## PENENTUAN KELAYAKAN PROMOSI PEGAWAI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFIER DAN XGBOOST CLASSIFIER
Elvis Sastra Ompusunggu 1) , Aleksander Nainggolan 2) , Meri Kristina Sihombing 3) 1,2,3 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: sastraelvis@gmail.com , anainggolan34@gmail.com , merrysih2001@gmail.com

## Abstract
PT. Perkasa Internusa Mandiri is a company engaged in the field of Property Management. One of the problems employees to become permanent employees is that it still needs to be more effectives; this raises doubts in decision-making, allowing mistakes to occur. In this context, to solve problems at PT. Perkasa Intenusa Mandiri uses a classification algorithm to provide a more objective and transparent solution. This study aims to apply a data-based approach using the Random Forest Classifier and XGBoost Classifier algorithms to assess the feasibility of promoting contract employees to permanent employees. In this study, the Random Forest classification algorithm and the XGBoost Classifier have also produced good accuracy values, whereas the Random Forest has an accuracy of 86.8%. In comparison, the XGBoost Classifier has an accuracy of 83.5%. Both models have good performance (because the accuracy is above 80%) and can be implemented in real-world cases in the future.
Keywords : Employee, Promotion, Exploratory Data Analysis, Random Forest, XGBoost.

## 1. PENDAHULUAN
PT.
Perkasa Internusa
Mandiri
merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di property  management .  Perusahaan  ini  sangat memerlukan karyawan yang mempunyai inovasi dan  kreatif  yang  berkualitas,  maka  dari  itu untuk  proses  penilaian  kinerja  dari  pegawai merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam keberlangsungan kemajuan perusahaan dari segi sumber daya manusia sebagai proses perusahaan  dalam  memenuhi  dunia  bersaing untuk  mencapai  keunggulan  kompetitif  PT. Perkasa  Internusa  Mandiri.  Dengan  jumlah karyawan yang cukup banyak, tentunya banyak masalah  yang  ditemui  dalam  keseharian  di perusahaan tersebut.
Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  oleh perusahaan dalam proses pengangkatan pegawai kontrak  menjadi  pegawai  tetap  belum  efektif, hal  ini mengakibatkan keraguan dalam pengambilan  keputusan  yang  memungkinkan adanya kesalahan  yang  terjadi.  Pegawai  yang terpilih  kadang  jauh  dari  yang  diharapkan karena  tidak  memiliki  kriteria  yang  layak.  Hal ini  mengakibatkan  sulitnya  HRD  dalam memutuskan  pegawai  kontrak  mana  saja  yang
layak  untuk  diangkat  menjadi  pegawai  tetap. Dengan  bertambahnya  pekerjaan  maka  jumlah pegawai akan bertambah juga. Dengan semakin banyak  jumlah  pegawai  maka  HRD  semakin sulit  untuk  menentukan  pegawai  berprestasi. Untuk mengatasi  permasalahan  ini,  diperlukan pendekatan  objektif  dengan  memanfaatkan teknologi  informasi  dalam  manajemen  Sumber Daya Manusia (SDM). Pendekatan ini bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor  yang  dapat digunakan  untuk  menilai  kelayakan  pegawai kontrak menjadi pegawai tetap.
Penelitian  sebelumnya  yang  membahas topik  yang  sama  telah  dilakukan  dalam beberapa penelitian  [1]–[4].  Pada  penelitian  [1], dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dengan menggunakan  empat  variabel,  yaitu  kinerja, masa  kerja, absensi,  dan  loyalitas.  penelitian [ 2 ]   menyajikan  cara  klasifikasi  kelayakan promosi  berdasarkan  lima  variabel,  yaitu komunikasi,  perilaku,  kinerja,  kehadiran,  dan tanggung jawab, menggunakan metode Preference Selection Index (PSI). Penelitian [3] menggunakan  metode fuzzy  tsukamoto dengan
tiga  variabel,  yaitu  tingkat  disiplin,  jumlah absen,  dan  omset,  untuk  melakukan  klasifikasi. Sedangkan  penelitian  [4]  mengklasifikasikan kelayakan  promosi  berdasarkan  empat  variabel, yaitu  tidak  pernah  melakukan  pelanggaran, pengalaman  kerja,  komunikasi  sesama  tim,  dan etika.  Kesimpulan  dari  penelitian  sebelumnya adalah penggunaan variabel yang terbatas dalam proses  klasifikasi,  dengan  beberapa  variabel yang  serupa (absensi, loyalitas, disiplin, komunikasi,  dan  perilaku)  yang  seharusnya digabungkan  menjadi  kinerja.  Oleh  karena  itu, diperlukan  variabel  lain  untuk  membuat klasifikasi  lebih  kompleks  dan  objektif.  Dalam konteks  ini  untuk  menyelesaikan  masalah  pada PT.  Perkasa  Internusa  Mandiri,  digunakan algoritma  klasifikasi  untuk  memberikan  solusi yang lebih objektif dan transparan.
Penelitian  ini bertujuan  untuk  menerapkan pendekatan  data- driven  dengan  menggunakan algoritma random forest classifier dan XGBoost Classifier untuk  menilai  kelayakan  promosi pegawai  kontrak  menjadi  pegawai  tetap.  kedua algoritma  berbasis  pohon  keputusan  ( random forest  classifier dan xgboost  classifier )  ini dipilih  dibanding  algoritma  lainnnya  karena memberikan  ketepatan/akurasi  yang  tinggi, dapat  mengurangi overfitting, dapat  menangani data  besar,  stabil  dan  toleran  terhadap noise , ekstraksi fitur secara otomatis, mampu mengatasi fitur non-linear , dan  tersedia implementasi  yang  baik  dalam  berbagai pustaka.  Pilihan  algoritma  disesuaikan  dengan karakteristik data dan tujuan klasifikasi.
Dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan,
diharapkan  dapat  menetapkan  variabel  mana yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna mempengaruhi  hasil  tersebut.  Berdasarkan penjelasan  diatas,  peneliti  mengangkat  judul penelitian  "Penentuan  Kelayakan Promosi Pegawai  Kontrak Menjadi  Pegawai  Tetap
Menggunakan Algoritma Random  Forest
Classifier dan XGBoost Classifier (Studi Kasus:
PT. Perkasa Internusa Mandiri)".

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan pada laboratorium  system  analyst  Universitas Prima Indonesia. Tools yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah google  colaboratory beserta  pustaka  (library)  yang  dipakai  untuk melakukan  pengolahan  data  dan  pembuatan model  machine  learning.  Tahapan  penelitian dimulai dari  pengambilan data (data acquisition )  dari repositori  dataset,  kemudian data  tersebut  diolah  (data preprocessing) sebelum dilaksanakannya analisa dan pembuatan model.
Setelah data diolah, tahapan selanjutnya yang dilakukan adalah analisa data ( exploratory data analysis ), dimana pola-pola yang  terdapat  dalam  data  akan  dicari  dan disimpulkan. Tahapan terakhir dalam penelitian ini adalah pembuatan model ( model building ) dan evaluasi model ( model evaluation ),  dimana  tahapan  ini  bertujuan untuk  membuat  sebuah  model  algoritma klasifikasi  yang  dapat  menentukan  kelayakan promosi  pegawai  kontrak  menjadi  pegawai tetap.  Detail  dari  tiap  tahapan  dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Data Acquisition
Data  acquisition dalam  merujuk  pada proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan tujuan untuk analisis dan pengolahan data. Data acquisition
melibatkan identifikasi,  pengumpulan,  dan  pemrosesan data  dari berbagai  sumber  yang  relevan  [5],
[6].proses  data acquisition  dalam  penelitian ini  dilakukan dengan  pengambilan  data  dari
“ employees evaluation  for  promotion ”  milik Muhammad  Imran  Zaman  di  repositori dataset internasional Kaggle [7].  Dataset yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  memiliki 14  kolom  dan  54808 baris  data.  Detail  dari dataset dapat dilihat pada  Gambar 2.

## Gambar 2. Detail Dataset
2.2 Data Preprocessing
2.2.1. Unused Column Removal Unused  column  removal dalam  data science  adalah  proses  mengidentifikasi  dan menghapus  kolom  yang  tidak  relevan  atau tidak digunakan dalam dataset. Ketika bekerja dengan  dataset  yang  besar  dan  kompleks, seringkali terdapat kolom yang tidak memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap analisis yang akan dilakukan [8], [9].

