## Klasifikasi Hasil Seleksi Kompotensi Dasar CPNS Menggunakan Metode

## Decision Tree
Ravensky T. Silangen 1 dan Muhammad Yahya Matdoan 1*
1 Program Studi Statistika FMIPA Universitas Pattimura Ambon, Indonesia *Corresponding author: keepyahya@gmail.com
ABSTRAK – Pegawai  Negeri  Sipil    (PNS)  merupakan  salah  satu  pekerjaan  yang  diminati  berbagai  kalangan  masyarakatdi Indonesia. Kebutuhan  SDM  yang  berkualitas  dan  berdaya  saing  di  era  globalisasi  ini  mengharuskan  pemerintah lebih  serius  dalam melakukan  perekrutan  terhadap  calon  abdi  Negara  agar  perwujudan  pelayanan  yang  baik  serta  kebutuhan  organisasi  terhadap kualifikasi  jabatan  yang  ada  dapat  terpenuhi.  Pelaksanaan  seleksi  calon  pegawai  negeri  sipil  (CPNS)  2021  di  Universitas  Pattimura dilakukan  berdasarkan  peraturan  Badan Kepegawaian Negara  (BKN)  dengan  beberapa  tahapan  seleksi,  salah  satunya  yaitu  Seleksi Kompetensi Dasar (SKD) dengan standar nilai yang telah ditetapkan besarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkalisifikasi hasil SKD peserta CPNS Universitas Pattimura. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari BKN  berupa  hasil  tes  SKD  CPNS  Universitas  Pattimura  tahun  2021.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan  metode Decision  Tree .  Diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  4  kelas  (klasifikasi)  dengan  nilai Accuracy sebesar  75%, Classification Error sebesar 25%, Kappa sebesar 0,947, Recall sebesar 97,14%, dan Precision sebesar 93,94%. Kata kunci – Decision Tree , Klasifikasi, Seleksi Komptensi Dasar.
ABSTRACT - Civil  Servants  (PNS) are  one of  the  jobs that are of  interest  to  various  groups of  people  in  Indonesia.  The need  for qualified  and  competitive  human  resources  in  this  era  of  globalization  requires  the  government  to  be  more  serious  in  recruiting prospective civil  servants  so  that the realization  of  good  service and organizational  needs  for  existing  position qualifications  can  be met. The implementation of the 2021 civil servant candidate selection at Pattimura University is carried out based on the regulations of the State Civil Service Agency with several stages of selection, one of which is the Basic Competence Selection with a predetermined value standard. This study aims to classify the test results of Candidates for Civil Servants at Pattimura University. The data used in this study is secondary data obtained from the State Civil Service Agency in 2021. The method used in this study is the Decision Tree method. The results show that there are 4 classes (classification) with an Accuracy value of 75%, Classification Error of 25%, Kappa of 0.947, Recall of 97.14%, and Precision of 93.94%.
Keywords - Decision Tree, Classification, Selection of Basic Competencies.

