## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918

## Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa yang Berlangganan Wifi Indihome
Qodrat Kiswara, M Safii, Sundari Retno Andani, Muhammad Ridwan Lubis, Renaldi *
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia Email: 1 qodratkiswara21@gmail.com, 2 m.safii@tunasbangsa.ac.id, 3 Sundari.ra@yahoo.co.id,
4 muhammadridwanlubis76@gmail.com, 5,* renaldiff17@email.com Email Penulis Korespondensi: renaldiff17@email.com
Abstrak− Urgensi  dari  penelitian  tentang  tingkat  kepuasan  sangat  terkait  dengan  keberhasilan  dan  keberlanjutan  bisnis  atau organisasi. Tanpa pemahaman yang baik tentang kepuasan pelanggan, perusahaan atau organisasi mungkin kehilangan pangsa pasar, menghadapi penurunan penjualan, atau bahkan menghadapi kegagalan. Oleh karena itu, penelitian ini harus dilakukan secara teratur dan  berkelanjutan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  dan  untuk  mengetahui  kualitas pelayanan  paling  dominan  yang  mempengaruhi  terhadap  kualitas  pelayanan  yang  diberikan  P.T  Telkom  Indihome  kepada  para pelanggan. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan teknik  Data  mining Algoritma C4.5. Sumber data penelitian yang digunakan adalah  dengan  melakukan  observasi  dan  membagikan  kuisioner  kepada  para  pelanggan  P.T  Telkom  Kota  Pematangsiantar  .  Pada kasus ini peneliti menggunakan atribut penilaian yaitu kualitas pelayanan, aksebilitas, dan kualitas produk.Penelitian ini diharapkan dapat  memberi  informasi  dan  masukan  kepada  pihak  P.T  Telkom  Indihome  berupa  evaluasi  dalam    meningkatkan  kualitas  pada jaringan. Hasil dari penelitian yang dilakukan oleh penulis diperoleh kesimpulan sebagai berikut adalah bahwa Data Mining dengan Algoritma  C4.5  dapat  mengklasifikasi  pengukuran  tingkat  kepuasan  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  berlangganan  WiFi Indihome. Hasil akurasi yang diperoleh penelitian ini sebesar 75,00% dengan rata-rata mahasiswa yang berlangganan WiFi Indihome menyatakan Puas.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma C4.5; Kepuasan Pelanggan; Wifi Indihome
Abstract −The urgency of research on satisfaction levels is closely related to the success and desires of a business or organization. Without a good understanding of customer satisfaction, a company or organization may lose  market share, face declining sales, or even  face  failure.  Therefore,  this  research  must  be  carried  out  regularly  and  continuously.  The  purpose  of  this  research  is  to determine  the  level  of  customer  satisfaction  and  to  determine  the  dominant  service  quality  that  influences  the  quality  of  service provided by PT Telkom Indihome to customers. In this research,  researchers used the C4.5 Algorithm data  mining technique. The research data source used was by making observations and distributing questionnaires to customers of PT Telkom Pematangsiantar City. In this case, researchers used assessment attributes, namely service quality, accessibility and product quality. This research is expected  to  provide  information  and  input  to  PT  Telkom  Indihome  in  the  form  of  evaluations  in  improving  network  quality.  The results of the research conducted by the author obtained the following conclusion, namely that Data Mining with the C4.5 Algorithm can  classify  the  measurement  of  satisfaction  levels  of  STIKOM  Tunas  Bangsa  students  who  subscribe  to  Indihome  WiFi.  The accuracy results obtained by this research were 75.00% with the average student who subscribed to Indihome WiFi stating that  they were satisfied.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Customer Satisfaction; Indihome Wifi

## 1. PENDAHULUAN
Bersamaan  dengan  perkembangan  teknologi  yang  ikut  mengalami  pertumbuhan  pesat,  terutama  dalam  hal  internet hampir  seluruh  penduduk  Indonesia  membutuhkan  fasilitas  internet,  karena  peran  internet  sangat  besar  mulai  dari pertukaran data informasi sampai akses untuk komunikasi dengan banyak orang yang tinggal di berbagai belahan dunia (Adenuddin Alwy, 2022; Devi et al., 2020; Nicolas et al., 2021; Shofiyah & Kurniawan, 2020; Ubaidillah & Suartana, 2021).  PT.Telekomunikasi  Indonesia  yang  saat  ini  menjadi  salah  satu  perusahaan  yang  mendominasi  industri telekomunikasi  di  Indonesia,  mempunyai  berbagai  macam  produk  untuk  memanjakan  masyarakat  Indonesia  untuk berkomunikasi  (Abdurrohman  &  Nita,  2020;  Amelia,  2020;  M.Syarifuddin  Yusuf,  2021).  Maka  dari  itu PT.Telekomunikasi di Indonesia meluncurkan sebuah teknologi internet canggih yaitu IndiHome. Produk yang menjadi unggulan  PT.Telkom  IndiHome  ini  sendiri  merupakan  produk  baru  Telkom  yang  mulai  diluncurkan  pada  awal  tahun 2015 sebagai pengganti dari Speedy,  karena seperti  yang telah kita tahu bahwa  managemen Telkom telah  menghapus Brand Speedy dan mengganti Brand baru yaitu IndiHome, yang tentunya dengan produk barunya ini PT.Telkom akan memberikan fasilitas serta kenyamanan dan kepuasan pelanggan lebih terjamin. Indihome inilah maka teknologi tanpa batas muncul. mulai dari kecepatan akses internet 100Mbps TV cable dan lainya yang dikenal sebagai Triple Play,dan tidak  puas  hanya  di  TriplePlay  saja,  telkom  akan  meluncurkan  QuadraplePlay  yang  akan  mengembangkan  8  layanan sekaligus dalam satu paket atau Octuple Play.
Penelitian  tentang  tingkat  kepuasan  penting  dilakukan  karena  memahami  kepuasan  konsumen  atau  pengguna merupakan  faktor  kunci  dalam  keberhasilan  bisnis,  organisasi,  atau  layanan  publik.  Berikut  beberapa  alasan  mengapa penelitian  tentang  tingkat  kepuasan  perlu  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  Kebutuhan  dan  Preferensi  Pelanggan, Pengukuran  Kinerja,  Pembeda  dari  Persaingan,  Peningkatan  Retensi  Pelanggan,  Reputasi  dan  Citra  Merek    (Azhar  et al., 2021; Farrell et al., 2021; Mustikasari et al., 2023; Tarmidzi Anas & Budianto, 2023). Tingkat kepuasan pelanggan terhadap  suatu  barang  atau  jasa  akan  mencerminkan  tingkat  keberhasilan  perusahaan  dalam  memasarkan  produknya (Azhar et al., 2021; Farrell et al., 2021; Mustikasari et al., 2023; Tarmidzi Anas & Budianto, 2023). Suatu produk atau jasa  akan  menjadi  gagal  apabila  tidak  dapat  memberikan  kepuasan  terhadap  pelanggan  (Abdurrohman  &  Nita,  2020;

