Evaluasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma C4.5
Tri Widiastuti 1
Koko Karsa 2
Christina Juliane 3
STMIK LIKMI Bandung Bandung, Indonesia E-mail: widiastuti3788@gmail.com 1, kokomk1969@gmail.com 2 christina.juliane@likmi.ac.id 3
Widiastuti,  T.,  Karsa,  K.,  &  Juliane,  C.  (2022).  Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma
C4.5. Technomedia Journal , 7 (3). https://doi.org/10.33050/tmj.v7i3.1932

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  layanan  akademik  terhadap kepuasan  mahasiswa  agar  mahasiswa  tidak  merasa  kecewa  terhadap  pelayanan  akademik. Penelitian  ini  melakukan  pengukuran  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan akademik  yang  ada  pada  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Cimahi.  Data  set  hasil  survey kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik di Unjani ini digunakan untuk menghasilkan model, rule dan nilai akurasi  kepuasan mahasiswa  dengan menggunakan metode klasifikasi data mining algoritma Decision Tree C4.5, untuk  melihat hasil nilai akurasi dari beberapa atribut  yaitu  tangible,  empaty,  responsiveness,  reliability  dan  assurance.  Hasil  dari  dari pengujian yang dilakukan dengan aplikasi rapidminer nilai akurasi dari pengujian 7 (Tujuh) Fakultas  di  Unjani  menghasilkan  nilai  diatas  90%  yang  artinya  nilai  tersebut  menandakan bahwa  pelayanan  yang  sudah  berjalan  selama  ini  dianggap  sangat  baik.  Pengujian  survei kepuasan  mahasiswa  tentunya  harus  dilakukan  secara  periodik  untuk  dapat  terus meningkatkan pelayanan akademik kepada mahasiswa  menjadi semakin baik.
Kata kunci  : Data Mining, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Survei Kepuasan Mahasiswa.

## ABSTRACT
In order to prevent students from being dissatisfied with academic services, the goal of this study was to ascertain how academic services affect student satisfaction. This study gauges how happy General Achmad Yani University, Cimahi's students are with the current academic services  offered  there.  In  order  to  see  the  accuracy  values  of  several  attributes,  including concrete, sympathetic, responsiveness, reliability, and assurance, the data set from the survey results  of  student  satisfaction  with  academic  services  at  Unjani  is  used  to  generate  models, rules, and accurate scores for student satisfaction using the Decision Tree C4.5 algorithm data mining  classification  method.  According  to  the  results  of  the  tests  performed  using  the rapidminer  application,  the  accuracy  value  of  the  7  (Seven)  Faculties  testing  at  Unjani
produced a number above 90%, indicating that the service that has been provided thus far is regarded  as  being  of  extremely  high  quality.  It  goes  without  saying  that  ongoing  testing  of student satisfaction surveys is necessary if academic services for students are to keep becoming better.Keywords: Data Mining, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Student Satisfaction Survei

