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)
Implementasi Algoritma Decision Tree Dalam Optimasi

## Penilaian Kinerja Operasional
Rijwan Maulana 1 , Cian Ramadhona Hassolthine 2 , Muhammad Ikhwani Saputra 3
PJJ Informatika 1 ,  PJJ Informatika 2 , PJJ Informatika 3
Universitas Siber Asia 1 , Universitas Siber Asia 2 , Universitas Siber Asia 3
Rijwanmaulana91@gmail.com 1 , Cianhassolthine@lecturer.unsia.ac.id 2 ,
muhammadikhwani@lecturer.unsia.ac.id 3
Received: December 20, 2023 . Revised: January 31, 2024 . Accepted: February 12, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.1 (2024), Pp.161-174
Abstrak: Perusahaan  saat  ini  mendapatkan  banyak  manfaat  besar  jika  mengadopsi sistem-sistem  digital  dalam  operasionalnya.  Politeknik  LP3I  Jakarta  contohnya, sebuah  lembaga  pendidikan  yang  menerapkan  digitalisasi  dalam  optimasi  penilaian kinerja  operasional  oleh  Auditor.  Penilaian  audit  manual  akan  memakan  waktu  dan tenaga  yang  signifikan.  Penerapan  algoritma  cerdas,  seperti Decision Tree ,  telah menjadi  kunci  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  pengambilan keputusan  dalam  penilaian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi efektivitas  penilaian  kinerja  operasional  dengan  mengidentifikasi  masalah  tersebut, penelitian ini menerapkan implementasi dari algoritma Decision Tree . Decision Tree , yang  telah  berkembang  melalui  serangkaian  algoritma  seperti  contohnya  C5.0, menjadi pilihan yang tepat karena mampu membuat keputusan berdasarkan kondisi- kondisi  tertentu  dari  data  yang  diinput.  Metode Decision  Tree dan  Algoritma  C5.0 yang  akan  membantu  proses  perhitungan  berdasarkan  kriteria-kriteria  secara  cepat dan ideal dalam  menentukan  penilaian. penerapan ini dapat meminimalkan kegiatan audit  manual,  menghemat  waktu,  dan  meningkatkan  akurasi  evaluasi  kinerja operasional. Hasil dari penelitian ini adalah efisiensi yang lebih tinggi dalam proses penilaian kinerja operasional, memungkinkan Auditor untuk fokus pada aspek-aspek strategis  dan  analisis  mendalam.  Dengan  demikian,  Politeknik  LP3I  Jakarta  dan institusi  serupa  dapat  merasakan  dampak  positif  dari  integrasi  teknologi  dalam pengelolaan  operasional  mereka,  mendukung  kemajuan  dan  peningkatan  mutu layanan pendidikan .
Kata  kunci: Algoritma  C5.0,  Kinerja,  Optimasi,  Pohon  Keputusan,  Penilaian Operasional
Abstract: Companies  nowadays  derive  significant  benefits  from  adopting  digital systems  in  their  operations.  Politeknik  LP3I  Jakarta,  for  example,  an  educational institution,  has  implemented  digitalization  to  optimize  operational  performance assessments  by  auditors.  Manual  audit  assessments  consume  significant  time  and effort.  Applying  intelligent  algorithms,  such  as  Decision  Tree,  has  become  key  to enhancing  efficiency  and  accuracy  in  decision-making  during  assessments.  The objective of this research is to evaluate the effectiveness of operational performance assessments  by  identifying  and  addressing  these  issues,  implementing  the  Decision Tree algorithm. Decision Tree, which has evolved through a series of algorithms like C5.0, is the appropriate choice as it can make decisions based on specific conditions
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)
from  the  input  data.  The  Decision  Tree  method  and  C5.0  Algorithm  will  help  in rapidly  and  accurately  calculating  assessments  based  on  criteria.  This implementation  can  minimize  manual  audit  activities,  save  time,  and  improve  the accuracy  of  operational  performance  evaluations.  The  outcome  of  this  research  is higher  efficiency  in  the  operational  performance  assessment  process,  allowing auditors  to  focus  on  strategic  aspects  and  in-depth  analysis.  Thus,  Politeknik  LP3I Jakarta  and  similar  institutions  can  experience  positive  impacts  from  technology integration in their operational management, supporting progress and enhancing the quality of educational services.
Keywords: Decission  Tree,  C5.0  algorithm,  performance,  optimization,  operational assessment

## I. PENDAHULUAN
Politeknik  LP3I  Jakarta  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  berpusat  di  Jakarta.  Politeknik  LP3I bergerak  di  bidang  pendidikan  dengan  total  48  lokasi  di  seluruh  Indonesia.  Dalam  mengelola  perusahaan tersebut di perlukanlah karyawan yang ahli di bidangnya, selain mahir di perlukan juga Key Performance Index ( KPI ) dalam menunjang kinerja agar dapat termonitor dan mudah untuk melakukan pengembangan dalam suatu hal  yang  dirasa  kurang  baik  maka  diadakanlah  team  audit  untuk  menjaga performance tim  operasional.  Salah satu  permasalahan  dalam  melakukan  audit online adalah  masih  adanya  pemberian  nilai  yang  kurang  tepat sasaran,  dikarenakan  proses  penilaian  masih  menggunakan  metode  manual  sehingga  tidak  efesien  dalam  segi waktu  yang  menyebabkan  tidak  tepatnya  pemberian  nilai  kinerja  pada  operasional.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut maka dibutuhkan suatu sistem dengan algoritma yang dapat membantu penilaian yang real dan objektif kepada  tim  operasional.  Dalam  sistem  ini  dihitung  menggunakan data  mining dengan  algoritma  C5.0. Data mining merupakan  proses  iterative  dan  interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sempurna, bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar [1]-[2]. Algoritma Decision Tree telah berkembang dan diarahkan untuk meningkatkan akurasi melalui peningkatan penambahan algoritma [3], jika dibandingkan penggunaan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine dalam transformasi digital audit Pendidikan, karena menggunakan dua metode berbeda untuk mengidentifikasi keunggulan dan kelemahan masing-masing algoritma, ditemukan bahwa Decision Tree memberikan hasil yang lebih  baik  dalam  konteks  penilaian  kinerja  operasional  di  lembaga  pendidikan.Penjelasan  ini  didasarkan  pada keunggulan Decision  Tree dalam  menangani  data  yang  kompleks  dan  memberikan  keputusan  yang  mudah diinterpretasikan,  algoritma  ini  dapat  secara  dinamis  mengoptimalkan  penilaian  kinerja  operasional  sesuai dengan perubahan-perubahan yang terjadi seiring waktu dalam lingkungan pendidikan yang terus berkembang. Kejelasan  struktur  pohon  keputusan  memungkinkan  para  pemangku  kepentingan,    dengan  mudah  memahami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penilaian  kinerja  operasional.  Hal  ini  penting  dalam  transparansi  dan akuntabilitas di lembaga pendidikan.
Maka  dari  itu  dalam  konteks  penelitian  ini,  pemilihan  algoritma Decision  Tree untuk  diimplementasikan dalam  optimasi  penilaian  kinerja  operasional  didasarkan  pada  keyakinan  bahwa  kejelasan  struktur  pohon keputusan,  adaptabilitas  terhadap  perubahan,  dan  kemampuan  interpretatifnya  akan  memberikan  kontribusi positif  yang  signifikan.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  konteks pengelolaan operasional di Politeknik LP3I Jakarta dan institusi serupa dengan menghadirkan solusi yang efektif untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  penilaian  kinerja  operasional.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini juga  diharapkan  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih  mendalam  tentang  integrasi  teknologi  dalam pendidikan  dan  dampaknya  terhadap  peningkatan  mutu  layanan  pendidikan. Decision Tree dianggap  sebagai pendekatan  yang  tepat  untuk  menghadapi  tantangan  dalam monitoring progress operasional,  memberikan landasan  yang  kuat  untuk  efisiensi,  akurasi,  dan  keterbacaan  yang  diperlukan  dalam  konteks  evaluasi  kinerja operasional di lingkungan Politeknik LP3I Jakarta.
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)
II. METODE DAN MATERI 2.1 Metode
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan beberapa tahap yaitu analisis masalah, pengumpulan data, solusi, dan pengujian, metode ini dapat dilihat pada gambar 2.1:
Gambar 2. 1 Metode Penelitian
2.2 Materi
1. Decision Tree
Decision Tree adalah  struktur flowchart yang  menyerupai Tree (pohon),  dimana  setiap  simpul  internal menandakan  suatu  tes  pada  atribut,  setiap  cabang  merepresentasikan  hasil  tes,  dan  simpul  daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas. Alur pada Decision Tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun  yang  memegang  prediksi  [4].  Alur  pada Decision tree ditelusuri  dari  simpul  ke  akar  ke  simpul  daun yang  memegang  prediksi  kelas. Decision tree adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk pengklasifikasian  dan  prediksi  karena  memiliki  kemudahan  dalam  interpretasi  hasil  [5]. Decision Tree digunakan untuk mempelajari klasifikasi dan prediksi pola dari data dan menggambarkan relasi dari variabel atribut x dan variabel target y dalam bentuk pohon [6].
2. Algoritma C5.0
Merupakan  penyempurnaan  algoritma  sebelumnya  yang  dibentuk  oleh  Ross  Quinlan  pada  tahun  1987, yaitu ID3 dan C4.5. Dalam memilih atribut untuk pemecah objek dalam beberapa kelas harus dipilih atribut yang  menghasilkan  information gain paling  besar  akan  terpilih  sebagai root bagi node selanjutnya. Algoritma ini dimulai dengan semua data yang dijadikan akar dari pohon keputusan sedangkan atribut yang dipilih akan menjadi pembagi bagi sampel tersebut. [7]-[8]. C5.0 menghasilkan tree dengan jumlah cabang
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)
per node bervariasi.  C5.0  memerlukan  variable  kontinyu  sama  dengan  yang  dilakukan  oleh CART ,  tetapi untuk  variable  kategorika  C5.0  memperlakukan  nilai  variable  kategorikal  sebagai splitter [9].  Proses  yang dilakukan  dalam  menentukan gain yang  tertinggi  ialah  terlebih  dahulu  hitunglah entropy keseluruhan  dari setiap atribut kemudian hitunglah gain yang tertinggi. Berikut adalah rumus entropy dan gain : a. Entropy
Entropy (S) ∑ 𝑝𝑖  log 2 (𝑝𝑖) 𝑚 𝑖=1 …….. (1) Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S b. Gain Gain (S,A)=Entropy(S)
∑ |𝐷𝑗| 𝐷 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)
𝑦
𝑗=1 ……………(2)
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  tahapan  ini  analisa  masalah  disebut  juga  sebagai  suatu  proses  untuk  mencari  penyebab  masalah  yang  di hadapi.  Sebagai  mana  telah  dijelaskan  pada  bagian  pendahuluan  bahwa  Politeknik  LP3I  Jakarta  bergerak  di bidang  pendidikan  dimana  pemberian  penilaian  kinerja  pada  operasional  belum  tepat  sasaran,  salah  satu faktornya  ialah  penilaian  tidak  terpenuhi  dan  kurangnya  sumber  daya  manusia  serta  pengetahuan.  Pemberian nilai  diperoleh  berdasarkan  beberapa  variable  yaitu evidence ,  temuan,  kuartal  ke1,  dan  kuartal  kE2.  Dengan menggunakan  algoritma  C5.0  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengklasifikasi  permasalahan  untuk memberikan penilaian yang objektif. Proses klasifikasi dalam pengambilan keputusan menjadi beberapa kriteria berdasarkan kategori yang sudah di tentukan dari sample data.

## 3.2 Pengumpulan data
Penelitian ini bertujuan  untuk  mengumpulkan data  terkait  penggunaan algoritma Decision Tree dalam analisis kinerja operasional di Politeknik LP3I Jakarta. Metode pengumpulan data melibatkan survei terstruktur kepada para  auditor dan  staf  administrasi  yang  terlibat  dalam  proses  penilaian  kinerja.  Selain  itu,  data  historis  kinerja operasional juga dikumpulkan dari basis data institusi untuk melatih model Decision Tree . Berikut sample data yang berhasil dikumpulkan dapat dilihat pada table 3.1:
Tabel 3. 1 Sample Data KPI
KPI Evidence Temuan kuartal ke1 kuartal ke2 Hasil pengadaan dan pemakaian standar operating system (OS) dan aplikasi standar APPROVE Baik Cukup Cukup Valid Pemutakhiran dan perawatan peralatan APPROVE Tidak Cukup Baik Valid
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)
pendidikan dan riset belum memadai Sistem tata kelola sarana dan prasarana jaringan informasi NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid Sarana dan prasarana ruang kelas yang tersedia belum memadai untuk penyelenggaraan Kurikulum Merdeka Belajar-Kampus Merdeka NOT APPROVE Baik Cukup Baik Invalid
Belum ada keterpaduan program S1, S2,
dan S3 yang dapat menarik lulusan S1 untuk melanjutkan ke program pendidikan yang lebih tinggi yang berpotensi menjadi tenaga peneliti potensial NOT APPROVE Tidak Baik Baik Valid Belum meratanya persepsi dosen dalam penyelangaraan Kurikulum Pendidikan Tinggi (KPT) yang berlaku secara nasional APPROVE Tidak Cukup Baik Valid Belum ada Prosedur Operasional Baku (POB) untuk evaluasi kurikulum NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid Promosi dan desiminasi hasil riset dan pengembangan masih terbatas NOT APPROVE Baik Baik Cukup Valid Masih rendahnya jumlah guru besar, serta peneliti tamu asing APPROVE Tidak Sangat Baik Sangat Baik Invalid Masih rendahnya jumlah pengajar Program Pendidikan Vokasi yang menghasilkan riset terapan bekerja sama dengan asosiasi profesi dan industri NOT APPROVE Tidak Cukup Baik Valid Kebijakan dana dan sistem tata kelola bidang pengmas belum mampu menarik proyek kerja sama secara maksimal NOT APPROVE Tidak Baik Sangat Baik Invalid Pemanfaatan peluang kerja sama dengan pihak ketiga (pemerintah atau industri) masih harus ditingkatkan NOT APPROVE Baik Cukup Cukup Invalid Penerapan reward and punishment perlu disempurnakan mengikuti dinamika organisasi agar tercipta budaya kinerja organisasi dan pemangku kepentingan NOT APPROVE Tidak Sangat baik Sangat Baik Valid
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)
yang lebih baik
tercipta budaya berkualis/quality culture untuk perbaikan yang terus menerus dan berkesinambungan NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid Sinergi fungsi dan koordinasi antar unit kerja NOT APPROVE Baik Baik Cukup Invalid melakukan inovasi terkait percepatan GB dan LK APPROVE Tidak Cukup Cukup Invalid Pengelolaan aset belum mampu mendukung pemasukan dana secara signifikan NOT APPROVE Baik Baik Cukup Invalid Belum optimalnya sistem informasi manajemen terpadu dan berbasis teknologi informasi yang mendukung integrasi sistem keuangan, APPROVE Tidak Sangat Baik Sangat Baik Valid Belum optimalnya sistem informasi manajemen terpadu dan berbasis teknologi informasi yang mendukung integrasi sistem perencanaan, APPROVE Tidak Cukup Cukup Invalid Belum optimalnya sistem informasi manajemen terpadu dan berbasis teknologi informasi yang mendukung integrasi sistem pengadaan barang dan jasa, NOT APPROVE Baik Sangat Baik Sangat Baik Valid
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  dijelaskna  bahwa  data  yang  didapatkan  ialah  data  KPI  dengan  penilaiaanya, data  tersebut  sudah  diproses  secara  perubahan  data  dalam  bentuk  kategori  berdasarkan  kriteria  yang  sudah dijelaskan sebelumnya. Berikut data kategori yang sudah diubah.
Tabel 3. 2 Kriteria Evidence Audit
Evidence Kategori kelayakan Audit Approve APPROVE Audit Not Approve NOT APPROVE
Tabel 3. 3 Kriteria Temuan
Temuan
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)
Baik
Tidak
Tabel 3. 4 Kriteria kuartal 1
Kuartal ke1
Sangat Baik
Baik
Cukup
Tabel 3. 5 Kriteria Kuartal 2
Kuartal ke1
Sangat Baik
Baik Cukup

## 3.3 Solusi
Setelah  dijelaskan  kategori  berdasarkan  kriteria-kriteria  dari  tabel  di  atas.  Maka  akan  dibuat  pohon  keputusan untuk  menentukan  pemberian  nilai.  Adapaun  tahapan  yang  dilakukan  ialah  memilih  atribut  sebagai  akar, berdasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  tersebut.  Untuk  mendapatkan  nilai gain ,  maka  dicari terlebih  dahulu  nilai  dari entrophy .  Maka  nilai entrophy dan gain yang  didapatkan  digunakan  sebagai  akar dalam  membuat  pohon  keputusan.  Berikut  ini  perhitungan  nilai entrophy dan gain menggunakan  rumus  yang sudah dijelaskan : Proses perhitungan mencari nilai T ropy total dan kriteria: 1. Menghitung Entropy Total Entropy total dihitung berdasarkan jumlah data valid dan invalid Total KPI : 20 Jumlah kategori valid : 12 Jumlah kategori invalid : 8
E(total) = (− 12 20 ∗ log 2 ( 12 20 )) +   (− 8 20 ∗ log 2 ( 8 20 ))
E(total) = 0,970951
2. Menghitung Entropy Kelayakan
a. Kategori Not Approve
E(total) = (− 8 13 ∗ log 2 ( 8 13 )) +   (− 5 13 ∗ log 2 ( 5 13 ))
= 0,96124
b. Kategori Approve
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)
E(total) = (− 4 7 ∗ log 2 ( 4 7 )) +   (− 3 7 ∗ log 2 ( 3 7 ))
= 0,98523 3. Menghitung Entropy Temuan
a. Kategori Tidak
E(total) = (− 6 11 ∗ log 2 ( 6 11 )) +   (− 5 11 ∗ log 2 ( 5 11 ))
= 0,99403 b. Kategori Baik
E(total) = (− 6 9 ∗ log 2 ( 6 9 )) +   (− 3 9 ∗ log 2 ( 3 9 ))
= 0,9183
4. Menghitung Entropy Kuartal ke1
a. Kategori Cukup
E(total) = (− 4 8 ∗ log 2 ( 4 8 )) +   (− 4 8 ∗ log 2 ( 4 8 ))
= 1 b. Kategori Baik
E(total) = (− 5 8 ∗ log 2 ( 5 8 )) +   (− 3 8 ∗ log 2 ( 3 8 )) = 0,95443
c. Kategori Sangat Baik
E(total) = (− 3 4 ∗ log 2 ( 3 4 )) +   (− 1 4 ∗ log 2 ( 1 4 ))
= 0,81128
5. Menghitung Entropy Kuartal ke2
d. Kategori Cukup
E(total) = (− 2 7 ∗ log 2 ( 2 7 )) +   (− 5 7 ∗ log 2 ( 5 7 )) = 0,86312
e. Kategori Baik
E(total) = (− 7 8 ∗ log 2 ( 7 8 )) +   (− 1 8 ∗ log 2 ( 1 8 ))
= 0,54356
f. Kategori Sangat Baik
E(total) = (− 3 5 ∗ log 2 ( 3 5 )) +   (− 2 5 ∗ log 2 ( 2 5 ))
= 0,97095
Proses perhitungan mencari nilai gain masing masing tropy : 1. Gain Validasi =0,970951
(− 13 20 ∗ 0,96124 ( 13 20 )) +   (( 7 20 ) ∗ 0,98523))
= 0,69098
2. Gain Temuan
= 0,970951
(− 11 20 ∗ 0,99403 ( 11 20 )) +   (( 9 20 ) ∗ 0,9183))
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)
= 0,83747 3. Gain Kuartal ke1
=0,970951
(( 8 20 ) ∗ 1 + (( 8 20 ) ∗ 0,95443) +   (( 4 20 ) ∗ 0,81128))
= 1,11498 4. Gain Kuartal ke2
=0,970951
(( 7 20 ) ∗ 0,86312 + (( 8 20 ) ∗ 0,54356) +   (( 5 20 ) ∗ 0,97095))

## = 1,12902
Setelah selesai perhitungan maka dihasilkan nilai Entropy dan gain sebagai berikut :
Tabel 3. 6 Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Variabel Jumlah Valid Invalid Entorpy Gain Total 20 12 8 0,97095 Validasi 0,69098 NOT APPROVE 13 8 5 0,96124 APPROVE 7 4 3 0,98523 Temuan 0,83747 Tidak 11 6 5 0,99403 Baik 9 6 3 0,9183 Kuartal ke1 1,11498 Cukup 8 4 4 1 Baik 8 5 3 0,95443 Sangat Baik 4 3 1 0,81128 Kuartal ke2 1,12902 Cukup 7 2 5 0,86312 Baik 8 7 1 0,54356 Sangat Baik 5 3 2 0,97095
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa kriteria dengan  nilai gain tertinggi adalah  Kuartal ke2  yaitu 1,12902. Dengan demikian Kuartal ke2 dapat menjadi node akar. Ada 3 nilai kategori dari Kuartal ke2 yaitu cukup, baik, sangat baik. Setelah dilakukan perhitungan maka terbentuk pohon keputusan seperti pada gambar di bawah ini.
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  node  1  diatas  kriteria  dengan  nilai gain tertinggi  adalah  menjadi node akar.  Ada  1  nilai  kategori  dari Kuartal ke2 yaitu baik belum ada hasil keputusan, maka masih perlu dilakukan perhitungan selanjutnya. Node di atas belum terlihat keputusan yang dominan dari setiap keterangan yang di pilih. Maka harus mencari kembali nilai entrophy dan gain dari  setiap  kriteria  hasil  pekerjaan  yaitu  =  baik,  karena  baik  memiliki  jumlah  paling besar.
Tabel 3. 7 Sampel data (kategori baik) KPI Evidence Temuan kuartal ke1 kuartal ke2 Hasil Pemutakhiran dan perawatan peralatan pendidikan dan riset belum memadai APPROVE Tidak Cukup Baik Valid Sistem tata kelola sarana dan prasarana jaringan informasi NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid pengadaan dan pemakaian standar operating system (OS) dan aplikasi standar NOT APPROVE Baik Cukup Baik Invalid Pemutakhiran dan perawatan peralatan pendidikan dan riset belum memadai NOT APPROVE Tidak Baik Baik Valid Belum meratanya persepsi dosen dalam penyelangaraan Kurikulum Pendidikan Tinggi (KPT) yang berlaku secara nasional APPROVE Tidak Cukup Baik Valid Belum ada Prosedur Operasional Baku (POB) untuk evaluasi kurikulum NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid Pengelolaan aset belum mampu mendukung pemasukan dana secara signifikan NOT APPROVE Tidak Cukup Baik Valid Belum optimalnya sistem informasi manajemen terpadu dan berbasis teknologi informasi yang mendukung integrasi sistem pengadaan barang dan jasa NOT APPROVE Baik Baik Baik Valid
Setelah  menghitung  nilainya,  berikut  ini  adalah  tabel  perhitungan  nilai entropy dan gain dengan  rumus  yang sudah dijelaskan sebelumnya. Tabel ini di buat berdasarkan kategori yang dihitung yaitu kategori baik.
Tabel 3. 8 Hasil perhitungan Node 2 Node 1 Variabel Jumlah Valid Invalid Entorpy Gain Kuartal ke2 Baik 8 7 1 0,543564 Validasi 0,056048 NOT APPROVE 6 5 1 0,650022
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)
APPROVE 2 2 0 0 Temuan 1,949204 Tidak 4 4 0 0 Baik 4 3 1 0,811278 Kuartal ke1 0,137925 Cukup 4 3 1 0,811278 Baik 4 4 0 0 Sangat Baik 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  diatas  kriteria  =  Temuan  memiliki  nilai gain tertinggi,  maka  untuk  root  selanjutnya  pada pohon keputusannya dapat terlihat pada gambar berikut ini:
Gambar 3. 2 Node 2
Dengan memperhatikan pada gambar 2, pohon keputusan tersebut merupakan keputusan terakhir yang terbentuk. Maka basis pengetahuan atau aturan yang terbentuk yaitu:
1. Jika Kuartal ke2= baik, maka hasil = valid
2. Jika Kuartal ke2 = sangat baik, maka hasil = valid
3. Jika Kuartal ke2 = cukup
 Jika Temuan = tidak, maka hasil = invalid
 Jika Temuan = baik
 Kuartal ke1 = baik, maka hasil = valid
 Kuartal ke1 = cukup, maka hasil = invalid

## 3.4 Pengujian
Pengujian ini dilakukan  menggunakan  sampel data dari beberapa  kriteria yang digunakan, ini dilakukan  untuk menentukan  apakah  sampel  tersebut  mempunyai  hasil  keputusan  yang  sama.  Pengujian  ini  menggunakan program Rapidminer . Berikut tampilan program dan hasil pengujian:
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)
a. Pertama import sample data dengan ekstensi excel kedalam rapidminer , kemudian sesuaikan kategori dan ubah role pada kolom hasil. Berikut hasil import data dapat dilihat pada gambar 3.3.
Gambar 3. 3 Result import sample data
b. Kemudian tambahkan modeling decision tree pada halaman proses, agar bisa mendapat result gambar decision tree.
Gambar 3. 4 Modeling algoritma 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)
c. Berikut ini hasil pohon keputusan
Gambar 3. 5 Hasil pohon keputusan
d. Hasil pada aplikasi Kelola KPI
Operasional  melakukan  input  angka  pada  kuartal  ke1  /  dan  atau  ke2,  dan  melampirkan  dokumen evidence.

## Gambar 3. 6 Halaman update nilai KPI
Dari  hasil input operasional  sistem  akan  melakukan  perhitungan  untuk  penilaiannya,  kemudian  akan menampilkan data tersebut pada halaman utama.
Gambar 3. 7 Halaman utama
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)

## IV. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang sistem penilaian kinerja di Politeknik LP3I Jakarta. Identifikasi hambatan dan solusi implementasi Algoritma Decission T ree memberikan kontribusi positif dalam  meningkatkan  akurasi  penilaian  operasional,  pemantauan  kinerja,  dan  pertumbuhan  profesionalisme. Selain itu, dapat disimpulkan bahwa penerapan Algoritma Decision Tree dalam penilaian kinerja operasional di Politeknik LP3I Jakarta juga memberikan manfaat tambahan berupa penghematan waktu dan sumber daya yang dapat  dialokasikan  untuk  kegiatan-kegiatan  lain  yang  strategis.  Dengan  demikian,  tidak  hanya  meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam penilaian, tetapi juga membuka peluang untuk pengembangan inisiatif-inisiatif baru yang mendukung peningkatan mutu layanan pendidikan secara keseluruhan.

## REFERENSI
[1] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2019.
[2]  R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Memanfaatkan  Metode  Association  Rule  untuk  Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa, vol. 3, no. 1, p. 89, 2019, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[3] Rabcan, J.; Levashenko, V.; Zaiteseva, E.; Kvassay, M.; Subbotin, S. Application of Fuzzy Decission Tree for Signal Classification. IEEE Trans. Ind. Inform. 2019, 15, 5425-5434.
[4]  P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining  Decision  Tree  Dengan  Classification  Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota Tim  Paduan  Suara,”  Innov.  Res.  Informatics,  vol.  1,  no.  2,  pp.  63–  69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[5] P. Studi, T. Informatika,  U. Harapan, and M. Sumatera, “Decision Tree Penentuan  Masa Studi Mahakaryawan Prodi Teknik Informatika  ( Studi Kasus : Fakultas Teknik  dan Komputer Universitas Harapan Medan ),” vol. 5341, no. April, pp. 16–24, 2019.
[6]  I. Sutoyo, F. T. Informasi, U. Bina, and S. Informatika, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI,” vol. 14, no. 2, pp. 217–224, 2019.
[7]  A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Ramadhani,  “Implementasi  Algoritma  C5  .  0  Dalam  Klasifikasi Pendapatan Masyarakat ( Studi Kasus : Kelurahan Mesjid Kecamatan Medan Kota ),” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 13, pp. 192–198, 2019.
[8]  P.  W.  Kastawan,  D.  M.  Wiharta,  and  M.  Sudarma,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  pada  Penilaian  Kinerja Pegawai  Negeri  Sipil,”  Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro,  vol.  17,  no.  3,  p.  371,  2019,  doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[9]  F.  Hadi,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menganalisa  Pemberian  Pinjamana  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma  C5  .  0  (  Studi  Kasus :  Koperasi  Jasa  Keuangan  Syariah  Kelurahan  Lambung  Bukik  ),”  J.
KomTekInfo, vol. 4, no. 2, pp. 214–223, 2018