KLASIFIKASI LAPORAN KENDALA USER PADA SISTEM NEW OPERATION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Sistem New Operation Support System (NOSS) yang bertujuan untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam bussiness Telkom dengan sistem berbasis Enterprise Resource Planning (ERP) ini merupakan sistem yang cukup kompleks . Namun pada saat menggunakan sistem ini tidak jarang user menemukan kendala dalam penggunaannya, oleh kerena itu user membutuhkan bantuan Helpdesk dalam mempermudah penggunaan aplikasinya. Guna mempermudah pengumpulan kedala yang diberikan user, Telkomsigma membuat aplikasi yang diberinama IT Care . Dikarenakan belum ada klasifikasi laporan kendala user, Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian laporan kendala sistem NOSS pada kategori multiclass yaitu: Unified Inventory Management (UIM), Order and Service Management (OSM), Automated Service Activation Program (ASAP), SmartCloud Control Desk (SCCD), Dan lain-lain (DLL) .  Klasifikasi ini dilakukan dengan menggunakan metode Support VectorMachine (SVM) dengan kernel RBF dan paremeter yang digunakan adalah C dan ?. Dengan Jumlah dataset sebanyak 1553 data kendala, Pengujian dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner, diuji dengan menggunakan 10-Fold cross validation dan diukur dengan confussion matrix untuk evaluasi hasil. Dari hasil uji coba aplikasi menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 90.47% dengan pengujian tanpa menggunakan feature selection pada titik C=3.0, ?=0.3.