Metode Rough Set Dan SVM Untuk Penilaian Kinerja Kepegawaian Dan Rekomendasi Jabatan - Sani, Rafikasani; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, 2024)
Data Mining adalah teknik krusial untuk mengolah dataset besar dan kompleks guna menemukan pola tersembunyi yang mendukung keputusan strategis. Penelitian ini menerapkan teknik Data Mining dengan fokus pada metode Rough Set dan Support Vector Machine (SVM) untuk meningkatkan penilaian kinerja pegawai dan memberikan rekomendasi promosi jabatan yang lebih efektif dan objektif. Metode Rough Set digunakan untuk melakukan seleksi atribut dari data evaluasi kinerja pegawai, mencakup tujuh atribut utama seperti pengalaman kerja, pendidikan, usia, jenis jabatan, golongan ruang, hasil kerja, dan perilaku kerja. Data yang digunakan berasal dari laporan evaluasi kinerja 8.457 pegawai di Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kota Padang. Setelah atribut-atribut penting terpilih, data tersebut digunakan sebagai input dalam model SVM yang diimplementasikan menggunakan software Weka. Model ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 99,6216%, yang diperoleh dengan membagi jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem dengan jumlah total data pegawai yang digunakan. Berdasarkan hasil confusion matrix, kelas