## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kepuasan Pengguna Aplikasi E-Open Study Kasus : Kelurahan Jati Makmur
Yuli Komalasari 1* , Nabila Rahmah Puspitasari 2 , Chalimatusadiah 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 yuli.yks@bsi.ac.id , 2 nabilarahmahp@gmail.com , 3 chalimatusadiah.cld@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 03-04-2024 | Direvisi : 20-07-2024 | Disetujui : 30-07-2024
Abstrak - Untuk menunjang kegiatan administrasi Pemerintahan dalam suatu wilayah dibutlah satu aplikasi yang bernama  E -  Open. Aplikasi  di  buat  untuk  menunjang  pemerintah  Kota  Bekasi,  salah  satunya  Kelurahan Jatimakmur,  merupakan  instansi  pemerintah  Pondok  Gede Kota  Bekasi.  Aplikasi  sudah  diterapkan, diperlukan evaluasi pada proses administrasi menggunakan aplikasi E- Open . Tujuannya untuk mengukur, membantu, serta menguji  dan  menganalisa  tingkat  kepuasan  menggunakan  aplikasi  E- Open warga  Kelurahan  Jatimakmur. Menggunakan  data  mining  dalam  pngolahan  data  untuk  mengetahui  keakuratan  setiap  proses,  Secara  akurat mengubah agar informasi cepat dipahami dan meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis, pola atau hubungan dalam kumpulan data yang besa. Populasi penelitian diambil 150 sampel. Digunakan penelitian kuantitatif dengan metode algoritma C4.5, karena dapat melakukan prediksi dengan memberikan tingkat nilai akurasi yang ideal. Uji coba penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Rapid Miner versi 10.1. Hasil dari pengolahan berpengaruh signifikasi  dalam  menentukan  klasifikasi  tingkat  kepuasan  warga  terhadap  aplikasi  E- Open .  Dengan  tingkat akurasi sebesar 91,33% sedangkan pada perhitungan manual akurasi 90,67% untuk presentase  puas atau disebut juga dengan kategori Baik Sekali.
Kata Kunci : Akuratasi, Algoritma C4.5, E- Open
Abstracts - To support government administration activities in an area, an application called E-Open is needed. The application was created to support the Bekasi City government, one of which is Jatimakmur Village, which is a  government  agency  in  Pondok  Gede,  Bekasi  City.  The  application  has  been  implemented,  evaluation  of  the administration process using the E Open application is required. The aim is to measure, help, test and analyze the level of satisfaction using the E-Open application for Jatimakmur Village residents. Using data mining in data processing to determine the accuracy of each process, accurately converting information so that information is quickly understood and includes collecting, using historical data, patterns or relationships in large data sets. The research population was taken as 150 samples. Quantitative research using the C4.5 algorithm method is used, because it can make predictions by providing an ideal level of accuracy for prediction. Test this research with RapidMiner version 10.1. The results of the processing have a significant effect in determining the classification of the level of citizen satisfaction with the E-Open application. With an accuracy level of 91.33%, while in manual calculations the accuracy was 90.67% for the Satisfied percentage, or also known as the Very Good category. Keywords : Accuracy, C4.5 Algorithm,E-Open

## PENDAHULUAN
Dari penelitian yang dilakukan di Kantor Kelurahan Jatimakmur yang terletak di wilayah Jatimakmur Pondok Gede Kota Bekasi, pelayanan pemerintahan sebelumnya masih dilakukan secara manual. Sesuai dengan kemajuan jaman  dibutuhkan  satu  aplikasi  untuk  membantu  pelayanan  di  kantor  pemerintahan  tersebut.  Hal  tersebut diperlukan karena jumlah warga dan pelayanan meningkat serta kebutuhannya juga harus cepat. Dengan adanya aplikasi tersebut diharapkan dapat mempermudah memberikan pelayanan administrasi untuk membantu warga yang masih asing dengan adanya aplikasi E-Open.
Sesuai Perwal Kota Bekasi No. 90 Tahun 2020, terdapat aplikasi E-Open yang dirancang untuk mendukung Pemerintah  Kota  Bekasi  seperti  Kelurahan  Jatimakmur  Pondok  Gede.  Aplikasi  E- Open dapat  memberikan informasi  yang  instan,  tepat  dan  akurat  dalam  pelayanan  pengelolaan  kependudukan  yang  optimal  serta
memudahkan  masyarakat    untuk  mengakses  layanan  kependudukan  di  desa  dan  di  rumah.  Dalam  data  mining Aplikasi  tersebut  sanggup  digunakan  sebagai  fasilitas  guna  pengelolaan  data  serta  bisa  memberikan  suatu informasi (Turahmawati & Suryani, 2022).
Data mining digunakan untuk mengekstraksi pengetahuan dari kumpulan data menggunakan teknik statistik dan  matematika.  Teknik  statistik  dan  matematika  digunakan  untuk  mengetahui  keakuratan  setiap  proses  data mining.  Data  diekstraksi  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  (Hasibuan  et  al.,  2023).  Istilah  lain Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) yaitu  ekstraksi  informasi  potensial  implisit  dan  tidak  dikenal  dari kumpulan data, melibatkan hasil proses data mining (proses mengekstrasi tren pola data. Data yang dikumpulkan secara  akurat  diubah  menjadi  informasi  yang  mudah  dipahami  juga  didasarkan  pada  pemakaian  data  historis, menemukan  keteraturan,  dan  hubungan  dalam  kumpulan  data  yang  besar. Data  mining berguna  membuat keputusan penting, dalam bidang strategi (Putri & Arnomo, 2020).  Data mining disebut juga proses korelasi baru data yang besar dan teknik-teknik sangat bervariasi (Bachtiar & Mahradianur, 2023).
Algoritma  C4.5  merupakan  perhitungan  yang  menerapkan  representasi  data  menggunakan  teknik  pohon keputusan, penyempurnaan dari perhitungan ID3, dan menggunakan pohon keputusan yang dapat diterima dan mampu  menangani  atribut  numerik  dan  diskrit  (Lidysari  et  al.,  2022).  Dalam  pembentukan  pohon  dengan algoritma C4.5 terdapat beberapa tahapan. Pertaman, data latih diambil dari data historis yang terjadi sebelumnya dan dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu. Kedua, menentukan akar pohon yang diambil dari atribut-atribut terpilih dengan menghitung nilai setiap atribut dan nilai tertinggi menjadi akar pertama. (Riandari & Defit, 2022)
Prosesnya  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer  (machine  learning) dalam menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan  dengan  otomatis.  Disebut induction  –  basedlearning yang  berarti proses pembentukan konsep umum caranya mengobservasi contoh yang spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari (Riandari & Simangunsong, 2019).
Beberapa  penelitian  sebelumnya  tentang  E- Open Pengelolaan  layanan  Publik  dikota  Bekasi,  dari  hasil penelitian aplikasi E- Open adalah pengembangan aplikasi sebelumnya yaitu aplikasi Simpaduk (Turahmawati & Suryani, 2022), menggunakan algoritma Decision Tree yaitu   untuk mengetahui pola perilaku belajar mahasiswa dan  hubungannya  dengan  hasil  akhir  yang  diperoleh.  Sistem  Pembelajaran Online Universitas  Sebelas  Maret (SPADA  UNS)  (Safitri  et  al.,  2022),  penelitian  berikutnya  Penggunaan  sistem  pengetahuan  berbasis  komputer dalam mendiagnosis penyakit (Pahlevi & Amrin, 2020). Algoritma C4.5 merupakan penyempurnaan dari ID3, dan dapat menggunakan metode pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data. Metode ini memiliki keunggulan mampu mengolah data numerik dan diskrit, menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan aturan yang mudah dipahami,  dan  menjadi  algoritma  tercepat  yang  memanfaatkan  memori  utama  komputer.  Algoritma  C4.5 menggunakan kriteria gain dalam menentukan fitur yang menjadi pemecah node pada pohon yang diinduksi (R.H. Zer et al., 2022).
Dibutuhkan tingkat kepuasan warga dalam menggunakan aplikasi E-open yang dapat menghasilkan sebuah keputusan  untuk  mengelola  atau  menentukan  seberapa  puas  warga  menggunakan  aplikasi  tersebut.  Metode algoritma C4.5 ini salah satu solusi mempermudah pemerintah dalam mengelola data untuk menentukan kepuasan warga (Abdurohman et al., 2022).

## Pohon Keputusan (Decision Tree)
Dalam bidang sistem informasi, pohon keputusan yang dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi sangat populer  dan  berpengaruh  untuk  membangun  pohon  prediktif  untuk  analisis.  Struktur  pohon  keputusan  mirip dengan flowchart :  setiap  node  internal  mendeskripsikan  pengujian  pada  suatu  atribut,  setiap  cabang mendeskripsikan hasil pengujian, dan node daun kelas atau distribusi kelas (Putri & Arnomo, 2020).
Sumber : (Putri & Arnomo, 2020)
Gambar 1. Model Pohon Keputusan
Pohon keputusan sangat membantu dalam mengeksplorasi informasi, menemukan hubungan tersembunyi antara berbagai  faktor  input  pesaing  dan  variabel  objektif.  Pemilihan  properti  dalam  perhitungan  pohon  keputusan
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
menggunakan  tindakan  berdasarkan entropy yang  disebut  perolehan  data  sebagai heuristik untuk  memilih karakteristik yang terbaik mulai dari contoh hingga tingkat kepuasan. Entropy
Data mining sebagai suatu parameter untuk mengukur heterogenitas (keberagaman) dalam suatu himpunan data. Perhitungan nilai dengan ո nilai pada atribut target (jumlah warga), pi disebut porsi atau rasio jumlah sampel warga i dengan seluruh jumlah sampel di himpunan data dan Informasi Gain adalah perolehan informasi.
Data  mining sebagai  ukuran  efektifitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data  secara  sistematis  dengan rumus
Gain (S, A) = Entropy (S) - ∑ − 𝒏 𝒊=𝟎 |Sv| * Entropy (S) |S|
Penjelasan
Dimana :
A : Atribut
V : Menyatakan suatu nilai yang mungkin untuk atribut A.
Values : Himpunan nilai – nilai yang mungkin untuk atribut A.
| Sv | : Jumlah sempel untuk nilai v . |S| : Jumlah seluruh sampel data.
Entropy (S, A) : Entropy untuk sempel- sempel yang memiliki nilai v .
Entropy (S) = ∑ − 𝒏 𝒊=𝟏 𝑃𝑖 ∗ log2 ( 𝑃𝑖 )

## Rapid Miner
Pemrosesan data  mining menggunakan  perangkat  lunak  yang  disebut Rapid  Miner, digunakan  untuk memvalidasi  hasil  pengujian  dengan  menggabungkan  hasil  perhitungan  sebelumnya  dibuat  dengan  format Microsoft Excel. (Lidysari et al., 2022). Rapid  Miner digunakan  sebagai  jawaban  untuk  analisis  terhadap Data  Mining dan prediksi. Rapid  Miner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna  serta dapat membuat keputusan yang valid, didistribusikan dibawah lisensi dengan nama AGPL (GNU Affero General Public License) tipe 3. Proses data mining dapat dilakukan dengan Rapid Miner , sebuah program open source yang memberikan strategi data mining dan AI , termasuk didalamnya : Pemrosesan data, visualisasi, pemodelan, dan evaluasi, serta ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Loading ) (Ramadhan et al., 2020).

## METODE
1. Digunakan beberapa metode pendukung guna mendapatkan data pada objek penelitian  dalam penelitian ini (sugiono, 2022)
a. Observasi : Melakukan analisa dan menyimpan perilaku dengan sistematis dengan melihat dan melakukan pengamatan secara langsung (Komalasari et al., 2022).
b. Wawancara  : Merupakan siklus tanya jawab yang terjadi secara lisan untuk mengumpulkan data kriteria yang diperlukan untuk mendukung temuan penelitian.
c. Studi Pustaka : Informasi yang diperoleh diambil dari mengutip jurnal ilmiah terkait sebagai referensi teori.
d. Kuesioner :  Metode  pengumpulan  data  dengan  mewajibkan  responden  untuk  menjawab  serangkaian pertanyaan. Google Form yaitu platform google membantu seseorang untuk membuat survey Menggunakan aplikasi Google .    Responden  penelitian  yang  semuanya  berdomisili  di  Jatimakmur  itu  diberikan  kuesioner secara online. (Heryadi, 2021).
e. Langkah perhitungan menggunakan Algoritma yang dipilih (penilitian ini menggunakan Algorirma  C.45)
Tahapan Penelitian adalah :
Sumber : (Ramadhan et al., 2020).

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
2. Tahapan CRISP–DM menurut Colin dalam (Khumaidi, 2020)
a. Business Understanding : Fase pemahaman bisnis awal berfokus pada pemahaman tujuan proyek perspektif bisnis, mengkonversi pengetahuan menjadi definisi masalah data mining, kemudian mengembangkan rencana awal  untuk  mencapai  tujuan.  Pemahaman  data  mana  yang  selanjutnya  harus  dianalisis,  dan  bagaimana caranya,  sangat  penting  bagi  praktisi  data  mining  untuk  memahami  sepenuhnya  bisnis  yang  mereka  cari solusinya.
b. Data  Understanding :  Diawali  dengan  pengumpulan  data  awal,  meningkatkan  pemahaman  data  untuk mengidentifikasi  masalah  kualitas  data,  menemukan  wawasan  awal  tentang  data,  mendeteksi  himpunan bagian yang menarik untuk membentuk hipotesis tentang informasi yang tersembunyi. Langkah-langlahnya meliputi data awal dikumpulan, diuraikan, dieksplorasi, dan verifikasi kualitas data.
c. Data Preparation : Persiapan data meliputi seluruh kegiatan untuk menyusun kumpulan data akhir atau data yang akan dimasukkan ke dalam pemodelan alat dari data mentah awal.  Langkah-langkah dalam persiapan data meliputi pemilihan data, pembersihan data, konstruksi data integrasi data, dan pemformatan data.
d. Modeling : Teknik  pemodelan  dipilih  dan  diterapkan  untuk  mengkalibrasi  parameter  ke  nilai  optimalnya. Langkah  pemodelan  meliputi  pemilihan  teknik  pemodelan,  pembuatan  desain  tes,  pembuatan  model,  dan penilaian model.
e. Evaluation :  Mengevaluasi  secara  lebih  menyeluruh  memodelkan  dan  meninjau  konstruksi  model  untuk memastikannya dengan benar mencapai tujuan bisnis.
f. Deployment : Tahap akhir dalam model CRISP-DM. Menghasilkan nilai model, juga merubah skor keputusan dan menggabungkan keputusan dalam sistem operasional.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Colin dalam (Khumaidi, 2020)

## Gambar  3 Tahapan data mining

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sample penelitian adalah untuk mempelajari lebih dalam terkait subjek penelitian menggunakan representasi populasi  yang  dianggap  mewakili  objek  populasi.  Populasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  warga  pada Kelurahan Jatimakmur dengan menggunakan data sample sejumlah 150 orang. (Amin et al., 2023) Teknik pengambilan sample yaitu dengan Non Probability Sampling (Sample Tidak Acak). (Rawung, 2020) Atribut yang digunakan Jenis Kelamin, Usia, Pekerjaan, dan Pendidikan Terakhir.
Tabel 1 Sample penelitian merupakan sample data warga Jatimakmur yang sudah didapat melalui hasil kuesioner:
Tabel 1.Sample Penelitian
Atribut Kelas Jumlah Total 150 JK Laki – Laki 64 Perempuan 86 Usia 16 – 20 12 21 – 30 28 31 – 40 42 41 – 50 34 51 – 60 28 61 – 65 6 Pekerjaan Buruh 2 Dokter 1 Dosen 1 Freelance 9 Guru 7 IRT 50 Karyawan Swasta 46
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Mahasiswa 4 Pelajar 3 Pensiunan 6 PNS 3 Tidak Bekerja 1 Wiraswasta 17 Pendidikan SD 6 SMP 12 SMA/SMK/SLTA 75 Lainnya 57
Sumber: (Penelitian, 2023).
Langkah  untuk  menentukan  pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5  memakai  data  warga  sebanyak  150 orang. Penggunaan sample bertujuan untuk memudahkan dalam mengetahui nilai gain pada setiap atribut. Hasil yang tertera pada Gambar 4, terdapat 136 merasa Puas dan 14 tidak puas. Berikut kelas – kelas dari atribut yang diambil.
1. Jenis Kelamin (Laki – Laki, dan Perempuan).
2. Usia (16-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, dan 61-65).
3. Pekerjaan (Buruh, Dokter, Dosen, Freelance, Guru, IRT, Karyawan Swasta, Mahasiswa, Pelajar, Pensiunan, PNS, Tidak Bekerja, dan Wiraswasta).
4. Pendidikan Terakhir (SD, SMP, SMA/SMK/SLTA, dan Lainnya).
Tabel 2 Hasil Puas dan Tidak Puas Jumlah Puas Tidak Entropy Gain 150 136 14
Sumber:(Penelitian, 2023)\
Perhitungan :
Entropy Total = ((− 136 150 ) × log 2( 136 150 )) + ((− 14 150 ) × log 2( 14 150 )) 1
= 0.447499255 1
Gain JK            = (0.447499255) − ( 64 150 ) ∗ 0.543564443 − ( 86 150 ) ∗ 0.36505519 1
= 0.006280117
Gain Usia         = (0.447499255) − ( 12 150 ) ∗ 0 − ( 28 150 ) ∗ 0.371232327 − ( 42 150 ) ∗ 1
0.591672779 − ( 34 150 ) ∗ 0.650022422
= -0.023353529 1
Gain  Pekerjaan  =  (0.447499255) − ( 2 150 ) ∗ 0 −   ( 1 150 ) ∗ 0 − ( 1 150 ) ∗ 0 − ( 9 150 ) ∗ 0 − ( 7 150 ) ∗  0 − ( 50 150 ) ∗
0.468995594 − ( 46 150 ) ∗ 0.495969072 – ( 4 150 ) ∗ 0.811278124 − ( 3 150 ) ∗ 0 −
( 6 150 ) ∗ 0 − ( 3 150 ) ∗ 0 − ( 1 150 ) ∗ 0 − ( 17 150 ) ∗ 0.522559375 1
= 0.058212729 1
Hasil  perthitungan  nilai gain dari  setiap  atribut,  nilai gain tertinggi  dengan  hasil 0.058212729 .  yaitu  atribut Pekerjaan.  Maka  Pekerjaan  menjadi  node  akar,  kemudian  pada  atribut  Pekerjaan  dengan  kelas  Buruh,  Dokter, Dosen, Freelance, Guru, Pelajar, Pensiunan, PNS, dan Tidak Bekerja tidak menghasilkan nilai entropy.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1 Pekerjaan 0.058212729 Buruh 2 2 0 0 Dokter 1 0 1 0 Dosen 1 1 0 0 Freelance 9 9 0 0 Guru 7 7 0 0 IRT 50 45 5 0.468995594 Karyawan Swasta 46 41 5 0.495969072 Mahasiswa 4 3 1 0.811278124 Pelajar 3 3 0 0 Pensiunan 6 6 0 0 PNS 3 3 0 0 Tidak Bekerja 1 1 0 0 Wiraswasta 17 15 2 0.522559375
Sumber: (Penelitian, 2023).
Selanjutnya menghitung kelas – kelas yang ada di atribut Pekerjaan, terdapat 4 kelas yang mempunyai nilai entropy seperti  IRT,  Karyawan  Swasta,  Mahasiswa,  dan  Wiraswasta.  Berikut  perhitungan  kelas  IRT  pada  atribut Pekerjaan.
Entropy Total = ((− 136 150 ) × log 2( 136 150 )) + ((− 14 150 ) × log 2( 14 150 )) 1 = 0.447499255 1 Gain JK            =(0.447499255) − ( 0 150 ) ∗ 0 − ( 50 150 ) ∗ 0.428311279 = 0.304728829
Gain Usia         =(0.447499255) − ( 0 150 ) ∗ 0 − ( 2 150 ) ∗   0 − ( 12 150 ) ∗ 0.41381685 − ( 20 150 ) ∗
0.609840305 – ( 13 150 ) ∗ 0 − ( 2 150 ) ∗                              1 = 0.319748533 Gain Pendidikan = ( 0.447499255) – ( 3 150 ) ∗ 0 −   ( 6 150 ) ∗ 0 − ( 31 150 ) ∗ 0.554778163 − ( 10 150 ) ∗ 0.468995594 = 0.301578728
Nilai gain menunjukan atribut  Usia yang merupakan nilai gain tertinggi yaitu 0.325453572 . Maka Usia menjadi node akar, pada atribut Usia terdapat kelas 31-40 dan 41-50 yng mempunyai nilai entropy.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Menghitung presentase PUAS dan TIDAK PUAS secara manual menggunakan rumus: (Putri & Arnomo, 2020)
Puas = 136 150 × 100% = 90,67%
Tidak Puas = 14 150 × 100% = 9,33%
Hasil penelitian kuesioner pada pengguna aplikasi E-Open yang diperoleh secara manual mendapatkan hasil yang cukup baik yaitu hasil Puas 90,67% dan Tidak Puas 9,33%.

## Pengujian Software Rapid Miner
Hasil  penggunaan  algoritma  C4.5  dengan  software Rapid  Miner diperoleh  nilai  akurasinya  sebesar  91.33%. Dimana untuk kecocokan data pada prediksi label Puas sebesar 93.01% dan label Tidak Puas sebesar 57.14%.

## Tabel 4 Hasil Performance Rapid Miner
Accuracy 91.33% + 5.49% (micro average 91,33%)
True PUAS True TIDAK PUAS Class precison pred Puas 133 10 93.01% Pred TIDAK PUAS 3 4 57.14% Class recall 97.79% 28.57%
Sumber : (Penelitian, 2023)

## Tampilan Aplikasi E-Open
Aplikasi E-Open digunakan  untuk  membantu  penduduk  Kota  Bekasi  memenuhi  keperluan  administrasi masyarakat di sekitar wilayah Kelurahan Jatimakmur Pondok Gede Kota Bekasi.
Sumber: (Penelitian, 2023)
Gambar 5. Tampilan Menu Pendaftaran
Pada menu Pendaftaran menampilkan syarat yang harus dilengkapi yaitu mengisi NO. KK, NIK, EMAIL , NO. HP, dan PASSWORD . Jika sudah klik DAFTAR untuk segera di proses. Kemudian ke menu Login untuk masuk ke aplikasi E-Open.
Sumber: (Penelitian, 2023)
Gambar 6. Tampilan Menu Login
Pada gambar setelah mengisi proses pendaftaran, masuk ke menu Login dengan mengisi EMAIL, PASSWORD dan CAPTCHA yang sudah didaftarkan. Selanjutnya klik Masuk, akan muncul menu Beranda .
Sumber: (Penelitian, 2023) Gambar 7. Tampilan Menu Beranda
Pada tampilan beranda akan muncul menu Beranda dengan beberapa pilihan yaitu Permohonan Akta Kelahiran, Kartu Keluarga, Cetak E-KTP, SKPWNI, SKDWNI, dan Cetak KIA.

## KESIMPULAN
Hasil pengolahan dan analisis data dengan algoritma C4.5 menggunakan Rapid Miner memberikan pengaruh yang signifikan terhadap golongan tingkat kepuasan warga desa Jatimakmur terhadap aplikasi E- Open . Keakuratan yang diperoleh untuk tingkat kepuasan menggunakan Rapid Miner sebesar 91,33%, sedangkan untuk perhitungan manual,  keakuratan  tingkat  kepuasan  sebesar  90,67%.  Dengan  mengukur  tingkat  kepuasan  menggunakan algoritma C4.5 maka dapat diketahui kinerja pelayanan aplikasi E- Open yang mampu dilakukan oleh perangkat Desa Jatimakmur. warga dengan segera dan  menyelesaikan suatu masalah terhadap aplikasi E-Open. Algoritma C4.5 merupakan penyempurnaan dari ID3, dan dapat menggunakan metode pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data. Metode ini memiliki keunggulan mampu menagani data numerik (kontinu) dan diskrit,
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
menangani nilai atribut yang hilang, memberikan aturan yang mudah dipahami, serta menjadi algoritma tercepat yang memanfaatkan memori utama komputer.
Menentukan hasil pilihan dengan metode algoritma C4.5, harus memilih atribut yang tepat sehingga hasil dari pohon keputusan lebih akurat dan penelitian ini diharapkan dapat dilanjutkan dengan membuatkan kuesioner yang dapat  mencakup  semua  masyarakat  Kota  Bekasi  supaya  Disdukcapil  mengetahui  apa  saja  yang  masih  kurang dalam aplikasi E-Open .

## REFERENSI
Abdurohman,  M.,  Husna,  R.,  Ali,  I.,  Dwilestari,  G.,  &  Rahaningsih,  N.  (2022).  Penerapan  Model  Klasifikasi Dalam  Tingkat  Kepuasan  Layanan  Publik  Kelurahan  Karyamulya  Dengan  Menggunakan  Algoritma Decision Tree. INFORMATION MANAGEMENT FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information Management , 6 (1), 81. https://doi.org/10.51211/imbi.v6i1.1678 Amin, N. F., Garancang, S., & Abunawas, K. (2023). Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian. Jurnal Pilar , 14 (1), 15–31.
Bachtiar, L., & Mahradianur, M. (2023). Analisis Data Mining Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Menentukan
Penerima Bantuan Langsung Tunai. Jurnal Informatika , 10 (1), 28–36.
https://doi.org/10.31294/inf.v10i1.15115
Hasibuan, S. A., Sihombing, V., & Nasution, F. A. (2023). Analysis of Community Satisfaction Levels using the Neural Network Method in Data Mining . 7 (3), 1724–1735. Heryadi, F. (2021). Penggunaan Google Forms Sebagai Media Pembelajaran Daring Di Masa Pandemi Covid-19 Pada Mata Pelajaran Sejarah Di Smk Negeri 2 Ketapang. SWADESI: Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Sejarah , 2 (1), 14. https://doi.org/10.26418/swadesi.v2i1.45421
Khumaidi,  A.  (2020).  Data  Mining  for  Predicting  the  Amount  of  Coffee  Production Using  Crisp-Dm  Method.
Jurnal Techno Nusa Mandiri , 17 (1), 1–8. https://doi.org/10.33480/techno.v17i1.1240
Komalasari, Y., Mustomi, D., Alfianti, Z. I., Karawang, K., Informatika, U. B., Barat, R., Barat, C. J., Bina, U., Informatika,  S.,  &  Bekasi,  K.  (2022). Sistem  Informasi  Akuntansi  Pegawai  (  KOSIPA  )  PT  ENVICON EKATAMA . 2 (1), 58–65.
Lidysari, W., Tambunan, H. S., & Qurniawan, H. (2022). Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kelayakan Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko  Dengan  Algoritma  C4.5  (Kasus  Kantor  Kelurahan  Martoba). Kesatria :
Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer Dan Manajemen) , 3 (1), 53–61. https://doi.org/10.30645/kesatria.v3i1.97
Pahlevi, O., & Amrin, A. (2020). Data Mining Model For Designing Diagnostic Applications Inflammatory Liver Disease. SinkrOn , 5 (1), 51. https://doi.org/10.33395/sinkron.v5i1.10589
Putri, S. M., & Arnomo, S. A. (2020). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen (Studi Kasus: Hinet Batam). Journal of Information System Research (JOSH) , 1 (2), 70–76.
R.H. Zer, P. P. P. A. N. W. F. I., Wahyuni, M., Rangga, A., & Situmorang, Z. (2022). Analisis Model Kepuasan Mahasiswa Terhadap Cara Pengajaran Dosen Menggunakan Algoritma C4.5. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 6 (1), 58. https://doi.org/10.26798/jiko.v6i1.520 Ramadhan,  G.,  Perdana  Windarto,  A.,  Irawan,  E.,  Saputra,  W.,  Okprana,  H.,  Infomasi,  S.,  Tunas,  S.,
Pematangsiantar,  B.,  &  Tunas,  A.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Dalam Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pasien  BPJS. Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan  Information  Science (SENARIS) , 2 , 376–385. https://doi.org/10.30645/senaris.v2i0.185
Rawung, D. T. (2020). Metode penarikan sampel. Pusat Pendidikan Dan Pelatihan Badan Pusat Statistik RI , 22. https://pusdiklat.bps.go.id/diklat/bahan_diklat/BA_2144.pdf
Riandari,  F.,  &  Defit,  S.  (2022).  The  Application  of  C4.5  Algorithm  for  Selecting  Scholarship  Recipients. ComTech: Computer, Mathematics and
Engineering Applications , 13 (1), 11–21. https://doi.org/10.21512/comtech.v13i1.7307
Riandari,  F.,  &  Simangunsong,  A.  (2019).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa. Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents , 5 (2), 40–51.
Safitri, S. N., Haryono Setiadi, & Suryani, E. (2022). Educational Data Mining Using Cluster Analysis Methods and Decision Trees based on Log Mining. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 6 (3),
448–456. https://doi.org/10.29207/resti.v6i3.3935 sugiono,  yusuf. (2022). Metode Penelitian Kualitatif Dan Kuantitatif (Issue January).
Turahmawati, L., & Suryani, E. (2022). PUBLIC SERVICE INNOVATION BASED ON e-OPen APPLICATION AT  DINAS  KEPENDUDUKAN  DAN  CATATAN  SIPIL  KOTA  BEKASI. KYBERNAN:  Jurnal  Ilmiah Ilmu Pemerintahan , 13 (1), 23–32. https://doi.org/10.33558/kybernan.v13i1.4527