Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 2, Juli 2019, pp 16-20 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Application  of  C4.5  Algorithm  for  Simulation  of  Prediction  of Victory in Acceptance of Several Prospective Employees

## Preddy Marpaung
STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan, 20154, Sumatera Utara-Indonesia 35142 E-mail: preddy@gmail.com
Abstract - Employees as individual who work for employer, Based on agreement and work agrements both written and unwritten, to carry out a job in a certainposition or activityby obtaining compensation paid based on a certain period, Job adjustments or other Provisions applied by the employer. Including individuals who do woork in public office,and it can be assumed that employeses are all residents who can do work and get a salary every mount, Both at school and company and school also require several new employees who will be placed as teachers in the field of sport. Therefore we need method or method to indentify prospective new employees in the field of sport at school. This was done to get the creteria needed by the school. C4.5 Algorithm can be used to make predictions or clafication of prospective new employees who want to join ABC school using the concept of entropy and gain.
Keywords : C4.5 Algorithm method, for propective new school employees
Abstrak- Pegawai  adalah  Orang  pribadi  yang  bekerja  pada  pemberi  kerja,  berdasarkan perjanjian atau kesepakatan kerja baik secara tertulis maupun tidak tertulis, untuk melaksanakan suatu  pekerjaan  dalam  jabatan  atau  kegiatan  tertentu  dengan  memperoleh  imbalan  yang dibayarkan  berdasarkan  priode(akhir/awal  bulan)  tertentu,  Penyelesaian  pe  kerjaan,  atau ketentuan lainyang ditetapkan pemberi kerja,termasuk orang pribadi yang melakukan pekerjaan dalam  jabatan  negri,  dan  dapat  diasumsikan  bahwa  pegawai  adalah  semua  penduduk  yang mampu  melakukan  pekerjaan  dan  mendapatkan  gaji  setiap  bulan  baik  itu  disekolah  maupun perusahaan  dan  sekolah  juga  memerlukan  beberapa  pegawai  baru  yang  akan  ditempatkan menjadi  guru  dibidang  olahraga.  Oleh  karna  itu  diperlukan  cara  atau  metode  untuk mengindentifikasi calon pegawai baru dibidang olahraga pada  sekolah. Hal itu dilakukan untuk mendapatkan kreteria yang dibutuhkan oleh sekolah.  Algoritma C4.5 dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan klasifikasi terhadap calon pegawai baru yang ingin begabung ke sekolah ABC dengan menggunakan konsep entropy dan gain .
Kata Kunci: Metode Algoritma C4.5, Calon Pegawai Baru, Sekolah

## 1. Pendahuluan
Sekolah Merupakan salah satu komponen utama dalam kehidupan seseorang anak selain keluarga dan Secara umum  sekolah  adalah  tempat  dimana  seorang  guru  diistimulasi  untuk  mengajar  atau  memberi  contoh  yang terbaik,[1]  ,  Ada  juga  yang  menyebutkan  definisi  sekolah  adalah  lembaga  pendidikan  yang  dirancang  secara khusus untuk mendidik siswa/siswi dalam pengawasan para pengajar atau guru, sedangkan menurut kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), definisi sekolah adalah lembaga atau bangunan yang dipakai untuk aktivitas belajar dan mengajar sesuai dengan jenjang pendidikannya (SD,SLTP,SLTA)
Guru atau tenaga pengajar adalah unsur sekolah yang sangat penting karena tanpa adanya guru maka proses belajar-mengajar  tidak  akan  terjadi  Tenaga  pengajar  tersebut  harus  memenuhi  kualifikasi  tertentu  agar  dapat memberikan pengjaran kepada para peserta didik, temasuk juga guru olahraga yang banyak diminati oleh sekolah- sekolah.
Adapun beberapa permasalahan yang sering muncul mengenai penerimaan calon pegawai baru dalam bidang olahraga yaitu sekolah sulit untuk mendapatkan pegawai baru yang update sangat antusias untuk membuat para siswa/siswi untuk mengikuti kegiatan olahraga di dalam sekolah tersebut.  Dan dalam penelitian ini perlu ada nya Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  metode  yang  dapat  digunakkan  untuk  mengetahui  beberapa  pegawai  yang terpilih oleh sekolah, untuk menjadi pegawai dalam bidang olahraga.
Dalam penentuan Penerimaan calon pegawai baru di sekolah diperlukan suatu penelitian dengan menggunakan metode algoritma C4.5 Untuk mengetahui siapa saja dari beberapa calon pegawai baru yang tepat untuk di jadikan menjadi guru di sekolah ABC  yang akan ditempatkan di bagian olahraga, dan  metode yang digunakan adalah metode  Algoritma  C4.5  karena  memiliki  perhitungan  dengan  menggunakan  pohon  keputusan  dan  metode  ini sangat tepat untuk menentukan siapa saja yang dapat diterima oleh sekolah tersebut.
Ada beberapa  Penelitian terdahulu yang sudah banyak menyelesaikan masalah dengan menggunakan metode Algritma C4.5.
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 2, Juli 2019, pp 16-20 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
17

