## Penerapan Algoritma C.45 Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Kartu Telkomsel Prabayar
Erma Delima Sikumbang 1 , Fattya Ariani 2 , Tiwi Handayani 3 , Kresna Ramanda 4 , Sulaeman Hadi Sukmana 5 , Adi Supriyatna 6 1,4,5,6 Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
2,3 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia e-mail: erma@bsi.ac.id 1 , fattya.fty@nusamandiri.ac.id
2 , tiwihandayani98@gmail.com 3 , kresna.kra@bsi.ac.id 4 , sulaeman.sdu@bsi.ac.id 5 , adi.asp@bsi.ac.id 6

## Abstract
Telkomsel is an operator mobile phone company that provides services for mobile phone users. The mobile phone Operator creates a small SIM card for the customer by means of having to be inserted into each phone to get access to the service. One of the most used mobile operators and belongs to the largest category in Indonesia is Telkomsel. In This study implemented algorithm method C. 45 in deciding customer satisfaction against the use of prepaid Telkomsel cards. This type of research is to implement data mining concept by involving as many as 100 user data of prepaid  Telkomsel  card  through  the  dissemination  of  questionnaires.  There  is  an  attribute  in each  variable  that  affects  customer  satisfaction  including:  price,  promotion,  product  quality and service quality. Based on manual calculation results and with the help of the RapidMiner studio 9.7 software is known to be the root is a variable quality service with the highest gain value of 0.266396957 and results classification accuracy value of 0.9655 so that belongs to the classification category is very good
Keywords : Telkomsel, Customer Satisfaction, C. 45 Algorithm

## Abstrak
Telkomsel merupakan perusahaan operator telepon seluler yang menyediakan layanan untuk pengguna  telepon  seluler.  Operator  telepon  seluler  membuatkan  kartu  SIM dengan  ukuran  kecil  untuk  pelanggan  dengan  cara  harus  dimasukan  ke  setiap  ponsel untuk  mendapatkan  akses  layanan  tersebut.  Salah  satu  operator  seluler  yang  banyak digunakan  dan  termasuk  dalam  kategori  terbesar  di  Indonesia  yaitu  Telkomsel.  Dalam Penelitian  ini  menerapkan  metode  Algoritma  C.45  dalam  memutuskan  kepuasan  pelanggan terhadap  penggunaan  kartu  Telkomsel  prabayar.  Jenis  penelitian  ini  yakni  dengan menerapkan  konsep  data  mining  dengan  melibatkan  sebanyak  100  data  pengguna  kartu Telkomsel  prabayar  melalui  penyebaran  kuesioner.  Terdapat  atribute  dalam  setiap  variabel yang mempengaruhi kepuasan pelanggan diantaranya yakni : harga, promosi, kualitas produk dan  kualitas  layanan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  dan  dengan  bantuan  software RapidMiner  studio  9.7  diketahui  yang  menjadi  akar  (root)  adalah  variabel  kualitas  layanan dengan  nilai  gain  tertinggi  sebesar  0.266396957  dan  hasil  klasifikasi  nilai  accuracy  sebesar 0.9655 sehingga termasuk dalam kategori klasifikasi sangat baik.
Kata kunci : Telkomsel, Kepuasan Pelanggan, Algoritma C.45

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  membawa  banyak  perubahan  pada  dunia, salah  satu  dampak  positif  perkembangan  teknologi  adalah  mudahnya berkomunikasi  melalui SMS dan  telepon  serta  dilengkapi  dengan  adanya internet . Perkembangan tekonologi sangat membantu manusia dalam banyak
hal  jika  digunakan  secara  baik  dan  benar,  dan  dapat  merugikan  jika penggunaan  teknologi  disalahgunakan.  Gambaran  tingkat  kebutuhan  pada telekomunikasi ini bisa dilihat dari meningkatnya penjualan produk telepon seluler  setiap  tahun.  Karena  barang  yang  tadinya  termasuk  dalam  kategori barang mewah sekarang telah menjadi barang biasa di mana siapapun dapat memakainya,  tidak  hanya  konsumen  yang  bekerja  di  kantor  saja  tapi masyarakat  umum  telah  memilikinya,  dari  yang  tua  sampai  anak-anak. “Dalam  penelitiannya,  Nugroho  dan  Sari  berpendapat  bahwa  negara Indonesia  memiliki  pasar  konsumen  yang  luas  dan  tinggi  terutama  dalam bidang internet dan  tentunya  akan  terus  meningkat  seiring  dengan bertumbuhnya  teknologi  dan  jumlah  penetrasi internet di  Indonesia  [1]  ” Berkembangnya  teknologi  disebabkan  karena  semakin  banyak  dari  mereka membutuhkan informasi yang cepat dan dapat diterima secara langsung, hal tersebut  tentu  membuat  persaingan  jasa  telekomunikasi  seluler  saat  ini menjadi  sangat  amat  ketat,  hadirnya  penyedia  layanan  operator  seluler  di Indonesia dapat membantu 2 pengguna telepon seluler agar dapat terhubung antara  satu  sama  lain  dan  membantu  pengguna  untuk  dapat  mengakses internet secara bebas.
