Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Klasifikasi Perfomance KPI Salesman Menggunakan  Metode Decision Tree Dan Naïve Bayes
Seanand Sonia Shabrilianti 1 , Agung Triayudi 2* , Dhieka Avrilia Lantana 3
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 soniaseanand@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 dhiekalantana12@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted 01-2-2023 ; Accepted 20-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Seiring berkembangnya teknologi secara cepat dan inovatif sangat memberikan pengaruh besar terutama bagi perusahaan besar. Tidak seperti saat ini bagi para karyawannya masih menggunakan cara manual, seperti dalam menentukan hasil pencapaian salesman. Dengan adanya  teknologi  dapat  membantu  berbagai  bentuk  permasalahan  dalam  pekerjaan,  menjadikannya  lebih  mudah  dikerjakan  dalam waktu  yang  mungkin  singkat  menjadikan  waktu  lebih  efisien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  dari  karyawan perusahaan yang diutamakan agar melakukan pekerjaan dengan bantuan teknologi atau lebih tepatnya pada suatu sistem sehingga tidak lagi mengerjakan pekerjaan secara manual, juga membantu perusahaan lebih berkembang dengan adanya teknolgi yang akan terus baru.  Penelitian  ini juga  bertujuan  untuk  menguji  hasil  dari  tingkat  akurasi dengan  menggunakan  dua  metode,  guna  mencari yang terbaik diantara dua metode itu pada data hasil pencapaian KPI salesman. Dengan menggunakan dua metode yaitu metode decision tree dan naïve bayes. Klasifikasi dari dua metode ini dapat menguji hasil dari seberapa tinggi hasil akurasi berdasarkan data yang diolah. Menggunakan lebih dari satu metode untuk mencari manakah metode yang lebih berpengaruh, dan lebih baik dalam klasifikasi tersebut.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  jika  dengan  metode  decision  tree  mendapat  hasil  yang  sangat  baik  dalam  penelitian  i ni dikarenakan menghasilkan akurasi yang sempurna, mencapai angka 100% sedangkan dengan metode naïve bayes hanya 41%.
Kata Kunci: Teknologi; Hasil Pencapaian; Data Mining; Tingkat Akurasi; Klasifikasi

## Abstract
Along with the rapid and innovative development of technology, it has a big influence, especially for large companies. Unlike today, employees still use manual methods, as in determining the results of the achievement of the salesman. With the existence of technology can help various forms of problems in work, Making it easier to work with in a possibly short period of time makes time more efficient. This study aims to improve the performance of company employees who are prioritized to do work with the help of technology,  or rather on a system so that it no longer does the work manually, also helps the company develop more with the existence of technology that will continue to be new. This study also aims to test the results of the level of accuracy using two methods, in order to find the best between the two methods on the data of the results of achieving salesman KPI. By using two methods, namely the decision tree method and naïve bayes. The classification of these two methods can test the results of how high the accuracy results are based on the processed data. Using more than one method to find which method is more influential, and better in those classifications. The results of this study show that the decision tree method got very good results in this study because it produced perfect accuracy, reached the 100% mark whereas by the naïve bayes method it was only 41%.