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Indah  Handaruwati,  2021; Pandaleke  et  al.,  2021;  Setiobudi  et  al., 2021).  Namun  usaha  untuk  memuaskan  pelanggan sangatlah sulit karena persaingan yang begitu ketat dan perubahan lingkungan sosial mempengaruhi perilaku konsumen serta tingkat pertumbuhan ekonomi yang semakin tinggi. Menurut Kotler (2009) dengan melakukan bauran pemasaran yang  tetap  yaitu  meliputi  produk,  pelayanan,  harga  dan  promosi  3  akan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  (Assauri, 2020; Mawardi & Hasmawaty, 2021; Rahmandika, 2022). Namun yang menjadi tolak ukur kepuasan pelanggan lebih pada kualitas produk, kualitas pelayanan dan harga. Kualitas baik produk maupun pelayanan merupakan hal yang perlu mendapatkan perhatian  utama dari sebuah 3 perusahaan,  mengingat kualitas berkaitan erat dengan  masalah keputusan konsumen yang merupakan tujuan dari kegiatan pemasaran yang dilakukan oleh sebuah perusahaan.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang diperoleh dari observasi dan membagikan kuisioner kepada para pelanggan P.T Telkom Kota Pematangsiantar yang mengunakan Wifi Indihome 10 Juni 2022 s/d 17 Juni 2022.  Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma  Decision  Tree  (Arfan  et  al.,  2023;  Santoso  et  al.,  2019;  Yuli Mardi,  2019).  Algoritma  ini  mempunyai  input  berupa  training  samples  dan  samples.  Training  samples  berupa  data contoh  yang  akan  digunakan  untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah  diuji  kebenarannya.  Sedangkan  samples merupakan field data yang nantinya akan kita gunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data.
RapidMiner  selain  digunakan  untuk  bisnis  dan  komersial,  juga  dapat  digunakan  dalam  penelitian,  pendidikan, Rapid Prototyping, pelatihan  dan pengembangan aplikasi serta  mendukung setiap langkah dalam proses  pembelajaran mesin termasuk persiapan data, hasil visualisasi, validasi model dan optimasi. Pada penelitian yang dilakukan, penulis menggunakan tool aplikasi RapidMiner Studio versi 8.1.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Sumber  data  yang  digunakan  dengan  cara membagikan  kuisoner  ke  mahasiswa  STIKOM  Pematangsiantar  yang  berlanggan  wifi  indihome.  Penelitian  dimulai pada  10  Juni  2022  s/d  17  Juni  2022.  Dengan  melakukan  pertanyaan-pertanyaan  melalui  kuesioner  pada  mahasiswa/I STIKOM Tunas Bangsa Pematang Siantar.

## 2.2 Rancangan Penelitian
Pada penelitian ini penulis akan menguraikan rancangan penelitian yang akan disajikan dalam bentuk rancangan sebuah Flow Chart sebagai berikut:

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Berdasarkan rancangan penelitian pada gambar 1 maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Analisa Masalah
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  survey  yaitu  pengamatan  dan  pengambilan  sampel  langsung dilapangan  kemudian  nantinya  penulis  akan  menggunakan  perangkat  lunak  RapidMiner  Studio  untuk  melakukan analisis data.
2. Mempelajari Literatur

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Pada tahap ini, merupakan langkah untuk mengumpulkan informasi yang relevan dengan topik masalah yang terjadi objek penelitian, melengkapi pengetahuan teori – teori yang digunakan dalam penelitian.
3. Mengumpulkan Data
Data yang dikumpulkan menggunakan kuesioner kepuasan pelanggan pengguna wifi Indihome.
4. Menetapkan Metode
5. Proses yang dilakukan untuk menentukan kepuasan pengguna wifi Indihome dengan menggunakan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian.
6. Implementasi  Pada  naskah  bidang  sosial  science  memiliki  kerangka  dasar  penelitian  menjelaskan  jenis  penelitian Implementasi dilakukan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner sebagai sistem untuk mengumpulkan kepuasan para pengguna wifi Indihome.
7. Keputusan
Hasil  yang  diperoleh  dari  peneliti  akan  dijadikan  sebagai  pengetahuan  baru  untuk  para  pelanggan  pengguna Indihome di Kota Pematangsiantar.

## 2.3  Prosedur Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  metode  dalam  pengumpulan  data,  antara  lain  sebagai berikut:
1. Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Yaitu dengan memanfaatkanbuku dan jurnal yang berkaitan dengan metode yang digunakan sebagai referensi dalam melakukan sebuah penelitian.
2. Data  Kuesioner  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dengan  membagikan  kepada  pihak  yang  akan  mengisi dengan menggunakan formulir yang telah di sediakan.
3. Studi Pustaka (Library Research)
Yaitu  penulis  mencari  buku-buku,  jurnal  atau  bahan  lain  yang  penulis  jadikan  sebagai  acuan  dari  teori-teori  yang berhubungan dengan penelitian ini.

