I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 2 N O . 2 (2020) 40-46
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Penerapan Decision Tree untuk Prediksi Kepuasan Pengguna Bus Transjakarta
Reza Hikmatulloh 1 , Hanna Mahaerani P 2 , Qurrotul Aini 3
123 Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jl. Ir. H. Djuanda No. 95, Ciputat, Tangerang Selatan, Banten
1 Reza.Hikmatulloh16@mhs.uinjkt.ac.id, 2 Hanna.Mahaerani16@mhs.uinjkt.ac.id, 3 Qurrotul.aini@uinjkt.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22-08-2020
Revisi Akhir: 17-10-2020 Diterbitkan Online : 20-10-2020 Transjakarta  buses  are  one  of  the  public  transportation  facilities  used  by residents  of  the  capital  city  of  Jakarta.  The  existence  of  Transjakarta  Buses, transportation access is easier and easier for its users. With so many users, there are  several  things  that  must  be  considered  in  the  facilities  and  infrastructure provided by the Transjakarta Bus. User satisfaction is an assessment given by a user  of  a  service,  whether  satisfied  or  not.  This  research  was  conducted  to analyze the satisfaction of Transjakarta Bus users who are students of Syarif Hidayatullah State Islamic University Jakarta. The attributes to be taken in the study include the rates, facilities, and services provided by the Transjakarta Bus where the questionnaire results will be processed using the C4.5 Decision Tree method.  The  results  showed  that  an  accuracy  of  92.86%  was  obtained  with accuracy in Good Classification using Confusion Matrix.
K ATA K UNCI
Kepuasan Pengguna , Bus Transjakarta , Decision tree, Algoritma C4.5

## K ORESPONDENSI
Telepon: +6281210600746 E-mail: reza.hikmatulloh16@mhs.uinjkt.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  umum  dapat  mengangkut  banyak  orang dalam  satu  kali  jalan  merupakan  salah  satu  solusi  untuk mengurangi  kemacetan  yang  terjadi  di  ibu  kota.  Karena semakin  banyaknya  pengguna  transportasi  umum,  maka perlu  diperhatikan  masalah  sarana  dan  prasarana  yang menunjang  agar  pengguna  nyaman.  Beberapa  moda transportasi  umum  yang  digunakan  oleh  masyarakat, diantaranya: kereta, pesawat, angkot, taksi, dan bus.
Bus  merupakan  transportasi  umum  yang  sering digunakan  oleh  banyak  orang.  Dengan  harga  yang terjangkau, masyarakat dapat menempuh jarak yang jauh dengan  transportasi  ini.  Transportasi  umum  bus  dapat melayani rute yang berbeda-beda tergantung dengan tujuan pengguna. Transportasi umum bus di Jakarta banyak yang sudah tidak layak jalan, dipakai kebut-kebutan yang dapat menimbulkan  kecelakaan  dan  merugikan  banyak  orang. Salah  satu  cara  pemerintah  agar  dapat  meningkatkan kualitas pelayanan transportasi adalah dengan menetapkan kebijakan  dengan  merintis  jalur  khusus  angkutan  umum jalan raya sejak 15 Januari 2004 dengan nama Transjakarta dan jalurnya disebut Busway [1].
