http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Klasifikasi Nilai Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan E-KTP Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Kantor Kecamatan Rengasdengklok)
Amelia Pratiwi 1 *, Aries Suharso 2 **, Hannie 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang amelia.pratiwi17050@student.unsika.ac.id 1 , aries.suharso@staff.unsika.ac.id 2 , hannie@staff.unsika.ac.id 3 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-14 Revised 2021-12-01 Accepted 2021-12-04 Pelayanan e-KTP sangat penting bagi masyarakat sebagai tanda pengenal atau kartu identitas  warga  indonesia.  Penelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP,agar nanti menjadi acuan Operator e-KTP agar lebih baik lagi. Data nilai kepuasan masyarakat Di Kantor Kecamatan Rengasdengklok  menghasilkan  banyak  data.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  nilai  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  e-KTP menggunakan.  Metode  yang  dipakai  adalah KDD  (Knowledge  Discovery  in Database) klasifikasi  dengan  melalui  proses  seleksi  data, preprocessing , transformasi,data mining dan evaluasi. Penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 merupakan hasil dari proses klasifikasi dalam bentuk aturan dapat digunakan untuk memprediksi nilai atribut type diskrit dari record baru. Dalam mengevaluasi kinerja pada algoritma C4.5 dalam klasifikasi nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP  dengan  menggunakan tools  Rapidminer .  Evaluasi  model  dengan menggunakan kappa. Telah didapatkan accuracy 94,67 %. Dengan nilai kappa 0,914 yang telah diperoleh masuk kedalam rentang nilai  0,81 – 1,00,hasil dari penelitian ini  memiliki  nilai  tingkat  kepuasan  terhadap  pelayanan  e-KTP  masuk  kedalam kategori klasifikasi sangat kuat.
Keyword: Klasifikasi, E-KTP, Data mining, C4.5
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pengertian  pelayanan  publik  yaitu  semua  aktivitas  yang menyediakan pelayanan dilakukan dan diselenggarakan oleh pelayanan  publik  untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam penerimaan  pelayanan,  segala  kegiatan  pelayanan  dalam rangka pelaksanaan ketentuan undang-undang [1]. Pelayanan publik  tidak  dapat  dilakukan  secara  maksimum  apabila aparatur pemerintah tidak memberikan hasil yang maksimal, aparatur  pemerintah  juga  harus  memperhatikan  segala kebutuhan  dan  harapan  masyarakat,  Menurut  Data  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  [2].  Jumlah  penduduk berjumlah    108.324  orang,berjenis  kelamin  laki-laki  55.269 dan yang memiliki jenis kelamin perempuan sebanyak 53.055 orang.
Prosedur  pembuatan  e-KTP  sebagai  pemohon  dapat mengisi  formulir  yang  telah  disediakan  dengan  KK  (Kartu Keluarga)  yang  ditandatangani  oleh  kepala  keluarga  serta
ditandatangani dan ditandatangani oleh kepala desa, petugas operator  menerima  dan  memverifikasi  berkas  persyaratan yang diajukan oleh pemohon selanjutnya petugas melakukan Merekam  dokumen,  waktu  penyelesaian  pembuatan  e-KTP diperkirakan mencapai 2 minggu. Pelayanan adalah kegiatan yang  sangat  penting  bagi  instansi  pemerintahan  sebagai keberhasilan  dalam  kinerja.  Pelayanan  melakukan  kegiatan secara  langsung  dengan  masyarakat  sehingga  penilaian masyarakat    terhadap  operator  e-KTP  bisa  dinilai  secara langsung.
