## Analisis Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pelanggan Indihome Pada Kota Pematangsiantar
Yovan Bastian 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Widodo Saputra 3
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 yovanbastian78@gmail.com, 2 herusatria@stikomtunasbangsa.ac.id, 3 widodosaput ra@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The purpose of this study was to study the level of customer satisfaction with Indihome services  in  Pematangsiantar  City  by  using  the  C4.5  Algorithm.  The  source  of  the  data used in the study is to conduct observations and interviews by distributing questionnaires to Indihome customers in Pematangsiantar City. The results of this study are expected to be  able  to  determine  Indihome  customer  satisfaction  so  that  service  levels  are  in accordance with the provisions of the indicator.
Keywords : Data Mining, C4.5 Algorithm, Indihome, Customers

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap pelayanan Indihome di Kota Pematangsiantar dengan menggunakan Algoritma C4.5. Sumber data yang digunakan pada penelitian adalah dengan melakukan observasi dan wawancara yaitu dengan cara membagikan kuisioner kepada pelanggan Indihome di Kota  Pematangsiantar.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  mampu menentukan  tingkat kepuasan  pelanggan  Indihome  agar  pelayanan  dapat  di  tingkatkan  sesuai  dengan ketentuan indikator.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma C4.5, Indihome,  Pelanggan

## 1. Pendahuluan
Data  mining  adalah  rangkaian  kegiatan  dalam  penemuan  pola  dari  data  dengan jumlah  besar,  kemudian  data–data  tersebut  disimpan  dalam  database,  data warehouse atau penyimpanan informasi. Ada beberapa ilmu yang mendukung tek nik data  mining  antara  lain  yaitu  data  analisis,  signal  processing,  neural  network  dan pengenalan  pola.    Algoritma  C4.5  atau  disebut  juga  sebagai  algoritma  decision  tree merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal. “Algoritma  ini  termasuk  metode  Data  Mining,  yang  merupakan  proses  menemukan pola  dengan  memilah-milah  sejumlah  data  yang  besar  menggunakan  teknologi pengenalan pola” [1].
Eki  Ruziqa  Maris  menyampaikan  hasil  penelitiannya  mengenai  prediksi  analisis kepuasan  pelanggan  kartu  telkomsel    di  Kota  Semarang  menggunakan  algoritma C4.5. Penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  hal -hal  yang berpengaruh terhadap kepuasan  pelanggan  yang  sebelumnya  belum  diketahui  dengan  pasti,  serta  agar pihak  perusahaan  Telkomsel  mengetahui  lebih  awal  indikator  yang  berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan.  Dari  hasil  analisa  proses  evaluasi  dilakukan  dengan menghitung  akurasi,  precision,  recall  dan  f -measure.  Hasil  menunjukan  bahwa  data 70% : 30% akurasinya 87% dan data 90% : 10% akurasinya meningkat menjadi 93% [2].
PT.Telkom  Indonesia  merupakan  Perusahaan  BUMN  bergerak  di  bidang  jasa layanan  telekomunikasi  dan  jaringan  di    Indonesia,  Telkom  mempunyai  13  anak
perusahaan. Telkom telah melayani lebih dari 151,9 juta pelanggan yang terdiri dari seluler  (Telkomsel)  lebi  dari  125  juta  dan  pelnggan  tetap  28,5  juta.  [3].  Kantor  PT. Telkom  Indonnesia  untuk  wilayah  Kota  Pematangsiantar  beralamatkan  JL.WR. Supratman  No.  11,  Proklamasi,  Siantar  Barat,  Kota  Pematangsiantar,  Sumatera Utara  21146,  Indonesia.  PT.  Telkom  Indonesia  ini  memiliki  beragam  produk layanan.  Beberapa  layanan  yang  tersedia  yaitu  pengajuan  jaringan  internet  telkom, telkom  indihome,  jaringan  tv  kabel  dan  pemasangan  jaringan  telepon.  PT.  Telkom Indonesia  menerima  aduan  atau  keluhan  jika  ada  masalah  pada  jaringan  telkom pelanggan.  Pengaduan  juga  dapat  dilakukan  via  online  baik  dari  website,  telkom online  lewat  sosial media resmi  telkom dan  kontak  telkom  care  /  service.  Informasi mengenai  kuota  telkom  billing  atau  paket-paket  jaringan  internet  juga  dapat didapatkan  melalui  kontak,  sosial  media  dan  kantor  resmi  telkom.  Khusus  dalam proses  meningkatkan  kualitas  pelanggan  terhadap  produk  indihome  menjadi  hal yang  sangat  penting  bagi  PT.  Telkom  Indonesia.  Hal  ini  berkaitan  dengan  usaha sebuah  perusahaan  PT.  Telkom  Indonesia  memberikan  jaringan  internet  yang berkualitas.
Tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk indihome  merupakan salah satu hal utama  yang  penting  bagi  konsumen  pengguna  indihome.  Selain  kemauan menggunakan  produk  indihome  yang  tinggi  dari  masyarakat,  PT.  Te lkom  juga memiliki peran penting dalam menyampaikan produk unggulan indihome yang dapat diminati oleh banyak  masyarakat.  Dengan pesatnya penggunaan jaringan  internet di kalangan masyarakat pada  saat  ini menjadikan  indihome  sebagai  salah  satu   produk PT.Telkom  untuk  mengakses  jaringan  internet  sebagai  media  untuk  mencari informasi.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  diperlukan  suatu  penerapan  Algoritma  C4.5 dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  indihome.  Dari  penelitian  ini  akan dihasilkan  sebuah pohon  keputusan  yang dapat dijadikan  sebagai  tolak  ukur  tingkat kepuasan pelanggan indiome. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan masukan  kepada  PT.Telkom  agar  dapat  memperbaiki  sistem  pelayanan  di  kota Pematangsiantar dalam upaya meningkatkan  pelayanan  pelanggan  dalam menggunakan  jaringan  internet  melalui  indihome.  Sehingga  kemudian  akan menghasilkan  pelayanan  yang  baik  bagi  pelanggan  indihome  dan  berguna  bagi masyarakat.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  di  dalam  database. Data  mining adalah  tumpukan  data  yang  sudah tersimpan  selama  bertahun-tahun  yang  dimasukkan  kedalam  database  dan mendapatkan informasi dari data dengan jumlah besar ” [4] .Data Mining merupakan istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database[5].

## 2.2. Pohon Keputusan ( Decision Tree )
Pohon  Keputusan  ( Decision  tree )  adalah  sebuah  metode  yang  memiliki  bentuk seperti  pohon,  dimana  setiap  cabangnya  menunjukkan  pilihan  diantara  sejumlah alternatif pilihan yang ada, dan setiap daunnya menunjukkan keputusan yang dipilih. Pohon  keputusan  biasa  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan untuk  mengambil  sebuah  keputusan.  Konsep  dasar decision  tree adalah  mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-turan keputusan ( rule ). Dalam mengawali pengambilan keputusan menggunakan decision tree user memulai dengan penentuan root  node (titik  awal)  sebagai  awal  pemecahan  masalah.  Kemudian  dilakukan pengujian data yang menghasilkan percabangan hinggah pembagian kelas data [6].

## 2.3. Metode C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  sudah  banyak  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  data  yang  memiliki  atribut-atribut  numerik  dan  kategorial. Hasil  dari  proses  klasifikasi  yang  berupa  aturan-aturan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  nilai  atribut  bertipe  diskret  dari  record  yang  baru.  Algortima   C4.5 sendiri  merupakan  pengembangan  dari  algortima  ID3,  dimana  pengembangan dilakukan  dalam  hal,  bisa  mengatasi  missing  data,  bisa  mengatasi  data  kontinu  dan pruning . ‘Teknik pruning merupakan teknik yang digunakan untuk menyederhanakan    struktur    pohon    yang    telah  di  proses  pada  algoritma  C4.5. Teknik pruning sesuai digunakan dalam  mengantisipasi  struktur  tree dengan  jumlah level yang banyak” [7]
Menurut Kusrini dalam [9] Algoritma C4.5 yaitu sebuah metode pohon keputusan yang  digunakan  dalam  pengubahan  fakta  yang  berukuran  besar  menjadi  sebuah pohon keputusan kedalam bentuk aturan. Dimana aturan tersebut dapat lebih mudah dipahami’.  Secara  umum  metode  C4.5  untuk  membangun  pohon  keputusan  adalah sebagai berikut:
a) Pilih atribut sebagai akar.
