Kautsar Baihaqi Supriyadi, Feri Sulianta (tahun terbit) Analisis Prediksi Profit Proyek Pekerjaan Plafon Gypsum Menggunakan Klasifikasi Decision Tree, (4) 12, https://doi.org/10.36418/syntax- idea.v3i6.1227 E-ISSN: 2684-883X Published by:
Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 4, No. 12, Desember 2022

## ANALISIS  PREDIKSI  PROFIT  PROYEK  PEKERJAAN  PLAFON  GYPSUM MENGGUNAKAN KLASIFIKASI DECISION TREE

## Kautsar Baihaqi Supriyadi, Feri Sulianta
Departemen Informatika, Universitas Widyatama, Indonesia Email: kautsar.baihaqi@widyatama.ac.id, feri.sulianta@widyatama.ac.id

## Abstrak
Perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  konstruksi  yang  salah  satu  layanannya yakni  jasa  pemasangan  plafon  gypsum,  membutuhkan  strategi  kelola  perencanaan anggaran  atau  Rincian  Anggaran  Biaya  (RAB)  untuk  mendukung  kelancaran pengerjaan proyek. Pada proses berjalannya proyek pekerjaan plafon, perencanaan anggaran  digunakan  sebagai  sumber  informasi  utama  dalam  menghitung keuntungan  perusahaan.  Rincian  Anggaran  Biaya  suatu  proyek  pekerjaan  plafon gypsum  meliputi  biaya  tenaga  kerja,  tenaga  ahli,  material,  operasional  proyek, biaya  peralatan  kerja  dan  biaya  mobilisasi.  Perencanaan  yang  tidak  tepat  dapat mempengaruhi  cash  flow  sebuah  perusahaan  sehingga  berkaitan  erat  terhadap keberlangsungan  pelaksanaan  proyek  pekerjaan  plafon.  Diperlukan  suatu  teknik prediksi untuk  menentukan keuntungan perusahaan berdasarkan penggunaan RAB suatu proyek agar perusahaan tersebut dapat menjaga cash flow yang mereka miliki sehingga  tidak  mempengaruhi  pelaksanaan  proyek.  Tujuan  untuk  mencari  faktor mana yang lebih menentukan untuk menghasilkan keuntungan dalam suatu proyek pekerjaan  plafon.  Penelitian  ini  menyajikan  implementasi  data  mining  dengan metode  klasifikasi  khususnya  decision  tree  dapat  menyelesaikan  permasalaan tersebut  dan  menghasilkan  sebuah  knowledge  discovery  dalam  membantu perusahaan mendapatkan keuntungan di masa depan. Kesimpulan, teknik klasifikasi dapat  membantu  perusahaan  untuk  lebih  memperhatikan  atribut  tertentu  dalam pelaksanaan  sebuah  proyek  pekerjaan  plafon  dan  membantu  perusahaan  atau pemangku kebijakan dalam menentukan sebuah keputusan di masa depan.
Kata  kunci :  Data  Mining;  Klasifikasi;  Decision  Tree;  Prediksi;  Rincian  Anggaran Biaya; Profit.

## Abstract
A  company  engaged  in  the  construction  sector,  one  of  whose  services  is  the installation  of  gypsum  ceiling  services,  requires  a  strategy  for  managing  budget planning  or  Detailed  Budgeting  (RAB)  to  support  the  smooth  running  of  the project. In the process of running a ceiling work project, budget planning is used as the  main  source  of  information  in  calculating  company  profits.  Details  of  the Budget  The  cost  of  a  gypsum  ceiling  work  project  includes  labor  costs,  experts, materials,  project  operations,  work  equipment  costs  and  mobilization  costs. Inappropriate planning can affect a company's cash flow so that it is closely related to  the  continuity  of  the  implementation  of  ceiling  work  projects.  A  prediction
technique  is  needed  to  determine  company  profits  based  on  the  use  of  a  project's RAB so that these companies can maintain their cash flow so that it does not affect project implementation. The aim is to find out which factors are more decisive for generating profits in a ceiling work project. This study presents the implementation of data mining with classification methods, especially decision trees that can solve these  problems  and  generate  knowledge  discovery  to  help  companies  gain  future profits.  The  results  of  classification  techniques  can  help  companies  pay  more attention  to  certain  attributes  in  implementing  a  ceiling  work  project  and  help companies or policy makers in determining a decision in the future.
Keywords: Data mining; Klasifikasi; Decision tree; Prediction; Real Estimate of Cost;

