## PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK MENETUKAN KARYAWAN BERPRESTASI
Kevin Merico Setiawan, Febriana Santi Wahyuni, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia mericosetiawan@gmail.com

## ABSTRAK
Karyawan  merupakan  salah  satu  aset  terpenting  sebuah  perusahaan  dalam  usahanya  menjalankan  roda bisnisnya yang semakin kompetitif. Salah satu upaya dalam meningkatkan kualiatas sumber daya manusia banyak jalan  untuk  perusahaan  melakukannya,  termasuk  memberikan  bonus  bulanan  seperti  CV.  Mitra  Jaya  Bersama Malang.  Namun  pemberian  bonus  tersebut  masih  menggunakan  cara  secara  konvensional  sehingga  sangat memakan waktu terutama apabila karena hanya manager yang akan menghitung tersebut. Namun juga penentuan bonus tersebut juga terkadang dapat meleset karena satu dua kendala seperti kedekatan dengan manager atau yang lain. Algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Sebuah pohon keputusan merupakan struktur yang  digunakan  sebagai  himpunan-himpunan  data  yang  lebih  kecil.  Algoritma  Naive  Bayes  Naive  Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung   sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Dari kedua algoritma tersebut akan dicari nilai yang terbaik dengan menggunakan Confution Matrix untuk mencari informasi perbandingan hasil klasifikasi  yang dilakukan oleh allgoritma atau model . Berdasarkan atribut karyawan CV. Mitra Jaya Bersama Malang  yang  telah  diuji  menggunakan Confution  Matrix, kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Algoritma  Naive  Bayes tergantung dalam data nya untuk kinerjanya . Pada data sebanyak 162 kinerja Algoritma C4.5 dan Algortima Naive Bayes sama baiknya, sedangkan pada data sebanyak 187 Algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 98,91%, presisi  dan recall sebesar  99,17%,  sedangkan  untuk  Algoritma  Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 96,21%, presisi 95,23% dan recall sebesar 99,17%.
Kata Kunci : Karyawan, Algoritma C4.5, Naive Bayes, Confution Matrix.

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Karyawan  merupakan  salah  satu  aset  terpenting sebuah perusahaan dalam usahanya menjalankan roda bisnisnya yang semakin kompetitif. Dengan persaingan  yang  semakin  kompetitif  ini,  memacu sebuah  perusahaan  berupaya  lebih  keras  dalam meningkatkan kualitas perusahaanya. Salah satu upaya yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan  meningkatkan kualitas sumber daya manusia seperti pada CV. Mitra Jaya  Bersama  Malang  yang  memberikan  bonus tambahan setiap  bulan apabila  memenuhi target  serta absen yang telah diatur sedemikian rupa.
Penentuan  karyawan  terbaik  merupakan  cara yang dapat meningkatkan kompetensi karyawan tanpa mengeluarkan  dana  yang  besar  bagi  perusahaan dibandingkan  dengan  solusi  lain.  Dengan  penentuan karyawan  terbaik  serta  dapat  digunakan  untuk mendapatkan informasi yang valid dan dapat menjadi acuan perusahaan untuk melakukan keputusan penting seperti  promosi  jabatan,  pembagian reward dan keputusan  keputusan  penting  lainnya  berdasarkan kriteria-kriteria  seperti  absensi,  pengambilan  cuti, pencapaian  target  atau  bahkan  yang  lain  bersarkan perusahaan yang terkait. Namun menentukan karyawan  terbaik  pada  beberapa  perusahaan  masih dalam  bentuk  manual  dan  subjektivitas  sehingga dinilai masih kurang efisien serta kurang akurat.
Berbagai  penelitian  tentang  karyawan  terbaik telah  banyak  dilakukan  seperti  Dimas  Imam  Baihaqi yang bejudul Perbandingan Metode Naïve Bayes dan C4.5 untuk Memprediksi Mortalitas Pada Peternakan Ayam  Broiler,  Algoritma  C4.5  lebih  baik  di bandingkan dengan Naïve Bayes. Pada Penelitian lain Choirul  Anam  yang  berujudul  Perbandingan  Kinerja Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi Penerimaan Beasiswa, kinerja Algoritma Naïve Bayes lebih  baik.  Dengan  latar  belakang  itu  penulis melakukan penelitian untuk melihat kinerja Algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes  dalam  studi  kasus  karyawan terbaik,  menggunakan Confution  Matrix sebagai  alat ukur  untuk  menghitung  kinerja  algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Menurut  Yustina  Retno  Wahyu  A.  (dalam penelitiannya  Implementasi  Algoritma  C4.5  Dalam Pembuatan
Aplikasi Penunjang Keputusan Penerimaan  Pegawai  CV.  Dinamika  Ilmu,  2014:32). Hasil  dari  penelitian  ini  Algortima  C4.5  dapat  di implementasikan  dengan  output  berupa  klasifikasi calon  pegawai  baru  dengan  variable  tujuan  diterima atau tidak terima dibentuk dengan algoritma C4.5[1].
Menurut  Victor  Marudut  Mulia  Siregar  (pada paper  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Insentif  Bulanan  Pegawai  dengan  Menggunakan
Algoritma Naive Bayes, 2018:94). Untuk mempermudah  manager  Edene  Sayangku  Cafe  & Bakery dalam menghitung insentif bulanan karyawan dengan tepat dan akurat. Hasil dari penelitian tersebut metode Naive  Bayes dapat berjalan secara  benar  dan memberikan hasil yang akurat sehingga metode Naive Bayes  dapat  dijadikan  alat  bantu  bagi  pengembilan keputusan  dalam  memutuskan  jumlah  insentif  yang layang untuk masing masing pegawai [2].
Menurut Dimas Imam Haihaqi (dalam papernya Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  dan  C4.5  untuk Memprediksi  Moralitas  pada  Peternakan  Ayam Broiler,  2019:389).  Tujuan  pada  penelitian  ini merupakan  membandingkan  kinerja  antara  Naive Bayes  dan  C4.5  pada  Moralitas  Ayam  Broiler.  Hasil yang didapatkan Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang terbaik dengan hasil akurasi sebesar 93%, presisi sebesar  0,68%  dan recall sebesar  0,76%  serta Tree keputusan  yang  dihasilkan  dari  metode  C4.5 menammpilkan dua variabel  yauitu Body Weight dan umur  panen . Variabel  tersebut  adalah  variabel  yang paling  berpengaruh  untuk  memprediksi  mortalitas pada ayam broiler [3].
Menurut  Ulfa  Paujiah  (dalam  papernya  yang berjudul  Analisis  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode Naive Bayes Studi Kasusu PT. XYZ,  2017:101).  Tujuan  dari  penelitian  tersebut adalah mengukur tingkat akurasi dari kajian algoritma Naive Bayes dalam penentuan karyawan terbaik di PT. XYZ.  Hasil  dari  penelitian  terseebut  disimpulkan bahwa  algoritma  Naive  Bayes  terbukti  dapat  dipakai dalam  penentuan  karyawan  terbaik  dengan  hasil bahwa  98,6%  algoritma  Naive  Bayes  dapat memebantu  pengambilan  keputusan  pada  penentuan karyawan terbaik [4].
Menurut  Saefudin  dan  Sri  Lestari  (dalam penelitiannya  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Karyawan PT. Mulya Spindo Mills  Menggunakan  Metode  Algortima  C4.5, 2015:42). Tujuan dari penelitian tersebut membangun sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan algortima  C4.5  untuk  membantu  pihak  perusahaan dalam  menentukan  kinerja  karyawan  sesuai  kriteria. Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  tercipatanya sebuah  sistem  berbasis  web  yang  digunakan  PT. Mulya  Spindo  Mills  dengan  pengujian  10  karyawan dan  menghasilkan  6  karyawan  dengan  keputusan istimewa [5].

## 2.2 Data Minning
Data  Mining adalah  suatu  proses  untuk menemukan pengetahuan  baru  yang berasal dari data dalam  jumlah  yang  besar  yang  telah  diolah. Pengetahuan baru akan digunakan sebagai acuan untuk sebuah  keputusan  di  masa  depan  yang  valid  dari sumber data lama.

## 2.3 Karyawan
Karyawan  merupakan  orang  yang  bekerja  pada sebuah  lembaga,  kantor,  perusahaan  dan  sebagainya
dengan  mendapatkan  gaji  atau  upah.  Karyawan  juga disebut seorang penjual jasa dengan kompensasi atau gaji yang telah disepakati di awal.

## 2.4 Algoritma C4.5
Algortima  C4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan. Sebuah  pohon  keputusan  merupakan  struktur  yang digunakan  sebagai  himpunan  -  himpunan  data  yang lebih  kecil.  Pada  awal  perhitungan  algortima  C4.5 harus  menentukan root awal  dengan  mencari  nilai entropy dan gain pada setiap atribut.
Berikut cara mencari nilai entropy dan gain :
Entropy (S) = ∑ − 𝒏 𝒊−𝟏 Pi * log2pi
Dimana : S : Himpunan Kasus n : Jumlah Partisi Kasus Pi: Proporsi dari Si
Gain(S,A) = Entropy - ∑ |𝑺𝒊| 𝒏 𝒊−𝟏 * Entropy (Si)
Dimana : S   : Himpunan Kasus A   : Atribut n    : Jumlah Partisi Atribut A |Si| : Jumlah Kasus pada Partisi Ke I |S|  : Jumlah Kasus dalam S

## 2.5 Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari dataset  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  semua  atribut independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.
Formula  untuk  mengitung  probabilitas  pada algortitma Naive Bayes sebagai berikut :
P(Y|X) = 𝑷(𝒀) ∏ . 𝒅 𝒊=𝟏 𝑷(𝑿𝒊|𝒀) 𝑷(𝑿)
Dimana
P(Y|X)            : Probabilitas data dengan vektor X pada kelas Y.
P(Y)                : Probabilitas awal kelas Y
∏ . 𝒅 𝒊=𝟏 𝑷(𝑿|𝒀) : Probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vektor X
2.6 Confution Matrix
Confution  matrix juga  sering  disebut  dengan error matrix . Tujuan pertama dengan adanya confution mastrix merupakan  memberikan  hasil  perbandingan hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan
hasil klasifikasi yang sebenaranya. Confusion matrix berbentuk tabel  matrix  yang  menggambarkan  kinerja mode klasifikasi pada serangkaian data uji yang nilai sebernarnya  sudah  diketahui. Confution  matrix mempunyai 4 kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual yang berbeda yang dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1 Tabel confution matriks
Berikut  adalah  penjelasan  dari  4  istilah  yang terdapat pada Confution Matrix : 1. True Positive (TP)
merupakan data nyata dan hasil dari sistem bernilai sama  namun  dalam  klasifikasi  yang  bernilai positif.
2. True Negative (TN) merupakan data nyata dan hasil dari sistem bernilai sama  namun  dalam  klasifikasi  yang  bernilai negatif.
3. False Positive (FP) merupakan data nyata bernilai negatif namun pada data klasifikasi pada sistem bernilai positif.
4. False Negative (FN)
merupakan data nyata bernilai positif namun pada data klasifikasi pada sistem bernilai negatif. Untuk  mengukur  performa  matrix  dari Confution matrix berikut  beberapa performance  matrix yang digunakan : 1. Accuracy Accuracy menggambarkan  seberapa  akurat  model dapat mengklasifikakasikan data dengan benar. Bisa dikatakan accuracy ini mengukur tingkat kedekatan antara  nilai  prediksi  dan  nilai  asli.  Berikut  rumus mencari accuracy:
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 2. Precision Precision menggambarkan tingkat keakuratan antara data  yang  dimina  dengan  prediksi  yang  diberikan oleh  hasil  klasifikasi  dengan  kata  lain  perbadingan antara rasio prediksi benar dan rasio prediksi salah. Berikut rumus mencari precission :
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 3. Recall Recall menggambarkan  keberhasilan  model  dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi  dikatakan lain  dengan  rasio  antara  prediksi  benar  dan  semua data yang benar. Berikut rumus mencari recall :
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2 :
Gambar 2 Blok diagram sistem
Data uji merupakan variabel variable yang terkait dengan  karyawan,  kemudian  dilakukan  klasifikasi oleh dua algoritma  yang  berbeda algoritma C4.5  dan Naive Bayes. Setelah mendapatkan hasil prediksi dari kedua  metode tersebut maka dilakukan perbandingan dengan  menghitung  nilai  akurasi,  presisi  dan recall menggunakan  C onfution  Matrix ,  sehingga  dapat ditarik kesimpulan algoritma mana yang lebih optimal untuk melakukan penentuan karyawan terbaik.

## 3.2. Flowchart Algoritma C4.5
Flowchart  Algoritma  C4.5  ditunjukkan  pada Gambar 3:
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  3,  data  uji akan  mencari  atribut  sebagai  akar  pertama  dengan mencari  nilai entropy,  gain,  split  info dan gain  ratio pada setiap atribut. Pilih akar selanjutnya dengan cara memlilih nilai terbesar dari gain ratio pada tiap  - tiap atribut. Hingga mendapatkan atribut dengan salah satu atribut bernilai 0.

## 3.3. Flowchart Algoritma Naive Bayes
Flowchart Algoritma Naive Bayes ditunjukkan pada Gambar 4:
Gambar 4 Flowchart Algoritma Naive Bayes
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  4,  akan  di pisahkan  terlebih  dahulu  antara  data  numerik  dan tidak.  Kemudian  akan  dicari  nilai  setiap  probabilitas setiap atribut yang tedapat pada data training. Setelah ditemukan  hasil  probabilitas  setiap  atribut  maka  data set  akan  dihitung  dengan  mencari  probablitas  ya  dan tidak  pada  setiap  data  set.  Setelah  diketahui  setiap probabilitas  ya  dan  tidak  akan  dibandingkan  mana yang terbesar maka itulah hasil dari presiksi algoritma Naïve Bayes.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Matematis Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu klasifikasi yang  dihasilkan  dari  pembuatan  sebuah  pohon keputusan. Pada penelitian ini menggunakan 162 data karyawan dari bulan Juni hingga November 2020 yang dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut :
Tabel 4.1 Data Training N o Nama Absen Lembur Target Bonus 1. Slamet Basori Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 2. Heri Romdoni Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 3. Heru Kurniawan Sangat Baik Tidak Lembur Baik Ya 4. Reivant Dhea Prasadana Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 5. Sugeng Waluyo Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 6. Sunardi Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 7. Endri Agus Subianto Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 8. Sulkhan Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 9. Abadi Kusuma Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak .. .. .. 16 2. Moch Aga Yudistira Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Ya
Dari  tabel  4.1  terdapat  4  atribut  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  perhitungan  pada  proses klasifikasi. Setelah ditetapkan atribut mana saja  yang akan digunakan, perhitungan  maka dicari akar pohon keputusan yang di tampilkan pada tabel 4.2 berikut :
Tabel 4.2 Pencarian akar pohon keputusan Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 0.88 Absen 0.63 0.86 0.73 Sangat Baik 0.75 Baik 0.99 Lembur 0.44 1.20 0.37 Tidak Lembur 0.94 Cukup Baik 0.78 Baik 0.30 Target 1.08 1.40 0.77 Kurang Baik 0 Baik 0.98 Sangat Baik 0
Setelah diketahui pada tabel 4.2 gain ration yang terbesar  adalah  atribut  target.  Maka  dari  itu  atribut target  menjadi  cabang  selanjutnya  untuk  mencari pohon keputusan dengan perhitungan  yang sama  dan syarat  atribut  yang  telah  di  pilih  tidak  dapat dimasukkan  pada  proses  selanjutnya.  Perhitungan cabang  pohon  keputusan  dapat  dilihat  pada  table  4.3 sebagai berikut :
Tabel 4.3 Pencarian cabang pohon keputusan Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 0.98 Absen 0.80 0.96 0.84 Sangat Baik 0.28 Entropy Gain Split Info Gain Ratio Baik 0 Lembur 0.26 0.68 0.39 Tidak Lembur 0.87 Cukup Baik 0 Baik 0
Pada  tabel  4.3  atribut  absen  mempunyai  nilai gain  ratio yang  paling  besar,  maka  dari  itu  absen sebagai  akar  selanjutnya  dari  pohon  keputusan. Dikarenakan pada atribut absen terdapat nilai 0 maka perhitungan  selesai  dan  pohon  keputusan  telah terbentuk seperti pada gambar 5 berikut :
Gambar 5 Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Setelah  pohon  keputusan  telah  terbentuk  maka proses  klasifikasi  dapat  di  lakukan.  Hasil  klasifikasi disajikan pada tabel 4.4 berikut :
Tabel 4.4 Hasil klasifikasi algoritma C4.5 N o Nam a Abse n Lem bur Targ et Bon us Predi ksi 1. Slam et Ba sori Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 2. Heri Romd oni Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 3. Heru Kurni awan Sang at Baik Tidak Lemb ur Baik Ya Ya 4. Reiva nt Dhea Prasa dana Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 5. Suge ng Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak
Walu yo 6. Sunar di Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 7. Endri Agus S. Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak N o Nam a Abse n Lem bur Targ et Bon us Predi ksi 8. Sulkh an Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 9. Abadi Kusu ma Sang at Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak .. .. .. 16 2. Moch Aga Yudis tira Sang at Baik Cuku p Baik Sang at Baik Ya Ya
Dari  hasil  perhitungan  algoritma  C4.5  yang terdapat  pada tabel 4.4, dari 162 data karyawan  yang menjadi data uji hanya terdapat 1 prediksi yang tidak tepat pada nomor 87.

## 4.2. Perhitungan Matematis Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  sebuah algoritma  yang  menghitung  jumlah  probabilitas  pada setiap  atribut.  Untuk  data training yang  digunakan adalah data karyawan CV. Mitra Jaya Bersama di Kota Malang  sebanyak  162  data  seperti  pada  tabel  4.5 berikut :
Tabel 4.5 Data Training N o Nama Absen Lembur Target Bonu s 1. Slamet Basori Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 2. Heri Romdoni Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 3. Heru Kurniawan Sangat Baik Tidak Lembur Baik Ya 4. Reivant Dhea Prasadana Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 5. Sugeng Waluyo Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 6. Sunardi Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 7. Endri Agus Subianto Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 8. Sulkhan Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak 9. Abadi Kusuma Sangat Baik Tidak Lembur Kurang Baik Tidak ..
..
.. 16 2. Moch Aga Yudistira Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Ya
Dari  tabel  4.5  terdapat  4  atribut  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  perhitungan  pada  proses klasifikasi. Setelah ditetapkan atribut mana saja  yang akan  digunakan,  perhitungan  selanjutnya  adalah mencari  nilai  probabilitas  pada  setiap  atribut  yang dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut :
Tabel 4.6 Nilai probabilitas atribut Probabilitas Ya Tidak Bonus 0.70 0.30 Absen Sangat Baik 0.80 0.51 Absen Baik 0.20 0.49 Lembur Tidak Lembur 0.62 0.82 Lembur Cukup Baik 0.23 0.16 Probabilitas Ya Tidak Lembur Baik 0.15 0.02 Target Kurang Baik 0.00 0.72 Target Baik 0.17 0.29 Target Sangat Baik 0.83 0
Setelah  diketahui  nilai  probabilitas  pada  setiap atribut nyam aka proses selanjutnya adalah melakukan probabilitas pada setiap nilai  setiap data dengan nilai probabilitas pada setiap atribut pada tabel 4.6. Untuk hasil klasifikasi dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut :
Tabel 4.7 Hasil klasifikasi algoritma Naïve Bayes
No Nama Abs en Lemb ur Targ et Bon us Predi ksi 1. Slamet Basori San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 2. Heri Romdo ni San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 3. Heru Kurnia wan San gat Baik Tidak Lemb ur Baik Ya Ya 4. Reivant Dhea Prasada na Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 5. Sugeng Waluyo San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 6. Sunardi San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 7. Endri Agus Subiant o San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 8. Sulkha n San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak 9. Abadi Kusum a San gat Baik Tidak Lemb ur Kura ng Baik Tida k Tidak .. .. .. 16 2. Moch Aga Y. San gat Baik Cuku p Baik Sang at Baik Ya Ya
Dari  hasil  perhitungan  algoritma  Naïve  Bayes  yang terdapat  pada tabel 4.7, dari 162 data karyawan  yang menjadi data uji hanya terdapat 1 prediksi yang tidak tepat pada nomor 87.

## 4.3. Perhitungan Confution Matrix
Setelah diketahui hasil klasifikasi dari algortima C4.5 dan  Naïve  Bayes  untuk  mengukur  kinerja  antara  2  buah algoritma  tersebut  digunakan Confution  Matrix dengan mencari  nilai  kombinasi  terlebih  dahulu  sebelum mendapatkan nilai akurasi, presisi, dan recall. Untuk nilai kombinansi dari tiap tiap prediksi dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut :
Tabel 4.8 Nilai Kombinasi True Positif (TP) True Negative (TN) False Positive (FP) False Negative (FN) Naïve Bayes 113 48 1 0 C4.5 113 48 1 0
Setelah  mendapatkan  nilai  kombinasi  seperti  pada tabel 4.8, maka proses untuk mencari nilai akurasi, presisi, dan recall dapat dikerjakan . Untuk nilai akurasi, presisi dan recall dari algoritma C4.5 dan Naïve  Bayes dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut :
Tabel 4.9 Perbadingan kinerja algoritma C4.5 dan Naïve
Bayes Akurasi Presisi Recall Naïve Bayes 99.38 % 99.12% 100% C4.5 99.38 % 99.12% 100%
Berdasarkan  tabel  4.9  kinerja  algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes sama  baiknya  dengan  nilai presentasi untuk akurasi, presisi, dan recall berturut-turut 99,38%, 99,12%, dan 100%.

## 4.4. Pengujian Konsistensi
Setelah diketahui kinerja Algortima C4.5 dan Naive Bayes,  untuk  menguji  tingkat  konsistensi  dari  kedua algoritma tersebut penulis menggunakan data yang sedikit berbeda dengan menggunakan data karyawan pada bulan Juni hingga Desember 2020. Berdasarkan hasil pengujian terdapat  sedikit  perbedaan  yang  terjadi  pada  hasil perbandingan  antara  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes seperti pada tabel 4.10 berikut :
Tabel 4.10 Pengujian konsistensi
No Data Asli Prediksi Juni – November Juni - Desember C4.5 Naïve Bayes C4.5 Naïve Bayes 1. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
2. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 3. Ya Ya Ya Ya Ya 4. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 5. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 6. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 7. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 8. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 9. Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak … … … 189. Tidak - - Tidak Tidak
Dari  hasil  pengujian  pada  tabel  4.10  dari  data sebanyak 189  algoritma C4.5 memiliki 3 data dengan prediksi yang tidak tepat. Sedangkan algoritma Naïve Bayes  memiliki  8  data  dengan  prediksi  yang  tidak tepat..
Setelah  diketahui  hasil  klasifikasi  pada  kedua algoritma  maka  dilakukan  pengujian  kembali  pada tabel Confution Matrix seperti yang telah di paparkan pada tabel 4.11 :
Tabel 4.11 Perbadingan kinerja algoritma C4.5 dan Naïve
Bayes Akurasi Presisi Recall Naïve Bayes 95.76 % 95.27% 98.37% C4.5 98.41 % 99.18% 99.37%
Berdasarkan  tabel  4.11  terdapat  perubahan kinerja pada algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Namun setelah  menggunakan  data  Juni  hingga  Desember kinerja  algoritma  C4.5  lebih  baik  dibanding  kan dengan  algoritma  Naïve  bayes  dengan  nilai  akurasi 98,41% dan nilai presisi sebesar 99,18%.

## 4.5. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan proses perancangan sistem yang telah dibuat untuk dijalankan menjadi suatu aplikasi..

## 4.6. Tampilan Halaman Login
Pada  halaman  login  diberikan  hak  akses  admin untuk  login.  Admin  harus  menginputkan  username  dan password  untuk  dapat  masuk  ke  halaman  utama  admin. Tampilan halaman login dapat ditunjukkan pada Gambar 7 sebagai berikut :
Gambar 7 Halaman Login
Gambar 7 merupakan tangkapan layar dari proses autentikasi  pihak  pengguna  agar  tidak  semua pengguna dapat mengkases data data dari perusahaan. Dan  jika  penguna  tidak  melalui  autentikasi  dan memaksa untuk mengakses halaman dashboard maka pengguna  akan  dilempar  pada  halaman  autentikasi kembali
4.7. Tampilan Halaman Dashboard Pada  halaman dashboard terdapat  pilihan  menu pada sidebar dan tombol untuk mengkases  ke halaman data training, perhitungan algoritma C4.5, perhitungan algoritma Naive Bayes, Confution Matrix serta logout. Tampilan halaman dashboard dapat ditunjukkan pada gambar Gambar 8:
Gambar 8 Halaman Dashboard
Gambar  8  menjelaskan  dari  keberhasilan autentikasi  pengguna,  pengguna  akan  disuguhkan dengan 6 menu di bagian sidebar dan 4 menu utama di bagian main board .
4.8. Tampilan Halaman Data Training Pada  halaman  data training terdapat  data karyawan  serta  menu  pencarian,  tambah,  update  dan hapus  data  karyawan.  Tampilan  halaman dashboard dapat ditunjukkan pada gambar 4.9 :
Gambar 9 Halaman Data Training
Gambar  4.9  menjelaskan  dari  seluruh  tampilan total data training yang  akan digunakan sebagai bahan pengujian perbandingan 2 algoritma.
4.9. Tampilan Halaman Tambah Data Training
Pada halaman tambah data training admin dapat menambhakan  data  karyawan  beserta  atribut  atribut lainnya. Tampilan halaman tambah data training dapat ditunjukkan pada gambar 4.10:
Gambar 10 Halaman Tambah Data Training
Gambar 4.10 menjelaskan dari fitur tambah data training  dengan  ditampilkan  beberapa  form  sesuai atribut  yang  di  butuhkan,  dengan  tombol  tambah sebagai  aksi  untuk  menambahkan  data  yang  telah terisi.
4.10. Tampilan Halaman Update Data Training Pada halaman update data training admin dapat memperbarui  data  karyawan  beserta  atribut  atribut lainnya. Tampilan halaman update data training dapat ditunjukkan pada gambar 4.11
Gambar 11 Halaman Update Data Training
Gambar 4.11 menjelaskan dari fitur update data training dengan menampilkan data sesuai dengan data mana yang akan dilakukan perubahan, dengan tombol perbarui  sebagai  aksi  untuk  memperbarui  data  yang terlah diperbarui
4.2.1 Tampilan Halaman Hapus Data Training Melakukan hapus data dapat langsung menggunkaan  konfirmasi  notifikasi  seperti    gambar 4.12 berikut :
Gambar 4.12 Halaman Hapus Data Training
Gambar  4.12  menjelaskan  dari  fitur  hapus  data training  dengan  menekan  tombol  yang  mempunyai icon sampah yang berwarna merah pada halaman data training. Yang kemudian memunculkan sebuah pesan untuk mengkonfirmasi apakah data akan dihapus atau tidak.

## 4.2.2 Tampilan Halaman Algoritma Naïve Bayes
Pada halaman Algoritma Naïve Bayes menampilkan  hasil  perhitungan  setiap  probabilitas atribut.  Serta  hasil  dari  prediksi  pada  klasifikasi algoritma Naïve Bayes. Tampilan halaman Algoritma Naïve Bayes ditunjukkan pada gambar 4.13
Gambar 4.13 Halaman Algoritma Naïve Bayes
Gambar  4.13  menjelaskan  dari  perhitungan Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  menmapilkan  setiap probablitas setiap atribut dengan hasil klasifikasi yang dibandingkan dengan data aslinya.

## 4.2.3 Tampilan Halaman Algoritma C4.5
Pada  halaman  Algoritma  C4.5  menampilkan hasil  perhitungan entropy,  gain,  split  info dan gain ratio dapat  setiap  akar  dan  cabang  pohon  keputusan. Tampilan  halaman  Algoritma  C4.5  ditunjukkan  pada gambar 4.14
Gambar 4.14 Halaman Algoritma C4.5 Gambar  4.14  menjelaskan  dari  perhitungan Algoritma C4.5 dengan menampilkan setiap perhitungan  pada  cabang  pohon  keputusan  dan  hasil klasifikasi yang dibandingkan dengan data aslinya.

## 4.2.4 Tampilan Halaman Confution Matrix
Pada  halaman Confution  Matrix menampilkan hasil  kinerja  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dan  C4.5. Tampilan halaman Confution Matrix ditunjukkan pada gambar 4.15
Gambar 4.15 Halaman Confution Matrix
Gambar  4.15  menjelaskan  dari  perhitungan Confution  Matrix dengan  menampilkan  setiap  hasil akurasi,  presisi  dan recall dari  masing-masing algoritma.
4.11. Pengujian Sistem dengan Black Box
Pengujian sistem merupakan proses
menampilkan sistem dengan maksud untuk menemukan  adanya  kesalahan  atau tidak    pada  fitur- fitur  aplikasi.  Hasil  pengujian  sistem  menggunakan metode black box ditunjukkan pada Tabel 4.12
Tabel 4.12 Pengujian Sistem dengan Black Box No. Pengujian Nama Event Hasil yang Diharapakan Kesim pulan 1. Halaman Login Klik tombol login Tampil  halaman dashboard Berhasil 2. Sidebar Navigasi dashboard Tampil  halaman dashboard Berhasil 3. Sidebar Navigasi algoritma C4.5 Tampil  halaman algoritma C4.5 Berhasil 4. Sidebar Navigasi Algoritma Naïve Bayes Tampil  halaman Algoritma Naïve Bayes Berhasil 5. Sidebar Tombol logout Tampil  halaman login Berhasil 6. Halaman Data Training Tambah Data Training Menampilkan halaman  tambah data training Berhasil 7. Halaman Data Training Update Data Training Menampilkan halaman update data training berdasarkan id data yang dipilih Berhasil 8. Halaman Data Training Pencarian Data Mencari data berdasarkan kata kunci Berhasil 9. Halaman Algoritma C4.5 Menampilk an Hasil Perhitunga n dan prediksi Algoritma C4.5 Menampilkan dan mencari data Hasil Perhitungan  dan prediksi Algoritma  C4.5 berdasarkan kata kunci tertentu Berhasil 10. Halaman Algoritma Naïve Bayes Menampilk an Hasil Perhitunga n dan prediksi Algoritma Naïve Bayes Menampilkan dan mencari data Hasil Perhitungan  dan prediksi Algoritma Naïve Bayes berdasarkan kata kunci tertentu Berhasil 11. Halaman Confution Matrix Menampilk an hasil Confution Matrix Menampilkan hasil presisi, akurasi dan recall dari kedua metode  yang  di bandingkan
Berhasil

## 4.12. Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pada pengujian Fungsionalitas sistem akan dilakukan percobaan untuk menguji semua fungsi yang yang ada pada sistem apakah bekerja dengan normal atau tidak. Pengujian dilakukan  pada  3  browser  pada  perangkat  dengan spesifikasi CPU yang digunakan adalah Core i5-8265U  8 th , RAM  8  GB.  Hasil  dari  pengujian  fungsionalitas  sistem dapat ditujukkan pada Tabel 4.13 sebegai berikut :
Tabel 4.13 Pengujian Fungsionalitas Sistem
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Firefox Developer Edition Autentikasi √ √ √ Dashboard √ √ √ Data Training √ √ √
Tambah Data Training √ √ √ Ubah  Data Training √ √ √ Hapus  Data Training √ √ √ Algoritma C4.5 √ √ √ Algoritma Naïve Bayes √ √ √ Confution Matrix √ √ √

## 4.13. Pengujian Pengguna
Pada  pengujian  pengguna,  merupakan  proses pengujian  sistem  dengan  cara  melakukan  langsung kepada  pengguna  yang  nantinya  akan  menggunakan sistem  tersebut,  dalam  kasus  ini  pengguna  yang menggunkan  hanya  1  orang  saja  yaitu  dari  pihak direktur  untuk  mengetahui  data  sebelum  serta  hasil prediksi  dari  data  sebelumnya.  Hasil  dari  pengujian pengguna dapat dilihat pada tabel 4.14 berikut :

## Tabel 4.14 Pengujian Pengguna
No. Pertanyaan Hasil Uji SS S KS TS
1.
Apakah aplikasi perbandingan algoritma C4.5 dan metode naïve bayes untuk menentukan karyawan terbaik mudah digunakan?
1 0 0 0 2. Apakah fitur dari aplikasi ini mudah di pahami? 1 0 0 0
3. Apakah informasi yang di sajikan pada aplikasi ini mudah dipahami?
0 1 0 0 4. Apakah warna tombol, jenis
font, dan warna font terlihat jelas dan sesuai? 1 0 0 0 Jumlah 3 1 0 0 Total Respon 4 Keterangan : SS : Sangat Setuju S : Setuju KS
: Kurang Setuju
TS : Tidak Setuju
Berdasarkan  tabel  4.14  setelah  dilakukan  pengujian langusng  pada  pengguna  dapat  di  lihat  75%  pengguna mengatakan sangat setuju terhadap fitur dan kenyaman dari website  yang  telah  digunakan,  serta  25%  untuk  setuju bahkan  tidak  ada  pengguna  memiliki  nilai  kurang  setuju maupun tidak setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dari  perancangan aplikasi  perbandingan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes untuk  mementukan  karyawan  terbaik  dengan  4  atribut, dapat ditarik kesimpulan antara lain :
1. Dengan menggunakan data karyawan pada bulan Juli  hingga November 2020 sebanyak 162 data, Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  memiliki kinerja  sama  baik  nya  dengan  nilai  Akurasi 99,38%, Presisi 99,12% dan recall 100%
2. Dengan menggunakan data karyawan pada bulan Juli hingga  Desember  2020    sebanyak  187  data, Algoritma C4.5 memiliki keakurasian yang lebih baik dibandingkan dengan Algoritma Naïve Bayes dengan masing  masing  nilai  98,91%  dan  96,21%.  Dengan hasil  ini  algoritma  C4.5  lebih  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  dibandingkan  dengan Algoritma Naïve Bayes.
3. Dengan menggunakan data karyawan pada bulan Juli hingga  Desember  2020    sebanyak  187  data, Algoritma  C4.5  memiliki  presisi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan Algoritma Naïve Bayes dengan masing  masing  nilai  99,17%  dan  95,23%.  Dengan hasil ini algoritma C4.5 lebih digunakan untuk untuk memprediksi data dibandingkan Naïve Bayes
4. Dengan menggunakan data karyawan pada bulan Juli  hingga  Desember  2020  sebanyak  187  data, Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  memiliki kinerja sama baik nya untuk menemukan kembali sebuah informasi dengan nilai recall 99,17%.

## 5.2 Saran
Untuk  pengembangan  aplikasi  yang  lebih  baik, ada beberapa saran pada aplikasi komparasi Algortima C4.5 dan Naïve Bayes sebagai berikut :
1. Untuk mengetahui perbandingan dapat menggunakan model ROC Curve.
2. Untuk
melakukan Klasifikasi dapat menggunakan  algoritma  lain  seperti  Algoritma Jaringan Saraf Tiruan atau K-NN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Retno, Yustina Wahyu Utami, 2014,
Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Pembuatan Aplikasi  Penunjang  Keputusan  Penerimaan Pegawai  CV.  Dinamika  Ilmu.  Jurnal  Teknologi dan Komunikasi.
[2] Marudut,  Victor  Mulia  Siregar,  2018,  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Insentif Bulanan Pegawai dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Sistem Informasi
[3] Imam,  Dimas  Baihaqi,  2019,  Perbandingan
Metode Naïve Bayes dan C4.5 Untuk
Memprediksi  Mortalitas Pada peternakan  Ayam Broiler.  Jurnal  Teknik  Industri,  Mesin,  Elektro dan Ilmu Komputer.
[4] Pauziah,  Ulfa,  2017,  Analisis  Penentuan Karyawan terbaik Menggunakan Metode
Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus PT. XYZ).
[5] Saefudin,  Sri  Lestari,  2015,  Sistem  Pendukung Keputusan  Karyawan  PT.  Mulya  Spindo  Mills Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5.  Jurnal
Program Teknik Informatika Vol. 2.