Index Kepuasan Pelanggan Informa dengan Menggunakan Algoritma C.45
Amanda Febriyani 1 , Guntur Kukuh Prayoga 2 , Odi Nurdiawan 2,*
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Email: 1 manda112feb@gmail.com , 2 gunturacosta6@gmail.com 3,* odinurdiawan2020@gmail.com Email Penulis Koresponden : odinuriawan2020@gmail.com Submitted 16-11-2021 ; Accepted 11-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Keberhasilan  perusahaan  dalam  memasarkan  produknya  sangat  di  tentukan  oleh  ketepatan  strategi  yang  dipakai.  Dalam  menentukan strategi pemasaran, pihak pemasar perlu mengkaji setiap karakteristik perilaku konsumen yang di implementasikan ke dalam harapan dan keinginannya. Dengan mengetahui alasan yang mendasar mengapa konsumen melakukan pembelian, maka dapat di ketahui strategi yang tepat untuk di gunakan dengan kata lain pihak pemasaran harus mengaktualisasikan setiap harapan konsumen menjadi suatu kepuasan atas pelayanan yang  diberikan. Penelitian  ini  mengunakan 6  (enam)  Kriteria  dan 21  (Dua  Puluh  Satu) Sub  Kriteria  dengan  rincian  sebagai berikut  Kriteria yaitu Staff, Produk, Kenyamanan Toko, Kemanan, Pengiriman dan Instalasi. Tujuan penelitian ini sebagai bahan evaluasi pihak  manajemen  dalam  meningkatkan  penelitian.  Tahapan  penelitian  mengacu  pada  Knowladge  Discovery  Data  yaitu  Data,  Data Selection,  Data  Transformation,  Model  data  mining,  Intrepretation.  Hasil  Akurasi  akurasi  yang  didapat  yaitu  sebesar  84,16  %  dengan rincian sebagai berikut Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Puas Sebesar 80 Data, Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 15 Data, Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data.
Kata Kunci: Pelanggan; Informa; Data Mining; Algoritma C.45; Kepuasan

## Abstract
The company's success in marketing its products is largely determined by the accuracy of the strategy used. In determining a  marketing strategy, marketers need to examine every characteristic of consumer behavior that is implemented into their hopes and desires. By knowing the basic reasons why consumers make purchases, it can be seen the right strategy to be used, in other words, the marketing party must actualize every consumer expectation into a satisfaction for the services provided. This study uses 6 (six) criteria and 21 (twenty one) sub- criteria with details as follows: Staff, Product, Store Convenience, Security, Delivery and Installation. The purpose of this research is to evaluate the management in improving research. The research stages refer to Knowladge Discovery Data, namely Data, Data Selection, Data  Transformation,  Data  mining  Model,  Interpretation.  Accuracy  results  obtained  are  84.16%  with  the  following  details.  Prediction Results Satisfied and turns out to be True Satisfied with 80 Data, Prediction Results Satisfied and turns out to be True Very Satisfied with 15 Data, Prediction Results Satisfied and turns out to be True Sufficiently Satisfied with 0 Data, The Prediction Result is Very Satisfied and turns out to be True Satisfied with 0 Data, Prediction Result is Very Satisfied and turns out to be True Very Satisfied with 0 Data, Prediction Result is Very Satisfied and turns out to be True Quite Satisfied with 0 Data.
Keywords: Customers; Information; Data Mining; C.45 Algorithm; Satisfaction

## 1. PENDAHULUAN
Globalisasi sekarang ini telah terjadi dan menyebabkan zaman semakin maju, akan tetapi tidak diikuti dengan perekonomian negara kita yang jauh tertinggal. Banyak sekali perkembangan zaman yang bisa kita lihat disekitar. Salah satunya adalah penggunaan ponsel pintar yang semakin meningkat setiap tahunnya. Banyaknya fitur-fitur media sosial yang mudah diakses dan ditawarkan dalam sistem komunikasi ponsel pintar ini tentunya semakin mempermudah kita dalam berkomunikasi dan tetap terhubung dengan orang-orang. Hal ini jelas dimanfaatkan oleh para produsen atau affiliate (orang yang menjualkan produk  orang  lain)  untuk  mencari  celah  atau  peluang  usaha  dengan  mengambil  keuntungan  yang  didapat  dari  banyak pengguna ponsel pintar saat ini.
Dengan hanya bermodalkan ponsel pintar yang kita gunakan dalam keseharian ditunjang pula dengan fasilitas internet yang  semakin  luas,  kita  dapat  mencoba  suatu  bentuk  usaha  yang  dapat  ditawarkan  kepada  konsumen  termasuk  dalam interaksi jual belinya. Saat ini ada satu tren yang sedang mengemuka di indonesia, bahkan didunia, yakni belanja online atau sering disebut online shop[1].
Informa  adalah  perusahaan  ritel  furnishings  terbesar  dan  terlengkap  di  indonesia.  Informa  menyediakan  berbagai koleksi berkualitas untuk hunian, kantor, aksesoris, sampai ruang komersial dengan beragam gaya dan desain terbaru untuk memenuhi  kebutuhan  pelanggan  terhadap  furnitur  idaman.  Informa  furnishings  terdiri  dari  beberapa  departemen  seperti living,  designer  collections,  dining,  kitchen,  commercial  tables  and  chairs,  office,  kept  concept, bedroom,  kids,  mattress, beauty commercial, american home furniture, dan lighting . Informa juga dilengkapi dengan koleksi home accessories yang terdiri dari home décor, home textile, dan household untuk kebutuhan aksesoris hunian sampai ruang usaha. Penelitian pertama yang dilakukan oleh fandi ramadhan wiratama, setia astuti, pada jurnal eksplora informatika vol. 6, no. 2, maret 2017 dengan judul implementasi algoritma c4.5 untuk analisa performa pelayanan bank terhadap nasabah menjelaskan  bahwa  perbankan  adalah  segala  sesuatu  yang  berkaitan  dengan  bank,  kegiatan  usaha,  serta  cara  dan  proses dalam  melaksanakan  kegiatan  usahanya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  nasabah terhadap pelayanan yang diberikan oleh bank danamon kantor cabang utama semarang dan mengetahui tingkat akurasi untuk prediksi kepuasan pelanggan. Kualitas layanan yang ingin dipenuhi harus dilihat dari sudut pandang nasabah, karena nasabah
bank  merupakan  penilai  utama  dari  kualitas  pelayanan  sehingga  prioritas  utama  dalam  jaminan  kualitas  adalah  penilaian nasabah  terhadap  kualitas  pelayanan  jasa  perbankan.metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode algoritma c4.5. Algoritma c4.5 adalah salah satu metode algoritma yang digunakan oleh beberapa penelitian guna membuat suatu  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  serta  prediksi  yang  kuat  dan  terkenal.  Metode menggunakan  pohon  keputusan  merupakan  metode  yang  dapat  mengubah  suatu  fakta  yang  besar  menjadi  suatu  pohon keputusan yang merepresentasikan aturan agar mudah dipahami dengan bahasa alami.atribut yang digunakan dalam metode ini yaitu pelayanan, fasilitas, dan mobile banking. Kesimpulan yang didapatkan dalam penelitian ini menunjukan bahwa nilai akurasi  pada  pengujian  ke-2  dapat  di  katakan  baik  karena  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  di  bandingkan  pengujian  1 [2][3].