Untuk  memperoleh  atribut  akar  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah kasus  dan  jumlah  target  atribut.  Nilai Entropy  dihitung digunakan  dengan tujuan  untuk  menghasilkan  nilai  atribut.Berikut  ini  adalah  rumus  dasar perhitungan Entropy : Entropy(A) = ∑ (1) dimana:
S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi: proporsi dari Si terhadap S Setelah  menghitung Entropy setiap  kasus,  maka  selanjutnya  digunakan informasi Gain untuk pemisahan obyek. Dengan menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Gain(S,A) = Entrropy(S) – ∑ * Entropy(Si) (2) Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut
N : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S Setelah  semua  atribut  dihitung  menggunakan  persamaan  diatas,  maka  atribut yang  memiliki  nilai  informasi  tertinggi  dibanding  atribut  ya ng  lain  dijadikan sebagai Node (akar).
b) Buat cabang.
Setelah  diperoleh  atribut  yang  mempunyai  nilai Gain tertinggi,  maka  atribut tersebut  digunakan  sebagai Node . Node ini  memiliki instance sehingga instance dijadikan sebagai cabang dari Node .
c) Bagi kasus dalam cabang.
Setiap  nilai  pada instance memiliki  nilai  yang  berbeda.  Nilai instance diklasifikasikan  berdasarkan  makna  dari  nilai instance tersebut  agar  menjadi lebih  sederhana.  Tetapi,  jika  nilai instance tidak  dapat  disederhanakan  lagi maka  perlu  melakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Ulangi  proses  untuk  setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian,  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  kuesioner  yang diberikan  kepada  pelanggan Indihome pada  kota  pematangsiantar.  Sampel  yang digunakan adalah 100 responden. Setelah data yang diperlukan diperoleh, kemudian ditentukan  variabel  –  variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Sedangkan variabel  responnya  adalah  kepuasan,  yaitu pelanggan indihome yang puas dan tidak puas  terhadap  kualitas  pelayanan  terhadap  pihak  PT.  Telkom.  Setiap  aspek  terdiri dari  beberapa  pertanyaan  yang  diajukan  kepada  pelanggan indihome kota pematangsiantar. Data yang digunakan menggunakan jenis metode sampling dengan menggunakan  kuesioner  yang diberikan menggunakan linker 3 yang  terdiri dari  SP( Sangat Puas ), P( Puas) dan KP(Kurang Puas ).
Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Kuesioner No Nama Jenkel Pekerjaan Kualitas Produk Harga Kualitas Jasa Pelayanan Petugas Tanggapan 1 R1 Wanita Pengusaha Puas Puas Puas Puas Puas 2 R2 Laki-Laki Karyawan Swasta Puas Kurang Puas Kurang Puas Puas Tidak Puas 3 R3 Laki-Laki Pengusaha Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Puas 4 R4 Laki-Laki Pengusaha Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Puas 5 R5 Wanita Karyawan Swasta Puas Puas Kurang Puas Sangat Puas Puas 6 R6 Laki-Laki Pengusaha Puas Puas Kurang Puas Puas Puas 7 R7 Wanita Pengusaha Puas Puas Sangat Puas Puas Puas 8 R8 Laki-Laki BUMN Sangat Puas Puas Puas Sangat Puas Puas 9 R9 Wanita Pengusaha Sangat Puas Puas Puas Puas Puas 10 R10 Wanita Pengusaha Puas Puas Sangat Puas Puas Puas 11 R11 Wanita Pengusaha Kurang Puas Kurang Puas Sangat Puas Puas Puas 12 R12 Wanita Karyawan Swasta Puas Puas Sangat Puas Puas Puas 13 R13 Wanita Karyawan Swasta Puas Puas Sangat Puas Puas Puas 14 R14 Laki-Laki Pengusaha Puas Puas Puas Puas Puas 15 R15 Wanita Pengusaha Puas Puas Puas Puas Puas 16 R16 Laki-Laki Pengusaha Puas Puas Puas Sangat Puas Puas 17 R17 Wanita Karyawan Swasta Puas Puas Puas Puas Puas 18 R18 Wanita Karyawan Swasta Sangat Puas Sangat Puas Puas Puas Puas .... ..... ..... ...... ...... ...... ...... ....... ...... 100 R100 Laki-laki Guru Puas Sangat Puas Puas Puas Puas

## 3.1. Proses Algoritma C4.5
Di  dalam  implementasi  hasil  akhir  dari  penerapan  algoritma  C4.5  akan   dibagi  ke dalam dua tahap yaitu proses perhitungan manual menggunakan algoritma C4.5 dan penyesuaian  hasil  perhitungan  manual  melalui  pengujian  menggunakan software RapidMiner 5.3.
Langkah 1:  Menghitung    jumlah    kasus,    jumlah    kasus    untuk  keputusan  Puas, jumlah  kasus  untuk  keputusan  Tidak  Puas,  dan Entropy dari    semua kasus    dan  kasus    yang  dibagi    berdasarkan    atribut Kualitas  Produk,
Harga, Kualitas Petugas, Pelayanan Petugas . Langkah 2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi berdasarkan  kelas  atribut  dengan  persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2).
Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain.
a) Menghitung entropy total :
Entropy [Total] = ( ( ))   ( ( ) )
Entropy [Total]  = 0,557438185
b) Menghitung entropy dan gain Kualitas Produk :
Entropy [Kualitas Produk-Sangat Puas] = ( ( ))   ( ( ) )
= 0,266764988
Entropy [Kualitas Produk-Puas] = ( ( ))   ( ( ) ) = 0,322756959 Entropy [Kualitas Produk-Kurang Puas]= ( ( ))   ( ( ) )
= 0,721928095
Gain [Total, Kualitas Produk]  =0,557438185- ( ( )
( ) ( ) )
= 0,207082346
Dan seterusnya sampai perhitungan node terakhir. Berikut ini hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang diuraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Node 1 Jml Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain TOTAL 100 87 13 0,557438185 Kualitas Produk 0,207082346 Sangat Puas 22 21 1 0,266764988 Puas 68 64 4 0,322756959 Kurang Puas 10 2 8 0,721928095 Harga 0,325642679 Sangat Puas 11 11 0 0 Puas 78 75 3 0,235193382 Kurang Puas 11 1 10 0,439496987 Kualitas Jasa 0,181234634 Sangat Puas 12 12 0 0 Puas 76 71 5 0,350010593 Kurang Puas 12 4 8 0,918295834 Pelayanan Petugas 0,18621548 Sangat Puas 22 22 0 0 Puas 71 64 7 0,464514944 Kurang Puas 7 1 6 0,591672779
Langkah 3:  Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2.  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi adalah  Harga  dengan gain sebesar  0,325642679.  Maka  atribut  Harga dipilih sebagai node akar. Nilai kelas atribut Sangat Puas adalah kosong, sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut  tersebut. Untuk  kelas  atribut  Puas  dan  Kurang  Puas  belum  diperoleh  hasil  antara keputusan Puas dan Tidak Puas, maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut hingga diperoleh hasil akhir pada node 1.2.2  Harga-Puas Kualitas Produk-Sangat  Puas.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  Node  1.2.2.  yang ditunjukkan pada Tabel 3. berikut ini:
Tabel 3. Perhitungan Node 1.2.2. Node 1.2.2 Jml Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Harga-Puas Kualitas Produk-Sangat Puas 18 17 1 0,309543429 Kualitas Jasa 0,537438185 Sangat Puas 2 2 0 0 Puas 14 14 0 0
Kurang Puas 2 1 1 1 Pelayanan Petugas 0,506576522 Sangat Puas 5 5 0 0 Puas 13 12 1 0,391243564 Kurang Puas 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3.  diatas,  atribut  yang  menjadi node cabang  dari Harga  –  Puas  dan  Kualitas  Produk  –  Sangat  Puas  adalah  Kualitas  Jasa  dengan  nilai gain tertinggi  sebesar  0,537438185.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Puas  dan  Puas mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu  keputusan  yaitu  Puas.  Nilai  kelas  atribut Kurang Puas mengklasifikasikan keputusan Puas dan Tidak Puas, maka perhi tungan berakir  pada  node  1.2.2.  Dengan  demikian  dapat  digambarkan  hasil  pohon keputusan  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma C.45 pada  Gambar  1.  sebagai berikut :
Gambar 1. Pohon Keputusan hasil perhitungan Node Akhir
Dari  perhitungan  diatas  terdapat  11  (sebelas) rules yang  dapat  di  jadikan  sebagai referensi  dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  indihome  pada  kota Pematangsiantar.  Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan  pohon keputusan  pada  Gambar  4.7  di  atas  yaitu  7  (tujuh) rules keputusan  puas  dan  4 (empat) rules keputusan tidak puas dijelaskan melalui teks narasi sebagai berikut:
a) Jika  Harga  =  Kurang  Puas  dan  Kualitas  Jasa  =  Kurang  Puas,  maka  hasilnya Tidak Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 6}
b) Jika  Harga  =  Kurang  Puas  dan  Kualitas  Jasa  =  Puas,  maka  hasilnya  Tidak Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 4}
c) Jika  Harga  =  Kurang  Puas  dan  Kualitas  Jasa  =  Sangat  Puas,  maka  hasilnya Puas {Puas = 1, Tidak Puas = 0}
d) Jika  Harga  =  Puas,  Kualitas  Produk  =  Kurang  Puas  dan  Kualitas  Jasa  = Kurang Puas , maka hasilnya Puas {Puas = 1, Tidak Puas = 1}
e) Jika Harga = Puas, Kualitas Produk = Kurang Puas dan Kualitas Jasa = Puas , maka hasilnya Tidak Puas {Puas = 0, Tidak Puas = 1}
f) Jika Harga = Puas dan Kualitas Produk = Puas, maka hasilnya Puas {Puas = 57, Tidak Puas = 0}
g) Jika  Harga  =  Puas,  Kualitas  Produk  =  Sangat  Puas,  Kualitas  Jasa  =  Kurang Puas  dan  Pelayanan  Petugas  =  Puas  maka  hasilnya  Tidak  Puas  {Puas  =  0, Tidak Puas = 1}
h) Jika  Harga  =  Puas,  Kualitas  Produk  =  Sangat  Puas,  Kualitas  Jasa  =  Kurang Puas  dan  Pelayanan  Petugas  =  Sangat  Puas  maka  hasilnya  Puas  {Puas  =  1, Tidak Puas = 0}
i) Jika Harga = Puas, Kualitas Produk =  Sangat Puas dan Kualitas Jasa  = Puas maka hasilnya Puas {Puas = 14, Tidak Puas = 0}
j) Jika  Harga  =  Puas,  Kualitas  Produk  =  Sangat  Puas  dan  Kualitas  Jasa  = Sangat Puas maka hasilnya Puas {Puas = 2, Tidak Puas = 0}
k) Jika Harga = Sangat Puas, maka hasilnya Puas {Puas=11, Tidak Puas = 0}

## 3.2. Hasil Pengujian Data
Di  dalam  implementasi  hasil  akhir  dari  penerapan  algoritma  C4.5  akan  dibagi  ke dalam dua tahap yaitu proses perhitungan manual menggunakan algoritma C4.5 dan penyesuaian hasil perhitungan manual melalui pengujian menggunakan softwareRapidMiner 5.3.  Hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan sesuai dengan software RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 19. sebagai berikut :
Gambar 2. Decision Tree Pada Rapidminer
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan operator Split Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 94,00%. 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.
