Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Classification and Regression Tree
(CART)
S. Thya Safitri 1 , Citra Wiguna 2 , Dwi Mustika Kusumawardani 3 , Intan Yulita Wibowo 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, IT Telkom Purwokerto Jalan D.I.Panjaitan no.128 Purwokerto, Jawa Tengah sisil@ittelkom-pwt.ac.id 1 , citra@ittelkom-pwt.ac.id 2 , dwimustika@ittelkom-pwt.ac.id 3 ,
17103094@ittelkom-pwt.ac.id 4

## Abstract
Customer satisfaction in an application technology has an influence on the value of information technology  applications.  The  use  questionnaire  method  is  used  to  measure  the  usability  of information technology applications through aspects of usefulness, ease of use, ease of learning and  satisfaction.  Net  Promoter  Scale  is  a  measuring  tool  that  is  widely  used  to  measure customer  satisfaction  in  an  organization.  The  problem  that  often  occurs  is  that  when  the organization takes the NPS measurement, the factors that significantly influence the NPS value are  not  yet  known.  The  e-boarding  application  developed  by  PT  Kereta  Api  Indonesia  is  an application that is very helpful for train passengers during boarding. However, this convenience has  not  been  widely  used  by  passengers  using  the  rail  transportation  mode.  PT  Kereta  Api Indonesia Persero needs to know the value of the NPS of the e-boarding application as a means of measuring customer satisfaction with the developed information technology application. The classification  method  uses  the  Classification  and  Regression  Tree  (CART)  to  identify  the linkages  between  the  e-boarding  usability  measurement  aspects  using  a  use  questionnaire against  the  final  NPS  score.  The  purpose  of  this  calcification  is to  determine  the  factors that affect the usability aspect of the NPS value in the KAI Access e-boarding application. The results of this study indicate that the e-boarding application has an NPS value of 42% or a GOOD value. The  more  customers  who  behave  as  Promoters,  the  higher  the  NPS  value  will  be.  The  CART classification  that  has  been  carried  out  shows  that  to  become  a  Promoters,  the  e-boarding application must have a high value of ease of learning and satisfaction.
Keywords : classification, CART algorithm, Net Promoter Scale, e-boarding

## Abstrak
Kepuasan  pelanggan  pada  suatu  teknologi  aplikasi  memiliki  pengaruh  terhadap  nilai  pada aplikasi  teknologi  informasi.  Metode  use  questionnaire  digunakan  untuk  mengukur  usability aplikasi  teknologi  informasi  melalui  aspek  usefulness,  ease  of  use,  ease  of  learning  dan satisfaction.  Net  Promoter  Scale  merupakan  salah  satu  alat  ukur  yang  banyak  digunakan untuk  mengukur  kepuasan  pelanggan  pada  suatu  organisasi.  Permasalahan  yang  sering terjadi adalah pada saat organisasi melakukan pengukuran NPS, belum diketahui factor yang mempengaruhi  nilai  NPS  secara  signifikan.  Aplikasi  e-boarding  yang  dikembangkan  oleh  PT Kereta Api Indonesia merupakan aplikasi yang sangat membantu penumpang kereta api pada saat  boarding.  Namun  kemudahan  tersebut  belum  banyak  dimanfaatkan  oleh  para penumpang  yang  menggunakan  moda  transportasi  kereta  api.  PT  Kereta  Api  Indonesia Persero perlu mengetahui nilai NPS aplikasi e-boarding sebagai salah satu alat ukur kepuasan pelanggan  terhadap  aplikasi  teknologi  informasi  yang  dikembangkan.  Metode  klasifikasi menggunakan  Classification  and  Regression  Tree  (CART)  dilakukan  untuk  melakukan identifikasi  keterkaitan  antara  aspek  pengukuran  usability  e-boarding  menggunakan  use questionnaire  terhadap  nilai  akhir  NPS.  Tujuan  kalsifikasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui factor  yang  mempengaruhi  aspek  usability  terhadap  nilai  NPS  di  aplikasi  e-boarding  KAI Access. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa aplikasi e-boarding memiliki nilai NPS 42% atau bernilai  GOOD.  Semakin  banyak  pelanggan  yang memiliki  perilaku  sebagai  Promoters,  maka
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
nilai  NPS  akan  semakin  tinggi.  Klasifikasi  CART  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa untuk  menjadi  seorang  Promoters  maka  aplikasi  e-boarding  harus  memiliki  nilai  ease  of learning dan satisfaction yang tinggi.
Kata kunci : klasifikasi, Algoritma CART, Net Promoter Scale, e-boarding
1. PENDAHULUAN
PT  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  sebagai  penyedia  jasa  transportasi khususnya  kereta  api  di  Indonesia  senantiasa  melakukan  inovasi  terutama aspek  pelayanan  kepada  pelanggan  kereta  api.  Salah  satu  inovasi  teknologi informasi yang dikembangkan oleh PT Kereta Api Indonesia (Persero) adalah aplikasi KAI Access terkhusus aplikasi e-boarding . Sebagai salah satu strategi pada  Rencana  Induk  Perkeretaapian  Nasional  hingga  tahun  2030  adalah adanya  modernisasi  teknologi  secara  keberlanjutan  [1].  Rencana  induk pengembangan pada sisi teknologi tersebut salah satunya adalah aplikasi e- boarding  pada  aplikasi  KAI  Access  yang  dikembangkan  oleh  PT  Kereta  Api Indonesia (Persero) untuk memberikan kemudahan bagi penumpang dalam melakukan proses boarding .
Net Promoter Scale (NPS) merupakan metode pengukuran pengalaman pelanggan yang telah banyak digunakan oleh  perusahaan [2]. NPS biasanya banyak digunakan untuk mengukur kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang  diberikan  oleh  organisasi  [3].  Pengukuran  kepuasan  pelanggan  juga perlu dilakukan pada sebuah aplikasi teknologi informasi, salah satu metode yang digunakan adalah pengukuran usability (kebergunaan) sebuah aplikasi menggunakan metode use questionnaire [4].
Pengukuran  nilai  NPS  pada  sebuah  perusahaan  terhadap  hasil pengukuran nilai usability atau kebergunaan sebuah aplikasi perlu diketahui oleh  perusahaan.  PT  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  perlu  mengetahui seberapa  besar  tingkat  kebergunaan  aplikasi  e-boarding  oleh  pengguna terhadap  nilai  NPS  aplikasi  tersebut.  Setelah  mengetahui  nilai  NPS  yang didapatkan  pada  aplikasi e-boarding ,  perlu  dilakukan  klasifikasi  faktor  – faktor yang  mempengaruhi seorang pelanggan pada nilai akhir NPS melalui pengukuran nilai usability untuk aplikasi e-boarding.
Classification and Regression Tree (CART) merupakan sebuah metode klasifikasi yang dapat menghasilkan  pohon klasifikasi [5]. Proses klasifikasi yang  dilakukan  diharapkan  dapat  membantu  untuk  proses  pengambilan keputusan.  Klasifikasi  hasil  pengukuran  NPS  aplikasi e-boarding terhadap nilai usability menggunakan metode use questionnaire memiliki tujuan untuk melakukan  identifikasi  factor  yang  mempengaruhi  pengguna e-boarding terhadap nilai NPS yang diperoleh sebuah perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  diawali  dengan  analisis  dan  perumusan  masalah hingga penarikan kesimpulan. Gambar 1 menunjukkan metodologi penelitan yang dilakukan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Analisis dan Perumusan Masalah
Tahapan  analisis  dan  perumusan  masalah  yang  dilakukan  adalah dengan  menggunakan  metode  observasi  dan  studi  literatur.  Tahap  ini dilakukan  sebagai  langkah  awal  yang  bertujuan  melakukan  identifikasi permasalahan  untuk  dapat  diselesaikan  pada  bagian  akhir  penelitian  untuk penarikan  kesimpulan.  Observasi  dilakukan  melalui  pengamatan  terhadap perilaku  responden  sebagai  pengguna  aplikasi  e-boarding.  Studi  literatur dilakukan dengan melakukan telaah penelitian serupa serta teori pendukung untuk yang berkaitan dengan penelitian.

## 2.2. Pengumpulan Data
Tahap Pengumpulan data terbagi menjadi beberapa sub kegiatan, yaitu penentuan  responden,  penyusunan  kuesioner  dan  survey.  Pada  tahap pertama  adalah  penentuan  responden  penelitian.  Populasi  adalah penumpang Kereta Api Indonesia yang pernah menggunakan fitur e-boarding pada aplikasi KAI Access sebagai proses check-in . Daerah layanan PT. Kereta Api Indonesia yang sangat luas, menjadikan responden penelitian ini sangat besar.  Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  maka  daerah  layanan  PT.  Kereta  Api Indonesia (Persero) yang menjadi objek penelitian ini adalah Daerah Operasi PT. Kereta Api Indonesia di Pulau Jawa.
Sub  kegiatan  selanjutnya  pada  tahap  pengumpulan  data  adalah penyusunan  kuesioner.  Penyusunan  kuesioner  dengan  tujuan  untuk mengukur customer  satisfaction pada  aplikasi  e-boarding  KAI  Access mengacu  pada  metode use  questionnaire .  Metode use  questionnaire dipilih karena kuesioner ini dinilai dapat digunakan untuk mengukur usability yang mencakup tiga pengukuran ISO 9241 yaitu efisiensi, efektifitas dan kepuasan [6].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tet  Kun  Chung, use  questionnaire memiliki pertanyaan yang baik untuk  dapat digunakan sebagai pengukuran usability  sistem  tanpa  mengabaikan  pengalaman  pengguna  [7].  Jumlah pertanyaan use  questionnaire sebanyak  30  pertanyaan  yang  dibagi  menjadi empat  bagian,  bagian  pertama usefulness dengan  delapan  (8)  jumlah pernyataan,  bagian  kedua  adalah ease  of  use sejumlah  sebelas  (11) pernyataan,  bagian  ketiga  adalah ease  of  learning sebanyak  empat  (4)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pernyataan, dan bagian terakhir adalah satisfaction dengan jumlah tujuh (7) pernyataan [8]. Seluruh pernyataan ini dapat dijawab oleh responden sesuai dengan  pengalaman  pengguna  melalui  skala Likert antara  1  sampai  5. Keterangan  masing  –  masing  nilai  pada  skala likert adalah  1  adalah  sangat rendah, 2 adalah  rendah, 3 adalah netral, 4 adalah tinggi, dan 5 adalah sangat tinggi  [9].  Tabel  1  merupakan  daftar  pertanyaan  pada  kuesioner  dengan mengacu pada metode use questionnaire.
Tabel 1. Pertanyaan pada kuesioner yang mengacu metode use questionnaire Variabel Penilaian 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Netral 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi Usefulness e-boarding (USE)
1.1 e-boarding dapat meningkatkan efektifitas pada saat check in 1.2 e-boarding membantu saya lebih produktif melakukan proses check-in
1.3 e-boarding mudah untuk digunakan 1.4 e-boarding mampu mengingatkan saya pada waktu keberangkatan 1.5 e-boarding lebih mudah digunakan daripada boarding pass menggunakan kertas 1.6 e-boarding dapat menghemat waktu pada saat saya akan berangkat 1.7 e-boarding sesuai dengan kebutuhan saya 1.8 e-boarding sesuai dengan ekspektasi saya untuk digunakan Ease of Use e-boarding (USE) 2.1 e-boarding mudah untuk digunakan 2.2 e-boarding praktis untuk digunakan 2.3 Tampilan e-boarding mudah dipahami 2.4 e-boarding hanya membutuhkan sedikit langkah untuk check-in
2.5 e-boarding sangat fleksibel 2.6 Penggunaan e-boarding tidak memerlukan tenaga yang besar 2.7 Saya dapat menggunakan e- boarding tanpa instruksi tertulis 2.8 Saya tidak menemukan inkonsistensi pada penggunaan e- boarding
2.9 Customer tidak tetap dan customer tetap menyukai aplikasi e-
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Variabel Penilaian 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Netral 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi boarding 2.10 Kesalahan penggunaan e- boarding dapat diatasi dengan mudah 2.11 Saya selalu berhasil menggunakan e-boarding setiap saat Ease of Learning e-boarding (EOL) 3.1 e-boarding dapat dipelajari dengan cepat 3.2 Cara penggunaan e-boarding mudah diingat 3.3 e-boarding sangat mudah untuk dipelajari
3.4 Saya cepat mahir untuk menggunakan e-boarding Satisfaction e-boarding (SAT) 4.1 Saya merasa puas dengan fitur e- boarding di aplikasi KAI Access 4.2 Aplikasi e-boarding akan saya rekomendasikan ke teman saya 4.3 Saya merasa senang menggunakan e-boarding 4.4 e-boarding bekerja sesuai dengan fungsinya 4.5 e-boarding memiliki tampilan yang sangat bagus 4.6 Saya harus menggunakan e- boarding lagi untuk proses broading sebelum berangkat menggunakan Kereta Api 4.7 e-boarding nyaman untuk digunakan

## 2.3. Analisis dan Pembahasan
Tahapan  analisis  dan  pembahasan  dilakukan  dengan  melakukan pengolahan data hasil kuesioner. Tahap analisis dan pembahasan dilakukan beberapa hal, yaitu :
a) Penentuan nilai validitas dan reliabilitas kuesioner Sebagai  alat  ukur  yang  digunakan  pada  sebuah  penelitian, kuesioner  sebaiknya  dilakukan  pengukuran  validitas  dan reliabilitas.  Pengukuran  validitas  perlu  dilakukan  dengan  tujuan bahwa  kuesioner  yang  disusun  tersebut  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yang  akan  dicapai  [10].  Sedangkan  pengukuran reliabilitas  dilakukan  dengan  tujuan  adanya  konsistensi  dan stabilitas  dalam  menggunakan  kuesioner  sebagai  alat  ukur sehingga  alat  ukur  tersebut  dapat  dipercaya  [11].  Metode
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengujian  validitas  dengan  menggunakan  perhitungan  Korelasi Product  Moment  dengan  detail  rumus  dapat  dilihat  pada persamaan  (1).  Metode  untuk  melakukan  uji  reliabilitas dilakukan  dengan menggunakan rumus Alpha Cronbach, dimana rumus persamaan reliabilitas dapat dilihat pada persamaan (2). r xy = ∑ ∑ ∑ √   ∑ ∑ ∑ ∑ (1)
Keterangan : r xy =  koefisien korelasi n =  Jumlah responden X =  Skor setiap item Y =  Skor seluruh item responden ∑ (2) Keterangan : r =  koefisien  reabilitas  instrument  Cronbach Alpha k =  Banyaknya butir pertanyaan ∑ =  Total varians butir =  Total varians b) Penentuan score Net Promoter Score Net  Promoter  Score  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Reichheld pada  tahun  2003  yang  merupakan  hasil  kerjasama  antara Reichheld,  Bain  &  Company,  and  Satmetrix  [12].  Net  Promoter Score  (NPS)  merupakan  alat  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  penilaian  kepuasan  pelanggan  yang  sangat  popular secara  global.  NPS  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu perusahaan  untuk  menemukan  pelanggan  setia  dan  focus  area kelemahan  maupun  keunggulan  yang  dimiliki  perusahaan  [13]. Cara pengukuran NPS pada sebuah perusahaan, dapat dilakukan dengan  terlebih  dahulu  melakukan  pengelompokkan  customer. Pengelompokkan  customer  menurut  NPS  dibedakan  menjadi  3, yaitu: Detractor  (1-6) :  kelompok  customer  ini  merupakan  kelompok customer yang tidak senang, mungkin akan memberikan reputasi yang  buruk  kepada  orang  lain  dan  bahkan  mungkin  merusak reputasi tujuan melalui kata negative word of mouth
Passives  (7-8) :  dapat  dikategorikan  sebagai  kelompok  yang berada ditengah tengah atau merasa sedikit puas. Customer tidak cukup  bersemangat  untuk  dapat  memberitahu  ke  orang  lain mengenai pengalaman yang telah mereka dapatkan Promoters  (9-10) :    merupakan  kelompok  customer  yang memiliki  komitmen  besar  terhadap  perusahaan  atau  loyal.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kelompok customer ini akan memberikan rekomendasi yang baik kepada orang lain mengenai perusahaan tersebut [14].
