SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REWARD DAN
PUNISHMENT KARYAWAN BERDASARKAN TINGKAT
KEPUASAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
PADA MODEL RUMAH SAKIT
Satrio Arbiyudho Cesiojakty1, Apriyanto Dwi Sulistyo2, Eko Hariyanto3
131110351, 131110082, 131110063
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dalam rangka memperbaiki kualitas pelayanan yang diberikan kepada konsumen (pasien), suatu instansi berupa rumah sakit mengadakan evaluasi kerja guna meninjau hasil kerja para karyawannya. Untuk meningkatkan semangat, efektivitas, serta kinerja menyeluruh para karyawan, adalah hal yang cukup signifikan jika pada akhir satu periode kerja karyawan diberikan reward dan punishment. Dalam pemberian reward dan
punishment diperlukan sebuah teknik atau metode pengambilan keputusan yang
terstruktur dan terstandardisasi, agar keputusan yang dicapai dapat diterima oleh semua karyawan (tanpa terkecuali).
Penerapan suatu metode dapat diwujudkan dengan mengimplementasi suatu algoritma tertentu pada suatu sistem yang dirancang. Algoritma tersebut digunakan untuk memprediksi model hasil, berlandaskan informasi terstandar; data hasil akuisisi; serta observasi kualitatif dan atau kuantitatif. Pengembangan sistem akan mengacu pada metode waterfall, yang melibatkan proses kalibrasi pada perangkat lunak lain, sedemikian sehingga bisa meminimalisir munculnya galat personal dan systematic yang berlebih pada keputusan akhir.
Algoritma yang akan digunakan adalah Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan
decision-tree-based-algorithm yang digunakan untuk teknik klasifikasi. Klasifikasi
merupakan sebuah proses menemukan suatu model yang menggambarkan dan membedakan kelas data dengan tujuan dapat menggunakan model untuk membuat prediksi kelas objek dimana kelas labelnya tidak diketahui (Han & Kamber, 2007).
Tujuan penerapan Algoritma C4.5 adalah untuk membangun decision tree yang kemudian dapat digunakan untuk dasar pengambilan keputusan pemberian reward atau
punishment.
1.2 Batasan dan Tujuan
Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini adalah :
1. Bagaimana merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan Reward dan Punishment Karyawan berdasarkan tingkat kepuasan pasien?
2. Bagaimana menerapkan algoritma C4.5 ke dalam Sistem Pendukung Keputusan Reward dan Punishment Karyawan berdasarkan tingkat kepuasan pasien? Jika dirumuskan menjadi suatu tujuan terstruktur, maka secara fundamental penelitian ini mentargetkan :
1. Merancang dan membangun sistem pendukung keputusan reward dan
punishment karyawan berdasarkan tingkat kepuasan pasien.
2. Menerapkan algoritma C4.5 dalam Sistem Pendukung Keputusan Reward dan
Punishment Karyawan berdasarkan tingkat kepuasan pasien.
1.3 Manfaat
Dari konsep sistem yang sudah berjalan, ditemukan beberapa indikasi negatif terkait efektivitas sistem. Indikasi tersebut dapat dituangkan kedalam beberapa masalah diantaranya:
1. Membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui keputusan yang di hasilkan. 2. Jika nilai yang dihitung kurang akurat akan menimbulkan kesenjangan sosial di
organisasi rumah sakit tersebut.
3. Belum adanya sistem yang terkomputerisasi, sehingga transparansi masih minim. Dari permasalahan tersebut, maka kami ingin merancang dan membangun sistem pendukung keputusan reward dan punishment karyawan berdasarkan tingkat kepuasan pasien menggunakan algoritma C4.5 secara terkomputerisasi. Sistem ini nanti akan berguna untuk membantu manajer SDM, serta manajer terkait yang berwenang dalam hal pemberian reward dan punishment karyawan. Tingkat kepuasan masyarakat diukur dari beberapa parameter, yaitu : (1) Tangible, (2) Reliability, (3) Responsiveness, (4)
Assurance, (5) Emphaty. Parameter tersebut di tampilkan dalam bentuk kuisioner yang di
sistemkan, kemudian hasil kuisioner dihitung berdasarkan algoritma C4.5 untuk memodelkan keputusan yang akan dihasilkan. Setelah dihasikan keputusan, keputusan di uji keakuratannya menggunakan metode confusion matrix.
