Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dalam Penggunaan Edlink
Dafwen Toresa a* , Ikhsan Hidayat b , Edriyansyah c , Rometdo Muzawi d , Taslim e , Lisnawita f , Febi Yanto g a Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning, dafwen@unilak.ac.id*
b Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning, ikhsanhidayat2008@gmail.com
c Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Hang Tuah Pekanbaru, sinksonk@gmail.com
d STMIK-AMIK Riau, rometdomuzawi@stmik-amik-riau.ac.id
e Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning, taslim@unilak.ac.id
f Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning, lisnawita@unilak.ac.id
g Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri SUSKA, febiyanto@uin-suska.ac.id
Submitted: 08-06-2023, Reviewed: 20-06-2023, Accepted 02-07-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.855

## Abstract
The Faculty of Computer Science, Lancang Kuning University, as a private university in the city of Pekanbaru, uses the Sevima Edlink platform as a media for academic information systems and online learning. According to some students, there are still some obstacles encountered in understanding, using and functioning this edlink application. The purpose of this study was to measure the level of satisfaction of students of the Faculty of Computer Science in using Edlink using the C4.5 and Naïve Bayes algorithms. To measure the level of accuracy of the C4.5 and Naïve Bayes algorithms in order to measure the  level  of  student  satisfaction,  the  indicators  used  are  the  Servqual  testing  model,  namely  Tangible,  Reability, Responsiveness, Assurance, and Empathy. Based on the level of accuracy of the two methods. In the dataset used there were 91 student respondents who had filled out the questionnaire. From the questionnaire data, it was then processed using both methods  and  9  comparisons  of  the  different  Training  Data  and  Testing  Data  were  carried  out.  In  general,  students  are satisfied  and  understand  the  use  of  the  edlink  application.  This  satisfaction  was  tested  using  the  C4.5  Decision  Tree Algorithm and the Naïve Bayes Classifier. Based on the comparison that has been carried out using the C4.5 Decision Tree Algorithm, it produces an average accuracy value of 77.78%, which is slightly more accurate than the Naïve Bayes Classifier which produces an average accuracy value of 71.11%.
Keywords: Measuring satisfaction, Edlink, C4.5, Naïve Bayes, Accuracy

## Abstrak
Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang  Kuning  sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  di  kota  Pekanbaru menggunakan  platform  Sevima  Edlink  sebagai  media  sistem  informasi  akademik  dan  pembelajaran  online.  Menurut beberapa mahasiswa masih terdapat  beberapa kendala yang dihadapi dalam pemahaman, penggunaan dan fungsi aplikasi edlink ini. Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat kepuasan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer dalam penggunaan Edlink  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes.  Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes dalam rangka mengukur tingkat kepuasan mahasiswa ini  indikator yang digunakan adalah model pengujian Servqual yaitu Tangible, Reability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Berdasarkan tingkat akurasi dari kedua metode. Pada dataset  yang  digunakan  terdapat  91  responden  mahasiswa  yang  telah  mengisi  kuisioner.  Dari  data  kuisoner  tersebut selanjutnya  diolah  menggunakan  kedua  metode  dan  telah  dilakukan  percobaan  sebanyak  9  kali  perbandingan  dari  Data Training  dan  Data  Testing  yang  berbeda.  Secara  umum  mahasiswa  puas  dan  memahami  penggunaan  aplikasi  edlink. Kepuasan  tersebut  diuji  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  Decision  Tree    dan  Naïve  Bayes  Classifier.  Berdasarkan perbandingan yang telah dilakukan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma C4.5 Decision Tree menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar 77,78% sedikit lebih akurat jika dibandingkan dengan Naïve Bayes Classifier yang menghasilkan rata- rata nilai akurasi sebesar sebesar 71,11%.
Keywords:  Mengukur kepuasan, Edlink, C4.5, Naïve Bayes, Akurasi
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Di  Indonesia  konsep  teknologi  informasi  saat  ini sudah  terjadi  peningkatan  untuk  memenuhi kebutuhan  banyak  masyarakat  di  berbagai  macam bidang.  Termasuk  pada  bidang  pendidikan  di perguruan  tinggi  di  Indonesia,  perkembangan teknologi  informasi  memberikan  pengaruh  yang besar bagi dunia pendidikan Indonesia [1], [2]. Salah
satu  bentuk  pemanfaatan  teknologi  informasi  yang sudah  diterapkan  di  bidang  pendidikan  ialah E- Learning [3] . Kelebihan  yang  ditawarkan E- Learning tak  lain  sebab E-Learning adalah  sebuah media pembelajaan yang didudukung oleh teknologi komputer serta jaringan internet sehingga memungkinkan  konten  pembelajaran  bisa  diakses tanpa  adanya keterbatasan berupa  jeda  serta  waktu
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
[4], [5]. Ada beberapa jenis aplikasi yang digunakan sebagai  E-Learning  yaitu  Google  Classroom, Moodle, Sevima Edlink, Schoolgy dan yang lainnya.
Salah  satu  instansi  pendidikan  yang  telah memanfaatkan teknologi dalam pendidikan terutama  dalam  penggunaan E-Learning adalah Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang Kuning.  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Lancang  Kuning  menggunakan platform Sevima Edlink sebagai media pembelajaran. EdLink adalah produk  sistem E-Learning yang  dirancang  guna membantu  mahasiswa  serta  Dosen  dalam  kegiatan pembelajaran. EdLink saat  ini  tersedia  dalam platform android, IOS, serta web browser [6].
Permasalahannya di sistem E-Learning Edlink yang  digunakan  di  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Lancang  Kuning  belum  adanya pengukuran  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap sistem E-Learning Edlink yang ada pada saat ini dan terdapat  kendala  yang  dihadapi  dalam  pemahaman mahasiswa terhadap aplikasi. Pada saat dilakukannya  pelatihan  ada  mahasiswa  atau mahasiswi yang tidak bisa hadir karena berhalangan atau sakit, dikarenakan kegiatannya yang dibarengi dengan  kegiatan  PMB  (Pengenalan  Mahasiswa Baru)  sehingga  kurang  efektif.  maka  akan berdampak pada tingkat keberhasilan sebuah sistem pelayanan E-Learning Edlink.  Peneliti  memberi solusi dengan melakukan suatu pengukuran tingkat kepuasan  mahasiwa.  Adapun  indikator  yang digunakan  dalam  pengukuran  tingkat  kepuasan terhadap sistem E-Learning Edlink ini adalah model pengujian Servqual yaitu Tangible (bukti langsung),
