## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.240

## KLASIFIKASI PENJADWALAN KERJA PERAWATAN AIR CONDITIONER (AC) MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE (C4.5) PADA PT XYZ
Wisnu Bagaskara 1 , Nur Nawaningtyas Pusparini 2* , Irwansyah 3
1,2,3 Teknik Informatika
1,2, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia.
Universitas Muhamamadiyah Prof. Dr. Hamka (UHAMKA) Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : tyaspusparini@yahoo.com
Article history: Submission date: March-6-2024      Revised date: June-14-2024       Published date: June-30-2024

## ABSTRACT
Work scheduling is an important aspect in the operational management of an organization or company. This is closely related to resource allocation, production efficiency, cost control, and quality of work results. Failure to carry out efficient work scheduling can result in various problems, such as increased production costs, lost time, or decreased productivity. There are problems in this research, including that scheduling is still prepared manually and there is no application of data mining to classify air conditioner (AC) maintenance work scheduling at PT  XYZ.. The aim is to reduce scheduling errors in distributing the Air Conditioner (AC) Maintenance workload and to apply the Decision Tree algorithm (C4.5). The data collection techniques used in this research were observation, interviews and literature study. The Decision Tree algorithm was used by researchers in this research. The results of the research by applying data  mining  can  reduce  scheduling  errors  in  dividing  the  Air  Conditioner  (AC)  maintenance  workload  and  the Decision Tree algorithm (C4.5) can be applied to classify the scheduling of Air Conditioner (AC) maintenance work at  PT  XYZ  by  obtaining  average  results  -average  accuracy  of  94.90%,  average  precision  of  89.06%,  and  average recall of 93.17%.
Keywords: Work Ccheduling, Air Conditioner (AC), Decision Tree, Data Mining.

## ABSTRAK
Penjadwalan kerja adalah salah satu aspek penting dalam manajemen operasional suatu organisasi atau perusahaan. Hal ini berkaitan erat dengan alokasi sumber daya, efisiensi produksi, pengendalian biaya, dan kualitas hasil kerja. Kegagalan  dalam  melakukan  penjadwalan  kerja  yang  efisien  dapat  mengakibatkan  berbagai  masalah,  seperti peningkatan biaya produksi, kerugian waktu, atau penurunan produktivitas. Terdapat permasalahan pada penelitian ini diantaranya  adalah  penjadwalan  masih  disusun  secara  manual  dan  belum  adanya  penerapan  data  mining  untuk mengklasifikasi  penjadwalan  kerja  perawatan Air  Conditioner (AC)  pada  PT  XYZ.  Tujuannya  untuk  mengurangi kesalahan  penjadwalan  dalam  pembagian  beban  kerja  Perawatan Air  Conditioner (AC)  dan  untuk  menerapkan algoritma Decision Tree (C4.5). Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini observasi, wawancara, dan  Studi  Pustaka.  Algoritma Decision  Tree digunakan  peneliti  pada  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  dengan menerapkan  data  mining  dapat  mengurangi  kesalahan  penjadwalan  dalam  pembagian  beban  kerja  perawatan Air Conditioner (AC)  dan  algoritma Decision  Tree (C4.5)  dapat  diterapkan  untuk  mengklasifikasi  penjadwalan  kerja perawatan Air Conditioner (AC) pada PT XYZ dengan memperoleh hasil rata-rata akurasi sebesar 94,90%, rata-rata precision sebesar 89,06%, dan rata-rata recall sebesar 93,17%.
Kata Kunci: Penjadwalan Kerja, Air Conditioner (AC), Decision Tree, Data mining.

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah membawa perubahan  signifikan  dalam  cara  penjadwalan  kerja dilakukan di berbagai sektor industri. Hal ini disebabkan oleh berbagai inovasi teknologi yang telah memungkinkan pengembangan solusi yang lebih efisien, akurat, dan  responsive  dalam  mengelola  jadwal  kerja
karyawan  dan  sumber  daya  lainnya  (Amirullah, 2018).
Penjadwalan  kerja  adalah  salah  satu  aspek penting dalam  manajemen operasional suatu organisasi atau  perusahaan.  Hal  ini  berkaitan  erat  dengan  alokasi sumber daya, efisiensi produksi, pengendalian biaya, dan kualitas  hasil  kerja.  Kegagalan  dalam  melakukan penjadwalan  kerja  yang  efisien  dapat  mengakibatkan
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
berbagai  masalah,  seperti  peningkatan  biaya  produksi, kerugian  waktu,  atau  penurunan  produktivitas  (Arifin dan Rudyanto, 2019).
Air Conditioner (AC), atau dikenal juga sebagai pendingin udara, adalah fitur elektronik yang digunakan buat  mengendalikan  temperatur,  kelembaban,  serta perputaran  hawa  dalam  suatu  ruangan  ataupun bangunan.  AC  berperan  buat  menghasilkan  area  yang lebih aman serta sesuai dengan preferensi suhu manusia. Proses  pendinginan  umumnya  melibatkan  perubahan fase refrigeran yang berulang antara bentuk cair dan gas, sehingga  menyerap  panas  dari  dalam  ruangan  dan mengeluarkannya ke luar. AC memiliki banyak aplikasi, dari  penggunaan  rumah  tangga  hingga  penggunaan komersial  dan  industri.  Mereka  membantu  menjaga kenyamanan  di  dalam  ruangan  di  berbagai  iklim  dan cuaca (Kustori Suhanto, 2017).
Pada era digital dan teknologi informasi saat ini, organisasi memiliki akses terhadap data yang kaya dan beragam  mengenai  operasi  mereka.  Data  ini  mencakup informasi mengenai waktu pengerjaan tugas, ketersediaan sumber daya manusia, kebutuhan peralatan, dan banyak faktor lain yang relevan dengan penjadwalan kerja. Dalam konteks ini, penggunaan data mining (Ani et  al.,  2021).  Informasi  mining  merupakan  proses ekstraksi data yang berharga, pola, pengetahuan, ataupun pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam  beberapa  besar informasi mentah (Sidik et al., 2022). Tujuan utama dari informasi mining merupakan buat mengenali pola- pola yang tidak nampak secara langsung mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu, atau membuat prediksi berdasarkan  data  historis.  Data  mining  melibatkan penggunaan berbagai teknik dan algoritma analisis data, statistik,  dan  kecerdasan  buatan  untuk  menggali wawasan  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan bisnis, penelitian ilmiah, atau bidang lainnya (Buulolo, 2020).
Algoritma Decision  Tree (C4.  5)  merupakan salah satu algoritma pendidikan mesin yang kokoh yang digunakan  buat  membuat  model  berbasis  tumbuhan keputusan.  Tumbuhan  keputusan  ini  memungkinkan pengambilan  keputusan  berdasarkan  analisis  data historis,  variabel-variabel  penting,  dan  kondisi-kondisi tertentu  (Romli  &  Zy,  2020).  Dalam  konteks penjadwalan  kerja,  algoritma  C4.5  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  pola  kerja  yang  efisien berdasarkan data historis, menentukan urutan tugas atau pekerjaan  yang  optimal,  mengoptimalkan  alokasi sumber  daya  manusia  dan  peralatan  dan  mengatasi kendala  waktu,  kapasitas,  dan  preferensi.  Dengan menggali  lebih  dalam  penggunaan  algoritma Decision Tree (C4.5) dalam konteks klasifikasi penjadwalan kerja, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi signifikan  terhadap  efisiensi  operasional  organisasi, pengurangan  biaya,  dan  peningkatan  produktivitas.
Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi dasar untuk pengembangan  sistem  cerdas  yang  dapat  membantu organisasi  dalam  menghadapi  tantangan  penjadwalan kerja  yang  semakin  kompleks  di  masa  depan  (Novita, 2019).
Permasalahan  pada  penjadwalan  kerja  pada  PT XYZ  yaitu  penjadwalan  masih  disusun  secara  manual, sehingga tidak menutup kemungkinan adanya kesalahan dalam  pembagian  beban  kerja  dan  belum  adanya penerapan data mining untuk mengklasifikasi penjadwalan  kerja  perawatan air  conditioner (AC)  hal ini berimplikasi negatif terhadap efektivitas dan efisiensi waktu  ataupun  tenaga,  berdasarkan  dari  permasalahan yang  ada  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengurangi potensi  kesalahan dalam pembagian beban kerja pada jadwal perawatan air conditioner dengan cara menerapkan penjadwalan kerja menggunakan klasifikasi data  mining  dan  menerapkan  algoritma Decision  Tree (C4.5)  agar  lebih  efektif  dan  efieisien  serta  dapat mengurangi  kemungkinan  kesalahan  dalam  pembagian beban  kerja  yang  dapat  mengurangi  implikasi  negatif terhadap efektivitas dan efisiensi waktu ataupun tenaga.

## METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian
Peneliti  menggunakan  algoritma decision  tree pada riset ini. Algoritma decision tree (C4. 5) merupakan salah satu algoritma pembangunan tumbuhan keputusan yang  digunakan  dalam  pendidikan  mesin  buat  tugas klasifikasi  serta  pengklasifikasian  bersumber  pada ketentuan keputusan. Algoritma ini dibesarkan oleh Ross Quinlan  pada  tahun  1993  selaku  pengembangan  dari algoritma  sebelumnya  yang  disebut  ID3  ( Iterative Dichotomiser 3) (Pambudi, Setiawan, Indriati 2018). Langkah-langkah ini membentuk pohon keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data baru  berdasarkan  aturan  yang  telah  dipelajari  dari  data pelatihan.  Dengan  pohon  keputusan  ini,  dapat  untuk memprediksi kelas atau label yang sesuai untuk data baru berdasarkan  fitur-fitur  yang  diberikan  (Latifah  et  al., 2019). Berikut adalah langkah-langkah untuk membangun  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma C4.5:
1. Data training . Terdapat data-data dan juga sebuah kenyataan yang pernah  terjadi  sebelumnya  yang  kemudian  sudah diklasifikasikan pada kelas.
2. Menentukan root dari pohon. Root atau biasa disebut sebagai akar akan diambil pada  sebuah  atribut  yang  terpilih  dari  nilai  gain pada tiap atribut, nilai gain yang sangat besar dari atribut  bisa  digunakan  sebagai root pertama. Sebelum itu, harus menhitung entropy- nya terlebih dahulu yaitu dengan rumus berikut ini :

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.240
Entropy(S) = . ∑ − 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ..............................(1)
Dengan keterangan:
S  = Himpunan setiap kasus
N  = Jumlah partisi pada S
Pi  = Proporsi Si terhadap S
3. Kemudian  hitung  nilai  gain  menggunakan  rumus sebagai berikut :
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 pada partisi ke – i |S| = Jumlah kasus dalam S Dari  perhitungan entropy dan gain tersebut  maka akan didapatkan nilai gain tertinggi sebagai acuan yang digunakan sebagai akar pohon keputusan pada algoritma decision tree .

## Metode Pengumpulan Data
1. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  langsung  kepada Director  dan  Manager  PT.XYZ,  guna  menemukan permasalahan dan solusi yang dibutuhkan serta untuk melengkapi kebutuhan data dalam penelitian (Tupan et al, 2021).
2. Studi literatur
Pada  penelitian  ini,  penulis  mencari  referensi  dari berbagai  teori  yang  relevan  terkait  kasus  serta permasalahan  yang  ditemukan.  Referensi  tersebut dicari  pada  jurnal  ilmiah,  artikel  laporan  penelitian (Permatasari et al., 2021).
3. Observasi Penulis melakukan observasi dengan cara datang ke
Kantor PT. XYZ untuk melakukan analisis terhadap proses penjadwalan kerja perawatan air conditioner guna menemukan masalah yang dialami (Asrul Sani et al, 2021).
Selanjutnya setelah mendapatkan data yang dibutuhkan dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  preprocessing data,  cleaning  data,  selection  data  Setelah  melalui berbagai  tahapan  selanjutnya  penulis  melakukan pengujian  data  menggunakan  alat  bantu  yaitu  aplikasi Rapidminer  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan mendapatkan  hasil  pengukuran  data  yang  didapatkan dari aplikasi Rapidminer yaitu accuracy, precision, serta recall dari metode yang telah digunakan.

## Langkah – Langkah Penelitian
Langkah-  langkah  riset  merupakan  serangkaian proses ataupun aksi yang diambil oleh seseorang periset buat mengumpulkan informasi, menganalisis data, serta menggapai  tujuan  riset  tertentu.  Langkah-  langkah  ini
menolong  dalam  merancang,  melaksanakan,  serta mengevaluasi penelitian dengan cara yang sistematis dan terstruktur.  Langkah-langkah  penelitian  yang  peneliti gunakan dapat dilihat pada gambar 1. sebagai berikut:
Pengumpulan Data Pemprosesan Data Pembuatan Model Decision Tree Evaluasi Model Rumusan Hipotesis Start Validasi Model Kesimpulan dan Saran End Identifikasi Masalah Perumusan Masalah, Tujuan, & Manfaat Batasan Masalah
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian Langkah-langkah penelitian yang peneliti gunakan  dimulai  dari  mencari  identifikasi  masalah, menentukan  perumusan  masalah,  menentukan  tujuan, menentukan  manfaat,  menentukan  batasan  masalah, melakukan  pengumpulan  data,  merumuskan  hipotesis, melakukan  pemrosesan  data,  membuat  model decision tree ,  melakukan  evaluasi  dan  validasi,  dan  terakhir membuat kesimpulan dan saran (Irwansyah et al, 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Data
Dalam penelitian ini data yang diperoleh berasal dari PT XYZ dari bulan Januari 2023 hingga Desember 2023.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berjumlah  750  data  dengan  format microsoft  excel, kemudian dari dataset tersebut diproses atau dimasukkan ke dalam tools rapidminer.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Penulis  menggunakan  atribut  dataset  seperti bulan,  minggu, risk ,  dan  harian  yang  digunakan  untuk menghitung  nilai gain dan entropy pada  algoritma decision  tree .  Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut nantinya  diperoleh  nilai gain tertinggi  yang  akan digunakan  sebagai  akar  pohon  keputusan.  Adapun  dari atribut  dataset  tersebut  terbagi  lagi  menjadi  sub-sub atribut seperti: atribut bulan memiliki sub-atribut bulan 1, bulan 2, bulan 3, dan bulan 4, atribut minggu memiliki sub-atribut minggu 1, minggu 2, minggu 3, dan minggu 4,  atribut risk memiliki  sub-atribut class a  dan  class  b, dan  atribut  harian  memiliki  sub-atribut  a  dan  b digunakan sebagai label hasil klasifikasi.

## Desain Usulan menggunakan Algoritma C4.5
Flowchart desain  usulan  dapat  dilihat  pada  gambar  2. dibawah ini :
Start Dataset Data Training & Data Testing End Evaluasi Model Validasi Model Hasil Analisis & Kesimpulan Ya Tidak Pembuatan Model Algoritma Decision Tree Menghitung Nilai Entropy Menghitung Nilai Gain Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024)
Gambar 2. Flowchart Desain Usulan menggunakan Algoritma Decision Tree
Flowchart usulan yang penulis buat dimulai dari :
1.  Pembuatan dataset:  Pembuatan kumpulan data yang digunakan  untuk  keperluan  pengujian,  pelatihan, analisis pada penelitian yang penulis kerjakan.
2.  Pembagian data  training dan data  testing :  untuk mengukur  sejauh  mana  model  mampu  melakukan prediksi yang baik pada data yang telah dibagi.
3.  Menentukan  model  algoritma decision  tree :  Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan  algoritma decision  tree untuk  klasifikasi  penjadwalan  kerja perawatan Air Conditioner (AC). 4.  Menghitung nilai entropy dan gain : Digunakan untuk membuat  akar  pohon  keputusan.  Nilai gain yang tertinggi  nantinya  sebagai  akar  pohon  keputusan algoritma decision tree.
5.  Mengevaluasi  model:  Penulis  melakukan  evaluasi pada  nilai gain tertinggi  dan  hasil  akurasi  yang dihasilkan apakah sudah sesuai atau tidak.
6.  Memvalidasi  model:  Setelah  dievaluasi  penulis melakukan validasi atau pengujian pada hasil akurasi menggunakan confusion matrix.
7.  Hasil analisis dan kesimpulan:  Dari semua tahapan yang  dilakukan  penulis  menghasilkan  analisis  dan kesimpulan dari penelitian ini.

## Data Cleaning
Data  cleaning  atau  pembersihan  data,  adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, atau menghapus kesalahan dan inkonsistensi dalam dataset . Tujuan dari data  cleaning adalah  memastikan  bahwa  data  yang digunakan untuk analisis atau pemodelan adalah akurat, konsisten,  dan  dapat  diandalkan. Data  cleaning dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 3. Data Cleaning

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.240
Data yang terdapat pada dataset sering kali tidak semuanya  digunakan,  oleh  karena  itu  hanya  data  yang sesuai untuk dianalisis yang akan digunakan dari dataset. Pada  penelitian  ini  penulis  menghilangkan  beberapa atribut  dari  data  mentah  yang  ada  yaitu  lokasi  dan ruangan,  pada  atribut  lokasi  dan  ruangan  dinilai  tidak konsisten  karena  setiap  client  memiliki  nama  ruangan dan lokasi yang berbeda-beda.
Desain  Proses Read  Excel dengan Cross  Validation Pada RapidMiner Gambar  desain  proses read  excel dengan cross validation pada RapidMiner. dapat dilihat pada gambar 4. dibawah ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 4. Desain Proses Read Excel Dengan Cross Validation Pada RapidMiner Berikut adalah penjelasan dari operator yang digunakan pada gambar 4. diatas:
1. Read  Excel adalah  operator  atau  fungsi  yang digunakan untuk  mengimpor data dari file Excel ke dalam  lingkungan  analisis.  Dengan  menggunakan operator  ini  dapat  membaca  data  dari spreadsheet Excel dan  membawanya  ke  dalam  proses  analisis data yang ada pada rapidminer .
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 5. Dataset Pada RapidMiner
2. Cross-validation (validasi silang) adalah suatu teknik yang  umum  digunakan  dalam machine  learning untuk  mengevaluasi  kinerja  model  statistik  dan mengurangi  risiko overfitting .  Tujuan  utama  dari cross-validation adalah  untuk  menguji  sejauh  mana model  yang  dibangun  dapat  menggeneralisasi  pola dari  data  yang  tidak  terlihat,  atau  dalam  kata  lain, sejauh  mana  model  dapat  tampil  dengan  baik  pada data  baru.  Proses cross-validation melibatkan pembagian dataset jadi  2  set  utama:  set  pelatihan ( training set)  serta  set  pengujian (test set). Berikutnya,  set  pelatihan  digunakan  buat  melatih model,  sebaliknya  set  pengujian  digunakan  buat mengukur  kinerja  model.  Pada  riset  ini  penulis memakai  K- Fold  Cross - Validation ataupun  K-  5 Fold  Cross  Validation  maksudnya  penulis  hendak menguji  informasi  sebanyak  5(  5)  kali  proses.  Bisa dilihat pada foto 6. berikut ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 6. K-5 Fold Cross Validation
Desain Operator Bersarang Pada Cross Validation Gambar  desain  operator  bersarang  pada cross validation pada  RapidMiner.  Operator  yang  digunakan adalah  pada  kolom training adalah  algoritma decision tree , sedangkan pada kolom testing menggunakan apply model dan performance. Dapat  dilihat  pada  gambar  7. dibawah ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 7. Desain Operator Bersarang Pada Cross Validation
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Berikut  adalah  penjelasan  dari  operator  yang digunakan pada gambar 7 diatas:
1. Decision  Tree adalah  model  yang  menghasilkan pohon keputusan.
2. Apply  Model adalah  tahap  di  mana  model data mining yang sudah dilatih digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru.
3. Performance adalah  operator  untuk  menguji  atau mengukur tingkat akurasi, Presisi, dan Recall . Perhitungan Entropy dan Gain Algoritma Decision Tree Perhitungan entropy dan gain digunakan untuk memilih atribut  terbaik  yang  akan  digunakan  sebagai  node pembagi  dalam  pembentukan  pohon  keputusan.  Nilai gain  tertinggi  akan  dijadikan  sebagai  akar  pohon keputusan pada algoritma decision tree.
Perhitungan Entropy Menghitung  Nilai Entropy dapat  dilihat  pada  formula dibawah ini:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ − 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (−534/750) 𝑥 𝐿𝑜𝑔2 (534/750)   +   (−216/ 750)   ∗  𝐿𝑜𝑔2 (216/750)   =  0,866123681 ……..(3) Berdasarkan  perhitungan  diatas  diperoleh  hasil entropy sebesar 0,866123681
Perhitungan Gain Menghitung  Nilai Gain dapat  dilihat  pada  formula dibawah ini:
Gain (Bulan) =   (0,866123681) – ((201/750)   ∗ 0,908022566)   +   ((266/750)   ∗
0,837006283)   +   ((241/750)   ∗ 0,863902924)   +   ((42/750)   ∗ 0.829607103))))   =  0,001856602 …………..(4)
Gain (Minggu) =   (0,866123681) – ((184/
750)   ∗  0,802550008)   +   ((129/750)   ∗ 0,725018054)   +   ((204/750)   ∗
0,902882612)   +   ((42/750)   ∗
0.829607103))))   =  0,01177066 …………….(5)
Gain (Risk) =   (0,866123681) – ((441/750)   ∗ 0,536359651)   +   ((309/750)   ∗ 0,998299484))   =  0,0139444819 ……………(6) Berdasarkan perhitungan diatas diperoleh hasil gain tertinggi sebesar 0,0139444819 pada atribut risk .
Perhitungan Entropy dan Gain menggunakan tools Microsoft excel dapat dilihat pada tabel 1. dibawah ini:
Tabel 1. Perhitungan Entropy dan Gain KETERANGAN JUMLAH KASUS HASIL (A) HASIL (B) ENTROPY GAIN TOTAL 750 534 216 0,866123681 BULAN 0,001856602 BULAN 1 201 136 65 0,908022566 BULAN 2 266 195 71 0,837006283 BULAN 3 241 172 69 0,863902924 BULAN 4 42 31 11 0,829607103 MINGGU 0,01177066 MINGGU 1 184 139 45 0,802550008 MINGGU 2 129 103 26 0,725018054 MINGGU 3 204 139 65 0,902882612 MINGGU 4 233 154 80 0,924378468 RISK 0,139444819 CLASS A 441 387 54 0,536359651 CLASS B 309 147 162 0,998299484 Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.240
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Berikut adalah penjelasan dari tabel 1 diatas: 1. Atribut  yang  digunakan  pada  perhitungan entropy dan gain ada tiga yaitu bulan, minggu, dan risk.
2. Atribut bulan terdiri dari: bulan 1 berjumlah 201 data, bulan 2 berjumlah 266 data, bulan 3 berjumlah 241 data, dan bulan 4 berjumlah 42 data.
3. Atribut minggu terdiri dari minggu 1 berjumlah 184 data,  minggu  2  berjumlah  129  data,  minggu  3 berjumlah  204  data,  dan  minggu  4  berjumlah  233 data.
4. Atribut risk terdiri  dari class A  berjumlah  441  data dan class B berjumlah 309 data.
5. Jumlah  kasus  sebanyak  750  data  yang  terdiri  dari hasil A berjumlah 534 data dan hasil B berjumlah 216 data.
6. Berdasarkan  perhitungan entropy dan gain pada Microsoft  excel diperoleh  hasil gain tertinggi  yaitu pada atribut risk dengan nilai 0,0139444819.
Hasil Pohon Keputusan Algoritma Decision Tree Bersumber pada perhitungan gain diperoleh hasil tumbuhan  keputusan  algoritma Decision  Tree .  Bisa dilihat pada foto 8 dibawah ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 8. Hasil Pohon Keputusan Algoritma Decision Tree
Berikut  adalah  penjelasan  atau  diskripsi  dari gambar 8. hasil pohon keputusan algoritma decision tree. RISK = Class A |   MINGGU = Minggu 1 |   |   BULAN = Bulan 1: B {A=3, B=16}t
|   |   BULAN = Bulan 2: B {A=1, B=12}
|   |   BULAN = Bulan 3: B {A=3, B=15} |   |   BULAN = Bulan 4: B {A=1, B=2} |   MINGGU = Minggu 2 |   |   BULAN = Bulan 1: A {A=13, B=1} |   |   BULAN = Bulan 2: A {A=45, B=0} |   |   BULAN = Bulan 3: A {A=30, B=0} |   |   BULAN = Bulan 4: A {A=7, B=0} |   MINGGU = Minggu 3
|   |   BULAN = Bulan 1: A {A=39, B=1} |   |   BULAN = Bulan 2: A {A=47, B=0} |   |   BULAN = Bulan 3: A {A=43, B=1} |   |   BULAN = Bulan 4: A {A=7, B=1} |   MINGGU = Minggu 4 |   |   BULAN = Bulan 1: A {A=47, B=3} |   |   BULAN = Bulan 2: A {A=51, B=2} |   |   BULAN = Bulan 3: A {A=42, B=0} |   |   BULAN = Bulan 4: A {A=8, B=0} RISK = Class B |   MINGGU = Minggu 1: A {A=131, B=0} |   MINGGU = Minggu 2 |   |   BULAN = Bulan 1: B {A=1, B=8} |   |   BULAN = Bulan 2: B {A=3, B=11} |   |   BULAN = Bulan 3: B {A=3, B=6} |   |   BULAN = Bulan 4: A {A=1, B=0} |   MINGGU = Minggu 3 |   |   BULAN = Bulan 1: B {A=2, B=18} |   |   BULAN = Bulan 2: B {A=0, B=21} |   |   BULAN = Bulan 3: B {A=0, B=20} |   |   BULAN = Bulan 4: B {A=1, B=3} |   MINGGU = Minggu 4 |   |   BULAN = Bulan 1: B {A=4, B=18} |   |   BULAN = Bulan 2: B {A=0, B=25} |   |   BULAN = Bulan 3: B {A=1, B=27} |   |   BULAN = Bulan 4: B {A=0, B=5}
Hasil Akurasi, Presisi, dan Recall Algoritma Decision Tree Berikut ini hasil accuracy, precision, dan recall pada K- 5 Fold Cross validation
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 9. Hasil accuracy, precision, dan recall pada K-5 Fold Cross validation Pengujian hasil akurasi menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada formula dibawah ini:
Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝐾 − 5 𝐹𝑜𝑙𝑑 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 510+202 510+202+24+14 = 712 750 = 0,9493 = 94,93% .................(7)

## Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝐴) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 510 510+14 = 510 524
=  0,9733  =  97,33% …………………………...…(8)
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝐵) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 202 202+24 = 202 226 =  0,8938  =  89,38% ..........................................(9)

## Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝐴) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 510 510+24 = 510 524 =  0,9732  =  97,32% .......................................(10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝐵) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 202 202+14 = 202 216 =  0,9352  =  93,52% .......................................(11)
Berikut ini adalah grafik hasil persentase akurasi, precision ,  dan recall algoritma Decision  Tree. Dapat dilihat pada gambar 10 dibawah ini:
Sumber : (Wisnu Bagaskara, 2024) Gambar 10. Hasil Persentase Accuracy, Precision, dan Recall Hasil  dari  gambar  10.  hasil persentase akurasi, precision ,  dan recall algoritma decision  tree pada klasifikasi penjadwalan kerja perawatan Air Conditioner (AC) PTXYZ.
1. Hasil rata-rata persentase accuracy sebesar 94,90%. 2. Hasil rata-rata persentase precision sebesar 89,06%, dan
3. Hasil rata-rata persentase recall sebesar 93,17%.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian  dengan  judul  klasifikasi penjadwalan  kerja  perawatan Air  Conditioner (AC) menggunakan  algoritma Decision  Tree (C4.5)  pada PT XYZ yaitu sebagai berikut:
1. Dengan  menerapkan data  mining dapat  mengurangi kesalahan  penjadwalan  dalam  pembagian  beban kerja  perawatan Air  Conditioner (AC)  berdasarkan atribut  dataset  bulan,  minggu, risk ,  dan  harian. Sebelum  adanya  penelitian  ini  data  mining  belum diterapkan untuk mengklasifikasi penjadwalan kerja perawatan  (AC)  dan  penjadwalan  masih  disusun secara manual, hal ini berimplikasi negatif terhadap efektifitas  dan  efisiensi  waktu  ataupun  tenaga  serta
mengakibatkan tidak menutup kemungkinan adanya kesalahan  dalam  pembagian  beban  kerja  perawatan AC pada PT XYZ.
2. Algoritma Decision  Tree (C4.5)  dapat  diterapkan untuk  mengklasifikasi penjadwalan kerja perawatan Air  Conditioner (AC)  berdasarkan  atribut dataset bulan,  minggu, risk ,  dan  harian  pada  PT.  XYZ dengan memperoleh hasil rata-rata accuracy sebesar 94,90%, rata-rata precision sebesar 89,06%, dan rata- rata recall sebesar 93,17%.

## DAFTAR PUSTAKA
Amirullah. (2018). Perkembangan Teknologi Komunikasi  Dan  Informasi :  Akar  Revolusi  Dan
Berbagai Standarnya . Universitas Indonesia. Ani,  H.,  Nofriansyah,  D.,  &  Mariami,  I.  (2021). Implementasi Data Mining Untuk Pengelempokan Buku  Di  Perpustakaan  Yayasan  Nurul  Islam Indonesia  Baru  Dengan  Metode  K-Means Clustering. Jurnal  Cyber  Tech , 1 (1),  1–12.
Https://Ojs.Trigunadharma.Ac.Id/Index.Php/Jct/A rticle/View/315
Arifin  Dan  Rudyanto,  A.  (2019). Perencanaan  Sistem
Informasi  Penjadwalan  Produksi  Paving  Block Pada Cv. Eko Joyo . Asrul  Sani,  Nur  Nawaningtyas  Pusparini,  Agus Budiyantara, Irwansyah, A. H. (2021). Investigating  Readiness  Attitude  Toward  Using Mobile. Jurnal  Riset  Informatika , 3 (3),  211–218. Https://Doi.Org/Https;//Doi.Org/10.34288/Jri.V3i 3.233
Buulolo,  E.  (2020). Data  Mining  Untuk  Perguruan Tinggi . Deepublish.
Irwansyah,  Ade  Davy  Wiraanata,  T.  T.  M.  (2023). Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes Dan  K-  Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan Kualitas Udara Di Provinsi Dki Jakarta. Infotech: Journal  Of  Technology  Information , 9 (2),  193– 198. Https://Doi.Org/Doi: Https://Doi.Org/10.37365/Jti.V9i2.203
Kustori  Suhanto.  (2017).  Otomatisasi  Monitoring Kondisi  Air  Conditioner  (Ac)  Berdasarkan Penggunaan  Energi  Dan  Suhu  Ruangan. Teknik Listrik Bandar Udara .
Latifah, R., Wulandari, E. S., & Kreshna, P. E. (2019). Model Decision Tree Untuk Prediksi Jadwal Kerja Menggunakan  Scikit-Learn. Jurnal  Universitas Muhammadiyah Jakarta , 1–6. Https://Jurnal.Umj.Ac.Id/Index.Php/Semnastek/A rticle/Download/5239/3517
Novita. (2019). Data Mining . Pt Remaja Rosdakarya.
Pambudi,  R.  H.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Indriati.  (2018).
Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Memprediksi Nilai  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.240
Berdasarkan Faktor Eksternal. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (7), 2637–2643. Http://J-
Ptiik.Ub.Ac.Id5
Permatasari,  N.  T.,  Tjhe,  J.  W.,  Irwansyah,  I.,  & Budiyantara, A. (2021). Perancangan Dashboard It Strategy  Planning  Dan  Architecture  Dengan Pendekatan Eap Dan Swot. Computatio : Journal Of  Computer  Science  And  Information  Systems ,
4 (2), 165. Https://Doi.Org/10.24912/Computatio.V4i2.1014
5
Romli,  I.,  &  Zy,    Dan  A.  T. (2020). Penentuan  Jadwal Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data  Karyawan Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-Sakti , 4 (2), 694–702.
Sidik,  F.,  Suhada,  I.,  Anwar,  A.  H.,  &  Hasan,  F.  N.
(2022). Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal  Linguistik  Komputasional , 5 (1),  34–43.
Https://Doi.Org/Https://Doi.Org/10.26418/Jlk.V5
i1.79
Tupan  Tri  Muryono,  Ade  Davy  Wiranata,  I  Ketut
Sudaryana, I. (2021). Pemilihan Dosen Pembimbing  Skripsi  Terbaik  Menggunakan Metode  Composite  Performance  Index  (Cpi). Infotech:  Journal  Of  Technology  Information ,
7 (1), 55–62. Https://Doi.Org/Https://Doi.Org/10.37365/Jti.V8i 1.132 Wisnu  Bagaskara.  (2024). Klasifikasi  Penjadwalan Kerja Perawatan Air Conditioner (Ac) Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  (C4.5) Pada Pt Xyz .
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri