## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PREDIKSI PERFORMANCE SOFTWARE ENGINEER PT. EMERIO

## MENGGUNAKAN DECISION TREE
Durrotul Mukhibah 1
Ana Kurniawati 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma,
1 Durrotul.Mukhibah@gmail.com
2 ana@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Nilai hasil performance appraisal di PT. Emerio Indonesia belum dijadikan sebagai acuan dalam proses  rekruitmen,  sehingga  masih  ditemukan  proses  rekruitmen  yang  belum  maksimal  dalam mendapatkan Software Engineer yang berkualitas. Dengan mengimplementasikan teknik klasifikasi data  mining  yaitu  decision  tree,  data  personal  dan  performance  appraisal  yang  dimiliki  oleh Emerio  diolah  sebagai  sumber  data  untuk  memprediksi  performance  Software  Engineerdi  PT. Emerio  Indonesia.  Langkah-langkah  implementasi  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  penyelesaian data  mining  yaitu  CRISP-DM.  Sejumlah  103  data  di  Microsoft  Excel  diolah  menjadi  101  data  di CSV  sebagai  sumber  data  bagi  pemodelan  yang  dilakukan  melalui  tools  data  mining,  WEKA. Pemodelan  klasifikasi  dengan  menggunakan  WEKA  menghasilkan  satu  model  dan  tujuh  rule decision  tree  dari  prediksi  performance  Software  Engineer.  Performance  Software  Engineer diprediksi  ke  dalam  tiga  kategori  yaitu  very  competent,  competent  dan  development  needed. Masing-masing kategori ditentukan oleh kemampuan desain, pengujian, implementasi, analisis, dan softskill  dari  Software  Engineer.  Tingkat  akurasi  model  decision  tree  yang  dihasilkan  adalah 97.0297%  dengan  tingkat  kesalahan  sebesar  2.9703%.  Implementasi  data  mining  dalam  prediksi performance  Software  Engineer  di  PT.  Emerio  Indonesia  dengan  menggunakan  decision  tree  ini, diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  bagi  Emerio  dalam  membuat  kebijakan  proses rekruitmen Software Engineer yang lebih baik, sehingga akan diperoleh hasil rekruitmen Software Engineer yang berkualitas.
Kata kunci: Data Mining, Decision Tree, Software Engineering, CRISP-DM, WEKA

## THE IMPLEMENTATION OF DATA MINING IN PREDICTING THE PERFORMANCE SOFTWARE ENGINEER AT PT EMERIO USING DECISION TREE

## Abstract
The  result  of  performance  appraisal  at  PT.  Emerio  Indonesia  has  not  been  used  as  a  reference  in recruitment  process.  Some  recruitment  processes  are  missing  to  get  qualified  Software  Engineer thereafter. By implementing data mining classification technique namely decision tree, the personal and  performance  appraisal  data  owned  by  Emerio  will  bw  treated  as  a  data  source  to  predict Software Engineer performance at PT. Emerio Indonesia. The steps of the implementation are based on data mining completion methodology, CRISP-DM. A number of 103 data within Microsoft Excel are processed into 101 data within CSV as a data source of modeling process through data mining tools,  WEKA.  The  classification  modeling  using  WEKA  will  produce  one  model  and  seven  rule decision  trees  of  Software  Engineer  performance  prediction.  Software  Engineer  performance  is predicted into three categories: very competent, competent and development needed. Each category is  determined  by  the  ability  of  design,  testing,  implementation,  analysis,  and  soft  skill  of  Software Engineer. Accuracy level of decision tree model result is 97.0297% with an error rate of 2.9703%.
Data mining implementation of Software Engineer performance prediction at PT. Emerio Indonesia using  decision  tree  is  expected  to  be  used  as  a  reference  in  policy-making  of  better  Software Engineer recruitment to obtain qualified Software Engineer.
