ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DAN C5.0 PADA DATA KARYAWAN BERPOTENSI PROMOSI JABATAN - Zaenal Abidin; Eka Nurhana; Permata Permata; Faruq Ulum (Universitas Teknokrat Indonesia, 2023)
Proses penentuan karyawan yang akan mendapatkan promosi jabatan memiliki beberapa kriteria dan karakteristik penilaian berdasarkan standar yang telah ditentukan. Untuk menentukan karyawan yang berpotensi promosi jabatan dapat menggunakan penerapan teknik data mining yaitu klasifikasi. Algoritma yang biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data mining yaitu Decision tree. Decision Tree merupakan metode klasifikasi yang cukup populer digunakan karena mudah untuk dipahami oleh manusia.Â Memiliki beberapa jenis algoritma diantaranya yaitu algoritma CART, ID.3, C.45 dan C5.0. Pada penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdapat perbedaan tingkat akurasi pada masing-masing algoritma. Oleh karena itu, penulis menyimpulkan untuk melakukan penelitian terkait perbandingan algoritma Decision tree jenis C4.5 dan C5.0 dengan tujuan mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan dari masing-masing algoritma tersebut dengan menggunakan dataset yang berukuran lebih besar. Metode penelitian menggunakan metode CRISP-DM dan menggunakan dua tools yaitu Software RapidMiner dan Google Colabolatory dengan bahasa pemrograman Python. Hasil yang dicapai yaitu analisis perbandingan dari algoritma C4.5 dan C5.0, serta rule atau aturan karyawan berpotensi promosi jabatan dan tidak promosi jabatan yang diinterpretasikan dalam model pohon keputusan.