## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMAAN KARYAWAN
Intan Murni Pratiwi 1) , Ahmad Fauzi 2) , Santi Arum Puspita Lestari 3) , Yana Cahyana 4) 1,2,3,4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang if20.intanpratiwi@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 , afauzi@ubpkarawang.ac.id 2 , santi.arum@ubpkarawang.ac.id 3 , yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id 4

## Abstract
The number of job seekers keeps growing, as does the quantity of companies that open job vacancies and offer  opportunities to  prospective  employees.  In  terms  of  recruiting  new  employees,  companies  are  very selective.. Companies are very selective in accepting prospective workers, where prospective workers must have qualifications that are in accordance with the positions needed in the company, because employees are an important asset in the growth and development of the company. because employees are an important factor  in  the  growth  and  development  of  the  company.  Quality  companies  need  good  employees.  This research  uses  employee  recruitment  data  froNm  PT  Atma  Darma  Apta.  The  data  has  372  rows  and  8 attributes.  The  Naïve  Bayes  algorithm  and  the  assessment  techniques  Mean  Squared  Error,  Root  Mean Squared Error, and R2 Score are used in this study. The best model accuracy results using the Naïve Bayes algorithm as well as MSE and RMSE error values with 90 to 10 data division are for accuracy of 97.14%, MSE of 2.86, RMSE of 16.90, and R2 value of 1.00. With these results, in the future this research can be continued  by  implementing  the  Naïve  Bayes  algorithm  into  applications  that  can  predict  employee recruitment.
Keywords : Prediction, Employe, Naïve Bayes, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, R2 Score

## 1. PENDAHULUAN
Pekerjaan  merupakan  upaya  manusia untukk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Baik perusahaan maupun institusi publik, sumber daya manusia  (SDM)  sangat  penting  bagi  setiap organisasi  [1].  Pada  sebuah  perusahaan  sangat mengutamakan  keberadaan  seorang  karyawan. Karyawan merupakan aset penting dalam tumbuh kembangnya  perusahaan.  Berkembangnya  suatu perusahaan  dapat  dilihat  dari  kesejahteraan  bagi karyawan [2].
Dalam penerimaan karyawan, perusahaan  tidak  sembarang  menerima  setiap orang  menjadi  karyawan,  dibutuhkan  seleksi untukk  penerimaan  karyawan  pada  bagian  yang dibutuhkan  perusahaan  [3].  Seleksi  pemilihan calon  karyawan  yang  memenuhi  kriteria  dan dibutuhkan  dalam  perusahaan  menjadi  hal  yang tidak  mudah  bagi  penyeleksi.  Peningkatan pelamar  kerja  menjadi  salah  satu  faktor  sulitnya perusahaan  dalam  pemilihan  karyawan  sesuai dengan bidang yang dibutuhkan pada perusahaan.
Seleksi  karyawan  juga  dibutuhkan  untukk keuntukngan dan perkembangan suatu perusahaan. Masalah dalam rekrutmen karyawan biasanya  memakan  banyak  waktu  dan  tidak efisien karena memerlukan tahapan yang panjang dan melibatkan banyak orang dalam penyeleksian karyawan baru.
Kebutuhan karyawan dapat diprediksi penerimaannya berdasarkan kriteria tertentu yang ditetapkan  oleh perusahaan. Prediksi penerimaan karyawan  dapat  dilakukan  menggunakan data mining.  Data  mining bertujuan  menggali informasi data yang dimiliki, yang sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD) [4]. Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan teknik ilmu yang membahas mengenai  sebuah  pola  data. Data  mining merupakan  teknik  pengolahan  data  yang berfungsi  menerapkan  informasi  data  yang berjumlah besar pada perusahaan yang berkembang. Data dengan jumlah sangat besar itu tersimpan di database tanpa adanya analisa. Data mining juga  merupakan  sekumpulan  teknik
pembelajaran  berbantuan  komputer  untukk menganalisis secara otomatis dengan mengekstraksi  nilai  tambah  secara  manual  dari sekumpulan  data  berdasarkan  pengetahuan  yang tidak diketahui [5].
