Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5
Ikhsan Romli 1 , Ahmad Turmudi Zy 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa Jl. Inspeksi kalimalang arah Deltamas, Tlp 021 2851 818 Ikhsan.romli@pelitabangsa.ac.id

## Abstract
Technological  development  and  scientific  advancement  are  very  important  and  influential parts in all fields. By the development and advancement of technology at this time,being experts in a field is a must because it is required to know more and learn about the technology that is currently  developing.  Information  technology  and  informatics  are  needed  to  support performance.  Large  and  small  companies  also  need  fast  and  accurate  information  to  make easier  decisions making.  Therefore,  data  mining  classification  techniques  are  needed  to  solve these problems. The classification used in data mining is Decision tree because it is technique that  is  widely  used  and  produces  output  with  existing  rules,  so  that  it  can  present  employee data to determine the overtime schedule. This study uses the C4.5 algorithm to determine the overtime schedule. The test results of the overtime schedule with the C4.5 algorithm with the Confusion  matrix  have  good  accuracy,  precision  and  recall  values,  namely  91%  accuracy, 86.05% precision and 92.5% recall.
Keywords: overtime schedule, Data mining, Decision tree, C4.5 Algorithm

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  dan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  merupakan  bagian  yang  sangat penting  dan  berpengaruh  disegala  bidang.  Dengan  adanya  perkembangan  dan  kemajuan teknologi  di  masa  ini,  maka  ahli  di  bidangnya  merupakan  suatu  keharusan  karena  dituntut untuk  semakin  tau  dan  mempelajari  teknologi  yang  berkembang  sekarang  ini.  Teknologi informasi  dan  ilmu  informatika  sangat  di  butuhkan  untuk  menunjang  kinerja.  Perusahaan besar maupun kecil juga membutuhkan informasi yang cepat dan akurat untuk memudahkan dalam mengambil suatu keputusan. Oleh karena itu dibutuhkan teknik klasifikasi data mining dalam memecahkan masalah tersebut. Klasifikasi yang digunakan dalam data mining adalah Decision  tree  dikarenakan  merupakan  teknik  yang  banyak  digunakan  dan  menghasilkan output dengan aturan yang ada, dengan hal tersebut dapat menyajikan data karyawan untuk menentukan  jadwal  overtime.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5  unuk menghasilkan menentukan jadwal overtime. Hasil uji coba jadwal overtime dengan algoritma C4.5 dengan Confusion matrix memiliki nilai accuracy, precision, dan recall yang bagus yaitu dengan accuracy 91%, precision 86.05% dan recall 92.5%.
Kata kunci: jadwal overtime, Data mining, Decision tree, Algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  menginginkan  karyawannya  dapat  bekerja  secara maksimal  sesuai  dengan  keahliannya  masing-masing,  banyak  sekali  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  seorang  karyawan,  seperti  umur,  jenis kelamin,  tingkat  kedisiplinan  dll.  Berdasarkan  faktor-faktor  tersebut,  maka harus  disusun  sebuah  jadwal  kerja  yang  sesuai  dengan  kriteria  masing- masing.  Namun  akan  muncul  beberapa  kendala  apabila  pembuatan  jadwal kerja  itu  dilakukan  manual,  salah  satunya  jumlah  karyawan  yang  besar. Dengan  jumlah  karyawan  yang  mencapai  ratusan  orang  akan  sangat  sulit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
membuat  jadwal  kerja  dengan  mempertimbangkan  kriteria  dari  masing- masing karyawan.
Untuk  mengatasi  kendala-kendala  tersebut  maka  diperlukan  data mining yang merupakan teknik baru dimana terdapat penggabungan antara metode  analisis  tradisional  dengan  algoritma  untuk  memperoses  data berjumlah  besar.  Salah  satu  manfaat  data  mining  dalam  perusahaan  yaitu dapat  digunakan  sebagai  bahan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dan  menunjang  program  kegiatan  perusahaan.  Salah  satunya  untuk menentukan  jadwal  overtime  pada  Perusahaan  yang  memiliki  staff  dengan bagian dan sistem penggajian yang berbeda-beda. Dalam pekerjaan tersebut maka  pihak  Perusahaan  juga  harus  dapat  menentukan  staff  yang  akan mengerjakannya. Di dalam menentukan jadwal staff pihak perusahaan harus menentukan  juga  target  dari  masing-masing  staff  dalam  menyelesaikan pekerjaan  tersebut.  Untuk  menghitung  lama  kerja  staff  setiap  harinya termasuk lembur.
Dalam data mining, terdapat berbagai fungsi salah satunya merupakan fungsi klasifikasi. Teknik yang dapat digunakan untuk menentukan klasifikasi adalah algoritma Decision Tree C4.5 yang merupakan teknik klasifikasi data dan  prediksi  dengan  metode  pohon  keputusan  dari  atas  ke  bawah,  dimana atribut  paling  atas  merupakan  akar  dan  paling  bawah  dinamakan  daun. Beberapa  penelitian  terkait  pengklasifikasian  data  karyawan  dengan menggunakan algoritma C4.5 telah dilakukan oleh Budanis dan Achmad pada tahun  2011  dengan  judul  klasifikasi  data  karyawan  untuk  menentukan jadwal kerja menggunakan metode  decision tree, dalam penelitian tersebut telah  dibuktikan  bahwa  pohon  keputusan  menghasilkan  rule-rule  untuk membentuk  suatu  jadwal  kerja  baru  yang  dilakukan  pengujian  dengan dataset yang diperoleh  nilai  akurasi sebesar 87  % dari rule-rule yang telah terbentuk  [1].  Kemudian  pada  tahun  2016  Luvia  dan  Yuni  melakukan penelitian  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi  predikat keberhasilan  mahasiswa  di  AMIK  Tunas  Bangsa  [2].  Lalu  di  tahun  2017 beberapa  penelitian  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  pernah  dilakukan oleh Kurniawan dan Tosy [3], Ferdian dan Hansun [4], Saefudin dan Lestari [5].  Pada  tahun  2019,  Algoritma  C4.5  juga  pernah  digunakan  dalam memprediksi  kepuasan  pelanggan  yaitu  penelitian  dalam  memprediksi kepuasan  penumpang  Bus  Rapit  Transit  (BRT)  Trans  Semarang  dengan menggunakan  algoritma  yang  sama  [6],  dilanjutkan  oleh  Yulia  dengan melakukan  prediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  kinerja  Dosen  di  Kota Batam [7]. kemudian pada tahun 2020, algoritma C4.5 pernah dipakai dalam menentukan kepuasan pelanggan selaku wajib pajak terhadap layanan pajak di Kantor Pelayanan Pajak [8].
Berdasarkan  latar  belakang  dari  permasalahan  tersebut  maka penelitian ini menggunakan hasil ketepatan akurasi Algoritma Decision Tree C4.5  dalam  mengklasifikasikan  karyawan  dalam  menentukan  jadwal overtime  pada  Perusahaan  dan  menentukan  pengaruh  atribut  dari  posisi, jenis  kelamin,  agama,  lama  kerja,  dan  kesehatan  terhadap  klasifikasi karyawan untuk menentukan jadwal overtime perusahaan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahap-Tahap Data Mining
Data  Mining  merupakan  bagian  yang  terintegrasi  dari  Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD).  Bertujuan  untuk  proses  transformasi  data mentah menjadi informasi berguna. Jika digambarkan secara detail tahapan KDD menjadi 5 tahap. Berikut Tahapannya:
a) Seleksi
b) Preprocessing
c) Transformasi
d) Data Mining
e) Interpretasi & Evaluasi

## Gambar 1 . Tahapan KDD
2.2. Pengertian Klasifikasi
Klasifikasi adalah teknik pengolahan data yang membagi objek menjadi beberapa  kelas  sesuai  dengan  jumlah  kelas  yang  diinginkan  [9].  Klasifikasi merupakan  suatu  teknik  menemukan  suatu  pola  yang  mampu  memisahkan kelas  data  yang  satu  dengan  yang  lainnya  untuk  menentukan  objek  yang masuk  dengan  kategori  tertentu  dengan  melihat  kelakuan  dan  atribut  dari kelompok  yang  telah  didefiniiskan.  Teknik  ini  mampu  mengklarifikasi  data baru dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan. Ketika  membahas  klasifikasi,  kita  berbicara  tentang  taksonomi.
Taksonomi ( Tassein = mengklasifikasi + nomos = ilmu pengetahuan, hokum) muncul  pertama  sebagai  ilmu  mengelompokkan  organism  hidup,  tetapi kemudian dikembangkan sebagai ilmu klasifikasi pada umumnya, termasuk disini prinsip – prinsip klasifikasi. Dengan demikian, klasifikasi (taksonomi) adalah  proses  menempatkan  objek  tertentu  dalam  satu  set  kategori, berdasarkan  masing  –  masing  menempatkan  objek  [10].  Ada  beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk dapat menangani masalah klasifikasi data,  a.l.  Decision  Tree,  KNN  (K-Nearest  Neighbor),  ANN  (Artificial  Neural Network),  Naive  Bayes,  SVM  (Support  Vector  Machine)  [11].  Dalam penelitian  ini,  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  yaitu Decision Tree dengan seri C4.5.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Pengertian Algoritma C4.5
Di tahun 1970 hingga 1980 J. Ross Quinlan membuat sebuah algoritma Decision  Tree  (Pohon  Keputusan)  yang  dikenal  dengan  ID3  (Iterative Dichotomiser) yang menjadi cikal bakal awal mula perkembangan algoritma Decision  Tree.  Kemudian,  Quinlan  mengembangkan  algoritma  ID3  menjadi C4.5  [12].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi  dengan  teknik pohon  keputusan  yang  terkenal  dan  disukai  karena  memiliki  kelebihan. Kelebihannya  adalah  dapat  mengolah  data  numerik  dan  diskret,  dapat menangani nilai atribut yang hilang, dapat menghasilkan aturan-aturan yang mudah  diinterprestasikan  dan  tercepat  diantara  algoritma  lainnya  [13]. Algoritma ini dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar pohon keputusan. Menurut  Kusrini  dan  Luthfi  [14],  secara  umum  algoritma  C4.5  untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut.
a) Pilih atribut sebagai akar.
b) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c) Bagi kasus dalam cabang.
d) Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Dari  beberapa  definisi  tentang  algoritma  C4.5  diatas  maka  penulis menyimpulkan bahwa algoritma C4.5 adalah algoritma yang memiliki banyak manfaat  dan kelebihan. Kelebihannya  adalah dapat mengolah  data  numerik dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang, dapat menghasilkan aturan-aturan  yang  mudah  iinterprestasikan  dan  tercepat  diantara algoritma-algoritma yang lain.

## 2.4. Entropy
Menurut Suyanto [13], secara istilah Entropy adalah keberbedaan atau keragaman.  Dalam  data  mining, Entropy didefinisikan  sebagai  suatu parameter  untuk  mengukur  heterogenitas  (keberagaman)  dalam  suatu himpunan  data.  Semakin  heterogen  himpunan  suatu  data,  semakin  besar pula  nilai Entropy -nya.  Secara  matematis Entropy dirumuskan  sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝(𝑠) = ∑𝑖 𝑖=𝑖 −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
(1)
Dimana n adalah jumlah nilai yang terdapat pada atribut target (jumlah kelas).  Sedangkan  Pi  menyatakan  porsi  atau  rasio  antara  jumlah  sampel  di kelas i dengan jumlah sampel pada himpunan data.

