## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
KARYAWAN TELADAN DENGAN MENGGUNAKAN
METODE ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS :

## YAYASAN BUMI MAITRI TANJUNGPINANG)
Ade Winarni, Diana
STT Indonesia Tanjungpinang
Email diana@gmail.com , adewina16@gmail,.com

## Abstrak
Semakin berkembangnya teknologi informasi diharapkan penyeleksian karyawan ini dibutuhkan sistem yang dapat membantu dalam penilaian kinerja karyawan agar proses seleksi pemilihan karyawan dapat dilakukan secara obyektif dan efesien.
Tujuan pembuatan skripsi ini adalah membuat sistem pendukung keputusan dalam penilaian kinerja karyawan. Sistem ini dibuat untuk mempermudah pada pihak atasan untuk melakukan penelitian kinerja karyawan, selain itu dapat menganalisis dan membuat sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak kepegawaian dalam proses penilaian karyawan menggunakan metode Algoritma C4.5 secara langsung.
Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat mempercepat proses penentuan pegawai teladan sehingga proses penentuan pegawai teladan lebih akurat pada Yayasan Bumi Maitri Tanjungpinang.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, pegawai, teladan

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Penelitian
Karyawan merupakan sebagai tenaga kerja yang menjalankan setiap aktivitas yang ada dalam lembaga Pendidikan. Karyawan juga merupakan asset terpenting yang memiliki pengaruh sangat besar terhadap kesuksesan sebuah lembaga pendidikan. Tanpa mesin canggih, lembaga pendidikan dapat terus beroperasi secara manual, akan tetapi tanpa karyawan, lembaga pendidikan tidak akan dapat berjalan sama sekali. Pada lembaga pendidikan kegiatan penilaian kinerja karyawan sulit dilaksanakan karena frekuensi tatap muka antara pihak manager dan karyawan sangat minim.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
Dengan semakin berkembangnya teknologi informasi diharapkan penyeleksian karyawan ini dibutuhkan sistem yang dapat membantu dalam penilaian kinerja karyawan agar proses seleksi dapat dilakukan secara obyektif dan efesien. Proses pemilihan karyawan masih bersifat manual, sehingga dapat terjadi beberapa kesalahan seperti tidak ada tempat media penyimpanan yang pasti dan memakan waktu yang lama dalam penentuan karyawan teladan.
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif. Pada tahap klasifikasi, pohon keputusan digunakan untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus yang kelasnya belum diketahui. Algoritma C4.5 yang dapat mengelola nilai inputan yang sesuai dengan kriteria - kriteria pada penilaian kinerja karyawan yang mempunyai nilai prioritas tertentu. Algoritma ini menggunakan konsep data mining yang melakukan proses penggalian informasi pada keputusan - keputusan sebelumnya, untuk kemudian dijadikan informasi yang membentuk pola pohon keputusan ( Decision Tree ).

## B. Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah berdasarkan latar belakang diatas adalah:
1. Bagaimana membuat sistem penilaian karyawan teladan agar proses seleksi dapat dilakukan
secara obyektif dan efesiensi?
2. Proses pemilihan karyawan teladan masih bersifat manual.
3. Kegiatan pemilihan kinerja karyawan sulit dilaksanakan karena frekuensi tatap muka antara
pihak atasan dan karyawan sangat minim.

## II. KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Informasi
Sistem informasi merupakan sebagai suatu sistem di dalam suatu organisasi yang merupakan kombinasi dari orang - orang, fasilitas, teknologi, media prosedur - prosedur dan pengendalian yang ditunjukan untuk mendapatkan jalur komunikasi penting, memproses tipe transaksi rutin tertentu, memberi sinyal kepada manajemen dan yang lainnya terhadap kejadian - kejadian internal dan eksternal yang penting dan menyediakan suatu dasar informasi untuk pengambilan keputusan.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan informasi interaksi yang menyediakan informasi, permodelan, dan pemanipulasian data.Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan sitausi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Sistem pendukung keputusan menurut Keen dan Scoot Morton merupakan pasangan intelektual dari sumber daya manusia dengan kemampuan komputer bagi pembuat keputusan manajemen yang menghadapi masalah semi terstruktur.Sistem pendukung keputusan sebagai kumpulan prosedur basis model untuk memproses data dan keputusan guna membantu manajer dalam membuuat keputusan.Supaya sukses sistem harus sederhana, sehat, mudah dikendalikan, lengkap dalam persoalan penting dan mudah untuk didokumentasikan.Secara implisit definisi ini mengasumsikan bahwa sistem berbasis pada komputer dan memberikan kemampuan memecahkan masalah pemakai.

