p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisa Decision Tree untuk Kepuasan Penggunaan Sinyal dari

## Base Transceiver Station (BTS)
Sasa Ani Arnomo a1
a Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam Jl. R. Soeprapto, Tembesi, Batam, Kepulauan Riau, Indonesia
1 sasa@puterabatam.ac.id

## Abstrak
Kepuasan konsumen merupakan salah satu tujuan perusahaan dalam memberikan pelayanan kepada konsumen baik  perusahaan  jasa  maupun  non  jasa.  Salah  satu  perusahaan  penyedia  layanan  akses  data  internet  yang berkomitmen  untuk  meningkatkan  kualitas  produk,  fasilitas  dan  kualitas  layanan  demi  kepuasan  pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan konsumen dengan menggunakan metode algoritma data mining  process  metode  C4.5  dan  mengukur  tingkat  kepuasan  konsumen  dari  hasil  pohon  keputusan  yang diperoleh. Variabel penilaian meliputi kualitas produk, fasilitas, pelayanan dan harga dengan hasil keputusan puas atau tidak puas. Hasil pengolahan metode data mining menggunakan algoritma C4.5 mampu mengklasifikasikan tingkat  kepuasan  konsumen.  Terbukti  dengan  tingkat  akurasi  84.66%,  recall  mendapatkan  0.828,  precision memperoleh 0.828, dan ROC mendapat nilai 0.825. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan kepuasan konsumen dan menjaga loyalitas konsumen dalam menggunakan produk paket data layanan internet dan meningkatkan penjualan.
Kata kunci: Data Mining, Decision Tree, BTS

## Decision Tree Analysis for Signal Use at Base Transceiver Station (BTS)

## Abstract
Consumer satisfaction is one of the goals of the company in providing services to consumers both service and non- service companies. One of the internet data access service provider companies that is committed to improving product quality, facilities and service quality to customer satisfaction. This study aims to analyse the satisfaction consumers by using the data mining process C4.5 algorithm method and measure the level of customer satisfaction from the decision tree results obtained. The assessment variables include product quality, facilities, services and prices with the results of the decision satisfied or not satisfied. The results of processing data mining methods using the C4.5 algorithm were able to classify the level of customer satisfaction. It is proven by the accuracy rate of 84.66%, the classification recall is 0.828, the classification precision is 0.828, and the ROC is 0.825. The results of this study can be used as a reference to improve consumer satisfaction and to maintain customer loyalty in using internet service data package products and increasing sales.
Keywords: Data Mining, Decision Tree, BTS

