PENERAPAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN KENAIKAN JABATAN: STUDI KASUS PT. ABC - JAKARTA
Umbar Riyanto Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Tangerang Jln. Perintis Kemerdekaan I Cikokol Kota Tangerang umbar71@yahoo.com

## ABSTRAK
Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  sebuah  perusahaan. S ebuah  perusahaan akan berkembang jika  pegawainya  mempunyai  kualitas  dalam  hal  kemampuan,  integritas,  professional  dan  yang lainnya. Segala upaya dilakukan perusahaan supaya para pegawai bersemangat  dalam meningkatkan kualitas dirinya. Salah  satu  diantaranya  adalah  kenaikan  jabatan  dimana  setiap  pegawai  yang  memiliki  kualitas  tertentu  maka  akan diberikan kenaikan jabatan. PT. ABC yang bergerak di bidang usaha mainan kreatif anak mempunyai beberapa lokasi di Indonesia  yang semakin  berkembang .  K ebutuhan akan pegawai untuk  menempati jabatan tertentu sangat  terbuka. Proses kenaikan jabatan dan mutasi antar jabatan sering  terjadi sehingga diperlukan sebuah pemodelan pengambilan keputusan secara obyektif terutama  dalam  penentuan pegawai yang layak naik jabatan .  Selain  itu  p ihak manajerial juga  terbantu dalam  mengambil  keputusan  yang  cepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi data  mining  Multilayer  Perceptron (MLP)  menggunakan software WEKA.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan sebuah model yang dapat menunjang dalam pengambilan keputusan dalam hal menentukan pegawai yang layak naik jabatan secara obyektif dan untuk memenuhi tantangan dunia bisnis saat ini.
Kata kunci : Multilayer Perceptron (MLP) , Neural Network, WEKA, Data Mining, Kenaikan Jabatan.

## ABSTRACT
Human Resources (HR) is one important factor in a company. A company will develop if its employees have quality in terms of ability, integrity, professional and others. All efforts made by the company so that employees are eager to improve their quality. One of them is the promotion where each employee who has certain qualities will be giv en an promotion.  PT.  ABC  is  engaged  in  the  business  of  creative  children's  toys  have  several  locations  in  Indonesia  are growing. The need for employees to occupy a particular position is very open. The process of promotion and inter - office  mutation  often  occurs  so  that  an  objective  modeling  decision  is  needed,  especially  in  the  determination  of qualified employees to take up positions. In addition, the managerial side is also helpful in making decisions quickly and  accurately.  This  research  uses  Multilayer  Perceptron  (MLP)  data  mining  classification  method  using  WEKA software. The result of this research is to produce a model that can support decision making in terms of determining qualified employees to rise positions objectively and to meet the challenges of today's business world.
Keywords: Multilayer Perceptron (MLP), Neural Network, WEKA, Data Mining, Increase Position.

## I.           P ENDAHULUAN
Pegawai      merupakan      unsur      Sumber  Daya Manusia  (SDM)  yang  strategis  dalam  menentukan  sehat tidaknya kinerja suatu perusahaan. Pengembangan SDM yang  terencana  dan  berkelanjutan  merupakan  kebutuhan yang  mutlak  terutama  untuk  masa  depan  perusahaan. Untuk mewujudkan     hal     itu     diperlukan     Manajemen Sumber  Daya    Manusia    (MSDM)    yang    aktivitasnya dimulai  dari  perencanaan,  rekrutmen  pegawai, seleksi, orientasi,  pelatihan,  pendidikan,  penilaian  kinerja, promosi, dan remunerasi.
Penilaian  kinerja  ( performance  appraisal) yang handal memiliki peranan yang sangat penting. Lebih  dari itu  dalam  kehidupan  perusahaan,  setiap pegawai  pasti menginginkan mendapat penghargaan dan perlakuan yang adil  dalam  lingkungan  pekerjaannya  tersebut  dan  ingin mendapat peluang untuk mengembangkan kemampuannya  semaksimal mungkin.  Urgensi lain dari penilaian  kinerja tersebut karena informasi itu kemudian dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  menetapkan kebijakan-kebijakan  kepegawaian  dalam  meningkatkan kinerja  di  masa  yang  akan  datang.  Pegawai  yang mempunyai  peran  sebagai  faktor  penentu  keberhasilan perusahaan.  Untuk  itu  kinerja  pegawai  harus  selalu ditingkatkan. Upaya-upaya  untuk  meningkatkan  kinerja itu biasanya dilakukan dengan cara memberikan pelatihan, insentif,  motivasi,  meningkatkan  kemampuan,  kenaikan jabatan dan gaya kepemimpinan yang baik.
PT.   ABC   merupakan   sebuah   perusahaan yang berkembang pesat dan mempunyai beberapa tempat produksi  yang  berlokasi  di  Jakarta.  Proses  kenaikan jabatan yang ada selama ini didasarkan subyektifitas   dari pihak      pengambilan      keputusan  karena    banyaknya pegawai  sedangkan  formasi jabatan terbatas.  Penilaian dilakukan hanya  dengan  melihat  satu  kriteria  saja  tanpa melihat  kriteria  yang  lain   seperti   pendidikan,   prestasi kerja,  kehadiran, etika, masa kerja keahlian, disiplin, dan usia.  Melihat  masalah-masalah  yang  ada  maka  dalam penelitian  ini  akan  digunakan  metode  pengambilan keputusan  dengan  algoritma  Multi-Layer  Perceptron (MLP)  untuk  menentukan  kelayakan  kenaikan  jabatan pada PT. ABC yang nantinya dalam pengolahan data akan dilakukan  menggunakan  software  pendukung  yaitu WEKA.

## II.    T UJUAN DAN M ANFAAT P ENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah 1)    Menentukan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh model data  mining yaitu  algoritma Multi  Layer Perceptron (MLP)  dalam menentukan  pegawai  yang layak naik jabatan pada PT. ABC.
2)    Menemukan    suatu    informasi    mengenai  pegawai mana yang layak dan tidak layak naik jabatan.
3)  Menjabarkan  algoritma Multi  Layer  Perceptron (MLP) ke dalam rule.
4)  Menerapkan  algoritma Multi  Layer  Perceptron (MLP) dalam menentukan pegawai yang layak naik jabatan.
Manfaat   dilakukan   penelitian   ini   adalah sebagai berikut.
1)  Manfaat  praktis   yakni  dari  hasil  penelitian  ini diharapkan  agar  dapat  digunakan  oleh  PT.  ABC dalam menentukan pegawai mana yang layak naik jabatan.
2)  Sedangkan  manfaat  teoritis  dari  hasil  penelitian ini   diharapkan   dapat   memberikan   sumbangan bagi  penelitian  yang  berkaitan  dengan  komparasi metode  klasifikasi data  mining khususnya  dalam menentukan pegawai yang layak naik jabatan.

