Prediksi Employee Churn Dengan Uplift Modeling Menggunakan Algoritma Logistic Regression - Kinoto, Jovan; Damanik, Jansen Liharma; Situmorang, Erwin Tri Saputra; Siregar, Josua; Harahap, Mawaddah (JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP), 2020)
Pada sebuah perusahaan, karyawan merupakan aset yang berharga dan dapat menunjang kesuksesan perusahaan tersebut. Namun, hilangnya tenaga kerja dapat merugikan perusahaan. Kondisi ini disebut dengan Employee Churn. Salah satu solusi untuk mengatasi Employee Churn adalah dengan menerapkan model Uplift Modeling. Dalam penelitian ini, penulis menganalisa penerapan Logistic Regression terhadap Uplift Modeling dalam permasalahan Employee Churn. Data yang diteliti adalah data karyawan dari IBM HR Analytics. Hasil prediksi pada penelitian ini mendapat akurasi sebesar 64,40%, sedangkan hasil preskripsi menghasilkan hasil yang cukup baik apabila menerapkan waktu kerja tambahan pada karyawan. Berdasarkan hasil yang didapat, diketahui bahwa para karyawan justru cenderung bertahan di perusahaan apabila diberikan waktu kerja tambahan.