SISTEM KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN DI UPT TIK UNS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER

SURYONO, WACHHID DAGA (2017) SISTEM KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN DI UPT TIK UNS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER. Other thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img] PDF - Published Version
Download (491Kb)

    Abstract

    Keluhan merupakan sinyal ketidakpuasan konsumen terhadap perusahaan. UPT. TIK UNS menghimpun keluhan tersebut, akan tetapi karena keluhan berupa teks yang tidak terstruktur sehingga menyulitkan operator yang bertugas untuk menyalurkan keluhan ke masing-masing bidang. Oleh karena itulah dibangun sebuah sistem untuk mengklasifikasikan keluhan tersebut. Sistem tersebut dibangun menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier berdasarkan supervise learning. Peningkatan akurasi untuk Algoritma Naive Bayes Classifier dilakukan dengan menggunakan teknik Laplacian Smoothing. Proses dilakukan dengan menghitung prior dan likelihood untuk mendapatkan posterior tertinggi dari setiap keluhan. Dari posterior tersebut, keluhan akan diklasifikasikan ke dalam empat klasifikasi keluhan yaitu keluhan berupa jaringan komputer dan internet yang akan ditangani oleh admin bagian Network Operation Center UPT. TIK UNS, keluhan terkait perangkat lunak dan sistem serta aplikasi web dan maintenance yang akan ditangani oleh admin bagian software development UPT. TIK UNS, keluhan berupa hal-hal terkait administrasi dan permasalahan secara umum akan ditangani oleh admin bagian Front Office UPT. TIK UNS, dan klasifikasi keluhan yang keempat adalah untuk keluhan yang tidak termasuk keluhan yang ditangani oleh bagian Network Operation Center, bagian Software Development maupun bagian Front Office dari UPT. TIK UNS. Hasilnya adalah sistem melakukan supervised-learning menggunakan algoritma Naive Bayesian Classifier dengan tingkat akurasi hingga 87%.

    Item Type: Thesis (Other)
    Subjects: T Technology > T Technology (General)
    Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Informatika
    Depositing User: Gun Gun Gunawan
    Date Deposited: 20 Dec 2017 16:26
    Last Modified: 20 Dec 2017 16:26
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/37699

    Actions (login required)

    View Item