Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024, pp. 80-149 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENERIMAAN CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL KEMENKUMHAM SULAWESI TENGGARA
Abdul Fath Ramadhan 1 , Rizal Adi Saputra 2 , L.M. Fid Aksara 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo abdulfathramadhan@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dalam seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Kemenkumham Sulawesi Tenggara. Melibatkan Data Mining, metode ini memanfaatkan preprocessing data, pemilihan atribut, dan pengembangan model Decision Tree. Algoritma C4.5, dipilih karena kemudahan dan visualisasi, diaplikasikan pada data pelamar CPNS, termasuk SKD seperti TWK, TIU, dan TKP. Kontribusi utama adalah peningkatan efisiensi dan ketepatan seleksi CPNS, memastikan pegawai sesuai kebutuhan instansi. Visualisasi pohon keputusan dari C4.5 memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model.
Kata Kunci: algoritma C4.5, Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia, Penerimaan CPNS, Pohon Keputusan, Sulawesi Tenggara

## Abstract
This research applies the Decision Tree C4.5 algorithm in the selection process of Civil Servant Candidates (CPNS) at the Ministry of Law and Human Rights (Kemenkumham) in Southeast Sulawesi. Involving Data Mining, the method utilizes data preprocessing, attribute selection, and the development of the Decision Tree model. The choice of the C4.5 algorithm, known for its simplicity and visualization capabilities, is applied to CPNS applicant data, including Basic Competency Test (SKD) elements such as TWK, TIU, and TKP. The primary contribution lies in enhancing the efficiency and accuracy of CPNS selection, ensuring that recruited employees align with institutional needs. Visualization of the decision tree from C4.5 provides a better understanding of the factors influencing the model's decisions.
Keywords: c4.5 algorithm, Ministry of Law and Human Rights, CPNS recruitment, Decision Tree, Southeast Sulawesi.
1. Pendahuluan
Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) di Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia (Kemenkumham) Sulawesi Tenggara memiliki peran strategis dalam pengelolaan sumber daya manusia. [1]Proses penerimaan ini harus memastikan bahwa pegawai yang direkrut memiliki kompetensi dan kualifikasi yang sesuai dengan kebutuhan
instansi. Badan Kepegawaian Daerah memiliki tanggung jawab untuk
melaksanakan proses seleksi dan penempatan pegawai sesuai dengan syarat dan prosedur yang telah ditetapkan. Namun, beberapa tantangan masih dihadapi, seperti pemilihan pegawai yang tidak sesuai dengan kemampuan dan bakat mereka.[3] Dalam konteks ini, penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 untuk https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
Abdul Fath Ramadhan, Rizal Adi Saputra, L.M. Fid Aksara
membantu menentukan hasil penerimaan CPNS dengan lebih akurat. Algoritma ini memanfaatkan atribut seperti hasil Seleksi Kompetensi Dasar (SKD) diantaranya, Tes Wawasan Kebangsaan (TWK), Tes Karakteristik Pribadi (TKP), dan Tes Intelegensi Umum (TIU) dan atribut lulus seleksi yaitu Diterima atau Gagal sebagai keterangan.
Metode penelitian melibatkan proses Data Mining, dengan algoritma C4.5 sebagai fokus utama. Algoritma ini dipilih karena kelebihannya yang meliputi kemudahan pemahaman, fleksibilitas, dan visualisasi yang dapat direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan. Proses ini melibatkan langkah- langkah seperti preprocessing data untuk mempersiapkan dataset, pemilihan atribut yang relevan, dan pengembangan model Decision Tree. [6]

