Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Decision Tree Dalam Rancangan Sistem Informasi Restoran - Candra Naya; Afif Firmansyah (Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, 2024)
Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kepuasan pelanggan terhadap sistem informasi restoran berbasis web menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C4.5. Permasalahan yang diangkat adalah belum optimalnya evaluasi berbasis data terhadap sistem informasi restoran, sehingga diperlukan pendekatan analitis untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pelanggan. Data diperoleh dari 100 responden melalui kuesioner daring dengan lima atribut utama, yaitu tampilan, navigasi, fitur, pemesanan, dan kinerja sistem. Data diproses melalui tahap pembersihan, transformasi, dan kategorisasi sebelum dilakukan pemodelan menggunakan algoritma C4.5. Evaluasi model dilakukan dengan metode 10-Fold Cross Validation dan diukur menggunakan akurasi, precision, serta recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 77% responden termasuk kategori puas dan 23% tidak puas. Atribut kinerja memiliki nilai information gain tertinggi (0,1855) sehingga menjadi faktor dominan yang memengaruhi kepuasan pelanggan, diikuti oleh atribut tampilan sebagai faktor sekunder. Model klasifikasi yang dihasilkan memperoleh akurasi sebesar 84,00%, dengan recall kelas puas sebesar 94,81% dan tidak puas sebesar 47,83%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 efektif dalam mengidentifikasi pola kepuasan pelanggan serta memberikan rekomendasi berbasis data untuk pengembangan dan optimalisasi sistem informasi restoran.