## PENDEKATAN ALGORITHMA SVM UNTUK MENENTUKAN KENAIKAN GAJI
Widi Winjani 1 , Muhamad Fatchan 2*
1,2 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa email : muhfatchan@gmail.com 2*
Abstrak : Penilaian kinerja karyawan terkadang tidak sesuai dengan hasil kinerjanya. Imbalan karyawan sering kali disamakan, atau kadang imbalan hanya diberikan kepada karyawan tanpa menerapkan perhitungan yang kuat. Hal ini disebabkan oleh sistem monitoring penilaian karyawan yang digunakan masih dengan cara personal saja tanpa menggunakan  sistem  penilaian  serta  data  yang  terkumpul  tidak  maksimal  dan  tidak  akurat.  Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti melakukan penelitian nya dengan menerapkan teknik data mining menggunakan metode algoritma Support Vector Machine untuk mendapatkan hasil akurasi yang dapat di jadikan sebagai acuan tambahan  dalam  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  untuk  menentukan  layak  atau  tidak  layak  dalam mendapatkan kenaikan gaji. Penelitian ini juga menggunakan aplikasi pendukung Orange untuk pengujian akurasi terhadap  sistem  yang  dibuat. Data  yang  digunakan  sebanyak  396 data  yang  diambil  dari data  penilaian  kinerja karyawan  tetap  periode  Januari  2020  –  Desember  2020.  Data  tersebut  lalu  dianalisa  menggunaan  aplikasi pendukung  Orange.  Hasil  pengujian  menghasilkan  tingkat Classification  Accuracy  yang  mencapai  0.972,  hasil Area  Under  Curve  (AUC)  0.944,  hasil  F1  0.972,  hasil  recall  0.972,  hasil  precision  0.973  dapat  dikategorikan sebagai Excellent Classification karena akurasi bernilai antara 0.90 – 1.00. Kata Kunci : Datamining, Algoritma Support Vector Machine, Aplikasi Orange, Penilaian Kinerja Karyawan
Kata Kunci : Data Mining, support vector machine, Employee Performance Assessment
Abstract: Employee performance appraisals are sometimes not in accordance with the results of their performance. Employee benefits are often equated, or sometimes benefits are only given to employees without applying a strong calculation. This is due to the employee appraisal monitoring system that is used still in a personal way without using  an  appraisal  system  and  the  data  collected  is  not  optimal  and  inaccurate.  Based on  these  problems,  the researchers  conducted  their  research  by  applying  data  mining  techniques  using  the  Support  Vector  Machine algorithm  to  obtain  accuracy  results  that  can  be  used  as  an  additional  reference  in  employee  performance appraisal decisions to determine whether or not they are eligible for a salary increase. This research also uses the Orange support application for testing the accuracy of the system created. The data used is 396 data taken from permanent employee performance appraisal data for the period January 2020 - December 2020. The data is then analyzed  using  the  Orange  support  application.  The  test  results  produce  a  Classification  Accuracy  level  that reaches 0.972, Area Under Curve (AUC) 0.944, F1 results 0.972, Recall results 0.972, Precision results 0.973 can be categorized as Excellent Classification because the accuracy is between 0.90 – 1.00. Keywords: Datamining, Support Vector Machine Algorithm, Orange Application, Employee Performance Assessment.
Keywords : Datamining, Support Vector Machine Algorithm, Employee Performance Assessment

## PENDAHULUAN
Karyawan  menjadi  bagian  yang  sangat penting  bagi  sebuah  perusahaan.  Tugas  manajemen melakukan  kegiatan  penilaian  kinerja  karyawannya. Setiap  perusahaan  mengharapkan  karyawan  yang memiliki  kinerja  sesuai  dengan  standart  perusahaan bahkan  lebih  dari  yang  diharapkan  perusahaan  [1]. Penilaian  kinerja  (performance  appraisal)  menjadi kegiatan  yang  penting  untuk  menentukan  apakah seorang  karyawan  dapat  melakukan  tugas  yang diberikan  sesuai  dengan  tanggung  jawab  yang diberikan  oleh  perusahaan  dimana  kenyataannya sistem  penilaian  kualitas  kinerja  karyawan  sangat dibutuhkan oleh perusahaan [2]. Kinerja merupakan
hasil kerja secara kualitas dan kuantitas dicapai oleh seorang  karyawan  dalam  melaksanakan  tugasnya sesuai  dengan  taggung  jawab  yang  diberikan kepadanya untuk dikerjakan sesuai dengan kebutuhan [3].  Karyawan  adalah  orang  yang  asing  bagi  usaha kita,  mereka  masuk  ke  perusahaan  dengan  tujuan untuk bekerja, dan tidak mengetahui visi dan misi dari perusahaan  yang  dapat  dibaca  dan  di  mengerti  para karyawan  kita,  maka  mereka  hanya  akan  bekerja menuruti  perintah  kita  saja  tanpa  pernah  berusaha kerja  untuk  mencapai  tujuan  sebenarnya  yang  kita inginkan  [4].  Karyawan  bagian  dari  aset  berharga untuk  menjaga  kesejahteraan  dan  kepuasan  sebagai seorang  karyawan  karena  sebuah  perusahaan
meskipun  memiliki  sarana  dan  prasarana  yang  baik belum tentu bisa berjalan dengan baik tanpa adanya karyawan  yang  cakap  dalam  bekerja  dan  memiliki motivasi  kerja  yang  baik  [5].  Banyak  perusahaan memotivasi  karyawan  nya  dengan  berbagai  cara, seperti  dengan  cara  menaikan  gaji,  menaikan  THR ataupun  memberikan  bonus  Tujuan  umum  nya  agar kinerja pegawai semakin baik dan stabil.

## TINJAUAN PUSTAKA
Metode SVM (Support Vector Machine) dapat digunakan pada penelitian untuk membantu mengetahui bencana apakah yang paling berdampak pada  menurunnya  jumlah  penduduk  Indonesia, dengan  mengetahui  ini  akan  memberikan  persiapan dini  dalam  antisipasi  bencana  diindonesia.  untuk analisis  data  mining  dalam  klasifikasi  penyebab kematian di Indonesia. Hasil dari analisa yang telah diteliti  menggunakan  pendekatan  SVM  (Support Vector  Machine)  menggunakan  data  sampling sebanyak  81%  dan  sample  pengganti  sebanyak  20 instances  dengan  perulangan sebanyak  100  kali  jadi hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  penyebab  yang  paling tinggi dikarenakan terjadinya bencana non alam dan penyakit yang mencapai hingga 0,9 persen.[23]
Hasil  akhir  pada  penelitian  ini  terdapat  dua variabel  yang  memiliki  hubungan  paling  baik  yaitu variabel bimbel seleksi masuk PTN dan variabel jalur minat,dengan  variabel  bimbel  seleksi  masuk  PTN memiliki nilai pearson correlation sebesar -0,180 dan nilai signifikansi sebesar 0,002, jalur minat memiliki nilai  akurasi  sebesar  0,311  dan  nilai  signifikansi sebesar 0,000. Kemudian berdasarkan hasil pengujian cross-validation dan percentage split algoritma SVM memiliki  akurasi  yang  sangat  baik  dengan  rata-rata akurasi  mencapai  99%  dengan  nilai  AUC  (Area Under  Curve)  sebesar  0.9907  dan  waktu  konsumsi yang dibutuhkan untuk pengujian hanya sebesar 0.01- 0.02 second.[7]
Dalam penelitian ini dilakukan model support vector  macine  (SVM)  terhadap  data  Anggota pinjaman  koperasi  baik  yang  bermasalah  dalam pembayaran  angsurannya  maupun  tidak,  Dalam penelitian ini dilakukan model support vector macine (SVM)  terhadap  data  Anggota  pinjaman  koperasi baik yang bermasalah dalam pembayaran angsurannya maupun tidak
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma Support  Vector  Machine  dengan  pengujian  dengan data  set  BPPT  sebanyak  21.754record  dan  data  set BLH sebanyak 500 record, diperoleh hasil klasifikasi data dengan tingkat kemiripan yang tinggi sebanyak 90  pasangan  record  dengan  kriteria  blocking berdasarkan  nama  perusahaan,  alamat,  serta  nama pemilik.[25]
SVM  merupakan  metode  klasifikasi  linear, sehingga  digunakan  suatu  kernel  untuk  mengatasi data  yang  bersifat  nonlinear.  Pada  penelitian  ini digunakan  juga  konsep  One  Against  All  untuk mengatasi permasalahan multiclass. Hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi
sebesar 50,09 %, dengan nilai konstanta λ = 1; C = 0,1;  γ  =  0,1;  itermax  =  100;  ε  =  0,01;  dan  juga menggunakan  kernel  polynomial.  Pengujian  pada penelitian ini menggunakan pengujian K-Fold Cross Validation, dengan menggunakan 11 fold.[26]
SVM  menggunakan  kernel  trick  untuk masalah  non-linier  yang  dapat  mentransformasikan data ke dalam ruang berdimensi tinggi menggunakan fungsi  kernel,  sehingga  data  dapat  diklasifikasikan secara linier. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi  prediksi  klasifikasi  SVM  menggunakan fungsi  kernel  Gaussian  RBF  adalah  93,902%. Dihitung  dari  77  dari  82  SD  yang  diklasifikasikan benar dengan kelas aslinya.[27]

## METODE
Data yang diteliti yaitu data penilaian kinerja karyawan  ,  sebelum  data  diolah  dengan  algoritma Support  Vector  Machine  maka  langkah  pertama adalah  menentukan  data  latih.  Pada  dasarnya  data penelitian  berjumlah  396  data  karyawan  tetap  yang sudah ditentukan kelayakan nya berjumlah 265 data karyawan  dan  yang  tidak  layak  131  data  karyawan, dan  data  yang  digunakan  sebagai  data  latih  yaitu berjumlah  9  data  dari  396  data  penilaian  kinerja karyawan.Metode  yang  dijelaskan  pada  bagian  ini bersifat  ilmiah  dan  harus  membuat  pembaca  dapat mengulangi  eksperimen  yang  peneliti  lakukan (direproduksi). Untuk metode yang sudah mapan bisa dijelaskan dengan memetik rujukan.
.
Tabel 1. Probabilitas Kelas Kelas Layak Tidak Layak Layak 265 / 396 Tidak Layak 131/  396
Disini pengguna memilih (Absensi, Disiplin, Inisiatif, Tanggung  Jawab,  Kerjasama,  Pemahaman  terhadap tugas,  Penyesuaian  Diri,Pemecahan  Masalah,  dan Pengambilan  Keputusan)  sebagai  Features,  Hasil sebagai  Target  Variabel,  dan  Nama  sebagai  Meta Attributes

## Gambar 1. Hasil Evaluasi
Gambar  diatas merupakan  tampilan  hasil Test and Score dari dataset yang kita gunakan dengan model SVM, dan sampling 10-Fold Cross Validation. Menghasilkan  AUC  (Area  Under  Curve  )  =  0,944, Precision = 0,973 , dan Recall = 0,972

## Gambar 2. Convusion Matrik Layak
- True Positif (TP) = 95,8% - False Positif (FP) = 0,0%
- False Negative (FN) = 4,2%
- True Negative (TN) = 100,0%

## Gambar 3. Analisa ROC
Kurva  ROC  digunakan  untuk  menunjukan  data  dari Confusion  Matrix.  Garis  horizontal  mewakili  nilai False Positive (FP) dan garis vertical mewakili nilai True Positive (TP). Dari gambar 4.9 menggambarkan target “Layak” pada classifiers SVM dengan default threshold (0.5) point, FP Cost 500, FN Cost 500 dan Prior probability 64%
Setelah  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi  orange seperti  diatas,  maka  akan  muncul  dari  hasil  proses pengujian  yaitu  accuracy,  precision,  dan  recall.  1. Accuracy  Merupakan  rasio  prediksi  Benar  (Positive dan  Negative)  dengan  keseluruhan  data.  Akurasi menjawab pertanyaan “Berapa persen karyawan yang benar diprediksi tidak layak naik gaji dan layak naik gaji dari keseluruhan karyawan” Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 254+131 254+131+0+11 ∗ 100% 85 = 385 396 ∗ 100% = 0,972*100% = 97,20% 2.  Precision  Merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang diprediksi  positif.  Precision  (Positive)  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ∗ 100%  =  254  254+0 ∗ 100%  =  254  254 ∗ 100%  = 1*100% = 100% Precision (Negative) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 ∗ 100%  =  131  131+11 ∗ 100%  =  131  142 ∗ 100%  = 0,923*100% = 92,30% 3. Recall Recall (Positive) =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 254 254+11 ∗ 100% = 254 265 ∗ 100% = 0,958*100% = 95,80% Recall (Negatitive) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 ∗ 100% = 131 131+0 ∗ 100% 86 = 131
131 ∗ 100% = 1*100% = 100% 4. F1 Score F1 Score merupakan  perbandingan  rata-rata  presisi  dan  recall yang  dibobotkan.  F1  Score  =  2*(Recall*Precision) /(Recall+Precision) = 2*(95,80% * 100%) / (95,80% + 100%) = 2 * (9.580%) / (195,8%) = 2 * 48,927% =
97,85%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil perhitungan SVM dan pengujian dengan  aplikasi  Orange yang telah  dilakukan,  dapat diketahui keakurasian prediksi menggunakan algoritma Support Vector Mchine yang telah dihitung manual  dengan  menggunakan  data  latih  sebanyak  9 data  yang  menghasilkan  sign  yang  sesuai  dengan label data latih seperti yang telah digambarkan pada tabel  4.6  Pada  aplikasi  Orange  didapatkan  tingkat Classification  Accuracy  yang  mencapai  0.972,  hasil Area Under Curve (AUC) 0.944, hasil F1 0.972, hasil recall  0.972,  hasil  precision  0.973  dan  nilai  dari pengujian  dataset  dengan  teknik  k-fold  cross validation  dan  kernel  trick  polynomial.  Dari  hasil tersebut dapat dilihat bahwa dengan metode support vector machine dapat digunakan untuk memprediksi layak  atau  tidak  layak  dalam  kenaikan  gaji  pada karyawan  yang  ditentukan  dengan  hasil  penilaian kinerja para karyawan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  prediksi    kelayakan  kenaikan gaji  pada  karyawan  tetap  dengan  algoritma  Support Vector    Machine  pada.  Maka    dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :Metode Support Vector Machine  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  layak atau  tidak  layak  kenaikan  gaji  pada  karyawan  tetap dengan  objektif    berdasarkan  kriteria  Absensi, Disiplin,  Inisiatif,  Tanggung  Jawab,    Kerjasama, Pemahaman terhadap tugas, Penyesuaian Diri,Pemecahan    Masalah,  dan  Pengambilan Keputusan.  Proses  Data  Mining  dengan  metode Support  Vector  Machine  dapat    menganalisa  dan memprediksi  kelayakan  kenaikan  gaji  karyawan tetap,  dari   pengujian  yang  dilakukan menggunakan aplikasi  Orange  didapat  tingkat    Classification Accuracy  yang  mencapai  0.972,  hasil  Area  Under Curve    (AUC)  0.944,  hasil  F1  0.972,  hasil  recall 0.972,  hasil  precision  0.973  dapat    dikategorikan sebagai  Excellent  Classification  karena  akurasi bernilai antara 0.90 – 1.00.
Penelitian  ini  hanya  menggunakan  sembilan kriteria  untuk  memprediksi  layak  atau  tidak  layak karyawan  tetap  dalam  mendapatkan  kenaikan  gaji yang ditentukan dengan penilaian kinerja karyawan. Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  ditambahkan beberapa kriteria lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  N.  Evita,  W.  O.  Z.  Muizu,  &  R.T.  W.  Atmojo, “Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dengan  Menggunakan Metode  Behaviorally  Anchor  Rating  Scale  dan Management  By  Objectives  (Studi  Kasus  pada  PT. Qwords  Company  International)”.  Pekbis  J.,  Vol.9, No.1, pp. 18-32, 2017.
[2] D. Sartika & J. Jumadi, “Clustering Penilaian Kinerja Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu)”.  Sainteks 2019, pp. 703-709, 2019.
[3] H. Fadri, Z. Zulfadil, & T. Taufiqurrahman, “Analisis Kinerja  Karyawan  Pada  PT  Perindustrian  Dan Perdagangan  Bangkinang”.  J.  Online  Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Riau, Vol.4, No.1, pp. 414-425, 2016.
[4] B.  M.  &  Daryanto,  Manajemen  Penilaian  Kinerja Karyawan. Malam: Gava Media, 2017.
[5] L.  Vincenthius,  Lie,  “Analisis  Pengaruh  Kepuasan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan di PT. X”. Agora, Vol.5, No.1, pp. 1–5, 2017.
[6] Adani,  Muhammad  Robith.  2021.  Mengenal  Konsep Data  Mining  Beserta  Contoh  Implementasinya. https://www.sekawanmedia.co.id/blog/datamining/ (diakses tanggal 15 Desember 2021).
[7] Marhamah,  2020.”  Iplementasi  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM)  Dalam  Memprediksi Kelulusan Jalur Masuk Perguruan Tinggi Banda Aceh (Studi  Kasus  Mahasiswa  BaruTahun  Ajaran  2019)”. Skripsi.  Banda  Aceh:  Fakultas  Tarbiyah  dan Keguruan.
[8] H.  Santoso,  “Data  mining  analisa  pola  pembelian produk  dengan  menggunakan  metode  algoritma apriori”. Teknik informatika, Vol.3, No.7. pp. 19-24, 2016.
[9] S.  Lestari,  Akmaludin,  &  M.  Badrul,”Implementasi klasifikasi  naive  bayes  untuk  prediksi  kelayakan pemberian  pinjaman  pada  koperasi  anugerah  bintang cemerlang”. Vol.7, No.1, pp. 8-16, 2020.
[10] Dr. Suyanto, 2019. Data Mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data. Bandung : Informatika Bandung.
[11] Priharto,  Sugi.  2021.  Data  Mining:  Pengertian, Teknik, Skill
dan Pengaplikasiannya. https://www.aksaragama.com/bisnis/data- miningpengertian-teknik-skill-dan- pengaplikasiannya.
[12] B. Santosa, “Tutorial Support  Vector Machine 1 Ide Dasar Support Vector Machine”. pp. 1–23, 2011.
[13] [13] D. E. Ratnawati & A. W. Widodo, “Klasifikasi Penyakit  Gigi  Dan  Mulut  Menggunakan  Metode Support  Vector  Klasifikasi Penyakit  Gigi  Dan  Mulut Menggunakan  Metode  SVM”.  J.  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol.2, No.2, pp. 802-810, 2018.
[14] A. S. Nugroho, A. B. Witarto, & D. Handoko, “SVM”. 2003.  [15]  Darman.  2016.  Teori-Teori  Manajemen
Dan Organisasi
:
Kinerja
Karyawan. http://theorymanajemendanorganisasi.blogspot.com/2 015/12/gaji.html [16] Onno Wiki. 2021. Orange : ROC Analysis. https://lms.onnocenter.or.id/wiki/index.php/Orange:_ ROC_Analysis . [15] Andry  Brew.  2015.  Menulis  Yang  Terpikir  :  Data
Analytics Menggunakan Orange.
https://andrybrew.blog/2015/06/14/data-analytics- menggunakanorange.
[16] Meilina. P, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi  Menggunakan  Decision  Tree  Dan Regresi”.  J.  Teknologi  Universitas  Muhammadiyah Jakarta, Vol.7, No.1, pp. 11-20, 2015.
[17] S. Inayatus, & A. F. Nabiilah, 2021. Introduction To Hierarchical Clusstering.
[18] T.  B.  Sasongko,  “Komparasi  dan  Analisis  Kinerja Model  Algoritma  SVM dan  PSO-SVM  (Studi  Kasus Klasifikasi  Jalur  Minat  SMA).”J.  Tek  Inform.  Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 244-253, 2016.
[19] F. Hilmiyah  et  al.,  “PREDIKSI  KINERJA
MAHASISWA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENGELOLA PROGRAM  STUDI  DI  PERGURUAN  TINGGI (Studi  Kasus  :  Program  Studi  Magister  Statistika ITS),” 2017.
[20] A. Budiarti, “Cross Validation,” Apl. Dan Anal. Lit. Fasilkom ui, pp. 4-25, 2006.
[21] Utami. N. W, Saptiari. N. N, “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penyebab Kematian Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”J.  Ilmiah  Ilmu Terapan Univ. Jambi., vol. 4, no. 2, pp. 234-240, 2020.
[22] Purwanti, Handayani. T, “PERANCANGAN SISTEM MODEL  PENENTU  PEMBERIAN  PINJAMAN KOPERASI  KARYAWAN  PERMATA  BANK MENGGUNAKAN  SVM,”  Jurnal  String  Prodi.  T. Informatika Univ. Indraprasta PGRI., vol. 1, no. 3, pp. 286-295, 2017.
[23] Billy  Azzahry,  2017.  “Klasifikasi  Hubungan  Data Perusahaan  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine”. Skripsi. Medan: Universitas Sumatra Utara. [26] P. Arya, T. F. Muhammad, Indriati, “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada Pengklasifikasian  Penyakit  Kejiwaan  Skizofrenia (Studi  Kasus:  RSJ.  Radjiman  Wediodiningrat, Lawang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer.,  vol.  2,  no.  9,  pp.  3162-3167, 2018.
[24] Puspita.  A.  O,  Yuciana.  W,  Dwi.  I,  “PENERAPAN METODE  KLASIFIKASI  SUPPORT  VECTOR MACHINE  (SVM)  PADA  DATA  AKREDITASI SEKOLAH  DASAR  (SD)  DI  KABUPATEN MAGELANG,”  Jurnal  Gaussian.,  vol.  3,  no.  4,  pp. 811-820, 2014