Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Paradigma
Khairul Rizal
AMIK BSI Sukabumi
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penetapan Status Karyawan Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan RapidMiner Fattya Ariani; Amir Amir; Nur Alam; Khairul Rizal
Paradigma Vol 20, No 2 (2018): Periode September 2018
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1652.525 KB) | DOI: 10.31294/p.v20i2.4024

Abstract

Salah satu asset yang berharga dalam sebuah perusahaan adalah sumber daya manusia (SDM).  Karyawan adalah sdm tersebut. Karyawan menjadi peran penting. Dalam perusahaan besar pasti mempunyai banyak karyawan. Didalam perusahaan terdapai tiga jenis karyawan yaitu, outsourcing, karyawan kontrak dan karyawan tetap. Untuk mendapatkan karyawan tetap dilakukan proses penyariangan melaui penilaian yang dilakukan oleh bagian SDM. Dalam proses tersebut mengalami kendala dalam segi teknis dan efektifias karena penilaian manual dan kadang keputusannya dinilai secara subyektif. Oleh karena itu dilakukan penilitian untuk klasifikasi penetapan status karyawan dengan metode Naïve Bayes dan Rapidminer. Penelitian ini menggunakan lima atribut yaitu : absensi, attitude, psikotes,wawancara dan diangkat.yang digunakan sebagai labelnya adalah atribut diangkat. Hasilnya adalah perhitungan manual dan penggunaan rapidminer menghasilkan nilai yang sama. Dengan nilai c1(diangkat) adalah 0.567 sedangkan untuk nilai c2 (tidak diangkat ) adalah 0.433. Dan nilai yang tertinggi adalah diangkat. Jadi pola yang didapatkan dari proses ini untuk penetapan status karyawan dengan atribut dan nilai, absensi : bagus, attitude: baik, psikotes: tinggi, dan wawancara : baik.
Co-Authors Amir Amir Fattya Ariani Nur Alam