Embed Size (px)
Citation preview
46 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
การศกษาปจจยทสมพนธกบการตดสนใจลาออกและการเปรยบเทยบประสทธภาพ ตวแบบพยากรณการลาออกของพนกงาน กรณศกษา บรษทประกนภย
The Study of Associated Factors of the Resignation Decision and the Efficiency Comparison of Various Predictive Models of Employee Resignation: A Case Study of an Insurance Company
Received: March 26, 2019; Revised: June 10, 2019; Accepted: June 10, 2019
บทคดยอ
งานวจยนการศกษาเกยวกบเทคนคการทำาเหมองขอมล เพอลดปญหาอตราการลาออกของพนกงาน
และลดคาใชจายทสงขนจากการสรรหาพนกงานใหมในบรษทประกนภยแหงหนง ชดขอมลทใชวเคราะหเปน
ขอมลของพนกงานลาออกและพนกงานทยงทำางานอย ตงแตป พ.ศ. 2556-2560 จำานวน 1,000 รายการ
11แอตทรบวต เทคนคกฎความสมพนธถกนำามาใชหารปแบบของความสมพนธการลาออกของพนกงานและ
สรางตวแบบพยากรณการลาออกของพนกงานโดยใชเทคนคการวเคราะห5เทคนคคอตนไมตดสนใจเทคนค
ซพพอรตเวกเตอรแมชชนเทคนคโครงขายประสาทเทยมเทคนคเบยเซยนแบบงายและเทคนคเพอนบานใกลสด
และเปรยบเทยบประสทธภาพของตวแบบพยากรณเหลานน การทดสอบประสทธภาพของตวแบบใชวธไขว
ขอมลโดยแบงขอมลออกเปน5ชดเทากนผลของกฎความสมพนธพบปจจยทมความสมพนธกบการตดสนใจ
ลาออก คอ เงนเดอน อายงาน ความกาวหนาในอาชพ ผลการประเมนการปฏบตงาน และความสมพนธกบ
หวหนางาน ผลการทดสอบตวแบบพยากรณทเปนตนไมตดสนใจ ใหคาความถกตองในการพยากรณสงทสดท
รอยละ91.03ในขณะทตวแบบพยากรณทสรางจากเทคนคซพพอรตเวกเตอรแมชชนใหคาความถกตองเทากบ
รอยละ90.93เทคนคโครงขายประสาทเทยมใหคาความถกตองเทากบรอยละ90.75เทคนคเบยเซยนแบบ
วทญญตา นลาภาตระกล1, ชตมา เบยวไขมข2 นกศกษาปรญญาโทวทยาลยนวตกรรมดจทลและเทคโนโลยสารสนเทศมหาวทยาลยรงสต1
วทยาลยนวตกรรมดจทลและเทคโนโลยสารสนเทศมหาวทยาลยรงสต2
Watanyuta Neelaphatrakun1, Chutima Beokaimook2
Graduate Student, College of Digital Innovation and Information Technology,RangsitUniversity1
CollegeofDigitalInnovationandInformationTechnology,RangsitUniversity2
E-mail:[email protected] E-mail:[email protected]
บทความวจย
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 47
ABSTRACT
Thestudyistoimplementdataminingtechniquesforreducingtheresignationrate
of employees aswell as decreasing expenses causedby the recruitmentprocesses in an
insurancecompany.Theanalyzeddatasetisthedataofresignedemployeesandemployees
whoarestillworking fromtheyear2013-2017.Thedataof1,000 itemswith11attributes
is analyzed using association rulemining to find the patterns and relations of employee
resignation.Moreover,fivepredictivemodelsfortheresignationofemployeesusingdecision
tree,supportvectormachine,neuralnetwork,naïveBayesianandnearestneighbortechniques
havebeenconducted.Theefficiencycomparisonamongthosefivemodelsareperformed
basedon5-foldcross-validationtechnique.Itisfoundthatthefactorsthatarerelatedtoresign
decisionaresalary,workingage,careeradvancement,performanceevaluationandrelation-
shipwithsupervisors.Theresultsofthemodelevaluationshowthatthedecisiontreepredic-
tivemodelyieldsthehighestaccuracyat91.03%,whilesupportvectormachinetechnique’s
predictivemodelyieldsaccuracyof90.93%.NeuralNetworktechniquepredictivemodelyields
accuracyat90.75%.NaïveBayesandK-NearestNeighborsmodelsyield89.60%and82.10%of
accuracy,respectively.Theseresultscanbeappliedtocompensationstrategiesforemployee
retention.Also,itcanbeaguidelineforhumanresourceinformationsystemsinthefuture.
KEYWORDS: ResigningBehavior,AssociationRule,K-NearestNeighbors,DecisionTree,Neural
Network,NaïveBayes,SupportVectorMachine
งายและเทคนคเพอนบานใกลสดใหคาความถกตองเทากบรอยละ89.60และ82.10ตามลำาดบผลทไดจาก
การวจยสามารถนำาผลมาประยกตใช ในการสรางแผนกลยทธสำาหรบออกแบบสวสดการทเหมาะสมเพอรกษา
พนกงานใหคงอยกบบรษท และเปนแนวทางในการสรางระบบสารสนเทศในการสนบสนนการตดสนใจสำาหรบ
งานดานบรหารทรพยากรบคคลตอไป
ค�าส�าคญ:พฤตกรรมการลาออก กฎความสมพนธ เพอนบานใกลสด ตนไมตดสนใจ โครงขายประสาทเทยม
เบยเซยนแบบงายซพพอรตเวกเตอรแมชชน
48 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
บทน�า
องคกรในปจจบนเนนการใชประโยชนจาก
ทรพยากรทมอย ใหดทสด โดยใหความสำาคญกบ
ทรพยากรมนษยเปนอนดบตนๆ(Reddy&Laksh-
mikeerthi,2017)เนองจากเปนผขบเคลอนกจกรรม
ตางๆ ขององคกรททำาใหองคกรประสบความสำาเรจ
