DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## ANALISA TINGKAT KEPUASAN REKANAN PADA CV KARYA ABSHOR PEMATANG SIANTAR
MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
1 Ririn Ardilla*, 2 Sundari Retno Andani, 3 M.Safii
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2, dan 3 Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
*e-mail: ririnardila05@email.com

## Abstrak
CV  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  adalah  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pengadaan barang  dan  jasa,  dimana  perusahaan  ini  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  seperti  peralatan pendukung  operasional,  percetakan  fotocopy,  kontraktor,  leveransir,  distributor  dan  supplier.  Ada banyak usaha pengadaan barang dan jasa yang menawarkan berbagai promo, hadiah, maupun dengan harga  yang  murah.  Jika  pelanggan  kurang  puas  dengan  hal tersebut semua  akan  sia-sia. Tujuan  dari penelitian  ini  yaitu  membantu  pemilik  CV.  Karya  Abshor  mengetahui  tolak  ukur  kepuasan  rekanan untuk dapat bersaing dengan perusahaan rekanan lain. Peneliti akan menganalisa mengenai kepuasan rekanan dengan atribut pelayanan, kinerja, kecepatan, kemudahan, kerjasama, dan kepuasan. Dengan memanfaatkan  teknik  data  mining  dari  ketiga  kali  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  dataset kepuasan rekanan yang dibagikan kepada 73 rekanan, dapat di prediksi menggunakan algoritma C4.5 ( decision  tree )  dengan  hasil  akurasi  sebesar  95.45%  dengan  bantuan  tools  RapidMiner  8.1.  Dengan hasil tersebut dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan rekanan pada perusahaan pengadaan barang  dan jasa  CV  Karya  Abshor.[1]  Penulis  menyarankan  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lagi dengan  menggunakan  metode  dan  algoritma  lainnya  agar  mendapatkan  perbandingan  hasil  serta langkah – langkah penggunaannya. Dan sebaiknya menggunakan data dan atribut yang lebih banyak agar menghasilkan rules yang lebih akurat dan dapat membandingkan proses klasifikasinya.
Kata kunci: Kepuasan Rekanan, Data Mining, Algoritma C4.5, RapidMiner 8.1.

## Abstract
CV Karya Abshor Pematang Siantar is a company engaged in the procurement of goods and services, where  this  company  can  meet  consumer  needs  such  as  operational  support  equipment,  photocopy printing,  contractors,  leveransir,  distributors  and  suppliers.  There  are  many  goods  and  services procurement  businesses  that  offer  various  promos,  prizes,  and  at  low  prices.  If  the  customer  is  not satisfied  with  it,  all  will  be  in  vain.  The  purpose  of  this  study  is  to  help  CV  owners.  Karya  Abshor knows  the  benchmark  for  partner  satisfaction  to  be  able  to  compete  with  other  partner  companies. Researchers  will  analyze  partner  satisfaction  with  attributes  of  service,  performance,  speed, convenience,  cooperation,  and  satisfaction.  By  utilizing  data  mining  techniques  from  the  three  tests that  have  been  carried  out  on  the  partner  satisfaction  dataset  distributed  to  73  partners,  it  can  be predicted using the C4.5 algorithm (decision tree) with an accuracy result of 95.45% with the help of the RapidMiner 8.1 tool. With these results, it can be used to measure the level of partner satisfaction with the  procurement company  CV  Karya  Abshor. [1] The  author  suggests that  this research  can  be developed again using other methods and algorithms to get a comparison of results and steps to use them.  And  it's  best  to  use  more  data  and  attributes  to  produce  more  accurate  rules  and  be  able  to compare the classification process.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Keywords: Associate Satisfaction, Data Mining, C4.5 Algorithm, RapidMiner 8.1.

