UDiNus Repository

Penerapan data mining untuk menentukan penilaian kinerja karyawan resto ibarbo menggunakan metode naive bayes

YULI, ALDI RIZQIANTO (2017) Penerapan data mining untuk menentukan penilaian kinerja karyawan resto ibarbo menggunakan metode naive bayes. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (4Kb) | Preview

    Abstract

    Dalam dunia kerja terutama pada sebuah perusahaan atau instansi, karyawan merupakan sumber daya manusia (SDM) utama yang berperan dalam kesuksesan perusahaan atau instansi tersebut. Dengan demikian, perusahaan harus selekstif dalam melakukan perekrutan dan penilaian karyawan agar dapat mempertahankan karyawan dengan kinerja terbaik. Ibarbo adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang kuliner yang bersentuhan langsung dengan konsumen, sehingga karyawan Ibarbo dituntut untuk mampu memberi pelayanan kepada konsumen berupa memasak dan menjaga kebersihan lingkungan kerja dengan baik. Pada kenyataannya, kinerja yang baik dari para karyawan terkadang mendapatkan penilaian yang buruk hingga sebuah peringatan dari atasan. Hal ini disebabkan oleh sistem monitoring penilaian karyawan yang digunakan yakni hanya penilaian personal saja tanpa menggunakan system penilaian seperti model 360 derajat, serta data yang telah terkumpul tidak digunakan secara maksimal. Melihat permasalahan diatas, penulis melakukan penelitian menggunakan metode Naive Bayes untuk melakukan perancangan sistem dan pengolahan data menggunakan algoritma data mining untuk mendapatkan prediksi yang dapat dijadikan sebagai acuan tambahan dalam keputusan penilaian kinerja karyawan. Naive Bayes sebagai algoritma pengolah data yang tergolong dengan perhitungan yang mudah dipahami namun hasil akurasinya dapat diandalkan, Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dengan jumlah 670 data dan dihasilkan akurasi sebesar 83.96%, recall terbesar adalah 92,38%, dan precision 87,48%.

    Item Type: Article
    Subjects: T Technology > Teknik Informatika
    Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
    Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
    Depositing User: Psi Udinus
    Date Deposited: 04 May 2017 15:43
    Last Modified: 04 May 2017 15:43
    URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/22011

    Actions (login required)

    View Item