IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PRODUKTIVITAS KINERJA KARYAWAN - Nuryansah, Dika; Ary, Maxsi (Jurnal Informatika, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Algoritma Naïve Bayes Classifier dalam memprediksi tingkat produktivitas kinerja karyawan pada PT. Focon Indo Beton. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis kinerja karyawan pada perusahaan selama 1 tahun terakhir. Selanjutnya, model Naïve Bayes Classifier diaplikasikan pada dataset yang telah diproses untuk memprediksi tingkat produktivitas kinerja karyawan. Implikasi hasil penelitian menunjukan bahwa Algoritma Naïve Bayes Classifier mampu menghsilkan prediksi yang cukup akurat dalam memprediksi tingkat produktivitas kinerja karyawan pada PT. Focon Indo Beton. Model Naïve Bayes Classifier yang dihasilkan memiliki accuracy mencapai 90.80%, precision sebesar 98.33%, recall sebesar 99.09% dan Area Under Curve (AUC)  mencapai score  0.999. Hasil dari penelitian ini dapat mengkategorikan karyawan kedalam dua kategori, yaitu kompeten dan tidak. Dengan demikian, Algoritma Naïve Bayes Classifier dapat menjadi alternatif dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan produktifitas kinerja karyawan pada perusahaan.