## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 TERHADAP KLASIFIKASI KEPUASAN PENUMPANG PADA MASKAPAI PENERBANGAN
Cica Alia Cahyani 1 , Gifthera Dwilestari 2 , Nisa Dienwati Nuris 3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon cicaace@gmail.com

## ABSTRAK
Saat  ini  transportasi  udara  telah  menjadi  bagian  penting  dalam  kehidupan  manusia.  Semakin  tingginya perkembangan  moda  transportasi  udara,  maka  semakin  meningkatnya  minat  masyarakat  dalam  menggunakan transportasi ini sebagai salah satu pilihan untuk bepergian. Manajemen perusahaan harus memiliki sistem dalam melakukan  pemantauan  untuk  menjaga  pelayanan  yang  baik  bagi  penumpang,  indikator  pelayanan  yang  baik dapat dilihat dari tingkat kepuasan penumpang yang akan menjadi acuan dalam melakukan pelayanan yang prima, maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kepuasan  pada  penumpang  maskapai  penebangan  dengan menggunakan  algoritma C4.5 .  Metode  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  paling berpengaruh  terhadap  tingkat  kepuasan  pelanggan.  Performa  model machine  learning klasifikasi  dianalisis berdasarkan hasil nilai akurasi. Setelah dilakukan pengujian diperoleh performa yang cukup baik menggunakan algoritma C4.5 dimana diperoleh nilai akurasi sebesar 88.33% dan didapat pengetahuan berupa pohon keputusan bahwa terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi kepuasan penumpang diantaranya, online boarding, type of travel, inflight entertainment, inflight wifi service.
Kata kunci : Transportasi, Klasifikasi, Penerbangan, Algoritma C4.5, Data Mining, Industri

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  penerbangan  menjadi  salah  satu  moda transportasi yang banyak digunakan oleh masyarakat. Hal  ini  dapat  terjadi  dikarenakan  kebutuhan  akan transportasi jarak jauh sudah cukup tinggi terlihat dari jumlah  penumpang  setiap  penerbangan  dalam  negeri maupun  luar  negeri.  Persaingan  dalam  dunia  usaha tidak hanya disebabkan oleh faktor globalisasi, namun kondisi  ini  juga dipicu oleh konsumen  yang  semakin cerdas dan banyak menuntut. Dalam persaingan yang semakin  ketat  di  industri  penerbangan,  kepuasan penumpang menjadi kunci keberhasilan dan keberlanjutan  maskapai  penerbangan.  Pengalaman positif penumpang dapat menciptakan reputasi positif sehingga  menjadi  keunggulan  dalam  persaingan industri  penerbangan.  Hal  ini  juga  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan perhatian lebih, meningkatkan efisiensi dan mengurangi potensi masalah operasional.
Tingkat  kualitas  pelayanan  dan  fasilitas  tidak bisa  diukur  hanya  berdasarkan  sudut  pandang maskapai tetapi juga harus dilihat dari sudut pandang kepuasan penumpangnya. Kepuasan pelanggan menjadi  salah  satu target  yang  harus  dipenuhi  dalam sebuah  perusahaan.  Langkah  yang  bisa  dilakukan untuk  mendapatkan  kepuasan  penumpang  yaitu dengan meningkatkan kualitas pelayanannya. Kepuasan penumpang bukan hanya indikator kualitas layanan  saja,  tetapi  juga  menciptakan  dampak  luas terhadap reputasi perusahaan, loyalitas pelanggan dan daya saing pasar  yang semakin kompetitif. Informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan penumpang  dapat  digunakan  untuk  mengarahkan strategi  pemasaran  dan  promosi  untuk  kedepannya. Maka penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan
algoritma C4.5 yang  merupakan  sebuah  metode pengambilan  keputusan  berbasis  pohon  keputusan sehingga  dapat  mengidentifikasi  pola-pola  kompleks dalam  data  dan  merinci  faktor-faktor  yang  paling mempengaruhi kepuasan penumpang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan metode Customer  Satisfaction  Index (CSI)  untuk menganalisis  kepuasan  pelayanan  penumpang  Lion Air,  tingkat  kepuasan  penumpang  tertinggi  terdapat pada  atribut  pemesanan  dan  penerbitan  tiket  yang tergolong  mudah  dan  cepat  dengan  nilai  rata-rata kepuasan Mean  Satisfaction  Score (MSS)  sebesar 4.21.  Selain  itu  beberapa  layanan  dinilai  baik  oleh penumpang. Hal ini termasuk ketersediaan pengambilan bagasi serta petugas berpenampilan rapi dan  baik.  Ketersediaan  fasilitas  naik  turun  pesawat serta  perhatian  terhadap  penumpang  anak-anak,  ibu hamil  dan  penyandang  disabilitas  juga  dinilai  baik. Nilai  rata-rata  kepuasan  terendah  adalah  kesesuaian jadwal penerbangan dengan nilai 3.23 dan konpensasi keterlambatan penerbangan dengan nilai 3.37 [1].
