## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Pola Kepuasan Pelayanan E-Ktp Di Kantor Camat Pematang Bandar
Purnama Nuraini * , Jaya Tata Hardinata, Yuegilion Pranayama Purba
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 Purnama19990827@gmail.com, 2 jayatata@amiktunasbangsa.ac.id, 3,* yuegilionpranayama@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: Purnama19990827@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi  pola  kepuasan  pelayanan  E-KTP  di  Kantor  Camat  Pematang Bandar. Jenis penelitian ini yaitu klasifikasi dengan konsep data mining dengan melibat kan 140 data kuesioner kepuasan pelayanan E-KTP di Kantor Camat Pematang Bandar yang dikategorikan dengan : sangat puas, puas, cukup puas, tidak puas. Terdapat empat atribut yang mempengaruhi kepuasan pelayanan E-KTP diantaranya yaitu : pendaftaran, perekaman, waktu, pelayanan. Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  knowledge  discovery  in  database  (KDD)  untuk  menentukan  akurasi  data.  Hasil  penelitian terdapat tingkat akurasi sebesar 95,24%, dengan nilai cllas precision pada prediksi puas sebesar 93,33% dan nilai cllas precision pada prediksi tidak puas sebesar 100,00%. Class recall untuk puas sebesar 100,0% dan class recall untuk tidak puas sebesar 85,71 %. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, maka dapat disimpulkan. Kepuasan pelayanan E-KTP dapat diklasifikasi dengan memanfaatkan teknik data mining menggunakan algoritma C4.5 untuk klasifikasi pola kepuasan pelayanan E-KTP.
Kata Kunci: E-KTP; Data Mining; Algoritma C4.5; RapidMiner
Abstract− This  study  applies  the  C4.5  algorithm  for  the  classification  of  satisfaction  patterns  of  E-KTP  services  at  the  Pematang Bandar Sub-District Office. This type of research is a classification with the concept of data mining by involving 140 questionnaire data  on  the  satisfaction  of  E-KTP  services  at  the  Pematang  Bandar  Sub-District  Office  which  are  categorized  as:  very  satisfied, satisfied, quite  satisfied,  dissatisfied. There  are  four  attributes  that  affect  the  satisfaction of E-KTP  services  including: registration, recording,  time,  service.  The  method  used  in  this  research  is knowledge  discovery in database  (KDD)  to  determine data  accuracy. The results showed that there was an accuracy rate of 95.24%, with a class precision value of 93.33% for satisfied predictions and a class  precision  value  of 100.00%  for  dissatisfied predictions.  Class  recall  for  satisfied  is 100.0%  and  class  recall  for  dissatisfied is 85.71%.  From  the  results  of  research  that  has  been  done  by  researchers,  it  can  be  concluded.  E-KTP  service  satisfaction  can  be classified by utilizing data mining techniques using the C4.5 algorithm for classification of E-KTP service satisfaction patterns.
Keywords : E-KTP; Data Mining; C4.5 Algorithm; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  disebut  juga  dengan Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  ataupun pattern  recognition digunakan untuk memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna. Sedangkan  istilah pattern  recognition atau  disebut  pengenalan  pola  mempunyai  tujuan  pengetahuan  yang  akan  digali dari dalam bongkahan data yang sedang dihadapi[1], [2].  Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk  pohon  keputusan.  Sedang  pohon  keputusan  dapat  diartikan  suatu  cara  untuk  memprediksi  atau mengklarifikasi  yang  sangat kuat[3].  Pohon  keputusan  dapat  membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan- himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan  [4].  Pada  suatu  perusahaan  atau instansi  kepuasan  masyarakat  merupakan  faktor  yang  sangat  menentukan  bagi  keberhasilan  penyelenggara kepemerintahan.  Semangkin meningkat  kepuasan  masyarakat  maka  semangkin meningkat  juga  kinerja  dan pelayanan yang  diberikan  oleh  instansi  pemerintahan.  Kantor  Camat  Pematang  Bandar  tidak  mengetahui  secara  spesifik  tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan E-KTP di karenakan instansi masih menggunakan sistem secara manual yaitu dengan  melakukan  wawancara  kepada  masyarakat  sehingga  hasil  kepuasan  masyarakat  tidak  efektif  dan  efisien[5]. Selain  itu  Kantor  Camat  Pematang  Bandar  tidak  mengetahui  klasifikasi  pola  kepuasan  layanan  E-KTP  apa  saja  yang sangat berpengaruh terhadap kepuasan masyarakat. Dalam penelitian ini akan dijabarkan seberapa puaskah masyarakat terhadap  pelayanan  E-KTP  mulai  dari  pendaftaran,  perekaman,  waktu,  dan  pelayanan  yang  diberikan  oleh  Kantor Camat  Pematang Bandar.  Untuk mengatasi masalah tersebut Kantor Camat Pematang Bandar perlu mengetahui pola kepuasan  pelayanan  E-KTP  apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  kepuasan  masyarakat.  Hal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan kualitas kepuasan masyarakat terhadap pelayanan E-KTP yang diberikan oleh Kantor Camat Pematang Bandar.
Untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalahan  diatas  penulis  menggunakan  teknik data  mining dengan menggunakan  metode  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi  pola  kepuasan  pelayanan  E-KTP  di  Kantor  Camat  Pematang Bandar,  yang  nantinya  hasilnya  akan  lebih  akurat  dan  efisien  sehingga  instansi  akan  lebih  mudah  untuk  mengetahui seberapa puaskah masyarakat atas pelayanan E-KTP yang diberikan, agar Kantor Camat Pematang Bandar lebih efisien untuk menjadi instansi pemerintahan yang berkualitas. Dalam klasifikasi pola kepuasan pelayanan E-KTP penelitian ini dilandasi  oleh  penelitian  terdahulu  oleh  [6]  menyampaikan  hasil  risetnya  mengenai  Implementasi  Algoritma  C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pembeli Online Shop dari penelitian tersebut dapat mengetahui hal yang menjadi faktor penyebab puasnya pelanggan dalam belanja online. Penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 dalam memutuskan kepuasan  pelanggan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni  metode  klasifikasi.  Hasil  penelitian  terdapat tingkat akurasi sebesar 91%, dengan nilai presisi pada prediksi puas sebesar 66.67% dan nilai presisi pada prediksi tidak

