## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 1 N O . 2 (2021) O KTOBER 2021

## ANALISIS KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP LAYANAN SIARAN RRI GORONTALO MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Alter Lasarudin, M.Kom , 2) , Wahyudin Hasyim, M.Kom , 3)
a, b Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## ABSTRACT
Radio  broadcasting  is  one  of  the  mass  media  that  is  closely  related  to  the  needs  of  the  community  that  can  provide various kinds of information, entertainment, and education. Community's satisfaction is the main thing in broadcasting services and becomes a benchmark in improving radio broadcasting services. Sample data used 339 data of respondents. The test results from the model that have been carried out by testing the level of accuracy using the Confusion Matrix, the  results  of  the  measurement  accuracy  are  97.94%,  class  precision  for  the  satisfaction  category  is  98.39%  and  the NOT  SATISFIED  category  is  93.10%.  therefore  concluded  that  C4.5  alogarithm  can  be  applied  to  the  process  of analyzing public satisfaction with the broadcast service of RRI Gorontalo.
Keywords: Data Mining, C4.5 Algorithm, Decision Tree, Community Satisfaction.

## ABSTRAK
Radio  penyiaran  merupakan  salah  satu  media  massa  yang  berkaitan  erat  dengan  kebutuhan  masyarakat  yang dapat  memberikan  berbagai  macam  informasi,  hiburan,  dan  pendidikan.  Kepuasan  masyarakat  merupakan  hal yang  utama  di  dalam  layanan  siaran  dan  menjadi  tolok  ukur  dalam  meningkatkan  pelayanan  siaran  radio.  Data sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 339 data responden.  Hasil pengujian dari  model yang telah dilakukan dengan pengujian tingkat akurasi dengan menggunakan Confussion Matrix didapatkan hasil pengukuran akurasi sebesar 97.94%, class precission untuk kategori PUAS sebesar 98.39% dan kategori TIDAK PUAS 93.10%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  untuk  proses  analisis  kepuasan  masyarakat terhadap layanan siaran RRI Gorontalo.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, Kepuasan Masyarakat.

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan masyarakat merupakan hal yang utama di dalam layanan  siaran  dan  menjadi  tolak  ukur  dalam  meningkatkan pelayanan siaran radio. Layanan siaran yang di sajikan oleh RRI Gorontalo  berupa  hiburan  dan  informasi,  jaringan  berita nasional,  pendidikan  dan  budaya  serta  layanan  usaha  yang berupa  siaran  langsung,  radiogram  atau  pengumuman,  iklan layanan  masyarakat.  Seorang  pendengar  akan  menilai  tingkat kepuasan  yaitu  dengan  mendengar  baik  atau  tidaknya  kualitas siaran.
Radio  Republik  Indonesia  (RRI)  Gorontalo  sebagai Lembaga  Penyiaran  Publik  yang  independen,  netral  dan  tidak komersial  yang  berfungsi  memberikan  pelayanan  siaran informasi,  pendidikan,  hiburan  yang  sehat,  kontrol  sosial,  serta menjaga citra positif bangsa di dunia internasional sebagaimana yang berdasarkan undang-undang nomor 32 tahun 2002 tentang penyiaran.  Siaran  RRI  terbagi  atas  4 program  antara  lain  Pro  1
ragam musik dan informasi FM 101.08 Mhz dan MW 1008 Khz, Pro 2 Gaya Hidup FM 92,4 Mhz, Pro 3 jaringan  berita nasional FM 96,7 Mhz, Pro 4 pendidikan dan budaya FM 95.1 Mhz.
Namun  dari  penelitian  di  lapangan  siaran  radio  masih terdapat  masalah  eksternal  yakni  pendengar  radio  hanya  secara spontan,  pendengar  yang  bersifat  kebetulan,  tidak  berencana mendengar radio atau acara tertentu, dan pusat perhatian mudah teralihkan  pada  aktivitas  lain.  Sedangkan  pendengar  pasif  yaitu pendengar  yang  mendengarkan  siaran  radio  untuk  mengisi waktu  luang  dan  menghibur  diri.  Pendengar  selektif  yaitu mendengarkan  siaran  radio  pada  jam  atau  acara  tertentu  saja, fanatik  pada  sebuah  acara  atau  penyiar  tertentu,  menyediakan waktu  khusus  untuk  mendengarkannya.  Pendengar  aktif  yaitu secara  regular  tidak  terbatas  mendengarkan  radio,  apapun, dimanapun,  dan  aktif  berinteraksi  melalui  telepon.  Dimana perilaku  mendengar  radio  ditentukan  oleh  program  yang disajikan.
Selain  itu  juga  terdapat  permasalahan  lainnya,  yaitu  puas tidaknya  masyarakat  dalam  mendengarkan  siaran  radio.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti  berita  dan  informasi, hiburan  masyarakat,  kualitas  penerimaan  siaran  serta  layanan kepada  masyarakat  yang  disiarkan.  Oleh  karena  itu  untuk mengetahui tingkat kepuasan  masyarakat terhadap faktor-faktor tersebut  perlu  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  metode algoritma, salah satunya adalah algoritma C4.5.
C4.5  merupakan  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam mengklasifikasi data dengan numerik dan kategorial. Algoritma C4.5 pengembangan dari algoritma ID3. Menurut Kusrini dalam (Bastian et al., n.d.) Algoritma C4.5 yaitu sebuah metode pohon keputusan  yang  digunakan  dalam  pengubahan  fakta  yang berukuran  besar  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  ke  dalam bentuk  aturan.  Dimana  aturan  tersebut  dapat  lebih  mudah dipahami. Decision  Tree 4.5    merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  banyak  digunakan  untuk      memperoleh  hasil klasifikasi  non biner. Dibandingkan algoritma sejenis, Decision Tree 4.5 memiliki kelebihan pada kemampuan untuk mengelola data dalam  berbagai format (Supangat et al., 2018).

## 2. METODOLOGI
Langkah-langkah dalam pembentu-kan pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :

## a. Menyiapkan Data Training
Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompok-kan ke dalam kelas-kelas  tertentu.  Data  yang  diperoleh  dari  hasil  kuesioner kepuasan  masyarakat  yang  diedarkan  dengan  jumlah  339  data belum  terkelompokkan  dalam  kelas-kelasnya,  sehingga  pada tahap  ini  peneliti  harus  mengelompokkan  data  tersebut.  Untuk mengelompok-kan  data  tersebut  sesuai  kelompok-nya  yaitu dengan menggunakan skala linker 4 yang terdiri dari SP (Sangat Puas),  P  (Puas),  KP  (Kurang  Puas)  dan  TP  (Tidak  Puas). Masing-masing  linker  diberikan  bobot  untuk  menentukan kelompok tingkat kepuasan yaitu Puas atau Tidak puas.
Pemberian  bobot  pada  nilai-nilai  variabel  yang  akan digunakan sebagai formulasi untuk menentukan tanggapan puas atau  tidak  puas.  Prosentase  100%  dibagi  jumlah  variabel  yang digunakan  (Joko  Purnomo,  Wawan  Laksito,  2014).  Adapun pemberian bobot dari setiap variabel dapat di lihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Bobot Tingkat Kepuasan No Skala Likert Bobot 1 Sangat Puas (SP) 35 2 Puas (P) 30 3 Kurang Puas (KP) 20 4 Tidak Puas (TP) 15 Total 100 Sumber : Olahan Penulis Setelah ditentukan bobot tersebut selanjutnya menentukan kelompok tingkat kepuasan masyarakat.
Berdasarkan  bobot  pada  tabel  di  atas  maka  disimpulkan  untuk kelompok Puas  yaitu pada Interval 30-35 dan yang  kurang  dari nilai 30 dikelompokkan Tidak Puas.
b. Menghitung Entropy Pada tahapan ini peneliti menghitung entropy menggunakan persamaan 2.1 yaitu
( )   ∑
.................................................. (2.1)
Dimana :
S : Himpunan Kasus
A : Atribut
N : Jumlah partisi atribut
pi = proporsi Si terhadap S c. Menghitung Gain
Berdasarkan  contoh  perhitungan entropy berita  dan informasi di atas maka dilakukan perhitungan gain menggunakan persamaan 2.2 yaitu:
(    )          ( )   ∑ [  ] [ ]
( )             (   )
d. Analisis Node
Setelah  mendapatkan entropy total  kasus,  maka  tahap pertama  melakukan analisis pada langkah 1, Analisis data setiap atribut  dan  nilai-nilainya  (subset  atribut)  seperti  A,  B,  dan  C (mengikuti  dari  tiap  atribut).  Kemudian,  setelah  menganalisis atribut  dan  nilai  tahap  kedua  menghitung entropy pada  tiap atribut  dan  setelah  menghitung entropy dari  tiap  atribut, selanjutnya menghitung nilai gain dari tiap atribut.

## e. Analisis Data
Lakukan  analisis  data  tersebut  sesuai  jumlah  indikator yang  ada  dengan  cara  yang  sama.  (Nuswantoro,  1945)  dalam (Hiola et al., 2019).

## Gambar 1. Analisis Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber data penelitian ini diperoleh dari hasil kuisioner yang  telah  peneliti  bagikan  secara  langsung  kepada  responden maupun  melalui  sosial  media.  Data  yang  diperoleh  dari responden langsung sebanyak 180 data dan melalui media sosial sebanyak 159 data, sehingga total data adalah 339. Dari 339 data terdapat 307 dengan tanggapan puas dan 32 yang tanggapannya tidak puas.

## Pemodelan Menggunakan Algoritma C4.5
Berikut ini merupakan uraian langkah-langkah perhitungan  dalam  algoritma  C4.5  dalam  menganalisis  tingkat kepuasan masyarakat terhadap layanan masyarakat.
Data awal Data Preprocessing Menghitung entropy

## Menghitung gain

## Analisis node Algoritma C4.5
Analisis data Hasil Akurasi

## a. Menyiapkan Data Training
Gambar 2. Data hasil preprocessing
b. Perhitungan Entropy
Menghitung Nilai Entropy Total
En [     ] ( ( ))   ( ( ))
En [     ] 0,450972975
Menghitung Entropy Berita dan Informasi
[                                  ]
( ( ))
( ( ))
0,304046765 [                           ]
( ( ))
( ( ))
= 0,537376085
[                           ]
( ( )) ( ( ))
= 0,537376085
[                                  ]
( ( ))   ( ( )) = 0

## [                                 ]
( ( ))   ( ( )) = 0
Menghitung Entropy Pendidikan dan Hiburan [ ] ( ( ))   ( ( )) [                             ] ( ( ))   ( ( ))
[ ]
( ( ))   ( ( ))
[ ]
( ( ))   ( ( ))
Menghitung Entropy Kualitas Penerimaan Pemancar [                                 ] ( ( ))   ( ( )) [                                ] ( ( ))   ( ( )) = 0 [                                 ] ( ( ))   ( ( ))
[                                ]
( ( ))   ( ( ))
= 0
Menghitung Entropy Iklan Layanan Masyarakat [                             ]
( ( ))   ( ( )) = 0,119116027

## [                            ]
( ( ))                ( ( )  )
[                             ]
( ( ))   ( ( ))
[                             ]
( ( ))   ( ( ))
c. Perhitungan Gain
Menghitung Nilai Gain dari Berita dan Informasi
0,450972975 (( )               )
( )               ))   (( )    )   ( )    ))
Total Gain = 0,031022905
Menghitung Nilai Gain dari Pendidikan dan Hiburan
0,450972975 (( )               )
( )              ))   (( )              )
( )    ))
Total Gain = 0,039070907
Menghitung nilai Gain dari Kualitas Penerimaan Pemancar
0,450972975 (( )               ) ( )     ))   (( )              )   ( )    ))
Total Gain = 0,3571840276
Menghitung nilai Gain dari Iklan Layanan Masyarakat
0,450972975 (( )               )
( )               ))   (( )              )
( )    ))
Total Gain = 0,1357388100
NO BERITA DAN INFORMASI HIBURAN DAN PENDIDIKAN KWALITAS PENERIMAAN IKLAN LAYANAN MASYARAKAT TANGGAPAN 1 SANGAT PUAS
PUAS PUAS PUAS PUAS 2 SANGAT PUAS SANGAT PUAS SANGAT PUAS SANGAT PUAS PUAS
3 PUAS PUAS PUAS
PUAS PUAS 4 SANGAT PUAS PUAS PUAS PUAS PUAS 5 PUAS PUAS KURANG PUAS PUAS TIDAK PUAS ... ...
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
... ... 335 SANGAT PUAS
PUAS SANGAT PUAS PUAS PUAS 336
PUAS
PUAS SANGAT PUAS
PUAS PUAS 337 PUAS PUAS PUAS
PUAS
PUAS
338 SANGAT PUAS SANGAT PUAS
PUAS
SANGAT PUAS
PUAS 339 SANGAT PUAS SANGAT PUAS SANGAT PUAS SANGAT PUAS PUAS

## d. Analisis Node
Berdasarkan  tabel  di  bawah  ini  dapat  dilihat  bahwa  nilai gain terbesar ada pada atribut kualitas penerimaan. Maka atribut jumlah kualitas penerimaan menjadi node akar ( root node ).

## Gambar 3. Hasil Perhitungan Entropy  dan Gain
Berdasarkan hasil perhitungan gain maka didapatkan gain tertinggi  adalah gain dari  kualitas  penerimaan  pemancar  yaitu 0,3571840276.  Dengan  demikian  akar  nodenya  diawali  dari node  kualitas  penerimaan  pemancar.  Lebih  jelasnya  dapat diperhatikan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 4. Pohon Keputusan
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak  Rapidminer  dengan  pola  proses  seperti  pada  gambar  di bawah  ini

## Gambar 5. Pola proses Algoritma C4.5 pada Rapidminer
Berdasarkan gambar di atas dapat dilihat terdapat operator Set  Role dan X-Validation .  Pada  operator  set role , attribute name dipilih  atribut  TANGGAPAN  dan target  role diubah menjadi label seperti gambar berikut

## Gambar 4. Pengaturan operator Set Role
Selanjutnya  pada  operator X-Validation ,  pada  bagian training ditambahkan  operator decision  tree dan  pada  bagian testing ditambahkan  operator Apply  Model dan Performance seperti tampak pada gambar di bawah  ini.

## Gambar 5. Operator X-Validation
Hasil  pengujian  dari  model  yang  telah  dilakukan  dengan pengujian  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan Confussion Matrix . Confussion  Matrix adalah  perhitungan akurasi  data training menggunakan Algoritma C4.5. Diketahui dari 339 data training dan  4  Atribut  (Program  Berita  dan  Informasi,  Hiburan dan Pendidikan,  Kualitas Penerimaan siaran  dan  Iklan  Layanan Masyarakat)    dengan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5. Confusion matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining. Setelah dilakukan pengujian data training maka didapatkan hasil pengukuran  terhadap  data training yaitu  akurasi  97,94%  yang dapat di lihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Confusion Matrix accuracy : 97.94% +/- 2.30% (mikro: 97.94%) true PUAS true TIDAK PUAS class precision pred . PUAS 305 5 89.39% pred . TIDAK PUAS 2 27 93.10% class recall 99.35% 84.34% Dari  tabel Confussion  matrix dapat  dilihat  data  yang  di prediksi  PUAS  dan true PUAS  berjumlah  305, true TIDAK PUAS berjumlah 5 dengan class precision 98.39 %. Selanjutnya yang di prediksi TIDAK PUAS bernilai true PUAS berjumlah 2, true TIDAK  PUAS  berjumlah  27  dengan class  precision 93.10
%.
Dengan  memperhatikan  tabel confusion  matrix di  atas, maka  nilai  akurasi  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5 sebesar 97.94%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  data training sejumlah  339  data menggunakan  aplikasi RapidMiner dengan  percobaan X- Validation dan Decision Tree pada Algoritma C4.5, maka dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  untuk proses  analisis  kepuasan  masyarakat  terhadap  layanan  siaran RRI  Gorontalo.  Dalam  hasil  perhitungan gain maka  diperoleh nilai  tertinggi  yaitu  kualitas  penerimaan  pemancar  sebesar 0.3571840276  yang  akan  dijadikan  sebagai root  node dalam pembentukan  pohon  keputusan  yang  menghasilkan rule  model, kualitas  penerimaan  pemancar  ini  sangat  berpengaruh  dalam layanan siaran RRI Gorontalo. Data yang di prediksi PUAS dan true PUAS  berjumlah  305, true TIDAK  PUAS  berjumlah  5 dengan class  precision 98.39  %.  Selanjutnya  yang  di  prediksi TIDAK  PUAS  bernilai true PUAS  berjumlah  2, true TIDAK PUAS  berjumlah  27  dengan class  precision 93.10  %.    Dengan demikian nilai akurasi yang diperoleh sebesar 97.94%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.,  Bangsa,  S.  T.,  Utara,  S.,  Bangsa,  A.  T.,  &  Utara,  S. (n.d.). Analisis  Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Dalam
JUMLAH RESPONDEN PUAS TIDAK PUAS ENTROPY GAIN
TOTAL 339 307 32 0,450972975 BERITA DAN INFORMASI 0,031022905 SANGAT PUAS 166 157 9 0,304046765 PUAS 171 150 21 0,537376085
KURANG PUAS 2 0 2 0 TIDAK PUAS 0 0 0 0 PENDIDIKAN DAN HIBURAN 0,039070907 SANGAT PUAS 140 136 4 0,187176257 PUAS 196 170 26 0,56466958 KURANG PUAS 3 1 2 0,918295834 TIDAK PUAS 0 0 0 0 KUALITAS PENERIMAAN 0,357184028 SANGAT PUAS 132 128 4 0,195909271 PUAS 178 178 0 0 KURANG PUAS 23 1 22 0,258018669 TIDAK PUAS 6 0 6 0 LAYANAN MASYARAKAT 0,13573881 SANGAT PUAS 124 122 2 0,119116027 PUAS 202 184 18 0,433488463 KURANG PUAS 9 1 8 0,503258335 TIDAK PUAS 4 0 4 0
Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Indihome  Pada Kota Pematangsiantar . 2 (1), 62–69.
[2] Dhika,  H.,  Destiawati,  F.,  &  Fitriansyah,  A.  (2018). Implementasi  Algoritma  C4.  5  terhadap  Kepuasan Pelanggan . 80–86. https://doi.org/10.31227/osf.io/fgc7a
[3] Febriarini,  A.  S.,  &  Astuti,  E.  Z.  (2019).  Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Kepuasan  Penumpang  Bus Rapid Transit (BRT) Trans Semarang. Eksplora Informatika , 8 (2), 95–103.
https://doi.org/10.30864/eksplora.v8i2.156
[4] Hanik Mujiati, S. (2013). Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi  Stok  Obat  Pada  Apotek  Arjowinangun. Indonesian  Jurnal  on  Computer  Science  -  Speed  (IJCSS) FTI UNSA , 9330 (2), 1–6.
[5] Hiola, N., Lasarudin, A., & Abas, M. I. (2019). Klasifikasi Tingkat  Kesejahteraan  Masyarakat  Desa  Prima  Dengan
Menggunakan Metode C4.5 .
[6] Joko  Purnomo,  Wawan  Laksito,  Y.  R.  W.  U.  (2014). Aplikasi  Penunjang  Keputusan  Penerimaan. Implementasi Algoritma  C  4.5  Dalam  Pembuatan  Aplikasi  Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai Cv. Dinamika Ilmu , 2 .
[7] Muntihana,  V.  (2017). Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi  Berbasis  Web  dan  Android  pada  Klinik  Gigi Lisda Medica di Kabupaten Bulukumba Sulawesi Selatan .
[8] Nugroho,  M.  B.  (2013).  Kepuasan  Konsumen. Journal  of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699.
[9] Oktafianto. (2016). Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Stmik  Pringsewu). Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya , 2 (01), 1–11.
[10] Rani,  L.  N.  (2015).  Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan Algoritma. Jurnal  KomTekInfo  Fakultas  Ilmu  Komputer ,
2 (2), 33–38.
[11] Supangat,  S.,  Amna,  A.  R.,  &  Rahmawati,  T.  (2018). Implementasi  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Menentukan Status Berat Badan dan Kebutuhan Energi Pada Anak Usia
7-12 Tahun. Teknika , 7 (2), 73–78. https://doi.org/10.34148/teknika.v7i2.90 [12] Yuniati,  U.,  &  Puspitasari,  E.  E.  (2019). Motif  Pendengar  Radio  Di  Era  Perkembangan Teknologi Informasi (Studi Kepuasan Penggunaan  Media  Pada  Generasi  Z  Di Bandung). J-Ika, 6(2), 83–90.
https://doi.org/10.31294/kom.v6i2.650 .