## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI KEPUASAN LAYANAN APLIKASI DEPOK SINGLE WINDOW
Rizky Ade Safitri, Yoseph Tajul Arifin, Monica Dhea Kirana Bisnis Digital Universitas Nusa Mandiri, Teknik Elektro Universitas Bina Sarana Informatika rizky.rzs@nusamandiri.ac.id

## ABSTRAK
Depok  single  window  (DSW)  merupakan  suatu  platform  jejaring  sosial  yang  dirancang  khusus  untuk digunakan  oleh  penduduk  kota  Depok  dan  dikeluarkan  oleh  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  kota  Depok. Aplikasi  yang  resmi  direlease  ke  public  pada  tanggal  17  agustus  2018  ini  memiliki  layanan-layanan  untuk memudahkan  aktivitas  masyarakat  kota  Depok,  Melihat  fenomena  berdasarkan  pengamatan  yang  dilakukan ditemukan bahwa pengguna aplikasi Depok single window memberikan komentar yang beragam pada platform penyedia  aplikasi  milik  google  (Google  playstore)  bahakan  cenderung  memberikan  kesan  yang  kurang baik.Proses dalam pengumpulan data dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada sampel penelitian, yaitu kepada 35 user pengguna aplikasi Depok single window. Penerapan algoritma C4.5 pada data pengguna Aplikasi Depok single window berhasil menghasilkan model klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 85.00% , presisi sebesar 93.10% , recal sebesar 90.00% . Hal ini menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan secara efektif untuk  mengklasifikasi  kepuasan  pengguna  aplikasi  dengan  hasil  yang  dapat  diandalkan.Berdasarkan  hasil penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  C4.5  memberikan  hasil  yang  memuaskan  dalam mengklasifikasi tingkat kepuasan pengguna aplikasi.
Kata kunci :  Depok Single Window, Algoritma, C4.5, Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  yang  baik  dalam  aplikasi  memiliki tiga  faktor  yaitu  pertama,  kemampuan  untuk memahami  kebutuhan  dan  preferensi  pengguna aplikasi.  Kedua,  pengembangan  database  yang  kuat dan  memiliki  sistem  informasi  yang  lebih  baik daripada pesaing. Ketiga, kemampuan untuk menggunakan informasi yang diperoleh dari berbagai pihak terkait dan memiliki keahlian dalam pengembangan  relationship  marketing[1].  Dalam konteks penyampaian layanan, penting untuk menjaga kepatuhan  terhadap  waktu,  akurasi,  dan  keramahan. Untuk meningkatkan nilai sebuah aplikasi, organisasi atau  instansi  harus  memahami  tingkat  kepuasan pengguna  yang  sudah  ada  maupun  yang  berpotensi. Evaluasi  ini  memiliki peran penting untuk  mengukur sejauh  mana  pengguna  tetap  setia  terhadap  aplikasi yang  mereka  gunakan.  Faktor-faktor  penting  yang menunjukkan  efisiensi  dan  efektivitas  pelayanan mencakup kemampuan mengenali karakteristik pengguna, memperhatikan tanggapan dan umpan balik dari  pengguna,  serta  mengukur  tingkat  kepuasan mereka.
Kepuasan  masyarakat  memainkan  peran  krusial dalam menentukan kesuksesan suatu perusahaan atau instansi pemerintah. Semakin tinggi tingkat kepuasan masyarakat, semakin baik pula kinerja dan pelayanan yang disediakan oleh instansi tersebut.
[2]Depok  single  window  (DSW)  merupakan suatu  platform  jejaring  sosial  yang  dirancang  khusus untuk  digunakan  oleh  penduduk  kota  Depok  dan dikeluarkan  oleh  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika kota Depok. Aplikasi yang resmi dirilis ke publik pada tanggal 17 agustus 2018 ini memiliki layanan-layanan untuk memudahkan aktivitas masyarakat kota Depok. Aplikasi  ini  menyediakan  berbagai  layanan,  seperti
pendaftaran  untuk  perawatan  kesehatan,  pembayaran pajak, pencarian lowongan pekerjaan, serta informasi mengenai  transportasi  di  Kota  Depok.  Aplikasi  ini telah terintegrasi dengan berbagai layanan pemerintah Kota Depok. Depok single window adalah salah satu contoh aplikasi  yang dirancang dan diluncurkan oleh pemerintah  Kota  Depok  dalam  upaya  mencapai  visi Depok sebagai Smart city.[1]
Akan  tetapi  melihat  fenomena  berdasarkan pengamatan  yang  dilakukan  ditemukan  bahwa pengguna aplikasi Depok single window memberikan komentar  yang  beragam  pada  platform  penyedia aplikasi  milik  google  (Google  playstore)  bahkan cenderung  memberikan  kesan  yang  kurang  baik setelah  menggunakan  aplikasi  ini,  diantaranya “Tolong  lah  untuk  daftar  puskesmas  susah  banget.. pendaftaran  tutup  melulu  padahal  masih  pagi  banget kan  saneh,  aplikasi  yang  erar  atau  rusak,  kalo  di puskesmas aslinya a  ja  masih ada  pendaftaran  nya” , “Setelah di update knp jadi lemot dan susah buat daftar ke puskesmas nya aneh enakan fitur yg lama dulu yg skrg  ribet  g  bisa  kebuka”  ,  “Setiap  mau  daftar pukesmas  webnya  ga  bisa  terus  -  Coba  subuh.  pagi siang. Tujuan adanya daftar online untuk mempermudah  antrian  Tapi  Tidak  membantu  sama skli  daf  far  online  ini  krna  ga  bisa  masuk  web  terus. Tolong  perbaharui  webnya  biar  cepat  respon daftarnya.”. Dan masih banyak lagi komentar negative tentang layanan aplikasi Depok single window
Pada  dasarnya  hal  ini  dapat  diukur  dengan melihat  hasil  review  aplikasi  yang  ada  di  platform playstore  akan  tetapi  hal  ini  bisa  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  yang  bersifat  politis  diantaranya pengguna/non  pengguna  yang  diminta  memberikan opini  dan  nilai  mengenai  pengalaman  setelah menggunakan  aplikasi  Depok  single  window  baik
opini  positif  maupun  negative.  Maka  hal  ini menjadikan  alat  pengukuran  tersebut  kurang  dapat diandalkan.  Selain  itu  tentu  pihak  penyedia  layanan dalam  hal  ini  Kominfo  Kota  Depok  sebetulnya  telah memiliki Teknik tersendiri untuk mencari tahu apakah aplikasi yang diluncurkan telah memenuhi kebutuhan pelayanan  masyarakat  atau  tidak,  tetapi  karenakan dalam  proses  analisisnya  kurang  menerapkan  dan mengetahui  klasifikasi  pola  kepuasan  terhadap pelayanan aplikasi dan teknik pengambilan keputusan Masih  menggunakan  pendekatan  manual  yang melibatkan  wawancara  langsung  dengan  masyarakat, hasil  evaluasi  kepuasan  masyarakat  belum  mencapai tingkat efektivitas dan efisiensi yang diharapkan[3].
Dari  pemaparan  latar  belakang  diatas  penulis menganalisis  kepuasan  penggunaan  aplikasi  Depok single window dengan menerapkan data mining dalam upaya  untuk  mengklasifikasikan  pola  kepuasan pelayanan,  teknik  data  mining  ini  digunakan  dengan menerapkan  metode  algoritma  C4.5  pada  aplikasi Depok single window, yang nantinya diharapkan dapat memberikan hasil akurasi yang dapat  lebih akurat dan efisien untuk mengevaluasi tingkat kepuasan masyarakat  terhadap  pelayanan  aplikasi.  Hal  ini memudahkan instansi untuk memperoleh pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  sejauh  mana  kepuasan masyarakat terhadap  layanan  yang disediakan Depok single window dimana hasilnya dapat dijadikan bahan evaluasi  bagi  pihak  Kominfo  Kota  Depok  guna meningkatkan  performa  layanan  baik  secara  virtual maupun secara langsung kepada masyarakat khususnya kota Depok.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data  mining  merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk  mengelola  basis data dengan tujuan menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  di dalamnya  [4].  Dalam  konteks  bisnis,  Data  mining membantu  para  pelaku  bisnis  untuk  menemukan informasi  yang  mungkin  terlupakan  atau  di  luar ekspektasi  mereka,  yang  dapat  memberikan  manfaat dalam pengambilan keputusan. Dalam pengembangan teknologi,  para  peneliti  melihat  potensi  Data  mining sebagai  suatu  solusi  yang  menjawab  kebutuhan tersebut.  Data  mining  melibatkan  penggunaan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin (machine learning) menggunakan algoritma-algoritma [3] untuk mengelola dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  serta pengetahuan yang terkait dari berbagai database yang besar  [5].  Sedangkan  algoritma  sendiri  adalah merupakan  serangkaian  instruksi  atau  langkah- langkah yang disusun secara sistematis dan digunakan
untuk memecahkan masalah atau persoalan logika dan matematika dengan bantuan komputer.

## 2.1. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  suatu  metode  klasifikasi yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  yang memiliki atribut numerik dan kategorial[6]. Hasil dari proses klasifikasi ini berupa aturan-aturan yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  dan  mengelola  data yang  diperlukan[7].  Secara  umum,  langkah-langkah dalam  membangun  pohon  keputusan  menggunakan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
a. Memilih atribut yang akan menjadi node akar pada pohon keputusan.
b. Membuat cabang untuk setiap nilai yang mungkin dari atribut tersebut.
c. Membagi  kasus-kasus  dalam  setiap  cabang berdasarkan nilai atribut yang terkait.
d. Mengulangi  proses  di  atas  untuk  setiap  cabang hingga semua kasus dalam cabang memiliki kelas yang sama.
Dengan  menggunakan  algoritma  ini,  pohon keputusan  dapat  dibangun  secara  iteratif  dan memungkinkan  pengambilan  keputusan  berdasarkan atribut-atribut  yang  relevan  dan  nilai-nilai  yang  ada dalam data.
RapidMiner adalah sebuah perangkat lunak yang terbuka (open source) dan digunakan untuk melakukan analisis data mining , text mining , dan analisis prediksi. Perangkat  lunak  ini  menyediakan  solusi  yang komprehensif  bagi  pengguna  dalam  mengolah  dan menganalisis data. RapidMiner menawarkan berbagai teknik deskriptif dan prediksi yang dapat memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  pengguna  dalam mengambil keputusan yang terbaik.
RapidMiner  dilengkapi  dengan  lebih  dari  500 operator data mining yang mencakup berbagai fungsi seperti input data, output data, preprocessing data, dan visualisasi data. Operator-operator ini memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi, transformasi, dan  analisis  data  dengan  lebih  mudah  dan  efektif. RapidMiner ditulis menggunakan bahasa pemrograman  Java,  sehingga  dapat  dijalankan  pada berbagai sistem operasi.
Dengan  menggunakan  RapidMiner,  pengguna dapat mengoptimalkan pengolahan data dan menerapkan  berbagai  teknik  analisis  untuk  menggali informasi berharga dari data yang dimiliki. Perangkat lunak ini memberikan kemudahan akses, fleksibilitas, dan  efisiensi  dalam  melakukan  tugas-tugas data mining , text mining , dan analisis prediksi.

## 2.2. Penelitian Terkait
Tabel 1.  Penelitian Terkait No Peneliti Judul Parameter Hasil 1. Oktafianto, 2016 [8] Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Kepuasan, C4.5, RapidMiner, pohon keputusan. Tingkat kepuasan mahasiswa STMIK Pringsewu dapat terukur dengan jelas.
No Peneliti Judul Parameter Hasil Menggunakan Metode Algoritma C4.5 2. Hendri , Dony Oscar, 2021 [9] Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Kepuasan Pengunjung Terhadap Fasilitas di Taman Margasatwa Jakarta Kepuasan, Metode C4.5, Taman Margasatwa Kepuasan pengunjung taman margasatwa dapat diprediksi dan dievaluasi 3. Budi Sudrajat, 2022 [10] Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kepuasan Pelanggan Pada Warnet Game Victory Algoritma C4.5, Kepuasan Pelanggan, Pohon keputusan Bisa digunakan untuk menentukan kepuasan pelanggan pada warnet victory 4. Sutriawaty Takalapeta, 2018 [11] Penerapan Data mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Algoritma C4.5, Data mining , Customer Satisfaction Dapat membantu pihak resto dalam meningkatkan pelayanan sesuai dengan hasil kuisioner yang telah diisi oleh para pelanggan. 5. Muhammad Abdurohman, Ranu Husna, Irfan Ali, Gifthera Dwilestari, Nining Rahaningsih, 2021 [12] Penerapan Model Klasifikasi Dalam Tingkat Kepuasan Layanan Publik Kelurahan KaryaMulya Menggunakan Algoritma Decision tree Layanan, Kelurahan, Algoritma Decision tree Nilai akurasi algoritma decision tree sebesar 90,66% dengan rincian Hasil Prediksi Puas dengan True Puas memiliki data sebesar 228 Data. 6. Monica Dhea Kirana,2023 Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepuasan Layanan Aplikasi Depok single window ? 3. METODE PENELITIAN 3.1.  Metode pengumpulan data
Proses pengumpulan data yang menjadi kebutuhan  bahan  penelitian  dilakukan  agar  penulis dapat mencapai tujuan penelitian, yaitu: a. Studi Literatur
Mempelajari  bahan  dari  jurnal  penelitian  yang sudah  dilakukan  peneliti  lainnya  namun  tetap berkaitan  dengan  penelitian  yang  dilakukan penulis.
b. Observasi Observasi  terhadap  faktor-faktor  yang  dianggap penting  oleh  pelanggan  dalam  menentukan kepuasan  mereka,  seperti  aplikasi,  manfaat, system, layanan, performa.
c. Kuesioner Proses  kegiatan  dengan  memberikan  kuesioner berisi  pertanyaan  menggunakan  indikator  dari variabel  kepuasan  konsumen  kepada  para  35 pengguna aplikasi Depok single window menggunakan  Google  form  untuk  mempermudah pengguna dalam mengisi kuesioner.

