Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Resto Cepat Saji
DOI:
https://doi.org/10.31294/reputasi.v3i1.1199Keywords:
kepuasan pelanggan, algoritma C4.5, pelayananAbstract
Tingkat kepuasan pelanggan terdapat tingkat kepentingan, kinerja dan hasil yang dirasakan memberikan hasil yang sama atau bahkan melampaui dari harapan pelanggan. Sedangkan ketidakpuasan terjadi apabila hasil yang diperoleh tidak memenuhi harapan yang diinginkan pelanggan. Tantangan tersulit bagi setiap pelaku industri kuliner agar para pelanggannya tetap setia. Sehingga untuk memenangkan persaingan maka perlu meningkatkan kepuasan pelanggan. Ada 5 (lima) dimensi dalam mengukur kualitas pelayanan berdasarkan pada nilai harapan dengan nilai kinerja, diantaranya tangible, reliability, responsiveness assurance, dan emphaty. Penilaian kepuasan pelanggan yang diambil berdasarkan kuesioner yang telah diisi oleh pelanggan. Kemudian diolah kedalam algoritma C4.5, dimana algoritma tersebut merupakan model klasifikasi yang menghasilkan pohon keputusan yang sangat mudah dimengerti, mudah untuk dibangun, serta membutuhkan data percobaan yang lebih sedikit dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa tinggi tingkat kepuasan pelanggan dan membantu pihak resto dalam meningkatkan pelayanan. Dari hasil pengolahan data dengan menggunakan algoritma C4.5 didapatkan akurasi sebesar 95,36%.
References
Alawiah, R. H., Saifullah, & Damanik, I. S. (2021). Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Bengkel Menggunakan Metode Algoritma C4.5. Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), 2(1), 31–38.
Azwanti, N., & Elisa, E. (2020). Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi, (3), 126–131.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques. Berlin Heidelberg: Springer Verlag.
Purwaningsih, Esty;, & Nurelasari, E. (2021). Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa. Syntax: Jurnal Informatika, 10(01), 46–55. Retrieved from https://journal.unsika.ac.id/index.php/syntax/article/download/5173/2749
Purwaningsih, Esty. (2016). Seleksi Mobil Berdasarkan Fitur dengan Komparasi Metode Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4.5. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, XII(2), 153–160.
Ridwansyah, & Purwaningsih, E. (2018). Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Pemasaran Bank. Jurnal PILAR Nusa Mandiri, 14(1), 83–88.
Sangadji;, & Sopiah; (2013). Perilaku Konsumen Pendekatan Praktis (1st ed.). Yogyakarta: Andi Offset.
Takalapeta, S. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, 3(3), 34–38. https://doi.org/10.37438/jimp.v3i3.186
Yulianti, I., Amegia Saputra, R., Sukrisno Mardiyanto, M., & Rahmawati, A. (2020). Optimasi Akurasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Optimization of C4.5 Algorithm Based On Particle Swarm Optimization with Bagging Technique on Prediction of Chronic Kidney Dise. Techno.COM, 19(4), 411–421. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ml/
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 esty purwaningsih
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.