Path: Top -> S1-Final Project -> Teknik Informatika -> 2019
ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN (STUDI KASUS : PT. PELITA WIRA SEJAHTERA)
ANALYSIS AND APPLICATION OF NAIVE BAYES ALGORITHM FOR EMPLOYEE PERFORMANCE ASSESSMENT EVALUATION (CASE STUDY: PT. PELITA WIRA SEJAHTERA)
Undergraduate Theses from gdlhub / 2019-05-10 15:22:07Oleh : Viny Novika Sari, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi
Dibuat : 2019-05-10, dengan 7 file
Keyword : Klasifikasi, Analisis, Naive Bayes.
Data mining merupakan sebuah teknik dari beberapa bidang ilmu untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya di dalam gudang data sehingga menjadi suatu informasi yang dapat digunakan kemudian. Pada PT. PELITA WIRA SEJAHTERA penilaian terkadang dilakukan secara subjektif dan keterbatasan dalam mengontrol setiap karyawan yang bekerja. Oleh karena itu penulis melakukan analisis data mining pada data-data penilaian karyawan tersebut agar dapat mengetahui mana karyawan yang memiliki kinerja yang sangat baik, baik, cukup, dan kurang. Penulis menggunakan data-data karyawan sebanyak 149 data yang kemudian disajikan kedalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Metode yang di gunakan adalah metode klasifikasi Naive Bayes dengan persentasi akurasi terbesar diperoleh dengan menggunakan Use Training Set Correctly yaitu sebesar 95.302% , menggunakan 5-Fold Cross Validation Correctly sebesar 93,9597%, dan menggunakan 10-Fold Cross Validation sebesar 93.9597%. Sedangkan hasil seleksi atribut menggunakan algoritma classifier attribute evaluation (ClassifierAttributeEval) dinyatakan bahwa atribut yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi penilaian kineja adalah orientasi_pada_efisiensi.
Deskripsi Alternatif :Data mining is a technique from several fields of science to find previously unknown relationships in the data warehouse so that it becomes information that can be used later. At PT. PELITA WIRA SEJAHTERA assessment is sometimes done subjectively and has limitations in controlling every employee who works. Therefore the authors conduct data mining analysis on employee assessment data in order to find out which employees have excellent, good, sufficient, and lacking performance. The author uses 149 employee data which is then presented in the Arff format. In analyzing the author using the WEKA Tools tool. The method used is the Naive Bayes classification method with the largest percentage of accuracy obtained by using the Use Training Set Correct that is equal to 95.302%, using 5-Fold Cross Validation Correctly for 93.9597%, and using 10-Fold Cross Validation at 93.9597%. While the results of attribute selection using the Classifier attribute evaluation algorithm (ClassifierAttributeEval) stated that the attribute that most influences the classification of performance assessment is orientasi_pada_efisiensi.
Beri Komentar ?#(0) | Bookmark
Properti | Nilai Properti |
---|---|
ID Publisher | gdlhub |
Organisasi | STIKOM Dinamika Bangsa Jambi |
Nama Kontak | Herti Yani, S.Kom |
Alamat | Jln. Jenderal Sudirman |
Kota | Jambi |
Daerah | Jambi |
Negara | Indonesia |
Telepon | 0741-35095 |
Fax | 0741-35093 |
E-mail Administrator | elibrarystikom@gmail.com |
E-mail CKO | elibrarystikom@gmail.com |
Print ...
Kontributor...
- Pembimbing : Lola Yorita Astri, ST, M.S.I dan Errissya Rasywir, S.Kom, MT, Editor: Calvin
Download...
Download hanya untuk member.
Bab 1
File : Bab 1.pdf
(198468 bytes)
Bab 2
File : Bab 2.pdf
(173924 bytes)
Bab 3
File : Bab 3.pdf
(123530 bytes)
Bab 4
File : Bab 4.pdf
(559894 bytes)
Bab 5
File : Bab 5.pdf
(900983 bytes)
Bab 6
File : Bab 6.pdf
(102253 bytes)
Daftar Pustaka
File : Daftar Pustaka.pdf
(118503 bytes)