## KOMPARASI METODE PEMBELAJARAN MESIN UNTUK IMPLEMENTASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PROMOSI JABATAN KARYAWAN
Pristian Luthfy Romadloni, Bagus Adhi Kusuma, Wiga Maulana Baihaqi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Amikom Purwokerto, Jl. Let. Jend. Pol. Soemarto, Purwokerto, Indonesia luthfypristian@gmail.com

## ABSTRAK
Di era industri 4.0, perusahaan multinasional dituntut untuk beradaptasi dengan kemajuan teknologi dan perlu untuk bergerak  cepat.  Jenjang  karier  karyawan  yang  seimbang  dengan  beban  kerja  dan  kebutuhan  karyawan  di  lapangan, merupakan  salah  satu  kunci  pertahanan  perusahaan.  Selama  ini  tidak  sedikit  divisi  pengelola  sumber  daya  manusia  di perusahaan yang menetapkan jenjang karier karyawan, dilakukan penilaian secara konvesional, yaitu dengan melihat nilai- nilai karyawan dari database perusahaan dan menimbang beberapa kriteria yang ada. Hal tersebut kemudian  memakan waktu yang cukup lama. Sedangkan permintaan untuk menentukan promosi jabatan akan ada di setiap bulan. Kemudian dari  masalah  tersebut,  dengan  menggunakan  data  penelitian  yang  di  peroleh  dari  perusahaan  PT.  Telkom  Akses  yang mana kriteria untuk promosi jabatan berbeda dengan perusahaan lain. Pada penelitian ini kami ingin memberikan solusi yaitu  membuat  perbandingan  atau  komparasi  metode  pembelajaran  mesin  untuk  implementasi  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  promosi  jabatan  karyawan,  dengan  menggunakan  media  aplikasi  Rapidminer  versi  9.10  dan  dua metode, Decision Tree dan Naïve Bayes . Besar harapan kami dapat menjadi referensi khasanah ilmu pengetahuan baru di bidang Pengelolaan Sumber Daya Manusia. Pada penelitian ini, didapatkan hasil akurasi yang tertinggi yaitu, pada metode Naïve Bayes dengan nilai akurasi 92.29%, nilai presisi 97.05% dan nilai recall 89.86%.
Kata kunci : Decision Tree, Komparasi, Naïve Bayes, Rapidminer, SDM.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  perushaan,  salah  satu  elemen  yang  sangat penting  yaitu  karyawan,  dimana  pengelolaan  Sumber Daya  Manusia/SDM  akan  sangat  mempengaruhi  banyak aspek  penentu  keberhasilan  di  perusahaan.  Dalam perencanaan serta usaha untuk memenuhi kebutuhan SDM dilakukan kenaikan jabatan karyawan yang dikelola secara profesional  sehingga  dapat  menentukan  mutu  serta kesuksesan perusahaan. Seleksi yang baik dan akurat dari kenaikan jabatan karyawan akan menghasilkan karyawan yang berkualitas untuk perusahaan [1].
Pada  perusahaan  PT.  Telkom  Akses,  proses penentuan kenaikan jabatan karyawan masih menggunakan  cara  konvensional.  Dimana  HR  Regional mengirim  data  usulan  promosi  jabatan  karyawan  yang kemudian  dikolektif  oleh  HR  Pusat  untuk  diolah  dan ditentukan yang berhak dan tidak berhak promosi. Dalam prakteknya,  dengan  jumlah  usulan  promosi  jabatan  di setiap bulan lebih dari 300 usulan, diperlukan waktu 10 – 20  menit  per  karyawan  untuk  mempertimbangkan karyawan yang berhak dan tidak berhak promosi, dimana waktu tersebut relatif cukup lama hanya menentukan satu orang, karena harus dilakukan validasi disetiap parameter pada setiap variabel.
Maka  dari  masalah  yang  ada,  pada  penelitian  ini dilakukan  komparasi  algoritma  pengambilan  keputusan menggunakan,  terdapat  dua  algoritma  pembanding  yaitu Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes,  dan  nantinya  dalam pengolahan  data  akan  dilakukan  menggunakan  software pendukung yaitu RapidMiner versi 9.10.
