## PENDEKATAN METODE POHON KEPUTUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMIZER (ID3)

## UNTUK PENGUKURAN KINERJA PEGAWAI NEGERI SIPIL
Yoseph Pius Kurniawan Kelen 1) ,Yohanis Ndapa Deda 2)
1) e-mail : yosepkelen@gmail.com, 2) e-mail: yndapadeda@ymail.com

## ABSTRACT
Decision tree method is a classification method that has been widely used for the solution of problems of classification. Decision tree classification provides a rapid and effective method. The  approach  has  been  proven  decision  tree  method  can  be  applied  in  various  fields  of  life. Capability  classification  is  indicated  by  the  decision  tree  method  is  what  encourages  authors  to use decision tree methods approach to measure the performance of civil servants.
To  build  a  decision  tree  induction  algorithms  used.  In  this  study,  the  ID3  algorithm method is used to construct a decision tree. Starting with the data collecting training samples and then measuring the entropy and information gain. Information Gain value will be used as the root of a decision tree. And translates it into a decision tree classification rules.
The results show that the decision tree method is used to produce classification rules into groups  employee  performance  Good  and  Bad.  The  resulting  rules  are  used  to  measure  the performance  of  employees  and  classifying  employees  into  two  groups.The  result  to  assist management in making more objective assessment process.
Keywords: ID3 Algorithm, Decision Tree, Employee Performance.

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  pegawai  adalah  salah  satu  unsur  yang  sangat  menentukan  kualitas  suatu organisasi  baik  pemerintah  maupun  swasta.  Bagi  sebuah  perusahan,  entah  itu  perusahan produksi maupun jasa, karyawan menjadi ujung tombak dari perusahaan (Wibisono, 2011). Pada instansi  pemerintahan,  pegawai  merupakan  pelayan  masyarakat  yang  menjamin  nama baik dari sebuah instansi dan unit kerja (Safroni, 2012). Dengan fungsi yang sangat penting inilah maka kinerja pegawai perlu dikelola secara baik. Kinerja pegawai perlu diukur untuk menentukan  apakah  profesionalisme  pegawai  telah  tercapai  secara  maksimal.  Pengukuran kinerja pegawai telah banyak dilakukan. Pengukuran kinerja manusia ( human performance ) dapat  menaikan  tingkat  produktifitas  dari  sebuah  perusahaan  selain  dari  kinerja  sistem keuangan  (McLean , 2009).  Pengukuran  kinerja  dapat  merangsang  inisiatif  karyawan  untuk meningkatkan  operasional  kinerja,  terutama  ketika  karyawan  sendiri  berpartisipasi  dalam pengembangan  ukuran  kinerja  departemen  mereka  sendiri  (Groen  dkk,  2012).  Pengukuran kinerja  secara  rinci  masing-masing  pegawai  perlu  dilakukan  untuk  mencapai  kinerja  yang unggul.  Keunggulan  operasional  dicapai  melalui  mekanisme  yang  didasarkan  pada kepercayaan  dan  tanggung  jawab  pegawai  (Platts  dan  Sobotka  ,  2010).  Selain  pengukuran yang  dilakukan  oleh  pihak  manajemen,  evaluasi  kinerja  juga  dapat  dilakukan  berdasarkan prespektif pelangan khususnya bagi perusahaan pengelola produk jasa (Noone, 2008). Begitu pentingnya  pengukuran  kinerja  maka  metode  optimalisasi  pengukuran  kinerja  terus dikembangkan,  contohnya  seperti  konsep  analisis maximal dan typical kinerja  yang dilakukan dari waktu ke waktu (Diana dan Donald, 2008). Sistem pengukuran kinerja PNS yang selama ini dilakukan adalah menggunakan teknik penilaian skala dan metode kejadian kritis. Sistem pengukuran ini merupakan sistem penilaian yang berorientasi pada masa lalu, sehingga  apabila  tidak  dilakukan  sebagaimana  mestinya  hal  ini  bisa  menimbulkan  adanya bias  penilaian  berupa  bias  kesalahan  yang  terlalu  lunak,  kecenderungan  nilai  rata-rata  dan penilaian berdasarkan kesan terakhir. Dimana kecenderungan proses penilaian dengan sistem rata-rata  dan  berdasarkan  perilaku  yang  baru  saja  dilihat.  Penilaian  dengan  sistem  yang melibatkan satu orang penilai yaitu pejabat penilai menyebabkan sistem ini memiliki tingkat subjektifitas  yang  sangat  tinggi.  Sehingga  pengukuran  kinerja  PNS  yang  lebih  objektif merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  dalam  rangka  perbaikan  kualitas  dan performa PNS itu sendiri.
Metode decision tree atau pohon keputusan merupakan metode klasifikasi yang telah banyak  digunakan  untuk  penyelesaian  masalah-masalah  klasifikasi.  Klasifikasi  pohon keputusan  menyediakan  metode  yang cepat dan  efektif  untuk  mengelompokkan  dataset (Aitkenhead,  2008).  Bahkan  pengembangan  terhadap  metode  pohon  keputusan  telah dilakukan  untuk  menghasilkan  pendekatan  yang  mampu  mengklasifikasi  data-data  sensitif (Barak  dan  Gelbard,  2011).  Pendekatan  metode  pohon  keputusan  telah  terbukti  dapat diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  kehidupan.  Penggunaan  algoritma  induksi  pohon keputusan pada  data  Rumah  Sakit  Surveilans  untuk mengklasifikasikan  pasien berdasarkan kondisi  kritis  yang  dialami  (Rahman  dan  Hasan,  2011).  Pembangunan   Intrusion  Detection System (IDS) berbasis  pohon keputusan untuk mendeteksi anomali dalam jaringan (Sindhu dkk, 2012). Metode pohon keputusan juga dapat dikombinasikan dengan metode lain untuk hasil  penyelesaian  masalah  yang  lebih  maksimal.  Pendekatan  sistematis  untuk  merancang desain  konsep  produk  konvergen  atau  digital  berdasarkan  informasi  komunitas  online menggunakan  teknik  data  mining  ARM  dan  pohon  keputusan  (Lee  dkk,  2012).  pohon keputusan  dan  algoritma  genetika  untuk  pemantauan  kondisi  AC  pesawat  (Gerdes,  2013). Optimasi metode koloni semut berbasis Fuzzy biner pohon keputusan untuk sistem verifikasi pola tangan (Kumar dkk, 2013).
Untuk membangun sebuah pohon keputusan, digunakan algoritma induksi. Algoritma induksi  yang  dikenal antara lain  :  ID3,  CART,  C4.5,  SLIQ,  PUBLIK,  SPRINT,
RAINFOREST,  BOAT,  MMDT,  dan  TASC  (Chen  dan  Hung,  2009)  .  Masing-masing algoritma  memiliki  kemampuan  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  studi  kasus  dan pemasalahan.  Algoritma  ID3  memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  paling  sederhana. Algoritma  ID3  adalah  konsep  algoritma  pembelajaran  yang  bermanfaat  karena  dapat membangun  pohon  keputusan  secara  baik  dan    efisien  (Balamurugan  dan  Rajaram,  2009). Untuk  kasus-kasus  pembelajaran  yang  sederhana,  algoritma  ini  sering  merupakan  pilihan yang  ideal  untuk  membangun  aturan  klasifikasi. Kemampuan  klasifikasi  yang  ditunjukkan oleh  metode  pohon  keputusan  seperti  yang  dijelaskan  diatas  dan  kesederhaan  proses  yang ditawarkan  oleh  algoritma  ID3,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  suatu  sistem analisis klasifikasi terhadap kinerja PNS untuk menentukan tingkat profesionalisme pegawai. Pendekatan yang digunakan adalah metode pohon keputusan dengan algoritma ID3 ( Iterative Dichotomiser 3).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem  informasi  analisis klasifikasi  kinerja  pegawai  negeri sipil menggunakan  metode  pohon  keputusan.  Manfaat penelitian  ini  adalah  kontribusi  keilmuan  penggunaan  metode  klasifikasi  pohon  keputusan untuk mengukur  kinerja pegawai negeri sipil. Namun, dengan melihat berbagai jenis status kepegawaian yang terbagi atas dua kelompok yaitu struktural dan fungsional maka penelitian ini  memiliki  batasan  hanya  pada  PNS  di  tingkat  struktural.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh diharapkan  dapat  memberikan    manfaat  bagi  lembaga  yang  berwenang  dalam    melakukan penilaian kinerja pegawai negeri sipil yang lebih objektif.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
a) Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah sebuah struktur data yang terdiri dari simpul ( node ) dan rusuk ( edge )  simpul  pada  sebuah  pohon  dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu  simpul  akar  ( root  node ), simpul  percabangan  ( branch  node )  dan  simpul  daun  atau leaf  node (Hermawati,  2013). Secara  ringkas,  langkah  kerja  algoritma  ID3  dapat  digambarkan  sebagai  berikut  (Defiyanti dan Pardede, 2009) :
1. Input sampel training, label training, dan atribut.
2. Hitung Entropy dan Information Gain dari setiap atribut dengan rumus Entropy (S) = -P + Log 2 P + - P - Log 2 P - ( 2.1 )
Dimana: S =  ruang (data) sample yang digunakan untuk training.
P+  =  jumlah  yang  bersolusi  positif  (mendukung)  pada  data  sample  untuk  kriteria tertentu.
P-   =  jumlah  yang  bersolusi  negatif  (tidak  mendukung)  pada  data  sample  untuk kriteria tertentu.
( 2.2 ) Dimana : S =  ruang (data) sample yang digunakan untuk training. A =  atribut. V =  Suatu nilai yang mungkin untuk atribut A. Nilai(A) =   Himpunan yang mungkin untuk atribut A. |Sv| =  Jumlah sample untuk nilai V. |S| =  jumlah seluruh sample data.
Entropy(Sv) = entropy untuk sample-sample yang memiliki nilai V.
3. Bentuk simpul yang berisi atribut tersebut.
4. Ulangi proses perhitungan information gain seperti pada langkah ke-2 yang akan terus dilaksanakan sampai semua data telah termasuk dalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain.
Model pohon keputusan ditunjukan pada Gambar 2.1 (Aitkenhead, 2008).
Gambar 2.1 Gambaran sebuah pohon keputusan
Penelitian ini menggunakan algoritma ID3 (Iterative Dechotomizer 3). Algoritma ID3 adalah algoritma pembelajaran pohon keputusan yang sederhana dikembangkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1993. Algoritma ID3 melakukan prosedur pencarian secara menyeluruh pada  semua  kemungkinan  pohon  keputusan.  Alasan  terbesar  menggunakan  algoritma  ID3 adalah  kesederhanaan  yang  ditawarkan  metode  ini  dalam  mengklasifikasikan  data.  Walau dengan proses yang sederhana, namun dapat menghasilkan hasil klasifikasi yang akurat.
Langkah kerja algoritma ID3 diatas dapat digambarkan lewat flowchart pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Flowchart Cara Kerja Algortima ID3.
START INPUT SAMPEL TRAINING, LABEL TRAINING, DAN ATRIBUT. HITUNG ENTROPY DAN INFORMATION GAIN SETIAP ATRIBUT. BENTUK SIMPUL POHON YANG BERISI ATRIBUT DENGAN INFORMATION GAIN TERBESAR.. SEMUA ATRIBUT SUDAH DIHITUNG? END POHON KEPUTUSAN YANG TERBENTUK.

## b) Kinerja PNS
Kinerja  PNS  ditentukan  berdasarkan  sistem  prestasi  dan  sistem  karir  yang dititikberatkan  pada  sistem  prestasi  kerja.  Sistem  penilaian  kinerja  PNS  disebut  dengan istilah  pembinaan  dalam  manajemen  PNS.  Manajemen  PNS  diarahkan  untuk  menjamin penyelenggaraan  tugas  pemerintahan  dan  pembangunan  secara  berdayaguna  dan berhasilguna.Untuk  mewujudkan  penyelengaraan  tugas  pemerintahan  dan  pembangunan inilah, diperlukan Pegawai Negeri Sipil yang profesional, bertanggung jawab, jujur, dan adil.
Prosedur  penilaian  kinerja  PNS  dilakukan  oleh  masing-masing  pimpinan  unit  kerja. Namun,  yang  bertanggungjawab  mengelolah  proses  penilaian  kinerja  adalah  Badan Kepegawaian  Negara  (BKN)  yang  memliki  perwakilan  di  masing-masing  daerah  yaitu Badan  Kepegawaian  Daerah  (BKD).  BKD  inilah  yang  akan  mengatur  semua  proses pembinaan  dari  saat  formasi,  pengangkatan,  penempatan,  mutasi,  disiplin  hingga pemberhentian pegawai.
Sesuai  dengan  ketentuan  Peraturan  Pemerintah  Nomor  10  Tahun  1979  tentang Penilaian  Pelaksanaan  Pekerjaan  Pegawai  Negeri  Sipil,  diuraikan  bahwa  yang  menjadi unsur-unsur penilaian kinerja PNS adalah
· Kesetiaan, nilai  kepatuhan  terhadap  Pancasila  dan  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia serta Pemerintah Republik Indonesia.
· Prestasi  Kerja ,  kemampuan  untuk  menguasai  segala  bentuk  tugas  dan  pekerjaan sebagai PNS.
· Tanggung Jawab , kemampuan menyelesaikan tugas dengan sebaik-baiknya dan tepat waktu.
· Ketaatan, kepatuhan  terhadap  Undang-Undang  dan  Peraturan  Pemerintah  serta memberikan pelayanan yang maksimal kepada masyarakat.
· Kejujuran, melaksanakan  tugas  dengan  ikhlas  dan  tidak  menyalagunakan  wewenang dan jabatan.
· Kerjasama ,  memiliki  kemampuan  bekerja  dalam  tim,  menjaga  hubungan  dengan sesama pegawai.
· Prakarsa ,  memiliki  kemampuan  untuk  berinisiatif  dan  kreatif  dalam  melaksanakan tugas.
· Kepemimpinan, kemampuan untuk memimpin anggota dalam suatu unit kerja. Unsur ini berlaku bagi mereka yang memiliki jabatan.
Semua  unsur-unsur  ini  dituangkan  dalam  Daftar  Penilaian  Pelaksanaan  Pekerjaan yang disingkat dengan DP3.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  dari  prosedur  penelitian  dimulai  dengan  menentukan  atribut  atau  variabel yang  menjadi  objek  penelitian  dengan  merujuk  pada  Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  43  Tahun  1999  Tentang  Perubahan  atas  Undang-Undang  Nomor  8  Tahun  1974 Tentang  Pokok-Pokok  Kepegawaian.  Kemudian  menghitung  nilai  Entropy  dan  Informasi Gain  menggunakan  Algoritma  ID3.  Ditunjukan  dengan  membangun  pohon  keputusan berdasarkan  nilai  Gain  terbesar  yang  telah  diperoleh.  Tahapan  terakhir  adalah  menghitung tingkat akurasi dari data yang diolah. Adapun prosedur dari penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 3.1 berikut :
Gambar 3.1 Prosedur Penelitian
Deskripsi Variabel Setiap variabel memiliki nilai atau kategori sebagai berikut : Variabel Kehadiran dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu: Ringan,  Sedang, dan Berat. Variabel Kesetiaan dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu: Amat  Baik,  Baik, dan Cukup. Variabel Prestasi Kerja dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu: Amat Baik, Baik, dan Cukup. Variabel Tanggung Jawab dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu: Amat Baik, Baik, dan Cukup. Variabel Ketaatan dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu: Amat Baik, Baik, dan Cukup. Variabel Kejujuran dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu: Amat  Baik,  Baik, dan Cukup. Variabel Kerjasama dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu: Amat  Baik,  Baik, dan Cukup.
Variabel  Prakarsa  dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu:  Amat  Baik,  Baik,    dan Cukup.Variabel  Kepemimpinan  dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu:  Amat  Baik,  Baik,
Mulai Identifikasi dan Perumusan Masalah : Adanya tingkat subjektifitas yang tinggi pada pengukuran kinerja PNS Penentuan Variabel Penelitian : kesetiaan, prestasi kerja, tanggung jawab, ketaatan, kejujuran, kerjasama, prakarsa dan kepemimpinan, daftar
hadir, riwayat pekerjaan
Hitung Nilai Gain dan Entropy : Entropy(S) º  p+ log2 p+ p.log2 p. Gain(S,A) º entropy(s) – E sv/s entropy(sv)
Membangun Decision Tree dengan menggunakan Algoritma Induksi ID3 : Pemilihan atribut yang memiliki nilai
Gain terbesar, Pembentukan simpul atribut, Ulangi proses sampai semua data masuk dalam kelas yang sama. Analisis/Klasifikasi Manajemen Dialog Manajemen Basis Data Sistem Pengukuran Kinerja
dan Cukup. Terdapat 127 sampel pegawai yang diinisialisasikan dalam P1 sampai P127 yang diambil  data  penilaiannya.  Dengan  3  kategori  yang  dikelompokan  dari  masing-masing variabel  yaitu:  amat  baik  (91-100),    baik  (76-90),  dan  cukup  (61-75).  Dan  3  kategori  lagi yaitu: ringan (5-15), sedang (16-30), dan berat (  31) untuk kehadiran. Maka untuk data yang lengkap  seharusnya  terdapat  19683  total  kombinasi  sampel  data,  akan  tetapi  dalam  tabel diatas  hanya  terdapat  127  kombinasi  artinya  masih  ada  19556  kombinasi  yang  belum diketahui.  Dengan  penggunaan sistem  klasifikasi  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma ID3,  aturan  atau  data  yang  belum  diketahui  bisa  kita  temukan  untuk  menentukan  kualitas kinerja pegawai.

## 4. HASIL PENELITIAN
Analisis Information Gain : Jumlah kelas ada 2, yaitu: Bagus dan Buruk (c = 2) Jumlah sampel kelas (Bagus) adalah 56, dan Jumlah sampel kelas (Buruk) adalah 71, jadi P1 adalah 56 dan P2 adalah 71.
Entropy atau kumpulan sampel data S adalah: Entropy (S) = - (56/127) log2 (56/127) – (71/127) log2 (71/127) = 0,9899 Atribut Kinerja = ―Bagus‖ merupakan sampel (+), dan atribut Kinerja = ―Buruk‖ merupakan sampel (-), dari sampel data pada tabel, didapat: Values (nil.Kehadiran) = Ringan, Sedang, Berat. S = [56+, 71-], |S| = 127 S Ringan = [28+, 17-], |Ringan| = 45 S Sedang = [28+, 17-], |Sedang| =45 S Berat = [0+, 37-], |Berat| = 37 Hitung entropy S Ringan, S Sedang, S Berat sebagai berikut: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Ringan ) = (-28/45) log 2 (28/45) – (17/45) log 2 (17/45) = 0,9565 Entropy (S Sedang ) = (-28/45) log 2 (28/45) – (17/45) log 2 (17/45) = 0,9565 Entropy (S Berat )   = (-0/37) log 2 (0/37) – (37/37) log 2 (37/37) = 0 Information Gain (S, Nil.Kehadiran) =Entropy (S) -
= 0,9899 – (((45/127)* 0,9565) + ((45/127)* 0,9565 ) + ((37/127)* 0)) = 0,9899 – 0,6778 = 0, 3121 Values (nil.Kesetiaan) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 49-], |Amat Baik| = 77 S Baik = [28+, 19-], |Baik| = 47 S Cukup = [0+, 3-], |Cukup| = 3 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/77) log 2 (28/77) – (49/77) log 2 (49/77) = 0,9457 Entropy (S Baik ) = (-28/47) log 2 (28/47) – (19/47) log 2 (19/47) = 0,9734 Entropy (S Cukup ) = (-0/3) log 2 (0/3) – (3/3) log 2 (3/3) = 0 Information Gain (S, Nil.Kesetian) =Entropy (S) -
= 0,9899 – (((77/127)* 0,9457) + ((47/127)* 0,9734) + ((3/127)* 0)) = 0,9899 – 0,9336
= 0,0563 Values (nil.Prestasi Kerja) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 44-], |Amat Baik| = 72 S Baik = [28+, 21-], |Baik| = 49 S Cukup = [0+, 6-], |Cukup| =6 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/72) log 2 (28/72) – (44/72) log 2 (44/72) = 0,9641 Entropy (S Baik ) = (-28/49) log 2 (28/49) – (21/49) log 2 (21/49) = 0,9852 Entropy (S Cukup ) = (-0/6) log 2 (0/6) – (6/6) log 2 (6/6) = 0 Information Gain (S, Nil.Prestasi Kerja) =Entropy (S) - = 0,9899 – (((72/127)* 0,9641) + ((49/127)* 0,9852) + ((6/127)* 0)) = 0,9899 – 0,9267 = 0,0632 Values (nil.Tanggung Jawab) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 39-], |Amat Baik| = 67 S Baik = [28+, 23-], |Baik| = 51 S Cukup = [0+, 9-], |Cukup| =9 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/67) log 2 (28/67) – (39/67) log 2 (39/67) = 0,9805 Entropy (S Baik ) = (-28/51) log 2 (28/51) – (23/51) log 2 (23/51) = 0,9931 Entropy (S Cukup ) = (-0/9) log 2 (0/9) – (9/9) log 2 (9/9) = 0 Information Gain (S, Nil. Tanggung Jawab)
=Entropy (S) -
= 0,9899 – (((67/127)* 0,9805) + ((51/127)* 0,9931) + ((9/127)* 0)) = 0,9899 – 0,9160 = 0,0739 Values (nil.Ketaatan) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 34-], |Amat Baik| = 62 S Baik = [28+, 25-], |Baik| = 53 S Cukup = [0+, 12-], |Cukup| = 12 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/62) log 2 (28/62) – (34/62) log 2 (34/62) = 0,9932 Entropy (S Baik ) = (-28/53) log 2 (28/53) – (25/53) log 2 (25/53) = 0,9977 Entropy (S Cukup ) = (-0/12) log 2 (0/12) – (12/12) log 2 (12/12) = 0 Information Gain (S, Nil. Ketaatan)
=Entropy (S) -
= 0,9899 – (((62/127)* 0,9932) + ((53/127)* 0,9977) + ((12/127)* 0)) = 0,9899 – 0,9012 = 0,0887 Values (nil.Kejujuran) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127
S Amat Baik = [28+, 29-], |Amat Baik| = 57 S Baik = [28+, 27-], |Baik| = 55 S Cukup = [0+, 15-], |Cukup| =15 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/57) log 2 (28/57) – (29/57) log 2 (29/57) = 0,9998 Entropy (S Baik ) = (-28/55) log 2 (28/55) – (27/55) log 2 (27/55) = 0,9998 Entropy (S Cukup ) = (-0/15) log 2 (0/15) – (15/15) log 2 (15/15) = 0 Information Gain (S, Nil. Kejujuran) =Entropy (S) -
= 0,9899 – (((57/127)* 0,9998) + ((55/127)* 0,9998) + ((15/127)* 0)) = 0,9899 – 0,8817 = 0,1082 Values (nil.Kerjasama) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 24-], |Amat Baik| = 52 S Baik = [28+, 29-], |Baik| = 57 S Cukup = [0+, 18-], |Cukup| = 18 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/52) log 2 (28/52) – (24/52) log 2 (24/52) = 0,9957 Entropy (S Baik ) = (-28/57) log 2 (28/57) – (29/57) log 2 (29/57) = 0,9998 Entropy (S Cukup ) = (-0/18) log 2 (0/18) – (18/18) log 2 (18/18) = 0 Information Gain (S, Nil. Kerjasama)
=Entropy (S) -
= 0,9899 – (((52/127)* 0,9957) + ((57/127)* 0,9998) + ((18/127)* 0)) = 0,9899 – 0,8564 = 0,1335 Values (nil.Prakarsa) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 19-], |Baik| = 47 S Baik = [28+, 31-], |Baik| = 59 S Cukup = [0+, 21-], |Cukup| = 21 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/47) log 2 (28/47) – (19/47) log 2 (19/47) = 0,9734 Entropy (S Baik ) = (-28/59) log 2 (28/59) – (31/59) log 2 (31/59) = 0,9981 Entropy (S Cukup ) = (-0/21) log 2 (0/21) – (21/21) log 2 (21/21) = 0 Information Gain (S, Nil. Prakarsa) =Entropy (S) -
= 0,9899 – (((47/127)* 0,9734) + ((59/127)* 0,9981) + ((21/127)* 0)) = 0,9899 – 0,8239 = 0,1660 Values (nil.Kepemimpinan) = Amat Baik, Baik, Cukup S = [56+, 71-], |S| = 127 S Amat Baik = [28+, 14-], |Amat Baik| = 42 S Baik = [28+, 14-], |Baik| = 42
S Cukup = [0+, 43-], |Cukup| = 43 Hitung entropy S AmatBaik, S Baik, S Cukup adalah: Entropy (S) = 0,9899 Entropy (S Amat Baik ) = (-28/42) log 2 (28/42) – (14/42) log 2 (14/42) = 0,9183 Entropy (S Baik ) = (-28/42) log 2 (28/42) – (14/42) log 2 (14/42) = 0,9183 Entropy (S Cukup ) = (-0/43) log 2 (0/43) – (43/43) log 2 (43/43) = 0 Information Gain (S, Nil. Kepemimpinan)
=Entropy (S) - = 0,9899 – (((42/127)* 0,9183) + ((42/127)* 0,9183) + ((43/127)* 0)) = 0,9899 – 0,6074 = 0,3852

## Pembahasan
Dari nilai Information Gain sebanyak sembilan atribut yaitu; Kehadiran, Kesetiaan, Prestasi Kerja,  Tanggung  Jawab,  Ketaatan,  Kejujuran,  Kerjasama,  Prakarsa,  dan  Kepemimpinan diakumulasi sebagai berikut: IG (S, Nil. Kehadiran)
= 0, 3121 IG (S, Nil. Kesetiaan) = 0,0563 IG (S, Nil. Prestasi Kerja)  = 0,0632 IG (S, Nil. Tanggung Jawab) = 0,0739 IG (S, Nil. Ketaatan) = 0,0887 IG (S, Nil. Kejujuran) = 0,1082 IG (S, Nil. Kerjasama) = 0,1335 IG (S, Nil. Prakarsa) = 0,1660 IG (S, Nil. Kepemimpinan) = 0,3852
Dari kesembilan nilai Information Gain tersebut, Gain (S, Nil.Kepemimpinan) adalah yang terbesar, sehingga atribut Kehadiran adalah best classifier dan harus diletakkan sebagai root .

## 5. PENUTUP
a) Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut  : Pohon  keputusan  adalah  teknik  klasifikasi  yang  membangun  model  klasifikasi  dari  suatu himpunan  data  masukan.  Pohon  keputusan  menggunakan  suatu  algoritma  pembelajaran untuk  mendapatkan  model  klasifikasi.  Sehingga  data  masukan  menjadi  hal  yang  penting pengaruhnya  dalam  pembentukan  pohon  keputusan  dan  aturan  yang  dihasilkan.  Algoritma ID3  dapat  menghasilkan  pemodelan  pohon  keputusan  dengan  proses  pemangkasan  pohon menjadi lebih sederhana, sehingga cocok untuk data-data yang memiliki tingkat variasi yang komplit. Perhitungan yang dihasilkan dapat meningkatkan objektifitas dari proses penilaian pegawai  dengan  melibatkan  beberapa  subjek  penilai sehingga  menjadi  kombinasi  penilaian yang lebih objektif. Dengan ditambahkan kehadiran sebagai salah satu unsur dalam penilaian memberikan  dampak  yang  positif  dalam  memaju  tingkat  disiplin  pegawai  dalam  hal kehadiran di tempat kerja.

## b) Saran
Penggunaan  algoritma  ID3  dapat  dikombinasikan  dengan  metode  yang  lain  khusus untuk  pembobotan  dapat menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  lebih tepat  dan  menghasilkan pohon  keputusan  yang  lebih  baik.  Setiap  atribut  yang  digunakan  dalam  penilaian  perlu diuraikan dengan lebih rinci kategori-kategorinya agar memudahkan dalam proses penilaian.
Aturan  dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  adalah  sistem  pendukung  keputusan. Fungsinya  untuk  membantu  pihak  manajemen  dalam  proses  penilaian  pegawai,  sehingga sistem  ini  bisa  dijadikan  referensi  dalam  mengambil  kebijakan  penentuan  kinerja  aparatur negara.

## DAFTAR PUSTAKA
Aitkenhead,  M.  J.,  2008,  A  co-evolving  decision  tree  classification  method, Expert  Systems  with Applications 34 , 18–25.
Barak,  A.,  Gelbard,  R.,  2011,  Classification  by  clustering  decision  tree-like  classifier  based  on adjusted clusters Expert Systems with Applications 38 , 8220–8228
Balamurugan, S.A,  Ramasamy  R.,  2009,  Effective solution  for  unhandled exception  in  decision  tree induction algorithms, Expert Systems with Applications (36), 12113–12119. Chen, Y., Hung, L.T., 2009, Using decision trees to summarize associative classification rules, Expert Systems with Applications 36 , 2338–2351. Diana, D.L., Donald, G.G., 2008 , Maximal and typical measures of job performance: An analysis of performance variability over time , Human Resource Management Review 18, 133–145. Defiyanti,  S.,  Pardede,  C.D.L.,  2009, Perbandingan  Kinerja  Algoritma  ID3  dan  C4.5  Dalam Klasifikasi Spam-Mail, Skripsi, Universitas Gunadarma, Jakarta. Gerdes,  M.,  2013 , Decision  trees  and  genetic  algorithms  for  condition  monitoring  forecasting  of aircraft air conditioning, Expert Systems with Applications 40, 5021 – 5026
Groen,  B.A.C.,  Wouters  J.F,  Wilderom  C.P.M,  2012 , Why  do  employees  take  more  initiatives  to improve  their  performance  after  co-developing  performance  measures?  A  field  study, Elsevier Management Accounting Research 23, 120– 141 . Hermawati, F.A., 2013, Data Mining, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta. Kumar, A., Hanmandlu, M., Gupta, H.M., 2013 , Ant colony optimization based fuzzy binary decision tree for bimodal hand knuckle verification system Expert Systems with Applications 40, 439–449. Lee, C., Song, B., Park, Y., 2012 , Design of convergent product concepts based on functionality: An association rule mining and decision tree approach Expert Systems with Applications 39, 9534– 9542.
McLean, T., 2009, The measurement and management of human performance in seventeenth century English farming: The case of Henry Best, Elsevier Accounting Forum 33, 62–73.
Noone,  B.M.,  2008 , Customer  perceived  control  and  the  moderating  effect  of  restaurant  type  on evaluations  of  restaurant  employee  performance, International  Journal  of  Hospitality Management 27, 23–29 O’Brien, J.A., 2008, Pengantar Sistem Informasi, Prespektif Bisnis dan Manajerial Edisi 12 , Penerbit Salemba Empat, Jakarta.
Platts, K.W., Sobotka M, 2010, When the uncountable counts: An alternative to monitoring employee performance, Business Horizons 53, 349—357 .
Rahman,  R.M.,  Hasan,  F.R.Md.,  2011,  Using  and  comparing  different  decision  tree  classification techniques  for  mining  ICDDR,B  Hospital  Surveillance  data, Expert  Systems  with  Applications 38 , 11421–11436.
Sindhu,  S.S.S.,    Geetha,  S.,  Kannan,  A.,  2012,  Decision  tree  based  light  weight  intrusion  detection using a wrapper approach, Expert Systems with Applications 39 , 129–141. Ture,  M.,  Fusun,  T.,  Imran,  K.,  2009,  Using  Kaplan–Meier  analysis  together  with  decision  tree methods  (C&RT,  CHAID,  QUEST,  C4.5  and  ID3)  in  determining  recurrence-free  survival  of breast cancer patients, Expert Systems with Applications 36, 2017–2026.