## 2.4 Analisis Data
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  komponen  yang  paling  penting  adalah  data  penelitian,  dimana  data  tersebut nantinya  akan  diolah  untuk  menghasilkan  sesuatu  yang  bermanfaat.  Pada  penelitian  ini  penulis  memperoleh  data  dari hasil pelanggan pengguna wifi Indihome dengan jumlah data sebanyak 100.
Atribut data yang digunakan terdiri dari :
a. Kecepatan Jaringan
b. Kebutuhan Penggunaan wifi
c. Harga Berlanggana Bulanan Wifi Lebih baik jika terdapat gambar dan tabel, itu harus disajikan dengan nama tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urd. Kualitas Produk
Penjelasan atribut dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Penjelasan Atribut No Atribut Penjelasan 1 Kecepatan Jaringan (C1) Rendah (10mbps/bulan), Normal (30mbps/bulan), Tinggi (100mbps/bulan). 2 Kebutuhan Pengguna Wifi (C2) Pengguna Pribadi (Individu) Tempat Berjualan/Cafe/Resto (Usaha) 3 Harga Berlangganan Bulanan Wifi (C3) Rendah (Harga<500rb/bln), Normal (Harga>500rb - <750rb/bln), Tinggi (Harga>750rb/bln) 4 Kualitas Pelayanan (C4) Rendah (Kurang) Normal (Baik) Tinggi (Sangat Baik) 5 Jumlah Yang Menggunakan Wifi Perharinya (C5) Rendah (<4 orang) Normal (>4 - <7 orang)
Tinggi (>7 orang)
Tabel 1 dalah data keterangan atribut untuk penelitian Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan  Mahasiswa Yang Berlangganan Wifi Indihome. Berikut ini merupakan data yang di peroleh dari pelanggan pengguna Wifi Indihome 10 Juni 2022 s/d 17 Juni 2022.
Tabel 2. Data Awal Penelitian Responden C1 C2 C3 C4 C5 1 Rendah Individu Normal Rendah Rendah 2 Normal Usaha Murah Normal Tinggi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Responden C1 C2 C3 C4 C5 3 Rendah Individu Normal Normal Rendah 4 Rendah Individu Normal Normal Normal 5 Rendah Individu Murah Normal Rendah 6 Rendah Individu Murah Normal Normal 7 Normal Individu Normal Normal Normal 8 Tinggi Usaha Normal Tinggi Tinggi 9 Normal Individu Murah Normal Normal 10 Normal Individu Normal Normal Normal 11 Normal Usaha Normal Normal Tinggi 12 Rendah Individu Murah Normal Normal 13 Normal Usaha Normal Normal Tinggi 14 Normal Individu Normal Normal Rendah 15 Rendah Individu Normal Normal Rendah .. .. .. .. .. 100 Normal Usaha Normal Normal Normal
Tabel  2  diatas  adalah  tabel  data  cuplikan  untuk  Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur  Tingkat Kepuasan    Mahasiswa  Yang  Berlangganan  Wifi  Indihome.  Variabel  data  antara  lain  Responden,  C1,  C2,  C3,  C4  dan C5.

## 2.5 Alat Analisa Data
Pada penelitian ini penulis menggunakan alat untuk menganalisis data antara lain sebagai berikut :
1. Microsoft Excel 2010
Adalah  program  untuk  mengolah  angka/data  secara  otomatis,  yang  meliputi  perhitungan  dasar  matematika, penggunaan fingsi-fungsi tertentu, pengolahan data, pembuatan grafik dan manajemen data.
2. Rapid Miner Studio Adalah  sebuah software yang  dibuat  untuk  persiapan  data,  pembelajaran  mesin,  analisis  prediktif,  mendukung semua  proses  pembelajaran  termasuk  penelitian. RapidMiner berguna  untuk  menganalisa  teks,  mengekstrak  pola dari datasetyang besar lalu mengkombinasikannya dengan metode statistika, kecerdasan buatan dan data base .

