Analisis Penilaian Kinerja Pekerja Building Maintenance Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Decision Tree - Capah, Dwi Ade Handayani; Gerryco Muda Siam Trapsilo; Nevia Andita Wulandari; Yunita Rahayu Apriani (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2024)
Dalam pemeliharaan bangunan, kegagalan memahami kondisi ketidakpastian dapat berpotensi menimbulkan risiko yang akan mempengaruhi tujuan proyek konstruksi yaitu, pada biaya yang optimal namun dengan kualitas yang sesuai terhadap konsep dan spesifikasi proyek yang diinginkan serta waktu pelaksanaan yang tepat. Kualitas hasil pekerja yang melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya dapat dilakukan penilaian kinerja pekerja. PT Harewa merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa building maintenance. Penelitian ini untuk menganalisis data penilaian kinerja pekerja building maintenance menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Decision Tree bertujuan untuk mengetahui aspek variable dalam meningkatkan kinerja pekerja building maintenance sehingga memberikan hasil keputusan analisis data penilaian kinerja pekerja dengan pemanfaatan algoritma Decision Tree. Performance accuracy dalam pengoptimalisasi pemodelan kinerja klasifikasi algoritma Decision Tree mendapati nilai accuracy sebesar 77.50%, Precision tertinggi 82.28%, dan recall tertinggi 83.33%. Hasil performance algoritma Decision Tree dapat dimanfaatkan sebagai keputusan peningkatan kinerja pekerja, karena hasil performance accuracy, precision, dan recall membuktikan nilai rata-rata diatas 50%. Dengan demikian, pemanfaatan algoritma Decision Tree dapat membuat hasil keputusan analisis data penilaian kinerja pekerja building maintenance sebagai penunjang peningkatan kinerja pekerja building maintenance dalam kualitas pengerjaan building maintenance yang akan mendatang.