## PENERAPAN ALGORITMA MENGGUNAKAN RAPIDMINER UNTUK KATEGORISASI KOMPOTENSI DASAR CPNS
Sidik Mahesa Putra, Muhammad Rendi, Depi Rusda Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Darwan Ali, Jalan Batu Berlian No. 10 Kota Sampit, Indonesia sidikmp88@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengkaji  penggunaan  data  mining  dalam  seleksi  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  (CPNS) diIndonesia,  khususnya  Universitas  Pattimura  pada  tahun  2021.  Pemerintah  dihadapkan  pada  tuntutan  untuk merekrut PNS berkualitas dan kompeten. Dalam konteks ini, penelitian membandingkan dua algoritma, yaitu K- Nearest Neighbor dan C4.5, untuk mengklasifikasikan kompetensi dasar CPNS.  Untuk empat kelas klasifikasi, hasil penelitian  menunjukkan bahwa  metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 mempunyai tingkat  akurasi sebesar  75%,  tingkat  kesalahan  klasifikasi  sebesar  5%,  recall  sebesar  97,14  persen,  kappa  sebesar  0,947,  dan presisi 93,94 persen. Temuan ini memberikan gambaran tentang efektivitas algoritma C4.5 dalam  mengurutkan konsekuensi  Pilihan  Kemampuan  Penting  (SKD)  anggota  CPNS  Perguruan  Tinggi  Pattimura.  Penelitian  ini menekankan  pentingnya  penggunaan  teknik  data mining  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  objektivitas  dalam proses seleksi PNS. Hasil ini mungkin memiliki implikasi positif dalam memastikan bahwa PNS yang direkrut memenuhi standar kompetensi yang diinginkan oleh pemerintah.
Kata kunci: Pegawai Negeri, RapidMiner, CPNS, Kompetensi

## 1. PENDAHULUAN
Pejabat berwenang Republik Indonesia berwenang  mengangkat  warga  negara  Indonesia menjadi  pegawai  dan  menugaskannya  dalam  jabatan yang sesuai dengan keahlian dan kualifikasinya, serta menerima  gaji  sesuai  dengan  undang-undang  dan peraturan      yang  berlakua  dalah  Pejabat  Pegawai Negeri  Sipil  (PNS)  di      Indonesia[1].  Pengalaman sebagai  seorang  pegawai  negeri  merupakan  hal menarik  bagi  berbagai  kelompok  di  Indonesia,  tidak lain  adalah  lulusan  baru  dan  mantan  siswa  sekolah menengah  pertama  dan  menengah  atas  di  seluruh negeri.  Oleh  sebab  itu,  setiap  tahun  dalam  seleksi CPNS, ribuan orang dapat bersaing untuk satu posisi di  lembaga  tertentu.  Keuntungan  menjadi  pegawai negeri  meliputi  pendapatan  yang  tetap,  manfaat pensiun,  perlindungan  dari  pemecatan  pegawai  tanpa alasan yang jelas, dan jalan karir yang jelas. Selain itu, sebagai  pegawai  negeri,  terdapat  banyak  keuntungan lainnya[2].  Saat  ini,  keterbatasan  jumlah  PNS  yang berkualifikasi adalah masalah yang dihadapi pemerintah. Itu telah menjadi suatu hal penting dalam tata  kelola  Indonesia.  Reformasi  rekrutmen  CPNS adalah salah satu reformasi penting yang harus segera dilakukan. Hal ini mengingat sebagian besar pegawai negeri  sipil  di  Indonesia  sedang  menjalani  proses pendaftaran  CPNS.  Pendaftaran  adalah  salah  satu bagian  penting  dari  teknik  dewan  bantuan  umum. Pemilihan calon pegawai negeri sipil yang mempunyai integritas tinggi dan kemampuan sumber daya manusia yang unggul merupakan tujuan rekrutmen CPNS. Hal ini dicapai melalui proses rekrutmen yang bertanggung jawab dan terbuka.
Bersamaan dengan   perkembangan teknologi, metode data      mining  menggunakan  teknik      klasifikasi  data
juga  telah  berkembang.  Berbagai  penelitian  telah dilakukan dalam konteks  ini. Sebagai contoh, sebuah penelitian tentang algoritma klasifikasi untuk validasi uang  kertas  mencapai  akurasi  yang  sangat  tinggi, dengan  hasil  akurasi  sebesar  98.5%  menggunakan metode  Decision  Tree  C4.5,        sedangkan  Neural Network mencapai   95%, dan Naive   Bayes mencapai 85%[3].  Selain  itu,  penelitian  lain  menggunakan teknik      data  mining  dengan  SVM  (Support  Vector Machine)  untuk      memprediksi  kompetensi  dasar CPNS dan mencapai akurasi   sebesar 43.33%[4]. Pada eksplorasi  kali  ini,  pelaksanaan  penanganan  gambar dan  pemesanan  menggunakan  K-Closest  Neighbor yang diunggulkan adalah dengan membangun aplikasi online  untuk  memisahkan  daging  sapi  dan  daging babi,  dan  berhasil  mengklasifikasikan  perbedaan antara   daging   sapi   dan daging babi   dengan akurasi 88.75% berdasarkan ekstraksi fitur tekstur[5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Proses  memperoleh  pengetahuan  dari  data fundamental  disebut  sebagai  data  mining.  Ini  adalah suatu  proses  di  mana  informasi  berharga  dan pengetahuan  terkait  ditemukan  dan  diidentifikasi dalam basis data besar dengan memanfaatkan teknik- teknik  seperti  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin[6]. Data Mining juga dapat  dipahami  sebagai  rangkaian  siklus  yang bertujuan  untuk  memisahkan  nilai  tambah  sebagai informasi  yang  sebelumnya  tidak  dapat  dibedakan secara fisik dari indeks informasi.
Pertumbuhan  pesat  dalam  bidang  data  mining didorong oleh berbagai faktor yang meliputi:
1. Pertumbuhan  Volume  Data  dalam  Batch: Kuantitas  data  yang  dihasilkan  secara  terus- menerus  semakin  meningkat,  baik  dalam skala perusahaan maupun global.
2. Penyimpanan  Data  dalam  Gudang  Data: Perusahaan  semakin  cenderung  menyimpan data  mereka  dalam  gudang  data  yang  dapat diandalkan.
3. Meningkatnya Akses Data melalui  Web dan Intranet:  Akses  mudah  ke  data  melalui  web dan intranet memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan data dari  berbagai sumber dan  menggunakannya  untuk  analisis  yang lebih baik.
4. Tekanan  Persaingan  Bisnis  dalam  Ekonomi Global:  Persaingan  bisnis  yang  ketat  dalam ekonomi global mendorong organisasi untuk mencari  cara-cara  baru  untuk  mendapatkan keunggulan kompetitif.
5. Kemajuan  Teknologi  Perangkat  Lunak: Kemajuan  dalam  perangkat  lunak  data mining  membuat  alat-alat  ini  lebih  mudah diakses  dan  digunakan  oleh  berbagai kalangan, tidak hanya oleh para ahli.
6. Pertumbuhan  Kapasitas  Komputasi  dan Media Penyimpanan: Perkembangan komputasi dan kapasitas media penyimpanan telah memungkinkan analisis data yang lebih kompleks dan menyeluruh.
Informasi  Data  Mining  dapat  dipecah  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan, yaitu:
1. Deskripsi: Tugas ini fokus pada usaha untuk menggambarkan pola dan tren yang terdapat dalam data. Peneliti dan analis data mencoba untuk memahami karakteristik data yang ada.
2. Estimasi:  Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi, namun berfokus pada variabel target numerik daripada kategorikal.
3. Prediksi:  Serupa  dengan  klasifikasi  dan estimasi,  namun  dalam  prediksi,  nilai hasilnya  terletak  di  masa  depan.  Tujuannya adalah  untuk  memprediksi nilai atau peristiwa yang akan terjadi.
