## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Kepuasan Wisatawan Pada Daerah Kota Binjai Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Mobile

## Yelansya, Eko Hariyanto
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: yelansya97@gmail.com, eko_hariyanto_mdn@yahoo.co.id
Email Penulis Korespondensi: author3@email.com
Abstrak −Penilaian  merupakan  salah  satu  cara  atau  metode  untuk  mendapatkan  informasi  dalam  bentuk  apapun  yang  dapat digunakan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan.  Penilaian  terhadap  suatu  objek  wisata  kerap  kali  menjadi  suatu  standar  bagi wisatawan untuk menentukan destinasi wisata. Penilaian yang dilakukan oleh wisatawan menunjukkan tingkat kepuasan terhadap layanan  yang  diberikan  oleh  setiap  objek  wisata  yang  telah  dikunjungi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  serta menganalisis  tingkat  kepuasan  wisatawan  khususnya  pada  daerah  kota  binjai  menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu teknik dalam data mining untuk klasifikasi data dengan konsep pohon keputusan. Data yang digunakan untuk menganalisis tingkat kepuasan wisatawan merupakan data dikumpulkan dari responden menggunakan aplikasi yang dibangun pada platform android . Responden yang dikumpulkan sebanyak 30 orang merupakan  wisatawan  yang berkunjung pada objek wisata kota binjai. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa wisatawan puas terhadap indikator Kebersihan yang ditunjukkan dengan nilai gain tertinggi  yaitu  0.283.  Sedangkan  indikator  paling  rendah  diperoleh  pada  variabel  parkiran  dengan  nilai gain 0.085. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  pelayanan  yang disediakan untuk meningkatkan kepuasan wisatawan
Kata Kunci : Algoritma C4.5; Analisis Kepuasan Wisatawan; Data Mining ; Decision Tree ; Wisata Binjai
Abstract−Rating is a way or method to obtain information in any form that can be used as a basis for decision making. Ratings of a  tourist  object  is  often a  standard  for  tourists to  determine tourist  destinations.  Ratings  made by tourists  indicate the level  of satisfaction with the services provided by each tourist attraction that has been visited. This study aims to determine and analyze the level of tourist satisfaction, especially in the city of Binjai using the C4.5 algorithm. Algorithm C4.5 is a technique in data mining to classify data with the concept of a decision tree. The data used to analyze the level of tourist satisfaction is data collected from  respondents  using  an  application  built  on  the  Android  platform.  Respondents  who  collected  as  many  as  30  people  were tourists who visited the Binjai City tourist attraction. The results of this study indicate that tourists are satisfied with the Cleanliness indicator which is indicated by the highest gain value of 0.283. While the lowest indicator is obtained in the parking variable with a gain value of 0.085. Based on the results of this research, it is hoped that it can become a reference for evaluating the services provided to increase tourist satisfaction .
Keywords: C4.5 Algorithm; Tourist Satisfaction Analysis; Data Mining; Decision Tree; Binjai Tourism