Dengan  mengukur  kepuasan  penumpang  sangat membantu  perusahaan  untuk  mengevaluasi  posisi maskapai  saat  ini  dibanding  dengan  kompetitor lainnya [2]. Penelitian sebelumnya menunjukan bahwa meningkatkan kepuasan dan kepercayaan penumpang memerlukan  upaya  seperti  kualitas  pelayanan  dan efisiensi  waktu  pada  saat pre-flight,  in-flight hingga post-flight yang memerlukan perhatian serius [3].
Hasil  dari  uji  F  pada  penelitian  terdahulu menunjukan  bahwa  pelayanan  dan  fasilitas  secara bersama-sama berpengaruh terhadap kepuasan penumpang.  Dengan  nilai  sebesar  48.933  >  3.195.
Semakin  meningkatnya  pelayanan  dan  fasilitas  yang diberikan  oleh  bandar  udara  maka  pengaruh  yang diberikan  pelayanan  dan  fasilitas  tersebut  akan mengalami  peningkatan  dan  begitu  pula  sebaliknya [4].  Adapun  penelitian  sebelumnya  menggunakan teknik Analytical  Hierarchy  Process (AHP)    untuk mengetahui kepuasan pelayanan penumpang Lion Air, bahwa metode ini dapat diterapkan dengan mengukur nilai tingkat kepentingan dari masing-masing aspek ke dalam algoritma metode AHP [5].
Customer  service merupakan  faktor  terpenting dalam meningkatkan kepuasan konsumen. Meningkatnya feedback  handling terhadap  fasilitas maupun layanan informasi menunjukan bahwa kinerja dan kualitas pelayanan customer service diperhatikan oleh  konsumen  [6].  Berdasarkan  temuan  sebelumnya dengan  menggunakan  perhitungan servqual terdapat 22 indikator kualitas pelayanan, dimana hanya 4 yang mempunyai nilai gap negatif yang menunjukan bahwa indikator kualitas pelayanan tidak memenuhi harapan pelanggan. Sedangkan untuk 18 indikator dengan nilai gap  positif  telah  sesuai  dengan  apa  yang  pelanggan harapkan  [7].  Berdasarkan  hasil  metode Importance Performance Analysis (IPA) atribut kualitas pelayanan yang dikembangkan oleh maskapai Garuda Indonesia dianggap  bahwa  kualitas  pelayanan  yang  diberikan tidak  sesuai  dan  seharusnya  maskapai  Garuda Indonesia mengutamakan kepentingan terbaik penumpangnya [8].
