## PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C45
(Studi Kasus pemilihan promosi karyawan PT. South Pacific Viscose)
Yusuf Muhyidin 1 Kharisma Alfiansyah 2 Erwin Parasian Hutapea 3
Dosen Teknik Informatika. STT Wastukancana Purwakarta
Yusufshikudo20@gmail.com

## Abstrak
Seiring berjalannya waktu perkembangan akan industri baik dari sektor otomotif, kimia, makanan dan tekstil terus mengalami peningkatan. Hal tersebut terjadi karena adanya permintaan dari konsumen terkait produk yang harus terus menerus dipenuhi. Begitupun dengan PT. South Pacific Viscose yang bergerak dibidang industri kimia memerlukan banyak karyawan untuk menjalankan operasional perusahaan. Untuk cabang di Indonesia karyawan yang  dimiliki  sejumlah  1600  orang.  Untuk meningkatkan performa  karyawan  setiap  3-5  tahun  sekali  diadakan promosi karyawan yang dilakukan melalui proses seleksi. Dari hasil observasi terhadap dataset penentuan promosi jabatan  karyawan  departemen  engineering  PT.  Lenzing  dan  melalui  proses  mining  menggunkan  aplikasi  rapid miner  melalui  metode  klasifikasi  naive  bayes  dan Decision  tree  (C4.5) dengan  atribut  yang  telah  dijelaskan dipembahasan  sebelumnya,  didapatkan  sebuah  hasil  bahwa  nilai  akurasi  terhadap  prediksi  sebesar  80 % menggunakan algoritma naïve bayes dan 60 % menggunakan algortima C4.5 Dan Berdasarkan langkah-langkah penelitian yang telah dilakukan melalui metode perbandingan akurasi dapat disimpulkan bahwa algortima naïve bayes  memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5  dalam  konteks  dataset  yang digunakan.
Kata Kunci: Promosi karyawan, Data Mining, Rapid Miner, Naïve Bayes, C45
1. Pendahuluan
Seiring  berjalannya  waktu  perkembangan  akan industri baik dari sektor otomotif, kimia, makanan dan  tekstil  terus  mengalami  peningkatan.  Hal tersebut  terjadi  karena  adanya  permintaan  dari konsumen  terkait  produk  yang  harus  terus menerus  dipenuhi.  Kebutuhan  akan  tenaga  kerja untuk mendukung operasional perusahaan sangat dibutuhkan  karena  tidak  semua  pekerjaan  yang ada  di  industry  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan  robot.  Sehingga  tenaga  karja (SDM) masih mendapatkan porsi untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut.
Begitupun dengan PT. South Pacific Viscose yang bergerak  dibidang  industri  kimia  memerlukan banyak karyawan untuk menjalankan operasional
perusahaan. Untuk cabang di Indonesia karyawan yang  dimiliki  sejumlah  1600  orang.  Untuk meningkatkan  performa  karyawan  setiap  3-5 tahun  sekali  diadakan  promosi  karyawan  yang dilakukan melalui  proses  seleksi.  Saat  ini  proses seleksi  dilakukan  secara  manual  sehingga dikhwatirkan  hasil  penyeleksian  tidak  dilakukan secara  objektif  dan  memerlukan  waktu  yang panjang. Maka dari itu diperlukan sebuah metode untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  yaitu dengan  menerapkan  metode  data  mining  ada beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan keputusan diantaranya adalah menggunakan  algortitma  naïve  bayes  dan  C45. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses perbandingan untuk dua algoritma tersebut untuk
menentukan  algortitma  terbaik yang  bisa digunakan  untuk menentukan  promosi  karyawan pada PT. South Pacific Viscose
2. Tinjauan Pustaka
2.1 Data Mining
Data  mining adalah  teknik  untuk  menemukan dan  mendeskripsikan  pola-pola  yang  ada  dalam database  untuk  dijadikan  sebagai  sebuah  alat  dalam membantu menjelaskan dan membuat suatu perkiraan atau  keputusan  dari  data  tersebut  (Witten  &  Eibe Frank  dalam  Mauriza,  Ahmad  dan  Yusuf  Sulistyo, 2014).
Sedangkan  menurut  Turban  dan  Liang  dalam Mujib  Ridwan  dkk  (2013)  menjelaskan  bahwa  data mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar.
Berdasarkan  pengertian  tersebut,  maka  dapat disimpulkan bahwa data mining merupakan serangkaian  proses  ekstraksi  dan  identifikasi  dari sebuah  database  atau  lebih  dengan  menggunakan teknik  dan  perhitungan  khusus  untuk  mendapatkan informasi baru dari database tersebut.

## 2.2 Pengelompokkan Data Mining
Menurut  Larose  dalam  Kusrini  dan  Emha Taufiq  Luthfi  (2009),  data  mining  dikelompokkan dalam beberapa bentuk diantaranya :
(a) Deskripsi
Terkadang  peneliti  dan  analisis  secara  sederhana ingin  mencoba  mencari  cara  untuk menggambarkan pola  dan  kecendrungan  yang  terdapat  dalam  data. Deskripsi  dari  pola  dan  kecenderungan  sering memberikan  kemungkinan  penjelasan  untuk  suatu pola atau kecenderungan.
(b) Estimasi
Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah  numerik  dari
pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target  sebagai  nilai  prediksi.  Selanjutnya,  pada peninjauan  berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi.
(c) Prediksi
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di  masa  mendatang.  Beberapa  teknik  dan  metode yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula  digunakan  (untuk  keadaan  yang  tepat)  untuk prediksi.
(d) Klasifikasi
Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori.
(e) 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  tidak  memiliki kemiripan dengan record-record dalam kluster lain.
(f) Asosiasi
Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja

## 2.3 Tahapan Data Mining
Menurut Fayyad dalam Riadi, Muchlisin (2014) terdapat  beberapa  tahapan  dalam data  mining , diantaranya :
(a) Data selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi  yang  digunakan  untuk  proses data  mining , disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
(b) Pre-processing / cleaning
Sebelum  proses data  mining dapat  dilaksanakan, perlu  dilakukan  proses cleaning pada  data  yang menjadi  fokus  KDD.  Proses cleaning mencakup
antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten ,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data.
(c) Transformation Coding adalah  proses  transformasi  pada  data  yang telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk proses data  mining .  Proses coding dalam  KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
(d) Data Mining
Data  mining adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik, metode,  atau  algoritma  dalam data  mining sangat bervariasi.  Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
(e) Interpretation / evalution
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation .  Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.

## 2.4 Algoritma Naive Bayes
Menurut  Prasetyo,  Eko  (2012) Naive  Bayes adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan  suatu class . Naive  Bayes didasarkan pada  teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural network . Naive Bayes terbukti memiliki  akurasi dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam database dengan data yang besar.
2.5 Prediksi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  versi V, prediksi diartikan sebagai ramalan atau prakiraan. Sehingga  apabila  mendapat  imbuhan  me-  ataupun me-  dan  -kan  maka  dapat  diartikan  sebagai  sebuah aktivitas meramal atau memprediksikan.
2.6 RapidMiner
RapidMiner adalah sebuah lingkungan machine learning  data  mining,  text  mining  dan  predictive analytics.

## 2.7 Teorema Naive Bayes
Naive  Bayes Classifier  merupakan  sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Ciri  utama  dari Naive  Bayes Classifier  ini  adalah asumsi yang sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi/kejadian. Sebelum menjelaskan Naive  Bayes Classifier  ini,  akan dijelaskan  terlebih  dahulu  Teorema  Bayes  yang menjadi dasar dari metoda tersebut.
Pada  teorema  Bayes,  bila terdapat  dua kejadian yang  terpisah  (misalkan  A  dan  B),  maka  teorema Bayes dirumuskan sebagai berikut:
(1)
Teorema  Bayes  sering  pula  dikembangkan mengingat  berlakunya  hukum  probabilitas  total, menjadi seperti berikut:
dimana A1U A2 U ... U An = S
(2)
2.9 Pengertian Algoritma C.45
Algoritma  data  mining  C4.5  merupakan  salah satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat  prediktif. Klasifikasi  merupakan  salah  satu proses  pada  data  mining  yang  bertujuan  untuk menemukan  pola  yang  berharga  dari  data  yang berukuran relatif besar hingga sangat
besar. Algortima C4.5 sendiri merupakan pengembangan dari algortima ID3.
3. Pembahasan

## 3.1 Data Sampel
Dalam  pembahasan  ini  terdapat  dua  dataset  yang digunakan  yaitu  pertama  :  Data  sample  Pengajuan promosi  jabatan  untuk  karyawan  Engineering  PT. South Pacific Viscose 2016 memiliki 10 atribut dan terdiri  dari  25  record.  Kedua  terdapat  data  sample untuk  tahun  2019  memiliki  atribut  yang  sama  dan mempunyai 10 record.
Tabel sample dataset sample Pengajuan promosi jabatan untuk karyawan Engineering PT. South
Pacific Viscose 2016
Tabel sample dataset sample Pengajuan promosi jabatan untuk karyawan Engineering PT. South
Pacific Viscose 2019
Dataset ini akan digunakan sebagai datatesting untuk hasil prediksi data mining dari dataset pengajuan promosi tahun 2016. Sehingga akan ditentukan akurasi dari prediksi.
Berikut hasil prediksi menggunakan aplikasi rapid miner :

## 3.2  Contoh Kasus C45
Langkah selanjutnya adalah menentukan Node dari tabel  sampel  data  di  atas,  dan  menghitung  atribut berdasarkan  remark,  kemudian  menghitng  nilai entropy,  dan  menghitung  nilai  gain  yang menjadikan  nilai  gain  tertinggi  sebagai  cabang pohon yang teratas, yang menjadi pohon pembuka diantara atribut lainnya. Berdasarkan gambar Iterasi 1,  selanjutnya  membentuk  pohon  kepuusan  yang disusun  berdasarkan  nilai  gain  tertinggi  seperti gambar berikut.
Implementasi  algoritma  C45  pada  aplikasi  rapid miner
4. Kesimpulan
Dari hasil observasi terhadap dataset penentuan promosi  jabatan  karyawan  departemen  engineering PT.  Lenzing  dan  melalui  proses  perhitungan menggunakan  aplikasi  rapid  miner  melalui  metode klasifikasi  naive  bayes  dan  Decision  tree  (C4.5) dengan  atribut  yang  telah  dijelaskan  dipembahasan sebelumnya,  didapatkan  sebuah  hasil  bahwa  nilai akurasi terhadap prediksi sebesar 80 % menggunakan algoritma  naïve  bayes  dan  60  %  menggunakan algortima  C4.5  Dan  Berdasarkan  langkah-langkah penelitian  yang  telah  dilakukan  melalui  metode
perbandingan  akurasi  dapat  disimpulkan  bahwa algortima naïve bayes memiliki performa yang lebih baik  dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5  dalam konteks dataset yang digunakan.
Akan berbeda hasil jika data yang digunakan lebih banyak/lebih sedikit karena jumlah data yang diolah akan mempengaruhi hasil dari kinerja masing-masing algoritma.

## Daftar Pustaka:
Harsasi,  Meirani.  (2006 ).  Word  of  Mouth  (WOM) dalam Industri Jasa: Kaitannya dengan Sikap dan  Kemungkinan  Membeli.Jurnal  Bisnis Strategi .Vol.15 No.  : 31– 41.
Indra   Lutfi   Sofyan¹,   Ari   Pradhanawati²   &   Hari Susanta      Nugraha³,  (2013).  " Pengaruh Fasilitas        dan        Kualitas        Pelayanan Terhadap        Loyalitas,        Melalui    Kepuasan Konsumen Sebagai Variabel Intervening pada Star Clean Car Wash
Irawati,    Nisrul  &    Primadha,    Rina.    (2008).
Pengaruh    Kualitas    Pelayanan    Terhadap Brand    ImagePada    Unit    Rawat    Jalan Poliklinik  Penyakit  Dalam  Rsu  Dr, Pirngadi Di    Medan .  Jurnal  Management  BisnisVol.  1
No. 2.
Kartika    Imasari  (2011). Pengaruh  Customer Relationship Management Terhadap Loyalitas    Pelanggan    Pada    Pt    Bca    Tbk .
Fokus  Ekonomi  (FE),  Desember 2011,  Hal. 183 -192  Vol.  10,  No.  3 ISSN:  1412-3851. Kanaidi,  (2010), Pengaruh  Customer  Value  dan
Corporate Image Terhadap Loyalitas Pengguna  Jasa  Paket  Pos  di  Wilayah  Pos
Bandung  Raya .  “COMPETITIVE”  Majalah Ilmiah,Vol6 No.2 Desember 2010,ISSN : 0216 : 2539
Kotler,  Philip  dan  Kevin  Lane  Keller,  (2006).
Manajemen  Pemasaran ,  Jilid  1,Penerbit Erlangga. Jakarta Pangandaheng,  Fony.  2015. Pengaruh  Kualitas
Layanan  dan  Citra  Perusahaan  terhadap Kepuasan Pelanggan dan Dampaknya
terhadap Loyalitas Pelanggan pada PT. Hadji Kalla  Palu .  E-Jurnal  Katalogis.  Vol.3  No.2. ISSN:2302-2019
Parasuraman, Valeri  A.  Zeithaml,  and  Leonard  L Berry,    (2001), A    Conceptual  Model    of Serivice  L.  and Its  Implications  for  Future Research ,  Journal of Marketing, No. 49 (Fall),
2001, PP 41 –50.
Ratih    Hardiyati.    (2010).  “ Analisis    Pengaruh Kualitas    Pelayanan    Terhadap  Kepuasan Konsumen   Menggunakan   Jasa   Penginapan (Villa) Agrowisata Kebun Teh
Suwardi. (2003). Metode Penelitian Sastra .
Jogjakarta: Caps
Sugiyono.  (2006). Metode  Penelitian  Bisnis . Bandung: Alfabeta Solomon, M. R. (2007). Consumer Behavior: Buying, Having, and Being . New Jersey, Upper Saddle River : Pearson Educatio n, Inc