## JURNAL SISFOTENIKA
Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1357

## Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan  Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5
Analysis Of Customer Satisfaction Levels In Printing Cv. Mega Media Uses C4.5 Algorithm
Eka Prasetyaningrum* 1 , Puji Susanti 2
1,2 Universitas Darwan Ali, Sampit, Kalimantan Tengah e-mail: * 1 eka.tya94@gmail.com, 2 pujisusan1@gmail.com

## Abstrak
Di Indonesia media cetak dari waktu ke waktu berkembang dengan pesat. Hal tersebut diketahui dengan banyaknya jumlah percetakan jasa yang berdiri. percetakan jasa merupakan usaha  yang  memproduksi  bermacam  media  cetak  seperti  spanduk,  banner,  pamflet  dan  lain sebagainya.  Ada  banyak    usaha  percetakan  yang  menawarkan  berbagai  promo,  hadiah, maupun  dengan  harga  yang  murah.  Jika  pelanggan  kurang  puas  dengan  hal  tersebut  semua akan  sia-sia.  Tujuan dari  penelitian  ini  yaitu    membantu pemilik  CV.Mega  Media mengetahui tolak  ukur  kepuasan  pelanggan  untuk  dapat  bersaing  dengan  percetakan  yang  lain.  Peneliti akan  menganalisa    mengenai  kepuasan  pelanggan  percetakan  dengan  atribut  nama,  jenis kelamin,  usia,  jenis  pesanan,  harga,  pelayanan,  kualitas  produk,  loyalitas,  dan  kepuasan. Dengan  memanfaatkan  teknik  data  mining    dari  ketiga  kali  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  dataset  kepuasan  pelanggan    yang  dibagikan  kepada  100  pelanggan,  dapat  di  prediksi menggunakan  algoritma  C4.5  (decision  tree)    dengan  hasil    akurasi  sebesar  93.00%    dengan bantuan tools Rapidminer 9.9. Dengan hasil  tersebut dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan  pelanggan  pada  percetakan  CV.  Mega  Media. Pada  penelitian  ini,    penulis menyarankan  penggunaan  data  training  yang  lebih  banyak  untuk  mendapat  kan  hasil  yang lebih maksimal dan akurat.
Kata kunci— Kepuasan pelanggan, Data mining, Algoritma C4.5

## Abstract
In Indonesia, the print media from time to time is growing rapidly. This is known by the large number of printing services that have been established. Service printing is a business that produces various print media such as banners, banners, pamphlets and so on. There are many printing  businesses  that  offer  various  promos,  prizes,  or  at  low  prices.  If  the  customer  is  not satisfied  with  this  all  will  be  in  vain.  The  purpose  of  this  research  is  to  help  CV.Mega  Media owners know the benchmarks of customer satisfaction to be able to compete with other printers. Researchers  will  analyze  printing  customer  satisfaction  with  the  attributes  of  name,  gender, age,  type  of  order,  price,  service,  product  quality,  loyalty,  and  satisfaction.  By  utilizing  data mining techniques from the three tests that have been carried out on the customer satisfaction dataset  distributed  to  100  customers,  it  can  be  predicted  using  the  C4.5  algorithm  (decision tree) with an accuracy of 93.00% with the help of Rapidminer 9.9 tools. With these results can
Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5
be used to measure the level of customer satisfaction in printing CV. MegaMedia. In this study, the authors suggest using more training data to get maximum and accurate results.
Keywords— Customer satisfaction, Data mining, Algorithm C4.5
1. PENDAHULUAN
Di Indonesia media cetak dari waktu ke waktu berkembang dengan pesat. Hal tersebut diketahui  dengan  banyaknya  jumlah  percetakan  jasa  yang  berdiri.  percetakan  jasa  merupakan usaha  yang  memproduksi  bermacam  media  cetak  seperti  spanduk,  banner,  pamflet  dan  lain sebagainya.
Ada  banyak    usaha  percetakan  yang  menawarkan  berbagai  promo,  hadiah,  maupun dengan harga yang murah. Jika pelanggan kurang puas dengan hal tersebut semua akan sia-sia. Kepuasan  konsumen  adalah  suatu  keadaan  yang  menunjukkan  dimana  konsumen  menyadari bahwa kebutuhan dan keinginannya sesuai atau tidak sesuai dengan yang diharapkan  [1]. Pada umumnya kepuasan pelanggan itu berbeda-beda. Pelanggan yang puas akan terus menggunakan jasa  tersebut  sedangkan  pelanggan    yang  merasa  tidak  puas,  akan  berhenti  menggunakan  jasa tersebut.  Hal  tersebut  akan  membuat  pelaku  usaha  kehilangan  pelanggan.Pelaku  usaha  harus membuat strategi dalam mengembangkan dan berusaha meningkatkan kepuasan pelanggan.
Adapun  peneliti  terdahulu    yang  telah  dilakukan  diantaranya  adalah  Pada  penelitian “Implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi  kepuasan pelanggan  Taksi  Kosti”  dengan  akurasi  88,01%,  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  cocok untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  taksi  KOSTI[2].  Dalam  penelitian  Rika  Andriani (dkk)  menggambarkan  kepuasan  masyarakat  terhadap  perusahaan  dari  fasilitas,  pelayanan  dan cara  yang  diberikan  perusahaan  kepada  masyarakat  yang  ingin  menggunakan  jasa perusahaan[3].  Dalam  kajian  Novendra,  Adisaputra  Sinaga,  dan  Arifin  Tua  Purba  mengatakan bahwa  dari  hasil  eksperimen  dan  uji  prediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  Politeknik  Bisnis Indonesia menggunakan metode decision tree C4.5, diperoleh nilai accuracy 80,00 %, precision 82,61%,  dan  recall  95,00%.  dengan  kriteria  “Puas”  [4].  Pada  penelitian  Erma  Delima Sikumbang  (dkk)  kepuasan  pelanggan  terhadap  penggunaan  kartu  Telkomsel  prabayar  Atribut di  masing-masing  variabel  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  meliputi:  harga,  promosi, kualitas  produk  dan  kualitas  layanan.  Variabel  kualitas  layanan  dengan  gain  tertinggi  nilai akurasi  klasifikasi  sebesar  0,266396957  dan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  0,9655  sehingga tergolong  kategori  klasifikasi  sangat  baik[5].  Pada  Penelitian  Nenitrolina  Ndruru  dan  Anita Sindar  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan  Transportasi  Online Menggunakan  Algoritma  C4.5”  dengan  atribut  Fasilitas,  Pelayanan,  Loyalitas,  Kategori.  Input data sebanyak 155 data. Dari data tersebut maka dibagi 2 yaitu 100 data data latih (training) dan 55  data  data  uji  (testing).  klasifikasi  kepuasan  pelanggan  “Tidak  Puas”  sebanyak  91  orang pelanggan, sedangkan yang “Tidak Puas” sebanyak 9 orang pelanggan [6]. Pada penelitian Esty Purwaningsih  dan  Ela  Nurlaelasari  dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  pada  resto cepat saji untuk meningkatkan pelayanan menggunakan algoritma C4.5 diperoleh hasil akurasi sebesar 95,36%[7].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  peneliti  akan  menganalisa    mengenai  kepuasan pelanggan percetakan dengan atribut nama, jenis kelamin, usia, jenis pesanan, harga, pelayanan, kualitas  produk,  loyalitas,  dan  kepuasan.  Objek  penelitian  adalah  pelanggan  percetakan CV.Mega  Media,  salah  satu  UKM  (Usaha  Kecil  Menengah)  yang  berada  di  kota  Sampit kabupaten  Kotawaringin  Timur.  Metode  yang  dipakai  adalah  algoritma  C4.5    karena  dapat memprediksi  pemberian  nilai  akurasi  yang  ideal  untuk  memprediksi  kepuasan  pelanggan.

## Eka Prasetyaningrum, Puji Susanti
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data menggunakan  teknik  pengambilan  keputusan[8].  Menurut  penelitian  Yulianti  (dkk)  yang mengatakan  Algoritma  C4.5  memiliki  keunggulan  memproses  data  yang  mempunyai  nilai atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan  sederhana,  mudah  ditafsirkan  dan  yang  tercepat  dari algoritma  lain[9].  Menurut  Esty  Purwaningsih  mengatakan  bahwa  hasil  analisis  algoritma berupa  diagram  pohon  yang  sangat  mudahdipahami,  mudah  dibangun,serta  memerlukan  data eksperimen  lebih  kecil  dari  algoritma  lain,  dapat  memproses  data  nominal  dan  kontinyu[10]. Penggunaan  Algoritma  C4.5  sangat  cocok  untuk  berjalan  dalam  data  yang  masuk  setiap hari(kontinu)  dan  dapat  menampung  data  skala  besar[11].  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu membantu  pemilik  CV.Mega  Media  mengetahui  tolak  ukur  kepuasan  pelanggan  untuk  dapat bersaing dengan percetakan yang lain.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk memudahkan penelitian ini, diperlukan suatu kerangka kerja untuk memecahkan suatu masalah guna mencapai tujuan yang diinginkan. Penelitian ini dibuat dari analisis masalah yang  ada  di  CV.  Mega  Media,  solusi  untuk  masalah  ini  adalah  algoritma  C4.5.  Selanjutnya algoritma C4.5 tersebut diterapkan pada data kepuasan pelanggan CV. Mega Media yang telah dikumpulkan  sebelumnya  melalui  penyebaran  kuisioner.  pengolahan  data  dengan  algoritma, serta pengujian hasil menggunakan bantuan Aplikasi Rapidminer Versi 9.9 . Rapidminer adalah perangkat  lunak  yang  diciptakan  oleh  Dr.Markus  Hofmann  dari  Institute  Teknologi Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg  dari  rapid-i.com  pada  layar  GUI(grafis  antarmuka pengguna),  sehingga  memudahkan  pengguna  dengan  perangkat  lunak  ini[12].  Kerangka  kerja penelitian yang dilakukan seperti gambar berikut.
Gambar 1. Skema proses penelitian

## 2. 1.1 Metode Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma untuk mengubah fakta yang besar menjadi pohon keputusan (decision tree) yang merepresentasikan aturan (rule)[13]. Aturan yang mudah
Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5
dipahami  dalam  bahasa  alami  juga  dapat  diekspresikan  dalam  bentuk  database  seperti Structured Query Language untuk menemukan record dalam kategori tertentu.
Algoritma  pohon  keputusan  (Klasifikasi  versi  4.5)  merupakan  evolusi  dari  algoritma ID3. Dengan adanya pengembangan tersebut, algoritma C4.5 memiliki prinsip dasar kerja yang sama dengan algoritma ID3.
Secara umum, proses membangun pohon keputusan dari algoritma C4.5 adalah sebagai berikut[14]:
a. Pilih atribut sebagai  simpul akar.
b. Buat cabang untuk tiap nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang sama.  Pemilihan  atribut  sebagai  simpul,  baik  simpul  akar  (root)  atau  simpul  internal didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut yang ada.
Tahapan dari algoritma C4.5 adalah sebagai berikut[15]: a. Menghitung nilai Entropy,
b. Menghitung nilai Gain Ratio untuk masing-masing atribut
c. Atribut  yang  memiliki  Gain  Ratio  tertinggi  dipilih  menjadi  akar(root)  dan  atribut  yang memiliki nilai Gain Ratio yang terendah dari akar(root) dipilih menjadi cabang(branches)
d. Menghitung  lagi  nilai  Gain  Ratio  tiap-tiap  atribut  dengan  tidak  mengikutsertakan  atribut yang terpilih menjadi akar(root) ditahap sebelumnya.
e. Atribut yang memiliki Gain Ratio tertinggi dipilih menjadi cabang(branches)
f. Mengulangi  langkah  ke-4  dan  ke-5  sampai  dengan  dihasilkan  nilai  Gain  =  0  untuk  semua atributyang tersisa.
Pada algoritma C4.5, nilai entropi dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
(1)
Keterangan :
S
= Himpunan kasus
A
= Fitur
N = Jumlah partisi S
Pi = Proporsi dari S i terhadap S
Untuk menghitung informasi Gain  :
(2)
Keterangan : S = Himpunan kasus
A
= Atribut n = jumlah partisi atribut A |S i | = jumlah kasus pada patisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S

## 2. 2 Pengumpulan Data Kuesioner
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  dari  kuesioner.  Data  yang diperoleh  dari  pembagian  kuesioner  sebanyak  100  kuisioner.  Pengumpulan  data  dengan  cara membagikan kuesioner menggunakan link google form kepada pelanggan CV. Mega Media di

## Eka Prasetyaningrum, Puji Susanti
kota  Sampit  kabupaten  Kotawaringin  Timur.  Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  nama,  jenis  kelamin,  umur,  jenis  pesanan,  harga,  pelayanan,  kualitas  produk,  loyalitas, dan kepuasan.

## Tabel 1 Kuesioner
No Atribut Indikator Pernyataan 1 Harga Harga terjangkau Tarif harga relatif murah Tarif harga dapat dibeli semua orang Harga sesuai dengan produk Pelayanan yang diberikan sesuai dengan harga Mutu yang diperoleh pas dengan harga Daya saing harga Perbandingan harga Manfaat sesuai dengan harga Manfaat yang diberikan sesuai dengan harga 2 Pelayanan Keandalan Kecepatan dalam penyelesaian desain Ketanggapan Cepat & tepat dalam menyampaikan informasi Keyakinan Yakin  dengan  pelayanan  yang  diberikan  penuh  dengan kesopanan Empati Memberikan bantuan yang diperlukan konsumen Berwujud Melayani dengan profesional Kemampuan Kemampuan melayani tidak mengecewakan Sikap Pelayanan percetakan yang sopan dan ramah Perhatian Menerima kritik saran dari konsumen Tindakan Cepat  dan  tanggap  dalam  melayani  permintaan konsumen Tanggung jawab Bertanggung jawab atau semua pesanan konsumen 3 Kualitas produk Kinerja Konsumen merasa nyaman dengan kinerja karyawan Kinerja karyawan cepat dalam menyelesaikan produk Keandalan Kualitas produk sesuai dengan pesanan Ketetapan dalam menyelesaikan produk Kesesuaian dengan spesifikasi Produk sesuai dengan yang dipesan Produk yang dicetak masih fresh Daya tahan Produk memiliki daya tahan yang lama Kemampuan diperbaiki Kecepatan penanganan keluhan konsumen terhadap produk yang dipesan langsung di atasi Persepsi pada kualitas Citra dan reputasi produk terhadap tanggung jawab percetakan kepada konsumen 4 Loyalitas Secara keseluruhan anda lebih sering menggunakan
percetakan Mega Media dibanding percetakan merk lain Jika ada seorang yang meminta saran anda, maka percetakan apa yang sebaiknya digunakan, anda akan menyarankan Mega media pada orang tersebut Anda akan mengatakan hal-hal baik/ positif mengenai percetakan Mega Media kepada orang lain Harga bukanlah masalah yang penting bagi anda untuk menggunakan percetakan Mega Media
Jika anda menggunakan percetakan, anda akan menggunakan percetakan Mega Media 5 Kepuasan Bagaimana  kepuasan  Anda  mengenai  harga,pelayanan, dan  kulitas  produk  yang  diberikan  percetakan  Mega Media?
Untuk jawaban responden meliputi sebagai berikut :
Tabel 2. Bobot Skor Jawaban Responden Jawaban Responden Bobot Skor Sangat tidak puas 1 Tidak Puas 2 Puas 3 Sangat puas 4
Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Proses Pengolahan Data
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuesioner  yang  telah  dibagikan kepada  para  pelanggan  percetakan  CV.Mega  Media  sebanyak  100  kuesioner.  Data  yang diperoleh menyatakan 94 Puas dan 6 tidak  puas. Kemudian akan dilakukan pemilihan variable yang  akan  digunakan.  Rekap  data  yang  diproses  di  Microsoft  Office  Excel  seperti  gambar  di bawah ini.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1 Amat Laki- laki 35 stiker baleho 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas 2 Kolombus.s Laki- laki 29 Pencetakan stiker 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas 3 Anton Irawan Laki- laki 24 Neon box 3 4 4 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Puas 4 Muhammad Yunus Laki- laki 25 spanduk 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 2 2 3 2 3 Puas 5 Muhammad Zachrudien Laki- laki 36 Kalender 2023, Wallpaper, Frame Aklirik, Poster 3 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 4 4 3 3 Puas 6 Muhammad Nasar Laki- laki 28 kertas Stiker + print stiker 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas 7 Adittiya saputra Laki- laki 17 Ganci dan stiker 4 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 4 Puas 8 Rinto Arif Sihotang Laki- laki 28 Percetakan sticker 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas 9 vya Perempuan 31 cutting akrilik 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Puas 10 Fajrianoor Laki- laki 23 Sticker A3 4 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Puas 11 Ricky Febrianto Laki- laki 32 Cutting laser & Grafir Mahar 2 3 2 2 2 3 2 3 3 4 3 3 3 3 2 4 3 2 2 2 3 2 3 3 3 2 2 3 2 2 Tidak puas 12 Muhammad syahru ramadhan Laki- laki 17 Undangan 3 4 3 4 3 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 Puas 13 Ikhsan Laki- laki 24 Spanduk 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas 14 Sela Agustiana Perempuan 18 Banner 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Puas dst … … … … .. … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … ….
dst … … … … .. … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … ….
dst … … … … .. … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …. 99 Renata Rayya Perempuan 25 Banner 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 Tidak puas 100 Sista Mawari Perempuan 29 Stiker 4 3 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 Puas Hasil x4= Loyalitas Jenis kelamin Usia Jenis pesanan
NO Nama x1= Harga x2= Pelayanan x3= Kualitas Produk
Gambar 2. Data awal kuesioner
Pada  data  kuesioner  tersebut  selanjutnya  akan  dilakukan  penyederhanaan  data  dengan pemilihan  atribut  dalam  mengolah  data  dengan  mengambil  rata-rata  x1  (Harga),  rata-rata  x2 (Pelayanan),  rata-rata  x3  (Kualitas  Produk),  rata-rata  x4  (Loyalitas),  dan  Y  (Hasil)  sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel berikut
NO Nama Rata-Rata  x1 Rata-Rata x2 Rata-Rata x3 Rata-Rata x4 Hasil 1 Amat 4 4 3,89 4 Puas 2 Kolombus.s 4 4 4 4 Puas 3 Anton Irawan 3,5 3,5 3,1 3 Puas 4 Muhammad Yunus 3 2,8 2,78 2,4 Puas 5 Muhammad Zachrudien 3,17 3,3 3,1 3,4 Puas 6 Muhammad Nasar 4 4 4 4 Puas 7 Adittiya saputra 3,5 3,4 3,67 3,6 Puas 8 Rinto Arif Sihotang 4 4 4 4 Puas 9 vya 3 3 3 3 Puas 10 Fajrianoor 3,3 3,4 3 3 Puas 11 Ricky Febrianto 2,3 3 2,56 2,2 Tidak puas 12 Muhammad syahru ramadhan 3,3 3,3 3,3 3 Puas 13 Ikhsan 4 3,9 4 4 Puas 14 Sela Agustiana 4 4 4 4 Puas dst … … … … … … dst … … … … … … dst … … … … … … 99 Renata Rayya 1,83 1,4 1,67 1,4 Tidak puas 100 Sista Mawari 3,67 3,6 3,78 3,6 Puas
Gambar 3. Penyederhanaan Data
Setelah  penyederhanaan  data,  tahap  berikutnya  data  tersebut  akan  diproses  dengan bantuan  aplikasi  Rapidminer  versi  9.9  yang  menghasilkan  pohon  keputusan  dan  juga  rulenya. Dengan  metode  algoritma  C4.5  yang  diterapkan  pada  aplikasi  Rapidminer,  didapatkan  hasil pohon keputusan sebagai berikut.

## Eka Prasetyaningrum, Puji Susanti
Gambar  4. DecisionTree
Pohon  keputusan  akan  menghasilkan  aturan  yang  telah  diterapkan  menggunakan aplikasi Rapidminer. Rule/aturan yang didapat seperti pada gambar.
Gambar 5. Rule

## 3. 2  Pengujian Tingkat Akurasi
Pengujian data kepuasan pelanggan dengan bantuan tools Rapidminer 9.9 pada operator Performance yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi.  Hasil  tersebut  didapat  dari Confusion matrix yaitu  klasifikasi yang memperkirakan sebuah objek benar atau salah meliputi accuracy , precission , dan recall .
Tabel 3. Confusion Matrix Classification Predicted class
Class= Yes Class= No
Class= Yes a (TP/true positive)
b (FN/false negative)
Class=No
c (FP/false positive) d (TN/true negative)
Nilai akurasi dapat dihitung menggunakan rumus :
Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5
Tujuan dari pengujian algoritma C4.5 (decision tree)  adalah untuk menentukan kinerja klasifikasi kelas yang telah ditentukan. Pengujian  menggunakan K-Fold Validation dilakukan untuk membagi data yang akan diuji. Dalam penelitian ini pada operator Cross Validation akan menggunakan  nilai  K-Fold  Validation  yang  berbeda.  Pengujian  sebanyak  3  kali  yang  akan dilakukan meliputi:
1. K-Fold Validation 10 2. K-Fold Validation 7 3. K-Fold Validation 2
Gambar 6. Pengujian menggunakan Operator Cross Validation
Untuk pengujian 1 data dari 100 data dibagi menjadi 10 bagian, 9 data untuk data training dan 1 data sebagai data testing. Data-data yang telah dibagi akan di traning oleh algoritma C4.5 dengan  operator Cross  Validation dimana  training  terdiri  dari  Decision  tree  kemudian  untuk testing terdiri dari Apply Model dan Performance. Pada pengujian 1 menghasilkan nilai akurasi sebesar 91% dengan confusion matrix sebagai berikut.
Gambar 7. Hasil Confusin Matrix
True positive (tp) terdiri dari 90 data, false positive (fp) 4 data, true negative (tn) 1 data, dan  false  negative  (fn)  5  data.  Perhitungan  pada  tes  1  untuk  mencari  hasil  yang benar  (contoh kasus K-Fold Validasi 10).

## Eka Prasetyaningrum, Puji Susanti
Kemudian  akan  dilakukan  ke  pengujian  selanjutnya  dengan  K-fold  Validation  nilai  7 kemudian 2. Berikut hasil validation yang berbeda seperti pada tabel dibawah.
Tabel 4. Hasil Akurasi Validasi
Gambar 8. Rule pada Rapidminer
Berdasarkan  tabel  akurasi  dengan  nilai  validasi  yang  berbeda,  sehingga  dapat disimpulkan  pada  pengujian  dengan  K-Fold  Validation  7  menghasilkan  nilai  akurasi  91.97% dengan  AUC  0.632.  Pada  pengujian  yang  terakhir  dengan  nilai  K-Fold  Validation  2 menghasilkan  nilai  akurasi  93.00%  dengan  AUC  0.739%.    Dari  hasil  pengujian  dapat disimpulkan  bahwa  semakin  rendah  nilai  validasi  K-Fold  maka  semakin  tinggi  nilai  akurasi yang  didapatkan.  Pada  penelitian  ini,  diperoleh  aturan  yang  menunjukkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  terhadap  percetakan  CV.Mega  Media.  Faktor  yang mempengaruhi yaitu pada node pertama adalah atribut pelayanan, node kedua atribut harga, dan node ketiga atribut kualitas produk. Sehingga dapat diketahui pada model aturan  Jika pelayanan >2.050 dan harga >2.915 maka hasilnya Puas {Puas=87 dan Tidak Puas=0}, dan Jika harga ≤ 2.915 dan kualitas produk > 2.615 maka hasilnya Puas {Puas=4 dan Tidak Puas=0}.Algoritma C4.5 dapat menghasilkan aturan yang menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan  percetakan  CV.  Mega  Media  terhadap  respon  dari  pelanggan  yang  puas  dan  tidak puas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  kepuasan  pelanggan  yang  dilakukan  di  CV.Mega  Media  dapat disimpulkan  bahwa  hal  tersebut  dapat  diprediksi  dengan  mengaplikasikan  teknik  data  mining dengan  algoritma  C4.5  (decision  tree).Kepuasan  pelanggan  dapat  di  prediksi  berdasarkan  data training  yang  diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner.  Dari  ketiga  kali  pengujian  yang  telah dilakukan,  kepuasan  pelanggan  yang  di  prediksi  dengan  mengaplikasikan  algoritma  C4.5
K-Fold Valdation Akurasi AUC 10 91.00% 0.572 7 91.97% 0.632 2 93.00% 0.739

## Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan
Algoritma C4.5
sehingga  mendapatkan  hasil  akurasi  dengan  nilai  93.00%  pada  K-Fold  validation  2  dan termasuk kategori good classification.

## 5. SARAN
Pada penelitian ini,  penulis menyarankan penggunaan data training yang lebih banyak untuk mendapat kan hasil yang lebih maksimal dan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Untuk  Universitas  Darwan  Ali  Sampit  dan  pemilik  CV.  Mega  Media  Saya mengucapkan terima kasih karena telah bersedia menjadi objek penelitian dan telah membantu menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Indriyani,  N.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Siregar,  Z.  A.  (2022).  Analisis  Faktor  Kepuasan Konsumen Terhadap Produk Roti Pinkan Bakery & Cake dengan Algoritma C4. 5. Jurnal Riset Rumpun Ilmu Teknik (JURRITEK) , 1 (2), 76-90.
[2]. Puspitasari,  D.  (2016).  Hubungan  Kepengurusan  Mahasiswa  Didalam  Organisasi HIMIKA  Periode  Tahun  2015/2016  dengan  Hasil  Indeks  Prestasi  Semester  Mahasiswa Program  Studi  Ilmu  Keperawatan  STIKES  Sari  Mulia  Banjarmasin. Skripsi. Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Sari Mulia Banjarmasin.
[3]. Andriani,  R.,  Poningsih,  P.,  &  Lubis,  M.  R.  (2019,  September).  Indeks  Evaluasi Kepuasan Masyarakat pada Pelayanan Perizinan Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu  Satu  Pintu  Menggunakan  Metode  algoritma  C4.  5.  In Prosiding  Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 389-395).
[4]. Sinaga,  N.  A.,  Purba,  A.  T.,  &  Akuntansi,  K.  (2021).  Penerapan  algoritma  c.  45  untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  politeknik  bisnis  indonesia. J. TEKINKOM , 4 (2), 245-254.
[5]. Sikumbang,  E.  D.,  Ariani,  F.,  Handayani,  T.,  Ramanda,  K.,  Sukmana,  S.  H.,  & Supriyatna, A. (2022). Penerapan Algoritma C. 45 Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan  Kartu  Telkomsel  Prabayar. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika) , 6 (2), 811-820.
[6]. Nduru, N., & Sindar, A. (2022). Penerapan Data Mining Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Transportasi  Online  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Junal  Teknik  Informatika, Manajemen dan Bisnis Digital , 1 (2), 162-171.
[7]. Purwaningsih,  E.,  &  Nurelasari,  E.  (2022).  Penerapan  Algoritma  C4.  5  Dalam Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Resto Cepat Saji. Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak , 3 (1), 40-44.
[8]. Nugroho, C. R. A., & Kristiana, T. (2022). Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Kepuasan Pelanggan Toko Online Parfume Chantik. Jurnal Algoritme , 3 (1), 10-21.
[9]. Yulianti,  I.,  Saputra,  R.  A.,  Mardiyanto,  M.  S.,  &  Rahmawati,  A.  (2020).  Optimasi Akurasi Algoritma C4. 5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis. Techno. Com , 19 (4), 411-421.
[10]. Purwaningsih,  E.  (2016).  Seleksi  Mobil  Berdasarkan  Fitur  dengan  Komparasi  Metode Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4. 5. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 12 (2), 153-160.
[11]. Chris,  S.,  &  Susilawati,  D.  (2020).  Analisis  Perancangan  Sistem  untuk  Kepuasan Pelanggan  pada  UD.  Shinta  Elektronic  dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.
5. ALGOR , 1 (2), 52-58.
[12]. Permana,  B.  A.  C.  (2018).  Prediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Tingkat  Pelayanan Menggunakan Algoritma C4. 5 (Decision Tree)(Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi). Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi , 1 (1), 32-39.
[13]. Syahputra, M., Windarto, A. P., & Winanjaya, R. (2021). Teknik Klasifikasi C4. 5 Dalam Menentukan Faktor Utama Kepuasan Nasabah Terhadap Pelayanan Klaim di PT Asuransi Central Asia Pematangsiantar. Bulletin of Data Science , 1 (1), 32-39.
[14]. Sadewo, M. G., Windarto, A. P., Damanik, I. S., & Hartama, D. (2018). Penerapan C4. 5 Untuk  Memprediksi  Kepuasan  Pasien  Terhadap  Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah Sakit (SIMRS) Pada Rumkit Tk. IV 01.07. 01 Pematangsiantar. Ready Star , 1 (1), 21-30.
[15]. Novianti,  B.,  Rismawan,  T.,  &  Bahri,  S.  (2016).  Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma C4. 5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak). Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , 4 (3).