## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  59-65 e-ISSN: 2714-8491

## Prediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Online Menggunakan Metode Algoritma C4.5
Yuni Indah Lestari 1 
1 Independent Researcher

## lestariy24@gmail.com

## Abstract
Online  services  are  services  that  are  carried  out  with  the  help  of  internet  technology.  This  service  allows  various  types  of business  to  be  completed  easily  without  having  to  meet  face-to-face  with  officers.  Everything  can  run  quickly  and  in  real time. Especially during the Covid-19 pandemic as it is affecting the world, including Indonesia. Services that are carried out online  are  increasingly being  carried  out.  Because  it  can  help people  to  register  online,  so  there  is  no need  to  meet  face  to face. make it easier for the public to register for the upcoming Adminduk and find out the increase or decrease in face-to-face services due to the pandemic. The data that is processed in this online service from 2019 to 2020 is about data about people who do not understand online services, negative community responses, positive community expectations. The method used is the  C4.5  algorithm,  which  is  one  of  the  algorithms  used  to  perform  classification  or  segmentation  or  grouping  and  is predictive  in  nature.  The  advantages  of  this  method  are  that  it  can  produce  a  decision  tree  that  is  easy  to  interpret,  has  an acceptable level of accuracy, is efficient in handling type attributes. discrete and can handle both discrete and numeric type attributes. The results of this study can predict the value or level of community satisfaction in 2021 quickly and accurately. Therefore, this study can be used as a reference to determine the level of satisfaction in the population and civil registration office of Padang City. The method used is Prediction with C4.5 Algorithm using 14 attributes. The data used in this study is the data from the questionnaire research through the Disdukcapil database of 50 population data which has been presented in a csv file. The analysis in this study uses software tools Rapid Miner version 5.3000. The result of this research is to get 3 rules. So that this research can be used as a reference in predicting the level of online service satisfaction very well.
Keywords: Satisfaction Level, Service, Online, Prediction, C4.5 Algorithm.

## Abstrak
Pelayanan  online  adalah  layanan  yang  dilakukan  dengan  bantuan  teknologi  internet.  Layanan  ini  memungkinkan  berbagai jenis  urusan  bisa  selesai  dengan  mudah  tanpa  harus  bertatap  muka  dengan  petugas.  Semua  bisa  berjalan  dengan  cepat  dan realtime.  Apalagi  saat  pandemi  Covid-19  seperti  yang  sedang  menjangkiti  dunia  termasuk  Indonesia.  Layanan  yang dilakukan  secara  daring  ini  semakin  banyak  dilakukan.  Karena  dapat  membantu  masyarakat  untuk  melakukan  pendaftaran secara daring/online, sehingga tidak perlu bertatap muka. memudahkan masyarakat dalam melakukan pendaftaran Adminduk yang  akan  datang  serta  mengetahui peningkatan  atau  penurunan pelayanan  tatap  muka  karena  pandemic.  Data  yang  diolah dalam pelayanan online ini dari tahun 2019 sampai dengan 2020 mengenai data tentang masyarakat yang kurang paham akan pelayanan  online,tanggapan  masyarakat  negative,  harapan  masyarakat  positif.  Metode  yang  digunakan  metode  algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif.. Kelebihan dari metode ini dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima,  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe  diskret  dan  dapat  menangani  atribut  bertipe diskret  dan  numerik.  Hasil  penelitian  ini  dapat  memprediksi  nilai  atau  tingkat  kepuasan  masyarakat    di  tahun  2021  secara cepat dan memiliki akurat yang tepat. Oleh karena itu penelitian ini dapat menjadi acuan untuk mengetahui tingkat kepuasan di dinas kependudukan dan pencatatan  sipil  Kota  Padang.  Metode  yang  digunakan  adalah Prediksi  dengan  Algoritma  C4.5 menggunakan 14 atribut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Kuosioner penelitian melalui database Disdukcapil sebanyak 50 data penduduk yang telah disajikan dalam file csv. Analisa dalam penelitian ini menggunakan tools Software Rapid Miner versi 5.3.000. Hasil dari penelitian ini adalah mendapat 3 Rule. Sehingga penelitian ini dapat dijadikan rujukan dalam  memprediksi tingkat kepuasan pelayanan secara online dengan sangat baik.