## III.         L ANDASAN T EORI

## 3.1 Data Mining
Data   Mining adalah   proses   menemukan korelasi   baru   bermakna,   pola   dan   tren   dengan memilah-milah  sejumlah  besar  data  yang  disimpan dalam repositori,  menggunakan teknologi pengenalan pola serta statistik. ([4], 2 ) Proses Data  Mining terdiri  dari  beberapa fase. Fase ini saling terkait dan tidak harus dijalankan secara  linear.  Metodologi  CRISP-DM  merupakan upaya  untuk  standarisasi proses  Data  Mining.  Dalam CRISP-DM, enam fase saling terkait  yang digunakan untuk menggambarkan proses .([5],1033)
Gambar 1. The CRISP-DM cycle ( [5],1033 )
proses   CRISP-DM   terdiri   dari   enam   tahap, ([5],1033) yaitu :
1)  Tahap Business Understanding
disebut    juga    sebagai    tahap research understanding, dalam  tahap  ini  ditentukan  tujuan dan  requirement  secara  detail  pada  keseluruhan penelitian,  merumuskan masalah data mining, dan menyiapkan  strategi  awal  untuk  mencapai  tujuan yang telah ditentukan.
2)  Tahap Data Understanding
Pada  tahap  ini  mulai  dilakukan  proses pengumpulan data, menganalisis data, mengevaluasi  kualitas  data,  dan  memilih  subset yang mungkin mengandung pola yang ditindaklanjuti
3) Tahap Data Preparation
Pada  tahap  ini  data  akhir  yang  akan  digunakan pada  tahap  berikutnya  mulai  disiapkan,  memilih kasus  dan  variabel  yang  sesuai  dengan  analisis
yang  akan  dilakukan,  melakukan  transformasi pada variabel  tertentu  jika  diperlukan,  dan  membersihkan data  mentah  sehingga  siap  untuk  digunakan  sebagai alat pemodelan
4) Tahap Modelling
Pada  tahap    ini  memilih  dan  menerapkan  teknik pemodelan yang tepat, mengatur kalibrasi model untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Pada tahap ini juga dapat diterapkan beberapa teknik yang berbeda untuk permasalahan  data  mining  yang  sama,  dan  jika diperlukan  proses  dapat  kembali  ke  tahap data preparation untuk  menjadikan  data  kedalam  bentuk yang  sesuai  dengan    spesifikasi    kebutuhan    data mining tertentu.
5) Tahap Evaluation
Setelah  tahap modelling selesai  dilakukan,  model tersebut  harus  dievaluasi  untuk  melihat  kualitas dan efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan. Pada tahap  ini  juga  ditentukan  apakah  model    dapat mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan  pada  tahap pertama,  apakah  terdapat permasalahan penting dari penelitian  yang  tidak  tertangani    dengan    baik,    dan Mengambil keputusan  berkaitan  dengan  penggunaan hasil dari data mining.
6) Tahap Deployment
Terbentuknya  model  tidak  menandakan  telah terselesaikannya  proyek,  perlu  untuk menggunakan model  yang  dibuat  sesuai  dengan  tujuan  bisnis. Contoh  sederhana  dari tahap  ini adalah   pembuatan laporan,   sedangkan   contoh yang  lebih  kompleksnya yaitu    dengan  menerapkan  proses  data  mining  pada departemen lain secara paralel.
3.2 Multi Layer  Perceptron (MLP)
Penemuan  Algoritma Backpropagation untuk Multi Layer  Perceptron ,  merupakan  metode  yang  sistematis untuk training sehingga bisa dilakukan dan lebih  efisien. Algoritma Backpropagation berasal dari learning  rule Widrow  dan  Hoff,  disusun  oleh Werbos (1974), dibuat oleh  Parker  (1985),  Rumelhart  Hinton,    Williams (Rumelhart  dan  Williams,  1986) dan peneliti lainnya. [7] Multilayer    perceptron (MLP)    disebut    juga multilayer  feedforward  neural  network merupakan algoritma     yang    paling    luas    digunakan.    Menurut Wong, Bodnovich dan Selvi (1997), sekitar 95% aplikasi bisnis  yang  menggunakan neural  network ,  memakai algoritma ini. Salah satu kelebihan neural network adalah cukup  baik  dalam  menangani  data  yang  mengandung noise. [4]
Secara    prinsip    MLP    dapat    disimpulkan sebagai berikut : ([2], 212).
1)  Setiap neuron yang dimiliki jaringan mempunyai fungsi aktivasi non linier dari kelas.
2)  MLP terdiri dari satu atau lebih hidden  layer .
3)  Sinyal menembus melalui jaringan, dari input ke output , dengan arah lurus, layer ke layer
4)  Jaringan    memiliki connectivity yang    tinggi ( synaptic ).
MLP      menggunakan      beberapa      teknik pembelajaran yang paling terkenal yaitu BackPropagation  Algorithm (BP)  yang  pada prinsipnya  nilai output dibandingkan  dengan  nilai aktual dan error akan dihitung  berdasarkan fungsi error yang  telah  dikenal.  Dalam  penelitian   ini metode  MLP  yang  akan  digunakan  adalah BackPropagation  Algorithm (BP).  Tahap  pelatihan merupakan langkah bagaimana suatu jaringan syaraf tiruan  itu  berlatih,  yaitu  dengan  cara  melakukan perubahan penimbang (sambungan antar lapisan yang membentuk    jaringan    melalui    masing-masing unitnya).  Sedangkan pemecahan  masalah  baru  akan dilakukan jika proses pelatihan tersebut selesai,  fase tersebut  adalah  fase mapping atau proses  pengujian ( testin g).
Gambar 2. Multi layer  Neural etwork ([7],
9)
Jaringan Multi Layer Perceptron memiliki
:
1) Input layer
Sebuah vektor dari nilai-nilai variabel prediktor disajikan  ke  lapisan input . Input layer (atau  pengolahan sebelum input   layer ) menstandarisasi  nilai-nilai  tersebut  sehingga rentang   masing-masing    variabel   adalah   -1 sampai 1. Input   layer mendistribusikan nilai- nilai untuk setiap neuron pada hidden   layer . Selain variabel prediktor, ada input konstan 1,0, yang disebut bias yang diumpankan ke masing- masing hidden  layer . Bias dikalikan bobot dan ditambahkan ke penjumlahan menuju ke neuron di hidden  layer . 2) Hidden  layer Sesampainya  di  sebuah neuron di hidden layer , nilai dari setiap neuron input dikalikan dengan  bobot   ( wji ) , dan nilai-nilai tertimbang yang  dihasilkan  ditambahkan  bersama-sama menghasilkan  nilai uj gabungan.  Jumlah tertimbang  ( uj )  dimasukkan  ke  dalam  fungsi transfer  σ,  yang  mengeluarkan sebuah nilai hj . Output dari hidden   layer didistribusikan ke output  layer.
3) Output   layer
Sesampainya di sebuah neuron di output  layer , nilai setiap neuron dari hidden   layer dikalikan dengan bobot ( wkj ) dan nilai-nilai tertimbang yang dihasilkan ditambahkan bersama-sama menghasilkan  nilai vj gabungan. Jumlah tertimbang  ( vj )  dimasukkan  ke  dalam  fungsi transfer  σ  yang  menghasilkan  nilai yk .  nilai  y adalah output dari jaringan.
Jika  analisis  regresi  yang  dilakukan  dengan variabel target yang kontinu,  maka ada neuron tunggal dalam output   layer ,  dan  menghasilkan  nilai y tunggal. Untuk masalah klasifikasi dengan variabel sasaran biner nilai  kategoris,  ada neuron keluaran  tunggal  yang nilainya    menentukan apakah kategori output diperkirakan  1atau  0.  Untuk  masalah klasifikasi dengan lebih dari dua kategori target,ada neuron N dalam lapisan output menghasilkan nilai  N, satu  untuk  masing-masing kategori N dari variabel target.

