Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 13, No. 2, Januari 2023, pp. 75 – 79 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## Analisis Kepuasan Pelanggan Dalam Industri Teknologi Menggunakan Algoritma C4.5
Asep Surahmat 1* , Mirza Sutrisno 2
1 Sistem Informasi Fakultas Teknologi & Desain Universitas Utpadaka Swastika,
2 Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta
asep.surahmat@utpas.ac.id 1 *

## Abstrak
Kepuasan  pelanggan  menjadi  acuan  penting  dalam  keberlangsungan  suatu  usaha, begitu juga dengan usaha jasa service komputer di Computer Service Center yang memiliki  pesaing  dalam  bisnisnya.  Belum  ada  alat  ukur  terhadap  kepuasan pelanggan di Computer Service Center saat ini, akan diselesaikan melalui metode Decision  Tree  menggunakan  algoritma  C4.5  dalam  analisa  kepuasan  pelanggan. Data  yang  digunakan  berasal  dari  data  pelanggan  Computer  Service  Center  yang terdiri dari 80% data training dan 20% data testing. Setelah dilakukan penghitungan akurasi  menggunakan  Confusion  Matriks  didapatkan  nilai  Class  Precision “ya”88,89% dan Class Recall “ya” sebesar 100%.
Kata Kunci: C4.5, Kepuasan Pelanggan, Decision Tree

## Abstract
Customer satisfaction is an important reference in the continuity of a business, as well  as  computer  service  businesses  at  Computer  Service  Centers  that  have competitors in their business. There is no measurement tool for customer satisfaction at the Computer Service Center at this time, it will be resolved through the Decision Tree method using the C4.5 algorithm in analyzing customer satisfaction. The data used comes from Computer Service Center customer data which consists of 80% training  data  and  20%  testing  data.  After  calculating  the  accuracy  using  the Confusion  Matrix,  the  Class  Precision  value  was  "yes"  88.89%  and  Class  Recall "yes" was 100%.
Keywords: C4.5, Customer satisfaction , Decision Tree
1. Pendahuluan
Kepuasan pelanggan menjadi salah satu hal  yang  dibutuhkan  dalam  menumbuh kembangkan  suatu  usaha  (Prasetyaningrum and Susanti 2023). Tentunya hal ini juga yang dilakukan  oleh  Computer  Service  Center sebagai upaya menjaga kestabilan pemasukan dari usaha jasa service komputernya  (Candra Naya  2021),  yang  nyatanya  saat  ini mengalami kondisi pemasukan yang cenderung menurun. Berbagai upaya promosi yang  dilakukan  baik  melalui  media  cetak maupun elektronik
belum mampu
memberikan dampak yang signifikan terhadap laju pemasukan perusahaan (Noor 2022).
Dilihat  dari  penelitian  sebelumnya mengenai kepuasan pelanggan di perusahaan daerah  air  mineral  menggunakan  klasterisasi didapatkan  hasil  bahwa  terdapat  faktor  – faktor utama yang menjadi penentu terhadap kepuasan pelanggan itu sendiri (Simanjuntak 2022).  Kemudian  ada  PT.  Kereta  Api Indonesia  yang  melakukan  survey  terhadap pemakaian  aplikasi  e-boarding  guna  melihat seberapa  puas  pelanggan  menggunakannya (Safitri et al. 2021), serta UD. Sinta Electronic yang  membuat  aplikasi  untuk  melakukan
survey pelanggan terhadap customernya guna mengembangkan penjualan produknya (Chris, Edy, and Susilawati 2020).
Berdasarkan  penelitian  –  penelitian yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  itu  maka pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode Decision  Tree  dengan  algoritma  C4.5  untuk mengetahui seberapa puas pelanggan dari jasa yang diberikan oleh Computer Service Center, adanya pendukungan pembobotan dalam C4.5 menjadi  alasan  utama  agar  perusahaan nantinya  dapat  fokus  dalam  peningkatan pelayanan  yang  akan  diberikan  (Sutrisno, Rambe, and Asruddin 2023).

## 2. Metodologi
Dalam penelitian ini digunakan berbagai rujukan  materi  maupun  tinjauan  pustaka pendukung sebagai berikut :

## 2.1 Data Mining
Berdasarkan  perkembangan  data mining yang  cepat  tentunya  tidak  terlepas  dari perkembangan peran teknologi informasi yang begitu  besar  (Bhuyan  and  Ravi  2021).  Data Mining  diartikan  sebagai  proses  ekstrasi informasi  dari  berbagai  kumpulan  data  yang besar.  Sebagai  satu  kesatuan  dari  rangkaian proses,  data  mining  dapat  dibagi  menjadi kedalam  beberapa  tahapan  proses.  Tahapan tersebut  bersifat  interaktif,  melibatkan  user secara  langsung  atau  dengan  perantaraan knowledge  base  (Anestiviya,  Ferico,  and Pasaribu 2021).
Tahapan  dalam  data  mining  adalah sebagai berikut :
Gambar. 1.  Proses Data Mining (Candra Naya 2021)
a. Cleaning Data
Tahapan  cleaning  data  berguna  untuk membersihkan  data  yang  tidak  konsisten. Selain  itu,  proses  ini  juga  digunakan  untuk
menghilangkan atribut data yang tidak sesuai terhadap hipotesis yang digunakan.
b. Integrasi Data Tahapan ini digunakan dalam
penggabungan  data  dari  beberapa  sumber yang  ada  dan  dijadikan  satu  sebagai  data utama.
c. Transformasi Data
Transformasi  data  ini  dilakukan  dengan cara merubah data menjadi bentuk atau format yang sesuai dengan kebutuhan penelitian yang ada.
d. Aplikasi Teknik Data Mining
Tahapan ini merupakan bagian dari salah satu proses data mining dan harus diperhatikan bahwa dalam sekumpulan teknik-teknik yang sudah  ada  dapat  menjamin  penyelesaian dalam  proses  pelaksanaan  data  mining tertentu.
e. Evaluasi Pola
Pada  fase  evaluasi  pola  yang  ditemukan dapat digunakan untuk menemukan pola-pola lain  dengan  ciri  keunikan  tertentu  maupun prediksi lainnya yang memiliki suatu nilai.
f. Presentasi Pola Pada  tahapan  presentasi  ini  pola  yang ditemukan dapat digunakan untuk
menghasilkan  tindakan  terhadap  penelitian yang sedang dilakukan.

## 2.2 Decision Tree
Decision  Tree  merupakan  langkah  untuk menemukan model guna menjelaskan tentang suatu konsep kelas data yang bertujuan untuk dapat menentukan kelas dari suatu objek yang labelnya  belum  diketahui.  Model  itu  sendiri berbentuk  “jika  maka”.  Desicion  tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang banyak  digunakan  karena  mudah  untuk diinterpretasikan  (Febriani  and  Sulistiani 2021).
Gambar. 2.  Contoh Decision Tree (Charbuty and Abdulazeez 2021)
Decision  Tree  ini  dikenal  sebagai  pohon keputusan  dengan  algoritma  yang  disebut dengan  algoritma  C4.5.  Dimana  C4.5  ini merupakan  salah  satu  algoritma  yang digunakan berdasarkan training data.
Algoritma ini menggunakan metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  cukup  banyak digunakan.

## 2.3 Algoritma C4.5
Konsep dari Decision Tree yaitu merubah data menjadi  decision  tree  dan  aturan-aturan keputusan atau disebut dengan decision rules dan merupakan pengembangan dari Algoritma C4.5.  Ada  beberapa  tahap  yang  digunakan dalam  penerapan  Decision  Tree  dengan
Algoritma C4.5, berikut tahapannya (Surahmat and Kurnaedi 2020):
1. Mempersiapkan data training yang akan digunakan,  data  ini  diambil  dari  data lampau  yang  sudah  dikelompokan kedalam kategori yang telah ditentukan.
2. Menghitung nilai akar dari pohon. Nilai akar  akan  diambil  dari  atribut  yang dipilih, dengan cara dilakukan perhitungan  gain  dari  setiap  atribut, hasil dari nilai gain yang paling tinggi akan  menjadi  akar  pertama  dalam pohon keputusan yang dibuat. Sebelum menghitung  nilai  gain  dari  attribute, hitung  dahulu  nilai  entropy  dengan menggunakan rumus berikut :
Entropy (S) = ∑ 𝑛 𝑗=1 −   𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Keterangan: S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S 𝑝𝑖 = Proporsi 𝑆 𝑖 terhadap S
Lalu dilanjutkan dengan menghitung nilai gen dengan rumus sebagai berikut :
Gain (S,A) = Entropy (S) – ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑆 𝑖 𝑆 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖)
Keterangan: S = Himpunan kasus A = Fitur
n = Jumlah partisi atribut A 𝑆 𝑖 = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S
3. Ulangi  langka  ke  2  dan  langka  ke  3 sehingga semua record terpartisi
4. Proses partisi decision tree akan berhenti saat :
Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
a. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
b. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## 2.4 Confusion Matrix
TABEL 1.
C ONFUSION MATRIX
(Pratiwi, Handayani, and Sarjana 2021)
Observed
TRUE FALSE Predicted Class TRUE True Positive (TP) False Positive (FP) FALS E False Negative (FN) True Negative (TN)
Confusion  matrix  adalah  sebuah  model pengujian  tabel  yang  memiliki  4  (empat) kombinasi  nilai  prediksi  (predicted  values) dan nilai aktual (actual values) Pada  tabel  1  merupakan  tabel  confusion matrix dimana :
o TP  merupakan  jumlah  data  positif  yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
o TN  merupakan  data  negatif  yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
o FN  merupakan  data  negatif  namun terklasifikasi salah oleh sistem.
o FP  merupakan  data  positif  namun terklasifikasi salah oleh sistem.
Dalam  confusion  matrix  nilai  akurasi merupakan  perbandingan  antara  data  yang terklasifikasi benar dengan keseluruhan data. Adapun  nilai  akurasi  dihitung  dengan persamaan :
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100%
Dilanjutkan  dengan  pencarian  nilai  presisi yang merupakan jumlah data kategori positif yang diklasifikasi secara benar dibagi dengan
total  data  yang  diklasifikasi  positif  dengan menggunakan persamaan :
Presisi  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑋 100%
Untuk  nilai  recall  merupakan  persen  data kategori  positif  yang  terklasifikasi  dengan benar  oleh  sistem  dengan  menghitung persamaan :
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100%
Dilanjutkan  dengan  nilai  error  merupakan kasus  yang  diidentifikasi  salah  dalam sejumlah  data,  sehingga  dapat  dilihat  berapa besaran  tingkat  kesalahan  pada  sistem  yang sedang  digunakan.  Untuk  menghitung persentase  error  dapat  dilakukan  melalui persamaan rumus berikut :
Error = 𝐹𝑃 𝑇𝑃 𝑋 100%

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini digunakan data survey kepuasan  pelanggan  dari  Computer  Service Center  sebanyak  42  pelanggan  dengan menggunakan  tiga  variabel  yaitu  tentang tanggapan jasa service, tentang layanan yang diberikan,  serta  garansi  dan  data  pelanggan berbelanja  kembali  dikemudia  hari.  Untuk tabel data dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
TABEL 2. T ABEL DATA SURVEY PELANGGAN
Untuk pengaplikasian penerapan metode C4.5  ini  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner sebagai  alat  bantu  dengan  skema  desain sebagai berikut :

