This Author published in this journals
All Journal Buffer Informatika
Bayu Satria, Eka
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Buffer Informatika

Analisis Asosiasi Pola Perilaku Kerja Karyawan Work From Home Untuk Identifikasi Burnout Berdasarkan FP-Growth Rabbani, Muhammad Randy; Bayu Satria, Eka; Fathoni; Ibrahim, Ali
Buffer Informatika Vol. 12 No. 1 (2026): Buffer Informatika
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, University of Kuningan, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/buffer.v12i1.568

Abstract

Perkembangan kerja jarak jauh melalui Work From Home (WFH) memberikan fleksibilitas bagi karyawan, namun juga berpotensi menimbulkan pola kerja yang tidak seimbang dan meningkatkan risiko burnout. Permasalahan tersebut mendorong perlunya analisis yang mampu mengidentifikasi kombinasi perilaku kerja yang berkaitan dengan tingkat burnout secara lebih komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola asosiasi perilaku kerja karyawan selama WFH dalam mengidentifikasi risiko burnout menggunakan algoritma FP-Growth. Dataset publik dari Kaggle diolah melalui tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi seleksi data, praproses, transformasi data, penerapan FP-Growth, pembentukan association rule, dan evaluasi menggunakan support, confidence, serta lift. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola dengan screen_time_hours rendah, breaks_taken tinggi, work_hours rendah, dan meetings_count rendah cenderung berasosiasi dengan burnout_risk rendah. Seluruh aturan yang dihasilkan memiliki nilai confidence tinggi, yaitu 0,872–0,907, serta nilai lift di atas 1, yang menunjukkan hubungan positif antarvariabel. Dengan demikian, FP-Growth efektif digunakan untuk mengidentifikasi pola perilaku kerja yang berkaitan dengan risiko burnout pada karyawan WFH.