ANALISA KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI MY PERTAMINA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE

• SINTA YORIKA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Sinta Yorika (11220711), Analisa Kepuasan Pengguna Aplikasi My Pertamina Menggunakan Metode Decision Tree

Untuk mengetahui kepuasan pengguna Aplikasi MyPertamina maka perlu dilakukan pengukuran mengenai faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna dan mempertahankan kualitas dari layanan MyPertamina itu sendiri. Dalam penelitian ini data yang diolah yaitu data dari hasil kuesioner yang diberikan kepada pengguna aplikasi MyPertamina yang berada pada SPBU Minangkabau 34-12901. Setelah data yang diperlukan diperoleh, kemudian ditentukan variabel – variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Sedangkan variabel responnya adalah kepuasan, yaitu pengguna yang puas dan tidak puas terhadap kualitas pelayanan terhadap aplikasi MyPertamina. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma decision tree. Dengan melakukan pengklasifikasian dan prediksi menggunakan algoritma decision tree dapat merepresentasikan ketentuan dari banyaknya fakta ke dalam bentuk pohon keputusan.

Kata Kunci : Aplikasi MyPertamina, Decision Tree, Kepuasan Pengguna

KATA KUNCI

Analisa Kepuasan Pengguna,Decision Tree

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] K. Kharisma and U. S. Aesyi, “Analisis Tingkat Kebermanfaatan Mypertamina Menggunakan K-Means Clustering,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 4, no. 2, pp. 91–96, 2023, doi: 10.24076/joism.2023v4i2.967.

[2] P. Mitra Purba, Azrah Cipta Amandha, Riyan Hidayah Purnama, and Ali Ikhwan, “Analisis Keamanan Website Prodi Sistem Informasi Uinsu Menggunakan Metode Application Scanning,” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 4, no. 4, pp. 325–329, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i4.2065.

[3] C. Layongan, G. N. Nangoi, and M. K. Kalalo, “Pengaruh Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi Software SAP terhadap Kepuasan Pengguna pada PT PLN (Persero) Unit Pelaksana Pelayanan Pelanggan (UP3) Kotamobagu,” J. LPPM Bid. EkoSosBudKum (Ekonomi, Sos. Budaya, dan Hukum), vol. 5, no. 2, pp. 309–322, 2022.

[4] Y. R. Gitasela and S. Narti, “Analisis Resepsi Khalayak Tentang Aplikasi MyPertamina ( Studi Pada Masyarakat Kota Bengkulu ),” vol. 2, no. 2, pp. 405–418, 2023.

[5] J. Dongga, A. ` Sarungallo, N. Koru, and G. Lante, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.

[6] D. Septhya et al., “Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. 39 Sci., vol. 3, no. 1, pp. 15–19, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.591.

[7] A. Purwanto and H. W. Nugroho, “Analisa Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 Dan Algoritma K-Nearest Neighbors Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” J. Teknoinfo, vol. 17, no. 1, p. 236, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2370.

[8] C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, and I. R. Widiasari, “Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE,” Aiti, vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.173-184.

[9] 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.

[10] Y. Indah, “Prediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Online Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, pp. 59–64, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.99.

[11] A. S. Sihombing, I. Kelana Jaya, J. M. Hutapea, N. F. Saragih, and I. Sinaga, “Analisis Kepuasan Pelanggan menggunakan Algoritma C 4.5 Berbasis Mobile,” J. Ilm. Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 36–41, 2022, [Online]. Available: http://ojs.fikommethodist.net/index.php/methosisfo.

[12] N. Handayani, H. Wahyono, J. Trianto, and D. S. Permana, “Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, p. 198, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3643.

[13] F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes Dengan Menggunakan Aplikasi 40 Rapid Miner,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.293.

[14] S. F. Damanik, A. Wanto, and I. Gunawan, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok,” J. Krisnadana, vol. 1, no. 2, pp. 21–32, 2022, doi: 10.58982/krisnadana.v1i2.108.

[15] H. Hijrah, “Analisis Perbandingan Aplikasi Data Mining Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1655–1665, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1992.

[16] Fahrullah, Arbain, Y. Bintan, and M. A. Prayogo, “Penentuan keutamaan kriteria penilaian keberhasilan praktek kerja lapangan menggunakan metode pohon keputusan,” J. Komput. dan Teknol., pp. 8–16, 2023.

[17] N. Tulus Ujianto and N. A. Ramdhan, “Implementasi Data Mining C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 01, pp. 105–111, 2022.