Bus  Transjakarta  merupakan  sistem  transportasi Bus Rapid  Transit (BRT)  yang  mempunyai  pelayanan  yang berbeda dari transportasi umum bus lainnya, dimana Bus Transjakarta  memiliki  jalur  khusus,  supirnya  diberikan
gaji, hanya dapat menaikkan atau menurunkan penumpang di  halte  yang  di  sediakan,  dan  mempunyai  petugas on board dimana petugas ini ada di dalam Bus Transjakarta untuk  memandu  dan  melayani  pengguna.  Petugas  ini sebelumnya sudah diberikan pelatihan khusus agar dapat maksimal dalam memberikan pelayanan. Pelayanan yang diberikan  merupakan  salah  satu  hal  yang  cukup  penting untuk  membuat  konsumen  menjadi  loyal  dalam menggunakan jasa Bus Transjakarta. Salah satu cara agar dapat  memprediksi  kepuasan  pengguna  Bus  Transjakarta adalah dengan menggunakan teknik data mining . Data Mining merupakan pengumpulan atau penambangan  informasi  baru  dengan  tujuan  untuk mendapatkan pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah data yang besar [2]. Keluaran data mining ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan  di  masa  depan  [3].  Ada  beberapa  metode  dan algoritma dalam data mining yang dapat digunakan untuk mengekstrak  informasi  antara  lain:  metode  klasifikasi, metode asosiasi, metode clustering , metode prediksi, dan metode estimasi.
Pada  penelitian  ini,  teknik  yang  digunakan  adalah teknik klasifikasi. Klasifikasi merupakan suatu proses yang menemukan  properti-properti  yang  sama  pada  sebuah himpunan  obyek  di  dalam  sebuah  basis  data  dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas-kelas yang berbeda
menurut  model  klasifikasi  yang  ditetapkan.  Tujuan  dari teknik klasifikasi adalah menemukan model dari training set yang membedakan atribut ke dalam kategori atau kelas yang  sesuai,  model  tersebut  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasi  atribut  yang  kelasnya  belum  diketahui sebelumnya . Teknik  klasifikasi  terbagi  menjadi  beberapa teknik yang diantaranya adalah decision tree [4].
Decision tree atau pohon keputusan adalah salah satu metode  klasifikasi  yang  kuat  dan  terkenal.  Metode Decision  Tree mengubah  fakta  besar  menjadi  pohon keputusan yang mewakili aturan, sehingga aturan tersebut dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh  manusia. Decision Tree juga  berfungsi  untuk  mengeksplorasi  data, menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah variabel input dan variabel tujuan [5]. Metode decision tree memiliki algoritma, algoritma C4.5 adalah salah satu dari algoritma yang memiliki decision tree .
Algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  pembentukan  pohon keputusan[6].  Algoritma  C4.5  dan  pohon  keputusan merupakan dua model yang tak terpisahkan, karena untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan,  dibutuhkan algoritma  C4.5.  Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5, yaitu [7]:
1) Menyiapkan data training. Data training biasnya dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2) Menentukan akar dari pohon . akar akan diambil dari atribut  yang  terpilih  dengan  cara  menghitung  nilai Gain  dari  masing-masing  atribut,  nilai  Gain  yang paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum  menghitung  nilai  Gain  dari  atribut,  hitung dahulu nilai entropy -nya.
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  penggunaan Algoritma Decision  Tree (C4.5)  untuk  Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik TEDC Bandung, menggunakan beberapa indikator yaitu bukti  langsung,  keandalan,  daya  tanggap  dan  empati. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  indikator  tangible (bukti  langsung)  memiliki  pengaruh  paling  besar  pada penelitian ini [8]. Penelitian selanjutnya berjudul Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Klasifikasi Decision Tree Di  Restoran  Dapur  Solo,  menghasilkan  sebuah sistem yang dapa menghasilkan suatu informasi yang siap digunakan untuk membantu menentukan langkah strategis yang  harus  diambil  dan  dapat  mengetahui  sejauh  mana kepuasan  konsumen  dan  bidang  apa  yang  harus ditingkatkan  untuk  mencapai  kepuasan  dari  para konsumennya  [9].  Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul Prediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Tingkat Pelayanan Menggunakan Algoritma C4.5, menggunakan beberapa  atribut  untuk  menganalisa  tingkat  kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan yang terdapat di Fakultas Teknik  Universitas  Hamzanwadi,  antara  lain:  biaya, fasilitas,  pelayanan  dan  loyalitas.  Dari  hasil  penelitian, mendapatkan hasil akurasi sebesar 81.07 % [5].
