## PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5, KNN, DAN NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN MODEL KLASIFIKASI PENANGGUNG JAWAB BSI ENTREPRENEUR CENTER
Fuad Nurhasan 1 ; Noer Hikmah 2 ; Dwi Yuni Utami 3
1 Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id
fuad.fnu@bsi.ac.id 2 Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika
www.bsi.ac.id noer.nhh@bsi.ac.id 3 Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id dwi.dyu@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract -  BSI  Entrepreneur  Center  is  one  of  the organizations engaged in entrepreneurship within the  Bina  Sarana  Informatika  University  with  the aim  of  forming  students  who  want  to  become entrepreneurs. Currently BSI Entrepreneur Center has  had  responsibility  in  each  campus  of  Bina Sarana  Informatika  University.  But  the  existing human  resources  have  not  been  able  to  fulfill  the needs as the person in charge of BSI Entrepreneur Center to be placed on each campus of Bina Sarana Informatika  University.  Therefore,  a  system  is needed to find appropriate human resources to be in charge of the BSI Entrepreneur Center on  each campus of the Bina Sarana Informatika University. This  study  uses  primary  data  as  many  as  300 records  consisting  of  12  attributes  with  the algorithm  method  C.45,  KNN  and  Naive  Bayes  to classify  employees  according  to  the  existing criteria.  And  the  results  of  this  study  are suggestions from employees who are eligible to be in  charge  of  BSI  Entrepreneurs  Center  on  each campus of the Information Technology Development  University  with  the  Naive  Bayes method which has a high accuracy of 80%.
Keywords:  BSI  enterpreneur  Center,  Naive  bayes method, employe
Intisari –BSI  Entrepreneur  Center  adalah  salah satu  wadah  yang  bergerak  dalam  bidang kewirausahaan  dilingkungan  Universitas  Bina Sarana  Informatika  dengan  tujuan  membentuk mahasiswa yang ingin menjadi seorang wirausaha. Saat  ini  BSI  Entrepreneur  Center  telah  memiliki penanggung  jawab  pada  masing-masing  kampus Universitas  Bina  Sarana  Informatika.  Tetapi karyawan  yang  ada  saat  ini  belum  dapat memenuhi  kebutuhan  sebagai  penanggung  jawab BSI Entrepreneur Center untuk ditempatkan pada masing-masing  kampus  Universitas  Bina  Sarana Informatika.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu sistem untuk menemukan sumber daya manusiayang  layak  untuk  menjadi  penanggung jawab  BSI  Entrepreneur  Center  pada  masing- masing kampus Universitas Bina Sarana Informatika.  Penelitian  ini  menggunakan  data primer  sebanyak  300  record  yang  terdiri  dari  12 atribut  dengan  metode  algoritma  C.45,  KNN  dan Naive  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  karyawan yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada.  Dan  hasil dari  penelitian  ini  adalah  saran  dari  karyawan yang  layak  menjadipenanggung  jawab  BSI Entrepreneur Center pada masing-masing kampus Universitas  Bina  Sarana  Informatika  dengan metode  Naive  Bayes  yang  memiliki  akurasi  tinggi 80%.
Kata  Kunci:  BSI  Enterpreneur  Center,  metode naive bayes, karyawan

## PENDAHULUAN
BSI  Entrepreneur  Center  adalah  lembaga  yang berdiri  dibawah  naungan  dari  Universitas  Bina Sarana  Informatika.  BSI  entrepreneur  center merupakan  lembaga  yang  dijadikan  ikon  oleh Universitas Bina Sarana Informatika yang bergerak dalam bidang kewirausahaan dengan tujuan untuk menciptakan  bibit  wirausaha  muda  dilingkungan Universitas
Bina Sarana Informatika.
Kewirausahaan  merupakan  salah  satu  jenis pelatihan  yang  sangat  berguna  bagi  siswa  untuk mengembangkan  jiwa  kewirausahaan(Jusmin, 2012) di Universitas Bina Sarana Informatika. Saat ini Universitas Bina Sarana Informatika mempunyai  lebih  dari  1000  karyawan.  Karyawan merupakan  salah  satu  sumber  daya  yang  di gunakan sebagai alat penggerak dalam memajukan suatu  perusahaan  (Safitri,  Waruwu,  &  Mesran, 2017).  Akan  tetapi  dengan  jumlah  karyawan  di Universitas  Bina  Sarana  Informatika  yang  banyak tetap  tidak  mudah  untuk  menemukan  karyawan yang  mempunyai  jiwa  kewirausahaan  untuk dijadikan  sebagai  penanggung  jawab  BSI Entrepreneur Center pada masing-masing kampus universitas  Bina  Sarana  Informatika.Masalah  ini terjadi  dikarenakan  beranekaragamnya  Latar Belakang  pendidikan  karyawan  yang  ada  dan minat  dari  karyawan  sendiri  yang  belum mempunyai  jiwa  kewirausahaan.  Minat  dapat didefinisikan sebagai sesuatu yang membangkitkan  perhatian  pada  suatu  hal (Aprilianty,  2012).    Dari  permasalahan  tersebut perlu  diadakan  klasifikasi  karyawan  berdasarkan kondite  dan  minatnya.  Kondite  berfungsi  untuk melihat  kinerja  karyawan  sebelumnya  dan  minat karyawan digunakan sebagai tolak ukur kelayakan untuk menjadi penanggungjawab BSI Entrepreneur  Center.  Untuk  pengolahan  data didapat  dari  data  karyawan  bersumber  dari  staf administrasi  BSI  Entrepreneur  Center  yang  akan dilakukan  perbandingan  metode  klasifikasi  data mining menggunakan 3 algoritma yaitu C4.5, Naive Bayes,  dan  KNN  ( k - Nearest  Neighbor) dengan pengujian  cross  validatiaon  dan  uji  T-Test. Sehingga pola yang dihasilkan dalam penelitian ini bisa  digunakan  untuk  mencari  sumber  daya manusia  yang  memenuhi  persyaratan  untuk ditempatkan  menjadi  penanggung  jawab  BSI enterpreneur  center  pada  masing-masing  kampus Universitas Bina Sarana Informatika.

## BAHAN DAN METODE

## Data Mining
Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  termasuk  kedalam  data  mining.  Menurut Larose  dalam  (Nuswantoro,  2009),  data  mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan tugas yang dapat di lakukan, yaitu :
a.   Deskripsi Terkadang  peneliti  dan  analisis  secara sederhana  ingin  mencoba  mencari  cara  untuk menggambarkan  pola  dan  kecendrungan  yang terdapat dalam data.
b.  Estimasi  Estimasi  hampir  sama  dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori.
c.   Prediksi Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi  nilai dari hasil akan ada di masa mendatang d. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori.
e.   Pengklusteran Clustering  merupakan  suatu  metode  untuk mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  kemiripan  karakteriktik  ( similarity ) antara  satu  data  dengan  data  yang  lain. Clustering  merupakan  salah  satu  metode  data mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ).
f.   Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam  data  mining  adalah menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.
CRISP-DM ( Cross- Industry Standard Process for Data Mining )
Menurut  Larose  dalam  (Nuraeni,  2017) Data mining adalah sebuah proses, sehingga dalam melakukan  prosesnya  harus  sesuai  dengan prosedur  CRISP-DM  ( Cross-  Industry  Standard Process  for  Data  Mining ).  CRISP-DMadalah standarisasi  data  mining  yang  disusun  oleh  tiga pengagas data  mining  market yaitu  Daimler Chrysler,  SPSS,  NCR(Budiman,  2012).  CRISP-DM tidak  menentukan  standar  atau  karakteristik tertentu  karena  setiap  data  yang  akan  dianalisis akan  diproses  kembali  pada  fase-fase  di dalamnya(Imtiyaz,  Nasrun,  &  Ahmad,  2015). Berikut  gambar  yang  menjelaskan  tentang  siklus hidup CRISP-DM( Cross Industry Standar Proces for data mining )
Sumber : (North, 2012) Gambar 1. Konsep Model CRISP-DM
Proses data mining berdasarkan CRIPS-DM terdiri dari enam fase sebagai berikut (North, 2012) :
1. Business Understanding
Pada  tahapan  pertama  ini  harus  didefinisikan apa pengetahuan yang ingin didapatkan dalam bentuk  pertanyaan-pertanyaan  yang  sifatnya umum, misalnya bagaimana cara meningkatkan keuntungan,  bagaimana  cara  mengantisipasi kesalahan cacat produk, dan sebagainya.
2. Data Understanding Tahapan kedua ini bertujuan untuk mengumpulkan, mengidentifikasikan, dan memahami  aset  data  yang  kita  miliki.  Data tersebut  juga  harus  dapat  diverifikasi kebenaran dan realibilitasnya.
3. Data Preparation
Tahapan  ini  meliputi  banyak  kegiatan,  seperti membersihkan  data,  memformat  ulang  data, mengurangi  jumlah  data,  dan  sebagainya  yang bertujuan  untuk  menyiapkan  data  agar konsisten sesuai format yang dibutuhkan.
4. Modelling
Model adalah representasi komputasi dari hasil pengamatan  yang  merupakan  hasil  dari pencarian  dan  identifikasi  pola-pola  yang terkandung pada data.
5. Evaluation
Evaluasi  bertujuan  untuk  menentukan  nilai kegunaan  dari  model  yang  telah  berhasil  kita buat pada langkah sebelumnya.
6. Deployment Pada  tahap  ini,  hasil  yang  diperoleh  dari seluruh  tahapan sebelumnya digunakan secara nyata.
Dalam  penelitian  ini  terdapat  3  algoritma metode  klasifikasi  data  mining  yaitu  C4.5,  Naive Bayes, KNN ( k - Nearest Neighbor).
Algoritma C4.5 Tahapan  dalam  membuat  pohon  keputusan dengan  algoritma  C4.5  (Gorunescu,  2011)  dalam (Wisti Dwi Septiani, 2017) yaitu:
1.   Mempersiapkan  data  training,  dapat  diambil dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya  dan  sudah  dikelompokkan  dalam kelas-kelas tertentu.
2.   Menentukan akar dari pohon dengan menghitung  nilai  gain  yang  tertinggi  dari masing-masng  atribut  atau  berdasarkan  nilai index  entropy  terendah.  Sebelumnya  dihitung terlebih  dahulu  nilai  index  entropy,  dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑖) = − ∑ 𝑓(𝑖, 𝑗). 𝑙𝑜𝑔 2 𝑓[(𝑖, 𝑗)]
m 𝑗=1 ……. (1)
3.   Hitung nilai gain dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 =   ∑ ( 𝑛1 𝑛 ). 𝐼𝐸(𝑖) 𝑝 𝑖=1 …………………… (2)
4.  Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua  record terpartisi. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti disaat:
a.  Semua  tupel  dalam  record  dalam  simpul  N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi.  c.  Tidak  ada  record  di  dalam  cabang yang kosong.

## Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  menempuh  dua  tahap  dalam proses  klasifikasi  teks,  yaitu  tahap  pelatihan  dan tahap  klasifikasi.  Pada  tahap  pelatihan  dilakukan proses  analisis  terhadap  sampel  dokumen  berupa pemilihan vocabulary, yaitu  kata  yang  mungkin muncul  dalam  koleksi  dokumen  sampel  yang sedapat  mungkin  dapat  menjadi  representasi dokumen. Selanjutnya adalah penentuan probabilitas bagi tiap kategori berdasarkan sampel dokumen.  Pada  tahap  klasifikasi  ditentukan  nilai kategori  dari  suatu  dokumen  berdasarkan  term yang  muncul  dalam  dokumen  yang  diklasifikasi (Hamzah, 2012).
Algoritma KNN( k - Nearest Neighbor) KNN dilakukan dengan mencari kelompok k  objek  dalam  data  training  yang  paling  dekat (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data testing (Wu, 2009) dalam (Leidiyana, 2013).
Untuk pengujian model penelitian ini menggunakan Cross Validation dan uji T-Test.

## Cross Validation
Pengujian  cross  validation  dilakukan untuk  mengetahui  kekonsistenan  kinerja  sistem klasifikasi  dengan  metode  ekstraksi  ciri  paling invariant  terhadap  rotasi.  Selain  itu,  pengujian  ini juga dilakukan untuk mengetahui pengaruh variasi
data  latih  pada  kinerja  sistem  klasifikasi. (Kurniawardhani, Suciati, & Arieshanti, 2014)

## Uji T-Test
Metode  T-Test  adalah  metode  pengujian hipotesis  dengan  menggunakan  satu  individu (objek  penelitian)  dengan  menggunakan  dua perlakuan  yang  berbeda.  Walaupun  dengan menggunakan objek yang sama tetapi sampel tetap terbagi  menjadi  dua  yaitu  data  dengan  perlakuan pertama  dan  data  dengan  perlakuan  kedua. Performance  dapat  diketahui  dengan  cara membandingkan kondisi objek penelitian pertama dan kondisi  objek pada penelitian kedua  (Hastuti, 2012).

## Pengumpulan Data
Adapun  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang diperoleh dari bagian administrasi BSI enterpreneur  center.  Data  yang  digunakan sebanyak  300  record  dan  terdiri  dari  12  atribut. Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  yang dikumpulkan  secara  langsung  oleh  bagian administrasi BSI enterpreneur center.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Software yang digunakan sebagai alat bantu untuk menghitung  tingkat  akurasi  adalah  Rapid  Miner. Rapid  Miner  digunakan  untuk  membantu menemukan  pola  yang  akurat  (Priyana,  2015). Adapun  desain  menggunakan  rapid  miner  adalah dibawah ini :
Sumber: (Nurhasan, Hikmah, & Utami, 2018)
Gambar 2. Desain Rapid Miner Setelah  dilakukan  tahap  desain  dan  pengujian maka  menghasilkan  performance  dari  masing- masing Cross Validation, yaitu:
a. Performance Vector 1 dengan algoritma C4.5
Tabel 1 .Performance Vector 1 dengan Algoritma C4.5
Accurancy : 73.33% true pj true bpj class precision pred.pj 18 6 75.00% pred.bpj 2 4 66.67% class recal 90.00% 40.00% Sumber: (Nurhasan, Hikmah, & Utami, 2018)
Keterangan : Hasil  performance  vector  dengan  algoritma  C4.5 menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  73,33%. Prediksi  PJ  kenyataan  PJ  =  18.  Prediksi  PJ kenyataan  Bukan  PJ  =  6.  Prediksi  Bukan  PJ kenyataan  PJ  =  2.  Prediksi  Bukan  PJ  kenyataan Bukan PJ = 4. Angka AUC sebesar : 0,625.
b. Performance  Vector  2  dengan  algoritma  Naive Bayes
Tabel 2. Performance Vector 2 dengan algoritma Naive Bayes Accurancy : 80.00% true pj tru bpj class precison pred.pj 17 3 85.00% pred.bpj 3 7 70.00% class recal 85.00% 70.00% Sumber: (Nurhasan, Hikmah, & Utami, 2018)
Keterangan :
Hasil  performance  vector  dengan  algoritma  Naive Bayes  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  80%. Prediksi  PJ  kenyataan  PJ  =  17.  Prediksi  PJ kenyataan  Bukan  PJ  =  3.  Prediksi  Bukan  PJ kenyataan  PJ  =  3.  Prediksi  Bukan  PJ  kenyataan Bukan PJ = 7. Angka AUC sebesar : 0,800.
c. Performance Vector 3 dengan Algoritma KNN
Tabel 3. Performance Vector3 dengan algoritma KNN Accurancy : 70.00% true pj tru bpj class precision pred.pj 16 5 76,19% pred.bpj 4 5 55,56% class recal 80.00% 50.00% Sumber: (Nurhasan, Hikmah, & Utami, 2018)
Keterangan : Hasil  performance  vector  dengan  algoritma  KNN menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  70%. Prediksi  PJ  kenyataan  PJ  =  16.  Prediksi  PJ kenyataan  Bukan  PJ  =  5.  Prediksi  Bukan  PJ
kenyataan  PJ  =  4.  Prediksi  Bukan  PJ  kenyataan Bukan PJ = 5. Angka AUC sebesar : 0,500.
Untuk tabel T-Test ditunjukkan seperti gambar dibawah ini :
Tabel 4. T-Test C4.5 NB KNN C4.5 0425 0,736 NB 0,281 KNN Sumber: (Nurhasan, Hikmah, & Utami, 2018)

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  memperoleh  metode  mana yang tepat dengan melihat nilai akurasi yang lebih tinggi,  dengan  menggunakan  metode  C4.5 mempunyai nilai akurasi 73,33 % dan metode KNN mempunyai  nilai  akurasi  70  %  dan  metode  naive bayes  mempunyai  nilai  akurasi  sebesar  80  %. Sehingga  dari  ketiga  metode  tersebut  maka diperoleh  algoritma  yang  paling  tepat  yang digunakan  untuk  klasifikasi  menjadi  penanggung jawab  BSI  enterpreneur  center  pada  masing- masing kampus Universitas
Bina
Sarana Informatika  yaitu  menggunakan  metode  naive bayes  dengan  menghasilkan  nilai  akurasi  yang paling tinggi.

## REFERENSI
Aprilianty,  E.  (2012).  Pengaruh  Kepribadian Wirausaha,  Pengetahuan  Kewirausahaan, dan Lingkungan Terhadap Minat Berwirausaha Siswa SMK. Pengaruh Kepribadian Wirausaha, Pengetahuan
Kewirausahaan,  Dan  Lingkungan  Terhadap Minat  Berwirausaha  Siswa  SMK , 2 (3),  311– 324.  https://doi.org/10.1007/s11365-012- 0246-x
Budiman, I. (2012).

## DATA CLUSTERING MENGGUNAKAN  METODOLOGI  CRISP-DM
UNTUK  PENGENALAN  POLA  PROPORSI PELAKSANAAN  TRIDHARMA .  Universitas Diponegoro. Retrieved
from http://eprints.undip.ac.id/36029/
Hamzah,  A.  (2012).  KLASIFIKASI  TEKS  DENGAN NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  (NBC)  UNTUK PENGELOMPOKAN  TEKS  BERITA  DAN ABSTRACT  AKADEMIS.  In Seminar  Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III
(pp. 269–277). https://doi.org/10.1016/j.comcom.2003.09.
001
Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  komparasi  algoritma
klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi mahasiswa  non  aktif, 2012 (Semantik),  241– 249.
Imtiyaz,  M. Z., Nasrun, M.,  & Ahmad, U. A. (2015). ANALISIS DAN IMPLEMENTASI FRAMEWORK CRISP-DM UNTUK MENGETAHUI  PERILAKU  DATA  TRANSAKSI
PELANGGAN, 2 (1), 596–602.
Jusmin,  E.  (2012).  Pengaruh  latar  belakang keluarga,  kegiatan  praktik  di  unit  produksi sekolah,  dan  pelaksanaan  pembelajaran kewirausahaan terhadap kesiapan berwirausaha siswa smk di kabupaten tanah bumbu. Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Dan Kejuruan , 21 , 46–59.
Kurniawardhani,  A.,  Suciati,  N.,  &  Arieshanti,  I. (2014).  Klafisikasi  Citra  Batik  Menggunakan Metode  Ekstraksi  Ciri  yang  Invariant Terhadap  Rotasi.
JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , 12 (2), 48. https://doi.org/10.12962/j24068535.v12i2. a322
Leidiyana,  H.  (2013).  Penerapan  algoritma  k- nearest  neighbor  untuk  penentuan  resiko kredit  kepemilikan  kendaraan  bemotor. Jurnal  Penelitian  Ilmu  Komputer,  System Embedded & Logic , 1 (1), 65–76.
North,  M.  A.  (2012). Data  Mining  for  the  Masses .
Computer Global Text Project . Georgia: Global Text Project.
Nuraeni,  N.  (2017).  Penentuan  Kelayakan  Kredit Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier : Studi  Kasus  Bank  Mayapada  Mitra  Usaha Cabang  PGC. Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK BSI , 3 (1), 9–15.
Nurhasan,  F.,  Hikmah,  N.,  &  Utami,  D.  Y.  (2018).
Laporan Akhir Penelitian Mandiri . Jakarta.
Nuswantoro, D. (2009). DATA MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS (pp. 1–11).
Priyana,  F.  A.  (2015).  DATA  MINING  ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING
PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT
PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI  KARYAWAN  PT.  PHAPROS SEMARANG FRISMADANI (pp. 0–1).
Safitri,  K.,  Waruwu,  F.  T.,  &  Mesran.  (2017).

## BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIEARARCHY
PROCESS ( Studi Kasus : PT . Capella Dinamik
Nusantara  Takengon  ). Issn  2548-8368 , 1 (1),
17–21.
Wisti  Dwi  Septiani.  (2017).  Komparasi  Metode Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Hepatitis, 13 (1), 76–84.