## Satisfaction Level of BPJS Kesehatan Participants Using the C4.5 Algorithm
1 Irvan Okta Mazhona, 2 Yuhandri
1,2 Program Studi Magister Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Email: oktamazhona@gmail.com

## Abstract
Patient satisfaction is an important thing in a hospital service. The level of patient satisfaction can be a reference for improving service to patients. Satisfaction is the level of feelings that arise as a result of the performance of the service received after comparing it with what is expected. This study aims to measure the level of satisfaction of inpatient BPJS Kesehatan participants with the services provided by  the  Special  Hospital  for  Mother  and  Children  (RSKIA)  Annisa  Payakumbuh  in  terms  of  five attributes,  namely  Tangibles  (Real  Form),  Reliability,  Assurance,  Responsiveness  (Responsiveness) and Empathy (Empathy). To measure the level of patient satisfaction at RSKIA Annisa Payakumbuh used data mining method of Classification Algorithm C4.5 which is one of the most effective Decision tree algorithms for classification. The data were obtained from the summary of the results of the BPJS Kesehatan inpatient patient satisfaction survey at RSKIA Annisa Payakumbuh. Furthermore, the data will be processed using the C4.5 algorithm which will produce rules and Decision trees. The results of data processing using the C4.5 Algorithm obtained Responsiveness as the root variable and resulted in 8  rules  with  3  satisfied  rules  and  5  unsatisfied  rules.  Based  on  the  results  of  this  study,  it  can  be concluded  that  the  use  of  the  C  4.5  Algorithm  Decision  tree  can  be  used  to  measure  the  level  of satisfaction of BPJS Kesehatan inpatients at RSKIA Annisa Payakumbuh. The results of this study are expected to help the RSKIA Annisa in making policies to improve services for patients.
Keywords: KDD, C4.5 algorithm, data mining, patient satisfaction, BPJS kesehatan

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan  pasien  merupakan  indikator  utama  yang  perlu  diperhatikan  dalam  memberikan  pelayanan kesehatan. Kepuasan adalah tingkat perasaan yang timbul sebagai akibat kinerja layanan yang diterima setelah membandingkannya dengan yang diharapkannya[1]. Saat ini RSKIA Annisa melakukan survey kepuasan pasien terbatas kepada pelayanan tenaga medis dan petugas, sehingga belum memenuhi aspek Tangibles  (Bentuk  Nyata),  Reliability  (Kehandalan),  Assurance  (Jaminan),  Responsiveness (Ketanggapan)  dan  Empathy  (Empati)  pada  pasien  peserta  BPJS  Kesehatan  di  RSKIA  Annisa Payakumbuh. Tingkat kepuasan pasien dapat diukur dengan menggunakan data mining Algoritma C4.5.
Data Mining merupakan proses menemukan informasi berguna dari kumpulan database yang memiliki ukuran besar, merupakan sebuah bidang pengetahuan yang berkembang pesat karena tuntutan akan nilai tambah dari database berskala besar sejalan dengan perkembangan teknologi informasi[2]. Data Mining mengekstrak kumpulan data berjumlah besar menjadi pengetahuan baru [3]. Data Mining dan Knowledge Discovery in Databases KDD biasanya dianggap setara, data mining adalah langkah penting dalam Proses KDD. KDD merupakan istilah yang mengacu pada proses dengan langkah untuk
SYSTEMATICS, Vol. 2, No. 3, December 2020, pp 132-143
menemukan  pengetahuan  yang  berguna  dari  data,  dan  satu  langkah  khusus  dalam  proses  ini  adalah penerapan algoritma data mining untuk mengekstraksi pola atau model dari data[4].
