## ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PERPANJANGAN KONTRAK KERJA KARYAWAN PADA PT TORINI JAYA ABADI
Winda Yulianti 1* , Wiyanto Wiyanto 2* , Nisa Nurhidayanti 3
1 ,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa email: windayulianti127@gmail.com *
Abstrak: Kontrak kerja adalah suatu perjanjian yang dibuat secara lisan atau tulisan antara pekerja dan pemberi kerja, status kerja karyawan kontrak di sebuah perusahaan merupakan hal yang penting dan perlu diperhatikan demi tercapainya tujuan perusahaan. PT Torini Jaya Abadi merupakan salah satu perusahaan yang menggunakan sistem kontrak kerja. Setiap tahun pasti ada karyawan diperpanjang ataupun diputus kontrak kerjanya. Dalam hal untuk menentukan apakah seorang karyawan diperpanjang atau diputus kontrak kerjanya, sering terjadi kesulitan dalam menentukannya ini dilakukan untuk membuat sistem yang  dapat  membantu  menentukan  perpanjang  kontrak  kerja  karyawan  dengan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  label Diperpanjang dan Diputus yang memiliki 18 Variabel untuk proses pernilaian karyawan yang akan diperpanjang atau diputus kontrak  kerjanya.  Sistem  ini  menggunakan  metode naïve  bayes dan  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Bootstrap dan basis data, PHP MySQL . Hasil dari penelitian ini berupa sistem yang membantu PT Torini Jaya Abadi dalam perpanjangan kontrak kerja karyawan.
Kata Kunci : Kontrak Kerja, Algoritma Naïve Bayes, PHP, MySQL
Abstract: An employment contract is an agreement made verbally or in writing  between an employee and an employer, the working status of contract employees in a company is an important matter and needs to be considered in order to achieve company goals. PT Torini Jaya Abadi is a company that uses a work contract system. Every year there must be employees who are protected or their work contracts are terminated. In terms of determining whether an employee is strained or terminates his work contract, there are often difficulties in determining this. This is done to create a system that can help determine the extension of an employee's work contract by classifying it into the labels Extended and Disconnected which have 18 Variables for the process of assessing employees who will have problems or termination of employment contract. This system uses the Naïve Bayes method and is built using the Bootstrap programming language and MySQL database. The results of this study are a system that helps PT Torini Jaya Abadi in extending employee work contracts.
Keywords : Employment Contract, Naïve Bayes Algoritm, PHP MySQL

## PENDAHULUAN
Kontrak  kerja  merupakan  sesuatu  perjanjian antara pekerjaan serta pengusaha secara lisan ataupun tulisan,  baik  buat  tertentu  ataupun  buat  waktu  tidak tertentu  yang  muat  syarat-syarat  kerja,  hak,  serta kewajiban. Tiap industri harus membagikan kontrak kerja  di  hari  awal  bekerja  kepada  karyawan  (Titin Winarti,  2020).  Tiap  tahun  terdapat  karyawan  yang diperpanjang  maupun  diputus  kontrak  kerjanya. Dalam  perihal  buat  memastikan  apakah  seseorang karyawan  diperpanjang  ataupun  tidak  diperpanjang kontrak  kerjanya,  kerap  terjalin  kesusahan  dalam menentukannya  dan  membutuhkan  waktu  serta proses yang lama. Kesusahan tersebut dalam meliputi banyaknya kriteria penilaian yang dibutuhkan.
Metode  informasi mining klasifikasi  cocok buat  diterangkan  dalam  dalam  permasalahan  ini. Klasifikasi merupakan metode informasi mining yang memakai satu set informasi yang sudah terklasifikasi selaku perbandingan buat meningkatkan model yang bisa  mengklasifikasikan  segala  informasi  yang terdapat.  Klasifikasi Naïve  Bayes diseleksi  sebab  tata cara  ini  mempunyai  tingkatan  ketelitian  serta  kecepataan yang besar dikala diaplikasikan buat jumlah informasi yang besar.  Klasifikasi Naïve  Bayes merupakan  salah  satu metode  informasi mining digunakan  buat  memprediksi probabilitas  keanggotan  suatu class. Perihal  tersebut  bisa diterapkan  pada  permasalahan  klasifikasi  semacam
peramalan  cuaca,  deteksi  kendala,  penaksiran  penyakit, serta  lain-lain.  Klasifikasi  memakai  algoritma  ini memmpunyai  tingkatan  ketelitian  serta  kecepatan  yang besar dikala diaplikasikan buat jumlah informasi yang besar (Titin  Winarti,  2020).  Penelitian  sebelumnya  yang membahas  klasifikasi  untuk  perpanjangan  kontrak  kerja karyawan menggunakan algoritma Naïve Bayes belum ada. Kebaruan  dari  penelitian  adalah  proses  perpanjangan kontrak  kerja  karyawan  dengan  delapan  sebelas  variabel (umur,  absensi,  displin,  kebersihan,  sopan  santun, kebersihan,  kehadiran,  kerjasama  tim,  ketampilan, pengetahuan,  tanggung  jawab,  loyalitas,  kepercayaan kreativitas,  ketelitian,  ekpriesif, safety insiatif,  dan  hasil diperpanjang kontrak atau diputus kontrak) menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Pentingnya  proses  perpanjangan  kontrak  kerja karyawan  secara  otomatis  dan  terkomputerisasi  sangat diperlukan agar membantu perusahaan dalam menentukan kontrak  kerja  karyawan  serta  tidak  menghemat  waktu. Penelitian ini akan membua sistem klasifikasi berdasarkan data  karyawan.  Variabel  inputan  yang  akan  digunakan dalam melakukan dalam melakukan klasifkasi perpanjnagan  kotrank  kerja  karyawan  adalah  nik,  nama, jenis kelamin, departmen, status, pendidikan group, kontrak ke, jangka waktu, umur absensi, displin, kebersihan, sopan santun, kehadiran, kerjasama tim, ketampilan, pengetahuan,  tanggung  jawab,  loyalitas,  kepercayaan, kreativitas,  ketelitian,  ekspriesif, safety,  insiatif,  dan  hasil diperpanjang kontrak atau diputus kontrak, sesuai data yang telah  diambil  dan  sesuai  dengan  variabel  yang  akan
diinputkan,  maka  hasil klasifikasi nanti  akan  menentukan kontrak  kerja  dengan  label  “Diperpanjang  Kontrak  atau Diputus  Kontrak  “.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas rumusan  maslaah  penelitian  ini  adalah  bagaimana menerapan  algortima Naïve  Bayes untuk  klasifikasi perpanjangan  kontrak  karyawan  dengan  menggunakan delapan sebelas atribut data karyawan yaitu umur, absensi, displin,  kebersihan,  sopan  santun,  kebersihan,  kehadiran, kerjasama tim, ketampilan, pengetahuan, tanggung  jawab, loyalitas,  kepercayaan,  kreativitas,  ketelitian,  ekspriesif, safety, inisiatif, dan hasil diperpanjang kontrak atau diputus kontrak.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menentukan perpanjangan kontrak kerja karyawan dengan mengklasifikasikannya kedalam label Diperpanjang Kontrak  atau  Diputus  Kontrak”  dan  menggunakan  data karyawan dengan algoritma naïve bayes.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kajian  Penelitian  Pertama,  Penelitian  ini dilakukan oleh Wiyanto, Najmuddin dengan tema :” Penerapan E-Learning dengan pendekatan Customer Relationship  Management  ( CRM )  berbasis  website pada sekolah menengah pertama. Pada penelitian ini membahas  mengenai  sekolah  menengah  pertama (SMP)  merupakan  sekolah  tingkat  pertama  di indonesia. Penerapan E-learning dengan pendekatan CRM berbasis website dengan pengujian menggunakan  model ISO  9126 dengan  hasil  sangat baik  yaitu  87,56%,  hal  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  potensi,  minat  bakat  dan  kreativitas siswa  dalam  proses  belajar  dengan  menggunakan media  komputer  maupun  smartphone  (Wiyanto, 2023).