Operator telepon seluler atau operator nirkabel merupakan perusahaan yang  menyediakan  layanan  untuk  pengguna  telepon  seluler.  Operator telepon seluler membuatkan kartu SIM dengan ukuran kecil untuk pelanggan dengan  cara  harus  dimasukan  ke  setiap  ponsel  untuk  mendapatkan  akses layanan  tersebut.  Operator  telepon  seluler  yang  populer  sejak  pada  awal peluncurannya  pada  tanggal  26  Mei  1995  di  Jakarta  hingga  kini  adalah Telkomsel. “Telkomsel menjadi salah satu operator telepon seluler terbesar yang  dimiliki  Indonesia  dengan  jumlah  minat  pelanggan  terbanyak. Telkomsel juga memiliki kualitas jaringan yang bagus, tersedia pilihan bonus telepon  dan SMS ,  pilihan  paket  internet  dan  tersedianya customer  service pada setiap Grapari yang tersebar diseluruh Indonesia [2].”
Telkomsel  menjadi  salah  satu  pilihan  layanan  yang  cocok  untuk pelanggan  kalangan  menengah  salah  satunya  dengan  hadirnya  kartu SIM Prabayar  dimana  dalam  penggunaannya  pelanggan  harus  melakukan pembayaran  terlebih  dahulu  di  awal  agar  bisa  menggunakan  layanan  yang ada.  Terdapat  3  produk  untuk  layanan  Telkomsel  prabayar  yaitu  simPATI,
Kartu As, dan Telkomsel LOOP. Tersedianya  layanan  operator  seluler  Telkomsel  Prabayar  tentu  adanya perbedaan pada  jumlah  pelanggan  setiap  kartu  dan  memiliki  tingkat  kepuasan  yang berbeda-beda tergantung pada jenis pemakaian yang sering dilakukan untuk kebutuhan sehari hari.
Data  Mining  atau  biasa  dikenal  dengan  analis  data  merupakan  suatu proses yang menggunakan lebih dari satu teknik pembelajaran menggunakan bantuan teknologi komputer  atau  disebut dengan machine  learning dimana ini  bertujuan  untuk  menganalisa  dan  mengembangkan  suatu  ilmu pengetahuan    [3].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan  metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan yang  merepresentasikan  aturan  [4].  Untuk  mengukur  tingkat  kepuasan pelanggan  berdasarkan  pemakaian  pengguna  dapat  dilakukan  dengan menerapkan metode Algoritma C.45 pada data mining dengan tujuan untuk menemukan  pola  yang  berharga  dari  data  yang  berukuran  relatif  besar hingga  sangat  besar  dengan  melakukan  survei  pada  responden  pelanggan Telkomsel prabayar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini penjelasan dari bagan tahapan penelitian :
a) Identifikasi Masalah.
Melakukan  identifikasi  mengenai  masalah  yang  dibahas  berkaitan dengan judul penelitian.
b) Studi Pustaka.
Mengumpulkan  teori  pendukung  umum  maupun  referensi  yang berhubungan dengan pembahasan judul beserta metode yang di gunakan seperti buku, jurnal dan situs internet.
Identifikasi Masalah Menarik Kesimpulan Penyebaran Kuesioner Studi Pustaka Pengumpulan Data Hipotesis Menentukan dan Menyusunan Kuesioner Analisis Data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Hipotesis.
Merancang kesimpulan awal atau dugaan sementara terhadap apa yang nantinya akan di hasilkan dalam penelitian.
d) Menentukan dan Menyusunan Kuesioner. Menentukan  variabel  dan  pertanyaan  yang  di  jadikan  sebagai  atribut pada kuesioner sesuai dengan masalah yang diambil.
e) Penyebaran Kuesioner. Melakukan  penyabaran  kuesioner  malalui  sosial  media  kepada  para pelanggan pengguna kartu Telkomsel prabayar
f) Pengumpulan data.