KDD  terdiri  dari  beberapa  langkah  yaitu  data  cleaning  merupakan  proses  pembersihan  data untuk menghilangkan noise dan data tidak konsisten. Dilanjutkan dengan roses data integration adalah proses  menggabungkan  beberapa  sumber  data.  Selanjutnya  dilakukan  proses  data  selection,  adalah proses  pemilihan  data dimana  data yang  relevan dengan  tugas  analisis  dihapus dari  database.  Proses selanjutnya  adalah data transformation, dalam proses ini data diubah dan dikonsolidasikan ke  dalam bentuk  yang  sesuai  untuk  mining  dengan  melakukan  operasi  ringkasan  atau  agregasi.  Dilanjutkan dengan proses data mining, merupakan proses penting di mana metode atau algorima diterapkan untuk mengekstrak  pola  data.  Berikutnya  dalah  proses  pattern  evaluation  merupakan  proses  untuk mengidentifikasi  pola  yang  benar-benar  menarik  yang  mewakili  pengetahuan  berdasarkan  ukuran ketertarikan. Proses terakhir  adalah knowledge presentation dimana teknik visualisasi dan representasi pengetahuan  digunakan  untuk  menyajikan  pengetahuan  yang  didapat  dari  proses  mining  kepada pengguna[5].
Klasifikasi adalah tipe analisis data yang dapat membantu kita dalam menentukan kelas label dari  sampel  yang  ingin  kita  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  Metode  supervised  learning,  metode yang  mencoba  menemukan  hubungan  antara  atribut  masukaa  dan  atribut  target.  Tujuan  klasifikasi adalah  untuk  meningkatkan  kehandalan  hasil  yang  diperoleh  dari  data[6].  Klasifikasi  adalah  proses menemukan  bingkai  atau  fungsi  yang  menunjukkan  dan  membedakan  konsep  dan  kelas  data. Klasifikasi  bertujuan  untuk  memprediksi  kelas  objek  yang  memiliki  label  yang  belum  terdeteksi datanya menjadi label yang terdeteksi, dan salah satu teknik klasifikasi yang dapat digunakan adalah Algoritma C4.5 [7].
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari ID3 dan lebih cepat dan lebih hemat memory daripada  ID3.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  merupakan  hasil  algoritma  C4.5  dan  dapat merepresentasikan  serta  memodelkan  hasil  eksplorasi  data  penting,  sehingga  pengetahuan  atau informasi dari data tersebut lebih mudah diidentifikasi. Beberapa pengembangan yang telah dilakukan pada C4.5 dapat mengatasi nilai yang hilang, mengatasi data kontinyu dan pemangkasan[8]. Algoritma C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  Decision  tree  (Pohon  Keputusan)  yang  paling  efektif  untuk melakukan  klasifikasi.  Algoritma  ini  memiliki  input  berupa  training  samples  yang  merupakan  data contoh  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah  diuji  kebenarannya  dan  samples merupakan  field-field  data  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam  melakukan klasifikasi data[9]. Secara umum tahapan Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut. Pilih variabel sebagai akar, buat cabang untuk masing-masing nilai, bagi kasus dalam cabang,  dan  ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama.
Beberapa  penelitian  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  mengunakan  algoritma  C4.5  sudah dilakukan,  seperti  penelitian  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  UPI  YPTK  Padang  dengan Algoritma  C4.5  dengan  hasil  82%  mahasiswa  puas  dan  18%  mahasiswa  tidak  puas[10].  Peneliatian Gambaran Tingkat Kepuasan Peserta BPJS Kesehatan Tentang Pelayanan Administrasi Kepesertaan di BPJS Kesehatan Kantor Cabang Utama (KCU) Bandung mendapatkan hasil, dimensi tangible 76,5% yang  berarti  bahwa  responden  merasa  puas,  dimensi  Tangibles  68  %  yang  berarti  bahwa  responden merasa cukup puas, dimensi Responsiveness 71% yang berarti bahwa responden merasa puas, dimensi Empathy  76%  yang  menunjukkan  bahwa  responden  merasa  puas  dan  dimensi  Assurance  6  %  yang menunjukkan  bahwa  responden  cukup  puas.  Secara  keseluruhan  dimensi  tingkat  kepuasan  peserta mencapai rata-rata 72,1 % yang berada pada tingkat Puas[11].
Selanjutnya  penelitian  mengukur  tingkat  kepuasan  konsumen  di  Hotel  Grand  Zuri  Dumai, menyimpulkan,  faktor  utama  dari  pelayanan  jasa  yang  harus  dimiliki  oleh  hotel  grand  zuri  adalah pelayanan, keramahan, kenyamanan dan fasilitas. jika pelayanan sangat puas, keramahan sangat ramah, kenyamanan nyaman lalu fasilitas puas maka konsumen sangat puas[12]. Berikutnya Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Bengkel Menggunakan Metode Algoritma C4.5 menghasilkan 12 rule keputusan  dari  target  6  Puas  dan  6  Tidak  Puas,  hasil  pengujian  dengan  software  RapidMiner mendapatkan akurasi 94,00 %[13].
Penelitian berikutnya meengukur tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan Pengadilan Agama  Pematang  Siantar    menghasilkan  6  rules  dengan  tingkat  akurasi  100,00%  tingkat  kepuasan tertinggi adalah kemampuan petugas dengan nilai gain 0,457406[14]. Penelitian selanjutnya mengukur Tingkat  Kepuasan  pasien  BPJS  terhadap  kualitas  pelayanan  di  Rumah  Sakit  Tk.  IV  01.07.01 Pematangsiantar dengan menggunakan Algoritma C4.5 dengan 50 sampel diperoleh 9 rule keputusan dari target yang ingin dicapai yaitu empat (4) keputusan Puas dan lima (5) keputusan Tidak Puas.

## 2. 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari langkah-langkah sepeti terlihat pada Gambar 1 berikut:
Penelitian dilakukan urut sesuai kerangka pada Gambar 1. Berikut pemaparan kerangka penelitian:

## 2.1. Mengumpulkan Data
Langkah  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini.  Pertama  adalah  observasi, dilakukan untuk mengetahui secara lansung masalah yang ada di rumah sakit tersebut yaitu pada bagian pelayanan pasien rawat inap peserta BPJS Kesehatan. Berikutnya  wawancara langsung dengan pihak RSKIA Annisa dan pasien rawat inap peserta BPJS Kesehatan di  RSKIA Annisa untuk  memperoleh keterangan  dan  data  guna  tujuan  penelitian.  Selanjutnya  juga  dilakukan  studi  pustaka  untuk mengumpulkan  informasi  maupun  data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini  yaitu  dengan  cara mengambil bahan pustaka yang berkaitan dengan penelitian dari buku-buku, jurnal, dan internet.
Data yang didapat dari RSKIA Annisa Pyakumbuh berupa data rekapan hasil survey kepuasan pasien, ditampilkan dalam tabel berikut:
Tabel 1 Tabel Hasil Survey Kepuasan Pasien RSKIA Annisa Payakumbuh
No   Nama   Umur   JK  TB RB RP AS EP Ket. 1 R1 50 P P TP TP CP CP   Tidak Puas 2 R2 50 P P SP SP SP P Puas 3 R3 67 P SP P P P P Puas 4 R4 56 P SP P SP P P Puas 5 R6 30 P P P CP CP CP   Tidak Puas 6 R5 59 P P P P CP P Puas 7 R12 50 P CP P CP CP CP   Tidak Puas 8 R13 23 P CP P P P P Puas 9 R14 35 P P P P P P Puas 10 R15 41 P P P P CP CP Puas 11 R7 66 P SP SP SP SP P Puas 12 R8 51 P P P P P P Puas 13 R9 41 P CP P P P P Puas 14 R10 51 P SP SP SP P SP Puas 15 R11 40 P SP SP SP SP SP Puas 16 R16 52 P P SP P P P Puas 17 R17 45 P CP P CP CP CP   Tidak Puas 18 R18 39 P P P P P CP Puas 19 R19 25 P P SP P P P Puas 20 R20 27 P P P P P P Puas 21 R21 28 P P TP TP CP TP Tidak Puas .. … .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 49 R40 22 P P P P P P Puas 50 R41 34 P P P P P CP Puas

## 2.2 Analisa dan Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisa  dan  perancangan  sistem  yang  meliputi  penentuan  lokasi penelitiaan  yaitu  dilakukan  di  Rumah  Sakit  Khusus  Ibu  dan  Anak  Annisa.  Selanjutnya  dilakukan Pengumpulan  Data  yang  didapat  dari  pihak  RSKIA  Annisa  Payakumbuh.  Stelah  mendapatkan  data, data  diproses  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan  langkah  pertama  memilih  variabel  sebagai akarselanjutnya buat cabang untuk masing-masing nilai, berikutnya bagi kasus dalam cabang dan ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  rekap  hasil  survey  kepuasan  pasien  rawat  inap pesera  BPJS  Kesehatan  RSKIA  Annisa  Payakumbuh.  Data  yang  digunakan  adalah  50  data.  Setelah mendapatkan  data,  kemudian  ditentukan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Variabel  yang  digunakan  adalah  Tangibles  (Kenyataaan),  Reliability  (Kehandalan),  Responsiveness (Ketanggapan), Assurance (Jaminan) dan Empathy (Empati). Data yang digunakan adalah jenis metode sampling  dengan  menggunakan  kuesioner  dengan  skala  linker  yang  terdiri  dari  4  (Puas),  3  (Cukup Puas), 2 (Tidak Puas) dan 1  (Sangat Tidak Puas).
