## Penerapan Algoritma Data Mining C4.5 Untuk Klasifikasi Kualitas Layanan Publik Kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Manokwari Selatan
Arianti Adahati 1 , Syahril Amin 2 , Edizon Inyomusi 3
*) Dosen Program Studi Ilmu Komputer, STIMIK Kreatindo Manokwari e-mail: syahril.amin.ari@gmail.com

## Abstraksi
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  algoritma  data  mining  C4.5  untuk  mencari  penilaian  kualitas layanan publik pada kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Manokwari Selatan. Penelitian ini menggunakan 6 (enam) Atribut Kualitas Layanan yaitu: (1) Bukti Langsung; (2) Keandalan; (3)  Daya  Tanggap;  (4)  Jaminan  dan  (5)  Empati.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi beberapa tahapan yaitu (1) pengumpulan data; (2) Preprosessing (3) Penentuan data Latih dan Data Uji;  (4)  Pembuatan  Model  Klasifikasi;  dan  (5)  Pengujian  Model  Klasifikasi.  Hasil  penelitian  yang diperoleh menunjukkan bahwa atribut yang paling memiliki pengaruh paling besar adalah daya tanggap dan jaminan. Dari pengujian model yang dilakukan didapatkan tingkat akurasi confusion matrix sebesar 94,12 %

## Kata Kunci: Kualitas Layanan, Pohon Keputusan, Algoritma C4.5

## Abstract
This study aims to apply the C4.5 data mining algorithm to look for assessments of the quality of public services  at  the  Office  of  Population  and  Civil  Registration  Office  of  South  Manokwari  Regency.  This study  uses  6  (six)  Service  Quality  Attributes,  namely:  (1)  Direct  Evidence;  (2)  Reliability;  (3) Responsiveness;  (4)  Guarantees and (5) Empathy.  The  method  used  in  this  study  includes  several stages, namely (1) data collection; (2) Preprocessing; (3) Determination of Training data and Test Data; (4) Making a Classification Model; and (5) Testing the Classification Model. The results of the research obtained indicate that the attributes that have the greatest influence are responsiveness and assurance. From the model test, the accuracy of the confusion matrix is 94.12%.

## Keywords: Service Quality, Decision Tree, C4.5 Algorithm

## 1.  PENDAHULUAN
Melalui  perkembangan  teknologi  saat  ini, hadir  sebuah  metode  data  mining  yang  dapat digunakan untuk proses prediksi, klasifikasi. Data mining dapat digunakan untuk melihat kemungkinan-kemungkinan  kejadian  yang  akan datang.    Salah  satu  metode  yang  paling  sering digunakan  dalam  model  klasifikasi  adalah algoritma  C4.5.  Dalam  banyak  penelitian  yang telah dilakukan, algoritma C4.5 dapat mengklasifikasikan  dengan  baik.  Penelitian  ini akan menerapkan algoritma C4.5 untuk mendapatkan  model  klasifikasi  kualitas  layanan publik  di  Kantor  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan Sipil Kabupaten Manokwari Selatan.
Konsep  kualitas  bersifat  relatif,  karena penilaian kualitas sangat ditentukan dari perspektif  yang  digunakan.  Menurut  Trilestari[1] pada  dasarnya  terdapat  tiga  orientasi  kualitas yang  seharusnya  konsisten  antara  yang  satu
dengan  yang  lain,  yaitu  persepsi  pelanggan, produk,  dan  proses.  Kata  “kualitas”  sendiri mengandung banyak pengertian, menurut Kamus  Bahasa  Indonesia,  kualitas  berarti:  (1) tingkat  baik  buruknya  sesuatu;  (2)  derajat  atau taraf  (kepandaian,  kecakapan,  dsb);  atau mutu.Konsep kualitas pelayanan dapat dipahami melalui perilaku konsumen ( consumer behavior ), yaitu  suatu  perilaku  yang  dimainkan  oleh konsumen dalam mencari, membeli, menggunakan,  dan  mengevaluasi  suatu  produk maupun  pelayanan  yang  diharapkan  dapat memuaskan kebutuhan mereka.
Data  mining  merupakan  teknologi  yang menggabungkan  metode  analisis  tradisional dengan algortima yang canggih untuk memproses data dengan volume besar [2]. Data mining atau Knowledge  Discovery in Databases (KDD)  adalah  pengambilan  informasi  yang tersembunyi, dimana informasi tersebut
sebelumnya  tidak  dikenal  dan  berpotensi bermanfaat.  Proses  ini  meliputi  sejumlah pendekatan  teknis  yang  berbeda,  seperti
clustering , data summarization, learning classification rules.
Gambar 1. Proses KDD
Data mining  didefinisikan sebagai sebuah proses  untuk  menemukan  hubungan  pola  dan trend baru  yang  bermakna  dengan  menyaring data  yang  sangat  besar,  yang  tersimpan  dalam penyimpanan,menggunakan  teknik  pengenalan pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika. Menurut  Larose  (2005),  data  mining  dibagi menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas yang dapat dilakukan, yaitu:
a.  Deskripsi
Terkadang  peneliti  dan  analysis  secara sederhana  ingin  mencoba  mencari  untuk menggambar pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.
b.  Estimasi Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi, kecuali variabel  target estimasi lebih kearah numberik dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan  nilai  variabel  target  sebagai nilai  prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel  target yang  dibuat  berdasarkan  nilai  variabel prediksi.
c.  Klasifikasi Dalam  klasifikasi  terdapat  target  variabel kategori,  sebagai  contoh,  penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam 3 (tiga) kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang dan pendapatan rendah.
d.  Prediksi
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi  nilai dari  hasil  akanada  di  masa  mendatang. Contoh  prediksi  dalam  bisnis  dan  penelitian adalah:
1)  Prediksi harga beras dalam 3 (tiga) bulan mendatang;
2)  Prediksi presentase kenaikan kecelakaan  lalu  lintas  tahun  depan  jika batas bawah kecepatan dinaikan.
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma yang digunakan untuk membangun decision tree (pengambilan keputusan). Algoritma C.45 adalah salah  satu  algoritma  induksi  pohon  keputusan yaitu  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3).  ID3 dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan.  Dalam prosedur  algoritma  ID3,  input  berupa  sampel training, label training dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Beberapa pengembangan  yang  dilakukan  pada  C4.5 adalah  sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi missing value , bisa mengatasi continu data, dan pruning [3].
Pohon
keputusan menggunakan representasi struktur pohon ( tree ) di mana setiap node  merepresentasikan  atribut,  cabangnya merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas daripohon keputusan disebut sebagai root . Salah satu  keuntungan  yang  paling  signifikan  dari pohon  keputusan  adalah  kenyataan  bahwa pengetahuan dapat diekstrak dan direpresentasikan dalam bentuk klasifikasi aturan if-then [4]. Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi yang paling populer digunakan. Selain karena pembangunannya relatif cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami[5]. Pohon  keputusan  bekerja  dengan  membentuk pohon keputusan yang dapat disimpulkan aturan- aturan  klasifikasi  tertentu,  salah  satunya  adalah C4.5 [6].
Data  dalam  metode  decision tree (pohon keputusan)  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk tabel  dengan  atribut  dan record .  Atribut menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat
sebagai kriteria dalam pembentukan tree. Contoh data  dalam  aplikasi  keputusan  bermain  tennis
menggunakan metode decision tree dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Konsep Data dalam Pohon Keputusan
(Sumber : Basuki dan Syarif, 2003)
Adapun untuk membangun pohon keputusan  menggunakan  algoritma  C4.5  dapat dilakukan melalui langkah-langkah berikut ini:
1) Hitung jumlah data, jumlah data berdasarkan  anggota  atribut  hasil  dengan syarat  tertentu.  Untuk      proses  pertama syaratnya masih kosong.
2) Pilih atribut sebagai node .
3) Buat  cabang  untuk  tiap-tiap  anggota  dari node .
4) Periksa  apakah  nilai entropy dari  anggota node ada  yang  bernilai  nol.  Jika  ada, tentukan daun yang terbentuk. Jika seluruh nilai entropy anggota node adalah nol, maka proses pun berhenti.
5) Jika  ada  anggota node yang  memiliki  nilai entropy lebih  besar  dari  nol,  ulangi  lagi
proses  dari  awal  dengan node sebagai syarat  sampai  semua  anggota  dari node bernilai nol.
Keakuratan
dalam sebuah
pengklasifikasian pada sebuah dataset yang diuji adalah  tentang  persentase  dari  sebuah    item dalam  data  yang  diuji,    yang  dikelompokkan secara benar oleh pengelompok. Dalam literature pengenalan pola, juga disebut sebagai presentase  keseluruhan  dari  pengelompoknya, yaitu mencerminkan seberapa baik pengelompok tersebut  mengelompokkan  item  dari  berbagai kelas. Misalkan, Acc(M) adalah tingkat keakuratan dari M, maka tingkat kesalahan atau tingkat ketidaktepatan klasifikasi, dari  M adalah 1-acc(M).
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Predicted class Actual Class Class = 1 Class = 0 Class = 1 Class = 0 F11 F10 F10 F01 Sumber (Yuliana & Pratomo) Informasi  dari confusion  matrix diperlukan untuk  menentukan  kinerja  suatu  model klasifikasi  ( decision  tree ).  Informasi  ini  dapat diringkas ke dalam suatu nilai seperti akurasi.
Akurasi = ிଵଵ ା ி଴ଵ ிଵଵା  ிଵ଴ ାி଴ଵ ାி଴ଵ (1)
1.1.  RapidMiner
RapidMiner  dapat  digunakan  umtuk melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text mining  dan  analisis  prediksi.  RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan prediksi  dalam  memberikan  wawasan  kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang  paling  baik.  RapidMiner  memiliki  kurang lebih  500  operator  data  mining,  termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi.
Gambar 3. Tampilan Aplikasi RapidMiner 5.3

