Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna E-Learning Pada Mahasiswa Universitas Abdurrab
Luluk Elvitaria 1 , Salamun 2 , Esni Malau 3 1,2,3 Universitas Abdurrab e-mail: 1 luluk@univrab.ac.id , 2 salamun@univrab.ac.id , 3 esni.malau19@student.univrab.ac.id
Abstract − The  integration  of  technology  and  internet  networks  has  become  an  integral  part  of  formal  and informal  education systems  today  and in the future.  E-Learning  has  had  a  significant  impact on  the  world  of education by helping students and educators in the learning process. Abdurrab University in Pekanbaru, Riau Province,  Indonesia,  has  implemented  an  E-Learning  system  to  provide  opportunities  for  students  to  access learning materials both on and off campus, aiming to enhance the overall learning experience. However, students face technical  challenges such  as  errors in  accessing  the  platform  and  difficulties in  attendance  tracking  and assignment submission. This study uses the End User Computing Satisfaction (EUCS) method, focusing on five aspects: content, accuracy, format, user-friendliness, and timeliness, to measure the level of user satisfaction. The data is processed using the C4.5 algorithm. The research objectives include measuring student satisfaction levels with E-Learning at Abdurrab University, classifying satisfaction levels using the C4.5 algorithm, and providing valuable insights for universities to improve their E-Learning systems. The classification results show that the main factor influencing user satisfaction with E-Learning among students is the US1 attribute (the system meets the user's task or job requirements). However, after re-evaluation, certain attributes such as A3 (the system rarely encounters  errors  during  operation)  with  98  students  and  A4  (the  system  is  always  easily  accessible  without technical  glitches)  with  91  students  showed  low  gain  values,  specifically  0.2596  and  0.2768.  In  this  scenario, students expressed dissatisfaction with the use of E-Learning, as shown by data from 349 student respondents who completed the questionnaire.

## Keywords – C4.5 Algorithm, E-Learning, Python, EUCS
Abstrak − Integrasi teknologi dan jaringan internet telah menjadi bagian integral dari sistem pendidikan formal dan informal saat ini dan di masa depan. E-Learning telah berdampak signifikan pada dunia pendidikan dengan membantu siswa dan pendidik dalam proses pembelajaran. Universitas Abdurrab di Pekanbaru, Provinsi Riau, Indonesia, telah menerapkan sistem E-Learning untuk memberikan kesempatan kepada siswa untuk mengakses materi pembelajaran baik di dalam maupun di luar kampus, yang bertujuan untuk meningkatkan pengalaman belajar  secara  keseluruhan.  Namun,  siswa  menghadapi  tantangan  teknis  seperti  kesalahan  dalam  mengakses platform dan kesulitan dalam pelacakan kehadiran dan pengiriman tugas. Penelitian ini menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), dengan fokus pada lima aspek: konten, akurasi, format, keramahan pengguna,  dan  ketepatan  waktu,  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna.  Data  diproses  menggunakan algoritma  C4.5.  Tujuan  penelitian  termasuk  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dengan  E-Learning  di Abdurrab  University,  mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  menggunakan  algoritma  C4.5,  dan  memberikan wawasan berharga bagi universitas untuk meningkatkan sistem E-Learning-nya. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa faktor utama yang mempengaruhi kepuasan pengguna terhadap E-Learning di kalangan siswa adalah atribut  US1  (sistem  memenuhi  persyaratan  tugas  atau  pekerjaan  pengguna).  Namun,  setelah  evaluasi  ulang, atribut tertentu seperti A3 (sistem jarang mengalami kesalahan selama operasi) dengan 98 siswa dan A4 (sistem selalu  mudah  diakses  tanpa  gangguan  teknis)  dengan  91  siswa  menunjukkan  nilai  gain  rendah,  khususnya 0,2596  dan  0,2768.  Dalam  skenario  ini,  siswa  menyatakan  ketidakpuasan  dengan  penggunaan  E-Learning, seperti yang ditunjukkan oleh data dari 349 responden siswa yang menyelesaikan kuesioner.
Kata Kunci – Algoritma C4.5, E-Learning, Python, EUCS

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan jaringan internet telah menjadi bagian dari sistem pendidikan formal dan informal dimasa  sekarang  dan  masa  depan,  khususnya  teknologi  informasi  banyak  membawa  dampak  positif  dalam  dunia pendidikan,  salah  satunya  adalah  E-Learning,  sudah  banyak  yang  menerapkan  E-Learning  dalam membantu  atau mempermudah kegiatan mahasiswa maupun dosen sebagai media pembelajaran.
E-Learning merupakan metode pembelajaran yang mengandalkan internet sebagai penghubung antar dosen dan mahasiswa [1]. Universitas Abdurrab merupakan salah satu perguruan tinggi di Indonesia tepatnya di provinsi Riau Pekanbaru  yang  menerapkan  pembelajaran  menggunakan  E-Learning  atau  disebut  dengan  sistem  pembelajaran dalam  jaringan  yang  bertujuan  untuk  membuka  peluang  mahasiswa  dapat  mengikuti  pembelajaran  didalam  atau diluar  universitas,  dalam  upaya  mendukung  pembelajaran  secara  maksimal  sebagai  media  pembelajaran  dalam jaringan, dituntut untuk memiliki kulitas layanan yang baik.
Untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap E-Learning pada mahasiswa, peneliti menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS)[2] dengan menggunakan lima aspek sebagai indikator, yaitu: Isi (Content): Indikator  ini  akan  mengukur  kepuasan  pengguna  terhadap  kebaruan,  relevansi,  dan  kecukupan  informasi  yang disajikan dalam sistem E-Learning. Ketepatan (Accuracy): Indikator ini akan mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap akurasi dan kebenaran informasi yang diberikan oleh sistem  E-Learning. Bentuk (Format): Indikator ini akan  mengukur  kepuasan  pengguna  terhadap  tata  letak,  desain,  dan  bacaan  tampilan  dari  sistem  E-Learning Ketepatan Waktu (Timeliness) : Indikator ini akan mengukur kepuasan pengguna terhadap kecepatan dan ketepatan waktu  dalam menyediakan  informasi  dan layanan  pada  sistem  E-Learning.  Kemudahan  Pengguna (Ease of  Use): Indikator ini akan mengukur sejauh mana sistem E-Learning mudah digunakan oleh pengguna, dan kemudahan dalam berinteraksi dengan platform [3].
Pengolahan data dibangun berdasarkan Algoritma C4.5, Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi pohon keputusan yang banyak digunakan karena memiliki kelebihan utama dari algoritma yaitu mudah di interpretasikan, efektif  untuk  data  dengan fitur  yang  bervariasi, menghasilkan model  yang  akurat,  dan mudah  diimplementasikan [3][4][5][6][7]. Algoritma C4.5 dipilih dalam penelitian ini karena memiliki kelebihan yang sangat berguna. Pertama, algoritma  ini  bagus  dalam  membantu  peneliti  membuat  keputusan  berdasarkan  data  yang  ada,  seperti mengklasifikasikan data. Kedua, C4.5 dapat bekerja dengan data yang tidak lengkap atau ada bagian yang hilang, sehingga  tetap  memberikan  hasil  yang  baik.  Ketiga,  algoritma  ini  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah dimengerti. Keempat, C4.5 mampu menghilangkan fitur yang tidak terlalu penting, sehingga fokus pada hal-hal yang benar-benar  relevan.  Terakhir,  C4.5  dapat  bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  memiliki  kategori  atau  tipe  data tertentu. Karena algoritma C4.5 ini telah banyak digunakan dan dipelajari, maka penelitian ini memilihnya untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna E-Learning pada mahasiswa. Semua keunggulan ini membuat C4.5 menjadi pilihan yang tepat dan bermanfaat dalam penelitian ini.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Kiki Aidi Saputra dkk. dalam penelitiannya yang berjudul “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online” mendeskripsikan pentingnya peran media internet dalam pembelajaran siswa dengan menggunakan konsep data mining 100 data siswa SMA YPI Swasta Dharma Budi untuk melakukan klasifikasi tingkat kepuasan. Hasil klasifikasi kemudian diverifikasi menggunakan aplikasi RapidMiner yang menghasilkan akurasi sebesar 86.67%. [8]

## III. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dalam  tahap  ini  penulis  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada,  dari  hasil  pengamatan  pada  saat  proses penggunaan E-Learning mahasiswa sering mengalami kendala seperti dari teknis E-Learning pernah mengalami error tidak dapat diakses pengguna dan terkendala saat melakukan pengisian absensi kehadiran maupun pada saat meng- upload tugas atau mengisi kode akses kelas, sehingga menurut penulis perlu untuk diketahui sejauh mana tingkat kepuasan pengguna E-Learning agar dapat membantu pihak universitas dalam mengembangkan dan meningkatkan kualitas E-Learning.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data penelitian ini dilakukan survei kepada mahasiswa Universitas Abdurrab. Survei dilakukan dengan menggunakan kuesioner untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap E-Learning [9][10]. Data  yang terkumpul  sesuai  sampel  yaitu  sebanyak  349  respon  mahasiswa  dan  17  atribut  pelayanan  yang  terkait dengan proses penggunaan E-Learning [11].
Tabel 1. Atribut kuesioner yang dibagikan
Kode Pernyataan Conten C1 Sistem E-Learning memberikan informasi yang up to date C2 Informasi yang disajikan sistem  jelas C3 Sistem memberikan layanan dan informasi yang mendukung proses belajar E-Learning Accuracy A1 Sistem menyajikan informasi yang benar dan akurat A2 Sistem menampilkan output pada layar, yang sesuai dengan apa yang diperintahkan/input A3 Sistem jarang mengalami error saat dijalankan A4 Sistem selalu dapat diakses dengan mudah dan tanpa gangguan teknis Format F1 Tampilan sistem mudah dipahami dan menarik F2 Tampilan sistem memiliki struktur menu dan mudah dipahami Ease Of Use E1 Sistem sangat mudah dioperasikan

## 2.3 Pengolahan Data dan Penerapan Algoritma C4.5
Pengolahan data dibangun berdasarkan Algoritma C4.5. Algoritma ini diterapkan pada platform google colab dan menggunakan bahasa pemrograman python [7][8].
Gambar 2. flowchart algoritma C4.5
Adapun  tahap  perhitungan  algoritma  C4.5  diantaranya  menentukan  akar  dari  pohon  dengan  menghitung entropy, kemudian menghitug nilai gain [9].
Entropy (S) = Σ 2 pi Keterangan: S = Himpunan Kasus N = Jumlah Partisi S Pi = Proporsi dari Si terhadap S Selanjutnya digunakan informasi Gain untuk pemisah objek. Gain (S.A) = Entropy (S) -Σ Entropy (Si) Keterangan: S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah partisi atribut A |Si| = Jumlah kasus pada partisi ke -i |S| = Jumlah kasus dalam S
2.4. Evaluasi
E2 Sistem mudah diakses dari mana saja dan kapan saja E3 Sistem menyediakan petunjuk dalam penggunaannya Timeliness T1 E-Learning memudahkan pengguna untuk mengakses informasi yang dibutuh kan secara tepat waktu T2 Pengisian absensi kehadiran dapat dilakukan dengan cepat dan mudah User Satisfaction US1 Sistem memenuhi kebutuhan tugas/pekerjaan pengguna US2 Sistem E-Learning efektifitas dalam penggunaanya US3
Secara keselurahan saya puas dengan kinerja sistem

## Elvitaria, Penerapan Algoritma C4.5 Dalam …| 395
Klasifikasi data respon terdiri dari lima kategori yaitu sangat puas, puas,cukup puas, tidak puas dan sangat tidak  puas.  Setelah  semua  jawaban  dikategorikan,  peneliti  meringkasnya  sehingga  ringkasan  berisi  format  yang diperlukan  untuk  kemudian  mengekstrak  pohon  keputusan  dan  aturan  dari  perhitungan  yang  ada  terkait  dengan deskripsi atribut mana yang mempengaruhi kepuasan mahasiswa.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Pegolahan Data Menggunakan Algoritma C45
Peneliti melakukan  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  dengan memanfaatkan  excel, karena lebih  efisien, cepat dan akurat.
Tabel 2. Hasil nilai entropy dan gain
NILAI ENTROPY DAN GAIN PER ATRIBUT Jlh Kasus (S) 1 (S1)  2(S2)  3(S3)  4(S4)  5(S5) Entropy Gain Total/Target (US3) 349 1 13 156 126 53 1,663858249 C1 349 0 9 161 138 41 1,543235233 0,2669 C2 349 1 11 160 147 30 1,526966334 0,3763 C3 349 0 14 154 146 35 1,565629394 0,3155 A1 349 2 9 154 147 37 1,568240643 0,2939 A2 349 2 12 162 137 36 1,591430086 0,2982 A3 349 39 98 133 69 10 2,007449176 0,2596 A4 349 10 91 147 82 19 1,89748347 0,2768 F1 349 2 15 164 141 27 1,563700444 0,3421 F2 349 1 7 142 153 46 1,572069572 0,4621 E1 349 2 6 146 137 58 1,629268173 0,3811 E2 349 4 12 137 150 46 1,679585808 0,3387 E3 349 2 11 148 143 45 1,633192577 0,3516 T1 349 0 8 146 150 45 1,555476984 0,3066 T2 349 0 10 137 143 59 1,637377732 0,4374 US1 349 1 9 146 146 47 1,601742905 0,4861 US2 349 0 10 146 139 54 1,618342823 0,4746
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  ditemukan  bahwa  Atribut  US1  memiliki  nilai  gain  tertinggi  yaitu  0,4861, sehingga menjadikannya sebagai simpul utama (node I) dalam pohon keputusan/akar pertama decision tree.

## 3.2. Proses data mining pada Python
Pada gambar di bawah, terdapat hasil perhitungan otomatis dari setiap atribut dan nilai gain pada decision tree. Hasil gain tertinggi diperoleh dari atribut US1 (Sistem memenuhi kebutuhan tugas/pekerjaan pengguna) maka yang menjadi akar pertama decision tree adalah atribut US 1. Maka, hasil perhitungan otomatis sama dengan perhitungan secara manual, menghasilkan hasil yang sama.

## Gambar 3. Hasil Perhitungan otomatis
Dari  hasil  klasifikasi  penerapan  algoritma  C4.5,  didapatkan  informasi  bahwa  faktor  utama  yang mempengaruhi  tingkat kepuasan  pengguna  E-Learning  pada mahasiswa  Universitas  Abdurrab adalah atribut  US1 (Sistem  memenuhi  kebutuhan  tugas/pekerjaan  pengguna).  Gambar  Decision  Tree  yang  telah  dibangun  dengan memproses  data  pada  pemrograman  Google  Colab.  Dari  gambar  berikut,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  rule  dapat membedakan class dari masing-masing atribut.

## Gambar 4. Decision Tree
Gambar  4.  Decision  Tree  secara  keselurhan  class  yang  telah  dibangun  dengan  memproses  data  pada pemrograman  Google  Colab.  Dari  gambar tersebut, dapat  dilihat  bahwa  setiap rule  dapat membedakan  class  dari masing-masing atribut.

## Gambar 5.  Decision Tree
Gambar 4.15 Decision Tree adalah gambar yang sama dengan gambar 4.14 Decision Tree. Yang menjadi akar pertama decision tree adalah atribut US 1 (Sistem memenuhi kebutuhan tugas/pekerjaan pengguna) faktor utama yang mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna E-Learning pada mahasiswa Universitas Abdurrab.

## V. KESIMPULAN
Algoritma C4.5 efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan mahasiswa Universitas Abdurrab terhadap penggunaan E-Learning dari 349 record dataset yang digunakan.
Dari  decision  tree  yang  terbentuk,  didapatkan  informasi  faktor  utama  yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan pengguna E-Learning pada mahasiswa Universitas Abdurrab adalah pada atribut US1 (Sistem memenuhi kebutuhan tugas/pekerjaan pengguna).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada seluruh pihak yang telah memberikan dukungan dan bimbingannya kepada penulis selama penulisan artikel ini.
DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Fadrianto, “E-Learning Dalam Kemajuan Iptek Yang Semakin Pesat,” Online.
[2] M. Imron, D. Septi, and R. Pratiwi, “Penerapan Metode End-User Computing Satisfaction (EUCS) Untuk Menganalisis Pengaruh Pembelajaran Online Terhadap Kepuasan Siswa Application of the End-User Computing Satisfaction (EUCS) Method to Analyze the Effect of Online Learning on Student Satisfaction,” Cogito Smart J. | , vol. 9, no. 1, 2023.
[3] I. P. Y. Agus Ariwanta, I. G. T. Eka Saputra,  N. P. E. Apriyanthi, I. M. A. O. Gunawan, and G. Indrawan, “Analisis Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode EUCS Pada Sistem Computer Based Test di Institusi Pendidikan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 942–951, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3752.
[4] E.  Fitriani,  R.  Aryanti,  A.  Saepudin,  and  D.  Ardiansyah,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penempatan  Tenaga Marketing,” vol. 22, no. 1, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.
[5] M. Azis Hidayatuloh, K. Paranita Kartika, and D. Fanny Hebrasianto Permadi, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Capaian Pembelajaran Daring (Studi Kasus Siswa MAN 3 Blitar),” 2022.
[6] S. C. Bilqisth and F. Amalia, “Analisis Kepuasan Mahasiswa UIN Semarang Terhadap E-Learning Menggunakan Algoritma C.45 S.C.”
[7] R.  A.  S.  Dewi  Ayu  Nurwulandari,  Siti  Masripah,  “Optimasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur  Keputusan  Pembelajaran  Daring Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” IJCIT- Indones. J. Comput. Inf. Technol. .
[8] K. A. Saputra, J. T. Hardinata, M. R. Lubis, S. R. Andani, and I. S. Saragih, “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 1, no. 3, pp. 113–118, Dec. 2020, doi: https://doi.org/10.30865/klik.v1i3.120.
[9] A. S. Rusliyawati, Agus Wantoro, Erliyan Redy Susanto, Muhamad Fitratullah, Tien Yulianti, “Program Sekolah Binaan : Pelatihan, Pengembangan Dan Peningkatan Kompetensi Public Speaking Dalam Kepemimpinan Pengurus Osis Dan Pramuka,” J. Technol. Soc. Community Serv. , vol. 3, no. 2, p. 280~286, 2022.
[10] L. Putu, A. Ekayanti, I. Gede, and P. B. Astawa, “Analisis Efektivitas Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Aplikasi e-Bengkel Terintegrasi pada Bengkel Wirta Motor,” J. Ilm. Akunt. dan Humanika , vol. 12, no. 3.
[11] T. Nabillah, Z. Miraza, and E. Nahrisah, “Pengaruh Market Orientation, Inovasi, Learning Orientation Terhadap Keunggulan Bersaing Industri Roti Di Medan.”