Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Algoritma C5.0 Untuk Klasifikasi Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Kantor Kecamatan
Rahmanita Widiyanti * , Cucu Suhery, Rahmi Hidayati
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* rahmanitawidiyanti@student.untan.ac.id, 2 csuhery@siskom.untan.ac.id, 3 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmanitawidiyanti@student.untan.ac.id Submitted 04-08-2022 ; Accepted 30-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Pelayanan publik  merupakan  kegiatan untuk  memenuhi  kebutuhan pelayanan bagi  masyarakat.  Kantor  Kecamatan  Pontianak Kota merupakan salah satu instansi yang melakukan pelayanan publik. Kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang dilakukan Kantor Kecamatan Kota dapat diukur dengan survei kepuasan guna untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Adanya unsur penilaian yang beragam membuat Kantor Kecamatan Pontianak Kota sulit untuk menentukan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan. Oleh karena itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  dan  mengetahui  unsur  penilaian  yang  mempengaruhi  kepuasan pelayanan. Pada penelitian ini digunakan Algoritma C5.0 untuk melakukan klasifikasi terhadap kepuasan masyarakat. Unsur penilaian (variabel)  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  terdiri  dari  kesesuaian  pelayanan,  pemahaman  prosedur,  kecepatan  pelayanan,  biaya, standar pelayanan, kemampuan petugas, perilaku petugas, sarana dan prasarana, dan pengaduan pelayanan. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi berupa sangat baik, baik, dan kurang baik. Jumlah data yang digunakan sebanyak 250 data dengan data latih yang di gunakan sebanyak 175 data dan data uji sebanyak 75 data. Algoritma C5.0 menghasilkan pohon keputusan, rules , dan kemampuan petugas sebagai  unsur  penilaian  yang  berpengaruh.  Berdasarkan  hasil  pengujian  mendapatkan  akurasi  90,67%, precision 68,085%, recall 55,89%,, dan laju error 9,33%.
Kata Kunci: Algoritma C5.0; Data Mining; Kepuasan; Pelayanan; Klasifikasi

## Abstract
Public service is an activity to fulfill service needs for the people. Kecamatan Pontianak Kota Office is one of the institutes that perform public  services.  People's  satisfaction  with  the  services  provided  by  the  Kecamatan  Pontianak  Kota  Office  can  be  measured  by  a satisfaction  survey  in  order  to  improve  service  quality.  The  existence  of  various  assessment  elements  makes  it  difficult  for  the Kecamatan Pontianak Kota Office to determine people's satisfaction with services. Therefore, we need a system that can classify and determine the  elements of  the  assessment  that  affect  service satisfaction.  In this  research,  the  C5.0  algorithm was used  to  classify people's satisfaction.  The assessment elements (variables) used for classification consist of suitability of services, understanding of procedures, speed of service, costs, service standards, officers' abilities, behavior of officers, facilities and infrastructure, and service complaints. This research resulted in a classification such as very good, good, and not good. The amount of data used is 250 data with training data used as much as 175 data and test data as much as 75 data. The C5.0 algorithm produces a decision tree, rules,  and the ability of officers as an influential assessment element. Based on the test results obtained 90.67% accuracy, 68.085% precision, 55.89% recall, and 9.33% error rate.
Keywords : C5.0 Algorithm; Data Mining; Service; Satisfaction; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan publik adalah rangkaian kegiatan dalam rangka memenuhi kebutuhan pelayanan bagi setiap warga negara dan penduduk atas barang, jasa, dan/atau pelayanan administratif sesuai  peraturan Undang-Undang No 25 tahun 2000 [1]. Survei kepuasan masyarakat adalah suatu pengukuran tingkat kepuasan pelayanan secara komprehensif tentang kepuasan masyarakat terhadap kualitas pelayanan yang diberikan oleh penyelenggara pelayanan di Kantor Kecamatan Pontianak Kota.  Jenis  pelayanan  yang  dilakukan  di  Kantor  Kecamatan  Kota  Pontianak,  yaitu  pelayanan  akta  jual beli/hibah/pembagian hak bersama, surat keterangan waris, KTP, KK, surat domisili usaha, surat keterangan pengajuan kredit usaha kecil, dispensasi nikah islam/non islam, surat keterangan belum cukup umur, surat keterangan tidak mampu, surat pindah datang, surat keterangan pembangunan tower, surat pindah, surat masuk ABRI, surat keterangan usaha, surat persetujuan lingkungan, dan surat pengesahan usulan pensiun non PNS [2]. Pemberian pelayanan merupakan tugas pokok dari Kecamatan dan Kelurahan dalam menjalankan fungsinya sesuai dengan ketentuan perundang-undangan yang berlaku dan memberikan kepuasan untuk pelayanan yang diberikan ke masyarakat [3].
Penilaian  kepuasan  pelayanan  yang  dilakukan  oleh  Kantor  Kecamatan  Pontianak  Kota  merupakan  salah  satu peranan penting dalam upaya memperbaiki pelayanan yang telah dilakukan [1]. Adanya unsur penilaian yang beragam membuat  Kantor  Kecamatan  Pontianak  Kota  sulit  untuk  menentukan  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  dan  mengetahui  unsur  penilaian  yang mempengaruhi kepuasan pelayanan. Salah satu algoritma klasifikasi yang sesuai dengan bentuk data yang tersedia untuk membangun  sistem  ini  adalah  Algoritma  C5.0.  Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  Algoritma  C5.0  berjudul “Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil”. Hasil penelitian tersebut adalah sebuah sistem  yang  dapat  menentukan  keputusan  kinerja  karyawan  dengan  menggunakan  data  sebanyak  275  data  PNS  [4]. Penelitian lainnya tentang kepuasan terhadap pelayanan berjudul “Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes”. Penelitian tersebut menghasilkan hasil klasifikasi yang bagus ( good  classIfication )  dan  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  96,71%  [5].  Penelitian  sebelumnya  tentang  Algoritma  C5.0 yang    berjudul  “Implementasi  Algoritma  C5.0  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal  Kronik”  membahas  tentang
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma tersebut sebesar 99,3% dan menggunakan data sebanyak 160 data [6]. Penelitian lainnya kepuasan masyarakat tergadap pelayananan berjudul “Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pengadilan Agama Pematang Siantar Menggunakan Algoritma C4.5”. Penelitian tersebut menggunakan data sebanyak 150 data yang diambil menggunakan kuesioner dan menghasilkan akurasi 100% [7].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  dilakukan,  maka  dilakukan  penelitian  tentang  “Implementasi  Algoritma C5.0 Dalam Klasifikasi Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan di Kantor Kecamatan Pontianak Kota”. Penelitian ini membangun  sistem  yang  diimplementasikan  menggunakan website .  Dengan  adanya  sistem  klasifikasi  kepuasan masyarakat  terhadap  pelayanan  berbasis website , sistem  lebih  mudah  dan  efisien  untuk  menampilkan  klasifikasi  pada kepuasan pelayanan. Variabel yang digunakan adalah kesesuaian pelayanan, pemahaman prosedur, kecepatan pelayanan, biaya, st and ar pelayanan, kemampuan petugas, perilaku petugas, sarana prasarana, dan pengaduan pelayanan. Penelitian yang dilakukan akan menghasilkan klasifikasi berupa sangat baik, baik, kurang baik, dan tidak baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  terdapat  tujuh  tahapan,  yaitu  studi  literatur,  pengumpulan  data,  analisis  sistem,  implementasi, pengujian  sistem,  serta  terdapat  kesimpulan  dan  saran. Tahap  penelitian  yang  pertama  adalah  studi  literatur.  Literatur yang dikumpulkan berupa teori-teori atau referensi pendukung yang dilakukan dalam penelitian untuk membantu dalam pengerjaan  penelitian.  Literatur  yang  digunakan  dapat  berupa  jurnal  penelitian  sebelumnya,  buku,  skripsi,  dan  artikel yang dapat digunakan untuk mendukung penelitian. Tahapan penelitian kedua adalah pengumpulan data. Pengumpulan data dalam penelitian ini adalah survei menggunakan kuesioner untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Tahapan yang  ketiga  adalah  analisis  kebutuhan.  Tahapan  ini  digunakan  untuk  menganalisis  apa  yang  dibutuhkan  dalam membangun  sebuah  sistem.  Analisis  kebutuhan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  analisis  kebutuhan  perangkat  keras  dan perangkat  lunak.  Tahapan  keempat  adalah  perancangan  sistem.  Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  berupa perancangan  perangkat  lunak.  Tahapan  kelima  adalah  implementasi.  Tahapan  implementasi  adalah  tahap  untuk merealisasikan  serta  membangun  sebuah  sistem  yang  sudah  dirancang  pada  tahap  perancangan  sistem,  sehingga  akan menghasilkan  keluaran  yang  diinginkan.  Tahapan  ini  mengimplementasikan  Algoritma  C5.0  untuk  klasifikasi  yang dilakukan.  Tahapan  keenam  adalah  pengujian  sistem.  Tahapan  pengujian  digunakan  untuk  menguji  keberhasilan  dari tahapan implementasi yang telah dilakukan sebelumnya. Pengujian yang dilakukan, yaitu sistem diuji menggunakan data uji menggunakan confusion matrix . Tahapan ketujuh adalah kesimpulan dan saran. Setelah tahap pengujian sistem telah berhasil,  tahap  terakhir  dalam  penelitian  adalah  menarik  kesimpulan  dan  memberikan  saran.  Menarik  kesimpulan dilakukan untuk menjawab rumusan masalah dan memberikan saran dilakukan untuk menyelesaikan masalah yang belum terselesaikan. Setelah itu, penelitian selesai dilakukan. Berikut tahapan penelitian yang dilakukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu model pada data mining yang berfungsi menemukan suatu model untuk membedakan kelas data  dengan  tujuan  kelas  yang  belum  diketahui.  Pembangunan  model    klasifikasi  menggunakan  data training (latih). Penerapan model ini juga digunakan untuk  menguji keakuratan dari  aturan klasifikasi  terhadap data testing (uji) yang digunakan [8].