Kepuasan pelanggan merupakan faktor terpenting  dalam  berbagai  kegiatan  bisnis  dan  juga respon  konsumen  dalam  mengevaluasi  kesenjangan yang  dirasakan  antara  harapan  yang  sebelumnya dengan kinerja produk yang dirasakan [9]. Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan  metode Importance  Performance Analysis dan  model  Kano  diperoleh  indeks  kepuasan pelanggan  sebesar  68.78%  yang  berarti  bahwa pengguna merasa cukup puas terhadap pelayanan yang diberikan oleh penyedia jasa [10]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  metode kuantitatif.  Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan adalah  algoritma C4.5 .  Sebuah  metode  pengambilan keputusan  berbasis  pohon  keputusan  yang  dapat mengidentifikasi  pola-pola  kompleks  dalam  data  dan merinci  faktor-faktor  yang  paling  mempengaruhi kepuasan  penumpang.  Algoritma C4.5 merupakan algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  dalam melakukan klasifikasi. Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi dengan struktur flowchart yang menyerupai Tree (pohon),  Dimana  setiap  simpul internal  mewakili  pengujian  atribut,  setiap  cabang merepresentasikan dan simpul daun merepresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas.  Alur pada Decision  Tree ditelusuri  dari  simpul  akar  ke simpul  daun  yang  memegang  prediksi  [11]Menurut Towa  P.  Hmakotrda  dan  J.N.B  Tairas  mengatakan bahwa  klasifikasi  yaitu  pengelompokan  secara
sistematis  dari  sejumlah  objek,  gagasan,  buku  atau benda  lain  ke  dalam  kategori  atau  kelompok tertentu berdasarkan ciri-ciri  yang sama. Dalam penelitian ini menggunakan data yang diambil dari situs www.kaggle.com berupa  data Airline  Passenger Satisfaction . Data yang terdiri data training sebanyak 103.904 instance dan data testing 25.976 instance dari 24 atribut dan 1 label dengan type data boolean . Data Airline  Passanger  Satisfaction merupakan  data  yang mencakup  survei  kepuasan  penumpang  maskapai penerbangan  dunia.  Penggunaan  data  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor  mana  yang  paling berkorelasi  dengan  kepuasan  penumpang  maskapai penerbangan  sehingga  cocok  digunakan  untuk membuat model klasifikasi.
Gambar 1. Metode Penelitian
Teknik analisis data meliputi serangkaian metode sistematis yang digunakan untuk menjawab pertanyaan  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  teknik analisis data yang dipakai yakni Knowledge Discovery in  Databases (KDD)  yang  merupakan  serangkaian proses  untuk  mengeksplorasi  dan  menganalisis  data dalam  jumlah  besar  sehingga  memperoleh  data  yang berguna.  Tahapan  proses Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) meliputi :
1. Data  Selection (Pemilihan  Data),  proses  seleksi atau  pemilihan  data  yang  dianggap  relevan terhadap  analisis  yang  dilakukan.  Data  yang dihasilkan dari seleksi ini akan digunakan untuk proses data mining .
2. Data Preprocessing , pada tahapan ini dilakukan proses data cleaning dimana data disiapkan untuk dianalisis dengan membuang duplikasi data,menghapus,  memodifikasi  data  yang  tidak benar, tidak  lengkap, tidak  relevan    atau  format tidak benar.
3. Data Transformation (Transformasi Data), pada tahapan  ini  dimana  proses  transformasi  data terpilih  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  baik  untuk dilakukan  tahap  selanjutnya  sehingga  data tersebut  sesuai  untuk  dilakukan  proses data mining .
4. Data  Mining ,  proses  mencari  pola  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik,  metode  atau
algoritma  tertentu  sehingga  menghasilkan  data yang  berguna.  Algoritma  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu algoritma C4.5 :
5. Interpretasi/Evaluasi, pola informasi yang dihasilkan  dari  proses  data  mining  yang ditampikan dalam bentuk yang mudah dimengerti.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Hasil Penelitian
Pada bagian ini akan membahas tahapan-tahapan hasil  yang  diperoleh  untuk  klasifikasi  kepuasan penumpang  pada  maskapai  penerbangan  dengan menggunakan algoritma C4.5.

## 1) Dataset
Pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan mengunjungi www.kaggle.com dan  mengidentifikasi sumber-sumber  data  sekunder  yang  relevan  dengan topik atau penelitian.
NO ID Jenis Kelamin Jenis Pelangga n Umu r Jenis Penerbanga n … . Tingkat Kepuasa n 1. 1955 6 Perempua n Loyal Customer 52 Bisnis Travel … . Puas 2. 9003 5 Perempua n Loyal Customer 36 Bisnis Travel … . Puas 3. 1236 0 Laki-laki Disloyal Customer 20 Bisnis Travel … . Tidak Puas 4. 7795 9 Laki-laki Loyal Customer 44 Bisnis Travel … . Puas 5. 3687 5 Perempua n Loyal Customer 49 Bisnis Travel … . Puas 6. 3917 7 Laki-laki Loyal Customer 16 Bisnis Travel … . Puas 7. 7943 3 Perempua n Loyal Customer 77 Bisnis Travel … . Puas 8. 9728 6 Perempua n Loyal Customer 43 Bisnis Travel … . Puas 9. 2750 8 Laki-laki Loyal Customer 47 Bisnis Travel … . Puas 10. 6248 2 Perempua n Loyal Customer 46 Bisnis Travel … . Puas
….. …..
..…
….. ….. …..
… . ….. 2597 5 9008 6 Laki-laki Loyal Customer 14 Bisnis Travel Puas 2597 6 3479 9 Perempua n Loyal Customer 42 Personal Travel … . Tidak Puas
Gambar 2. Dataset

## 2) Data Selection
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan  atribut sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  pada  penelitian,  dari 24 atribut pada data diambil sebanyak 22 atribut yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Gambar 3. Data Selection
3) Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini  dilakukan preprocessing data yaitu  dengan cleaning data  agar  tidak  ada  duplikasi atau kesalahan pada data, data yang hilang atau kosong sehingga  data  tersebut  dapat  diolah  dan  dilakukan proses data mining . Pada tahapan ini terdapat 2 atribut yang  dihilangkan  yaitu  att1  dan  ID  dikarenakan  data tersebut tidak berpengaruh terhadap tingkat kepuasan penumpang pada maskapai penerbangan.

## 4) Data Transformasi
Pada tahap ini dilakukan proses transformasi data ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  ke data mining dengan tujuan  mempermudah koordinasi  data yang diproses oleh algoritma dan tools yang digunakan dalam  penelitian  yaitu RapidMiner. Pada  tahap transformasi  tidak  diperlukan  dalam  penelitian  ini dikarenakan  data  yang  akan  digunakan  sudah berbentuk format yang sesuai untuk diproses ke data mining .
5) Penerapan Model Algoritma C4.5 Data training yang berjumlah 103.904 data dan data  testing yang  berjumlah  25.976  data.  Kemudian dilakukan  untuk  mengelola  data  tersebut  adalah dengan  memasukan  data  yang  ingin  diolah  kedalam RapidMiner.
Gambar 4. Main process data
Dalam  proses  ini  dimasukan  operator Decision Tree,  Apply  Model dan Performance pada main process ,  lalu  menghubungkan  kabel-kabel  tersebut dan  pastikan  kabel-kabel  terhubung  dengan  benar sehingga tidak terjadi error .

## 6) Decision Tree
Gambar 5. Hasil pohon Keputusan
Dari  gambar  diatas  dapat  diambil  keputusan bahwa  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap kepuasan  penumpang  pada  maskapai  penerbangan adalah  faktor online boarding , dengan skor penilaian lebih  dari  3.500, type  of  travel yang  dipakai  adalah business  travel,  inflight  entertainment (tingkat kepuasan  hiburan  dalam  pesawat)  dengan  skor penilaian lebih dari 1.500 menyatakan puas dan kurang dari atau sama dengan 1.500  menyatakan tidak puas. Pada type  of  travel menggunakan personal  travel dengan  skor  penilaian  lebih  dari  4.500  menyatakan puas  dan  kurang  dari  atau  sama  dengan  4.500 menyatakan  tidak  puas.  Jika  skor  penilaian  online boarding kurang  dari  atau  sama  dengan  3.500  pada inflight  wifi  service (tingkat  kepuasan  wifi)  dengan skor penilaian kurang dari 0.500 maka lebih dari 4.500 menyatakan  puas  dan  kurang  dari  atau  sama  dengan 4.500  menyatakan  tidak  puas.  Jika  skor  penilaian online boarding kurang dari atau sama dengan 3.500, skor  penilaian inflight  wifi  service (tingkat  kepuasan wifi) kurang dari atau sama dengan 0.500 menyatakan puas.

