## Penerapan Algoritma C4.5 dan Metode 360 

## Pada Sistem Informasi Penilaian Karyawan
Mugia Rochmat Asyhari 1,* , Franciskus Antonius Alijoyo 2 , Dwi Vernanda 3
1 Rekayasa Sistem Informasi, STIMIK LIKMI, Bandung, Indonesia
2 School of Business and Information Techology STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia
2 Jurusan Manajemen Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia
Email: 1,* mugi.gia@gmail.com, 2 antonius.alijoyo@gmail.com, 3 nanda@polsub.ac.id
*) mugi.gia@gmail.com
Abstrak− Karyawan  merupakan  aset  penting dalam  suatu  perusahaan,  penilaian  kinerja  karyawan  yang  tepat  dan  efektif berperan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengidentifikasi  kekuatan  dan  kelemahan  karyawan  serta  dapat mengembangkan  program  pengembangan  perusahaan.  Saat  ini  PT  WS  yang  bergerak  pada  bidang  perbankan  telah  rutin melakukan  penilaian  kinerja  karyawan,  namun  dalam  proses  penilaian  masih  terdapat  beberapa  kekurangan  diantaranya penilaian yang masih dilakukan secara manual dan penilaian subjektif hanya oleh atasan. Setelah dilakukan survei terhadap 145 karyawan yang berada di kantor pusat dan kantor cabang, didapatkan hasil 63% responden merasa kurang puas terhadap penilaian kinerja yang selama ini terjadi. Selain karyawan yang merasa kurang puas, divisi human resource juga mengalami kendala yaitu sulit memperoleh data yang akurat karena tidak adanya poin-poin kriteria yang mendukung penilaian. Maka dari itu  perlu  adanya  pengembangan  sistem  informasi  dan  penerapan data  mining  Algoritma  C4.5 untuk  membantu pengklasifikaian  penilaian  kinerja,  serta  penggunaan  Metode  360  dalam  proses  penilaian.  Penerapan  Algortima  C4.5  dan Metode 360  diharapkan mampu menjadi alat pendukung keputusan yang tepat dalam mengklasifikasikan kinerja karyawan di PT  WS.  Peluang  kesesuaian  antara  kinerja  karyawan  dengan  hasil  penilaian  karyawan  akan  semakin  besar  karena  hasil prediksi  dari  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  penilaian  dari  semua  unsur  yang  terlibat  pada  karyawan menggunakan  Metode  360  .  Terdapat  85  data  penilaian  karyawan,  sebanyak  50  data  karyawan  ditetapkan  sebagai  data training . Telah dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain , pada partisi pertama gain tertinggi sebesar 0,6128 pada atribut cara kerja, partisi kedua nilai gain tertinggi pada atribut finansial dengan nilai 0,912 dan partisi ketiga didapatkan nilai gain tertinggi yaitu 0,862. Terdapat tiga jenis penilai pada Metode 360  yaitu atasan, rekan, dan bawahan. Penerapan Algoritma C4.5 dan Metode 360  pada Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan  berbasis website telah berhasil dikembangkan dan telah dilakukan pengujian sistem. User acceptance testing dari 15 pengguna dengan 10 pertanyaa memperoleh nilai rata-rata yaitu 83.4%, artinya sistem siap digunakan.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Data Mining, Metode 360  , Penilaian Kinerja, Sistem Informasi.
Abstract− Employees are an important asset in a company, proper and effective employee performance appraisal plays a role  in  assisting  management  in  identifying  employee  strengths  and  weaknesses  and  can  develop  company  development programs. Currently, PT WS, which operates in the banking sector, routinely conducts employee performance appraisals, but in the appraisal process there are still some deficiencies, including manual assessments and subjective assessments only by superiors.  After  conducting  a  survey  of  145  employees  at  the  head  office  and  branch  offices,  it  was  found  that  63%  of respondents  felt  dissatisfied  with  the  performance  appraisal  that  had  occurred  so  far.  In  addition  to  employees  who  feel dissatisfied, the human resources division also experiences problems, namely the difficulty of obtaining accurate data because there are no points of criteria that support the assessment. Therefore, it is necessary to develop an information system and apply the C4.5 Algorithm data mining to help classify performance appraisals, as well as use the 360  Method in the assessment process.  The  application  of  the  C4.5  Algorithm  and  the  360  method  is  expected  to  be  the  right  decision  support  tool  in classifying employee performance at PT WS. Opportunities for compatibility between employee performance and employee appraisal results will be even greater because the prediction results from the classification use the C4.5 Algorithm and the assessment of all elements involved in employees uses the 360  Method. There are 85 employee assessment data, as many as 50 employee data are designated as training data. The entropy and gain values have been calculated, in the first partition the highest gain is 0.6128 on the work attribute, the second partition has the highest gain value on the financial attribute with a value  of  0.912  and  the  third  partition  has  the  highest  gain  value  of  0.862.  There  are  three  types  of  appraisers  in  the  360  Method, namely superiors, colleagues, and subordinates. The application of the C4.5 Algorithm and the 360  Method to a website-based Employee Performance Appraisal Information System has been successfully developed and system testing has been carried out. User acceptance testing of 15 users with 10 questions obtains an average value of 83.4%, meaning the system is ready for use.
Keywords : C4.5 Algorithm, Data Mining, Information Systems, 360  Method, Performance Assessment.

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  salah  satu  aset  utama  dalam  suatu  organisasi.  Kontribusi  dan  prestasi  karyawan didalam organisasi merupakan hal yang sangat penting terhadap pencapaian tujuan organisasi. Penilaian kinerja yang efektif berperan dalam membantu manajemen untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan karyawan serta dapat merancang program pengembangan karyawan dan meminimalisir resiko internal terkait dengan tugas, tanggung jawab dan kualitas serta kompetensi dari karyawan [1]. PT WS merupakan salah satu perusahaan swasta pada bidang perbankan yang menjalankan proses evaluasi kinerja karyawan, salah satu langkah strategisnya yaitu memperbaiki sistem penilaian kinerja karayawan. Saat ini penilaian masih dilakukan secara manual dan subjektif serta kurang sistematis, hal ini menimbulkan beberapa permasalahan bagi divisi human resorce maupun karyawan di antaranya yaitu ketidakjelasan dalam kriteria penilaian, kesulitan memperoleh data yang akurat karena tidak adanya  poin  poin  kriteria  yang  mendukung  penilaian,  serta  kurangnya  transparasi  dan  objektivitas  dalam penilaian. Dari permasalahan tersebut menimbulkan rasa ketidakpuasan dari sebagian besar karyawan terhadap proses penialaian kinerja dan akan berdampak pada resiko internal [2]
Maka dari itu perlu pengembangan sistem informasi pengambil keputusan dengan pendekatan data mining yaitu penerapan Algoritma C4.5 untuk  mengklasifikasikan kinerja dari karyawan  yang dinilai  dan penggunaan Metode 360  untuk penilaian karyawan yang dapat dilihat dari beberapa sudut pandang yaitu atasan, rekan kerja, dan  beberapa  mitra  kerja.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algortima data  mining yang  dapat  digunakan untuk  pengelompokkan  atau  membuat  segmentasi  dan  klasifikasi  yang  bersifat  prediktif.  Pembentukan  pohon keputusan  ( Decision  Tree )  menjadi  dasar  dari  algoritma  ini  [3],  pohon  keputusan  dibentuk  melalui  beberapa tahapan  yaitu  dimulai  dari  pengumpulan  data,  pengolahan  data training dan  data  kombinasi  [4].  Selanjutnya masuk ke inti Algoritma C4.5 yaitu penentuan atribut, hitung entropy & gain , menentukan gain tertinggi untuk menentukan  akar  dari  pohon,  partisi  data  dengan  melakukan  pengulangan  perhitungan gain & entropy ,  dan terakhir dihasilkan pohon keputusan jika proses partisi menghasilkan semua record mendapat kelas N yang sama, tidak adanya atribut di dalam record yang terpartisi serta tidak adanya record di dalam cabang yang kosong [5]. Penggunaan Metode 360  pada proses penilaian karyawan memungkinkan untuk menambah objektifitas dari hasil penilaian, karena penilaian tidak hanya dari atasan langsung ataupun  atasan kedua diatasnya, namun dapat mengakomodir penilaian dari rekan sejawat  juga penilaian dari bawahan langsung,  mekanisme penilaian dari metode 360  ini yaitu berdasarkan umpan balik dari setiap orang yang memiliki hubungan kerja yaitu atasan, rekan kerja, mitra, bawahan, serta pelanggan atau customer [6]. Penilitian ini dimulai dengan melakukan survei kepuasan karyawan terhadap penilaian kinerja yang selama ini berjalan di PT WS, hasil survei diperoleh 63% dari total  pengisi  kuesioner  sebanyak  145  karyawan  menyatakan  kurang  puas  terhadap  hasil  penilaian  kinerja karyawan PT WS. Dari data yang didapat maka perlu segera pengembangan sistem informasi keputusan penilaian kinerja karyawan dengan penerapan Algoritma C4.5 dan Metode 360  . Penerapan Algortima C4.5 dan Metode 360  diharapkan  mampu  menjadi  alat  pendukung  keputusan  yang  tepat  dalam  mengklasifikasikan  kinerja karyawan di PT WS. Peluang kesusuaian antara kinerja karyawan dengan hasil penilaian karyawan akan semakin besar karena hasil prediksi dari klasifikasi menggunakan Algoritma C4.5.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Peneliitan diawali dengan melakukan survei kepuasan terhadap penilaian kinerja karyawan, kuesioner disebar  ke  145  karyawan  yang  tersebar  baik  di  kantor  pusat  maupun  kantor  cabang  PT  WS.  Hasil  kuesioner selanjutnya diolah dan ditetapkan hasilnya, tahapan berikutnya yaitu studi pustaka dan referensi yang didapatkan hasil perlu pengolahan data mining klasifikasi dengan penerapan Algoritma C4.5 dan penggunaan Metode 360  dalam proses penilaian kinerja. Selanjutnya hasil pengolahan data menggunakan Algoritma C4.5 dan Metode 360  diimplementasikan pada Sistem Informasi Peniliaian Kinerja. Tahapan penilitian dapat dilihat pada Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Survei Kepuasan Penilaian Kinerja
Tahap  awal  dilakukan  survei  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  karyawan  terhadap  penilaian  kinerja  yang selama ini dilaksanakan di PT WS. Survei dilakukan ke 145 karyawan yang tersebar dari berbagai kantor cabang dan kantor pusat. Hasil survei menunjukan bahwa sebanyak 63% merasa kurang puas dengan penilaian kinerja, 18%  menyatakan puas, 14% tidak puas, dan 5%  merasa  sangat puas. Secara  umum, hal ini dapat disimpulkan bahwa kurang puasnya karyawan terhadap penilaian kinerja yang ada pada PT WS.

## Gambar 2. Persentase Kepuasan Terhadap Penilaian Kinerja Karyawan

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang di dapatkan dari dokumen Penilaian Prestasi Kerja dan Pengembangan Karyawan PT WS. Beberapa komponen yang dipakai pertama yaitu sasaran kuantitatif yang mencakup kriteria finansial, nasabah, operasi, dan pengembangan SDM, komponen kedua yaitu sifat pribadi yang meliputi kejujuran, tanggung jawab terhadap tugas, motivasi diri, dedikasi, dan penampilan, dan komponen ketiga yaitu cara kerja terdiri dari pengetahuan dan keterampilan kerja, inisiatif, pemanfaatan waktu kerja, kerjasama, komunikasi, dan disiplin. Data penilaian karyawan yang dikumpulkan dari tahun 2018 hingga tahun 2022, total record data yang terkumpul sejumlah 1360 record atau sebanyak 85 data karyawan.

## 2.3 Pengelolahan Data Awal
Pengolahan data awal yaitu data dari dokumen penilaian karyawan yang terdiri dari sejumlah atribut atau faktor penilaian yang selanjutnya diolah menggunakan RapidMiner 9.7.001 untuk mendapatkan pola pohon keputusan [7]. Pada proses pengolahan data ini ditentukan atribut yang mana atribut tersebut akan menghasilkan model yang menjadi dasar terbentuknya decision tree penilaian karyawan. Penentuan atribut didasarkan pada pernyataan yang disesuaikan dengan ketentuan PT WS. Berikut atribut dengan beberapa pernyataan:
Sangat Puas 5% Puas 18% Kurang Puas
63%
Tidak Puas 14% Persentase Kepuasan Terhadap Penilaian Kinerja Karyawan Sangat Puas Puas
Kurang Puas Tidak Puas
Tabel 1. Atribut Penilaian Kinerja Karyawan
Finansial 1 Pengendalian biaya Nasabah 1 Peningkatan  Kepuasan Karyawan Terhadap Layanan SDM Operasi 1 Human Management 2 Project Management
3 Implementasi  pelayanan  terhadap  kepuasan  user  dari  sistem aplikasi internal untuk mendukung kegiatan operasional perbankan Pengembangan SDM 1 Peningkatan kompetensi karyawan Sifat Pribadi 1 Kejujuran 2 Tanggung jawab terhadap tugas
3 Motivasi diri
4 Dedikasi 5 Penampilan Cara Kerja 1 Pengetahuan dan keterampilan kerja 2 Inisiatif 3 Pemanfaatan waktu kerja
4 Komunikasi 5 Disiplin
Pengolahan data masuk pada tahap preprocessing data yaitu pertama dilakukan seleksi data atau data selection , proses ini untuk  memastikan  variable apa saja yang dibuttuhkan dan variable  mana saja yang tidak diperlukan dalam proses klasifikasi, variable yang tidak dibutuhkan selanjutnya dihapus atau dihilangkan. Selanjutnya masuk ke proses cleansing data , proses ditujukan untuk membersihkan data yang tidak benar atau data yang tidak sesuai ataupun data kosong [8]. Jumlah record data hasil dari cleansing data yaitu sebanyak 1152 dari total 1360 record data . Sebanyak 1152 record data yang siap untuk digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan Algoritma C4.5.

## 2.4 Klasifikasi – Algoritma C4.5
Klasifikasi yang dimaksud yaitu mengelompokkan data dalam kaitannya, dimulai dengan menghitng entropy dan gain,  penentuan  gain  tertinggi  untuk  menentukan  akar  pohon  keputusan,  selanjutnya  partisi  data,  dan  setelah dilakukan  pengulangan  partisi  data  didapatlah  pohon  keputusan.  Tahapan  proses  Algortima  C4.5  dapat  dilihat pada Gambar. 3 Proses Algoritma C4.5.
Berdasarkan data PT WS, terdapat  16 jenis atribut pada tabel 1. Atribut Penilaian Kinerja Karyawan penilaian dengan empat kemungkinan yaitu baik sekali, baik, cukup, dan kurang. Dari total 85 data karyawan, ditentukan data training sebanyak 50 data karyawan (59%) dan data testing sebanyak 35 data karyawan (41%), dari 50 data karyawan tersebut dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain untuk menentukan hasil dari bobot setiap atribut sehingga diperoleh nilai tertinggi yang selanjutnya dijadikan akar pohon keputusan [5], [9].
Perhitungan entropy dan gain :
Entropy (S) = pi * log 2 pi (1)
Keterangan: S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S
Gain (S,A) = Entropy(S) -  * Entropy(Si) (2)
Keterangan: S : Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A

## 2.5 Metode 360 
Metode  penilaian  kinerja  oleh  berbagai  pihak  menggunakan  Metode  360  ,  penggunaan  metode  ini  diharapkan akan  menghasilkan  nilai  yang  lebih  adil,  jujur,  dan  tentunya  tepat  serta  memiliki  tingkat  akurat  yang  tinggi dikarenakan penilaian tidak hanya dari atasan saja [10]. Metode ini memberikan kesempatan  kepada karyawan yang  dinilai  untuk  menilai  diri  sendiri  dan  memberikan  kesempatan  kepada  karyawan  lain  yang  memiliki hubungan  kerja  seperti  atasan,  rekan  kerja,  mitra,  bahawan,  maupun  pelanggan  perusahaan.  Proses  penilaian dipastikan kerahasiaan dan memiliki tingkat kepercayaan dari pastisipan yang tinggi [11]. Setelah semua selesai melakukan penilaian selanjutnya dilakukan perbandingan antara penilaian dari atasan, penilaian diri sendiri, rata- rata hasil penilaian dari pihak yang terkait [12].
Penilain dengan metode ini telah diuji dan hasilnya lebih realistis daripada metode lain, hal ini dikarenakan kriteria dan subkriteria diberi bobot dan dapat ditentukan sesuai dengan kepentingan [13]Penilaian kinerja dibagi menjadi tiga  jenis  penilai  yaitu  atasan,  rekan  dan  bawahan.  Masing-masing  jenis  memiliki  bobot  yang  berbeda  seperti Tabel 2. Jenis Penilaian dan Bobot.
Tabel 2. Jenis Penilaian dan Bobot Jenis Penilai Atasan Rekan Bawahan 1 Penilai 100 - - 2 Penilai 60 40 - 70 - 30 3 Penilai 50 30 20

## 2.6 Pengembangan Sistem Informasi
Pengembangan sistem informasi penilaian kinerja karyawan berbasis website yang dapat diakses oleh karyawan dan juga divisi human resource [14]. Sistem informasi yang dikembangkan sudah dilengkapi dengan penerapan Algoritma  C4.5  dan  penggunaan  Metode  360  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  hasil  akhir  penilaian kinerja  karyawan  di  PT  WS  [15].  Pengembangan  sistem  informasi  menggunakan  metodologi  pengembangan ptototype dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySql [16].

## 2.7 Survei Kepuasan Terhadap Sistem Informasi Penilaian Kinerja
Survei dilakukan menggunakan pengujian user acceptance testing (UAT) oleh pengguna sistem terhadap Sistem Informasi Penilaian Kinerja [17]. Kuesioner dan disebarkan kepada responden awal survei [18], survei ditujukan untuk melihat apakah Sistem Informasi Penilaian Kinerja yang telah dibangun menggunakan Algoritma C4.5 dan Metode 360  dapat diterima dan sesuai dengan kebutuhan pengguna [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan survey terhadap 145 karyawan untuk mengetahui tingkat kepuasan penilaian kinerja diperoleh hasil  63%  karyawan  merasa  kurang  puas,  dilanjutkan  studi  literatur  terhadap  penelitian  terkait  sebelumnya. Penentuan  pohon  keputusan  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  memanfaatkan  Metode  360  dalam  proses penilaian kinerja.

## 3.1 Pohon Keputusan
a. Data training sebanyak 50 data penilaian karyawan dengan masing-masing 16 atribut.
Tabel 3. 50 Data Penilaian Karyawan Atribut Data Karyawan Naik Grade Tidak Naik Grade Total 50 14 36 Finansial Pengendalian biaya Baik Sekali 14 6 8 Baik 11 4 7 Cukup 15 2 13 Kurang 10 2 8 Nasabah Peningkatan  Kepuasan Karyawan Terhadap Layanan SDM Baik Sekali 10 6 4 Baik 12 5 7 Cukup 22 2 20 Kurang 6 1 5 Operasi Human Management Baik Sekali 8 5 3 Baik 16 4 12 Cukup 19 2 17 Kurang 7 3 4 Project Management Baik Sekali 16 7 9 Baik 6 3 3 Cukup 11 4 7 Kurang 17 2 15 Implementasi  pelayanan  terhadap kepuasan user dari sistem aplikasi internal untuk mendukung kegiatan operasional perbankan Baik Sekali 20 7 13 Baik 12 2 10 Cukup 10 4 6 Kurang 9 1 8 Pengembangan SDM Peningkatan kompetensi karyawan  Baik Sekali 14 5 9 Baik 16 5 11 Cukup 13 3 10 Kurang 7 1 6 Sifat Pribadi Kejujuran Baik Sekali 21 8 13 Baik 18 4 14 Cukup 8 1 7 Kurang 3 1 2 Tanggung jawab terhadap tugas Baik Sekali 19 4 15 Baik 12 8 4 Cukup 7 2 5 Kurang 12 0 12 Motivasi diri Baik Sekali 24 7 17 Baik 14 2 12 Cukup 7 3 4 Kurang 5 2 3 Dedikasi Baik Sekali 21 8 13 Baik 10 4 6
Atribut Data Karyawan Naik Grade Tidak Naik Grade Total 50 14 36 Cukup 8 1 7 Kurang 11 1 10 Penampilan Baik Sekali 30 5 25 Baik 11 4 7 Cukup 7 3 4 Kurang 2 2 0 Cara Kerja Pengetahuan  dan  keterampilan kerja Baik Sekali 20 6 14 Baik 20 4 16 Cukup 5 3 2 Kurang 5 1 4 Inisiatif Baik Sekali 12 3 9 Baik 19 8 11 Cukup 13 2 11 Kurang 6 1 5 Pemanfaatan waktu kerja Baik Sekali 11 2 9 Baik 24 6 18 Cukup 10 4 6 Kurang 5 2 3 Komunikasi Baik Sekali 18 6 12 Baik 10 4 6 Cukup 16 4 12 Kurang 6 0 6 Disiplin Baik Sekali 21 10 11 Baik 8 1 7 Cukup 14 2 12 Kurang 7 1 6
b. Perhitungan nilai entropy dan gain , pada partisi pertama setelah didapat nilai gain tertinggi selanjutnya dilakukan pengecekan nilai entropy apakah  masih bernilai  atau bernilai 0, jika entropy masih bernilai maka  dilakukan  partisi  lanjutan  yaitu  kembali  menghitung  nilai entropy pada gain tertinggi  dan ditentukan kembali gain tertinggi serta nilai entropy nya.
c. Hasil perhitungan nilai entropy dan gain pada partisi pertama didapat nilai gain tertinggi yaitu pada “Cara Kerja”  sebesar  0,6128.  Nilai entropy yang  tidak  bernilai  0  yaitu  “baik  sekali.  Baik,  dan  kurang”, sedangkan “cukup” bernilai 0.
d. Pertisi kedua untuk menghitung kembali nilai gain dan entropy , khusus untuk entropy yang tidak bernilai 0.  Hasil  partisi  kedua  didapat  nilai gain sebesar  0,912  pada  “Finansial”  dengan  nilai entropy 1  pada “sangat baik”.
e. Partisi  ketiga  didapat  nilai gain tertinggi  yaitu  0,862  pada  “Operasi”,  sehingga  didapatlah  pohon keputusan pada Gambar 4. Pohon Keputusan.
Gambar 4. Pohon Keputusan
f. Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  telah  didapat,  selanjutnya  dikembangkan  menjadi rule klasifikasi seperti di bawah ini:
 Jika Cara Kerja bernilai sangat baik dan Finansial bernilai kurang maka Tidak Naik Grade  Jika Cara Kerja bernilai sangat baik dan Finansial bernilai sangat baik maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai sangat baik dan Finansial bernilai cukup dan Operasi bernilai cukup maka Tidak Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Sifat Pribadi bernilai baik maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Sifat Pribadi bernilai cukup maka Tidak Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Sifat Pribadi bernilai sangat baik maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Nasabah bernilai baik maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Nasabah bernilai cukup maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Nasabah bernilai kurang maka Tidak Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Nasabah bernilai kurang dan Sifat Pribadi bernilai baik maka Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai cukup dan Nasabah bernilai kurang dan Sifat Pribadi bernilai  kurang maka Tidak Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai kurang dan Operasi bernilai kurang maka Tidak Naik Grade
 Jika Cara Kerja bernilai kurang dan Operasi bernilai sangat baik maka Naik Grade

## 3.2 Pengembangan Sistem Informasi Penilaian Kinerja Berbasis Web
Sistem informasi penilaian kinerja dibangun berbasis website yang dapat diakses pegawai PT WS.
Pegawai akan login menggunakan username dan password yang telah dibuat oleh bagian human resource seperti pada Gambar. 5 Halaman Login. Pada periode penilaian kinerja maka masing-masing pegawai bisa mengakses menu penilaian dan menu lainnya.
Gambar 6. Halaman Utama (Dashboard)
Bagian human resource dapat melihat grafik penilaian pada menu dashboard, hal ini untuk memudahkan bagain human resource dalam memantau penilaian kinerja PT WS, warna biru muda menunjukan kenaikan grade per- tahun dan warna biru menunjukan tidak naik grade seperti pada Gambar. 6 Halaman Utama.
Gambar 7. Penilaian Kinerja
Penggunaan Metode 360  terbagi menjadi tiga penilai yaitu atasan, rekan, dan bawahan. Pada Gambar 7. Penilaian Kinerja, sesuai jenis penilai saat login maka data personal information akan tampil sesuai dengan siapa saja yang akan dinilainya.
Gambar 8. Penilaian Kinerja Per Atribut
Pada Gambar 8. Form penilaian kinerja karyawan berdasarkan Finansial dengan atribut Pengendalian Biaya dan Nasabah dengan atribut Pengendalian Kepuasan.
Gambar 9. Penilaian Kinerja Per Atribut
Pada Gambar 9. Form penilaian kinerja karyawan berdasarkan Operasi dengan atribut Human Management , Proses Management dan Implementasi pelayanan terhadap kepuasan user dari sistem aplikasi internal untuk mendukung kegiatan operasional perbankan.
Gambar 10. Penilaian Kinerja Per Atribut
Pada Gambar 10 merupakan form tampilan penilaian berdasarkan Sifat Pribadi dengan atribut kejujuran, tanggung jawab, motivasi diri dan dedikasi dan Cara Kerja sesuai dengan atributnya.

## 3.3 Hasil UAT
Pengujian user acceptance test dilakukan langsung oleh pengguna sistem informasi penilaian kinerja dengan 10 pertanyaan dan diisi oleh 15 responden dengan skor rata-rata total yaitu 83,4%. Hasil pengujian UAT ada pada Tabel 4. Hasil Pengujian UAT.
Tabel 4. Hasil Pengujian UAT. No Pertanyaan Rata-rata Aspek Sistem 1. Apakah Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan ini dapat dioperasikan  dengan mudah  ? 82,5%
2. Apakah  Tampilan  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan  ini  menarik  dan interaktif ?
3. Apakah  tata  letak  penempatan  menu  pada  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja Karyawan ini mudah dipahami ?
4. Apakah tempilan warna dan antarmuka Sistem Penilaian Kinerja Karyawan ini enak dilihat dan tidak membosankan ?
Aspek Pengguna 5. Apakah  menu  pada  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan  ini  mudah dipahami? 87,8%
6. Apakah  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan  ini  memudahkan  proses pengajuan dan atau pengelolaan data pengajuan ?
7. Apakah  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja  Karyawan  ini  memudahkan  proses mengirim dan mendapatkan informasi progres pengajuan ?
Aspek Interaksi
8. Apakah Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan ini mudah diakses ? 80%
9. Apakah semua menu Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan ini dapat berjalan secara optimal? 10.  Apakah tampilan Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan ini mudah diingat ? Rata-rata Total % 83,4%

## 4. KESIMPULAN
Sistem  informasi  penilaian  karyawan  PT  WS  dikembangkan  berbasis website dengan  pemanfaatan  Algortima C4.5 untuk klasifikasi penilaian kinerja, berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dari 50 data penilaian karyawan  sebagai  data training telah  dihitung  nilai gain dan entropy. Pada  partisi  pertama  didapat  nilai gain tertinggi 0,6128 pada atribbut cara kerja . Partisi kedua nilai gain tertinggi pada finansial dengan nilai 0,912 dan nilai entropy 1 pada nilai sangat baik. Pada partisi terakhir didapat nilai gain tertinggi yaitu 0,862 pada operasi . Dari ketiga partisi yang telah dilakukan didapatkan decision tree dengan tiga belas rule yang digunakan sebagai pola untuk pengkalsifikasian kinerja karyawan. Penerapan Metode 360  pada sistem informasi penilaian kinerja dengan tiga jenis penilai yaitu atasan, rekan, dan bawahan memiliki bobot yang berbeda yaitu jika penilaian hanya dilkakukan satu penilai maka bobot 100 untuk atasan, jika penilaian oleh dua penilai maka yang menilai adalah atasan  dan  rekan  dengan  perbandingan  bobot  60:40  atau  70:30.  Jika  penilaian  oleh  tiga  penilai  maka  atasan memiliki  bobot  50,  rekan  30,  dan  bawahan  20.  Sistem  informasi  penilaian  kinerja  telah  dilakukan  uji  sistem menggunakan user acceptance test dengan hasil 83,4%.

## REFERENCES
[1] A. Alijoyo, “ ENTERPRISE RISK MANAGEMENT, VALUE CHAIN, AND LIFE CYCLE COST: HOW THE THREE
CONCEPTS ARE ADOPTED TO INCREASE COMPETITIVENESS ”, [Online]. Available: https://journalkeberlanjutan.com/index.php/ijesss
[2] P. C. Promosi Jabatan Karyawan Dengan Algoritma, S. Kasus, and A. Senayan Jakarta, “ Prediction  of Employee Position Promotion Using C4.5 Algorithm ( Case Study : Senayan Apartment Jakarta),” 2019.
[3] T. H. Apandi, R. B. Maulana, R. Piarna, and D. Vernanda, “Menganalisis Kemungkinan Keterlambatan Pembayaran Spp Dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Politeknik Tedc Bandung),” Jurnal Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 2, pp. 93–98, 2019, doi: 10.33480/techno.v16i2.659.
[4] D. Vernanda, R. Piarna, H. Lustiana, T. Herdiawan Apandi, M. Informatika, and P. Negeri Subang, “Violation Types Determination of the Whistleblowing System Using the C4.5 Algorithm,” Jurnal CoreIT , vol. 9, no. 1, 2023, doi: 10.24014/coreit.v9i1.22897.
[5] X. Meng, P. Zhang, Y. Xu, and H. Xie, “ Construction of decision tree based on C4.5 algorithm for online voltage stability  assessment ,” International  Journal  of  Electrical  Power  and  Energy  Systems ,  vol.  118,  no.  July  2019,  p. 105793, 2020, doi: 10.1016/j.ijepes.2019.105793.
[6] M.  Kadafi,  I.  Effendy,  and  I.  Effendy,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN DENGAN  METODE  360-DEGREE  PADA  PT  ASTRA  INTERNATIONAL  DAIHATSU  PALEMBANG,” Bina Darma Conference on Computer Science , 2020.
[7] J. Shanthi, D. G. N. Rani, and S. Rajaram, “ A C4.5 decision tree classifier based floorplanning algorithm for System- on-Chip design ,” Microelectronics J , vol. 121, p. 105361, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.mejo.2022.105361.
[8] R. Benkercha and S. Moulahoum, “ Fault  detection and  diagnosis  based on  C4.5 decision  tree  algorithm  for  grid connected PV system ,” Solar Energy , vol. 173, no. April, pp. 610–634, 2018, doi: 10.1016/j.solener.2018.07.089.
[9] H.  Huang,  H.  Wang,  and  M.  Sun,  “ Incomplete  data  classification  with  view-based  decision  tree ,” Applied  Soft Computing Journal , vol. 94, p. 106437, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106437.
[10] S.  Oktavia  Kunang et  al. ,  “PENERAPAN  METODE  360  DERAJAT  DAN  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  (AHP)  DALAM  SISTEM  PENILAIAN  KINERJA  PEGAWAI  (STUDI  KASUS :  RUMAH  SAKIT FADILAH PRABUMULIH).”
[11] C. L. Cormack, E. Jensen, C. O. Durham, G. Smith, and B. Dumas, “ The 360-degree evaluation model: A method for assessing competency in graduate nursing students. A pilot research study ,” Nurse Educ Today , vol. 64, pp. 132– 137, May 2018, doi: 10.1016/j.nedt.2018.01.027.
[12] R.  Susanto  and  A.  D.  Andriana,  “ANALISIS  METODE  360  DERAJAT  UNTUK  PENILAIAN  KINERJA KARYAWAN PADA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN SUMBER DAYA MANUSIA.”
[13] R. Meghdad, R. Nayereh, S. Zahra, Z. Houriye, and N. Reza, “ Assessment of the performance of nurses based on the 360-degree  model  and  fuzzy  multi-criteria  decision-making  method  (FMCDM)  and  selecting  qualified  nurses ,” Heliyon , vol. 6, no. 1, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e03257.
[14] community  colleges  of  colorado  Colorado ,  “ Developing  an  Information  System  Master  Plan ,” Health  Data Processing , pp. 295–297, 2018, doi: 10.1016/b978-1-78548-287-8.50034-1.
[15] N. S. Madonsela, “ Integration of the Management Information System for Competitive Positioning ,” Procedia Manuf , vol. 43, pp. 375–382, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.02.176.
[16] W.  DU,  J.  Wu,  S.  Liu,  and  R.  A.  Hackney,  “ Effective  Organizational  Improvisation  in  Information  Systems Development: Insights from the Tencent Messaging System Development ,” Information & Management , 2018, doi: 10.1016/j.im.2018.10.003.
[17] I. Otaduy and O. Diaz, “ User acceptance testing for Agile-developed web-based applications: Empowering customers through  wikis  and  mind  maps ,” Journal  of  Systems  and  Software ,  vol.  133,  pp.  212–229,  Nov.  2017,  doi: 10.1016/j.jss.2017.01.002.
[18] A. Setiyadi, E. Novieastari, and D. Gayatri, “ Evaluation of electronic pressure injury alarm prototype based on user acceptance  testing  at  hospital  acquired  pressure  injury ,” Enferm  Clin ,  vol.  31,  pp.  S432–S435,  Apr.  2021,  doi: 10.1016/j.enfcli.2020.09.040.
[19] D. Mishra and P. Kulkarni, “ A survey of memory management techniques in virtualized systems ,” Comput Sci Rev , vol. 29, pp. 56–73, 2018.