## PEMODELAN KLASIFIKASI DALAM MENINGKATKAN PROSES PEMILIHAN CALON KARYAWAN DENGAN  METODE C4.5 DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Henny Leidiyana 1 , Angga Aditya Permana 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Bina Sarana Informatika
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Tangerang Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang TLP. 55793251 Email : henny.hnl@bsi.ac.id 1 , anggaumt@gmail.com 2
Abstrak
Bagi  manajemen  SDM  dalam  sebuah  perusahaan,  pemilihan  sumber  daya  manusia  yang memiliki  kualifikasi  dan  kinerja  yang  tinggi  merupakan  tugas  yang  penting.  Pelamar  kerja dengan jumlah  yang  sangat  banyak  membuat manajemen  SDM  harus  melakukan  pemilihan calon  karyawan  dengan  teliti  dan  membutuhkan  waktu  yang  tidak  sedikit.  Bidang penambangan  data  yang  saat  ini  sedang  populer,  dapat  dimanfaatkan  untuk  meningkatkan kinerja pemilihan karyawan. Dalam penulisan ini, dibahas tentang penerapan algoritma C4.5 dan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  membuat  model  klasifikasi  pemilihan  karyawan.  Untuk menguji  model  yang  dihasilkan,  beberapa  percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  data yang dikumpulkan dari  sebuah  cabang  perusahaan. Model yang dihasilkan dapat digunakan untuk membantu SDM dalam meningkatkan  hasil pemilihan pelamar baru.
Kata Kunci : Karyawan, Jaringan Syaraf Tiruan, C4.5

## Abstract
For  HR  management  in  a  company,  the  selection  of  human  resources  who  have  high qualifications and performance is an important task. A very large number of job applicants make HR  management  have  to  carefully  select  prospective  employees  and  require  a  lot  of  time.  The field  of  data  mining  that  is  currently  popular,  can  be  used  to  improve  employee  selection performance. In this paper, it discusses the application of the C4.5 algorithm and neural networks to  create  a  classification  model  for  employee  selection.  To  test  the  resulting  model,  several experiments were carried out  using data  collected from  a branch company. The resulting model can be used to help HR improve the results of the selection of new applicants. Keyword : Resources, neural network, C4.5
PENDAHULUAN Hampir semua manajer dalam perusahaan, sumber daya manusia tmenjadi salah satu perhatian utama. Oleh sebab  itu  perusahaan  tertarik  untuk melakukan  pemilihan  karyawan  secara tepat. Setelah merekrut karyawan, manajemen memperhatikan dengan kinerja  karyawan  ini  untuk  ditempatkan pada  tempat  yang  sesuai.  Penambangan data  adalah  bidang  penemuan  informasi dan  pengetahuan  yang  baru  dan  handal (Han  et  al.,  2011).  Penambangan  data memiliki  beberapa  tugas  seperti  asosiasi rule  mining,  klasifikasi  dan  prediksi,  dan clustering.
Penambangan  Data  (Witten,  2011) didefinisikan  sebagai  proses  penemuan pola  dalam  data.  Berdasarkan  tugasnya, penambangan data dikelompokkan menjadi (Larose, 2005) deskripsi, estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  c lustering,
Asosiasi. Proses dalam tahap data klasifikasi.  Proses  kedua  adalah klasifikasi,  dimana  data  tes  digunakan untuk  memperkirakan  akurasi  dari rule klasifikasi. (Han, 2006). Proses klasifikasi didasarkan pada empat komponen:  (Gorunescu, 2011) a. Kelas
Variabel  dependen    yang  berupa kategorikal  yang  merepresentasikan
‘label’  yang  terdapat  pada  objek. Contohnya:  resiko  penyakit  jantung, resiko  kredit, customer  loyalty ,  jenis gempa.
b. Predictor Variabel independen yang direpresentasikan  oleh  karakteristik (atribut)  data.    Contohnya:  merokok, minum alkohol, tekanan darah, tabungan, aset, gaji.
c. Training dataset
Satu  set  data  yang  berisi  nilai  dari kedua  komponen  di  atas  yang digunakan  untuk  menentukan  kelas yang cocok berdasarkan predictor.
d. Testing dataset Berisi data baru yang akan diklasifikasikan  oleh  model  yang telah  dibuat  dan  akurasi  klasifikasi dievaluasi