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  penelitian  sebelumnya menunjukan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 akurat diterapkan untuk pengukuran kepuasan pengguna dimana konsep  yang  digunakan  oleh decision  tree adalah mengubah data menjadi suatu keputusan pohon dan aturan- aturan keputusan ( rules ). Oleh karena itu, dalam penelitian ini  menggunakan  metode  Algoritma Decision  Tree C4.5
yang bertujuan untuk mengetahui apakah pelayanan yang diberikan dari transportasi umum Bus Transjakarta sudah memuaskan  dan  dapat  diterima  oleh  pelanggan.  Dengan metode  yang  diambil  yaitu decision  tree, diharapkan mendapatkan  data  yang  relevan,  akurat  dan  terpercaya. Teknik  pengambilan  data  yang  dilakukan  dengan menggunakan kuesioner yang akan disebar ke responden pengguna Bus Transjakarta koridor Ciputat - Kp.Rambutan yang berasal dari kampus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Adapun  atribut  yang  akan  diambil  dalam  kuesioner meliputi tarif, fasilitas, dan pelayanan yang diberikan oleh Bus Transjakarta.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah  deskriptif  kuantitatif  yang  bertujuan  untuk menggambarkan,  meringkas  berbagai  kondisi,  berbagai situasi atau berbagai variabel yang timbul di masyarakat. Yang menjadi objek dalam penelitian ini adalah pengguna Bus Transjakarta Koridor Ciputat – Kp. Rambutan. Proses analisa data menggunakan tools RapidMiner Studio.

## 2.1. Pemilihan Sampel

## 1)  Populasi
Populasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah pengguna  transportasi  umum  Bus  Transjakarta  koridor Ciputat  –  Kp.  Rambutan  yang  merupakan  mahasiswa Universitas Islam Syarif Hidayatullah Jakarta. Teknik yang digunakan  dalam  pengambilan  sampel  adalah Simple Random Sampling, yaitu teknik pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama kepada setiap anggota yang ada  dalam suatu populasi untuk dijadikan sampel.
2)  Responden Penelitian
Pemilihan  sampel  dengan  metode  yang  tepat  dapat menggambarkan  kondisi  populasi  sesungguhnya  yang akurat,  dan  dapat  menghemat  biaya  penelitian  secara efektif. Idealnya, sampel haruslah benar-benar menggambarkan atau mewakili karakteristik populasi yang sebenarnya.
Menurut  Sugiyono,  ukuran  sampel  yang  layak  dalam penelitian adalah antara 30 sampai dengan 500 [10]. Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  jumlah  sampel  yang  akan diambil  dari  populasi  sebanyak  100  orang  pengguna transportasi umum Bus Transjakarta koridor Ciputat – Kp. Rambutan    yang  akan  mengisi  kuesioner  yang  akan diberikan.

## 2.2. Pengumpulan Data
1)  Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan mempelajari teori-teori terkait  dan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dapat mendukung  pemecahan  masalah  penelitian.  Pencarian informasi  metodologi  pustaka  ini  dengan  membaca  dari buku-buku dan website yang membahas tentang penerapan data mining dengan  menggunakan decision  tree untuk prediksi kepuasan pengguna.
2)  Studi Literatur
Dalam  melengkapi  data-data  yang  diperoleh,  penulis mengumpulkan data-data yang dibutuhkan menggunakan studi  literatur  dengan  cara  membaca  dan  mempelajari
buku-buku,  jurnal-jurnal  dan  tugas  akhir  yang  dijadikan sebagai  referensi  yang  mendukung  topik  yang  akan dibahas dalam penelitian ini.