## 2.  METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  adalah  Pengumpulan Data malalui kuesioner yang akan disebar ke masyarakat yang datang ke Kantor DUKCAPIL  Kabupaten  Manokwari  Selatan.
Tahap kedua,
Proprosessing untuk pemeriksaan  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan  cetak  (tipografi).  Tahap  ketiga, Penentuan  Data  Latih  dan  Data  Uji  untuk menyeleksi  data.  Dari  hasil  seleksi  data
dilakukan  pemisahan  antara  data  yang digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  yang digunakan untuk data testing . Tahap keempat adalah  tahap  Pembuatan  Model  Klasifikasi dengan  menghitung  data training dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Dan  tahap kelima Pengujian Model Klasifikasi yang telah dihasilkan  kemudian  diuji  menggunakan confusion matrix . Penelitian melalui beberapa tahap seperti gambar 4.
Gambar 4. Tahapan Penelitian

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melalui proses pengumpulan data melalui Kuisioner,
dilakukan tabulasi menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel  untuk
dilakukan  proses prepocessing .  Nilai  dari  setiap item pertanyaan di setiap aspek kemudian dirata- ratakan. Adapun hasil preprosessing dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Seleksi Data
NO ASPEK BUKTI LANGSUNG KEANDALAN DAYA TANGGAP JAMINAN EMPATI KUALITAS LAYANAN 1 4 4.5 4 4 4 BAIK 2 4.5 4 3.5 5 4 BAIK 3 3.5 5 5 3 4 BAIK 4 4 5 5 3 5 BAIK 5 3.75 4.5 5 4 5 BAIK 6 4 5 4.5 3 5 BAIK 7 2.75 3 3 3 3 BAIK 8 3.75 4.5 4 4 4 BAIK 9 3.25 3 3 2 4 BAIK 10 4 2.5 2 5 4 KURANG BAIK 11 4 4 2 5 4 KURANG BAIK 12 4.25 4 2 5 4 BAIK 13 3 3 4 1 4 KURANG BAIK 14 3.5 4.5 4 3 5 BAIK 15 . . . … … … … … … 85 2.75 1.5 1.5 2 1.5 KURANG BAIK
Dari  hasil  tabulasi,  nilai  rata-rata  dari  setiap atribut  asal  kemudian  di  bagi  kedalam  5  (lima)
kelas. Setiap interval kelas mempunyai jarak nilai seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Bobot Interval Atribut
Nilai Atribut Bobot Akronim 1 – 1.99 Sangat Kurang Baik SKB 2 – 2,00 Kurang Baik KB 3 – 3.99 Cukup C 4 – 4.99 Baik B 5 Sangat Baik SB
Data pada tabel 3 digunakan sebagai data training. Data training terdiri dari 6 (enam) atribut, 5  (lima)  menjadi  atribut  asal  yaitu  Bukti Langsung, Keandalan, Daya Tanggap, Jaminan, Empati.  Sementara  Kualitas  Layanan  nantinya menjadi Atribut target.
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  model klasfikasi  data  mining  menggunakan  algoritma C4.5.

