## PENENTUAN REKOMENDASI PELATIHAN PENGEMBANGAN DIRI BAGI PEGAWAI NEGERI SIPIL MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN DISKRITISASI
Hanif Rahmawan 1) , Azhari SN 2)
1) Prodi S2 Ilmu Komputer, FMIPA UGM, Yogyakarta
2) Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM, Yogyakarta Bulaksumur, Caturtunggal, Depok, Sleman, D.I. Yogyakarta Email : alyph3003@yahoo.com 1) ,  arisn@ugm.ac.id 2)

## Abstrak
Setiap  institusi  memiliki  kebutuhan  untuk  terus meningkatkan  pelayanan  dan  melakukan  inovasi  yang perlu mendapatkan dukungan dari SDM yang berkualitas.  Pelatihan  menjadi  salah  satu  cara  untuk mewujudkan  SDM  yang  berkualitas.  Namun  terkadang penentuan pelatihan yang sesuai untuk seorang pegawai tidak mudah dan berpeluang menimbulkan ketidakkonsistenan.  Masalah  tersebut  dapat  diatasi dengan melakukan data mining terhadap data pemetaan pegawai  sehingga  didapatkan  aturan  untuk  penentuan rekomendasi  pelatihan  pengembangan  diri.    Data pemetaan terdiri dari nilai aspek psikologis pegawai dan rekomendasi pelatihan yang diberikan oleh assessor.
Pada  penelitian  ini  digunakan  tiga  metode,  yaitu algoritma  C4.5,  kombinasi  PCA,  dan  C4.5,  serta kombinasi  PCA,  diskritisasi,  dan  C4.5 untuk  melakukan penambangan  pada  data.  Diskritisasi  yang  digunakan adalah  diskritisasi  berbasis  entropi.  Pada  tahap  pra- pemrosesan  digunakan  teknik  over-sampling  SMOTE untuk  menangani  4  data  pelatihan  yang  mengalami ketidakseimbangan  kelas.  Pada  penerapan  kombinasi algoritma PCA, diskritisasi, dan C4.5 dilakukan reduksi dimensi  dengan  menggunakan  algoritma  PCA.  Data hasil  reduksi  didiskritisasi  kemudian  diklasifikasi dengan algoritma C4.5.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  PCA, diskritisasi,  dan  C4.5  memberikan  performa  yang  lebih baik  daripada  kedua  metode  yang  lain.  Seluruh pelatihan  menunjukan  performa  terbaik  ketika  diproses dengan  metode  ini.  Penentuan  rekomendasi  pelatihan pengembangan  diri  bagi  pegawai  dapat  dilakukan dengan metode ini dengan rerata akurasi 86,6%.
Kata  kunci: Pohon  keputusan  C4.5,  pelatihan pengembangan  diri,  principal  component  analysis, diskritisasi berbasis entropi.

## 1. Pendahuluan
Institusi baik negeri maupun swasta dituntut untuk lebih meningkatkan pelayanan dan senantiasa mengembangkan  inovasi-inovasi  baru.  Dukungan  dari
sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  berkualitas  mutlak diperlukan untuk dapat melakukan hal tersebut (Jantan et al. 2011). Salah satu cara untuk mendapatkan SDM yang berkualitas  adalah  dengan  memberikan  pelatihan terhadap SDM tersebut. Penentuan pelatihan yang sesuai untuk  pegawai  merupakan  salah  satu  bentuk  aktivitas manajemen talenta. Penentuan keputusan dalam manajemen talenta terkadang tidaklah mudah. Selain itu, penentuan  keputusan  juga  bergantung  pada  berbagai macam  faktor  di  antaranya  faktor  pengalaman, pengetahuan,  preferensi,  dan  pertimbangan.  Faktor- faktor  tersebut  dapat  menyebabkan  ketidakkonsistenan, ketidakakuratan, dan ketidaksamaan keputusan (Jantan et al. 2011).
Data mining merupakan sebuah metode untuk melakukan  akuisisi  pengetahuan.  Dengan  data  mining, informasi-informasi  implisit  dan  berharga  dari  sebuah data  dapat  diekstrak.  Metode  ini  sudah  digunakan  di berbagai  bidang,  misal  pada  bidang  keuangan  untuk menentkan kelayakan calon debitur baru (Hermanto dan SN,  2017).  Metode  ini  juga  digunakan  dalam  bidang manajemen  sumber  daya  manusia  bahkan  penggunaan dalam  bidang  tersebut  meningkat  cukup  signifikan (Strohmeier & Piazza 2013).