4. Klasifikasi:  Dalam  klasifikasi,  terdapat variabel target berupa kategori.
5. Pengklusteran:  Pengklusteran  melibatkan pengelompokan  catatan  atau  objek  yang memiliki kesamaan.
6. Asosiasi:  Dalam  konteks  data  mining, asosiasi  adalah  tentang  menemukan  atribut yang  sering  muncul  bersama-sama  dalam data.

## 2.2. Klasifikasi
Pengklasifikasian  adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  memeriksa  perilaku  dan  atribut kelompok yang sudah ditentukan sebelumnya. Dengan menggunakan teknik ini, data yang telah dikelompokkan  dapat  diolah,  dan  berdasarkan  hasil
analisisnya, dapat dibuat aturan-aturan untuk mengklasifikasikan data baru ke dalam kelompok yang sesuai. Teknik ini sangat berguna dalam mengorganisir  dan  mengelompokkan  data  serta membuat proses klasifikasi data yang lebih efisien[7]. Pengklasifikasian  sering  juga  merujuk  pada  proses pencarian model atau fitur yang dapat menggambarkan serta membedakan kelas atau konsep data. Model   ini berasal  dari  analisis      serangkaian  data      pelatihan (yaitu     objek  data    yang  diidentifikasi  dengan  label kelas) dan digunakan   untuk memprediksi   label kelas objek yang   tidak diketahui.
Pada dasarnya, pengklasifikasian adalah menentukan  label  kelas  dari  rekaman  data  baru berdasarkan  data  yang  telah  diberi  label  kelas sebelumnya  [8].        Untuk  membuat      klasifikasi  dari data, langkah-langkah berikut dilakukan:
1. Kelas  adalah  variabel  dependen  atau  hasil dari pengklasifikasian.
2. Variabel prediktor adalah variabel independen.
3. Pola  atau  ciri  dari  data  yang  akan diklasifikasikan digunakan untuk menentukan.
4. Kumpulan  Data  Pelatihan:  Data  pelatihan terdiri  dari  contoh-contoh  data  yang  sudah memiliki label kelas yang diketahui.
5. Kumpulan DataUji: adalah informasi modern yang  akan  dijalankan  melalui  tampilan klasifikasi  setelah  penanganan  persiapan selesai. Tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan  data  ini  dan  menguji sejauh  mana  model  dapat  melakukan klasifikasi dengan benar.
6. Akurasi  model  yang  dihasilkan  dievaluasi untuk  menentukan  seberapa  baik  klasifikasi dilakukan.

## 2.3. Decision   Tree    (Pohon   Keputusan)
Pohon  Keputusan  (decision      tree)  adalah diagram  berstruktur  seperti  pohon  yang  mewakili setiap simpul sebagai atribut yang diuji, setiap cabang sebagai hasil dari pengujian tersebut, dan setiap daun sebagai  kelas  atau  distribusi  kelas  tertentu[9]. klasifikasi  menggunakan  pohon  keputusan  adalah teknik  klasifikasi  yang  sederhana  namun  banyak digunakan  dalam  berbagai  bidang.  Bagian  ini  akan menjelaskan  cara  kerja  pohon  keputusan  dan  metode pembuatannya.  Untuk  mengklasifikasikan  objek, sering  kali  sejumlah  pertanyaan  dilakukan  sebelum menentukan grup.
Pohon keputusan memiliki banyak variasi dalam modelnya  dengan  berbagai  tingkat  kemampuan  dan persyaratan.  Namun,  beberapa  karakteristik  umum yang  cocok  untuk  mengimplementasikan  pohon keputusan adalah:
1. Data  diwakili  sebagai  pasangan  atribut  dan nilai. Sebagai contoh, atribut data bisa berupa suhu  dengan  nilai  rendah.  Biasanya,  untuk satu  atribut,  terdapat  hanya  beberapa  tipe
nilai  yang  mungkin.  Misalnya,  Sifat  warna produk  alami  mungkin  memiliki  beberapa nilai  yang  dapat  dibayangkan  seperti  hijau, kuning, dan kemerahan.
2. Data  Keluaran  Diskrit:  Pohon  keputusan biasanya digunakan untuk kasus di mana data keluaran  atau  label  adalah  diskrit  atau memiliki  beberapa  kelas.  Contohnya  adalah klasifikasi  "ya"  atau  "tidak,"  "sakit"  atau "tidak  sakit,"  atau  "diterima"  atau  "ditolak." Meskipun pohon keputusan sering digunakan untuk  masalah  biner,  mereka  juga  dapat menangani lebih dari dua kelas.
3. Terdapat  nilai  yang  hilang  dalam  data. Misalnya,  dalam  beberapa  kasus,  kita mungkin tidak tahu nilai suatu atribut. Dalam situasi  ini,  pohon  keputusan  masih  dapat memberikan solusi yang baik.

## 2.4. Rapid Miner
RapidMiner  adalah  sebuah  aplikasi  data  mining yang bersifat open source atau sumber terbuka. Lisensi yang  digunakan  untuk  RapidMiner  adalah  AGPL (GNU  Affero  General  Public  License)  versi  3. Penelitian  dan  pengembangan  alat  ini  dimulai  oleh beberapa  individu,  termasuk  Ralf  Klinkenberg,  Ingo Mierswa,  dan  Simon  Fischer  dari  departemen kecerdasan  buatan  Universitas  Dortmund  pada  tahun 001,  dan  kemudian  diambil  alih  oleh  SourceForge. Pada  tahun        010-      011,  dalam  survei  KDnuggets, sebuah  media  data  mining,  Pencapaian  RapidMiner menduduki peringkat pertama sebagai alat data mining untuk proyek nyata adalah prestasi yang signifikan. Ini menunjukkan bahwa RapidMiner telah terbukti sangat efektif  dan  relevan  dalam  dunia  praktis  analisis  data dan data mining.
Dalam penerapannya, Rapid Miner memberikan metode  penambangan  informasi  dan  pembelajaran mesin yang menggabungkan ETL (Extricate, Change, Stack), preprocessing informasi, visualisasi, pemodelan  dan  penilaian.  Persiapan  penambangan informasi di Rapid Miner digambarkan dalam format XML  yang  dapat  diatur  melalui  antarmuka  grafis (GUI). Hal ini membuat penggunaan dan pengawasan alur  kerja  penambangan  informasi  menjadi  lebih mudah. Instrumen Rapid Miner disusun dalam dialek pemrograman  Java  dan  berkoordinasi  dengan  usaha dan wawasan penambangan informasi Weka.
Beberapa  solusi  yang      ditawarkan  oleh  Rapid Miner   adalah sebagai berikut:
 Integrasi data, Analitis ETL, Data   Analisis, dan pelaporan dalam   satu suite tunggal.
 Powerfull   tetapi memiliki   antarmuka pengguna grafis  yang      intuitif  untuk      desain  anakisis proses.
 Repositori   untuk prose,    data dan   penanganan meta   data.
 Hanya   solusi dengan   transformasi meta   data: lupakan   trail and   arror dan   memeriksa hasil yang telah   diinspeksi selama   desain.
 Hanya      solusi  yang      mendukung  on-the-fly kesalahan  dan      dapat  melakukan  perbaikan dengan cepat.    Lengkap dan   fleksibel: ratusan loading data,     transformasi data,     pemodelan data   dan metode   visualisasi data.
2.5. Algoritma   C4.5
Merupakan salah satu perhitungan yang digunakan  dalam  susunan  pohon  pilihan,  yang mengubah kebenaran dari sejumlah besar data menjadi struktur  pohon  pilihan  yang  menyesuaikan  dengan aturan.  Tujuan  utama  dari  pembentukan  pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 adalah untuk memudahkan pemecahan masalah dengan mengorganisir data dan aturan ke dalam struktur yang dapat dengan mudah diinterpretasikan dan digunakan untuk  pengambilan  keputusan.  Terdapat  beberapa tahapan  umum  dalam  menggunakan  algoritma  C4.5. Algoritma  C4.5  merangkum  prosesnya  dalam  tiga langkah:  mengubah  tabel  data  menjadi  pohon keputusan,  mengonversi  pohon  menjadi  aturan,  dan menyederhanakan  aturan[4  Secara  garis  besar, langkah-langkah  membuat  pohon  keputusannya pilihan dengan perhitungan C4.5 adalah:
1. Cari  tahu  berapa  banyak  informasi  berdasarkan kualitas  hasil  individu  dengan  keadaan  tertentu dalam berapa banyak informasi.
2. Pilih sorotan sebagai hub.
3. Buatlah cabang untuk setiap bagian hub.
4. Periksa apakah nilai entropi bagian hub adalah 0. Jika ya, tentukan daun yang bersangkutan.
5. Jika  nilai  entropi  hub  lebih  besar  dari  0,  ulangi siklus  dari  awal  hingga  semua  anggota  hub bernilai 0.
6. Sebagai node, pilih atribut dengan gain terbesar. Rumusnya menghitung gain atribut ialah sebagai berikut:
Informasi: S : entropi dari himpunan data A :  gain atribut yang akan dihitung n :  Jumlah segmen-A |Si| :  Jumlah kasus dalam paket ke-i |S| :  Jumlah kasus di-S
Perhitungan  nilai  entropi  dapat  dilihat      dalam persamaan   berikut.
Informasi: S : Nilai entropi dari himpunan data A :  Fitur n :  Jumlah Individu S pi : Sebatas Si sampai S

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tipe Penelitian
Jenis penelitian  yang diterapkan dalam studi  ini adalah  penelitian  kuantitatif.  Pendekatan  ini  fokus pada  pengumpulan  dan  analisis  data  dalam  bentuk tabel,  angka,  serta  diagram  untuk  menghasilkan temuan  penelitian.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga menggunakan  pendekatan  studi  literatur,  yang melibatkan pencarian dan pengumpulan referensi serta ide  dari  literatur  yang  ada  sebagai  panduan  untuk menyelesaikan  penelitian.  Dengan  demikian,  kedua pendekatan  ini  digunakan  secara  bersamaan  untuk memberikan pemahaman komprehensif dan mendukung hasil penelitian.

## 3.2. Sumber dan Bahan Penelitian
Sumber  dan  bahan  penelitian  untuk  studi  ini mencakup data hasil seleksi kompetensi dasar (SKD) pada seleksi CPNS Universitas Pattimura tahun 2021. Terdapat 350 peserta yang menjadi subjek penelitian. Untuk  mengolah  data,  penelitian  ini  menggunakan aplikasi Rapid Miner.

## 3.3. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang ada dalam penelitian ini terdiri dari 8 atribut yang diambil dari hasil tes SKD. Berikut  merupakan  daftar  atribut  data  yang  ada  pada Tabel 1:
Tabel 1 Atribut Data No Atribut Tipe Data 1 No Peserta 16 Digit Number Nama String 3 Pendidikan Alphanumeric 4 TWK Number 5 TIU Number 6 TKP Number 7 Total Number 8 keterangan P/L, P, TL, TH

## 3.4. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dilakukan dengan pendekatan Pengungkapan  Informasi  dalam  Basis  Data  (KDD). KDD  dapat  menjadi  strategi  untuk  menemukan  dan membedakan desain informasi yang dapat dimanfaatkan  sebagai  informasi.  KDD  melibatkan lima  tahap  utama,  yaitu  Pemilihan  (Selection),  Pra- pemrosesan (Preprocessing), ransformasi (Transformation),  Data  mining,  dan  Evaluasi[10]. Untuk  melihat  struktur  KDD  yang  dijelaskan  dalam berikut:
Gambar 1  Knowledge Discovery in Database
Informasi:
1. Tahap  utama  adalah  memilih  informasi  yang relevan  dan  sesuai  dengan  sasaran  yang diselidiki.
2. Pra-pemrosesan adalah pada tahap ini, data yang telah  terpilih  akan  dipersiapkan  untuk  analisis lebih lanjut.
3. Transformasi Data yang sudah dipersiapkan akan diubah menjadi format yang sesuai untuk analisis data mining.
4. Data  mining  adalah  inti  dari  proses  KDD.  Data mining  melibatkan  penggunaan  teknik-teknik khusus  untuk  menggali  pola  dan  informasi berharga dari data yang telah dipersiapkan.
5. Evaluasi  adalah  hasil  dari  analisis  data  mining dievaluasi  untuk  memastikan  keakuratan  dan relevansinya terhadap tujuan penelitian.
4. HASIL PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Data
Informasi  yang  dapat  jika  digunakan  untuk mengklasifikasikan  ujian  Pilihan  Kompetensi  Dasar (SKD)  CPNS  di  Perguruan  Tinggi  Pattimura  Tahun 2021  terdiri  dari  350  informasi  dengan  8  kualitas. Persiapan klasifikasi dilakukan dengan menggunakan program Rapid Miner Studio adaptasi 9. Dengan data ini  dan  menggunakan  RapidMiner  Studio,  penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan klasifikasi data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang hasil ujian SKD CPNS.

## 4.1.1. Model Algoritma   Decision Tree
Model  yang  dibuat  dengan  menggunakan perangkat  lunak  Rapid  Miner  melibatkan  beberapa operator  seperti  Set  Role,  Split  Data,  Decision  Tree, Apply Model, dan Performance. Gambar 3 menunjukkan operator Retrieve Data   yang digunakan dalam proses data mining.
Gambar 2 Model Algoritma Decision Tree
Operator  pengatur  peran  digunakan  untuk mengubah  peran  dari      satu  atau  lebih  atribut  yang berperan  sebagai  'deskripsi',  yaitu  atribut  yang mengubah      peran  dari  target  peran.  Operator pemisahan  data  digunakan  untuk  membagi      data menjadi  partisi  dengan  rasio  0,7  dan  ,3.  Dalam penelitian  ini,  Operator  Pohon  Keputusan  digunakan
untuk membuat model Pohon Keputusan. Selanjutnya, Operator Penerapan Model digunakan untuk menerapkan  model  Pohon  Keputusan  tersebut  ke dalam  kumpulan  data.  Evaluasi  kinerja  model dilakukan  dengan  menggunakan  Operator  Kinerja, yang  mencakup  metrik-metrik  seperti  Akurasi,  Galat Klasifikasi, Kappa, Ingat, dan Presisi. Melalui evaluasi ini, penelitian dapat menilai sejauh mana model Pohon Keputusan  mampu  mengklasifikasikan  hasil  ujian SKD CPNS dengan tingkat akurasi dan efisiensi yang sesuai.

## 4.1.2. Model   Tree
Model  Pohon  dalam  konteks  ini  merupakan representasi struktural hasil dari pemrosesan data SKD menggunakan  algoritma  Pohon  Keputusan  dalam RapidMiner.  Dalam  struktur  pohon  ini,  kelas-kelas hasil  klasifikasi  dibedakan  menjadi  empat  kategori: P/L  (memenuhi  ambang  batas  dan  memenuhi  syarat untuk  berpartisipasi  dalam  Seleksi  Kompetensi Bidang/SKB), P (memenuhi ambang batas), TL (tidak memenuhi ambang batas), dan TH (tidak ada). Model Pohon ini memberikan penjelasan tentang bagaimana hasil  klasifikasi  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel seperti TIU, TWK, TKP, dan total. Dalam representasi visualnya, Model Pohon dimulai dari akar, yang dalam konteks  ini  adalah  variabel  TWK,  dan  memiliki cabang-cabang  yang  mengarah  ke  daun-daun  pohon, masing-masing  mewakili  kategori  klasifikasi  seperti P/L,  TL,  P,  dan  TH..    Gambar  menunjukkan  Model Pohon yang dihasilkan dari proses dalam RapidMiner, sementara  Tabel  menyajikan  hasil  klasifikasinya. Model Pohon ini membantu dalam memahami faktor- faktor  yang  memengaruhi  hasil  klasifikasi  SKD CPNS,  sementara  tabel  memberikan  detail  hasil klasifikasinya  berdasarkan  kategori  yang  telah disebutkan.
Gambar 3 Model Tree
Dalam Tabel, terdapat penjelasan mengenai hasil klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  Model  Pohon.  Hasil klasifikasi  ini  dinyatakan  melalui  sejumlah  kondisi nilai yang digunakan untuk menentukan keanggotaan dalam  kelas-kelas  tertentu.  Ketika  salah  satu  dari kondisi nilai tersebut terpenuhi, data akan diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  yang  sesuai.  Kelas P/L,  P,  dan  TH  memiliki  satu  kondisi  nilai  tunggal untuk  klasifikasinya,  yang  berarti  hanya  ada  satu syarat yang harus dipenuhi agar data termasuk dalam kelas tersebut. Di sisi  lain, Kelas TL memiliki empat kondisi  nilai  yang  berbeda  untuk  klasifikasinya.  Ini
berarti  ada  empat  kriteria  yang  harus  dipenuhi  agar data  diklasifikasikan  ke  dalam  Kelas  TL.  Dengan demikian,  Tabel  memberikan  detail  tentang  kondisi- kondisi  ini  dan  cara  data  diklasifikasikan  ke  dalam berbagai kelas berdasarkan nilai-nilai yang ada.
Tabel 1 Hasil Klasifikasi No  Kelas Nilai 1 P/L TWK >13&&TIU >77&&TKP >165&&TWK 6&& TH TWK <13 3 P Total <38 4 TL TWK >13&&TIU<77
TWK >13&&TKP >165 TWK>13&&TIU<77&&TKP>165&&TWK <6

## 4.1.3. Performa Model Decision Tree
Kinerja  model  Pohon  Keputusan  dalam mengklasifikasikan hasil ujian SKD dievaluasi dengan menggunakan  matriks  kebingungan  dan  beberapa indikator  kinerja,  seperti  akurasi,  galat  klasifikasi, kappa, ingat, dan presisi. Ini membantu dalam menilai sejauh mana model tersebut efektif dalam mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  hasil  ujian SKD  dengan  akurat.  Tabel  3  menampilkan  kinerja model  Pohon  Keputusan,  sementara  Tabel  4  berisi matriks kebingungannya.
Tabel 2 Performa Model Decision Tree No Jenis Perfoma Nilai 1 Accuracy 75% Classification error 5% 3 Kappa 0,947 4 Recal 97,14% 5 Precision 93,94% Tabel 3  Confusion Matrix True P/L P TL TH P/L 34 0 0 0 P 1 1 0 0 TL 0 0 31 0 TH 0 0 0 9
Sebagian dari kinerja dalam Tabel 3 diambil dari Matriks Kebingungan   dalam Tabel 4. Kinerja akurasi adalah nilai akurasi dari model yang digunakan. Nilai akurasi  yang  diperoleh  adalah  75,0%,  menunjukkan bahwa  model      ini  sangat  baik  dalam  memprediksi hasil.  Kinerja  model  dapat  diukur  dengan  beberapa metrik.  Galat  klasifikasi  merupakan  ukuran  tingkat kesalahan  yang  ditemukan  dalam  model.  Dalam konteks  ini,  jika  terdapat  sedikit  kesalahan  dalam model,  nilai  galat  klasifikasi  yang  diperoleh  adalah sebesar  5,0%..  Kinerja  Kappa  adalah  ukuran  yang dinormalisasi  dari  akurasi  model.  Nilai  Kappa  yang diperoleh adalah sekitar 0,947, mendekati nilai 1. Nilai Kappa mendekati kesempurnaan, menandakan bahwa model  ini  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan data. Selanjutnya, nilai Recall dan Presisi  juga  merupakan  metrik  penting.  Nilai  Recall sebesar  94,84%  menunjukkan  kemampuan  model
dalam  mengidentifikasi  semua  contoh  positif  secara benar.  Sementara  itu,  nilai  Presisi  sebesar  95,79% mengukur kemampuan model untuk mengidentifikasi contoh  positif  dengan  benar  dari  semua  yang diidentifikasi  sebagai  positif.  Dengan  hasil  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  ini  mempunyai  kinerja  yang sangat baik dalam mengklasifikasikan ujian SKD yang dihasilkan,  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  nilai Kappa  yang  mendekati  kesempurnaan,  serta  nilai Recall dan Presisi yang sangat baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  kejadian  dan  wacana,  pemeriksaan ini  melibatkan  350  anggota  SKD  dengan  8  kualitas dalam  klasifikasi  CPNS  Perguruan  Tinggi  Pattimura 2021.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  hasil SKD peserta terpilih   dapat diklasifikasikan menjadi 4 kelas dengan menggunakan   model pohon keputusan. Nilai  kinerja  dari  model  Pohon  Keputusan  yang diperoleh  adalah  Akurasi  75,0%,  Galat  Klasifikasi  = 5,0%,   Kappa = 0,947,    Recall = 97,14%, Presisi = 93,94%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  Algoritma Pohon  Keputusan  cocok  digunakan  sebagai  model klasifikasi  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  juga dapat  dikembangkan  dengan  mengimplementasikan algoritma  data  mining  lain  seperti  Naive  Bayes,  K- Means,  KNN  untuk  melakukan  perbandingan  kinerja di  antara  algoritma-algoritma  tersebut.  Selanjutnya, penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  pengembangan lebih  lanjut  dengan  mengaktualisasikan  perhitungan penambangan informasi lainnya seperti Naive Bayes, K-Means,  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk melakukan  perbandingan  kinerja  di  antara  berbagai algoritma  tersebut.  Hal  ini  dapat  memberikan wawasan tambahan tentang metode mana yang paling sesuai  untuk  mengklasifikasikan  hasil  ujian  SKD CPNS  Universitas  Pattimura  atau  bahkan  untuk penelitian lebih lanjut dalam domain ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  M.  Kusuma,  “Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil (PNS)  Di  Kantor  Badan  Kepegawaian  Daerah Kabupaten  Kutai  Timur,” eJournal  Adm. Negara , pp. 1388–1400, 2013.
[2]  T. Kristiana, “Penerapan Profile Matching Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil (Pns),” J. Pilar  Nusa  Mandiri  Vol.  XI,  No.2  Sept.  2015 PENERAPAN , vol. 11, no. 2, pp. 161–170, 2015.
[3]  K.  Sani,  W.  Wahyu  Winarno,  and  S.  Fauziati, “Analisis Perbandingan Algoritma Classification Untuk Authentication Uang Kertas (Studi Kasus: Banknote  Authentication),” J.  Inform. ,  vol.  10, no. 1, pp. 1130–1139, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i1.a3344.
[4]  R.  R.  Fiska,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk  Memprediksi  Siswa  yang  Berpeluang Drop  Out  (Studi  Kasus  di  SMKN  1  Sutera),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 15–23, 2017, doi: 10.33372/stn.v3i1.200.
[5]  D.  Alverina,  A.  R.  Chrismanto,  and  R.  G. Santosa,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan CART  dalam  Memprediksi  Kategori  Indeks Prestasi  Mahasiswa,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  76–83,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.
[6]  S.  H.  Ha  and  S.  H.  Joo,  “A  hybrid  data  mining method  for  the  medical  classification  of  chest pain,” World  Acad.  Sci. Eng. Technol. ,  vol.  37, pp. 608–613, 2010.
[7]  A.  Haditsah,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin menggunakan Metode Naïve Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[8]  T.  Dudkina,  I.  Meniailov,  K.  Bazilevych,  S. Krivtsov, and A. Tkachenko, “Classification and prediction of diabetes disease using decision tree method,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2824, pp. 163–172, 2021.
[9]  E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang, “Decision  Support  System  and  Intelligent System,” Penerbit:  Andi,  Yogyakarta .  p.  936, 2010.
[10]  R.  D.  Syah,  “Metode  Decision  Tree  Untuk Klasifikasi Hasil Seleksi Kompetensi Dasar Pada Cpns  2019  Di  Arsip  Nasional  Republik Indonesia,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 25, no.
2, pp. 107–114, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i2.2750.