## 3.2.   Metode Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan teknik  data  mining  dengan  metode  klasifikasi algoritma C4.5. Dalam metode ini data terlebih dahulu akan  di  klasifikasikan  sesuai  dengan  ketegorinya. Hasil  dari  klasifikasi  tersebut  akan  peneliti  hitung menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  mencari  nilai Recall,  Presisi    agar  dapat  membentuk  decision  tree. Dengan  decision  tree  tersebut  akan  mendapat  rules
yang  akan  di  jadikan  pedoman  sebagai  penelitian dalam  menentukan  kepuasan  layanan  aplikasi  Depok single window.
Pada  dasarnya,  pohon  keputusan  yang  berasal dari  fakta  dengan  jumlah  yang  besar  dan  memiliki fungsi  untuk  merepresentasikan  sebuah  aturan  bisa dihasilkan melalui penggunaan algoritma yang disebut dengan algoritma C4.5. Agar masalah menjadi mudah untuk  diselesaikan  merupakan  tujuan  dibentuknya pohon  keputusan  tersebut.  Pada  saat  menerapkan algoritma ini, pada dasarnya terdapat beberapa tahap. Dibentuknya model pohon yang berasal dari data yang sebelumnya  sudah  diubah  ke  dalam  bentuk  tabel merupakan tahap awal dari algoritma ini. Selanjutnya, pada tahap kedua dibuat aturan yang dilakukan melalui proses pengubahan dari model pohon yang dihasilkan pada tahap pertama. Pada tahap akhir dilakukan proses membuat  aturan  yang  dihasilkan  pada  tahap  kedua menjadi lebih sederhana.
Pada  umumnya  algoritma  dari  C4.5  digunakan dalam proses pembangunan struktur dari decision tree, dan demikian penjelasan proses atau tahapannya yaitu: a. Pertama  adalah  memilih  kelengkapan  atau keterangan data sebagai simpul akar dari decision tree.
b. Kemudian  dilanjutkan  dengan  membuat  struktur cabang  dari  decision  tree  yang  sudah  berisi  nilai- nilai.
c. Pada  tahap  ketiga,  dilakukan  pembagian  atau pengelompokkan dari permasalahan yang terdapat pada struktur cabang dari decision tree.
d. Dan  tahap  akhir  adalah  melakukan  proses pengulangan  yang  ada  pada  tahapan  pertama hingga ketiga sampai seluruh cabang pada struktur decision  tree  memiliki  kelas  dan  kategori  yang sama

