## ABSTRAK
Rekrutmen  karyawan  merupakan  hal  yang  sangat  sensitif  di  dalam  sebuah  perusahaan,  oleh karena  itu  setiap  perusahaan  yang  melakukan  rekrutmen  karyawan  harus  memperhatikan  betul faktor yang mempengaruhi kelayakan seorang karyawan untuk dijadikan pegawai tetap, agar tidak terjadi  kesalahan  dalam  masalah  ini  perlu  adanya  sebuah  sistem  untuk  meminimalisir pengangkatan  pegawai  outsourcing  menjadi  pegawai  tetap  disebuah  perusahaan.  Penerapan metode decission  tree  C4.5 terhadap  seleksi  penerimaan  pegawai  tetap  dapat  membantu  sebuah perusahaan untuk menentukan pegawai yang layak dijadikan pegawai tetap dengan  memprediksi maupun peramalan data dengan membuat struktur pohon yang memiliki kode dari hasil uji atribut, dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  didapatkan  indikator  utama  dalam  penentuan  karyawan tetap.
Kata Kunci: Rekrutmen karyawan, decission tree , c4.5

## ABSTRACT
Employee  recruitment  is  something  sensitive  in  a  company.  Therefore,  the  company  which hiring an employee have to notice the factor which affect eligibility that employee to be used as a permanent employee.  So,  to ignore an error, a company  should  have a  system to  help them to minimalize recruitment from outsourcing employee to be a permanent employee in a company. The  application decission  tree  C4.5 method  in  a  employee  recruitment  selection  can  help  a company for determining an employee which is eligibility with predicted  as well as portend data with make tree structure which have code from result of that attribute test, using algoritma C4.5 it can get a main indicator in a employee recruitment. Keyword: Employee recruitment , decission tree , c4.5

## PENDAHULUAN
Dalam  kompetisi  perusahaan  yang kian besar, dimana antar kompetitor saling mengambil  karyawan,  adalah  hal  yang tidak bisa dielakkan. Sebab, di perusahaan yang berkaitan dengan jasa dan kreativitas, karyawan  bertalenta  adalah  aset  sehingga sering  disebut  sebagai  human  capital, dengan demikian perusahaan menginginkan ketika penerimaan karyawan  mendapatkan  sebuah  karyawan yang  bertalenta    menjadi  salah  satu tantangan  Profesional  SDM,    (Hamidah Jantan, 2010). Karena tugas ini melibatkan banyak manajerial untuk memutuskan  karyawan  yang  tepat  bagi perusahaan,  dengan  keputusan  tersebut
sangatlah  tidak  mudah,  karena  perlu pertimbangan  dari  berbagai  indikator- indikator  seperti  kinerja,  pengalaman kerja,  loyalitas,  kedisiplinan  dan  tingkat pendidikan dengan demikian penulis ingin menerapkan  sebuah  teknik  data  mining untuk membantu bagian penerimaan karyawan,  dengan  beberapa  metode  yang pernah  dipakai untuk menyelesaikan masalah  penerimaan  karyawan  yaitu:  Id3, CART,  C4.5.  dari  hasil  study  literatur, dengan  metode  C4.5  diharapkan  dapat digunakan  untuk  teknik  pengambilan keputusan  dimana  hasil  dari  metode berbentuk tree sehinga  dapat  diketahui indikator prioritas dalam penentuan penerimaan karyawan.
Penerapan

## PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEGAWAI TIDAK TETAP MENJADI PEGAWAI TETAP DENGAN DECISSION TREE
Febryantahanuji 1 , Irwan Sembiring 2 dan  Hindriyanto Dwi Purnomo 3
Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Jl. Diponegoro No.52-60 Salatiga, Jawa Tengah E-mail : febryan@stekom.ac.id 1 , irwan@staff.uksw.edu 2 , hindriyanto.purnomo@staff.uksw.edu 3
Algoritma  dalam  sistem  informasi  sendiri sudah  tidak  asing  lagi  di  dunia  bisnis termasuk  pemerintah,  dalam  penelitian Sembiring  (2004)  menyatakan  bahwa dalam  membantu  keputusan  kelayakan investasi e-government menggunakan metode  ROI  ( Return  On  Investment ) dengan menambahkan dua domain penting yaitu  bussiness  domain  dan technology domain, dapat disimpulkan bahwa layanan masing-masing e-government layak  atau tidak  (Sembiring, 2004)
Dalam  permasalahan  yang  terjadi pada  pengangkatan  karyawan  tetap  di perusahaan  studi  kasus  adalah  tidak adanya  prestasi  atau  talenta  yang  sesuai keinginan  perusahaan,  dikarenakan  dalam rekrutmen pegawai masih terjadi kecurangan yaitu adanya tindakan nepotisme  yang  dilakukan  oleh  beberapa oknum  yang  tidak  bertanggung  jawab. Dimana  dampak  dari  tindakan  tersebut dapat  membuat  semangat  kerja  pegawai menurun  dan  menimbulkan  ketidakadilan antar  pegawai  atau  karyawan,  dimana pegawai  yang  mempunyai  prestasi  baik belum tentu akan terpilih menjadi pegawai tetap dikarenakan tidak mempunyai kerabat  atau  kedekatan  dengan  atasan. Penerapan  pohon  keputusan  juga  pernah dilakukan dalam pengambilan calon nasabah  untuk  penentuan  kredit,  dimana terdapat  sebuah  hasil    pengambil  kebijakan dalam  menentukan  nasabah  yang  layak mendapatkan  kredit  dan  nasabah  yang  tidak layak mendapatkan  kredit    (Cahyo  Dimas  K, 2017). Dengan  adanya  permasalahan  yang ada,  penulis  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dengan  5  indikator yang  saling  mempengaruhi,  yaitu  kinerja, pengalaman  kerja,  loyalitas,  kedisiplinan, dan  tingkat  pendidikan.  Indikator  tersebut yang  akan  digunakan  untuk  merancang sebuah sistem pendukung keputusan pengangkatan pegawai tidak tetap menjadi pegawai  tetap  dengan  metode decission tree  c4.5 pada  sebuah  perusahaan  agency tenaga  kerja.  Dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  ini  diharapkan  akan meminimalisir kecurangan  yang dilakukan
oleh  oknum  nakal,  agar  pegawai  dapat meningkatkan prestasi kerjanya dan perusahaan  akan  mendapatkan  pegawai yang  berkualitas  karena  pegawai  yang mempunyai  prestasi  baik  yang  akan terpilih sebagai pegawai tetap.

## TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kajian Penelitian Yang Relevan
Metode  C4.5  sudah  diterapkan dalam  beberapa  penelitian,  antara  lain  H. Jantan , dkk (2010) juga pernah melakukan penelitian  bahwa  menggunakan  metode C4.5 Classification  Algorithm sebagai
Penentuan Klasifikasi bakat atau memprediksi  bakat  manusia,  sehinggga dapat disimpulkan dengan metode tersebut didapatkan sebuah teknik dalam pengambilan keputusan yang tepat. Penggunaan  metode  C4.5  juga  diperkuat dalam  penelitian  N.  Sivaram,  K.  Ramar (2010)  dengan  metode  yang  digunakan Fuzzy C-means, K-Means , Id3, C4.5, yang digunakan untuk mengatasi dalam Pengelompokkan  data  dengan fuzzy  C- means  clustering dan Algorithm K-means clustering dan  klasifikasi  menggunakan algoritma decission  tree ,  menganalisis masalah  yang  terlibat  dalam  proses rekrutmen  lulusan  baru,  dan  mencari  cara untuk  menghemat  waktu  dan  biaya.  dapat disimpulkan bahwa Algoritma C4.5 memiliki  akurasi  yang  lebih  baik.  H. Jantan,  dkk  (2011)  menerapkan  metode C4.5 untuk menyelesaikan sebuah permasalahan  dalam  memprediksi  kinerja karyawan,  penelitian  tersebut  memberikan kesimpulan  bahwa  C4.5 decission  tree memberikan  nilai  akurasi  yang  paling tinggi  dibandingkan  dengan  metode  yang ada  yaitu  metode  C4.5 decission  tree,
Random  Forest,  Multilayer  Perceptron (MLP) and Radial Basic Function Network .  Qasem  A.  Al-Radaideh,  Eman Al Nagi (2012) dengan metode ID3, Naïve Bayes ,  C4.5  akan  dibandingkan  dan digunakan untuk membantu dalam pengambilan  keputusan  serta  penentuan indikator berpengaruh dalam mengevaluasi kinerja  karyawan,  dari  hasil  pengujian
dapat  disimpulkan  C4.5 decision  tree memiliki akurasi yang paling baik diantara metode  yang  telah  dibandingkan.  Adapun penelitian  menurut  John  M.  Kirimi, Christopher  A.  Moturi  (2016)  juga mencoba mencoba untuk mengatasi masalah  yang  terjadi  dalam  Penentuan indikator  yang  berpegaruh  pada  kinerja karyawan, dengan indikator umur, kulaifikasi, jenis kelamin, status perkawinan,  pelatihan  dan  skor  kinerja dapat  disimpulkan,  dari  algoritma  yang dipakai  (ID3, Naïve  Bayes )  peneliti menyatakan  bahwa  C4.5 decission  tree memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi.  Dari kajian  penelitian  relevan  yang  sudah pernah  dilakukan,  terdapat  perbedaan kasus  dan  indikator  penentu  keputusan terhadap  penelitian  yang  akan  dilakukkan oleh  penulis,  dimana  pada  penelitian terdahulu  tidak  adanya  indikator  kinerja, pengalaman  kerja,  loyalitas,  kedisiplinan, dan  tingkat  pendidikan  dalam  mengambil keputusan  untuk  menentukan.  pegawai tidak tetap menjadi pegawai tetap disebuah perusahaan agency tenaga kerja.

## 2.2. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  salah  satu teknik  data  mining  untuk  memprediksi maupun  peramalan  data,  metode  tersebut digunakan oleh penulis dikarenakan Decision  tree dapat  membuat  struktur pohon  yang  memiliki  kode  dari  hasil  uji atribut,  dimana  setiap  cabang  merupakan pernyataan  yang  harus  dipenuhi  dari  tiap ujung  pohon  (Kelas  Data). Node teratas dari Decission  tree disebut  sebagai root (Akar  Pohon)  yang  akan  digunakan sebagai indikator penentu percabangan dan memiliki  pengaruh  paling  besar  di  kelas data.
Umumnya Decission Tree dalam melakukan  proses  data  secara Top-Down sebagai  solusi  dengan  cara  melakukan klasifikasi data baru, yang belum diketahui label  dan  akan  di  uji  dengan  cara menentukan  jalur root sampai  node  akhir sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah
prediksi  label  dari  data  baru  tertentu (Julianto, Yinitarini, & Sophan, 2014).
Gambar 1. Susunan Pohon Keputtusan (Julianto, Yinitarini, & Sophan, 2014)

## 2.3. Data Mining.
Data  mining  merupakan  salah  satu bidang  paling  penting  dalam  penelitian yang bertujuan untuk memperoleh informasi dari data set , dimana sekumpulan  data  yang  besar  yang  di ekstrak  sehingga  menghasilkan  sebuah informasi  baru  yang  dapat  dimanfaatkan sesuai  kebutuhan.  Data  mining  mulai  ada sejak  1990-an  sebagai  cara  yang  efektif untuk mengambil pola dan informasi yang sebelumnya tidak diketahui dari suatu data set .  Teknik  data  mining  digunakan  untuk menemukan  hubungan  antara  data  untuk melakukan  pengklasifikasi  nilai-nilai  dari beberapa  variabel,  membagi  data  yang diketahui  menjadi  kelas-kelas  data  yang mempunyai kesamaan karakteristik ( Clasification ).  Data  mining  merupakan bagian  dari  proses  penemuan  pengetahuan dari  basis  data  ( Knowledge  Discovery  in Databases ),  yang  mana  tahapan  dari Knowledge Discovery in Databases.
Dalam penerapan data mining memiliki  parameter  untuk  data test diantaranya asosiasi, klasifikasi dan clustering . Data mining melibatkan langkah  kunci  yang  meliputi problem definition, data exploration, data preparation,  modeling ,  serta evaluating and  deployment .  (Mustofa  &  Suasana, 2018).
Gambar 2. Proses Data Mining (Mustofa & Suasana, 2018).
