PENENTUAN REKOMENDASI PELATIHAN PENGEMBANGAN DIRI BAGI PEGAWAI NEGERI SIPIL MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN DISKRITISASI - Hanif Rahmawan (Jurnal Tekno Kompak, 2020)
Setiap institusi memiliki kebutuhan untuk terus meningkatkan pelayanan dan melakukan inovasi yang perlu mendapatkan dukungan dari SDM yang berkualitas. Pelatihan menjadi salah satu cara untuk mewujudkan SDM yang berkualitas. Namun terkadang penentuan pelatihan yang sesuai untuk seorang pegawai tidak mudah dan berpeluang menimbulkan ketidakkonsistenan. Masalah tersebut dapat diatasi dengan melakukan data mining terhadap data pemetaan pegawai sehingga didapatkan aturan untuk penentuan rekomendasi pelatihan pengembangan diri.  Data pemetaan terdiri dari nilai aspek psikologis pegawai dan rekomendasi pelatihan yang diberikan oleh assessor.Pada penelitian ini digunakan tiga metode, yaitu algoritma C4.5, kombinasi PCA, dan C4.5, serta kombinasi PCA, diskritisasi, dan C4.5 untuk melakukan penambangan pada data. Diskritisasi yang digunakan adalah diskritisasi berbasis entropi. Pada tahap pra-pemrosesan digunakan teknik over-sampling SMOTE untuk menangani 4 data pelatihan yang mengalami ketidakseimbangan kelas. Pada penerapan kombinasi algoritma PCA, diskritisasi, dan C4.5 dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan algoritma PCA. Data hasil reduksi didiskritisasi kemudian diklasifikasi dengan algoritma C4.5.Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi PCA, diskritisasi, dan C4.5 memberikan performa yang lebih baik daripada kedua metode yang lain. Seluruh pelatihan menunjukan performa terbaik ketika diproses dengan metode ini. Penentuan rekomendasi pelatihan pengembangan diri bagi pegawai dapat dilakukan dengan metode ini dengan rerata akurasi 86,6%.