Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data Penerimaan Pegawai Outsourcing - Dahri Yani Hakim Tanjung (Universitas Potensi Utama, 2023)
Mempekerjakan karyawan dalam ikatan kerja outsoucing nampaknya sedang menjadi trend saat ini, Banyak perusahaan outsourcing yakni perusahaan yang bergerak di bidang penyedia tenaga kerja aktif menawarkan jasa tenaga kerja dengan kata lain perusahaan membuat sebuah persetujuan dengan perusahaan lain untuk melakukan beberapa pekerjaan. Penelitian terdahulu mengatakan outsourcing adalah kegiatan memindahkan beberapa aktivitas di perusahaan kepada pihak lain, termasuk dalam hal pengambilan keputusan yang telah diatur dengan perjanjian kontrak. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan evaluasi terhadap data penerimaan pegawai outsourcing dengan metode klasifikasi dari data mining. Data mining dengan metode klasifikasi diharapkan mampu dalam pengolahan data sehingga dapat memberikan kemudahan dalam menganalisa penerimaan karyawan outsourcing. Metode klasifikasi data mining yang digunakan adalah Naïve Bayes dimana proses pengujiannya menggunakan bantuan tools Rapid Miner yang bertujuan untuk mengukur akurasi dari metode yang digunakan. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 55 record dengan 4 attribut berupa atribut Usia, wawancara, pengalaman dan akademis. Dimana dari hasil perhitungan terhadap data uji menggunakan algoritma naïve bayes menghasilkan nilai probabilitas sebesar 0,83 untuk klasifikasi Tidak Layak dan dilakukan pengujian dengan tools rapidminer menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,18% berada pada class tidak layak, Sedangkan untuk nilai AUC (Area Under Curve) adalah 0.875 yang berada pada class tidak layak, dimana jika nilai AUC mendekati angka 1 maka tingkat akurasi semakin bagus. Hasil tersebut, membuktikan bahwa metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk membantu dalam prediksi penerimaan pegawai outsourcing dengan nilai probabilitas dan akurasi yang tinggi dengan keputusan yang dihasilkan adalah tidak layak.