## Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 dalam Menentukan Rekam Jejak Kinerja Dosen STT Harapan Medan
Rismayanti
1 Program studi teknik informatika,
Universitas Harapan Medan
risma.stth@gmail.com Fera Damayanti 2 Program studi teknik informatika, Universitas Harapan Medan
feradamayantii@gmail.com
Khairunnisa
3 Program studi teknik informatika, Universitas Harapan Medan khairunnisajv2@gmail.com
Abstract — Kinerja  kerja  dosen  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting  dalam  upaya lembaga  perguruan  tinggi  untuk  mencapai  tujuannya.  oleh  karena  itu  perguruan  tinggi  perlu melakukan evaluasi dan penilaian yang menggambarkan kinerja dosen sebagai prestasi kerja yang dihasilkan  oleh  dosen  tersebut  sesuai  dengan  peranannya.  Evaluasi  dan  penilaian  kinerja  dosen yang dilakukan di STT Harapan masih belum maksimal sehingga tingkat kesadaran setiap dosen untuk  meningkatkan  kinerjanya  juga  tidak  maksimal.  Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan data mining algoritma C4.5 dalam  menentukan  rekam  jejak  kinerja  dosen  berdasarkan  3  atribut input (publikasi,  pengabdian  dan  pengajaran)  dan  1  atribut output yang  bernilai  kinerja  “kurang” “cukup”  dan  “tinggi”.  Hasil  penelitian  berupa decision  tree beserta rule s  yang  memberikan informasi  hasil  evaluasi  kinerja  dosen  STT  Harapan  Medan  dalam  melaksanakan  tri  darma perguruan tinggi.
Kata Kunci— Data Mining ; Algoritma C4.5 ; Decision Tree

## I. PENDAHULUAN
Kinerja  dosen  pada  suatu  perguruan  tinggi merupakan  prilaku  nyata  yang  ditampilkan  setiap dosen  sebagai  prestasi  kerja  yang  dihasilkan  oleh dosen  tersebut  sesuai  dengan  peranannya.  Penilaian kinerja  dosen  merupakan  suatu  proses  di  mana lembaga melakukan penilaian terhadap kinerja dosen dan  mengevaluasi  hasil  pekerjaan  dosen.  Ada berbagai  cara  dalam  melakukan  evaluasi  dan penilaian kinerja dosen, dan di STT Harapan evaluasi dan  penilaian  kinerja  dosen  yang  dilakukan  adalah dengan  cara  pengisian  angket  oleh  mahasiswa  yang menilai  kinerja  dosen  dalam  hal  pengajaran.  Hal tersebut  tentunya  masih  belum  maksimal  dalam melakukan  evaluasi  dan  penilaian  terhadap  kinerja dosen,  akibat  nya  muncul  permasalahan  di  mana
dosen  di  STT  Harapan  tidak  memperoleh  umpan balik  yang  maksimal  dari  lembaga  atas  hasil kerja  mereka  sehingga  tingkat  kesadaran  setiap dosen  untuk  meningkatkan   kinerjanya   juga   tidak maksimal    baik    itu    dalam    hal  kinerja  tri  darma perguruan tinggi maupun prestasi hasil kerja lainnya.
Data  Mining Algoritma C4.5 cocok  digunakan untuk  membentuk decision  tree yang  berguna  untuk mengeksplorasi data dan menemukan hubungan yang tersembunyi  antara  sejumlah  variabel  input  dengan satu  variabel  target.  Penerapan Data    Mining Algoritma C4.5 dalam  menggali  informasi  terhadap data-data    yang  berkaitan  dengan  kinerja  dosen  di STT  Harapan,  yang  meliputi  data  diri  dosen,  kinerja dosen  di  bidang  tri  darma  perguruan  tinggi  akan berpotensi  menghasilkan  informasi  baru  yang berguna  bagi  STT  Harapan  dalam  melakukan
evaluasi dan penilaian terhadap kinerja dosen. Selain itu  dosen  diharapkan  dapat  lebih  termotivasi  dalam meningkatkan kinerja kerja sehingga dapat mempermudah  dalam  mengajukan  usulan  kenaikan jabatan fungsional maupun serdos.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Data Mining
Secara sederhana Data Mining adalah penambangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data yang  sangat  besar. Data  Mining merupakan  proses iteratif  dan  interaktif  untuk  menemukan  pola  atau model  baru  yang  dapat  digeneralisasi  untuk  masa yang  akan  datang,  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu database yang  sangat  besar( massive database )[4]. Data mining disisi lain adalah kegiatan meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set data berukuran besar[9].
Sebagai  suatu  rangkaian  proses, Data  Mining dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Tahap-tahap tersebut  bersifat  interaktif  di  mana  pemakai  terlibat langsung atau dengan perantara knowledge base [10], terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan dalam Data Mining

## B. Pengelompokan Data Mining
Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan yaitu: [1] 1. Deskripsi Menggambarkan  pola  dan  kecenderungan  yang terdapat  dalam  data,  deskripsi  dari  pola  dan kecenderungan  sering  memberikan  penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2. Estimasi
Estimasi hampir  sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori.
3. Prediksi Dalam prediksi, nilai dari hasil akan ada di  masa mendatang.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel katagori.
5. Pengklusteran Merupakan  pengelompokan record ,  pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek- objek yang memiliki kemiripan.
6. Asosiasi Menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu waktu.

## C. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 memiliki  kelebihan  utama  yaitu dapat  menghasilkan  model  berupa tree atau  aturan yang  mudah  diinterpretasikan,  memiliki  tingkat akurasi yang dapat diterima, dapat menangani atribut bertipe  diskrit  dan  numerik[5].  Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk decision tree berdasarkan kriteria-kriteria pembentuk decision [7]. Menurut[2] Rumus algoritma C4.5 terbagi  menjadi  2  rumus,  yang  pertama  rumus untuk mencari nilai Gain yaitu:
) ( * | | ) ( ) , ( 1     n i i i S Entropy S S S Entropy A S Gain
Keterangan:
S = himpunan kasus
A = fitur n = jumlah partisi atribut A
|S i | = proporsi S i terhadap S
|S| = jumlah kasus dalam S
Dan  rumus  yang  kedua  adalah  untuk  mencari  nilai Entropy , yaitu:
i i n i P P S Entropy 2 1 log * ) (    
Keterangan: S = himpunan kasus n = jumlah partisi S P i = proporsi S i terhadap S
D. Decision Tree
Decision  tree adalah  struktur flowchart yang mempunyai tree (pohon),  di  mana  setiap  simpul internal  menandakan  suatu  tes  atribut,  setiap  cabang
merepresentasikan  hasil  tes,  dan  simpul  daun merepresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas[8]. Decision  tree adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  pengklasifikasian  dan  prediksi karena memiliki kemudahan dalam interpretasi hasil. Decision  tree dan  algoritma C4.5 merupakan  dua model  yang  tidak  terpisahkan,  oleh  karena  itu  untuk membangun  sebuah decision  tree ,  dibutuhkan algoritma C4.5[6].
Untuk  mengklasifikasikan  sampel  yang  tidak diketahui, nilai atribut dari sampel tersebut di uji oleh decision tree . Suatu jalur ditelusuri dari root ke node leaf yang  memiliki  prediksi  kelas  untuk  sampel tertentu.  Saat decision  tree dibuat,  kebanyakan  dari cabang  mungkin  memperhatikan noise pada training data , tree  prunning berusaha  untuk  mengidentifikasi dan  membuat  cabang-cabang  tersebut  dengan  tujuan memperbaiki akurasi klasifikasi pada data yang tidak kelihatan[3].

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Analisis Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengumpulan data  dengan  mengambil  objek  penelitian  pada  data rekam  jejak  kinerja  dosen  dalam  melaksanakan  tri darma perguruan tinggi yang terhitung dari TA 2015 sd  2017.  Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini merupakan data yang diperoleh dari LPPM(Lembaga Publikasi dan Pengabdian Masyarakat) dan Lembaga Penjamin Mutu di STT Harapan Medan.
B. Analisis Data
Sebelum melakukan proses mining menggunakan algoritma C4.5 ,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan proses  analisis  data.  Data  yang  digunakan  dan dianalisis  yaitu  data  kinerja  dosen  STT  Harapan Medan  dalam  melaksanakan  tri  darma  perguruan tinggi,  di  mana  pada  data  tersebut  ada  beberapa atribut  yang  digunakan  untuk  menentukan  rekam jejak  kinerja  dosen  yaitu  meliputi; score publikasi, score pengabdian,  kemampuan  menjelaskan(A), kemampuan memotivasi(B), kemampuan mengadakan  variasi(C),  kemampuan  mengelola kelas(D),  kemampuan  bertanya(E),  sikap  dosen(F), fungsi  dosen(G)  dan  penilaian(H),  seperti  terlihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Kinerja Tri Darma Perguruan Tinggi Dosen STT Harapan Medan
C. Praprocessing Data
Berdasarkan  tabel  1,  maka  dilakukan  proses praprocessing  data yaitu  dengan  menggabungkan  8 atribut (A sd H) dari 10 atribut input tersebut menjadi 1  atribut  yaitu  atribut  “ score pengajaran”,  sehingga atribut input yang  digunakan  ada  3  yaitu; score publikasi, score pengabdian  dan score pengajaran, seperti terlihat pada tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Atribut Input

## D. Transformasi Data
Berdasarkan  3  atribut input ( score publikasi, score pengabdian  dan score pengajaran),  maka diperoleh  1 atribut output yang dibedakan menjadi 3 klas nilai kinerja yaitu kinerja “kurang”, “cukup” dan
“tinggi”.  Penentuan  nilai  kinerja  dilihat  berdasarkan score publikasi, score pengabdian  dan score pengajaran.
Score publikasi diperoleh dari jumlah banyaknya publikasi  dosen  dikalikan  dengan  nilai  angka  kredit publikasi  yang  terdapat  pada  pedoman  penilaian angka  kredit  kenaikan  pangkat/jabatan  akademik dosen.  Kemudian score pengabdian  diperoleh  dari jumlah  pengabdian  masyarakat  yang  telah  dilakukan dosen  STT  Harapan  Medan.  Dan  untuk score pengajaran, score diperoleh  dari  penjumlahan  nilai rata-rata point pengajaran  A  sd  H  pada  masing- masing  dosen.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dapat dilakukan transformasi pada data kinerja 85 dosen di STT Harapan Medan sebagai berikut pada tabel 3.
Tabel 3. Transformasi Data Kinerja Dosen STT Harapan Medan
E. Merancang Decision Tree dengan Algoritma C4.5
Berdasarkan  tabel  3,  maka  dilakukan  proses perhitungan Gain dan Entropy untuk  menentukan akar  ( root )  dari  pohon  keputusan  dalam  membantu menentukan rekam jejak kinerja dosen. Di bawah ini adalah  hasil  perhitungan Gain dan Entropy  node 1, pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Gain dan Entropy pada Node 1.
Dari  hasil  tabel  4,  dapat  diketahui  atribut  dengan Gain tertinggi adalah score publikasi, yaitu 1,025785. Dengan  demikian score publikasi  dapat  dijadikan sebagai node akar.  Dari  hasil  perhitungan  nilai Gain dan Entropy pada node 1,  maka  dapat  digambarkan decision tree sementara terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Decision Tree Node 1 Penentuan Rekam Jejak Kinerja Dosen
Ada  4  nilai  atribut  dari  “ score publikasi”  yaitu tidak ada, kurang, cukup dan tinggi. Berdasarkan data kinerja 85 dosen, maka score publikasi yang bernilai “tidak  ada”  dan  “kurang”  sudah  mengklasifikasikan nilai  menjadi  1  keputusan  yaitu  kinerja  “kurang”. Kemudian  untuk score publikasi  bernilai  “tinggi” juga  sudah  mengklasifikasikan  nilai  menjadi  1 keputusan  yaitu  kinerja  “tinggi”.  Sedangkan  “ score publikasi” yang bernilai “cukup” belum
mengklasifikasikan  nilai  menjadi  1  keputusan, sehingga  perlu  dilakukan  proses  perhitungan Gain dan Entropy lebih lanjut, terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Gain dan Entropy pada Node 1.1
Berdasarkan  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  atribut dengan Gain tertinggi adalah score pengabdian yaitu 0,918296. Dengan demikian, score pengabdian dapat menjadi node cabang  dari score publikasi  bernilai “cukup”. Untuk atribut score pengabdian memiliki 4 nilai atribut yaitu tidak ada, kurang, cukup dan tinggi. Ke-4  nilai  atribut  tersebut  sudah  mengklasifikasikan kasus  menjadi  satu  keputusan,  sehingga  dapat digambarkan  decision  tree  akhir  dalam  menentukan rekam  jejak  kinerja  dosen  STT  Harapan  Medan, terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Decision Tree Node 1.1 Penentuan Rekam Jejak Kinerja Dosen STT Harapan Medan
VI. IMPLEMENTASI
Implementasi dilakukan menggunakan salah satu software  Data  Mining yaitu Rapid  Miner  5.3.015 . Semua  atribut input dan  atribut output disimpan dalam  format xlsx ,  kemudian  di import ke software Rapid Miner 5.3.015 dan menghasilkan decision tree sebagai berikut, pada gambar 3.
Gambar 3. Decision Tree Penentuan Rekam Jejak Kinerja Dosen STT Harapan Medan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka rules  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  penentuan rekam  jejak  kinerja  dosen  STT  Harapan  Medan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: 1. IF Score Publikasi  “Kurang” THEN Kinerja “Kurang”
2. IF  Score Publikasi  “Tidak  Ada” THEN Kinerja “Kurang” 3. IF  Score Publikasi  “Tinggi” THEN Kinerja “Tinggi”
4. IF Score Publikasi  “Cukup” And Score Pengabdian “Cukup” THEN Kinerja “Cukup”
5. IF Score Publikasi  “Cukup” And Score Pengabdian “Kurang” THEN Kinerja “Kurang” 6. IF Score Publikasi  “Cukup” And Score Pengabdian  “Tidak  Ada” THEN Kinerja “Kurang” V. KESIMPULAN Setelah melakukan analisis, perancangan, impelementasi  beserta  pengujian  dalam  menerapkan algoritma C4.5 untuk  menentukan  rekam  jejak kinerja  dosen  STT  Harapan,  maka  diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Hasil decision tree penentuan rekam jejak kinerja dosen  STTH  Medan  menghasilkan  keputusan bahwa dosen yang berkinerja tinggi adalah dosen yang memiliki score publikasi tinggi.
2. Dosen  yang  berkinerja  “cukup”  adalah  dosen yang  memiliki score publikasi  dan score pengabdian bernilai cukup.
3. Dosen  yang  berkinerja  “kurang”  adalah  dosen yang  memiliki score publikasi  dan score pengabdian “ Tidak Ada” dan “Kurang”.

## REFERENSI
[1] Gunadi,  Goldie,  Indra  Sensue,  “Penerapan  Data  Mining Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk
Buku  dengan  Menggunakan  Algoritma  Aprior  dan  Frequent
Pattern  Growth(Fb:Growth):  Studi  Kasus  Percetakan Gramedia”, Jurnal Telematika M.Kom Vol. 4, No.1, 2012.
[2] Syahputra,  Guntur,  “  Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam Analisa  Kelayakan  Penerima  Bonus  Tahunan  Pegawai(Studi Kasus:  PT.  Multi  Pratama  Nauli  Medan)”,  Jurnal  Mantik Penusa, Vol. 16, No. 2, Desember 2014.
[3] Ina,  Wenefrida  Tulit,  “Klasifikasi  Data  Rekam  Medis Berdasarkan  Kode  Penyakit  International  Menggunakan Algoritma C4.5”, Jurnal Media Elektro, Vol. 1, No. 3, 2013.
[4] Luvia,  Yuni  Sara,  Dedi  Hartama  n  dkk,  “  Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Predikat  Keberhasilan Mahasiswa  di Amik Tunas  Bangsa”, JURASIK(Jurnal  Riset Sistem Informasi  & Teknik Informatika), Vol. 1, No.  1, Juli 2016.
[5] Rismayanti, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  di  STT  Harapan  Medan”,
Jurnal Media Infotama, Vol. 12, No. 2, September 2016.
[6] Rismayanti,  “Decision  Tree  Penentuan  Masa  Studi Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika(Studi  Kasus:  Fakultas Teknik  dan  Komputer  Univ.  Harapan  Medan)”,  QUERY: Jurnal Sistem Informasi, Vol. 2, No. 1, April 2018.
[7] Wajhillah,  Rusda,  Ita  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 untuk  Prediksi  Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis Web”, KLIK(Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer)”, Vol. 4, No. 2, September 2017.
[8] Sunjana,  “Aplikasi  Data  Mining  Data  Mahasiswa  dengan Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  “,  SNATI  Yogyakarta, 2010.
[9] Swastina,  Liliana,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa”, Jurnal Gema Aktualita, Vol.
2, No. 1, 2013.
[10] Yunus,  Mahmud,  Harry  Soekotjo  n  dkk,  “  SPK  Pemilihan
Calon Pendonor Darah Potensial dengan Algoritma C4.5 dan
Fuzzy Tahani”, Jurnal EECCIS, 2014, Vol.8 No1.