## 2.5. Gain Ratio
Algoritma C4.5 merupkan perbaikan dari ID3 menggunakan Gain Ratio untuk diperbaharui information gain. Maka dengan rumus:
GainRatio(S.A) =(Gain(S.A) )/(Splitinfo(S.A)  ) (2)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dimana :
S = Ruang/Data Sample yang digunakan untuk data training A = Atribut Gain(S.A) = information gain pada atribut A Splitinfo(S.A) = split information pada atribut A
Dengan atribut yang nilai gain ratio yang paling tertinggi dipilih sebagai atribut  test  untuk  simpul.  Pendekatan  ini  menerapkan  normalisasi  pada information  gain  dengan  menggunakan  apa  yang  disebut  dengan  split information, dengan rumus:
∑ (3)
Dimana :
S = Ruang (data) sample yang digunakan untuk training.
A = Atribut. Si = Jumlah sample untuk atribut i.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Proses Pemilihan Data
Dataset  yang  sudah  ada  selanjutnya  dilakukan  pemilihan  terhadap parameter yang akan dianalisis. Parameter yang diambil adalah atribut dari data  jadwal  overtime  yang  telah  didapat  sebelumnya  dan  akan  digunakan untuk  menjadi  masukan  atau  variabel  input.  Parameter  tersebut  ada sebanyak 9 (sembilan),
Tabel 1 . Tabel Pemilihan Dataset No.  Atribut Indikator  Detail Penggunaan 1 No Id 2 NIP - 3 Nama Nilai Model 4 Bagian Nilai Model 5 Agama Nilai Model 6 Lama Kerja Nilai Model 7 Umur - 8 Kesehatan Nilai Model 9 Status Lembur Label Target

## 3.2. Proses Pengujian
Pada  pengujian  ini  dilakukan  eksperimen  dengan  menggunakan algoritma C4.5, dengan tujuan untuk mengetahui akurasi dari algoritma C4.5 terhadap  dataset.  Berikut  ini  ditunjukkan  pada  gambar  2  terkait  model pengujian dengan menggunakan algoritma decision tree serta proses validasi dengan  menghubungkan  building  block  performance  dengan  menggunakan tools Rapidminer
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2 . Model Pengujian dan Validasi Menggunakan Algoritma C4.5

## 3.3. Perhitungan Root Node
Tahapan-tahapan  dalam  menentukan  simpul  akar  pada  decission  tree C4.5  yaitu  menghitung  nilai Entropy ,  gain,  splitinfo  dan  gain  ratio  masing- masing atribut bagian, jenis kelamin, agama, lama kerja, kesehatan.
Entropy [Bagian-DIREKTUR] = (-(0/2) * (log 2 (0/2)) + (-(2/2) * (log 2 (2/2)) = 0,0000 Entropy [Bagian-Checker]  =  (-(15/17)  *  (log 2 (15/17))  +  (-(2/17)  *
(log 2 (2/17)) = 0,5226
Entropy [Bagian-Keuangan]  =  (-(12/12)  *  (log 2 (12/12))  +  (-(0/12)  *
(log 2 (0/12)) = 0,0000
Entropy [Bagian-Outsourching]  =  (-(4/30)  *(log 2 (4/30))  +  (-(26/30)  *
(log 2 (26/30)) = 0,5665
Entropy [Bagian-Staff]  =  (-(29/39)  *  (log 2 (29/39))  +  (-(10/39)  * (log 2 (10/39)) = 0,8213
Gain    [Bagian]  =  0,9710  –  ((2/100)  *  0,0000)  +  ((17/100)  *  0,5226)  + ((12/100) * 0,0000) + ((30/100) * 0,5665) + ((39/100) * 0,8213) = 0,3919 Splitinfo[Bagian] =  (-(2/100) * (log 2 (2/100)) + (-(17/100) * (log 2 (17/100)) + (-(12/100) * (log 2 (12/100)) + (-(30/100) * (log 2 (30/100)) + (-(39/100) * (log 2 (39/100)) =  1,9654
Gain Ratio[Bagian] = Gain / Splitinfo = 0,3919/1,964 = 0,1994
Entropy [Jenis Kelamin  - L ] = (-(41/64) * (log 2 (41/64)) + (-(23/64) * (log 2 (23/64)) =  0,9422
Entropy [Jenis  Kelamin  -  P  ]  =  (-(19/36)  *  (log 2 (19/36))  +  (-(17/36)  *
(log 2 (17/36)) = 0,9978
Gain  [Jenis Kelamin] = 0,9710 – ((64/100) * 0,9422) + ((36/100) * 0,9978) = 0,0088 Splitinfo  [Jenis  Kelamin]  =    (-(64/100)  *  (log 2 (64/100))  +  (-(36/100)  * (log 2 (36/100)) =  0,9427
Gain Ratio [Jenis Kelamin] = Gain / Splitinfo = 0,0088/0,9427 = 0,0093
Entropy [Agama-  Islam]  =  (-(51/85)  *  (log 2 (51/85))  +  (-(34/85)  *  (log 2
(34/85)) =  0,9710
Entropy [Agama- Kristen] = (-(9/15) * (log 2 (9/15)) + (-(6/15) * (log 2 (6/15)) = 0,9710
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gain    [Agama]  =  0,9710  –  ((85/100)  *  0,9710)  +  ((15/100)  *  0,9710)  = 0,0000 Splitinfo  [Agama]  =    (-(85/100)  *  (log 2 (85/100))  +  (-(15/100)  * (log 2 (15/100)) =  0,6098 Gain Ratio [Agama] = Gain / Splitinfo = 0,0000/0,6098 = 0,0000
Entropy [Lama Kerja- Islam] = (-(31/58) * (log 2 (31/58)) + (-(27/58) * (log 2
(27/58)) =  0,9966 Entropy [Lama  Kerja  -  Kristen]  =  (-(29/42)  *  (log 2 (29/42))  +  (-(13/42)  *
(log 2 (13/42)) = 0,8926 Gain  [Lama Kerja] = 0,9710 – ((58/100) * 0,9966) + ((42/100) * 0,8926) = 0,0180 Splitinfo  [Lama  Kerja]  =  (-(58/100)  *  (log 2 (58/100))  +  (-(42/100)  * (log 2 (42/100)) =  0,9815
Gain Ratio [Lama Kerja] = Gain / Splitinfo = 0,0180/0,9815= 0,0184
Entropy [Kesehatan  -Baik]  =  (-(48/78)  *  (log 2 (48/78))  +  (-(30/78)  *  (log 2 (30/78)) =  0,9612
Entropy [Kesehatan  - Tidak Baik] = (-(12/22) * (log 2 (12/22)) + (-(10/22) * (log 2 (10/22)) = 0,9940
Gain    [Kesehatan]  =  0,9710  –  ((78/100)  *  0,9612)  +  ((22/100)  *  0,9940)  = 0,0025
Splitinfo  [Kesehatan]  =    (-(78/100)  *  (log 2 (78/100))  +  (-(22/100)  *
(log 2 (22/100)) =  0,7602 Gain Ratio [Kesehatan] = Gain / Splitinfo = 0,0025/0,7602 = 0,0033.
Setelah  semua  simpul  akar  ditemukan  maka  hal  tersebut  akan digunakan dalam menentukan rule model pohon keputusan.

## 3.4. Hasil Rule Model Decision Tree
Berikut ini ditampilkan pada gambar 3 tentang hasil rule model pohon keputusan  yang  dapat  membantu  seorang  pengambil  keputusan  dalam menentukan jadwal overtime.
Gambar 3 . Pohon Keputusan Penentuan Jadwal Overtime
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.5. Perhitungan Confusion Matrix
Berikut  ini  ditunjukkan  pada  gambar  4  tentang  hasil  perhitungan akurasi, recall dan precision.
Gambar 4 . Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Proses perhitungan confusion matrix ditunjukkan secara detil di bawah ini. Accuracy  =  (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)    x  100%=    (37+54)/(37+54+6+3)    X 100%=91/100 X100%=0.91 X 100%=91%
Precision = TP/(TP+FP)  x 100%=37/(37+6)  x 100%=  37/43  x 100%=0.86 x 100%=86 %
Recall = TP/(TP+FN)  x 100%=37/(37+3)  x 100%=  37/40  x 100%=0.825 x 100%=92.5%
Hasil  perhitungan  manual  terhadap  accuracy  sebesar  91%,  kemudian precision  yang  diperoleh  nilainya  mencapai  86%  dan  perhitungan  Recall 92,5% , hal ini mendekati dengan hasil perhitungan dari Rapidminer.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dataset  terhadap  algoritma  C4.5  dalam menentukan  jadwal  overtime,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  hasil pohon keputusan tersebut dapat berkontribusi dalam membantu pengambil keputusan di Perusahaan tersebut untuk menentukan jadwal lembur secara lebih  cepat,  akurat  dan  objektif  berdasarkan  hasil  rule  model  yang  telah terbentuk.  Hasil  pengujian  dengan  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  accuracy, precision,  dan  recall  yang  bagus  yaitu  dengan  accuracy  91%,  precision 86.05% dan recall 92.5%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Dwi  Meliani  Achmad,  Budanis,  Slamat,  “Klasifikasi  Data  Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK , vol. 16, no. 1, pp. 18–23, 2012.
[2] Y.  S.  Luvia,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  Solikhun,  “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di AMIK  Tunas  Bangsa,” JURASIK ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  75–79,  2016,  doi: 10.1134/S1068162020050106.
[3] T. C. Kurniawan, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Penerimaan Calon Karyawan PT. Telkom Akses Area Lampung Berbasis Website,” Semin.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 694-702 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nas. IIB Darmajaya , pp. 491–501, 2017.
[4] F.  F.  Harryanto  and  S.  Hansun,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Baru  di  PT  WISE,” J.  Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.
[5] S. L. Saefudin, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” J. Pengemb. Ris. dan Obs. Tek. Inform. , vol. 2, no. September, pp. 40–43, 2015.
[6] A.  S.  Febriarini  and  E.  Z.  Astuti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Prediksi  Kepuasan  Penumpang  Bus  Rapid  Transit  (BRT)  Trans Semarang,” Eksplora  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  95–103,  2019,  doi: 10.30864/eksplora.v8i2.156.
[7] Yulia and A. D. Putri, “Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  Di  Kota Batam,”  in SNISTEK ,  2019,  no.  2,  pp.  235–240,  doi: https://doi.org/10.33884/cbis.v7i2.1373.
[8] I.  Romli,  F.  Kharida,  and  C.  Naya,  “Penentuan  Kepuasan  Pelanggan Terhadap  Pelayanan  Kantor  Pelayanan  Pajak  Menggunakan  C4.5  dan PSO,” RESTI , vol. 4, no. 2, pp. 296–302, 2020.
[9] M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5 Dalam  Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan  Studi  Kasus :  PT Atria  Artha  Persada,” InComTech ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  87–102,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[10]  F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models, and Techniques , 12th ed. Warsaw, Poiland: Springer, 2011.
[11]  F.  Santoso,  A.  Syukur,  and  A.  Z.  Famani,  “Algoritma  C4  .  5  Dengan Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Klasifikasi  Lama  Menghafal  Al- Quran Pada Santri,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 2, pp. 92–103, 2018.
[12]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques , Third Edit. USA: Morgan Kaufmann, 2012.
[13]  Suyanto, Data  mining :  untuk  klasifikasi  dan  klasterisasi  data ,  1st  ed. Bandung: Infoirmatika, 2017.
[14]  Kusrini  and  E.  T.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining .  Yogyakarta:  Andi Offset, 2009.