Banyak masyarakat yang mengeluhkan pelayanan e-KTP. Sehingga  perlu  masukan  dari  masyarakat  agar  nantinya kualitas  pelayanan  e-KTP  bisa  diperbaiki  oleh  instansi pemerintahan, dengan cara membagikan kuesioner terhadap masyarakat yang nantinya akan memberikan penilaian kepada operator e-KTP tentang kualitas yang diberikan oleh instansi pemerintah.Rendahnya  kualitas  pelayanan  publik  yang diberikan oleh aparatur sehingga citra pemerintahan menjadi
Klasifikasi Nilai Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan E-KTP Menggunakan Algoritma C4.5 (Amelia Pratiwi, Aries Suharso, Hannie)
183 negatif  kepada  masyarakat.  Banyak  masyarakat  yang mengeluhkan  pelayanan  yang  tidak  memuaskan  sehingga masyarakat banyak kecewa kepada aparatur pelayanan publik tersebut. Salah satu permasalah pelayanan di Indonesia adalah mengenai  pelayanan  e-KTP  yakni  Kartu  Tanda  Penduduk, yang merupakan sebagai tanda identitas warga Indonesia.
Dengan metode yang sama penelitian [3], tentang analisis kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik. Kepuasan  mahasiswa  sangat  berpengaruh  besar  terhadap kampus,sehingga  perlu  dievaluasi  agar  reputasi  kampus bagus.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  berdasarkan  angka indeks  yang  paling  tinggi  dengan  angka  76,10%.  Beberapa sebab yang dapat terungkap sebesar 83,50% yang menjawab setuju kepada tangible yaitu pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Pringsewu  yang memiliki sarana pada keagamaan yang digunakan mahasiswa tersebut.
Selain  itu  ada  juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4], tentang penerapan algoritma sequential searching pada sistem pelayanan  puskesmas  yang  memakai bootstrap .  Sehingga para  petugas  puskesmas  perlu  evaluasi  untuk  optimasi pelayanan puskesmas untuk menghindari reputasi puskesmas yang  buruk  maka  perlu  pihak  puskesmas  melakukan pelayanan terhadap masyarakat dengan baik.
Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas,  penyusun  ingin mengklasifikasi  nilai  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan e-KTP dengan algoritma C4.5. Penelitian ini dapat menjadi  masukan  untuk  aparatur  pelayanan  e-KTP  bisa meningkatkan  kualitas  pelayanan  agar  bisa  menciptakan pelayanan yang berkualitas.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunkan  Algoritma  C4.5  untuk klasifikasi  nilai  kepuasan.  Dengan  metodologi  Knowladge Discovery  in  Database  (KDD).Proses  KDD  terdapat serangkaian langkah- langkah transformasi, dari proses data preprocessing dan proses data post processing dari data yang merupakan hasil pengolahan [5]. Tahapan KDD yaitu sebagai berikut,  seleksi  data,  preprocessing,  transformasi,  data mining,  evaluasi.Metode  algoritma  C4.5  yang  sering digunakan  secara  luas  dalam  area  machine  learning  yang memiliki perbaikan dari algoritma sebelumnya yaitu ID3 [6].
Langkah selanjutnya klasifikasi ini menggunkan algoritma decision tree (C4.5). Algoritma C4.5 adalah cara yang dapat dipakai  dalam  menyusun  sebuah  pohon  dalam  mengambil keputusan  atau  hasil. Decision  tree proses  yang  dapat memberikan  pohon  keputusan  atau  hasil  yang  sangat sederhana  dan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan dengan  metode  ini.  Untuk  menentukan  berapa  informatif sebuah input atribut  dalam  menghasilkan  output  atribut  [7]. Algoritma  akan  membangun  pohon  keputusan  sebagai berikut.
Pilih atribut sebagai root (akar)
Gain (S,A) = Entropy (S) -∑ 𝑛 [ 𝑠𝑖 | × Entropy (Si)
𝑖 =1  | 𝑆 | Dengan:
S : Himpunan kasus Si : Himpunan kasus pada partisi ke i A : Variabel n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S|
: Jumlah kasusu dalam S
Untuk mengetahui Entropy dapat dilihat pada persamaan
Entropy(S) = - ∑ 𝑛 Pi log2 Pi
𝑖 = 1
Dengan : S       : Himpunan Kasus n        : Jumlah Partisi S Pi       : Proporsi dari Si terhadap S
Presentase = 𝑋 100 %
1. Buat cabang untuk setiap skor
2. Membagi kasus di cabang
3. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sehingga  semua kasus  di  cabang        tersebut memiliki nilai yang sama.

## B. Kappa
Kappa  yaitu  analisis  statistikal  yang  terpondasi  dari kesinambungan dalam penafsiran Yusa, Analisis Komparatif Evaluasi  Performa  Algoritma  Klasifikasi  pada  Readmisi Pasien  Diabetes  301  atau  derajat  kesepakatan  (degree  of agreement)  untuk  data  kualitatif.  Pada  dasarnya  statistik kappa  menunjukkan  analisis  antara  kategori  yang  berbeda. Semakin tinggi statistik kappa maka akan semakin dianggap sebagai  kinerja  dengan  standar  atau  kinerja  yang  baik  [8]. Dibawah ini nilai klasifikasi [9] pada tabel 1.
T ABEL 1 N ILAI K APPA
Nilai K Strengh of Agrement < 0.20 Rendah 0.21 – 0.40 Lumayan 0.41-0.60 Cukup 0.61-0.80 Kuat 0.81-1.00 Sangat Kuat

## C. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  tools  RapidMiner,  Dari diagram  alir  diatas  maka,  tahapan  –  tahapan  prosedur penelitiannya, sebagai berikut.

## Gambar  1. Metode Penelitian
Gambar 1 menunjukkan metode tahapan penelitian mulai dari  menyebar  dan  mengumpulkan  kuesioner,  preprosesing, transformasi  data,  penerapan  algoritma  C4.5,  pohon keputusan dan evaluasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  kumpulan  data  yang didapatkan melalui  kuesioner, dengan responden masyarakat yang  melakukan  perekaman  e-KTP  dan  merubah  status  e- KTP  Di  Kantor  Kecamatan  Rengasdengklok.  Pada  tahap pengumpulan data yang telah dilakukan dengan membagikan kuesioner  dengan  cara  membagikan  kertas  kepada masyarakat terhitung  dari tanggal  30 April  2021  sampai  20 Juni  2021.  Terdapat  399  data  kuesioner  yang  terkumpul dengan 4 Atribut Jenis Kelamin, Umur, Tingkat Pendidikan, Jenis Pekerjaan.
1. Seleksi Data
Kuisioner  dengan  menggunakan  kertas  yang  di  sebar kepada masyarakat dengan jumlah 399 record dan  pertanyaan sebanyak 14 pertanyaan, yaitu pertanyaan seputar biodata dan 10 pertanyaan kuisioner, hanya ada 15 atribut yang digunakan dalam  klasifikasi  data  dengan  menampilkan  4  pertanyaan seputar  biodata  terhadap  responden,  dengan  pertanyaan-
pertanyaaan  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  data.  Dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 2
A TRIBUT T ERPILIH No Atribut Terpilih Keterangan 1. Jenis Kelamin Atribut Utama 2. Umur Atribut Utama 3. Tingkat Pendidikan Atribut Utama 4. Jenis Pekerjaan Atribut Utama 5. P1 Atribut Utama 6. P2 Atribut Utama 7. P3 Atribut Utama 8. P4 Atribut Utama 9. P5 Atribut Utama 10. P6 Atribut Utama 11. P7 Atribut Utama 12. P8 Atribut Utama 13. P9 Atribut Utama 14. P10 Atribut Utama 15. Total Kelas Label 2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  melakukan  periksa  missing  value  dalam data kuesioner. Tahap ini bertujuan untuk memastikan bahwa kumpulan data yang digunakan tidak ada duplikasi data, nilai yang  hilang,  dan  data  tidak  relevan.  Karena  data  bersifat pertanyaan tertutup, maka tidak terdapat data dengan missing value atau  data  tidak  konsisten.Prosesnya  cek  dulu  datanya mendeteksi  data  duplikat.  Hal  ini  dengan  tujuan  untuk membuat  data  tidak  relevan  dan  tidak  berlebihan  Apakah kondisi  awal  Melakukan  penambangan  data.  Dengan memahami  data  berarti  nilai  yang  hilang  jika  ada perlengkapan mengenai dataset tidak berisi nilai atau kosong, dan data yang berlebihan.
