## Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Ketidakhadiran Pegawai Menggunakan Metode C4.5
Nandang Iriadi 1 , Lutfi Setioningtias 2 , Priatno 3
1 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur - 13620, Indonesia
Artikel Info : Diterima : 13-01-2021 | Direvisi : 17-01-2021 | Disetujui : 18-01-2021
Abstrak - Tidak semua ketidakhadiran pegawai memiliki alasan yang selalu di cap buruk. Adapula ketidakhadiran yang bisa di toleransi oleh suatu instansi atau perusahaan, dimana alasan tersebut merupakan alasan yang dapat diterima misalnya dikarenakan alasan sakit, atau izin tertentu yang sekiranya dianggap masuk akal dan tentunya memiliki  jangka  waktu  tertentu  sehingga  tidak  begitu  menyulitkan  pihak  tempatnya  bekerja.  Tujuan  penelitian adalah mengetahui sejauh mana algoritma C4.5 dapat membantu perhitungan klasifikasi untuk menemukan solusi agar produktivitas kerja pegawai meningkat.Untuk menemukan solusi agar produktivitas kerja pegawai meningkat membutuhkan teknik dan cara tertentu yaitu dengan klasifikasi data mining menggunakan Algoritma C4.5. Supaya pengolahan data mendapatkan hasil yang baik, maka digunakan Tools Rapid Miner 5. Algoritma C4.5 termasuk jenis aturan klasifikasi pada Data Mining . Penting tidaknya suatu aturan klasifikasi dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu Entropy dan Gain tertinggi. Setelah dilakukan pengujian, maka hasil yang didapat dari Algoritma C4.5 memiliki akurasi sebesar 81,08%.
Kata Kunci : Ketidakhadiran, Algoritma C4.5, Data Mining, Rapid Miner 5
Abstract - Not all employee absences have reasons that are always labeled as bad. There is also an absence that can  be  tolerated  by  an  agency  or  company,  where  these  reasons  are  acceptable  reasons,  for  example,  due  to illness, or certain permits that are considered reasonable and of course have a certain period so that it is not too difficult for the party where he works. The research objective is to determine the extent to which the C4.5 algorithm can help the classification calculation to find solutions so that employee works productivity increases. To find a solution  so  that  employee  work  productivity  increases  requires  certain  techniques  and  methods,  namely  by classifying data mining using the C4.5 Algorithm. For data processing to get good results, Rapid Miner 5 Tools are used. The C4.5 algorithm is a type of classification rule in Data Mining. The importance of a classification rule can be determined by two parameters, namely Entropy and the highest Gain. After testing, the results obtained from the C4.5 Algorithm have an accuracy of 81.08%.

## Keywords: Absence, C4.5 Algorithm, Data Mining, Rapid Miner 5

## PENDAHULUAN
Ketidakhadiran  atau  kealpaan  individu  terhadap  pekerjaan  atau  tugas  dan  kajibannya  yang  sudah  dimiliki  oleh masing-masing  individu  tersebut  dan  berjalan  secara  rutin.  Secara  umum,  absensi  adalah  bagian  dari  kinerja individual  yang  dikategorikan  sebagai  kemalasan  dan  termasuk  dalam  pelanggaran  antara  pegawai  terhadap
3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
e-mail : 1 nandang.ndi@bsi.ac.id, 2 lutfisetioningtias@gmail.com,
3 priatno.prn@bsi.ac.id
atasannya  dalam  ruang  lingkup  formalitas  pekerjaan  di  dalam  suatu  instansi  atau  perusahaan.  Kebiasaan  tidak hadir di tempat kerja merupakan suatu tindakan moral yang dipandang buruk di mata sosial masyarakat
Berdasarkan permasalahan di atas, penelitian ini mengambil data ketidakhadiran pegawai di tempat kerja selama 3 tahun dari salah satu perusahaan pengiriman di Brazil yang data-datanya di peroleh dari penyimpanan dataset University of  California  Irvine (UCI) Machine  learning  Repository .  Tujuan  penelitian  adalah  untuk mengetahui sejauh mana algoritma C4.5 dapat membantu perhitungan klasifikasi untuk menemukan solusi agar produktivitas  kerja  pegawai  meningkat.  Data-data  yang  tersimpan  dan  sudah  tidak  dipergunakan  lagi  dengan jumlah  dataset  yang  cukup  besar,  yakni  berjumlah  740  dataset  ini  membutuhkan  sebuah  teknik  atau  metode pengolahan data agar data tersebut bisa diolah sebagai suatu informasi yang  dibutuhkan dan bermanfaat. Untuk mewujudkannya, maka metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Algoritma C4.5.
Pada prosesnya data mining akan mengekstrak informasi yang berharga   dengan cara   menganalisis adanya pola-pola ataupun hubungan keterkaitan tertentu dari data-data yang berukuran besar.  Dengan adanya data mining dapat menemukan pengetahuan yang dapat dipergunakan oleh para praktisi kesehatan agar dapat meningkatkan kualitas  pelayanan.    Pengetahuan  yang  ditemukan  dapat  juga  digunakan  oleh  praktisi  medis  untuk  mengurangi jumlah  efek  samping  dari  obat  untuk  menyarankan  lebih  murah  dalam  terapi  yang  setara  denngan  berbagai alternatif.  Proses mining data lebih dari sekedar analisa data yang meliputi pengklasifikasian, klastering, asosiasi dan prediksi. (M Anbarasi, E Anupriya, 2010)
Data Mining. Absensi adalah tingkat ketidakhadiran pegawai yang berkenaan dengan tanggung jawab. Saat ini banyak pegawai yang melanggar jam kerja, menaati jam kerja merupakan kewajiban seorang pegawai, yaitu masuk kerja dan menaati ketentuan jam kerja. (Ardyan Pratama, 2016)
“Sistem Pendukung Keputusan atau yang disebut dengan DSS (Decision Support System) adalah sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk mengidentifikasi memecahkan masalah dan membuat keputusan”(Ichsan, Syahru, 2013)
Menurut  (Christiana,  2013)  mengemukakan  bahwa:  Organisasi  telah  dibentuk  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat.  Dalam  dunia  yang  kompetitif  saat  ini,  organisasi  harus  berorientasi  pada  pertumbuhan.  Hal  ini memungkinkan ketika produktivitas dipastikan berkenaan dengan kuantitas dan kualitas produk. Ketidakhadiran dan pergantian karyawan memiliki dampak negatif terhadap produktivitas. Karyawan yang absen seringkali tidak dapat  berkontribusi  terhadap  produktivitas  dan  pertumbuhan  organisasi.  Demikian  pula,  pergantian  karyawan menyebabkan peningkatan biaya produksi.
Menurut (Hermawati, 2005), mengemukakan bahwa: Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih  teknik  pembelajaran  komputer  ( machine  lerning )  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis.
Knowledge  Discovery  In  Databases  (  KDD  )  adalah  proses  non  trivial  untuk  mencari  dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data (Wahbeh, 2011)
Data mining menurut David Hand, Heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT adalah analisa terhadap data (biasanya data yang berukuran besar) untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkannya yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut. (Yuli Mardi, 2014)
Menurut (Widodo et al., 2013) mengemukakan bahwa: Pohon keputusan ( decision tree ) merupakan salah satu  teknik  terkenal  dalam  data  mining  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang  populer  dalam  menentukan keputusan  suatu  kasus.  Hal  ini  karena  metode  ini  tidak  memerlukan  proses  pengelolaan  pengetahuan  terlebih dahulu dan dapat menyelesaikan dengan sederhana kasus-kasus yang memiliki dimensi yang besar. Akurasinya sangat baik asalkan data yang akan dijadikan patokan merupakan data yang akurat.
Menurut Han dalam  (Widodo et al., 2013) mengemukakan bahwa, “Algoritma C4.5 merupakan struktur pohon dimana terdapat simpul yang mende Penelitiankan atribut-atribut, setiap cabang menggambarkan hasil dari atribut yang  diuji,  dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas.  Algoritma  C4.5  secara  rekursif  mengunjungi  setiap  simpul keputusan, memilih pembagian yang optimal, sampai tidak bisa dibagi lagi. Algoritma C4.5 menggunakan konsep information gain atau entropy reduction untuk memilih pembagian yang optimal”.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Menurut Kusrini dalam (Widodo et al., 2013) Terdapat beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5, yaitu:
1. Menyiapkan data training . Data training biasanya diambil dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah di kelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari  masing-masing  atribut,  nilai gain yang  paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama.  Sebelum menghitung  nilai gain dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy .  Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Keterangan: S = himpunan kasus
n = jumlah partisi S
pi = proporsi Si terhadap S
3. Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| | 𝑆 |
𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) Keterangan:
S = himpunan kasus
A = fitur
n = jumlah partisi atribut A
| Si |  = proporsi S i terhadap S
| S |  = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.
Menurut  (Nofriansyah, 2014) mengemukakan bahwa, Adapun kriteria atau ciri-ciri dari sebuah keputusan adalah sebagai berikut:
1. Banyak pilihan atau alternatif.
2. Ada kendala atau surat.
3. Mengikuti suatu pola atau model tingkah laku, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
4. Banyak input atau variabel.
5. Ada faktor resiko, dibutuhkan kecepatan, ketepatan, dan keakuratan.
Menurut (Mutoi Siregar & Puspabhuana, 2018), RapidMiner merupakan perangkat lunak yang bersifat terbuka ( open source ). RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik. RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator  data  mining,  termasuk operator untuk input , output ,  data preprocessing dan  visualisasi. RapidMiner merupakan software yang  berdiri  sendiri  untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining  yang  dapat diintegrasikan  pada  produknya  sendiri. RapidMiner ditulis  dengan  munggunakan  bahasa java sehingga  dapat bekerja di semua sistem operasi.
Menurut  (Sugiyono, 2010)mengemukakan bahwa: Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampel ini meliputi sampling sistematis, kuota, insidental , purposive, jenuh , dan snowball.
Sedangkan teknik pengambilan sampel dari Nonprobablity sampling yang diambil di dalam penelitian ini adalah Sampling Sistematis.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Menurut  (Sugiyono,  2010)mengemukakan  bahwa,  “ Sampling  sistematis adalah  teknik  pengambilan  sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut”.
Misalnya anggota populasi yang terdiri dari 100 orang. Dari semua anggota tersebut diberi nomor urut, yaitu nomor  urut 1 sampai dengan nomor urut 100. Pengambilan  sampel dapat dilakukan dengan  nomor ganjil saja, genap saja atau dengan kelipatan dari bilangan tertentu, misalnya kelipatan dari bilangan 5. Untuk itu maka yang diambil sebagai sampel adalah nomor urut 1,5,10,15,20, dan seterusnya sampai dengan 100.

## METODE PENELITIAN
Dalam penyusunan Penelitian ini, diperlukan beberapa tahapan untuk mencapai bagian yang telah ditetapkan sebelumnya. Tahapan penelitan yang dilakukan sebagai berikut: a. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase ).
b. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase ).
c. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation phase ).
d. Fase Pemodelan ( Modelling Phase ).
e. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ).
f. Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
Terdapat  20  Atribut  untuk  kebutuhan  penelitian,  diantaranya  adalah,  Alasan  Ketidakhadiran,  Bulan Ketidakhadiran, Hari Dalam Seminggu, Musim, Biaya Transportasi, Jarak Tempuh/km, Waktu Pelayanan, Umur, Rata-rata Bekerja/Hari, Target yang Dicapai, Kegagalan Disiplin, Pendidikan, Anak, Peminum, Perokok, Binatang Peliharaan, Berat Badan, Tinggi Badan, Indeks Masa Tubuh, dan Waktu Ketidakhadiran dalam Jam.
Dalam  penelitian  ini,  media  pengumpulan  datanya  adalah  berupa  data  sekunder.  Data  sekunder  yang digunakan di dalam penelitian ini adalah menggunakan data dari University of California Irvine (UCI) Machine learning Repositor. Data yang diambil adalah data ketidakhadiran pegawai di tempat kerja selama 3 tahun dari salah satu perusahaan pengiriman di Brazil.
Populasi dalam penelitian ini merupakan semua data karyawan pengiriman sebanyak 740 record data dari salah satu data perusahaan di Brazil selama 3 tahun yang data-datanya tersimpan di University of California Irvine (UCI) Machine learning Repository .
Sampel yang digunakan di dalam penelitian ini adalah sebanyak 370 record data dan teknik pengambilan sampelnya  adalah  menggunakan  salah  satu  teknik  pengambilan  sampel  dari Nonprobability  Sampling ,  yaitu Sampling  Sistematis .  Dikarenakan  di  dalam  teknik  pengambilan  sampel  secara sampling  sistematis adalah menggunakan nomor urut sebagai acuannya, maka peneliti menggunakan urutan nomor urut ganjil yang dimulai dari  nomor  urut  1  sampai  dengan  nomor  urut  739  yang  pengambilan  nomor  urutnya  tidak  boleh  lebih  dari banyaknya populasi yang diambil, yaitu 740 record data.
1. Perhitungan Manual Algoritma C4.5.
Pada proses perhitungan manual, tahap-tahap untuk menentukan pohon keputusan ( Decision Tree ) dengan mengunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
a. Mengumpulkan dan menyiapkan dataset.
b. Menghitung Nilai Entropy .
c. Menghitung Nilai Gain pada setiap atribut untuk mencari nilai gain yang tertinggi dan dijadikan sebagai Node Akar.
d. Proses perhitungan nilai-nilai pada node akar dan cabang.
2. Implementasi Pohon Keputusan ( Decision Tree ) dengan Rapid Miner.
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner yang  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  perhitungan  manual  dengan  hasil  perhitungan  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  agar mendapatkan tingkat keakuratan data dan dapat ditarik kesimpulannya dari hasil tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  algoritma  C4.5  dapat  membantu  perhitungan klasifikasi  untuk  menemukan  solusi  agar  produktivitas  kerja  pegawai  meningkat.  Di  dalam  menentukan  hasil

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 1 Januari 2021 | E-ISSN: 2774-9711
penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  dataset  sebanyak  740 record data  dengan  sampel  penelitian  yang  diambil adalah sebanyak 370 record data.
1. Perhitungan Manual Algoritma C4.5.
Langkah untuk menentukan pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5 dengan memakai sampel dataset sebanyak 370, yaitu:
1. Menyiapkan  sampel  dataset  sebanyak  370  data  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dataset  biasanya diambil dari data primer yang sebelumnya sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Hitung nilai entropy .
Setelah dilakukan perhitungan entropy seperti rumus, di dapat hasil nilai entropy sebagai berikut: Total Entropy
= (( −348 370 ) x 𝑙𝑜𝑔 2 ( 348 370 )) + (( −22 370 ) x 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 370 )) = 0,0832 + 0,2421
= 0,3253
3. Setelah itu hitunglah nilai gain untuk setiap atribut, lalu pilih nilai gain yang tertinggi untuk dijadikan akar dari  pohon.  Hitunglah  nilai gain menggunakan  rumus.  Misalkan  untuk  aribut  ‘Bulan  Ketidakhadiran’, didapatkan nilai gain sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| | 𝑆 | 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) Gain (Bulan Ketidakhadiran)
= 0,3253 − ((( 23 370 ) 𝑥0) + (( 34 270 ) 𝑥0) + (( 45 370 ) 𝑥0,2623) + (( 24 370 ) 𝑥0)
+ (( 31 370 ) 𝑥0,4587) + (( 27 370 ) 𝑥0,2285) + (( 37 370 ) 𝑥0,3034) + (( 27 370 ) 𝑥0) + (( 27 370 ) 𝑥0,6913) + (( 34 370 ) 𝑥0,6024) + (( 36 370 ) 𝑥0,5033) + (( 25 370 ) 𝑥0))
= 0,3253 – (0+0+0,0319+0+0,0384+0,0167+0,0303+0+ 0,0504+0,0554+0,0490) = 0,3253 – 0,2721 = 0,0532
a. Proses untuk node akar.
Macam-macam atributnya adalah alasan ketidakhadiran, bulan ketidakhadiran, hari dalam seminggu, musim, biaya transportasi, jarak tempuh/km, waktu pelayanan, umur, rata-rata bekerja/hari, target yang dicapai, kegagalan disiplin, pendidikan, anak, peminum, perokok, binatang peliharaan, berat badan, tinggi badan, indeks masa tubuh, dan  waktu  ketidakhadiran  dalam  jam.  Setiap  atribut  memiliki  nilai.  Sedangkan  label  kelasnya  ada  pada  kolom keputusan yaitu Tidak dan Ya. Kolom keputusan didapatkan dari nilai atribut “Kegagalan Disiplin” yang dijadikan sebagai label kelas untuk kemudian nilai “Tidak” dan “Ya” dijadikan sebagai kolom keputusan. Nilai “Tidak” berarti “Kegagalan disiplin = Tidak” dan nilai “Ya” berarti “Kegagalan disiplin = Ya”. Kemudian data dianalisis, dataset tersebut memiliki 370 kasus yang terdiri dari 348 karyawan mengalami Kegagalan disiplin = Tidak dan 22 kasus karyawan mengalami Kegagalan disiplin = Ya .
Tabel 1. Hasil gain tertinggi untuk Node Akar Node Atribut Nilai Jumlah Nilai (S1) Tidak (S1) Ya (S1) Entropy Gain Januari 23 23 0 0 Februari 34 34 0 0 Maret 45 43 2 0,2623 April 24 24 0 0 Mei 31 28 3 0,4587

## Computer Science (CO-SCIENCE)
1 Bulan Ketidak hadiran Juni 27 26 2 0,2285 Juli 37 35 2 0,3034 Agustus 27 27 0 0 September 27 22 5 0,6913 Oktober 34 29 5 0,6024 November 36 32 4 0,5033 Desember 25 25 0 0 Total 370 348 22 3,0499 0,0532
Dari  hasil  tabel  1  setelah  dihitung  nilai gain dari  setiap  atribut.  Maka  hasilnya  adalah  atribut  ‘Bulan Ketidakhadiran’  yang  mendapat  nilai gain tertinggi  dengan  hasil  0,0532.  Bentuk decision  tree atau  pohon keputusannya akan menjadi seperti berikut ini:
Gambar 1. Pohon Keputusan Node Akar
Setelah dihitung nilai gain dari setiap atribut. Maka hasil akhirnya adalah atribut ‘Indeks Masa Tubuh’ dengan nilai ’19-25’ yang mendapat nilai gain tertinggi dengan hasil 0,4834 dan ditandai oleh kolom berlatar belakang warna merah pada tabel. Bentuk decision tree atau pohon keputusannya akan menjadi seperti berikut ini:
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1.7.2.1
Bentuk aturan IF THEN untuk pohon keputusan dengan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: 1. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai = Januari THEN Keputusan = Tidak. 2. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai = Februari THEN Keputusan = Tidak. 3. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai = April THEN Keputusan = Tidak. 4. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai = Agustus THEN Keputusan = Tidak. 5. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai = Desember THEN Keputusan = Tidak.
6. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai =   November AND Alasan Ketidakhadiran = konsultasi kesehatan AND Biaya Transportasi = 291-388 THEN Keputusan = Tidak.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
7. IF Bulan Ketidakhadiran dengan nilai =   November AND Alasan Ketidakhadiran = konsultasi kesehatan AND Biaya Transportasi = 231-289 THEN Keputusan = Tidak.
8. IF Bulan  Ketidakhadiran  dengan  nilai  =      November AND Alasan  Ketidakhadiran  =  penyakit  pada  sistem muskuloskeletal dan jaringan ikat AND Indeks Masa Tubuh = 27-38 THEN Keputusan = Tidak. 9. IF Bulan  Ketidakhadiran  dengan  nilai  =      November AND Alasan  Ketidakhadiran  =  penyakit  pada  sistem muskuloskeletal dan jaringan ikat AND Indeks Masa Tubuh = 19-25 THEN Keputusan = Ya. 10. IF Bulan  Ketidakhadiran  dengan  nilai  =  November AND Alasan  Ketidakhadiran  =  penyakit  pada  sistem muskuloskeletal dan jaringan ikat AND Indeks Masa Tubuh = 19-25 THEN Keputusan = Ya.
2. Implementasi Pohon Keputusan (Decision Tree) dengan Rapid Miner .
Berikut ini adalah hasil pohon keputusan atau decision tree menggunakan aplikasi rapid miner .

## Gambar 3. Desain Model C4.5
Berdasarkan rule classification diatas, untuk mempermudah pemahaman data, maka dibentuk aturan IF- THEN yaitu sebagai berikut:
1. IF Bulan Ketidakhadiran = September AND Musim = Musim Panas AND Target yang Dicapai = 81-95 AND Pendidikan = S2 THEN Keputusan = Tidak ELSE Pendidikan = SMA/SMK AND Anak = 0-2 AND Perokok = TIDAK AND Rata-rata Bekerja/Hari = 205.917-249.797 THEN Keputusan = Tidak ELSE Rata-rata Bekerja/Hari =  251.818-275.312 THEN Keputusan  =  Tidak ELSE Rata-rata  Bekerja/Hari  =  280.549-378.884 THEN Keputusan = Ya.
2. IF Bulan Ketidakhadiran = September AND Musim = Musim Semi AND Target yang Dicapai = 81-95 AND Pendidikan = SMA/SMK AND Anak = 0-2 AND Perokok = TIDAK AND Umur = 27-33 THEN Keputusan = Ya ELSE Umur = 34-41 THEN Keputusan = Tidak ELSE Umur = 43-58 THEN Keputusan = Tidak.
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix . Accuracy : 81.08%

## Computer Science (CO-SCIENCE)
True Ya True Tidak Class Precision Pred. Ya 2 19 9.52% Pred. Tidak 2 88 97.78% Class Recall 50.00% 82.24%
Dari hasil evaluasi pada tabel 2. menunjukkan bahwa tingkat akurasi yang dihasilkan adalah sebesar 81,08% atau  sebesar  0,8108%  yang  berarti  masuk  pada  klasifikasi  sangat  baik  untuk  hasil  klasifikasi  pegawai  yang mengalami  Kegagalan  Disiplin  =  Ya  dan  Kegagalan  Disiplin  =  Tidak.  Berdasarkan  hasilnya,  dapat  dikatakan bahwa  pegawai  yang  mendapatkan  Kegagalan  Disiplin  =  Tidak  adalah  yang  terbanyak  dibandingkan  dengan pegawai  yang  mendapatkan  Kegagalan Disiplin = Ya sehingga akan berdampak baik  untuk produktivitas  kerja pegawai dan sangat menguntungkan bagi perusahaan tempatnya bekerja.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian serta pembahasan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut:
1. Pemilihan  atribut  Alasan  Ketidakhadiran,  Bulan  Ketidakhadiran,  Hari  Dalam  Seminggu,  Musim,  Biaya Transportasi,  Jarak  Tempuh/Km,  Waktu  Pelayanan,  Umur,  Rata-Rata  Bekerja/Hari,  Target  Yang  Dicapai, Kegagalan Disiplin, Pendidikan, Anak, Peminum, Perokok, Binatang Peliharaan, Berat Badan, Tinggi Badan, Indeks  Masa  Tubuh,  Dan  Waktu  Ketidakhadiran  Dalam  Jam  dapat  menjadi  kriteria  penilaian  terhadap klasifikasi kegagalan disiplin pegawai yang bernilai “Ya” dan “Tidak”.
2. Penelitian  dengan  data  Ketidakhadiran  Pegawai  di  Tempat  Kerja  telah  dilakukan  penelitian  menggunakan metode Neuro  Fuzzy  Network yang  mana  penelitian  sebelumnya  tersebut  menggunakan  data  yang  sama. Penelitian  ini  berpatokan  pada  penelitian  sebelumnya,  namun  menggunakan  metode  yang  berbeda,  yaitu menggunakan metode Algoritma C4.5.
3. Berdasarkan hasil perhitungan manual dan rapid miner ternyata menghasilkan pohon keputusan yang berbeda pada hasil cabang dan daun, namun menghasilkan hasil yang sama pada Node akar dan cabang pertama.
4. Sistem yang digunakan dengan rapid miner dapat membantu dalam menentukan kriteria data pegawai yang bersifat “Ya, gagal disiplin” atau “Tidak, gagal disiplin”. Sehingga dapat membantu pihak perusahaan dalam pengambilan keputusan terhadap peraturan absensi pegawai.
5. Algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan rule atau  aturan  untuk  menggambarkan  proses  yang  terkait  dengan kegagalan disiplin.
6. Dari hasil yang diujikan menggunakan confusion matrix , di dapatkan hasil bahwa Algoritma decision tree C4.5 mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi 81,08% dalam memprediksi jumlah pegawai yang mengalami kegagalan disiplin atau tidak. Nilai class precision dan class recall di dapatkan hasil masing-masing adalah 9,52% dan 97,78% untuk nilai class precision dan 50,00% dan 82,24% untuk nilai class recall . Berdasarkan hasil tersebut, dapat diartikan bahwa hasil dari tingkat akurasi sebesar 81,08% mendapatkan hasil yang sangat baik untuk mengklasifikasi Ketidakhadiran pegawai dalam mendapatkan prediksi kegagalan disiplin pegawai.

## REFERENSI
Ardyan Pratama, H. L. (2016). Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Deskripsi Untuk Menemukan Pola Absensi Di Badan Kepegawaian Daerah Kota Semarang. Data Mining , 15 (3), 207–216.
Christiana,  M.  B.  (2013).  Organizational  Behaviour.  In Organizational  Behaviour .  Educreation  Publishing. https://doi.org/10.4324/9780203857595
Hermawati, F. A. (2005). Data Mining Data mining. In Mining of Massive Datasets (Vol. 2, Issue January 2013). Andi Offset. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part Ichsan,  Syahru,  T.  .  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Kurang Mampu  Pada  Stmik  Budidarma  Medan  Menerapkan  Metode  Profile  Matching. Pelita  Informatika  Budi Darma , 5 (1), 2.
M Anbarasi, E Anupriya, N. C. S. N. I. (2010). Enhanced Prediction of Heart Disease with Feature Subset Selection using Genetic Algorithm Enhanced Prediction of Heart Disease with Feature Subset Selection using Genetic Algorithm. International Journal of Engineering Science and Technology , 2 (10), 5370–5376. Mutoi  Siregar,  A.,  &  Puspabhuana,  A.  (2018). Data  Mining:  Pengelolaan  Data  Menjadi  Informasi  dengan

## Computer Science (CO-SCIENCE)
RapidMiner (1st ed.). CV. Kekata Group.
https://books.google.co.id/books?id=rTlmDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=fal se
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan (1st ed.). DEEPUBLISH. Wahbeh,    dkk.  (2011).  A  Comparison  Study  between  Data  Mining  Tools  over  some  Classification  Methods.
International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 1 (3).
https://doi.org/10.14569/specialissue.2011.010304 Widodo,  P.  P.,  Handayanto,  R.  T.,  &  Herlawati.  (2013).  Penerapan  Data  Mining  dengan  Matlab.  In Rekayasa Sains . Rekayasa Sains. www.biobses.com
Yuli Mardi. (2014). Analisa Data Rekam Medis Untuk Menentukan Penyakit Terbanyak Berdasarkan International Clasification Of Disease (ICD) menggunakan Decesion Tree C.45 (Studi Kasus RSU. CBMC Padang. UPI YPTK Padang , 213–219.

## Computer Science (CO-SCIENCE)