IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE PADA KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN KERANGKA OBJECTIVE AND KEY RESULT (OKR) - Kalyana, Andrian Falah; Hamidin, Dini; Nirwan, Saepudin (Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi, 2025)
OKR (Objectives and Key Results) adalah kerangka kerja yang digunakan untuk menetapkan dan memantau tujuan serta hasil kunci yang diinginkan oleh sebuah organisasi. Penilaian dilakukan secara berkala untuk mengevaluasi kemajuan dan mengukur efektivitas OKR dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dalam penelitian ini, data sintetis digunakan untuk memprediksi kinerja karyawan. Data sintetis dihasilkan menggunakan metode faker yang terdapat dalam library Python, dengan referensi data asli sebagai acuan. Machine learning, sebagai bagian dari kecerdasan buatan, memungkinkan sistem untuk belajar secara otomatis dan meningkatkan kemampuannya berdasarkan pengalaman tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma Decision Tree digunakan dalam penelitian ini untuk klasifikasi dan regresi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil kinerja karyawan dengan label "cukup", "baik", "memuaskan", dan "sangat memuaskan". Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree dapat digunakan untuk membangun pohon keputusan yang efektif dalam memprediksi kategori kinerja karyawan. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree mampu membuat pohon keputusan yang berguna dalam evaluasi kinerja karyawan.