Gambar 3. Performance Vektor Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software  RapidMiner didapat  nilai akurasi  sebesar  94,00%,  artinya  bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya mendekati 100%..  Sesuai dengan  ketentuan  tersebut  maka  hasil perhitungan manual
dengan  pengujian RapidMiner menghasilkan  sebanyak  11  model  aturan  atau rule tingkat kepuasan pelanggan indihome di Kota Pematangsiantar. Model aturan dalam bentuk pohon keputusan yang dihasilkan dari Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 2.  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 pelanggan indihome pada Kota Pematangsiantar.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :
a) Hasil  penelitian  dalam  perhitungan  menggunakan  Algoritma  C4.5  diperoleh  11 model  aturan  atau  rules  tingkat  kepuasan  pelanggan  indihome  di  Kota Pematangsiantar. Dengan tingkat nilai akurasi sebesar 94,00 % label puas dan 50 % label tidak puas.
b) Hasil  dari  pengujian  dengan  RapidMiner  dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat menemukan pohon keputusan pada kasus tinggkat kepuasan pelanggan Indihome pada Kota Pematangsiantar.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Turnip,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Tingkat  Konsumsi Konsumen Pada Medan Solusindo,” No. February, 2017.
[2] R. M. Eki, “Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C4 . 5,” Fak. Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 2, Pp. 1–14, 2016.
[3] Telkom  Indonesia,  “Sejarah  Singkat  Pt  Telekomunikasi  Indonesia  Rbk,” Http://Jobtrenurtika.Wordpress.Com/Sejarah-Singkat-Pt-Telekomunikasi- Indonesia-Tbk/ , Pp. 1–5, 2018.
[4] E.  Evicienna  And  H.  Amalia,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Hasil  Pemilihan Legislatif Dprd Dki Jakarta,” None , Vol. 9, No. 1, Pp. 48–56, 2018.
[5] S.  Hawani,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  And  Solikun,  “Penerapan  C  4.5  Untuk Menentukan  Calon  Suami  Terbaik  Dalam  Pernikahan  Pada  Kantor  Kua  Siantar Martoba Pematangsaintar,” J. Ris. Sist. Inf. Tek. Inform. , Vol. 1, Pp. 64–68, 2016.
[6] D.  Setyawati,  I.  Taufik,  Jumadi,  And  W.  B.  Zulfikar,  “Klasifikasi  Terjemahan Ayat  Al-Quran  Tentang  Ilmu  Sains  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree Berbasis  Mobile,” Join ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  24–27,  2016,  Doi:
10.15575/Join.V1i1.7.
[7] R.  K.  Amin,  M.  S.  Dra.Indwiarti,  And  T.  Yuliant  Sibaroni,  S.Si.,  M, “Implementasi  Klasifikasi  Decision  Tree  Dengan  Algoritma  C4.5  Dalam Pengambilan  Keputusan  Permohonan  Kredit  Oleh  Debitur  (Studi  Kasus:  Bank Pasar Daerah Istimewa Yogyakarta) Rafik,” J. Tugas Akhir , Vol. 2, No. 1, P. 1768, 2015, Doi: 10.2527/Jas1972.354859x.
[8] F.  F.  Harryanto,  S.  Hansun,  U.  M.  Nusantara,  G.  Serpong,  And  C.  Pegawai, “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai Baru Di Pt Wise,” Vol. 3, No. 2, Pp. 95–103, 2017.
[9] R.  Wajhillah  And  I.  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis  Web,”  Vol.  04,  No.  02,  Pp.  174–187, 2017.