## PENDAHULUAN
Perkembangan dan persaingan dalam lembaga pendidikan tinggi saat ini semakin pesat, setiap perguruan tinggi harus membuat langkah-langkah baru yang harus selalu bisa berinovasi agar organisasi dapat terus bertahan [1]. Pelayanan  akademik  khususnya kepada mahasiswa merupakan tolak ukur bahwa organisasi dapat diterima dengan baik, harus selalu bisa  diukur agar  para  pemangku  kepentingan  dapat  terus  meningkatkan  kualitas  bagi  perguruan  tinggi, pengukuran  tersebut  dapat  dilakukan  survei  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan akademik secara periodik [2]. Perguruan tinggi swasta yaitu Universitas Jenderal Achmad Yani (Unjani) Cimahi setiap tahunnya selalu melakukan survei kepuasan mahasiswa untuk menilai pelayanan  akademik.  Survei  kepuasan  mahasiswa  dilakukan  pada  akhir  semester  ganjil, dimana  mahasiswa  diwajibkan  untuk  mengisi  survei  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan akademik  di  Unjani  dan  merupakan  salah  satu  syarat  dalam  pengambilan  kartu  ujian  akhir semester.  Dalam  penelitian  ini  hasil  dari  pengisian  kuesioner  survei  mahasiswa  selanjutnya data diolah untuk dapat menghasilkan sebuah pengetahuan yang nantinya dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan [3]. Pengolahan dilakukan dengan proses data mining metode klasifikasi algoritma C4.5 untuk dapat mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik di Unjani [4]. Beberapa kajian yang telah di lakukan sebelumnya diantaranya Penerapan  algoritma C4.5 dalam mengukur tingkat kepuasan pengunjung hotel. Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  kepuasan  pengunjung  hotel  untuk  memajukan perkembangan  The  Crew  hotel  [5].  Penelitian  berikutnya  adalah  klasifikasi  algoritma  C4.5 dalam  penerapan  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  media  pembelajaran  online,  tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan siswa terhadap pembelajaran online di SMA YPI Swasta Dharma Budi [6]. Penelitian lain yaitu penerapan data mining klasifikasi tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  sistem  informasi  di  Program  studi  sistem informasi,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  pelayanan  sistem  infromasi sehingga mahasiswa tidak kecewa terhadap layanan pada program studi sistem infromasi [7]. Rujukan  penelitian  lain  yaitu  analisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  dengan  menerapkan algoritma C4.5, tujuan penelitian ini adalah mengetahui taraf kepuasan pelanggan CV. Karinda dimana di perusahaan CV [8]. Karinda merasa kesulitan menentukan aspek mana yang harus diperbaiki  [10].  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  solusi  pemecahan  kasus  yang  sering digunakan untuk membuat pohon keputusan dalam pemecahan masalah pada teknik klasifikasi yang memiliki karakteristik yaitu dengan 3 proses penentuan nilai entropy dan nilai gain. Suatu riset  memaparkan  bahwa  Algoritma  C4.5  ialah  metode  klasifikasi  dengan  memakai  entropy serta k0euntungan data selaku pemisah pada pohon keputusan. Data mining merupakan proses yang mempekerjakan satu  ataupun  lebih  metode pembelajaran komputer (machine learning) buat menganalisis serta mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis [11]. Definisi lain antara lain merupakan pendidikan berbasis induksi (induction based learning)  merupakan proses  pembuatan  definisi  bdefinisi  konsep  universal  yang  dicoba  dengan  metode
mengobservasi  contoh-  contoh  khusus  dari  konsep  konsep  yang  hendak  dipelajari  [12]. Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  merupakan  pelaksanaan  tata  cara  saintifik  pada data  mining  [13].  Dalam  konteks  ini  data  mining  ialah  satu  langkah  dari  proses  KDD.  Ada sebagian pendekatan yang berbeda yang diklasifikasikan selaku tata cara pencarian informasi/ pengetahuan dalam KDD [14]. Ada pendekatan kuantitatif, semacam pendekatan probabilistik semacam logika induktif, pencarian pola, dan analisis tumbuhan keputusan [15]. Pendekatan yang lain meliputi deviasi, analisis kecenderungan, algoritma genetik, jaringan saraf tiruan, dan pendekatan campuran 2 maupun lebih dari sebagian pendekatan yang ada. Pada dasarnya ada 6 elemen yang sangat esensial dalam tata cara pencarian informasi/ pengetahuan dalam KDD yakni: mengerjakan sebagian besar data, diperlukan efesiensi berkaitan dengan volume data, mengutamakan  ketetapan/  keakuratan,  membutuhkan  pemakaian  bahasa  tingkatan  besar, menggunakan  sebagian  wujud  dari  pendidikan  otomatis,  menghasilkan  hasil  yang  menarik [16]. Bersumber pada definisi-definisi yang sudah di informasikan, perihal berarti yang terpaut dengan data mining merupakan, data mining ialah sesuatu proses otomatis terhadap informasi yang telah ada, informasi yang hendak diproses berbentuk informasi yang sangat besar [17], tujuan data mining merupakan memperoleh ikatan ataupun pola yang bisa jadi membagikan gejala yang berguna [18].

## PERMASALAHAN
Pertumbuhan pengetahuan serta teknologi menyebabkan tingginya tingkatan persaingan dalam dunia  usaha  serta  salah  satunya  merupakan  dalam  dunia  pembelajaran,  yang  membuat  tiap lembaga  pembelajaran  berlomba  lomba  dalam  membagikan  mutu  pelayanan  terhadap mahsiswa  supaya  lembaga  tersebut  bisa  terus  berdiri  serta  bisa  tumbuh.  Kualitas  pelayanan yakni ukuran seberapa baik tingkatan layanan yang diberikan sehingga cocok dengan harapan pelanggan. Layanan akademik terhadap kepuasan mahasiswa mahasiswa yang merasa kecewa terhadap  pelayanan  akademik.  Penelitian  ini  melakukan  pengukuran  tingkat  kepuasan mahasiswa  terhadap  layanan  akademik  yang  ada  pada  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani Cimahi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  Penelitian  data  mining  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan  data  hasil pengisisan  kuesioner  survei  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  akademik    yang  diambil dari  Unit  Satuan  Penjaminan  Mutu  (SPM),  setelah  data  didapat  proses  selanjutnya  adalah melakukan  pengolahan  data  mentah  dengan  melakukan  proses  cleaning,  seleksi  data  dan transformasi data [19]. Hasil pengolahan data mentah ini yang akan digunakan sebagai data set dalam pengujian data mining, berikut tahapan penelitian data mining :
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  yaitu  penelitian  mengumpulkan  data  survei  kepuasan  mahasiswa  yang didapatkan dari Unit Satuan Penjaminan Mutu (SPM) Unjani  dari tahun 2017-2021 [20]. Dan menerapkan  beberapa  kajian  pustaka  yaitu  mengumpulkan  serta  mempelajari  buku-  buku rujukan, artikel, serta jurnal yang memuat tentang ulasan serupa [21].
Daftar pernyataan survei kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan  akademik dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Penyataan Kuesioner Kategori Pernyataan Tangible Ketersediaan  Fasilitas  Sarana  Pembelajaran  (Kuliah  Dan Praktikum) Ketersediaan Pemenuhan Kuota Untuk pembelajaran daring Ketersediaan  pemenuhan  layanan  E-Libarry  (Peminjaman bukul Dll) maupun layanan laboratorium untuk keperluan test toefl Kemudahan  layanan  untuk  kegiatan  kemahasiswaan  (Bakat, Minat, beasiswa dan konseling) Emphaty Tanggapan  terhadap  mahasiswa  yang  membutuhkan  bantuan secara online oleh pegawai Unjani Kepedulian dosen dalam melaksanakan perkuliahan Keramahan  dalam  pelayanan  yang  diberikan  oleh  pegaweai Unjani Responsiveness Layanan  petugas  prodi,  fakultas  untuk  peminjaman  buku (Ramah, sopan, da terampil) Layanan  petugas  perpustakaan  pusat  atau  lab  bahasa  secara online untuk peminjaman buku Kemudahan  layanan  secara  online  oleh  pegawai  Unjani (Akademik, Keuangan dan Kemahasiswaan) Reliability Kemudahan untuk mengakses pembelajaran online Kemudahan dalam memahami sistem infro5masi Unjani

## Kategori
Pernyataan Kemampuan dosen dalam menyampaikan materi perkuliahan
Kemampuan pegawai dalam memberikan pelayanan
Kelengkapan  informasi  yang  dihasilkan  SIM  (Akademik, administrasi keuangan dan kemahasiswaan Unjani) Assurance Kemudahan  mengakses  secara  online  sistem  akademik, keuangan dan kemahasiswaan di lingkungan kampus Kemudahan  dalam  mengakses  jadwal  pelaksanaan  kuliah maupun pelaksanaan ujian Kelengkapan  informasi  dalam  sistem  informasi  akademik, keuangan dan kemahasiswaan
Pembelajaran berjalan efektif atau tidak efektif

## 3.1.1 Kriteria Penilaian Tangible
Tabel 2. Kategori Kepuasan Pelanggan Tangible No Kategori Kepuasan Pelanggan Nilai 1 >=3.5 A (Excelent) 2 <=3   s.d  > 3.5 AB (Sangat Baik) 3 <=2.5 s.d  <3 B (Baik) 4 <=2    s.d  <2.5 BC ( Cukup Baik) 5 <=1.5 s.d  <2 C (Cukup) 6 <1.5 D (Sedang)

## 3.1.2 Kriteria Penilaian Tangible Kriteria Penilaian Emphaty
Tabel 3 . Kategori Kepuasan Pelanggan Emphaty No Kategori Kepuasan Pelanggan Nilai 1 >=3.5 A (Excelent) 2 <=3   s.d  > 3.5 AB (Sangat Baik) 3 <=2.5 s.d  <3 B (Baik) 4 <=2    s.d  <2.5 BC ( Cukup Baik) 5 <=1.5 s.d  <2 C (Cukup) 6 <1.5 D (Sedang)
3.1.3 Kriteria Penilaian Responsiveness Kriteria Penilaian TangibleKriteria Penilaian Emphaty.
Tabel 4. Kategori Kepuasan Pelanggan Responsiveness No Kategori Kepuasan Pelanggan Nilai
1 >=3.5 A (Excelent) 2 <=3   s.d  > 3.5 AB (Sangat Baik) 3 <=2.5 s.d  <3 B (Baik) 4 <=2    s.d  <2.5 BC ( Cukup Baik) 5 <=1.5 s.d  <2 C (Cukup) 6 <1.5 D (Sedang) 3.1.4 Kriteria Reability Tabel 5. Kategori Kepuasan Pelanggan Reability No Kategori Kepuasan Pelanggan Nilai 1 >=3.5 A (Excelent) 2 <=3   s.d  > 3.5 AB (Sangat Baik) 3 <=2.5 s.d  <3 B (Baik) 4 <=2    s.d  <2.5 BC ( Cukup Baik) 5 <=1.5 s.d  <2 C (Cukup) 6 <1.5 D (Sedang)

## 3.1.5 Kriteria Assurance
Tabel 6. Kategori Kepuasan Pelanggan Assurance No Kategori Kepuasan Pelanggan Nilai 1 >=3.5 A (Excelent) 2 <=3   s.d  > 3.5 AB (Sangat Baik) 3 <=2.5 s.d  <3 B (Baik) 4 <=2    s.d  <2.5 BC ( Cukup Baik) 5 <=1.5 s.d  <2 C (Cukup) 6 <1.5 D (Sedang)

## 3.2 Tahap Pengolahan Data Mentah
Pada tahapan ini menjelaskan tentang persiapan penelitian yang dilakukan yaitu:
3.2.1 Proses Cleaning adalah Proses dimana data mentah dilakukan untuk menghapus data- data  yang  bernilai  null  atau  kosong  dengan  melakukan  cleaning  untuk  menghapus noise, missing value, dan data yang tidak konsisten [22]. Sehingga data tersebut dapat digunakan dalam perhitungan klasifikasi algoritma C4.5.
3.2.2 Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai  [23].  Data  hasil  seleksi  yang  akan digunakan untuk proses datamining disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
3.2.3  Transformation  adalah  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses
kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
3.2.4 Data mining Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu [24]. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat  bervariasi.Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan [25].
3.2.5  Interpretation  /  Evaluation  Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan  [26].  Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  disebut interpretation [27]. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya [28]
Gambar 2. Preprocessing

## 3.3 Pengujian Data Mining
Pada  tahapan  ini  pengujian  data  survei  kepuasan  mahasiswa  dilakukan  dengan  dua  cara yaitu  dengan  menghitung  algoritma  C4.5  untuk  mendapatkan  nilai  entropy  dan  gain,  serta pengujian menggunakan  aplikasi rapidminer versi 9.10 dengan metode klasifikasi algoritma C4.5 [24]. Pengujian data dilakukan terhadap 7 (Tujuh) Fakultas yang ada di Unjani, setiap fakultasnya diujikan untuk mendapatkan nilai akurasi yang baik [29].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  merupakan  hasil  dari  olahan  hasil  kuesioner kepada mahasiswa dengan dibagi per Fakultas, dengan jumlah data set setiap fakultas sebanyak :
Tabel 7. Data Set Per Fakultas
No. Jumlah Data Set Per Fakultas Fakultas
Jumlah
Data Training Jumlah Data Testing 1 FT 1940 388 2 FEB 9055 1811 3 FISIP 5920 1184 4 FSI 3269 653 5 FPSIKOLOGI 1112 222 6 FFARMASI 2969 594 7 FTM 1117 223
Data hasil dari kuesioner selanjutnya diolah menggunakan tool rapidminer dengan operator performance yang berfungsi sebagai validasi dan reabilitas data untuk mencari keakuratan data.
Berikut  adalah  sampel  dari  Fakultas  ISIP  data  hasil  rekapitulasi  kuesioner  survei  kepuasan mahasiswa yang diolah menggunakan excel.
Tabel 8. Contoh Hasil rekap Kuesioner FISIP Responden Hasil Rekap Kuesioner Fakultas ISIP Tangible  Emphaty  Responsiveness Reability  Assurance Hasil 1 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Excelent Sangat Baik  Puas 2 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik  Puas 3 Excelent Excelent Excelent Excelent Excelent Puas 4 Excelent Excelent Excelent Excelent Excelent Puas 5 Cukup Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik  Tidak Puas 6 Baik Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik  Puas 7 Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Puas 8 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik  Puas

## 4.1 Penerapan Algoritma C4.5
Dalam  perhitungan  algoritma  C4.5  langkah  pertama  yaitu  dengan  memilih  atribut  akar dengan mencari jumlah kasus keseluruhan, jumlah hasil keputusan puas dan tidak puas [30]. Selanjutnya yaitu menghitung entrophy dari semua kasus yang terbagi berdasarkan Tangible, Emphaty,  Responsiveness,  Reability  dan  Assurance.  Dan  menghitung  gain  untuk  masing- masing atribut. Contoh hasil perhitungan dari salah satu Fakultas ISIP dapat dilihat pada tabel berikut ini.

## 4.2 Pengujian Menggunakan Rapidminer
Setelah  dilakukan  perhitungan  manual  menggunakan  algoritma  C4.5,  maka  tahap selanjutnya adalah pengujian untuk mencari pembuktian dari analisis dan perhitungan dengan menggunakan  tool rapidminer versi 9.10. pengujian dilakukan satu persatu  dari 7 Fakultas, yaitu FISIP, FT, FEB, FSI, FPsi, FFarmasi, dan FTM.

## 4.2.1 Pengujian Fakultas ISIP (FISIP)
Hasil pengujian dengan menggunakan aplikasi rapidminer untuk Fakultas ISIP adalah sebagai berikut :

## 4.2.1.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu  pada  proporsi  80%  data  training  dan  20%  data  testing,  diperoleh  31  rules  klasifikasi sebagai berikut :

## 4.2.1.2 Tingkat Akurasi

## Gambar 3. Pengujian Rapidminer FISIP
Pada  performansi  matriks  konfusi,  nilai  adalah  jumlah  data  salah  “Puas”  yang  memang memiliki nilai data benar salah “Tidak Puas” sebanyak 40, jumlah data benar “Tidak Puas” yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai  data  benar  "Puas"  adalah  20,  dan  jumlah  data  salah "Tidak  Puas"  yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai  data  benar  "Puas"  dimana  model  yang dibentuk  diuji  akurasinya  dengan  pengujian  melakukan  dengan  split  data  dimana  data  set dibagi  dua  yaitu  data  training  80%,  data  testing  20%.  Ketika  akurasi  model  dievaluasi menggunakan data terpisah, di mana kumpulan data dibagi menjadi dua bagian: 80% data pelatihan dan 20% data pengujian.

## 4.2.2 Pengujian Fakultas Teknik (FT)

## 4.2.2.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari  pengujian  dengan  split  data yaitu pada proporsi  80% data training dan  20% data testing, diperoleh  24 rules klasifikasi sebagai berikut :

## 3.2.2.3 Tingkat Akurasi

## Gambar 4. Pengujian dengan Rapidminer FT
Pada kinerja confusion matrix menghasilkan nilai adalah jumlah data bernilai benar “Puas” yang  yang  memang  memiliki  nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  332, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas”  sebanyak  5,  jumlah  data  benar  “Tidak  Puas”yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 5, dan jumlah data salah “Tidak Puas”yang dianggap  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  benar  “Tidak  Puas”  sebanyak  46,  sehingga menghasilkan  tingkat  akurasi  dengan  pengujian  menggunakan  rapidminer  didapat  nilai sebesar 97.42%, dimana model yang dibentuk diuji akurasinya dengan pengujian melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.2.3 Pengujian Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB)
3.2.3.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu pada proporsi 80% data training dan 20% data testing, diperoleh 53 rules klasifikasi sebagai berikut :
3.2..3.2 Tingkat Akurasi
Gambar 5. Pengujian dengan Rapidminer FT
Pada  kinerja  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  adalah  jumlah  data  bernilai  benar “Puas” yang yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 1586, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas” sebanyak 35, jumlah data benar “Tidak Puas”yang dianggap sistem memiliki nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  18,  dan  jumlah  data  salah  “Tidak Puas”yang dianggap sistem  memiliki nilai kebenaran benar  “Tidak Puas” sebanyak 172, sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan pengujian menggunakan rapidminer didapat nilai  sebesar  97.07%,  dimana  model  yang  dibentuk  diuji  akurasinya  dengan  pengujian melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.2..4 Pengujian Fakultas Sains dan Teknologi (FSI)

## 3.2.4.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu pada proporsi 80% data training dan 20% data testing, diperoleh 57 rules klasifikasi sebagai berikut :

## 3.2.4.2 Tingkat Akurasi

## Gambar 6. Pengujian dengan Rapidminer FSI
Pada  kinerja  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  adalah  jumlah  data  bernilai  benar “Puas” yang yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 546, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas” sebanyak 23, jumlah data benar “Tidak Puas”yang dianggap sistem memiliki nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  23,  dan  jumlah  data  salah  “Tidak Puas”yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  benar  “Tidak  Puas”  sebanyak  77, sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan pengujian menggunakan rapidminer didapat nilai  sebesar  95.41%,  dimana  model  yang  dibentuk  diuji  akurasinya  dengan  pengujian melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.2.5 Pengujian Fakultas Psikologi (FPsi)

## 3.2.5.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu pada proporsi 80% data training dan 20% data testing, diperoleh 16 rules klasifikasi sebagai berikut :
Tabel 9. Deskripsi Decision Tree FPSi
No. Rules Yang Terbentuk Rules Keputusan 1 Jika Reability=Baik Puas 2 Jika Reability=Baik dan Emphaty=Baik Puas 3 Jika Reability=Baik dan Emphaty=Cukup Puas 4 Jika Reability=Baik dan Emphaty=Cukup Baik Tidak Puas 5 Jika Reability=Cukup Tidak Puas 6 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Baik dan Responsiveness=Baik Tidak Puas 7 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Baik dan Responsiveness=Cukup Tidak Puas 8 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Baik dan Responsiveness=Cukup Baik Tidak Puas 9 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Baik dan Responsiveness=Sangat Baik Puas 10 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Cukup Tidak Puas 11 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Cukup Baik Tidak Puas 12 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Sangat Baik Puas 13 Jika Reability=Cukup Baik dan Emphaty=Sedang Tidak Puas 14 Jika Reability=Excelent Puas 15 Jika Reability=Sangat Baik Puas 16 Jika Reability=Sedang Tidak Puas

## 3.2.5.2 Tingkat Akurasi
Gambar 7. Pengujian Dengan Rapidminer FPSi
Pada  kinerja  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  adalah  jumlah  data  bernilai  benar “Puas” yang yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 206, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas” sebanyak 7, jumlah data benar “Tidak Puas”yang dianggap sistem memiliki nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  1,  dan  jumlah  data  salah  “Tidak Puas”yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  benar  “Tidak  Puas”  sebanyak  8, sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan pengujian menggunakan rapidminer didapat nilai  sebesar  96.40%,  dimana  model  yang  dibentuk  diuji  akurasinya  dengan  pengujian
melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.2.6 Pengujian Fakultas Farmasi (FFarmasi)

## 3.2.6.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu pada proporsi 80% data training dan 20% data testing, diperoleh 40 rules klasifikasi sebagai berikut :

## 3.2.6.2 Tingkat Akurasi
Gambar 8. Pengujian Dengan Rapidminer Farmasi
Pada kinerja confusion matrix menghasilkan nilai adalah jumlah data bernilai benar “Puas” yang  yang  memang  memiliki  nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  522, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas”  sebanyak  18,  jumlah  data  benar  “Tidak  Puas”yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 9, dan jumlah data salah “Tidak Puas”yang dianggap  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  benar  “Tidak  Puas”  sebanyak  45,  sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan pengujian menggunakan rapidminer didapat nilai sebesar 95.45%, dimana model yang dibentuk diuji akurasinya dengan pengujian melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.2.7 Pengujian Fakultas Teknologi Manufaktur (FTM)

## 3.2.7.1 Deskripsi Decision Tree
Berdasarkan model pohon keputusan yang dihasilkan dari pengujian dengan split data yaitu pada proporsi 80% data training dan 20% data testing, diperoleh 21 rules klasifikasi sebagai berikut :
Tabel 22. Desklripsi Decision Tree FTM

## 3.2.7.2 Tingkat Akurasi
Gambar 9. Pengujian Dengan Rapidminer FTM
Pada  kinerja  confusion  matrix  menghasilkan  nilai  adalah  jumlah  data  bernilai  benar “Puas” yang yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah benar “Puas” sebanyak 181, jumlah data salah “Puas”yang memang memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah “Tidak Puas” sebanyak 7, jumlah data benar “Tidak Puas”yang dianggap sistem memiliki nilai  kebenaran  datanya  adalah  benar  “Puas”  sebanyak  10,  dan  jumlah  data  salah  “Tidak Puas”yang  dianggap  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  benar  “Tidak  Puas”  sebanyak  25, sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan pengujian menggunakan rapidminer didapat nilai  sebesar  92.38%,  dimana  model  yang  dibentuk  diuji  akurasinya  dengan  pengujian melakukan dengan split data dimana data set dibagi dua yaitu data training 80%, data testing 20%.

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil pengujian dari 7 (Tujuh) Fakultas dengan menggunakan rapidminer, adalah sebagai berikut :
3.3.1 Fakultas ISIP (FISIP)
Hasil pengujian dengan menggunakan rapidminer pada FISIP terhadap hasil kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan adalah dalam pelayanan realibilty, responsiveness dan tangible menunjukkan hasil yang  sangat  baik  dengan  nilai  accuracy  sebesar  94.93%,  sedangkan  untuk  pelayanan assurance  dan  emphaty  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan  dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Assurance dan Emphaty.

## 3.3.2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB)
Hasil pengujian dengan menggunakan rapidminer pada FEB  terhadap hasil kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan adalah dalam pelayanan realibilty, tangible dan Emphaty menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 97.07%, sedangkan untuk pelayanan assurance dan Responsiveness nilai tidak begitu baik sehingga  perlu adanya perbaikan dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Assurance dan Responsiveness.

## 3.3.3 Fakultas Farmasi (FFarmasi)
Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  rapidminer  pada  FFarmasi    terhadap  hasil kuesioner  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang paling  dominan  adalah  dalam  pelayanan  realibilty,  tangible  dan  Assurance  menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 95.45%, sedangkan untuk pelayanan Emphaty  dan  Responsiveness  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Emphaty dan Responsiveness.

## 3.3.4 Fakultas Sains Dan Informatika (FSI)
Hasil pengujian dengan menggunakan rapidminer pada FSI  terhadap hasil kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan  adalah  dalam  pelayanan  Responsiveness,  Tangible  dan  Reability  menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 95.41%, sedangkan untuk pelayanan Assurance  dan  Emphaty  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan  dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Assurance dan Emphaty.

## 3.3.5 Fakultas Teknik (FT)
Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  rapidminer  pada  FT  terhadap  hasil  kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan  adalah  dalam  pelayanan  Reability,  Responsiveness,  emphaty  dan  Tangible
menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 97.42%, sedangkan untuk pelayanan  Assurance  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan  dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Assurance.

## 3.3.6 Fakultas Teknologi Manufaktur (FTM)
Hasil pengujian dengan menggunakan rapidminer pada FTM terhadap hasil kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan  adalah  dalam  pelayanan  Responsiveness,  Tangible,  Reability  dan  assurance menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 92.38%, sedangkan untuk pelayanan  Emphaty  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan  dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Emphaty.

## 3.3.7 Fakultas Psikologi (FPsi)
Hasil pengujian dengan menggunakan rapidminer pada FPSI terhadap hasil kuesioner kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  menunjukkan  bahwa  yang  paling dominan  adalah  dalam  pelayanan  Reability,  Emphaty,  Responsiveness  menunjukkan  hasil yang  sangat  baik  dengan  nilai  accuracy  sebesar  96.40%,  sedangkan  untuk  pelayanan Tangible  dan  Assurance  nilai  tidak  begitu  baik  sehingga    perlu  adanya  perbaikan  dengan melakukan peningkatan layanan di kategori Tangible dan assurance.
Berikut Hasil Nilai Akurasi 7 (Tujuh) Fakultas dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 10. Hasil Nilai Akurasi
No Nilai Akurasi Nama Fakultas Nilai Akurasi 1 FISIP 94.93% 2 FEB 97.07% 3 FFARMASI 95.45% 4 FSI 95.41% 5 FT 97.42% 6 FTM 92.38% 7 FPSI 96.40%

## KESIMPULAN
Sebagai  hasil  dari  temuan  studi  tersebut,  telah  ditentukan  bahwa  variabel  yang  paling memprediksi seberapa baik prestasi akademik siswa dalam lima (lima) tahun ke depan adalah daya tanggap, kehandalan, dan empati. Ini adalah takeaway utama dari penelitian. Kemudian dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  data  mining,  Decision  Tree  menghasilkan  hasil klasifikasi  untuk  jenis  variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketidakpuasan mahasiswa  terhadap  sistem  pendukung  akademik  yang  digunakan  sebagai  titik  awal  untuk menentukan apa yang perlu dilakukan un Hasil implementasi hanya menggunakan satu aplikasi di U.J. Algoritma penambangan data C4.5, yang dikenal sebagai RapidMiner Studio, dipilih sebagai hasil evaluasi mahasiswa master terhadap layanan akademik dalam kategori Tangible, Emphaty, Responsiveness, Reliability, dan Assurance. Evaluasi ini  menghasilkan skor 90%, yang  merupakan  skor  yang  sangat  tinggi.  Studi  ini  dilakukan  untuk  memastikan  dilakukan secara rutin dan dapat berhasil dengan menambahkan beberapa fitur yang sangat penting untuk menurunkan zona batas kandidat magister. Untuk meningkatkan level bantuan yang diberikan kepada  mahasiswa  level  magister,  Unjani  dapat  menggunakan  sistem  yang  sudah
dikembangkan sebagai sistem penyebaran informasi. Tujuan dari bagian akhir tesis ini adalah untuk  memungkinkan  penambahan  beberapa  variabel  selama  klasifikasi  dan  penggunaan metode algoritma yang berbeda selama klasifikasi.tuk meningkatkan ketidakpuasan mahasiswa terhadap lingkungan akademik di Unjani.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Salman, “Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing,” in SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2019, vol. 8, no. 2, pp. 141–150.
[2] A. Williams, C. S. Bangun, and Y. Shino, “The Urgency of Digital Literacy in Indonesia on COVID-19 pandemic,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 183–190, 2022.
[3] F.  Ma’arif  and  T.  Arifin,  “Optimasi  Fitur  Menggunakan  Backward  Elimination  Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” Jurnal Informatika , vol. 4, no. 1, 2017.
[4] U.  Rahardja,  “Social  Media  Analysis  as  a  Marketing  Strategy  in  Online  Marketing Business,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 176–182, 2022.
[5] A. Salsabila, R. Yunita, and C. Rozikin, “Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma  KNN  dengan  Ekstrasi  Warna  HSV  dan  Tekstur  GLCM,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021.
[6] D. P. Lazirkha, J. Hom, and V. Melinda, “Quality Analysis Of Digital Business Services In Improving Customer Satisfaction,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 156–166, 2022.
[7] D.  A.  R.  Saragih,  M.  Safii,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 2, no. 2, pp. 173–177, 2021.
[8] M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi. Teknika, 8 (1), 11–16.” 2019.
[9] L.  A.  Rachman  and  H.  Hasbullah,  “Rancang  Bangun  Fearless  (Fire  Supression  and Smart  Alert  System)  pada  Kebocoran  Gas,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 262–279, 2022.
[10]  E.  Dolan,  S.  Kosasi,  and  S.  N.  Sari,  “Implementation  of  Competence-Based  Human Resources  Management  in  the  Digital  Era,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 167–175, 2022.
[11]  A.  Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset  Blogger  Dengan  Rapid  Miner,” Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. 6, no. 1, 2018.
[12]  A.  Maharani,  S.  Aninda,  and  S.  Millah,  “Pembuatan  Kartu  Ujian  Online  Sebagai Pengabdian Perguruan Tinggi,” ADI Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 1, no. 2, pp. 8–14, 2021.
[13]  S.  Amri,  “Perbandingan  Kerangka  Model  Klasifikasi  untuk  Pemilihan  Metode
Kontrasepsi dengan Pendekatan CRIPS-DM,” Information Science and Library , vol. 1, no. 1, pp. 14–23, 2020.
[14]  M. G. Pradana and P. H. Saputro, “KOMPARASI METODE NAÏVE BAYES DAN C4. 5  DALAM  KLASIFIKASI  LOYALITAS  PELANGGAN  TERHADAP  LAYANAN PERUSAHAAN,” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) , vol. 3, no. 1, pp. 20–24, 2020.
[15]  T.  Hariguna,  Y.  Durachman,  M.  Yusup,  and  S.  Millah,  “Blockchain  Technology Transformation in Advancing Future Change,” Blockchain Frontier Technology , vol. 1, no. 01, pp. 13–20, 2021.
[16]  A.  A.  Nugraha  and  U.  Budiyanto,  “Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  Vark Learning  Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K- Nearest Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 248–261, 2022.
[17]  M.  Ramadhani  and  D.  H.  Murti,  “Klasifikasi  Ikan  Menggunakan  Oriented  Fast  and Rotated Brief (Orb) Dan K-Nearest Neighbor (Knn),” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf , vol. 16, no. 2, p. 115, 2018.
[18]  T. Ayuninggati, N. Lutfiani, and S. Millah, “CRM-Based E-Business Design (Customer Relationship Management) Case Study: Shoe Washing Service Company S-Neat-Kers,” International Journal of Cyber and IT Service Management , vol. 1, no. 2, pp. 216–225, 2021.

## [19]  M.  Fansyuri,  “ANALISA  ALGORITMA  KLASIFIKASI  K-NEAREST  NEIGHBOR DALAM MENENTUKAN NILAI AKURASI TERHADAP KEPUASAN
PELANGGAN  (STUDY  KASUS  PT.  TRIGATRA  KOMUNIKATAMA),” Jurnal Ilmiah Humanika , vol. 3, no. 1, pp. 29–33, 2020.
[20]  A.  Muliawan,  T.  Badriyah,  and  I.  Syarif,  “Membangun  Sistem  Rekomendasi  Hotel dengan  Content  Based  Filtering  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Haversine Formula,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 231–247, 2022.
[21]  H.  Nusantoro,  P.  A.  Sunarya,  N.  P.  L.  Santoso,  and  S.  Maulana,  “Generation  Smart Education Learning Process of Blockchain-Based in Universities,” Blockchain Frontier Technology , vol. 1, no. 01, pp. 21–34, 2021.
[22]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K- Nearest  Neighbor  Dengan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Bersih  (Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[23]  D. Jonas, I. A. Supriyono, and H. Junianto, “Perancangan Sistem Pencegahan Pencurian Kendaraan Bermotor Berbasis ESP32 pada PT. Suwarna Dwipa Maju,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 216–230, 2022.
[24]  P. Anantharaman and H. v Ramakrishan, “Notice of Retraction Data Mining Itemset of Big  Data  Using  Pre-Processing  Based  on  Mapreduce  FrameWork  with  ETL  Tools,” Aptikom Journal on Computer Science and Information Technologies , vol. 2, no. 2, pp. 57–62, 2017.
[25]  J. R. Luih, C. A. Haryani, and A. E. Widjaja, “Penerapan Teknologi Qr Code Berbasis Web pada Sistem Manajemen Inventaris di Gudang PT XYZ,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 202–215, 2022.
[26]  K. Arora and M.  Faisal, “The Use of Data Science  in Digital Marketing Techniques: Work Programs, Performance Sequences and Methods.,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 143–155, 2022.
[27]  U.  Rahardja,  Q.  Aini,  and  S.  Maulana,  “Blockchain  innovation:  Current  and  future viewpoints for the travel industry,” IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) , vol. 3, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[28]  F.  Nasari  and  S.  Darma,  “Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed , pp. 73–78, 2015.
[29]  E. M. Haryono, I. Gunawan, A. N. Hidayanto, and U. Rahardja, “Comparison of the E- LT vs ETL Method in Data Warehouse Implementation: A Qualitative Study,” in 2020 International  Conference  on  Informatics,  Multimedia,  Cyber  and  Information  System (ICIMCIS) , 2020, pp. 115–120.
[30]  B. Rawat, P. A. Sunarya, and V. T. Devana, “Digital Marketing as a Strategy to Improve Higher Education Promotion During the COVID-19 Pandemic,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 114–119, 2022.