ANALISIS
2.1 Sistemik
Diasumsikan bahwa model rumah sakit merupakan salah satu rumah sakit yang sudah beroperasional dan memiliki tingkatan administrasi yang baik. Sistem yang sedang berjalan di rumah sakit, terkait pemberian reward dan punishment, saat ini, adalah adalah dengan melalui proses pengambilan keputusan dari seorang manajer, yang dilandaskan perhitungan matematis nilai kualitas pelayanan. Data tersebut didapatkan dari hasil kuisioner yang disebar secara manual di lingkup RS. Setelah diketahui dimensi mana yang mendapatkan nilai paling rendah, maka dapat diketahui divisi mana yang mendapatkan
punishment (dengan nilai kumulatif terendah) dan nilai yang paling tinggi yang mendapat reward dari manajemen rumah sakit.
Punishment yang diberlakukan sebagai berikut.
1. Pertama, diberikan teguran secara langsung ketika proses evaluasi berjalan terhadap karyawan yang kurang disiplin.
2. Kedua, diberikan surat panggilan secara informal guna memperbaiki kesalahan. 3. Ketiga, diberikan surat formal bagi mereka yang melanggar tata tertib aturan
dalam bekerja serta tidak disiplin.
Sedangkan bagi karyawan yang mempunyai kualifikasi tinggi diberikan reward.
Reward yang diberikan ada 2 macam yaitu reward bulanan berupa tunjangan atau
penambahan fee, sedangkan reward tahunan berupa pelatihan profesionalitas serta melanjutkan proses belajar ke jenjang yang lebih tinggi dari jabatan yang sekarang dimilikinya.
2.2 Kebutuhan
Dalam mencapai tujuan penelitian, secara ringkas, diperlukan beberapa tahapan-tahapan saintifik yang digunakan untuk melandasi kerangka dalam melakukan penelitian. Menurut Sugiono (2012), metode dapat diartikan sebagai cara, tahapan-tahapan kegiatan yang akan dilakukan dalam memecahkan masalah yang akan diteliti. Dalam kasus pembuatan penelitian ini, metode adalah cara yang digunakan untuk mencapai tujuan yang dirumuskan. Metode penelitian yang digunakan sebagai berikut :
1. Metode Pengumpulan Data a. Studi Lapangan
i. Metode Wawancara
Teknik ini dilakukan dengan cara mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang diajukan kepada pihak-pihak yang terkait
(Suigiono, 2012), dalam penelitian ini pertanyaan diajukan kepada seorang manajer SDM yang bertugas mengambil keputusan dalam hal pemberian reward dan punishment kepada karyawan.
ii. Metode Kuisioner
Teknik ini dilakukan dengan cara mengambil data dengan cara menyebarkan angket ke pasien untuk mendapatkan data langsung dari responden. Hasil kuisioner akan dijadikan sebagai data training dalam penelitian ini.
b. Studi Kepustakaan
Merupakan cara pengumpulan data yang dilakukan dengan mempelajari dan menelaah beberapa literatur yang terkait dengan judul atau masalah yang dibahas dalam rangka memperoleh bahan yang dapat digunakan sebagai landasan teori. Dalam penelitian ini cara yang dilakukan dengan mempelajari beberapa teori-teori tentang data
mining, algoritma C4.5, jurnal reward dan punishment, jurnal tentang
peningkatan kualitas pelayanan rumah sakit, serta buku-buku lainnya yang berkaitan dengan masalah ini. Data yang dihasilkan merupakan data sekunder dalam penelitian ini.
2. Metode Pengembangan Sistem
Metode yang digunakan penulis dalam megembangkan sistem yang akan dibangun adalah metode waterfall. Pada metode ini terdapat 4 tahap untuk mengembangkan suatu perangkat lunak yaitu analisis, desain, coding dan testing (Flower, 2005).
Tahap-tahap pengembangan perangkat lunak metode waterfall dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 1 - Paradigma Metode Waterfall
Berikut ini akan diuraikan tahap-tahap pengembangan perangkat lunak dengan mengunakan metode waterfall, yaitu:
a. Analisis
Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan proyek pembuatan perangkat lunak. Dalam hal ini analisis yang dilakukan dengan menganalisa dokumen-dokumen yang digunakan untuk pemberian reward dan punishment karyawan.
b. Desain
Merupakan tahap penerjemah dari keperluan yang di analisis dalam bentuk yang lebih mudah dimengerti oleh pemakai, yaitu dengan cara menampilkan dalam bentuk UML (Unified Modelling Language), dan perancangan antarmuka.
c. Coding
Merupakan penerjemah data atau pemecahan masalah software yang telah dirancang dalam bahasa pemograman yang telah ditentukan dan digunakan, dalam tahap pengkodingan inilah algoritma C4.5 diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun sistem. Sebelum metode dimasukkan kedalam sistem, terlebih dahulu rule diuji dengan software Tanagra untuk memastikan tingkat error yang kecil. Pembuatan sistem menggunakan
software development tool Adobe Dreamwaver dan XAMPP Kit (berbasis
PHP-HTML). d. Testing
Tahapan testing sistem adalah tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang dibangun. Pengujian ini dimulai dengan membuat suatu uji kasus untuk setiap fungsi pada perangkat lunak untuk Sistem Pendukung Keputusan Reward dan Punishment Karyawan kemudian dilanjutkan pada tampilan antar muka untuk memastikan tidak ada kesalahan dan semua berjalan dengan baik dan input yang diberikan hasilnya sesuai dengan yang diharuskan.
2.3 Fungsional
Untuk memenuhi tujuan dari penelitian ini, sesuai dengan konsep perancangan perangkat lunak sederhana, sistem akan memiliki beberapa bagian independen yang berkorelasi satu sama lain. Bagian-bagian ini jika dibagi sesuai dengan scope perancangannya dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Proses (Keseluruhan) 2. Antarmuka
3. Lingkungan Implementasi
Ketiga scope perancangan diatas akan memiliki implikasi teknis yang berbeda, akan tetapi, secara perspektif umum, daerah perancangan yang paling krusial adalah pada bagian proses (keseluruhan). Sistem ini nantinya diharapkan akan memiliki beberapa fungsi yakni :
1. Login
Pada bagian ini sistem akan menyediakan halaman akses berlevel sesuai dengan tingkatan administratif (manajer dan admin). Ada 3 (tiga) jenis akses
halaman yakni : a. Kelola Master Data b. Hitung Hasil Kuisoner c. Setting Pengguna 2. Kuisoner
Pada bagian ini sistem akan menyediakan halaman kusioner yang mana akan berguna untuk melakukan proses inisiasi dan
akuisisi data primer terkait pemberian nilai karyawan secara terkomputerisasi melalui interaksi berbasis kuisoner digital
ALGORITMA
3.1 Variabel Basis
Menurut Febriani dan Sugiono (2012), kepuasan pasien sebagai konsumen rumah sakit itu tidak hanya dilihat dari sisi fisik atau fasilitas yang ada namun juga dari pelayanan yang diberikan. Untuk itu perlu adanya umpan balik terutama dari pasien sebagai pengguna pelayanan. Yang diharapkan nanti dapat berdampak positif dalam meningkatkan mutu pelayanan rumah sakit dan pada akhirnya akan meningkatkan kepuasan dari pasien. Variabel yang dapat mempengaruhi tingkat kepuasan konsumen terkait pelayanan rumah sakit yaitu: Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan
Emphaty.
3.2 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 diciptakan oleh seorang peneliti di bidang kecerdasan buatan bernama Quinlan pada akhir tahun 1970-an. Algoritma C4.5 merupakan algoritma decision tree yang digunakan untuk teknik klasifikasi.Klasifikasi merupakan sebuah proses menemukan
Laporan SPK PraUTS – FTI Universitas Mercu Buana Yogyakarta – 7
suatu model yang menggambarkan dan membedakan kelas data dengan tujuan dapat menggunakan model untuk membuat prediksi kelas objek dimana kelas labelnya tidak diketahui (Han & Kamber, 2007).
Decision tree adalah metode klasifikasi dan prediksi,yang memiliki konsep mengubah data menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Mereka juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured QueryLanguage(SQL) untuk mencari record pada kategori tertentu (Jefri, 2013). Algoritma C4.5 membuat pohon keputusan dari atas ke bawah, dimana atribut paling atas merupakan akar, dan yang paling bawah dinamakan daun.
Data dalam metode decision tree (pohon keputusan) biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record. Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan tree.
3.3 Ilustrasi Algoritma
Berikut ini adalah contoh penggunaan Algoritma C4.5 dalam aplikasi keputusan bermain tennis, data awal disampaikan dalam bentuk :
Gambar 2 – Contoh Data Dalam Penggunaan Algoritma C4.5
Adapun untuk membangun pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 dapat dilakukan melalui langkah-langkah berikut ini :
1. Hitung jumlah data, jumlah data berdasarkan anggota atribut hasil dengan syarat tertentu. Untuk proses pertama syaratnya masih kosong.
2. Pilih atribut sebagai node.
4. Periksa apakah nilai entropy dari anggota node ada yang bernilai nol. Jika ada, tentukan daun yang terbentuk. Jika seluruh nilai entropy anggota node adalah nol, maka proses pun berhenti.
5. Jika ada anggota node yang memiliki nilai entropy lebih besar dari nol, ulangi lagi proses dari awal dengan node sebagai syarat sampai semua anggota dari node bernilai nol.
Untuk memudahkan penjelasan algoritma C4.5, berikut ini disertakan contoh kasus yang dituangkan dalam tabel keputusan bermain tenis pada Tabel 1 :
ID code Outlook Temperature Humidity Windy Play A b c d e f g h i j k l m n Sunny Sunny Overcast Rainy Rainy Rainy Overcast Sunny Sunny Rainy Sunny Overcast Overcast Rainy Hot Hot Hot Mild Cool Cool Cool Mild Cool Mild Mild Mild Hot Mild High High High High Normal Normal Normal High Normal Normal Normal High Normal High False True False False False True True False False False True True False True No No Yes Yes Yes No Yes No Yes Yes Yes Yes Yes No
Tabel 1 – Tabel Keputusan Bermain Tennis
Dalam kasus yang tertera, akan dibuat pohon keputusan (decision tree) untuk menentukan main tenis atau tidak dengan melihat keadaan cuaca (outlook), temperatur, kelembaban (humidity) dan keadaan angin (windy).Untuk memilih atribut sebagai akar (node), didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Setelah mendapatkan nilai gain Gain adalah suatu atribut selection measure yang digunakan untuk memilih test atribut tiap node pada pohon. Atribut dengan information gain tertinggi dipilih sebagai test atribut dari suatu node. Penghitungan dilakukan secara kontinu hingga mendapatkan komponen akhir.
Menurut Kharina (2008) Ada dua metode dalam melakukan pemangkasan dalam pohon keputusan, yaitu :
1. Prepruning yaitu menghentikan pembangunan suatu subtree lebih awal, yaitu dengan memutuskan untuk tidak lebih jauh mempartisi data training. Pada pendekatan prepruning, sebuah pohon dipangkas dengan cara menghentikan pembangunannya jika partisi yang akan dibuat dianggap tidak signifikan.
2. Postpruning yaitu menyederhanakan pohon dengan cara membuang beberapa cabang subtree setelah pohon selesai dibangun. Metode postpruning ini merupakan metode standard untuk algoritma C4.5.