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
puas  sebesar  33.3%.  Penelitian  terdahulu  oleh  [7]  menyampaikan  hasil  risetnya  mengenai  Klasifikasi  Algoritma  c4.5 dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online. Jenis penelitian ini yaitu Klasifikasi dengan  konsep  data  mining  dengan  melibatkan  sebanyak  100  data  siswa  di  SMA  YPI  Swasta  Dharma  Budi  yang dikategorikan  dengan  :  Puas  dan  Tidak  Puas.  Dalam  pengambilan  data  menggunakan  kuesioner  dan  variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  empat  yaitu  minat  belajar,  cara belajar,  sajian  pembelajaran,  media pembelajaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni metode klasifikasi. Menghasilkan 20 (dua  puluh) rules dan Tingkat akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  tersebut  adalah  86.67%  dan  faktor  paling  dominan  adalah  sajian  pembelajaran (C3) dengan nilai gain sebesar 0,353960518[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan Data Mining untuk klasifikasi pola kepuasan pelayanan E-KTP di Kantor  Camat  Pematang  Bandar.  Adapaun  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti adalah  metode  Algoritma  C4.5.  Pada  metodologi  penelitian  ini  akan  diuraikan proses  cara  ilmiah  untuk mendapatkan data yang akan digunakan dalam penelitian pemecahan suatu masalah[9].

## 2.1.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Dalam  menyelesaikan  skripsi  ini  penulis  melakukan  penelitian  di  Kantor  Camat  Pematang  Bandar  yang  beralamat  di Jalan  Gereja  No.  514  Pematang  Bandar.  Sumber  data  yang  digunakan  adalah  kuisioner  kepuasan  masyarakat. Pengambilan data penelitian dimulai dari 22 Maret 2021 – 01 April 2021.

