Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Tingkat Pelayanan
Menggunakan Algoritma C4.5 ( Decision Tree ) (Studi Kasus : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi )

## Baiq Andriska Candra P
Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi andriska.cp@gmail.com

## Abstrak
Perguruan tinggi  baik negri maupun swaste melakukan berbagai upaya untuk memenangkan persaingan dalam menarik mahasiswa antara lain dengan menyediakan berbagai fasilitas dan pelayanan yang dapat memberikan  kepuasan  bagi  mahasiswa.  Salah  satu  diantaranya    adalah  Fakultas  Teknik  Universitas Hamzanwadi.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  melakukan  analisa  terhadap  kepuasan  mahasiswa  terhadap pelayanan  yang diperoleh selama ini di Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi dengan menggunakan teknik data mining, yaitu  dengna menggunakan algoritma C4.5  atau yang biasa dikenal dengan decision tree. Beberapa atribut yang digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisa tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan yang terdapat  di Fakultas Tekni Universita Hamzanwadi : biaya, fasilitas, pelayanan dan  loyalitas.  Setelah  dilakukan  ujicoba  yang  dilakukan  terhadap  dataset  yang  diperoleh  dari  kuisioner terhadap  100  orang  mahasiswa,  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  81.07  %  .  Hasil  klasifikasi  dengna menggunakan algoritma C4.5 sebesar 81.07% tersebut dianggap dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan di Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.
Kata kunci : Data mining, Decision Tree, Algoritma C4.5, Kepuasan Mahasiswa.

## Abstract
Universities both state and swaste make various efforts to win the competition in attracting students, among others by providing various facilities and services that can provide satisfaction for students. One of them is the Faculty of Engineering, Hamzanwadi University. This study is aimed at analyzing student satisfaction with the services obtained so far at the Hamzanwadi University Faculty of Engineering using data mining techniques,  namely  by  using  C4.5  algorithm  or  commonly  known  as  the  decision  tree.  Some  of  the attributes used in this study are to analyze the level of student satisfaction with the services contained in the Faculty  of  Engineering  of  the  University  of  Hamzanwadi:  costs,  facilities,  service  and  loyalty.  After  the experiments  were  carried  out  on  datasets  obtained  from  questionnaires  for  100  students,  the  results  of accuracy were 81.07%. The classification results using the C4.5 algorithm of 81.07% are considered to be used  to  measure  the  level  of  student  satisfaction  with  services  at  the  Hamzanwadi  University  Faculty  of Engineering.
Keywords: Data mining, Decision Tree, Algorithm C4.5, Student Satisfaction
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39

## 1. Pendahuluan
Dengan  begitu  pesatnya  laju  perkembangan teknologi,  setiap  lembaga  termasuk  Fakultas Teknik  Universitas  Hamzanwadi  sebagai  objek penelitian saat ini  dituntut untuk tanggap terhadap segala perubahan yang ada  baik  internal maupun eksternal. Untuk dapat meningkatkan prestasi dari sisi  akademik,  pelayanan  maupun  prestasi  dalam bidang  lainnya  diperlukan  strategi  khusus  agar lembaga  dapat terus bertahan. Salah satu bentuk perhatian  yang  dilakukan  oleh  lembaga diantaranya  adalah  dengan  meningkatkan  mutu dan  pelayanan  terhadap  pendidikan  sehingga proses  kegiatan  pembelajaran  dapat  berjalan dengan baik dan mahasiswa yang belajar merasa nyaman.
Melihat  hal  tersebut,  peneliti  memiliki  gagasan untuk  melakukan  analisis  untuk  memprediksi tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan yang  ada  di  Fakultas  Teknik  Universitas Hamzanwadi    dengan  menggunakan  algoritma C4.5  sehingga  hal  ini  sekaligus  sebagai  evaluasi bagi  lembaga  terkait  agar      memiliki  gambaran faktor  apa  saja  yang  nantinya  perlu  di  benahi sehingga  mahasiswa  merasa  puas  terhadap pelayanan yang ada di Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Yang Relevan
Penelitian  oleh  Ibnu  Fatchur  R  :  [1]  Penelitian mengambil  topik  prediksi  kepuasan  pelanggan  di perum  DAMRI,  penelitian  menggunakan  algoritma C4.5  yang  memperoleh  data  dari  pelanggan DAMRI  sebanyak  90  sample,  Dari  penelitian tersebut diperoleh prediksi untuk tingkat kepuasan pelanggan dengan nilai akurasi sebesar 93%. Penelitian kedua oleh Siska,Aji dan Eko : [2] Pada penelitian  berjudul  “Implementasi  data  mining untuk  memprediksi  masa  studi  mahasiswa menggunakan  algoritma  C4.5  “.  Penelitian  ini diimplementasikan  pada Rapid  Miner dan diperoleh  kesimpulan  bahwa  algoritma  C4.5 mampu  menganalisa  tingkat  ketepatan  waktu mahasiswa  dalam  menyelesaikan  masa  studinya dengan tingkat akurasi 95%.