3.1. Implementasi Algoritma C4.5
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya diproses dengan menggunakan Algoritma C4.5 sesuai dengan langkah-langkah penerapan Algoritma  C 4.5. Proses tersebut ditampilkan sebagai berikut : 3.1.1. Pre-Processing dan Transformasi Data
Pre-Processing data perlu dilakukan dalam Data Mining untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, juga bermanfaat  untuk  mengurangi  waktu komputasi  pada large  scale  problem .  Tidak  semua  atribut dalam  database  hasil  survey  kepuasan  pasien  digunakan  untuk  penelitian  ini,  atribut  yang  tidak digunakan adalah atribut umur, atribut nama dan atribut jenis kelamin. Setelah dilakukan transformasi data maka nantinya akan dilakukan pengolahan menggunakan algoritma C4.5.
3.1.2. Pengolahan Data
Pengolahan  data  diawali  dengan  mencari  entrophy  total  seluruh  atribut  kemudian  menetukan  gain tertinggi  dari  atribut  yang  ada.  Untuk  mendapatkan  nilai  entrophy  dan  gain  degunakan  persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐻) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana H adalah himpunan kasus, n adalah jumlah partisi H dan pi adalah proporsi dari Hi terhadap H
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐻, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐻) ∑ |𝐻𝑖| |𝐻| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐻𝑖)
𝑛
𝑖=1
(2)
Dimana H adalah himpunan kasus, A adalah atribut, n adalah jumlah partisi atribut A, |Hi| adalah jumlah kasus pada partisi ke i dan |H| adalah jumlah kasus dalam H.
3.1.3. Menghitung Entrophy dan Gain
Entrophy dihitung dengan memasukkan data kedalam persamaan. Berikut proses menghitung entrophy:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝐵 − 𝑃 ) = (− 28 35 ∗ log 2 ( 28 35 )) + (− 7 35 ∗ log 2 ( 7 35 )) =  0,721928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝐵 − 𝐶𝑃 ) = (− 3 8 ∗ log 2 ( 3 8 )) + (− 5 8 ∗ log 2 ( 5 8 )) = 0,954434003
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑅𝐵 − 𝑃 ) = (− 30 35 ∗ log 2 ( 30 35 )) + (− 5 35 ∗ log 2 ( 5 35 )) = 0,591672779
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑅𝑃 − 𝐶𝑃 ) = (− 2 11 ∗ log 2 ( 2 11 )) + (− 9 11 ∗ log 2 ( 9 11 )) =  0,684038436
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐴𝑆 − 𝐶𝑃 ) = (− 2 14 ∗ log 2 ( 2 14 )) + (− 12 14 ∗ log 2 ( 12 14 )) =  0,591672779
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝐸𝑃 − 𝐶𝑃 ) = (− 4 15 ∗ log 2 ( 4 15 )) + (− 11 15 ∗ log 2 ( 11 15 )) =  0,836640742
Setelah mendapatkan nilai entrophy, selanjutnya dilakukan penhitungan nilai gain dengan memasukkan data kedalam persamaan, berikut proses penghitungan gain:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑇𝐵) = 0,795040279 − (( 7 50 ∗ 0) + ( 35 50 ∗ 0,721928095) + ( 8 50 ∗ 0,954434003) + ( 3 30 ∗ 0)) = 0,136981172
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑅𝐵) = 0,795040279 − (( 8 50 ∗ 0) + ( 35 50 ∗ 0,591672779) + ( 5 50 ∗ 0) + ( 2 50 ∗ 0)) = 0,380869334
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑅𝑃) = 0,795040279 − (( 7 50 ∗ 0) + ( 29 50 ∗ 0) + ( 11 50 ∗ 0,684038436 ) + ( 3 50 ∗ 0) ) = 0,644551824
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐴𝑆) = 0,795040279 − (( 4 50 ∗ 0) + ( 31 50 ∗ 0) + ( 14 50 ∗ 0,591672779) + ( 2 50 ∗ 0)) = 0,629371901
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐸𝑃) = 0,795040279 − (( 3 50 ∗ 0) + ( 31 50 ∗ 0) + ( 15 50 ∗  0,836640742) + ( 1 50 ∗ 0)) =

## 0,544048057
Hasil penghitungan nilai entrophy & gain selanjutnya dirangkum dalam tabel  2 berikut:
Tabel 2. Tabel Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Total 50 38 12 0,7950 TB SP 7 7 0
0,1369 P 35 28 7 0,7219 CP 8 3 5 0,9544 TP 0 0 0 RB SP 8 8 0 0,3808 P 35 30 5 0,5916 CP 5 0 5 TP 2 0 2 RS SP 7 7 0 0,6445
Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain P 29 29 0 CP 11 2 9 0,6840 TP 3 0 3 AS SP 4 4 0 0,6827 P 31 31 0 CP 14 2 14 0,4010 TP 1 0 1 EP SP 3 3 0 0,5440 P 31 31 0 CP 15 4 11 0,8366 TP 1 0 1
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  gain  terbesar  yaitu  pada  atribut Assurance  (AS)  sebesar  0,682746083.  Sehingga  atribut  Asurance  menjadi  node  akar.  Dari  proses tersebut dapat dihasilkan pohon keputusan sementara seperti gambar berikut:

## Gambar 2 Pohon Keputusan Node 1

## 3.1.4. Mencari Node 1.1
Langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  node  cabang  dari  atribut Assurance dengan  mencari  nilai gain terbesar dari setiap atribut untuk dijadikan sebagai node cabang. Hasil penghitungan ditampilkan dalam tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain AS 14 3 11 0,7495 TB SP 0 0 0 0,1201 P 10 3 7 0,8812 CP 4 0 4 TP 0 0 0 RB SP 0 0 0 0,2042 P 8 3 5 0,9544 CP 4 0 4 TP 2 0 2 RS SP 0 0 0 0,4260 P 2 2 0 CP 9 1 8 0,50325
Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain TP 3 0 3 EP SP 0 0 0 0,0692 P 2 1 1 1 CP 11 2 9 0,6840 TP 1 0 1
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  nilai  gain  terbesar  yaitu  pada  atribut Responsiveness sebesar  0,4260.  Sehingga  atribut  Resposiveness  menjadi  node  cabang  dari  atribut Assurance . Dari proses tersebut dapat dihasilkan pohon sementara seperti gambar berikut:

## Gambar 3 Pohon Keputusan Node 1.1
Gambar 3 adalah pohon keputusan yang dibuat berdasarkan hasil penghitungan pada tabel 3, dimana antribut Responsiveness merupakan node cabang dari node akar yaitu Assurance.
