566 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 566-580 E-ISSN 2503-2933
Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Kesehatan Karya- wan Menggunakan Algoritma C4.5 Simple Additive

## Weighting
Imadudin Abil Isro Ash Sidieq 1) , Umi Chotijah 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung,Kebomas, Gresik
e-mail: imadudinabil61@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2)

## Abstrak
Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  nomor  02/Men/1980 tentang  Pemeriksaan  Kesehatan  Tenaga  Kerja  dalam  Penyelenggaraan  Keselamatan  Kerja bahwa  pemeriksaan  kesehatan  merupakan  agenda  wajib  yang  harus  dilakukan  oleh  pengurus perusahaan kepada pekerja. Hal ini dilakukan untuk menghindari adanya gangguan kesehatan yang  disebabkan  oleh  riwayat  penyakit  yang  diderita  oleh  pekerja  yang  tidak  diketahui  oleh perusahaan.  Dengan  cara  cek  kesehatan  karyawan  sehingga  dapat  dianalisa  untuk menghasilkan diagnosis oleh sistem. Dilakukan pembangunan sistem untuk analisis data yang dihasilkan dari cek Kesehatan. Maka dari itu, sistem di uji dengan menjalankan sistem di web browser dan dapat berfungsi seperti hasil yang ditargetkan. Selain itu juga menghindari kega- galan sistem yang dibuat. Tahapan terakhir ini adalah dokumentasi dari rancangan perangkat dan  pembuatan  sistem  disertai  dengan  hasil  uji  coba,  kesimpulan  dan  saran.  hasil  pengujian dari  implementasi  source  code  sistem  diagnosis  kesehatan  karyawan  yaitu  berfungsi  sesuai dengan  perancangan.  Aplikasi  pengklasifikasian  C4.5  dan  Perangkingan  SAW  dapat  berjalan sesuai  perancangan.  Aplikasi  sudah  dapat  ditempatkan  di  server  kantor  untuk  dapat  diakses oleh  pemilik  kantor.  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  kondisi  kesehatan  karyawan  dapat diketahui secara efektif dan efisien namun tetap tercapai kinerja karyawan yang baik.
Kata kunci : C4.5, Diagnosis, SAW

## Abstract
Based  on  the  Regulation  of  the  Manpower  Minister  and  Transmigration  in  number 02/Men/1980 concerning Workforce Health Checks in the Organization of Occupational Safety, health  checks  are  a  mandatory  agenda  that  must  be  carried  out  by  company  management  to workers. This is done to avoid health problems caused by a history of illness suffered by work- ers that are not known by the company. By checking the health of employees so that they can be analyzed to produce a diagnosis by the system. a system was developed to analyze the data gen- erated from the health check. At this stage, system testing is carried out by running the system in a web browser and can function as expected, also avoiding system failures made. This last stage is the documentation of the device design and system creation accompanied by test results, con- clusions and suggestions. the test results from the implementation of the source code of the em- ployee health diagnosis system that is functioning according to the design. C4.5 classification application and SAW Ranking can run according to the design. The application can already be placed  on  the  office  server  to  be  accessed  by  the  office  owner.  it  can  be  concluded  that  the health condition of employees can be identified effectively and efficiently but still achieved good employee performance.
Keywords : C4.5, Diagnosis, SAW
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E- ISSN 2503-2933 567

## 1. P ENDAHULUAN
Isu  kesehatan  menjadi  hal  yang  menarik  perhatian  masyarakat  saat  ini,  terlebih  lagi dengan adanya pandemi Covid-19. Isu kesehatan tersebut salah satunya adalah berkaitan dengan awareness  masyarakat  akan  kesehatan  diri  masing-masing.  Tidak  hanya  saat  di  rumah, masyarakat juga harus menyikapi isu kesehatan tersebut di lingkungan kerja. Hal tersebut juga meningkatkan awareness manajemen organisasi di tempat kerja untuk turut bersikap peduli akan kesehatan karyawannya [1].
Dalam  Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  Nomor  2  (1980)  juga membahas tentang Pemeriksaan Kesehatan Tenaga Kerja dalam Penyelenggaraan Keselamatan Kerja.  Hal  ini  dilakukan  sebagai  upaya  menghindari  gangguan  dalam  kesehatan  dari  riwayat penyakit  pekerja,  ataupun  gangguan  secara  fisik  maupun  mental  yang  tidak  diketahui  oleh perusahaan. Perusahaan CV. Anugerah Media Jaya mengadakan pemeriksaan kesehatan berkala secara mandiri bagi karyawan yang diadakan setiap dua minggu sekali. Berdasarkan peraturan Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  nomor  02/Men/1980  tentang  Pemeriksaan  Kesehatan Tenaga  Kerja  dalam  Penyelenggaraan  Keselamatan  Kerja  juga  mengatur  tentang  pemeriksaan kesehatan  berkala.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempertahankan  kondisi  kesehatan  tenaga  kerja ketika  melakukan  aktivitas  pada  lingkup  kerja,  serta  melihat  kemungkinan  dampak  dari pekerjaan  yang  dilakukan  sehingga  dapat  dicegah  sedini  mungkin.  Pemeriksaan  kesehatan berkala mandiri juga sebagai bentuk preventif dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan, salah satunya adalah mengurangi beban biaya pelayanan kesehata. Hal ini tentu sejalan dengan prinsip kebanyakan organisasi yang selalu melakukan efisiensi keuangan. Selain itu juga sangat mendukung kinerja karyawan di perusahaan.
Pemeriksaan  kesehatan  karyawan  dilakukan  untuk  mendapatkan  diagnosis.  Diagnosis merupakan langkah awal untuk penentuan jenis penyakit yang diderita. Dengan diterapkannya algoritma c4.5 dapat mempermudah dalam penentuan klasifikasi dan menghasilkan akurasi pada data  penyakit  hipertensi.  Berangkat  dari  penelitian  tersebut,  algoritma  c4.5  dapat  digunakan untuk klasifikasi kriteria kesehatan.
Untuk  mendapatkan  hasil  perangkingan  klasifikasi  karyawan  yang  sakit,  hasil  dari algoritma  c4.5  kemudian  diolah  menggunakan  metode  SAW.  Hal  ini  didasari  dari  penelitian Sumarianto  yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  mobile  application  penentuan  jenis  rawat pasien dapat diterapkan untuk  menentukan tindakan rawat inap atau rawat jalan menggunakan metode  SAW  dengan  empat  variabel  yaitu  tekanan  darah,  suhu  badan,  rawat  inap,  hasil diagnosa .
Sehingga  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  algoritma  c4.5  untuk  pengklasifikasian karyawan  sehat  dan  sakit,  kemudian  data  karyawan  yang  terklasifikasi  sakit  diolah menggunakan  metode  SAW  untuk  dilakukan  perangkingan  diagnosis  kesehatan,  hasil  yang paling  parah  dengan  kesehatan  karyawan  akan  diperiksa  secara  khusus  lebih  lanjut  di  rumah sakit.

## 2. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Kesehatan Tubuh
Tes kesehatan dapat mengurangi risiko  penyakit [3]. Definisi kesehatan sebagai “fungsi yang harmonis dari organ-organ”, menekankan dimensi fisik kesehatan, tubuh fisik dan fungsi keseluruhan,  disertai  dengan  perasaan  nyaman  dan  tidak  adanya  rasa  sakit  [4].  Berdasarkan Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  nomor  02/Men/1980  tentang  Pemeriksaan
568 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933
Kesehatan  Tenaga  Kerja  dalam  Penyelenggaraan  Keselamatan  Kerja  bahwa  dalam  lingkup dunia  kerja,  Perusahaan  atau  instansi  wajib  mengadakan  agenda  pemeriksaan  kepada  pekerja. Selain itu juga untuk meminimalisir terjadinya gangguan kesehatan dari riwayat penyakit yang dimiliki  pekerja,  ataupun  gangguan-gangguan  fisik  dan  mental  pekerja.  Kondisi  sehat  dibatasi pada  empat  kriteria  kesehatan  ( vital  signs ),  yaitu  Sapra  &  Bhandari  (2023)  antara  lain Body temperature (suhu  tubuh), Pulse  rate (denyut  nadi), Respiration  rate (frekuensi  pernafasan), Blood pressure (tekanan darah) .

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep dari sebuah sistem pendukung keputusan pertama kali diungkapkan oleh Michael Scoot  Morton  pada  tahun  1997  yaitu  sistem  keputusan  manajemen.  Dari  keputusan  tersebut dapat diketahui bahwa tujuan sistem pendukung keputusan yang dicetuskan oleh GW Keen dan Scoot Moorton dalam buku Models and Information Systems adalah membantu manajer dalam memutuskan  ataupun  memecahkan  masalah  semi  terstruktur,  dukungan  penilaian,  dan pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  serta  efektif.  Sistem  ini  memfasilitasi  untuk menghasilkan beberapa macam alternatif yang dapat dilakukan secara interaktif oleh pemakai.

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  dimanfaatkan  dalam  mengklasifikasi  dataset dengan  cara  membuat  pohon  keputusan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  dimanfaatkan  dalam memprediksi  suatu  keputusan  sesuai  dengan  aturan  pengambilan  keputusan  tersebut.  Pohon keputusan merupakan diagram alir dan setiap internal node menghimpun atribut yang akan diuji pada setiap cabang untuk mempresentasikan kelas-kelas tertentu [6]. Sehingga memilih atribut sebagai  akar  dapat  didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Dalam menghitung nilai gain maka kita perlu mencari nilai entropy terlebih dahulu. Perhitungan gain terdapat pada rumus 1.
= ∑
= 1 − ∗ 2 (1)
Sementara untuk menentukan nilai persamaan gain dapat dilihat pada rumus 2 .
,  =    = || | | ∗ (2)
Keterangan: S    : himpunan kasus A   : atribut n    : jumlah partisi atribut A | |  : jumlah kasus partisi ke-i | S |  : jumlah kasus dalam S

## 2.4 Simple Additive Weighting Method (SAW)
Metode  SAW  adalah  akronim  dan  metode  penimbangan  aditif  sederhana.  Metode  ini melibatkan penentuan nilai berbobot dengan mencari nilai dan penambahan berbobot dan semua alternatif untuk semua kriteria dan atribut [7]. Weighted Sum mencari jumlah dan skor di setiap alternatif di semua atribut dan kriteria [8].
Metode  ini  merupakan  proses  untuk  normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke  skala  yang dapat menjadi pembanding  dengan semua  alternatif penilaian yang tersedia [8].
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  membuat  perangkingan  dengan  menerapkan  metode Simple Additive Weighting yaitu menentukan kriteria, menentukan alternatif, penentuan matriks
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 569
data  kriteria,  dan  alternatif  serta  normalisasi  matriks  [9].  Dalam  menerapkan  normalisasi matriks pada tahap Analisa menggunakan rumus nomor 3.
! = { # $ %&# # $ '( ' )ℎ +,,- % # $ # $ '( ' (3)
Penjelasan: Benefit :  Setiap  data  dari  matriks  dibagi  dengan  nilai  maksimum  kriteria  dan  baris  alternatif matriks.
Cost : Nilai minimum dari kolom matriks dibagi setiap kriteria dan data matriks pengganti. Pemeringkatan i dapat dilakukan dengan mengalikan setiap baris dari matriks yang dinormalisasi dengan bobot kriteria dan menjumlahkannya. Perangkingan data dapat dilihat pada rumus 4.
. = ∑ ! / ! ! (4)
Keterangan: . = Nilai alternatif terbaik / ! = Bobot kriteria
! = Normalisasi dari matriks

## 3. A NALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## 3.1    Analisis Sistem
Perancangan  pada  sistem  ini  dilakukan  dengan  membuat  rancangan  database  dan rancangan  interface  sistem.  Kemudian  mengumpulkan  dataset  untuk  acuan  dari  proses klasifikasi  kesehatan  menggunakan  Algoritma  C4.5,  setelah  dataset  dimasukan  maka  data  uji dari  delapan  karyawan  yang  bekerja  diperusahakan  di  proses  klasifikasi  berdasarkan  kriteria kemudian  mendapatkan  data  karyawan  yang  tidak  sehat,  setelah  mendapatkan  data  karyawan yang  tidak  sehat  dilakukan  perangkingan  data  menggunakan  metode  SAW  untuk  menentukan karyawan  yang  paling  tidak  sehat  untuk  di  beri  fasilitas  dari  perusahaan  untuk  pemeriksaan lebih lanjut ke rumah sakit.

## 3.2    Hasil Analisis Sistem
Dari  hasil  analisis  sitem  yang  diperoleh  maka  penulis  akan  membuat  sistem  pendukung keputusan diagnosa kesehatan karyawan , data inputan berupa dataset, data uji, data kriteria dan data alternatif yang di peroleh dengan melakukan cek langsung kepada karyawan menggunakan alat  sesuai  dengan  fungsi  kriteria.  Gambar  tentang  flowchart  Sistem  Diagnosa  Kesehatan Karyawan Klasifikasi C4.5 tersaji dalam gambar 1.
570 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Flowchart Sistem Diagnosa Kesehatan Karyawan Klasifikasi C4.5
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 571
Gambar  mengenai  sistem  yang  menggunakan Simple  Additive  Weighting (SAW)  tersaji dalam gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Sistem Diagnosa Kesehatan Karyawan Menggunakan SAW
572 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933

## 3.3 Representasi Model
Pada  tahap  ini  penulis  memakai  50  dataset  untuk  digunakan  dataset  klasifikasi  dengan menggunakan Algoritma C4.5 dan data yang telah diperoleh dari cek kesehatan 8 teknisi yang bekerja di CV. Anugerah Media Jaya. Data tersebut yang kemudian disebut data uji, pengujian pertama dilakukan dengan memasukkan dataset ke menu C4.5 dan memasukkan data uji untuk mengetahui  teknisi  yang  tidak  sehat  dari  8  teknisi,  kemudian  data  teknisi  yang  tidak  sehat dilakukan  perangkingan  menggunakan  metode  SAW,  untuk  mengetahui  1  teknisi  yang  paling tidak  sehat  yang  dilakukan  pemeriksaan  ke  rumah  sakit.  Hasil  data  teknisi  tersebut  dapat diketahui melalui table 1 sampai 7.
Tabel 1. Data Atribut C4.5 Kode Nama Nilai Atibut A1 Suhu Tubuh Tinggi Rendah Normal A2 Denyut Nadi Normal Tidak Normal A3 Frekuesi Pernafasan Normal Tidak Normal A4 Tekanan Darah Tinggi Rendah Normal A5 Keterangan Sehat Tidak Sehat Tabel 2. Hasil Klasifikasi C4.5 Nama Suhu Tubuh Denyut Nadi Frekuesi Pernafasan Tekanan Darah Ket Teknisi 1 Normal Normal Normal Tinggi Sehat Teknisi 2 Tinggi Normal Normal Tinggi Sehat Teknisi 3 Tinggi Tidak Normal Normal Rendah Tidak Sehat Teknisi 4 Normal Normal Normal Rendah Sehat Teknisi 5 Tinggi Tidak Normal Tidak Normal Normal Tidak Sehat Teknisi 6 Normal Normal Normal Tinggi Sehat Teknisi 7 Tinggi Normal Normal Rendah Sehat Teknisi 8 Normal Tidak Normal Tidak Normal Normal Tidak Sehat Tabel 3. Kriteria SAW Kode Kritria Nama Kriteria Atribut Kriteria Bobot Keterangan Nilai C1 Suhu Tubuh benefit 30 Tinggi 2 Rendah 3 Normal 5 C2 Denyut Nadi benefit 20 Normal 7 Tidak Normal 3 C3 Frekuensi Pernafasan benefit 20 Normal 7 Tidak Normal 3 C4 Tekanan Darah benefit 30 Tinggi 2 Rendah 3 Normal 5
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 573
Tabel 4. Alternatif SAW Suhu Tubuh Denyut Nadi Frekuensi Pernafasan Tekanan Darah Teknisi 3 Tinggi Tidak Normal Normal Rendah Teknisi 5 Tinggi Tidak Normal Tidak Normal Normal Teknisi 8 Normal Tidak Normal Tidak Normal Normal Tabel 5. Matriks Kriteria dan Alternative SAW Suhu Tubuh Denyut Nadi Frekuensi Pernafasan Tekanan Darah Teknisi 3 2 3 7 3 Teknisi 5 2 3 3 5 Teknisi 8 5 3 3 5 Tabel 6. Normalisasi Matriks SAW Normalisasi 0.4 1 1 0.6 0.4 1 0.43 1 1 1 0.43 1 Tabel 7. Perangkingan Data SAW 70,00 Teknisi 3 3 70.57 Teknisi 5 2 88.57 Teknisi 8 1

## 3.4    Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  dari  Sistem  Diagnosis  Kesehatan  Karyawan  seperti  perhitungan dengan menggunakan rumus 5.
(01  = 23 23 4 5 (5)
= 1 * 100%
= 100%
Sedangkan perangkingan data diagnosis Kesehatan karyawan dapat diketahui melalui tabel 8.
Tabel 8. Perangkingan Data SAW Klasifikasi TP FP TN FN Akurasi Sehat 34 0 16 0 1 Tidak Sehat 16 0 34 0 1
Perhitungan Manual Excel menggunakan rumus 6.
(01  = 33 33 + 1
= 0,97 * 100%        (6) = 97%
574 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933
Selanjutnya  hasil  perangkingan  diagnosis  kesehatan  karyawan  menggunakan  metode SAW, untuk karyawan yang memiliki kesehatan terburuk berdasarkan data uji dibawah adalah teknisi  3  dengan  nilai  70  dan  teknisi  8  dengan  nilai  88.57.  Perangkingan  diagnosis  karyawan dapat diketahui melalui tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perangkingan SAW 70,00 Teknisi 3 3 70.57 Teknisi 5 2 88.57 Teknisi 8 1
Jadi hasil klasifikasi C4.5 dari 8 data karyawan dapat dihasilkan 3 karyawan yang tidak sehat dengan akurasi dari pengujian program sebesar 100%, kemudian dilakukan perangkingan menggunakan metode SAW, jadi CV. Anugerah Media Jaya memilih program ini dikarenakan tingkat presentase error antara sistem dan manual lebih baik sistem.

## 4. A NALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## 4.1 Implementasi
Penerapan  Sistem  Diagnosis  Kesehatan  Karyawan  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan SAW,  membutuhkan  sebuah  server  atau  komputer  sebagai  server  yang  terhubung  ke  jaringan LAN untuk instalasi websitenya 1. Halaman Login
Pada  tampilan  halaman  ini,  pengguna harus  memasukkan username dan password yang sesuai dengan database user pada sistem. Apabila username dan/atau password tidak sesuai maka user tidak akan berhasil memasuki sistem atau login . 2. Halaman Atribut C4.5 Pada  halaman  atribut , digunakan  informasi  data  atribut  untuk  proses  pengklasifikasian menggunakan Algoritma C4.5. Tampilan dalam halaman atribut tersaji dalam gambar 3.
Gambar 3. Halaman Atribut C4.5
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 575

## 3. Halaman Nilai Atribut C4.5
Pada  halaman  atribut , digunakan  data  detail  dari  setiap  atribut  yang  ada  dalam  proses klasifikasi C4.5. Tampilan dalam halaman nilai atribut tersaji dalam gambar 4.
Gambar 4. Halaman Nilai Atribut C4.5
4. Halaman Dataset
Pada  halaman  atribut , digunakan  untuk  menginputkan  dataset  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  user  untuk  pembuatan  pohon  keputusan.  Tampilan  dalam halaman dataset tersaji dalam gambar 5.
Gambar 5. Halaman Dataset
576 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933

## 5. Halaman Pohon Keputusan
Pada  halaman  atribut , digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari  proses pengklasifikasian  dataset  dengan  Algoritma  C4.5  sehingga  menjadi  pohon  keputusan. Tampilan dalam halaman pohon keputusan tersaji dalam gambar 6.
Gambar 6. Halaman Pohon Keputusan

## 6. Halaman Data Kriteria SAW
Pada  halaman  data  kriteria  SAW  untuk  pengguna  memasukan  data  kriteria  untuk melakukan proses perangkingan dengan metode SAW, didalam halaman ini berisikan nama kriteria, sifat dan bobot. Tampilan dalam halaman kriteria SAW tersaji dalam gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Kriteria SAW
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 577

## 7. Halaman Data Alternatif SAW
Halaman Data Alternatif adalah tampilan untuk pengguna  memasukan data alternatif untuk melakukan proses perangkingan dengan metode SAW, didalam halaman ini berisikan nama  alternatif  dan  nilai  dari setiap  kriteria. Tampilan  dalam  halaman  data  alternatif  SAW tersaji dalam gambar 8.
Gambar 8. Halaman Data Alternatif SAW

## 8. Halaman Hasil Perangkingan SAW
Halaman  Data  Alternatif  adalah  tampilan  terakhir  dari  sistem  diagnosis  kesehatan karyawan  yang  merupakan  halaman  hasil  perhitungan  dan  pemeringkatan  dengan  metode SAW,  didalam  halaman  ini  berisikan  hasil  normalisasi  matriks  kriteria  alternatif  dan  hasil pemeringkatan data yang terbaik. Tampilan dalam halaman hasil perangkingan SAW tersaji dalam gambar 9.
578 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 9. Halaman Hasil Perangkingan SAW

## 4.2 Hasil Pengujian
Setelah  di  implementasikan  source  code  dan  desain  interface  website  pada  pembahasan sebelumnya,  pengujian  menggunakan  confusion  matrix  dalam  menghitung  berbagai performance matrix dengan tujuan mengukur kinerja model yang telah dibuat, metode confusion matrix yang digunakan precission dengan rumus 7.
akurasi = >? >? 4 @? (7)
Keterangan : TP (True Positif) = Merupakan data positif yang diprediksi benar. FP (False Positif) = Merupakan data negatif yang diprediksi benar. Perhitungan sistem dapat dilihat melalui tabel 10.
Tabel 10. Perangkingan Data SAW Klasifikasi TP FP TN FN Akurasi Sehat 34 0 16 0 1 Tidak Sehat 16 0 34 0 1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 558-565 E- ISSN 2503-2933 579
Perhitungan Manual Excel menggunakan rumus 8.
(01  = 22 22 4 (8) = 0,97 * 100%
= 97%
Selanjutnya  hasil  perangkingan  diagnosis  kesehatan  karyawan  menggunakan  metode SAW, untuk karyawan yang memiliki kesehatan terburuk berdasarkan data uji dibawah adalah teknisi  3  dengan  nilai  70  dan  teknisi  8  dengan  nilai  88.57.  Berikut  tabel  10  menyajikan  data terkait hal tersebut.
Tabel 11. Hasil Perangkingan SAW 70,00 Teknisi 3 3 70.57 Teknisi 5 2 88.57 Teknisi 8 1
Jadi hasil klasifikasi C4.5 dari 8 data karyawan dapat dihasilkan 3 karyawan yang tidak sehat dengan akurasi dari pengujian program sebesar 100%, kemudian dilakukan perangkingan menggunakan metode SAW, jadi CV. Anugerah Media Jaya memilih program ini dikarenakan tingkat presentase error antara sistem dan manual lebih baik sistem.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Menurut  hasil  proses  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti,  maka  dapat menghasilkan  kesimpulan  yaitu  proses  klasifikasi  pada  algoritma  C4.5  yang  telah  berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 100% dengan menggunakan dataset sebanyak 50 data dan data  uji  sebanyak  8  data.  Sehingga  algoritma  C4.5  berhasil  melakukan  klasifikasi  untuk menentukan rekomendasi karyawan yang sehat dan tidak sehat.
Sistem  yang  dibuat  dengan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) berhasil  melakukan  perangkingan  terhadap  klasifikasi  karyawan  yang  tidak  sehat  dengan nilai  perangkingan  terbaik  dan  terburuk.  Sehingga  dengan  kebijakan  perusahaan  hasil karyawan  yang  nilai  perangkingan  kesehatannya  terburuk  akan  ditangani  langsung  oleh dokter di rumah sakit.

## 5.2 Saran
Hasil  dari  kesimpulan  penelitian,  saran  yang  diajukan  yaitu  bagi  perusahaan pengembangan  aplikasi  kesehatan  karyawan  dalam  versi  mobile,  kemudian  bagi  penelitian selanjutnya bisa dijadikan rujukan dan juga bisa dikembangkan dengan menggunakan metode lain  dalam  pembuatan  aplikasi  diagnosis  kesehatan  karyawan  dalam  hal  ini  penulis menggunakan  algoritma  C4.5  dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Diharapkan penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  metode ID3, Weighted  Product ,TOPSIS  dan  se- jenisnya.
580 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 565-580 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Purwaningsih, Manajemen Sumber Daya Manusia . Samarinda: STIKES Mutiara Ma- hakam, 2020.
[2] Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  Nomor  2, Pemeriksaan  Kesehatan Tenaga Kerja dalam Penyelenggaraan Keselamatan Kerja . 1980.
[3] Whitecoathunter, “Ringkasan  Pedoman  Hipertensi  ACC_AHA  2017,” whitecoathunt- er.com. Accessed: Sep. 01, 2023. [Online]. Available:
https://whitecoathunter.com/pedoman- hipertensi-aha-2017
[4] A.  L.  Svalastog,  D.  Donev,  N.  J.  Kristoffersen,  and  S.  Gajovi ć , “Concepts  and  Defini- tions of Health and Health-Related Values in The Knowledge Landscapes of The Digital Society,” Croat Med J , Vol. 58, No. 6, pp. 431–435, 2017, doi: 10.3325/cmj.2017.58.431.
[5] A. Sapra and P. Bhandari, Diabetes . Treasure Island: StatPearls Publishing, 2023.
[6] S.  M.  Turnip  and  P.  Silitonga, “Analisis  Pola  Penyebaran  Penyakit  Dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas , vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[7] V. Ginting , “Analisis Kesulitan Belajar Siswa Dalam Membedakan Zat Tunggal dan Zat Campuran  Sub  Tema  I  di  Kelas  V  SD  Negeri  101848  Lau  Bekeri  Tahun  Ajaran 2020/2021,” Universitas Quality, 2021.
[8] J. Fredricka and L. Elfianty, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Kejuruan dengan Metode Weighted Product dan Weighted Sum Model,” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas , Vol. 5, No. 2, pp. 186–192, 2020.
[9] T.  Limbong  and J.  Simarmata, “Determining  Effective  Subjects  Online  Learning  (Study and  Examination)  with  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Method,” Jurnal  RESTI ,
Vol. 4, No. 2, pp. 370–376, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1851.