Keterangan:
Data : Data merupakan sebuah kumpulan informasi  yang  akan digunakan untuk penentuan  indikator, yang terdapat atribut,  dan record data karyawan.
Problem difinition  : Menganalisa  sebuah masalah  yang  terjadi dengan  melihat  data Training  Karyawan atau sumber data. Data Exploration : Melakukan pengubahan data yang akan digunakan untuk sebuah  tahap  proses pengolahan, disini penulis menngunakan format .xls Data Preparation : Persiapan  data  yang akan digunakan dalam  proses  sebuah penerapan metode, apakah  data  yang digunakan sudah sesuai dengan penggunaan  metode atau belum. Evaluation : Tahapan ini digunakan untuk pengujian sebuah
metode  yang  akan digunakan,  dimana penulis menggunakan X- Fold Cross Validation untuk mendapatkan  sebuah accuracy dan performance dari sebuah pengujian Deployment :  Penerapan  dari  hasil pengolahan data training untuk diterapkan  pada  data baru.

## 2.4. Algoritm C.45
C.45  Merupakan  turunan  dari  metode clasificasion  Tree yang  digunakan  untuk membuat  klasifikasi  data  yang  bersifat prediktif, C4.5 salah  satu  algoritma mechine learning Algoritma C4.S merupakan  salah  satu  algoritma machine learning (Pandiangan,  2017). Dengan algoritma ini akan memberikan sekelompok  data  yang  tidak  memiliki label  ( Unsupervised  Learning )  yang  akan di  proses  dan  ditentukan  label  sehingga menghasilkan  data  training,  kemudian hasil  dari  proses  data  akan  digunakan untuk  mengolah  data  yang  baru  (data testing), dalam pengklasifikasian algoritma C4.5  data  testing  yang  di  proses  akan menghasilkan  sebuah  kelas  sebagai  data prediction . Langkah-langkah dalam penyelesaian algoritma C4.5:
a. Pilih atribut sebagai akar (root).
b. Buat  cabang  pada  masing-masing nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi  proses  untuk  masing-masing sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama.
Keterangan : S :   Himpunan Kasus K :   Jumlah Partisi Kasus.
Pj : Probabilitas yang didapat dari jumlah (Ya/Tidak) dibagi total kasus.
Mencari gain.
Keterangan : S : Himpunan kasus
A     : Atribut
N       : j umlah partisi atribut A |Si|  : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S

## ANALISIS DAN HASIL PENGUJIAN 3.1 Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  adalah  data kuantitatif  yang  berasal  dari  perusahaan agency  tenaga  kerja,  adapun  teknik  data maining  salah  satunya  adalah  metode klasifikasi  yang meliputi  .algoritma C4.5,
Support Vector Machines (SVM),
AdaBoost,  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),
Naïve Bayes dan CART. Metode klasifikasi memproses sebuah data dengan meletakkan data kedalam kelas yang sudah didefinisikan  sebelumnya.  Dari  beberapa metode  klasifikasi dalam  pembuatan decission  tree yang  ada  seperti  ID3,  C5.0, dan  CART,  pada  masalah  klasifikasi terdapat  2  jenis  variabel,  yaitu  target variable  (yang  menunjukkan  sebuah  objek masuk  dalam  kategori  yang  mana),  dan variabel  prediktor  (yaitu  data  para  objek yang akan dijadikan dasar untuk memperkirakan  objek  tersebut  masuk kelompok  mana  dan  C4.5  merupakan algoritma    yang  dapat  membuat  cabang tree sebanyak  2  atau  lebih,  tergantung kandidat list yang dirancang. agar mendapatkan    pohon  keputusan  yang merupakan solusi  dari sebuah sistem  yang manusia  kembangkan  dalam  pencarian keputusan  untuk  mengatasi  masalah- masalah  tersebut  serta  memperhitungkan berbagai macam  faktor  yang ada di  dalam lingkup permasalahan.
Pohon  keputusan  ini  juga  dapat menganalisa  nilai  resiko  dan  nilai  suatu informasi  yang  terdapat  dalam  suatu alternatif  pemecahan  masalah.  Peranan pohon keputusan sebagai alat bantu dalam mengambil  keputusan  ( decission  support tools )  telah  dikembangkan  oleh  manusia sejak  perkembangan  teori  pohon  yang dilandaskan  pada  teori  graf.  Kegunaan pohon  keputusan  yang  sangat  banyak  ini membuatnya  telah  dimanfaatkan  oleh manusia  dalam  berbagai  macam  sistem pengambilan keputusan.
