PREDIKSI TURNOVER KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES (SURVEY : PT. XYZ Wilayah Tangerang)

NOVIYANTI, STEFANI ARIKA (2020) PREDIKSI TURNOVER KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES (SURVEY : PT. XYZ Wilayah Tangerang). S1-Sarjana thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

[img]
Preview
Text (HAL COVER)
1. Halaman Judul.pdf

Download (42kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2. Abstrak.pdf

Download (105kB) | Preview
[img]
Preview
Text (LEMBAR PERNYATAAN)
3. Surat Pernyataan.pdf

Download (153kB) | Preview
[img]
Preview
Text (LEMBAR PENGESAHAN)
4. Lembar Pengesahan.pdf

Download (122kB) | Preview
[img]
Preview
Text (KATA PENGANTAR)
5. Kata Pengantar.pdf

Download (71kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
6. Daftar Isi.pdf

Download (81kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR TABEL)
7. Daftar Table.pdf

Download (22kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR GAMBAR)
8. Daftar Gambar.pdf

Download (52kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR LAMPIRAN)
9. Daftar Lampiran.pdf

Download (43kB) | Preview
[img] Text (BAB I)
10. Bab 1.pdf
Restricted to Registered users only

Download (40kB)
[img] Text (BAB II)
11. Bab 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (110kB)
[img] Text (BAB III)
12. Bab 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (56kB)
[img] Text (BAB IV)
13. Bab 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (70kB)
[img] Text (BAB V)
14. Bab 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (593kB)
[img] Text (BAB VI)
15. Bab 6.pdf
Restricted to Registered users only

Download (64kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
16. Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (28kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
17. Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (187kB)

Abstract

PT. XYZ adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang IT. Sebagai perusahaan IT yang berkembang dan mempunyai jumlah karyawan yang banyak dan semakin bertambah Jumlah karyawan memiliki pengaruh besar dalam berkembangnya perusahaan . Salah satu cara untuk meningkatkan pengaruh yang besar dalam perkembangan mengetahui perkembangan perusahaan adalah dengan memprediksi jumalah karyawan aktif dan non aktif berdasarkan rata-rata jumlah setiap tahunnya. Penelitian merupakan pemrosesan data tahun 2015 – 2018, data tersebut didapatkan dari Human Capital di perusahaan dimana dari hasil pemrosesan tersebut, dapat menjadi acuan untuk memprediksi karyawan yang akan resign pada tahun 2019. Data yang didapatkan akan diprediski menggunakan metode Naïve Bayes. Atribut yang akan digunakan meliputi jenis kelamin, tanggal masuk karyawan, tanggal keluar karyawan, dan status karyawan untuk menentukan turnover.Prediksi terhadap tingkat turnover karyawan di 2019 akan membantu dalam mengembangkan perencanaan mengenai karyawan di perusahaan agar dapat membantu dalam mencapai target perusahaan. Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini akan manfaatkan organisasi IT untuk mengantisipasi karyawan mereka kepuasan karir dan menyiapkan fasilitas yang diperlukan, peraturan kerja, program pengembangan dan manfaat kompensasi untuk tetap kompetitif di industri IT pekerjaan. Kata Kunci: Data mining, Prediksi , Turnover, Algoritma Naïve Bayes , Rapid Miner 5.1 Abstract – PT. XYZ is a company engaged in IT. As a growing IT company and having a large number of employees and increasing numbers The number of employees has a large influence in the development of the company. One way to increase a large influence in the development of knowing the development of the company is to predict the number of active and non-active employees based on the average number each year. This study predicts employees who will resign in 2019 by using data mining from 2015 - 2018 obtained from Human Capital in the company. The data obtained will be predicted using the Naïve Bayes method. Attributes that will be used include gender, employee entry date, employee exit date, and employee status to determine turnover. Predictions on employee turnover in 2019 will help in developing plans regarding employees in the company so that they can assist in achieving company targets. It is hoped that the results of this study will benefit IT organizations to anticipate their employee career satisfaction and prepare necessary facilities, work regulations, development programs and compensation benefits to remain competitive in the job IT industry. Keywords: Data mining, prediction, Turnover, Naïve Bayes algorithm , Rapid Miner 5.1

Item Type: Thesis (S1-Sarjana)
NIM: 41814120180
Uncontrolled Keywords: Data mining, prediction, Turnover, Naïve Bayes algorithm , Rapid Miner 5.1
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 070 Documentary Media, Educational Media, News Media, Journalism, Publishing/Media Dokumenter, Media Pendidikan, Media Berita, Jurnalisme, Penerbitan > 070.1-070.9 Standard Subdivisions of Documentary Media, Educational Media, News Media, Journalism, Publishing/Subdivisi Standar Dari Media Dokumenter, Media Pendidikan, Media Berita, Jurnalisme, Penerbitan > 070.4 Journalism/Jurnalisme, Jurnalistik, Pers > 070.48 Journalism Directed to Special Groups/Jurnalistik Disutradarai oleh Kelompok Khusus > 070.486 Occupational and Employee Groups/Kelompok Kerja dan Karyawan
100 Philosophy and Psychology/Filsafat dan Psikologi > 170 Ethics, Moral Philosophy/Etika, Filsafat Moral > 174 Occupational Ethics/Etika Jabatan, Etika Profesi > 174.1 Clergy/Etika Karyawan
300 Social Science/Ilmu-ilmu Sosial > 330 Economics/Ilmu Ekonomi
300 Social Science/Ilmu-ilmu Sosial > 330 Economics/Ilmu Ekonomi > 331 Labor Economics/Ekonomi Perburuhan
600 Technology/Teknologi > 640 Home Economic and Family Living Management/Kesejahteraan Rumah Tangga dan Manajemen Kehidupan Keluarga > 647 Management Housekeeping/Pengaturan Pekerjaan Rumah Tangga > 647.3 Outdoor Employees/Karyawan Di Luar Ruangan
600 Technology/Teknologi > 640 Home Economic and Family Living Management/Kesejahteraan Rumah Tangga dan Manajemen Kehidupan Keluarga > 647 Management Housekeeping/Pengaturan Pekerjaan Rumah Tangga > 647.6 Employee Hours and Duties/Jam dan Tugas Karyawan
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User: Dede Muksin Lubis
Date Deposited: 03 Mar 2020 07:48
Last Modified: 03 Mar 2020 07:48
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/55035

Actions (login required)

View Item View Item