## C. Algoritma C4.5
Algoritma data mining C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokkam dan bersifat prediktif.Dasar algoritma C4.5 adalah pembentukan pohon keputusan ( Decision Tree ).Pada tahap klasifikasi, pohon keputusan digunakan untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus yang kelasnya belum diketahui. Prinsip kerja algoritma ini dalam proses belajar adalah membaca seluruh sampel / kasus dari storage dan memuatnya ke memori, kemudian melakukan komputasi dengan membaca sampel - sampel di memori untuk mengkonstruksi pohon. Dengan pendekatan ini, salah satu kelemahan algoritma C4.5 yang termasuk dalam kategori skalabilitas adalah algoritma tersebut hanya dapat digunakan untuk menangani sampel - sampel yang dapat disimpan secara keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan di memori.
Algoritma C4.5 adalah algoritma klasifikasi data dengan teknik pohon keputusan yang terkenal dan disukai karena memiliki kelebihan - kelebihan.Kelebihan ini misalnya dapat mengolah data numeric (Kontinyu) dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan aturan - aturan yang mudah diinterpretasikan dan tercepat di antara algoritma - algortima yang menggunakan memori utama di komputer. Algoritma C4.5 mengkonstruksi pohon keputusan dari data pelatihan, yang berupa kasus - kasus atau record dalam basis data. Setiap kasus berisikan nilai dari atribut - atribut untuk sebuah kelas.Setiap atribut dapat berisi data diskret atau kontinyu (Numerik).
Algoritma C4.5 juga menangani kasus yang tidak memiliki nilai untuk sebuah atau lebih atribut.Akan tetapi, atribut kelas hanya bertipe diskret dan tidak boleh kosong. Ada tida prinsip kerja algoritma C4.5 pada tahap belajar dari data, yaitu sebagai berikut:
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
1. Pembuatan Pohon Keputusan ( Contruction )
Obyektif dari algoritma pohon keputusan adalah mengkonstruksi struktur data pohon (dinamakan pohon keputusan) yang dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus atau record baru yang belum memiliki kelas. Algoritma ini memilih pemecahan kasus - kasus yang terbaik dengan menghitung dan membandingkan gain ratio , kemudian pada node - node yang terbentuk di level berikutnya. Demikian seterusnya sampai terbentuk daun - daun.
2. Pemangkasan Pohon Keputusan dan Evaluasi ( Prunning )
Karena pohon yang dikonstruksi dapat berukuran besar dan tidak mudah dibaca, C4.5 dapat menyederhanakan pohon dengan melakukan pemangkasan berdasarkan nilai tingkat kepercayaan ( Confidence Level ). Selain untuk pengurangan ukuran pohon, pemangkasan juga bertujuan untuk mengurangi tingkat kesalahan prediksi pada kasus ( record ) baru.
3. Pembuatan Aturan - aturan dari Pohon Keputusan ( Result ) Aturan - aturan dalam bentuk if-then diturunkan dari pohon keputusan dengan melakukan penelusuran dari akar sampai ke daun. Setiap node dan syarat pencabangannya akan
diberikan di if, sedangkan nilai pada daun akan menjadi tulisan di then . Setelah semua
aturan dibuat, maka aturan akan disederhanakan (digabungkan atau diperumum).

## D. Pohon keputusan( Decision Tree )
Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat terkenal.Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan.Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan alami, juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structure Query Language untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan berguna untuk mengeksprolasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan anatara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses permodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain.
Pohon keputusan juga merupakan pohon analisis pemecahan masalah pengambilan keputusan adalah pemetaan mengenai alternatif - alternatif pemecahan masalah yang dapat diambil dari masalah tersebut. Pohon tersebut juga memperlihatkan faktor - faktor kemungkinan / probabilitas yang akan didapat bila kita mengambil alternatif keputusan tersebut. Ataupun sebagai metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, dia sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain.