## 3.3   WEKA
WEKA       ( Waikato       Environment       for Knowledge  Analysis )  adalah  sebuah  alat  ( tool )  yang merupakan  aplikasi data  mining berbasis open  source yang  ditulis  dengan  Java. Software ini  mulai dikembangkan  sejak  tahun  1994  oleh  University  of Waikato, New  Zealand .  Kelebihan  dari  WEKA  yaitu mudah digunakan,     selalu up to date dengan algoritma- algoritma  baru,  Teknik  klasifikasi  dan  algoritma    yang digunakan  di  WEKA  disebut classifier . WEKA berbasis GUI  ( Graphical  Interface  User )  dan  dapat  digunakan untuk mengintegrasikan metode baru yang dibuat sendiri dengan  beberapa ketentuan,  selain  itu  WEKA    tidak saja  digunakan  untuk  akademik    namun  banyak    juga dipakai  untuk memprediksi suatu bisnis perusahaan.

## 3.4 Software Quality Assurance
Software Quality Assurance (SQA) meliputi pendekatan  manajemen  kualitas,  teknologi software engineering yang   efektif,   pertemuan   peninjauan teknis selama  proses software berlangsung,  strategi pengujian bertingkat,  mengendalikan  dokumentasi software dan perubahan  yang  terjadi,  prosedur  untuk  memastikan kesesuaian dengan standar pembangunan software (jika ada  standar  yang  digunakan) mekanisme pelaporan dan pengukuran.