## 7) Confusion Matrix

## Gambar 6. Akurasi
Hasil  pengukuran  akurasi  data  yang  diperoleh nilainya mencapai 88.33%. Dari tabel diatas diketahui prediksi penumpang yang menyatakan satisfied (puas) terhadap true  satisfied (puas)  mencapai  9.690 penumpang  dan  terhadap true  neural  dissatisfied (netral/tidak  puas)  mencapai  1.319  penumpang. Dengan nilai hasil pencapaian presisi sebesar 88.02%. Sedangkan untuk prediksi penumpang yang menyatakan untuk neural  or dissatisfied (netral/tidak puas)  terhadap true  satisfied mencapai  1.713 penumpang  dan  untuk true  neural  dissatisfied (netral/tidak  puas)  mencapai  13.254  penumpang. Dengan nilai hasil pencapaian presisi sebesar 88.55%. Untuk recall data  penumpang  yang  sangat  tinggi terdapat  pada class  recall  true  neural  dissatisfied (netral/tidak puas) mencapai 90.95%, sedangkan untuk
class  recall  true  satisfied (puas)  mencapai  84.98%. Nilai  akurasi  dan  presisi  keduanya  menunjukan kedekatan hasil pengukuran.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  uji  coba  pada penelitian data  mining prediksi  kepuasan  pelanggan pada  maskapai  penerbangan  dengan  menggunakan algoritma C4.5 bahwa  tingkat  kepuasan  dapat diprediksi  dengan  nilai  akurasi.  Hasil  pengukuran akurasi  data  yang  diperoleh  terhadap  data Airline Passanger  Satisfaction nilai  akurasinya  mencapai 88.33%.  Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes memperoleh akurasi  sebesar 84.27%  [12]. Hal ini  menunjukan  bahwa  model  pengujian  dengan algoritma C4.5 pada  penelitian  ini  memilki  performa yang cukup tinggi.
Hasil yang didapat dari penerapan algoritma C4.5 pada  penelitian  ini  adalah  proses  pembuatan  model decision tree dapat diketahui bahwa faktor yang paling berpengaruh  terhadap  kepuasan  penumpang  pada maskapai  penerbangan  yaitu  pada  faktor Online Boarding ,  ),  namun  ada  beberapa  faktor  yang berpengaruh  lainnya  yaitu terdapat pada atribut type of  travel (Tipe  tujuan  penerbangan  penumpang) , inflight  entertainment (Tingkat  kepuasan  hiburan dalam  pesawat) , dan inflight  wifi  service (Tingkat kepuasan  layanan wifi dalam pesawat) . Hal  ini dapat digunakan untuk acuan peningkatan kualitas pelayanan  yang  perlu dilakukan oleh pihak  maskapai penerbangan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  algoritma C4.5 dalam  klasifikasi kepuasan  penumpang  terbukti  memiliki  pengaruh yang  signifikan  pada  pemahaman  dan  pengelolaan kepuasan penumpang sehingga membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh  terhadap  kepuasan  penumpang  serta memberikan  wawasan  berharga  bagi  manajemen maskapai  penerbangan  dalam  meningkatkan  kualitas pelayanannya.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  memahami dinamika  kepuasan  penumpang  pada  maskapai penerbangan  melalui  pendekatan  analisis  klasifikasi menggunakan  algoritma C4.5. Dari  hasil  pengujian yang telah dilakukan dan hasil kesimpulan, maka saran yang  dapat  disampaikan  penulis  yaitu  :  melibatkan analisis  sentimen  atau  melakukan  validasi  tambahan pada  ulasan  penumpang  dengan  metode  survei  atau wawancara  secara  langsung  untuk  mendapatkan pandangan yang lebih subjektif dan mendalam tentang pengalaman penumpang, mengeksplorasi penggunaan algoritma  klasifikasi  lainnya  selain C4.5 untuk membandingkan  kinerja  dan  memahami  apakah  ada model  yang  lebih  baik  dan  sesuai  dengan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi,  mencoba  menggunakan tools pengerjaan  yang  berbeda  selain RapidMiner, agar mengetahui tools mana  yang  lebih akurat dalam pengolahan data tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Halim,  P.  Sigit,  dan  L.  B.  Suparma, “Kepuasan  Pelayanan  Penumpang  Angkutan Udara Pada Badan Usaha Angkutan Udara Niaga Berjadwal Dalam Negeri Di Bandara Soekarno- Hatta,” Jurnal Ilmiah Aviasi, vol. 16, no. 01, hlm. 62–73, 2023.
[2]  B.  N.  Rosefira,  “Analisis  Pengaruh  Pelayanan dan  Fasilitas  terhadap  Kepuasan  Penumpang  di Bandar  Udara  Tjilik  Riwut  Palangkaraya,” Reslaj:  Religion  Education  Social  Laa  Roiba Journal , vol. 5, hlm. 220, 2023.
[3]  A. Fakhrudin,  “Pengaruh  Kepuasan  dan Kepercayaan  terhadap  Loyalitas  Penumpang Maskapai Garuda Indonesia di Bandar Udara Adi Soemarmo,”  Jurnal  Maksipreneur:  Manajemen, Koperasi,  dan  Entrepreneurship,  vol.  10,  no.  1, hlm. 102, 2020, doi: 10.30588/jmp.v10i1.677.
[4]  T.  Nofiyati,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  dan Fasilitas  Terminal  Keberangkatan  terhadap Kepuasan  Penumpang  di  Bandar  Udara  Sultan Muhammad Salahuddin Bima,” Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal , vol. 5, hlm. 709–725, 2023, doi: 10.47476/reslaj.v5i1.1305.
[5]  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Tingkat
Kepuasan Pelayanan Penumpang Pada Maskapai Lion  Air Kualanamu International Airport Dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy  Procces ),” Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manajemen Informatika dan Komputer), vol. 20, no. 1, hlm. 1, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.3280.
[6]  D.  P.  Purwandari  dan  G.  C.  Wijaya,  “Peranan Customer Service dalam Meningkatkan Kepuasan Konsumen Bandara,” Jurnal
Pengabdian  kepada  Masyarakat,  vol.  14,  no.  3, hlm. 500–508, 2023.
[7]  Silviyanisyah  dan  F.  I.  Pradana,  “Pengaruh Kepuasan Penumpang terhadap Kualitas Pelayanan Maskapai Garuda Indonesia di Bandar Udara Abdulrachman Reslaj : Religion
Education Social Laa Roiba Journal,” vol. 4, no. 6, hlm. 1640–1653, 2022.
[8]  Y. Zahra dan F. I. Pradana, “Pengaruh Kepuasan Penumpang terhadap Kualitas Pelayanan Maskapai  Garuda  Indonesia  di  Bandar  Udara Abdulrachman Reslaj :  Religion  Education Social  Laa  Roiba  Journal,” vol.  4,  no.  6,  hlm. 1640–1653, 2022.
[9]  D.  V.  Nataya  dan  K.  Yudianto,  “Pengaruh Inovasi  Layanan  terhadap  Kepuasan  Pelanggan Garuda Indonesia di Bandar Udara International Yogyakarta,” Reslaj : Religion Education Social Laa  Roiba  Journal ,  vol.  4,  no.  6,  hlm.  1715– 1724, 2022, doi: 10.47467/reslaj.v4i6.1219.
[10]  S.  Subekti,  D.  Yuliana,  dan  A.  P.  Utomo, “Persepsi Kepuasan Penumpang pada Pelayanan Angkutan Lanjutan ( DAMRI ) Di Bandar Udara Halim  Perdanakusuma,”  Warta  Penelitian Perhubungan, vol. 34, no. 2, hlm. 139–148, 2022.
[11]  K. S. H. K. Al Atros, A. R. Padri, O. Nurdiawan, A.  Faqih,  dan  S.  Anwar,  “Model  Klasifikasi Analisis  Kepuasan  Pengguna  Perpustakaan Online  Menggunakan K-Means dan Decission Tree ,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol.
8, no. 6, hlm. 323, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[12]  Y.  Religia  dan  Amali,  “Perbandingan  Optimasi Feature  Selection pada Naïve  Bayes untuk Klasifikasi Kepuasan Airline Passenger ,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi ) ,  vol.  5,  no.  3,  hlm.  527–533,  2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3086