Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 129-137 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.250 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance
Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree
Dwi Ade Handayani Capah 1 *, Gerryco Muda Siam Trapsilo 1 , Nevia Andita Wulandari 1 , Yunita Rahayu Apriani 1
1 Jurusan Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Building Maintenance;
Data Mining; Decision Tree; Kinerja Pekerja; Klasifikasi.

## Keywords:
Building Maintenance; Data Mining; Decision Tree; Worker Performance; Classification
Abstrak: Dalam  pemeliharaan  bangunan,  kegagalan  memahami kondisi  ketidakpastian  dapat  berpotensi  menimbulkan  risiko  yang akan mempengaruhi tujuan proyek konstruksi yaitu, pada biaya yang optimal  namun  dengan  kualitas  yang  sesuai  terhadap  konsep  dan spesifikasi  proyek  yang  diinginkan  serta  waktu  pelaksanaan  yang tepat. Kualitas hasil pekerja yang melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya  dapat  dilakukan  penilaian  kinerja  pekerja.  PT  Harewa merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa building maintenance . Penelitian ini untuk menganalisis data penilaian kinerja pekerja building maintenance menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Decision  Tree bertujuan  untuk  mengetahui  aspek variable dalam  meningkatkan  kinerja  pekerja building  maintenance sehingga memberikan  hasil  keputusan  analisis  data  penilaian  kinerja  pekerja dengan  pemanfaatan  algoritma Decision  Tree . Performance  accuracy dalam  pengoptimalisasi  pemodelan  kinerja  klasifikasi  algoritma Decision  Tree mendapati  nilai accuracy sebesar  77.50%, Precision tertinggi  82.28%,  dan recall tertinggi  83.33%.  Hasil performance algoritma Decision  Tree dapat  dimanfaatkan  sebagai  keputusan peningkatan  kinerja  pekerja,  karena  hasil performance  accuracy , precision ,  dan recall membuktikan  nilai  rata-rata  diatas  50%.  Dengan demikian, pemanfaatan algoritma Decision Tree dapat membuat hasil keputusan analisis data penilaian kinerja pekerja building maintenance sebagai  penunjang  peningkatan  kinerja  pekerja building  maintenance dalam kualitas pengerjaan building maintenance yang akan mendatang.
Abstract: In  building  maintenance,  failure  to  understand  uncertain conditions  can  potentially  lead  to  risks  that  will  affect  the  objectives  of construction projects, namely, at optimal costs but with quality according to the  desired  concept  and  project  specifications  and  at  the  right  time  of implementation. The quality of the results of workers carrying out their duties and responsibilities can be assessed by employee performance. PT Harewa is a  company  engaged  in  building  maintenance  services.  This  research  is  to analyze  the  performance  appraisal  data  of  building  maintenance  workers using  the  classification  method  with  the  Decision  Tree  algorithm. Performance  accuracy  in  optimizing  the  performance  modeling  of  the Decision Tree algorithm classification found an accuracy value of 77.50%, the highest  precision  was  82.28%,  and  the  highest  recall  was  83.33%.  The performance results of the Decision Tree algorithm can be used as a decision to improve worker performance, because the results of performance accuracy, precision, and recall prove an average value above 50%. Thus, the use of the Decision Tree algorithm can produce decision results for analyzing data on the performance appraisal of building maintenance workers as a support for improving the performance of building maintenance workers in the quality of future building maintenance work.

## Riwayat Article:
Submitted: 15 Juni 2023 Accepted:  18 Juli 2023 Published: 19 Januari 2024
Dwi Ade Handayani Capah, Gerryco Muda Siam Trapsilo, Nevia Andita Wulandari, Yunita Rahayu Apriani
Corresponding Author: Dwi Ade Handayani Capah Email: Dwi.ade@mercubuana.ac.id

## PENDAHULUAN
Kemajuan  bangunan  gedung  di  Indonesia  saat  ini  memiliki  perubahan  sangat  pesat.  Adanya building maintenance atau pemeliharaan bangunan gedung dapat melakukan aktivitas perbaikan atau penggantian  bangunan,  komponen,  bahan  bangunan,  prasarana,  dan  sarana  agar  bangunan  tetap dalam  keadaan  layak  pakai  (Sari  &  Triwuryanto,  2021).  Dalam  pemeliharaan  bangunan,  kegagalan memahami  kondisi  ketidakpastian  dapat  berpotensi  menimbulkan  risiko  yang  akan  mempengaruhi tujuan proyek konstruksi yaitu, pada biaya yang optimal namun dengan kualitas yang sesuai terhadap konsep  dan  spesifikasi  proyek  yang  diinginkan  serta  waktu  pelaksanaan  yang  tepat.  Pelaksanaan pembangunan  dapat  dilakukan  secara  efektif  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan,  baik  dari  segi kualitas pekerja maupun administrasi (Adistana et al., 2022).
Produktivitas tenaga kerja yang rendah dimana skala pengukurannya kemungkinan terjadi > 60- 80% dan risiko berdampak pada waktu > 7-30 hari durasi proyek (Adistana et al., 2022). Kualitas hasil pekerja yang melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya dapat dilakukan penilaian kinerja pekerja. Dari penilaian kinerja diharapkan pekerja dapat berkerja dengan baik sehingga membantu perusahaan mencapai tujuan organisasi (Efranto & Saputri, 2019). Salah satu aspek penilaian kinerja pekerja yaitu tingkat kehadiran pekerja (absen), tanggung jawab dalam bekerja ( responsibility ), tingkat kemampuan kerja  ( skill ),  dan  perilaku  pekerja  ( attitude ).  Hasil  penilaian  pekerjaan  dapat  meningkatkan  kualitas pekerjaan (Siahaan, 2021). Dalam proses pengolahan data penilaian kinerja pekerja dapat menerapkan metode klasifikasi dengan algoritma Decision Tree untuk menganalisis nilai informasi sebagai alternatif pemecahan  masalah  pada  penilaian  kinerja  (Kastawan  et  al.,  2018).  Algoritma Decision  Tree dapat digunakan untuk klasifikasi dan memprediksi pola dari data yang menggambarkan relasi antar variable pada atribut x dan variable target y dalam bentuk pohon (Sutoyo, 2018). PT  Harewa  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa building  maintenance .  Jenis proyek building  maintenance yang  ditawarkan  perusahaan  ini  adalah breakdown  maintenance dimana perawatan  yang  dilakukan  berupa  perbaikan  kerusakan  pada  unit  apartemen  dan  hotel  seperti perbaikan pintu, kelistrikan atap, toilet, lantai, dinding, air conditioner , dan lain-lain. Setiap bulannya perusahaan  ini  dapat  melayani  30  sampai  40  permintaan building maintenance dengan  perawatan bangunan sesuai permintaan customer .  Proyek yang dilakukan perusahaan ini berlokasi di Jakarta Pusat – Petojo,  Jakarta  Selatan – Mampang,  Depok – GDC,  dan  Tanggerang.  Dalam  pelaksanaanya  terjadi ketidaksesuaian waktu pengerjaan yang sudah disepakati dengan waktu selesainya pekerjaan sehingga berpengaruh  terhadap  pembengkakan  biaya.  Adanya  peranan  penting  pekerja  lapangan  ketika dilakukannya  proses  pemeliharaan  bangunan  akan  berdampak  pada  kepercayaan customer maupun perusahaan  dengan  kualitas  pekerja,  oleh  karena  itu  adanya  penilaian  kinerja  pekerja  untuk memberikan  peningkatan  kualitas  pekerja,  meminimalkan  resiko  pembengkakan  biaya,  dan  waktu pengerjaan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  dibuat  untuk  menganalisis  data penilaian  kinerja  pekerja building  maintenance pada  PT  Harewa  menggunakan  metode  klasifikasi dengan algoritma Decision Tree .

## METODE
Data mining adalah salah satu bagian utama atau proses Knowledge Discovery in Database (KDD) suatu  bentuk  kegiatan  dimana  pengumpulan  dan  penggunaan  data  sebelumnya  untuk mengidentifikasi keteraturan, pola dalam kumpulan data yang lebih besar atau menemukan hubungan (Bachhety et al., 2020). Klasifikasi memiliki variable kategori dalam metode data mining memeriksa data record yang memiliki informasi berkaitan dengan variable (Is & Mining, 2022).
Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree
Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon dimana setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas. Dimula pada simpul akar yang diposisikan  bagian atas diagram Decision  Tree ,  atribut  diuji  pada  simpul  keputusan  dan  cabang  dihasilkan  untuk  setiap  hasil  yang mungkin. Selanjutnya cabang mengarah ke simpul keputusan atau biasa disebut dengan simpul daun tempat berakhirnya sebuah proses (Is & Tree, 2022).
Objek yang akan di klasifikasi Decision Tree dilakukan pengujian menggunakan entropy . Dalam pengkodean data, perhitungan entropy digunakan untuk pengukuran teoritis informasi jumlah bit dari data acak suatu kumpulan data. Perhitungan entropy menggunakan rumus dibawah ini: (Tukino, 2019)
Gambar 1. Rumus Perhitungan Entropy
Penjelasan: (Tukino, 2019)
a. S adalah himpunan kasus
b. A adalah fitur
c. N adalah jumlah partisi S
d. Pi adalah proporsi dari Si terhadap S.
Hasil nilai entropy tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan nilai information gain (IG) untuk pemilihan atribut akar yang didasarkan terhadap nilai gain tertinggi. Berikut rumus perhitungan gain : (Tukino, 2019)
Gambar 2. Rumus Perhitungan Gain
Penjelasan: (Tukino, 2019)
a. S adalah himpunan kasus
b. A adalah atribut
c. N adalah jumlah partisi atribut A
d. |Si| adalah jumlah kasus pada partisi ke-i
e. |S| adalah jumlah kasus dalam S.
Pada  diagram  alir  penelitian  terdapat  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian penelitian ini, maka diagram alir penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
Dwi Ade Handayani Capah, Gerryco Muda Siam Trapsilo, Nevia Andita Wulandari, Yunita Rahayu Apriani

## Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Pertama, literatur review pencarian penelitian terdahulu berkaitan dengan faktor keterlambatan pekerja proyek konstruksi, risiko pelaksanaan proyek konstruksi, pengaruh sumber daya manusia pada proyek konstruksi, penilaian kinerja karyawan, klasifikasi data mining , penggunaan algoritma, dan cara pengujian menggunakan accuracy , precision dan recall . Hal ini bertujuan untuk memberikan gambaran atau  pandangan  dalam  menganalisis  permasalahan  yang  terjadi  di  sebuah  proyek  konstruksi  sesuai dengan permasalahan pada perusahaan yang akan dilakukan penelitian.
Kedua,  analisis  permasalahan  penilaian  kinerja  pekerja building maintenance dilakukan  dengan wawancara bersama informan yaitu direktur utama, Human Resource Development (HRD), dan Person in Charge (PIC). Dan di analisis menggunakan metode Fishbone .
Ketiga,  Pengumpulan  data  penilaian  kinerja  pekerja  diperoleh  dari  sumber  primer  dapat menunjukkan  data  keaslian  informasi  yang  terkandung  dalam  data  (Abdillah,  2018).  Pengumpulan data tahun 2020-2021 diperoleh dari perusahaan building maintenance yaitu PT Harewa berlokasi Ciracas Kota Jakarta Timur. Data yang terkumpul sebanyak 200 data dan indikator penilaian kinerja pekerja berkaitan dengan attendance , productivity , work quality , compliance , initiative , dependability , skill , average , dan category .
Keempat, Data yang dianalisis yaitu data penilaian kinerja pekerja building maintenance . Penilaian pekerja building maintenance dilakukan  oleh  pihak  perusahaan  yaitu  HRD.  Penilaian  kinerja  dapat membantu pekerja meningkatkan kinerja dan meningkatkan efektivitas pekerja dan organisasi (Sari et al., 2017). Melakukan analisis data menggunakan metode algoritma Decision Tree dengan cara yaitu data understanding untuk  identifikasi  data  dalam  pengolahan  data  menggunakan  metode  klasifikasi algoritma Decision Tree . Data Preprocessing bertujuan untuk memperbaiki data yang terdeteksi memiliki nilai yang bermasalah dengan cara select attribute data agar data penilaian yang tidak termasuk kedalam pengolahan data tidak menjadi bias dalam proses pengolahan data, selanjutnya data cleaning sebagai pemeriksaan data terhadap nilai yang hilang atau missing value , lalu data transformation dilakukannya normalisasi  terhadap  data  dengan  metode min 0 max 1.  Metode  klasifikasi  dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma Decision  Tree sebagai  prediksi  kinerja  pekerja building  maintenance . Pembentukan  model  Decision  Tree  dilakukan  pemisahan  data training dan  data testing (Kurniawan, 2018), lalu melakukan perhitungan menggunakan algoritma Decision Tree sehingga dapat menghasilkan root  node atau  simpul  akar  dengan  nilai  yang  tertinggi,  sedangkan node atau  simpul  cabang  dapat dinyatakan selesai pembentukan model apabila node atau simpul cabang sudah mendapatkan nilai 1 keputusan.  Pengujian accuracy , precision dan recall menggunakan software RapidMiner  (Hijrah,  2022). Pembentukan model Decision Tree dilakukan pengujian untuk mengetahui hasil accuracy , precision dan recall (Orpa et al., 2019).
Kelima, Proses tahapan dalam pengolahan data dapat dijelaskan secara detail pada bagian hasil dan pembahasan mulai dari proses data preprocessing yang melakukan select attribute , data cleaning , dan transformasi data sehingga, data penilaian kinerja pekerja building maintenance dapat di proses pada
Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree
metode  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma Decision  Tree .  Akhir  proses  terletak  pada  pengujian accuracy , precision dan recall.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Data Penilaian Kinerja Pekerja
Data  penilaian  kinerja  pekerja  berjumlah  200  pekerja building  maintenance yang  terdiri  dari pekerja contract sebanyak 104 pekerja dan pekerja permanent sebanyak 96 pekerja. Data tersebut terdapat 14  atribut  data,  akan  tetapi  hanya  9  atribut  sebagai  data  reguler  yang  dilakukan  proses  klasifikasi algoritma Decision Tree diantaranya 2 atribut dijadikan role id yaitu average dan role label yaitu category . Sedangkan  7  atribut  yang  dijadikan variable yaitu attendance , productivity , work  quality , compliance , initiative , dependability , dan skill . 5 atribut lainnya yaitu name , age , gender , last education , dan worker status . Table 1. Data, Type, dan Keterangan Penilaian Kinerja Pekerja No Atribut Type Keterangan 1 Name Polynomial - 2 Gender Binominal - 3 Age Integer - 4 Last Education Polynomial - 5 Worker Status Binominal - 6 Attendance Integer Variable 7 Productivity Integer Variable 8 Work Quality Integer Variable 9 Compliance Integer Variable 10 Initiative Integer Variable 11 Dependability Integer Variable 12 Skill Integer Variable 13 Average Real Id 14 Category Polynomial Label
Selection  attribute  variable , role  id ,  dan role  label agar  fokus  memberikan  keputusan variable peningkatan  kinerja  pekerja,  dilanjutkan  dengan  normalisasi  karena  data  memiliki  nilai  rentang yang berbeda sehingga normalisasi menggunakan metode range transformation atau biasa disebut dengan  normalisasi min  max dengan  rentang  nilai min 0.01  dan max 1.  Dari  hasil  normalisasi tersebut, data dapat dilakukan penerapan metode klasifikasi algoritma Decision Tree .
Penerapan Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Penerapan  metode  klasifikasi  algoritma Decision  Tree bertujuan  untuk  memberikan  hasil keputusan variable yang  dapat  meningkatkan  kinerja  pekerja building  maintenance dengan menggunakan perangkat lunak yang mendukung proses data mining yaitu RapidMiner versi 10.1. Pada  data  yang  sudah  di-normalisasi  dilakukan  pengembangan modelling yang  membentuk Decision Tree dengan melakukan pemisahan data menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing menggunakan perbandingan 80%:20%. Data 80% untuk data training dengan jumlah 160 data sebagai pembentukan model dan data 20% untuk data testing dengan jumlah 40 data sebagai pengujian model. Dalam  pembentukan  model Decision  Tree menghasilkan variable untuk  peningkatan  kinerja  pekerja building maintenance . Model Decision Tree menggunakan maximal depth 5 untuk mempangkas kedalaman Decision Tree agar dapat membatasi output Decision Tree .
Dwi Ade Handayani Capah, Gerryco Muda Siam Trapsilo, Nevia Andita Wulandari, Yunita Rahayu Apriani
Gambar 4. Pembentukan Model Decision Tree
Gambar  4  merupakan  hasil  pembentukan  model Decision  Tree terhadap  aspek variable yang memiliki Decision  Tree  root  node 1  terhadap variable  skill dengan  nilai  rata-rata  >  0.500  dan  <  0.500. Mengenai tatanan pembentukan model Decision Tree tersebut, dijadikan sebagai variable peningkatan kinerja pekerja diantaranya:
1. Jika variable skill lebih dari 0.500 maka perusahaan dapat meningkatkan kinerja pekerja berkaitan dengan variable productivity yang memiliki nilai lebih dari 0.750 yaitu variable attendance . Apabila variable  productivity memiliki  nilai  kurang  atau  sama  dengan  dari  0.750  maka  perusahaan meningkatkan kinerja pekerja berkaitan dengan variable work quality .
2. Jika variable  skill kurang  atau  sama  dengan  dari  0.500  maka  perusahaan  harus  upayakan peningkatkan  kinerja  pekerja  yang  berkaitan  dengan variable  dependability .  Pada variable dependability memiliki nilai lebih dari 0.417 menghasilkan variable initiative yang memiliki nilai lebih dari 0.643 mengalami hasil kinerja cukup dan nilai kurang atau sama dengan dari 0.643 mengalami hasil kinerja yang kurang.
Selanjutnya  tahap  evaluasi  dan  tuning  sebagai  pengoptimalisasi  pemodelan  kinerja  klasifikasi algoritma Decision  Tree dengan  nilai  optimal  mengenai  parameter  yang  dipilih  untuk  eksekusi subproses nilai parameter yang dipilih dan memberikan nilai parameter yang optimal melalui port set parameter dengan percobaan sebanyak 10 kali.
Gambar 5. Hasil Log Data Parameter
Output log data parameter seperti gambar 8 terdapat gain , criterion , iteration , dan performance . Dari ke 4 column tersebut dilakukan 10 kali perulangan proses optimize parameter dengan parameter dan value .
Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree
Perhitungan nilai gain tertinggi adalah 1 dengan criterion information gain dalam 10 kali perulangan yang menghasilkan performance 0.487.
Gambar 6. Hasil Optimize Parameters
Hasil optimizes  parameter terdapat  parameter Decision  Tree  criterion  information  gain memperoleh  nilai Decision  Tree  minimal  gain tertingggi  yaitu  1  dengan  nilai accuracy 0.487.  Hasil tersebut  dari  eksekusi  subproses  seluruh  parameter  yang  dipilih  dengan  menghasilkan  nilai parameter optimal melalui parameter Set .
Gambar 7. Hasil Parameter Set
Parameter set menghasilkan nilai parameter optimal sesuai dengan nilai kinerja parameter yang dipilih  yaitu Decision  Tree  criterion sebagai  optimal  parameter  menggunakan information  gain dan Decision  Tree  minimal  gain sebagai  optimal  nilai split  Decision  Tree sebesar  0.109.  Adapun output performance vector dari parameter set seperti pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Hasil Performance Accuracy Decision Tree
Dwi Ade Handayani Capah, Gerryco Muda Siam Trapsilo, Nevia Andita Wulandari, Yunita Rahayu Apriani
Gambar 8 merupakan hasil kinerja klasifikasi algoritma Decision Tree dengan performance accuracy diperoleh  dari  parameter Decision  Tree  Criterion dan Decision  Tree  minimal  gain yang  mendapati  nilai accuracy sebesar  77.50%, precision tertinggi  82.28%,  dan recall tertinggi  83.33%.  Hasil performance algoritma Decision  Tree dapat  dimanfaatkan  sebagai  keputusan  peningkatan  kinerja  pekerja,  karena hasil performance accuracy , precision , dan recall membuktikan nilai rata-rata diatas 50%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  analisis  data  kinerja  pekerja building  maintenance menggunakan  metode  klasifikasi  algoritma Decision  Tree dengan  perangkat  lunak data  mining yaitu RapidMiner versi 10.1. Data kinerja pekerja building maintenance menjadi 2 bagian data yaitu 80% data training dan 20% data testing . Dari pemisahan data tersebut memperoleh kesimpulan: (1) Model Decision Tree diperoleh dari hasil atribut variable yang memiliki nilai gain tertinggi dan dijadikan sebagai variable paling  berpengaruh  yaitu variable  skill yang  menghasilkan node atau  simpul  cabang  seperti variable productivity , dependability , attendance , work  quality ,  dan initiative .  Aspek variable tersebut  dijadikan sebagai peningkatan kinerja pekerja building maintenance dalam kualitas pengerjaan building maintenance yang akan mendatang; dan (2) Hasil performance accuracy dalam pengoptimalisasi pemodelan kinerja klasifikasi algoritma Decision Tree mendapati nilai accuracy sebesar 77.50%, precision tertinggi 82.28%, dan recall tertinggi 83.33%. Hal ini menunjukkan bahwa, hasil performance algoritma Decision Tree dapat dimanfaatkan  sebagai  keputusan  peningkatan  kinerja  pekerja,  karena  hasil performance  accuracy , precision , dan recall membuktikan nilai rata-rata diatas 50%. Dengan demikian, pemanfaatan algoritma Decision Tree dapat membuat hasil keputusan analisis data penilaian kinerja pekerja building maintenance sebagai penunjang peningkatan kinerja pekerja building maintenance dalam kualitas pengerjaan building maintenance yang  akan  mendatang.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  peneliti  diharapkan dapat mengkaji lebih banyak sumber tentang kinerja pekerja pada bidang lain dengan menggunakan lebih banyak data dan penggunaan algoritma yang berbeda. Adapun dilakukan perbandingan dengan algoritma  lain  atau  menggunakan  studi  kasus  yang  berbeda.  Hal  tersebut  agar  mendapatkan  hasil penelitian  yang  berbeda  dan  mengetahui  keberhasilan  dari  penggunaan  metode  atau variable yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.  (2018). Metode  Penelitian  Terpadu  Sistem  Informasi,  Pemodelan  Teoretis,  Pengukuran,  dan Pengujian Statis . Yogyakarta: CV. Andi.
Adistana, G. A. Y. P., HS, M. S., Mahardi, P., & Sofianto, M. F. (2022). Assessment of E-Procurement Subjects’ Missteps for Construction and Consultancy Services Throughout the Surabaya City Area  As  an  Educational  Adjunct  for  Project  Tender  Courses. Jurnal  PenSil , 11 (1),  1-9. https://doi.org/10.21009/jpensil.v11i1.25294
Bachhety, S., Singhal, R., & Jain, R. (2020). Analisis Data Cerdas dengan Data Mining : Teori dan Aplikasi Objektif .
Efranto, R. Y., & Saputri, A. G. (2019). Review: Penerapan Aspek Human Error Dalam Penilaian Kinerja Pada  Perusahaan  Aluminium  Alloy  Wheel. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 6 (3),  195 – 200. https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v6i3.4245
Hijrah, H. (2022). Analisis Perbandingan Aplikasi Data Mining Dalam Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (2), 1655 – 1665. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1992
Is, W., & Mining, D. (2022). 1.1 what is data mining?
Is, W., & Tree, A. D. (2022). 8.1 what is a decision tree? 165 – 186.
Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree
Kastawan, P. W., Wiharta, D. M., & Sudarma, M. (2018). Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil. Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro , 17 (3),  371-376. https://doi.org/10.24843/mite.2018.v17i03.p11
Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining.
Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (4), 455-464.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201854803
Orpa,  E.  P.  K.,  Ripanti,  E.  F.,  &  Tursina.  (2019).  Model  Prediksi  Awal  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 7 (4), 272-278. http://dx.doi.org/10.26418/justin.v7i4.33163
Sari,  K.,  Lestari,  D.,  Safitri,  I.,  &  Fitriyani,  R.  (2017). Kepuasan  Kerja  dan  Kinerja  Pegawai .  Yogyakarta: Elmatera.
Sari,  S.  N.,  &  Triwuryanto.  (2021).  Kajian  Pemeliharaan  Dan  Perawatan  Bangunan  Gedung  Sesuai Dengan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  No.   24/Prt/M/2008. Prosiding  CEEDRiMS ,  347- 353.
Siahaan,  M.  (2021).  An  Analysis  of  Contract  Employee  Performance  Assessment  Using  Machine Learning. Journal  Of  Informatics  And  Telecommunication  Engineering , 5 (1),  121-131. https://doi.org/10.31289/jite.v5i1.5357
Sutoyo, I. (2018). Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14 (2), 217-224.
Tukino,  T.  (2019).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Keuntungan  Pada  PT  SMOE Indonesia. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 9 (1), 39-46. https://doi.org/10.21456/vol9iss1pp39-46