PETA SITUS
Berikut ini adalah rancangan peta situs yang melandasi sistem yang akan dibuat :
Gambar 3 – Rancangan Peta Situs Sistem
IMPLEMENTASI BASIS DATA
Pada tahap awal pembangunan sebuah sistem, dibutuhkan media penyimpanan data, yaitu basis data atau database. Dalam implementasi database untuk pembuatan sistem ini menggunakan beberapa tabel sebagai berikut :
1. Tabel data_training digunakan untuk menampung data training 2. Tabel mst_Pasien digunakan untuk menyimpan data-data pasien. 3. Tabel mst_ Jabatan digunakan untuk menyimpan data hak akses user.
4. Tabel mst_User digunakan untuk menyimpan data pengguna sistem.
5. Tabel mst_ Divisi digunakan untuk menyimpan data divisi yang akan di beri reward. 6. Tabel mst_atribut digunakan untuk menyimpan data atribut.
7. Tabel nilai_quis digunakan untuk menyimpan data nilai dari kuisioner. 8. Tabel hasil_kuis digunakan untuk menyimpan data hasil kuisioner.
9. Tabel Pertanyaan_Kuis digunakan untuk menampung data kuisioner yang akan disajikan ke pasien.
10. Tabel tst_instrument digunakan untuk menyimpan data pertanyaan berdasarkan divisi.
APLIKASI YANG DIGUNAKAN
6.1 Gambaran Umum MySQL
MySQL (My Structure Query language) adalah salah satu Data Base Management
System (DBMS) dari sekian banyak DBMS seperti Oracle, MS SQL, Postagre SQL, dan
lainnya. MySQL berfungsi untuk mengolah database menggunakan bahasa SQL. MySQL bersifat open source sehingga kita bisa menggunakan secara gratis. Pemrograman PHP juga sangat mendukung/support dengan database MySQL (Anhar, 2010).
MySQL merupakan software yang terdistribusikan secara gratis walaupun ada versi untuk komersial. Barulah sejak versi 3.23.19, MySQL dikatagorikan software berlisensi GPL, yaitu dapt dipakai tanpa biaya untuk kebutuhan apapun. Awalnya, MySQL dapat diberbagai sistem operasi, termasuk Windows. MySQL menjadi database server open
source yang sangat populer dan merupakan Database Relation (RDMS), yang mempunyai
kemampuan cepat untuk menjalankan perintah SQL (Structure Query Language) dengan
multi-thread dan multi-user.
6.2 Gambaran Umum PHP
PHP (Hypertext preprocessor) PHP banyak dipakai untuk memrogram situs web dinamis. Beberapa keunggulan yang dimiliki program PHP adalah (MADCOMS, 2004) :
1. PHP memiliki tingkat akses yang lebih cepat.
2. PHP memiliki tingkat lifecycle yang cepat sehingga selalu mengikuti perkembangan teknologi internet.
3. PHP memiliki tingkat keamanan yang tinggi.
4. PHP mampu berjalan di beberapa server yang ada, misalnya Apache, Microsoft IIS, PWS, AOLserver, phttpd, fhttpd, dan Xitami.
5. PHP juga mendukung akses ke beberapa database yang sudah ada, baik yang bersifat gratis maupun komersial. Database itu antara lain : MySQL, PostgreSQL, mSQL, Informix, dan Microsoft SQL Server.
REFERENSI
1. Bambang Nugroho, 2006, Reward dan Punishment, Bulletin CiptaKarya, Departemen Pekerjaan Umum Edisi No. 6/IV/Juni 2006.
2. Jogiyanto HM. 2009. Sistem Teknologi Informasi. C.V. ANDI OFFSET. Yogyakarta. 3. Fowler, Martin. 2005.UML Destilled 3th Ed. Panduan Singkat Bahasa Pemodelan
Objek Standar. ANDI. Jogjakarta.
4. MADCOMS. 2004. Aplikasi Program PHP & MySQL untuk Membuat Website Interaktif. Andi Offset. Jogjakarta.
5. Widaryanto. 2005. Analisis Strategi Peningkatan Kinerja Rumah Sakit. Semarang. 6. Sugiyanto, Prof, Dr. 2012. Metode Penelitian Administrasi. Alfabeta. Bandung.