Keywords : Technology; Achievement Results; Data Mining; Accuracy Rate; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pada teknologi saat ini sangatlah berkembang sangat pesat dan tentunya akan terus menerus berkembang dan  berinovasi  seiring  berjalan  nya  waktu  juga  perkembangan  jaman,  masyarakat  pun  tidak  bisa  diam  tetapi  harus mengikuti disetiap perkembangannya dengan memanfaatkan pada kegiatan sehari  – hari. Guna memanfaatkan adanya teknologi  yang  dibutuhkan  masyarakat  pada  pencatatan  insentif  penjualan  pada  salesman  yang  cepat  dan  juga  akurat, akan sangat membantu dalam mempersingkat waktu pengerjaannya. Untuk itu diperlukan adanya mobilitas pencatatan yang  mampu  menganalisa  hasil  perhitungannya  di  dalam  suatu  sistem  yang  semakin  hari  jumlah  salesman  akan  terus bertambah. [1] Pada saat ini banyak kondisi menentukan hasil pencapaian dari perhitungan KPI salesman menggunakan angka manual atau presentase manual yang belum bisa dengan jelas memberikan informasi hasil dari analisis salesman capai target atau pun tidak capai target. Sehingga adanya kesulitan pada pimpinan untuk menganalisis pencapaian dari banyaknya  salesman,  apabila  dapat  dianalisis  pimpinan  menentukan  keputusan  secara  efektif  dan  juga  memberikan wawasan baru dalam menganalisis data.[2]
Dalam melakukan pengumpulan data masih dilakukan manual dan untuk mengetahui hasil pencapaiannya harus mendatangi kantor pusat melakukan pengecekan apakah salesman nya capai atau tidak, bukan hanya beberapa salesman yang akan datang untuk pengecekan pencapaian tetapi bisa mencapai ribuan yang mana memakan waktu lama sehingga proses nya sangat panjang membuat pekerjaan tidak efektif juga belum dipastikan tingkat akurasi kebenarannya apakah sesuai dengan data yang ada. [3] Sangat akan membantu jika mengikuti teknologi yang terus berkembang pesat saat ini memberikan kemudahan dalam melakukan pekerjaan dan tentunya akan mempersingkat waktu juga mendapat hasil yang lebih akurat tanpa perlu mendatangi kantor pusat hanya untuk mengetahui pencapaian dapat di akses pada sistem dengan lebih mudahnya. [4]
KPI berupa serangkaian indicator kunci yang memiliki sifat terukur dan memberikan informasi beban sasaran yang strategis dari pencapaian suatu organisasi, dimana organisasi tersebut secara interaktif terintegrasi dalam sebuah strategi organisasi dengan secara menyeluruh. [5] KPI juga digunakan untuk menentukan objektif yang terukur, melihat tren, dan mendukung pengambilan keputusan.
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Analisa  Key  Performance  Indicaor  (KPI) Menggunakan Metode Data Mining Berbasis Web Python Programming” mendapat kesimpulan dari hasil pengolahan data  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  diatas,  penulis  membuat  sistem  visualisasi  data  berbasis  web  python programming  dan  library  pendukung  yang  mampu  menjawab  tantangan  masalah  yang  ada  dalam  analisis  data  dan pengambilan keputusan fungsi pimpinanatau pengguna aplikasi webterkait dengan persentase hasil kepuasan pengguna terhadapt sistem sebesar 93%. [6]
Pada  penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikasi  menggunakan  dua  metode  yang  berjudul  “Analisa  Algortima Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes  Pada  Pasien  Penyakit  Liver”  mendapat  kesimpulan  dengan  menggunakan  Decision Tree(C4.5)  dan Naïve  Bayes. Untuk  mengetahui  komparasi  algoritma yang  paling  baik  dalam  menentukan penyakit liver.  Mendapat  kesimpulan  dari  metode  yang    memberikan  pecahan    untuk    permasalahan    dalam  mengindentifikasi penyakit  liver  ialah Decision Tree(C4.5). [7] Penelitian terdahulu yang berjudul “Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, dan SVM untuk KlasifikasiPersetujuan Pembiayaan Nasabah Koperasi  Syariah” memberikan kesimpulan hasil kinerja terbaik mendapat akurasi setinggi 89,86% dan AUC 0,939 pada kelas macet dan lancar dibandingkan dengan Naïve Bayes dan  Decision  Tree.  Sedangkan  Sistem  Pendukung  Persetujuan  Pembiayaan  (SPPP)  dengan  menggunakan  SVM mendapatkan hasil akurasi klasifikasi setinggi 94% dari 50 record dataset.  [8] Ada pula penelitian terdahulu mengenai metode  naïve  bayes  yang  berjudul  “Aplikasi  Monitoring  dan  Penentuan  Peringkat  Kelas  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier”  mendapat  kesimpulan  aplikasi  monitoring  dan  penentuan  peringkat  kelas  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier  dapat  mengelola  fungsi  masing-masing  user  dengan  sangat  baik,  pada  peringkat  siswa  menyeleksi  kriteria- kriteria  yang  dibutuhkan  dengan  akurasi  66.94%  dari  732  data  testing  siswa  menggunakan  aplikasi  Rapidminer. Menggunakan  blackbox didapatkan  nilai  100%  dari  16  responden. Dalam aspek usability, pengujian didapatkan nilai 89.2% sehingga aplikasi memiliki hasil uji kegunaan yang sangat tinggi atau mudah untuk digunakan. [9]
Berdasarkan  teorema  bayes  kontribusi  yang  sama  pentingnya  ataupun  bebas  dalam memilih  kelas  tertentu  dari semua kegiatan. Menentukan gambaran persepsi masyarakat pada text mining merupakan metode dari naïve bayes yang sering disebut juga dengan naïve bayes classifier. [10] Kontribusi riset ini sangat membantu untuk meminimalisi waktu pengerjaan dalam menentukan pencapaian dari salesman, sehingga jika ada salesman yang baru nantinya sudah dengan mudah dari secara otomatis akan terlihat hasil dari pencapaiannya. Dari permasalahan yang ada dapat ditemukan adanya peluang untuk menerapkannya ke dalam data mining dengan akurasi yang baik dan dapat digunakan untuk perusahaan dalam menentukan hasil pencapaian sehingga diharapkan dapat  mempersingkat waktu  pengerjaan dan juga hasil yang lebih akurat. [11] Dengan demikian penelitian ini bertujuan dalam menentukan KPI salesman dengan menggunakan dua metode klasifikasi dan juga metode klasifikasi manakah yang sesuai dalam menentukan KPI salesman sehingga dengan mengatahui hal berikut dapat membantu meringankan pekerjaan memanfaatkan adanya teknologi yang berkembang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode ini data digunakan untuk melakukan pengujian pada klasifikasi  dari dua metode yaitu  decision  tree dan naïve bayes.  Pada  tahapan  penelitian  ini  dilakukan  sesuai  dengan  langkah  –  langkah  yang  dimulai  dengan  melakukan pengumpulan data yaitu dataset pencapaian salesman untuk selanjutnya data tersebut akan diolah menjadi data yang sesuai dengan format pada sistem. Dengan menggunakan bahasa pemrograman python untuk melanjutkan pengujian algoritma metode decision tree dan naïve bayes. Pengujian akan mendapatkan hasil akurasi dari dua metode yang kemudian akan terlihat pembanding antara dua metode manakah yang lebih baik untuk dikemukakan.
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Data Set
Beberapa  contoh  data  yang  akan  diolah  untuk  pengujian  dua  metode  yang  selanjutnya  dilakukan  implementasi  untuk mendapatkan  nilai  hasil  akurasi.  Terdapat  kolom  ‘sld_code’,  ‘nama_sld’,  ‘category_sld’,  ‘hygiene_factor’,  ‘kpi_ss’, ‘insentif_sld’ dari dataset ini akan diubah menjadi numerik untuk menyesuaikan dengan rumus algoritma yang digunakan.
Tabel 1. Dataset KPI Salesman sld_code nama_sld category_sld hygiene_factor kpi_ss insentif_sld 45 BAMBANG 4 SLD CORPORATE Comply Batas Tengah Achieve 53 MAHPUDIN 3 SR 2 ND DEALER Comply Batas Atas Achieve 54 TEDIE S 3 SR 2 ND DEALER Comply Batas Bawah Not Achieve 56 OCID MADROIS 3 SLD CORPORATE Not Comply BatasTengah Achieve 61 SWAT-HC-FAISAL SLD LMT Comply BatasTengah Achieve 62 SWAT-HC-ADE SLD LMT Not Comply BatasTengah Not Achieve

## 2.3 Metode Data Mining
Data Mining adalah suatu proses dari pengumpulan data serta pengolahan data yang selanjutnya akan di ekstrak menjadi informasi penting dari dalam data tersebut. Proses ini dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak (software) yang  tentunya  dibantu  dengan  adanya  perhitungan  seperti  sistematika,  matematika  ataupun  juga  teknologi  Artificial Intelligence (AI) yang merupakan bidan dari bebagai bidang keilmuan. [12] Pada data mining ada beberapa metode yang dapat digunakan dan juga di terapkan pada kehidupan untuk menanalisis secara meluas pengetahuan secara mudah pada banyak  orang  salah  metodenya  yaitu  salah  satunya  adalah  metode  klasifikasi.  [13]  Pada  sistem  yang  akan  melakukan klasifikasi dengan benar untuk semua dataset yang ada, tetapi kinerja pada sistem tidak bisa mencapai angka 100% benar, hal ini kinerja juga harus diukur. Umumnya mengukur kinerja klasifikasi dengan matriks konfusi.[14] Pada data mining ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dan  juga  di  terapkan  pada  kehidupan  untuk  menanalisis  secara  meluas pengetahuan secara mudah pada banyak orang salah metodenya yaitu salah satunya adalah metode klasifikasi. [15]

## 2.3.1 Decision Tree
Adapun klasifikasi decision tree yang popular dalam hal membuat keputusan dalam suatu kasus, tidak diperlukan proses pengelolaan pengetahuan yang sudah terdahulu untuk menyelesaikan kasus – kasus yang memiliki sebuah dimensi yang
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
besar.  [16]  Klasifikasi  decision  tree  dapat  di  pergunakan  untuk  mengklasifikasikan  beberapa  aspek  yang  ingin  di kembangkan atau juga menjadi acuan dari yang sudah pernah dialami agar kedepannya dapat memberikan keamanan dan kenyamanan kepada konsumen sehingga kedua belah pihak tidak merasa dirugikan.[17]
Berikut cara menghitung nilai gain menggunakan rumus [18]:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (1)
Keterangan : S = himpunan kasus A = atribut n = jumlah partisi atribut A |Si|  = jumlah kasus pada partisi ke i |S|   = jumlah kasus dalam S Berikut untuk rumus entropy [12] :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (2)
Keterangan : S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi S
pi = proporsi dari Si terhadap S

## 2.3.1 Naïve Bayes
Metode  naïve  bayes  merupakan  algoritma  dari  machine  learning  dalam  mengatasi  permasalahan  klasifikasi  dengan menerapkan  teorema probabilitas bayes.[19] Metode ini dikenal dengan kesederhanaannya dan juga keefektifannya juga cepat dalam membangun model dan membuat prediksi dengan algortima naïve bayes. Naïve bayes ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi probabilitas berdasarkan dari pembelajaran mesin atas probabilitas lainnya. [20]
Torema Bayesmemiliki  rumus  sebagai berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑥 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (3)
Keterangan : X
= Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X)    = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (Posteriori Probabilitas) P(H) = Probabilitas hipotesis H (Prior Probabilitas) P(X|H)    = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P(X) = Probabilitas X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Key Performance Indicator sebagai yang paling kritikal untuk kesuksesan organisasi pada kondisi sekarang dan di masa datang.  Key  Performance  Indicator  merupakan  ukuran  berskala  dan  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja organisasi dalam tujuan mencapai target organisasi. KPI menjadi salah satu acuan untuk salesman mendapatkan insentif, tidak hanya satu KPI tetapi terdapat beberapa KPI yang harus dipenuhi syarat nya oleh salesman, jika salesman tidak mencapai batas presentase salah satu KPI maka tidak akan mendapatkan insentif. KPI sebagai alat ukur yang dapat menggambarkan tingkat efektivitas pada perusahaan dalam mencapai tujuan bisnisnya.
Pengujian ini dilakukan untuk menemukan metode terbaik digunakan pada dataset perhitungan pencapaian KPI dari penjualan salesman. Dengan menggunakan bahasa pemrograman python pada metode decision tree dan naïve bayes diawali dengan mengolah dataset yang digunakan dengan format file .csv sesuai dengan yang dibutuhkan oleh sistem, data diubah kedalam numerik menjadikan terbentuknya beberapa category yang mencari hasil akhir dari salesman achieve dan not achieve. Menggunakan porsi perbandingan data prediksi dan data testing 80% dan 20% pada metode decision tree, data prediksi dan data testing 50% dan 50% pada metode naïve bayes.
Terdapat  beberapa  parameter  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  (mengukur  sejauh  mana  tingkat kebenaran dari model Machine Learning) dalam melakukan prediksi. Parameter tersebut terdapat dalam bagian confusion matrix.
a. Accuracy (Akurasi) : Persentase hasil model yang diprediksi benar.
Akurasi = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN)
b. Precision  (Presisi)  :  Persentase  hasil  model  yang  diprediksi  Benar  Positif  (True  Positive)  dibandingkan  dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
Presisi = (TP) / (TP+FP)
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
c. Recall  (Sensitifitas)  :  Persentase  hasil  model  yang  diprediksi  Benar  Positif  (True  Positive)  dibandingkan  dengan keseluruhan data yang aktual positif.
Recall = (TP) / (TP + FN)
d. Specificity : Persentase hasil model yang diprediksi negatif dibandingkan dengan keseluruhan data negative. Specificity = (TN)/ (TN + FP)
e. F1 Score : Perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan F1 Score = 2 * (Recall*Presisi) / (Recall + Presisi)

## 3.1 Pengujian Decision Tree
Setelah  dataset  diolah  sesuai  yang  dibutuhkan  sistem  agar  mudah  terbaca  dilanjutkan  dengan  membuat  kelas  untuk memisahkan  data  penting  yang  akan  diklasifikasikan  pada  metode  decision  tree.  Pada  decision  tree  ini  akar  pohon tertinggi  mendapatkan  hasil  akurasi  100%  dan  akan  terbagi  kedalam  beberapa  akar  pohon tersebut.  Confusion  matrix merupakan tabel yang digunakan untuk mengukur performa dari model yang digunakan. Matrix ini berisi 4 kuadran yang terdiri atas:
a. TP (True Positive) : Hasil prediksi dan kenyataan (Actual) positif
b. TN (True Negative) : Hasil Prediksi dan actual negative
c. FP (False Positif) : Hasil prediksi positif, tetapi actual negative
d. FN (False Negatif) : Hasil prediksi negative, tetapi actual positifGunalan huruf kecil dan abjed untuk penomoran list.
Berdasarkan hasil dari metode decision tree dapat dilihat bahwa sebanyak 378 masuk dalam klasifikasi TP (True positif) artinya hasil prediksi dan actual menghasilkan hasil yg sama (yaitu 378 salesman masuk dalam kategori achieve). Sedangkan 259 lainnya masuk dalam klasifikasi TN (True Negatif) artinya hasil prediksi dan actual menyatakan hasil yg sama (yaitu 259 salesman masuk dalam kategori non achieve).[21]
Hasil analisis menggunakan decision tree menghasilkan 100% baik akurasi maupun nilai f1-score. Sesuai dengan penjelsan di atas jika hasil antara False Positif dan False Negatif hampir sama (atau hasil klasifikasi dari prediksi tidak tepat) maka nilai f1-score yang menjadi acuan dalam menentukan model terbaik.
Gambar 2. Confusion Matrix Decision Tree
Mendapatkan wujud dari pohon akar dengan keterangan sebagai berikut : a. Node 1 : Pada kategori Class A (kelompok salesman achieve) dengan kpi_ss <= 1.5 akan mengikuti panah TRUE ke kiri dan sisanya mengikuti panah FALSE ke kanan (kpi yang didapatkan > 1.5). Dengan jumlah salesman dengan KPI <= 1.5 sebanyak 1469 dan 1076 untuk KPI > 1.5
b. Node 2 :
1. Cabang True : Pada kategori Class B (kelompok salesman tidak achieve) dengan kpi_ss <= 0.5 akan mengikuti panah TRUE ke kiri dan sisanya mengikuti panah FALSE ke kanan (kpi yang didapatkan > 0.5). Dengan jumlah salesman dengan KPI <= 0.5 sebanyak 245 dan 927 untuk KPI > 0.5
2. Cabang  False  :  Pada  kategori  Class  A  (kelompok  salesman  achieve)  dengan  KPI  hygiene_factor  <=  0.5  akan mengikuti panah TRUE ke kiri dan sisanya mengikuti panah FALSE ke kanan (kpi yang didapatkan > 0.5). Dengan jumlah salesman dengan KPI <= 0.5 sebanyak 1224 dan 149 untuk KPI > 0.5
c. Node 3 :
1. Cabang  True  :  Pada  kategori  Class  A  (kelompok  salesman  achieve)  dengan  KPI  hygiene_factor  <=  0.5  akan mengikuti panah TRUE ke kiri dan sisanya mengikuti panah FALSE ke kanan (kpi yang didapatkan > 0.5). Dengan jumlah  salesman  dengan  KPI  <=  0.5  sebanyak  245  dan  33  untuk  KPI  >  0.5.  Dapat  disimpulkan  kpi_ss  <=  0.5 Sebanyak 894 salesman dengan kategori tidak achieve mendapatkan kpi_ss <= 0.5
2. Cabang False : Sebanyak 1224 salesman mendapatkan kpi hygiene factor > 0.5 pada kategori Achieve, Sedangkan 149 lainnya berada di hygiene factor <= 0.5 dg kategori non achieve
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
d. Node 4 :  Sebanyak 245 salesnya mendapat  hygiene factor > 0.5 di  kategori  achieve, dan 33 sisanya mendapatkan hygiene factor <= 0.5 pada kategori non achieve.
Gambar 3. Pohon Akar (Decision Tree)
Berikut adalah hasil dari  wujud pohon akar dengan menggunakan dataset  hasil pencapaian KPI salesman yang sudah diuji coba menggunakan metode decision tree.

## 3.2 Pengujian Naïve Bayes
Pada  metode  naïve  bayes  juga  digunakan  proses  implementasi  menggunakan  python  untuk  menguji  akurasi  dan  juga confusion  matrix  dengan  memasukan  dataset  yang  sama  untuk  melakukan  analisa  pada  klasifikasi  tersebut.  Dataset terbagi menjadi x dan y melakukan transform data dan split data untuk mendapatkan hasil akurasi dari klasifikasi data yang ingin diperoleh.
Pemilihan Acuan dalam Menentukan Algoritma Machine Learning (Metode yang digunakan):
a. Pilih algoritma yang memiliki Akurasi tinggi Jika dataset memiliki jumlah data False Negatif dan False Positif yang sangat mendekati (Symmetric). Tetapi jika dari jumlahnya tidak mendekati, akan lebih baik  menggunakan F1 Score sebagai acuan
b. Pilih algoritma yang memiliki Recall tinggi Jika peneliti/analis lebih memilih False Positif lebih baik terjadi daripada False Negatif.
c. Pilih  algoritma yang memiliki Presisi  tinggi Jika peneliti/analis lebih menginginkan terjadi True Positif dan sangat tidak menginginkan terjadi False Positif
d. Pilih algoritma yang memiliki Specificity tinggi Jika peneliti/analis tidak menginginkan terjadinya False positif. Macro  avg  merupakan  hasil  rata-rata  dari  kategori  0  dan  1  dari  masing-masing  precision,  recall  dan  f1-score. sedangkan weighted avg adalah nilai  rata-rata yang telah terboboti. Pembobotan menyatakan tingkat  kepentingan dari masing-masing  kriteria  dalam  melakukan  proses  evaluasi.  Semakin  tinggi  nilai  precision,  recall.  f1-score  dan  akurasi maka semakin baik model yang dihasilkan dalam memprediksi.
Hasil  analisis  menggunakan  naïve  bayes    menghasilkan  akurasi  41%  dan  29%  untuk  nilai  f1-score.  Sesuai  dengan penjelsan di atas jika hasil antara False Positif dan False Negatif hampir sama (atau hasil klasifikasi dari prediksi tidak tepat) maka nilai f1-score yang menjadi acuan dalam menentukan model terbaik.
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Tampilan Sistem
Setelah melakukan  uji coba mengenai algoritma decision tree dan juga naïve bayes ke dalam bahasa pemrograman python akan  di  tampilkan    ke  dalam  sistem  dengan  menggunakan  streamlit  agar  lebih  mudah  dipahami.  Didalam  sistem ditampilkan  dari  mulai  data  input  atau  juga  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini    yaitu  pencapaian  KPI  pada salesman. Pada menu klasifikasi terdapat 3 pilihan menu yaitu  ‘Data Input’, ‘Metode Klasifikasi’, dan juga ‘Hasil Akhir Klasifikasi’ seperti berikut:
Pada  menu  klasifikasi  yang  pertama  yaitu  berisikan  mengenai  data  input  yaitu  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini, terdapat juga fitur untuk  melakukan proses upload file csv pada tampilan menu pertama dan tabel yang berikan data. Tampilan pada aplikasi sistem terdapat 2 menu klasifikasi yaitu menu data input, metode klasifikasi, hasil akhir klasifikasi.
Gambar 5. Menu Klasifikasi
Pada menu data input terdapat fitur untuk upload dengan format csv untuk upload file tersebut menampilkan tabel dari dataset yang digunakan.
Gambar 6. Menu Data Input
Pada menu metode penelitian terdapat dari 3 gambar berbeda yaitu hasil dari pohon akar pengujian decision tree, hasil  tingkat  akurasi  dari  matriks  konfusi  decision  tree  dan  juga  naïve  bayes  berikut  dengan  penjelasan  lengkap  dari gambar tersebut. Pada menu selanjutnya yaitu menu kedua ada menu metode klasifikasi yang berisikan 3 gambar berikut dengan  penjelasannya,  pada  gambar  pertama  terdapat  hasil  dari  data  yang  diolah  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan algoritma decision tree sehingga menampilkan hasil dari pohon akar.
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 8. Menu Metode Klasifikasi 2
Pada gambar kedua menampilkan hasil dari tingkat akurasi confusion matrix dengan metode decision tree.
Gambar 9. Menu Metode Klasifikasi 3
Pada menu terakhir yaitu menu hasil akhir klasifikasi terdapat penjelasan dari kesimpulan hasil akhir perbandingan metode yang baik digunakan dari kedua metode yaitu metode decision tree dan juga naïve bayes.
Gambar 10. Menu Hasil Akhir Klasifikasi
Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa : a. Jumlah salesman yang diprediksi "achieve" dan menurut data aktual "tidak achieve" sebesar 657
b. Jumlah salesman yang diprediksi "tidak achieve" dan menurut data aktual seharusnya "achieve" sebesar 934
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 11. Menu Hasil Akhir dan Kesimpulan Klasifikasi
Pada menu terakhir yaitu menu ‘Hasil Akhir Penelitian’ terdapat hasil dari akurasi decision tree dan naïve bayes beserta kesimpulan dari hasil klasifikasi pada penelitian ini.
Decision tree: Hasil analisis menggunakan decision tree menghasilkan 100% baik akurasi maupun nilai f1-score. Sesuai dengan penjelsan di atas jika hasil antara False Positif dan False Negatif hampir sama (atau hasil klasifikasi dari prediksi tidak tepat) maka nilai f1-score yang menjadi acuan dalam menentukan model terbaik.
Naïve  bayes : Hasil analisis menggunakan naïve bayes  menghasilkan akurasi 41% dan 29% untuk nilai f1-score. Sesuai dengan penjelsan di atas jika hasil antara False Positif dan False Negatif hampir sama (atau hasil klasifikasi dari prediksi tidak tepat) maka nilai f1-score yang menjadi acuan dalam menentukan model terbaik.
Kesimpulannya : Berdasarkan analisis di atas, metode decision tree merupakan metode terbaik dalam klasifikasi achievement dari salesman karena menghasilkan akurasi sempurna yaitu sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  sudah  dilakukan  pengujian  menggunakan  data  pencapaian  KPI  salesman  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan dua metode klasifikasi ini mendapatkan kesimpulan metode decision tree merupakan model yang terbaik dalam klasifikasi achievement bagi salesman karena menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini  juga  membuktikan  adanya  peluang  dalam  bentuk  implementasi  data  kedalam  data  mining  sehingga  memberikan inovasi  yang  baru  dalam  bentuk  klasifikasi  di  dalam  sistem.  Hasil  yang  didapatkan  dari  melakukan  pengujian  tingkat akurasi dengan metode naïve bayes yaitu 41% dan 29% untuk nilai f1-score. Hasil dari klasifikasi menunjukan prediksi tidak  tepat  yang  mana  hasil  antara  false  positif  dengan  false  negative  yang  hampir  sama.  Maka  dari  itu  nilai f1-score menjadi acuan dalam menentukan model mana yang terbaik.

## REFERENCES
[1] N.  Feronica,  S.  Rivaldi,  and  Y.  Rostianingsih,  “Sales  Management  dalam  Pengukuran  Key  Performance  Indicator  Dengan Menggunakan Metode C4.5 pada CV.X.”
[2] S. Bahri, A. Itb, and J. Dahlan, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KETERLAMBATAN JAM MASUK KERJA MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2020.
[3] S.  Mulyana,  F.  Imansyah,  and  R.  Yacoub,  “ANALISIS  TRAFIK  PANGGILAN  SUARAPADAJARINGAN GSMBERDASARKANPARAMETER KPI(KEY PERFORMANCE INDICATOR)”.
[4] M. Ghufroni An and A. Kurniawan, “Sistem Informasi Manajemen Berbasis Key Performance Indicator (KPI) dalam Mengukur Kinerja Guru,” 2022.
[5] R. Dwi, P. Magister, M. Fakultas, and E. Dan Bisnis, “PENGEMBANGAN GENERAL KEY PERFORMANCE INDICATORS UNTUK PENINGKATAN KINERJA PLATO FOUNDATION.”
[6] A. R. Wahidah et al., “SISTEM PENDUKUNG ANALISA KEY PERFORMANCE INDICATOR (KPI) MENGGUNAKAN METODE DATA MINING BERBASIS WEB PYTHON PROGRAMMING.”
[7] N. Rahman, “ANALISA ALGORITMA DECISION TREE DAN NAÏVE BAYES”.
[8] N.  Nurajijah  and  D.  Riana,  “Algoritma  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  dan  SVM  untuk  Klasifikasi  Persetujuan  Pembiayaan Nasabah  Koperasi  Syariah,”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer,  vol.  7,  no.  2,  pp.  77–82,  Apr.  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.2.2019.77-82.
Hal 182−191 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[9] B.  S.  Gandhi,  D.  A.  Megawaty,  and  D.  Alita,  “APLIKASI  MONITORING  DAN  PENENTUAN  PERINGKAT  KELAS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 2, no. 1, pp. 54–63, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[10]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1.
[11]  A.  Nurwahidah,  A.  Sawal,  M.  T.  Afifudin,  and  H.  Sari,  “PERANCANGAN  KEY  PERFORMANCE  INDICATOR  (KPI) SEBAGAI DASAR PENGUKURAN KINERJA KARYAWAN DI GUDANG SPAREPART PADA PT XYZ,” ARIKA, vol. 15, no. 2, 2021.
[12]  S. Alim, “IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MODEL  K-NEAREST  NEIGHBOR,  DECISION  TREE  SERTA  NAIVE  BAYES  ORANGE  DATA  MINING IMPLEMENTATION FOR STUDENT GRADUATION CLASSIFICATION USING K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE AND NAIVE BAYES MODELS.”
[13]  B. Andriska, C. Permana, and I. K. Dewi, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree dan Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[14]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[15]  D. Ainnur, R. Saragih, M. Safii, and D. Suhendro, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan  Sistem  Informasi  di  Program  Studi  Sistem  Informasi,”  2021.  [Online].  Available:  https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josh/
[16]  A.  Adha,  Y.  Yunus,  and  G.  Nurcahyo,  “Prediksi  Potensi  Relawan  Pendonor  Darah  Menjadi  Pendonor  Darah  Tetap  dengan Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree,”  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  pp.  233–238,  Aug.  2021,  doi: 10.37034/jidt.v3i4.158.
[17]  H. Hafizan and A. N. Putri, “Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi Balita Di Kabupaten Simalungun,” 2020.
[18]  N.  Wijaya,  M.  Endah,  and  M.  Feliati,  “Seminar  Nasional  UNRIYO  [Desember]  [2020]  424  PENERAPAN  ALGORITMA DECISION TREE C.45 UNTUK KLASIFIKASI DATA STATUS HUNI RUMAH REHABILITASI PASCA ERUPSI MERAPI APPLICATION  OF  C.45  DECISION  TREE  ALGORITHM  FOR  REHABILITATION  HOUSEHOLD  DATA CLASSIFICATION POST ERUPTION OF MERAPI.”
[19]  T. Putra, A. Triayudi, and Andrianingsih., “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring menggunakan Metode Naïve Bayes, KNN, dan Decision Tree,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 6, no. 1, p. 2022, 2022, doi: 10.35870/jti.
[20]  M. Yudhi Putra and D. Ismiyana Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI.”
[21]  T. Sinta Peringkat et al., “KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE, NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA LULUS TEPAT WAKTU”, [Online]. Available: www.bri-institute.ac.id