## ANALISIS PENERIMAAN KARYAWAN POSISI FIELD COLLECTOR MENGGUNAKAN  ALGORITMA C4.5 PADA PT. PRISMAS JAMINTARA JAKARTA
Ayuni Asistyasari 1 , Taufik Baidawi 2
Program Studi Sistem Informatika
1 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri
Jl. Kramat 18 Jakarta Pusat
Email : Ayunioasis26@gmail.com
2 Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Sukabumi Jl. Cemerlang No. 8 Sukakarya Sukabumi Email: taufiq.tfb@bsi.ac.id
Abstract —  PT  Prismas  Jamintara    one  the  service human    resources  company  every  month  selected employee  on  Field  Collector  position  for  customer needed.  The  process  of  human  resources  need  have criterias such as Old, Education, Experience and vehicle. The  purpose  of  processed  employee  is  customer  need. Algorithm C4.5 is one of the method for analysist datas used  entrophy  and  gain  concept.  With  that  Algorithm. made the decision tree to measure the best criteria and get  accuracy  value    71,54%+/- %+ /-9,13%,  precision 80,47% +/-8,16 and recall 83,78% +/-9,29% with  ROC value  0,721 .
Intisari — PT. Prismas Jamintara sebagai perusahaan penyedia jasa tenaga kerja  setiap bulannya melakukan penerimaan  karyawan  posisi Field  Collector untuk memenuhi kebutuhan pelanggannya. Proses penerimaan  karyawan  tersebut  melalui  tahap  seleksi penilaian  kriteria-kriteria  seperti  usia,  pendidikan, pengalaman  dan  kepemilikan  kendaraan.  Hal  itu dilakukan  untuk  mendapatkan  kriteria  yang dibutuhkan  oleh  pelangganya.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat menganalisis data dalam jumlah yang banyak menggunakan konsep entropy dan gain . Dengan algoritma tersebut dibuatkan analisis  pohon  keputusan  untuk  mengukur  kriteria terbaik  dan  menghasilkan  angka  akurasi  71,54%+/- 9,13%, precision 80,47% +/-8,16 dan recall 83,78% +/- 9,29% serta dengan angka curva ROC 0,721 .
Kata  Kunci :  penerimaan  karyawan,  decision  tree, algoritma c4.5.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang  saat  ini  berkembang  dengan  pesat  tidak  selalu berpengaruh  positif  terhadap  kualitas  para  pencari kerja. Ditambah lagi dengan pertumbuhan jumlah para pencari kerja yang tinggi membuat perusahaan harus
lebih  selektif  dalam  menyeleksi  calon  pegawai  agar mendapatkan pegawai yang sesuai dengan kriteria..
Menurut  Purnomo,  dkk  (2010).  “Untuk menentukan  calon  pegawai  yang  memenuhi  kriteria maka dibutuhkan rekomendasi yang tepat. Perekomendasian  yang  tepat  membutuhkan  jumlah data  yang  banyak,  Algoritma  C4.5  merupakan  salah satu  metode  yang  dapat  menganalisis  data  dalam jumlah yang banyak atau biasa disebut data mining “.
PT Prismas Jamintara yang beralamat di Jl. Jend. Sudirman  Kav.26  adalah  salah  satu  penyedia  tenaga kerja  outsourcing  di  Indonesia.  Salah  satu permasalahan  yang  dihadapi  PT  Prismas  Jamintara yaitu  menentukan  calon  pegawai  sesuai  dengan kriteria  yang  dibutukan  oleh  klien  pada  posisi  field collector.
Menurut Purnomo, dkk (2010). “Algoritma C4.5 dapat  diimplementasikan  dalam  pembuatan  aplikasi sistem  penunjang  keputusan  penerimaan  pegawai”. Atas dasar hal tersebut penulis menganalisa data yang ada  menggunakan  algoritma  c4.5  dan  menghasilkan rekomendasi  kepada  PT  Prismas  Jamintara  Jakarta dalam    menentukan  calon  pegawai  sesuai  dengan kriteria yang dibutukan oleh klien.

## II. KAJIAN LITERATUR
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  kajian  literature dari  berbagi  sumber  yang  sudah  terangkum  dibawah ini : A. KDD ( Knowledge discovery in database) Menurut Kusrini dan Luthfi (2009). “Istilah data mining dan  KDD  seringkali  digunakan  secara bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki
konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu hapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining”.
Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Data Selection
2. Pre-processing/ Cleaning
3. Transformation 4. Data mining 5.
Interpretation/ Evalution

## B. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  menurut  Kusrini  dan  Luthfi (2009).  “merupakan  Metode  klasifikasi  dan  prediksi yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami.  Dan  mereka  juga  dapat  diekpresikan  dalam bentuk  bahasa  basis  data  seperti Structured  Query Langueage untuk  mencari record pada  kategori tertentu”.

## C. Algoritma C4.5
Menurut  Dennis,  dkk.  (2013).  “Algoritma  c4.5 dapat menangani data numeric dan diskret. Algoritma C4.5 menggunakan rasio perolehan ( gain ratio )”.
Namun  Sebelum  menghitung  rasio  perolehan, perlu  dilakukan  perhitungan  nilai  informasi  dalam atuan  bits  dari  suatu  kumpulan  objek,  yaitu  dengan menggunakan konsep :
1. Konsep Entropy Menurut  Dennis,  dkk.  (2013). Entropy (S) “merupakan  jumlah  bit  yang  dibutuhkan  untuk menyatakan  suatu kelas”.  semakin  kecil  nilai  Entropy maka  akan  semakin Entropy digunakan  dalam mengekstrak  suatu  kelas.  Entropi  duganakan  untuk mengukur ketidakaslian S.
Gambar II.1. Grafik Entropy
Adapun untuk penghitungan Entropy dengan perhitungan :
∗ 2 Keterangan : S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S pi
: proporsi dari Si terhadap S
2. Konsep Gain
Menurut  Dennis,  dkk.  (2013).  Gain  (S,A) merupakan “Perolehan informasi dari atribut A relative terhadap output data  S”.  Perolehan informasi  didapat dari  output  data  atau  variabel  dependent  S  yang dikelompokkan  berdasarkan  atribut  A,  dinotasikan dengan gain (S,A).
, | | | | ∗ Keterangan : A
: Atribut S : Sampel n : Jumlah partisis himpunan atribut A |Si|
: Jumlah sampel pada pertisi ke –i
|S| : Jumlah sampel dalam S

## D. Rapid Miner
Menurut Dennis, dkk. (2013).  “Perangakat lunak yang bersifat terbuka ( open source ). Rapid Miner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining,  text  mining dan  analisis  prediksi Rapid  Miner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam  memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik”.

## III. BAHAN DAN METODE
Adapun  metode  penelitian  yang  penulis gunakan adalah sebagai berikut  :
A.
Observasi Penulis melakukan observasi langsung yang di laksanakan  mulai  tangga  18  april  –  18  mei 2016  di  PT.  Prismas  Jamintara,  Harmoni, Jakarta  Pusat.  Kegiatan  dari  observasi  yang penulis  lalukan  adalah  mengumpulkan  data daftar pelamar di PT. Prismas Jamintara.
B. Wawancara Wawancara di lakukan di bagian HRD (Human
Resource  Development) di  PT.  Prismas Jamintara,  Harmoni,  Jakarta  Pusat.  Dengan menanyakan  tentang  syarat-syarat  apa  saja
yang  di  perlukan  untuk  dapat  lulus  dalam proses interview.
C. Studi Pustaka Studi  Pustaka  dilakukan  untuk  memperkuat penelitian.  Dengan  membaca beberapa  jurnal ilmiah,  buku-buku  yang  di  baca  di perpustkaan,  artikel  di  internet  yang berhubungan dengan tema penulisan penelitian ini.
Dari  kegiatan  tersebut  menghasilkan  data sampel dalam penelitian ini yang ditarik dengan teknik acak ( stratified random sampling )
Tabel III.1 Sampel Bulan Jumlah Transaksi Januari 62 Februari 48 Maret 53 Jumlah 163 Sumber : Divisi HRD PT Prismas Jamintara (2016)
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Proses  for  Data Mining ), yang terdiri dari 6 tahap yaitu :
1. Business/Research Understanding Phase
Proses perekrutan karyawan dengan posisi field collector  awalnya  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan  salah  satu  klien  yang  ada.  Namun permasalahan muncul ketika banyaknya pelamar yang tidak  sesuai  dengan  kriteria  dan  kemampuan  yang dibutuhkan.  Penulis  menggunakan  metode  Algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan pelamar yang ada agar sesuai  dengan  kriteria  dan  kemampuan  yang dibutuhkan.

## 2. Data Understanding Phase
Atribut-atribut yang menjadi patameter terlihata pada tabel III.2 yaitu:
Table III.2 Atribut dan Nilai Katagori No Atribut Nilai 1 Usia 18-35 >35 2 Kendaraan Ada Tidak Ada 3 Pendidikan SMP SMA D3 S1/S2 4 Pengalaman Ya Tidak Sumber : Pengolahan Data (2016) 3. Data Preparation Phase
Setelah  dilakukan preprocesiing data  yang didapat  dari  PT  Prismas  Jamintara  sebanyak  163 record . Untuk data training yang diambil sebanyak 130 data, dan data testing diambil sebanyak 33 data sesuai dengan rumus dibawah ini :
- Rumus Data Training ( Data Sampel * 80% ) = 163*80% = 130 data
- Rumus Data Testing ( Data Populasi * 20%) = 163*20%= 33 data
4. Modeling Phase
Tahap  ini  juga  disebut  tahap learning karena pada tahap ini data training diklasifikasikan oleh model dan  kemudian  menghasilkan  keputusan.  Pada penelitian  ini,  pembuatan  model  menggunakan algoritma C4.5.
5. Evaluation Phase
Pada tahap ini dilakukan pengujian model untuk mendapatkan  informasi  model  yang  akurat. Dalam penelitian ini pengujian model menggunakan confusion matrix dan  kurva  ROC/AUC  ( Area  Under  Cover ) Pengujian  model  menggunakan  menghasilkan  nilai accuracy , precision ,  dan recall menggunakan  rapid miner
6.

## Deployment Phase
Setelah  pembentukan  model  dan  dilakukan analisa  dan  pengukuran  pada  tahap  sebelumnya, selanjutnya  pada  tahap  ini  juga  diterapkan  model  ke proses seleksi karyawan.
.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  untuk  menentukan  pohon  keputusan dengan menggunakan algoritma c4.5 dengan memakai data training sebanyak 130 data, yaitu :
a.
Menyiapkan data training sebanyak 130 data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Data training biasanya  diambil  dari  data  primer yang  sebelumnya  sudah  dikelompokkan kedalam kelas-kelas masing-masing.
b. Hitung nilai entropy dan gain Setelah  dilakukan  perhitungan entropy dan gain didapat hasil nilai entropy sebagai berikut :
Tabel VI.1 Nilai entropy dan gain node 1
Pelamar  (s1)  (s2) Entro Gain Total 130 99 31 0.7924 Usia 0.001 ≤27 87 67 20 0.7778 >27 43 32 11 0.8203 Pend 0.011 SMA 101 74 27 0.8376 D3 13 11 2 0.6193 S1 16 14 2 0.5435 Kend 0.050 Ada 62 40 22 0.9383 Tidak 68 59 9 0.5638 Pengala 0.080 Ya 89 60 29 0.9106 Tidak 41 39 2 0.2811
Sumber : Pengolahan Data (2016)
Dari tabel IV.1 dapat dilihat nilai gain tertinggi ada pada atribut pengalaman yakni 0,080362 sehingga dapat disimpulkan sebagai akar dari pohon keputusan atau node awal.  Kemudian  dilakukan  kembali perhitungan nilai entropy dan gain untuk menentukan node  1.1 ,  nilai  yang  dihitung  berdasarkan  atribut pengalaman “ya” dan “tidak”.
Perhitungan  nilai entropy dan gain dapat dilihat pada tabel IV.2:
Tabel IV.2 Nilai entropy dan gain node 1.1
Pelamar (s1) (s2) Entro Gain Peng "Ya" 89 60 29 0.9106 Usia 0.0009 ≤27 53 35 18 0.9245 >27 36 25 11 0.8880 Pend 0.0044 SMA 85 58 27 0.9018
D3 2 1 1 1 S1 2 1 1 1 Kend 0.0756 Ada 44 23 21 0.9985 Tidak 45 37 8 0.6752
Sumber : Pengolahan Data (2016)
Berdasarkan  hasil  perhitunggan  tabel  IV.2 dapat  dilihat  nilai gain tertinggi  ada  pada  atribut
kendaraan yakni 0,075588 sehingga dapat disimpulkan kendaraan dijadikan node 1.1.
Tabel IV.3 Nilai entropy dan gain node 1.2
Pelama (s1) (s2) Entro Gain Pengalaman "Tidak" 41 39 2 0.2812 Usia 0.0135 ≤27 34 32 2 0.3228 >27 7 7 0 0 Pendidikan 0.0365 SMA 16 16 0 0
D3 11 10 1 0.4395 S1 14 13 1 0.3712 Kendaraan 0.0006 Ada 18 17 1 0.3095 Tidak 23 22 1 0.2580
Sumber : Pengolahan Data (2016)
Berdasarkan hasil perhitunggan tabel IV.3 dapat dilihat nilai gain tertinggi ada pada atribut pendidikan yakni 0,036518  sehingga  dapat  disimpulkan  pendidikan dijadikan node 1.2. Dan Setelah dilakukan perhitungan entropy dan gain hingga  node  terakhir  maka  akan menghasilkan pohon keputusan sebagai berikut :
Pengalaman Kerja = Ya = Tidak Kendaraan Ada Tidak
PendidikanTerakhir Pendidikan Terakhir
D3 SMA S1 Yes Ketegori Usia >27 ≤27 No Yes D3 Yes S1 No SMA Kategori Usia >27 ≤27 No Yes Pendidikan Terakhir SMA No Kendaraan S1 D3 Kendaraan Tidak Ada Kategori Usia No >27 ≤27 No No Ada Kategori Usia Tidak No ≤27 No >27 No No Sumber : Pengolahan Data (2016)
Gambar IV.1
Pohon keputusan perhitungan manual
Selain itu dilakukan perhitungan menggunakan aplikasi Rapid  Miner untuk  membandingkan
perhitungan  manual menggunakan aplikasi. Dari data testing  yang  diolah  menggunakan Rapid  Miner, maka akan  diketahui  pohon  keputusan  sebagai  gambar berikut.
Sumber : Pengolahan Data  (2016)
Gambar IV.2 Pohon keputusan menggunakan Rapid Miner
Dari  hasil  yang  ada  dapat  diecaluasi  dengan kriteria  seperti  akurasi,  kecepatan  dan  kehandalan. Nilai accurasi,  precision, dan recall dari  data  training dapat di evaluasi menggunakan rapid miner. Dan hasil evaluasi data yang ada adalah sebagai berikut
Sumber : Pengolahan Data (2016)
Gambar IV.3
Confusion Matrix (accuracy) data training
Sumber : Pengolahan Data (2016)
Gambar IV.4 Confusion Matrix (precision) data training
Sumber : Pengolahan Data  (2016)
Gambar IV.5 Confusion Matrix (recall) data training
Sedangkan  untuk  untuk  validasi  dapat menggunakan curva ROC . Dan hasil validasi penelitian ini adalah
Sumber : Pengolahan Data  (2016)
Gambar IV.6 Grafik ROC Model  yang  dihasilkan  dengan  metode  c4.5 terlihat pada nilai accuracy, peceision dan recall. Untuk klasifikasi  nilai AUC dapat  dibagi  menjadi  beberapa kelompok[3] : a) 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik b) 0.80-0.90 = klasifikasi baik c) 0.70-0.80 = klasifikasi cukup d) 0.60-0.70 = klasifikasi buruk e) 0.50-0.60 = klasifikasi salah

