## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen (Studi Kasus: Hinet Batam)

## Sherly Maisa Putri, Sasa Ani Arnomo
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: Sherlymaisa6596@gmail.com
Abstrak −Kualitas  pelayanan  merupakan  tujuan  dari  perusahaan  dalam  memberikan  kepuasan  kepada  konsumen  baik perusahaan  jasa  maupun  non  jasa.  Salah  satu  perusahaan  jasa  penyedia  layanan  akses  internet    yang  berkomitmen  untuk meningkatkan  kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan  konsumen  adalah  Hinet  Batam.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisa kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen Hinet Batam dengan menggunakan algoritma C4.5.  Variabel penilaian  mencakup  emphaty,  responsiveness,  reliability  dengan  keputusan  puas  dan  tidak  puas.  Hasil  dari  pengolahan metode  Data  Mining  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  ternyata  mampu  mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  konsumen terhadap  kualitas  Pelayanan.  Dengan  nilai  presisi  prediksi  puas  sebesar  61.7%  dan  nilai  presisi  prediksi  tidakpuas  38,3%. Hasil  penelitian  ini  bisa  dijadikan  acuan  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  serta  untuk  mempertahankan  loyalitas konsumen dalam menggunakan produk paket data layanan internet dan meningkatkan penjualan.
Kata Kunci: Kualitas Pelayanan, Kepuasan Konsumen, Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan.
Abstract −Quality of service is the goal of the company in providing satisfaction to consumers both service and non-service companies. One of the internet access service provider companies that is committed to improving service quality to customer satisfaction is Hinet Batam. This study aims to analyze the quality of service to Hinet Batam consumer satisfaction using the C4.5 algorithm. Valuation variables include empathy, responsiveness, reliability with satisfied and dissatisfied decisions. The results of processing the Data Mining method using the C4.5 algorithm were able to classify the level of customer satisfaction with  service  quality.  With  a  satisfied  predictive  precision  value  of  61.7%  and  an  unsatisfied  predictive  precision  value  of 38.3%. The results of this study can be used as a reference to improve service quality and to maintain customer loyalty in using internet service data package products and increase sales.
Keywords : Quality of Service, Customer Satisfaction, Data Mining, Algorihtm C4.5, Descision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  telekomunikasi  dan  informasi  saat  ini  sangat  berkembang  dengan  pesat  salah  satunya yaitu Internet. Terbukti dengan banyaknya kehadiran perusahaan yang menyediakan layanan internet atau sering disebut  dengan Internet  Service  Provider  (ISP). Salah  satu provider yang  ada  Indonesia  yaitu  PT.  Berca Hardayaperkasa  dengan  produk  layanan  akses  data  internet  yaitu  Hinet.  Hinet  telah  berkembang  dibeberapa wilayah di daerah Indonesia salah satunya yaitu kota Batam. Hinet Batam berdiri sejak Januari 2019 dan sudah memiliki 4 Base Traincever Station (BTS) yang tersebar di 4 kecamatan kota Batam. Dengan banyaknya perusahaan penyedia jasa layanan di kota Batam yang sudah mendapatkan branding / memiliki image bagus  bagi  masyarakat  kota  Batam  membuat  Hinet  Batam  harus  berusaha  keras  untuk mempertahankan loyalitas konsumen bahkan meningkatkan penjualan.
Agar  mampu  mempertahankan  loyalitas  konsumen  bahkan  meningkatkan  penjualan,  Hinet  Batam harus mampu  untuk  meningkatkan  kepuasan  konsumen.  Kepuasan  konsumen  mencakup  perbedaan  antara  tingkat kepentingan kinerja atau hasil yang dirasakan, serta merupakan evaluasi purna beli dimana alternatif yang dipilih sekurang-kurangnya  dapat  memberikan  hasil  sama  atau  melampaui  harapan.  Sedangkan  ketidakpuasan  dapat terjadi apabila hasil yang diperoleh tidak memenuhi harapan yang diinginkan konsumen [1].
Untuk  menciptakan  kepuasan  konsumen  diperlukan  beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah  kualitas pelayanan.  Kualitas  pelayanan  adalah  tingkat  mutu  yang  diharapkan  dan  pengendalian  keragaman  dalam mencapai  mutu  tersebut  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Kualitas  pelayanan  yang  melebihi  harapan konsumen akan membuat konsumen merasa puas [2].
Masalah pelayanan sebenarnya bukanlah hal yang sulit atau rumit, tetapi apabila hal ini tidak diperhatikan maka  dapat  menimbulkan  permasalahan  bagi  perusahaan.  Untuk  itu  perlu  adanya  sebuah  riset  kepuasan konsumen sebagai evaluasi bagi perusahaan.
Berdasarkan  masalah  di  atas  prediksi  kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan  konsumen  dapat  diproses melalui  penerapan  teknologi data  mining dengan  algoritma  C4.5. Data  Mining merupakan  penambangan  atau penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola  antar  data  secara  otomatis. Data  Mining memiliki  beberapa teknik salah satunya yaitu klasifikasi. Teknik  klasifikasi  terdiri  dari  beberapa metode, dan decision tree adalah salah  satu  dari  metode  klasifikasi.  Kemudian  metode decision  tree memiliki  beberapa  algoritma  salah  satunya yaitu algoritma C4.5 [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76
Penelitian  menggunakan  beberapa  metode  pendukung  guna  mendapatkan  data  pada  objek  penlitian.  Metode yang digunakan adalah:
a. Wawancara
Wawancara  adalah  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  menemui  dan  tanya  jawab  langsung antara  peneliti  dan  narasumber.  Pada  metode  ini  peneliti  langsung  menanyakan  beberapa  hal  tentang keluhan dari konsumen.
b. Kuesioner
Kuesioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  seperangkat  pertanyaan  yang  akan  diisi  oleh responden.  Kuesioner  pada  penelitian  ini  disebarkan  kepada  responden  yang  merupakan  konsumen  Hinet Batam  secara online dengan menggunakan aplikasi dari Google yaitu Googel Form .
c. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupaka  kegiatan  untuk  mencari  informasi  yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah  yang menjadi  objek  penelitian.  Informasi  tersebut  dapat  diperoleh  dari  buku-buku,  karya  ilmiah  dan  sumber- sumber  lain  yang  berkaitan  dengan  kualitas  pelayanan,  kepuasan  konsumen, data  mining ,  dan  algoritma C4.5.

## 2.2 Data Mining
Menurut  Turban  dalam  bukunya  yang berjudul  “Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems”,  data mining adalah suatu hasil yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam basis data . Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis data besar. Dapat disimpulkan data mining merupakan suatu proses otomatis untuk menganalisa data. Data yang akan diproses merupakan data yang sangat besar, sehingga sulit untuk memproses dengan manual [6].
Data mining , sering juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set data berukuran besar. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi [7].

## 2.2.1 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  untuk  menyatakan  suatu  objek  ke  salah  satu  kategori  yang  sudah  didefinisikan sebelumnya.  Klasifikasi  juga  bisa  didefinisikan  sebagai  proses  pembelajaran  fungsi  target  (model  klasifikasi yang  memetakan  setiap  sekumpulan  atribut  x (input) ke  salah  satu  klas  yang  didefinisikan  sebelumnya). Input didefinisikan sebagai sekumpulan record (training set), dan setiap record terdiri atas sekumpulan atribut adalah klas [3].

## 2.2.2 Pohon Keputusan
Pohon keputusan dengan algoritma klasifikasi sangat popular dan berpengaruh dibidang sistem informasi. Pohon keputusan  digunakan  untuk  membangun  pohon  prediksi  suatu  analisis[8]. Pohon  keputusan (Decision  tree) adalah flowchart seperti struktur tree , dimana  tiap internal  node menunjukkan sebuah test pada sebuah atribut, tiap cabang menunjukkan hasil test , dan leaf node menunjukkan class-class atau class distribution [1].

## Gambar 1. Model Pohon Keputusan

## 2.3 Kualitas Pelayanan
Terdapat 5 dimensi pokok atau factor-faktor yang mempengaruhi kualitas pelayanan[4], diantaranya: a. Keandalan (reliability),
b. Daya tanggap (responsiveness),
c. Jaminan (assurance),
d. Kemudahan akses (emphaty),
e. Penampilan fisik (tangible) .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76

## 2.4 Kepuasan Konsumen
Kepuasan konsumen adalah hasil yang dirasakan oleh pembeli yang mengalami kinerja sebuah perusahaan yang sesuai  dengan  harapannya.  Pelanggan  merasa  puas  jika  harapan  mereka  dapat  terpenuhi.  Secara  sederhana kepuasan konsumen dapat diartikan sebagai upaya pemenuhan sesuatu atau membuat sesuatu memadai [5].

## 2.5 Algoritma C4.5
Algoritmas  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Sedangkan  pohon keputusan diartikan sebagai suatu cara untuk mempredikasi atau mengelompokkan yang sangat kuat [9]. Rumus algoritma C4.5 terbagi menjadi 2 rumus yaitu untuk mencari nilai gain dan untuk mencari nilai entropy [3].
Rumus untuk mencari nilai gain sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (S, A) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑡𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(1)
Rumus untuk mencari nilai entropy sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Data kepuasan konsumen memiliki format sebagai berikut:
1. Pelayanan 1, merupakan kemudahan menghubungi layanan konsumen (emphaty)
2. Pelayanan 2, merupakan respons karyawan saat menghubungi layanan konsumen (responsiveness)
3. Pelayanan 3, merupakan respons karyawan saat memperbaiki kerusakan (reliability)
4. Hasil: Puas dan Tidak Puas
Tabel 1. Data Setelah Pra-Proses/Format Akhir Pelayanan1 Pelayanan2 Pelayanan3 Hasil Baik Baik Baik Puas Baik Sangat Baik Sangat Baik Tidak Puas Baik Baik Sangat Baik Puas Baik Cukup Baik Tidak Puas Cukup Cukup Cukup Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Baik Cukup Baik Tidak Puas Baik Baik Baik Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Baik Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Tidak Puas Baik Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Kurang Baik Tidak Puas Cukup Baik Cukup Puas Kurang Kurang Kurang Tidak Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Puas Cukup Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Cukup Baik Tidak Puas Cukup Cukup Cukup Tidak Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Baik Baik Baik Tidak Puas

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76
Setelah  dianalisis, data  set tersebut  memiliki  47  kasus  yang  terdiri  dari  29  “PUAS”  dan  18  “TIDAK  PUAS” yang terdapat pada kolom hasil. Langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah menghitung entropy nya.
Tabel 2. Tabel Data Set Entropy (S) = − 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 total (s)= 29 47
x (2 log 29 – 2 log 47) + (-) 18 47 x (2 log 18 – 2 log 47)
= (- 0.617021277 x - 0.696607857) + (- 0.382978723 x - 1.38466385)
= 0.429821869 + 0.530296794
= 0.960118663
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy
Setelah
entropy total  dihitung,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  dan  perhitungan entropy setiap atribut  dan  nilai-nilainya.  Setelah entropy setiap  atribut  dihitung  langkah  selanjutnya  menghitung gain pada setiap atribut menggunakan rumus berikut ini:
Gain Pelayanan 1 = 0.960118663 - ((( 2 47 ) x 0) + (( 20 47 ) x0.721928095) + (( 17 47 ) x 0.997502546) + (( 6 47 ) x 0) + (( 0 47 ) x 0))
= 0.292116425
Tabel 4. Hasil Perhitungan Total Baik Baik Baik Puas Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Kurang Kurang Kurang Tidak Puas Cukup Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Cukup Cukup Cukup Tidak Puas Cukup Cukup Cukup Tidak Puas Cukup Baik Baik Puas Baik Baik Baik Puas Kurang Cukup Cukup Tidak Puas Kurang Kurang Kurang Tidak Puas Kurang Kurang Kurang Tidak Puas Cukup Cukup Cukup Tidak Puas Cukup Cukup Cukup Tidak Puas Baik Baik Baik Puas Kurang Kurang Kurang Tidak Puas Total Data Puas Tidak Puas Entropy Gain 47 29 18 Total Data Puas Tidak Puas Entropy Gain 47 29 18 0.960118663 Atribut Nilai Total Puas Tidak Puas Entropy Gain Pelayanan 1 Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 2 20 17 6 0 2 16
9
0 0 0 4 8
6 0 0 0.721928095 0.997502546 0 0 0.292116425 Pelayanan 2 Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 6 25 10 6 0 5 23 1 0 0
1 2 9 6 0 0.219195338 0.40217919 0.468995594 0 0 0.618424881 Pelayanan 3 Sangat Baik Baik 7 27 6 21 1 6 0.591672779 0.764204507 0.294896192

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76
Setelah nilai gain pada setiap atribut diketahui maka langkah selanjutnya adalah membuat pohon keputusannya. Untuk membuat pohon keputusan tersebut langkah awalnya kita harus mencari nilai gain yang terbesar. Karena nilai gain Pelayanan2 yang paling besar maka pelayanan2 menjadi node akar ( root nude ).
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1 (Root Node)
Berdasarkan  hasil  dari node 1 (root  node), maka  langkah  selanjutnya  yaitu  menganalisis node 1.2.  Untuk mempermudah  analisisnya,  tabel  1  di filter dengan  data  yang  memiliki  Pelayanan  2  =  Sangat  Baik  Sehingga terbentuklah tabel berikut.
Tabel 5. Penyederhanaan Atribut Pelayanan 2
Selanjutnya,  data  pada  tabel  5  dianalisis  dan  dihitung  kembali entropy dan  nilai gain nya  pada  setiap  atribut lainnya dengan mengecualikan atribut pelayanan 2 yang sudah berada pada jalur di atasnya sehingga membentuk tabel baru seperti di bawah ini.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.2
Dari  tabel  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa gain Pelayanan  1  yang  paling  besar  dan  memiliki nilai 0.316689088 . Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari analisis node 1.2 seperti gambar berikut.
Cukup Kurang Sangat Kurang 8 5 0 2 0 0 6 5 0
0.811278124
0 0
Pelayanan 2 Pelayanan 1 Pelayanan3 Hasil Sangat Baik Baik Sangat Baik Tidak Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas Sangat Baik Baik Sangat Baik Puas Pelayanan2 Sangat Baik Puas Tidak Puas Entropy 6 5 1 0.650022422 Atribut Nilai Total Puas  Tidak Puas Entropy Gain
Node 1.2 Pelayanan
1 Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 4 2 0 0 0 4 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0.316689088 Pelayanan 3 Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 6 0 0 0 0 5 0 0 0 0
1
0 0 0 0 0.650022422
0
0 0 0
0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 2
Dari hasil perhitungan node 1.2 tidak adalagi atribut yang bisa dianalisis karena atribut akhir sudah bernilai 0.

## 3.2 Rule Hasil Dari Perhitungan Entropy dan Gain
Adapun rule yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan terakhir adalah sebagai berikut: 1. Jika pelayanan respons karyawan baik maka konsumen merasa puas
2. Jika pelayanan respons karyawan cukup maka konsumen tidak puas
3. Jika pelayanan respons karyawan kurang maka konsumen tidak puas
4. Jika  pelayanan  respons  karyawan  sangat  baik  dan  kemudahan  menghubungi  layanan  sangat  baik  maka konsumen puas
5. Jika pelayanan respons karyawan  sangat  baik  dan kemudahan menghubungi layanan baik  maka konsumen tidak puas
Untuk menghitung presentase PUAS dan TIDAK PUAS menggunakan rumus:
Puas = 29 47 x 100 % = 61.7%
(3)
Tidak Puas = 18 47 x 100 % = 38.3%
(4)

## 3.3 Pengujian Menggunakan Software RapidMiner
Pengujian  terhadap  analisa  sangat  penting  karena  apakah  pengujian  tersebut  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Untuk  menguji  kebenaran  hasil  pengolahan  data  manual,  maka  dapat  menggunakan software  RapidMiner 5.3.000.
Berikut adalah pohon keputusan hasil dari Software RapidMiner
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 70 - 76

## 3.4 Rule Hasil Dari Pengujian
1. Jika pelayanan respons karyawan baik maka konsumen merasa puas
2. Jika pelayanan respons karyawan cukup maka konsumen tidak puas
3. Jika pelayanan respons karyawan kurang maka konsumen tidak puas
4. Jika  pelayanan  respons  karyawan  sangat  baik  dan  kemudahan  menghubungi  layanan  sangat  baik  maka konsumen puas
5. Jika pelayanan respons karyawan  sangat  baik  dan kemudahan menghubungi layanan baik  maka konsumen tidak puas
Dari  dua  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  proses  secara manual dan  menggunakan Software RapidMiner 5.3.000 dapat peneliti ambil sebuah kesimpulan bahwa hasil pengujian sangat baik karena Rule yang dihasilkan  adalah  sama.  Algoritma  C4.5  dianggap  sebagai  algoritma  yang  sangat  membantu  dalam  melakukan klasifikasi  data  karena  karakteristik  data  yang  diklasifikasi  dapat  diperoleh  dengan  jelas,  baik  dalam  struktur pohon  keputusan  maupun  aturan if-then, sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penggalian informasi terhadap data yang bersangkutan. Pada pemilihan atribut juga sangat mempengaruhi dalam pengolahan Algoritma C4.5 karena keputusan sangat bergantung pada atribut yang dipilih .

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Hasil  dari  pengolahan  metode Data  Mining dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  ternyata  mampu mengklasifikasi tingkat kepuasan konsumen terhadap kualitas Pelayanan. Dengan nilai presisi prediksi puas sebesar 61.7% dan nilai presisi prediksi tidakpuas 38,3%.
b. Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  teknik  klasifikasi  algoritma  C4.5  dari  variabel  yang  memiliki  nilai gain tertinggi  yaitu  Pelayanan  2  yang  merupakan  respons  karyawan  saat  menghubungi  layanan  konsumen (responsiveness) .  Sehingga  perusahaan  dapat  menjadikan  acuan  untuk  memperbaiki  kualitas  pelayanan untuk  mempertahankan  loyalitas  konsumen  dalam  menggunakan  produk  paket  data  layanan  internet  dan meningkatkan penjualan.

## REFERENCES
[1] S. Takalapeta, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan,” vol. 3, no.  3, pp. 34–38, 2018.
[2] W.  Insyroh  and  T.  Setyowati,  “Determinan  Kualitas  Pelayanan  ,  Harga  dan  Produk  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan Telkomsel Flash Di Bondowoso,” vol. 2, no. 3, pp. 132–140, 2018.
[3] E. Elisa, “PREDIKSI PROFIT PADA PERUSAHAAN DENGAN,” vol. 5, no. 2, pp. 179–189, 2018.
[4] N.  T.  Nugroho,  “PENGARUH  KUALITAS  PELAYANAN  TERHADAP  KEPUASAN  DAN  LOYALITAS PELANGGAN  (Survey  pada  Pelanggan  Speedy  Telkom  di  Kota  Surakarta)  Novemy,”  vol.  12,  no.  2,  pp.  114–122, 2015.
[5] I. R. Nasution, Dzukron Hamidan, “THE INFLUENCE OF SERVICE QUALITY TO CUSTOMER SATISFACTION FIRST MEDIA IN,” vol. 4, no. 3, pp. 2332–2341, 2017.
[6] S. Faisal, “Klasifikasi data minning menggunakan algoritma c4.5 terhadap kepuasan pelanggan sewa kamera cikarang,” vol. 4, no. April, pp. 1–8, 2019.
[7] I. P. Hariyadi, “DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK,” pp. 6–7, 2016.
[8] M.  F.  Rosas,  “Classification  and  Regression  Decision  Tree :  A  Mining  Technique  for  Students  ’  Insights  on  the University Services with Text Analysis,” 2018 9th IEEE Annu. Ubiquitous Comput. Electron. Mob. Commun. Conf. , no. 1, pp. 971–976, 2018.
[9] A. S. Febriarini and E. Z. Astuti, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk Prediksi Kepuasan Penumpang Bus Rapid Transit ( BRT ) Trans Semarang,” pp. 95–103.