Setelah  penilaian  secara  keseluruhan  dilakukan  pada  customer, tahap  selanjutnya  adalah  mengukur  total  nilai  NPS.  Persamaan (3)  merupakan  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung nilai NPS [15]. Kategori hasil akhir perhitungan dapat dilihat pada tabel 2. Apabila hasil perhitungan NPS kurang dari 0, maka perlu dilakukan investigasi lebih lanjut berkaitan dengan penyebabnya, dan  dilakukan  analisis  lanjutan  untuk  dapat  meningkatkan  nilai NPS. NPS = %PROMOTERS - % DETRACTORS (3) Rentang Nilai  Kategori 0 – 50 Good 51 - 70 Very Good 71 - 100 Excellent c) Klasifikasi dengan menggunakan metode CART CART  sebagai  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  memiliki tujuan  untuk  mendapatkan  suatu  kelompok  data  yang  akurat. Hasil  penggambaran  pohon  keputusan  pada  algoritma  CART bergantung pada skala variable. Pohon dengan bentuk regression tree dihasilkan dari variable terikat, sedangkan classification tree dihasilkan  dari  variable  terikat  yang  memiliki  skala  data kategorik  [16].  Pembentukan  pohon  klasifikasi  menggunakan algoritma CART melalui tiga tahapan, yaitu: 1) Pemilahan Pemilah Lakukan perhitungan untuk indeks gini pada masing – masing kelas  sesuai  dengan  rumus  pada  persamaan  4,  setelah  itu tentukan  total  indeks  gini  pembelahan  dengan  menggunakan persamaan 5. Persamaan indeks gini: j(t) = 1 - ∑ | (4) Node t dibagi menjadi 2 subset, yaitu D1 dan D2 sesuai dengan ukuran masing – masing b1 dan b2, maka total indeks gini dari pembelahan tersebut dapat dituliskan sebagai berikut: (5) Keterangan: : nilai indeks gini setiap variable Gini( : Nilai indeks gini subset pada setiap variable Gini( : Nilai indeks gini subset pada setiap variabel b : jumlah data pada suatu variable : jumlah data pada subset
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
: jumlah data pada subset
2) Penentuan node terminal
Suatu node akan menjadi node terminal apabila jumlah sampel pada suatu class tidak lebih dari 5. 3) Penandaan Label Kelas Sebuah node terminal perlu dilakukan penandaan label dengan memperharikan jumlah terbanyak menggunakan persamaan 6 sebagai berikut: P( | | (6) P(j|t) : probabilitas bersyarat kelas j yang berada pada node t m(t) : jumlah pengamatan pada node t Label  kelas  node  terminal  t  adalah yang  memberi  nilai dugaan kesalahan pada pengklasifikasian node t terbesar. d) Pengukuran akurasi dengan menggunakan confusion matrix
Pengukuran  paling  popular  untuk  mengukur  evaluasi  kinerja metode  klasifikasi  adalah confusion  matrix [17].  Tabel  3 menunjukkan  perhitungan  confusion  matrix  dengan  tiga  jenis kelas.  Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  confusion matrix,  maka  dilakukan  pengukuran  akurasi  model  klasifikasi dengan menggunakan rumus 7. Tabel 2. Penentuan nilai akurasi dengan mengukur nilai confusion matrix Class Predictive Promoters Predictive Passive Predictive Detractors Predictive Promoters True Promoters (TPr) False Passive (FP) False Detractors (FD) Predictive Passive False Promoters (FPr) True Passive (TP) False Detractors (FD) Predictive Detractors False Promoters (FPr) False Passive (FP) True Detractors (TD) Akurasi = (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner menggunakan  metode  probability  sampling  –  multistage  random  sampling. Pemilihan metode ini dilakukan karena Teknik multistage random sampling merupakan Teknik yang cocok untuk digunakan pada area populasi yang luas [18]. Jumlah sampel yang dapat dikumpulkan adalah 89 sampel yang berasal dari  seluruh  daerah  operasi  pulau  jawa.  Setelah  dilakukan  cleansing  pada data tersebut, maka jumlah data yang dapat digunakan adalah 83 data. Hasil pengukuran  validitas  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Cronbach alpha  dengan  nilai  akhir  0.9817  atau  bernilai  valid.  Pengukuran  reliabilitas
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dilakukan dengan melakukan perbandingan nilai hitung Cronbach alpha dan R tabel pada taraf signifikasi α=0,05. Apabila nilai Cronbach alpha > dari nilai R  maka  kuesioner  tersebut  dapat  dipercaya  atau  relibel.  Hasil  pengukuran reliabilitas  menunjukkan  bahwa  nilai  Cronbach  alpha  0.9817  >  0.2133 sebagai nilai tabel R pada signifikasi α=0,05 maka kuesioner tersebut bernilai relibel atau dapat dipercaya.
Langkah selanjutnya adalah mengukur nilai Net Promoter Score (NPS) pada  kuesioner  yang  telah  didapatkan.  Langkah  yang  dilakukan  untuk mengukur  NPS,  maka  yang  perlu  dilakukan  adalah  menghitung  rerata  hasil pengukuran  pada use  questionnaire, melakukan  konversi  Pengukuran kuesioner  yang  telah  dilakukan  menggunakan  skala  1-5  sedangkan pengukuran NPS menggunakan skala 1-10. Adanya perbedaan skala ini, maka hasil pengukuran sebelumnya dikalikan dua. Setelah itu, hitung rerata untuk seluruh komponen yang ada di usequaestionnaire. lakukan pengelompokkan customer  sesuai  dengan  aturan  dari  NPS.  Tabel  3  menunjukkan  hasil pengelompokkan customer untuk pemberian nilai NPS.
Tabel 3. Pengelompokkan customer untuk pemberian nilai NPS id_customer  USE  EOU  EOL  SAT  Rerata  NPS 1 9 8.73  10 8.57  9.074 PROMOTERS 2 10 9.45  10 9.71  9.792 PROMOTERS 3 7.75  8.55  8 6.57  7.716 PASSIVE 4 10 9.64  10 10 9.909 PROMOTERS . . . 83 8.5 9.45  9 8.29  8.810 PASSIVE
Berdasarkan  tabel  tersebut,  maka  didapatkan  bahwa  persentase responden  Passive  adalah  36%,  responden  Promoters  sebanyak  53%  dan responden  Detractor  sebanyak  11%.  Dengan  hasil  tersebut  maka  total  Net Promoter Score adalah 42% atau setara dengan GOOD.
Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  identifikasi  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  responden  atau  customer  pada  masing  –  masing  kriteria. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengubah  nilai  pada  setiap komponen use questionnaire. Adapun aturan yang digunakan adalah sebagai berikut apabila nilai berada di rentang 0-6 maka bernilai LOW, jika bernilai 7-8  maka  bernilai  MEDIUM,  dan  apabila  bernilai  9-10  maka  bernilai  HIGH. Tabel 5 menunjukkan perubahan tabel 4.
Tabel 4. Penyesuaian nilai tabel untuk hasil pengukuran usequestionnaire Id_Customer  Use Eou Eol Sat Rerata  Nps 1 High Medium  High Medium  9.074 Promoters 2 High High High High 9.792 Promoters 3 Medium  Medium  Medium  Low 7.716 Passive 4 High High High High 9.909 Promoters
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
. . . 83 Medium  High High Medium  8.810 Passive
Menggunakan  tabel  4,  maka  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan menggunakan  algoritma  Classification  and  Regression  Tree.  Langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pembentukan  pohon  klasifikasi dengan  membagi  data  menjadi  data  training  dan  testing  dengan  besaran 90:10,  sehingga  total  data  training  adalah  berjumlah  74  dan  data  testing berjumlah  9.  Menggunakan  data  training,  selanjutnya  lakukan  pemilihan pemilah  dengan  mengikuti  persamaan  (4)  dan  (5).  Tabel  5  menunjukkan hasil perhitungan indeks Gini untuk pencarian node pertama
Tabel 5. Perhitungan indeks gini untuk node pertama Variabel Kategori Indeks Gini USE {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.4861 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.4438 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.3841 EUO {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.4461 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.4050 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.3784 EOL {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.4536 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.3465 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.2777 SAT {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.4557 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.4511 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.3671
Ambil  nilai  terkecil  pada  hasil  perhitungan  node  pertama  untuk dilakukan  pemilihan  pemilah  kedua.  EOL  menjadi  node  pertama  yang memiliki cabang untuk nilai HIGH dan LOW & MEDIUM. Ambil node 2 dengan menghitung  seluruh  nilai  HIGH  pada  variable  EOL.  Ambil  node  3  dengan menghitung  seluruh  nilai  LOW  dan  MEDIUM  pda  variable  EOL.  Tabel  6 menunjukkan  hasil  perhitungan  untuk  indeks  Gini  node  kedua.  Sedangkan Tabel 6 merupakan hasil perhitungan indeks Gini pada node ketiga.
