## KAJIAN KOMPARASI PENERAPAN ALGORITMA C4.5, NEURAL NETWORK, DAN SVM DENGAN TEKNIK PSO UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TELADAN PT. XYZ
Rudi Apriyadi Raharjo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: rudiapriyadiraharjo@gmail.com

## Abtrak
Dalam  Meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  bagi  perusahaan  kepada  karyawannya sangatlah  diperlukan  untuk  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  perusahaan  karena  kualitas karyawannya.  Sistem  Teknologi  Informasi  yang  berkembang  saat  ini  sangat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  yang  akurat.  PT.  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  Software  Developper,  sangat  erat  dengan  permasalahan  Sumber  Daya Manusia  yang  terus  berputar  mengikuti  kebutuhan  pengguna  jasa  layanan,  mengakibatkan kinerja  karyawan  yang  kurang  efektif.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengkajian komparasi  algoritma  C4.5,  Neural  Network  dan  SVM  dengan  menggunakan  Teknik  PSO menggunakan software Rapid Miner dengan membandingkan beberapa klasifikasi. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah model yang dapat menunjang dalam pengambilan keputusan dalam hal menentukan karyawan teladan secara obyektif.
Kata Kunci: C4.5, neural network, SVM, PSO, Rapid Miner, Karyawan Teladan

## Abstract
Improving the quality of human resources for the company to its employees is needed to be able  to  increase  the  growth  of  the  company  for  the  quality  of  its  employees.  Systems Information  Technology  is  currently  developing  very  helpful  in  making  accurate  decisions. PT. XYZ is a company engaged in the field of Software Developper, very closely with Human Resources issues that continue to rotate to follow the needs of service users, resulting in a less effective employee performance. This study uses a comparative assessment of the C4.5 algorithm,  Neural  Network  and  SVM  using  PSO  technique  using  Rapid  Miner  software  by comparing  several  classifications.  The  results  of  this  study  is  to  produce  a  model  that  can support decision making in terms of objectively determining the model employee.
Keyword : C4.5,  neural network, SVM, PSO, Rapidminer, employee nonsuch

## Pendahuluan
Berkompetisi  adalah  hal  yang  wajar  terjadi  didalam  kehidupan  karena  manusia  dilahirkan sebagai  makhluk  kompetitif.  Sifat  ini  akan  terus  ada  dalam  naluri  bahwa  sadar  manusia. Tanpa sadar, setiap manusia akan suka terhadap kompetisi dalam kehidupan sehari-harinya, termasuk dalam hal pekerjaan seperti menjadi Karyawan Teladan. Karyawan merupakan aset penting  bagi  setiap  perusahaan,  karena  sangat  mempengaruhi  banyak  aspek  penentu keberhasilan  kerja  dari  perusahaan  tersebut.  Suatu  perusahaan  akan  dapat  menjalankan semua proses usahanya dengan baik jika semua karyawannya dapat diorganisir dengan baik pula  oleh  bagian  Sumber  Daya  Manusia.  Namun  untuk  mengelola  karyawan  menjadi karyawan  yang  teladan  tidaklah  mudah  karena  terdapat  beberapa  kendala  salah  satunya adalah  banyaknya  karyawan  yang  dimiliki.  Dengan  jumlah  karyawan  yang  banyak  dalam perusahaan  tersebut  maka  untuk  mengelola  perencanaan jenjang  karir  dari  setiap  karyawan dan  kaderisasi  atau  pergantian  jabatan  dalam  perusahaan  menjadi  sulit  dan  menghabiskan banyak waktu, karena manager bagian Sumber Daya Manusia belum tentu mengenal dengan dekat tiap karyawan yang ada pada divisi IT.
Pengambilan  keputusan  adalah  proses  menemukan  korelasi  baru  bermakna,  pola  dan  tren dengan  memilah-milah  sejumlah  besar  data  yang  disimpan  dalam  repositori,  menggunakan teknologi pengenalan pola serta statistik.
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian  yang  telah  diuraikan,  maka  dapat  diidentifikasikan permasalahan penelitian sebagai berikut :
Saat  ini    kondisi  pengambilan  keputusan  untuk  karyawan  teladan  pada  PT.  XYZ  masih dilakukan satu sisi dengan menggunakan perkiraan saja.
Penilaian dan pemilihan karyawan teladan hanya berdasarkan penilaian dari atasan langsung divisi IT.
Tujuan Penelitian ini adalah untuk Membangun klasifikasi dengan membandingkan tingkat akurasi  yang  dihasilkan  oleh  teknik  atau  model  algoritma  C4.5,  Neurel  network  dan  SVM dalam  menentukan  pemilihan  karyawan  teladan  PT.  XYZ,  Untuk  memperoleh  informasi tentang  karakteristik  dan  pola  kelayakan  dalam  pemilihan  karyawan  teladan  PT.  XYZ, Memformulasikan  pengambil  keputusan  dalam  kelayakan  proses  menentukan  karyawan teladan PT. XYZ dengan menggunakan GUI Java Netbeans 6.8.
Manfaat  Penelitian  ini  adalah  Manfaat  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  terhadap  intitusi  terkait  serta  memberikan  manfaat  praktis  dan  manfaat  teoritis: Manfaat  praktis  yakni  dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  agar  dapat  digunakan  oleh  PT. XYZ dalam menentukan seseorang yang berhak menjadi karyawan teladan, Manfaat teoritis dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  penelitian  yang  berkaitan dengan  komparasi  metode  klasifikasi  algoritma  khususnya  dalam  menentukan  karyawan teladan.

## Tinjauan Pustaka
Pengambilan  Keputusan  adalah  proses  menemukan  korelasi  baru  bermakna,  pola  dan  tren dengan  memilah-milah  sejumlah  besar  data  yang  disimpan  dalam  repositori,  menggunakan teknologi  pengenalan  pola  serta  statistik.  Pengambilan  Keputusan  adalah  bidang interdisipliner  yang  mengacu  pada  ilmu  komputer  (data  base,  kecerdasan  buatan, pembelajaran  mesin,  grafis  dan  visualisasi  model),  statistik  dan  teknik  (pengenalan  pola, jaringan  saraf).  melibatkan  analisis  besar  basis  data  yang  ada  dalam  rangka  untuk menemukan pola dan hubungan dalam data, dan temuan lainnya (tak terduga, mengejutkan, dan  berguna).  Pengambilan  Keputusan  adalah  gabungan  ilmu  statistik,  kecerdasan  buatan, dan penelitian database.

## Algoritma 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 membuat algoritma C4.5 (sering disebut dengan pohon  keputusan)  yang  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3.  Algoritma  ini memiliki  kelebihan,  yaitu  mudah  dimengerti,  fleksibel,  dan  menarik  karena  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk  gambar  (pohon  keputusan).  Algoritma  C4.5  merupakan algoritma  klasifikasi  dengan  teknik  pohon  keputusan  yang  terkenal  dan  disukai  karena memiliki kelebihan-kelebihan.
Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5, yaitu :
1. Menyiapkan data training. Data training biasanya diambil dari data histori yang  pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang  terpilih, dengan cara menghitung  nilai  gain  dari  masing-masing  atribut,  nilai  gain  yang  paling  tinggi  yang akan  menjadi  akar  pertama.  Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu nilai entropy. Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus:
Keterangan: S   = himpunan kasus n   = jumlah partisi S p i = proporsi S i terhadap S 3. Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus:
(II.2) Keterangan: S   = himpunan kasus A   = fitur n   = jumlah partisi atribut A │ S i │ = proporsi S i terhadap S │ S │
= jumlah kasus dalam S
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## Algoritma Neural Network
Neural  network  dikenal  dengan  nama  lain  yaitu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  Artificial Neural Nerwork (ANN), disebut juga Simulated Neural Network (SNN), atau biasanya hanya disebut  Neural  Network(NN).  Neural  Network(NN)  adalah  jaringan  dari  sekelompok  unit pemroses  kecil  yang  dimodelkan  berdasarkan  susunan  syaraf  manusia.  JST  atau  neural network  merupakan  sistem  adaptif  yang  dapat  merubah  strukturnya  untuk  memecahkan masalah  berdasarkan  informasi  eksternal  maupun  internal  yang  mengalir  melalui  jaringan tersebut.  Secara  sederhana,  neural  network  adalah  alat  pemodelan  untuk  memodelkan hubungan  yang  kompleks  antara  input  dan  output  untuk  menemukan  pola-pola  pada  data. Pengertian lain Neural network adalah  satu set unit input/output yang terhubung dimana tiap relasinya  memiliki  bobot.  Menurut  Kohonen    neural  network    dibuat  pertama  kali  oleh Warren  McCulloh  dan  Walter  Pitts  (1943)  dan  dianggap  sebagai  basis  neural  network modern  saat  ini.  Pada  tahun  1950,  Rosenblatt  dan  peneliti  lainnya  membuat  sebuah  kelas neural  network  yang  disebut  perceptron  yang  merupakan  model  neuron  biologi  tapi  hanya bisa  menyelesaikan  masalah  linearly  separable.  Kemudian  perceptron  yang  dihasilkan Minsky  dan  papert  (1969)  memecahkan  masalah  nonlinearly  separable  dengan  membuat multilayer  network    dengan  unit  hidden,  tapi  training  terhadap  network    tidak    bisa dilakukan.
Langkah pembelajaran dalam algoritma backpropagation adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi bobot jaringan secara acak (biasanya antara -0.1 sampai 1.0)
2. Untuk setiap data pada data training, hitung input untuk simpul berdasarkan nilai input dan bobot jaringan saat itu, menggunakan rumus:
Keterangan:
O i = Output simpul i dari layer sebelumnya w ij = bobot relasi dari simpul i pada layer sebelumnya ke simpul j ϴ j = bias (sebagai pembatas)
3. Berdasarkan  input  dari  langkah  dua,  selanjutnya  membangkitkan  output  untuk  simpul menggunakan fungsi aktifasi sigmoid:

## Gambar 1. Fungsi Aktivasi Sigmoid

## Algoritma SVM
Klasifikasi SVM juga dikenal dengan  Naïve Bayes, memiliki kemampuan sebanding dengan pohon  keputusan  dan  neural  network.  Mudah  diinterpretasikan  sehingga  pengguna  yang tidak  punya  keahlian    dalam  bidang  teknologi  klasifikasi  pun  bisa  mengerti.  Klasifikasi Bayes  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas  (Kusrini,  2009).  Klasifikasi  Bayes  didasarkan  pada SVM,  diambil  dari  nama  seorang  ahli  matematika  yang  juga  menteri  Prebysterian  Inggris, Thomas Bayes (1702-1761), yaitu:
keterangan : y = data dengan kelas yang belum diketahui
x = hipotesis data y merupakan suatu kelas spesifik P(x │ y)       = probabilitas hipotesis x berdasar kondisi y (posteriori probability) P(x) = probabilitas hipotesis x (prior probability) P(y │ x) = probabilitas y berdasarkan kondisi pada hipotesis x P(y)
= probabilitas dari y P(x|y)         = P(y|x) P(x)

## Metodologi Penelitian
Dilihat dari jenis informasi yang dikelola maka jenis penelitian ini terbagi menjadi :
1. Penelitian Experimental Penelitian  experimental  merupakan  penelitian  yang  bersifat  uji  coba,  mempengaruhi hal-hal yang terkait dengan seluruh variabel atau atribut.
2. Penelitian Perbandingan atau studi komparasi yakni dengan membandingkan algoritma C4.5,  SVM  dan  Neural  Network  dengan  teknik  PSO  dan  kemudian  diuji  dengan menggunakan tool Rapid Miner.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  karyawan  Divisi  IT  PT.  XYZ  yang beralamatkan  di  Jl.  Swadaya  Gedung  Graha  Indika  Lantai  2-6,  Dewi  Sartika  Jakrta  Timur. Dari  seluruh  jumlah  populasi  yang  ada  maka  diambil  137  orang  sebagai  sampel  yang merupakan karyawan Divisi IT PT. XYZ. Adapun Pemilihan sampel dilakukan secara apriori yaitu  dengan  melihat  suatu  fenomena  atau  fakta  dalam  keadaan  yang  sebenarnya. Pengumpulan data merupakan bagian paling penting dalam sebuah penelitian.  Ketersediaan data akan sangat menentukan dalam proses pengolahan dan analisa selanjutnya. Karenanya, dalam  pengumpulan  data  harus  dilakukan  teknik  yang  menjamin  bahwa  data  diperoleh  itu benar,  akurat  dan  bisa  dipertanggungjawabkan  sehingga  hasil  pengolahan  dan  analisa  data tidak  bias.  Pengumpulan  data  bersifat  teoritis  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.
P (x|y) = P (y|x) P (x)
P (y)
Pengambilan  data  tersebut  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  literatur-literatur,  jurnal- jurnal  penelitian,  bahan  kuliah  dan  sumber-sumber  lain  yang  ada  hubungannya  dengan permasalahan yang dibahas. Pengumpulan data dalam penelitian  ini adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan data primer
Digunakan  untuk  mendapatkan  data  primer,  yaitu  dengan  cara  melakukan  wawancara langsung dengan pihak PT. XYZ. Terlampir pada lampiran lembar wawancara.
2. Pengumpulan data sekunder Data  sekunder  dikumpulkan  dengan  mengamati  data,  membaca,  mempelajari  dan mengutip  dari  buku  literatur,  serta  sumber-sumber  yang  berhubungan  erat  dengan penelitian ini.

