## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 92-97 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Implementasi Data Mining Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Perekrutan Perangkat Desa

## Misrawati Aprilyana Puspa
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo Jl. Drs. Achmad Nadjamuddin No.17, Kota Tengah, Kota Gorontalo, Gorontalo 96135 e-mail: watie.aprilyana@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk perekrutan perangkat desa masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama.  Kendala yang ditemukan dalam proses penerimaan perangkat desa yaitu banyaknya pelamar sedangkan pelamar yang diterima  terbatas.  Kendala  yang  ditemukan  dalam  proses  penerimaan  perangkat  desa  yaitu  banyaknya  pelamar  sedangkan pelamar yang diterima terbatas. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk membantu mempermudah Kantor Kepala Desa dalam perekrutan perangkat desa. Metode yang digunakan adalah Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat menganalisis data dalam jumlah yang banyak atau biasa disebut data mining. Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi yang mengimplementasikan pohon keputusan dengan algoritma C4.5 menggunakan tools Visual Basic 2010. Hasil dari penelitian ini sendiri berupa program aplikasi yang dibuat berdasarkan kondisi dari hasil pohon keputusan yang telah ditemukan untuk menentukan perekrutan perangkat desa.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Perekrutan Perangkat Desa, Data Mining

## Abstract
This study aims to The office of the Head held a village apparatus recruitment process that was still done manually. The obstacle found in the process of accepting village officials is the number of applicants received is limited. The purpose of this rsearch is to help facilitate the office of the village The method used is the C4.5 algorithm is one method that can analyze large amounts of data or commonly called data mining. In this study an application was made that implements a decision tree with the C4.5 algoritthm , the results of this study are in the form of an application program based on the conditions of the decision tree results that have been found to determine the recruitment of village officials.
Keywords: C4.5 Algorithm, Village Device, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pada dasarnya terbitnya UU Nomor 6 Tahun 2014 tentang desa menjadi tantangan baru dalam prospek penting penyelenggaraan tata kelola dan kebijakan serta  pengarahan bagi seluruh desa di Republik Indonesia. Desa dalam penyelenggaraan  tentu  membutuhkan  perangkat  desa.  Perangkat  yang  dimaksudkan  ialah  untuk  memudahkan kerja  roda  pemerintahan  di  desa.  Seperti  yang  dijelaskan  dalam  pasal  49  UU  Desa,  agar  perangkat  desa berkapasitas untuk membantu seorang Kepala Desa dalam melaksanakan tugas dan wewenangnya.
Perekrutan  perangkat  desa  masih  dilakukan  secara  manual,  dengan  mengandalkan  intuisi  dan  perasaan, tidak  jarang  pengambil  keputusan  salah  dalam  merekrut  perangkat  desa  seperti  yang  diharapkan.  Padahal perangkat  desa adalah aset  untuk meningkatkan kualitas suatu  instansi. Proses perekrutan perangkat  desa harus memenuhi  syarat  sesuai  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  No.  83  Tahun  2015  tentang  Pengangkatan  dan Pemberhentian Perangkat Desa. Selain itu untuk perekrutan perangkat desa harus   melalui mekanisme yaitu kepala desa membentuk  tim untuk  melakukan penjaringan dan penyaringan calon  perangkat desa, kemudian hasil dari perekrutan diberikan kepada kepala desa.
Pada  konteks  penerimaan  perangkat  desa,  sejumlah  calon  perangkat  desa  mengajukan  diri  dengan menyediakan  segala  bentuk  berkas  lamaran  yang  dipersyaratkan.  Dengan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  yaitu pendidikan  terakhir,  pengalaman  kerja,  ujian  tertulis  dan  tes  wawancara  posisi  jabatan  yang  diterima  membuat proses  perekrutan  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  proses  perekrutan  pada  kantor  kepala  desa  masih manual.
Oleh  karena  itu,    memerlukan  sebuah  metode  algoritma  untuk  mengatasi  masalah  dalam  perekrutan perangkat desa. Metode yang digunakan adalah metode Algoritma C4.5 yang secara otomatis merangking setiap calon  perangkat  desa  menurut  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan,  walaupun  kriteria-kriteria  itu  mungkin bertentangan akan tetapi algoritma tersebut haruslah dapat mengambil keputusan yang adil dan menyeluruh serta cepat. Kemudian dapat memberikan rekomendasi untuk memilih calon perangkat desa untuk diterima bekerja di Kantor Kepala Desa Sungai Lama tersebut.  Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  atau  segmentasi  atau pengelompokan dan bersifat  prediktif. Klasifikasi  merupakan salah satu proses pada data mining yang bertujuan untuk menemukan pola yang berharga dari data yang berukuran relatif besar  hingga  sangat  besar.  Algortima  C4.5  sendiri  merupakan  pengembangan  dari  algortima  ID3.  Jika dibandingkan,  para  praktisi  lebih  memilih  menggunakan  algoritma  C4.5  daripada  ID3  karena  C4.5  adalah pengembangan dari algoritma ID3 yang mencoba untuk mengatasi kekurangan yang dimilikinya.
Pada penerapannya di dalam penelitian, Algoritma C4.5 telah banyak digunakan salah satunya oleh Astuti (2016) yang menyatakan bahwa Algoritma C4.5 dapat  mengetahui data calon karyawan yang memenuhi  syarat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 89-91 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
dan  tidak  memenuhi  syarat  sehingga  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menerima  calon karyawan dengan cepat dan tepat.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Data  mining  dapat  diterapkan  pada  berbagai  bidang  yang  mempunyai  sejumlah  data,  tetapi  karena  wilayah penelitian  dengan  sejarah  yang  belum  lama  dan  belum  melewati  masa  ‘remaja’,  maka data  mining masih diperdebatkan  posisi  bidang  pengetahuan  yang  memilikinya.  Maka,  daryl  Pregibon  menyatakan  bahwa data mining adalah campuran dari statistik, kecerdasan buatan dan riset basis data yang masih berkembang (Prasetyo, 2014).
Data  mining merupakan  sebuah  analisa  dari  observasi  data  dalam  jumlah  besar  untuk  menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya dan dua metode baru untuk meringkas data agar mudah dipahami serta kegunaannya untuk pemilih data ( Purnomo, Saptomo, & Utami, 2014)

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  data  dengan menggunakan teknik pohon keputusan. Algoritma C4.5 merupakan ekstensi dari algoritma ID3 dan menggunakan prinsip  decision  tree  yang  mirip.  Algoritma  ini  sudah  sangat  terkenal  dan  disukai  karena  memiliki  banyak kelebihan. Kelebihan ini misalnya dapat mengolah data numerik dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan aturan-aturan yang mudah  diinterpretasikan dan performanya merupakan salah satu  yang tercepat dibandingkan dengan algoritma lain (Harryanto,  & Hansun, 2017).
Terdapat empat langkah dalam proses pembuatan pohon keputusan pada algoritma C4.5, yaitu:
1. Memilih atribut sebagai akar.
2. Membuat cabang untuk masing-masing nilai.
3. Membagi setiap kasus dalam cabang.
4. Mengulangi  proses  dalam  setiap  cabang  sehingga  semua  kasus  dalam  cabang  memiliki  kelas  yang  sama. (Harryanto,  & Hansun, 2017) Decision  tree dengan  algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon  ( tree )  dimana  setiap node merepresentasikan  atribut,  cabangnya  merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root . Pada decision tree terdapat 3 jenis node , yaitu:
1. Root Node merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
2. Internal Node merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
3. Leaf    node atau   terminal node merupakan  node  akhir,  pada node ini  hanya  terdapat  satu  input dan  tidak mempunyai output. (Sembiring, Larasati & Sapta, 2018)
Gambar 1. Node pada Decission Tree

## 2.3 Perekrutan
Perekrutan adalah serangkaian aktifitas yang digunakan oleh sebuah organisasi untuk menarik pelamar kerja yang memiliki kemampuan dan sikap yang dibutuhkan untuk membantu organisasi dalam mencapai tujuantujuannya. Proses  ini  dimulai  dengan  upaya  menemukan  calon  karyawan  yang  memiliki  kemampuan  dan  sikap  yang dibutuhkan  oleh  organisasi  dan  mencocokkannya  dengan  tugas-tugas  yang  harus  dikerjakan.  Perekrutan  calon karyawan merupakan suatu cara dalam perusahaan untuk mendapatkan sumber daya manusia yang benar-benar tepat untuk menduduki suatu posisi tertentu yang ditawarkan oleh perusahaan. Selain itu juga rekrutmen menjadi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 92-97 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Misrawati Aprilyana Puspa , Copyright © 2019, BITS | Page 94 Submitted: 29/11/2019 ; Revised: 07/12/2019 ; Accepted: 08/12/2019 ; Published: 12/12/2019
cara  perusahaan  untuk  mengeliminasi  karyawan  lain  untuk  menduduki  posisi  yang  ditawarkan.  Mengingat pentingnya seleksi penerimaan calon karyawan di suatu perusahaan diharapkan dengan adanya proses seleksi yang baik dan memenuhi kriteria dan bermanfaat untuk perusahaan itu sendiri. (Hartoko, 2016).

## 2.4 Perangkat Desa
Perangkat  desa  merupakan  salah  satu  unsur  yang  sangat  menentukan  berhasil  atau  tidaknya  jalannya  roda pemerintahan dan pembangunan di desa, selain dari pada faktor lainnya yang menentukan juga yakni adanya unsur kepala  desa  dan  unsur  musyawarah  desa.  Ketiga unsur  tersebut  merupakan  elemen  yang  sangat  penting  dalam pemerintahan desa, dimana elemen satu dengan yang lain akan saling mempengaruhi sehingga akan tercipta suatu keteraturan dan ketertiban dalam penyelenggaraan jalannya roda pemerintahan di  pedesaan. Struktur perangkat desa yang kompeten dan handal  sangat  di perlukan dalam menghadapi perkembangan yang sangat pesat  dalam struktur sosial masyarakat pedesaan.
Perangkat Desa bertugas membantu kepala desa dalam melaksanakan tugas dan wewenangnya. Perangkat desa terdiri dari Sekretaris Desa dan Perangkat Desa Lainnya. Salah satu perangkat desa adalah Sekretaris Desa. Sekretaris  Desa  diangkat  oleh  Sekretaris  Daerah  Kabupaten/Kota  atas  nama  Bupati/Walikota.  Perangkat  Desa lainnya diangkat oleh Kepala desa dari penduduk desa, yang ditetapkan dengan Keputusan Kepala desa. perangkat desa  juga  mempunyai  tugas  untuk  mengayomi  kepentingan  masyarakatnya.  Perangkat  desa  sekarang  dituntut untuk memberi pelayanan prima dan juga harus menguasai teknologi. Setiap desa memiliki jumlah perangkat desa berbeda tergantung kebutuhannya ( Pujiastuti, 2014).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam mendapatkan dan mengumpulkan data yang disusun untuk menyelesaikan penulisan ilmiah ini, penulis menggunakan studi kepustakaan, yaitu dimana penulis mendapatkan bahan  -  bahan  untuk  penulisan  ilmiah  ini  dengan  cara  mengumpulkan  berbagai  referensi  yang  menunjang penulisan dan pembuatan program, seperti mencari informasi. Sehingga diperoleh gambaran dalam pembentukan suatu aplikasi yang penulis butuhkan. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat digambarkan pada gambar berikut
Gambar 2. Rancangan Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja  penelitian diatas  maka dapat  di  uraikan langkah-langkah kerja sistem perancangan aplikasi sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data Kerangka kerja ini dimulai dari pengumpulan data, yang terdiri dari penelitian perpustakaan (library research), penelitian lapangan (field research), dan penelitian laboratorium (laboratory research).
2. Studi Pustaka
Dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  mendukung  dalam  penelitian  ini,  hasil  yang  akan  diambil  dari penelitian-penelitian  sebelumnya  ataupun  dari  jurnal-jurnal  yang  berkaitan  dengan  penilaian  barang  milik negara.
3. Analisis
Studi Pustaka Analisis Desain Implementasi Evaluasi Pengumpulan Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 89-91 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Analisis  identifikasi  masalah,  permasalahan  diidentifikasikan  sebagai  suatu  hal  yang  menghambat  tujuan penelitian, permasalahan harus ditinjak lanjuti untuk menemukan pemecahan masalahnya.
4. Desain
Tahap ini membahas tentang perancangan dari model sistem dengan menentukan rancangan input.
5. Implementasi Sistem
Tahapan berikutnya yang akan dilakukan di dalam penelitian adalah melakukan implementasi dari sistem yang telah dirancang.
6. Evaluasi
Evaluasi sistem pada perancang aplikasi ini merupakan proses pengkodean yang selesai. Maka akan dilakukan proses pengujian terhadap program yang dikerjakan untuk mengetahui apakah program sudah berjalan dengan benar  dan  apabila  ada  kesalahan  pada  aplikasi  maka  akan  dilakukan  perbaikan  sesuai  dengan  perancangan aplikasi yang dilakukan.

## 4. ANALISA DAN HASIL
Penerapan  Algoritma  ID3  didasarkan  pada decission  system dengan  acuan  selain  atribut  yang  memilki  gain tertinggi salah satu atribut lainnya memiliki nilai gain minimal 0,1 untuk dapat melanjutnya penemuan node akar berikutnya. Jika tidak maka proses hentikan dan dilanjutnya pada cabang node akar yang lain.
Tabel 1. Sampel Pengolahan Manual Node Jumlah Lulus Tidak lulus Entrophy  Gain 1 Total 24 11 13 Pendidikan D3/S1 15 11 4 SMA/SMK 9 0 9 Pengalaman BP 17 11 6 KB 7 0 7 Ujian Tertulis Sangat Baik 10 8 2 Baik 13 3 10 Kurang Baik 1 0 1 Tes Wawancara Sangat Baik 7 5 2 Baik 15 6 9 Kurang Baik 2 0 2 Total Nilai Tinggi 7 5 2 Sedang 16 6 10 Rendah 1 0 1
Hitung : 1. Entropy (Total),
2. Entropy dan Gain (Pendidikan)
3. Entropy dan Gain (Pengalaman Kerja)
4. Entropy dan Gain (Ujian Tertulis)
5. Entropy dan Gain (Tes Wawancara)
6. Entropy dan Gain (Total Nilai)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 11 24 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 24 )) + (− 13 24 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 13 24 )) = 0,994985
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑟𝑎𝑘 ℎ 𝑖𝑟)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐷3/𝑆1) = (− 11 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 15 )) + (− 4 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 15 )) = 0,836641

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 92-97 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑀𝐴/𝑆𝑀𝐾) = (− 0 9 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 9 )) + (− 9 9 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 9 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐵𝑃) = (− 11 17 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 17 )) + (− 6 17 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 17 )) = 0,936667
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐾𝐵) = (− 0 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 7 )) + (− 7 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 7 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑈𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 8 10 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 10 )) + (− 2 10 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 10 )) = 0,721928
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 3 13 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 13 )) + (− 10 13 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 13 )) = 0,779349
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑒𝑠 𝑊𝑎𝑤𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟𝑎)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 5 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 7 )) + (− 2 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 7 )) = 0,863121
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 6 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 15 )) + (− 9 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 15 )) = 0,970951
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘) = (− 5 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 7 )) + (− 2 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 7 )) = 0,863121
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = (− 6 16 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 16 )) + (− 10 16 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 16 )) = 0,954434
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ) = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) = 0
Menghitung Gain :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑋) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) − ∑ |𝐽𝑃𝑆| |𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐽𝑃𝑆) 𝑛 𝑖=1 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑟𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟) = 0,994985 − (( 15 24 ∗ 0,836641) + ( 9 24 ∗ 0)) = 0,472084364
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎) = 0,994985 − (( 17 24 ∗ 0,936667) + ( 7 24 ∗ 0)) = 0,331512099 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑈𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠) = 0,994985 − (( 10 24 ∗ 0,721928) + ( 13 24 ∗ 0,779349) + ( 1 24 ∗ 0)) = 0,272033
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑇𝑒𝑠 𝑊𝑎𝑤𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟𝑎) = 0,994985 − (( 7 24 ∗ 0,863121) + ( 15 24 ∗ 0,970951) + ( 2 24 ∗ 0)) = 0,136397207
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖) = 0,994985 − (( 7 24 ∗ 0,863120) + ( 6 24 ∗ 0,954434) + ( 1 24 ∗ 0)) = 0,106951

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 89-91 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 3. Pohon Keputusan Perekrutan Perangkat Desa
Berdasarkan pohon keputusan terdapat kondisi-kondisi yang mempengaruhi dan yang menjadi node akar tertinggi adalah pendidikan. Kemudian melalui pohon keputusan tersebut tampak pengalaman kerja, ujian tertulis, tes  wawancara,  total  nilai  tidak  menjadi  atribut  yang  mempengaruhi  dalam  perekrutan  perangkat  desa.  Proses penarikan kesimpulan yang akan menjadi pengetahuan baru dalam memprediksi proses cepat akuratnya perekrutan perangkat desa pada kantor Kepala Desa berdasarkan pohon keputusan di atas yaitu sebagai berikut : 1. Jika Pendidikan = SMA/SMK, maka Keputusan = Tidak Lulus
2. Jika Pendidikan = D3/S1 dan Pengalaman = Kurang Berpengalaman, maka Keputusan = Tidak Lulus
3. Jika Pendidikan = D3/S1, Pengalaman = Berpengalaman dan Ujian Tertulis = Kurang Baik, maka Keputusan = Tidak Lulus
4. Jika Pendidikan = D3/S1, Pengalaman = Berpengalaman dan Ujian Tertulis = Sangat Baik, maka Keputusan = Lulus
5. Jika Pendidikan = D3/S1, Pengalaman = Berpengalaman, Ujian Tertulis = Baik, dan Tes Wawancara = Kurang Baik, maka Keputusan = Tidak Lulus
6. Jika Pendidikan = D3/S1, Pengalaman = Berpengalaman, Ujian Tertulis = Baik, dan Tes Wawancara = Baik, maka Keputusan = Lulus
7. Jika Pendidikan = D3/S1, Pengalaman = Berpengalaman, Ujian Tertulis = Baik, Tes Wawancara =   Sangat Baik, dan Total Nilai = Tinggi maka Keputusan = Lulus Berdasarkan hasil penarikan kesimpulan di atas, ke  7 rules (aturan) yang didapat akan menjadi landasan bagi kantor Kepala Desa Sungai Lama untuk melakukan perekrutan perangkat desa untuk kedepannya, yang lebih utama Bagain Perencanaan terkait dengan perekrutan perangkat desa.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan beberapa yang menjadi kesimpulan mendasar pada penelitian ini diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Program aplikasi dibuat berdasarkan kriteria yang diimplementasikan kedalam sistem dengan data dan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak kantor kepala desa, diantaranya kriteria tersebut adalah Pendidikan terakhir, pengalaman kerja, ujian tertulis dan wawancara.
2. Proses perekrutan perangkat desa pada kantor kepala desa menggunakan metode algoritma C4.5 sehingga dapat mempermudah pihak instansi dalam proses perekrutan.
Tidak Lulus Pendidikan Pengalaman Tidak Lulus D3/S1 SMA/SM K Ujian Tertulis Tidak Lulus BP KB Tes Wawancara Tidak Lulus Baik Kurang Baik Lulus Sangat Baik Sangat Baik Baik Kurang Baik Lulus TIdak Lulus Tidak Lulus Total Nilai Tinggi Sedang Rendah Lulus

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 2, Desember 2019 Page: 89-91 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
3. Program  aplikasi  telah  berhasil  dirancang  sehingga  aplikasi  dapat  bekerja  sebagai  media  pembantu  guna memudahkan pihak instansi dalam perekrutan perangkat desa.

## REFERENCES
[1] Astuti,  Puji.  2016.  Komparasi  Penerapan  Algoritma  C45,  Knn  Dan  Neural  Network  Dalam  Proses  Kelayakan  Penerimaan  Kredit Kendaraan Bermotor;  Faktor Exacta.
[2] Pujiastuti  ,  Ratna  .  2014.  Karakteristik  Spiritual  Leadership  Perangkat  Desa  Di  Kabupaten  Banyumas  (Berdasar  Teori  Spiritual Leadership Fry), Seminar Nasional dan Call for Paper (Sancall 2014)
[3] Al  Fatta,  Hanif.  2017.  Analisis  dan  perancangan  Sistem  Informasi;  untuk  Keunggulan  Bersaing  Perusahaan  &  Organisasi  Modern. Yogyakarta;  Penerbit Andi.
[4]    Berry, Michael J.A. dan Gordon S. Linoff. 2004. Data Mining Techniques for Marketing, Sales, Customer Relationship Management. Second Edition. Wiley Publishing, Inc.
[5]    Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
[6]    Prabowo Risnada Erik. 2013.  Implementasi Basis Data Menggunakan MySQL, Yogyakarta; Penerbit Scripta.