## J URNAL MULTI MEDIA DAN IT
VOL .06 NO .01 (2022), PP . 001-006 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550

## Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Jasa Layanan Pengiriman
Destalmawati Telaumbanua a , Ika Kurniawati b
c Universitas Nusa Mandiri, Jl. Kramat Raya No.18,  Jakarta Pusat, DKI Jakarta

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 24 Juni 2022 Revisi Akhir: 13 Juli 2022
Diterbitkan Online : 15 Juli 2022 [Diisi oleh penerbit]
Pelayanan yang berkualitas akan memberikan kepuasan dan meningkatkan loyalitas  bagi  para  pelanggan,  bagi  perusahaan  kualitas  layanan  menjadi salah  satu  indikator  untuk  dapat  bersaing  dan  mempertahankan  eksistensi perusahan khususnya pada jasa layanan  pengiriman barang yang semakin berkembang. Klasifikasi kepuasan pelanggan atas pelayanan yang diberikan oleh jasa layanan pengiriman menggunakan algoritma C4.5 dengan konsep dasar  dari  pohon  keputusan  yaitu  mengubah  data  menjadi  sebuah  model pohon  keputusan,  menjadi  rule  dan  menyederhanakan  rule.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membentuk  model  klasifikasi  pohon  keputusan  dengan menganalisa  kepuasan  pelanggan  PT.  JNE  Agen    Arcadia.  Hasil  dari penelitian  ini  diketahui  bahwa  indicator  Bukti  Fisik  memiliki  nilai  gain tertinggi yaitu 2.98 yang berarti pelanggan merasa puas terhadap indikator tersebut, sedangkan Empati dan Ketanggapan menjadi indikator kelemahan pelayanan.  Hasil penelitian ini  dapat dijadikan referensi oleh  PT.JNE Agen Arcadia untuk melakukan evaluasi terhadap pelayanan khususnya indikator empati dan ketanggapan agar dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.
Kata Kunci : C4.5, Data Mining, Decision Tree , Kepuasan Pelanggan, Klasifikasi

## K ATA K UNCI
C4.5,  Data  Mining, Decision  Tree , Kepuasan Pelanggan, Klasifikasi

## K ORESPONDENSI

## Ika Kurniawati
Sistem Informasi Universitas Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No.18,  Jakarta Pusat, DKI Jakarta Email: ika.iki@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  jasa  pengiriman  membutuhkan  adanya  rancangan  sistem yang akan diberikan kepada pelanggan untuk tetap mempertahankan  perusahan  pengiriman  barang.  Dengan perkembangan  teknologi  persaingan  antara  penyedia  jasa pengiriman  semakin  ketat  dengan  adanya E-commerce yang menyediakan berbagai jasa pengiriman barang. Perusahaan harus mampu mempertahan sistem pasar yang menjadi sasaran dengan meningkatkan  kualitas  dari  pelayanannya.  Pelayanan  yang berkualitas  akan  memberikan  kepuasan  bagi  para  pelanggan terhadap kinerja.
Pelanggan  yang  telah  mencapai  kepuasan  dalam  pelayanan perusahaan  akan  mudah  sekali  mengajak  teman,  saudara  atau orang lain dengan pengalaman mereka dalam menggunakan jasa pengiriman  barang.  Pelanggan  yang  tidak  puas  akan menyebabkan  pelanggan  tersebur  beralih  ke    jasa  pengiriman
yang lain, kemungkinan besar akan bercerita kepada orang lain atas  pelayanan  yang  dia  dapatkan.  Kepuasan  pelanggan merupakan  kelebihan  dari  yang  diharapkan  pelanggan  untuk memenuhi  keinginan  dari  pelanggan  untuk  mengukur  suatu kepuasan  pelanggan  menggunakan  jasa Tangible (bukti  fisik), Empaty (empati), Reability (keandalan), Responsiveness (ketanggapan), dan Assurance (Jaminan)” [1].
Sebuah proses ekstraksi informasi untuk menggali pengetahuan ( knowledge discovery ) dan menemukan pola ( pattern recognition ) pada database yang berskala besar adalah merupakan teknik data mining  [2].  Dalam  me mining pengetahuan  dan  analisis  data diperlukan  metode  untuk  menemukan  pola  atau pattern yang memiliki arti. Metode yang digunakan dalam data mining yakni deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering ,  dan association [3].    Beberapa  penelitian  terkait  yang  dijadikan sebagai  bahan  studi  literature  diantaranya  [4]  menganalisis kepuasan  pelanggan  telkomsel  dikota  Semarang  dengan
Algoritma  C4.5  yang  memperoleh  akurasi  87%  pada  data  data 70%:30%,  sedangkan  untuk  data  90%:10%  mengalami peningkatan akurasi menjadi 93%. Berdasarkan hasil penelitian yang  telah  dilakukan  [5]  menerapkan  algoritma  C4.5  untuk menganalisa kepuasan konsumen   terhadap variabel tangiables, reliability,  responsiveness,  assurance ,  dan emphaty .  Nilai  gain tertinggi adalah variabel tangiables dengan nilai 0,378118   dan indikator Fasilitas dari variabel tangiables memiliki nilai entropy tertinggi yakni 0,764205. P elanggan menyatakan puas terhadap indikator  Fasilitas,  Peralatan,  dan  Penampilan  Karyawan sedangkan tidak puas terhadap indikator komunikasi.  Penelitian yang dilakukan oleh [6] teknik klasifikasi untuk analisis kepuasan pelanggan  sewa  kamera  dengan  atribut  yang  digunakan diantaranya: harga, fasilitas, pelayanan dam loyalitas, menerapkan  algoritma  C4.5  kemudian  memperoleh  hasil accuracy=  95%,  recall=100%,    precision  =  92.31%  dan  Area Under Curve sebesar 0.948 .
Penelitian ini akan menerapkan teknik klasifikasi dengan model C4.5 untuk analisa kepuasan pelanggan dan penerapan prediksi loyalitas  pelanggan  dengan  5  (lima)  dimensi  pengukuran kepuasan  pelanggan  yaitu Tangible (bukti  fisik), Empaty (empati), Reability (keandalan), Responsiveness (ketanggapan, dan Assurance (Jaminan).. Hasil penelitian ini  dapat digunakan sebagai rekomendasi PT. JNE Agen  Arcadia  untuk melakukan evaluasi dan meningkatkan pelayanannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  berada  diantara  cabang computer  science dan statistika yang dimanfaatkan untuk mengekstraksi informasi dari database yang besar [7]. Data mining merupakan suatu cara untuk menguraikan  dan  menemukan  pengetahuan  didalam  suatu database [8]. Proses pemilihan atau “menambang” pengetahuan dari sekumpulan data  yang besar ( big data ). Data mining juga sering disebut sebagai kegiatan mengeksplorasi dan menganalisis data  yang  berjumlah  besar  untuk  menemukan pattern dan rule yang  berarti  [9].  Data  mining  sebagai  proses  menemukan informasi yang berguna dari database yang besar. Dalam artian lain  data  mining  dimanfaatkan  sebagai  pengekstrak  informasi dari  data  yang  besar  ( big  data )  dalam  membantu  pengambilan keputusan  [10].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma  dengan menggunakan  pohon  keputusan  [11].  C4.5  merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang  menggunakan  entropi informasi,  atribut  kontinyu  dan  diskret,  atribut  kategorial  dan numerik, serta missing values [12]. Algoritma ini membutuhkan data  t raining karena  termasuk  kategori  algoritma supervised learning ,  data  training  tersebut  berupa sample yang  sudah diklasifikasikan. C4.5 menganalisa data training dan membangun pengklasifikasian  yang  harus  secara  tepat  mengklasifikasikan data training maupun data testing [13]. Menurut [14] algoritma C4.5 ini lebih kuat daripada algoritma lainnya, pada penelitiannya dalam  memprediksi  penerimaan  calon  pegawai.  Langkah- langkah pengolahan agoritma C4.5 [15] yaitu:
1) Menyiapkan data  training . Data  training biasanya  sudah dikelompokan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2) Menentukan  akar.  Akar  pertama  diperoleh  dari  nilai  gain yang paling tinggi. Nilai gain dihitung dari masing-masing atribut yang terpilih. Sebelum menghitung gain dari atribut, hitung nilai entropy, kemudian hitung nilai gain.
3) Ulangi langkah ke-2 hingga semua tupel terpartisi.
4) Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a) Semua  tupel  dalam  node  N  mendapat  kelas  yang sama.
b) Tidak ada atribut didalam tupel yang dipartisi lagi.
c) Tidak ada tupel di dalam cabang yang kosong.

## 3. KONSEP PERANCANGAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan  data sekunder, yaitu data kuesioner yang dikumpulkan  dari 120 responden  yakni para pengguna jasa kiriman  PT.  JNE  Agen  Arcadia.  Penyebaran  kuesioner  dimulai pada bulan Juni 2021. Dalam pengisian kuesioner ini digunakan 5 dimensi pengukuran kepuasan pelanggan yaitu Tangible (bukti fisik), Empaty (empati), Reability (keandalan), Responsiveness
(ketanggapan, dan Assurance (Jaminan).
Data  kuisioner  yang  diperoleh  dari  responden  yang  berupa pertanyaan  tentang  kepuasan  pelanggan  pada  jasa  layanan pengiriman barang, untuk setiap atribut diberikan nilai untuk bisa menentukan  puas  atau  tidak  puasnya  responden  di  hitung berdasarkan nilai yang dihasilkan, nilai tersebut sebagai berikut :
Sangat Setuju = 5 Setuju = 4 Ragu-Ragu = 3 Tidak Setuju = 2 Sangat Tidak Setuju = 1
Nilai dari masing-masing atribut di atas, dikalikan dengan jumlah dimensi yang di gunakan Sehingga menghasilkan nilai Sangat Setuju = 125 Setuju = 100 Ragu-Ragu = 75 Tidak Setuju = 50 Sangat Tidak Setuju = 25
Jika nilai yang dihasilkan  masing-masing atribut 100-125 maka dinyatakan PUAS, Sedangkan nilai yang dihasilkan 1-99, maka dinyatakan TIDAK PUAS. Berikut ini tabel hasil dari pengolahan kuesioner responden.

## 3.2. Struktur Hierarki
Berdasarkan  dimensi  pengukuran  dan  kriteria  dan alternatif  yang  digunakan,  penulis  menyusun  struktur  hierarki untuk mempermudah dalam analisa dan pengolahan data.
VOL .06 NO .01 (2022), PP . 001-006 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550
Gambar 1.  Struktur Hierarki Dimensi Pengukuran Kepuasan
Pelanggan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perhitungan Nilai Entrophy Total
Perhitungan nilai entropy menggunakan rumus berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) ………… .. (3)
Entrophy Total (S)
= (− 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑢𝑎𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑢𝑎𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 )
+ (− 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑢𝑎𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑢𝑎𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) = (− 94 120 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 94 120 ) + (− 26 120 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 26 120 ) = 0,754034056
Selanjutnya, hitung  entrophy pada tiap-tiap atribut, berdasarkan pada jumlah data per setiap atribut.
1. Perhitungan nilai Bukti Fisik
a. Sangat Setuju
= (− 70 194 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 70 194 ) + (− 10 194 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 10 194 )
= 0,751154305 b. Setuju
= (− 61 260 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 61 260 ) + (− 16 260 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 16 260 )
= 0.738259015
c. Ragu-Ragu
= (− 16 45 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 16 45 ) + (− 9 45 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 9 45 )
= 0,994822275
d. Tidak Setuju
= (− 3 13 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 3 13 ) + (− 4 13 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 4 13 ) = 1.011399271 2. Perhitungan nilai Empati a. Sangat  Setuju = (− 70 280 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 70 280 ) + (− 11 280 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 11 280 ) = 0.683458448 b. Setuju = (− 53 242 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 53 242 ) + (− 20 242 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 20 242 ) = 0.777101944 c. Ragu-Ragu = (− 9 32 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 9 32 ) + (− 9 32 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 9 32 ) = 1. 029417187
d. Tidak Setuju
= (− 5 14 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 5 14 ) + (− 2 14 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 2 14 ) = 0.931560284
3. Perhitungan Nilai Keandalan a. Sangat  Setuju
= (− 86 256 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 86 256 ) + (− 7 256 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 7 256 )
= 0,670663073 b. Setuju = (− 72 280 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 72 280 ) + (− 20 280 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 20 280 ) = 0,775788841 c. Ragu-Ragu
= (− 10 47 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 10 47 ) + (− 12 47 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 12 47 ) = 0,977917527 d. Tidak Setuju
= (− 6 14 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 6 14 ) + (− 3 14 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 14 ) = 1.000109414 4. Perhitungan Nilai Ketanggapan
a. Sangat  Setuju
= (− 60 244 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 60 244 ) + (− 10 244 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 10 244 ) = 0.686552856 b. Setuju
= (− 70 310 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 70 310 ) + (− 21 310 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 21 310 ) = 0,747867238 c. Ragu-Ragu
= (− 12 37 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 12 37 ) + (− 7 37 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 7 37 )
= 0.981312959
d. Tidak Setuju
= (− 2 12 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 2 12 ) + (− 3 12 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 12 ) = 0.930827083
5. Perhitungan Nilai Jaminan
a. Sangat  Setuju
= (− 60 205 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 60 205 ) + (− 9 205 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 9 205 )
= 0,716787152
b. Setuju
= (− 70 250 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 70 250 ) + (− 20 250 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 20 250 )
= 0,80572885
c. Ragu-Ragu
= (− 13 28 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 13 28 ) + (− 10 28 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 10 28 ) = 1.044434497
d. Tidak Setuju
= (− 5 12 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔2 ( 5 12 ) + (− 4 12 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 4 12 )
= 1.054585169

## 4.2. Perhitungan Gain Total

## 1. Gain Perhitungan Keandalan
= (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙)
− ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 )
∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢
− ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢
− ( 𝑅𝑎𝑔𝑢 − 𝑅𝑎𝑔𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 )
∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑅𝑎𝑔𝑢 − 𝑅𝑎𝑔𝑢 − ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 )
∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑗𝑢) = (0.754034056) − ( 194 120 ) ∗ 0.751154305 − ( 260 120 ) ∗ 0.738259015 − ( 45 120 )
∗ 0.994822275 − ( 13
120 ) ∗ 1.011399271)
= −2.54251988

## 2. Gain Perhitungan Empati
= (0.754034056) − ( 280 120 ) ∗ 0.683458448 − ( 242 120 ) ∗ 0.777101944 − ( 32 120 ) ∗ 1.029417187
− ( 14 120 ) ∗ 0.931560284) = −2.79105119

## 3. Gain Perhitungan Bukti Fisik
= (0.754034056) − ( 256 120 ) ∗ 0.670663073 − ( 280 120 ) ∗ 0.775788841 − ( 47 120 )
∗ 0.977917527 − ( 14 120 ) ∗ 1.000109414) = −2.98658493

## 4. Gain Perhitungan Ketanggapan
= (0.754034056) − ( 244 120 ) ∗ 0.686552856 − ( 310 120 ) ∗ 0.747867238 − ( 37 120 ) ∗ 0.981312959
− ( 12 120 ) ∗ 0.930827083)
= −2.96960132

## 5. Gain Perhitungan Jaminan
= (0.754034056) − ( 205 120 ) ∗ 0.716787152 − ( 250 120 )
∗ 0.80572885 − ( 28 120 ) ∗ 1.044434497
− ( 12 120 ) ∗ 1.054585169)
= -2.498239
Tabel 1. Hasil perhitungan Entrophy Total (S) dan Gain Total (S,A)
Jumlah (S) Puas (S) Tidak Puas (Si) Entrophy Gain Total 120 94 26 0.754034056 Keandalan - 2.54251988 Sangat Setuju 194 70 10 0.751154305 Setuju 260 61 16 0.738259015 Ragu- Ragu 45 16 9 0.994822275 Tidak Setuju 13 3 4 1.011399271 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Empati - 2.79105119 Sangat Setuju 280 70 11 0.683458448 Setuju 242 53 20 0.777101944 Ragu- Ragu 32 9 9 1.029417187 Tidak Setuju 14 5 2 0.931560284 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Bukti Fisik - 2.98658493 Sangat Setuju 256 86 7 0.670663073 Setuju 280 72 20 0.775788841 Ragu- Ragu 47 10 12 0.977917527 Tidak Setuju 14 6 3 1.000109414 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Ketanggapan - 2.96960132 Sangat Setuju 244 60 10 0.686552856 Setuju 310 70 21 0.747867238 Ragu- Ragu 37 12 7 0.981312959 Tidak Setuju 12 2 3 0.930827083 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 Jaminan -2.498239 Sangat Setuju 205 60 9 0.716787152 Setuju 250 70 20 0.80572885 Ragu- Ragu 28 13 10 1.044434497
VOL .06 NO .01 (2022), PP . 001-006 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550
Tidak Setuju 12 5 4 1.054585169 Sangat Tidak Setuju 0 0 0 0 (Sumber : Hasil Perhitungan, 2022)

## 4.3. Hasil Pohon Keputusan
Hasil  pengolahan  data  menggunakan  tools rapid  miner berupa pohon keputusan yang dapat dilihat pada gambar 2.
( Sumber : Hasil pengolahan rapid miner, 2022)
Gambar. 2 Hasil Pohon Keputusan
Jika  memperhatikan  pohon  keputusan  pada  gambar  2  dapat diketahui bahwa Pohon Keputusan tersebut, dihasilkan sejumlah aturan dalam pohon tersebut. Berikut aturan yang dapat terbentuk dari pohon keputusan diatas :
“ JIKA bukti fisik = ragu-ragu MAKA class = TIDAK PUAS” “ JIKA bukti fisik = sangat setuju MAKA class = PUAS” “ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = ragu-ragu MAKA class = TIDAK PUAS “
“  JIKA  bukti fisik = setuju DAN  empati = sangat setuju DAN jaminan = sangat setuju  MAKA class = PUAS “ “  JIKA  bukti fisik = setuju DAN  empati = sangat setuju DAN jaminan = setuju DAN ketanggapan = sangat setuju MAKA class = TIDAK PUAS “
“  JIKA  bukti fisik = setuju DAN  empati = sangat setuju DAN jaminan  =  setuju  DAN  ketanggapan  =  setuju  MAKA  class  = PUAS “
“ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = setuju DAN jaminan = ragu-ragu MAKA class = PUAS “ “ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = setuju DAN jaminan = sangat setuju MAKA class = PUAS “ “ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = setuju DAN jaminan = setuju MAKA class = PUAS “
“ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = setuju DAN jaminan = tidak setuju MAKA class = TIDAK PUAS “ “ JIKA bukti fisik = setuju DAN empati = tidak setuju MAKA class =PUAS”
“JIKA bukti fisik = tidak setuju MAKA class = PUAS”
4.4. Perbandingan Hasil Perhitungan
Berikut  ini  tabel  2  merupakan  hasil  perhitungan  manual  dan pemrosesan menggunakan tools rapid miner. Dapat dilihat bahwa hasil  dari  kedua  perhitungan  tersebut  sama.  Hasil  pengolahan data dapat dilihat bahwa pelanggan menilai puas pada indikator Bukti  Fisik,  Keandalan,  Jaminan  sedangkan  pelanggan  merasa tidak puas dari indikator Empati dan Ketanggapan.
Tabel. 2 Perbandingan Hasil Perhitungan Indikator/ Dimensi pengukuran Hasil Perhitungan Manual Hasil Pehitungan Rapid Miner Bukti Fisik Puas Puas Empati Tidak Puas Tidak Puas Keandalan Puas Puas Ketanggapan Tidak Puas Tidak Puas Jaminan Puas Puas Sumber  : (Hasil perhitungan data, 2022)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan kepuasan  pelanggan  pada  jasa  pengiriman  barang  dengan  5 dimensi  pengukuran  yaitu:  bukti  fisik,  keandalan,  jaminan, ketanggapan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pelanggan merasa  puas  terhadap  indikator  bukti  fisik,  keandalan,  dan jaminan,  sedangkan    indikator  yang  menjadi  kelemahan pelayanan  adalah  empati  dan  ketanggapan.  Hasil  penelitian  ini dapat  dijadikan  referensi  oleh  PT.  JNE  Agen    Arcadia  untuk melakukan  evaluasi  terhadap  pelayanan  khususnya  indikator empati  dan  ketanggapan  agar  dapat  meningkatkan  loyalitas pelanggan.
Berdasarkan  pengalaman  penulis  pada  pengolahan  data klasifikasi  dalam  menentukan  kepuasan  pelanggan  disaranakan agar  menggunakan  tools  pengolah  data  mining  seperti Rapid Miner yang  berisi  modul  untuk  analisis  dan  metode  sehingga mudah dan cepat dalam memroses data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Novia, B. Semmaila, and I. Imaduddin, “Pengaruh kualitas Layanan Dan Kualitas  Produk Terhadap Kepuasan Pelanggan,” Tata Kelola , doi: 10.52103/tatakelola.v7i2.174, 2020.
[2] Larose DT. Discovering Knowledge in Databases. New Jersey: John Willey & Sons Inc.Myatt, Glenn J.
Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data mining . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2007.
[3] Kusrini  and  T.  Emha,  “Definisi  Data  Mining,” Data Mining., 2015.
[4] R. M. Eki, “Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritma C4 . 5,” Fak. Ilmu Komput. , 2016.
[5] S.  Takalapeta,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Menganalisis Kepuasan Konsumen
Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , doi: 10.37438/jimp.v3i3.186, 2018.
[6] Faisal,  S.  “Klasifikasi  data  minning  menggunakan algoritma  c4.  5  terhadap  kepuasan  pelanggan  sewa kamera cikarang”. Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ,  vol 4 (1), 38-45, 2019.
[7] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang,  “Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems,”  Decis. Support Syst. Intell. Syst., 2007.
[8] Han  J  &  Kamber.  “Data  Mining:  Concepts  and Techniques  second  edition”.  Simon  Fraser  University. USA: Morgan Kaufman Publisher. 2006.
[9] Michael  Berry  &  Gordon  S.  Linoff.  “Data  Mining Techniques  :  For  marketing,  sales,  and  customer relationship  management”.  John  Willey  &  Sons,  Inc. 2004.
[10] Prasetyo,  E.  “Data  Mining:  Konsep  dan  Aplikasi Menggunakan  MATLAB”,  Yogyakarta:  C.V  Andi Offset. 2017.
[11] B.  D.  Meilani  and  A.  F.  Slamat,  “Klasifikasi  Data Karyawan Untuk
Menentukan Jadwal Kerja
Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK, vol.
16, no. 1, pp. 1–6, 2012.
[12] L.  Swastina,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual., 2013.
[13] Pritalia.  G.  L,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Penentuan  Ketersediaan  Barang  E-commerce”, Indonesian  Journal  of  Information  Systems  (IJIS) Vol. 1, No. 1, Agustus 2018.
[14] Harryanto. Fandy Ferdian, Hansun. Seng, “Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE”, Jatisi, Vol. 3 No. 2 Maret 2017.
[15] Kusrini  &  Luthfi  ET.    Algoritme Data  mining .
Yogyakarta (ID). 2009.