PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN PADA LAYANAN HELPDESK (STUDI KASUS: CV ANUGRAH GIANT ABADI)

IMELGA, YOHANA ADELA (2023) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN PADA LAYANAN HELPDESK (STUDI KASUS: CV ANUGRAH GIANT ABADI). Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia.

[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (91kB)
[img] Text
BAB1.pdf

Download (245kB)
[img] Text
BAB2.pdf

Download (456kB)
[img] Text
BAB3.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB)
[img] Text
BAB 5.pdf

Download (90kB)
Official URL: http://www.stiki.ac.id

Abstract

CV Anugrah Giant Abadi merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang jasa IT & Asuransi. Permasalahan saat ini semua user masih menerapkan penyampaian pertanyaan dan pengaduan secara manual melalui WhatsApp pribadi, email dan telepon. Sehingga dalam pelaksanaannya banyak pertanyaan yang muncul atau sering ditanyakan. Dari permasalahan tersebut, penulis menyarankan untuk dapat menggunakan desain web helpdesk dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan kerangka kerja Scrum. Metode ini dipilih untuk menentukan teknisi yang nantinya akan mengerjakan permasalahan yang diajukan user pada web helpdesk. Hasil dari penelitian yaitu sistem helpdesk pada website ini dapat mempersingkat waktu CV. AGA pada saat pekerjaan overload, teknisi sudah dipilihkan menurut perhitungan Naïve Bayes. Dan pada penelitian ini, website helpdesk dapat yang dapat dijangkau oleh banyak pengguna serta pertanyaan dan keluhan juga dapat tercatat dengan baik. Dari penerapan program hingga mendapatkan hasil, akan memudahkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan dan keluhan.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: Information system > Data management systems
Divisions: Engineering Sciences
Depositing User: Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited: 14 Mar 2025 05:56
Last Modified: 14 Mar 2025 05:56
URI: http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/2344

Actions (login required)

View Item View Item