Reability (keandalan), Responsiveness (daya tanggap), Assurance (jaminan),  dan Empathy (empati) [7].
Pada  penelitian-penelitan  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  kepuasan  dan  penggunaan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes , dapat dilihat pada analisis  kepuasan  penumpang  pada  maskapai penerbangan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes. memperoleh hasil akurasi 81,19% dan 76,24% untuk algoritma Naïve Bayes [8]. Hasil yang tidak  berbeda  didapat  dalam  perbandingan  metode klasifikasi  C4.5  dan Naïve  Bayes untuk  mengukur kepuasan pelanggan hasil yang diproleh adalah C4.5 mempunyai  nilai accuracy sebesar  94,  17%,  lebih besar  dibandingkan Naïve  Bayes dengan  nilai accuracy 85,  83%  [9].  Namun  pada  penelitian mengenai  perbandingan  algoritma  C4.5  dan Naive Bayes dalam klasifikasi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring. Pada hasil perbandingan  kedua  algoritma  bahwa  tingkat akurasi  dari  algoritma Naïve  Bayes lebih  baik dibandingkan dengan  C4.5  dengan  selisih  11.77%. Nilai  akurasi  Algoritma Naïve  Bayes dengan  nilai
70.59%.  Sedangkan  tingkat  akurasi  dari  algoritma
C4.5 adalah 58.82% [10]. Hasil yang tidak berbeda didapat  dalam  prediksi  kepuasan  pelayanan  publik menggunakan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Dari penelitian  yang  telah  dilakukan,  algoritma Naïve Bayes dengan  pembagian  data training 70%  dan testing 30% mampu memberikan hasil prediksi yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5 terbukti  dengan  nilai  akurasi  =  96,89%, Presisi = 95,50%, recall =  95,00%  dan f-measure =  94,60%
[11]. Data Mining memiliki hakikat sebagai disiplin ilmu  yang  tujuan  utamanya  untuk  menemukan, menggali  atau  menambang  mengetahuan  dari  data atau  informasi  yang  sudah  ada. Data  Mining ,  atau sering  dikenal  dengan  nama Knowledge  Discovery in  Database (KDD).  KDD  merupakan  serangkai kegiatan  seperti  pengumpulan,  pemakaian  data, historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan  pada  set  data  berukuran  besar  [12]. Analisa sistem perlu dilakukan untuk mengevaluasi sistem  yang  sedang  berjalan  dan  kebutuhan  untuk pengembangan ketahap selanjutnya dengan melibatkan pengguna [13], [14]. Metoda C4.5 juga digunakan untuk klasifikasi data aroma the dengan hidung elektronik dengan akurasi 94,27% [15].
Hal  yang  melatar  belakangi  penelitian  ini adalah (1) belum pernah dilakukan evaluasi kepada mahasiswa  fasilkom  unilak  untuk  mengukur kepuasan penggunaan aplikasi edlink menggunakan kedua algoritma tersebut diatas, (2) karena beberapa mahasiswa melaporkan ada yang belum memahami aplikasi  edlink  ini  maka  perlu  mengetahui  serta mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning dalam penggunaan  Edlink  sebagai  media  pembelajaran bagi  mahasiswa  dan  media  temu  antara  dosen dengan  mahasiswa  secara  online.  Pengukuran dilakukan dengan menggunakan metode Algoritma C4.5  dan Naïve  Bayes sebagai  alat  bantu  dalam mengklasifikasi  kepuasan  mahasiswa  terhadap penggunaan  Edlink  di  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Lancang Kuning dan mengukur tingkat akurasi dari kedua Algoritma tersebut. Penggunaan metode  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes pada penelitian ini karena secara umum kedua algoritma ini  paling  banyak  digunkaan  untuk  mengukur tingkat kepuasan pengguna. Hasil penelitian ini akan menghasilkan  nilai  kepuasan  mahasiswa  terhadap pengunaan aplikasi edlink ini dan menjadi masukan bagi  pengelola  Edlink  di  Universitas  Lancang Kuning  untuk  pengembangan  selanjutnya  aplikasi edlink.  Pada  akhirnya  penelitian  ini  tidak  hanya mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  saja,    akan tetapi juga membandingkan hasil akurasinya dengan dua algoritma yang berbeda.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## METODE PENELITIAN
Dalam  penyusunan  penelitian  ini  terdapat tahapan-tahapan yang dilakukan dalam sebuah penelitian dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar  1. Alur Metodelogi Penelitian

## Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data : 2.1.1  Observasi  yaitu  teknik  pengumpulan  data  dengan pengamatan  langsung  ke  tempat  penelitian  untuk memproleh  data  yang  dibutuhkan  dalam  melakukan penelitian.
2.1.2  Studi  literatur  adalah  teknik  dalam  pengumpulan data  dengan  mengumpulkan  data  melalui  media  digital, dokumen cetak, jurnal, artikel ilmiah atau sumber lainnya yang  berakaitan  dengan  judul  dan  permasalahan  yang akan diteliti.
2.1.3  Kuesioner  adalah  teknik  pada  pengumpulan  data dengan  memberikan  pertanyaan-pertanyaan  yang  akan djawab  oleh  responden  penelitian.  Pada  penelitian  ini kuesioner  dibuat  dengan  menggunakan Google  Form kemudian  link  pengisian  kuesioner  dibagikan  kepada responden  yaitu  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer. Kuesioner ini berisikan mengenai seputar pertanyaan yang berhubungan dengan penelitian ini.

## Data Mining
Data  mining  ialah  proses  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  serta pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar
dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning [12]. Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining. Dalam  konteks  ini  data  mining  merupakan  satu  langkah dari proses KDD [16].

## Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma untuk mengubah  fakta  yang  besar  menjadi  pohon  keputusan (decision tree) yang merepresentasikan aturan (rule) [17]. Tujuan  dari  pembentukan  pohon  keputusan  dalam algoritma  C4.5  adalah  untuk  mempermudah  dalam penyelesaian permasalahan [18] [19] [20]. Tahapan dalam penggunaaan pemodelan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
a. Menyiapkan data training , data ini didapat dari hasil kuesioner yang didapat menggunakan metode Skala Likert.
b. Menentukan  akar  dari pohon keputusan  yang  akan dibangun dengan menghitung nilai gain yang paling tinggi dari masing masing atribut berdasarkan nilai index entropy paling  rendah.  Berikut  rumus  untuk menghitung atau mencari nilai index entropy :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −pi 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 ( 1 )
Keterangan:
S : Mahasiswa pengguna Edlink n : Jumlah respondent pengguna Edlink pi: Proporsi dari Si terhadap S
c. Selanjutnya  menghitung  nilai Gain, berikut  rumus untuk menghitung nilai Gain :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) ( 2 )
Keterangan: S : Mahasiswa pengguna Edlink A : Atribut butir pertanyaan n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i
|S| : Jumlah kasus dalam S
d. Langkah  kedua  harus  terus  diulangi  hingga  setiap cabang terpenuhi.
e. Proses pastisipasi decision tree berhenti saat semua cabang dalam node N berada pada class yang sama, tidak  ada  atribut  dalam  cabang  yg  bisa  dibagi  lagi serta tidak ada cabang yg kosong.
f. Informasi  yang  dihasilkan  terbagi  menjadi  dua kelompok yaitu Puas dan Tidak Puas.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier adalah  metode  statistik bayesian  sederhana  [21].  Disebut Naïve karena diasumsikan  semua  variabel  berkonstribusi  terhadap klasifikasi dan saling berkorelasi, asumsi ini disebut class conditional independence . Ini didasarkan dengan teorema bayes  tentang  kemungkinan  kondisional/ conditional propabilities [22] [8] [23]: Rumus  algoritma Naive  Bayes didefenisikan sebagai berikut :
𝑃 ( 𝐶𝑖 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐶𝑖 ) 𝑃 ( 𝐶𝑖 ) 𝑃 ( 𝑋 ) ( 3 ) Keterangan : P(Ci|X) : peluang tingkat kepuasan mahasiswa (posterior).
P(Ci)  : peluang puas atau tidak ( priori propability )
P(X|Ci) : sebagai kemungkinan salah satu kelas P(X)   : adalah propabilitas prediktor kelas sebelumnya

## Teknik Pengambilan Sampel
Pada teknik pengambilan sampel untuk penelitian ini  menggunakan  teknik probability  sampling .  Teknik probability  sampling adalah  teknik  pengambilan  sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih manjadi anggota sampel.
a. Populasi Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  populasi  untuk penelitian  adalah  mahasiwa  aktif  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning dari angkatan 2019 - 2022 yang terdiri dari tiga prodi yaitu, Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Bisnis Digital yang berjumlah 991 mahasiswa.
b. Sampel Sampel  merupakan  sebagian  dari  populasi  anggota populasi  yang  diambil  dengan  cara  menggunakan teknik  sampling.  Pada  penelitian  ini  menggunakan teknik simple  random  sampling untuk  responden mahasiswa  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Lancang  Kuning  sebanyak  991  populasi.  Berikut langkah  untuk  pengambilan  sampel  menggunakan simple random sampling. Menggunakan rumus slovin (Usman, 2007) dalam [24] :
𝒏 = 𝑵 𝟏 +   𝑵𝒆 𝟐 ( 4 )
Keterangan : n : Ukuran sampel N : Jumlah populasi
E : Batas toleransi kesalahan (Slovin dengan error 10%)
Perhitungan rumus :
𝑛 = 991 1 + 991 (0,1) 2
𝑛 = 991 1 + 991 X 0,01 𝑛 = 991 10,91
𝑛 =  90,83
Dari hasil perhitungan rumus di atas maka total sampel yang  di  dapat  dalam  penelitian  ini  adalah  90,83  dan dibulatkan  menjadi  91  responden  Mahasiswa  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan Algoritma C4.5 Decision Tree dan Naïve Bayes Classifier , dengan menggunakan data yang sebelumnya telah di tarik melalui  kuesioner  yang  peneliti  sebarkan  hingga  tangga 16 Januari 2023 kepada mahasiswa Fasilkom Unilak dari angkatan  2019  hingga  2022 . Pada  penelitian  ini  juga dilakukan  perhitungan  langsung  menggunakan  bantuaan Tools Google Colaboratory dengan bahasa pemrograman Python .

## Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  oleh  peneliti  secara langsung  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada mahasiswa  Fasilkom  Unilak  dari  angkatan  2019  hingga 2022  dengan  bantuan  media Google  Form .  Kuesioner berisikan  pertanyaan mengenai tingkat kepuasan mahasiswa dalam menggunakan aplikasi Edlink Sevima. Sebanyak  91  Responden  yang  telah  mengisikan  form kuesioner tersebut telah dilakukan perekapan.

## Praproses  Data
Pada  praproses  data  ini  dilakukan  dengan mengambil data mentah dari Tabel 5.1 lalu direkap dalam bentuk  data  yang  tersimpan  dengan  format Excel (.xls), yang  nantinya  akan  dijadikan  sebuah  data  baru  yang terdiri  dari  kode  Responden  serta  Jawaban  dari  masing- masing  pertanyaan  variabel  Model  Servqual  yang  sudah di konversikan menjadi angka.

## Pembersihan Data
Pembersihan  data  adalah  tahap  yang  berfungsi untuk  menghilangkan  data  duplikat,  tidak  konsisten, missing  values, dan  data  yang  bersifat outlier dari  data mentah  yang  akan  diklasifikasikan.  Beberapa  langkah yang  dilakukan  untuk  proses  pembersihan  data  adalah dengan  cara  menghilangkan missing  values dan menghapus  data  yang  tidak  diperlukan.  Dalam  hal  ini pembersihan tidak dilakukan karena data yang diberikan dari  tempat  penelitian  tidak  terdapat missing  values dan untuk  data  identitas  seperti  nama  nim  dan  prodi  perlu dihapuskan  dan  dibuat  menjadi  kode  Responden.  Untuk kategori  jawaban  dikonversikan  menjadi  angka  sesuai dengan keterangan berikut :
Jawaban “Sangat Puas” bernilai 5 Jawaban “Puas” bernilai 4 Jawaban “Cukup Puas” bernilai 3 Jawaban “Kurang Puas” bernilai 2 Jawaban “( missing values )“ 1
Transformasi Data Dari  data  yang  sudah  melewati  tahapan Permbersihan data selanjutnya dilakukan perhitungan dan membuat sebuah sheet baru pada MS.Excel dengan isian data  yang  berisikan  data  Kode  Responden,  Jawaban Kusioner  dari  5  Variabel  Model  Servqual  : Tangible (Var.A) dengan  pertanyaan  Q1  hingga  Q4, Reliability
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
(Var.B) dengan pertanyaan Q5 hingga Q7, Responsiveness (Var.C)  dengan  pertanyaan  Q8  hingga Q11, Assurance (Var.D)  dengan  pertanyaan  Q12  hingga Q13 dan Emphaty (Var.E) dengan pertanyaan Q14 hingga
Q15  serta  Label  dengan  pertanyaan  Q16  dengan  total sebanyak  91  Responden.  Untuk  pelabelan  pada pertanyaan Q16 jika jawaban bernilai 4 dan 5 maka masuk ke  kategori  label  “Puas”  sedangkan  jawaban  selain  itu dengan  kategori  label  “Tidak  Puas”.  Selanjutnya  data disimpan  untuk  digunakan  pada  perhitungan  pada Tools Google Colaboratory .
Data Hasil Praproses Adapun  hasil  praproses  data  dapat  diuraikan  pada tabel berikut :
Tabel 1. Data Olah
RES  A1  A2  A3  A4  B1  B2  B3  C1  C2  C3  C4  D1  D2  E1  E2  LABEL
R001 4  5  4  4  5  5  4  4 4  4  5  4  4  5  4 Puas R002 4  4  4  4  4  4  4  4 4  4  4  4  4  4  4 Puas R003 3  3  3  3  4  4  3  4 4  3  4  5  5  4  5 Puas R004 3  3  4  3  3  3  3  3 3  3  3  3  3  3  3 Tidak Puas R005 3  3  3  3  3  3  4  3 3  3  3  3  3  3  3 Tidak Puas R006 3  3  4  4  5  5  4  3 3  3  3  4  4  3  3 Puas R007 3  5  5  5  5  5  5  3 3  4  5  5  3  3  3 Puas R008 5  5  5  5  5  5  5  5 5  5  5  5  5  5  5 Puas R009 5  4  5  5  5  5  5  5 5  5  5  5  5  5  5 Puas R010 4  3  4  3  4  4  4  4 4  4  4  4  4  4  4 Puas Tabel 2. Data Olah Kode Keterangan Kode R-n Kode Responden A Pertanyaan Variabel Tangible B Pertanyaan Variabel Reliability C Pertanyaan Variabel Responsiveness D Pertanyaan Variabel Assurance E Pertanyaan Variabel Emphaty Label Kategori Label

## Implementasi dan Analisis Hasil
Setelah  melakukan  persiapan  data  selanjutnya melakukan pengujian dengan Tools Google Colaboratory untuk  melihat  hasil  klasifikasi  tingkat  kepuasan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning  dalam  penggunaan  Aplikasi  Edlink  Sevima dengan metode Algoritma C4.5 Decision Tree dan Naïve Bayes  Classifier.  Adapun  tahapannya  adalah  sebagai berikut :

## Menyiapkan Data
Data  yang disiapkan  merupakan Data  Olah  yang terdapat pada Tabel 5.2 yang disimpan dalam format .xlsx. data  ini  nantinya  digunakan  sebagai  bahan  perhitungan analisis yang diunggah ke halaman Google Colaboratory
Pengujian Dengan Tools Google Colaboratory
a. Unggah Data Ke Google Drive
b. Mengimport Library
Pada  implementasi Google  Colaboratory memiliki kelas yaitu kelas proses. Selain itu,
perangkat  lunak  ini  menggunakan library python
c. Memanggil Data Dari Google Drive
Pada tahap ini melakukan pemanggilan data yang  sudah  diunggah  ke Google  Drive sebelumnya
d. Membagi Data Training dan Data Testing
Dataset,  selanjutnya  dilakukan  proses pembagian data  training dan data  testing , dalam hal ini peneliti mencoba menggunakan data responden R001 hingga R081 sebagai data training , sementara data testing yang  digunakan  adalah  data responden R082 hingga R091 .

## Klasifikasi Dengan Algoritma C4.5 Decision Tree
Adapun tahapannya adalah sebagai berikut : Memproses data training dengan Algoritma C4.5 Decision Tree
Pada  tahap  ini  analisis  dilakukan  dengan melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Algoritma C4.5 Decision Tree. Membuat Visualisasi Decisiton Tree Selanjutnya menjalankan cell code dan menghasilkan visualisasi pohon keputusan
Hasil Klasifikasi Berdasarkan Rules Decision Tree Pada tahap ini data testing dapat diklasifikasikan berdasarkan  rules  atau  aturan  yang  telah  dihasilkan  dari Decision Tree sebelumnya. Selanjutnya menjalankan cell code dan menghasilkan klasifikasi dan tingkat akurasi dari Algoritma C4.5 Decision Tree Pada  hasil  klasifikasi  diatas,  untuk data  testing dengan label  “0” menyatakan “PUAS”, sedangkan label dengan “1” menyatakan “TIDAK PUAS”. Baris pertama adalah data label aktual atau data label yang sebenarnya, sementara  baris  kedua  merupakan  label  hasil  prediksi. Dapat diketahui pada baris ketiga akurasi dari Algoritma C4.5 Decision Tree dengan menggunakan 10 data testing sebesar 70%.

## Klasifikasi Dengan Naïve Bayes Classifier
Adapun tahapannya adalah sebagai berikut Memproses data training dengan Naïve Bayes Classifier.
Pada  tahap  ini  analisis  dilakukan  dengan melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier . Hasil Klasifikasi dengan Naïve Bayes Classifier. Pada tahap ini data testing dapat diklasifikasikan berdasarkan  dari data  training yang  telah  diolah menggunakan Naïve  Bayes  Classifier sebelumnya. Selanjutnya  menjalankan cell  code dan  menghasilkan klasifikasi dan tingkat akurasi dari Naïve Bayes Classifier

## Perbandingan  Metode Klasifikasi
Berdasarkan  tingkat  akurasi  dari  kedua  metode diatas, didapat bahwa tingkat akurasi metode Klasifikasi Algoritma  C.45 Decision  Tree sebesar  70%  lebih  besar dari  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier yaitu sebesar 50%, artinya metode Klasifikasi Algoritma C.45 Decision  Tree lebih  baik  digunakan  dalam  mencari pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  10 data
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
testing responden  pada  analisis  ini.  Adapun  tampilan klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Klasifikasi Kedua Metode
Selanjutnya  jika  dibandingkan  dengan Data Training dan Data  Testing yang  berbeda  dan  dilakukan percobaan  sebanyak  9  kali  maka  menghasilkan  tingkat akurasi dengan total rata-rata seperti tabel 4.
Tabel 4 . Perbandingan Tingkat Akurasi Dengan Dataset Kedua
Metode Yang Berbeda Perc Ke- Dataset (Responden Ke-) Tingkat Akurasi (%) Data Training Data Testing Algo C4.5 DT NBC 1 1-81 82-91 70% 50% 2 1-71, 82-91 72-81 60% 40% 3 1-61, 72-91 62-71 80% 70% 4 1-51, 62-91 52-61 70% 70% 5 1-41, 52-91 42-51 70% 70% 6 1-31, 42-91 32-41 80% 90% 7 1-21, 32-91 22-31 90% 80% 8 1-11, 22-91 12-21 90% 80% 9 1, 12-91 2-11 90% 90% Rata-rata : 77,78% 71,11%
Pada  tabel  4  diatas  dapat  dilihat  perbedaan  yang tampak bahwasannya klasifikasi dengan menggunakan Algoritma  C4.5 Decision  Tree menghasilkan  rata-rata sebesar 77,78% sedikit lebih akurat jika dibandingkan dengan Naïve Bayes Classifier yang menghasilkan rata- rata  sebesar  71,11%  dengan  total  sebanyak  9  kali percobaan dengan Data Training dan Data Testing yang berbeda.

## SIMPULAN
Pada  dataset  yang  digunakan  terdapat  91 responden  mahasiswa  yang  telah  mengisikan kuisioner.  Responden  01  -  81  digunakan  sebagai data training , Responden 82 - 91 digunakan sebagai data testing , berdasarkan data tersebut selanjutnya di olah menggunakan kedua metode dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 70 % pada Algoritma C4.5 dan 50 % pada algoritma Naïve Bayes Classifier , artinya metode  Klasifikasi  Algoritma  C.45 Decision  Tree lebih
baik digunakan dalam mencari pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  10 data testing responden pada analisis ini.
Pada  perbandingan  dari Data  Training dan Data  Testing yang  berbeda,    telah  dilakukan percobaan  sebanyak  9  kali  dengan  menggunakan kedua  metode,  kemudian  data  tersebut  selanjutnya di  olah.  Berdasarkan  perbandingan  yang  telah dilakukan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma  C4.5 Decision  Tree menghasilkan  rata- rata nilai akurasi sebesar 77,78% sedikit lebih akurat jika  dibandingkan  dengan Naïve  Bayes  Classifier yang  menghasilkan  rata-rata  nilai  akurasi  sebesar sebesar 71,11%.
Pada  penelitiian  yang  dilakukan  telah  berhasil melakukan  analisa  klasifikasi  pengkukuran tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  penggunaan Edlink  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5 Decision  Tree dan Naïve  Bayes  Classifier pengujian  dilakukan  dilakukan  dengan tools Google
Colaboratory
dengan bahasa
pemograman python.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Djusar,  T.  Taslim,  and  D.  Toresa,  “Pengaruh Kemudahan,  Kebutuhan,  Kemampuan,  Minat  terhadap Persepsi  Guru  dalam  Menggunakan  Aplikasi  Google,” ETHOS J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 8, no. 2, pp. 242–247, 2020, doi: 10.29313/ethos.v8i2.5649.
[2] S.  Sains,  D.  Toresa,  S.  Handayani,  and  R.  Muzawi, “Digitalisasi  Pengelolaan  Pustaka  Sekolah,”  2023,  doi: 10.33372/stn.v9i1.989.
[3] D.  Toresa,  Taslim,  Susi  Handayani,  and  Musfawati, “Pelatihan Membuat Website Dan Jaringan Lan Komputer Bagi Siswa Sma Negeri 4 Tualang Kab. Siak,” J-COSCIS
J. Comput. Sci. Community Serv. , vol. 2, no. 2, pp. 37–42, 2022, doi: 10.31849/jcoscis.v2i2.9198.
[4] A.  R.  Dikananda,  H.  B.  Santoso,  R.  D.  Dana,  and  D. Sudrajat, “E-Learning Usability Evaluation Menggunakan Fuzzy  Logic  dan  Usulan  Alternatif  Desain  Interaktif Learning  Management  System  (LMS)  Chamilo,” J.  ICT Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  65–70,  2019, doi: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.56.
[5] R.  A.  Indris,  L.  Lhaura,  V.  Fc,  M.  Kom,  and  D.  Toresa, “Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Blended Learning  Di  Universitas  Lancang  Kuning,” SEMASTER Semin. Nas.  Teknol.  Inf.  Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp.
39–52, 2020.
Resp Label Aktual (Sebenarnya) Hasil Klasifikasi ALGO C4.5 DT NBC R082 Tidak Puas Puas Tidak Puas R083 Puas Puas Tidak Puas R084 Puas Tidak Puas Tidak Puas R085 Puas Puas Puas R086 Tidak Puas Puas Puas R087 Tidak Puas Tidak Puas Tidak Puas R088 Tidak Puas Tidak Puas Puas R089 Puas Puas Tidak Puas R090 Puas Puas Puas R091 Puas Puas Puas
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 250-256 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
[6] A.  A.  Putro,  A.  Ambarwati,  and  E.  Setiawan,  “Analisa Manajemen  Risiko  E-Learning  Edlink  Menggunakan Metode NIST SP 800-30 Revisi 1,” J. Teknol. dan Inf. , vol.
11, no. 2, pp. 125–136, 2021, doi:
10.34010/jati.v11i2.5314.
[7] Gustientiedina,  M.  Siddik,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademis,” J. Infomedia , 2019.