## I. P ENDAHULUAN
Internet  bukanlah  hal  yang  asing  di  era  obalisasi sekarang  ini.  Perkembangan  teknologi  komunikasi  dan informasi  yang  pesat,  menjadikan  internet  sebagai  salah satu  kebutuhan  pokok  baik  bisnis[1]  atau  kebutuhan informasi  masyarakat.  Internet  di  masyarakat  tentu  tidak bisa  berdiri  dengan  sendirinya,  diperlukan  dukungan  dari perusahaan Internet  Service  Provider (ISP),  sebagai penyedia  sarana  dan  prasarana  pendukung  akses  internet. Pada  umumnya  ISP  memberikan  layanan  data  akses internet pita lebar/ broadbrand nirkabel yang menggunakan teknologi  berbasis 4G  LTE dengan  bantuan  perangkat
penghubung  gelombang  komunikasi Base  Transceiver Station (BTS).  BTS  mulai  banyak  diperkotaan  mengikuti meluasnya  pengguna  perangkat  mobile[2][3]  dan  e- commerce[4].
Keberadaan  BTS  sangat  terbatas  walaupun  sebenarnya banyak pengembangan daya[5][6][7] dan strategi bagaimanana mengefisienkan dayanya[8]. BTS menyediakan pengguna layanan akses data internet masih terbatas  yaitu  masyarakat  yang  hanya  berada  tidak  lebih dari  100meter  dari  lokasinya.  Sebagai  penyedia  layanan akses  data  internet  maka  ISP  yang  menggunakan  BTS mendapat  tekanan  kompetisi,  ketersediaan  sarana  dan prasarana  serta  jaringan.  Hal  tersebut  karena  memiliki
tingkat  daya  saing  yang  tinggi  dalam  memenangi persaingan  pasar  industri  telekomunikasi.  Kondisi semacam ini memaksa penyedia layanan akses data internet untuk  melakukan  strategi  yang  tepat  untuk  meningkatkan serta mempertahankan produk layanan akses data internet di pasaran.
Base  Transceiver  Station (BTS)  adalah  infrastruktur utama  yang  menghubungkan  pelanggan  dengan  jaringan seluler[9]. Dengan banyaknya penyedia layanan akses data internet  yang  sudah  mendapatkan branding untuk mengenal  seperti  apa  kelebihan  ataupun  kekurangan produknya  di  pasaran,  terlebih  adanya  keluhan  dari konsumen  dan  juga  adanya  konsumen  yang  beralih  ke provider lain. Masalah keluhan dari konsumen di antaranya, kualitas  layanan  jaringan  seperti  sinyal  yang  terkadang bermasalah,  kecepatan  internet  yang  lambat,  fasilitas customer  service yang  kurang  memadai,  serta  kualitas pelayanan  yang  kurang  responsif.  Oleh  karenanya,  perlu dilakukan  riset  mengenai  kepuasan  konsumen  untuk mempertahankan  pengguna  layanan  akses  data  internet bahkan untuk meningkatkan pengguna layanan akses data internet di suatu wilayah.
Ketika  konsumen  tidak  mendapatkan  seperti  apa  yang diharapkan  maka  konsumen  dinyatakan  ketidakpuasan tidak  tercapai.  Sebaliknya  ketika  konsumen  memperoleh apa yang diharapkan dari pelayanan yang ditawarkan maka konsumen  dinyatakan  kepuasan  tercapai[10].  Terdapat beberapa  point  penting  yang  ada  dalam  kepuasan konsumen  yaitu  kualitas  produk,  harga,  kualitas  jasa  dan emosi  ( emotional  factor) [11].  Produk  adalah  segala sesuatu yang dapat ditawarkan perusahaan ke pasar untuk diamati,  disukai,  dan  dibeli  sehingga  dapat  memuaskan keinginan  dan  kebutuhan  konsumen  [12].  Produk  dalam Penelitian  ini  adalah  penyedia  jasa  internet.  Semua konsumen menginginkan produk yang tidak hanya murah, namun juga berkualitas. Dengan menciptakan produk yang berkualitas,  perusahaan  akan  memperoleh  kepercayaan serta  menciptakan  kepuasan  konsumen  [13].  Kualitas pelayanan  merupakan  tingkatan  kondisi  baik  buruknya sajian  yang  diberikan  oleh  perusahaan  /  penyedia  jasa layanan.  Dengan  meningkatkan  kualitas  layanan  maka konsumen  akan  memiliki  sikap  loyalitas  terhadap  produk yang digunakan [14]. Fasilitas dapat berupa segala sesuatu yang memudahkan konsumen dalam memperoleh kepuasan  [15].  Fasilitas  yang  diberikan  berupa  pilihan paket  data  kepada  konsumen.  Harga  juga  seringkali dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi  konsumen dalam melakukan pembelian [16].
Berdasarkan  masalah  di  atas  penelitian  kepuasan konsumen tersebut akan dianalisis menggunakan pendekatan data  mining dengan  algoritma  C4.5  untuk menentukan  pola  kepuasan  konsumen.  Data  mining  atau disebut  juga  sebagai  penambangan  data  yang  berguna untuk  menemukan  pola  atau  relasi  antar  data  secara otomatis. Dengan menggunakan metode pohon keputusan algoritma  C4.5  yang  bisa  menampilkan  hasil  perhitungan berupa pohon keputusan yang sangat mudah dipahami dan dimengerti,  yang  mana  nantinya  akan  ditampilkan  adalah tingkat  kepuasan  atau  ketidakpuasan  yang  dirasakan  oleh konsumen.  Sehingga  hal  tersebut  bisa  memberikan
gambaran  kepada  pimpinan  perusahaan  untuk  bisa membuat strategi ke depannya baik untuk mempertahankan konsumen  atau  pun  menambah  jumlah  konsumen pengguna  layanan  akses  data  internet.  Untuk  memenuhi kebutuhan-kebutuhan  di  atas,  banyak  cara  yang  dapat ditempuh.  Salah  satunya  adalah  menggunakan  kuesioner online dengan  memberikan  seperangkat  pertanyaan  yang telah disediakan pilihan jawaban untuk  dipilih oleh objek penelitian dengan menggunakan beberapa indikator yaitu, kualitas produk, fasilitas, pelayanan, dan harga.