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata merupakan suatu perjalanan yang dilakukan seseorang untuk sementara waktu yang diselenggarakan dari  suatu  tempat  ketempat  lain  dengan  meninggalkan  tempat  semula  dan  dengan  suatu  perencanaan  atau  bukan maksud mencari nafkah di tempat yang dikunjunginya, tetapi semata mata untuk menikmati kegiataan pertamasyaan atau  reakreasi  untuk  memenuhi  keinginan  yang  beraneka  ragam.  Pada  dasarnya  pariwisata  merupakan  perjalanan dengan tujuan untuk menghibur yang dilakukan diluar kegiatan sehari-hari yang dilakukan guna untuk memberikan keuntungan yang bersifat permanen ataupun sementara. Tetapi apabila dilihat dari segi konteks pariwisata bertujuan untuk menghibur dan juga mendidik [1]
Pada  Undang-Undang  Nomor  10  tahun  2009  Tentang  Kepariwisataan    di  nyatakan  bahwa  Penyelenggaraan Kepariwisataan ditujukan untuk meningkatkan pendapatan nasional dalam rangka meningkatkan kesejahteraan dan kemakmuran  rakyat,  memperluas  dan  memeratakan  kesempatan  berusaha  dan  lapangan  kerja,  mendorong pembangunan  daerah,  memperkenalkan  dan  memperdaya  gunakan  obyek  dan  daya  tarik  wisata  di  Indonesia  serta memupuk rasa cinta tanah air dan mempererat persahabatan antar bangsa. Majunya industri pariwisata suatu daerah sangat bergantung kepada jumlah wisatawan yang datang, karena itu harus ditunjang dengan peningkatan pemanfaatan daerah tujuan wisata (DTW) sehingga industri pariwisata akan berkembang dengan baik.
Kota Binjai merupakan Kota strategis yang sangat potensial untuk pengembangan usaha pariwisata. meskipun Kota Binjai belum memiliki objek wisata alam, namun Kota Binjai masih memiliki potensi wisata yang bisa di andalkan, Yaitu  Wisata  Kuliner,  Agro,  Budaya  dan  Sejarah.  Pengembangan  dan  Peningkatan  pelayanan  terhadap  sarana prasarana  di  rasa  penting  untuk  di  kembangkan  dan  pengelola  dengan  baik  demi  mendapatkan  kepuasan  wisatan. Kepuasan  wisatawan  merupakan  faktor  penting  yang  menjadi  acuan  keberhasilan  dalam  memberikan  pelayanan terhadap  wisatawan  [2].  Apabila  kepuasan  wisatawan  rendah  maka  akan  berdampak  pada  menurunnya  jumlah wisatawan yang berkunjung ke Kota Binjai yang kemudian berdampak pada rendahnya kontribusi sektor pariwisata terhadap pendapatan daerah .
Untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  wisatawan  pada  daerah  kota  Binjai,  maka  perlu  dilakukan  analisis  dengan menggunakan  data  yang  diperoleh  langsung  dari  responden  yakni  wisatawan  kota  binjai.  Teknik  pengolahan  data ( data mining ) yang akan diimplementasikan pada penelitian ini adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan jenis algoritma klasifikasi dan prediksi dengan menggunakan teknik decision tree dengan kelebihan-kelebihan yang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dimilikinya yang terkenal dan sangat disukai di banding teknik klasifikasi dan prediksi yang lain, seperti naive bayes , random  forest dan k-nearest  neighbour (KNN)  [3]-[12]-[13]-[14].  Secara  umum  urutan-urutan  untuk  membangun decision tree C4.5 yakni menentukan atribut yang akan dijadikan sebagai akar ( root ), membentuk cabang ( branch ) dari masing – masing nilai atribut, Tiap-tiap cabang diulangi prosesnya sampai mendapatkan semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama [4]-[9]-[10]-[11]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan gambar 1, adapun penjelasan tahapan dari metode penelitian sebagai berikut: a. Identifikasi Masalah
Tahapan awal untuk memulai penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah yang muncul. Adapun masalah yang muncul  yakni  bagaimana  tingkat  harapan  pengujung  terhadap  daya  tarik  wisata  di  kota  Binjai,  dan  bagaimana tingkat kepuasan wisatawan terhadap wisata yang terdapat di kota Binjai menggunakan Algoritma C4.5 b. Analisis Masalah
Setelah mengidentifikasi masalah yang muncul, maka selanjutnya perlu adanya analisis untuk menetukan ruang lingkup penelitian sehingga analisa masalah lebih terarah.
c. Meninjau Literatur
Untuk  menyelesaikan  masalah  pada  penelitian,  perlu  adanya  referensi  atau  literatur  yang  dikumpulkan.  Pada penelitian ini, literatur dikumpulkan dari buku, jurnal, serta artikel website untuk mengumpulkan informasi terkait analisis atau data mining menggunakan algoritma C4.5.
d. Mengumpulkan Data
Data yang dikumpulkan merupakan data berisi informasi umpan balik ( feedback ) dari responden terkait layanan yang disediakan objek  wisata di kota Binjai. Dalam  hal ini, responden adalah  wisatawan di daerah kota Binjai dengan jumlah 30 responden. Platform yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah aplikasi yang berjalan pada platform android.
e. Analisis Kepuasan Wisatawan Menggunakan Algoritma C4.5
Tahapan  analisis  kepuasan  wisatawan  di  kota  Binjai  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Untuk  membentuk  pohon keputusan kepuasan wisatawan, maka variabel yang digunakan yakni pelayanan (A1), kebersihan (A2), kondisi akses kendaraan (A3), parkir kendaraan (A4), pengamanan area berbahaya (A5).
f. Pengujian
Implementasi  algoritma  C4.5  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  wisatawan  di  kota  binjai  akan  diuji menggunakan software rapidminer .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Penelitian
Penelitian dilakukan berdasarkan pengamatan secara langsung terhadap objek yang diteliti untuk mendapatkan informasi yang akurat. Untuk mengumpulkan data langsung dari responden, peneliti memanfaatkan aplikasi android yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java. Data yang diperoleh dari responden akan tersimpan pada database untuk  diolah  menjadi  dataset  yang  disimpan  dalam  file  dengan  format excel .  Selanjutnya,  data  yang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dikumpulkan akan diproses menggunakan software data mining yakni rapidminer untuk menghitung tingkat kepuasan wisatawan.
Terdapat 5 variabel yang akan digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan wisatawan yakni:
Tabel 1. Indikator Kepuasan Wisatawan Variabel Keterangan A1 Pelayanan A2 Kebersihan A3 Kondisi Jalan A4 Parkiran A5 Pengamanan Area Berbahaya 3.2 Hasil dan Pembahasan

## 3.2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berdasarkan feedback dari  wisatawan  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  dalam bentuk  aplikasi  yang  berjalan  pada  platform android .  Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi  untuk  perangkat mobile  berbasis  Linux  yang  terdiri  atas  sistem  operasi,  middleware,  dan  aplikasi.  Android  menyediakan  platform terbuka bagi para pengembang untuk membuat aplikasi mereka sendiri [5]. Fitur pada aplikasi dirancang sederhana agar memudahkan responden dalam pengisian data. Data yang dikumpulkan dari aplikasi tersebut akan disimpan pada penyimpanan data berbasis awan ( cloud ), sehingga data dapat diakses kapan saja dan dimana untuk keperluan analisis. Tampilan aplikasi pengumpulan data dapat dilihat sebagai berikut:
1. Tampilan Login dan Register
Gambar 2. Tampilan Login dan Register
Pada  gambar  2  dapat  diketahui  untuk  memulai  melakukan  login  ke  dalam  aplikasi,  pengguna  membutuhkan username atau email dan password .  Data  tersebut  didapatkan  setelah  pengguna  mendaftarkan  diri  pada  form pendaftaran.
2. Tampilan Beranda dan Edukasi Wisata

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada gambar 3 merupakan tampilan utama ketika pengguna melakukan login ke dalam aplikasi. Terdapat 4 fitur yakni penilaian, edukasi, akun  dan tentang.  Terdapat fitur edukasi  wisata, dimana  wisatawan dapat  mengaksesnya  untuk mengetahui  objek  wisata  apa  saja  yang  terdapat  pada  daerah  kota  binjai.  Informasi  diperoleh  langsung  dengan melakukan web  scraping pada  website  resmi  pemerintah  kota  binjai.  Pada  bagian  kanan  merupakan  tampilan kuesioner untuk pengisian data kepuasan wisatawan terhadap layanan yang disediakan pada objek wisata “Biestro Resto”.

## 3.2.2 Perhitungan Nilai Entropy Total
Perhitungan nilai entropy menggunakan rumus persamaan sebagai berikut [6]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑛 𝑖−1 (1)
Maka Entrophy Total (S):
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑢𝑎𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑢𝑎𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) + (− 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑢𝑎𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑢𝑎𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 26 30 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 26 30 ) + (− 4 30 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 30 )

## 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟔𝟔𝟓𝟎𝟗
Tahapan selanjutnya yakni menghitung nilai entrophy pada setiap atribut, berdasarkan jumlah data dari setiap atribut.
1. Perhitungan Nilai Entrophy Pelayanan (A1)
a. Sangat Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 3 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 3 ) + (− 0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
b. Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 10 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 10 ) + (− 0 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 10 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
c. Cukup
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 7 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 7 ) + (− 0 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 7 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
d. Kurang Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 5 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 8 ) + (− 3 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 8 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟗𝟓𝟒𝟒𝟑𝟒
e. Buruk
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟏
2. Perhitungan Nilai Entrophy Kebersihan (A2)
a. Sangat Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 8 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 8 ) + (− 0 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 8 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
b. Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 5 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 5 ) + (− 0 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 5 )

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
c. Cukup
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 7 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 8 ) + (− 1 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1
8 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟒𝟑𝟓𝟔𝟒
d. Kurang Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 6 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 7 ) + (− 1 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 7 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟗𝟏𝟔𝟕𝟐
e. Buruk
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 0 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ) + (− 2 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
3. Perhitungan Nilai Entrophy Akses Kendaraan (A3)
a. Sangat Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 6 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 6 ) + (− 0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
b. Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 5 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 5 ) + (− 0 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 5 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
c. Cukup
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 7 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 8 ) + (− 1 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 8 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟒𝟑𝟓𝟔𝟒
d. Kurang Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 7 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 9 ) + (− 2 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 9 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟕𝟔𝟒𝟐𝟎𝟒

## e. Buruk
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟏
4. Perhitungan Nilai Entrophy Parkir Kendaraan (A4)
a. Sangat Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 6 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 6 ) + (− 0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
b. Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 4 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 5 ) + (− 1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟕𝟐𝟏𝟗𝟐𝟖
c. Cukup
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 9 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 10 ) + (− 1 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 10 )

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
d. Kurang Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 6 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 7 ) + (− 1 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 7 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟗𝟏𝟔𝟕𝟐
e. Buruk
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + (− 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟏
5. Perhitungan Nilai Entrophy Pengamanan Area Berbahaya (A5)
a. Sangat Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 6 ) + (− 1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟔𝟓𝟎𝟎𝟐𝟐
b. Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 11 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 11 ) + (− 0 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 11 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎
c. Cukup
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 3 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 5 ) + (− 2 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 5 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟗𝟕𝟎𝟗𝟓𝟎
d. Kurang Baik
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 6 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 7 ) + (− 1 7 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 7 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎, 𝟓𝟗𝟏𝟔𝟕𝟐
e. Buruk
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) =   (− 1 1 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ) + (− 0 1 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦(𝑆) = 𝟎

## 3.2.3 Perhitungan Nilai Gain Total
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 − (( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑖𝑘 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑖𝑘)
− (( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑖𝑘 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑏𝑎𝑖𝑘) − (( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝) − (( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔) − (( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑢𝑟𝑢𝑘 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑏𝑢𝑟𝑢𝑘)

## 1. Perhitungan Nilai Gain Pelayanan (A1)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0,566509 − (( 3 30 ) ∗ 0) − (( 10 30 ) ∗ 0) − (( 7 30 ) ∗ 0) − (( 8 30 ) ∗ 0,954434) − (( 2 30 ) ∗ 1)

## 𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝟎, 𝟐𝟒𝟓𝟑𝟐𝟕
2. Perhitungan Nilai Gain Kebersihan (A2)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0,566509 − (( 8 30 ) ∗ 0) − (( 5 30 ) ∗ 0) − (( 8 30 ) ∗ 0,543564) − (( 7 30 ) ∗ 0,591672) − (( 2 30 ) ∗ 0)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝟎, 𝟐𝟖𝟑𝟓𝟎𝟐

## 3. Perhitungan Nilai Gain Akses Kendaraan (A3)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0,566509 − (( 6 30 ) ∗ 0) − (( 5 30 ) ∗ 0) − (( 8 30 ) ∗ 0,543564) − (( 9 30 ) ∗ 0,764204) − (( 2 30 ) ∗ 1)

## 𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝟎, 𝟏𝟐𝟓𝟔𝟑𝟎

## 4. Perhitungan Nilai Gain Parkir Kendaraan (A4)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0,566509 − (( 6 30 ) ∗ 0) − (( 5 30 ) ∗ 0,721928) − (( 10 30 ) ∗ 0,468995) − (( 7 30 ) ∗ 0,591672)
− (( 2 30 ) ∗ 1)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝟎, 𝟎𝟖𝟓𝟏𝟑𝟐

## 5. Perhitungan Nilai Gain Pengamanan Area Berbahaya (A5)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0,566509 − (( 6 30 ) ∗ 0,650022) − (( 11 30 ) ∗ 0) − (( 5 30 ) ∗ 0,970950) − (( 7 30 ) ∗ 0,591672)
− (( 1 30 ) ∗ 0)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝟎, 𝟏𝟑𝟔𝟔𝟐𝟐
Tabel 2. Hasil Perhitungan Entrophy Total (S) dan Gain (S,A) Kode Atribut Nilai Kriteria Jumlah Kasus Puas Tidak Entropy Information Gain 30 26 4 0,566509507 A1 5 3 3 0 0 0,245327106 4 10 10 0 0 3 7 7 0 0 2 8 5 3 0,954434003 1 2 1 1 1 30 26 4 0,566509507 A2 5 8 1 0 0 0,283502007 4 5 5 0 0 3 8 7 1 0,543564443 2 7 6 1 0,591672779 1 2 0 2 0 30 26 4 0,566509507 A3 5 6 6 0 0 0,12563097 4 5 5 0 0 3 8 7 1 0,543564443 2 9 7 2 0,764204507 1 2 1 1 1 30 26 4 0,566509507

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A4 5 6 6 0 0 0,085132645 4 5 4 1 0,721928095 3 10 9 1 0,468995594 2 7 6 1 0,591672779 1 2 1 1 1 30 26 4 0,566509507 A5 5 6 5 1 0,650022422 0,136622941 4 11 11 0 0 3 5 3 2 0,970950594 2 7 6 1 0,591672779 1 1 1 0 0

## 3.2.4 Hasil Pohon Keputusan
Hasil pengolahan data dari responden menggunakan software tools rapidminer berupa pohon keputusan ( decision tree ) dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan
Berdasarkan gambar 2 dapat diketahui, hasil implementasi algoritma C4.5 menghasilkan pohon keputusan dengan aturan sebagai berikut:
a. “JIKA Kebersihan (A2) = Buruk, MAKA class = TIDAK PUAS”
b. “JIKA Kebersihan (A2) = Kurang, MAKA class = PUAS”
c. “JIKA Kebersihan (A2) = Cukup, MAKA class = PUAS”
d. “JIKA Kebersihan (A2) = Baik, MAKA class = PUAS”
e. “JIKA Kebersihan (A2) = Sangat Baik, MAKA class = PUAS”

## 3.2.4 Pengujian Akurasi
Untuk menghitung tingkat akurasi dari analisis tingkat kepuasan wisatawan kota binjai menggunakan algoritma C4.5, maka dilakukan pengujian dengan membagi data yang diperoleh dari responden. Dari total 30 data responden akan dibagi dengan persentase 80:20, dimana 80% merupakan data training dan 20% digunakan sebagai data testing . Hasil pembagian data menggunakan software tools rapidminer dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pembagian Data dari Software RapidMiner

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 6. Hasil Pengujian dari Software RapidMiner
Berdasarkan gambar 6 dapat diketahui bahwa tingkat akurasi yang dihitung menggunakan metode confusion matrix. Confusion matrix atau dapat juga disebut  matriks kesalahan merupakan pendekatan dalam  machine learning untuk mengevaluasi kualitas dari pengklasifikasi dengan mengklasifikasikan silang kelas keputusan yang diprediksi dengan kelas sebenarnya [7]. Confusion matrix akan membentuk tabel yang menyatakan klasifikasi jumlah data uji yang benar dan  jumlah  data  uji  yang  salah  [8].  Sehingga  berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  teknik confusion matrix pada software tools rapidminer dengan persentase pembagian data 80:20 diperoleh tingkat akurasi sebesar 83.33%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian yang telah dibahas pada bagian sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil pengujian yang diperoleh dari responden wisatawan pada salah satu objek wisata kota binjai yakni Biestro Resto menunjukan bahwa responden atau wisatawan  fokus terhadap indikator Kebersihan yang ditunjukkan dengan nilai gain tertinggi yaitu 0.283. Sedangkan indikator paling rendah diperoleh pada variabel parkiran dengan nilai gain 0.085. Berdasarkan analisis tersebut, tingkat kebersihan menjadi satu-satunya indikator yang kuat untuk menentukan tingkat kepuasan wisatawan pada di kota binjai.
2. Berdasarkan  pengujian  algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  wisatawan  yang  telah  dilakukan menggunakan software  tools  rapidminer menunjukan  tingkat  akurasi  sebesar  83.33%  terhadap class Puas dengan persentase pembagian data 80:20, dimana dari total 30 data responden 80% sebagai data training dan 20% data testing .

## REFERENCES
[1] A. . Muljadi, Pengantar Pariwisata Indonesia . PT. Raja Grafindo Persada, 2009.
[2] F. Kalebos, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepuasan Wisatawan Yang Berkunjung Ke Daerah Wisata Kepulauan,” J. Ris. Bisnis dan Manaj. Vol 4 ,No.3, Ed. Khusus Pemasar. Keuang. 2016 489-502 , vol. 4, pp. 489–502, 2016.
[3] B. HSSINA, A. MERBOUHA, H. EZZIKOURI, and M. ERRITALI, “A comparative study of decision tree ID3 and C4.5,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 4, no. 2, 2014, doi: 10.14569/specialissue.2014.040203.
[4] J. R. Quinlan, C4.5: Programs for Machine Learning . 2014.
[5] Nazruddin Safaat H, Android : Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android (Edisi Revisi) . 2012.
[6] D. Telaumbanua and I. Kurniawati, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Pada Jasa Layanan Pengiriman,” JoMMiT  J. Multi Media dan IT , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.46961/jommit.v6i1.524.
[7] I. Düntsch and G. Gediga, “Confusion Matrices and Rough Set Data Analysis,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1229, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1229/1/012055.
[8] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi  Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/369.
[9] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[10] M. Bobbi, K. Nasution, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[11] N. Oktari, D. P. Utomo, S. Aripin, and A. Karim, “Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA )  Dalam  Penerimaan  Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (  PKWT  ),”  vol.  3,  no.  3,  pp.  218–226,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i3.1471.
[12] A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[13] A. Karim and Dkk, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA KEGAGALAN KONEKSI TCP/IP PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, no. I, pp. 138–144, 2017.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 89 - 98 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 513 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[14] M. Bobbi, K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima  Kredit  Menerapkan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  1284–1292,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.