Penerapan Algoritma C.45 Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Kartu Telkomsel Prabayar Berdasarkan Pemakaian Pengguna.

• Tiwi Handayani

---

ABSTRAK

Tiwi Handayani (11160378), Penerapan Algoritma C.45 Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Kartu Telkomsel Prabayar Berdasarkan Pemakaian Pengguna.

Telkomsel merupakan perusahaan operator telepon seluler 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. Salah satu operator seluler yang banyak digunakan dan termasuk dalam kategori terbesar di Indonesia yaitu Telkomsel. Dalam Penelitian ini menerapkan metode Algoritma C.45 dalam memutuskan kepuasan pelanggan terhadap penggunaan kartu Telkomsel prabayar. Jenis penelitian ini yakni dengan menerapkan konsep data mining dengan melibatkan sebanyak 100 data pengguna kartu Telkomsel prabayar melalui penyebaran kuesioner dengan kategori jawaban : sangat tidak setuju, tidak setuju, cukup setuju, setuju dan sangat setuju. Terdapat atribute dalam setiap variabel yang mempengaruhi kepuasan pelanggan diantaranya yakni : harga, promosi, kualitas produk dan kualitas layanan. Berdasarkan hasil perhitungan manual dan dengan bantuan software RapidMiner studio 9.7 diketahui yang menjadi akar (root) adalah variabel kualitas layanan dengan nilai gain tertinggi sebesar 0.266396957 dan hasil klasifikasi nilai accuracy sebesar 0.9655 sehingga termasuk dalam kategori klasifikasi sangat baik.

Kata Kunci: Telkomsel, Kepuasan Pelanggan, Algoritma C.45

KATA KUNCI

Algoritma

---

DAFTAR PUSTAKA

[1]      A. K. Nugroho and P. K. Sari, “Analisis Pengaruh Kualitas Website Tokopedia Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode Webqual 4.0,” e-Proceeding Manag., vol. 3, no. 3, pp. 2930–2937, 2016.

[2]      S. Nuristiqomah, J. Widodo, and M. Zulianto, “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 ),” J. Pendidik. Ekon., vol. 14, no. 1, pp. 166–170, 2020, doi: 10.19184/jpe.v14i1.11610.

[3]      Jum’yah; La Ode Syarfan, “FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN KONSUMEN DALAM MEMILIH BERBELANJA FASHION (PAKAIAN) PADA ONLINE SHOP LAZADA (Survei Pada Mahasiswa Fisipol Universitas Islam Riau),” valuta, vol. 4, no. 1, 2018.

[4]      A. Darmawan, M. Mulyadi, and F. Fauziah, “Evaluasi Kualitas Layanan terhadap Operator Telekomunikasi: Tinjauan Perspektif Pelanggan,” J. Optimasi Sist. Ind., vol. 16, no. 2, p. 106, 2017, doi: 10.25077/josi.v16.n2.p106-111.2017.

[5]      W. Insyroh, T. Setyowati, and B. Santoso, “Determinan Kualitas Pelayanan, Harga dan Produk Terhadap Kepuasan Pelanggan Telkomsel Flash Di Bondowoso,” Int. J. Soc. Sci. Bus., vol. 2, no. 3, p. 133, 2018, doi: 10.23887/ijssb.v2i3.16212.

[6]      D. Fatihudin and A. Firmansyah, Pemasaran Jasa (Strategi, Mengukur Kepuasan, dan Loyalitas Pelanggan), Pertama. Yogyakarta: Grup Penerbitan CV BUDI UTAMA, 2019.

[7]      M. H. Suryanto, Metode Riset dan Analisis Saluran Distribusi?: Model dan Pengukuran Kepuasaan Pelanggan Saluran Distribusi, Pertama. Jakarta: PT. Grasindo, 2017.

[8]      Amirah and Salman, “Perancangan Aplikasi Trend Penjualan Dan Stok Barang Menggunakan Warehouse Dan Data Mining,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, pp. 31–36, 2017.

[9]      M. H. Nasution and M. I. Sofyan, “Penerapan Metode Decision Tree Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Kelas XII Dilihat dari Nilai Akhir Semester di SMK Negeri 1 Selong Tahun Pelajaran 2017/2018,” Inform. dan Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 58–65, 2020.

[10]    Risnawati, “Analisis Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C.45,” J. Mantik Penusa, vol. 2, no. 1, pp. 71–76, 2018.

[11]    D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2017.

[12]    H. Rizqifaluthi and M. A. Yaqin, “Process Mining Akademik Sekolah menggunakan RapidMiner,” Matics, vol. 10, no. 2, p. 47, 2019, doi: 10.18860/mat.v10i2.5158.

[13]    M. T. Amir, Merancang Kuisioner?: Konsep dan Panduan untuk Penelitian Sikap, Kepribadian & Perilaku, Cetakan ke. Jakarta: Kencana, 2017.

[14]    K. Umam, D. Puspitasari, and A. Nurhadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 65, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1652.

[15]    A. I. Jamhur, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Jumlah Pelanggan Aktif Dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” Maj. Ilm., vol. Vol. 23, no. No.2, pp. 12–20, 2016.

[16]    H. Retnawati, ANALISIS KUANTITATIF INSTRUMEN PENELITIAN (Panduan Penelitian, Mahasiswa, dan Psikometrian), Pertama. Yogyakarta: Parama Publishing, 2016.

[17]    K. Hardiyanti, A. Astalini, and D. A. Kurniawan, “Sikap Siswa Terhadap Mata Pelajaran Fisika Di Sma Negeri 5 Muaro Jambi,” EduFisika, vol. 3, no. 02, pp. 1–12, 2018, doi: 10.22437/edufisika.v3i02.4522.

[18]    C. Puspa and I. G. A. Sudibya, “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,” vol. 5, no. 8, pp. 5143–5171, 2016, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/252618-pengaruh-kepemimpinan-transformasional-t-e9bc45c1.pdf.

[19]    H. Dhika, F. Destiawati, and A. Fitriansyah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA C.45 TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN,” vol. 6 No. 1, pp. 16–22, 2016.