Prediksi Kepuasan Tenant Pada Gedung Wisma Keiai Menggunakan Algoritma C4.5

N. Afni, Melan Susanti, Zulfajri Zulfajri
{"title":"Prediksi Kepuasan Tenant Pada Gedung Wisma Keiai Menggunakan Algoritma C4.5","authors":"N. Afni, Melan Susanti, Zulfajri Zulfajri","doi":"10.31294/INFORTECH.V2I2.9247","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Prediksi kepuasan tenant terhadap gedung yang akan disewa sangat dibutuhkan perusahaan penyedia jasa termasuk building management pada Gedung Wisma Keiai. Dengan adanya prediksi kepuasan tenant dapat membantu manajemen untuk meningkatkan kepuasan tenant di gedung tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan Tenant pada gedung Wisma Keiai dengan menggunakan teknik data mining dengan metode algoritma C4.5. Atribut yang akan digunakan sebagai masukan kepuasan tenant dalam penelitian ini mencangkup fasilitas gedung, pelayanan dan daya tanggap. Dalam penelitian ini, didapatkan bahwa hasil yang didapatkan berasal dari beberapa atribut masukan menghasilkan hubungan sebab-akibat dalam mengklasifikasikan konsumen puas dan tidak puas. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak Gedung Wisma Keiai dalam meningkatkan kepuasan tenant untuk mempertahankan tenant dan meningkatkan keuntungan perusahaan tersebut. Data kuisioner sebanyak 50 tenant yang didapat dari penilaian tenant di Gedung Wisma Keiai yaitu 41 tenant puas dan 9 tenant tidak puas. Berdasarkan hasil perhitungan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa diperoleh akurasi mencapai 100.00% yang menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan tenant di Gedung Wisma Keiai.","PeriodicalId":105912,"journal":{"name":"Jurnal Infortech","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Infortech","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/INFORTECH.V2I2.9247","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

Prediksi kepuasan tenant terhadap gedung yang akan disewa sangat dibutuhkan perusahaan penyedia jasa termasuk building management pada Gedung Wisma Keiai. Dengan adanya prediksi kepuasan tenant dapat membantu manajemen untuk meningkatkan kepuasan tenant di gedung tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan Tenant pada gedung Wisma Keiai dengan menggunakan teknik data mining dengan metode algoritma C4.5. Atribut yang akan digunakan sebagai masukan kepuasan tenant dalam penelitian ini mencangkup fasilitas gedung, pelayanan dan daya tanggap. Dalam penelitian ini, didapatkan bahwa hasil yang didapatkan berasal dari beberapa atribut masukan menghasilkan hubungan sebab-akibat dalam mengklasifikasikan konsumen puas dan tidak puas. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak Gedung Wisma Keiai dalam meningkatkan kepuasan tenant untuk mempertahankan tenant dan meningkatkan keuntungan perusahaan tersebut. Data kuisioner sebanyak 50 tenant yang didapat dari penilaian tenant di Gedung Wisma Keiai yaitu 41 tenant puas dan 9 tenant tidak puas. Berdasarkan hasil perhitungan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa diperoleh akurasi mencapai 100.00% yang menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan tenant di Gedung Wisma Keiai.
用算法C4.5对宅基地的简易爆炸装置进行了搜查
对租用的建筑有一项令人满意的预测,这是一家服务公司迫切需要的,包括宅基地大楼的大楼管理。有了房客满意度的预测,可以帮助管理部门增加对房客的满意度。这项研究的目的是用一种利用数据挖掘技术算法C4.5分析无家可归者对宅基地的满意度。在这项研究中,将用作租户满意度输入的属性包括建筑设施、服务和感知能力。在这项研究中,发现从多个输入属性中获得的结果会导致在对满意和不满意的消费者进行分类时产生因果关系。这项研究预计将帮助宅基地增加寄宿生对留住寄宿生和增加公司利润的满意度。调查显示,在豪伊大厦发现的50名房客中,有41名不满的房客和9名不满的房客。根据使用C4.5算法的分类计算,它可以精确到100.00%,这表明C4.5算法非常适合测量宅基地居民满意度。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信