## 3.5 Tinjauan Studi
Berikut  ini adalah  tinjauan  studi terdahulu  yang terkait  dengan tema komparasi algoritma klasifikasi dan digunakan  untuk  membantu  menyelesaikan  tesis  ini, meliputi:
1)    Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad Setiadi  dengan  judul  :  Kajian  Penerapan  Model Neural Network untuk Prediksi Penyakit Hati [6] . Pada penelitian ini diimplementasikan algoritma
Multilayer  Perceptron (Bayesian  classiﬁer)  dan Radial      Basis      Function (RBF)      menggunakan SPSS Neural  Network 17.0  untuk  mengetahui algoritma  yang  memiliki  akurasi  lebih  tinggi. Berdasarkan hasil pengukuran tingkat  akurasi kedua algoritma    tersebut,    diketahui    bahwa algoritma
Bayesian classiﬁer memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan RBF.
2)    Harry Dhika  melakukan penelitian dengan  judul :  Kajian  Komparasi  Penerapan  Algoritma  C4.5, Naïve  Bayes ,  dan Neural  Network Dalam Pemilihan Mitra Kerja Penyedia Jasa Transportasi: Studi  Kasus  CV.  Viradi  Global  Pratama [1] . Membahas  mengenai  pemilihan  mitra  kerja penyedia jasa transportasi menggunakan algoritma C4.5, Naïve    Bayes dan Neural Network untuk memilih mitra kerja yang layak. Dari ketiga algoritma yang memiliki nilai accuracy dan ROC paling  tinggi adalah Naïve Bayes kemudian C4.5 dan Neural Network .
3)    Tri     Yani     Akhirina     melakukan     penelitian menggunakan  model  pengambilan  keputusan promosi    jabatan    karyawan. [8] Telah menghasilkan  satu  alternatif  terpilih  disetiap kelompoknya  yaitu  karyawan  A pada  kelompok 1,  Karyawan B  pada  kelompok  2  dan Karyawan B pada kelompok 3. Berdasarkan hasil pengujian dua    belas    sempel    dalam    tiga    kelompok pengujian,  dua  sampel  yang  tidak  sesuai dengan yang  tertuang  dalam  kuesioner,  sedangkan  satu kelompok  tidak  sesuai.  Dengan  demikian dilakukan  uji  statistik  nonparametrik  dengan  uji binomial dan  hasil pengujiannya adalah 0.083  > 0.06.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  model pengambilan  keputusan  dalam  promosi  jabatan karyawan  pada  PT Shields  Security  Solution menggunakan  metode  ANP  dapat  diterima  atau diterapkan.
3.6 Tinjauan Organisasi/Obyek Penelitian PT.   ABC   merupakan   sebuah   perusahaan yang  bergerak  dibidang  usaha  mainan edukasi  anak. Perusahaan  ini  berkembang  pesat  dan  mempunyai beberapa  tempat  produksi  yang  berlokasi  di  Jakarta. Saat   ini  PT.   ABC   memiliki   karyawan   sebanyak sekitar 220 orang.

## 3.7 Kerangka Konsep
Kerangka   konsep   dari  penelitian   ini  terdiri dari beberapa  tahap  seperti pada  gambar  III  dibawah ini.  Permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah     PT. ABC  belum  menggunakan  sistem  informasi  dalam menentukan  kelayakan  kenaikan  jabatan.  Kemudian juga      belum  diketahui  algoritma  mana  yang  akurat untuk     menentukan   kelayakan   kenaikan   jabatan. Untuk  itu   dibuat approach (model)   yaitu algoritma MLP  untuk  memecahkan  permasalahan  kemudian dilakukan  pengujian  terhadap  kinerja  dari  metode tersebut.  Pengujian  menggunakan  metode Confusion Matrix dan  Kurva  ROC.  Untuk  mengembangkan aplikasi ( development ) berdasarkan model yang dibuat, digunakan  WEKA.  Desain  ekperimennya  digunakan CRISP-DM  ( Cross-Standard  Industry  Process  for Data  Mining) .  Dari  hasil  tersebut  dipilih  algoritma dengan  tingkat  akurasi  tertinggi.  Untuk  penerapan digunakan  data  baru  dengan  menggunakan  algoritma terpilih, kemudian dievaluasi.

## Gambar III. Kerangka Konsep

## 3.10 Hipotesis
Hepotesis  yang  dibuat  untuk  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1)    Diduga  dari  algoritma Multi  Layer  Perceptron (MLP)    merupakan    algoritma-algoritma    yang dapat  digunakan  dalam  menentukan  kelayakan kenaikan jabatan di PT. ABC.
2)  Diduga  bahwa  algoritma Multi  Layer Perceptron (MLP) cukup akurat untuk menentukan kelayakan kenaikan jabatan.

## IV.         METODE PENELITIAN

## 4.1 Metode Penelitian
Dilihat  dari  jenis  informasi  yang  dikelola  maka jenis penelitian ini terbagi menjadi :
1)  Penelitian Eksperimental Penelitian  eksperimental  merupakan  penelitian yang   bersifat   uji  coba,   mempengaruhi  hal-hal yang terkait dengan seluruh variabel atau atribut.
2)  Penelitian      menguji      algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP)   dengan   menggunakan tools WEKA .

## 4.2  Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan bagian paling penting  dalam  sebuah  penelitian.   Ketersediaan  data akan  sangat  menentukan  dalam  proses  pengolahan dan      analisa      selanjutnya.      Karenanya      dalam pengumpulan   data   harus   dilakukan   teknik   yang menjamin bahwa data diperoleh itu benar, akurat dan bisa     dipertanggung     jawabkan     sehingga     hasil pengolahan dan analisa data tidak bias. Pengumpulan data   bersifat   teoritis   yang   berhubungan   dengan penelitian  ini.  Pengambilan  data  tersebut  dilakukan dengan  cara   mempelajari   literatur-literatur,   jurnal- jurnal  penelitian,  bahan  kuliah  dan  sumber-sumber lain   yang  ada   hubungannya  dengan  permasalahan yang dibahas.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian   ini  adalah sebagai berikut:
1)  Pengumpulan data primer
Digunakan untuk  mendapatkan data  primer,  yaitu dengan  cara  melakukan  wawancara  langsung dengan pihak PT. ABC.
2)  Pengumpulan data sekunder
Data  sekunder  dikumpulkan  dengan  mengamati data,  membaca,  mempelajari  dan  mengutip  dari buku  literatur,  serta  sumber-sumber  yang berhubungan erat dengan penelitian ini.

## 4.3 Instrumentasi
Dalam       penelitian       ini,       pelaksanaan pengolahan    data    mining    akan    menggunakan perangkat   lunak  berupa Microsoft  Office  Excel dan file  csv sebagai  tempat  penyimpanan  data  pegawai, dan WEKA  sebagai tools pemroses data mining .
4.4  Teknik Analisis dan Pengujian Data Teknik    Analisis    data    menggunakan    Data Kuantitatif      berupa      kaidah-kaidah      matematika terhadap  angka  atau  numerik.  Analisa  dilakukan melalui data kehadiran pegawai dan penilaian kinerja menggunakan  pengujian  algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP).    Dalam    penelitian    ini menggunakan  model  CRISP-DM  ( Cross  Standart Industries for Data Mining ), yang terdiri dari 6 tahap ([5],1033)

## 4.5    Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah     dalam     penelitian     ini adalah sebagai berikut :
1)  Menetapkan        tujuan        penelitian,         untuk mendapatkan  hasil  yang  masksimal  dengan algoritma Multi  Layer  Perceptron (MLP)  dalam menentukan kelayakan kenaikan jabatan.
2)  Studi   pustaka   dan   studi   terhadap   penelitian- penelitian  yang   pernah  dilakukan  terhadap  data, terutama   yang   menggunakan   algoritma Multi Layer Perceptron (MLP) .
3)  Pengumpulan  data,  data  yang  digunakan  sampai dengan Desember 2017.
4)  Eksperimen Pada tahap ini,   data training dan data validasi akan diaplikasikan  kedalam      model  algoritma Multi Layer Perceptron (MLP).
5)  Analisis Untuk  melakukan  evaluasi  dan  validasi data mining digunakan  kurva  ROC  dan Confusion Matrix. Setelah  melakukan  analisis  data  dengan menggunakan  algoritma  tersebut.  Kemudian dilakukan pembersihan data dan pemilihan atribut yang  kemudian  diterapkan  dengan  konsep klasifikasi data  mining untuk  dievaluasi  yang akhirnya  menghasilkan  sebuah  hasil  atau keputusan.
6) Reporting ,    menuliskan  hasil  penelitian    dalam bentuk  tulisan/jurnal  dari  pendahuluan  sampai dengan kesimpulan.

## V.  PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
5.1 Data Preparation
Penelitian ini
bertujuan untuk membandingkan tingkat  akurasi yang dihasilkan oleh teknik  atau  model data  mining yaitu  algoritma Multi Layer  Perceptron (MLP)  dalam  menentukan kelayakan    kenaikan    jabatan    pada    PT.    ABC. Penelitian  ini  juga  menjabarkan Multi  Layer Perceptron (MLP)  kedalam  rule.  Penelitian  ini menggunakan  data training berjumlah  160  data  dan data testing berjumlah 40 data.
Tabel.I Penghitungan Probabilitas Prior
Jika terdapat  kasus baru  untuk  mendapatkan hasil  penentuan  kelayakan  kenaikan  jabatan  maka akan  digunakan  tabel.II  sebagai  penentu  hasil kelayakan  kenaikan  jabatan  klasifikasi  diterima  atau ditolak.  Berikut  ini  penghitungan  probabilitas posterior pada tabel dibawah ini:
Tabel.II Probabilitas Posterior Data
Dari  tabel  tersebut  terdapat  beberapa  langkah untuk menghitung, yaitu:
1)   Diketahui P(X|Ci) = P (kasus|hasil= diterima ) = 0.000000000
2)   Diketahui  P(X|Či)  =  P(kasus|hasil  =  ditolak  )  = 1.497804E-09
3)   Lalu  hitung  P(X|Ci)  x  P(Ci)  kategori  diterima dengan menggunakan rumus (II.2):
P(X|Ci) x P(Ci)            = 0.000000  x 0,725
=  0.000000000
4)   Lalu  hitung  P(X|  Či)  x  P(Ci)  kategori  ditolak dengan menggunakan rumus (II.2)
P(X|Či) x P(Ci)            = 1.497804E-09 x 0,275 = 0.0000000004 5.2 Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)
Berikut     ini    adalah neural     net yang dihasilkan  dari  data  training  dengan  menggunakan multilayerperceptron pada tools Weka.
Gambar 4 Neural Network yang dihasilkan MLP
Dari gambar 3 tersebut dijabarkan secara spesifik dari   9 attribute yang   digunakan   dalam   meng- generate setiap    simpul   dari   seluruh attribute ,
sehingga  seluruh simpul  berjumlah 14  simpul hidden layer dan  1  simpul predictor serta  dibagian  akhir terdapat  2  dua  simpul  yang  mewakili  atribut  kelas yaitu diterima dan ditolak .
Tabel III Bobot akhir yang digenerate dengan Weka
5.3     Evaluasi dan Validasi 5.3.1 Confusion Matrix Neural Network
Gambar 5 Confusion Matrix pada Neural Network
Pengujian dengan Neural Network menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  98.75%  menggunakan  160 record yang  diuji  dari data  training .  Hasil  dari Confusion Matrix dengan klasifikasi a yang  memiliki kriteria    nilai    ditolak    terdapat    44 record dan klasifikasi b kriteria diterima terdapat 116 record.

## 5.3.2 Kurva ROC
Nilai  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ) merupakan  nilai  yang  diperoleh  pada  saat  pengujian dengan  menggunakan  Weka.  Hasil  dari  Kurva  ROC akan divisualisasikan dalam bentuk plot.
Gambar 6 Plot Area Under ROC pada Multi Layer Perceptron (MLP) dengan Class diterima
Gambar 7 Plot Area Under ROC pada Multi Layer Perceptron (MLP) dengan Class ditolak
Nilai accuracy algoritma Multi  Layer Perceptron (MLP)  paling  tinggi  begitu  pula  dengan nilai AUC-nya.
Rule hasil  klasifikasi  dari  algoritma Multi Layer    Perceptron (MLP)    digunakan            dalam pembuatan  aplikasi  penentuan  kelayakan  kenaikan jabatan      dengan  menggunakan  bahasa  pemograman Java dan aplikasi Netbean seperti pada gambar 10.
Gambar 8 Aplikasi Kelayakan Kenaikan Jabatan
Ada  8  komponen  dalam software    quality assurance (SQA)  yang  digunakan.  Dari 8  komponen tersebut  akan dibuat  8 pertanyaan  untuk  angket  yang akan  disebarkan  kepada  10  orang  pengamat  yang merupakan user yang diambil secara acak.
Tabel IV Hasil Evaluasi Software  Quality
Assurance (SQA)
Skor  rata-rata  yang  dihasilkan  adalah  86.25 merupakan  hasil  skor  yang  cukup  tinggi,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kualitas  perangkat  lunak “Aplikasi  Kelayakan  Kenaikan  Jabatan”      ini  cukup baik.

## VI.         PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Dari uraian  yang  telah  dijelaskan  pada  bab- bab  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  hal-hal  sebagai berikut :
1)  Dengan  menggunakan data  mining klasifikasi, algoritma Multi-Layer  Perceptron (MLP)   dapat diterapkan untuk  menentukan kelayakan kenaikan jabatan di PT. ABC.
2)  Penerapan      algoritma Multilayer      Perceptron (MLP)   menghasilkan   keputusan   yang   cukup akurat  dalam  menentukan  kelayakan  kenaikan jabatan di PT. ABC.

## 6.2 Saran
Agar   penelitian   ini   bisa   ditingkatkan,   berikut adalah saran-saran yang diusulkan:
1)  Aplikasi  kenaikan  jabatan  ini  diharapkan  dapat diimplementasikan pada di PT. ABC dalam waktu dekat  dan  perbaikan  terus  dilakukan  agar  sistem tersebut dapat berjalan secara optimal
2)  Agar  dilakukan  pelatihan  yang  cukup  kepada pegawai  di  bidang  sumber  daya  manusia  yang akan    mengoperasikan    aplikasi    kelayakan kenaikan jabatan di PT. ABC.
3)  Untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dan pengembangan  sistem  informasi  manajemen strategik,  model ini dapat  diterapkan di PT. ABC dengan  menerapkan  sistem  yang  menggunakan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak,  disertai dengan pembuatan Standard Operational Procedure .
4) Penelitian semacam ini dapat dikembangkan pada unit bisnis serupa atau yang lainnya. Penelitian ini dapat  dikembangkan  dengan  algoritma  yang  lain misalkan  saja  dengan  metode  statistik  lainnya seperti Radial  Basis  Function ,  juga  metode soft computing lainnya seperti algoritma genetika.

## R EFERENSI
[1]    Dhika,  Harry. Kajian  Komparasi  Penerapan Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  Dan  Neural Network  Dalam        Pemilihan  Mitra  Kerja Penyedia  Jasa  Transportasi:  Studi  Kasus  Cv. Viradi  Global  Pratama . Tesis.,  STIMIK  Nusa Mandiri, 2012. [2]    Gorunescu. Data  Mining:  Concepts,   Models, and  Techniques .  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer
[3]    Han,  J.  Kamber,  M., Data  Mining:  Concepts and Technique , Morgan   Kaufmann Publishers, San Fransisco, 2006 [4]    Larose,  Daniel  T., Discovering  Knowledge  in Data:  An  Introduction  to  Data  mining ,  Jhon
Willey & Son Inc., New Jersey, 2005.
[5]    Maimon,  Oded  and  Rokach,  Lior, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook , Springer,
New York, 2005
[6]    Setiadi,    Ahmad .    Kajian    Penerapan    Model
Neural    Network    untuk    Prediksi    Penyakit . Universitas Nusa Mandiri, 2012.
[7]    Sunaryo,  Dodik, Penerapan  Metode  Circular Backpropagation  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan
untuk    Klasifikasi   Pada    Sistem    Pengenalan Wajah , Tugas Akhir, ITS, Surabaya, 2007.
[8]    Triyani., Model  pengambilan  keputusan  dalam promosi  jabatan  karyawan  berdasarkan  metode analytic network process (anp):Studi kasus   PT. Shields  security  solution .  Tesis.,  STMIK  Nusa Mandiri, 2011.
[9]    Wu,  X.  Kumar,  V., The Top Ten Algorithms in data Mining , CRC Press, New York, 2009.