## III. ANALISIS DATA

## A. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Requirement system Analysis D e si g n Coding Testing Maintenance
Gambar 1.1. Diagram Waterfall
Berikut merupakan penjelasan gambar diatas :
1. Requirement system ( Kebutuhan sistem ), proses pencarian kebutuhan diintensifkan dan difokuskan pada software . Untuk mengetahui sifat dari program yang akan dibuat maka dilakukan pengumpulan data dan penetapan kebutuhan semua elemen sistem.
2. Analysis ( Analisa ) melakukan analisis terhadap permasalahan yang dihadapi dan menetapkan kebutuhan perangkat lunak, fungsi performasi dan iterfacing .
3. Design ( Perancangan ) proses ini digunakan untuk mengubah kebutuhan-kebutuhan diatas menjadi tampilan program atau aplikasi sebelum coding dimulai. Desain harus dapat mengimplementasikan kebutuhan yang telah disebutkan pada tahap sebelumnya.
4. Coding ( Pembuatan Program/pengkodean ) merupakan pengkodean yang mengimplementasikan hasil dan desain ke dalam kode/bahasa yang dimengerti oleh mesin komputer dengan bahasa pemrograman tertentu.
5. Testing (Pengujian ), agar dapat dimengerti oleh mesin.Dalam hal ini komputer, maka desain tadi harus di ubah bentuknya menjadi bentuk yang dapat dimengerti oleh mesin yaitu ke dalam bahasa pemrograman melalui proses coding . Tahap ini merupakan implementasi dari tahap desain yang secara teknis nantinya dikerjakan oleh programmer .
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
Kegiatan ini untuk melakukan pengetesan program yang sudah benar atau belum diuji dengan cara manual jika testing sudah benar.
6. Maintenence ( Perawatan ) merupakan tahap pemeliharaan suatu software . Ketika dijalankan mungkin saja masih ada kesalahan kecil yang tidak ditemukan sebelumnya atau ada penambahan fitur-fitur yang belum ada pada software tersebut. Pengembangan diperlukan ketika adanya perubahan dari perusahaan seperti penggantian sistem operasi atau perangkat lainnya.

## B. Analisis
1. Penentuan Data Kriteria
Data kriteria berupa variabel - Variabel yang menjadi ukuran dalam penilaian kinerja
karyawan. Kriteria yang ditentukan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1 Penilaian Kinerja Karyawan
No   Nama Kriteria
1 Kedisiplinan 2 Ketekunan 3 Hasil Kerja 4 Kreativitas 5 Perilaku 6 Pelatihan
2. Analisis terhadap kriteria - kriteria terhadap penilaian kinerja karyawan berdasarkan aspek
target :
1. Target Kedisiplinan
Tabel 2 Komposisi Penilaian Target Kedisiplinan
Komponen Absensi Nilai Keterangan Sangat Baik Kehadiran lebih dari 90% Baik Kehadiran 70% s/d 90% Cukup Baik Kehadiran 50% s/d 70% Kurang Kehadiran <50% 2. Target Ketekunan Tabel 3 Komposisi Penilaian Target Ketekunan Komponen - Tekun mengerjakan tugas -Tugas selesai pada waktunya Nilai Keterangan Sangat Baik Rata- rata selesai dibawah 1 minggu Baik Rata-rata selesai 1-4 minggu Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
Kurang Rata - rata selesai lebih dari 4 minggu 3. Target Hasil Kerja Tabel 4 Komposisi Penilaian Target Hasil Kerja Komponen Hasil kerja yang diberikan Nilai Keterangan Baik Hasil kerja sangat memuaskan Cukup Hasil kerja masih bisa diterima Kurang Hasil kerja sangat kurang 4. Target Kreativitas Tabel 5 Komposisi Penilaian Target Kreativitas Komponen Tugas yang diberikan Nilai Keterangan Baik Sangat Kreatifitas Kurang Kurang Kreatifitas

## 5. Target Perilaku
Tabel 6 Komposisi Penilaian Target Perilaku Komponen Sosialisasi anatar rekan kerja, tamu dan atasan Nilai Keterangan Baik Sosialisasi sangat baik Cukup Baik Sosialisasi cukup Kurang Sosialisasi kurang 6. Target Pelatihan Tabel 7 Komposisi Penilaian Target Pelatihan Klasifikasi Jumlah Sertifikat Pelatihan Nilai Keterangan Baik Lebih dari 10 Sertifikat Cukup Baik Cukup 4 s/d 10 Sertifikat Kurang Kurang dari 4 Sertifikat Hitung Entropi dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan : S : Himpunan Kasus
A : Atribut
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)
N : Jumlah Partisi S atau Probabilitas yang didapat dari sum (ya) dibagi total
kasus.
Untuk menghitung Gain setiap atribut adalah sebagai berikut:
Keterangan :
S : Himpunan kasus
A : Atribut

## N : Jumlah partisi atribut A

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan tahap selanjutnya setelah analisis sistem mendapatkan gambaran dengan jelas tentang apa yang dikerjakan pada analisis sistem. Maka dilanjutkan dengan memikirkan bagaimana membentuk sistem tersebut. Adapun flowmap yang diusulkan penentuan karyawan yang teladan adalah :
1. Bagian wakil badan pelaksanaan harian menyerahkan data kriteria dan data uji ke bagian kepegawaian.
2. Bagian kepegawaian menginput data uji ke dalam database .
3. Bagian kepala sekolahh menginput data borang ke dalam database
4. Database kepegawaian akan memproses mining algoritma C4.5
5. Setelah memproses mining algoritma C4.5 database akan memproses hasil pohon keputusan.
6. Database akan mencetak hasil borang. Hasil borang akan dirangkap menjadi dua.
7. Hasil borang lembar pertama akan diarsip dan diserahkan kepada bagian kepala sekolah.
8. Hasil borang lembar kedua akan diarsip dan diserahkan kepada bagian wakil kepala badan pelaksanaan harian.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)

## Gambar 1 Flowmap usulan penilaian karyawan teladan

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, maka dengan dibangunnya sistem informasi penilaian pegawai teladan ini, kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1. Mempercepat proses penentuan pegawai teladan.
2. Mempermudah dalam proses penyimpanan dan pecarian data. 3.
Proses penentuan pegawai teladan lebih akurat..
B. Saran
1. Untuk penelitian selanjutnya agar menggunakan lebih dari satu metode untuk melakukan perbandingan hasil.
2. Memberikan pelatihan atau training kepada pengguna sistem agar sistem ini dapat diimplementasikan secara maksimal.
3. Melakukan pemeliharaan secara berkala agar sistem dapat berjalan dengan baik.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)

## DAFTAR PUSTAKA
Juliyanto, Windy, dkk, " Algortima C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan "
(Skripsi). Madura: Universitas Trunojoyo Madura, 2014.
Kadir, Abdul, " Dasar Pemograman Web Dinamis Menggunakan PHP ", 2008, Yogyakarta.
Kamagi, David Hartanto, dkk, " Implementasi Data Mining dengan Algortima C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa "(Skripsi). Tanggerang:Universitas Multimedia Nusantara Indonesia, 2014.
Kristanto, Andri, " Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasi ", Gaya Media, 2007, Klaten.
Oktavia, Charulina Afianti, dkk, " Analisis Kinerja Algortima C4.5 Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Pelatihan ", Jurnal EECCIS Vol 9, No.2, Hal 146, 2015.
Roger S.Pressman, " Metode Pengembangan Perangkat Lunak ", 1998.
Subari, Tata, S.Kom.,MM, " Sistem Informasi Manajemen " Penerbit Andi, 2005,
Yogyakarta.
Utari, Sukma Putri, " Implementasi Metode C4.5 Untuk Menentukan Guru Terbaik Pada SMK 1 Percut Sei Tuan Medan "(Skripsi). Medan:STIMIK Budi Darma Medan, 2015.
Wijayanti Annisa, dkk, " Evaluasi dan Pengembangan Sistem Penilaian Kinerja Pada PT HKS "(Skripsi), Yogyakarta:Universitas Gadjah Mada, 2012.
Jurnal Bangkit Indonesia (STT Indonesia Tanjungpinang)