Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)

## Klasifikasi Multi Class Pada Metode Kerja Jarak Jauh Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Imbalance Data
Jefina Tri Kumalasari 1 , Agustiena Merdekawati 2 , Apriliani Hidayati 3
Program Studi Sistem Informasi 1 , 2,3
Fakultas Teknologi Informasi 1 , 2,3
Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3
e-mail:jefina.jtk@bsi.ac.id 1 , agustiena.atd@bsi.ac.id 2 ,19211131@bsi.ac.id 3
Received: November 20, 2023 . Revised: December 27, 2024 . Accepted: January 30, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.1 (2024), Pp.109-117
Abstrak  – Pandemi    Covid-19  baru  saja  berlalu  di  seluruh  dunia  walaupun  ada beberapa  negara  mulai  mengalami  pandemic  lagi.  Pandemi  ini  telah  merubah kebiasaan dalam keseharian masyarakat khususnya dalam bekerja. Dimana sebelunya bekerja  dari  rumah  sebagai  upaya  mencegah  peyebaran  virus.  Namun  hingga pandemi usai, berdasarkan survey yang telah dilakukan terhadap 100 pekerja didapati bahwa  bekerja  dari  rumah  ( Work  From  Home )  atau  bekerja  secara remote masih menjadi  pilihan  yang  banyak  diminati  oleh  para  pekerja  karena  dianggap memberikan fleksibilitas dan menghemat lebih banyak waktu. Sebagian dari mereka yang  lebih  memilih  bekerja  dari  kantor  ( Work  From  Office )  karena  dinilai  lebih mudah menjaga fokus dan dapat meningkatkan produktivitas dan ada pula yang lebih minat  mode  kerja  campuran (a  mixed-mode  of  working ).  Sehingga  dibutuhkan analisis  dan  perbandingan  untuk  mengetahui  lokasi  kerja  mana  yang  lebih  banyak diminati  pekerja.  Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  ini  yaitu diperlukan  metode  klasifikasi  multi  class  untuk  memproses  faktor  yang mempengaruhi  pilihan  lokasi  kerja  tersebut.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan sebagai  pengolah  data  adalah  metode Decision  Tree .  Metode  pada  permasalahan ketidakseimbangan  kelas  menggunakan  metode Synthetic  Minority  Over-sampling Technique (SMOTE).  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan Decision  Tree dan SMOTE  split  data  yang  mendapatkan  akurasi  hingga  83,08%  pada  rasio  0,5  (5:5). Pada  penelitian ini didapati hasil  sebanyak 13% pekerja  lebih  memilih bekerja  dari rumah, 25% memilih bekerja dari kantor dan 27% memilih mode kerja campuran.
Kata Kunci : Decision Tree , SMOTE, WFH dan WFO
Abstract  – The    COVID-19  pandemic  that  has  hit  the  world  has  forced  workers  to work  from  home  to  prevent  the  spread  of  the  virus.  However,  until  the  pandemic  is over,  based  on  survey  conducted  on  100  employee,  found  that  working  from  home (Work  from  Home)  is  still  a  choice  that  many  workers  are  interested  in  because  it considered  to  provide  flexibility  and  save  more  times.  But  some  of  them  prefer  to work from the office because  it is considered easier than to focus and can increase
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)
productivity  and  more  interested  mixed  mode  of  working.  The  analysis  and comparison  determined  to  find  out  about  which  work  locations  are  more  popular with workers. One solution to overcome this problem is that a classification method is  needed  to  group  the  factors  that  influence  the  choice  of  work  location.  The classification  method  used  for  data  processing  is  the  Decision  Tree  method.  The method  for  class  imbalance  problems  uses  the  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique  (SMOTE)  method.  Tests  were  execute  using  Decision  Tree  and  SMOTE split data which obtained an accuracy of up to 83.08% at a ratio of 0.5 (5:5). In this research, it was found that 13% of workers preferred to work from home, 25% chose to work from an office, and 27% chose mixed work models.
Keywords : Decision Tree, SMOTE, WFH and WFO

## I. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  telah  menimbulkan  tantangan  yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya  terhadap sistem kesehatan masyarakat, perekonomian global [1] Pandemi Covid 19 telah menyebabkan perubahan drastis pada  organisasi  sosial  dan  profesi  di  berbagai  negara  di  dunia,  termasuk  dalam  memenuhi  kebutuhan  yaitu metode  dalam  bekerja.  Salah  satu  penyebabnya  karena  pemerintah  berbagai  negara  telah  menerapkan pembatasan sosial melalui pengendalian pada banyak aspek masyarakat, termasuk mobilitas. Kehidupan sosial dan  cara  kerja  kita  telah  berubah,  dan  banyak  negara  menciptakan  kebijakan  yang  mempertimbangkan lockdown  (pemerintah  memaksa  orang  untuk  tinggal  di  rumah)  atau  penjarakan  sosial  (orang  menjaga  jarak tertentu satu sama lain) untuk terus berlanjut di masa depan [2]
Efek  dari  adanya  pandemi  ini  juga  dialami  oleh  pekerja,  pergeseran  metode  kerja  dari  bekerja  dari kantor menjadi bekerja dari rumah demi mencegah penyebaran COVID-19 [3] Namun setelah pandemi usai 2 tahun  yang  lalu,  ditemukan  bahwa  metode  bekerja  dari  rumah  masih  banyak  diminati  dikarenakan  sebagian pekerja merasa lebih fleksibel dan menghemat banyak waktu. Namun sebagian lainnya lebih menyukai bekerja dari  kantor  karena  dianggap  membuat  pekerja  lebih  fokus  dan  meningkatkan  produktifitas.  Selain  karena merasa  lebih  nyaman  percepatan  kemajuan  teknologi  komunikasi  merubah  cara  kerja  saat  ini  dan  di  masa depan. Kemampuan soft skill dalam teknologi akan mendukung karyawan dalam berkarya baik secara hybrid, remote ataupun bekerja di kantor.
Data  diperoleh berdasarkan  faktor  maupun  alasan  pekerja  dimana  ada  yang  lebih  menyukai  salah  satu metode  kerja  di  kantor,  di  rumah,  dan  gabungan  dari  keduanya.  Mengetahui  apa  yang  diperlukan  atau  yang diinginkan  karyawan  diharaan  akan  meningkatkan  produktifitas  dan  efesiensi.  Hal  ini  bermanfaat  diperlukan model atau metode yang mengolah data menggunakan metode Decision Tree guna mempermudah mengetahui yang diinginkan karyawan dalam bekerja.
Klasifikasi  sebagai supervised  learning memprediksi  data  masukkan  yang  diberikan.    Menggunakan label  dimana  model  akan  dilatih  menggunakan train data  kemudian  guna  mengevaluasi  test  data  sebelum digunakan  memprediksi  data  yang  baru.  Multiclass  classification  digunakan  pada  kasus  ini,  dimana  memiliki lebih dari dua label yang berbeda. Klasifikasi  mengklasifikasikan setiap item   pada   suatu dataset ke   dalam kelas-kelas   atau kelompok yang sudah didefinisikan sebelumnya [4]
Algoritma  pohon  keputusan  ( decision  tree )  sudah  tidak  asing  lagi  digunakan  dalam  penelitian  dimana sebuah struktur   yang   dapat   digunakan untuk membagi kumpulan data yang  besar menjadi himpunan record yang  lebih        kecil  dengan  menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan.  Dengan  gunakan  masing-masing rangkaian  pembagi,  anggota  himpunan  hasil  menjadi  mirip  satu  dengan  yang  lainnya.    Data  dalam  Pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut   dan record [5]
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)
Pada penelitian terdahulu terkait Decision Tree , penggunaan algoritma Decision Tree pernah digunakan untuk judul penelitian “Rekomendasi Merk Mobil Untuk Calon Pembeli Menggunakan Algoritma Decision Tree [6]. Seringkali pembeli merasa kecewa ketika membeli mobil karena tidak seperti yang diharapkan. Walaupun di zaman  sekarang  sudah  ada  mesin  pencari,  namun  banyaknya  informasi  mengharuskan  calon  pembeli  untuk menyimpulkan secara mandiri apakah hal tersebut sesuai atau tidak. Metode yang diusulkan ialah Decision Tree . Dengan hasil akurasi tertinggi yaitu pada kedalaman tree sebanyak 7 dengan akurasi 85% dan rata-rata precision 87% dan dari berbagai  batasan kedalaman tree  yang digunakan, dihasilkan  nilai recall, precision, f1  measure, dan accuracy di atas 70%.
Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) merupakan pendekatan untuk menyeimbangkan data sampel pada kelas yang memiliki ketidakseimbangan berlebihan (mayoritas) dengan fokus terhadap kelas minoritas,  dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja  dari  metode  klasifikasi.  Pada  SMOTE  kemungkinan  terjadi overfitting yaitu data pada kelas minoritas yang terduplikasi (Franseda et al., 2020).
Penelitian terkait   lainnya   berjudul  “Integrasi  Metode Decision  Tree dan  SMOTE  untuk  Klasifikasi Data Kecelakaan    Lalu lintas”  [7]). Dalam penelitian ini digunakan  SMOTE untuk  meningkatkan evaluasi pada penelitian ini menggunakan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Pengujian dilakukan dengan tiga  desain  model  yaitu Split  Validation  Decision  Tree dan  SMOTE  diperoleh  akurasi  69.23%.  Pengujian menggunakan Cross Validation Decision Tree dan SMOTE diperoleh akurasi 63.56%. Pengujian menggunakan Decision  Tree dan  SMOTE  Split  Data  diperoleh  akurasi  71.12%  dengan  perbandingan  1:9.  Sehingga,  setelah ketiga desain model tersebut dibandingkan, maka Decision Tree dan SMOTE Split Data mendapatkan akurasi yang paling baik. Selain itu diperoleh pula presisi 89.71% (3:7) dan area under curve (AUC) sebesar 0.773 (1:9). Penelitian terkait lainnya berjudul “ Effective Prediction of Type II Diabetes Mellitus Using Data Mining Classifiers and SMOTE” [8]. Dalam penelitian ini selain menggunakan Decision Tree dan SMOTE, digunakan pula  metode Bagging,  SVM  (Support  Vector  Machine),  MLP  (Multi-Layer-Perceptron)  dan  Simple  Logistic. Penelitian  yang  bertujuan  untuk  menentukan  pengklasifikasi  terbaik  untuk  kumpulan  data  seimbang  untuk memprediksi  diabetes  melitus  tipe  2  dan  menghasilkan  akurasi  hingga  94,7013%,  dan  kurva  karakteristik operator  penerima  (ROC)  0,953  dengan  pengklasifikasi  pohon  keputusan  ( decision  tree ).  Validasi  dicapai melalui validasi silang 10 kali lipat dengan percobaan yang dilakukan pada catatan klinis 734 pasien.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan yang akan dilakukan untuk mengimplementasi metode Decision Tree untuk klasifikasi data hasil survey jenis pekerjaan yang dipilih oleh pekerja ditujukan pada gambar 2.1

## Gambar 1 Alur Penelitian
Sumber: Penulis
Dataset yang akan diuji dan dilatih sebagai tahapan pertama penelitian didapatkan dari data public pada situs kaggle. Tahapan penelitian yang akan dilalui yaitu akusisi data, pre-processing, merancang model dan evaluasi. Metode  utama  yang  penulis  gunakan  ialah  Decision  Tree  sebagai  pembuat  pohon  keputusan  yang  kinerja modelnya  ditingkatkan  menggunakan  algoritma  SMOTE  Upsampling  sebagai  penyeimbang  data  dari  kelas minoritas  sehingga  dapat  menghasilkan  persentasi  akurasi  yang  lebih  tinggi[4].  Berikut  tahapan  berdasarkan gambar dari alur penelitian:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)

## 1. Akusisi Data
Tahap yang awal  dalam  memulai  sebuah penelitian, operasi  yang dilakukan  yaitu  mengunduh/men- download dataset dari berbagai situs penyedia dataset secara gratis, dalam hal ini penulis mengakusisi data dari dataset public dari situs kaggle. Dalam penelitian ini dataset yang akan dipilih adalah data sekunder yang telah disediakan oleh situs penyedia repository.

## 2. Pre-processing
Pada tahap pre-processing ini, dari operasi yang digunakan untuk medeteksi dan melakukan koreksi data-data yang kurang tepat, menghapus data berlebih, dan juga menambahkan atau menggantikan data yang terhapus.  Selain  itu  proses  labeling  juga  dilakukan  pada  tahap  ini  [9]Sehingga  data  yang  sudah  dibersihkan akan kemungkinan memberikan lebih banyak keberhasilan dalam data mining [10]. Pada tahap ini penggunaan operator Remove missing value digunakan guna menghilangan nilai yang kosong.

## 3. Merancang Model
Langkah ini merupakan inti dari proses pengolahan data karna pada langkah ini dataset survey pekerja akan  diekstrak.  Algoritma  klasifikasi  dimana  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  ialah  Decision  Tree  yang merupakan sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan dan setiap simpul daun pada decision tree menandai label kelas [11]
Bagian dari decision tree yaitu (leaf), batang/cabang dan akar yang bekerja sebagai titik awal dari suatu Decision Tree, batang/cabang sebagai perantara antara akar dan daun[12]. Decision tree akan menemukan solusi penyelesaian masalah dengan menjadikan standard note yang saling berkaitan untuk membentuk struktur pohon. Untuk menuju cabang berikutnya, sebuah cabang akan mewakili setiap atribut. Sehingga, setiap pohon tentunya memiliki cabang hingga berakhir di daun. Algoritma iterative dichotomizer (ID3) yaitu pembaruan dari Decision Tree C.45[13]

## 4. Evaluasi
Confusion  matriks  digunakan  untung  mengetahui  performa  klasifikasi  dimana  terdapat  sebuah  pengukuran performa yang sering digunakan pada masalah klasifikasi dimana output dapat terdiri dari dua kelas atau lebih. confusion  matrix  merupakan teknik menganali seberapa  baik  kinerja  dari  pengklasifikasi  dapat  mengenali tupel    dari    kelas    yang    berbeda  [14]  Terdapat  empat  atribut  yang  merupakan  kombinasi  dari  nilai  yang diprediksi (predicted) dan  nilai  yang  sebenarnya (actual)[15]
Berikut Persaman model confusion matrix:
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑁
Sensitive = Recall = TP rate = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Specificity = TN rate = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
FPrate = 𝐹𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑁
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Dimana :
TP = True Positif , Memprediksi nilai sebenarnya atau kelas prediksi sesuai dengan kebenaran.
TN = True Negatif, nilai negative, dan model diprediksi negative
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)
FP = False positif, memprediksi positif, dan itu salah
FN = Nilai sebenarnya salah, dan model yang diprediksi salah.
Precision: menggambarkan akurasi antara data yang diminta dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model
Recall atau sensitivity :  Nilai  recall  yang  tinggi  menunjukkan  kecilnya  nilai  False  Negative  (terprediksi negative  sebenarnya  positive)  [9]  merupakan  salah  satu  penggambaran  keberhasilan  model  dalam menemukan kembali sebuah informasi
Berikut tahapan terakhir dari sebuah proses pengolahan data dimana data akan diuji secara akurasi dan visualisasi data yang sebelumnya telah diolah oleh algoritma Decision Tree dan SMOTE. Dimana teknik SMOTE bermanfaat untuk mengatasi masalah class imbalance problem (CIP). Untuk meningkatkan metode klasifikasi  SMOTE  memodifikasi  dataset  yang  tidak  sebanding  untuk  menciptakan  data  sintetik  yang  baru dari  kelas  minoritas.  Dimana  kemungkinan  data  kelas  minoritas  terduplikasi  atau overfitting [16].  Penulis menggunakan  tools  rapidminer  v.10.2  untuk  mengolah  data,  visualisasi  data  dan  menguji  akurasi  sehingga dapat memaksimalkan hasil penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 1. Akusisi Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  yang  pertama  dalam  penelitian.  Data  yang  diperoleh  merupakan  data sekunder  hasil  survey  yang  terdapat  pada  situs  kaggle  yang  di  upload  pada  pertengahan  tahun  2023.  Dan didapatkan hasil survey dari 100 sample pekerja yang bertujuan untuk mengetahui persentase jumlah pekerja yang memilih bekerja dari rumah (WFH) atau berkerja dari kantor (WFO) maupun keduanya.

## 2. Pre-processing
Pada  tahap  pre-processing,  atribut  yang  berupa  pertanyaan  survey  kemudian  disesuaikan  dengan  jenis datanya. Terdapat 11 atribut yaitu. Setelah itu penulis membagi data untuk kemudian diuji dengan perbandingan 5:5, dimana 50% data untuk training dan 50% data untuk testing sehingga menciptakan output penelitian yakni berupa sistem kerja yang dipilih oleh para pekerja terhadap pandemi covid-19 dalam bentuk pohon keputusan (decision tree).

## 3. Merancang Model
Agar  dapat  menampilkan  visualisasi  model  serta  menampilkan  akurasi  sebagai  langkah  pertama  untuk merancang  model  adalah  dengan  membuat  desain  model.  Berikut  desain  model  yang  akan  ditampilkan  pada gambar 3.1  yaitu menganalisa peningkatan kinerja pada model Decision Tree.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)

## Gambar 2 Model Proses Pengujian
Sumber: penulis
Pada  gambar  3.1  dataset  yang  telah  diunduh  dimasukkan  kedalam  repository  yang  ada  didalam rapidminer kemudian sesuiakan atribut dengan tipe datanya. Fenomena imbalance class terjadi pada kasus ini dimana  pola  yang  memilih  bekerja  secara  remote,  berkerja  secara  hybrid  dan  bekerja  dikantor  memiliki kemiringan data. Dimana kelas mayoritas mengabaikan kelas minoritas. Yaitu pada atribut “Which work type do  you  prefer  the  most?”  sebagai  label.  Guna  mengatasi  hal  tersebut  digunakan  Syntetic  Minority  Over- sampling        Technique  atau  operasi  SMOTE  Upsampling.  Terakhir  untuk  penentuan  akurasi  penulis menggunakan operasi performance.

## 4. Evaluasi
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persentase jumlah pekerja yang memilih bekerja dari rumah (WFH)  atau  berkerja  dari  kantor  (WFO)  maupun  keduanya  menggunakan  metode  klasifikasi  Decision  Tree, operator  performance  guna  mengetahui  hasil  dari  confusion  matriks  dan  teknik  penyeimbang  data  yakni SMOTE.  Berdasarkan faktor internal  maupun eksternal pasca pandemi yang membuat  sebagian pekerja lebih memilih  salah  satu  jenis  kerja.  Output  dari  evaluasi  ini  berupa  akurasi  perhitungan  data  dan  hasilnya  berupa visualisasi data.
Pada  pengujian  dengan  menggunakan  model  Decision  Tree  dan  SMOTE  Split  Data  dilakukan  split yaitu membagi data menjadi 2 subset atau partisi.

## Gambar 3 Split Data

## Sumber: Penulis
Split data salah satu metode untuk membagi data dari aspek yang ada sebagian mempengaruhi model klasifikasi pada algoritma pembelajaran mesin [17].  Split data adalah metode  yang akan membagi data  menjadi 2 yaitu data latih dan data uji. Pada gambar rasio yang diuji antara 0.1 (1:9) hingga 0.9 (9:1).
Tabel 1. Perbandingan Hasil Pengujian
Ratio Akurasi 0,1 (1:9) 69,23% 0,2 (2:8) 76,92% 0,3 (3:7) 71,79% 0,4 (4:6) 76,92% 0,5 (5:5) 83,08% 0,6 (6:4) 82,05% 0,7 (7:3) 76,92%
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)
0,8 (8:2) 75,00% 0,9 (9:1) 76,07%
Sumber: Penulis
Berdasarkan tabel 3.1 dan gambar 3.3. Pengujian yang dilakukan berdasarkan jumlah data pada tiap-tiap rasio.  Hasil  terbaik  dari  pengujian  ini  terletak  pada  ratio  0,5  (5:5)  atau  50%  sebagai  data  training  dan  50% sisanya  sebagai  data  testing  yang  memiliki  akurasi  83,8%.    Dari  table  di  bawah  tampak  yang  dapat  bekerja secara hybrid di prediksi 77,78% tetapi setelah dilakukan recall meningkat 84% atau benar dapat bekerja secara hybrid  lebih  besar.  Presentase  orang  yang  bekerja  di  rumah  atau  secara  remote  adalah  84%  namun  setelah dilakukan  recall  tetap  84%  dan  terakhir  orang  diprediksi  senang  bekerja  di  kantor  92,31%  namun  setelah dilakukan proses recall menghasilkan 80% terjadi penurunan, hal ini perlu lebih diperhatikan kinerja pada saat di kantor agar karyawan lebih efesien ketika bekerja.

## Gambar 4 Tabel Confusion Matriks
Sumber: Penulis
Gambar 5 Hasil Analisa Decision Three
Dari  gambar  terlihat  bahwa  beberapa  orang  walaupun  memilih  bekerja  di  rumah  tetapi  lebih  sesuai  untuk bekerja di kantor, begitupun sebaliknya.
Berikut merupakan perbandingan data yang memilih untuk bekerja dari rumah, bekerja di kantor dan hibrid bekerja dirumah dan dikantor.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)

## Gambar 6 Perbandingan Jumlah Prediksi
4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa, sebanyak 13% pekerja lebih memilih bekerja dari rumah,  25%  memilih  bekerja  dari  kantor  dan  27%  memilih  mode  kerja  campuran.  Serta,  pengujian  yang dilakukan Decision Tree dan SMOTE split data menghasilkan akurasi tertinggi hingga 83,08% yang terdapat pada ratio 0,5 (5:5) sehingga hasil akurasi ini masuk kedalam kriteria tepat dalam melakukan prediksi.

## Daftar Pustaka
[1] W.  Mckibbin  and  R.  Fernando,  “Crawford  School  of  Public  Policy  CAMA  Centre  for  Applied Macroeconomic  Analysis  The  Brookings  Institution  Centre  of  Excellence  in  Population  Ageing Research The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios *,” 2020.
[2] D.  Rianto  Rahadi,  “DILEMA  WORK  FROM  HOME  DIMASA  PANDEMI  STUDI  KAWASAN INDUSTRI BEKASI,” 2021. [Online]. Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jmbs
[3] D. Mustajab et al. , “THE INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED BUSINESS TIJAB Fenomena Bekerja  dari  Rumah  sebagai  Upaya  Mencegah  Serangan  COVID-19  dan  Dampaknya  terhadap Produktifitas Kerja Working from Home Phenomenon as an Effort to Prevent COVID-19 Attacks and Its Impacts on Work Productivity”.
[4] E.  Sutoyo,  M.  Asri  Fadlurrahman,  J.  Telekomunikasi  Jl  Terusan  Buah  Batu,  K.  Dayeuhkolot,  K. Bandung, and J. Barat, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Penerapan SMOTE untuk Mengatasi  Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi  Television  Advertisement  Performance  Rating Menggunakan Artificial Neural Network,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , vol. 6, no. 3, pp. 379–385, 2020.
[5] N. Indriani, E. Rainarli, K. Evita Dewi, T. dan Ilmu Komputer, and J. Dipati Ukur, “JURNAL INFOTEL Informatika-Telekomunikasi-Elektronika  Peringkasan  dan  Support  Vector  Machine  pada  Klasifikasi Dokumen,” Jurnal Infotel , vol. 9, no. 4, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.
[6] B.  H.  Mawaridi  and  M.  Faisal,  “Rekomendasi  Merk  Mobil  Untuk  Calon  Pembeli  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree,” Jurnal  Informatika ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  157–162,  Oct.  2023,  doi: 10.31294/inf.v10i2.16000.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1 (February 2024)
[7] A. Franseda, W. Kurniawan, S. Anggraeni, and W. Gata, “Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu Lintas,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin) , vol. 8, no. 3, p. 282, Jul. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40982.
[8] M.  Shuja,  S.  Mittal,  and  M.  Zaman,  “Effective  Prediction  of  Type  II  Diabetes  Mellitus  Using  Data Mining Classifiers and SMOTE,” 2020, pp. 195–211. doi: 10.1007/978-981-15-0222-4_17.
[9] Ni’ma Kholila, “Merdeka belajar twitter,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 252–261, 2021, Accessed: Oct. 11, 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.35457/antivirus.v15i2.1866
[10] P.  Ristoski  and  H.  Paulheim,  “Semantic  Web  in  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery:  A Comprehensive Survey.” [Online]. Available: https://ssrn.com/abstract=3199217
[11] A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Scientific Journal of Informatics , vol. 3, no. 1, 2016, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
[12] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 646, Dec. 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[13] E. Priyanti, “Penerapan Decision Tree Pada Penentuan Lokasi Waralaba,” JURNAL SWABUMI , vol. 11, no. 1, pp. 8–12, 2023.
[14] J. Han et al. , “Designing Data-Intensive Web Applications,” 2012.
[15] T. Iskandar Zulkarnain Maulana Putra, A. Farhan Bukhori, dan Ilmu Pengetahuan Alam, and U. Gadjah Mada,  “Model  Klasifikasi  Berbasis  Multiclass  Classification  dengan  Kombinasi  Indobert  Embedding dan  Long  Short-Term  Memory  untuk  Tweet  Berbahasa  Indonesia  (Classification  Model  Based  on Multiclass Classification with a Combination of Indobert Embedding and Long Short-Term Memory for Indonesian-language Tweets),” Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital (JISTED) , vol. 1, no. 1, pp. 1– 28, 2022, doi: 10.35912/jisted.v1i1.1509.
[16] C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  and  I.  R.  Widiasari,  “Analisis  sentimen  pada  rating  aplikasi  Shopee menggunakan metode Decision Tree berbasis SMOTE,” AITI: Jurnal Teknologi Informasi , vol. 18, no. Agustus, pp. 173–184, 2021.
[17] A. Nurhopipah and U. Hasanah, “Dataset Splitting Techniques Comparison For Face Classification on CCTV Images,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 14, no. 4, p. 341, Oct. 2020, doi: 10.22146/ijccs.58092.