Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Pegawai Terhadap Pelayanan Bidang SDM dengan Algoritma C4.5
Putrama Alkhairi 1 , Zakarias Situmorang 2 *
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia 2 Teknik Informatika, Unika St. Thomas S.U; Email: putramaalkhairi97@gmail.com 1 , zakarias65@yahoo.com 2

## Abstract
Employee  satisfaction  includes  the  difference  between  the  level  of  importance  and  perceived performance or results, and is an alternative evaluation that exceeds employee expectations. There are 5  dimensions  to  measure  service  quality  based  on  expectations  and  perceived  performance  by employees, namely career development, leadership in HR, policy and law enforcement, building a work atmosphere and providing salaries and rewards. Five dimensions are very influential in the progress of STIKOM  Tunas  Bangsa,  using  data  mining  methods  can  be  found  important  trends  for  campuses. Employee satisfaction assessment is based on a questionnaire filled out by the employee. The results of the  questionnaire  were  processed  using  the  c4.5  algorithm.  The  c4.5  algorithm  is  a  classification method  and  produces  a  decision  tree.  C4.5  turns large  facts into  decision  trees that  represent  rules. Rules are easy to understand in natural language. Based on the results of the research that has been done, the use of the C4.5 algorithm can help the campus in improving services according to the results of  the  questionnaire.  The  results  of  the  calculation,  there  are  two  variables  satisfied  employee questionnaire. Meanwhile, the employee questionnaire was not satisfied with the three variables. The highest  gain  value  is  the  variable  to  build  a  work  atmosphere  with  a  value  of  0.20619372.  The indicator of the variable of building a work atmosphere that has the highest entropy value is a fairly good indicator with a value of 1. The total of questionnaires filled in are 65 questionnaires, 44 people stated they were satisfied and only 21 people said they were not satisfied.
Keywords : Data Mining, Employees, C4.5 Algorithm, Classification, Satisfaction

