## Prediksi Loyalitas dalam Keterikatan Karyawan terhadap Perusahaan Menggunakan Algoritma C4.5* (Studi Kasus PT.XYZ)
Bayu Ferdiansyah #1 , Leonard goeirmanto *2
Teknik informatika, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan No 1, Kembangan Jakarta Barat 11650
1 bayuferdiansyah8@gmail.com
2 fujimerbabu@gmail.com
Abstrak — PT.XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufacturing, dan dalam 2 tahun  perusahaan akan melakukan  survei  loyalitas  dalam  keterikatan  karyawan terhadap  perusahaan  dengan  menggunakan  survey EES ( Employee  Engagement  Survey ).  PT.XYZ  melakukan  survei EES  menggunakan  aplikasi  google  form  untuk  pembuatan pertanyaan - pertanyaanya dan  metode yang dipakai  masih menggunakan  metode  manual,  yaitu  menggunakan  aplikasi excel  untuk  melakukan prediksi loyalitas dalam  keterikatan karyawan.  Dan  latar  belakang  dipilihnya  algoritma  C4.5 sebagai  pengambilan  keputusan  untuk  memberi  prediksi loyalitas dalam keterikatan karyawan terhadap perusahaan. Dengan  ini  perusahaan  dapat  mengetahui  keakuratan  para karyawan  dalam  memprediksi  loyalitas  karyawan  pada perusahaan.  Data  yang  diambil  yaitu  data  dari  hasil  survei EES untuk dilakukan pengujian dengan menggunakan 1002 sampel  data  pada  hasil  survey  karyawan  dan  Hasil  yang didapatkan  yaitu  Accuracy  90,11%, dengan  pernyataan karyawan  tidak  loyalitas  dalam  keterikatan  pada perusahaan.
Kata kunci — Employee Engagement , Loyalitas, Decission tree , Klasifikasi, Algoritma c4.5

## I. P ENDAHULUAN
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  manufactur  dan  dalam  2  tahun  sekali  perusahaan akan melakukan survei keterikatan dan loyalitas karyawan atau EES ( Employee  Engagement  Survey ).  Tujuannya untuk  pengambilan  penilaian  kinerja  atau  penilaian kepuasan  karyawan  terhadap  perusahaan.  Pengambilan penilaian  kinerja  sendiri  merupakan  salah  satu  bagian yang  penting,  karena  karyawan  akan  mengarahkan energinya  untuk  bekerja  dengan  optimal.  Dalam memandang  employee  engagement  sebagai  suatu  tingkat dimana  seseorang  memiliki  komitmen  terhadap  sebuah organisasi sehingga  dapat  menentukan  bagaimana seseorang berprilaku dan seberapa lama dia akan bertahan dengan  posisinya  tersebut  [1].  Karyawan  yang  merasa loyalitas dan engagement biasanya tidak ingin keluar dari organisasi, bahkan mereka juga lebih peduli dengan tujuan
perusahaan.  Dengan  kinerja yang lebih optimal, pertumbuhan  penjualan  yang  lebih  besar,  dan  absensi yang  lebih  rendah,  dapat  menentukan  keterkaitan  atau loyalitas dan kepuasan karyawan pada perusahaan [2].
Biasanya  untuk  mengukur  loyalitas  dalam  keterikatan karyawan  pada  perusahaan  dilihat  dari  beberagam  faktor dan  dilakukannya  survei  keterikatan  karyawan.  Faktor yang  mendorongnya  loyalitas  karyawan,  seperi  faktor manajemen,  faktor  penghasilan,  faktor  kesejahteraan, faktor  pengembangan  karyawan,  faktor  pekerjaan  dan faktor  hubungan  antar  karyawan.  Untuk  melihat loyalitasnya  karyawan  dari  segi  faktor  tersebut  dapat dilakukannya  melalui  survei  keterikatan  karyawan.  Pada PT.XYZ  melakukan  survei  keterikatan  karyawan  dengan menggunakan  google  form  dan  pengolahan  hasil surveinya  masih  menggunakan  metode  manual  dengan menggunakan  ms.excel  pada  saat  sedang  melakukan pengolahan  datanya,  sehingga  untuk  menentukan  atau melihat  para  karyawan  yang  sudah  merasa  terikat  puas dan  loyalitas  pada  perusahaan  membutuhkan  waktu  yang relatif  lebih  lama.  Jika  dilhat  dari  segi  banyaknya karyawan  dan  metode  pengolahan  data  yang  dilakukan masih manual.
