Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Kepuasan Masyarakat Terhadap Kualitas Pelayanan Pada Pengadilan Negeri Simalungun Menggunakan Metode Algoritma C4.5
Sri Rahayu 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , M Fauzan 3 1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 sri.rahayoue@gmail.com, 2 irfansudahri@amiktunasbangsa.ac.id,
3 m.fauzan@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the level of community satisfaction with services in the District Court Simalungun using the C4.5 Algorithm method. The data source used  in this study was taken with an instrument in the form of a questionnaire with closed and open answers, where the data is in the form of numbers and analyzed static descriptive. The study population was all service users in the District Court  Simalungun,  including  Procedures,  Service  Time,  Costs/  Tariffs,  Implementing  Behavior,  etc. After  doing  the  calculations  manually,  the  verification  is  also  done  using  the  application,  namely RapidMiner. From the analysis process, it can be seen that the responsive aspect is the most dominant aspect in determining the level of community satisfaction at the District Court Simalungun.
Keywords : District Court Simalungun, Community Satisfaction, C4.5, Data Mining, RapidMiner

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan pada  Pengadilan  Negeri  Simalungun  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5.  Sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dengan  instrument  berupa  kuisioner  dengan  jawaban tertutup dan terbuka, dimana datanya berupa angka-angka dan dianalisis static deskriptif. Populasi penelitian ini adalah semua masyarakat pengguna layanan di Pengadilan Negeri Simalungun antara lain Prosedur, Waktu Pelayanan, Biaya/ Tarif, Prilaku Pelaksana, dll. Setelah dilakukan perhitungan secara  manual,  maka  dilakukan  pula  pembuktian  menggunakan  aplikasi,  yaitu  RapidMiner.  Dari proses analisis, dapat diketahui bahwa aspek responsif merupakan aspek yang paling dominan dalam menentukan tingkat kepuasan masyarakat pada Pengadilan Negeri Simalungun.
Kata kunci : Pengadilan Negeri Simalungun, Kepuasan Masyarakat, C4.5, Data Mining, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan publik yang sering dibutuhkan dan diberikan secara umum belum memuaskan  masyarakat.  Pelayanan  yang  diberikan  terlalu  rumit  dengan bermacam alasan yang tidak dapat diterima oleh masyarakat, sehingga pelayanan yang diberikan terlihat tidak efektif dan efisien. Keadaan yang seperti ini membuat semua masyarakat yang menggunakan layanan publik tidak merasa puas. Karena itu  masyarakat  enggan  mengurus  sesuatu  yang  berhubungan  dengan  birokrasi pemerintah  secara  langsung.  Salah  satu  kantor  pemerintahan  yang  aktivitasnya memberikan  pelayanan  publik  kepada  masyarakat  adalah  Kantor  Pengadilan Negeri Simalungun.
Pengadilan Negeri Simalungun sebagai lembaga dibawah Mahkamah Agung Republik  Indonesia  haruslah  mampu  memberikan  pelayanan  prima  guna mencapai  keagungannya,  untuk  mencapai  hal  tersebut  Pengadilan  Negeri Simalungun  perlu  memperbaiki  pelayanan  kepada  masyarakat  tersebut,  karena
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pelayanan  tersebut  masih  belum  terukur  secara  efektif  dan  pelayanannya  masih belum menggunakan metode, maka Pengadilan Negeri Simalungun masih kesulitan untuk  menilai  pelayanan  yang  di  berikan  kepada  masyarakat  atau  pengguna layanan pada Pengadilan Negeri Simalungun.
Tujuan  utama  dari  survei  kepuasan  masyarakat  adalah  untuk  menghitung kepuasan  masyarakat  dan  meningkatkan  kualitas  pelayanan  publik  pada Pengadilan  Negeri  Simalungun.”Dari  masalah  yang  muncul  Pengadilan  Negeri Simalungun telah memberikan kuesioner yang telah disi oleh masyarakat, hal ini guna  meningkatkan  dan  mengukur  sejauh  mana  kepuasan  masyarakat  terhadap kualitas pelayanan pada Pengadilan Negeri Simalungun.
Dikutip  dari  penelitian  terdahulu,  algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu metode  yang  dapat  menganalisis  data  dalam  jumlah  yang  banyak  menggunakan konsep  entropy  dan  gain.  Dengan  algoritma  tersebut  dibuatkan  analisis  pohon keputusan untuk mengukur kriteria terbaik dan menghasilkan angka akurasi [1]
.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa informasi yang  selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data.  Data  mining  mulai  ada  sejak  1990-an  sebagai  cara  yang  benar  dan  tepat untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan antara data untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster  sehingga  objek  -  objek  yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [2].

## 2.2. Metode Algoritma C4.5
“Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3. Algoritma ini memiliki  kelebihan  yaitu  mudah  dipahami,  fleksibel  dan  menarik  karena  dapat diterapkan  dalam  bentuk  gambar  (pohon  keputusan)”  [3].  Algoritma  C4.5 merupakan algoritma klasifikasi pohon keputusan yang banyak digunakan karena memiliki  kelebihan  utama  dari  algoritma  yang  lainnya.  Kelebihan  algoritma  C4.5 dapat  menghasilkan  suatu  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan, memiliki  tingkat  akurasi  yang  bisa  diterima,  efisien  dalam  menangani  atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numerik [4]. Ada 4  langkah  yang  digunakan  dalam  membangun  pohon  keputusan  pada  algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
a) Pilih atribut sebagai akar.
b) Buat cabang untuk masing – masing nilai.
c) Bagi kasus dalam cabang.
d) Ulangi proses untuk masing – masing cabang sampai semua kasus yang ada pada cabang memiliki kelas yang sama.
Dalam algoritma C4.5, akan mencari nilai entropy dan gain. Entropy adalah ukuran teori  informasi  yang  dapat  diketahui  karakteristik  dari  impuryt  dan  homogenity dari  satu  kumpulan  data.  Maka  dari  nilai  Entropy  tersebut  bisa  dihitung  nilai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
information  gain  dari  masing-masing  atribut.  Penghitungan  nilai  Entropy  dapat digunakan rumus seperti Persamaan (1) Entropy (s) =
(1)
Rumus (1) merupakan rumus yang sering digunakan dalam perhitungan entropy yang  digunakan  dalam  menentukan  seberapa informatif  atribut  tersebut.  Berikut keterangannya :
s : Himpunan kasus n : Jumlah partisi pi :
Jumlah kasus pada partisi ke-i
Information  Gain  adalah  informasi  yang  dihasilkan  dari  perubahan  entropy dari  suatu  kumpulan  data,  melalui  observasi  atau  bisa  juga  disimpulkan  dengan melakukan partisipasi dari suatu set data.
(S,A)  = - (2)
Keterangan: S  : Impunan Kasus A  : Atribut n  : Jumlah Partisi Atribut A |Si|  : Jumlah Kasus pada Partisi ke-i |S|  : Jumlah Kasus dalam S Untuk  S  (himpunan  kasus)  adalah  sama  yaitu  274,  sedangkan  atribut  (A) yang digunakan pada kasus ini meliputi atribut tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan  empathy .  Sedangkan n adalah  hasil  dari partisi  di masing-masing atribut.    Setelah  semua  atribut  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  diatas, oleh  karena  itu  atribut  yang  memiliki  nilai  informasi  tertinggi  dibanding  atribut yang lain dijadikan sebagai node (akar).
a) Buat cabang. Setelah didapat atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi, maka dari  itu  atribut  tersebut  digunakan  sebagai  node.  Node  ini  memiliki instance sehingga instance ditetapkan sebagai cabang dari node.
b) Bagi  kasus  dalam  cabang.  Setiap  nilai  atau  hasil  pada  instance  memiliki  nilai yang berbeda-beda. Nilai instance ini diklasifikasikan berdasarkan  kesimpulan dari  nilai  instance  itu  agar  menjadi  lebih  sederhana.  Tetapi,  jika  nilai instance tidak  dapat  disederhanakan  lagi  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  perhitungan lebih  lanjut.  Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sehingga  semua  kasus  pada cabang memiliki hasil kelas yang sama.

## 2.3. Pohon Keputusan (Decesion Tree)
Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat kuat  dan  terkenal.  Pohon  keputusan  juga  berguna  untuk  mengeksplorasi  data, menemukan  hubungan  yang  tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variable  input dengan sebuah variable target. Proses pohon keputusan adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model keputusan, mengubah model pohon menjadi rule, dan menyederhanakan rule [5].
Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan [6].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Konsep  dari  pohon  keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan  dan  aturan-  aturan  keputusan.  Data  dalam pohon  keputusan  biasanya dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan  record.  Atribut  menyatakan suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai  kriteria  dalam  pembentukan tree [7].  Pada Decission Tree tedapat 3 jenis node, yaitu : [8]
a) Root Node , merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak memiliki output atau memiliki hasil lebih dari satu.
b) Internal  Node ,  merupakan  node  percabangan,  di  node  ini  hanya  terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c) Leaf node atau terminal node , adalah node akhir, dan pada node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan  studi kasus  lokasi  yang  digunakan  adalah  kantor  Pengadilan  Negeri  Simalungun. Penelitian  ini  dilakukan  sekali  6  (enam)  bulan  yaitu  pada  setiap  akhir  semester. Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  masyarakat  pengguna  layanan publik di Pengadilan Negeri Simalungun dengan membagikan kuesioner penulis.

## 3.1. Pemodelan Metode
Model decision  tree dengan  model  table  yang  akan  digunakan  sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Analisis Data Nilai Persepsi Nilai Interval (Ipk) Nilai Interval Konversi Mutu Pelayanan Kinerja Unit Pelayanan 1 1,00 – 1,75 25,00 – 64,99 D Tidak Baik 2 2,60 – 3,064 65,00 – 76,60 C Kurang Baik 3 3,0644 – 3,532 76,61 – 88,30 B Baik 4 3,5324 – 4,00 88,31 – 100,00 A Sangat Baik
Dari table 1 dapat dijelaskan bahwa nilai analisis data memiliki pengaruh besar dalam  data  penelitian  ini.  Analisis  selanjutnya  adalah  mendeskripsikan  hasil analisis terhadap ruang lingkup sebagai berikut :

## Tabel 2. Pengukuran Indeks Kepuasan Pengguna Layanan
No Ruang Lingkup Rata-Rata Skor Kategori Peringkat 1. Persyaratan 3.04 Baik 1 2. Prosedur 3.02 Baik 4 3. Waktu Pelayanan 2.97 Baik 7 4. Biaya/Tarif 2.98 Baik 5 5. Produk Spesifikasi Jenis Pelayanan 3.0 Baik 8 6. Kompetensi Pelaksana 2.95 Baik 3 7. Perilaku Pelaksana 3.13 Baik 6 8. Sarana Dan Prasarana 2.94 Baik 9 9. Penanganan Pegaduan 2.93 Baik 2
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2. Proses Perhitungan Algoritma C4.5
Perhitungan metode 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. Langkah  2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi berdasarkan kelas atribut dengan persamaan. Selanjutnya dilakukan penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan.  Berikut  ini  adalah perhitungan nilai entropy dan gain.
Berikut  ini  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain yang  diuraikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain TOTAL 300 259 41 0.575442095 Persyaratan 0.293344559 Sangat Puas 100 100 0 0 Puas 105 105 0 0 Cukup Puas 84 53 31 0.949938021 Tidak Puas 11 1 10 0.439496987 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Prosedur 0.448888948 Sangat Puas 94 94 0 0 Puas 123 123 0 0 Cukup Puas 42 38 4 0.453716339 Tidak Puas 41 4 37 0.461216041 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Waktu Pelayanan 0.298195824 Sangat Puas 69 64 5 0.375051406 Puas 153 151 2 0.100530878 Cukup Puas 42 38 4 0.453716339 Tidak Puas 34 6 28 0.672294817 Sangat Tidak Puas 2 0 2 0 Biaya / Tarif 0.250762271 Sangat Puas 49 49 0 0 Puas 145 145 0 0 Cukup Puas 90 59 31 0.929008368 Tidak Puas 14 6 8 0.985228136 Sangat Tidak Puas 2 0 2 0 Produk Spesifikasi Jenis Pelayanan 0.210817027 Sangat Puas 102 101 1 0.079490442 Puas 103 97 6 0.320468287 Cukup Puas 79 60 19 0.795881274 Tidak Puas 16 1 15 0.337290067 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Kompetensi Pelaksana 0.204143042 Sangat Puas 96 93 3 0.200622324 Puas 135 128 7 0.294212008 Cukup Puas 47 34 13 0.850770704 Tidak Puas 21 3 18 0.591672779 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Perilaku Pelaksana 0.260320129 Sangat Puas 56 56 0 0 Puas 160 155 5 0.200622324
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Cukup Puas 55 42 13 0.788940657 Tidak Puas 23 6 17 0.828055725 Sangat Tidak Puas 3 0 3 0 Sarana dan Prasarana 0.169697908 Sangat Puas 45 45 0 0 Puas 148 141 7 0.274803196 Cukup Puas 91 70 21 0.779349837 Tidak Puas 13 3 10 0.779349837 Sangat Tidak Puas 3 0 3 0 Penanganan Pengaduan 0.39782078 Sangat Puas 9 9 0 0 Puas 204 204 0 0 Cukup Puas 26 26 0 0 Tidak Puas 57 20 37 0.934849024 Sangat Tidak Puas 4 0 4 0
Langkah 3 : Dari hasil perhitungan pada Tabel 4.1. diperoleh nilai atribut tertinggi adalah Prosedur dengan gain sebesar 0.448888948. Maka atribut Prosedur dipilih sebagai node akar.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Tidak Puas  adalah kosong,  sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan pada kelas atribut tersebut. Untuk kelas atribut Sangat  Puas  dan  Puas  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  satu  keputusan  yaitu Puas. Untuk kelas atribut Cukup Puas dan Tidak Puas belum diperoleh hasil antara keputusan  Puas  dan  Tidak  Puas,  maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut. Berikut  ini  hasil  perhitungan  dari  kelas  atribut  Prosedur  =  Cukup  Puas  yang ditunjukkan pada Tabel 4. berikut ini:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1.1 Node 1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Prosedur- Cukup Puas 42 38 4 0.453716339 Persyaratan 0.367772518 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 9 9 0 0 Cukup Puas 28 28 0 0 Tidak Puas 5 1 4 0.721928095 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Waktu Pelayanan 0.01456268 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 9 8 1 0.503258335 Cukup Puas 29 26 3 0.479832024 Tidak Puas 4 4 0 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Biaya / Tarif 0.099199985 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 16 16 0 0 Cukup Puas 20 18 2 0.468995594 Tidak Puas 6 4 2 0.918295834 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Produk 0.245812034
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Spesifikasi Jenis Pelayanan Sangat Puas 5 5 0 0 Puas 17 16 1 0.322756959 Cukup Puas 16 16 0 0 Tidak Puas 4 1 3 0.811278124 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Kompetensi Pelaksana 0.238034196 Sangat Puas 6 6 0 0 Puas 15 15 0 0 Cukup Puas 18 16 2 0.503258335 Tidak Puas 2 0 2 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Perilaku Pelaksana 0.060272348 Sangat Puas 5 5 0 0 Puas 19 18 1 0.297472249 Cukup Puas 15 1 3 0.724844992 Tidak Puas 3 3 0 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Sarana dan Prasarana 0.1427961 Sangat Puas 1 1 0 0 Puas 19 19 0 0 Cukup Puas 18 16 2 0.503258335 Tidak Puas 4 2 2 1 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Penanganan Pengaduan 0.32253122 Sangat Puas 4 4 0 0 Puas 21 21 0 0 Cukup Puas 11 11 0 0 Tidak Puas 6 2 4 0.918295834 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  diatas,  atribut  yang  menjadi node cabang  dari Prosedur-Cukup  Puas  adalah  Persyaratan  dengan  nilai gain tertinggi  sebesar 0.367772518.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Puas  dan  Sangat  Tidak  Puas  adalah kosong,  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut  tersebut. Nilai kelas atribut Puas telah mengklasifikasikan satu keputusan Puas. Untuk nilai kelas atribut Cukup Puas dan Tidak Puas belum diperoleh satu keputusan sehingga masih  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Berikut  ini  hasil  perhitungan Prosedur  =  Cukup  Puas  dan  Persyaratan  =  Tidak  Puas  yang  ditunjukkan  pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 1.1.1 Node 1.1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Prosedur-Cukup
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Node 1.1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Puas Persyaratan-Tidak Puas 5 1 4 0.721928095 Waktu Pelayanan 0.072905595 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 1 0 1 0 Cukup Puas  4 1 3 0.811278124 Tidak Puas 0 0 0 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Biaya / Tarif 0.170950594 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 0 0 0 0 Cukup Puas  3 1 2 0.918295834 Tidak Puas 2 0 2 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Produk Spesifikasi Jenis Pelayanan 0.721928095 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 2 1 1 1 Cukup Puas  0 0 0 0 Tidak Puas 3 0 3 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Kompetensi Pelaksana 0.321928095 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 1 1 0 0 Cukup Puas  2 0 2 0 Tidak Puas 2 0 2 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Perilaku Pelaksana 0.321928095 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 2 1 1 1 Cukup Puas  3 0 3 0 Tidak Puas 0 0 0 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Sarana dan Prasarana 0.721928095 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 1 1 0 0 Cukup Puas  2 0 2 0 Tidak Puas 2 0 2 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Penanganan 0.721928095
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Node 1.1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Pengaduan Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 1 1 0 0 Cukup Puas  2 0 2 0 Tidak Puas 2 0 2 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Node 1.1.1 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain
Dari hasil perhitungan pada Tabel 3 diatas yang menjadi node cabang dari atribut Prosedur  =  Cukup  Puas  dan  Persyaratan  =  Tidak  Puas  adalah  Kompetensi Pelaksana  dengan  nilai gain tertinggi  yaitu  sebesar  0.721928095 dengan  kelas atribut  Cukup  Puas  diperoleh  keputusan  Puas  dan  kelas  atribut  Tidak  Puas diperoleh  keputusan  Tidak  Puas.  Kemudian  hasil  perhitungan  untuk Node 1.2, pada Tabel 6. berikul ini:
Tabel 6. Hasil Perhitungan
Node 1.2 Node 1.2 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Prosedur-Tidak Puas 41 4 37 0.461216041 Persyaratan 0.023537505 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 0 0 0 0 Cukup Puas  35 4 31 0.512709142 Tidak Puas 6 0 6 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Waktu Pelayanan 0.112826934 Sangat Puas 7 2 5 0.863120569 Puas 2 1 1 1 Cukup Puas  1 0 1 0 Tidak Puas 29 1 28 0.216396932 Sangat Tidak Puas 2 0 2 0 Biaya / Tarif 0.198986892 Sangat Puas 2 2 0 0 Puas 0 0 0 0 Cukup Puas  31 2 29 0.345117315 Tidak Puas 6 0 6 0 Sangat Tidak Puas 2 0 2 0 Produk Spesifikasi Jenis Pelayanan 0.12586436 Sangat Puas 2 1 1 1 Puas 7 2 5 0.863120569
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Node 1.2 Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Information Gain Cukup Puas  20 1 19 0.286396957 Tidak Puas 12 0 12 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Kompetensi Pelaksana 0.094460262 Sangat Puas 4 1 3 0.811278124 Puas 9 2 7 0.764204507 Cukup Puas  12 1 11 0.41381685 Tidak Puas 16 0 16 0 Sangat Tidak Puas 0 0 0 0 Perilaku Pelaksana 0.174405296 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 7 3 4 0.985228136 Cukup Puas  11 1 10 0.439496987 Tidak Puas 17 0 17 0 Sangat Tidak Puas 3 0 3 0 Sarana dan Prasarana 0.049180604 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 8 1 7 0.543564443 Cukup Puas  22 3 19 0.574635698 Tidak Puas 8 0 8 0 Sangat Tidak Puas 3 0 3 0 Penanganan Pengaduan 0.298746561 Sangat Puas 0 0 0 0 Puas 3 3 0 0 Cukup Puas  0 0 0 0 Tidak Puas 34 1 33 0.191433255 Sangat Tidak Puas 4 0 4 0
Dari hasil perhitungan pada Tabel 6. diatas, atribut yang menjadi Node cabang dari Prosedur - Tidak Puas  adalah Penanganan Pengaduan dengan nilai gain tertinggi sebesar 0.298746561 .  Nilai  kelas  atribut  Puas  telah  mengklasifikasikan  satu keputusan  Puas.  Kelas  atribut  Tidak  Puas  dan  Sangat  Tidak  Puas  adalah  Tidak Puas.  Untuk  nilai  kelas  atribut  Sangat  Puas  dan  Cukup  Puas  adalah  kosong sehingga  tidak  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Dengan  demikian Node 1.2. adalah node cabang terakhir yang terbentuk.

## 3.2.1. Pohon Keputusan
Berikut  ini  adalah  proses  pemodelan  pohon  keputusan  berdasarkan  hasil perhitungan Algoritma C4.5 . Dari perhitungan Node 1 diperoleh pohon keputusan sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga
Node 1
Berdasarkan Gambar 1 diatas, atribut Prosedur digunakan sebagai Node akar. atribut  Cukup  Baik  dan  Tidak  Baik  belum  diperoleh  satu  keputusan  sehingga menghasilkan Node cabang  yaitu Node 1.1.  dan Node 1.2.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan  pada Node 1.1  yaitu  Prosedur  =  Cukup  Baik.  Pohon  keputusan  yang terbentuk pada tahap ini ditunjukkan pada Gambar 2 berikut :
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga Node 1.1
Dari  Gambar  2  hasil  perhitungan Node 1.1  diperoleh  pohon  keputusan  atribut Persyaratan  sebagai Node cabang.  Selanjutnya  pohon  keputusan  yang  terbentuk pada Node 1.1.1  Prosedur  =  Cukup  Baik  dan  Persyaratan  =  Tidak  Baik  pada Gambar 4.3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga Node 1.1.1
Pohon  Keputusan  pada  Gambar  3.  merupakan  hasil  keputusan  akhir  yang terbentuk  dari  hasil  perhitungan Node 1.1.1  dengan  atribut  Produk  Spesifikasi Jenis  Pelayanan  sebagai Node cabang.  Selanjutnya  pohon  keputusan  yang terbentuk pada Node 1.2. ditunjukkan pada gambar 4 sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga Node 1.2
Pohon  Keputusan  pada  Gambar  4.  merupakan  hasil  keputusan  akhir  yang terbentuk dari hasil perhitungan Node 1.2 dengan atribut Penanganan Pengaduan sebagai cabang. Dari hasil tersebut diketahui semua kasus sudah masuk kedalam kelas.  Dengan  demikian  dapat  digambarkan  hasil  pohon  keputusan  hasil perhitungan menggunakan algoritma C.45 pada Gambar 5. sebagai berikut :
Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Perhitunga Algoritma C4.5
Dari perhitungan diatas terdapat 9 (sembilan) rules yang dapat di jadikan sebagai referensi  dalam  menentukan  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan pada Pengadilan Negeri Simalungun.

## 3.3. Hasil Percobaan
Pada tahap akhir penerapan Algoritma C4.5 dilakukan penyesuaian hasil dari perhitungan secara manual melalui pengujian menggunakan software RapidMiner 5.3. Hasil pengolahan data dengan model pohon keputusan sesuai dengan software RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 6. sebagai berikut :
Gambar 6. Decision Tree pada RapidMiner
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar  6.  diatas  merupakan  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada RapidMiner dengan  aturan  atau rule yang  dapat  dilihat  pada  text view dan RuleModel pada Gambar berikut :
Gambar 7. Rule Decision Tree pada RapidMiner

## 3.4. Validasi Decision Tree
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan operator Split  Validation diperoleh  nilai  akurasi  yaitu  sebesar  96,67%.  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 8. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 9. Performance Vektor Algoritma C4.5
Dari  gambar  diatas  nilai Accuracy sebesar  96,67%,  artinya  aturan  atau  rule  yang dihasilkan mendekati 100%, dimana untuk Class Precision pada prediksi label Puas sebesar 100% dan prediksi label Tidak Puas sebesar 80,00%.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 89-102 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :
a) Data  Mining  dengan  algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  untuk  menganalisis tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Kualitas Pelayanan pada Pengadilan Negeri  Simalungun.  Hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian  metode  algoritma C4.5 kedalam RapidMiner memiliki nilai validiasi yang sama.
b) Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  atribut  information  gain  yaitu Persyaratan  =  0.293344559,  Prosedur  =  0.448888948,  Waktu  Pelayanan = 0.298195824, Biaya Tarif = 0.250762271, Produk Spesifikasi Jenis Pelayanan = 0.210817027, Kompetensi Pelaksana = 0.204143042, Perilaku Pelaksana = 0.260320129, Sarana dan Prasarana = 0.169697908.
c) Hasil dari penelitian tersebut menampilkan bahwa yang menjadi nilai atribut tertinggi adalah Prosedur, dengan nilai 0.448888948 dan dengan nilai atriut terendah adalah Sarana dan Prasarana = 0.169697908.
d) Hasil  pohon  keputusan  dapat  menjadi  acuan bagi  kantor  Pengadilan  Negeri Simalungun  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  pada  masyarakat pengguna layanan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Asistyasari And T. Baidawi, “Analisis Penerimaan Karyawan Posisi Field Collector Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Pt. Prismas Jamintara Jakarta,” Vol. 2, No. 2, Pp. 1–6, 2017.
[2] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  And  A. Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , Vol. 1, No. September, P. 721, 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.78.
[3] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4 . 5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa,” Vol. 10, Pp. 244–250, 2018.
[4] D.  H.  Kamagi  And  S.  Hansun,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  C4.5 Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , Vol. 6, No. 1, Pp. 15– 20, 2014, Doi: 10.31937/Ti.V6i1.327.
[5] A. Novyana, B. Martaleli, And K. Hendra, “Penerapan Algoritma Id3 Dan C.45 Dalam Hubungan Data Awal Masuk Mahasiswa Dengan Prestasi Akademik,” Vol. 3, P. 10, 2012.
[6] Yuni Sara Luvia, D.  Hartama,  Agus Perdana Windarto,  And Solikhun, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Sist. Inf. Tek. Inform. , Vol. 1, No. 1, Pp. 75–79, 2016.
[7] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  And  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” Vol. 11, No. 2, Pp. 130–138, 2015.
[8] M.  A.  Sembiring,  M.  Fitri,  L.  Sibuea,  A.  Sapta,  P.  Studi,  And  S.  Informasi,  “Analisa Kinerja Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Hasil Belajar,” Vol. 4307, No. February, Pp. 73–79, 2018.