## METODE DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI HASIL SELEKSI KOMPETENSI DASAR PADA CPNS 2019 DI ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA
Rama Dian Syah Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat rama_ds@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pelaksanaan seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) 2019 di institusi Arsip Nasional Republik  Indonesia (ANRI) dilakukan  berdasarkan  peraturan  Badan  Kepegawaian  Negara  di lingkungan  instansi  pemerintah.  Seleksi  tes  cpns  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan.  Seleksi Kompetensi Dasar (SKD) merupakan tahapan yang diuji berdasarkan parameter penilaian Tes Wawasan  Kewarganegaraan  (TWK),  Tes  Intelegensi  Umum  (TIU),  dan  Tes  Karakter Kepribadian  (TKP). Algoritma Decision  Tree diimplementasikan  untuk  mengklasifikasikan hasil  tes  Seleksi  Kemampuan  Dasar  (SKD). Hasil  dari  SKD  dianalisis  menggunakan  Data Mining.  Metode  Data  Mining  yang  digunakan  yaitu  Decision  Tree.    Berdasarkan  penelitian yang  dilakukan  pada  344  peserta  SKD  di  Arsip  Nasional  Republik  Indonesia  adalah  nilai Accuracy  sebesar  92.23%,  Classification  Error  sebesar  7.77%,  Kappa  sebesar  0.879,  Recall sebesar 94.84%, dan Precision sebesar 95.79%.

## Kata Kunci: Decision Tree, Seleksi Komptensi Dasar, CPNS

## Abstract
2019 Civil Servant Enrollment Test (CPNS) held by the National Archives of the Republic of  Indonesia  (ANRI)  is  based  on  the  National  Civil  Service  Agency  (BKN)  regulation within government  agencies.  Civil  Servant  Enrollment  Test  (CPNS)  is  done  in  several  stages.  The Basic Competency Selection (SKD) is a stage that tested based on assessment parameters of the National  Insight  Test  (TWK),  General  Intelligence  Test  (TIU),  and  Personal  Characteristics Test (TKP). Decision Tree algorithm is implemented to classify the results of Basic Competency Selection  (SKD).  The  results  of  Basic  Competency  Selection  (SKD)  are  analyzed  using  Data Mining. The Data Mining method used is Decision Tree. Based on research conducted on 344 Basic  Competency  Selection  (SKD)  participants  in  the  National  Archives  of  the  Republic  of Indonesia,  the  value  of  Accuracy  is  92.23%,  Classification  Error  is  7.77%,  Kappa  is  0.879, Recall is 94.84%, and Precision is 95.79%.
Keywords: Decision Tree, Basic Competency Selection, Civil Servant Enrollment Test

## PENDAHULUAN
Seleksi  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil (CPNS) merupakan hal yang sangat ditunggu oleh  banyak  masyarakat  untuk  mengikuti seleksi menjadi Aparatur Sipil Negara (ASN). Pengadaan  seleksi  CPNS  dilakukan  oleh
Badan  Kepegawaian  Nasional  berdasarkan peraturan Badan Kepegawaian Negara (BKN) Nomor  14  tahun  2018  [1].  Jumlah  pendaftar yang sangat besar membutuhkan seleksi yang sangat  selektif  untuk  menghasilkan  calon ASN  yang  berkompeten.  Formasi  dan
persyaratan  ditentukan  oleh  instansi  yang melakukan seleksi CPNS.
Seleksi  CPNS  dilakukan  dengan  bebe- rapa  tahap  yaitu  seleksi  administrasi,  seleksi kompetensi dasar (SKD), dan seleksi kompetensi bidang (SKB). Peserta yang telah lulus  dari  seleksi  administrasi  bisa  mengikuti seleksi  kompetensi  dasar.  Penilaian  yang dilakukan  pada  tahap  seleksi  kompetensi dasar  dilakukan  berdasarkan  tiga  parameter penilaian  yaitu  Tes  Wawasan  Kewarga- negaraan  (TWK),  Tes  Intelegensi  Umum (TIU),  dan  Tes  Karakter  Kepribadian  (TKP). Peserta yang telah dinyatakan lulus pada SKD dapat  mengikuti  seleksi  kompetensi  bidang (SKB).
Data hasil tes diumumkan melalui situs SSCN-  Badan  Kepegawaian  Negara  atau melalui  situs  instansi  masing-masing.  Data dapat  dilihat  oleh  peserta  seleksi  dan  masya- rakat umum sehingga dari data tersebut dapat diambil informasi mengenai kriteria penilaian dari seleksi di berbagai instansi pemerintahan. Data yang banyak diolah sehingga menghasil- kan pengetahuan menggunakan suatu metode.
Data  mining merupakan  ekstraksi  pola dan  informasi  untuk  menghasilkan  penge- tahuan  dari  data  yang  besar  [2].  Teknik data mining yang  paling  sederhana  dan  banyak digunakan yaitu klasifikasi. Teknik klasifikasi merupakan  teknik  untuk  penyusunan  data  ke dalam  kategori  agar  mudah  digunakan  dan efisien [3]. Teknik klasifikasi dapat dimplementasikan  menggunakan  algoritma Decision  Tree .  Struktur Decision  tree
merupakan  struktur  yang  menyerupai  pohon, dimana  setiap  simpul  menunjukkan  atribut, setiap  cabang  menunjukkan  hasil  tes,  dan daun mewakili kelas atau distribusi kelas [4].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan terhadap data mining menggunakan algoritma Decision  Tree .  Siregar  dkk  [5]  melakukan penelitian  dengan mengklasifikasi mahasiswa berdasarkan  kemampuan  ekonomi  untuk biaya  kuliah.  Hasil  penelitiannya  adalah klasifikasi  mahasiswa  dikategorikan  menjadi tujuh  kategori.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan menggunakan  algoritma  Decision  Tree  yaitu 80.52%.
Penelitian  lainnya,  Topirceanu  dan Grosseck  [6],  melakukan  penelitian  dengan mengklasifikasi  tingkat  partisipasi  kursus online berdasarkan  pada  ciri-ciri  individu siswa. Data yang diambil dari hasil kuisioner para peserta kursus online . Hasil penelitiannya adalah algoritma Decision  Tree mampu  mengklasifikasikan  8  kelas  sesuai dengan  pola  dasar  siswa  pada  penyelesaian kursus online.
Pada  penelitian  ini,  algoritma data mining yang  digunakan  yaitu decision  tree . Algoritma decision  tree mampu  mengklasifi- kasikan variable data berdasarkan kelas target sehingga  dapat  menghasilkan  pengetahuan. Algoritma Decision  Tree diimplementasikan untuk  mengklasifikasikan  hasil  tes  Seleksi Kemampuan  Dasar  (SKD)  pada  CPNS  2019 di institusi Arsip Nasional Republik Indonesia (ANRI).  Jangkauan  nilai  hasil  tes  Seleksi Kemampuan  Dasar  (SKD)  akan  diklasifikan
berdasarkan kategori P/L, P, TL dan TH. Data yang digunakan berjumlah 344 peserta seleksi CPNS.

## METODE PENELITIAN
Metode  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. Selection merupakan pengambilan  data  yang  berkaitan  dengan analisis  yang  dilakukan  dari  database. Pre- processing merupakan  proses  pembersihan data  dengan  menghilangkan  duplikasi  data.
Transformation merupakan  proses  perubahan data menjadi bentuk data yang valid dan siap dilakukan  untuk  proses data  mining . Data Mining adalah  proses  implementasi  metode atau  algoritma  yang  sesuai  dengan  infomasi atau  pengetahuan  yang  akan  digali. Evaluasi merupakan  proses  yang  dilakukan  dengan mengevaluasi hasil dari proses data mining .

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  peserta  Seleksi  Kemampuan Dasar  (SKD)  pada  CPNS  di  Arsip  Nasional Republik  Indonesia  (ANRI)  tahun  2019. Penelitian  ini  berfokus  pada  344  peserta seleksi. Dataset terdiri dari 344 data dengan 8 atribut  yang  menggambarkan  hasil  dari  nilai tes  SKD.  Berkut  atribut  data  terdapat  pada Tabel 1.
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database
Tabel 1. Atribut Data No Atribut Tipe Data 1 No Peserta 17 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

## Persiapan Data
Persiapan  atau Preprocessing  Data berguna  untuk  manipulasi  dataset  sebelum digunakan  pada  model.    Beberapa  persiapan data yang dilakukan adalah pembersihan data ( Data  Cleaning )  dengan  menghilangkan redudansi  data  dan  memperbaiki  data  yang tidak  konsisten.  Pemilihan  data  dari  banyak- nya  jenis  formasi  yang  ada  pada  data  seleksi CPNS  ANRI  2019  yang  akan  diujikan menggunakan Data Mining.
Transformasi  dataset  menjadi  bentuk yang  lebih  cocok  untuk  Data  Mining  agar lebih mudah untuk mendapatkan pengetahuan dari dataset.

## Pengembangan Model
Model  yang  dikembangkan  menggu- nakan  algoritma  C4.5 Decision  Tree .  Tools pemodelan
menggunakan framework RapidMiner.
Struktur Decision  Tree dan  nilai akurasi  akan  didapatkan  setelah  dataset
diproses  pada  RapidMiner.  Nilai  peforma diukur dengan confusion matrix .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  pengklasi- fikasian  hasil  tes  Seleksi  Kompetensi  Dasar (SKD)  CPNS  di  Arsip  Nasional  Republik Indonesia  tahun  2019  sebanyak  344  data dengan 8 atribut. Proses klasifikasi dilakukan dengan  menggunakan  RapidMiner  versi  9 untuk mengolah data tersebut.

## Model Algoritma Decision Tree
Model yang dirancang pada
RapidMiner  menggunakan  beberapa  operator yaitu Set  Role , Split  Data , Decision  Tree , Apply  Model ,  dan Performance .  Berikut model algoritma Decision Tree pada RapidMiner  terdapat  pada  Gambar  2.  Pada Gambar  2  terdapat  beberapa  operator  seperti operator Retrieve  Data yang  merupakan  data yang  dipakai  untuk  proses  Data  Mining.
Gambar 2. 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 digu- nakan  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 .

## Model Tree
Model Tree merupakan  struktur  pohon yang  dihasilkan  dari  proses  data  SKD menggunakan  Algoritma Decision  Tree di RapidMiner.  Pada  struktur  pohon  dapat dilihat  pembagian  kelas  menjadi  P/L,  P,  TL, dan  TH  berdasarkan  nilai  TIU,  TWK,  TKP, dan  Total.  Dari  model Tree tersebut  didapat- kan  penjabaran  hasil  klasifikasi.  Berikut model Tree dari  algoritma Decision  Tree di RapidMiner  dapat  diliha  pada  Gambar  3  dan hasil  klasifikasi  pada  Tabel  2.    Pada  Gambar 3 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 3. Model Tree
Tabel 2. Hasil Klasifikasi No Kelas Nilai 1 P/L Total > 381 2 TH TWK < 12 3 P Total > 299 && TKP  > 125 && TWK > 60 Total ≤ 299 && TIU ≤ 87 && TWK > 62 4 TL Total > 299 && TWK ≤ 60 && TKP > 125 Total > 299 && TKP ≤ 125 Total ≤ 299 && TIU > 87 Total ≤ 299 && TIU ≤ 87 && TWK ≤ 62
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  P/L  dan  TH terdapat  1  kondisi. Kelas  P  memiliki  2  kondisi.  Kelas  TL memiliki 4 kondisi.

## Performa Model Decision Tree
Performa  didapat  dari  model Decision Tree yang  didesain  untuk mengklasifikasikan hasil  tes  SKD.  Performa  diukur  berdasarkan Confusion  Matrix .  Beberapa  performa  yang didapat  yaitu accuracy,  classification  error, kappa, recall, dan precision . Berikut
Confusion  Matrix terdapat  pada  Gambar  4 dan Performa Model pada Tabel 3.

## Gambar 4. Confusion Matrix
Tabel 3. Performa Model Decision Tree No Jenis Performa Nilai 1 Accuracy 92.23% 2 Classification error 7.77% 3 Kappa 0.879 4 Recall 94.84% 5 Precision 95.79%
Beberapa  performa  pada  Tabel  3 didapatkan dari Confusion Matrix pada Tabel 3.  Performa accuracy merupakan  nilai ketepatan  dari  model  yang  digunakan.  Nilai akurasi  yang  didapatkan  adalah  92.23% dimana  model  cukup  baik  dalam  hasil  pre- diksi.  Performa Classification  error merupa- kan  nilai  kesalahan  yang  didapatkan  dari model  yang  digunakan.  Nilai  kesalahan  yang didapatkan  7.77%  di  mana  kesalahan  hanya sedikit pada model yang digunakan. Performa kappa merupakan normalisasi nilai accuracy . Nilai Kappa yang  didapatkan  adalah  0.879 dimana  angka  mendekati  1  berarti  model mendekati  sempurna.  Nilai Recall dan Precision yang didapatkan adalah 94.84% dan 95.79%.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Berdasarkan  penelitian  pada  model
Decision  Tree untuk  klasifikasi  hasil  SKD pada CPNS di ANRI tahun 2019 dengan data
sebanyak  344  peserta  SKD  dan  8  atribut didapatkan  bahwa  model Decision  Tree berhasil mengklasifikasikan hasil SKD menjadi  4  kelas  berdasarkan  nilai  yang didapatkan  peserta  seleksi.  Nilai  performa model Decision  Tree yang  didapatkan  yaitu Accuracy =  92.23%, Classification  Error = 7.77%, Kappa = 0.879 , Recall = 94.84%, dan Precision =  95.79%.  Hal  ini  membuktikan bahwa  Algoritma Decision  Tree cocok sebagai  model  untuk  klasifikasi  pada  pene- litian  ini.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan dengan mengimplementasikan algoritma data mining yang  lain  dan  melakukan  perban- dingan  performa  antara  algoritma-algoritma yang  digunakan.  Dengan  perbandingan  per- forma  tersebut  dapat  dilihat  kinerja  berbagai algoritma data mining .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Peraturan  Badan  Kepegawaian  Negara Nomor:  14  tahun  2018.  Tentang
Petunjuk  Teknis  Pengadaan  Pegawai Negeri Sipil.
[2] A.  Unnisabegum,  M.  A.  Hussain,  dan
M. Shaik, “Data mining  techniques for big  data,” International  Journal  of
Advanced Research in Science Engineering  and  Technology, vol.  6, Agustus, hal. 396-399, 2019.
[3] C. Jalota dan R. Agrawal, “Analysis of educational data mining using
classification,”  Dalam  Prosiding  2019 International  Conference  on  Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing  (COMITCon),  2019,  hal. 243-247.
[4] Harwati  dan  S.  Amby,  “Application  of
decision  tree  approach  to  student selection  model-a  case  study,”  IOP Conference  Series:  Material  Science
and Engineering 105 012104, 2016.
[5] B.  Siregar,  dkk,  “Tuition  single classification using decision tree method  and  C4.5,”  IOP  Conf.  Series: Journal  of  Physics:  Conf.  Series  1175
012105, 2019.
[6] A.  Topirceanu  dan  G.  Grosseck,
“Decision  tree  learning  used  for  the classification  of  student  archtypes  in online  course,” Procedia  Computer Science , vol. 112, hal. 51 – 60, 2017.
[7] M.  V.  Amazona  dan  A.  A.  Hernandez,
“Modelling  student  performance  using data  mining  techniques:  input  for academic program development,” Dalam Prosiding  2019 5 th International Conference  on  Computing  and  Data Engineering  (ICCDE’19),  2019,  hal. 36-4.