## Jurnal Ilmiah Informatika (JIF)
|    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049    |
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Penerapan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi Indikator Website Yang Baik

## Rika Harman
Uniiversitas Putera Batam  Jl R Soeprapto Muka Kuning – Batam 29434 Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 06 Juli 2018 Revisi Akhir: 01 September 2018 Diterbitkan Online : 15 September 2018 The website for a company for now is not just a trend but it is a necessity that absolutely must not be, because with the website all the general information of the company can be shared  to  its  customers directly  tampa  must  be  hampered  by  time  and  distance.  as  an example for a particular  class of  customers  can find  the  information he  wants without having  to  come  directly  keperusahaan.  For  that  a  website  must  contain  important information  about  the  company,  the  website  should  be  able  to  represent  customer service if asked by customers about company information related to customer needs. In this journal will be discussed one website of the company with 7 (seven) indicators, then of  the  seven  indicators  will  be  seen  which  indicators  most  influential  on  the  website itself,  this  is  certainly  in  the  direction  of customer  satisfaction  using  the website.  so  it seems  that  the  existing  indicators  have  different  effects  between  each  other.  To  make this happen the researcher uses clustering method by using algortima C.45 with WEKA software version 44.02. The expected results will be to help the company in the process of developing a better website again.
K ATA K UNCI
Decision tree, Algoritma C.45, Website, indikator

## K ORESPONDENSI
No HP: +62811.696.784 E-mail: rika.harman@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Berbicara masalah teknologi yang paling mutakhir pada abad ini jelas  hal  ini  tidak  bisa  dipisahkan  dari  internet,  karena  internet merupakan  jaringan  yang  terhubung  menggunakan  standar TCP/IP  sebagai  protocol  pertukaran  paket  untuk  melayani miliaran  pengguna  diseluruh  dunia.  Sudah  bukan  merupakan rahasia  lagi  bahwasannya  untuk  saat  sekarang  internet  telah menjangkau  seluruh  aspek  kehidupan,  bahkan  sampai  dalam kehidupan  sehari-hari  kita  pun  tak  lepas  dari  yang  namanya internet.  Berbagai  contoh  dikehidupan  dapat  kita  lihat  seperti banyak  diantara  kita  yang  tak  bisa  lepas  dari  handphone  setiap harinya, setiap jam bahkan setiap menitnya kita tidak lepas dari penggunaan smartphone untuk  keperluan  tertentu  dan  hal  ini juga  tidak  lepas  dari  yang  namanya  internet.  Terkadang  dalam realitasnya banyak dari diantara kita duduk bersamaan tapi asyik dengan smartphone sendiri-sendiri,  atau  juga  banyak  dari diantara kita yang resah bila ketinggalan smartphone ketimbang ketinggalan  dompet  atau  peralatan  lainnya.  Ketinggalan smartphone akan kebingungan dan tidak tau harus mengerjakan apa  karena  sudah  menjadi  kebiasaan.  Sedangkan  jika ketinggalan peralatan lain tidak menjadi masalah.
Mengutip dari perkataan Bill gates dalam chairman of Microsoft Corp “Internet  akan  menyapu  kita  semua  seperti  sebuah gelombang  pasang  yang  akan  menenggelamkan  setiap  orang yang  dilewatinya  yang  tidak  siap  untuk  hidup  dalam  sebuah masyarakat  informasi” .  Jadi  apabila  kita  atau  bisnis  yang sedang  geluti  tidak  ingin  tenggelam  akibat  sapuan  dari gelombang pasang yang bernama internat maka kita harus mulai
mulai  belajar  dan  harus  menguasai  tentang  internet  apabila  ini kita  lakukan  secara  tidak  langsung  kita  telah  bisa  berselancar ditengah  derasnya  obak  dari  gelombang  yang  diakibatkan  oleh internet.
Hal  serupa  juga  berimbas  dengan  dunia  organsiasi  dan perusahaan dibelahan dunia saat ini, perusahaan dibelahan dunia berlomba-lomba untuk menguasai dan mempergunakan internet, karena  untuk  zaman  sekarang  perusahaaan  yang  tidak menggunakan  internet  akan  sangat  ketinggalan  dan  tidak  akan dikenal  oleh  masyarakat  zaman  sekarang  yang  sudah  melek teknologi  apalagi  teknologi  yang  berkaitan  dengan  internet. Sudah tidak bisa dipungkiri lagi  bahwasannya perusahaan  yang menguasai  teknologi  seperti  internet  tidak  perlu  repot-repot memperkenalkan perusahaan kepada konsumen tapi masyarakatlah  dalam  hal  ini  konsumenlah  yang  nantinya  akan mencari  informasi  tentang  perusahaan  tersebut.  Pada  initinya jika  perusahaan  menguasai  teknologi  internet  akan  mudah merebut pasar dibanding dengan perusahan lain yang tidak kenal dengan  internet  hal  ini  berbanding  searah  dengan  pola  hidup masyarakat  zaman  sekarang  yang  lebih  memahami  teknologi. Salah  satu  cara  bagi  perusahaan  dalam  melayani  konsumen melalui fasilitas internet adalaah  dengan adanya website (sepeti diketahui suatu hal yang identik dengan internet adalah website ), melalui  fasilitas  ini  maka  dapat  terjadi  komunikasi  antara konsumen  dengan  perusahaan,  dimana  komsumen  tidak  harus datang  ke  perusahaan  tersebut  jika  membutuhkan  jasa  dari perusahaan  itu  melainkan  proses  pelayanannya  bisa  dilakukan dari jarak jauh yang nantinya konsumen tetap akan mendapatkan apa  yang  dia  inginkan  tentang  informasi  serta  layanan  dari perusahaan  tersebut.  Hal  ini  jelas  cocok  dengan  model
masyarakat zaman sekarang karena ingin sesuatu tapi tak harus keluar  uang  dan  tenaga  banyak  untuk  mewujudkan  keinginan tersebut.
Seperti  diketahui  juga  bahwa  secara  umum website adalah sebuah  halaman  yang  meyajikan  informasi  baik  dalam  bentuk tulisan,  gambar  suara  atau  video  yang  diletakkan  didalam sebuah server  /hosting yang  mana  untuk  mengaksesnya diperlukan  jaringan  internet  atau website juga  yang  dikenal dengan  web,  site,  situs,  atau  situs  web,  untuk  lebih  mengenal tentang  jenis-jenis website dapat  dikategorikan  berdasarkan penggunaaan maupun berdasarkan perusahaan yang mengguanakannya  seperti  website  untuk  perusahaan  yang dikenal  dengan  istilah Company  Profile atau website untuk keperluan  lain  yang  dikenal  dengan  istilah  toko online , blog , portal , searh  engine dan  masih  banyak  lagi.  Khusus  dalam jurnal  ini  website  yang  akan  diteliti  adalah  website  dari perusahaan  ( company  profile )  yang  berarti  adalah  sebuah website  yang  berisikan  tentang  informasi  tentang  perusahaan tersebut  hal ini  wajib  ada  atau  dimiliki  oleh  sebuah perusahaan jika  ingin  berkembang  ditengah  gelombang  pesatnya  arus informasi  saat  ini,  dengan website ini  perusahaan  bisa memberikan informasi kepada pihak lain yang membutuhkan.
Untuk  melihat  sebuah website yang  baik  maka  diperlukan indikator-indikator  tertentu  yang  menjadi  tolak  ukurnya  dalam hal  ini  baik  buruknya  sebuah website ,  sebuah website menurut sudut  pandang  berbagai  user  berbeda-beda  tergantung  kepada kebutuhan  user  terhadap website tersebut,  ada  yang  lebih mengutamakan  konten,  ada  juga  yang  lebih  mengutamakan tampilan,  ada  juga  yang  lebih  mengutamakan  kecepatan  akses dari website tersebut  serta  masih  banyak  lagi  tergantung kebutuhan  user,  untuk  melihat  hal  tersebut  maka  dalam  jurnal ini akan diteliti sebuah website dalam hal ini adalah website dari PT  BRIGHT  Batam  dan  akan  dipilih  tujuh  indikator  sebagai pendukung  dari website tersebut,  dari  tujuh  indikator  tersebut akan  dilihat  indikator  mana  yang  menjadi  prioritas  utama  bagi user dalam  melihat baik buruknya sebuah website . Artinya  satu buah website bisa dilihat manakah dari indikator dari yang tujuh tersebut dapat dijadikan sebagai faktor penentu tentang baik dan buruk nya sebuah website .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut adalah uraian dari teori yang digunakan dalam jurnal ini, teori  ini  dimaksudkan  sebagai  acuan  jurnal  yang  dibuat  hal  ini dilakukan  supayai  keabsahan  dari  jurnal  bisa  dipertanggung jawabkan.
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database) merupakan  proses terorganisir  untuk  mengidentifikasi  pola  dalam  data  yang  besar dan  kompleks  di  mana  pola  data  tersebut  ditemukan  yang bersifat  sah,  baru,  dan  dapat  bermanfaat  serta  dapat  dimengerti [3].  Menurut  pendapat  [4] Data  Mining, juga  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  yang mengacu  penggalian atau  penambangan  pengetahuan  dari  data  dalam  jumlah  besar Jadi dari kedua pendapat di atas dapat disimpulkan bahwa KDD adalah  proses  pencarian  informasi  atau  pengetahuan  dari kumpulan data yang besar (database). Menurut  Feelders,  Daniels,  dan  Holsheimer  dalam  [1] Data Mining adalah  proses  ekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data melalui  penggunaan  algoritma  dan  teknik  yang  melibatkan bidang  teknik  statistik,  matematika,  mesin  pembelajaran,  dan sistem  manajemen database. Data  Mining dapat  digunakan untuk  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan  penting  yang
tersembunyi  dari datas et  yang  besar.    Dengan  adanya Data Mining, maka  akan  dimungkinkan  untuk  mendapatkan  harta berharga  berupa  pengetahuan  didalam  kumpulan  data.  Hampir senada dengan [1] mendefinisikan Data Mining sebagai kegiatan menemukan pola yang menarik dari data yang berjumlah besar, data  dapat  disimpan  dalam database , data  warehouse ,  atau penyimpanan  informasi  lainnya.  Pola  yang  ditemukan merupakan  pola  yang  menarik,  berharga  dan  penting  dalam memberikan  keuntungan  kepada  pemilik  data.  Perdapat  yang mirip  diungkapkan  juga  oleh  [2]  bahwa Data  mining adalah proses  yang  menggunakan  berbagai  alat  analis  data  untuk menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data  yang  dapat digunakan untuk membuat prediksi yang valid .
Dari  berbagai  pendapat  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa data mining adalah serangkaian proses dalam menemukan pengetahuan  tersembunyi  dan  berharga  dari  sekumpulan  data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi yang valid pada berbagai  bidang,  baik  sosial,  ekonomi,  pendidikan,  budaya bahkan  sampai  bidang  pemerintahan.  Menurut  Feelders, Daniels,  dan  Holsheimer  dalam  [1]  D ata  Mining adalah  proses ekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data  melalui  penggunaan algoritma  dan  teknik  yang  melibatkan  bidang  teknik  statistik, matematika,  mesin  pembelajaran,  dan  sistem  manajemen database. Data  Mining dapat  digunakan  untuk  mengekstrak informasi  dan  pengetahuan penting  yang  tersembunyi  dari data s et yang besar.
Dengan  adanya Data  Mining, maka  akan  dimungkinkan  untuk mendapatkan  harta  berharga  berupa  pengetahuan  didalam kumpulan data. Hampir senada dengan [1] mendefinisikan Data Mining sebagai  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari data yang berjumlah besar, data dapat disimpan dalam database , data warehouse , atau penyimpanan informasi lainnya. Pola yang ditemukan merupakan pola yang menarik, berharga dan penting dalam  memberikan  keuntungan  kepada  pemilik  data.  Perdapat yang  mirip  diungkapkan  juga  oleh  [2]  bahwa Data  mining adalah proses yang menggunakan berbagai alat analis data untuk menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  prediksi  yang valid . Dari  berbagai pendapat  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa data  mining adalah serangkaian proses dalam menemukan pengetahuan tersembunyi dan berharga dari sekumpulan data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi yang valid pada berbagai bidang, baik sosial, ekonomi, pendidikan, budaya bahkan sampai bidang pemerintahan.

## 2.2 Tahapan Data Mining
Karena Data  Mining merupakan  rangkaian  proses,  maka Data Mining dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Tahap-tahap tersebut  bersifat interaktif di  mana  pemakai  terlibat  langsung atau  dengan  perantaraan knowledge  base .  Tahap-tahap  ini diilustrasikan pada Gambar 1.
Tahap-tahap tersebut yaitu:
1. Pembersihan  data  (untuk  membuang  data  yang  tidak konsisten dan noise )
2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber)
3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di- mining )
4. Aplikasi teknik Data Mining
5. Evaluasi  pola  yang  ditemukan  (untuk  menemukan  yang menarik/bernilai)
6. Presentasi pengetahuan (dengan teknik visualisasi).

## 2.3. Pengelompokan Data Mining
Pengelompokan Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa kelompok, menurut [5] dalam [6] yaitu:
1. Deskripsi Deskripsi merupakan cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data yang dimiliki.
2. Estimasi Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi,  kecuali variable target  estimasi  lebih  ke  arah  numerik  daripada  ke  arah kategori.  Model  yang  dibangun  menggunakan record lengkap  yang  menyediakan  nilai variable target  sebagai nilai prediksi.
3. Prediksi Prediksi  menerka  sebuah  nilai  yang  belum  diketahui  dan juga memperkirakan nilai untuk masa mendatang.
4. Klasifikasi,  dalam  klasifikasi  terdapat  target variable kategori, misal penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu tinggi, sedang, dan rendah.
5. Pengklasteran, merupakan pengelompokan record , pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas objek-objek yang memiliki kemiripan.
6. Asosiasi  merupakan  bertugas  menemukan  atribut  yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.
Teknik klasifikasi adalah pendekatan sistematis untuk membangun  model  klasifikasi  dari  kumpulan  data  masukan. Misalnya, teknik pohon keputusan, Bayesian ( Naive Bayesian dan
Bayesian Belief Networks) , Jaringan Saraf Tiruan ( Backpropagation ), teknik yang berbasis konsep dari penambangan  aturan-aturan  asosiasi,  dan  teknik  lain  ( K - Nearest Neighboor ,  algoritma  genetik,  teknik  dengan  pendekatan himpunan rough dan fuzzy ). Setiap  teknik  mengadopsi  algoritma pembelajaran  untuk  mengidentifikasi  model  yang  paling  sesuai dengan hubungan antara label atribut set dan kelas input data [8]. Setiap  teknik  juga  memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya sendiri.  Data  dengan  profil  tertentu  mungkin  paling  optimal  jika diklasifikasi dengan teknik tertentu, atau dengan kata lain, profil data  tertentu  dapat  mendukung  termanfaatkannya  kelebihan  dari teknik ini.
Gambar 2. Pengelompokan Teknik Klasifikasi
Secara umum, proses klasifikasi dapat dilakukan dalam dua tahap, yaitu proses belajar dari data pelatihan dan klasifikasi kasus. Pada proses belajar, Algoritma klasifikasi mengolah data training untuk menghasilkan  sebuah  model.  Setelah  model  diuji  dan  dapat diterima,  pada  tahap  klasifikasi,  model  tersebut  digunakan  untuk memprediksi  kelas  dari  kasus  baru  untuk  membantu  proses pengambilan keputusan.

## 2.4. Pohon Keputusan ( Decision Tree )
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  ada  pada  teknik klasifikasi  dalam Data  Mining .  Metode pohon  keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan. Aturan dapat dengan
mudahdi pahami dengan  bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat diekpresikan  dalam  bentuk  bahasa  basis  data  seperti Strutuctured Query Language untuk mencari record pada kategori tertentu [9]. Pohon  keputusan  menggunakan  representasi  struktur  pohon (tree ) di  mana  setiap node merepresentasikan  atribut,  cabangnya merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun  merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari pohon keputusan disebut sebagai root. Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  yang  paling populer  digunakan.  Selain  karena  pembangunannya  relatif  cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami[5].
Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk tabel  dengan  atribut  dan record .  Atribut  menyatakan  suatu parameter  yang  disebut  sebagai  kriteria  dalam  pembentukan pohon.  Manfaat  utama  dari  penggunaan  pohon  keputusan  adalah kemampuannya  untuk  mem- break  down proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih  simpel  sehingga pengambil  keputusan  akan  lebih  menginterpretasikan  solusi  dari permasalaha[8].  Contoh  dari  pohon  keputusan  dapat  dilihat  di Gambar  3  yang  merupakan  identifikasi  pembeli  komputer,  dari pohon  keputusan  tersebut  diketahui  bahwa  salah  satu  kelompok yang  potensial  membeli  komputer  adalah  orang  yang  berusia  di bawah 30 tahun dan juga pelajar [5].

## Gambar 3. Pohon Keputusan Identifikasi
Dengan pohon keputusan, dapat dengan mudah mengidentifikasi dan  melihat  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi suatu  masalah  dan  dapat  mencari  penyelesaian  terbaik  dengan memperhitungkan  faktor-faktor  tersebut.  Pohon  keputusan  ini juga  dapat  menganalisa  nilai  resiko  dan  nilai  suatu  informasi yang  terdapat  dalam  suatu  alternatif  pemecahan  masalah. Peranan  pohon  keputusan  sebagai  alat  bantu  dalam  mengambil keputusan  ( decision  support tool )  telah  dikembangkan  oleh manusia sejak perkembangan teori pohon yang dilandaskan pada teori  graf.  Kegunaan  pohon  keputusan  yang  sangat  banyak  ini membuatnya  telah  dimanfaatkan  oleh  manusia  dalam  berbagai macam  sistem  pengambilan  keputusan.  Banyak  algoritma  yang dapat dipakai dalam pembentukan pohon keputusan, antara lain ID3, C4.5, CART.

## 2.5. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk membangun decision tree (pengambilan  keputusan).  Algoritma C.45 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan.  Dalam  prosedur  algoritma ID3,  input  berupa  sampel training ,  label training dan  atribut.  Algoritma  C4.5 merupakan pengembangan  dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang dilakukan  pada  C4.5 adalah  sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi missing  value ,  bisa  mengatasi  c ontinu  data ,  dan pruning [6]. Menurut  [9]  tahap  pembelajaran  algoritma  C4.5  memiliki  2 prinsip kerja yaitu:
1. Pembuatan  pohon  keputusan.  Tujuan  dari  algoritma penginduksi  pohon  keputusan  adalah  mengkontruksi struktur  data  pohon  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus atau record baru yang belum  memiliki  kelas.  C4.5  melakukan  konstruksi  pohon keputusan  dengan  metode divide  and  conquer .  Pada awalnya  hanya  dibuat node akar  dengan  menerapkan algoritma divide  and  conquer .  Algoritma  ini  memilih pemecahan  kasus-kasus  yang  terbaik  dengan  menghitung dan membandingkan gain ratio , kemudian node-node yang terbentuk di level berikutnya, algoritma divide and conquer akan diterapkan lagi sampai terbentuk daun-daun.
2. Pembuatan  aturan-aturan  ( rule  set ).  Aturan-aturan  yang terbentuk  dari  pohon  keputusan  akan  membentuk  suatu kondisi  dalam  bentuk if-then .  Aturan  aturan  ini  didapat dengan cara menelusuri pohon keputusan dari akar sampai daun. Setiap node dan syarat percabangan akan membentuk suatukondisi atau suatu if , sedangkan untuk nilai-nilai yang terdapat pada daun akan membentuk suatu hasil atau suatu then .

## 2.6. Pembentukan Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Menurut[7]  dalam  [10]  algoritma  pembentukan  pohon keputusan  menggunakan  sampel  pelatihan  yang  terdiri  atas kumpulan kasus di mana setiap kasus memiliki atribut dan kelas. Atribut-atribut  dalam  kasus  dapat  bertipe  kontinyu  maupun diskret tetapi pada kelas setiap kasus harus bertipe diskret yang dapat  dinotasikan C1,,C .  Pohon  keputusan  adalah  pohon  data yang  terdiri  atas  simpul  keputusan  dan  simpul  daun  yang terstruktur.  Simpul  daun  tersebut  memiliki  kelas-kelas  dan simpul  keputusan  menguji  beberapa  atribut  sampai  diperoleh atribut  yang  terpilih  sebagai  pemilah.  Setiap  cabang  pada pengujian  tersebut  menghasilkan  simpul  anak  ( Child  Node )  di bawah simpul induknya ( Parent Node ).
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  ada  pada  teknik klasifikasi  dalam Data  Mining .  Metode pohon  keputusan mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan yang mempresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudahdi pahami dengan  bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat diekpresikan  dalam  bentuk  bahasa  basis  data  seperti Strutuctured  Query  Language untuk  mencari record pada kategori tertentu [9] Pohon keputusan menggunakan representasi  struktur  pohon (tree )  di  mana  setiap node merepresentasikan  atribut,  cabangnya  merepresentasikan  nilai dari atribut dan daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas  dari  pohon  keputusan  disebut  sebagai root. Pohon keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  yang  paling  populer digunakan.  Selain  karena  pembangunannya  relatif  cepat,  hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami.
Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel  dengan  atribut  dan record .  Atribut  menyatakan  suatu parameter  yang  disebut  sebagai  kriteria  dalam  pembentukan pohon. Manfaat utama dari penggunaan pohon keputusan adalah kemampuannya  untuk  mem- break  down proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih  simpel  sehingga
pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan.  Misalkan  untuk  menentukan  main  tenis,  kriteria yang  diperhatikan  adalah  cuaca,  angin,  dan  suhu.  Salah  satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data solusi per item data yang disebut atribut hasil.  Pada pohon keputusan terdapat 3 jenis node , yaitu:
a. Root  Node ,  merupakan node paling  atas,  pada node ini tidak  ada input dan  bisa  tidak  mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal Node , merupakan node percabangan, pada node ini hanya  terdapat  satu input dan  mempunyai output minimal dua.
c. Leaf node atau terminal node , merupakan node akhir, pada node ini  hanya  terdapat  satu input dan  tidak  mempunyai output
Contoh dari pohon keputusan dapat dilihat di Gambar 2.4 yang merupakan identifikasi pembeli komputer, dari pohon keputusan tersebut  diketahui  bahwa  salah  satu  kelompok  yang  potensial membeli komputer adalah orang yang berusia di bawah 30 tahun dan juga pelajar[2]
Gambar 4. Pohon Keputusan Identifikasi Pembeli Komputer
Dengan pohon keputusan, dapat dengan mudah mengidentifikasi dan  melihat  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi suatu  masalah  dan  dapat  mencari  penyelesaian  terbaik  dengan memperhitungkan  faktor-faktor  tersebut.  Pohon  keputusan  ini juga  dapat  menganalisa  nilai  resiko  dan  nilai  suatu  informasi yang  terdapat  dalam  suatu  alternatif  pemecahan  masalah. Peranan  pohon  keputusan  sebagai  alat  bantu  dalam  mengambil keputusan  ( decision  support tool )  telah  dikembangkan  oleh manusia sejak perkembangan teori pohon yang dilandaskan pada teori  graf.  Kegunaan  pohon  keputusan  yang  sangat  banyak  ini membuatnya  telah  dimanfaatkan  oleh  manusia  dalam  berbagai macam  sistem  pengambilan  keputusan.  Banyak  algoritma  yang dapat dipakai dalam pembentukan pohon keputusan, antara lain ID3, C4.5, CART.

## 2.7. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk membangun decision tree (pengambilan  keputusan).  Algoritma C.45 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan.  Dalam  prosedur  algoritma ID3,  input  berupa  sampel training ,  label training dan  atribut.  Algoritma  C4.5 merupakan pengembangan  dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang dilakukan  pada  C4.5 adalah  sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi missing value , bisa mengatasi c ontinu data , dan pruning Menurut  [8]  tahap  pembelajaran  algoritma  C4.5  memiliki  2 prinsip kerja yaitu:
1. Pembuatan  pohon  keputusan.  Tujuan  dari  algoritma penginduksi  pohon  keputusan  adalah  mengkontruksi struktur  data  pohon  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus atau record baru yang belum  memiliki  kelas.  C4.5  melakukan  konstruksi  pohon keputusan  dengan  metode divide  and  conquer .  Pada
awalnya  hanya  dibuat node akar  dengan  menerapkan algoritma divide  and  conquer .  Algoritma  ini  memilih pemecahan  kasus-kasus  yang  terbaik  dengan  menghitung dan membandingkan gain ratio , kemudian node-node yang terbentuk di level berikutnya, algoritma divide and conquer akan diterapkan lagi sampai terbentuk daun-daun. 2. Pembuatan  aturan-aturan  ( rule  set ).  Aturan-aturan  yang terbentuk  dari  pohon  keputusan  akan  membentuk  suatu kondisi  dalam  bentuk if-then .  Aturan  aturan  ini  didapat dengan cara menelusuri pohon keputusan dari akar sampai daun. Setiap node dan syarat percabangan akan membentuk suatukondisi atau suatu if , sedangkan untuk nilai-nilai yang terdapat pada daun akan membentuk suatu hasil atau suatu then .

## 2.8. Pembentukan Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Menurut  [3]  algoritma  pembentukan  pohon  keputusan menggunakan  sampel  pelatihan  yang  terdiri  atas  kumpulan kasus di  mana setiap  kasus  memiliki atribut dan kelas.  Atribut- atribut dalam kasus dapat bertipe kontinyu maupun diskret tetapi pada  kelas  setiap  kasus  harus  bertipe  diskret  yang  dapat dinotasikan C1,,C .  Pohon  keputusan  adalah  pohon  data  yang terdiri  atas  simpul  keputusan  dan  simpul  daun  yang  terstruktur. Simpul  daun  tersebut  memiliki  kelas-kelas  dan  simpul keputusan  menguji  beberapa  atribut  sampai  diperoleh  atribut yang  terpilih  sebagai  pemilah.  Setiap  cabang  pada  pengujian tersebut  menghasilkan  simpul  anak  ( Child  Node )  di  bawah simpul induknya ( Parent Node ).  Pembentukan pohon keputusan menggunakan  prinsip  membagi  sampel  pelatihan  menjadi beberapa  sub-himpunan  yang  berbeda.  Langkah  awal  dari konstruksi  pohon  keputusan  algorithma  C4.5  adalah  mencari simpul  akar.    Berikut  ini  langkah-langkah  konstruksi  pohon keputusan menggunakan Algoritma C4.5 berdasarkan [3] dalam [6]:
1. Misalkan T adalah himpunan kasus-kasus yang akan dibuat simpul  di  mana  kasus-kasus  tersebut  memiliki  kelas  dan atribut-atribut.  Frekuensi  terboboti freq(C j,T) diperoleh dari  perhitungan T dan  kelas  yang  dihasilkan  adalah C , untuk setiap j є {1,2,3,...,n}
2. Jika  semua  kasus  berada  dalam  kelas C yang  sama  maka simpul  yang  dihasilkan  adalah  simpul  daun  yang  diberi label  dengan  kelas  C j sebagai  kelas  terbanyak.  Kesalahan klasifikasi pada simpul daun merupakan kasus-kasus dalam T yang berbeda kelas dengan kelas C j . 3. Jika T berisi  kasus  yang  memiliki  dua  atau  lebih  kelas maka  dapat  dihitung j information  gain dari  setiap  atribut tersebut. Untuk atribut diskret, information gain disesuaikan  dengan  pembagi  dalam T dengan  nilai  atribut yang  sudah  diketahui  sebelumnya.  Untuk  atribut  kontinu, information  gain disesuaikan  dengan  pembagi T ke  dalam dua  irisan  (biner)  yang  dilabeli  kasus  dengan  nilai  atribut kurang dari atau sama dengan nilai ambang batas ( A v ) dan nilai  atribut  dengan  nilai  atribut  lebih  besar  dari  nilai ambang batas ( A>v ). 4. Atribut  dengan  nilai information  gain tertinggi  terpilih sebagai pemilah dalam simpul tersebut.
5. Simpul  keputusan  memiliki  cabang  sebanyak s yaitu T1., Ts di  mana s =  2  untuk  atribut  kontinu  dan s = h untuk atribut diskret dengan nilai h yang sudah diketahui. 6. Untuk setiap i = {1,2,, s }, jika Ti tidak memiliki cabang lagi maka simpul tersebut secara langsung menjadi simpul daun yang  diberi  label  kelas  terbanyak  di  bawah  simpul induknya dan kesalahan klasifikasi bernilai 0.
7. Apabila Ti memiliki cabang lagi  maka pemilahan diproses kembali  menggunakan  kasus-kasus  dalam Ti .  Catatan khusus  untuk  kasus-kasus  dengan  nilai  yang  hilang  pada atribut terpilih tersebut dilakukan proses pemilihan pemilah pada  setiap  simpul  anaknya  dengan  pembobotan  banyak
kasus  yang  diketahui  dibagi  dengan  banyak  kasus  pada simpul tersebut.
8. Terakhir,  kesalahan  klasifikasi  simpul  dihitung  dari penjumlahan  dari  kesalahan-kesalahan  simpul  anak  yang dibandingkan dengan simpul induknya.

## 2.9. Entropy dan Information Gain
Sebuah  obyek  yang  diklasifikasikan  dalam  pohon  harus  dites nilai Entropy  - nya. Entropy adalah  ukuran  dari  teori  informasi yang  dapat  mengetahui  karakteristik  dari impuryt dan homogenity dari  kumpulan  data.  Dari  nilai Entropy tersebut kemudian  dihitung  nilai information  gain (IG)  masing-masing atribut. Entropy ( S )  merupakan  jumlah  bit  yang  diperkirakan dibutuhkan untuk dapat mengekstrak suatu kelas (+ atau  -) dari sejumlah  data  acak  pada  ruang  sampel S . Entropy dapat dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk menyatakan suatu kelas. Semakin  kecil  nilai Entropy maka  akan  semakin Entropy digunakan  dalam  mengekstrak  suatu  kelas. Entropy digunakan untuk mengukur ketidakaslian S . Menurut [6] besarnya Entropy pada ruang sampel S didefinisikan dengan:
(1)
Di mana: S ruang (data) sampel yang digunakan untuk pelatihan
:  jumlah  yang  bersolusi  positif  atau  mendukung  pada data sampel untuk kriteria tertentu.
:  jumlah  yang  bersolusi  negatif  atau  tidak  mendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu.
Information  gain adalah  salah  satu attribute  selection  measure yang digunakan untuk memilih test attribute tiap node pada tree . Atribut  dengan  informasi gain tertinggi  dipilih  sebagai test atribut dari suatu node [2].
(    )          ( )   ∑
(  )                                  ( ) Gain (S,A)
merupakan perolehan informasi  dari atribut A relative terhadap output data S. Perolehan informasi didapat dari output data atau variable dependent S  yang  dikelompokkan  berdasarkan  atribut A, dinotasikan dengan gain (S,A).  Di mana:
: himpunan kasus
: atribut
: jumlah partisi atribut
: jumlah kasus pada partisi ke-
[S] : jumlah kasus pada
Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut[2]:
a. Pilih atribut sebagai akar.
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## 3. METODOLOGI
Metode  penelitian  dilakukan  dengan  studi  literature  terhadap sumber-sumber  yang  relevan  dalam  hal  ini  berkaitan  dengan buku-buku  dan  jurnal  yang  relevan  dan  juga  termasuk  kepada pelanggan  dari  PT  BRIGHT  itu  sendiri  yang  sering menggunakan website untuk keperluannya. Analisis pengetahuan  terhadap  indikator-indikator  untuk  menilai  sebuah website  menggunakan  algoritma  C4.5.  pada  dasarnya  banyak lagi  algoritma  yang  dapat  dipakai  dalam  pembentukan  pohon keputusan  seperti  ID3  yang  ditemukan  oleh  J.  Ross  Quinlan tahun  1979  yang  dikenal  dengan  algoritma  yang  digunakan untuk  membangun  sebuah  keputusan  (decision  tree  atau  pohon
keputusan), Chart dan Agoritma C4.5. Untuk algoritma C4.5 ini sendiri  adalah  sebuah  algoritma  yang  didapat  dengan pengembangan dari algoritma ID3. Pada dasarnya algoritma ini menggunakan  struktur  hirarki  untuk  pembelajaran  supervised, dimana  proses  akan  dimulai  dari  root  node  hingga  leaf  node yang  dilakukan  secara  reksursif,  dimana  setiap  percabangan menyatakan  suatu  kondisi  yang  harus  dipenuhi  dan  pada  setiap ujung  pohon  menyatakan  kelas  dari  suatu  data.  Lebih  lanjut model  Algoritma  ID3  atau  C4.5  mengubah  bentuk  data  dalam bentuk  tabel  menjadi  pohon  (tree)  kemudian  mengubah  model pohon tersebut menjadi aturan (rule).
Pohon  keputusan  merupakan  metode  dan  prediksi  yang  sangat kuat  dan  terkenal,  dimana  metode  pohon  keputusan  mengubah fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang memprediksi  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah  dipahami dengan alami dan mereka juga dapat diekpresikan dalam bentuk bahasa  basis  data  seperti  structured  query  language  untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan tersebut juga memperlihatkan factor-faktor kemungkinan atau probabilitas  yang  akan  mempengaruhi  alternatif-alternatif keputusan  tersebut,  disertai  dengan  estimasi  hasil  akhir  yang akan  didapat  bila  kita  mengambil  alternaitf  keputusan  tersebut. proses pada pohon keputusan tersebut adalah mengubah bentuk data  (tabel)  menjadi  model  pohon,  mengubah  model  pohon menjadi  rule  dan  menyederhanakan  rule.  Secara  umum algoritma  C4.5  untuk  membangun  keputusan  adalah  sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk tiap nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulang proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarka kepada nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada,  untuk  menghitung  nilai gain tersebut dapat dirumuskan sepert dibawah ini:
( )    ∑ ( ) Dimana:
: himpunan kasus
: atribut
: jumlah partisi atribut
: jumlah kasus pada partisi ke-
[S] : jumlah kasus pada
Selanjutnya  untuk  perhitungan  nilai  entropy  Menurut  Aprilla (2013)  besarnya Entropy pada  ruang  sampel S didefinisikan dengan adalah seperti 2 (dua) persamaan dibawah ini:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah uraian tentang hasil dan pembahasan yang antara lain adalah sebagai berikut:

## 4.1. Analisis Data
Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi yang sangat kuat dan terkenal dimana  metode pohon keputusan mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan yang  sangat  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dengan  mudah dapat  dipahami  dengan  Bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat
diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti structured query  language (SQL)  untuk  mencari record pada  kategori tertentu.  Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya  dinyatakan dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan record .  Atribut menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai  kriteria pembentukan  pohon,  salah  satu  atribut  merupakan  atribut  yang menyatakan  solusi  per  item  data  yang  disebut  target  atribut. Atribut memiliki nilai-nilai yang dinamakan dengan instance.

## 4.2. Pemilihan Variabel
Dari data-data yang telah diperoleh, maka akan ditentukan suatu variabel  yang  menjadi  variabel  keputusan  dalam  pemilihan indikator website yang baik. Artinya dalam sebuah website yang baik akan didukung oleh beberapa indikator dalam ha ini adalah tujuh  indikator,  dari  tujuh  indikator  ini  akan  dicari  lagi  mana indikator  yang  paling  berpengaruh  dominan  terhadap  website tersebut.  Untuk  selanjutnya  indikator  disini  akan  disebut variabel maka diketahui beberapa fariabel yang menjadi penentu dalam pemilihan indikator website yang baik diantaranya adalah fariabel  usability  (mudah  untuk  dipelajari  dan  digunakan), sistem  navigasi  (mudah  dipahami  oleh  pengunjung  secara keseluruhan),  graphic  design  (pemilihan  grafis,  layout,  warna yang  menarik,  isi  konten  (manfaat  isi  dari  website), kompatibilitas  (perangkat  pendukung  website),  loading  (waktu panggil), functionality (dinamis dan interaktif sebuah website).
Tabel 1 . Data Hasil Pra-Proses
Usa bilit y Navi gasi Gra phic desi gn Con ten Komp atibili tas Load ing Funct ionali ty Kepu tusan Sm M Ss Sb Sl Sc Sb B Sm M S Bm L Cp B B Tm Tm S Bm Tl Cp B J Sm Sm S Bm L Cp B J Sm Sm Ts Sb Tl Sc B B Tm Sm Ss Sb Tl Sc Jl B M Tm Ss Bm Sl Sc Jl B M Tm Ss Bm L Lb Sb J Tm M Ss Sb Sl Lb Sb B Tm M Ts Sb Sl Lb Sb J M M Ts Bm L Sc Sb J Tm M Ts Bm Tl Sc Sb J Sm Tm Ss Bm L Sc Sb J Sm Tm Ss Tb L Cp Jl B Sm Tm Ss Tb Sl Cp B J M Sm S Bm Sl Sc B B M Sm S Bm L Cp B B Tm M S Sb L Cp B B Tm Tm Ts Sb Sl Cp Jl J M Sm S Tb Sl Lb B B Sumber: Data Penulis 2018.
Adapun  pra-proses  yang  dilakukan  dalam  mempertimbangkan faktor  diatas  diambil  berdasarkan  sampel  data  pengamatan dilapangan.
1. Pengelompokkan Usability
Tabel 2. Klasifikasi Usability
Usability Klasifikasi Sangat Mudah SM
Mudah M
Tidak Mudah
TM S
: Ruang (data) sampel yang digunakan untuk pelatihan
: Jumlah yang bersolusi negatif atau tidak mendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu.
: Jumlah  yang  bersolusi  positif  atau  mendukung  pada  data sampel untuk.
2. Pengelompokkan Navigasi Tabel 3. Klasifikasi Navigasi Navigasi Klasifikasi Sangat Menarik SM Menarik M Tidak Menarik TM

## 3. Pengelompokkan Graphic Design
Tabel 4. Klasifikasi Graphic design Graphic Design Klasifikasi Sangat Sesuai SS Sesuai S Tidak Sesuai TS

## 4. Pengelompokkan Isi Atau Konten
Tabel 5. Klasfikasi Isi atau Konten Isi atau Konten Klasifikasi Sangat Bermamfaat SB Bermamfaat BM Tidak Bermamfaat TB
5. Pengelompokkan Kompatibilitas Tabel 6. Klasifikasi Kompatibilitas Navigasi Klasifikasi Sangat Luas SL Luas L Tidak Luas TL
6. Pengelompokkan Loading Tabel 7. Klasifikasi Loading Loading Klasifikasi Sangat Cepat Sc Cepat C Lambat LB
7. Pengelompokkan Functionality Tabel 8. Klasfikasi Functionality Functionality Klasifikasi Sangat Baik SB Baik B Jelek JL
4.3. Perhitungan Entropy dan Gain. (     )   ( ( ))    ( ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))    ( ( )) 9 ( ( ))   ( ( ))
(( )   ( )   ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))    ( ( )) (( )    ( )   ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))    ( ( )) ( ( ))    ( ( )) (( )   ( )    ( )) ( ( ))    ( ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))   ( ( )) (( )   ( )    ( ))
. ( ( ))    ( ( )) ( ( ))    ( ( )) ( ( ))    ( ( )) (( )   ( )   ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))   ( ( )) (( )   ( )   ( )) ( ( ))   ( ( )) ( ( ))    ( ( )) ( ( ))    ( ( )) (( )   ( )   ( ))
Tabel 9. Perhitungan Node.1
No de
Jml
Kas us T Y Entropy Gain 1 Total 20 11 9 Usabili ty 0.02762 sm 7 4 3 0.98522 m 6 4 2 0.91829 tm 7 3 4 0.98522 Naviga si 0.15084 sm 6 5 1 0.65002 m 7 4 3 0.98522 tm 7 2 5 0.86312
Graphi
c 0.128426
ss 8 6 2 0.95443 s 7 5 2 0.86312 ts 5 1 4 0.72192 Conten 0.06746 sb 7 5 2 0.86312 bm 10 4 6 0.99277
tb 3 2 1 0.06746 Kompa ti
Bilitas 0.011008
sl 8 5 3 0.95443 l 8 4 4 1 tl 4 2 2 1 Loadin g
0.011008
sl 8
5 3 0.95443 l 8 4 4 1 tl 4 2 2 1
Functio Nality 0.11519 sb 7 2 5 0.86312 b 9 6 3 0.91829 2 jl 4 3 1 0.81137
Sumber : Data Penulis 20018
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  2.9  dapat  diketahui  bahwa  atribut dengan Gain tertinggi adalah navigasi yaitu sebesar 0.15084 hal ini  berarti  bahwa  Navigasi  dapat  menjadi  node  Akar. Selanjutnya  jika  dilihat  dari  nilai  Navigasi  masih  ada  tiga  nilai lagi yaitu Navigasi sangat menarik (SM), menarik (M) dan tidak menarik  (TM).  Jadi  masih  perlu  dilakukan  proses  perhitungan lagi.

## 4.4. Pembahasan
Pengujian  terhadap  Analisa,  sangat  penting  dilakukan  untuk menentukan  dan  memastikan  apakah  hasil  Analisa  tersebut sesuai  dengan  keputusan  yang  diharapkan.  Untuk  menguji kebenaran  dari  pengolahan  data yang  dilakukan  secara  manual, maka  dapat  menggunakan  salah  satu  aplikasi  WEKA  44.0.2 decision tree J.45 sebagai pengaplikasian dari Algoritma C.45.

## 4.5. Langkah-langkah Implementasi
Seluruh  variabel  yang  terdiri  dari  atribut  kondisi  dan  atribut keputusan  yang  digunakan  untuk  menentukan  indikator- indikator yang tepat dalam penentuan sebuah website yang baik disimpan  pada Microsoft  Excel dengan  nama  file  data  web.xls kemudian  disimpan  dengan  extension  CSV  atau comma delimited (CSV  atau  *.csv).  kemudian  data  sesuaikan  dengan menambahkan  informasi  awal  dan  data  tersebut  dapat dipergunakan sebagai inputan dalam WEKA 44.0.2. selanjutnya klik  buttom  choose,  pilih  J.48  dalam  pembentukan  pohon keputusan dan klik kana pada menu start, pada tahap ini proses data  mining  dilakukan  dengan  memilih  algoritma  yang  dipakai dalam  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  Algoritma  C.45. hasil pengujian dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Hasil pengujian dengan Weka

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  PT  BRIGHT Batam  tentang  indikator  dari website yang  paling  baik (mendukung)  maka  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  bahwa hal ini jelas memberikan  mamfaat bagi PT BRIGHT itu sendiri dalam  proses  pengembangan Website nya,  karena  dari  7 indikator yang dibahas untuk yang mempunyai kekurangan bisa diperbaiki  atau  diperbarui  lagi,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dijelaskan seperti dibawah ini:
1. Yang  menjadi  faktor  tertinggi  dari  tujuh  indikator  yang dibahas  dalam  hal  ini  yang  mempengaruhi  baik  atau  tidak sebuah  sebuah website adalah  Navigasi.  Hal  ini  dapat diartikan  pelanggan  merasa  puas  dengan  dengan  sistem navigasi  karena  mudah  menemukan  halaman-halaman website yang  dibutuhkan  dan  semua  informasi  yang dibutuhkan  mudah  icari  dan  didapatkan  dengan  cepat  dan tepat.
2. Faktor  selanjutnya  atau  yang  kedua  dalam  hal  yang mempengaruhi  dalam  menilai  sebuah  indikator website baik  atau  tidak  adalah Graphic  Design ,  hal  ini  berarti pelanggan  merasa  senang  dan  puas  dengan  tampilan  dari website yang ada baik segi unsur pewarnaan, grafis, layout maupun dari segi typografi yang ada.
3. Sedangkan  kelima  faktor  yang  lain  tidak  mempengaruhi baik  atau  buruknya  sebuah website ,  jadi  keliam  fakor  ini bisa  diperahankan.  karena  pelanggan  tidak  terlalu mempermasalahkannya.
Selanjutnya  penulis  menyarankan  agar  hasil  ini  dapat dipertimbangkan  dalam  proses  perbaikan website kedepannya dan  juga  hal-hal  lain  yang  seyogyanya  disesuaikan  dengan kebijakan dari perusahaan yang berlaku.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Benni  R  Suburian.  (2014).  Aplikasi  Data  Mining  Untuk Menampilkan  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Algoritma  Apriori. Teknik  Informatika  STMIK  Budi  Darma Medan .
[2]  Eki  Roziqa  Maris.  (2017).  Analisis  Kepuasan  Pelanggan Menggunakan  Algoritma  C4,  Semarang. Program  Studi Teknik Informatika Universitas Nurswantoro Semarang .
[3]  Haryanto,  F.  F.  (2017).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Pada  PT  WISE. Program Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Multi  Media Nusantara, Tanggerang Banten .
[4]  Ivandari.  (2015).  Model  Keputusan  Untuk  Klasifikasi Persetujuan  Kredit  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal Litbang Kota Pekalongan .
[5] Jumanto. (2014). Implementasi Data Mining Algoritma C.45
Untuk  Memprediksi  Perilaku  Mahasiswa  Dilploma  3 Melanjutkan  Strata  1  Di  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta. STMIK AMIKOM Yogyakarta .
[6]  Larissa  Maharani.  (2015).  Klasifikasi  Nasabah  Bank Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar  Pemberian Kredit. Padang Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putera
Indonesia Padang .
[7]  Liliana  Swastina.  (2013).  Penerapan  Algortima  C4.5  Untuk Penentuan JurusanMahasiswa, Banjarmasin. Program
Teknik Informatika STMIK Indonesia Banjarmasin .
[8]  Nurcahyo,  G.  W.  (2008).  Penerapan  Data  Mining  dengan Algoritma  Apriori  untuk  Mendukung  Strategi  Promosi Pendidikan. Universitas  Putra  Indonesia  “YPTK”  Padang
Sumatera Barat .
[9]  Sukma  Putri  Utari.  (2015).  Implementasi  Metode  C.45 Untuk  Menentukan  Guru  Terbaik  Pada  SMK  1  Percut  Sei Tuan  Medan. Teknik  Informatika  STMIK  Budi  Darma
Medan.

## BIODATA PENULIS

## Rika Harman
Dosen  tetap  Universitas  Putera  Batam aktif pada Fakultas  Teknik jurusan sistem Informasi,  untuk  semester  genap  tahun ajaran 2017 - 2018 mengampu matakuliah Proyek Sistem Informasi