## 2.6 Instrumen Penelitian
Pada  penelitian  ini  penulis  mengolah  data  kedalam  bentuk  file excel dengan  format  (.xls).  Data  yang  telah  diolah  di excel  akan  diolah  kembali  menggunakan software  RapidMiner. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma C4.5. Dalam pemodelan algoritma C4.5 dilakukan pada sampel dataset, kemudian menghitung entrophy (S) dari  keseluruhan  atribut,  setelah entrophy (S)  ditemukan  kemudian  menghitung Gain tertinggi  dari  seluruh  atribut, atribut yang memiliki Gain tertinggi yang akan digunakan sebagai akar/node. Selanjutnya buat cabang untuk tiap nilai, bagi kasus dalam cabang, ulangi perhitungan Gain sampai semua data masuk kedalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih  tidak lagi dibutuhkan dalam perhitungan, proses pembentukan pohon  keputusan terhenti jika sudah  tidak ada lagi atribut yang dipartisi dan semua tuple dalam node N telah memiliki kelas yang sama. Dalam kasus dataset pada penelitian ini terdiri dari 2 kelas keterangan yaitu Layak dan Tidak Layak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data yang di peroleh dari pelanggan pengguna Wifi Indihome 10 Juni 2022 s/d 17 Juni 2022. Pada penelitian ini digunakan Tools Rapidminer dengan algoritma C4.5 sebagai pengujian data yang telah di analisa.

## 3.1.1 Implementasi Algoritma C4.5 di RapidMiner
Pada  bagian  ini  berisikan  tampilan  sistem  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan  menggunakan tools RapidMiner . Berikut tampilan dari implementasi Algoritma C4.5 sebagai berikut : 1. Desain Model Algoritma C4.5
Desain  Model  Algoritma  C4.5  menggunakan  tools  RapidMiner  yang  digunakan  sebagai  tampilan  instalasi Algoritma C4.5. Berikut gambar desain Model Algoritma C4.5 pada gambar 2 berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Gambar 2. Desain Model Algoritma C4.5
Gambar  2.  menjelaskan  tampilan  dari  Model  Algoritma  C4.5  di tools  RapidMiner dengan  operator  Retrive Data sebagai data, operator X-Validation yang yang digunakan untuk membagi dua area yaitu training dan testing . Area  Training  digunakan  untuk  membuat rule dengan  menggunakan  Set  Role  dan  menggunakan Decision  Tree untuk  mendapatkan rule -nya.  Area  testing  menggunakan  Apply  Model  untuk  hasil  dari  algoritma  C4.5  dan Performance untuk mendapatkan akurasi data yang digunakan.
2. Hasil Algoritma C4.5
Setelah membuat model Algoritma C4.5 di tools RapidMiner, diperoleh hasil klasifikasi mengukur tingkat kepuasan mahasisw STIKOM Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome yang dapat dilihat pada gambar 3. berikut :
Gambar 3. Hasil Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Gambar  3 diatas  merupakan  hasil Pohon Keputusan dari Algoritma C4.5 di tools RapidMiner . Berdasarkan gambar  tersebut,  diperoleh  node  tertinggi  adalah  Kualitas.  Adapun  hasil  aturan  atau rule berdasarkan  gambar  3 dapat dilihat seperti Gambar 4 berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Jika  dilihat  berdasarkan  text  view  hasil  pohon  keputusan  pada  Gambar  4,  peneliti  membuat  model  aturan berupa teks berdasarkan Gambar 6 dengan penjelasan seperti berikut : a. Jika Kualitas = Normal dan Kecepatan = Normal, maka hasilnya = Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 28).
b. Jika Kualitas = Normal, Kecepatan = Rendah, dan Pengguna Normal, maka hasilnya = Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 9).
c. Jika Kualitas = Normal, Kecepatan = Rendah, Pengguna =  Rendah dan Harga = Normal, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 5 dan Puas = 3).
d. Jika  Kualitas  =  Normal,  Kecepatan  =  Rendah,  Pengguna  =  Rendah  dan  Harga  =  Rendah,  maka  hasilnya  Puas (Tidak Puas = 3 dan Puas = 3).
e. Jika  Kualitas  =  Normal,  Kecepatan  =  Rendah,  Pengguna  =  Rendah  dan  Harga  =  Tinggi,  maka  hasilnya  Tidak Puas (Tidak Puas = 1 dan Puas = 0).
f. Jika Kualitas = Normal, Kecepatan = Tinggi dan Harga = Normal, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 0 dan Puas = 1).
g. Jika Kualitas = Normal, Kecepatan = Tinggi dan Harga = Rendah, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 0 dan Puas = 1).
h. Jika Kualitas = Normal, Kecepatan = Tinggi dan Harga = Tinggi, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 0).
i. Jika Kualitas = Rendah, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 25 dan Puas = 2).
j. Jika Kualitas = Tinggi dan Kecepatan = Normal, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 1 dan Puas = 7).
k. Jika Kualitas = Tinggi dan Kecepatan = Rendah, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 1 dan Puas = 1).
l. Jika Kualitas = Tinggi dan Kecepatan = Tinggi, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 0 dan Puas = 3).
3. Hasil Rule Model Induction
Berikut  ini  tampilan  hasil rule  model yang  hasilkan  oleh operator  Rule  Induction pada tools  RapidMiner pada gambar 5. sebagai berikut :

## Gambar 5 . Hasil Rule Model Induction
Berdasarkan gambar 5, dapat dijelaskan bahwa model terbaik dari hasil tools RapidMiner adalah : a. Jika Kecepatan = Normal dan Kualitas = Normal, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 28) b. Jika Kualitas = Rendah, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 25 dan Puas = 2)
c. Maka Puas (Tidak Puas = 13 dan Puas = 25)
4. Akurasi
Setelah diperoleh dari penerapan algoritma C4.5 diperoleh akurasi dari Algoritma C4.5 pada tools RapidMiner sebesar 75,00%. Dapat dilihat Prediksi Tidak Puas dengan label Tidak Puas berjumlah 30 dan label Puas berjumlah 13 sehingga nilai class precision sebesar 69,77%. Prediksi Puas dengan label Tidak Puas berjumlah 12 dan label Puas berjumlah 45 sehingga class precision sebesar 78,95%.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Validasi Data
Hasil  yang  dilakukan  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  menghasilkan  sebanyak  12  model  aturan  atau rule klasifikasi  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  berlangganan  WiFi  Indihome.  Hasil yang  diberikan  oleh RapidMiner menghasilkan  sebanyak  12  model  aturan  atau rule klasifikasi  klasifikasi  mengukur tingkat kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome. Model aturan yang dihasilkan RapidMiner dapat dilihat dari keterangan Gambar 6 Artinya Hasil dari proses yang dilakukan peneliti dan RapidMiner adalah sesuai dan sama dari proses yang dilakukan. Kesamaan Model aturan yang dilakukan dapat dijadikan salah satu solusi  pemecahan  dari  permasalahan  yang  diteliti.  Berdasarkan  pernyataan  hasil  antara  perhitungan  yang  dilakukan penulis dengan hasil yang diperoleh tools RapidMiner memiliki kesamaan hasil klasifikasi mengukur tingkat kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome.

## 3.2.2 Solusi Pemecahan Permasalahan
Hasil  yang  didapatkan  oleh  penulis  dan tools  RapidMiner adalah  Algoritma  C4.5  menghasilkan  sebanyak  12  model aturan  atau rule klasifikasi  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  berlangganan  WiFi Indihome.  Pada tools  RapidMiner diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  75,00%  dengan  Prediksi  Tidak  Puas  dengan  label Tidak  Puas  berjumlah  30  dan  label  Puas  berjumlah  13  sehingga  nilai  class  precision  sebesar  69,77%.  Prediksi  Puas

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
dengan label Tidak Puas berjumlah 12 dan label Puas berjumlah 45 sehingga class precision sebesar 78,95%. Adapun model  aturan  yang  telah  diinduksi tools  RapidMiner adalah  Jika  Kecepatan  =  Normal  dan  Kualitas  =  Normal,  maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 28), Jika Kualitas = Rendah, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 25 dan Puas  =  2)  dan  Maka  Puas  (Tidak  Puas  =  13  dan  Puas  =  25).  Hasil  yang  diperoleh  dari  Data  Mining  Algoritma  C4.5 dapat  menjadi  informasi  tambahan  terkait  dalam  klasifikasi  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  STIKOM  Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome.

## 4. KESIMPULAN
Dasar dari penelitian ini adalah bahwa kepuasan pelanggan bukanlah sesuatu yang statis; dapat berubah seiring waktu dan dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti kualitas produk atau layanan, harga, pelayanan pelanggan, dan pengalaman secara  keseluruhan.  Urgensi  dari  penelitian  tentang  tingkat  kepuasan  sangat  terkait  dengan  keberhasilan  dan keberlanjutan  bisnis  atau  organisasi.  Tanpa  pemahaman  yang  baik  tentang  kepuasan  pelanggan,  perusahaan  atau organisasi  mungkin  kehilangan  pangsa  pasar,  menghadapi  penurunan  penjualan,  atau  bahkan  menghadapi  kegagalan. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  harus  dilakukan  secara  teratur  dan  berkelanjutan.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan oleh  penulis  diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut  adalah  bahwa  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  dapat mengklasifikasi pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa yang berlangganan WiFi Indihome. Hasil Rule Induction pada tools RapidMiner yang diperoleh adalah Jika Kecepatan = Normal dan Kualitas = Normal, maka hasilnya Puas (Tidak Puas = 2 dan Puas = 28), Jika Kualitas = Rendah, maka hasilnya Tidak Puas (Tidak Puas = 25 dan Puas = 2) dan Maka Puas (Tidak Puas = 13 dan Puas = 25). Hasil akurasi yang diperoleh penelitian ini sebesar 75,00% dengan rata-rata mahasiswa yang berlangganan WiFi Indihome menyatakan Puas.

## REFERENCES
Abdurrohman, V., & Nita, S. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Smartphone Berbasis Web. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 43–48.
Adenuddin Alwy, M. (2022). Manajemen Sumber Daya Manusia Di Era Digital Melalui Lensa Manajer Sumber Daya Manusia  Generasi  Berikutnya. SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya,  Teknologi, Dan Pendidikan , 1 (10), 2265–2276. https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i10.334 Amelia,  L.  (2020).  Analisis  Kualitas  Layanan  Website  BPJS  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Webqual  4.0.
Jurnal Teknologi Sistem Informasi , 1 (2), 180–188. https://doi.org/10.35957/JTSI.V1I2.515 Arfan, M., Takdir, R., Dai, R. H., Ramdhan, M., Kaluku, A., Studi, P., Informasi, S., Universitas, T., & Gorontalo, N.
(2023).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Pembangunan  Desa  Dengan  Metode  AHP-TOPSIS. Journal Of System and Information Technology , 3 (1). Assauri, S. (2020). Manajemen Pemasaran Dasar, Konsep Strategi . PT. Raja Grafindo Persada.
Azhar,  R.,  Santoso,  H.,  &  Faisal,  F.  (2021).  Analisa  Quality  Of  Service  Menggunakan  Aplikasi  Gnump3d  sebagai Server Media Streaming. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , 3 (1), 45–55. https://doi.org/10.30812/bite.v3i1.1320
Devi,  Sunoto,  A.,  &  Hendrawan.  (2020).  Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Pada. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Sistem Informasi , 2 (2), 133–144.
Farrell,  M.  J.,  Az-Zahra,  H.  M.,  &  Rokhmawati,  R.  I.  (2021).  Analisis  Kualitas  Website  Portal  Berita  dan  Opini Mojok.Co  Menggunakan  Webqual  4.0  dan  Importance-Performance  Analysis. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (7), 3036–3045.
Indah Handaruwati. (2021). Pengaruh Customer Experience Terhadap Kepuasan Konsumen Produk Kuliner Lokal Soto Mbok Geger Pedan Klaten. Jurnal  Bisnisman :  Riset  Bisnis  Dan  Manajemen , 3 (2), 16–33. https://doi.org/10.52005/bisnisman.v3i2.45
M.Syarifuddin  Yusuf.  (2021).  IMPLEMENTASI  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DALAM KELAYAKAN PENGAJUAN KREDIT PADA BMT UMMAT SEJAHTERA ABADI JEPARA. Jurnal Al-Ilmi , 13 (1), 110–117.
Mawardi,  A.,  &  Hasmawaty,  A.  R.  (2021).  Pengaruh  Pelayanan  Digital  dan  Pelayanan  Konvensional  terhadap Kepuasan  Nasabah  Bank  Sumsel  Babel  Cabang  Prabumulih. Jurnal  Nasional  Manajemen  Pemasaran  \&  SDM , 2 (3), 126–137.
Mustikasari, M., Universitas Muhammadiyah Bandung, Bandung, I., Hanim, W., Universitas Muhammadiyah Bandung, Bandung,  I.,  Mardiana,  S.,  Universitas  Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Haryadi,  Y.,  Universitas Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Nurrahman,  A.,  BAZNAS  Kota  Bandung,  Bandung,  I.,  Kirana,  L.  C., Universitas  Muhammadiyah  Bandung,  Bandung,  I.,  Shafwan,  A.  Z.,  &  Universitas  Muhammadiyah  Bandung, Bandung,  I.  (2023).  Analisis  Kepuasan  Mustahik  Terhadap  Pelayanan  Badan  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  Kota Bandung. Jurnal Ilmu Multidisplin (Juli-September 2023) , Vol. 2 No. (2), 14.
Nicolas,  P.  P.,  Soetanto,  H.,  Wahyudi,  W.,  &  Rossi,  A.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik pada PT. XYZ dengan Metode Profile Matching dan Interpolasi. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin) , 9 (2), 121. https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.44159 Pandaleke, R. B., Tinangon, J. J., & Wangkar, A. (2021). Penerapan Balanced Scorecard Sebagai Alternatif Pengukuran

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 620-627 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4918
Kinerja Pada Pt. Bank Sulutgo Cabang Ratahan. Emba , 9 (3), 1018–1028.
Rahmandika,  M.  D.  (2022).  PENGALAMAN  PELANGGAN,  ULASAN  PELANGGAN  SECARA  DARING,  DAN VARIASI  PRODUK  TERHADAP  KEPUTUSAN  PEMBELIAN  ULANG. Jurnal  Manajemen  Pemasaran  Dan Perilaku Konsumen , 01 (1), 1–12. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.21776/jmppk.2022.01.1.01.
Santoso, H., Tani, H., Wang, X., Prasetyo, A. E., & Sonobe, R. (2019). Classifying the severity of basal stem rot disease in  oil  palm  plantations  using  WorldView-3  imagery  and  machine  learning  algorithms. International  Journal  of Remote Sensing , 40 (19), 7624–7646. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1541368 Setiobudi,  A.,  Sudyasjayanti,  C.,  &  Danarkusuma,  A.  A.  (2021). Pengaruh  Pengalaman  Pelanggan,  Kualitas  Layanan Dan  Kepercayaan  Pelanggan  Terhadap  Kesediaan  Untuk  Membayar. JBMI  (Jurnal  Bisnis,  Manajemen,  Dan Informatika) , 17 (3), 238–252. https://doi.org/10.26487/jbmi.v17i3.12442 Shofiyah & Kurniawan, R. R. (2020). Pengaruh Jejaring Sosial Terhadap Eksistensi Sosial Budaya . x (x), 1–17. Tarmidzi  Anas,  A.,  &  Budianto,  A.  A.  (2023).  Analisis  Bisnis  Waralaba  Dalam  Perspektif  Hukum  Ekonomi  Islam. ANAYASA : Journal of Legal Studies , 1 (1), 1–8. https://doi.org/10.61397/ays.v1i1.2
Ubaidillah, F., & Suartana, I. M. (2021). Analisis Peforma Multimedia Streaming Menggunakan Clustering Controller Pada Software Defined Network. Journal of Informatics and … , 03 , 207–215.
Yuli  Mardi.  (2019).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining  merupakan  bagian  dari tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal  Edik  Informatika. Jurnal  Edik  Informatika , 2 (2), 213–219.