Employee Turnover Analysis Using Comparison of Decision Tree and Naive Bayes Prediction Algorithms on K-Means Clustering Algorithms at PT. AT

Silfanus Kingki Setianto (Mercu Buana)
Dwiki Jatikusumo (Universitas Mercu Buana)

Jurnal Mantik
Vol. 4 No. 3 (2020): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)

PT. AT adalah merupakan perusahaan penyedia jasa teknologi informasi terkemuka di Indonesia. Menjadi salah satu perusahaan terkemuka di Indonesia, tentunya sangat di dukung oleh kualitas karyawan dan jumlah karyawan yang bekerja di sana. Salah satu cara untuk meningkatkan pengaruh yang besar dalam perkembangan perusahaan adalah dengan mempertahankan karyawan – karyawan yang berkualitas dan terus mengembangkannya. Sehingga turnover karyawan menjadi salah satu hal yang perlu di waspadai. Tentunya kita dapat memprediksi hal tersebut salah satunya dengan memperhatikan jumlah karyawan yang aktif dan non aktif berdasarkan rata-rata jumlah setiap tahunnya. Penelitian ini menganalisa tingkat karyawan yang resign dengan menggunakan data mining tahun dari 2015 – 2019 yang didapatkan dari Human Capital di perusahaan. Data yang didapatkan akan di klaster sesuai divisi dan level karyawan kemudian di analisa menggunakan metode Decision Tree dan Naïve Bayes. Sehingga dari hasil Analisa tersebut, dapat di jadikan acuan untuk memprediksi tingkat turnover karyawan di tahun 2020, sehingga dari penelitian ini di harapkan akan membantu dalam mengembangkan perencanaan mengenai karyawan di perusahaan agar dapat mencapai target perusahaan. Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini akan manfaatkan untuk mengantisipasi turnover karyawan yang tidak terkontrol.