## TINJAUAN PUSTAKA
Metode C4.5
J.  Ross  Quinlan,  seorang  peneliti  di bidang machine learning , membuat sebuah  algoritma decision  tree yang dikenal dengan ID3 ( Iterative Dichotomiser ). Quinlan kemudian membuat  algoritma  C4.5  (sering  disebut dengan pohon keputusan) yang merupakan  pengembangan  dari  algoritma
ID3  (Han, 2006). Algoritma ini memiliki kelebihan, yaitu mudah dimengerti, fleksibel,  dan  menarik  karena  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk  gambar (pohon  keputusan)    (Gorunescu,  2011). Algoritma  C4.5  merupakan struktur pohon  dimana  terdapat  simpul  yang mendeskripsikan  atribut-atribut,  setiap cabang  menggambarkan  hasil  dari  atribut yang
diuji, dan
setiap
daun menggambarkan  kelas.  Algoritma  C4.5 secara rekursif mengunjungi setiap simpul keputusan,  memilih  pembagian  yang optimal,  sampai  tidak  bisa  dibagi  lagi. Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep information  gain atau entropy  reduction untuk  memilih  pembagian  yang  optimal (Han, 2006).
Jaringan Syaraf Tiruan Neural  network  adalah    (Han,  2006)  satu set  unit  input/output  yang  terhubung dimana  tiap  relasinya  memiliki  bobot. Sejak  tahun  1950-an,    neural  network telah  digunakan  untuk  tujuan  prediksi, bukan  hanya  klasifikasi  tapi  juga  untuk regresi  dengan  atribut  target  kontinu (Vercellis, 2009).
Multilayer perceptron (MLP) disebut juga multilayer  feedforward  neural  network merupakan  algoritma  yang  paling  luas digunakan.  Menurut  Wong,  Bodnovich dan  Selvi  (1997),  sekitar  95%  aplikasi bisnis yang menggunakan neural network, memakai  algoritma  ini  (Vecellis,  2009). Salah  satu  kelebihan  neural  network adalah  cukup  baik  dalam  menangani  data yang mengandung noise  (Larose, 2005). MLP  terdiri  dari    input  layer,  satu  atau lebih  hidden  layer,  dan  output  layer. Berikut  penjelasan  masing-masing  layer:
(Vercellis, 2009)
1. Input layer Input layer untuk menerima nilai masukan
dari  tiap  record  pada data.  Jumlah  simpul input  sama  dengan  jumlah  variabel prediktor.
2. Hidden layer Hidden  layer  mentransformasikan  nilai input di dalam network.
3. Output layer
Garis  yang  terhubung  dengan  Output layer  berasal  dari  hidden  layer  atau  input layer  dan  mengembalikan  nilai  keluaran yang bersesuaian dengan variabel prediksi.
1. Metode  Evaluasi  dan  Validasi  Algoritma Klasifikasi Penambangan Data Untuk  mengukur  akurasi  algoritma klasifikasi,  metode  yang  dapat  digunakan antara lain cross validation dan confusion matrix Untuk  mengembangkan  aplikasi ( development )  berdasarkan  model  yang dibuat, digunakan Rapid Miner.
1. Cross Validation
Cross validation adalah pengujian standar yang  dilakukan  untuk  memprediksi error
rate .  Data training dibagi  secara  random ke  dalam  beberapa  bagian  dengan perbandingan  yang  sama  kemudian error rate dihitung  bagian  demi  bagian, selanjutnya  hitung  rata-rata  seluruh error rate untuk mendapatkan error rate secara keseluruhan.

## Confusion matrix
Metode  ini  menggunakan  tabel  matriks seperti  padaTabel  1  jika  data  set  hanya terdiri  dari  dua  kelas,  kelas  yang  satu dianggap sebagai positif dan yang lainnya negatif  (Bramer, 2007).
Tabel 1  Model Confusion Matrix (Bramer, 2007) Klasifikasi yang benar Diklasifikasikan sebagai + - + true positives false negatives - false positives true negatives True  positives adalah  jumlah record positif  yang  diklasifikasikan  sebagai positif, false  positives adalah  jumlah record negatif  yang  diklasifikasikan sebagai  positif, false  negatives adalah jumlah record positif yang
diklasifikasikan  sebagai  negatif, true negatives adalah  jumlah record negatif yang  diklasifikasikan  sebagai  negative, kemudian masukkan data uji. Setelah data uji  dimasukkan  ke  dalam confusion matrix ,  hitung  nilai-nilai  yang  telah dimasukkan  tersebut  untuk  dihitung jumlah sensitivity ( recall ), specificity , precision dan accuracy . Sensitivity digunakan  untuk  membandingkan  jumlah
TP  terhadap  jumlah record yang    positif sedangkan specificity
adalah perbandingan jumlah  TN terhadap jumlah record yang  negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Atribut-atribut  beserta  nilainya  mengenai pemilihan karyawan terdapat pada tabel 2, terdiri  dari    tujuh  atribut  prediktor  dan
satu atribut kelas. Pemodelan menggunakan aplikasi rapidminer. Tabel 2. Atribut dan Nilai No Atribut Nilai 1 Umur muda, sedang, tua 2 Status belum menikah, menikah, duda/janda 3 Sekolah negeri, swasta 4 Jenjang D3, S1 5 Nilai cukup, kurang 6 Pengalaman ada, tidak ada 7 domisili sesuai, tidak 8 Kesimpulan diterima, tidak diterima Penelitian ini dilakukan terhadap pemilihan  karyawan  calon surveyor yang tugasnya  menganalisa  calon  pelanggan. Penerimaan karyawan hanya untuk karyawan  yang  berjenis  kelamin  laki-laki karena pekerjaan ini merupakan pekerjaan lapangan  dan  dilakukan  pada  waktu  yang tidak  menentu  sehingga  atribut  jenis kelamin  tidak  masuk  sebagai  atribut predictor. Jenjang pendidikan yang diinginkan  oleh  perusahaan  untuk  bidang pekerjaan  ini  adalah  lulusan  D3  atau  S1 baik  dari  perguruan  tinggi  negeri  ataupun swasta.  Perusahaan  ini  memiliki  banyak cabang  sehingga  atribut  domisili  juga menjadi atribut predictor. Pemilihan calon karyawan  saat  ini  dilakukan  dengan  cara seleksi  administrasi  dan  wawancara. Tidak  ada  tes  lainnya.  Pewawancara adalah  kepala  cabang.  Jika  memenuhi kualifikasi  menurut  pewawancara  maka diterima.  dari    Data  yang  diperoleh sebanyak  56  data  pelamar  dan  hasil seleksinya.
Penelitian  ini  menerapkan  dua  algoritma yaitu  C4.5  dan  jaringan  syaraf  tiruan. Kemudian dua model yang dihasilkan dari dua  algoritma  dibandingkan  akurasinya. Gambar  1  adalah  model  yang  dihasilkan dari  algoritma  C4.5.  Gambar  2  adalah model  yang  dihasilkan  dari  jaringan syaraf tiruan.
Gambar 1  Model Algoritma C4.5
Pohon  yang  dihasilkan  dengan  algoritma C4.5  adalah rule yang  dapat  digunakan menentukan  calon  karyawan  yang  layak diterima. Hasil penerapan dengan jaringan syaraf tiruan dapat dilihat pada keterangan di bawah Gambar 2
Gambar 2  Model  Jaringan Syaraf Tiruan
Hidden 1
========
Node 1 (Sigmoid) ---------------- umur: 1.109 status: 0.857 sekolah: 1.148 jenjang: 0.286 Nilai: 0.628 pengalaman: -1.977
Domisili: -0.321 Threshold: -0.648
Node 2 (Sigmoid) ---------------- umur: -0.422 status: -0.226 sekolah: -2.075 jenjang: -0.249 Nilai: -0.131 pengalaman: 2.888 Domisili: -0.245 Threshold: 0.882
Node 3 (Sigmoid) ---------------- umur: 0.862 status: 0.442 sekolah: 1.608 jenjang: 0.203 Nilai: 0.294 pengalaman: -2.498 Domisili: 0.020 Threshold: -0.401
Node 4 (Sigmoid) ---------------- umur: 3.314 status: 0.618 sekolah: 1.783 jenjang: 0.030 Nilai: 1.719 pengalaman: -3.020 Domisili: -1.415 Threshold: -0.887
Node 5 (Sigmoid)
----------------
umur: 2.927 status: 0.669 sekolah: 1.470 jenjang: 0.080 Nilai: 1.546 pengalaman: -2.691 Domisili: -1.184 Threshold: -0.903
Node 6 (Sigmoid) ---------------- umur: 3.512 status: 0.206 sekolah: 2.746
jenjang: -2.655
Nilai: 1.627 pengalaman: -3.295 Domisili: -0.266 Threshold: -0.608
Output ======
Class 'diterima' (Sigmoid) -------------------------- Node 1: -0.656 Node 2: 2.701 Node 3: -1.242 Node 4: -2.609 Node 5: -2.192 Node 6: -2.536
Threshold: 2.419 Class 'tidak' (Sigmoid) ----------------------- Node 1: 0.671 Node 2: -2.694 Node 3: 1.243 Node 4: 2.579
Node 5: 2.203 Node 6: 2.540 Threshold: -2.427

## Pengujian Algoritma

## Cross Validation
Dalam  penelitian  ini  digunakan 10  fold- cross  validation dimana  56  data training
dibagi secara random ke dalam 10 bagian dengan perbandingan yang sama
kemudian error  rate dihitung  tiap bagiannya.

## Confusion Matrix
Tabel confusion  matrix yang  dihasilkan dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  yang merupakan  hasil  penerapan  algoritma C4.5  dan  Gambar  4  hasil  penerapan jaringan syaraf tiruan.
Gambar 3 Confusion Matrix untuk Algoritma C4.5
Akurasi  model  yang  dihasilkan  dengan menerapkan  algoritma  C4.5 sebesar 87,5%  sedangkan  akurasi  penerapan dengan  jaringan  syaraf  tiruan  lebih  besar sebesar 89,29%
Gambar 4 Confusion Matrix untuk
Jaringan syaraf tiruan

## KESIMPULAN
Penelitian bertujuan untuk untuk meningkatan  kualitas  pemilihan  calon karyawan khususnya untuk jenis pekerjaan  surveyor  dengan  menerapkan penggalian  data  yang  merupakan  bidang yang  saat  ini  sedang  populer.    Tugas penambangan data di sini adalah klasifikasi  dengan  membandingkan  dua algoritma  klasifikasi  yaitu  C4.5  dan jaringan  syaraf  tiruan.    Pengujian  model yang  dihasilkan  menggunakan  metode Cross  Validation dan Confusion  Matrix . Berdasarkan pengujian, penerapan metode jaringan  syaraf  tiruan  menghasilkan model  yang  lebih  akurat  dibanding  C4.5. Agar  model  dapat  digunakan  secara umum,  khususnya  pada  bidang  pekerjaan ini maka sebaiknya data dikumpulkan dari berbagai  cabang  dari  perusahaan  yang sama  atau  bahkan  dari  perusahaan  yang berbeda di berbagai wilayah.

## REFRENSI
Al-Radaideh,  Qasem  A.  Using  Data Mining  Techniques  to  Build  a Classification  Model  for  Predicting employees  Performance.  IJACSA.
Vol 2 No 3. 2012  page 144
Bramer,  Max.  (2007). Principles  of  Data Mining . London: Springer
Gorunescu,  Florin  (2011). Data  Mining: Concepts,  Models,  and  Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer
Han, J.,&Kamber, M. (2006). Data Mining Concept and Tehniques .San Fransisco: Morgan Kauffman. Kusrini&Luthfi,E.T.(2009).Algoritma Data  Mining.  Yogyakarta:  Andi
Publishing.
Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge  in  Data .  New  Jersey:
John Willey & Sons, Inc.
Vercellis, Carlo (2009). Business Intelligent: Data Mining and Optimization  for  Decision  Making . Southern  Gate,  Chichester,  West Sussex: John Willey & Sons, Ltd.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.
(2011). Data Mining: Practical Machine  Learning  and  Tools . Burlington: Morgan Kaufmann
Publisher.