## 2. Metode penelitan

## a. Data mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer  ( machine learning )  untuk  menganalisa  dan  mengekstrasi  pengetahuan (knowledge) secara  otomatis.  Data  mining merupakan  proses  iterative  dan  interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sahih  (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang besar (Hermawati, 2013). Hal penting yang terkait dengan data mining (Kusrini,2019) adalah :
1) Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2) Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3) Tujuan data mining adalah untuk mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.[4]
b. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  Merupakan  turunan  dari  metode Classificasion  Tree yang  digunakan  untuk  membuat kasifikasi data yang bersifat prediktif, C4.5 salah satu algoritma machine learning Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma machine learning (Perbandingan, 2017). Dengan algoritma ini akan memberikan sekelompok data  yang  tidak  memiliki  label  ( Unsupervised  Learning )  yang  akan  di  proses  dan  ditentukan  label  sehingga menghasilkan data training, kemudian  hasil dari  poses data akan digunakan untuk mengelolah  data  yang baru (data testing), dalam Pengklarasian algoritma C4.5 data testing yang di proses akan menghasilkan sebuah kelas sebagai data Prediction.
c. Pohon Keputusan
Pohon  Keputusan  Menurut  Kusrini  dan  Luthfi  (2009).  Merupakan  Metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang  mempresentasikan  aturan-aturan  dapat  dengan  mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami,  Dan  mereka  juga dapat diekpresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured Query Languange untuk mencari record pada katagori tertentu.[2]
d. Langkah –  langkah Penyelesaian ALGORITMA C4.5
- Pilih atribut sebagai akar (root).
- Buat cabang pada masing-masing nilai.
- Bagi kasus dalam cabang.
- Ulangi proses untuk masing-masing sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.[5]
- Entropy  merupakan  jumlah  bit  yang  dibutuhkan  untuk  menyatakan  suatu  kelas,  semakin  kecil  nilai Entropy  maka  akan  semakin  Entropy  digunakan  dalam  mengekstrak  suatu  kelas.  Rumus  untuk menghitung Entropy adalah sebagai berikut [2]
Dimana : S  : himpunan kasus A  : fitur n   : jumlah partisi S pi   : proporsi dari Si terhadap S
- Gain merupakan perolehan informasi dari atribut A relative terhadap output data S, Perolehan informasi didapat  dari  output  data  atau  variable  dependent  S  yang  dikelompokkan  berdasarkan  atribut  A, dinotasikan dengan gain (S.A) Rumus untuk menghitung nilai Gain adalah sebagai berikut[2]
Dimana : A   : Atribut S    : Sampel N   : jumlah partisis himpunan atribut A |Si| : jumlah sampel pada pertisi ke-i |S|  : jumlah sampel dalam S

