## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434

## Perbandingan Tingkat Akurasi Klasifikasi Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4.5
Muhammad Sadikin 1,* , Rika Rosnelly 1 , Roslina 2 , Teddy Surya Gunawan 1 , Wanayumini 1
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Pascasarjana Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia E-mail : 1,* dicky.aries.3@gmail.com, 2 rikarosnelly@gmail.com, 3 roslina@polmed.ac.id, 4 tsgunawan@gmail.com,
5 wanayumini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dicky.aries.3@gmail.com
Abstrak− Rekrutmen  merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam  menciptakan  SDM  (Sumber  Daya  Manusia)  yang professional. Penerapan metode klasifikasi seperti metode Naïve Bayes dan C4.5  dapat digunakan dalam pengklasifikasian calon dosen yang berpotensi dan dapat diterima oleh kampus dengan melakukan perhitungan dari persamaan pada masing- masing kriteria. Kesulitan yang dialami adalah tidak efektifnya penggunaan metode untuk menghasilkan penerimaan dosen yang dibutuhkan sehingga belum sesuai dengan keahlian pelamar. Salah satu metode klasifikasi yang diterapkan pada data mining adalah metode naïve bayes dan C4.5. Tujuan penelitian ini untuk menentukan tingkat akurasi terhadap kedua metode yang  digunakan  dengan  menggunakan  tools  Weka  3.8  berdasarkan  hasil  perhitungan  Correctly  Classified  Instance  dan Incorrectly Classified Instance. Hasil akurasi yang didapat dengan metode naïve bayes sebesar 83,7838 % dan metode c4.5 sebesar 91,8919 % dari 37 data latih. Sehingga metode C4.5 merupakan metode yang lebih tepat untuk digunakan dari pada naïve bayes.
Kata Kunci: Klasifikasi, Data Mining, Rekrutmen, Naïve Bayes, Weka
Abstract− Recruitment is an important step in creating professional HR (Human Resources). The application of classification methods such as the Naïve Bayes method and C4.5 can be used in the classification of potential lecturers and can be accepted by the campus by calculating the equations for each criterion. The difficulty experienced is the ineffective use of the method to  generate  the  required  lecturer  acceptance  so  that  it  is  not  in  accordance  with  the  applicant's  expertise.  One  of  the classification methods applied to data mining is the naïve Bayes method and C4.5. The purpose of this study is to determine the level of accuracy of the two methods used by using the Weka 3.8 tool based on the calculation of Correctly Classified Instance and Incorrectly Classified Instance. The accuracy results obtained with the naïve Bayes method are 83.7838% and the  C4.5  method  is  91.8919%  from  37 training  data.  So  the  C4.5  method  is  a  more  appropriate  method  to  use  than  naïve Bayes.
Keywords : Classification, Data Mining, Recruitment, Naïve Bayes, Weka

## 1. PENDAHULUAN
Rekrutmen adalah salah satu langkah yang paling penting di dalam pemilihan SDM (Sumber Daya Manusia)[1]. Tujuan yang ingin ditempuh berdasarkan proses seleksi dan rekrutmen Sumber Daya Manusia adalah SDM yang professional  dan  memiliki  karakteristik  tingkah  laku  mulia,  terampil  dan  memiliki  konstribusi[2].  Proses rekrutmen  dan  seleksi  ini  merupakan  langkah  utama  dalam  menentukan  seorang  SDM  yang  diterima  apakah berkualitas  dan  professional.  SDM  yang  professional  tentunya  memberikan impact dan output yang  sanagt berpengaruh yaitu berupa hasil ataupun jasa yang juga berkualitas. Produk dan jasa yang dihasilkan berkualitas tentunya berdampak pula kepada kesejahteraan terhadap organisasi, individu bahkan masyarakat luas.
Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN)  maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  tentu  saja  berkeinginan memiliki dosen yang memiliki kualitas yang baik serta dengan kuantitas yang sesuai dengan harapan dan kriteria yang telah tetapkan oleh perguruan tinggi tersebut. Kualitas dari calon pendidik dapat dinilai dengan memahami pola  dari  variable  dosen  yang  sudah  terlaksana  di  tahun-tahun  sebelumnya  salah  satunya  dengan mempertimbangkan  nilai  Index  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  beserta  nilai-nilai  test  lainnya  sebagai  acuan penerimaan calon dosen baru.
