UDiNus Repository

IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI KEPUASAN PELANGGAN PADA PT SUMBER ALAM TRANSPORT SEMARANG

MUHAMAD, RIFAI ADNAN (2017) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI KEPUASAN PELANGGAN PADA PT SUMBER ALAM TRANSPORT SEMARANG. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (4008b) | Preview

    Abstract

    Banyaknya pesaing dalam suatu usaha khususnya perusahaan jasa expedisi membuat perusahaan melakukan berbagai cara untuk menarik minat konsumen untuk menggunakan jasa yang ditawarkan antara lain dengan meningkatkan kepuasan pelanggan, cara ini juga dipakai oleh perusahaan Pt Sumber Alam Transport yang menginginkan peningkatan kepuasan pelanggannya. Kajian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan Pt Sumber Alam Transport Semarang dengan menggunakan teknik Data mining dengan metode Decision Tree tepatnya Algoritma C4.5. Variable pengukuran kepuasan pelanggan yang digunakan dalam kajian ini meliputi harga, fasilitas, pelayanan, dan loyalitas, dari atribut yang dipakai akan menghasilkan hubungan sebab-akibat dalam mengklasifikasikan konsumen puas dan tidak puas. Kajian ini diharapkan membantu pihak perusahaan terkait dalam meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan untuk mempertahankan perusahaan dari pesaingnya. Berdasarkan hasil klasifikasi dengan menggunakan Algoritma C4.5 menunjukkan adanya perbedaan hasil pada tiap pengujian yang dilakukan diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 86,67% dengan nilai AUC sebesar 0.909 yang mengidentifikasikan kedalam kondisi Excellent Classification, dari hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Algoritma C4.5 cocok untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan Pt Sumber Alam Transport.

    Item Type: Article
    Subjects: T Technology > Teknik Informatika
    Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
    Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
    Depositing User: Psi Udinus
    Date Deposited: 13 Dec 2017 17:07
    Last Modified: 13 Dec 2017 17:07
    URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/23398

    Actions (login required)

    View Item