## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI TINGKAT KOMPETENSI KARYAWAN PT MULTISTRADA ARAH SARANA
Wahyono, Agung Nugroho
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa Jl. Inspeksi Kalimalang Tegal Gede Arah Deltamas, Bekasi Telp. (021) 28518181, Fax (021) 28518180 Email: wahyono4628@gmail.com , agung@pelitabangsa.ac.id

## Abstrak
The success of an organization or company is influenced by the competence of human resources in it in carrying out its duties. Assessment of competence in the company is very important because it is necessary to determine the level  of  competence of employees. So far, the competency level  assessment  is still done manually by providing certain criteria by the Personnel Department (HRD). The number of criteria and employees employed is quite difficult  in  the  assessment  of  employee  competency.  In  addition,  the  quality  of  employee  work  is  also  often changing. This is very influential on the future prospects of the company. The purpose of this study is to analyze and know the pattern of employee competency level. The research method used is Decission Tree Learning (DCT). The  C4.5  algorithm  is  part  of  DCT. Algorithm  C4.5,  the  data  mining  technique  to  create  a  decision  tree  that represents rules or rules. Of the 257 overall employee data is divided into two partitions, 80% for training data and 20% data testing. The result of application of algorithm C4.5 got its accuracy 80,39% with calculation of RapidMiner 5.3. This research produces a pattern of competency level that can be used by PT Multistrada Arah Sarana for employee monitoring process to determine whether or not to need training or promotion promotion.
Keywords: Competence, Data mining, Algorithm C4.5, RapidMiner
1. Pendahuluan
Salah satu elemen dalam perusahaan yang sangat penting  adalah  Sumber  Daya  Manusia  (SDM). Pengelolaan  SDM  dari  suatu  perusahaan  sangat mempengaruhi  banyak  aspek  penentu  keberhasilan kerja  dari  perusahaan  tersebut.  Jika  SDM  dapat diorganisir  dengan  baik,  maka  diharapkan perusahaan  dapat  menjalankan  semua  proses usahanya dengan baik.
Monitoring dan evaluasi yang tidak tepat sasaran terhadap  penilaian  karyawan  akan  menimbulkan masalah dalam pengembangan sumber daya manusia di  dalam  perusahaan.  Dalam  melakukan  proses penilaian  kompetensi  karyawan,  banyak  sekali kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan. Masing-masing perusahaan memiliki kriteri-kriteria saat melakukan penilaian kompetensi karyawannya. Banyaknya  kriteria  inilah  yang  menyulitkan  pihak manajemen  untuk  memberi  bobot  pada  setiap kriteria,  selain  itu  proses  penilaian  yang  masih manual  dan  standar  operasional  prosedur  yang belum  maksimal  membuat  penilaian  semakin  sulit dan  tidak  tepat  sasaran.  Hal  –  hal  tersebut mengakibatkan  tidak  mudahnya  bagian  personalia untuk  mengambil  keputusan  karyawan  mana  saja yang  memang  benar-benar  memenuhi  standar kompetensi yang telah ditentukan.
Data  mining adalah  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terakit  dan  berbagai database besar [1] .  Menurut Gartner  Group data  mining adalah  suatu  proses
menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan  pola  sepertí  teknik  statistik  dan matematika [2] . Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi dengan teknik Decision tree (pohon keputusan) yang terkenal  dan  disukai  karena  memiliki  kelebihan- kelebihan.  Kelebihannya  adalah  dapat  mengolah data  numerik  (kontinyu)  dan  diskret,  dapat menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  dapat menghasilkan aturan aturan yang mudah diinterpretasikan  dan  tercepat  diantara  algoritma- algoritma yang lain [3] . Decision tree adalah sebuah struktur yang dapat digunakan  untuk  membagi  kumpulan  data  yang besar  menjadi  himpunan-himpunan record yang lebih  kecil  dengan  menerapkan  serangkaian  aturan keputusan.  Dengan  masing-masing  rangkaian pembagian, anggota himpunan  hasil  menjadi  mirip satu dengan yang lain [4] .
Banyak  algoritma  yang  dapat  dipakai  dalam pembentukan decision tree , antara lain 1D3, CART,
dan C4.5. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dan  algoritma  1D3.  Data  dalam decision  tree biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk tabel dengan atribut dan record . Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan  pohon.  Misalkan  untuk  menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca, angin, dan temperatur. Salah satu atribut merupakan atribut  yang  menyatakan  data  solusi  per item data yang  disebut  target  atribut. Atribut  memiliki  nilai- nilai  yang  dinamakan  dengan instance .  Misalkan atribut  cuaca  mempunyai instance berupa  cerah,
JOUTICA Volume 3 No.1 2018
ISSN: 2503-071X
berawan, dan hujan.
Proses  pada decision  tree adalah  mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon, mengubah model  pohon  menjadi rule ,  dan  menyederhanakan rule [5] .

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan adalah  data  nilai  hasil  test  general  dan  teknikal Karyawan di PT. Multistrada Arah Sarana. Data nilai tersebut akan diolah menggunakan beberapa metode data  mining sehingga  diperoleh  satu  metode  yang paling  akurat  dan  dapat  digunakan  sebagai rules dalam memprediksi kompetensi karyawam. Berikut tahapan dalam melakukan penelitian data mining.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  dari  hasil  tes  kompetensi  karyawan  PT Multistrada Arah Sarana yang dilakukan pada tahun 2016. Sumber data berupa file excel dengan jumlah populasi sebanyak 257 data karyawan. Data yang di dapat  kemudian  dibagi  menjadi    dua  untuk  data training (80%) dan data testing (20%). 2.2 Pengolahan data awal
Pada data karyawan yang telah dikumpulkan dilakukan cleaning data, yaitu dengan menghilangkan record-record yang noise atau tidak lengkap dan record yang berulang, atribut yang tidak diperlukan juga bisa dihilangkan  seperti  atribut  no, nama, nik. Hal ini dilakukan karena atribut tersebut tidak  berpengaruh  terhadap  pengolahan  data  pada proses selanjutnya. Berikut adalah atribut data yang digunakan:
A1 = Mengetahui dasar-dasar pengetahuan ban A2 = Mengetahui proses manufaktur ban
A3 = Mengetahui secara umum ISO/TS 16949:2009 dan control dokumen
A4  =  Memahami  konsep  dasar  perbaikan berkelanjutan
A5  =  Memahami  dasar  K3  (Kesehatan  dan Keselamatan Kerja) B1 = Memahami cara membaca spec B2  =  Memahami  Pengisian  Checksheet  Operator TBM B3 = Memahami sistem FIFO
B4 = Memahami Punching Sistem B5  =  Mampu  Melakukan  Proses  Assembly  sesuai standard
B6 = Memahami Cara Ganti Size B7 = Memahami UPH & Cycle Time B8 = Memahami Barcode Sistem B9 = Memahami Cara Venting GT B10 = Memahami Macam-Macam Defect B11 = Memahami Offset Parameter Mesin B12 = Mengerti Pemilahan Recycle

## 2.3 Metode yang diusulkan
Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode Algoritma  C4.5 . Metode Algoritma  C4.5 dipilih  karena  salah  satu kelebihanya  adalah  dapat  mengolah  data  numerik (kontinyu) dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, dapat menghasilkan aturan aturan yang mudah  diinterpretasikan  dan  tercepat  diantara algoritma-algoritma yang lain. Data dihitung dengan menggunakan algoritma sesuai  dengan  metodenya kemudian dicari hasil akurasinya.  Dalam tahapan ini akan  dilakukan  beberapa  langkah  pengujian  data yaitu seperti berikut:
Gambar 2. Langkah Pengujian Metode
Data  kompetensi  karyawan  akan  diolah dengan  metode  Algoritma  C4.5,    kemudian  dilihat akurasinya  pada  metode  tersebut.    Hasil  pengujian dengan  akurasi  yang  tinggi  adalah  metode    yang akan  digunakan  untuk  prediksi  ahli  atau  tidaknya skill karyawan.
2.4 Pengujian dan Validasi Hasil
a) Data Cleaning
Langkah  awal  dalam  tahapan  data  mining adalah  tahap  data  cleaning.  Tahap  ini merupakan suatu proses untuk pembersihan dari  data  yang  kotor.  Maksud  data  yang kotor adalah data yang tidak  memiliki  nilai (missing  value),  tidak  konsisten,  tidak relevan  atau  terdapat  kesalahan  penulisan saat  penginputan.  Pembersihan  data  juga akan mempengaruhi kemampuan dari teknik data  mining,  karena  data  yang  di  tangani akan berkurang jumlah
dan
kompleksitasnya.
b) Data Selection
Data  selection  merupakan  tahap  pemilihan data  yang  relevan  yang  berada  pada  tabel, tidak  semua  data  dipakai,  hanya  data  yang sesuai  untuk  dianalisis  yang  akan  diambil dari tabel. Pada penelitian  ini setelah tahap

## Pengumpulan data
Pengolahan data awal Metode yang diusulkan Pengujian dan Validasi Hasil Pengolahan data dengan metode C4.5 Hasil Algoritma C4.5
Melihat hasil akurasi metode
Algoritma C4.5 dengan RapidMiner
data  cleansing  dan  data integration,
dilakukan penyeleksian atribut untuk memilih  data  yang  relevan  sesuai  dengan analisis yang ingin dicapai.
c) Data Transformation Data diubah atau digabung ke dalam format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam  data mining.
d) Proses Mining Proses Mining merupakan proses utama saat metode  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan tersembunyi dan berharga dari data.  Metode  yang  digunakan  adalah klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5 . Berikut adalah  penerapan  perhitungan  algoritma naïve  bayes secara  manual  dan  memakai tool Rapidminer.
e) Evaluasi
Dalam  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dan menafsirkan pola yang didapatkan dari hasil algoritma  yang  dipakai  untuk  mengetahui accuracy , Precision, Recall dan lain-lain.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pengolahan Data awal Hasil  dari  proses data  cleaning dan data selection kemudian data diubah kebentuk yang lebih sederhana  sesuai  dengan  kebutuhan  proses selanjutnya.
Gambar 3. Hasil proses Data Transformation
3.2 Proses Mining Pada  tahap  ini  metode data  mining
diterapkan untuk menemukan pengetahuan tersembunyi  dan  berharga  dari  data.  Metode  yang digunakan adalah klasifikasi dengan algoritma C4.5. Berikut  adalah  penerapan  algoritma C4.5 memakai tool Rapidminer. 3.3 Menentukan Data Training dan Data Testing
Data karyawan yang ada dibagi menjadi 2 bagian. Dari seluruh populasi, data dipisah menjadi 80  %  dan  20  %.  data  yang  akan  di  jadikan data training berjumlah 80 %.  Data akan dipakai untuk membuat model atau rule, sedangkan 20% data akan
dipakai sebagai data testing . Jumlah populasi (N)   =  257 Jumlah data testing     =  20%  x  257  =  51 Jumlah sampel (n)      =  51 Interval Sampling (k) =  N/n  =  257/ 51  =  5 Unsur pertama yang diambil untuk data testing (s)
= 1 Unsur kedua =  s  +  k Unsur ketiga =  s  +  2k
Unsur keempat  =  s  +  3k, dan seterusnya hingga unsur ke-n.
Dari hasil perhitungaan diatas, diperoleh data testing yang akan di ambil mulai dari urutan data ke 5, 10, 15,  20,  dst  sampai  jumlah  data  mencapai  51  data karyawan,  maka  sisanya  dijadikan  data training sebanyak 206 data karyawan.
3.4 Proses Import Data
Pada tahapan ini data karyawan yang sudah dipisahkan antara data  training dan data  testing di import  kedalam tool  Rapidminer  5.3. Data  yang digunakan  dalam  aplikasi  adalah data training .  Di dalam  tahap  ini  juga  dilakukan  pemilihan  jenis atribut pada data.
Gambar 4 . Proses Import
3.5 Proses Training
Proses selanjutnya yaitu melakukan proses pelatihan data pada model C4.5 untuk menghasilkan decision tree yang selanjutnya akan digunakan untuk proses berikutnya yaitu proses testing . Skema yang dipakai dalam proses training adalah seperti gambar berikut . Blok Data  training di  hubungkan  dengan operator deccision tree untuk menghasilkan decision tree.
Hasil dari proses di atas didapatkan sebuah decision tree dengan pola sebagai berikut:
Gambar 6 . Decision tree
Berdasarkan Decision  Tree  yang telah  telah terbentuk,  diperoleh rule untuk  klasifikasi  prediksi kompetensi karyawan sebanyak 28 rules , dengan 13 rules mengelompokkan  sample  ke  kelas  0  (Tidak Kompeten),  dan  15 rules yang  mengklasifikasikan sampel ke kelas 1 (Kompeten). 3.6 Proses Testing Decision  tree yang  telah  terbentuk selanjutnya  diuji  performanya  menggunakan data testing yang  sebelumnya  telah  disiapkan  untuk mengetahui  besarnya accuracy , precision,  dan recall . Skema yang dibuat pada proses testing adalah seperti gambar berikut.
Gambar 7. Proses Testing
Pada  proses  di  atas,  blok decision  tree dioperasikan  menggunakan  blok Apply model dengan  mengambil  sumber  data  dari  blok data testing .  Hasil  output  yang  keluar  dari Apply  mode kemudian di meassure meggunakan blok performance untuk mendapatkan accuracy , precision, dan recall.

## 3.6.1 Hasil Testing
Setelah  melakukan  pengujian data  testing yang  berjumlah  51  data  menggunakan Rapidminer dengan  metode decision  tree, Hasil  yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil pengujian data testing
Dari  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan besarnya  Akurasi  ( Accuracy ),  Presisi  ( Precicsion ), dan Recall sebagai berikut: Tabel 2. Accuracy, Precision , Dan Recall

## 3.6.2 AUC ( Area Under Curve )
Selain confusion  matrix, kurva Receiver Operating  Characteristic  (ROC) dihasilkan  oleh Rapidminer .  Kurva  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 8. Pengukuran AUC Optimistic
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ) atau  AUC  ( Area  Under  Curve ).  ROC  memiliki tingkat nilai diagnosa yaitu:
1. Akurasi  bernilai  0.90  –  1.00  = excellent classification
2. Akurasi  bernilai  0.80  –  0.90  = good classification
3. Akurasi  bernilai  0.70  –  0.80  = fair classification
4. Akurasi  bernilai  0.60  –  0.70  = poor classification
5. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure Hasil  yang  didapat  dari  ROC  untuk
Algoritma  C4.5 dengan  menggunakan data  testing sebesar  0.907  (Pengukuran  A UC  Optimistic ),  itu berarti hasil klasifikasi penelitian ini masuk kedalam tingkat diagnosa excellent classification.

## 3.7 Implementasi
Rule  hasil  klasifikasi  dari Algoritma  C4.5 dapat diterapkan kedalam pembuatan aplikasi untuk prediksi  tingkat  kompetensi  karyawan  dengan menggunakan Microsoft Visual Studio seperti pada gambar berikut.
Parameter Persentase Akurasi ( Accuracy ) 80,39 % Class Precision Kompeten 85% Class Precision Tidak 77,42 % Class Recall Kompeten 70, 83 % Class Recall Tidak 88,89%
Gambar 9. Aplikasi Prediksi Tingkat Kompetensi

## Karyawan
Pada  aplikasi  prediksi  tingkat  kompetensi karyawan  pada Gambar  9 dihasilkan  prediksi
kompeten atau tidaknya karyawan. Cara penggunaanya  adalah  dengan  memasukan  data karyawan  pada  program  tersebut  sesuai  dengan atribut  yang  dibutuhkan,  kemudian  klik  tombol Prediksi,  maka  secara  otomatis  akan  tampil  hasil prediksi kompetensi karyawan. Hasil prediksi akan berupa label kompeten dan tidak kompeten.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian prediksi tingkat kompetensi  karyawan menggunakan  Algoritmaa
C4.5,  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
a) Algoritma  C4.5 dapat  implementasikan  dalam sistem  penilaian  kompetensi  karyawan  PT Multistrada Arah Sarana dengan cara mengolah data  –  data  hasil  tes  kompetensi  di  masa  lalu untuk  di jadikan data  training dalam pembentukan decision  tree .  Dari decision  tree
ini  akan  diperoleh rule yang  dapat  digunakan untuk memprediksi tingkat kompetensi karyawan. b) Pada  penelitian  ini  penerapan  algoritma data mining C4.5  terhadap  kompetensi  karyawan memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi yaitu dari 51 data yang di prediksi, terdapat 41 data  yang  diprediksi  dengan  tepat,  itu  berarti akurasi  algoritma  C4.5  pada  penelitian  ini mencapai  80,39%. Penerapan algoritma  C4.5 pada  penelitian  ini  juga  menghasilkan  nilai precision, dan recall masing-masing 85 % dan 70,83%.  Selain  itu,  dengan  di  dapatkan  nilai AUC  Optimistic sebesar  0,907  menjadikan penelitian ini masuk dalam kategori klasifikasi sangat  baik  ( Excellent  classification )  karena masuk ke dalam range nilai antara 0.90 - 1.00.

## Referensi
[1]  Turban,  E.,  dkk.  2005.  Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems.  Yogyakarta: Andi Offset
[2]  Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
[3]  Kusrini  and  Emha  Taufiq  Lutfhfi.    2009. Algoritma Data Mining : Andi, Yogyakarta.
[4]  Berry, Michael J.A. dan Gordon S. Linoff. 2004. Data Mining Techniques  for Marketing, Sales, Customer  Relationship  Management.  Second Edition. Wiley Publishing, Inc.
[5]  Basuki  A  dan  Syarif  I.  2003.  Decision  Tree. Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya
(PENS) – ITS www.eepis- its.edu/~basuki/lecture/Decision tree.pdf.
diakses tanggal 12 Oktober 2017
Halaman Sengaja Dikosongkan