## 1.  Pilih atribut sebagai akar
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar  ( node ), didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut- atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan persamaan (2) dibawah ini:
(2)
Dimana : y : Kasus A : Atribut n  : Jumlah partisi atribut A
y c : Jumlah kasus pada partisi ke-i S : Jumlah kasus
Sehingga  didapat Gain (Total, Empati )  = 0.11587328
Untuk menghitung nilai Entropy dihitung menggunakan persamaan (3) di bawah ini:
(3)
Dimana:  y  :  Ruang
(data) sample yang digunakan untuk training.
P1 : Jumlah  yang  bersolusi  positif (mendukung)  pada  data  sampel untuk kriteria tertentu.
P2 : Jumlah  yang  bersolusi  negatif (tidak  mendukung)  pada  data sampel untuk kriteria tertentu.
Entropy [ Total ] =
 
 
      ) ( * ) ( ) , ( ) ( c A nilai c c y entropi y y y entropi A y gain n n p p p p p p y Entropi 2 2 2 2 1 2 1 log ...... log log ) (    
൭൬− 9 68 ݈݋݃ ଶ 9 68൰ + ൬− 59 68 ݈݋݃ ଶ 59 68൰൱
Sehingga didapat hasil Entropy [total] =0.563856 (Tabel 4)
Tabel 4. Perhitungann Node 1 Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain 1 68 59 9 0.563856 Bukti Langsung 0.13823521 SKB 2 0 2 0 KB 5 3 2 0.97095059 C 29 27 2 0.36205125 B 27 24 3 0.50325833 SB 5 5 0 0 Keandalan 0.09101972 SKB 0 0 0 0 KB 3 2 1 0.91829583 C 29 22 7 0.79732651 B 29 28 1 0.21639693 SB 7 7 0 0 Daya Tanggap 0.23384801 SKB 1 0 1 0 KB 11 5 6 0.99403021 C 18 17 1 0.30954343 B 23 22 1 0.25801867 SB 15 15 0 0 Jaminan 0.22263389 SKB 6 3 3 1 KB 9 5 4 0.99107606 C 17 17 0 0 B 22 22 0 0 SB 14 12 2 0.59167278 Empati 0.11587328 SKB 3 1 2 0.91829583 KB 5 3 2 0.97095059 C 13 12 1 0.39124356 B 34 30 4 0.52255937 SB 13 13 0 0
Pada  perhitungan Gain Node  1  dapat diketahui  bahwa  atribut  dengan gain tertinggi adalah Daya Tanggap yaitu sebesar 0.23384801
dengan  demikian  dapat  Daya  Tanggapmenjadi node  akar.  Sehingga  pohon  keputusan  node  1 dapat digambarkan seperti pada gambar 5.
Daya Tanggap Baik C u ku p Kurang Baik Node 1.1 ? Node 1.1 ? Node 1.1 ?