Pada  penelitian  ini,  terdapat  rumusan  masalah  yang dapat di garis bawahi, yaitu. Menggunakan komparasi dua
algoritma, Decision  Tree dan Naïve  Bayes pada  kasus penentuan  promosi/kenaikan  jabatan  untuk  mengetahui nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1 Score yang  terbaik. Karena pada penelitian ini, data penelitian yang digunakan berbeda variabel/parameter dengan data penelitian lain, hal tersebut  akan  mempengaruhi  penentuan  hasil  algoritma yang digunakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengelolaan Sumber Daya Manusia (SDM)
Pengelolaan  SDM  merupakan  suatu  proses dimana pencapaian tujuan organisasi melalui penggunaan manusia di dalamnya. Tujuan pengelolaan  karyawan,  agar  karyawan  memiliki kompetisi  serta  keahlian  yang  dibutuhkan  dalam mendukung  pekerjaannya.  Selain  itu  pengelolaan SDM  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  pendekatan strategis untuk pengelolaan aset yang paling berharga pada suatu organisasi, karena karyawan  yang bekerja untuk  organisasi  tersebut,  yang  secara  individu  atau tim  berkotribusi  terhadap  pencapain  yang  telah ditetapkan [2].

## 2.2. Pembelajaran Mesin
Pembelajaran  mesin  merupakan  teknik  untuk melakukan  inferensi  terhadap  data  dengan  pendekatan matematis. Pada intinya, pembelajaran mesin adalah untuk membuat  model  (matematis)  yang  merekflesikan  pola data.  Teknik  pembelajaran  mesin  juga  menjadi  semakin populer  akibat  kemampuan  komputasi  yang  terus meningkat [3].

## 2.3. Data Penelitian
Data  didefinisikan  sebagai  deskripsi  maupun keterangan  sebuah  objek  yang  belum  memiliki  makna secara utuh. Data dapat berupa angka, huruf/teks, gambar, suara,  maupun  lambang/simbol.  Data  akan  sangat menentukan  tingkat  validitas  keluaran  (output)  yang dihasilkan. Salah satu yang mententukan tingkat validitas yaitu kesesuaian antara jenis data dan tools analisys yang digunakan [4].

## 2.4. Klasifikasi Data
Klasifikasi  data  merupakan  pengelompokan  data berdasarkan  beberapa  aspek,  diantaranya:  berdasarkan sumber  data,  cara  memperolehnya,  waktu  pengumpulan, jenis data (data primer dan  sekunder  misalnya), dan  sifat data. Teknik Klasifikasi menggunakan algoritma pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  model  yang memberikan  hubungan  yang  paling  sesuai  antara himpunan  atribut  dan  label  kelas  dari  data  input.  Model yang  dibangun  dengan  sebuah  algoritme  pembelajaran haruslah  sesuai  dengan  data  input  dan  memprediksi dengan  benar  label  kelas  dari  record  yang  belum  pernah terlihat sebelumnya [5].

## 2.5. Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision  Tree digunakan  untuk memodelkan  persoalan  yang  terdiri  dari  berbagai serangkaian  keputusan  dan  mengarah  ke  solusi.  Tiap simpul  adalah  solusi  sedangkan  daun  adalah keputusan.  Konsep Decision  Tree yaitu  mengubah tumpukan  data  menjadi Decision  Tree yang mempresentasikan  aturan  -  aturan  dari  sebuah keputusan [6].
2.6. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  sebuah metode  klasifikasi  yang  menggunakan  metode probabilitas  statistik. Naïve  Bayes memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa  lampaunya  karena  hal  tersebut Naïve  Bayes dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Naïve Bayes ini  mempunyai  ciri  utama  yaitu  asumsi  yang sangat  kuat  akan  kemandirian/independensi  dari masing-masing kondisi/kejadian [7].

