IMPLEMENTASI SISTEM KLASIFIKASI PELANGGAN BERDASARKAN RATA-RATA RASIO KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

STUDI KASUS: PT PUTRA BALKOM JAYA

Abstract

Peningkatan kebutuhan material konstruksi menuntut strategi pengelolaan pelanggan yang efektif untuk mengoptimalkan keuntungan perusahaan. Namun, PT Putra Balkom Jaya saat ini masih melakukan klasifikasi pelanggan secara manual, yang menyebabkan proses analisis menjadi lambat, kurang efisien, dan sulit menentukan kontribusi keuntungan setiap pelanggan secara akurat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naive Bayes dalam mengelompokkan pelanggan secara otomatis berdasarkan rata-rata rasio keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem klasifikasi guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat. Metode penelitian menggunakan pendekatan data mining serta pengembangan sistem berbasis web menggunakan model Waterfall. Data yang diolah mencakup 1.825 transaksi dengan atribut tujuan pengiriman, jumlah pembelian, harga jual, harga modal, dan cabang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kategori Diamond, Platinum, Gold, dan Silver dengan tingkat akurasi sebesar 88,57%, sehingga efektif dalam membantu perusahaan mengidentifikasi pelanggan potensial secara terukur