## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433

## Penerapan Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan Algoritma C5.0 Untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Website Sistem Informasi Terpadu Layanan Program Studi (SIPLO)
Nurfitrayani, Islamiyah * , Amin Padmo Azam Masa
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia Email: 1 nurfitrayani4@gmail.com, 2,* islamiyahunmul@gmail.com, 3 aminpadmo@ft.unmul.ac.id Email Penulis Korespondensi: islamiyahunmul@gmail.com
Abstrak− Sistem Informasi Terpadu Layanan Prodi (SIPLO) merupakan website sistem informasi layanan akademik tingkat program studi milik Program Studi Sistem Informasi Universitas Mulawarman.  SIPLO memiliki informasi yang menunjang perkuliahan, namun fitur – fitur atau informasi pada SIPLO belum memberikan kepuasan kepada mahasiswa berdasarkan data yang dikumpulkan dengan wawancara. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap Website  SIPLO.  Penelitian  ini  menggunakan  data  mining  teknik  klasifikasi  metode  algortima  C4.5  dan  algoritma  C5.0, indikator PIECES  yaitu  kinerja, informasi,  ekonomi, pengendalian,  efisiensi, layanan sebagai atribut dalam penerapan data mining dan  data  yang digunakan adalah  hasil penyebaran kuesioner  kepada  mahasiswa Prodi Sistem  Informasi Universitas Mulawarman tahun angkatan 2019, 2020 dan 2021 sebanyak 182 mahasiswa, pembagian data dengan perbandingan 80% data latih dan 20% data uji.  Hasil penelitian  yang didapatkan dalam penerapan algortima C4.5  yaitu,  variabel  yang berpengaruh terhadap  kepuasan  mahasiswa adalah variabel  Kinerja,  Pengendalian,  Informasi,  Efisien,  Layanan  dan pada algoritma C5.0 variabel yang berpengaruh adalah adalah variabel Pengendalian, Kinerja, Efisien, Informasi, Layanan. Hasil perhitungan dari kedua algoritma memiliki nilai akurasi sebesar 91,89%, nilai presisi sebesar 93,75%, nilai  recall sebesar 96,77%, nilai F1 – Score 95,24%, nilai AUC sebesar 0.8172 dan termasuk dalam kategori good classification.
Kata Kunci: Klasifikasi; Algoritma C4.5; Algoritma C5.0; Kepuasan Pengguna; SIPLO
Abstract− Integrated  Information  System  for  Study  Program  Services  (SIPLO)  is  a  website-based  information  system  for academic services at the study program level, specifically designed for the Information Systems Study Program at Mulawarman University. Despite  containing information that supports lectures, SIPLO's features and  information  have not  met students' satisfaction, as indicated by data collected through interviews. Therefore, the objective of this study was to determine the level of student satisfaction with the SIPLO website.This study employed a data mining technique using the classification methods of the C4.5 algorithm and the C5.0 algorithm. The PIECES indicators,  which include performance, information,  economy, control, efficiency, and service, were used as attributes in the data mining application. The data utilized in the study consisted of questionnaires distributed to 182 students from the Information Systems Study Program at Mulawarman University in 2019, 2020, and 2021. The data was divided into a 80% training data and a 20% test data ratio. The research findings using the C4.5 algorithm revealed that the  variables influencing student satisfaction are performance,  control, information,  efficiency, and service. Meanwhile, the C5.0 algorithm identified control, performance, efficiency, information, and service as the influential variables. Both algorithms yielded an accuracy value of 91.89%, precision value of 93.75%, recall value of 96.77%, F1-Score value of 95.24%, and an AUC value of 0.8172. These results indicate a good classification performance.
Keywords : Classification; Algorithm C4.5; Algorithm C5.0; User Satisfaction; SIPLO

## 1. PENDAHULUAN
Sistem informasi akademik adalah sistem yang dibuat untuk memudahkan kegiatan administrasi akademik yang dilakukan secara online. Pengukuran tingkat kepuasan  merupakan kegiatan untuk mengetahui tingkat kepuasan terhadap pelayanan yang diberikan, sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi dalam rangka memberikan pelayanan yang terbaik. Salah satu layanan yang diberikan kepada mahasiswa adalah layanan akademik, layanan akademik  yang diberikan kepada  mahasiswa bertujuan untuk meningkatkan  minat dan kenyamanan  mahasiswa dalam  proses  pembelajaran  [1].Salah  satu  pelayanan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  adalah  pelayanan akademik.  Pelayanan  akademik  merupakan  sebuah  layanan  pendidikan  kepada  mahasiswa  yang  diberikan  oleh perguruan tinggi berupa kurikulum, fasilitas, kemudahan proses dan pembelajaran. Pelayanan akademik diberikan kepada  mahasiswa  bertujuan  untuk  meningkatkan  minat  dan  kenyamanan  bagi  mahasiswa  untuk  serius  dalam menjalani proses pembelajaran diperguruan tinggi [2].
