Analisis Kepuasan Konsumen Hinet Batam Menggunakan Metode Algoritma C4.5

Putri, Sherly Maisa (2020) Analisis Kepuasan Konsumen Hinet Batam Menggunakan Metode Algoritma C4.5. Skripsi thesis, Prodi Sistem Informasi.

[img] Text
cover s.d bab III.pdf - Submitted Version

Download (1MB)
[img] Text
bab IV s.d V.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (539kB) | Request a copy

Abstract

Kepuasan konsumen merupakan salah satu tujuan dari perusahaan dalam memberikan pelayanan kepada konsumennya baik perusahaan jasa maupun non jasa. Salah satu perusahaan jasa penyedia layanan akses data internet yang berkomitmen meningkatkan kualitas produk, fasilitas dan kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen adalah Hinet Batam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa kepuasan konsumen Hinet Batam dengan menggunakan proses data mining metode algoritma C4.5 dan mengukur tingkat kepuasan konsumen dari hasil pohon keputusan yang didapatkan. Variabel penilaian mencakup kualitas produk, fasilitas, pelayanan dan harga dengan hasil keputusan puas atau tidak puas. Hasil dari pengolahan metode data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 ternyata mampu mengklasifikasi tingkat kepuasan konsumen. Terbukti dengan tingkat akurasi = 78.72%, Root Meas Squared Error (RMSE) = 0.4123, dan Mean Absolute Error (MSE) = 0.2408. Hasil penelitian ini bisa dijadikan acuan untuk meningkatkan kepuasan konsumen serta untuk mempertahankan loyalitas konsumen dalam menggunakan produk paket data layanan internet dan meningkatkan penjualan.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, Kepuasan Konsumen:Data Mining, Classification, Algorithm C4.5, Decision Tree, Customer Satisfication
Subjects: 500 Ilmu Alam dan Matematika > 510-519 Matematika > 518.1 Algoritma
Divisions: Fakultas Teknik dan Komputer > Sistem Informasi
Depositing User: Lia Priscilla
Date Deposited: 23 Nov 2022 06:09
Last Modified: 23 Nov 2022 06:09
URI: http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/2318

Actions (login required)

View Item View Item