Data  mining  merupakan  tahap  dalam  pengklasifikasian  terhadap  data  dengan  menghubungkan  masing masing pola pada setiap data set yang berukuran besar dengan jumlah data yang besar pula. Data  mining dapat juga didefenisikan menggali data dari banyaknya informasi yang akan dicari sehingga data yang perlu diketahui akan  lebih  mudah  dicari  dengan  adanya  sistem  pola  yang  dibuat  berdasarkan  titik  terdekat  dengan  informasi yang sering di perlukan[3], [4]. Pemilihan suatu metode ataupun algoritma dari data mining ini juga harus tepat karena sangat bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan [5]. Secara teknis, data mining dapat disebut sebagai proses untuk menemukan aturan atau pola dari ratusan atau ribuan data dari sebuah relasasi basis data yang sangat besar[6].
Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  penelitian  kali  ini  akan  dilakukan  perbandingan  terhadap  metode naïve bayes dan  C4.5  untuk  dapat  menganalisa  dan  mengklasifikasikan  penerimaan  dosen  tetap  dengan  cara mengambil  sample  data  pada  penerimaan  dosen  Tahun  Akademik  2015-2016  ganjil  yang  akan  digunakan sebagai  data  latih.  Data  input  diproses  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dan C4.5  dalam membentuk  tabel  probabilitas sebagai  dasar proses  pengklasifikasian  penerimaan dosen.  Penerapan teknik data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
mining  dalam  menemukan pola  penerimaan  dosen  baru yang sudah diterima, kemudian  diambil untuk  menjadi acuan dalam memprediksi penerimaan dan rekrutmen dosen baru di tahun berikutnya.
Percobaan  analisis  data  mining  ini  menggunakan  salah  satu tool yaitu  Weka  versi  3.8  yang  berfungsi untuk  mendapatkan  pola  dan  prediksi  tentang  aturan  dalam  kumpulan  data. Tool ini  bertugas  dalam  hal mendapatkan  pola  klasifikasi  dengan  mengenali  aturan  dan  fitur  pada  data.  Diharapkan  dengan  menggunakan tool data mining ini mampu mengetahui pola dalam data dengan input minimal dari user[7].
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Endang Etriyanti, Dedy Syamsuar dan Yesi Novaria  Kunang  dengan  judul  penelitian  “Implementasi  Data  Mining  Menerapkan  Algoritma Naive  Bayes Classifier dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Terhadap  Mahasiswa”  memberikan  hasil  penelitian  yang menggambarkan bahwa metode C4.5 lebih unggul dengan nilai selisih persentase akurasi kurang dari 1% dimana metode  C4.5  sebesar  79,08%  sedangkan Naïve  Bayes  Classifier memberikan  tingkat  hasil  akurasi  sebesar 78,46% [8].
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  Y  A  Gerhana,.  et  All.  dengan  judul  penelitian  “Perbandingan naive bayes classifier dan algoritma C4.5 dalam memprediksi  masa belajar siswa”, memberikan hasil akurasi  dengan menerapkan  metode naïve  bayes yang  tidak  kalah  baik  yaitu  sebesar  88%  sedangkan  dengan  metode  C4.5 memberikan  akurasi  sebesar  87%  yang  artinya  kedua  metode  tersebut  memberikan  hasil  yang  hampir  serupa terhadap 109 data sample [9].
Erwina  Nurul  Azizah,  et  All  juga  melakukan  penelitian  yang  berjudulkan  “Kinerja  komparatif  antara pengklasifikasi  C4.5  dan  Naive  Bayes  dalam  memprediksi  kinerja  akademik  siswa  di  Lingkungan  Belajar Virtual” memberikan hasil akurasi terhadap Algoritma naïve bayes lebih baik dari pada algoritma C4.5, dengan nilai akurasi sebesar 63,8%, Hanya sedikit perbedaan dimana 63,6% dalam algoritma C4.5[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Analisis Penelitian
Adapun metodologi penelitian dari pada Penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Analisis Penelitian
Tahapan  awal  adalah  pengumpulan  data  meliputi  3  bagian  yaitu,  observasi,  survei  dan  analisis  data  yang dilakukan  langsung  di  Universitas  Potensi  Utama  dengan  melakukan  wawancara  kebagian  rekrutmen  dosen. Tahapan berikutnya studi literatur terhadap metode yang digunakan dengan melakukan pengelolaan data setiap kriteria dalam rekrutmen dosen. Kemudian tahap akhir melakukan pengolahan data dengan menerapkan metode Naïve Bayes dan C4.5 untuk membuat pohon keputusan.

## 2.2 Metode Naive Bayes
Naïve Bayes merupakan suatu algoritma yang dapat bertugas dalam melakukan pengklasifikasian suatu variable dalam  kumpulan  basis  data  sesuai  dengan  perhitungan  yang  mengacu  pada  bidang  ilmu  matetatika  yaitu menggunakan  metode  perhitungan  probabilitas  dan  statistik[11].  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  mengarah pada  cabang  ilmu  statistik  atau  matematika  adalah  metode naïve  bayes yang  lebih  dikenal  dengan  teori probabilitas  dalam  mencari  peluang  dari  klasifikasi  yang  terjadi,  dengan  melihat  frekuensi  pola  pada  tiap klasifikasi pada data training[12]. Keuntungan dalam penggunaan algoritma Naive Bayes adalah algoritma atau metode  ini  tidak  harus  memiliku  jumlah  data  latih  (Training  Data)  yang  banyak  untuk  menentukan  estimasi paremeter  atau  pola  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian  dan  juga  algoritma  ini  dapat  beroperasi bahkan  lebih  baik  dalam  kasus  dunia  nyata  yang  sangat  kompleks[13].  Persamaan  dari  teorema  Bayes adalah[13]:
P (H|X) = P( X | H ).P(H) P(X) (1)
Keterangan: : X : Data dengan class yang belum diketahui H
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X)   : Probabilitas hipotesis terhadap H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
P(H) : Probabilitas hipotesis terhadap H (prior probabilitas)
P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Proses  klasifikasi  dalam  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  terhadap  sample  yang  akan  dianalisis memerlukan sebuah langkah yang dapat digambarkan pada persamaan 2 berikut.
P (C|𝐹1 … . 𝐹𝑛) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝐹1…..𝐹𝑛|𝐶) P(𝐹1….𝐹𝑛) (2)
Variabel  C  mendeskripsikan  terhadap  kelas,  dan  variabel  F1  ...  Fn  menjelaskan  karakteristik  untuk melakukan pengklasifikasian. Rumus tersebut merepresentasikan karakteristik tertentu dalam kelas C (Posterior) adalah peluang munculnya kelas C yang dikalikan terhadap peluang kemunculan karakteristik sampel yang ada pada  kelas  C  (disebut  juga  sebagai likelihood ).  Oleh  sebab  itu,  rumus  tersebut  dapat  disederhanakan  menjadi sebagai persamaan 3.
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = prior x likelihood evidence (3)
Multinomial  Naive  Bayes atau  yang  kita  ketahui Naive  Bayes  Classifier merupakan  model  dari penyederhanaan Bayes . Algoritma Naive Bayes mengasumsikan efek terhadap nilai variabel disebuah class yang ditentukan akan tidak saling terhubung terhadap variabel lain. Lebih lengkap dapat dilakukan dengan melakukan penjabaran nilai ( 𝐶 | 𝐹 1, … , 𝐹𝑛 ) dengan menerapkan aturan perkalian yaitu sebagai berikut:
P (C | F 1 ,………,F n = P(C)P(F 1 ,……,F n | C) = P(C)P(F 1 | C)P(F 2 ,……,F n I C 1 F 1 ) = P(C)P(F 1 | C)P(F 2 | C,F 1 )P(F 3 ,…..,F n I C,F 1 ,F 2 ) = (C)P(F 1 I C)P(F 2 | C,F 1 )P(F 3 I C,F 1 ,F 2 )P(F 4 ,….,F 2 | C,F 1 ,F 2 ,F 3 ) = P(C)P(F 1 I C)P(F 2 I C,F 1 )P(F 3 I C,F 1 ,F 2 )…..P(F n | C,F 1 ,F 2 ,F 3 ,….,F n-1 ) (4)
Dapat  diketahui  bahwa  hasil  dari  penjelasan  rumus  bayes  diatas  menyimpulakan  semakin  lengkap kompleksitasnya  serta  syarat  yang  dapat  mempengaruhi  nilai  terhadap  probabilitas,  yang  hampir  tidak  dapat untuk  dianalisa  satu  demi  satu  data.  Akibatnya,  menyebabkan  nilai  probabilitas  tersebut  menjadi  sukar  untuk dapat dilakukan. Oleh karena itu, dapat berlaku persamaan berikut:
P (𝐹 𝑖 |𝐹 𝑗 = 𝑃(𝐹 𝑖 ∩ 𝐹 𝑗 ) 𝑃 (𝐹 𝑗 ) = 𝑃(𝐹 𝑖 ) 𝑃 (𝐹 𝑗 ) 𝑃 (𝐹 𝑗 ) = 𝑃 (𝐹 𝑖 ) (5)
Dimana i≠j , sehingga di dapatkan:
P (𝐹 𝑖 |𝐶, 𝐹 𝑗 ) = 𝑃 (𝐹 𝑖 |𝐶) (6)
Persamaan  tersebut  adalah  model  yang  akan  diterapkan  dalam  pemrosesan  pengklasifikasian.  Untuk klasifikasi dengan data yang berlanjut kontinyu dapat menggunakan rumus Densitas Gauss :
P (𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 |𝑌 = 𝑦 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 =   − (𝑥 𝑖  − 𝜇𝑖𝑗 )2 2𝜎 2 𝑖𝑗 (7)
Keterangan: P
: Peluang Xi : Atribut terhadap i xi : Nilai atribut berdasarkan i Y
: Kelas yang akan dicari
yi : Sub kelas Y yang akan dicari µ
: mean, mendefenisiakan rata – rata terhadap seluruh atribut σ : Deviasi standar, menyatakan varian terhadap seluruh atribut.

## 2.3 Metode C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang menerapkan sistem klasifikasi dengan menyerupai pohon keputusan  yang  memiliki  nilai  internal  node-nya.  Setiap  node  daun  (terminal  node)  pada  pohon  keputusan menentukan label terhadap class. Node akar adalah node yang paling atas dari sebuah pohon keputusan [14]
Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep  dari information  gain serta entropy reduction untuk  memilih pembagian yang optimal. Berikut ini tahapan-tahapan yang dilakukan dalam membuat pohon keputusan sebagai berikut[14], [15] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
1. Memperoleh  data  training  yang  dikutip  melalui  data  yang  pernah  ada  sebelumnya  dan  akan  dilakukan pengelompokkan dalam beberapa kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  pohon  yang  nantinya  akan  dihitung  dari  nilai  gain  yang  terbesar  dari  masing  –  masing atribut  atau  melalui  nilai  index entropy terkecil  yang  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  nilai  rumus persamaan berikut ini :
Entropy ( S ) = ∑ −𝑝𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0 (8)
Pada persamaan 8 merupakan perhitungan nilai dari entropy yang digunakan untuk menentukan seberapa informative dari atribut tersebut[16]. Berikut keterangannya:
S : Himpunan dari banyaknya kasus n : Jumlah dari banyaknya partisi S pi : Jumlah kasus dari partisi ke-i
Gain(S, A ) = Entropy (S) - ∑ |𝑆i| |𝑆| ∗𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (9)
Persamaan 9  merupakan rumus yang  digunakan dalam perhitungan gain setelah melakukan perhitungan nilai gain setelah melakukan perhitungan nilai entropy [16]. Keterangan : S : Himpunan dari banyaknya Kasus n : Jumlah dari banyaknya partisi A |Si| : Jumlah kasus dari partisi ke -i |S| : Jumlah dari kasus S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Metode Naive Bayes
Pengimplementasian  metode Naive Bayes memberikan asumsi  terhadap  nilai  atribut secara kondisional  dimana akan saling  terbuka apabila diberikan nilai output.  Dimana artinya, diberikan nilai  output dan nilai probabilitas yang  akan  mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari  probabilitas  masing-masing  data  tersebut.  Kelebihan mengunakan Naive Bayes adalah  dapat  dipakai untuk  data kuantitatif maupun kualitatif, tidak perlu melakukan data  training  yang  banyak  dalam  arti  metode  ini  hanya  membutuhkan training data  yang  sedikit  untuk  dapat mengamati rules dan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian[17].  Penerapan  dari metode NBC adalah:

## 3.1.1 Training data
Dalam  melakukan  klasifikasi  terlebih  dahulu  harus  mengetahui  data  apa  yang  akan  digunakan  untuk  dijadikan data latih dan
Tabel 1 . Data Latih No IPK Usia Jenis Kela min Keseh atan Pengalam an Mengajar Nilai Tes Tertulis Wawancara HomeBase Appr ove 1 Baik Sekali Middle L Baik Ada Sangat Bagus Bagus Tidak Ada Yes 2 Baik Sekali Middle L Baik Tidak Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 3 Baik Middle L Baik Ada Bagus Bagus Ada No 4 Memuaskan Muda L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 5 Baik Muda L Baik Ada Kurang Bagus Tidak Ada No 6 Baik Tua P Baik Ada Bagus Bagus Tidak Ada Yes 7 Baik Sekali Middle L Baik Tidak Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 8 Baik Muda P Baik Tidak Ada Bagus Bagus Tidak Ada Yes 9 Baik Muda P Baik Ada Kurang Sangat Bagus Tidak Ada No 10 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 11 Baik Tua L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 12 Baik Middle L Baik Tidak Ada Kurang Kurang Tidak Ada No 13 Baik Middle L Baik Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 14 Baik Middle L Baik Ada Bagus Sangat Bagus Ada No 15 Baik Sekali Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 16 Baik Sekali Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 17 Baik Muda L Baik Ada Kurang Bagus Tidak Ada Yes 18 Baik Tua P Baik Ada Bagus Bagus Tidak Ada Yes 19 Memuaskan Muda L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 20 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
No IPK Usia Jenis Kela min Keseh atan Pengalam an Mengajar Nilai Tes Tertulis Wawancara HomeBase Appr ove 21 Baik Tua L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 22 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 23 Baik Tua L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 24 Baik Middle L Baik Tidak Ada Kurang Kurang Tidak Ada No 25 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 26 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 27 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 28 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 29 Baik Middle L Baik Tidak Ada Kurang Kurang Tidak Ada No 30 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 31 Baik Tua L Baik Ada Sangat Bagus Sangat Bagus Ada No 32 Baik Middle L Baik Tidak Ada Kurang Kurang Tidak Ada No 33 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 34 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 35 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 36 Memuaskan Muda L Baik Tidak Ada Bagus Sangat Bagus Tidak Ada Yes 37 Baik Middle L Baik Tidak Ada Kurang Kurang Tidak Ada No

## 3.1.2 Kriteria dan Perhitungan Probabilitas
Adapun  nilai probabilities dari  masing-masing  kriteria  yang  dihitung  berdasarkan  dari  data  latih  pada  tabel  1, dengan menerapkan rumus persamaan 1 dan 2 adalah sebagai berikut:

## 3.1.2.1 Probabilitas Kriteria IPK
Berdasarkan  data  latih  pelamar  pada  tabel  1  diketahui  data  berjumlah  37  data  pelamar  dosen,  dimana  dari  37 pelamar terdapat 2 pelamar ditolak dengan nilai IPK memuaskan, 13 pelamar ditolak dengan nilai IPK baik, 12 pelamar  diterima  dengan  nilai  IPK  memuaskan,  10  pelamar  diterima  dengan  nilai  IPK  baik  dan  baik  sekali. Probabilitas kriteria terhadap IPK dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Probabilitas IPK IPK Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Memuaskan 12 2 0,545 0,133 Baik Sekali 5 0 0,227 0,000 Baik 5 13 0,227 0,867 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.2 Probabilitas Kriteria Usia
Pada kriteria usia dapat diketahui dari 37 data terdapat 4 pelamar ditolak dengan usia tua, 7 ditolak dengan usia middle, dan 4 ditolak dengan usia muda. Selain itu juga terdapat 2 data pelamar diterima dengan usia tua, 4 data pelamar diterima dengan usia middle, dan 16 data pelamar diterima dengan usia muda. Nilai Probabilitas kriteria terhadap usia lebih lengkapnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Probabilitas Usia Usia Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Tua 2 4 0,091 0,267 Middle 4 7 0,182 0,467 Muda 16 4 0,727 0,267 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.3 Probabilitas Kriteria Jenis Kelamin
Diketahui dari 37 data pelamar, terdapat 14 data pelamar yang ditolak dengan jenis kelamin laki-laki sedangkan 1  data  pelamar  ditolak  dengan  jenis  kelamin  perempuan.  Namun  juga  terdapat  19  data  pelamar  yang  diterima dengan jenis kelamin laki-laki dan 3 data pelamar diterima dengan jenis kelamin perempuan. Probabilitas kriteria jenis kelamin dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Probabilitas Jenis Kelamin Jenis Kelamin Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Laki-laki 19 14 0,864 0,933

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
Jenis Kelamin Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Perempuan 3 1 0,136 0,067 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.4 Probabilitas Kriteria Pengalaman Mengajar
Berikutnya pada kriteria pengalaman mengajar tampak bahwa yang tidak memiliki pengalaman mengajar lebih banyak diterima dibandingkan yang ditolak. 5 data pelamar diterima dengan memiliki pengalaman mengajar dan 17  pelamar  diterima  dengan  tidak memiliki  pengalaman  mengajar.  Juga  terdapat  10  data  pelamar yang  ditolak dengan  memiliki  pengalaman  mengajar  dan  5  pelamar  ditolak  yang  tidak  memiliki  pengalaman  mengajar. Probabilitas pengalama mengajar dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Probabilitas Pengalaman Mengajar Pengalaman Mengajar Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Ada 5 10 0,227 0,667 Tidak Ada 17 5 0,773 0,333 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.5 Probabilitas Kriteria Nilai Tes Tertulis