## Profit

## Pendahuluan
Teknologi  dan  informasi  mempunyai  dampak  yang  sangat  luas  untuk  berbagai bidang.  Salah  satunya  yaitu  bidang  konstruksi (Abdillah  et  al.,  2020) .  Dalam menjalankan  kegiatan  konstruksi,  faktor  utama  yang  menentukan  keberhasilan  suatu proyek  adalah  perencanaan  anggaran (Rawis,  Tjakra,  &  Arsjad,  2016) .  Dalam menentukan perencanaan anggaran, teknologi dan informasi dapat memberikan sebuah prediksi  berapa  banyak  anggaran  yang  diperlukan  dan  meminimalisir  tingkat  kerugian (Purnaya & SE, 2016) .
Dalam proyek pekerjaan plafon, perencanaan anggaran digunakan sebagai sumber informasi utama dalam menghitung keuntungan perusahaan. Perencanaan anggaran atau biasa disebut Rincian Anggaran Biaya (RAB), biasanya meliputi tenaga kerja, material, operasional  proyek  dan  operasional  perusahaan.  Perencanaan  yang  tidak  tepat  dapat mempengaruhi  cash  flow  sebuah  perusahaan  sehingga  merupakan  faktor  utama  dalam menentukan  hasil  suatu  proyek  pekerjaan  plafon (Abma,  Nugraheni,  &  Metalindra, 2020) .
Berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan adanya suatu teknik prediksi untuk menentukan kentungan perusahaan berdasarkan penggunaan RAB suatu proyek. Teknik prediksi  yang  akan  digunakan  yaitu  teknik  klasifikasi  data  mining.  Klasifikasi merupakan  sebuah  teknik  data  mining  yang  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  model prediksi  dengan  memberikan  label/kelas (Maharani,  2015) .  Dalam  hal  ini  keuntungan perusahaan akan diberikan label yaitu “profit” atau “defisit”.
Dalam  beberapa  penelitian  terdahulu  analisis  prediksi  dengan  menggunakan klasifikasi  decision  tree  sudah  diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang.  Dalam penelitian (Wang  &  Gao,  2021) ; (Songze  &  Yan,  2005) teknik  ini  digunakan  dalam bidang  pendidikan  untuk  mengetahui  korelasi  antara  kurikulum  pendidikan  terhadap prestasi  siswa  dan  pemilihan  karir  setelah  siswa  tersebut  lulus.  Sedangkan  dalam penelitian (Liu,  Hu,  Yan,  &  Zhang,  2013) metode  ini  digunakan  untuk  mendapatkan knowledge  discovery  terhadap  performa  karyawan  yang  sudah  lulus  dengan  karyawan yang masih menempuh bidang pendidikan.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  juga  metode  klasifikasi  decision  tree,  yang  diuji menggunakan  data  dalam  bidang  konstruksi  khususnya  pekerjaan  plafon  dengan
memprediksi keuntungan dan kerugian proyek tersebut berdasarkan beberapa faktor dan bertujuan  untuk  mencari  faktor  mana  yang  lebih  menentukan  untuk  menghasilkan keuntungan dalam suatu proyek pekerjaan plafon.
Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan  sistem  yang  digunakan untuk menemukan informasi dari database yang tersedia (Utami, 2019) . Database berisi tabel-tabel  yang  mempunyai  hubungan  satu  sama  lain.  Informasi  tersebut ditransformasikan  menjadi  sebuah  basis  pengetahuan  untuk  dijadikan  sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan (Suyanto, 2017) .
Knowledge Discovery in Database (KDD) dan data mining dikolaborasikan pada kondisi  tertentu  guna  menjabarkan  operasi  penambangan  informasi  potensial  yang belum ditemukan dalam sebuah database yang cukup besar (Faradillah, 2013) . Dua hal tersebut  secara  konsep  bisa  disebut  berbeda  akan  tetapi  mempunya  kolerasi  satu  sama lain, bahkan salah satu tahapan dari prosedur KDD adalah data mining (Harahap, 2015) . Berikut adalah tahapan dalam proses KDD:
1. Data Selection
2. Pre-processing / Cleaning
3. Transformation
4. Data mining
5. Evaluation

