiner  studio  9.7  dengan  perbandingan empat metode yang berbeda yaitu menggunakan algoritma C.45, Support Vector  Machine,  Naïve  Bayes dan Optimasi Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization untuk mengetahui metode mana
yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  tingkat kepuasan pelangan telkomsel prabayar. Nilai akurasi  algoritma  C45  sebesar  sebesar 96,50%,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi menggunakan  Algoritma Support  Vector
Machine sebesar 89,66%, Akurasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes sebesar  89,88%  dan  nilai  akurasi  dengan metode  Optimasi  Naïve  Bayes  dengan pemilihan fiture Particle Swarm Optimization sebesar 95,85% Berdasarkan hasil
pengolahan perbandingan  metode  C45,  Support  Vector Machine,  Naïve  Bayes  dan  Optimasi  Naïve Bayes dengan pemilihan fitur Particle Swarm Optimization dapat  disimpulkan  bahwa menggunakan  algoritma  C.45    Lebih  baik dalam memprediksi tingkat kepuasan pelanggan  telkomsel  prabayar  dan  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  peningkatan  produk dan layanan operator seluler untuk kedepannya.

## 5. Referensi
Armin,  D.,  Mulyadi,  &  Fauziah.  (2017). Evaluasi  Kualitas  Layanan  terhadap Operator  Telekomunikasi:  Tinjauan Perspektif Pelanggan. Jurnal Optimasi Sistem Industri , 16 (2), 106.
Darmawan,  A.,  Kustian,  N.,  &  Rahayu,  W.
(2018).  Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Model  SVM  untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya. STRING  (Satuan  Tulisan Riset  dan  Inovasi  Teknologi) , 2 (3),
299. https://doi.org/10.30998/string.v2i3.24 39
Desyanti.  (2018).  Penerapan  Data  Mining Algoritma  C4.5  untuk  Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand  Zuri  Dumai. SATIN-  Sains  dan Teknologi , 4 (2).
Ferlin, J. (2019). Klasifikasi Customer Intent Melalui Text Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Pelanggan  Berdasarkan  Komentar
Pelanggan Menggunakan Metode Support Vector Machine Pada Restoran  Bakso  President . 3 (10), 9867–9875.
Hadiwandra,  T.  Y.  (2019).  SATIN  –  Sains dan Teknologi Informasi Perbandingan Kinerja  Model  Klasifikasi  Decission Tree  ,  Bayesian  Classifier  ,  Instance Base  ,  Linear  Function  Base  ,  Rule Base pada 4 Dataset Berbeda. SATIN - Sains  dan  Teknologi  Informasi, 5 (1), 70–78.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  taufiq.  (2009).
Algoritma  Data  Mining .  Cv.  Andi
Offset. Lutfiyana,  N.  (2018).  Penerapan  Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optmization  Untuk  Prediksi  Hasil Layanan Kemudaha Donasi Zakat Dan
Program. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,
14 (1), 103–110.
Puspa,  C.,  &  Sudibya,  I.  G.  A.  (2016). Pengaruh Kepemimpinan Transformasional Terhadap Psychological  Empowerment  Pada  PT .  PLN  (  PERSERO  )  Distribusi  Bali Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas  Udayana  (  Unud  ),  Bali  ,
Indonesia  Hasil  observasi  langsung  di perusahaan  ,  permasalahan  yang  terja.
5 (8), 5143–5171. Samuel,  Y.  T.,  &  Dewi,  K.  (2019). Penggunaan  Metode  NAÏVE  BAYES Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Pengguna  Terhadap  Online  System Universitas  Advent  Indonesia. TeIKa , 9 (02),
147–153. https://doi.org/10.36342/teika.v9i02.21 62 Santoso,  T.  B.  (2016).  Analisa  Dan Penerapan Metode C4.5 Untuk Prediksi  Loyalitas  Pelanggan. Jurnal Ilmiah  Fakultas  Teknik  LIMIT’S ,
10 (1). Septi, N., Widodo, J., & Zulianto, M. (2020). Pengaruh  Kualitas  Produk  Terhadap Kepuasan  Konsumen  Kartu  Prabayar simPATI  Telkomsel  (  Studi  Kasus Pada  Mahasiswa  Pendidikan  Ekonomi Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Jember Angkatan  2015-2017  ). JPE-  Jurnal
Pendidikan Ekonomi , 14 (1), 166–170. Shiddiq, A., Niswatin, R. K., & Farida, I. N.
(2018).  Analisa  Kepuasan  Konsumen Menggunakan  Klasifikasi  Decision Tree Di Restoran Dapur Solo (Cabang Kediri). Generation  Journal , 2 (1),  9– 18.
Takalapeta,  S.  (2018).  Penerapan  Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma  C4.5. JIMP  -  Jurnal Informatika  Merdeka  Pasuruan , 3 (3),
34–38. Taufik,  A.  (2018).  Komparasi  Algoritma Klasifikasi Text Mining Untuk Klasifikasi Review Hotel. jurnal teknik komputer  AMIK  BSI , 14 (2),  112–118. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.3461