Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.864

## Machine Learning Pengklasifikasikan Performa Karyawan Direct Sales Force Kartu Prabayar Menggunakan Metode Random Forest Classifier
Rico Yoga Pradana* 1 Faulinda Ely Nastiti 2 , Intan Oktaviani 3 1,2,3 Sistem Informasi / Universitas Duta Bangsa Surakarta e-mail: * 1 ricoyogapradana@gmail.com , 2 faulinda_ely@udb.ac.id , 3 intan_oktaviani@udb.ac.id
Abstract − This research employs Machine Learning, specifically the Random Forest Classifier, to classify direct sales force employees into four categories: Star, Hard Worker, Problem Employee, and Dead Wood. Data from June 2023 sales at PT Indosat Tbk Semarang were  utilized,  implementing  the  OSEMN  framework  for  data  analysis.  The  model  considers  five  attribute  variables:  quality  serious customer, quality high value customer, total sales, total sales site, and total work per month. The outcome of this research is the development of  a  dashboard  information  system  enabling  sales  resource  managers  to  efficiently  view  and  interpret  classification  results.  Model evaluation shows an accuracy rate of 98% with an RMSE of 0.1085, confirming the model's effectiveness in classifying direct sales force employees. This study not only addresses shortcomings of previous approaches but also provides deep insights into analyzing employee performance  using  data  analytics  techniques.  The  resulting  dashboard  information  system  significantly  enhances  decision-making processes related to employee performance management, allowing PT Indosat Tbk Semarang to optimize their prepaid card sales strategies.
Keywords − Performance Support Systems, Machine Learning, Random Forest Classifier, OSEMN, Classification.
Abstrak − Penelitian ini menggunakan Machine Learning, khususnya Random Forest Classifier, untuk mengklasifikasikan karyawan direct sales force menjadi empat kategori: Star, Hard Worker, Problem Employee, dan Dead Wood. Data penjualan bulan Juni 2023 dari PT Indosat Tbk Semarang digunakan dalam penelitian ini, dengan mengimplementasikan framework OSEMN untuk analisis data. Lima atribut variabel yang dipertimbangkan dalam model ini adalah quality serious customer, quality high value customer, total penjualan, total penjualan site, dan total kerja per bulan. Hasil penelitian ini adalah pengembangan sistem informasi dashboard yang memungkinkan  manajer  sumber  daya  sales  untuk  melihat  dan  menginterpretasikan  hasil  pengklasifikasi  dengan  efisien.  Evaluasi model  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  98%  dengan  RMSE  0.1085,  yang  menegaskan  efektivitas  model  dalam mengklasifikasikan karyawan direct sales force. Penelitian ini tidak hanya mengatasi kelemahan pendekatan sebelumnya, tetapi juga memberikan wawasan mendalam dalam analisis performa karyawan menggunakan teknik data analitik. Sistem informasi dashboard yang  dihasilkan  dapat  secara  signifikan  meningkatkan  proses  pengambilan  keputusan  terkait  manajemen  kinerja  karyawan, memungkinkan PT Indosat Tbk Semarang untuk mengoptimalkan strategi penjualan kartu prabayar mereka.
Kata Kunci − Sistem Pendukung Kinerja, Machine Learning, Random Forest Classifier, OSEMN, Klasifikasi.

## I. PENDAHULUAN
PT Indosat Tbk (dikenal sebagai Indosat Ooredoo Hutchison atau IOH) adalah salah satu perusahaan penyedia layanan komunikasi untuk pengguna telepon genggam dengan pilihan prabayar maupun pascabayar dengan merek IM3 dan 3 di Indonesia. Setiap bulannya penjualan kartu prabayar mengalami penurunan dan kenaikan bahkan ada yang  tidak  dapat  memenuhi  target  penjualan  bulanan  dalam  bulan-bulan  tertentu.  Hal  ini  dapat  menjadikan perusahaan tidak mendapatkan pendapatan (revenue) dari penjualan kartu prabayar.
Dalam proses penjualan kartu prabayar di PT Indosat Tbk Semarang, sumber daya direct sales force menjadi salah satu  kunci  utama  atas  penjualan  produk  kartu  prabayar  disetiap  region  atau  daerah  yang  sudah  ditugaskan. Dikarenakan sumber daya direct sales force memiliki peran yang sangat penting dalam melakukan penjualan kartu prabayar [1] . Maka untuk dapat membantu perusahaan dalam mengambil kesimpulan serta pengambilan keputusan agar dapat mencapai target dalam keberhasilan revenue penjualan kartu prabayar, maka dibutuhkan suatu metode klasifikasi  kinerja  karyawan  direct  sales  force  yang  terbagi  menjadi  4  bagian  yaitu  Star,  Hard  Worker,  Problem Employee  atau  Dead  Wood.  Saat  ini  pengklasifikasian  yang  dilakukan  di  PT  indosat  Tbk  Semarang  dengan menginputkan rumus untuk summarize data penjualan pada excel setelah itu melakukan sorting data dengan variabel QSC dan total penjualan site, setelah itu melakukan pelabelan dengan 4 range dari data penjualan yang dilakukan oleh direct sales force yaitu <25% dari populasi untuk Dead Wood, >25-50% populasi untuk Problem Employee, 50- 75%  untuk  Hard  Worker  dan  >75%  untuk  Star.  Hal  ini  mengakibatkan  kurang  efisien  dalam  pengklasifikasian

## Pradana, Machine Learning Pengklasifikasikan Performa…| 591
karyawan direct sales force dikarenakan hanya menggunakan 2 buah variabel dalam melakukan pengklasifikasiannya serta memerlukan waktu yang lebih banyak dalam mengambil kesimpulannya.
Machine Learning (ML) adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) di mana mesin dapat belajar dari data tanpa perlu  diprogram  secara eksplisit  [5].  Algoritma  ML meningkatkan  kinerjanya  dengan memanfaatkan  pengalaman masa lalu atau contoh pelatihan, dan terus berkembang dengan menerima lebih banyak data [2][3][4]. Teknologi AI, termasuk  ML,  telah memungkinkan  mesin  untuk melakukan tugas-tugas  kognitif  seperti mengendarai  kendaraan, bermain  catur,  dan  berpartisipasi  dalam  kompetisi  musik  [6].  Secara  keseluruhan,  ML  memainkan  peran  penting dalam  evolusi  sistem  cerdas  dengan  mensimulasikan  pembelajaran  dan  pemecahan  masalah  seperti  manusia  [7]. Dikarenakan sistem yang sudah berjalan di PT Indosat Tbk Semarang menggunakan metode pengklasifikasian maka dalam  penelitian  ini  mengguanakan  tipe  klasifikasi  dalam  machine  learning  dengan  metode  Random  Forest Classifier.
Klasifikasi  adalah  komponen  penting  dalam  berbagai  bidang,  membantu  dalam  organisasi  data,  pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah. Algoritma seperti K-Nearest Neighbor (KNN), decision tree, dan model lain seperti regresi logistik, hutan acak, dan mesin vektor pendukung, digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data dan  memprediksi  label  atau  kategori  berdasarkan  input  [8][9].  Memahami  teknik-teknik  ini  adalah  kunci  untuk menciptakan model klasifikasi yang efektif dan mengukur kinerjanya [10][11][12].
Random  Forest  Classifier  adalah  algoritma  machine  learning  yang  menggunakan  ansambel  pohon  keputusan untuk mengklasifikasikan data secara efisien. Dengan membuat banyak decision tree selama pelatihan, algoritma ini menghasilkan kelas prediksi berdasarkan mode kelas dari pohon individu. Metode ini kuat terhadap kesalahan dan outlier dalam data, serta memberikan perkiraan ketidakpastian terhadap hasil yang bervariasi [13]. Random Forest telah sukses diterapkan dalam berbagai bidang seperti identifikasi mikroplastik [13], klasifikasi objek astronomi [14], deteksi  penipuan  kartu  kredit  [15],  dan  memprediksi  hasil  pasien  gagal  jantung  [16].  Dengan  menggabungkan prediksi dari berbagai decision tree, Random Forest meningkatkan akurasi dan generalisasi, menjadikannya alat yang serbaguna  dalam  machine  learning.  Dalam  penelitian  ini  pengklasifikasian  karyawan  dilakukan  dengan menggunakan metode Random Forest Classifier dan merubah varabel yang sedang bejalan sehingga terdapat menjadi 5  atribut  variabel  yang  terdiri  dari  quality  serious  customer,  quality  high  value  customer,  total  penjualan,  total penjualan site, dan total kerja per bulan [17]. Hasil penelitian ini nantinya akan berupa dashboard yang didalamnya berupa hasil pengklasifikasian kinerja karyawan sehingga berguna untuk mempercepat proses kerja organisasi dalam pengambilan kesimpulan dan keputusan terhadap kinerja direct sales force atau karyawan sales mereka.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Kurniawan  dkk.,  2022.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Metode  AHP”. Fakultas  Ilmu  Komputer  Duta  Bangsa  Surakarta.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  serta  3  kriteria  yang digunakan untuk dapat menyeleksi alternatif terbaik yang akan berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan. yaitu nilai rapor, kedisiplinan, dan kerajinan. [18]
Anggle Yohana dkk., 2023. “Sistem Klasifikasi Karyawan Yang Mendapatkan Kenaikan Gaji Dengan Metode Naïve Bayes Berbasis Web di PT. Tirta Madu Kepulauan Riau”. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes, Penelitian ini melakukan pengelompokan data sebelum melakukan perhitungan menggunakan Naïve Bayes. Yang mana  pengelompokan  data  ini  menggunakan  rentang  seperti  Tidak  hadir,  jarang  hadir,  hadir,  sering  hadir  dalam melakukan pengelompokannya. [19]
Subagyo,  2022.  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Dashboard  sebagai  Pendukung  Pengambilan  Keputusan Terkait Kinerja Karyawan PT. X”. Penelitian ini merancang dan membangun sistem informasi dashboard dan belum menerapkan ilmu data science dalam pengambilan keputusannya. Nilai akhir karyawan jabatan staf didapat dengan membobotkan 10% rata-rata tahunan skor absen, 30% rata-rata tahunan skor staf, dan 60% rata-rata tahunan skor individu. [20]
Berdasarkan hasil analisa 3 literatur diatas dapat diketahui bahwa 3 peneliti terdahulu memiliki kelemahan pada sistem dashboard yang  dibuat  dan  dalam  penentuan  kriteria  variabel  yang  digunakan  seperti  kurang  banyaknya penggunaan variabel dan metode algoritma yang digunakan dalam pengambilan nilai skor akurasi kurang maksimal dan  kelemahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  menambahkan  variabel  kriteria  yang  akan  digunakan  serta menggunakan  algoritma  hutan  acak  menggunakan  sehingga  didapatkan  GAP  dari  3  penelitian  di  atas  diambil kesimpulan  bahwa  dalam  penelitian  ini,  menggunakan  kriteria  yang  lebih  banyak  yaitu: quality  high  customer, serious  customer,  total  penjualan ,  total  penjualan  site,  dan  penjualan  harian.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga memberikan perspektif yang lebih luas dan mendalam dalam analisis performa karyawan dengan teknik data analitik. Hal ini menunjukkan bahwa penelitian ini menawarkan pendekatan yang lebih terperinci dan mendalam dalam proses seleksi klasifikasi karyawannya dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
592 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## III. METODE PENELITIAN

## Gambar. 1 Metode Penelitian.
Metode penelitian yang digunakan dalam  penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Observasi dilakukan untuk melihat dan memperoleh informasi sistem yang sedang berjalan dan yang diperlukan untuk membantu masalah dalam penelitian dengan cara mewawancarai pihak manajer sumber daya sales.  Data yang digunakan pada peneltian ini bersifat private yang diambil melalui database yang meliputi data penjulan dan data penugasan direct sales force bulan juni 2023. Framework yang digunakan dalam penelitian ini adalah framework OSEMN yang bertujuan untuk dapat  membantu  penelitian  ini  dengan  urutan  aktivitas  yang  jelas  [21].  Model  machine  learning  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  model Random  Forest  Classifier .  Variabel  dependen  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah indikator penilaian human resource dalam pengklasifikasian karyawan yaitu Star, Hard Worker, Problem Employee, Dead Wood [19]. Sedangkan variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah quality serious customer, quality high value customer, total penjualan, total penjualan site, dan total kerja per bulan.
Gambar. 2 Tahapan Framework OSEMN.

## Langkah-langkah penelitian menggunakan framework OSEMN:

## A. Obtain
Pengumpulan data yang diambil pada periode juni-agustus 2023 terdiri dari 5 atribut yang digunakan yaitu quality serious customer, quality high value customer, total penjualan, total penjualan site, dan total kerja per bulan. Untuk keseluruhan data yang digunakan memiliki total 233,411 baris data.

## B. Scrub

## Pradana, Machine Learning Pengklasifikasikan Performa…| 593
Teknik dalam pembersihan dataset[22] pada penelitian ini dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan library pandas dengan metode drop_duplicate untuk menghapus duplikasi data yang sama dan drop_na untuk menghapus data yang memiliki null atau NaN value.

## C. Explore
Dalam eksplorasi data, tools yang digunakan adalah microsoft excel dengan membuat grafik seperti scatter plot, line bar, dan bar plot, hasil eksplorasi pola digunakan untuk sudut pandang domain knowledge ataupun ilmu bisnis.

## D. Model
Modeling  Random  Forest  Classifier  dalam  penelitian  ini  membagi  80%  data  training,  dan  20%  data  testing. Dengan hipotesis jika nilai akurasi lebih dari 80% maka model diterima untuk di implementasikan dalam pembuatan sistem informasi dashboard pendukung kinerja karyawan direct sales force.

## E. Interpret
Kegiatan  ini  meliputi  pembuatan  sistem  informasi  pendukung  kinerja  karyawan[23][24][25],  dan  melakukan representasi kepada manajer sumber daya sales.
Dalam  penelitian  ini  interpretasi  menggunakan  sistem  informasi  dashboard  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan API menggunakan bahasa JavaScript dalam menjembatani antara database, model klasifikasi dan sistem interface [26].

## Gambar
Berikut penjelasan lebih terperinci dari alur pembuatan sistem informasi pendukung kinerja karyawan: 1. Pengambilan data dari database penjualan dan diubah menjadi sebuah api data penjualan.
2. Menghubungkan api tabel penjualan kedalam sebuah api model random forest classifier.
3. Menghubungkan dashboard dengan api yang sudah dibuat pada api tabel sebelumnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Explore
Dalam eksplorasi data menggunakan 5 atribut variabel yang digunakan untuk pengklasifikasian karyawan yaitu quality serious customer, quality high value customer, total penjualan, total penjualan site, dan total kerja juni.
(a) (b) 0 500 1000 1 30 59 88 117 146 175 204 233 262 291 320 349 378 407 quality serious customers 0 100 200 300 0 100 200 300
400 500 quality high value customers
(c) (d) (e)
Gambar 4 Visualisasi Data Tenaga Penjualan Langsung (a) pelanggan serius berkualitas, (b) pelanggan berkualitas bernilai tinggi, (c) total penjualan, (d) total penjualan situs, (e) total pekerjaan bulanan
Berdasarkan 5 atribut yang telah dibikin grafik dapat disimpulkan bahwa:
1. Direct Sales Force yang memiliki total penjualan tertinggi ternyata juga mendominasi q hvc, q serious customer akan tetapi memiliki total kerja perbulan dan total penjualan site yang rendah.
2. Direct  Sales  Force  yang  memiliki  total  penjualan  rata  rata  memiliki  kesamaan  dengan  q  serious  customer. Beberapa direct sales force ada yang mendominasi penjulan site tertinggi, menengah dan terendah, total kerja per bulan tinggi, menengah dan terendah.
3. Direct Sales Force yang memiliki total penjulan yang rendah memiliki kesamaan dengan q serious customer. Beberapa direct sales force ada yang mendominasi penjulan site tertinggi, menengah dan terendah, total kerja per bulan tinggi, menengah dan terendah

## Gambar 1 Heatmap korelasi antar variabel
Berdasarkan Heatmap korelasi antar atribut variabel pada gambar 9, dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Variabel q seroious customer memiliki hubungan yang sempurna dengan total penjualan, cukup kuat dengan q hvc redeem dan total penjualan site, dan memiliki hubungan yang lemah dengan total kerja per bln.
2. Variabel q hvc memiliki hubungan yang cukup baik dengan total penjualan, memiliki hubungan yang lemah
0
200 400 600 800 1 28 55 82 109 136 163 190 217 244 271 298 325 352 379 406 total sales 0 10 20 30 40 1 28 55 82 109 136 163 190 217 244 271 298 325 352 379 406 total site sales 0 10 20 30 0 100 200 300 400 500 total monthly work
Pradana, Machine Learning Pengklasifikasikan Performa…| 595
dengan total penjualan site, dan total kerja per bln.
3. Variabel  total  penjualan  memiliki  hubungan  yang  cukup  baik  dengan  total  penjualan  site  dan  memiliki hubungan yang lemah dengan total kerja per bln.
4. Variabel total penjualan site memiliki hubungan yang cukup kuat dengan total kerja per bln.
B. Model
Modeling Random Forest Classifier menggunakan cara transfer learning dengan memanfaatkan hasil kesimpulan eksplorasi data dan membagi klasifikasi menjadi 4 macam yaitu Star, Hard Work, Problem Employee. Dead Wood. yang didasarkan oleh atribut variabel dan memiliki kriteria seperti yang ada pada tabel 1:
Tabel 1 Atribut dan Kriteria Modeling Learning
Atribut label Klasifikasi Kriteria q_serious_cust q_hvc total_penjualan total_penjualan_site total_kerja_per_bln 4 Star >75% dari data populasi 3 Hardworker 50%-75% dari data populasi 2 Problem Employee 25%-50% dari data populasi 1 Dead Wood <25% dari data populasi
Hasil  dari  modeling  Random  Forest  Classifier  yang  sudah  dibuat  menghasilkan  output  bahwa  model menghasilkan sebuah informasi karyawan sales yang memiliki label 1 (dead wood) sebanyak 111, label 2 (Problem Employee) sebanyak 195, label 3 (Hardworker) sebanyak 88, dan label 4 (Star) sebanyak 31.  Untuk lebih jelas mengenai  hasil  output  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Nilai  prediksi  yang  tercantum  adalah  nilai  hasil  perbandingan probabilitas dari 4 label klasifikasi yang sudah dibuat dan diambil yang paling tinggi
Tabel 2 Hasil Klasifikasi No QSC Q HVC Tot Penj Penj Site Kerja bulan Nilai Pred Class 1 623 254 624 6 7 0,87 1 2 545 0 545 3 5 1 1 3 535 46 538 18 11 0,97 3 4 472 72 472 17 10 0,89 3 5 463 50 464 20 15 0,85 3 6 458 55 459 12 6 0,99 2 7 455 51 455 11 6 0,97 2 8 424 60 424 15 14 0,87 4 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 421 2 1 2 2 1 1 1 422 2 0 2 1 2 1 1 423 1 1 2 2 2 1 1 424 1 0 1 1 1 1 1 425 0 0 3 2 3 1 1
Pengukuran atau uji akurasi model dilakukan untuk menentukan kualitas prediksi dan apakah memenuhi hipotesis yang sudah dibuat.

## Gambar 10 Perhitungan Akurasi dan RMSE
Dari  80%  data  training  dan  20%  data  testing  menghasilkan  nilai  akurasi  98%  dan  RMSE  0.1085.  Maka kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  bahwa  model  klasifikasi  yang  sudah  dibuat  dapat  diterima  untuk  di
596 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
implementasikan dalam pembuatan sistem informasi pendukung kinerja karyawan direct sales force.

## C. Interpret
Visualisasi dalam bentuk grafik atau summarize data adalah suatu cara yang baik untuk dapat membantu manajer sumber daya sales dalam pengambilan keputusan.
Langkah pembuatan sistem informasi ini adalah seperti dibawah:
1. Pengambilan data dari database penjualan dan diubah menjadi sebuah api tabel informasi
Data  diambil  dari  database  tabel  penjualan  menggunakan  method  select,  sum,  group  by  id  sales,  dan beetween  untuk  memfilter  bulan  dan  tahun  yang  ingin  ditampilkan  datanya  pada  pemrograman  mysql.  API endpoint  data  penjualan  pada  langkah  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemograman  JavaScript  dengan framework expressJS, untuk port yang digunakan pada step ini adalah 3000. Dan untuk url endpointnya adalah http://localhost:3000/transaksi/mobii/2023-06-01/2023-06-31.

## Gambar 10 Perhitungan Akurasi dan RMSE
2. Menghubungkan api tabel informasi kedalam sebuah api model random forest classifier. Pembuatan model api klasifikasi random forest classifier menggunakan library python yang bernama uvicorn [27].

## Gambar 12 Alur kerja API Model
Berikut penjelasan lebih terperinci dari alur pembuatan API Model Random Forest Classifier:
a. Model Random Forest dimasukkan dan di koding kedalam sistem uvicorn / fastAPI.
b. Uvicorn API model menggunakan port 8000, dan mengambil data pada API data penjualan di port 3000 (http://localhost:3000/transaksi/mobii/2023-06-01/2023-06-31).
c. API data penjualan menberikan data penjualan yang ada pada database.
d. Uvicorn API  model  melakukan  pengklasifikasian  kemudian  menambahkan  kolom  hasil  klasifikasi  dan menampilkan dalam bentuk array.

## Gambar 2 Hasil klasifikasi data dari Model
3. Menghubungkan dashboard dengan api yang sudah dibuat pada Uvicorn API
Metode yang digunakan untuk menghubungkan data Uvicorn API adalah metode get. Dikarenakan sistem hanya menampilkan data maka tidak perlu untuk menginput, mengupdate, dan menghapus data karena data yang diambil melalui database penjualan. Hasil output yang ditampilkan pada dashboard[28] adalah hasil total dari pengklasifikasian dan menampilkan data report performa direct sales force berdasarkan bulan.

## Gambar 3 Tampilan antarmuka dashboard sistem informasi

## V. KESIMPULAN
Berdasarakan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  dalam  pengklasifikasian  kinerja  karyawan  direct  sales force  di  PT  Indosat  Tbk  Semarang  menggunakan  metode  Machine  Learning,  khususnya  Random  Forest Classifier.
2. Menggunakan pendekatan Random Forest Classifier dengan 5 atribut variabel (quality serious customer, quality high  value  customer,  total  penjualan,  total  penjualan  site,  total  kerja  per  bulan)  untuk  mengklasifikasikan karyawan menjadi empat kategori: Star, Hard Worker, Problem Employee, dan Dead Wood.
3. Hasil penelitian diimplementasikan dalam bentuk sistem informasi dashboard untuk mempercepat pengambilan keputusan terkait kinerja karyawan. Dashboard ini menggunakan API untuk menghubungkan data penjualan dengan hasil klasifikasi dari model Random Forest Classifier.
4. Keunggulan Penelitian:
1) Mengatasi  kelemahan  pendekatan  sebelumnya  yang  hanya  menggunakan  dua  variabel  dalam
598 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
pengklasifikasian.
2) Menyediakan perspektif yang lebih luas dan mendalam melalui analisis data untuk seleksi klasifikasi karyawan.
3) Membuktikan keberhasilan model dengan tingkat akurasi sebesar 98% dan RMSE 0.1085 dari data uji.
Untuk penelitian selanjutnya, beberapa saran yang dapat dipertimbangkan :
1. Memperluas penggunaan teknik Machine Learning lainnya yang dapat meningkatkan performa model, seperti pengoptimalan hyperparameter.
2. Memperluas pengujian performa model dengan menerapkan validasi silang, seperti K-Fold Cross Validation, untuk memastikan bahwa model memiliki generalisasi yang baik terhadap data yang belum dilihat sebelumnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta dan Pembimbing magang di  Pt  Indosat  Tbk  Semarang,  yang telah membantu  dan memberikan  dukungan  serta membimbing  terkait dengan penelitian yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. K. Kathuni and N. Galo Mugenda, “Direct Sales Strategy Applied by Commercial Banks in Kenya,” 2012. [Online]. Available: www.ijbhtnet.com
[2] J.  Bell,  “What  Is  Machine  Learning?,”  in Machine  Learning  and  the  City ,  Wiley,  2022,  pp.  207–216.  doi: 10.1002/9781119815075.ch18.
[3] Shaveta, “A review on machine learning,” International Journal of Science and Research Archive , vol. 9, no. 1, pp. 281–285, May 2023, doi: 10.30574/ijsra.2023.9.1.0410.
[4] D. Chopra and R. Khurana, “Introduction To Machine Learning,” in Introduction  to Machine Learning  with  Python ,  BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2023, pp. 15–29. doi: 10.2174/9789815124422123010004.
[5] M. O. K. Mendonça, S. L. Netto, P. S. R. Diniz, and S. Theodoridis, “Machine learning,” in Signal Processing and Machine Learning Theory , Elsevier, 2024, pp. 869–959. doi: 10.1016/B978-0-32-391772-8.00019-3.
[6] T. Chamorro-Premuzic, “Machine Learning,” Character Lab Tips , Apr. 2023, doi: 10.53776/tips-gratitude-machine-learning.
[7] K. Thakur, A.-S. K. Pathan, and S. Ismat, “Machine Learning Technology,” in Emerging ICT Technologies and Cybersecurity , Cham: Springer Nature Switzerland, 2023, pp. 79–124. doi: 10.1007/978-3-031-27765-8_3.
[8] Advances in computer and electrical engineering book, “Classification,” 2023, pp. 83–106. doi: 10.4018/978-1-6684-4730-7.ch005.
[9] “Classifications,” 2022, pp. 15–37. doi: 10.18356/9789210601405c006.
[10] Y. I. Lobanovsky, “Classification is the Method of System Problems Detection,” South Florida Journal of Development , vol. 2, no. 3, pp. 3879–3889, Jul. 2021, doi: 10.46932/sfjdv2n3-006.
[11] T. T. Teoh and Z. Rong, “Classification,” 2022, pp. 183–211. doi: 10.1007/978-981-16-8615-3_11.
[12] U. R. Hodeghatta and U. Nayak, “Classification,” in Practical Business Analytics Using R and Python , Berkeley, CA: Apress, 2023, pp. 277–343. doi: 10.1007/978-1-4842-8754-5_9.
[13] J.  Valls-Conesa et  al. ,  “Random  forest  microplastic  classification  using  spectral  subsamples  of  FT-IR  hyperspectral  images,” Analytical Methods , vol. 15, no. 18, pp. 2226–2233, 2023, doi: 10.1039/D3AY00514C.
[14] J.-L. Solorio-Ramírez, R. Jiménez-Cruz, Y. Villuendas-Rey, and C. Yáñez-Márquez, “Random forest Algorithm for the Classification of Spectral Data of Astronomical Objects,” Algorithms , vol. 16, no. 6, p. 293, Jun. 2023, doi: 10.3390/a16060293.
[15] S. Nandi, “Credit Card Fraud Detection Using Random Forest Classification,” Int J Res Appl Sci Eng Technol , vol. 11, no. 6, pp. 2383–2390, Jun. 2023, doi: 10.22214/ijraset.2023.53990.
[16] L. Budianti and Suliadi, “Metode Weighted Random Forest dalam Klasifikasi Prediksi Kelangsungan Hidup Pasien Gagal Jantung,” Bandung Conference Series: Statistics , vol. 2, no. 2, pp. 103–110, Jul. 2022, doi: 10.29313/bcss.v2i2.3318.
[17] E. Purwanto and Nurmalitasari, “Prediksi Performa Mahasiswa Menggunakan Model Regresi Logistik,” Journal Derivat , vol. 9 No.2, pp. 145–152, 2022.
[18] A.  P.  Kurniawan,  E.  B.  Sadewa,  R.  Y.  Pradana,  and  D.  Hartanti,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE  AHP,” Majalah  Ilmiah  METHODA ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  147–152,  Aug.  2022,  doi: 10.46880/methoda.Vol12No2.pp147-152.
[19] Anggle Yohana, Sitepu Surianto, and Manurung Samuel VB H., “Sistem Klasifikasi Karyawan Yang Mendapatkan Kenaikan Gaji Dengan Metode Naïve Bayes Berbasis Web di PT. Tirta Madu Kepulauan Riau,” Methosisfo : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , vol. Vol. 3, No. 2, pp. 97–108, 2023.
[20] M.  S.  Subagyo,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Dashboard  sebagai  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Terkait  Kinerja Karyawan PT. X,” 2022.
[21] Ikhsan Nur Istyanto, “PENERAPAN OSEMN FRAMEWORK UNTUK KLASIFIKASI PROFIL,” 2023.
[22] Syaukha Ahmad Risyad, “Data Set: Pengertian, Jenis, dan Contohnya,” https://dibimbing.id/blog/detail/pengertian-data-sheet-jenis- dan-contoh.
[23] O.  S.  K.  Bancin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kinerja  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weight,” Jurnal Teknik, Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, May 2022, doi: 10.56248/marostek.v1i1.7.
[24] T. A. Sumarto and F. P. Sihotang, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Magang Bakti Decision Support System: Performance Assessment of Magang Bakti Employee,” 2021.
[25] A. Wijaya Syam, Y. Andriyan, A. Pemerintahan, and I. Pemerintahan, “Analisis Kemampuan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada PT. Smartfren Telecom Makassar,” Politik Anggaran dan Adimistrasi Publik , vol. 3, no. 1, pp. 52–63, 2023.
[26] A. A. Prayogi, M. Niswar, Indrabayu, and M. Rijal, “Design and Implementation of REST API for Academic Information System,”
IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 875, no. 1, p. 012047, Jun. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/875/1/012047.
Pradana, Machine Learning Pengklasifikasikan Performa…| 599
[27] M. Lathkar, “Getting Started with FastAPI,” in High-Performance Web Apps with FastAPI , Berkeley, CA: Apress, 2023, pp. 29–64. doi: 10.1007/978-1-4842-9178-8_2.
[28] E. Purwanto, B. Prajadi, C. Utomo, and H. Permatasari, “PROTOTYPE SISTEM INFORMASI MONITORING PENJUALAN,” vol. 9, no. 4, pp. 761–768, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294880.