Salah satu teknik data mining yang cukup populer adalah C4.5  (Hussain  et  al.  2013).  Jantan  et  al.  (2011) membandingkan  algoritma  C4.5  dengan  beberapa algoritma  lainnya  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa algoritma  C4.5  cukup  potensial  digunakan  di  dalam bidang manajemen SDM.
Pengembangan  algoritma  C4.5  pun  telah  banyak dilakukan.  Beberapa  pengembangan  berfokus  pada  pra pemrosesan  yang  dilakukan  terhadap  data  sebelum diklasifikasi  dengan  algoritma  C4.5.  Hussain  et  al. (2013)  mengembangkan  algoritma  C4.5  dengan  cara melakukan  pengurangan  dimensi  pada  data  yang  akan diklasifikasi.  Pengurangan  data  dilakukan  dengan algoritma PCA. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa cara  tersebut  dapat  meningkatkan  efisiensi  proses pembentukan  pohon  keputusan  dan  dapat  meningkatkan akurasi dari proses klasifikasi.
Penggunaan  algoritma  PCA  akan  membuat  data  yang dihasilkan  menjadi  bersifat  kontinu.  Algoritma  C4.5 dapat  menangani  atribut  kontinu  dengan  melakukan diskritisasi  lokal.  Diskritisasi  pada  atribut  kontinu sebelum  dilakukan  klasifikasi  (diskritisasi  global)  akan dapat  meningkatkan  efisiensi  proses  klasifikasi  bahkan dapat meningkatkan akurasi (Kareem dan Duaimi 2014). Hussain et al. (2013) dalam penelitiannya menggunakan diskritisasi  lokal  C4.5  sehingga  pendekatan  yang dilakukannya masih berpotensi untuk ditingkatkan lagi.

## 2. Pembahasan

## 2.1 Analisis Sistem
Data  yang  digunakan  adalah  data  hasil  pemetaan pegawai  negeri  sipil  dari  Badan  Kepegawaian  Negara. Data ini berisi  hasil pemetaan pegawai  yang dituangkan ke dalam 14 nilai aspek psikologis berikut ini:
1. Potensi kecerdasan
8. Daya analisis
2. Daya konseptual 9. Stabilitas emosi
3. Fleksibilitas berpikir
10.  Kepercayaan diri
4. Kemampuan numerik
11.  Penyesuaian diri
5. Stres tolerance
12.  Inisiatif
6. Hasrat berprestasi 13.  Kerjasama
7. Sistematika kerja 14.  Kepemimpinan
Range  dari  nilai  aspek  psikologis  tersebut  adalah  dari  0 sampai  dengan  5  dengan  masing-masing  kemungkinan penambahan  nilai  +  dan  –  untuk  masing-masing  level nilai,  contoh  1-,1,  dan  1+.  Data    tersebut  juga  disertai dengan  rekomendasi  pelatihan  pengembangan  diri  bagi pegawai  terkait.  Penentuan  rekomendasi  pelatihan pengembangan  diri  dilakukan  oleh  assessor  berdasar hasil  tes  pemetaan  pegawai.  Satu  pegawai  dapat diberikan  lebih  dari  1  rekomendasi  pelatihan  yang  jenis pelatihannya sebagai berikut:
1. Achievement Motivation Training (AMT)
2. Effective Communication Skill (ECS)
3. Human Skill Improvement (HSI)
4. Personnel Effectiveness (PE)
5. Readiness to Change (R2C)
6. Team Building (TB)
Untuk  dapat  memberikan  lebih  dari  1  rekomendasi pelatihan,  klasifikasi  dilakukan  per  pelatihan  dengan  2 kelas yaitu kelas ya dan tidak. Jadi, terjadi 6 kali proses klasifikasi  yang  masing-masing  proses  mewakili  1 pelatihan  misal  klasifikasi  pelatihan  Team  Building, klasifikasi  pelatihan  Personnel  Effectiveness  dan seterusnya.

## 2.2 Rancangan Sistem
Untuk  dapat  memberikan  rekomendasi  pelatihan, disusun suatu sistem yang  terdiri dari dua bagian seperti terlihat  pada  Gambar  1.  Bagian  yang  pertama  adalah bagian Back-end yang  berfungsi  untuk  membangun model  rekomendasi  pelatihan,  sedangkan  bagian Front- end menyediakan  sarana  interaksi  dengan  pengguna
untuk  mendapatkan  rekomendasi  pelatihan  dari  model yang telah terbentuk.
Bagian Back-end menggunakan 3 buah sub sistem untuk melakukan  klasifikasi.  Sub  sistem  1  menggunakan kombinasi  algoritma  PCA,  diskritisasi,  dan  C4.5.  Sub sistem  2  menggunakan  kombinasi  algoritma  PCA  dan C4.5.  Sub  sistem  3  menggunakan  algoritma  C4.5  saja. Masing-masing  sub  sistem  akan  menghasilkan    model. Model  tersebut  kemudian  dibandingkan  performanya satu  dengan  yang  lain  hingga  didapatkan  model  yang memberikan  performa  rekomendasi  terbaik.  Model dengan performa terbaik tersebut kemudian disimpan ke dalam  basis  data  untuk  digunakan  dalam  proses penentuan  rekomendasi  pelatihan  secara  keseluruhan yang ada pada bagian Front-end .
Penentuan rekomendasi pelatihan Pilih aturan terbaik Back-End Front-End Basis data Pembersihan Outlier (pendeteksian outlier dengan algoritma WAVF) Over-sampling SMOTE (untuk data dengan class imbalance) C4.5 Sub Sistem 3 PCA + C4.5 Sub Sistem 2 PCA + Diskritisasi + C4.5 Sub Sistem 1 Gambar 1 Arsitektur sistem
2.2.1 Deteksi Outlier dengan Algoritma WAFV
Outlier adalah objek yang menyimpang secara signifikan dari  objek-objek  yang  lain  (Han  et  al.,  2012).  Teknik statistik  dan data  mining tertentu  tidak  dapat  berfungsi dengan  baik  ketika  terdapat outlier pada  data  yang diproses  (Larose  &  Larose,  2015).  Oleh  karena  itu, penghapusan outlier akan  memberikan  dampak  positif dalam proses data mining .
Salah  satu  cara  deteksi outlier adalah  dengan menggunakan algoritma WAVF ( Weighted Atribut Value Frequency ). Algoritma yang dikembangkan dari algoritma  AVF  ini  menggantikan  penggunaan  frekuensi nilai  atribut  pada  algoritma  AVF  dengan  probabilitas nilai  atribut.  Selain  itu,  metode  ini  juga  meningkatkan performa  dari  metode  AVF  dengan  mempertimbangkan tingkat  kemunculan  yang  rendah  ( sparseness )  dari  tiap-
tiap atribut. Tingkat sparseness digunakan sebagai fungsi pembobotan  untuk  probabilitas  nilai  atribut.  Fungsi pembobotan tersebut  membuat data yang frekuensi  nilai atributnya  paling  jarang  muncul  diduga  kuat  sebagai outlier (Rokhman et al., 2016).
Outlier yang  telah  terdeteksi  kemudian  dipisahkan  dari data yang akan diproses. Jadi, data yang akan digunakan untuk  memberikan  rekomendasi  atas  6  pelatihan  adalah data yang sudah bersih dari outlier .
2.2.2 Oversampling dengan SMOTE
CIP  ( Class  Imbalance  Problem )  adalah  kondisi  terdapat satu kelas yang ukurannya sangat kecil sekali atau sangat besar sekali jika dibandingkan dengan kelas lainnya [9]. Kondisi CIP memungkinkan classifier untuk mendapatkan  akurasi  99%  hanya  dengan  mengabaikan 1%  kelas  yang  minor.  Akurasi  yang  diperoleh  akan cenderung  tinggi  namun  kelas  minor  terabaikan, classifier cenderung  mengklasifikasikan  data  sebagai kelas mayoritas, padahal pada beberapa kasus kelas yang menjadi  perhatian  adalah  kelas-kelas  minor.  C4.5 sebagai  classifier  yang  menggunakan  konsep entropy akan terkendala dengan CIP karena pengukuran entropy hanya  dapat  berjalan  dengan  baik  ketika  datanya seimbang,  seluruh  kelas  memiliki  proporsi  yang  sama (Kishners et al., 2016).
Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  masalah  CIP  adalah dengan melakukan over-sampling . Over-sampling dilakukan  dengan  cara  meningkatkan  jumlah  data  kelas minoritas  agar  distribusi  data  menjadi  seimbang  (Amin et  al.,  2016).  Teknik over-sampling merupakan  teknik yang  paling  banyak  digunakan  dibanding  teknik under- sampling karena  teknik under-sampling berpotensi menghilangkan  informasi  penting  yang  ada  pada  kelas mayoritas (Santoso et al., 2017).
Algoritma  SMOTE  ( Synthetic  Minority  Over-sampling Technique ) mengatasi CIP dengan cara melakukan over- sampling  pada  kelas  minoritas. Over-sampling yang dilakukan  tidak  dengan  menduplikasi  data  kelas  minor, tapi  dengan  membuat  data  sintetis  berdasar  data  kelas minor.  Pembuatan data sintetis tidak dioperasikan pada data  space tetapi  dioperasikan  pada feature  space . Pembuatan  data  sintetis  dilakukan  dengan  mengambil tiap data di kelas minor kemudian membuat data sintesis disepanjang garis segmen yang melibatkan beberapa atau seluruh k nearest neighbour dari kelas minor (Chawla et al., 2002).
Algoritma SMOTE dapat digunakan untuk berbagai jenis tipe data. Algoritma SMOTE yang digunakan untuk tipe data  kategorik  adalah  algoritma  SMOTE  Nominal  atau disebut  juga  SMOTE-N.  SMOTE-N  mencari  nearest neighbour  dengan  menggunakan Value  Difference Metric (VDM).  Pembuatan  data  sintetis  dilakukan dengan  memilih  nilai  fitur  yang  paling  banyak  diantara nilai fitur yang lain untuk keseluruhan suatu vektor fitur dan k  nearest  neigbour -nya  (Chawla  et  al.,  2002). Implementasi  algoritma  SMOTE-N  pada  penelitian  ini
dilakukan  dengan  menggunakan  program  WEKA  versi 3.8.

## 2.2.3 Kombinasi PCA, Diskritisasi, dan C4.5
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  salah  satu  sub  sistem yang  digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi pelatihan adalah sub sistem PCA, diskritisasi, dan C4.5. Sub  sistem  tersebut  menggunakan  metode  yang diusulkan  pada  penelitian  ini,  PCA,  diskritisasi,  dan C4.5.  Gambaran  proses  pada  sub  sistem  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Rancangan proses pada Sub Sistem 1 (PCA, diskritisasi, dan C4.5)

## 2.2.3.1 Algoritma PCA
Algoritma  PCA  pada  sub  sistem  PCA,  diskritisasi,  dan C4.5 digunakan untuk mereduksi dimensi data pemetaan pegawai  seperti  terlihat  pada  Gambar  2.  PCA  dapat mereduksi  dimensi  data  tanpa  harus  kehilangan informasi  dari  data  asli  secara  signifikan  sehingga  data asli  dengan  m  variabel  dapat  digantikan  dengan  k komponen  sehingga  dataset  menjadi  berukuran  lebih kecil.  PCA  diaplikasikan  pada  variabel  prediksi  saja dengan mengabaikan variabel target (Larose dan Larose , 2015).
Dalam  tahapan  proses  PCA  akan  didapatkan  suatu vektor  fitur.  Vektor  fitur  ini  adalah  bagian  dari  eigen vektor  yang  dipilih  untuk  digunakan.  Jika  jumlah variabel data asli adalah p, dan jumlah variabel data baru adalah q, dimana dimensi data baru lebih kecil dari data asli, maka akan didapatkan vektor fitur berukuran p x q. Vektor fitur ini digunakan untuk melakukan  tranformasi terhadap data asli sehingga memiliki dimensi yang lebih rendah.
Sub  sistem  yang  menggunakan  algoritma  PCA melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  princical
component  (PC)  mulai  dari  PC  ke-2  sampai  dengan  PC ke-13.  PC  yang  memberikan  performa  terbaik  akan digunakan dalam penentuan rekomendasi pelatihan.

