## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1372-1378 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Customer Repeat Order Predictions using the Decision Tree Algorithm in Transportation Companies

## Analisis Prediksi Customer Repeat Order menggunakan Algoritma Decision Tree pada Perusahaan Transportasi
Imam Syafii 1* , Ahmad Aufar Ribhi 2 , Liya Yuni Astutik 3 , Graceilla Kristia Seraphim Budiono 4 , Alberta Silvia Pamela 5
1,2,4,5 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Teknologi Hukum dan Bisnis, Universitas Sugeng Hartono, Indonesia
3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Hukum dan Bisnis, Universitas Sugeng Hartono, Indonesia
E-Mail: 1 imam.mct34@gmail.com, 2 pakaufar@gmail.com, 3 liya@sugenghartono.ac.id ,
4 graceilla@sugenghartono.ac.id, 5 albertasilvia04@gmail.com
Received Jun 15th 2024; Revised Jul 25th 2024; Accepted Jul 28th 2024 Corresponding Author: Imam Syafii

## Abstract
Data is the core integral to managing the development of services within a company. Many companies fail to leverage data for sustainability or to enhance the quality of their services. The underutilization of data diminishes its potential value to a  company's  services.  Therefore,  harnessing  this  data  is  crucial  to  generating  valuable  insights  for  the  company.  The utilization of data mining techniques provides benefits in data processing, particularly through classification models like the decision tree algorithm, to predict customers likely to place repeat orders. The decision tree algorithm is widely used for predictive analysis due to its high accuracy. The research aims to understand the most sought-after company services and  increase  the  likelihood  of  customer  reorders,  thereby  boosting  company  revenue  while  reducing  marketing expenditures. The  results of  this research  using  the decision  tree algorithm  produced  a decision  tree  with an  accuracy measurement of 83.33%, a precision measurement of 100%, and a recall measurement of 70%. The best results of accuracy, precision, and recall measurements indicate that the use of this decision tree algorithm can be a solution for companies to predict customer repeat orders.
Keyword: Classification, Customer Repeat Order, Data Mining, Decision Tree, Sale

## Abstrak
Data  merupakan  inti  yang  tidak  terpisahkan  dalam  pengelolaan  pengembangan  pelayanan  yang  dimiliki  perusahaan. Banyak  perusahaan  yang  tidak  memanfaatkan  data  untuk  keberlangsungan  perusahaan  atau  meningkatkan  mutu  dari pelayanan perusahaan. Minimnya pemanfaatan data membuat data kurang memberikan nilai tambah terhadap suatu jasa atau pelayanan perusahaan. Oleh sebab itu, diperlukan adanya pemanfaatan data-data tersebut agar menghasilkan sebuah pengetahuan  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan.  pemanfaatan  teknik  data  mining  ini  memberikan  manfaat  dalam pengolahan data dengan menggunakan model klasifikasi, khususnya algoritma decision tree, untuk memprediksi pelanggan yang  berpotensi  melakukan  pemesanan  ulang.  Algoritma  decision  tree  ini  banyak  digunakan  untuk  melakukan  analisis prediksi karena menghasilkan keakuratan yang tinggi. Tujuan dari penelitian adalah untuk memahami layanan perusahaan yang  paling  diminati  dan  meningkatkan  peluang  pelanggam  untuk  melakukan  pemesanan  ulang  layanan  perusahaan sehingga mendapatkan manfaat dalam menaikan pendapatan perusahaan dengan menekan pengeluaran untuk pemasaran. Hasil dari penelitian menggunakan algoritma decision tree ini menghasilkan pohon keputusan dengan pengukuran accuracy sebesar  83,33%,  pengukuran  precision  sebesar  100%,  dan  pengukuran  recall  sebesar  70%.  Hasil  pengukuran  accuracy, precision dan recall menunjukan hasil yang baik sehingga penggunaan algoritma decision tree ini dapat dijadikan solusi untuk perusahaan guna melakukan prediksi customer repeat order .
