Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok
Sari
Abstrak - Dalam era modern, kenaikan jabatan menjadi tantangan bagi perusahaan karena proses promosi yang sering kali dianggap subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kenaikan jabatan menggunakan Algoritma C4.5 guna meningkatkan objektivitas keputusan promosi karyawan. Data dikumpulkan dari database karyawan PT Siprama Cakrawala serta melalui kuesioner kepada manajer, supervisor, dan karyawan. Variabel yang digunakan mencakup kinerja, pengalaman kerja, tingkat pendidikan, sikap kerja, dan keterlibatan dalam proyek. Data dianalisis menggunakan RapidMiner dengan teknik Decision Tree, kemudian divalidasi menggunakan metode Cross Validation untuk mengukur akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 88.91%, dengan classification error sebesar 11.09%. Variabel pengalaman kerja memiliki pengaruh paling dominan dengan nilai information gain tertinggi dan menjadi root node dalam pohon keputusan. Precision model menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cukup andal dalam mengklasifikasikan karyawan yang layak dan belum layak mendapatkan promosi jabatan, dengan nilai precision kelayakan sebesar 91.11% dan precision belum layak sebesar 87.50%. Dengan hasil ini, model yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan promosi karyawan,
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Abidin, Z., Nurhana, E., Permata, & Ulum, F. (2023). Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree C4.5 dan C5.0 pada Data Karyawan Berpotensi Promosi Jabatan. Jurnal Teknoinfo, 17(2), 567–582. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Agung Nugroho, & Agit Amrullah. (2023). Evaluasi Kinerja Algoritma K-Nn Menggunakan K-Fold Cross Validation Pada Data Debitur Ksp Galih Manunggal. Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (Jinteks), 5(2), 294–300. https://doi.org/10.51401/jinteks.v5i2.2506
Angreni, D. S., & Susanti, M. (2024). Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Kenaikan Pangkat Pegawai Negeri Sipil Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Biro AdministrasiPimpinan Sekretariat Daerah Provinsi Sulawesi Tengah. INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research, 4(1), 9661–9674.
Asyhari, M. R., Alijoyo, F. A., & Vernanda, D. (2024). Penerapan Algoritma C4.5 dan Metode 360 Derajat Pada Sistem Informasi Penilaian Karyawan. Jurnal Tekno Kompak, 18(1), 15. https://doi.org/10.33365/jtk.v18i1.3215
C, M. A. (2025). Classification of New Employee Selection Using the C4 . 5 Algorithm Klasifikasi Seleksi Penerimaan Karyawan Baru. 5(January), 26–34. https://doi.org/10.57152/malcom.v5i1.1525
Devia, E. (2023). Penerapan Decision Tree Dengan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Rekomendasi Kenaikan Jabatan Karyawan. Jurnal Information System, 3(1), 28–37. https://doi.org/10.61488/jis.v3i1.257
Irnanda. (2020). Penerapan Klasifikasi C4.5 Dalam Meningkatkan Kecakapan Berbahasa Inggris dalam Masyarakat. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), 304–308.
Isra, M. (2022). Behavior Analysis and Prediction of Civil Services Staff in Occupational Functional Positions Using C4.5 Algorithm. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 4(Eselon V), 58–63. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.186
Purba, W., Siawin, W., & . H. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA), 2(2), 85–90. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.429
Syahra, Y., Syahril, M., & Y, Y. (2019). Implementasi Data Mining Dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering Dalam Pengelompokan Nilai Untuk Menentukan Minat Belajar Siswa Smp Primbana Medan. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer), 17(1), 54. https://doi.org/10.53513/jis.v17i1.113
Suntoro, J. (2019). DATA MINING: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php. Elex Media Komputindo.
Widodo, T., Setiawan, D., & Syahputri, A. (2022). Data Mining Menentukan Minat Konsumen Memilih Sepeda Motor Idaman Dengan Algoritma C4.5. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(6), 826. https://doi.org/10.53513/jursi.v1i6.7262
Yatimah, M. N. (2021). Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STIMIK ESQ Menggunakan Decision Tree C4.5. JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 5(2), 89. https://doi.org/10.26874/jumanji.v5i2.95
DOI: https://doi.org/10.31294/infortech.v7i1.25469
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