Sistem  Informasi  Terpadu  Layanan  Program  Studi  (SIPLO)  adalah  website  sistem  informasi  layanan akademik  di  tingkat  program  studi  milik  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Mulawarman.  SIPLO memiliki  informasi  yang  menunjang  perkuliahan,  dimana  dapat  dilihat  perkembangan  perkuliahan,  kurikulum mata kuliah, data dosen dan mahasiswa, informasi seperti beasiswa dan kegiatan yang akan atau sedang dilakukan oleh  mahasiswa  dan  dosen.  Terdapat  fitur  atau  informasi  dalam  SIPLO  yang  belum  memuaskan  mahasiswa berdasarkan data yang dikumpulkan melalui wawancara.
Terdapat  beberapa  indikator  pertanyaan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kepuasan  mahasiswa terhadap website SIPLO, salah satunya adalah PIECES. PIECES merupakan metode yang terdiri dari 6 indikator penilaian  yaitu  Performance,  Information,  Economy,  Control,  Efficiency  dan  Service.  Analisis  PIECES merupakan cara untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah yang terjadi pada sistem yang sedang berjalan [3]. Selain  sebagai  metode  analisis,  PIECES  juga  memuat  aspek-aspek  yang  dibutuhkan  dalam  proses  analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
sistem,  dalam  penelitian  ini  indikator  untuk  mengukur  kepuasan  mahasiswa  terhadap  website  SIPLO  adalah kinerja, informasi, ekonomi, kontrol, efisiensi dan layanan.
Kemudian  mengklasifikasikan  kepuasan  mahasiswa  terhadap  SIPLO  menggunakan  data  mining  dengan metode klasifikasi algoritma C4.5 dan C5.0 yang dapat membantu memecahkan masalah dalam pengolahan data untuk  membangun  pohon  keputusan  paling  dasar  yang  melakukan  pencarian  menyeluruh,  dimana  klasifikasi dalam data mining dilakukan dengan melakukan pengenalan pola terhadap data dan menjadi kelompok tertentu [2]-[4].  Metode  algoritma  C4.5  dan  C5.0  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  mahasiswa terhadap website SIPLO dan  juga  membandingkan kedua  metode, sehingga diketahui  mana dari kedua  metode tersebut yang lebih efektif digunakan dengan melihat nilai akurasi yang dihasilkan.
Penelitian sebelumnya dengan judul “Klasifikasi Algoritma C4.5 Pada Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Pada Media Pembelajaran Online” penerapan algoritma C4.5 menghasilkan 20 rules, nilai akurasi sebesar 86,67% dan faktor yang paling dominan adalah penyajian pembelajaran (C3) dengan nilai gain sebesar 0,353960518 [5], kemudian  judul  penelitian  “Analisis  Kepuasan  Mahasiswa  UIN  Semarang  Terhadap  E-Learning  menggunakan Algoritma C4.5”  dengan algoritma C4.5 menggunakan  tools WEKA  menghasilkan 77 mahasiswa puas dan 28 mahasiswa  tidak  puas,  dengan  confusion  matrix  diketahui  nilai  akurasi  sebesar  84.76%  [6],  selanjutnya  yaitu “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Transportasi online (Ojek Online) Menggunakan Algoritma  C4.5”  dengan  data  mining  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  tools  RapidMiner  diperoleh  nilai akurasi sebesar 83,22% dan termasuk dalam kategori good classification [7], dengan judul “Penerapan Algoritma C5.0 Dalam Menentukan Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pembelajaran Daring” hasil dari penerapan algoritma C5.0  menghasilkan  13  rules  (4  keputusan  paham,  4  keputusan  cukup  paham  dan  5  keputusan  tidak  paham) sehingga nilai akurasi yang didapatkan sebesar 83,33% dan nilai gain ratio tertinggi sebesar 0,21007688 [8] dan judul  penelitian  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  C5.0”  hasil  uji  coba  yang  dilakukan menggunakan metode algoritma C5.0 dengan software RapidMiner 5.3 memperoleh nilai akurasi sebesar 98,33% [9].
Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  tersebut,  maka  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk membantu  Prodi  Sistem  Informasi  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  atau  ketidakpuasan  mahasiswa terhadap website SIPLO sehingga dapat dilakukan perbaikan terhadap kekurangan yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dapat  dilihat  pada  Gambar  1  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  pertama mengidentifikasi masalah dengan melakukan pengamatan terkait masalah yang ada disekitar. Dilanjutkan dengan studi literatur yaitu mempelajari literatur untuk menunjang penelitian.  Kemudian  melakukan pengumpulan data (Observasi, Wawancara dan Kusioner) untuk mendapatkan informasi baru dari data yang diperoleh. Selanjutnya Pengolahan data (Seleksi Data, Pembersihan Data, Uji Validitas dan Reliabilitas, SMOTE dan Transformasi Data) dimana  data  hasil  penyebaran  kusioner  diolah  dengan  mengseleksi  data  dilanjutkan  dengan  uji  validitas  dan reliabilitas,  dikarenakan  terjadi  ketidakseimbangan  data  maka  dilakukan  SMOTE  untuk  menyaimbangkan  data agar dapat menghasilkan data yang berkualitas dan transformasi data ke format yang sesuai untuk diterapkan dalam data mining. Penerapan data mining dengan menggunakan metode algoritma C4.5 dilanjutkan dengan perhitungan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
metode algoritma C5.0. Pengujian data dilakukan menggunakan confusion matrix sehingga didapatkan hasil dan dapat dibuat kesimpulan.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah proses mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat serta pengetahuan yang terkait  dari  berbagai  database  besar  dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning.  Istilah  data  mining  memiliki  hakikat  sebagai  disiplin  ilmu  yang  tujuan  utamanya  untuk menemukan, menggali atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang sudah ada. Data mining, atau sering dikenal dengan nama knowledge discovery in database (KDD). KDD merupakan serangkai kegiatan seperti pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan pada set data berukuran besar [10].  Data mining disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD) didefinisikan sebagai ekstraksi informasi potensial  implisit dan tidak dikenal dari sekumpulan data. Proses Knowlegde Discovery  in Database melibatkan  hasil proses data mining (proses pengekstrak kecenderungan suatu pola data), kemudian  mengubah hasilnya secara akurat menjadi informasi yang mudah dipahami [11].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi mempunyai tugas yang sangat penting dalam data mining. Suatu klasifikasi dibentuk dari sekumpulan data latih dan mempunyai kelas-kelas yang sebelumnya sudah ditetapkan. Klasifikasi adalah pengelompokan fitur- fitur ke dalam kelas yang telah disesuaikan sebelumnya [12].Teknik klasifikasi adalah pendekatan sistematis untuk membangun model klasifikasi dari kumpulan data masukan. Misalnya, Teknik pohon keputusan, Bayesian (Naïve Bayesian dan Bayesian Belief Networks), jaringan saraf tiruan (backpropagation), Teknik yang berbasis konsep dari penambangan aturan – aturan asosiasi dan teknik lain (K-Nearest neighboor, algoritma genetik, Teknik dengan pendekatan himpunan rough dan fuzzy). Setiap Teknik mengadopsi pembelajaran untuk mengidentifikasi model yang paling sesuai dengan  hubungan antara  label  atribut set dan kelas  input data. Setiap Teknik  juga  memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Data dengan profil tertentu mungkin paling optimal jika diklasifikasi dengan Teknik tertentu atau dengan kata lain profil tertentu dapat mendukung termanfaatkannya kelebihan dari teknik ini [13].

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 yaitu sebuah algoritma yang digunakan untuk membangun decision tree (pengambilan keputusan). Algoritma C.45 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan  atribut.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3  [13].  Kelebihan  algoritma  C4.5  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. Dalam mengkonstruksi  pohon,  algoritma  C4.5  membaca  seluruh  sampel  data  training  dari  storage  dan  memuatnya  ke memori.  Hal  inilah  yang  menjadi  salah  satu  kelemahan  algoritma  C4.5  dalam  kategori  “skalabilitas”  adalah algoritma ini hanya dapat digunakan jika data training dapat disimpan secara keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan di memori. Secara umum tahapan dalam membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [10].
1. Menentukan data testing dan data data training.
2. Menghitung nilai entropy total dari semua atribut menggunakan persamaan 1 [14].
Entropy(S) =   ∑ − pi ∗   log 2 pi n i=1 (1)
Keterangan : S = Himpunan kasus pi = Proporsi dari Si terhadap S
3. Menghitung nilai gain untuk setiap nilai atribut menggunakan persamaan 2 [14].
Gain(S, A) = Entropy(S) −   ∑ |Si| |S| ∗ Entropy (Si) n i=1 (2)
Keterangan : S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah Partisi atribut A |Si| = Jumlah kasus pada partisi ke i |S| = Jumlah kasus dalam S 4. Membuat node cabang dari nilai gain tertinggi sebagai akar (node) sampai terbentuk pohon keputusan. 5. Menentukan rule – rule dari pohon keputusan.

## 2.5 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 merupakan perkembangan dari algoritma C4.5 yang juga merupakan perkembangan dari algoritma ID.3.  Algoritma  ID.3  (Iterative  Dichotomisher  3)  ini  ditemukan  oleh  John  Ross  Quinlan  sejak  tahun  1986.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Algoritma  ini  merupakan  metode  untuk  membangun  sebuah  decision  tree  yang  paling  dasar  yang  melakukan pencarian  secara  menyeluruh  pada  semua  kemungkinan  decision  tree.  Algortima  C5.0  merupakan  salah  satu algoritma pada data mining yang dapat membantu menyelesaikan permasalahan pada pengolahan data. Algortima C5.0  merupakan  bagian  dari  proses  klasifikasi  data  mining.  Klasifikasi  pada  data  mining  dilakukan  dengan melakukan pengenalan pola terhadap data dan menjadikan kedalam sebuah kelompok tertentu [2].
Langkah kerja pembuatan pohon keputusan algoritma C5.0 mirip dengan pembuatan pohon keputusan pada algoritma  C4.5.  Kemiripan  tersebut  meliputi  perhitungan  entropy  dan  gain.  Algoritma  C4.5  berhenti  sampai perhitungan gain pada algoritma C5.0 akan melanjutkannya dengan menghitung gain ratio dengan menggunakan gain  dan  entropy  yang  telah  ada.  Tahapan  dalam  membangun  pohon  keputusan  algoritma  C5.0  adalah  sebagai berikut [15].
1. Menentukan data testing dan data training.
2. Menghitung nilai entropy dari semua atribut.
3. Menghitung nilai gain untuk setiap nilai atribut.
4. Menghitung nilai split info dari setiap atribut menggunakan persamaan 3 [16].
Split Info ( S, A ) = ∑ S j S ×   log 2 S j S k j=1
(3)
Keterangan : S = Himpunan Sampel
A
= Atribut
Sj = Jumlah Sampel untuk atribut ke j
5. Menghitung nilai gain ratio dari setiap atribut menggunakan persamaan 4 [16].
Gain Ratio = Gain (S,A)
∑ Entropy (Si) n i=1
(4)
Keterangan :
Gain (S, A)
= Nilai gain dari variabel ∑ Entropy ( Si ) n i=1 = Nilai entropy dalam suatu variabel
6. Membuat node cabang dari nilai gain ratio tertinggi sebagai akar (node) sampai terbentuk pohon keputusan.
7. Menentukan rule – rule dari pohon keputusan.
2.6 Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode klasifikasi.  Dasarnya  confusion  matrix  mengandung  informasi  yang  membandingkan  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi  yang  seharusnya.  Pengukuran  kinerja  menggunakan  confusion matrix, terdapat 4 (empat) representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN) [17].
Tabel 1. Confusion Matrix Clasification  Predictive Negative Predictive Positive Yes TP (True Positive) FN (False Negative) No FP (False Positive)
TN (True Negative)
Confusion  matrix  ini  nantinya akan  melakukan perhitungan  yang  melakukan 4 keluaran, yaitu  accuracy, precision,  recall  dan  F1-Score  dengan  menggunakan  persamaan  5,  6,  7,  8,  9.  Confusion  matrix  juga  dapat digunakan untuk membentuk kurva ROC dan mengetahui nilai AUC [18].
Accuracy = TP + TN (TP+ TN + FP + FN) (5) Precision = TP
(TP + FP) (6) Recall = TP (FN + TP) (7) F1 − Score = 2 × recall ×presisi recall+presisi (8)
Receiver  Operating  Characteristic  (ROC)  banyak  digunakan  untuk  menilai  hasil  prediksi,  kurva  ROC adalah  teknik  untuk  memvisualisasikan,  mengatur,  dan  memilih  pengklasifikasian  berdasarkan  kinerja.  Kurva ROC  adalah  tool  dua  dimensi  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja  klasifikasi  yang  menggunakan  dua  class keputusan,  masing-masing  objek  dipetakan  ke  salah  satu  elemen  dari  himpunan  pasangan,  positif  atau  negatif. Pada kurva ROC, TP rate diplot pada sumbu Y dan FP rate diplot pada sumbu X [19].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Area  Under  Curva  (AUC)  adalah  untuk  mengukur  kinerja  diskriminatif  dengan  memperkirakan  probabilitas keluaran atau dari sampel populasi positif atau negatif yang dipilih secara acak, semakin besar AUC, semakin kuat klasifikasi yang digunakan. Nilai AUC dapat dibagi menjadi beberapa kategori dan dilihat pada Tabel 2 [20].
Tabel 2. Kategori Nilai AUC
Nilai AUC Kategori 0.90 – 1.00 Excellent Classification 0.80 – 0.90 Good Classification 0.70 – 0.80 Fair Classification 0.60 – 0.70 Poor Classification 0.50 – 0.60 Failur

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  kuesioner  kepuasan  mahasiswa  terhadap  Website  Sistem  Informasi  Terpadu Layanan Program Studi (SIPLO) angkatan 2019, 2020 dan 2021, kuesioner diberikan kepada jumlah sampel yang digunakan yaitu sebanyak 182 sampel dengan jumlah “Puas” sebanyak 164 sampel dan “Tidak Puas” sebanyak 18 sampel.  Kuesioner  menggunakan 5  linker  yang terdiri dari 1 = Sangat Tidak Puas, 2 = Tidak Puas, 3 = Cukup Puas,  4  =  Puas  dan  5  =  Sangat  Puas.  Kuasioner  ini  menggunakan  variabel  Kinerja,  Informasi,  Ekonomi, Pengendalian,  Efisien  dan  Layanan  dimana  pada  kolom  Keterangan  pengisiannya  dilakukan  oleh  pengembang Website SIPLO.
Pembagian  data  dengan  perbandingan  80%  data  training  sebanyak  266  data (setelah  SMOTE)  dan 20% data testing sebanyak 37 data. Kemudian menerapkan algoritma C4.5 (dengan menghitung nilai entropy dan nilai gain) dan C5.0 (dengan menghitung nilai entropy, nilai gain, nilai split info dan nilai gain ratio). Pengujian data dengan menggunakan canfusion matrix untuk mendapatkan nilai akurasi, nilai presisi, nilai recall, nilai F1-score, kurva ROC, AUC dan data training menampilkan 10 data teratas dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Trainig No Kinerja Informasi Ekonomi Pengendalian Efisien Layanan Keterangan 1 CP P P CP SP CP Puas 2 P P CP CP P CP Puas 3 P P TP CP P P Puas 4 SP P SP SP SP SP Puas 5 P SP CP CP SP CP Puas 6 P SP P P P P Puas 7 P SP SP P SP P Puas 8 STP STP STP STP CP TP Tidak Puas 9 P SP P SP P SP Puas 10 P SP P P P P Puas

## 3.2 Penerapan Algoritma C4.5
Penerapan algoritma C4.5 dengan menghitung nilai entropy menggunakan persamaan 1 dan menghitung nilai gain menggunakan persamaan 2, berikut perhitungan algoritma C4.5. Hasil perhitungan node 1 dapat dilihat pada Tabel 4 dan pohon keputusan yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 2.
Perhitungan nilai entropy total node 1.
Entropy (Total) =   (− 133 266 × log 2 ( 133 266 )) + (− 133 266 × log 2 ( 133 266 )) = 1,000
Perhitungan nilai entropy dan nilai gain atribut Kinerja.
Entropy (Performance, STP) =   (− 0 14 × log 2 ( 0 14 )) + (− 14 14 × log 2 ( 14 14 )) = 0
Entropy (Performance, TP) = (− 7 80 × log 2 ( 7 80 )) + (− 73 80 × log 2 ( 73 80 )) = 0,428
Entropy (Performance, CP) = (− 32 36 × log 2 ( 32 36 )) + (− 4 36 × log 2 ( 4 36 )) . 0,977
Entropy (Performance, P) = (− 71 71 × log 2 ( 71 71 )) + (− 0 71 × log 2 ( 0 71 )) = 0
Entropy (Kinerja, SP) = (− 23 23 × log 2 ( 23 23 )) + (− 0 23 × log 2 ( 0 23 )) = 0
Perhitungan nilai entropy dan nilai gain juga dilakukan terhadap atribut Informasi, Ekonomi, Pengendalian, Efisien dan Layanan menggunakan cara yang sama.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1
Atribut Total  Puas  Tidak Puas  Entropy Gain 266 133 133 1,000 Kinerja 0,585 STP 14 0 14 0 TP 80 7 73 0,428 CP 78 32 46 0,977 P 71 71 0 0 SP 23 23 0 0 Informasi 0,520 TP 39 2 37 0,292 CP 83 9 74 0,495 P 98 76 22 0,768 SP 46 46 0 0 Ekonomi 0,338 STP 21 0 21 0 TP 17 1 16 0,323 CP 63 21 42 0,918 P 113 59 54 0,999 SP 52 52 0 0 Pengendalian 0,578 STP 7 0 7 0 TP 79 3 76 0,233 CP 94 44 50 0,997 P 52 52 0 0 SP 34 34 0 0 Efisien 0,528 STP 14 0 14 0 TP 15 0 15 0 CP 79 7 72 0,432 P 102 70 32 0,897 SP 56 56 0 0 Layanan 0,309 STP 22 4 18 0,684 TP 81 17 64 0,741 CP 109 58 51 0,997 P 38 38 0 0 SP 16 16 0 0
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1 Algoritma C4.5
Hasil perhitungan node 1 dapat dilihat bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah atribut “Kinerja” dengan nilai gain 0,585 sehingga atribut “Kinerja” dijadikan sebagai node akar dimana sub atribut “STP” hasilnya “Tidak Puas”,  sub  atribut  “TP”  perlu  dilakukan  perhitungan  kembali,  sub  atribut  “CP”  perlu  dilakukan  perhitungan kembali, sub atribut “P” hasilnya “Puas” dan sub atribut “SP” hasilnya “Puas”. Perhitungan dilakukan sampai data tidak dapat dihitung kembali dan model pohon keputusan akhir telah terbentuk. Hasil perhitungan algoritma C4.5 dengan model pohon keputusan akhir yang terbentuk ditunjukkan pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Gambar 3. Pohon Keputusan C4.5
Rules dari pohon keputusan yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rules Algoritma C4.5
Rules Keterangan Jika Kinerja = STP Tidak Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = TP Tidak Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = TP dan Informasi = CP Tidak Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = TP dan Informasi = P Tidak Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = TP dan Informasi = SP Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = P Puas Jika Kinerja = TP dan Pengendalian = SP Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = TP Tidak Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = TP dan Informasi = TP Puas
Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = CP dan Informasi = CP dan Efisien = CP dan Layanan =STP  Tidak Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = CP dan Informasi = CP dan Efisien = CP dan Layanan =TP  Tidak Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = CP dan Informasi = CP dan Efisien = CP dan Layanan =CP
Puas
Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = TP dan Informasi = CP dan Efisien = P
Tidak Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = TP dan Informasi = P Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = TP dan Informasi = SP Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = P Puas Jika Kinerja = CP dan Pengendalian = SP Puas Jika Kinerja = P Puas Jika Kinerja = SP Puas

## 3.3 Penerapan Algoritma C5.0
Penerapan algoritma C5.0 dengan  menghitung  nilai  entropy  menggunakan persamaan 1,  menghitung nilai  gain menggunakan persamaan 2, menghitung nilai split info menggunakan persamaan 3 dan menghitung nilai gain ratio menggunakan persamaan 4, berikut perhitungan algoritma C5.0. Hasil perhitungan node 1 dapat dilihat pada Tabel 6 dan pohon keputusan yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 4. Perhitungan nilai  entropy, nilai gain, nilai split  info  dan  nilai  gain  ratio  juga  dilakukan  terhadap  atribut  Informasi,  Ekonomi,  Pengendalian,  Efisien  dan Layanan menggunakan cara yang sama.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 1 Algoritma C5.0
Atribut Total Puas Tidak Puas Entropy Gain Split Info Gain Ratio 266 133 133 1,000 Kinerja 0,585 2,078 0,281 STP 14 0 14 0 TP 80 7 73 0,428 CP 78 32 46 0,977

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Atribut Total Puas Tidak Puas Entropy Gain Split Info Gain Ratio 266 133 133 1,000 P 71 71 0 0 SP 23 23 0 0 Informasi 0,520 1,899 0,274 TP 39 2 37 0,292 CP 83 9 74 0,495 P 98 76 22 0,768 SP 46 46 0 0 Ekonomi 0,338 2,020 0,167 STP 21 0 21 0 TP 17 1 16 0,323 CP 63 21 42 0,918 P 113 59 54 0,999 SP 52 52 0 0 Pengendalian 0,578 2,028 0,285 STP 7 0 7 0 TP 79 3 76 0,233 CP 94 44 50 0,997 P 52 52 0 0 SP 34 34 0 0 Efisien 0,528 1,981 0,266 STP 14 0 14 0 TP 15 0 15 0 CP 79 7 72 0,432 P 102 70 32 0,897 SP 56 56 0 0 Layanan 0,309 1,992 0,155 STP 22 4 18 0,684 TP 81 17 64 0,741 CP 109 58 51 0,997 P 38 38 0 0 SP 16 16 0 0
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1 Algoritma C5.0
Hasil  perhitungan  node  1  dapat  dilihat  bahwa  atribut  dengan  gain  ratio  tertinggi  adalah  atribut “Pengendalian” dengan nilai gain ratio 0,285 sehingga atribut “Pengendalian” dijadikan sebagai node akar dimana sub atribut “STP” hasilnya “Tidak Puas”, sub atribut “TP” perlu dilakukan perhitungan kembali, sub atribut “CP” perlu dilakukan perhitungan kembali, sub atribut “P” hasilnya “Puas” dan sub atribut “SP” hasilnya “Puas”. Perhitungan dilakukan sampai data tidak dapat dihitung kembali dan model pohon keputusan akhir telah terbentuk. Hasil perhitungan algoritma C4.5 dengan model pohon keputusan akhir yang terbentuk ditunjukkan pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
Rules dari pohon keputusan algoritma C5.0 yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Rules Algoritma C5.0 Rule Keterangan Jika Pengendalian = STP Tidak Puas Jika Pengendalian = TP dan Kinerja = STP Tidak Puas Jika Pengendalian = TP dan Kinerja = TP Tidak Puas Jika Pengendalian = TP dan Kinerja = CP Tidak Puas Jika Pengendalian = TP dan Kinerja = P Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = CP dan Kinerja = TP Tidak Puas
Jika Pengendalian = CP dan Efisien = CP dan Kinerja = CP
Tidak Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = CP dan Kinerja = P Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = P dan Informasi = CP dan Layanan = STP Tidak Puas
Jika Pengendalian = CP dan Efisien = P dan Informasi = CP dan Layanan = TP
Tidak Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = P dan Informasi = CP dan Layanan = CP Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = P dan Informasi = P Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = P dan Informasi = SP Puas Jika Pengendalian = CP dan Efisien = SP Puas Jika Pengendalian = P Puas Jika Pengendalian = SP Puas

## 3.4 Pengujian menggunakan Confusion Matrix
Model yang diperoleh dari algoritma C4.5 dan C5.0 diuji dengan data testing dan menghasilkan nilai yang sama dan hasilnya dijelaskan pada Tabel Confusion Matrix 8.