## 2.2.3.2 Algoritma Diskritisasi
Diskritisasi  adalah  bagian  dari  tahap  pra-pemrosesan pada data mining yang digunakan untuk mengubah fitur yang  kontinu  menjadi  diskrit.  Tujuan  dari  diskritisasi adalah  untuk  mengurangi  jumlah  kemungkinan  nilai atribut  dari  sebuah  atribut  kontinu  dengan  cara membaginya ke dalam beberapa interval nilai berdasarkan  titik  potong  ( cut  point )  yang  telah ditentukan  (Kareem  dan  Duaimi,  2014).  Penentuan  titik potong  dapat  dilakukan  sendiri  oleh  pengguna  atau mengunakan proses perhitungan.
Diskritisasi berbasis entropi ( entropy
based discretization )  adalah  salah  satu  jenis  algoritma diskritisasi terawasi yang menggunakan mekanisme top- down .  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mendapatkan partisi yang mengandung baris data dari kelas yang sama sebanyak  mungkin.  Entropi  digunakan  untuk  dapat mencapai  tujuan  tersebut.  Gambaran  multi  diskritisasi yang  dihasilkan  oleh  algoritma  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 Entropy Based Discretization (Fayyad dan
Irani, 1993)
Data  yang  akan  didiskritisasi  diurutkan  terlebih  dahulu kemudian nilai yang menjadi batas dari 2 kelas dijadikan sebagai  kandidat  titik  potong.  Masing-masing  kandidat titik  potong  dihitung information  entropy -nya  dengan menggunakan  persamaan Error!  Reference  source  not found. ,  sedangkan  entropinya  dihitung  menggunakan persamaan Error!  Reference  source  not  found. . Kandidat  titik  potong  dengan  nilai information  entropy terendah akan dipilih sebagai titik potong sehingga akan didapatkan  dua  buah  partisi.  Kedua  partisi  tersebut kemudian  dipartisi  lagi  secara  rekursif  sampai  kriteria pemberhentian  tercapai  (Fayyad  dan  Irani,  1993). Peluang algoritma ini untuk dapat meningkatkan akurasi cukup  besar  karena  algoritma  ini  menggunakan informasi  kelas  dalam  menentukan  titik  potong  (Han  et al. 2012).
) ( * ) ( * ) ; , ( 2 2 1 1 S Ent S S S Ent S S S T A E   (1)
      n i i i S C p S C p S Ent 1 2 )) , ( ( log * ) , (
(2)
S pada persamaan Error! Reference source not found. adalah data yang digunakan yang akan dipotong dengan titik potong T pada atribut A. S1 dan S2 adalah data dari dua  interval  yang  menggunakan  titik  potong  T.  Ent adalah  entropi  dari  data  yang  dihitung  menggunakan persamaan Error!  Reference  source  not  found. .  Pada persamaan  tersebut,  p(Ci,S)  adalah  perbandingan  data sampel  yang ada dalam kelas Ci dan jumlah data dalam S. n adalah jumlah kelas yang terdapat dalam S.
Kriteria  pemberhentian  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  kriteria  MDLP  ( Minimum  Desription  Length Principle )  dan  kriteria  jumlah  interval.  Jika  kriteria pemberhentiannya menggunakan jumlah interval, proses partisi  akan  berhenti  ketika  jumlah  interval  yang diinginkan sudah tercapai. Salah satu cara terbaik untuk menentukan jumlah interval adalah dengan menggunakan  teknik  Dougherty  yang  rumusnya  dapat dilihat  pada  persamaan Error!  Reference  source  not found. (Alvarez et al., 2013).     ) ( log 2 , 1 max
10 m ival  (3)
Pada  persamaan Error!  Reference  source  not  found. , ival  adalah    jumlah  estimasi  interval  yang  merupakan nilai pembulatan ke bawah dari log m. m adalah jumlah nilai  yang  akan  didiskritisasi.  Jika  nilai  log  m  kurang dari 1, maka jumlah intervalnya adalah 1.
Selain  menggunakan  kriteria  pemberhentian  jumlah interval, kriteria pemberhentian juga dapat menggunakan kriteria  MDLP    yang  akan  menghentikan  proses  partisi ketika  Gain(S,  A)  <  (Alvarez  et  al.,  2013).  Proses partisi  yang  memenuhi  kriteria  tersebut  akan  ditolak. Nilai  Gain(S,  A)  diperoleh  dari  persamaan Error! Reference  source  not  found. sedangkan  nilai  didapatkan  dari  persamaan Error!  Reference  source not found. dan Error! Reference source not found. .
