PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU PESERTA MAGANG MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DECISION TREE PADA PERUSAHAAN XYZ

Abstrak

Pelatihan kerja atau magang adalah keseluruhan kegiatan yang dilakukan untuk memberikan, memperoleh, meningkatkan, dan memaksimalkan serta menumbuhkan kompetensi kerja, produktivitas, kedisiplinan, perubahan pola pikir, dan etos bekerja pada tingkat keterampilan dan keahlian tertentu yang sesuai dengan tingkatan dan kualifikasi posisi atau pekerjaan. Belum adanya suatu sistem yang mampu melakukan prediksi kelulusan tepat waktu peserta magang di Perusahaan XYZ. Penelitian ini bertujuan untuk merancang suatu sistem yang mampu untuk membantu pengambil keputusan untuk mempercepat proses pengambilan keputusan dalam menentukan kelulusan tepat waktu peserta magang di Perusahaan XYZ. Data mining dapat menjadi solusi untuk memprediksi apakah peserta magang berpotensi akan lulus tepat waktu atau tidak. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan mengolah data peserta magang untuk memprediksi peserta magang yang berpotensi lulus tepat waktu dengan menggunakan metode Decision Tree pada algoritme C4.5. Untuk pengujian menggunakan algoritme C4.5 dengan membagi dataset sebesar 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Setelah dilakukan pembagian dataset akan dilakukan proses perhitungan dan pembentukan pohon keputusan, dan akan menghasilkan sebuah keputusan akhir berupa prediksi kelulusan tepat waktu atau terlambat. Bahasa pemrograman menggunakan bahasa pemrograman PHP menggunakan framework Codeigniter. Hasil penelitian menunjukan bahwa pohon keputusan yang dihasilkan dari algoritme C4.5 memiliki akurasi sebesar 88.88%, dengan menggunakan algoritme C4.5 berhasil meningkatkan akurasi algoritma C4.5 sebesar 3.88% dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode Naive Bayes pada kasus yang sama, sehingga menghasilkan hasil yang lebih baik dalam memprediksi peserta magang yang berpotensi tepat waktu.