KLASIFIKASI POTENSI TURNOVER KARYAWAN BERDASARKAN DATA KINERJA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 STUDI KASUS PT. REPUBLIC TECHNOLOGY NUSANTARA - Aditama, Aditama; Praditya, Achmad; Zein, Moh Raffles; Nadriani, Muzfirah; Ghifari, Omar; Trisnawati, Trisnawati; Oloan Lubis, Baginda (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Pergantian karyawan merupakan tantangan utama dalam pengelolaan sumber daya manusia yang berdampak besar pada stabilitas organisasi dan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi pergantian karyawan di PT. Republic Technology Nusantara dengan menerapkan algoritma pohon keputusan C4.5. Data yang digunakan mencakup informasi anggota satuan pengamanan, seperti riwayat pelatihan, pengalaman kerja, hasil evaluasi, dan absensi. Melalui proses pengumpulan dan prapemrosesan data yang sistematis, model klasifikasi dikembangkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap pergantian karyawan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu secara efektif memprediksi turnover karyawan, sehingga memberikan wawasan berharga bagi manajemen dalam menyusun strategi retensi yang lebih optimal. Selain berkontribusi pada metode prediksi turnover, penelitian ini juga menawarkan panduan praktis dalam pengelolaan sumber daya manusia di perusahaan. Dengan menerapkan algoritma C4.5, perusahaan dapat lebih akurat dalam mengidentifikasi karyawan strategis dan berpotensi, sehingga dapat menangani tantangan pergantian karyawan dengan lebih efisien serta meningkatkan kualitas pengelolaan SDM. Hasil penelitian juga mengungkapkan bahwa kesesuaian gaji dengan UMR memiliki pengaruh terhadap tingkat keluar-masuknya karyawan, baik secara sukarela maupun tidak.