## DATA MINING PENILAIAN KINERJA KARYAWAN UPI CONVENTION GROUP MENGGUNAKAN BAYESIAN CLASSIFIER
Eka Praja Wiyata Mandala 1) , Muhammad Ridwan 2) , dan Dewi Eka Putri 3)
1,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
2 Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, Sumatera Barat, 25221 E-mail : ekaprajawm@upiyptk.ac.id 1) , muhammad_ridwan@upiyptk.ac.id 2) , dewieka@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Kinerja merupakan tingkat berhasilnya seorang karyawan dalam periode tertentu ketika melaksanakan pekerjaannya berupa standar  dari  hasil  kerja  dan  target  yang  sudah  dicapai.  Kinerja  biasa  juga  disebut  dengan  prestasi  kerja  yang  merupakan gabungan dari kemampuan dari seorang karyawan, usaha yang dilakukannya dan kesempatan yang bisa dinilai dari semua hasil  kerjanya.  Penilaian  kinerja  karyawan  harus  dilakukan  pada  semua  bidang  usaha  yang  melibatkan  karyawan didalamnya,  termasuk UPI  Convention  Group sebagai  pengelola  gedung  pertemuan  dan  penyedia  fasilitas  untuk menunjang  semua  kegiatan  yang  dilakukan  di  gedung  tersebut .  UPI  Convention  Group memiliki  karyawan  tetap  yang ditempatkan  pada  dua  gedung  yang  dikelola  yaitu UPI  Exhibition  Hall dan UPI  Convention  Center. Padatnya  kegiatan yang dilakukan pada kedua gedung tersebut, diantaranya adalah acara pernikahan, seminar, pertemuan dan kegiatan lainnya membuat pihak manajemen UPI Convention Group mempunyai masalah dengan kinerja karyawan mereka yang dirasakan tidak  stabil,  kadang  kinerja  mereka  bagus,  kadang  kurang  bagus.  Karena  masalah  ini,  maka  diperlukan  sebuah  aplikasi pendukung  untuk  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  di UPI  Convention  Group, dimana  aplikasi  ini  dibuat menggunakan pendekatan data mining dengan metode bayesian classifier untuk menentukan nilai probabilitas dari masing- masing  kriteria  penilaian.  Hasilnya  sangat  membantu  manajemen UPI  Convention  Group dalam  proses  penilaian  kinerja karyawan berdasarakan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
Kata Kunci: data mining, bayesian classifier, kriteria, kinerja, karyawan,

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah  perusahaan  atau  apapun  bidang  usaha  pasti memiliki  karyawan  sebagai  penggerak  perusahaan mereka.  Karyawan  pada  perusahaan  harus  dikelola dengan  baik  agar  perusahaan  tersebut  bisa  berjalan dengan  baik  dan  bisa  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan oleh perusahaan tersebut.
Karyawan  itu  sendiri  merupakan  orang-orang  yang mempunyai pekerjaan sebagai pekerja dalam perusahaan yang mengerjakan kegiatan operasional dengan menerima  balas  jasa  berupa  uang  (Palupi,  Lailiyah  and Sihotang, 2018).
Salah  satu  contoh  bidang  usaha  yang  memiliki karyawan  adalah UPI  Convention  Group yang  memiliki karyawan  tetap  untuk  mengerjakan  pekerjaan  rutin  saat gedung  disewa  untuk  berbagai  kegiatan,  misalnya  acara pernikahan,  pertemuan,  seminar,  pelatihan,  bursa  kerja dan  sebagainya.  Padatnya  kegiatan  yang  dilakukan, membuat  pihak  manajemen  harus  melakukan  penilaian terhadap kinerja karyawan mereka.
Penilaian  kinerja  tidak  bisa  dilakukan  secara langsung  dari  hasil  kerja  karyawan  tersebut  saja,  tapi juga  harus  dipertimbangkan  kriteria-kriteria  penilaian kinerja  terhadap  karyawan  tersebut,  sehingga  hasil  yang
akan  diperoleh  oleh  pihak  manajemen  juga  semakin akurat.  Hal  ini  akan  berhubungan  dengan  tindak  lanjut yang  akan  diambil  terhadap  karyawan  yang  dinilai tersbut,  apakah  karyawan  tersebut  tetap  bisa  digunakan jasanya,  atau  harus  diputus  hubungan  kerjanya  dengan pihak manajemen UPI Convention Group .
Kinerja dari seorang karyawan bisa bernilai baik atau bernilai  buruk,  jika  ada  proses  penilaian  dari  tingkat keterlibatan  karyawan  tersebut  terhadap  pekerjaan. Penilaian  dari  kinerja  seorang  karyawan  adalah  evaluasi dari  berhasil  atau  tidaknya  karyawan  tersbut  dalam melaksanakan  tugasnya  (Sari,  Rinawati,  Arvianto  and Mujur, 2014).
Penelitian ini akan menggunakan data yang diperoleh langsung  dari  manajer  operasional UPI  Convention Group berupa  data  karyawan  yang  dilengkapi  dengan kriteria  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  yang  sudah diterapkan.  Sebagian  besar  data  yang  diperoleh merupakan  hasil  wawancara  yang  dilakukan  langsung dengan  manajer operasional dan  melakukan pengamatan secara  langsung  bagaimana  karyawan  tersebut  bekerja saat ada acara yang dilakukan di gedung UPI Convention Center atau UPI Exhibition Hall .
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya tentang penilaian kinerja karyawan menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang menggunakan  pendekatan data  mining dengan A lgoritma C4.5 pada PT. Mulya Spindo Mills. Penelitian tersebut  menggunakan  pendekatan data  mining, tetapi memakai  metode  yang  berbeda  dengan  metode  pada penelitian  ini  yaitu  Algoritma  C4.5 (Saefudin  and Lestari, 2015).
Penelitian  tentang  kinerja  karyawan  juga  pernah dilakukan  sebelumnya  yaitu  di UPI  Convention  Center
Padang  tentang  bagaimana  pengaruh  antara  kompensasi yang  diberikan,  disiplin  kerja  yang  diterapkan  dan komitmen dari  karyawan untuk  menentukan  kinerja dari karyawan  Penelitian  tersebut  menjelaskan  penilaian kinerja  karyawan  yang  dilihat  dari  sisi  manajemen (Ridwan, 2017).
Penelitian  tentang  penilaian  prestasi  kerja  dari karyawan  juga  sudah  pernah  dilakukan  di  PTPN  III Pematangsiantar  dengan  memakai  metode Simple Additive  Weighting. Penelitian  tersebut  menghasilkan sebuah  sistem  untuk  mendukung  keputusan  dalam penilaian prestasi kerja karyawan (Windarto, 2017).
Dari  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya,  penilaian  kinerja  karyawan  lebih  banyak dilakukan dengan pendekatan sistem pendukung keputusan.  Ada  pun  penelitian  yang  menggunakan pendekatan data  mining, tetapi  tidak  menggunakan metode yang sama pada penelitian ini.
Jadi,  pemecahan  yang  dikemukakan  pada  penelitian ini  yaitu  pendekatan data  mining menggunakan  metode bayesian  classifier yaitu  proses  klasifikasi  statistik  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi  keanggotaan  dari sebuah class (Mandala,  2015) .  Bayesian  Classifier adalah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  probabilitas sederhana  yang  didasarkan  pada  pendekatan Teorema Bayes (Pauziah, 2017).
Bayes adalah  klasifikasi  probabilistik  sederhana untuk  menghitung  serangkaian  kemungkinan  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  yang diberikan  oleh  dataset  (Mulyati  and  Setiani,  2018). Metode Bayes berbasis  nilai  kepastian  atau  tingkat keyakinan (Ramadhoni, Mandala and Afdhal, 2019).
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  berupa  aplikasi berbasis web dengan pendekatan data mining yang dapat menunjang  keputusan  manajemen UPI  Convention Group dalam  penilaian  kinerja  karyawan.  Penelitian  ini menggunakan  bahasa  PHP  yang  merupakan  singkatan dari PHP  :  Hypertext  Preprocessor yaitu  bahasa  skrip yang  disisipkan  dalam  HTML  yang  dipakai  untuk menghasilkan web dinamis  dan  ditunjang  juga  dengan basis data server  yaitu MySQL  yang  mampu  menangani data yang komplek dan data yang cukup besar (Mandala, 2015).

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun ruang lingkup dari penelitian yang dilakukan mencakup :
1. Cakupan dari permasalahan.
Banyaknya  karyawan  tetap  untuk  operasional  semua kegiatan  yang  dilakukan,  membuat  manajemen UPI
Convention  Group harus  bisa  mempersiapkan karyawan  mereka  untuk  bisa  totalitas  pada  semua kegiatan  yang  padat  tersebut.  Sehingga  penilaian kinerja dari masing-masing karyawan harus dilakukan  agar  bisa  menjaga  profesionalitas  dari masing-masing karyawan.
2. Batasan-batasan dalam penelitian. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  penilaian terhadap  kinerja  dari  masing-masing  karyawan dengan  menggunakan  data  karyawan  dan  kriteria penilaian  yang  diberikan  langsung  oleh  manajer operasional UPI Convention Group melalui wawancara  yang  dilakukan.    Beberapa  kriteria  yang diperoleh untuk melakukan penilaian kinerja karyawan  adalah  :  Kepribadian,  Taat  aturan,
Kedisiplinan, Tanggung jawab, Ketelitian, Produktivitas dan Kerapian.
3. Rencana hasil penelitian yang diperoleh. Penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah  aplikasi data mining yang bisa  melakukan penilaian terhadap kinerja  yang  sudah  dilakukan  oleh  masing-masing karyawan  dari UPI  Convention  Group berdasarkan kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya . Aplikasi yang  dihasilkan  berbasis  media web yang  bisa digunakan secara lokal maupun online.

## 3. BAHAN DAN METODE
Beberapa  landasan  teoritis  dan  metodologi  yang digunakan pada penelitian ini, diantaranya adalah :
3.1 Data Mining
Data  mining dapat  diartikan  sebagai  analisis  dan pengamatan  data  yang  besar  untuk  mendapatkan hubungan dan meringkas data agar dapat dimengerti dan dapat digunakan pemilik data (Han and Kamber, 2011).
Pada  pengertian  lain, data  mining melakukan  proses ekstraksi agar memperoleh informasi secara implisit dan tidak  diketahui  sebelumnya  dari  sebuah  data  (Witten, Eibe and Hall, 2011).
Data mining melakukan ekstraksi terhadap data untuk mendapatkan  informasi  penting  bersifat  implisit  dan tidak di ketahui dari data (Putri, 2015).
Jadi data  mining bisa  dikatakan  sebagai  cara  untuk menjelaskan masa yang telah lalu dan memprediksi masa depan  melalui  analisis  data. Data  mining merupakan kombinasi  dari  pembelajaran  mesin,  statistik,  teknologi database dan kecerdasan buatan (Mandala, 2015).

## 3.2 Bayesian Classifier
Bayesian  Classifier mempunyai  tingkat  akurasi  dan nilai  kecepatan  yang  tinggi  pada  saat  diimplementasi menggunakan  basis  data  yang  sangat  besar  (Mandala, 2015).
Bentuk umum dari Teorema Bayes dapat dilihat pada Rumus (1) dibawah ini (Mandala, 2015) : P(H|E) = (P(E|H) x P(H)) (1) P(E) Dimana X adalah  data  yang  belum  diketahui, H adalah  hipotesis  E, P(H|E) adalah  probabilitas  hipotesis H  berdasarkan  E, P(H) adalah  Probabilitas  hipotesis  H, P(E|H) adalah  probabilitas  E  berdasarkan  hipotesis  H, dan P(E) adalah probabilitas E.

## 3.3 Metodologi Penelitian
Kerangka  penelitian  yang dipakai pada penelitian ini terlihat pada Gambar 1 :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  kerangka  penelitian  pada  Gambar  1,  dapat dijelaskan masing-masing langkah kerja sebagai berikut :
1. Penelitian Pendahuluan Langkah  awal  dari  penelitian  yang  dilakukan  yaitu melakukan  observasi  secara  langsung  untuk mempelajari masalah yang terjadi tentang penilaian kinerja karyawan di UPI Convention Group.
2. Review Literatur Mempelajari  semua  literatur  yang  berhubungan dengan penelitian yang dilakukan berupa penelitian yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  mengenai penilaian kinerja karyawan.
3. Pengumpulan Data Melakukan  wawancara  langsung  dengan  manajer operasional UPI  Convention  Group yaitu  Bapak Hendra  Arsona  untuk  memperoleh  data  karyawan dan  kriteria  penilaian  dari  kinerja  karyawan  yang sudah  ditetapkan  oleh  manajemen UPI  Covention Group.
4. Analisa Melakukan  analisa  terhadap  data  yang  diperoleh dengan memakai metode bayesian classifier dengan menggunakan  kriteria  yang  sudah  diperoleh sebelumnya.
5. Perancangan Melakukan  perancangan  sistem  dengan    alat  bantu untuk  merancang  sistem  yaitu Unified  Modeling Language .  Menghasilkan use  case  diagram yang menunjukkan  interaksi  antara  pengguna  dengan aplikasi data mining.
6. Implementasi Merubah  hasil  perancangan  ke  dalam  bentuk aplikasi  dengan  menggunakan  bahasa  web  yaitu PHP  dan  didukung  dengan  basis  data  MySQL server.
4. PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  akan  dijelaskan  tentang  analisa, perancangan dan implementasi.

## 4.1 Analisa
Dalam penilaian kinerja karyawan di UPI Convention Group ,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  diperoleh  dari hasil  wawancara  dengan  Bapak  Hendra  Arsona  sebagai manajer operasional.
Kriteria  untuk  penilaian  kinerja  seorang  karyawan dapat dilihat pada Tabel 1 :
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kinerja Karyawan No Kode Kriteria Kriteria 1 A Kepribadian 2 B Taat Aturan 3 C Kedisiplinan 4 D Tanggung Jawab 5 E Ketelitian 6 F Produktivitas 7 G Kerapian
Setelah  kriteria  ditentukan,  maka  harus  diberikan klasifikasi  dari  masing-masing  kriteria.  Mulai  dari kriteria Kepribadian memiliki klasifikasi seperti Tabel 2.

## Tabel 2. Klasifikasi Kriteria Kepribadian
No Kriteria Kepribadian Klasifi kasi Kode 1 Hormat dan patuh kepada pimpinan dan santun pada sesama  karyawan  dan  ramah terhadap  tamu  pada  saat  ada kegiatan Sangat sopan A1 2 Sopan pada pimpinan dan sesama karyawan tapi agak kurang ramah dengan tamu pada saat ada kegiatan Sopan A2 3 Hanya  takut  pada  pimpinan  dan agak kurang peduli dengan sesama  karyawan  dan  seperti tidak  mau  tahu  terhadap  tamu pada saat ada kegiatan Kurang Sopan A3
Kriteria  Taat  Aturan  memiliki  klasifikasi  seperti Tabel 3.

## Tabel 3. Klasifikasi Kriteria Taat Aturan
No Kriteria Taat Aturan Klasifi kasi Kode 1 Mematuhi  semua  peraturan yang  sudah  ditetapkan  pihak manajemen  dan  bekerja  sesuai dengan peraturan yang ada Patuh B1 2 Bekerja sesuai dengan ketentuan  yang  berlaku  tapi kadang suka mengabaikan perintah dari pimpinan. Kurang Patuh B2 3 Suka  bekerja  sesuai  dengan kemauan  sendiri  dan  tidak sesuai  dengan  peraturan  yang ada Tidak Patuh B3
Kriteria  Kedisiplinan  memiliki  klasifikasi  seperti Tabel 4.
Penelitian Pendahuluan Pengumpulan Data Analisa Perancangan Implementasi Review Literatur
Tabel 4. Klasifikasi Kriteria Kedisiplinan No Kriteria Kedisiplinan Klasifik asi Kode 1 Selalu  datang  lebih  awal  dari jadwal  mulai  bekerja,  bekerja sesuai  dengan  lama  jam  kerja dan  selalu  hadir  saat  diadakan briefing internal Sangat Disiplin C1 2 Datang  pas-pas  waktu,  pulang juga  pas-pas  waktu, briefing kadang-kadang ikut Disiplin C2 3 Sering terlambat datang,  pulang lebih  awal  dan briefing sering tidak ikut. Kurang Disiplin C3 Kriteria Tanggung Jawab memiliki klasifikasi seperti
Tabel 5.

## Tabel 5. Klasifikasi Kriteria Tanggung Jawab
No Kriteria Tanggung Jawab Klasifika si Kode 1 Berusaha  untuk  melakukan dan  menyelesaikan  pekerjaan yang  sudah  diberikan  sampai selesai Sangat Besar D1 2 Bisa  mengerjakan  pekerjaan yang diberikan walaupun tidak selesai dengan sempurna Lumayan D2 3 Pekerjaan yang diberikan tidak terlihat hasilnya walaupun sedikit Kurang D3
Kriteria  Ketelitian  memiliki  klasifikasi  seperti  Tabel 6. : Tabel 6. Klasifikasi Kriteria Ketelitian No Kriteria Ketelitian Klasifi kasi Kode 1 Selalu  berusaha  menyelesaikan pekerjaan dengan sempurna, tanpa ada cacat sedikitpun Sangat Teliti E1 2 Pekerjaan  selesai  dengan  baik tapi  pada  saat  akhir  masih  ada beberapa yang kurang Teliti E2 3 Selalu mengabaikan hal-hal yang  penting  dari  pekerjaan yang dilakukan Kurang Teliti E3 Kriteria  Produktivitas  memiliki  klasifikasi  seperti
Tabel 7.

## Tabel 7. Klasifikasi Kriteria Produktivitas
No Kriteria Produktivitas Klasifik asi Kode 1 Bisa mengerjakan dan menyelesaikan pekerjaan yang diberikan  lebih dari satu Banyak F1 2 Hanya bisa mengerjakan dan menyelesaikan satu pekerjaan saja Sedikit F2 3 Bisa  melakukan  pekerjaan,  tapi tidak  satupun  pekerjaan yang selesai Tidak Ada F3
Kriteria  Kerapian  memiliki  klasifikasi  seperti  Tabel
8.
Tabel 8. Klasifikasi Kriteria Kerapian No Kriteria Kerapian Klasifik asi Kode 1 Selalu  berpakai  rapi  baik  saat ada  kegiatan  maupun  tidak  ada kegiatan yang dilakukan Sangat Rapi G1 2 Hanya  berpakaian  rapi  saat  ada kegiatan saja Rapi G2 3 Pada  saat  ada  kegiatan  pun terlihat pakaian kurang rapi. Kurang Rapi G3
Target  yang  akan  dicapai  sebagai  keputusan  yaitu Kinerja Karyawan dengan tiga atribut seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Klasifikasi Target Kinerja Karyawan No Klasifikasi Kinerja Karyawan Kode 1 Sangat Bagus Z1 2 Bagus Z2 3 Kurang Bagus Z3
Data  karyawan  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara dengan  manajer  operasional UPI  Convention  Group , diperoleh data karyawan untuk training sebanyak 10 data karyawan. Data  training yang  digunakan  bisa  dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10. Sample Data Training
No Kriteria Tar get A B C D E F G Z 1 A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 Z1 2 A2 B3 C2 D2 E3 F3 G3 Z3 3 A2 B1 C2 D1 E1 F1 G2 Z1 4 A2 B1 C2 D3 E2 F1 G3 Z2 5 A2 B2 C2 D2 E2 F2 G2 Z2 6 A3 B3 C3 D2 E3 F3 G2 Z3 7 A1 B1 C1 D1 E1 F2 G2 Z1 8 A3 B3 C3 D3 E3 F3 G3 Z3 9 A1 B2 C3 D1 E2 F3 G2 Z2 10 A1 B1 C3 D3 E2 F2 G1 Z2
Jika  ada  karyawan  ke-11  yang  akan  dinilai kinerjanya, maka karyawan ke-11 dijadikan sebagai data testing .  Misalnya  karyawan  ke-11  memiliki  kriteria sebagai berikut :
1. Kepribadian
= Sopan [A2] 2. Taat Aturan = Kurang Patuh  [B2] 3. Kedisiplinan = Disiplin [C2] 4. Tanggung Jawab  = Sangat Besar  [D1] 5. Ketelitian = Teliti [E2] 6. Produktivitas = Sedikit [F2] 7. Kerapian = Sangat Rapi [G1]
Jika  kriteria  karyawan  seperti  keadaan  diatas,  maka untuk mendapatkan keputusan tentang kinerja karyawan, dapat digunakan Bayesian Classifier dengan perhitungan sebagai berikut :
P(Sangat Bagus [Z1]) =  3/10 = 0.3 P(Bagus [Z2]) =  4/10 = 0.4 P(Kurang Bagus [Z3]) =  3/10 = 0.3 P(Sopan [A2] | Sangat Bagus [Z1])  = 2/3 = 0.667 P(Sopan [A2] | Bagus [Z2]) = 2/4 = 0.5 P(Sopan [A2] | Kurang Bagus [Z3]) = 1/3 = 0.333
P(Kurang Patuh [B2] | Sangat Bagus [Z1])    = 0/3 = 0 P(Kurang Patuh [B2] | Bagus [Z2])                = 2/4 = 0.5
P(Kurang Patuh [B2] | Kurang Bagus [Z3])   = 0/3 = 0
P(Disiplin [C2] | Sangat Bagus [Z1])  = 1/3 = 0.333
P(Disiplin [C2] | Bagus [Z2]) = 2/4 = 0.5 P(Disiplin [C2] | Kurang Bagus [Z3]) = 1/3 = 0.333 P(Sangat Besar [D1] | Sangat Bagus [Z1])  = 3/3 = 1 P(Sangat Besar [D1] | Bagus [Z2])              = 1/4 = 0.25 P(Sangat Besar [D1] | Kurang Bagus [Z3]) = 0/3 = 0 P(Teliti [E2] | Sangat Bagus [Z1])   = 0/3 = 0 P(Teliti [E2] | Bagus [Z2]) = 4/4 = 1 P(Teliti [E2] | Kurang Bagus [Z3])  = 0/3 = 0 P(Sedikit [F2] | Sangat Bagus [Z1])   = 1/3 = 0.333 P(Sedikit [F2] | Bagus [Z2]) = 2/4 = 0.5 P(Sedikit [F2] | Kurang Bagus [Z3])  = 0/3 = 0
P(Sangat Rapi [G1] | Sangat Bagus [Z1])  = 1/3 = 0.333 P(Sangat Rapi [G1] | Bagus [Z2])              = 1/4 = 0.25 P(Sangat Rapi [G1] | Kurang Bagus [Z3]) = 0/3 = 0
P(X | Sangat Bagus [Z1]) = 0.667 x 0 x 0.333 x 1 x 0 x 0.333 x 0.333 = 0.0000
P(X | Bagus [Z2]) = 0.5 x 0.5 x 0.5 x 0.25 x 1 x 0.5 x 0.25 = 0.0039
P(X | Kurang Bagus [Z3]) = 0.333 x 0 x 0.333 x 0 x 0 x 0 x 0
= 0.0000 P(X | Sangat Bagus [Z1]) x P(Sangat Bagus [Z1])
= 0.0000 x 0.3 = 0.000
P(X | Bagus [Z2]) x P(Bagus [Z2]) = 0.0039 x 0.4 = 0.0016
P(X | Kurang Bagus [Z3]) x P(Kurang Bagus [Z3]) = 0.0000 x 0.3 = 0.000
Jadi,  dari  hasil  perhitungan  diatas  bisa  dilihat  bahwa nilai  probabilitas  Kinerja  Bagus  lebih  tinggi  dari  pada nilai  Kinerja  Sangat  Bagus  dan  Kinerja  Kurang  Bagus yaitu  0.0016,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  karyawan dengan kriteria :
1. Kepribadian = Sopan [A2] 2. Taat Aturan = Kurang Patuh  [B2] 3. Kedisiplinan = Disiplin [C2] 4. Tanggung Jawab  = Sangat Besar  [D1] 5. Ketelitian = Teliti [E2] 6. Produktivitas = Sedikit [F2] 7. Kerapian = Sangat Rapi [G1]
maka karyawan tersebut memiliki kinerja bagus

## 4.2 Perancangan dan Implementasi Sistem
Setelah  proses  analisa  selesai,  maka  dilanjutkan dengan  proses  perancangan  aplikasi data  mining penilaian kinerja karyawan UPI Convention Group. Perancangan sistem dari proses analisa awal terhadap sistem  yang  akan  dibuat.  Hasil  analisa  akan  bisa  lebih mudah  untuk  menggambarkan  bagaimana  sistem  yang akan  dibuat  secara  umum.  Setelah  dapat  gambaran  dari sistem,  maka  akan  dimulai  proses  desain  sistem  dengan menghasilkan  antar  muka  dari  masing-masing  halaman aplikasi . Kemudian  dilakukan  proses  seleksi  sistem untuk  mendapatkan  sistem  yang  sesuai  dengan kebutuhan  yang  diinginkan.  Terakhir,  sistem  akan diimplementasikan  ke  dalam  bahasa  pemrograman  yaitu PHP  agar  bisa  digunakan  oleh  manajemen UPI Convention  Group. Proses  perancangan  sistem  terlihat pada Gambar 2 :

## Gambar 2. Proses Perancangan Sistem
Implementasi  sistem  berupa  hasil  antar  muka  dari masing-masing halaman dari aplikasi data mining.
1. Halaman Login Halaman  login  untuk  masuk  ke  aplikasi data mining terlihat pada Gambar 3 :
Analisa sistem Desain sistem secara umum Desain sistem terinci Seleksi sistem Implementasi sistem

## Gambar 3. Halaman Login Manajer
Halaman  login  digunakan  untuk  membatasi  akses pengguna  aplikasi data  mining .  Hanya  manajer operasional  yang  berhak  menggunakan  aplikasi data mining
2. Halaman Tambah Data Training Halaman  tambah data  training digunakan  untuk memasukkan  sample data  training ditunjukkan  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Tambah Data Training
Halaman  tambah data  training digunakan  untuk menyimpan  sampel  data  yang  akan  digunakan  sebagai data training untuk digunakan mencari nilai probabilitas masing-masing kriteria.
3. Halaman Proses Bayesian Classifier Halaman  proses Bayesian  Classifier yang  menjadi inti  dari  aplikasi data  mining, karena  disini  proses bayesian  classifier akan  dimulai.  Berikut  antar  muka halamannya ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Proses Bayesian Classifier
4. Halaman Hasil Proses
Hasil  proses  dengan bayesian  classifier akan ditampilkan  pada  halaman  ini  seperti  ditunjukkan Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Hasil Proses
Halaman  hasil  proses  memberikan  kesimpulan berupa  keputusan  dari  kriteria  yang  dimasukkan sebelumnya.  Dari  data  karyawan  bernama  Daus  dengan nilai  input  yang  dimasukkan  sebagai data testing, dapat dilihat hasilnya bahwa Daus memiliki kinerja Bagus.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  bisa  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah  metode Bayesian  Classifier yang  digunakan sangat  membantu  manajer  operasional UPI  Convention Group untuk  melakukan  penilai  kinerja  karyawan  dan aplikasi data  mining yang  diimplementasikan  sangat mudah digunakan oleh manajer operasional.
Kriteria  yang  digunakan  yaitu  kepribadian,  taat aturan, kedisiplinan, tanggung jawab, ketelitian,
produktivitas  dan  kerapian  sangat  cocok  digunakan untuk  penilaian  kinerja  karyawan  di UPI  Convention Group.

## 6. SARAN
Penelitian  ini  masih  terdapat  kekurangan,  sehingga perlu penyempurnaan kedepannya. Maka saran yang bisa diberikan adalah perlu dilakukan penelitian lanjutan dari penelitian  ini  untuk  bisa  mencakup  semua  aspek  dari karyawan,  sehingga  akan  sangat  memudahkan  pimpinan dalam  mengatur  karyawan.  Hendaknya  perlu  dikaji  lagi metode  yang  lebih  tepat  dan  cocok  untuk  digunakan dalam  penilaian  kinerja  karyawan  agar  hasil  yang diperoleh lebih akurat.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Han,  J.  and  Kamber,  M.,  2011, Data  Mining    Concepts and Techniques Third Edition . Elsevier
Mandala,  E.P.W.,  2015. Web  Programming  Project  1  : epwm Forum . Yogyakarta : Penerbit Andi Mandala,  E.P.W.,  2015.,  Data  Mining  Menggunakan Bayesian  Classifier  Untuk  Menentukan  Kelayakan Kendaraan  Yang  Akan  Dijual  Pada  Showroom Motor Bekas. Prosiding Senatkom, 1, pp 42-49
Mulyati,  S  and  Setiani,  N.,  2018,  Identifying  Students’
Academic  Achievement  And  Personality  Types With Naive Bayes Classification. Sebatik, 22(2), pp 64-68
Palupi,  S.,  Lailiyah,  S  and  Sihotang,  V.,  2018.,  Sistem Pendukung Keputusan Pemerimaan Karyawan Pada
PT.  Suryaintan  Tri  Lestari  Dengan  Metode  Ahp Berbasis Web., Sebatik, 11(1) , pp 25-31
Pauziah,  U.,  2017.,  Analisis  Penentuan  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Algoritma  Naive Bayes  (Studi  Kasus  PT.  XYZ), Prosiding  Diskusi Panel Pendidikan, pp 94-102 Putri,  D.E.,  2015,  Metode  Non  Hierarchy  Algoritma  K- Means  Dalam Mengelompokkan Tingkat Kelarisan Barang  (Studi  Kasus  :  Koperasi  Keluarga  Besar Semen Padang). Prosiding Senatkom, 1, pp 36-41 Ramadhoni, S.,  Mandala, E.P.W and Afdhal, M., 2019,
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Menggunakan  Metode  Bayes, Seminar  Nasional Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS) , 1  (1), pp 873 – 876
Ridwan,  M.,  2017,  Analisis  Pengaruh  Kompensasi, Disiplin  Kerja  Dan  Komitmen  Terhadap  Kinerja Karyawan  Pada  UPI  Convention  Center  Padang, Ekobistek, 6(1), pp 178-185 Saefudin  and  Lestari,  S.,  2015,  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT. Mulya  Spindo  Mills  Menggunakan  Metode Algoritma C4.5. Jurnal Protekinfo, 2 , pp 40-43 Sari,  D.P.,  Rinawati,  D.I.,  Arvianto,  A.  and  Mujur,  M., 2014.,  Perancangan  Sistem  Penilaian  Kinerja Karyawan  Dan  Pemberian  Reward  Menggunakan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dan  Fuzzy Synthetic  Decision  Approach, J@TI  Undip,  IX(3)¸ pp 181-186
Windarto, A.P., 2017, Penilaian Prestasi Kerja Karyawan Ptpn  Iii  Pematangsiantar  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW), Jurnal  Riset  Sistem Informasi  Dan  Teknik  Informatika  (JURASIK), 2(1), pp 84-95 Witten, I.H., Eibe, F. and Hall, M.A., 2011, Data mining Practical  Machine  Learning Tools  and  Techniques 3rd Edition , Elsevier