Abstrak — PT. Gunung Meranti merupakan perusahaan perseroan tertutup yang terletak di Kalimantan Selatan.Perusahaan bergerak  di  bidang  industri  perhutanan  dan  agro-tani.Produk perusahaan  terdiri  dari  kayu  bulat  dan  kayu  lapis  dengan  volume meter kubik, serta produksi agro-tani seperti perkebunan kopi, jeruk dan  pertanian  padi.  Produk  perusahaan  dengan  ragam  tersebut memerlukan  pemasaran  yang  cukup  strategis  dan  intensitas  kerja yang  lebih  tinggi,  hal  ini dikarenakan  konsumen  dari  perusahaan bukan merupakan end user  seperti industri rumah tangga ataupun individu,  melainkan  perusahaan  seperti  perusahaan  konstruksi, properti  dan  perusahaan  pengembangan  yang  berskala  besar. Tingkat  intensitas  kerja  yang  tinggi  tersebut  menyebabkan perusahaan  perlu  melakukan  analisa  terhadap  performa  dari karyawan untuk menentukan target bagi masing-masing karyawan, serta melakukan penilaian terhadap kinerja masing-masing individu dalam  hal  gaji  pokok  maupun  bonus.Perbandingan  ketepatan klasifikasi  dan  kebaikan  model  menunjukkan  bahwa  Regresi Logistik dan Naïve Bayes menghasilkan model yang sama baiknya dengan  skema  terbaik  adalah  data  training  70%  dan  data  testing 30%.  Perbandingan  jika  dilihat  menggunakan  RMSE  cenderung menunjukkan  Naïve  Bayes  dengan  skema  70%  merupakan  model yang disarankan dengan RMSE yang cenderung rendah dibanding skema dan metode lain.
Kata Kunci —Regresi Logistik, Naïve Bayes , Kinerja Karyawan, Ketepatan klasifikasi.

## I. PENDAHULUAN
erusahaan  yang  berbasis  industri  secara  garis  besar menitikberatkan  penjualan  produk  mereka  sebagai  basis perusahaan tersebut bertahan dan berekspansi. Persaingan produk  dan  ragam  produk  antar  perusahaan  mempengaruhi penjualan produk suatu perusahaan sehingga ada kemungkinan persaingan tersebut membuat keuntungan atau kerugian.Penjualan produk suatu perusahaan terletak di bidang pemasarannya,  yang  diisi  oleh  karyawan  dengan  kemampuan bidang pemasaran atau publik relasi.Letak penjualan produk di bidang  tersebut menjadikan  kinerja  karyawan untuk memasarkan  produk  menjadi  penting  dan  perlu  dikaji performansinya.
PT.  Gunung  Meranti  merupakan  perusahaan  perseroan tertutup  yang  terletak  di  Kalimantan  Selatan.Perusahaan bergerak  di  bidang  industri  perhutanan  dan  agro-tani.Produk perusahaan  terdiri  dari  kayu  bulat  dan  kayu  lapis  dengan volume  meter  kubik,  serta  produksi  agro-tani  seperti perkebunan kopi, jeruk dan pertanian padi. Produk perusahaan dengan  ragam  tersebut  memerlukan  pemasaran  yang  cukup strategis  dan  intensitas  kerja  yang  lebih  tinggi,  hal  ini
dikarenakan konsumen dari perusahaan bukan merupakan end user seperti industri rumah tangga ataupun individu, melainkan perusahaan  seperti  perusahaan  konstruksi,  properti  dan perusahaan pengembangan yang berskala besar.
Tingkat  intensitas  kerja  yang  tinggi  tersebut  menyebabkan perusahaan  perlu  melakukan  analisa  terhadap  performa  dari karyawan  untuk  menentukan  target  bagi  masing-masing karyawan, serta melakukan penilaian terhadap kinerja masing- masing individu dalam hal gaji pokok maupun bonus. Langkah yang  dapat  dilakukan  salah  satunya  adalah  melakukan klasifikasi  terhadap  kinerja  karyawan  berdasarkan  penjualan produk  perusahaan.Kinerja  karyawan  yang  dilihat  perusahaan adalah  ketanggapan  karyawan  atau  disebut  daya  tanggap, kreatifitas  dari  karyawan  dalam  penjualan  produk  serta motivasi  atau  semangat  dari  karyawan.  Klasifikasi  akan dilakukan  menggunakan  metode  Regresi  Logistik  dan Naïve Bayes . Penggunaan regresi logistik dilakukan karena kepuasan tidak  dapat  diukur  secara  langsung,  melainkan  melalui beberapa dimensi, kemudian di-break down menjadi beberapa indikator  [1].  Klasifikasi  dengan  regresi  logistik  dilakukan dengan  mentransformasi  variable  dependen  ke  variable  logit yang merupakan natural log dari odds ratio . Penggunaan kedua metode tersebut akan menghasilkan model terbaik yang dapat dianjurkan untuk PT. Gunung Meranti sebaga model klasifikasi kinerja karyawan dengan harapan perusahaan memberikan hak dan kewajiban yang sesuai untuk masing-masing karywan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Metode Regresi Logistik
Regresi  logistik  digunakan  jika  variabel  respon  bersifat kategorik  (nominal  atau  ordinal)  dengan  variabel-variabel predictor kontinu maupun kategorik [2]. Variabel respon y yang bersifat  random  dan  dikotomus,  yakni  bernilai  1  denga probabilitas π dan bernilai 0 dengan  probabilitas 1- π, disebut sebagai point  binomial Variabel  respon  dengan  notasi  y  dan variabel  prediktor  dengan  notasi  x,  jika  variabel  respon menghasilkan  dua  kemungkinan  kategori,  make  variabel tersebut  mengikuti  distribusi Bernoulli .  Secara  umum,  model regresi logistik yang dinyatakan sebagai fungsi x adalah [3]:
) exp( 1 ) exp( (x) 1 0 1 0 x x         
Untuk  mempermudah  penaksiran  parameter  regresi,  maka digunakan  transformasi  logit  terhadap  π(x)  sehingga  menjadi bentuk logit pada persamaan berikut.
Klasifikasi Kinerja Karyawan Terhadap Penjualan Produk Menggunakan Metode Regresi Logistik dan Naïve Bayes (Studi Kasus PT. Gunung Meranti, Kalimantan Selatan)
(1) Nursya’bani Hendro Prabowo dan (2) Irhamah Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : (1) nrsyabanihendra@gmail.com, (2) irhamah@statistika.its.ac.id
P
x x x g 1 0 ) ( 1 ) ( ln (x)              
Metode maximum  likelihood (metode  kemungkinan maksimum)  digunakan  untuk  menduga  parameter-parameter dari model regresi logistic β 1 = [β 0 β 1 …  β k ]  maka  pada dasarnya  metode maximum  likelihood mengestimasi  nilai β dengan memaksimumkan fungsi Likelihood (2) . Maksimum  ln likelihood dapat  diperoleh  dengan    cara mendiferensialkan L(β ) terhadap  β  dan  menyamakannya dengan  nol (1) . Kemudian diferensialkan lagi terhadap  masing- masing  elemen  β.  Sedangkan  metode  untuk  mengestimasi varian  dan  kovarians  dari  estimasi  koefisien  parameter dikembangkan  teori maximum  likelihood  estimation .Teori  ini menyatakan  bahwa  estimasi  varian  diperoleh  dari  turunan kedua fungsi likelihood.
Hasil dari prosedur klasifikasi akan ditampilkan dalam ben- tuk matriks sebagai berikut.
Tabel 1. Matriks klasifikasi
Aktual Prediksi Rendah Tinggi Rendah TN FP Tinggi FN

## TP
Persentase  ketepatan  pengelompokan  dapat  dihitung  dari matriks  klasifikasi  yang  tepat  menempatkan  hasil  prediksi terhadap  data  aktual  dari  setiap  kelompok.Setelah  diperoleh klasifikasi  untuk  masing-masing  observasi,  nilai  dapat dihitung.Ketepatan  klasifikasi  merupakan  suatu  ukuran  yang menentukan apakah klasifikasi yang telah dilakukan akurat atau tidak.

## B. Naïve Bayes Classification
Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  teknik  data  mining berupa  algoritma  yang  menerapkan  teori  Bayes  dalam klasifikasi.Keputusan Bayes merupakan Teorema yang bersifat pendekatan statistic fundamental dalam pengenalan pola. Naïve Bayes memiliki  dasaran  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output .Jika diberikan nilai output maka probabilitas mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu.
Penggunaan Persamaan 1 ke Persamaan 2 akan memperoleh pendekatan yang digunakan dalam Naïve Bayes Classification . P(a 1 ,a 2 ,a 3 ,….,a n | V j ) = ∏ P(a i | v j ) V NB = arg max vj€V P(V j ) ∏ P(a i | v j )
Dengan V NB : Nilai output hasil klasifikasi Naïve Bayes P(a i | v j ) : Rasio antara n c ,n, dimana n c adalah jumlah data training untuk v=v j dan a=a i ; dan n adalah total kemungkinan output.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber data
Data yang digunakan dalam analisis ini yaitu data sekunder pengamatan  kinerja  karyawan  bidang  departemen  pemasaran PT. Gunung Meranti.Data ini diambil pada bulan Januari 2016 hingga Desember 2016.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel penelitian yang digunakan dalam peneli- tian iniantara lainsebagai berikut.
Y : Tingkat Penjualan Produk dari Karyawan (0 = rendah, 1 = tinggi) X 1 : Daya Tanggap dari Karyawan (0 = rendah, 1 = sedang, 2 = tinggi) X 2 : Kreatifitas dari Karyawan
(0 = rendah, 1 = sedang, 2 = tinggi)
X 3 : Motivasi dari Karyawan
(0 = rendah, 1 = sedang, 2 = tinggi)

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis pada penelitian ini antara lain.
1. Menentukan variabel-variabel penelitian
2. Mengambil data
3. Mengentri data
4. Melakukan  pengolahan  data  dengan  regresi  84ogisticdan Naïve Bayes .
5. Membandingkan  hasil  analisis  antara  metode  regresi 84ogistic  dan Naïve  Bayes berdasarkan  nilai  persentase ketepatan klasifikasinya.
6. Menarik  kesimpulan  dan  membuat  saran  untuk  penelitian selanjutnya.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Kinerja Karyawan PT. Gunung Meranti
Karakteristik  dari  karyawan  departemen  pemasaran  PT. Gunung  Meranti  akan  disajikan  menggunakan pie  chart yang berisi informasi mengenai kategori karyawan.
Daya Tanggap Kreatifitas Motivasi
Rendah Sedang Tinggi Category Tinggi 46.3% Sedang 35.0% Rendah 18.8% Tinggi 38.8% Sedang 27.5% Rendah 33.8% Tinggi 50.0% Sedang 23.8% Rendah 26.3%
Karyawan Dalam Daya Tanggap, Kreatifitas dan Motivasi

## Gambar 1. Karakteristik Karyawan PT. Gunung Meranti
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  karyawan  departemen pemasaran  PT.  Gunung  Meranti  memiliki  kategori  daya tanggap  tinggi  sebanyak  37  orang,  28  orang  memiliki  daya tanggap  rata-rata  sedangkan  15  orang  sisanya  memiliki  daya tanggap  yang  tergolong  rendah  terhadap  instruksi  pimpinan atau membaca kondisi perusahaan.
Kreatifitas karyawan PT. Gunung Meranti merupakan salah satu  kinerja  karyawan  yang  dinilai  oleh  HRD  dan  pimpinan perusahaan.Semakin  tinggi  kreatifitas  karyawan  diharapkan mampu memberikan inovasi-inovasi dalam rangka peningkatan penjualan.Dari  hasil  karakteristik,  diketahui  bahwa  karyawan yang  dinilai  memiliki  inovasi  paling  tinggi  dalam  pemasaran sebanyak 31 orang, karyawan yang memiliki inovasi rata-rata sebanyak  22  orang  dan  karyawan  yang  jarang  memberikan inovasi dalam perusahaan sebanyak 27 orang.
Semangat  karyawan  merupakan  salah  satu  aspek  yang dilihat  perusahaan  sebagai  aspek  yang  perlu  dikembangkan bersama-sama.Hasil  menunjukkan  bahwa  motivasi  atau semangat  karyawan  terhadap  pekerjaannya  masih  cukup banyak  dengan  karyawan  motivasi  tinggi  sebanyak  40  orang, karyawan dengan semangat yang tergolong rata-rata sebanyak 19  orang  dan  sebanyak  21  orang  sisanya  dinilai  memiliki motivasi atau semangat bekerja yang cukup rendah.

## B. Klasifikasi Kinerja Karyawan dengan Regresi Logistik
Klasifikasi akan membagi data menjadi training dan testing dengan skema 90%, 80% dan 70%.

## Skema 90% Data Training dan 10% Data Testing
Skema  ini  akan  membagi  data  training  yang  digunakan sebanyak 72 data untuk menduga atau data testing sebanyak 8 data.  Hasil  klasifikasi  untuk  pembentukan  model  adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Menggunakan Skema 90% Variabel Koefisien Odd Ratio Daya Tanggap Rendah 66,54 7,93 Daya Tanggap Sedang -4,22 0,01 Daya Tanggap Tinggi -36,91 0 Kreatifitas Rendah 81,61 2,77 Kreatifitas Sedang -40,28 0 Kreatifitas Tinggi -43,04 0 Motivasi Rendah 73,31 6,89 Motivasi Sedang -5,58 0,01 Motivasi Tinggi -52,72 0 Intercept 6,37 -
Tabel  menunjukkan  bahwa  kinerja  karyawan  yang  rendah cenderung sangat mempengaruhi penjualan produk. Karyawan dengan  daya  tanggap  rendah  juga  patut  dilakukan  perbaikan karena  dampaknya  pada  penjualan  produk  akan  menurunkan penjualan  7,93  kali  lebih  rendah.  Motivasi  atau  semangat karyawan  yang  rendah  juga  akan  membuat  penjualan  produk menurun 6,89 kali lebih rendah.Hasil klasifikasi terhadap data testing adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Klasifikasi Menggunakan Skema 90% Penjualan Produk Rendah Tinggi Rendah 5 0 Tinggi 1 2
Tabel  menunjukkan  penggunaan  regresi  logistik  untuk klasifikasi menggunakan data testing atau sebanyak 8 data yang diuji.Kebaikan dari klasifikasi tersebut adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Ketepatan dan Kebaikan Model Skema 90% Hasil Klasifikasi Nilai Correctly Classified Instance 87,5% Incorrectly Classified Instance 12,5% Kappa Statistics 0,7143 Root Mean Squared Error 0,3536
Tabel  menunjukkan summary atau  rangkuman  dari  proses klasifikasi.  Regresi  logistik  membentuk  model  dengan klasifikasi  tepat  sebesar  87,5%.  Kesalahan  klasifikasi  sebesar 12,5%  atau  RMSE  dengan  nilai  0,3536.  Kesesuaian  model diukur menggunakan nilai Kappa Statistics , dari model tersebut diketahui nilai sebesar 0,7143 atau model klasifikasi memiliki kesesuaian yang sudah cukup baik untuk digunakan.
Skema 80% Data Training dan 20% Data Testing Penggunaan data training untuk skema ini adalah sebanyak 64  data,  dan  untuk  data  testing  sebanyak  16  data.Hasil klasifikasi  untuk  pembentukan  model  memiliki  kesamaan dengan penggunaan skema sebelumnya.
Tabel 5. Variabel Menggunakan Skema 80% Variabel Koefisien Odd Ratio Daya Tanggap Rendah 66,54 7,93 Daya Tanggap Sedang -4,22 0,01 Daya Tanggap Tinggi -36,91 0 Kreatifitas Rendah 81,61 2,77 Kreatifitas Sedang -40,28 0 Kreatifitas Tinggi -43,04 0 Motivasi Rendah 73,31 6,89 Motivasi Sedang -5,58 0,01 Motivasi Tinggi -52,72 0 Intercept 6,37 -
Tabel  menunjukkan  nilai  dan  interpretasi  yang  hampir serupa  dengan  skema  sebelumnya.Hasil  klasifikasi  terhadap data testing adalah sebagai berikut.
Tabel 6. Klasifikasi Menggunakan Skema 80% Penjualan Produk Rendah Tinggi Rendah 8 0 Tinggi 1 7
Karyawan  dengan  penjualan  produk  rendah  terdapat sebanyak 8 orang dan penjualan produk tinggi terdapat 7 orang. Melihat  kebaikan  dari  klasifikasi  tersebut  akan  menggunakan Tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Ketepatan dan Kebaikan Model Skema 80% Hasil Klasifikasi Nilai Correctly Classified Instance 93,75% Incorrectly Classified Instance 6,25% Kappa Statistics 0,875 Root Mean Squared Error 0,25
Hasil  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  memiliki  ketepatan sebesar  93,75%  atau  meningkat  dari  skema  sebelumnya. Kesalahan klasifikasi adalah sebesar 6,25% dan RMSE bernilai 0,25  atau  mengalami  penurunan  tingkat  kesalahan.  Kebaikan model  tersebut  berdasarkan  nilai Kappa  Statistics adalah sebesar  0,875  (mendekati  nilai  1)  atau  dikategorikan  sangat baik untuk digunakan sebagai model.

## Skema 70% Data Training dan 30% Data Testing
Skema  terakhir  yang  digunakan  adalah  membagi  data menjadi  56  data  untuk  training  dan  24  menjadi  testing.Hasil klasifikasi  untuk  pembentukan  model  masih  memiliki kesamaan dengan penggunaan skema sebelumnya.
Tabel 8. Variabel Menggunakan Skema 70% Variabel Koefisien Odd Ratio Daya Tanggap Rendah 66,54 7,93 Daya Tanggap Sedang -4,22 0,01 Daya Tanggap Tinggi -36,91 0 Kreatifitas Rendah 81,61 2,77 Kreatifitas Sedang -40,28 0 Kreatifitas Tinggi -43,04 0 Motivasi Rendah 73,31 6,89 Motivasi Sedang -5,58 0,01 Motivasi Tinggi -52,72 0 Intercept 6,37 -
Tabel  masih  menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan pembentukan model sebelumnya. Hasil klasifikasi data testing berdasarkan model tersebut adalah sebagai berikut.
Tabel 9. Klasifikasi Menggunakan Skema 70% Penjualan Produk Rendah Tinggi Rendah 12 0 Tinggi 1 11
Hasil  klasifikasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  karyawan dengan  penjualan  produk  rendah  sebanyak  12  orang  dan karyawan yang tergolong memiliki performa penjualan produk tinggi sebanyak 11 orang. Kebaikan dari klasifikasi model akan dilihat melalu hasil sebagai berikut.
Tabel 10. Hasil Ketepatan dan Kebaikan Model Skema 70% Hasil Klasifikasi Nilai Correctly Classified Instance 95,83% Incorrectly Classified Instance 4,17% Kappa Statistics 0,9167 Root Mean Squared Error 0,2041
Hasil  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  memiliki  ketepatan sebesar  95,83%  atau  meningkat  dari  skema  sebelumnya. Kesalahan klasifikasi adalah sebesar 4,17% dan RMSE bernilai 0,2041 atau mengalami penurunan tingkat kesalahan. Kebaikan model  tersebut  berdasarkan  nilai Kappa  Statistics adalah sebesar  0,9167  (mendekati  nilai  1)  atau  dikategorikan  sangat baik untuk digunakan sebagai model.
C. Klasifikasi Kinerja Karyawan dengan Naïve Bayes
Metode Naïve  Bayes yang  digunakan  juga  akan menggunakan skema pembagian data pada regresi logistik.
Hasil klasifikasi terhadap data training berdasarkan masing- masing metode akan menghasilkan klasifikasi sebagai berikut.

## Tabel 11.  Klasifikasi Daya Tanggap Menggunakan Naïve Bayes
Penjualan Produk Rendah Tinggi Daya Tanggap Rendah 16 1 Sedang 17 13 Tinggi 4 35
Tabel tersebut menunjukkan bahwa karyawan dengan daya tanggap tinggi memiliki penjualan produk yang tinggi sebanyak 35 orang, hal yang perlu diperhatikan adalah karyawan dengan daya  tanggap  sedang  cenderung  memiliki  penjualan  produk yang  rendah  sebanyak  17  orang,  sehingga  daya  tanggap karyawan  perlu  ditingkatkan.  Klasifikasi  terhadap  kreatifitas karyawan dapat dilihat pada hasil sebagai berikut.

## Tabel 12. Klasifikasi Kreatifitas Menggunakan Naïve Bayes
Penjualan Produk Rendah Tinggi Kreatifitas Rendah 28 1 Sedang 8 16 Tinggi 1 32
Kreatifitas  karyawan  perusahaan  cenderung  terbagi  dalam dua  kategori  besar  yaitu  karyawan  dengan  kreatifitas  rendah
serta  karyawan  dengan  kreatifitas  tinggi.Karyawan  dengan kreatifitas rendah cenderung mempengaruhi penjualan produk menjadi rendah,  hal sebaliknya terlihat dari karyawan dengan kreatifitas  tinggi  yang  turut  meningkatkan  penjualan produk.Klasifikasi  terhadap  motivasi  dapat  dilihat  sebagai berikut.
Tabel 12. Klasifikasi Motivasi Menggunakan Naïve Bayes
Penjualan Produk Rendah Tinggi Motivasi Rendah 22 1 Sedang 14 7 Tinggi 1 41
Motivasi  karyawan  terlihat  cukup  tinggi  dengan  41  orang karyawan  tergolong  memiliki  penjualan  produk  yang tinggi.Ketepatan dan kebaikan model klasifikasi menggunakan Naïve Bayes dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 12. Hasil Ketepatan dan Kebaikan Model Menggunakan Naïve Bayes
Hasil Klasifikasi Skema 90% Skema 80% Skema 70% Correctly Classified Instance 87,5% 93,75% 95,83% Incorrectly Classified Instance 12,5% 6,25% 4,17% Kappa Statistics 0,7143 0,875 0,9167 Root Mean Squared Error 0,2762 0,2121 0,1624
Tabel  tersebut  menunjukkan  ketepatan  model,  kebaikan serta kemampuan model untuk mengklasifikasikan data testing sesuai  model  yang  dibentuk  oleh  data  training  berdasarkan skema  yang  telah  ditentukan.  Model  serta  klasifikasi  terbaik yang dapat dianjurkan untuk  digunakan adalah  model dengan Naïve Bayes dengan skema 70%. Saran diberikan berdasarkan ketepatan  klasifikasi  mencapai  95,83%,  RMSE  yang  cukup rendah sebesar 0,1624. Kebaikan model yang didasarkan nilai Kappa Statistics adalah sebesar 0,9167 atau mendekati nilai 1, sehingga  dapat  dikategorikan  sangat  baik  untuk  digunakan sebagai model.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang dipaparkan  pada  bab  sebelumnya,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Pengklasifikasian dengan menggunakan metode Regresi Logistik  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  terbaik sebesar  95,83%,  dengan  RMSE  0,2041  serta  kebaikan model untuk digunakan sebagai dasar klasifikasi sebesar 0,9167.  Daya  Tanggap  Rendah  dan  Motivasi  yang Rendah  menjadi  titik  pengamatan  utama  karena berdasarkan Regresi Logistik mempengaruhi penurunan penjualan produk dan perlu ditingkatkan.
2. Pengklasifian dengan metode Naïve Bayes menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  95,83% dengan  RMSE  sebesar  0,1624  dan  kebaikan  model mencapai 0,9167 atau berada pada kategori cukup baik untuk dilakukan pemodelan klasifikasi.
3. Perbandingan ketepatan klasifikasi dan kebaikan model menunjukkan bahwa Regresi Logistik dan Naïve Bayes menghasilkan model yang sama baiknya dengan skema terbaik adalah data training 70% dan data testing 30%.
Perbandingan  jika  dilihat  menggunakan  RMSE cenderung  menunjukkan Naïve  Bayes dengan  skema 70% merupakan model yang disarankan dengan RMSE yang  cenderung  rendah  dibanding  skema  dan  metode lain.

## B. Saran
Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menambah  jumlah  variabel  penelitian  yang  berhubungan dengan  kinerja  karyawan  PT.  Gunung  Meranti..Selain  itu, disarankan juga untuk mengambil sampel dengan jumlah yang lebih  banyak  karena  dengan  data  yang  lebih  banyak  maka mampu dilakukan klasifikasi serta kategori lebih baik terhadap karyawan PT. Gunung Meranti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. A. Subektianto, M. Ratna and I. Zain, "Analisis Kepuasan Pasien dan Pelaksana Terhadap Sistem Informasi Manajemen Puskesmas Elektronik (Simpustronik) di Kabupaten Blitar Menggunakan Regresi Logistik Biner," Inferensi, vol. 1, no. 1, pp. 29-37, 2018.
[2]  A. Agresti, Categorical Data Analysis, New Jersey: John Wiley & Sons, 2002.
[3]  D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression, New York: John Wiley and Sons.Inc, 1995.