Untuk mendapatkan keakuratan prediksi  dengam  metode  C4.5,  algoritma tersebut  memprediksi  label  kelas  terhadap data  baru  atau  yang  belum  diketahui sebelumnya  dengan  baik  serta  dalam  hal kecepatan  atau  efisiensi  waktu  komputasi yang  diperlukan  untuk  membuat  dan menggunakan model.
Data  pegawai  tidak  tetap  dengan indikator  (kinerja,  pengalaman  kerja, loyalitas, kedisiplinan dan tingkat pendidikan)  tersebut  akan  digunakan sebagai  data training untuk  pembuatan decission  tree yang  akan  digunakan  untuk memprediksi  penerimaan  pegawai  tetap dan mengetes tingkat keberhasilan, prediksi tersebut menggunakan data testing terhadap pegawai yang memiliki pengalaman  pekerjaan  yang  sama,  dengan skor  penilaian  yang  sudah  ditepakan  oleh perusahaan  yang  ditunjukkan  pada  Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Variabel Kode Variabel Nilai Sub Kreteria c1 Kinerja 100  Sangat Baik 75  Baik 50  Cukup 25  Kurang c2 Pengalaman Bekerja 100  > 3tahun 75  > 2tahun 50  >1 Tahun 25  1 Tahun C3 Loyalitas 100  Sangat Baik 75  Baik
50  Cukup 25  Kurang c4 Kedisiplinan 100  Sangat Baik 75  Baik 50  Cukup 25  Kurang c5 Tingkat Pendidikan 100  S2 75  S1 50  D3 25  SMA/SMK Berikut adalah langkah-langkah
penentuan indikator prioritas dalam pnerimaan  karyawan  tetap    dengan menggunakan  metode Decission Tree C4.5 .  Hal  yang  paling  terpenting  dalam penyelesaian  kasus  pohon  keputusan adalah ketersediaan data training atau data histori. Data yang dikumpulkan antara lain data  karyawan  tidak  tetap  yang  dapat menentukan tingkat pemilihan kelas. Tabel 2. Data Training No. Nik Nama C1 C2 C3 C4 C5 Keterangan 1 2104101 K01 50 25
100 50 50 TIDAK 2 2105102 K02 75 25
75 75 75 YA 3 2106103 K03 25 100
75 100 25 YA 4 2107104 K04 100 50
25 50 100 YA 5 2108105 K05 25 50
50 75 25 TIDAK .......  ..............  ...................... ....... ...... ........ ......  ......  ................... .......  ...............  ..................... ....... ...... ........ ......  ......  ................... 150  2253250 K150 100 100 100 75 100 YA
Data  tabel  2  merupakan  data  yang digunakan  dalam  proses  data  mining merupakan  data  yang  telah  dianalisa sebelumnya  dan  data  yang  dipilih  sebagai data  sample,  akan  dilakukan  transformasi data pada data  yang telah dipilih sehingga sesuai  dengan  proses  data  mining  dalam bentuk MS.  Excel karena  data  akan digunakan dalam tools rapid miner .

## 3.3  Pengujian Data dan Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  data training  sesuai  tujuan  penelitian  yaitu untuk  menerapkan    teknik  klasifikasi menggunakan  metode decission  tree yaitu dengan  konsep  algoritma  C4.5  dan tools rapid  miner .  Dari  data  training  akan dibentuk  suatu  model  pohon  yang  nanti akan menghasilkan sejumlah aturan dalam pohon  tersebut.  Model  pohon  akan terbentuk  dengan  menggunakan tools rapid  miner .  Berikut  ini  adalah  proses pengolahan  data  penggunakan tools  rapid
miner dengan beberapa sempel data testing sejumlah 15 Data karyawan baru.
Tabel 3. Data Testing No. Nik Nama C1 C2 C3 C4 C5 1  2301001 K01 100 25 75 100  100 2  2301002 K02 25 25 100 25 25 3  2301003 K03 75 100 75 100  100 4  2301004 K04 25 50 100 50 100 ...... ...........  ............  ..... .....  .......  ......  ....... ...... ...........  .......... ..... .....  .......  ......  ....... 15  2301015 K15 25 75 100 25 75
Dari  pengujian  yang  dilakukan  akan mendapatkan sebuah path dalam pengambilan  keputusan  sehingga  akan didapatkan  nama  karyawan  yang  diterima sebagai  karyawan  tetap  serta  dapat mengetahui indikator utama yang mempengaruhi keputusan dalam penerimaan  pegawai  tidak  tetap  menjadi karyawan  tetap,  dengan  melakukan  teknik sorting dari  hasil  analisis  data  testing seperti di bawah ini
. Tabel 4. Hasil Uji Data Testing No. Nama Confidence (Tidak) Confidence (Ya) Prediction C1 C2 C3 C4 C5 1 K01 0,00 1,00 YA 100 25 75 100 100 2 K02 1,00 0,00 TIDAK 25 25 100 25 25 3 K03 0,00 1,00 YA 75 100 75 100 100 4 K04 0,11 0,89 YA 25 50 100 50 100 5 K05 0,00 1,00 YA 50 50 100 75 25 6 K06 1,00 0,00 TIDAK 25 100 75 25 25 7 K07 0,11 0,89 YA 50 75 75 50 75 8 K08 1,00 0,00 TIDAK 50 25 75 25 50 9 K09 0,00 1,00 YA 100 100 100 100 75 10 K10 0,97 0,03 TIDAK 75 75 50 75 50 11 K11 0,00 1,00 YA 100 75 100 75 25 12 K12 0,00 1,00 YA 100 25 100 25 100 13 K13 1,00 0,00 TIDAK 25 75 100 50 25 14 K14 0,00 1,00 YA 50 100 50 25 100 15 K15 0,11 0,89 YA 25 75 100 25 75
Tabel 4 merupakan hasil uji coba data testing  (Data    Baru)  dengan tools  Rapid Miner, dimana didapatkan data nilai  pada masing-masing  karyawan,  yang  memiliki nilai confidence (Tidak),  nilai confidence (Ya),  untuk  nilai  konvensi  terjadinya confidence libih umum ditulis menggunakan  nilai  0  sampai  1.    (Han  J, 2001).  dengan perbandingan ketentuan >=
maka  bisa  diprediksikan  “Ya”,  contoh: ketika  nilai confidence (Ya)  0,5    dan confidence (Tidak)  0,5  maka  prediksinya menunjukkan  “Ya”, Prediction dengan keterangan  “Ya”  (Di  terima)  dan  “Tidak” (Tidak  diterima),  untuk  memudahkan dalam  pemilihan  karyawan  yang  diterima secara  tepat,  penulis  menggunkan  teknik sorting yang  ditunjukkan  pada  tabel  5.
Tabel 5. Hasil Sorting
Dari tabel 5 dapat diketahui karyawan yang  akan  diterima  sebagai  pegawai  tetap secara
keseluruhan
dengan mengelompokkan  data  karyawan  yang memiliki prediksi “Ya” lalu di sorting atau ranking sehingga perusahaan dapat
No. Nama Confidence (Tidak) Confidence (Ya) Prediction C1 C2 C3 C4 C5 1 K01 0,00 1,00 YA 100 25 75 100 100 3 K03 0,00 1,00 YA 75 100 75 100 100 4 K04 0,11 0,89 YA 25 50 100 50 100 5 K05 0,00 1,00 YA 50 50 100 75 25 7 K07 0,11 0,89 YA 50 75 75 50 75 9 K09 0,00 1,00 YA 100 100 100 100 75 11 K11 0,00 1,00 YA 100 75 100 75 25 12 K12 0,00 1,00 YA 100 25 100 25 100 14 K14 0,00 1,00 YA 50 100 50 25 100 15 K15 0,11 0,89 YA 25 75 100 25 75 2 K02 1,00 0,00 TIDAK 25 25 100 25 25 6 K06 1,00 0,00 TIDAK 25 100 75 25 25 8 K08 1,00 0,00 TIDAK 50 25 75 25 50 10 K10 0,97 0,03 TIDAK 75 75 50 75 50 13 K13 1,00 0,00 TIDAK 25 75 100 50 25
mengambil  keputusan  dalam  penerimaan pegawai  sesuai  kebutuhan  yang  ada,  dan
didapatkan sebuah pohon keputusan seperti gambar 3.
Gambar 3. Penentuan Indikator Utama
Keterangan Kondisi:
Dari gambar 3 dapat diketahui bahwa yang menjadi  indikator  utama  dalam  penentuan penerimaan karyawan tetap adalah indikator  C3  (Loyalitas)  dan  setiap percabangan  dari tree C5  menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dari indikator yang  akan  memiliki  keterangan  prediksi “Ya”, dengan menggunakan indikator: C1,
C2,  C3,  C4  dan  C5,  setiap  nilai  dari indikator  akan  mempunyai  percabangan menuju  prediksi  indikator  selanjutnya, sampai  pada  target  indikator.  Setelah dilakukan  pengujian  menggunakan tools rapid miner, penulis melakukan pembuktian dengan  cara  menghitung
rumus persamaan (1) dan rumus persamaan (2).
Langkah 1 mencari entropy total  dari data set, dengan cara mencari jumlah kasus yang  sama  dan  total  kasus  sehingga menghasilkan entropy kasus dari pembagian  tiap-tiap  kasus  dengan  total kasus.
Tabel 6. Entropy Total Kasus
Langkah  2  mencari entropy kasus  dan gain,  dengan  cara  mencari  jumlah  dari nilai  masing-masing  atribut  yang  sama, dan  membaginya  dengan  total  jumlah kasus sehingga menghasilkan entropy nilai masing-masing atribut, untuk gain di dapat dari entropy total kasus dikurangi pembagian  dari  total  jumlah  kasus,  total kasus, entropy sehingga  menghasilkan gain,  yang  nantinya  hasil  dari  gain  akan digunakan untuk penentuan indikator.
Tabel 7. Entropy Masing-masing Nilai Atribut Dan Gain
Dari pengujian gain bahwa dapat diketahui atribut yang paling perpengaruh dan tinggi yaitu  C3 dengan nilai  0,57 sehingga dapat menjadi  sebuah  akar,  Atribut  C3  ( loyalitas) memiliki 4 niali, 100, 75, 50, 25, pada Atribut C3 yang ber nilai 100  sudah melakukan  klasifikasi  Tidak  dan  nilai  75 sudah  melakukan  klasifikasi  Ya,  sehingga tidak  perlu  dihitung  dikarenakan  jumlah kasus,  sedangkan  pada  Atribut  C3  yang ber nilai 50 dan 25 perlu dihitung lagi.
Gambar 4. Hasil Entropy dan Gain Dapat  diketahui  bahwa  C3  menjadi indikator utama dikarenakan memiliki nilai gain yang tertinggi.
Langkah  3  mencari entropy dari  jumlah kasus  dan  gain  sebagai  cabang  daun  C3  = 25,  dan  menghilangkan  atribut  C3  untuk perhitungan  gain,  dikarenakan  C3  sudah menjadi akar.
Tabel 8. Entropy Atribut C3 Dengan Nilai 25
Dari  tabel  8  dapat  diketahui  bahwa pengujian  atribut  dengan  jumlah  kasus bernilai  25  didapatkan  sebuah entropy kasus dengan nilai 0,811. Tabel 9. Entropy Atribut C3 Dengan Nilai 25
Dari  tabel.  9  dapat  diketahui  bahwa entropy atribut  C3  dengan  nilai  25 menghasilkan  sebuah  gain,  sehingga  gain yang tertinggi C5 = 4,12 dijadikan sebagai cabang yang dapat dilihat pada gambar 2. =50,  dan  menghilangkan  atribut  C3  untuk perhitungan  gain,  dikarenakan  C3  sudah menjadi akar.
Langkah  3  mencari entropy dari  jumlah kasus dan gain sebagai cabang daun C3
Tabel 10. Entropy Atribut C3 Dengan
Nilai 50
Tabel 11. Entropy Atribut C3 Dengan Nilai 50
Dari tabel 9 dapat diketahui bahwa entropy atribut  C3  dengan  nilai  50  menghasilkan sebuah  gain,  sehingga  gain  yang  tertinggi C4  =  4,12  dijadikan  sebagai  cabang  yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 5. Hasil Entropy dan Gain dari Masing-masing Daun Cabang
Dapat diketahui bahwa C3 dengan nilai 50 dan  25  merupakan  cabang  utama  yang akan menentukan cabang-cabang lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pengambilan  keputusan  dalam  penentuan pegawai  tetap,  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa  variabel,  dalam  kasus  penelitian yang  sudah  dibahas  bahwa  dengan penglaman  kerja  atau  lamanya  bekerja yang  sama  tidak  dapat  digunakan  untuk tolak  ukur  penentuan  karyawan  tetap, karena didapatkan dari hasil rule menunjukkan bahwa Loyalitas yang
memiliki  pengaruh  paling  besar  dalam penentuan.  Dari  pembahasan  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  mengunakan algoritma C4.5 dan  pengujian  metode menggunakan X-Fold  Cross  Validation
dapat membantu perusahaan untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan  pengangkatan  pegawai  tidak tetap  menjadi  pegawai  tetap,  karena didapatkan indikator utama dalam penentuan karyawan tetap. Dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan Decission  Tree  C4.5 dapat meminimalisir kecurangan  yang dilakukan oleh  oknum  nakal,  dan  perusahaan  akan mendapatkan  pegawai  berkualitas  karena pegawai  berprestasi  baik  yang  akan terpilih sebagai pegawai tetap.
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dan hasil kesimpulan yang diberikan, maka ada  saran  atau  usul  yang  diberikan  antara lain:
1. Untuk peneliti selanjutnya dapat dibandingkan  dengan  metode bayesian , dengan  pembobotan  variabel  untuk mendapatkan acuracy yang lebih.
2. Untuk  peneliti  selanjutnya  agar  dapat mengembangkan  penelitian  ini  dengan mengoptimalkan  hasil  dari  algoritma C4.5 menggunakan  metode bootstrap guna  mempersingkat  waktu  dalam komputasi,  sehingga  waktu  yang  akan digunakan  dalam  komputasi  penentuan karyawan menjadi lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyo  Dimas  K,  H.  D.  (2017).  Sistem Pendukung Kepeutusan
Menggunakan ID3. AITI , 13-30. H. Jantan, A. R. (2011). Towards applying Data Mining Techniques for Talent Mangement . International Conference on Computer Engineering  and  Applications,  2 , 476-481.
Hamidah  Jantan,  A.  R.  (2010).  Human Talent  Prediction  in  HRM  using C4.5. International  Journal  on Computer Science and Engineering, 2 , 2526-2534 .
Han  J,  K.  M.  (2001).  Data  Mining Concepts  and  Techniques. Morgan Kaufimann, California.
John M. Kirimi, C. A. (2016). Application of  Data  Mining  Classification  in Employee. International Journal of Computer  Applications  ,  146 ,  28-
35.
Julianto, W., Yinitarini, R., & Sophan, M.
K.  (2014).  Algoritma  C4.5  Untun
Penilaian Kinerja
Karyawan.
SCAN,  8 (ISSN  :  1978-0087),  33- 39.
Mustofa,  Z.,  &  Suasana,  I.  S.  (2018).
Algoritma  Clustering  K-Medoids Pada E-Government Bidang Information  And  Communication Technology Dalam Penentuan Status  Edgi. Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi,  Vol  9
No 1 (ISSN: 2598-9707), 1-10.
N. Sirvaram, K. R. (2010). Applicability of
Clustering and Classification Algorithms. International  Journal of  Computer  Applications,  4 ,  24-
28.
Pandiangan,  P.  M.  (2017).  Penentuan Indikator  Prioritas  Pembangunan Desa  Menggunkan  Metode  seleksi Fitur . Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember . Surabaya.
Qasem  A.  Al-Radaideh,  E.  A.  (2012).
Using  Data  Mining  Techniques  to Build  a  Classification  Model  for Predicting Employees . International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications, 3 , 144-151. Sembiring,  I.  (2004).  Piranti  Bantu Pendukung  Keputusan  Kelayakan
Investasi
E-Goverment. Universitas Gadjah Mada.