## 2.7. Perangkat Lunak RapidMiner 9.10
RapidMiner  bekerja  untuk  memberikan  solusi dengan  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text mining  dan  analisis  prediksi.  RapidMiner  menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada user sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik.
Pada  aplikasi  RapidMiner  terdapat  operator Cross Validation yang  merupakan  metode  statistik  dan digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  atau algoritma,  dimana  data  dipisahkan  menjadi  dua  subset yaitu data trainning dan data testing [8].
Biasanya Cross  Validation atau  K-fold  digunakan karena  dapat  mengurangi  waktu  komputasi  dengan  tetap menjaga  keakuratan  estimasi,  K-fold  dengan  K  =  10,
merupakan  salah  satu  yang  direkomendasikan  untuk pemilihan  model  terbaik  karena  cenderung  memberikan estimasi akurasi yang lebih baik dan terukur.
Pada  K- fold K=  10,  data  dibagi  menjadi  10 fold berukuran  sama,  sehingga  kita  memiliki  10 subset data untuk  mengevaluasi  kinerja  model  atau algoritma. Untuk masing-masing  dari  10 subset data  tersebut, Cross Validation akan  menggunakan  9 fold untuk  pelatihan  dan 1fold untuk pengujian seperti diilustrasikan pada Tabel 1. Skema Cross Validation .
Tabel 1. Skema Cross Validation .
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

## Data Testing DataTrainning
2.8. Confusion Matrix Confusion  Matrix digunakan  sebagai  pengukur kinerja  setelah  mengolah data  mining dengan  model klasifikasi.  Pada  dasarnya,  pengukuran  dengan Confusion  Matrix digunakan  untuk  memberikan informasi  perbandingan  dari  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  algoritma  yang  digunakan  dengan hasil  klasifikasi  sebenarnya.  Disajikan  pada  Tabel  2. Confusion Matrix.
Tabel 2. Confusion Matrix.
ACTUAL PREDICTED TRUE FALSE TRUE TP (True Positive) FP (False Positive) FALSE TN (True Negative) FN (False Negative)
Pada  tabel  di  atas,  terdapat  empat  istilah  yang merepresentasikan  hasil  proses  klasifikasi  pada confusion matrix, yaitu:
 True  Positive (TP),  data  positif  yang  diprediksi benar.
 True  Negative (TN),  data  negatif  yang  diprediksi benar.
 False  Positive (FP),  error  tipe  1,  data  negatif namun diprediksi sebagai data positif.
 False  Negative (FN),  error  tipe  2,  data  positif namun diprediksi sebagai data negatif.
Pada prakteknya confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall.
 Nilai akurasi, menggambarkan seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan dengan benar. Akurasi = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN)
 Presisi,  menggambarkan  akurasi  antara  data  yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh model.
Presisi = (TP) / (TP + FP)
 Recall atau  sensitivity,  menggambarkan  keberhasilan model dalam menemukan kembali sebuah informasi. Recall = TP / (TP + FN)
 F1 Score ,  merupakan  perbandingan  rata-rata  presisi dan recall yang dibobotkan
F1 Score = 2 * (Recall*Presisi) / (Recall +Presisi) [9].
Dikemukakan  oleh  Salma  Ghoneim  seorang karyawan di Microsoft, untuk memilih acuan perbandingan  performansi  algoritma  machine  learning yang akan dipilih dan tepat guna, yaitu:
 Pilih  algoritma  yang  memiliki  Akurasi  yang  tinggi jika, dataset yang  dimiliki  jumlah  data False Negatif dan False Positif yang sangat mendekati (Symmetric). Namun  jika  jumlahnya  tidak  mendekati,  maka sebaiknya gunakan F1 Score sebagai acuan.
 Pilih algoritma yang memiliki Presisi yang tinggi jika, menginginkan terjadinya True Positif dan sangat tidak menginginkan terjadinya False Positif.