ปญหาทสำาคญของการจดการทรพยากรมนษยคอ
ปญหาดานการลาออกจากงานของพนกงานทหลาย
องคกรกำาลงประสบกบปญหาพนกงานลาออก ดวย
สาเหตตางๆและมแนวโนมวาในอนาคตปญหานจะยง
ทวความรนแรงมากยงขน สาเหตของปญหาทสำาคญ
เกดจากทศนคตในการทำางานของคนเปลยนแปลงไป
(วราภรณ นาควลย, 2553) ปจจยตางๆ เออตอ
การเปลยนงานมมากขน มบรษทจดหางานเกดขน
มากมาย ทำาใหรปแบบการหางานเปลยนไปจากเดม
ทคนไปหางานมาสรปแบบของงานมาหาคนคนรนใหม
ตองการหาประสบการณจากหลากหลายองคกรและ
ในยคปจจบนซงคนทำางานมโอกาสรบร ข าวสาร
เกยวกบความเคลอนไหวของตลาดแรงงานไดงาย
กลายเปนตวเรงใหมการตดสนใจในการเปลยนงาน
มากขน (สวรรณกมล จนทรมะโน และ ประสพชย
พสนนท,2557)ตวชวดความสำาเรจหรอความลมเหลว
หรอความสามารถในการแขงขนขององคกร จงเปน
เรองของการบรหารทรพยากรบคคล ตงแตวธการ
สรรหาพนกงานทเหมาะสมการดแลพนกงานระหวาง
การทำางานไปจนถงการเกบรกษาพนกงานซงทงหมดน
กเพอใหบรษทมพนกงานทมคณภาพและอย กบ
บรษทไปเปนระยะเวลานาน(สวรรณกมลจนทรมะโน
และประสพชยพสนนท,2557)เมอพนกงานลาออก
ประสทธภาพของการทำางานโดยรวมขององคกร
ลดลง และประสทธภาพการทำางานจะลดลงอกครง
หลงจากทมการสรรหาพนกงานมาทดแทนพนกงาน
เดมได เนองจากตองใชพนกงานบางสวนไปสอนงาน
ใหกบพนกงานใหมในชวงระยะเวลาปรบตว(Break-
In Time) ของบคลากรใหม เมอเรมงานใหมอาจ
มความรและทกษะทยงไมสามารถทดแทนแรงงาน
เดมไดอยางเตมประสทธภาพ จนกวาพนกงานใหม
จะปรบตวไดและมประสบการณเทากบพนกงานเดม
ทลาออกไปประสทธภาพของการทำางานจงจะสง
ขนจนถงจดเดมอกครง แตหากมการลาออกกอนท
จะถงจดททำาใหประสทธภาพการทำางานกลบมาณ
จดเดม จะเกดผลกระทบตอผลการดำาเนนงานของ
องคกรอยางตอเนองอกครงบรษทตองเสยคาใชจาย
เพอซอเนอทโฆษณาสำาหรบการประกาศรบสมคร
พนกงานใหมมาทดแทนพนกงานทลาออกไปอยาง
เรงดวนและมคาใชจายอกจำานวนมากในการสรรหา
และคดเลอกพนกงานใหมรวมถงคาใชจายในการฝก
อบรมและพฒนาพนกงานใหมใหพรอมสำาหรบการ
ทำางานอกดวย (ฤทธไกร ทวเจรญ, 2559) จากการ
ศกษาขอมลประชากรของบรษทกรณศกษาเปนเวลา
5ปยอนหลงพบวาบรษทประสบปญหาการลาออก
ของพนกงานอยางตอเนอง มอตราการลาออกอยท
รอยละ26.85ซงสงกวาอตราการลาออกในภาพรวม
ของอตสาหกรรมประกนชวตและประกนวนาศภย
อยทรอยละ16.00(ป2560คนไทยลาออกจากงาน
9.6หมนถง1.3แสนคน/เดอน,2560)การทบรษท
มอตราการลาออกทสงเชนนยอมสงผลตอตนทนของ
บรษท ในดานตนทนการสรรหาและการฝกอบรม
พนกงานใหมอยางหลกเลยงไมได
จากการศกษางานวจยของธงจรสแสงอรณ
และ อรลาภ แสงอรณ (2558) ไดมการศกษาการ
จำาแนกพฤตกรรมการลาออกของพนกงานโรงแรม
แหงหนง โดยใชโครงขายประสาทเทยม (Neural
Network)โดยนำาผลทไดไปใชปรบเปลยนโครงสราง
โรงแรมใหเหมาะสมเพอลดการลาออกของพนกงาน
นอกจากนงานวจยของวาสนาศรการะเกต(2556)
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 49
ไดพยากรณการลาออกของพนกงานโดยใชเทคนค
กฎความสมพนธ (Association Rule) โดยนำาผล
ทไดไปใชออกแบบสวสดการใหเหมาะสมเพอลด
การลาออกของพนกงานในบรษท และงานวจยของ
ฤทธไกร ทวเจรญ (2559) ไดนำาเอาปจจยดาน
ประชากรศาสตร มาสรางตนแบบในการพยากรณ
การลาออกของพนกงาน โดยใชเทคนคตนไมตดสน
ใจ (Decision Tree) เพอนำาผลทไดไปใชในการ
กำาหนดแนวทางในการสรรหาพนกงานใหม กรตกร
บญสง (2561) ไดมการวจยเรองความผกพนของ
พนกงานในองคกร โดยการนำาเอาขอมลมาวเคราะห
คาความสมพนธแตละปจจยยอย(FactorLoading)
เพอนำาผลทไดไปหาแนวทางในการรกษาพนกงาน
ใหอยกบองคกร รวมทงในงานวชาการของ สจตรา
พงศพศทธโสภา,โษฑศรตตธรรมบษด,และโรจลกษณ
จกรไพวงศ(2561)ไดศกษาววฒนาการองคประกอบ
และแนวโนมในอนาคตสำาหรบการวเคราะหดาน
ทรพยากรมนษย (Human Resource Analytics)
จากการสบคนขอมลจากฐานขอมลขนาดใหญทม
ความนาเชอถอ เพอหาแนวโนมรปแบบของการ
บรหารทรพยากรมนษยในอนาคต โดยเฉพาะการ
ลงทนดานเทคโนโลย เพอเขามาใชใหเปนรปธรรม
ตามหลกธรรมาภบาล ในสนบสนนการตดสนใจ
ในระดบกลยทธขององคกร ซงในงานวจยฉบบน
จงไดมการนำาเอาเทคโนโลยเขาใชในการวเคราะหแก
ปญหาองคกร ดวยเทคนคการทำาเหมองขอมล ใน
เรองการลาออกของพนกงาน โดยการหาปจจยทม
ความสมพนธกบการตดสนใจลาออก และพยากรณ
การลาออกของพนกงานทจะเกดขนในอนาคต เพอ
นำาผลทไดมาเปนแนวทางในการกำาหนดการปองกน
และสรางกระบวนการรกษากอนพนกงานลาออก
รวมถงเพอชวยลดปญหาประสทธภาพการทำางานท
ลดลงตลอดจนเพอลดตนทนการสรรหาและฝกอบรม
พนกงานใหม
วตถประสงค
งานวจยตองการศกษาขอมลการลาออกของ
พนกงานของบรษทกรณศกษาซงเปนบรษทประกนภย
แหงหนง โดยใชกระบวนการทางเหมองขอมล
วตถประสงคของงานวจย คอ (1) หารปแบบของ
ความสมพนธของปจจยการลาออกของพนกงานโดย
ใชเทคนคกฎความสมพนธ (AssociationRule)(2)
สรางตวแบบพยากรณการลาออกของพนกงาน โดย
ใชเทคนคเหมองขอมล 5 เทคนคคอ เทคนคตนไม
ตดสนใจ(DecisionTree)ซพพอรตเวกเตอรแมชชน
(Support Vector Machine) เทคนคโครงขาย
ประสาทเทยม(NeuralNetwork)เทคนคเบยเซยน
แบบงาย (Naïve Bayes) และเทคนคเพอนบาน
ใกลสด (K-Nearest Neighbors) และ (3) เปรยบ
เทยบประสทธภาพของตวแบบพยากรณเหลานน
ขอมลในการทดสอบจะใชวธไขวขอมลโดยแบงขอมล
ออกเปน5ชดเทากน(5-FoldCross-Validation)
โดยตววดประสทธภาพตวแบบไดแกคาความถกตอง
(Accuracy) คาความแมนยำา (Precision) คาความ
ระลก(Recall)และคาความถวงดล(F-Measure)
ประโยชนทคาดวาจะไดรบ
งานวจยนทำาให องค กรได ตวแบบการ
พยากรณทจะใชพยากรณการลาออกของพนกงาน
ในอตสาหกรรมประกนภย และยงเปนแนวทาง
ในพฒนาระบบสารสนเทศในการบรหารทรพยากร
มนษย และผลจากการวจยสามารถนำามาประยกต
ใชในการสรางแผนสวสดการของบรษทโดยองคกร
สามารถทราบขอมลของพนกงานทมแนวโน ม
50 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
จะลาออกและนำาพนกงานเหลานนเขาสกระบวนการ
รกษาพนกงานไดทน เพอลดจำานวนการลาออกของ
พนกงาน จงสามารถลดการสญเสยทงในเรองของ
การลงทนดานทรพยากรบคคล ทงเวลาและจำานวน
เงน รวมถงประสทธภาพทจะตองสญเสยไปในชวง
ของการเปลยนถายงาน
ภาพท 1แสดงกรอบความคดของการวจย
ตวแบบการพยากรณ- ตนไมตดสนใจ(Decisiontree)- ซพพอรตเวกเตอรแมชชน(Support VectorMachine)- โครงขายประสาทเทยม(NeuralNetwork)- เบยเซยนแบบงาย(NaïveBayes)- เพอนบานใกลสด(K-NearestNeighbors)
ขอมลพนกงาน- เพศ-สถานภาพสมรส-ชวงอาย-การศกษา-อายงาน-หนวยงาน-ตำาแหนงงาน-เกรดผลงานเฉลย-รายได-สาเหตการลาออก-สถานะพนกงาน
กฎความสมพนธของการลาออกของพนกงาน
รปแบบความสมพนธ
สถานะการลาออกของพนกงาน (ออก/ไมออก)
ขอบเขตงานวจย
จากภาพท 1 แสดงกรอบความคดของ
การวจย ตวแปรอสระคอ ขอมลพนกงานทลาออก
และขอมลพนกงานทยงคงทำางานอยของบรษทกรณ
ศกษาในชวงปพ.ศ.2556-2560ซงมขอมลจำานวน
1,000 รายการจากการส ม เปนขอมลขนาด 11
แอตทรบวตขอมลดงกลาวจะถกนำามาวเคราะหเพอ
หารปแบบความสมพนธของปจจยททำาใหพนกงาน
ตดสนใจลาออก ซงผวจยใชเทคนคกฎความสมพนธ
(AssociationRule)นอกจากนในการสรางตวแบบ
พยากรณการลาออกของพนกงาน ไดประยกต
ใชเทคนคการจำาแนกขอมล (Classification) ไดแก
เทคนคตนไมตดสนใจ ซพพอรตเวกเตอรแมชชน
เทคนคโครงขายประสาทเทยม เทคนคเบยเซยน
แบบงาย และเทคนคเพอนบานใกลสด ตวแปรตาม
ซงเปนผลจากการหารปแบบความสมพนธ จะได
กฎความสมพนธของปจจยการลาออกของพนกงาน
สวนตวแปรตามทไดจากการสรางตวแบบพยากรณคอ
ผลการพยากรณสถานะการลาออกของพนกงาน
ทฤษฎและงานวจยทเกยวของ
การทำาเหมองขอมล(DataMining)(สรวชร
ศรเปารยะและสายชลสนสมบรณทอง2560;Han
&Kamber,2006)เปนการวเคราะหขอมลเพอแยก
ประเภทจำาแนกรปแบบและความสมพนธของขอมล
จากฐานขอมลทมขนาดใหญหรอคลงขอมล โดยม
วธตางๆหลายวธซงรปแบบการทำาเหมองขอมลนน
ไดรวบรวมความร จากหลายแขนงเขาไวดวยกน
ประกอบดวย การเรยนร ของเครอง (Machine
Learning)รวมกบวทยาศาสตรสารสนเทศ(Information
Science) สถต (Statistics) เทคนคการสรางภาพ
(Visualization Techniques) ทำาใหคนพบรปแบบ
ความรใหม และสามารถนำาเสนอความรในลกษณะ
ทเขาใจไดงายในอกความหมายหนง การทำาเหมอง
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 51
ขอมลคอกระบวนการทกระทำากบขอมลจำานวนมาก
เพอสกดสารสนเทศรปแบบและความสมพนธทซอน
อยในชดขอมลขนาดใหญ(Han&Kamber,2006)
เทคนคการท�าเหมองขอมล
งานวจยฉบบน ต องการหาแนวทางใน
การพจารณาเลอกปจจยทสมพนธตอการลาออก
ของพนกงาน โดยใช เทคนคกฎความสมพนธ
ซงเปนเทคนคทนำามาใชในการวเคราะหขอมลเพอ
ใหไดผลลพธทนาสนใจ เชนงานวจยของ วาสนา
ศรการะเกต(2556)ไดนำาเสนอแบบจำาลองพฤตกรรม
พนกงานทออกจากงาน เพอคนหารปแบบความ
สมพนธของปจจยทเปนสาเหตทำาใหพนกงานตดสนใจ
ออกจากงาน อกทงยงสามารถแบงลกษณะของ
พนกงานทตดสนใจลาออกไดเปน6กลมปจจยดาน
การปรบเงนเดอน ภมลำาเนาและครอบครว และ
ประเภทการจางงาน มความสมพนธกบการลาออก
ของพนกงาน Bhambri (2014) ใชเทคนคกฎความ
สมพนธทำาการศกษาความสมพนธระหวางขอแตกตาง
ของธนาคารสองประเภท คอ ธนาคาร จำากด และ
ธนาคารจำากด(มหาชน)กบปญหาการดำาเนนงานของ
พนกงานในองคกรในการใชฮารดแวรหรอซอฟตแวร
โดยพจารณาจากเพศการศกษาหรอคณลกษณะอนๆ
ของพนกงาน เพอนำาไปใชตดสนใจวาจะลงทนกบ
ฮารดแวรและซอฟตแวรใหมอยางไร มงานวจยของ
ธรพงษสงขศร(2557)ททำาการวเคราะหพฤตกรรม
การเลอกสาขาวชาเรยนของนกศกษาใหม ดวย
เทคนคกฎความสมพนธ เขาพบวากฎความสมพนธ
ของขอมลในแตละกลมพฤตกรรมของนกศกษาใหม
สามารถวเคราะหพฤตกรรมการเลอกสาขาวชาเรยน
ของนกศกษาได
สำาหรบการสร างตวแบบการพยากรณ
การลาออกของพนกงานซงเปนวตถประสงคของงาน
วจยน ผวจยไดศกษาเทคนคการจำาแนกขอมลมาใช
สรางตวแบบ ทสามารถจำาแนกขอมลใหอยในกลม
ทกำาหนด เทคนคเกยวกบการจำาแนกขอมลทนยม
ใชกนอยางแพรหลาย ไดแก ตนไมตดสนใจ (รจรา
ธรรมสมบต, 2554) ซพพอรตเวกเตอรแมชชน
(สายชล สนสมบรณทอง, 2560) เทคนคโครงขาย
ประสาทเทยม (ธงจรส แสงอรณ และ อรลาภ
แสงอรณ,2558)เทคนคเบยเซยนแบบงาย(สายชล
สนสมบรณทอง,2560)และเทคนคเพอนบานใกลสด
(สายชลสนสมบรณทอง,2560)ตลอดเวลาหลายป
ทผานมาไดมการนำาเทคนคตางๆเหลานมาประยกต
ใชในงานวจยทเกยวกบการลาออกของพนกงาน
เชนกน ฤทธไกร ทวเจรญ (2559) ใชเทคนคตนไม
ตดสนใจสรางตวแบบทำานายอายงานกอนการลาออก
ของพนกงาน ทำาใหบรษทสามารถคดกรองพนกงาน
ทมแนวโนมจะมอายงานนานกวาคาเฉลยปจจบน
ของบรษทได และสามารถทำานายการลาออกของ
พนกงานไดอยางถกตองเทคนคตนไมตดสนใจยงพบ
ในงานวจยของเชาวนวฒนปรารถนาแสงกศลและ
มาลรตน โสดานล (2557) ซงตองการสรางตวแบบ
พยากรณความตองการซอกองทนรวมหนระยะยาว
ของลกคา(LongTermEquityFund:LTF)ทำาให
สามารถนำาเสนอโปรโมชนทเหมาะสมใหกบลกคาได
อกทงยงกระตนยอดขายไดอยางเปนทนาพอใจ
Paefgen, Staake, and Fleisch (2014)
ไดทำาการวจยโดยนำาขอมลเซนเซอรรถยนตมาทำานาย
ความเสยงตอการเกดอบตเหต โดยใชขอมลตวอยาง
จรงจากรถยนตทงหมด1,572คนใชเทคนคโครงขาย
ประสาทเทยมแบบการถดถอยแบบโลจสตก
(Logistic Regression Neural Network) และ
เทคนคตนไมตดสนใจ ในการวเคราะหขอมล ผล
ของการเปรยบเทยบประสทธภาพ พบวา เทคนค
โครงข ายประสาทเทยมแบบการถดถอยแบบ
52 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
โลจสตก(LogisticRegressionNeuralNetwork)
มประสทธภาพสงและระยะทางทถกใชงาน(Vehicle
Mileage) เปนตวแปรทสำาคญทสดนอกจากน ยงม
งานวจยของสายชลสนสมบรณทอง (2560)ซงได
ศกษาเปรยบเทยบประสทธภาพตวแบบทใชทำานาย
การตดเกมของเดกและวยร นในกรงเทพมหานคร
ตวแบบถกสรางโดยเทคนคการจำาแนกกลม 7 วธ
คอวธเพอนบานใกลสด ตนไมตดสนใจ โครงขาย
ประสาทเทยม ซพพอรตเวกเตอรแมชชน ฐานกฎ
การถดถอยโลจสตกทวภาค (Binary Logistic
Regression) และ เบยเซยนแบบงายผลทไดพบวา
วธต นไมตดสนใจ เปนวธทสามารถทำานายการ
ตดเกมของเดกและวยร นในกรงเทพมหานครทม
ประสทธภาพมากทสด ในอกงานวจยหนง ณฏฐา
ผวมา (2558) ไดพฒนาตวแบบพยากรณแนวโนม
การสมครงานใหตรงวฒการศกษาสาขาคอมพวเตอร
โดยใชเทคนคเครอขายประสาทเทยม พบวาแบบ
จำาลองทมคาความถกตองมากทสด มปจจยสำาคญ
คอบคลกภาพ สำาหรบงานวจยท เกยวข องกบ
การลาออกของพนกงาน ธงจรส แสงอรณ และ
อรลาภ แสงอรณ (2558) สรางตวแบบเพอจำาแนก
การลาออกของพนกงาน ดวยเทคนคโครงขาย
ประสาทเทยม(NeuralNetwork)ซงเทคนคดงกลาว
สามารถจำาแนกไดถกตองถงรอยละ 96.67 และ
พบปจจยทสำาคญทใชในการจำาแนกพฤตกรรมการ
ลาออกของพนกงาน ไดแก ความกาวหนา อายงาน
ผบงคบบญชาและความมนคง
ภาพท 2กระบวนการวเคราะหขอมลดวยCRISP
ทมา: Chapmanetal.(2000)
จากภาพท2แสดงกระบวนการการวเคราะห
ขอมลดวยครสป-ดเอม(CrossIndustryStandard
Process for DataMining) (Chapman et al.,
2000) ซงเปนขนตอนมาตรฐานทใชในการวเคราะห
ขอมลสำาหรบการทำาเหมองขอมล ซงประกอบดวย
ขนตอนแรกคอเปนการทำาความเขาใจระบปญหาหรอ
โอกาสเชงธรกจ (Business Understanding) โดย
ระบผลลพธทตองการไดจากการวเคราะหขอมลดวย
การทำาเหมองขอมล(DataMining)และวางแผนงาน
ขนตอนท 2 คอการทำาความเขาใจขอมลทเกยวของ
(DataUnderstanding) เปนการพจารณาวาขอมล
ถกตองนาเชอถอมปรมาณเพยงพอมความเหมาะสม
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 53
และมรายละเอยดเพยงพอตอการนำาไปใชในการ
วเคราะหขนตอนท3คอการเตรยมขอมล(DataPrep-
aration)ขนตอนนทใชเวลานานทสดเนองจากขอมล
ทมคณภาพจะนำาไปสตวแบบทถกตอง การเตรยม
ขอมลจะม 3 ขนตอนยอยคอ การทำาความสะอาด
ขอมล (DataCleaning)การคดเลอกขอมล (Data
Selection)และการแปลงขอมล(DataTransfor-
mation) (เอกสทธ พชรวงศศกดา, 2557) ขนตอน
ท4คอการสรางตวแบบ(Modeling)เปนขนตอน
การวเคราะหขอมลดวยเทคนคเหมองขอมลตางๆ
เชน เทคนคกฎความสมพนธเทคนคการจดกลม
(Clustering) และเทคนคการจำาแนกขอมล และ
ขนตอนท5คอการประเมนประสทธภาพ(Evalua-
tion)เปนการวดความนาเชอถอของตวแบบวเคราะห
ขอมลทไดในขนตอนกอนหนาและขนตอนสดทายคอ
การนำาผลลพธไปใชงาน (Deployment) เปนองค
ความรทไดจากการวเคราะหขอมลดวยเทคนคเหมอง
ขอมลนำาไปใชงานจรงตวอยางเชนการนำาองคความร
ทไดไปใชในการกำาหนดกลยทธตางๆ การบรหาร
จดการ บคลากรในองคกร หรอใชในการทำานาย
แนวโนมการทจรตในระบบการเงนของธนาคารหรอ
ตรวจจบความผดปกตในการซอขายห นในตลาด
หลกทรพย เปนตน (เชาวนวฒนปรารถนาแสงกศล
และมาลรตนโสดานล,2557)
ภาพท 3แสดงกระบวนการวจย
1. การท�าความเขาใจปญหาหรอโอกาสเชงธรกจ
2. การท�าความเขาใจขอมล
3. การเตรยมขอมล
4. การสรางตวแบบพยากรณ 5. การประเมนประสทธภาพ
การจ�าแนกขอมลการทดสอบขอมล
แบบไขว
6. การน�าผลลพธไป
ใชงาน
การหาความสมพนธ
วธการด�าเนนการวจย
จากภาพท 3 วธการดำาเนนงานวจยในการ
สรางโมเดลทำานายการลาออกของพนกงานโดยนำา
กระบวนการการวเคราะหขอมลดวยครสป-ดเอมมา
ปรบใชตามความเหมาะสมของงานวจยดงน
1. การทำาความเขาใจในปญหาดานการ
ลาออกจากงานของพนกงานเปนปญหาซงองคกร
กำาลงประสบและมแนวโนมวาจะยงทวความรนแรงใน
อนาคตงานวจยนจงตองการหาปจจยทเปนสาเหตให
พนกงานลาออกและตองการสรางตวแบบพยากรณ
การลาออกของพนกงาน โดยพจารณาจากปจจย
ทเปนสาเหต
2. การทำาความเขาใจกบขอมล ฝายบคคล
ไดมการรวบรวมขอมลพนกงานของบรษทไวตลอด
ทงพนกงานทยงคงทำางานอย และพนกงานทลาออก
ไปแลว โดยกอนทพนกงานจะลาออก ไดมการทำา
แบบสอบถามซงถามถงสาเหตตางๆ ทนำาไปสการ
ลาออก ขอมลดงกลาวไดถกรวบรวมเกบไวเปนเวลา
15ปตงแตปพ.ศ.2547มจำานวนขอมลทงสน2,260
รายการในงานวจยนตองนำาผลทไดไปใชจรงในองคกร
54 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
จงมลกษณะเฉพาะและซบซอนสงจงใชวธสมตวอยาง
แบบแบงชน(StratifiedRandomSampling)ซงได
มาจากพนกงานกลมตวอยางทครอบคลม ชวงอาย
อายงาน ตำาแหนง และหนวยงานทสงกด จำานวน
1,000รายการซงมจำานวนเพยงพอและเหมาะสมท
จะนำามาใชในการวเคราะหมจำานวน11แอตทรบวต
โดยมรายละเอยดขอมลทนำาไปวเคราะห (Data
Directory)ตามตารางท1
ท รายการขอมล ค�าอธบายขอมล ประเภทขอมล หมายเหต
1 Gender เพศ ขอความอกษร
2 Family_Status สถานภาพสมรส ขอความอกษร
3 Age ชวงอาย ขอความอกษร
4 Department หนวยงาน ขอความอกษร
5 Year_of_Service อายงาน ขอความอกษร
6 Position ตำาแหนงงาน ขอความอกษร
7 Education การศกษา ขอความอกษร
8 Income ชวงรายได ขอความอกษร
9 JobGrade ผลการปฏบตงาน ขอความอกษร
10 Factor สาเหตการลาออก ขอความอกษร
ท รายการขอมล ค�าอธบายขอมล ประเภทขอมล หมายเหต
1 ResignStatus สถานะการลาออก ตวเลข“0”ยงคงอย
“1”ลาออก
ตารางท 1 แสดงรายละเอยดขอมลการนำาเขา
ตารางท 2 แสดงรายละเอยดขอมลเปาหมาย
3. การเตรยมขอมลกอนการวเคราะห
ขนนจะเรมตนดวยการสำารวจขอมลและวเคราะห
ขอมล (Exploratory Data Analysis) จากการ
สบคนจากแหลงขอมลทมโดยการนำาเสนอขอมลใน
รปของกราฟ(DataVisualization)ในมมมองตางๆ
ของชดขอมล และเตรยมขอมลใหเหมาะสมสำาหรบ
การนำาไปใชในการวเคราะหโดยมขนตอนในการ
จดเตรยมขอมลกอนนำาไปทำาการวเคราะหและสราง
ตวแบบดงตอไปน ขนแรก คดคณลกษณะทมขอมล
ไมสมบรณออกจากชดขอมล 4 คณลกษณะไดแก
ทกษะ นำาหนก สวนสง ผลการเรยน เหลอรายการ
ทสามารถนำาไปวเคราะหไดจำานวน11แอตทรบวต
แสดงตามภาพท4
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 55
จากภาพท4แสดงความสมบรณของขอมล
กอนนำามาคดรายการทไมตองการออก ขนท 2 คด
รายการตำาแหนงงานแมบาน และคนขบรถออกจาก
ชดขอมล เนองจากเปนพนกงานสญญาจางรายป
ซงเปนขอมลนอกเหนอจากวตถประสงค ขนสดทาย
ขนตอนท 3 การปรบเปลยนคณลกษณะของขอมล
ใหเหมาะสม โดยทำาการแปลงขอมลของพนกงานให
เปนชวงๆ ไดแก ขอมลอาย อายงาน เงนเดอน
ตวอยางการแบงชวงอายพนกงาน จะแบงออก
เปนจำานวน4ชวงคอชวงอาย20-25ปชวงอาย
26-30ปชวงอาย31-39ปและชวงอาย40-54ป
เปนตน เพอใหงายตอการนำาไปวเคราะหขอมล ใช
แอตทรบวตสถานะการลาออกในการกำาหนดคลาส
ขอมลจะแบงเปน2คลาสคอคลาสพนกงานลาออก
และคลาสพนกงานปกต
4. การสรางตวแบบพยากรณ สำาหรบงาน
วจยนจะกลาวถง2สวนสวนแรกคอการหากฎความ
สมพนธของปจจยการลาออกของพนกงาน ดงแสดง
ในภาพท5
ภาพท 4แสดงความสมบรณของชดขอมล
n ขอมลครบถวน n ขอมลสญหาย
ภาพท 5ขนตอนการหากฎความสมพนธ
จากภาพท 5 แสดงขนตอนการหากฎ
ความสมพนธซงมขนตอนหลกอย2ขนคอ(1)นบ
รายการความถ(FrequentItemsGeneration)ท
เกดขนบอยทงหมดกอนโดยใชเทคนคเอฟพ-โกทช
(FP-Growth) ซงเปนวธการอานคาขอมลเพยง
สองครงจากฐานขอมลทำาใหการประมวลผลขอมล
เรวขน โดยเซตรายการทเกดขนตองมคาความถ
มากกวาหรอเทากบคาสนบสนนขนตำาตามทกำาหนด
และ (2) คนหากฎความสมพนธของกล มขอมล
ทปรากฏรวมกนมากทสด(RuleGeneration)โดย
มคาความเชอมนของกฎไมนอยกวาคาทกำาหนดและ
นำามาสรางเปนกฎความสมพนธ
เพศ
สถาน
ภาพส
มรส
แผนก ฝาย
ตำาแห
นงงาน
อาย
สถาน
ททำางาน
อายงาน
ทกษะ
นำาหน
กสว
นสง
เงนเดอ
นผล
การเร
อนการผลงาน
เหตล
ผลการอ
อก
ตรวจสอบกฎความสมพนธนบรายการความถขอมลสรางกฎความ
สมพนธ
ความสมบรณของชดขอมล
56 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
จากภาพท 6 แสดงกระบวนการสราง
ตนแบบพยากรณการลาออกของพนกงานจะทำาการ
สรางตวแบบการจำาแนกขอมลดวยโปรแกรมRapid
Miner9ซงถกใชเปนเครองมอในการวเคราะหขอมล
ทงหมด ขอมลจะถกแบงออกเปน 2 สวนคอขอมล
ฝกฝน (Training Data) ใชฝกฝนตวแบบพยากรณ
จำานวน 800 รายการ และสรางตวแบบของแตละ
วธออกมา กบขอมลทดสอบ (Test Data) จำานวน
200 เรคคอรด คดเปนสดสวนระหวางขอมลฝกฝน
ตอขอมลทดสอบเทากบ 4:1 โดยการแบงขอมล
ทำาการแบงดวยวธการสมแบบงาย (Simple Ran-
dom Sampling) โดยตวแบบแตละตว มการตงคา
พารามเตอรดงน ตนไมตดสนใจใชไอดสาม (ID3)
กำาหนดคาพารามเตอร โดยใชคาความถกตองเปน
เกณฑในการประมวลผล (Criterion) เนองจากให
คาความถกตองมากกวาเกณฑการประเมนผลแบบ
อนๆสวนคาพารามเตอรตวอนๆใชคาตงตนของระบบ
ตนแบบสวนวธซพพอรตเวกเตอรแมทชน ในงาน
วจยนใชอลกอรทมโพลโนเมยลเคอรเนล เนองจาก
อางองจากสายชลสนสมบรณทอง(2560)ไดผลวา
วธซพพอตเวกเตอรแมทชนทใช อลกอรทมชนด
โพลโนเมยลเคอรเนลดทสดเทคนคโครงขายประสาท
เทยมแบบหลายขนทใชลกษณะแพรกระจายแบบ
ยอนกลบ โดยกำาหนดคาเรยนร (Learning Rate)
เทากบ 0.30 คาโมเมนตม (Momentum) เทากบ
0.20 และคารอบการฝกฝน (Training Cycle)
เทากบ 1,000 เนองจากความผดพลาดนอยทสด
(สายชล สนสมบรณทอง, 2560) สวนวธเบยเซยน
แบบงาย (Naïve Bayes) เปนอลกอรทมทใชหลก
การของความนาจะเปนในการคดกรองแตละคลาส
(Class) (สายชล สนสมบรณทอง, 2560) ซงใน
งานวจยนขอมลจะม 2 คลาสคอ คลาสพนกงาน
ภาพท 6แสดงกระบวนการสรางตวแบบจำาแนกขอมล(Classification)
ขอมลฝกฝน
ขอมลยอนกลบตวแบบพยากรณ
- ตนไมตดสนใจ- ซพพอรตเวกเตอรแมชชน- โครงขายประสาทเทยม- เบยเซยนแบบงาย- เพอนบานใกลสด
ขอมลทดสอบ การฝกฝนขอมล การประเมนผลตนแบบพยากรณ
คาความถกตอง, คาความเทยง, คาความ
ระลกและคาความถวงดล
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 57
ลาออกและคลาสพนกงานปกตวธเพอนบานใกลทสด
(K-NearestNeighbors) ใชอลกอรทมไอบเค (IBk)
(สายชล สนสมบรณทอง, 2560) ซงเปนอลกอรทม
พนฐานสามารถกำาหนดนำาหนก ระยะหาง และ
ทางเลอก ในงานวจยนผ วจยไดกำาหนดเงอนไข
ในการตรวจคาทเหมอนกนมากทสดหรอคาเค (K)
เทากบ 1 เนองจากใหคาความถกตองมากทสดและ
คาความคลาดเคลอนกำาลงสองเฉลยนอยทสด
5. การประเมนประสทธภาพของตวแบบ
พยากรณ(ModelEvaluation)ใชวธไขวขอมลออก
เปน5ชดขอมลเทากน(5-FoldCross-Validation)
ทำาการแบงขอมลฝกฝน(TrainingData)และขอมล
ทดสอบ(TestData)และเปรยบเทยบประสทธภาพ
ของตวแบบ จากขอมลทง 5 สวนจะนำามาใชเปน
ขอมลฝกฝน 4 สวน และขอมลทดสอบ 1 สวน
ทำาการทดสอบทงสน5รอบเพอกระจายขอมลฝกฝน
และขอมลทดสอบใหเสมอภาคกนเพอไมใหเกดการ
โนมเอยงของผลการทดลองดงแสดงในภาพท6
ภาพท 7แสดงการแบงขอมลเพอใชในการทดสอบแบบไขวขอมล5ชดเทากน
สำาหรบตววดประสทธภาพของตวแบบ
พยากรณในงานวจยนประกอบดวย คาความถกตอง
(Accuracy)คาความเทยง(Precision)คาความระลก
(Recall)และคาความถวงดล(F-Measure)(ฤทธไกร
ทวเจรญ,2559)ตวแบบพยากรณทใหประสทธภาพ
สงสดกจะถกเลอกนำาไปใชงานตอไป
6. การนำาไปใช งาน (Deployment)
ผลลพธทไดจากการวเคราะหขอมลดวยเทคนค
เหมองขอมลในงานวจยน คอกฎความความสมพนธ
ของปจจยททำาใหพนกงานตดสนใจลาออก ซงจะ
ถกนำาไปเปนขอมลสำาหรบกำาหนดแผนกลยทธของ
ฝายบคคลเกยวกบการธำารงรกษาพนกงานใหอยกบ
องคกรผลลพธทไดอกอยางคอตวแบบการพยากรณ
การลาออกของพนกงาน ซงจะนำาไปใชเปนสวนหนง
ของระบบสารสนเทศสำาหรบงานบรหารบคคลท
สนบสนนการตดสนใจในเรองการลาออกของพนกงาน
ในอนาคต
58 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
ผลการวจย
กฎความสมพนธ
จากขอมลพนกงาน 1,000 รายการ นำามา
วเคราะหขอมลดวยเทคนคกฎความสมพนธกำาหนด
คาสนบสนนเทากบรอยละ50.00ทำาใหไดกฎความ
สมพนธของปจจยการลาออกของพนกงานดวย
เทคนคจำานวน98กฎตวอยางของกฎความสมพนธ
ทมคาความเชอมนไมนอยกวารอยละ 95.00 โดยม
รายละเอยดดงตารางท3
ตารางท 3 แสดงกฎความสมพนธทสำาคญพรอมคาความเชอมน(Confidence)คาสนบสนน(Support)และ
คาลฟท(Lift)
ท รายการ Confidence Support Lift
1 เงนเดอนไมเกน15,000บาทอายงานยงไมเกน1ป
=>ตดสนใจลาออก
1 0.75 1.19
2 พนกงานในตำาแหนงชำานาญการ ระดบปฏบตการ
อายงานไมเกน1-2ปตองการความกาวหนาในหนาท
=>ตดสนใจลาออก
1 0.66 1.19
3 ผลประเมนผลการปฏบตงานอย ในระดบดมาก
อายงานนอยกวา1ปเงนเดอนไมเกน15,000บาท
ไมพอใจการจายเงนเดอนและนโยบายบรษท
=>ตดสนใจลาออก
0.97 0.58 1.15
4 ตำาแหนงเจาทปฏบตการทำางานในสวนงานรบประกน
มผลการประเมนอยในระดบตองปรบปรง มปญหา
หรอมความสมพนธกบหวหนางาน มอายงาน 1-2 ป
=>ตดสนใจลาออก
1 0.53 1.19
จากตารางท3พบวากฎขอท1พนกงาน
ทมเงนเดอนไมเกน15,000บาทจะทำางานไมเกน1ป
กตดสนใจลาออกดวยคาความเชอมนรอยละ100.00
โดยปจจยแตละตวมคาความสมพนธแบบอสระตอกน
เนองจากมคาลฟทมากกวา 1 กฎขอท 2 พนกงาน
ในตำาแหนงชำานาญการททำางานในระดบปฏบตการ
จะทำางานไมเกน 1-2 ป เนองจากตองการความ
กาวหนาในหนาท จงตดสนใจลาออก ดวยคาความ
เชอมนรอยละ100.00โดยปจจยแตละตวมคาความ
สมพนธแบบอสระตอกนเนองจากมคาลฟทมากกวา
1 กฎขอท 3 ผลประเมนผลการปฏบตงานอยใน
ระดบดมากอายงานนอยกวา 1ป เงนเดอนไมเกน
15,000 บาท มความไมพอใจการจายเงนเดอนและ
นโยบายบรษท จงตดสนใจลาออก ดวยคาความ
เชอมนรอยละ 97.00 โดยปจจยแตละตวมคาความ
สมพนธแบบอสระตอกนเนองจากมคาลฟทมากกวา
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 59
1และกฎขอท4ตำาแหนงเจาทปฏบตการทำางานใน
สวนงานรบประกนมผลการประเมนอยในระดบตอง
ปรบปรง มกมปญหากบหวหนางาน จะมอายงาน
ไมเกน1-2ปกตดสนใจลาออกจากงานดวยคาความ
เชอมนรอยละ100.00โดยปจจยแตละตวมคาความ
สมพนธแบบอสระตอกนเนองจากมคาลฟทมากกวา1
เปนตน
ตวแบบพยากรณการลาออก
ประสทธภาพของตวแบบพยากรณการ
ลาออกทถกสรางโดยใชเทคนคตนไมตดสนใจซพพอรต
เวกเตอรแมชชน เทคนคโครงขายประสาทเทยม
เทคนคเบยเซยนแบบงายและเทคนคเพอนบานใกลสด
โดยแสดงรายละเอยดการวเคราะหดงภาพท7
ภาพท 8แสดงผลการวเคราะหโมเดลทง5ดวยเมทรกซคอนฟกแมกซ
60 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
จากตารางท 4 พบว าตวแบบทสร าง
จากเทคนคตนไมตดสนใจ มคาความถกตองสงสด
คอรอยละ 91.03 โดยมคาความแมนยำาเทากบ
รอยละ89.24คาความระลกเทากบรอยละ92.31
และคาความถวงดล เทากบรอยละ 90.70 ตวแบบ
ทสร างจากเทคนคซพพอร ตเวกเตอร แมชชน
มคาความถกตองเทากบรอยละ 90.93 เทคนค
โครงขายประสาทเทยม มคาความถกตองรอยละ
90.75 สำาหรบตวแบบทสรางจากเทคนคเบยเซยน
แบบงาย ใหคาความถกตองเทากบรอยละ 89.60
ภาพท 8แสดงผลการวเคราะหโมเดลทง5ดวยเมทรกซคอนฟกแมกซ(ตอ)
คาประสทธภาพ
ตวแบบพยากรณ
ตนไมตดสนใจเทคนคซพพอรต
เวกเตอรแมชชน
เทคนคโครงขาย
ประสาทเทยม
เบยเซยนแบบ
งายเพอนบานใกลสด
คาความถกตอง 91.03 90.93 90.75 89.60 82.10
คาความแมนยำา 89.24 90.48 92.12 89.10 64.82
คาความระลก 92.31 91.37 89.90 90.07 83.85
คาความถวงดล 90.70 90.92 91.00 89.58 81.80
ตารางท 4 คาประสทธภาพของตวแบบพยากรณทง5ตวแบบ
และตวแบบทสรางจากเทคนคเพอนบานใกลสดมคา
ความถกตองของตวแบบนอยทสดคอรอยละ82.10
อภปรายผลการวจย
งานวจยนมวตถประสงคเพอศกษารปแบบ
ของความสมพนธการลาออกของพนกงาน ดวย
เทคนคกฎความสมพนธ ทำาใหไดกฎความสมพนธ
ทแสดงใหเหนปจจยการลาออกของพนกงาน เชน
เงนเดอนและอายงานมความสมพนธกบการตดสนใจ
ลาออก พนกงานตำาแหนงชำานาญการเฉพาะดาน
ความ
ถกตอง
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 61
กบการปรบตำาแหนงงานและความกาวหนาในอาชพ
มความสมพนธกบการตดสนใจลาอออกการประเมน
ผลการปฏบตงานและความสมพนธกบหวหนางานม
ความสมพนธกบการตดสนใจลาออกผลวจยทไดจาก
งานวจยนสอดคลองกบงานวจยของธงจรสแสงอรณ
และอรลาภแสงอรณ(2558)และวาสนาศรการะเกต
(2556) ซงทงสองงานวจยพบวาความกาวหนา
อายงาน ผบงคบบญชา ความมนคงและการปรบ
เงนเดอนภมลำาเนาครอบครวและประเภทการจางงาน
เปนสาเหตททำาใหพนกงานตดสนใจออกจากงาน
นอกจากนปจจยทไดจากกฎความสมพนธของการ
ลาออกของงานวจยมความสอดคลองกบทฤษฎและ
แนวการศกษาปจจยผลกดนและปจจยดงดด (Push
and Pull Factors) ซงผสมผสานแนวความคด
ดานพฤตกรรมและดานเศรษฐศาสตรเขาไวดวยกน
(ประวทย เตชมหทธนะ, 2554) ไดกลาวไววาปจจย
ททำาใหบคลากรออกจากงานม 2 ปจจยดวยกน
ไดแกปจจยผลกดน (PushFactors)ซงเปนปจจย
ภายในองคกรทมผลตอการสรางความไมพอใจใหกบ
พนกงานซงเปนปจจยททำาใหพนกงานลาออกในทสด
ไดแกคาตอบแทนความสมพนธระหวางเพอนรวมงาน
หรอ ผบงคบบญชา ขนาดขององคกร การตดตอ
สอสารการปรบเงนเดอนและนโยบายการบรหารงาน
และปจจยดงดด(PullFactors)ซงเปนปจจยภายนอก
องคกรทดงดดใหพนกงานลาออกจากองคกรเดมไป
ทำางานกบองคกรใหม ไดแก คาตอบแทนทสงกวา
โอกาสกาวหนาในอาชพของตนเองเปนตน
กฎความสมพนธทแสดงใหเหนปจจยการ
ลาออกของพนกงาน จะเปนขอมลสำาคญสำาหรบ
กำาหนดกลยทธในการออกแบบแผนสวสดการท
เหมาะสมกบพนกงานเพอธำารงรกษาบคลากรตอไป
สำาหรบการสร างตวแบบพยากรณการ
ลาออกทนำาเทคนค5เทคนคมาวเคราะหขอมลพบวา
ตวแบบพยากรณทใชเทคนคตนไมตดสนใจเปน
ตวแบบทมประสทธภาพสำาหรบขอมลชดนมากทสด
โดยคาความถกตอง เทากบรอยละ 91.03 คาความ
แมนยำาเทากบรอยละ89.24คาความระลกเทากบ
รอยละ 92.31 และคาความถวงดล เทากบรอยละ
90.70ซงผลการวจยนเมอเทยบกบงานวจยททำาการ
ศกษามตวแบบพยากรณการลาออกของพนกงาน
(ฤทธไกร ทวเจรญ, 2559) กบการพยากรณการ
ตดเกมของเดกและวยร นในเขตกรงเทพมหานคร
(สายชล สนสมบรณทอง, 2560) โดยใชเทคนคการ
จำาแนกขอมลหลายๆเทคนคแตกพบวาเทคนคตนไม
ตดสนใจสามารถใหตวแบบพยากรณทมประสทธภาพ
สงสด
ขอเสนอแนะ
1. การนำาผลลพธหรอขอสรปทไดจากแบบ
จำาลองประยกตใชในการวางแผนสวสดการเพอการ
ธำารงรกษาพนกงานนนควรใหตรงกบพฤตกรรมของ
พนกงานทอยในกลมงานวจย
2. การลงทนในการจดหาระบบสารสนเทศ
มาใชในการบรหารงานดานทรพยากรบคคลในองคกร
ควรมการศกษาอลกอรทมสำาหรบการวเคราะหทเกด
อยางตอเนอง เพอศกษาวาอลกอลรทมทใชเหมาะ
สำาหรบการใชในการตดสนใจในธรกจไดจรงนอกจากน
ยงควรศกษาตวแปรอนๆทอาจสงผลตอความผกพน
ตอองคกร และสรางแรงจงใจในการทำางาน เชน
ภาวะผนำาของผบรหารสภาพการทำางานการพฒนา
ทรพยากรมนษย ซงจะนำาไปสการไดขอมลรอบดาน
มาใชวางแผนกลยทธหรอออกนโยบายดานการพฒนา
ศกยภาพพนกงานใหเหมาะสมตอไป
62 สมาคมสถาบนอดมศกษาเอกชนแหงประเทศไทยในพระราชปถมภ สมเดจพระเทพรตนราชสดาฯ สยามบรมราชกมาร
เอกสารอางอง
กรตกรบญสง.(2561).ความผกพนของพนกงานตอ
องคกรในกลมธรกจเฟอรนเจอร. วารสาร
ปญญาภวฒน, 10(ฉบบพเศษ),180-193.
เชาวนวฒน ปรารถนาแสงกศล, และ มาลรตน
โสดานล. (2557). พยากรณลกคาทมความ
ตองการซอกองทนรวมหนระยะยาว (LTF)
โดยใชเทคนคการทำาเหมองขอมล. ในการ
ประชมวชาการระดบชาตดานคอมพวเตอร
และเทคโนโลยสารสนเทศ คร งท 10
(น. 896-901). กรงเทพฯ: คณะเทคโนโลย
สารสนเทศ มหาวทยาลย เทคโนโลย
พระจอมเกลาพระนครเหนอ.
ณฏฐา ผวมา. (2558). การพฒนาแบบจำาลอง
พยากรณแนวโนมการสมครงานใหกบตรง
วฒการศกษา.วารสารปญญาภวฒน, 7(2),
1-16.
ธงจรส แสงอรณ, และ อรลาภ แสงอรณ (2558).
การจำาแนกพฤตกรรมการลาออกของโรงแรม
โดยใชโครงขายประสาทเทยม. วารสารวชา
การเซาธอสทบางกอก, 1(2),96-112.
ธรพงษ สงขศร. (2557). การวเคราะหพฤตกรรม
สำาหรบการเลอกสมครสาขาวชาเรยน และ
การเปรยบเทยบตวแบบพยากรณจำานวน
นกศกษาใหมโดยใชเทคนคการทำาเหมอง
ขอมล.ในการประชมทางวชาการระดบชาต
ดานคอมพวเตอรและเทคโนโลยสารสนเทศ
ครงท 10 (น. 963-968). กรงเทพฯ:
คณะเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลย
เทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.
ประวทย เตชมหทธนะ. (2554). การศกษาปจจย
ทมผลตอการลาออกของพนกงานแผนก
ลกคาสมพนธ กรณศกษา บรษท AAA
จากด (ปรญญามหาบณฑต, มหาวทยาลย
หอการคาไทย).
ป 2560 คนไทยลาออกจากงาน 9.6 หมน ถง 1.3
แสนคน/เดอน.(2560). ทซไอเจ.สบคนเมอ
23มกราคม2562,จากhttps://www.tci-
jthai.com/news/2017/12/scoop/7633
รจรา ธรรมสมบต. (2554). ระบบสนนสนนการ
ตดสนใจในการเลอกใชแพคเกจอนเทอรเนต
มอถอ โดยใชตนไมตดสนใจ (รายงานวจย).
กรงเทพฯ:มหาวทยาลยราชพฤกษ.
ฤทธไกรทวเจรญ.(2559).ตวแบบการพยากรณการ
ลาออกของพนกงานฝายผลตในธรกจเครอง
ฉดพลาสตกของบรษทแหงหนง (ปรญญา
มหาบณฑต,มหาวทยาลยธรรมศาสตร).
วราภรณ นาควลย. (2553). การศกษาปจจยมผล
ตอการตดสนใจลาออกของพนกงาน บรษท
GGG (ประเทศไทย) จากด (ปรญญามหา
บณฑต,มหาวทยาลยหอการคาไทย).
วาสนา ศรการะเกต. (2556). การพยากรณการ
ลาออกของพนกงานโดยใช เทคนคการ
ทาเหมองขอมล: กรณศกษา บรษท ลอง
ชม ซฟ ด จากด (ปรญญามหาบณฑต,
มหาวทยาลยธรรมศาสตร).
สายชล สนสมบรณทอง. (2560).การเปรยบเทยบ
ประสทธภาพในการท านายผลภาวะ
การตดเกมของเ ดกและวย ร น ในเขต
กรงเทพมหานคร(รายงานวจย).กรงเทพฯ:
สถาบนเทคโนโลยพระจอมเกลาเจาคณ
ทหารลาดกระบง.
สจตรา พงศพศทธโสภา, โษฑศรตต ธรรมบษด,
และ โรจลกษณ จกรไพวงศ. (2561).
การวเคราะหดานทรพยากรมนษย:วฒนาการ
การปรบตวขององคกรบทเรยนและแนวโนม
ปท 8 ฉบบท 1 มกราคม-มถนายน 2562 63
ในอนาคต. วารสารการพฒนาทรพยากร
มนษยและองคกร, 10(1),126-162.
สรวชร ศรเปารยะ, และ สายชล สนสมบรณทอง.
(2560). การเปรยบเทยบประสทธภาพ
วธการจำาแนกกล มการเปนโรคไตเรอรง:
กรณศกษาโรงพยาบาลแหงหนงในประเทศ
อนเดย. วารสารวทยาศาสตรและเทคโนโลย,
25(5),839-853.
สวรรณกมลจนทรมะโน,และประสพชยพสนนท.
(2557). ปจจยทสงผลตอความตงใจทจะ
ลาออกจากงานของพนกงานสำานกงานคณะ
กรรมการกำากบกจการพลงงาน. Veridian
E-Journal, 7(1),525-541.
เอกสทธพชรวงศศกดา.(2557).การวเคราะหขอมล
ดวยเทคนคดาตาไมนนงเบองตน. กรงเทพฯ:
เอเซยดจตอลการพมพ.
Bhambri,V.(2014).Applicationofassociation
rulemining for exploring feasibility
ofimplementationofdataminingin
banking sector. International Jour-
nal of the Computer Technology &
Applications, 5(4),1506-1514.
Chapman,P.,Clinton,J.,Kerber,R.,Khabaza,
T.,Reinartz,T.,Shearer,C.,&Wirth,
R.(2000).CRISP-DM1.0step-by-step
data mining guide. USA:SPSS.
Han, J., & Kamber,M. (2006).Data mining:
Concepts and techniques (2nded.).
SanFrancisco:MorganKaufmann.
Paefgen, J., Staake, T., & Fleisch, E. (2014).
Multivariate exposure modeling
of accident risk: Insights from Pay-
as-you-drive insurance data.Trans-
portation Research Part A: Policy and
Practice, 61, 27-40.
Reddy, P. R., & Lakshmikeerthi, P. (2017).
‘HRanalytics’-Aneffectiveevidence
basedHRMtool. International Jour-
nal of Business and Management
Invention, 6(7),23-34.