## 2.3 Data Mining
Data mining merupakan suatu bidang ilmu yang digunakan untuk menangani masalah dalam pengambilan informasi dari database yang besar dengan menggabungkan beberapa teknik dan data mining  juga terdapat  dalam KDD ( Knowledge Discovery  in  Database ).  Tujuan  dari data  mining adalah  mengekstraksi  informasi  menggunakan  metode  cerdas  dari kumpulan data kemudian mengubah informasi menjadi struktur yang dapat dipahami untuk digunakan lebih lanjut [9]. Data mining juga digunakan untuk mencari informasi dari sekumpulan data maupun untuk pembuatan suatu model dalam klasifikasi maupun peramalan data yang digunakan [10].

## 2.4 Decision Tree
Decision  tree atau  pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  terdapat  pada data  mining yang memiliki  struktur  pohon  berupa root  node ( node yang  terletak  paling  atas  pohon  klasifikasi), branches  node ( node cabang), dan leaf node ( node terminal atau node akhir) [8]. Decision tree digunakan untuk memperlihatkan peluang yang
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
muncul dari keputusan yang dihasilkan [11]. Decision tree mempunyai proses dari data tabel training yang terdapat atribut dan variabel kemudaian akan dibentuk menjadi sebuah pohon selanjutnya disederhanakan kedalam bentuk rules [9].

## 2.5 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 adalah salah satu algoritma klasifikasi data mining yang khususnya diterapkan pada teknik decision tree dan rule based model [12]. Algoritma C5.0 merupakan penyempurnaan serta pengembangan dari algoritma C4.5 dan ID3. Algoritma  C5.0  mempunyai  kelebihan,  yaitu  pengklasifikasian  serbaguna  yang  dapat  melakukan  dengan  baik  dalam menyelesaikan berbagai jenis masalah, proses yang dapat dilakukan menggunakan fitur numerik ataupun nominal, dapat digunakan  dalam  kumpulan  data  kecil  maupun  yang  besar,  dan  lebih  efisien  [13].  Algoritma  C5.0  memiliki  langkah- langkah dalam penyelesaian perhitungan [14], yaitu: a. Membagi secara acak ( random ) keseluruhan data menjadi data training (latih) dan data testing (uji). b. Menghitung nilai Entropy total data yang digunakan.
c. Menghitung nilai Entropy pada masing-masing variabel yang digunakan. Berikut rumus perhitungan nilai Entropy pada Persamaan (1):
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑(−𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 )) 𝑚 𝑖=1
(1)
Keterangan: S = himpunan kasus. m = jumlah partisi S. p i = proporsi dari Si terhadap S. d. Menghitung nilai Entropy total atribut ( Information Subset ). Berikut rumus perhitungan nilai Entropy total atribut (Information Subset) pada Persamaan (2):
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (𝑆) = ∑ ( |𝑆 𝑖 | |𝑆| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: S     = himpunan kasus. v     = jumlah partisi S. |Si|   = jumlah kasus dalam partisi ke-j. |S|   = jumlah kasus dalam S.
e. Menghitung nilai Information Gain untuk masing-masing variabel. Berikut rumus perhitungan nilai Information Gain pada Persamaan (3):
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (𝑆)
(3)
f. Menghitung nilai Gain Ratio . Berikut rumus perhitungan nilai Gain Ratio pada Persamaan (4).
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴)
∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
(4)
g. Variabel yang memiliki nilai Gain Ratio tertinggi, maka dipilih menjadi root dan variabel yang memiliki nilai Gain Ratio lebih rendah dari root akan dipilih menjadi cabang ( branches ).
h. Mengulangi  lagi  langkah  ke-1  sampai  ke-5,  tetapi  nilai Gain  Ratio tertinggi  pada  langkah  sebelumnya  tidak diikutsertakan.
i. Pada langkah ke-5 sudah memiliki root , maka variabel selanjutnya yang memiliki Gain Ratio tertinggi dipilih menjadi cabang ( branches ).
j. Terus mengulangi  lagi langkah ke-1 sampai ke-5 sampai menghasilkan nilai Gain Ratio = 0 untuk semua variabel yang tersisa.
k. Membentuk pohon klas If ikasi, kemudian menghasilkan rules .

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan tabel matrix yang digunakan untuk pencatatan hasil kerja dari klasifikasi. Pada pengukuran kinerja  menggunakan confusion  matrix terdapat  empat  istilah,  yaitu True  Positive (TP), True  Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) [15]. Selain itu terdapat confusion matrix dengan matrix 3×3 yang dapat disebut dengan  multiclasses  menggunakan  variabel  0,  1,  dan  2  dalam  klasifikasi  [16]. Confusion  matrix dengan  matrix  4×4 disebut  juga  model  klasifikasi multiclasses .  Proses  pengerjaan  seperti confusion  matrix 2×2. Matrix yang  digunakan berupa N×N dimana baris mewakili kelas sebenarnya dan kolom tersebut mewakili kelas yang diprediksi [17]. Confusion matrix 4×4 terdapat pada Tabel 1.
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Tabel 1. Confusion Matrix
4×4 Confusion Matrix ClassIfied 0 1 2 3 Actual 0 +C 00 − C 01 − C 02 − C 03 1 − C 10 +C 11 − C 12 − C 13 2 − C 20 − C 21 +C 22 − C 23 3 − C 30 − C 31 − C 32 +C 33
Berdasarkan confusion matrix , maka dapat dihitung beberapa parameter kinerja sebagai berikut [18]: a. Akurasi merupakan suatu pengukuran yang digunakan untuk mengukur keakuratan suatu metode yang digunakan untuk mengenali suatu objek, rumus akurasi pada Persamaan (5).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100% (5)
b. Precision merupakan suatu sistem pengukuran untuk menghitung perulangan pengukuran, rumus precision pada Persamaan (6).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 × 100%
(6)
c. Recall merupakan kemampuan sistem yang berhasil menentukan data, rumus recall pada Persamaan (7).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 × 100%
(7)
d. Laju Error merupakan mengetahui tingkat ketidak akuratan sistem, rumus laju error pada Persamaan (8).
𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100% (8)
Keterangan: TP ( True Positive )  = jumlah data positif hasil awal yang sama menjadi hasil positif di hasil klasifikasi. TN ( True Negative )  = jumlah data negatif hasil awal yang sama dengan hasil negatif klasifikasi. FP ( False Positive )  = jumlah data negatif hasil  awal yang berubah menjadi hasil positif di hasil klasifikasi. FN ( False Negative ) = jumlah data positif hasil awal yang berubah menjadi hasil negatif klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  250  data.  Variabel  yang  digunakan  sebanyak  9  variabel.  Variabel tersebut  terdiri  dari  kesesuaian  pelayanan,  pemahaman  prosedur,  kecepatan  pelayanan,  biaya,  st and ar  pelayanan, kemampuan petugas, perilaku petugas, sarana prasarana, dan pengaduan pelayanan. Perb and ingan tersebut menghasilkan keputusan  Algoritma  C5.0  berupa  sangat  baik,  baik,  dan  kurang  baik.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  terdapat perbedaan antara hasil keputusan manual dengan hasil sistem.

## 3.1  Data Kepuasan pelayanan
Data Kepuasan Pelayanan diambil menggunakan kuesioner survei. Data Kepuasan Pelayanan yang digunakan pada tahun 2021, yaitu dari Bulan Januari sampai Desember. Data latih dan  uji akan disajikan dalam bentuk tabel dengan data pribadi pengisi  kuesioner  (responden)  kepuasan  pelayanan  yang  akan  disimbolkan  dengan  R1,  R2,  R3,  sampai  dengan  R250. Berikut Data Kepuasan Pelayanan Tahun 2021 yang terdapat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Kepuasan Pelayanan Tahun 2021
No  Responden Kesesuian Pelayanan Pemahaman Prosedur Kecepatan
Pelayanan Biaya
Standar Pelayanan Kemampuan Petugas Perilaku Petugas Sarana Prasarana Pengaduan Pelayanan Hasil Manual 1 R1 Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Gratis Sesuai Kompeten Sopan dan Ramah Baik Berfungsi Kurang maksimal Baik 2 R2 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Gratis Sangat Sesuai Sangat Kompeten Sangat Sopan dan Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Sangat Baik 3 R3 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Gratis Sangat Sesuai Sangat Kompeten Sangat Sopan dan Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Sangat Baik … … … … … … … … … … … … 248 R248 Sangat Sesuai Sangat Sesuai Sangat Sesuai Gratis Sangat Sesuai Sangat Kompeten Sangat Sopan dan Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Sangat Baik 249 R249 Sesuai Sangat Sesuai Sesuai Gratis Sangat Sesuai Kompeten Sopan dan Ramah Baik Berfungsi Kurang maksimal Baik
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
250 R250 Sangat Sesuai Sesuai Sesuai Murah Sangat Sesuai Kompeten Sopan dan Ramah Baik Berfungsi Kurang maksimal Baik

## 3.2 Hasil Perhitungan Algoritma C5.0
Perhitungan ini menggunakan perb and ingan 70:30 untuk mengetahui node yang akan dihasilkan. Dari 250 data yang digunakan, maka didapatkan hasil data latih dan uji sebagai berikut:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 70% × 250 = 70 100 × 250 = 175 data

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 30% × 250 = 30 100 × 250 = 75 data
Kemudian langkah-langkah perhitungan untuk menghasilkan pohon keputusan ( decision tree ) menggunakan Algoritma C5.0 sebagai berikut:
a. Menghitung jumlah data dan jumlah data dari setiap artibut/variabel yang digunakan. Perhitungan jumlah data tersebut terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah Data Untuk Perhitungan Menggunakan Algoritma C5.0
No. Variabel Atribut Jumlah Kasus Kategori Pelayanan Sangat Baik   Baik Kurang Baik   Tidak Baik Total 175 130 30 15 0 1. kesesuaian_pelayanan Sangat Sesuai 122 113 6 3 0 Sesuai 51 17 24 10 0 Kurang Sesuai 2 0 0 2 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 2. pemahaman_prosedur Sangat Sesuai 121 106 10 5 0 Sesuai 53 24 20 9 0 Kurang Sesuai 1 0 0 1 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 3. kecepatan_pelayanan Sangat Sesuai 124 112 5 7 0 Sesuai 47 17 25 5 0 Kurang Sesuai 4 1 0 3 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 4. biaya Sangat Mahal 0 0 0 0 0 Cukup Mahal 0 0 0 0 0 Murah 24 15 4 5 0 Gratis 151 115 26 10 0 5. st and ar_pelayanan Sangat Sesuai 123 114 8 1 0 Sesuai 46 16 22 8 0 Kurang Sesuai 6 0 0 6 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 6. kemampuan_petugas Sangat Kompeten 119 113 6 0 0 Kompeten 49 17 24 8 0 Kurang Kompeten 7 0 0 7 0 Tidak Kompeten 0 0 0 0 0 7. perilaku_petugas Sangat Sopan dan Ramah 126 119 6 1 0 Sopan dan Ramah 44 10 24 10 0 Kurang Sopan dan Ramah 5 1 0 4 0 Tidak Sopan dan Ramah 0 0 0 0 0 8. sarana_prasarana Sangat Baik 130 120 5 5 0 Baik 36 9 23 4 0 Cukup 9 1 2 6 0 Tidak Baik 0 0 0 0 0 9. pengaduan_pelayanan Dikelola dengan Baik 161 129 23 9 0 Berfungsi Kurang Maksimal 14 1 7 6 0 Ada Tetapi Tidak Berfungsi 0 0 0 0 0 Tidak Ada 0 0 0 0 0
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. Menghitung Entropy Total dengan menggunakan Persamaan (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 130 175 𝑙𝑜𝑔 2 ( 130 175 )) + (− 30 175 𝑙𝑜𝑔 2 ( 30 175 )) + (− 15 175 𝑙𝑜𝑔 2 ( 15 175 )) + 0
= 1,05853744
c. Menghitung Entropy pada masing-masing atribut menggunakan Persaman (1). Perhitungan yang dilakukan adalah perhitungan Entropy dari atribut kesesuaian_pelayanan.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖) = (− 113 122 𝑙𝑜𝑔 2 ( 113 122 )) + (− 6 122 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 122 )) +  (− 3 122 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 122 )) + 0 = 0,4475825404
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖) = (− 17 51 𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 51 )) + (− 24 51 𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 51 )) + (− 10 51 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 51 )) + 0 = 1,500949866
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖) = 0 + 0 + (− 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 )) + 0 = 0

## 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖) = 0
d. Menghitung Information Subset menggunakan Persamaan (2). Perhitungan yang dilakukan adalah perhitungan Information Subset dari atribut kesesuaian_pelayanan.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛_𝑝𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑎𝑛) = ( 122 175 × 0,4475825404) + ( 51 175 × 1,500949866) + ( 2 175 × 0) + (0)
= 0,7494486463
e. Menghitung Information Gain menggunakan Persamaan (3). Perhitungan yang dilakukan adalah perhitungan Information Gain dari atribut kesesuaian_pelayanan.
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛_𝑝𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑎𝑛) = 1,05853744 − 0,74944486463 = 0,3090887937
f. Menghitung Gain Ratio menggunakan Persamaan (4).
Perhitungan yang dilakukan adalah perhitungan Gain Ratio dari atribut kesesuaian_pelayanan.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛_𝑝𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑎𝑛) = 0,3090887937 0,4475825404 + 1,500949866 + 0 + 0 = 0,1586264579
Perhitungan menggunakan Persamaan (1) hingga Persamaan (4) terus diulangi untuk menghasilkan node akar yang didapatkan dari nilai Gain Ratio tertinggi. Dari 9 variabel yang digunakan akan menghasilkan Gain Ratio yang tertinggi. Gain Ratio tertinggi tersebut akan digunakan untuk menghitung node cabang selanjutnya. Hasil perhitungan node 1 ( node akar ) terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Node 1 ( Node Akar) No Variabel Atribut Jumlah Kasus Kategori Pelayanan Entropy Infor- Mation Subset Infor- mation Gain Gain Ratio Sangat Baik Baik Kurang Baik Tidak Baik Total 175 130 30 15 0 1,058537 44 1. kesesuaian_ pelayanan Sangat Sesuai 122 113 6
3 0
0,447582 5404 0,749448 6463 0,309088 7937 0,1586 264579
Sesuai 51 17 24
10 0 1,500949 866 Kurang Sesuai 2 0 0 2 0 0
Tidak Sesuai 0 0 0 0 0
0 2. pemahaman_ prosedur Sangat Sesuai 121 106 10
5 0 0,654495
5546 0,901524 3387 0,157013 1013 0,0734 735685 3
Sesuai 53 24 20
9 0 1,482505 607 Kurang Sesuai 1 0 0 1 0 0 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 0 3. kecepatan_ pelayanan Sangat Sesuai 124 112 5 7 0 0,553511 8249 0,775733 3788 0,282804 0612 0,1038 276046
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Sesuai 47
17 25 5 0 1,358994 947 Kurang Sesuai 4 1 0
3 0 0,811278 1245 Tidak Sesuai 0 0 0 0 0 0 4. biaya Sangat Mahal 0 0 0 0 0 0
1,040932 267 0,017605 17282 0,0075 398176 63
Cukup Mahal 0 0 0
0 0 0 Murah 24 15 4 5 0 1,326087 525 Gratis 151 115 26 10 0 0,995609 5772 5. st and ar_ pelayanan Sangat Sesuai 123 114 8 1 0 0,414470 102 0,679749 5823 0,378787 8577 0,2001 82046
Sesuai 46 16 22 8
0 1,477746 834 Kurang Sesuai 6 0 0 6 0 0
Tidak Sesuai 0 0
0 0 0 0 6. kemampuan_ petugas Sangat Kompeten 119 113 6 0 0 0,288179
1267 0,605075 0293 0,453462 4107 0,2592 253964 Kompeten 49 17 24
8 0 Kurang Kompeten 7 0 0 7 0
Tidak Kompeten
0 0 0 0
0 7. perilaku_ petugas Sangat Sopan dan Ramah 126 119 6 1 0 0,631378
0075 0,427159 4325 0,169985 4311 0,6313 780075 Sopan dan Ramah
44 10
24 10 0 Kurang Sopan dan Ramah
5 1
0 4 0
Tidak Sopan dan Ramah 0 0 0 0 0 Sangat Sopan dan Ramah 126 119 6 1 0 8. sarana_ prasarana Sangat Baik 130 120 5 5 0 0,671012 9333 0,387524 5067 0,131020 9583 0,6710 129333 Baik 36 9 23 4 0 Cukup 9 1 2 6 0
Tidak Baik 0 0 0 0 0 9. pengaduan_ peayanan Dikelola dengan Baik 161 129 23 9 0 0,922284
3478 0,136253 0922 0,062340 19324 0,9222 843478 Berfungsi Kurang Maksimal
14 1
7 6 0
Ada Tetapi Tidak Berfungsi 0 0 0 0 0
Tidak Ada 0 0 0 0 0
Berdasarkan Tabel 4 bahwa variabel yang memiliki nilai Gain Ratio tertinggi adalah kemampuan_petugas dengan nilai Gain Ratio sebesar 0,2592253964 sehingga variabel tersebut menjadi node akar ( node 1). Selanjutnya, terdapat cabang untuk node 1, yaitu sangat kompeten, kompeten, dan kurang kompeten. Variabel kemampuan_petugas terdapat dua cabang yang masih dilakukan perhitungan kembali untuk menghasilkan klas If ikasi keputusan, yaitu node 2 dan node 3. Node 4 disebut dengan node terminal dengan nilai kurang kompeten sudah menghasilkan klas If ikasi, yaitu kurang baik. Dari Tabel 4 tersebut menghasilkan node 1 seperti pada Gambar 1.
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Perhitungan node cabang atau node 2 menggunakan data nilai ( value ) sangat kompeten dan node 3 menggunakan data nilai kompeten yang terdapat pada variabel kemampuan_petugas yang akan menjadi data total. Perhitungan node 2 dan node 3  menggunakan delapan variabel, karena variabel  dengan nilai Gain Ratio tertinggi tidak dihitung kembali. Kemudian mendapatkan perhitungan Entropy , Information Subset , Information Gain , dan Gain Ratio pada setiap atribut selanjutnya.  Perhitungan node 2  dan node 3  dihasilkan,  maka  akan  melakukan  perhitungan  lagi  hingga node cabang tersebut  hanya  menghasilkan node terminal.  Setelah  perhitungan  untuk  menghasilkan node dilakukan,  maka  akan menghasilkan pohon keputusan keseluruhan seperti pada Gambar 2.
Gambar 3. Pohon Keputusan Keseluruhan
Proses  perhitungan  pada  semua  variabel  sudah  mendapatkan  pohon  keputusan  dan  menghasilkan  keputusan. Setelah terbentuk pohon keputusan tersebut, maka dapat disimpulkan aturan ( rules ) sebagai berikut. a. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sangat  sesuai, and perilaku_petugas=  sangat sopan dan ramah, then hasil= sangat baik.
b. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sangat sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pemahaman_prosedur= sangat sesuai, then hasil= sangat baik. c. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sangat sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pemahaman_prosedur= sesuai, then hasil= sangat baik. d. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sangat  sesuai, and perilaku_petugas=  kurang sopan dan ramah, then hasil= sangat baik.
e. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sesuai, and sarana_prasarana= sangat baik, and biaya=  murah, and kesesuaian_pelayanan=  sangat  sesuai, and pemahaman_prosedur=  sangat  sesuai, then hasil= sangat baik.
f. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sesuai, and sarana_prasarana= sangat baik, and biaya= murah, and kesesuaian_pelayanan= sangat sesuai, and pemahaman_prosedur= sesuai, then hasil= sangat baik. g. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sesuai, and sarana_prasarana= sangat baik, and biaya= murah, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, then hasil= baik.
h. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sesuai, and sarana_prasarana= sangat baik, and biaya= gratis, then hasil= sangat baik.
i. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sesuai, and sarana_prasarana=  baik, and kesesuaian_pelayanan=  sangat  sesuai, and pemahaman_prosedur=  sangat  sesuai, and biaya=  murah, then hasil= sangat baik.
j. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sesuai, and sarana_prasarana=  baik, and kesesuaian_pelayanan= sangat sesuai, and pemahaman_prosedur= sangat sesuai, and biaya= gratis, then hasil= sangat baik.
k. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sesuai, and sarana_prasarana=  baik, and kesesuaian_pelayanan= sangat sesuai, and pemahaman_prosedur= sesuai, then hasil= sangat baik.
l. If kemampuan_petugas=  sangat  kompeten, and st and ar_pelayanan=  sesuai, and sarana_prasarana=  baik, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, then hasil= baik.
m. If kemampuan_petugas= sangat kompeten, and st and ar_pelayanan= sesuai, and sarana_prasarana= cukup, then hasil= baik.
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
n. If kemampuan_petugas=  kompeten, and kecepatan_pelayanan=  sangat  sesuai, and kesesuaian_pelayanan=  sangat sesuai, then hasil= sangat baik.
o. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sangat sesuai, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sangat sopan dan ramah, then hasil= sangat baik. p. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sangat sesuai, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, then hasil= sangat baik. q. If kemampuan_petugas=  kompeten, and kecepatan_pelayanan=  sesuai, and perilaku_petugas=  sangat  sopan  dan ramah, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, then hasil= baik. r. If kemampuan_petugas=  kompeten, and kecepatan_pelayanan=  sesuai, and perilaku_petugas=  sangat  sopan  dan ramah, and kesesuaian_pelayanan= sangat sesuai, then hasil= sangat baik. s. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pengaduan_pelayanan= dikelola dengan baik, then hasil= baik. t. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pengaduan_pelayanan= berfungsi kurang maksimal, and sarana_prasarana= baik, and pemahaman_prosedur= sangat sesuai, then hasil= baik.
u. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pengaduan_pelayanan= berfungsi kurang maksimal, and sarana_prasarana= baik, and pemahaman_prosedur= sesuai, and kesesuaian_pelayanan= sangat sesuai, then hasil= baik.
v. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pengaduan_pelayanan= berfungsi kurang maksimal, and sarana_prasarana= baik, and pemahaman_prosedur= sesuai, and kesesuaian_pelayanan= sesuai, then hasil= sangat baik. w. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= sesuai, and perilaku_petugas= sopan dan ramah, and pengaduan_pelayanan= berfungsi kurang maksimal, and sarana_prasarana= cukup, then hasil= sangat baik. x. If kemampuan_petugas=  kompeten, and kecepatan_pelayanan=  sesuai, and perilaku_petugas=  kurang  sopan  dan ramah, then hasil= sangat baik.
y. If kemampuan_petugas=  kompeten, and kecepatan_pelayanan=  kurang  sesuai, and pemahaman_prosedur=  sesuai, then hasil= sangat baik.
z. If kemampuan_petugas= kompeten, and kecepatan_pelayanan= kurang sesuai, and pemahaman_prosedur= kurang sesuai, then hasil= sangat baik. aa. If kemampuan_petugas= kurang kompeten, then hasil= kurang baik.

## 3.3 Hasil Pengujian Confusion Matrix
Setelah proses pelatihan dilakukan, proses pengujian menggunakan confusion matrix dengan menggunakan perbandingan hasil  manual  yang  didapat  dengan  hasil  sistem  yang  dihasilkan  oleh  Algoritma  C5.0.  Data  yang  digunakan  untuk pengujian  mengunakan  Algoritma  C5.0  sebanyak  75  data.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi, recall , precision , dan laju error . Berdasakan hasil yang diperoleh terdapat beberapa perbedaan hasil manual dengan hasil sistem pada perbandingan 70:30, maka didapatkan nilai TP, TN, FP, dan FN untuk melakukan perhitungan menggunakan confusion matrix . Confusion matrix yang digunakan adalah matrix 4×4 seperti Tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai TP, TN, FP, dan FN untuk Pengujian Perbandingan 70:30
Perbandingan 70:30 Classified Sangat Baik Baik Kurang Baik Tidak Baik Actual Sangat Baik 50 2 0 0 Baik 1 16 0 0 Kurang Baik 1 3 2 0 Tidak Baik 0 0 0 0
Berdasarkan Tabel 5, maka didapatkan akurasi, precision , recall , dan laju error sebagai berikut:
Akurasi = 50 + 16 + 2 + 0 50 + 2 + 0 + 0 + 1 + 16 + 0 + 0 + 1 + 3 + 2 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
× 100% = 90,67% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (( 50 1 + 1 + 0 + 50 × 100%) + ( 16 2 + 3 + 0 + 16 × 100%) + ( 2 0 + 0 + 0 + 2 × 100%) + 0) 4
= 68,085%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = (( 50 2 + 0 + 0 + 50 × 100%) + ( 16 1 + 0 + 0 + 16 × 100%) + ( 2 1 + 3 + 0 + 2 ) + 0) 4 = 55,89% 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 2 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 3 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 50 + 2 + 0 + 0 + 1 + 16 + 0 + 0 +
1 + 3 + 2 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
× 100% = 9,33%
Hal 1200−1209 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pengujian  menggunakan confusion  matrix tidak  hanya  menggunakan  perbandingan  70:30  tetapi  juga  dapat menghasilkan perbandingan 80:20 dan 90:10. Data kepuasan pelayanan menghasilkan hasil sistem dari rules yang telah dihasilkan. Maka, hasil pengujian data uji dari ketiga perbandingan tersebut pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Menggunakan Confusion Matrix
No. Data Latih Data Uji Akurasi (%) Precision (%)  Recall (%) Laju Error (%) 1. 175 75 90,67 68,085 55,89 9,33 2. 200 50 86 66,71 68,18 14 3. 225 25 84 41,66 41,66 16

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  keseluruhan  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  unsur  penilaian  yang  paling  berpengaruh  terhadap kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  menggunakan  Algoritma  C5.0  adalah  kemampuan  petugas.  Unsur  tersebut didapatkan dari node tertinggi ( node akar) pohon keputusan Algoritma C5.0. Kemudian hasil pengujian yang dilakukan menggunakan confusion matrix terdapat tiga akurasi dengan besar akurasi yang berbeda. Hal tersebut disebabkan oleh data latih dan uji yang digunakan berbeda. Akurasi dengan nilai tertinggi menggunakan data latih sebanyak 175 data dan data uji sebanyak 75 data menghasilkan akurasi sebesar 90,67% yang dilakukan saat pengujian.

## REFERENCES
[1] I. N. Sulistyo and Sotya Partiwi Ediwijoyo, “Analisis Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Publik Berdasarkan Indeks Kepuasan  Masyarakat  di  Kantor  Kecamatan  Ayah  Kabupaten  Kebumen,” J.  E-Bis ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  276–286,  2020,  doi: 10.37339/e-bis.v4i2.386.
[2] Aslinda, “Survei Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan,” 2020.
[3] A. Reseal, J. E. Kaawoan, and F. N. Pangemanan, “Disiplin Pegawai Dalam Meningkatkan Kualitas Pelayanan Publik di Kantor Kecamatan Tikala,” Disiplin Pegawai Dalam Meningkat. Kualitas Pelayanan Publik di Kant. Kec. Tikala , vol. 1, no. 1, p. 4, 2021.
[4] P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, and M. Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 3, p. 371, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[5] G.  Muhammad  Siddik,  Hendri,  Ramalia  Noratama  Putri,  Yenny  Desnelita,  “Klasifikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 162–166, 2020, [Online]. Available: siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
[6] S.  Nurhaningsih,  Y.  Susanti,  and  S.  S.  Handajani,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  Untuk  Klasifikas  Penyakit  Gagal  Ginjal Kronik,” INTEK  J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 26–31, 2019, doi: 10.37729/intek.v2i1.89.
[7] E. S. Pribadi, P. Poningsih, and H. S. Tambunan, “Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pengadilan Agama Pematangsiantar Menggunakan Algoritma C4.5,” Brahmana  J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2020, doi: 10.30645/brahmana.v2i1.46.
[8] U. U. S. dan I. E. Mustika, Y. Ardilla, A. Manuhutu, N. Ahmad, I. Hasbi, G. M. A. Manuhutu, M. Ridwan, H. A. K. Wardhani, S. Alim, I. Romli, Y. Religia, D. T. Octafian, DATA MINING DAN APLIKASINYA . 2021.
[9] B. M. Werdiningsih, Indah; Nuqoba, Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan Spss . 2020.
[10]  Y. A. Adinugroho, Sigit; Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan WEKA , Terbitan P. Malang: UB Press, 2018.
[11]  M. Z. Deny Jollyta, William Ramdhan, Konsep Data Mining Dan Penerapan . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[12]  F. Itiqomah, Y. Susanti, and E. Zukhronah, “Klasifikasi Status Kredit Nasabah Bmt Menggunakan,” Klarifikasi Status Kredit Nasabah Bmt Menggunakan Algoritm. C5.0 , vol. 0, pp. 73–78, 2019.
[13]  B. Lantz, Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition , no. 4. 2019.
[14]  M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms , Third Edit. New Jersey: Wiley, 2020.
[15]  A. I. S. . Z.  Santoso, Budy; Azis, Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[16]  C.  Desai,  “Journal  of  Critical  Reviews  Classification  of  Orthopedic  Patients  Based  on  Biochemical  Features Using  Machine Learning Algorithms,” vol. 7, no. December, p. 2020, 2020, doi: 10.31838/jcr.07.18.449.
[17]  A. Mishra, No TitMachine Learning in the AWS Cloud: Add Intelligence to Applications with Amazon SageMaker and Amazon Rekognitionle . 2019.
[18]  A. J. Larner, Introduction . 2009. doi: 10.1017/cbo9780511545009.001.