Klasifikasi E 15

7/18/2019 Klasifikasi E 15

http://slidepdf.com/reader/full/klasifikasi-e-15 1/29

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Deskripsi Permasalahan

Dalam persaingan dunia industri yang semakin dinamis, karyawan yang baik

merupakan suatu aset berharga. Karyawan yang baik adalah karyawan yang memiliki

produktivitas yang tinggi dan mempunyai keinginan untuk terus membuat terobosan

dan kemajuan bagi perusahaan tempatnya bekerja.

Karyawan yang baik tidak dapat datang atau ada dengan sendirinya. Perusahaan

melakukan beberapa penyesuaian dari bidang organisasi hingga finansial untuk

membentuk mentalitas karyawan yang berkriteria baik. Hal ini jelas menguntungkan

bagi perusahaan. Guna mencapai itu, perusahaan berusaha mengakomodasi kebutuhan

setiap karyawannya untuk dapat membuat kondisi senyaman mungkin bagi karyawan

untuk menjalankan tugasnya dan meningkatkan benefit untuk perusahaan.

amun, terlepas dari usaha perusahaan untuk mengakomodasi kebutuhan

karyawannya, karyawan masih dapat merasa tidak puas. Hal ini akan mengakibatkan

penurunan produktivitas pekerjaannya. Dan mengakibatkan karyawan melakukan tur

over .

Keinginan untuk pindah atau turnover intention adalah kecenderungan sikap

atau tingkat dimana seorang karyawan memiliki kemungkinan untuk meninggalkan

organisasi atau mengundurkan diri secara sukarela dari pekerjaanya !"luedorn, #$%&

dalam Grant et al., &''#(. )ebih lanjut menurut *obley !#$+$(, Horner dan

Hollingsworth, #$+% dalam Grant et al., &''#( keinginan untuk pindah dapat dijadikan

gejala awal terjadinya turnover dalam sebuah perusahaan.

Hal ini tentu menjadi sebuah kerugian bagi perusahaan, mengingat apa yang telah

diberikan dan ditawarkan oleh perusahaan kepada pegawai tersebut. Perusahaan tentu

saja dapat merekrut ulang pegawai baru, namun penyesuaian serta biaya penyesuaian

!raining, seminar, -orks hop dll( membutuhkan Resources yang tidak sedikit.

/leh karenanya, perusahaan dipaksa untuk mempertahankan top talent mereka

dan mencegah mereka dibajak organisasi lain. Hal ini tentu saja bukan pekerjaan

mudah, tidak cukup hanya memberikan gaji yang kompetitif di pasaran, karena data

pengurangan karyawan menunjukkan sebagian besar pindah karena dibajak untuk



dipromosikan, dus secara logis akan tidak mungkin menyetarakan seorang pegawai

yang ditawari gaji #'' hingga &'' persen dari gajinya saat ini.

Hal inilah yang melatar belakangi munculnya penelitian ini. Peneliti ingin

mengetahui karyawan apa yang memiliki kecenderungan untuk melakukan turn over

agar perusahaan dapat merancang strategi untuk menekan atau meminimalisasi.

Dengan metode Klasifikasi, peneliti dapat menentukan kelas data karyawan.

0ntuk menganalisis masalah turn over, peneliti menggunakan metode Decision

ree dan Naive Bayes. Dengan menggunakan & metode ini, peneliti dapat menentukan

klasifikasi karyawan yang melakukan turn over dan mencari solusi yang dapat

menanggulangi masalah tersebut.

1.2 Rumusan masalah

1umusan masalah pada penelitian ini adalah 2

#. "agaimanakah rekomendasi dari rule yang terbentuk dari analisis klasifikasi

pada persoalan turn over 3



BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kaian De!uk"i#

&.#.# Klasifikasi

Classification adalah proses untuk menentukan model atau fungsi yang menjelaskan

atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan

kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui 4ahro5i 1!&'#'(.

Decision tree adalah salah satu metode classification yang paling populer karena

mudah untuk diinterprestasi oleh manusia. Di sini setiap percabangan menyatakan

kondisi yang harus dipenuhi dan ujung pohon menyatakan kelas data.

*enurut inuhaji !&'#'(, Decision Tree adalah metode klasifikasi dan prediksi

yang sangat kuat dan terkenal. *etode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat

besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. 6turan dapat dengan

mudah dipahami dengan bahasa alami.

Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menentukan hubungan

tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target.

Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, dan

sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses permodelan bahkan ketika dijadikan

sebagai model akhir dari beberapa teknik lain Kusrini !&''$(.

&.#.& Dasar7dasar decision tree

ecara singkat decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi pada text mining .

Klasifikasi adalah proses menemukan kumpulan pola atau fungsi7fungsi yang

mendeskripsikan dan memisahkan kelas data satu dengan lainnya, untuk dapat

digunakan untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu.

Pohon keputusan dikembangkan untuk membantu pengambil keputusan membuat

serangkaian keputusan yang melibatkan peristiwa ketidakpastian. Pohon keputusan

adalah suatu peralatan yang menggambarkan secara grafik berbagai kegiatan yang

dapat diambil dan dihubungkan dengan kegiatan ini dengan berbagai peristiwa di

waktu mendatang yang dapat terjadi. eperti dalam teknik riset operasi, pohon

keputusan tidak akan membuat keputusan bagi pengambil keputusan, kebijakan masih

akan diperlukan. "agaimanapun dalam berbagai situasi yang tepat, penggunaan pohon

keputusan akan mengurangi kekacauan potensial dalam suatu masalah kompleks dan



memungkinkan pengambil keputusan menganalisis masalah secara rasional utabri

!&''8(.

&.#.9 Konsep decision tree

*engubah data menjadi pohon keputusan !decision tree( dan aturan7aturan keputusan

!rule(.

Gambar &.# Konsep Decision Tree

&.#.: Konsep data dalam Decision Tree

Dalam modul klasifikasi !&'##( konsep data dalam decision tree adalah sebagai

berikut2

#. Data dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record .

&. 6tribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam

pembentukan tree. *isalkan untuk menentukan main tenis, kriteria yang

diperhatikan adalah cuaca, angin dan temperatur. alah satu atribut yang

menyatakan data solusi per7item data yang disebut dengan target atribut .

9. 6tribut memiliki nilai7nilai yang dinamakan dengan instance. *isalkan

atribut cuaca mempunyai instance berupa cerah, berawan dan hujan.

&.#.& a;ve "ayes

eorema "ayes dikemukakan oleh seorang pendeta presbyterian <nggris pada tahun

#+=9 yang bernama homas "ayes. eorema "ayes digunakan untuk menghitung

probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil

observasi. Probabilitas "ayesian adalah suatu interpretasi dari kalkulus yang memuat

konsep probabilitas sebagai derajat dimana suatu pernyataan dipercaya benar. eori

"ayesian juga dapat digunakan sebagai alat pengambilan keputusan untuk

memperbaharui tingkat kepercayaan dari suatu informasi.

eori probabilitas "ayesian merupakan satu dari cabang teori statistik matematik yang

memungkinkan kita untuk membuat satu model ketidakpastian dari suatu kejadian

yang

terjadi dengan menggabungkan pengetahuan umum dengan fakta dari hasil

pengamatan.

eori "ayesian menurut Grainner !#$$%(, mempunyai beberapa kelebihan, yaitu2#. *udah untuk dipahami.



&. Hanya memerlukan pengkodean yang sederhana.

9. )ebih cepat dalam penghitungan.

aive bayesian klasifikasi adalah suatu klasifikasi berpeluang sederhana

berdasarkan aplikasi teorema "ayes dengan asumsi antar variabel penjelas saling

bebas !independen(. Dalam hal ini, diasumsikan bahwa kehadiran atau ketiadaan dari

suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak berhubungan dengan kehadiran atau

ketiadaan dari kejadian lainnya.

aive "ayesian dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan antara lain

untuk klasifikasi dokumen, deteksi spam atau filtering spam, dan masalah klasifikasi

lainnya.Keuntungan aive "ayes 2

#. *enangani kuantitatif dan data diskrit

&. Kokoh untuk titik noise yang diisolasi, misalkan titik yang dirata > ratakan

ketika mengestimasi peluang bersyarat data.

9. Hanya memerlukan sejumlah kecil data pelatihan untuk mengestimasi

parameter !rata > rata dan variansi dari variabel( yang dibutuhkan untuk

klasifikasi.

:. *enangani nilai yang hilang dengan mengabaikan instansi selama perhitungan

estimasi peluang

8. ?epat dan efisiensi ruang

=. Kokoh terhadap atribut yang tidak relevan

Kekurangan aive "ayes 2

#. idak berlaku jika probabilitas kondisionalnya adalah nol, apabila nol maka

probabilitas prediksi akan bernilai nol juga

&. *engasumsikan variabel bebas

2.2 Kaian In!uk"i#

Penelitian mengenai metode Klasifikasi telah dilakukan oleh peneliti beberapa kali.

6dapun diantara penelitian > penelitian tersebut adalah penelitian yang dilakukan oleh

"ustami ! &'#' ( tentang penerapan algoritma naïve bayes untuk mengklasifikasi data

nasabah asuransi. Di dalam penelitian ini permasalahan yang diangkat adalah

banyaknya nasabah yang menunggak dalam membayar premi, sehingga diperlukan

sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan nasabah mana yang masuk ke dalam

kelompok lancar, kelompok kurang lancar dan nasabah mana yang masuk kedalam

kelompok tidak lancar dalam membayar iuran premi. 6dapun attribut yang digunakan



jenis kelamin, usia, status, pekerjaan, penghasilan, cara pembayaran premi dan masa

pembayaran premi.

