Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1871
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 767-775
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF ENSEMBLE METHOD FOR EMPLOYEE TURNOVER PREDICTIONS IN FINANCIAL SERVICES COMPANY
Muhamad Fadel *1 , Kanasfi 2 , Zainal Arifin 3 , Gandung Triyono 4
1,2,3,4 Master of Computer Science, Information and Technology Faculty Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2211600081@student.budiluhur.ac.id , 2 2211601170@student.budiluhur.ac.id , 3 2111601148@student.budiluhur.ac.id , 4 gandung.triyono@budiluhur.ac.id
(Article received: February 18, 2024; Revision: March 7, 2024; published: May 28, 2024)

## Abstract
High employee turnover is a challenge for every company, considering that employees are a valuable asset for the company. A high employee turnover rate indicates the high frequency of employees leaving a company. This will harm the company in terms of time, costs, human resources, and reduce the company's reputation. Low employee turnover is an objective for every company in its efforts to achieve its vision and mission, the employee turnover rate is high at 78.97% at PT. HCI operating in the financial services sector can have a negative impact on the company's  reputation.  Therefore,  there  is  a  need  to  analyze  and  predict  employee  turnover  so  that  company management  can take preventive and persuasive actions so as to reduce employee turnover rates. Therefore, a tool is needed to predict whether an employee will leave the company. This paper aims to predict the possibility of employees out of the company using the ensemble method, which is a method that uses a combination of several algorithms  consisting  of  base  learners  and  individual  learners,  algorithms  with  the  ensemble  method  used  are stacking, random forest, and adaboost, then comparing the result to get the best accuracy. The test results prove that the Stacking algorithm technique is the best model with the highest score in terms of accuracy with a value of 86.84%, while the Random Forest and AdaBoost algorithm techniques have a value of 81.04% and 80.30%. With this  high  accuracy  value,  the  Stacking  model  is  proven  to  have  better  individual  performance  in  analyzing employee turnover predictions in human resource applications in companies.
Keywords : AdaBoost, Machine Learning, Random Forest, Stacking.

## PENERAPAN METODE ENSEMBLE UNTUK PREDIKSI TURNOVER KARYAWAN PADA PERUSAHAAN JASA KEUANGAN

## Abstrak
Turnover karyawan yang tinggi merupakan sebuah tantangan bagi setiap perusahaan, mengingat karyawan adalah asset  yang  berharga  bagi  perusahaan.  Tingkat  turnover  karyawan  yang  tinggi  memberikan  indikasi  tingginya frekuensi karyawan yang keluar dari sebuah perusahaan. Hal ini akan merugikan perusahaan dari sisi waktu, biaya, sumber daya manusia, dan menurunkan reputasi perusahaan. Turnover karyawan yang rendah merupakan objektif bagi  setiap  perusahaan  dalam  upaya  pencapaian  visi  misinya,  tingkat  turnover  karyawan  yang  tinggi  sebesar 78.97%  pada  PT.  HCI  yang  bergerak  pada  bidang  jasa  keuangan  dapat  berdampak  negative  pada  reputasi perusahaan. Oleh karena itu, perlunya untuk menganalisis dan memprediksi turnover karyawan agar manajemen perusahaan  dapat  melakukan  tindakan  preventif  dan  persuasif  sehingga  dapat  mengurangi  tingkat  turnover karyawan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah tools atau alat bantu untuk memprediksi apakah seorang karyawan akan  keluar  dari  perusahaan.  Paper  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kemungkinan  karyawan  keluar  dari Perusahaan  menggunakan  metode Ensemble, yang  merupakan  sebuah  metode  yang  menggunakan  kombinasi beberapa algoritma yang terdiri dari base learner dan individual learner , algoritma dengan metode Ensemble yang digunakan adalah Stacking , Random Forest , dan AdaBoost , kemudian dilakukan perbandingan untuk mendapatkan motede akurasi terbaik. Hasil pengujian membuktikan bahwa teknik algoritma Stacking merupakan model terbaik dengan  nilai  tertinggi  dalam  hal  akurasi  dengan  nilai  86,84%,  sementara teknik  algoritma Random  Forest dan AdaBoost memiliki nilai masing-masing 81,04% dan 80,30%.
Kata kunci : AdaBoost, Machine Learning, Random Forest, Stacking.

## 1. PENDAHULUAN
Turnover  karyawan  adalah  proses  keluar  dan masuknya karyawan dalam sebuah perusahaan secara sukarela atau tidak, keluar sukarela artinya karyawan meninggalkan perusahaan karena resign, keluar tidak sukarela artinya karyawan meninggalkan perusahaan karena pemecatan.
Tingkat turnover karyawan yang tinggi  sebesar 78.97%  pada  data  karyawan  PT.  HCI  sejak  tahun 2020  sampai  dengan  2023  berdampak  negatif terhadap perusahaan dalam hal bertambahnya waktu yang dibutuhkan untuk rekrutmen ulang, bertambahnya  biaya  rekrutmen,  hilangnya  sumber daya  manusia  kompeten,  dan  reputasi  perusahaan yang buruk. Tingkat turnover yang rendah berdampak positiv  terhadap  sebuah  perusahaan  dalam  hal efisiensi  waktu,  biaya,  loyalitas  karyawan,  dan reputasi perusahaan yang baik.
