## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta
Khotibul Umam 1 , Diah Puspitasari 2 , Acmad Nurhadi 3
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia Email: 1 khotibulumam51@gmail.com, 2 diah.puspitasari@bsi.ac.id , 3 achmad.ahh@bsi.ac.id
Abstrak− Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma  decision  tree.  Algoritma  ini  mempunyai  input  berupa  training samples  dan  samples.  Sedangkan  samples  merupakan  field-field  data  yang  nantinya  akan  kita  gunakan  sebagai  parameter dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Dari  variabel  frekuensi  transaksi  perusahaan  dapat  melihat  nasabah  mana  yang  loyal terhadap perusahaan berdasarkan data historis transaksi nasabah, namun masih ada beberapa variabel yang membuat nasabah loyal terhadap perusahaan. Variabel  – variabel tersebut ialah usia, gender nasabah, gender sales perusahaan, latar belakang pendidikan, frekuensi transaksi nasabah. Perusahaan mengetahui bagaimana memprediksi nasabah yang akan loyal terhadap perusahaan berdasarkan pengalaman dari beberapa variabel diatas, namun perusahaan tidak mengetahui variabel yang paling berpengaruh dalam penilaian nasabah yang loyal karena dari beberapa variabel diatas tidak saling terhubung dan belum pasti kalau satu variabel dapat membuat keputusan apakah nasabah tersebut loyal. Berdasarkan pohon keputusan yang telah dibuat atribut yang paling berpengaruh terhadap loyalitas nasabah adalah latar belakang pendidikan karena memiliki nilai gain yang paling tinggi yaitu 1.545292721 dan sebagai akar dari pohon keputusan sedangkan gender nasabah tidak terlalu berpengaruh terhadap loyalitas nasabah karena selalu berada pada node terakhir dengan nilai gain yaitu 0,623919119 .
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Loyalitas Nasabah
Abstrak− C4.5  algorithm is  a  decision tree  algorithm  group.  This  algorithm  has input  in the  form of  training samples  and samples.  While  samples  are  data  fields  which  we will use  as parameters  in  classifying  data.  From  the  variable  transaction frequency the company can see which customers are loyal to the company based on historical customer transaction data, but there are still some variables that make customers loyal to the company. These variables are age, customer gender, company sales gender, educational background, customer   transaction frequency. The company knows how to predict customers who will be loyal to the company based on the experience of some of the variables above, but the company does not know the most influential variable in the assessment of loyal customers because of some of the variables above are not interconnected and it is uncertain if one variable can make a decision whether the customer loyal. Based on the decision tree that has made the  most  influential  attribute  on  customer  loyalty  is  the  educational  background  because  it  has  the  highest  gain  value  of 1.545292721  and  as  the  root  of  the  decision  tree  while  the  client's  gender  does  not  significantly  affect  customer  loyalty because it is always at the last node with the gain value which is 0.623919119.
Keywords: Data Mining, C4.5 Algorithm, Customer Loyalty

## 1. PENDAHULUAN
Loyalitas  digunakan  untuk  melukiskan  kesediaan  pelanggan  untuk  terus  berlangganan  pada  sebuah  perusahaan dalam jangka panjang, dengan membeli  dan menggunakan barang dan jasanya secara berulang, lebih baik lagi secara eksklusif, dan dengan suka rela merekomendasikan produk perusahaan tersebut kepada teman-temannya. Ada  beberapa  variabel  yang  dapat  memprediksi  loyalitas  nasabah  di  PT.  Erdhika  Elit  Sekuritas  salah  satunya adalah  frekuensi  transaksi,  frekuensi  transaksi  yang  dimaksud  disini  ialah  seberapa  sering  nasabah  melakukan transaksi  yang  berupa  jual  beli  saham  melalui  broker  Erdhika  Elit  Sekuritas,  dari  variabel  frekuensi  transaksi perusahaan  dapat  melihat  nasabah  mana  yang  loyal  terhadap  perusahaan  berdasarkan  data  historis  transaksi nasabah,  namun  masih  ada  beberapa  variabel  yang  membuat  nasabah  loyal  terhadap  perusahaan.  Variabel  – variabel  tersebut  ialah  gender,  usia,  sales  perusahaan,  frekuensi  transaksi,  top  up  awal  nasabah,  dan  kapan nasabah pertama kali melakukan transaksi. Variabel tersebut didapat dari wawancara dengan karyawan senior di PT.  Erdhika Elit  Sekuritas,  perusahaan  mengetahui  bagaimana  memprediksi  nasabah  yang  akan  loyal  terhadap perusahaan berdasarkan pengalaman dari beberapa variabel diatas, namun perusahaan tidak mengetahui variabel yang  paling  berpengaruh  dalam  penilaian  nasabah  yang  loyal  karena  dari  beberapa  variabel  diatas  tidak  saling terhubung dan belum pasti kalau satu variabel dapat membuat keputusan apakah nasabah tersebut loyal. Tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat membentuk model klasifikasi pohon keputusan untuk memprediksi loyalitas nasabah dan melihat variabel mana yang paling berpengaruh.
Menurut  [1]  “Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  loyalitas  pelanggan  adalah  kualitas  pelayanan. Kualitas dalam sebuah pelayanan merupakan kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk, jasa, manusia, proses,  dan  lingkungan  yang  memenuhi  atau  melebihi  harapan.  Dengan  demikian  kepuasan  pelanggan  akan tercapai apabila kualitas pelayanan yang diberikan sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Hal ini diartikan bahwa peningkatan  kepuasan  pelanggan  harus  dicapai  secara  menyeluruh  ( overall  satisfaction ),  artinya  harapan pelanggan secara menyeluruh harus dipuaskan pada tingkat “sangat puas”.”.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  meneliti  tentang  Kajian  Penerapan  Metode  Klasifikasi Data  Mining Algoritma  C.45  untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit  Pada  Bank  Mayapada  Jakarta.  “Menerapkan  algoritma  C4.5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
untuk  meningkatkan  keakuratan  analisa  kredit  pada  Bank  Mayapada  Mitra  Usaha  Cabang  PGC  dengan  hasil akhir yaitu dengan meningkatkan sistem analisa kredit untuk penentuan kelayakan pemberian kredit bagi  calon debitur yang akan mengajukan kredit pada Bank Mayapada.”.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]    meneliti  tentang  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka. “Penelitian ini menggunakan Algoritma Klasifikasi decision tree C4.5 dengan  melakukan  klasifikasi  terhadap  kategori  yang  paling  mempengaruhi  untuk  membuat  keputusan  ya  atau tidak untuk  melakukan deposito  dengan hasil akhir untuk menentukan keputusan pemilihan deposito berjangka yang dilakukan di sebuah bank.”.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  meneliti  tentang  Implementasi  Algoritma  C4.5  Terhadap  Kepuasan Pelanggan.  “Melakukan  penggolongan  atau  klasifikasi  terhadap  kepuasan  pelanggan  restoran  cepat  saji menggunakan knowledge discovery in database dengan hasil akhir terbentuk model kepuasan pelanggan restoran cepat  saji,  tingkat  akurasi  data  yang  hasilkan  cukup  tinggi  dan  masuk  dalam  ketegori  sangat  baik, model  yang diperoleh  sudah  dapat  dijadikan  acuan  dalam  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  memperbaiki  kualitas restoran cepat saji.”
Berdasarkan  uraian  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  suatu  model untuk memprediksi  loyalitas  nasabah  berdasarkan  beberapa  variabel.  Membentuk  model  klasifikasi  pohon  keputusan untuk memprediksi loyalitas pelanggan dan menghasilkan variabel yang paling berpengaruh.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  Penelitian  merupakan  tahap-tahap  penelitian  yang  sistematis  untuk  membantu  penelitian  menjadi terarah dengan baik. Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  sebuah  alat  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  atau  informasi  yang bermanfaat  untuk  menjawab  permasalahan  penelitian.  Data  ataupun  informasi  penelitian  ini  diperoleh  dari instansi terkait yaitu, data nasabah berdasarkan beberapa variabel dengan jangka waktu 3 tahun terakhir pada PT. Erdikha Elit Sekuritas yang digunakan untuk memprediksi loyalitas nasabah.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  melakukan  wawancara  terhadap  karyawan dengan  menanyakan  hal  –  hal  yang  berkaitan  dengan  loyalitas  nasabah  pada  PT.  Erdikha  Elit  Sekuritas. Kemudian  melakukan  pengambilan  data  mengenai  data  tentang  loyalitas  nasabah  pada  PT.  Erdikha  Elit Sekuritas sebanyak 3 tahun terakhir.
Selanjutnya  penelitian  ini  juga  melakukan  pengumpulan  informasi  mengenai  metode  ataupun  hal  yang berhubungan dengan penyusunan penelitian dari jurnal ataupun buku.

## 2.4 Klasifikasi
“Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  model  (fungsi)  yang  menjelaskan  dan  membedakan  kelas-kelas  atau konsep, dengan tujuan agar model yang diperoleh dapat digunakan untuk memprediksikan kelas atau objek yang memiliki  label  kelas  tidak  diketahui.  Model  yang  turunkan  didasarkan  pada  analisis  dari  training  data  (yaitu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
objek  data  yang  memiliki  label  kelas  yang  diketahui).  Model  yang  diturunkan  dapat  direpresentasikan  dalam berbagai  bentuk  seperti  aturan IF-THEN klasifikasi,  pohon  keputusan,  formula matematika  atau  jaringan  syarf tiruan.  Dalam  banyak  kasus,  pengguna  ingin  memprediksikan  nilai-  nilai  data  yang  tidak  tersedia  atau  hilang (bukan  label  dari  kelas).  Dalam  kasus  ini  biasanya  nilai  data  yang  akan  diprediksi  merupakan  data  numeric. Kasus ini seringkali dirujuk sebagai prediksi. Di samping itu, prediksi lebih menekankan pada identifikasi trend dari distribusi berdasarkan pada data yang tersedia.”, [5].

## 2.5 Algoritma C.45
“Algoritma C4.5 merupakan kelompok algoritma decision tree . Algoritma ini mempunyai input berupa training samples dan samples . Training samples berupa data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya. Sedangkan samples merupakan field - field data yang nantinya akan kita gunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data.”, [6].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  kuantitatif  yang  merupakan  jenis  data  yang  dapat  diukur  atau dihitung  secara  langsung  sebagai  angka  atau  bilangan.  Dalam  hal  ini  menggunakan  algoritma  C4.5,  dengan tahapan sebagai berikut:
a. Pilih atribut sebagai simpul akar.
b. Buat cabang untuk tiap – tiap nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
e. Pemilihan  atribut  sebagai  simpul,  baik  simpul  akar(root)  atau  simpul  internal  berdasarkan  pada  nilai  Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Perhitungan nilai Gain digunakan rumus sebagai berikut:
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛
𝑖=0 ∗ Entropy (Si) (1)
S = Himpunan Kasus.
A = Atribut.
I = Jumlah Partisi Atribut.
|Si|   = Jumlah Kasus pada partisi ke i.
|S|   = Jumlah Kasus dalam S.
f. Sedangkan penghitungan nilai entropy dapat dilihat pada rumus berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 )= ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ log2 𝑝𝑖 (2)
S = Himpunan Kasus n = Jumlah partisi S
pi   = Proporsi dari Si terhadap S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi variabel yang paling berpengaruh pada loyalitas nasabah PT Erdhika Elit Sekuritas dengan metode algoritma C4.5, dalam menentukan hasil penelitian ini menggunakan data training sebanyak 250 data nasabah.

## 3.1 Perhitungan Manual Algoritma C4.5
Langkah  untuk  menentukan  pohon  keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan menggunakan  data training sebanyak 250, yaitu:
a. Menyiapkan data training sebanyak data 250 nasabah yang digunakan penelitian ini. Data training biasanya diambil dari data primer yang sebelumnya sudah dikelompokan kedalam kelas-kelas tertentu.
b. Hitung Nilai Entropy, setelah dilakukan perhitungan nilai entropy seperti rumus didapat hasil nilai entrophy sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 )     = ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ log 2 𝑝𝑖 (3) = (- 125 250 * log 2 ( 125 250 ))+ (- 125 250 * log 2 ( 125 250 )) = 1 c. Setelah  itu  menghitung  nilai  gain  setiap  atribut,  lalu  pilih  gain  tertinggi  dari  setiap  atribut  untuk  dijadikan akar poon keputusan, peritungan nilai gain menggunakan rumus.
= (1) - ( 144 250 ) * (0,998747298) + ( 106 250 ) * (0,997687576)
= 0,847741089.
3.2 Perhitungan Entropy dan Gain
Proses perhitungan node akar (root)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
Perhitungan  semua  atribut  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  gain  tertinggi.  Hasil  perhitungan  seluruh  atribut pada tabel 1 dibawah ini adalah proses untuk pembentukan pohon keputusan (decision tree) dengan menggunkan metode algoritma C4.5.

## Tabel 1. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Node Akar
Node Akar No Atribut Nilai Atribut Jumlah data Kondisi Aktif (YA) Kondisi Tidak Aktif (YA) Enthropy Information Gain Total 250 125 125 1 1 Usia 0.847741089 Tua 144 75 69 0.998747298 Muda 106 50 56 0.997687576 2 Gender Nasabah 0.623919119 Laki-Laki 172 87 85 0.999902466 Perempuan 78 38 40 0.999525689 1.104077701 3 Gender Sales Perusahaan Laki-Laki 112 58 54 0.999079718 Perempuan 138 67 71 0.999393868 4 Latar Belakang Pendidikan 1.545292721 SMA 56 27 29 0.999079718 D3 64 28 36 0.988699408 S1 72 41 31 0.986040032 Yang lain 58 29 29 1 5 Frekuensi Transaksi Nasabah 1.080093003 Sering 115 60 55 0.998635964 Tidak Sering 135 65 70 0.999010271
Dari  hasil  tabel  1.  setelah  dihitung  nilai  gain  setiap  atribut,  maka  hasilnya  adalah  atribut  “  latar  belakang pendidikan “ yang bmendapat nilai gain tertinggi dengan hasil 1,545292721. Maka “ latar belakang pendidikan “ menjadi node akar (root). Kemudian pada atribut “ latar belakang pendidikan “ memiliki nilai atribut “ SMA “, “ D3 “, “ S1 “, dan “ Yang Lain “ menjadi daun (leaf). Dapat dilihat dari gambar pohon keputusan dibawah ini.

## Gambar 2 Pohon Keputusan Node Akar
Berdasarkan pohon keputusan node akar, nilai atribut D3, S1, Sma, Yang Lain belum memiliki keputusan. Maka selanjutnya  akan  menentukan  simpul  berikutnya,  yaitu  simpul  1.1,  1.2,  1.3,  dan,  1.4.  kemudian  menghitung entrophy dan gain pada setiap nilai atribut.
Proses perhitungan node 1.1 nilai atribut D3
Tabel 2. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Node 1.1
Node 1.1 No
Atribut
Nilai Atribut
Jumlah data Kondisi Aktif (YA) Kondisi Tidak Aktif (YA) Enthropy Information Gain Total 64 28 36 0.988699408 1 Usia 0.747849062 Tua 39 19 20 0.999525689 Muda 25 9 16 0.942683189 2 Gender Nasabah 0.538831093 Laki-Laki 47 19 28 0.973385435 Perempuan 17 9 8 0.997502546 3 Gender Sales Perusahaan 1.056458356 Laki-Laki 29 15 14 0.999142104 Perempuan 0.951762676 4 Frekuensi 1.305142061

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
Transaksi Nasabah Sering 22 9 13 0.976020648 Tidak Sering 42 19 23 0.993447238
Dari  hasil  tabel  2  setelah  dihitung  nilai  gain  setiap  atribut,  maka  hasilnya  adalah  atribut  “  frekuensi  transaksi nasabah “ yang mendapat nilai gain tertinggi dengan hasil 1,305142061, pada atribut frekuensi transaksi nasabah memiliki nilai atribut “ sering “ dan “ tidak Sering “, dapat dilihat dari pohon keputusan di bawah ini.
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 1.1
Berdasarkan pembentukan pohon keputusan node 1.1 frekuensi transaksi nasabah tidak memiliki daun atau leaf. Proses perhitungan node 1.2 nilai atribut S1
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Node 1.2
Node 1.2
No Atribut Nilai Atribut Jumlah data Kondisi Aktif (YA) Kondisi Tidak Aktif (YA) Enthropy Information Gain Total 72 41 31 0.986040032 1 Usia 0.901527416 Tua 39 22 17 0.988110837 Muda 33 19 14 0.98337619 2 Gender Nasabah 0.617324341 Laki-Laki 50 30 20 0.970950594 Perempuan 22 11 11 1 3 Gender Sales Perusahaan 1.061775441 Laki-Laki 32 15 17 0.997180399 Perempuan 40 26 14 0.934068055 4 Frekuensi Transaksi Nasabah 0.935084364 Sering 37 19 18 0.99947302 Tidak Sering 35 22 13 0.951762676
Dari  hasil  tabel  3  setelah  dihitung  nilai  gain  setiap  atribut,  maka  hasilnya  adalah  atribut  “  gender  sales perusahaan “ yang mendapat nilai gain tertinggi dengan hasil 1,061775441, pada atribut gender sales perusahaan memiliki nilai atribut “ laki-laki “ dan “ perempuan “, dapat dilihat dari pohon keputusan di bawah ini.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1.2
Berdasarkan pembentukan pohon keputusan node 1.2 Gender Sales Perusahaan tidak memiliki daun atau leaf. Proses perhitungan node 1.3
Tabel 4. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Node 1.3
Node 1.3 No Atribut Nilai Atribut Jumlah data Kondisi Aktif (YA) Kondisi Tidak Aktif (YA) Enthropy Information Gain Total 56 27 29 0.999079718 1 Usia 0.639068452 Tua 38 19 19 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
Muda 18 8 10 0.99107606 2 Gender Nasabah 0.639068452 Laki-Laki 38 19 19 1 Perempuan 18 8 10 0.99107606 3 Gender Sales Perusahaan 1.174693465 Laki-Laki 23 12 11 0.998635964 Perempuan 33 15 18 0.994030211 4 Frekuensi Transaksi Nasabah 0.897302047 Sering 30 20 10 0.918295834 Tidak Sering 26 7 19 0.840358672
Dari  hasil  tabel  4  setelah  dihitung  nilai  gain  setiap  atribut,  maka  hasilnya  adalah  atribut  “  gender  sales perusahaan “ yang mendapat nilai gain tertinggi dengan hasil 1,174693465 , pada atribut gender sales perusahaan memiliki nilai atribut “ laki-laki “ dan “ perempuan “, dapat dilihat dari pohon keputusan di bawah ini.
Gambar 5 . Pohon Keputusan Node 1.3
Berdasarkan pembentukan pohon keputusan node 1.3 gender sales perusahaan tidak memiliki daun atau leaf. Proses perhitungan 1.4
Tabel 5 . Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Node 1.4
Node 1.4
No Atribut Nilai Atribut Jumlah data Kondisi Aktif (YA) Kondisi Tidak Aktif (YA) Enthropy Information Gain Total 58 29 29 1 1 Usia 1.03460149 Tua 28 15 13 0.99631652 Muda 30 14 16 0.996791632 2 Gender Nasabah 0.723881644 Laki-Laki 37 19 18 0.99947302 Perempuan 21 10 11 0.998363673 3 Gender Sales Perusahaan 1.034961128 Laki-Laki 28 16 12 0.985228136 Perempuan 30 13 17 0.987137774 4 Frekuensi Transaksi Nasabah 1.103807914 Sering 26 12 14 0.995727452 Tidak Sering 32 17 15 0.997180399
Dari  hasil  tabel  5  setelah  dihitung  nilai  gain  setiap  atribut,  maka  hasilnya  adalah  atribut  “  frekuensi  transaksi nasabah  “  yang  mendapat  nilai  gain  tertinggi  dengan  hasil  1,103807914  ,  pada  frekuensi  transaksi  nasabah memiliki nilai atribut “ sering “ dan “ tidak sering “, dapat dilihat dari pohon keputusan di bawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1652
Berdasarkan pembentukan pohon keputusan node 1.4 frekuensi transaksi nasabah tidak memiliki daun atau leaf.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan dari penelitian ini adalah :
a. Berdasarkan pohon keputusan yang telah dibuat atribut yang paling berpengaruh terhadap loyalitas nasabah adalah  Latar  Belakang  Pendidikan  karena  memiliki  nilai  gain  yang  paling  tinggi  diantara  atribut  yang  lain dengan  nilai  gain  1.545292721  dan  sebagai  akar  dari  pohon  keputusan,  sedangkan  gender  nasabah  tidak terlalu  berpengaruh  terhadap  loyalitas  nasabah  karena  selalu  berada  pada  node  terakhir  dengan  nilai  gain 0,623919119.
b. Dalam  pengujian  dengan  menggunakan  RapidMiner  menghasilkan  hasil  yang  berbeda  dengan  pengujian yang di lakukan oleh peneliti karena pada RapidMiner tidak menghitung entrophy sampai 0.
Penelitian yang dilakukaan peneliti masih jauh dari sempurna, untuk penelitian selanjutnya maka disarankan hal – hal sebagai berikut :
a. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik  lagi, perlu  dilakukan perhitungan dengan menggunakan beberapa teknik  data  mining  lainnya,  karena  pada  penelitian  ini  penulis  hanya  menggunakan  salah  satu  teknik  data mining yaitu decision tree.
b. Perlu adanya perbandingan terhadap software aplikasi data mining lainnya, karena pada penelitian ini penulis hanya menggunakan software data mining RapidMiner.

## REFERENCES
[1] Y. Ernawati, Y. D. Suseno, and Sunarso, “Pengaruh kualitas produk dan kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan dengan kepuasan pelanggan sebagai variabel mediasi (survei pada pelanggan dgc coffeeshop di solo, kuoarjo,sragen),” J. Manaj. Sumber Daya Mns. , vol. 11, no. 2, pp. 175–187, 2017.
[2] N.  Iriadi  and  N.  Nuraeni,  “Kajian  Penerapan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi Kelayakan Kredit Pada Bank Mayapada Jakarta,” Tek. Komput. AMIK BSI , vol. II, pp. 132–137, 2016.
[3] 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.
[4] H.  D.  Tarigan,  F.  Destiawati,  and  A.  Fitriansyah,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan,” Ethos (Jurnal Penelit. dan Pengabdi. Masyarakat) , vol. Vol. 6, No, pp. 80–86, 2017.
[5] K. J. Atmaja, I. B. G. Anandita, and N. K. C. Dewi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Potensi Pendonor Darah Menjadi Pendonor Tetap Metode Decision Tree C.45,” s@CIES , vol. 7, pp. 101–108, 2017.
[6] Ihsan  and  R.  Wajhillah,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Terhadap  Diagnosa  Penyakit  Demam Tifoid  Berbasis  Mobile,” SWABUMI , no. October 2015, 2015.