## Gambar 5. Pohon Keputusan Node 1

## 2.  Pilih Atribut Node 1.1
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari atribut yang belum diketahui pada node 1.1 yaitu Daya Tanggap Baik, Daya Tanggap Cukup, Daya Tanggap  Kurang  Baik.  Adapun  cara  yang
dilakukan  adalah  dengan  memfilter  nilai  Daya Tanggap  =  Baik,  Daya  Tanggap  =  Cukup  dan Daya Tanggap = Kurang Baik. Perhitungan Node 1.1  untuk  Atribut  Daya  Tanggap  Baik,  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1 Daya Tanggap Baik Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain 1.1 Daya Tanggap : Baik 23 22 1 0.2580187 Bukti Langsung 0.036881 1 SKB 0 0 0 0 2 KB 0 0 0 0 3 C 13 12 1 0.3912436 4 B 9 9 0 0 5 SB 1 1 0 0 Keandalan 0.0689528 SKB 0 0 0 0 KB 1 1 0 0 C 8 7 1 0.5435644 B 13 13 0 0 SB 1 1 0 0 Jaminan 0.1710621 SKB 2 1 1 1 KB 1 1 0 0 C 7 7 0 0 B 12 12 0 0 SB 1 1 0 0 Empati 0.0233821 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 3 3 0 0 B 16 15 1 0.3372901 SB 4 4 0 0
Dari  perhitungan Gain Node  1.1  untuk Daya  Tanggap  Baik,  terlihat  bahwa  nilai gain jaminan merupakan nilai yang tertinggi yaitu sebesar 0.1710621, sehingga atribut untuk node 1.1  daya  tanggap  baik  adalah  Atribut  Jaminan.
Sehingga  pohon  keputusan  node  1.1  Daya Tanggap  Baik  dapat  digambarkan  seperti  pada gambar  6.  Selanjutnya  untuk  Hasil  perhitungan node  1.1  untuk  Daya  Tanggap  Cukup  dapat dilihat pada tabel 4.6 di bawah ini:
Jaminan C u k u p Baik Baik Baik Baik Node
1.1.2 ?
Gambar 6. Pohon Keputusan Node 1.1 Daya Tanggap Baik
Tabel 6. Perhitungan Node 1.1 Daya Tanggap Cukup
Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain 1.1 Daya Tanggap : Cukup 18 17 1 0.3095434 Bukti Langsung 0.3095434 SKB 1 0 1 0 KB 1 1 0 0 C 8 8 0 0 B 6 6 0 0 SB 2 2 0 0 Keandalan 0.0409619 SKB 0 0 0 0 KB 1 1 0 0 C 11 10 1 0.439497 B 5 5 0 0 SB 1 1 0 0 Jaminan 0.1292594 SKB 1 1 0 0 KB 4 3 1 0.8112781 C 3 3 0 0 B 5 5 0 0 SB 5 5 0 0 Empati 0.1984323 SKB 2 1 1 1 KB 1 1 0 0 C 4 4 0 0 B 10 10 0 0 SB 1 1 0 0
Dari  perhitungan  Gain  Node  1.1  untuk Daya  Tanggap  :  Cukup,  terlihat  bahwa  nilai gain Bukti  Langsung  merupakan  nilai  yang tertinggi  yaitu  sebesar  0.3095434,  sehingga
atribut  untuk  node  1.1  daya  tanggap  Cukup adalah  Atribut  Bukti  Langsung.  Pohon keputusan  node  1.1  Daya  Tanggap  Cukup dapat digambarkan seperti pada gambar 7.
Bukti Lansung C uk u p Baik Baik Baik Baik
Kurang Baik
Gambar 7. Pohon Keputusan Node 1.1 Daya Tanggap Cukup
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk node  1.1  pada  Daya  Tanggap  Kurang  Baik.
Untuk Hasil perhitungan node 1.1 untuk Daya
Tanggap Kurang Baik dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.1 Daya Tanggap Kurang Baik Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain 1.1 Daya Tanggap : Kurang Baik 11 5 6 0.9940302 Bukti Langsung 0.1204265 SKB 1 0 1 0 KB 3 1 2 0.9182958 C 2 1 1 1 B 5 3 2 0.9709506 SB 0 0 0 0 Keandalan 0.1981313 SKB 0 0 0 0 KB 1 0 1 0 C 6 2 4 0.9182958 B 4 3 1 0.8112781 SB 0 0 0 0 Jaminan 0.4485757 SKB 1 0 1 0 KB 4 3 1 0.8112781 C 0 0 0 0 B 3 3 0 0 SB 3 1 2 0.9182958 Empati 0.1911336 SKB 1 0 1 0 KB 3 2 1 0.9182958 C 2 1 1 1 B 5 2 3 0.9709506 SB 0 0 0 0
Dari  perhitungan  Gain  Node  1.1  untuk Daya  Tanggap  :  Kurang  Baik,  terlihat  bahwa nilai gain Atribut  Jaminan  merupakan  nilai yang  tertinggi  yaitu  sebesar  0.4484757,
sehingga  atribut  untuk  node  1.1  Daya Tanggap Kurang Baik adalah Atribut Jaminan. Pohon  keputusan  node  1.1  Daya  Tanggap
Kurang Baik  dapat digambarkan seperti pada gambar 8.
Jaminan
Baik Kurang Baik Node 1.2 ? Node 1.2 ?
Gambar 8. Pohon Keputusan Node 1.1 Daya Tanggap Kurang Baik
3. Pilih Atribut Node 1.1.2
Pada perhitungan Node 1.1 masih ada atribut yang belum diketahui yaitu atribut Daya Tanggap  Baik  dan  Jaminan  Sangat  Kurang Baik,  Daya  Tanggap  Kurang  Baik  dan Jaminan  Kurang  Baik  serta  Daya  Tanggap Kurang  Baik  dan  Jaminan  Sangat  Baik, sehingga perlu dilanjutkan menghitung
kembali Entropy dan Gain untuk  Node  1.1.2 dengan atribut yang belum diketahui tersebut. Untuk node 1.1.2 yang pertama adalah Atribut Daya  Tanggap  Baik  dan  Jaminan  Sangat Kurang  Baik.  Adapun  hasil  perhitungan entropy dan gain Atribut Daya Tanggap  Baik dan Jaminan Sangat Kurang Baik dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Node 1.1.2 Daya Tanggap Baik dan Jaminan Sangat Kurang Baik
Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain 1.2 Daya Tanggap Baik,Jaminan : Sangat Kurang Baik 2 1 1 1 Bukti Langsung 0 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 2 1 1 1 B 0 0 0 0 SB 0 0 0 0 Keandalan 0 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 2 1 1 1 B 0 0 0 0 SB 0 0 0 0 Empati 1 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 1 1 0 0 B 1 0 1 0 SB 0 0 0 0
Dari perhitungan Gain Node 1.1.2 untuk Daya Tanggap Baik, Jaminan Sangat Kurang Baik,  terlihat  bahwa  nilai gain Atribut  Empati
merupakan  nilai  yang  tertinggi  yaitu  sebesar 1,  sehingga  atribut  untuk  node  1.1.2  Daya Tanggap  Baik,  Jaminan  Sangat  Kurang  Baik
adalah  Atribut  Empati.    Sehingga  pohon keputusan  node  1.1.2  Daya  Tanggap  Baik
dan  Jaminan  Sangat  Kurang  Baik  dapat digambarkan seperti pada gambar 9.

## EMPATI
Kurang Baik
Baik
Gambar 9. Pohon Keputusan Node 1.1.2 Daya Tanggap Baik & Jaminan Sangat Kurang Baik
Tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  nilai entropy dan gain Untuk  node  1.1.2  Atribut Daya  Tanggap  Kurang  Baik  dan  Jaminan
Kurang Baik. Adapun hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Node 1.1.2 Daya Tanggap Kurang Baik dan Jaminan Kurang Baik
Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain
1.2 Daya Tanggap: Kurang Baik
,Jaminan : Kurang Baik 4 1 3 0.8112781 Bukti Langsung 0.1225562 1 SKB 1 0 1 0 2 KB 3 1 2 0.9182958 3 C 0 0 0 0 4 B 0 0 0 0 5 SB 0 0 0 0 Keandalan 0 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 4 1 3 0.8112781 B 0 0 0 0 SB 0 0 0 0 Empati 0.3112781 SKB 1 0 1 0 KB 2 1 1 1 C 1 0 1 0 B 0 0 0 0 SB 0 0 0 0 Dari perhitungan Gain Node 1.1.2 untuk
Daya  Tanggap:  Kurang  Baik,  Jaminan:
Kurang  Baik,  terlihat  bahwa  nilai gain Atribut Empati  merupakan  nilai  yang  tertinggi  yaitu
sebesar  0.3112781,  sehingga  atribut  untuk node  1.1.2  Daya  Tanggap  Kurang  Baik  dan Jaminan  Kurang  Baik  adalah  Atribut  Empati. Pohon keputusan yang
terbentukdari
perhitungan  node  1.1.2  Daya  Tanggap Kurang Baik dan Jaminan Kurang Baik seperti pada gambar 10.

## EMPATI
Kurang Baik
Kurang Baik Baik
Gambar 10. Pohon Keputusan Node 1.1.2 Daya Tanggap Kurang Baik & Jaminan Kurang Baik
Tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  nilai entropy dan gain Untuk  node  1.1.2  Atribut Daya  Tanggap  Kurang  Baik  dan  Jaminan
Sangat Baik.  Adapun hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Node 1.1.2 Daya Tanggap Kurang Baik dan Jaminan Sangat Baik
Node Total Jumlah Kasus (S) Baik (S1) Kurang Baik (S2) Entropy Gain
1.2 Daya
Tanggap: Kurang Baik
,Jaminan : Sangat Baik 3 1 2 0.9182958 Bukti Langsung 0 1 SKB 0 0 0 0 2 KB 0 0 0 0 3 C 0 0 0 0 4 B 3 1 2 0.9182958 5 SB 0 0 0 0 Keandalan 0.2516292 SKB 0 0 0 0 KB 1 0 1 0 C 0 0 0 0 B 2 1 1 1 SB 0 0 0 0 Empati 0.1225562 SKB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0 C 0 0 0 0 B 3 1 2 0.9182958 SB 0 0 0 0
Dari perhitungan Gain Node 1.1.2 untuk Daya  Tanggap  :  Kurang  Baik,  Jaminan  : Sangat Baik, terlihat bahwa nilai gain Atribut keandalan  merupakan  nilai  yang  tertinggi yaitu  sebesar  0.2516292,  sehingga  atribut untuk  node  1.1.2    Daya  Tanggap  :  Kurang Baik,  Jaminan  :  Sangat  Baik  adalah  Atribut Keandalan. pohon keputusan hasil perhitungan  node  1.1.2  Daya  Tanggap  :
Kurang  Baik,  Jaminan  :  Sangat  Baikyang terbentuk seperti pada gambar 11.

## KEANDALAN
Baik
Kurang Baik
Gambar 11. Pohon Keputusan Node 1.2 Daya Tanggap Kurang Baik & Jaminan Sangat Baik
Sehingga  dari  hasil entropy dan gain pada algoritma  C4.5  secara  keseluruhan  pohon
keputusan  yang  dibentuk  seperti  pada gambar 12.
Daya Tanggap Baik Kurang Baik Bukti Lansung Jaminan Jaminan Baik Baik Baik Baik Empati C u k u p Baik Baik Baik Baik Kurang Baik B a ik Baik Kurang Baik Empati Keandal an Kurang Baik Baik Kurang Baik Kurang Baik Baik Baik Baik
Gambar 12. Pohon Keputusan Klasifikasi Kualitas Layanan Publik
Dari pohon keputusan diatas maka didapatkan  rule  model  klasifikasi  sebagai berikut:
1.  Jika Daya Tanggap= “Sangat Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
2.  Jika Daya Tanggap = “Baik” danJaminan = “Sangat Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
3.  Jika Daya Tanggap = “Baik” dan Jaminan = “Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
4.  Jika Daya Tanggap = “Baik” dan Jaminan =  “Cukup”  maka  Kualitas  Layanan  = “Baik”
5.  Jika Daya Tanggap = “Baik” dan Jaminan = “Kurang Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
6.  Jika Daya Tanggap = “Baik” dan Jaminan =  “Sangat  Kurang  Baik”  maka  Kualitas Layanan = “Kurang Baik”
7.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Cukup”  dan  Bukti Langsung = “Sangat Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
8.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Cukup”  dan  Bukti Langsung =  “Baik”  maka  Kualitas Layanan = “Baik”
9.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Cukup”  dan  Bukti Langsung  =  “Cukup”  maka  Kualitas Layanan = “Baik”
10.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Cukup”  dan  Bukti Langsung = “Kurang Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
11.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Cukup”  dan  Bukti Langsung  =  “Sangat  Kurang  Baik”  maka Kualitas Layanan = “Kurang Baik”
12.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Kurang  Baik”  dan Jaminan  = “Sangat Baik” dan Keandalan = “Baik” maka Kualitas Layanan = “Baik”
13.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Kurang  Baik”  dan Jaminan  = “Sangat Baik” dan Keandalan = “Kurang Baik” maka Kualitas Layanan = “Kurang Baik”
14.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Kurang  Baik”  dan Jaminan  =  “Kurang  Baik”  dan  Empati= “Cukup”  maka  Kualitas  Layanan  = “Kurang Baik”
15.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Kurang  Baik”  dan Jaminan  =  “Kurang  Baik”  dan  Empati=
“Kurang  Baik”  maka  Kualitas  Layanan  = “Baik”
16.  Jika  Daya  Tanggap  =  “Kurang  Baik”  dan Jaminan  =  “Kurang  Baik”  dan  Empati= “Sangat  Kurang  Baik”  maka  Kualitas Layanan = “Kurang Baik”
17.  Jika  Daya  Tanggap=  “Sangat  Kurang Baik”  maka  Kualitas  Layanan  =  “Kurang Baik”
4.  Pengujian Model
Setelah  melakukan  traning  terhadap data  latih  untuk  membuat  model  klasifikasi dengan  algoritma  C4.5,  kemudian  dilakukan pengujian terhadap model yang telah dihasilkan dari training data.  Pengujian model dilakukan  terhadap  85  data  testing.  Untuk meghitung  model  digunakan  nilai cunfision matrix . Untuk hasil perhitungan akurasi dengan confusion matrix dapat dilihat pada tabel 11
Tabel 11. Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Kelas Prediksi Kelas “Baik” Kelas “Kurang Baik” Kelas Aktual Kelas “Baik” 72 0 Kelas “Kurang Baik” 5 8 Akurasi = 72+8 72 + 5 +  0 + 8 Akurasi = 80 85
Akurasi = 0.9412 atau 94, 12%
Langkah  selanjutnya  ada  melihat  hasil hasil  pemodelan  Algoritma  C4.5  yang  telah dihitung secara manual dengan aplikasi Rapid Miner.  Dari  pembentukan  pohon  keputusan
pada Rapid Miner didapatkan Rule yang sama sesuai  dengan  perhitungan  algoritma  C4.5 secara  manual.  Adapun  hasil  pembentukan pohon  keputusan  dengan  aplikasi  Rapid Miner 5.3 dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Pohon Keputusan Algoritma C4.5 pada Rapid Miner
Gambar 14. Hasil Pengujian Model Klasifikasi pada RapidMiner
Hasil perhitungan akurasi dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  5.3  dapat dilihat pada gambar 14 di atas.
Dari  hasil  perhitungan  dengan  Aplikasi RapidMiner 5.3 didapatkan hasil yang sama dengan  perhitungan  manual,  sehingga model  klasifikasi  dapat  dikatakan  sudah baik.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan, telah didapatkan model klasifikasi algoritma C4.5 untuk menklasifikasikan kualitas layanan  publik  yang  ada  di  Kabupaten Manokwari  Selatan.  Atribut  Daya  Tanggap dan  Jaminan  merupakan  indikator  yang memiliki  pengaruh  paling  besar  dalam penelitian  ini,  hal  ini  terlihat  dari  hasil  akhir
pohon  keputusan  yang  memunculkan  Daya Tanggap  sebagai  node  tertinggi  dan  Atribut Jaminan  merupakan  Atribut  yang  paling sering  muncul.  Hasil  pembentukan  pohon keputusan  klasifikasi  algoritma  C4.5  secara manual sudah sama dengan pohon keputusan yang dibentuk oleh Aplikasi Rapid Miner.  Dari  Pengujian  yang  dilakukan terhadap 85 data testing , didapatkan tingkat akurasi sebesar 94,12%

## 5.  DAFTAR PUSTAKA
[1]   H.  Dr,  Kualitas  Layanan  Publik  ;
Konsep, Dimensi, Indikator dan Implementasinya,  Yogyakarta:  Gava Media, 2011.
[2]   A.  P.  Sujana,  "MEMANFAATKAN  BIG DATA UNTUK MENDETEKSI EMOSI," Jurnal  Teknik  Komputer  Unikom  –
Komputika, vol.  Volume  2,  no.  No.  2, pp. 1-4, 2013.
[3]   F. S., "Implementasi Data Mining Untuk Pengenalan  Karakteristik  Transaksi Customer," p. 63–70, 2013.
[4]   L.  A.  G  and  H.  G.  P,  "Optimization  of C4.5  Decision Tree  Algorithm for  Data Mining  Application," Int.  J.  Emerg.
Technol.  Adv.  Eng.,  vol.  3,  no.  3, p. 341–345, 2013.
[5]   S.  A,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengolahan Data
Siswa Dengan Menggunakan  Metode  Decision  Tree,"
Studi  Kasus :  Yayasan  Perguruan  vol.
V, p. 7–12, 2015.
[6]   U. D, "Data Mining Untuk Menganalisa Prediksi  Mahasiswa  Berpotensi  Non- Aktif  Menggunakan  Metode  Decision Tree C4.5," 2010.
[7]  P. Destarianto, W. . K. Dewanto and H.
A. Putranto,
"ANALISIS
PERBANDINGAN IMPLEMENTASI KERNEL  PADA  LIBRARY  LibSVM UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN
MENGGUNAKAN  WEKA,"  in Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM) ,
Jayapura, 2017.
[8] http://cs calstatela edu/wiki/index.php/Cources/CS_461/F all_2011/Data_Mining _and_Weka 2011  [Online].  [Accessed  Oktober
2018]
"http://cs.calstatela.edu/wiki/index.php/Co urces/CS_461/Fall_2011/Data_MIning_a nd_Weka,"  2011.  [Online].  [Accessed Oktober 2018].