Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Karyawan Pendukung Keputusan Pengurangan Tenaga Kerja - Abdul Rochman; Perani Rosyani (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Perusahaan sering menghadapi tantangan dalam menentukan karyawan yang akan dipertahankan atau dikurangi ketika terjadi efisiensi tenaga kerja, sementara pengambilan keputusan yang masih dilakukan secara manual dan subjektif berisiko menimbulkan bias serta ketidakadilan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan karyawan pada PT Aranesia Gemilang Nusantara untuk mendukung pengambilan keputusan terkait pengurangan tenaga kerja, dengan mempertimbangkan atribut masa kerja, tingkat kehadiran, kinerja, dan jumlah pelanggaran kedisiplinan. Penelitian menggunakan sampel 200 data karyawan yang diambil secara stratified proportional dari populasi 1.035 data, dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Oleh karena data kinerja, kehadiran, dan kedisiplinan aktual tidak tersedia dari perusahaan, atribut-atribut tersebut disimulasikan berdasarkan asumsi yang realistis semata untuk mendemonstrasikan cara kerja algoritma C4.5, sehingga hasil yang diperoleh bersifat ilustratif dan bukan merepresentasikan kondisi aktual karyawan. Hasil pengujian pada data simulasi menunjukkan model mencapai akurasi 60% dengan rata-rata precision 66,2%, recall 54,2%, dan F1-score 55,8%, dengan atribut jumlah pelanggaran kedisiplinan sebagai akar (root) pohon keputusan. Model kemudian diimplementasikan ke dalam sistem pendukung keputusan berbasis web dan diuji menggunakan metode black box, white box, serta kuisioner pengguna, dengan hasil yang menunjukkan aplikasi dapat berjalan dengan baik dan mendapat tanggapan positif dari HRD selaku pengguna.