## Hasil dan Pembahasan

## Perhitungan Algorithma C4.5
Menurut  Kusrini  dalam  bukunya  Algoritma  Data  Mining  ,  secara  umum  algoritma  C4.5 untuk membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Pada  langkah  awal  dari  proses  perhitungan  algoritma  C4.5  ini  adalah  menentukan  terlebih dahulu  atribut  sebagai  akarnya.  Atribut  yang  terpilih  adalah  yang  mempunyai  nilai  gain tertinggi dari nilai gain-gain atribut yang lainnya, kemudian dijadikan akar dari pohon. Dari nilai entropy dan gain yang diperoleh tabel 1 maka selanjutnya tentukan simpul berikutnya, yaitu  simpul  1.1,  dan  dilakukan  perhitungan  entropy  dan  gain  masing-masing  atribut  dari kehadiran.  Jumlah  kasus  yang  dihitung  adalah  nilai  dari  simpul  kehadiran  dan  seterusnya sampai semua record dalam simpul, mendapatkan kelas yang sama. Berikut ini adalah hasil uji  dengan  tools  Rapid  Miner  terhadap  kehadiran  sehingga  langsung  ditentukan  atribut prediktor merupakan penentu dari seluruh attribut lainnya.

## Gambar 2. Hasil menggunakan Rapid Miner Perhitungan SVM
Perhitungan pemilihan mitra dengan nilai remark diterima dan ditolak terlihat pada Tabel 2 baris pertama. Baris-baris berikutnya adalah hasil perhitungan nilai probabilitas prior, yaitu probabilitas  nilai  diterima  dan  ditolak  masing-masing  atribut  terhadap  total  diterima  dan ditolak dari seluruh data. Dalam data training terdapat 137 record dengan 110 kasus diterima
dan 27 kasus ditolak, untuk menentukan prior probability dengan menggunakan rumus (II.3) dan (II.4) : P(yes,n) =  110/137 = 0.8029 P(no,n) = 27/137 = 0.1971 Jika  terdapat  kasus  baru  yang  menuntut  untuk  medapatkan  hasil  pemilihan  pemilihan karyawan teladan akan digunakan tabel IV-II untuk menentukan pemilihan karyawan teladan termasuk  dalam  kelas  yang  diterima  atau  tidak  diterima  (Ditolak)  maka  dilakukan perhitungan  probabilitas  posterior  yang  telah  dihitung  sebelumnya.  Berikut  ini  probabilitas posterior pada tabel dibawah ini:
Dari tabel tersebut terdapat beberapa langkah untuk menghitung, yaitu:
a. Diketahui P(X|Ci) = P(kasus|remark = diterima) = 1.234480E-07
b. Diketahui P(X|Ci) = P(kasus|remark = ditolak) = 8.35E-13
c. Lalu hitung P(X|Ci)P(Ci) katagori diterima dengan menggunakan rumus P(X|Ci)P(Ci) = 1.234480E-07* 0.029197=  9.911880E-08
d. Lalu hitung P(X|Ci)P(Ci) katagori ditolak dengan menggunakan rumus P(X|Ci)P(Ci) = 8.35458E-13* 0.1971=  1.64652E-13
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  diperoleh  nilai  P(X|Ci)  dan  P(X|Ci)  P(Ci)  lebih  besar  pada remark  diterima,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  baru    termasuk  dalam  klasifikasi diterima.
Gambar 3. Remark pemilihan karyawan teladan svm dengan Rapid Miner
Gambar 4. Plot prediksi masa kerja pemilihan karyawan teladan
Gambar 5. Plot prediksi usia pemilihan karyawan teladan
Gambar 6. Plot prediksi kehadiran pemilihan karyawan teladan
Gambar 7. Plot prediksi divisi pemilihan karyawan teladan
Gambar 8. Plot prediksi pendidikan pemilihan karyawan teladan

## Perhitungan Neural Network
Dalam  neural  network  yang  menggunakan  algoritma  back  propagation  pada  6  (enam) langkah pembelajaran yaitu dengan menghitung atau menginisialisasi nilai bobot awal antara -0.1 sampai dengan 1.0 untuk input layer, hidden layer dan bias atau threshold. Pada simpul bias  terdiri  dari  dua,  yaitu:  simpul  bias  pada  input  layer  yang  terhubung  dengan  simpul- smpul  hidden  layer  dan  simpul  bias  pada  hidden  layer  yang  menghubungkan  pada  output layer. Setelah hitung input untuk simpul berdasarkan nilai input dan bobot jaringan saat itu, lalu  bangkitkan  output  untuk  simpul  menggunakan  fungsi  aktifasi  sigmoid.  Kemudian tentukan  nilai  error  baru  yang  pada  akhirnya  nilai  error  tersebut  digunakan  kembali  untuk memperbaharui  bobot  relasi  berikutnya.  Berikut  ini  adalah  neural  net  yang  dihasilkan  dari data training dengan menggunakan multilayerperceptron pada tools Rapid Miner.

## Gambar 9. Neural Net yang Dihasilkan
Setiap  data  pada  data  training,  dihitung  input  untuk  simpul  berdasarkan  nilai  input  dan jaringan  saat  itu.  Bobot  awal  untuk  input  layer,  hidden  layer,  dan  bias  diinisialisasi  secara acak (biasanya antara -0.1 sampai dengan 1.0). Simpul bias terdiri dari dua, yaitu pada input layer yang terhubung dengan simpul-simpul pada hidden layer, dan pada hidden layer yang terhubung  pada  output  layer.  Setelah  semua  nilai  awal  diinisialisasi,  kemudian  dihitung masukan,    keluaran,  dan  error.  Selanjutnya  membangkitkan  output  untuk  simpul menggunakan fungsi aktifasi sigmoid. Setelah didapat nilai dari fungsi aktifasi, hitung nilai error  antara  nilai  yang  diprediksi  dengan  nilai  yang  sesungguhnya.  Setelah  nilai  error dihitung,  selanjutnya  dibalik  ke  layer  sebelumnya  (backpropagated).  Nilai  Error  yang dihasilkan dari langkah sebelumnya digunakan untuk memperbarui bobot relasi.

## Kurva ROC
Hasil perhitungan divisualisasikan dengan kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) atau AUC (Area Under Curve). ROC memiliki tingkat nilai diagnosa yaitu:
a. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification
b. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification
c. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification
d. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification
e. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  data training  sebesar  0.979  dapat  dilihat  pada  gambar  10  dengan  tingkat  diagnosa  excellent classification.

## Gambar 10. Kurva ROC untuk Algoritma C4.5
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  algoritma  Svm  dengan  menggunakan  data training  sebesar  0.753  dapat  dilihat  pada  gambar  11  dengan  tingkat  diagnosa  fair classification.

## Gambar 11. Kurva ROC Data Algoritma Svm
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  algoritma  Neural  Network  dengan menggunakan  data  testing  sebesar  0.674  dapat  dilihat  pada  gambar  12  dengan  tingkat diagnosa poor classification.

## Gambar 12. Kurva ROC data algoritma Neural Network
Perbandingan hasil perhitungan nilai AUC untuk  metode C4.5, Neural Network, dan Svm dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Nilai AUC AUC C4.5 Svm Neural Network 0.979 0.753 0.674

## Analisis Evaluasi Komparasi Model
Berdasarkan  pengujian  dan  evaluasi  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5,  Neural Network,  dan  Svm,  dapat  kita  lihat  hasilnya  yaitu  tingkat  akurasi  pada  data  training  yang paling tinggi dengan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi 87.58. Berdasarkan kolom ROC pada  tabel  IV-6,  data  training  algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  ROC  paling  tinggi,  yaitu 0.979  termasuk  dalam  katagori  excellent  classification.  Dengan  mengunakan  perbandingan data training, maka perbandingan komparasinya untuk akurasi dapat dilihat dalam tabel 2:
Tabel 2. Perbandingan Akurasi
C4.5 Svm Neural network Accuracy 87.58% 84.67%  77.36% ROC 0.979 0.753 0.674
Berdasarkan hasil perbandingan akurasi pada tabel 2 Algoritma C4.5 yang memiliki tingkat akurasi  yang  paling  tinggi,  sehingga  baik  digunakan  untuk  klasifikasi  pemilihan  karyawan teladan dengan persentase 87,58%.

## Penerapan Algoritma Terpilih
Berdasarkan  hasil  perbandingan  akurasi  pada  tabel  2  algoritma  terpilih  sebagai  algoritma terbaik  dalam  klasifikasi  pemilihan  karyawan  teladan  yaitu  algoritma  C4.5  yang  memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan persentase 87,58% dilakukan penerapan pada data baru.

## Gambar 13. Data Baru untuk Penerapan Algoritma Terpilih
Hasil  penerapan  rule  algoritma  C4.5  terhadap  data  baru  sejumlah  10  record  data  dimana  6 data diprediksi diterima sesuai dengan hasil klasifikasi dan 1 data diprediksi diterima tetapi ternyata ditolak. Sedangkan prediksi ditolak sejumlah 3 data diprediksi diterima pada kelas ditolak.  Hasil dapat dilihat pada gambar 15.

## Gambar  14. Confussion Matrix Data Baru dengan Algoritma C4.5
Rule  hasil  klasifikasi  dari  algoritma  C4.5  diterapkan  kedalam  pembuatan  aplikasi  untuk klasifikasi pemilihan karyawan teladan dengan menggunakan Java seperti pada gambar 15.
Gambar 15. Aplikasi untuk Klasifikasi Pemilihan Karyawan Teladan
Pada  aplikasi  untuk  klasifikasi  mahasiswa  pada  gambar  15  dihasilkan  klasifikasi  diterima dan  ditolak  Input  data  karyawan  pada  program  tersebut  sesuai  dengan  atribut  yang dibutuhkan,  kemudian  klik  tombol  HASIL,  maka  secara  otomatis  tampil  hasil  klasifikasi karyawan diterima atau ditolak. Untuk menginput kembali data baru klik tombol INPUT. Berikut ini desain arsitektur sistem data mining:

## Gambar 16. Arsitektur Sistem Data Mining

## Simpulan
Dari pengukuran kinerja ketiga algoritma yang telah dilakukan dengan menggunakan teknik PSO dan berdasarkan jumlah data maka dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memiliki kemampuan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  Karyawan  Teladan  yang diterima dan yang ditolak. Maka hasil penelitian dari percobaan yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
a. Ketiga  algoritma  (C4.5,  Neural  Network,  dan  SVM)  dapat  digunakan  dalam memutuskan  Karyawan  Teladan  di  PT.  XYZ.  Ketiga  algoritma  ini  dikomparasi kemudian  diuji  akurasinya.  Tingkat  akurasi  tertinggi  lah  yang  digunakan  dalam menentukan Karyawan Teladan.
b. Algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  diantara  ketiga  algoritma  tersebut. Algoritma inilah yang di implementasikan dalam menentukan Karyawan Teladan.
Dari  hasil  penelitian  yang  dibuat  sangat  besar  harapan  agar  dapat  berguna  bagi  setiap perusahaan  yang  ingin  menerapakan  sistem  untuk  mendapatkan  karyawan  yang  berkualitas dalam  kenaikan  jabatan.  Harapan  agar  sistem  ini  dapat  menjadi  bahan  acuan  untuk melanjutkan proses penelitian lanjutan bagi penulis.

## Saran
Agar penelitian ini bisa ditingkatkan, berikut adalah saran-saran yang diusulkan:
1.  Penelitian    ini    diharapkan    dapat    digunakan    pihak    Perusahaan    sebagai    bahan pertimbangan    dalam  menentukan  pemilihan  karyawan  teladan,    sehingga    dapat meningkatkan akurasi ketika melakukan pemilihan karyawan teladan pada PT. XYZ.
2.  Penelitian ini dapat dikembangkan dengan metode optimasi lainnya  seperti  Ant Colony Optimization (ACO), Genetic Algorithm (GA), dan lainnya.
3.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode  klasifikasi  data  mining lainnya seperti Naive Bayes, KNN dan lainnya untuk melakukan perbandingan
4. Implementasi  pemilihan  karyawan  teladan  di  PT.  XYZ  memberikan  dampak  positif terhadap  perusahaan.  Oleh  karena  itu  data-data  yang  banyak  dapat  di  olah  kemudian  di carikan  polanya  sehingga  menemukan  pengetahuan  baru  agar  data-data  yang  banyak tidak terbuang sia-sia. Sehingga data-data tersebut dapat dibuat berubah menjadi sebuah pengetahuan baru melalui data mining.
Kedepannya  aplikasi  data  mining  dapat  lebih  dikembangkan  dengan  menyesuaikan  kasus yang  ada  serta  penyesuaian  dengan  bahasa  pemrograman  yang  dipilih  harus  lebih  akurat dengan sistematika proses algoritma data mining yang dipilih. Perangkat keras dan perangkat
lunak  pendukung  pun  harus  disesuaikan  seiring  berkembangnya  teknologi,  serta  kaderisasi operator dan pembelajaran harus dilaksanakan agar eksistensi sistem data mining khususnya dalam  menentukan  karyawan  teladan  dapat  terus  berjalan  dan  mampu  memberikan  solusi pemecahan masalah yang berkaitan dengan karyawan teladan karyawan.

## Daftar Pustaka
Feri  S,  Dominikus  J  (2010).  Data  Mining  Meramalkan  Bisnis  Perusahaan.  Elex  Media Komputindo. Jakarta.
Hallyana  (2012).  Penerapan  Algoritma  C45  Dalam  Mendeteksi  Perilaku  Nasabah  Mikro Kredit Usaha Menggunakan Aplikasi Rapid Miner Studi Kasus PT. Bank Mandiri, Tbk (Persero). Tesis., Universitas Budi Luhur.
Harry,  Dhika  (2009).  Kajian  Komparasi  Penerapan  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  Dan Neural  Network  Dalam    Pemilihan  Mitra  Kerja  Penyedia  Jasa  Transportasi:  Studi Kasus Cv. Kusrini, E.T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Andi Offset, Yogyakarta.
Larose, Daniel T (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data mining, Jhon Willey & Son Inc., New Jersey.
Sunjana  (ISSN:  1907-5022,  juni,  2010):1-6.  Aplikasi  Mining  Data  Mahasiswa  Dengan Metode Klasifikasi Decision Tree. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.
Triyani  (2011).  Model  pengambilan  keputusan  dalam  promosi  jabatan  karyawan berdasarkan  metode  analytic  network  process  (anp):Studi  kasus    PT.  Shields  security solution. Tesis., STMIK Nusa Mandiri.
Turban, E., Aronson, J.E, &Liang, T (2005), Decision Support Sistem and Intelligent Sistem (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), Edisi ketujuh, Andi, Yogyakarta. Raharjo., Budi., Imam, H., Arif, H (2007). Mudah Belajar Java. Informatika. Bandung, Indonesia.
Raharjo,  B.  (2011).  Membuat  database  menggunakan  Mysql  .  Informatika  Bandung, Bandung.
Supardi, I. Y. (2007). Pemrograman Database dengan Java dan MySQL. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.