## II. M ETODOLOGI
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu nomor urutan  genap  yang  ada  dalam  data  populasi  dan  hanya menggunakan data konsumen dengan nomor telepon yang aktif.  Dari  131  konsumen  yang  ada  dalam  data  populasi didapatkan  sebanyak  65  konsumen  yang  berada  dalam urutan nomor genap. Dan dari 65 konsumen yang terpilih dalam  urutan  genap  hanya  47  konsumen  dengan  nomor telepon aktif.

## A. Metode Analisa
Data  mining juga  dikatakan knowledge  discovery  in database (KDD)  membentuk  aktivitas  dengan  cakupan pengumpulan, pemakaian, historis yang akan menghasilkan kesesuaian, pola atau hubungan pada set data yang  berukuran  besar  [17]. Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  merupakan  teknik  atau  cara  pencarian yang  mengimplikasikan  pelaksanaan  berbagai  metode algoritma guna memanipulasi data, membentuk model dari data, juga memanipulasi model[18].

## B. Algoritma C4.5
Pada  penggunan  algoritma  C4.5  terlihat  berbagai tahapan yaitu pengubahan bentuk data pada tabel menjadi model pohon kemudian pengubahan model pohon menjadi aturan (rule) dan  terakhir  penyederhanaan rule .    Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Mengihitung jumlah data
2. Memilih atribut sebagai Node
3. Membuat cabang untuk tiap-tiap anggota dari Node 4. Periksa  apakah  nilai entropy dari  anggota node ada yang  bernilai  nol.  Jika  ada,  tentukan  daun  yang terbentuk.  Jika  seluruh  nilai entropy anggota node adalah nol, maka proses pun dihentikan.
5. Jika  ada  anggota node yang  memiliki  nilai entropy lebih  besar  dari  nol,  ulangi  lagi  proses  dari  awal dengan node sebagai  syarat  sampai  semua  anggota dari node bernilai nol.
Untuk  melakukan  perhitungan  nilai gain suatu  atribut menggunakan rumus seperti yang tertera dalam persamaan berikut [19]:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (S, A) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑡𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(1)
Keterangan:
S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi atribut A
|Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Perhitungan nilai entropy dapat dilihat dalam persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (s) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
S :himpunan kasus
A : Fitur
n : Jumlah
pi : proporsi dari Si terhadap S

## C. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Manfaat  utama  dari  pemakaian  pohon  keputusan  ialah kemampuannya untuk mem- break down tahapan pengambilan  keputusan  dari  yang  rinci  menjadi  lebih simple sehingga  pengambil  keputusan  akan  lebih menginterprestasikan  solusi  dari  permasalahan.  Pohon keputusan digunakan juga untuk mengeksplorasi data dan menemukan hubungan yang tersembunyi [19].
Pada pohon keputusan (decision tree) terdapat tiga jenis node , yaitu:
1. Root Node , merupakan node yang paling atas.
2. Internal Node , merupakan node percabangan.
3. Leaf  Node atau Terminal  Node ,  merupakan node akhir.
Gambar 1. Pohon keputusan

## D. Uji Validation
Cross Validation ialah suatu  teknik untuk memvalidasi atau menilai akurasi  suatu model yang dihasilkan melalui data  set tertentu.  Salah  satu  teknik cross  validation yang sering  digunakan  yaitu k-fold  cross  validation. Dalam teknik k-fold  cross dilakukan  sejumlah  K-kali  ujicoba,  di mana masing-masing uji coba tersebut menggunakan data pastisi ke-K sebagai data uji coba, di mana masing-masing uji  coba  tersebut  menggunakan  data  partisi  ke-K  sebagai data  uji  dan  sisa  partisi  lainnya  sebagai  data  latih.  Untuk mengetahui  nilai  akurasi  pada  uji k-fold  cross  validation menggunakan persamaan berikut [20]:
Akurasi = Jumlah data benar Jumlah data uji x 100%
(3)
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Analisa Data
Setelah  dianalisis, dataset tersebut  memiliki  47  kasus hasil  menghitung entropy dan  nilai gain adalah  sebagai berikut:
TABEL I H ASIL P ERHITUNGAN E NTROPY Total Data Puas Tidak Puas Entropy Gain 47 29 18 0.960118663
Setelah entropy total  dihitung,  maka  tahapan selanjutnya  adalah  melalukan  analisa  dan  perhitungan pada tiap-tiap atributnya. Selanjutnya melakukan pencarian nilai gain.
Gain Kualitas  Produk  = 0.960118663 −  (( 2 47 x 0) +
( 21 47 x 0.276195428) + ( 15 47 x 0.996791632) +
( 9 47 x 0) + ( 0 47 x 0)) =  0.518587206 TABEL III
H ASIL P ERHITUNGAN T OTAL N ODE 1 Atribut Nilai Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Kualitas Produk Sangat
Baik
2 2 0 0 0.518587206 Baik 21
20 1 0.276195428 Cukup 15 7 8 0.996791632 Kurang 9 0 9 0 Sangat Kurang 0 0
0 0
Fasilitas Sangat Baik 4 4
0
0 0.374311238
Baik 26 22 4 0.619382195 Cukup 17 3 14 0.672294817 Kurang 0 0 0 0 Sangat Kurang 0 0 0 0 Pelayanan Sangat Baik 6 5 1 0.650022422 0.380898396
Atribut Nilai Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain Baik 26 22 4 0.619382195 Cukup 10 2 8 0.721928095 Kurang 5 0 5 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Harga
Sangat Baik 4 4
0
0 0.287768938
Baik 17 15 2 0.522559375 Cukup 23 10 13 0.987692509 Kurang 3 0 3 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Dilihat  berlandaskan  perhitungan  dari  table  II  atribut dengan  nilai Gain tertinggi  ialah  Kualitas  Produk  dengan hasil  0.518587206.  Pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada pencarian Node 1 seperti gambar 2.
Gambar 2. Pohon keputusan node 1
Berikutnya  melanjutkan  perhitungan Node 1.1  yang menjadi  akar  pada  pencarian.  Seperti  halnya  perhitungan sebelumnya,  yaitu  dengan  melakukan  perhitungan  nilai Entropy dari  atribut  yang  masih  ada  yaitu  Fasilitas, Pelayanan,  dan  Harga,  setelah  menghitung  nilai Entropy , lalu nilai Gain setiap atribut dihitung
TABEL IIIII H ASIL P ERHITUNGAN N ODE 1.2 Atribut Nilai Jumlah Kasus Puas Tidak Puas
Entropy Gain Fasilitas Sangat Baik 4 4
0
0
0.084970565 Baik 26 22 4 0.619382195 Cukup 17 3 14 0.672294817 Kurang 0 0 0 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Pelayanan Sangat
Baik 6 5
1
0.650022422 0.084970565
Baik 26 22 4 0.619382195 Cukup 10 2 8 0.721928095 Kurang 5 0 5 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Harga
Sangat Baik 4 4
0
0 0.000494507
Baik 17 15 2 0.522559375 Cukup 23 10 13 0.987692509 Kurang 3 0 3 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Dilihat  berlandaskan  perhitungan  dari  table  III  atribut Fasilitas  dan  Pelayanan  memiliki  nilai Gain yang  sama akan  tetapi  Fasilitas  dikarnakan  urutan  pertama  yaitu 0.084970565. Pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada pencarian Node 1.2 seperti gambar 3.
Gambar 3. Pohon keputusan Node 1.2
Node 1.2 sudah terbentuk pohon keputusannya, tahapan berikutnya  melanjutkan  perhitungan Node 1.3.  Seperti halnya  perhitungan  sebelumnya,  yaitu  dengan  melakukan perhitungan nilai Entropy dari atribut yang masih ada yaitu Pelayanan,  dan  Harga,  setelah  menghitung  nilai Entropy , lalu nilai Gain setiap atribut dihitung.
TABEL IVV H ASIL P ERHITUNGAN N ODE 1.3 Atribut Nilai Jumlah Kasus Puas Tidak Puas Entropy Gain
Pelayanan Sangat
Baik
6 5 1 0.650022422 0.04635119
Baik 26 22 4 0.619382195 Cukup 10 2 8 0.721928095 Kurang 5 0 5 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Harga Sangat
Baik 4 4 0 0 -0.020157432
Baik 17
15 2 0.522559375 Cukup 23 10 13 0.987692509 Kurang 3 0 3 0 Sangat Kurang 0 0 0 0
Dilihat  berlandaskan  perhitungan  dari  table  IV  atribut dengan  nilai Gain tertinggi  ialah  Pelayanan  yaitu 0.04635119 .  Pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada pencarian Node 1.3 seperti gambar 4.
Gambar 4. Pohon keputusan node 1.3
Berlandaskan  pada  perhitungan node 1.3  yang  sudah tidak memiliki atribut akar maka perhitungan diselesaikan.

## B. Rule Hasil dari Perhitungan Entropy dan Gain
Rule berlandaskan  dari  hasil  pohon  keputusan  terakhir yang terbentuk melalui hasil dari perhitungan nilai entropy dan nilai gain. Dari pohon keputusan tersebut didapatkan 9 aturan (rule) sebagai  prediksi  tingkat kepuasan konsumen. 9 aturan (rule) tersebut ialah:
1. Jika  Kualitas  Produk  Sangat  Baik  Maka  Konsumen Merasa Puas
2. Jika  Kualitas  Produk  Baik  Maka  Konsumen  Merasa Puas
3. Jika  Kualitas  Produk  Kurang  Maka  Konsumen Merasa Tidak Puas
4. Jika Kualitas Produk Cukup dan Fasilitas Sangat Baik Maka Merasa Konsumen Tidak Puas
5. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Cukup Maka Konsumen Merasa Tidak Puas
6. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Sangat Baik Maka Konsumen Merasa Puas
7. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Baik Maka Konsumen Merasa Puas
8. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Kurang Maka Konsumen Merasa Puas
9. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan  Cukup  Maka  Konsumen  Merasa  Tidak Puas.
C. Pengujian Menggunakan Software WEKA 3.8.3
Melakukan pengujian dari hasil analisa perlu diterapkan untuk memastikan hasil dari analisa tersebut  sudah sesuai terhadap  keputusan  yang  ditujukan.  Implementasi  dan pengujian  dari  penilitian  ini  memakai Software WEKA 3.8.3.  Dengan  pengujian  data  memakai software WEKA 3.8.3  peneliti  hendak  melakukan  perbandingan  dari  hasil pengolahan  data  secara  manual  dengan  memakai  sebuah software atau  perangkat  dari  sebuah  aplikasi  yang  sudah ada. Hasil pohon keputusan menggunakan software WEKA seperti berikut ini:

## Gambar 5. Hasil pohon keputusan WEKA

## D. Rule Hasil Dari Pengujian
Berlandaskan  pada  hasil  pohon  keputusan  WEKA, berikut aturan (rule) yang terbentuk:
1. Jika  Kualitas  Produk  Sangat  Baik  Maka  Konsumen Merasa Puas
2. Jika  Kualitas  Produk  Baik  Maka  Konsumen  Merasa Puas
3. Jika  Kualitas  Produk  Kurang  Maka  Konsumen Merasa Tidak Puas
4. Jika Kualitas Produk Cukup dan Fasilitas Sangat Baik Maka Konsumen Merasa Tidak Puas
5. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Cukup Maka Konsumen Merasa Tidak Puas
6. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Sangat Baik Maka Merasa Konsumen Puas
7. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Baik Maka Merasa Konsumen Puas
8. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan Kurang Maka Merasa Konsumen Puas
9. Jika  Kualitas  Produk  Cukup  dan  Fasilitas  Baik  dan Pelayanan  Cukup  Maka  Merasa  Konsumen  Tidak Puas.
E. Uji Validation
Dari  hasil  uji cross  validation untuk  mengevaluasi kinerja model adalah sebagai berikut:
1) Nilai Correctly Classified Instance (CIC): dimana banyak  baris  data  yang  terklasifikasikan  dengan  benar adalah sebesar 78.7234%
2) Nilai Incorrecty Classified Instance (ICI): dimana banyak  baris  data  yang  terklasifikasikan  dengan  salah adalah sebesar 21.2766%
3) Hasil akurasi: yang didapatkan pada uji validasi menggunakan  metode  algoritma  C4.5  yaitu  84.66%, classification  recall mendapatkan  0.828, classification precision memperoleh  0.828,  dan  ROC  mendapat  nilai 0.825.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dari decision tree penggunaan sinyal  dari  Base  Transceiver  Station  (BTS)  maka  dapat diperoleh  kesimpulan.  Adapun  kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Data mining algoritma C4.5 dapat mengetahui tingkat kepuasan  konsumen  dari  kuesioner  yang  diisi  oleh konsumen.  Terbukti  dengan  tingkat  akurasi  sebesar
84.66%, recall mendapatkan  0.828, precision memperoleh 0.828, dan ROC mendapat nilai 0.825.
2. Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk,  variabel tertinggi  pada  kepuasan  konsumen  adalah  variabel Kualitas  Produk,  artinya  kualitas  produk  sangat berpengaruh  terhadap  tingkat  kepuasan  konsumen. Adapun  Kualitas  produk  yang  ditujukan  dari kuesioner yaitu sinyal akses data yang masih berada pada tingkat kepuasan cukup.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  dan  penghargaan  kepada  LPPM Universitas  Putera  Batam  yang  telah  membantu  dalam fasilitas laboratorium dan pustaka hingga dapat terselesainya penelitian.
D AFTAR P USTAKA
[1] E. V. Pogorelova, I. V. Yakhneeva, A. N. Agafonova, and A. O. Prokubovskaya,  “Marketing  mix  for  e-commerce,” Int.  J. Environ. Sci. Educ. , vol. 11, no. 14, pp. 6744–6759, 2016.
[2] M. Ibrani, E. Hamiti, L. Ahma, R. Halili, and J. Dobruna, “In- situ experimental evaluation of LTE downlink signal levels in vicinity of base transceiver stations in urban area,” 2017 IEEE Int. Black Sea Conf. Commun. Networking, BlackSeaCom 2017 , vol. 2018-January, no. December 2009, pp. 1–5, 2018.
[3] A.  Musa  and  B.  S.  Paul,  “Analysis  of  Solar  and  Fossil  Fuel Powered  Base  Transceiver  Stations,” IEEE  AFRICON  Conf. , vol. 2019-September, 2019.
[4] P. Nugroho, W. W. Winarno, and R. Hartanto, “Faktor-faktor yang mempengaruhi niat menggunakan mobile payment dengan pendekatan extended the unified theory of acceptance and use of technology,” CITEE Dep. Tek. Elektro dan Teknol. Informasi, FT UGM , pp. 226–233, 2017.
[5] J. S. Ojo, P. A. Owolawi, and A. M. Atoye, “Designing a Green Power  Delivery  System  for  Base  Transceiver  Stations  in Southwestern Nigeria,” SAIEE Africa Res. J. , vol. 110, no. 1, pp. 19–25, 2019.
[6] T.  Ramunenyiwa,  K.  Awodele,  and  O.  S.  Omogoye, “Development  of  a  cost-effective  solar-wind-fuel  cell independent power plant for a remote base transceiver station,”
2020 Int. SAUPEC/RobMech/PRASA Conf. SAUPEC/RobMech/PRASA 2020 , pp. 2–7, 2020.
[7] W. W. Wibowo, Y. D. R. W. Astuti, and C. Hudaya, “Solar- Powered Base Transceiver Station,” Proc. - 2018 2nd Int. Conf.
Green Energy Appl. ICGEA 2018 , pp. 108–112, 2018.
[8] S.  K.  Bhondge,  D.  B.  Bhoyar,  and  S.  Mohad,  “Strategy  for power  consumption  management  at  base  transceiver  station,”
IEEE WCTFTR 2016 - Proc. 2016 World Conf. Futur. Trends
Res. Innov. Soc. Welf. , 2016.
[9] Y. Y. Tefera, T. Kibatu, B. S. Shawel, and D. H. Woldegebreal,
“Recurrent  Neural  Network-based  Base  Transceiver  Station Power Supply  System Failure  Prediction,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks , 2020.
[10] S.  Takalapeta,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis Kepuasan  Konsumen  Menggunakan,” J  I  M  P  -  J.  Inform.
Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 3, pp. 34–38, 2018.
[11] M. M. Nareswari and A. P. S. T, “Analisis Kepuasan Pemakai Layanan WIFI.ID Pada WIFI.ID Corner Di Kota Bandung,” e- Proceeding Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 1041–1046, 2016.
[12] F.  N.  dkk  Zahrah,  “Pengaruh  Kualitas  Produk,  Kualitas Pelayanan,  Dan  Harga  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Dalam Meningkatkan  Loyalitas  Pelanggan  Indihome  Di  Kota Bandung,” e-proceeding Manag. , vol. 4, no. 3, pp. 2187–2194,
2017.
[13] W. Insyroh and T. Setyowati, “Determinan Kualitas Pelayanan , Harga  dan  Produk  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Telkomsel Flash Di Bondowoso,” Int. J. Soc. Sci. Bus. , vol. 2, no. 3, pp. 132–140, 2018.
[14] A.  Rangga  and  A.  Nalendra,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Harga  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan (Studi Kasus Pelanggan Im3 Madiun),” JITK , vol. 3, no. 2, pp. 281–288, 2018.
[15] S. Moha and S. Loindong, “The Analysis Of Service Quality On Customer Satisfaction And Facilities,” J. EMBA , vol. 4, no. 1, pp. 575–584, 2017.
[16] B.  C.  Devi  and  A.  Hoyyi,  “Analisa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keputusan  pembelian  dan  kepuasan  konsumen pada  layanan  internet  speedy  di  kota  semarang  menggunakan partial least square (pls),” J. Gaussian , vol. 4, no. 3, pp. 485– 495, 2015.
[17] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola  Pembelian  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[18] E.  Elisa,  “Market  Basket  Analysis  Pada  Mini  Market  Ayu Dengan  Algoritma  Apriori,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[19] S.  Faisal,  “Klasifikasi  data  minning  menggunakan  algoritma c4.5  terhadap  kepuasan  pelanggan  sewa  kamera  cikarang,” Techno  Xplore  J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no. April, pp. 1–8, 2019.
[20] U.  Febriana,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi,  “Klasifikasi Penyakit Typhoid Fever ( TF ) dan Dengue Haemorhagic Fever (  DHF  )  dengan Menerapkan  Algoritma  Decision  Tree  C4  .  5 ( Studi Kasus : Rumah Sakit Wilujeng Kediri ),” J.  Pengemb.
Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  1275–1282, 2018.