PENDEKATAN NAIVE BUYES DALAM KLASIFIKASI PENILAIAN KINERJA PEGAWAI - Rukmini, Siti; Nurchim, Nurchim; Hartanti, Dwi (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Dalam reformasi birokrasi, evaluasi terhadap kinerja Aparatur Sipil Negara (ASN) menjaddi salah satu hal yang diperhatikan dalam pengelolaan sumber daya manusia terutama untuk memperbaiki tata kelola pemerintahan guna meningkatkat efektivitas dan efisiensi organisasi. Akan tetapi setiap ASN memiliki kemampuan kompetensi, produktivitas, dan kontribusi yang berbeda. Oleh karena itu diperlukan pengklasifikasian kinerja untuk menentukan potensi, menilai pencapaian, dan menentukan langkah-langkah yang tepat bagi setiap pegawai. Dalam pengklasifikasian penilaian kinerja sering kali bersifat subjektif dan kurang berbasis data, yang dapat menyebabkan penanganan yang tidak efektif dan tepat sasaran sehingga pimpinan dalam mengambil keputusan atau rekomendasi masih belum tepat sasaran. Untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data kinerja pegawai sesuai dengan tingkatannya maka peneliti mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasi data kinerja PNS di lingkungan Pemerintah Kabupaten Sragen. Penelitian menggunakan data kepegawaian dari aplikasi SIMPEG yang mencakup atribut seperti nama, NIP, golongan, pendidikan, hasil kerja, perilaku kerja. Data tersebut diklasifikasikan ke dalam empat kelas kinerja: sangat baik, baik, butuh perbaikan dan kurang. Model yang dikembangkan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall untuk memastikan performa algoritma. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi data yang benar mencapa 94%, akurasi data yang salah sebesar 6%, pressision sebesar 93,6% dan recall sebesar 100%. Dengan demikian hasil ini telah memenuhi ekspektasi peneliti.