Kata Kunci: Customer Repeat Order, Data Mining, Decision Tree, Klasifikasi, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  media  teknologi  komunikasi  di  Indonesia  semakin  tumbuh  berkembang  dan  canggih secara pesat didalam kehidupan masyarakat sehingga tidak bisa dihindarkan antara masyarakat dan teknologi. Penggunaan  teknologi  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  contohnya  kesehatan,  pendidikan,  logistik dan lain sebagainya  [1]. Teknologi yang digunakan dikembangkan supaya lebih mudah dalam menjalankan pekerjaan secara efektif dan efisien [2].
Penggunaan  teknologi  pada  perusahaan  logistik  berguna  dalam  memberikan  pelayanan  dan perkembangan  perusahaan  terutama  dalam  memberikan  pelayanan  yang  prima  terhadap  pelanggan  [3]. Kepuasan  pelanggan  penting  untuk  pelayanan  perusahaan,  kepuasan  pelanggan  ini  menjadikan  indikator perusahaan dalam memberikan pelayanan yang prima  [4]. Kepuasan pelanggan memberikan  pengaruh yang besar kepada pemasukan perusahaan [5][6]. Hal ini yang menjadikan perusahaan menekankan secara penuh pada kepuasan pelanggan yang di harapkan mendapatkan perulangan pemesanan kembali oleh pelanggan.
Perusahaan  jarang  memerhatikan  data  penjualan  atau  pemesanan  pada  layanan  yang  disediakan  di perusahaan logistik [7]. Data tersebut sering dibiarkan tanpa ada pengolahan data, sehingga banyak data yang tidak dimanfaatkan bahkan hanya menjadi database penyimpanan pelanggan saja. Tanpa adanya pengelolaan data perusahaan semakin hari, semakin banyak pengeluaran iklan yang harus dikeluarkan serta pengeluaran biaya  pendukung  pemasaran  yang  semakin  membesar,  sehingga  berdampak  pada  stabilitas  keluar  masuk keuangan perusahaan. Hasil yang didapatkan dari tidak memerhatikan data penjualan yang sering diabaikan menjadikan pelanggan sering silih berganti dan harus perpacu mendapatkan pelanggan baru. Data yang dimiliki oleh  perusahaan  tersebut  dapat  dimaksimalkan  untuk  menjadikan  manfaat  kepada  perusahaan  tersebut, sehingga dapat mengurangi biaya iklan serta biaya pendukung pemasaran yang lain [8].
Pemanfaatan data perusahaan dapat menggunakan teknik data mining untuk memberikan solusi terkait permasalahan  yang  terjadi di perusahaan.  Salah  satu peran data  mining yaitu  memprediksi.  Prediksi  serupa dengan klasifikasi dan estimasi, hanya saja untuk hasil prediksinya itu ada dimasa depan [9]. Pemanfaatan data tersebut  dengan  teknik  data  mining  berupa  analisis  prediksi  dapat  memberikan  manfaat  yang  luas  untuk perusahaan salah satunya adalah mendapatkan prediksi pelanggan yang memiliki peluang untuk melakukan pemesanan kembali pada perusahaan tersebut dengan berbagai variabel yang ada pada layanan yang tersedia di  perusahaan  [10].  Dengan  adanya  pemanfaatan  prediksi  data  diharapkan  dapat  menaikan  pendapatan perusahaan  serta  mengurangi  pengeluaran  perusahaan  untuk  biaya  pemasaran.  Teknik  data  mining  untuk melakukan  prediksi  salah  satunya  adalah  menggunakan  algoritma  decision  tree.  Decision  tree  merupakan metode pengklasifikasian untuk memanfaatkan data supaya menemukan hubungan antara variabel target dan variabel yang diinginkan [11]. Algoritma decision tree  merupakan salah satu algoritma yang cukup banyak digunakan  untuk  model  prediksi,  dengan  algoritma  ini  memberikan  metode  pengklasifikasian  yang  akurat untuk proses prediksi yang diharapkan [12].
Selain fokus pada pelanggan tetap perusahaan juga tidak memperhatikan jasa atau pelayanan apa yang sering  digunakan  pada  bulan-bulan  sebelumnya.  Sehingga  perusahaan  susah  untuk  mengembangkan  atau memberikan  pembaharuan  terhadap  pelayanan  atau  jasa  yang  berada  pada  perusahan  [13].  Data  penjualan tersebut  dapat  dimanfaatkan  dengan  data  mining  yang  dapat  memberikan  pengaruh  kepada  perusahaan. Pengolahan  data  mining  terhadap  data  penjualan  tersebut  dapat  diolah  menggunakan  algoritma  klasifikasi berupa decision tree. Penelitian terkait algoritma decision tree yang bertujuan untuk memprediksi perfomansi mahasiswa dalam menyelesaikan masa studi tepat waktu [14][15]. Hasil yang didapatkan penelitian tersebut dengan menggunakan algoritma decision tree memberikan tingkat akurasi sebesar 79,63%.
Penelitian terkait algoritma decision tree yang memberikan pola penjualan pada toko showroom sepeda motor [16]. Penelitian tersebut memanfaatkan penjualan yang menggunakan sistem manual di tranformasi ke dalam  sistem  yang  terkomputerisasi  yang  dapat  memberikan  pola  penjualan  untuk  menaikan  keuntungan penjualan pada toko tersebut. Hasil yang didapatkan dari penelitian tersebut menggunakan metode decision tree dan perhitungan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi sebesar 100%. Hasil akurasi tersebut memberikan tingkat akurasi yang  tinggi.
Penelitian terkait algoritma C4.5 bertujuan untuk sistem klasifikasi persedian obat [17]. Implementasi dari algoritma C4.5 untuk mengelola persedian produk laku atau tidak  laku. Pengolahan data pada penilitian tersebut menggunakan 2 kategori meliputi kategori laku dan kategori tidak laku. Hasil yang didapatkan dari penelitian  tersebut  menggunakan  perhitungan  algoritma  C4.5  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100%.  Hasil akurasi algoritma tersebut menunjukan hasil yang bagus dengan mencapai keakuratan data yang tinggi.
Penelitian terkait menggunakan algoritma decision tree dan regresi linier untuk memberikan prediksi penderita  kanker  payudara  [18].  Algoritma  decision  tree  digunakan  untuk  memberikan  rules  atau  pohon keputusan  yang  dibutuhkan  serta  algoritma  regresi  linier  digunakan  melakukan  perhitungan  statistik menetapkan pengaruh antar variabel yang digunakan. Hasil dari penelitian tersebut merupakan sebuah analisis dan uji validatas regresi linier dengan hasil tingkat akurasi algoritma decision tree sebesar 93,51% dan regresi linear sebesar 95,61%. Hasil penelitian tersebut menunjukan klasifikasi dengan kategori baik sehingga dapat memprediksi pasien yang didiagnosis kanker payudara ganas dan pasien.
Penelitian ini penting untuk mengembangkan pelayanan yang lebih baik dan dapat menganalisis sumber data pelanggan secara mendalam. Tujuan penelitian adalah untuk memahami layanan perusahaan yang paling diminati  dan  meningkatkan  peluang  pelanggam  untuk  melakukan  pemesanan  ulang  layanan  perusahaan sehingga mendapatkan manfaat dalam menaikan pendapatan perusahaan dengan menekan pengeluaran untuk pemasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengenai  algoritma  klasifikasi  pada  data  mining  dengan  algoritma  decision  tree.  Alur dalam penelitian ini ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Dataset
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi  dan  wawancara  terhadap  perusahaan  logistik. Observasi  dan  wawancara  dilakukan  selama  1  bulan  yang  diperlukan  untuk  pengambilan  data.  Data  yang diperoleh merupakan data penjualan selama 1 bulan dengan mengambil sample sebanyak 100 data training. Data  yang  diambil  digunakan  untuk  melakukan  analisis  prediksi  peluang  pelanggan  dapat  melakukan pemesanan kembali. Data yang digunakan dalam analisis prediksi ini menggunakan 3 variabel meliputi data layanan yang merupakan jenis layanan yang dimiliki oleh perusahaan, data jenis pembayaran yang merupakan jenis  pembayaran  yang  dilakukan  oleh  pelanggan,  dan  data  rute  perjalanan  yang  merupakan  data  rute perjalanan yang di miliki oleh perusahaan logistik. Atribut dataset penjualan ditunjukan pada Tabel 1.
Table 1. Atribut Dataset Penjualan No Kriteria Keterangan 1 Jenis Layanan Pindahan, Cargo, Sewa Truk 2 Pembayaran Lunas, Tempo 3 Rute Jawa, Luar Jawa

## 2.2. Pre-processing Data
Data cleaning diterapkan untuk menambah isi atribut yang hilang atau kosong, dan merubah data yang tidak  konsisten.  Data pre-processing dibagi  menjadi  dua  meliputi  data  transformasi  dan  data  reduksi.  Data Transformasi Dalam proses ini, data ditransformasikan ke dalam bentuk yang sesuai untuk proses data mining. Data  reduksi  data  dilakukan  dengan  menghilangkan  atribut  yang  tidak  diperlukan  sehingga  ukuran  dari database menjadi kecil dan hanya menyertakan atribut yang diperlukan dalam proses data mining, karena akan lebih efisien terhadap data yang lebih kecil.

## 2.3. Split Data
Split  data  adalah  proses  membagi  dataset  menjadi  beberapa  subset  dengan  tujuan  untuk  melatih  dan menguji  model  prediksi  [19].  Pembagian  ini  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dan  menghindari overfitting. Split data dibagi menjadi 2 data meliputi data training dan data testing. Jumlah dari data training sebesar 100 data dan jumlah data testing yang digunakan sebanyak 35 data.

## 2.4. Decision Tree
Decision tree merupakan teknik model prediksi yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan prediksi tugas.  Decision  tree  menggunakan  teknik  “membagi  dan  menaklukkan”  untuk  membagi  ruang  pencarian masalah  menjadi  himpunan  masalah  [20].  Proses  pada  decision  tree  adalah  mengubah  bentuk  data  tabel menjadi sebuah model tree . Model tree akan menghasilkan rule dan disederhanakan seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Decision Tree
Dalam  membuat  pohon  keputusan  diperlukan  menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan  diambil  dari atribut yang akan terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari atribut, hitung dahulu nilai entropy [21][22]. Perhitungan entropy disajikan pada persamaan 1 dan perhitungan gain pada persamaan 2.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   −𝑝(+) 𝑙𝑜𝑔2 𝑝(+) − 𝑝(−)𝑙𝑜𝑔2 𝑝(−) (1) 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑣| |𝑆| 𝑆 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 (𝐴) (2)
Keterangan sebagai berikut:
S : Kasus
p (+)  : Total input positif p (-)  : Total input negatif A : Atribut Sv : Jumlah kasus pada partisi values A S : jumlah kasus s

## 2.5. Pengujian
Pengujian  yang  digunakan  untuk  prediksi  pelanggan  dapat  melakukan  pemesanan  kembali  dengan menguji  accuracy,  precision  dan  recall.  Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  memprediksi  dengan  benar keseluruhan data, presisi menilai ketepatan model dalam mengidentifikasi pelanggan yang benar-benar akan melakukan pemesanan kembali dari seluruh pelanggan yang diprediksi akan melakukan pemesanan, sedangkan recall mengukur sejauh mana model berhasil menangkap semua pelanggan yang benar-benar akan melakukan pemesanan kembali. Kombinasi dari ketiga matriks ini memberikan gambaran menyeluruh tentang efektivitas model dalam menangani prediksi dan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat [23].

## 3. PEMBAHASAN
Dalam data sampel tentukan dulu node terpilih, yaitu dengan menghitung nilai informasi gain masing- masing  atribut  untuk  menentukan  node  terpilih,  gunakan  nilai  informasi  gain  yang  paling  besar.  Dengan menggunakan persamaan (1). Perhitungan entropy dan information gain terdapat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Table 4. Tabel Perhitungan Entropy Atribut Keterangan Entropy Jenis Layanan Pindahan 0,7216 Cargo 0,8112 Sewa Truk 0,9183 Pembayaran Lunas 1,0000 Tempo 0,8112 Rute Jawa 0,9183 Luar Jawa 1,0000 Table 5. Tabel Perhitungan Information Gain Atribut Information Gain Jenis Layanan 0,803575 Pembayaran 0,9374 Rute 0,938725
Dari hasil perhitungan entropy dan gain mendapatkan hasil sebesar. Dengan pohon keputusan sebagai berikut yang terlampirkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan
Dari hasil pohon keputusan tersebut di dapatkan rule yang digunakan pada algoritma decision tree. Pohon keputusan tersebut memberikan prediksi potensi pelanggan yang akan melakukan pemesanan kembali terhadap layanan atau jasa perusahaan logistik. Hasil dari pohon keputusan tersebut disederhanakan dalam penjabaran ke dalam bahasa yang lebih sederhana sebagai berikut:
1. Jika layanan pindahan maka akan melakukan pemesanan kembali.
2. Jika layanan sewa truk, pembayaran tempo maka akan melakukan pemesanan kembali.
3. Jika layanan sewa truk, pembayaran lunas, rute luar jawa maka akan melakukan pemesanan kembali.
4. Jika layanan sewa truk, pembayaran lunas, rute jawa maka tidak melakukan pemesanan kembali.
5. Jika layanan cargo, pembayaran lunas maka akan melakukan pemesanan kembali.
6. Jika layanan cargo, pembayaran tempo maka tidak melakukan pemesanan kembali.
Hasil  pengolahan data  testing  dilakukan  pengujian hasil  dari  pohon keputusan  tersebut.  Hasil  pohon keputusan  tersebut  menggunakan  algoritma  decision  tree.  Hasil  algoritma  decision  tree  tersebut  dilakukan pengukuran  berupa  accuracy,  precicion,  serta  recall  dari  pohon  keputusan.  Alur  yang  digunakan  untuk menghitung  accuracy,  precicion,  serta  recall  meliputi  pengunaan  algoritma  decision  tree,  apply  model  serta perfomance untuk mendapatkan hasil dari pengukuran accuracy, precicion, serta recall.
Dalam  tahap  pengujian  untuk  memperoleh  pengukuran  accuracy,  precicion,  serta  recall  pada  data training dan data testing. Hasil akurasi dari pohon keputusan mendapatkan hasil sebagai berikut terlampir pada Tabel 5.
Table 5. Tabel Perhitungan Pengukuran Paramater Nilai Accuracy 83,33% Precision 100% Recall 70%
Berdasarkan  penelitian  index  pengukuran  pengukuran  accuracy,  precicion,  serta  recall  memiliki beberapa kelompok dengan range nilai pengukuran index [24]. Range nilai index digambarkan seperti yang ditunjukan pada Tabel 6.
Table 6. Index Akurasi Nilai Akurasi 0,90 – 1 Klasifikasi sangat baik 0,80 – 0,90 Klasifikasi baik 0,70 – 0,80 Klasifikasi cukup 0,60 – 0,70 Klasifikasi rendah 0,50 – 0,60 Klasifikasi salah
Hasil akurasi pohon keputusan memberikan nilai akurasi sebesar 83,33%. Hasil dari prediksi “Ya” 34 dan prediksi “Tidak” ada 1. Dengan hasil pengukuran akurasi ini menunjukan hasil yang tinggi berdasarkan
referensi. Pengukuran precision merupakan rasio jumlah data yang benar positif ( true positive ) dibandingkan dengan jumlah data yang dikenali sebagai positif. Berdasarkan hasil pengujian yang ditampilkan pada tabel 5, menunjukan  nilai  precision  sebesar  100%  untuk  kelas  “YA”.  Hasil  precision  tersebut  menunjukan  nilai precision pada klasifikasi sangat baik. Pengukuran recall merupakan rasio jumlah data yang benar positif ( true positive ) dibandingkan dengan jumlah data yang sebenarnya positif ( true positive + false negative ). Pada Tabel 5,  nilai  recall  untuk  potensi  “YA”  sebesar  70%.  Hasil  dari  nilai  pengukuran  recall  ini  menunjukan  hasil pengukuran klasifikasi yang cukup baik .
Selain  melakukan  pengukuran  accuracy,  precision,  serta  recall,  pengukuran  nilai  UAC  (Unweighted Average Coverage) juga digunakan dalam penelitian ini, pengukuran UAC umumnya digunakan dalam konteks evaluasi performa model untuk tugas klasifikasi multi-kelas. UAC mengukur kinerja model secara rata-rata tanpa memperhitungkan ketidakseimbangan jumlah data antara kelas-kelas. Dalam hal ini, UAC memberikan gambaran yang lebih seimbang tentang kemampuan model untuk mengklasifikasikan data di setiap kelas secara adil. Hasil dari pengukuran UAC menggunakan Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Hasil dari Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) tersebut dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Nilai AUC

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dapat melakukan analisis penjualan untuk memprediksi pelanggan yang akan melakukan pemesanan kembali pada layanan perusahaan dengan baik. Data yang dipakai dalam penelitian ini diambil pada database penjualan pada perusahaan logistik dengan jumlah 100 data training dan 35 data testing serta data tersebut  memiliki  3  variabel untuk  mendukung  proses  analisis  meliputi  jenis  layanan, pembayaran  dan rute perjalanan. Penelitian ini menggunakan algoritma decision tree yang dipilih sebagai proses pengujian. Hasil dari  penggunaan  algoritma  decision  tree  mendapatkan  pohon  keputusan.  Adapun  proses  pengujian  pohon keputusan yang diperoleh mulai dari pengujian nilai accuracy, pecision, dan recall. Hasil dari tingkat pengujian accuracy sebesar 83,33%, pengujian precision sebesar 100%, dan recall sebesar 70%. Algorima decision tree yang diterapkan pada penelitian ini menghasilkan pengukuran accuracy, precisions serta recall yang baik untuk melakukan prediksi pelanggan yang akan melakukan pemesanan kembali pada layanan perusahaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Universitas  Sugeng  Hartono  telah  memberikan  dukungan  dalam  penelitian  ini dalam pengolahan data penelitian ini.

## REFERENSI
[1] C. Chairina and Y. Yusri, “Pengaruh Inovasi Teknologi terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan,” All Fields Sci. J. Liaison Acad. Sosiety , vol. 3, no. 4, pp. 32–38, 2023, doi: 10.58939/afosj-las.v3i4.685.
[2] Margaretha  Pramesti,  Afdal  Fadlan,  and  Muhammad  Yasin,  “Konsep  Industrialisasi  Pada Pengembangan Teknologi Di Indonesia,” Pop. J. Penelit. Mhs. , vol. 2, no. 2, pp. 148–154, 2023, doi: 10.58192/populer.v2i2.865.
[3] Yuniana Cahyaningrum, “Analisis Tata  Kelola Arsitektur dan Perancangan Sistem Enterprise dalam Ekspedisi Barang pada Perusahaan Logistik,” J. Rekayasa Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 118– 122, 2023, doi: 10.59407/jrsit.v1i2.182.
[4] N.  Kumala  Dewi,  A.  Ariffien,  and  E.  Dwi  Sparingga,  “Model  Logistic  Service  Quality  Terhadap
Kepuasan  Pelanggan  Dan  Loyalitas  Pelanggan  Dengan  Menggunakan  Metode  Stuctural  Equation Modelling  Pada  Kantor  POS Kotabumi,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  204–209,  2023,  doi: 10.60083/jidt.v5i4.440.
[5] Y. Priambodo, R. Vikaliana, and I. N. Purnaya, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Ketepatan Waktu Jasa Freight Forwarding Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada PT Semoga Sukses Logistik,” IKRA-ITH Hum. J. Sos. dan Hum. , vol. 6, no. 1, pp. 57–66, 2021.
[6] A. F. Dewi and R. Pratiwi, “Analisis Regresi Logistik Biner pada Pengaruh Harga, Kualitas Pelayanan dan  Promosi  terhadap  Kepuasan  Pelanggan  dalam  Menggunakan  Jasa  Layanan  Grab  di  Kabupaten Lamongan,” Inferensi , vol. 4, no. 2, p. 77, 2021, doi: 10.12962/j27213862.v4i2.8637.
[7] D. Rokhyani and S. Sahara, “Perbandingan Sistem Logistik Tradisional Dan Sistem Logistik Berbasis E-Commercedalam Penyediaan Barang Pada Pt. E,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 16–22, 2024, [Online]. Available: http://ejournal-ibik57.ac.id/index.php/junsibi/article/view/1050/463.
[8] Y.  Prayuti,  “Dinamika  Perlindungan  Hukum  Konsumen  di  Era  Digital:  Analisis  Hukum  Terhadap Praktik E-Commerce dan Perlindungan Data Konsumen di Indonesia.,” J. Interpret. Huk. , vol. 5, no. 1, pp. 903-913., 2024.
[9] C. Pangestu, S. Shaufiah, and R. Wijaya, “X Spotify Cares Clustering Analysis using K-Means and K- Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 8, no. 1, pp. 497–507, 2024.
[10] Y.  Aqsho  Ramadhan,  A.  Faqih,  and  G.  Dwilestari,  “Prediksi  Penjualan  Handphone  di  Toko  X menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear,” J.  Inform.  Terpadu ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  40–44,  2023,  doi: 10.54914/jit.v9i1.692.
[11] A. T. Nurani, A. Setiawan, and B. Susanto, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” J. Sains dan Edukasi Sains , vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023, doi: 10.24246/juses.v6i1p34-43.
[12] N.  Azwanti  and  N.  E.  Putria,  “Analisis  Kepuasan  Customer  pada  Sdtechnology  Computer  dengan Algoritma Decision Tree,” pp. 137–148, 2024.
[13] D. S. Dewi, A. Susbiyani, and A. Syahfrudin, “Pengaruh Penerapan Good Corporate Governance, Total Asset Turn Over dan Kepemilikan Institusional Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan,” Int. J. Soc. Sci. Bus. , vol. 3, no. 4, p. 473, 2019, doi: 10.23887/ijssb.v3i4.21642.
[14] S. Kasus, U. D. Karunia, and S. Utama, “Journal Of Industrial Engineering And Technology ( Jointech ) UNIVERSITAS MURIA KUDUS Analisis Postur Kerja pada Stasiun Kerja Proses Som Kaos Kaki,” J. Ind. Eng. Technol. Univ. MURIA KUDUS , vol. 1, no. 2, pp. 52–60, 2021.
[15] R. A. Saputra et al. , “Detecting Alzheimer’s Disease by the Decision Tree Methods Based on Particle Swarm  Optimization,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1641,  no.  1,  pp.  61–67,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1641/1/012025.
[16] S. Arbekti Arman, R. Trisetyowati Untari, and I. Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan, “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Dalam  Mempolakan  Penjualan  Pada  Showroom Motor  Bekas,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  4307,  no.  2,  pp.  398–403,  2023,  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[17] A. Warujayeng, S. P. Awalina, R. Helilintar, and A. B. Setiawan, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Prediksi Penjualan,” vol. 7, 2023.
[18] P. K. Illahi and A. R. Viana, “Application of Decision Tree Algorithm and Linear Regression for Breast Cancer Classification Penerapan Algoritma Decision Tree aan Regresi Linear untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” pp. 86–92, 2023.
[19] F. Muzakki, I. Ubaydillah, N. R. Assyiami, and S. Soleha, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Rapidminer,” vol. 2, pp. 71–79, 2024.
[20] S. A. Pratiwi, A. Fauzi, S. Arum, P. Lestari, and Y. Cahyana, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer  Prediksi  Persediaan  Obat  Pada  Apotek  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,” Media Online , vol. 4, no. 4, pp. 2381–2388, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1681.
[21] A. Nurkholis, Muhaqiqin, and T. Susanto, “Algoritme Spatial Decision Tree untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Padi Sawah Irigasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 978–987, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2476.
[22] N. Y. L. Gaol, “Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision Tree dan Algoritma C4.5,” J. Inf. Teknol. , vol. 2, pp. 23–29, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i1.22.
[23] M.  R.  Fanani  and  D.  S.  Sintia,  “Klasifikasi  Kesiapan  Anak  Masuk  Sekolah  Dasar  menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 10547–10555, 2024, doi: 10.31004/innovative.v4i3.10425.
[24] Wulansari Harvini, “Uji Akurasi Klasifikasi Penggunaan Lahan Menggunakan Metode Defuzzifikasi Maximum  Likelihood,” Uji  Akurasi  Klasifikasi  Pengguna.  Lahan  Denganmenggunakan  Metod. Defuzzifikasi Maximum Likelihoodberbasis Citra Alos Avnir-2 , no. April, 2018.