## 2.2. Landasan Teori

## 2.2.1. Decision Tree ( C4.5 )
Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode klasifikasi yang kuat dan terkenal. Metode Decision Tree  mengubah  fakta  besar  menjadi  pohon keputusan  yang  mewakili  aturan,  sehingga  aturan tersebut  dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh manusia.  Decision  Tree  juga  berfungsi  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  variabel  input  dan variabel tujuan [3].
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning.  Dengan  algoritma  ini,  mesin (komputer) akan diberikan sekelompok data untuk dipelajari yang disebut learning dataset. Kemudian hasil  dari  pembelajaran  selanjutnya  akan digunakan  untuk  mengolah  data-data  yang  baru yang  disebut  test  dataset.  Karena  algoritma  C4.5 digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  jadi  hasil
dari pengolahan test dataset berupa pengelompokkan  data  ke  dalam  kelas-kelasnya Umumnya,  langkah-langkah  algoritma  C4.5  yang digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan adalah [4] :
a. Pilih atribut sebagai root.
b. Buat cabang untuk setiap nilai
c. Bagi tiap cabang kedalam kelas.
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua kasus pada tiap cabang memiliki kelas yang sama.

## 2.2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  bagian  dari  suatu  data mining, dengan berbagai macam model diterapkan ke  berbagai  macam  kasus  dengan  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  berbeda-  beda.  Algoritma yang  sering  digunakan  adalah  C4.5,  Logistic Regression  (LR),  k-NN, Naïve  Bayes  (NB) Neural Network (NN) dan Support Vector Machine (SVM). Model C4.5 atau disebut juga Decision tree,  telah banyak  diimplementasikan  di  berbagai  bidang sebagai model yang digunakan seperti text mining,
data  mining  dan  lain  sebagainya.  C4.5  adalah sebuah  metode  klasifikasi  untuk  memprediksi sebuah  label  atau  output  yang  sebelumnya  telah dimasukan  kedalam  data  training.  Struktur  C4.5 strukturnya dapat diatur dan mudah dipahami oleh manusia [5]

## 2.2.3. Rapid Miner
Rapid  Miner  merupakan  perangkat  lunak  yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institute  of Technologi  Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari  rapid-i.com  dengan  tampilan  GUI  (Graphical User  Interface)  sehingga  memudahkan  pengguna dalam  menggunakan  perangkat  lunak  ini. Perangkat  lunak  ini  bersifat  open  source  dan dibuat  dengan  menggunakan  program  Java  di bawah  lisensi  GNU  Public  Licence  dan  Rapid Miner dapat dijalankan di sistem operasi manapun. Dengan  menggunakan  Rapid  Miner,  tidak dibutuhkan  kemampuan  koding  khusus,  karena semua  fasilits  sudah  disediakan.  Rapid  Miner dikhususkan  untuk  penggunaan  data  mining. Model  yang  disediakan  juga  cukup  banyak  dan lengkap,  seperti  Model  Bayesian,  Modelling,  Tree Induction, Neural Network dan lain-lain [2].

## 2.2.4. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  alat  (tools)  visualisasi yang  biasa  digunakan  pada  supervised  learning. Tiap  kolom  pada  matrix  adalah  contoh  kelas
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
prediksi, sedangkan tiap baris mewakili kejadian di kelas yang sebenarnya.
Tabel 1. Confusion Matrix
Actual Puas Tidak Puas Pred. Puas A C Pred. Tidak Puas B D
Keterangan :
A =   jumlah  prediksi  tepat  bahwa  instance  true positif
B =   jumlah  prediksi  salah  bahwa  instance  false
positif
C =   jumlah  prediksi  salah  bahwa  instance  true negative
D =   jumlah  prediksi  tepat  bahwa  instance  false negative
Rumus  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  =  (A  + D/A+D+b+C) * 100 %

## 2.3. Kerangka Pemikiran
Dasar  dari  penelitian  ini  adalah  karena  Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi ingin memberikan pelayanan  terbaik  untuk  mahasiswa,  oleh  karena itu dibutuhkan penelitian untuk memprediksi tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  yang diberikan  oleh  Fakultas  Teknik  selama  ini, sehingga  nantinya  hasil  penelitian  dapat  dijadikan sebagai acuan atau pedoman untuk meningkatkan kualitas  terkait  pelayanan  dari  Fakultas  Teknik Universitas Hamzanwadi terhadap mahasiswa.
Berikut  ini  adalah  kerangka  pemikiran  yang digunakan  pada penelitian ini :
Gambar 1 Kerangka Pemikiran

## 3 Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  yang diperoleh  dari  pengumpulan  kuisioner  dari  100 orang  mahasiswa  di  Fakultas  Teknik  Universitas Hamzanwadi. Kusioner yang disebarkan terdiri dari beberapa  variable  yaitu  :  Biaya,  Fasilitas, Pelayanan  dan    Loyalitas.  Dikarenakan  penilaian bersifat subjektif artinya tidak dapat diukur secara langsung,  sehingga  dibutuhkan  skala  untuk melakukan  pengukuran.  Skala  yang  digunakan berupa angka yaitu :
1 = Sangat Tidak Setuju (STS)
2 = Tidak Setuju (TS )
3 = Normal (N)
4 = Setuju (S) 5 = Sangat Setuju SS)
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
Berikut  adalah  langkah  -  langkah  yang  dilakukan dalam penelitian ini :
1. Penulis  membuat  kuisioner  yang  dibagikan pada  100  orang  mahasiswa,  kemudian  data yang  diperoleh  pada  kuisioner  tersebut sebagai  bahan  data  awal  dalam  mentukan jumlah  mahasiswa  yang  puas  dan  tidak  puas terhadap  pelayanan  yang  diberikan  oleh Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi.
2. Melakukan  penghitungan  manual  hasil kuisioner  yang  telah  dibagikan  untuk menghitung jumlah nilai puas dan tidak puas.
3. Melakukan  normalisasi  data  untuk  memilih mana data yang akan digunakan ataupun tidak digunakan pada dataset.
4. Data  yang  telah  diperoleh  tersebut  diolah menggunakan  algoritma  C4.5.  Pengolahan data menggunakan tools Rapid miner.
5. Pengujian  dilakukan  beberapa  kali    dengan tingka  acuan  pengajuan  yang  berbeda  untuk mendapatkan nilai yang lebih akurat.
6. Selanjutnya melakukan validasi  menggunakan beberapa  teknik  untuk  mengukur  tingkat akurasi  model,  dan  split  validation  untuk validasi.
4 Hasil Penelitian dan Pembahasan
4.1. Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  berupa  kuisioner  yang  di  berikan  pada mahasiswa Fakultas
Teknik Universitas
Hamzanwadi sebanyak 100 data  dengan attribute nama,  jenis  kelamin,  umur,  semester,  biaya, fasilitas,  pelayanan,  loyalitas,  kepuasan.  Contoh bagian dari kuisioner tersebut seperti gambar yang terlihat di bawah ini:
Gambar 2. Contoh tampilan kuisioner Data kuisioner yang telah terkumpul kemudian diolah menggunakan Microsoft Office Excel untuk dipilih atribut yang dibutuhkan seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Tabel Setelah Pemilihan Atribut

## 4.2. Proses Data Mining
Pada  tahapan  selanjutnya  data  akan  diproses dengan  menggunakan  tools  Rapid  miner  dimana pengujiannnya  menggunakan  Cross  Validation
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
yang  sudah  ada  pada  Rapid  miner.  Berikut merupakan alur pengolahan data yang dilakukan :
Gambar 3. Alur pengolahan Data Berikut  adalah  gambar  4.3  proses  pengolahan data  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk mendapatkan  pohon  keputusan  dan  rule  pada rapidMiner.
Gambar 4. Proses Pengolahan data pada Rapid Miner
Proses  pengolahan  diatas  menghasilkan  pohon keputusan  seperti  yang  terlihat  pada  gambar dibawah ini :
Gambar 5. Diagram Pohon
Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  terdiri  dari  6 leave dimana 3 berada di kiri dan 3 berada di sisi kanan. Dari gambaran yang diberikan oleh diagram pohon  terlihat  bahwa  penentu  utama  faktor kepuasan  adalah  faktor  pelayanan.  Pohon keputusan  tersebut  menghasilkan  rule  sebagai berikut
Rule untuk hasil = PUAS
4.3. IF Pelayanan > 2.900 AND Biaya > 1.500 THEN Puas
1. IF Pelayanan > 2.900 AND Biaya <= 1.500  AND Pelayanan >3.300 AND Pelayanan <= 4.300 AND Fasilitas > 3.850 THEN Puas
Rules untuk hasil = TIDAK PUAS
1. IF Pelayanan > 2.900 AND Biaya <=1.500 AND
Pelayanan > 3.300 AND Pelayanan >4.300 THEN Tidak Puas
2. IF Pelayanan > 2.900 AND Biaya <=1.500 AND
Pelayanan > 3.300 AND Pelayanan <= 4.300  AND Fasilitas <= 3.850 THEN Tidak Puas 3. IF Pelayanan > 2.900 AND Biaya <=1.500 AND
Pelayanan <= 3.300 THEN  Tidak Puas
4. IF Pelayanan <= 2900 THEN Tidak Puas

## 4.4. Pengujian Rules Terhadap Data Kepuasan Mahasiswa dengan Variabel Data Kuisioner
Pengujian rule dilakukan untuk mengetahui kinerja dari  algoritma  C4.5  dalam  melakukan  klasifikasi terhadap  kelas  yang  telah  ditentukan  dalam  uji coba.  Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini  sebanya  3  kali  dengan  menggunakan  K-Fold Validation  yang  berbeda  pada  operator  cross validation. Pengujian terdiri dari :
1. K-Fold Validation 10
2. K-Fold Validation 6
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39

## 3. K-Fold Validation 3
Berikut  adalah  gambar  pengujian  algoritma  C4.5 dengan menggunakan Rapid Miner ;
Gambar 6. Gambar pengujian algoritma C4.5 Pada  gambar  selanjutnya  dataset  dihubungkan dengan operator cross validation yang didalamnya terdapat proses seperti yang terlihat pada gambar berikut ini :
Gambar 7. Pengujian Model K-Fold Validation 10 Pada  pengujian  pertama  dilakukan  pembagian data  menjadi  10  bagian  dari  100  data,  dimana  9 menjadi data training dan 1 bagian lainnya menjadi data  testing.  Algoritma  C4.5  melakukan  training terhadap data-data yang telah dibagi menjadi data training  dan  testing    oleh  cross  validation  dimana training  terdiri dari decision tree dan testing terdiri dari  apply  model  dan  performance.  Hasil  akurasi confusion  matrix  pada  pengujian  1  memberikan nirai  akurasi  sebesar  79  %  dengan  detil  prediksi sebagai berikut :
Tabel 3. Confusion matrix
Actual Puas Tidak Puas Pred. Puas 67 15 Pred. Tidak Puas 6 12
Jumlah true positive (tp) 67 record, false posisitive (fp) 6 record, true negative (tn) 12 record dan false negative  (fn)  15  record.    Penghitungan  akurasi diperoleh  dengan  rumus  berikut  (  contoh  kasus saat K-Fold Validation 10 ):
Akurasi =
=
=(79/100 ) x 100% = 79%
Hasil AUC pada pengujian pertama sebagai berikut
Gambar 8. Kurva AUC
Hasil pengujian  pertama menunjukan  bahwa  AUC adalah  0,731  yang  berarti  bahwa  pengujian  ini termasuk  good  classification.  Hal  yang  sama dilakukan  berulang-ulang  sebanyak  tiga  kali dengan  K-Fold Validation dirubah menjadi 6 lalu 3, diperoleh hasil seperti tampak pada gambar berikut :
Vol. 1 No. 1, Januari  2018, hal 32 – 39
Tabel 4. Perbandingan akurasi dengan nilai K-Fold Validation yang berbeda K-Fold Validation Akurasi AUC 10 79.00% 0.731 6 81.07% 0.729 3 75.94% 0.664

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti maka dapat disimpulkan  bahwa kepuasan mahasiswa  terhadap  pelayanan  yang  terdapat  di Fakultas  Teknik  Universitas  Hamzanwadi  dapat diprediksi  dengan  memanfaatkan  teknik  data mining yaitu dengan menggunakan algoritma C4.5 (decision tree ) untuk  melakukan prediksi terhadap kepuasan  mahasiswa  dengan  menggunakan  data training yang diperoleh dari kuisioner. Dari tiga kali pengujian  yang  dilakukan,  prediksi  kepuasan mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 (decision  tree)  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar 81,07  %  pada  K-Fold  validation  6  menggunakan confusion matrix.

## Daftar Pustaka
[1] P. Studi, T. Informatika, F. I. Komputer, J. Nakula, and I. N. Semarang, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Pada Kepuasan Pelanggan Perum DAMRI Ibnu Fatchur Rohman,”
[2] S. Kasus, U. Dehasen, S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi
Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi
Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4 . 5,” 2015
[3] R. P. Lunak, “Perancangan Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan
Menggunakan Metode Decision Tree Pada
Apotik Ths Pematangsiantar,”, 2017
[4] D. Mining, “Belajar Mudah Algoritma Data
Mining : C4 . 5,”
[5] O. Somantri, “Neural Network Untuk
Klasifikasi Penanganan Gangguan Jaringan
Distribusi Listrik 20 KV,” 2015