 Pilih algoritma yang memiliki Recall yang tinggi jika, lebih memilih False Positif lebih baik terjadi daripada False Negatif. Recal l  digunakan  karena  lebih  baik algoritma  memprediksi positif tetapi sebenarnya  false daripada  algoritma  salah  memprediksi false padahal sebenarnya positif [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  alur  penelitian seperti  yang  disajikan  pada  Gambar  alur  penelitian komparasi  algoritma.  Alur  penelitian  ini  dimulai  dari observasi  data,  pengolahan  data  menjadi  data  set, pengujian  dengan  menggunakan cross  validation pada setiap model agoritma, diakhiri dengan evaluasi hasil dan perbandingan kinerja menggunakan confusion matrix .
Dapat  dijelaskan  diagram  alur  penelitian  ini  seperti yang telah disajikan di atas, sebagai berikut:
1.  Observasi, pada tahap ini dilakukan untuk mengumpulkan  data  sebagai  bahan  penelitian, observasi  ini  peneliti  melakukan  wawancara  dengan para  pihak  yang  berperan  di  penelitian  ini,  studi kepustakaan, hingga dokumentasi.
2.  Pengolahan  data,  setelah  tahap  observasi  selesai dilakukan  selanjutnya  adalah  pengolahan  data,  data mentah  yang  didapat  dari  hasil  observasi  diolah, diklasifikasikan berdasarkan atribut/parameter menjadi sebuah data set .
3.  Pengujian,  pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian algoritma  dengan  menggunakan  teknik Cross Validation . Dimana teknik tersebut membagi data set penelitian menjadi data training dan data testing.
4.  Evaluasi  dan  Perbandingan,  pada  tahap  ini  dilakukan pengamatan  hasil cross  validation dan  perhitungan dengan  metode confusion  matrix untuk  mengetahui metode  algoritma  yang  nilai  akurasi,  prediksi,  dan recall yang paling tinggi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengolahan Data
Pengolahan data pada penelitian ini, dilakukan secara klasifikasi dimana parameter atribut yang ditandai sebagai atribut  penting  dalam  penentu  pengambilan  keputusan. Pada  Tabel  3.  Atribut  parameter  penentu  keputusan dirincikan sebagai berikut.
Tabel 3. Atribut parameter penentu keputusan Variabel Atribut Parameter X1 Masa Kerja Dalam Tahun 2 Tahun/Lebih 2 Tahun Kurang X2 SK Terakhir None 1 Tahun Kurang 1 Tahun/Lebih X3 BPJS Sudah Terdaftar/Proses Belum Terdaftar X4 Jabatan Ada Formasi Penuh X5 Sumber Pengajuan Ada
Tidak Ada X6 Apraisal
C1 C2 C3 C4 C5 X7 Performansi P1 P2 P3
Y Status OK
NOK
Keterangan pada Tabel 3. Atribut parameter penentu keputusan,  terdapat  tujuh  variabel  X  dan  satu  varibel  Y yang dapat diuraikan sebagai berikut.
 X1,  yaitu  variabel  masa  kerja.  Pada  variabel  tersebut mempunyai  dua kategori,  yaitu 2 tahun kurang dan 2 tahun/Lebih.  Dimana  untuk  masa  kerja  dibawah  dua tahun, tidak dapat promosi jabatan.
 X2, yaitu variabel SK terakhir. Pada variabel tersebut mempunyai dua kategori,  yaitu 1 tahun kurang dan 1 tahun/lebih.  Dimana  untuk  rentang  waktu  karyawan menerima SK (Surat Keputusan) adalah satu tahun.
 X3, yaitu variabel BPJS mempunyai keterangan Sudah terdaftar/Diproses  dan  Belum  terdaftar.  Dimana variabel  ini  digunakan  untuk  memeriksa  kedisplinan karyawan  dalam  memperhatikan  jaminan  kesehatan dengan  mengurus  ke  divisi Human  Capital Management.
 X4,  yaitu  varibel  Jabatan.  Pada  variabel  tersebut mempunyai  dua  kategori,  yaitu  ada  dan  formasi Penuh. Dimana untuk promosi  jabatan, harus tersedia kuota  jabatan.  Untuk  mengetahui  ketersediaan  kuota jabatan,  informasi  tersebut  dapat  diperoleh  di  divisi Human Capital Management.
 X5, yaitu variabel Sumber (Nota dinas). Pada variabel tersebut mempunyai dua kategori, yaitu ada dan tidak. Nota  dinas  digunakan  untuk  memeriksa  atas rekomendasi  siapa  yang  mengusulkan  karyawan tersebut  promosi  jabatan.  Nota  dinas  hanya  dapat diterbitkan oleh level manajer ke atas.
 X6,  yaitu  variabel  Nilai  Kompetensi/Apraisal.  Pada variabel  tersebut  mempunyai  lima  kategori  yaitu  C1, C2,  C3,  C4,  dan  C5.  Dimana  C  adalah Competency /Kompetensi  kinerja  karyawan.  Nilai kompetensi  ini diambil  setiap enam  bulan  sekali, atas penilaian  dari  sesama  karyawan,  atasan,  dan  divisi Human Capital Management . C1 merupakan kategori Sangat Kompeten hingga C5 yang merupakan Sangat Tidak Kompeten.
 X7,  yaitu  variabel  Nilai  Performansi.  Pada  variabel tersebut mempunyai tiga kategori yaitu P1, P2, dan P3. Dimana  P  adalah Performance /Performansi  kinerja karyawan.  Nilai  performansi  ini  diambil  setiap  enam bulan  sekali,  atas  penilaian  dari  sesama  karyawan, atasan,  dan  divisi Human  Capital  Management .  P1 merupakan  kategori  performansi  Sangat  Baik  hingga P3 yang merupakan performansi Buruk.
 Y,  yaitu  variabel Status. Pada  variabel  ini  merupakan penentu dari  setiap  kategori  variabel di  atas. Variabel Y  mempunyai  dua  kategori,  yaitu  OK  dan Not OK (NOK).

## 4.2. Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  aplikasi  RapidMiner versi  9.10  dengan  metode Cross Validation dan menggunakan  dua  algoritma  yang  berbeda,  yaitu Naïve Bayes serta Decision  Tree .  Disajikan  pada  Gambar  2. Desain  model  perbandingan  algoritma  yang  digunakan pada penelitian ini.
Gambar 2. Desain model perbandingan algoritma
Dari gambar desain diatas, dapat dijabarkan menjadi beberapa tahap untuk pengujian pada penelitian ini, yaitu: a.   Data  Penelitian  yang  sudah  direduksi  dan  siap digunakan pada peneletian ini.
b. Multiply ,  digunakan  untuk  membuat  salinan  objek pada RapidMiner. Operator ini mengambil objek dari port input dan mengirimkan salinannya ke port output.
Setiap port yang  terhubung  membuat  salinan  yang tidak terikat.
c. Cross Validation , digunakan untuk melakukan validasi berulang  di  mana  dataset  dibagi  menjadi  banyak himpunan  atau  latih  dan  validasi.  Setiap  iterasi memvalidasi  satu  himpunan  data  dengan  himpunan yang tersisa sebagai data latih.
d. Result ,  pada  penelitian  ini  result  yang  ditampilkan adalah  model  dan performance dari  masing-masing algoritma yang digunakan untuk pengujian.
Dari  beberapa  tahap  di  atas,  pada  tahap  cross validation  terdapat  dua  katergori cross  validation yaitu Naïve  Bayes dan Decision  Tree .  Kemudian  disetiap kategori cross  validation dapat  dijabarkan  lagi  menjadi beberapa tahap.
Pada gambar di bawah ini, disajikan Gambar 3  dan Gambar 4. Proses cross validation pada Naïve Bayes .
Gambar 3. Proses cross validation pada Naïve Bayes
Proses cross validation pada Decision Tree .
Gambar 4. Proses cross validation pada Decision Tree .
Pada  dua  gambar  di  atas,  rangkaian  desain  hanya dibedakan di kolom training , kolom training diisi dengan metode Naïve  Bayes dan  metode Decision  Tree . Selanjutnya  pada  kolom testing diberi  operator Apply Model dan Performance . Dimana Apply Model digunakan untuk  menerapkan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya, menggunakan data  training dan  memiliki  tujuan mendapatkan  prediksi  pada data  testing yang  belum memiliki label. Sedangkan Performance digunakan untuk mengukur hasil kinerja model dan memberikan daftar nilai kriteria  kinerja  secara  otomatis  sesuai  tugas  yang diberikan.

## 4.3. Evaluasi Hasil Komparasi
Setelah  data  set  dan  desain  penelitian  dibuat, kemudian  dilakukan  penelitian  komparasi  perbandingan metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree. Penelitian  ini dilakukan  dengan Cross  Validation mulai  dari  K  =  2 hingga  K  =  10  dengan  jenis  pengambilan  tipe  sampel Automatic .  Hasil  dari  penelitian  didapatkan  sebagai berikut:
1.   Metode Naïve Bayes
Diketahui pada penelitian ini, terdapat tujuh atribut dan dua  class  dari  data  training  dengan  hasil  keterangan “OK” sebanyak 142 data dari 350 data sedangkan hasil dengan  keterangan  “NOK”  sebanyak  208  data  dari 350 data. Maka, dapat diperhitungkan bahwa: Class OK = 142 ÷ 350 = 0.406 Class NOT = 208 ÷ 350 = 0.594 Untuk  memprediksi  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes ,  sistem  akan  menggunakan  perhitungan. Jika  prediksi  nilai  OK  lebih  besar  dari  NOK  maka class data tersebut adalah OK. Begitu pula sebaliknya, jika  nilai  NOK  lebih  besar  dari  OK  maka class  data tersebut adalah NOK.
2.   Metode Decision Tree
Metode  Decision  Tree  pada  penelitian  ini  digunakan sebagai  pembanding  dari  metode  Naïve  Bayes. Disajikan pada Gambar 5. Model Decision Tree yang didapat dari RapidMiner.
Gambar 5. Model Decision Tree yang didapat dari RapidMiner
3.   Hasil Komparasi Hasil  Komparasi  yang  didapat  dari  penelitian  ini, dilakukan perbandingan dari Cross Validation dengan nilai  K  =  2  hingga  K  =  10.  Disajikan  pada  Tabel  4. Komparasi Cross Validation . Tabel tersebut menampilkan  hasil  komparasi  akurasi,  prediksi,  dan recall dari  metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree sebanyak sembilan kali perulangan.
Tabel 4. Komparasi Cross Validation K-Fold Naïve Bayes Decision Tree Akurasi Presisi  Recall  Akurasi  Presisi  Recall
2 91.14% 94.95%  89.90% 91.14% 95.86% 88.45%
3 92.01% 96.54%  89.91% 90.86% 97.98% 86.51%
4 92.27% 96.03%  90.87% 92.28% 98.44% 88.46%
5 91.14% 96.01%  88.95% 92.00% 98.45% 88.95%
6 91.42% 95.81%  89.90% 91.43% 98.51% 86.96%
7 92.29% 96.56%  90.38% 91.43% 98.03% 87.57%
8 92.31% 96.90%  89.90% 91.43% 97.30% 87.98%
9 91.72% 96.50%  89.43% 92.29% 98.43% 88.41%
10  92.29% 97.05%  89.86% 92.00% 97.95% 88.45%
Dari  Tabel  4.  Komparasi Cross  Validation di  atas dapat  dijelaskan  bahwa  pada  pengujian Cross Validation /K- fold dimulai  dari  nilai  K  =  2.  Setelah dilakukan  perhitungan  hingga  K=10,  metode Naïve Bayes dan  metode Decision  Tree memiliki  hasil perhitungan yang bersifat dinamis, dimana pada setiap uji coba nilai K- fold memiliki hasil yang berbeda.
Untuk memudahkan visualisai, hasil pengujian K-fold ditampilkan pada gambar di bawah ini.
a. Ditampilkan  pada  Gambar  6.  Grafik  Komparasi Akurasi.
Gambar 6. Grafik Komparasi Akurasi
b. Ditampilkan  pada  Gambar  7.  Grafik  Komparasi Presisi.
Gambar 7. Grafik Komparasi Presisi.
c. Ditampilkan  pada  Gambar  8.  Grafik  Komparasi Recall .
Gambar 8. Grafik Komparasi Recall
Dari tabel dan diagram di atas diketahui nilai akurasi, prediksi,  dan  recall  yang  tidak  terlampau  jauh,  diambil pada data K- fold ke sepuluh untuk mencari nilai F1 Score . F1 Scor e  merupakan  perbandingan  rata-rata  presisi  dan recall yang  dibobotkan.  Dengan  rumus  F1 Score =  2  * (Presisi  * Recall )  /  (Presisi  + Recall ).  Maka  dapat diketahui, sebagai berikut. A. Nilai F1 Score pada Naïve Bayes F1 Score = 2 * (Presisi * Recall) / (Presisi + Recall ) = 2 * (97.05% * 89.86%) / (97.05% + 89.86%) = 0.9331 B. Nilai F1 Score pada Decision Tree F1 Score  = 2 * (Presisi * Recall ) / (Presisi + Recall ) = 2 * (97.95% * 88.45%) / (97.95% + 88.45%) = 0.9295
Pada RapidMiner, ditujukan pada tabel dibawah  ini hasil dari K- fold , dengan nilai K = 10 dari Naïve Bayes .
Tabel 5. Hasil Perhitungan K-fold, K=10 Naïve Bayes accuracy: 92.29% +/- 3.82% (micro average: 92.29%)
true Ok true Nok class precision pred. Ok 136 21 86.62% pred. Nok 6 187 96.89% class recall 95.77% 89.90%
precision: 97.05% +/- 4.13% (micro average: 96.89%)
true Ok true Nok class precision pred. Ok 136 21 86.62% pred. Nok 6 187 96.89% class recall 95.77% 89.90%
recall: 89.86% +/- 4.34% (micro average: 89.90%)
true Ok true Nok class precision pred. Ok 136 21 86.62% pred. Nok 6 187 96.89% class recall 95.77% 89.90%
Pada  Tabel  5.  Hasil  Perhitungan  K-fold,  K  =  10
Naïve  Bayes ,  didapatkan  nilai  akurasi  92.29%  dengan kenaikan disetiap perulangan sebesar 3.82%, Nilai presisi 97.05%  dengan  kenaikan  disetiap  perulangan  sebesar 4.13%, dan  nilai recall 89.86% dengan kenaikan disetiap perulangan  sebesar  4.34%.  Serta  nilai  recall  masing  – masing kelas sebesar 95.77 % untuk kelas OK dan 89.90% untuk kelas NOK. Kemudian hasil tabel dibawah ini hasil dari K = 10 dari Decision Tree .
Tabel 6. Hasil Perhitungan K-fold, K=10 Decision Tree accuracy: 92.00% +/- 3.24% (micro average: 92.00%)
true Ok true Nok class precision pred. Ok 138 24 85.19% pred. Nok 4 184 97.87% class recall 97.18% 88.46% precision: 97.95% +/- 3.63% (micro average: 97.87%) true Ok true Nok class precision pred. Ok 138 24 85.19% pred. Nok 4 184 97.87% class recall 97.18% 88.46% recall: 88.45% +/- 4.06% (micro average: 88.46%) true Ok true Nok class precision pred. Ok 138 24 85.19% pred. Nok 4 184 97.87% class recall 97.18% 88.46%
Pada  Tabel  6.  Hasil  Perhitungan  K- fold ,  K  =  10 Decision  Tree,  didapatkan  nilai  akurasi  92.00%  dengan kenaikan  disetiap  perulangan  sebesar  3.24%,  nilai  presisi 97.95%  dengan  kenaikan  disetiap  perulangan  sebesar 3.63%, dan  nilai recall 88.45% dengan kenaikan disetiap perulangan sebesar 4.06%. Serta dan nilai recall masing – masing kelas sebesar 97.18 % untuk kelas OK dan 88.46% untuk kelas NOK.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  sebanyak  K  = 10  pada  setiap  algoritma Naïve  Bayes dan  metode Decision  Tree,  maka  metode Naïve  Bayes dapat diimplementasikan sebagai algoritma pengambil keputusan  untuk  promosi  jabatan  level Team  Leader di perusahaan, khususnya PT. Telkom Akses.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  setelah  ditentukan  parameter  – parameter  untuk  menentukan  promosi  jabatan  Team Leader dan dilakukan pengujian Cross Validation dengan nilai K = 2 hingga K=10, antara metode Naïve Bayes dan metode Decision  Tree .  Memiliki  hasil  perhitungan  yang bersifat dinamis, dimana pada setiap uji coba nilai K- fold memiliki  hasil  yang  berbeda,  serta gap hasil  komparasi akurasi,  presisi, recall tidak  terlampau  jauh  selanjutnya dipilih  nilai  F1 Score yang  terbaik.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dapat digunakan sebagai  algoritma  pengambil  keputusan  menentukan promosi  jabatan  level Team  Leader di  Perusahaan  PT. Telkom Akses.
Dengan  metode  pembelajaran  mesin  di  aplikasi RapidMiner  versi  9.10,  metode Naïve  Bayes mampu memangkas  waktu  dan  menghasilkan  keluaran
dengan  nilai  akurasi  yang  baik  untuk  menentukan promosi jabatan Team Leader .
Pada  penelitian  ini,  masih  banyak  kekurangan yang  seharusnya  dapat  menjadi  koreksi  untuk penelitian  lebih  lanjut.  Saran  yang  dapat  kami sampaikan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  adalah pembuatan sistem di berbasis web untuk implementasi  hasil  metode Naïve  Bayes sebagai metode  pengambilan  keputusan  promosi  jabatan Team Leader PT. Telkom Akses.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Widodo, Anang, A., & Misdram. (2019). Sistem
Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan  Metode  Profile  Matching  (Studi Kasus:  Pt.  Metsuma  Anugrah  Graha).  Jurnal Universitas Merdeka Pasuruan, 2.
[2] Suryani,  N.  K.,  &  Foeh,  J.  (2019).  Manajemen Sumber Daya Manusia: Tinjauan Praktis Aplikatif. Bali: Nilacakra.
[3] Yusuf,  M.,  &  Dari,  L.  (2019).  Analisis  data penelitian:  teori  &  aplikasi  dalam  bidang  perikanan. Bogor: Penerbit IPB Press.
[4] Prasetyowati, E. (2017). Data mining pengelompokan data untuk  informasi  dan evaluasi. Pamekasan: Duta Media Publishing.
[5] Putra,  J.  W.  (2020).  Pengenalan  Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning. Tokyo: ResearchGate.
[6] Yuswardi.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pada Teknologi Informasi. Padang: Get Press.
[7] Isa,  I.  G.  (2022).  Buku  Ajar  Sistem  Pendukung Keputusan. Pekalongan: Penerbit NEM.
[8] RapidMiner.  (2022,  Februari  11).  RapidMiner Documentation.  Retrieved  from  RapidMiner  9:
Operator Reference Manual: https://docs.rapidminer.com/latest/ studio/operators/rapidminer-studio-operator- reference.pdf
[9] Mustika.  (2021).  Data  Mining  Dan  Aplikasinya. Widina.
[10] Ghoneim,  S.  (2019,  April  2).  Accuracy,  Recall, Precision,  F-Score  &  Specificity,  which  to  optimize on? Retrieved Juli 14, 2022, from towardsdatascience:
https://towardsdatascience.com/accuracy-recall- precision-f-score-specificity-which-to-optimize-on- 867d3f11124.