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Dalam  era  informasi  yang  berkembang  pesat,  data  telah  menjadi  salah  satu  sumber  informasi yang  paling  berharga.  Data  mining,  atau  penambangan  data,  adalah  serangkaian  kegiatan  yang digunakan untuk mengekstraksi pola berharga dan pengetahuan yang tersembunyi dari data berjumlah besar.  Data  mining  membantu  organisasi  untuk  mengoptimalkan  keputusan  mereka,  meningkatkan efisiensi, dan meramalkan tren masa depan.
Pada  dasarnya,  data  mining  melibatkan  proses  penggalian  pola-pola  yang  signifikan  dari  data besar  dan  menyimpannya  dalam  berbagai  bentuk  penyimpanan  informasi  seperti  database  atau  data warehouse.  Untuk  mencapai  tujuan  ini,  data  mining  menggabungkan  berbagai  teknik  dan  ilmu, termasuk  data  analisis,  pengolahan  sinyal,  jaringan  saraf  tiruan,  dan  pengenalan  pola.  Salah  satu algoritma  yang  sangat  kuat  dan  terkenal  dalam  data  mining  adalah  algoritma  C4.5,  juga  dikenal sebagai  algoritma  decision  tree.  “Algoritma  ini  termasuk  metode  Data  Mining,  yang  merupakan proses  menemukan  pola  dengan  memilah-milah  sejumlah  data  yang  besar  menggunakan  teknologi pengenalan pola” [2]. Algoritma ini digunakan untuk klasifikasi dan prediksi, dan merupakan bagian integral  dari  proses  data  mining.  C4.5  bekerja  dengan  memecah  data  besar  menjadi  bagian-bagian yang lebih kecil dan membangun pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data.
CV  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  adalah  sebuah  perusahaan  yang  beroperasi  di  bidang pengadaan barang dan jasa. Perusahaan ini berkomitmen untuk  memenuhi kebutuhan konsumennya, yang  mencakup  peralatan  pendukung  operasional,  percetakan  fotokopi,  kontraktor,  leveransir, distributor, dan supplier. Dalam upaya untuk tetap bersaing di pasar yang kompetitif, perusahaan ini berusaha memberikan pelayanan terbaik kepada para rekanan.
Namun,  pada  tahun  2020,  CV  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  mengalami  penurunan  jumlah rekanan sebesar 40%, tanpa pemahaman yang jelas tentang penyebabnya. Untuk mengidentifikasi dan mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  metode  yang  dapat  menggali  informasi  yang  relevan  untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan rekanan, dengan harapan dapat meningkatkan jumlah rekanan kembali. Dalam konteks ini, data mining menjadi solusi yang potensial. Data mining dapat  mengumpulkan,  menganalisis,  dan  menggali  pola  dari  data  yang  dikumpulkan  dari  rekanan, misalnya  melalui kuesioner. Algoritma C4.5 digunakan untuk menganalisis data ini, memungkinkan pembuatan klasifikasi yang sederhana dan akurat.
Oleh sebab itu, CV Karya Abshor Pematang Siantar tertarik untuk menggali data dan informasi mengenai  tingkat  kepuasan  rekanan  karena  pemahaman  yang  mendalam  tentang  kepuasan  rekanan adalah  kunci  untuk  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas  layanan,  bersaing  dalam  pasar  yang kompetitif,  dan  mengatasi  penurunan  jumlah  rekanan  yang  signifikan  pada  tahun  2020.  Data  dan informasi ini membantu perusahaan dalam mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki, meningkatkan efisiensi operasional, dan memastikan bahwa keputusan yang diambil didasarkan pada fakta konkret. Selain  itu,  dengan  memahami  preferensi  dan  harapan  rekanan  serta  berkomitmen  untuk memenuhinya,  CV  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  dapat  membangun  hubungan  yang  kuat  dengan rekanan,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan  loyalitas  rekanan  dan  mendukung  pertumbuhan bisnis jangka panjang.
Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  dalam  pendekatan  yang  digunakan  dengan  penelitian sebelumnya. Penelitian ini menekankan penggunaan data mining, khususnya algoritma C4.5, sebagai alat analisis utama, sementara penelitian sebelumnya lebih mengandalkan metode analisis yang lebih tradisional.  Hal  ini  mencerminkan  perkembangan  teknologi  dan  penekanan  pada  pemrosesan  data yang  lebih  canggih.  Selain  itu,  penelitian  ini  secara  eksplisit  merespons  penurunan  jumlah  rekanan pada  tahun  2020,  yang  mungkin  tidak  ada  dalam  penelitian  sebelumnya.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  penelitian ini  muncul  sebagai  respons terhadap  masalah  nyata  yang  dihadapi  oleh  CV  Karya Abshor Pematang Siantar.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  penelitian  ini  akan  menjelaskan  bagaimana  algoritma  C4.5 digunakan untuk menganalisis data kepuasan rekanan dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
perusahaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan  rekanan  menggunakan algoritma  C4.5.  Hal  ini  akan  membantu  perusahaan  dalam  meningkatkan  layanan  mereka  dan mempertahankan serta meningkatkan jumlah rekanan mereka di masa depan. Penelitian ini diharapkan memberikan  informasi  kepada  CV.  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  untuk  meningkatkan  pelayanan dan  evaluasi,  dengan  judul  "Analisa  Tingkat  Kepuasan  Rekanan  Pada  CV  Karya  Abshor  Pematang Siantar Menggunakan Algoritma C4.5".

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)

## Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  perulangan  dan  memerlukan  interaksi  manusia  dalam prosesnya untuk menemukan pola atau model baru yang dapat digeneralisasi untuk  masa yang akan datang, dan bermanfaat jika digunakan untuk melakukan suatu tindakan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam data mining, yaitu Association Rule, Apriori, Roughset, K- Means, Algoritma C4.5 dan yang lain lain.
Data mining disebut juga dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) ataupun pattern recognition  digunakan  untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data  dengan  mengolahnya  sehingga menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna.  Sedangkan  istilah  pattern  recognition  atau  disebut pengenalan  pola  mempunyai  tujuan  pengetahuan  yang  akan  digali  dari  dalam  bongkahan  data  yang sedang dihadapi [3].

## Metode C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  sudah  banyak  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  data  yang  memiliki  atribut-atribut  numerik  dan  kategorial.  Hasil  dari  proses  klasifikasi yang berupa aturan-aturan dapat digunakan untuk memprediksi nilai atribut bertipe diskret dari record yang  baru.    Algortima  C4.5  sendiri  merupakan  pengembangan  dari  algortima  ID3,  dimana pengembangan  dilakukan  dalam  hal,  bisa  mengatasi  missing  data,  bisa  mengatasi  data  kontinu  dan pruning. ‘Teknik pruning merupakan teknik yang digunakan untuk menyederhanakan struktur pohon yang  telah  di  proses  pada  algoritma  C4.5.  Teknik  pruning  sesuai  digunakan  dalam  mengantisipasi struktur tree dengan jumlah level yang banyak [4].
Secara  umum,  proses  membangun  pohon  keputusan  dari  algoritma  C4.5  adalah  sebagai berikut : [1]
a. Pilih atribut sebagai simpul akar.
b. Buat cabang untuk tiap nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.  Pemilihan  atribut  sebagai  simpul,  baik  simpul  akar  (root)  atau  simpul  internal didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut yang ada.
Tahapan dari algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
a. Menghitung nilai Entropy.
b. Menghitung nilai Gain Ratio untuk masing-masing atribut.
c. Atribut  yang  memiliki  Gain  Ratio  tertinggi  dipilih  menjadi  akar(root)  dan  atribut  yang memiliki  nilai  Gain  Ratio  yang  terendah  dari  akar(root)  dipilih  menjadi cabang(branches).
d. Menghitung lagi nilai Gain Ratio tiap-tiap atribut dengan tidak mengikutsertakan atribut yang terpilih menjadi akar(root) ditahap sebelumnya.
e. Atribut yang memiliki Gain Ratio tertinggi dipilih menjadi cabang(branches)
f. Mengulangi langkah ke-4 dan ke-5 sampai dengan dihasilkan nilai Gain = 0 untuk semua atributyang tersisa.
Pada algoritma C4.5, nilai entropi dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Keterangan : S = Himpunan kasus A = Fitur N = Jumlah partisi S Pi = Proporsi dari Si terhadap S Untuk menghitung informasi Gain :
Keterangan :
S = Himpunan kasus
A = Atribut
n = jumlah partisi atribut A
|Si| = jumlah kasus pada patisi ke-i
|S| = jumlah kasus dalam S

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Langkah-langkah yang dilakukan dalam tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Menganalisa  tingkat  kepuasan  rekanan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Hal  ini  adalah  langkah penting untuk merumuskan tujuan penelitian dan merancang pendekatan yang tepat.
b. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data ialah teknik atau cara-cara yang dapat digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan  data  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada  rekanan  CV. Karya  Abshor. Data ini menjadi bahan dasar untuk analisis dan pengambilan keputusan.
c. Dataset
Data  mengenai  kepuasan  pelanggan  dikumpulkan  sebelumnya  melalui  penyebaran  kuesioner kepada rekanan CV. Karya Abshor.
d. Pengolahan Data
Data  yang  terkumpul  kemudian  diolah  menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  ini  akan membantu  mengidentifikasi  pola-pola  dan  hubungan  antara  variabel  yang  relevan  dalam  data untuk  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  rekanan.  Hasil  dari  analisis  data menggunakan algoritma C4.5 kemudian diuji menggunakan perangkat lunak Rapidminer Versi 8.1. Rapidminer memfasilitasi analisis data dengan antarmuka pengguna  yang ramah. Dengan aplikasi ini, penelitian dapat menguji sejauh mana model yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan rekanan.
e. Hasil dan Evaluasi Penelitian
Hasil  uji,  dari  metode  Algoritma  C4.5  dapat  terlihat bagan  pohon  keputusan dan  tingkat  rata- rata nilai akurasi.
Dalam  penelitian  ini,  diperlukan  beberapa  tahapan  untuk  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan. Tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut :
Masalah
Metode Algoritma C4.5
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Pengumpulan Data Kuisioner Rekanan CV.Karya Abshor
Pengolahan Data Menggunakan Algoritma C4.5 dengan Aplikasi Rapidminer Pengujian Cross Validation Hasil Akurasi dan
Penerapan Algoritma C4.5
Terhadap Kepuasan Rekanan CV.Karya Abshor Gambar 2.1 Kerangka Kerja Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Penulis  menentukan  hasil  model  aturan  pertama  yang  menggunakan  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5    dilakukan  untuk  memberikan  model  aturan  dari  data  yang digunakan.  Berikut  ini  langkah-langkah  dalam  membentuk  pohon  keputusan  dengan  menggunakan Algoritma C4.5.
Langkah  1  :  Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  kepuasan  rekanan,  dan  jumlah  kasus untuk keputusan tidak puas rekanan.
Menghitung Entrophy total : Entropy(S)
= ((-56/73 . log2 (56/73)) + (-17/73 . log2 (17/73))
= 0,78299245
Langkah 2 : Kemudian menghitung Entrophy dan Gain untuk masing – masing atribut data. Hasil dari perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain untuk tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut ini :
Tabel 3.1 Perhitungan Node 1 NODE 1 Jumlah (S) Puas Tidak Puas Entrophy Gain Total 73 56 17 0,78299245 Pelayanan 0,366518747 Sangat Puas 44 43 1 0,156491063 Puas 17 11 6 0,936667382
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Kurang Puas 8 1 7 0,543564443 Tidak Puas 4 1 3 0,811278124 Kinerja 0,331028215 Sangat Puas 35 35 0 0 Puas 29 19 10 0,929363626 Kurang Puas 7 2 5 0,863120569 Tidak Puas 2 0 2 0 Kecepatan 0,375458405 Sangat Puas 35 35 0 0 Puas 24 18 6 0,811278124 Kurang Puas 11 2 9 0,684038436 Tidak Puas 3 1 2 0,918295834 Kemudahan 0,396399960 Sangat Puas 34 34 0 0 Puas 26 20 6 0,779349837 Kurang Puas 8 1 7 0,543564443 Tidak Puas 5 1 4 0,721928095 Kerjasama 0,493229487 Sangat Puas 38 38 0 0 Puas 22 17 5 0,773226674 Kurang Puas 7 1 6 0,591672779 Tidak Puas 6 0 6 0
Sumber: Data yang diolah 2023
Dari hasil perhitungan pada tabel 3.1 diperoleh nilai atribut tertinggi adalah Kerjasama dengan nilai gain sebesar 0,493229487. Dimana kategori Sangat Puas memperoleh keputusan Puas, kategori Tidak Puas  memperoleh  keputusan  Tidak  Puas  sedangkan  Puas  dan  Kurang  Puas  belum  memperoleh keputusan maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk mentukan node akar lebih lanjut.
Proses Pengujian Menggunakan RapidMiner 8.1.
Hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan  sesuai  dengan software  RapidMiner 8.1, dapat dilihat pada Gambar 3.1.1 berikut ini :
Gambar 3.1.1 Decision Tree pada RapidMiner 8.1
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 3.1.1  diatas merupakan pohon keputusan yang dihasilkan pada RapidMiner 8.1 dengan aturan atau rule yang dapat dilihat pada text view pada Gambar 3.1.2 berikut :
Gambar 3.1.2 Rule Decision Tree pada RapidMiner 8.1
Pembahasan
Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  mengenai  tahap-tahap  penggunaan  serta  hasil  yang  telah ditampilkan  maka  selanjutnya  membahas  mengenai  keterkaitan  dari  hasil  yang  didapat  antara perhitungan  manual  algoritma  dengan  hasil  yang  ditampilkan  oleh tools  RapidMiner  8.1. Dalam melakukan  validasi  perhitungan  manual  algoritma  harus  menampilkan  hasil  akhir  berupa  pohon keputusan, serta  data  yang  digunakan  haruslah  data  yang  valid  dan  sama  dengan  yang  dipakai  pada tools.
Tabel 3.2.1 Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Dari hasil analisis dengan menggunakan software RapidMiner 8.1 mendapatkan nilai akurasi sistem  sebesar  95.45%,  dari  22  data  sebanyak  17  data  diprediksi  dengan  tepat  yaitu  masuk  dalam klasifikasi ya puas, dan sebanyak 1 data diprediksi ya puas tetapi ternyata masuk kedalam klasifikasi tidak puas, 0 data diprediksi tidak puas namun masuk  kedalam klasifikasi ya puas, 4 data diprediksi tepat yaitu masuk kedalam klasifikasi tidak puas. Model yang terbentuk sudah diuji tingkat akurasinya dengan menggunakan data yang diuji berasal dari data training dengan split validation pada aplikasi RapidMiner 8.1.
Nilai dari Confusion Matrix terdapat tingkat akurasi sebesar 95,45 %, dengan nilai precision pada prediksi ya puas sebesar 94,44% dan nilai precision pada prediksi tidak puas sebesar 100,00% . Class recall untuk ya puas sebesar 100,00% dan class recall untuk tidak puas sebesar 80,00%. Dari hasil  evaluasi  pada  tabel  3.2.1  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  adalah  sebesar
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
95,45% atau sebesar 0,9545%, yang berarti masuk pada klasifikasi sangat baik untuk data kepuasan rekanan CV. Karya Abshor.

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Berdasarkan  penelitian  Analisa  Kepuasan  Rekanan  yang  dilakukan  di  CV.Karya  Abshor dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  rekanan terhadap  CV.  Karya  Abshor  Pematang  Siantar  dan  membantu  perusahaan  dalam  mengambil keputusan untuk meningkatkan kepuasan  rekanan. Penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 dengan tingkat  akurasi  sebesar  95,45%.  Hal  tersebut  dapat  diprediksi  dengan  mengaplikasikan  teknik data mining dengan algoritma  C4.5  (decision  tree). Kepuasan  pelanggan  dapat  di  prediksi  berdasarkan data  training  yang  diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, kepuasan  rekanan  yang  di  prediksi  dengan  mengaplikasikan  algoritma  C4.5  mendapatkan  hasil akurasi dengan nilai 95.45% termasuk kategori good classification . Dengan  adanya  pengaruh yang  didapatkan dari rules  dataset kepuasan  rekanan memberikan informasi  baru  kepada  perusahaan  bahwa  atribut  pelayanan,  kinerja,  kecepatan,  kemudahan  dan kerjasama berkaitan erat dalam menciptakan rasa puas untuk rekanan.

## Referensi (Reference)
[1] E.  Prasetyaningrum  and  P.  Susanti,  “Analisa  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Pada  Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5,” Sisfotenika , vol. 13, no. 1, pp. 65–75, 2023.
[2] M.  Turnip  and  C.  Wijaya,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Tingkat  Konsumsi Konsumen  Pada  Medan  Solusindo,” J.  Senopati  (Seminar  Nas.  Pascasarj.  Tek.  Inform.  Vol , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2016.
[3] E.  S.  Pribadi,  P.  Poningsih,  and  H.  S.  Tambunan,  “Analisa  Tingkat  Kepuasan  Masyarakat Terhadap  Pelayanan  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Brahmana    J.  Penerapan  Kecerdasan  Buatan ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  33–40,  2020,  doi: 10.30645/brahmana.v2i1.46.
[4] Yusuf Maulana, Riki Winanjaya, and Fitri Rizki, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Penjualan Tempe,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 53–58, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v2i2.163.