## Gambar. 3.  Desain Proses Rapid Miner
Dalam desain proses pada rapid miner ini digunakan  Split  Data  yang  memecah  data utama  menjadi  data  training  sebanyak  80% dan  data  testing  sebanyak  20%.  Kemudian digunakan  klasifikasi  Decision  Tree  serta apply  model  untuk  menghubungkan  dengan uji performance dengan confusion matrix.
Adapun hasil uji confusion matrix
berdasarkan  data  testing  yang  digunakan didapatkan class recall sebesar 100% dan class precision sebesar 88.89%

## Daftar Pustaka
Anestiviya, Vista, A Ferico, and Octaviansyah Pasaribu. 2021. “Analisis Pola Menggunakan  Metode  C4.5  Untuk
Peminatan  Jurusan  Siswa  Berdasarkan Kurikulum  (Studi  Kasus :  Sman  1 Natar).” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi (JTSI) 2(1): 80–85. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS I. Bhuyan,  Hemanta  Kumar,  and  Vinayakumar Ravi. 2021. “Analysis of Subfeature for Classification  in  Data  Mining.” IEEE Transactions on Engineering Management (August). Candra  Naya, Arif  Siswandi.  2021.  “Analisa Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan Algoritma  C4.5  Pada  PT.  Cahaya Indotama Engineering.” Jurnal Teknologi Pelita Bangsa 12(4): 33–40. Charbuty,  Bahzad,  and  Adnan  Abdulazeez.
2021. “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning.” Journal  of  Applied  Science  and Technology Trends 2(01): 20–28.
Chris,  S,  Edy,  and  D  Susilawati.  2020.
“Analisis  Perancangan  Sistem  Untuk Kepuasan  Pelanggan  Pada  UD.  Shinta Elektronic Dengan Menggunakan Metode  Algoritma  C4.5.” Algor 1(2):
52–58. https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index. php/algor/article/view/335. Febriani,  Siska,  and  Heni  Sulistiani.  2021. “Analisis  Data  Hasil  Diagnosa  Untuk
Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5.” 89Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) 2(4): 89–95. Noor,  Auliya.  2022.  “Analisa  Pengaruh Kualitas  Aplikasi  Terhadap  Kepuasan Pelanggan  Tokopedia  Menggunakan Metode  PIECES  Framework.” Journal of Information System Research (JOSH) 3(4): 658–65. Prasetyaningrum, Eka, and Puji Susanti. 2023. “Analisa  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan
Pada  Percetakan  Cv.  Mega  Media Menggunakan Algoritma C4.5.”
Sisfotenika 13(1): 65–75.
Pratiwi,  Banu  Putri,  Ade  Silvia  Handayani, and Sarjana Sarjana. 2021. “Pengukuran Kinerja  Sistem  Kualitas  Udara  Dengan
Teknologi Wsn Menggunakan Confusion  Matrix.” Jurnal  Informatika Upgris 6(2): 66–75. Safitri,  S  Thya,  Citra  Wiguna,  Dwi  Mustika
Kusumawardani,  and  Intan  Yulita Wibowo.  2021.  “Klasifikasi  Kepuasan
Pelanggan Menggunakan Metode Classification  and  Regression  Tree (CART).” Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI 5(1): 337–49. Simanjuntak,  A  D.  2022.  “Data  Mining Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Pdam Menggunakan Metode Clustering.” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) 6(3). http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/S ENATIKA/article/view/947/0%0Ahttp:/ /jurnal.kaputama.ac.id/index.php/SENA TIKA/article/viewFile/947/672. Surahmat,  Asep,  and  Didi  Kurnaedi.  2020. “Junior Class Preparedness Classification  Faces  A  National  Exam Using A C.45 Algorithm With A Particle
Swarm  Optimization  Approach.” bit- Tech 3(1): 11–20.
Sutrisno,  Mirza,  Jefri  Kusuma  Rambe,  and Asruddin Asruddin. 2023. “The Implementation  of  C4.5  Algorithm  for Determining the Department of Vocational  High  School.” Jurnal  Riset Informatika 5(2): 211–18.