Uji AkurasiAlgoritma Machine Learning UntukPemodelan PrediksiFaktor Pendorong PergantianKaryawan

Uji AkurasiAlgoritma Machine Learning UntukPemodelan PrediksiFaktor Pendorong PergantianKaryawan

pergantian karyawan, logistic regression, random forest, machine learning, uji akurasi

Tim yang kohesif dan solid mempengaruhi stabilitas proses kerja dalam suatu organisasi. Pergantian anggota tim atau karyawan dalam waktu singkat dapat mempengaruhi bagaimana perusahaan dapat segera mencapai proyek dan target organisasi. Berbagai faktor dapat memicu pergantiankaryawan. Dari penelitian ini, ditemukan beberapa faktor pendorong utama pergantian karyawan. Untuk menemukan faktor-faktor pendorong tersebut, dibangun suatu model machine learning. Selanjutnya untuk memastikan akurasi dari model yang dibangun, dilakukanuji akurasi terhadap dua algoritma yang dipergunakan untuk membangun model tersebut, yaitu Logistic Regression dan Random Forest. Pengujian menggunakan dataset publik diperoleh skor akurasi sebesar 0,77 pada Logistic Regression, dan Random Forestmemilikiskor akurasi sebesar 0,98. Faktor pendorong turnover karyawan tertinggi adalah tingkat kepuasan sebesar 50,05%, diikuti oleh waktu yang dihabiskan di perusahaan sebesar 27.14%. Faktor pendorong ketiga yang paling signifikan adalah evaluasi terakhir dari pekerja yaitu sebesar 18,27%.

Ade Surya Budiman1, Desmulyati2, Fahrizal3

https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/104/101

Univ.Bina Sarana Informatika

April 2023

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text