## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356

## Implementasi Algoritma C4.5 dan Simple Additive Weight Untuk Menentukan KPI Karyawan
Grasiella Yustika Rezka Talita Kusumaningtyas, Mohammad Iwan Wahyuddin *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 2018grasiella@student.unas.ac.id, 2,* iwanwahyuddi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: iwanwahyuddi@civitas.unas.ac.id Submitted: 23/02/2022 ; Accepted: 31/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− PT  Kreatif  Dinamika  Integrasi  merupakan  salah  satu  perusahaan partner  Microsoft  yang menyediakan  solusi  industri yang  mencakup  ERP  dan  CRM , Power  BI, Office  365  mobile  applications  dan  custom  solutions. Setiap  tahun  mengadakan evaluasi kinerja karyawan atau Key Performance Indicator untuk karyawan yang sudah bekerja minimal satu tahun agar mendapat kenaikkan  gaji. Konsep  dasar  dari  metode  penjumlahan  terbobot  adalah  untuk  mendapatkan  jumlah  bobot  nilai  kinerja  setiap karyawan pada semua atribut komponen penilaian.  Algoritma C4.5 adalah prosedur pemecahan yang dipakai buat menciptakan pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan metode pembagian terstruktur mengenai dan prediksi yg terkenal. Selain itu, setelah menentukan nilai bobot masing-masing atribut, SAW dapat memilih alternatif terbaik untuk proses klasifikasi dari sekian banyak alternatif  yang  ada. Ada  5  kriteria  yang  digunakan dalam  penilaian  diantaranya  Delivery  On  Time, Delivery  On  Budget, Team Satisfaction, Soft Skill dan Project Handled. Penerapan pendekatan algoritma C4.5 pada eksplorasi informasi dalam jumlah besar serta  mengubahnya  jadi  pohon  keputusan  yang  bisa  mewakili  ketentuan  dengan  baik.  Pada  algoritma  C4.5,  pemilihan  atribut sebagai penilaian sangat berpengaruh dalam memperoleh nilai akurasi berdasarkan hasil rangking / tingkatan.
Kata Kunci: KPI; Algoritma C4.5; Simple Additive Weight; Sistem Penunjang Keputusan
Abstract− PT Kreatif Dinamika is the one of Microsoft's partner company that provides industrial solutions that consist of ERP and CRM, Power BI, Office 365 mobile applications and custom solutions. Every year conducts employee performance evaluation for employee who have worked at least one year to get an increase sallary. The primary idea of the Simple Additive Weighting technique is to get the full weighted value of every worker's overall performance on all of the attributes of the evaluation component. The C4.5 is an algorithm that used to create a decision tree. Decision tree is the structure division method and a famous predictions. In addition, after deretmine of weighted value of every attribute, SAW can select the good opportunity for classifications process from many alternatives. There are five standards that used for evaluation, there are Delivery On Time, Delivery on budget, Team Satisfaction, Soft Skill and Project Handled.  The application of C4.5 algorithm on information explore in large amount  include changed it into decision tree which could represent terms well. In the C4.5 algorithm, the choice of attributes as an evaluation could be very influential in acquiring an accuracy value cost primarily based totally at the outcomes of the ranking.
Keywords : KPI; C4.5 Algorithm; Simple Additive Weight; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan dunia bisnis disaat ini sangat erat kaitannya dengan Teknologi Informasi (TI). Berbagai jenis pekerjaan yang  masih  bersangkutan  dengan  TI  masih  menjadi  booming  di  masa  sekarang,  salah  satunya  yaitu  konsultan  IT. Konsultan IT adalah pekerjaan yang dituntut mempunyai keahlian komunikasi yang baik jika berhadapan dengan klien dan memiliki pemahaman yang baik tentang IT atau produk IT yang sedang diimplementasikan. PT Kreatif Dinamika Integrasi  merupakan  salah  satu  perusahaan  konsultan  IT  rekanan  dari  Microsoft  yang  menyediakan  solusi  industri yang mencakup ERP dan CRM (Dynamic 365) , Office 365 mobile applications, Power BI dan custom solutions [1].
Berdiri sejak 2012, PT Kreatif Dinamika Integrasi telah memenangkan penghargaan dari Microsoft diantaranya Applications Partner of The Year 2019. Tentunya semua itu berkat ulur tangan dari para karyawan yang telah giat bekerja keras. Peran para karyawan di suatu perusahaan sangat penting demi keberhasilan visi dan misi perusahaan. Tingkat  kepuasan  karyawan  menjadi  faktor  penting  untuk  memberikan  kontribusi  yang  terbaik  bagi  perusahaan. Sebagai reward agar para karyawan terus meningkatkan skill dan selalu mengembangkan potensinya selama bekerja. PT Kreatif Dinamika Integrasi selalu mengagendakan kenaikan gaji untuk karyawan yang sudah bekerja minimal satu tahun. Pemilihan karyawan terbaik masih belum optimal dikarenakan proses perhitungan masih manual menggunakan Microsoft  Excel.  Metode  yang  digunakan  untuk  penilaian  hingga  saat  ini  belum  menggunakan  algoritma  sistem penunjang keputusan, akibatnya hasil dari penilaian tidak akurat dan kurang efisien. Maka dari itu, agar mempermudah dalam menilai karyawan untuk memilih yang terbaik. Dapat dibuatkan sistem penunjang keputusan yang diharapkan hasilnya akan lebih akurat dan efektif.
Sistem  penunjang  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  informasi  yang  digunakan  dalam  menuntaskan  sesuatu permasalahan  tertentu  oleh  manager  dan  dapat  membantunya  dalam  mengambil  suatu  keputusan  [2].  Metode  yg dipakai untuk mencari karyawan terbaik menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) & Algoritma C4.5. SAW (Simple Additive Weighting) adalah satu metode penunjang keputusan sebagai evaluasi berdasarkan nilai bobot pada setiap atribut sebagai menghasilkan ranking karyawan yang berhak menerima penambahan honor menggunakan kriteria yang ada. Algoritma C4. 5 dengan prosedur pohon keputusan sanggup membagikan data rule prediksi guna menggambarkan proses yang terikat dengan prediksi pendapatan karyawan yang memperoleh peningkatan pendapatan [3], [4].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Penggunaan framework React JS untuk frontend dan framework ASP.Net Core untuk backend diharapkan menjadi kombinasi yang efektif untuk membangun sistem tersebut. Untuk databasenya kami menggunakan Microsoft SQL  Server  yang  memiliki  kemampuan  buat  menciptakan  basis  data  mirroring  dan  clustering.  Sistem  penunjang keputusan berbasis web ini, diharapkan dapat memudahkan kinerja para manager atau HRD saat memberi penilaian untuk karyawan agar dapat mencari karyawan yang terbaik disetiap tahunnya.
Penerapan  metode  SAW  dalam  pembuatan  web  ini  menggunakan  5  kriteria  yakni,  Delivery  On  Time, Delivery on Budget, Team Satisfaction Soft Skill dan Project Handled yang dikombinasikan dengan prosedur C4.5 dengan  tahapan  pengumpulan  informasi,  pengolahan  informasi  awal,  pemodelan,  pengujian  model,  penilaian  serta validasi hasil.
Harapan  dari  pengembangan  sistem  ini  adalah  membuat  aplikasi  untuk  penilaian  KPI  dan  menentukan karyawan terbaik yang dapat digunakan untuk kenaikan jabatan, maupun review tahunan maupun pembuatan sistem penilaian karyawan berbasis web di PT Kreatif Dinamika Integrasi menjadi lebih akurat dan konsisten.
Berlandaskan  studi  sebelumnya  oleh  Julianto  Simatupang  (2018)  dalam  penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan dengan metode SAW(Simple Additive Weighting), Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW Studi Kasus AMIK Mahaputra Riau. Hasil dari website yang dibentuk Pencarian bobot pada masing- masing atribut, sehabis itu dicoba perangkingan guna memastikan karyawan terbaik. Hasil dari studi  ini  berbentuk  aplikasi  pendukung  keputusan,  yang  bisa  merekomendasikan  karyawan  terbaik  pada  AMIK Mahaputra  Riau.  Bersumber  pada  kriteria  serta  bobot  yang  sudah  didetetapkan.  Kriteria  yang  digunakan  sebagai penanda  ialah  Ketertiban,  Inisiatif,  Prestasi,  Kerjasama,  Kedisiplinan,  Kinerja  dan  sosial.  Prosedur  SAW(  Simple Additive Weighting) diseleksi karna mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sebagian alternatif [5].
Studi  yang  dilakukan  oleh  Taufik  Kurnialensya,  Rohmad  Abidin  (2020)  Sistem  Pendukung  Keputusan Pelanggan Terbaik Dan Pemberian Diskon Menggunakan Metode Saw & Topsis. Dari hasil riset menciptakan website memakai bahasa pemrograman PHP bisa digunakan buat menunjang industri buat memilah pelanggan terbaik serta penentuan  diskon  secara  valid,  aplikasi  yang  sudah  terbuat  bisa  digunakan  selaku  alat  bantu  untuk  pengambil keputusan  dengan  senantiasa  berbasis  pada  sistem  pendukung  keputusan  lebih  efisien  dalam  pemilihan  pelanggan terbaik serta penentuan diskon [6].
Serta  dalam  studi  Neneng  Hasanah,  Rinto  Priambodo  (2019)  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan prioritas Program Kerja Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Studi ini menciptakan rancangan sistem pendukung pengambilan keputusan guna persetujuan RKAP dengan menghasilkan nilai kelayakan masing- masing kalangan RKAP yang diajukan sehingga bisa ditentukan jenjang persetujuan cocok dengan batas penyimpangan para pengambil keputusan yang berlaku di industri [7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Pengembangan
Metode  digunakanan  untuk  pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  adalah  metodologi  Scrum.  Scrum memanfaatkan  prinsip–  prinsip  pendekatan  Agile  yang  bertumpu  pada  kekompakan  regu,  kenaikan  produk,  serta proses repetisi/perulangan guna mewujudkan hasil akhir.  Komponen-komponen utama yang ada pada Scrum yang menjamin  tranparansi  dalam  pengambilan  keputusan  pengembangan  adalah  product  backlog,  sprint  backlog,  dan increment [8].
1. Product Backlog
Product  Backlog  merupakan list  yang  menampung  semua  kebutuhan  atau  fitur  sistem  untuk  dapat  memenuhi kebutuhan sistem penunjang keputusan di PT Kreatif Dinamika Integrasi.
2. Sprint Backlog
Sprint  Backlog merupakan deretan yang  berasal product  backlog yang akan  dikerjakan  terlebih  dahulu  didalam satu sprint. Pengembangan sistem penunjang keputusan di PT Kreatif Dinamika Integrasi akan menggunakan 10 hari untuk setiap sprint untuk mendapatkan feedback yang lebih cepat.
3. Increment
Increment merupakan penambahan product backlog yang terjadi pada proses sprint tersebut setelah mendapatkan feedback dari end user.

## 2.2 Tahapan Sistem Penunjang Keputusan
Sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terdiri dari beberapa komponen, yaitu database, model repositori dan antarmuka pengguna. Keputusan adalah pilihan tindakan alternatif guna menggapai satu ataupun lebih tujuan yang sudah didetetapkan. Bisa disimpulkan kalau sistem pendukung keputusan merupakan sistem berbasis struktur yang memakai  basis  data  informasi  serta  model  pc  guna  menciptakan  bermacam  alternatif  keputusan  guna  menunjang manajemen dalam menanggulangi permasalahan terstruktur ataupun tidak terstruktur [9].

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Prosedur Simple Additive Weighting( SAW) pula biasa diketahui selaku Penjumlahan Tertimbang [10]. Kriteria evaluasi bisa didetetapkan sendiri cocok dengan kebutuhan perusahaan [11].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Simple  Additive  Weighting  direkomendasikan  untuk  memecahkan  masalah  pemilihan  dalam  sistem  pengambilan keputusan  multi-proses.  Metode  Simple  Additive  Weights  (SAW)  adalah  metode  yang  banyak  digunakan  untuk keputusan dengan banyak atribut [12].
Ada beberapa langkah untuk menyelesaikan metode simple additive weight, yaitu :
1. Buat matriks keputusan sesuai kriteria
2. Menormalisasikan matriks sesuai dengan persamaan yang disesuaikan dengan tipe atribut
3. Proses pengurutan memperoleh hasil akhir yaitu perkalian matriks ternormalisasi R ditambahkan vektor bobot, sehingga diseleksi nilai maksimum selaku penyelesaian maksimal selaku solusi [3].

## 2.4 Algoritma C4.5
C4.5 merupakan algoritma yang dikembangkan oleh Ross qiunlan untuk menghasilkan pohon keputusan. Ide dasar dari algoritma ini adalah membuat pohon keputusan berdasarkan pemilihan atribut dengan prioritas tertinggi atau yang bisa disebut nilai gain tertinggi, dengan menggunakan nilai entropi atribut sebagai sumbu untuk mengklasifikasikan atribut. Pada tahap ini, algoritma C4.5 memiliki dua prinsip kerja, yaitu: membuat pohon keputusan dan membuat ketentuan rule/model. Aturan yang dibentuk oleh pohon keputusan akan membentuk kondisi dalam bentuk jika maka [13]. Proses algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dalam data mining:
1. Pilih atribut yang akan menjadi simpul akar.
2. Buat cabang disetiap nilai.
3. Bagi kasus pada cabang
4. Ulangi proses untuk setiap cabang hinga semua kasus di cabang mempunyai kelas yang sama [14].

## 2.5 React JS
React JS merupakan perpustakaan javascript open-source yang dirancang oleh Facebook buat menciptakan antarmuka pengguna.  React  JS  hanya  menangani  seluruh  yang  terkait  dengan  tampilan  serta  logika  pada  sekitarnya.  Untuk seluruh level perangkat lunak, React JS dapat mendesain antarmuka sederhana buat menciptakan dan mengembangkan software berbasis web [15].
Karakteristik pada React JS:
1. Deklaratif
2. Berbasis Komponen
3. Membuat aplikasi untuk berbagai platform sekaligus

## 2.6 ASP.NET Core
ASP.NET  Core  merupakan  framework  untuk  web  dengan  sumber  terbuka  dan  gratis  penerus  ASP.NET  yang  di develop oleh Microsoft. ASP.NET Core merupakan framework cross-platform yang dapat berjalan di macOs, Linux, dan Windows [16].
Berikut fitur-fitur unggulan yang terdapat pada ASP.NET Core :
1. Proses Compile yang mudah
2. Modul atau library yang didistribusikan di NuGetOptimal untuk Cloud
3. Dapat dibangun dan dijalankan cross-platform
4. Open Source dan fokus di Komunitas
5. Modul request pipeline HTTP yang ringan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode
Sistem pendukung keputusan ini memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW) melalui proses sebagai berikut :
1. Identifikasi kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pemrosesan pengambilan keputusan.
Dalam  memanfaatkan  prosedur  Simple  Additive  Weighting(  SAW)  guna  memutuskan  nilai  pada  tiap  atribut, kriteria dipecah jadi 2 yakni: benefit( keuntungan) serta cost( bayaran). Metode ini dapat membantu manager dan HRD untuk menentukan nilai bobot berdasarkan kriteria sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Kriteria
No. Kriteria Keterangan Jenis Kriteria 1. C1 Delivery On Time Benefit 2. C2 Delivery On Budget Cost 3. C3 Team Satisfaction Benefit 4. C4 Soft Skill Benefit 5. C5 Project Handled Benefit

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Dari masing- masing kriteria diatas mempunyai bobot penilaian sendiri. Untuk nilai bobotnya dapat dilihat di tabel berikut.
Table 2. Tabel Penilaian Jumlah Bobot Kriteria No. Kriteria Keterangan Bobot 1. C1 Delivery On Time 0,30 2. C2 Delivery On Budget 0,30 3. C3 Team Satisfaction 0,20 4. C4 Soft Skill 0,10 5. C5 Project Handled 0,10
Pemberian nilai pada setiap kriteria mempunyai skala kriteria tersendiri.
Table 1. Tabel Skala Kriteria
No. Kriteria Keterangan Jenis Kriteria Skala Keterangan Skala 1. C1 Delivery On Time Benefit 5 Cepat 3 Tepat waktu 1 Lambat 2. C2 Delivery On Budget Cost 5 Kecil 3 Sedang 1 Besar 3. C3 Team Satisfaction Benefit 5 Sangat Puas 4 Cukup Puas 3 Puas 2 Kurang Puas 1 Tidak Puas 4. C4 Soft Skill Benefit 5 Jumlah 3 3 Jumlah 2 1 Jumlah 1 2 Kurang Puas 1 Tidak Puas 5. C5 Project Handled Benefit 5 >5 3 >3 1 >=0
2. Mambagi nilai pada peralternatif (Ai) disetiap kriteria (Ci)
Table 4. Tabel Alternatif dan nilai setiap Kriteria No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1. A1 3 5 4 3 5 2. A2 3 1 2 5 3 3. A3 5 5 3 3 1 4. A4 1 5 4 1 5 5. A5 5 1 2 1 3 Bobot 0,30 0,30 0,20 0,10 0,10 Keterangan: A1 = Theodorus Agum Gumilang A2 = Rangga Adi Pramana
A3 = Muhammad Ferdiansah A4 = Grasiella Yustika A4 = Nun Fauziah
3. Melakukan pembuat  matriks  x untuk keputusan  berdasarkan  kriteria  (C),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks    berdasarkan    persamaan    yang    disesuaikan    dengan    jenis    atribut    sehingga    diperoleh  matriks ternormalisasi  R.  Mengaplikasikan  normalisasi  matriks  dengan  menghitung  nilai  peringkat  kinerja  yang dinormalisasi( rij) dari alternatif. Formula yang digunakan guna menerapkan normalisasi tersebut yakni :
rij = {
𝑋𝐢𝐣 𝑀𝑎𝑥𝑋𝐢𝐣 𝑀𝑖𝑛𝑋𝐢𝐣 𝑋𝐢𝐣 (1) Perhitungan:
Jika j (benefit)
Jika j (cost)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Matriks R =
( 0,6 0,2 1 0,6 1 0,6 1 0,25 1 0,6 1 0,2 0,75 0,6 0,2 0,2 0,2 1 0,2 1 1 1 0,5 0,2 0,6)
4. Proses pengurutan perangkingan memperoleh hasil akhir yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R  dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih   selaku alternatif terbaik (A) sebagai penyelesaian. Maka diperoleh pengurutan perangkingan dari setiap alternatif yaitu:
Table 2. Tabel Hasil Akhir No. Alternatif Hasil Rangking 1. A1 0,60 3 2. A2 0,69 2 3. A3 0,59 4 4. A4 0,44 5 5. A5 0,78 1
Langkah – langkah sistem penunjang keputusan menggunakan metode C4.5:
a. Penyeleksian data
Pemilihan  data  yang  akan  dipakai  dalam  proses  algoritma  klasifikasi  C4.5.  Bertujuan  untuk  memperoleh himpunan  data  target,  pemilihan  pengelompokkan  data  atau  menetapkan  data  pada subset  variable atau sample data  dimana  penemuan  akan  dilakukan.  Transformasi  data  sebagai  proses  konversi  data  ke  dalam bentuk yang sesuai
Table 6. Tabel Karyawan Konversi Periode Jumlah kerja Masa kerja Status Cuti Rekomendasi Gaji 2019 >= 260 hari > 5 Tahun Tetap > 12 HARI Gaji Tetap 2020 >= 260 hari > 5 Tahun Tetap < 12 HARI Gaji Naik 2021 >= 260 hari > 5 Tahun Tetap > 12 HARI Gaji Tetap 2019 >= 260 hari > 5 tahun Tetap < 12 HARI Gaji Naik 2019 >= 260 hari < 5 tahun Tetap < 12 HARI Gaji Tetap 2020 >= 260 hari < 5 tahun Tetap > 12 HARI Gaji Tetap 2020 >= 260 hari < 5 tahun Tetap < 12 HARI Gaji Naik 2020 >= 260 hari < 5 tahun Tetap < 12 HARI Gaji Naik 2019 < 260 hari > 5 tahun Tetap > 12 HARI Gaji Tetap 2020 < 260 hari < 5 tahun Tetap > 12 HARI Gaji Tetap 2019 < 260 hari < 5 tahun Training < 12 HARI Gaji Tetap 2021 < 260 hari < 5 tahun Training < 12 HARI Gaji Tetap
b. Perhitungan formula Gain dan Entropy
Perhitungan seluruh atribut/ variable guna memperoleh data gain serta Entropy paling tinggi yang nantinya bakal dijadikan selaku akar pada pembuatan pohon keputusan [17].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
(2)
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 berikut merupakan hasil perhitungan entropy berasal dari sumber data yang ada :
Table 7. Tabel Hasil ENTROPY JUMLAH (SI) Gaji Naik Gaji Tetap ENTROPY Total 12 7 5 0.979868757 Periode 2019 5 1 4 0.721928095 2020 5 3 2 0.970950594 2021 2 2 0 0 JUMLAH KERJA >= 260 hari 8 4 4 1 < 260 hari 4 0 4 0 MASA KERJA > 5 TAHUN 5 1 4 0.721928095 < 5 TAHUN 7 2 5 0.863120569 STATUS KERJA

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
JUMLAH (SI) Gaji Naik Gaji Tetap ENTROPY KARYAWAN TETAP 10 2 6 0.906564975 KARYAWAN TRAINING 2 0 2 0 CUTI > 12 HARI 5 0 5 0 < 12 HARI 7 3 4 0.985228136
Berikut adalah rumus dari Gain :
𝐺𝐴𝐼𝑁(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (3)
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  S  .  Pada  Tabel  8  merupakan  hasil perhitungan  entropy  dari  sumber  data  yang  ada  dan  dilanjutkan  perhitungan  sesuai  rumus  diatas  untuk memperoleh nilai gain :
Table 8. Tabel Hasil GAIN JUMLAH (SI) Gaji Naik Gaji Tetap ENTROPY GAIN Total 12 7 5 0.979868757 Periode 0.274502636 2019 5 1 4 0.721928095 2020 5 3 2 0.970950594 2021 2 2 0 0 JUMLAH KERJA 0.31320209 >= 260 hari 8 4 4 1 < 260 hari 4 0 4 0 MASA KERJA 0.175578385 > 5 TAHUN 5 1 4 0.721928095 < 5 TAHUN 7 2 5 0.863120569 STATUS KERJA 0.224397944 TETAP 10 2 6 0.906564975 TRAINING 2 0 2 0 CUTI 0.405152344 > 12 HARI 5 0 5 0 < 12 HARI 7 3 4 0.985228136
c. Pohon Keputusan
Pohon keputusan diperoleh dari hasil entropy dan gain , sesudah perumusan dilakukan  sekian kali sampai hingga seluruh atribut pohon mempunyai kelas serta tidak mampu lagi untuk diteruskan proses perhitungan [18].
Ketentuan Rule /Model dimana aturan model pada naskah uraian yang mencerminkan suatu pohon keputusan..
1. Jika jumlah cuti karyawan lebih kecil sama dengan 12 hari, status kerja karyawan training, maka direkomendasikan gaji tetap
2. Jika jumlah cuti karyawan lebih kecil sama dengan 12 hari, status kerja karyawan tetap, masa kerja lebih besar 5 tahun, jumlah masuk lebih besar sama dengan 260 hari, maka direkomendasikan gaji naik
3. Jika jumlah cuti karyawan lebih kecil sama dengan 12 hari, status kerja karyawan tetap, masa kerja lebih kecil 5 tahun, maka direkomendasikan gaji tetap
4. Jika jumlah cuti karyawan lebih kecil sama dengan 12 hari, status kerja karyawan tetap, masa kerja lebih kecil 5 tahun, jumlah masuk lebih kecil dengan 260 hari, maka direkomendasikan gaji tetap
5. Jika jumlah cuti karyawan lebih besar sama dengan 12 hari, maka direkomendasikan gaji tetap

## 3.2 Analisa Kebutuhan Hardware
Hardware  merupakan  perangkat  keras  yang  mendukung  dalam  melakukan perancangan  sistem.  Berikut  spesifikasi kebutuhan hardware yang digunakan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Table 9. Tabel Spesifikasi Hardware Perangkat Spesifikasi Processor Intel Core i3-4030U CPU @1.90GHz RAM 8GB

## 3.3 Analisa Kebutuhan Software
Spesifikasi piranti lunak yang digunakan untuk membikin sistem penunjang keputusan yakni sebagai berikut :
Table 10. Tabel Spesifikasi Software
Perangkat IIS Versi 10 Visual Studio Community 2019 Visual Studio Code Certify (Let's Encrypt) SQL Server 2019 Express Edition Postman 8.70 ASP Net Core Framework 3.1 Node Js V. 14.16.1 React JS V 16.0

## 3.4 Tahap Pengujian
Langkah pengujian dilakukan agar dapat mengetahui sistem berjalan dengan semestinya. 1. Form Log In
Proses log in dilakukan apabila email karyawan PT Kreatif sudah terdaftar pada Azure AD. Di halaman log in, user harus mengisi email dan passwordnya dengan benar.

## Gambar 1. Form Log In
2. Form Karyawan
Form karyawan digunakan untuk menampilkan semua data karyawan yang sudah ditambahkan sebelumnya.

## Gambar 2. Form Karyawan
3. Form Penilaian
Tampilan  form  penilaian  digunakan  untuk  menambahkan  data  penilaian.  Di  tampilan  form  penilaian  terdapat beberapa field, diantaranya nama karyawan, periode dan kolom sesuai jumlah dari kriteria yang ada pada tabel kriteria.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356
Apabila karyawan dan period sudah pernah dilakukan penilaian, maka form akan menampilkan konfirmasi apakah data ingin diupdate atau tidak.
4. Form Report
Form  report  akan  menampilkan  hasil  dari  chart  yang  datanya  diambil  dari  tabel  hasil,  matriks  normalisasi  dan matriks hasil. Data yang ditampilkan dapat difilter menggunakan periode, division maupun position.
Gambar 4. Form Report Chart dan Matriks Normalisasi
Gambar 5. Form Report Matriks Hasil
5. Form Salary Increase Repots
Form ini akan menampilkan hasil dari datanya diambil dari matrik hasil c4.5.
Gambar 5. Form Salary Increase Repots

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan berdasarkan penyusunan jurnal dan pembahasan diatas ialah Implementasi sistem penunjang keputusan untuk mencari karyawan terbaik di PT Kreatif Dinamika Integrasi yang dirancang menggunakan React JS dan ASP. Net Core sebagai frontend dan backend sistem dapat membantu HRD mencari karyawan terbaik pada saat melakukan Key Performance Indicator (KPI) sangatlah efektif dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan C4.5 membuat  perhitungan  lebih  cepat,  keputusan  yang  lebih  tepat  dan  hasil  yang  lebih  efektif  dibandingan dengan  perhitungan  secara  manual.  Penilaian  karyawan  yang  diagendakan  secara  setahun  sekali,  menjadikan penerapan  perancangan disistem  ini  sesuai  kebutuhan  perusahaan  dalam  melakukan  evaluasi  karyawan  perperiode menggunakan  kriteria  yang  telah  ada  berserta  bobot  dimasing  –  masing  kriteria.  Perancangan  web  ini  memiliki beberapa form yang dikembangakan serta  disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan dan menerapkan sistem yang sudah  berjalan  dalam  perusahaan.  Adannya  form  Reports  evaluation  sebagai  parameter  penilaian  karyawan  yang dilakukan perperiode, dengan kriteria diantaranya Delivery On Time, Delivery On Budget, Team Satisfaction, Soft Skill dan Project Handled. Pada form Reports digunakan sebagai hasil perhitungan form evaluation karyawan untuk menampilkan hasil matrik peringkat karyawan baik berdasarkan perperiode/divisi/posisi karyawan, dan adanya form Salary Increase Reports sebagai penunjang keputuhan kenaikan gaji dengan penilaian berbagai aspek : Number Of Leave Per Year, Employee Status, Years Of Service, And Number Of Working Days Per Year For Each Employee.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 519 − 527 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1356

## REFERENCES
[1] “Kreatif,” 2022. https://www.kreatifdinamika.com/ (accessed Feb. 21, 2022).
[2] S. Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ),” vol. 16, no. 2, pp. 171–177, 2011.
[3] P. Metode, S. Additive, and W. Saw, “DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI,” no. 1, pp. 37–45, 2016.
[4] T. Informatika, F. Sains, D. A. N. Teknologi, and U. B. Dharma, “PENERAPAN METODE ALGORITMA C4 . 5 UNTUK MEMPREDIKSI LOYALITAS KARYAWAN PADA PT . XYZ BERBASIS WEB Laporan Skripsi Disusun oleh :,” 2020.
[5] I. Y. Beti, “KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE,” vol. 11, no. 28, pp. 252–259, 2019.
[6] M. Saw, “TERBAIK DAN PEMBERIAN DISKON MENGGUNAKAN,” vol. 13, no. 1, pp. 18–33, 2020.
[7] N.  Hasanah  and  R.  Priambodo,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PRIORITAS  PROGRAM KERJA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” vol. XVIII, no. X, pp. 349–358, 2019.
[8] Aprilia D.L, “School of Computer Science.” https://socs.binus.ac.id/2019/12/23/metodologi-scrum/.
[9] J. Dasi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM) Melwin Syafrizal,” vol. 11, no. 3, pp. 77–90, 2010.
[10]  R. Thabrani and M. S. Natsir, “Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Kartu Kuota Internet Dengan Metode Saw Pada Am Cell Makassar,” vol. VII, no. 2.
[11]  M. Metode, S. Additive, and W. Saw, “PROPOSAL SKRIPSI RAHMAD FAJRI.”
[12]  Syafnidawaty,  “METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW),”  2020.  https://raharja.ac.id/2020/04/03/metode- simple-additive-weighting-saw/.
[13]  A. R. Sukma, R. Halfis, and A. Hermawan, “Klasifikasi Channel Youtube Indonesia Menggunakan Algoritma C4 . 5,” vol. V, no. 1, pp. 21–28, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[14]  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.
[15]  M. E. HANRY HAM., S.KOM., “Apa itu React.Js.” https://socs.binus.ac.id/2019/12/30/apa-itu-react-js/.
[16]  Muhammad  Arslan,  “ASP.NET  Core,”  2017.  https://www.codepolitan.com/aspnet-core-jawaban-tepat-untuk-pengguna- non-windows-592a8a8a09c53.
[17]  ilmuskripsi, “Algoritma C4.5.” https://www.ilmuskripsi.com/2016/07/algoritma-c45.html.
[18]  cahya dsn, “Contoh implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5,” 2019. http://cahyadsn.phpindonesia.id/extra/c45.php.