Tampak  pada  kriteria  nilai  tes  tertulis  bahwa,  nilai  tes  tertulis  yang  bagus  lebih  besar  peluang  untuk  diterima. Dari  37  data  pelamar terdapat  3  data  pelamar  yang  diterima  dengan  nilai  tes  tertulis  sangat  bagus,  18  pelamar diterima dengan nilai tes tertulis bagus, dan 1 pelamar diterima dengan nilai tes tertulis kurang. 6 pelamar ditolak dengan  nilai  tes  tertulis  sangat  bagus,  2  ditolak  dengan  nilai  tes  tertulis  bagus,  dan  7  ditolak  dengan  nilai  tes tertulis kurang. Probabilitas nilai tes tertulis dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Probabilitas Nilai Tes Tertulis Nilai Tes Tertulis Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Sangat Bagus 3 6 0,136 0,400 Bagus 18 2 0,818 0,133 Kurang 1 7 0,045 0,467 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.6 Probabilitas Kriteria Wawancara
Pada  Kriteria  wawancara,  terdapat  17  data  pelamar  yang  diterima  dengan  wawancara  sangat  bagus,  5  pelamar diterima  dengan  wawancara  bagus,  8  ditolak  dengan  wawancara  sangat  bagus,  2  ditolak  dengan  wawancara bagus dan 5 ditolak dengan wawancara kurang. Probabilitas Wawancara dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Probabilitas Wawancara Wawancara Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Sangat Bagus 17 8 0,773 0,533 Bagus 5 2 0,227 0,133 Kurang 0 5 0,000 0,333 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## 3.1.2.7 Probabilits Kriteria Homebase
Pada kriteria homebase lebih dominan pelamar yang diterima adalah calon dosen yang belum miliki homebase. Tampak  pada  tabel  8  bahwa  22  data  pelamar  diterima  untuk  yang  belum  memiliki  homebase,  8  data  ditolak dengan  calon  dosen  yang  memiliki  homebase  dan  7  data  ditolak  dengan  calon  dosen  yang  belum  memiliki homebase.
Tabel 8 . Probabilitas Homebase Homebase Approve Probabilitas Diterima Ditolak Diterima Ditolak Ada 0 8 0,000 0,533 Tidak Ada 22 7 1,000 0,467 Jumlah 22 15 1,000 1,000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434

## 3.2 Perhitungan Metode Naïve Bayes
Perhitungan  manual  dilakukan  dengan  bantuan Microsoft  Excel guna  mempercepat  untuk  mendapatkan  hasil perhitungannya.  Dari  penelitian  ini  diketahui  jumlah  data  percobaan  untuk  dilakukannya  perhitungan  peluang dan  probabilitas  sebanyak  37  data.  Masing-masing  pengklasifikasian  data  dihitung  sedemikian  rupa  untuk mengetahui  tingkat  keakurasian  dari  output  yang  dihasilkan.  Proses  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus persamaan 4 hingga persamaan 6. Untuk lebih jelasnya lihat pada tabel 9.
Tabel 9 . Perhitungan Metode Naïve Bayes
Kriteria X|C1 Approve = Yes Approve = No X|C2 Approve = Yes Approve = No IPK = Baik Sekali 0,227 0,000 = Baik Sekali 0,227 0,000 Usia = Middle 0,182 0,467 = Middle 0,182 0,467 Jenis Kelamin = L 0,864 0,933 = L 0,864 0,933 Kesehatan = Baik 1 1 = Baik 1 1 Peng. Mengajar = Ada 0,227 0,667 = Tidak Ada 0,773 0,333 Nilai Tes Tulis = Sangat Bagus 0,136 0,400 = Sangat Bagus 0,136 0,400 Wawancara = Bagus 0,773 0,533 = Sangat Bagus 0,773 0,533 Homebase = Tidak Ada 1 0,467 = Tidak Ada 1 0,467 P(X|Ci) : P(X|Approve) 0,000854 0 0,002905 0 P(X|Ci)*P(Ci) = P(X|Approve) * P(Approve) 0,000508 0,000 0,001727 0,000
Dimana hasil dari P(X|Ci) : P(X|Approve) merupakan perkalian keseluruhan nilai probabilitas kriteria terhadap masing-masing data.
P(X|Ci) : P(X|Approve = Yes) = 0,227 x 0,182 x 0,864 x 1 x 0,227 x 0,136 x 0,773 x 1
= 0,000854649 P(X|Ci) : P(X|Approve = No) = 0,000 x 0,467 x 0,933 x 1 x 0,667 x 0,400 x 0,533 x 0,467 = 0 Berikutya hasil dikalikan kembali dengan nilai P(Approve) utama sehingga menjadi,
P(X|Ci)*P(Ci) = P(X|Approve=Yes) * P(Approve =Yes) = 0,000854 x 0,595 = 0,000508 P(X|Ci)*P(Ci) = P(X|Approve=No) * P(Approve =No) = 0 x 0,405 = 0
Hasil  diatas  menunjukkan  bahwa  Nilai P(X|Ci)*P(Ci)  =  P(X|Approve=Yes)  *  P(Approve  =Yes) lebih  besar dari  pada P(X|Ci)*P(Ci)  =  P(X|Approve=No)  *  P(Approve  =No) ,  artinya  output  pada  data  adalah diterima/Yes.

## 3.3 Perhitungan Metode C4.5
Pada  perhitungan  metode  C4.5  langkah  awal  dalam  perhitungan  adalah  mencari  nilai  Entrophy  dan  nilai  Gain. Berikut Perhitungan dari Metode C4.5:
1. Mengetahui nilai  entrophy dengan  menghitung jumlah yang Diterima dan Ditolak melalui keseluruhan data latih dengan menerapkan rumus persamaan 8. Dari jumlah data sebanyak 37 Pelamar diketahui jumlah yang diterima sebanyak 22 pelamar dan 15 Pelamar ditolak. Sehingga dapat dihitung nilai entrophy nya:
Entropy ( S ) = − ∑ 𝑓(𝑖, 𝑗) . 𝑙𝑜𝑔 2 𝑓 [(𝑖, 𝑗)] 𝑛 𝑖=1 = (-22/37*log2(22/37)) + (-15/37*log2(15/37)) = 0,974
2. Berikutnya  menghitung  nilai  entrophy  dan  nilai  gain  berdasarkan  masing-masing  kriteria  yang  terdiri  dari IPK,  usia,  jenis  kelamin,  kesehatan,  pengalaman  mengajar,  nilai  tes  tertulis,  wawancara,  dan  homebase. Berdasarkan nilai IPK dari 37 data pelamar terdapat 22 data pelamar diterima dengan 12 data pelamar dengan nilai  IPK  memuaskan,  5  dengan  nilai  baik  sekali,  dan  4  dengan  nilai  baik.  Serta  terdapat  15  data  pelamar ditolak  dengan  2  data  pelamar  memiliki  nilai  memuaskan,  dan  13  dengan  nilai  baik,  sehingga  dapat  dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 . Perhitungan nilai Gain Nilai IPK log(i) log(j) Nilai Execute Nilai Memuaskan diterima 12 0,1906 0,4011 0,592 0,224 ditolak 2 JumlahData 14 Baik Sekali diterima 5 0,0000 0,0000 0,000 0,000 ditolak 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
Nilai IPK log(i) log(j) Nilai Execute Nilai JumlahData 5 Baik diterima 5 0,5133 0,3391 0,852 0,415 ditolak 13 JumlahData 18 Jumlah Nilai Keseluruhan 0,639 Nilai Entrophy 0,974 Hasil Nilai Gain 0,335

## 3.4 Pengujian dengan Metode Naïve Bayes
Dari  masing- masing  nilai  perhitungan  probabilitas  di  atas  akan  dilakukan  uji  data  sebanyak  37  data  dan direpresentasikan  dengan  menggunakan  tool  weka  sehingga  dapat  menghasilkan  klasifikasi  penerimaan  dosen tetap  yang  memiliki  tingkat  akurasi  (Correctly  Classified  Instances)  sebesar  83,7838  %  sedangkan  persentase untuk  Incorrectly  Classified Instances  16,2162 %.  Artinya  dari  37  data  pelamar  terdapat  31  data  yang  berhasil diklasifikasi  dengan  benar  dan  6  data  pelamar  yang  tidak  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar,  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Hasil Klasifikasi Metode Naïve Bayes

## 3.5. Pengujian dengan Metode C4.5
Hasil dari probabilitas diatas dengan jumlah 37 data pelamar akan diuji dengan menggunakan tools weka dengan metode  klasifikasi  C4.5  sehingga  menghasilkan  klasifikasi  penerimaan  dosen  tetap  dengan  tingkat  akurasi sebesar  91,8919  %  dan Incorrectly  Classified  Instances sebesar  8,1081%.  Dimana  dari  37  data  pelamar  yang berhasil  diidentifikasi  dengan  baik  yaitu  berjumlah  34  data  pelamar,  sedangkan  3  data  pelamar  tidak  berhasil diklasifikasi. Hasil dari pengklasifikasian dengan tools weka dapat dilihat pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
Berdasarkan dari hasil yang telah didapat melalui tools weka maka dapat direpresentasikan dengan sebuah pohon keputusan yang menggambarkan terdahap klasifikasi dengan metode C4.5. Representasi pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 4 . Representasi Hasil Klasifikasi Metode C4.5

## 3.6 Hasil Perbandingan Kedua Metode
Berdasarkan  hasil  implementasi  dari  kedua metode  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  tools  weka  3.8  maka hasil perbandingan akurasi dari kedua metode yang didapat sebagai berikut:
Gambar 4 . Hasil Perbandingan Metode
Dari grafik diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa metode C4.5 memiliki nilai persentase yang lebih baik dibandingkan metode naïve bayes. Artinya metode C4.5 lebih akurat dan lebih efisien dengan adanya pohon keputusan. Perlu diketahui tingkat akurasi akan jauh lebih baik lagi apabila memiliki lebih banyak data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang  perbandingan  tingkat  akurasi  dalam  Penerimaan  Dosen Tetap  pada  Universitas  Potensi  Utama  dengan  menerapkan  metode Naïve  Bayes  Calssification dan  C4.5  dapat ditarik kesimpulan bahwa berdasarkan 9 kriteria yang diuji dalam  penerimaan dosen tetap yaitu nilai IPK, usia, jenis kelamin, kesehatan, pengalaman mengajar, nilai tes tertulis, wawancara, dan homebase, kriteria homebase merupakan  kriteria  yang  sangat  dominan  dalam  nenentukan  apakah  dosen  tersebut  dapat  diterima  atau  tidak. Hasil percobaan yang telah dilakukan terhadap data penerimaan dosen tetap yang digunakan sebagai data latih, metode naïve  bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  83,7838  %  sedangkan  C4.5  sebesar  91,891  %.  Sehingga dapat  diperoleh kesimpulan dalam penelitian ini bahwa metode C4.5 merupakan metode yang memiliki tingkat akurasi yang baik dan efisien dari pada naïve bayes.

## REFERENCES
[1] E. H. M. E. H. A. Sakinah Mat Zin, N. N. Jaafar, Rosfatihah Che Mat, W.  Nurfahizul Ifwah W. Alias, “E-recruitment technology: the effective source of recruitment.,” vol. vol 6, p. 84–89., 2016.
[2] Marwansyah, Manajemen sumber daya manusia . KOTA MAKASSAR: Alfabeta, 2016.
[3] A.  Amrin,  “Perbandingan  Metode  Neural  Network  Model  Radial  Basis  Function  Dan  Multilayer  Perceptron  Untuk
83.7838 16.2162 91.8919 8.1081 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances
Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances C4.5 91.8919 8.1081 Naïve Bayes 83.7838 16.2162 C4.5 Naïve Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2434
Analisa Risiko Kredit Mobil,” Paradigma , vol. XX, no. 1, pp. 31–38, 2018.
[4] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[5] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[6] D. Srianto and E. Mulyanto, “Perbandingan K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes,” Techno.COM , vol. 15, no. 3, pp. 241–245, 2016.
[7] S. Yakub, A. Fitri Boy, I. Mariami, W. Stmik, and T. Dharma, “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem  Komputer  TGD  Penerapan  Data  Mining  Pengaturan  Pola  Tata  Letak  Barang  Pada  Berkah  Swalayan  Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,”  , vol. 69, no. 1, pp. 69–75, 2019.
[8] E.  Etriyanti,  D.  Syamsuar,  and  N.  Kunang,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes Classifier dan C4.5 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika , vol. 13, no. 1, pp. 56–67, 2020.
[9] Y. A. Gerhana, I. Fallah, W. B. Zulfikar, D. S. Maylawati, and M. A. Ramdhani, “Comparison of naive Bayes classifier and C4.5 algorithms in predicting student study period,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1280, no. 2, 2019.
[10]  E.  N.  Azizah,  U.  Pujianto,  E.  Nugraha,  and  Darusalam,  “Comparative  performance  between  C4.5  and  Naive  Bayes classifiers in predicting student academic performance in a Virtual Learning Environment,” 2018 4th Int. Conf. Educ. Technol. ICET 2018 , no. 1, pp. 18–22, 2018.
[11]   yogiek  indra  Kurniawan,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN  C.45  DALAM  KLASIFIKASI DATA MINING,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018.
[12]  T. Arifin, “Metode Data Mining Untuk Klasifikasi Data Sel Nukleus Dan Sel Radang Berdasarkan Analisa Tekstur,” Informatika , vol. II, no. 2, pp. 425–433, 2015.
[13]  A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
[14]  W.  D.  Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[15]  E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, 2017.
[16]  N.  Azwanti,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Yang  Mengulang  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus Di Amik Labuhan Batu),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 11–22, 2018.
[17]  A. Saleh, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam  Mengikuti  English  Proficiency  Test  (Studi  Kasus :  Universitas  Potensi  Utama),” Konf.  Nas.  Sist.  Informasi, Univ. Klabat,Manado,Indonesia, Vol. 2015 , no. February 2015, pp. 1–6, 2015.