## 2.2.2. Data Manipulation
Data  manipulation dalam  data science merujuk  pada  proses  transformasi  dan manipulasi data untuk  memperoleh informasi yang  lebih  berharga  atau  relevan.  Hal  ini melibatkan  berbagai  teknik  dan  operasi yang diterapkan pada dataset guna memanipulasi, mengubah, atau mengatur data sesuai kebutuhan analisis [10], [11].

## 2.2.3. Null Values Handling
Null  values  handling dalam  data science  merujuk  pada  proses  menghadapi dan mengatasi  nilai  yang  hilang  atau null dalam dataset. Null values  adalah  nilai  yang tidak  ada  atau  tidak  diketahui  dalam  suatu kolom  atau  baris  data.  Penanganan  yang tepat  terhadap null values  penting  karena dapat  mempengaruhi  analisis,  pemodelan, dan  keputusan  yang  dibuat berdasarkan  data [12], [13].
2.2.4. Data Down sampling
Data  down  sampling dalam  data science  adalah  proses  mengurangi  jumlah sampel  atau  observasi  dalam  dataset  dengan tujuan  mengurangi  ukuran  dataset  yang besar  atau  mengimbangi  ketidakseimbangan kelas  ( class imbalance ).  Hal  ini  dilakukan dengan  menghapus  sebagian  sampel  atau observasi dari  kelas mayoritas untuk mencapai  proporsi  yang  lebih  seimbang antara  kelas  mayoritas  dan  kelas minoritas [14], [15].
2.3. Exploratory Data Analysis
Exploratory  Data  Analysis (EDA) dalam  data science adalah  proses  eksplorasi dan pemahaman  awal  terhadap  dataset  yang dilakukan  sebelum  melakukan  analisis  lebih lanjut. EDA melibatkan penggunaan berbagai teknik  statistik  dan  visualisasi  data untuk  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan karakteristik menarik dalam dataset.
Tujuan  utama  EDA  adalah  untuk memahami  dataset  secara  lebih mendalam, mengungkap  informasi  yang  tersembunyi, serta mengidentifikasi anomali atau ketidakberesan yang mungkin ada dalam data [16], [17].

## 2.4. Model Building
2.4.1. Random Forest Classifier
Random  forest  classifier adalah  model algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk  masalah  klasifikasi.  Ini  adalah  bentuk ensemble  learning  yang  menggabungkan prediksi  dari  beberapa  pohon  keputusan ( decision  trees )  yang  independen,  sehingga setiap  pohon  keputusan  dibangun  secara  acak menggunakan  sampel  acak  dari  data  pelatihan dan  fitur-fitur  acak  yang  dipilih  [18],  [19]. Pada  penelitian  ini,  algoritma random  forest classifier dibuat dengan konfigurasi default.

## 2.4.2. XGBoost Classifier
XGBoost  (extreme  gradient  boosting) classifier adalah model algoritma pembelajaran
mesin  yang  kuat  dan  efisien  yang  digunakan untuk  masalah  klasifikasi. XGBoost adalah implementasi yang ditingkatkan dari algoritma gradient boosting yang menggabungkan banyak  pohon  keputusan  untuk  meningkatkan kinerja prediksi. XGboost classifier menggunakan  pendekatan ensemble  learning , di mana  sejumlah  pohon  keputusan  dibangun secara berurutan dan setiap pohon keputusan  memperbaiki  kesalahan  prediksi pohon  sebelumnya  [20],  [21].  Algoritma xgboost akan  dibuat  dengan  konfigurasi default dalam penelitian ini.