Mengumpulkan  dan  memindahkan  dari  data  yang  telah  di  isi  oleh Responden dalam Ms.Ecxel.
g) Analisis Data. Menganalisa hasil pengolahan dan melalukan perhitungan rata-rata pada setiap variabel, menentukan nilai entropy dan gain dengan menerapkan metode  Algoritma  C.45  dalam  membentuk  pohon  keputusan  dengan bantuan software RapidMiner.
h) Menarik Kesimpulan.
Kesimpulan  daiambil  berdasarkan  analisis  data  dan  di  periksa  apakah sesuai dengan maksud dan tujuan penelitian .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data
Data  penelitian  yang  digunakan  dari  hasil  kuesioner  yang  di  bagikan kepada  para  pengguna  kartu  Telkomsel  prabayar  sebanyak  100  kuesioner. Setelah  data  yang  diperlukan  diperoleh,  kemudian  ditentukan  variabel- variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Rekapitulsi  data  Kuesioner Dapat dilihat pada tabel dibawah ini

## Tabel 1. Data Kuesioner
No Nama JK Usia (Tahun) Jenis Kartu Lama Pemakaian Kartu Harga (X1) Promosi (X2) Kualitas Produk (X4) Kualitas Layanan (X4) 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 Resp1 L 26 - 30 LOOP > 5 tahun 4 3 2 3 3 3 3 4 5 3 3 3 5 5 2 Resp2 P 26 - 30 simPATI 1 - 2 tahun 3 1 1 1 3 4 3 3 4 4 2 2 1 3 3 Resp3 L > 36 simPATI > 5 tahun 4 3 2 2 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 Resp4 P 21 - 25 simPATI 3 - 4 tahun 3 2 2 3 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5 5 Resp5 P 21 - 25 simPATI > 5 tahun 3 3 2 4 4 5 5 5 4 4 3 4 5 5 dst ----------- ---- ------ -------- ------------ --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---- --- 100 Resp100 L 21 - 25 simPATI > 5 tahun 4 2 2 2 3 4 4 5 4 2 4 4 4 4
Setelah  data  di  masukan  dan  diolah  dalam  Microsoft  Excel,  maka dilakukan  pengolahan  data  kuesioner  untuk  menentukan  target  (Y)  dengan cara  mengambil  rata-rata  dari  setiap  atribut  harga  (X1),  promosi  (X2), kualitas produk (X3), dan kualitas layanan (X4). Dengan rumus mencari rata- rata setiap variabel sebagai berikut :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk menentukan target atau hasil (Y) dilakukan perhitungan mencari rata- rata dari hasil rata-rata setiap variabel, dengan rumus sebagai berikut :
(2)
Tabel 2. Penyederhanaan Data Kueisoner
No. Nama Rata - Rata   Rata - Rata   Rata - Rata   Rata - Rata   Rata -Rata Target X1 X2 X3 X4 X Y 1 Chaerun B 3 3 3.75 4.3 3.5  PUAS 2 Rahma 1.5 3.3 3 2 2.5  TIDAK PUAS 3 Subeno 2.75 5 4.25 4.3 4.1  PUAS 4 Farahdila 2.5 4.7 4 4.7 4.0  PUAS 5 Irma 3 4.7 4 4.7 4.1  PUAS 6 -------- -------- ------ ------ ------- --------  ------- 100  Bambang 2.5 3.7 3.75 4 3.5  PUAS
Berdasarkan hasil perhitungan dapat diketahui rata-rata setiap variabel untuk  dinyatakan  sebagai  target  (Y)    dengan  total  rata-rata  >    2,5  sebagai PUAS sebanyak 95 data dan ≤ 2,5 TIDAK PUAS sebanyak 5 data
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy Variabel Nilai Jumlah Kasus Entropy Total   Puas   Tidak 100 95 5  0.286396957 Harga (X1) 1 1 0 1 0 1.5 3 0 3 0 1.75 4 3 1  0.811278124 2 6 6 0 0 2.25 9 9 0 0 2.5 6 6 0 0 2.75 10 10 0 0 3 14 14 0 0 3.25 8 8 0 0 3.5 6 6 0 0 3.75 11 11 0 0 4 3 3 0 0 4.25 3 3 0 0 4.5 2 2 0 0 4.75 6 6 0 0 5 8 8 0 0 Promosi (X2) 1.3 1 0 1 0 2 2 1 1 1 2.7 2 1 1 1 3 13 11 2  0.619382195 3.3 16 16 0 0 3.7 11 11 0 0
4 17 17 0 0 4.3 14 14 0 0 4.7 9 9 0 0
5 15 15 0 0 Kualitas Produk (X3) 1.75 1 0 1 0
2 1 0 1 0 2.25 1 1 0 0 2.75 1 1 0 0 3 6 5 1  0.650022422 3.25 7 5 2  0.863120569 3.5 4 4 0 0 3.75 13 13 0 0
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Variabel Nilai Jumlah Kasus Entropy Total   Puas   Tidak 4 13 13 0 0 4.25 7 7 0 0 4.5 9 9 0 0 4.75 12 12 0 0 5 25 25 0 0 Kualitas Layanan (X4) 1.7 2 0 2 0 2 2 0 1 0 2.3 1 1 0 0 2.7 2 1 1 1 3 8 8 0 0 3.3 5 5 0 0 3.7 11 11 0 0 4 11 11 0 0 4.3 20 20 0 0 4.6 1 1 0 0 4.7 11 11 0 0
5 26 26 0 0
Setelah  dilakukan  perhitungan  mencari  nilai Entropy pada  setiap  nilai dalam variabel harga (X1), promosi (X2), kualitas produk (X3), dan kualitas layanan  (X4).  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  mencari  nilai Gain setiap variabel.
Tabel 4. Perhitungan Node 1 Node Variabel Nilai Jumlah Kasus Entropy Gain Total   Puas   Tidak 1 100 95 5  0.286396957 Harga (X1) 0.253945832 1 1 0 1 0 1.5 3 0 3 0 1.75 4 3 1  0.811278124 2 6 6 0 0 2.25 9 9 0 0 2.5 6 6 0 0 2.75 10 10 0 0 3 14 14 0 0 3.25 8 8 0 0 3.5 6 6 0 0 3.75 11 11 0 0 4 3 3 0 0 4.25 3 3 0 0 4.5 2 2 0 0 4.75 6 6 0 0 5 8 8 0 0 Promosi (X2) 0.165877272 1.3 1 0 1 0 2 2 1 1 1 2.7 2 1 1 1 3 13 11 2  0.619382195 3.3 16 16 0 0 3.7 11 11 0 0
4 17 17 0 0 4.3 14 14 0 0 4.7 9 9 0 0
5 15 15 0 0 Kualitas Produk (X3) 0.186977172 1.75 1 0 1 0 2 1 0 1 0
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Node Variabel Nilai Jumlah Kasus Entropy Gain Total   Puas   Tidak 2.25 1 1 0 0 2.75 1 1 0 0 3 6 5 1  0.650022422 3.25 7 5 2  0.863120569 3.5 4 4 0 0 3.75 13 13 0 0 4 13 13 0 0 4.25 7 7 0 0 4.5 9 9 0 0 4.75 12 12 0 0 5 25 25 0 0 Kualitas Layanan (X4) 0.266396957 1.7 2 0 2 0 2 2 0 2 0 2.3 1 1 0 0 2.7 2 1 1 1 3 8 8 0 0 3.3 5 5 0 0 3.7 11 11 0 0 4 11 11 0 0 4.3 20 20 0 0 4.6 1 1 0 0 4.7 11 11 0 0 5 26 26 0 0
Dari hasil tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel dengan nilai Gain tertinggi  adalah  kualitas  layanan  (X4)  yaitu  sebesar  0.266396957.  Dengan demikian  pada Node 1  kualitas  layanan  (X4)  menjadi  Akar (root). Pohon keputusan tersebut berhenti pada Node 1 karena dalam nilai 2,3 pada tabel hanya  berjumlah  1  dimana  1  sebagai  PUAS  dan  TIDAK  PUAS  adalah  0  dan tidak  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  node  selanjutnya.  Sehingga terbentuklah  pohon  keputusan  dalam  penelitian  ini  yang  bertujuan  untuk menentukan  tingkat  kepuasan  pelanggan  pengguna  kartu  Telkomsel prabayar.
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Manual Node 1 Pohon Keputusan ( Decision tree ) adalah sebuah metode yang memiliki bentuk  seperti  pohon,  dimana  setiap  cabangnya  menunjukkan  pilihan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
diantara  sejumlah  alternatif  pilihan  yang  ada,  dan  setiap  daunnya menunjukkan keputusan yang dipilih. Decision tree memiliki kelebihan yaitu dimana  dalam  daerah  pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya  kompleks dan  sangat  global,  dapat  diubah  menjadi  lebih  simpel  dan  spesifik.  Dengan jumlah kriteria yang lebih sedikit pada setiap node internal metode decision tree  dapat  mencegah  munculnya  permasalahan  tersebut  tanpa  mengurangi kualitas sebuah keputusan yang dihasilkan [5].

## 3.2. Desain Model Algoritma C.45
Implementasi model algoritma C.45 atau decision tree pada studi index kepuasan pelanggan dapat digambarkan sebagai berikut
Gambar 3. Koneksi data Tranning dan Testing
Proses  data tranning digunakan  untuk  blok  model decision  tree , dihubungkan  dengan  garis  penghubung  pada  blok  aply  model  dan  blok performance  dengan  bagian testing sebagai  penampil  informasi  hasil pengujian  data  berupa  Perfomance  Vector  yang  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  kepuasan  pelanggan  pada  penelitian  ini  sehingga diperoleh Confusion matrix atau klasifikasi pengukuran yang biasa digunakan adalah Accuracy, Precission, dan Recall.
Gambar 4. Hasil Accurasy, Precision, dan Recall
Rumus dalam mencari nilai acurasy, precision, dan recall sebagai berikut :
a) Accurasy
( )
( )

## b) Precision
(
)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 811-820 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
( )
( ) ( )
c) Recall ( )
( ) ( ) ( )
Dari  hasil  pengujian  dengan  perhitungan  manual  sesuai  dengan pengujian pada Aplikasi RapidMiner 9.7 senilai accuracy 96,55%, untuk nilai precision yaitu 96,55% pada prediksi Puas dan 0% pada prediksi Tidak Puas, sedangkan pada nilai recall 100% pada prediksi Puas dan 0% pada Prediksi Tidak Puas
Tabel 5. Confusion Matrix Accurasy Precition Recall Puas 96,55 % 96,55 % 100% Tidak Puas 0% 0%
Berdasarkan  pengujian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkah akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  96,55%  atau  sebesar  0.96,  sehingga  sesuai dengan pengelompokan klasifikasi masuk pada klasifikasi sangat baik untuk data kepuasan pelanggan terhadap kartu Telkomsel Prabayar.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan    hasil    pengujian    menggunakan    algoritma  C4.5    maka dapat  disimpulkan  bahwa nilai rata-rata setiap variabel yang menjadi akar dalam pohon keputusan adalah variabel Kualitas Layanan (X4) dengan nilai gain tertinggi sebesar 0.266396957. Hasil perhitungan berhenti pada node 1 dan  tidak  dapat  dilanjutkan  perhitungan  karena  dalam  variabel  Kualitas Layanan  (X4)  dengan  nilai  2,3  hanya  memiliki  jumlah  puas  1,  tidak  puas  0, dan  jumlah  entropy  0.  Hasil  perhitungan  data  training  dan  testing menghasilkan nilai precision yaitu 96,55% pada prediksi Puas dan 0% pada 49 prediksi Tidak Puas, sedangkan pada nilai recall 100% pada prediksi Puas dan 0% pada Prediksi Tidak Puas, dan  menghasilkan nilai accuracy sebesar 96,55  %.  Hasil  klasifikasi  pada  nilai  accuracy  sebesar  96,55%  atau  0.9655
termasuk  dalam  kategori  klasifikasi  sangat  baik  untuk  kepuasan  pelanggan terhadap kartu Telkomsel Prabayar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  K.  Nugroho  and  P.  K.  Sari,  “Analisis  Pengaruh  Kualitas  Website Tokopedia  Terhadap  Kepuasan  Pengguna  Menggunakan  Metode Webqual  4.0,”  in e-Proceeding  of  Management ,  2016,  vol.  3,  no.  3,  pp. 2930–2937.
[2] S.  Nuristiqomah,  J.  Widodo,  and  M.  Zulianto,  “Pengaruh  Kualitas Produk  Terhadap  Kepuasan  Konsumen  Kartu  Prabayar  Simpati Telkomsel (Studi Kasus Pada Mahasiswa Pendidikan Ekonomi Fakultas Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Jember  Angkatan  2015- 2017 ),” J. Ilm. Ilmu Pendidikan, Ilmu Ekon. dan Ilmu Sos. , vol. 14, no. 1, pp. 166–170, 2020.
[3] Y.  I.  Lestari,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Online Menggunakan  Metode  C.45,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  3,  no.  4,  pp. 148–154, 2021.
[4] D. Desyanti, “Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 untuk Mengetahui Tingkat  Kepuasan  Konsumen  di  Hotel  Grand  Zuri  Dumai,” SATIN  – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 36–40, 2018.
[5] G.  R.  P,  A.  P.  Windarto,  E.  Irawan,  and  W.  Saputra,  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Mengukur  Tingkat Kepuasan  Pasien  BPJS,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan Information Science (SENARIS) 2020 , 2020, vol. 2, pp. 376–385.