## 3.3 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan cara-cara berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.3. Instrument Penelitian
“instrumen  penelitian  adalah  sebuah  alat  yang digunakan  mengukur  fenomena  alam  maupun  sosial yang diamati” [13]. Pengertian ini sejalan dengan yang diungkapkan  “instrumen  penelitian  adalah  suatu  alat yang  dapat  digunakan  untuk  memperoleh,  mengolah dan menginterpretasikan informasi yang diperoleh dari
para responden yang dilakukan dengan menggunakan pola  ukur  yang  sama”.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  instrumen  penelitian  merupakan  salah  satu faktor  yang  dapat  menentukan  kualitas  dari  sebuah penelitian.  Fenomena  yang  diukur  dalam  sebuah instrumen adalah variabel penelitian. Secara sederhana dapat  disimpulkan  bahwa  instrumen  adalah  alat  ukur yang  digunakan  dalam  sebuah  penelitian.  Instrumen dalam penelitian kuantitatif digunakan untuk mengumpulkan data.Adapun instrumen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kuesioner [14]. kuesioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  dengan  cara  memberi  seperangkat pertanyaan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya. Kuesioner adalah teknik penelitian yang  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner, sehingga  dalam  waktu  yang  relatif  singkat  dapat menjangkau  banyak  responden.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  kuesioner  merupakan  teknik pengumpulan  data  dengan  menggunakan  pertanyaan yang  telah  disusun  secara  sistematis  berdasarkan variabel untuk mendapatkan data dari responden, baik dilakukan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung [15].
Setelah mendapatkan data dari responden melalui teknik  pengumpulan  data  yang  telah  ditentukan sebelumya, untuk melakukan pengukuran dengan data kuantitatif yang akurat maka data yang telah diperoleh harus  mempunyai  skala  penelitian.  [16]  skala pengukuran  merupakan  kesepakatan  yang  digunakan sebagai acuan untuk  menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut  bila  digunakan  dalam  pengukuran  akan meghasilkan  data  kuantitatif.  Dengan  menggunakan skala  pengukuran,  maka  nilai  variabel  yang  diukur dengan  instrumen  tertentu  dapat  dinyatakan  dalam bentuk angka, sehingga akan lebih akurat, efisien dan komunikatif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini adalah  mengenai  penerapan  algoritma  C4.5  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  kepuasan  layanan aplikasi Depok single window. Penelitian ini bertujuan untuk  mengevaluasi  tingkat  kepuasan  pengguna aplikasi  tersebut  menggunakan  pendekatan  data mining  dan  algoritma  C4.5.  Dalam  konteks  ini, permasalahan  yang akan dijawab  meliputi efektivitas algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasikan  tingkat kepuasan pengguna, serta bagaimana hasil klasifikasi tersebut dapat memberikan wawasan dan solusi dalam meningkatkan layanan aplikasi Depok single window.

## 4.1. Raw Data
Berikut adalah data mentah yang di dapat dari 35 responden yang telah mengisi kuesioner:

## Gambar 2. Raw data
Raw data adalah pengumpulan data mentah yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  35 responden yang merupakan pengguna aplikasi Depok single  window.  Data  mentah  ini  mencakup  berbagai informasi terkait tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan aplikasi tersebut. Setiap responden memberikan tanggapan dan penilaian mereka terhadap berbagai  aspek  pelayanan  yang  disediakan  oleh aplikasi, seperti pelayanan, informasi, akses, dan lain sebagainya.  Data  mentah  ini  berupa  jawaban  dalam bentuk  skala  likert  yang  relevan  dengan  evaluasi kepuasan  pengguna.  Data  mentah  ini  akan  menjadi dasar  untuk  dilakukan  proses  analisis  menggunakan algoritma  C4.5  dan  teknik  data  mining  lainnya  guna mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  pengguna  dan mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan mereka.

## 4.2. Data Training
Data training  adalah  Data  tabel  telah  dirancang dengan cermat untuk memastikan tampilannya terlihat rapi  dan  terstruktur  dengan  baik.  Tabel  tersebut menyajikan  informasi  yang  relevan  mengenai pengguna  aplikasi  Depok  single  window,  termasuk atribut-atribut yang relevan dengan penilaian kepuasan pengguna.  Desain  tabel  yang  teratur  dan  tidak berantakan memudahkan pembaca untuk menginterpretasikan  dan  menganalisis  data  dengan lebih efisien.
Tahap  ini  merupakan  proses  dimana  data yang tidak relevan, tidak lengkap, atau tidak valid akan diidentifikasi  dan  dihapus  dari  dataset.  Hal  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang digunakan dalam analisis lebih bersih dan akurat.

## Tabel 2. Data Training
No.  Tampilan  Privasi  Informasi  Efisiensi  Kinerja  Akses  Pelayanan  Pengendalian  Servis  Keberkelanjutan
1. 5 5 5 5 4 4 4 5 4 5 2. 4 3 4 4 5 4 2 5 4 4 3. 5 3 5 4 5 4 4 5 4 5 4. 2 2 2 3 3 4 3 3 4 4 5. 4 5 4 4 5 5 5 5 5 5 6. 4 4 5 5 5 4 4 4 4 5 7. 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 8. 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 9. 4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 10. 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 … … … … … … … … … … … 35. 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4.3. Data Filtering Process Data filtering process adalah proses penyaringan 10 kriteria  menjadi 5 kriteria  yang dilakukan  melalui beberapa tahap sesuai dengan gambar yang disediakan Melalui tahap-tahap tersebut, 10 kriteria awal berhasil disaring  menjadi  5  kriteria  yang  lebih  relevan,
representatif,  dan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian. Proses  ini  memastikan  bahwa  kriteria-kriteria  yang dipilih memiliki nilai informasi yang tinggi dan dapat memberikan wawasan yang lebih baik dalam analisis yang akan dilakukan.
Gambar 3. Data Filtering Process

## 4.4. Data Testing
Data  testing adalah  data  yang  sudah  melalui proses  penyaringan  dari data  filtering  process ,  lalu data  testing akan  di  lakukan  pengujian  validalitas. Data  ini  digunakan  sebagai  sampel  untuk  menguji model yang telah dikembangkan dengan memberikan input  ke  model  dan  memperoleh  hasil  prediksi  atau klasifikasi  yang  sesuai. Data  testing juga  mencakup target  atau  label  yang  menjadi  variabel  yang  akan diprediksi oleh model.
Tabel 3. Data Testing No Aplikasi Manfaat Sistem Layanan Kinerja Label 1. 10 10 8 9 9 PUAS 2. 7 8 9 7 8 PUAS 3. 8 9 9 9 9 PUAS 4. 4 4 4 4 4 TIDAK PUAS 5. 9 8 10 10 10 PUAS 6. 8 10 9 8 9 PUAS 7. 4 4 4 4 4 TIDAK PUAS 8. 7 7 7 7 8 PUAS 9. 8 10 9 9 10 PUAS 10. 8 8 8 8 8 PUAS … … … … … … … 35. 8 8 8 8 8 PUAS

## 4.5. Uji Validasi
Gambar 4. Uji validasi dengan menggunakan SPSS

## 4.6. Analisis Data Menggunakan C4.5
Proses  analisis  data  dengan  menggunakan  C4.5 dimulai  dengan  membangun  pohon  keputusan ( decision  tree ) yang mampu menggambarkan hubungan  antara  atribut-atribut  dalam  data  dan  label yang akan diprediksi.
Gambar 5. Decision Tree
Decision tree adalah algoritma machine learning yang menggunakan seperangkat aturan untuk melakukan  analisis  dan  pembuatan  model  prediktif berdasarkan  struktur  pohon  keputusan.  Konsepnya
adalah  dengan  cara  menyajikan  algoritma  dengan pernyataan  bersyarat,  yang  meliputi  cabang  untuk mewakili  langkah-langkah  pengambilan  keputusan yang dapat mengarah pada hasil yang menguntungkan.   Dimana  setiap  cabang  mewakili hasil untuk atribut, sedangkan jalur dari daun ke akar mewakili  aturan  untuk  klasifikasi. Algoritma  ini disebut decision  tree karena  pilihannya  bercabang, membentuk struktur yang terlihat seperti pohon.

## 4.7. Apply Model
Merujuk pada langkah atau proses di mana model machine  learning yang  telah  dibangun  digunakan untuk  melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  pada  data baru  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dalam konteks  ini, apply  model dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  performa  model  pada  data  baru  atau untuk melakukan tugas prediksi pada data real-time.
Proses apply  model melibatkan  pengambilan model  yang  telah  dibangun  sebelumnya  dan menerapkannya  pada  data  yang  ingin  diprediksi. RapidMiner menyediakan operator Apply model yang memungkinkan Anda untuk menggunakan model yang telah  dibangun  sebelumnya  pada  data  baru.  Operator ini  menerima  data  input  yang  ingin  diprediksi  dan menghasilkan  prediksi  atau  label  berdasarkan  model yang digunakan.
Gambar 6. Apply Model

## 4.8. Performance
Tahap  evaluasi  dan  analisis  kinerja  model klasifikasi  merupakan  langkah  penting  dalam  proses data  mining .  Pada  tahap  ini,  penggunaan  t ool Performance pada  RapidMiner  sangat  diperlukan. Tool  ini  memungkinkan  peneliti  untuk  mengimpor model klasifikasi yang telah dibangun sebelumnya dan melakukan  pengujian  kinerjanya  pada  data  validasi atau data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 7. Performance

## 4.9. Hasil
Gambar 8. Hasil Accuracy
Setelah melakukan analisis menggunakan algoritma  C4.5  melalui  RapidMiner,  mendapatkan hasil  yang  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Algoritma  C4.5  berhasil  mengklasifikasikan  data dengan  tepat,  memberikan  prediksi  yang  mendekati nilai  sebenarnya.  Hal  ini  terlihat  dari  hasil  evaluasi yang  menunjukkan  tingkat  kebenaran  prediksi  yang tinggi, dengan akurasi mencapai 85.00%, class recall 90.00% dan class precision 93.10%.
Hasil  akurasi  yang  tinggi  dari  algoritma  C4.5 pada  RapidMiner  menunjukkan  bahwa  model  yang dibangun dapat diandalkan dalam melakukan klasifikasi.  Hal  ini  memberikan  kepercayaan  kepada pengguna  untuk  menggunakan  model  ini  dalam pengambilan  keputusan  yang  berkaitan  dengan klasifikasi  data.  Ketepatan  dan  konsistensi  prediksi yang tinggi juga  memberikan manfaat praktis, seperti meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  proses pengambilan keputusan.
Gambar 9. Pohon Keputusan
Setelah diujicobakan dengan berbagai perubahan parameter, didapatlah pohon keputusan pada gambar 9 di  atas,  akan  tetapi    pohon  keputusan  ini  hanya menggunakan  3  kriteria  dari  5  kriteria  yang sebelumnya  telah  ditetapkan.  Dari  hasil  ini,  dapat disimpulkan bahwa 2 kriteria yang tidak muncul pada pohon  keputusan  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  penilaian  kepuasan  berdasarkan  data  yang telah dikumpulkan.
Proses  pembentukan  pohon  keputusan  ini melibatkan  analisis  yang  mendalam  terhadap  data yang  dianalisis.  Algoritma  C4.5  secara  otomatis melakukan  evaluasi  terhadap  setiap  kriteria  yang tersedia  dan  memilih  kriteria-kriteria  yang  paling informatif
dalam membedakan dan
mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  yang
sesuai. Dalam kasus  ini, 3 kriteria  yang  muncul pada pohon keputusan terbukti memiliki peran yang penting dalam menentukan tingkat kepuasan pengguna. Dengan mengetahui bahwa 2 kriteria tidak memberikan  kontribusi  signifikan,  fokus  dapat dialihkan  pada  aspek-aspek  lain  yang  lebih  relevan dalam  meningkatkan  pelayanan  dan  kepuasan pengguna.  Hal  ini  memberikan  kesempatan  bagi organisasi  atau  instansi  terkait  untuk  mengarahkan upaya  dan  sumber  daya  mereka  ke  area  yang  paling berdampak dalam meningkatkan pengalaman pengguna.
Dalam  konteks  ini,  pohon  keputusan  yang dihasilkan  merupakan  representasi  visual  yang memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang hubungan antara kriteria-kriteria yang relevan dengan penilaian kepuasan pengguna. Dengan mempertimbangkan  pohon  keputusan  ini,  organisasi atau instansi dapat  mengambil  langkah-langkah  yang lebih  terarah  dalam  meningkatkan  pelayanan  dan mengoptimalkan pengalaman pengguna.
Namun,  perlu  dicatat  bahwa  hasil  pohon keputusan  ini  didasarkan  pada  data  yang  telah dikumpulkan dan mungkin spesifik untuk kasus yang sedang  diteliti.  Dalam  konteks  yang  berbeda  atau dengan  dataset  yang  berbeda,  pohon  keputusan  yang dihasilkan dapat berbeda pula. Oleh karena itu, penting untuk  selalu  melakukan  evaluasi  yang  berkelanjutan dan  mengikuti prinsip-prinsip analisis data yang  baik guna memastikan keakuratan dan relevansi hasil yang diperoleh.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma C4.5 memberikan hasil yang  memuaskan  dalam  mengklasifikasi  tingkat kepuasan pengguna aplikasi. Penerapan algoritma C4.5  pada  data  pengguna  Aplikasi  Depok  single window  berhasil  menghasilkan  model  klasifikasi dengan  tingkat  akurasi  sebesar  85.00%  ,  presisi sebesar  93.10%  ,  recal  sebesar  90.00%  .  Hal  ini menunjukan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat  digunakan secara  efektif  untuk  mengklasifikasi  kepuasan pengguna aplikasi dengan hasil yang dapat diandalkan. Namun, terdapat beberapa saran yang dapat diberikan untuk  penelitian  selanjutnya  maupun  pengembangan aplikasi ini. Pertama,  penelitian  selanjutnya  dapat mempertimbangkan faktor faktor lain yang mempengaruhi  kepuasan  pengguna  aplikasi  Depok single window. Dengan  melibatkan  faktor-faktor lain dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  lengkap tentang  faktor  yang  berkontribusi  pada  kepuasan pengguna. Selain  itu,  penting  untuk  terus  memantau dan memperbarui model klasifikasi kepuasan pengguna secara berkala. Dalam lingkungan teknologi yang  terus  berkembang,  preferensi  pengguna  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  mereka juga  dapat  berubah.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan pembaruan  terhadap  model  klasifikas  secara  berkala