Delbra 6ndhini 4itrianty, i -ayan . -ardhani, )oekito 6. oehono !&''+(

tentang ketepatan klasifikasi dengan analisis regresi logistik dan multivariate adaptive

regression splines !mars( pada data dengan peubah respon biner. Di dalam penelitian

ini, peneliti menggunakan metode multivariate adaptive regression splines !mars(,

merupakan kombinasi yang kompleks dari spline dan Recursive Partitioning

Regression !1P1(. *etode *61 mampu mengatasi kelemahan 1P1 dan regresi

spline yaitu mampu menghasilkan model yang kontinyu pada knot dan secara

otomatis mampu menentukan banyaknya knot sekaligus.

4avorisen 1osyking )umbanraja ! &'#9(, tentang istem Pencarian Data eks

dengan *enggunakan *etode Klasifikasi Roccio !tudi Kasus2Dokumen eks

kripsi(. Pada penelitian ini metode klasifikasi ditambah dengan teknik Roccio!

eknik Roccio, dalam menggunakan vector space model diperlukan batas7batas antar

kelas untuk mengetahui klasifikasi yang sesuai.eknik Roccio menerapkan batas7

batas tersebut dalam bentuk centroid untuk memberi batasan tersebut. Centroid sebuah

kelas c adalah rata7rata semua vektor yang berada pada kelas c.

6ida <ndriani ! &'#: (, tentang Klasifikasi Data 4orum dengan menggunakan

*etode Naive Bayes Classifier . Dalam penelitian ini, masalah yang diangkat adalah

dalam dunia pendidikan sebuah komunikasi sangat penting sebagai penunjang

pembelajaran, baik komunikasi antara dosen dan mahasiswa maupun antar mahasiswa

itu sendiri. ampai saat ini, komunikasi atau diskusi yang biasa dilakukan masih

banyak yang melalui tatap muka atau bertemu secara langsung. Diskusi yang

dilakukan melalui tatap muka masih terdapat kekurangan7kekurangannya, antara lain2

sibuk atau padatnya jadwal dosen sehingga membuat mahasiswa harus antri ataumenunggu jika ada sesuatu yang ingin didiskusikan, tentu saja ini akan membuang

waktu, segan atau takutnya mahasiswa untuk bertemu dengan dosen secara langsung,

dan lain sebagainya! alah satu cara untuk merubah gaya berdiskusi antara dosen dan

mahasiswa maupun antar mahasiswa itu sendiri yaitu dengan membuatkan sebuah

media komunikasi yaitu forum.

"udanis Dwi *eilani, 6chmad 4au5i lamat ! &'#9 (, tentang Klasifikasi Data

Karyawan 0ntuk *enentukan @adwal Kerja *enggunakan *etode Decision Tree!



edangkan attribut yang digunakan unutuk menentukan pohon keputusan adalah

umur, jenis kelamin, pendidikan, agama, level, lama kerja, dan kesehatan.

edangkan dalam penelitian yang kami lakukan, metode yang digunakan adalah

metode klasifikasi dan metode naïve bayes untuk menentukan karyawan yang turn

over atau yang tidak. edangkan attribut yang digunakan adalah lama bekerja, umur

pegawai, jabatan, rata > rata overtime perbulan, dan gaji perbulan.



BAB III

$ET%DE PENELITIAN

&.1 %'ek Peneli"ian

/bjek penelitian merupakan data dalam bentuk studi kasus untuk membahas

permasalahan klasifikasi karyawan di suatu perusahaan untuk melakukan turn over!

Data yang diperoleh berupa data historis mengenai kriteria karyawan yang melakukan

turn over atau tidak.

&.2 $e"(!e Pen)umpulan Da"a

*etode yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah dengan cara melakukan

pre"processing data dari data historis. Data > data tersebut telah di sediakan oleh pihak

)aboratorium Data *ining 0niversitas <slam <ndonesia dalam bentuk tudi kasus.

&.& Jenis Da"a

9.9.# Data ekunder

Perolehan data sekunder dalam laporan praktikum ini dari hasil literatur7literatur yang

berkaitan dengan materi klasifikasi dengan decision tree dan naive bayes, ungkapan

para ahli dalam bentuk tesis, jurnal, makalah dan buku7buku yang mempelajari materi

klasifikasi.



&.* Alur Peneli"ian

Gambar 9.# 6lur Penelitian



BAB I+

HASIL DAN PE$BAHASAN

*.1 If-Then Rule !ari hasil perhi"un)an klasi#ikasi men))unakan software Rapi!

$iner

abel :.# Data Historis

Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

# 8 &8 /perator 99 #= idak

& 9 98 /perator &8 #8 Aa

9 # &' /perator 9$ #8 idak

: 9' 8& eam )eader + :' Aa

8 9' 8' enior /perator 9# && Aa

= + 9' /perator &9 #8 Aa

+ 8 9& /perator &9 #8 idak

% 9 &% /perator &9 #8 idak

$ &+ :$ enior /perator 9: && Aa

#' 9& 8& Group )eader &% 9' Aa

## 8 9& /perator #9 #8 idak

#& 8 &8 /perator #+ #8 Aa

#9 9 &% /perator &' #8 idak

#: #& 98 /perator &8 #= Aa

#8 & &9 /perator #: #8 idak

#= &8 8' enior /perator 9$ &9 Aa

#+ : &$ /perator 9: #8 idak

#% &9 :8 enior /perator % &$ Aa

#$ 9& 8: eam )eader #& :' Aa

&' : 9= /perator = #8 Aa

&# &% :% 6nalis #$ &$ idak

&& 9 &$ /perator 9& #8 Aa

&9 8 9# /perator 9: #8 Aa

&: : &8 /perator &9 #8 idak

&8 &= :% 6nalis #8 #8 Aa

&= 9# 8: Group )eader 9$ 9: Aa

&+ 9 9& /perator 98 #8 idak

&% + &$ /perator + #8 idak

&$ & &: /perator 9' #8 Aa

9' % 9# /perator &% #= idak

9# % 9' /perator #= #= Aa



Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

9& #$ :' 6nalis &$ &% idak

99 &' :& enior /perator &+ &9 Aa

9: $ 9: /perator 9' #= Aa

98 : 9& /perator #$ #8 Aa

9= ## 99 /perator #& #= Aa

9+ = &% /perator &% #8 idak

9% : &$ /perator #= #8 idak

9$ &: 8' enior /perator &# &9 idak

:' &$ 8# enior /perator % &: idak

:# 9& 89 Group )eader 9# 9& idak

:& 9' 8# 6nalis 9% &% Aa

:9 &8 :$ 6nalis $ &$ idak

:: 9: 8: eam )eader &% :# idak

:8 #8 9+ /perator &$ #+ Aa

:= 8 9: /perator #= #8 idak

:+ & &= /perator 9% #8 Aa

:% : &% /perator 9: #8 idak

:$ #9 98 /perator 9# #% idak

8' $ 9' /perator 9: #= idak 8# #: 98 /perator 9$ #$ idak

8& + 9' /perator 9# #= Aa

89 9' 8& Group )eader #9 99 idak

8: &$ 8' Group )eader && 9& Aa

88 &: :$ Group )eader #+ 9: idak

8= &8 :% 6nalis #+ &% idak

8+ 9 9' /perator 9% #8 idak

8% 98 88 eam )eader &9 :' Aa

8$ % &$ /perator $ #+ idak

=' 9 &+ /perator &+ #8 idak =# : &$ /perator 9# #8 Aa

=& & &9 /perator = #8 Aa

=9 ## 9# /perator #% #= idak

=: #8 9$ /perator #' #$ idak

=8 #= :# /perator #$ #8 Aa

== &9 :% Group )eader &$ 9+ idak

=+ &$ 8' eam )eader 99 :& idak

=% + 9& /perator &' #+ Aa

=$ 9 &: /perator #% #8 idak

+' : &$ /perator 98 #8 idak +# = &+ /perator #$ #8 idak



Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

+& % &$ /perator &' #= Aa

+9 #' 9' /perator #+ #= idak

+: &' := 6nalis #& 9' Aa

+8 #8 9$ 6nalis 9= &% Aa

+= 9' 8& 6nalis 9' &= Aa

++ & &+ /perator &9 #8 Aa

+% 9 &: /perator &8 #8 idak

+$ & &% /perator ## #8 idak

%' & &9 /perator #% #8 idak

%# = &$ /perator #9 #+ idak

%& #' 9# /perator #= #= Aa

%9 8 9' /perator &8 #8 Aa

%: 9: 88 6nalis && &+ Aa

%8 &$ 8# 6nalis + &$ idak

%= 99 8: eam )eader 9: :' idak

%+ 9# 8# 6nalis #8 &= idak

%% 99 88 Group )eader #8 9: idak

%$ #8 9+ /perator 9% #$ Aa

$' & &$ /perator 98 #8 Aa$# 9 &= /perator &8 #8 idak

$& 8 9# /perator #8 #= idak

$9 8 &% /perator #+ #= idak

$: 9& 8: Group )eader 9= 99 idak

$8 % 98 /perator 9% #+ Aa

$= 9' 89 eam )eader &= :' idak

$+ 9' 8# 6nalis #= &% idak

$% 8 9: /perator &9 #8 idak

$$ $ 9: /perator 9: #= Aa

#'' #9 :' /perator &# #$ Aa

abel :.& Training #et

Pe)a

,ai

Lama

Beker

a -Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan -Ju"a

Rupiah

Tur

n

%0e

r

# *enengah *uda /perator inggi edang tidak

& ingkat edang /perator edang edang ya



Pe)a

,ai

Lama

Beker

a -Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan -Ju"a

Rupiah

Tur

n

%0e

r

9 ingkat *uda /perator inggi edang tidak

: )ama ua eam )eader 1endah inggi tidak

8 )ama uaenior

/perator inggi edang tidak

= *enengah edang /perator edang edang tidak

+ *enengah edang /perator edang edang tidak

% ingkat *uda /perator edang edang tidak

$ )ama edangenior


#' )ama ua Group )eader edang edang tidak

## *enengah edang /perator 1endah edang ya

#& *enengah *uda /perator edang edang ya

#9 ingkat *uda /perator edang edang tidak

#: *enengah edang /perator edang edang ya

#8 ingkat *uda /perator 1endah edang tidak

#= *enengah uaenior


#+ ingkat *uda /perator inggi edang tidak

#% *enengah edangenior

/perator 1endah edang tidak

#$ )ama ua eam )eader 1endah inggi tidak

&' ingkat edang /perator 1endah edang tidak

&# )ama edang 6nalis edang edang tidak

&& ingkat *uda /perator inggi edang tidak

&9 *enengah edang /perator inggi edang tidak

&: ingkat *uda /perator edang edang tidak

&8 )ama edang 6nalis edang edang tidak

&= )ama ua Group )eader inggi inggi tidak &+ ingkat edang /perator inggi edang tidak

&% *enengah *uda /perator 1endah edang tidak

&$ ingkat *uda /perator edang edang tidak

9' *enengah edang /perator edang edang tidak

9# *enengah edang /perator edang edang tidak

9& *enengah edang 6nalis edang edang tidak

99 *enengah edangenior

/perator edang edang tidak

9: *enengah edang /perator edang edang tidak

98 ingkat edang /perator edang edang tidak

9= *enengah edang /perator 1endah edang tidak



Pe)a

,ai

Lama

Beker

a -Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan -Ju"a

Rupiah

Tur

n

%0e

r

9+ *enengah *uda /perator edang edang ya

9% ingkat *uda /perator edang edang tidak

9$ *enengah uaenior

/perator edang edang tidak

:' )ama uaenior

/perator 1endah edang tidak

:# )ama ua Group )eader inggi inggi tidak

:& )ama ua 6nalis inggi edang tidak

:9 *enengah edang 6nalis 1endah edang tidak :: )ama ua eam )eader edang inggi tidak

:8 *enengah edang /perator edang edang tidak

:= *enengah edang /perator edang edang tidak

:+ ingkat *uda /perator inggi edang tidak

:% ingkat *uda /perator inggi edang tidak

:$ *enengah edang /perator inggi edang tidak

8' *enengah edang /perator inggi edang tidak

8# *enengah edang /perator inggi edang tidak

8& *enengah edang /perator inggi edang tidak

89 )ama ua Group )eader 1endah inggi tidak 8: )ama ua Group )eader edang inggi tidak

88 *enengah edang Group )eader edang inggi tidak

8= *enengah edang 6nalis edang edang tidak

8+ ingkat edang /perator inggi edang tidak

8% )ama ua eam )eader edang inggi ya

8$ *enengah *uda /perator 1endah edang tidak

=' ingkat *uda /perator edang edang tidak

=# ingkat *uda /perator inggi edang tidak

=& ingkat *uda /perator 1endah edang tidak

=9 *enengah edang /perator edang edang tidak

=: *enengah edang /perator 1endah edang tidak

=8 *enengah edang /perator edang edang ya

== *enengah edang Group )eader edang inggi tidak

=+ )ama ua eam )eader inggi inggi tidak

=% *enengah edang /perator edang edang tidak

=$ ingkat *uda /perator edang edang tidak

+' ingkat *uda /perator inggi edang tidak

+# *enengah *uda /perator edang edang tidak

+& *enengah *uda /perator edang edang tidak

+9 *enengah edang /perator edang edang tidak

+: *enengah edang 6nalis 1endah edang tidak



Pe)a

,ai

Lama

Beker

a -Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan -Ju"a

Rupiah

Tur

n

%0e

r

+8 *enengah edang 6nalis inggi edang tidak

+= )ama ua 6nalis edang edang tidak

++ ingkat *uda /perator edang edang tidak

+% ingkat *uda /perator edang edang tidak

+$ ingkat *uda /perator 1endah edang tidak

%' ingkat *uda /perator edang edang tidak

%# *enengah *uda /perator 1endah edang tidak

%& *enengah edang /perator edang edang tidak

%9 *enengah edang /perator edang edang tidak

%: )ama ua 6nalis edang edang ya

%8 )ama ua 6nalis 1endah edang tidak

%= )ama ua eam )eader inggi inggi tidak

%+ )ama ua 6nalis edang edang tidak

%% )ama ua Group )eader edang inggi tidak

%$ *enengah edang /perator inggi edang tidak

$' ingkat *uda /perator inggi edang tidak

$# ingkat *uda /perator edang edang tidak

$& *enengah edang /perator edang edang tidak

$9 *enengah *uda /perator edang edang tidak $: )ama ua Group )eader inggi inggi tidak

$8 *enengah edang /perator inggi edang ya

$= )ama ua eam )eader edang inggi tidak

$+ )ama ua 6nalis edang edang tidak

$% *enengah edang /perator edang edang tidak

$$ *enengah edang /perator inggi edang tidak

#'' *enengah edang /perator edang edang ya



Gambar :.# Decision ree

abel :.9 1ule yang terbentuk

N( Rule

# <4 1ata7rata /vertime <GG< HB urn /ver <D6K

& <4 1ata7rata /vertime 1endah HB urn /ver <D6K

9 <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan 66)<< HB urn /ver

<D6K

: <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan Group )eader HB urn /ver

<D6K

8 <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan enior /perator HB urn /ver

<D6K

= <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan eam )eader HB urn /ver

<D6K + <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan /perator and )ama "ekerja

*enengah HB urn /ver <D6K

% <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan /perator and )ama "ekerja

*BBG6H and 0mur Pegawai *uda HB urn /ver <D6K

$ <4 1ata7rata /vertime <GG< and @abatan /perator and )ama "ekerja

*BBG6H and 0mur Pegawai edang HB urn /ver Aa

abel :.: Test set



Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

# #= 8' eam )eader &# :: idak

& #8 9= /perator #9 #8 Aa

9 #9 := /perator + #8 idak

: &: :% eam )eader #9 :' Aa

8 9' := enior /perator 9& && Aa

= 9& 8: eam )eader &8 :+ Aa

+ #8 9= Group )eader + 9' idak

% 9 9+ /perator #& #8 idak

$ 9# 8# enior /perator #: && Aa

#' &' 88 Group )eader = 9' Aa

## &# := /perator &+ #8 idak

#& &= := enior /perator $ &: Aa

#9 #9 :+ enior /perator 9' &8 idak

#: # &9 /perator % #= Aa

#8 % &$ /perator &+ #8 idak

#= 8 &= enior /perator #8 &9 Aa

#+ #& :$ /perator $ #8 idak

#% 9# 8# enior /perator &# &$ Aa

#$ #+ :: eam )eader &+ :' Aa&' % 9& 6nalis #= &$ Aa

&# #' :8 6nalis #9 &$ idak

&& 9& 8& /perator #' #8 Aa

&9 #' 9% /perator &: #8 Aa

&: #' 9$ 6nalis + &= idak

&8 #' 98 6nalis 9& &% Aa

&= #$ :% Group )eader 9% 9: Aa

&+ &' :$ /perator + #8 idak

&% #: 9+ /perator #$ #8 idak

&$ #' 98 /perator 9% #8 Aa9' ## 98 Group )eader + 9# idak

9# & &8 /perator &= #= Aa

9& #8 98 6nalis &$ &% idak

99 8 9% enior /perator $ &9 Aa

9: % 99 /perator #% &$ Aa

98 &' 8' /perator = #8 Aa

9= &$ :$ /perator % #= Aa

9+ 9 :8 /perator #' #8 idak

9% = 9# /perator 99 #8 idak

9$ #& 9$ enior /perator #9 &9 idak :' #+ :# enior /perator &= &: idak



Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

:# && :+ Group )eader #9 9& idak

:& : 9: 6nalis &# &% Aa

:9 & :9 6nalis #$ &$ idak

:: &% 8' eam )eader 9+ :# idak

:8 9: 88 /perator 9' #+ Aa

:= &' :% /perator #+ #8 idak

:+ &# 9= /perator &8 #% Aa

:% #: 9# eam )eader #9 :' idak

:$ # :+ 6nalis 99 &$ idak

8' && 89 6nalis &% &= idak

8# # 89 Group )eader #' 9: idak

8& 8 9+ /perator 98 #= Aa

89 ## :# Group )eader #+ 99 idak

8: 9 &+ Group )eader #& 9& Aa

88 # &9 Group )eader 9= 9: idak

8= &# 8' 6nalis &: &% idak

8+ 8 8: /perator + #8 idak

8% 9 8: eam )eader = :' Aa

8$ &9 :: /perator 9$ #+ idak =' #8 8# /perator #9 #8 Aa

=# #$ 8& eam )eader $ :: Aa

=& ## 9: /perator % #8 Aa

=9 # :& Group )eader 99 9= idak

=: % :% /perator #8 #$ idak

=8 &' := /perator $ #8 Aa

== &+ 8: Group )eader 9' 9+ idak

=+ #+ :$ eam )eader #= :& idak

=% #% :8 /perator #= #+ Aa

=$ #8 :: /perator &# #8 idak +' $ 9# /perator 98 #8 idak

+# &' :9 /perator #$ #8 idak

+& #' 9& /perator % #= Aa

+9 ## :: /perator &9 #= idak

+: #9 9$ 6nalis #: 9' Aa

+8 & :# 6nalis #% &% idak

+= #: :' 6nalis #= &= Aa

++ #+ :' /perator = #8 Aa

+% &+ 8# /perator #% #8 idak

+$ #9 9= enior /perator 9: &: idak %' #% :# /perator #& #8 idak



Pe)a,a

i

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

%# &# :9 enior /perator #$ &9 idak

%& 9: 88 6nalis &$ &$ Aa

%9 #8 :: /perator #% #8 Aa

%: &9 :+ 6nalis &' &+ Aa

%8 #+ :' 6nalis &# &$ idak

%= #+ 9+ eam )eader 9' :' idak

%+ &# :$ 6nalis &$ &= idak

%% = &% Group )eader + 9: idak

%$ #' 99 /perator 9' #$ Aa

$' &' :& /perator 9$ #8 Aa

$# # 9& /perator 9= #8 idak

$& $ :% enior /perator #$ &# idak

$9 #& 8' enior /perator 9+ &: idak

$: : 9$ enior /perator 9% && idak

$8 #: 9: /perator #9 #+ Aa

$= #' 98 eam )eader 98 :' idak

$+ #' 99 6nalis 9: &% idak

$% #' 9: /perator &9 #8 idak

$$ = :8 /perator ## #= Aa#'' &% 88 Group )eader 9% 99 Aa

abel :.8 abel Perhitungan error

Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

#*eneng

ahua operator edang inggi tidak

tida

k

&*eneng

ahedang operator 1endah edang ya

tida

k

9*eneng

ahedang operator 1endah edang tidak

tida

k

:*eneng

ahedang

team

leader 1endah inggi tidak

tida

k

8 )ama edangsenior

operator inggi edang tidak

tida

k

= )ama ua operator edang inggi tidak tida



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

k

+*eneng


tida

k

% ingkat edang operator 1endah edang tidak tida

k

$ )ama uasenior

operator 1endah edang tidak

tida

k

#'*eneng

ah

uagroup

leader

1endah edang tidak tida

k

##*eneng

ahedang operator edang edang ya

tida

k

#& )ama edang operator 1endah edang yatida

k

#9*eneng

ahedang operator edang edang tidak

tida

k

#: ingkat *uda operator 1endah edang yatida

k

#8*eneng

ah*uda operator edang edang tidak

tida

k

#=*eneng

ah*uda

senior

operator edang edang tidak

tida

k

#+*eneng


tida

k

#% )ama uasenior


tida

k

#$*eneng

ahedang

team

leader edang inggi tidak

tida

k

&'*eneng


tida

k

&#*eneng

ahedang analis 1endah edang tidak

tida

k

&& )ama ua operator 1endah edang tidak tida

k

&9*eneng

ah

edang operator edang edang tidak tida

k &: *eneng edang operator 1endah edang tidak tida



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

ah k

&8*eneng

ahedang analis inggi edang tidak

tida

k

&=*eneng

ahedang

group

leader inggi inggi tidak

tida

k

&+*eneng


tida

k

&%*eneng

ah

edang operator edang edang tidak tida

k

&$*eneng

ahedang operator inggi edang tidak

tida

k

9'*eneng

ahedang operator 1endah inggi tidak

tida

k

9# ingkat *uda operator edang edang tidak tida

k

9&*eneng

ahedang analis edang edang tidak

tida

k

99*eneng

ahedang

senior


tida

k

9:*eneng


tida

k

98*eneng

ahua operator 1endah edang tidak

tida

k

9= )ama edang operator 1endah edang tidak tida

k

9+ ingkat edang operator 1endah edang yatida

k

9%*eneng


tida

k

9$*eneng

ahedang

senior


tida

k

:'*eneng

ahedang

senior


tida

k

:#*eneng

ah

edanggroup

leader

1endah inggi tidak tida

k



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

:& ingkat edang analis edang edang tidak tida

k

:9 ingkat edang analis edang edang tidak tida

k

:: )ama uateam


tida

k

:8 )ama ua operator edang edang tidak tida

k

:= *enengah

edang operator edang edang tidak tidak

:+*eneng


tida

k

:%*eneng

ahedang operator 1endah inggi tidak

tida

k

:$ ingkat edang operator inggi edang tidak tida

k

8'

*eneng

ah ua operator edang edang tidak

tida

k

8# ingkat ua operator 1endah inggi tidak tida

k

8&*eneng


tida

k

89*eneng

ahedang

group


tida

k

8: ingkat *udagroup

leader

1endah inggi tidak tida

k

88 ingkat *udagroup


tida

k

8=*eneng

ahua analis edang edang tidak

tida

k

8+*eneng


tida

k

8% ingkat uateam

leader 1endah inggi ya

tida

k

8$*eneng


tida

k



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

='*eneng


tida

k

=#*eneng

ahua operator 1endah inggi tidak

tida

k

=&*eneng


tida

k

=9 ingkat edang operator inggi inggi tidak tida

k

=: *enengah

edang operator edang edang tidak tidak

=8*eneng


tida

k

== )ama uagroup


tida

k

=+*eneng

ahedang

team


tida

k

=%

*eneng

ah edang operator edang edang tidak

tida

k

=$*eneng


tida

k

+'*eneng


tida

k

+#*eneng


tida

k

+&*eneng

ah

edang operator 1endah edang tidak tida

k

+9*eneng


tida

k

+:*eneng

ahedang analis 1endah edang tidak

tida

k

+8 ingkat edang analis edang edang tidak tida

k

+=*eneng


tida

k

++*eneng


tida

k



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

+% )ama ua operator edang edang tidak tida

k

+$*eneng


tida

k

%'*eneng


tida

k

%#*eneng


tida

k

%& )ama ua operator edang edang tidak tidak

%9*eneng


tida

k

%:*eneng

ahedang analis edang edang ya

tida

k

%8*eneng


tida

k

%=

*eneng

ah edang

team


tida

k

%+*eneng


tida

k

%%*eneng

ah*uda

group

leader 1endah inggi tidak

tida

k

%$*eneng


tida

k

$'*eneng

ah

edang operator inggi edang tidak tida

k

$# ingkat edang operator inggi edang tidak tida

k

$&*eneng


tida

k

$9*eneng

ahua operator inggi edang tidak

tida

k

$: ingkat edanggroup

leader inggi edang tidak

tida

k

$8*eneng


tida

k



Pe)a,ai

Lama

Bekera

-Th

Umur

Pe)a,ai

-Th

Ja'a"an

Ra"a/Ra"a

%0er"ime

Per Bulan

-Jam

ai Per

Bulan

-Ju"a

Rupiah

Turn

%0er

$=*eneng

ahedang

team


tida

k

$+*eneng

ahedang analis inggi edang tidak

tida

k

$%*eneng


tida

k

$$*eneng


tida

k

#'' )ama ua operator inggi inggi ya tidak

Gambar :.& Perhitungan dengan aive "ayes

Gambar :.9 0ji Performansi aive "ayes



*.2 Analisa IF-Then Rule !an Rek(men!asi 'a)i

Dari hasil perhitungan menggunakan software 1apid *iner, didapatkan pohon

keputusan seperti terdapat pada Gambar :.#. Dari pohon keputusan di atas, dapat

diambil $ 1ule klasifikasi mengenai turn over. Pada saat pengujian Performansi

software 1apid *iner, didapatkan data performasi sebagai berikut

Gambar :.: 0ji Performansi Data

Pada gambar di atas, di dapatkan tingkat akurasi sebesar $' C. Hal ini

menandakan rule yang dihasilkan mempunyai tingkat akurasi sebasar $' C atau

memiliki tingkat eror sebesar #' C.

"erdasarkan )abel urn over, Kelas idak memiliki tingkat presisi sebesar $',%&

C. Hal ini dapat dilihat dari total $% data yang diprediksi tidak, terdapat $ data yang

menunjukkan kesalahan. ementara tingkat presisi kelas urn /ver Aa sebesar 8' C.

Hal ini dapat dilihat dari & data yang diprediksi Aa, terdapat # data yang menunjukkan

kesalahan.

ingkat presisi Kelas idak sebesar $',%& C berarti apabila rute memprediksi

sebuah kelas data memiliki label urn /ver tidak, maka kemungkinannya hal itu

terjadi sebesar $',%& C. Dan jika rute memprediksi label <nsurance data sebagai Aa,

maka kemungkinannya sebesar 8' C



BAB +

KESI$PULAN DAN REK%$ENDASI

.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat di ambil dari penelitian di atas adalah

#. Di dapati $ rule mengenai kelas data untuk permasalahan tur over . $ rule yang

di dapatkan memiliki tingkat akurasi $' C. ingkat prediksi rute untuk label

Aa sebesar #' C dan $',%8C untuk label idak.

&. idak terdapat perbedaan antara metode Decision Tree dengan metode naive

bayes

.2 Rek(men!asi

1ekomendasi yang di hasilkan melalui penelitian ini alah sebagai berikut

8.&.# 0ntuk Perusahaan

olusi yang dapat di ambil untuk permasalahan turn over adalah mengakomodasi

kebutuhan karyawan tersebut, mengingat karyawan yang melakukan tur over berumur

sedang yang cenderung membutuhkan kepastian dan kenyamanan dalam bekerja.

8.&.# 0ntuk Penelitian elanjutnya

#. Pada atribut di atas terdapat satu atribut yang tidak muncul pada pohon

keputusan. 6kan lebih baik jika peneliti selanjutnya dapat meneliti apakah

memang tidak terdapat hubungan atribut tersebut dengan pohon keputusan.

&. Range yang digunakan menggunakan perhitungan manual yang belum

terukur dengan maksimal. Peneliti selanjutnya di harapkan menggunakan

metode perhitungan lainnya untuk mengukur range!



DA3TAR PUSTAKA

Grant Kent, David -. ?ravens, George . )ow and -illiam ?. *oncrief, &''#, he

1ole of atisfaction -ith erritory Design on the *otivation, 6ttitudes,

and -ork /utcomes of alespeople,E@ournal of the 6cademy of *arketing

cience, Folumen &$, o. &, P. #=87#+%



LA$PIRAN

Documents

Klasifikasi E 15