## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373

## Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Berbelanja Baju Polos dan Sablon Digital di Toko Cititex Cabang Kota Pematangsiantar
Yulia Chairani 1,* , Suhada 2 , Jaya Tata Hardinata 1
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 yuliachairani2016@gmail.com,
Abstrak− Kepuasan konsumen  berbelanja  baju polos di  toko  cititex  cabang  pematangsiantar  merupakan  salah  satu  hal yang  sangat penting dalam menilai tingkat pelayanan dan kualitas yang diberikan pihak Toko kepada konsumennya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kualitas pelayanan terhadap konsumen yang ditinjau dari aspek Quality (Kualitas), Responsiveness (Ketanggapan), Emphaty (Empati) pada konsumen. Pada Toko baju polos cititex cabang pematangsiantar ketiga aspek tersebut belum terukur dengan pasti,  sehingga  pihak  Toko  merasa  kesulitan  untuk  menentukan  aspek  mana  yang  harus  diperbaiki.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian  in  adalah  Algoritma  C4.5,  Dimana  sumber  data  yang  digunakan  menggunakan  teknik  kuisioner  yang  diberikan  kepada konsumen. Proses uji penelitian menggunakan software RapidMiner untuk membuat pohon keputusan. Hasil penelitian diperoleh 2 rules untuk klasifikasi tingkat kepuasan konsumen terhadap kualitas bahan dan pelayanan toko.  Algoritma C4.5 dapat digunakan pada kasus  kepuasan  konsumen  Toko  baju  polos  cititex  cabang  pematangsiantar  dengan  tingkat  akurasi  96,50%.  Dari  hasil  Analisis diharapkan dapat meningkatkan kualitas bahan dan pelayanan dalam memberikan pelayanan kepada konsumen agar lebih baik lagi.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma C4.5; Klasifikasi; Kualitas; Konsumen; Toko Cititex
Abstract− The satisfaction of consumers shopping for plain clothes at the Cititex store in the Pematangsiantar branch is one of the most important things in assessing the level of service and quality provided by the store to its consumers. The purpose of this study was to determine the quality of service to consumers in terms of Quality (Quality), Responsiveness (Responsiveness), Empathy (Empathy) to consumers. At the Cititex plain clothes shop, the Pematangsian branch, these three aspects have not been measured with certainty, so the shop finds it difficult to determine which aspects should be improved. The method used in this study is the C4.5 Algorithm, where the data source used is a questionnaire technique given to consumers. The research test process uses RapidMiner software to create a decision tree. The results obtained 2 rules for the classification of the level of consumer satisfaction with the quality of materials and store service. The C4.5 algorithm can be used in the case of consumer satisfaction at the Cititex plain clothes shop, Pematangsiantar branch with an accuracy rate of 96.50%. From the results of the analysis is expected to improve the quality of materials and services in providing services to consumers to be even better.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Classification; Quality; Consumer; Cititex Store

