Penentuan Kelayakan Karyawan Baru Menggunakan Data Mining Dengan Algoritma Decision Tree (C4.5)
DOI:
https://doi.org/10.61132/merkurius.v2i6.389Keywords:
Employee, Data Mining, C4.5Abstract
Eligibility for new employees includes individuals who have skills appropriate to the position they are applying for, have a high willingness to learn, communicate well, and have integrity and good work ethics. They must also be able to adapt to the work environment and team quickly, but determining the suitability of new employees is quite difficult given the competencies of each division, therefore the use of data mining is very suitable for determining the suitability of new employees according to the needs of the company which uses them. decision tree algorithm (C4.5), the results obtained from the decision tree algorithm process show the truth tree for classifying new employees and a high level of accuracy with a percentage of 98.44% based on test 2.
References
Abdul Fath Ramadhan, R. A. S., & L. M. F. A. (2024). Penerapan algoritma C4.5 untuk penerimaan calon pegawai negeri sipil KEMENKUMHAM Sulawesi Tenggara. Jurnal XYZ, 14(2), 133–138.
Abidin, Z., Nurhana, E., & Faruq, U. (2023). Analisis perbandingan algoritma decision tree C4.5 dan C50 pada data karyawan berpotensi promosi jabatan. ZA Pagar Alam, 17(2), 567–582.
Adria, H. M. (2022). Analisis perbandingan aplikasi data mining dalam memprediksi kualitas kinerja karyawan menggunakan metode algoritma C4.5. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 9(2), 1655–1665. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1992
Ananda, R., Sumarno, S., & Gunawan, I. (2022). Prediksi promosi jabatan karyawan JNE Pematangsiantar dengan algoritma C4.5. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 3(3), 358. https://doi.org/10.30865/json.v3i3.3763
Asri, A., Arifin, A., & Handoko, W. (2022). Implementasi metode Naive Bayes untuk klasifikasi penerima program keluarga harapan. Journal of Computer, 2(1), 21–26.
Gina Sonia, & Indriyani, A. (2023). Analisis penerapan data mining dengan metode algoritma C4.5 untuk pendataan karyawan tetap di KONI Sumatera Utara. Journal of Computer Science and Informatics Engineering (CoSIE), 2(1), 48–55. https://doi.org/10.55537/cosie.v2i1.523
Hidayah, A. N. Z., & Rozi, A. F. (2021). Penerapan data mining dalam menentukan kinerja karyawan terbaik dengan menggunakan metode algoritma C4.5 (Studi kasus: Universitas Mercu Buana Yogyakarta). Jurnal Information System & Artificial Intelligence, 1(2), 117–127.
Husein, A. M., & Brutu, M. (2022). Prediksi penerimaan calon karyawan dengan menggunakan algoritma C4.5 pada Biro Kesejahteraan Rakyat Provinsi Sumatera Utara. Digital Transformation Technology, 2(1), 16–20. https://doi.org/10.47709/digitech.v2i1.1769
Khoeri, I., & Iskandar Mulyana, D. (2021). Implementasi machine learning dengan decision tree algoritma C4.5 dalam penerimaan karyawan baru pada PT Gitareksa Dinamika Jakarta. Jurnal Sosial Teknologi, 1(7), 615–623. https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v1i7.126
Leidiyana, H., & Permana, A. A. (2020). Pemodelan klasifikasi dalam meningkatkan proses pemilihan calon karyawan dengan metode C4.5 dan jaringan syaraf tiruan. JIKA (Jurnal Informatika), 4(1), 7. https://doi.org/10.31000/jika.v4i1.2392
Purnama, A. I., Aziz, A., & Wiguna, A. S. (2020). Penerapan data mining untuk mengklasifikasi penerima bantuan PKH Desa Wae Jare menggunakan metode Naïve Bayes. Kurawal: Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri, 3(2), 173–180. https://doi.org/10.33479/kurawal.v3i2.348
Putri, H., Purnamasari, A. I., Dikananda, A. R., Nurdiawan, O., & Anwar, S. (2021). Penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera menggunakan metode Naïve Bayes dan KNN. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3(3), 331–337. https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1093
Rahmawan, H. (2020). Penentuan rekomendasi pelatihan pengembangan diri bagi pegawai negeri sipil menggunakan algoritma C4.5 dengan principal component analysis dan diskritisasi. Jurnal Tekno Kompak, 14(1), 5. https://doi.org/10.33365/jtk.v14i1.531
Romli, I., & Zy, A. T. (2020). Penentuan jadwal overtime dengan klasifikasi data karyawan menggunakan algoritma C4.5. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 4(2), 694–702.
Rudianto, R., Wahyudi, T., & Handayani, P. (2022). Perbandingan akurasi C4.5 dan Naive Bayes untuk evaluasi kinerja karyawan PT Catur Sentosa Adiprana. Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA), 5(2), 61–66. https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2350
Saputra, R., Wijaya, D., Wijaya, T., & ... (2023). Penerapan data mining dalam proses penerimaan karyawan baru pada perusahaan outsourcing (SDM) dengan metode C4.5 menggunakan aplikasi Weka. Jurnal Bidang XYZ, 89–98. Retrieved from https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/101
Siallagan, E., Parlina, I., & Suhendri, D. (2022). Model aturan tingkat kepuasan pasien terhadap pelayanan Puskesmas menggunakan algoritma C4.5. Zahra, 1(2), 65–72.
Tulus, T. H. L., Id Hadiana, A., & Santikarama, I. (2022). Sistem prediksi awal terhadap atrisi karyawan menggunakan algoritma C4.5. Informatics and Digital Expert (INDEX), 4(1), 18–24. https://doi.org/10.36423/index.v4i1.882
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.