## Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5
Sutriawaty Takalapeta , Jurusan Teknik Informatika, FT Universitas Widyagama, Malang e-mail : sutriawatytakalapeta@gmail.com

## Abstract
Consumer satisfaction includes the difference between the level of importance and performance or perceived results, as well as a full-time evaluation in which the chosen alternatives can at least yield the same  or  exceed  consumer  expectations,  while  dissatisfaction  can  occur  if  the  results  do  not  meet  the desired expectations of the consumer. There are 5 dimensions designed to measure the quality of service based  on  the  difference  between  the  expected  value  and  the  perceived  performance  value  of  the consumers,  namely  tangible,  reliability,  responsiveness,  assurance,  and  empathy.  Five  dimensions  are very influential in the progress of a company therefore using data mining methods can be found important trends for the company.Assessment of consumer satisfaction based on a questionnaire that has been filled by consumers. The questionnaire results will be processed using C4.5 algorithm.
The C4.5 algorithm is one of the algorithms of the classification method and produces a decision tree. The decision tree method transforms a very large fact into a decision tree that represents the rule. Rules can be easily understood with natural language.Based on the results of research that has been done, the use of  C4.5  algorithm  can  help  the  resto  in  improving  the  service  in  accordance  with  the  results  of questionnaires  that  have been  filled  by  the  customers.  Based  on  the  calculation,  customers  are satisfied with Tangiables (Facilities), Tangiables (Tools), Tangiables (Employee Appearance). While customers are not  satisfied  with  one  variable  that  is  Tangiables  (Communication).  The  highest  gain  value  is  variable tangiables  with  value  0,378118.  While  the  indicator  of  tangiables  variable  which  has  the  highest  entropy value is facility indicator with value 0,764205.
Keywords : Algoritma C4.5, Data Mining, Customer Satisfaction

## Abstrak
Kepuasan  konsumen  mencakup  perbedaan  antara  tingkat  kepentingan  dan  kinerja  atau  hasil yang  dirasakan,  serta  merupakan  evaluasi  purna  beli  dimana  alternatif  yang  dipilih  sekurang-kurangnya dapat  memberikan  hasil  sama  atau  melampaui  harapan  konsumen,  sedangkan  ketidakpuasan  dapat terjadi  apabila  hasil  yang  diperoleh  tidak  memenuhi  harapan  yang  diinginkan  konsumen.  Terdapat  5 dimensi yang dirancang untuk mengukur kualitas pelayanan yang didasarkan pada perbedaan antara nilai harapan  dengan  nilai  kinerja  yang  dirasakan  oleh  konsumen  yaitu  tangible,  reliability,  responsiveness, assurance, dan empathy. Lima dimensi tersebut sangat berpengaruh dalam kemajuan suatu perusahaan maka  dari  itu  dengan  menggunakan  metode  data  mining  dapat  ditemukan  tren-tren  penting  bagi perusahaan.Penilaian  kepuasan  konsumen  berdasarkan  angket  yang  telah  diisi  oleh  konsumen.  Hasil angket tersebut akan diolah menggunakan algoritma C4.5.
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  dari  metode  klasifikasi  dan  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami.Berdasarkan hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penggunaan  algoritma  C4.5  dapat  membantu  pihak  resto  dalam meningkatkan pelayanan sesuai dengan hasil kuisioner yang telah diisi oleh para pelanggan. Berdasarkan hasil  perhitungan,  pelanggan  puas  terhadap  variabel  Tangiables  (Fasilitas),  Tangiables  (Peralatan), Tangiables  (Penampilan  Karyawan).  Sedangkan  pelanggan  tidak  puas  terhadap  satu  variabel  yaitu Tangiables (Komunikasi). Nilai gain tertinggi adalah variabel tangiables dengan nilai 0,378118. Sedangkan indikator dari variabel tangiables yang mempunyai nilai entropy tertinggi adalah indikator fasilitas dengan nilai  0,764205. Total kuisioner yang diisi sejumlah 15 kuisioner, 11 orang menyatakan puas dan hanya 4 orang yang menyatakan tidak puas.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Data Mining, Kepuasan Konsumen

## I. PENDAHULUAN
Pada dasarnya kepuasan
konsumen  mencakup  perbedaan  antara tingkat  kepentingan  dan  kinerja  atau  hasil yang  dirasakan,  serta  merupakan  evaluasi purna  beli  dimana  alternatif  yang  dipilih sekurang-kurangnya  dapat  memberikan hasil  sama  atau  melampaui  harapan konsumen, sedangkan ketidakpuasan dapat  terjadi  apabila  hasil  yang  diperoleh tidak  memenuhi  harapan  yang  diinginkan konsumen. Masalah pelayanan sebenarnya bukanlah  hal  yang  sulit  atau  rumit,  tetapi apabila  hal  ini  tidak  diperhatikan  maka dapat  menimbulkan  permasalahan  bagi perusahaan.
Sementara  itu,  data  mining  adalah proses pengekstrakan informasi dari kumpulan  data  yang  besar.Pengekstrakan informasi  dilakukan  berdasarkan  metode data  mining  yang  akan  digunakan.  Ada beberapa  metode  serta  algoritma  data mining  yang  digunakan  untuk  mengekstrak informasi  antara  lain:  metode  klasifikasi, metode asosiasi, metode clustering, metode prediksi, dan metode estimasi.
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu algoritma  dari  metode  klasifikasi  algoritma C4.5  adalah  algoritma  yang  digunakan untuk  membuat  pohon  keputusan.  Pohon keputusan  merupakan  metode  klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan  yang merepresentasikan aturan. Aturan  dapat  dengan  mudah  dipahami dengan bahasa alami.
Dalam kasus ini penyusun membandingkan  dengan  jurnal  milik  Eki[1].
Pengimplementasian metode C4.5
menggunakan data pelanggan dapat
digunakan  untuk  menentukan  kepuasan pelanggan.  Ratio  data training yang digunakan  mempengaruhi  nilai  akurasi pada  setiap  percobaan.  Pada  percobaan ke- 1 nilai akurasi adalah 86% dengan data training  70%  dan  data  testing  30%.  Pada percobaan  ke-2  nilai  akurasi  adalah  93% dengan  data  training  90%  dan  data  testing 10%.  Dengan  hasil  ini  pengujian  yang terbaik  yaitu  dengan  akurasi  93%.  Variabel yang  paling  berpengaruh  dari  penelitian  ini adalah  variabel  pelayanan  dengan  nilai gain sebesar 1.

## II. METODE PENELITIAN 2.1  Penelitian Terdahulu
Bahan
perbandingan
untuk penelitian  ini  salah  satunya  oleh  Tama  [2] berjudul  Analisis  Kepuasan  Konsumen
Terhadap  Restoran  Cepat  Saji  Melalui Pendekatan Data Mining.Penjelasan mengenai  kepuasan  konsumen  dalam penelitian ini,
mencakup produk, pelayanan, fasilitas, harga, dan lokasi yang berasal  dari  data  hasil  survei.  Dalam penelitian ini, didapatkan bahwa rules yang dibangkitkan dari beberapa atribut masukan menghasilkan hubungan sebab-akibat dalam  mengklasifikasikan  konsumen  puas dan  tidak  puas.  Penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  pihak  manejemen  dalam meningkatkan  kepuasan  konsumen  untuk mempertahankan konsumen dan meningkatkan laba mereka.
2 . 2 Data Mining
Data  mining  diartikan  sebagai suatu  proses  ekstraksi  informasi  berguna dan  berpotensi  dari  sekumpulan  data  yang terdapat  secara  implisit  dalam  suatu  basis data.  Data  mining  meliputi  tugas-tugas sebagai  ekstraksi  pengetahuan,  arkeolog data,  eksplorasi  dalam  pemrosesan  pola data  dan  memanen  informasi.  Semua aktifitas  ini  dilakukan  secara  otomatis  dan mengijinkan adanya penemuan cepat bahkan oleh programmer.[3]
2.3 Pohon Keputusan ( Decision Tree )
Decision  tree  adalah  flowchart seperti  struktur  tree,  dimana  tiap  internal node  menunjukkan  sebuah  test  pada sebuah  atribut,  tiap  cabang  menunjukkan hasil  dari  test,  dan  leaf  node  menunjukkan class-class atau class distribution.[4]
Gambar 1. Model Pohon Keputusan

## 2.4 Ranking pada Kamus
Algoritma C4.5 merupakan kelompok algoritma decision tree. Algoritma ini  mempunyai  input  berupa  training samples  dan  samples.  Training  samples berupa  data  contoh  yang  akan  digunakan untuk  membangun  sebuah  tree  yang  telah diuji  kebenarannya.  Sedangkan  samples merupakan  field-field  data  yang  nantinya akan  kita  gunakan  sebagai  parameter dalam melakukan klasifikasi data. Algoritma C4.5 adalah algoritma hasil pengembangan dari  algoritma  ID3.  Perbaikan  algoritma C4.5 dari algoritma ID3 dilakukan dalam hal [5]:
1.  Bisa mengatasi missing value 2.  Bisa mengatasi data kontinyu
3.  Pruning
4.  Adanya aturan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Flowchart Algoritma C4.5 start
Tangiables Reliability Responsiveness Assurance Empathy Kepuasan Konsumen Perhitungan Gain Perhitungan Entropy Atribut dengan Gain Tertinggi sebagai root awal Penentuan Cabang Pohon Keputusan End
Gambar 2. Flowchart C4.5
1.  Menentukan variabel yang akan digunakan 2.  Menghitung nilai gain 3.  Menghitung nilai entropy 4.  Melakukan pemilihan gain tertinggi  yang  akan  dijadikan root awal
5.  Penentuan cabang
6.  Hasil pohon keputusan
3.2 Use Case
Actor1 Cek Data Proses Data Mining (Algoritma C4.5) Pohon Keputusan Data Selection Processing Testing Input Data * * * * * * * *
Gambar 3. Use Case
3.3 Activity Diagram Data Selection
User Aplikasi
Membuka Aplikasi Tampil Menu Utama Tampil Menu Data Selection Pergitungan Gain dan Entropy Tiap Atribut Pilih Menu Data Selection Pohon Keputusan Gain Tertinggi Sebagai Root Menentukan Cabang
Gambar 4. Activity Diagram
User  terlebih  dahulu  membuka aplikasi  dan  aplikasi  akan  merespon dengan  menampilkan  menu  utama,  user memilih  menu  data  selection  dan  memilih tombol  perhitungan,  maka  aplikasi  akan merespon  dengan  melakukan  perhitungan gain  dan  entropy  yang  hasilnya  akan dijadikan rule pohon keputusan.

## 3.4 Halaman Login
Gambar 5. Form Menu Login
Form  login  digunakan  untuk  user masuk  ke  dalam  halaman  utama.  User
memasukkan data
username dan password,  jika  username  salah  atau password  salah  maka  akan  kembali  ke halaman  login  jika  username  benar  dan password benar, maka user akan masuk ke halaman utama.

## 3.5 Halaman Variabel
Gambar 6. Halaman Proses Variabel
Pada  halaman  ini  user  melakukan pengecekan  terhadap  data  variabel  yang digunakan.

## 3.6 Halaman Data Training

## Gambar 7. Halaman Data Training
Pada  halaman  data  training  user dapat melakukan tambah data training,total data,kuisioner,  reset  data  dan  proses  data. Jika  user  memilih  tambah  data  maka  user akan  masuk  ke  halaman  tambah  data,jika user  memilih  total  data  maka  user  akan melihat  jumlah  data  yang  masuk,  jika  user memilih reset data maka data training pada database  akan  dihapus.  Sedangkan  jika user  memilih  proses  data  maka  sistem akan  melakukan  proses  data  training dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk menganalisa kepuasan konsumen.

## 3.7 Halaman Algoritma C4.5
Pada halaman ini userdapat melihat hasil dari proses algoritma C4.5.
Gambar 8. Halaman Data Rule
Pada  halaman  ini  user  dapat melihat hasil perhitungan entropy, gain, dan rule  yang  dihasilkan  berdasarkan  data training yang sudah ada.
3.8 Pengujian Pengujian dilakukan dengan membandingkan perhitungan program,
excel,  dan  manual.  Berikut  ini  merupakan hasil perbandingannya.
Tabel 1. Perbandingan Perhitungan
Berdasarkan hasil perhitungan pada  tabel  4.5  diketahui  bahwa  nilai  gain terbesar adalah variabel tangiables, sehingga  variabel  ini  menjadi  tolak  ukur awal  terhadap  kepuasan  pelanggan.  Pada variabel  tangiables  memiliki  4  indikator yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan. Sehingga dihasilkan rule sebagai berikut.

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Perhitungan
Rule  pada  tabel  2  menghasilkan ada  3  indikator  pada  variabel  tangiables yang  menghasilkan  pelanggan  puas  yaitu fasilitas, peralatan, dan penampilan karyawan,  sedangkan  indikator  komunikasi menghasilkan pelanggan tidak puas. Berdasarkan  hasil  quisioner,  pelanggan yang  memilih  indikator  fasilitas  (7  orang), peralatan  (3  orang),  dan  penampilan karyawan  (1  orang)  menyatakan  puas, sedangkan  pelanggan  yang  berjumlah  2 orang  memilih  indikator  komunikasi  dan hasilnya adalah pelanggan tidak puas.Maka indikator  yang  harus  diperbaiki  adalah komunikasi.

## IV. KESIMPULAN
1.  Penggunaan algoritma C4.5 dapat membantu pihak resto dalam meningkatkan pelayanan sesuai dengan hasil kuisioner yang telah diisi oleh para pelanggan. Berdasarkan hasil perhitungan, didapatkan nilai gain tertinggi  adalah  variabel  tangiables dengan  nilai  0,378118  dan  untuk indikatornya  pelanggan    menyatakan puas  terhadap  Fasilitas,  Peralatan,  dan
Penampilan Karyawan. Sedangkan pelanggan  tidak  puas  terhadap  satu indikator yaitu Komunikasi.
2.  Memudahkan pihak resto dalam
mengumpulkan  data  dari  pelanggan untuk meningkatkan pelayanan.
3.  Bisa untuk memberikan masukan kepada  Sunrise  Resto  &  Cafe  dalam meningkatkan pelanyanan kepada pelanggan.

## V. SARAN
Berikut  ini  adalah  beberapa  saran yang  perlu  dipertimbangkan  untuk  menjadi landasan  penelitian  selanjutnya  kuisioner yang  digunakan  sebagai  data  training sebaiknya  lebih  banyak  lagi,  karena semakin banyak data yang digunakan, data yang ihasilkan juga semakin baik..

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Orangtua, keluarga  dan  para  sahabat,  kepada  dosen pembimbing  (Ibu  Fitri  dan  Pak  Indra)  serta dosen  penguji  (Pak  Istiadi)  dan  kepada
Universitas  Widyagama  Malang.  Terima kasih  juga  kepada  para  peneliti  terdahulu .Semoga yang ditulis peneliti dapat bermanfaat  untuk  siapa  saja  yang  ingin belajar. Aamiin...

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   EKI, Maris Ruziqa. 2015. Analisis Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan Algoritma  C4.5 . Skripsi,Fakultas  Ilmu Komputer. [2]  Tama,  Bayu  Adhi.  2011.  Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Restoran Cepat Saji Melalui Pendekatan  Data  Mining:  Studi  Kasus XYZ. Jurnal Generic Vol.6 No.1. [3]  Agrawel, R., et al., 1993, Mining Association Rules. Between  Sets  Of  Items  In  Large
Databases,  Proceeding  of  the  ACM. SIGMOD  conference  on  Management of Data, May 1993,Washington.
[4] Sunjana,  2010.  Aplikasi  Mining  Data
Mahasiswa  dengan  Metode  Klasifikasi Decision Tree. Seminar Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi.  Vol  7  pp. 24-29.
[5]   Santoso,  T.  B.  2014.  Analisa  Dan Penerapan Metode C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas  Pelanggan.  Jurnal  Ilmiah Fakultas Teknik Limit’s Vol. 10 No.1.