Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Memprediksi Kenaikan Golongan Karyawan

Friska Pratiwi, Dedy Hartama, Irfan Sudahri Damanik, Eka Irawan, Ilham Syahputra Saragih

Abstract


Kenaikan golongan merupakan suatu penghargaan yang diberikan oleh perusahaan atas prestasi kerja. Semakin berkembangnya suatu perusahaan semakin dibutuhkan tenaga kerja yang profesional, namun frekuensi tatap muka antara pihak manager dengan karyawan yang sangat minim sehingga menyulitkan dalam kegiatan penilaian kinerja karyawan. Data mining merupakan sebuah analisa dari observasi data dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya, data yang diolah dengan metode data mining akan menghasikan suatu pengetahuan baru yang bersumber dari data lama, hasil dari pengolahan dapat digunakan untuk menentukan keputusan di masa depan. Dengan menggunakan algoritma naïve bayes akan memprediksi peluang dalam menentukan kelayakan kenaikan golongan pada karyawan PT. Perkebunan Nusantara IV. Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan kuesioner (angket) yang di isi oleh karyawan pimpinan. Data akan diolah dengan menghitung kelas/label, menghitung jumlah kasus dengan kelas yang sama, menghitung jumlah data probabilitas lalu membandingkan hasil perkelas. Sehingga diperoleh hasil akhir yang diharapkan menjadi masukan kepada PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Kebun Bah Jambi dalam menentukan kelayakan kenaikan golongan karyawan.

Full Text:

PDF

References


I. Technology and C. Science, “No Title,” vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.

D. Larose, An Introduction to Data Mining. 2016.

R. R. Putra and C. Wadisman, “IMPLEMENTASI DATA MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS IMPLEMENTATION,” vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.

M. Syarli, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan ( Studi Kasus : Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi ),” vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.

A. Saleh, “PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DALAM MENGIKUTI ENGLISH PROFICIENCY TEST ( Studi Kasus : Universitas Potensi Utama ) PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE MENGIKUTI ENGLISH ,” no. February 2015, 2016.

E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PEMESANAN PADA CV . PAPADAN MAMA PASTRIES,” vol. 1, no. 2, 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.164

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


&nbsp