Penelitian pertama terkait prediksi menggunakan Data Mining sudah dilakukan oleh [6]  mengenai  penerimaan  karyawan,  Membuat prediksi untukk aplikasi rekrutmen menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier dengan  satu pemilik  hak  akses  yaitu  admin  yang  bertugas mengelola data karyawan dengan tingkat akurasi sebesar 80%. Penelitian kedua dilakukan oleh [7] mengenai penerimaan calon karyawan pada biro kesejahteraan  rakyat,  prediksi  menggunakan algoritma  C4.5,  menghasilkan  calon  karyawan yang  tidak  lolos  lebih  banyak  dari  pada  calon karyawan  yang  lolos  dengan  tingkat  akurasi sebesar 81,82%. Penelitian ketiga dilakukan oleh [8]  mengenai  kelulusan  mahasiswa,  prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes, menghasilkan  data  mahasiswa  tepat  tetapi terlambat  lulus  dan  mahasiswa  terlambat  tetapi tepat  lulus  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 88,16%.  Penelitian  keempat  dilakukan  oleh  [9] Dengan  akurasi  98%,  kita  dapat  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  untukk  memprediksi berapa banyak lulusan SMK yang layak bekerja, dalam hal kemampuan mereka untukk bersaing di dunia  kerja.  Penelitian  kelima  dilakukan  oleh [10]  mengenai  kelulusan  pegawai  pemerintah dengan perjanjian kerja guru, prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes, menghasilkan  penentuan  kelulusan  pegawai pemerintah dengan perjanjian kerja guru dengan tingkat akurasi sebesar 100%. Penelitian keenam dilakukan  oleh  [11]  mengenai  kelulusan  siswa tepat waktu melalui metode Naive Bayes dengan seleksi  fitur,  menghasilkan  tingkat  kelulusan tepat  waktu  yang  sulit  dianalisa  secara  manual, dengan akurasi 81%. Penelitian ketujuh dilakukan oleh [12] mengenai prediksi pelanggan potensial  menggunakan  algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes,  yang  menghasilkan  kategori pelanggan  yang  masuk  ke  dalam  kategori pelanggan potensial atau tidak potensial, dengan tingkat akurasi sebesar 86,17%.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  maka dibuatkan  model  prediksi  dengan  metode  Naïve Bayes.  Metode  Naive  Bayes  merupakan  metode pembelajaran  mesin  yang  didasarkan  pada  teori
Bayes  dan  digunakan  untukk  tugas-tugas prediksi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur tertentu  tidak  saling  melengkapi  satu  sama  lain, dan  itulah  mengapa  disebut  sebagai  "naif". Metode  ini  cukup  populer  untukk  prediksi. Keuntukngan  dari  metode  ini  lebih  mudah dipahami dan diimplementasikan dalam membangun  model  prediksi  [1].  Probabilitas suatu kelas dapat diprediksi dengan menggunakan Naïve  Bayes ,  sebuah  klasifikasi statistik. Dalam statistik Naïve Bayes, data diadu dengan hasil yang mungkin terjadi dan parameter terhadap  variabel  acak .  Teorema  Bayes menjadi dasar  dari Naïve  Bayes [13].  Teorema  Bayes adalah  sebuah  teorema  statistik  yang  digunakan untukk menghitung probabilitas sebuah kelas dari kelompok  manapun  dengan  karakteristik  yang ada  dan  menentukan  kelas  mana  yang  paling optimal [14].
Penelitian yang dilakukan bertujuan membangun model prediksi penerimaan karyawan  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan untukk  mendapatkan  karyawan  yang  memenuhi kriteria guna mencapai tujuan perusahaan. Dalam penelitian ini, digunakan algoritma Naive Bayes yang  dapat  memprediksi  penerimaan  karyawan yang dibutuhkan pada suatu perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa pendekatan, antara lain :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan
menggunakan  data  primer  karena  data rekrutmen  diterima secara langsung  dari perusahaan  dengan  izin  pimpinan  PT Atma  Darma  Apta,  dengan  jumlah dataset  sebanyak  372  baris  dan  jumlah atribut  sebanyak  7  diantaranya  “No”, “Nama”,  “Jenis  Kelamin”,  “Alamat”, “Tinggi  Badan”,  “Berat  Badan”,  dan “Nilai  Tes”.  Tabel  1  menunjukkan dataset.
Tabel 1. Data PT. Atma Darma Apta

## b. EDA dan Pre-processing Data
Data  yang  telah  didapatkan kemudian  dilakukan  proses Exploratory Data Analysis (EDA) untukk mengetahui apabila  ada missing  value dan  duplikat pada  data  tersebut.  EDA  adalah  proses investigasi terhadap data untukk mengetahui  apakah  terdapat missing value,  outlier ,  dan  duplikat  data  [15]. Kemudian  dilakukan  visualisasi  pada data  untukk  dapat  menarik  informasi sebelum  data  diolah  lebih  lanjut. Pre- processing data  yang  dilakukan  yaitu pembersihan  data  ( Data  Cleaning ).
Tahapan  pembersihan  data  dilakukan dengan  memisahkan  antara  data  yang digunakan  dengan  data  yang  tidak diperlukan. Tools yang  digunakan  pada proses ini adalah Google Collab.
c. Pembuatan  Model  Prediksi  ( Naïve
Bayes )
Prediksi merupakan suatu perkiraan  sistematis  yang  berfungsi sebagai proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Prediksi merupakan  kegiatan memperkirakan sesuatu terhadap dugaan sebuah peristiwa  yang  akan  datang  [16]. Keputusan  hasil  penerimaan  karyawan yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, digunakan  beberapa  faktor  pendukung yang dapat memprediksi tingkat diterimanya calon karyawan yaitu tinggi badan,  berat  badan,  dan  nilai  tes.  Pada penelitian ini pembuatan model prediksi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes ,  metode  yang dapat  digunakan  untukk  memprediksi perhitungan  probabilitas  dan  statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes. Proses prediksi dilakukan  dengan  membagi  dataset menjadi  data training dan  data testing . Dalam  Algoritma Naïve  Bayes terdapat persamaan rumus:
d. Evaluasi Evaluasi  menggunakan  metode
Mean Squared Error (MSE), RMSE, dan R2 Score untukk  menghitung  kkinerja model yang digunakan. Metode evaluasi Mean  Squared  Error  (MSE) digunakan untukk menentukan nilai model prediksi yang  digunakan.  MSE  bekerja  dengan membandingkan nilai aktual dan prediksi.  MSE  juga  mengukur  jarak antara  garis  dan  titik-titik  data  [17]. Kkinerja  model  yang  digunakan  lebih baik  dengan  nilai  MSE  yang  lebih rendah. Perhitungan MSE yaitu membagi jumlah  data  dengan  hasil  selisih  antara data  aktual  dan  data  prediksi  yang dikuadratkan.  Di  bawah  ini  merupakan persamaan dari MSE.
MSE = ∑ 𝑛 𝑡=1 (𝑋𝑡−𝐹 ′ 𝑡) 2 𝑛 (1)
No Nama JK Alamat TB BB Nilai Tes 1 P1 P KRW 160 46 84 2 P2 P KRW 155 61 82 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371 P371 L PWK 170 63 84 372 P372 P KRW 159 47 70
Metode evaluasi Root Mean Square (RMSE)  juga  digunakan.  RMSE  adalah hasil  dari  MSE  yang  dikuadratkan,  dan semakin kecil nilai RMSE, semakin baik kkinerja  model  yang  digunakan.  Di bawah ini  merupakan rumus dari RMSE [18].
RMSE = √∑ (𝐴𝑖−𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑛 𝑖=1 (2) Pada penelitian ini juga menggunakan R2 Score sebagai pembanding dari hasil MSE dan RMSE. R2 Score atau  koefisien  determinasi merupakan proporsi variasi dari variabel independen.  Berikut  ini  persamaan  R2 Score .
R2 – Score = 1 - 𝑆𝑆 𝑅 / 𝑆𝑆 𝑇 (3)
Keterangan:
SS R
: jumlah residual kuadrat
SS T : jumlah kuadrat
Berikut  ini  merupakan  persamaan dari SS R dan SS T.
SS R = ∑ (𝑌𝑖 −  𝑌𝑖 ̂ ) 2 𝑖 (4)
SS T = ∑ (𝑌𝑖 − 𝑌) 2 𝑖 (5)
𝑌 adalah  rata-rata  data  sebenarnya. R2 Score menghasilkan  nilai  kesalahan prediksi.  Semakin  dekat  nilai  R2 Score dengan  angka  1,  maka  hasil  kkinerja model  yang  digunakan  untukk  prediksi sangat optimal [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  EDA dan Preprocessing Data
Tabel 2 menunjukkan hasil data setelah dilakukan preprocessing .
Tabel 2. Dataset
Dataset  yang  telah  didapatkan  dari  PT Atma  Darma  Apta  kemudian  diolah  dengan menggunakan  proses  EDA.  Proses  EDA dilakukan  untukk  melihat  apakah  terdapat missing  value ,  duplikat  data,  dan outlier pada data,  serta  menghasilkan  visualisasi  data  untukk mendapatkan informasi sebelum data diolah lebih lanjut. Dataset terdiri dari 372 baris dan memiliki 8 atribut yang terdiri  dari “No”, “Nama”, “Jenis Kelamin”,  “Alamat”,  “Tinggi  Badan”,  “Berat Badan”,  “Nilai  Tes”,  dan  “Status”.  Gambar  2 menunjukkan  nilai  tes  sebesar  82  paling  banyak dimiliki  peserta  yaitu  lebih  dari  45  orang, sedangkan  nilai  tes  84  dimiliki  sebanyak  45 peserta,  dan  nilai  tes  80  dimiliki  lebih  dari  40 peserta.  Nilai  tes  paling  besar  yaitu  93  dimiliki sebanyak  2  orang,  sedangkan  nilai  tes  paling rendah yaitu 40 dimiliki sebanyak 1 orang.
No Nama JK Ala mat TB B B Nilai Tes Status 1 P1 P KR W 160 46 84 Lolos 2 P2 P KR W 155 61 82 Lolos 3 P3 L BKS 169 50 88 Lolos 4 P4 L KR W 174 63 83 Lolos 5 P5 L CKR 155 43 68 Tidak 6 P6 L CKR 160 48 40 Tidak 7 P7 L CKR 170 84 93 Lolos 8 P8 P JKT 174 65 87 Lolos 9 P9 P JKT 159 45 80 Lolos 10 P10 L SBG 165 71 77 Lolos 11 P11 P SBG 173 56 84 Lolos 12 P12 P CRB 168 48 82 Lolos 13 P13 L CRB 151 43 82 Lolos 14 P14 L KR W 170 66 79 Lolos 15 P15 L KR W 169 50 77 Lolos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2 P371 L PWK 170 63 84 Lolos
Gambar 2. Visualisasi Nilai Tes
Selanjutnya,  data  dikorelasikan  untukk mengetahui  bagaimana  masing-masing  variabel berhubungan satu sama lain. Pada proses tersebut diketahuii  bahwa  atribut  “No”,  “Nama”,  “Jenis Kelamin”, “Alamat”, dan “Status” tidak memiliki korelasi  yang  tinggi,  sehingga  dilakukan penghapusan pada atribut-atribut tersebut karena tidak  di  perlukan  lagi.  Gambar  3  merupakan visualisasi dari matriks korelasi data.
Gambar 3. Matriks Korelasi Data
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  hanya atribut  “Tinggi  Badan”,  “Berat  Badan”,  dan “Nilai Tes” saja yang masuk kedalam correlation heatmap ,  karena  beberapa  atribut  pada  data seperti  “No”,  “Nama”,  “Jenis  Kelamin”,  dan “Alamat” bersifat kategorikal atau teks, sehingga tidak dapat diukur korelasinya secara kuantitatif.
Selain  itu,  atribut-atribut  tersebut  secara  umum tidak  berpengaruh  terhadap  proses  penerimaan pada perusahaan.

## 3.2.   Pembuatan Model Prediksi
Proses selanjutnya adalah membagi data menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian.  Proses perhitungan model prediksi menggunakan metode Naïve Bayes meliputi : a. Pemisahan data : pisahan data menjadi data pelatihan dan pengujian. b. Pemilihan fitur : identifikasi fitur-fitur yang relevan c. Perhitungan probabilitas : hitung probabilitas  kelas  dan  probabilitas  fitur muncul dalam setiap elas.
d. Prediksi  :  kegunaan  probabilitas  yang dihitung untuk memprediksi elas.
e. Evaluasi  model  :  evaluasi  kinerja  model menggunakan  akurasi,  MSE,  RMSE,  R2 Score .
Model  algoritma  kemudian  diterapkan pada data tersebut. Pengujian dilakukan dengan 3 kali percobaan, yaitu percobaan pertama dengan pembagian data 90 banding 10, percobaan kedua dengan  pembagian data  80  banding  20,  dan percobaan  ketiga  dengan  pembagian data  70 banding 30. Tabel 3 merupakan hasil akurasi dari Naïve Bayes dengan tiga kali percobaan. Tabel 3. Perbandingan Hasil Akurasi Data Rasio Akurasi 90:10 97.14 80:20 97,1 70:30 96.15

## 3.3. Evaluasi
Kemudian,  setelah  pengimplementasian Naïve Bayes, proses selanjutnya adalah mengevaluasi  kkinerja  model  menggunakan MSE, RMSE, dan R2 Score pada algoritma yang digunakan.  Tabel  4  merupakan  hasil  akurasi,
MSE, RMSE dan R2 Score dari ketiga percobaan tersebut.
Tabel 4. Hasil Akurasi, MSE, RMSE, dan R2 Score Data Rasio Akurasi MSE RMSE R2 Score 90:10 97.14 2.86 16.90 1.00 80:20 97,1 18.84 43.40 0.98 70:30 96.15 152.80 123.60 0.95
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  pada percobaan  pertama  dengan  pembagian data  90 banding  10,  akurasi  yang  diperoleh  dari Algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  97,14%.  Nilai error yang dihasilkan metode tersebut pada data latih  dan  data  uji  menggunakan Mean  Squared Error (MSE)  sebesar  2.86  dan Root  Mean Squared  Error (RMSE)  sebesar  16.90.  Pada evaluasi  R2 Score ,  model  tersebut  memperoleh hasil sebesar 1.00. Pada percobaan kedua dengan pembagian data  80  banding  20,  akurasi  yang diperoleh  sebesar  97,1%.  Nilai Mean  Squared Error (MSE)  sebesar  18.84  dan Root  Mean Squared  Error (RMSE)  sebesar  43.40.  Nilai  R2 Score yang  diperoleh  sebesar  0.98.  Sedangkan pada percobaan ketiga dengan pembagian data 70 banding  30,  akurasi  yang  diperoleh  sebesar 96.15%.  Nilai Mean  Squared  Error (MSE) sebesar  152.80  dan Root  Mean  Squared  Error (RMSE) sebesar 123.60. Selain itu pada evaluasi R2 Score ,  model  tersebut  memperoleh  hasil sebesar 0.95.
Pada ketiga percobaan tersebut diperoleh hasil  akurasi  yang  sangat  baik.  Namun,  nilai error yang  dihasilkan  dari  MSE  dan  RMSE bervariasi. Percobaan pertama merupakan percobaan  dengan  hasil  paling  tinggi,  akurasi yang dihasilkan hampir mendekati sempurna, dan nilai R2 Score juga mendekati angka 1, itu artinya model  dapat  bekerja  secara  optimal.  Sedangkan nilai error yang  dihasilkan  pada  percobaan pertama  cukup  rendah,  hal  tersebut  dapat dikatakan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  cocok untukk  menyelesaikan  kasus  prediksi.  Pada percobaan kedua akurasi dan nilai R2 Score yang dihasilkan  tidak  jauh  berbeda  dengan  percobaan pertama,  nilai error dari  MSE  dan  RMSE  juga
tidak  jauh  berbeda.  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa  model  prediksi  tersebut  dapat  bekerja dengan  optimal. Namun, pada percobaan ketiga, nilai error dari MSE dan RMSE sangat besar, hal tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  model  tidak bekerja  dengan  baik  dan  mungkin  memerlukan peninjauan ulang atau pemilihan fitur yang lebih baik.  Akan  tetapi,  akurasi  dan  nilai  R2 Score tidak mengecewakan.
Performa  dari  algoritma  Naïve  Bayes cocok  untukk  menangani  kasus  prediksi.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes memiliki  akurasi  sebesar  97.14%,  nilai  MSE sebesar 2.86, nilai RMSE sebesar 16.90, dan nilai R2 Score sebesar  1.00  dengan  menggunakan pembagian  data  90  banding  10,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  Naïve  Bayes  cocok  untukk diimplementasi pada kasus prediksi hasil seleksi karyawan.  Namun,  hal  tersebut  tidak  berlaku pada  pembagian  data  70  banding  30,  karena meskipun  akurasi  yang  dihasilkan  sangat  baik, akan tetapi hasil MSE dan RMSE cukup besar di mana hal tersebut dapat dikatakan bahwa  model prediksi menggunakan Naïve Bayes tidak akurat. Penelitian ini memiliki hasil yang lebih baik dari penelitian sebelumnya karena dapat meningkatkan hasil akurasi Naïve  Bayes.  Selain itu,  penelitian  ini  menambahkan  tiga  metode evaluasi: mean scale error, root mean scale error, dan  nilai  R2.  Namun  demikian,  penulis  tidak menemukan  penelitian  yang  menggunakan  data yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan dapat membangun model prediksi penerimaan karyawan  sehingga  memenuhi  kriteria  yang diinginkan  perusahaan  dengan  algoritma Naïve Bayes menghasilkan  akurasi,  MSE,  RMSE  dan R2 Score yang dapat meningkatkan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya, serta dapat menambahkan  metode  evaluasi  lainnya.  Hasil akurasi  model  terbaik  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  serta  nilai error dari  MSE  dan RMSE  dengan  pembagian  data  90  banding  10, yaitu  untukk  akurasi  sebesar  97.14%,  MSE sebesar 2.86, RMSE sebesar 16.90, dan R2 Score sebesar 1.00. Dengan hasil tersebut, kedepannya penelitian ini dapat dilanjutkan dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes ke
dalam aplikasi yang dapat memprediksi penerimaan karyawan.

## 5. REFERENCES
[1]  I.  Dwi  Yuliyanti  and  E.  Zuraidah, “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Karyawan  Baru  Di  PT.  Patra Jasa Dengan Metode K-Means Clustering,” RESOLUSI:  Rekayasa  Teknik  Informatika dan Informasi , vol. 2, no. 1, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[2]  R.  Saputra,  D.  Wijaya,  T.  Wijaya,  and  A. Sani, “Penerapan Data Mining dalam Proses
Penerimaan Karyawan Baru pada Perusahaan  Outsourcing  (SDM)  Dengan Metode C4.5 Menggunakan Aplikasi Weka,” 2023. [Online]. Available:
https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.p hp/jbpi
[3]  Y.  Yuningsih  and  P.  S.  Eka,  “Hasil Keberhasilan  Penerimaan  Karyawan  Baru Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,”
Jurnal Teknlogi Informatika dan Komputer MH. Thamrin , vol. 8, no. 1, 2022.
[4]  A.  C.  Sitorus,  I.  Kelana  Jaya,  and  D. Hasibuhan,  “Implementasi  Data  Mining Data  Pencari  Kerja  Menggunakan  Metode K-Means,”  2023.  [Online].  Available: http://ojs.fikom- methodist.net/index.php/methosisfo
[5]  A. Hewage, “Exploring the Applicability of Artificial  Intelligence  in  Recruitment  and Selection  Processes:  A  Focus  on  the Recruitment  Phase,” Journal  of  Human Resource and Sustainability Studies , vol. 11, no. 03, pp. 603–634, 2023, doi: 10.4236/jhrss.2023.113034.
[6]  J.  Miharja  and  Suhendri,  “Penerapan  Data
Mining Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Proceeding Sendiu , 2021.
[7]  A.  M.  Husein  and  M.  Brutu,  “Prediksi Penerimaan  Calon  Karyawan  Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Biro
Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi  Sumatera Utara,” Digital Transformation Technology , vol.  2,  no.  1,  pp.  16–20,  Sep.  2022,  doi: 10.47709/digitech.v2i1.1769.
[8]  N.  Khasanah  and  A.  Salim,  “Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Dengan   Metode Naive  Bayes,” Technologia ,  vol.  13,  no.  3, 2022.
[9]  L.  W.  Kusuma,  “Prediksi  Kemampuan Lulusan  SMK  untukk  Dapat  Bersaing  Di Dunia  Kerja  dengan  Menggunakan  Naïve Bayes: Studi Kasus SMK Buddhi Tangerang,” Jurnal  Algor ,  vol.  1,  no.  1, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php
/algor/index
[10]  B.  Umaternate,  I. T.  Umagapi,  Yuyun,  and Hazriani,  “Prediksi  Kelulusan  Pegawai Pemerintah  Dengan  Perjanjian  Kerja  Guru Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Prosiding  Seminar  Nasional  SISFOTEK ,
2023.
[11]  S.  Royan,  A.  Yulian,  and  Syaechurodji, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Dengan  Feature Selection Untukk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 5, no. 2, 2021.
[12]  D. Fitrianah, S. Dwiasnati, H. H. H, and K. A.  Baihaqi,  “Penerapan  Metode  Machine Learning untukk Prediksi Nasabah Potensial menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Naïve Bayes,” Faktor Exacta , vol. 14, no. 2, p. 92, Aug. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9297.
[13]  E. Widodo and A. Jaelani, “Penerapan Data Mining Untukk Prediksi Penerima Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Desa Wanacala  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” vol. 13, 2022.
[14]  I.  Widhi  Saputro  and  B.  Wulan  Sari,  “Uji Performa  Algoritma  Naïve  Bayes  untukk Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Naïve
Bayes  Algorithm  Performance  Test  for Student  Study  Prediction,” Citec  Journal , vol. 6, no. 1, 2019.
[15]  N.  Basuni  and  Amril  Mutoi  Siregar, “Comparison of the Accuracy of Drug User Classification  Models  Using  Machine Learning Methods,” Jurnal RESTI
(Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) ,
vol. 7, no. 6, pp. 1348–1353, Dec. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i6.5401.
[16]  R.  Difitria  and  I.  Cholissodin,  “Penerapan Support  Vector  Regression  dan  Particle Swarm Optimization untukk Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Daerah Istimewa Yogyakarta,”  2020.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[17]  Arya Gupta, “Mean Squared Error : Ikhtisar, Contoh, Konsep, dan Lainnya,” Simplilearn.
[18]  N.  Nyoman,  P.  Pinata,  M.  Sukarsa,  N. Kadek,  and  D.  Rusjayanthi,  “Prediksi Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Bali  dengan XGBoost pada Python.”
[19]  R.  Paninggalih,  B.  Nugroho,  and  M.  I. Takaendengan,  “Prediksi  Saldo  Produksi
Hasil Ternak Kabupaten Blitar Menggunakan  Regresi  Linier  Berganda.”
[Online]. Available: www.data.go.id.
[20]  A.  F.  Watratan,  A.  P.  B  and  D.  Moeis, "Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untukk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid-19  Di  Indonesia," Journal  Of
Applied Computer Science And Technology (JACOST), vol. 1, 2022.