## Abstrak
Kepuasan  pegawai    mencakup  perbedaan  antara  tingkat  kepentingan  dan  kinerja  atau  hasil yang dirasakan, serta merupakan evaluasi alternatif yang melampaui harapan pegawai. Terdapat 5 dimensi untuk mengukur kualitas pelayanan yang didasarkan pada  antara harapan dengan kinerja yang  dirasakan  oleh  pegawai  yaitu  pengembangan  karir,  kepemimpinan  diSDM,  kebijakan  dan penegekan  hukum,  membangun  suasana  kerja  dan  pemberian  salary  dan  reward.  Lima  dimensi sangat  berpengaruh  dalam  kemajuan  STIKOM  Tunas  Bangsa,  dengan  menggunakan  metode  data mining dapat ditemukan tren penting bagi kampus. Penilaian kepuasan pegawai  berdasarkan angket yang  diisi  oleh  pegawai.  Hasil  angket  diolah  menggunakan  algoritma  c4.5.  Algoritma  c4.5  adalah metode  klasifikasi  dan  menghasilkan  pohon  keputusan.  C4.5  mengubah  fakta  yang  besar  menjadi pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penggunaan  algoritma  C4.5  dapat  membantu pihak  kampus  dalam  meningkatkan  pelayanan  sesuai  dengan  hasil  kuisioner.  Hasil  perhitungan, kusioner pegawai  puas terdapat dua variabel. Sedangkan kusioner pegawai  tidak puas terhadap tiga variabel.  Nilai  gain  tertinggi  adalah  variabel  membangun  suasana  kerja  dengan  nilai  0,20619372. Indikator  variabel  membangun  suasana  kerja  yang  mempunyai  nilai  entropy  tertinggi  adalah indikator  cukup  baik  dengan  nilai    1.  Total  kuisioner  yang  diisi  sejumlah  65  kuisioner,  44  orang menyatakan puas dan hanya 21 orang yang menyatakan tidak puas.
Kata kunci : Data Mining, Pegawai, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Kepuasan
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining merupakan proses ataupun kegiatan untuk mengumpulkan data yang berukuran besar kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi – imformasi yang nantinya dapat digunakan [1]. Data mining merupakan sebuah inti dari proses Knowledge Discovery in Database ,   meliputi   dugaan   Algoritma   yang mengeksplor data, membangun model dan menemukan pola yang belum diketahui [2]. Knowledge Discovery in Database (KDD) bersifat otomatis, dapat didefinisikan sebagai  pengorganisasian  proses  untuk  pengidentifikasian  yang  benar,  berguna dan penemuan  pola  dari   kumpulan  data  yang  besar  dan  komplek  [3]. Data mining  juga  bisa  disebut  sebagai  proses  pengekstrakan  informasi  dari  kumpulan data  yang  besar.Pengekstrakan  informasi  dilakukan  berdasarkan  metode  data mining  yang  akan  digunakan.  Ada  beberapa  metode  serta  algoritma  data  mining yang  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  antara  lain:  metode  klasifikasi, metode asosiasi, metode clustering, metode prediksi, dan metode estimasi.
Dengan    Kelebihan    yang    dimiliki  metode  Algoritma    C4.5    yaitu    sebuah Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun decision  tree (pengambilan keputusan). Algoritma C4.5 adalah salah satu Algoritma induksi pohon keputusan, yaitu  ID3  ( Iterative  Dichotomiser 3)[4].  ID3  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan. Dalam  prosedur  Algoritma  ID3,  input  berupa sampel training , label training ,  dan atribut.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Pohon  dibangun dengan cara membagi data secara rekursif hingga tiap bagian terdiri dari data yang berasal  dari  kelas  yang  sama.  Bentuk  pemecahan  ( split )  yang  digunakan  untuk membagi data tergantung dari jenis atribut yang digunakan dalam split. Algoritma C4.5 dapat menangani  data  numerik  (kontinyu) dan  diskret. Split untuk  atribut numerik  yaitu  mengurutkan  contoh  berdasarkan  atribut  kontiyu  A,  kemudian membentuk minimum permulaan ( threshold ) M dari contoh - contoh yang ada dari kelas  mayoritas  pada  setiap  partisi  yang  bersebelahan,  lalu  menggabungkan partisi-partisi  yang bersebelahan tersebut dengan   kelas   mayoritas   yang  sama. Split untuk    atribut    diskret    A  mempunyai  bentuk value (A)  X  dimana  X ⊂ domain(A).  Jika  suatu set data  mempunyai  variabel  tidak  ada,  Jika  jumlah pengamatan terbatas maka atribut dengan missing value dapat diganti dengan nilai rata  -  rata  dari  variabel  yang  bersangkutan.  Dalam  melakukan  pemisahan  obyek ( split ) dilakukan  tes  terhadap  atribut  dengan mengukur  tingkat  ketidakmurnian pada  sebuah  simpul  ( node )  [ 5 ] .
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma dari metode klasifikasi algoritma C4.5  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan.  Pohon keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan terkenal[6]. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah dipahami  dengan  bahasa  alami.  Dan  metode  ini  dirasa  dapat  digunakan  untuk memcahkan  masalah  pada  klasfikasi  kepuasan  pegawai    menggunakan  data kuisioner.
Pada  dasarnya  kepuasan  pegawai    mencakup  perbedaan  antara  tingkat kepentingan  dan  kinerja  atau  hasil  yang  dirasakan,  serta  merupakan  evaluasi alternatif  yang  dipilih  sekurang-kurangnya  dapat  memberikan  hasil  sama  atau
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
melampaui  harapan  Pegawai  ,  sedangkan  ketidak  puasan  dapat  terjadi  apabila hasil yang diperoleh tidak memenuhi harapan yang diinginkan Pegawai . Masalah pelayanan  sebenarnya  bukanlah  hal  yang  sulit  atau  rumit,  tetapi  apabila  hal  ini tidak diperhatikan maka dapat menimbulkan permasalahan bagi kampus.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  merupakan  struktur  dari  bagaimana  arah  penelitian  berjalan  dari awal  perencanaan  hingga  tahap  penyelesaian  masalah  dengan  solusi  yang  sudah dirancang  sedemikian  rupa.  Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah Metode  Multimedia  Development  Life  Cycle dengan  tahapan  terdiri  dari concept , design , material collecting , assembly , testing dan distribution [7] .
Rancangan  penelitian  ini  akan  dijelaskan  proses  penelitian  dan pengumpulan  data,  selanjutnya  data  diolah  melalui  proses  perhitungan  dan mengikuti  langkah-langkah  penyelesaian  algoritma  C4.5[8],  [9] . Selanjutnya  hasil perhitungan  tersebut  akan  diaplikasikan  menggunakan tools  RapidMiner untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh. Rancangan penelitian dapat dilihat pada gambar berikut .
Mulai Analisis Masalah Mencari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah Data Menerapkan Metode Menguji Data Selasai Kesimpulan

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk mencari  faktor  dominan  kepuasan  pegawai    yang  sering  terjadi  di  kecamatan siantar barat dengan  menggunakan algoritma C4.5 yang terdiri dari :
a) Analisa Masalah Menganalisa masalah yang terkait terhadap kepuasan pegawai  yang terjadi di Jl. Sudirman. Siantar Selatan Pematangsiantar.
b) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan informasi dan teori yang mendukung dalam penelitian.
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## c) Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  riset  langsung  di  kampus STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar.
d) Mengelola Data
Mengelola data dengan menggunakan data mining khususnya metode algoritma C4.5.
e) Menerapkan Metode
Pada penelitian ini penulis menggunakan teknik data mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 untuk mencari solusi permasalahan penelitian.
f) Menguji Data
Melakukan pengujian data dengan menggunakan aplikasi RapidMiner versi 8.1 . g) Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapatkan  dalam  mengklasifikasi  kepuasan  pegawai menggunakan algoritma C4.5 akan menajdi masukan bagi Polsek Siantar Barat dalam  menindak  kejahatan  agar  dapat  mengklasifikasi  kepuasan  pegawai sehingga    dapat    membantu    meningkatkan    pengamanan    dalam  menangani kejahatan di Polsek Siantar Barat.

## 2.1. Analisis Data
Proses analisis data dapat  dilakukan setelah adanya pengumpulan data dan setelah  data  dikumpulkan  dan  diolah  ke Ms.Excel [8] , [10].  Setelah  hasil  yang telah  dapat  di Ms.Excel akan  diaplikasikan  menggunakan Software RapidMiner untuk  menyesuakian  hasil  yang  didapatkan.    Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  primer  ,  Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh langsung dari tanggan pertama atau informan[11].

## Tabel 1. Hasil Data Kusioner Pegawai
Responden Pengembangan Karir Kepemimpinan Di Sdm Kebijakan Dan Penegakan Hukum Membangun Suasana Kerja Pemberian Salary Dan Reward Hasil A1 Sangat Baik Baik Baik Tidak Baik Baik Puas A2 Sangat Tidak Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Puas A3 Cukup Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Baik Puas A4 Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Puas A5 Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Puas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A59 Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Baik Puas A60 Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Puas A61 Tidak Baik Tidak Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Puas A62 Cukup Baik Tidak Baik Cukup Baik Cukup Baik Sangat Baik Puas A63 Baik Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Puas A64 Tidak Baik Baik Baik Baik Baik Puas A65 Cukup Baik Sangat Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Baik Puas

## 2.2. Alat Analisis Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan aplikasi Microsoft Excel 2010 dan RapidMiner versi 8.1 sebagai alat untuk menganalisis data[12], [13]. Microsoft Excel digunakan untuk membantu dalam proses pengolahan data dan melakukan proses
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
perhitungan  dengan  algoritma C4.5 .  Penulis  menggunakan  aplikasi RapidMiner untuk melakukan uji validitas untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh dari Microsoft Excel [14].

## 2.3. Instrumen Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  proses  pengumpulan data  dan  pengolahan  data  dengan  cara  memasukkan  data      memproses  dengan algoritma  C4.5  sehingga  ditemukan  hasil  klasifikasi  yang  membentuk  tindak kejahatan. Sebelum diproses data terlebih dahulu di seleksi menggunakan aplikasi rapidminer  kemudian  disimpan  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh[15].  Proses percobaan dapat dilihat pada Gambar berikut.

## Gambar 2. Proses Percobaan
2.4. Diagram Kerja Aktfitas Penelitian
Alur  kerja   yang  dilakukan  penulis  pada  penelitian  ini  disajikan  dalam diagram aktivitas pada Gambar berikut.
Gambar 3. Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dari Gambar berikut. menjelaskan user atau penulis melakukan identifikasi masalah   selanjutnya   menetapkan   tujuan   penelitian,   mengumpulkan   data. Kemudian dilakukan transformasi data ke dalam Excel yang selanjutnya dilakukan pengujian di RapidMiner [16]. Jika data tersebut valid   maka diolah di RapidMiner dengan  algoritma C4.5 [15].  Hasil  dari  informasi  yang  diperoleh  dari RapidMiner diperoleh rule keputusan  yang  selanjutnya  di  sesuaikan  dengan  hasil  yang diperoleh  dari  perhitungan  manual,  jika  data  sesuai  maka  penulis  membuat rule dan  analisa  yang  telah  dilakukan.  Dari  hasil  yang  diperoleh  penulis  membuat keputusan dan membuat kesimpulan dan saran dari penelitian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil
Pada  bab  ini  akan  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  untuk  mencari klasifikasi  pada  kepuasan  pegawai.  Proses  perhitungan  untuk  menentukan klasifikasi  pada  kepuasan  pegawai    yang  sering  terjadi  menggunakan  Algoritma C4.5  adalah  dengan  jumlah  kasus  untuk  kepuasan  pegawai    berat,  jumlah  kasus untuk kepuasan pegawai  ringan, dan entropy dari semua kasus. Setelah itu  akan dilakukan  perhitungan  manual  dan  penyesuaian  hasil  melalui  pengujian menggunakan software RapidMiner 8.1.

## 3.1.1. Pengelolan  Data Menggunakan Algoritma C4.5
Data    yang    digunakan    adalah    data    kuisoner  pegawai      terkait    tentang kepuasan pelayan bidang SDM di Kampus STIKOM Tunas Bangsa  Siantar  Selatan Pada  Tahun  2020-  2021.  Kemudian  data  di  normalisasi  untuk  dilakukan pengolahan  menggunakan RapidMiner .  Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan Algoritma  C4.5,  berikut  adalah  proses  pengolahan  data  menggunakan  Algoritma C4.5[17].

## 3.1.2. Perhitungan Entropy dan Gain
Perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon keputusan dapat diuraikan sebagai berikut :
Langkah 1: Menghitung data jumlah kontribusi perbulan, untuk melihat kenaikan kontribusi dan untuk melihat penurunan kontribusi.
Langkah  2: Menghitung Entropy semua  data  dan  data  yang  dibagi  berdasarkan kelas atribut dengan persamaan(1). Selanjutnya dilakukan perhitungan Gain untuk tiap atribut dari persamaan (2). Berikut ini adalah perhitungan  nilai entropy dan gain .
3.1.3. Menghitung entropy total :
Entropy (Total) = )
2 ) )) + ) 2 ) )) Entropy [Total] = 2 )) + 2 )) = 0,907696
3.1.4. Menghitung entropy dan gain Pengembangan Karis : Entropy [Sangat Baik] =
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
2 )) + 2 )) = 0,619382 Entropy [Baik] = 2 )) + 2 )) = 0,742488 Entropy [Cukup Baik] = 2 )) + 2 )) = 0,970951 Entropy [Tidak Baik] = 2 )) + 2 )) = 0,995727 Entropy [Sangat Tidak Baik] = 2 )) + 2
)) = 1
Gain ( Total, Pengebnagan Karir ) = 0,907696 ( )   ( ) ( )   ( )    ( ) = 0,0644
3.1.5. Menghitung entropy dan gain Pemberian Salary dan Reward:
Gain ( Total, Pemberian Salary dan Reward ) = 0,907696 ( ) ( )     ( )   ( )     ( ) = 0,154557
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus  Puas  Tidak Puas Entropy Gain Total 65 44 21 0,90769617 Pengembangan Karir 0,06441624 Sangat Baik 13 11 2 0,61938219 Baik 19 15 4 0,74248757 Cukup Baik 10 6 4 0,97095059 Tidak Baik 13 7 6 0,99572745 Sangat Tidak Baik 10 5 5 1 Kepemimpinan Di Sdm 0,03400309 Sangat Baik 7 5 2 0,86312057 Baik 24 19 5 0,73828487 Cukup Baik 12 7 5 0,97986876 Tidak Baik 16 10 6 0,954434 Sangat Tidak Baik 6 3 3 1 Kebijakan Dan Penegakan Hukum 0,008445549 Sangat Baik 11 8 3 0,84535094 Baik 32 21 11 0,92836207 Cukup Baik 10 6 4 0,97095059 Tidak Baik 8 6 2 0,81127812 Sangat Tidak Baik 4 3 1 0,81127812 Membangun Suasana Kerja 0,20619372 Sangat Baik 11 9 2 0,68403844 Baik 25 23 2 0,40217919 Cukup Baik 10 5 5 1 Tidak Baik 14 5 9 0,94028596 Sangat Tidak Baik 5 2 3 0,97095059
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Node 1 Jumlah Kasus  Puas  Tidak Puas Entropy Gain Pemberian Salary Dan Reward 0,154557133 Sangat Baik 29 23 6 0,73550858 Baik 8 6 2 0,81127812 Cukup Baik 11 4 7 0,9456603 Tidak Baik 7 2 5 0,86312057 Sangat Tidak Baik 10 9 1 0,46899559
Langkah 3: Pada tabel diatas dapat kita lihat bahwa atribut Membangun Suasana Kerja  memiliki gain paling  tinggi  yaitu 0,20619372 .  Maka  atribut  Membangun Suasana Kerja menjadi node akar. Dimana terdiri dari 2 sub atribut yaitu Puas dan Tidak  Puas.  Berdasarkan  nilai entropy dari  kedua  sub  atribut  diatas,  Maka  perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk menemukan node akar Dari  hasil  diatas dapat  dilihat  bahwa  faktor  dengan  nilai Gain tertinggi.   Berikut adalah hasil dari pohon keputusan untuk node 1:
Membangun Suasana Kerja
Puas9, Tidak Puas 2 Puas 23, Tidak Puas 2 Puas 4, Tidak Puas 5 Sangat Baik Puas 3, Tidak Puas 9 Puas 2, Tidak Puas 3 Baik Cukup Baik Tidak BaikSangat Tidak Baik
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1
Berdasarkan  dari  node  1  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  kriteria  kasus  masih harus di perhitungkan lagi serta dianalisis lebih lanjut sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan.  Untuk mencari nilai Gain dan entropy digunakan  persamaan (1) dan (2) sama seperti cara sebelumnya. Dan berikut adalah hasil dari perhitungan node 1.1 “Jenis Pidana-Penjara atau Denda”. Begitu sterusnya.

## 3.1.6. Pengujian Menggunakan Rapidminer
Berikut hasil pengujian menggunakna rapidminer.
Gambar 5. Proses Sistem
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pohon  keputusan  maka  pada  tahap selanjutnya dapat dilakukan dengan cara mengklik tanda panah biru yang terdapat diposisi  tengah  atas  pada  bagian toolbar. Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan adalah berupa decision tree dimana hasil dari pengujian data akan tampak seperti pohon  yang  bercabang  yang  menampilkan  isi  dan  hasil  dari  penelitian.  Tampak pada gambar berikut :

## Gambar 6. Pohon Keputusan
Berikut  adalah  tampilan rule  model berupa  teks  yang  ada  dalam tools rapidminer dimana  tampilan  ini  adalah  penjelasan  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk:
Gambar 7. Rule Model Decision Tree

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan    dari    penjelasan    diatas    mengenai    tahap-tahap    penggunaan serta  hasil  yang  telah  ditampilkan  maka  selanjutnya  membahas  mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat antara perhitungan manual Algoritma dengan hasil  yang  ditampilkan  oleh tools  RapidMiner .  Dalam  melakukan  validasi perhitungan  manual  Algoritma  harus  telah  menampilkan  hasil    akhir    berupa pohon    keputusan,    serta  data    yang  digunakan  haruslah  data  yang valid dan
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sama  dengan  yang  dipakai  pada tools. Dari  gambar  diastas    dapat  disimpulkan bahwa data yang digunakan adalah data valid dan dapat dibuktikan  dengan tools RapidMiner serta  dapat  menampilkan  hasil  yang  sama dari pehitungan manual maupun dengan tools  RapidMiner.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa kesimpulan diantaranya:
a) Dalam   membuat   model   aturan   menggunakan   Algoritma   C4.5   untuk mengklasifikasi  kepuasan  pegawai    yang  ada  di  Kampus  STIKOM  Tunas Bangsa di Pematangsiantar  adalah Hasil akhir menjadi atribut akar.
b) Hasil  Pengujian  menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  aplikasi RapidMiner menyatakan  kepuasan  pegawai    paling  tinggi  yaitu  atribut  membangun suasana kerja dengan nilai Gain 0,20619372.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  R.  I.  B.  Tusarwenda,  “Penerapan  data  mining  dengan  algoritma  c4.5  dalam prediksi penjualan botol pada cv. seribukilo,” 2018.
[2] R. A. Malik, “Perbandingan Algoritma K-Means Clustering Dengan Fuzzy C- Means Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Terhadap  Televisi  Dakwah,”  vol.  3,  no.  1,  pp. 10–21, 2018.
[3] A. D. I.  Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[4] Y. S. Luvia, A. P. Windarto, S. Solikhun, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  75,  2017,  doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[5] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[6] N.  Azwanti  and  E.  Elisa,  “Analisa  Kepuasan  Konsumen  Menggunakan  Algoritma C4.5,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. dan Teknol. , no. 3, pp. 126–131, 2020.
[7] R. I. P. Jimmy Pratama, “Perancangan Dan Implementasi Animated Sticker Sebagai Media  Edukasi  Mengenai  COVID-19  dengan  Menggunakan  Metode  MDLC,” Pap.
Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 7, no. 2, pp. 1–12, 2021.
[8] L.  Swastina,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Jurusan  Mahasiswa,” J. Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2013.
[9] N.  Fajira,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada Kentucky Fried Chicken Cabang Palembang Square Mall,” Polsri , pp. 14–20, 2014.
[10]  A.  Moh.Sholik,  Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[11]  A.  P.  W.  Putrama  Alkhairi,  “Penerapan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah  Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara.” 2019.
[12]  A.  Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  Untuk  Menentukan Persediaan Barang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.
[13]  F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Penentuan  Tingkat  Pesanan,” Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018.
[14]  P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 40-50 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
untuk  Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja  Dosen  Terhadap  Peningkatan  Jumlah Publikasi,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  581,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[15]  E. Iswandy, “Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Dan Santunan Sosial Anak  Nagari  Dan  Penyaluran  Bagi  Mahasiswa  Dan  Pelajar  Kurang  Mampu,” J. TEKNOIF , vol. 3, no. 2, 2015, doi: 2338-2724.
[16]  A.  Hendini,  “Perancangan  Aplikasi  Pemesanan  Menu  Makanan  Dan  Minuman Berbasis Android,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[17]   mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa,” Jitter  2015 ,  vol.  I,  no.  2,  pp. 62–68, 2015.