Pada  penelitian  lainya  yang  pernah  di  lakukan  oleh Afif Ramadhan dan wijanarto yang berjudul Implementasi Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Classification  and  Regression  Tree  Dalam  Klasifikasi Evaluasi Kinerja Pegawai Diperusahaan. Dalam penelitiannya  memprediksi  evaluasi  kinerja  pegawai diperusahaan menggunakan metode yaitu algoritma K-NN dan  CART.  Dalam  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan adalah  data  pegawai  di  suatu  perusahaan  tekstil  pada tahun 2015. [3].
Perbedaan penelitian  ini dengan penelitian sebelumnya adalah,  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  c.45.  Dan dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data survei  pada  karyawan  diperusahaan  XYZ  yang  telah dilakukannya survey EES ( Employee Engagement Survey )
pada tahun 2018. Oleh karena itu penelitian ini bermaksud ingin memprediksi loyalitas  dalam  keterikatannya karyawan  terhadap  perusahaan  menggunakan  teknik klasifikasi  dengan  algoritma  c4.5.  Tujuannya  agar  dapat menentukan  loyalitas  dalam  keterikatannya  karyawan terhadap perusahaan.

## II. T EORI P ENUNJANG

## A. Klasifikasi
Teknik  klasifikasi  merupakan  pendekatan  data  untuk memberikan  kelompok  pada  setiap  keadaan,  yang  setiap keadaannya  merupakan  berisi  sekelompok  atribut  untuk menggolongkan  data.  Teknik  klasifikasi  ini  dapat  pula digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atas  informasi  yang belum  diketahui  sebelumnya.  Beberapa  algoritma  yang dapat  digunakan  antara  lain  adalah  algoritma  Decission Tree C.45, Artificial  Neural Networks (ANN), K-Nearest Neighbor (KNN), algoritma Naive Bayes, Neural Network serta algoritma lainnya [4].

## B. Data Mining
Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk menganalisa  data,  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini tidak  diketahui  secara  manual  untuk  menggali  nilai tambah  dari  suatu  kumpulan  data  [5].  data  mining merupakan  proses  untuk  menemukan  korelasi  atau  pola dari  ratusan  atau  ribuan field dari  sebuah  relasional database  yang  besar,  agar  dapat  menyimpulkan  data-data yang berbentuk informasi penting. data mining sebenarnya merupakan  salah  satu  bagian  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  dapat mengekstrak  pola  atau  model  dari  data  dengan menggunakan suatu algoritma yang spesifik [6].

## C. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan Algoritma Pohon keputusan, dan pohon keputusan banyak sekali perkembangannya  tetapi  yang  sering  dipakai  adalah  ID3 dan C4.5  yang sama-sama  membangun Pohon keputusan, oleh karna itu Keduanya mempunyai prinsip yang sama[7]. Algoritma  ini  mempunyai  input  yang  berupa  training samples  dan  samples.  Training  samples  berupa  contoh yang  digunakan  untuk  sebuah  decision  tree  yang  datanya telah  diuji  kebenaranya.  Sedangkan  samples  merupakan field-field  data  yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data [8].
Dalam Tahapan Algoritma C4.5 dan untuk menghitung  gain  digunakan  rumus  seperti  tertera  pada persamaan berikut:[9]
1) Menyiapkan data training
2) Menentukan akar dari pohon.
3) Hitung nilai entropy:
Entropy (S) =
Keterangan :
S : hinpunan kasus
A : fitur
n : jumlah partisi S pi : proposisi dari Si terhadap S
4) Sementara  itu,  dalam  penghitungan  nilai  gain  dapat dilihat pada persamaan berikut :
Gain(S,A) = Entropy(S)-
Keterangan : S : hinpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si | : jumlah kasus pada partisi ke i |S| : jumlah kasus dalam S.

## D. Decision Tree
Metode  ini  merupakan  metode  pohon  keputusan  yang ada  pada  klasifikasi  dalam  data  mining.  Metode  pohon keputusan  dapat  mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang  mencerminkan aturan  pada  klasifikasi  dalam  data  mining.  Pohon keputusan  juga  berguna  untuk  menggali  atau  menyelidiki data, dan dapat menemukan hubungan-hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan sebuah variabel target[10]
Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang  menggunakan  gambaran  struktur  pohon  (tree)  di mana  setiap  node  pada  decision  tree  merepresentasikan atribut,  cabangnya  mencerminkan  nilai-nilai  dari  atribut, dan  daun  merepresentasikan  suatu  kelas[11].  Dalam decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu:[11]
a. Root Node, merupakan node paling atas, pada node ini  tidak  ada  input  dan  bisa  tidak  mempunyai  output atau mempunyai output lebih dari satu. b. Internal Node , merupakan node percabangan, pada node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  mempunyai output minimal dua.
c.  Leaf  node  atau  terminal  node  ,  merupakan  node akhir,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan tidak mempunyai output.

## E. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah prediksi matriks yang akan di bandingkan  dengan  kelas  input  asli,  dengan  kata  lain matrix  berisi  data-data  dengan  nilai  actual  dan  prediksi pada klasifikasi [12]. Metode ini hanya mengenakan tabel matriks, jika dataset hanya terdiri dari dua kelas atau lebih, maka  kelas  yang  satu  dianggap  sebagai  positif  dan  kelas yang lainnya di anggap negative, penilaian yang dilakukan pada confusion matrix dapat menghasilkan data accuracy, precison, dan recall[13].
Accuracy  dalam  klasifikasi  adalah  persentase  dalam ketepatan  record  data  yang  dapat  diklasifikasikan  secara benar  setelah  dilakukan  melalui  tahap  pengujian  pada hasil  klasifikasi.  Sedangkan  precision  atau  confidence adalah proporsi  dalam  suatu  kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada data yang sebenarnya. Recall atau  sensitivity  adalah  proporsi  pada  suatu  kasus  positif yang sebenarnya yang diprediksi positif secara benar [14].
True  Positive adalah  jumlah  data  record  positif  yang diklasifikasikan menjadi data positif, false positive adalah jumlah  data  record  negatif  yang  diklasifikasikan  menjadi data  positif, false  negative adalah  jumlah  data  record positif  yang  diklasifikasikan  menjadi  data  negative,  lalu true  negative  adalah  jumlah  data  record  negative  yang diklasifikasikan menjadi data negative [13].

## III. M ETODOLOGI

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah angket  atau  kuesioner  yang  dimana,  pengumpulan  data yang  di  lakukan  dengan  cara  memberikan  seperangkat pertanyaan atau pernyataan ke pada orang lain atau yang di jadikan sebagai responden untuk menjawab dari pertanyaan atau pernyataan tersebut. Oleh karena itu dalam penelitian ini data yang diperoleh peneliti adalah data yang berbentuk  softcopy  yang  telah  dikumpulkan  melalui kegiatan survei EES 2018 ( Employee Engagement Survey ) pada karyawan PT.XYZ.

## B. Tahapan Penellitian
Ada  pun  tahan  penelitian  di  gambarkan  dan  diikuti  oleh penjelasan  deskriptif.  Block  diagram  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
. Gambar 1. Block diagram penelitian
1) Pengumpulan  data  dan  pemilihan  data :  Teknik yang digunakan pada pengumpulan data dalam penelitian kali  ini  adalah  teknik  angket  atau  kuesioner,  teknik  ini dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  menggunakan google  form  kepada  seluruh  karyawan  PT.  XYZ.  Data kuesioner yang di ambil mencakup beberagam faktor yang dilakukan  pada  survei  keterikatan  karyawan  dan  telah mendapatkan 1002 responden dari karyawan kontrak yang kurang  lebih  mendapatkan  50  data  responden  dan karyawan  tetap  mendapatkan  952  data  responden,  yang dapat  di  lihat  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2.  Ada  beberapa pernyataan  faktor  untuk  mendorong  loyalitas  dalam keterikatan  karyawan  seperti  faktor  manajemen,  faktor penghasilan,  faktor  kesejahteraan,  faktor  pengembangan karyawan,  faktor  pekerjaan  dan  faktor  hubungan  antar karyawan.  Dalam  ke-enam  faktor  tersebut  dinilai  dengan menggunakan lima skala dan dilakukan melalui penyataan atau pertanyaan:
1. tidak Tahu
2. tidak Setuju
3. kurang Setuju
4. setuju
5. sangat Setuju
Berikut  dari  pertanyaan  atau  pernyataan  yang  diajukan seperti:
1. Pekerjaan  saya  berperan  penting  dalam  mencapai  misi atau tujuan perusahaan.
2. Atasan  langsung  saya  menetapkan  target  kerja  yang jelas untuk pekerjaan saya.
3. Penghasilan  setiap  bulan  yang  saya  terima  sesuai dengan pekerjaan saya.
4. Unit kerja saya memiliki rencana kerja yang jelas.
5. Di  unit  kerja  saya,  Karyawannya  saling  memberikan bantuan bila mengalami kesulitan dalam melaksanakan pekerjaan.
6. Hubungan dan kerjasama antar unit kerja di perusahaan baik.
7. Perusahaan  memiliki  kejelasan  struktur  organisasi, sehingga  karyawan  mengerti  kepada  siapa  harus bertanggung jawab.
8. Program  Employee  day/family  day  yang  diadakan perusahaan memadai.
9. Dalam  tujuh  hari  terakhir,  saya  di  tempat  kerja mendapatkan apresiasi atau pujian atas pekerjaan yang saya lakukan dengan baik.
10. Saya menyukai pekerjaan saya saat ini.
11. Atasan  langsung  saya  mampu  mengambil  keputusan yang diperlukan.
2) Pre-processing  data: Pra-Proses  Data  adalah salah satu langkah yang paling penting dalam proses suatu data  mining  yang  berkaitan  dengan  persiapan  dan transformasi  awal  pada  dataset  [15].  Preprocessing  data menerangkan  tipe-tipe  proses  yang  melaksanakan  data mentah  untuk  mempersiapkan  proses  yang  lebih  mudah dan efektif untuk kebutuhan pemakai [16].
2.1.  Cleaning  data:  Pada tahap  cleaning  data  dari  hasil data  yang  telah  diperoleh,  dilakukan    pembersihan  data dari  duplikasi  dilakukan  pada  data  survei  EES  dan menghapus  atribut  atau  data  yang  tidak  digunakan  dalam suatu  proses  klasifikasi[3].  Dalam  proses  cleaning  data ada  pemprosessan  data  mining  yang  variabelnya  tidak penting  seperti  atribut  Golongan,  masa  kerja,  usia,  dan status  pendidikan  terakhir.  Pada  atribut-atribut  tersebut tidak  akan  digunakan  dalam  prediksi  loyalitas  dalam keterikatan  karyawan  pada  perusahaan  sehingga  tidak menghalangi  pada  saat  melakukan  proses  nantinya.
TABEL I
S AMPLE D ATA K ARYAWAN K ONTRAK TABEL II S AMPLE D ATA K ARYAWAN T ETAP
2.2.  Data  Transformasi: Pada  tahap  ini  melakukan transformasi  data  untuk  mengubah  data  penyederhanaan nilai  setiap  atribut  dilakukan  dengan  memberikan  label kode. Seperti pernyataan atribut " Pekerjaan saya berperan penting  dalam  mencapai  misi  atau  tujuan  perusahaan” yang  disederhanakan  dengan  label  kode  "Q1"  dan  atribut skala  faktor  pernyataan  “1”  menjadi  nilai  dengan  format yang disederhanakan “tidak tahu” serta atribut perusahaan di  ubah  menjadi  responden.  Prosess  ini  di  lakukan  untuk mempermudah  pemprosessan  pada  data.  Nilai  konversi setiap atribut ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL III
T RANSFORMASI DATA SKALA PERNYATAAN Skala Pernyataan
Skala Transformasi 1 tidak tahu 2 tidak setuju
3
kurang setuju
4
5 setuju sangat setuju
Dataset  pernyataan  atau  pertanyaan  pada  EES  setelah pre-processing dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IV K ATEGORI PERNYATAAN EES PADA PT. XYZ
Kode Pernyataan Keterang an atribut Q1 Pekerjaan  saya  berperan  penting  dalam mencapai misi atau tujuan perusahaan Pekerjaan Q2 Atasan  langsung  saya  menetapkan  target kerja yang jelas untuk pekerjaan saya Pekerjaan Q3 Penghasilan  setiap  bulan  yang  saya  terima sesuai dengan pekerjaan saya Penghasilan Q4 Unit  kerja  saya  memiliki  rencana  kerja  yang jelas. Manajemen
Q5 Di  unit  kerja  saya,  Karyawannya  saling memberikan bantuan bila mengalami kesulitan dalam melaksanakan pekerjaan Manajemen Q6 Hubungan  dan  kerjasama  antar  unit  kerja  di perusahaan baik Hubungan antar
karyawan Q7 Perusahaan  memiliki  kejelasan  struktur organisasi,  sehingga  karyawan  mengerti kepada siapa harus bertanggung jawab. Manajamen Q8 Program Employee day atau family day yang diadakan perusahaan memadai Kesejahtera an Q9 Dalam  tujuh  hari  terakhir,  saya  di  tempat kerja  mendapatkan  apresiasi  atau  pujian  atas pekerjaan yang saya lakukan dengan baik Pengalama n kerja Q10 Saya menyukai pekerjaan saya saat ini. Pekerjaan Q11 Atasan  langsung  saya  mampu  mengambil keputusan yang diperlukan. Manajemen
Dari  hasil  pernyataan atau pertanyaan dan atribut  yang ada  kemudian  Dataset  yang  akan  digunakan  setelah  pre- processing dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut:
TABEL V D ATASET UNTUK PREDIKSI LOYALITAS KETERIKATAN KARYAWAN
1)
Implementasi  algorima: implementasi  algoritma dilakukan  dengan menghitung  nilai  entropy  dan information  gain  dengan  menggunakan  rumus.  Lalu setelah  itu,  nilai  entropy  dan  information  gain  yang  telah didapat  akan  digunakan  dalam  membuat  simpul  pohon keputusan.  Menghitung  nilai  entropi  dilakukan  dengan menggunakan rumus:
Entropy total =
0.96558079
Menghitung nilai Entropy total yang dilakukan dengan cara  menghitung  jumlah  keputusan  setiap  rating  pada
label seperti, “loyalitas” dan "Tidak loyalitas" dari seluruh kasus  yang  ada.  Seperti  misal  data  Loyalitas  (392)  dan data Tidak Loyalitas (610), Sedangkan jumlah keseluruhan kasus ada 1002 data kasus .
Dan untuk menghitung rumus Information Gain, dapat menghitung  nilai  Information  Gain  tiap-tiap  atribut. Contoh menghitung Gain sebagai berikut:
hasil perhitungan nilai enteropy dan gain secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL VI
H ASIL P ERHITUNGAN E NTROPY DAN I NFORMATION G AIN Atribut Keterangan Total Loyalitas tidak loyalitas Entropy Information Gain Total 1002 392 610 0.96558079 Q1 0.076866704 Tidak Tahu 16 1 15 0.33729007 Tidak Setuju 3 0 3 0 Kurang Setuju 28 3 25 0.49123734 Setuju 718 232 486 0.90774189 Sangat Setuju 237 156 81 0.92650445 Q2 0.248318254 Tidak Tahu 24 0 24 0 Tidak Setuju 59 0 59 0 Kurang Setuju 178 5 173 0.18472038 Setuju 669 318 351 0.99824411 Sangat Setuju 72 69 3 0.24988229 Q3 0.14795754 Tidak Tahu 24 0 24 0 Tidak Setuju 62 2 60 0.20559251 Kurang Setuju 167 18 149 0.49319675 Setuju 648 295 353 0.99421329 Sangat Setuju 101 77 24 0.7910663 Q4 0.21242892 Tidak Tahu 37 0 37 0 Tidak Setuju 20 1 19 0.28639696 Kurang Setuju 127 4 123 0.20183993 Setuju 735 313 422 0.98407696 Sangat Setuju 83 74 9 0.49517348 Q5 0.112203837 Tidak Tahu 9 1 8 0.50325833 Tidak Setuju 23 0 23 0 Kurang Setuju 94 4 90 0.25387844 Setuju 729 281 448 0.96180683 Sangat Setuju 147 106 41 0.8539635 Q6 0.174904672 Tidak Tahu 27 0 27 0 Tidak Setuju 34 0 34 0 Kurang Setuju 187 13 174 0.36412502 Setuju 682 318 364 0.99671586 Sangat Setuju 72 61 11 0.61674826 Q7 0.104526754 Tidak Tahu 13 1 12 0.39124356
Tidak Setuju 18 0 18 0 Kurang Setuju 73 2 71 0.1811664 Setuju 750 283 467 0.95613685 Sangat Setuju 148 106 42 0.86055539 Q8 0.141360724 Tidak Tahu 11 0 11 0 Tidak Setuju 44 2 42 0.26676499 Kurang Setuju 194 20 174 0.47872351 Setuju 642 284 358 0.99039486 Sangat Setuju 111 86 25 0.76959448 Q9 0.243264765 Tidak Tahu 111 10 101 0.43677045 Tidak Setuju 163 16 147 0.46313408 Kurang Setuju 273 55 218 0.72484884 Setuju 421 280 141 0.91987123 Sangat Setuju 34 31 3 0.43055187 Q10 0.101927894 Tidak Tahu 17 0 17 0 Tidak Setuju 19 2 17 0.48546076 Kurang Setuju 64 5 59 0.39553781 Setuju 691 239 452 0.93033053 Sangat Setuju 211 146 65 0.8909177 Q11 0.186858406 Tidak Tahu 24 0 24 0 Tidak Setuju 48 1 47 0 Kurang Setuju 144 9 135 0.33729007 Setuju 692 299 393 0.98664845 Sangat Setuju 94 83 11 0.52073757 2)
Implementasi  model: Setelah  pengumpulan  dan pemrosesan  data,  model  diuji  menggunakan  aplikasi Rapidminer.  Penjelasan  masing-masing  operator  yang digunakan  dalam  aplikasi  Rapidminer  akan  di  tunjukan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Operator Pengujian  Operator  Read  Excel:  Operator  ini  digunakan  untuk mengimpor  data  yang  akan  digunakan  untuk pengujian  dari  Microsoft  Excel  ke  RapidMiner. Setelah itu, pengguna akan diminta untuk menentukan
spreadsheet  yang  akan  digunakan  dan  memilih  sel untuk diimpor.
 Operator  Cross  Validation:  operator  yang  memiliki dua subproses yang dapat disematkan ke dalamnya dan melakukan training  dan  testing untuk  melatih  model dengan metode k-fold cross validation.

## Gambar 3. Operator Pada Cross Validation
 Operator Decision Tree: Operator ini digunakan untuk membuat  keputusan  dengan  algoritma  C4.5.  operator ini  berbentuk  pohon  dari  kumpulan  node.  yang  setiap node  mewakili  aturan  pemisahan  untuk  satu  atribut
tertentu dan untuk aturan klasifikasi memisahkan nilai- nilai kelas yang berbeda. Dalam operator ini, hasil dari perhitungan  enteropy  dan  gain  akan  menetapkan  nilai criterion,  maximal  depth,  confidence,  minimal  gain, minimal leaf size, minimal size for split dan number of prepruning alternatives.
 Operator  Apply  Model:  Operator  ini  digunakan untuk  menerapkan  model  yang  telah  dilatih  pada data  training  yang  dapat  membaca  data  untuk diestimasi berdasarkan data training.
 Operator Performance: Operator ini secara otomatis menentukan semua jenis tugas pembelajaran
3) Evaluasi  dan  hasil: Evaluasi  diperlukan  untuk menganalisis  dan  mengukur  keakuratan  hasil  yang diperoleh  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix. Validasi  model  di  lakukan      dengan  menggunakan metode  Ten-Fold  Cross  Validation.  Dengan  validasi dapat  diketahui  semua  fungsi  bekerja  dengan  baik. Ten-fold  Cross  Validation  adalah  salah  satu  K-fold yang  direkomendasikan  untuk  pemilihan  model terbaik  karena  dapat  mengurangi  waktu  komputasi
dengan  tetap  menjaga  keakuratan  estimasi.  Validasi membagi  data  dengan  cara,  membagi  suatu  set  data menjadi  sepuluh  segmen  yang  berukuran  sama  besar dengan  cara  melakukan  pengacakan  data.  Validasi dan  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi,  presisi,  dan  recall  dari  hasil  prediksi klasifikasi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  entropy  dan  information gain  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  Tabel  4.  Hasil Perhitungan  Enteropy  dan  Information  Gain  atribut  Q2 dipilih  sebagai  simpul  akar  pohon  keputusan  karena mendapatkan information gain tertinngi yaitu 0.248318254.  Untuk  menghasilkan  node  berikutnya  juga disesuaikan  dengan  nilai information  gain tertinggi dengan  menghilangkan  atribut  yang  dipilih  sebelumnya. Jika  semua  atribut  sudah  memiliki  kelas,  maka  pohon keputusan  akan  dilanjutkan  memilih  node  hingga  semua terbentuk  seperti  akar  pohon  keputusan  yang  ditunjukkan pada Gambar 4.
Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada  gambar  4, didapat  aturan  atau  rule  model  dalam  prediksi  loyalitas karyawan dalam perusahaan antara lain (Gambar 5):
1) If Q2  =  kurang  setuju Then Keterangan  =  tidak loyalitas
2) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju, Then
Keterangan = tidak loyalitas
3) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Then Keterangan = loyalitas
4) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat  setuju,  Q4  =  setuju,  Q3  kurang  setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
5) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Q4 = setuju, Q3 = kurang setuju, Q3 = sangat setuju Then Keterangan = tidak loyalitas 6) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Q4 = setuju, Q3 = kurang setuju, Q3 = sangat setuju, Q3 = Setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
7) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Q4 = setuju, Q3 = kurang setuju, Q3 = sangat  setuju,  Q3  =  setuju,  Q3  =  tidak  setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
8) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Q4 = setuju, Q3 = kurang setuju, Q3 = sangat  setuju,  Q3  =  setuju,  Q3  =  tidak  setuju,  Q3  = tidak  tahu,  Q11  =  setuju Then Keterangan  =  tidak loyalitas
9) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat setuju, Q4 = setuju, Q3 = kurang setuju, Q3 = sangat  setuju,  Q3  =  setuju,  Q3  =  tidak  setuju,  Q3  = tidak  tahu,  Q11  =  setuju,  Q11  =  tidak  setuju Then Keterangan = loyalitas 10) If Q2  =  kurang  setuju,  Q4  =  kurang  setuju,  Q4  = sangat  setuju,  Q4  =  setuju,  Q4  =  tidak  setuju,  Q4  = tidak tahu Then Keterangan = tidak loyalitas 11) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju, Then Keterangan = loyalitas
12) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju,  Q6 = kurang setuju Then Keterangan = tidak loyalitas 13) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas
14) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
15) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas
16) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas
17) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = tidak tahu Then Keterangan = tidak loyalitas 18) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju Then Keterangan = loyalitas
19) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q11 = kurang setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
20) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q11 = kurang setuju, Q11 setuju Then Keterangan = loyalitas
21) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q7 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas 22) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q7 = sangat setuju, Q7 = setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
23) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 = sangat setuju, Q3 = sangat setuju Then Keterangan = tidak loyalitas
24) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q3  =  sangat  setuju,  Q3  =  setuju Then Keterangan = loyalitas 25) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q10  =  setuju,  Q3  =  kurang  setuju Then Keterangan = tidak loyalitas 26) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 =
setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q10  =  setuju,  Q3  =  kurang  setuju, Q3 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas 27) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q10  =  setuju,  Q3  =  kurang  setuju, Q3 = sangat setuju, Q3 = setuju, Q7 = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas 28) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q10  =  setuju,  Q3  =  kurang  setuju, Q3 = sangat setuju, Q3 = setuju, Q7 = sangat setuju, Q7 = setuju Then Keterangan = tidak loyalitas 29) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q1  =  kurang  setuju,  Q1  = sangat setuju, Q1 = setuju, Q10 = kurang setuju, Q10 =  sangat  setuju,  Q10  =  setuju,  Q3  =  kurang  setuju, Q3  =  sangat  setuju,  Q3  =  setuju,  Q3  =  tidak  setuju Then Keterangan = tidak loyalitas 30) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q9  =  sangat  setuju,  Q7  = sangat setuju Then Keterangan = loyalitas 31) If Q2  =  kurang  setuju,  Q2  =  sangat  setuju,  Q2  = setuju, Q6 = kurang setuju, Q6 = sangat setuju, Q6 = setuju, Q4 = kurang setuju, Q4 = sangat setuju, Q4 = setuju,  Q9  kurang  setuju,  Q9  =  sangat  setuju,  Q7  = sangat  setuju,  Q7  =  setuju Then Keterangan  = loyalitas Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan  1002  sampel  data,  algoritma  C4.5  dapat digunakan  untuk  menentukan  loyalitas  keterikatan karyawan  pada  perusahaan  yang  potensial.  Data  yang didapatkan  terlebih  dahulu  dilakukan  pra-pemrosesan Kesimpulan yang Berdasarkan pengujian dengan menggunakan metode Ten-Fold Cross Validation menghasilkan nilai akurasi sebesar 90,11% presisi sebesar 93,11%  dan  recall  sebesar  90,30%  (Gambar  6)  Evaluasi hasil  tes  dilakukan  secara  manual  dengan  menghitung menggunakan  Confusion  Matrix  dalam  algoritma  C4.5 dapat dilihat pada Tabel 7 dan deskripsi hasil performance vector dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Deskripsi Hasil Decision Tree
TABEL VII C ONFUSION MATRIX True loyalitas True tidak loyalitas Pred. loyalitas 352 59 Pred. tidak loyalitas 40 551
Gambar 6. Deskripsi hasil Performance Vector

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  memberikan  prediksi pemilihan  dalam  loyalitas  keterikatan  karyawan  pada perusahaan  PT.XYZ,  yang  berdasarkan  hasil  survei  EES. Dalam  pengujiannya  menggunakan  1002  sampel  data yang  terdapat  dari  karyawan  kontrak  yang  kurang  lebih mendapatkan  50  data  responden  dan  karyawan  tetap mendapatkan  952  data  responden  dan  menggunakan algoritma C4.5 untuk menentukan karyawan  yang merasa terikat  pada  perusahaan  berdasarkan  loyalitas  dan  tidak loyalitas. Data yang telah dikumpulkan lalu dilakukan pra- pemrosesan  dengan  melakukan  cleaning  data  dan transformasi data. Dan dari penelitian  ini akan dihasilkan 2 klasifikasi  berdasarkan dari  loyalitas dan tidak  loyalitas karyawan  terhadap  keterikatan  pada  perusahaan.  Hasil perhitungan  confusion  matrix  dan  10  Ten-Fold  Cross Validation dihasilkan Accuracy yang baik sebesar 90,11%, Dan  hasil  yang  menjadi  faktor  penentu  hasil  keputusan yaitu atribut Q2. Lalu dapat disimpulkan bahwa Algoritma C4.5  dapat  diimplementasikan  sebagai  prediksi  loyalitas keterikatan karyawan pada PT. XYZ.
Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat menjadi studi  lanjutan  untuk  pembuatan  aplikasi,  atau  bisa  juga mengujinya menggunakan algoritma lain.

## R EFERENSI
[1] M. R. Akbar, “Pengaruh  Budaya Organisasi Terhadap Employee Engagement  (Studi  Pada  Karyawan  Pt.Primatexco  Indonesia  Di Batang),” J. Sos. Ind. Psychol., vol. 2, no. 1, pp. 64–68, 2013.
[2] J.  Xu  and  H.  C.  Thomas,  “How  can  leaders  achieve  high employee engagement,” Leadersh. Organ. Dev. J., vol. 32, no. 4, pp. 399–416, 2011.
[3] A.  Ramadhan,  J.  I.  Komputer,  F.  Ilmu,  K.  Universitas,  D.
Nuswantoro,  and  Wijanarto,  “Implementasi  Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Classification and Regression Tree Dalam Klasifikasi Evaluasi Kinerja Pegawai Di Perusahaan,” Techno.Com, vol. 15, no. 3, pp. 258–265, 2016.
[4] T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  Data  Mahasiswa  Menggunakan Metode  K-Means  Untuk  Menunjang  Pemilihan  Strategi Pemasaran,”  JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer),  vol.  1,  no.  1, pp. 12–18, 2017. [5] W.  Julianto,  R.  Yunitarini,  and  M.  K.  Sophan,  “Algoritma  C4.5
Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan, vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[6] A.  G.  Mabrur  and  L.  Riani,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kriteria  Nasabah  Kredit,”  J.  Komput.  dan  Inform., vol. 1, no. 1, pp. 53–57, 2012.
[7] A.  S.  Sunge,  “Prediksi  Kompetensi  Karyawan  Menggunakan Algoritma C4.5 ( Studi Kasus : PT Hankook Tire Indonesia ),” vol. 2018, no. Sentika, pp. 23–24, 2018.
[8] S.  Lestari  and  A.  S.  Karim,  “Model  Klasifikasi  Kinerja  Dan Seleksidosen  Berprestasi  Dengan  Algoritma  C.45,”  Pros. Sembistek 2014, vol. 1, no. 02, pp. 340–350, 2015.
[9] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” J. Gema Aktual., vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2013.
[10]  F.  Dwi  Meliani  Achmad,  Budanis,  Slamat,  “Klasifikasi  Data Karyawan  Untuk  Menentukan  Jadwal  Kerja  Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK, vol. 16, no. 1, pp. 18–23, 2012.
[11]  A.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Decision Tree  Dalam  Pemberian  Beasiswa  Studi  Kasus :  Amik  ‘  Bsi Yogyakarta  ,’”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.  2013 (SENTIKA 2013), vol. 2013, no. Sentika, pp. 163–168, 2013.
[12]  X.  Guo,  Y.  Yin,  C.  Dong,  G.  Yang,  and  G.  Zhou,  “On  the  Class Imbalance Problem *,” pp. 192–201, 2008.
[13]  J. Han, “Data Mining : Concepts and Techniques,” 2015.
[14]  M. R. Brunetto, C.  Balsano, P.  Burra, E. Cariani,  G.  Taliani,  and E.  Villa,  “Chronic  viral  hepatitis:  Its  characteristics  and management,”  Hot  Top.  Viral  Hepat.,  vol.  2,  no.  21,  pp.  11–16, 2011.
[15]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” no. September, 2018.
[16]  P. Meilina, “Penerapan Data Mining dengan Metode Kalsifikasi,” vol. 7, no. 1, 2015.