3.1.5. Mencari Node 1.1.1.
Selanjutnya  dilakukan  proses  mencari  node  cabang  dari  atribut  Empathy  dengan  mencari  nilai  gain terbesar dari setiap atribut untuk dijadikan sebagai node cabang. Hasil penghitungan ditampilkan dalam tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Perhitungan Node 1.1.1 Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain AS, RP 10 1 9 0,4689 TB SP 0 0 0 0,0789 P 6 1 5 0,6500 CP 4 0 4 TP 0 0 0 RB SP 0 0 0 0,0789 P 6 1 5 0,6500 CP 3 0 3 TP 1 0 1 EP SP 0 0 0 0,0160 P 1 0 1 CP 9 1 8 0,5032
Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain TP 1 0 1
Dari tabel diatas diketahui bahwa nilai gain atribut  Tangibles dan Empathy bernilai sama besar yaitu 0,0789 dan dapat dipilih salah satu atribut untuk dijadikan node cabang berikutnya, selanjutnya peneliti memilih atribut Tangibles sebagai node cabang dari atribut Responsiveness. Dari proses penghitungan tersebut dapat dihasilkan pohon sementara seperti gambar berikut:
Gambar 4 Pohon Keputusan Node 1.1.1

## 3.1.6. Mencari Node 1.1.1.1
Selanjutnya  dilakukan  langkah  berikutnya  yaitu  mencari  node  1.1.1  untuk  menemukan  cabang  dari atribut Tangibles. Hasil penghitungan entrophy dan gain terdapat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1.1.1 Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain AS, RP, TB 6 1 5 0,65002 RB SP 0 0 0 0,3166 P 2 1 1 1 CP 3 0 3 TP 1 0 1 EP SP 0 0 0 0,0484 P 1 0 1 CP 5 1 4 0,7219 TP 0 0 0
Hasil perhitungan entrophy dan gain yang dirangkum dalam Tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai gain terbesar  adalah atribut Reliability yaitu 0,316689 dan dijadikan node cabang  berikutnya, selanjutnya Dari proses penghitungan tersebut dapat dihasilkan pohon keputusan sementara seperti gambar berikut:

## Gambar 5 Pohon Keputusan Node 1.1.1.1
Gambar  5  merupakan  gambar  pohon  keputusan  untuk  node  1.1.1.1,  dibuat  berdasarkan  hasil perhitungan  entrophy  dan  gain  yang  terdapat  pada  Tabel  4.9,  dimana  diapatkan  atribut  Reliability sebagai atribut cabang dari atribut Tangibles. Selanjutnya dilakukan penghitungan entrophy dan gain untuk Empathy. Hasil penghitungan tersebut ditampilkan dalam tabel berikut:
Tabel 6. Perhitungan Atribut Emathy
Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain AS, RP, TB
RB 2
1 1 1 EP SP 0 0 0 0 P 0 0 0 CP 2 1 1 1 TP 1 0 1
Berdasarkan tabel 5 didapatkan nilai gain 0 untuk atribut Empathy dan tidak memberikan berpengaruh terhadap keputusan dan tidak disertakan dalam pohon keputusan, jadi, Gambar 5 dapat dijadikan pohon keputusan akhir dan menghasilkan rule sebagai berikut:
1. Jika Assurance = CP dan Responsiveness = CP Tangibles = CP maka hasilnya = Tidak Puas {Tidak Puas=4, Puas=0}
2. Jika Assurance = CP dan Responsiveness = CP Tangibles = P dan Reliability = CP maka hasilnya = Tidak Puas {Tidak Puas=3, Puas=0}
3. Jika Assurance = CP dan Responsiveness = CP Tangibles = P dan Reliability = P maka hasilnya = Tidak Puas {Tidak Puas=1, Puas=1}
4. Jika Assurance = CP dan Responsiveness = P maka hasilnya = Puas {Tidak Puas=0, Puas=2}
5. Jika Assurance = CP dan Responsiveness = TP maka hasilnya Tidak Puas {Tidak Puas=3, Puas=0}
6. Jika Assurance = P maka hasilnya = Puas {Tidak Puas=0, Puas=31}
7. Jika Assurance = SP : Puas {Tidak Puas=0, Puas=4}
8. Jika Assurance = TP: Tidak Puas {Tidak Puas=1, Puas=0}

## 4. KESIMPULAN
Dari rangkaian proses perhitungan data dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 sesuai dengan langkah-langkah yang telah ditetapkan menghasilkan 8 rule dengan 3 keputusan puas dan 5 keputusan tidak puas. Algoritma C4.5 dapat digunakan untuk mengngukur tingkat kepuasan berdasarkan kepada lima  dimensi  yaitu  Tangibles  (Bentuk  Nyata),  Reliability  (Kehandalan),  Assurance  (Asuransi), Responsiveness  (Ketanggapan),  Empathy  (Empati).  Rule  yang  dihasilkan  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung keputusan manajemen dalam memilih layanan apa saja yang harus ditingkatkan.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Setyawan , F. E. B. (2020). Gambaran Karakteristik dan Kepuasan Peserta BPJS Kesehatan dalam Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan di FKTP Kota Malang. ARTERI : Jurnal Ilmu Kesehatan, 1(3), 248- 254. https://doi.org/10.37148/arteri.v1i3.103
[2] Wahyuni, Sri. (2018). Implementation of Data Mining to Analyze Drug Cases Using C4.5 Decision tree . Journal of Physics: Conference Series. 970. 012030. 10.1088/1742-6596/970/1/012030.
