JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## ANALISIS DAN IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN GAJI KARYAWAN TETAP SERTA HONORER MEMAKAI PROSEDUR ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN C4.5
David Ardian Darma 1) , Iwan Wahyudin 2)
1,2) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jalan Sawo Manila, Pasar Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12520 e-mail: davidardiandarma2018@student.unas.ac.id 1) , iwanwahyuddi@civitas.unas.ac.id 2)

## ABSTRAK
PT Bhara Induk Merupakan perusahaan yang berkecimpung dalam bisnis perkebunan kelapa sawit. Di dalam PT bhara induk mempunyai banyak tenaga kerja dimana dalam pekerjaannya berbeda – beda, ada yang berada di kantor pusat dan ada juga yang berada di luar lapangan. Temuan dalam kasusnya perusahaan masih menggunakan mekanisme penginputan data sistem yang masih manual dalam menentukan penggajian, PPH (Pajak Penghasilan) serta buruknya mekanisme pemerataan gaji  yang  tidak  akurat  dengan  status  tunjangan  karyawan,  gaji  pokok  karyawan,  serta  potongan  -  potongan  PPH  (Pajak Penghasilan). Temuan lainnya dalam tahap menentukan kesesuaian gaji tenaga kerja PT Bhara Induk masih belum sangat efektif  dalam  menentukan  kesesuaian  penggajian,  Karena  masih  menggunakan  mekanisme  dan  aplikasi  sistem  sederhana seperti Ms.word dan Ms.excel. Maka dalam hal ini untuk menentukan kesesuaian gaji terhadap tenaga kerja tetap dan tenaga kerja honorer. Pada PT Bhara induk dengan menghitung daftar hadir dan cuti perbulan serta status tenaga kerja agar dapat mengetahui berapa hasil dari penetapan kesesuaian gaji karyawan yang di dapatkan dan di peroleh setiap karyawan. Dalam jurnal ini akan lebih menekankan mekanisme pembahasan sistem dan pengaplikasian berdasarkan studi kasus, pada jurnal ini merupakan pengklasifikasian hasil dari penyesuaian gaji karyawan tetap dan karyawan honorer  yang di dapat pada PT Bhara Induk dengan menggunakan metode penelitian Algoritma Clustering, dan untuk metode perhitungan menggunakan K- Means serta algoritma C4.5. Dimana dinilai cukup efektif dalam penentuan kesesuaian gaji karyawan honorer dan karyawan tetap.  Dan  dalam  tahap  implementasinya  maka  akan  dibuatkan  rancang  bangun  sistem  penggajian  berbasis  website  agar mempermudah tenaga kerja bagian keuangan untuk mendata serta menentukan dan menyesuaikan gaji karyawan berdasarkan statusnya.
Kata Kunci: : Clustering K-Means ,C4.5 ,honor penggajian.

## ABSTRACT
PT Bhara Induk is a company engaged in the oil palm plantation business. In PT Bhara Utama, there are many workers who work differently, some are at the head office and some are outside the field. The findings in this case are that the company still uses a manual data entry system in determining payroll, income tax (PPH) and the poor salary distribution mechanism that is not accurate with the status of employee benefits, employee basic salaries, and PPH (Income Tax) deductions. Another finding in the stage of determining the suitability of salaries for PT Bhara Induk's workers is still not very effective in deter- mining  the  suitability  of  salaries,  because  they  still  use  simple  system  mechanisms  and  applications  such  as  Ms.word  and Ms.excel. So in this case to determine the suitability of salaries for permanent workers and temporary workers. At PT Bhara parent by calculating the attendance list and monthly leave as well as the status of the workforce in order to find out how much the results of determining the suitability of employee salaries are obtained and earned by each employee. This journal will emphasize the mechanism for discussing the system and its application based on case studies, in this journal it is a classifica- tion of the results of adjusting the salaries of permanent employees and honorary employees obtained at PT Bhara Induk using the Clustering Algorithm research method, and for the calculation method using K- Means as well as the C4.5 algorithm. Which is considered quite effective in determining the suitability of salaries of honorary employees and permanent employees. And in the implementation stage, a website-based payroll system design will be made to make it easier for the finance depart- ment workforce to record and determine and adjust employee salaries based on their status.
Keywords: Clustering K-Means ,C4.5 ,honor salary.

