## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DAN C5.0 PADA DATA KARYAWAN BERPOTENSI PROMOSI JABATAN
Zaenal Abidin 1) ,  Eka Nurhana 2) , Permata 3) , Faruq Ulum 4)
1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia
4 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2,3,4 JL.ZA. Pagar Alam No. 9-11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, BandarLampung
Email: 1 zabin@teknokrat.ac.id, 2 ekanurhana0301@gmail.com, 3 permata@teknokrat.ac.id , 4 faruk.ulum@teknokrat.ac.id

## Abstract
The  promotion  process  for  employees  who  will  get  a  promotion  has  several  criteria  and  an  assessment  of characteristics based on predetermined standards. To determine employees who have the potential for promotion, the application  of  data  mining  techniques,  namely  classification,  can  be  used.  The  algorithm  commonly  used  to  classify data  mining  is  the  Decision  Tree.  Decision  Tree  is  a  classification  method  that  is  quite  popular  because  it  is  easily understood  by  humans.  It  has  several  types  of  algorithms  including  the  CART,  ID.3,  C.45  and  C5.0  algorithms.  In previous studies that have been carried out by several researchers, there are differences in the level of accuracy in each algorithm.  Therefore,  the  authors  concluded  to  conduct  research  related  to  the  Decision  Tree  comparison  algorithm types  C4.5  and  C5.0  with  the  aim  of  knowing  the  level  of  accuracy  produced  from  each  of  these  algorithms  using  a larger dataset. The research method uses the CRISP-DM method and uses two tools, namely RapidMiner Software and Google Collaboration with the Python programming language. The results achieved are a comparative analysis of the C4.5 and C5.0 algorithms, as well as rules or regulations for employees who have the potential to increase positions and do not increase positions which are interpreted in the decision tree models.
Keyword: Algorithms, comparison, employees, promotion.

## Abstrak
Proses  penentuan  karyawan  yang  akan  mendapatkan  promosi  jabatan  memiliki  beberapa  kriteria  dan  karakteristik penilaian  berdasarkan  standar  yang  telah  ditentukan.  Untuk  menentukan  karyawan  yang  berpotensi  promosi  jabatan dapat menggunakan penerapan teknik data mining yaitu klasifikasi. Algoritma yang biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi  pada  data  mining  yaitu  Decision  tree.  Decision  Tree  merupakan  metode  klasifikasi  yang  cukup  populer digunakan karena mudah untuk dipahami oleh manusia.  Memiliki beberapa jenis algoritma diantaranya yaitu algoritma CART, ID.3, C.45 dan C5.0. Pada penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdapat perbedaan tingkat  akurasi  pada  masing-masing  algoritma.  Oleh  karena  itu,  penulis  menyimpulkan  untuk  melakukan  penelitian terkait  perbandingan  algoritma  Decision  tree  jenis  C4.5  dan  C5.0  dengan  tujuan  mengetahui  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dari  masing-masing  algoritma  tersebut  dengan  menggunakan  dataset  yang  berukuran  lebih  besar.  Metode penelitian  menggunakan  metode  CRISP-DM  dan  menggunakan  dua  tools  yaitu  Software  RapidMiner  dan  Google Colabolatory dengan bahasa pemrograman Python. Hasil yang dicapai yaitu analisis perbandingan dari algoritma C4.5 dan C5.0, serta rule atau aturan karyawan berpotensi promosi jabatan dan tidak promosi jabatan yang diinterpretasikan dalam model pohon keputusan.
Kata Kunci: Algortima, perbandingan, karyawan, promosi.