Klasifikasi Nilai Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan E-KTP Menggunakan Algoritma C4.5 (Amelia Pratiwi, Aries Suharso, Hannie)
185
3. Transformasi
Pada tahap transformasi untuk merubah bentuk pada data agar  sesuai  dengan  proses  data  mining.  Pada  penelitian  ini dengan  mengklasifikasi  nilai  kepuasan  masyarakat  dalam pelayanan  e-KTP  yang  telah  didapatkan  dalam  kepuasan masyarakat. Dapat terlihat pada Tabel 2.
T ABEL 3 T RANSFORMASI T INGKAT K EPUASAAN Atribut Nilai Keterangan Bobot Tingkat Kepuasan 45-50 Sangat Puas  27 44-35 Cukup Puas  162 34-30 Kurang Puas 105 29-17 Sangat Tidak Puas 25
4. Data Mining
Data  mining  yaitu  suatu  proses  analisis  mengenai kumpulan data terdapat dalam basis data maka akan diperoleh tahap  selanjutnya  [10].  Tahap  data  mining  dengan  memilih metode  algoritma,temukan  pola  atau  informasi  saat mengkategorikan  tingkat  kepuasan.  Data  terdiri  dari  399 record  dengan  15  atribut.  Memahami  atribut    yang  dipakai sebagai kelas target agar atribut data menjadi 4 yaitu, Sangat Puas, Cukup Puas, Kurang Puas dan Sangat Tidak puas. data penelitian yang menggunakan algoritma C4.5.
Langkah Pertama adalah dengan menghitung nilai entropy total  pada  jumlah data “  Sangat Puas, Cukup Puas,  Kurang Puas dan  jumlah Sangat  Tidak Puas” dengan  menggunakan uraian tersebut
Gain (S,A) = Entropy (S) -  ∑ 𝑛 | 𝑆𝑖 | × Entropy (Si) 𝑖 =1  | 𝑆 |
Telah didapatkan nilai entropy keseluruhan sebesar;
Entropy(S)=((27/319)*log2(27/319)+(162/319)*log2(162/319)(10 5/319)*log2(105/319)+(-25/319)*log2(25/319)) = 1.613557294
Hitung angka entropy dan angka gain pada masing-masing atribut berikut.
Entropy(S) = - ∑ 𝑛 Pi log2 Pi
𝑖 = 1
Gain (Jenis Kelamin)  = (1.613557294)-((151/319)*1.59377789)- ((168/319)* 1.628363439) = 0.00156507I
Gain(Umur)=(1.613557294)-((207/319) *1.664868383)((66/319)*1.371646544)- ((29/319)*1.577543618)–((11/319)* 1.494918848)- ((6/319)*1.251629167)= 0.030926966
Gain ( Tingkat Pendidikan) = ( 1.613557294)-(( 29/319)*1.178559464)-((47/319)* 1.746321751)- ((201/319)*1.609595975)-((21/319)* 1.700444803)-((21/319)* 1.451907615) = 0.027402001
Gain  (Jenis Pekerjaan) = ( 1.613557294)-
((109/319)*1.691703346)((17/319)*1.519728462)((57/319)*1.47
3263357)((73/319)*1.49136939)((63/319)*1.687596282)= 0.016705911
Gain (P1) = (1.613557294)-((6/319)*1)-((36/319)*1.441786129)- ((142/319)* 1.471771046)-((81/319)*1.053770389)-((54/319)* 1.321193811) = 0.285671223
Gain (P2) = (1.613557294)–((3/319)* 1.584962501)- ((26/319)*1.56966701)–((125/319)*1.467976963)-((104/319)* 0.940888175)-((61/319)*1.433227887)= 0.314677603 Gain (P3) = (1.613557294)-((0/319)*0)-((7/319)*1.095037918)- ((143/319)* 1.413790782)-((133/319)*1.003133736)-((36/319)* 1.300092177) = 0.390806659 Gain (P4) = (1.613557294)-((0/319)*0)-((1/319)*0)- ((123/319)*1.32863812)-((137/319)*0.963796803)-((58/319)* 1.347256674) =0.442386328 Gain (P5) =(1.613557294)-((1/319)*0)-((11/319)*1.348587896)- ((127/319)* 1.285997129)-((137/319)*0.646633833)-((43/319)* 1.268265045) = 0.60640891 Gain (P6) =(1.613557294)-((1/319)*0)-(( 6/319)*1.459147917)- ((138/319)* 1.314864829)-((134/319)*0.64769057)-((40/319)* 2.177824438) = 0.472147426 Gain (P7) = (1.613557294)-((0/319)*0)-((7/319)*1.556656707)- ((146/319)* 1.371474003)-((131/319)*0.707286367)-((35/319)* 0.927526588) = 0.559482855 Gain (P8) = (1.613557294)-((1/319)*0)-((7/319)*0.346733448)- ((138/319)* 1.296384876)-((128/319)*0.794874399)-((45/319)*) = 0.99964375
Gain (P9) = (1.613557294)-((3/319)* 0.918295834)- ((6/319)*0.5)-((140/319)* 1.308793415)- ((123/319)*0.712443381)-((47/319)* 0.999673426) = 0.599133618
Gain (P10) = (1.613557294)-((1/319)*0)-((5/319)*0.970950594)- ((131/319)* 1.299388163)-((125/319)*0.615992237)-((57/319)* 1.290424244) = 0.592780448
5. Evaluasi
Proses  tahap  klasifikasi  akan  baik  bila  hasil  prediksi dengan memiliki nilai akurasi yang tinggi. Dibawah ini telah menghitung nilai akurasi dibawah ini hasil uji akurasi dengan Tools RapidMiner .
Gambar  3. Hasil Confusion Matrix
186
Proses  pada  gambar  3 dijelaskan  tentang  akurasi  dari confusion  matrix untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dari algoritma C4.5 dibawah ini sebagai berikut.
1) Pred  Kurang  Puas  –  true  Kurang  Puas  :  Jumlah  record masyarakat  yang  telah  diprediksi  dengan  tingkat kepuasan kurang puas, benar memiliki record masyarakat tingkat kepuasan kurang puas sebanyak 99 record.
2) Pred  Cukup  Puas  –  true  Cukup  Puas  :  Jumlah  record masyarakat  yang  telah  diprediksi  dengan  tingkat kepuasan cukup puas, benar memiliki record masyarakat dengan  tingkat  kepuasan  cukup  puas  sebanyak  156 record.
3) Pred  Sangat  Puas  –  true  Sangat  Puas  :  Jumlah  record masyarakat  yang  telah  diprediksi  dengan  tingkat kepuasan sangat puas, benar memiliki record masyarakat dengan tingkat kepuasan sangat puas sebanyak 26 record.
4) Pred  Sangat  Tidak  Puas  –  true  Sangat  Tidak  Puas  : Jumlah record masyarakat yang telah diprediksi dengan tingkat  kepuasan  sangat  tidak  puas,  benar  memiliki record masyarakat dengan tingkat kepuasan sangat tidak puas sebanyak 21 record.
Telah diperoleh hasil dari data uji ang telah di klasifikasi tepat menggunakan algoritma C4.5 302 data training dan 319 data testing. Telah diperoleh sebagai berikut.
Accuracy =
= =
0,9467
Proses yang telah dilakukan, maka telah diperoleh bahwa presentase  dari  akurasi  pada  klasifikasi  tingkat  kepuasan masyarakat  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  sebesar 94,67%.
Telah  diperoleh  nilai  kappa  pada  model  klasifikasi  pada penelitian  ini  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan e-KTP mendapatkan 0,914. Nilai kappa yang telah diperoleh  masuk  kedalam  rentang  nilai    0,81  –  1,00  maka penelitian  ini  masuk  kedalam  katagori  sangat  kuat.  Nilai kappa diperoleh menggunakan tools RapidMiner berikut.
Gambar  4. Nilai Kappa
Proses pada tahap ini menampilkan hasil decision tree dari perhitungan  algoritma decision  tree (C4.5)  dapat dipresentasikan  pada  bentuk  pohon  keputusan  atau  hasil.
Berikut  bentuk  hasil  pohon  keputusan  menggunakan RapidMiner Studio.
Gambar  5. Decision Tree
T ABEL 4 A TURAN No. Aturan IF Hasil (THEN) 1. P5 > 3.500 AND P7 > 4.500 AND P3 > 4.500 Sangat Puas 2. P5 > 3.500 AND P7 > 4.500 AND P3 ≤ 4.500 AND P4 > 4.500 AND P9 > 4.500 Sangat Puas 3. P5 > 3.500 AND P7 > 4.500 AND P3 ≤ 4.500 AND P4 > 4.500 AND P9 ≤ 4.500 Cukup Puas 4. P5 > 3.500 AND P7 > 4.500 AND P3 ≤ 4.500 AND P4 ≤ 4.500 Cukup Puas 5. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 > 3.500  AND  P10  >  4.500  AND  P2  > 4.500 Sangat Puas 6. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 > 3.500  AND  P10  >  4.500  AND  P2  ≤ 4.500 Cukup Puas 7. P5 > 3.500 AND P7 ≤  4.500 AND P8 > 3.500 AND P10 ≤ 4.500 AND P6 > 3.500 Cukup Puas 8. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 > 3.500  AND  P10  ≤  4.500  AND  P6  ≤ 3.500 AND P4 > 3.500 Cukup Puas
Klasifikasi Nilai Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan E-KTP Menggunakan Algoritma C4.5 (Amelia Pratiwi, Aries Suharso, Hannie)
187 9. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 > 3.500  AND  P10  ≤  4.500  AND  P6  ≤ 3.500 AND P4 ≤ 3.500 Kurang Puas 10. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500 AND P1 ≤ 3.500 AND P4 ≤ 4.500 AND P10 > 3.500 Cukup Puas No. Aturan IF Hasil (THEN) 1. P5 > 3.500 AND P7 ≤  4.500 AND P8 ≤  3.500  AND  P1  ≤  3.500  AND  P4  ≤ 4.500 AND P10 ≤ 3.500 Kurang Puas 2. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500 AND P1 ≤ 3.500 AND P4 > 4.500 Cukup Puas 3. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500  AND  P1  >  3.500  AND  Jenis Pekerjaan = Buruh Cukup Puas 4. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500  AND  P1  >  3.500  AND  Jenis Pekerjaan = Pegawai Swasta Cukup Puas 5. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500  AND  P1  >  3.500  AND  Jenis Pekerjaan = Pelajar / Mahasiswa Cukup Puas 6. P5 > 3.500 AND P7 ≤ 4.500 AND P8 ≤ 3.500  AND  P1  >  3.500  AND  Jenis Pekerjaan = Tidak Bekerja Kurang Puas 7. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 > 4.500 Cukup Puas 8. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  >  3.500  AND  P9  > 3.500 Cukup Puas
9. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  >  3.500  AND  P9  ≤ 3.500 AND Jenis Kelamin = Perempuan AND Tingkat Pendidikan = Sma Kurang Puas
10. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND ≤ 4.500 AND P1 > 3.500 AND P9 ≤ 3.500 AND Jenis Kelamin = Perempuan AND Tingkat Pendidikan = Smp Cukup Puas 11. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  >  3.500  AND  P9  ≤ 3.500 AND Jenis Kelamin = Laki-laki Kurang Puas 12. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  ≤  3.500  AND  P2  > 4.500 Cukup Puas 13. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  ≤   3.500  AND  P2 ≤ 4.500 AND P4 > 3.500 AND P2 > 3.500 Cukup Puas 14. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤ 4.500 AND P1 ≤  3.500 AND P2 ≤ 4.500 AND P4 > 3.500 AND P2 ≤ 3.500 Kurang Puas 15. P5 ≤ 3.500 AND P10 > 3.500 AND P9 ≤  4.500  AND  P1  ≤  3.500  AND  P2  ≤ 4.500 AND P4 ≤ 3.500 Kurang Puas 16. P5 ≤ 3.500 AND P10 ≤ 3.500 AND P1 >  2.500  AND  P2  ≤  2.500  AND  P1  ≤ 3.500 Sangat Tidak Puas 17. P5 ≤ 3.500 AND P10 ≤ 3.500 AND > 2.500 AND P2 ≤ 2.500 AND P1 > 3.500 Kurang Puas
18. P5 ≤ 3.500 AND P10 ≤ 3.500 AND P1 >  2.500  AND  P2  >  2.500  AND  P4  > 4.500 Cukup Puas 19. P5 ≤ 3.500 AND P10 ≤ 3.500 AND P1 >  2.500  AND  P2  >  2.500  AND  P4  ≤ 4.500 Kurang Puas 20. P5 ≤ 3.500 AND P10 ≤ 3.500 AND P1 ≤ 2.500 Sangat Tidak Puas
Penelitian ini untuk klasifikasi nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP dengan tingkat kepuasan puas dan tidak  puas  dengan  memakai  metodologi    KDD  (knowledge Discovery  of  Database)  dengan  tahapan  seleksi  data, preprocessing,transformasi,  data  mining  dan  evaluasi. Algoritma C4.5 untuk mengetahui nilai kepuasan masyarakat dalam  pelayanan  e-KTP  dengan  tingkat  kepuasan  sangat puas,  cukup  puas,  kurang  puas  dan  sangat  tidak  puas. Penelitian  menggunakan  model  evaluasi  kappa  tidak memakai model evaluasi cross validation yang menghasilkan nilai  AUC  karena    pada  penelitian  ini  menggunakan  4 variabel.Dengan diperoleh nilai kappa pada model klasifikasi pada  penelitian  ini  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan  e-KTP  mendapatkan  0,914  maka  penelitian  ini masuk  kedalam  katagori  sangat  kuat.  Berdasarkan  pohon keputusan  yang  telah  dirancang  dengan  memakai  algoritma C4.5  mengenai  tingkat  kepuasan  sangat  puas,  cukup  puas, kurang puas dan sangat tidak puas.

## IV. P ENUTUP
Mengklasifikasikan nilai kepuasan masyarakat  puas dan tidak  puas  menggunakan  algoritma  C4.5,dilakukan  terlebih dahulu setelah mendapatkan data yang diproses uji validitas dan  reliabilitas,  maka  langkah  selanjutnya  harus  tentukan atribut  yang  akan  menjadi  kelas  target,  kemudian  tentukan node root hingga tidak ada lagi atribut untuk membagi data. Di  tahap  evaluasi  menunjukkan  bahwa  tingkat  kepuasan masyarakat tentang tingkat kepuasan sangat puas, cukup puas, kurang puas dan sangat tidak puas, banyak masyrakat cukup puas  terhadap  pelayanan  e-KTP.  Dalam  mencari  kebenaran mengenau  tingkat  kepuasan  terhadap  pelayanan  e-KTP dilakukan  dengan  menyebar  kuisioner  terhadap  masyarakat untuk  mendapatkan  data  yang  akan  dipakai.  Data  training yang  didapat  399  record  dengan  atribut  15  atribut. Selanjutkan akan melalui proses data, data testing yang telah didapat 319 record data dengan 15 atribut yang dipakai, dan 1 atribut  kelas  label.  Telah  didapatkan  data  pengujian menggunakan evaluasi model kappa.
Hasil  dengan  pengujian  data  testing    yang  dilakukan dengan  kappa mendapatkan nilai accuracy 94,67 %. Dengan nilai  kappa  0,914 yang  telah  diperoleh  masuk  kedalam rentang nilai  0,81 – 1,00, hasil dari penelitian ini memiliki nilai  tingkat  kepuasanterhadap  pelayanan  e-KTP  masuk kedalam kategori klasifikasi  sangat kuat.
Diharapkan penelitian selanjutnya menggunakan evaluasi lainya untuk mengetahui akurasi yang lebih bagus lagi dengan algoritma  C4.5.  Agar  melakukan  perbandingan  terhadap algoritma lain untuk mendapatkan akurasi  yang lebih tinggi
188
dari  pohon  keputusan.  Diharapkan  untuk  menjadi  acuan kepada  operator e-KTP  agar bisa  ditingkatkan  pelayanan  e- KTP,  agar  masyarakat  puas  terhadap  pelayanan  Di  Kantor Kecamatan  Rengasdengklok,  agar  nantinya  penelitian selanjutnya mendapatkan nilai kepuasan yang diharapkan.
D AFTAR P USTAKA
[1] C.  A.  Sugianto  and  T.  H.  Apandi,  “Algoritma  Genetika  untuk Optimalisasi  Klasifikasi  Kepuasan  Pelayanan  e-KTP,”  vol.  3, 2019, doi: 10.31227/osf.io/guryd.
[2] Disdukcatpil,  “DATA  AGREGAT  KEPENDUDUKAN  PER- KECAMATAN (DAK2) SEMESTER 1 TAHUN 2020,” pp. 1–37, 2020.
[3] S.  Kasus  and  S.  Pringsewu,  “Analisis  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Algoritma C4.5  (Studi  Kasus:  Stmik  Pringsewu),” J.  Teknol.  Inf.  Magister Darmajaya , vol. 2, no. 01, pp. 1–11, 2016.
[4] M.  Utami  and  Y.  Apridiansyah,  “Implementasi  Algoritma Sequential  Searching  Pada  Sistem  Pelayanan  Puskesmas Menggunakan Bootstrap (Studi  Kasus Puskesmas Kampung Bali Bengkulu),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 1, pp.
81–86, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i1.166.
[5] E. N. Wahyudi, “Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan Calon  Mahasiswa  Baru  dalam  Memilih  Jenjang  Pendidikan Program  Studi  di  Perguruan  Tinggi,”  vol.  18,  no.  1,  pp.  55–64, 2013.
[6] D. Ardiansyah, “Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Calon Peserta Lomba Cerdas Cermat Siswa Smp Dengan Menggunakan Aplikasi Rapid  Miner,” J.  Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  5–12,  2019,  doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.29.
[7] A. Prasatya, R. R. A. Siregar, and R. Arianto, “Penerapan Metode K-Means Dan C4.5 Untuk Prediksi Penderita Diabetes,” Petir , vol. 13, no. 1, pp. 86–100, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.925.
[8] M.  Yusa,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Komparatif Evaluasi  Performa  Algoritma  Klasifikasi  pada  Readmisi  Pasien Diabetes,” J. Buana Inform. , vol. 7, no. 4, pp. 293–302, 2016, doi: 10.24002/jbi.v7i4.770.
[9] D. Altman, “No Title,” Pract. Stat. Med. Res. , 1991.
[10] D.  Sartika  and  D.  Indra,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes,  Nearest  Neighbour,  dan  Decision  Tree  pada  Studi Kasus  Pengambilan Keputusan  Pemilihan  Pola Pakaian,” J.  Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.