## ANALISIS PERSEPSI DAN TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Nana Suarna 1 , Peni Retnasari 2 , Willy Prihartono 3
1,2 Teknik Informatika, 3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 peniretnasari266@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan teknologi telah mengakibatkan perubahan yang signifikan di berbagai aspek kehidupan, termasuk aspek transportasi. Salahsatu perubahan utama adalah munculnya perusahaan layanan transportasi online, seperti Gojek, Grab, Maxim dan lainnya. Gojek, sebagai salahsatu pelopor transportasi online di Indonesia telah menjadi pilihan utama bagi banyak orang untuk bepergian dan mengakses berbagai layanan lainnya. Namun banyaknya perusahaan  layanan  transportasi  online  yang  serupa  menyebabkan  persaingan  yang  cukup  kompetitif  sehingga memaksa setiap penyedia layanan untuk bersaing serta berusaha unggul dalam persaingan tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana efektivitas penggunaan aplikasi Gojek dapat diukur melalui pengukuran  tingkat  kepuasan  pengguna  layanan  Gojek.  Dengan  dilakukan  pengukuran  ini  maka  dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai aspek aspek yang perlu diperbaiki atau ditingkatkan dalam  upaya  pengembangan  layanan  Gojek  dalam  menghadapi  persaingan  antar  penyedia  layanan  lainnya. Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan langsung kepada pengguna Gojek. Analisis data menggunakan KDD dengan algoritma C4.5 yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berkontribusi terhadap tingkat kepuasan  pengguna.  Variabel-variabel  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  algoritma  C4.5  adalah  usia,  jenis kelamin,  kemudahan  penggunaan  aplikasi,  ketersediaan  layanan,  waktu  tunggu,  harga  dan  keamanan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 efektif untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna Gojek, dengan perolehan nilai akurasi sebesar 98.14%, nilai recall sebesar 69.53%, dan nilai precision sebesar 69.53%, Hasil dari decision tree menunjukan bahwa faktor terbesar yang mempengaruhi persepsi dan tingkat kepuasan pengguna adalah faktor keamanan. Jika pengguna merasa aman saat menggunakan aplikasi Gojek, maka mereka cenderung lebih puas dengan layanan yang diberikan. Selain faktor keamanan, faktor ketersediaan layanan dan waktu tunggu juga berpengaruh terhadap tingkat kepuasan pengguna. Jika pengguna dapat dengan mudah mengakses layanan yang mereka butuhkan dan tidak perlu menunggu terlalu lama, maka mereka lebih cenderung puas .
Kata Kunci : algoritma C4.5, decision tree, faktor persepsi, gojek, tingkat kepuasan, transportasi online.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi telah mengalami perkembangan yang begitu pesat hampir pada semua aspek kehidupan kita. Salahsatu  aspek  yang  terdampak  dengan  kemajuan teknologi adalah bidang transportasi. Sektor transportasi  telah  mengalami  perkembangan  yang signifikan yaitu dengan munculnya layanan transportasi berbasis online sebagai hasil langsung dari perkembangan teknologi tersebut[1].
Berbagai  industri  jasa  transportasi  online bermunculan di Indonesia, seperti Gojek, Uber, Grab, Maxim  dan  lainnya.  Munculnya  berbagai  jasa transportasi online ini memunculkan persaingan yang cukup  kompetitif  antar  penyedia  layanan  sehingga memaksa  setiap  perusahaan  layanan  transportasi online  untuk  bersaing  serta  berusaha  unggul  dalam persaingan  tersebut.  Menurut  Fransiska  dan  Aquinia (2023), penyedia jasa layanan online perlu meningkatkan  kualitas  pelayanan  sebagai  salahsatu faktor  penting  dalam upaya mempertahankan pelanggan  di  era  persaingan  industri  digital  yang semakin ketat[2].
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  guna  bertahan dalam persaingan ini adalah mempertahankan loyalitas
dan  kepuasan  pelanggan.  Penyedia  layanan  jasa transportasi  perlu  membuat  pelanggan  nyaman  agar pelanggan  tetap  menggunakan  jasa  layanannya. Penyedia jasa transportasi online perlu meningkatkan kualitas  pelayanan  sebagai  salahsatu  faktor  penting dalam  upaya  mempertahankan  pelanggan  di  era persaingan  industri  digital  yang  semakin  ketat  serta sebagai upaya memperluas pangsa pasar [2].
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  mengambil studi  kasus  pengguna  aplikasi  Gojek  sebagai  bahan penelitian.  Pengambilan  studi  kasus  Gojek  ini didasarkan  pada  jurnal  penelitian  sebelumnya  yang menyebutkan bahwa Gojek memiliki keunggulan yang signifikan  dibanding  dengan  platform  transportasi online  lainnya  seperti  Grab,  Uber  dan  sebagainya dalam  aspek  yang  berkaitan  dengan  pelayanan[3]. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  guna menganalisis  apakah  benar  nilai  kepuasan  pengguna Gojek terhadap layanan Gojek lebih  unggul daripada platform online lainnya atau tidak.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Oktafianto[4],  menunjukan  bahwa  algoritma  C4.5 dapat digunakan untuk menganalisis tingkat kepuasan.
Hasil dari analisis ini nantinya dapat dijadikan evaluasi dan sebagai model bahan pengambilan keputusan[4].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Hanny Siagan & Venny Wang[5], Fransiska & Ajeng Aquinia[2],  dan  Lungsae  &  M.  Ruslianor  Maika[6] terkait  jurnal  kepuasan  mengenai  kepuasan  Gojek telah  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna Gojek.  Namun,  pada  penelitian  ini  akan  difokuskan pada  penggunaan  algoritma  C4.5  dalam  menentukan seberapa besar tingkat kepuasan pengguna Gojek serta faktor apa saja yang mempengaruhinya.
Tujuan  utama  penelitan  ini  yaitu  mengukur tingkat  kepuasan  pengguna  Gojek  dengan  dilakukan analisis  efektivitas  penggunaan  aplikasi  Gojek.  Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan gambaran mengenai seberapa  puas  pengguna  Gojek  terhadap  berbagai aspek  pengalaman  mereka  menggunakan  layanan Gojek.
Metode penelitian ini  menggunakan pendekatan analisis data klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 dengan  perolehan  hasil Confusion  Matrix serta  hasil pohon  keputusan  yang  menentukan  faktor  apa  saja yang  berpengaruh  terhadap  keputusan  kepuasan. Algoritma  C4.5  dipilih  karena  mampu  membentuk pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  mampu membuat  keputusan  yang  sulit  menjadi  lebih  mudah dipahami  dan  memudahkan  si  pengambil  keputusan dalam menemukan solusi untuk permasalahannya[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kepuasan Pelanggan
Kepuasan  merupakan  perasaan  gembira  atau kekecewaan  yang  muncul  pada  seseorang  karena membandingkan  hasil  atau  kinerja  suatu  produk dengan  harapan  yang  telah  terbentuk  dalam persepsinya. Jika kinerja tidak sesuai dengan harapan, konsumen  akan  merasa  tidak  puas,  sebaliknya  jika kinerja  memenuhi  atau  bahkan  melebihi  harapan, konsumen  akan  merasa  puas  dan  gembira  [5]. Kepuasan pelanggan sangat penting guna mempertahankan loyalitas pelanggan, sehingga mereka  tetap  setia  dalam  pembelian  produk  atau layanan.
2.2. Gojek Gojek adalah sebuah perusahaan teknologi yang memiliki tujuan sosial untuk meningkatkan kesejahteraan dan pendapatan para pekerja di sejumlah sektor  informal  di  Indonesia.  Perusahaan  ini menitikberatkan  pada  tiga  prinsip  utama,  yaitu kecepatan,  inovasi,  dan  dampak  sosial.  Dengan kehadirannya  di  50  kota  di  seluruh  Indonesia,  Gojek berencana  untuk  meluaskan  jangkauannya  ke  lebih banyak  kota  dalam  beberapa  tahun  mendatang. Sebagai  penyedia  layanan  transportasi  online,  Gojek menawarkan  solusi  transportasi  yang  dapat  diakses melalui smartphone , memungkinkan pelanggan untuk memesan layanan tersebut di mana pun dan kapan pun mereka berada [1].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  pembelajaran mesin  yang  digunakan  untuk  membangun  pohon keputusan ( Decision Tree ). Algoritma ini dikembangkan  oleh  Ross  Quinlan  dan  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  1993.  C4.5  sangat  populer dalam  bidang  data  mining  dan  pembelajaran  mesin karena  kemampuannya  untuk  menghasilkan  pohon keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi data. Decision  tree dapat  membuat  keputusan  yang kompleks  berdasarkan  aturan  aturan.  Penggunaan decision tree menggunakan algoritma C4.5 memberikan  kemudahan  dalam  pemecahan  masalah dan memungkinkan pengambil keputusan untuk lebih mudah memahami solusi dari masalah yang dihadapi [4][7].
Adapun  tahapan  dari  algoritma  C4.5  dapat diuraikan sebagai berikut[8].
a. Perhitungan Nilai Entropy Mengukur tingkat ketidakpastian atau kekacauan dalam  dataset.  Entropy  dihitung  sebelum  dan setelah  pemisahan  dataset  oleh  suatu  atribut untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  atribut tersebut dapat mengklasifikasikan data.
b. Perhitungan  Nilai Gain  Ratio Untuk  Setiap Atribut,
Gain Ratio dihitung untuk setiap atribut dengan membandingkan perubahan dalam entropi sebelum dan  setelah pemisahan.  Atribut dengan Gain Ratio tertinggi dianggap paling informatif.
c. Pemilihan  Atribut Dengan Gain Ratio Tertinggi Sebagai Akar ( Root ), Dan Atribut Dengan Gain Ratio Terendah  Dari  Akar  ( Root )  Menjadi Cabang ( Branches ). Atribut  dengan Gain  Ratio tertinggi  dipilih sebagai  atribut  untuk  memisahkan  data  pada tingkat paling atas atau sebagai akar dari pohon keputusan.
d. Perhitungan  Kembali  Nilai Gain  Ratio Untuk Setiap Atribut, Tanpa Memasukkan Atribut Yang Sudah  Dipilih  Sebagai  Akar  ( Root ) Pada Tahap Sebelumnya.
Entropy  dihitung  kembali  untuk  atribut  yang belum  dipilih  sebagai  akar.  Perhitungan Gain Ratio membantu  memilih  atribut  untuk  cabang berikutnya setelah pemilihan akar.
e. Pemilihan  Atribut Dengan Gain Ratio Tertinggi Sebagai Cabang ( Branches ). Atribut dengan Gain Ratio tertinggi yang belum dipilih  sebagai  cabang  dipilih  untuk  pemisahan data  pada  tingkat  berikutnya  dari  pohon keputusan.
f. Pengulangan  Langkah  4  Dan  5  Sampai Menghasilkan  Nilai  Gain  =  0  Untuk  Semua Atribut Yang Tersisa.
Proses  ini  diulang  untuk  membangun  cabang- cabang selanjutnya pada pohon keputusan hingga semua  atribut  digunakan  atau  tidak  ada  lagi peningkatan informasi yang signifikan.
3. METODE PENELITIAN
Implementasi Knowledge Discovery In Database (KDD)  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan mendapatkan  pemahaman  yang  mendukung  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Seperti  yang  telah diuraikan  oleh  Yuli  Mardi,  KDD  adalah  pendekatan yang digunakan untuk mengidentifikasi dan memperoleh wawasan dari data dalam basis data untuk mendukung  pengambilan  keputusan[9].  Berikut adalah langkah-langkah KDD seperti pada Gambar 1, sebagai berikut :
Gambar 1. KDD

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  seleksi  data  ( selection) ,  dilakukan identifikasi atribut yang akan digunakan dalam proses data  mining .  Data  awal  memiliki  9  atribut,  namun dipilih  menjadi  7  atribut  untuk  proses  selanjutnya, yaitu  :  Nama  Responden,  Kemudahan  Penggunaan Aplikasi,  Ketersediaan  Layanan,  Waktu  Tunggu, Harga,  Keamanan,  dan  Tingkat  Kepuasan.  Atribut Nama Responden dijadikan type ID agar tidak diproses dalam perhitungan, karena merupakan atribut identitas objek penelitian untuk mengetahui hasil klasifikasi.
3.2. Data Preprocessing Pada  tahap data preprocessing akan  dilakukan pembersihan  data  dan  mempersiapkan  data  untuk analisis,  termasuk  mengatasi  nilai-nilai  yang  hilang atau tidak valid.

## 3.3. Data Transformation
Transformasi  data  mengacu  pada  proses mengubah tipe data sehingga sesuai dengan kebutuhan analisis yang akan dilakukan. Pada penelitian ini tahap transformation tidak  diperlukan  karena  data  telah berbentuk  Nominal  dan  telah  sesuai  untuk  diolah  di RapidMiner .

## 3.4. Data Mining
Tahap data mining adalah inti dari proses KDD. Pada penelitian ini proses data mining menggunakan Algoritma  C4.5 . Selain  itu,  akan  dilakukan  evaluasi kinerja pohon keputusan menggunakan nilai Confusion Matrix .
3.5. Interpretation/ Evaluation Pada  tahap Interpretation/Evaluation ,  peneliti akan  menganalisis  hasil  klasterisasi  guna  memahami dan relevansi temuan-temuan yang diperoleh.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Dari  hasil  kuesioner  yang  disebar,  peneliti mendapatkan data sebanyak 279 data. Namun, hanya 272 data yang peneliti ambil sebagai sampel. Tabel 1 adalah contoh data penelitian yang diperoleh dari hasil wawancara responden pengguna Gojek.

## Tabel 1. Contoh Hasil Kuesioner
NO Usia JK 1 2 3 4 5 6 1. 20 P Ps SP Ps Ps Ps Ps 2. 23 P Ps KP Ps SP Ps Ps 3. 24 L Ps P Ps Ps Ps Ps … … … …. …. …  ….  …  … 270. 24 P SP P SP SP Ps Ps 271. 21 P SP SP SP SP Ps Ps 272. 22 L Ps P SP SP Ps Ps Keterangan :
SP : Sangat Puas Ps : Puas CP : Cukup Puas KP : Kurang Puas Poin pertanyaan sesuai tabel pertanyaan (tabel 2).
Adapun  pertanyaan  kuesioner  dilampirkan  pada tabel 2.
Tabel 2. Pertanyaan Kuesioner No Pertanyaan Atribut 1. Seberapa puas Anda dengan kemudahan memahami antarmuka pengguna (tata letak, ikon, navigasi) aplikasi Gojek saat pertama kali menggunakannya? Kemudahan penggunaan aplikasi 2. Seberapa puas Anda dengan kemudahan menemukan mitra pengemudi (GoRide/GoCar) atau restoran (GoFood) yang tersedia saat Anda memesan layanan Gojek? Ketersediaan layanan 3. Bagaimana penilaian Anda terhadap ketepatan waktu kedatangan mitra pengemudi sesuai perkiraan waktu yang ditampilkan di aplikasi Gojek? Waktu tunggu 4. Seberapa puas Anda dengan kejelasan biaya dan transparansi harga saat memesan layanan Gojek? Harga 5. Bagaimana penilaian Anda terhadap keamanan ketika menggunakan layanan Gojek (GoRide, GoCar, GoFood, dll)? Keamanan 6. Dari keseluruhan penggunaan layanan aplikasi Gojek (aspek kemudahan penggunaan aplikasi, aspek ketersediaan layanan, aspek waktu tunggu, aspek harga serta aspek keamanan) seberapa puas Anda dengan kualitas layanan Gojek?
Label
4.2. Data Selection
Pada tahap ini menggunakan operator Read Excel untuk  mengimport  data  berformat  excel  yang tersimpan  di  komputer  pengguna    ke  dalam  proses pengolahan data yang sedang berlangung di perangkat RapidMiner. Pada gambar 2 merupakan operator Read Excel.
Gambar 2. Read Excel
Setelah operator Read Excel dijalankan, didapatkan informasi seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Operator Read Excel No. Uraian Keterangan 1. Record 272 2. Special Attribute 2 3. Reguler Atribute 5 4. Attributes : Nama Type Nominal, Missing 0 Tingkat Kepuasan Type Nominal, Missing 0 Kemudahan Penggunaan Aplikasi Type Nominal, Missing 0 Ketersediaan Layanan Type Nominal, Missing 0 Waktu Tunggu Type Nominal, Missing 0 Harga Type Nominal, Missing 0 Keamanan Type Nominal, Missing 0

## 4.3. Data Preprocessing
Karena  tidak  ada  data  yang  hilang  atau  bernilai kosong pada dataset maka tidak perlu dilakukan tahap preprocessing .

## 4.4. Data Transformation
Pada  penelitian  ini  tahap transformation tidak diperlukan  karna  data  telah  berbentuk  Nominal  dan telah sesuai untuk diolah di RapidMiner.

## 4.5. Data Mining
Pada tahap ini dilakukan pengujian kinerja model dengan  operator Split  Data .  Operator Split  data digunakan  untuk  membagi  data  pelanggan  menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing . Data training berukuran  80%  dari  total  data,  digunakan untuk  membangun  model.  Sedangkan data  testing berukuran  20%  dari  total  data,  digunakan  untuk mengevaluasi model.
Setelah  operator Split  Data dijalankan,  didapat inforrmasi seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Data Training dan Data Testing
Setelah operator split data dimasukkan kemudian dihubungkan  ke Cross  Validation .  Pada  metode K- Fold  Cross  Validation ini  diterapkan  k  =  10.  Hal  ini berarti  data  dibagi  menjadi  10  bagian  yang  sama. Model  dibangun  menggunakan  9  bagian  data,  dan bagian data yang tersisa digunakan untuk mengevaluasi  model.  Proses  ini  diulang  10  kali, dengan menggunakan bagian data yang berbeda setiap kali.
Model  proses  pada  rapidminer  dilangkah Data Mining dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pemodelan Data Mining .
Tahap  selanjutnya  adalah  membangun  model menggunakan data  training .  Model  klasifikasi  yang digunakan  untuk  memprediksi  kepuasan  pelanggan adalah Decision Tree . Model klasifikasi adalah model yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  ke dalam  beberapa  kelas.  Dalam  kasus  ini,  kelas  yang digunakan adalah kelas "puas" dan kelas "tidak puas".
Tahap berikutnya kinerja model akan dievaluasi menggunakan data  testing .  Kinerja  model  dievaluasi dengan menghitung akurasi. Akurasi adalah persentase data testing yang  diprediksi dengan benar oleh  model.  Akurasi  yang  dihasilkan  dari  model decision  tree adalah  80%.  Artinya,  model  tersebut dapat  memprediksi  kelas data  testing dengan  benar sebanyak 80%.
Model  proses  pada  rapidminer  dalam Cross Validation dapat dilihat pada gambar 5.
Berdasarkan  pemodelan  diatas  diperoleh  hasil Decision Tree seperti gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Decision Tree
Dari  gambar  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa pengaruh  terbesar  keputusan  kepuasan  yaitu  dari faktor  keamanan.  Jika  keamanan  bernilai  tidak  puas maka  keputusan  tidak  puas.  Jika  keamanan  bernilai sangat  puas  maka  keputusan  puas.  Jika  keamanan bernilai  puas  maka  keputusan  puas.  Jika  keamanan bernilai kurang puas dan ketersediaan layanan bernilai puas  maka  keputusan  puas.  Jika  keamanan  bernilai kurang puas ketersediaan layanan bernilai kurang puas dan waktu tunggu bernilai sangat puas maka keputusan puas. Jika keamanan bernilai kurang puas ketersediaan layanan  bernilai  kurang  puas  dan  waktu  tunggu bernilai  puas  maka  keputusan  tidak  puas.  Jika keamanan  bernilai  kurang  puas  ketersediaan  layanan bernilai kurang puas dan waktu tunggu bernilai kurang puas maka keputusan tidak puas.
4.6. Confusion Matrix a. Akurasi
Gambar 7. Hasil Nilai Akurasi
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  nilai  akurasi yang  diperoleh  yaitu  sebesar  98.14%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan true puas mencapai 209 responden dan true tidak puas sebanyak 2  responden,  dengan  hasil  pencapaian  nilai  presisi sebesar 99.05%. Sedangkan untuk prediksi  tidak puas untuk true puas mencapai 2 responden dan untuk true tidak  puas  sebanyak  4  responden  dengan  hasil pencapaian nilai presisi sebesar 66.67%. Untuk recall data responden yang sangat tinggi terdapat pada class recall  true puas  mencapai  99.05%  sedangkan  untuk class recall true tidak puas mencapai 66.67%.
b. Recall
Gambar 8. Hasil Nilai Recall
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  nilai recall yang  diperoleh  yaitu  sebesar  69.53%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan true puas mencapai 209 responden dan true tidak puas sebanyak 2  responden,  dengan  hasil  pencapaian  nilai  presisi sebesar 99.05%. Sedangkan untuk prediksi  tidak puas untuk true puas mencapai 2 responden dan untuk true tidak  puas  sebanyak  4  responden  dengan  hasil pencapaian nilai presisi sebesar  66.67%. Untuk recall data responden yang sangat tinggi terdapat pada class recall true puas  mencapai  99.05%  sedangkan  untuk class recall true tidak puas mencapai 66.67%.
c. Precision
Gambar 9. Hasil Nilai Precision
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  nilai precision yang  diperoleh  yaitu  sebesar  69.53%.  Dari  tabel tersebut  diketahui  prediksi  puas  dengan true puas mencapai 209 responden dan true tidak puas sebanyak 2  responden,  dengan  hasil  pencapaian  nilai  presisi sebesar 99.05%. Sedangkan untuk prediksi  tidak puas untuk true puas mencapai 2 responden dan untuk true tidak  puas  sebanyak  4  responden  dengan  hasil pencapaian nilai presisi sebesar  66.67%. Untuk recall data responden yang sangat tinggi terdapat pada class recall true puas  mencapai  99.05%  sedangkan  untuk class recall true tidak puas mencapai 66.67%.
4.7. Evaluation/Interpretation
Algoritma  C4.5  telah  diimplementasikan  untuk menghasilkan  pohon  keputusan  sebagaimana  terlihat pada  gambar  6.  Pohon  keputusan  ini  menunjukkan bahwa  faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh  adalah keamanan, ketersediaan layanan, dan waktu tunggu.
Pohon keputusan yang dihasilkan dari pemodelan diatas  menunjukan  bahwa  faktor  terbesar  yang mempengaruhi  persepsi  dan  tingkat  kepuasan pengguna  adalah  faktor  keamanan.  Sedangkan  untuk evaluasi  kinerja  pohon  keputusan  berdasarkan  nilai Confusion  Matrix bernilai  positif  dengan  perolehan Nilai  Akurasi sebesar  98.14%, Nilai  Recall sebesar 69.53% dan Nilai Precision sebesar 69.53%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Persepsi  dan  tingkat  kepuasan  pengguna  Gojek terhadap aplikasi dan layanannya tinggi, dengan faktor keamanan,  ketersediaan  layanan,  dan  waktu  tunggu menjadi  yang  paling  berpengaruh.  Algoritma  C4.5 dapat digunakan untuk membangun pohon keputusan yang  menganalisis tingkat kepuasan pengguna  Gojek dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dan hasil  kesimpulan,  maka  saran  yang  dapat  diberikan peneliti  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya adalah  :  Meningkatkan  Sampel  Penelitian,  Sampel penelitian yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah  272  responden.  Jumlah  sampel  ini  terbilang cukup  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat,  tetapi akan  lebih  baik  jika  sampel  penelitian  ditingkatkan. Dengan  meningkatkan  sampel  penelitian,  maka penelitian  selanjutnya  bisa  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat  dan  dapat  digeneralisasi  ke  populasi pengguna  Gojek  secara  keseluruhan.  Menambah Atribut  Penelitian,  Peneliti  menggunakan  5  atribut dalam  penelitian  ini,  penelitian  selanjutnya  dapat menambah variabel lain yang mungkin lebih spesifik yang dapat mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna.  Menggunakan  Metode  Penelitian  Lain, Perlu adanya penelitian lebih lanjut dengan melakukan pengujian  dengan  metode  lain  seperti  analisis sentimen,  analisis  regresi  linear  berganda  dan  lain sebagainya  agar  memperoleh  perbandingan  dengan tingkat akurasi yang paling tinggi dalam menentukan tingkat kepuasan pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Meinar  and  T.  Suryani,  “Persepsi  Nilai  dan Kualitas Layanan terhadap
Perilaku
Kewarganegaraan  Pelanggan  Aplikasi  Go-Jek,”
J.  Ris.  Bisnis  dan  Manaj. ,  2019,  [Online]. Available: https://journal.unpas.ac.id/index.php/jrbm/articl e/view/1657
[2]  F. Fransiska and A. Aquinia, “Pengaruh Kualitas Layanan, Kemudahan Penggunaan, dan Promosi
terhadap Kepuasan Konsumen Pengguna Gojek,” J. Manaj. Bisnis dan … , 2023, [Online].
Available:
https://jurnal.binamandiri.ac.id/index.php/jmbk/ article/view/109
[3]  M.  F.  Appliansyach,  Q.  N.  Sugiyo,  and  ..., “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Transportasi Umum  Ojek  Online  (Gojek)  Melalui  Instrumen Layanan,” J. Ekon. … , vol. 2, no. 2, pp. 140–148,
2023, [Online]. Available: https://journal.unimar- amni.ac.id/index.php/EBISMEN/article/view/81
7%0Ahttps://journal.unimar- amni.ac.id/index.php/EBISMEN/article/downlo ad/817/694
[4]  O.  Oktafianto,  “Analisis  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan Metode  Algoritma  C4.  5  (Studi  Kasus:  STMIK Pringsewu),” neliti.com ,  [Online].  Available: https://www.neliti.com/publications/141503/ana lisis-kepuasan-mahasiswa-terhadap-pelayanan- akademik-menggunakan-metode-algor
[5]  H. Siagan and V. Wang, “… Harga, dan Promosi Pada  Perusahaan  Gojek  Indonesia  Terhadap Kepuasan  Pelanggan  Gojek  (Studi  Kasus  Pada Konsumen  Gojek  Pengguna  Layanan  Goride Pada …,” J. Bus. … , 2021, [Online]. Available: http://journal.uta45jakarta.ac.id/index.php/JBE/a rticle/view/5633
[6]  S.  Lungsae  and  M.  R.  Maika,  “Pengembangan Layanan  Aplikasi  Go-Jek  Dalam  Meningkatkan Kepuasan  Pelanggan,” INFOMATEK  J.  Inform.
… , 2021, [Online]. Available:
https://www.journal.unpas.ac.id/index.php/info matek/article/view/3944
[7]  T. Dafwen, “Perbandingan Algoritma C4. 5 Dan Naïve Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa  Dalam  Penggunaan  Edlink,” J. Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  2023,  [Online]. Available: https://repository.unilak.ac.id/3062/
[8]  P.  Susanti  and  E.  Prasetyaningrum,  “Analisa Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Percetakan Cv.  Mega  Media  Menggunakan  Algoritma  C4. 5,” Sisfotenika .  stmikpontianak.ac.id,  2023. [Online].
Available:
https://stmikpontianak.ac.id/ojs/index.php/ST/ar ticle/download/1357/827
[9]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[10]  sugiyono,  “Lampiran  2  DAFTAR  NAMA RESPONDEN PENELITIAN,” p. 128, 2010.
[11]  S.  Z.  Harahap  and  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.