Tabel 6. Hasil perhitungan node kedua Variabel Kategori Indeks Gini USE {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.1687 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.1034 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.1034 EUO {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.1687 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.1184 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.1184 SAT {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.0885
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Variabel Kategori Indeks Gini {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.1670 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.1324 Table 7. Hasil perhitungan pada node ketiga Variabel Kategori Indeks Gini USE {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.2707 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.3796 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.3994 EUO {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.1210 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.2708 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.4089 EOL {(LOW),(MEDIUM)} 0.2021 SAT {(LOW),(MEDIUM,HIGH)} 0.1647 {(MEDIUM, (LOW,HIGH)} 0.2667 {(HIGH),(LOW, MEDIUM)} 0.4089
Setelah dilakukan perhitungan indeks gini, perlu diperhatikan sebaran sampel pada masing – masing kelas. Apabila sampel telah berada pada satu kelas  atau  nilai  sampel  telah  <  5  maka  node  tersebut  dapat  dijadikan  node terminal atau tidak perlu dilakukan perhitungan indeks Gini kembali.

## Gambar 2. Pohon keputusan dengan menggunakan algoritma CART
Gambar  2  menunjukkan  pohon  keputusan  dengan  menggunakan algoritma CART. Node 4 dan 6 dijadikan node terminal karena sampel yang berada  pada  kelas  tersebut  hanya  berada  pada  satu  kelas  saja.  Sedangkan node  5  dan  7  dijadikan  node  terminal  karena  pada  node  tersebut,  sampel terbesar berada pada satu kelas dan sampel lain yang berada pada kelas yang berbeda memiliki jumlah kurang dari 5.
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus dibahas  secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan lain-lain  yang  mempermudah  pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Net  Promoter  Scale  yang  merupakan  salah  satu  alat  ukur  yang digunakan  untuk  menilai  kepuasan  pelanggan  bagi  organisasi.  Hasil pengukuran  NPS  pada  aplikasi  e-boarding  adalah  bernilai  42%  atau  GOOD atau  skala  paling  rendah  pada  ukuran  NPS.  Setelah  dilakukan  analisis  lebih mendalam  pada  perhitungan  tersebut,  melalui  klasifikasi  hasil  pengukuran kepuasan pelanggan menggunakan usequestionnaire adalah easy of learning (kemudahan  aplikasi  dipelajari)  dan  SAT  (Satisfaction  atau  kepuasan pelanggan)  menjadi  factor  penentu  untuk  seorang  pelanggan  akan  menjadi seorang Promoters. Semakin banyak Promoters pengguna aplikasi maka nilai NPS nya akan semakin tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  P.  RI,  “Kementerian  perhubungan  ditjen  perkeretaapian,”  no.  8, 2011.
[2] R. Koladycz, G. Fernandez, K. Gray, and H. Marriott, “The net promoter score  (NPS)  for  insight  into  client  experiences  in  sexual  and reproductive health clinics,” Glob. Heal. Sci. Pract. , vol. 6, no. 3, pp. 413– 424, 2018, doi: 10.9745/GHSP-D-18-00068.
[3] E. Roselina, “Pemetaan Profil Pasien/Klien Rumah Sakit Umum Daerah (Rsud)  Kota  X  Menggunakan  Net  Promoter  Score,” J.  Vokasi  Indones. , vol. 4, no. 1, 2016, doi: 10.7454/jvi.v4i1.49.
[4] N.  Asnawi,  “Pengukuran  Usability  Aplikasi  Google  Classroom  Sebagai E-learning  Menggunakan  USE  Questionnaire  (Studi  Kasus:  Prodi Sistem  Informasi  UNIPMA),” Res.    Comput.  Inf.  Syst.  Technol.  Manag. , vol. 1, no. 1, p. 17, 2018, doi: 10.25273/research.v1i1.2451.
[5] N.  Indah  Prabawati,  Widodo,  and  H.  Ajie,  “Kinerja  Algoritma Classification  And  Regression  Tree  (Cart)  dalam  Mengklasifikasikan Lama Masa Studi Mahasiswa yang Mengikuti Organisasi di Universitas Negeri Jakarta,” PINTER  J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 139–145, 2019, doi: 10.21009/pinter.3.2.9.
[6] Y. S. M. Putra and R. Tanamal, “Analisis Usability Menggunakan Metode USE Questionnaire Pada Website Ciputra Enterprise System,” Teknika , vol. 9, no. 1, pp. 58–65, 2020, doi: 10.34148/teknika.v9i1.267.
[7] C.  Tet  Kun  and  N.  Sahari,  “Utilitarian  or  Experiential?  An  Analysis  of Usability Questionnaires,” Int. J. Comput. Theory Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 167–171, 2015, doi: 10.7763/ijcte.2015.v7.950.
[8] R.  K.  Dewi,  N.  D.  Priandani,  K.  C.  Brata,  and  L.  Fanani,  “Usability Evaluation  of  Mobile-Based  Application  for  Javanese  Script  Learning Media,” J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  88,  2018,  doi: 10.25126/jitecs.20183146.
[9] J.  G.  Maggay,  “Usability  evaluation  of  SMS-based  system:  Basis  for systems development,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 13, no. 9, pp. 113–125, 2019, doi: 10.3991/ijim.v13i09.10918.
[10]  R.  Heale  and  A.  Twycross,  “Validity  and  reliability  in  quantitative
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 337-349 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
studies,” Evid.  Based.  Nurs. ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  66–67,  2015,  doi: 10.1136/eb-2015-102129.
[11]  H.  K.  Mohajan,  “Two  Criteria  for  Good  Measurements  in  Research: Validity and Reliability,” Ann. Spiru Haret Univ. Econ. Ser. , vol. 17, no. 4, pp. 59–82, 2017, doi: 10.26458/1746.
[12]  O.  Hoogendorp,  “Factors  which  influence  net  promoter  score  in  a multichannel  service  context,” Eindhoven    Tech.  Univ.  Eindhoven ,  vol. VII, p. 85, 2010, [Online]. Available: http://alexandria.tue.nl/extra2/afstversl/tm/Hoogendorp 2010.pdf.
[13]  M. N. Rajasekaran and M. N. Dinesh, “How Net Promoter Score Relates To Organizational Growth,” Int. J. Creat. Res. Thoughts , vol. 6, no. 2, pp. 2320–2882, 2018, [Online]. Available: www.ijcrt.orgwww.ijcrt.org.
[14]  F. Reichheld, “Introduction to the Net  Promoter Score ®,” vol. 81, no. April, pp. 12–14, 2016.
[15]  D.  Supriyadi,  S.  T.  Safitri,  and  D.  Y.  Kristiyanto,  “Higher  Education  E- Learning  Usability  Analysis  Using  System  Usability  Scale,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 436–446, 2020.
[16]  Z. Cheng et al. , “Evaluation of classification and regression tree (CART) model  in  weight  loss  prediction  following  head  and  neck  cancer radiation therapy,” Adv. Radiat. Oncol. , vol. 3, no. 3, pp. 346–355, 2018, doi: 10.1016/j.adro.2017.11.006.
[17]  R.  Siringoringo,  “Klasifikasi  Data  Tidak  Seimbang  Menggunakan Algoritma SMOTE dan k-Nearest Neighbor,” J. ISD , vol. 3, no. 1, pp. 44– 49, 2018.
[18]  P.  Sedgwick,  “Multistage  sampling,” BMJ ,  vol.  351,  no.  August,  2015, doi: 10.1136/bmj.h4155.