## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 4 N O . 1 (2022) 18-24
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Sistem Prediksi Awal Terhadap Atrisi Karyawan
Menggunakan Algoritma C4.5
Tulus Harry Lamramot 1 , Asep Id Hadiana 2 , Irma Santikarama 3
123 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi 40513, Indonesia e-mail: tulus23789@gmail.com *1 , ahadiana@gmail.com 2 , irma.santikarama@lecture.unjani.ac.id 3

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 31 Januari 2022 Revisi Akhir: 13 Juni 2022 Diterbitkan Online : 02 Juli 2022
Karyawan  yang  berbakat  menjadi  bagian  penting  bagi  sebuah  perusahaan.  Menjadi masalah  yang  krusial  bagi  perusahaan  ketika  terdapat  karyawan  berbakat  yang meninggalkan  perusahaan  untuk  pindah  ke  perusahaan  yang  menawarkan  peluang  yang lebih baik. Kesiapan perusahaan dalam menghadapi masalah tenaga kerja dapat terlaksana dengan diberlakukannya sistem yang dapat memprediksi kasus atrisi karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem prediksi awal terhadap atrisi karyawan. Dalam sudut pandang informatika untuk mencegah terjadinya atrisi karyawan, digunakan sistem Data Mining  yang  mampu  memprediksi  terjadinya  atrisi  karyawan  tersebut  dengan  metode prediksi yaitu metode decision tree menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan adalah  data primer.  Populasi  yang  digunakan  adalah  data  yang  diambil  dari  perusahaan PT.Indorama Petrochemicals yang berjumlah 1010 sampel data karyawan. Penelitian ini mendapatkan akurasi data sebesar 92,9% dengan algoritma C4.5 sehingga mendapatkan hasil yang baik pada prediksi atrisi karyawan tersebut.
Kata Kunci :
Atrisi Karyawan, Prediksi, Algoritma C4.5, Decission Tree , Classification, Data Mining
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 812 2052 8694 E-mail : tulus23789@@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  pasti  menginginkan  kesuksesan. Untuk mencapai  kesuksesan tersebut, perusahaan harus mempunyai  strategi  dan rencana  jangka  panjang dalam menyeimbangkan  kekuataan  dan  kelemahan  internal maupun  ancaman  eksternal  agar  mempertahankan keunggulan  dalam  bersaing.  Permasalahan  pada  suatu perusahaan adalah salah satunya tenaga kerja yang cukup kompleks  dari  segi  pengadaan  Sumber  Daya  Manusia (SDM) maupun pada penempatan dan pengembangannya[1].  Agar  tujuan  perusahaan  dapat tercapai dengan baik, perlu didukung oleh Sumber Daya Manuasia yang memenuhi syarat-syarat dan kriteria pada organisasi  tersebut.    Sumber  daya  manusia  merupakan faktor utama yang terdapat dalam organisasi. Kebutuhan akan profesionalisme untuk membantu organisasi dalam melaksanakan tujuannya, menunjukkan semakin berperannya  sumber  daya  manusia  dalam  mencapai keberhasilan suatu organisasi[1].
Dalam  mendapatkan  Sumber  Daya  Manusia  yang baik  harus  dilakukan  manajemen  yang  baik  dalam  segi kemampuan untuk melakukan program-program di suatu organisasi tersebut. Manajemen dalam sebuah perusahaan perlu melakukan seleksi terhadap karyawan yang ada sehingga seluruh Sumber Daya Manusia dalam perusahaan  memenuhi  kualifikasi  dan  diharapkan mendukung kemajuan perusahaan[2]. Manajemen yang lebih tinggi  akan lebih tertarik  untuk  mengetahui calon karyawan  yang  mungkin  benar-benar  keluar  sehingga mereka dapat  mengatur Tindakan karyawan yang ingin keluar  dari  perusahaan[2].  Proses  seleksi  tersebut melibatkan  investasi  waktu  &  uang,  sehingga menyebabkan kerugian besar jika salah satu dari sumber daya  ini  keluar  dari  organisasi[2].  Kinerja  karyawan
