## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Resto Cepat Saji
Esty Purwaningsih 1 , Ela Nurelasari 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika / Program Studi Sistem Informasi Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia e-mail: 1 esty.epw@bsi.ac.id , 2 ela.eur@bsi.ac.id
Abstrak -  Tingkat  kepuasan  pelanggan  terdapat  tingkat  kepentingan,  kinerja  dan  hasil  yang  dirasakan memberikan hasil yang sama atau bahkan melampaui dari harapan pelanggan. Sedangkan ketidakpuasan terjadi apabila hasil yang diperoleh tidak memenuhi harapan yang diinginkan pelanggan. Tantangan tersulit bagi setiap pelaku industri kuliner agar para pelanggannya tetap setia. Sehingga untuk memenangkan persaingan maka perlu meningkatkan kepuasan pelanggan. Ada 5 (lima) dimensi dalam mengukur kualitas pelayanan berdasarkan pada nilai  harapan  dengan  nilai  kinerja,  diantaranya  tangible,  reliability,  responsiveness  assurance,  dan  emphaty. Penilaian  kepuasan  pelanggan  yang  diambil  berdasarkan  kuesioner  yang  telah  diisi  oleh  pelanggan.  Kemudian diolah kedalam algoritma C4.5, dimana algoritma tersebut merupakan model klasifikasi yang menghasilkan pohon keputusan yang sangat mudah dimengerti, mudah untuk dibangun, serta membutuhkan data percobaan yang lebih sedikit  dibandingkan  algoritma  klasifikasi  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  tinggi tingkat  kepuasan  pelanggan  dan  membantu  pihak  resto  dalam  meningkatkan  pelayanan.  Dari  hasil  pengolahan data dengan menggunakan algoritma C4.5 didapatkan akurasi sebesar 95,36%.

## Kata Kunci: kepuasan pelanggan, algoritma C4.5, pelayanan
Abstract - The level of customer satisfaction is the level of importance, performance and results that are felt to provide results that are the same as or even exceeding customer expectations. Meanwhile, dissatisfaction occurs when  the  results  obtained  do  not  meet  customer  expectations.  The  most  difficult  challenge  for  every  culinary industry player is to keep their customers loyal. So to win the competition, it is necessary to increase customer satisfaction.  There  are  5  (five)  dimensions  in  measuring  service  quality  based  on  the  expected  value  with  the performance value, including tangible, reliability, responsiveness assurance, and empathy. Customer satisfaction assessment is taken based on a questionnaire that has been filled out by the customer. Then it is processed into the C4.5 algorithm, where the algorithm is a classification model that produces a decision tree that is very easy to understand,  easy  to  build, and  requires  less  experimental data  than  other  classification  algorithms.  This  study aims to determine how high the level of customer satisfaction and assist the restaurant in improving service. From the results of data processing using the C4.5 algorithm, an accuracy of 95.36% was obtained.
Keywords: customer satisfaction, C4.5 algorithm, service

## PENDAHULUAN
Banyak  restoran  cepat  saji  yang  baru  dengan inovasi  lebih  baik  membuat  para  pembeli  mudah untuk  mengeksplore kuliner. Tantangan bagi pelaku industri  kuliner  salah  satunya  membuat  para pelanggannya  merasa  puas  dengan  cita  rasa, pelayanan dan hidangan yang disajikan.
Persaingan  didalam  industri  kuliner  terasa semakin berat. Tiap merek dagang saling memperebutkan  minat  calon  pembeli  untuk  dapat bertahan (Sangadji; & Sopiah;, 2013).
Berbagai  cara  dilakukan  oleh  masing-masing restoran  cepat  saji  untuk  memenangkan  persaingan, diantaranya  meningkatkan  kepuasan  konsumen
karena merupakan salah satu faktor untuk meningkatkan kualitas layanan.
Penelitian  dilakukan  (Takalapeta,  2018), bahwa dalam penelitiannya terdapat 5 dimensi  yang dirancang  untuk  mengukur  kualitas  pelayanan  yang didasarkan  pada  perbedaan  antara  nilai  harapan dengan  nilai  kinerja  yang  dirasakan  oleh  konsumen yaitu tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan  empathy.  Berdasarkan  hasil  perhitungan, pelanggan  puas  terhadap  variabel  Tangiables (Fasilitas), Tangiables (Peralatan), Tangiables (Penampilan Karyawan). Sedangkan pelanggan tidak puas  terhadap  satu  variabel  yaitu  Tangiables (Komunikasi).  Nilai  gain  tertinggi  adalah  variabel tangiables  dengan  nilai  0,378118.  Sedangkan indikator  dari  variabel  tangiables  yang  mempunyai
nilai  entropy  tertinggi  adalah  indikator  fasilitas dengan  nilai    0,764205.  Total  kuisioner  yang  diisi sejumlah  15  kuisioner,  11  orang  menyatakan  puas dan hanya 4 orang yang menyatakan tidak puas
Penelitian  juga  pernah  dilakukan  terkait analisa  kepuasan  konsumen  terhadap  pelayanan bengkel  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5, penulis  mencoba  mengukur  kelima  aspek,  sehingga terbentuk pohon  keputusan  ( decision  tree ). Performance .Dari hasil  perhitungan  dengan  algoritma  C4.5  dihasilkan 12  aturan  rule  keputusan  dari  target  yang  ingin dicapai  yaitu  6  keputusan  Puas  dan  enam  (6) keputusan  Tidak  Puas  serta    menghasilkan  tingkat akurasi  94,00  %  (Alawiah,  Saifullah,  &  Damanik, 2021) .
Penelitian (Azwanti & Elisa, 2020), melakukan  analisis  kepuasan  konsumen  dengan variabel  Pelayanan  dengan  isian  Baik  atau  Tidak Baik,  Kecepatan,  Akses  Lokasi  dengan  pilihan Mudah atau Sulit, Kebersihan dengan pilihan Bersih atau Tidak, Rasa dengan pilihan Enak, Lumayan atau Kurang Enak dan yang terakhir adalah harga dengan isian Mahal atau Murah. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  variabel  Rasa  mendapat  Gain tertinggi  pertama  dengan  nilai  0.3659.  perhitungan selanjutnya didapat variabel Kebersihan dengan nilai Gain  1.  Rule  yang  dihasilkan  sebanyak  4,  2  rule menghasilkan  keputusan  Puas  dengan  kondisi  jika Rasa  Enak,  maka  Konsumen  Puas  dan  jika  Rasa Lumayan  dan  kebersihan  Bersih  maka  Konsumen Puas.
Penelitian Analisa kepuasan pelanggan terbilang  cukup  banyak,  namun  belum  diketahui akurasi  yang  paling  terbaik.  Untuk  itu  dalam penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma C4.5.
Menurut  Agrawal,  dkk  memaparkan  bahwa data  mining  juga  bisa  digunakan  untuk  menemukan pola (Ridwansyah & Purwaningsih, 2018).
Algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  dalam mengolah  data  yang  memiliki  nilai  atribut  yang hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah diintrepetasikan  dan  tercepat  diantara  algoritma- algoritma  yang  lain  (Yulianti,  Amegia  Saputra, Sukrisno Mardiyanto, & Rahmawati, 2020).
Algoritma  C4.5  atau  pohon  keputusan  mirip sebuah pohon dimana terdapat node internal (bukan daun)  yang  mendeskripsikan  atribut-atribut,  setiap cabang menggambarkan hasil dari atribut yang diuji, dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas  (Gorunescu, 2011).
Hasil analisa Algoritma C4.5 berupa diagram pohon yang sangat mudah dimengerti, mudah untuk dibangun,  serta  membutuhkan  data  percobaan  yang lebih  sedikit  dibandingkan  algoritma  klasifikasi lainnya, mampu mengolah data nominal dan kontinyu (Esty Purwaningsih, 2016).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap restoran cepat saji di salah satu wilayah jakarta  dan
untuk  mengambil  keputusan  dalam  peningkatan layanan guna meningkatkan kepuasan pelanggan.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah Menganalisa  kepuasan  pelanggan  terhadap pelayanan resto cepat saji di salah satu wilayah jakarta.
2. Pengumpulan Data Dilakukan pengumpulan data untuk mendapatkan  jumlah  sampel  minimal  sudah mencukupi  atau  belum.  Metode  pengumpulan data  ialah  teknik  atau  cara-cara  yang  dapat digunakan  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan data  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner kepada pelanggan restoran.
3. Dataset Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  108  data  pelanggan,  dari  13  atribut yang  diambil  melalui  penyebaran  kuesioner pada salah satu resto di wilayah jakarta.
4. Pengolahan Data Pengolahan data dilakukan untuk mendapatkan keputusan dalam menentukan tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan resto. Data diuji dengan menggunakan metode klasifikasi algoritma  C4.5  pada  data  analisa  kepuasan pelanggan terhadap pelayanan resto.
Dataset  baru  dibagi  menjadi  2  (dua)  yaitu  (1) data training , (2) data testing menggunakan 10 fold  cross  validation .  Kemudian  data  training diklasifikasikan  menggunakan  C4.5 yang akan menghasilkan  pohon  keputusan  dan  nilai akurasi.  Dataset  diuji  dengan  metode  yang diusulkan melalui aplikasi RapidMiner 9.0 .
5. Result dan Evaluasi Penelitian Hasil  uji,  dari  metode  Algoritma  C4.5  dapat terlihat bagan pohon keputusan dan tingkat rata- rata nilai akurasi.
Dalam  penelitian  ini,  diperlukan  beberapa tahapan untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut :
Sumber : Data Olah (2022) Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun  instrumen  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kuesioner.  Bentuk kuesioner yang digunakan adalah kuesioner tertutup. Kuesioner  tertutup  yaitu  responden  hanya  memilih jawaban yang telah tersedia.
Tabel 1. Atribut No Dimensi Atribut 1 Produk 1. Harga makanan
2. Kualitas produk 3. Rasa
4. Porsi 2 Pelayanan 1. Kerapian 2. Pelayanan
3. Penyajian 4. Menu 3 Fasilitas 1. Tempat parkir 2. Lokasi 3. Suasana
4. Kebersihan
Sumber : Data Olah (2022)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah untuk menentukan pohon keputusan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  memakai dataset sebanyak 108, yaitu:
1. Menyiapkan dataset sebanyak  108  data  yang digunakan dalam penelitian ini. Dataset biasanya diambil dari data primer yang sebelumnya sudah dikelompokkan kedalam kelas-kelas tertentu.
2. Hitung nilai entropy
Setelah  dilakukan  perhitungan  entropy  seperti rumus,  didapat  hasil  nilai  entropy  sebagai berikut:
Entropy ( S ) = ∑ pi.log 2 n i=1 pi …………….(1)
= ( - ( 104 108 ) ×log 2 ( 104 108 )) + ( - ( 4 108 ) ×log 2 ( 4 108 )) = ( - ( 0,9629 ) × ln ( 104 108 ) ln ( 2 ) ) + ( - ( 0,0370 ) × ln ( 4 108 ) ln ( 2 ) ) = ( -0,9629× -0,0377 0,693 ) + ( -0,0370× -0.0370 0,693 ) = ( -0,9629×-0,0544 ) + ( -0,0370×-4,7548 )
= 0,0524+0,1761 = 0,2285
3. Setelah  itu  hitunglah  nilai gain untuk  setiap atribut, lalu pilih nilai gain yang tertinggi untuk dijadikan  akar  dari  pohon.  Perhitungan  nilai gain menggunakan  rumus.  Misalkan  untuk atribut  ‘pelayanan  staf’,  akan  didapatkan  nilai gain sebagai berikut:
Gain ( A ) =Entropy ( S ) - ∑ | Si | | S | n i=1 *Entropy ( Si ) ……(2)
Gain (pelayanan)
= 0,2285- (( 29 108 ) ×0 ) + (( 64 108 ) ×0,1161 ) + (( 14 108 ) ×0,5916 ) + (( 1 108 ) ×0 ) = 0,2285- ( 0+0,06880+0,07669 )
= 0,2285-0,14550 = 0,08303
Untuk  menentukan  pohon  keputusan  dengan algoritma  C4.5  menggunakan dataset sebanyak  108 data,  dengan  tabel  nilai  entropy  dan  gain  sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Nilai Entropy dan Gain untuk
Node 1.2.2
Sumber : Data Olah (2022)
Dari  hasil  olah  data, gain tertinggi  ada  pada atribut “Suasana” dan “Kebersihan” dengan nilai gain 0.721928,  dari  tabel  terakhir  ini  menunjukan  nilai nyaman,  biasa  saja  dan  tidak nyaman  tidak  ada  lagi node yang harus diproses karena keputusan nyaman dan  biasa  saja  menunjukan  puas  dan  tidak  nyaman menunjukan tidak puas. Hasil akhir pohon keputusan tampak pada gambar 4.5.
Sumber : Data Olah (2022)
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1.2.2.
Berikut adalah pengolahan data dengan menggunakan tools rapidminer 9.0. Menurut Bramer, menyuguhkan  keputusan  yang  didapat  pada  data training  dan  testing  merupakan  cara  kerja  dari confusion  matrix memberikan  keputusan  yang diperoleh  dalam  traning    dan  testing  (Esty;
Purwaningsih  &  Nurelasari,  2021),  dan  selain  itu confusion  matrix  menurut  gorunescu    dapat memberikan  performance  yang  didasarkan  pada objek  yang  benar  atau  salah  (Esty  Purwaningsih, 2016).
Sumber : Data Olah (2022)
Gambar 3. Olah Data dengan Rapid Miner 9.0.
Sumber : Data Olah (2022)
Gambar 4. Decision Tree dengan Rapid Miner
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan tools Rapid Miner, diketahui tingkat akurasinya 95,36%,  dari  108  data  sebanyak  102  data diprediksi  dengan  tepat  yaitu  masuk  dalam
klasifikasi  ya  puas,  dan  sebanyak  3  data diprediksi  ya  puas  tetapi  ternyata  masuk kedalam klasifikasi tidak puas, 2 data diprediksi tidak puas namun masuk kedalam klasifikasi ya puas,  1  data  diprediksi  tepat  yaitu  masuk kedalam  klasifikasi  tidak  puas.  Seperti  tampak pada tabel IV.6 confusion matrix.

## Tabel 3. Confusion Matrix
Accuracy : 95,36% true ya true tidak class precision pred. ya 102 3 97,14% pred. tidak 2 1 33,33% class recall 98,08% 25,00% Sumber : Data Olah (2022) Akurasi = ( TN+TP TN+FN+TP+FP )
= ( 1+102 1+3+102+2 )
= 0,9537
Nilai  dari Confusion  Matrix terdapat  tingkat akurasi sebesar 95,36 %, dengan nilai precision pada prediksi ya puas sebesar 97,14% dan nilai precision pada prediksi tidak puas sebesar 33,33% . Class recall untuk ya puas sebesar 98,08% dan class recall untuk tidak puas sebesar 25,00%.
Dari  hasil  evaluasi  pada  tabel  IV.6 menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan adalah  sebesar  95,36%  atau  sebesar  0,9536%,  yang berarti masuk pada klasifikasi sangat baik untuk data kepuasan pelanggan restoran cepat saji.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan  di  salah  satu resto  cepat  saji  di  wilayah  Jakarta  dan  membantu pengelola  resto  dalam  mengambil  keputusan  untuk meningkatkan kepuasan pelanggan terhadap layanan. Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  C4.5  dengan tingkat akurasi sebesar 95,36%.
Dengan adanya pengaruh yang didapatkan dari rules dataset kepuasan  pelanggan  memberikan  informasi baru  kepada  restoran  bahwa  atribut  pelayanan  staf, porsi, suasana restoran dan harga berkaitan erat dalam menciptakan rasa puas untuk pelanggan.

## REFERENSI
Alawiah, R. H., Saifullah, &  Damanik, I. S. (2021).
Analisis
Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan  Bengkel  Menggunakan  Metode Algoritma  C4.5. Jurnal  Penerapan  Sistem Informasi (Komputer & Manajemen) , 2 (1), 31–
38.
Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2020).  Analisa  Kepuasan Konsumen  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Sosial  Dan Teknologi , (3), 126–131. Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and  Techniques .  Berlin  Heidelberg:  Springer Verlag.
Purwaningsih,  Esty;,  &  Nurelasari,  E.  (2021).
Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk
Klasifikasi  Tingkat  Kelulusan  Pada  Siswa. Syntax:  Jurnal  Informatika , 10 (01),  46–55. Retrieved from https://journal.unsika.ac.id/index.php/syntax/ar ticle/download/5173/2749 Purwaningsih, Esty. (2016). Seleksi Mobil Berdasarkan  Fitur  dengan  Komparasi  Metode Klasifikasi  Neural  Network,  Support  Vector Machine,  dan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Pilar Nusa Mandiri , XII (2), 153–160.
Ridwansyah,  &  Purwaningsih,  E.  (2018).  Particle Swarm  Optimization  Untuk  Meningkatkan Akurasi  Prediksi  Pemasaran  Bank. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 14 (1), 83–88.
Sangadji;,  &  Sopiah;  (2013). Perilaku  Konsumen Pendekatan Praktis (1st ed.). Yogyakarta: Andi
Offset. Takalapeta, S. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5. J I M P
- Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 3 (3),
34–38. https://doi.org/10.37438/jimp.v3i3.186
Yulianti,  I., Amegia  Saputra,  R.,  Sukrisno
Mardiyanto,  M.,  &  Rahmawati,  A.  (2020). Optimasi  Akurasi  Algoritma  C4.5  Berbasis Particle  Swarm  Optimization  dengan  Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Optimization  of  C4.5  Algorithm  Based  On Particle  Swarm  Optimization  with  Bagging Technique  on  Prediction  of  Chronic  Kidney Dise. Techno.COM , 19 (4), 411–421. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ml/