## IMPLEMENTASI ALGORITMA C 4.5 DALAM PEMBUATAN APLIKASI PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI CV. DINAMIKA ILMU
Joko Purnomo (ke_piss@yahoo.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Yustina Retno Wahyu U (yustina_retno@yahoo.com)

## ABSTRAK
Sebuah  perusahaan  penerbitan  dan  percetakan  perlu  mengadakan  penerimaan karyawan  secara  mandiri  dilingkungan  perusahaan.  Kendala  yang  sering  ditemukan  dalam proses  penerimaan  karyawan  di  sebuah  perusahaan  yaitu  sulitnya  menentukan  pelamar  mana yang  memenuhi  kriteria  untuk  menjadi  karyawan  sesuai  keinginan  perusahaan  dari  sekian banyak  pelamar  sedangkan  pelamar  yang  diterima  menjadi  karyawan  terbatas.  Banyaknya variabel  yang  digunakan  dalam  penunjang  keputusan  penerimaan  pegawai  di  sebuah perusahaan  seperti  pendidikan  terakhir,  pengalaman  kerja  yang  sudah  pernah  dijalani,  usia calon karyawan, nilai transkip ijazah, nilai test  tertulis, dan nilai test  wawancara. Sehingga sulit bagi  sebuah  perusahaan  untuk  mengelompokkan  nilai  dari  tiap-tiap  variabel    sesuai  kriteria sebuah perusahaan yang nantinya digunakan sebagai hasil akhir penerimaan pegawai di sebuah perusahaan.  Untuk  menentukan  calon  pegawai  yang  memenuhi  kriteria  maka  dibutuhkan rekomendasi yang tepat. Perekomendasian yang tepat membutuhkan jumlah data yang banyak, 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,  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  calon  pegawai.  Dalam  perancangan  aplikasi  menggunakan  diagram kontek, DFD, dan penyajian aplikasi menggunakan  Code Gear RAD Studio Delphi 2009 serta database MySQL. Hasil yang dicapai adalah sebuah Aplikasi Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai  yang  Implementasinya  dapat  membantu  kepala  bagian  Human  Resource  Development (HRD) dalam penyeleksian dan penerimaan calon pegawai.
Kata Kunci : Algoritma C 4.5, Sistem Penunjang Keputusan,  Data Mining.

## I.  PENDAHULUAN
Dengan semakin berkembangnya teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  semakin semakin  berkembang  pula  proses  pendidikan di  Indonesia  ini.  Menyebabkan  banyaknya perusahaan atau instansi-instansi sulit memilih pegawai  /  karyawan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dan  ahli  pada  bidangnya  masing- masing.  Oleh  karena  itu  menyadari  betapa pentingnya memilih calon pegawai yang tepat, maka  dirancang  program  aplikasi  sistem pendukung keputusan untuk pemilihan penerimaan  pegawai  untuk  suatu  perusahaan yang  berbasis  aplikasi  dekstop.  Aplikasi  ini dapat mempermudah suatu perusahaan dalam pemilihan  atau  seleksi  calon  pegawai  yang akan diterima.
Untuk  menentukan  calon  pegawai  yang memenuhi kriteria maka dibutuhkan rekomendasi  yang  tepat.  Perekomendasian yang  tepat  membutuhkan  jumlah  data  yang banyak, 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,  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data calon pegawai.
Algoritma  C  4.5  adalah    algoritma klasifikasi data dengan teknik pohon keputusan  yang  terkenal  dan  disukai  karena memiliki  kelebihan-kelebihan.  Misalnya  dapat mengolah  data  numerik  kontinyu  dan  diskret, dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang, menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah diintrepetasikan dan tercepat diantara algoritma-algoritma yang lain.
Implementasi  Aplikasi  yang  dibangun diharapkan  dapat  membantu  bagian  Human Resource Development (HRD) sehingga membantu dalam penyeleksian dan penerimaan calon pegawai.