[8] Y.  Hendra  Kusuma,  S.  Supraapto,  and  Y.  Setiawan, “SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Analysis of Passenger Satisfaction on Airlines Using C4.5 and Naïve Algorithm Analisis Kepuasan Penumpang pada Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes.” pp. 162–171, 2022.
[9] Yunita  and  I.  H.  Ikasari,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  Mengukur Kepuasan Pelanggan,” Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no.
3, pp. 2622–4615, 2021.
[10]  F.  Narti,  “JTIM :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia  Perbandingan  Algoritma  C4  .  5  dan  Naive Bayes  dalam  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” vol. 4, no. 1. 2022.
[11]  Y.  Umaidah  and  U.  Enri,  “Prediction  of  Public  Service Satisfaction Using C4 . 5 and Naïve Bayes Algorithm,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 17, no. 2, pp. 143–148, 2021.
[12]  Z.  Gustiana,  “Penerapan  algoritma  c  4.5  dalam  sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja fasilitator pamsimas  (studi  kasus  di  kabupaten  kampar),” J.  Inf. Technol. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[13]  M.  Jufri,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Tingkat,” vol. 4, no. December 2020, pp. 107–115, 2021, doi: 10.52062/jakd.v14i2.1457.
[14]  G. Gushelmi, M. Neldi, and Y. Septiadi, “Analisa Kualitas Sistem  Informasi  Manajemen  Menggunakan  Framework
Cobit  5  (Studi  Kasus  Pada  Kantor  Dprd  Kabupaten Sijunjung),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 89–96, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.376.
[15]  Darussalam and G. Arief, “Jurnal Resti,” Resti , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[16]  F.  Riandari  and  A.  Simangunsong, PENERAPAN ALGORITMA  C4.5  UNTUK  MENGUKUR  TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA . 2020.
[17]  V. No et al. , “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  Series  C4  .  5  Dengan Rapidminer,” vol. 5, no. 2, pp. 73–83, 2023.
[18]  S.  Faisal,  “Klasifikasi  Data  Minning  Menggunakan Algoritma  C4.5  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Sewa Kamera Cikarang,” Techno Xplore   J.  Ilmu  Komput.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2019,  doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.541.
[19]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[20]  “Increasing  Accuracy  of  C4.5  Algorithm  Using Information Gain Ratio and Adaboost for Classification of
Chronic  Kidney  Disease,” Journal  of  Soft  Computing Exploration , vol. 1, no. 1. 2020, doi: 10.52465/joscex.v1i1.6.
[21]  W.  Ningsih,  B.  Budiman,  and  I.  Umami,  “Implementasi
Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan  Calon Penerima  Beasiswa  Di  SMK  YPM  14  Sumobito Jombang,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp.
446–454, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.570.
[22]  D. Marutho, “Perbandingan Metode Naive Bayes , KNN , Decision Tree Pada Laporan Water Level Jakarta,” Manaj. Inform.  AMIK  JTC  Semarang ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  90–97, 2019.
[23]  K.  Khoirunnisa,  L.  Susanti,  I.  T.  Rokhmah,  and  L. Stianingsih,  “Prediksi  Siswa  Smk  Al-Hidayah  Yang Masuk Perguruan Tinggi Dengan Metode Klasifikasi,” J. Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  26–33,  2021,  doi: 10.31294/ji.v8i1.9163.
[24]  K.  Adi Kurniawan  Saputra,  P.  Dian Pradnyanitasari,  and N.  I.  Made  Intan  Priliandani  dan  Gst  B  Ngr  P  Putra, “Praktek  Akuntabilitas  Dan  Kompetensi  Sumber  Daya Manusia  Untuk  Pencegahan  Fraud  Dalam  Pengelolaan Dana Desa,” J. KRISNA Kumpul. Ris. Akunt. , vol. 10, no. 2, pp. 168–176, 2019.