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data simulasi, diasumsi bahwa data yang diterima dari hasil calon pendaftar untuk menentukan terpilihnya menjadi pegawai dibidang pengajar olahraga di sekolah abc dengan memakai data berikut
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 2, Juli 2019, pp 16-20 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ini.
Tabel 1. Kriteria No Pendaftar  Usia Belajar stamina mental KT 1 Putra Muda rutin Kuat PD LLS 2 Fadlan Muda rutin Kuat gerogi TDK 3 Angga Muda rutin Lemah PD LLS 4 Anto Muda jarang Lemah PD LLS 5 agus Muda tidakPernah Lemah PD TIDAK 6 Zainab Tua rutin kuat PD LLS 7 Fitri Tua jarang lemah Geroi TDK 8 Bagus Muda rutin lemah PD LLS 9 Rina Tua rutin lemah Gerogi TDK 10 Citra Muda jarang lemah Gerogi TDK 11 Karim Muda rutin rutin PD LLS 12 angel tua rutin rutin PD LLS
Dari data diatas dihitung nilai Entropy dan Gain untuk masing-masing atribut, dengan menggunakan rumus yang telah disebutkan diatas, seperti pada table berikut ini
Tabel 2. Perhitungan Node 1
node jumlah muda tua entrophy Gain 1 total 12 7 5 0,979868757 pendaftar 0,0005896 Pria 7 4 3 0,985228136 wanita 5 3 2 0,970950594 USIA 0,01024009 muda 8 5 3 0,954434003 tua 4 2 2 1 Belajar 0,20944272 rutin 8 6 2 0,811278124 jarang 3 1 2 0,918295834 Tdk ada 1 0 1 0 Stamina 0,10434897 kuat 5 4 1 0,721928095 lemah 7 3 4 0,985228136 mental 0,61749246 PD 8 7 1 0,543564443 Grogi
4 0 4 0
- Jika diantara kolommuda atau tua ada yang bernilai 0 (nol) maka entrophy-nya dipastikan juga bernilai 0 (nol)
- Jika kolom muda dan tua mempunyai nilai yang sama maka entrophy-nya dipastikan juga bernilai 1 (satu)
Entrophy (total)=(-7/12))+(-(5/14)*(log2(5/14)=0,979869
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 2, Juli 2019, pp 16-20 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Entrophy (pendaftar (muda))=(-(4/7)*(log2 (4/7))+((3/7)*(log2 (3/7)=0,985228136
Entrophy (Pendaftar (tua))=(-(3/5)*(log2 (3/5))+((2/5)*(log2 (2/5)=0,970950594,,,,,dst Gain (pendaftar)=0,979869-((7/12)*0,985228136)+((5/12)*0,970950594)=0,0005896,,,,dst
Dari  hasil  pada  table  2.  Dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah Mental ,  Sebesar 0.61749246. Dengan demikian, Mental dapat menjadi node akar, Ada dua nilai atribut dari Mental yaitu PD dan Grogi sudah mengklasifikasi kasus menjadi satu dengan keputusan TDK(Tidak), Sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai atribut PD masih perlu perhitungan lagi. Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementaranya gambar sebagai berikut.
Pohon keputusan dari perhitungan Node 1
Gambar 1. Phon Keputusan dari perhitungan Node 1
Selanjutnya dihitung nilai Entropy dan Gain untuk masing-masing atribut untuk dapat menjadi node akar dari atribut PD , sebagai berikut:
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Node Belajar Muda Tua entropy Gain 1.1 Mental –PD 8 7 1 0,543564443 Pendaft ar 0,09235938 Pria 5 4 1 0,721928095 Wanita 3 3 0 0 Usia 0,05604763 Muda 6 5 1 0,650022422 Tua 2 2 0 0 Belajar 0,54356444 Rutin 6 6 0 0 Jarang 1 1 0 0 Tidak Ada 1 0 1 0 Stamin a 0,13792538 Kuat 4 4 0 0 Lemah 4 3 1 0,811278124
Dari hasil pada table 3. Dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Belajar , yaitu sebesar 0,54356444. Dengan demikian Belajar dapat menjadi node cabang dari nilai atribut PD . Ada tiga nilai atribut dari Belajar yaitu Rutin, Jarang dan Tidak Ada . Dari tiga atribut tersebut, nilai atribut Rutin sudah mengklasifikasi kasus  menjadi  1,  yaitu  keputusannya Muda ,  nilai  atribut  Jarang  juga  sudah  mengklasifikasi  kasus  menjadi  1, Yaitu  keputusannya Muda serta  nilai  atribut Tidak  ada juga  sudah  mengklasifikasi  kasus  menjadi  1,  yaitu keputusannya Tidak Sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Dengan  demikian  Diperolehlah pohon keputusannya sebagai berikut dan dapat dilihat pada gambar 3 :

## Mental
Tidak
?
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 2, Juli 2019, pp 16-20 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Grogi PD Rutin         Tidak Pernah Jarang
Gambar 2.  dari pohon Keputusan Terakhir Yang sudah berbentuk
4. Kesimpulan
Data mining dan algoritma C4.5 sangat berguna dan memudahkan dalam pengambilan keputusan yang efektif dengan memproyeksikan data-data yang ada ke dalam bentuk phon keputusan, berdasarkan nilai entropy dan gain yang dimiliki masing-masing atribut data. Algoritma C4.5 membantu menentukan beberapa pegawai yang masuk dalam kreteria yang sudah di tentukan, Berdasarkan dari hasil penelitian

## 5. Referensi
[1]  R. Mulyana, A. Pendahuluan, and M. A. Naess, PENANAMAN ETIKA LINGKUNGAN MELALUI, vol. 6, no. 2, pp. 175180, 2009.
[2]  P. T. Prismas, J. Jakarta, A. Asistyasari, and T. Baidawi, ANALISIS PENERIMAAN KARYAWAN POSISI FIELD COLLECTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5 PADA, vol. 2, no. 2, pp. 16, 2017.
[3]  F.  F.  Harryanto,  S.  Hansun,  U.  M.  Nusantara,  G.  Serpong,  and  C.  Pegawai,  Penerapan  Algoritma  C4  .  5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE, vol. 3, no. 2, pp. 95103, 2017.
[4]  D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  E.  M.  A,  PENERAPAN  METODE  ASOSIASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA  KONSUMEN ( Studi  Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ), J. Tek. Inform. Vol 9 No. 2, Univ. Islam Negeri Jakarta , vol. 9, no. 2, pp. 120127, 2016.
[5]  I. Sembiring, Pengambilan keputusan pegawai tidak tetap menjadi pegawai tetap dengan decission tree, vol. 1, pp. 2637, 2018.
Tua Belajar Muda Muda Tua