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil perhitungan  klasifikasi data training  dengan  model decision  tree menggunakan algoritma c4.5 yang dievaluasi dengan confusion matrix menghasikan angka akurasi 71,54%+-9,13%, precision 80,47%  +/-8,16  dan recall 83,78%  +/-9,29%  serta dengan angka curva ROC 0,721 dan disimpulkan hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada PT Prismas Jamintara Jakarta dalam  menentukan calon pegawai  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutukan  oleh klien.

## VI. REFERENSI
Dennis, Aprilia, Donny Aji Baskoro, Lia Ambarwati dan I  Wayan  Simri  Wicaksana.  2013.  Belajar  Data Mining dengan Rapid Miner. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama
Divisi  HRD.  2016.  Data  Seleksi  Karyawan.  Jakarta:  PT. Prismas Jamintara.
Gorunescu, Florin. 2011. Data mining :concepts, models, and  techniques Verlag  Berlin  Heidelberg  :
Springer.
Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
Purnomo, Joko,  Wawan Laksito YS, dan  Yustina Retno Wahyu  U.  2010.  Implementasi  Algoritma  C  4.5  dalam pembuatan alplikasi penunjang keputusan penerimaan pegawai  CV.  Dinamika  Ilmu.  ISSN:  2338-40.  Jakarta: ( p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/ download/ 158/26, diakses 20 Juni 2016).

## BIODATA PENULIS
Ayuni  Asistyasari,  S.  Kom.  Tahun  2016 Lulus  Program  Strata  Satu  (S1)  Program Studi  Sistem  Informatika  STMIK  Nusa Mandiri.
Taufik  Baidawi.  Tahun  2004  lulus  S1 Program  Studi  Sistem  Informasi  STMIK Bina Mulya  Jakarta.   Tahun 2011  lulus  S2 Jurusan  Magister  Ilmu  Komputer  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta.  Beberapa  tulisan yang dihasilkan diantaranya Jurnal Paradigma  AMIK  BSI  Jakarta  berjudul: Pemanfaatan Teknologi Informasi, Eksistensi Hak Kekayaan Intelektual Dalam Persefektif Hukum Siber (Cyber Law)  Vol. IX. No.3, Agustus 2007. Prosiding Seminar Nasional Nasional Inovasi  dan  Tren  (SNIT)  BSI  2013  dengan  Judul:  1.  Sistem Pakar Identifikasi Penanggulangan Hama dan Penyakit Pada Anggrek  Phalaenopsis  Berbasis  Web.    2.  Implementasi  E-
Learning Untuk Menunjang Sistem Pembelajaran
Menggunakan  Server  Cloud  Desktop  Computing  Dengan Metode EYEOS. Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa Vol.  IV  No. 1  Februari  2015 berjudul: Perancangan Animasi Interaktif Pengenalan Bahasa Inggris Dasar Bagi Anak Kelas 1 dan  2  Pada  SDN  Teluk  Pucung  VII  Bekasi.  Jurnal  Swabumi AMIK  BSI Sukabumi Vol.III No.  1  September  2015 berjudul: Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Tanaman  Anggrek Pada  Ud.  Sanjiwani  Orchid  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting.