An Analysis of Contract Employee Performance Assessment Using Machine Learning - Mangapul Siahaan (Universitas Medan Area, 2021)
Sumber daya manusia menjadi salah satu perhatian utama bagi pengelola semua jenis bisnis baik perusahaan negara maupun perusahaan swasta. Organisasi usaha sangat tertarik dalam menyusun rencana dan eksekusi untuk mempertahankan karyawan kontrak yang berkinerja baik. Dilain pihak banyak nya perpanjangan karyawan kontrak berdasarkan hubungan kedekatan keluarga maupuan kedekatan kerabat. Untuk mendapatkan pekerja yang berkinerja baik, dibutuhkan aplikasi assesment kinerja karyawan kontrak. Dengan menggunakan pendekatan algoritma machine learning seperti Random Forest, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, dan Logistic Regression. Penelitian ini mencoba mencari algoritma yang tepat untuk aplikasi assesment kinerja karyawan kontrak dengan nilai input skill, attidude, responsibility, absent dan membandingkan nilai akurasi, presisi, recall dan F1 score. Berdasarkan penelitian, model algoritma Random Forest yang terbaik digunakan dalam mengklasifikasi dan prediksi assement kinerja karyawan kontrak dengan mencapai nilai akurasi 90.62 %, presisi 72.22 %, recall 75% dan nilai F1 score 71.11 %