## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi

## Analisa Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Aplikasi E-Commerce Menggunakan Algoritma C4.5
Eko Setia Budi 1 , Abdul Rahman Kadafi 1 , Yasdi Kharismawan 2 , Randi Fadillah 2 , Desy Sasqia Putri 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Unversitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 eko.etb@nusamandiri.ac.id, 2 abdul.alk@nusamandiri.ac.id, 3 19215037@bsi.ac.id, 4 19215105@bsi.ac.id,
5,* 19215155@bsi.ac.id, Email Penulis Korespondensi: 19215155@bsi.ac.id
Abstrak− Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor kunci yang sangat mempengaruhi loyalitas dan keberlanjutan bisnis dari suatu aplikasi e-commerce. Penelitian ini berfokus pada analisis tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan e-commerce dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  kunci  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan  serta  memberikan  rekomendasi  yang  dapat  membantu  perusahaan  e-commerce  dalam  meningkatkan  kualitas  layanan mereka.  Data  kepuasan  pelanggan  dikumpulkan  melalui  survei  yang  mencakup  berbagai  atribut  seperti  kualitas  produk,  kecepatan pengiriman,  dan  responsivitas  layanan  pelanggan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  atribut  pengiriman  produk  merupakan  faktor yang  paling  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan,  dengan  nilai  gain  sebesar  0,337981562.  Model  yang  dihasilkan  memiliki  akurasi sebesar 93%, menunjukkan kemampuan yang baik dalam memprediksi kepuasan pelanggan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan praktis bagi perusahaan e-commerce dalam upaya mereka meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Kata Kunci : Kepuasan Pelanggan; E-Commerce; Algoritma C4.5; Analisis Data
Abstract− Customer satisfaction is one of the key factors that greatly influences loyalty and business sustainability of an e-commerce application. This research focuses on analyzing the level of customer satisfaction with e-commerce services using the C4.5 algorithm. This research aims to identify key factors that influence customer satisfaction and provide recommendations that can help e-commerce companies improve the quality of their services. Customer satisfaction data is collected through surveys that cover various attributes such  as  product  quality,  delivery  speed  and  customer  service  responsiveness.  The  analysis  results  show  that  the  product  delivery attribute is the factor that most influences customer satisfaction, with a gain value of 0.337981562. The resulting model has an accuracy of  93%,  showing  good  ability  in  predicting  customer  satisfaction.  These  findings  are  expected  to  provide  practical  insights  for  e- commerce companies in their efforts to increase customer satisfaction and loyalty.
Keywords : Customer Satisfaction; E-Commerce; C4.5 Algorithm; Data Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  berkembang  pesat,  e-commerce  telah  menjadi  salah  satu  sektor  bisnis  yang  mengalami pertumbuhan  paling  signifikan,  e-commerce  berhasil  merevolusi  pengalaman  berbelanja,  menawarkan  kenyamanan, pilihan,  dan  fleksibilitas  yang  belum  pernah  ada  sebelumnya  kepada  konsumen[1].  Peningkatan  akses  internet  dan penggunaan perangkat mobile telah mendorong semakin banyak konsumen untuk berbelanja online. Namun, keberhasilan bisnis e-commerce tidak hanya ditentukan oleh keberagaman produk atau harga yang kompetitif, tetapi juga oleh tingkat kepuasan pelanggan. Banyaknya aplikasi e-commerce yang tersedia, tentu semua aplikasi berusaha untuk memberikan kualitas pelayanan yang terbaik mulai dari harga, produk, user interface aplikasi, kemudahan mencari produk, kecepatan dalam merespon masalah, kecepatan konfirmasi produk, kecepatan pengiriman barang dan aspek-aspek lainnya. Kualitas pelayanan merupakan hal penting yang harus diperhatikan dan dimaksimalkan agar mampu bertahan dan dijadikan pilihan oleh pelanggan[2]. Untuk memastikan bahwa aplikasi tersebut bagus atau tidak tentu dibutuhkan umpan balik dari para pelanggan untuk mengukur sebarapa puas pelanggan terhadap aplikasi e-commerce tersebut.
Kepuasan  pelanggan  sendiri  merupakan  salah  satu  faktor  kunci  yang  sangat  mempengaruhi  loyalitas  dan keberlanjutan  bisnis  dari  suatu  aplikasi  e-commerce.  Pelanggan  yang  puas  cenderung  kembali  berbelanja  dan merekomendasikan platform e-commerce tersebut kepada orang lain, sementara pelanggan yang tidak puas dapat beralih ke pesaing dan menyebarkan ulasan negatif. Oleh karena itu, memahami dan meningkatkan kepuasan pelanggan menjadi prioritas utama bagi perusahaan e-commerce untuk terus berinovasi agar tidak kehilangan pelanggan. Pengamatan dan pengukuran  terhadap  kepuasan  pelanggan  telah  menjadi  hal  yang  sangat  esensial  bagi  setiap  perusahaan  karena  cara tersebut dapat memberikan umpan balik dan masukan bagi keperluan pengembang dan penerapan strategi peningkatan kepuasan pelanggan[3].
Peneleti sebelumnya  mengungkapkan pada hasil  penelitiannya bahwa Harga (keterjangkauan harga, kesesuaian dengan kualitas, daya saing harga, kesesuaian dengan manfaat), Promosi (Promosi konsumen, Promosi dagang, Promosi wiraniaga) dan Kualitas pelayanan (tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan emphaty) mempunyai pengaruh signifikan yang cukup kuat terhadap kepuasan pelanggan[4]. Peneliti lainnya menggunakan beberapa atribut lain pada penelitian  nya  seperti  kualitas  produk,  harga,  promosi,  ketersediaan  produk,  ketepatan  pengiriman  dan  penanganan keluhan [5]. Adapun atribut yang digunakan pada peneliti lainnya seperti interface, feedback, harga, kualitas barang dan waktu pengiriman dengan gain tertinggi ada pada atribut harga sebesar 0,3793926  [6]. Berdasarkan hasil dari peneliti- peneliti sebelum nya maka dilakukan penelitan ini dengan tujuan untuk mendapatkan informasi yang berbeda dengan cara menambah  jumlah  atribut  pada  penelitian  seperti  atribut  mudah    mencari  produk,  kelancaran  proses  pembelian, pengiriman produk, kejelasan informasi produk, respon tim layanan, solusi yang diberikan, tampilan dan navigasi, sering

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
menerima promosi, harga produk dan kecepatan konfirmasi. Penelitian ini menggunakan atribut yang lebih banyak dari penelitian sebelumnya dengan tujuan apakah akan mendapatkan hasil yang berbeda jika menambahkan beberapa atribut baru.
Untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan,  perusahaan  sering  kali  mengumpulkan  data  melalui  survei  atau ulasan  pelanggan.  Data  ini  kemudian  dianalisis  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan dan untuk mengembangkan strategi peningkatan layanan. Dalam konteks ini, teknologi dan metode analisis data memainkan peran penting. Salah satu metode yang efektif untuk analisis data kepuasan pelanggan adalah algoritma C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  populer  untuk  membuat  pohon keputusan. Algoritma ini mampu menangani data dengan atribut numerik dan kategorikal, serta mampu menangani data yang hilang. Dengan menggunakan algoritma C4.5, perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola dalam data pelanggan yang  menunjukkan  faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap kepuasan. Pohon keputusan  yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan berbagai atribut layanan.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan e-commerce dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Melalui  analisis  ini,  diharapkan  dapat  diidentifikasi  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi kepuasan pelanggan serta memberikan rekomendasi yang dapat membantu perusahaan e-commerce dalam meningkatkan kualitas layanan mereka. Hasil dari penelitian ini diharapkan tidak hanya memberikan kontribusi akademis dalam bidang analisis data dan pembelajaran mesin, tetapi juga memberikan manfaat praktis bagi perusahaan e-commerce dalam usaha mereka meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Untuk  mencapai tujuan penelitian ini, beberapa langkah akan dilakukan. Pertama, pengumpulan data  kepuasan pelanggan melalui survei. Data ini akan mencakup berbagai atribut yang berhubungan dengan pengalaman pelanggan, seperti  kualitas  produk,  kecepatan  pengiriman,  responsivitas  layanan  pelanggan,  dan  harga.  Data  yang  dikumpulkan kemudian  akan  diproses  dan  dianalisis  menggunakan  algoritma  C4.5.  Dalam  penelitian  ini  hasil  survey  kepuasan pengguna  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  algoritma  C4.5  yang  merupakan  metode  klasifikasi  pohon keputusan yang mudah dipahami dan diinterprestasikan, selain itu algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang tinggi dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya, dan juga merupakan algoritma yang efisien untuk menangani atribut bertipe diskret dan numerik.
Proses  analisis  akan  melibatkan  pembuatan  pohon  keputusan  yang  dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor  utama yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Pohon  keputusan  ini  akan  membantu  dalam  memvisualisasikan  hubungan antara  berbagai  atribut  layanan  dan  tingkat  kepuasan  pelanggan.  Dengan  menggunakan  model  ini,  perusahaan  dapat memprediksi bagaimana perubahan dalam atribut tertentu dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan secara keseluruhan. Selain itu, penelitian ini juga akan mengevaluasi efektivitas model yang dihasilkan dalam memprediksi tingkat kepuasan pelanggan. Evaluasi akan dilakukan dengan  menggunakan  data uji untuk  memastikan bahwa  model tersebut  memiliki akurasi yang tinggi dan dapat diandalkan dalam berbagai kondisi. Hasil evaluasi ini akan memberikan gambaran tentang seberapa  baik  model  tersebut  dapat  digunakan  dalam  situasi  nyata  untuk  membantu  perusahaan  e-commerce meningkatkan kualitas layanan mereka.
Di  akhir  penelitian,  akan  diberikan  rekomendasi  yang  didasarkan  pada  temuan  analisis.  Rekomendasi  ini  akan mencakup strategi-strategi spesifik yang dapat diterapkan oleh perusahaan e-commerce untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Misalnya, jika analisis  menunjukkan bahwa  kecepatan pengiriman adalah  faktor yang paling berpengaruh, perusahaan dapat fokus pada peningkatan logistik dan distribusi. Jika kualitas produk menjadi faktor utama, perusahaan dapat  bekerja  sama  dengan  pemasok  untuk  memastikan  standar  kualitas  yang  lebih  tinggi.  Penelitian  ini  juga  akan mengidentifikasi  area-area  di  mana  perusahaan  e-commerce  mungkin  memerlukan  peningkatan  lebih  lanjut  dan memberikan  saran  praktis  tentang  bagaimana  meningkatkan  atribut-atribut  layanan  yang  kurang  memuaskan.  Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan perusahaan e-commerce dapat mencapai tingkat kepuasan pelanggan yang lebih tinggi,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan  loyalitas  pelanggan  dan  mendukung  pertumbuhan  bisnis  yang berkelanjutan.
Secara keseluruhan, penelitian ini bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  yang  mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dalam layanan e-commerce dan menawarkan solusi praktis untuk meningkatkan pengalaman  pelanggan.  Dengan  memahami  dan  mengatasi  faktor-faktor  tersebut,  perusahaan  e-commerce  dapat menciptakan lingkungan belanja yang lebih memuaskan bagi pelanggan mereka, yang pada akhirnya akan meningkatkan loyalitas dan daya saing di pasar yang semakin kompetitif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan bidang multidisiplin yang berada di antara teknologi basis data, statistik, ML, dan pengenalan pola yang mengambil keuntungan dari semua disiplin ilmu ini[7]. Data mining digunakan untuk menganalisis data besar untuk menemukan pola, relasi, dan wawasan yang berguna. Ini melibatkan penggunaan teknik statistik, matematika, dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi informasi yang belum diketahui dalam data yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan prediksi di masa depan. Data mining disebut juga dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) ataupun pattern recognition digunakan untuk memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna[8].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Data mining dapat digunakan untuk mengklasifikasikan. Klasifikasi data mining melibatkan sistem penyusunan dalam kelompok dan golongan menurut standar yang ditetapkan. Klasifikasi data adalah proses yang menemukan fitur yang  sama  pada  himpunan  objek  dalam  basis  data  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas-kelas  yang  berbeda berdasarkan model klasifikasi yang ditetapkan. Tujuan dari klasifikasi adalah agar model yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi kelas data yang tidak konsisten[9].

## 2.2 Klasifikasi
klasifikasi adalah  metode untuk mengidentifikasi suatu bentuk atau pola yang menggambarkan serta membedakan jenis atau  tipe  data[10]. Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  data  mining  yang  sering  digunakan  karena  cukup sederhana. Ada dua tahap dalam teknik klasifikasi, yaitu mengembangkan model untuk pelatihan dan mengevaluasi model dengan menggunakan data pelatihan[11]. Model yang berbeda akan memiliki kekuatan yang berbeda dalam klasifikasi data yang akan mempengaruhi kinerja klasifikasi[12].

## 2.3 Decision Tree
Decision Tree adalah teknik berbasis pohon di mana setiap jalur mulai dari akar dijelaskan oleh data yang memisahkan urutan sampai hasil Boolean pada simpul daun tercapai Ini adalah contoh hirarkis dari hubungan pengetahuan yang berisi node dan koneksi. Ketika relasi digunakan untuk mengklasifikasikan, node mewakili tujuan[13]. Decision Tree memakai kinerja dalam bentuk pohon (tree). Dalam pohon keputusan, masing-masing node yang dimiliki menjelaskan atribut yang ada, cabangnya menafsirkan nilai pada atribut yang ada dan leaf mempresentasikan kelas[14]. Node ini dinamakan pohon karena  kemiripan  bentuknya.  Simpul  akar  adalah  titik  awal  yang  kemudian  meluas  ke  berbagai  cabang  sehingga membentuk  struktur seperti pohon. Pohon keputusan  hanya  memecah pohon  menjadi sub-pohon berdasarkan jawaban atas pertanyaan, yaitu apakah ya atau tidak[15].

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu metode klasifikasi dari data mining yang memberi kontribusi satu set data berlabel dan menghasilkan  pohon  keputusan  sebagai  keluaran  yang  mempunyai  input  berupa  training  samples  dan  sample  training samples[16]. Banyak peneliti menggabungkan dan membandingkan algoritma c45 dengan algoritma lain seperti analisis komparatif metode Naïve Bayes, K Nearest Neighbor dan C4.5[17]. Algoritma C4.5 merupakan penerapan dari teknik pohon  keputusan  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  data  mining.  Secara  umum,  algoritma  C4.5  membangun  pohon keputusan dengan langkah-langkah berikut:
a. Memilih atribut sebagai simpul akar.
b. Membuat cabang untuk setiap nilai atribut.
c. Memisahkan kasus ke dalam cabang berdasarkan nilai atribut.
d. Mengulangi proses untuk setiap cabang hingga semua cabang memiliki kelas yang sama.
Nilai keuntungan dari setiap atribut menentukan simpul dalam pohon keputusan menggunakan suatu rumus[18]:
Entropy (X) = ∑ − Pi ∗ log2 Pi n i−1 (1)
Dengan keterangan X merupakan jumlah himpunan kasus, N merupakan jumlah partisi X, dan Pi merupakan proporsi dari Xi dan X.
Gain  (X, A) = Entropy − ∑ |xi| |xi| ∗ Entropy (Xi)
n i=1 (2)
Dengan keterangan X merupakan jumlah himpunan kasus, A merupakan atribut, N merupakan jumlah partisi atribut A, |Xi| merupakan jumlah kasus partisi ke -I, dan |X| merupakan jumlah kasus dalam.

## 2.5 Metode Penelitian
Pada penelitian ini akan dilakukan dengan melalui beberapa tahapan metode penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Metode penelitian
Berikut adalah penjelasan dari gambar 1 diatas yaitu: A. Identifikasi Masalah Identifikasi  permasalahan  penelitian  salah  satu  langkah  yang  paling  penting  dalam  penulisan  skripisi,  tesis  atau disertasi[19]. Dalam identifikasi masalah, penulis menemukan permasalahan dan merumuskan masalah. Bagaimana mengetahui kepuasan pelanggan terhadap aplikasi e-commerce.
B. Analisis Masalah
Identifikasi masalah Analisis Masalah Mempelajari literatur Pengumpulan data Pengolahan data Analisa algoritma c.45 Kesimpulan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Analisis masalah terstruktur sangat relevan dalam menghadapi masalah yang kompleks dalam praktiknya[20]. Setelah mengetahui masalah, maka harus ditentukan ruang lingkup dari penelitian agar analisis masalah dapat lebih terarah. C. Mempelajari Literatur
Literatur diambil dari jurnal dan buku yang berkaitan dengan kepuasan pelanggan terhadap aplikasi e-commerce dan tahun yang digunakan adalah maksimal 5 tahun terakhir.
D. Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  dalam  rangka  mencapai  tujuan penelitian[21]. Data yang dikumpulkan adalah data kuisioner menggunakan google form sebanyak 150 kuisioner yang diberikan  kepada  responden  secara  acak.  Kuisioner  berisi  pertanyaan-pertanyaan  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan. Adapun pertanyaan yang diambil dalam peneltian ini terdiri dari 10 pertanyaan dengan jawaban skala 1-5 dengan keterangan sangat tidak puas sampai sangat puas, yakni:
a. Seberapa mudah Anda menemukan produk yang Anda cari di platform e-commerce ini?
b. Seberapa lancar proses pembelian produk di platform e-commerce ini?
c. Bagaimana pendapat Anda tentang proses pengiriman produk yang Anda beli?
d. Bagaimana pendapat Anda tentang kejelasan informasi produk yang tersedia di platform ini?
e. Seberapa responsif tim layanan pelanggan dalam menanggapi pertanyaan atau keluhan Anda?
f. Sejauh mana Anda puas dengan solusi yang diberikan oleh layanan pelanggan untuk masalah yang Anda hadapi?
g. Sejauh mana Anda puas dengan tampilan dan navigasi situs web/aplikasi e-commerce ini?
h. Seberapa sering Anda menerima promosi atau penawaran khusus dari platform ini?
i. Apakah Anda merasa bahwa harga produk di platform ini bersaing?
j. Seberapa cepat Anda menerima konfirmasi setelah melakukan pembelian?
E. Pengolahan Data
Pengolahan data menjelaskan prosedur pengelolahan data analis sesuai dengan pendekatan yang dilakukan, kemudian sebagai  bahan  penelitian  disesuaikan  dengan  pembahasan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  C4.5.  Hasil pengolahan terhadap data ini nantinya dapat menjadi informasi[22].
F. Analisis Algoritma C4.5
Analisis yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pengelolahan data dengan metode C4.5, melakukan analisis dan pengkajian  secara  mendalam  terhadap  hasil  penelitian  untuk  di  uraikan  dengan  melakukan  pemecah  masalah menggunakan  metode  algoritma  C4.5,  kemudian  melalui  tools  rapid  miner  memberikan  gambaran  yang  jelas  dan dapat menarik kesimpulan yang berkenan dengan permasalahan yang diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Pengumpulan data set kepuasan pelanggan atau pengguna aplikasi e-commerce yaitu dengan menyebarkan kuisioner untuk melakukan penelitan. Jumlah responden yang di gunakan pada penelitian ini adalah 151 responden. Berikut adalah perhitungan manual untuk mencari nilai entropy total.
A. Entropy Diketahui: a. Jumlah kasus = 151 b. Jumlah ya = 34
c. Jumlah tidak = 117
H(Pya, Ptidak) = (− ( 34 151 ) ∗  log2  ( 34 151 )) +   (− ( 117 151 ) ∗  log2  ( 117 151 ))
log2(0.225165562) = log10(0.225165562) log10(2) ≈   − 0.647207013
0.301029995 ≈   −2.150970197
log2(0.774834438) = log10(0.774834438) log10(2) ≈   − 0.111815406
0.301029995 ≈ −0.371043837
−0.225165562 log2(0.225165562) = −0.225165562 × −2.150970197 ≈ 0.48455773 −0.774834438 log2(0.774834438) = −0.774834438 × −0.371043837 ≈ 0.284930393 H(pya, ptidak) = 0.484557732 + 0.284930393 ≈ 0.769488125 Setelah  menemukan entropy total  maka bisa dilakukan  untuk  mencari entropy dari  masing-masing subset pada masing-masing  atribut  serta  mencari  semua  nilai  gain  pada  atribut-atribut  yang  ada.  Perhitungan  entropy  dan  gain selanjutnya  dihitung  menggunakan  software  microsoft  excel  agar  mempermudah  perhitungan  dan  meminimalisir kesalahan terhadap perhitungan nilai entropy dan gain.

## Tabel 1. Data Record
Mudah mencari produk Kelancaran proses pembelian Pengirima n produk Kejelasan informasi produk Respon tim layanan Solusi yang diberikan Tampilan dan navigasi Sering menerima promosi Harga produk Kecepatan konfirmasi Kategori Kepuasan Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Cukup Cukup Puas Cukup Puas Puas YA

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Mudah mencari produk Kelancaran proses pembelian Pengirima n produk Kejelasan informasi produk Respon tim layanan Solusi yang diberikan Tampilan dan navigasi Sering menerima promosi Harga produk Kecepatan konfirmasi Kategori Kepuasan Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Puas Sangat Puas Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas Buruk Puas Sangat Puas YA Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Buruk Cukup Puas Cukup TIDAK Sangat Puas Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Cukup Cukup Sangat Puas  Sangat Puas Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Puas Cukup Cukup Buruk Cukup Puas Puas Sangat Puas Cukup YA Sangat Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Sangat Buruk Sangat Puas Puas YA Puas Puas Puas Puas Puas Puas Cukup Cukup Puas Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Puas Puas Puas Puas Puas Sangat Puas Puas Puas Puas YA Puas Puas Cukup Cukup Cukup Cukup Puas Cukup Cukup Cukup TIDAK Sangat Puas Puas Puas Puas Buruk Sangat Buruk Puas Sangat Puas Puas Cukup YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Puas Puas Puas Cukup Cukup Puas Cukup Sangat Puas Puas YA Puas Puas Puas Puas Puas Cukup Cukup Buruk Cukup Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Puas Puas Cukup Puas Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Puas YA Buruk Puas Puas Puas Puas Buruk Buruk Sangat Puas Buruk Buruk TIDAK Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Buruk Puas Puas TIDAK Sangat Puas Sangat Puas Puas Puas Puas Puas Sangat Puas Puas Puas Cukup YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Puas Puas Puas Puas Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Cukup Puas Sangat Puas Cukup Sangat Puas Sangat Puas YA Puas Puas Cukup Cukup Puas Puas Cukup Puas Cukup Puas YA Puas Puas Puas Puas Cukup Puas Puas Cukup Cukup Puas YA Puas Puas Puas Puas Puas Puas Puas Cukup Cukup Puas YA Puas Puas Puas Puas Cukup Puas Puas Sangat Puas Puas Puas YA Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas Cukup Sangat Puas Sangat Puas YA

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  dari  kuisioner  yang  telah  dikumpulkan  diambil  151  sampel  untuk  diolah.  Hasil  dari  perhitungan menggunakan rumus 1 dan 2 dengan Gain tertinggi terdapat pada atribut pengiriman produk dengan nilai 0,337981562. Rinciannya sebagai berikut:
Tabel 2. Node awal Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1 Total 151 34 117 0,76948812 5 Mudah mencari produk 0,23898196 5 Sangat Buruk 5 3 2 0,97095059 4 Buruk 8 8 0 0 Cukup 23 12 11 0,99863596 4 Puas 69 7 62 0,47357292 5 Sangat Puas 46 4 42 0,42622865 7 Kelancaran proses pembelian 0,27973183 5 Buruk 5 5 0 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Cukup 21 13 8 0,95871188 3 Puas 74 15 59 0,72730067 9 Sangat Puas 51 0 51 0 Pengiriman produk 0,33798156 2 Sangat Buruk 2 2 0 0 Buruk 7 6 1 0,59167277 9 Cukup 39 20 19 0,99952568 9 Puas 69 4 65 0,31933738 7 Sangat Puas 34 0 34 0 Kejelasan informasi produk 0,31350383 9 Sangat Buruk 2 2 0 0 Buruk 7 6 1 0,59167277 9 Cukup 39 21 18 0,99572745 2 Puas 69 5 64 0,37505140 6 Sangat Puas 34 0 34 0 Respon tim layanan 0,24262139 9 Sangat Buruk 1 1 0 0 Buruk 11 9 2 0,68403843 6 Cukup 49 19 30 0,96333554 6 Puas 60 5 55 0,41381685 Sangat Puas 30 30 0 0 Solusi yang diberikan 0,32358143 9 Sangat Buruk 1 0 1 0 Buruk 10 10 0 0 Cukup 44 19 25 0,98654463 Puas 55 2 53 0,22536363 9 Sangat Puas 41 2 39 0,28119379 6 Tampilan dan navigasi 0,32666236 7 Sangat Buruk 3 3 0 0 Buruk 8 7 1 0,54356444 3 Cukup 33 17 16 0,99933750 4 Puas 70 6 64 0,42200051 7 Sangat Puas 37 37 0 0 Sering menerima promosi 0,14975762 9 Sangat Buruk 2 1 1 1 Buruk 15 9 6 0,97095059 4 Cukup 41 14 27 0,92621221 3

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Puas 48 5 43 0,48206614 8 Sangat Puas 45 3 42 0,35335933 5 Harga produk 0,26628981 8 Sangat Buruk 1 1 0 0 Buruk 9 6 3 0,91829583 4 Cukup 29 16 13 0,99226663 9 Puas 71 9 62 0,54848660 9 Sangat Puas 41 41 0 0 Kecepatan konfirmasi 0,26520467 4 Sangat Buruk 2 2 0 0 Buruk 14 8 6 0,98522813 6 Cukup 34 16 18 0,99750254 6 Puas 62 6 56 0,45868581 6 Sangat Puas 39 39 0 0
Berdasarkan tabel 2 dapat disimpulkan bahwa “jika pengiriman produk = sangat buruk / sangat bagus” maka nilai sudah final. Sedangkan jika nilai dari pengiriman produk = buruk / cukup / puas maka harus dicari akar selanjut nya
Tabel 3. Node 1.2 Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1.2 Total 7 6 1 0,59167277 9 Kriteria = Buruk Mudah mencari produk 0,30595849 3 Sangat Buruk 1 1 0 0 Buruk 1 1 0 0 Cukup 3 3 0 0 Puas 2 1 1 1 Kelancaran proses pembelian Buruk 2 2 0 0 0,19811742 1 Cukup 2 2 0 0 Puas 3 2 1 0,91829583 4 Kejelasan informasi produk Buruk 7 6 1 0,59167277 9 0 Respon tim layanan Cukup 4 4 0 0 0,44881563 6 Buruk 1 1 0 0 Puas 2 2 1 0,5 Solusi yang diberikan Cukup 2 2 0 0 0,30595849 3 Buruk 2 2 0 0 Sangat Puas 2 1 1 1 Puas 1 1 0 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Tampilan dan navigasi Sangat Buruk 1 1 0 0 0,59167277 9 Buruk 2 2 0 0 Puas 2 2 0 0 Cukup 1 1 0 0 Sangat Puas 1 0 1 0 Sering menerima promosi Buruk 2 2 0 0 0,30595849 3 Sangat Puas 1 1 0 0 Puas 2 2 0 0 Cukup 2 1 1 1 Harga produk Buruk 3 3 0 0 0,19811742 1 Sangat Buruk 1 1 0 0 Cukup 3 2 1 0,91829583 4 Kecepatan konfirmasi Buruk 3 3 0 0 0,44881563 6 Cukup 3 3 0 0 Puas 1 1 1 1
Pada  tabel  3  didapatkan  gain  tertinggi  pada  atribut  tampilan  dan  navigasi  dari  perhitungan  atribut  pengiriman produk dengan subset buruk, karena entropy pada masing-masing subset adalah 0 maka dapat disimpulkan bahwa semua subset memiliki nilai final.
Tabel 4. Node 1.3 Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1.3 Total 39 21 18 0,99572745 2 Kriteria = Cukup Mudah mencari produk 0,75729513 7 Sangat Buruk 1 1 0 0 Buruk 4 4 0 0 Cukup 11 8 3 0,84535093 7 Puas 14 0 14 0 Sangat Puas 9 4 5 0,99107606 Kelancaran proses pembelian 0,45814701 3 Buruk 1 1 0 0 Cukup 10 10 0 0 Puas 21 10 11 0,99836367 3 Sangat Puas 7 0 0 0 Kejelasan informasi produk 0 Cukup 39 21 18 0,99572745 2 Respon tim layanan Buruk 8 7 1 0,54356444 3 0,34493427 1 Cukup 16 12 4 0,81127812 4 Puas 13 2 11 0,61938219 5 Sangat Puas 2 0 2 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Solusi yang diberikan Buruk 3 3 0 0 0,21777531 7 Cukup 22 15 7 0,90239328 3 Puas 9 2 7 0,76420450 7 Sangat Puas 5 1 4 0,72192809 5 Tampilan dan navigasi Sangat Buruk 1 1 0 0 0,29381963 9 Buruk 2 2 0 0 Cukup 19 14 5 0,83147438 8 Puas 13 4 9 0,89049164 Sangat Puas 4 0 4 0 Sering menerima promosi Sangat Buruk 1 1 0 0 0,23368005 7 Buruk 6 4 2 0,91829583 4 Cukup 17 13 4 0,78712658 6 Puas 10 2 8 0,72192809 5 Sangat Puas 5 1 4 0,72192809 5 Harga produk 0,26064308 Buruk 1 1 0 0 Cukup 15 12 3 0,72192809 5 Puas 18 8 10 0,99107606 Sangat Puas 5 0 5 0 Kecepatan Konfirmasi 0,41680382 2 Sangat Buruk 1 1 0 0 Buruk 5 5 0 0 Cukup 14 11 3 0,74959525 7 Puas 14 4 10 0,86312056 9 Sangat Puas 5 0 5 0
Pada tabel 4 dilakukan perhitungan berdasarkan atribut “pengiriman produk dengan subset cukup” dan didapatkan gain tertinggi ada pada atribut mudah mencari produk. Dapat disimpulkan jika “mudah mencari produk = sangat buruk / buruk / puas” maka nilai sudah final, sedangkan untuk subset cukup dan sangat puas harus dicari akar nya.
Tabel 5. Node 1.4
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1.4 Total 11 8 3 0,845350937 Kriteria = Cukup Kelancaran proses pembelian 0,481714573 Cukup 6 6 0 0 Puas 4 2 2 1 Sangat Puas 1 0 1 0 Kejelasan informasi produk 0 Cukup 11 8 3 0,845350937 Respon tim layanan 0,55034071 Cukup 5 5 0 0 Buruk 2 2 0 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Puas 4 1 3 0,811278124 Solusi yang diberikan 0,26821316 Cukup 8 7 1 0,543564443 Puas 2 1 1 1 Sangat Puas 1 0 1 0 Sering menerima promosi 0,413088436 Cukup 4 4 0 0 Buruk 2 1 1 1 Puas 2 2 0 0 Sangat Puas 3 1 2 0,918295834 Harga produk 0,049452073 Puas 6 4 2 0,918295834 Cukup 4 3 1 0,811278124 Buruk 1 1 0 0 Kecepatan konfirmasi 0,075860623 Cukup 5 4 1 0,721928095 Puas 5 3 2 0,970950594 Buruk 1 1 0 0
Pada  tabel  5  dilakukan  perhitungan  untuk  atribut  mudah  mencari  produk  dengan  subset  cukup,  gain  tertinggi terdapat pada atribut kecepatan konfirmasi. Dapat disimpulkan jika “kecepatan konfirmasi = buruk” maka nilai sudah final, sedangkan untuk subset cukup dan puas harus dicari akar nya.
Tabel 6. Node 1.5
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1.5 Total 5 4 1 0,721928095 Kriteria = Cukup Kelancaran proses pembelian 0,721928095 Cukup 4 4 0 0 Sangat Puas 1 1 0 0 Kejelasan informasi produk 0 Cukup 5 4 1 0,721928095 Respon tim layanan 0,321928095 Cukup 3 3 0 0 Puas 2 1 1 1 Solusi yang diberikan 0,072905595 Cukup 4 3 1 0,811278124 Puas 1 1 0 0 Sering menerima promosi 0,721928095 Cukup 4 4 0 0 Sangat Puas 1 1 1 0 Harga Produk 0,170950594 Cukup 2 2 0 0 Puas 3 2 1 0,918295834
Pada  tabel  6  dilakukan  perhitungan  untuk  atribut  kecepatan  konfirmasi  dengan  subset  cukup,  gain  tertinggi terdapat pada atribut sering menerima promosi dengan entropy pada semua subset adalah 0. Dapat disimpulkan bahwa semua subset telah mencapai nilai final.
Tabel . Node 1.6 Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain 1.6 Total 5 3 2 0,970950594 Kriteria = Puas Kelancaran proses pembelian 0,170950594 Cukup 1 1 0 0 Puas 4 2 2 1 Kejelasan informasi produk 0 Cukup 5 3 2 0,970950594 Respon tim layanan 0,970950594 Cukup 2 2 0 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
Nod e Keterangan Jml kasus (S) TIDAK (S1) YA (S2) Entropy Gain Buruk 1 1 0 0 Puas 2 0 2 0 Solusi yang diberikan 0,970950594 Cukup 3 3 0 0 Sangat Puas 1 0 1 0 Puas 1 0 1 0 Sering menerima promosi 0,170950594 Buruk 2 1 1 1 Puas 1 1 0 0 Sangat Puas 2 1 1 1 Harga produk 0,419973094 Puas 3 2 1 0,918295834 Buruk 1 1 0 0 Cukup 1 0 1 0
Pada tabel 7 dilakukan perhitungan untuk atribut kecepatan konfirmasi dengan subset puas, gain tertinggi terdapat pada  atribut  respon  tim  layanan  dan  atribut  solusi  yang  diberikan  dengan  entropy  pada  semua  subset  adalah  0.  Dapat disimpulkan bahwa semua subset memiliki nilai final.

## 3.3 Hasil
Setelah melakukan proses perhitungan dari atribut dan subset pada tabel di atas maka dapat terbentuk pohon keputusan yang dihasilkan oleh tools rapid miner seperti gambar berikut.

## Gambar 3 Decision Tree
Dari pohon keputusan/decision tree yang dihasilkan oleh rapid miner, dihasilkan juga beberapa rules/aturan sesuai pohon keputusan yang telah didapat seperti gambar 3 di bawah ini
Gambar 3 . Rule decision tree
Dari perhitungan nilai entropy dan gain pada pembahasan sebelumnya didapatkan nilai gain tertinggi terdapat pada atribut  pengiriman  produk  yang  berarti  atribut  pengiriman  produk  merupakan  atribut  yang  paling  signifikan  terhadap kepuasan pelanggan. Pada pengujian performa menggunakan tool rapid miner, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 93%,  menunjukkan  kemampuan  yang baik dalam  memprediksi  kepuasan pelanggan. Detail dari akurasi dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi

## Gambar 5 Akurasi model

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  menerapkan  dan  menguji  metode  perhitungan  entropy  serta  information  gain  untuk membangun  pohon  keputusan  dalam  analisis  atribut-atribut  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Sepuluh  atribut utama  yang  dianalisis  meliputi:  Mudah  mencari  produk,  Kelancaran  proses  pembelian,  Pengiriman  produk,  Kejelasan informasi produk, Respon tim layanan, Solusi yang diberikan, Tampilan dan navigasi, Sering menerima promosi, Harga produk, dan Kecepatan konfirmasi. Analisis dimulai dengan menghitung entropy untuk setiap subset data berdasarkan atribut-atribut tersebut. Information gain digunakan untuk menentukan atribut paling signifikan dalam membagi data pada setiap node pohon keputusan. Hasil perhitungan menunjukkan atribut "Pengiriman produk" memiliki gain tertinggi pada langkah  awal  dengan  entropy  sebagai  berikut:  Sangat  Buruk  (0),  Buruk  (0,591672779),  Cukup  (0,999525689),  Puas (0,319337387),  dan  Sangat  Puas  (0).  Selanjutnya,  atribut  dengan  gain  tertinggi  dalam  subset  "Pengiriman  produk  = Buruk" adalah "Tampilan dan navigasi". Proses serupa dilakukan untuk subset lainnya, termasuk "Pengiriman produk = Cukup"  dan "Kecepatan  konfirmasi".  Setiap  langkah  menggunakan  atribut  dengan  gain  tertinggi  untuk  membagi  data hingga entropi nol atau  mendekati  nol,  menandakan  homogenitas data pada node tersebut.  Atribut seperti "Kecepatan konfirmasi"  dan "Respon  tim  layanan" juga  ditemukan  berpengaruh  signifikan  terhadap kepuasan  pelanggan.  Namun, penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  utama,  yakni  tidak  dianalisisnya  subset  "Puas"  dari  atribut  "Pengiriman  produk". Adapun model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 93%, menunjukkan kemampuan yang baik dalam memprediksi kepuasan pelanggan.

## REFERENCES
[1] A. S. S. o’g’li Shirin, Mirzaeva Nodirovna, “E-Commerce Trends Shaping The Future of Retail.pdf.” 2024.
[2] R. Setyawati, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Tingkat Kepuasan Konsumen,” Inov. J. Ekon. Keuang. dan Manaj., vol. 19, no. 1, pp. 57–63, 2023, [Online]. Available: https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/INOVASI/article/view/12660/2345
[3] W. Yuliyanto, “Pengaruh Promosi Terhadap Kepuasan Pelanggan di Toko Aleea Shopid Kebumen,” J. Bus. Econ. Res., vol. 1, no. 2, pp. 168–172, 2020, doi: 10.47065/jbe.v1i2.244.
[4] F. Anggraini and A. Budiarti, “PENGARUH HARGA, PROMOSI, DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN DIMEDIASI KEPUASAN PELANGGAN PADA KONSUMEN GOJEK,” J. Pendidik. Ekon., vol. 08, pp. 86–94, 2020, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/36354
[5] S. A. A. Wazir, Indra, “Analisis Kepuasan Konsumen Dengan Algoritma C4.5 Pada Umkm Minimall,” Comasie, vol. 3, no. 3, pp. 21–30, 2020.
[6] Nurul Farhana, Harly Okprana, and Rizky Khairunnisa Sormin, “Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Aplikasi Tiktok Shop Dengan Metode Algoritma C4.5,” SmartEDU J., vol. 1, no. 3, pp. 101–111, 2022.
[7] W. T. Wu et al., “Data Mining in Clinical Big Data: The Frequently Used Databases, Steps, And Methodological Models,” Mil. Med. Res., vol. 8, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.1186/s40779-021-00338-z.
[8] C. R. Aditya Nugroho and T. Kristiana, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Kepuasan Pelanggan Toko Online Parfume Chantik,” J. Algoritm., vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3169.
[9] K. A. Saputra, J. T. Hardinata, M. R. Lubis, S. R. Andani, and I. S. Saragih, “Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[10]  S. N. Bardab, T. M. Ahmed, and T. A. A. Mohammed, “Data mining classification algorithms: An overview,” Int. J. Adv. Appl. Sci., vol. 8, no. 2, pp. 1–5, 2021, doi: 10.21833/ijaas.2021.02.001.
[11]  A. Triayudi and W. O. Widyarto, “Educational Data Mining Analysis Using Classification Techniques,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1933, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012061.
[12]  R. C. Chen, C. Dewi, S. W. Huang, and R. E. Caraka, “Selecting critical features for data classification based on machine learning methods,” J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00327-4.
[13]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[14]  S. W. Siahaan, K. D. R. Sianipar, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Dalam Meningkatkan Kemampuan Bahasa Inggris Pada Mahasiswa,” vol. 13, no. 2, pp. 229–239, 2020.
[15]  M. Bansal, A. Goyal, and A. Choudhary, “A comparative analysis of K-Nearest Neighbor, Genetic, Support Vector Machine, Decision Tree, and Long Short Term Memory algorithms in machine learning,” Decis. Anal. J., vol. 3, no. May, p. 100071, 2022, doi: 10.1016/j.dajour.2022.100071.
[16]  M. F. Rizqullah, N. T. Raihana, and M. I. Jambak, “Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung,” Klik Kaji. Ilm. Inform. Dan Komput., vol. 4, no. 5, pp. 2580–2587,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 530−542 https://djournals.com/resolusi
2024, doi: 10.30865/klik.v4i5.1788.
[17]  R. Sovia, A. Muhammad, S. Arlis, Guslendra, and S. Defit, “Analysis of sales levels of pharmaceutical products by using data mining algorithm C45,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 22, no. 1, pp. 476–484, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp476-484.
[18]  S. A. S. Ratih Nurdiyani Sari,Novrina, “Penerapan algoritma c4.5 untuk memprediksi bencana gunung meletus di indonesia,” Tek. dan Sci., vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2024.
[19]  A. R. S. Nasution, “Identifikasi Permasalahan Penelitian,” ALACRITY  J. Educ., vol. 1, no. 2, pp. 13–19, 2021, doi: 10.52121/alacrity.v1i2.21.
[20]  L. Thorndahl, Katrine and D. Stentoft, “Educating Students for a Complex Future – Why Integrating a Problem Analysis in Problem Based Learning has Something to Offer,” Interdiscip. J. Probl. Learn., vol. 14, no. 1, 2020.
[21]  A. Setiawan and D. Pasha, “Sistem Pengolahan Data Penilaian Berbasis Web Menggunakan Metode Piecies,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 97–104, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i1.225.
[22]  I. Ahmad, S. Samsugi, and Y. Irawan, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 1, p. 46, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/107