Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 173-177

## Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi
Dimas Ainnur Ryanda Saragih 1 , M Safii 2 , Dedi Suhendro 2
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 dimasryanda1@gmail.com, 2,* m.safii@amiktunasbangsa.ac.id, 3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak– Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh layanan Sistem  Informasi Akademik terhadap kepuasan Mahasiswa agar Mahasiswa yang merupakan civitas akademika tidak merasa kecewa terhadap pelayanan terkait Sistem Informasi Akademika. Pengukuran  kepuasan  Mahasiswa  terkait  layanan  Sistem  Informasi  kampus  jarang  dilakukan  sehingga  tidak  diketahui  tingkat kepuasan Mahasiswa. Dengan mengetahui tingkat kepuasan Mahasiswa, pihak Perguruan Tinggi dapat memperbaiki layanan apabila kurang baik dan lebih meningkatkan pelayanan apabila tingkat kepuasan sudah baik. Penelitian ini melakukan pengukuran tingkat kepuasan  Mahasiswa  terhadap  layanan  bagian  Akademik  yang  ada  pada  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Algoritma  C4.5,  dimana  sumber  data  yang  digunakan  menggunakan  teknik  angket/kuisioner  yang  diberikan kepada  Mahasiswa  secara  acak  di  lingkungan  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Validitas  data  dilakukan  dengan validitas internal. Adapun variabel yang digunakan diantaranya (1) Kualitas Sistem, (2) Kualitas Informasi, (3) Kualitas Pelayanan, dan  (4) Ekspektasi Kinerja. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat diterapkan untuk meningkatkan pelayanan Sistem Informas Akademik agar sistem yang sudah ada dapat berjalan dengan lebih baik lagi.
Kata Kunci: Kepuasan Mahasiswa; Pohon Keputusan; Data Mining; Klasifikasi; Algoritma C4.5
Abstract– The purpose of this study was to determine the effect of Academic Information System services on student satisfaction so that students who are academics do not feel disappointed with services related to Academic Information Systems. Measurement of Student satisfaction related to campus Information System services is rarely done so that the level of student satisfaction is unknown. By knowing the level of student satisfaction, the College can improve the service if it is not good and further improve the service if the level of satisfaction is good. This study measures the level of student satisfaction with the services of the Academic se ction at STIKOM  Tunas  Bangsa.  The  method  used  in  this  study  is  C4.5  Algorithm,  where  the  data  source  used  uses  a  questionnaire  / questionnaire  technique  that  is  given  to  students  randomly  in  the  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  environment.  Data validity is done with internal validity. The variables used include (1) System Quality, (2) Information Quality, (3) Service Quality, and (4) Performance Expectations. It is expected that the results of this research can be applied to improve the Academic Information System service so that the existing system can run better.
Keywords : Student Satisfaction; Decission Tree; Data Mining; Classification; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  informasi  akademik  adalah  suatu  sistem  yang  dibuat  untuk  mempermudah  kegiatan  administrasi  akademik  di kampus, yang mana kesemuanya diatur secara daring ( online ). Pengukuran kepuasan mahasiswa terkait layanan sistem informasi kampus jarang dilakukan sehingga tidak diketahui tingkat kepuasan mahasiswa. Pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa  adalah  sebuah  kegiatan  yang  seharusnya  dilakukan  secara  berkala  untuk  mengetahui  berapa  tingkat pelayanan  yang  telah  diberikan.  Jika  pelayanan  buruk  maka  pihak  universitas    wajib  untuk  dapat  meningkatkan pelayanan.  Dengan  mengetahui  tingkat  kepuasan  mahasiswa,  pihak  perguruan  tinggi  dapat  memperbaiki  layanan apabila  kurang  baik  dan  lebih  meningkatkan  pelayanan  apabila  tingkat  kepuasan  sudah  baik.  Menyikapi  anggapan tersebut, maka penulis merasa perlu untuk melakukan analisis kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik yang ada.
Pada penelitian ini digunakan metode Algoritma C4.5 untuk menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas  Bangsa  terhadap  kualitas  pelayanan  Sistem  Informasi  Akademik.  Algoritma  C4.5  yang  merupakan  salah  satu algoritma  dalam  Data  Mining,  Algoritma  C4.5  disebut  juga  dengan  pohon  keputusan (decision  tree)  yaitu  merupakan salah satu  metode klasifikasi  yang menggunakan representasi  struktur pohon, dan pada setiap node merepresentasikan atribut,cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas, Konsep dari pohon keputusan ini  adalah  dengan  mengumpulkan  data  selanjutnya  dibuatkan  decision  tree  yang  kemudian  akan  dihasilkan  rule-rule solusi permasalahan [1].
Beberapa  peneliti  lain  juga  menerapkan  algoritma  c4.5  dalam  melakukan  klasifikasi  seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  [2]  penelitian  ini  membahas  tentang  penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan mahasiswa  dalam  pelayanan  penerimaan  beasiswa  pada  mahasiswa  baru.    Hasil  dari  penelitiaan  ini  adalah  Algoritma C4.5 model decision tree dapat digunakan untuk mengklasifikasi kriteria – kriteria penerimaan beasiswa sebagai dasar dalam  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memberikan  beasiswa  agar  dapat  mempercepat  waktu dalam pengambilan keputusan pemberian beasiswa. Penelitian yang dilakukan oleh [3] penelitian ini membahas tentang mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  dengan  menggunakan  metode  sistem  pakar.  Hasil  dari penelitian ini adalah pengembangan sistem pakar mengukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap proses pembelajaran (studi  kasus:  mahasiswa  Teknik  Informatika)  dan  aplikasi  berbasis  web  dilakukan  dengan  menggunakan  metode penelitian  dan  pengembangan  pendidikan  ( Educational  Research  and  Development ).  Tahap  penelitian  dan
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 173-177
Dimas Ainnur Ryanda Saragih | https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ | Page 174 Submitted: 14/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
pengembangan  ini  terdiri  atas  empat  tahap,  yang  disebut  model  4D  ( define,  design,  develop,  dan  disseminate). Pengembangan perangkat ini hanya sampai pada tahap develop .
Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka  dengan  digunakannya  metode  Algoritma  C4.5  ini,  diharapkan  mampu mengetahui  tingkat  kepuasan  mahasiswa  serta  mengetahui  dimensi  kualitas  pelayanan  paling  dominan  yang mempengaruhi  terhadap  kualitas  pelayanan  yang  diberikan  pihak  kampus  dengan  metode  Algoritma  C4.5,  untuk membantu  pimpinan  STIKOM  Tunas  Bangsa  dalam  menganalisa  dan  mengevaluasi  sehingga  bisa  dijadikan  model bahan pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining adalah  proses  dalam  menganalisa  data  dari  perspektif  yang  berbeda  dan  menyimpulkannya  sebuah informasi-informasi  penting  yang  dapat  dipakai  untuk  keuntungan,  memperkecil  biaya  pengeluaran,  atau  bahkan keduanya.  Secara  teknis, data  mining dapat  disebut  sebagai  proses  untuk  menemukan  korelasi  atau  pola  dari  ratusan atau ribuan field dari sebuah relasional database yang besar. Kemampuan Data mining untuk mencari informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar [4].

## 2.2 Pohon Keputusan (Decission Tree)
Decision tree adalah salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon ( tree) di mana setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas [5] .
Gambar 1. Contoh Struktur Decision Tree

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C.45  adalah  sebuah  algoritma  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 C.45 merupakan pengembangan dari ID3 [6]. Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C.45, yaitu :
a) Menyiapkan  data traning .  Data traning biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi  sebelumnya dan sudah dikelompokan ke dalam kelas – kelas tertentu .
b) Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari  masing  –  masing  atribut,  nilai gain yang  paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama.  Sebelum menghitung  nilai gain dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy .  Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus Entropy(A) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (1)
dimana:
S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
c) Menghitung nilai gain menggunakan rumus:
Gain(S,A) = Entrropy(S) – ∑ |Si| |S| n i=1 * 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
d) Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
e) Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
1) Semua r ecord dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
2) Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 173-177
3) Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  kuisioner,  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  Prodi Sistem  Informasi  dengan  jumlah  mahasiswa  sebanyak  552.  Penulis  memberikan  kuisioner  kepada mahasiswa  dengan jumlah 275 sampel data. Data yang digunakan merupakan jenis statistik deskriptif dengan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa. Kuesioner yang diberikan menggunakan linker 4 yang terdiri dari SP (Sangat Puas), P (Puas), CP (Cukup Puas) dan KP (Kurang Puas).

## 3.1 Pengolahan data menggunakan algoritma C4.5
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu  dengan  mencari  jumlah  kasus keseluruhan, jumlah kasus keputusan puas dan jumlah  keputusan tidak puas. Menghitung entrophy dari  semua kasus yang dibagi berdasarkan kualitas sistem (C1), kualitas informasi (C2), kualitas pelayanan (C3), ekspektasi kinerja (C4). Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing – masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 1. Perhitungan Node 1 Jumlah   Puas   Tidak Puas  Entrophy  Gain Total 275 211 64 0,78274 C1 B 122 111 11 0,43702 0,08399 CB 5 4 1 0,72193 KB 143 91 52 0,94566 SB 5 5 0 0
C2 B 147 120 27 0,68805 0,32912 CB 4 3 1 0,81128 KB 35 1 34 0,18718 SB 89 87 2 0,1551 C3 B 115 114 1 0,07202 0,3749 CB 88 52 36 0,97602 KB 26 1 25 0,23519 SB 46 44 2 0,25802 0,43987 C4 B 111 111 0 0 CB 91 55 36 0,96832 KB 27 1 26 0,22854 SB 46 46 0 0
Kolom entrophy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut : Entrophy (total) = - (64/275)*LOG2(64/275) - (211/275)*LOG2(211/275) Entrophy (total) = 0,78273534 Kemudian pada nilai gain pada baris C1 dihitung persamaan (2) sebagai berikut : Gain (total,C1) = (0,78273534) - ((122/275)* 0,4370167+ (4/275)* 0,7219280+ (143/275)* 0,9456603+(5/275)*0) Gain (total,C1) = 0,083989485
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.1  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar)  adalah  C1  memiliki  gain tertinggi yaitu 0,083989485, dimana terdiri dari 4 sub atribut yaitu  B,SB, CB, dan KB. Berdasarkan nilai entrophy dari keempat  sub  atribut  diatas,  sub  atribut  CB  dan  KB  yang  memperoleh  keputusan.  Maka  perlu  dilakukan  perhitungan lebih  lanjut  untuk  menentukan node akar  selanjutnya,dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dari  tabel  diatas  sebagai berikut :
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 173-177
Untuk  hasil  perhitungan  selanjutnya  algoritma  C4.5  dilakukan  cara  yang  sama  hingga  diperoleh  hasil  akhir  dari pengolahan data sebagai berikut:

## Gambar 3. Pohon Keputusan 4

## 3.2 Implementasi
Setelah dilakukan perhitungan  selanjutnya dilakukan pengujian data menggunakan tools rapidminer dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
Gambar 4. Hasil decision tree
Tabel 2. Rule yang dihasilkan
No Rules Keputusan 1 Jika Ekspetasi  Kerja= Baik Puas 2 Jika Ekspetasi  Kerja = Cukup Baik dan Kualitas Informasi = Baik dan Kualitas Pelayananya = Baik Puas 3 Jika Ekspetasi  Kerja = Cukup Baik dan Kualitas Informasi = Baik dan Kualitas Pelayananya = Cukup Baik Puas 4 Jika Ekspetasi  Kerja = Cukup Baik = Kualitas Informasi = Cukup Baik Puas 5 Jika Ekspetasi  Kerja = Cukup Baik = Kualitas Informasi = Kurang Baik Tidak Puas 6 Jika Ekspetasi  Kerja = Kurang Baik Tidak Puas 7 Jika Ekspetasi  Kerja = Sangat Baik dan Kualitas Sistem = Baik Puas 8 Jika Ekspetasi  Kerja = Sangat Baik dan Kualitas Sistem = Sangat Baik Puas

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil yang didapat dengan adanya analisis kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan sistem informasi  di STIKOM Tunas Bangsa menggunakan metode C4.5, maka tingkat kepuasan mahasiswa STIKOM Tunas  Bangsa  dapat  terukur  dengan  jelas.  Setelah  dilakukan  analisis,  dari  beberapa  aspek  yang  menjadi  tolak  ukur penilaian kepuasan mahasiswa maka dapat diketahui bawah aspek kepuasan yang paling dominan dari beberapa aspek kualitas sistem informasi yang diberikan oleh pihak kampus STIKOM Tunas Bangsa.
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 173-177

## REFERENCES
[1] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  36,  2017,  doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[2] F. Riandari, “Penerapan algoritma c4.5 untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[3] D. Abdurahman and T. P. Prasetyo, “Dengan Memnggunkan Sistem Pakar ( Studi Kasus : Mahasiswa Teknik Informatika ),” vol. 02, no. 02, pp. 20–24, 2016.
[4] A. G. Mabrur, “Penerapan Data Mining Program Studi Teknik Informatika Jurnal Komputer dan Informatika ( KOMPUTA ),” 2012.
[5] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk  Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 60–65, 2016.
[6] M. A. Rahman, P. P. S. Iain, R. Intan, and B. Lampung, “Algoritma C45 Untuk Menentukan ( Studi Kasus : Pps Iain Raden Intan Bandar Lampung ),” vol. 01, no. 02, pp. 118–128, 2015.