untuk  memastikan  keakuratan  dan  relevansinya terhadap penggunaan aplikasi Depok single window. Terakhir,  perusahaan  pengembang  aplikasi  dapat mempertimbangkan untuk meningkatkan interaksi dan komunikasi  dengan  pengguna.  Menerima  feedback pengguna  secara  aktif,  memberikan  dukungan pelanggan yang responsive, dan terlibat dalam dialog dengan  pengguna  dapat  membantu  meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Ayu  and  S.  O.  R,  “Analisis  Kepuasan Masyarakat  Kota  Depok  Terhadap  Penggunaan Aplikasi  Depok  Single  Window  Dengan Menggunakan EUCS,” Techno.Com , vol. 21, no.
4, pp. 725–731, May 2022, doi:
10.33633/tc.v21i4.5782. [2]  B.  Depok,  “Diskominfo  Terus  Kembangan Aplikasi Depok
Single Window,”
https://berita.depok.go.id/diskominfo-terus- kembangan-aplikasi-depok-single-window .  p.  1, May 2023.
[3]  P.  Nuraini,  J.  T.  Hardinata,  and  Y.  P.  Purba, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Pola  Kepuasan  Pelayanan  E-KTP  Di  Kantor Camat  Pematang  Bandar,” Resolusi :  Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi , vol. 2, no. 3,
pp. 138–144, May 2022, doi:
10.30865/resolusi.v2i3.313.
[4]  D. Jollyta, W. Ramadhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining dan Penerapan , 1st ed. Deepublish, 2020.
[5]  Y. T. Arifin and R. A. Safitri, “Analisis Decision Support  System  Rekomendasi  Program  Studi Sesuai  Kriteria  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process,” Jurnal  Ilmiah  Komputasi , vol. 22, no. 2, Jun. 2023, doi: 10.32409/jikstik.22.2.3372.
[6]  B.  V.  Haekal,  I.  Ernawati,  and  N.  Chamidah, “Klasifikasi  Kepuasan  Pengguna  Layanan Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree C4.5,” Informatik : Jurnal Ilmu Komputer , vol.  17,  no.  3,  p.  188,  May  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i3.3648.
[7]  A. Rufiyanto, Penerapan Algoritma C4.5 : Untuk Prediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Tahun  2020 . Deepublish, 2020.
[8]  O.  Oktafianto,  “Analisis  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan Metode  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  STMIK Pringsewu),” Jurnal Teknologi Informasi Magister  Darmajaya ,  vol.  2,  no.  01,  pp.  1–11, 2016.
[9]  H.  Hendri  and  D.  Oscar,  “PENERAPAN ALGORITMA  C4.5  DALAM  MENGUKUR KEPUASAN  PENGUNJUNG  TERHADAP FASILITAS  DI  TAMAN  MARGASATWA JAKARTA,” Jurnal  Infortech , vol. 3, no. 1, pp.
73–78, Jun. 2021, doi: 10.31294/infortech.v3i1.10504.
[10]  B. Sudrajat, “Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Warnet Game  Victory,” Jurnal  Ilmu  Teknik  dan Komputer ,  vol.  6,  no.  1,  p.  27,  Feb.  2022,  doi: 10.22441/jitkom.v6i1.004.
[11]  S.  Takalapeta,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Menganalisis Kepuasan
Konsumen Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5,” JIMP- Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  3, 2018.
[12]  M. Abdurohman, R. Husna, I. Ali, G. Dwilestari, and  N.  Rahaningsih,  “Penerapan  Model Klasifikasi  Dalam  Tingkat  Kepuasan  Layanan Publik Kelurahan
Karyamulya Dengan Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,” INFORMATION MANAGEMENT FOR
EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information Management , vol. 6, no. 1, p. 81, May 2022, doi: 10.51211/imbi.v6i1.1678.
[13]  Efori  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan Tinggi . Nias Selatan, 2020.
[14]  S.  T.  ,  M.  Kom.  Anief  Rufiyanto, Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kepuasan Mahasiswa Tahun 2020 . Semarang: 2021, 2021.
[15]  D.  Yunita  and  I.  H.  Ikasari,  “Perbandingan Metode Klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes untuk Mengukur  Kepuasan  Pelanggan,”  vol.  6,  no.  3, pp.
2622–4615, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i3.9160.
[16]  Deny  Jollyta, Konsep  Data  Mining  Dan Penerapan . Deepublish: 2020, 2020.