## 2.5. Model Evaluation
Model  evaluation  dalam  data  science adalah  proses  mengevaluasi  kinerja  model prediksi  atau  algoritma  pembelajaran  mesin untuk  mengukur  seberapa  baik  model tersebut  bekerja  pada  data  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Tujuan  utama dari model evaluation adalah untuk memahami  sejauh  mana  model  dapat melakukan prediksi yang akurat dan relevan terhadap data baru [22]–[24].
Pada  penelitian  ini  metrik  evaluasi yang  dipakai  adalah  metrik  dasar  (nilai akurasi,  presisi, recall dan f1 - score ), confusion  matrix dan  kurva Area  Under  the Curve (AUC).  Seluruh  metrik  ini  akan digunakan  untuk  melakukan  perbandingan antara  model random  forest  classifier dan xgboost  classifier ,  sehingga  pada  akhirnya akan  diketahui  model  algoritma  mana  yang memiliki performa terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Data Preprocessing
3.1.1. Unused Column Removal Unused  column  removal bertujuan untuk  menghapus variabel yang tidak diperlukan  dalam pemodelan.  Variabel  yang dihapus  adalah  “employee_id”,“region”dan “recruitment_channel”.  Setelah  menggunakan fungsi  dari  pandas  yaitu  “drop”,  dataset  yang dipakai  sekarang  terdiri  dari  kolom-kolom yang relevan untuk analisis lebih lanjut. Detail
dari tahapan ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Penghapusan Kolom Tidak Relevan Pada Dataset
3.1.2. Data Manipulation Tahapan  data manipulation pada  data preprocessing  dimulai  dengan  mengubah semua nama  kolom  yang  berbahasa  inggris menjadi bahasa indonesia untuk mempermudah pemahaman data.
Pada  penelitian  ini,  data  manipulation dilakukan  dengan  fungsi  pandas  “ rename ”. Detail  perubahan  nama  kolom  pada  tahapan ini dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Mengubah Nama Kolom dari Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia

## 3.1.3. Null Values Handling
Pada dataset yang dipakai, terdapat nilai null pada  kolom  “pendidikan”  (2409  record data kosong) dan pada “kolom rating_tahun_lalu”  (4124  record data  kosong). Detail  pengecekan  data  kosong  dapat  dilihat pada  gambar 5.
Gambar 5. Pengecekan Data Kosong
Cara penanganan terhadap kedua kolom yang  memiliki  data  kosong  ini  berbeda  beda. Pada  kolom  “rating_tahun_lalu”,  langkah pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  melihat keseluruhan  data  yang  memiliki  record kosong  pada  kolom  tersebut.  Detail  langkah pertama dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar  6. Keseluruhan  Data
Yang Memiliki Record Kosong Pada “rating_tahun_lalu”
Diketahui  pada  gambar  6  bahwa sebagian besar record null pada "rating_tahun_lalu"  memiliki  record  masa bakti selama 1 tahun, maka disimpulkan data- data  tersebut  adalah  data  pegawai  baru  yang sewajarnya belum memiliki penilaian.
Langkah selanjutnya adalah melakukan penyisipan  data  untuk  mengisi  data null tersebut.
Dalam penelitian  ini,  untuk  melakukan penyisipan  data,  digunakan  fungsi  pandas "fillna"  dengan  parameter  data  0  (karena pegawai  baru  belum  memiliki  rating).  Detail
tahapan kedua dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Menyisip Data Pada Kolom “ranting_tahun_lalu”
Pada  kolom  pendidikan,  berhubung pendidikan  seorang  pegawai  tidak  dapat direkayasa,  maka  data-data  yang  kosong (2409  record  data  kosong)  harus  dihapus secaratotal. Pada  penelitian  ini,  digunakan fungsi  pandas yaitu “drop” untuk melakukan penghapusan  terhadap  sisa  data  yang memiliki  nilai null .  Detail  dari  tahapan  ini dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Menghapus Seluruh Data Yang Memiliki Null Pada Kolom “Pendidikan”
3.1.4. Data Downsampling
Tahapan  data downsampling pada penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan pemeriksaan  persebaran  data  yang  terdapat
pada  kolom  target  "dipromosikan".  Untuk melakukan  pengecekan,  digunakan  fungsi " value_counts " yang diikuti dengan penyimpanan  data  masing-  masing  kelas  ke dalam variabel baru. Detail tahapan ini dapat dilihat pada gambar 9. Gambar 9. Pengecekan Data pada Kolom
Target Pada gambar diatas,
dapat disimpulkan  bahwa  dataset  yang  digunakan memiliki  ketidakseimbangan data.  Apabila kondisi  dataset  ini  dipertahankan,  model yang  akan  dibuat  dipastikan  memiliki performa  yang  tidak  optimal.  Untuk mengatasi  hal  ini,  maka  jumlah  data  yang terdapat  pada  kelas  0  harus  disesuaikan hingga mendekati jumlah data pada kelas 1. Untuk itu digunakan fungsi resampling dari pandas yaitu  “sample”  untuk  menyesuaikan jumlah  data  pada  kelas  0 menjadi  sebanyak 8000 data, kemudian data tersebut digabungkan  ( concatenate )  dengan  data kelas 1. Detail tahapan ini dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Proses Downsampling Data
Setelah  data  kelas  0  disesuaikan menjadi  8000  data,  tahapan  selanjutnya
adalah  melakukan  penyesuaian  terhadap kelas  1.  Karena  kelas  1  tidak  dapat  di- resampling  hingga  mencapai  40000  data, maka  jumlah  data  kelas  1 akan  disesuaikan dengan jumlah data kelas 0 yang baru yaitu 8000  data.  Detail  tahapan  ini  dapat  dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Resampling Kelas 1
3.2. Exploratory Data Analysis (EDA)
Pada penelitian ini, EDA digunakan untuk melihat  data  secara  lebih  detail  tanpa  harus melakakukan pengecekan masing-masing record.  EDA  dilakukan  menggunakan  dataset sebelum pengolahan ( preprocessing ). Tahapan pertama  yang  dilakukan  dalam  EDA  adalah untuk  melihat  berapa  banyak  data  pegawai yang dipromosikan  berdasarkan  jenis  kelamin dan pendidikan, seperti pada gambar 12.
Gambar 12. Jumlah Pegawai Dipromosikan Berdasarkan Gender dan Pendidikan
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  bahwa peluang  seorang  pegawai  dipromosikan  lebih tinggi apabila seorang tersebut merupakan laki- laki  dan  memiliki  pendidikan  sarjana  atau diatasnya.
Gambar 13. Jumlah Pegawai Dipromosikan
Berdasarkan Usia dan Masa Kerja
Pada gambar di atas dapat dilihat bahwa untuk kategori pegawai yang memiliki usia 20- 29  tahun,  lebih  banyak  pegawai  yang dipromosikan  dalam  rentang  masa  kerja  1 sampai  4  tahun,  sementara  bila  masa  kerja  di atas  5  tahun,  maka  peluang  dipromosikan semakin sedikit. Untuk pegawai yang memiliki usia  30-39  tahun,  lebih  banyak  pegawai  yang dipromosikan  dalam  rentang  masa  kerja  5 tahun  ke  atas.  Sedangkan  untuk  pegawai  yang memiliki  usia  di  atas  40  tahun,  peluang dipromosikan semakin kecil.

## 3.3. Model Building
3.3.1. Data Normalization tahapan  pertama  dalam  model  building adalah  melakukan  data normalization untuk mengubah  nilai  string  (kategorikal)  menjadi nilai  angka,  karena  model  machine  learning hanya bisa mendeteksi data dalam bentuk angka. oleh  itu,  untuk  melakukan  data  normalization, digunakan  fungsi  “label  encoder”  untuk mentransformasi dataset. detail dari tahapan ini dapat dilihat pada gambar 14.

## Gambar 14. Data Normalization

## 3.3.2. Data Splitting
Pada  penelitian  ini,  data  splitting  pada
dataset digunakan untuk melakukan pembelahan dataset  menjadi  2  bagian,  yaitu  dataset  training (x_train dan y_train) dan testing (x_test, y_test). Data  splitting  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi "train_test_split" dari scikit-learn. Konfigurasi  data  splitting  pada  penelitian  ini adalah "test_size=0.2", "random_state=100" dan "shuffle=true",  detail  dari  tahapan  ini  dapat dilihat pada gambar 15.

## Gambar 15. Tahapan Data Splitting

## 3.3.3. Random Forest Classifier
Pada  penelitian  ini,  algoritma  klasifikasi
Random  Forest (RFC) dibuat dengan menggunakan konfigurasi default (tanpa adanya  modifikasi).  Tahapan  pertama  dari pembuatan model RFC adalah dengan melakukan  impor  library  model  dari  modul "sklearn.ensemble". Selanjutnya, model diinisialisasi  ke  dalam  sebuah  variabel  baru, lalu dilakukan fitting (pelatihan) model. Setelah model  dilatih,  tahapan  terakhir  adalah  untuk menguji  model  terhadap  dataset  testing yang dimiliki. Detail tahapan pembuatan model RFC dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Proses Pembuatan Model RFC
Setelah  pembuatan  model,  tahapan  terakhir dalam  pembangunan  model  adalah  melihat akurasi  dari  model  yang  telah  dibuat.  Untuk melihat  akurasi  dari  RFC,  maka  digunakan fungsi "accuracy_score",  untuk  melihat  akurasi model.  Pada  penelitian  ini,  akurasi  dari  RFC adalah  86.7%.  Detail  tahapan  ini  dapat  dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. Hasil Model Building Random
Forest Classifier 3.3.4. XGBoost Classifier Pada penelitian ini, algoritma klasifikasi  XGBoost  (XGBC)  dibuat  dengan menggunakan  konfigurasi  default  (tanpa adanya  modifikasi).  Tahapan  pertama  dari pembuatan  model  XGBC  adalah  dengan melakukan  impor  library  model  dari  modul “xgboost”.  Selanjutnya,  model  diinisialisasi ke dalam sebuah variabel baru, lalu dilakukan fitting  (pelatihan)  model.  Setelah  model dilatih, tahapan terakhir adalah untuk menguji model  terhadap  dataset  testing  yang  dimiliki. Detail tahapan pembuatan model XGBC dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Proses Pembuatan Model XGBC
Setelah  pembuatan  model,  tahapan  terakhir dalam  pembangunan  model  adalah  melihat akurasi  dari  model  yang  telah  dibuat.  Untuk melihat  akurasi  dari  XGBC,  maka  digunakan fungsi  "accuracy_score",  untuk  mengevaluasi akurasi model. Pada penelitian ini, akurasi dari XGBC adalah 83.5%. Detail tahapan ini tertera pada Gambar 19.
Gambar 19. Hasil Model Building XGBoost
Classifier
3.4. Model Evaluation
3.4.1. Classification Report
Tahapan  pertama  dari  Model  Evaluation adalah  Classification  Report  dimana  model yang  telah  dibuat  akan  dilihat  performanya secara  detail,  sehingga  diketahui  berapa  nilai presisi  model  terhadap  kedua  kelas  pada variabel target. Pada penelitian ini, Classification Report  akan  dibuat  terhadap  Random  Forest Classifier dan XGBoost Classifier. Classification Report dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 20. Classification Report RFC dan XGBC
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  bahwa RFC memiliki akurasi model lebih tinggi (0.87) dari  pada  XGBC  (0.83).  Pada  presisi  masing- masing  kelas,  RFC  juga  memiliki  presisi  lebih tinggi (0.93 untuk kelas  0 dan 0.82 untuk kelas 1)  daripada  XGBC  (0.89  untuk  kelas  0  dan 0.79 untuk kelas 1).

## 3.4.2. Confusion Matrix
Tahapan  kedua  dari  Model  Evaluation adalah  Confusion  Matrix  dimana  tahapan  ini
hanya  khusus  dilakukan  untuk  model-model klasifikasi  untuk  mengetahui  berapa  banyak data yang  ditebak  benar  (True  Positive/TP  dan True  Negative/TN)  dan  ditebak  salah  oleh model (False Positive/FP dan False Negative/FN).  Hasil  Confusion  Matrix  dari kedua model dapat dilihat pada gambar 21.
(a) (b) Gambar 21. a) Confusion Matrix RFC,

## b) Confusion Matrix XGBC

## 3.4.3. Feature Importance
Feature  Importance  bertujuan  untuk
melihat  variabel  paling  berpengaruh  dalam pemodelan. Tahapan ini dilakukan menggunakan  fungsi  “feature_names”  yang dipakai  terhadap  kedua  model  yang  telah dibuat  dalam  penelitian  ini  yaitu  Random Forest  Classifier  dan  XGBoost  Classifier. Hasil  dari  tahapan  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 22.
Gambar 22. Feature Importance dari Random
Forest dan XGBoost Disimpulkan bahwa Feature Importance  dari  tiap  model  berbeda.  Untuk
Random  Forest,  urutan  5  variabel  terpenting adalah  Skor  Pelatihan, KPI memuaskan, usia, departemen dan masa  bakti.  Untuk  XGBoost, 5  variabel  terpenting  dalam  penentuan kelayakan  promosi  pegawai  adalah  KPI memuaskan, departemen, jumlah penghargaan,
skor pelatihan dan rating tahun lalu.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian yang telah dilaksanakan dapat  disimpulkan  bahwa  telah  ditemukan pola-pola  yang  terdapat  dalam  dataset menggunakan  EDA  seperti  jumlah  pegawai yang  dipromosikan  berdasarkan  gender  dan pendidikan dan jumlah pegawai  yang dipromosikan  berdasarkan  usia  dan  masa kerja.  Pembuatan  model  klasifikasi random forest dan XGBoost  classifier juga  telah menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik dimana Random  Forest  mendapat  akurasi  86.8%, sedangkan  XGBoost  classifier  mendapat akurasi  83.5%.  Kedua  model  memiliki performa  baik  (karena  akurasi  diatas  80%) dan  dapat  diimplementasikan  ke  dalam  kasus dunia  nyata ke depannya.

## 5. REFERENSI
[1] D.  Lestari  and  A.  S.  RMS,  “Penentuan Karyawan  Kontrak  Menjadi  Karyawan Tetap  Pt.  Timbang  Deli  Dengan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (Ahp),” J. Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 27–37, 2018.
[2] Lulu Dia Marito Sitompul, Keti Gabryriel Purba, and S. Aripin, “Penerapan  Metode  Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  of  Simple Ratio Analysis Dalam Seleksi Pengangkatan  Karyawan  Tetap,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 55–62, 2023, doi: 10.47065/jimat.v3i2.253. [3] A.  U.  Bani,  Y.  L.  Prambodo,  and  A. Azlan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Pengangkatan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap Menerapkan Metode Preference Selection Index (PSI),” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,
Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2657.
[4] A.  Nurwanda,  A.  Z.  Syah,  and  G.  M.
Putra, “PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PERTIMBANGAN  PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP BERBASIS
WEB,” J-Com  (Journal  Comput. ,  vol.  3, no.  1,  pp.  63–70,  Mar.  2023,  doi: 10.33330/j-com.v3i1.2256.
[5] A. Amalia, M. Radhi, S. H. Sinurat, D. R.
H.  Sitompul,  and  E.  Indra,  “Prediksi Harga  Mobil  Menggunakan  Algoritma Regressi Dengan Hyper-Parameter Tuning,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  4,  no.  2, pp. 28–32, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v4i2.2479.
[6] Y.  Li,  X.  Yu,  and  N.  Koudas,  “Data acquisition for improving machine learning  models,” Proc.  VLDB  Endow. , vol.  14,  no.  10,  pp.  1832–1844,  Jun. 2021, doi: 10.14778/3467861.3467872.
[7] M.  I.  ZAMAN,  “Employees  Evaluation for Promotion,” 2022.
[8] C.  V.  Gonzalez  Zelaya,  “Towards
Explaining the Effects of Data Preprocessing  on  Machine  Learning,”  in 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering
(ICDE) ,  Apr.  2019,  pp.  2086–2090.  doi:
10.1109/ICDE.2019.00245.
[9] J.  Huang,  Y.-F.  Li,  and  M.  Xie,  “An empirical  analysis  of  data  preprocessing for machine learning-based software cost estimation,” Inf. Softw. Technol. , vol. 67, pp. 108–127, Nov. 2015, doi:
10.1016/j.infsof.2015.07.004. [10] C.  C.  Olisah,  L.  Smith,  and  M.  Smith, “Diabetes mellitus prediction and diagnosis  from  a  data  preprocessing  and machine  learning  perspective,” Comput. Methods  Programs  Biomed. ,  vol.  220,  p. 106773, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106773.
[11] R.  M.  A.  Ikram,  B.  B.  Hazarika,  D. Gupta,  S.  Heddam,  and  O.  Kisi, “Streamflow  prediction  in  mountainous region  using  new  machine  learning  and data  preprocessing  methods:  a  case study,” Neural  Comput.  Appl. ,  Dec. 2022, doi: 10.1007/s00521-022-08163-8.
[12] S. Nijman et al. , “Missing data is poorly
handled and reported in prediction model studies  using  machine  learning:  a literature  review,” J.  Clin.  Epidemiol. , vol.  142,  pp.  218–229,  Feb.  2022,  doi: 10.1016/j.jclinepi.2021.11.023.
[13] W.-C.  Lin,  C.-F.  Tsai,  and  J.  R.  Zhong, “Deep  learning  for  missing  value imputation  of  continuous  data  and  the effect of data discretization,” Knowledge- Based  Syst. ,  vol.  239,  p.  108079,  Mar. 2022,
doi:
10.1016/j.knosys.2021.108079.
[14] M.  A.  Bin  Hameed  and  Z.  Alamgir, “Improving mortality prediction in Acute Pancreatitis by machine learning and data augmentation,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol. 150,  p.  106077,  Nov.  2022,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.106077.
[15] W. Lee and K. Seo, “Downsampling for
Binary  Classification  with  a  Highly Imbalanced Dataset Using Active Learning,” Big  Data  Res. ,  vol.  28,  p. 100314, May 2022, doi: 10.1016/j.bdr.2022.100314. [16] M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. Indra, “ANALISIS BIG DATA DENGAN METODE EXPLORATORY  DATA  ANALYSIS (EDA)  DAN  METODE  VISUALISASI MENGGUNAKAN
JUPYTER NOTEBOOK,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol. 4,  no.  2,  pp.  23–27,  Feb.  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v4i2.2475.
[17] D.  T.  Husni et  al. ,  “Analisis  Big  Data Penjualan  Video  Games  Mengunakan Eda,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.517. [18] P.  Palimkar,  R.  N.  Shaw,  and  A.  Ghosh, “Machine Learning Technique to
Prognosis  Diabetes  Disease:  Random Forest  Classifier  Approach,”  2022,  pp.
219–244. doi: 10.1007/978-981-16-2164- 2_19.
[19] H.  Chen,  L.  Wu,  J.  Chen,  W.  Lu,  and  J.
Ding,  “A  comparative  study  of automated  legal  text  classification  using random  forests  and  deep  learning,” Inf. Process.  Manag. ,  vol.  59,  no.  2,  p.
102798, Mar.
2022, doi: 10.1016/j.ipm.2021.102798.
[20] P. Carmona, A. Dwekat, and Z. Mardawi, “No  more  black  boxes!  Explaining  the predictions  of  a  machine  learning XGBoost classifier algorithm in business failure,” Res. Int. Bus. Financ. , vol. 61, p. 101649,
Oct. 2022, doi: 10.1016/j.ribaf.2022.101649.
[21] S. Demir and E. K. Şahin, “Liquefaction prediction  with  robust  machine  learning algorithms  (SVM,  RF,  and  XGBoost) supported  by  genetic  algorithm-based feature selection and parameter optimization from the perspective of data processing,” Environ. Earth Sci. , vol. 81, no.  18,  p.  459,  Sep.  2022,  doi: 10.1007/s12665-022-10578-4.
[22] S.  D.  Mooney,  “Technology  Platforms and  Approaches  for  Building  and Evaluating Machine Learning Methods in Healthcare,” J.  Appl.  Lab.  Med. ,  vol.  8, no.  1,  pp.  194–202,  Jan.  2023,  doi: 10.1093/jalm/jfac113.
[23] H.  de  M.  Back,  E.  C.  Vargas  Junior,  O.
E.  Alarcon,  and  D.  Pottmaier,  “Training and evaluating machine learning algorithms for ocean microplastics classification
through
vibrational spectroscopy,” Chemosphere , vol. 287, p.
131903,
Jan. 2022, doi: 10.1016/j.chemosphere.2021.131903.
[24] Z.  Qavidel  Fard,  Z.  S.  Zomorodian,  and S.  S.  Korsavi,  “Application  of  machine learning  in  thermal  comfort  studies:  A review  of  methods,  performance  and challenges,” Energy  Build. ,  vol.  256,  p. 111771, Feb.
2022, doi: 10.1016/j.enbuild.2021.111771.