## ANALISIS TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP KINERJA KETUA RW 007 MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Maxwell Andreas Rayando 1 , Ibnu Fajri 2 , Firman Kurniawan 3 , Matthew Stefanus Rafael Sihotang 4 , Suharjanti 5* 1,2,3,4 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
5 Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jalan Kramat Raya 98 Jakarta, Indonesia
Suharjanti.shj@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Ketua RW  merupakan salah  satu posisi  yang  vital  bagi kemajuan suatu  lingkup daerah. Pemilihan  Ketua RW biasanya diadakan secara musyawarah mufakat oleh masyarakat sehingga besar harapannya untuk ketua RW bisa bekerja secara maksimal. Pelayanan yang baik muncul dari adanya kerja sama yang baik antara ketua RW dengan masyarakat. Kepuasan masyarakat terhadap ketua RW memiliki berbagai macam faktor seperti kinerja, mengatasi  masalah,  memfasilitasi  kegiatan  dan  responsif.  Analisa  kepuasan  masyarakat  ini  bertujuan  untuk mencari tahu seberapa puas masyarakat terhadap kinerja ketua RW 007 selama ini dan hasil penelitian ini sebagai bahan evaluasi untuk memajukan wilayah RW 007. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode data mining  Algoritma  C4.5  pada  tool  RapidMiner  dengan  memberikan  kuesioner  terhadap  52  responden  sebagai perwakilan dari beberapa Rukun Tetangga. Kriteria responden antara lain jenis kelamin, lama tinggal dan usia. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor  paling  penting  dalam  kepuasan  masyarakat  adalah  faktor kinerja dan sebagian warga sudah merasa puas dengan kinerja saat ini dengan tingkat akurasi yang diraih pun baik yaitu di angka 96,15%.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Kinerja, Kepuasan, Analisa, Masyarakat

## 1. PENDAHULUAN
Rukun  warga,  sebagai  fondasi  utama  dalam membangun  masyarakat  harmonis,  mencerminkan nilai-nilai  kebersamaan,  saling  menghargai,  dan kerjasama  di  lingkungan  pemukiman.  Bukan  hanya kewajiban  formal,  rukun  warga  menciptakan  ikatan sosial yang kuat, menjadi cermin dari nilai-nilai sosial dan  budaya.  Keberhasilannya  tergantung  pada partisipasi aktif warganya, yang, jika dikelola dengan baik,  dapat  menjadi  agen  perubahan  positif  dan mendukung pembangunan berkelanjutan.
Kebutuhan untuk mengetahui apakah masyarakat merasa  puas  dengan  peran  RW  selama  bakti  kerja ketua  rw  dan  di  proses  dengan  metode  tertentu  dan dituangkan ke dalam penulisan ilmiah melatarbelakangi  adanya  penelitian  ini.  Bahan evaluasi  bagi  ketua  rw  yang  difokuskan  terhadap kinerja,  cara  mengatasi  masalah,  memfasilitasi kegiatan  serta  responsif  terhadap  masyarakat  dapat diproses  dengan  metode  Algoritma  C4,5  dengan menggunakan tools RapidMiner untuk mengolah data sehingga  menghasilkan  perhtungan  penilaian  puas atau tidak puas masyarakat terhadap kinerja ketua RW.
Pelayanan  publik  adalah  pemberian  pelayanan yang  bermanfaat  bagi  suatu  organisasi  (memenuhi kebutuhan orang atau masyarakat) menurut aturan  dan prosedur dasar yang telah ditetapkan [1].
Pelayanan  publik  berhasil  dicapai  dalam birokrasi,  dan  inilah  standar  yang  digunakan  untuk mengukur  kinerja  pemerintah.  Pelayanan  publik, sebagai  pembawa  utama,  menjadi  perhatian  semua pihak  di  bidang  tata  pemerintahan  yang  baik.  Para pejabat,  anggota  masyarakat  sipil,  dan  dunia  usaha
mempunyai kepentingan dalam meningkatkan pelayanan publik. [2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa teori yang digunakan dalam penelitian ini demi mendukung baik perhitungan dan pembahasan terkait dengan Algoritma C4,5.

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah    proses  penambangan  atau penggalian  data  dan  informasi  berukuran  besar  yang sebelumnya  tidak  diketahui    namun  dapat  dipahami dan digunakan dari database yang besar dan digunakan untuk  mengambil  keputusan  bisnis  yang  sangat penting.[3].
Data  Mining  adalah  inti  dari  proses  penemuan pengetahuan  dalam  database,  termasuk  asumsi algoritmik  yang  mengeksplorasi  data,  membuat model,  dan  menemukan  pola  yang  tidak  diketahui. Knowledge    Discovery  in    Database  (KDD)  bersifat otomatis, dapat didefinisikan sebagai pengorganisasian  proses  untuk  mengidentifikasi  dan menemukan  pola  dengan  benar,  berguna  dalam kumpulan data yang besar dan kompleks.[4]
Penambangan data sebagai  metode analisis data yang  efektif  dapat  mengekstrak  wawasan  dari  data peristiwa  yang tidak terlihat  langsung oleh  manusia. [5]

## 2.2. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  membagi  data  yang  sangat besar  menjadi  catatan  yang  lebih  kecil  dengan menggunakan aturan keputusan.[6]
Pohon  keputusan  memiliki  kemampuan  untuk memecah proses pengambilan keputusan dan membantu menginterpretasikan solusi masalah.[7]
Pohon  keputusan  adalah  model  hierarkis  yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Model  ini  menampilkan  serangkaian  keputusan  dan konsekuensi  yang  mungkin  terjadi,  termasuk  hasil acak, biaya sumber daya, dan utilitas. Pohon keputusan berguna  untuk  mengekspolari  data,  menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target.[8]
2.3. Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 adalah program yang menghasilkan pohon keputusan sebagai keluaran  dan menyediakan  sekumpulan  data  yang  dilabelkan. Pohon keputusan berurutan ini divalidasi dengan data pengujian berlabel yang tidak terlihat, dan generalisasi dihitung. [9]
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algoritma ID3 yang di ciptakan oleh J. Rose Quinlan. Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. pilih atribut sebagai akar
b. buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. bagi kasus dalam cabang
d. ulangi proses untuk setiap cabang sampai. [10]

## 2.4. Confusion Matrix
Tahap  ini  dilakukan  uji  ketepatan  dengan confusion  matrix  kedua  algoritma,  yaitu  menghitung accuracy , Class  recall , precision dengan  Confusion Matrix yang dilakukan pada tools RapidMiner. [11]

## Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas  Terklarifikasi Positif  Terklarifikasi Negatif
Positif TP (True Positive) FN (False Negative) Negatif FP (False Positive)
TN (True Negative)
Pada  kinerja  Confusion  Matrix  dapat  diukur dengan TP, FN, FP dan TN. TP  ( True  Positive )  adalah  jumlah  data true yang memang memiliki nilai kebenaran true . FN  ( False  Negative )  adalah  jumlah  data false yang memang memiliki nilai kebenaran false . FP  ( False  Negative )  adalah  jumlah  data true yang dianggap sistem memiliki nilai kebenaran false . TN  ( True  Negative )  adalah  jumlah  data false yang dinggap sistem memiliki nilai kebenaran true .
Menghitung  A ccuracy: 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 …………………………………..(1)
Menghitung Class Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ……………………………………………(2)
Menghitung Precesion : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 …………………………………………….(3)

## 2.5. Penelitian Terkait
Terdapat beberapa penelitian analisa kepuasan yang serupa dengan penelitian ini, seperti:
Analisa kepuasan terhadap pelayanan pengadilan agama  di  daerah  Pematangsiantar.  Penelitian  ini berupa  penyebaran  kuesioner  terhadap  masyarakat yang  sedang  melakukan  sidang  perkara  dengan menggunakan  metode  Algoritma  C4.5.  Hasil  dari penelitian ini adalah didapat tingkat kepuasan tertinggi adalah karena Kemampuan Petugas dengan nilai gain 0,457406.  Tingkat  akurasi  mencapai  angka  100% dengan  menghasilkan  6  rules.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  mampu  menjadi  masukan/saran  kepada pihak  pengadilan  agama  untuk  bisa  melayani masyarakat lebih baik lagi. [12]
Analisa  kepuasan  pegawai  terhadap  pelayanan bidang SDM. Penelitian  ini dilakukan untuk  mencari tau  seberapa  puas  pegawai  STIKOM  Tunas  Bangsa bekerja disitu. Hasil dari penelitian ini adalah didapat nilai  gain  terbesar  berasal  dari  variabel  membangun suasana  kerja  dengan  nilai  0,20619372.  Hasil  ini diharapkan mampu menjadi masukan kepada STIKOM  Tunas  Bangsa  dalam  hal  pengelolaan pegawainya. [13]
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menerapkan Algoritma C4.5 mencapai akurasi sebesar 85%. Hasil ini  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  kinerja yang  baik  dalam  menentukan  rata-rata  kredit  macet yang  ersebar  di  Indonesia.  Sedang  presisi  yang dihasilkan  sebesar  83%  dan  recall  sebesar  87%. Implikasi hasil penelitian ini dapat membantu koperasi dalam mengelola risiko kredit dengan lebih efektif dan meminimalkan kerugian finansial akibat kredit macet. [14]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  dengan  tahapan- tahapan sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Untuk  tahapan  penilitian  yang  dimulai  dari pengumpulan  data  dengan  menyebarkan  beberapa kuesioner kepada perwakilan RT yang dibawahin RW

## Mengumpulkan Data
Menghitung Entropy dan Gain dalam menentukan Aturan sebagai hasil dari pohon keputusan Hasil Penelitian
007  dan  memberikan  nilai  terhadap  kinerja  RW sebagai  hasil  evaluasi.  Pengolahan  data  mulai  dari pemilahan,  kalsifikasikan  dengan  menggunakan  tool Algoritma C4,5 sebagai tool pengujian data yang telah di  rekap  dengan  mencari entropy dan gain guna menentukan  akar  dari  pohon  keputusan  serta  aturan yang  terbentuk  dari  hasil  pohon  keputusan  tersebut. Lalu di dapat hasil  berupa  Accuracy, class recall  dan presicion  yang  didapat  sebagai  beberapa  kesimpulan terhadap tingkat kepuasan.

## 3.1. Langkah Pengujian Algoritma C4.5
Dengan  menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5, data yang akan digunakan dan dievaluasi adalah data dari  kuesioner  responden  yang  tinggal  di  wilayah tersebut.  Ada  dua  kategori  dalam  kepuasan  warga yaitu Puas dan Tidak Puas.

## 3.2. Menentukan Atribut
Fokus penelitian adalah menentukan jenis atribut yang akan digunakan untuk mengukur kepuasan warga. Ada beberapa kriteria (atribut) dalam penelitian, yaitu Kinerja,  mengatasi Masalah,  memfasilitasi  kegiatan dan responsif.

## 3.3. Menentukan akar dari pohon keputusan
Dalam  teori  informasi, entropy adalah  ukuran yang  dapat  menentukan  homogenitas  dan  impurity kumpulan. Nilai gain informasi untuk masing-masing atribut  kemudian  dihitung  dari  nilai  entropi.  Untuk menghitung  nilai  entropi,  rumus  yang  digunakan dalam persamaan digunakan.
Entropy (𝑆) = ∑ 𝑛𝑖 = 0  −  𝑝𝑖  ∗  𝑙𝑜𝑔2 (𝑝𝑖) ……(4)
Berikut keterangannya : S : Himpunan Kasus N : Jumlah Partisi Pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i”
Informasi  yang  diperoleh  dari  perubahan entropy  pada  suatu  kumpulan  data  disebut  sebagai pendapatan  informasi.  Ini  dapat  diperoleh  melalui observasi  atau  dapat  disimpulkan  melalui  partisipasi dalam suatu set data.[15]
𝐺𝐴𝐼𝑁 ( 𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ 𝑛𝑖 = 1  −  | 𝑆𝑖 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) ……………………………………………… (5)
Berikut keterangannya : S : Himpunan kasus N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dengan  menyebar  kuesioner kepada  52  perwakilan  rukun  tetangga  dibawahi  RW 007  sebanyak  33  laki-laki  dan  19  perempuan,  dan berdasarkan umur dan lama tinggal, dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 2. Data Responden Lama Tinggal Jumlah Usia Jumlah 1-5 tahun 12 18-25 tahun 41 5-10 tahun 4 26-50 tahun 6 < 1 tahun 20 > 50 tahun 3 > 10 tahun 16 < 18 tahun 2 Tabel 3. Kuesioner Responden Responden Jenis Kelamin Lama Tinggal Usia Kinerja Mengatasi Masalah Memfasilitasi Kegiatan Responsif Keteran gan Fajri Ramay L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas dado L Lebih dari 10 Tahun 26 - 50 Tahun  Biasa Puas Aktif Responsif Puas dzulfa Luthfiah Ladoni P 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Sangat Puas Sangat Aktif Biasa Puas Idham Arfiandono L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Galuh P Lebih dari 10 Tahun 26 - 50 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas syahla intan awalia P Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Meris Stiawan L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Rafly cakradara L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun  Biasa Puas Sangat Aktif Biasa Tidak Puas Fikri Alfiansyah L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Sasaaaaaaa P Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Putra L 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Puas Sangat Aktif Responsif Puas Chaerudin La Adiba L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Biasa Puas Mr.Jak L <1 Tahun Di bawah 18 Tahun Tidak Puas Biasa Biasa Tidak Responsif Tidak Puas
Responden Jenis Kelamin Lama Tinggal Usia Kinerja Mengatasi Masalah Memfasilitasi Kegiatan Responsif Keteran gan Kim Kurniawan L <1 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Nabila Maulidya P 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Biasa Biasa Biasa Tidak Responsif Tidak Puas Rani P 5 - 10 Tahun  18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Rafli Hidayat L 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Meyden P 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Puas Biasa Responsif Puas Nabilah Salma P 5 - 10 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Ahmad Syahril L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas rina P <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas annisa P 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Biasa Puas Soultan Aziz L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Biasa Biasa Puas Jasmine P Lebih dari 10 Tahun 50 Tahun ke atas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas ggi P <1 Tahun 50 Tahun ke atas Tidak Puas Tidak Puas Tidak Aktif Tidak Responsif Tidak Puas Andi Pegasus L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Biasa Responsif Puas Christopher L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas Iyas L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Fahmi L <1 Tahun 18 - 25 Tahun Tidak Puas Tidak Puas Tidak Aktif Tidak Responsif Tidak Puas Fadil L 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Sangat Puas Aktif Responsif Puas Ahmad Fahrian L 1 - 5 Tahun  18 - 25 Tahun  Puas Biasa Biasa Responsif Tidak Puas Asep L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Biasa Biasa Biasa Biasa Tidak Puas Andy L <1 Tahun 26 - 50 Tahun  Puas Sangat Puas Aktif Responsif Puas Ilham Firmansyah L <1 Tahun 18 - 25 Tahun  Puas Puas Aktif Responsif Puas Muhammad yusuf salam L 1 - 5 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Sangat Puas Aktif Responsif Puas FADIA ULFA P <1 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Aktif Responsif Puas Farah P <1 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas seykha sabila P <1 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Biasa Responsif Puas Matthew L <1 Tahun 18 - 25 Tahun Biasa Biasa Aktif Biasa Tidak Puas Sinta Susanti P 5 - 10 Tahun 26 - 50 Tahun Sangat Puas Puas Aktif Responsif Puas edwin arisonny sunanto L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Aktif Responsif Puas Rifqy Putra Yuda L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Biasa Biasa Aktif Responsif Tidak Puas Levina Awliya P Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Aktif Responsif Puas Alin P <1 Tahun 18 - 25 Tahun Biasa Biasa Biasa Sangat Responsif Tidak Puas Ariq L <1 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Aktif Sangat Responsif Puas Salsa P <1 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Aktif Biasa Puas Muhammad Dika L 1 - 5 Tahun Di bawah 18 Tahun Puas Puas Aktif Responsif Puas Adit L 5 - 10 Tahun 26 - 50 Tahun Biasa Biasa Biasa Biasa Tidak Puas Rafliansyah L 1 - 5 Tahun 26 - 50 Tahun Biasa Biasa Biasa Biasa Tidak Puas Posman L Lebih dari 10 Tahun 50 Tahun ke atas Puas Biasa Aktif Responsif Puas Sam L 1 - 5 Tahun 18 - 25 Tahun Puas Puas Aktif Responsif Puas Zacky Pratama L Lebih dari 10 Tahun 18 - 25 Tahun Sangat Puas Sangat Puas Sangat Aktif Sangat Responsif Puas
Pada  Tabel  kuesioner  responden  merupakan rekapan  dari  hasil  penilaian  yang  dilakukan perwakilan  warga  RW  007  berupa  kuesioner  yang berisikan kriteria penilaian terhadap kinerja ketua RW 007,  diantaranya  untuk  kinerja  dengan  nilai  sangat puas diperoleh sebanyak 12 responden, puas sebannya 28  responden,  biasa  sebanyak  9  responden  dan  tidak puas sebanyak 3 responden.
Untuk  kriteria  mengatasi  masalah  yang memilih  sangat  puas  sebanyak  16  responden,  puas sebanyak 24 responden, biasa sebanyak 10 responden dan  tidak  puas  sebanyak  2  responden.  Sedang  untuk kriteria  memfasilitasi  kegiatan  yang  memilih  sangat aktif  ada  sebanyak  14  responden,  aktif  sebanyak  25 responden,  biasa  sebanyak  11  responden,  dan  tidak aktif sebanyak 2 responden.
Serta  untuk  kriteria  responsif  yang  menilai sangat  responsif  memiliki  sebanyak  13  responden, yang  memilih  responsif  memiliki  sebanyak  25 responden, untuk yangmemilih biasa ada sebanyak 10 responden  dan  yagn  memilih  tidak  responsif  ada sebanyak  4  responden.  Dan  untuk  perhitungan  hasil data  kuesioner  dari  responden  yang  dhitung  secara manual  untuk  memilih  Puas  ada  sebanyak  40 responden  dan  sebanyak  12  responden  menyatakan tidak puas dari keseluruhan kriteria secara umum.
Maka  untuk  menghitung  prediksi  data  dengan klasifikasi  data  mining  dengan  algotima  C4.5  dapat dihitung  entropi  dan  gain  untuk  membentuk  pohon keputusan  dari  semua  nilai  yang  didapat  dari  tabel kusesioner responden, serta dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Entropy & Gain
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus (S) Puas (YA) Tidak Puas (Tidak) Entropy Gain
1
Total 52 40 12 0,779349837 Jenis Kelamin Laki-laki 33 24 9 0,845350937 0,012959142 Perempuan 19 16 3 0,629249224 Lama Tinggal <1 Tahun 20 14 6 0,881290899 0,023517163 1-5 Tahun 12 9 3 0,811278124 5-10 Tahun 4 3 1 0,811278124 Lebih dari 10 Tahun 16 14 2 0,543564443 Usia 18-25 Tahun 41 33 8 0,712064055 0,020517361 26-50 Tahun 6 4 2 0,918295834 50 Tahun ke atas 3 2 1 0,918295834 Dibawah 18 Tahun 2 1 1 1 Kinerja Sangat Puas 12 12 0 0 0,573828088 Puas 28 27 1 0,222284831 Biasa 9 1 8 0,503258335 Tidak Puas 3 0 3 0 Mengatasi Masalah Sangat Puas 16 16 0 0 0,572555601 Puas 24 23 1 0,249882293 Biasa 10 1 9 0,468995594 Tidak Puas 2 2 0 0 Memfasilitasi Kegiatan Sangat Aktif 14 13 1 0,371232327 0,286003767 Aktif 25 23 2 0,40217919 Biasa 11 4 7 0,945660305 Tidak Aktif 2 0 2 0 Responsif Sangat Responsif 13 12 1 0,391243564 0,295875874 Responsif 25 23 2 0,40217919 Biasa 10 5 5 1 Tidak Responsif 4 0 4 0
Hasil  perhitungan  tabel  4  dapat  dijabarkan sebagai berikut :
Rumus Entropy :
Entropy (𝑆) = ∑ 𝑛𝑖 = 0  −  𝑝𝑖  ∗  𝑙𝑜𝑔2 (𝑝𝑖)
Berikut perhitungan untuk Entropy Total dengan node pertama pada pohon keputusan.
Entropy  (Total)  = (− 〖 40/52 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (40/ 52)) +  (− 〖 12/52 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (12/52)) = 0,779349837
Selanjutnya  adalah  menghitung  Entropy  dari masing-masing  atribut  yang  hasil  perhitungannya dapat dilihat pada tabel 4. Sebagai contoh penjabaran
perhitungan  khusus  dimuat  untuk  atribut  Kinerja dengan nilai Sangat Puas, Puas, Biasa dan Tidak Puas untuk perhitungan Entropy dan Gainnya.
Entropy (Atribut Kinerja, Sangat Puas) = (− 〖 12/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (12/28)) +  (− 〖 0/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (0/28)) = 0
Entropy (Atribut Kinerja, Puas) = (− 〖 27/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (27/28)) +  (− 〖 1/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (1/28)) = 0,222284831
Entropy (Atribut Kinerja, Biasa) = (− 〖 1/9 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (1/9)) +  (− 〖 8/9 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (8/9)) = 0,503258335
Entropy (Atribut Kinerja, Tidak Puas) = (− 〖 0/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (0/28)) +  (− 〖 3/28 〗 ∗ 〖 𝑙𝑜𝑔 〗 _2  (3/28)) = 0
Lalu perhitungan untuk Gain :
Rumus Gain : 𝐺𝐴𝐼𝑁 ( 𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ 𝑛𝑖 = 1  −  | 𝑆𝑖 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
Gain (Atribut Kinerja) = 0,779349837 - ((12/52 ∗ 0) −  (28/52 ∗ 0,222284831) −   (9/52 ∗ 0,503258335) − (3/52 ∗ 0)) = 0,573828088
Dapat dilihat dari tabel 4 diketahui gain terbesar dari  masing-masing  atribut  adalah  atribut  Kinerja dengan  nilai  0,573828088  maka  atribut  kinerja menjadi akar ( root ) dari tabel keputusan seperti terlihat pada  gambar  2  yang  merupakan  hasil  dari tools RapidMiner.
Selanjutnya  proses  pada  RapidMiner  dilakukan untuk  membentuk  pohon  keputusan  dan Confusion Matrix .

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Berikut  adalah  hasil  dari  pengolahan  pada Rapidminer berupa bentuk pohon keputusan dari data yang sudah diolah dimana atribut Kinerja menjadi akar dalam pohon keputusan. Dari pohon keputusan diatas maka terbentuklah suatu aturan sebagai berikut: Jika  Kinerja  =  Biasa,  Mengatasi  Masalah  =  Biasa, maka hasilnya Tidak Puas (Puas = 0, Tidak Puas = 7) Jika Kinerja = Biasa, Mengatasi Masalah = Puas, maka hasilnya Puas (Puas = 1, Tidak Puas= 1) Jika  Kinerja  =  Puas,  maka  hasilnya  Puas  (Puas=  27, Tidak Puas= 1)
Jika  Kinerja  =  Sangat  Puas,  maka  hasilnya  Puas (Puas= 12, Tidak Puas= 0)
Jika Kinerja = Tidak Puas, maka hasilnya Tidak Puas (Puas= 0, Tidak Puas= 3)
Berikut adalah hasil perhitungan confusion matrix untuk mencari nilai accuracy, precision dan recall dari metode Algoritma C4.5.
Gambar 3. Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  diatas  yang  merupakan perhitungan dari tools RapidMiner maka diketahui :
Accuracy  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 = 40+2 40+2+0+10 =  0,81  = 80,77%.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 40 40+0 = 1 = 100%
Class Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 40 40+2 = 0,95 = 95%
Dalam  hal  ini  tingkat  accuracy  sebesar  80,77% menunjukkan  prediction  tingkat  kepuasan  yang  baik dalam semua variabel. Untuk Precision yang diperoleh 100% dikatakan tidak adanya kasus true negatif yang artinya  semakin  baik  model  dalam  menghindari kesalahan memprediksi kelas positif yang sebenarnya bukan.  Sedang  untuk  class  recall  sebesar  95%  untuk kelas true tidak puas hal ini lebih kecil lima persen dari kelas true puas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  diatas  dapat  diketahui  bahwa dari  tujuh  atribut  yang  digunakan  hanya  dua  atribut saja  yang  muncul  didalam  pohon  keputusan.  Atribut kinerja  menjadi node akar  lalu  diikuti  atribut mengatasi  masalah.  Tingkat  kepuasan  dengan  gain terbesar  diraih  oleh  atribut  kinerja  dengan  nilai  gain 0,573828088.  Tingkat  akurasi  yang  diraih  pun  baik yaitu  di  angka  80,77%.  Secara  keseluruhan,  hasil penelitian  menunjukan  bahwa  sebagian  besar  warga merasa puas dengan kinerja ketua RW 007.
Dan  saran  yang  diusulkan  dalam  meninjau kinerja dari pencalonan ketua RW sebelum pemilihan ketua  RW  diperiode  selanjutnya  yang  dapat  diukur dengan  Algoritma  C4.5.  Kekurangan  dari  kriteria selain  kinerja  yakni  dari  mengatasi  masalah, memfasilitasi  kegiatan  dan  juga  responsif  terhadap aduan masyarakat harus ditingkatkan oleh RW 007.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O.  Laia,  O.  Halawa,  and  P.  Lahagu,  “Pengaruh Sistem Informasi Manajemen Terhadap Pelayanan  Publik,” J.  Akuntansi,  Manaj.  dan Ekon. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  70–76,  2022,  doi: 10.56248/jamane.v1i1.15.
[2]  Riska  Chyntia  Dewi  and  Suparno  Suparno, “Mewujudkan  Good  Governance  Melalui Pelayanan Publik,” J. Media Adm. , vol. 7, no. 1, pp. 78–90, 2022, doi: 10.56444/jma.v7i1.67.
[3]  C.  Zai,  “Implementasi  Data  Mining  Sebagai Pengolahan Data,” Portaldata.ord , vol. 2, no. 3, pp. 1–12, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/ view/107
[4]  F.  Pirmansyah  and  T.  Wahyudi,  “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Untuk  Prediksi  Evaluasi  Anggota  Satuan Pengamanan Studi Kasus Pt. Yimm Pulogadung,” J. Indones. Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 4, no.
3, pp. 1566–1580, 2023.
[5]  G.  Soepriyono  and  A.  Triayudi,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Aksesoris Laptop,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  4,  pp. 2087–2096, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6555.
[6]  K. F. Irnanda, D. Hartama, and  A. P. Windarto, “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor Penyebab Menurunnya
Prestasi
Belajar
Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  327,  2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[7]  Calvin  and  R.  Harman,  “Penerapan  Algoritma C4.5  Untuk  Memprediksi  Profit  Penjualan,” J. Comasie , vol. 7, no. 2, pp. 52–62, 2022.
[8]  R. A. Siallagan and Fitriyani, “Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 44–52, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.407.
[9]  B.  Sugara,  D.  Adidarma,  and  S.  Budilaksono, “Perbandingan  Akurasi  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes  untuk  Deteksi  Dini  Gangguan Autisme pada Anak,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 119–128, 2019.
[10]  S. Febriani and H. Sulistiani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan
Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  89–95, 2021.
[11]  U.  Pujianto  and  P.  Y.  Ristanti,  “Perbandingan kinerja  metode  C4.5  dan  Naive  Bayes  dalam
klasifikasi artikel jurnal PGSD berdasarkan mata pelajaran,” Tekno , vol. 29, no. 1, p. 50, 2019, doi:
10.17977/um034v29i1p50-67.
[12] E. S. Pribadi, P. Poningsih, and H. S. Tambunan, “Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pengadilan Agama Pematangsiantar Menggunakan Algoritma C4.5,” Brahmana  J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol.
2, no. 1, pp. 33–40, 2020, doi: 10.30645/brahmana.v2i1.46.
[13] P. Alkhairi and Z. Situmorang, “Penerapan Data Mining  Untuk  Menganalisis  Kepuasan  Pegawai Terhadap  Pelayanan  Bidang  SDM  dengan Algoritma  C4.5,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf. dan Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 40, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.414.
[14] Siswanto et  al. ,  “Penerapan  Algoritma  C4.5, SVM,  dan  KNN  Untuk  Menentukan  Rata-Rata Kredit  Macet  Koperasi,” Pros.  Semin.  Nas. SISFOTEK (Sistem Inf. dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 274–281, 2023.
[15] M.  D.  Wahyudi,  “Penerapan  Data  Mining Dengan  Algoritma  C4.  5  Dalam  Prediksi Penjualan Buku,” J. Teknorama (Informatika dan
… ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  2023,  [Online]. Available:
https://jurnal.stikomelrahma.ac.id/index.php/tek norama/article/view/1%0Ahttps://jurnal.stikomel rahma.ac.id/index.php/teknorama/article/downlo ad/1/1