## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 187~193 e-ISSN: 2548-6861

## Pembagian Task Karyawan Berdasarkan Riwayat Kerja dengan Metode Naive Bayes
Mustafidatun Nashihah 1 *, Siti Aminah 2 *, Rakhmad Maulidi 3 * * Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Malang 161116036@mhs.stiki.ac.id 1 , sitiaminah@stiki.ac.id 2 , maulidi@stiki.ac.id 3 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2022-09-20 Revised 2022-11-28 Accepted 2022-11-30 Accuracy and suitability in the division of employee tasks have an important role in the  division  of  employee  tasks,  in  order  to  obtain  a  list  of  criteria  that  are  in accordance  with  the  abilities  of  employees  in  one  division.  PT.  Assist  Software Indonesia Pratama is currently still in manual division of tasks, namely by sorting out tasks based on features, applications, divisions, and employees who usually do the work. So that it takes a long time in the process of dividing employee tasks, one of the  factors  is  HRD  must  sort  out  tasks  based  on  features,  applications  in  order  to determine  the  division  and  employees  who  work  on  the  task.  The  purpose  of  the research  is  to  facilitate  the  division  of  tasks  to  employees  in  order  to  get  a  list  of criteria that are in accordance with the abilities of employees in one division using the  Naive  Bayes  method.  So  we  need  a  system  that  can  help  HRD  in  distributing employee tasks in accordance with the division and employee capabilities. In this task distribution  system  using  the  Multinomial  Naïve  Bayes  Classifier  method  as  a determinant of employee task distribution. The division of employee tasks is based on the tasks that have been done by the previous employee, so that the system can perform the appropriate task division. The system can see the similarities between tasks using the Multinomial Naïve Bayes method as a consideration for determining the divisions and employees who work with the percentage accuracy of 92.5% and 82.5%.
Keyword: Algoritma Naïve Bayes
Classifier,
Information Extraction,
Model Multinomial Naïve Bayes Classifier, Pembagian Tugas Karyawan.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Potensi  sumber  daya  manusia  merupakan  fondasi  dalam suatu  perusahaan  dan  salah  satu  peran  penting  dalam mencapai  tujuan  perusahaan.  Tidak  hanya  keunggulan teknologi  dan  dana  perusahaan  saja,  faktor  manusia  juga termasuk  faktor  yang  paling  penting  sebagai  kunci  sukses suatu perusahaan [1]. Sehingga dalam suatu perusahaan perlu adanya pengelolaan sumber daya manusia PT.  Assist  Software  Indonesia  Pratama  merupakan perusahaan  software  house  yang  berada  di  Malang.  Dalam pembagian task nya, PT. Assist Software Indonesia Pratama masih  manual dengan cara  memilah  milah task berdasarkan fitur,  aplikasi,  divisi,  dan  karyawan  yang  biasanya mengerjakan pekerjaan tersebut. Adanya task , customer , dan aplikasi  yang  banyak  sehingga  memerlukan  waktu  yang
sangat  lama  dalam  memilah  milah task berdasarkan  fitur, aplikasi, divisi dan juga karyawannya.
Selain itu customer tidak diizinkan untuk memilih sendiri divisi maupun  karyawan  yang  mengerjakan. Task yang dikirim  oleh customer berupa  deskripsi  yang  berisi permasalah pada aplikasi, penambahan fitur baru, error atau bug,  dan  pembuatan  aplikasi  baru.  Sehingga  akibat  dari pembagian task yang manual sering terjadinya tumpang tindih pekerjaan, pembagian task yang tidak merata, pembagian task pada  karyawan  sering  salah,  dan  saling  lempar  tanggung jawab antar karyawan.
Untuk  mempermudah  dalam  pembagian task pada karyawan  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat melakukan pembagian task pada karyawan agar mendapatkan kriteria list yang sesuai dengan kemampuan karyawan dalam satu divisi .  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk
188
mengklasifikasikan  task  berdasarkan  text  salah  satunya adalah Naive Bayes.
Naive Bayes merupakan algoritma yang sering digunakan untuk  pengkategorian  teks  dengan  menggabungkan probabilitas kata-kata dan kategori dari sebuah dokumen yang memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di  masa  sebelumnya. Naive  bayes memberikan  prediksi mengenai  kemungkinan  yang  bisa  terjadi  dikemudian  hari berdasarkan dari data yang sudah ada sebelumnya.
Naive  Bayes memiliki performance  prediction yang  baik dan merupakan salah satu metode komputasi yang efisien [2]. Naive  bayes memiliki  beberapa  metode  yang  memiliki pendekatan  masing-masing.  Salah  satu  pendekatan  yang dipakai penulis adalah
Multinomial
Naive Bayes . Multinomial Naive Bayes merupakan salah satu model dari Naive  Bayes yang  sering  digunakan  dalam  klasifikasi teks [3].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4],  dengan  judul Online  News  Classification  Using  Multinomial  Naive Bayes.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  1011  data dengan total isu yang dikelompokan sebanyak 15 kelas. Data tersebut  diperoleh  dari  Lembaga  Pengolahan  dan  Penyedia Informasi  (PPI),  Dirjen  Informasi  dan  Komunikasi  Publik (IKP)  pada  bulan  Februari  2016  sampai  dengan  Mei  2016. Adapun  hasil  yang  didapat  dari  penelitian  tersebut  yaitu persentase  akurasi  mengunakan  TF-IDF  menghasilkan akurasi  sebesar  94.29%.  Sedangkan  persentase  akurasi mengunakan DF-Thresholding menghasilkan akurasi sebesar 86.62%.  Dengan metode multinomial naive bayes pada kasus klasifikasi  artikel  mendapatkan  akurasi  tinggi  dengan f- measure 95,20% dan standar deviasi 1,58% [5].
Ekstraksi  informasi  digunakan  untuk  mendapatkan informasi  yang  terstruktur  seperti  entitas,  hubungan  antar entitas, dan atribut yang menggambarkan entitas dari sumber yang tidak terstruktur. Pada penelitian ini ekstraksi informasi berperan  sebagai  sistem  yang  akan  mengenali  informasi terstruktur  dari  informasi  yang  tidak  terstruktur,  sebab informasi  tidak  terstruktur  tersebut  tidak  dapat  langsung diterjemahkan oleh komputer [6].
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan di latar belakang  maka  bagaimana  mengimplementasikan  metode Naive  Bayes pada  kalimat  deskriptif  riwayat  kerja  untuk pembagian task pada  karyawan  di  PT.  Assist  Software Indonesia  Pratama. Multinomial  naive  bayes merupakan metode  yang  dapat  membantu  penulis  menyelesaikan masalah pembagian task berdasarkan deskripsi task yang ada. dari  deskripsi  task  penulis  memprediksi  peluang  dan menentukan  pembagian  task  bagi  karyawan  sehingga didapatkan hasil kriteria list yang sesuai dengan kemampuan karyawan  dan  divisi  yang  sudah  terbagi  di  PT.  Assist Software Indonesia Pratama.
Agar  tingkat  akurasinya  lebih  akurat  pada  metode multinomial  naive  bayes ini  memerlukan  banyak  dataset. Selain  itu  proses  klasifikasi  menggunakan metode multinomial  naive  bayes lebih  cepat.  Menurut  [7]  Naïve Bayes  merupakan  salah  satu  metode  machine  learning
memiliki beberapa keunggulan dan kelebihan dari algoritma lainnya  yaitu sederhana, cepat  dan memiliki tingkat  akurasi yang tinggi.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  multinominal naive  bayes  sebagai  algoritma  machine  learning  untuk mengekstraksi  informasi  dengan  mengklasifikasikan divisi dan karyawan yang mengerjakan berdasarkan deskripsi task. Proses  pertama  sebelum  melakukan  klasifikasi  pembagian task karyawan yaitu melakukan proses selection data terlebih dahulu  pengumpulan  data  dan  pelabelan  data.    Setelah  itu melakukan proses preprocessing yang terdiri dari case folding, filter  stopword, stemming, dan tokenizing. Setelah preprocessing dilakukan proses berikutnya yaitu menghitung nilai  bobot  dari  kata/term  berdasarkan  jumlah  kata  yang sering muncul pada teks deskripsi task menggunakan TF-IDF. Setelah mendapatkan nilai bobot TF-IDF proses selanjutnya yaitu  melakukan  klasifikasi divisi dan  karyawan menggunakan, dan  hasil dari penelitian ini  yaitu user dapat mengetahui pembagian task- nya akan dikerjakan oleh divisi apa beserta siapa karayawan yang akan mengerjakan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan algoritma Multinominal Naïve Bayes untuk klasifikasi pembagian task karyawan. Data yang  digunakan  pada  penelitian  diambil  dari  PT.  Assist Software  Indonesia  Pratama  yaitu  menggunakan  dataset sebanyak 400 data dan pengujian dilakukan sebanyak 3 kali. dengan  metodologi Knowledge  Discovery in  Databases (KDD.) Knowledge  Discovery in  Databases (KDD) merupakan metode yang digunakan untuk membantu dalam proses  alur  kerja  data  mining  [6].  Alasan  penggunaan metodologi ini adalah  karena pada  metodologi ini  memiliki sifat yang interaktif dan iterative, melibatkan pengguna dalam membuat   keputusan   dan   dapat   dilakukan pengulangan antara  dua  langkah.  Berikut  ini  tahapan-tahapan  dalam knowledgee Discovery in Database (KDD) dapat dilihat pada Gambar 1 [7].
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Database .
e-ISSN: 2548-6861
Pembagian Task Karyawan Berdasarkan Riwayat Kerja dengan Metode Naive Bayes (Mustafidatun Nashihah, Siti Aminah, Rakhmad Maulidi)

## A. Data Selection
Pada  tahapan  ini  melakukan  pemilihan  data  dari sekumpulan  data  yang  akan  digunakan.  Data task yang digunakan adalah data task dari PT. Assist Software Indonesia Pratama mulai Agustus 2018 sampai dengan Desember 2019.

## B. Preprocessing
Pada  tahap  ini  mentransformasikan  teks  kedalam  bentuk kumpulan  data  [8].  Dimana  pada  penelitian  ini  melakukan proses cleaning dan cleansing pada deskripsi task . Terdapat beberapa tahapan pada proses preprocsing , diantaranya case folding, filter stopword, stemming, dan tokenizing.

## C. Transformation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  untuk  mentransformasikan data  kedalam  bentuk  data  numerik.  Pada  penelitian  ini menggunakan  perhitungan Term  Frequency  -  Inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Umumnya  TF-IDF digunakan  sebagai  faktor  untuk  menghitung  bobot  pada pengambilan informasi [9].

## D. Data Mining
Pada  proses data  mining ini  bertujuan  untuk mengekstraksi  informasi  dengan  cara  mengumpulkan  dan mengolah  data.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Multinominal  Naïve  Bayes yang  nantinya  digunakan  untuk mengklasifikasikan task berdasarkan teks.

## E. Evaluation
Pada  tahap  ini  berfungsi  untuk  mengevaluasi  pola  yang sudah ditentukan. Proses evaluasi ini menggunakan confusion matrix yang bertujuan untuk menguji akurasi pola tersebut.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berikut  ini  tahapan  metodologi Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) .

## A. Data Selection
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil deskripsi email  PT.  Assist  Software  Indonesia  Pratama  dengan  cara memilih deskripsi yang sesuai. Data tersebut merupakan data yang  nantinya  digunakan  sebagai  data  training  dan  data testing.  Setelah  melakukan  pengumpulan  data  tahap selanjutnya  yaitu  melakukan  pelabelan data  yang dilakukan secara manual pada setiap task. Pelabelan pada tahap ini yaitu mengelompokkan deskripsi task kedalam tiga kategori divisi yaitu mobile, support, jaringan dan kategori karyawan yang biasanya mengerjakan.
TABEL I D ATA T RAINING
No. Deskripsi Divisi Kary awan 1 Untuk Laporan Laba Rugi Bulanan (3.13.9.2), kami minta tambahan filter Opsi Tanggal seperti di Laporan Neraca Bulanan (3.13.9.3) Support
C
agar kami dapat membandingkan laporan laba rugi bulanan pertanggal tertentu. Yang sekarang hanya bisa perakhir bulan.
2 Pembuatan aplikasi abimart mobile, Adapun beberapa menu yang harus dibuat, diantaranya: 1. Menu Login 2. Menu Omset 3. Menu otorisasi pengajuan kasbon Mobile A 3 Pada aplikasi digital Mobile Collection, SMSnya tidak terkirim saat user melakukan aktivasi di core banking. Sudah ditunggu tetapi tidak ada SMS yang masuk pada hp user. Selain itu pada aplikasi Digital Bank Bepede juga Token PLN hanya muncul satu digit angka saja pada aplikasinya Mobile B 4 Perbaikan  &  Tambahan  Menu Laporan HRD 1.  Mohon  ditambahkan  pada  menu laporan  karyawan  non  aktip  untuk melihat tlg non aktip dg menampilkan  kolom:  No,  Nip,
Nama, Jabatan, kantor asal, tgl non aktip
2.  karyawan  yang  mengalami perubahan  jabatan/  posisi  kerja, perubahan  kantor  kerja,  perubahan devisi  kerja  agar  di  munculkan kedalam  menu  laporan  daftar riwayat kerja 3.  Untuk  memudahkan  pembacaan laporan  pada  menu  tersebut  maka beberapa hal yang harus di perbaiki: - pada kolom jabatan di tambah kata perubahan  sehingga  sub  jabatan menjadi perubahan jabatan -  kolom  sebelum  bertukar  tempat dengan  kolom  sekarang  kolom perubahan  di  hapus  saja  di  ganti kolom tgl perubahan/mutasi sehingga  sub  pada  kolom  jabatan berisi: kolom sebelum, sekarang, tgl perubahan, masa jabatan
Support D
5 Mikrotik  kas  beji  tidak  bisa  akses internet maupun assist. Untuk lampu indikator mikrotiknya nyala normal, tapi  port  345  kalau  dipakai  seperti keadaan normal  tanda di komputer, jika  buat  akses  assist  ataupun internet  tidak  bisa  tapi  kalau langsung  modem  internet  bisa.
Mohon  untuk  pengecekan  atau penggantian mikrotik tsb Trims
Jaringan E Keterangan: A, B, C,… = inisial nama karyawan
190 TABEL II
D ATA T ESTING No. Deskripsi Divisi Karyawan 1 Pembuatan aplikasi digital informasi wutama. Pada aplikasi Core  Banking  System  terdapat menu -  Open,  Close  untuk  Aktivasi Mobile - Service BCA Check Mutasi
Sedangkan untuk aplikasi digital Informasi Wutama terdiri dari: - Menu Aktivasi - Menu Utama - Inbox - Tabungan Arisan
? ?

## B. Preprocessing
Adapun  tahap pr e processing pada  penelitian  sebagai berikut.
1) Case Folding : Tahap ini mengubah semua kata menjadi huruf kecil atau lower case .
Gambar 2. Proses Case Folding
2) Filter Stopword : Filter stopword menghilangkan kata- kata yang dianggap tidak memiliki makna atau kata-kata yang sering muncul dan tidak memiliki pengaruh apapun terhadap ekstraksi  klasifikasi  teks.  Pada  proses  ini  menggunakan library sastrawi berbasis PHP.
Gambar 3. Proses Filter Stopword
3) Stemming: Merubah  bentuk  kata  menjadi  kata  dasar ( stem ).  Pada  proses stemming ini  menggunakan library sastrawi berbasis PHP .
Gambar 4. P roses Stemming
4) Tokenizing: Pada  tahap  ini  memisahkan  kata  atau pemecahan aliran konteks tekstual menjadi istilah atau kata- kata.
Gambar 5.P roses Tokenizing
C. Transformation
Pada tahap transformation ini menggunakan TF-IDF untuk menghitung  bobot  berdasarkan  jumlah  kata  yang  sering muncul dalam dokumen.
1) TF (Term Frequency) dan DF (Document Frequency) : TF merupakan pembobotan term (kata) pada sebuah dokumen yaitu memperhatikan kemunculan kata dalam suatu dokumen. Misalnya  TF  kata  “aplikasi”  pada  task1  banyaknya kemunculan kata sejumlah 0 kata. Sedangkan kata “aplikasi” pada task2 kata yang muncul sebanyak 1 kata dan pada task3 sebanyak  3  kata.  Sehingga  DF  jumlah  kata  “aplikasi”  pada seluruh task yang muncul sebanyak 4 kata.
2) IDF (Inverse Document Frequency) : IDF
memperhatikan  kemunculan  kata  pada  kumpulan  dokumen. DF  yang digunakan adalah kata  “aplikasi”  yaitu 4 kata  dan banyaknya document/task yaitu sebanyak 5 task.
𝐼𝐷𝐹 = 𝐿𝑜𝑔 ( 𝑛 𝑑𝑓 ) + 1 𝐼𝐷𝐹 = 𝐿𝑜𝑔 ( 5 4 ) + 1 = 1,0969
3) TF-IDF : Setelah mendapatkan nilai TF dan IDF, tahap selanjutnya menghitung nilai TF-IDF.

## 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 =  𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 1 𝑥 1,0969 =  1,0969

## D. Data Mining
Setelah melakukan pembobotan TF-IDF tahap selanjutnya yaitu  klasifikasi  menggunakan  metode Multinominal  Niave Bayes .  Pada  penelitian  ini  terdapat  2  klasifikasi  yaitu klasifikasi task berdasarkan divisi dan  klasifikasi task berdasarkan karyawan.
1) Task Berdasarkan Divisi
Berikut  ini  tahapan  klasifikasi task berdasarkan divisi menggunakan  metode multinomial naïve  bayes sebagai berikut:
a) Menghitung  jumlah  kelas  divisi :  Pada  tahap  ini, menghitung jumlah kelas pada Tabel I sebelumnya.
e-ISSN: 2548-6861
Pembagian Task Karyawan Berdasarkan Riwayat Kerja dengan Metode Naive Bayes (Mustafidatun Nashihah, Siti Aminah, Rakhmad Maulidi)
191 TABEL III
H ASIL J UMLAH K ELAS D IVISI Divisi Jumlah Support 2 Mobile 2 Jaringan 1 Total Data 5 b) Menghitung  nilai  probabilitas  setiap  kelas  divisi (prior probability): Berikut contoh perhitungan dan hasil nilai probabilitas dari setiap kelas divisi.
𝑃̂(𝑐) = 𝑁 𝑐 𝑁 = 2 5 = 0,4 TABEL IV H ASIL N ILAI P ROBABILITAS S ETIAP K ELAS D IVISI P(Support) 25  0,4
P(Mobile) 25  0,4 P(Jaringan)  15  0,2
c) Menghitung nilai conditional probability kata pada setiap  kelas  divisi: Pada  tahap  ini  diketahui  bobot  TF-IDF term “aplikasi”  pada  dokumen  dengan  kategori support 0,0000.  Jumlah  bobot  TF-IDF  seluruh term pada  kelas support 137,1300  dan  jumlah  IDF  seluruh term pada vocabulary 178,9915 .
𝑃̂(𝑡|𝑐) = 𝑊 𝑐𝑡 + 1 (∑ 𝑊′∈𝑉 𝑊 𝑐𝑡′ + 𝐵′
𝑃̂(𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖|𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡) = 0,0000 + 1 137,1300 + 178,9915 = 0,0032 d)
Menghitung  nilai  posterior  probability  divisi: Posterior probability didapat dari prior probability dan hasil conditional probability yang sebelumnya telah dilakukan.
𝐶 𝑚𝑎𝑝 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑎𝑥 𝑐∈𝐶 𝑃̂(𝑐) ∏ 𝑛 𝑘=1 𝑃̂(𝑡 𝑘 |𝑐)
𝐶 𝑠 = 𝑃(𝑠) 𝑥 𝑃(𝑏𝑢𝑎𝑡|𝑠) 𝑥 𝑃(𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖|𝑠) 𝑥 𝑃(𝑑𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙|𝑠)
𝑥 𝑃(𝑐𝑜𝑟𝑒|𝑠) 𝑥 𝑃(𝑏𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔|𝑠) 𝑥 𝑃(𝑚𝑒𝑛𝑢|𝑠) 𝑥
𝑃(𝑎𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠𝑖|𝑠) 𝑥 𝑃(𝑚𝑜𝑏𝑖𝑙𝑒|𝑠) 𝑥  𝑃(𝑚𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖|𝑠)
𝐶 𝑠 = 0,4 𝑥 0,0032 𝑥 0,0032 𝑥 0,0032, 𝑥 0,0032 𝑥
0,0032 𝑥0,0132 𝑥0,0032 𝑥 0,0032 𝑥 0,0085
𝐶 𝑠 = 1,433 𝑥 10 −22
Keterangan: s
= support
TABEL V H ASIL P OSTERIOR P ROBABILITY D IVISI Support Mobile Jaringan Hasil prior probability 0,4 0,4 0,2 buat 0,0032 0,0137 0,0094 aplikasi 0,0032 0,0215 0,0042 digital 0,0032 0,0151 0,0042 core 0,0032 0,0107 0,0042 banking 0,0032 0,0107 0,0042 menu 0,0132 0,0167 0,0042 aktivasi 0,0032 0,0107 0,0042 mobile 0,0032 0,0151 0,0042 mutasi 0,0085 0,0040 0,0042 Hasil 1,433 x 10 −22 2,212 x 10 −18 2,000 x 10 −22
Dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui  nilai posterior probability terbesar adalah divisi mobile yaitu 2,212 𝑥 10 −18 . Langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  klasifikasi  karyawan. Proses  klasifikasi  karyawan  sama  seperti  proses  klasifikasi divisi, yaitu  melakukan  pelabelan  data, selection, kemudian klasifikasi  menggunakan  metode multinomial  naïve  bayes. Berikut  hasil posterior  probability karyawan.  Dari  hasil posterior  probability karyawan  terbesar  adalah  kelas karyawan  B yaitu 5,148 𝑥 10 −10 ,  maka  task  tersebut  akan dikerjakan karyawan B pada divisi mobile.

## TABEL VI

## H ASIL P OSTERIOR P ROBABILITY K ARYAWAN
Karyawan A Karyawan B Hasil prior probability 0,5 0,5 buat 0.0451 0.0121 aplikasi 0.0255 0.0374 digital 0.0150 0.0363 core 0.0150 0.0278 banking 0.0150 0.0278 menu 0.0570 0.0121 aktivasi 0.0150 0.0278 mobile 0.0301 0.0242 Hasil 5,037 x 10 −10 5,148 x 10 −10

## E. Evaluation
Pada tahap evaluation penelitian ini melakukan pengujian akurasi  sebanyak  3  kali  menggunakan confusion  matrix. Dalam  satu  kali  pengujian  akan  dilakukan  2  pengujian klasifikasi divisi dan karyawan.

## 1) Pengujian Pertama
Pada pengujian pertama  menggunakan 160 data training dan  40  data  testing.  Berikut  ini  hasil  pengujian  pertama menggunakan confusion matrix.
192
TABEL VII
H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI D IVISI Kelas yang diprediksi Support Mobile Jaringan Kelas sebenarnya Support 21 0 0 Mobile 1 13 0 Jaringan 2 3 0 Precission 21/(21+3) =0,87 13/(13+3) =0,81 0/(0+0) = tak tentu Recall 21/(21+0) =1 13/(13+1) =0,9 0/(0+5) =0
Berdasarkan hasil tabel confusion matrix diatas sehingga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada kasifikasi divisi sebagai berikut
Akurasi = 21 + 13+ 0 40 𝑥 100% = 85%
All Precission = 0,87+0,81
3 = 0,56
All Recal = 1 +  0,9+ 0
3 = 0,63 TABEL VIII H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI K ARYAWAN Kelas yang diprediksi A B C D E F G H I Kelas Sebenarnya A 5 0 1 0 0 0 0 0 0 B 0 4 0 0 0 0 0 0 0 C 1 0 2 0 0 0 0 0 0 D 1 1 1 1 0 0 0 0 0 E 1 0 2 0 1 0 0 0 0 F 0 0 1 0 3 1 0 0 0 G 0 0 0 0 0 0 5 0 0 H 0 0 0 0 0 1 0 3 0 I 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Precission 0,6 0,8 0,3 1 0,6 0,3 0,8 1 0 Recall 0,8 1 0,6  0,6  0,6 0,2 1 0,8 0 Keterangan:
A,B,C,…
= inisial nama karyawan
Dari hasil tabel confusion matrix pengujian ketiga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada klasifikasi karyawan sebagai berikut
Akurasi = 5+4+2+1+1+1+5+3+0 40
𝑥 100% = 55%
All Precission = 0,6+0,8+0,3+1+0,6+0,3+0,8+1+0
9 = 0,6 All Recal = 0,8+1+0,6+0,6+0,6+0,2+1+0,8+0 9 = 0,6

## 2) Pengujian Kedua
Pada  pengujian  kedua  menggunakan  320  data  training (160 data training pengujian pertama & 160 data training baru) dan 40 data testing baru. Berikut ini hasil pengujian pertama menggunakan confusion matrix.

## TABEL IX
H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI D IVISI Kelas yang diprediksi Support Mobile Jaringan Kelas sebenarnya Support 21 0 0 Mobile 1 13 0 Jaringan 2 3 0 Precission 21/(21+3) =0,87 13/(13+3) =0,81 0/(0+0) = tak tentu Recall 21/(21+0) =1 13/(13+1) =0,9 0/(0+5) =0
Berdasarkan hasil tabel confusion matrix diatas sehingga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada kasifikasi divisi sebagai berikut
Akurasi = 21 + 13+ 0
40 𝑥 100% = 85%
All Precission = 0,87+0,81 3 = 0,56 All Recal = 1 +  0,9+ 0

## 3 = 0,63 TABEL X H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI K ARYAWAN
Kelas yang diprediksi A B C D E F G H I Kelas Sebenarnya A 6 0 0 0 0 0 0 0 0 B 0 4 0 0 0 0 0 0 0 C 0 0 3 0 0 0 0 0 0 D 0 0 1 3 0 0 0 0 0 E 0 0 2 0 2 0 0 0 0 F 0 0 1 0 0 4 0 0 0 G 0 0 0 0 0 0 5 0 0 H 0 0 0 0 0 0 0 4 0 I 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Precission 1 1 0,4  1 1 0,8  0,8 1 0 Recall 1 1 1 0,8 0,5  0,8  1 1 0 Keterangan: A,B,C,… = inisial nama karyawan
Dari hasil tabel confusion matrix pengujian ketiga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada klasifikasi karyawan sebagai berikut
Akurasi = 6+4+3+3+2+4+5+4+0
40
𝑥 100% = 77,5%
All Precission = 1+1+0,4+1+1+0,8+0,8+1+0
9 = 0,7
All Recal = 1+1+1+0,8+0,5+0,8+1+1+0
9 = 0,78

## 3) Pengujian Ketiga
Pada pengujian ketiga data yang akan digunakan sebanyak 360 data training (160 data training pengujian pertama, 160 data training pengujian kedua, dan 40 data testing pengujian sebelumnya).  Sedangkan  data  testing  yang  digunakan sebanyak  40  data  testing  baru.  Berikut  ini  hasil  dari  table confusion matrix.
e-ISSN: 2548-6861
Pembagian Task Karyawan Berdasarkan Riwayat Kerja dengan Metode Naive Bayes (Mustafidatun Nashihah, Siti Aminah, Rakhmad Maulidi)
193 TABEL XI H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI D IVISI Kelas yang diprediksi Support Mobile Jaringan Kelas sebenarnya Support 21 0 0 Mobile 0 15 0 Jaringan 1 2 1 Precission 21/(21+1) =0,95 15/(15+2) =0,88 1/(1+0) =1 Recall 21/(21+0) =1 15/(15+0) =1 1/(1+3) =0,25
Berdasarkan hasil tabel confusion matrix diatas sehingga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada kasifikasi divisi sebagai berikut
Akurasi = 21 +  15 + 1
40 𝑥 100% = 92,5%
All Precission = 0,95 +  0,88 + 1 3 = 0,94
All Recal = 1 +  1 + 0,25
3 = 0,75 TABEL XII H ASIL C ONFUSION MATRIX P ENGUJIAN K ETIGA K LASIFIKASI K ARYAWAN Kelas yang diprediksi A B C D E F G H I Kelas Sebenarnya A 4 0 1 0 0 0 0 0 0 B 0 4 0 0 0 0 0 0 0 C 0 0 4 0 0 0 0 0 0 D 0 0 2 2 0 0 0 0 0 E 0 0 0 0 4 0 0 0 0 F 0 0 0 0 0 4 1 0 0 G 0 0 0 0 0 0 5 0 0 H 0 0 0 0 0 0 0 5 0 I 0 0 0 0 0 1 0 0 1 Precission 1 1 0,5  1 1 0,8  0,8  1 1 Recall 0,8  1 1 0,5  1 0,8  1 1 0,5 Keterangan: A,B,C,… = inisial nama karyawan
Dari hasil tabel confusion matrix pengujian ketiga dapat dilakukan perhitungan akurasi, all precission, all recal pada klasifikasi karyawan sebagai berikut
Akurasi = 4+4+4+2+4+4+5+5+1 40 𝑥 100% = 82,5%
All Precission = 1+1+0,5+1+1+0,8+0,8+1+1
9 = 0,9 All Recal = 0,8+1+1+0,5+1+0,8+1+1+0,5 9 = 0,84
Sehingga  dapat  disimpulkan  semakin  banyak  data  uji (data  training  data  testing)  yang  ditambahkan  maka  akurasi semakin  meningkat.  Berdasarkan  data  yang  telah  diujikan dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma Multinomal  Naïve  Bayes untuk  pembagian  task  pada karyawan  dapat  menghasilkan  akurasi  sebesar  92,5%  dari divisi dan  82,5%  dari  hasil  akurasi karyawan. All  pecission
divisi sebesar  0,94  dan  karyawan  sebasar  0,9.  Sedangkan untuk all recal divisi sebesar 0,75 dan karyawan sebesar 0,84.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  pembagian task karyawan  menggunakan  metode multinomial  naïve  bayes dapat  mempermudah  PT.  Assist Software  Indonesia  Pratama  dalam  menentukan task dan melakukan  pembagian task karyawan  yang  sesuai  dengan kriteria  list  kemampuan  karyawan  dalam  satu divisi yang didapatkan  dari  hasil  perhitungan  deskripsi  kalimat task menggunakan metode multinomial naïve bayes.
Pembagian task ini dilakukan pengujian akurasi sebanyak 3 kali menggunakan confusion matrix. Pada pengujian ke  3 ini  menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  dari  pengujian sebelumnya.  Dengan  menggunakan  data training sebanyak 360  data  dan  data  testing  sebanyak  40  data.  Sehingga menghasilkan persentase akurasi sebesar akurasi sebesar 92,5% dari divisi dan 82,5% dari hasil akurasi karyawan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Kompter  Indonesia  Malang  (STIKI  Malang)  khususnya program  Studi  Teknik  Informatika  ata  dukungan  sehingga dapat  terlaksananya  penelitian  ini,  serta  kepada  PT.  Assist Software Indonesia Pratama yang telah mengizinkan meneliti data yang ada sebagai objek penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   H. M. P. Simarmata and N. J. Panjaitan, "Pengaruh Pembagian Kerja Terhadap Prestasi Kerja Karyawan Pada Perum Bulog Sub Drivre Pematangsiantar," Jurnal Murni Sadar, 2016.
[2]   O. Somantri, "Text Mining Untuk Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan Naive Bayes (NB)," Jurnal Telematika, 2017.
[3]   A. Sabrani, I. G. P. W. W. W and F. Bimantoro, "Metode Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Artikel Online Tentang Gempa di Indonesia," JTIKA, 2020.
[4]   A. Rahman, Wiranto and A. Doewes, "Online News Classification Using Multinomial Naive," ITSMART: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi, 2017.
[5] A. Sabrani, I. G. P. W. W. W and F. Bimantoro, "Metode Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Artikel Online Tentang Gempa di Indonesia," JTIKA.
[6]   R. Ilyas and M. L. Khodra, "Ekstraksi Informasi 5W1H pada Berita Online Bahasa Indonesia," Jurnal Cybermatika, 2015.
[7]   S. Aulia, "Pemanfaatan Naïve Bayes Untuk Merespon Emosi Dari Kalimat Berbahasa Indonesia," vol. 4, 2015.
[8]
[9]
A. P. Rahmayadi, U. Enri and Purwantoro, "Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes," Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC).
N. Salsabila , N. Sulistiyowati and T. N. Padilah, "Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth," Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC).
[10]   A. Rahmayadi, U. Enri, and P. Purwantoro, “Klasifikasi Kinerja Asisten Laboratorium Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes”, JAIC, vol. 5, no. 2, pp. 122-127, Oct. 2021.