## 2.1.2 Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian merupakan kerangka penelitian atau alur penelitian yang dilakukan oleh peneliti. Pada rancangan penelitian  ini  akan  dibuat  perincian  atau  tahap  keseluruhan  proses  penelitian,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga memproleh kesimpulan dan hasil akhir yang didapat oleh peneliti, sehingga menghasilkan sebuah keputusan yang dapat menjadi  masukan  untuk  pegawai  dan  instansi  pemerintahan  dalam  klasifikasi  pola  kepuasan  pelayanan  E-KTP[10]. Adapun alur rancangan dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini[11].

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar 1. menjelaskan rancangan penelitian yang dilakukan untuk menentukan kualitas sayur kol di Kabupaten Simalungun menggunakan    Algoritma C4.5 yang terdiri dari[12],[13]:
a) Analisis Masalah
Menganalisis masalah yang terkait dengan penentuan bagaimana menentukan sayur kol yang layak jual dan tidak layak jual.
b) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  rujukan  yang  digunakan  untuk mendapatkan informasi dalam penelitian.
c) Menetapkan Metode
Menetapkan metode untuk memecahkan masalah yang mudah dan akurat dalam menentukan sayur kol yang layak dan tidak layak menggunakan Algoritma C4.5 . d) Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  sebagai  sempel  adalah  data  kuisioner  dari  para  Stakeholder  sayur  kol  di  Kabupaten Simalungun.
Mulai Analisis masalah Mempelajari literature Menetapkan Metode Mengumpulkan Data Mengelolah Data Menguji Data Kesimpulan Selesai

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
e) Mengelolah Data
Melakukan pengelolahan data dengan menggunakan Algoritma C4.5. Dalam proses pengelolahan data digunakan Microsoft Excel 2010 untuk mempermudah proses pengolahan data menggunakan  Algoritma C4.5.
f) Menguji data
Pengujian data dilakukan dengan menggunakan menggunakan tools RapidMiner . Proses pengujian data dilakukan guna menguji keakuratan hasil dari pengolahan data secara manual maupun menggunakan sistem.
g) Kesimpulan Kesimpulan  yang  didapatkan  dalam  menentukan  sayur  kol  yang  layak  dan  tidak  layak  menggunakan  Algoritma C4.5 akan menjadi masukan bagi para petani dalam memilih sayur kol yang layak dan tidak layak jual agar dapat menghasilkan  sayur  kol  yang  berkualitas  dan  layak  edar  sehingga  dapat  membantu  meningkatkan  penghasilan petani di Kabupaten Simalungun.

## 2.2 Analisis Data
Proses  analisis  data  dilakukan  setelah  proses  pengumpulan  data  selesai.  Dalam  penelitian  ini  data  yang  sudah didapatkan  oleh  peneliti  digunakan  untuk  data  penelitian,  data  yang  digunakan  adalah  data  primer,  data  primer merupakan  data  yang  dikumpulkan  langsung  peneliti,  biasanya  data  primer  dikumpulkan  melalui  pembagian kuisioner[14]. Alat analisis data yang digunakan oleh peneliti dalam melakukan penelitian ini, adalah sebagai berikut: a) Microsoft Excel
Microsoft Excel merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk mengolah data, dimana pada aplikasi ini berupa spreadsheet  yang  dibuat  serta  didistribusikan  oleh  Microsoft  Corporation  untuk  dapat  digunakan  pada  system operasi  Windows  dan  juga  Mac  OS.  Penggunaan  Microsoft  Excel  pada  penelitian  ini  untuk  mengolah  data sementara agar mendapatkan hasil yang cepat.
b) RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  linak  yang  digunakan  pada  pengolahan  Data  Mining.  Penggunaan  RapidMiner digunakan untuk memperoleh hasil pengujian yang valid dengan hasil perhitungan yang dilakukan Micosoft Excel.

## 2.3 Pemodelan Metode
Metode  yng  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  C4.5.  Dalam  pemodelan  algoritma  C4.5  dilakukan  pada sampel dataset, kemudian menghitung entrophy (S) dari keseluruhan atribut, setelah entrophy (S) ditemukan kemudian perhitungan Gain tertinggi  dari  seluruh  atribut,  atribut  yang  memiliki Gain tertinggi  yang  akan  digunakan  sebagai akar/node[15].  Selanjutnya  buat  cabang  untuk  tiap  nilai,  bagi  kasus  dalam  cabang,  ulangi  perhitungan Gain sampai semua data masuk kedalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih tidak lagi dibutuhkan dalam perhitungan, proses pembentukan pohon keputusan terhenti jika sudah tidak ada lagi atribut yang dipartisi dan semua tuple dalam node N telah  memiliki  kelas  yang  sama.  Dalam  kasus  dataset  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  2  kelas  keterangan  yaitu  Puas dinyatakan  (+)  dan  Tidak  Puas  dinyatakan  (-).  Berikut  adalah  diagram  alur  kerja  pemodelan  Algoritma  C4.5[16]. Berikut ini pemodelan Algoritma C4.5 yang digambarkan dalam flowchart pada Gambar 2.
Mulai
Input Atribut Menentukan Tipe Atribut Atribut Label & Atribut Kelas Menghitung Entrophy Total Menghitung Entrophy dan Gain setiap Atribut Menentukan Node tertinggi dan nilai Gain Membuat Node Apakah semua Atribut telah dieksekusi ? Pohon Keputusan Selesai Tidak Ya
Gambar 2. Pemodelan Algoritma C4.5
Berdasarkan  Pemodelan Gambar  2  dapat  diketahui  alur  Algoritma  C4.5  yang  digunakan.  Pada  persiapan  awal ditentukan  penginputan  atribut  yang  digunakan  kemudian  melakukan  penentuan  tipe  atribut  dengan  mencari  atribut

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
label  dan  atribut  kelas  berdasarkan  perhitungan entropy total  dari  masing-masing  atribut.  Apabila  ditemukan  gain disetiap  atribut  maka  gain  tersebut  akan  menjadi  node  tertinggi  dengan  nilai  gain.  Selanjutnya  dilakukan  penentuan cabang dengan cara yang sama dengan melihat gain tertinggi dari tiap hasil partisi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Dalam  implementasi  hasil  akhir  dari  penerapan  Algoritma  C4.5  dibagi  ke  dalam  dua  tahap  yaitu  proses  perhitungan semi  manual  menggunakan  Microsoft  Excel  dan  penyesuaian  hasil  perhitungan  melalui  pengujian  data  menggunakan software  RapidMiner  5.3 .  Data  yang  digunakan  adalah  data  hasil  kuesioner  kepuasan  pelayanan  E-KTP  di  Kantor Camat  Pematang  Bandar  yang  tertera  pada  Tabel.4.1.  yang  berjumlah  140  data.  Data  tersebut  sebagai  input  untuk membuat model aturan menggunakan Algoritma C4.5. Pohon keputusan digunakan untuk membuat model aturan yang akan dipilih dalam pengambilan keputusan.

## 3.1.1 Perhitungan Menggunakan Algoritma C4.5
Berikut  ini  tahapan  pengolahan  data  dengan  Algoritma  C4.5  untuk  memperoleh  model  aturan  pohon  keputusan  pola kepuasan pelayanan  E-KTP  sesuai  data  hasil kuisioner  yang  diperoleh.  Berikut  ini  adalah  data  olahan  hasil kuesioner kepuasan pelayanan E-KTP di Kantor Camat Pematang Bandar :
Tabel 1. Data Hasil Kuesioner No Nama Pendaftaran Perekaman Waktu Pelayanan Hasil 1 Marwan Puas Puas Cukup Puas Puas Puas 2 Alfandi Harun Puas Tidak Puas Sangat Puas Puas Puas 3 Lia Armayani Tidak Puas Puas Cukup Puas Puas Puas 4 Paisal Tidak Puas Tidak Puas Sangat Puas Tidak Puas Tidak Puas 5 Sawal Fadly Tidak Puas Tidak Puas Tidak Puas Tidak Puas Tidak Puas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 Ika Rama Safitri Puas Tidak Puas Cukup Puas Puas Puas
Perhitungan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan pohon keputusan dapat diuraikan sebagai berikut: Langkah 1: Menghitung jumlah kasus, Jumlah kasus untuk keputusan Puas, Jumlah kasus untuk keputusan Tidak Puas. Lngkah  2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas  atribut.  Selanjutnya dilakukan perhitungan Gain untuk masing-masing atribut. Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain.
Menghitung entropy total :
Entropy [ Total ] = (− 98 140 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 98 140 )) + (− 42 140 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 42 140 ) )
Entropy [ Total ] = 0,881290899
Menghitung entropy dan gain Pendaftaran : Entropy [ Pendaftaran – Sangat Puas ] = 0
Entropy [ Pendaftaran – Puas ] = (− 93 43 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 93 43 )) + (− 4 43 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 43 ) )
= 0, 446481347
Entropy [Pendaftaran – Cukup Puas ]  = (− 19 22 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 22 )) + (− 3 22 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 22 ) )
= 0, 574635698
Entropy [Pendaftaran – Tidak  Puas ]  = (− 30 65 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 30 65 )) + (− 35 65 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 (
35 65 ) )
= 0, 995727452
Gain [Total  –  Pendaftaran]    =0,881290899  – (( 10 140 𝑥 0) + ( 43 140 𝑥 0,446481347) + ( 22 140 𝑥0,574635698) + ( 65 140 𝑥0,995727452)) = 0,191555416
Begitu seterusnya hingga variabel pelayanan. Berikut adalah hasil dari perhitungan nilai entropy dan gain pada node 1.
Tabel 2. Nilai Entropy dan Gain Node 1
Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain TOTAL 140 98 42 0,8812909 Pendaftaran 0,191555416

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Sangat Puas 10 10 0 0 Puas 43 39 4 0,44648135 Cukup Puas 22 19 3 0,5746357 Tidak Puas 65 30 35 0,99572745 Perekaman 0,037719322 Sangat Puas 25 22 3 0,52936087 Puas 66 45 21 0,90239328 Cukup Puas 10 8 2 0,72192809 Tidak Puas 39 23 16 0,97663491 Waktu 0,482089335 Sangat Puas 25 14 11 0,98958752 Puas 3 0 3 0 Cukup Puas 75 75 0 0 Tidak Puas 37 10 27 0,84185219 Pelayanan 0,142072102 Sangat Puas 5 2 3 0,97095059 Puas 84 69 15 0,67694187 Cukup Puas 7 7 0 0 Tidak Puas 44 20 27 0,94938095
Dari  hasil  Perhitungan  pada  table  4.2.  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi  adalah  Waktu  degan gain sebesar 0,482089335 . Maka atribut Waktu di pilih sebagai Node akar. Nilai kelas atribut Puas dan Cukup Puas adalah kosong, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan pada kelas atribut tersebut. Untuk kelas atribut Sangat Puas dan Tidak Puas belum diperoleh hasil antara keputusan Puas dan Tidak Puas. Maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, dapat di gambarkan pohon keputusan dari tabel di atas.

## Gambar 3. Pohon Keputusan 1

## 3.1.2 Pemodelan Rapidminer
Pada  tahap  akhir  penerapan  Algoritma  C4.5  dilakukan  penyesuaian  hasil  perhitungan  manual  melalui  pengujian menggunakan software RapidMiner 5.3
Gambar 4. Proses Sistem
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pohon  keputusan  maka  pada  tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  cara mengklik tada panah biru yang terdapat  diposisi tengah atas pada bagian toolbar. 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 :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 5. Pohon Keputusan

## 3.2 Pembahasan
Hasil yang dilakukan peneliti dalam perhitungan Algoritma C4.5 diperoleh 10 model aturan atau rule tingkat kepuasan pelayanan E-KTP di Kantor Camat Pematang Bandar. Model aturan dalam bentuk pohon keputusan yang diperoleh oleh peneliti dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 6. Rule Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar  diatas  dari  hasil  deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data  mining  algoritma  c4.5  baik digunakan dalam proses menggali data ( data mining process ) untuk menarik beberapa kesimpulan yang divisualisasikan dengan pohon keputusan ( decision tree ). Berikutini rule yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut.

## 3.2.1 Validasi Data
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan  operator Split  Validation diperoleh  nilai akurasi yaitu sebesar 95,24%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan pengaturan pada operator spilt validation dengan nilai split  ratio  =  0,5 dan sampling  type = linear  sampling. Berikut  ini  adalah  hasil  akurasi  yang  diperoleh.  Berikut adalah hasil akurasi yang diperoleh
Gambar 7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 2, Jamuari 2022 Hal 138-144 https://djournals.com/resolusi
Berdasarkan pengolahan data menggunakan software RapidMiner didapat nilai akurasi sebesar 95,24%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenarannya mendekati 100%. Dimana hasil dari class precision label Puas sebesar 93,33%    dan  label  Tidak  Puas  sebesar  100%. Parameters yang  digunakan  pada decision  tree telah  dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan pada RapidMiner yaitu information gain , maksimal depth = 20, confidance =  0,25, minimal  gain =  0,1, minimal  leaf  size =  1, minimal  size  for  split =  2, number  of  pruning  alt =  3. Sesuai dengan ketentuan tersebut maka hasil perhitungan semi manual menggunakan Microsoft Excel dengan pengujian menggunakan RapidMiner menghasilkan rule tingkat  kepuasan  pelayanan  E-KTP  di  Kantor  Camat  Pematang  Bandar sebanyak  10 rule .  Model  aturan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari Rapidminer dapat  dilihat  pada Gambar 4.14. Artinya hasil proses yang dilakukan peneliti pada perhitungan Algoritma C4.5 dan Rapidminer diperoleh hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat  menemukan pohon keputusan pada kasus tingkat kepuasan pelayanan E-KTP di Kantor Camat Pematang Bandar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa Data mining dengan Algoritma C4.5 dapat diterapkan untuk  mengklasifikasi  pola  kepuasan  pelayanan  E-KTP  di  Kantor  Camat  Pematang  Bandar.  Hasil  dari  pengujian metode  Algoritma  C4.5  kedalam  RapidMiner    Menghasilkan  10  (sepuluh) rules dan    tingkat  akurasi  yang  dihasilkan oleh  metode  tersebut  sebesar  95.24%.  Dari  perhitungan  dengan  Algoritma  C4.5  maka  didapat  faktor  yang  paling dominan adalah Waktu dengan nilai gain sebesar 0,482089335.

## REFERENCES
[1] Eka  Satria  Pribadi,  Poningsih,  and  H.  S.  Tambunan,  “Analisa  Tingkat  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Pelayanan  Pengadilan  Agama Pematangsiantar Menggunakan Algoritma,” vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2020.
[2] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” J. Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2013.
[3] T. R. I. B. Tusarwenda, “Penerapan data mining dengan algoritma c4.5 dalam prediksi penjualan botol pada cv. seribukilo,” 2018.
[4] K. F. Irnanda and A. P. Windarto, “Penerapan Klasifikasi C4.5 Dalam Meningkatkan Kecakapan Berbahasa Inggris dalam Masyarakat,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 304–308, 2020.
[5] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[6] Dimas Bayu Febriyanto, “Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pembeli Online Shop,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 6, pp. 569–575, 2018.
[7] K.  A.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  M.  R.  Lubis,  and  S.  R.  Andani,  “Klasifikasi  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020.
[8] A. D. I. Suradi, “Penerapan data mining untuk menentukan rekomendasi beasiswa dengan metode algoritma c4.5,” 2018.
[9] N. Fajira, “Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Pelayanan Pada Kentucky Fried Chicken Cabang Palembang Square Mall,” Polsri , pp. 14–20, 2014.
[10]  L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[11]  S. Takalapeta, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 3, pp. 34–38, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i3.186.
[12]  Hendrianto,  “Manajemen  Strategi  Pengelolaan  Pasar  Dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Pedagang  Perspektif  Ekonomi  Islam  (Studi  di  Pasar Segamas Purbalingga),” pp. 1–94, 2018.
[13]  R.  I.  P.  Jimmy  Pratama,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Animated  Sticker  Sebagai  Media  Edukasi  Mengenai  COVID-19  dengan Menggunakan Metode MDLC,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 7, no. 2, pp. 1–12, 2021.
[14]  Y. S. Luvia, A. P. Windarto, S. Solikhun, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[15]  P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja  Dosen  Terhadap Peningkatan Jumlah Publikasi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 581, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[16]  A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, p. 244, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.