Prediksi ketepatan hadir calon pegawai menggunakan metode decision tree dengan penerapan algoritma c4.5 (studi kasus: tenaga kerja Universitas Negeri Malang) / Yoga Martafian - Repositori Universitas Negeri Malang

Prediksi ketepatan hadir calon pegawai menggunakan metode decision tree dengan penerapan algoritma c4.5 (studi kasus: tenaga kerja Universitas Negeri Malang) / Yoga Martafian

Martafian, Yoga (2021) Prediksi ketepatan hadir calon pegawai menggunakan metode decision tree dengan penerapan algoritma c4.5 (studi kasus: tenaga kerja Universitas Negeri Malang) / Yoga Martafian. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Kedisiplinan seorang pegawai di suatu tempat kerja tentu sangat diperlukan terutama kedisiplinan dalam hal ketepatan waktu hadir. Maka dari itu pemantauan atau evaluasi terhadap ketepatan waktu hadir calon pegawai menjadi sangat vital dan hal ini menjadi tugas bagi semua elemen yang ada di institusi sehingga peningkatan kinerja dapat dilakukan. Berdasarkan teori kinerja dari Gibson terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat kedisiplinan waktu kerja pegawai faktor tersebut dapat bersumber dari faktor eksternal dan faktor internal. Penelitian dilakukan untuk memprediksi ketepatan waktu hadir calon pegawai menggunakan teknik klasifikasi yang dapat mengolah data untuk menemukan pola yang terjadi pada data calon pegawai Universitas Negeri Malang. Teknik klasifikasi yang digunakan yaitu decision tree dengan penerapan algoritma C4.5. Dengan algoritma decision tree didapat sebuah prediksi ketepatan waktu hadir calon pegawai yang dapat membantu pengambilan keputusan oleh pemilik tempat kerja dalam menentukan karyawan yang disiplin. Tahapan pada penelitian terdiri dari 5 tahap yaitu pengumpulan data tenaga kependidikan Universitas Negeri Malang yaitu data pegawai dan data absensi dalam rentang 1 bulan preprocessing implementasi Decision Tree uji coba model prediksi evaluasi performa model prediksi menggunakan accuracy precision dan recall. Hasil pengujian model prediksi menggunakan Decision Tree dengan penerapan algoritma C4.5 pada penelitian ini yaitu nilai accuracy sebesar 91.05% precision sebesar 86.99% dan recall sebesar 96.67%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 04 Jul 2021 04:29
Last Modified: 09 Sep 2021 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/264986

Actions (login required)

View Item View Item