## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)

## PERBANDINGAN AKURASI C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK EVALUASI KINERJA KARYAWAN PT CATUR SENTOSA ADIPRANA
Tedi Wahyudi* 1 , Popon Handayani 2 , Rudianto 3 1,2 Universitas Nusa Mandiri, 3 Universitas Bina Sarana Informatika
1,2 Nusa Mandiri Tower Jl. Jatiwaringin Rya No.2 Jakarta Timur 13620. 3 Jl. Kramat Raya No.98 Senen Jakarta Pusat 10450 E-mail: *11170234@nusamandiri.ac.id
ABSTRAK- Proses  evaluasi  penilaian  kinerja  karyawan  PT  Catur  Sentosa  Adiprana  (CSA)  belum sepenuhnya efektif dikarenakan proses perhitungannya yang masih dilakukan secara manual dan masih terdapat unsur  subjektif  dalam  proses  penilaiannya,  sehingga  hasil  penilaian  yang  diperolehpun  menjadi  kurang  akurat dan menyebabkan ketidakpuasan serta ketidakadilan bagi karyawan. Menilai setiap karyawan tentunya bukan hal yang  mudah  jika  jumlah  karyawan  begitu  banyak,  maka  dari  itu  penerapan  data  mining  dengan  metode Algoritma  klasifikasi  C4.5  ( Decision  tree) dan  Naïve  Bayes  dipilih  untuk  membantu  proses  evaluasi  penilaian kinerja karyawan dalam menentukan mana karyawan yang layak dan mana yang tidak layak untuk dipertahankan dengan  mengidentifikasi  berbagai  faktor  apa  saja  yang  dapat  memengaruhinya.  Pengimplementasian  kedua metode  algoritma  ini  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  perbadingan  akurasi  yang  lebih komprehensif  dengan  mencari  nilai  tertinggi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  diperoleh  hasil  uji komparasi  algoritma  klasifikasi  C4.5  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  98.18%  lebih  unggul  3.03%  dibandingkan dengan  Naïve  Bayes  yang  memiliki  nilai  akurasi  95.15%.  sedangkan  pada  nilai  uji  ROC,  kedua  algoritma  ini memiliki nilai uji ROC yang masuk tingkat paling baik ( excellent classification ), yaitu C4.5 sebesar 0.994 dan Naïve Bayes 0.981 dengan perbedaan yang tidak terlalu signifikan. Dengan demikian, Algoritma C4.5 memiliki performa lebih baik dan dapat diterapkan sebagai bahan dasar pertimbangan dalam menentukan karyawan yang layak  atau  tidak  layak  untuk  dipertahankan  secara  adil,  objektif,  dan  cepat  oleh  pihak  pengambil  keputusan dengan bantuan perangkat lunak Rapid Miner Studio .
Kata kunci : Klasifikasi, Karyawan, Algoritma C4.5, Naïve Bayes, Rapid Miner.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  membutuhkan  tenaga  kerja untuk  menjalankan  aktivitas  yang  ada  di  dalam perusahaan  dan  karyawan  memiliki  pengaruh  yang besar terhadap kesuksesan sebuah perusahaan. Lebih lengkapnya  Umar  menjelaskan  bahwa  karyawan pada  dasarnya  merupakan  sumber  daya  utama  dan menjadi  elemen  yang  selalu  ada  di  dalam perusahaan.  Dikarenakan  setiap  karyawan  dituntut untuk  mampu  memberikan  kontribusi  dengan pelayanan  terbaik  secara  optimal,  maka  karyawan membutuhkan sebuah penilaian kinerja [1].
Pada penelitian sebelumnya, Raharjo menegaskan  bahwa  meningkatkan  kualitas  sumber daya manusia oleh perusahaan terhadap karyawannya  sangatlah  diperlukan  sebagai  upaya untuk meningkatkan pertumbuhan perusahaan dengan  kualitas  karyawannya  [2].  Sejalan  dengan hal itu, Sutinah menyatakan bahwa penilaian kinerja karyawan sangat diperlukan dalam sebuah perusahaan untuk mengklasifikasikan mana karyawan  yang  memiliki  kinerja  bagus  dan  yang memiliki kinerja kurang bagus [3].
Tujuan utama dari evaluasi  kinerja karyawan  ini untuk  memantau  dan  memastikan  kinerja  seorang karyawan  yang  nantinya  dapat  menentukan  apakah karyawan tersebut dapat bekerja secara optimal atau tidak [4]. Hal ini sangat dibutuhkan oleh perusahaan untuk meningkatkan kompetensi setiap karyawan.
Masalah  yang  dihadapi  PT  Catur  Sentosa Adiprana (CSA) dalam melakukan evaluasi penilaian  terhadap  kinerja  karyawannya  belum sepenuhnya efektif dikarenakan proses perhitungannya  masih  dilakukan  secara  manual  dan masih  terdapat  unsur  subjektif.    Dengan  demikian, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  dan menerapkan  dua  metode  data  mining  menggunakan teknik klasifikasi Algoritma C4.5 ( decision tree ) dan algoritma Naive Bayes sebagai perbandingan akurasi yang  lebih  komprehensif  dan  diharapkan  dalam proses  evaluasi  peniilaian  kinerja  karyawan  dapat memperoleh  hasil  penilaian  yang  cepat  dan  tepat serta  dapat  dijadikan  sebagai  metode  alternatif  bagi perusahaan.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  primer  yang  didapatkan  dari  PT  Catur Sentosa  Adiprana  (CSA)  berupa  dokumen  digital ( softcopy )  yang  berekstensi  file  xlsx.  Data  tersebut sudah  berisikan  nilai-nilai  dari  penilaian  setiap karyawan  yang  kemudian  diolah  menggunakan aplikasi WPS Spreadsheet dan selanjutnya divalidasi dengan program aplikasi rapidminer studio.

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  dalam  mengambil  dan mengumpulan  dataset  yaitu  dengan  meminta langsung  setelah  melakukan  wawancara  kepada

## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)
pihak  terkait  (HRD)  sebagai  bahan  data  sampel penelitian  yang  nantinya  akan  diuji  dan  dievaluasi menggunakan  perhitungan  dua  algoritma,  yaitu klasifikasi C4.5 ( decision tree ) dan Naïve Bayes.

## 2.3 Analisis Data
Analisis  data pada penelitian  ini  menggunakan model standar  yang terdapat pada data mining  yaitu CRISP-DM  ( Cross  Standart  Industries  for  Data Mining ),  yang  terdiri  dari  6  tahap  [5]. Tahapan eksperimen  sesuai  dengan  standar  CRISP-DM  yang biasanya  digunakan  dalam  data  mining  adalah sebagai berikut:

## 1) Bussiness Understanding
Informasi yang menjadi pengaruh dalam memahami proses  bisnisnya  adalah  perbandingan  jumlah karyawan  yang  berkurang  secara  signifikan  dari tahun  lalu  dengan  jumlah  karyawan  yang  ada  pada tahun  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti karyawan  yang  keluar  karena  sudah  masa  pensiun tetapi  masih  belum  bisa  menambah  karyawan  baru dikarenakan dampak pandemi. Selain itu, pengurangan karyawan disebabkan karena selesainya status kontrak kemudian tidak diperpanjang  lagi,  mutasi  atau  rotasi  karyawan  ke cabang lain, dan  karyawan  yang  mengundurkan diri atas  kehendak  dirinya  sendiri.  Supaya  kegiatan operasional  perusahaan  tetap  berjalan  seperti  biasa, maka  perusahaan  harus  mempunyai  upaya  untuk memaksimalkan sisa sumber daya yang ada.

## 2) Data Understanding
Data yang digunakan merupakan data karyawan tahun  2019  lalu  yang  berjumlah  236  karyawan  dan telah  berisikan  nilai  pada  atribut  atau  variabel  yang ada  sebanyak  15  atribut.  Pada  tahapan  pemahaman data  ini,  data  yang  telah  diterima  dari  subjek penelitian  berbentuk softcopy berekstensi  xls  dan sudah  memiliki  hasil  penilaian  dan  atribut  yang meliputi nama karyawan, masa kerja, jenis kelamin, usia,  status  perkawinan,  tingkatan  jabatan  dan rekomendasi layak atau tidaknya untuk dipertahankan.