Kajian  Penelitian  Kedua,  Penelitian  ini dilakukan oleh Tri, Eki, Deden, Agus dengan tema : Klasifikasi  Data  Pinjaman  Koperasi  Menggunakan Algoritma Naive  Bayes. pada  penelitian  ini membahas  mengenai  menggunakan data  mining untuk  Metode Naïve  Bayes, nantinya  ada  akan  di klasifikasi  kedalaman  dua  kategori  yaitu  lancar  dan  tidak lancar  berdasarkan  hasil  pengujian  mengenai naïve  bayes untuk  mengklasifikasi  data  historis  pinjaman  dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  mendapatkan  akurasi sebesar  77,99%,  precision  yaitu  84,25% class lancar 35.97% untuk class tidak lancar, Recall 81,22% pada class lancar  dan  40,98%  pada  kelas  tidak  lancar, Area  Under Curse  (AUC) model  algoritma naïve  bayes mencapai klasifikasi yang baik (Sodikin, 2021).
Kajian  Penelitian  Ketiga,  Penelitian  ini  dilakukan oleh  Penda  Sudarto  Hasugian,  dengan  tema  :  Penerapan Data  Mining Untuk  Klasifikasi  Produk  menggunakan Algoritma K-Mens toko  di  usaha  maju  barabai.  Pada penelitian  ini  membahas  mengenai  penerapan  teknik marketbasketanalysis pada perancangan tata letak produk di Toko  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti,  antara  lain metode  aturan  asosiasi  menggunakan  algortima  Apriori untuk  membuat  sistem  penunjung  keputusan  penempatan produk  dipasar  Toko.  Sementara  itu  aplikasi K-Mens diterapkan dalam pengelompokan mahasiswa berdasarkan nilai bodymass index(BMI)& ukuran kerangka Algortim K- Mens  juga  telah  digunakan  untuk  pengelompokan  data ekspresigen (Hasugian, 2018).
Pengertian Penerapan adalah pembuatan menerapkan, sedangkan menurut beberapa ahli, penerapan merupakan  suatu  perbuatan  mempraktekkan  suatu  teori,
metode,  dan  hal  lain  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  dan untuk  suatu  kepentian  yang  diinginkan  oleh  suatu kelompok atau golongan yang telah terencana dan tersusun sebelumnya.
Penerapan  (implementasi)  adalah  bermuara pada aktivitas, aksi, tindakan, atau adanya mekanisme suatu  sistem.  Implementasi  bukan  sekedar  aktivitas yang  saling  menyesuaikan  proses  interaksi  antara tujuan  dan  tindakan  untuk  mencapainya  serta memerlukan  jaringan  pelaksanaan,  birokrasi  yang efektif (Parnawi, 2023).
Perpanjangan  kontrak  kerja  karyawan  untuk meningkatkan  kinerja  dan  produktifitas  secata maksimal,  maka  perusahaan  dapat  memberlakukan penilaian  terhadap  kinerja  tenaga  kerja,  dan menerapkan  sistem  tenaga  kerja  kontrak.  Dalam perpanjangan  tenaga  kerja  kontrak  merupakan agenda  yang  dilaksanakan  oleh  perusahaan  dimana tenaga  kerja  yang  memiliki  kinerja  yang  baik  bagi perusahaan  berhak  terhadap  kontrak  untuk  masa waktu ke depan (Husaini, 2021).
Kontrak  kerja  adalah  suatu  penjanjian  antara pekerja dan pengusaha secara lisan atau tulisan, baik untuk  waktu  tertentu  maupun  untuk  waktu  tidak tertentu  yang  memuat  syarat-syarat  kerja,  hak  dan kewajiban (Hough and Kirk, 2018).
Karyawan adalah tenaga kerja yang melakukan pekerjaan dan memberikan hasil kerjanya kepada  pengausaha  yang  mengerjakan  dimana  hasil karyanya itu sesuai dengan profesi atau pekerjaan atas dasar  keahlian  sebagai  mata  pencaharinannya. Karyawan  merupakan  kekayaan  utama  dalam  suatu perusahaan  tidak  akan  terlaksana  (Anggriawan, 2017).
Pengertian data mining Data  mining berhubungan  dengan  penemuan sesuatu yang tersembunyi dan pola data tertentu yang tidak  diketahui  sebelumnya. Data  mining biasa menggunakan  data  yang  sangat  besar.  Biasany  data yang  besar  digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya. Dasta  mining berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam  strategi (Gunawan, 2018).
Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas  tertentu  dari  sejumlah  kelas  yang  tersedia. Dalam  klasifikasi  ada  dua  pekerjaan  utama  yang dilakukan,  yaitu:  pertama,  pembangunan  model sebagai  prototype  untuk  disimpan  sebagai  memori dan  kedua,  penggunaan  model  sebagai  prototype untuk  disimpan  sebagai  memori  dan  kedua, penggunanan  model  tersebut  untuk  melakukan pengenalan/klasifikasi prediksi pada suatu objek data lain agar diketahui  dikelas mana objek data tersebut dalam  model  yang  mudah  disimpannya  (Dewi, Sastradipraja and Gustian, 2021).
Algortima Naïve  Bayes merupakan  sebuah pengklasifikasian  probalistrik  sederhana  yang  mengihung sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan. Naïve Bayes didasarkan pada asumsi peyederhanaan bahawa nilai
atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Naïve  Bayes juga  didenfinisikan  sebagai pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistic yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  inggris Thomas  Bayes, yaitu  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya (Saleh, 2014).
Untuk  menjelaskan  metode Naïve  Bayes, perlu diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi sampel yang dianlisis tersebut. Karena itu metode bayes di atas di sesuaikan sebagai berikut:

## 𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H),   (P(H)
P(H) … … (2.1) Dimana  : X : data dengan class yang belum diketahui. H : htpotesis data menggunakan suatu class spesifik. P(H|X) : probabilitas hipotesis H berdasar Kondisi X (perteriori probabilitas). P(H) : probabilitas hipotesis H (prior probabilitas). P(X|H) : probailitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis P(X) : probabilitas X
Klasifikasi  naive  bayes  bekerja  berdasarkan teori  probabilitas  yang  memandang  semua  fitur  dari data  sebagai  bukti  dalam    probabilitas.  Hal  ini memberikan  karakteristik naïve  bayes  sebagai berikut:
1. Metode naïve bayes ( robust ) terhadap data-data yang  terisolasi  yang  biasanya  merupakan  data dengan  karakteristik  berbeda  ( outlier ). Naïve Bayes juga  bisa  menangani  nilai  atribut  yang salah  dengan  mengabaikan  data  latih  selama proses pembangunan model dan prediksi.
2. Tangguh menghadapi atribut yang tidak relevan.
3. Atribut yang mempunyai korelasi bisa mendegradasi  kinerja  klasifikasi naïve  bayes karena  asumsi  independensi  atribut  tersebut sudah tidak ada.

## Kerangka Konsep
Kerangka pemikiran adalah suatu diagram yang menjelaskan secara garis besar alur logika berjalannya sebuah penelitian. Kerangka pemikiran dibuat berdasarkan pertanyaan penelitian (reseach question), dan
mempresentasikan suatu himpunan dari beberapa  konsep  serta  hubungan  diantara konsep-konsep tersebut.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METODE

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dan  informasi  pada penelitian  ini  mengacu  terhadap  permasalahan  yang ada,  pada  proses  implementasi  Sistem  Penilaian Klasifikasi  perpanjangan  kontrak  kerja  karyawan pada PT Torini Jaya Abadi.

## Data
Pada penelitian ini, ada yang digunakan adalah data penilaian kaaryawan bagian karyawan PT Torini Jaya  Abadi.  Data  nilai  tersebut  akan  diolah menggunakan beberapa metode data mining sehingga diperoleh satu  metode yang paling akurat  dan dapat digunakan    sebanyak  roles    dalam  memprediksi perpanjangan  kontrak  kerja  karyawan  dengan menggunakan aplikasi PHP, MySQL .

## Pengumpulan Data
Observasi  lapangan  melakukan  pengamatan dan  observasi  adalah  dalam  meningkatan  kualitas sumber  daya  manusia  PT  Torini  Jaya  Abadi
memberikan  perpanjangan  kontrak  tenaga  kerja untuk karyawannya. Sebelumnya proses perpanjangan  kontrak  ini  melakukan  oleh  formen /kepala  bagian  secara  langsung  di  lapangan selanjutnya diusulkan kebagian HRD untuk perpanjangan kontrak kerja karyawan. Namun dalam proses  penilaian  karyawan  masih  dilakukan  dengan cara  yang  belum  terstruktur  sehingga  masih banyaknya karyawan yang kurang layak diperpanjang  ikut  diperpanjang  yang  nantinya  akan dampak  pada  kinerja  sumber  daya  manusia  di  PT Torini  Jaya  Abadi.  Ditambah  dengan  banyaknya pegawai yang diusulkan dan banyaknya kriteria yang digunakan dalam penilaian, hal ini menyulitkan pihak perusahaan  untuk  mengambil  keputusan  tentang siapa  yang  berhak  untuk  diperpanjang  kontrak kerjanya. Maka penyelesaian masalah tersebut dapat dilakukan  dengan  merancangan  sebuah  Sistem Penilaian  Klasifikasi  Perpanjangan  Kontrak  Kerja Karyawan  yang  dapat  memberikan  rekomendasi karyawan yang berkompeten yang akan diperpanjang kontrak  kerjanya,  sehingga  proses  pengambian keputusan perpanjangan kontrak kerja karyawan dan penyusunan  laporan  lapangan  perpanjangan  kontrak kerja  karyawan  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan tepat.
Wawancara/interview, pengumpulan data dengan  cara  interview  atau  wawancara  dalam  tanya jawab  secara  interview  secara  langsung  kepada responden  akan  dapat  digunakan  untuk  menentukan kriteria  dalam  menentukan  rancangan  sistem  yang akan dibangun pendekatan .
Pengujian  sistem  dalam  penelitian  Sistem Penilaian  Klasifikasi  Perpanjangan  Kontrak  Kerja Karyawan  berikut  ialah  menggunakan  pengujian aplikasi PHP,  MySQL Dari  pengujian  yang digunakan  ialah  menggunakan  kuesioner  dengan pertanyan-pertanyaan yang relvan diisi oleh responden. Penggunaan intrumen penelitian didalam penelitian  ini  berupa  wawancara  dengan  tools instrumentasi  berupa  pertanyaan-pertanyaan  yang tidak  terstruktur,  hal  ini  untuk  mendapatkan  data primer  yang  diinginkan.  Studi  pustaka  dan  studi literatur  juga  digunakan  dalam  penelitian  ini  agar hasil penelitian lenih relevan dan up to date.

## Algoritma Sistem
Algoritma  sistem  merupakan  penjelasan langkah-langkah- penyelesaian suatu masalah dalam perancangan sistem penilaian klasifikasi perpanjangan kontrak kerja karyawan PT Torini Jaya Abadi  terkaitan  menentukan  perpanjangan  kontrak kerja  karyawan  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes. hal ini dilakukan untuk mendapatkan hasil efesien dan  efektif  dalam  perhitungan  dan  perangkingan,  hal tersebut  dilakukan  agar  tidak  terjai  kecuran  dalam perangkingan nantinya.

## Perancangan Sistem
Pada tahap perancangan dilakukan pembuatan pemodelan sistm berdasarkan hasil analisa kebutusan
yang  didapatkan.  Selain  itu  dibuat  juga  pemodelan basis  data  untuk  menggambarkan  hubungan  antar basis  data.  Pemodelan  sistem  yang  digunakan  yaitu Unified Modelling Language ( UML ) yang terdiri dari beberapa  diagram  antara  lain Use  Case  Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram.
1. Use Case diagram
Use  Case  Diagram menampilan  actor,  use case dan relasi dalam sebuah sistem. Sebuah use case diagram  akan  mempresentasilkan  interaksi  dalam sebuah  sistem.  sebuah  use  case  diagram  akan mempresentasikan  interaksi  antara  pelaki  dengan sistem.

## Gambar 2. Use Case Diagram
2. Class Diagram
Class Diagram adalah diagram yang menggunakan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membangun sistem.  Adapun class  diagram sistem  dapay  dilihat dibawah ini.
Gambar 3. Class Diagram
3. Activity Diagram Activity Diagram adalah yang
menggambarkan kolaborasi dinamis antara sejumlah object .  Kegunaannya  untuk  menunjukan  rangkaian pesan yang dikirim antara object . Sesuatu yang terjadi pada  titik  tertentu  dalam  eksekusi  sistem.  berikut dibawah  ini  merupakan  gambar sequence  diagram sistem.

## Gambar 4. Activity Diagram
4. Sequence Diagram
Sequence diagram
adalah yang menggambarkan kolaborasi dinamis antara sejumlah object .  Kegunaannya  untuk  memajukan  rangkaian pesan yang dikirim antara object. Sesuatu yang terjadi pada  titik  tertentu  dalam  eksesusi  sistem.  berikut dibawah  ini  merupakan  gambar sequence  diagram sistem.
1. Sequence Diagram Login
Gambar 5. Sequence Diagram Login
2. Sequence Diagram Daftar User
3. Sequence Diagram Data Karyawan
Gambar 7. Sequence Diagram Data Karyawan
4. Sequence Diagram Kelola Karyawan
Gambar 8. Sequence Diagram Data Karyawan
5. Sequence Diagram Kelola Hasil Peritungan
Gambar 9. Sequence Diagram Kelola Hasil Peritungan
6. Sequence Diagram Laporan perhitungan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahaan Awal Data
Pada  data  karyawan  yang  telah  dikumpulkan cleaning  data,  yaitu  dengan  menghilangkan record- record yang noise atau tidak lengkap dan record yang berulang,  atribut  yang  tidak  diperlukan  juga  bisa dihilangkan  seperti  atribut  umur,  absensi,  displin, kebersihan,  sopan  santun,  kebersihan,  kehadiran, kerjasama  tim,  Ketampilan,  pengetahuan,  tanggung jawab, loyalitas, kepercayaan, kreativitas, ketelitian, ekspriesif, safety ,  inisiatif,  dan  hasil  perpanjangan kontrak  atau  diputus  kontrak.  Hal  ini  dilakukan karena  atribut  tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap pengolahan  data  pada  proses  selanjutnya.  Berikut adalah tabel atribut dan kategorinya:
Tabel 1. Atribut yang Digunakan No Atribut Nilai 1 Umur Muda Dewasa Tua 2 Absensi Baik Cukup Sering Alasan Absensi 3 Displin Tepat Waktu Cukup Terlambat 4 Sopan Santun Baik Cukup Tidak Baik 5 Kebersihan Bersih Cukup Tidak Bersih 6 Kehadiran Hadir Terlambat Tidak Hadir 7 Kerjasama Tim Baik Cukup Tidak Baik 8 Keterampilan Baik Cukup Kurang 9 Pengetahuan Baik Cukup Kurang 10 Tanggung Jawab Baik Cukup Kurang 11 Loyalitas Baik Cukup Tidak Baik 12 Kepercayaan Baik Cukup Kurang 13 Kreativitas Baik Cukup Kurang 14 Ketelitian Baik Cukup Kurang 15 Ekspriesif Baik Cukup Tidak Baik 16 Safety Baik Cukup Tidak Baik 17 Inisiatif Baik Cukup Tidak Baik 18 Hasil Keputusan Diperpanjang Kontrak Diputus Kontrak

## Menghitung Probabilitas
Langkah  awal  dalam  melakukan  perhitungan menentukan  klasifikasi  pepanjangan  kontrak  kerja karyawan pada PT Torini Jaya Abadi dengan metode naïve bayes adalah  dengan  mencari  probabilitas  masing-masing kelas. Unutk menentukan klasifikasi perpanjangan kontrak kerja  karyawan  dikategorikan  dalam  2  kelas  yaitu  kelas “Diperpanjangan  kontrak”  dan  kelas  Diputus  Kontrak”. Cara  perhitungannya  adalah  dengan  menghitung  berapa jumlah data yang ada  pada kelas “Diperpanjang Kontrak” dan  Diputus  Kontrak”  dari  total  keseluruhan  data  traini kemudian  dibagi  dengan  keseluruhan  data.  Berikut  ini adalah hasil dari perhitungannya:
Tabel 2. Probabilias Atribut Umur Umur Nilai Hasil (%) 79,85% Muda  Dewasa Tua Diperpanjang Kontrak 67 45 22 Diputus Kontrak 31 52 24 Total 88 66 66 Tabel 3. Probabilitas Atribut Displin Displin Nilai
Hasil (%) 65,80% Tepat Waktu Cukup Terlambat Diperpanjang Kontrak 44 89 22 Diputus Kontrak 67 33 2 Total 111 122 24 Tabel 4. Probabilitas Atribut Sopan Santun Sopan Santun Nilai Hasil (%) 91,74% Baik Cukup Tidak Baik Diperpanjang Kontrak 76 23 10 Diputus Kontrak 33 66 1 Total 109 89 11 Tabel 5. Probabilitas Atribut Kebersihan Kebersihan Nilai Hasil (%) Bersih  Cukup Tidak
Bersih  91,74% Diperpanjang Kontrak 55 34 22 Diputus Kontrak 20 21 5 Total 75 55 27 Tabel 6. Probabilitas Atribut Kehadiran
Kehadiran
Nilai Hasil
(%)
18,04%
Hadir  Terlambat Tidak hadir Diperpanjang Kontrak 87 40 9 Diputus Kontrak 10 6 8 Total 88 66 66 Tabel 7. Probabilitas Atribut Kerja Sama Tim Kerja sama Tim Nilai Hasil (%) 50,85% Baik Cukup Tidak Baik Diperpanjang Kontrak 66 22 1 Diputus Kontrak 76 77 24 Total 88 66 66 Tabel 8. Probabilitas Atribut Ketampilan Ketampilan Nilai
Hasil (%) 95,38% Baik  Cukup  Kurang Diperpanjang Kontrak 67 45 22 Diputus Kontrak 31 52 24 Total 88 66 66 Tabel 9. Probabilitas Atribut Pengetahuan pengetahuan Nilai Hasil (%) 56,88 % Baik Cukup Kurang Diperpanjang Kontrak 89 66 12 Diputus Kontrak 6 88 1 Total 88 66 66
Dari kasus diatas, akan dilakukan perhitungan untuk dapat mengetahui data memiliki hasil “Diperpanjangan  Kontrak  atau  Diputus  Kontrak”. Dalam  perhitungan  ini  penulis  membaginya  dalam beberapa tahap, diantara adala:
a) Menghitung Jumlah Kelas.
Tabel 10. Probabilitas Atribut Ekspriesif
(P=H|X) Kelas Perhitungan Hasil
dIperpanjang Kontrak 2.044 89,04% Diputus Kontrak 1.820

## Implemantasi Basis Data
Pembuatan  basis  data  dilakukan  dengan menggunakan MySQL . ( Xampp ). Implementasi basis data  Sistem  Penilaian  Klasifikasi  Perpanjangan Kontrak  Kerja  Karyawan  di  PT  Torini  Jaya  Abadi. Dengan  nama  database  sistempenilaian.sql.  Berikut adalah implementasi basis data dalam bahasa MySQL adalah.

## 1. Designer Database

## Gambar 10. Designer Database

## Implementasi Interface
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai implementasi interface yang telah dirancang pada bab sebelumnya.  Sistem  ini  terdiri  dari  6  menu  yaitu dashboard (menu utama). Hasil perhitungan Kriteria, Data Karyawan, Data Penilain, Data User
1. Halaman Login
Halaman  ini  admin  diwajibkan  menginput username dan password agar dapat masuk ke sistem  penilaian  klasifikasi  perpanjangan kontrak kerja karyawan.
Gambar 11. Halaman Login
Halaman  dashboard  merupakan  menu  utama pada  sistem  perpanjangan  kontrak  kerja karyawan  pada  PT  Torini  Jaya  Abadi.  Menu dashboard  berisi  pesan  admin  telah  berhasil login.

## Gambar 12. Halaman Dashboard

## 3. Menu Data Karyawan
Halaman  ini  admin  diwajibkan  menginput username dan password agar dapat masuk ke dalam ke sistem penilaian klasifikasi perpanjangan kontrak kerja karyawan.

## Gambar 13. Halaman Data Karyawan

## 4. Menu Tambah Karyawan
Halaman  menampilkan  data  karyawan  dalam bentuk  tabel.  Pada  menu  ini  terdapat  menu untuk  menambah,  mengedit,  dan  menghapus data karyawan.

## Gambar 14. Halaman Tambah Karyawan
1. Bagaimana  penarapan  metode Naïve  Bayes dalam proses data mining dapat mengoptimalkan  pengambilan  keputusan pepanjangan kontrak kerja karyawan tetap di PT  Torini  Jaya  Abadi,  dan  bagaimana kecepatan  prosesnya  dibandingkan  dengan metode lain?

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem penilaian perpanjangan kontrak kerja karyawan pada PT Torini Jaya Abadi. Berdasarkan penelitian ini menghasilkan metode naïve  bayes dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi data karyawan agar dapat memprediksi  perpanjangan  kontrak  kerja  karyawan.
Adapun  penggunaan  data  mining  dengan  metode
Naïve  Bayes dapat  menganalisa  dan  memprediksi perpanjangan  kontrak  kerja  karyawan  cepat  dan akurat, dari pengujian yang dilakukan menggunakan Black Box di dapat tingkat akurasi sebesar 89.04%

## SARAN
Hasil akhir dari sisyem yang diusulkan masih jauh dari kesempurnaan, sehingga untuk meningkatkan hasil yang dicapai maka diperlukan:
1. Pembuatan  sistem  penilaian  klasifikasi perpanjangan kontrak kerja karyawan PT Torini  Jaya  Abadi  diharapkan  dapat dikembangkan  tidak  hanya  melakukan perhitungan  klasifikasi  menggunakan
PHP, MySQL. 2. Pengembangan sistem dapat dilakukan
3. dengan menerapkan algoritma lain dalam
data mining . 4. Penentukan  jumlah  data  mining  dapat mempengaruhi  hasil  pengujian,  karena Saran  memuat  berbagai  usulan  atau pendapat  yang  sebaiknya  dikaitkan  oleh penelitian sejenis. Saran dibuat berdasarkan  kelemahan,  pengalaman, kesulitan,  kesalahan,  temuan  baru  yang belum diteliti dan berbagai kemungkinan arah penelitian selanjutnya.
5. Tidak berlaku jika probabilitas kondisionaknya  adalah  nol  pada  metode Naive Bayes, apabila nol maka probabilitas  prediksi  akan  bernilai  nol juga.  Jenis  pengelompokan  data  dalam penelitian  ini  bersifat  kategorik,  untuk hasil  yang  lebih  optimal  mungkin  untuk peneliti  selanjutnya  dapat  menambahkan dengan data numerik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anggriawan, F. (2017) ‘GAYA KOMUNIKASI PIMPINAN  TERHADAP  MOTIVASI  KERJA KARYAWAN  PADA  PT  .  PERUSAHAAN LISTRIK SAMARINDA’, 5(4), pp. 260–274.
[2] Dewi,  P.S.,  Sastradipraja,  C.K.  and  Gustian,  D. (2021) ‘Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes  Classifier’, Jurnal Teknologi dan Informasi , 11(1), pp. 66–80. doi:10.34010/jati.v11i1.3593.
[3] Gunawan, R. (2018) ‘Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Status Sosial Dan Kedisiplinan Pada Smk Bayu Pertiwi  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda’, Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains
Manajemen  Informatika  dan  Komputer) ,  17(2), p. 175. doi:10.53513/jis.v17i2.41.
[4] Hasugian,  P.S.  (2018)  ‘Penerapan  Data  Mining untuk Klasifikasi Produk Menggunakan
Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus :  Toko  Usaha
Maju Barabai)’, Jurnal Mantik Penusa , 2(2), pp. 191–198.
[5] Hough,  T.  and  Kirk,  E.  (2018)  ‘Contract  Law’,
Contract Law , pp. 1–477.
doi:10.4324/9781315678283.
[6] Husaini,  M.B.P.  (2021)  ‘Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menetukan  Perpanjangan Kontrak Kerja Karyawan Menggunakan Motode
Elimination  and  Choice  Translation  Reality  ( ELECTRE ) Pada PT . Bengkel Bangun Service’, 4(5).
[7] Parnawi (2023) ‘Penerapan Metode Demonstrasi dalam Meningkatkan Kemampuan Praktek Salat Siswa Kelas IV di SD Al-Azhar 1 Kota Batam’,
Journal on Education , 5(2), pp. 4603–4611.
[8] Saleh,  A.  (2014)  ‘Klasifikasi  Metode  Naive Bayes  Dalam  Data  Mining  Untuk  Menentukan
Konsentarasi Siswa ( Studi Kasus di MAS PAB 2 MEDAN )’, Konferensi Nasional Pengembangan
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (KeTIK) , pp. 200–208.
[9] Sodikin  (2021)  ‘Klasifikasi  Data  Pinjaman Koperasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes’, Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika , 23(2), pp. 140–144. doi:10.31294/p.v23i2.11084.
[10] Titin  Winarti,  D.P.  (2020)  ‘Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes ntuk  Klasifikasi  Perpanjangan  Kontrak  Kerja Karyawan’, Journal  of  Chemical  Information and Modeling , 53(9), pp. 1689–1699.
[11] Wiyanto,  W.  (2023)  ‘PENERAPAN  E-
LEARNING DENGAN PENDEKATAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) BERBASIS WEBSITE  PADA  SEKOLAH  MENENGAH PERTAMA’, 5(1), pp. 148–154.