## Prediksi Promosi Jabatan Karyawan JNE Pematangsiantar Dengan Algoritma C4.5
Rizki Ananda, Sumarno, Indra Gunawan *
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rzkyanand93@gmail.com, 2 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id, 3,* indragunawan@amiktunasbangsa.ac.id, Email Penulis Korespondensi: indragunawan@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 28/01/2022 ; Accepted: 29/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak – Penelitian  ini  melakukan  prediksi  promosi  jabatan  karyawan  menggunakan  data  karyawan  dari  PT.  JNE  cabang Pematangsiantar.  Dengan  tujuan  penelitian  adalah  untuk  mendapatkan  model  aturan  dalam  mengklasifikasikan  prediksi promosi jabatan di perusahaan tersebut. Dengan mengetahui prediksi ini, para pengambil keputusan dapat memilih karyawan yang akan dipromosikan jabatan sesuai dengan aturan yang berlaku di perusahaan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  Data  Mining  Algoritma  C4.5,  dengan  data  karyawan  yang  digunakan  sebanyak  20  orang  karyawan.  Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya : Pengetahuan Pekerjaan, Kompetensi, Kerja Tim, Komunikasi dan Kualitas Pekerjaan. Hasil penelitian diperoleh 9 rules atau model aturan untuk klasifikasi prediksi ini dengan 5 rules dengan hasil akhir Dipromosikan dan 4 rules dengan hasil akhir Tidak Dipromosikan. Dengan tingkat akurasi sebesar  71,43% dan classification error yaitu sebesar 28,57%.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma C4.5; Prediksi; Promosi Jabatan; Karyawan
Abstract – This study predicts employee promotions using employee data from PT. JNE Pematangsiantar. The purpose of this research  is  to  obtain  a  rule  model  in  classifying  predictions  of  promotions  in  the  company.  By  knowing  this  prediction, decision makers can choose employees who will be promoted according to the rules that apply in the company. The method used in this research is Data Mining Algorithm C4.5, with employee data used as many as 20 employees. The variables used in  this  study  include:  Job  Knowledge,  Competence,  Teamwork,  Communication  and  Job  Quality.  The  results  of  the  study obtained 9 rules or rule models for this prediction classification with 5 rules with the final result being Promoted and 4 ru les with the final result not being Promoted. With an accuracy rate of 71.43% and a classification error of 28.57%.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Prediction; Job Promotion; Employee

## 1. PENDAHULUAN
Jalur Nugraha Ekakurir atau biasa dikenal  dengan JNE merupakan salah satu  perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa pengiriman logistik yang berpusat di Jakarta. Dibawah nama resmi yang berlabel  Tiki Jalur Nugraha Ekakurir adalah perusahaan pengiriman terbesar di Indonesia. Beberapa unit kegiatan yang dilakukan oleh JNE antara  lain  urusan  kepabeaan,  impor  barang,  dokumen  serta  pengantaran.  Tak  hanya  melayani  pangsa  pasar domestik  saja,  JNE  juga  melayani  urusan  pengantaran  barang  dan  dokumen  dari  luar  negeri  untuk  masuk  ke Indonesia.
Seiring dengan perkembangan usaha yang dicapai JNE, pada tahun 1991 perusahaan ini mulai melakukan perluasan  wilayah  layanannya.  JNE  mulai  memperluas  jaringan  hingga  ke  internasional  dengan  bergabung dengan  asosiasi  perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  yang  sama  dalam  lingkup  Asia  yang dikenal  dengan  ACCA.  Kelompok  perusahaan  pengiriman  yang  berpusat  di  Hong  Kong  tersebut  selanjutnya memberikan kesempatan bagi JNE untuk "go international" atau berkembang hingga pelosok dunia.
Tuntutan  penguasaan  teknologi  dalam  produksi  pengiriman  dan  penerimaan  barang  juga  membutuhkan tenaga  yang  kompeten.  Dengan  begitu,  PT.  JNE  Pematangsiantar  juga  harus  mampu  melaksanakan  pemilihan karyawan yang efektif guna mendapatkan SDM yang sesuai dengan visi dan misi perusahaan.
Sumber daya manusia (SDM) adalah individu produktif yang bekerja sebagai penggerak suatu organisasi, baik  itu  di  dalam  institusi  maupun  perusahaan  yang  memiliki  fungsi  sebagai  aset  sehingga  harus  dilatih  dan dikembangkan  kemampuannya.  Sumber  daya  manusia  (SDM)  adalah  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting bahkan  tidak  dapat  dilepaskan  dari  sebuah  organisasi,  baik  institusi  maupun  perusahaan.SDM  juga  merupakan kunci  yang  menentukan  perkembangan  perusahaan. Pada  hakikatnya,  SDM  berupa  manusia  yang  dipekerjakan di sebuah organisasi sebagai penggerak, pemikir dan perencana untuk mencapai tujuan organisasi itu[1].
Perusahaan  yang  memiliki  karyawan  berkualitas  dan  berinovasi  dapat  dengan  mudah  mengelola perusahannya  sehingga  tujuan  yang  telah  ditetapkan  dapat  tercapai.  Untuk  melakukan  penilaian  kinerja karyawan  untuk  promosi  jabatan  sangat  sulit  dilakukan  karena  keterbatasan  pemantauan  karyawan  dengan atasannya. Karena itulah dalam perusahaan ini dibutuhkan sistem yang dapat membantu dalam penilaian kinerja karyawan untuk promosi jabatan untuk proses seleksi dilakukan secara obyektif dan efisien[2].
Kinerja  adalah  keluaran  ( result )  yang  merupakan  real  value  bagi  perusahaan,  misalnya  berupa  jumlah penjualan,  jumlah  produksi,  tingkat  kualitas,  efisiensi  biaya,  profit,  dan  seba gain ya.  Untuk  menghasilkan keluaran  ( result )  tersebut  dibutuhkan  kompetensi  tertentu,  seperti  kemampuan  mengoperasikan  mesin, kemampuan mengatur sumber daya, dan lain-lain[3].
Proses  penilaian  kinerja  karyawan  dalam  prediksi  promosi  jabatan  melalui  tahap  seleksi  penilaian kriteria-kriteria seperti pengetahuan pekerjaan, kompetensi, tanggung jawab, kerajinan dan disiplin. Pada proses penilaiannya  dilakukan  secara  manual  oleh  manager  berdasarkan  kriteria  yang  ada.  Kriteria  yang  sudah ditentukan  menjadi  tolak  ukur  dalam  menentukan  karyawan  yang  akan  dipromosikan  dan  tidak  dipromosikan. Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya  penilaian  kualitas  kinerja  untuk  promosi  jabatan  karyawan pada PT. JNE Cabang Pematangsiantar yaitu adanya posisi yang harus ditempati dan layak diisi, evaluasi kinerja setiap tahun dan untuk memperkuat kerja tim. Perusahaan melakukan evaluasi atau penilaian terhadap karyawan, merupakan  bagian  yang  sangat  penting  karena  dengan  mengetahui  kualitas  kinerja  karyawan  yang  baik  maka akan  diperoleh  hasil  kinerja  yang  baik.  Target  yang  diinginkan  perusahaan  akan  tercapai,  kelangsungan perusahaan dan regenerasi dari karyawan dapat terlaksana dengan baik.
Pada  suatu  studi  kasus  di  tahun  2019  yang  menggunakan  Algoritma  C4.5  menunjukkan  bahwa bahwa algoritma  C4.5  memiliki  kemampuan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  prediksi  promosi jabatan. Hasil perolehan perhitungan klasifikasi  data dengan  model decision  tree menggunakan algoritma C4.5 yang dievaluasi dengan confusion matrix menghasikan angka akurasi 78%+-14,00%, precision 83,17% +/-14,67 dan recall 89,17% +/-17,50% serta dengan angka curva ROC 0.867. Dengan demikian hasil penelitianini dapat memberikan rekomendasi kepada Apartemen Senayan Jakarta dalam melakukan kegiatan promosi jabatan sesuai dengan kriteria yang ada[2].
Dalam penulisan lain di tahun yang sama, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan oleh penulis menggunakan  metode  algoritma  C4.5  terhadap  data  yang  dihimpun  dari  BAZNAS  Kabupaten  Agam  dalam mengklasifikasikan  jenis  zakat  yang  akan  disalurkan  kepada  penerima  zakat  di  ruang  lingkup  BAZNAS Kabupaten Agam. Algoritma C4.5 berhasil menghasilkan pohon keputusan yang dapat dijadikan sebagai  acuan bagi  BAZNAS  Kabupaten  Agam  dalam  menentukan  jenis  zakat  yang  akan  disalurkannya  kepada  8  asnaf. Dengan  memanfaatkan  rule  yang  dihasilkan  oleh algoritma  C4.5,  penyaluran  zakat  akan  menjadi  tepat  sasaran dan memakan waktu lebih sedikit untuk merealisasikannya[4].
Tulisan  di  tahun  sebelumnya  juga  mengungkapkan  bahwa  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  sebagai metode  klasifikasi  dalam  memprediksi  penjualan  motor  oleh  PT.  Capella  Dinamik  Nusantara  Cabang  Muka Kuning  dengan  memperhatikan  nilai gain (penguatan)  tertinggi  dari  empat  atribut  seperti  Semester,  Warna, Tahun  Produksi,  Segmen  dan  Harga.  Dari  pohon  keputusan  yang  telah  terbentuk,  variabel  tertinggi  dalam memprediksi penjualan adalah variabel penjualan via, artinya pendistribusian motor dari berbagai tempat sangat mempengaruhi  terhadap  penjualan  motor.  Harga  dalam  range  Sangat  Terjangkau  Sekali  (STS)  yaitu  harga dibawah  Rp  17.699.000,00  masih  mendominasi  motor  matic.  Artinya,  matic  masih  menguasai  pasar penjualan[5].
Penulisan terkait tentang Algoritma C4.5 pada studi memprediksi ketersediaan uang pada mesin ATM di tahun 2021 menjelaskan bahwa pengujian terhadap algoritma C4.5 menggunakan metode validasi K-Fold Cross validation dengan  nilai fold =10  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  sebesar  85%,  nilai  Precision  sebesar  80%  dan nilai Recall sebesar 66,67%. Sedangkan nilai AUC ( Area Under Curve ) adalah 0.833, hal ini menunjukan bahwa jika nilai AUC mendekati nilai 1 maka tingkat akurasi semakin bagus[6].
Pada  tahun  yang  sama,  yang  mengambil  judul  tentang  diagnosa  klasifikasi  gangguan  kepribadian didapatkan hasil bahwa algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi sebesar 57.50%, mean precission sebesar 57.50%, classification error sebesar 0%, dan recall sebesar 57.50% untuk data training sedangkan data testing memiliki tingkat  akurasi  sebesar  72.67  %, precission sebesar  72.67%,  dan recall sebesar  100%.  Dan  adapun  hasil prediksinya  despresi  mayor  adalah  73%  masyarakat  mengalami  GAD  25%  masyarakat  dan  masyarakat  yang mengalami  gangguan  konversi  2%,  hal  ini  berdasarkan  nilai confidance .  Nilai  kalsifikasi  akurasi  yang  didapat pada penerapan algoritma C4.5 menghasilkan nilai lebih dari 60% yaitu akurasi data 72.67%[7].
Sesuai dengan penelitian terkait sebelumnya, maka penulisan ini akan menggunakan Data Mining dengan algoritma  pemecahan  masalahnya  adalah  algoritma  C4.5.  Dengan  harapan  prediksi  tersebut  dapat  membantu perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  karyawan  yang  akan  di  promosikan  jabatan.  Hasil  dari penelitian  ini  sekiranya  dapat  membantu  mengoptimalkan  SDM  sehingga  perusahaan  dapat  memberikan pelayanan yang diharapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut  adalah  tahapan  penerapan  metode  dalam  penelitian  serta  pengujian  metode  dalam  mendapatkan  hasil penelitian sesuai dengan harapan dan gambaran penelitian[8].
a. Pengumpulan Data : Mengumpulkan data-data yang akan digunakan dalam proses algoritma klasifikasi C4.5.
b. Seleksi  Data  :  Memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  algoritma  klasifikasi  C4.5.  Tujuan  dari seleksi  data  adalah  menciptakan  himpunan  data  target,  pemilihan  himpunan  data,  atau  memfokuskan  pada subset variabel atau sampel data, dimana penemuan ( discovery ) akan dilakukan.
c. Transformasi Data : Proses mentransformasi atau mengubah data ke dalam bentuk yang sesuai, agar dapat di proses dengan perhitungan algoritma C4.5.
d. Perhitungan Entropy dan Information Gain Perhitungan semua atribut/variabel, entropy menggunakan rumus (1)  dan  information gain menggunakan  rumus  (2)  untuk  mengetahui  information gain tertinggi  yang  akan dijadikan simpul akar pada pembuatan pohon keputusan.
e. Pohon  Keputusan  ( Decision  Tree )  :  Hasil  dari  proses  perhitungan entropy dan  information gain ,  setelah perhitungan berulang-ulang sampai semua atribut pohon memiliki kelas dan tidak bisa lagi dilakukan proses perhitungan.
f. Aturan-aturan/ Rule Model : Uraian penjelasan yang merepresentasikan sebuah pohon keputusan.
g. Validasi dan Pengujian : Pengujian yang dilakukan untuk mengetahui semua fungsi bekerja dengan baik atau tidak. Validasi dilakukan dengan metode Cross Validation. Cross validation adalah salah satu metode dalam statistika  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  algoritma,  dengan  metode  ini  maka  tingkat  akurasi sebuah algoritma dapat ditampilkan dalam melakukan proses klasifikasi terutama kasus promosi jabatan[9]. Pada metode cross validation terdapat 2 segmen yaitu:
1. Data latih, berfungsi membentuk model regresi;
2. Data uji, berfungsi memvalidasi terhadap model dari data latih.
Validasi  dan  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi,  presisi,  dan  recall  dari  hasil  prediksi klasifikasi.  Akurasi  adalah  persentase  dari  catatan  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dalam  pengujian dataset. Presisi  adalah persentase data yang diklasifikasikan sebagai  model baik yang sebenarnya juga baik. Recall adalah pengukuran tingkat pengenalan positif sebenarnya.
h. Analisis Hasil : Dilakukan untuk memastikan bahwa hasil pengujian benar-benar sesuai dengan pembahasan. Analisa dilakukan dengan melakukan perhitungan kembali hasil validasi dan pengujian(akurasi, presisi, dan recall ) secara manual.
Pengumpulan Data Seleksi Data
Transformasi Data Perhitungan Entropy dan Information Gain Pohon Keputusan Rule Model Validasi dan Pengujian Analisis Hasil Pengujian
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Decision Tree
Decision  Tree adalah  sebuah  struktur  pohon,  dimana  setiap  node  pohon  merepresentasikan  atribut  yang  telah diuji,  setiap  cabang  merupakan  suatu  pembagian  hasil  uji,  dan  node  daun  ( leaf )  merepresentasikan  kelompok kelas tertentu. Level node teratas dari sebuah Decision Tree adalah node akar ( root ) yang biasanya berupa atribut yang  paling  memiliki  pengaruh  terbesar  pada  suatu  kelas  tertentu.  Pada  umumnya  Decision  Tree  melakukan strategi pencarian secara top-down untuk solusinya. Pada proses mengklasifikasi data yang tidak diketahui, nilai atribut akan diuji dengan cara melacak jalur dari node akar (root) sampai node akhir (daun) dan kemudian akan diprediksi kelas yang dimiliki oleh suatu data baru tertentu[10].
Decision  tree atau  pohon  keputusan  adalah  metode  atau  algoritma  klasifikasi  data  mining  dengan membentuk  pola  pohon  keputusan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  jawabndari  masalah  yang  dimasukan. Dengan  pohon  keputusan,  dapat  dengan  mudah  mengindentifikasikan  hubungan  antar  faktor-faktor  yang mempengaruhi  masalah  dan mencari  solusi  yang baik  dengan  memperhitungkan  faktor-faktor tersebut. Sebuah pohon  keputusan  yang  dibangun  akan  dapat  lebih  mudah  dimengerti,  fleksibel,  menarik  karena  dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar[11].

## 2.3 Data Mining
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan  meringkas  data  dengan  cara  berbeda  dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami dan  bermanfaat  bagi  pemilik  data.  Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola, statistic , database ,  dan  visualisasi  untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar.  Data  Mining  adalah  suatu  istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Data mining adalah proses yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terikat  dari  berbagai  database  besar.
Berdasarkan  pengertian  data  mining  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  data  mining  merupakan  pengetahuan yang  tersembunyi  di  dalam  database  yang  di  proses  untuk  menemukan  pola  dan  teknik  statistik  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan dari database tersebut[12]. Beberapa teknik dan sifat data mining adalah sebagai berikut[4]:
a. Deskripsi bertujuan untuk mengidentifikasi pola yang muncul secara berulang pada suatu data dan mengubah pola tersebut menjadi aturan dan kriteria yang dengan mudah dapat dimengerti.
b. Prediksi merupakan sesuatu yang menghasilkan nilai yang ada di masa yang akan datang.
c. Estimasi memiliki kemiripan dengan prediksi, yang membedakannya terletak pada target estimasi yang lebih kearah numerik dari pada kearah kategori.
d. Klasifikasi merupakan proses menemukan sebuah model atau fungsi yang mendeskripsikan dan membedakan data ke dalam kelas-kelas.
e. Pengklusteran  merupakan  pengelompokan  record,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas objek-objek yang memiliki kemiripan dan tidak memiliki kemiripan dengan kelompok yang lain.
f. Asosiasi memiliki peran dalam menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Asosiasi bertugas untuk mengungkap aturan untuk mengukur hubungan antar dua atau lebih atribut.

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algortima  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusa  mengubah fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusanyang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah dipahamidengan  bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat  diekspresikan  dalam  bentukbahasa  basis  data  seperti Structured Query Language untuk mencari record pada kategori tertentu[13]. Cara algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan yaitu[13]: a. Pilih atribut yang akan digunakan sebagai akar b. Buatlah sebuah cabang untuk setiap nilai
c. Bagilah kasus dalam sebuah cabang
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  pohon  keputusan (decision  tree)  dari  data.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang  juga  merupakan algoritma untuk membangun sebuah pohon keputusan. Algoritma C4.5 secara rekursif mengunjungi tiap simpul keputusan,  memilih  percabangan  optimal,  sampai  tidak  ada  cabang  lagi  yang  mungkin  dihasilkan.  Adapun tahapan-tahapan untuk melakukan perhitung algoritma C4.5 diantaranya, menyiapkan data training, menentukan akar  dari  pohon  dengan  menghitung entropy ,  kemudian  menghitung  nilai gain ,  setelah  itu  menentukan  tupel yang ingin dipartisi[7].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (1)
Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah Partisi S pi   = Proporsi dari Si terhadap S
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (2)
Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Atribut n = Jumlah Partisi Atribut A | Si |  = Jumlah Kasus pada partisi ke-i | S |   = Jumlah Kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Data yang digunakan adalah contoh data karyawan yang diambil dari JNE cabang Pematangsiantar.
Tabel 1. Data Karyawan
No Karyawan Pengetahuan Pekerjaan Kompetensi Kerja Tim Komunikasi Kualitas Pekerjaan Promosi Jabatan 1 K1 Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Dipromosikan
No Karyawan Pengetahuan Pekerjaan Kompetensi Kerja Tim Komunikasi Kualitas Pekerjaan Promosi Jabatan 2 K2 Baik Baik Kurang Baik Baik Baik Dipromosikan 3 K3 Sangat Baik Baik Baik Kurang Baik Baik Dipromosikan 4 K4 Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Dipromosikan 5 K5 Baik Baik Sangat Baik Kurang Baik Baik Dipromosikan 6 K6 Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Dipromosikan 7 K7 Sangat Baik Baik Kurang Baik Baik Baik Dipromosikan 8 K8 Baik Sangat Baik Baik Baik Kurang Baik Dipromosikan 9 K9 Tidak Baik Kurang Baik Baik Baik Tidak Baik Tidak Dipromosikan 10 K10 Baik Baik Baik Baik Kurang Baik Dipromosikan 11 K11 Baik Baik Kurang Baik Kurang Baik Baik Dipromosikan 12 K12 Tidak Baik Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Dipromosikan 13 K13 Baik Baik Baik Kurang Baik Baik Dipromosikan 14 K14 Sangat Baik Baik Baik Baik Baik Dipromosikan 15 K15 Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Dipromosikan 16 K16 Sangat Baik Baik Kurang Baik Baik Sangat Baik Dipromosikan 17 K17 Kurang Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik Baik Tidak Dipromosikan 18 K18 Baik Baik Kurang Baik Baik Sangat Baik Dipromosikan 19 K19 Kurang Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Dipromosikan 20 K20 Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Dipromosikan 21 K21 Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Dipromosikan 22 K22 Kurang Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Dipromosikan 23 K23 Baik Kurang Baik Sangat Baik Baik Baik Dipromosikan 24 K24 Kurang Baik Kurang Baik Tidak Baik Baik Kurang Baik Tidak Dipromosikan 25 K25 Sangat Baik Baik Kurang Baik Kurang Baik Baik Tidak Dipromosikan
Data  karyawan  tersebut  lalu  diklasifikasikan  menjadi  5  bagian  yaitu,  Pengetahuan  Pekerjaan, Kompetensi, Kerja Tim, Komunikasi dan Kualitas Pekerjaan.

## 3.2 Pengolahan Data
Berdasarkan Tabel 1, maka selanjutnya dilakukan perhitungan entropy menggunakan rumus (1) dan gain dengan rumus (2). Hasil perhitungan entropy dan gain dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1
Node 1 Jumlah Kasus Dipromosikan Tidak Dipromosikan Entropy Information Gain Total 25 18 7 0,855450811 Pengetahuan Pekerjaan 0,361345844 Sangat Baik 7 6 1 0,591672779 Baik 12 11 1 0,41381685 Kurang Baik 4 1 3 0,811278124 Tidak Baik 2 0 2 0 Kompetensi 0,382909309 Sangat Baik 1 1 0 0 Baik 18 16 2 0,503258335 Kurang Baik 3 1 2 0,918295834 Tidak Baik 3 0 3 0 Kerja Tim 0,258663429 Sangat Baik 5 5 0 0 Baik 12 8 4 0,918295834 Kurang Baik 6 5 1 0,650022422 Tidak Baik 2 0 2 0 Komunikasi 0,371159488 Sangat Baik 1 1 0 0 Baik 15 13 2 0,566509507 Kurang Baik 5 4 1 0,721928095 Tidak Baik 4 0 4 0 Kualitas Pekerjaan 0,433244548 Sangat Baik 6 6 0 0 Baik 12 10 2 0,650022422
Node 1 Jumlah Kasus Dipromosikan Tidak Dipromosikan Entropy Information Gain Kurang Baik 3 2 1 0,918295834 Tidak Baik 4 0 4 0
Berdasarkan  perhitungan entropy dan gain di  Tabel  2,  maka  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi  adalah Kualitas Pekerjaan dengan nilai gain sebesar 0,433244548. Maka atribut Kualitas Pekerjaan dipilih sebagai node akar.  Nilai  kelas  atribut  Sangat  Baik  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  keputusan  yaitu  Dipromosikan.  Nilai kelas  atribust  Tidak  Baik  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  keputusan  Tidak  Dipromosikan.  Sedangkan  nilai kelas  atribut  Baik  dan  Kurang  Baik  belum  diperoleh  hasil  antara  Dipromosikan  atau  Tidak  Dipromosikan, sehingga perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut.
Berikut ini adalah proses pemodelan pohon keputusan berdasarkan hasil perhitungan algoritma C4.5 dari perhitungan node 1.
Node 1 Kualitas Pekerjaan Tidak Dipromosikan Dipromosikan = Tidak Baik = Sangat Baik Node 1.2 Node 1.1 = Baik = Kurang Baik
Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Entropy dan Gain untuk Mencari Akar
Proses perhitungan entropy dan gain akan berulang sampai semua cabang memiliki sebuah keputusan.

## 3.2 Implementasi
Hasil  pengolahan  Data  Promosi  Jabatan  selanjutnya  diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi RapidMiner  7.3 . Sehingga pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar 3 berikut.

## 3.2.1 Rule dari Pohon Keputusan
Pada  gambar  3  di  atas merupakan  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada RapidMiner dengan  aturan  atau rule yang dapat dilihat pada text view pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Rule Decision Tree pada RapidMiner

## 3.2.2 Validasi Decision Tree
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.%  menggunakan  aplikasi RapidMiner dengan  operator Cross  Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 71,43% dan classification error yaitu sebesar 28,57%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan pengaturan pada Cross Validation dengan nilai number of validation = 10 dan sampling type = shuffled sampling . Berikut ini adalah hasil akurasi yang diperoleh.
Gambar 5. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 6. Performance Vector Algoritma C4.5

## 3.3 Pembahasan
Hasil  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  diperoleh  9  model  aturan  atau  rule prediksi  promosi  jabatan  di  PT.  JNE  cabang  Pematangsiantar.  Implementasi  dalam  bentuk  pohon  keputusan dalam dilihat pada gambar 3.
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan  aplikasi RapidMiner di  dapat  nilai  akurasi  sebesar  71,43%, artinya  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class  precision label Dipromosikan sebesar 66,67% dan prediksi label Tidak Dipromosikan sebesar 100%.
Parameter yang digunakan pada decision tree telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan pada RapidMiner yaitu information gain ,
Maksimal depth = 20 Confidence = 0,25 Minimal gain = 0,1 Minimal leaf size = 1,
Minimal size for split = 2 Number or pruning alt  = 3 Model aturan dalam bentuk pohon keputusan yang dihasilkan dari RapidMiner dapat dilihat pada gambar

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  penerapan  klasifikasi  data  mining  dengan Algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  dalam  memprediksi  promosi  jabatan  terhadap  karyawan  di  PT.  JNE  cabang Pematangsiantar. Data Karyawan yang diolah dalam penelitian ini berjumlah 25 orang karyawan. Dengan hasil yang diperoleh bahwa atribut kualitas pekerjaan adalah atribut yang paling berpengaruh. Atribut yang digunakan dalam  penelitian  ini  ada  5,  diantaranya  Pengetahuan  Pekerjaan,  Kompetensi,  Kerja  Tim,  Komunikasi  dan Kualitas  Pekerjaan.  Dan  menghasilkan  9  model  aturan  keputusan  yaitu  5  keputusan  Dipromosikan  dan  4 keputusan Tidak Dipromosikan. Hasil pengujian Algoritma C4.5 dengan menggunakan aplikasi RapidMiner 7.3 memperoleh tingkat akurasi sebesar 71,43%. Dengan prediksi Dipromosikan untuk true Dipromosikan mencapai 4  Karyawan  dan  untuk  true  Tidak  Dipromosikan  sebanyak  0  Karyawan.  Sedangkan  prediksi  Tidak Dipromosikan untuk true Dipromosikan sebanyak 0 Karyawan dan untuk true Tidak Dipromosikan sebanyak 1 Karyawan.  Untuk  class  recall  true  Dipromosikan  mencapai  100%  dan  class  recall  true  Tidak  Dipromosikan mencapai  33,33%.  Dan  untuk class  precision untuk  prediksi  Dipromosikan  mencapai  66,67%  dan class precision prediksi Tidak Dipromosikan mencapai 100%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 5.

## REFERENCES
[1] E. Susan, “Manajemen Sumber Daya Manusia,” J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 9, no. 2, pp. 952–962, 2019.
[2] Sunarti,  “Prediksi  Promosi  Jabatan  Karyawan  Dengan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Apartemen  Senayan  Jakarta),” Techno.Com , vol. 18, no. 4, pp. 288–298, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2471.
[3] M. S. Ma’arif and L. Kartika, Kinerja . Bogor: PT Penerbit IPB Press, 2021.
[4] R.  S.  Asa,  S.  Defit,  and  J.  Na’am,  “Identifikasi  Penyaluran  Zakat  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus  di BAZNAS Kabupaten Agam),” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 1, p. 50, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4048.
[5] N.  Azwanti,  “Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Motor  Pada  Pt.  Capella  Dinamik  Nusantara Cabang  Muka  Kuning,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  33,  2018,  doi: 10.30872/jim.v13i1.629.
[6] F. Syahputra, H. Hartono, and R. Rosnelly, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Ketersediaan Uang Pada Mesin ATM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 556, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2933.
[7] S. Febriani and H. Sulistiani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi  Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.
[8] E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Metode Decision Tree Algoritma C.45 Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. (3) Juli, no. July, pp. 1–13, 2018, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik/article/download/60/pdf.
[9] C.  Anam  and  H.  B.  Santoso,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.  5  dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa,” Ejournal.Upm.Ac.Id , vol. 8, no. 1, pp. 2088–4591, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/111.
[10]  W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “Algoritma C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan , vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[11]  A. Rufiyanto, M. Rochcham, and A. Rohman, Isi Decision Tree . Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2020.
[12]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[13]  J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2018, doi: 10.31227/osf.io/x6svc.