## I. P ENDAHULUAN
ATA mining ialah satuan proses pengerukan atau pengumpulan data info penting asal kesatuan data yang besar.  Proses  data  mining  selalu  menggunakan  metode  statistika,  matematika,  sampai  memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence [1]. PT Bhara induk merupakan perusahaan yang berkecimpung dalam bisnis perkebunan kelapa sawit. Di dalam PT Bhara Induk sangat lah minim teknologi yang digunakan sangatalah minim sehingga kurangnya efektifitas dalam menentukan honor atau gaji pada karyawan.
D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
Maka, sistem ini akan menjadi sebuah alat bagi instansi untuk membangun sistem informasi penggajian pada PT  Bhara  Induk.  Sistem    penggajian  karyawan  yang  dibuat  adalah  aplikasi  berbasis  web.  Website  dibuat menggunakan  code  igniter.  Website  penggajian  karyawan    ini  akan  dibangun  dengan  sistem  yaitu    Sistem Penggajian sebagai alat untuk menghitung gaji atau honor karyawan.
Pada jurnal ini  akan memperkecil pembahasan dengan membahas sistem aplikasi penggajian PT Bhara Induk. Pada studi kasus ini, sistem yang dirancang akan memiliki satu user interface dan  form penginputan dan serta di masing masing bagian form mempunyai Table laporan. Dalam Jurnal pembuatan aplikasi  menggunakan algoritma clustering k-means untuk dan alogoritma c4.5
K-means clustering merupakan salah satu metode cluster analysis non hirarki yang berpotensi buat mempartisi objek yang terdapat kedalam satu atau lebih cluster atau pengelompokkan objek berdasarkan karakteristiknya. se- bagai objek yang mempunyai ciri yang sama dikelompokan dalam satu cluster dan objek yang mempunyai ciri yang tidak sama dikelompokan kedalam cluster yang lain. [2] Algoritma C4.5 merupakan bagian algoritma yang digunakan untuk membentuk pembagian terstruktur atau pengelompokan di dataset.   Dasar dari algoritma C4.5 adalah bentuk pohon keputusan (Decision Tree) . Cabang-cabang berasal pohon keputusan ialah pertanyaan pen- jabaran sedangkan untuk daun-daunnya mencerminkan kelas-kelas atau kelompoknya [3].
Permasalahan yang terjadi pada kasus penggajian adalah :  Bagaimana cara membedakan gaji honor karyawan tetap  dengan  karyawan  honorer    ?  Perbedaan  gaji  dari  PPH  dan  Status  Karyawan  tetap  dan  karyawan  honorer, Bagaimana penerapan dari metode Clustering K-Mean dan C4.5 ? Penerapan dari Clustering K-means pada jurnal kali ini adalah perbedaan dari gaji karyawan tetap dan gaji karyawan honorer,  Bagaimana tahapan pemrosesan dari Clustering K-Mean dan C4.5 ? Tahapan Pemrosesan clustering k-means dan algoritma C4.5 dibedakan menjadi 2 yakni tahap analisis dan pengujian untuk lebih lanjut pembahasan akan dibahas pada bab hasil dan pembahasan, Cara menguji proses perhitungan penggajian menggunakan C4.5 ? Pengujian C4.5 menggunakan aplikasi rapid miner dan pembahasan akan dibahas pada bab hasil dan pembahasan.
Dari penelitian ini  mengharapkan beberapa hal sebagai berikut : Membantu dan mengembangkan sistem pada PT Bhara Induk agar dapat menggunakan sistem yang mempermudah dan mengefisiensikan waktu dalam pembu- atan laporan  penggajian,  Mengadaptasikan  karyawan pada PT Bhara Induk untuk mengefektif kan pekerjaan agar dapat mengerjakan perkerjaan lainnya dengan cepat dan lancar , untuk mengembangkan kemampuan merancang dan menganalisis kebutuhan  yang sedang dibutuhkan oleh perusahaan berkembang ataupun perusahaan maju agar terus berimprovisasi dalam memajukan perusahaannya , Mengembangkan Teknologi yang terdapat pada Perus- ahaan agar dapat Bersaing dengan perusahaan lain

## II. METODE PENELITIAN

## A. Tahapan  Penelitian

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
Pada gambar 1 alur dari tahapan penelitian  diatas yang dilakukan adalah mengumpulkan data, melakukan proses  analisis  menggunakan  algoritma  k-means,  melakukan  pengujian  menggunakan  pengujian  C4.5  dan selesa.

## B. Algoritma Clustering K-Means
Adapun  struktur  kerja  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  clustering  Algoritma  K-Means  sebagai berikut :

## Analisa Data
Dalam mengumpulkan data dilakukan dengan cara melakukam wawancara serta mengambil data kepada ad- ministrasi kantor. [7] . pada penelitian ini faktor yang digunakan adalah faktor Intern. Faktor ini nantinya akan dikelompokkan sehingga membantu dalam memahami data gaji karyawan. Penganalisaan dilakukan berdasar- kan fakta dan data yang didapat di PT BHARA INDUK.

## Penetapan Data.
Sebelum melakukan proses pengelompokan data Karyawan, mula – mula menentukan data yang akan diolah supaya  tujuan  penelitian  dapat  tercapai.  memilih  Atribut  yang  dikenakan  pada  penelitian  ini    faktor  yang mempengaruhi honor karyawan tetap dan karyawan honorer yaitu:
1. Jabatan karyawan
2. Gaji Pokok karyawan
3. Hari kerja karyawan
4. Status karyawan
5. Total gaji karyawan

## Proses Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
Data yang sudah ditetapkan akan dilakukan pengolahan data dengan proses clustering dengan menggunakan algoritma K-Means sehingga dapat mendapatkan hasil data aga dapat diolah oleh algoritma clustering

## Penentuan jumlah cluster
Penentuan  jumlah  cluster  diberlakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  dari  keseluruhan  gaji  karyawan. Maka dalam  analisis ini jumlah cluster yang digunakan ialah sebanyak 6 cluster (k=6), sehingga selanjutnya akan  diketahui  cluster  yang  optimal  dalam  melakukan  penelitian  ini.  Berikut  merupakan  Transformasi  Data Sebelum di konversi pada Tabel 1, dan Data yang sudah di konversi pada Tabel II
T ABEL I D ATA KARYAWAN SEBELUM DI KONVERSI no Nama Jabatan Status Gaji Pokok Jumlah hari Kerja Total Gaji 1 Drs Agus Kusnadi Komisaris Tetap 4.905.501 20 13.695.991 2 Drs Darsian Rasyid,SH Direktur Tetap 13.653.057 20 19.859.073 3 Ir Oneng Noor Dewati Kabag Ren Min Tetap 8.791.358 20 14.298.300 4 Yani Herawati,SKom Kasi Adum/Set Tetap 3.776.788 20 7.404.282 5 Ahmad Higuita,SPd Bendahara Tetap 3.776.788 20 7.334.889 6 M Susila Raharja,SE Kasi Pembukaan Tetap 3.699.749 20 7.260.861 7 Eko Suwarno Satpam Tetap 3.098.197 20 5.193.654 8 Syahrullah Satpam Tetap 2.618.872 20 4.733.067 9 Moch Yusuf Pramu Bakti Tetap 2.093.259 20 4.223.828 10 Eko Adi Purnomo Staff Renmin Tetap 4.490.200 20 4.331.332 11 Estranto Purnomo Staff Renmin Honorer 5.800.000 20 5.568.000 12 Dicky Noer Diansyah Pengemudi Honorer 2.500.000 20 2.500.000

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## Menentukan centroid
Pemilihan pusat awal  cluster centeroid ditentukan acak, dimana nilai cluster 0 diambil dari baris ke-1, nilai cluster 1 pada baris ke-2. Pada Tabel III  merupakan  nilai titik poin awal cluster (centroid) yang dapat ditinjau pada tabel berikut :
Pusat Menghitung jarak antara titik centroid menggunakan titik tiap objek dengan menggunakan Euclidian Dis- tance . terdapat kalkulasi centroid awal secara manual. Kalkulasinya ialah sebagai berikut: [8]
𝐷(𝑖, 𝑗) = √ (𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 +. . +(𝑋 𝑘𝑛 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana : x = pusat cluster y = data dimana pada x merupakan data pusat cluster pertama dan data y merupakan data cluster yang akan diuji dengan menggunakan data pusat cluster.

## C. Algoritma C4.5
Penyeleksian data merupakan pemilihan data yang akan dipakai dalam proses algoritma klasifikasi C4.5. [9]. Tujuan dari penyeleksian data adalah memperoleh himpunan data target, pemilihan pengelompokkan data atau menetapkan data pada subset variable atau sample data dimana penemuan akan dilakukan. [10]

## Sumber Data
Transformasi data ialah proses mengubah atau mengkonversi data ke dalam bentuk yang sesuai. Pada Tabel IV  ialah sumber data yang akan diolah oleh algoritma C4.5 :
T ABEL II D ATA KARYAWAN S ESUDAH DI KONVERSI no Nama Jabatan Status Gaji Pokok Jumlah hari Kerja Total Gaji 1 Drs Agus Kusnadi Komisaris 1 4 1 2 2 Drs Darsian Rasyid,SH Direktur 1 2 1 1 3 Ir Oneng Noor Dewati Kabag Ren Min 1 3 1 2 4 Yani Herawati,SKom Kasi Adum/Set 1 4 1 4 5 Ahmad Higuita,SPd Bendahara 1 4 1 4 6 M Susila Raharja,SE Kasi Pembukaan 1 4 1 3 7 Eko Suwarno Satpam 1 4 1 3 8 Syahrullah Satpam 1 4 1 4 9 Moch Yusuf Pramu Bakti 1 4 1 4 10 Eko Adi Purnomo Staff Renmin 1 4 1 4 11 Estranto Purnomo Staff Renmin 2 3 1 3 12 Dicky Noer Diansyah Pengemudi 2 4 1 4
T ABEL III C ENTEROID YANG DITENTUKAN no Nama Jabatan Status Gaji Pokok Jumlah hari Kerja Total Gaji 2 Drs Darsian Rasyid,SH Direktur 1 2 1 1 3 Ir Oneng Noor Dewati Kabag Ren Min 1 3 1 2

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## Penentuan Information Gain dan Entropy
Perhitungan semua atribut/variable untuk mendapatkan informasi gain dan Entropy tertinggi yang nantinya akan dijadikan sebagai akar pada pembuatan pohon keputusan [11]
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (3) Keterangan : S = Himpunan Kasus. N = jumlah partisi S. Pi : proporsi dari S, terhadap S dimana S adalah himpunan kasus atau entropy selanjutnya  N digunakan untuk menentukan banyaknya partisi pada data yang digunakan dan pi ialah proporsi berasal S terhadap S . pada tabel V merupakan hasil perhitungan entropy berasal dari sumber data yang ada :

## Berikut adalah rumus dari Entropy :
𝐺𝐴𝐼𝑁(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
Keterangan: S = Himpunan Kasus A = Atribut n = Jumlah partisi atribut A |Si| =  jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S Pada rumus diatas dijabarkan dimana S dan A merupakan Himpunan kasus data lalu S merupakan hasil Entropy yang sudah di hitung lalu dikurangin hasil dari partisi pada atribut A dan |Si| adalah Jumlah kasus dari partisi pada   data – i dan |S| merupakan jumlah kasus pada data 80S . Pada Tabel VI merupakan hasil dari perhitungan entropy dari sumber data yang ada:
T ABEL V H ASIL E NTROPY Jumlah(SI) Ya (SI) Tidak(SI) Entropy Total 12 10 2 0,650022422 Jumlah kerja Rajin 12 10 2 0,650022422 Cukup  Rajin 12 3 2 0,930827083 Buruk 0 0 0 0 Status Tetap 10 10 2 0,464385619 Honorer 12 2 2 0,861654167 Masa Kerja Lama 5 5 2 0,528771238 Baru 7 5 2 0,863120569
T ABEL IV D ATA KARYAWAN S ESUDAH DI KONVERSI
no Nama Jumlah Kerja Status Masa kerja Rekomendasi 1 Drs Agus Kusnadi R T L Y 2 Drs Darsian Rasyid,SH R T L Y 3 Ir Oneng Noor Dewati R T L Y 4 Yani Herawati,SKom R T B Y 5 Ahmad Higuita,SPd R T B Y 6 M Susila Raharja,SE R T B Y 7 Eko Suwarno R T L T 8 Syahrullah R T L T 9 Moch Yusuf R T B Y 10 Eko Adi Purnomo R T B Y 11 Estranto Purnomo R H B T 12 Dicky Noer Diansyah R H B T

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## Pohon Keputusan
Pohon keputusan merupakan hasil berasal entropy dan information gain , sesudah perumusan dilakukan ber- ulang – ulang sampai semua atribut pohon memiliki kelas serta tidak mampu lagi untuk diteruskan proses perhi- tungan[12]

## Aturan Rule /Model
Aturan model pada naskah penjelasan yang mencerminkan sebuah pohon keputusan.
1. Jika  Pekerja masuk  dan  memeperoleh  predikat  Rajin,  status  kerja  tetap,  dan masa  kerja  Lama  maka kemungkinan untuk mendapatkan rekomendasi gaji akan besar
2. Jika  pekerja  masuk  dan  memeperoleh  predikat  cukup,  status  kerja  tetap  dan  masa  kerja  baru  maka kemungkinan untuk mendapatkan rekomendasi akan besar
3. Jika  pekerja  masuk  dan  memperoleh  predikat  buruk,  status  kerja  tetap,  masa  kerja  lama  maka  akan mendapatkan rekomendasi gaji kecil
4. Jika pekerja masuk dan memperoleh predikat rajin atau cukup , statu kerja honorer , dan masa kerja lama maka rekomendasi gaji akan kecil
5. Jika  pekerja  masuk  dan  memperoleh  preikat  buruk,status  kerja  honorer,  masa  kerja  baru  ,maka  rek- omendasi gaji akan kecil[13]

## Analisa Kebutuhan Hardware
Hardware merupakan salah satu kebutuhan dalam pembuatan aplikasi pada penelitian. Berikut merupakan kebu- tuhan hardware yang digunakan pada Tabel VII:

## Analisa Kebutuhan Software
Selain hardware, software juga dibutuhkan dalam pembuatan website pada penelitian. Berikut merupakan kebu- tuhan software yang digunakan pada Tabel VIII:
T ABEL VII H ARDWARE YANG DIGUNAKAN
Perrangkat Spesifikasi Processor Intel  ® ® Core™  i3-6006U  CPU @2.00GHz (4 CPUs) RAM Harddisk 4GB 500GB
. T ABEL VI H ASIL GAIN Jumlah(SI) Ya (SI) Tidak(SI) Entropy Gain Total 12 10 2 0,650022422 Jumlah kerja Rajin 12 10 2 0,650022422 -0,93082708 Cukup  Rajin 12 3 2 0,930827083 Buruk 0 0 0 0 Status Tetap 10 10 2 0,464385619 -0,59861976 Honorer 12 2 2 0,861654167 Masa Kerja Lama 5 5 2 0,528771238 -0,07378593 Baru 7 5 2 0,863120569

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. penggajian menggunakan clustering K-Means

## Tahapan Clustrering 1

## Gambar 1. Rangkaian Clustering K-mean
Berikut adalah hasil process dari rapid miner pada gambar diatas ada beberapa komponen yang digunakkan yakni menggunakan Retrive data, Multiply, Clustering K-Means, dan Perfomance, Retrive data berfungsi untuk memuat data excel atau csv yang digunakan sebagai sumber data Multiply berfungsi sebagai pengganda data sebelum di transfer atau di buat alurnya ke dalam Clustering Clustering berfungsi sebagai perhitungan pada analisis kali ini dan akan dihasilkan berupa table , graph dan data clusternya Perfomance berfungsi sebagai penampil data yang akan digunakan untuk menampilkan hasil dari Clustrering data dari Clustering K-Means
T ABEL VIII S OFTWARE YANG DIGUNAKAN Perangkat Kegunaan Sistem operasi microsoft  windows  10 Professional 64-bit Sistem  operasi  yang  digunakan peneliti  dalam  membangun  aplikasi ini Microsoft Visual Studio Code, Text  Editor  yang  digunakan  untuk menuliskan Scipt kode berupa HTML,CSS, dan PHP untuk membuat website XAMPP Sebagai webserver lokal yang digunakan untuk menyimpan database guna untuk menghubungkan antar PHP dan MYSQL Web Hosting Merupakan  media  yang  digunakan untuk menghosting atau mengupload hasil  dari  website yang  sudah  dibuat agar  hasilnya  dapat  diakses  secara
skala besar

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## Gambar 2. Cluster Model 2, Graph Tree 2 dan hasil centeroid 2
Berikut  adalah  graphic  Tree  Clustering  k-mean  pada  cluster  ke  2  diperoleh  sebagai  berikut  dimana  root  set dibawa mendapatkan 3 data graphic yakni 0,1, dan  2 dam hasil dari centeroid gambar ke 2 adalah dimana adalah tahapan pertama dalam pengujian clustering k-means karena data masih pengujian pertama maka akan diulangi lagi sampai data tidak berulang dan hasilnya tetap Tahapan Clustrering  3

## Gambar 3 . Cluster Model 3 , Graph Tree Tahap 3 dan Centeroid Tabel Tahap 3
Berikut hasil dari cluster 2 untuk model ke 3 dari perhitungan data klustering dapat diperoleh pada data dibawah merupakan cluster model yang diperoleh yakni ada 4 cluster yakni Berikut adalah graphic Tree Clustering k-mean pada cluster ke 3 diperoleh sebagai berikut dimana root set dibawa mendapatkan 4 data graphic  yakni 0,1,2, dan 3

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
dan  hasil dari centeroid table ke 3 adalah dimana adalah tahapan ketiga dalam pengujian clustering k-means karena data masih pengujian pertama maka akan diulangi lagi sampai data tidak berulang dan hasilnya tetap

## Tahapan Clustrering 4
Berikut hasil dari cluster data ke 3 model ke 4 dari perhitungan data klustering dapat diperoleh pada data dibawah merupakan cluster model yang diperoleh yakni beberapa item dibawah

## Gambar 4. Cluster Model 4 dan Graph Tree Tahap 4 Centeroid Tabel Model 4
Berikut adalah graphic Tree Clustering k-mean pada cluster ke 4 diperoleh dimana root set dibawa mendapatkan 4 data graphic  yakni 0,1,2,3,4 dan  hasil dari centeroid table ke 4 adalah dimana adalah tahapan ke 4 dalam pen- gujian clustering k-means karena data masih pengujian pertama maka akan diulangi lagi sampai data tidak berulang dan hasilnya tetap.

## Tahapan Clustrering  5
Berikut hasil dari cluster data ke 4 model ke 5 dari perhitungan data klustering dapat diperoleh pada data dibawah merupakan cluster model yang diperoleh yakni beberapa item dibawah

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
Berikut adalah graphic Tree Clustering k-mean pada cluster ke 5  diperoleh dimana root set dibawa mendapatkan 5 data graphic yakni 0,1,2,3,4 dan  hasil dari centeroid table ke 5 adalah dimana adalah tahapan ke 5 dalam pen- gujian clustering k-means karena data masih pengujian pertama maka akan diulangi lagi sampai data tidak berulang dan hasilnya tetap

## Tahapan Clustrering  6

## Gambar 6. Cluster Model 6 , Graph Tree Tahap 6, dan hasil centeroid 6
Berikut hasil dari cluster data ke 5 model ke 6 dari perhitungan data klustering dapat diperoleh pada data dibawah merupakan cluster model yang diperoleh yakni beberapa item dibawah dan hasil graphic Tree Clustering k-mean pada cluster ke 6  diperoleh dimana root set dibawa mendapatkan 5 data graphic yakni 0,1,2,3,4 dan  hasil dari centeroid table ke 6 adalah tahap terakhir pengujian dan data yang didapat sudah terakhir dan tidak berubah lagi.

## B. Rancangan Design

## 1. Data Penggajian

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
Dalam data penggajian akan dilakukan penginputan semua data gaji setiap karyawan dan akan dilakukan perhi- tungan data karyawan tetap dan honorer serta hasil diatas merupakan hasil data gaji yang sudah diinput dimana menampilkan  nomor  yang  berupa  nomor  identitas  karyawan,  nama  karyawan,jabatan,gaji  pokok,  honor tunjangan, potongan iuran jht, jumlah gaji jht, PPH 21, dan Honor yang diterima oleh karyawan

## 2. Data Cuti

## Gambar 8. Hasil Data Cuti
Pada gambar diatas merupakan hasil data cuti yang digunakan untuk melihat dan menginput data cuti yang didalamnya  terdiri  dari  nomor  cuti,  nomor  personil  digunakan untuk memanggil  data  personil  atau  karyawan, nama karyawannya, jabatan, mulai cuti, akhir cuti, keterangan yang merupakan kenapa karyawan melakukan cuti, hari yang merupakan berapa hari cuti karyawan tersebut.
3. Data Lembur

## Gambar 9. Hasil Data Lembur
Pada gambar diatas menjelaskan hasil data lembur yang digunakan untuk menginput data lembur dan melihat hasil data lembur serta dimana diperoleh beberapa data dalam data lembur ini yakni adalah nomor lembur , nomor personil

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
merupakan data unik yang digunakan untuk mengambil data karyawan, nama karyawan, jabatan, mulai lembur, akhir lembur, keterangan dari karyawan yang sedang melakukan lembur, selisih waktu berapa lama karyawan lakukan

## 4. Data Personil

## Gambar 10. Hasil Data Personil
Pada gambar diatas merupakan gambar hasil data personil berguna untuk mendata karyawan dan dalam hasil diatas diperoleh beberapa data yakni nomor sebagai unik data, NIK merupakan Nomor Induk Karyawan, Nama karyawan, Jabatan yang diperoleh, alamat tinggal, mulai bekerja di PT Bhara Induk, tanggal lahir, asal kbp, no telepon , status.

## C. Tahap Pengujian
Berikut tahapan dari pengujian menggunakan rapid miner. Menggunakan data yang sudah ada seperti pada  Pada Tabel IX  data untuk pengujian penggajian data bhara induk menggunakan klasifikasi C4.5. diperoleh data nama, jumlah kerja dan status, masa kerja, dan rekomendasi
T ABEL IX
DATA KARYAWANA YANG DIUJI no Nama Jumlah Kerja Status Masa kerja Rekomendasi 1 Drs Agus Kusnadi R T L Y 2 Drs Darsian Rasyid,SH R T L Y 3 Ir Oneng Noor Dewati R T L Y 4 Yani Herawati,SKom R T B Y 5 Ahmad Higuita,SPd CR T B Y 6 M Susila Raharja,SE CR T B Y 7 Eko Suwarno R T L T 8 Syahrullah R T L T 9 Moch Yusuf R T B Y 10 Eko Adi Purnomo CR T B Y 11 Estranto Purnomo CR H B T 12 Dicky Noer Diansyah CR H B T

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293

## Gambar 11. Pengujian Menggunakan Rapid miner  dan  Hasil Perfomance Vector dari Pengujian C4.5
Pada gambar diatas menunjukkan alur dari pengujian algoritma c4.5 menggunakan rapid miner dengan tahapan yakni  mengambil  data  yang  akan  diuji  berupa  csv  lalu  akan  diproses  untuk  mendapatkan  hasil  pohon  kepu- tusandan hasil dari Perfomance Vector dari hasil analisa menggunakan rapid miner pada data Bhara Induk.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 280 – 293
Berikut hasil graphic dari rekomendasi yang diperoleh yakni 8 yang mendapatkan rekomendasi gaji tetap dan 4 mendapatkan gaji honorer dan hasil dari pohon keputusan yang sudah diuji menggunakan aplikasi rapid miner dngan algoritma C4.5 dari hasil yang diharapkan maka diperoleh masa kerja dan status kerja sangat diperlukan untuk membedakan honorer dan tetap [14]

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan dari jurnal dan pembahasan kali ini ialah data mining teknik clusterin k-means dan pengujian data menggunakan  algoritma  C4.5  efektif  dalam  menentukan  gaji  pada  karyawan  tetap  dan  honorer  .  serta  dalam pengimplementasiannya  menggunakan  website  sebagai  media  penginputan  dan  seleksi  data  penggajian berdasarkan status sangatlah efektif pada perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektifitas kinerja pada PT Bhara Induk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Adani, “Mengenal Konsep Data Mining Beserta Contoh Implementasinya,” 2021. https://www.sekawanmedia.co.id/data-mining/.
[2] Syafnidawaty, “K-MEANS CLUSTERING,” 2020, [Online]. Available: https://raharja.ac.id/2020/04/19/k-means-clustering/.
[3] M. I. MUBAROK, “ALGORITMA C4.5,” 2018. https://muhammadilhammubarok.wordpress.com/2018/08/14/algoritma-c4-5/.
[4] F. Johan and S. A. Armono, “Pemanfaatan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Bonus Tahunan Pada Toko Umano Vero,” vol. 02, pp. 1–5, 2020.
[5] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H.,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan  Prediksi  Karyawan  Yang  Berpotensi  Phk  Dengan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  85–90,  2019,  doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[6] Y. Irawan, “Penerapan data mining untuk evaluasi data penjualan menggunakan metode clustering dan algoritma hirarki divisive,” Jtiulm , vol. 3, no. 1, pp. 13–20, 2019.
[7] N. Y. S. Munti, G. W. Nurcahyo, and J. Santony, “Analisis Dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Gaji Karyawan Tetap Dan Karyawan Kontrak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ( Studi Kasus Di Pt Indomex Dwijaya Lestari ),” JITI, Vol. 1, No. 1, Maret 2018 , 2018.
[8] E. J. Salam, “K-Means Clustering Algorithm,” 2017. https://ekojunaidisalam.com/2017/02/09/k-means-clustering-algorithm/.
[9] D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[10] R.  Novita,  “Teknik  Data  Mining :  Algoritma  C4.5,” Ilmu  Komputer.com ,  pp.  1–12,  2016,  [Online].  Available:  https://ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2019/06/Rina-Algoritma-C45.pdf.
[11] ilmuskripsi, “Algoritma C4.5.” https://www.ilmuskripsi.com/2016/07/algoritma-c45.html.
[12] Cahya , “Contoh implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5,” February 9, 2017 , 2017. http://cahyadsn.phpindonesia.id/extra/c45.php.
[13] M. F. Arifin and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 Dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria Artha Persada,” InComTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[14] R.  M.  Hijriana,  Nadiya, “Penerapan Metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.  5  Untuk Klasifikasi  Mahasiswa  Berprestasi,” Al  Ulum  J.  Sains  Dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 39–43, 2016.