Utami, Yunita Tri (2022) Prediksi Kinerja Karyawan Berdasarkan Proses Trainer Menggunakan Data Mining. Skripsi thesis, Prodi Sistem Informasi.
Text
cover.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
|
Text
bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
|
Text
bab II.pdf - Submitted Version Download (3MB) |
|
Text
bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
|
Text
bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy |
|
Text
bab V.pdf - Submitted Version Download (615kB) |
|
Text
daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (786kB) |
|
Text
lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Banyak kasus dijumpai bahwa sulitnya pihak HRD memprediksi kinerja karyawan dikarenakan bagian HRD hanya dapat melihat rekapan data dari segi absensi ataupun keterlambatan karyawan. Dengan menggunakan algoritma hingga mendapatkan karyawan mana yang berhak mendapatkan reward, sehingga tidak menyulitkan pihak perusahaan. Algoritma C4.5 digunakan untuk karyawan mana yang berhak mendapatkan reward dari perusahaan. Variabel nya ialah pengecekan kinerja kerja, kedisiplinan karyawan, target yang telah di capai, kerjasama antar team dan kemampuan dalam berkerja. Hasil uji evaluasi memperlihatkan Algoritma Decision Tree C4.5 cocok dengan menggunakan alpikasi WEKA diterapkan untuk penentuan karyawan mana yang berhak mendapatkan reward dari perusahaan
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Kinerja Karyawan, Damining, Algoritma C.45 : Employee Performance, Damining, Algorithm C.45 |
Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 650-659 Manajemen dan Ilmu yang Berkaitan > 658.306 Analisa Pekerjaan Manajemen Personalia 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 650-659 Manajemen dan Ilmu yang Berkaitan > 658.4038 Manajemen Informasi |
Divisions: | Fakultas Teknik dan Komputer > Sistem Informasi |
Depositing User: | Users 151 not found. |
Date Deposited: | 30 May 2022 06:51 |
Last Modified: | 11 Nov 2024 02:47 |
URI: | http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/1479 |
Actions (login required)
View Item |
Downloads
Downloads per month over past year