Tabel 8. Confusion Matrix Algoritma C4.5 dan C5.0
Predictive Puas Predictive Tidak Puas True Puas 30 2 True Tidak Puas 1 4
Tabel 8 menjelaskan bahwa terdapat 4 kondisi dari hasil klasifikasi yaitu: 1. Data True Positive atau data “Puas” yang tergolong “Puas” sebanyak 30 data.
2. Data False Positive atau data “Tidak Puas” yang tergolong “Puas” sebanyak 1 data.
3. Data True Negative atau data “Tidak Puas” yang tergolong “Tidak Puas” sebanyak 4 data.
4. Data False Negative atau data “Puas” yang tergolong “Tidak Puas” sebanyak 2 data.
Berdasarkan nilai True Positive, False Positive, True Negative dan False Negative dapat menghitung nilai akurasi, nilai presisi, nilai recall, nilai F1-Score dan dapat membentuk kurva ROC serta mengetahui nilai AUC.
1. Perhitungan nilai akurasi menggunakan persamaan 6.
Accuracy = 30 + 4
(30 + 4 + 2 + 1)
Accuracy = 34 37
Accuracy =  0,9189 atau 91,89%

## 2. Perhitungan nilai presisi menggunakan persamaan 7.
Precision = 30
(2 +  30)
Precision = 30 32 Precision =   0,9375 atau 93,75%
3. Perhitungan nilai recall menggunakan persamaan 8.
Recall = 30
(1  + 30)
Recall = 30 31 Recall =  0,9677 atau 96,77%
4. Perhitungan nilai F1-Score menggunakan persamaan 9.
F1 − Score = 2(0,9677  × 0,9375)
(0,9677 + 0,9375)
F1 − Score = 1,8145
1,9052
F1 − Score =  0,9524 atau 95,24%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
5. Kurva ROC dan nilai AUC dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Kurva ROC
Berdasarkan Gambar 6 nilai AUC yang dihasilkan sebesar 0,8172 dan berdasarkan Tabel 3 dari nilai AUC tersebut termasuk dalam kategori good classification.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan data mining menggunakan teknik klasifikasi metode algoritma C4.5 dan C5.0 untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap website SIPLO dengan jumlah sampel yang digunakan yaitu sebanyak 182 sampel jumlah “Puas” sebanyak 164 sampel dan “Tidak Puas” sebanyak 18 sampel dilakukan pembagian data dengan perbandingan 80% data training sebanyak 145 setelah dilakukan SMOTE menjadi 266 data dan 20% data testing sebanyak 37. Hasil penerapan algoritma C4.5 dengan menghitung nilai entropy dan nilai gain didapatkan model pohon keputusan dengan 19 rules dan variabel yang mempengaruhi kepuasan mahasiswa adalah variabel Kinerja, Pengendalian, Informasi, Efisien dan Layanan. Penerapan algoritma C5.0 dengan menghitung nilai entropy, nilai gain,  nilai  split  info  dan  nilai  gain  ratio  diperoleh  model  pohon  keputusan  dengan  16  rules  dan  variabel  yang mempengaruhi kepuasan mahasiswa adalah variabel Pengendalian, Kinerja, Efisien, Informasi dan Layanan. Hasil pengujian algoritma C4.5 dan C5.0 menggunakan confusion matrix  menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,89%, nilai presisi sebesar 93,75%, nilai recall sebesar 96,77%, nilai F1 – Score sebesar 95,24% dan nilai AUC sebesar 0,8172 termasuk dalam kategori good classification. Metode algoritma C4.5 dan C5.0 tepat dilakukan pada data kepuasan mahasiswa terhadap Website SIPLO karena memiliki nilai akurasi, presisi, recall, F1 score, AUC dan termasuk  dalam  kategori  good  classification.  Saran  bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode klasifikasi lainnya seperti (naïve bayes, K-Nearest Neighbor dan random forest) teknik data mining lain contohnya clustering dan dapat menambahkan variabel – variabel yang lebih sesuai dengan keadaan pengguna.

## REFERENCES
[1] D.  A.  R.  Saragih,  M.  Safii,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 2, pp. 173–177, 2021.
[2] A.  Triayudi,  “Penerapan  Algoritma  C5  .  0  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Akademik,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, pp. 2361–2366, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4961.
[3] A. Anwardi, A. Ramadona, M. Hartati, T. Nurainun, and E. G. Permata, “Analisis PIECES dan Pengaruh Perancangan Website Fikri Karya Gemilang Terhadap Promosi Menggunakan Metode Waterfall,” J. Rekayasa Sist. Ind., vol. 7, no. 1, p. 57, 2020, [Online]. Available: https://jrsi.sie.telkomuniversity.ac.id/JRSI/article/view/380
[4] N. Benediktus and R. S. Oetama, “Algoritma Klasifikasi Decision Tree C5 . 0 untuk Memprediksi Performa Akademik Siswa,” Ultimatics, vol. XII, no. 1, pp. 14–19, 2020.
[5] K. Aidi Saputra, J. Tata Hardinata, M. Ridwan Lubis, S. Retno Andani, and I. Syahputra Saragih, “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” KLIK  Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[6] S.  C.  Bilqisth  and  F.  Amalia,  “Analisis  Kepuasan  Mahasiswa  UIN  Semarang  Terhadap  E-Learning  Menggunakan Algoritma C.45,” J. Inform. Upgris, vol. 8, no. 1, 2022, doi: 10.26877/jiu.v8i1.11588.
[7] Suherman,  D.  Maulana,  and  V.  Mustikaningtyas,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan Transportasi Online ( Ojek Online ) Menggunakan Algoritma C . 4 . 5,” Pros. SAINTEK Sains dan Teknol., vol. 1, no. 1, pp. 165–175, 2022.
[8] A. Apriyadi, M. R. Lubis, and B. E. Damanik, “Penerapan Algoritma C5.0 Dalam Menentukan Tingkat Pemahaman Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform., vol. 11, no. 1, pp. 11–20, 2022, doi: 10.34010/komputa.v11i1.7386.
[9] D. J. Purba, R. M. Lubis, and Z. A. Siregar, “Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 54–59, Jun. 2022, [Online]. Available: https://hostjournals.com/jimat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6433
[10]  Z. Gustiana, “Penerapan Algoritma C 4.5 Dalam Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Fasilitator Pamsimas (Studi  Kasus  Di  Kabupaten  Kampar),”  Djtechno  J.  Teknol.  Inf.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  20–28,  2021,  doi: 10.46576/djtechno.v1i1.967.
[11]  F. Riandari and A. Simangunsong, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa,”  Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., vol. 5, no. 2, pp. 40–51, 2019.
[12]  M. Azis Hidayatuloh,  K. Paranita Kartika, and D. Fanny  Hebrasianto Permadi, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Capaian Pembelajaran Daring (Studi Kasus Siswa MAN 3 Blitar),” J. Algoritm., vol. 3, no. 1, pp. 33–47, 2022.
[13]  R. Harman, “Penerapan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi Indikator Website Yang Baik,” J. Ilm. Inform., vol. 06, no. 02, pp. 54–59, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif Penerapan
[14]  K. S.  H.  K. Al  Atros, A. Robi Padri, O.  Nurdiawan,  A. Faqih, and S.  Anwar, “Model  Klasifikasi  Analisis  Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan K-Means dan Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 323–329, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[15]  R.  Pratiwi,  M.  N.  Hayati,  and  S.  Prangga,  “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma  C5.0  Dengan  Classification  and Regression Tree (Studi Kasus : Data Sosial Kepala Keluarga Masyarakat Desa Teluk Baru Kecamatan Muara Ancalong Tahun  2019),”  BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap.,  vol.  14,  no.  2,  pp.  273–284,  2020,  doi: 10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.
[16]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[17]  Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi  Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit  Rumah  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 9, pp. 43–48, 2019.
[18]  E.  Erlin,  Y.  Desnelita,  N.  Nasution,  L.  Suryati,  and  F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja  Random  Forest Classifier berdasarkan Data Tidak seimbang,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 3, pp. 677–690, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1726.
[19]  N. Frastian, “Implementasi Komparasi Algoritma Klasifikasi Menentukan Kelulusan Mata Kuliah Algoritma Universitas Budi Luhur,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2334.
[20]  N. F. Muhidin, D. Gustian, and S. Sihabudin, “Analisis dan Penerapan  Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi  Kualitas Penelitian dan Publikasi Ilmiah,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2454, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4463.