PERBANDINGAN TEKNIK KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI STATUS KONTRAK KERJA KARYAWAN - Fajar Priyono; Richardus Eko Indrajit (Prosiding Semnastek, 2017)
Teknik prediksi status kerja karyawan kontrak disebuah perusahaan belum menggunakan metode yang ilmiah, hal ini menyebabkan bagian SDM tidak bisa memperkiraan faktor apakah yang paling berpengaruh terhadap keputusan status kerja karyawan kontrak akan diperpanjang ataupun diputus kontrak kerjanya dikarenakan setiap karyawan kontrak memiliki kelebihan dan kekuranganya masing masing. Prediksi yang digunakan untuk menentukan status kerja karyawan kontrak diharapkan dapat menghasilkan suatu pengetahuan yang dapat digunakan bagian SDM dalam memutuskan status kerja karyawan kontrak di perusahaan. Penelitian ini membahas teknik klasifikasi utama yang meliputi Decision Tree, KNN, Naïve Bayes, Deep Learning dan Rule Induction. Percobaan ini dilakukan menggunakan data dari sebuah perusahaan yang berisi nama-nama karyawan kontrak dengan berbagai atributnya. Area di bawah kurva (AUC) digunakan sebagai indikator akurasi dalam rangka untuk mengevaluasi kinerja pengklasifikasi. Hasil menunjukan bahwa metode Deep Learning menunjukan hasil yang paling memuaskan dibandingkan metode yang lainnya. Kata kunci: Status kerja karyawan kontrak, Klasifikasi, AUC