Penelitian kedua yang dilakukan oleh sherly maisa putri, sasa ani arnomo pada jurnal ournal of information system research  (josh)  volume  1,  no.  2,  januari  2020  dengan  judul  penerapan  algoritma  c4.5  untuk  prediksi  kualitas  pelayanan terhadap kepuasan konsumen (studi kasus: hinet batam) menjelaskan bahwa perkembangan teknologi telekomunikasi dan informasi  saat  ini  sangat  berkembang  dengan  pesat  salah  satunya  yaitu  internet.  Terbukti  dengan  banyaknya  kehadiran perusahaan yang menyediakan layanan internet atau sering disebut dengan internet service provider (isp). Salah satu provider yang  ada  indonesia  yaitu  pt.  Berca  hardayaperkasa  dengan  produk  layanan  akses  data  internet  yaitu  hinet.  Hinet  telah berkembang dibeberapa wilayah di daerah indonesia salah satunya yaitu kota batam. Hinet batam berdiri sejak januari 2019 dan sudah memiliki 4 base traincever station (bts) yang tersebar di 4 kecamatan kota batam.  Kualitas pelayanan merupakan tujuan dari perusahaan dalam memberikan kepuasan kepada konsumen baik perusahaan jasa maupun non jasa. Salah satu perusahaan  jasa  penyedia  layanan  akses  internet  yang  berkomitmen  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  terhadap kepuasan konsumen adalah hinet batam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa kualitas pelayanan terhadap kepuasan konsumen  hinet  batam  dengan  menggunakan  algoritma  c4.5.  Variabel  penilaian  mencakup  emphaty,  responsiveness, reliability dengan keputusan puas dan tidak puas. Hasil dari pengolahan metode data mining dengan menggunakan algoritma c4.5 ternyata mampu mengklasifikasi tingkat kepuasan konsumenterhadap kualitas pelayanan. Dengan nilai presisi prediksi puas sebesar 61.7% dan nilai presisi prediksi tidakpuas 38,3%. Hasil penelitian ini bisa dijadikan acuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan serta untuk mempertahankan loyalitas konsumen dalam menggunakan produk paket data layanan internet dan meningkatkan penjualan[4][5]
Keberhasilan  perusahaan  dalam  memasarkan  produknya  sangat  di  tentukan  oleh  ketepatan  strategi  yang  dipakai. Dalam  menentukan  strategi  pemasaran,  pihak  pemasar  perlu  mengkaji  setiap  karakteristik  perilaku  konsumen  yang  di implementasikan  ke  dalam  harapan  dan  keinginannya.  Dengan  mengetahui  alasan  yang  mendasar  mengapa  konsumen melakukan pembelian, maka dapat di ketahui strategi yang tepat untuk di gunakan dengan kata lain pihak pemasaran harus mengaktualisasikan setiap harapan konsumen menjadi suatu kepuasan atas pelayanan yang diberikan.
Fokus penelitian ini yaitu mengevaluasi kepuasan pelayanan, artinya pelayanan sebagai kunci keberhasilan Karena jika  tidak  demikian,  maka  perusahaan  akan  ditinggal  oleh  pelangganny.  Pengelolaan  kepuasan  pelanggan  menggunakan metode datamining dengan algoritma C.45.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Adapun  teknik  pengumpulan  data  merupakan  suatu  cara  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  memperoleh  data-data  yang diperlukan. Dalam penelitian ini teknik yang digunakan antara lain yaitu Sumber data pada penelitian ini menggunakan Data Skunder artinya data tersebut di ambil data hasil kuisoner konsumen yang diambil melalui konsep kuisoner, kemudian di rekap dan di analisa.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode analisis data yang digunakan di penelitian ini adalah analisis deskriptif dalam menyeleksi data kuantitatif. Dalam fungsinya analisis deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran dari data yang terkumpul dari fakta fakta  yang  ada,  data  yang  dimaksud  adalah  data  sekunder    yang  berupa  data  kuantitatif  yang  bentuk  angka-angka  dapat digunakan untuk operasi matematika. Metode pengembangan data mining yang digunakan untuk menganalisis data dalam penerapan data mining ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari Data, Data Cleaning,  Data transformation, Data mining, Pattern evolution, knowledge [6][7] :
Berikut merupan hal–hal yang perlu di lakukan dalam penelitian berdasarkan tahapan knowledge discovery in databases: 1. Data
Data  merupakan  sekumpulan  data  operasional  yang  diperlu  sebelum  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian  informasi dalam Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai. 2. Data Cleaning
Proses data cleaning merupakan proses Pembersihan data yang bertujuan untuk menghilangkan data yang tidak memiliki nilai  (null),  data  yang  salah  input,  data  yang  tidak  relevan,  duplikat  data  dan  data  yang  tidak  konsisten  karena keberadaanya  bisa  mengurangi  mutu  atau  akurasi  dari  hasil  data  mining  nantinya.  Pembersihan  data  juga  akan mempengaruhi  performasi  dari  system  data  mining  karena  data  yang  akan  ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya[8][9].
3. Data transformation
Data  transformation  dilakukan  dengan  memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai  nominal  menjadi bernilai numerik[7][10].
2. Data Mining.
Pada  fase  ini  yang  dilakukan  adalah  menerapkan  algoritma  atau  metode  pencarian  pengetahuan.  Ini  adalah  langkah penting di mana teknik kecerdasan diterapkan untuk mengekstrak pola informasi yang berpotensi berguna dari data yang dipilih.
3. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  akan  diketahui  apakah  hasil  daripada  tahap  data  mining  dapat  menjawab  tujuan  yang  telah ditetapkan. Untuk itu akan dilakukan profilisasi pada setiap cluster yang telah terbentuk, untuk diketahui karakteristik pada kelompok tersebut. Disamping itu untuk diketahui kesesuaian dengan jalur perminatan akan dilakukan analisis lebih lanjut  untuk  dihubungkan  dengan  atribut  perminatan,  Sehingga  diharapkan  mendapatkan  informasi  atau  pola  yang berguna sebagai acuan pemutakhiran data.
4. Knowledge
Tahap terakhir dari proses data mining adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Penelitian ini menggunakan data kuisoner  index kepuasan layanan dengan data kriteria sebagai berikut :
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria Sub Kriteria 1 Staff Keramahan 2 Staff Kerapihan 3 Staff Pengetahuan 4 Staff Kesediaan untuk membantu 5 Staff Kecepatan Transaksi oleh Kasir 6 Staff Penanganan Keluhan oleh Costumer Service
7 Produk Kualitas 8 Produk Kelengkapan 9 Produk Harga
10 Kenyamanan Toko Kemudahan Parkir
11 Kenyamanan Toko
Kebersihan Toko
12 Kenyamanan Toko
Suasana Toko
13 Kenyamanan Toko Kebersihan Toilet
14 Kemanan Kemanan didalam store
15 Pengiriman Keramahan
16 Pengiriman Kerapihan Penampilan
17 Pengiriman Ketepatan
18 Pengiriman Keseuaian Jumlah dan type barang 19 Instalasi Keramahan dan Kerapihan penampilan 20 Instalasi Ketepatan Jadwal 21 Instalasi Hasil Instansi
Kemudian dari kriteria dan sub kritria terebut peneliti menyebarkan beberapa kuisoner ke konsumen member pada bulan  januari  tahun  2021  yang  malakukan  pengisian  kuisoner  sebanyak  338  Member  informa,  dan  dokumen  kuisoner sebagaimana dalam gambar berikut ini :
Gambar 2. Sebaran Kuisoner
Hasil sebran kuisoner pelanggan, dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Hasil Kuisoner No Nama Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 .. Total Hasil Kepuasan 1 Aditya Febriyadi 4 4 5 5 5 .. 89 Puas 2 AmaliaRosdinar 4 5 5 5 4 .. 94 Sangat Puas 3 MalidaTiara Tresna 4 4 4 5 4 .. 84 Puas 4 Riska Nurfitrianah 4 5 5 5 4 .. 90 Puas 5 RizkyFerdian 3 4 4 4 5 .. 84 Puas 6 Fitri 5 5 5 4 4 ..
86 Puas 7 Abdur Rohim 4 4 5 5 3 .. 75 Cukup Puas 8 Rini Ekawati 4 4 4 4 4 ..
84 Puas 9 Dewi Febriyanti 4 4 3 3 4 .. 77 Cukup Puas … … … … … … … … … … 338 Listiyana 4 4 4 5 4 .. 96 Sangat Puas
3.2 Desain Model Algoritma C.45
Implementasi model algoritma c.45 atau decision tree pada studi index kepuasan pelanggan dapat digambarkan sebagai berikut :
Berdasarkan gambar 3 menjelaskan bahwa dalam menyusun model algoritma Decision Tree terdapat beberapa operator yang akan digunakan yaitu Retrive, Set Role dan Validation.

## Gambar 4. Model Training dan Testing

## 3.3 Hasil Akurasi
Berdasarkan hasil penerapan akurasi model algoritma Decision tree maka mendapatkan akurasi yang sangat baik. Hal tersebu tertuang dalam gambar berikut ini :

## Gambar 5. Hasil Pola Akurasi
Berdasarkan gambar diatas menjelaskan bahwa akurasi yang didapat yaitu sebesar 84,16 % dengan rincian sebagai berikut : Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Puas Sebesar 80 Data. Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 15 Data. Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 5 Data.

## 3.4 Pembahasan
Pembahasan hasil penelitian ini dalam bentuk graph seperti tertuang dalam gambar berikut ini :

## Gambar 6. Graph Kepuasan Informan
Berdasarkan  gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  Total  >  79.500:  Puas  {Puas=266,  Sangat  Puas=54,  Cukup Puas=0} Total ≤ 79.500: Cukup Puas {Puas=0, Sangat Puas=0, Cukup Puas=18}

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan penulis dapat menarik kesimpulan bahwa penelitian ini mengunakan 6 (enam) Kriteria dan  21  (Dua  Puluh  Satu)  Sub  Kriteria  dengan  rincian  sebagai  berikut    Kriteria  yaitu  Staff,  Produk,  Kenyamanan  Toko, Kemanan, Pengiriman dan Instalasi. Hasil Akurasi akurasi yang didapat yaitu sebesar 84,16 % dengan rincian sebagai berikut Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Puas Sebesar 80 Data, Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 15 Data, Hasil Prediksi Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Sangat Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Sangat Puas Sebesar 0 Data, Hasil Prediksi Cukup Puas dan ternyata True Cukup Puas Sebesar 5 Data. Hasil Graph Total > 79.500: Puas {Puas=266, Sangat Puas=54, Cukup Puas=0} Total ≤ 79.500: Cukup Puas {Puas=0, Sangat Puas=0, Cukup Puas=18}.

## REFERENCES
[1] H. Muhabatin, C. Prabowo, I. Ali, C. L. Rohmat, And D. R. Amalia, “Klasifikasi Berita Hoax Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Pso,” Informatics Educ. Prof.  J. Informatics , Vol. 5, No. 2, Pp. 156–165, 2021.
[2] L. Ija, “Analisis Sistem Pengembangan Layanan Transportasi Online Terhadap Kepuasan Konsumen Di Kota Kendari,” Simkom , Vol. 4, No. 2, Pp. 1–8, 2019, Doi: 10.51717/Simkom.V4i2.29.
[3] S. M. Putri And S. A. Arnomo, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen (Studi Kasus : Hinet Batam),” J. Inf. Syst. Res. , Vol. 1, No. 2, Pp. 70–76, 2020.
[4] D.-  Desyanti,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kepuasan  Konsumen  Di  Hotel  Grand  Zuri Dumai,” Satin - Sains Dan Teknol. Inf. , Vol. 4, No. 2, P. 36, 2019, Doi: 10.33372/Stn.V4i2.403.
[5] N. Azwanti And E. Elisa, “Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. Dan Teknol. , No. 3, Pp. 126–131, 2020.
[6] N. Satria, H. Pratama, And D. T. Afandi, “Menurunkan Presentase Kredit Macet  Nasabah Dengan Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor,” Vol. 5, No. 2, Pp. 131–140, 2021.
[7] I.  L.  Septiani,  A.  R.  F.  Hadinata,  A.  Bahtiar,  N.  Suarna,  And  N.  R,  “Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  E-Learning Menggunakan  Teknik  Machine  Learning,” Informatics  Educ.  Prof.    J.  Informatics ,  Vol.  5,  No.  2,  P.  137,  2021,  Doi: 10.51211/Itbi.V5i2.1521.
[8] L. S. Auraly, Andi, A. M. Robani, F. M. Basysya, And R. D. Dana, “Game Eedukasi Simulasi Penyemprotan Cairan Disinfektan Berbasis 2d Dalam Upaya Pencegahan Wabah Covid-19,” Informatics Educ. Prof. , Vol. 5, No. 2, Pp. 166–175, 2021.
[9] F. R. Wiratama, “Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Analisa Performa Pelayanan,” Explor. Inform. , Vol. 6, Pp. 127–135, 2017.
[10]  A. Surip, M. A. Pratama, I. Ali, A. R. Dikananda, And A. I. Purnamasari, “Penerapan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Pso Dalam Menganalisa Data Siswa Putus Sekolah,” Informatics Educ. Prof.  J. Informatics , Vol. 5, No. 2, P. 147, 2021, Doi: 10.51211/Itbi.V5i2.1530.