How to cite: Yulia Irfayanti (2022) Penerapan Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Status Pegawai pada Perusahaan Swasta,
(7) 10. Doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13230 E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## PENERAPAN  METODE  NAIVE  BAYES  UNTUK  KLASIFIKASI  STATUS PEGAWAI PADA PERUSAHAAN SWASTA

## Yulia Irfayanti
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Indo Daya Suvana, Indonesia E-mail: yulia.irfayanti@ids.ac.id

## Abstrak
Penerimaan  pegawai  baru  merupakan  serangkaian  proses  dalam  mencari,  lalu menemukan,  dan  menarik  sekelompok  pelamar  pekerjaan  agar  terterik  kepada  suatu perusahaan dan melamar posisi  yang sedang dibutuhkan seusai  dengan kriteria  yang dimiliki perusahaan. Bergitu pentingnya penerimaan pegawai berdampak pada proses pemilihan pegawai dalam menentukan keputusan yang tepat apakah pegawai tersebut layak diterima atau tidak. Oleh karena itu, dibutuhkannya hasil keputusan yang seusai klasifikasi dan prediksi pada model keputusan yang diterapkan. Penerapan Naïve Bayes Classifier adalah  metode  yang  cocok  untuk  klasifikasi  biner  dan multiclass .  Metode yang  juga  dikenal  sebagai  Naive  Bayes  Classifier  ini  menerapkan  teknik supervised klasifikasi  objek  di  masa  depan  dengan  menetapkan  label  kelas  ke instance /catatan menggunakan  probabilitas  bersyarat.  Probabilitas  bersyarat  adalah  ukuran  peluang suatu  peristiwa  yang  terjadi  berdasarkan  peristiwa  lain  yang  telah  (dengan  asumsi, praduga, pernyataan, atau terbukti) terjadi.
Kata Kunci: Penerimaan Pegawai Baru, Naïve Bayes Classifier, Klasifikasi, Prediksi

## Abstract
Recruitment  of  new  employees  is  a  series  of  processes  in  finding,  then  finding,  and attracting a group of job applicants to be exposed to a company and apply for positions that are needed in accordance with the criteria owned by the company. The importance of  employee  recruitment  has  an  impact  on  the  employee  selection  process  in determining the right decision whether the employee is worthy of acceptance or not. Therefore, the need for decision results that are after classification and prediction in the applied decision model. The application of the Naïve Bayes Classifier is a suitable method  for  binary  and  multiclass  classification.  Also  known  as  the  Naive  Bayes Classifier, this method applies the supervised technique of object classification in the
future  by  assigning  class  labels  to  instances/records  using  conditional  probability. Conditional probability is a measure of the chance of an event occurring based on other events  that  have  (with  assumptions,  preconceived  notions,  statements,  or  proven) occurred.

## Keywords: New Hires, Naïve Bayes Classifier, Classification, Prediction

## Pendahuluan
Perkembangan teknologi yang terjadi tentunya memberikan dampak dalam berbagai bidang, salah satunya ekonomi (Tarantang et al., 2019). Banyak perusahaan-perusahaan baru dalam  bidang  teknologi  yang  bermunculan  dan  menarik  perhatian  masyarakat  (Fahlefi, 2019), salah satunya PT. ISS Indonesia. Setiap tahunnya, dalam proses rekruitmen pegawai banyak pelamar yang mendaftarkan dirinya untuk menjadi pegawai pada PT. ISS Indonesia. Agar mempermudah HRD dalam menentukan status pegawai baik yang masih kontrak atau sudah  tetap,  maka  penulis  melakukan  klasifikasi  menggunakan  metode naïve  bayes (Kristanto et al., 2023) .
Metode Naive  Bayes merupakan  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk mengklasifikasi suatu peristiwa di masa depan dengan membandingkannya dengan data atau bukti di masa lalu (Yudhana et al., 2022). Penggunaan probabilitas dalam penyeleksian calon pegawai baru dengan menggunakan nilai–nilai yang dimasukkan (Fitriani et al., 2022). Naïve Bayes pada  klasifikasinya  akan  melihat  data  lama  dalam  menentukan  kesamaan  nilai  data baru (Wijaya & Dwiasnati, 2020). Harus ada data lama yang digunakan sebagai pembanding data dalam proses Naïve Bayes (Yustanti, 2012) . Oleh sebab itu, diperlukan adanya klasifikasi dalam menentukan status pegawai berdasarkan lama bekerja, jabatan, attitude, keterampilan dan disiplin untuk mengetahui layak atau tidak untuk dijadikan pegawai tetap.

## Tinjauan Teoritis

## 1. Konsep Sistem Informasi
Sistem  informasi  itu suatu  sistem didalam  suatu  organisasi  yang mempertemukan kebutuhan  pengelolaan  transaksi  harian,  mendukung  operasi,  bersifat  manajerial,  dan kegiatan  strategi  dari  suatu  organisasi  dan  menyediakan  pihak  luar  tertentu  dengan laporan-laporan yang dibutuhkan (Lubis, 2016).

## 2. Klasifikasi
Klasifikasi  dapat  diartikan  dengan  kata  serapan  dari  bahasa  Belanda,  yaitu ‘ Classificatie ’. Kemudian, kata ‘ Classificatie ’ tersebut berasal dari bahasa Prancis, yakni
‘ Classification ’  yang  memiliki  arti  ‘klasifikasi’  atau  ‘pengelompokkan’  (Pangestuti,
2022). Istilah ini merujuk pada sebuah metode untuk menyusun data secara sistematis atau menurut  sejumlah  aturan  yang  telah  ditetapkan.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut, pengertian klasifikasi adalah suatu kegiatan mengelompokkan suatu hal.

## 3. Karyawan
Karyawan atau pegawai dapat diartikan sebagai setiap orang yang merupakan suatu bagian yang memberikan jasa kepada perusahaan ataupun organisasi yang membutuhkan jasa tenaga kerja,  yang  mana dari jasa tersebut,  karyawan akan mendapatkan balas jasa berupa gaji dan kompensasi-kompensasi (Sinaga, 2020).
4. Data Mining
Data Mining , sering juga disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian data  histori  untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar (Panggabean et al., 2020). Hasil  dari data  mining ini  bisa  digunakan  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan masa depan. Secara sederhana, data mining adalah langkah-langkah dalam mendapatkan atau menemukan pengetahuan.
5. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  yang  berakar  pada Teorema Bayes (Sari & Wibowo, 2019). Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu  mengklasifikasi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema Bayes .  Ciri  utama  dari Naïve  Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian.
Menurut Olson Delen (Olson et al., 2012), menjelaskan Naïve Bayes untuk setiap kelas  keputusan,  menghitung  probabilitas  dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah benar,  mengingat  vektor  informasi  objek.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  atribut objek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari ”master ” tabel keputusan.
Dimana:
a. X = Data dengan class yang belum diketahui
b. C = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
c. P(C-X) = Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability)
d. P(C) = Probabilitas hipotesis
e. P(X-C) = Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis
f. P(X) = Probabilitas C

## Metode Penelitian

## 1. Alur Penelitian
Penelitian  survey  dilakukan  untuk  membuat  generalisasi  dari  sebuah  pengamatan  dan hasilnya  akan  lebih  akurat  (Sugiyono,  2021).  Metode  survey  digunakan  untuk mendapatkan  data  dari  tempat  tertentu  yang  alamiah  (bukan  buatan),  tetapi  80  peneliti melakukan perlakuan dalam pengumpulan data.

## 2. Jenis Penelitian
Penelitian  Kuantitatif  merupakan  strategi  untuk  menjawab  masalah  penelitian  yang berkaitan  dengan  data  angka  dan  program  statistik  (Sugiyono,  2018).  Untuk  dapat menjabarkan dengan baik tentang pendekatan dan jenis penelitian, populasi dan sampel, instrument penelitian, teknik pengumpulan data, dan analis data dalam suatu proposal atau laporan  penelitian  diperlukan  pemahaman  yang  baik  tentang  masing-masing  konsep tersebut.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Analisa Proses Penelitian
Dalam rancangan sistem klasifikasi terdapat analisa proses penelitian yang dapat penulis buat dengan menggunakan diagram konteks sebagai berikut:

## 2. Pengumpulan Data
Data primer adalah data yang diperoleh dari hasil penelitian. Data primer dalam penelitian ini adalah data pegawai PT. Iss Indonesia. Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung bersumber dari dokumentasi, literatur, buku, jurnal dan informasi lainnya yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.

## 3. Proses Perhitungan Manual
Maka akan dilakukan perhitungan sebagai berikut : “Ya” untuk class/label status untuk Pegawai Tetap “Tidak” untuk class/label status untuk Pegawai Kontrak Probabilitas hipotesis : P|C “Ya” = 10|23 P|C “Tidak” = 13|23

## 4. Perancangan Use Case Diagram
Perancangan  sistem  klasifikasi  status  pegawai  dengan  model  use  case  pada  PT.  ISS Indonesia sebagai berikut :

## 5. Perancangan Antarmuka
Pada perancangan ini menunjukan sebuah desain akhir antarmuka pada website terhadap user dengan sistem dalam bentuk tampilan gambar.
a. Tampilan Halaman Login
b. Form Pegawai pada Admin
c. Form Data Latih
d. Form Analisa

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka  penulis bisa mengambil  kesimpulan sebagai berikut: (1) Sistem klasifikasi status pegawai ini dapat digunakan untuk mengetahui Status Pegawai.  (2)  Variabel  penentu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  lama  bekerja, kehadiran, tanggung jawab kerja dan kwalitas kerja seorang pegawai.

## BIBLIOGRAFI
Fahlefi,  R.  (2019).  Inklusi  keuangan  syariah  melalui  inovasi  fintech  di  sektor  filantropi. Proceeding IAIN Batusangkar , 4 (1), 205–212.
Fitriani, E., Royadi, A. S., Ardiansyah, D., & Aryanti, R. (2022). Implementasi Metode Naive Bayes  Dalam  Penyeleksian  Karyawan  untuk  Penempatan  Bagian  Pemasaran. Jurnal Teknik Komputer , 8 (2), 108–114.
Kristanto, B., Zy, A. T., & Fatchan, M. (2023). Analisis Penentuan Karyawan Tetap Dengan Algoritma  K-Means  dan  Davies  Bouldin  Index. Bulletin  of  Information  Technology (BIT) , 4 (1), 112–120.
Lubis, A. (2016). Perancangan Sistem Informasi Usaha Ekonomi Kelurahan Simpan Pinjam (UEK-SP)  Mekar  Sari  Pada  Lembaga  Pemberdayaan  Kelurahan  Rejosari  Pekanbaru Berbasis Web. Riau Journal Of Computer Science , 2 (1), 77–88.
Olson, D. L., Delen, D., & Meng, Y. (2012). Comparative analysis of data mining methods for bankruptcy prediction. Decision Support Systems , 52 (2), 464–473.
Pangestuti,  I.  (2022).  Klasifikasi  Komentar  Abusive  Teks  Twitter  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network. Seminar Nasional Teknoka 7 , 7 (1).
Panggabean,  D.  S.  O.,  Buulolo,  E.,  &  Silalahi,  N.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (1), 56–62.
Sari,  F.  V.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  Analisis  sentimen  pelanggan  toko  online  Jd.  Id menggunakan metode Naïve Bayes Classifier berbasis konversi ikon emosi. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 10 (2), 681–686.
Sinaga, S. (2020). Peranan Balas Jasa dan Insentif Terhadap Motivasi Kerja pada PT. Sony Gemerlang Medan. Jurnal Darma Agung , 28 (1), 132–144.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta Bandung .
Sugiyono.  (2021). Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  Dan  R  &  D (2  Ctk  3).  CV Alfabeta.
Tarantang, J., Awwaliyah, A., Astuti, M., & Munawaroh, M. (2019). Perkembangan sistem pembayaran digital pada era revolusi industri 4.0 di indonesia. Jurnal Al-Qardh , 4 (1), 60–75. https://doi.org/10.23971/jaq.v4i1.1442
Wijaya, H. D., & Dwiasnati, S. (2020). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve
Bayes pada Penjualan Obat. Jurnal Informatika , 7 (1), 1–7.
Yudhana, A., Riadi, I., & Djou, M. R. (2022). Pengembangan Layanan Kependudukan dan Pencatatan  Sipil  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , 9 (4), 1062–1072.
Yustanti, W. (2012). Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi , 9 (1), 57–68.

## Copyright holder:
Yulia Irfayanti (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: