Abstrak — Kualitas  sumber  daya  manusia  sangat  penting  bagi suatu perusahaan untuk mempertahankan keunggulan kompetitifnya agar mampu bersaing dengan perusahaan lainnya maupun  untuk  meningkatan  kualitas  dari  perusahaan  itu sendiri. Oleh karena itu, menggali pola penerimaan tenaga kerja baru  sangat  diperlukan.  Pada  penelitian  ini,  metode  random forest  digunakan  untuk  menggali  pola  penerimaan  tenaga  kerja baru.  Adapun  Algoritma  Genetika  (GA)  digunakan  untuk mengoptimalkan  akurasi  berdasarkan  pola  yang  didapat.  Hasil pengujian  program  ini  menunjukkan  keakuratan  pola  yang dihasilkan  oleh  random  forest  yang  dioptimalkan  dengan algoritma genetika lebih tinggi dengan hasil keakuratan berkisar antara  91%-95%  dibanding  dengan  hanya  menggunakan random forest saja yang hanya berkisar 40%-95%.
Kata  Kunci — Penerimaan  Tenaga  Kerja,  Klasifikasi, Random Forest , Algoritma Genetika.

## I. PENDAHULUAN
ENELITIAN  mengenai  perekrutan  karyawan  telah meningkat secara dramatis. Kualitas sumber daya manusia sangat  penting  bagi  suatu  perusahaan  untuk  mempertahankan keunggulan  kompetitifnya  agar  mampu  bersaing  dengan perusahaan  lainnya  maupun  untuk  meningkatan  kualitas  dari perusahaan  itu  sendiri.  Banyak  penelitian  awal  difokuskan pada  penggunaan  ulasan  pekerjaan  yang  realistis  (yaitu, memberikan para pelamar kerja dengan informasi yang akurat tentang  posisi  dalam  organisasi),  metode  perekrutan tradisional (misalnya, iklan pada koran), dan karakteristik para pelamar (misalnya, perilaku mereka), maka dari itu rekrutmen personal  dan  seleksi  secara  langsung  merupakan  cara  yang dianggap  sangat  mempengaruhi  dari  segi  kualitas  karyawan tersebut.  Pemilihan  calon  karyawan  yang  tepat  adalah  salah satu  faktor  yang paling penting untuk keberhasilan  keputusan strategis  jangka  panjang  yang  diambil  di  dalam  suatu perusahaan.
Namun, karena sifat perubahan pengetahuan pekerja di suatu perusahaan, pekerjaan tidak dapat dengan mudah digambarkan terutama  untuk  pekerjaan  di  tingkat  manajemen.  Persyaratan kualitas  personil  di  suatu  perusahaan  semakin  ketat, sedangkan  proses  kerja  di  perusahaan  itu  menjadi  beragam dan  rumit.  Dengan  demikian,  pendekatan  konvensional dengan  seleksi  personal  yang  dikembangkan  atas  dasar
karakteristik pekerjaan statis tidak akan lagi cukup [1]. Dalam rangka  untuk  mencari  orang  yang  tepat  untuk  melakukan  hal yang  benar  untuk  pekerjaan  yang  tepat,  mengembangkan pendekatan  pilihan  yang  efektif  sangatlah  penting.  Salah  satu hal penting dalam  menentukan  tindakan preventif ini dengan mengetahui  pola  yang  telah  terjadi  sebelumnya.  Salah  satu cara yang dapat dilakukan untuk membuat pola tersebut dapat dilakukan dengan data mining.
C.-F.  Chien  dan  L.-F.  Chen  telah  melakukan  penelitian mengenai  penjelasan  dan  prediksi  pola  penerimaan  tenaga kerja  pada  tahun  2008  [2].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  dan  menentukan  dengan  mengembangkan kerangka  data  mining  berdasarkan  pohon  keputusan  dan asosiation  rule  ntuk  menghasilkan  keputusan  penerimaan tenaga  kerja  baru.  Studi  kasus  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  sebuah  perusahaan  dibidang  teknologi industri  tingkat  tinggi.  Variabel  yang  dipakai  sebanyak  4 macam  yang berasal dari faktor internal karyawan dan sistem perusahaan  itu  sendiri.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  metode  decision  tree  dengan  classification  Algorithm dapat  mempermudah  dan  dapat  membantu  mengambil  suatu keputusan untuk penerimaan tenaga kerja baru.
Pada  penelitian  lainnya  membahas  tentang  pengaplikasian algoritma genetik (GA) untuk mengoptimalkan random forests pada  data  kelas  rekayasa  [3]. Hasil  membuktikan  keunggulan metode yang diusulkan dalam menaikkan akurasi. Kelengkapan  training  data  set  (contoh  data  pelatihan) memegang  peran  penting  dalam  menentukan  kualitas pengklasifikasi pola yang dihasilkan. Penelitian ini menyarankan  tiga  komponen  sistem  untuk  meningkatkan akuransi klasifikasi dalam random forests. Komponen pertama adalah class decomposition, kedua adalah dengan menggunakan  dua  parameter,  yaitu  jumlah  tree  dalam ensemble, dan jumlah sampel acak yang menonjol pada setiap node split di setiap tree. Ketiga adalah penggunakan algoritma genetika. Penelitian ini menggunakan 22 data set, dan hasilnya membuktikan  effetiveness  teknik  pembelajaran  mesin  hybrid yang diusulkan dalam meningkatkan akuransi prediksi. Data  set  untuk  penelitian  ini  diambil  dari  perusahaan  yang bergerak  dibidang  pelayaran  shipping  company,  yang  salah satu  fungsinya  sebagai  Transportir  pemuat  Cargo  bijih  besi maupun  batubara.  Kualitas  sumber  daya  manusia  sangat penting  bagi  perusahaan  untuk  mempertahankan  keunggulan

## Implementasi Algoritma Genetika untuk Optimalisasi Random Forest Dalam Proses Klasifikasi Penerimaan Tenaga Kerja Baru:

## Studi Kasus PT.XYZ
Laras Binarwati, Imam Mukhlash, dan Soetrisno Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : imammukhlash@matematika.its.ac.id
P
kompetitif dalam era  sekarang ini. Namun, perusahaan sering merasa sulit untuk merekrut bakat yang tepat. Pada tugas akhir ini  akan  dibangun  suatu  perangkat  lunak  yang  mampu menggali  pola  penerimaan  tenaga  kerja  baru  menggunakan random  forests  yang  dioptimalkan  dengan  menggunakan algoritma genetika.

## II. KAJIAN TEORI

## A. Klasifikasi
Classification adalah proses penemuan model (fungsi) yang menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data  atau  konsep yang  bertujuan  agar  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui [4].
Classification  data  terdiri  dari  2  langkah  proses.  Pertama adalah learning (fase training), dimana algoritma classification dibuat  untuk  menganalisa  data  training  lalu  direpresentasikan dalam  bentuk  rule  classification.  Proses  kedua  adalah classification, dimana data tes digunakan untuk memperkirakan akurasi dari rule classification [2]. Proses classification didasarkan pada empat komponen [5]:
a. Kelas.  Variabel  dependen  yang  berupa  kategorikal yang  merepresentasikan “ label ” yang  terdapat  pada objek.  Contohnya:  resiko  penyakit  jantung,  resiko kredit, customer loyalty, jenis gempa.
b. Predictor. Variabel independen yang direpresentasikan  oleh  karakteristik  (atribut)  data. Contohnya: merokok, minum alkohol, tekanan darah, tabungan, aset, gaji.
c. Training  dataset.  Satu  set  data  yang  berisi  nilai  dari kedua  komponen  di  atas  yang  digunakan  untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan predictor. d. Testing  dataset.  Berisi  data  baru  yang  akan diklasifikasikan  oleh  model  yang  telah  dibuat  dan akurasi klasifikasi dievaluasi.
Berikut  ini  adalah  algoritma  classification  dalam  data  mining yang paling popular yaitu adalah  [5]:
a.  Decision/classification trees
b.  Bayesian classifiers/Naive Bayes classifiers c.  Neural networks
d.  Statistical analysis
e.  Rough sets
f.  k-nearest neighbor classifier
g.  Rule-based methods
h.  Memory based reasoning

## B. Random Forest
Metode  random  forest  adalah  pengembangan  dari  metode CART, yaitu dengan menerapkan metode bootstrap aggregating  (bagging)  dan  random  feature  selection  [6]. Dalam  random  forest,  banyak  pohon  ditumbuhkan  sehingga terbentuk  hutan  (forest),  kemudian  analisis  dilakukan  pada kumpulan pohon tersebut. Pada gugus data yang terdiri atas n amatan  dan  p  peubah  penjelas,  random  forest  dilakukan dengan cara [6]:
1. lakukan  penarikan  contoh  acak  berukuran  n  dengan pemulihan  pada  gugus  data.  Tahapan  ini  merupakan tahapan bootstrap
2. dengan  menggunakan  contoh  bootstrap,  pohon dibangun sampai mencapai ukuran maksimum (tanpa pemangkasan).  Pada  setiap  simpul,  pemilihan pemilah  dilakukan  dengan  memilih  m  peubah penjelas secara acak, dimana m << p. Pemilah terbaik dipilih  dari  m  peubah  penjelas  tersebut.  Tahapan  ini adalah tahapan random feature selection
3. Ulangi  langkah  1  dan  2  sebanyak  k  kali,  sehingga terbentuk sebuah hutan yang terdiri atas k pohon
Respons  suatu  amatan  diprediksi  dengan  menggabungkan (aggregating) hasil prediksi k pohon. Pada masalah klasifikasi dilakukan berdasarkan majority vote (suara terbanyak).
Error  klasifikasi  random  forest  diduga  melalui  error  OOB yang diperoleh dengan cara [6]:
1. Lakukan  prediksi  terhadap  setiap  data  OOB  pada pohon  yang  bersesuaian.  Data  OOB  (out  of  bag) adalah  data  yang  tidak  termuat  dalam  contoh bootstrap.
2. Rata-rata, setiap amatan gugus data asli akan menjadi data  OOB  sebanyak  sekitar  36%  dari  banyak  pohon. Oleh  karena  itu,  pada  langkah  1,  masing-masing amatan gugus data asli mengalami prediksi sebanyak sekitar  sepertiga  kali  dari  banyaknya  pohon.  Jika  a adalah sebuah amatan dari gugus data asli, maka hasil prediksi  random  forest  terhadap  a  adalah  gabungan dari hasil prediksi setiap kali a menjadi data OOB.
3. Eror OOB  dihitung dari proporsi misklasifikasi hasil prediksi  random  forest  dari  seluruh  amatan  gugus data asli .

## C. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  atau  Genethic  Algorithm  (GA) dikenalkan  oleh  John  Holland  dalam  menyelesaikan  masalah optimasi.  Algoritma  Genetika  mensimulasikan  proses  yang terjadi  pada  populasi  alamiah  yang  merupakan  hal  yang penting  dalam  proses  evolusi.  Algoritma  Genetika  adalah metode pencarian yang meniru perumpamaan evolusi biologis alami  untuk  menentukan  kromosom  atau  individu  berkualitas tinggi  dalam  suatu  kawasan  berhingga  potensial  yang  disebut populasi.  Proses  pemilihan  individu  dari  suatu  populasi dievaluasi  berdasarkan  fungsi  fitness.  Kromosom  berwujud string  tersebut  merupakan  calon  pada  setiap  siklus  operasi yang  disebut  generasi.  Struktur  umum  pada  Algoritma Genetika yaitu:
1.  Representasi kromosom.
2.Evaluasi dengan menghitung fitness.
3. Proses crossover untuk mendapatkan individu baru.
4. Proses  mutasi  yang  untuk  meningkatkan  variasi dalam populasi.
5.  Proses seleksi untuk membentuk populasi baru.
Beberapa  hal  yang  termasuk  kelebihan  dari  Algoritma Genetika adalah sebagai berikut [7]:
1. Mengoptimalkan  dengan  variabel  kontinu  atau diskrit,
2. Tidak memerlukan informasi derivatif,
3. Bersamaan  pencarian  dari  sebuah  sampling  yang luas pada permukaan biaya,
4. Berkaitan dengan sejumlah besar variabel,
5. Baik untuk komputer paralel,
6. Mengoptimalkan permukaan variabel dengan biaya yang  sangat  kompleks  (GA  bisa  melompat  dari minimum lokal),
7. Memberikan  daftar  variabel  yang  optimal,  bukan hanya solusi tunggal,
8. Dapat  menyandikan  variabel  sehingga  optimasi dilakukan dengan mengkodekan variabel, dan
9. Bekerja dengan data numerik yang dihasilkan, data eksperimen, atau analitis fungsi.
Dalam  tugas  akhir  ini,  algoritma  genetika  dipergunakan untuk  mengoptimalkan  dan  membandingkannya  dengan  hasil dari random forest.

## III. HASIL DAN PENGUJIAN SISTEM

## A. Pendefinisian Individu
Individu  menyatakan  satu  solusi  yang  mungkin.  Individu sendiri  dapat  dikatakan  sebagai  kromosom,  yang  merupakan kumpulan  gen.  Gen  ini  dapat  berisi  biner,  integer,  float, double, karakter, atau bahkan kombinatorial. Dalam penelitian kali ini, gen akan berisi nilai biner, yaitu nilai biner dari nilai pada  setiap  fitur.  Fitur  yang  digunakan  berjumlah  6  yaitu, posisi,  pendidikan,  usia  numerik,  tanggungan,  status,  dan keterangan.    Satu  individu  terdiri  dari  6  kromosom  dan individu  tersebut  merupakan  solusi  dari  permasalahan  yang ada dalam penelitian kali ini

## B. Inisialisasi Kromosom
Inisialisasi  adalah  tahap  dimana  Populasi  Awal  akan ditentukan.  Karena  kromosom  bisa  direpresentasikan  dengan binary string dan kita memiliki 64 fitur (Ada 6 fitur dalam data sehingga banyak kemungkinan kromosom yang terjadi adalah 2^6  =  64)  maka  untuk  membuat  inisialisasi  awal  kromosom kita  dapat  merandom  angka  dari  1-63  karena  0  akan menghilangkan semua fitur.
Pada pengujian kali ini, akan di inputkan jumlah insialisasi awal  kromosom  sebanyak  20.  Hasil  Input  merupakan  nilai random integer dari 1-63. Apabila hasil random menunjukkan angka 3 maka representasi kromosomnya: 0,0,0,0,1,1 sehingga fitur  yang  digunakan  nomer  5  dan  6  (karena  bernilai  1  atau true).

## C. Akurasi Random Forest
Pada  weka  random  forest  memiliki  parameter  yaitu  -U untuk  unpruned  tree.  Inisialisasi  RandomForest  dengan  new RandomForest.  Kemudian  build  classifier  (process  learning) menggunakan  data  training.  Untuk  uji  coba  memakai Evaluation dengan input tree hasil training random forest serta data  set  training,  kemudian  menghitung  nilai  benar  /jumlah data test untuk mendapatkan nilai akurasi.
Dalam  pembentukan  tree,  random  forest  akan melakukan  training  pada  sampel  data.  Pengambilan  sample dengan  cara  sampling  with  replacement.    Sebanyak  sepertiga dari sample akan digunakan untuk menentukan data out of bag (OOB).  Penetuan  data  out  of  bag  (OOB)  dilakukan  untuk mengestimasi  eror  dan  menentukan  variable  importance. Setelah  seluruh  tree  terbentuk,  makan  proses  klasifikasi  akan berjalan. Setelah  klasifikasi  berjalan,  maka  akan  dilanjutkan dengan  inisialisasi.  Inisialisasi  dilakukan  sebanyak  jumlah
yang  diinginkan  oleh  user  dan  akan  di  urutkan  berdasarkan nilai akurasi tertinggi ke rendah.
Gambar 1. Struktur Random Forest .
Stuktur  random  forest  yang  diperlihatkan  pada  gambar  3.1 adalah  contoh  11  data  acak  dari  keseluruhan  total  data  yang berjumlah  126  dengan  bagging  sebanyak  5  iterasi  dan persentase split sebanyak 70%.
Berikut  ini  adalah  contoh  data  awal  (Tabel  3.1)  dan  data hasil  resample  (Tabel  3.2)  sebelum  diolah  dengan  teknik random forest:
Tabel 1. Data awal Data ke X1... X6 Y 1 2 1 1 2 3 2 1 3 1 3 0 4 4 21 0 5 16 45 0 . . N 10 47 1 Tabel 2. Data resample Data ke X1 X3 X4 Y 1 3 34 4 0 2 27 27 2 0 3 1 40 4 0 4 1 27 2 1 5 1 38 1 1 6 15 41 2 0 7 11 42 3 1
Inti  dari  algoritma  random  forest  adalah  bagaimana mengambil  data  resample  dan  variable  faktor  secara  acak. Pada  contoh  ini  digunakan  variabel  faktor  sebanyak  3  seperti yang terlihat pada Tabel 3.2 yaitu X1, X3, DAN X4.
Tabel 3. Hasil Prediksi Dat a ke X1.. . X 6 Y Prediks i 1 Prediks i 2 Prediks i 3 Prediks i 4 Prediks i akhir 1 1 47 0 1 1
- 0 1 2 15 48 0 0 - - - 0 3 2 47 0 - 1
0 0 0
Tabel  3.3  diambil  dengan  aturan  mayoritas  semua  pohon keputusan. Nilai akurasi didapatkan dari jumlah total prediksi benar  dibagi  dengan  total  keseluruhan  data  yaitu  2/3  dan menghasilkan akurasi sebesar 66,7%.
Gambar 2. Hasil Akurasi Random Forest.
Saat  user  memasukkan/menginput  jumlah  inisialiasasi kromosom  awal  sesuai    gambar  3.2    maka  akan  ditampilkan jumlah  kromosom  sesuai  input  beserta  nilai  akurasinya. Berdasarkan running program tersebut diperoleh hasil sebagai berikut:
1.  kromosom  =  [true,  false,  false,  true,  false,  true]  acc  = 95.65217391304348
2.  kromosom  =  [false,  true,  true,  true,  false,  true]  acc  = 93.47826086956522
3.  kromosom  =  [true,  true,  false,  true,  false,  true]  acc  = 93.47826086956522
4.  kromosom  =  [true,  true,  true,  false,  false,  true]  acc  = 91.30434782608695
5.  kromosom  =  [true,  true,  false,  false,  false,  true]  acc  = 91.30434782608695
6.  kromosom  =  [false,  true,  true,  false,  true,  true]  acc  = 84.78260869565217
7.  kromosom = [false,  false, false, true, true,  false] acc = 84.78260869565217
8.  kromosom  =  [false,  false,  true,  false,  true,  true]  acc  = 82.6086956521739
9.  kromosom  =  [true,  true,  true,  true,  false,  false]  acc  = 78.26086956521739
10. kromosom  =  [false,  false,  true,  true,  true,  false]  acc  = 78.26086956521739
11. kromosom  =  [false,  true,  true,  true,  true,  false]  acc  =
73.91304347826086
12. kromosom = [false,  false, false, false,  true, true] acc =
69.56521739130434
13. kromosom  =  [true,  true,  true,  false,  false,  false]  acc  = 69.56521739130434
14. kromosom = [false, true,  false, false,  false, true] acc =
69.56521739130434
15. kromosom = [true,  false,  false, false,  false, true] acc = 69.56521739130434
16. kromosom = [false, false, false, false, false, true] acc = 69.56521739130434
17. kromosom  =  [false,  true,  false,  true,  true,  false]  acc  = 67.3913043478261
18. kromosom = [false, false, true, false, false, false] acc = 45.65217391304348
19. kromosom = [false, false, true, false, false, false] acc = 45.65217391304348
20. kromosom = [false, true,  false, false,  true,  false] acc = 41.30434782608695

## D. Akurasi Algoritma Genetika
Pada  algoritma  genetika,  kromosom  hasil  inisialisasi  akan diproses sesuai tahapan algoritma genetika yaitu crossover dan mutasi.  Proses  algoritma  genetika  menggunakan  perulangan sebanyak 30 kali. Setiap perulangan akan dipilih 2 kromosom secara random dengan kriteria akurasi rank 10 besar.
Setelah terpilih kromosom 1 dan 2, maka akan di crossover dengan tipe one point crossover. Pada fungsi ini apabila iterasi kurang  dari  point  maka  nilai  kromosom  sama  dengan  nilai kromosom awal tetapi jika melebihi nilai  point maka nilainya akan diganti dengan kromosom lainnya.
Setelah  selesai  crossover  maka  setiap  kromosom  akan dilakukan  mutasi  dengan  random  rate  mutasi.  Pada  tahap  ini setiap  bit  dalam  kromosom  akan  dicek  satu  persatu  dengan suatu  nilai  random  0  dan  1.  apabila  nilai  random  bernilai  0 maka  nilai  kromosom  index  tsb  di  negasikan  (0→1,1→0) apabila 1 maka tetap.
Gambar 3. Alur Kerja Crossover.
Gambar 4. Akurasi Algoritma Genetika.
Berdasarkan  running  program  pada  gambar  3.3,  diperoleh hasil sebagai berikut:
1.  kromosom = [true, false, false, true, false, true] acc = 95.65217391304348
2.  kromosom = [true, false, false, true, false, true] acc = 95.65217391304348
3.  kromosom  =  [true,  false,  true,  true,  true,  true]  acc  = 95.65217391304348
4.  kromosom  =  [true,  false,  true,  true,  true,  true]  acc  = 95.65217391304348
5.  kromosom  =  [true,  false,  true,  true,  true,  true]  acc  = 95.65217391304348
6.  kromosom = [true, false, false, true, true, true] acc = 95.65217391304348
7.  kromosom  =  [true,  true,  true,  true,  false,  true]  acc  = 95.65217391304348
8.  kromosom = [false, true, true, true, false, true] acc = 93.47826086956522
9.  kromosom = [true, true, false, true, false, true] acc = 93.47826086956522
10. kromosom  =  [true,  true,  true,  false,  true,  true]  acc  = 93.47826086956522
11. kromosom = [true, false, true, true, false, true] acc = 93.47826086956522
12. kromosom  =  [true,  true,  false,  true,  true,  true]  acc  = 93.47826086956522
13. kromosom = [false, true, false, true, false, true] acc = 93.47826086956522
14. kromosom = [true, false, true, true, false, true] acc = 93.47826086956522
15. kromosom = [false, true, false, true, false, true] acc = 93.47826086956522
16. kromosom  =  [true,  true,  true,  false,  true,  true]  acc  = 93.47826086956522
17. kromosom = [true, true, true,  false,  false, true] acc = 91.30434782608695
18. kromosom = [true, true, false, false, false, true] acc = 91.30434782608695
19. kromosom = [true, true, false, false, false, true] acc = 91.30434782608695
20. kromosom = [true, true, false, false, false, true] acc = 91.30434782608695

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  klasifikasi  random  forest  dan  klasifikasi random  forest  yang  dioptimalkan  dengan  algoritma  genetika dengan  126  data  tenaga  kerja,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil Perangkat lunak dapat melakukan pengujian algoritma sehingga didapatkan pola prediksi penerimaan tenaga kerja beserta angka keakuratannya.
2. Dari Hasil keakuratan pola yang dihasilkan oleh random forest yang dioptimalkan dengan algoritma genetika lebih tinggi dibanding dengan hanya menggunakan random forest saja. Dibuktikkan pada hasil perhitungan akurasi random forest yang berkisar antara 40%-95%, sedangkan hasil perhitungan akurasi dengan pengoptimalan algoritma genetika menunjukkan hasil berkisar antara 91%-95%.
3. Didapatkan kromosom-kromoson terbaik hasil dari klasifikasi random forest yang dioptimalkan dengan algoritma genetika sebagai acuan untuk menerima tenaga kerja baru.

## A. Saran
Berdasarkan  hasil  yang  dicapai  pada  tugas  akhir  ini,  ada beberapa  hal  yang  penulis  sarankan  untuk  pengembangan selanjutnya yaitu:
1.  Data  yang  dipakai  dalam  perangkat  lunak  ini  masih sedikit dan bervariasi. Dalam perhitungan data mining, sebaiknya data harus dalam jumlah yang banyak karena mempengaruhi  pola  dan  hasil  keakuratan  yang didapatkan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan data yang lebih banyak.
2.  Pengembangan  perangkat  lunak  ini  dapat  dilakukan dengan menambah menu input data baru demi manfaat yang lebih baik.
3.  Berdasarkan  pola  yang  dihasilkan  maka  diperlukan metode terkait pengambilan keputusan untuk penerimaan tenaga kerja selanjutnya

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V. D. Lievens and Anderson, Recent Trends and Challenges in Personnel Selection . ABI/INFORM Global, 2002.
[2]  C. F. Chien and L. F. Chen., “ Data mining to improve personnel selection and  enhance  human  capital:  A  case  study  in  high-technology  industry, ” Expert Syst. Appl. , pp. 280 – 290, 2008.
[3]  E.  Elyan  and  M.  M.  Gaber, “ A  Genetic  Algorithm  Approach  to Optimising  Random  Forests  Applied  to  Class  Engineered  Data, ” United Kingdom, 2016.
[4]  J.  Han,  K.  Micheline,  and  J.  Pei, Data  Mining  Concept  and  Techniques . USA: Morgan Kaufman Publisher, 2012.
[5]  F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts,  Models,  and  Techniqu . Heidelberg: Springer, 2011.
[6]  L. Breiman, “ Machine Learning, ” 2001.
[7]  R. L. Haupt and S. E. Haupt, Practical Genetic Algorythms , 2nd ed. John Wiley & Sons, 2004.