[3] Hicham Moad, Safhi & Frikh, Bouchra & Ouhbi, Brahim. (2019). Assessing Rliability of Big Data Knowledge Discovery process. Procedia Computer Science. 148. 30-36. 10.1016/j.procs.2019.01.005
[4] Indra, Evta & Ho, Kevin & Arlinanda, & Hakim, Ridho & Sitanggang, Delima & Sihombing, Oloan. (2019). Application of C4.5 Algorithm for Cattle Disease Classification. Journal of Physics: Conference Series. 1230. 012070. 10.1088/1742-6596/1230/1/012070.
[5] Ramadhan, et al. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat  Kepuasan  Pasien  BPJS.  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan  Information  Science (SENARIS) 2020 Vol. 2, Juli (2020), pp. 376-385. http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.185
[6] Neto, Cristiana & Peixoto, Hugo & Abelha, Vasco & Abelha, António & Machado, José. (2017). Knowledge  Discovery  from  Surgical  Waiting  lists.  Procedia  Computer  Science.  121.  1104-1111. 10.1016/j.procs.2017.11.141.
[7]  Wang,  X.  &  Zhou,  C.  &  Xu,  X..  (2019).  Application  of  C4.5  decision  tree  for  scholarship evaluations. Procedia Computer Science. 151. 179-184. 10.1016/j.procs.2019.04.027.
[8]  Hendrian,  Senna.  (2018).  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta. 11. 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[9] Ramadhan, et al. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat  Kepuasan  Pasien  BPJS.  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan  Information  Science (SENARIS) 2020 Vol. 2, Juli (2020), pp. 376-385. http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.185
[10] Aldi, F., & Rahma, A. (2019). University Student Satisfaction Analysis on Academic Services by Using Decision tree C4.5 Algorithm (Case Study : Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang). J. Phys.: Conf. Ser. 1339 012051. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1339/1/012051
[11]  Hanafi,  Mutiafani.  (2019).  Gambaran  Tingkat Kepuasan  Peserta  Badan  Penyelenggara  Jaminan Sosial  (Bpjs)  Kesehatan  Tentang  Pelayanan  Administrasi  Kepesertaan  Di  Bpjs  Kesehatan  Kantor Cabang Utama (Kcu) Bandung. Jurnal Teras Kesehatan. 2. 14-25. 10.38215/jutek.v2i1.27.
[12] Desyanti, Desyanti. (2019). Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan  Konsumen  di  Hotel  Grand  Zuri  Dumai.  SATIN  -  Sains  dan  Teknologi  Informasi.  4.  36. 10.33372/stn.v4i2.403.
[13]  Alawiah,  R.  H.,  Saifullah  &  Damanik,  I.  S.,  (2021).  Analisis  Kepuasan  Konsumen  Terhadap Pelayanan  Bengkel  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5.  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi (Komputer & Manajemen) Vol. 2, No. 1, Januari (2021), pp. 31-38. https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.55
[14]  Pribadi,  E,  S,    Poningsih  &  Tambunan,  H.  S.  (2020).  Analisa  Tingkat  Kepuasan  Masyarakat Terhadap  Pelayanan  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan Vol. 2, No. 1, Desember (2020), pp. 33-40. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i1.46
[15] Adelia, Fanny & Suhada, Suhada & Dewi, Rafiqa. (2019). Penentuan Tingkat Kepuasan Pasien BPJS Terhadap Kualitas Pelayanan di Rumah Sakit dengan Menggunakan Algoritma C4.5. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS). 1. 472. 10.30645/senaris.v1i0.53.