## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  148-154 e-ISSN: 2714-8491

## Prediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Online Menggunakan Metode Algoritma C.45
Yuni Indah Lestari 1 
1 Independent Researcher
lestariy24@gmail.com

## Abstract
Online service is a service that uses the help of the internet. This service can solve various types of business without having to meet directly with employees. This can be done quickly and on time. Especially when we are currently experiencing the Covid-19 pandemic, all existing services are carried out online and this is increasingly being done by many parties, because they can maximize in helping people's affairs online. This service makes it easier for the public to register which will be done online  during  this  pandemic.  The  data  that  will  be  processed  in  this  online  service  from  2019  to  2020  is  about  data  about people who do not understand online services, negative community responses, positive community expectations. The method used in this study is the method with the C4.5 algorithm where this is one of the algorithms that will be used to determine a classification or group of data and will be predictive. The advantage of this algorithm is that it can produce a decision tree which  will  make it easier to implement and will have  an acceptable level of  accuracy.  The results of this study are able to predict a value or determine the level of community satisfaction in 2021 appropriately. Therefore, this study can be used as a reference to determine the level of satisfaction at the Padang City Population and Civil Registration Office. The method used in this study is the prediction method using the C4.5 algorithm by using as many as 14 attributes. The data used in this study is sourced from data from online questionnaires and stored in the Disdukcapil database which has as many as 50 community data  which have been presented in a CSV file.  The  analysis in this study uses the help of tools in the  form of rapid  miner software version 5.3,000. The results of this study are that there are 3 rules from the data processing process using the C4.5 algorithm where the rule is the final result of the decision tree form.
Keywords: Data mining; satisfaction level, Online Service; Algoritma C4.5, Rapid Miner.

## Abstrak
Pelayanan  online  merupakan  suatu  pelayanan  yang  menggunakan  bantuan  internet.  Layanan  ini  dapat  menyelesaikan berbagai jenis urusan tanpa harus bertemu secara langsung dengan pegawainya. Hal ini bisa berjalan secara cepat dan tepat waktu.    Apalagi  ketika  saat  ini  sedang  mengalami  masa  pandemi  Covid-19  semua    pelayanan  yang  ada  dilakukan  secara online  dan  ini  semakin  banyak  dilakukan  oleh  banyak  pihak,  karena  dapat  memaksimalkan  dalam  membantu  urusan masyarakat  secara  online.  Layanan  ini  memudahkan  masyarakat  untuk    melakukan  pendaftaran  yang  mana  akan  dilakukan secara online selama  masa pandemi ini. Data  yang  akan diolah dalam pelayanan online ini dari tahun 2019 sampai dengan 2020 mengenai data tentang masyarakat yang kurang paham akan pelayanan online,tanggapan masyarakat negative, harapan masyarakat positif.  Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode dengan algoritma C4.5 dimana ini merupakan salah satu algoritma yang akan digunakan untuk menentukan suatu klasifikasi atau kelompok data dan bersifat akan prediktif. Adapun  kelebihan  dari  algoritma  ini  adalah  dapat  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  dimana  nantinya  akan mempermudah  untuk  diimplementasikan  dan  akan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima.  Hasil  dari  penelitian  ini yaitu dapat memprediksi suatu nilai atau menentukan tingkat kepuasan masyarakat pada tahun 2021 secara tepat. Oleh karena itu penelitian ini dapat menjadi acuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pada kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Padang. Metode yang digunakan  pada penelitian ini yaitu metode prediksi  dengan menggunakan algoritma C4.5 dengan  menggunakan sebanyak 14 atribut. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu bersumber dari data hasil kuisioner online dan tersimpan pada database Disdukcapil dimana memiliki  sebanyak 50 data masyarakat  yang telah disajikan dalam file CSV. Analisa pada penelitian ini menggunakan  bantuan tools berupa software rapid miner versi 5.3.000.  Adapun hasil dari  penelitian  ini  adalah  terdapat  3  rule  dari  proses  pengolahan  data  menggunakan  algoritma  C4.5  dimana  rule  tersebut merupakan hasil akhir dari bentuk pohon keputusan.
Kata kunci: Data mining; Tingkat Kepuasan, Pelayanan Online; Algoritma C4.5, Rapid Miner.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Data  Mining  atau  biasa  dikenal  dengan  analis  data merupakan  suatu  proses  yang  menggunakan  lebih  dari satu  teknik  pembelajaran  menggunakan  bantuan teknologi  komputer  atau  disebut  dengan  machine learning  dimana  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  dan mengembangkan  suatu  ilmu  pengetahuan  (knowledge)
Adapun  pengertian  lain  dari  data  mining  yaitu  suatu pembelajaran  yang  berbasis  induksi  merupakan  suatu proses  pembentukan  konsep  umum  yang  dilakukan dengan cara observasi contoh-contoh yang spesifik dari materi  konsep  yang  akan  dipelajari.  Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  merupakan  penerapan pada    suatu  metode  yang  saintifik  pada  data  mining.
Pada konteks ini data mining adalah salah satu langkah dari  proses  KDD.  Proses  KDD  dimana  salah  satunya menggunakan metode algoritma C4.5.
KDD  memiliki  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada data  mining.  Data  mining  adalah  sebuah  algoritma untuk menggali informasi yang berharga pada database sehingga  akan  ditemukan  suatu  pola  yang  menarik dimana sebelumnya pola tersebut tidak diketahui. Salah satu  algoritma  yang  akan  digunakan  pada  data  mining yaitu  algoritma  C4.5  [1].  Data  Mining  yaitu  suatu proses  untuk  menemukan  ilmu  pengetahuan  yang menarik  dari  banyak  data  yang  tersimpan  di  database atau  repositori  informasi.  Data  mining  juga    diartikan sebagai  suatu  proses  untuk  menemukan  sebuah  pola pada  data.  Data  Mining  adalah  sebuah  teknologi  baru yang ditingkatkan dan sangat  begitu cepat berkembang pada  saat  ini  [2].  Algoritma  C4.5  pada  penelitian terdahulu  digunakan  untuk  menemukan  sebuah  hasil prediksi  tentang  kepuasan  tenant  pada  gedung  wisma keiai  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Data  yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari kuisioner sebanyak 50 lembar. Data yang dikumpulkan yaitu data kuisioner  dari  hasil  penilaian  pada  tenant  tenant  di sebuah  gedung  wisma  keiai  dengan  menggunakan atribut  nama  tenant,  sebuah  fasilitas  gedung,  sebuah pelayanan  dan  daya  tanggap  dimana  menghasilkan suatu  prediksi  kepuasan  dengan  akurasi  sebesar  100% [3].  Pada  sebuah  penelitian  untuk  prediksi  tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  di Universitas  Pandanaran  dimana  menggunakan  metode klasifikasi data mining dengan menggunakan algoritma C4.5.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  model,  rule dan  sebuah  aplikasi  prediksi  kepuasan  mahasiswa dimana  memiliki  nilai akurasi 87,95%  serta nilai  AUC 0,995 sehingga ini termasuk klasifikasi data sangat baik [4].
Penggalian Data adalah sebuah proses untuk memperoleh  suatu  informasi  yang  memiliki  nilai  dari basis  data  besar.  Proses  pada  data  mining  akan menghasilkan  rule  atau  aturan  untuk  menghasilkan suatu  informasi  seperti  menentukan  prediksi  kelulusan mahasiswa  [5].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma pohon  keputusan,  dan  sudah  banyak  mengalami perkembangan akan tetapi yang sering digunakan yaitu ID3 dan C4.5 dimana ini sama-sama membangun suatu pohon  keputusan.  Pada  algoritma  ini  mempunyai sebuah input yang berupa training samples atau sampel latihan  [6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Nawawi dkk,  2019)  menggunakan  Algoritma  C4.5  untuk memprediksi sebuah keputusan untuk memilih deposito berjangka.  Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu kategori  yang  paling  besar  pengaruhnya  untuk membuat  suatu  keputusan  dalam  melakukan  deposito berjangka pada sebuah bank [7].
Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  yaitu  prediksi kepuasan  mahasiswa  terhadap  tingkat  pelayanan menggunakan  algoritma  C4.5,  dengan  menggunakan beberapa  atribut  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan
mahasiswa  pada  layanan  akademik  di  Fakultas  Teknik Universitas  Hamzanwadi.  Adapun  hasil  dari  penelitian ini  yaitu  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  81.07  % [8].
Maria  Stella,  et  al.  (2020)  pelayanan  merupakan  suatu proses  kegiatan,  dilakukan  oleh  orang  maupun  suatu lembaga  untuk  melayani  dan  menyediakan  kebutuhan barang  dan  jasa  para  pelanggan  sehingga  akan tercapainya  kepuasan  bagi  pelanggan.  Pemahaman mengenai strategi pelayanan sangatlah dibutuhkan oleh semua  usaha,  pelayanan  erat  dengan  masyarakat  yang akhirnya  akan  menciptakan  kepuasan  masyarakat  dan loyalitas  masyarakat  terhadap  ketentuan  yang  dibuat oleh  DISDUKCAPIL  [9].  Faktor  utama  kepuasan pelanggan  salah  satunya  yaitu  kualitas  pelayanan. Pengaruh  penting  dari  suatu  kualitas  pelayanan  yaitu diantaranya  loyalitas  pelanggan  dan  biaya  pemasaran yang  lebih  rendah  serta  harga  yang  lebih  tinggi. Kepuasan  pelanggan  juga  mempunyai  pengaruh  pada pemasukan taman kota dikarenakan adanya masyarakat yang  datang  secara  berulang.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  suatu  pelayanan  yang  tinggi  maka semakin mendekati harapan pelanggan maka pelanggan akan  merasa  puas  [10].  Kantor  DISDUKCAPIL merupakan  unsur  pelaksana  pemerintah  daerah  yang dipimpin  oleh  Kepala  Dinas  dan  bertanggungjawab kepada  Bupati  melalui  Sekretaris  Daerah.  Pelayanan administrasi  kependudukan  secara  online  dituangkan pada sebuah Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 7 Tahun  2019  dimana  peraturan  ini  mengenai  tentang pelayanan  administrasi  kependudukan  secara  online. Kelebihan  bagi  masyarakat  yaitu  menghemat  biaya, masyarakat  dapat  mengakses  aplikasi  online  tersebut dimanapun  dan  kapanpun  berada  dan  menghemat waktu [11].  Penelitian yang dilakukan oleh (Lutfiyana, 2018)  mengenai  prediksi  hasil  sebuah  layanan  donasi zakat  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  berbasis PSO. Adapun hasil dari penelitian ini yaitu nilai akurasi yang  didapat  adalah  83,91%  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  model  algoritma  C4.5  berbasis PSO  adalah  83,49% Error!  Reference  source  not found. .
Pada  penelitian  (Rohmawan,  2018)  yang  berjudul prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu menggunakan metode decision tree dan artificial neural network,  penelitian  ini  memperoleh  hasil  nilai  akurasi sebesar  74,51%  dan  pengujian  menggunakan  Artificial Neural Network sebesar 79,74%. Penelitian yang sama juga  pernah  dilakukan  oleh  (Ratna  Puspita  Sari  Putri, 2018)  yaitu  aplikasi  prediksi  kelulusan  mahasiswa prodi  informatika  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5. Pada penelitian ini  mempunyai hasil  yaitu  atribut  yang dominan dalam menentukan tingkat kelulusan mahasiswa  adalah  IPK.  Serta  diperoleh  nilai  precision 63,93%,  recall  60.73%  dengan  tingkat  akurasi  60.52% [13].  Penerapan  Metode  C4.5  selanjutnya  pada penelitian  sistem  prediksi  dan  evaluasi  prestasi akademik  mahasiswa  menggunakan  data  mining,
dimana  klasifikasi  yang  dilakukan  untuk  menemukan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi tingkat prestasi mahasiswa  dengan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  jenis  kecelakaan  dimana  dengan menggunakan Algoritma C4.5. Penelitian ini menggabungkan  dua  algoritma  yaitu  algoritma  C4.5 dengan  algoritma  relief-F  dengan  tujuan  untuk mengatasi  permasalahan  status  stabilitas  tegangan sistem  [14].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fauziah, dkk, 2020) dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk meneliti  berbagai  macam  hal  seperti  tingkat  kepuasan pasien  terhadap  sistem  informasi  manajemen  rumah sakit  pada  Rumkit  TK.  IV  01.07.01.  Pengujian  pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software rapid  miner  dengan  menggunakan  apply  model  dan performance.  Hasil  dari  penelitin  ini  yaitu  diperoleh nilai accuracy 95 % [15].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sasa  Ani,  2020) dimana  data  mining  dengan  algoritma  C4.5  bisa mengetahui  tingkat  kepuasan  konsumen  berdasarkan kuesioner. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma C4.5  pada  studi  kasus  ini  memperoleh  nilai  tingkat akurasi  sebesar  84.66%,  recall  mendapatkan  0.828, precision  memperoleh  0.828,  dan  ROC  mendapat  nilai 0.825.  Berdasarkan  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk,  variabel  tertinggi  adalah  variabel  Kualitas Produk,  artinya  kualitas  produk  sangat  berpengaruh terhadap  tingkat  kepuasan  konsumen  [16].  Penelitian yang  dilakukan  oleh  (Umam  dkk,  2020)  dalam penerapan algoritma C4.5  untuk  memprediksi  loyalitas nasabah  PT  Erdika  Elit  Jakarta  dimana  penelitian  ini mempunyai  hasil  berdasarkan  pohon  keputusan  yang telah  dibuat  dimana  atribut  yang  paling  berpengaruh adalah latar belakang pendidikan  karena memiliki nilai gain  yang  paling  tinggi  yaitu  1.545292721  sedangkan gender  nasabah  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap loyalitas  nasabah  karena  atribut  ini  selalu  berada  pada node  terakhir  dengan  nilai  gain  0,623919119.  Pada pengujian  dengan  menggunakan  software  rapidminer mempunyai  hasil yang berbeda dengan pengujian yang dilakukan  manual  dengan  alasan  karena  pada rapidminer tidak dapat menghitung entropi sampai nilai 0 [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  adalah  suatu  alur  sistematis yang  digunakan  dalam  penelitian  supaya  penelitian yang  dilakukan  dapat  tersusun  secara  sistematis  dan diterima  oleh  semua  pihak.  Berikut  ini  kerangka  kerja penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  seperti  pada  Gambar  1 dimana  memiliki  7  tahap  dalam  melakukan  penelitian ini, yaitu:
1.  Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  ini  merupakan  langkah  awal  dari  penelitian yang  akan  dilakukan  dimana  peneliti  akan  membuat rumusan  masalah  serta  menentukan  batasan  dari permasalahan yang diteliti agar lebih terarah.
2.  Menentukan Tujuan
Tahapan ini diperlukan agar peneliti tidak menyimpang dari tujuan yang ingin dicapai.
3.  Mempelajari Studi Literatur
Mempelajari  literatur  juga  sangat  penting  dilakukan agar  mempunyai  landasan  baik  secara  teoritis  yang benar  dan  dijelaskan  oleh  para  peneliti  dan  ahli sebelumnya.
4.  Mengumpulkan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah melakukan observasi dan menyebarkan kuisioner kepada masyarakat yang ada urusan di Kantor Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota Padang.
5.  Menganalisa Data dengan Metode Algoritma C4.5
Agar permasalahan penelitian ini dapat di analisa maka digunakan  metode  Algoritma  C4.5  dengan  tahap-tahap nya adalah:
a. Mempersiapkan data
b. Menentukan atribut sebagai node
c. Menentukan nilai entropy dan gain
d. Menentukan cabang
e. Melakukan  proses  kembali  hingga  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
6. Pengujian dengan Software RapidMiner
Setelah  dilakukan  analisa  data  menggunakan  metode algoritma  C4.5,  maka  hasil  analisa  data  akan  diuji menggunakan software rapidminer versi 5.3.00.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa  Teknik  Pengolahan  Data  Menggunakan Algoritma C4.5
Pada  bab  ini  akan  dilakukan  proses  analisa  dan pembahasan.  Analisa  memegang  peranan  yang  sangat penting  dalam  membuat  rancangan  sistem.  Analisa sistem  bertujuan  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan rule  yang  berhubungan  dengan  data  yang  diuji  dan metode  yang  diterapkan.  Penelitian  dari  data  yang terkumpul  mengenai  penggunaan  metode  algoritma decission  tree  C4.5  guna  membantu  menemukan tingkat  kepuasan  pelayanan  online  pada  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Padang dalam  menemukan  kesimpulan  tingkat  kepuasan pelayanan online.
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  terdapat pada metodologi penelitian pada bab 3, bahwa tahapan kerja terdiri dari mengidentifikasi masalah, menentukan tujuan,  mempelajari  studi  literatur,  mengumpulkan data, menganalisa data dengan metode Algoritma C.45, pengujian  dengan  software  rapidminer  dan  pengujian hasil. Guna memudahkan dalam penerapan metodologi, analisa dan perancangan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan Alir Analisa

## 3.2. Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data dari  database  berupa  informasi  tentang  usia,  jenis kelamin,  pendidikan,  pekerjaan  dan  puas  atau  tidak puas  masyarakat  terhadap  pelayanan  online.  Untuk memperoleh  data  atau  informasi  pada  studi  kasus  ini, terlebih dahulu penulis melakukan kegiatan pengumpulan  data  yang  berguna  sebagai  penunjang untuk menentukan objek penelitian. Teknik pengumpulan  data  didasarkan  dari  penilaian  secara online.  Dari  penilaian  online  tersebut,  secara  otomatis data  masyarakat  akan  tersimpan  ke  dalam  database, kemudian  data-data  tersebut  akan  dijadikan  sebagai acuan  untuk  pengambilan  keputusan.  Adapun  atribut yang  akan  menjadi  keputusan  adalah  Puas  dan  Tidak Puas.
3.3. Pengolahan Data
Langkah-langkah  dalam  perhitungan  menggunakan Metode  Klasifikasi  dengan  Algoritma Decision  Tree C4.5 adalah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai Entropy total dari semua atribut
2. Menentukan nilai Gain untuk setiap nilai atribut
3. Menentukan node cabang  untuk  semua  atribut sampai membuat pohon keputusan
4. Menentukan rule-rule dari pohon keputusan
Untuk perhitungan mencari nilai entropy menggunakan rumus disajikan pada persamaan (1).
(1)
Dimana  N  adalah  set  kasus  atau  jumlah  kasus.  t merupakan jumlah partisi N dan qr merupakan proporsi Nr ke N.
Rumus  perhitungan  untuk  mencari  nilai gain yang disajikan pada persamaan (2).
Gain (N,M) = Entropy ( N ) - * Entropy (No) (2)
Dimana  N  adalah  set  kasus  atau  jumah  kasus.  M merupakan  fitur  atau  atribut  yang  digunakan.  t merupakan  jumlah  partisi  pada  atribut  M.  |No| merupakan  jumlah  pada  partisi  ke  N  dan  |N|  adalah jumlah kasus di N.
3.4. Perhitungan Node 1
Perhitungan  nilai entropy dan gain .  Hasil  perhitungan dapat dilihat di perhitungan node 1 pada Tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan Node 1 Jumlah Tidak puas (s1) Puas (s2) Entropy Information Gain TOTAL 50 2 48 0,242 Usia 0,034 10-20 Tahun 1 0 1 0 21-30 Tahun 28 2 26 0,371 31-40 Tahun 10 0 10 0 41-50 Tahun 11 0 11 0 Jenis Kelamin 0,032 Laki- Laki 29 2 27 0,362 Perem puan 21 0 21 0 Pekerjaan 0,097 ASN 5 0 5 0 Wiras wasta 9 0 9 0 Kary awan Swasta 10 2 8 0,722 Pelajar/ Maha siswa 13 0 13 0 TNI/ POLRI 2 0 2 0 Pada gang 6 0 6 0 Lainya 5 0 5 0 Pendidikan 0,066 Tamat SMP 2 0 2 0 Tamat SMA / Sede rajat 14 0 14 0 Diploma 6 0 6 0 S1 25 1 24 0,242 S2 3 1 2 0,918
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  1  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  pekerjaan  dengan nilai  sebesar  0,09790657.  Dengan  demikian  pekerjaan dapat  dijadikan  sebagai  node  akar,  akan  tetapi  nilai atribut  karyawan  swasta  masih  perlu  dilakukan perhitungan lagi, seperti Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Node 1
Selanjutnya  adalah melakukan  pencarian  untuk perhitungan  node  2  sebagai  cabang  untuk  masing- masing nilai, sama dengan cara mencari node 1 dengan menghitung nilai entropy dari atribut yang tersisa yaitu usia  dan  pendidikan,  setelah  dihitung  entropy, kemudian  menghitung  gain  untuk  tiap-tiap  atribut.. Hasil  Perhitungan  dapat  dilihat  di  perhitungan  node  2 pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 2
Jumlah Tidak puas (S1) Puas (s2) Entropy Information Gain Pekerjaan : Karyawan Swasta 10 2 8 0,721 Usia 0,1709 10 - 20 Tahun 0 0 0 0 21- 30 Tahun 6 2 4 0,918 31-40 Tahun 2 0 2 0 41- 50 Tahun 2 0 2 0 Jenis Kelamin 0,321 Laki-Laki 4 2 2 1 Perem puan 6 0 6 0 Pendidikan 0,268 Tamat SMP 0 0 0 0 Tamat SMA / Sed erajat 0 0 0 0 Dip loma 0 0 0 0 S1 9 1 8 0,503 S2 1 1 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  pendidikan  dengan nilai sebesar 0.268995594. Dengan demikian pendidikan  dapat  dijadikan  sebagai  node  akar,  dimana nilai  atribut  pendidikan  S2  sudah  dikatakan  tidak  puas
dan  juga  nilai  atribut  adalah  S1  masih  perlu  dilakukan perhitungan  lagi.  Pohon  Keputusan  yang  terbentuk dapat diliat seperti Gambar 4.
Gambar 4 Pohon Keputusan Hasil Node 2
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  jenis  kelamin dengan  nilai  sebesar  0,321928095.  Dengan  demikian jenis  kelamin  dapat  dijadikan  sebagai  node  akar, dimana  nilai  atribut  jenis  kelamin  perempuan  sudah dikatakan  puas  dan  juga  nilai  atribut  adalah  laki-laki masih perlu dilakukan perhitungan lagi.
Selanjutnya  adalah melakukan  pencarian  untuk perhitungan node 3 sebagai cabang dari masing-masing nilai,  sama  dengan  cara  mencari  node  1  dengan menghitung nilai entropy dari atribut yang tersisa yaitu usia.  Hasil  Perhitungan  dapat  dilihat  di  perhitungan node 2 pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Node 3
Jumlah Tidak puas (s1) Puas (s2) Entropy Information Gain Pekerjaan : Karyawan Swasta Jenis Kelamin: Laki-Laki 4 2 2 1 Usia 0 21- 30 Tahun 4 2 2 1 Pendidikan 0,311278124 S1 3 1 2 0,918
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3  dapat  diketahui bahwa  atribut  gain  tertinggi  adalah  usia  dengan  nilai sebesar  0.503258335.  Dengan  demikian  usia  dapat dijadikan  sebagai  node  akar,  dimana  nilai  atribut pendidikan  S1  sudah  dikatakan  puas  dan  juga  nilai atribut 21-30 tahun adalah puas meskipun nilai Entropy 0,721928095,  dan  perhitungan  sudah  berakhir  karena tidak ada lagi atribut yang belum memiliki entropi nilai 0 selain atribut usia 21 – 30 tahun, maka dari itu atribut usia tidak dilakukan perhitungan lagi. Pohon Keputusan yang terbentuk dapat diliat seperti Gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan Hasil Node 3
3.5. Hasil Pengujian Rapid Miner
Setelah dilakukan pengujian secara manual menggunakan  Algoritma  C4.5  maka  hasil  akhir  dapat
dilihat pada Gambar 5. Setelah itu dilakukan pengujian data  menggunakan  software  rapidminer  menggnakan algoritma  C4.5,  adapaun  hasilnya  adalah  atribut pekerjaan  menjadi  puncak  dalam  pohon  keputusan yang memiliki 7 atribut dimana salah satu atribut yaitu karyawan swasta memiliki nilai yang masih diragukan. Atribut  pendidikan  menjadi  node  akar  dari  atribut karyawan swasta dimana pendidikan memiliki 2 atribut yaitu  S1  dan  S2.  Atribut  pekerjaan  berupa  karyawan swasta yang memiliki pendidikan S2 pada penelitian ini hasilnya tidak puas. Atribut pekerjaan berupa karyawan swasta yang memiliki pendidikan S1 pada penelitian ini hasilnya  masih  diragukan.  Atribut  usia  menjadi  node akar dari atribut pendidikan S1 dimana usia memiliki 4 atribut dan semuanya memiliki nilai puas.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma C4.5  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  atribut  pekerjaan menjadi puncak dalam pohon keputusan yang memiliki 7  atribut  dimana  salah  satu  atribut  yaitu  karyawan swasta  memiliki  nilai  yang  masih  diragukan.  Atribut pendidikan  menjadi  node  akar  dari  atribut  karyawan swasta  dimana  pendidikan  memiliki  2  atribut  yaitu  S1 dan  S2.  Atribut  pekerjaan  berupa  karyawan  swasta yang  memiliki  pendidikan  S2  pada  penelitian  ini hasilnya tidak puas. Atribut pekerjaan berupa karyawan swasta yang memiliki pendidikan S1 pada penelitian ini hasilnya  masih  diragukan.  Atribut  usia  menjadi  node akar dari atribut pendidikan S1 dimana usia memiliki 4 atribut dan semuanya memiliki nilai puas.

## Daftar Rujukan
[1] Gaol, N. Y. L. (2020). Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision Tree dan Algoritma C4.5. Jurnal Informasi & Teknologi, 2, 23–29.
https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.22
[2] Utami,  yohana  T.,  Shofiana,  D.  A.,  &  Heningtyas,  Y.  (2020).
Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Churn Rate Pengguna Jasa Telekomunikasi. Jurnal Komputasi, 8(2), 69–76. https://doi.org/10.23960/komputasi.v8i2.2647
[3] Afni,  N.,  Susanti,  M.,  &  Zulfajri,  Z.  (2020).  Prediksi  Kepuasan Tenant  Pada  Gedung  Wisma  Keiai  Menggunakan  Algoritma C4.5. Jurnal Infortech, 2(2), 238–243.
https://doi.org/10.31294/infortech.v2i2.9247
[4] Rufiyanto,  A.,  Rochcham,  M.,  &  Rohman,  A.  (2021).  Prediksi Kepuasan  Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5 terhadap  Pelayanan  Akademik.  Jurnal  Transformatika,  18(2), 210. https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i2.2692
[5] Dengen, C. N., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2020). Implementasi Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu. Sisfotenika, 10(1), 1.
https://doi.org/10.30700/jst.v10i1.484
[6] Ferdiansyah,  B.,  &  Goeirmanto,  L.  (2020).  Prediksi  Loyalitas dalam Keterikatan Karyawan terhadap Perusahaan Menggunakan Algoritma  C4.5*  (Studi  Kasus  PT.XYZ).  Jurnal  Sistem  Dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 8(1), 87.
https://doi.org/10.26418/justin.v8i1.33606
[7] H. M. Nawawi, S. Rahayu, M. ja’far Shidiq, and J. J. Purnama, “Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Pengambilan  Keputusan Memilih  Deposito  Berjangka,”  vol.  16,  no.  1,  pp.  65–72,  2019 https://doi.org/10.34010/jati.v8i1.906
[8] Hikmatulloh,  R.,  Putri,  H.  M.,  &  Aini,  Q.  (2020).  Penerapan
Decision  Tree  untuk  Prediksi  Kepuasan  Pengguna  Bus Transjakarta. Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), 2(2), 40–46. https://doi.org/10.37058/innovatics.v2i2.2014
[9] Ibad,  I.,  Mu’alim,  Z.  A.,  &  Putra,  A.  F.  (2020).  Strategi Pelayanan  E-Ktp  Di  Dinas  Kependudukan  Dan  Pencatatan  Sipil
Kota  Malang.  Prosiding  Simposium  Nasional,  5(2),  821–850. https://doi.org/10.36312/jisip.v5i2.2045
[10] Darmawan,  A.,  Kustian,  N.,  Rahayu,  W.,  Tabebuya,  T.,  & Pengunjung,  K.  (2018).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING MENGGUNAKAN MODEL SVM. 2(3), 299–307. https://doi.org/10.30998/string.v2i3.2439 [11] Dewi,  D.  C.,  Utami,  V.  Y.,  &  Yusuf,  S.  Y.  M.  (2021).  Jurnal Ranah Publik Indonesia Kontemporer. 1, 1–12. https://doi.org/10.25157/jmr.v1i2.699 [12] Ariani,  F.,  &  Taufik,  A.  (2020).  Perbandingan  Metode Klasifikasi Data Mining Untuk. 16(1), 1–6. https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.666
[13] Lumban Gaol, L. Y., Safii, M., & Suhendro, D. (2021). Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Brahmana  : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan, 2(2), 97–106.
https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
[14] Fitriani,  Y.,  Defit,  S.,  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Prediksi  Hasil Belajar  Siswa  Secara  Daring  pada  Masa  Pandemi  COVID-19
Menggunakan  Metode  C4.5. Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi, 3(3), 118-125. http://doi.org/
10.37034/jsisfotek.v3i3.149
[15] Fauziah,  F.,  Hartama,  D.,  &  Damanik,  I.  S.  (2020).  Analisa Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Klasifikasi  Data  Mining. Brahmana  :  Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan,  2(1),  41–48. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i1.47
[16] Ani,  S.  (2021).  Analisa  Decision  Tree  untuk  Kepuasan Penggunaan  Sinyal  dari  Base  Transceiver  Station  (  BTS  ) Decision  Tree  Analysis  for  Signal  Use  at  Base  Transceiver Station ( BTS ). 9(2), 199–205.
https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.43425
[17] Umam,  K.,  Puspitasari,  D.,  &  Nurhadi,  A.  (2020).  Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  4(1),  65. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1652