1
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Bisnis restoran merupakann usaha komersial yang harus dilandasi rasa keinginan mendapatkan keuntungan tertentu. Bisnis restoran merupakan bisnis yang cukup diminati oleh para wirausahawan. Selain itu bisnis restoran merupakan bisnis yang sangat menjanjikan untuk mendapatkan keuntungan yang menggiurkan. Setiap restoran menyediakan berbagai jenis makanan yang menjadi ciri khas dari restoran tersebut salah satunya adalah restoran yang menyediakan makanan khas sunda (Amrullah et al., 2016).
Di Kota Bandung khususnya terdapat banyak sekali restoran yang menyediakan makanan khas sunda. Salah satu restoran yang menyediakan makanan khas sunda yaitu Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi.
Restoran tersebut merupakan jenis usaha franchise yang sudah memiliki cabang di berbagai daerah di Kota Bandung salah satunya berada di Jalan Dr. Setiabudi No.
170 A. Jenis usaha franchise merupakan duplikasi bisnis dengan cara mengembangkan dan memperluas usaha dengan bekerja sama dengan berbagai pihak yang mempunyai modal tetapi tidak memiliki brand yang bagus dan terkenal (Sofyan et al., 2018).
Dengan banyaknya restoran yang ada di Kota Bandung khususnya restoran yang menyediakan makanan khas sunda, tentunya para pelaku usaha menginginkan usahanya berkembang sehingga para pelaku usaha harus memperhatikan kualitas pelayanan dalam memberikan kepuasan terhadap
pelanggan. Pada umumnya kepuasan setiap pelanggan berbeda-beda, namun restoran yang dapat memberikan kepuasan terhadap pelanggan akan memiliki nilai tambah tersendiri. Dalam hal ini kepuasan pelanggan menjadi hal yang sangat penting di atas segalanya. Untuk itu perlunya dukungan dari berbagai unsur agar memberikan pelayanan yang maksimal kepada konsumen. Dengan memberikan kualitas layanan yang dapat memenuhi kepuasan pelanggan akan membuat pelanggan merasa puas dan senang untuk berkunjung kembali (Latunka et al., 2017).
Untuk menganalisis kepuasan pelanggan dapat diterapkan teknik data mining dengan metode Naive Bayes Classifier (NBC). Metode Naive Bayes Classifier digunakan pada penelitian (Pintoko & Lhaksamana, 2017) yang membuktikan bahwa metode ini dapat memberikan hasil klasifikasi tanggapan masyarakat terhadap jasa transportasi online pada salah satu platform media sosial twitter dengan memiliki beberapa kelebihan antara lain, sederhana, cepat, dan berakurasi tinggi dengan hasil akurasi sebesar 86,80%. Hasil penelitian lain diketahui bawa penerapan algoritma Naive Bayes Classifier sangat mudah diterapkan pada klasifikasi penerimaan beasiswa di Universitas AMIKOM Yogyakarta karena algoritma tersebut memiliki akurasi yang tinggi dengan menghasilkan akurasi sebesar 97,66% walaupun dengan data yang memiliki variabel sedikit maupun banyak (Adi, 2018). Selain itu penelitian (Wibowo &
Hartati, 2016) melakukan pengujian metode Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi kinerja satpam dengan mengajukan pertanyaan berupa kuesioner kepada satpam dengan membuktikan bahwa penerapan metode tersebut untuk klasifikasi kinerja satpam menghasilkan nilai persentase sebesar 92,31%.
Berdasarkan latar belakang permasalahan, pada penelitian ini akan dilakukan analisis dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier, yang berjudul “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI KEPUASAN PELANGGAN PADA WARUNG NASI KHAS SUNDA ASLI LAKSANA SETIABUDI”.
1.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan pemaparan latar belakang permasalahan, maka penelitian kali ini mengidentifikasi permasalahan sebagai berikut:
1. Bagaimana cara mengetahui tanggapan pelanggan terhadap pelayanan Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi.
2. Apakah menerapkan metode Naive Bayes Classifier dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kepuasan pelanggan di Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi.
3. Tingkat akurasi metode Naive Bayes Classifier dalam klasifikasi kepuasan pelanggan.
1.3. Maksud dan Tujuan
Sesuai dengan permasalahan yang telah dirumuskan sebelumnya, penelitian ini mempunyai maksud sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui tanggapan pelanggan terhadap pelayanan Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi.
2. Untuk mengetahui apakah metode Naive Bayes Classifier dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kepuasan pelanggan di Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi.
3. Untuk mengetahui seberapa tinggi hasil akurasi metode Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi kepuasan pelanggan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Strata Satu (S1) Fakultas Teknik Program Studi Sistem Informasi Universitas BSI Bandung.
1.4. Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan metode penelitian studi kasus untuk mengklasifikasikan objek dengan menggunakan Naive Bayes Classifier untuk memperoleh data-data sebaga bahan penelitian. Teknik yang digunakan adalah teknik pengumpulan data yaitu:
1. Wawancara
Wawancara dilakukan pada manager operasional Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi untuk mengetahui masalah yang terjadi pada restoran tersebut sehingga peneliti dapat mempermudah melakukan penelitian.
2. Kuesioner
Kuesioner dilakukan pada pengunjung Warung Nasi Khas Sunda Asli LAKSANA Setiabudi, agar peneliti tahu hasil variabel yang diukur dan peneliti dapat melihat apa yang diharapkan pelanggan pada restoran tersebut.
3. Studi Pustaka
Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data dan mempelajari buku- buku, jurnal dan karya ilmiah lainya yang diperlukan dan berkaitan dengan masalah-masalah objek penelitian.
1.5. Ruang Lingkup
Untuk lebih memusatkan permasalahan yang ada agar tidak menyimpang dari pokok permasalahan, maka penulis membatasi ruang lingkup meliputi:
1. Penelitian dilakukan menggunakan data primer yang digunakan sebagai bahan untuk mengolah data dalam mengetahui tingkat kepuasan pelanggan restoran.
2. Metode klasifikasi data yang digunakan yaitu Naive Bayes Classifier untuk mengklasifisikan kepuasan pelanggan restoran dengan menggunakan rapidminer.
3. Menghasilkan rule dalam menentukan kepuasan pelanggan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier.
4. Mengetahui nilai akurasi Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi kepuasan pelanggan dengan menggunakan rapidminer.
