## KAJIAN PERANCANGAN RULE KENAIKAN JABATAN PADA PT. ABC

## Harry Dhika
Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Universitas Indraprasta PGRI Email: dhikatr@yahoo.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  tentang  cara  membuat rule atau  aturan  menggunakan  algoritma  C4.5 terhadap  kenaikan  jabatan  pada  salah  satu  perusahaan  swasta.  Luaran  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah metode  atau rule C4.5    (pohon  keputusan)  yang  digunakan  dalam  penentu  atau  membantu  mengambil keputusan  serta  menentukan  kenaikan  jabatan  karyawan.  Data  dianalisis  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer  yakni  salah  satu  perangkat  lunak  berbasis open  source .  Dalam  menentukan  kelayakan kenaikan  jabatan  pada  perusahaan,  digunakan  metode  penelitian Data  Mining dengan framework KDD sehingga  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  dan  presisinya.  Dengan  adanya  hasil  penelitian  maka  dapat memberikan  konstribusi  bagi  instansi  terkait  untuk  dapat  melakukan  pemilihan  mitra  kerja  dengan  baik dan  tepat  sasaran  sehingga  kesulitan  dalam  menentukan  kelayakan  kenaikan  jabatan  dapat  teratasi, terutama masalah terkait pengalaman kerja, kualitas kerja, dan hal-hal lain.
Kata  kunci: algoritma c4.5, data mining , kenaikan jabatan, rapidminer.

## ABSTRACT
This  study  discusses  about  how  to  create  a  rule  by  using  the  C4.5  algorithm  promotion  on  one private  company.  Outcomes  of  this  research  is  a  method  or  rule  C4.5  (decision  tree)  are  used  in determining or help make decisions and determine employee promotions. Data were analyzed using the software  RapidMiner  one  based  on  open  source  software.  This  study  uses  the  concept  of  Data  Mining with KDD framework so as to determine the feasibility of a promotion in the company to determine the level of accuracy and precision. With the research results  can contribute to the relevant agencies to be able  to  work  with  a  good  selection  of  partners  and  targeted  so  that  the  difficulty  in  determining  the feasibility of a promotion can be resolved, especially issues related work experience, quality of work, and other things.
Keywords: c4.5 algorithms, data mining, increase position, rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  sebuah  aset  yang  sangat  berharga  dan  sangat strategis  sehingga  dapat  menentukan  sehat  atau  tidaknya  sebuah  perusahaan  jika  dilihat  dari  asetnya. Pengembangan sumber daya manusia tentunya harus terencana dan berkelanjutan hal tersebut merupakan kebutuhan perusahaan dimasa depan. Dalam perusahaan karyawan merupakan aset, sumber daya manusia yang  harus  dijaga  dengan  baik.  Untuk  menjaga  sumber  daya  manusia  maka  dibutuhkan  manajemen perencanaan,  pengangkatan  karyawan  baru,  melakukan  seleksi,  melakukan  orientasi,  melakukan pelatihan, pendidikan, penilaian kerja, dan melakukan promosi jabatan.
Perusahaan  melakukan  evaluasi  atau  melakukan  penilaian  terhadap  seluruh  karyawan,  penilaian kerja  pada  karyawan  ( performance  appraisal )  merupakan  bagian  yang  sangat  penting  karena  dengan kualitas karyawan yang baik maka akan diperoleh hasil kerja yang baik. Target Perusahaan akan tercapai, kelangsungan perusahaan dan regenerasi dari karyawan dapat terlaksana dengan baik.
Seiring  dengan  menjaga  aset,  karyawan  dalam  perusahaan  akan  merasa  nyaman  jika  diperlakukan dengan  baik,  adil  dan  jujur  tentunya  dengan  mendapat  peluang  untuk  diperhatikan  dalam mengembangkan karir di perusahaan tersebut. Setiap karyawan pasti menginginkan penghargaan terutama promosi  jabatan  sehingga  dapat  bekerja  dengan  maksimal  dan  memajukan  nama  perusahaan.  Dari  hal tersebut  perlunya  dilakukan  kajian  mendalam  sehingga  kepuasan  karyawan  yang  berujung  majunya sebuah  perusahaan  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  membuat  sebuah rule atau  sistem  informasi kenaikan  atau  promosi  jabatan.  PT.  ABC  merupakan  sebuah  perusahaan  swasta  nasional  yang  sangat aktif.  Bergerak  dibidang  jasa  pengiriman  barang  dan  memiliki  28  cabang  anak  perusahaan  sehingga banyak sekali dibutuhkan karyawan muda yang berprestasi dan berfikir kreatif. Perusahaan yang berada di  tanah  air  ini  menggunakan  jalur  darat,  laut  dan  udara.  Dengan  karyawan  yang  tersebar  dari  sabang
sampai marauke diperlukan tata kelola atau manajemen yang baik untuk menjaga aset perusahaan. Dalam perusahaan  ini  proses  kenaikan  jabatan  atau  promosi  jabatan  dilakukan  dasarnya  hanya  bersifat kekeluargaan,  karena  mayoritas  seluruh  pimpinan  di  setiap  wilayah  merupakan  karib  kerabat  yang dikedepankan.  Dari  hal  tersebut  dapat  dilihat  kurangnya  profesionalisme  kerja  yang  dapat  membuat perusahaan kedepannya akan sulit berkembang dengan baik tanpa memperhatikan kejujuran kerja, masa kerja  keahlian,  disiplin  dan  usia.  Proses  kenaikan  yang  ada  selama  ini  sangat  dirasakan  betul  kurang efektif manfaatnya oleh karena itu perlunya perbaikan dalam sisi promosi jabatan.
Melihat dari situasi dan kondisi yang cukup memprihatinkan dimana perkembangan karir karyawan merupakan  suatu  hal  yang  penting  dan  harus  diperhatikan  oleh  karena  itu  perlu  dikaukan  pengambilan keputusan [7] atau dilakukan kajian atau penelitian mendalam dengan menggunakan algoritma C4.5 dari Data  Mining dan  menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Pada  penelitian ini  pengambilan  keputusan  kenaikan  jabatan  menggunakan  menggunakan  metode  algoritma  C4.5    yang nantinya  dalam  pengolahan  data  akan  dilakukan  menggunakan  software  pendukung  yaitu  Rapidminer versi 5.1
Setiap  lembaga  atau  perusahaan  pasti  bekerja  dengan  data,  perusahaan  yang  sudah  cukup  lama tentunya  juga  memiliki  data  yang  banyak,  data  dalam  perusahaan  tersebut  semakin  lama  akan  semakin menggunung  atau  semakin  menumpuk  dan  disimpan  tiap  harinya,  tiap  bulannya  dan  tiap  tahunnya. Tentunya  data  perusahaan  tersebut  sangat  sayang  sekali  jika  di  buang,  karena  data    tersebut  merupakan aset berharga dari perusahaan apalagi jika data tersebut tidak digunakan sama sekali, untuk itu data yang jumlahnya sudah cukup banyak dan menggunung dapat digunakan kembali dengan cara menambangnya.
Data  Mining atau  menambang  data  didefinisikan  sebagai  metode  yang  digunakan  untuk mengekstraksi informasi prediktif tersembunyi pada database , ini adalah teknologi yang sangat potensial bagi  perusahaan  dalam  memberdayakan  data warehouse -nya. Data  Mining disebut  sebagai  proses ekstraksi  pengertahuan  dari  data  yang  besar,  sesuai  fungsinya Data  Mining adalah  proses  pengambilan keputusan dari volume data yang besar yang disimpan dalam basis data, data warehouse , atau informasi yang  disimpan  dalam  repositori  [2].  Istilah Data  Mining berasal  dari  kemiripan  antara  pencarian informasi yang bernilai dari database yang besar dengan menambang sebuah  gunung untuk memperoleh sesuatu  yang  bernilai    [5]. Data  Mining juga  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  penemuan  pola dalam  data  [6].  Keduanya  memerlukan  penyaringan  melalui  sejumlah  besar  material,  atau  menyelidiki dengan  cerdas  untuk  mencari  keberadaan  sesuatu  yang  bernilai.  Berdasarkan  polanya Data  Mining dikelompokan  menjadi  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering ,  asosiasi  [3].  Banyak  yang menggunakan Data Mining sebagai istilah popular dari Knowledge Discovery in Database (KDD). Data Mining merupakan inti dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [4].  KDD adalah proses terorganisir untuk mengidentifikasi pola yang valid, baru, berguna, dan dapat dimengerti dari sebuah data set yang besar dan kompleks [4].
Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi dengan teknik pohon keputusan yang terkenal dan disukai  karena  memiliki  kelebihan-kelebihan.  Kelebihan  ini  misalnya  dapat  mengolah  data  numerik (kontinyu)  dan  diskret,  dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang mudah  diintrepetasikan  dan  tercepat  diantara  algoritma-algoritma  yang  lain.  Keakuratan  prediksi  yaitu kemampuan  model  untuk  dapat  memprediksi  label  kelas  terhadap  data  baru  atau  yang  belum  diketahui sebelumnya  dengan  baik.  Dalam  hal  kecepatan  atau  efisiensi  waktu  komputasi  yang  diperlukan  untuk membuat dan menggunakan model.  Kemampuan model untuk memprediksi dengan benar walaupun data ada  nilai  dari  atribut  yang  hilang.   Dan  juga  skalabilitas  yaitu  kemampuan  untuk  membangun  model secara  efisien  untuk  data  berjumlah  besar  (aspek  ini  akan  mendapatkan  penekanan).  Terakhir interpretabilitas  yaitu  model  yang  dihasilkan  mudah  dipahami.  Selain  itu  dapat  juga  dikatakan  bahwa Algoritma merupakan kumpulan  perintah  yang  tertulis  secara  sistematis  guna  menyelesaikan permasalahan  logika  dari  matematika.  Pengertian Algoritma  C4.5 merupakan algoritma  yang  digunakan untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Sedang pohon  keputusan dapat  diartikan suatu  cara  untuk memprediksi  atau  mengklarifikasi  yang  sangat  kuat.  Pohon  keputusan  dapat  membagi  kumpulan  data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penemuan pengetahuan dari proses KDD yang terdiri dari sembilan langkah pada Gambar 1. Proses dimulai  dari  penentuan  KDD  dan  diakhiri  dengan  pelaksanaan  pengetahuan  yang  ditemukan.  Penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  konsep  dari Data  Mining menggunakan Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  yakni  sebuah  kerangka  kerja  sebagai  bahan  acuan  dalam  pengkajian  dibidang Data Mining :
Gambar 1. Tahap KDD ( Knowledge Discovery in Database ) [4]
Metode  dan  tahapan  penelitian  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) yaitu meliputi; 1) Domain Understanding & KDD Goal yakni dilakukan pemahaman terlebih dahulu hasil yang  akan  dicapai,  bahasan  dan  bidang  yang  akan  dikerjakan.  2) Selection  &  Addition ,  merupakan tahapan  memilih  dan  menambahkan  data  yang  diperoleh  dari  objek  penelitian.  3) Preprocecing , merupakan proses data awal yang sudah diperoleh, melalui pemilihan data yang lengkap, tepat dan sesuai. 4) Transformation ,  merupakan  perubahan type  text ke  dalam  type  yang  susuai  dengan  kebutuhan algoritma  terutama  penggunaan  algoritma  C4.5.  5) Data  minig ,  merupakan  proses  penterjemahan  data dimana  dilakukan  penerapan  algoritma  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data.  Pada  bagian  ini disesuaikan langkah pada algoritma C4.5 6) Evaluation dan Interpretation , merupakan tahapan evaluasi dan  penterjemahan  data  yang  diperoleh  dari  algoritma  C4.5.  7) Discovered  Knowledge ,  merupakan pemanfaatan  hasil  data  yang  telah  menjadi rule baru  yang  akan  diimplementasikan,  implementasikan dalam visual.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pohon  keputusan  C4.5  yang  terbentuk  dengan  penentuan gain tertinggi  dari  masing-masing perhitungan node ,  berdasarkan node yang  sudah  ditentukan  hingga  ditemukan  hasil  klasifikasinya  pada Gambar 2
Gambar 2. Model Decision Tree Klasifikasi Kenaikan Jabatan Dengan C4.5
Hasil dari pengujian model yang telah dilakukan yaitu dengam algoritma C4.5 dilakukan pengujian tingkat  akurasi  dengan  menggunakan confussion  matrix dan  kurva  ROC/AUC  ( Area  Under  Cover )
diperoleh  melalui  Rapidminer  dengan  menginput  data  yang  diperoleh  dari  PT.  ABC,  berikut  hasil evaluasi:

## 1. Confusion Matrix
Perhitungan akurasi data training menggunakan algoritma C4.5.  Diketahui data training terdiri dari 202 record data,  202  data  diklasifikasikan  Layak  dan  13  data  diprediksi  tidak  layak,  3  data dinyatakan  tidak  layak. Class  recall untuk  kategori  layak  adalah  sebasar  100%  dan class  recall untuk kategori true tidak layak sebesar 18,75%.
Tabel 1.  Model confusion matrix data training untuk metode C4.5
Accuracy: 94.05% +/-2.89%(mikro:94.04%) True layak True tidak alayak Class precision Pred. layak 202 13 93.95% Pred. tidak layak 0 3 100.00% Class recall 100.00% 18.75%
Dari  hasil confusion  matrix pada  tabel  1,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai accuracy, precision, dan recall . Perbandingan nilai accuracy, precision, dan recall yang telah dihitung untuk metode C4.5.
2. Kurva ROC
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan  kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic )  atau AUC ( Area Under Curve ). ROC memiliki tingkat nilai diagnosa yaitu [1]: a. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification
b. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification
c. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification
d. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification
e. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure
Hasil  yang didapat dari pengolahan ROC  untuk algoritma  C4.5 dengan  menggunakan data training sebesar 0.930 (gambar 3) dengan tingkat diagnosa excellent classification.

## Gambar 3. Kurva ROC Metode C4.5
Dari  pohon  keputusan  pada  gambar  2.  Model Decision  Tree klasifikasi  kenaikan  jabatan  dengan C4.5 dapat dijabarkan sebagai berikut rule yang terbentuk:
Masa Kerja = <=1 |   Kehadiran = Baik |   |   Status Kerja = Honorer |   |   |   Kelamin = L |   |   |   |   Pengalaman Kerja = Banyak: Tidak Layak {Layak=1, Tidak Layak=1} |   |   |   |   Pengalaman Kerja = Cukup: Layak {Layak=6, Tidak Layak=3} |   |   Status Kerja = Training: Layak {Layak=8, Tidak Layak=0} |   Kehadiran = Cukup: Tidak Layak {Layak=1, Tidak Layak=1} |   Kehadiran = Sangat Baik: Layak {Layak=3, Tidak Layak=1} Masa Kerja = <=2: Layak {Layak=33, Tidak Layak=2} Masa Kerja = <=3 |   Status Kerja = Honorer |   |   Kehadiran = Baik |   |   |   Pengalaman Kerja = Cukup |   |   |   |   Kelamin = L: Layak {Layak=4, Tidak Layak=1} |   |   |   |   Kelamin = P: Tidak Layak {Layak=0, Tidak Layak=3} |   |   Kehadiran = Kurang Baik: Tidak Layak {Layak=0, Tidak Layak=2} |   Status Kerja = Tetap: Layak {Layak=102, Tidak Layak=0} Masa Kerja = >=3 |   Status Kerja = Tetap |   |   Lulusan/Tamatan = D3 |   |   |   Pengalaman Kerja = Cukup: Layak {Layak=6, Tidak Layak=0} |   |   |   Pengalaman Kerja = Sedikit: Tidak Layak {Layak=0, Tidak Layak=2} |   |   Lulusan/Tamatan = S1: Layak {Layak=22, Tidak Layak=0} |   |   Lulusan/Tamatan = S2: Layak {Layak=7, Tidak Layak=0} |   |   Lulusan/Tamatan = S3: Layak {Layak=7, Tidak Layak=0} |   |   Lulusan/Tamatan = SLTA: Layak {Layak=2, Tidak Layak=0}
Jika  disederhanakan  dalam  bentuk  algoritma  untuk  dimasukan  dalam  program  aplikasi  maka hasilnya sebagai berikut:
Masa  Kerja  <=  1  maka  AND  Kehadiran  Baik  AND  Status  Kerja  Honorer  AND  Kelamin  L  AND Pengalaman Kerja Banyak THEN Layak = 1 tidak layak = 1 Masa  Kerja  <=  1  maka  AND  Kehadiran  Baik  AND  Status  Kerja  Honorer  AND  Kelamin  L  AND
Pengalaman Kerja Cukuk THEN Layak = 6 tidak layak = 3
Masa Kerja <= 1 maka AND Kehadiran Baik AND Status Kerja Training THEN Layak = 8 tidak layak = 0 Masa Kerja <= 1 maka AND Kehadiran Cukup THEN Layak = 1 tidak layak = 1 Masa Kerja <= 1 maka AND Kehadiran sangat Baik THEN Layak = 3 tidak layak = 1 Masa Kerja <= 2 THEN Layak 33 Tidak Layak 2 Masa Kerja <=3 AND Status Kerja Honorer AND Kehadiran Baik AND Pengalaman Kerja Cukup AND Kelamin L THEN Layak = 4 Tidak Layak = 1 Masa Kerja <=3 AND Status Kerja Honorer AND Kehadiran Baik AND Pengalaman Kerja Cukup AND
Kelamin P THEN Layak = 0 Tidak Layak = 3
Masa Kerja <=3 AND Status Kerja Honorer AND Kehadiran Kurang Baik THEN Layak = 0 Tidak Layak = 2
Masa Kerja <=3 AND Status Kerja Tetap THEN Layak = 102 Tidak Layak = 2 Masa  Kerja  >=  3  AND  Status  Kerja  Tetap  AND  Lulusan/Tamatan  D3  AND  Pengalaman  Kerja  Cukup THEN Layak = 6 tidak layak 0
Masa  Kerja  >=  3  AND  Status  Kerja  Tetap  AND  Lulusan/Tamatan  D3  AND  Pengalaman  Kerja  Sedikit THEN Layak = 0 Tidak Layak 2 Masa Kerja >= 3 AND Status Kerja Tetap AND Lulusan/Tamatan S1 THEN Layak = 22 Tidak Layak 0 Masa Kerja >= 3 AND Status Kerja Tetap AND Lulusan/Tamatan S2 THEN Layak = 7 Tidak Layak 0 Masa Kerja >= 3 AND Status Kerja Tetap AND Lulusan/Tamatan S3 THEN Layak = 7 Tidak Layak 0 Masa Kerja >= 3 AND Status Kerja Tetap AND Lulusan/Tamatan SLTA THEN Layak = 2 Tidak Layak 0

## 4. KESIMPULAN
Akurasi  data  dapat  diklasifikasikan  sebagai excellent  classification nilai  yang  di  peroleh  0.930 sehingga  rule  yang  dihasilkan  dapat  diterapkan  dan  digunakan  dalam  perusahaan  sebagai  acuan  dalam menentukan kenaikan jabatan karyawan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gorunescu,  Florin  (2011). Data  Mining:  Concepts,  Models,  and  Techniques .  Verlag  Berlin Heidelberg: Springer
[2] Han,  J.,&  Kamber,  M.  2006. Data  Mining  Concept  and  Tehniques .  San    Fransisco:  Morgan Kauffman.
[3] Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data . New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
[4] Maimon,  Oded  &  Rokach,  Lior.  2005. Data  Mining  and  Knowledge  Discovey  Handbook .  New York: Springer
[5] Sumathi,  &  S.,  Sivanandam,  S.N.  2006. Introduction  to  Data  Mining  and  its  Applications. Berlin Heidelberg New York: Springer
[6] Witten, I. H., et  al. 2011. Data Mining: Practical Machine Learning and Tools . Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.
[7] Karismariyanti, Magdalena. 2011. Jurnal:  Simulasi Pendukung Keputusan Beasiswa menggunakan Metode Composite Performance Index. Jurnal Teknologi Informasi Vol. 1, No. 2, November 2011