## 2. Metode Penelitian

## Data mining
Data mining merupakan proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran computer (machine learning)
untuk menganalisis dan mengekstraksi
pengetahuan secara otomatis. Data mining merupakan istilah yang sering dikatakan sebagai suatu cara untuk menguraikan serta mencari penemuan berupa pengetahuan didalam suatu database. Data mining adalah proses pemilihan atau “menambang” pengetahuan dari sekumpulan data dalam jumlah yang banyak. [9]
Teknik Klasifikasi Klasifikasi adalah salah satu bentuk dari teknik atau metode data mining yang termasuk dalam kategori predictive mining yaitu suatu teknik yang dapat digunakan untuk meramalkan atau memprediksi kecenderungan data di masa depan. Proses yang terjadi dalam klasifikasi adalah proses penggolongan data ke dalam variabel target atau variabel tujuan dengan membangun sebuah model penyelesaian dengan memperhatikan atribut yang paling berpengaruh. Klasifikasi masuk ke dalam supervised induction, dimana pengujian
yang
memanfaatkan kumpulan pengujian dari record dan atribut yang terklasifikasi untuk menentukan output dan kelas tambahan. Salah satu contoh algoritmanya adalah decision tree yang terkenal dan mudah dalam implementasinya kedalam bentuk grafik. Komponen-komponen utama dari proses klasifikasi antara lain :
1. Kelas, merupakan variable tidak bebas yang merupakan label dari hasil klasifikasi. 2. Prediktor, merupakan variable bebas suatu model berdasarkan dari karakteristik atribut data yang diklasifikasi. 3. Set data pelatihan, merupakan sekumpulan data lengkap yang berisi kelas dan predictor untuk dilatih agar model dapat mengelompokan ke dalam kelas yang tepat. Contohnya adalah grup pasien yang telah di-test terhadap serangan jantung, grup 4 pelanggan di suatu supermarket, dan sebagainya. 4. Set data uji, berisi data-data baru yang akan dikelompokan oleh model guna mengetahui akurasi dari model yang telah dibuat.
Algoritma C4.5 Algoritma pohon keputusan
yangterkenal adalah C4.5. Pada akhir tahun 1970 sampai awal tahun 1980 J. Ross Quinlan, seorang peneliti di bidang machine learning, membuat sebuah algoritma Decision Tree yang dikenal dengan ID3 (Iterative Dichotomiser). Quinlan kemudian mengembangkan algoritma ID3 menjadi algoritma C4.5 yang merupakan penyempurnaan algoritma sebelumya.
Algoritma ini memiliki kelebihan, yaitu mudah dimengerti, fleksibel, dan menarik karena dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar (pohon keputusan). Algoritma C4.5 membuat pohon keputusan dari node atas hingga cabang terakhirnya, dimana atribut paling atas merupakan akar, dan yang paling bawah dinamakan daun. Karena algoritma C4.5 digunakan untuk melakukan klasifikasi, jadi hasil dari pengolahan test dataset berupa pengelompokkan data ke dalam kelas kelasnya. [2] Rumus menghitung entropy pada algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Abdul Fath Ramadhan, Rizal Adi Saputra, L.M. Fid Aksara
Entropy (S) = 𝑖=0 𝑛 ∑ −  𝑝𝑖  *  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖                        (1)
Keterangan : S : himpunan (dataset) kasus K : banyaknya partisi S Pi : probabilitas yang didapat dari Sum(Ya), atau Sum(Tidak) dibagi total kasus.
Setelah mendapatkan entropy dari keseluruhan kasus, lakukan analisis padasetiap atribut dan nilai nilainya dan kemudianhitung entropinya. Kemudian
hitung Gain dengan Rumus sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑𝑛 𝐴𝑖 ∗Entropy(𝐴 ) (2) S : himpunan kasus |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i
A : Atribut |S| : jumlah kasus dalam S
Langkah algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan secara umum adalah sebagai berikut :
1. Memilih atribut paling atas sebagai akar.
2. Pilih cabang untuk setiap nilai.
3. Tiap cabang bagi kasus nya.
4. Ulangi proses pada setiap cabang hingga semua kasus yang ada pada cabang mempunyai kelas yang sama.

## Decision Tree
Decision Tree (pohon keputusan) adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi. Decision
Tree memodelkan keputusan berdasarkan serangkaian aturan keputusan yang diperoleh dari fitur-fitur data. Model ini menggambarkan struktur pohon, di mana setiap node internal mewakili keputusan berdasarkan suatu atribut, setiap cabang mewakili hasil keputusan, dan setiap daun menyatakan kelas atau nilai prediksi [8]
Preprocessing Data
Persiapan atau Preprocessing Data
berguna untuk manipulasi dataset sebelum digunakan pada model. Beberapa persiapan data yang dilakukan adalah pembersihan data (Data Cleaning) dengan menghilangkan redudansi data dan memperbaiki data yang tidak konsisten. Pemilihan data dari
banyaknya jenis formasi yang ada pada data seleksi CPNS kemenkumham SULTRA yang akan diujikan menggunakan Data Mining [7]. Transformasi dataset menjadi bentuk yang lebih cocok untuk Data Mining agar lebih mudah untuk mendapatkan pengetahuandari dataset.

## Data Pelamar CPNS
Data yang digunakan berasal dari Instansi Pemerintah Badan Kepegawaian Negara daerah Sulawesi Tenggara, yang mencakup 3848 data pelamar CPNS. Atribut yang dijadikan sebagai acuan adalah Hasil Kompetensi Dasar (SKD) diantaranya, Tes Wawasan Kebangsaan (TWK), Tes Karakteristik Pribadi (TKP), dan Tes Intelegensi Umum (TIU) dan atribut lulus seleksi yaitu Diterima atau Gagal sebagai keterangan.
Tabel 1. Atribut Data No Atribut Tipe Data 1 No Peserta 16 Digit Number 2 Nama String 3 Pendidikan Alphanumeric 4 TWK Number 5 TIU Number 6 TKP Number 7 Total Number Keterangan P/L, P, TL, TH Pengolahan Data Data kemudian dilakukan pemilihan atribut dan sebagian dari data dalam atribut yang ada akan dikonversikan untuk memudahkan proses data mining, karena data akan diproses dengan tools bantu data mining.[4]
Tabel 2. Seleksi Atribut Atribut Detail Penggunaan NIK × No No Register × No No Peserta √ Nilai Unique Nama √ Nilai Unique Jenis Kelamin × No Tempat Lahir × No Tanggal Lahir × No Kode Pos × No Provinsi × No Kota × No Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Abdul Fath Ramadhan, Rizal Adi Saputra, L.M. Fid Aksara p-ISSN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016 Telepon × No Email × No Asal Instansi × No No Ijasah Akreditas Nilai IPK Kode Jabatan Nama Jabatan Kode Pendidikan Nama Jabatan Kode Pendidikan Nama Pendidikan TWK TIU TKP Hasil Seleksi × × × × × × × × × √
No No
No No No No No No No Nilai Model Nilai Model Nilai Model
Label Target

## Pengembangan Model
Model yang dikembangkan menggu- nakan algoritma C4.5 Decision Tree.[4] Struktur Decision Tree dan nilai akurasi akan didapatkan setelah dataset diproses. Nilai peforma diukur dengan confusion matrix.[5]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan untuk pengklasi- fikasian hasil tes Seleksi Kompetensi Dasar (SKD) CPNS digunakan berasal dari Instansi Pemerintah Badan Kepegawaian Negara daerah Sulawesi Tenggara sebanyak 3848 data pelamar CPNS dengan 8 atribut. Setelah itu, beberapa library utama seperti pandas, scikit- learn, dan matplotlib diimpor.
Library-library ini nantinya akan digunakan dalam proses analisis data serta pembangunan model prediksi. Hasilnya, DataFrame menggambarkan data yang telah dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan analisis. [10] Pada tahap
pembangunan model
Decision Tree, library scikit-learn digunakan dengan parameter default untuk membuat model yang dapat memprediksi status keterangan para pelamar CPNS berdasarkan fitur tertentu. Proses ini melibatkan pelatihan model menggunakan data latih, sehingga model dapat belajar pola-pola yang ada dalam dataset.
Setelah model dibangun, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi terhadap data uji. Pertama, matrix kekacauan digunakan untuk menunjukkan seberapa baik model dapat membedakan kelas "P/L" , "P",
“TL”, dan “TH” pada data uji. Selanjutnya, laporan klasifikasi diberikan untuk memberikan informasi lebih lanjut tentang ketepatan, recall, dan skor f1-untuk setiap kelas.
Selain itu, tingkat akurasi juga dihitung sebagai ukuran keseluruhan dari kemampuan model Decision Tree untuk memberikan suatu sebagai ukuran keseluruhan dari kemampuan memberikan prediksi yang dapat diandalkan tentang status Keterangan para pelamar CPNS. Tingkatakurasi menunjukkan persentase dari prediksi yang tepat dibandingkan dengan total jumlah data uji. Tabel 3. Hasil pemodelan algoritma C4.5 Tingkat akurasi algoritma C4.5 Kelas precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 156 1 1.00 1.00 1.00 45 2 1.00 1.00 1.00 136 3 1.00 1.00 1.00 433 accuracy 1.00 770 macro avg 1.00 1.00 1.00 770 weighted avg 1.00 1.00 1.00 770 Tingkat akurasi : 100%
Visualisasi Pohon Keputusan: Library plot_tree dari scikit-learn digunakan untuk menampilkan pohon keputusan yang telah dibangun dalam bentuk grafik. Pohon ini memberikan pemahaman tentang elemen yang memengaruhi keputusan model.

## Gambar 1 Hasil Pohon Keputusan
4. Kesimpulan Dan Saran
Kesimpulan Penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritma Decision Tree C4.5 untuk meningkatkan akurasi dan objektivitas dalam proses penerimaan Calon
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Abdul Fath Ramadhan, Rizal Adi Saputra, L.M. Fid Aksara p-ISSN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016
Pegawai Negeri Sipil (CPNS) di Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Sulawesi Tenggara. Dengan menggunakan atribut seperti Tes Wawasan Kebangsaan, Tes
Karakteristik Pribadi, dan Tes Intelegensi
Umum, model Decision Tree yang dikembangkan untuk menunjukkan
efektivitas dalam menilai kualifikasi pelamar dengan tingkat akurasi 100%.
Hasil menunjukkan bahwa Model ini Decision Tree C4.5 yang dikembangkan berhasil memprediksi hasil tes SKD CPNS dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma ini dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung keputusan penerimaan CPNS. Atribut yang digunakan dalam model, seperti Tes Wawasan Kebangsaan, Tes Karakteristik Pribadi, dan Tes Intelegensi Umum, membuktikan pentingnya faktor-faktor ini dalam menilai kualifikasi pelamar. Pemilihan atribut yang tepat berkontribusi pada keberhasilan model. Penggunaan teknik Data Mining, khususnya algoritma Decision Tree,
membantu dalam menggali pengetahuan dari dataset CPNS. Proses ini memungkinkan peneliti untuk membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat.

## Saran
1. Perbaikan Data: Diperlukan perhatian khusus pada perbaikan dan kebersihan data. Proses preprocessing data perlu dipertimbangkan lebih lanjut untuk meminimalkan potensi kesalahan dan memastikan kualitas data yang baik.
2. Pengembangan Model: Terus mengembangkan model dengan memperbarui data pelamar dan melibatkan atribut yang relevan. Penelitian lanjutan dapat mempertimbangkan penambahan atribut atau memperluas cakupan data untuk meningkatkan ketepatan model. 3. Transparansi Model: Memastikan transparansi dalam keputusan yang dihasilkan oleh model. Penjelasan yang jelas tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan dapat membantu membangun kepercayaan
dalam penggunaan model ini. Dengan implementasi saran-saran ini,
diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi lebih lanjut dalam meningkatkan efisiensi, objektivitas, dan transparansi dalam proses penerimaan CPNS di Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Sulawesi Tenggara..

## Daftar Pustaka
I. S. Sunandar, F. F. Nugraha, and C. Juliane, “Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” vol. 9, no. 4, pp. 2862-2869, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2399
F. Ferdian Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” vol. 3, no. 2, pp. 95-103,
2017, doi: 10.35957/jatisi.v3i2.71. A. Oktafiqurahman, K. Kusrini, and A.
Nasiri, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk Tes Kepribadian Penerimaan Karyawan di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Tengah,” vol. 11,no. 1, pp. 11-16, 2023, doi: 10.30646/tikomsin.v11i1.719. H. Yuliansyah, R. A. P. Imaniati, A. Wirasto, and M. Wibowo, “Predicting Students
Graduate on Time Using C4.5 Algorithm,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. 7, no. 1, p. 67, Apr. 2021, doi: 10.20473/jisebi.7.1.67-73. R. Puspita, S. Putri, I. Waspada, and U. D. Semarang, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 1-7 , 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975. A. M. Husein, and M. Brutu, “Prediksi Penerimaan Calon Karyawan dengan Menggunakan Algoritma C4.5 pada Biro Kesejahteraan Rakyat Provinsi Sumatra
Barat,” vol. 2, no. 1, pp. 16- 20, 2022, doi: 10.47709/digitech.v2i1.1769.
M. Idris and J. E. Suseno, “Implementation of C4.5 Algorithm and Forward Chaining Method for Higher Education Performance Analysis”, vol. 125, pp. 1-5, 2019, doi: 10.1051/e3sconf/201912521002.
Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” vol. 2, no. 2, pp. 213-219, 2016, doi : 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Abdul Fath Ramadhan, Rizal Adi Saputra, L.M. Fid Aksara
[9] R. D. Syah, “Metode Decision Tree Untuk Klasifikasi Hasil Seleksi Kompetensi Dasar Pada Cpns 2019 Di Arsip Nasional Republik Indonesia,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 25, no. 2, pp. 107–114, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i2.2750.
[10] E. Gustiarto, “Penerapan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Calon Siswa Baru,” vol.
3, no.4, pp. 242-248,
2023, doi: 10.30998/jrkt.v3i04.9930.
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149