adalah  salah  satu  faktor  penting  yang  mempengaruhi dalam proses produktif sebuah perusahaan. Dalam studi peneliti terdahulu, faktor pendorong terdapat efek negatif pada  kepuasan  kerja  karyawan  dan  akhirnya  mengarah pada  keputusan  untuk  meninggalkan  lingkungan kerja[3].  Faktor  paling  umum  yaitu  keseimbangan pekerjaan,  keluarga,  gaya  hidup,  hubungan  yang buruk dengan  rekan  kerja,  stres  dalam  pekerjaan  dan  tidak terpenuhinya  kebutuhan  pribadi  karyawan  dalam perusahaan seperti jam kerja yang panjang, persyaratan relokasi dan hubungan pimpinan yang tidak memuaskan dan  ketidakadilan  yang  dirasakan  dalam  penugasan kerja.  Semua  faktor  tersebut  berpotensi  mengganggu prioritas  dalam  rumah  dan  gaya  hidup  karyawan[4]. Faktor inilah yang disebut sebagai Atrisi Karyawan.
Atrisi  Karyawan  adalah  atau  pemberentian  tetap dengan  pengurangan  yang  bertahap  pada  jumlah  staf yang terjadi saat karyawan pensiun, mengundurkan diri atau tidak diganti[4]. Bagi Karyawan perubahan seperti itu  menyebabkan  dampak  negatif  yang  menimbulkan rasa  cemas,  stress,  dan  rasa  tidak  nyaman  terhadap lingkungan  kerja  dan  rasa  tidak  aman  terhadap kelangsungan dari pekerjaan mereka. Begitupun dengan perusahaan  tersebut  dapat  membuat  pendapatan  suatu perusahaan akan berkurang. Berdasarkan fenomena yang ditemukan  terdapat  73%  Karyawan  tidak  puas  dengan pekerjaan  mereka  (Sumber  situs  Jobstreet.com)  karena karyawan  tersebut  tidak  bekerja  sesuai  latar  belakang pendidikan,  tidak  memiliki  jenjang  karir,  dan  tidak memiliki work  life  balance dan  karakter  atasan  yang acuh.  Agar  dapat  mengetahui  terjadinya  dari  attrisi karyawan, perlu dilakukannya analisis pekerjaan. Ketika karyawan meninggalkan sebuah organisasi, mereka akan membawa  segala  pengetahuan  yang  sudah  dikerjakan selama menjadi seorang karyawan di ogranisasi tersebut.
Agar perusahaan terus memiliki keunggulan yang lebih tinggi,  maka  tugas  perusahaan  harus  meminimalkan pengurangan  karyawan  seperti  kasus  atrisi  karyawan yang tinggi sehingga menyebabkan karyawan pindah ke perusahaan lain yang lebih layak. Adapun konsekwensi jika  atrisi  karyawan  tidak  ditangani,  seperti  biaya pergantian  karyawan  adalah:  20%  dari  gaji  tahunan karyawan  untuk  posisi  menengah  (menghasilkan  $ 30.000 hingga $ 50.000 setahun). Misalnya, biaya untuk mengganti  karyawan  yang  dibayar  $  30.000  adalah  $ 6.000.  Sebuah  studi  oleh ”Center  for  American Progress” menemukan bahwa biaya turnover sering kali diperkirakan  100%  hingga  300%  dari  gaji  pokok karyawan yang diganti, tergantung  pada gaji dan peran seorang  karyawan.  Hal  ini  mengakibatkan  kerugian finansial  untuk  menggantikan  karyawan  tersebut. Sekarang  Prediksi  Atrisi  Karyawan  menjadi  masalah utama dalam Perusahaan.
Berdasarkan pemaparan tentang hubungan perusahaan dan atrisi karyawan maka penulis bermaksud untuk  melakukan  penerapan  sistem  prediksi  awal  di perusahaan  Dalam  penelitian  ini  data  yang  akan digunakan  adalah  data  perusahaan  PT.  Indorama Petromichals  (PTIP)  Indonesia  beroprasi  sejak  tahun 2013,  yang  bergerak  di  bidang  pengelolaan  Polyster terbesar  di  Indonesia.  PT.  Indorama  Petrochemicals yang  berlokasi  di  Cilegon  dan  data  yang  didapat  yaitu data Performance  Employee tahun  2019.  Perusahaan tersebut  memiliki  keinginan  dalam  meningkatkan kualitas  sumber  daya  manusia.  Dalam  menentukan keputusan  atrisi  pada  perusahaan  tersebut,  masih dilakukan secara manual. Proses prediksi atrisi karyawan bisa dilakukan secara manual dengan melihat pola nilai performa  karyawan,  tetapi  sulit  jika  dilakukan  untuk mengolah data karyawan yang lumayan banyak, karena memakan  waktu  lama  dan  rawan  kesalahan  prediksi. Penggunaan  sistem  untuk  melakukan  prediksi  atrisi karyawan  bisa  digunakan  untuk  menangani  masalah kerumitan  dan  ketepatan  hasil  prediksi,  dengan menggunakan  metode  pendekatan  yang  cocok  untuk prediksi  dengan  teknik  Data  Mining  sehingga diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  PT.  Indorama Petrochemicals memutuskan atrisi.
Data  Mining  adalah  proses  analisa  terhadap  data untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkan yang belum diketahui  sebelumnya yang dipahami  dan  berguna  bagi  pemilik  data  tersebut.  Data mining  memiliki  beberapa  bagian  yang  diantaranya associan  rule,  prediction,[5]classification,[6]clustering dan  regresion.  Data  Mining  dibagi  menjadi  2  bagian yaitu  Descriptive  mining  dan  predictive.  Descriptive mining suatu proses untuk memperoleh pola (correlation, trend, cluster, trajectory, anomaly) untuk menyimpulkan hubungan  di  dalam  data,  sedangkan  predictive  suatu proses  prediksi  nilai  dari  atribut  tertentu  berdasarkan nilai  dari  atribut  lainnya.  Klasifikasi  merupakan  salah satu  teknik  data  mining  yang  termasuk  kedalam predictive,  klasifikasi  bertujuan  untuk  mengelompokan objek  menjadi  kelas  tertentu  berdasarkan  nilai  atribut yang  berkaitan  dengan  objek  yang  diamati  tersebut[7].
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  dalam  klasifikasi adalah algoritma C 4.5.
Algoritma 4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau pengelompokan pada dataset. . Keuntungan menerapkan algoritma C4.5 adalah dapat mengolah   data   numerik dan   diskrit, dapat menangani nilai atribut yang hilang, menghasilkan aturan-aturan yang mudah diinterpretasikan  dan  performanya    merupakan    salah satu  yang  tercepat  dibandingkan  dengan  algoritma lain[8]. Dasar dari algoritma  C 4.5 adalah pembentukan pohon keputusan (Decission Tree). Decission Tree yaitu pohon keputusan yang mempunyai indikator atribut dan metode tersebut sederhana untuk dipahami namun dapat divisualisasikan  dengan  menggunakan  rumus  Gain Ratio[9].  Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  banyak menggunakan  algoritma  C4.5  salah  satunya  adalah digunakan  untuk  prediksi  kompetensi[10],  prediksi kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode  Descission Tree[11].
Konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan[12]. Pohon keputusan merupakan representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi  untuk sejumlah kelas , dimana simpul internal maupun simpul akar ditandai dengan nama atribut, rusuk-rusuknya diberi label  nilai  atribut  yang  mungkin  dan  simpul  daun ditandai  dengan  kelas-kelas  yang  berbeda.  Dengan mengambil Entropy dan Gain akan mendapatkan sebuah informasi output yang akurat.
Penelitian ini betujuan untuk mengetahui kebenaran apakah karyawan di  dalam perusahaan tersebut  terkena atrisi/atau tidak dengan menerapkan teknik data mining dan  prediksi  menggunakan  algoritma  C4.5 dengan metode Decission  Tree dan  agar  dataset  yang  telah dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dapat  terprediksi dengan  baik  sehingga  perusahaan  dapat  mendapatkan informasi yang benar.

## 2. METODE PENELITIAN

## A. Perolehan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian ini melalui beberapa cara, diantaranya :
A. Studi Pustaka
Pada tahap ini dilakukan studi pustaka untuk mendapatkan  informasi  Variable  pendukung  yang berkaitan  dengan  penelitian  seperti  jurnal-jurnal terdahulu .
B. Wawancara
Pada tahap ini dilakukan studi pustaka untuk mendapatkan  informasi  Variable  pendukung  yang berkaitan  dengan  penelitian  seperti  jurnal-jurnal terdahulu .

## B. Proses KDD
Knowledge Discovery in Database (KDD)
merupakan proses pencarian pengetahuan
20 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 18-24
tersembunyi  dalam  sejumlah  data  besar  yang  mampu menghasilkan dan menyimpan suatu informasi. Serangkaian  proses  tahapan  dalam  proses  KDD  adalah sebagai berikut :
1. Pemilihan  Data  :  melakukan  pemilihan  data,  data yang  akan  dilakukan  adalah  atribut  yang  akan dipilih dalam proses selanjutnya untuk data mining, dan  disimpan  dalam  database  yang  terpisah  dari data operasional[6].
2. Pembersihan  Data  :  pada  tahap  ini,  data  hasil seleksi  akan  dilakukan  pemrosesan  pendahuluan dan  pembersihan  data.  Sebelum  dilakukannya proses  data  mining,  harus  dilakukan  pembersihan data agar tidak terjadinya duplikasi data[6].
3. Transformasi Data : merupakan proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Hasil data  yang  telah  di  bersihkan  ,  disajikan  Kembali sebagai dataset untuk pemrosesan data mining[6].
4. Data Mining : Proses ini merupakan proses mencari pola  atau  informasi  yang  sangat  menarik  dalam data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau metode  tertentu.  Teknik  Data  mining  yang digunakan adalah algoritma C4.5[6]
5. Interpretation/Evaluation  :  Pada  tahap  akhir  ini dilakukan  identifkasi  terkait  hasil  uji  evaluasi mengenai model yang sudah digunakan. Tahap ini menggunakan  uji  akurasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix.

## C. Algoritma C4.5
Tahapan  algoritma  C4.5  ini  merupakan  tahapan melakukan  perhitungan  untuk  prediksi  atrisi  karyawan berdasarkan  data performance  employee yang  telah melalui  proses  perubahan  menjadi  data  uji  dan  akan  di olah menjadi pohon keputusan atau decission tree yang dimana  akan  dibagi  menjadi  satu  label  yaitu  “Tidak Atrisi” dan “Atrisi” . Secara umum Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Siapkan  data  sample,  data  sample  disini  untuk menghitung Gain dan Entropy .
2. Hitung  Jumlah  Karyawan  yang  terkena  atrisi  dan tidak atrisi.
3. Hitung Nilai Entropy Total
4. Hitung  Nilai Gain untuk  masing-masing  atribut.
Kemudian  tentukan  nilai Gain tertinggi.  Atribut dengan  nilai  tertinggi  maka  atribut  tersebut dijadikan sebagai akar.
5. Membuat Pohon Keputusan dari perhitungan Gain Tertinggi  sebagai  Node  1  dan  seterusnya  pada atribut lainnya.

## D. Hitung Nilai Entropy
Pada  proses  pertama  perhitungan  algoritma  C4.5 yaitu  menentukan  nilai  entropy[13].  Untuk  Langkah pertama yang harus dilakukan ialah menentukan entropy total, yaitu rumus entropy seperti persamaan berikut : 𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚(𝑆) = ∑ 𝑛 𝑖=1 − 𝑝𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔2 𝑝𝑖
(1)
Keterangan :
S : Himpunan Kasus A : Fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
Entropy Total = ((17/20)*LOG2(17/20)*LOG2(3/20))
= 0,609840305

## E. Hitung Nilai Gain
Pada  proses  kedua  perhitungan  algoritma  C4.5 yaitu menentukan nilai gain masing-masing atribut[13].Kemudian  tentukan  nilai  gain  tertinggi. Atribut  dengan  nilai  tertinggi  dijadikan  sebagai  akar. Sebagai  contoh  hitung  nilai  gain  untuk  atribut Kemampuan Pemecahan Masalah yaitu :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 − ∑ 𝑛 𝑖=0 𝑆𝑖 𝑆 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑖) (2)
Gain = 0,609840305-((6/20*0,918295834)+(14/20*0))
= 0,334351555
Perhitungan  nilai entropy dan gain memakai beberapa  atribut  sample  agar  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai gain tertinggi  yang  akan  dijadikan sebagai akar.

## F. Pohon Keputusan
1. Pohon Keputusan Node 1 :
Pada  proses  ketiga  yaitu  membuat  sebuah pohon  keputusan,  dimana  hasil  perhitungan Gain tertinggi akan digunakan sebagai Akar. Pada perhitungan di  atas,  nilai  tertinggi  adalah  atribut  Kemampuan Pemecahan  Masalah,  terdapat  dua  nilai  dari  atribut Kemampuan Pemecahan Masalah, yaitu 0-10 dan 11-15. Dari  kedua  nilai  tersebut,  nilai  atribut  11-15  sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1, yaitu keputusannya tidak atrisi, sehingga tidak perlu  dilakukan perhitungan lagi. Untuk nilai 0-10 masih perlu dilakukan perhitungan lagi.  Dari  hasil  tersbut  dapat  digambarkan  pohon keputusan smeentara seperti pada Gambar 1 :
Kemampuan Pemecahan Masalah
0-10 11-15
Tidak Atrisi
1.1
Tulus Harry Lamramot, dkk, Sistem Prediksi Awal Atrisi … 21
2. Pohon Keputusan Node 1.1 : Selanjutnya  menghitung  nilai  dari Atribut Kepemimpinan  masalah  untuk  dijadikan  node percabangan dari nilai 0-10. Perhitungan dilakukan sama dengan seperti pada rumus entropy dan gain di atas, dan mendapatkan pohon keputusan seperti gambar 2:

## Gambar 2  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1
Berdasarkan  Pohon  Keputusan  Node1.1  Pada atribut  Kepemimpinan  dan  Inisiatif  mendapatkan  hasil Atrisi dan tidak atrisi

## G. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan  sebuah  metode untuk  evaluasi  yang  menggunakan  tabel  matrix  seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Confusion Matrix
Pada  gambar  I  dapat  kita  lihat  terdapat  4 kombinasi  berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai  actual. Ada 4 istilah yang merupakan representasi  hasil proses klasifikasi  pada confusion  matrix yaitu True  Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False  Negative(FN),  dan False  Positive  (FP ).  Nilai True  Negative (TN) merupakan jumlah data negative yang terdeteksi dengan benar,  sedangkan False  Positive (FP)  merupakan  data negative  terdeteksi  sebagai  data  positif.  Sementara  itu, True  Positive (TP)  merupakan  data  positif  yang terdeteksi  benar. False  Negative (FN)  merupakan
kebalikan  dari True  Positive ,  sehingga  data  positif, namun terdeteksi sebagai data negative[14].
Jika sudah mendapatkan proses akurasi Confusion Matrix maka  selanjutnya  menghitung  tiap nilai dengan accuracy, precision, recall, dan F-1 Score . Untuk Rumus dalam accuracy, precision, recal dan F-1 Score terdapat keterangan dibawah ini 𝑨𝑪𝑪𝑼𝑹𝑨𝑪𝒀 = 𝑻𝑵+𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷+𝑭𝑵+𝑻𝑵 (1)
Acuracy :  menggambarkan  seberapa  akurat model yang digunakan dalam klasifikasi dan prediksi.
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (2)
Precision : menggambarkan akurasi antara data yang  diminta  dengan  hasil  prediksi  diberikan  oleh model.
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 (3)
Recall :  menggambarkan  keberhasilan  model dalam menemukan Kembali informasi
𝑭 − 𝟏 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐∗(𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍∗𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏) 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍+𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 (4)
F-1  Score:  ini  menggambarkan  perbandingan  rata- rata  precision  dan  recall  yang  dibobotkan.  Accuracy tepat kita gunakan sebagai acuan performansi algoritma jika dataset kita memiliki jumlah data False Negatif dan False  Positif  yang  sangat  mendekati  (symmetric). Namun jika jumlahnya tidak mendekati, maka sebaiknya kita  menggunakan  F1  Score  sebagai  acuan.  Ada penelitian  yang  emguji  hasil  akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dilakukan  oleh P.  .  Usha  dan  N.  . Balaji,  “Analysing  employee  attrition  using  machine learning,” .  Dengan  melakukan  pengujian  model menggunakan Confusion  Matrix sangat  efektif  dalam mengevaluasi data yang diprediksi[12]

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Perancangan  sistem  ini  membahas  bagian isi  dari  tahapan  yang  dilakukan  pada  metode penelitian.

## A. Perolehan Data
Perolehan  data  yang  diambil  dari  PT.Indorama Petrochemicals, data didapat oleh wawancara pada pihak perusahaan  tersebut.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu data PERFORMANCE EMPLOYEE data  yang  di  peroleh  adalah  data  2019  dengan  jumlah 1010 record. Data tersebut dibagi menjadi dua data untuk data latih 80% dan data Uji 20%, Data PERFORMANCE EMPLOYEE  ini  berisi  catatan  performa  karyawan dalam  setiap  kegiatannya  yang  berupa  dokumen  excel yang kemudian disimpan terpisah dari data lainnya. Data PERFORMANCE EMPLOYEE yang digunakan memiliki  29  variable,  pada  proses selections dilakukan juga pemilihan variable data didukung oleh studi Pustaka yang  menguatkan  pada  seleksi  variable  yang  akan digunakan  untuk  proses prediction .  Data Performance Employee dapat dilihat pada table 1 .
Kemampuan Pemecahan Masalah Tidak Atrisi 0-10 1.1
Kepemimpinan & Inisiatif
0-5 6-10 Atrisi Tidak Atrisi 11-15
22 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 18-24
Tabel 1. Perolehan Data No Nama Umur Kepemimpinan & Inisiatif 1 Randy Reza 41 9
2 Zulkarnain 49
8
3 Nefson Ramadhan 37 0 4 Regita Puspa Melati
33 0 5 Dewi Harmadianti
27 8

## B. Preprocessing Data
Preprocessing  data  merupakan  teknik  awal  data mining untuk mengubah data mentah atau biasa dikenal dengan raw data yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi informasi yang lebih bersih dan bisa digunakan untuk  pengolahan  selanjutnya.  Pada  penelitian  ini terdapat 4 langkah dalam Preprocessing data diantaranya:
1. Selections Data Selections Data dilakukan untuk memilih variable yang  akan  digunakan  pada  proses  selanjutnya,  pada penelitian  ini,  variable  yang  digunakan  yaitu  sebanyak 16  variable  yaitu  Variable  Atrisi  menjadi  Label  serta Variable  lainnya  adalah  Nama  Karyawan,  Umur, Komunikasi,  Kepemimpinan,  Kemampuan,  Tingkat Pekerjaan, Skala Kepuasan, Status Pernikahan, Pendatan Bulanan, Kualitas Kerja, Kerja Tim, Total Tahun Lama Bekerja dan Total Tahun Lama dengan Manajer Saat ini, digunakan  dalam  proses Prediction ditunjukan  pada contoh tabel 2 .
Tabel 2. Data Hasil Selections No Nama Atrisi Komun ikasi Kepemim pinan & Inisiatif Skala Kepuasan 1 Randy Reza Tidak 10 9 4 2 Zulkarnain Tidak 10 8 2 3 Nefson Ramadhan Ya 14 2 3 4 Regita Puspa Melati
Tidak 14 0 3 5 Dewi
Harmadiant i Tidak 10 8 2

## 2. Transformation Data
Tahap  selanjutnya  yaitu  data  transformasi  yang berkaitan  dengan  proses  konversi  data  yaitu  mengubah data  dari  data  sumber  menjadi  bentuk  data  yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  pemrosesan  metode. Tujuan  transformasi  data  adalah  untuk  mempermudah proses  penggalian  data.  Data  transformation  terlihat  di contoh tabel 3.
Tabel 3. Transformation data No Nama Atrisi …. Overtime 1 Randy Reza Tidak …. No 2 Zulkarnain Tidak …. No 3 Nefson Ramadhan Ya …. Yes
4 Regita Puspa Melati Tidak …. Yes 5 Dewi Harmadianti Tidak …. No
Tabel 4. Data setelah di Transformasi No Nama Atrisi …. Overtime 1 Randy Reza 0 …. 0 2 Zulkarnain 0 …. 0 3 Nefson Ramadhan 1 …. 1 4 Regita Puspa Melati 0 …. 1 5 Dewi Harmadianti 0 …. 0
Dari  tabel  di  atas,  pada  proses  transformasi, label Atrisi  menjadi  numerik,  begitupun  untuk  atribut overtime  menjadi  numerik  yaitu  0-1,  dan  status pernikahan menjadi numerik yaitu 0-2.
3. Data Mining C4.5
Tahapan  algoritma  C4.5  ini  merupakan  tahapan melakukan  perhitungan  untuk  prediksi  atrisi  karyawan berdasarkan  data Performance  Employee yang  telah melalui  proses  perubahan  menjadi  data  uji  dan  akan  di olah menjadi pohon keputusan atau decission tree yang dimana  akan  dibagi  menjadi  satu  label  yaitu  ”Tidak Atrisi” dan ”Atrisi”. Secara umum Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Siapkan data sample, data sample disini untuk menghitung Gain dan Entropy berjumlah  data.
2. Hitung Jumlah Karyawan yang atrisi dan tidak atrisi.
3. Hitung  Nilai Entropy  Total dimana  diketahui karyawan yang terkena atrisi sebanyak 6 dan tidak atrisi sebanyak 27.
4. Hitung  Nilai Gain untuk  masing-masing atribut.  Kemudian  tentukan  nilai Gain tertinggi.
Atribut dengan nilai tertinggi maka atribut tersebut dijadikan sebagai akar.
5. Membuat  Pohon  Keputusan  dari  perhitungan Gain tertinggi sebagai Node 1 dan seterusnya pada atribut lainnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukannya  implementasi  dari perancangan  sistem  yaitu  menampilkan  jumlah  data karyawan  yang terkena  atrisi  dan  tidak  di  atrisi  beserta akurasi yang diperoleh.
Dari  hasil  visualisasi  diatas,  dapat  dilihat  bahwa tingkat  tertinggi  yang  didapat  oleh  sistem  prediksi karyawan, yaitu karyawan yang terkena tidak atrisi lebih besar dari pada karyawan yang terkena atrisi.

## B. Evaluasi Hasil / Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  merupakan  tahapan  untuk menguji hasil akurasi yang didapatkan pada model yang digunakan.  Pengujian  tersebut  menggunakan  metode confusion matrix yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Akurasi True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative (TN) 43 10 1 152
Dari table diatas menunjukan variable-variable dari hasil  uji  evaluasi Confusion  Matrix dengan  algoritma C4.5, meliputi :
• True Positive (TP) : Jumlah yang ada pada atribut TP  menandakan  data  karyawan  yang  tidak  atrisi dan benar tidak di atrisi
• False Positive (FP) : Jumlah yang ada pada atribut FP  menandakan  data  karyawan  yang  dianggap tidak  atrisi  namun  di  prediksi  salah  ternyata  data karyawan Atrisi
• True Negative (TN) : Jumlah yang ada pada atribut TN  menandakan  data  karyawan  yang  atrisi  dan benar di atrisi
• False Negative (FN) : Jumlah yang ada pada atribut FN  menandakan  data  karyawan  yang  dianggap atrisi namun prediksi salah ternyata data karyawan tidak atrisi.
Lalu  nilai  yang  telah  didapatkan  dihitung  dengan rumus dibawah ini,
𝑨𝑪𝑪𝑼𝑹𝑨𝑪𝒀 = 𝑻𝑵+𝑻𝑷
𝑻𝑷+𝑭𝑷+𝑭𝑵+𝑻𝑵 𝒙𝟏𝟎𝟎% Hasil : 𝑨𝑪𝑪𝑼𝑹𝑨𝑪𝒀 = 𝟏𝟓𝟐+𝟒𝟑 𝟒𝟑+𝟏𝟎+𝟏+𝟏𝟓𝟐 𝒙𝟏𝟎𝟎% (1)
= 94,66%
Hasil menunjukan bahwa akurasi dari model yang digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  pengujian confusion  matrix sebesar  94,66%.  Hasil  tersebut menandakan  bahwa  model  yang  digunakan  dapat memprediksi data dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tugas  akhir  dapat disimpulkan bahwa karyawan yang ada di PT.Indorama Petrochemicals  lebih  banyak  terkena  atrisi.  Dalam penelitian ini 80% dari data digunakan sebagai latih dan 20%  dari  data  digunakan  sebagai  data  uji  dan  hasil akurasi yang diperoleh cukup tinggi dalam memprediksi karyawan yang benar terkena atrisi, namun ada beberapa karyawan yang seharusnya tidak di atrisi, namun mereka terkena  atrisi.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat
memprediksi  kebenaran  karyawan  lama  yang  terkena atrisi di PT. Indorama Petrochemicals yang mempunyai masalah dalam proses atrisi manual dan sulit di prediksi, hasil  yang  diperoleh  menggunakan  metode Confussion Matrix sebesar  0,9466  apabila  dihitung  dengan  persen hasiil yang didapatkan adalah 94,6%, dari hasil evaluasi tersebut  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  peforma  yang cukup baik dalam memprediksi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. E. Franco Peña et al. , “ANALISIS FAKTOR- FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI,” Αγαη , vol. 8, no. 2, hal. 2019, 2010, [Daring]. Tersedia pada: https://barnard.edu/sites/default/files/inline/stud ent_user_guide_for_spss.pdf%0Ahttp://www.ib m.com/support%0Ahttp://www.spss.com/sites/ dm- book/legacy/ProgDataMgmt_SPSS17.pdf%0Ah ttps://www.neps-data.de/Portals/0/Working Papers/WP_XLV.pdf%0Ahttp://www2.psy.
[2] J.  Ho,  S.-P.  Loke,  dan  A.  Downe,  “Employee attrition in the Malaysian service industry: Push and pull factors,” IUP J. Organ. Behav. , vol. 9, no. 1&2, hal. 16–31, 2010.
[3] K.  Sehgal,  H.  Bindra,  A.  Batra,  dan  R.  Jain, Prediction  of  Employee  Attrition  Using  GWO and  PSO  Optimised  Models  of  C5.0  Used  with Association  Rules  and  Analysis  of  Optimisers , vol. 74. Springer Singapore, 2019.
[4] R.  Punnoose  dan  P.  Ajit,  “Prediction  of Employee  Turnover  in  Organizations  using Machine Learning Algorithms,” Int. J. Adv. Res. Artif. Intell. , vol. 5, no. 9, hal. 22–26, 2016, doi: 10.14569/ijarai.2016.050904.
[5] A. Wibowo, D. Manongga, dan H. D. Purnomo, “The  Utilization  of  Naive  Bayes  and  C.45  in Predicting  The  Timeliness  of  Students’ Graduation,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  7,  no.  1, hal. 99–112, 2020, doi: 10.15294/sji.v7i1.24241.
[6] H. KAWANO, “Knowledge Discovery and Data Mining,” J. Japan Soc. Fuzzy Theory Syst. , vol. 9, no. 6, hal. 851–860, 1997, doi: 10.3156/jfuzzy.9.6_851.
[7] S.  D.  GHEWARE,  A.  S.  KEJKAR,  dan  S.  M. TONDARE,  “Data  Mining  Task  Tools Techniques  and  Applications,” Ijarcce ,  vol.  3, no. 10, hal. 8095–8098, 2014, doi: 10.17148/ijarcce.2014.31003.
[8] F.  F.  Harryanto  dan  S.  Hansun,  “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon  Pegawai  Baru  di  PT  WISE,” J.  Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, hal. 95–103, 2017,
[Daring]. Tersedia pada:
http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/vi ew/71.
[9] R.  S.  Shankar,  J.  Rajanikanth,  V.  V.
Sivaramaraju, dan K. Vssr Murthy, “PREDICTION  of  EMPLOYEE  ATTRITION
24 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 18-24
USING DATAMINING,” 2018 IEEE Int. Conf.
Syst. Comput. Autom. Networking, ICSCA 2018 , hal. 1–8, 2018, doi: 10.1109/ICSCAN.2018.8541242.
[10] A.  S.  Sunge,  “Prediksi  Kompetensi  Karyawan Menggunakan Algoritma C4 . 5 ( Studi Kasus : PT  Hankook  Tire  Indonesia  ),” Semin.  Nas.
Teknol. Inf. dan Komun. 2018 (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. Sentika, hal. 23–24, 2018.
[11] SUSI  MASHLAHAH, Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Decision Tree Dengan Penerapan Algoritma C4.5 . 2013.
[12] P. . Usha dan N. . Balaji, “Analysing employee attrition using machine learning,” hal. 277–282, 2011.
[13] Y. Kustiyahningsih dan E. Rahmanita, “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Algoritma  C4.5.  untuk  Penjurusan  SMA,” J. Semantec , vol. 5, no. 2, hal. 101–108, 2016.
[14] X.  Deng,  Q.  Liu,  Y.  Deng,  dan  S.  Mahadevan, “An  improved  method  to  construct  basic probability  assignment  based  on  the  confusion matrix for classification problem,” Inf. Sci. (Ny). , vol.  340–341,  hal.  250–261,  2016,  doi: 10.1016/j.ins.2016.01.033.