Kata kunci: Tingkat Kepuasan, Pelayanan, Online, Prediksi, Algoritma C4.5.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Data  Mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  (machine learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi pengetahuan  (knowledge)  secara  otomatis.  Definisi lain diantaranya adalah pembelajaran berbasis induksi (induction based learning) adalah proses pembentukan
definisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara  mengobservasi  contoh  contoh  spesifik  dari konsep-konsep  yang  akan  dipelajari.  Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  adalah  penerapan metode  saintifik  pada  data  mining.  Data  mining merupakan satu langkah dari proses KDD . Salah satu metode  yang  digunakan  dalam  Data  Mining  adalah Algoritma C4.5.
Tahap-tahapan  yang  dilakukan  dalam  KDD  adalah data  mining.  Data  mining  merupakan  suatu  algoritma di dalam menggali informasi berharga yang terpendam (tersembunyi)  pada  koleksi  data  (database)  yang sangat  besar,  sehingga  ditemukan  suatu  pola  menarik yang sebelumnya tidak diketahui. Salah satu algoritma yang  digunakan  dalam  data  mining  adalah  algoritma C4.5  [1].  Data  Mining  atau  penggalian  data  adalah proses menemukan pengetahuan menarik dari sejumlah  besar  data  yang  tersimpan  baik  di  database, gudang  data,  atau  repositori  informasi  lainnya. Penggalian  data  juga  didefinisikan  sebagai  proses menemukan  pola  dalam  data.  Penggalian  data (langkah  analisis  penemuan  pengetahuan  dalam  basis data) merupakan teknologi baru yang kuat ditingkatkan  dan begitu  cepat  berkembang.  Ini  adalah teknologi yang dengan potensi besar untuk membantu bisnis  dan  perusahaan  untuk  berfokus  pada  informasi yang paling penting dari data yang mereka punya dan harus  mengumpulkan  untuk  mengetahui  perilaku pelanggan mereka [2]. Algoritma C4.5 pada penelitian terdahulu  lainnya  digunakan  sebagai  penelitian  di dalam  melakukan prediksi  kepuasan  tenant  di  gedung wisma keiai menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  dari  kuisioner. Data  yang  diperoleh  dari  pembagian  kuisioner sebanyak 50 lembar kuisioner. Data yang dikumpulkan  yaitu  data  kuisioner  yang  terdapat  dari hasil  penilaian  kepada  tenant tenant  di gedung  wisma keiai  dengan  atribut  nama  tenant,  fasilitas  gedung, pelayanan  dan  daya  tanggap  dan  menghasilkan prediksi  kepuasan  yang  diperoleh  dengan  akurasi sebesar  100%  [3].  Pada  penelitian  prediksi  kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik di Universitas  Pandanaran  ini,  dengan  menggunakan metode  klasifikasi  data  mining  algoritma  Decision Tree  C4.5  menghasilkan  model,  rule  dan  aplikasi prediksi  kepuasan  mahasiswa  dengan  nilai  akurasi 87,95%  dan  nilai  AUC  0,995  sehingga  termasuk klasifikasi  data  sangat  baik.  Karena  dalam  penelitian ini  hanya  atribut  trangible  dan  empathy  yang  sangat berpengaruh dalam menentukan kepuasan mahasiswa, maka  perlu  dioptimalkan  dalam  dataset  dengan berbagai Angkatan [4].
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  untuk mendapatkan informasi yang berguna dari dari gudang basis  data  besar.  Proses  data  mining  dapat  ditemukan pola  atau  aturan  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan suatu informasi seperti prediksi kelulusan  mahasiswa  [5].  Algoritma  C4.5  merupakan Algoritma  Pohon  keputusan,  dan  pohon  keputusan banyak  sekali  perkembangannya  tetapi  yang  sering dipakai  adalah  ID3  dan  C4.5  yang  sama-sama membangun  Pohon  keputusan,  oleh  karna  itu Keduanya  mempunyai  prinsip  yang  sama.  Algoritma ini  mempunyai  input  yang  berupa  training  samples dan  samples.  Training  samples  berupa  contoh  yang digunakan  untuk  sebuah  decision  tree  yang  datanya
telah diuji kebenaranya. Sedangkan samples merupakan  field-field  data  yang  nantinya  dapat digunakan  sebagai  parameter  dalam  melakukan klasifikasi data [6]. Penelitian yang dilakukan oleh [7] meneliti  tentang  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka. “Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi decision  tree  C4.5  dengan  melakukan  klasifikasi terhadap  kategori  yang  paling  mempengaruhi  untuk membuat  keputusan  ya  atau  tidak  untuk  melakukan deposito  dengan  hasil  akhir  untuk  menentukan keputusan pemilihan deposito berjangka yang dilakukan  di  sebuah  bank.  [8].  Tingkat  pelayanan menggunakan Algoritma C4.5 dengan beberapa atribut untuk  menganalisa  tingkat  kepuasan  mahasiswa terhadap  pelayanan  yang  terdapat  di  Fakultas  Teknik Universitas  Hamzanwadi,  antara  lain:  biaya,  fasilitas, pelayanan  dan  loyalitas.  Dari  hasil  penelitian, mendapatkan hasil akurasi sebesar 81.07 %.
Pelayanan  pada  umumnya  proses  kegiatan  yang dilakukan  oleh  orang  atau  lembaga  untuk  melayani dan  menyediakan  kebutuhan  barang  dan  jasa pelanggan  sehingga  tercapainya  rasa  puas  bagi  para pelanggan  (customer).  Pemahaman  mengenai  strategi pelayanan  sangatlah  dibutuhkan  oleh  semua  usaha, pelayanan erat dengan masyarakat yang akhirnya akan menciptakan  kepuasan  masyarakat  dan  loyalitas masyarakat  terhadap  ketentuan  yang  dibuat  pada Dinas  Kependudukan  Dan  Pencatatan  Sipil  [9].  Ada begitu  banyak  faktor  utama  kepuasan  pengunjung salah  satunya  adalah  kualitas  pelayanan.  Pengaruh penting dari suatu kualitas pelayanan yaitu diantaranya Pengaruh  loyalitas  pelanggan  dan  biaya  pemasaran yang  lebih  rendah  serta  harga  yang  lebih  tinggi.  Juga menyatakan bahwa dengan adanya kepuasan pelanggan  akan  menciptakan  loyalitas  pelanggan. Kepuasan  pelanggan  juga  memiliki  pengaruh  untuk menambah  pemasukan  taman  kota  dikarenakan adanya  pengujung  datang  berulang  yang  dilakukan. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  jika  suatu pelayanan  tinggi  maka  semakin  mendekati  harapan pelanggan  maka  pelanggan  akan  merasa  puas  [10]. Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil merupakan unsur  pelaksana  Pemerintah  Daerah  di  bidang Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  yang  dipimpin oleh  Kepala  Dinas  dan  berkedudukan  di  bawah  dan bertanggungjawab  kepada  Bupati  melalui  Sekretaris Daerah.  Pelayanan  administrasi  kependudukan  secara online ini dituangkan dalam sebuah Peraturan Menteri yaitu  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  7 Tahun 2019 tentang Pelayanan Administrasi Kependudukan secara Online. Kelebihan dari penerapan online ini bagi masyarakat yaitu menghemat  biaya,  masyarakat  dapat  mengakses aplikasi  online  tersebut  dimanapun  dan  kapanpun berada dan menghemat waktu [11].
Prediksi  hasil  layanan  kemudahan  Donasi  zakat  dan program  dengan  penerapan  algoritma  C4.5  berbasis
PSO. Hasil penelitian untuk nilai akurasi yang didapat pada  model  algoritma  C4.5  adalah  83,91%  lebih  baik jika  dibandingkan  dengan  model  algoritma  C4.5 berbasis  PSO  adalah  83,49% Error!  Reference source not found. .
Prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu menggunakan  Metode  Decision  Tree  dan  Artificial Neural  Network,  diperoleh  nilai  akurasi  dengan melakukan  pengujian  dengan  metode  Decision  Tree adalah  sebesar  74,51%  dan  pengujian  dengan menggunakan  Artificial  Neural  Network  sebesar 79,74%.  Algoritma  C4.5  menggunakan  atribut  yang paling  dominan  dalam  kelulusan  mahasiswa  adalah IPK.  Dan  diperoleh  nilai  precision  63,93%,  recall 60.73% dan akurasi 60.52% [13]. Sistem prediksi dan evaluasi  prestasi  akademik  mahasiswa  menggunakan Data  Mining  untuk  menemukan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  prestasi  mahasiswa  mempengaruhi jenis  kecelakaan  dengan  menggunakan  Algoritma C4.5  [14].  Menggabungkan  Algoritma  C4.5  dengan Algoritma  Relief-F  untuk  mengatasi  permasalahan status stabilitas tegangan sistem agar dapat diidentifikasi  secara  online.  Algoritma  C4.5  dapat digunakan  untuk  meneliti  berbagai  macam  hal, diantaranya  penelitian  terkait  penentuan  tingkat kepuasan pasien terhadap system informasi manajemen  rumah  sakit  pada  Rumkit  TK.  IV 01.07.01.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan  software RapidMiner  dengan  menggunakan  apply  model  dan performance diperoleh nilai accuracy 95 % [15].
Data mining algoritma C4.5 dapat mengetahui tingkat kepuasan  konsumen  dari  kuesioner  yang  diisi  oleh konsumen.  Terbukti  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 84.66%, recall mendapatkan 0.828, precision memperoleh  0.828,  dan  ROC  mendapat  nilai  0.825. Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk,  variabel tertinggi  pada  kepuasan  konsumen  adalah  variabel Kualitas  Produk,  artinya  kualitas  produk  sangat berpengaruh  terhadap  tingkat  kepuasan  konsumen. Adapun Kualitas produk yang ditujukan dari kuesioner yaitu sinyal akses data yang masih berada pada tingkat kepuasan  cukup  [16].  Prediksi  loyalitas  nasabah  PT Erdika  Elit  Jakarta  dari  hasil  penelitian  berdasarkan pohon keputusan yang telah dibuat atribut yang paling berpengaruh  terhadap  loyalitas  nasabah  adalah  latar belakang  pendidikan  karena  memiliki  nilai  gain  yang paling  tinggi  diantara  atribut  yang  lain  dengan  nilai gain  1.545292721  dan  sebagai  akar  dari  pohon keputusan,  sedangkan  gender  nasabah  tidak  terlalu berpengaruh  terhadap  loyalitas  nasabah  karena  selalu berada  pada  node  terakhir  dengan  nilai  gain 0,623919119.  Dalam  pengujian  dengan  menggunakan RapidMiner  menghasilkan  hasil  yang  berbeda  dengan pengujian  yang  di  lakukan  oleh  peneliti  karena  pada RapidMiner tidak menghitung entrophy sampai 0 [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka kerja penelitian adalah suatu alur sistematis yang  digunakan  dalam  penelitian  supaya  penelitian yang  dilakukan  dapat  tersusun  secara  sistematis  dan diterima oleh semua pihak. Berikut ini kerangka kerja penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  seperti  pada  Gambar  1 dimana memiliki 7  tahap dalam melakukan penelitian ini, yaitu:
a. Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  ini  merupakan  langkah  awal  dari  penelitian yang  akan  dilakukan  dimana  peneliti  akan  membuat rumusan  masalah  yang  ditemukan  pada  objek penelitian serta menentukan batasan dari permasalahan yang diteliti agar lebih terarah.
b. Menentukan Tujuan
Tahapan ini diperlukan agar peneliti tidak menyimpang  dari  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Pada Tahapan  ini  akan  memperjelas  ruang  lingkup  dan batasan dari sebuah masalah.
c. Mempelajari Studi Literatur
Mempelajari  literatur  juga  sangat  penting  dilakukan agar  mempunyai  landasan  baik  secara  teoritis  yang benar  dan  dijelaskan  oleh  para  peneliti  dan  ahli sebelumnya.  Mempelajari  literatur  maka  penelitian yang dilakukan tidak mengada-ada sehingga penelitian tersebut  nantinya  dapat  diterima  di  dunia  ilmu pengetahuan dan masyarakat umum.
d. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data dilakukan untuk dapat memperoleh  informasi  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian rangka mencapai tujuan penelitian. Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah  melakukan  observasi  dan  menyebarkan kuisioner  kepada  masyarakat  yang  ada  urusan  di Kantor  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kota Padang.
e. Menganalisa Data dengan Metode Algoritma C4.5
Agar  permasalahan  penelitian  ini  dapat  di  analisa maka  digunakan  metode  Algoritma  C4.5  dengan tahap-tahap  nya  adalah  menyiapkan  data,  memilih atribut  sebagai  node,  menghitung  nilai  entropy  dan gain, membagi kasus dalam cabang, dan ulangi proses hingga semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
f. Pengujian dengan Software RapidMiner
Setelah  dilakukan  analisa  data  menggunakan  metode algoritma  C4.5  pada  tahapan  sebelumnya,  maka  hasil analisa  data  tersebut  akan  diuji  dengan  menggunakan software rapidminer.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa  Teknik  Pengolahan  Data  Menggunakan Algoritma C4.5
Pada  bab  ini  akan  dilakukan  proses  analisa  dan pembahasan.  Analisa  memegang peranan  yang  sangat penting  dalam  membuat  rancangan  sistem.  Analisa sistem  bertujuan  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan rule  yang  berhubungan  dengan  data  yang  diuji  dan metode  yang  diterapkan.  Penelitian  dari  data  yang terkumpul  mengenai  penggunaan  metode  algoritma decission  tree  C4.5  guna  membantu  menemukan tingkat  kepuasan  pelayanan  online  pada  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Padang dalam  menemukan  kesimpulan  tingkat  kepuasan pelayanan online.
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  terdapat pada metodologi penelitian pada bab 3, bahwa tahapan kerja terdiri dari mengidentifikasi masalah, menentukan  tujuan,  mempelajari  studi  literatur, mengumpulkan data, menganalisa data dengan metode Algoritma C.45, pengujian dengan software rapidminer  dan  pengujian  hasil.  Guna  memudahkan dalam penerapan metodologi, analisa dan perancangan seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Bagan Alir Analisa

## 3.2. Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data dari  database  berupa  informasi  tentang  usia,  jenis kelamin,  pendidikan,  pekerjaan  dan  puas  atau  tidak puas  masyarakat  terhadap  pelayanan  online.  Untuk memperoleh  data  atau  informasi  pada  studi  kasus  ini, terlebih dahulu penulis melakukan kegiatan pengumpulan  data  yang  berguna  sebagai  penunjang untuk menentukan objek penelitian. Teknik pengumpulan  data  didasarkan  dari  penilaian  secara online. Dari penilaian online tersebut, secara otomatis data  masyarakat  akan  tersimpan  ke  dalam  database, kemudian  data-data  tersebut  akan  dijadikan  sebagai acuan  untuk  pengambilan  keputusan.  Adapun  atribut yang  akan  menjadi  keputusan  adalah  Puas  dan  Tidak Puas.
3.3. Pengolahan Data
Langkah-langkah  dalam  perhitungan  menggunakan Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Decision  Tree C4.5 adalah sebagai berikut :
a. Menghitung nilai Entropy total dari semua atribut
b. Menghitung nilai Gain untuk setiap nilai atribut
c. Membuat node cabang untuk semua atribut sampai membuat pohon keputusan
d. Menentukan rule-rule dari pohon keputusan
Untuk perhitungan mencari nilai entropy menggunakan rumus disajikan pada Persamaan (1).

## (1)
Dimana  N  adalah  set  kasus  atau  jumlah  kasus.  t merupakan  jumlah  partisi  N  dan  qr  merupakan proporsi Nr ke N.
Rumus  perhitungan  untuk  mencari  nilai gain yang disajikan pada Persamaan (2).
Gain (N,M) = Entropy ( N ) - * Entropy (No) (2)
Dimana  N  adalah  set  kasus  atau  jumah  kasus.  M merupakan  fitur  atau  atribut  yang  digunakan.  t merupakan  jumlah  partisi  pada  atribut  M.  |No| merupakan  jumlah  pada  partisi  ke  N  dan  |N|  adalah jumlah kasus di N.
3.4. Perhitungan Node 1
Perhitungan nilai entropy dan gain . Hasil perhitungan dapat dilihat di perhitungan node 1 pada Tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan Node 1 Atribut Jenis Jumlah Tidak Puas   Puas   Entropy Information gain Usia 0,034 10-20 Tahun 1 0 1 0 21-30 Tahun 28 2 26 0,371 31-40 Tahun 10 0 10 0 41-50 Tahun 11 0 11 0 Jenis Kelamin 0,032 Laki- Laki 29 2 27 0,362 Perempuan 21 0 21 0 Pekerjaan 0,097 ASN 5 0 5 0 Wiraswasta 9 0 9 0 Kar awan Swasta 10 2 8 0,722 Pelajar/Mahasiswa 13 0 13 0 TNI/POLRI 2 0 2 0 Padagang 6 0 6 0 Lainya 5 0 5 0 Pendidikan 0,066 Tamat SMP 2 0 2 0 Tamat SMA / Sede rajat 14 0 14 0 Diploma 6 0 6 0 Strata-1 25 1 24 0,242 Strata-2 3 1 2 0,918
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  1  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  pekerjaan  dengan nilai sebesar 0,09790657. Dengan demikian pekerjaan dapat  dijadikan  sebagai  node  akar,  akan  tetapi  nilai atribut  karyawan  swasta  masih  perlu  dilakukan perhitungan lagi, seperti Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Node 1
Tahapan  pencarian  untuk  perhitungan  node  2  sebagai cabang  untuk  masing-masing  nilai,  sama  dengan  cara mencari node 1 dengan  menghitung nilai entropy dari atribut yang tersisa yaitu usia dan pendidikan, setelah dihitung  entropy,  kemudian  menghitung  gain  untuk tiap-tiap  atribut.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  di perhitungan node 2 pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 2 Atribut Jenis Jumlah Tidak Puas Puas Entropy Information Gain Pekerjaan: Karyawan Swasta 10 2 8 0,721 Usia 0,1709 10 - 20 Tahun 0 0 0 0,000 21- 30 Tahun 6 2 4 0,918 31-40 Tahun 2 0 2 0,000 41- 50 Tahun 2 0 2 0,000 Jenis Kelamin 0,321 Laki-Laki 4 2 2 1 Perempuan 6 0 6 0 Pendidikan 0,268 Tamat SMP 0 0 0 0,000 Tamat SMA/Sederajat 0 0 0 0,0000 Diploma 0 0 0 0,000 Strata 1 9 1 8 0,503 Strata 2 1 1 0 0,000
Hasil perhitungan pada Tabel 2 dapat diketahui bahwa atribut  gain  tertinggi  adalah  pendidikan  dengan  nilai sebesar  0.268995594.  Dengan  demikian  pendidikan dapat dijadikan sebagai node akar, dimana nilai atribut
pendidikan  S2  sudah  dikatakan  tidak  puas  dan  juga nilai  atribut  adalah  S1  masih  perlu  dilakukan perhitungan  lagi.  Pohon  Keputusan  yang  terbentuk dapat diliat seperti Gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Hasil Node 2
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  jenis  kelamin dengan  nilai  sebesar  0,321928095.  Dengan  demikian jenis  kelamin  dapat  dijadikan  sebagai  node  akar, dimana  nilai  atribut  jenis  kelamin  perempuan  sudah dikatakan  puas  dan  juga  nilai  atribut  adalah  laki-laki masih perlu dilakukan perhitungan lagi.
Selanjutnya  adalah  melakukan  pencarian  untuk perhitungan  node  3  sebagai  cabang  dari  masing- masing  nilai,  sama  dengan  cara  mencari  node  1 dengan  menghitung  nilai  entropy  dari  atribut  yang tersisa  yaitu  usia.  Hasil  Perhitungan  dapat  dilihat  di perhitungan node 2 pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Node 3 Atribut Jenis Jumlah Tidak Puas Puas Ent ropy Information Gain Pekerjaan: Karyawan Swasta Jenis Kelamin: Laki-Laki 4 2 2 1,000 Usia 21- 30 Tahun 4 2 2 1,000 Pendidikan S1 3 1 2 0,918 0,311278124
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  usia  dengan  nilai sebesar  0.503258335.  Dengan  demikian  usia  dapat dijadikan  sebagai  node  akar,  dimana  nilai  atribut pendidikan  S1  sudah  dikatakan  puas  dan  juga  nilai atribut  21-30  tahun  adalah  puas  meskipun  nilai Entropy 0,721928095, dan perhitungan sudah berakhir karena  tidak  ada  lagi  atribut  yang  belum  memiliki entropi nilai 0 selain atribut usia 21  – 30 tahun, maka dari  itu  atribut  usia  tidak  dilakukan  perhitungan  lagi. Pohon  Keputusan  yang  terbentuk  dapat  diliat  seperti Gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Node 3
3.5. Hasil Pengujian Rapid Miner
Setelah dilakukan pengujian secara manual menggunakan  algoritma  C4.5  maka  hasil  akhir  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Setelah  itu  dilakukan pengujian  data  menggunakan  software  rapidminer
menggnakan algoritma C4.5, adapaun hasilnya adalah atribut  pekerjaan  menjadi  puncak  dalam  pohon keputusan  yang  memiliki  7  atribut  dimana  salah  satu atribut  yaitu  karyawan  swasta  memiliki  nilai  yang masih  diragukan.  Atribut  pendidikan  menjadi  node akar  dari  atribut  karyawan  swasta  dimana  pendidikan memiliki 2 atribut yaitu S1 dan S2.  Atribut pekerjaan berupa karyawan swasta yang memiliki pendidikan S2 pada  penelitian  ini  hasilnya  tidak  puas.  Atribut pekerjaan  berupa  karyawan  swasta  yang  memiliki pendidikan  S1  pada  penelitian  ini  hasilnya  masih diragukan. Atribut usia menjadi node akar dari atribut pendidikan  S1  dimana  usia  memiliki  4  atribut  dan semuanya memiliki nilai puas.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma C4.5 maka dapat disimpulkan bahwa atribut pekerjaan menjadi  puncak  dalam  pohon  keputusan  yang memiliki  7  atribut  dimana  salah  satu  atribut  yaitu karyawan swasta memiliki nilai yang masih diragukan. Atribut pendidikan menjadi node akar dari atribut  karyawan  swasta  dimana  pendidikan  memiliki 2  atribut  yaitu  S1  dan  S2.  Atribut  pekerjaan  berupa karyawan  swasta  yang  memiliki  pendidikan  S2  pada penelitian  ini  hasilnya  tidak  puas.  Atribut  pekerjaan berupa karyawan swasta yang memiliki pendidikan S1 pada  penelitian  ini  hasilnya  masih  diragukan.  Atribut usia  menjadi  node  akar  dari  atribut  pendidikan  S1 dimana  usia  memiliki  4  atribut  dan  semuanya memiliki nilai puas.

## Daftar Rujukan
[1] Gaol,  N.  Y.  L.  (2020).  Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Non Aktif  Menggunakan  Data  Mining  dalam  Decision  Tree  dan Algoritma  C4.5.  Jurnal  Informasi  &  Teknologi,  2,  23–29. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.22
[2] Utami,  yohana  T.,  Shofiana,  D.  A.,  &  Heningtyas,  Y.  (2020). Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Churn  Rate
Pengguna Jasa Telekomunikasi. Jurnal Komputasi, 8(2), 69–76. https://doi.org/10.23960/komputasi.v8i2.2647
[3] Afni, N., Susanti, M., & Zulfajri, Z. (2020). Prediksi Kepuasan Tenant  Pada  Gedung  Wisma  Keiai  Menggunakan  Algoritma
C4.5. Jurnal Infortech, 2(2), 238–243. https://doi.org/10.31294/infortech.v2i2.9247
[4] Rufiyanto,  A., Rochcham, M.,  &  Rohman,  A.  (2021).  Prediksi Kepuasan  Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5 terhadap  Pelayanan  Akademik.  Jurnal  Transformatika,  18(2), 210. https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i2.2692
[5] Dengen,  C.  N.,  Kusrini,  K.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2020). Implementasi  Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Kelulusan
Mahasiswa Tepat Waktu. Sisfotenika, 10(1), 1.
https://doi.org/10.30700/jst.v10i1.484
[6] Ferdiansyah,  B.,  &  Goeirmanto,  L.  (2020).  Prediksi  Loyalitas dalam Keterikatan Karyawan terhadap Perusahaan Menggunakan  Algoritma  C4.5*  (Studi  Kasus  PT.XYZ).  Jurnal Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  (JUSTIN),  8(1),  87. https://doi.org/10.26418/justin.v8i1.33606
[7] H. M. Nawawi, S. Rahayu, M. ja’far Shidiq, and J. J. Purnama, “Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Pengambilan  Keputusan Memilih  Deposito  Berjangka,”  vol.  16, no.  1, pp.  65–72, 2019 https://doi.org/10.34010/jati.v8i1.906
[8] Hikmatulloh,  R.,  Putri,  H.  M.,  &  Aini,  Q.  (2020).  Penerapan Decision  Tree  untuk  Prediksi  Kepuasan  Pengguna  Bus Transjakarta. Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), 2(2), 40–46.
https://doi.org/10.37058/innovatics.v2i2.2014
[9] Ibad,  I.,  Mu’alim,  Z.  A.,  &  Putra,  A.  F.  (2020).  Strategi Pelayanan E-Ktp Di Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Kota  Malang.  Prosiding  Simposium  Nasional,  5(2),  821–850. https://doi.org/10.36312/jisip.v5i2.2045
[10] Darmawan,  A.,  Kustian,  N.,  Rahayu,  W.,  Tabebuya,  T.,  & Pengunjung,  K.  (2018).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING MENGGUNAKAN MODEL SVM. 2(3), 299–307. https://doi.org/10.30998/string.v2i3.2439 [11] Dewi,  D.  C.,  Utami,  V.  Y.,  &  Yusuf,  S.  Y.  M.  (2021).  Jurnal Ranah Publik Indonesia Kontemporer. 1, 1–12. https://doi.org/10.25157/jmr.v1i2.699 [12] Ariani,  F.,  &  Taufik,  A.  (2020).  Perbandingan  Metode Klasifikasi Data Mining Untuk. 16(1), 1–6.
https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.666
[13] Lumban Gaol, L. Y., Safii, M., & Suhendro, D. (2021). Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Brahmana  : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan, 2(2), 97–106. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
[14] Fitriani,  Y.,  Defit,  S.,  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Prediksi  Hasil Belajar  Siswa  Secara  Daring  pada  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan  Metode  C4.5. Jurnal  Sistem  Informasi  dan
Teknologi, 3(3), 118-125.
http://doi.org/
10.37034/jsisfotek.v3i3.149
[15] Fauziah,  F.,  Hartama,  D.,  &  Damanik,  I.  S.  (2020).  Analisa Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Klasifikasi  Data  Mining. Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan, 2(1), 41–48. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i1.47
[16] Ani,  S.  (2021).  Analisa  Decision  Tree  untuk  Kepuasan Penggunaan  Sinyal  dari  Base  Transceiver  Station  (  BTS  ) Decision  Tree  Analysis  for  Signal  Use  at  Base  Transceiver Station ( BTS ). 9(2), 199–205.
https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.43425
[17] Umam,  K.,  Puspitasari,  D.,  &  Nurhadi,  A.  (2020).  Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Loyalitas  Nasabah  PT  Erdika Elit  Jakarta.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  4(1),  65. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1652