## Data mining
Data  mining  adalah  proses  analisis  terhadap  knowledge  discovery  in  database yang disingkat KDD. Pengetahuan bisa berupa pola (pattern) data atau relasi antar data yang  valid  (tidak  diketahui  sebelumnya) (Fayyad,  Piatetsky-Shapiro,  &  Smyth, 1996) ; (Suyanto, 2017) .
Data mining adalah gabungan berbagai ilmu komputer yang merupakan irisan dari artificial  intelligence,  machine  learning,  statistics,  dan  database  systems (Geng  & Hamilton,  2006) ; (Clifton,  Niehaus,  Charlton,  &  Colopy,  2015) .  Data  mining  memliki dua fungsi yaitu deskriptif dan prediktif. Deskriptif artinya data mining digunakan untuk menemukan  pola  atau  pattern  yang  menjelaskan  karakteristik  data.  Terdapat  3  teknik data mining yang termasuk kedalam kategori deskriptif yaitu:
1. Klasterisasi (clustering)
2. Aturan asosiasi (association rule)
3. Sequential Pattern
Fungsi  prediktif  yaitu  data  mining  digunakan  dalam  membentuk  sebuah  model pengetahuan yang  akan  digunakan untuk  melakukan prediksi. Yang termasuk kedalam kategori ini yaitu:
1. Klasifikasi (classification)
2. Regresi (regression
3. Deteksi anomaly (anomaly detection)
Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  satu  diantara  teknik  prediktif  data  mining.  Klasifikasi  dapat didefiniskan  sebagai  proses  untuk  menyatakan  suatu  objek  data  sebagai  salah  satu kategori yang telah didefinisikan sebelumnya (Zaki, Sayed, & Mori, 2013) . Terdapat 4 teknik klasifikasi, diantaranya adalah:
1. Naïve Bayes
2. Decision Tree
3. ANN
4. SVM

## Decision Tree
Decision  tree  disebut  juga  atau  diartikan  sebagai  pohon  keputusan.  Metode decision  tree  mengubah  informasi/fakta  yang  sangat  besar  menjadi  sebuah  pohon keputusan yang merpresentasikan aturan dan dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis  data  seperti  Structure  Query  Language (Anggraeni,  Saputra,  &  Noranita,  2014) . Pohon  keputusan  digunakan  untuk  mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan  variabel  target (Achmad, Slamat,  &  Itats,  2012) .  Teknik  klasifikasi  yang  menggunakan  decision  tree,  biasanya berkaitan dengan Entropy dan Information Gain. Entropy merupakan sebuah parameter yang digunakan dalam mengukur keberagaman dalam suatu himpunan data (Pal & Pal, 1991) . Secara matematis Entropy dirumuskan sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 = − 𝑐 𝑖 =1 𝑝 𝑖 log 2 𝑝 𝑖 (1)
Keterangan: c : jumlah kelas pi: perbandingan antara jumlah sampel di kelas i dengan jumlah sampel pada himpunan data
Information  Gain  adalah  parameter  efektivitas  sebuah  atribut  dalam mengklasifikasikan  data (Suyanto,  2017) .  Secara  matematis  dapat  ditulis  sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆 , 𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆  − 𝑆 𝑖 𝑆 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 𝑖 𝑛 𝑖 =1 (2)
Keterangan:
S : himpunan kasus A: atribut n : jumlah partisi atribut A |Si|: jumlah sampel untuk nilai i |S|: jumlah seluruh sampel data
Profit/Keuntungan
Secara  sederhana  profit  dapat  diartikan  sebagai  selisih  positif  antara  pendapatan dengan  pengeluaran.  Lebih  sederhananya  lagi  profit  yaitu  pendapatan  lebih  besar  dari pengeluaran (Barker, 2010) .  Profit merupakan meningkatnya nilai modal akibat adanya transaksi  keluar  masuknya  uang  yang  memberikan  pengaruh  pada  perusahaan  dalam jangka waktu tertentu (Elisa, 2018) .

## Metode Penelitian
A. Desain Penelitian
Merupakan  sebuah  gambaran  yang  menyajikan  setiap  proses  yang  dilakukan dalam melaksanakan penelitian .
Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpul an Data Data Preprocessi ng Klasifikasi Data Mining Analisi Hasil Gambar 1 Desain Penelitian
Berikut  adalah  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  sesuai  dengan  gambar diatas:
1. Identifikasi  Masalah,  proses  pengidentifikasian  permasalahan  yang  timbul sehingga diperlkukan adanya penelitian.
2. Studi  Literatur,  proses  pencarian  informasi  dari  berbagai  sumber  yang berhubungan erat dengan permasalahan dalam penelitian.
3. Pengumpulan  Data,  pemilahan  data  yang  dapat  dikeluarkan  oleh  perusahaan, dikumpulkan menjadi satu sehingga menjadi RAW data yang akan diuji.
4. Data  Preprocessing ,  proses  sebelum  data  diolah  menggunakan  teknik klasifikasi.
5. Klasifikasi Data mining , proses pengklasifikasian dataset .
6. Analisis Hasil
B. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Populasi pada penelitian ini adalah data history laporan proyek yang sudah selesai yang berisi persentasi penggunaan rincian anggaran biaya (RAB) terhadap nilai kontrak sebuah proyek di PT. Mitrakarya Teguhsetia pada periode 2018-2021.

## 2. Sampel
Sampel yang digunakan adalah 35 data sampel dari populasi data history laporan proyek yang sudah selesai di PT. Mitrakarya Teguhsetia periode 2018-2021.

## C. Variabel Penelitian
Variabel  merupakan  sebuah  objek  yang  mempengaruhi  hasil  penelitian.  Dalam memprediksi profit terdapat beberapa variabel yang mempunyai korelasi terhadap profit itu sendiri, yaitu:
1. Nilai  kontrak  merupakan  nilai  pekerjaan  yang  dikerjakan  sesuai  dengan perjanjian atau Surat Perintah Kerja (SPK)
2. Waktu merupakan lama pelaksanaan proyek dari awal hingga proyek selesai.
3. Rincian  Anggaran  Biaya  Tenaga  Ahli  (Upah)  adalah  biaya  yang  berupa pembayaran untuk upah tenaga ahli sebagai imbal jasa melakukan pengawasan terhadap pemasangan pekerjaan plafon dan partisi.
4. Rincian Anggaran Biaya Tenaga Kerja (Upah) adalah upah tenaga kerja sebagai imbal jasa dari jasa pemasangan pekerjaan plafon dan partisi.
5. Rincian Anggaran Biaya Material adalah biaya yang berupa pembayaran untuk bahan material yang akan digunakan dalam mengerjakan sebuah proyek.
6. Rincian  Anggaran  Biaya  Operasional  Proyek  adalah  pengeluaran  perusahaan dalam menjalankan sebuah proyek.
7. Rincian Anggaran Biaya Peralatan adalah biaya yang berupa pengeluaran uang untuk perlatan yang digunakan pada saat proyek berjalan.
8. Rincian  Anggaran  Biaya  Mobilisasi  adalah  biaya  yang  berupa  pengeluaran uang untuk transportasi.

## Hasil dan Pembahasan
A. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  data  rekap  proyek  pekerjaan  plafon  periode  2018- 2021 sebagai dataset.
Tabel 1.
Dataset PERSENTASE PERBANDINGAN PENGELUARAN/PENDAPATAN

## TERHADAP NILAI KONTRAK KESELURUHAN
No Nama Proyek Nilai Kontrak Waktu  Tenaga Ahli Tenaga Kerja Material  Operasion Peralatan Mobilisasi Profit I PG001 11.252.922 25 15% 26%  38% 8% 10% 10% -7% 2 PG002 84.556.239 23 13% 19%  36% 9% 14% 11% -2% 3 PG003 46.245.223 46 22% 33%  38% 6% 7% 7% -13% 4 PG004 48,648,173 35 13% 21%  31% 1% 7% 7% 20% 5 PG005 1.679.625. 314 6% 36%  41% 10% 8% 2% -3% 6 PG006 711,870,04 272 22% 32%  39% 8% 12% 10% -23% 7 PG007 1.182.452. 542 21% 9% 32% 6% 8% 8% 16% 8 PG008 518.922.74 225 21% 24%  41% 1% 8% 11% -6% 9 PG009 87,029,042 32 3% 9% 18% 12% 9% 15% 34% 10 PG010 382,969,75 256 11% 12%  32% 9% 12% 8% 16% 11 PG011 526.235.94 432 22% 32%  37% 7% 8% 9% -15% 12 PG012 113,380,88 45 12% 22%  33% 6% 8% 11% 8%

## B. Dat24a Preprocessing
Berdasarkan kebutuhan dilakukan data transformation terhadap dataset yang ada pada sub-bab sebelumnya. Tipe data numerik akan ditransformasikan menjadi tipe data kategorical. Untuk variabel “nilai kontrak” akan ditransformasi menjadi 3 label dengan aturan sebagai berikut:
1. Nilai kontrak < 250.000.000 maka dilabeli Low
2. 250.000.000 ≤ nilai kontrak ≤ 500.000.000 dilabeli Medium
3. Nilai kontrak > 500.000.000 dilabeli High
Selanjutnya  untuk  variabel  “waktu”  akan  dikategorikan  menjadi  2  label  yaitu “ Long ” dan “ Short ”. Long untuk jangka pengerjaan proyek >180 hari, sedangkan short untuk  proyek  yang  pengerjaannya  <180  hari. (Faradillah,  2013) Untuk  6  variabel lainnya yaitu Tenaga Ahli, Tenaga Kerja, Material,  Operasional  Proyek,  Peralatan dan Mobilisasi akan dikategorikan menjadi 3 label yaitu Underspend (pengeluaran dibawah budget RAB), Budget (pengeluaran  sesuai  dengan budget RAB)  dan  O verspend (pengeluaran diatas budget RAB). Aturan yang ditetapkan untuk ke-6 variabel tersebut berbeda-beda  tergantung  dengan  persentase  masing  masing  variable  terhadap  RAB dengan rincian sebagai berikut:
13 PG013 4,867,785, 926 25% 35%  36% 6% 9% 8% -19% 14 PG014 862,948,68 72 11% 8% 41% 9% 8% 13% 10% 15 PG015 27,035,250 12 1% 7% 34% 5% 5% 10% 38% 16 PG016 2.762.341. 330 21% 31%  18% 2% 8% 12% 8% 17 PG017 414,329,58 142 8% 22%  15% 3% 13% 15% 24% 18 PG018 2,558,848, 316 23% 33%  38% 10% 8% 8% -20% 19 PG019 357,042,79 92 3% 10%  36% 2% 8% 12% 29% 20 PG020 327,187,80 314 24% 22%  15% 3% 9% 12% 15% 21 PG021 274,514,69 122 7% 13%  37% 2% 8% 14% 19% 22 PG022 160,000,00 138 11% 21%  37% 1% 8% 11% 11% 23 PG023 1,284,057, 183 16% 36%  36% 6% 9% 13% -16% 24 PG024 35,615,365 57 1% 16%  20% 6% 9% 10% 38% 25 PG025 56,458,475 91 2% 18%  32% 6% 7% 7% 28% 26 PG026 171.828.25 32 1% 18%  28% 1% 2% 10% 40% 27 PG027 95,884,402 52 12% 34%  41% 8% 10% 11% -16% 28 PG028 364,887,72 87 9% 27%  38% 2% 13% 12% -1% 29 PG029 101,819,99 72 21% 33%  27% 12% 8% 1% -2% 30 PG030 324.132.23 37 1% 18%  33% 2% 10% 2% 34% 31 PG031 2.039.208. 186 8% 20%  36% 1% 12% 11% 12% 32 PG032 85,217,033 31 1% 20%  36% 1% 8% 8% 26% 33 PG033 11.517.512 20 11% 22%  21% 7% 11% 9% 19% 34 PG034 13.010.300 14 1% 25%  10% 6% 10% 8% 10% 35 PG035 64.269.200 148 6% 25%  38% 4% 2% 8% 17%
Tabel 2 Transformasi Tenaga Ahli LABEL RAB (X) Underspend ≤ 10% Budget 20% ≥ X > 10% Overspend > 20% Tabel 3 Tranformasi Tenaga Kerja LABEL RAB (X) Underspend ≤ 20% Budget 30% ≥ X > 20% Overspend > 30% Tabel 4 Transformasi Material LABEL RAB (X) Underspend ≤ 30% Budget 35% ≥ X > 30% Overspend > 35% Tabel 5 Transformasi Operasional Proyek LABEL RAB (X) Underspend ≤ 5% Budget 8% ≥ X > 5% Overspend > 8% Tabel 6 Transformasi Peralatan LABEL RAB (X) Underspend ≤ 7% Budget 10% ≥ X > 7% Overspend > 10% Tabel 7 Transformasi Mobilisasi LABEL RAB (X) Underspend ≤ 7% Budget 10% ≥ X > 7% Overspend > 10%
Sedangkan  untuk  profit/keuntungan  akan  dikategorikan  menjadi  2  kelas  yaitu Profit  bila  keuntungan  didapat  ≥10%  dan  Defisit  bila  keuntungan  yang  didapat  <10% atau  bahkan  negatif.  Hasil  akhir  dari  rangkaian  proses Data  Preprocessing adalah sebagai berikut:
Tabel 8

## Format Dataset setelah Preprocessing

## C. Klasifikasi
Dari  Data  Preprocessing  yang  terlah  dihasilkan,  selanjutnya  dilakukan  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  Decision  tree.  Dari  tabel  tersebut  akan ditentukan  atribut/variabel  mana  yang  menjadi  akar  atau  node,  berdasarkan  nilai Information  Gain  tertinggi  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  atribut.  Dalam menentukan  nilai  Information  Gain  diperlukan  nilai  Entropy  masing-masing  atribut terlebih  dahulu.  Nilai  Entropy  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus(1). Selanjutnya menghitung Information Gain dengan rumus(2).
Perhitungan  lengkap  untuk  nilai Entropy dan Information  Gain masing-masing  atribut yang digunakan disajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 9 Perhitungan Node 1 Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus Profit Defisit Entropy  Gain 1 Total 35 22 13 0,952
Nilai Kontrak 0,074 Low 13 10 3 0,779 Medium 10 7 3 0,881 High 12 5 7 0,980 Waktu 0,071 Short 23 17 6 0,828 Long 12 5 7 0,980 Tenaga Ahli 0,166 Underspend 14 12 2 0,592 Budget 11 7 4 0,946 Overspend 10 3 7 0,881 Tenaga Kerja 0,404 Underspend 14 13 1 0,371 Budget 11 8 3 0,845 Overspend 10 1 9 0,469 Material 0,279 Underspend 7 6 1 0,592 Budget 8 8 0 0 Overspend 20 8 12 0,971 Operasional Proyek 0,142 Underspend 15 13 2 0,567 Budget 13 6 7 0,996 Overspend 7 3 4 0,985 Peralatan 0,112 Underspend 5 5 0 0 Budget 24 13 11 0,994 Overspend 6 4 2 0,918 Mobilisasi 0,007 Underspend 4 2 2 1 Budget 15 10 5 0,918 Overspend 16 10 6 0,954
Dari perhitungan tabel diketahui bahwa tenaga kerja merupakan nilai dengan gain terbesar  yaitu  0,404  maka  Tenaga  Kerja  dijadikan  sebuah  akar/node.  Dari  nilai  yang terdapat  dalam  tabel  perhitungan  tersebut  kita  dapat  menyimpulkan  ketika  sebuah proyek  pekerjaan  plafon  biaya  tenaga  kerja  nya  underspend  dapat  dipastikan  proyek tersebut  akan  mendapatkan  profit.  Sedangkan  ketika  tenaga  kerja  overspend  proyek tersebut  sudah  dipastikan  akan  defisit.  Ketika  tenaga  kerja  yang  dikeluarkan  sesuai budget  masih  belum  dapat  dilihat  hasil  keuntungan  proyeknya.  Maka  dari  itu  pohon keputusan yang terbentuk juga belum terisi secara penuh.

## Gambar 2 Pohon Keputusan Node 1
Oleh  karena  itu  kita  perlu  melakukan  perhitungan  kembali.  Perhitungan  ini disebut node 1.1. Akan tetapi perhitungan node 1.1 tidak dilakukan terhadap semua data seperti node 1. Perhitungan dilakukan terhadap data yang telah difilter dengan ketentuan nilai atribut Tenaga Kerja adalah “Budget” dan dihasilkan data sebagai berikut:
Tabel 10 Perhitungan Node 1.1 Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus Profit Defisit Entropy Gain 1.1 Total (Tenaga Kerja [Budget]) 11 8 3 0,845 Nilai Kontrak 0,196 Low 6 5 1 0,650 Medium 4 3 1 0,811 High 1 0 1 0 Waktu 0,220 Short 9 7 2 0,764 Long 2 1 1 0 Tenaga Ahli 0,040 Underspend 4 3 1 0,811 Budget 5 4 1 0,722 Overspend 2 1 1 1 Material 0,300 Underspend 3 3 0 0 Budget 2 2 0 0 Overspend 6 3 3 1 Operasional Proyek 0,296 Underspend 7 5 2 0,863 Budget 3 3 0 0 Overspend 1 0 1 0 Peralatan 0,045 Underspend 1 1 0 0 Budget 7 5 2 0,863
Overspend 1 0 1 0 Mobilisasi 0,218 Underspend 0 0 0 0 Budget 4 4 0 0 Overspend 7 4 3 0,985
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  didapatkan  hasil  bahwa  Material  merupakan akar untuk node 1.1 ( Information Gain tertinggi). Maka pohon keputusannya adalah:

## Gambar 3 Pohon Keputusan Node 1.1
Dalam Node 1.1  ketika  Material Overspend belum  dapat  diketahui  keuntungan yang  didapat  oleh  perusahaan  apakah profit atau defisit sehingga  perlu  dilakukan kembali  perhitungan  selanjutnya  terhadap  data node 1.1  dengan  nilai  atribut  Material adalah “ Overspend ” dan akan disebut dengan Node 1.2.
Tabel 11 Perhitungan Node 1.2 Node  Atribut Nilai Jumlah Kasus Profit Defisit Entropy Gain 1.2 Total (Material [Overspend]) 6 3 3 1 Nilai Kontrak 0,208 Low 3 2 1 0,918 Medium 2 1 1 1 High 1 0 1 0 Waktu 0,191 Short 5 3 2 0,971 Long 1 0 1 0 Tenaga Ahli 0,208 Underspend 3 2 1 0,918 Budget 2 1 1 1 Overspend 1 0 1 0 Operasional Proyek 0,333
Underspend 4 2 2 1 Budget 1 0 0 0 Overspend 1 0 1 0 Peralatan 0,333 Underspend 1 1 0 0 Budget 4 2 2 1 Overspend 1 0 1 0 Mobilisasi 0,459 Underspend 0 0 0 0 Budget 2 2 0 0 Overspend 4 1 3 0,811
Dalam node 1.2 atribut dengan nilai Information Gain tertinggi adalah Mobilisasi, dengan hasil pohon keputusan sebagai berikut.

## Gambar 4 Pohon Keputusan Node 1.2
Perhitungan  dihentikan  sampai  dengan node 1.2  karena  pohon  keputusan  sudah terbentuk dan semua akarnya sudah terisi.
D. Analisis dan Hasil
Pohon  keputusan  tersebut  menghasilkan  aturan/ rule berdasarkan knowledge discovery yang didapat sebagai berikut:
1. Jika  biaya  “Tenaga  Kerja” overspend maka  proyek  pekerjaan  plafon  akan mengalami kerugian ( defisit ).
2. Jika  biaya  “Tenaga  Kerja” underspend maka  proyek  akan  mengalami keuntungan ( profit ).
3. Jika biaya “Tenaga Kerja” budget dan biaya “Material” underspend atau budget maka proyek pekerjaan plafon akan mengalami keuntungan ( profit ).
4. Jika  biaya  “Tenaga  Kerja” budget dan  biaya  “material” overspend, biaya “Mobilisasi”  menjadi  penentu.  Jika budget perusahaan  mengalami profit sedangkan jika overspend perusahaan mengalami defisit .
Berdasarkan  knowledge  discovery  yang  dihasilkan,  terdapat  beberapa rules yang sama dengan yang dialami oleh perusahaan, yaitu:
1. Biaya “Tenaga Kerja” dan “Material” yang sering melebih anggaran merupakan penyebab faktor utama perusahaan mengalami kerugian dalam sebuah proyek.
2. Dalam  beberapa  proyek,  ketika  perusahaan  mampu  menekan  biaya  “Tenaga Kerja” dan “Material”, proyek tersebut selalu mendapatkan keuntungan.

## Kesimpulan
Metode  klasifikasi  Decision  tree  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  profit proyek  pekerjaan  plafon  di  PT.  Mitrakarya  Teguhsetia  dengan  atribut  yang  terpenting yaitu  RAB  Tenaga  Kerja.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  keaadaan  dalam  perusahaan dimana  dalam  setiap  proyek  yang  berjalan,  dimana  jika  RAB  Tenaga  Kerja  selalu memegang peranan penting dalam setiap proyeknya.
Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  teknik  klasifikasi  dapat  membantu perusahaan  untuk  lebih  memperhatikan  atribut  tertentu  dalam  pelaksanaan  sebuah proyek  pekerjaan  plafon  dan  membantu  perusahaan  atau  pemangku  kebijakan  dalam menentukan sebuah keputusan di masa depan.

## Bibliografi
Abdillah,  Leon  A.,  Alwi,  Moh  Hatta,  Simarmata,  Janner,  Bisyri,  Muhammad, Nasrullah,  Nasrullah,  Asmeati,  Asmeati,  Gusty,  Sri,  Sakir,  Sakir,  Affandy,  Nur Azizah,  &  Bachtiar,  Erniati.  (2020). Aplikasi  Teknologi  Informasi:  Konsep  dan Penerapan . Yayasan Kita Menulis. Google Scholar
Abma, Vendie, Nugraheni, Fitri, & Metalindra, Metalindra. (2020). Cash Flow Proyek Dengan  Sumber  Modal  Bank  Syariah  Pada  Pembangunan  Dan  Rehabilitasi Gedung Pelayanan Kesehatan Pemerintah Kabupaten Gunung Kidul. Construction and Material Journal , 2 (2), 77–90. Google Scholar
Achmad,  Budanis  Dwi  Meilani,  Slamat,  Fauzi,  &  ITATS,  Fakultas  Teknologi Informasi.  (2012).  Klasifikasi  data  karyawan  untuk  menentukan  jadwal  kerja menggunakan metode decision tree. Jurnal Iptek , 16 (1). Google Scholar
Anggraeni,  Hapsari  Dita,  Saputra,  Ragil,  &  Noranita,  Beta.  (2014).  Aplikasi  Data Mining  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus  di  Apotek  Setya  Sehat  Semarang). Journal  of  Informatics  and Technology , 2 (2), 24–30. Google Scholar
Barker,  Richard.  (2010).  On  the  definitions  of  income,  expenses  and  profit  in  IFRS.
Accounting in Europe , 7 (2), 147–158. Google Scholar
Clifton,  David  A.,  Niehaus,  K.  E.,  Charlton,  Peter,  &  Colopy,  G.  W.  (2015).  Health informatics via machine learning for the clinical management of patients. Yearbook of Medical Informatics , 24 (01), 38–43. Google Scholar
Elisa, Erlin. (2018). Prediksi Profit Pada Perusahaan Dengan Klasifikasi Algoritma C4.
5. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (Klik) , 5 (02), 179–189. Google Scholar
Faradillah,  Sarah.  (2013).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengenalan  Karakteristik Transaksi  Customer  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Pelita  Informatika Budi Darma , 5 (3), 1–5. Google Scholar
Fayyad,  Usama,  Piatetsky-Shapiro,  Gregory,  &  Smyth,  Padhraic.  (1996).  From  data mining  to  knowledge  discovery  in  databases. AI  Magazine , 17 (3),  37. Google Scholar
Geng,  Liqiang,  &  Hamilton,  Howard  J.  (2006).  Interestingness  measures  for  data mining: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR) , 38 (3), 9-es. Google Schola r
Harahap,  Fitriana.  (2015).  Penerapan  Data  Mining  dalam  Memprediksi  Pembelian  cat.
Proceedings  Konferensi  Nasional  Sistem  Dan  Informatika  (KNS&I) . Google Scholar
Liu,  Yue,  Hu,  Lingjie,  Yan,  Fei,  &  Zhang,  Bofeng.  (2013).  Information  gain  with weight based decision tree for the employment forecasting of undergraduates. 2013 IEEE  International  Conference  on  Green  Computing  and  Communications  and IEEE Internet of Things and IEEE Cyber, Physical and Social Computing , 2210– 2213. IEEE. Google Scholar
Maharani,  Warih.  (2015).  Klasifikasi  Data  Menggunakan  JST  Backpropagation Momentum  dengan  Adaptive  Learning  Rate. Seminar  Nasional  Informatika (SEMNASIF) , 1 (4). Google Scholar
Pal, Nikhil R., & Pal, Sankar K. (1991). Entropy: A new definition and its applications. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics , 21 (5), 1260–1270. Google Scholar
Purnaya,  I.  Gusti  Ketut,  &  SE,  S.  H.  (2016). Manajemen  Sumber  Daya  Manusia . Penerbit Andi. Google Scholar
Rawis, Thresia Deisy, Tjakra, Jermias, & Arsjad, Tisano Tj. (2016). Perencanaan biaya Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  (K3)  pada  proyek  konstruksi  bangunan  (studi kasus: sekolah st. ursula kotamobagu). Jurnal Sipil Statik , 4 (4). Google Scholar
Songze,  Lei,  &  Yan,  Hao.  (2005).  Data  mining  in  employment  based  on  decision  tree [J]. Journal of Xi’an Institute of Technology , 25 (5), 429–432. Google Scholar
Suyanto,  Dr.  (2017).  Data  Mining  untuk  klasifikasi  dan  klasterisasi  data. Bandung: Informatika Bandung . Google Scholar
Utami, Nur Rina. (2019). Knowledge discovery in database metode generalized vector space  model  pada  sistem  temu  kembali  informasi  terjemahan  Kitab  Mizanul Hikmah  Berbahasa  Indonesia .  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Google Scholar
Wang, Huan Bin, & Gao, Yang Jun. (2021). Research on C4. 5 algorithm improvement strategy based on MapReduce. Procedia Computer Science , 183 , 160–165. Google Scholar
Zaki,  Mohamed  H.,  Sayed,  Tarek,  &  Mori,  Greg.  (2013).  Classifying  road  users  in urban  scenes  using  movement  patterns. Journal  of  Computing  in  Civil Engineering , 27 (4), 395–406. Google Scholar

## Copyright holder:
Kautsar Baihaqi Supriyadi, Feri Sulianta (2022)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: