## Komparasi Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Pendekatan Pembelajaran Mesin
Errissya Rasywir 1 , Yessi Hartiwi 2 , Yovi Pratama 1
1 Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa, Kota Jambi,36138, Indonesia
2 Sistem Informasi, STIKOM Dinamika Bangsa, Kota Jambi,36138, Indonesia Email: 1 errissya.rasywir@gmail.com, 2 yessihartiwi26@gmail.com, 3 yovi.pratama@gmail.com

## Abstrak
Evaluasi  kinerja  merupakan  suatu  kegiatan  untuk  mengukur  apakah    seorang  pekerja  mampu  melakukan pekerjaannya  sesuai  dengan  tugas  dan tanggung  jawabnya.  Penilaian  tersebut  hasilnya  akan  dimanfaatkan  dan dievaluasi  oleh  pihak  manajemen  yang  mengelola  pekerja . Alasan  penggunaan  pembelajaran  mesin  dalam penelitian adalah karena kelebihannya dalam melakukan pembelajaran terhadap mesin dengan hasil akurasi yang tinggi. Telah banyak pembelajaran mesin yang diujicobakan, baik terbimbing seperti pohon keputusan, jaringan syaraf, bayesian  learning maupun  tak terbimbing  seperti  klastering,  maupun  algoritma  genetika  dan  algoritma koloni semut. Algoritma yang dipilih dalam riset ini adalah Naïve Bayes, Perceptron dan Support Vector Machine (SVM). Naïve bayes dipilih karena kehandalan hasil dengan langkah sederhana dari jenis pembelajaran dengan konsep probabilitas. Perceptron terkenal handal dari jenis pembelajaran berbasis jaringan syaraf. SVM merupakan algoritma yang terkenal baik yang mampu mencari nilai hyperplane lebih akurat dibanding algoritma lain. Hasil penelitian menyebutkan bahwa nilai akurasi tertinggi dihasilkan oleh algoritma perceptron yakni sebesar 99.33%. Dilanjutkan oleh SVM sebesar 96.64% dan naive bayes sebesar 94.63% hasil penggunaan data training. Untuk hasil pengujian menggunakan 10- folds cross validation secara konsisten berada dibawah pengujian data training .
Kata Kunci: Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, Kinerja, Analisis, Karyawan

## Abstract
Performance  evaluation is an activity to  measure  whether a  worker  is able to  do his job in accordance  with  his duties and responsibilities. The results of the assessment will be utilized and evaluated by the management managing the workers. The reason for  using  machine  learning  in research is because  of  its advantages in  learning about  machines  with high accuracy results. There has been a lot of machine learning that has been tested, both guided such as decision trees, neural networks, bayesian learning and non-guidance such as clustering, as well as genetic algorithms and ant colony algorithms. The algorithms chosen in this research are Naïve Bayes, Perceptron and Support Vector Machine (SVM). Naïve Bayes was chosen because of the reliability of results with simple steps from the type of learning with the concept of probability. Perceptron is known to be reliable from the types of neural network-based learning. SVM is a well-known algorithm that is able to find hyperplane values more accurately than other algorithms. The results of the study state that the highest accuracy value is generated by the Perceptron algorithm which is equal to 99.33%. Followed by SVM of 96.64% and naive bayes of 94.63% as a result of the use of training data. For the results of testing using 10-folds cross validation consistently under the training data testing.
Keywords : Machine Learning, Classification, Performance, Analysis, Employees

## 1. PENDAHULUAN
Evaluasi  kinerja  merupakan  suatu  kegiatan  untuk  mengukur  apakah    seorang  pekerja  mampu  melakukan pekerjaannya sesuai dengan tugas dan tanggung jawabnya [1]. Penilaian tersebut hasilnya akan dimanfaatkan dan dievaluasi  oleh  pihak  manajemen  yang  mengelola  pekerja  [2].  Cara  sederhana  adalah  menilai  kinerja  yang dihasilkan  tenaga  kerja  berdasarkan job  description yang  telah  ditentukan  [2],  [3].  Namun,  cara  ini  kurang memberi kepastian.  Karena seringkali job description tertulis kurang  merefleksikan  karakteristik  permasalahan secara  keseluruhan  [4].  Apalagi,  dalam  praktiknya  walaupun  telah    dilakukan  penilaian  kinerja  oleh  pihak berwenang,  mereka  para  pekerja  tetap  kurang  menyadari  sudah  memenuhi  indikator  apa  saja  mereka  dalam bekerja.  Sehingga  proses  penilaian  kinerja  pada  umumnya  tidak  realistis  atau  sesuai  dengan  target  yang diharapkan.  Padahal  seharusnya,  penilaian  kinerja  ditujukan  untuk  mengukur  indikator  apa  saja  yang  bisa digunakan  untuk    mengembangkan  dan  meningkatkan  kualitas  kerja.  Dengan  demikian,  ketika  diketahui  cara penilaian  kerja  yang  akurat,  dapat  diambil  tindakan  yang  efektif  kedepannya  untuk  mengantisipasi  penurunan penilaian  kinerja.  Dengan  penilaian  kinerja  yang  tepat  sasaran  perusahaan  dapat  melakukan  pembinaan berkelanjutan  serta  koreksi  tindak  lanjut  dari  beragam  temuan  sehinggga  dapat  dilakukan  beragam  perbaikan untuk peningkatan performa perusahaan.  Sehingga berdasarkan masalah ini, kami melakukan pengujian tentang parameter penilaian kinerja yang akan diujicobakan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah proses mesin atau komputer untuk mencari informasi serta ilmu pengetahuan dari kumpulan data [5], [6]. Dalam  hal ini data merupakan sumber pengetahuan pengalaman yang sangat berguna untuk melakukan pembelajaran dan penelusuran, tanpa data kita tidak bisa  membuat  komputer belajar apapun [7], [8]. Sehingga, dalam riset ini kami melakukan penilaian kinerja otomatis menggunakan metode
pembelajaran mesin. Selain itu, diketahui bahwa pemanfaatan dari pembelajaran mesin dapat menjadi kesempatan bagi  bisnis  agar  dapat  membantu  aktivitas  yang  harus  dilakukan  manusia  secara  cerdas  dan  bermakna  untuk support keputusan  bisnis  [5],  [6].  Alasan  penggunaan  pembelajaran  mesin  dalam  penelitian  adalah  karena kelebihannya dalam melakukan pembelajaran terhadap mesin dengan hasil akurasi yang tinggi [5], [9], [10]. Telah banyak  pembelajaran  mesin  yang  diujicobakan,  baik  terbimbing  seperti  pohon  keputusan,  jaringan  syaraf, bayesian  learning maupun  tak  terbimbing  seperti  klastering,  maupun  algoritma  genetika  dan  algoritma  koloni semut  [11]–[13].  Algoritma  yang  dipilih  dalam  riset  ini  adalah  Naïve  Bayes,  Perceptron  dan Support  Vector Machine (SVM). Naïve bayes dipilih karena kehandalan hasil dengan langkah sederhana dari jenis pembelajaran dengan konsep probabilitas. Perceptron terkenal  handal dari  jenis pembelajaran  berbasis  jaringan syaraf. SVM merupakan algoritma yang terkenal baik yang mampu mencari nilai hyperplane lebih akurat dibanding algoritma lain [14].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur dalam penelitian Komparasi Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Pendekatan Pembelajaran Mesin ini terdiri dari 6 (enam) langkah utama, antara lain:
a) Perumusan Latar Belakang Masalah
Pada  langkah  pertama  ini  mengenai  perumusan  latar  belakang  masalah  tentang  Penilaian  Kinerja Karyawan  Dengan  Menggunakan  Pendekatan  Pembelajaran  Mesin  dilakukan  adalah  untuk  menguji algoritma apa yang terbaik dari pendekatan pembelajaran mesin yang bagus untuk melakukan klasifikasi penilaian  Penilaian  Kinerja  Karyawan.  Karena  apabila  pekerjaan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  ini nantinya akan dilakukan secara otomatis menggunakan sistem atau aplikasi serta dengan memanfaatkan pendekatan  pembelajaran  mesin,  tentu  aplikasi  penilaian  harusnya  dibangun  mengguakan  metode pendekatan  pembelajaran  mesin  yang  handal.  Dalam  penelitian  ini  metode  pembelajaran  mesin  yang digunakan antara lain Naïve Bayes, Algoritma Perceptron dan Support Vector Machine (SVM).
b) Pengumpulan Data karyawan
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  adalah  data  penelitian  yang  diambil  dari  salah  satu perusahaan swasta di Kota Jambi. Data yang digunakan merupakan data hasil penilaian kinerja karyawan diperusahaan tersebut. Penilaian yang telah dilakukan oleh atasan masing-masing karyawan. Penilaian sebelumya adalah seputar penilai kinerja saja sebanyak 10 parameter. Namun, dalam penelitian ini kami menggunakan 14 parameter yang kami tambahkan dari data profil karyawan seperti jenis kelamin, umur, lama mengabdi dan jabatan.
c) Analisis Pemecahan Masalah
Solusi  yang  kami  tawarkan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  terbaik  apakah  dari  pendekatan pembelajaran  mesin  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  secara  baik dengan akurasi yang baik mendekati persepsi penilaian manusia.
d) Peracangan alur Eksperimen
Dalam penelitian Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Pendekatan Pembelajaran Mesin ini,  dilakukan  beberapa  alur  eksperimen.  Ekperimen  yang  dilakukan  ini  ditujukan  untuk  mengetahui metode apa yang terbaik yang dapat digunakan untuk Penilaian Kinerja Karyawan. Untuk itu dilakukan pengujian dengan algoritma Naïve Bayes, algoritma Perceptron dan Support Vector Machine (SVM).
e) Melakukan Eksperimen sesuai Skema
Setelah  dirancang  skema  algoritma  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  Penilaian  Kinerja  Karyawan Dengan  Menggunakan  Pendekatan  Pembelajaran  Mesin  in  sesuai  dengan  skema  yang  dirancang. Komparasi dilakukan dengan menggunakan 3 metode pembelajaran mesin yang telah dipilih berdasarkan
f) Analisis Hasil dan Kesimpulan
Langkah  ini  merupakan  langkah  terakhir  dalam  penelitian  penilaian  kinerja  karyawan  dengan menggunakan  pendekatan  pembelajaran  mesin  ini.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penarikan  kesimpulan, analisis dan evaluasi dari seluruh skema eksperimen.

## 2.2 Rancangan Eksperimen
Rancangan  eksperimen  pada  penelitian  kompasi  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  menggunakan  pendekatan pembelajaran mesin  ini antara lain pertama, untuk skema 1 pengujian menggunakan 14 parameter (yang terdiri dari parameter utama dan tambahan) diujicobakan dengan algoritma algoritma Naïve Bayes, algoritma Perceptron dan Support Vector Machine (SVM). Kedua, adalah ekperimen untuk skema 2 di mana pengujian menggunakan 10  parameter  (yang  terdiri  dari  parameter  utama  saja)  diujicobakan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes,  algoritma Perceptron dan Support Vector Machine (SVM). Ketiga,  adalah pengujian seleksi atribut untuk melihat relativitas
setiap parameter terhadap 4 jenis kelas yang diklasifikasikan. Dengan demikian, terdapat 7 jenis hasil pengujian dari 3 skema rancangan pengujian.

## 2.3 Data Penilaian Karyawan
Gambar  1  berikut  ini  adalah  visualisasi  dari  data  kinerja  karyawan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Visualisasi yang ditampilkan pada gambar berikut adalah hasil pemetaan data menggunakan tools WEKA. Dalam data tersebut disajikan nama-nama atribut, jumlah jenis atribut, jenis atribut setiap kelas penilaian, nilai terendah, nilai tertinggi, rata-rata atribut serta standar deviasi atribut.

## Gambar 1. Visualisasi Data Karyawan Pada tools WEKA
Pada gambar 1 adalah tampilan dataset yang digunakan menggunakan 14 parameter yang berisi parameter uatam dan parameter tambahan. Atribut atau parameter yang digunakan antara lain adalah atribut “Lama Tahun Kerja”, atribut “Masa Mengabdi”, atribut “Jenis Kelamin”, atribut “ Jabatan”, atribut “ Pengetahuan Tentang Pekerjaan”, atribut “Kejujuran dan Integritas”, “Inisiatif dan Kreatif”, atribut “ Kemampuan dan Berkomunikasi”, atribut “ Tanggung Jawab dan Ketelitian”, atribut “Kemampuan Bekerja Sama”, atribut “ Kemampuan Menganalisis dan Memutuskan”, atribut “kemampuan Koordinasi”, atribut “ orientasi pada tugas dan instruksi”, atribut “ Orientasi pada Efisiensi”, serta 4 jenis kelas penilaian antara lain yakni K untuk nilai kurang, C untuk nilai cukup, B untuk nilai baik, SB untuk nilai sangat baik. Jumlah instance yang terdapat pada data yang digunakan adalah sebanyak 149 jumlah data karyawan.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preparation Pengujian
Untuk memenuhi skema pengujian yang dirancang kami membagi data menjadi dua jenis dataset antara lain:
[1] Dataset I menggunakan 14 parameter yang berisi parameter utama dan parameter tambahan. Atribut atau parameter yang digunakan antara lain adalah atribut “Lama Tahun Kerja”, atribut “Masa Mengabdi”, atribut “Jenis Kelamin”, atribut “ Jabatan”, atribut “ Pengetahuan Tentang Pekerjaan”, atribut “Kejujuran dan Integritas”, “Inisiatif dan Kreatif”, atribut “ Kemampuan dan Berkomunikasi”, atribut “ Tanggung Jawab dan Ketelitian”, atribut “Kemampuan Bekerja Sama”, atribut “ Kemampuan Menganalisis  dan Memutuskan”, atribut “kemampuan Koordinasi”, atribut “ orientasi pada tugas dan instruksi”, atribut “ Orientasi pada Efisiensi”.
[2] Dataset I menggunakan 10 parameter yang berisi parameter utama saja antara lain: atribut “ Pengetahuan Tentang Pekerjaan”, atribut “Kejujuran dan Integritas”, “Inisiatif dan Kreatif”, atribut “ Kemampuan dan Berkomunikasi”, atribut “ Tanggung Jawab dan Ketelitian”, atribut “Kemampuan Bekerja Sama”, atribut “  Kemampuan  Menganalisis  dan  Memutuskan”,  atribut  “kemampuan  Koordinasi”,  atribut  “  orientasi pada tugas dan instruksi”, atribut “ Orientasi pada Efisiensi”.

## 3.1.1 Analisis Hasil Pengujian Data Dengan Algoritma Naïve Bayes
Tabel 1 berikut ini merupakan tabel yang berisi data hasil perhitungan probabilitas kelas utama dan probabilitas kelas setiap atribut menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Tabel 1. Probabilitas Pengujian Data Dengan Algoritma Naïve Bayes
Class Class A K C B SB A K C B SB -0.01 -0.16 -0.67 -0.16 -0.01 -0.16 -0.67 -0.16 LamaTahunKerja tanggung jawab dan ketelitian mean 0 5.0048 5.658 7.3889 1 1 8 2 1 std.dev 0.2593  5.5228  3.7903  4.0725 2 1 13 45 3 weight 0 23 102 24 3 1 5 57 18 precision 1.5556  1.5556  1.5556  1.5556 4 1 1 2 6 masa mengabdi [total] 4 27 106 28 junior 1 23 89 18 kemampuan bekerjasama sedang 1 1 14 8 1 1 11 2 1 senior 1 2 2 1 2 1 11 46 3 [total] 3 26 105 27
3 1 3 53 20 jenis kelamin 4 1 2 4 4 L 1 21 95 21 [total] 4 27 105 28 P 1 4 9 5 kemampuan menganalisa dan memutuskan [total] 2 25 104 26
1 1 12 1 1 jabatan 2 1 13 65 4 Karyawan 1 14 71 17
3 1 1 37 21 Staff 1 11 33 9 4 1 1 3 2 [total] 2 25 104 26 [total] 4 27 106 28 Pengetahuan tentang pekerjaan kemampuan koordinasi 1 1 8 3 1 1
1 14 5 1 2 1 15 53 3 2
1 10 45 3 3 1 3 47 13 3
1 2 52 19 4 1 1 3 11 4
1 1 4 5 [total] 4 27 106 28 [total] 4 27 106 28 kejujuran dan integritas orientasi pada tugas dan instruksi 1 1 9 3 1 1
1 8 4 1 2 1 16 50 1 2
1 15 55 3 3 1 1 47 14 3
1 3 45 17 4 1 1 6 12 4
1 1 2 7 [total] 4 27 106 28 [total] 4 27 106 28 inisiatif dan kreatif orientasi pada efisiensi 1 1 14 6 1 1
1 16 12 1 2 1 9 58 2 2
1 9 71 6 3 1 3 41 21
3 1 1 22 17 4 1 1 1 4 4
1 1 1 4 [total] 4 27 106 28 [total] 4 27 106 28 kemampuan berkomunikasi 1 1 19 3 1 2 1 5 47 2 3 1 2 49 16 4 1 1 7 9 [total] 4 27 106 28
Pada tabel 1  merupakan tabel  hasil perhitungan nilai probabilitas kelas utama dengan  menggunakan algortima Naïve Bayes. Probabilitas kelas K (untuk nilai kurang) adalah sebesar 0.01 dari total keseluruhan kelas, kelas C (untuk nilai cukup) adalah sebesar 0.16 dari total keseluruhan kelas, kelas B (ntuk nilai baik) adalah sebesar 0.67 dari total keseluruhan kelas dan kelas SB untuk nilai sangat baik) adalah sebesar 0.16 dari total keseluruhan kelas.
Selanjuntya, dilakukan hal yang sama pada setiap jenis atribut pada setiap jenis kelas, seperti probalilitas  masa mengabdi= junior, probalilitas masa mengabdi= sedang  dan probalilitas masa mengabdi= senior  masing-masing pada kelas K  yakni bernilai 1, 1,1,3. Pada kelas C ketiga jenis atribut tersebut bernilai 23,1,2,16. Pada kelas B ketiga  jenis atribut tersebut bernilai 89,14,2,105. Pada kelas SB  ketiga  jenis atribut tersebut  bernilai 18,8 1,27. Begitu juga untuk 13 parameter lainnya, juga dilakukan perhitungan yang  sama sehingga ditemukan nilai kelas penilaian kinerja karyawan berdasarkan nilai probabilitas terbesar.

## Tabel 2. Evaluasi Pengujian Data Penilaian Karyawan Dengan Algoritma Naïve Bayes
Pengujian dengan Naïve Bayes Parameter Data Training 10 -fold CV Time taken to build model 0 Seconds 0 Seconds Correctly Classified Instances 94.63% 92.62% Incorrectly Classified Instances 5.37% 7.38% Kappa statistic 0.8917 0.8489 Mean absolute error 0.0341 0.0484 Root mean squared error 0.1307 0.1634 Relative absolute error 13.97% 19.76% Root relative squared error 37.6677 47.0577 Correctly Classified Instances 141 138 Incorrectly Classified Instances 8 11 Confusion Matrix 0  0  0  0 |  a = K 0 22  1  0 |  b = C 0  1 96  5 |  c = B 0  0  1 23 |  d = SB 0  0  0  0 |  a = K 0 19  3  1 |  b = C 0  2 96  4 |  c = B
0  0  1 23 |  d = SB
Tabel  2  di  atas  merupakan  hasil  evaluasi  pengujian  data  penilaian  karyawan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes. Evaluasi yang dibahas antara lain ada nilai time taken to build model sebesar 0 detik baik pada hasil pengujian data training ataupun 10-fold CV. Correctly classified instances sebesar 94.63% pada pengujian data training dan sebesar  92.62%  pada  pengujian  10-fold  CV.  Nilai incorrectly  classified  instances 5.37%  pada  pengujian  data training dan sebesar 7.38% pada pengujian 10-fold CV. Kappa statistic, Mean absolute error, Root mean squared error, yang mana ketiga evaluasi tersebut semuanya adalah bernilai nol koma sehingga bisa dikatakan bahwa nilai error sangat kecil . Correctly Classified Instances berisi 141 jumlah atribut hasil klasifikasi yang benar pengujian data training dan sebesar 138 pada pengujian 10-fold CV . Incorrectly Classified Instances berisi 8 atribut hasil klasifikasi yang salah pengujian data training dan sebesar 11 pada pengujian 10-fold CV.
Tabel 3. Hasil Pengujian Data Penilaian Karyawan Dengan Algoritma Perceptron
Atribut Nilai Atribut Nilai Threshold 0.090 kemampuan bekerjasama=1 -0.612 LamaTahunKerja 0.140 kemampuan bekerjasama=2 -0.042 masa mengabdi=junior -0.027 kemampuan bekerjasama=3 0.629 masa mengabdi=sedang -0.035 kemampuan bekerjasama=4 -0.112 masa mengabdi=senior -0.039 menganalisa dan memutuskan=1 -0.540 jenis kelamin 0.157 menganalisa dan memutuskan=2 -0.243 jabatan 0.065 menganalisa dan memutuskan=3 0.725 Pengetahuan tentang pekerjaan=1 -0.554 menganalisa dan memutuskan=4 -0.022 Pengetahuan tentang pekerjaan=2 0.009 kemampuan koordinasi=1 -0.566 Pengetahuan tentang pekerjaan=3 0.148 kemampuan koordinasi=2 -0.381 Pengetahuan tentang pekerjaan=4 0.228 kemampuan koordinasi=3 0.834 inisiatif dan kreatif=1 -0.580 kemampuan koordinasi=4 -0.037 inisiatif dan kreatif=2 0.149 orientasi  tugas dan instruksi=1 -0.058 inisiatif dan kreatif=3 0.292 orientasi  tugas dan instruksi=2 -0.162 inisiatif dan kreatif=4 -0.079 orientasi  tugas dan instruksi=3 0.125 kemampuan berkomunikasi=1 -0.853 orientasi  tugas dan instruksi=4 -0.115 kemampuan berkomunikasi=2 -0.173 orientasi pada efisiensi=1 -0.539 kemampuan berkomunikasi=3 0.885 orientasi pada efisiensi=2 -0.054 kemampuan berkomunikasi=4 0.066 orientasi pada efisiensi=3 0.525
tanggung jawab dan ketelitian=1 -1.190 orientasi pada efisiensi=4 -0.062 tanggung jawab dan ketelitian=2 0.217 kejujuran dan integritas=1 -0.761 tanggung jawab dan ketelitian=3 0.983 kejujuran dan integritas=2 0.054 tanggung jawab dan ketelitian=4 -0.039 kejujuran dan integritas=3 0.603 kejujuran dan integritas=4 -0.102
Pada tabel 3 merupakan tabel hasil perhitungan pada sigmoid ke- 28 nilai target kelas utama dengan menggunakan algoritma  Perceptron.  Nilai  target  yang  dihitung  (sigmoid  ke-  28)  pada  kelas  K  (untuk  nilai  kurang),  kelas  C (untuk nilai cukup), kelas B (ntuk nilai baik) dan kelas SB untuk nilai sangat baik) merupakan nilai yang dipakai untuk  menghitung  target  setiap  kelas.  Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai  target  setiap  jenis  atribut  pada setiap  jenis kelas, seperti  target  masa  mengabdi= junior  bernilai 0.027, target  masa  mengabdi= sedang bernilai 0.035  dan target masa mengabdi= senior bernilai 0.039. Begitu juga untuk 13 parameter lainnya, juga dilakukan perhitungan  yang  sama  sehingga  ditemukan  nilai  kelas  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  nilai  target terbesar.
Tabel 4. Evaluasi Pengujian Data Penilaian Karyawan Dengan Algoritma Perceptron
Pengujian dengan Perceptron Parameter Data Training 10 -fold CV Time taken to build model 6.06 seconds 5.95 seconds Correctly Classified Instances 99.33% 87.92% Incorrectly Classified Instances 0.67% 12.08% Kappa statistic 0.986 0.7492 Mean absolute error 0.0058 0.0618 Root mean squared error 0.0503 0.2262 Relative absolute error 2.36% 25.25% Root relative squared error 14.49% 65.12% Correctly Classified Instances 148 131 Incorrectly Classified Instances 1 8 Confusion Matrix 0   0   0   0 |   a = K 0  23   0   0 |   b = C 0   0 102   0 |   c = B 0   0   1  23 |   d = SB 0  0  0  0 |  a = K 0 19  4  0 |  b = C 0  6 93  3 |  c = B
0  0  5 19 |  d = SB
Tabel  4  di  atas  merupakan  hasil  evaluasi  pengujian  data  penilaian  karyawan  dengan  algoritma  perceptron. Evaluasi  yang  dibahas  antara  lain  ada  nilai time  taken  to  build  model sebesar  6.06  detik  pada  pengujian data training dan sebesar 5.95 detik pada pengujian 10-fold CV. Correctly classified instances sebesar 99.33% pada pengujian data  training dan  sebesar  87.92%  pada pengujian  10-fold  CV. Nilai incorrectly classified instances 0.67%  pada  pengujian  data  training  dan  sebesar  12.08%  pada  pengujian  10-fold  CV. Kappa  statistic,  Mean absolute error, Root mean squared error, yang mana ketiga evaluasi tersebut semuanya adalah bernilai nol koma sehingga bisa dikatakan bahwa nilai error sangat kecil . Correctly Classified Instances berisi 148 jumlah atribut hasil  klasifikasi  yang  benar  pengujian data  training dan  sebesar  131  pada  pengujian  10-fold  CV .  Incorrectly Classified  Instances berisi  1  atribut  hasil  klasifikasi  yang  salah  pengujian data  training dan  sebesar  8  pada pengujian 10-fold CV.
Tabel 5. Pengujian Data Penilaian Karyawan Dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM)

## SVM
0.179  *  LamaTahunKerja
+  -0.2842 *  masa mengabdi=junior
+  0.2842 *  masa mengabdi=sedang
+  0.0336 *  jenis kelamin +  -0.0506 *  jabatan + -0.3694 *  Pengetahuan  pekerjaan=2 + -0.5212 *  Pengetahuan  pekerjaan=3 + 0.8905 *  Pengetahuan  pekerjaan=4 +-0.1196 *  kejujuran dan integritas=1 +-0.3213 *  kejujuran dan integritas=2
+0.1596 *  kemampuan bekerjasama=3 + 0.5852 *  kemampuan bekerjasama=4 +-0.5819 *  menganalisa dan memutuskan=2 + 0.3598 *  menganalisa dan memutuskan=3 + 0.2221 *  menganalisa dan memutuskan=4 + 0      *  kemampuan koordinasi=1 +-0.4472 *  kemampuan koordinasi=2 +  0.0765 *  kemampuan koordinasi=3 + 0.3706 *  kemampuan koordinasi=4 + 0      *  tugas dan instruksi=1
+-0.3994 *  kejujuran dan integritas=3 + 0.8403 *  kejujuran dan integritas=4 +-0.5584 *  inisiatif dan kreatif=2 +0.1105 *  inisiatif dan kreatif=3 +0.4479 *  inisiatif dan kreatif=4 +-0.5248 kemampuan berkomunikasi=2 + 0.0814 *  kemampuan berkomunikasi=3 +0.4435 *  kemampuan berkomunikasi=4 + - 0.4822 *tanggung jawab  ketelitian=2 +-0.3458 *  tanggung jawab  ketelitian=3 + 0.828  *  tanggung jawab  ketelitian=4 + -0.7447 *  kemampuan bekerjasama=2
+ -0.2279 *  tugas dan instruksi=2 +-0.0997 *  tugas dan instruksi=3 +0.3276 *  tugas dan instruksi=4 + 0      *  orientasi pada efisiensi=1 + -0.9193 *  orientasi pada efisiensi=2 + 0.1117 *  orientasi pada efisiensi=3 + 0.8077 *  orientasi pada efisiensi=4 +0.6476 Number of kernel evaluations: 2502 (89.571% cached)
Pada tabel 5 merupakan tabel hasil perhitungan nilai target kelas utama dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Nilai koefisien yang pada kelas K (untuk nilai kurang), kelas C (untuk nilai cukup), kelas B  (untuk  nilai  baik)  dan  kelas  SB  untuk  nilai  sangat  baik)  merupakan  nilai  yang  dipakai  untuk  menghitung koefisien setiap kelas. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai target setiap jenis atribut pada setiap jenis kelas, seperti koefisien masa mengabdi= junior bernilai 0.2842, koefisien masa mengabdi= sedang bernilai 0.2842 dan koefisien  masa  mengabdi=  senior  bernilai  0.0336.  Begitu  juga  untuk  13  parameter  lainnya,  juga  dilakukan perhitungan  yang  sama  sehingga  ditemukan  nilai  kelas  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  nilai  variabel terbesar.
Tabel 6. Evaluasi Pengujian Data Penilaian Karyawan Dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Pengujian dengan Support Vector Machine Parameter Data Training 10 -fold CV Time taken to build model 0.27 seconds 0.06 seconds Correctly Classified Instances 96.6443 % 86.5772 % Incorrectly Classified Instances 3.3557 % 13.4228 % Kappa statistic 0.9287 0.7172 Mean absolute error 0.2528 0.2617 Root mean squared error 0.3163 0.33 Relative absolute error 103.4743 % 106.9094 % Root relative squared error 91.1265 % 95.0096 % Correctly Classified Instances 144 129 Incorrectly Classified Instances 5 20 Confusion Matrix 0   0   0   0 |   a = K 0  21   2   0 |   b = C 0   0 101   1 |   c = B 0   0   2  22 |   d = SB 0  0  0  0 |  a = K 0 19  4  0 |  b = C 0  6 93  3 |  c = B
0  0  7 17 |  d = SB
Tabel 6 merupakan hasil evaluasi pengujian data penilaian karyawan dengan algoritma perceptron. Evaluasi yang dibahas antara lain ada nilai time taken to build model sebesar 0.27 detik pada pengujian data training dan sebesar 0.06  detik  pada  pengujian  10-fold  CV. Correctly  classified  instances sebesar  96.6443  %  pada  pengujian data training dan sebesar 86.5772 % pada pengujian 10-fold CV. Nilai incorrectly classified instances 3.3557 % pada pengujian data training dan sebesar 13.4228 % pada pengujian 10-fold CV. Kappa statistic, Mean absolute error, Root mean squared error, yang mana ketiga evaluasi tersebut semuanya adalah bernilai nol koma sehingga bisa dikatakan bahwa nilai error sangat kecil . Correctly Classified Instances berisi 144 jumlah atribut hasil klasifikasi yang benar pengujian data training dan sebesar 129 pada pengujian 10-fold CV . Incorrectly Classified Instances berisi 5 atribut hasil klasifikasi yang salah pengujian data training dan sebesar 20 pada pengujian 10-fold CV.

## 4. IMPLEMENTASI
Tabel 7. Hasil Evaluasi Seleksi Atribut Dengan Information Gain dan Chi-Squared
Attribute Selection Information Gain Ranking Filter Chi-squared Ranking Filter Search Method:   Attribute ranking. Attribute Evaluator (supervised, Class (nominal): 15 Search Method:   Attribute ranking.
Attribute Evaluator (supervised, Class (nominal): 15

## Ranked attributes:
0.49185   8 kemampuan berkomunikasi
0.43134   6 kejujuran dan integritas
0.39834  11 menganalisa dan memutuskan
0.37144   7 inisiatif dan kreatif
0.36546  14 orientasi pada efisiensi
0.3274   12 kemampuan koordinasi
0.32737   5 Pengetahuan tentang pekerjaan
0.28512  10 kemampuan bekerjasama
0.28258  13 orientasi pada tugas dan instruksi
0.2575    9 tanggung jawab dan ketelitian
0.05884   2 masa mengabdi
0.00867   3 jenis kelamin
0.00579   4 jabatan
0         1 LamaTahunKerja
Ranked attributes : 125.6552   8 kemampuan berkomunikasi
92.6846  11 menganalisa dan memutuskan
90.0289   6 kejujuran dan integritas 88.9334   7 inisiatif dan kreatif 85.9554  14 orientasi pada efisiensi 83.1172   5 Pengetahuan tentang pekerjaan 77.3637  12 kemampuan koordinasi 70.1973  10 kemampuan bekerjasama 67.208   13 orientasi pada tugas dan instruksi
66.3869   9 tanggung jawab dan ketelitian
10.4133   2 masa mengabdi
1.9368   3 jenis kelamin
1.2342   4 jabatan
0        1 LamaTahunKerja
Tabel 7 di atas adalah komparasi  hasil evaluasi seleksi atribut dengan information gain dan chi-squared. Pada hasil evaluasi seleksi atribut dengan information gain menghasilkan urutan atribut kemampuan berkomunikasi, kejujuran dan integritas, menganalisa dan memutuskan, inisiatif dan kreatif, orientasi pada efisiensi,  kemampuan koordinasi,  pengetahuan  tentang  pekerjaan,    kemampuan  bekerjasama,    orientasi  pada  tugas  dan  instruksi, tanggung jawab dan ketelitian, masa mengabdi, jenis kelamin, jabatan dan  lama tahun kerja . Pada hasil evaluasi seleksi  atribut  dengan chi-squared menghasilkan  urutan  pertama  adalah  atribut kemampuan  berkomunikasi, menganalisa dan memutuskan, kejujuran dan integritas, inisiatif dan kreatif, orientasi pada efisiensi, Pengetahuan tentang pekerjaan, kemampuan koordinasi, kemampuan bekerjasama, orientasi pada tugas dan instruksi, tanggung jawab dan ketelitian, masa mengabdi, jenis kelamin, jabatan dan LamaTahunKerja. Dari kedua pengujian terdapat kesamaan urutan pada atribut yang paling berpengaruh yakni kemampuan berkomunikasi dan yang paling rendah pengaruhnya adalah lama tahun kerja.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Relasi Pengaruh 14 Atribut Pada Penilaian Karyawan
Gambar  2  Grafik  Perbandingan  Relasi  Pengaruh  14  Atribut  Pada  Penilaian  Karyawan.  Jika  dilihat  dari  grafik perbandingan  yang  dihasilkan  untuk  melihat  grafik  Perbandingan  Keterhubungan  Atribut  terhadap  Kelas Penilaian Karyawan maka dapat dilihat pola yang hampir sama pada hasil kedua jenis algoritma yang digunakan untuk seleksi atribut. Beberapa titik yang mepunyai pola sama antara lain adalah atribut 1, 4, 9 dan 14. Selanjutnya, pada gambar 3  hasil perbandingan akurasi tiga algoritma pengujian yakni hasil algoritma Naïve Bayes, algoritma Perceptron dan Support Vector Machine (SVM).
0 10 20 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

## Perbandingan Keterhubungan Atribut terhadap Kelas Penilaian Karyawan
Chi-squared
Gambar 3. Hasil Perbandingan Akurasi Data Penilaian Karyawan Pada Tiga Algoritma Pengujian
Gambar 3  adalah  hasil  perbandingan akurasi data penilaian karyawan pada tiga algoritma pengujian  algoritma Naïve  Bayes,  algoritma  Perceptron  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat bahwa nilai akurasi tertinggi dihasilkan oleh algoritma Perceptron yakni sebesar 99.33%. Dilanjutkan oleh SVM sebesar  96.64%  dan  naive  bayes  sebesar  94.63%  hasil  penggunaan  data training. Untuk  hasil  pengujian menggunakan 10- folds cross validation secara konsisten berada dibawah pengujian data training .