3)  Kuesioner
Metode kuesioner digunakan untuk menggali informasi dari pengguna tentang pelayanan, fasilitas, dan biaya yang diberikan  dari  Bus  Transjakarta.  Dengan  metode  ini diharapkan  dapat  memperoleh  data-data  yang  relevan, akurat,  dan  terpecaya.  Kuesioner  merupakan  teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  memberi seperangkat  pertanyaan  atau  pernyataan  tertulis  kepada responden untuk dijawabnya. Metode ini dilakukan dengan menyebarkan  daftar  pernyataan  atau  pertanyaan  dimana hasilnya  nanti  kemudian  diolah  untuk  mendapatkan  nilai rata-rata dari variabel yang akan diolah pada proses data mining dengan  teknik decision  tree menggunakan algoritma C4.5.

## 2.3. Pengukuran Data
Untuk mendapatkan hasil penerapan data mining untuk memprediksi kepuasan pengguna Bus Transjakarta, maka diperlukan  sebuah  metode  pengukuran.  Skala  yang digunakan  dalam  kuesioner  untuk  memberikan  sejumlah pertanyaan kepada responden dengan menggunakan skala likert.  Skala  likert  digunakan  untuk  mengukur  sikap, pendapat  dan  persepsi  sesorang  atau  sekelompok  orang tentang  fenomena  sosial.  Pengolahan  data  berdasarkan penilaian  responden  pada  kuesioner  menggunakan  Skala Likert yang dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1. S KALA L IKERT

## 2.4. Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data berdasarkan  pada  kuesioner  yang  diberikan  kepada pelanggan  pengguna  Bus  Transjakarta.  Metode  yang diusulkan  yaitu  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5 dengan tools Rapidminer.  Untuk  mengetahui  keakuratan dari  hasil  perhitungan  menggunakan  Rapidminer,  maka dilakukan  pengujian  sebanyak  tiga  kali  dengan  tingkat acuan  pengujian  yang  berbeda.  Setelah  dilakukan perhitungan,  hasil  dari  evaluasi  tersebut  baru  dapat diketahui  sampai  sejauh  mana  kepuasan  pelanggan  pada Bus Transjakarta.
Tahap  yang  dilakukan  untuk  melakukan  pengujian  ini adalah  dengan  menghitung  nilai  akurasi  (persamaan  1), precision (persamaan  2), recall (persamaan  3)  dan  nilai AUC (Area Under Curve) , seperti berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖     = !"#!$ !"#!$#%"#%$ 𝑥 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" !"#%$ 𝑥 100%
(2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙        = !" !"#%" 𝑥 100% (3)
Pada  persamaan  di  atas, tp merupakan  nilai  jumlah benar positif, tn merupakan nilai jumlah benar negatif, fp merupakan nilai jumlah salah positif, dan fn merupakan nilai jumlah salah negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data berupa  kuesioner  yang  diberikan  kepada  pengguna transportasi  Bus  Transjakarta  koridor  Ciputat  –  Kp. Rambutan  sebanyak  100  kuesioner  dengan  atribut  harga, fasiltas dan pelayanan. Item pertanyaan kuesioner adalah sebagai berikut:
1) Tarif harga Bus Transjakrta relatif terjangkau
2) Fasilitas  didalam  Bus  Transjakarta  seperti  AC, Radio,  tempat  duduk,  dan  gantungan  bus  sudah memadai dan baik digunakan.
3) Bus Transjakarta bersih akan sampah.
4) Tempat duduk yang nyaman.
5) Tersedianya tempat duduk prioritas bagi ibu hamil, lansia, membawa anak, dan disabilitas.
6) Petugas dan Karyawan seperti supir dan kenek nya berpakaian rapih dan bersih.
7) Petugas  dan  karyawan  memberikan  respon  dan pelayanan yang baik untuk para penumpang.
8) Para  petugas  selalu  memberikan  tiket  untuk  satu kali perjalanan untuk penumpang
9) Kemampuan  petugas  dalam  menjawab  tempat pemberhentian yang dituju
10) Bus  yang  digunakan  memiliki  mesin  yang  baik sehingga jarang mengalami kerusakan
11) Kecepatan bus berjalan sesuai dengan aturan yaitu 50 km/jam
12) Bus Transjakarta selalu mematuhi aturan lalu lintas
13) Bus Transjakarta selalu datang tepat waktu sesuai dengan  jadwal  yang  di  tentukan  atau  jam-jam operasional
14) Bus Transjakarta menjamin keselamatan penumpang
15) Bus  Transjakarta  menyediakan  asuransi  untuk penumpang
16) Bagaimana  kepuasan  akan  tarif,  pelayanan,  dan fasilitas  yang  disediakan  oleh  Bus  Transjakarta koridor Ciputat – Kp. Rambutan ? Puas/Tidak Puas
Data  kuesioner  yang  terkumpul  kemudian  diolah menggunakan Microsoft Excel untuk mengambil rata-rata dari  tiap  atribut.  Hasil  perhitungan  rata-rata  ditunjukkan pada Tabel 2.
Jawaban Akronim Skor Sangat Setuju SS 5 Setuju S 4 Ragu-ragu RG 3 Tidak Setuju TS 2 Sangat Tidak Setuju STS 1
T ABEL 2. H ASIL R ATA -R ATA
Hitung rata–rata dari hasil kuesioner x1 (Harga) yang di tetapkan oleh Bus Transjakarta, rata–rata x2 (Fasilitas) yang disediakan, dan x3 (pelayanan) yang di berikan, dan Y (Hasil) dari perhitungan rata-rata kuesioner. Dari hasil kuesioner  yang  di  sebarkan  kepada  100  orang  pengguna Bus Transjakarta, diperoleh hasil 93 merasa PUAS, dan 7 orang merasa TIDAK PUAS.

## 3.2. Proses Data Mining
Pada  tahap  selanjutnya,  data  akan  diproses menggunakan  tools  Rapidminer  dimana  pengujiannya menggunakan  Cross  Validation  yang  sudah  ada  pada Rapidminer. Gambar proses pengolahan data menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  mendapatkan  pohon keputusan  dan rules pada  Rapidminer  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Proses pengolahan data pada Rapidminer
Setelah melakukan proses pengolahan data diatas, akan menghasilkan  suatu  pohon  keputusan  yang  akan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  terdiri  dari  5 leave dimana 4 berada di kiri dan 1 berada di sisi kanan. Dari gambaran  yang  diberikan  oleh  diagram  pohon  terlihat bahwa  penentu  utama  faktor  kepuasan  adalah  faktor fasilitas.  Pohon  keputusan  tersebut  menghasilkan  rules yang dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL 3. R ULES

## RULES UNTUK HASIL = PUAS
1. IF nilai Harga (X1) >2.250 dan nilai Fasilitas >3,125 dan nilai Pelayanan (X) >3.550 Then Hasil = PUAS.
2. IFnilai Fasilitas (X2)<=3.125 dan Jenisa Kelamin Perempuan Then Hasil = PUAS.
3. IF  nilai  Pelayanan(X)>3.250  dan  Jenis  Kelamin  Perempuan Then nilai Hasil = PUAS.
4. IF nilai Pelayanan (X) <=3.250 Then Hasil = PUAS RULES UNTUK HASIL = TIDAK PUAS
1. IF nilai Harga (X1) <= 2.250 Then nilai Hasil = TIDAK PUAS.
2. IF nilai Harga (X1) >2.250 dan nilai Fasilitas (X2) <=3.125 dan Jenis Kelamin Laki – laki Then Hasil = TIDAK PUAS.
3. IF  nilai  Pelayanan  (X)  >3.250  dan  Jenis  kelamin  Laki  –  laki Then nilai Hasil = TIDAK PUAS.

## 3.3. Pengujian Rules
Pengujian rules dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja dari algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi terhadap kelas yang telah ditentukan dalam uji coba. Pengujian yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  sebanya  3  kali  dengan menggunakan  metode  K-Fold  Validation  yang  berbeda pada  operator cross  validation .  Pengujian  terdiri  atas  K- Fold  Validation  10,  K-Fold  Validation  6,  dan  K-Fold Validation 3.
Pada  model  Algoritma  C4.5  juga  melakukan  suatu pengujian terhadap data-data yang telah dibagi oleh cross validation menjadi dua bagian process yaitu training dan testing . Training terdiri dari Pohon keputusan, sedangkan testing terdiri dari apply model dan perfomance.
1) Pengujian 1 Pada pengujian pertama dilakukan dengan membagi 10 bagian  pada  100  data  kuesioner  yang  akan  di  uji  dalam penelitian ini. 10 bagian ini terdiri dari 9 data yang akan di training dan 1 bagian testing .
Dalam  pengujian  ini  akan  menghasilkan  nilai  akurasi precision,  recall, dan AUC (Area  Under  Curve) .  Hasil akurasi Confusion  Matrix pada  pengujian  1  dapat  dilihat pada Tabel 4.

## T ABEL 4.H ASIL A KURASI C ONFUSION M ATRIK P ADA P ENGUJIAN 1
Actual True PUAS True TIDAK PUAS Prediksi Puas 91 7 Prediksi Tidak Puas 0 0
Jumlah benar positif (tp) sebanyak 91 data, salah positif (fp) sebanyak 0 data , jumlah benar negative (tn) sebanyak 0 data dan jumlah salah negative (fn) sebanyak 7 data.
Berdasarkan perhitungan, nilai akurasi yang di dapat dari persamaan 1 adalah 92.86%,  nilai precision yang di dapat dari persamaan 2 adalah 92.86% dan nilai recall yang di dapat  dari  persamaan  3  adalah  100%.  Hasil  dari  AUC ( Area Under Curve ) pada pengujian 1 mendapatkan hasil
Nama Harga (x1) Fasilitas (x2) Pelayanan (x3) Hasil (Y) Polynominal Numeric Numeric Numeric Binominal Id Atributte Atributte Atributte Label Indah Kusuma 5 5 4.4 Puas Syarifah 4 4 4.4 Puas Noni 5 4 3.9 Puas Eljo 5 4.75 4.4 Puas Mifta Namira 5 5 3.7 Puas Hanif Aulia 4 3.75 4 Puas Firda 2 4 3.8 Puas Pandu Mahesa 4 4.5 4.1 Puas …. ….. …. … …
0.978 yang berarti pengujian 1 termasuk pengujian good classification , yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengujian AUC (Arean Under Curve) ke 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  evaluasi dan validasi keseluruhan pada pengujian ke 1 dapat di lihat pada Tabel 5 .
T ABEL 5. E VALUASI DAN V ALIDASI K E -1
K – Fold Validation Akurasi Precision Recall AUC 10 92.86% 92.86% 100% 0.987

## 2) Pengujian 2 .
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membagi  sebanyak  5 bagian pada 100 data kuesioner yang akan di uji 5 bagian ini  terdiri  dari  4  data training dan  1  data testing .  Dalam pengujian  ini  akan  menghasilkan  nilai  akurasi precision, recall, dan  AUC (Area  Under  Curve) .  Hasil  akurasi Confusion  Matrix pada  pengujian  2  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
T ABEL 6. H ASIL A KURASI C ONFUSION M ATRIK P ADA P ENGUJIAN 2 Actual
True PUAS True TIDAK PUAS Prediksi Puas 91 6 Prediksi Tidak Puas 0 1
Jumlah benar positif (tp) sebanyak 91 data, salah positif (fp) sebanyak 0 data, jumlah benar negative (tn) sebanyak 1 data dan jumlah salah negative (fn) sebanyak 6 data.
Berdasarkan  perhitungan,  nilai  akurasi  yang  di  dapat dari persamaan 1 adalah 93.81%,  nilai precision yang di dapat  dari  persamaan    2  adalah  93.81%  dan  nilai recall yang  di  dapat  dari  persamaan  3  adalah  100%.  Hasil  dari AUC ( Area Under Curve ) pada pengujian 2 mendapatkan hasil  0.975  yang  berarti  pengujian  2  termasuk  pengujian good classification , yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pengujian AUC (Arean Under Curve) ke 2
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  evaluasi dan validasi keseluruhan pada pengujian ke 2 dapat di lihat pada Tabel 7.

## T ABEL 7. E VALUASI DAN V ALIDASI K E -2
K – Fold Validation Akurasi Precision Recall AUC 5 93.81% 93.81% 100% 0.975
3) Pengujian 3 Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membagi  sebanyak  3 bagian pada 100 data kuesioner yang akan di uji, 3 bagian tersebut terdiri dari 2 bagian data training dan 1 bagian data testing . Dalam pengujian ini akan menghasilkan suatu nilai akurasi, precision, recall, dan AUC (Area Under Curve) . Hasil  akurasi Confusion  Matrix pada  pengujian  3  dapat dilihat pada Tabel 8.

## T ABEL 8. H ASIL A KURASI C ONFUSION M ATRIK P ADA P ENGUJIAN 3
Actual True PUAS True TIDAK PUAS Prediksi Puas 91 5 Prediksi Tidak Puas 0 2
Jumlah benar positif (tp) sebanyak 91 data, salah positif (fp) sebanyak 0 data , jumlah benar negative (tn) sebanyak 2 data dan jumlah salah negative (fn) sebanyak 5 data. Berdasarkan  perhitungan,  nilai  akurasi  yang  di  dapat dari persamaan  1 adalah 94.90%,  nilai precision yang di dapat  dari  persamaan  2  adalah  94.79%  dan  nilai recall yang  di  dapat  dari  persamaan  3  adalah  100%.  Hasil  dari AUC ( Area Under Curve ) pada pengujian 3 mendapatkan hasil  0.988  yang  berarti  pengujian  3  termasuk  pengujian good classification , yang dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Pengujian AUC (Arean Under Curve) ke 3
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, hasil evaluasi dan validasi keseluruhan pada pengujian ke 3 dapat di lihat pada Tabel 9.
T ABEL 9. E VALUASI DAN V ALIDASI K E -3
K – Fold Validation Akurasi Precision Recall AUC 3 94.90% 94.79% 100% 0.988
4) Hasil Pengujian Keseluruhan
Hasil dari pengujian 1,2, dan 3 menghasilkan akurasi, precision , recall dan  AUC  ( Area  Under  Curve )  akan disajikan pada Tabel 10.
T ABEL 10. T ABEL K ESELURUHAN H ASIL E VALUASI DAN V ALIDASI
K – Fold Validation Akurasi Precision Recall AUC 10 92.86% 92.86% 100% 0.987 5 93.81% 93.81% 100% 0.975 3 94.90% 94.79% 100% 0.988
Berdasarkan  tabel  hasil  keseluruhan  dari testing dan data training untuk melihat keakuratan model, maka dapat diketahui bahwa dalam pengujian K-Fold Validation K10 mendapatkan nilai akurasi sebesar 92.86%, menggunakan K5  mendapakan  nilai  akurasi  sebesar  93.81%  sedangkan dengan  K3  mendapatkan  nilai  akurasi  94.90%.  Nilai akurasi  yang  di  dapat  semakin  meningkat  dengan  nilai Recall 100%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai hasil yang hampir seratus persen akurat, presisi yang hampir akurat, dan  nilai  recall  yang  sempurna  menyimpulkan  bahwa peniliti  berhasil  dalam  mengimplementasikan  algoritma klasifikasi C4.5 dengan sangat baik dan dapat membantu Trans  Jakarta  Koridor  Kp  Rambutan  -  Ciputat  dalam merekomendaksikan  dalam  meningkatkan  fasilitas  dan pelayanan di dalam bus.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  peneltian  yang dilakukan  adalah    bahwa  kepuasan    pengguna  Bus Transjakarta    dapat  di  prediksi  dan  di  evaluasi  dengan memanfaatkan teknik data mining menggunakan algoritma decision  tree C4.5  untuk  memperdiksi  dari  kepuasan pelanggan  dengan  data  training  yang  telah  diperoleh. Setelah melakukan 3 kali proses data training dan testing untuk  kepuasan  pengguna  Bus  Transjakarta  koridor
Ciputat  –  Kp.  Rambutan  dengan  menggunakan tools penambangan  data  Rapidminer  Studio  menggunakan metode decision tree C4.5, diketahui bahwa percobaan 1,2 dan 3 dengan data training dikatakan berhasil, karena nilai akurasi  yang  terus  meningkat  dan  semakin  akurat.  Dari hasil perhitungan diperoleh akurasi sebesar 92,86% dengan kritetria  akurasi Good  Classification menggunakan Confusion Matrix.
Penelitian  ini  hanya  sampai  penerapan  metode,  lebih baik  untuk  penelitian  selanjutnya  di  kembangkan  lagi sampai  pada  tahapan  implementasi  system  metode klasifikasi.  Untuk  penelitian  selanjutnya  lebih  baik menggunakan  data  yang  lebih  banyak  lagi  untuk menghasilkan rules yang  akurat  dan  dengan  jumlah kuisioner  yang  perlu  ditambah,  sehingga  dapat  diperoleh hasil  akurasi  yang  lebih  baik  lagi  dan  akurat.  Penelitian selanjutnya dapat dikembangan dengan menggunakan atau membandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lain  untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Suharso, “Kualitas Pelayanan Transjakarta,” War. Penelit. Perhub. , vol. 26, no. 6, pp. 321–332, 2014.
[2]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana, “Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5,” J.  Media  Infotama ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  130– 138, 2015.
[3]  M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “Prediksi Penyakit Diabetes  Menggunakan  Algoritma  ID3  dengan Pemilihan Atribut Terbaik,” JUITA , vol. VI, pp. 29– 35, 2018.
[4]  Rismayanti,  “Decision  Tree  Penentuan  Masa  Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika ( Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” QUERY J. Sist. Inf. , vol. 02, no. 01, pp. 16–24, 2018.
[5]  B. A. C. P, “Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Tingkat  Pelayanan  Menggunakan  Algoritma  C4.5 (Decision  Tree  )  (Studi  Kasus :  Fakultas  Teknik Universitas Hamzanwadi ),” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 32–39, 2018.
[6]  Oktafianto, “Analisis Kepuasan Mahasiswa
Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” TIM Darmajaya , vol. 02, no. 01, pp. 1–11, 2016.
[7]  E.  T.  L.  Kusrini,  “Algoritma  data  mining,” Yogyakarta Andi Offset , 2009.
[8]  A. Yuliana and D. B. Pratomo, “Algoritma Decision Tree  (C4.5)  Untuk  Memprediksi  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  Politeknik TEDC  Bandung,”  in Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi , 2017, pp. 377–384.
[9]  A. Shiddiq, R. K. Niswatin, and I. N. Farida, “Analisa Kepuasan  Konsumen  Menggunakan  Klasifikasi Decision  Tree  Di  Restoran  Dapur  Solo  (Cabang Kediri),” Gener. J. , vol. 2, no. 1, pp. 9–18, 2018.
[10]  D.  Sugiyono,  “Metodologi  Penelitian  Bisnis,” Alf. Bandung , 2010.

## BIODATA PENULIS
Reza Hikmatulloh Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Hanna Mahaerani P
Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah
Qurrotul Aini
Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah