Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 5, No. 11, November 2020

## PENGUKURAN  TINGKAT  EFEKTIVITAS  ADUAN  WARGA  MENGENAI INDIKASI PELANGGARAN PERDA MENGGUNAKAN ALGORITMA C45

## Fahrudin dan Sugiarto
Politeknik Purbaya Tegal Jawa Tengah, Indonesia Email: fahrudin.purbaya@gmail.com dan bluej231@gmail.com

## Abstact
This  research  aims  to  understand  how  to  improve  the  system  that  runs,  namely complaints  manually  through  whatsapp  that  are  at  risk  of  loss  of  historical  data because  it  is  not yet  integrated  with  the database.  The  research  method  used  is  a quantitative  approach  in  analyzing  the  effectiveness  of  online  complaints applications..  With  this  application,  it  is  hoped  that  the  community  can  actively participate  as  informants  and  provide  suggestions  for  things  that  need  to  be improved and perfected. The research location is in the office of the Civil Service Police  Unit  (Sat  Pol  PP)  and  the  citizen  input  data  is  processed  using  the  C4.5 algorithm to be used as a reference in the conclusion of the quality/quality of public services.  The  data  used  to  design  this  decision  tree  consists  of  1  special  attribute (citizen_valuation  attribute)  and  3  regular  attributes  (response,  process,  and completion). To make data analysis using the C4.5 Algorithm using 50 sample data and 10 test data selected. From the results obtained, it can be seen that the decision tree  model  of  the  citizen  satisfaction  index  of  services  has  an  accuracy  value  of 90.00%,  with  90%  precision  and  100%  Class  recall.  From  this  test,  it  was concluded  that  the  level  of  effectiveness  of  citizen  complaints  was  quite  good,  the response  and  attention  from  the  government  in  this  case  the  Sat Poll  PP  of  Tegal district was quite good.
Keywords:  Algoritm  C4.5;  Decision  Tree;  Public  Complaints;  Online  Complaints;

## Tegal; Sat Pol PP

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami  cara  memperbaiki  sistem  yang  berjalan yakni  pengaduan  secara manual  melalui  whatsapp  yang  riskan terhadap  hilangnya data  histori  dikarenakan  belum  terintegrasi  dengan  database.  Metode  penelitian yang  digunakan  adalah  pendekatan  kuantitatif  dalam  menganalisa  keefektivitasan aplikasi  pengaduan  online.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  masyarakat dapat  berpartisipasi  aktif  sebagai  informan  maupun  saran  terhadap  hal  yang  perlu untuk  diperbaiki  dan  disempurnakan.  Lokasi  penelitian  di  kantor  dinas  Satuan Polisi  Pamong  Praja  (Sat  Pol  PP)  dan  data  masukan  warga  diolah  menggunakan algoritma  C4.5  untuk  dijadikan  referensi dalam  kesimpulan  mutu/kualitas  layanan publik.  Data  yang  digunakan  untuk  merancang  pohon  keputusan  ini  terdiri  dari  1 special  atribut  (atribut  penilaian_warga)  dan  3  atribut  regular  (respon,  proses  dan penyelesaian).  Untuk  membuat analisa  data menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan menggunakan  50  data  sampel  dan  dipilih  10  data  uji.  Dari  hasil  yang  didapatkan
terlihat  bahwa  model  pohon  keputusan  index  kepuasan  warga  terhadap  layanan memiliki  tingkat  nilai  akurasi  sebanyak  90.00%,  dengan  presisi  90%  dan  Class recall  100%.  Dari  pengujian  tersebut  disimpulkan  bahwa  tingkat  efektivitas  aduan warga  cukup  baik,  respon  dan  perhatian  dari  pihak  pemerintah  dalam  hal  ini  Sat Poll PP kabupaten Tegal cukup baik.
Kata kunci : Algoritma C4.5; Pohon Keputusan; Aduan Masyarakat; Aduan Online; Kabupaten Tegal; Sat pol pp

## Pendahuluan
Kabupaten Tegal pada khususnya melalui pemerintah daerah beserta jajarannya telah  berusaha  untuk  melayani  masyarakat  dengan  sebaik-baiknya.  Namun  lazimnya dalam suatu pasti ada kekurangan, begitu juga dalam pembangunan di kabupaten Tegal. Dari itulah muncul satu ide untuk melengkapi kekurangan layanan yang mungkin terjadi yaitu  dengan  menrancang  suatu  sistem  pengaduan  masyarakat.  Pengaduan  masyarakat ini  dijadikan  sebagai  sarana  dalam  memberi  informasi  mengenai  indikasi  pelanggaran perda, juga sebagai saran bagi pemerintah guna menerapkan pembangunan yang sedang dan  akan  dijalankan  degan  harapan  lebih  optimal  dan  berdayaguna  serta tepat  sasaran. Dalam  sistem  yang  telah  berjalan  sebelumnya,  sistem  aduan  lakukan  melalui  media sosial  seperti  twitter  dan  whatapp  sehingga  masih  cukup  banyak  kendala.  Diantaranya adalah  pihak  pelapor  seringkali  tidak  jelas  identitasnya,  subjek  atau  objek  yang dilaporkan seringkali kurang detil, sulit dikoordinasikan dikarenakan belum terintegrasi dengan  database.  Maka  dari  itu,  pada  penelitian  ini  penulis  merancang  sistem  yang terlah  teritergrasi  database  dan  dapat  diakses  secara  online.  Sedangkan  untuk  analisa data  menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  C4.5  yang  sudah  terbukti  handal  dan sering digunakan oleh para peneliti.
Layanan publik adalah segala bentuk jasa pelayanan, baik  dalam bentuk barang publik  maupun  jasa  publik  yang  pada  prinsipnya  menjadi  tanggung  jawab  dan dilaksanakan  oleh  Instansi  Pemerintah  di  Pusat,  di  Daerah,  dan  di  lingkungan  Badan Usaha Milik Negara atau Badan Usaha Milik Daerah, dalam rangka upaya pemenuhan kebutuhan  masyarakat  maupun  dalam  rangka  pelaksanaan  ketentuan  peraturan perundang-undangan (Ratminto, 2005) .
Pengaduan  masyarakat  adalah  bentuk  penerapan  dari  pengawasan  masyarakat yang  disampaikan  oleh  masyarakat  kepada  aparatur  pemerintahan  terkait  berupa sumbangan  pikiran  suara,  gagasan,  keluhan  ,pengaduan,  yang  bersifat  membangun (Napitupulu,  2007).  Pengaduan  tersebut  marupakan  bagian  dari  pelayanan  publik,  di mana  masyarakat  dapat  menyampaikan  keluhan  maupun  saran  perbaikan  terhadap pelayanan yang diberikan (Mahmudi, 2013). Berbagai pelayanan publik memang kerap kali  dirasa  masih  memiliki  kekurangan,  bahkan  sampai  gagal  berfungsi  (Ratminto, 2005).  Berdasarkan  prinsip  pelayanan  sebagaimana  telah  ditetapkan  dalam  Keputusan Menteri PAN Nomor: 63/KEP/M.PAN/7/2003 tentang Pedoman Umum
Penyelenggaraan  Pelayanan  Publik,  yang  kemudian  dikembangkan  menjadi  14  unsur
yang  relevan,  valid  dan  reliabel,  sebagai  unsur  minimal  yang  harus  ada  untuk  dasar pengukuran Indeks Kepuasan Masyarakat (Etkisyan & Manar, 2018).
Pengertian Data Mining  (Jiawei & Kamber, 2001), mendefinisikan data mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar.  Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik-teknik,  metode- metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining  sangat  bervariasi.  Pemilihan  metode  atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan (Suntoro, 2019). Data mining juga dapat diartikan sebagai  pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Istilah  data  mining  kadang  disebut  juga knowledge discovery (Prasetyo, 2012).
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk membentuk  pohon  keputusan  yang  merupakan  metode  klasifikasi  yang  cukup  populer bagi  kalangan  peneliti.Secara  khusus,data  mining  menggunakan  ide-ide  seperti pengambilan  contoh,  estimasi,  dan  pengujian  hipotesis  dari  statistika  dan  algoritma pencarian,  teknik  pemodelan,  dan  teori  pembelajaran  dari  kecerdasan  buatan, pengenalan  pola,  dan  machine  learning  (Vulandari,  2017).  Data  mining  juga  telah mengadopsi  ide-ide  dari  area  lain  meliputi  optimisasi,  evolutionary  computing,  teori informasi,  pemrosesan sinyal, visualisasi dan information retrieval. Gambar 1 di bawah ini menunjukkan hubungandata mining dengan area-area lain.

## Gambar 1 Data mining sebagai pertemuan dari banyak disiplin ilmu
Ada  beberapa  penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  dari berbagai  institusi  akademik.  Eni  Irfiani  dari  Universitas  BSI  dengan  judul  Prediksi Keluhan  Pelanggan  Pada  Apartemen  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Dalam penelitiannya  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  mengukur  prediksi  tingkat  keluhan penggan yang telah menyewa sebuah apartemen dengan menggunakan 164 data sample hotel  dengan  5  variable  yaitu  Kewarganegaraan,  Status  Pernikahan,Jumlah  Penghuni, Jenis Unit,Label. Adapun hasil kesimpulan yang didapat adalah tingkat akurasi dengan nilai 75% (Irfiani, 2014).
Literatur berikutnya  Penelitian dengan judul  Klasifikasi Pengaduan Masyarakat Menggunakan  Nive  Bayes  Berbasis  Seleksi  Atribut  Information  Gain  yang  dilakukan oleh Alter Nasarudin dan Purwanto dari Jurnal Teknologi Informasi Udinus, Volume 14 Nomor  2  tahun  2018.  Pada  penelitian  ini  fokus  pada  objek  terminal  Jombor  di  D.I. Yogyakarta. Dalam penelitian ini menggunakan sejumlah  60 data testing dan diperoleh nilai akurasi sebesar 86,67% (Lasarudin & Purwanto, 2018).
Berbekal  dari  beberapa  literatur  itulah  penulis  jadikan  sebagai  referensi  dalam melakukan  hipotesis  (Abdurrahman  &  Muhidin,  2011).  Adapun  tujuan  dari  penelitian ini  adalah  mengukur  seberapa  tingkat  efektifitas  dari  aduan  masyarakat  kepada  pihak pemerintah  yang  dalam  hal ini  ditangani oleh  satuan  polisi  pamong  praja  (Sat  Pol  PP) kabupaten  Tegal.  Sehingga  dengan  adanya  penerapan  kebijakan  ini  dapat  mampu meningkatkan kinerja serta layanan kepada masyarakat hal inipun akan berdampak pada terciptanya  suasana  yang  aman  dan  nyaman  dalam  masyarakat,  rasa  keadilan  (Saggaf, Said, & Saggaf, 2018).

## Metode Penelitian
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah pendekatan  kuantitatif  dalam  menganalisa  keefektivitasan  aplikasi  pengaduan  online. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree Algoritma C45 untuk mengukur tingkat efektifitas aduan warga berbasis online (Sugiyono, 2017).
Tahapan-tahapan eksperimen  yang  sudah  dilakukan  dalam  penelitian ini adalah (Mardi, 2017) :
a. Menyiapkan data sheet
b. Processing data dengan mereduksi data-data yang kosong
c. Melakukan  eksperimen  menggunakan  metode  C45  dengan  menggunakan  software Rapidminer
d. Menghitung keakurasian data dengan menggunakan metode C45
e. Menganalisa hasil dari keakurasian metode C45
Memberikan kesimpulan
Dalam  melakukan  penelitian  tentunya  memerlukan  desain  rancangan  yang digunakan  sebagai  pedoman  dalam  melakukan  proses  penelitian.  Desain  penelitian bertujuan  untuk  memberi  pegangan  yang  jelas  dan  terstruktur  kepada  peneliti  dalam melakukan penelitiannya. Berikut ini lngkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian.
Adapun tahapan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: Tahapan Luaran Indikator 1. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan Data Aduan Warga Data aduan warga dari Januari hingga Oktober 2020. Mendapatkan data aduan warga dari Satpol PP Kabupaten Tegal 2. Pengolahan Data Awal (Preprocessing) Data Integration Mengintegrasikan data aduan warga dari setiap periode yang didapatkan Mendapatkan data utuh  yaitu waktu dan tempat pengaduan, profil pelapor dan terlapor, deskripsi aduan, respon, rapat koordinasi dan penyelesaian. Data Reduction Mengeliminasi record kolom rapat koordinasi, profil pelapor dan terlapor Mendapatkan data yang valid yaitu data yang tidak mempunyai nilai kosong

## Rumusan Masalah
Cukup sulitnya dalam mendata aduan warga per periode bulanan yang menyebabkan agak sulit dalam mengukur tingkat keefektivan terhadap respon dari pemerintah.

## Pendekatan
Data Mining dengan algoritma C45

## Implementasi
Menggunakan Software Rapidmener untuk menentukan tingkat efektifitas aduan warga
Pengukuran
Menggunakan confussion matrix untuk mendapatkan tingkat keakurasian
3. Perancangan Algoritma Analisa Masalah dan Studi Pustaka Identifikasi masalah yang ada dan pengembangan teori Teori pendukung yang sesuai dalam menyelesaikan suatu masalah Desain Algoritma Memilih dan perancangan algoritma yang sesuai dengan permasalahan dan kebutuhan sistem Keseuaian design algoritma dengan kebutuhan sistem dalam penyelesaian masalah 4. Sampling dan Implementasi Algoritma Pengambilan sample data Melakukan sampling data dengan menggunakan random sampling dengan komposisi data training 100% dan data testing 20% dari data valid yang didapat Mendapatkan data training dan data testing Penerapan algoritm C45 Menerapkan algoritma C45 dengan Software Rapidminer Mendapatkan graph pohon keputusan dan variabel penentu tingkat efektifitas aduan warga 5. Pengujian dan Evaluasi Pengujian dan evaluasi Menguji dan mengevaluasi penerapan model C45 Mendaptkan nilai akurasi klasifikasi algoritma C45 dan tabel confusion matrix

## Hasil dan Pembahasan
Dalam aduan warga hal yang cukup menjadi perhatian adalah tingkat partisipasi warga  sebagai  pihak  informan,  respon  dari  pemerintah  serta  tingkat  penyelesaian  dari aduan.  Selama  ini  data  aduan  berupa  berkas  tertulis  yang  seringkali  riskan  hilang ataupun  rancu  dalam  pendataannya.  Sehingga  cukup  sulit  dalam  mengukur  tingkat keefektifan  dari  aduan  warga  tersebut.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  pendataan  secara komputerisasi  secara  online  dan  teknik  pengukuran  dengan  menggunakan  sebuah metode yaitu Decision tree dengan algoritma C4.5.
1. Hasil Pre-processing
Pada penelitian ini menggunakan dua langkah pre-processing yaitu data intergration dan reduction .
1) Data Integration (proses penggabungan dari database yang berbeda) Data set pada peneltian ini adalah database aduan dari bulan Januari hingga
Oktober 2020
2) Data reduction
Mereduksi atau menghilangkan atribut yang tidak diperlukan akan tetapi tidak mengurangi penyajian analistiknya.
2. Langkah Reduction Data : Membuat Repository (create repository)
- Data - Proses Gambar 2 Membuat repository data Gambar 3
Pemilihan atribut data
Gambar 4 Memfilter data setting yang missing dan Data Statistik
Gambar 5 Pohon keputusan algoritma decesion tree C4.5
Gambar 6
Hasil data setelah di testing

## Gambar 7 Tingkat keakurasian data dalam prediksi (%)
Pengujian  di  ukur  dengan  menggunakan confussion  matrix (Vulandari,  2017) untuk  mengukur  performa  keefektifan  aduan  warga  dengan  klasifikasi  baik dan kurang adalah 90%.

## Kesimpulan
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  1  special  atribut  (atribut penilaian_warga) dan 3 atribut regular (respon, proses dan penyelesaian), data set warga periode bulanan dari Januari hingga Oktober 2020 yang diolah menggunakan software rapidminer-studio-9.7.2 .  menggunakan  algoritma decision  tree  C4.5 dengan  output yang terbentuk ialah klasifkasi berupa pohon keputusan ( decision tree) .
Algortitma  C4.5  terbukti  dapat  digunakan  dalam  mengukur  tingkat  nilai  akurasi sebanyak  90.00%,  dengan  presisi  kurang  10%  dan  Baik  100%,  Class  recall  Kurang 100%, dan recall Baik 90%. Pengujian dengan rapidminer terbukti efektif dan fleksibel dengan hasil perhitungan yang tepat.
.

## BIBLIOGRAFI
Abdurrahman,  Maman,  &  Muhidin,  Sambas  Ali.  (2011).  Panduan  praktis  memahami penelitian. Bandung: CV. Pustaka Setia .
Etkisyan,  Johan  Arifin,  &  Manar,  Dzunuwanus  Ghulam.  (2018).  Pengelolaan  Tindak Lanjut Pengaduan Masyarakat Pada Siaran “Kabar Bupatiku” Di Kabupaten Tegal. Journal of Politic and Government Studies , 7 (2), 91–100.
Irfiani,  Eni.  (2014).  Prediksi  Keluhan  Pelanggan  Pada  Apartemen  Menggunakan Algoritmac4. 5. Paradigma-Jurnal Komputer Dan Informatika , 16 (2), 13–20.
Jiawei,  Han,  &  Kamber,  Micheline.  (2001).  Data  Mining:  Concept  And  Techniques [M].[S. l.]. America: Morgan Kaufmann Publishers , 223–224.
Lasarudin,  Alter,  &  Purwanto,  Purwanto.  (2018).  Klasifikasi  Pengaduan  Masyarakat Menggunakan  Naive  Bayes  Berbasis  Seleksi  Atribut  Information  Gain. Cyberku Journal , 14 (2), 59–72.
Mahmudi. (2013). Manajemen Kinerja Sektor Publik . Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
Mardi,  Yuli.  (2017).  Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Edik Informatika , 2 (2), 213–219.
Napitupulu,  Paimin.  (2007). Pelayanan  publik  &  customer  satisfication .  Bandung: Penerbit Alumni.
Prasetyo,  Eko.  (2012). Data  mining  konsep  dan  aplikasi  menggunakan  matlab.
Yogyakarta: Andi.
Ratminto,  Atik  Septi  Winarsih.  (2005). Manajemen  pelayanan. Yogyakarta:  Pustaka Pelajar.
Saggaf,  Said,  Said,  Muhammad  Mario,  &  Saggaf,  Widiawati  Said.  (2018). Reformasi Pelayanan Publik di Negara Berkembang (Vol. 1). Sah Media.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Pendidikan:  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Suntoro,  Joko.  (2019). Data  Mining:  Algoritma  dan  Implementasi  dengan Pemrograman PHP . Bandung: Elex Media Komputindo.
Vulandari,  Retno  Tri.  (2017). Data  Mining  Teori  dan  aplikasi  Rapidminer. Surakarta: Penerbit Gava Media.