<![CDATA[Employee attrition adalah peristiwa di mana suatuperusahaan kehilangan karyawan karena berbagai alasan.Employee attrition dapat berdampak negatif terhadapproduktivitas dan stabilitas perusahaan, sehinggaperusahaan perlu mengambil langkah pencegahan yangtepat terhadap terjadinya hal tersebut. Dalam penelitianini, metode klasifikasi yang digunakan adalah DecisionTree dan XGBoost, dengan menerapkan seleksi fitur Chisquare. Metode Decision Tree dipilih karena kemudahaninterpretasi dan implementasinya, sementara XGBoostdipilih karena memiliki kinerja prediksi yang sangat baik.Seleksi fitur Chi-square digunakan untukmengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki hubungansignifikan dengan fitur target. Evaluasi performa antarakedua metode dilakukan menggunakan metrik sepertiaccuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa metode Decision Tree mencapaiakurasi tertinggi sebesar 93.58% dengan memanfaatkan20 fitur dengan nilai Chi-square tertinggi. Sementara itu,metode XGBoost berhasil mencapai akurasi terbaiksebesar 98.65% dengan memanfaatkan 25 fitur dengannilai Chi-square tertinggi. Penggunaan seleksi fitur Chisquare secara signifikan meningkatkan performa modelprediksi. Hal ini menunjukkan bahwa model denganmetode XGBoost lebih unggul dalam memprediksikemungkinan terjadinya employee attrition dibandingkandengan metode Decision Tree. Kata kunci: employee attrition, prediksi, decision tree, xgboost, chi-square]]>
