## PENERAPAN ALGORITMA C 4.5 DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA FASILITATOR PAMSIMAS (STUDI KASUS DI KABUPATEN KAMPAR)
Zelvi Gustiana 1
1 Teknologi Informasi / 1 Universitas Dharmawangsa
1 Jl.K.L. Yos Sudarso No. 224 Glugur Kota Medan Email: 1 zelvigustiana@dharmawangsa.ac.id
Abstrak — Evaluasi  kinerja  merupakan  metode  dan  proses penilaian  dari  pelaksanaan  tugas seseorang atau sekelompok orang (fasilitator) dalam satu perusahaan atau organisasi. Evaluasi kerja  fasilitator  telah  memiliki  standar  yang  telah  ditetapkan.    Kualitas  kinerja  fasilitator diukur  berdasarkan  kriteria  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan membantu  dan  mempermudah penilai  dalam  mengevaluasi  kinerja  fasilitator  PAMSIMAS  dengan  menerapkan Data  Mining yaitu  Algoritma  C4.5  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan. Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode algoritma C4.5 dengan menggunakan atribut hasil evaluasi sebagai atribut  label  tujuan  sebanyak  4  buah  sub-atribut,  yaitu:  Sangat  baik,  baik,  cukup  dan  buruk. Penilitian ini menghasilkan pohon keputusan dari 20 berupa value atribut tujuan hasil evaluasi, algoritma  C4.5  dapat  merepresentasikan  sebanyak  13  pohon  keputusan  dari  value  atribut tujuan  hasil  evaluasi  dan  persentasi  akurasi  dari  pengujian  adalah  sebesar  50%.  Kesimpulan dari  penelitian  ini  yaitu  algoritma  C4.5  membantu  mengklasifikasikan  hasil  evaluasi  kinerja berdasarkan atribut waktu, kelengkapan isian data, respon perbaikan dan tanggung jawab dalam tim.  Penelitian  dapat  membentuk  pohon  keputusan  yang  dapat  memberikan  informasi  hasil evaluasi kinerja fasilitator PAMSIMAS Kabupaten Kampar.
Kata Kunci — Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Fasilitator, Evaluasi kinerja.
Abstract— Performance  evaluation  is  a  method  and  process  of  assessment  of  the implementation  of  the  duties  of  a  person  or  group  of  people  (facilitator)  in  a  company  or organization.  The  facilitator's  work  evaluations  have  established  standards.  The  performance quality  of  the  facilitator  is  measured  based  on  these  criteria.  This  study  aims  to  assist  and facilitate the assessor in evaluating the performance of PAMSIMAS facilitators by applying Data Mining namely Algorithm C4.5 as Decision Support System. The method used in this research is C4.5 algorithm method by using attribute of result of evaluation as attribute of goal label as many  as  4  sub-attributes,  that  is:  Very  good,  good,  enough  and  bad.  This  research  yields  a decision  tree  of  20  values of  attributes  of  the  objective  of  the  evaluation  result,  the  C4.5 algorithm can represent as many as 13 decision trees from the attribute value of the objective of the evaluation result and the accuracy percentage of the test is 50%. The conclusion of this research is C4.5 algorithm help classify performance evaluation result based on time attribute, completeness of data entry, response of improvement and responsibility in team. The research can form a decision tree that can provide information on the performance evaluation results of PAMSIMAS facilitators in Kampar regency.
Keywords — Data Mining, Classification, Algoritma C 4.5, Fasilitators, Performance evaluation.

## I. PENDAHULUAN
Pada saat ini, dunia terus menerus mengalami perkembangan  dan  kemajuan  pada  berbagai  aspek, termasuk  kemajuan  teknolongi  informasi  berkembang dengan  sangat  pesat.  Kebutuhan  akan  informasi  yang akurat,  cermat  dan  cepat  sangat  dibutuhkan  oleh
masyarakat  dalam  menjalani  kehidupan  yang  terus dilingkupi dengan perkembangan teknologi yang terus mengalami  pembaharuan.  Teknologi  informasi  yang memiliki  kemampuan  untuk  mengumpulkan  dan menyimpan  berbagai  data  lebih  baik  dari  kemampuan manual  yang  berasal  dari  mengalisis,  meringkas  dan mengekstrak pengetahuan dari data. Metode
tradisional  yang  ada  pada  saat  ini,  tidak  mampu melakukan  pengolahan  data  dalam  kapasitas  yang besar.  Informasi  yang  berada  di  gudang  data  yang sudah dimiliki akan digali, digunakan dan dimanfaatkan  oleh  para  pengambil  keputusan  untuk membantu dalam perihal pengambilan keputusan. Para ahli  yang  mengambil  keputusan  dibantu  dengan gudang data yang sudah dimiliki dengan manfaatkannya untuk informasi yang berguna membantu  mengambil  keputusan,  hal  ini mendorong munculnya  cabang  ilmu  yang  disebut Data  Mining. Dalam data mining terdapat beberapa algoritma untuk menyelesaikan masalah, salah satunya adalah Algoritma C 4.5. Algoritma C 4.5 termasuk salah satu Algoritma  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian data.  Algoritma  C  4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  membentuk    pohon    keputusan. Pohon  keputusan  termasuk  salah  satu  metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  terkenal,  mampu mengubah  fakta  yang  dipresentasikan  menjadi  aturan pada  pohon  keputusan  yang  dapat  dimengerti  dengan bahasa  alami  dan  dapat  diproses  dalam  bahasa  basis data [1].
Sejauh ini, Data Mining dan Algoritma C 4.5 sudah  digunakan  untuk  menyelesaikan  banyak permasalahan yang menghasilkan solusi atau keputusan.  Berdasarkan  implementasi data  mining dengan  metode  Algoritma  C  4.5  mempunyai  banyak kesamaan  dengan  masalah  yang  akan  penulis  angkat sebagai  judul penelitian.  Karena  implementasi Algoritma  C  4.5,  merupakan  pohon  keputusan  yang nantinya dalam kasus yang penulis angkat, dapat untuk menentukan  bagaimana  evaluasi  kinerja  tiap  fasitator PAMSIMAS  Kabupaten  Kampar.  Karena  untuk menentukan  evaluasi  kinerja  Fasilitator    Kabupaten Kampar,  salama  ini  masih  berjalan  secara  manual sehingga sering terjadi kekeliruan dalam penghitungan ataupun keterlambatan waktu karena masih menggunakan cara yang manual.
Khusus  untuk  fungsionalitas data  mining menggunakan  klasifikasi,  beberapa  penelitian  telah dilakukan misalnya oleh Saefudin dan Sri Lestari pada tahun  2015  [2],  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT. Mulya Spindo Mills Menggunakan Metode Algoritma C4.5 dengan putusan penilaian kinerja yaitu istimewa, baik dan cukup. Dengan kriteria penilaian berdasarkan kemampuan  teknis  yang  terdiri  dari  kualitas  kerja, kuantitas  kerja  dan  penguasaan  kerja,  kriteria kemampuan HAM terdiri dari kerjasama, kepemimpinan dan tanggung jawab, kriteria kepribadian  terdiri  dari  integeritas,  disiplin  dan semangat  kerja.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan yaitu  mampu  mengatasi  permasalahan yang  terjadi pada  PT.  Mulia  Spindo  Mills  khususnya  dapat mengubah penilaian kinerja karyawan yang sebelumnya  dilakukan  secara  subyektif  menjadi  lebih objektif. Penelitian Data  mining tentang  klasifikasi salah  satunya  dilakukan  oleh Dewi  Sartika  dan  Dana
Indra Sensuse pada tahun 2017 [3] yaitu Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour,  dan Decision  Tree pada  Studi  Kasus Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Pola  Pakaian. Kesimpulan  yang diperoleh pada penelitian ini adalah dari  hasil  perbandingan  algoritma  klasifikasi nearest neighbour,  naive  bayes dan decision  tree yang digunakan  pada  studi  kasus  pengambilan  keputusan pemilihan  pola  pakaian  menyatakan  bahwa  algoritma klasifikasi decision tree merupakan algoritma klasifikasi yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi dibandingkan  algoritma  klasifikasi naive  bayes dan nearest  neighbour yaitu  mencapai  75.6%  pada pengujian yang dilakukan dengan menggunakan mode pengujian percentage split.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  berguna  untuk  membuat tahapan – tahapan yang akan dilakukan dalam melakukan  penelitian.  Kerangka  penelitian  dapat membantu peneliti  ketika peneliti tidak tahu apa  yang akan dikerjakan  setelah  satu  tahap  pekerjaan  sudah diselesaikan.  Setiap  tahapan  dilakukan  sesuai  dengan yang  telah  direncanakan.  Oleh  karena  itu  semua tahapan  pada  kerangka  penelitian  penelitian  ini berpengaruh pada tahapan selanjutnya..
III. STYLE HALAMAN
Gbr 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  Gambar 1 maka masing-masing  langkahnya  dapat  diuraikan  seperti berikut ini :
1. Studi Leteratur dan Studi Lapangan
Studi literatur dalam penelitian ini bersumber  dari  jurnal-jurnal dan  buku yang berhubungan  dengan  penelitian  yang  dilakukan.
Studi Literatur dan studi lapangan Mengidentifikasi masalah Menganalisa Masalah Proses Data Mining (Klasifikasi) Pengimplementasian Pengujian hasil dan evaluasi
Sedangkan  studi  lapangan  merupakan  penelitian yang  langsung  penulis  teliti  pada  objek,  yaitu dengan cara observasi dan wawancara
2. Mengidentifikasi Masalah
Langkah  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah  dengan  melakukan  peninjauan  ulang terhadap  permasalahan yang  akan  diteliti.  Untuk menemukan  tujuan  dan  rumusan  masalah,  serta penerapan  Algoritma  C  4.5  untuk  menentukan evaluasi kinerja fasilitator.
3. Menganalisa Permasalahan Langkah analisa  masalah adalah langkah untuk  dapat  memahami  masalah  yang  akan dijadikan penelitian.  Teknik  analisa  yang  dapat dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yang  yaitu tahap identify, tahap understand , dan  tahap analyze .
Pada tahap analisa ini, diusulkan  metode baru  untuk  mengevaluasi  kinerja  fasilitator dengan  cara  menganalisis  data dalam  penentuan parameter  atau  atribut-atribut  yang  diperlukan pada saat melakukan perhitungan dengan algoritma  C  4.5.  Dengan  tahapan  yang  dilakukan yaitu :
a. Masukan atau input
Merupakan  kumpulan  dari Data  set yang sudah didapatkan pada hasil studi literatur dan  studi  lapangan. Data  set berupa parameter  atau  atribut  yang  diperlukan untuk menentukan evaluasi kinerja fasilitator PAMSIMAS Kabupaten Kampar b. Data Mining Mengolah Data set menjadi Data
Training dan Data  Testing yang  akan diolah dengan
metode klasifikasi Algoritma C 4.5. c. Keluaran atau Output Keluaran atau output merupakan hasil dari hasil  pengolahan Data  Training, yang akan menghasilkan pola terbaik atau rule- rule untuk  penentuan  evaluasi  kinerja fasilitator
PAMSIMAS Kabupaten Kampar.
4. Proses Data Mining (Proses Klasifikasi)
Proses  dengan  teknik Data  Mining yang diterapkan adalah :
a. Dengan  memanfaatkan Data  set yang sudah diolah menjadi Data Training untuk mendapatkan  atribut  sebagai  pola  yang tepat  dalam  penentuan  evaluasi  kinerja fasilitator,  dengan  menggunakan  metode
Algoritma C 4.5. b. Pembentukan Pohon Keputusan, pendekatan ini sering menggunakan pohoh keputusan berbasis jaringan saraf.
c. Data Testing
digunakan untuk memperkirakan keakuratan aturan klasifikasi d. Membandingkan hasil Keputusan pengolahan Data  Training dengan  hasil keputusan pengolahan Data Training 5. Pengimplementasian Implementasi dilakukan untuk mendapatkan  pola  terbaik  dalam  penelitian tentang penentuan evaluasi kinerja fasilitator, dengan  menggunakan Data  Training dan Data Testing yang sudah terbentuk.
6. Menguji Hasil dan Evaluasi
Jika proses implementasi dan pengujian  sudah  selesai  dilakukan,  maka setelah itu dilakukan proses evaluasi. Dengan cara  menggunakan  persentase  akurat  dan persentase  kesalahan  melalui  perhitungan secara  manual.  Yang  bisa  dilihat  dari  proses menggunakan  Aplikasi Data  Mining,  untuk evaluasi  dilakukan  saat  implementasi  dan pengujian telah dilakukan.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah proses mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  serta pengetahuan  yang terkait dari berbagai database besar dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning.  Istilah  data mining  memiliki  hakikat  sebagai  disiplin  ilmu  yang tujuan  utamanya  untuk  menemukan,  menggali  atau menambang  mengetahuan  dari  data  atau  informasi yang  sudah  ada. Data  mining,  atau  sering  dikenal dengan  nama Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD  merupakan  serangkai  kegiatan  seperti pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  pada  set data berukuran besar.
Gbr 2. Proses Data Mining
Tahapan data mining adalah sebagai berikut:
1. Pembersihan data (data cleaning) Pada  tahap  ini  terjadi  proses  penghapusan atau  menghilangkan noise dan  data  yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
2. Integrasi data (data integration) Pada tahap Integrasi data terjadi penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru.
3. Seleksi data (data selection)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengambilan  data dari  database  yang  sesuai  untuk  dianalisis, dan  dalam  database sering  kali  tidak semuanya data dipakai, oleh karena itu terjadi penyeleksian.
4. Transformasi data (data transformation) Pada  transformasi  data,  data  diubah atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai untuk diproses dalam data mining.
5. Proses mining Proses  mining  merupakan  proses utama yang dilakukan saat metode diterapkan untuk  menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi pola (pattern evaluation) Untuk  mengidentifikasi  pola-pola menarik  ke  dalam knowledge  based yang ditemukan.
7. Presentasi pengetahuan
(knowledge presentation) Pada  presentasi  pengetahuan  terjadi penggambaran  dan  penyajian pengetahuan mengenai  metode  yang digunakan  untuk memperoleh  pengetahuan yang  diperoleh pengguna.
2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi pohon  keputusan  yang  banyak  digunakan  karena memiliki kelebihan utama dari algoritma yang lainnya. Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan,  memiliki tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima,  efisien  dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut  bertipe  diskret  dan  numerik.    Dalam mengkonstruksi  pohon,  algoritma  C4.5  membaca seluruh  sampel data  training dari storage dan memuatnya ke memori. Hal inilah yang menjadi salah satu  kelemahan  algoritma  C4.5  dalam  kategori “skalabilitas”  adalah  algoritma  ini  hanya  dapat digunakan  jika data  training dapat  disimpan  secara keseluruhan  dan  pada  waktu  yang  bersamaan  di memori.
Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan Entropy dan Gain
2. Pemilihan Gain tertinggi sebagai akar ( Node )
3. Ulangi  proses  perhitungan Entropy dan Gain untuk  mencari  cabang  sampai  semua  kasus pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama  yaitu pada  saat  semua  variabel  telah  menjadi bagian  dari  pohon  keputusan  atau  masing – masing  variabel  telah  memiliki  daun  atau keputusan.
4. Membuat Rule berdasarkan pohon keputusan.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan  rumus sebagai berikut:
( , ) =
( ) − | | | | ∗ ( )
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sementara  itu,  perhitungan  nilai entropy dapat  dilihat pada persamaan berikut ini:

## ( ) = − ∗ log
Keterangan: S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S
2.4 Kinerja Karyawan
Kinerja  karyawan  merupakan  suatu  hal  yang sangat penting dalam suatu organisasi untuk mencapai tujuannya, sehingga berbagai kebijakan harus dilakukan  organisasi  untuk    kinerja  karyawannya. Salah satu diantaranya adalah melalui penilaian kinerja. Handoko  mendefinisikan  penilaian  prestasi  kerja (performance  appraisal)  merupakan  proses  melalui nama organisasi-organisasi mengevaluasi atau menilai prestasi kerja karyawan. Suatu kinerja dikatakan tinggi jika  suatu  target  kerja  dapat  diselesaikan  pada  waktu yang  tepat  atau  tidak  melampui  batas  waktu  yang disediakan.  Dan  sebaliknya,  kinerja  menjadi  rendah jika  diselesaikan  melampui  batas  waktu  yang disediakan atau sama sekali tidak terselesaikan
Penilaian  kinerja karyawan  yang  dilakukan secara  objektif,  tepat  dan  didokumentasikan  secara baik memiliki manfaat menurunnya potensi penyimpangan  yang  dilakukan  karyawan,  sehingga kinerjanya  diharapkan  harus  bertambah  baik  sesuai dengan kinerja yang dibutuhkan perusahaan. Disamping  itu  penilaian  kinerja  karyawan  merupakan sarana  untuk  memperbaiki  karyawan  yang  tidak melakukan  tugasnya  dengan  baik  dan  membuat karyawan  mengetahui  posisi  dan  perannya  dalam menciptakan  tercapainya  tujuan  perusahaan.  Hal tersebut  bisa  menambah motivasi  dan  keinginan karyawan  untuk  berkinerja  lebih  baik  lagi,  karena masing-masing  dapat  bekerja  lebih  baik  dan  benar sesuai dengan tanggung jawabnya .

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
3.1 Data
Data  yang  akan  diambil  untuk  diteliti  adalah data evaluasi kinerja fasilitator PAMSIMAS Kabupaten  Kampar  selama  bulan  Desember  2017. Data  tersebut  merupakan  data  yang  diambil  dari kinerja fasilitator selama sebulan dan akan menghasilkan  hasil  evaluasi  dari  fasilitator  tersebut. Data  yang  digunakan  untuk  pengolahan  terdapat  52 buah  data  yang  memiliki  atribut  lengkap  dan  telah memenuhi lima atribut yang akan diolah.

## TABEL I DATA FASILITATOR PAMSIMAS KAMPAR
TABEL II ATRIBUT PENILAIAN
KET INDIKATOR dan SUB INDIKATOR POINT WAKTU : (dilihat / mengacu pada hasil pemeriksaan FS dan Verifikasi DC) 3 Selalu tepat waktu (setiap jum’at untuk kegiatan dalam minggu yang sama) 4 2 Sering tepat waktu (hari jum’at SETELAH 1 MINGGU KEGIATAN) 3 1 Kadang-kadang (hari jumat SETELAH 2 MINGGU KEGIATAN) 1 0 Menyerahkan di akhir bulan / SAAT PELAKSANAAN MISDAY (SETELAH 3 MINGGU KEGIATAN) 0 KELANGKAPAN ISIAN DATA: (dilihat/mengacu pada hasil pemeriksaan FS dan Verifikasi DC) 2 Data selalu tidak lengkap, 0 1 Data kadang-kadang tidak lengkap, 1 0 Data selalu Lengkap, 3 RESPON PERBAIKAN PERBAIKAN DATA: (dilihat/mengacu pada hasil pemeriksaan FS dan Verifikasi DC) 1 apabila ada data yg kurang/salah Respon Perbaikan cepat 1 0 apabila ada data yg kurang/salah Respon Perbaikan lambat, 0 TANGGUNG JAWAB DI TIM 0 lempar tanggung jawab antar anggota tim 0
1 hanya mengurus diri sendiri/tidak membantu anggota tim 1 2 membantu melengkapi data FM lain di Timnya 2
3.2 Processing dan Transformasti Data
Tahan  awal  dari  teknik  klasifikasi  Algoritma C  4.5  adalah processing dan  transformasi  data  agar
data  mentah  yang  akan  diolah  merupakan  data  yang memiliki atribut lengkap dan data menghasilkan pohon keputusan. Data yang akan diolah dalam penelitian ini hanya  30  buah  data  yang  akan  diproses. Data  yang akan  diambil  tidak semua  atribut  dalam  database evaluasi  kinerja  fasilitator,  seperti  atribut  no  absen, nama,  posisi  dan  tim  tidak  dibutuhkan  dalam penelitian ini, sehingga nantinya akan diolah lagi  dan hanya  menyisakan  lima  buah  atribut,  yaitu  waktu, Kelengkapan  isian  data isi  data,  Respon  Perbaikan, tanggung jawab dalam tim sebagai atribut tujuan. Dan dari  kelima  data  itulah  nanti  akan  didapatkan  pohon keputusan dari evaluasi kinerja fasilitator PAMSIMAS Kabupaten  Kampar  ini.  Untuk  Sampel  data  yang digunakan  dan  Sampel  data  transformasi  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini :

## TABEL III SAMPEL DATA EVALUASI KINERJA FASILITATOR
Analisa  sistem  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5. Algoritma C4.5 sendiri merupakan pengembangan dari Algoritma  ID3.  Dari  tahap  pengolahan  data  yang sudah di proses didapatkan hasil pengolahan data yang nantinya  dapat  dipresentasikan  dalam  bentuk decision tree atau  pohon  keputusan.  Algoritma  C4.5,  dimulai dari proses memilih atribut dengan nilai gain tertinggi sebagai akar pohon, kemudian membuat cabang untuk tiap-tiap  nilai,  lalu  membagi  kasus  dalam  cabang, setelah  itu  ulangi  proses  untuk setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama.

## TABEL IV SAMPEL DATA TRANSFORMASI
No Wak- tu Keleng kapan isian data Respon Perbaikan Tanggung jawab dalam tim Hasil Evaluasi 1 selalu tepat waktu kadang- kadang lengkap cepat lempar tanggung jawab Cukup 2 sering tepat waktu selalu lengkap cepat mengurus diri sendiri Baik 3 kadan g- kadan selalu lengkap cepat membantu tim Baik
No Wak- tu Keleng kapan isian data Respon Perbaikan Tanggung jawab dalam tim Hasil Evaluasi
g 4 kadan g-
kadan g selalu lengkap lambat mengurus diri sendiri Cukup 5 meny erahk an di akhir kadang- kadang lengkap cepat membantu tim Buruk 6 sering tepat waktu selalu lengkap cepat membantu tim Sangat Baik
7 selalu tepat waktu kadang- kadang lengkap lambat membantu tim Baik 8 kadan g- kadan g kadang- kadang lengkap cepat membantu tim Cukup 9 sering tepat waktu tidak lengkap lambat membantu tim Cukup 10 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap lambat mengurus diri sendiri Cukup 11 kadan g- kadan g tidak lengkap cepat membantu tim Buruk 12 sering tepat waktu selalu lengkap lambat mengurus diri sendiri Baik 13 selalu tepat waktu kadang- kadang lengkap cepat membantu tim Baik 14 kadan g- kadan g kadang- kadang lengkap lambat membantu tim Buruk 15 kadan g- kadan g selalu lengkap cepat lempar tanggung jawab Cukup 16 kadan g- kadan g selalu lengkap cepat membantu tim Baik 17 sering tepat waktu selalu lengkap cepat mengurus diri sendiri Baik 18 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap cepat lempar tanggung jawab Cukup 19 sering tepat waktu tidak lengkap cepat lempar tanggung jawab Buruk 20 sering tepat waktu selalu lengkap lambat mengurus diri sendiri Baik 21 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap lambat mengurus diri sendiri Cukup 22 sering tepat waktu tidak lengkap cepat membantu tim Cukup 23 selalu tepat waktu kadang- kadang lengkap lambat mengurus diri sendiri Cukup
No Wak- tu Keleng kapan isian data Respon Perbaikan Tanggung jawab dalam tim Hasil Evaluasi 24 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap cepat membantu tim Baik 25 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap Cepat membantu tim Baik 26 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap Cepat mengurus diri sendiri Cukup 27 sering tepat waktu selalu lengkap Cepat membantu tim Sangat Baik 28 sering tepat waktu selalu lengkap lambat mengurus diri sendiri Baik 29 sering tepat waktu kadang- kadang lengkap Cepat lempar tanggung jawab Cukup 30 sering tepat waktu tidak lengkap Cepat mengurus diri sendiri Cukup

## 3.3 Pencarian Entropy Total
Proses pencarian entropy total dan gain dilakukan dengan  cara  mengelompokkan  data  dengan benar, kemudian  menghitung data  serta  menggunakan rumus pencarian  Entropy  dan  gain  pada  masing-masing atribut data, seperti rumus berikut ini:

## ( ) = − ∗ log
Keterangan: S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S
Pencarian  entropy  total  untuk  hasil  evaluasi yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup dan Buruk. Jumlah Hasil Evaluasi Sangat Baik = 2 Jumlah Hasil Evaluasi Baik = 11 Jumlah Hasil Evaluasi Cukup = 13 Jumlah Hasil Evaluasi Buruk =4
Entropy (X) total
= − 2 30 ∗ 2 30 + − 11 30 ∗ 11 30 + − 13 30 ∗ 13 30 + − 4 30 ∗ 4 30 Jadi, Entropy(X) total = 1.7016
Lakukan perhitungan untuk jumlah kasus keseluruhan  kasus  yang  ada,  kemudian  lakukan perhitungan  untuk  mencari  nilai  entropy  dari  setiap nilai atribut dan nilai gain setiap atribut.
Kelengkapan isian data Waktu Tanggung jawab dalam tim 1.3 ? Selalu lengkap Tidak lengkap Waktu CUKUP CUKUP Lempar tanggungjawab membantu tim mengurus diri sendiri BURUK BAIK BAIK Respon Perbaikan menyerahkan diakhir kadang-kadang selalu tepat waktu sering tepat waktu Kadang-kadang lengkap CUKUP BURUK Cepat Lambat Tanggung jawab dalam tim Tanggung jawab dalam tim kadang-kadang Sering tepat waktu CUKUP BAIK CUKUP Lempar tanggungjawab membantu tim mengurus diri sendiri SANGAT BAIK BAIK membantu tim mengurus diri sendiri Tanggung jawab dalam tim Waktu BURUK CUKUP Lempar tanggungjawab membantu tim mengurus diri sendiri BURUK CUKUP kadang-kadang Sering tepat waktu

## 3.4 Mencari Entropy Semua Atribut
Pencarian  entropy  semua  atribut  dilakukan untuk  mendapatkan  node  awal  yang  menjadi  akar untuk  membuat  pohon  keputusan.  Perhitungan dilakukan  pada nilai  entropy  setiap  atribut  (Waktu, Kelengkapan  isian  data  isian  data,  Respon  Perbaikan dan Tanggung jawab dalam tim) setelah  mendapatkan entropy total.
TABEL V PERHITUNGAN ENTROPY TOTAL DAN GAIN TERTINGGI Perhitungan Node 1 Jumlah Kasus San gat Bai k Ba ik Cu ku p Bu ru k Entro- py Gain
Total 30 2 11 13 4 1.7015 75 Waktu 0.22 4783 Selalu tepat waktu 4 0 2 2 0 1 Sering tepat waktu 18 2 7 8 1 1.6337 31 Kadang- kadang 7 0 2 3 2 1.5566 57
Menyara hkan di akhir
1 0 0 0 1 0
Kelengkapan isian data 0.41 6242 Selalu Lengkap 11 2 7 2 0 1.3092 97 Kadang- kadang Lengkap 14 0 4 8 2 1.3787 83
Tidak
lengkap 5 0 0 3 2 0.9709 51 Respon Perbaikan 0.04 6848 Cepat 20 2 7 8 3 1.8016 09 Lambat 10 0 4 5 1 1.3609 64 Tanggung jawab 0.34 0662 Memban tu tim 14 2 6 3 3 1.8773 87 Mengur us diri sendiri 11 0 5 6 0 0.9940 3 Lempar Tanggun g jawab 5 0 0 4 1 0.7219 28

## 3.5 Menentukan Node akar
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas,  dapat diketahui  bahwa  nilai  Gain  tertinggi  ada  pada  atribut “Kelengkapan  isian  data  isian  data”  yaitu  sebesar 0.416242.  Sehingga  atribut  “Kelengkapan  isian  data
isian  data”  menjadi  node  akar.  Pada  atribut “Kelengkapan  isian  data  isian  data”  terdapat  3  nilai atribut  yaitu,  kadang-kadang  lengkap,  selalu  lengkap dan  tidak  lengkap,  maka  perlu  dilakukan  perhitungan untuk  proses  selanjutnya.  Dari  proses  yang  sudah dilakukan  maka  dapat  dihasilkan  pohon  sementara seperti dibawah ini
Gbr 3. Node Akar
Gbr 4. Pohon Keputusan akhir
Setelah proses perhitungan selesai dan pohon keputusan  didapatkan,  maka  didapatkan  aturan  (rule) yaitu :
IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tanggung  jawab  dalam  tim  “Lempar Tanggung jawab” THEN Hasil evaluasi “CUKUP” IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tanggung jawab dalam tim “membantu tim” AND Waktu  “Kadang - Kadang” AND Respon Perbaikan “Cepat” THEN Hasil evalua si “CUKUP” IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tanggung jawab dalam tim “membantu tim” AND Waktu  “Kadang - Kadang” AND Respon Perbaikan “Lambat” THEN Hasil evaluasi “BURUK” IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang le ngkap” AND Tanggung jawab dalam tim “membantu tim” AND Waktu “Menyerahkan di akhir” THEN Hasil evaluasi “BURUK” IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tanggung jawab dalam tim “membantu tim” AND Waktu  “Selalu  tepat  waktu” THEN Hasil evaluasi “BAIK”
Kelengkapan isian data Node 1.2 ? Node
1.1
?
Node 1.3 ?
Kadang-kadang lengkap Selalu lengkap Tidak lengkap
IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tanggung jawab dalam tim “membantu tim” AND Waktu  “Sering  tepat  waktu” THEN Hasil evaluasi “BAIK” IF Kelengkapan isian data isian data “ Kadang -kadang lengkap” AND Tan ggung jawab dalam tim “mengurus diri sendiri” THEN Hasil evaluasi “CUKUP” IF Kelengkapan isian data isian data “Selalu lengkap” AND Waktu  “kadang -kadang AND Tanggung  jawab dalam  tim  “Lempar  tanggung  jawab” THEN Hasil evaluasi “CUKUP” IF Kelengkapan isian d ata isian data “Selalu lengkap” AND Waktu  “kadang - kadang” AND Tanggung  jawab dalam  tim  “membantu  tim” THEN Hasil  evaluasi “BAIK” IF Kelengkapan isian data isian data “Selalu lengkap” AND Waktu  “kadang - kadang” AND Tanggung  jawab dalam  tim  “mengurus  diri  sendiri” THEN Hasil evaluasi “CUKUP” IF Kelengkapan isian data isian data “Selalu lengkap” AND Waktu  “sering  tepat  waktu” AND Tanggung jawab  dalam  tim  “membantu  tim” THEN Hasil evaluasi “SANGAT BAIK” IF Kelengkapan isian data isian data “Selalu lengkap” AND Waktu  “sering  tepat  waktu”    AND  Tanggung jawab dalam tim  “mengurus diri sendiri” THEN Hasil evaluasi “BAIK” IF Kelengkapan isian data isian data  “Tidak lengkap” AND Tanggung  jawab  dalam  tim  “Lempar  tanggung jawab” THEN Hasil evaluasi “BURUK” IF Kelengkapan isian data isian data  “Tidak lengkap” AND Tanggung  jawab  dalam  tim  “Membantu  tim” AND Waktu  “Kadang - kadang” THEN Hasil  evaluasi “BURUK” IF Kelengkapan isian data isian data  “Tidak lengkap” AND Tanggung  jawab  dalam  tim  “Membantu  tim” AND Waktu  “Sering  tepat  waktu” THEN Hasil evaluasi “BURUK” IF Kelengkapan isian data isian data  “Tidak lengkap” AND Tanggung  jawab  dalam  tim  “Mengurus  diri sendiri” THEN Hasil evaluasi “CUKUP”
3.6 Pengujian
Pengujian yang dilakukan pada Pemrograman PHP  sesuai  dengan rule yang  dihasilkan  oleh perhitungan Algoritma C 4.5.
Gbr 5. Halaman Tampilan Perhitungan C 4.5
Dilihat  dari  gambar  diatas,  pada  data-data yang sudah dimasukkan ke dalam database, “Kelengkapan_isian_data”  merupakan  atribut  yang akan  menjadi  node  akar dari  pohon  keputusan  yang akan  dihasilkan  nanti.  Dan  untuk  proses  semuanya sudah  disesuaikan  dengan  ketetapan  rumus  Algoritma C 4.5.

## IV. PENUTUP
Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian  algoritma  C4.5  pada  evaluasi  kinerja fasilitator  PAMSIMAS  Kabupaten  Kampar,  maka dapat dikemukakan beberapa kesimpulan berikut:
1. Data  Mining teknik  klasifikasi  menggunakan algoritma  C4.5  dapat  diterapkan  pada evaluasi  kinerja  fasilitator  PAMSIMAS Kabupaten Kampar, dengan mengikuti beberapa tahapan dalam KDD mulai dari data cleaning,  data  selection,  data transformation dan Data  Mining dengan  menggunakan algoritma C4.5.
2. Perancangan pohon  keputusan  menghasilkan 16  buah rule yang  dapat  diterapkan  pada evaluasi  kinerja  fasilitator  yaitu  Sangat  Baik, Baik, Cukup dan Buruk. Atribut Kelengkapan isian  data  merupakan  atribut  akar  (root) sehingga  dapat  diketahui  bahwa  kelengkapan isian  data  yang  dilakukan  oleh  fasilitator merupakan  atribut  yang  paling  menentukan dalam proses pengklasifikasian menggunakan algoritma  C4.5,  selanjutnya  atribut  yang menjadi cabang adalah tanggung jawab dalam tim  dan  diikuti  oleh  waktu  dan  respon perbaikan.
3. Pengujian yang dilakukan pada Pemrograman PHP sesuai dengan rule yang dihasilkan oleh perhitungan  Algoritma  C  4.5  sehingga  dapat membantu  pihak  terkait  untuk  meminimalisir kesalahan  dalam  pengimputan  data  evaluasi fasilitator.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih kepada  Risanuri  Hidayat  yang  telah  meluangkan waktu untuk membuat template ini.

## REFERENSI
[1] Siallagan  T.F.P. Pencarian  Nasabah  dengan  Menggunakan Data Mining dan Algoritma C 4.5 Koperasi Maduma. Jurnal Teknik  Informatika  dan Sistem  Informasi  Volume  1 Nomor 3 Desember 2015 Subang
[2] Dewi  Sartika  D  and    Sensuse  D.I. Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Naive  Bayes, Nearest  Neighbour,  dan Decision Tree pada  Studi  Kasus Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Pola Pakaian. Jatisi, Vol. 1 No. 2 Maret 2017
[3] Saefudin.,  Sri  Lestari.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT.  Mulya  Spindo  Mills Menggunakan Metode Algoritma C4.5. Jurnal PROTEKINFO Vol.2 September 2015
[4] Masripah, Siti. Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk  Evaluasi Pemberian  Kredit Bina  Insani  Ict  Journal, Vol.3, No.1, Juni 2016, 187 – 193 [5] Oktavia,  Chaulina  Alfianti.,  Rahmadwati.,  Purnomo  Budi S.  Analisis Kinerja Algoritma C4.5 Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Pelatihan. Jurnal EECCIS Vol. 9, No. 2, Desember 2015
[6] Ridwan,  Mujib.,  Hadi  Suyono.,  M.  Sarosa.  Penerapan Data Mining Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier Jurnal EECCIS Vol.7, No. 1, Juni 2013
[7] Priatna  J,  Abdillah  G,    Uriawan.    Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Bantuan Buku  Untuk  Perpustakaan  Di Kabupaten  Bandung  Barat  Menggunakan  Metode  AHP  Dan SAW. Seminar Nasional Teknologi Informasi
dan
Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) Yogyakarta, 18-19 Maret 2016
[8] Nasari  F.  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Pemilihan Bidang Peminatan Program Studi Sistem Informasi Di Stmik Potensi Utama Medan. Seminar Nasional Informatika 2014.
[9] Setiadi  B.  Penerapan  Algoritma Decision  Tree C4.5  Untuk Penilaian  Rumah  Tinggal. INFO TEKNIK  Volume  16  No.  2
Desember 2015 (195-206)
[10] Sumathi  K.,  Kannan  S  and    Nagarajan  K. Data  Mining: Analysis of student database using Classification Techniques.
International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 141 – No.8, May 2016 [11] Gunadi G  and  Sensuse  D.I.  Penerapan  Metode Data  Mining
Market  Basket  Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern  Growth (Fp-Growth)  :  Studi  Kasus  Percetakan  Pt. Gramedia. Jurnal  TELEMATIKA  MKOM  Vol.4  No.1,  Maret 2012 [12] Santoso H., Hariyadi   P.I and Prayitno. Data Mining Analisa
Pola  Pembelian  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan  Multimedia  2016 Stmik  Amikom  Yogyakarta,  6-7 Februari 2016
[13] Jiandy  R,  Wiratama  W.  Y and  Hansun  S.  Implementation  of C4.5  and  PAPI  Kostick  to  Predict  Students  Potential  as
Organizatio  Caretaker.  International  Journal  of  Information Technology, Computer Science and Open Source Vol.1, No.1, 2017
[14] Priyadharsini  and  Thanamani  A.S.  An Overview  of
Knowledge Discovery Database and Data mining Techniques. International Journal of Innovative Research in Computer and
Communication  Engineering  (An  ISO  3297:  2007  Certified Organization) Vol.2, Special Issue 1, March 2014
[15] Rikhi N. Data Mining and Knowledge Discovery in Database. International  Journal  of Trends  and  Technology  (IJETT) – Volume23 Number 2- May 2015
[16] Zulkifli  A. Metode  C45  Untuk  Mengklarifikasi  Pelanggan Perusahaan  Telekomunikasi Seluler. Riau  Journal  Of Computer Science Vol.2/No.1/2016 : 65 – 76
[17] Nurjannah  N.,  Arifin  Z.,  and    Khairina  D.M.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pembelian    Sepeda  Motor  Dengan Metode Weighted  Product. Jurnal  Informatika  Mulawarman Vol. 10 No. 2 September 2015
[18] Situmorang  H.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Calon  Peserta  Olimpiade  Sains  Tingkat  Kabupaten  Langkat Pada  Madrasah  Aliyah  Negeri  (MAN)  2  Tanjung  Pura Denganmenggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). Jurnal Times , Vol. Iv No 2 : 24-30 , 2015