Imadani, Alfakhriy Aqil (2024) MENINGKATKAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Bachelor thesis, UNIVERSITAS NASIONAL.
![[img]](http://repository.unas.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Cover.pdf Download (480kB) |
|
Text
Bab 1.pdf Download (369kB) |
|
Text
Bab 2.pdf Download (571kB) |
|
Text
Bab 3.pdf Download (1MB) |
|
Text
Bab 4.pdf Download (503kB) |
|
Text
Bab 5.pdf Download (281kB) |
|
Text
Lampiran.pdf Download (1MB) |
Abstract
Pemilihan karyawan terbaik merupakan proses penting dalam manajemen sumber daya manusia, yang memerlukan evaluasi yang objektif dan tepat terhadap berbagai kriteria. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan alat yang efektif untuk membantu pengambilan keputusan dalam memilih karyawan terbaik dengan menggunakan data historis dan algoritma tertentu. Pemilihan Karyawan terbaik di perusahaan sekarang masih menerapkan sistem manual yaitu HRD masih melakukan perhitungan manual di Excel yang dapat memakan waktu yang cukup lama dan data yang dihasilkan tidak akurat. Sehingga diperlukan Sistem Pendukung Keputusan untuk dapat mengoptimalkan proses pemilihan karyawan terbaik dengan memanfaatkan pengetahuan dan pandangan dari berbagai pemangku kepentingan. Dalam penelitian ini, dua metode pengklasifikasian, yaitu Naive Bayes dan KNearest Neighbors (KNN), digunakan untuk membangun SPK yang dapat menilai dan menentukan karyawan terbaik berdasarkan beberapa kriteria, seperti absensi, kedisiplinan, tanggung jawab, loyalitas, attitude, dan pencapaian target. Metode ini digunakan untuk menentukan probabilitas dari contoh kelas yang diberikan nilai dari variable. Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu HRD dan perusahaan dalam meningkatkan pemilihan karyawan terbaik lebih cepat dan akurat. Aplikasi ini dibuat untuk web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 18 data uji Tingkat akurasi metode Naïve Bayes mencapai 88,8% sedangkan untuk metode menghasilkan tingkat akurasi 94,4% saat diuji dengan sistem. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Karyawan Terbaik, Metode Naïve Bayes, Metode K-Nearest Neighbor.
| Item Type: | Thesis (Bachelor) |
|---|---|
| Subjects: | A General Works > AZ History of Scholarship The Humanities T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Miss Rahma Rahmawati |
| Date Deposited: | 02 Jan 2025 02:46 |
| Last Modified: | 02 Jan 2025 02:46 |
| URI: | http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12498 |
Actions (login required)
 |
View Item |