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining didasarkan pada jumlah data yang tersimpan dalam basis data semakin besar [1]. Data Mining termasuk dalam  proses  KDD  (Knowledge  Discovery  Database)  yang  merupakan  proses  yang  dibantu  oleh  komputer  untuk menggali dan  menganalisis  sejumlah  besar  himpunan  data dan  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan.  Data  Mining terdiri dari beberapa fase yaitu Estimasi, Klustering, Prediksi, Klasifikasi dan Asosiasi. Data Mining Klasifikasi memiliki salah satu metode yaitu Decision Tree. Decision Tree dengan algoritma C4.5 merupakan salah satu metode klasifikasi yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon  (Tree)  dimana  setiap  node  mempresentasikan  atribut,  cabangnya mempresentasikan nilai dari atribut, dan daun mempresentasikan kelas [2][3]. Algoritma C4.5 diperkenalkan oleh Quinlan (1996) sebagai versi perbaikan dari ID3 (Interactive Dichotomiser 3) dan dapat digunakan untuk mencari faktor dominan untuk  mencari  suatu  keputusan,  salah  satunya  menentukan  faktor  dominan  kesulitan  bahasa  pemrograman  [4][5]. Pengukuran  tingkat  kualitas  pelayanan  adalah  sebuah  kegiatan  yang  seharusnya  dilakukan  secara  berkala  untuk mengetahui  berapa  tingkat  pelayanan  yang  telah  diberikan.  Jika  pelayanan  buruk  maka  kita  wajib  untuk  dapat meningkatkan pelayanan. Salah satu pelayanan yang diberikan oleh  toko baju kaos polos cititex cabang pematangsiantar adalah  pelayanan  terhadap  kepuasan  konsumen  berbelanja  baju  polos  dan  sablon  digital  ditoko  cititex  cabang pematangsiantar. Penelitian kali ini akan berfokus kepada kualitas kepuasan konsumen berbelanja baju polos dan sablon digital ditoko cititex cabang kota pematangsiantar.
Pengukuran  kepuasan  konsumen  terkait  pelayanan  yang  dilakukan  oleh  Toko  baju  polos  Cititex  dalam memberikan pelayanan dengan kualitas baju polos dan sablon digital. sehingga toko baju Cititex tidak mengetahui apakah konsumen puas atau tidak puas pada pelayanan dan kualitas  yang diberikan Cititex. Dengan mengetahui tingkat kepuasan konsumen, pihak  Cititex dapat mengevaluasi dan memperbaiki layanan  manakala perilaku yang kurang baik  sehingga menjadikan  pelayanan kepada konsumen menjadi lebih baik. Dengan menyikapi anggapan tersebut, maka penulis sadar perlunya untuk melakukan analisis kepuasan konsumen terhadap kualitas pelayanan berbelanja baju polos dengan sablon digital ditoko cititex cabang kota pematangsiantar. Menggunakan teknik data mining dengan Algoritma C4.5 merupakan salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  atau  pengelompokan  dan  bersifat prediktif.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  Algoritma  C4.5  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan  konsumen berbelanja  baju  polos  dan  sablon  digital  ditoko  cititex  cabang  kota  pematangsiantar.  Dengan  menggunakan  metode Algoritma  C4.5,  penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengetahui  tingkat  kepuasan  konsumen  serta  mengetahui  dimensi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373
kualitas  pelayanan  paling  dominan  yang  mempengaruhi  kualitas  pelayanan  yang  diberikan  pihak  Toko  baju  Cititex cabang pematangsiantar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan data
Penelitian ini dilakukan di Toko baju polos Cititex Cabang Kota pematangsiantar. Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penelitian ini selama 2 Minggu dari tanggal 31 Agustus s/d   05 September 2020. Data yang digunakan didapat dengan membagikan kuisioner/amgket secara acak kepada konsumen cititex kota pematangsiantar.

## 2.2 Analisa Data
Digunakan  beberapa  variable  dalam  menentukan  kepuasan  pelanggan  seperti  bukti  fisik,  pelayanan,  daya  tanggap, kualitas barang, dan jaminan pelayanan. Dalam setiap pernyataan dalam kuisioner diberikan nilai Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), dan Sangat Baik (SB). Berikut adalah beberapa data yang diperoleh dari hasil pembagian kuisioner yang diberikan kepada konsumen.
Tabel 1 . Data Penelitian Responden Bukti Fisik Pelayanan Daya Tanggap  Kualitas Barang  Jaminan Pelayanan A1  A2  A3  A4  A1  A2  A3  A1  A2  A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3 1 SB  SB B B B SB  SB B
B SB C C B C B B 2 B B SB  SB C
B SB C B SB B SB B SB B C 3 SB B SB B B B B C B B B C SB C C B 4 B B B SB B C B
B C C B B B C B B 5 SB B C B B SB B B B B SB B B B B SB 6 B B B B
B SB  SB B B SB B B SB B SB B 7 B SB  SB B SB B SB B C B B B B B B C 8 SB  SB B SB B
B B B B C B SB B B B C 9 SB C C B C B C B C SB B SB B SB C B 10 B B B C SB B B C B B SB SB B B SB B 11 SB  SB  SB B B B SB B C B B B SB B B SB 12 B B B SB B SB B B SB B B C
C B B C 13 SB  SB B B C B C SB B B SB B SB C B B 14 SB B B C B SB B B B C SB B B C B B 15 B B SB B B SB B B C B C B B B B C 16 SB B B B B B B SB B B B B C B B C 17 B B B B B C SB B B C SB B B C B B 18 SB B SB C C B B B B B C B B B C C 19 C B C B C B B B C B B C C B C B 20 B B SB B SB B SB B B B B C B B B B 21 SB B SB B B SB B SB B C B B SB B B B 22 SB B SB  SB  SB B B B C SB C B B B C C 23 B B B SB B SB B B SB B B B B B B SB 24 B SB  SB B SB B B B B B
C C B C B B 25 B SB B B
C B B C C C
B B B B B B 26 SB B B C B C B C B B
B B SB B B C 27 B B B SB B B C B B B SB B B B B C

## 2.2 Algotitma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Metode  pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang  merepresentasikan aturan [6].  Algoritma C4.5 dapat menangani data numerik (kontinyu) dan diskret. Akgoritma C4.5 dimulai dari proses memilih atribut dengan gain tertinggi sebagai akar pohon, kemudian membuat cabang, setelah itu mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama [7-14]. Secara singkat logika algoritma C4.5 yang digunakan adalah sebagai berikut [14-16]:
a) Pilih atribut sebagai akar
b) Buat cabang untuk masing-masing nilai
c) Bagi kasus dalam cabang
d) Ulangi proses untuk masing - masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Data Secara Manual
Data penelitian terdiri dari 60 responden dan terdiri dari 5 keriteria. Setiap kriteria terdiri dari beberapa pernyataan dengan hasi Sangat Baik, Baik, dan Cukup. Berikut adalah data penelitian yang digunakan:
Tabel 2. Data Penelitian Resp Bukti Fisik Pelayanan Daya Tanggap Kualitas Barang Jaminan Pelayanan Hasil 1 SB SB B C SB Puas 2 B C B B C Puas 3 SB B B C C Tidak Puas 4 B B C B B Tidak Puas 5 SB B B B SB Puas 6 B SB B B B Puas 7 SB SB SB B B Puas 8 SB B B B B Puas 9 C C C B C Tidak Puas 10 B B B SB SB Puas 11 SB B B B B Puas 12 B B B C B Puas 13 B C B SB C Tidak Puas 14 B B B B B Puas 15 B B SB B B Puas 16 SB B B B B Puas 17 B C B B B Puas 18 SB B C B C Tidak Puas 19 B B B C B Puas 20 B SB B B B Puas 21 SB C C B B Tidak Puas 22 B B C C B Tidak Puas 23 SB B B B SB Puas 24 SB B B C B Puas 25 B B C B B Puas 26 SB B B B B Puas 27 B B C B B Puas 28 C C B B SB Tidak Puas 29 SB B C B B Puas 30 B C C B C Tidak Puas 31 B B B C SB Puas 32 B B C C C Tidak Puas 33 SB B B B C Puas 34 B C C B B Tidak Puas 35 B C B C B Tidak Puas 36 SB B SB C SB Puas 37 SB B B SB B Puas 38 SB C C B B Tidak Puas 39 C B B SB B Puas 40 B C B SB C Tidak Puas 41 B B SB C C Tidak Puas 42 B B B SB B Puas 43 SB C B C C Tidak Puas 44 B C C C B Tidak Puas 45 B B B SB B Puas 46 SB C C SB C Tidak Puas 47 B B B C C Tidak Puas 48 B SB B SB B Puas 49 C B B B B Puas 50 SB B C SB B Puas 51 B B SB B B Puas 52 B C C C C Tidak Puas

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373
Resp Bukti Fisik Pelayanan Daya Tanggap Kualitas Barang Jaminan Pelayanan Hasil 53 B B B SB C Puas 54 C C B B B Tidak Puas 55 C B C SB B Tidak Puas 56 C C C B B Tidak Puas 57 SB SB B SB B Puas 58 B C B B B Puas 59 B SB B SB B Puas 60 C C B SB C Tidak Puas
Selanjutnya masuk kedalam tahap pengolahan data menggunakan algoritma C4.5 yaitu:
a) Menghitung jumlah kasus seluruhnya, jumlah dengan keputusan  Puas dan Tidak Puas. Pada penelitian ini jumlah kasus 60, jumlah Puas 36, dan Tidak Puas 24.
b) Menghitung entropy dari semua kasus yang terbagi berdasarkan  kriteria Bentuk Fisik, Pelayanan, Daya Tanggap, Kualitas Barang, dan Jaminan Pelayanan menggunakan persamaan(1).
Entropy (Total)
= (- 24/60 * 𝑙𝑜𝑔 2 (24/60))+(-36/60 * 𝑙𝑜𝑔 2 (36/60))= 0,063198
Entropy (Bukti Fisik, Sangat Baik) = (- 6/21 * 𝑙𝑜𝑔 2 (6/21))+(-15/21 * 𝑙𝑜𝑔 2 (15/21)) =   0,863121 Entropy (Bukti Fisik, Baik) = (- 12/31 * 𝑙𝑜𝑔 2 (12/31))+(-19/31 * 𝑙𝑜𝑔 2 (19/31)) =  0,9629 Entropy (Bukti Fisik, Cukup) = (- 6/8 * 𝑙𝑜𝑔 2 (6/8))+(-2/8 * 𝑙𝑜𝑔 2 (2/8)) =  0,81178
Tahapan selanjutnya sama, hingga diperoleh nilai entropy untuk Daya Tanggap, Kualitas Barang, dan Jaminan Pelayanan. Setelah diperoleh nilai entropy dari setiap atribut, selanjutnya menghitung nailai Gain untuk setiap  kriteria menggunakan persamaan (2).
Gain (Total, Bukti Fisik) = 0,970951 – ((21/60*0,863121) +(31/60*0,9629) + (8/60*0.811278)) = 0,063189 Gain (Total, Pelayanan) = 0,970951 – ((4/60*0)+(18/60*0,787127) + (5/60  *0,629249)) = 0,32565 Gain (Total, Daya Tanggap) = 0,970951 – ((2/60*0,721928) + (18/60 * 0,800392) + (7/60*764205)) = 0,187953 Gain (Total, Kualitas Barang) = 0,970951 – ((2/60*0,918296) + (19/60 * 0,918296) + (7/60*0,970951)) = 0,039491 Gain (Total, Jaminan Pelayanan) = 0,970951 – ((4/60*0,591673) + (18/60 * 0,841852) + (5/60*0,696212)) = 0,197123
Berikut adalah hasil dari perhitungan nilai entropy dan gain pada node 1.
Tabel 3. Nilai Entropy dan Gain Node 1 Faktor Sub  Jumlah  Tidak Puas  Puas Entropy Gain 60 24 36 0,970951 Bukti Fisik SB 21 6 15  0,863121  0,063189 B 31 12 19 0,9629 C 8 6 2  0,811278 Pelayanan SB 7 0 7 0 0,32565 B 34 8 26  0,787127 C 19 16 3  0,629249 Daya Tanggap SB 5 1 4  0,721928  0,187953 B 37 9 28  0,800392 C 18 14 4  0,764205 Kualitas Barang SB 15 5 10  0,918296  0,039491 B 30 10 20  0,918296 C 15 9 6  0,970951 Jaminan Pelayanan SB 7 1 6  0,591673  0,197123 B 37 10 27  0,841852 C 16 13 3  0,696212
Dari hasil di atas dapat dilihat bahwa faktor dengan nilai gain tertinggi adalah Pelayanan  dengan nilai 0,32565. Untuk  pelayanan  dengan  pernyataan  Sangat  Baik  sudah  diperoleh  hasil  maka  diperoleh  cabang  keputusan  dengan pernyataan Baik.  Berdasarkan dari node 1 diatas, dapat dilihat bahwa kriteria Pelayanan masih harus di perhitungkan lagi serta  dianalisis  lebih  lanjut  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan.  Untuk  mencari  nilai  gain  dan  entropy  dari Pelayanan (Baik) dan Pelayanan (cukup) digunakan  persamaan(1) dan (2) sama seperti cara sebelumnya. Dan berikut adalah hasil dari perhitungan node1.1 “Pelayanan-Baik”.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373
Tabel 4. Hasil Node 1.1 Pelayanan (Baik)
Faktor Sub  Jumlah  Tidak Puas  Puas Entropy Gain Pelayanan B 34 8 26  0,787127 Bukti Fisik SB 14 2 12  0,591673 0,02548 B 17 5 12  0,873981 C 3 1 2  0,918296 Daya Tanggap SB 4 1 3  0,811278  0,149102 B 21 2 19  0,453716 C 9 5 4  0,991076 Kualitas Barang SB 8 1 7  0,543564  0,109316 B 16 2 14  0,543564 C 10 5 5 1 Jaminan Pelayanan SB 5 0 5 0  0,237602 B 22 3 19  0,574636 C 7 5 2  0,863121 Tabel 5. Hasil Node 1.2 Pelayanan (Cukup) Faktor Sub  Jumlah   Tidak Puas  Puas   Entropy Gain Pelayanan C 19 16 3  0,629249 Bukti Fisik SB 4 4 0 0  0,165412 B 10 7 3  0,881291 C 5 5 0 0 Daya Tanggap SB 0 0 0 0  0,165412 B 10 7 3  0,881291 C 9 9 0 0 Kualitas Barang SB 4 4 0 0  0,139836 B 11 8 3  0,845351 C 4 4 0 0 Jaminan Pelayanan SB 1 1 0 0  0,028872 B 9 7 2  0,764205 C 9 8 1  0,503258
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  node  1.1  Pelayanan  (Baik)  dengan  nilai gain tertinggi  adalah  Jaminan Pelayanan  dengan  nilai  0,237602.  Untuk  Jaminan  Pelayanan  dengan  pernyataan  Sangat  Baik,  Baik  dan  Cukup  sudah diperoleh hasil maka proses selesai.  Untuk hasil node 1.2 Pelayanan(Cukup) diperoleh nilai gain tertinggi yaitu Daya Tanggap  dengan  nilai  0,165412.  Untuk  node  1.2  masih  perlu  dicari  akar  dari  pohon  keputusan  dengan  node  1.2.1 Pelayanan (Cukup | Daya tanggap, Baik).
Tabel 6. Hasil Node 1.2.1 Pelayanan (Cukup | Daya tanggap, Baik)
Faktor Sub  Jumlah   Tidak Puas  Puas Entropy Gain Pelayanan C 10 7 3  0,8812909 Daya Tanggap B Bukti Fisik SB 1 1 0 0  0,281291 B 6 3 3 1 C 3 3 0 0 Kualitas Barang SB 3 3 0 0  0,395816 B 5 2 3  0,9709506 C 2 2 0 0 Jaminan Pelayanan SB 1 1 0 0  0,120327 B 4 2 2 1 C 5 4 1  0,7219281
Dari hasil node 1.2.1 diperoleh nilai gain tertinggi yaitu kualitas barang dengan nilai 0,395816 dan harus dicari kembali akar dari pohon keputusan dengan node 1.2.1.1 Pelayanan (Cukup | Daya tanggap, Baik | Kualitas Barang, Baik).
Tabel 7. Hasil Node 1.2.1.1 Pelayanan (Cukup | Daya tanggap, Baik | Kualitas Barang, Baik)
Faktor Sub  Jumlah   Tidak Puas  Puas   Entropy Gain Pelayanan C 5 2 3  0,970951 Daya Tanggap B Kualitas Barang B Bukti Fisik SB 0 0 0 0  0,970951

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373
Faktor Sub  Jumlah   Tidak Puas  Puas   Entropy Gain B 3 0 3 0 C 2 2 0 0 Jaminan Pelayanan SB 1 1 0 0  0,419973 B 3 1 2  0,918296 C 1 0 1 0
Dari hasil perhitungan node 1.2.1.1 tidak ada lagi yang akan menjadi atribut akar, maka perhitungan dihentikan. Rule hasil dari prediksi berdasarkan pada pohon keputusan terakhir yang terbentuk sesuai dengan perhitungan Entropy dan Gain .

## 3.2 Hasil Pengujian data menggunakan software rapidminer
Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah  berupa decision  tree dimana  hasil  dari  pengujian  data  akan  tampak  seperti pohon yang bercabang yang menampilkan isi dan hasil dari penelitian. Tampak pada gambar berikut :

## Gambar 1. Pohon Keputusan
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari  pengolahan  data  secara  manual  dengan  system  diperoleh beberapa hasil yang sama. Dari penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan adalah data valid dan dapat  dibuktikan  dengan tools  rapidminer serta  dapat  menampilkan  hasil  yang  sama  dari  pehitungan  manual maupun dengan tools rapidminer. Berikut  adalah  tampilan rule  model berupa  teks  yang  ada  dalam tools rapidminer dimanatampilan ini adalah penjelasan dari pohon keputusan yang terbentuk :

## Gambar 2. Rule Model Decision Tree
Berikut adalah hasil accuracy menggunakan tools rapidminer :
Gambar 3. Hasil Accuracy
Berdasarkan gambar 3 di atas dapat dilihat bahwa accuracy dari rapid miner dipeoleh sebesar 91,67%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan  diantaranya:  Menerapkan Data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat diterapkan. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini diambil berdasarkan kuisioner dari konsumen diToko Cititex Cabang Kota Pematangsiantar sebanyak 60 orang sebagai sample. Berdasarkan hasil pengujian software RapidMiner diperoleh hasil yang sama dengan analisis perhitungan algoritma C4.5

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1373
dimana  diperoleh  tingkat accuracy yaitu  sebesar  91,67%  Pelayanan  konsumen  diToko  Cititex  Cabang  Kota Pematangsiantar berada dalam kategori berkualitas, hal ini berarti bahwa  mayoritas konsumen merasa pelayanan yang diberikan oleh pihak toko dan faktor-faktor penunjangnya berkualitas.

## REFERENCES
[1] Andriani, A.. Penerapan Algoritma C4.5 Pada Program Klasifikasi Mahasiswa Dropout. 139–147, (2019).
[2] Arie  Sulistyawati,  N.,  &  Seminari,  N.  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Restoran  Indus  Ubud Gianyar. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 4(8), 250437, (2015).
[3] Azwanti, N., & Elisa, E. Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi, (3), 126–131, (2020).
[4] Dhika,  H.,  Destiawati,  F.,  &  Fitriansyah,  A.  Implementasi  Algoritma  C4.  5  terhadap  Kepuasan  Pelanggan.  80–86,  (2018). https://doi.org/10.31227/osf.io/fgc7a
[5] Fiandraa,  Y.  A.,  Defitb,  S.,  &  Yuhandri.  Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Data  Rekam  Medis  berdasarkan International Classification Diseases (ICD-10). JURNAL RESTI, 1(2), 82–89, (2017).
[6] Januar  Efendi  Panjaitan,  A.  L.  Y.  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Jne  Cabang  Bandung. DeReMa Jurnal Manajemen, 6(2), 32, (2016). https://doi.org/10.24929/feb.v6i2.268
[7] Mabrur, A. G. Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Program Studi Teknik Informatika Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA), (2012)..
[8] Muhammad, Z. Process Mining Akademik Sekolah Menggunakan RapidMiner. 10(2), 47–51, (2018).
[9] Nawawi,  H.  M.,  Rahayu,  S.,  Purnama,  J.  J.,  &  Komputer,  S.  I.  Algoritma  c4.5  untuk  memprediksi  pengambilan  keputusan memilih deposito berjangka. 16(1), 65–72, (2019).
[10]  Novianti, B., Rismawan, T., & Bahri, S. Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4 . 5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus : Sma Negeri 1 Pontianak). Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan, 4(3), (2016).
[11]  Rahman, R., & Julianto, V. Aplikasi Pemilihan Pintu Pagar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Method (SAW) (Studi Kasus Cv Berkat Utama). 1, (2015).
[12]  Sembiring, M. A. Penerapan Metode Decission Tree Algoritma C45 Untuk Memprediksi Hasil Belajar Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik, (2019).
[13]  Siregar Gellysa. Pemodelan UML E- Marketing Minyak Goreng. (9), 92–101, (2019).
[14]  Takalapeta, S. Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, 3(3), 34–38, (2018).. https://doi.org/10.37438/jimp.v3i3.186
[15]  Tingkat, A., Pelanggan, K., & Pelayanan, T. (2020). Pelita teknologi. 15(1), 56–67.
[16]  H.  Analisis  Kepuasan  Konsumen  Terhadap  Pelayanan  Toko  Alma.  Jurnal  Produktivitas,  4(1),  31–38,  (2017).. https://doi.org/10.29406/jpr.v4i1.789