) ( * ) ( ) , ( 1 i k i i S Ent S S S Ent A S Gain     (4)
m S T A m ) ; , ( ) 1 ( log 2      (5)
    ) ( * ) ( * * ) 2 3 ( log ) ; , ( 2 2 1 1 2 S Ent n S Ent n S Ent n S T A n       (6)
Pada  persamaan Error!  Reference  source  not  found. , k  adalah  jumlah  partisi.  Pada  persamaan  (1),    m  adalah jumlah  data  dalam  S.  Pada  persamaan  (2),  n  adalah jumlah  kelas  pada  himpunan  S,  ni  adalah  jumlah  kelas pada himpunan Si.

## 2.2.3.3 Algoritma C4.5
C4.5  adalah  algoritma  untuk  menyelesaikan  masalah klasifikasi  dalam machine  learning dan data  mining . Algoritma yang dibuat oleh J.Ross Quinlan ini termasuk dalam  jenis  pohon  keputusan  dengan  dengan  model pembelajaran  terawasi.  Algoritma  C4.5  menggunakan konsep information  gain atau entropy  reduction untuk memilih kriteria pemisahan ( split ) yang optimal  (Larose dan Larose, 2015).
Algoritma  C4.5  termasuk  jenis  pohon  keputusan  yang pembangunannya menggunakan model top-down. Langkah-langkah  pembangunan  pohon  keputusan  ini sebagai berikut (Ye, 2014):
1. Memilih root node
2. Menerapkan  metode  pemilihan  pemisah  ( split selection )  untuk  memilih  kriteria  pemisah  ( split criterion )  yang  terbaik  dan  membagi  data  pelatihan berdasar node /atribut  yang  terpilih.  Algoritma  C4.5 dapat  menggunakan  kriteria information  gain (atau disebut gain )  maupun gain  ratio tetapi default kriterianya adalah gain ratio . Information gain , yang rumusnya terdapat pada persamaan Error!
Reference  source  not  found. ,  adalah  selisih information  entropy sebelum  dilakukan  pemisahan dan sesudah dilakukan pemisahan. Information gain bias  terhadap  atribut  bernilai  banyak  ( multivalued attribute ).  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  C4.5 menggunakan gain ratio yang merupakan normalisasi dari nilai gain (Han et al., 2012). Rumus gain  ratio dapat  dilihat  pada  persamaan Error! Reference source not found. .
   k i i S Ent A S Gain A S GainRatio 1 ) ( ) , ( ) , (
(9)
Pada  persamaan Error!  Reference  source  not found. ,  k  adalah  jumlah  partisi  dalam  S.  Nilai Gain(S,A)  pada  persamaan  tersebut  dihitung  dari persamaan  (4)  dan  nilai  Ent(Si)  dihitung  dengan persamaan (2).
3. Cek  apakah  kriteria  pemberhentian  sudah  terpenuhi atau  belum.  Jika  sudah  terpenuhi,  pembangunan pohon  keputusan  akan  dihentikan.  Jika  tidak terpenuhi,    ulangi  kembali  langkah  ke-2  dengan memilih sebuah node untuk pemisahan.
Pemberhentian dengan menggunakan kriteria pemberhentian berdasar homogenitas data akan dilakukan  ketika  tiap leaf  node memiliki  data  yang homogen.  Data  disebut  homogen  ketika  seluruh  data pada leaf  node tersebut  mempunyai  nilai  target  yang sama.

## 2.3 Hasil dan Pembahasan
Untuk mendapatkan rekomendasi pelatihan yang terbaik, dilakukan  pembandingan  performa  kombinasi  algoritma PCA, diskritisasi, dan C4.5 terhadap algoritma C4.5 saja dan  kombinasi  algoritma  C4.5  dan  PCA.  Setelah dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  skema pengujian  10- fold  cross  validation ,  metode  terbaik didapatkan  dan  hasil  pengukuran  performa  untuk masing-masing pelatihan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Pelatihan dan metode rekomendasinya
NO Pelatihan Meth Aku Pre Rec 1 AMT C.b 0.692 0.676 0.597 2 ECS C.a 0.845 0.813 0.859
3 HIS C.a 0.860 0.852 0.852 4 PE C.a 0.645 0.650 0.745 5 R2C C.b 0.904 0.895 0.915 6 TB C.a 0.566 0.596 0.416
Keterangan:    Meth:  Metode,  Aku:  akurasi,  Pre:  presisi, Rec: Recall, C.a: kombinasi algoritma PCA, diskritisasi dengan  kriteria  pemberhentian  jumlah  interval,  dan C4.5,  C.b:  kombinasi  algoritma  PCA,  diskritisasi dengan kriteria pemberhentian MDLP, dan C4.5
Dari Tabel 1 di atas terlihat bahwa 5 dari 6 rekomendasi pelatihan  diperoleh  dari  metode  kombinasi  PCA, diskritisasi,  dan  C4.5.  Pelatihan  AMT  dan  pelatihan Readiness  to  Change rekomendasi  terbaiknya  diperoleh dari  metode  tersebut  dengan  kriteria  pemberhentian MDLP. Pelatihan Effective Communication Skill , Human Skill Improvement , dan Personnel Effectiveness rekomendasi  terbaiknya  diperoleh  dari  metode  PCA, diskritisasi,  dan  C4.5  dengan  kriteria  pemberhentian jumlah  interval.  Pelatihan Team  Building rekomendasi terbaiknya diperoleh dari metode PCA, dan C4.5.
Tabel  2  menunjukkan  contoh  hasil  rekomendasi pelatihan yang diberikan oleh sistem. Sebagai pembanding,  rekomendasi  pelatihan  yang  diberikan assessor  juga  ditampilkan.  Akurasi  rekomendasi  yang diberikan  oleh  sistem  dihitung  per  pegawai.  Akurasi rekomendasi untuk data yang ada pada dataset dilakukan dengan cara menghitung rata-rata dari akurasi rekomendasi per pegawai yang ada pada dataset tersebut.
Tabel 2 Hasil rekomendasi pelatihan NO Pegawai Rekomendasi Pelatihan Akurasi (%) Assesor Model 1 Pegawai no. 047 EFS PE
TB AMT EFS PE TB 83,3 2 Pegawai no. 141
PE PE 100 3 Pegawai no. 011 PE AMT PE 83,3 4 Pegawai no. 068 PE TB PE 83,3 5 Pegawai no. 049 HSI PE TB HSI
PE 83,3 6 Pegawai no. 114
EFS
PE
TB EFS
PE 83,3
7 Pegawai no. 043 EFS EFS 100 8 Pegawai no. 140 EFS PE
TB
EFS
PE
AMT 66,7
9 Pegawai no. 028 AMT TB AMT PE 66,7 10 Pegawai no. 041 PE TB PE 83,3
Banyak  terjadi  kesalahan  rekomendasi  pelatihan  Team Building  seperti  terlihat  pada  Tabel  2.  Hal  tersebut dikarenakan  rendahnya  performa  rekomendasi  Team Building  yang  akurasinya  hanya  sekitar  53,%.  Setelah diteliti  lebih  lanjut,  rendahnya  performa  rekomendasi untuk  pelatihan Team  Building terjadi  karena  adanya ketidakkonsistenan  data.  Sebagai  contoh,  ada  pegawai yang nilai aspek psikologisnya dominan pada level 3 dan direkomendasikan  untuk  mengikuti  pelatihan Team Building .  Sementara  itu,  ada  pegawai  lain  yang  nilai aspek psikologisnya lebih rendah dan dominan di level 1 malah  tidak  direkomendasikan  mengikuti  pelatihan Team Building . Pegawai tersebut nilai aspek kerjasamanya  juga  berada  di  level  1.  Nilai  aspek kerjasama  menjadi  salah  satu  nilai  terpenting  dalam menentukan  perlu  tidaknya  pelatihan Team  Building . Pegawai dengan nilai kerjasama yang rendah memerlukan  pelatihan Team  Building .  Jika  pegawai dengan  nilai  aspek  kerjasama  adalah  3  dianggap  perlu mengikuti pelatihan Team Building , seharusnya pegawai dengan  nilai  aspek  kerjasama  di  bawah  3  lebih  perlu mengikuti pelatihan Team Building .

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  penentuan  rekomendasi  pelatihan pengembangan  diri  bagi  pegawai  dapat  dilakukan menggunakan  algoritma  C4.5  yang  dikombinasikan dengan PCA dan diskritisasi dengan tingkat akurasi rata- rata  adalah  86,6%.  Pendekatan  yang  diusulkan  dalam penelitian ini yaitu dengan mengkombinasikan algoritma PCA,  diskritisasi,  dan  algoritma  C4.5.  Hasil  dari kombinasi  metode tersebut menunjukkan performa yang lebih  baik  daripada  menggunakan  kombinasi  algoritma C4.5  dan  PCA,  serta  algoritma  C4.5  saja  untuk  kasus penentuan  rekomendasi  pelatihan  pengembangan  diri. Hal tersebut terbukti dengan didapatkannya rekomendasi terbaik  untuk  seluruh  jenis  pelatihan  dari  metode  PCA, diskritisasi, dan C4.5.

## Daftar Pustaka
Alvarez,  M.A.,  Carrasco,  J.A.  &  Martinez,  J.F.,  2013.
Combining  Techniques  to  Find  the  Number  of Bins  for  Discretization.  In 32nd  International Conference  of  the  Chilean  Computer  Science Society . Temuco, pp. 54–57.
Hermanto, B., SN, A., 2017, Klasifikasi Nilai Kelayakan Calon  Debitur  Baru  Menggunakan  Decision  Tree C4.5,    IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern. Syst),  vol.  11,  no.  1,  p.  43  [Online].  Available: https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/  view/15946.
[Accessed: 11-Sep-2017]
Amin,  A.  et  al.,  2016.  Comparing  Oversampling Techniques  to  Handle  the  Class  Imbalance Problem :  A  Customer  Churn  Prediction  Case
Study. , 4(Ml). Chawla, N. V et al., 2002. SMOTE : Synthetic Minority Over-sampling  Technique. Journal  of  Artificial Intelligence Research , 16, pp.321–357.
Fayyad,  U.M.  &  Irani,  K.B.,  1993.  Multi-Interval Discretization of Continuous-Valued Attributes for Classification  Learning.  In Proceddings  of  13th International Conference on Artificial
Inatelligence .  pp.  1022–1027.  Available  at: http://www.decom.ufop.br/luiz/site_media/uploads /arquivos/bcc444_pcc142/multiintervaldiscretizati onofcontinuousvaluedattributesforclassificationlea rning1993.pdf.
Han,  J.,  Kamber,  M.  &  Pei,  J.,  2012. Data  Mining: Concepts  and  Techniques 3rd  ed.,  San  Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Hussain,  A.,  Rao,  M.K.  &  Mahmood,  A.M.,  2013.  An Optimized  Approach  To  Generate  Simplified Decision Trees. In IEEE International Conference on  Computational  Intelligence  and  Computing Research . Tamilnadu: IEEE.
Jantan, H., Hamdan, A.R. & Othman, Z.A., 2011. Talent Knowledge  Acquisition  using  Data  Mining Classification  Techniques.  In Conference  on  Data Mining and Optimization . Selangor, pp. 32–37.
Kareem,  I.A.  &  Duaimi,  M.G.,  2014.  Improved Accuracy  for  Decision  Tree  Algorithm  Based  on Unsupervised Discretization. International Journal of Computer Science and Mobile Computing , 3(6), pp.176–183.
Larose,  D.T.  &  Larose,  C.D.,  2015. Data  Mining  And Predictive  Analytics 2nd  ed.,  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc.
Rokhman, N., Winarko, E. & Subanar, 2016. Improving the Performance of Outlier Detection Methods  for Categorical  Data  By  Using  Weighting  Function. Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology , 83(3), pp.327–336.
Kishners  A.,  Parshutin  S.,  Gorskis  H.,  2016,  Entropy- Based Classifier Enhancement to Handle Imbalanced Class Problem, ICTE 2016, Latvia,  p. 588, [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 1877050917301771. [Accessed: 11-Sep-2017]
Santoso,  B.,  Wijayanto,  H.,  Notodipuro,  K.A.,  Sartono, B.,  2017.  Synthetic  Over  Sampling  Methods  for Handling Class Imbalanced Problems :  A  Review. In 58  th  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science . IOP Publishing, pp. 1–8. Strohmeier, S. & Piazza, F., 2013. Domain Driven Data Mining  in  Human  Resource  Management:  A Review  of  Current  Research. Expert  Systems  with Applications ,  40(7),  pp.2410–2420.  Available  at: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.10.059. Ye, N., 2014. Data mining , Boca Raton: CRC Press.