Keywords : Data Mining, Decision Tree, Software Engineering, CRISP-DM, WEKA

## PENDAHULUAN
Karakteristik software yang  ber- sifat  logika  dibandingkan  fisik,  membuat proses  pengembangan software sangat tergantung  pada Software  Engineer . Soft- ware  Engineer adalah  orang  yang  me- lakukan  tahapan-tahapan  dalam  rekayasa software seperti  perencanaan,  analisa, desain,  implementasi,  testing  dan dep- loyment .Selain  tahapan-tahapan  tersebut, Software Engineer juga harus mempunyai soft  skill sebagai  kemampuan  pendukung dalam  proses  pengembangan software . Kualitas Software  Engineer berpengaruh langsung  terhadap  kualitas software yang dihasilkan.Hal  ini  membuat  perusahaan- perusahaan, terutama perusahaan software harus  memberikan  fokus  yang  besar dalam  merekrut Software  Engineer .  Saat ini banyak perusahaan software yang me- ngalami  kegagalan  dalam  proses  rek- ruitmen Software  Engineer .  Sehingga  sa- lah satu permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan software adalah  bagaimana perusahaan  mampu  merekrut Software Engineer yang  tepat  dalam  membangun software .
PT.  Emerio  Indonesia  (Emerio) adalah  sebuah  perusahaan software yang tergabung  dalam  grup  NTT  Jepang.Eme- rio mempunyai kurang lebih 300 pegawai dan hampir sebagian dari pegawai Emerio tercatat  sebagai Software  Engineer ,  yang masing-masing  ditempatkan  di  seluruh client Emerio  di  wilayah  Jabodetabek. Aktivitas  yang  dilakukan  oleh Software Engineer Emerio adalah membangun soft- wareend  to  end untuk client baik  melalui sebuah  proyek  atau  melalui  kemampuan personal Software Engineer . Untuk meng- ukur  kinerja  pegawainya,  Emerio  mela-
kukan  evaluasi  atau  penilaian  kerja  pada pegawai  ( performance  appraisal )  yang dilakukan oleh masing-masing manajer. Performance
appraisal merupakan  bagian  yang  sangat penting  karena  dengan  kua-litas  pegawai yang  baik  akandiperoleh  hasil  kerja  yang baik.  Selain  itu,  target  perusahaan  akan tercapai  yang  membuat  kelangsungan perusahaan  dan  regenerasi  dari  pegawai terlaksana  dengan  baik  [1].  Namun hingga  saat  ini,  hasil performance appraisal tersebut belum dijadikan
Emerio sebagai acuan dalam  menemukan
Software Engineer yang tepat.
Salah  satu  cara  untuk  meng- gambarkan performanceSoftware  Engi- neer adalah  melalui  sebuah  model  yang dapat  memprediksi  pola  hubungan  antara data performance  appraisal tahunan dengan performanceSoftware  Engineer .
Model  tersebut  dapat  dibentuk  dengan menggunakan metode data mining .Penggalian  data  ( data  mining ) dapat didefinisikan sebagai proses menemukan  pola  dan  tren  yang  tidak diketahui  sebelumnya  dalam  basis  data dan  menggunakan  informasi  tersebut untuk  membangun  model  prediktif  [2]. Data mining berfungsiuntuk proses peng- ambilankeputusan  dari  volume  data  yang besar  yang  disimpan  dalam  basis  data, data warehouse ,  atau  informasiyang disimpan dalam repositori [3].Berdasarkan  polanya data  mining di- kelompokkan menjadi deskripsi, estimasi, prediksi,  klasifikasi, clustering ,  asosiasi [4]. Data  mining merupakan  inti  dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [5]. KDD adalah prosesterorganisir  untuk  mengidentifikasi pola yang valid, baru, berguna, dan dapat
dimengerti dari sebuah data set yang besar dan kompleks [5].
Harry  Dhika  dalam  jurnalyang berjudul “ Kajian  Perancangan Rule Ke- naikan  Jabatan  pada  PT.  ABC”  meng- hasilkan sebuah aturan yang membantumenentukan  kenaikan  jabatan karyawan  PT.  ABC  dengan  teknik datamining menggunakan  algoritmaC4.5 ( decision  tree )  [1].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Mujib  Ridwan,  Hadi Suyono,  dan  M.  Sarosa  menghasilkan klasifikasi  kinerja  akademik  mahasiswa yang diprediksi kelulusannya dan memberikan  rekomen-dasi  untuk  proses kelulusan  tepat  waktu  ataululus  dalam waktu  yang  paling  tepat  dengan  nilai optimal.  Klasifikasi  ini  diperoleh  dengan menggunakan teknik data mining
algoritma Naive  BayesClassifier (NBC) untuk  membentuk  tabel  probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kelulusan mahasiswa  [6].Qasim  Al-Radaideh  dan Eman  AlNagi  dalampenelitian  yang berjudul “ Using Data Mining Techniques to  Build  a  Classification  Model  for Predicting Employees Performance ” menyebutkan  bahwa  teknik data  mining
dapat  diman-faatkan  dalam  membangun model  klasifikasi  untuk  memprediksi kinerja karyawan baru dengan mengadopsi  meto-dologi data  mining CRISP-DM [7].
Pada  penelitian  ini  diterapkan salah satu teknik data mining yaitu klasi- fikasi  jenis decision  tree untuk  membuat model  klasifikasi  prediksi performance
Software  Engineer Emerio  berdasarkan kemampuan  Software  Engineer  dalam software engineering dan soft
skill. Dengan adanya pemodelanklasifikasi performance Software  Engineer  ini, diharapkan  dapat  memberikan  acuan kepada  PT.  Emerio  Indonesia  dalam  me- ngambil  keputusan  rekruitmen Software Engineer yang  tepat  sehingga  proses rekruitmen menjadi lebih baik.

## METODE PENELITIAN

## Metode  penelitian  menggunakan
Cross Industry Standard Process for Data MiningMethodology (CRISP-DM) sebagaimana  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 tahapan penelitian ini sebagai berikut :
1. Business  Understanding/ menentu- kan  tujuan  bisnis,  yaitu  membantu PT.  Emerio  Indonesia  dalam  mene- mukan  kriteria  rekruitmen Software Engineer yang berkualitas.
2. Data  Understanding/ Pemahaman data,  yaitu  mengacu  pada  dokumen data  personaldan  dokumen  penilai- an performanceSoftware Engineer di PT. Emerio Indonesia.
3. Data  Preparation/ Persiapan  data, yaitu  membuat  format  data  dalam bentuk  tabular  dengan  mengguna- kan  excel  dari  dokumen applica- tionform dan performance  app- raisal untuk  kemudian  dikonversi ke format csv.
4. Modelling/ Pemodelan  yaitu  mem- buat  model  klasifikasi  berdasarkan data  csv Software  Engineer dengan menggunakan tools WEKA  dengan metode decision tree .
5. Evaluation/ Evaluasi,  yaitu  menge- valuasi  hasil  model  klasifikasi  apa-
kah  sudah  sesuai  dengan  tujuan penelitian.
6. Deployment / Penyebaran,pem-
buatan laporan tentang pengetahuan yang  didapatkan  dari  hasil  imple- mentasi data  mining terhadap  pre- diksi performanceSoftware  Engi- neer .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Performance Appraisal
Performance  appraisal merupa- kan penilaian terhadap kinerja pegawai tetap  selama  bekerja  di  PT.  Emerio Indonesia.Proses performance  app- raisalSoftware  Engineer di  Emerio ditunjukkan oleh Gambar 2.
Kriteria  penilaian  yang  diguna- kan  untuk  menilai performanceSoft- ware  Engineer dibagi  menjadi  dua kategori  yaitu  kemampuan  teknis  dan kemampuan  non-teknis  sebagaimana terdapat  pada  Tabel  1.Sedangkan  nilai yang  digunakan  sebagai  standar  peni- laian performance dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Gambar 2. Proses Performance Appraisal
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kategori Keahlian Detail Kemampuan Kemampuan Teknis Analisis Kemampuan untuk memahami bisnis proses customer Kemampuan untuk menganalisa kebutuhan customer Desain Mendesain hasil analisis kebutuhan sistem Implementasi  Penguasaan bahasa program Penalaran dan logika Pengetahuan Teknis/ fungsional Pengujian Testing Kualitas Sistem Kemampuan Non-Teknis Soft Skill Pengetahuan pekerjaan Kualitas Produktivitas Inisiatif Manajemen waktu Komunikasi Kerja tim Kreativitas/inovasi Berorientasi pada customer Peningkatan Belajar Pertimbangan Fleksibilitas Bertahan di bawah tekanan Perencanaan dan organisasi Membangun relasi untuk peluang bisnis baru Tabel 2. Penilaian Performance Appraisal Nilai Min Nilai Max Kompetensi Deskripsi 4 4 Superior Mahir di seluruh area kompetensi tanpa satu pun kekurangan. 3 3.99 Very Competent Mahir di seluruh kompetensi
dengan kemampuan beberapa kompetensi di atas rata-rata 2 2.99 Competent Kompetensi yang dimiliki standar, memiliki kekurangan yang tergolong minor dan mudah improvisasi 1 1.99 Development Needed Memiliki kompetensi dibawah standar.

## Pemahaman Bisnis
Pada  tahap  awal  ini,  implemen- tasi data mining di PT. Emerio
Indonesia  ditujukan  untuk  mendapat- kan  model decision  tree yang  meng- gambarkan  pola  hubungan  antara  ke- mampuan teknis dan non-teknis dengan performance Software  Engi- neer  di  divisi software  service. Model decision  tree ini  dapat  dijadikan  seba- gai  acuan  dalam  melakukan  proses rekruitmen Software  Engineer yang tepat. Alasan mengapa prediksi performance Software Engineer di PT.
Emerio Indonesia hanya dapat dimple- mentasikan pada divisi software services adalah karena kriteria
review untuk  divisi software  services
berbeda  dengan profesional  services . Profesi-onal  services yang  bersifat kontrak  hanya  mendapatkan review atas kon-trak saja, sedangkan software services mengharuskan  adanya review atas  ke-mampuan  teknis  dan  non- teknis  sebagai  tolak  ukur performance nya.

## Pemahaman Data
Data  dikumpulkan  dengan  cara mencari  informasi  tentang  data  per- sonal Software  Engineer dan  hasil performance  appraisal melalui  depar- temen Human  Resource (HR)  PT. Emerio  Indonesia.  Informasi  yang diperoleh  pada  proses  pengumpulan data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Format Pengumpulan Data Jenis Data Nama Atribut Deskripsi Personal Software Engineer Nama Nama pegawai Tanggal Lahir Tanggal Lahir Pegawai Job Title Nama Jabatan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Status Perkawinan Status Perkawinan Tanggal Rekrut Tanggal perekrutan pegawai
Department Nama Departemen Pendidikan Pendidikan Terakhir Pegawai Status pegawai Status Pegawai, Berpengalaman/ Fresh Graduate Lama Bekerja Lama pengalaman kerja pegawai Status Aktif Status pegawai saat ini, Aktif/ resign Tanggal Keluar Tanggal Pegawai resign Hasil Performance Appraisal Nama Nama Software Engineer Nilai Teknis Nilai Kemampuan Teknis Nilai SoftSkill Nilai Kemampuan Non-Teknis Profil PT.Emerio Format bebas Pengolahan Data Tahap  pengolahan  data  dilakukan untuk  membentuk dataset “ perfo- rmance ”  dengan  menggunakan  Micro- soft  Excel  2010.Format dataset yang digunakan sebagai sumber data
pemodelan klasifikasi ditunjukkan oleh Tabel 4.
Proses pengolahan data ini terdiri dari  pembersihan  data,  integrasi  data, reduksi  data  dan  transformasi  data sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada
Gambar 3. Tabel 4. Format Dataset Pemodelan Nama Atribut Tipe Atribut Deskripsi Nama Nominal Nama Software Engineer Analisis Numerik Nilai Analisis Desain Numerik Nilai Desain Implemen- tasi Numerik Nilai Implementasi Pengujian Numerik Nilai Pengujian SoftSkill Nominal Kemampuan Soft skill: - Strong (sama dengan  atau  di  atas rata-rata) - Weak (Di  bawah Rata-rata) Performance  Ordinal Prediksi Performance : - Superior - Very Competent - Competent - Development Needed
Gambar 3. Proses Pengolahan Data
• Proses  pembersihan  data  dila- kukan  dengan  memeriksa  data personal  dan performance  app- raisal yang  inkonsisten,  mem- perbaiki  kesalahan  data  tipografi dan dan nilai-nilai yang kosong.
• Integrasi  data  dilakukan  dengan membuat sheet baru  yang  meru- pakan  hasil  penggabungan  antara hasil appraisal teknis  dan  non teknis.
• Pada tahap seleksi data, data yang relevan  sebagai  sumber  data pemodelan adalahdata dengan nilai  kelas performance di  atas  0.
Dari  103 record ,  diperoleh  101 record yang relevan dengan enam atribut  yang  digunakan  yaitu nama,  analisis,  desain,  implemen- tasi,  pengujian, softskill dan  satu kelas  label  klasifikasi perfor- mance .
• Transformasi  datadilakukan  peru- bahan  tipe  data  pada  atribut softskill dan  kelas  label  “ perfor- mance ”  sesuai  dengan  Tabel  4. Atribut softskill mempunyai  rata- rata  3.03  sehingga  proses  aturan transformasinya  adalah  jika  rata- rata  atribut  sofskill  lebih  besar sama dengan 3.03 maka dikatego- rikan “STRONG”, sedangkan jika rata-rata  dibawah  3.03  dikatego- rikan “WEAK”.
Setelah  dilakukan  transformasi data,  langkah  terakhir  dari  proses pengolahan  data  adalah  mengubah dataset dari file excel menjadi format CSV  agar  dapat  dikenali  sebagai sumber  data  pada  WEKA.  Peng- olahan  data  pada  WEKA  merupakan tahap  untuk  memilih  sumber  data pemodelan  dari  hasil  persiapan  data seperti pada Gambar 4.
Gambar 1.Tahap Pengolahan Data
Pemodelan Pemodelan pada WEKA merupakan  tahap  untuk  memodelkan prediksi performanceSoftware  Engi-
neer dengan  menggunakan  algoritma decision  tree C4.5.  Proses  pemodelan
data dengan klasifikasi decision tree dapat dilihat pada Gambar 5.
Berdasarkan  hasil  pemodelan
dengan WEKA diperoleh jumlah leave dari  model  klasifikasi decision  tree untuk performance Software  Engineer adalah  tujuh,  ukuran  dari tree adalah
13  dan  sebagai root atas decision  tree tersebut  adalah  atribut  desain  dengan nilai  2.85.  R ule yang  didapatkan  dari hasil  pemodelan  ini  ditunjukkan  oleh Gambar 6.
Dari rule tersebut, WEKA mem- visualisasikan  dalam  bentuk  gambar decision  tree yang  ditunjukkan  oleh Gambar 7. Sedangkan hasil visualisasi decision tree untuk memperjelas visualisasi  dari  WEKA  ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 2. Pemodelan Decision Tree
Gambar 3. Hasil Rule Decisin Tree
Gambar 4. Visualisasi Decision Tree WEKA
Gambar 5. Visualisasi Decision Tree
Evaluasi Model
Tahap  evaluasi  adalah  tahap yang  dilakukan  untuk  menganalisis dan  menguji  hasil  pemodelan decision tree yang  telah  diperoleh  pada  tahap pemodelan.Berdasarkan  hasil  pemo-
delan WEKA, diperoleh jumlah
instance klasifikasi  yang  benar  adalah 98 instances dengan  tingkat  akurasi 97.0297% dan tingkat kesalahan sebesar  2.9703%.    Hasil  evaluasi model decision  tree untuk  prediksi performanceSoftware  Engineer ditun- jukkan oleh Gambar 9.
Gambar 6. Evaluasi Decision Tree
Melalui  kelas  prediksi perfor-
mance ,  dari  98 instance yang  benar dapat dianalisis bahwa performanceSoftware  Engineer di  PT. Emerio  Indonesia  dapat  diprediksi melalui kemampuan Software Engineer dalam  melakukan  aktivitas software  engineering yaitu  analisis, desain,  implementasi  dan  pengujian serta  kemampuan  non-teknis soft  skill .
Klasifikasi competent terdiri  dari  44 instance dengan  dua misclassification
berasal  dari development  needed dan very  competent .  Klasifikasi develop- ment needed terdiri dari tujuh instance dengan  tidak  ada misclassification . Sedangkan  klasifikasi very  competent terdiri  dari  50 instance dengan  satu misclassification yang  berasal  dari very competent .
Berdasarkan  klasifikasi  tersebut,
berikut  kriteria  yang  dapat  dijadikan acuan  bagi  Emerio  dalam  merekrut
Software Engineer :
1. Software  Engineer yang  diprediksi akan mempunyai performance development  needed dapat  dilihat melalui kemampuan Software Engineer yang  rendah  dalam  akti- vitas  desain,  pengujian  dan  imple- mentasi  ( decision  tree  rule 1  dan 2).
2. Software  Engineer yang  diprediksi akan mempunyai performance competent dapat  dilihat  melalui kemampuan Software  Engineer
yang  tinggi dalam  aktivitas  pengu- jian  dan  implementasi  walaupun rendah  dalam  aktivitas  desain ( decision  tree  rule  3 ).  Selain  itu, Software  Engineer dengan  s oftskill lemah  harus  diimbangi  dengan adanya  kemampuan  desain  dan pengujian  yang  lebih  baik  dari kategori development needed
( decision tree rule 4 ) dan Software Engineer dengan softskill kuat
harus  diimbangi  dengan  adanya kemampuan  desain  dan  analisis yang tinggi ( decision tree rule 6 ). 3. Software  Engineer yang  diprediksi akan mempunyai performance very competent dengan  dilihat  melalui kemampuan  calon Software  Engi- neer yang  tinggi  dalam  aktivitas pengujian  dan  analisis  serta  mem- punyai  kemampuan softskill yang kuat atau lemah ( decision tree rule 5 dan 7).
Hasil  pemodelan decision  tree atas  prediksi performance Software Engineer  masih  mengandung  tingkat kesalahan  sebesar  2.907%  yang  meru- pakan misclassification dari tiga instance .  Ketiga misclassification ter- sebut yaitu :
1. Satu instance dengan  prediksi performancedevelopment  needed , namun performance yang  ada adalah competent . Instance ter- sebut  adalah record dengan  nama SE,  nilai  analisis:  2.0,  desain:  2.0, implementasi:  2.0,  pengujian  3.0 dan softskill : Weak . 2. Satu instance dengan  prediksi performancevery  competent ,  na- mun performance yang  ada  adalah competent . Instance tersebut  ada- lah record dengan nama DAP, nilai analisis:  3.0,  desain:  3.0,  im- plementasi:  1.67,  pengujian:  3.0 dan softskill : strong .
3. Satu instance dengan  prediksi
performancecompetent , namun
performance yang  ada  adalah very competent . Instance tersebut  ada- lah record dengan  nama  BS,  nilai analisis:  3.0,  desain:  3.0,  imple- mentasi:  3.0,  pengujian:  3.0  dan softskill : weak .
Error  misclassification ini  dise- babkan  karena  kesalahan  pengum-
pulan  ( collection  error )  pada  sumber data  yang  diperoleh  untuk  melakukan penghitungan performance .Kesalahan ini  dapat  ditangani  melalui  pengu- langan  pada  tahapan  pengolahan  data dengan  memperbaiki  kualitas  data seperti  mengurangi  objek  data,  meng- abaikan missing values atau mengganti dengan  semua  nilai  yang  mungkin seperti  memasukkan  kriteria  ke  dalam klasifikasi  yang  lebih  rendah  jika ditemukan  data  dengan  nilai perfor- mance mendekati dua klasifikasi.

## Penyebaran
Tahap  penyebaran  adalah  tahap terakhir  dari data  mining dimana seharusnya  pemodelan  yang  telah  di- hasilkan  diimplementasikan  ke  dalam semua  data performance  appraisal yang  dimiliki  Emerio,  namun  hal  ini tidak dapat dilakukan karena kebijakan internal  Emerio.Pada  tahap  ini,  hanya diberikan  hasil  pemodelan  prediksi performanceSoftware  Engineer pada PT.  Emerio  Indonesia  sebagai  salah satu  referensi  dalam  menentukan kebijakan  perekrutan Software  Engi-
neer .Keputusan untuk
mengim- plementasikan hasil prediksi ini mutlak menjadi kebijakan internal PT. Emerio Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  diproses untuk pemodelan prediksi performance Software  Engineer di  PT.  Emerio Indonesia,  dihasilkan  98 instance dengan klasifikasi benar dan 3 instance
dengan  klasifikasi  salah.  Sehingga tingkat akurasi dari pemodelan tersebut  adalah  97.0297%  dan  tingkat kesalahan  sebesar  2.9703%.Dengan tingkat kesalahan yang relatif kecil ini, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi decision  tree pada  imple- mentasi  data  mining  dalam  prediksi
performanceSoftware  Engineer di  PT. Emerio  Indonesia  dapat  digunakan sebagai  acuan  dalam  membuat  ke- bijakan  proses  perekrutan Software Engineer yang  lebih  baik.  Perekrutan Software Engineer ini melalui kriteria- kriteria Software  Engineer yang  diha- silkan  oleh  pemodelan,  yaitu very competent, competent dan development needed . Implementasi data  mining erat kaitannya  dengan  sumber  data.Oleh karena  itu,  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  mengambil  sumber data  yang  jauh  lebih  banyak.  Peng- gunaan  data  yang  lebih  banyak  akan meningkatkan  keakuratan  hasil  pene- litian. Selain itu, penelitian selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  meto- de  dan  algoritma  lain,  sehingga  dipe- roleh metode dan algoritma mana yang paling  baik  dan  efisien.Untuk  pe- ngembangan  di  PT.  Emerio  Indonesia, diharapkan adanya aplikasi yang dapat menentukan
prediksi performanceSoftware Engineer dengan meng-gunakan teknik data mining.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Dhika, H. 2015. "Kajian
Perancangan Rule Kenaikan
Jabatan pada PT. ABC". Jurnal SIMETRIS . Vol. 6, No. 2, pp.
217–222.
[2]   Iswari, N.M.S. 2011. "Penggunaan Teknik Data Mining untuk Manajemen
Resiko Sistem Informasi Rumah Sakit". ULTIMATICS . Vol. 3, No. 2, pp. 16–22.
[3]   Han, J., dan Kamber, M. 2006. Data Mining Concept and Tehniques . San Fransisco: MorganKauffman.
[4]   Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data . New Jersey:
John Willey & Sons, Inc.
[5]   Maimon, O., dan Rokach, L. 2005. Data Mining and Knowledge Discovey Handbook . NewYork: Springer.
[6]   Ridwan, M., Suyono, H., dan Sarosa, M. 2013. "Penerapan Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa
Menggunakan Algo-ritma Naive Bayes Classifier ". Jurnal EECCIS . Vol. 7, No. 1, pp. 59– 64.
[7]   Al-Radaideh, Qasim, dan
AlNagi, E. 2012. "Using Data
Mining Techniques to Build a Classification Model for
Predicting Employees Performance ". International Jour-nal of Advanced Computer Science and Applications
(IJACSA).Vol. 3, No. 2.