## 3) Data Preparation
Pada  tahapan  ini,  persiapan  data  dilakukan dengan  mengolah  data  yang  ada  dengan  memeriksa kembali  kolerasi  setiap  atribut  supaya  menjadi  data yang  berkualitas  dan  siap  untuk  dibuatkan modelnya.  Berikut  di  bawah  ini  yang  menjadi tahapan-tahapan untuk persiapan data, antara lain:
a. Data Cleaning yang bertujuan untuk memeriksa  dan  membersihkan  nilai  yang kosong dan yang tidak diperlukan. b. Integration difungsikan  untuk  memindahkan atau  menyatukan  ke  dalam  satu  data  dari tempat penyimpanan yang berbeda;
c. Data Reduction menyesuaikan jumlah atribut yang  digunakan,  dikarenakan  tidak  semua
atribut  akan  menjadi  syarat  atas  atribut penentu.
Tabel 1 Proses Data Cleaning
Dalam hal ini sebuah dataset dapat direduksi dengan mengurangi  jumlah  atribut  supaya  menjadi  lebih ringkas  tetapi  masih  bersifat  informatif  dan  akan tetap  mendapatkan  hasil  analisis  yang  sama, terutama data yang sifatnya numerik.
Berdasarkan  data  preparation  yang  sudah  diperoleh melalui  proses  data  cleaning  dan  data  reduction, kemudian  data  tersebut  diolah  kembali  dan disiapkan menjadi dataset yang akan mempermudah proses  klasifikasi  dengan  membagi  menjadi  data training dan data testing.
Dataset  yang  dihasilkan  berjumlah  236  record  yang berisikan  15  atribut  atau  variabel  yang  telah  terisi dan terdapat 1 label yaitu bernama rekomendasi.
Tabel 2 Dataset Penilaian Kinerja Karyawan

## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)
4)

## Modeling
Pada  tahap  ini,  data  preparation  yang  didapatkan akan  dilanjutkan  dengan  pemodelan  yang  telah diusulkan  untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan dua  algoritma  sebagai  komparasi,  yaitu  C4.5 ( decision tree ) untuk membuat model atau rule yang direpresentasikan  dengan  gambar  pohon  keputusan dan Naive Bayes Classifier yang sering disebut juga dengan  model  probabilitas  Naive  Bayes,  di  mana dalam  probabilitas  itu  dilakukan  perhitungan- perhitungan  dengan  cara  menghitung  probabilitas prior dan probabilitas posterior.
Gambar 1 Model Penelitian yang diusulkan Dengan  menggunakan  model  tersebut,  maka  proses modeling akan melakukan pengujian terhadap model yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  yang paling akurat, sehingga komparasi tingkat akurasinya langsung dapat dilihat. Berikut pembagian  data  yang  digunakan  sebagai  pengujian berjumlah 3 dengan masing masing proposinya:
Tabel 3 Pembagian Data Training dan Data Testing

## 5) Evaluation
Pada  tahapan  evaluasi,  proses  pengujiannya  adalah melihat  hasil  akurasi  pada  model  algoritma  C  4.5 dan  Naive  Bayes  berdasarkan  pada  confusion matrix,  apakah  model  yang  digunakan  sudah menghasilkan klasifikasi penilaian kinerja karyawan yang  sesuai.  Terdapat  sejumlah  ukuran  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  atau  menilai  model klasifikasi  menurut  Suyanto,  di  antaranya  adalah tingkat  pengenalan  ( accuracy )  sebagai  tingkat kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual, tingkat kekeliruan atau kesalahan (error rate), tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah  informasi  ( recall )  dan  tingkat  ketepatan antara  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna dengan  jawaban  yang  diberikan  oleh  sistem ( precision ) [6].
Tabel 4 Ukuran Evaluasi Model Klasifikasi
Tiap  kelas  yang  diprediksi  memiliki  empat kemungkinan keluaran yang berbeda untuk memahami  semua  ukuran  evaluasi  dalam  tabel tersebetu, yaitu: true positives (TP) yang merupakan jumlah  tupel  positif  dan  dilabeli  benar  oleh classifier,  seperti  tupel  dengan  label  rekomendasi “Layak”,  true  negatives  (TN)  yang  menunjukkan tupel  aktual  yang  berlabel  negatif  seperti  label rekomendasi  “Tidak layak,  false  positive  (FP)  yang menandakan jumlah tuple negatif yang salah dilabeli oleh classifier, seperti tupel yang berlabel rekomendasi  “Tidak  layak”  tetapi  oleh  classifier dilabeli  rekomendasi  “Layak”,  dan  yang  terakhir, false  negative  (FN)  yang  menunjukan  tupel  positif yang  salah  dilabeli,  seperti  label  rekomendasi “Layak”  akan  tetapi  malah  dilabel  rekomendasi “Tidak layak”.
Tabel 5 Bentuk Confusion Matrix
Dalam  klasifikasi  (Budi  Santosa,  2018),  ada  kurva output yang juga sering digunakan untuk mengevaluasi  mode  klasifikasi,  salah  satunya  ada kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ). Kurva  dua  dimensi  ini  menunjukan  akurasi  dan membandingkan  klasifikasi  secara  visual  dan mengekspresikan  confusion  matrix  dengan  garis vertikal  ( true  positives ),  serta  garis  horisontal  (false positives).  Sedangkan  untuk  AUC  ( the  area  under curve )  dihitung  dengan  mengukur  perbedaaan performa metode yang digunakan. Hasil perhitungan yang  divisualisasikan  dengan  kurva  ROC  memiliki tingkat  diagnosa  (Raharjo,  2017)  yaitu,  akurasi berniai  0.90-1.00  = excellent  classification ,  0.80- 0.90  = good  classification ,  0.70-0.80  = fair classification ,  0.60-0.70  = poor  classification ,  dan 0.50-0.60 = failure classification .

## 6) Deployment
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  penerapan  model algoritma klasifikasi terhadap sistem operasional PT Catur Sentosa Adiprana berdasarkan hasil data yang diperoleh. Perubahan waktu ke waktu menyebabkan berubahnya  karakteristik  dari  sebuah  data.  Oleh karena  itu,  model  dibangun  akan  mengikuti perkembangan  dari  data  pada  waktu  tertentu, dikarenakan perubahan waktu jelas dapat mengubah karakteristik  data  tersebut.  PT  Catur  Sentosa Adiprana  harus  melakukan  pemantauan  lebih  dalam lagi apakah penerapan model yang sudah diterapakan perlu diganti atau diperbaharui.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sample  yaitu 236  dataset  (lihat  tabel  2),  kemudian  dataset  dibagi

## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)
menjadi  dua  subset  yaitu data  training dan data testing .  Instrumen  penelitian  yang  juga  dijadikan sebagai  alat  yang  digunakan  untuk  menguji kebenaran dari hasil pengolahan data training adalah rapidminer studio.
Tahapan data selection , perubahan role harus dilakukan  karena  sudah  menjadi  ketentuan  C.45 yang  termasuk  ke  dalam  algoritma  klasifikasi  dan membutuhkan kelas atau label. Perubahan role pada gambar  di  atas  juga  dapat  diganti  dengan penambahan  operator set  role yang  ada  pada operator  untuk  mempercepat  proses  seleksi  data. Selanjutnya  dapat  menambahkan multiply dari operator  untuk  digunakan  sebagai  pembuat  salinan objek,  mengambil  objek  dari port input dan mengirimkan  salinan  ke port ouput ,  dan  setiap  port yang terhubung tidak terikat (independen).
Gambar 2. Penambahan operator Set Role dan Multipl y
Tahapan  selanjutnya  adalah  menambahkan cross  validation,  dalam  pendekatannya,  cross validation  merupakan  salah  satu  teknik  yang bertugas  untuk  memvalidasi  atau  menguji  secara berulang keakuratan sebuah model yang dibangun berdasarkan  dataset  tertentu.  Salah  satu  metode cross-validation yang  populer  adalah  K-Fold  Cross Validation  membagi  data  secara  acak  ke  dalam  K bagian  dan  masing  masing  bagian  akan  dilakukan proses klasifikasi.

## Gambar 3. Penambahan Cross Validation
Setelah  semua  langkah  penyisipan  kedua model  klasifikasi  C  4.5  ( decision  tree )  dan  Naive Bayes selesai,   maka  yang  menjadi tahapan terakhir adalah  memastikan  semua  garis  terhubung,  dimulai garis  dari  masukan  (inp)  ke  dataset,  keluaran  (out) dataset  ke  masukan  (inp) multiply ,  keluaran  (out) multiply ke training (tra) cross  validation  decision tree dan cross  validation Naïve  Bayes  sampai keluaran  modelnya  yang  disambungkan  ke  result
(res).  Selanjutnya  menggunakan  menu process dengan  klik process atau  dapat  dengan  menakan tombol  F11,  maka  hasil  keluaran  yang  didapat  dari model C4.5 yang digambarkan dengan berupa pohon keputusan  dan  nilai  perolehan  simple  distribution dari model Naive Bayes.
Gambar 4. Hasil dari Proses C4.5
Gambar 5. Hasil dari Proses Naïve Bayes
Dapat  dilihat  hasil  proses  yang  menjadi keluaran dari data training dengan pemilihan model klasifikasi  menggunakan  5  K-Fold  cross  validation. Bentuk  yang  ditampilkan  C4.5  ( decision  tree ) merupakan  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari akar  ( node )  yang  mempunyai  nilai  gain  tertinggi, sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes  menampilkan hasil perhitungan peluang dari kelas atau label yang paling  optimal.  Analisis  yang  ditampilkan  oleh aplikasi  RapidMiner  dengan  model decision  tree didapatkan hasil dengan tingkat akurasi 98.18%.
Gambar 6. Hasil Akurasi C 4.5 ( decision tree )
Pada hasil akurasi tersebut, dapat dilihat dari 165 data training terdapat 160 data yang diklasifikasikan layak dan ternyata terdapat 158 di prediksi layak dan 2  yang  dipredisiksi  tidak  layak.  Dari  5  yang diklasifikasikan  tidak  layak,  tetapi  hanya  4  yang tidak layak, sedangkan 1 diprediksi layak.
Hasil akurasi yang ditampilkan dengan model naïve bayes didapatkan hasil  dengan tingkat akurasi 95.15%.

## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)
Gambar 7. Hasil Akurasi Naïve Bayes
Dari  hasil  akurasi  tersebut,  dari  165  data training  terdapat  160  data  yang  diklasifikasikan layak  dan  ternyata  ada  154  di  prediksi  layak,  ada  6 yang dipredisiksi tidak layak, sedangkan 5 dari yang diklasifikasikan  tidak  layak,  hanya  3  yang  tidak layak sedangkan 2 diprediksi layak.
Gambar 8. Hasil Recall C 4.5 ( decision tree )
Recall  pada confision  matrix biasanya menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Maka  recall dapat  dikatakan  sebagai  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif  ( true  positif  rate ).  Perhitungan  recall  pada model  algoritma  klasifikasi  C  4.5  ( decision  tree ) sebesar 98.75%.
Gambar 9. Hasil Recall Naïve Bayes
Untuk hasil presisinya, yang telah menggambarkan tingkat keakuratan antara data yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh model C4.5 ( decision tree ) adalah sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Precision C 4.5 ( decision tree )
Dari  semua  kelas  positif  yang  telah  di prediksi dengan benar dibagi dengan berapa banyak data  yang  benar-benar  positif,  dapat  dilihat  C  4.5 ( decision tree ) masih unggul dengan nilai presisinya 99.38%.
Gambar 11. Hasil Precision Naïve Bayes
Adapun  nilai  presisi  untuk  klasifikasi  Naïve Bayes,  tetap  memiliki  nilai  yang  lebih  rendah dibandingkan klasifikasi C4.5 ( decision tree ) dengan nilai  presisi  98.73%.    Sedangkan  untuk  pengujian tingkat  kesalahan  klasifikasi  ( error  rate )  sebagai berikut:
Tabel 6. Ukuran Tingkat Kesalahan Klasifikasi
Hasil perhitungan yang didapat dan divisualisasikan dengan kurva ROC untuk algoritma C4.5  ( decision  tree )  menggunakan  data  training sebesar  0.994  dengan  tingkat  diagnosa excellent classification .
Gambar 12. Kurva ROC C4.5 ( decision tree )
Dari  hasil  pengujian  dan  evaluasi  hasil klasifikasi  kedua  algoritma  yaitu  C4.5  dan  Naïve bayes, dapat dilihat hasil yang memiliki nilai akurasi paling  tinggi  yaitu  C4.5  ( decision  tree )  dengan tingkat  akurasi  98.18%.  Sedangkan  hasil  untuk algoritma klasifikasi Naïve Bayes sebesar 0.981 dan masih tergolong pada tingkat excellent classification .

## JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima)
Berdasarkan hasil komparasi algoritma klasifikasi  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  evaluasi kinerja  karyawan  PT  Catur  Sentosa  Adiprana, menunjukan  bahwa  algoritma  C4.5  ( deicision  tree ) memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  sebesar  98.18% dengan selisih 3.03% dibandingkan dengan algoritma  Naïve  Bayes  yang  memiliki  nilai akurasinya  sebesar  95.15%.  Sedangkan  dalam pengujian  terhadap confusion  matrix pada  nilai recall dan  nilai  precision,  algoritma  C4.5  ( deicision tree )  masih  unggul  dibandingkan  algoritma  Naïve Bayes.
Tabel 7. Komparasi Akurasi C4.5 dan Naïve Bayes C4.5 Naïve Bayes Accuracy 98.18% 95.15% Recall 98.75% 96.25% Precision 99.38% 98.73% ROC 0.994 0.981
Untuk  pengujian  terhadap  nilai  ROC/AUC,  kedua algoritma  tersebut  masuk  dalam  tingkat  paling  baik yaitu excellent classification dengan perbedaan yang tidak terlalu signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  diperoleh  hasil  uji  komparasi  antara  model algoritma klasifikasi C4.5 dengan Naïve Bayes yang nantinya  akan  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja karyawan pada PT Catur Sentosa Adiprana. Dengan adanya  hasil  uji  komparasi  tersebut,  dapat  terlihat langsung perbadingan antara kedua model algoritma tersebut.
Model  algoritma  klasifikasi  C4.5  ( decision  tree ) memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  Naïve  Bayes.  Dengan  demikian,  algoritma klasifikasi  C4.5  dapat  diterapkan  sebagai  bahan dasar  pertimbangan  dalam  menentukan  karyawan yang  layak  atau  tidak  layak  untuk  dipertahankan secara adil, objektif, dan cepat oleh pihak pengambil keputusan dengan bantuan perangkat lunak rapidminer studio. Hal ini dapat mempercepat proses evaluasi  kinerja  karyawan  sehingga  tidak  akan memerlukan waktu yang lama.
Penelitian  ini  membuktikan  hipotesa  H1  yang menyatakan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  nilai akurasi  yang  berbeda  dengan  algoritma  Naïve Bayes.  Algoritma  klasifikasi  C4.5  memiliki  nilai akurasi  sebesar  98.18%  lebih  unggul  3.03% dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  yang  memiliki nilai  akurasi  95.15%.  Pada  nilai  uji  ROC,  kedua algoritma  ini  masuk  tingkat  paling  baik  (excellent classification),  yaitu  C4.5  sebesar  0.994  dan  Naïve Bayes.  Untuk  nilai  recall  dari  C4.5  sebesar  98.75% masih  lebih  tinggi  daripada  Naïve  Bayes  sebesar 96.25%  dan  nilai  precision  C4.5  memiliki  nilai sebesar  99.38%  dibandingkan  Naïve  Bayes  sebesar 98.73%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Umar,  A.  Fadlil  and  Y.  Yuminah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Jurnal  Khazanah  Informatika, pp. 27-34, 2018.
[2]  R.  A.  Raharjo,  “Kajian  Komparasi  Penerapan Algoritma  C4.5,  Neural  Network,  dan  SVM dengan  Teknik  PSO  untuk  Pemilihan  Karyawan Teladan  PT.  XYZ,” STRING  (Satuan  Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), pp. 345-356, 2017.
[3]  E.  Sutinah,  “Kombinasi  Algoritma  C.45  dan Profile  Matching  Pada  Penilaian  Kinerja,” Infotekjar  :  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan Teknologi  Jaringan, vol.  4  nomor  2,  no.  Maret 2020, pp. 29-36, 2020.
[4]  G.  Taufiq,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Tahani Untuk  Model  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan,” Jurnal PILAR, vol. 12 Nomor 1, no. Maret 2016, pp. 12-20, 2016.
[5]  J.  Suntoro,  Data  Mining  Algoritma  dan Implementasi
Menggunakan Bahasa Pemrograman  PHP.  In  Data  Mining  Algoritma dan Implementasi Menggunakan Bahasa Pemrograman  PHP,  Jakarta:  PT  Elex  Media Koputindo, 2019.
[6]  S. Data mining Untuk Klasifikasi dan
Klasterisasi Data, Bandung: Informatika
Bandung, 2019.