## 1. PENDAHULUAN
Data  adalah  sekumpulan  fakta  yang di  representasikan  ke dalam  bentuk  karakter baik  huruf,  angka,  gambar dan lainnya  yang  dapat  diproses  menjadi  sebuah  informasi.  Salah  satu  bentuk  pengolahan  data  yaitu  data  mining.  Data mining  merupakan  sebuah  teknologi  yang  dapat  memproses  data  menggunakan  teknik  dan  metode  tertentu  untuk mengubah  data  mentah  menjadi  informasi  atau  pengetahuan  yang  berguna  untuk  membuat  suatu  keputusan  bisnis. Klasifikasi  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  menemukan  model  agar  dapat  menjelaskan  atau  membedakan konsep  atau  kelas  data.  Teknik  klasifikasi  ini  dapat  dilakukan  untuk  menentukan  keputusan  pada  suatu  perusahaan.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Salah satunya yaitu untuk melakukan proses penilaian kinerja karyawan yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan kenaikan jabatan.(Sunarti, 2019)
Proses  penentuan  karyawan  yang  akan  mendapatkan  promosi  jabatan  memiliki  beberapa  kriteria  dan karakteristik  penilaian  berdasarkan  standar  yang  telah  ditentukan.  Untuk  menentukan  karyawan  yang  berpotensi promosi  jabatan  dapat  menggunakan  penerapan  teknik  data  mining  yaitu  klasifikasi. Algoritma  yang  biasa  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  pada  data  mining  yaitu  Decision  tree.  Decision Tree  merupakan  metode  klasifikasi  yang cukup populer digunakan karena mudah untuk dipahami oleh manusia. Kelebihan dari motode ini adalah tingkat akurasi yang tinggi dan lebih mudah digunakan dibandingakan dengan algoritma lainnya (Suntoro, 2019).
Decision  Tree  memiliki  beberapa  jenis  algoritma  diantaranya  yaitu  algoritma  CART  (Classification  and Regression  Tree),  ID.3  C.45  dan  C5.0  yang  ditemukan  oleh  John  Ross  Quinlan  pada  tahun  1986.    Algoritma  C5.0 merupakan  perluasan  dari  algoritma  C4.5.  Algoritma  C5.0  lebih  baik  daripada  C4.5  pada  kecepatan,  memori,  dan efisiensi dan nilai akurasi yang lebih tinggi.(Kusrini & Taufiq Emha, 2009).
Pada penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdapat perbedaan tingkat akurasi pada masing-masing  algoritma  tersebut  dikarenakan  masih  menggunakan  dataset  yang  relatif  sedikit.  Sehingga,  penulis menyimpulkan  untuk  melakukan  penelitian  terkait  perbandingan  algoritma  Decision  tree  jenis  C4.5  dan  C5.0  dengan tujuan mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan dari masing-masing algoritma tersebut dengan menggunakan dataset yang lebih banyak.
Penulis akan melakukan penelitian dengan judul “Analisis perbandingan algoritma  Decision tree C4.5 dan C5.0 pada  data  karyawan  berpotensi  promosi  jabatan"  dengan  jumlah  dataset  sebanyak  54.808  yang  diambil  dari  website kaggle.com.  Pengolahan  data  dan  pembentukan  model  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  tools  yaitu  Software RapidMiner, dan Google Colabolatory dengan bahasa pemrograman Python.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Pada bagian ini diuraikan tentang  langkah-langkah yang diterapkan dalam penelitian ini. Oleh karena itu pada metode penelitian memuat tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.1 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tahapan  penelitian  adalah  suatu  alur  yang  akan  dilakukan  pada  saat  penelitian.  Pada  penelitian  ini  metode  penelitian yang digunakan adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining atau (CRISP-DM) yang memiliki enam tahap atau fase. Enam tahap siklus dalam CRISP-DM dapat dijelaskan sebagai berikut  :
2.2.1      Tahap Pemahaman Bisnis/Penelitian (Business/Reasearch Understanding)
Pada  penelitian  ini,  penulis  telah  merumuskan  bahwa  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  perbandingan tingkat  akurasi  pada  algoritma  C4.5  dan  C5.0  dengan  membangun  model  menggunakan  data  yang  berukuran  besar dengan  memanfaatkan  dataset  yang  didapatkan  dari  website  Kaggle.  Selain  itu,  untuk  memberikan  pengetahuan  dan informasi terkait kriteria karyawan yang memiliki potensi untuk promosi jabatan.

## 2.2.2 Tahap pemahaman data (Data understanding)
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data karyawan yang diambil dari website www.kaggle.com dengan judul HR Analytics yang di unggah pada tahun 2020 dengan jumlah 54.808 data dan 14 atribut.
Tabel 2.1 Data karyawan

## 2.2.3 Tahap persiapan data ( Data preparation )
Dalam  tahap  ini  mencakup  aspek  pengecekan  dataset  yang  akan  digunakan  dengan  melakukan  seleksi  atribut  atau variabel  yang  berpengaruh  terhadap  proses  klasifikasi.  Kemudian  melakukan  transformasi  data  ( transformation  data ) pada  variabel  tertentu  dan  membersihkan  data  ( cleaning  data )  dari  data  yang  kosong  atau  missing  value,  dan  outlier sehingga siap untuk tahap pemodelan.

## 2.2.4 Tahap pemodelan ( Modelling )
Setelah  semua  data  di  processing,  pada  tahap  selanjutnya dilakukan  penerapan  teknik  pemodelan  yang  sesuai.  Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model Decision tree dengan jenis C4.5 dan C5.0. Adapun tahap pengerjaan algoritma C4.5 dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
- Menentukan variable atau atribut yang akan digunakan.
- Memilih  node  akar  ( root  node )  dengan  menghitung  nilai entrophy dan  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai information gain.
- Pada  algoritma  C4.5  penentuan  node  akar  dan  cabang  utuk  masing  masing  node  menggunakan  nilai information  gain tertinggi.  Perhitungan  pada  metode  ini  dapat  dilakukan  secara  manual  dan  menggunakan software Microsoft Excel .
Entrophy total dihitung berdasarkan jumlah data (Yes) dan (No) pada kelas target

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Entrophy [total]  : (− ( 4668 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 4668 54808 )) + (− ( 50140 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 50140 54808 ))
= 0.420139194
Menghitung Entrophy jenis education : Entrophy [master& above] :
(− ( 1471 14925 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 1471 14925 )) + (− ( 13444 14925 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 13444 14925 ))
= 0.465278471
Entrophy [bachelor] : (− ( 3008 36669 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 3008 36669 )) + (− ( 33661
36669 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 33661 36669 ))
= 0.409295924 Entrophy [below secondary]
: (− ( 68 805 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 68 805 )) + (− ( 738 805 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 738 805 )) = 0.416108751
Menghitung Information gain : ( 0.420139194) − (( 14925 54808 ) ∗ 0.465278471) - (( 36669 54808 ) ∗ 0.409295924) - (( 805 54808 ) ∗ 0.416108751)
= 0.013488322
Perhitungan entrophy , information  gain dan gain  ratio menggunakan software  Microsoft  Excel dapat  dilihat pada table 3.2 dibawah ini.
Tabel 2.2 Perhitungan algoritma C4.5 menggunakan Microsoft Excel
Dengan  perhitungan  algoritma  C4.5  atribut  yang  akan  dijadikan  sebagai    root  node  (akar  node)  yang  dipilih  dengan menggunakan nilai information gain tertinggi yaitu atribut KPIs met>80%.
Berikut ini tahap pengerjaan algoritma C5.0 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
- Menentukan variable atau atribut yang akan digunakan.
- Memilih  node  akar (root  node) dengan  menghitung  nilai entrophy dan  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai information gain kemudian menghitung split info dan terakhir menghitung nilai gain ratio
- Pada algoritma C5.0 penentuan node akar dan cabang utuk masing masing node menggunakan nilai gain ratio tertinggi. Perhitungan pada metode ini dapat dilakukan secara manual menggunakan software Microsoft Excel.
Berikut ini perhitungan entrophy, information gain, gain ratio dengan melakukan split info :
Menghitung entrophy total : Entrophy total dihitung berdasarkan jumlah data ( Yes ) dan ( No ) pada kelas target
Entrophy [total] : (− ( 4668 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 4668 54808 )) + (− ( 50140 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 50140 54808 ))
= 0.420139194
Menghitung Entrophy jenis education : Entrophy [master & above] :
(− ( 1471 14925 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 1471 14925 )) + (− ( 13444 14925 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 13444 14925 ))
= 0.465278471 Entrophy [bachelor] :
(− ( 3008 36669 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 3008 36669 )) + (− ( 33661 36669 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 33661
36669 ))
= 0.409295924 Entrophy [below secondary] :
: (− ( 68 805 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 68 805 )) + (− ( 738 805 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 738 805 ))
= 0.416108751
Menghitung Information gain : ( 0.420139194) − (( 14925 54808 ) ∗ 0.465278471) - (( 36669 54808 ) ∗ 0.409295924) -
(( 805 54808 ) ∗ 0.416108751)
= 0.013488322
Menghitung split info : − ( 14925 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 14925 54808 ) − ( 36669 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 36669 54808 ) − ( 805 54808 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 805 54808 )
= 0.988406023
Menghitung gain ratio : 𝟎.𝟎𝟏𝟑𝟒𝟖𝟖𝟑𝟐𝟐 𝟎.𝟗𝟖𝟖𝟒𝟎𝟔𝟎𝟐𝟑 =  𝟎. 𝟎𝟏𝟑𝟔𝟒𝟔𝟓𝟒
Perhitungan entrophy , information gain dan gain ratio menggunakan software Microsoft Excel dapat dilihat pada table 2.3 dibawah ini.
Tabel 2.3 Perhitungan algoritma C5.0 menggunakan Microsoft Excel

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Dengan  perhitungan  algoritma  C5.0  atribut  yang  akan  dijadikan  sebagai root  node (akar  node)  yang  dipilih  dengan menggunakan nilai gain ratio tertinggi yaitu atribut awards_won .
Kemudian  melakukan  pengujian  hasil  model  algortima  C4.5  dan  C5.0  yang  dibuat  menggunakan  k-fold  cross validation. Jenis pengujian cross validation yang akan digunakan yaitu k-fold cross validation dengan k=5  yang berarti data akan di uji sebanyak 5 kali.
Gambar 2.2 Diagram K-fold Cross Validation Sumber : https://www.researchgate.net/figure/Diagram-of-the-5-fold-cross-validation-method-blocks-in-blue-represent- the-testing-folds_fig1_337447405

## 2.2.5 Tahap evaluasi ( Evaluation )
Setelah  tahap  pemodelan  dilakukan,pada  tahap    selanjutnya  yaitu  melakukan    evaluasi  akurasi  dan  performa  model menggunakan confussion matrix. Berikut ini merupakan contoh evaluasi model menggunakan confussion matri x.
Tabel 1.4 Contoh confusion matrix

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
KELAS PREDIKSI K E L A S AK T UAL TRUE FALSE
TRUE TP FP (True Positive) (False Positive) FALSE FN TN (False Negative) (True Negative)

## 2.2.6 Tahap penerapan ( Deployment )
Tahap  deployment  ini  biasanya  dilakukan  dengan  menerapkan  model  yang  terlah  dibuat  menjadi  sebuat  website  atau sistem. Akan tetapi pada penelitian ini tahap deployment tidak dilakukan, hanya sebatas presentasi hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Hasil dari penelitian ini adalah analisa dan  aturan atau pola prediksi karyawan yang berpotensi promosi  jabatan  dan  presentasi  pada  penelitian  ini  yaitu  visualisasi  model  berupa  pohon  keputusan  dan  table perbandingan dari nilai akurasi algoritma C4.5 dan C5.0.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang dicapai oleh penulis pada penelitian ini yaitu sebuah model berbentuk pohon keputusan atau rule yang berisi informasi  terkait  fitur  atau  kriteria  karyawan  yang  berpengaruh  pada  proses  penentuan  promosi  jabatan.  Selain  itu, penulis  juga  menghasilkan  informasi  terkait  perbandingan  tingkat  akurasi  pada  algoritma  yang  digunakan  yakni, algoritma C4.5 dan C5.0

## 3.2. Pembahasan

## 3.2.1 Pembagian Dataset (Training dan Testing)
Berikut ini merupakan perhitungan untuk menentukan data yang  akan dijadikan data training dan data testing dengan proporsi 80:20 :
Jumlah data training = 80% x 54.808
= 80 100 x 54.808 = 43.846
Jumlah data testing = 20% x 54.808
= 20 100 x 54.808 = 10.962

## 3.2.2 Implementasi menggunakan Software RapidMiner

## 3.2.2.1 Persiapan data
Persiapan  data  dilakukan  untuk  pengecekan  dataset  yang  akan  digunakan  dengan  melakukan  transformasi  data  pada variable  tertentu,  pembersihan  data  dari  data  yang  kosong  atau  missing  value.  Adapun  tahap  yang  dilakukan  pada proses persiapan data adalah sebagai berikut :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada tahap ini, transformasi data dilakukan pada salah satu atribut yaitu (is_promoted) yang merupakan kelas target  atau  label.  Transformasi  ini  dilakukan  karena software RapidMiner tidak  dapat  mengolah  kelas  target atau label dengan tipe data numeric.
b. Seleksi Atribut
Pada tahap ini dilakukan pembuangan terhadap beberapa atribut yang tidak diperlukan sehingga hanya atribut yang  berpengaruh  dan  memiliki  nilai  yang  sesuai  yang  akan  digunakan  pada  proses  pemodelan.Pemilihan atribut  dilakukan  menggunakan  metode  Feature  selection  jenis  Backward  elimination.  Backward  elimination merupakan  metode  untuk  menyeleksi  fitur  dengan  melakukan  pengujian  kepada  semua  fitur  terlebih  dahulu, lalu  secara  bertahap  mengurangi  fitur  yang  tidak  signifkan  berdasarkan perbandingan  evaluasi  hasil  uji  yang didapatkan.
Atribut  pendukung  dan  kelas  target  yang  akan  digunakan  yaitu  department, education,  recruitment  channel,  previous year rating, KPIs met>80%, awards won dan training score sebagai atribut pendukung dan is promoted sebagai kelas target atau label. Dapat dilihat pada gambar 3.1 :
Gambar 3.1 Hasil seleksi atribut
c. Pembersihan data ( Cleaning data )
Pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghilangkan  data  yang  kosong  atau missing  value. Pada  data  yang digunakan  ini  terdapat  2  atribut  yang  memiliki missing  value ,  yaitu  atribut previouse_year_rating dan education . Jumlah data yang kosong dapat dilihat pada gambar 3.2 :
Gambar 3.2 Jumlah atribut missing value
Kemudian  dilakukan  proses  untuk  menghilangkan  data  yang  kosong  menggunakan  operator Replace  Missing  Value. Pada atribut education, data yang missing value diisi dengan menggunakan nilai jenis data yang paling banyak keluar yaitu ‘Bachelor’. Kemudian pada atribut previous year rating akan diisi dengan menggunakan nilai rata-rata. Proses ini ditunjukkan pada gambar 3.3 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3.3 Replace missing value atribut education
Gambar 3.4 Replace missing value atribut previous year rating

## 4.2.2.2 Pemodelan dan pengujian
Pada  tahap  ini,  pemodelan  dilakukan  menjadi  dua  bagian  yakni  pemodelan  dengan  algotima  C4.5  dan  pemodelan dengan  algoritma  C5.0.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  teknik k-fold  cross  validation dengan k yang  digunakan sebanyak 5.
a. Algoritma C4.5
Pada tahap penerapan model algoritma C4.5 yang menggunakan software RapidMiner ini, langkah awal yang dilakukan  yaitu  menginputkan  dataset  yang  sudah  dibersihkan  dari  data  yang  kosong  atau missing  value . Dalam arti, dataset ini sudah siap untuk digunakan pada tahap pemodelan. Berikut merupakan pemodelan dan pengujian algoritma C4.5 dengan k-fold cross validation menggunakan software RapidMiner dapat dilihat pada gambar 3.5 :

## Gambar 3.5 Proses pemodelan dan pengujian
Operator split  data digunakan  untuk  melakukan  pembagian  data training dan testing .  Pada  pemodelan  ini, operator split  data di  isi  dengan  parameter  pembagian  data training dan  data testing yang  akan  digunakan, yaitu 80% untuk data training dan 20% untuk data testing yang ditunjukkan pada gambar 3.6 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3.6 Parameter operator split data
Kemudian  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  operator  model  ( Decision  Tree ).  Pada  algoritma C4.5  penentuan  node  akar  dipilih  berdasarkan  nilai information  gain tertinggi.  Maka  kriteria  yang  dipilih adalah information gain dapat dilihat pada gambar 3.7 :
Gambar 3.7 Pemilihan kriteria perhitungan

## b. Algoritma C5.0
Pada  tahap  pemodelan  algoritma  C5.0  yang  menggunakan  software RapidMiner ini,  langkah  awal  yang dilakukan sama seperti pada tahapan algoritma C4.5 yaitu menginputkan dataset yang sudah dibersihkan dari data  yang  kosong  atau  missing  value.  Berikut  merupakan  pemodelan  dan  pengujian  algoritma  C5.0  dengan metode pengujian k-fold cross validation menggunakan software RapidMiner ditunjukkan pada gambar 3.8 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Kemudian menentukan kriteria yang akan digunakan pada operator model Decision Tree . Pada algoritma C5.0 penentuan node akar dipilih berdasarkan nilai gain ratio tertinggi. Maka kriteria yang dipilih adalah gain ratio dapat dilihat pada gambar 3.9 :

## Gambar 3.9 Pemilihan kriteria perhitungan

## 4.2.2.3  Evaluasi
Tahap  evaluasi  ini  dilakukan  untuk  melihat  performa  dari  model  yang  telah  dibentuk  dengan  pengujian  5-fold  cross validation . Evaluasi akurasi dan performa model ditampilkan dalam tabel confussion matrix dari software RapidMiner. Berikut ini merupakan tabel confussion matri x dari  algortima C4.5 ditunjukkan pada gambar 3.10 :
a. Confusion matrix algoritma C4.5
Gambar 3.10 Tabel confusion matrix algoritma C4.5 pada RapidMiner
Dan dibawah ini merupakan tabel confussion matri x dari  algortima C5.0 yang ditunjukkan pada gambar 3.11 :
b. Confusion matrix algoritma C5.0
Gambar 3.11 Tabel confusion matrix algoritma C5.0 pada RapidMiner

## 4.2.2.4 Penerapan
Pada tahap penerapan ini dilakukan representasi dari hasil model yang telah dibentuk. Visualiasi model yang dihasilkan berupa  pohon  keputusan  dengan  rule  atau  pola  penentuan  karyawan  yang  berpotensi  promosi  jabatan  dan  tidak  di promosi jabatan.

## a. Visualisasi model algoritma C4.5
Berikut ini merupakan hasil pembangunan model pohon keputusan dari algoritma C4.5 yang ditunjukkan pada

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
gambar 3.12:
Gambar 3.12 Hasil pohon keputusan algoritma C4.5 dengan RapidMiner
b. Visualisasi model algoritma C5.0
Gambar 3.13 Hasil pohon keputusan algoritma C5.0 dengan RapidMiner

## 4.2.3 Implementasi menggunakan Bahasa pemrograman Python
Pada  tahap  implementasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  ini,  peneliti  menggunakan tools  Google Colabolatory sebagai  teks  editor.  langkah  awal  yang  dilakukan  yaitu  menginstall  beberapa  library  yang  dibutuhkan dalam pengolahan data dan pembentukan model. Berikut ini merupakan library pada python yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 3.14:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3.14 Install library python
4.2.3.1 Persiapan data (Data preparation)
a. Transformasi data (Data transformation)
b. Seleksi Atribut
Berikut ini adalah proses seleksi atribut pendukung dan kelas target yang akan digunakan pada tools Google Colabolatory dengan bahasa pemrograman Python. Dapat dilihat pada gambar 3.15 dibawah ini :
Gambar 3.15 Seleksi atribut dengan Python
a. Pembersihan data (Cleaning data)
Pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghilangkan  data  yang  kosong  atau missing  value. Pada  data  yang digunakan  ini  terdapat 2  atribut  yang  memiliki  data missing  value ,  yaitu  atribut education dan previous  year rating . Jumlah data yang missing value atau kosong dapat dilihat pada gambar 3.16 :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 4.2.3.2 Pemodelan dan pengujian
Sebelum  melakukan  proses  pemodelan  pada  python,  dilakukan  metode  split  data  untuk  membagi  dataset  dengan proporsi 80% untuk data latih ( training ) dan 20% untuk data uji ( testing ) menggunakan “train_test_split” seperti pada gambar 3.17 dibawah ini :
Gambar 3.17 Pembagian data training dan testing
Kemudian  melakukan  pemodelan  dengan  library  scikit  learn Decision  Tree  Classifier yang  ditunjukkan  pada  gambar 3.18 :

## Gambar 3.18 Proses pemodelan dengan python
Selanjutnya melakukan pengujian model dengan metode K-fold cross validation , dimana k yang digunakan = 5 dapat dilihat pada gambar 3.19  dibawah ini :
Gambar 3.19 Pengujian model algoritma C4.5 menggunakan python

## 4.2.3.3 Evaluasi
Berikut merupakan visualisasi confusion matrix dengan grafik map seperti pada gambar 3.20 dibawah ini :
Gambar 3.20 Grafik map confusion matrix menggunakan python

## 4.2.3.4 Penerapan
Berikut merupakan pohon keputusan yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 dengan menggunakan bahasa pemrograman

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
python dapat dilihat pada gambar 3.21 :
Gambar 3.21 Hasil pohon keputusan algoritma C4.5 dengan python

## 4.2.4 Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan C5.0
Berdasarkan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  maka  di  dapatkan  nilai  akurasi  dari  masing-masing  algoritma  dengan pengujian menggunakan software RapidMiner dan bahasa pemrograman python dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini :
Tabel 4.1 Perbandingan nilai akurasi dari masing-masing algoritma
Nilai akurasi Algoritma C4.5 dengan RapidMiner 92,54% Algoritma C5.0 dengan RapidMiner 91,82% Algoritma C4.5 dengan Python 92,51%

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  teknik  data  mining  klasifikasi  menggunakan  algoritma decision  tree dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Atribut yang dijadikan node akar pada perhitungan algoritma C4.5 adalah atribut KPIs_met>80% (pencapaian target  nilai  KPI)  dan  pada  perhitungan  algoritma  C5.0  adalah  atribut  awards_won  (memenangkan penghargaan).
2. Hasil penentuan node akar yang dilakukan dengan perhitungan secara manual menunjukkan kesesuaian dengan pengujian menggunakan software RapidMiner dan bahasa pemrograman Python.
3. Pada  pengujian  menggunakan  software  RapidMiner  terdapat  perbedaan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari masing-masing  algoritma  tersebut.  Dimana,  algoritma  C4.5  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  92,54  %  dan algoritma C5.0 memberikan nilai akurasi sebesar 91,82%
4. Pada  pengujian  algoritma  C4.5  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  memiliki  perbedaan  nilai  akurasi dengan  pengujian  menggunakan  software  RapidMiner.  Dimana  pemodelan  algoritma  C4.5  pada  python memberikan  akurasi  sebesar  92,51%  lebih  rendah  dibandingkan  pemodelan  menggunakan  software RapidMiner  yakni  92,54%.  Kemudian  pemodelan  algoritma  C5.0  dengan  bahasa  pemrograman  python  tidak dapat dilakkan dikarenakan belum tersedia library terbaru untuk algoritma tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 567-582 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  R.  Putri,  “Prediksi  Pola  Kecelakaan  Kerja  Pada  Perusahaan  Non  Ekstraktif  Menggunakan Algoritma  Decision Tree  C4.5  Dan  C5.0,”
2016.
[2] M.  Fajri,  I.  T.  Utami, And  M.  Maruf,  “Comparison  Of  C4.5 And  C5.0 Algorithm  Classification  Tree  Models  For Analysis  Of  Factors Affecting Auction,” Indones. J. Stat. Its Appl. , Vol. 6, No. 1, Pp. 13–22, 2022, Doi: 10.29244/Ijsa.V6i1p13-22.
[3] H. Wahono And D. Riana, “Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors Dan Decision Tree C4.5,” Jurikom (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 7, No. 1, P. 7, 2020, Doi: 10.30865/Jurikom.V7i1.1953.
[4] M. I. Aryanto And E. Elisa, “Decision Tree Technique Dalam Menentukan Penerimaan,” Vol. 01, 2022.
[5] W.  Purba,  C.  Di  Caprio,  And  M.  R.  Sabrian,  “Implementation  Of  The  C  .  50  Algorithm  In  Assessing  Employee  Performance  On  Pt Smartfren Telecom Tbk,” Vol. 10, No. 2, Pp. 1050–1054, 2022.
[6] D. T.Larose And C. D.Larose, Discovering Knowledge In Data: An Introduction To Data Mining , Vol. 100, No. 472. 2005.
[7] A. A. And M. F. Santo, “Kdd, Semma And Crisp-Dm: A Parallel Overview,” No. I, Pp. 16–28, 2008.
[8] J. P. Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Data Mining Concepts And Techniques . 2014.
[9] J.  Suntoro,  “22-Data  Mining  Algoritma  Dan  Implementasi  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Php,” Data  Min.  Algoritm.  Dan Implementasi Menggunakan Bhs. Pemrograman Php , Vol. 9, No. 9, Pp. 259–278, 2019.
[10] Kusrini And L. Taufiq Emha, Algoritma Data Mining Yogyakarta , No. February. Andi, 2009.
[11] C. M. Wati, A. C. Fauzan, And H. Harliana, “Performance Comparison Of Mushroom Type Classification Based On Multi-Scenario Dataset Using Decision Tree C4.5 And C5.0,” J. Ris. Inform. , Vol. 4, No. 3, Pp. 247–258, 2022, Doi: 10.34288/Jri.V4i3.383.
[12] P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, And M. Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0 Pada Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , Vol. 17, No. 3, P. 371, 2018, Doi: 10.24843/Mite.2018.V17i03.P11.