## Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pembeli Online Shop
Dimas Bayu Febriyanto, Lovi Handoko, Wahyuli, Hanif Aisyah, Rumini
Jurusan Informatika, Fakulitas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta, Indonesia

## Abstrak
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  C4.5  dalam  memutuskan  kepuasan  pelanggan.  Jenis  penelitian  ini  yakni  klasifikasi dengan konsep data mining dengan melibatkan sebanyak 100 data yang kemudian diambil sampel sebanyak 15 data konsumen Polaroid Vektor & Gift Jogja  yang dikategorikan dengan: puas dan tidak puas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni metode klasifikasi Klasifikasi adalah proses menemukan kumpulan pola atau fungsi-fungsi yang mendeskripsikan dan memisahkan kelas data satu dengan lainnya, untuk dapat digunakan, untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu. Hasil penelitian terdapat tingkat akurasi sebesar 91%, dengan nilai  presisi pada prediksi puas sebesar 66.67% dan nilai presisi pada prediksi tidak  puas sebesar 33.3%
Kata kunci: Kepuasan Pelanggan, Algoritma C4.5, Klasifikasi

## Abstract
This study applies the C4.5 algorithm in deciding customer satisfaction. The type of this research is classification with the concept of data mining by involving as many as 100 data which then take a sample of 15 data consumers of Vector Polaroid & Gift Jogja categorized by satisfied and dissatisfied. The method used in this research is classification method Classification is the process of finding a collection of patterns or functions that describe and separate data classes from one another, to  be used, to predict data that does not yet have a particular data class. The results of the study have an accuracy rate of 91%, with the value of precision at predictive satisfaction of 66.67% and the value of precision in predictions not satisfied at 33.3%
Keywords : Customer Satisfaction, C4.5 Algorithm, Classification

## 1. PENDAHULUAN
Globalisasi sekarang  ini telah terjadi dan  menyebabkan zaman semakin  maju, akan tetapi tidak diikuti dengan perekonomian negara kita yang jauh tertinggal. Banyak sekali perkembangan zaman yang bisa kita lihat di sekitar kita saat ini. Salah satunya adalah penggunaan ponsel pintar yang semakin meningkat setiap tahunnya. Banyaknya fitur-fitur media sosial yang mudah diakses dan ditawarkan dalam sistem komunikasi ponsel pintar ini tentunya semakin  mempermudah  kita  dalam  berkomunikasi  dan  tetap  terhubung  dengan  orang-orang.  Hal  ini  jelas dimanfaatkan oleh para produsen atau affiliate (orang yang menjualkan produk orang lain) untuk mencari celah atau  peluang  usaha  dengan  mengambil  keuntungan  yang  didapat  dari  banyak  pengguna  ponsel  pintar  saat  ini. Dengan  hanya  bermodalkan  ponsel  pintar  yang  kita  gunakan  dalam  keseharian  ditunjang  pula  dengan  fasilitas internet  yang  semakin  luas,  kita  dapat  mencoba  suatu  bentuk  usaha  yang  dapat  ditawarkan  kepada  konsumen termasuk dalam  interaksi  jual  belinya. Saat ini  ada satu tren  yang sedang  mengemuka di Indonesia, bahkan di dunia, yakni belanja online atau sering disebut online shop.
Persaingan online  shop saat ini amat ketat, ada banyak online  shop  yang  menawarkan  berbagai promo, hadiah, bahkan dengan harga murah, namun jika pelanggan kurang puas semua itu hasilnya akan sia-sia. Kepuasan pelanggan  sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas  layanan.  Kualitas  layanan  mendorong  pelanggan  untuk  komitmen kepada produk dan layanan suatu perusahaan sehingga berdampak kepada peningkatan penjualan suatu produk. Hal  tersebut  membuat  pelaku  usaha  online  shop  menjadi  harus  berfikir  dengan  baik  serta  memiliki  taktik  dan strategi dalam mengembangkan dan menjaga bisnisnya, dan berusaha selalu meningkatkan kepuasan konsumen.
Kepuasan konsumen dapat diartikan sebagai pendapat dari konsumen yang mengkonsumsi atau membeli suatu barang sesuai apa yang diinginkan atau diharapkan. Pada umumnya kepuasan pada tiap konsumen selalu berbeda-beda. Tak jarang ada konsumen yang mendapat begitu banyak promosi atau kemudahan yang ditawarkan namun tidak puas, dan tak jarang pula dengan kondisi dan keadaan yang sederhana konsumen juga cukup puas.
Online shop yang dapat memberikan pelayanan kepuasan konsumen tentunya akan memiliki nilai tambah tersendiri, hal itu dikarenakan pada konsumen yang merasa sesuai dengan keinginannya dalam membeli produk dari online shop merasa sesuai dengan apa yang dikeluarkan konsumen. Konsumen yang puas tentunya akan terus kembali pada online shop karena sesuai dengan peresepsi konsumen dan merasa memberikan hasil yang baik bagi konsumen, namun bagi konsumen yang tidak puas akan pergi begitu saja tanpa kembali lagi sehingga hal tersebut perlahan akan membuat pelaku usaha online shop menjadi sepi pelanggan.
Berdasarkan kondisi di atas, peneliti tertarik untuk mengkaji mengenai kepuasan konsumen online shop dengan  berbagai  attribute  dengan  judul  penelitian  adalah  :  Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pembeli Online Shop”. Objek penelitian adalah konsumen dari online shop Polaroid Vektor & Gift Jogja yang berada di kota Yogyakarta dengan pertimbangan bahwa konsumen merupakan salah satu faktor utama yang sangat dipertimbangkan oleh penjual jika ingin kelangsungan bisnisnya terus berjalan. Dalam hal ini
kepuasan konsumen menjadi hal yang sangat penting diatas segalanya. Untuk itu perlunya dukungan dari beberapa unsur  lain  agar  memberikan  pelayanan  yang  maksimal  kepada  konsumen.  Sehingga  dengan  jumlah  konsumen yang cukup banyak menjadi tolak ukur sebuah online shop dapat memenangkan persaingan diantara para pelaku online shop lainnya.
Penerapan  algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  solusi  pemecahan  kasus  yang  sering  digunakan  dalam pemecahan  masalah  pada  teknik  klasifikasi  yang  memiliki  karakteristik  yaitu  dengan  proses  penentuan  nilai entropy dan nilai gain dari kemungkinan setiap kriteria yang menjadi acuan keputusan yang dilanjutkan dengan proses perangkingan dari  hasil keputusan. Keluaran dari  algoritma C4.5  yaitu berupa  sebuah pohon keputusan (decision  tree).  Pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan  untuk  mengubah  data  menjadi pohon keputusan yang akan menghasilkan aturan-aturan keputusan.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Algoritma C4.5
Menurut (Sukma Putri Utari, 2015 Volume: IX, Nomor : 3) Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Sedangkan  pohon  keputusan  dapat  diartikan  sebagai  suatu  cara  untuk memprediksi  atau  menngelompokkan  yang  sangat  kuat.  Rumus  algoritma  C4.5  terbagi  menjadi  2  rumus  yaitu untuk mencari nilai gain dan untuk mencari nilai entropy
Rumus untuk mencari nilai gain adalah sebagai berikut:
Rumus untuk mencari nilai entropy adalah sebagai berikut:
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke I |S| : Jumlah kasus dalam S

## 2.2 Decision Tree
Secara singkat bahwa decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi pada text mining. Klasifikasi adalah proses  menemukan  kumpulan  pola  atau  fungsi-fungsi  yang  mendeskripsikan  dan  memisahkan  kelas  data  satu dengan lainnya, untuk dapat digunakan untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu (Jianwei Han,  2001).  Pohon  keputusan  dikembangkan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  membuat  serangkaian keputusan  yang  melibatkan  peristiwa  ketidakpastian.  Pohon  keputusan  adalah  suatu  peralatan  yang mengambarkan secara grafik berbagai kegiatan yang dapat diambil dan dihubungkan dengan kegiatan ini dengan berbagai peristiwa di waktu mendatang yang dapat terjadi. Seperti dalam teknik riset operasi, pohon keputusan tidak  akan  membuat  keputusan  bagi  pengambil  keputusan,  kebijakan  masih  akan  diperlukan.  Bagaimanapun dalam  berbagai  situasi  yang  tepat,  penggunaan  pohon  keputusan  akan  mengurangi  kekacauan  potensial  dalam suatu masalah kompleks dan memungkinkan pengambil keputusan menganalisis masalah secara rasional (Sutabri, 2005).

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Untuk mencapai keakuratan dan ketelitian serta informasi dalam penelitian ini, maka pengumpulan data dilakukan dengan  cara  melihat  dari  testimoni  100  pelanggan  online  shop  di  kota  Yogyakarta.  Attribute  yang  digunakan dalam testimoni ini yaitu: (1) Puas, dan (2) Tidak Puas. Metode pengumpulan data yang penulis lakukan di dalam penelitian ini adalah :
1. Wawancara
Pada  tahap  ini  kegiatan  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data  dengan  mengadakan  tanya  jawab secara langsung dengan owner/pemilik online shop.
2. Testimoni
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan adalah peneliti mengumpulkan data dengan membaca testimoni pelanggan yang telah mereka berikan setelah pelanggan tersebut menerima barang dari online shop.
Pengambilan data ini disesuaikan dengan tujuan penelitian, yaitu membuat model data mining dan mencari tingkat akurasi data.

## 3.1 Analisa Data
Data kepuasan konsumen online shop memiliki format sebagai berikut:
1. Puas
2. Tidak Puas
Dari data tersebut maka dapat diketahui bahwa konsumen yang merasa puas akan memberikan testimoni berupa pujian dan kesan-kesan  yang positif, sementara konsumen  yang  merasa tidak puas akan memberikan testimoni namun dengan kesan-kesan yang negatif, sementara untuk konsumen yang tidak memberikan testimoni dianggap tidak menjawab.
Berikut  adalah  simulasi  perhitungan  klasifikasi  kepuasan  pembeli  online  shop  dengan  algoritma  C4.5  yang menggunakan 15 sampel data testimoni sebagai data training.
Tabel 1. Data Testimoni Konsumen
Promo Konsep Kecepatan Akses Layout Kualitas Pelayanan Harga Klasifikasi Ya Menarik Cepat Menarik Baik Baik Ya Puas Ya Tidak Tidak Menarik Tidak Kurang Ya Tidak Ya Menarik Cepat Menariuk Baik Baik Ya Puas Ya Tidak Cepat Lumayan Lumayan Baik Kurang Puas Ya Menarik Cepat Lumayan Lumayan Kurang Kurang Tidak Ya Tidak Cepat Tidak Kurang Lumayan Tidak Tidak Tidak Tidak Cepat Tidak Kurang Baik Tidak Puas Ya Menarik Cepat Lumayan Lumayan Lumayan Ya Puas Tidak Tidak Cepat Lumayan Lumayan Kurang Tidak Tidak Ya Tidak Cepat Menarik Lumayan Kurang Lumayan Puas Ya Menarik Tidak Tidak Tidak Lumayan Tidak Tidak Ya Menarik Tidak Tidak Tidak Baik Tidak Puas Ya Menarik Cepat Menarik Lumayan Lumayan Lumayan Puas Ya Menarik Cepat Lumayan Baik Baik Lumayan Puas Ya Menarik Cepat Tidak Lumayan Baik Lumayan Puas Presentasi Kepuasan 86.67% 60% 80% 66.67% 80% 73.33% 66.67% 66.67%
Keterangan : Untuk testimoni terbagi menjadi 2 (dua) yaitu:
1. Puas
Testimoni  puas  apabila  konsumen  memberikan  testimoni  berupa  pujian  dan  kesan  pesan  yang  positif seperti (puas, ramah, cukup).
2. Tidak Puas
Testimoni tidak puas apabila konsumen memberikan testimoni tanpa pujian dan kesan pesan yang negatif seperti (tidak, kurang)
Tabel 2. Penyederhanaan Data Testimoni Pembeli Produk Pelayanan Fasilitas Klasifikasi Baik Baik Ya Puas Baik Kurang Tidak Tidak Baik Baik Ya Puas Lumayan Baik Ya Puas Lumayan Kurang Ya Tidak Kurang Lumayan Tidak Tidak
Kurang Baik Ya Puas Baik Lumayan Ya Puas Lumayan Kurang Ya Tidak Baik Kurang Ya Puas Kurang Lumayan Ya Tidak Kurang Baik Ya Puas Baik Lumayan Ya Puas Baik Baik Ya Puas Lumayan Baik Ya Puas
Setelah dianalisis, dataset tersebut memiliki 15 kasus yang terdiri dari 10 “PUAS” dan 5 “TIDAK PUAS” yang terdapat pada kolom klasifikasi, langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah menghitung entropinya.
Total Kasus Sum (Puas) Sum (Tidak) Entropi Gain 15 10 5 Entropi(S) = Entropi total  (S) =10 15
x ( 2 log 10 − 2 log 15) + - 5 15 x ( 2 log 5 − 2 log  15)
= 0,66666666  x (3,32192809 – 3,90689059) + 0,33333333 x (2,32192809 – 3,90689059) = 0,66666666 x (-0,58496286) + -0,33333333 x (-1,5849625) = 0,38997523 + 0,52832082 = 0,91830325
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropi Total Kasus Puas(S1) Tidak Puas (S2) Entropi total 15 10 5 0,91830325
Setelah entropi total sudah dihitung, maka langkah selanjutnya adalah melakukan analisis dan perhitungan setiap atribut dan nilai-nilainya.
Tabel 4. Hasil perhitungan total Atribut Nilai Sum Sum(Puas) Sum(Tidak)  Entropi Gain Produk Baik 7 6 1 0,55990241 Lumayan 4 2 2 1 Kurang 4 2 2 1  0,08169673 Pelayanan Baik 7 7 0 0 Lumayan 4 2 2 1 Kurang 4 1 3 0,81127812  0,43529577 Fasilitas Ya 13 10 3 0,78956963 Tidak 2 0 2 0  0,23400958
Langkah selanjutnya adalah menghitung gain pada setiap atribut dengan menggunakan rumus berikut ini : Gain(produk) = ( 𝐺𝑎𝑖𝑛6 15 𝑥 0) + ( 4 15 𝑥 1) + 5 15 x 0,97095058 = 0 + 0,266666666  + 0,32365019 = 0,59031685
Setelah nilai gain pada setiap atribut diketahui maka langkah selanjutnya adalah membuat pohon keputusannya. Umtuk membuat pohon keputusan tersebut langkah awalnya kita harus mencari nilai gain yang terbesar. Karena nilai gain (Pelayanan)yang paling besar maka pelayanan menjadi node akar ( root nude )
Gambar 1. Pohon keputusan node 1 (root node)
Berdasarkan  pembentukan pohon keputusan  node  1 (root node),  node 1.2  dan  node 1.3 akan dianalisis  lebih lanjut,  untuk lebih mudahnya maka node 1.2 akan dianalisis terlebih dahulu. Untuk mempermudahnya tabel 4 difilter dengan data yang memiliki Pelayanan = Lumayan sehingga jadilah tabel berikut.
Tabel 5. Penyederhanaan atribut pelayanan Pelayanan Fasilitas  Produk  Klasifikasi Lumayan Tidak Kurang Tidak Puas Lumayan Ya Baik Puas Lumayan Ya Kurang Tidak Puas Lumayan Ya Baik Puas
Selanjutnya, data pada tabel 5 dianalisis dan dihitung kembali entropi atribut pelayanan lumayan serta entropi dan  gain  setiap atribut lainnya dengan mengecualikan atribut pelayanan yang sudah berada pada jalur diatasnya sehingga membentuk tabel baru yaitu tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan node 1.2 Pelayanan Lumayan Sum (Puas) Sum (Tdk Puas) Entropi 4 2 2 1 Node Atribut Nilai Sum Puas Tidak Puas Entropi Gain Fasilitas Ya 3 2 1 0,91829581 Tidak 1 0 1 0 0,31127815 1.2 Produk Baik 2 2 0 0 Lumayan 0 0 0 0 Kurang 2 2 0 0 1
Dari tabel hasil perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa gain Produk memiliki nilai yang paling tinggi. Oleh karena itu node selanjutnya adalah Produk dengan klasifikasi puas.
Gambar 2. Pohon keputusan node 2
Karena node 1.2 sudah menemukan ujung dari setiap cabangnya, maka node 1.2 sudah selesai. Maka selanjutnya adalah menganalisis node 1.3 menggunakan data pada tabel 5
Tabel 7.  Penyederhanaan atribut pelayanan Pelayanan Fasilitas Produk Klasifikasi Lumayan Tidak Kurang Tidak Puas Lumayan Ya Baik Puas Lumayan Ya Kurang Tidak Puas Lumayan Ya Baik Puas
Selanjutnya, data pada tabel 7 dianalisis dan dihitung kembali entropi atribut fasilitas serta entropi dan gain  setiap atribut  lainnya  dengan  mengecualikan  atribut  pelayanan  yang  sudah  berada  pada  jalur  diatasnya  sehingga membentuk tabel baru yaitu tabel 8.
Tabel 8 Hasil perhitungan node 1.3 Pelayanan Kurang Sum (Puas) Sum (Tdk Puas) Entropi 4 1 3
Node Atribut Nilai Sum Puas Tidak Puas Entropi Gain Fasilitas Ya 3 2 1 0,91829581 Tidak 1 0 1 0 0,31127815 1.2 Produk Baik 2 2 0 0 Lumayan 0 0 0 0 Kurang 2 2 0 0 1
Dari  tabel  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  gain  Fasilitas  memiliki  nilai  0,31127815.  Karena atribut  Produk  telah  selesai  maka  selanjutnya  menggunakan  nilai  gain  dari  atribut  Fasilitas  untuk  membentuk klasifikasi puas pada node 1.3.
Gambar 3. Pohon keputusan node 3
Adapun aturan atau rule yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan terakhir seperti pada gambar 3 di atas adalah sebagai berikut :
a. Jika Pelayanan online shop tersebut = baik, maka secara otomatis pelanggan akan merasa puas.
b. Jika Pelayanan online shop tersebut = lumayan, maka pada atribut Produk harus bernilai lumayan ataupun baik supaya pelanggan merasa puas.
c. Jika Pelayanan online shop tersebut = kurang, maka pada atribut Fasilitas harus bernilai Ya/ Baik supaya pelanggan merasa puas.
Untuk menghitung presentase “Puas” dan  “Tidak Puas” menggunakan rumus : Puas = 10/15*100% = 66.7% Tidak Puas = 5/15*100% = 33.3%

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian pada bab-bab yang sudah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk melakukan perhitungan, ternyata mampu mengklasifikasi tingkat kepuasan  pelanggan  pada online  shop tersebut  dengan  tingkat  keakuratan  sebesar91%,  dengan  nilai  presisi pada prediksi puas sebesar 66.67% dan nilai presisi pada prediksi tidak  puas sebesar 33.3% .
2. Pohon Keputusan  yang dihasilkan oleh teknik klasifikasi  Algoritma C4,5 dari  variabel  yang  memiliki gain tertinggi yaitu Pelayanan, sehingga pemilik online shop dapat menjadikan acuan untuk memperbaiki kualitas online shop tersebut.
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  peneliti  mengusulkan  beberapa  rekomendasi  bagi  pengembang  pendidikan, peneliti lebih lanjut, dan pihak terkait sebagai berikut: Melakukan evaluasi internal terhadapat data konsumen dan membandingkat dengan beberapa algoritma lainnya sehingga terus mendapatkan model terbaru dan rule terbaru yang lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1] E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, R. Rahim, C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake, Int. J. Eng. Res. Technol. 6 (2017) 10–15.
[2] Harry  Dhika  ,  Fitriana  Destiawati,  Aswin  Fitriansyah, IMPLEMENTASI  ALGORITMA  C4.5        TERHADAP  KEPUASAN PELANGGAN , Vol 6, No.1, Th, 2016
[3] Darudiato, S., Santoso, S. W., & Wiguna, S. (2002). BUSINESS INTELLIGENCE : KONSEP DAN METODE, (9), 63–67.
[4] H.  Widayu,  S.D.  Nasution,  N.  Silalahi,  M.  Mesran,  DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  JENIS  TRANSAKSI  NASABAH PADA  KOPERASI  SIMPAN  PINJAM  DENGAN  ALGORITMA  C4.5,  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA.  1  (2017). http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/323/273 (accessed June 27, 2017).
[5] Gorunescu,  F.  (2011).  Data  mining:  Concepts,  models  and  techniques. Intelligent  Systems  Reference  Library , 12 . http://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
[6] M.  Maharani,  N.A.  Hasibuan,  N.  Silalahi,  S.D.  Nasution,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  D.U.  Sutiksno,  H.  Nurdiyanto,  E.  Buulolo,  Y. Yuhandri,  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET  DENGAN  MENERAPKAN ASSOCIATION RULE, J. Ris. Komput. 4 (2017) 6–11. https://www.researchgate.net/publication/312495968.
[7] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining . Data Mining . http://doi.org/10.1016/B978-0-12-381479-1.00001-0
[8] R. Rahim, I. Zufria, N. Kurniasih, M.Y. Simargolang, A. Hasibuan, D.U. Sutiksno, R.F. Nanuru, J.N. Anamofa, A.S. Ahmar, A. Daengs GS, C4.5 Classification Data Mining for Inventory Control, Int. J. Eng. Technol. 7 (2018) 68–72. doi:10.14419/ijet.v7i2.3.12618.
[9] S. Defit, G.W. Nurcahyo, Penerapan Algoritma C4 . 5 Pada NUPTK Untuk Menentukan Pola Sertifikasi Guru Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Decision Tree ( Studi Kasus : Pada Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kabupaten Rokan Hulu ) Of Computer Science, 1 (2015) 69–83.
[10]  Y.A.  Fiandra,  S.  Defit,  Yuhandri,  Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Data  Rekam  Medis  berdasarkan  International Classification Diseases (ICD-10), J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi). 1 (2017) 82–89. doi:https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.48.