## I. PENDAHULUAN
Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  merupakan  warga  negara  Republik  Indonesia  yang  sudah  memenuhi  syarat  yang ditentukan lalu diangkat oleh pejabat berwenang menjadi pegawai dan diberikan tugas dalam suatu jabatan dan digaji berdasarkan peraturan  perundang-undangan yang berlaku[1]. Berkarier sebagai PNS merupakan salah satu hal yang diminati berbagai kalangan di Indonesia khususnya para ( fresh graduate ), dan alumni dari pendidikan menengah serta pendidikan  tinggi  di  seluruh  penjuru  tanah  air.  Karena  itulah,  satu  posisi  dalam  suatu  instansi  bisa  diperebutkan ribuan  orang  dalam  seleksi  CPNS  yang  diadakan  setiap  tahun.  Kelebihan  menjadi  seorang  PNS  yaitu  memiliki penghasilan  yang  tetap,  mendapatkan  tunjangan  pensiun,  terbebas  dari  PHK dan memiliki  jenjang  karir  yang  jelas serta masih banyak kelebihan lain sebagai seorang PNS [2].
Masalah  yang  dihadapi  pemerintah  saat  ini  adalah  keterbatasan  PNS  yang  berkualitas.  Hal  ini  menjadi  suatu fenomena yang sekaligus menjadi masalah utama yang dihadapi dalam penyelenggaraan pemerintahan di Indonesia. Salah  satu  agenda  reformasi  kepegawaian  negara  yang  mendesak  untuk  segera  dilakukan  adalah  reformasi  dalam rekrutmen  CPNS.  Hal  tersebut  mengingat  proses  rekrutmen  CPNS  merupakan  salah  satu  proses  penting  dalam keseluruhan manajemen PNS di Indonesia. Rekrutmen merupakan salah satu fungsi manajemen Pegawai Negeri Sipil (PNS) yang strategis. Rekrutmen CPNS memiliki tujuan sebagai proses penjaringan para calon penyelenggara negara yang  memiliki  integritas  dan  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  unggul,  melalui  proses  rekruitmen  transparan  dan akuntabel.
Kebutuhan SDM yang berkualitas dan berdaya saing di era globalisasi ini mengharuskan pemerintah lebih serius dalam  melakukan  perekrutan  terhadap  calon  abdi  Negara  agar  perwujudan  pelayanan  yang  baik  serta  kebutuhan organisasi  terhadap  kualifikasi  jabatan  yang  ada  dapat  terpenuhi.  Salah  satu  upaya  perbaikan  yang  dilakukan  yaitu melalui  sistem Computer  Asisted  Test (CAT).  Metode  CAT  merupakan  metode  pengembangan  dari  LJK,  metode  ini diklaim dapat mempersempit peluang terjadinya KKN. Metode CAT mempunyai aturan atau standar tersendiri yang perlu untuk diketahui oleh para CPNS dalam proses seleksi.
Data mining merupakan adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar[3].  Selain  itu,  Data  mining  juga  dapat  digunakan  untuk  menelusuri  data  yang  ada  dalam
Received: 13 February 2022 Revised: 27 August 2022 Accepted: 19 September 2022
membangun sebuah model, kemudian  menggunakan model tersebut agar dapat mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang disimpan.
Salah satu teknik data mining yaitu teknik klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang cukup popular adalah decision tree, naïve  bayes ,  dan neural  network [5].  Beberapa  algoritma  klasifikasi data  mining yang  sering  digunakan  yaitu  metode decision tree, neural network, naïve bayes, instancebased learning, logistic regression , support vector machine, K-Nearest Neighbor dan jaringan saraf tiruan[6] – [8]. Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode decision  tree mengubah  fakta  yang  sangat besar  menjadi  pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Proses pada decision tree adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon,  mengubah  model  pohon  menjadi  rule,  dan  menyederhanakan  rule[8].  Menurut  [4].Algoritma decision  tree ini memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu  mudah  untuk  diinterpretasikan,  tidak  membutuhkan  biaya  yang  mahal  saat membangun  algoritma  ini,  dapat  menggunakan  data  numerik  dan  kate  gorikal,  dan  proses  pengambilan  keputusan dapat dipahami dengan mudah serta stabil dan cepat apabila digunakan dalam data set yang besar.
Penelitian  Decision  tree  pernah  dilakukan  oleh  [9]  tentang    penerapan  data mining dengan  metode  kalsifikasi menggunakan decision tree dan regresi. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Sri [10] tentang Perbandingan Metode K- Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes dan Decision  Tree untuk  Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit.  Penelitian  ini  diperoleh hasil bahwa akurasi metode Decision Tree lebih unggul dibandingkan dengan metode K-NN dan Naïve Bayes .  Selain itu, penelitian dilakukan oleh [11] tentang perbandingan metode Naïve Bayes , K-NN, decision tree pada laporan water level  jakarta.  Penelitian  ini    diperoleh  hasil  bahwa  metode decission  tree memiliki accuracy tertinggi  hingga  96,56% sehingga dapat disimpulkan metode klasifikasi decision tree lebih baik dari metode Naivebayes maupun KNN. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode decision tree untuk mengklasifikasi hasil tes seleksi kemampuan dasar (SKD) pada CPNS tahun 2021 di Universitas Pattimura.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Data Mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, machine  learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[12]. Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data[13].
Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain:
1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam  data  warehouse,  sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki  akses  ke  dalam  database yang andal.
3. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet.
4. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
5. Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining .
6. Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu[17]:
1. Deskripsi, terkadang peneliti dan analis secara sederhana ingin mencoba  mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.
2. Estimasi, estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numeric dari pada ke arah kataegori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai variabel target sebagai nilai prediksi.
3. Prediksi, prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.
4. Klasifikasi, dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5. Pengklusteran,  pengklusteran  merupakan  pengelompokan record ,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan.  Kluster  adalah  kumpulan record yang  memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-record dalam kluster lain.
6. Asosiasi, asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  teknik  dengan  melihat  pada  kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah  didefinisikan. Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan  memanipulasi  data  yang  telah  diklasifikasi  dan dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan[14]. Klasifikasi juga sering disebut sebagai proses menemukan model (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep data.  Model diturunkan berdasarkan  analisis  satu  set  data  pelatihan  (yaitu,  objek  data  yang  dikenal  oleh  label  kelas).  Model  ini  digunakan untuk memprediksi label kelas objek yang label kelasnya tidak diketahui.
Klasifikasi  merupakan  penentuan  sebuah  record  data  baru  ke  salah  satu  beberapa  kategori  dimana  telah  ditentukan sebelumnya[15] . Untuk membuat suatu data dalam klasifikasi diantaranya:
1. Kelas, merupakan variable tidak bebas atau dapat dikatakan hasil dari klasifikasi.
2. Prediktor,  merupakan  variable  bebas  yang  digunakan  untuk  menentukan  pola  atau  karakteristik  data  yang akan diklasifikasikan.
3. Set  data training ,  merupakan  sekumpulan  data  yang  berisi  kelas  dan  prediktor  yang  akan  diuji  untuk mendapat pengelompokan sesuai dengan kelas yang tepat.
4. Set Data Uji, merupakan data-data baru yang akan di kelompokkan oleh model guna mengetahui akurasi dari model yang telah dibuat.

## C. Decision Tree
Decision  Tree atau  pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  data  yang  terdiri  dari  simpul  ( node) dan  rusuk  ( edge). Simpul  pada  sebuah  pohon  keputusan  dibedakan  menjadi  tiga  yaitu  akar  simpul,  simpul  percabangan  dan  simpul akhir.
Pada  pohon  keputusan  ini  bisa  memberikan  keuntungan  berwujud  visualisasi  dari  pemecahan  masalah  yang  diolah menggunakan  teknik  data  mining yang  membuat  protokol  dari  prediksinya dapat  diamati,  maka  dari itu  konsep  ini termasuk fleksibel dan atraktif.
Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu :
1. Root Node , merupakan node paling atas, pada node ini tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output lebih dari satu.
2. Internal  Node, merupakan  node  percabangan,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  mempunyai  output minimal 2.
3. Leaf  Node atau  terminal  node,  merupakan  node  terakhir,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  tidak mempunyai output.
Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah:
1. Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik
2. Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sampel diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu
3. Fleksibel untuk memilih fitur dari node internal yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas  keputusan  yang  dihasilkan  jika  dibandingkan  ketika  menggunakan  metode  penghitungan  satu  tahap yang lebih konvensional.
4. Dalam  analisis  multivarian,  dengan  kriteria  dan  kelas  yang  jumlahnya  sangat banyak,  seorang  penguji biasanya perlu mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode  pohon  keputusan  dapat  menghindari  munculnya  permasalahan  ini  dengan  menggunakan  kriteria  yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan. Kekurangan pada pohon keputusan adalah:
1. Terjadi overlapping terutama ketika kelas-kelas dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan.
2. Pengakumulasian jumlah kesalahan dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar
3. Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal
4. Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

## III. METODELOGI

## A. Tipe Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  ini berfokus pada tabel, angka, dan diagram untuk menampilkan hasil data. Penelitian ini juga memakai pendekatan studi literatur yakni, teknik yang digunakan untuk mencari dan mengumpulkan berbagai sumber referensi serta ide sebagai acuan untuk menyelesikan penelitian.

## B. Sumber dan Bahan Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data    hasil  seleksi  kompotensi  dasar  (SKD)  pada  CPNS Universitas  Pattimura  tahun  2021.  Adapun  jumlah  data  yang  diperoleh  yang  sebanyak  350  peserta  seleksi  CPNS. Adapun pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan aplikasi RapidMiner.

## C. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian terdiri atas 8 atribut pada  tes SKD. Berikut adalah atribut data pada Tabel 1:
Tabel 1 . Atribut Data No Atribut Tipe data 1 No Peserta 16 Digit Number 2 Nama String 3 Pendidikan Alphanumeric 4 TWK Number 5 TIU Number 6 TKP Number 7 Total Number 8 keterangan P/L, P, TL, TH

## D. Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  KDD merupakan metode untuk mencari dan mengidentifikasi pola dalam data yang dapat digunakan sebagai pengetahuan. Terdapat  5 tahapan  pada  KDD  yaitu Selection , Preprocessing ,  Transformasi Transformation , Data  Mining ,  dan Evalution . Struktur KDD dapat dilihat pada Gambar 1 berikut[16].
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database

## Keterangan:
1. Selection merupakan pengambilan data yang berkaitan dengan analisis yang dilakukan dari database.
2. Preprocessing merupakan proses pembersihan data dengan menghilangkan duplikasi data.
3. Transformation merupakan proses perubahan data menjadi bentuk data yang valid dan siap dilakukan untuk proses data mining .
4. Data  Mining adalah  proses  implementasi  metode  atau  algoritma  yang  sesuai  dengan  infomasi  atau  pengetahuan yang akan digali.
5. Evaluasi merupakan proses yang dilakukan dengan mengevaluasi hasil dari proses data mining .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian data
Data  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  hasil  tes  Seleksi  Kompetensi  Dasar  (SKD)  CPNS  pada Universitas  Pattimura  tahun  2021  sebanyak  350  data  dengan  8  atribut.  Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan software RapidMiner Studio versi 9.

## INFERENSI , Vol. 5(2), September. 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)

## B. Model Algoritma Decision Tree
Model yang dibuat menggunakan software RapidMiner meggunakan beberapa operator yaitu Set Role, Split Data, Decision Tree, Apply Model, dan Performance. Pada Gambar 3 terdapat operator yaitu Retrieve Data, yang merupakan data yang akan dipakai pada proses data mining.
Gambar 1. Model Algoritma Decision Tree
Operator Set Role digunakan untuk mengubah peran satu atribut atau lebih dimana atribut yang diubah adalah atribut ‘Keterangan’  dengan  Target  Role  menjadi label.  Operator Split  Data digunakan  untuk  membagi  data  menjadi partisi  dengan  ratio  0.7  dan  0.3.  Operator Decision  Tree digunakan  untuk  membuat  model  Decision  Tree  yang merupakan model yang pada penelitian ini. Operator Apply Model digunakan untuk menerapkan model Decision Tree pada dataset. Operator Peformance digunakan untuk evaluasi kinerja dari model yang diterapkan. Evaluasi kinerja yang digunakan yaitu Accuracy, Classification Error, Kappa,Recall, dan Precision .

## 1. Model Tree
Model  Tree  adalah  struktur  pohon  yang  dihasilkan  dari  proses  data  SKD  menggunakan  Algoritma  Decision Tree di RapidMiner. Pada struktur pohon dapat dilihat pembagian kelas menjadi P/L (memenuhi nilai di ambang batas dan  berhak  mengikuti  SKB),  P  (memenuhi  nilai  diambang  batas),  TL  (tidak  memenuhi  nilai  ambang  batas),  dan  TH (Tidak  Hadir).  berdasarkan  nilai  TIU,  TWK,  TKP,  dan  Total.  Dari  model  Tree  tersebut  didapatkan  penjabaran  hasil klasifikasi.  Berikut  model  Tree  dari  algoritma  Decision  Tree  di  RapidMiner  dapat  diliha  pada  Gambar  2  dan  hasil klasifikasi  pada  Tabel  2.  Pada  Gambar  2  merupakan  model  tree  yang  didapatkan  dari  proses  yang  dilakukan  di RapidMiner. Root atau akar dari model tree tersebut yaitu TWK sedangkan Leave atau daunnya yaitu P/L, TL,P dan TH.
Gambar 2. Model Tree
Pada Tabel 2 menjelaskan hasil klasifikasi yang diperoleh pada model tree. Hasil klasifikasi terdiri dari beberapa kondisi nilai untuk menentukan kelas. Jika salah satu kondisi nilai terpenuhi,maka nilai tersebut masuk ke kelas yang sesuai. Kelas PL, p dan TH terdapat 1 kondisi, dan Kelas TL memiliki 4 kondisi.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi No Kelas Nilai 1 P/L TWK >13&&TIU >77&&TKP >165&&TWK 62&&

## INFERENSI , Vol. 5(2), September. 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
2 TH TWK <13 3 P Total <328 4 TL TWK >13&&TIU<77
TWK >13&&TKP >165 TWK>13&&TIU<77&&TKP>165&&TWK <62

## 2. Performa Model Decision Tree
Performa yang didapat dari model Decision Tree yang didesain untuk mengklasifikasi hasil tes SKD. Performa diukur berdasarkan confusion matrix. Beberapa performa yang didapat yaitu accuracy, classification error, kappa, recall, dan precision. Dibawah ini terdapat Performa Model Decision Tree pada Tabel 3 dan Confusion Matrix pada Tabel 4.
Tabel 3. Performa Model Decision Tree No Jenis Performa Nilai 1 Accuracy 75% 2 Classification error 25% 3 Kappa 0,947 4 Recal 97,14% 5 Precision 93,94% Tabel 4. Confusion Matrix True P/L P TL TH P/L 34 0 0 0 P 1 1 0 0 TL 0 0 31 0 TH 0 0 0 9
Beberapa  performa  pada  Tabel  3  didapatkan dari  Confusion  Matrix  pada  Tabel 4.  Performa  accuracy  merupakan nilai  ketepatan  dari  model  yang  digunakan.  Nilai accuracy yang  didapatkan adalah  75.0%  dimana  model  cukup  baik dalam  hasil  prediksi.  Performa  Classification  error  merupakan  nilai  kesalahan  yang  didapatkan  dari  model  yang digunakan.  Nilai  kesalahan  yang  didapatkan  25.0%  di  mana  kesalahan  hanya  sedikit  pada  model  yang  digunakan. Performa kappa merupakan  normalisasi  nilai  accuracy.  Nilai Kappa yang  didapatkan  adalah  0.947  dimana  angka mendekati  1  berarti  model  mendekati  sempurna.  Nilai  Recall  dan  Precision  yang  didapatkan  adalah  94.84%  dan 95.79%.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa  untuk  klasifikasi  hasil SKD pada CPNS Universitas Pattimura tahun 2021 sebanyak 350 peserta SKD dengan 8 atribut diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan model Decision Tree terdapat 4 kelas dalam klasifikasi hasil SKD peserta seleksi. Nilai performa model Decision Tree yang diperoleh yaitu Accuracy 75,0%, Classification Error = 25,0%, Kappa = 0,947, Recall = 97,14%, dan Precision =  93,94%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  Algoritma Decision  Tree cocok  sebagai  model  untuk  klasifikasi  pada penelitian  ini.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  mengimplementasikan  algoritma  data  mining  yang  lain seperti  Naive  Bayes,  K-Means,  KNN.  Hal  ini  digunakan  sebagai  perbandingan  performa  antara  algoritma-algoritma yang digunakan.

## REFERENSI
[1] P. N. S. Di and K. Badan, “ Kinerja Pegawai Negeri Sipil ,” 2015.
[2] T. Kristiana, “ Penerapan Profile Matching Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil ( PNS ),” vol. XI, no. 2, pp. 161– 170, 2015.
[3] S. H. Ha and S. H. Joo, “A Hybrid Data Mining Method for the Medical Classification of Chest Pain,” pp. 608– 613, 2010.
[4] P. K. Singh, “Clustering Techniques in Data Mining : A Comparison, ” pp. 0 – 5.
[5] J.  W.  Grzymala- busse,  M.  Hu,  and  N.  York,  “A  Comparison  of  Several  Approaches  to  Missing  Attribute  Values  in  Data Mining,” pp. 378– 385.
[6] D. P.  Utomo,  “Analisis  Komparasi  Metode Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut Pada Data Set  Penyakit  Jantung,” vol. 4, no. April, pp. 437 – 444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[7] M. Hidayat and M. Amin, “ Analisis Prediksi Drop Out Berdasarkan Perilaku Sosial Educational Data Mining Menggunakan

## INFERENSI , Vol. 5(2), September. 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Jari ,” vol. 01262, 2015.
[8] A. Basuki and I. Syar if, “Decision Tree,” 2003.
[9] P. Meilina, “ Penerapan Data Mining dengan Metode Kalsifikasi Menggunakan Decision Tree dan Regresi ,” 2015.
[10] S. Wahyuningsih, D. R. Utari, U. B. Luhur, D. Tree, and K. Validation, “Perbandingan Metode K -Nearest Neighbor , Naïve Bayes dan Decision Tree untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit,” pp. 8– 9, 2018.
[11] D. Marutho, “ Perbandingan Metode Naïve Bayes , KNN , Decision Tree Pada Laporan Water Level Jakarta ,” pp. 90– 97, 2019.
[12] M. A. K-means and G. Abdurr ahman, “Clustering Data Ujian Tengah Semester ( UTS ) Data Mining,” pp. 71– 79, 2006.
[13] M.  L.  Wong,  K.  S.  Leung,  and  S.  Member,  “An  Efficient  Data  Mining  Method  for  Learning  Bayesian  Networks  Using  an Evolutionary Algorithm- Based Hybrid Approach,” vol. 8 , no. 4, pp. 378 – 404, 2004.
[14] H. Annur, “ Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Decision Tree ,” vol. 10, pp. 160– 165, 2018.
[15] T. Dudkina, I. Meniailov, K. Bazilevych, and S. Krivtsov, “Classification and Prediction of Diabetes Disease using Decision Tree Method,” vol. 2836, pp. 0– 1, 2021.
[16] F. T. Informasi and U. Gunadarma, “ Metode Decision Tree Untuk Klasifikasi Hasil Seleksi Kompetensi Dasar Pada Cpns 2019 di Arsip Nasional Republik Indonesia ,” pp. 107– 114, 2020.
©  2022  by  the  authors.  This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).