## II.  METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan  suatu  sistem  pendukng keputusan, terutama SPK yang besar, merupakan suatu proses yang rumit. Pengembangan  tersebut  melibatkan  hal-hal teknis  (missal  pemilian  perangkat  keras  dan networking ) sampai perilaku (missal antarmuka  pengguna  dan  dampak  potensial SPK terhadap individu, kelompok, dan organisasi keseluruhan).
Prototipe adalah suatu pendekatan yang sangat  rapi  dan  berurutan  untuk  membuat sebuah sistem menjadi suatu nyata.
Prototipe  mempunyai  proses  design berulang  dan  mengkombinasikan  empat  fase utama SDLC( System Development Life Cycle ) tradisional (analisi,desain,kontruksi dan implementasi)  ke  dalam  satu  langkah  yang berulang-ulang. a) Perencanaan Fase perencanaan dimulai dari
kebutuhan  dalam  penerimaan  pegawai  di perusahaan  yang  terdapat  suatu  masalah yang perlu dipecahakan.
Sehingga
direncanakan  pembuatan  sistem  pendukung keputusan penerimaan pegawai. Inisiasi proyek  melibatkan  sebuah  sistem  yang  telah diputuskan,  jika  kelihatan  bermanfaat,  maka dilakukan  (analisis)  studi  kelayakan.  Studi kelayakan mempertimbangkan apakah gagasan tersebut masuk akal.
b) Analisis
Fase  ini  melakukan  wawancara  dan observasi  di  perusahaan,  menanyakan  dan menjawab  pertanyaan  penting  seperti  siapa pengguna  sistem,  data-data  yang  dibutuhkan SPK  penerimaan  pegawai,  jika  sebelumnya sudah  ada  sistem  yang  berjalan  maka  sistem dianalisa  tersebut  bersama  untuk  mengarah sistem yang baru.
c) Desain
Fase  desain  menanandai  bagai  mana sistem yang baru akan bekerja, mempertimbangkan  semua  detail  perangkat keras,  perangkat  lunak,  infrastruktur  jaringan, antar muka pengguna.
Dalam  fase  ini,  antar  muka  pengguna, form,  display,  program  dan  laporan,  database dan file ditetapkan.
d) Implementasi
Fase  implementasi  adalah  pengujian sistem yang telah selesai dibuat dan menverifikasi  bahwa  sistem  bekerja  dalam pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai.
Untuk  pengujian  aplikasi  ini  menggunakan metode black box.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA
3.1  Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan terdiri atas tiga komponen utama yaitu : 1.  Subsistem pengolahan data (database). 2.  Subsistem pengolahan model (modelbase). 3.  Subsistem pengolahan dialog (user interface).
Hubungan  antara  ketiga  komponen  ini dapat dilihat pada gambar 1 [1].
Gambar 1. Hubungan Antara Tiga Komponen

## Sistem Penunjang Keputusan

## 3.2  Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning (mesin  pembelajaran) untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Data mining bukanlah suatu bidang yang sama  sekali  baru.  Salah  satu  kesulitan  untuk mendefinisikan  data  mining  adalah  kenyataan bahwa  data  mining  mewarisi  banyak  aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan  terlebih  dahulu.  Berawal  dari  disiplin ilmu, data mining bertujuan untuk memperbaiki teknik tradisional sehingga bisa menangani :
- Jumlah data yang sangat besar
- Dimensi yang tinggi
- Data yang heterogen dan berbeda sifat. Data-data yang ada, tidak dapat langsung  diolah  dengan  menggunakan  sistem data mining. Data-data tersebut harus dipersiapkan  lebih  dulu  agar  hasil  yang
Manajemen Data Manajemen Model Pengelolaan Dialog (User Interface) User Data : eksternal dan internal
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆, 𝐴  = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆  −  ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 diperoleh lebih maksimal, dan waktu komputasinya lebih minimal. Proses persiapan data  ini  sendiri  dapat  mencapai  60%  dari keseluruhan  proses  dalam  data  mining. Adapun  tahapan-tahapan  yang  harus  dilalui dalam  proses  data  mining  disajikan  pada gambar 2[2].
Gambar 2. Data Mining sebagai Tahapan dalam Penemuan Pengetahuan
Terdapat  beberapa  teknik  data  mining yang  sering  disebut-sebut  dalam  literatur. Namun ada 3 teknik data mining yang populer, yaitu [2][3]:
a. Association Rule Mining
Association Rule Mining (Asosiasi
Peraturan Pertimbangan) adalah teknik mining utnuk  menemukan  asosiatif  antara  kombinasi attribut.  Contoh  dari  aturan  asosiatif  dari analisa  pembelian  di  suatu  pasar  swalayan dapat  mengatur  penempatan  barangnya  atau merancang strategi pemasaran dengan memakai  kupon  diskon  untuk  kombinasi barang tertentu.
b. Pengklusteran (Pengelompokkan)
Berbeda  dengan association  rule  mining dan  klasifikasi  dimana    kelas  data  telah ditentukan  sebelumnya, pengklusteran dapat dipakai  untuk  memberikan  label  pada  kelas data  yang  belum  diketahui.  Karena  itu pengklusteran sering  digolongkan  sebagai metode unsupervised learning.
Prinsip
pengklusteran adalah
memaksimalkan
kesamaan  antar  kluster. Pengklusteran dapat dilakukan  pada  data  yang  memiliki  beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang
multidimensi.
c. Klasifikasi Dalam klasifikasi, terdapat target variabel
kategori.
Sebagai contoh,
penggolongan  pendapatan  dapat  dipisahkan dalam  tiga  kategori,  yaitu  pendapatan  tinggi, pendapatan sedang, pendapatan rendah.

## 3.3  Algoritma C.45
Pencarian Entropy
dan Gain menggunakan  rumus,  untuk  menghitung gain digunakan rumus sebagai berikut :
Keterangan : S :  himpunan kasus A : Atribut n : jumlah partisi atribut |Si|  : jumlah kasus pada partisi ke –i |S| : jumlah kasus dalam S Rumus  dasar  dari entropy tersebut adalah sebagai berikut: Keterangan : S : Himpunan kasus A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.  Pemberian Bobot Setiap Variabel
Pemberian bobot pada nilai-nilai variabel yang  akan  digunakan  sebagai  formulasi penyeleksian  penerimaan  calon  pegawai  CV. Dinamika  Ilmu.  Prosentase  100%  dibagi jumlah  variabel  yang  digunakan,  kemudian hasil  pembagian  tersebut  kemudian  dibagi untuk  menentukan  setiap  nilai  variabel. Prosentase  nilai  variabel  dalam  penerimaan calon  pegawai  sudah  ditentukan  sesuai kebijakan  direksi,  dari  bobot  variabel  yang paling tinggi hingga bobot variabel yang paling rendah.  Adapun  pemberian  bobot  dari  setiap variabel sebagai berikut :
a. Pemberian bobot nilai variabel
pendidikan
Tabel  1.  Pemberian bobot nilai variabel pendidikan Pendidikan Bobot S1 8% D3 7% SMA 5%

## b. Pemberian bobot nilai variabel usia
Tabel  2.  Pemberian bobot nilai variabel usia Usia Kasifikasi Bobot 17-35 Produktif 10% >35 - 40 Tidak Produktif 6% 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆  =     − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑛 𝑖−1 𝑝𝑖
c. Pemberian bobot nilai variabel pengalaman Tabel  3. Pemberian bobot nilai variabel pengalaman Pengalaman Bobot Ya 10% Tidak 6%

## d. Pemberian  bobot  nilai  variabel  nilai transkrip
Tabel  4. Pemberian bobot nilai variabel nilai transkrip(SMA).
Nilai (Untuk SMA) Klasifikasi  Bobot 55 – 65 D 2% > 65 – 75 C 3% > 75 – 85 B 5% > 85 – 100 A 6%
Tabel  5. Pemberian bobot nilai variabel nilai transkrip (D3 dan S1) Nilai (Untuk D3 dan S1) Klasifikasi  Bobot 2 – 2,5 D 2% > 2,5 - 3 C 3% >3 – 3,5 B 5% > 3,5 - 4 A 6%

## e. Pemberian  bobot  nilai  variabel  nilai test tertulis
Tabel 6. Pemberian bobot nilai variabel nilai test tertulis
Nilai Test Tertulis Klasifikasi  Bobot 55 – 65 D 2% > 65 – 75 C 3% > 75 – 85 B 5% > 85 – 100 A 6%

## f. Pemberian  bobot  nilai  variabel  nilai wawancara
Tabel 7. Pemberian bobot nilai variabel nilai test tertulis Nilai Wawancara Bobot Baik 10% Buruk 6% Formulasi penyeleksian pegawai: 𝐏𝐞𝐠𝐚𝐰𝐚𝐢 𝐛𝐚𝐫𝐮 = 𝒗𝟏 + 𝒗𝟐 + 𝒗𝟑 + 𝒗𝟒 + 𝒗𝟓 + 𝒗𝟔 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒆𝒍 %
Keterangan : V-[n] : nilai bobot variabel
Calon  pegawai  dinyatakan  diterima  apabila hasil dari formula >= 6.5
4.2.  Perancangan Sistem a. Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  salah  satu alat bantu dalam melakukan analisis terstruktur.
Diagram
konteks ini
menggambarkan  suatu  sistem  secara  garis besarnya  atau  keseluruhanya  saja.  Dalam diagram  konteks  juga  digambarkan  entitas eksternal  yang  merupakan brainware yang menghasilkan  data  yang  akan  diolah  sistem maupun tujuan oleh Gambar 3 berikut ini.
Kabag HRD Direksi SPK Penerimaan Pegawai a b Lap_hasil alternatf Keputusan Info pohon keputusan Info status variabel Info variabel tujuan Info data kasus Info pengujian data Status Variabel Variebel tujuan Nilai variabel Info data calon pegawai baru Info pembentukan aturan Calon Pegawai Baru Variabel Nilai variabel Alternatif keputusan Gambar 3. Diagram Konteks b. DAD (Diagram Alir Data) Kabag HRD a 1.0 Pengolahan data calon pegawai Dt_pegawai Dt_pegawai 2.0 Pengolahan Variabel Dt_pegawai Variabel Calon Pegawai Dt_Variabel Dt_Variabel 3.0 Pengolahan Data Kasus Variabel dan nilai variabel Dt_kasus Dt_kasus 4.0 Pembentukan pohon keputusan Status Variabel Variabel dan nilai variabel Dt_sub Kerja[n] Dt tree Dt_kerja[n] 6.0 Proses testing 5.0 Pembentukan Aturan Dt_tree Dt aturan (File Excel) 7.0 Proses uji data 8.0 Pengolahan laporan Direksi b Laporan data alternatif keputusan calon pegawai baru Dt_tree Dt_tree Variabel dan nilai variabel Calon pegawai Data calon pegawai setelah diuji Data calon pegawai setelah diuji Dt_S_Variabel Dt_S_Variabel Calon Pegawai D.1 Data Variabel D.2 Data S_variabel D.3 Data Kasus D.4 Data Tree D.5 Data Sub_kerja[n] D.6 Kerja[n] D.7 Data Aturan D.8 Data calon pegawai setelah diuji D.9 Status Variabel

## 4.3.  Implementasi
4.3.1  Implementasi Algoritma C4.5
Dalam  Algoritma  C4.5  pembentukan pohon  keputusan  dilakukan  secara  rekursif.
Inisialisasi awal pembentukan pohon keputusan ditunjukan gambar 5.
Mulai 1. Hapus tabel tree 2. Variabel_Hasil = Nama_variabel dalam tabel S_variabel yang is_hasil = “Y” 1. Q1: Select distinct variabel_hasil dalam tabel KASUS 2. jml_hasil =0 Q1.Eof ? 1. Level = 0 2. jml_node= 0 1. hasil [jml_hasil] = result_+ jml_hasil 2. Tampil [jml_hasil] = Q1.Fields[0] 3. inc(i) Buat Node Selesai Ya Tidak P1
Gambar 5. Algoritma C4.5 inisialisasi pembentukan node
Salah  satu  langkah  pada  algoritma inisialisasi  pembentukan  node  adalah  buat node.  Algoritma  prosedur  buat  node  1  dan node  2  ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan Gambar  7.  Sedangkan  algoritma  prosedur untuk node 3, node 4, dan node 5 ditunjukkan pada Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10.
1. Entropy = 0 2. V_jml_kasus : jumlah record dari tabel kasus yang memenuhi syarat dari node sampai dengan cabang yang sedang aktif 3. I = 0 I = jml_hasil – 1 ? 1. Buat tabel kerja [level] 2. buat tabel sub_kerja[level] 1. Q[level] = jumlah record dari tabel kasus yang memenuhi syarat dari node sampai dengan cabang yang sedang aktif dan variabel_hasilnya : hasil [i] 2. Entropy := Entropy + (- Q[level];Fields[0].Asinteger / v_jml_kasus * log2 (Q[level].Fields[0].Asinteger / v_jml_kasus)) 3. inc (i) Q[level] : Nama_variabel dari Daftar_variabel yang is_hasil= ‟T‟ dan sudah terpakai = Y dan nama_variabel dalam node-node induknya Ya Tidak P1 1. V_sub_jml_kasus : jml data yang jenis nilai = Q[level+1].jenis_nilai Q[level].Eof ? 1. Gain : 0 2. Q[level+1] : jenis nilai dari Q[level].Nama_variabel 1. Masukan ke tabel kerja[level] ( Variabe : Q[level].Fields[0] Gain : gain ) 2. Q[level] Next 3. Q[level+1]. next Tidak Tidak Ya V_sub_jml_kasus > 0 ? Q[level +1].Eof ? Tidak 1. Sub_entropy = 0 2. I := 0 ya 1. Q[level+2] = jml data yang jenis_nilai = Q[level+1].Jenis_nilai dengan variabel_hasil = hasil[i] 2. sub_entropy = sub_entropy – (Q[level+2].fields[0].AsInteg er / v_sub_jml_kasus) * log2 (Q[level+2].Fields[0].AsInteg er / v_sub_jml_kasus)) 3. inc(i) I = jml_hasil - 1 ? Tidak 1. Gain := Gain – (v_sub_jml_kasus / V_jml_kasus) * sub_entropy 2. masukan ke tabel
sub_kerja[level] ( Atribut : Q[level].Fields[0] Nilai : Q[level+1].Fields[0] Entropy : sub_entropy ) Ya Ya P2
1. Q[level] = Cari nama_variabel tabel kerja [level] denga gain tertinggi
2. id_node.add(jml_node+1) Level =0 ? 1. Masukan tabel Tree ( Id_node : jml_node + Node: Variabel_terpakai Induk : id_node [level-1] ) 2. inc(jml_node) 1.Terpilih = Q[level].Fields[0] 2. Variabel_terpakai.add(terpilih) Q[level].empty ? 1. Masukan ke tabel tree ( Id_node : jml_node + Node: variabel_terpakai[level] ) 2. inc(jml_node)
1. masukan ke tabel tree ( Id_node : jml_node + Node: Tidak terklasifikasi Nilai : variabel_terpakai[level -1] Induk : id_node [level -1] Is_atribut = ” T “ ) 2. inc(jml_node) 3. nilai_variabel_terpakai.add ( „‟) 4. variabel_tepakai.add( „‟) Q[level] = Cari data dan sub_kerja[level] Sub_kerja[level] Nama_variabelnya : variabel_terpakai[level] Q[level].empty ? Nilai_variabel_terpakai.add( „‟) Ya Tidak Tidak Ya Tidak Ya P2 Q[level].Fields[jml_kasus] = Q[level].Fields[hasil[i] ] ? 1. Masukan Tabel tree ( Id_node :jml_node +1 Node: tampil[i] Nilai : nilai_variabel_terpakai[level] Induk : id_node[level] Is_atribut =T ) 2. inc(jml_node) Ketemu=true Inc(i) I <= jml_hasil -1 dan ketemu False Q[level].Eof 1. nilai_variabe_terpakai[level] = Q[level].Fields[nilai] 2. I = 0 Ketemu = false P3 P4 P5 Ya Ya Tidak Tidak Ya Tidak
Gambar 7. Algoritma pembentukan node 2
P4 1. inc(level) Ketemu =false ? Buat Node Dec(level) Exit Level <= 0 Q[level].next P5 Ya Tidak Ya Tidak Gambar 9. Algoritma pembentukan node 3 P3 1. nilai_variabel_terpakai.Delete[level] 2. Variabel_terpakai.delete[level] 3. id_node.delete[level] 4.Q[level] = cari jenis variabel_terpakai[level-1] dalam tabel kasus yang variabel_terpakai[level-1] – nya belum ada dalam tabel tree Q[level].Eof ? Dec(level) 1. Nilai_variabel_terpakai[level-1] = Q[level].Fields[0] 2. Q[level+1] = Cari jumlah kasus, hasil[i]...hasil[n] dan sub_kerja[level-1]
yang nama_variabelnya : variabel_terpakai[level-1] dan nilai_variabel_terpakai[level-1] 3. ketemu=false Selesai Ya Tidak P7 P6
Q[level].Next Q[level+1].Empty ? 1. Q[level+1].Next 2. Buat node I =0 I <= jml-hasil-1  And ketmu =False Q[level+1].Fields[jml_kasus]= Q[level+1].Fields[hasil[i]] ? 1. Masukan ke tabel tree ( Id_node :jml_node +1 Node: tampil[i] Nilai:Nilai_variabel_terpakai[level] Induk:id_node[level] Is_atribut: T ) 2. inc(jml_node) 3. ketemu =True 4. inc(i) Ya Tidak Ya Ya P7 P6
Gambar 10. Algoritma pembentukan node 5

## 4.3.2 Implementasi Antar Muka
Pohon Keputusan yang dihasilkan sistem dari penilaian beberapa atribut diperlihatkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Pohon Keputusan
Tampilan  halaman  Data  Calon  Pegawai ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Halaman Data Calon
Pegawai
Tampilan  halaman  Data  Calon  Pegawai ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Aturan

## 4.4.  Pengujian Sistem
4.4.1  Pengujian algoritma C 4.5
a. Hasil perhitungan entropy node 1
Hasil perhitungan entropy dan gain node 1 menggunakan aplikasi dan hasil perhitungan secara  manual,  dengan  menghitung  jumlah kasus Diterima dan Tidak  Diterima dengan berdasarkan variabel Pendidikan, Pengalaman, Usia, Nilai_Transkrip, Nilai_Test_Tertulis dan Nilai_Wawancara dapat dilihat pada Tabel 2.
b. Hasil Perhitungan Entropy  dan  Gain node 1.2 Hasil perhitungan entropy dan gain node 1.2 menggunakan aplikasi dan hasil perhitungan secara manual, dengan menghitung jumlah kasus Diterima dan Tidak
Diterima dengan berdasarkan variabel Pendidikan, Usia, Nilai_Transkrip, Nilai_Test_Tertulis dan Nilai_Wawancara dapat dilihat pada Tabel 3.

## 4.4.2  Pengujian Aplikasi
Pengujian    adalah  pengujian  terhadap fungsi-fungsi  yang  ada  dalam  sistem,  apakah fungsi tersebut berfungsi sesuai yang diharapkan  atau  tidak.  Pengujian  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerimaan pegawai  memggunakan  metode black  box dengan memeberikan kuisioner kepada responden yaitu kabag HRD, pegawai perusahaan  dan  mahasiswa  dapat  dilihat Tabel 4.
Tabel  2.  Hasil  perhitungan entropy dan Gain node 1
Node Nama Variabe l Nilai Kasus Res ult1 Res ult2 Entropy Gain 1 Total
93 61 32 0.9286 Pendidi kan 0.0943 SMA 33 19 14 0.9834 S1 21 17 4 0.7025
D3 39 30 9 0.7793 Usia 0.1229
Tidak
Produkti f 38 16 22 0.9819 Produkti f
55 45 10 0.6840 Pengala man 0.1530 Ya 55 46 9 0.6429
Tidak 38 15 23 0.9876 Nilai Transkr ip 0.0537 A 27 21 6 0.7642
B 27 20 7 0.8256
C 15 9 6 0.9710
D 24 11 13 0.9950 Nilai Test Tertulis 0.1206 A 31 21 10 0.9072 B 20 17 3 0.6098
C 26 19 7 0.8404
D 16 4 12 0.8113 Nilai
Wawan cara
0.1031 Baik 61 48 13 0.7474 Buruk 32 13 19 0.9950
Tabel  3.  Hasil  Perhitungan entropy dan gain node 1.2
Node Nama Variabel Nilai Kasus Res ult1 Res ult2 Entropy Gain 1.2 Pengala man : Tidak 38 15 23 0.9876 Pendidik an 0.0634 SMA 14 3 11 0.7496 S1 9 5 4 9911 D3 15 7 8 9968 Usia 0.4454 Tidak Produ ktif 16 0 16 0
Produ ktif 22 15 7 0.9024 Nilai Transkri p 0.2439 A 15 9 6 0.9710
B 13 6 7 0.9957 C 4 0 4 0 D 6 0 6 0 Nilai Test
Tertulis
0.1749 A 13 5 8 0.9612
B 8 5 3
0.9544 C 10 5 5 1 D 7 0 7
0
Nilai
Wawanc ara 0.0243
Baik 16 8 8 1 Buruk 22 7 15 0.9024

## Tabel 4. Item Uji
Item Uji Detail Pengujian Pengolahan data calon pegawai 1.  Input data calon pegawai.
2.  Ubah data calon pegawai 3.  Hapus data calon pegawai Pengaturan Variabel 1.  Pilih Variabel dari data calon pegawai. 2.  pilih Variabel tujuan Data kasus 1.  Variabel aktif yang muncul Pembentukan pohon keputusan 1.  Proses pembentukan pohon keputusan Testing 1.  Pengujian hasil pohon keputusan Pembentukan aturan 1.  Pembentukan daftar aturan hasil pohon keputusan.
2.  Penyimpanan daftar aturan dalam format Excel Uji data 1.  Pengujian data calon pegawai baru dengan mencocokan nilai variabel dengan aturan yang sudah dibuat
2.  Simpan tabel calon pegawai Data hasil pengujian 1.  Cetak laporan alternatif keputusan calon pegawai Hasil pengujian sistem penunjang keputusan  penerimaan  pegawai  yang  di  uji langsung  oleh  kabag  HRD,  kesimpulan  yang didapat adalah sebagai berikut :
1.  Algoritma  C.45  dapat  digunakan  dalam system  pendukung  keputusan  penerimaan pegawai.
2.  Data  calon  pegawai  dapat  diinputkan, diedit, dan dihapus sesuai dengan kebijakan  kabag  HRD,  sehingga  dapat mempermudah perusahaan dalam
merekap data calon pegawainya.
3.  Variabel  untuk  menunjang  keputusan penerimaan pegawai dapat diubah nilainya dan dapat menambahkan variabel, sehingga mempermudah perusahaan dalam  menilai  calon  pegawai  sesuai variabel-variabel yang digunakan.
V.  PENUTUP
5.1.  Kesimpulan
Setelah melakukan perancangan Aplikasi  Penunjang  Keputusan  Penerimaan Pegawai  pada  sebuah  perusahaan,  maka dihasilkan  sebuah  program  aplikasi  berbasis komputer. Program aplikasi penunjang keputusan  penerimaan  pegawai  ini  dibuat sesuai  dengan  kebijaksanaan  dan  permintaan dari  pihak  perusahaan  untuk  mempermudah kegiatan  penerimaan  pegawai  di  perusahaan
tersebut. Setelah perancangan sistem tersebut, maka dapat disimpulkan : 1.  Algoritma  C4.5  dapat  diimplementasikan dalam pembuatan aplikasi sistem penunjang keputusan penerimaan
pegawai.
2.  Pohon keputusan untuk mengklasifikasikan calon pegawai baru dengan variabel tujuan diterima  atau  tidak  diterima  dibentuk dengan algoritma C4.5.
3.  Informasi yang dihasilkan berupa klasifikasi  calon  pegawai  baru,  laporan data  aturan  dan  laporan  data  calon pegawai baru.
4.  Aplikasi  mudah  dipahami  dan  digunakan oleh kepala bagian HRD.
5.  Aplikasi  dapat  digunakan  untuk  alternatif keputusan  penerimaan  calon  pegawai baru.
6.  Membantu  pihak  Kabag  HRD  dalam menentukan  pegawai  yang  tepat  dari sejumlah calon pegawai yang mengirimkan lamaran ke Perusahaan.

## 5.2.   SARAN
Berdasarkan hasil dari kesimpulan diatas,  penulis  menyarankan  beberapa  hal sebagai berikut:
1.  Pembuatan  program  ini  masih  dapat dikembangkan seiring dengan
berkembangnya spesifikasi kebutuhan pengguna,  terutama  dalam  hal  tampilan ada  baiknya  dibuat  tampilan  yang  lebih menarik dan dikembangkan lebih lanjut.
2.  Masih  banyak  fasilitas  lain  yang  dapat dikembangkan  dalam  perangkat  lunak  ini, pengembangan  tersebut  tentunya  dapat meningkatkan  mutu  perangkat  lunak  yang lebih  baik  serta  sesuai  dengan  tuntunan dan kebutuhan yang bisa dipenuhi sebuah perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Turban,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E., “Decision Support Systems and Intelligent Systems”,  6th  edition,  Prentice  Hall, Upper Saddle River, NJ, 2006
[2]  Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi, ”Algoritma  Data  Mining”,  Andi  Offset, Yogyakarta, 2009.
[3]  Fairuz    El    Said,    2009.    Data    Mining – Konsep  Pohon Keputusan,  diakses  dari “http://fairuzelsaid.wordpress.com/2009/1 1/24/data-mining-konsep-pohon- k eputusan/”,  pada  tanggal    12  Maret
2010.
[4] Ramdhani,  M.A  dan  Suryadi,  K.,  “Sistem Pendukung  Keputusan”,  PT.  Remaja Rosdakarya, 2003.