JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Vol 9, No 2 (2022): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PENGGUNAAN GMALITE DENGAN PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA MCDONALD’S CIBITUNG

Hervira Triawati (Unknown)
Hendarman Lubis (Unknown)
Dwipa Handayani (Unknown)



Article Info

Publish Date
01 Jul 2022

Abstract

McDonald’s dapat mempertahankan pangsa pasarnya dikarenakan memiliki strategi pemasaran yang baik. GMALite adalah sebuah aplikasi yang memberikan kesempatan berinteraksi dengan pelanggan dan memberikan penawaran yang sesuai untuk pelanggan untuk meningkatkan penjualan. Faktor strategi pemasaran sangat penting dalam mempertahankan pangsa pasar, dengan demikian diperlukannya mengukur kepuasan pelanggan, karena pelanggan yang puas akan berbagi rasa dan pengalaman dengan pelanggan lain. Oleh karena itu, baik pelanggan maupun restoran akan sama-sama diuntungkan apabila kepuasan terjadi.  .  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pelanggan merasa puas atau tidak puas terhadap penggunaan GMALite sebagai strategi pemasaran di McDonald’s dengan metode Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan menggunakan metode statistik. Informasi yang digunakan diperoleh dengan membagikan kuesioner kepada pelanggan McDonald’s yang menggunakan aplikasi GMALite sebanyak 200 pelanggan. Berdasarkan hasil Pengujian manual yang dilakukan dengan data testing sebanyak 60 record, didapatkan hasil “PUAS” sebanyak 54 record, dan hasil “TIDAK PUAS” sebanyak 6 record. Pengujian data pada RapidMiner didapatkan tingkat akurasi sebesar 100% dengan nilai precision sebesar 100% dan nilai recall sebesar 100%, dan dapat dikategorikan excellent. Berdasarkan hasil pengujian, maka metode naïve bayes dapat direkomendasikan untuk memprediksi tikngkat kepuasan pelanggan terhadap penggunaan GMALite di McDonald’s Cibitung, karena nilai precision dan recall yang tinggi. Kata Kunci : Kepuasan Pelanggan, GMALite, Naïve Bayes, McDonald’s

Copyrights © 2022