Mempertahankan  karyawan  saat  ini  menjadi objektif  dalam  setiap  perusahaan.  Salah  satu  tujuan utama dari departemen sumber daya manusia adalah mempertahankan karyawan dan menerapkan keahlian karyawannya  untuk  mencapai  visi  dan  misi  sebuah perusahaan.  Metode  yang  dapat  digunakan  adalah melakukan prediksi resiko turnover karyawan.
Turnover  karyawan  dapat  dibagi  menjadi  dua kategori,  yaitu  keluar  secara  sukarela,  dimana karyawan  memilih  untuk  meninggalkan  perusahaan atau pensiun, dan keluar secara tidak sukarela artinya perusahaan  melakukan  pemutusan  hubungan  kerja terhadap karyawannya, pensiun tidak perlu dilakukan prediksi  karena  sudah  diatur  dalam  undang-undang ketenagakerjaan.  Focus  dari  penelitian  ini  adalah turnover karyawan secara sukarela. Oleh karena  itu, turnover  karyawan  secara  tidak  sukarela  tidak termasuk ke dalam cakupan penelitian ini.
Metode ensemble adalah teknik yang digunakan untuk  meningkatkan  kinerja  dan  akurasi  model- model  pembelajaran  mesin  dengan  menggabungkan hasil  prediksi  dari  beberapa  model  atau  algoritma yang berbeda. Istilah ensemble merujuk pada konsep menggabungkan  banyak  elemen  menjadi  satu kesatuan. Konsep penggabungan berbagai pendekatan  pembelajaran  mesin  diharapkan  dapat mengatasi  kelemahan  individu  dari  masing-masing model  dan  menciptakan  prediksi  yang  lebih  akurat dan  stabil.  Cara  kerja  dari  metode  ensemble melibatkan  penggunaan  beberapa  model  yang beragam dalam satu tim. Hasil prediksi dari masing- masing model tersebut digabungkan untuk membuat keputusan akhir.
Penelitian terdahulu mengenai prediksi karyawan  yaitu  Eko  Hardiyanto  yang  berjudul kombinasi  metode  ensemble,  CFS,  dan  pohon keputusan untuk prediksi kinerja petugas studi kasus survey  podes  badan  pusat  statistic.  Dimana  teknik decision  tree  ini  mampu  untuk  memberikan keputusan dengan variasi data pada data nominal dan numerik. Limitasi dari penelitian ini adalah hasil yang
bias, yang disebabkan oleh kurangnya data [1]. Pada kasus implementasi data mining untuk pengelompokkan  dan  prediksi  karyawan  yang berpotensi  PHK  dengan  algoritma  k-means  cluster yang  dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Windania  Purba,  menghasilkan  bahwa  metode  k- mean  clustering  dapat  menghasilkan  dua  kelompok klaster  karyawan,  yaitu  karyawan  yang  memiliki potensi  PHK,  dan  karyawan  yang  tidak  memiliki potensi  PHK.  Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah kurangnya jumlah dataset [2]. Pada kasus komparasi tiga  metode  algoritma  klasifikasi  data  mining  pada prediksi  kenaikan  jabatan  yang  dibahas  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaka  Tirta  Samudra, menghasilkan algoritma Naïve Bayes  memiliki  nilai akurasi  terbaik  sebesar  76.6%,  sedangkan  algoritma KNN  dan  Neural  Network  memiliki  nilai  akurasi masing-masing  sebesar  68.6%  dan  72.6%.  Limitasi dari  penelitian  ini  adalah  hasil  yang  bias,  yang disebabkan oleh kurangnya jumlah dataset [3]. Pada kasus  perbandingan  metode  seleksi  fitur  untuk mengoptimasi  model  support  vector  machine  dalam memprediksi  turnover  pegawai  yang  dibahas  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  Syafiq Abiyyu,  menghasilkan  algoritma  SVM  tanpa dilakukan  seleksi  fitur  memiliki  nilai  sebesar  0.56 untuk semua metode pengukuran. Metode pengukuran  yang  digunakan  adalah  presisi,  recall, dan f1-score. Metode seleksi fitur yang menunjukkan hasil  evaluasi  yang  meningkat  dibandingkan  hasil evaluasi  tanpa  seleksi  fitur  adalah  wrapper  method dengan  nilai  performa  model  adalah  0,60.  Limitasi dari penelitian ini adalah kurangnya penggalian lebih jauh  terhadap  parameter  yang  dapat  mempengaruhi hasil nilai evaluasi [4]. Pada kasus prediksi employee attrition  menggunakan  algoritma  support  vector machine yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Abdurrohman Alfatih, menghasilkan bahwa jika dilihat dari nilai akurasi, f1- score,  dan  rata-rata  nilai  geometric  mean,  model SVM  lebih  akurat  dalam  melakukan  prediksi dibandingkan  dengan  model  KNN.  Limitasi  dari penelitian  ini  adalah  metode  yang  digunakan  hanya dua  jenis  [5].  Pada  kasus  system  prediksi  awal terhadap  atrisi  karyawan  menggunakan  algoritma C4.5  yang  dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh Tulus Harry Lamramot, menghasilkan algoritma C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat  memprediksi kebenaran karyawan  lama  yang terkena atrisi di PT. Indorama  Petrochemicals,  hasil  yang  diperoleh menggunakan  metode  Confussion  Matrix  sebesar 0,9466  apabila  dihitung  dengan  persen  hasiil  yang didapatkan adalah 94.6%. Limitasi dari penelitian ini adalah metode yang digunakan hanya satu jenis [6].
Penelitian  terdahulu  mengenai Random  Forest yaitu Shubham  Karande  yang berjudul prediction of employee  turnover  using  ensemble learning. Penelitian  tersebut  menghasilkan  bahwa  ensemble model  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar
83.87%,  dibandingkan  dengan  algoritma  Support Vector  Machine,  Logistic  Regression,  dan  Random Forest  yang  memiliki  nilai  akurasi  masing-masing sebesar 77.65%, 81.77%, dan 82.64%. Limitasi dari penelitian ini adalah hasil yang bias, yang disebabkan oleh data yang sensitif [7]. Pada kasus perbandingan algoritma KNN,  Decision  Tree, dan Random  Forest pada data imbalanced class untuk klasifikasi promosi karyawan  yang  dibahas  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Louis Madaerdo Sotarjua, menghasilkan  bahwa  model  KNN  adalah  model klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  terbaik  yaitu sebesar  86.57%,  lebih  baik  dibandingkan  dengan model klasifikasi Decision Tree, dan Random Forest dengan  tingkat  akurasi  masing-masing  sebesar 85.29%  dan  86.37%.  Limitasi  dari  penelitian  ini adalah  kurangnya  jumlah  data  [8].  Pada  kasus ensemble  method-based  architecture  using  random forest importance to predict employee turnover yang dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Md. Anwar  Hossen,  menghasilkan  bahwa  algoritma Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi sebesar  98.64%,  lebih  baik  dibandingkan  algoritma Decision  Tree,  SVM,  Gradient  Boosting,  dan  KNN dengan nilai akurasi masing-masing sebesar 97.93%, 95.27%,  79.33%,  dan  95.93%.  Limitasi  dari penelitian ini adalah kurangnya data [9]. Pada kasus prediksi pengunduran diri karyawan perusahaan “Y” menggunakan  random  forest  yang  dibahas  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Daniel  Dwi  Eryanto Manurung,  menghasilkan  bahwa  confusion  matrix algoritma  Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi sebesar  0.8775,  sehingga  algoritma  Random  Forest memiliki nilai akurasi sebesar 87%, dan error sebesar 13%. Limitasi dari penelitian ini adalah metode yang digunakan  hanya  satu  jenis  [10].  Pada  kasus  early prediction  of  employee  turnover  using  machine learning  algorithms  yang  dibahas  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Markus  Atef,  menghasilkan bahwa algoritma KNN memiliki nilai akurasi terbaik yaitu  sebesar  84%,  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma Random Forest yang memiliki nilai akurasi sebesar  80%.  Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah metode yang digunakan hanya dua jenis [11].
Penelitian  terdahulu  mengenai Stacking yaitu Atik  Surmasani  yang  berjudul  algoritma  stacking untuk  klasifikasi  penyakit  jantung  pada  dataset imbalance  class.  Penelitian  tersebut  menghasilkan bahwa  algoritma  Stacking  mampu  menghasilkan kinerja  dari  sisi  akurasi  TPR,  TNR,  G-Mean,  dan AUC  yang  lebih  baik  dibandingkan  single  classifier lainnya,  algoritma  Stacking  menghasilkan  nilai akurasi terbaik sebesar 81%, lebih baik dibandingkan dengan  algoritma  KNN,  C4.5,  SVM,  dan  Neural Network dengan nilai akurasi masing-masing sebesar 62%, 78%, 79%, dan 80%. Limitasi dari penelitian ini adalah  kurangnya  jumlah  data  [12].  Pada  kasus penerapan metode stacking dalam mengklasifikasikan penderita penyakit diabetes yang dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Binti
Mamluatul  Karomah,  menghasilkan  bahwa  metode Stacking menggunakan C4.5 dan SVM sebagai base model dengan logistic regression sebagai meta model dalam  klasifikasi  penderita  penyakit  diabetes, menunjukan  bahwa  algoritma  Stacking  mampu meningkatkan performa base/single classifier dari sisi accuracy,  recall,  dan  precision.  Algoritma  Stacking menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik  sebesar  97.11%, lebih  baik  dibandingkan  algoritma  C4.5  dan  SVM dengan nilai akurasi masing-masing sebesar 95.19% dan  96.53%.  Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah kurangnya  jumlah  data  [13].  Pada  kasus  penerapan metode stacking dan random forest untuk meningkatkan kinerja klasifikasi pada proses deteksi web  phishing  yang  dibahas  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Anggit Ferdita Nugraha, menghasilkan  bahwa  nilai  akurasi  yang  dihasilkan dari  penggunaan  Random  Forest  sebesar  96.4% merupakan nilai kinerja terbaik pada dataset dengan imbalanced  ratio  sebesar  1.25%,  sedangkan  nilai akurasi  sebesar  88.8%  yang  dihasilkan  dari  dataset dengan imbalanced ratio sebesar 6.82%. Limitasi dari penelitian  adalah  kurangnya  jumlah  data  [14].  Pada kasus penerapan ensemble stacking untuk peramalan laba bersih bank syariah Indonesia yang dibahas pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurfia  Oktaviani Syamsiah,  menghasilkan  bahwa  peramalan  yang menggunakan  ensemble  stacking  terbukti  lebih unggul  dari  hasil  metode  lainnya.  Limitasi  dari penelitian  ini  adalah  kurangnya  jumlah  data  [15]. Pada  kasus  prediksi  retweet  berdasarkan  user-based dan  content-based  menggunakan  metode  ensemble stacking yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Rizqi  Akbar, menghasilkan  bahwa algoritma  Stacking  menghasilkan  nilai  akurasi terbaik  sebesar  85.35%,  lebih  baik  dibandingkan dengan  algoritma-algoritma  lainnya  yaitu  Random Forest,  Gradient  Boosting,  dan  SVM  dengan  nilai akurasi masing-masing sebesar 85.34%, 80.95%, dan 73.58%. Limitasi dari penelitian ini adalah kurangnya jumlah data [16].
Penelitian  terdahulu  mengenai Boosting yaitu Vasthu  Imaniar  Ivanoti  yang  berjudul  decision support  system  for  predicting  employee  leave  using the  light  gradient  boosting  machine  and  k-means algorithm.  Prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model  ini sangat  cocok  dengan  data  asli  dalam  dua  pengujian terpisah.  Oleh  karena  itu,  model  regresi  LightGBM yang memanfaatkan variabel independen seperti jenis kelamin, usia, eselon 1, dan tahun cuti, dapat secara efektif memprediksi jumlah karyawan yang mengambil cuti tahunan bersamaan dengan hari libur. Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah  metode  yang digunakan  hanya  dua  jenis  [17].  Pada  kasus automated  prediction  of  employee  attrition  using ensemble model based on machine learning algorithm yang  dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fahad Kamal Alsheref, menghasilkan bahwa temuan mengungkapkan  bahwa  hingga  saat  ini  tidak  ada model yang dapat dianggap ideal dan sempurna untuk
setiap  kasus  dalam  konteks  bisnis.  Namun,  model pilihan kami cukup optimal sesuai dengan kebutuhan kami  dan  cukup  memenuhi  tujuan  yang  diinginkan. Limitasi dari penelitian ini adalah kurangnya jumlah data [18]. Pada kasus perbandingan akurasi algoritma adaboost  dan  algoritma  lightgbm  untuk  klasifikasi penyakit diabetes yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh Rangga Ahsana, menghasilkan bahwa Metode  boosting  yang  memiliki  tingkat  akurasi paling tinggi pada algoritma AdaBoost adalah metode boosting  SAMME  dengan  nilai  akurasi  sebesar 91.14%  dibandingkan  dengan  algoritma  AdaBoost yang  menggunakan  metode  boosting  SAMME.R yaitu hanya sebesar 89.58%. Limitasi dari penelitian ini  adalah  metode  yang  digunakan  hanya  dua  jenis [19].  Pada  kasus  light  gradient  boosting  machine untuk  deteksi  penyakit  stroke  yang  dibahas  pada penelitian yang dilakukan oleh Felix Indra Kurniadi, menghasilkan  bahwa  akurasi  diberikan  dari  ketiga metode yaitu LightGDM, SVM, dan Random Forest memiliki  nilai  yang  sama  di  kedua  scenario  akan tetapi  hasil  precision  dan  recall  pada  scenario memberikan  hasil  yang  berbeda  pada  metode Random Forest. Nilai precision dan recall sangat jauh berbeda  dengan  nilai  akurasi  ini  mengindikasikan bahwa adanya imbalanced data yang tidak ditangani akan  membuat  bias.  Limitasi  dari  penelitian  ini adalah  hasil  yang  bias,  yang  disebabkan  oleh imbalanced  data  [20].  Pada  kasus  penerapan  teknik random  oversampling  untuk  mengatasi  imbalance class dalam klasifikasi website phishing menggunakan algoritma lightgbm yang dibahas pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sri  Diantika, menghasilkan  bahwa  model  yang  diusulkan  lebih baik  dari  bebarapa  model  lain  yang  juga  telah  diuji dengan nilai akurasi sebesar 96,9%, recal 96,9%, F1- score 96,9% dan ROC 99,7%. Algoritma LightGBM dan  Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  terbaik yaitu  masing-masing  sebesar  96.90%,  lebih  baik dibandingkan algoritma Gradient Boosting Classifier, Decision Tree, dan Naïve Bayes dengan nilai akurasi masing-masing  sebesar  92.80%,  91.50%,  dan  88%. Limitasi dari penelitian ini adalah kurangnya jumlah data [21].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan perbandingan dan memprediksi kemungkinan keluarnya  karyawan  menggunakan  teknik Machine Learning  Random  Forest,  Stacking, dan AdaBoost . Adapun  yang  membedakan  dari  penelitian  ini dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya  adalah  dari  sisi  dataset  yang  digunakan yaitu  data  karyawan  sebuah  perusahaan  jasa keuangan,  dan  teknik  yang  digunakan  yaitu membandingkan  nilai  akurasi  penerapan  algoritma Random Forest, Stacking, dan AdaBoost .

## 2. METODE PENELITIAN
Alur  diagram  dan  rancangan  diawali  dengan langkah-langkah  secara  urut  sebagai  berikut: identifikasi  masalah  penelitian,  studi  literatur,
pemodelan,  analisa  hasil,  kesimpulan,  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Pemodelan Prediksi Terminasi Karyawan
Pemodelan prediksi yang diajukan menggunakan  gabungan  teknik Machine  Learning Random Forest, Stacking, dan AdaBoost . Sebelumnya, dataset melalui tahap preprocessing dan pembagian  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan rasio 80:20, seperti yang ditampilkan pada Gambar 1.
Pada  penelitian  ini  data  yang  dipilih  untuk digunakan  sebagai  atribut  yang  terkait  langsung dengan aktivitas kepegawaian (sesuai yang ada pada dataset)  yaitu  usia,  gaji,  jenis  kelamin,  status pernikahan, dan class sebagai label prediksi terminasi karyawan. Sebelum dimasukkan ke dalam pemodelan,  dataset  harus  melalui  tahap  persiapan. Diawali  dengan  pembersihan  data  dengan  cara menghilangkan  data  redundan  dan  missing  value, mengkonversi  dataset  ke  dalam  format  csv,  sampai dengan membagi dataset menjadi data latih dan data uji.
Masing-masing  algoritma  dalam  pemodelan prediksi  ini  memproses  dataset  yang  sama  dan menghasilkan  nilai  prediksi  yang  berbeda-beda berupa klasifikasi terminasi. Hasil pemodelan berupa tiga level klasifikasi prediksi turnover karyawan.
Kinerja algoritma klasifikasi diukur menggunakan acuan confusion matrix, yang menampilkan hasil prediksi dan kondisi actual berupa akurasi, presisi, dan recall. Akurasi merupakan rasio prediksi benar positif dan negative, presisi merupakan rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif, sedangkan recall  merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif.
Tabel 1. Confusion Matrix Klasifikasi Benar Diklasifikasikan Sebagai + - + TP FN - FN TP
True Possitive (TP) meruapakan jumlah record positif  dalam  dataset  yang  diklasifikasikan  positif. True Negative (TN) merupakan jumlat record negatif dalam  dataset  yang  diklasifikasikan  negatif.  False Possitive  (FP)  merupakan  jumlah  record  negatif dalam  dataset  yang  diklasifikasikan  positif.  False Negative  (TN)  merupakan  jumlah  record  positif dalam  dataset  yang  diklasifikasikan  negatif.  Berikut ini merupakan persamaan model confusion matrix:
1. Precision digunakan untuk  mengukur seberapa besar  proporsi  dari  kelas  data  positif  yang berhasil diprediksi dengan benar dari keseluruhan hasil prediksi kelas positif. Adapun rumus untuk menghitung precision adalah:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (1)
2. Recall digunakan untuk menunjukkan presentase  kelas  data  positif  yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  dari  keseluruhan  data kelas positif. Adapun rumus untuk menghitung recall adalah:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (2) 3. F1-Measure merupakan gabungan dari precision  dan  recall  yang  digunakan  untuk mengukur kemampuan algoritma dalam mengklasifikasikan  kelas  minoritas.  Adapun rumus untuk menghitung f-measure adalah:
𝐹1 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (3)
4. Akurasi adalah jumlah perbandingan data yang benar dengan jumlah keseluruhan data. Adapun rumus untuk menghitung akurasi adalah:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  untuk  melaksanakan  proses data  mining  dimulai  dari  penarikan  data  karyawan PT.  HCI  dari  system  kepegawaian,  diputuskan menggunakan  data  karyawan  perusahaan  per  bulan Oktober  2023  yang  terdiri  dari  7,264  data  (record) dan 21 atribut (variable).
Tabel 2. Dataset Pribadi Karyawan Nomor Karyawan Jenis Kelamin Status Pernikahan Usia 10000089 Laki-laki Single 33 10000090 Wanita Single 26 10000091 Laki-laki Married 44 10000092 Wanita Single 29 10000093 Laki-laki Married 39 10000094 Laki-laki Married 31 10000095 Laki-laki Married 27 10000096 Wanita Single 25 10000097 Laki-laki Married 44 10000098 Laki-laki Married 47
Pada table 2 dapat dilihat contoh dataset pribadi karyawan  yang  berisi  informasi  nomor  karyawan, jenis kelamin, status pernikahan, dan usia
Tabel 3. Variable Data Penelitian Nomor Atribut Tipe 1 Pernr Integer 2 Full Name Polynomial 3 Join Date Polynomial 4 Termination Date Polynomial 5 Termination Reason Polynomial 6 Last Position Polynomial 7 Grade Polynomial 8 Warning Letter 1 Polynomial 9 Warning Letter 1 Description Polynomial 10 Warning Letter 1 Detail Polynomial 11 Warning Letter 2 Polynomial 12 Warning Letter 2 Description Polynomial 13 Warning Letter 2 Detail Polynomial 14 Warning Letter 3 Polynomial 15 Warning Letter 3 Description Polynomial 16 Warning Letter 3 Detail Polynomial 17 Gaji Real 18 Jenis Kelamin Polynomial 19 Status Pernikahan Polynomial 20 Usia Integer 21 Terminated Polynomial
Pada  table  3  dapat  dilihat  daftar  atribut  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yang  berisi  informasi nomor  karyawan,  nama,  tanggal  bergabung,  tanggal terminasi,  alasan  terminasi,  posisi  terakhir,  grade, surat peringatan satu, deskripsi surat peringatan satu, detil  surat  peringatan  satu,  surat  peringatan  dua, deskripsi surat peringatan dua, detil surat peringatan dua, surat peringatan tiga, deskripsi surat peringatan tiga,  detil  surat  peringatan  tiga,  gaji,  jenis  kelamin, status  pernikahan,  usia,  dan  status  terminasi Selanjutnya  dilakukan  transformasi  data  menjadi sebuah  format  yang  bisa diterima oleh  Rapid Miner untuk kebutuhan analisa.
Tabel 4. Dataset Pegawai Setelah dilakukan Transformasi Nomor Karyawan Tanggal Bergabung Tanggal Terminasi Alasan Terminasi Surat Peringatan Gaji 10000089 10/09/2017 11/08/2021 Org. Optimization 3,296,131 10000090 05/01/2018 11/16/2020 Family.reason 2,041,382 10000091 05/02/2017 02/01/2021 Org. Optimization SP1 3,510,000 10000092 06/01/2018 1,945,824 10000093 06/19/2019 SP1 5,460,000 10000094 04/01/2018 2,358,081 10000095 02/01/2019 09/07/2021 Family.reason SP2 2,007,966 10000096 06/01/2019 2,202,934 10000097 11/27/2017 02/01/2021 Org. Optimization SP3 3,900,000 10000098 06/08/2015 10,918,301
Gambar 2. Desain Rapid Miner
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  dataset karyawan  sudah  digabung  menjadi  sebuah  dataset gabungan  yang  berisi  semua  informasi  yang dibutuhkan  untuk  dianalisa  menggunakan  Rapid Miner,  proses  penggabungan  menggunakan  fungsi vlookup pada  Microsoft  Excel,  dimana  nomor karyawan  dijadikan  sebagai unique  identifier antar sheet.
Pada tahap  pemodelan,  dilakukan  perancangan dan  pengunggahan  dataset  karyawan  perusahaan  ke dalam  tools  Rapid  Miner,  rancangan  dimulai  dari pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan  masing- masing  komposisi  80-20,  selanjutnya  diaplikasikan algoritma Random Forest, Stacking , dan AdaBoost .
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  rancangan Rapid  Miner  dimulai  dari  proses retrieve dataset
employee all , lalu data dibagi menjadi data latih dan data  uji dengan  komposisi  80-20,  selanjutnya ditentukan set role , yaitu target yang ingin diprediksi “terminated”,  kemudian  ditentukan  attribute  yang mempengaruhi  yaitu  usia,  gaji,  jenis  kelamin,  dan status  pernikahan,  lalu  data  akan  dihubungkan  ke setiap algoritma Machine Learning yang digunakan, yaitu  algoritma Random  Forest,  Stacking, dan AdaBoost . Pada  tahap evaluasi,  dilakukan  pembahasan tentang  hasil  dan  temuan  percobaan,  kemudian dilakukan pengukuran kinerja menggunakan operator performance classification .
Gambar 3. Hasil Akurasi Algoritma Random Forest
Pada  gambar  3  dihasilkan scoring  class  recall pada nilai “Yes” sebanyak 99,74%, class recall untuk nilai  “No”  sebesar  11,62%. Class  precision untuk
nilai  “Yes”  sebesar  80,74%, class  precision untuk nilai  “No”  sebesar  92,27%.  Dan  diperoleh  nilai akurasi secara keseluruhan sebesar 81,04%.
Gambar 4. Hasil Akurasi Algoritma Stacking Usia
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  ternyata  latar belakang usia karyawan yang diprediksi mendapatkan terminasi  mayoritas berusia antara 30-
34 tahun, sementara itu latar belakang usia karyawan yang  diprediksi  paling  tinggi  tidak  mendapatkan terminasi adalah berusia 32-34 tahun.
Gambar 5. Hasil Akurasi Algoritma AdaBoost
Pada gambar 5 dapat dilihat ternyata karyawan yang  diprediksi  mendapatkan  terminasi  adalah karyawan  dengan  gaji  <=  4,523,553,  dan  usia  >  21 tahun.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Akurasi Algoritma Algoritma Akurasi Random Forest 81.04% Stacking 86.84% AdaBoost 80.30%
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  nilai akurasi  dari  masing-masing  algoritma.  Algoritma Stacking  menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik  sebesar 86.84%,  sedangkan  algoritma  Random  Forest  dan Adaboost menghasilkan nilai akurasi masing-masing sebesar 81.04% dan 80.30%.
Turnover  karyawan  merupakan  hal  penting dalam  sebuah  perusahaan,  tingkat  turnover  yang rendah akan membantu perusahaan dalam menggapai objektif  dan  target  yang  telah  ditetapkan  oleh manajemen. Namun, tidak bisa dipungkiri bahwa ada karyawan yang mengundurkan diri untuk meninggalkan  perusahaan,  oleh  karena  itu  menjadi hal  yang  sangat  esensial  bagi  perusahaan  untuk melakukan  tindakan  preventif  dan  persuasif  untuk menjaga  karyawan  yang  ada,  sehingga  tingkat turnover  karyawan  dapat  ditekan,  dan  operasional perusahaan dapat berjalan dengan baik.
Penelitian sebelumnya yang membahas beberapa  metode  seperti Decision  Tree , Random Forest,  dan  AdaBoost. Namun,  terdapat  limitasi penelitian  pada  area  dataset  yang  digunakan,  secara spesifik terkait dengan kurangnya jumlah dataset, dan penggunaan dataset yang bersifat public.
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  private  yang diperoleh  dari  sistem  HR  perusahaan  PT.  HCI  yang bergerak di bidang  jasa keuangan. Teknik algoritma yang digunakan melibatkan prediksi Random Forest , Stacking ,  dan AdaBoost ,  untuk  memperkirakan kemungkinan  turnover  karyawan,  dan  teknik Majority  Voting digunakan  untuk  membandingkan
nilai akurasi masing-masing algoritma, dan mendapatkan  nilai  akurasi  total.  Dataset  awal  7,264 baris  data  dan  22  kolom  kemudian  dibersihkan  dan dianalisis menggunakan Rapid Miner.
Hasil  pemodelan  yang  berasal  dari  analisis dievaluasi  secara  menyeluruh,  yang  menghasilkan perumusan  hasil  yang  konklusif.  Dari  hasil  analisis dengan  menggunakan  teknik Random  Forest, Stacking,  AdaBoost ,  dan Majority  Voting ,  diperoleh prediksi  untuk  turnover  karyawan  berdasarkan  usia, gaji, jenis kelamin, dan status pernikahan.
Hasil  prediksi  teknik Stacking memiliki  nilai akurasi  tertinggi  86.84%,  lebih  baik  dibandingan dengan  nilai  akurasi Random  Forest dan AdaBoost dengan  nilai  masing-masing  sebesar  81.04%  dan 80.30%.

## 4. DISKUSI
Mempertahankan  karyawan  yang  ada  saat  ini menjadi objektif dalam setiap perusahaan. Salah satu tujuan utama dari departemen sumber daya  manusia adalah  mempertahankan  karyawan  dan  menerapkan keahlian karyawannya untuk mencapai visi dan misi sebuah perusahaan.
Penelitian sebelumnya yang membahas turnover  karyawan  seperti  yang  sudah  dijelaskan  di bagian  pendahuluan,  telah  mengeksplorasi  beberapa metode  seperti Random  Forest,  Stacking,  Boosting, SVM, C4.5. Namun, terdapat limitasi penelitian pada jumlah  metode  yang  digunakan,  secara  spesifik terkait dengan prediksi employee attrition menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) ,  dengan  hanya  menggunakan  satu  metode yaitu Support Vector Machine (SVM) . Penelitian  ini  mengadopsi  metode Ensemble yang  terdiri  dari  beberapa  algoritma  yaitu Random Forest,  Stacking  (Decision  Tree,  KNN,  Gradient Boosted Trees sebagai base learner , dan Naïve Bayes sebagai model  learner ),  dan AdaBoost (Decision Tree). Dataset  awal  9080  baris  data  dan  22  kolom
kemudian  dibersihkan  dan  dianalisis  menggunakan Rapid Miner.
Hasil  pemodelan  yang  berasal  dari  analisis dievaluasi  secara  menyeluruh,  yang  menghasilkan perumusan  hasil  yang  konklusif.  Dari  hasil  analisis dengan  menggunakan  teknik Random  Forest, Stacking  (Decision  Tree,  KNN,  Gradient  Boosted Trees sebagai base learner, dan Naïve Bayes sebagai model  learner),  dan  AdaBoost  (Decision  Tree) , diperoleh prediksi untuk turnover karyawan berdasarkan  usia,  gaji,  jenis  kelamin,  dan  status pernikahan.
Hasil  prediksi  teknik Stacking memiliki  nilai akurasi  tertinggi  86.84%,  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  teknik Random  Forest dan AdaBoost yang memiliki  nilai  akurasi  masing-masing  sebesar 81.04% dan 80.30%..

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  metode Ensemble menggunakan beberapa teknik algoritma pada data karyawan pada perusahaan yang bergerak pada bidang jasa keuangan dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  berbeda- beda yaitu teknik Machine Learning Random Forest sebanyak  81,04%, Stacking sebanyak  86,84%,  dan AdaBoost sebanyak 80,30%.
Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa:
 Algoritma Stacking adalah  metode Ensemble terbaik  karena  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi sebanyak 86,84% dibandingkan dengan  algoritma Ensemble lainnya  yaitu Random Forest dan AdaBoost
 Peluang  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dengan penambahan  attribute  lain  misalnya  pangkat, golongan,  dan  masa  kerja  karyawan,  sehingga data yang dihasilkan bisa lebih optimal. Dengan penambahan  attribute  tersebut,  diharapkan perusahaan  dapat  mendapatkan  analisis  yang lebih  tajam,  terkait  dengan  tindakan  preventif dan  persuasif  untuk  menjaga  karyawan  yang ada,  sehingga  resiko  turnover  karyawan  yang tinggi  dapat  dihindari,  dan  perusahaan  dapat berjalan dengan optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Hardiyanto, “Kombinasi Metode Ensemble, Cfs Dan Pohon Keputusan Untuk
Prediksi Kinerja Petugas Studi Kasus: Survey
Podes Badan Pusat Statistik,” Joutica , vol. 5, no. 1, p. 337, 2020, doi:
10.30736/jti.v5i1.390.
[2] W. Purba, W. Siawin, and . H., “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokkan  Dan  Prediksi  Karyawan Yang  Berpotensi  Phk  Dengan  Algoritma  K-
Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu
Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  2,
no. 2, pp. 85–90, 2019, doi:
10.34012/jusikom.v2i2.429.
[3] J.  T.  Samudra,  B.  H.  Hayadi,  and  P.  S. Ramadhan, “Komparasi 3 Metode Algoritma
Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Prediksi
Kenaikan  Jabatan,” J-SISKO  TECH  (Jurnal Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD) , vol.  5,  no.  2,  p.  127,  2022,  doi: 10.53513/jsk.v5i2.5642.
[4] A. S. Abiyyu, “Perbandingan Metode Seleksi Fitur  untuk  Mengoptimasi  Model  Support Vector Machine dalam Memprediksi Turnover Pegawai,”  vol. 10, no. 2, p. 1921, 2023. [5]
M.  A.  Al  Fatih  and  K.  M.  Lhaksmana, “Prediksi  Employee  Attrition  menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),”
J. Prediksi Empl. Attrition , vol. 10, no. 2, p.
1930, 2023. [6] T.  H.  L.  Tulus,  A.  Id  Hadiana,  and  I.
Santikarama, “Sistem Prediksi Awal
Terhadap  Atrisi  Karyawan  Menggunakan Algoritma  C4.5,” Informatics  Digit.  Expert , vol.  4,  no.  1,  pp.  18–24,  2022,  doi: 10.36423/index.v4i1.882.
[7] L.  S.  Shubham  Karande,  “Prediction  of Employee Turnover Using Ensemble
Learning,”  vol.  904,  no.  July,  pp.  339–351, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-5934-7.
[8] D.  B.  S.  Louis  Madaerdo  Sotarjua, “Perbandingan  Algoritma  Knn,  Decision Tree,*Dan Random*Forest Pada Data
Imbalanced Class Untuk Klasifikasi Promosi
Karyawan,” J.  INSTEK  (Informatika  Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 192–200, 2022, doi: 10.24252/instek.v7i2.31385.
[9] M. A. Hossen, E. Hossain, A. K. Z. Ishwar, and  F.  Siddika,  “Ensemble  method  based architecture using random  forest importance to  predict  employee’s  turn  over,” J.  Phys.
Conf.  Ser. ,  vol.  1755,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1755/1/012039.
[10] D. Manurung, F. Sandi, F. Akinardipura, H. AShfahan,  and  D.  Prasvirta,  “Prediksi Pengunduran Diri Karyawan Perusahaan ‘Y’
Menggunakan,” Semin.  Nas.  Mhs.  Imu
Komput. dan Apl. , vol. 2, no. 2, pp. 202–213, 2021.
[11] M. Atef, D. S. Elzanfaly, and S. Ouf, “Early Prediction  of  Employee  Turnover  Using Machine Learning Algorithms,” Int. J. Electr. Comput. Eng. Syst. , vol. 13, no. 2, pp. 135– 144, 2022, doi: 10.32985/IJECES.13.2.6.
[12] A. Nurmasani and Y. Pristyanto, “Algoritme
Stacking Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Pada Dataset Imbalanced Class,” Pseudocode ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–26,  2021,
doi: 10.33369/pseudocode.8.1.21-26.
[13] B.  M.  Karomah,  “Penerapan  Metode
Stacking Dalam Mengklasifikasikan Penderita  Penyakit  Diabetes,” Jupikom ,  vol.
1, no. 3, 2022.
[14] A.  Ferdita  Nugraha,  R.  F.  A.  Aziza,  and  Y. Pristyanto, “Penerapan metode Stacking dan Random Forest untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi  pada  Proses  Deteksi  Web Phishing,” J. Infomedia , vol. 7, no. 1, p. 39, 2022, doi: 10.30811/jim.v7i1.2959.
[15] N.  O.  Syamsiah  and  I.  Purwandani, “Penerapan  Ensemble  Stacking  untuk Peramalan  Laba  Bersih  Bank  Syariah Indonesia  (BSI),” Build. Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  295–301, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1017.
[16] M.  R.  Akbar et  al. ,  “Prediksi  Retweet Berdasarkan User-Based dan Content - Based
Menggunakan  Metode  Ensemble  Stacking,” vol. 10, no. 2, pp. 1950–1962, 2023.
[17] V.  I.  Ivanoti,  Megananda  Hervita  P., Gandung  Triyono,  and  Dyah  Puji  Utami, “Decision  Support  System  for  Predicting Employee  Leave  Using  the  Light  Gradient
Boosting Machine (Lightgbm) and K-Means Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 3, pp.
657–667,
2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.3.1084.
[18] F.  K.  Alsheref,  I.  E.  Fattoh,  and  W.  Mead,
“Automated Prediction of Employee
Attrition  Using  Ensemble  Model  Based  on Machine  Learning  Algorithms,” Comput. Intell.  Neurosci. ,  vol.  2022,  2022,  doi:
10.1155/2022/7728668.
[19] R.  Ahsana,  R.  Rohmat  Saedudin,  and  V.  P. Widartha, “Perbandingan Akurasi Algoritma Adaboost  Dan  Algoritma  Lightgbm  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9738–9748, 2021.
[20] F.  I.  Kurniadi  and  P.  D.  Larasati,  “Light Gradient  Boosting  Machine  untuk  Deteksi Penyakit  Stroke,” J.  SISKOM-KB  (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 6, no.
1,  pp.  67–72,  2022,  doi:  10.47970/siskom- kb.v6i1.328.
[21] S.  Diantika,  “Penerapan  Teknik  Random Oversampling  Untuk  Mengatasi  Imbalance Class  Dalam  Klasifikasi  Website  Phishing Menggunakan  Algoritma  Lightgbm,” JATI
(Jurnal  Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp.
19–25, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6006.