## 5. KESIMPULAN
Penilaian  tersebut  hasilnya  akan  dimanfaatan  dan  dievaluasi  oleh  pihak  manajemen  yang  mengelola  pekerja . Alasan  penggunaan  pembelajaran  mesin  dalam  penelitian  adalah  karena  kelebihannya  dalam  melakukan pembelajaran terhadap mesin dengan hasil akurasi yang tinggi. Algoritma yang dipilih dalam riset ini adalah Naïve Bayes,  Perceptron  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Naïve  bayes  dipilih  karena  kehandalan  hasil  dengan langkah  sederhana  dari  jenis  pembelajaran  dengan  konsep  probabilitas.  Perceptron  terkenal  handal  dari  jenis pembelajaran berbasis jaringan syaraf. SVM merupakan algoritma yang terkenal baik yang mampu mencari nilai hyperplane  lebih  akurat  dibanding  algoritma  lain.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  nilai  akurasi  tertinggi dihasilkan oleh  algoritma Perceptron  yakni  sebesar 99.33%. Dilanjutkan oleh SVM sebesar 96.64% dan  naive bayes  sebesar  94.63%  hasil  penggunaan  data training. Untuk  hasil  pengujian  menggunakan  10- folds  cross validation secara konsisten berada dibawah pengujian data training .

## REFERENCES
[1] Ni  Made  Nurcahyani  and  I.  G.  A.  D.  Adnyani,  “Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Udayana  (  Unud  ),  Bali  ,  Indonesia PENDAHULUAN  Perusahaan  merupakan  suatu  organisasi  yang  terdiri  atas  sekelompok  orang  yang  bekerja  untuk  mencapai  suatu tujuan . Kepentingan yang paling mendasar yaitu mendapatkan k,” E-jurnal Manaj. , vol. 5, no. 1, pp. 500–532, 2016.
[2] W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “Algoritma C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan , vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[3] W.  J.  Sumaki,  R.  N.  Taroreh,  D.  Soepeno,  J.  Manajemen,  F.  Ekonomi,  and  U.  S.  Ratulangi,  “Pengaruh  Disiplin  Kerja,  Budaya Organisasi, dan Komunikasi Terhadap Kinerja Karyawan PT. PLN (Persero) Wilayah Suluttenggo Area Manado,” J. Berk. Ilm. Efisiens , vol. 15, no. 05, pp. 538–549, 2015.
[4] I. G. A. Sudibya and I. W. M. Utama, “Pegawai Di Lingkungan Kantor Dinas Pekerjaan Umum,” in Manajemen, Strategi Bisnis, dan Kewirausahaan , 2013, vol. 6, no. 2, pp. 173–184.
[5] E. Rasywir and A. Purwarianti, “Eksperimen pada Sistem Klasifikasi Berita Hoax Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin,” J. Cybermatika , vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[6] Y. Pratama and E. Rasywir, “Automatic Cost Estimation Analysis on Datawarehouse Project with Modified Analogy Based Method,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 171–176.
[7] S. Harispe, S. Ranwez, S. Janaqi, and J. Montmain, “Semantic Similarity from Natural Language and Ontology Analysis,” 2017.
[8] N. K. Korada, “Implementation of Naive Bayesian Classifier and Ada-Boost Algorithm Using Maize Expert System,” Int. J. Inf. Sci. Tech. , vol. 2, no. 3, pp. 63–75, 2012.
[9] P. Liu, J. M. Guo, C. Y. Wu, and D. Cai, “Fusion of deep learning and compressed domain features for content-based image retrieval,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 26, no. 12, pp. 5706–5717, 2017.
[10]  R. Sarno and J. Sidabutar, “Comparison  of Different Neural  Network Architectures  for Software Cost Estimation,” in International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications Comparison , 2015, pp. 68–73.
[11]  A. Idri, F. A. Amazal, and A. Abran, “Analogy-based software development effort estimation: A systematic mapping and review,” Inf.
80.00% 85.00% 90.00% 95.00% 100.00% Naïve Bayes Perceptron SVM 94.63% 99.33% 96.64% 92.62% 87.92% 86.58%

## Hasil Perbandingan Akurasi
Data Training 10 -fold CV
Softw. Technol. , vol. 58, pp. 206–230, 2015.
[12]  A. I. Permatasari and W. F. Mahmudy, “Pemodelan Regresi Linear dalam Konsumsi Kwh Listrik di Kota Batu Menggunakan Algoritma Genetika,” DORO Repos. J. Mhs. PTIIK Univ. Brawijaya , vol. 5, no. 14, pp. 1–9, 2015.
[13]  E. Rasywir, Y. Pratama, Hendrawan, and M. Istoningtyas, “Removal  of Modulo as Hashing Modification Process in Essay  Scoring System Using Rabin-Karp,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. , pp. 159–164, 2018.
[14]  F. et al. Ringeval, “AVEC 2017  – Real-life Depression, and  Affect Recognition Workshop and Challenge,” Proc. 7th Annu.  Work. Audio/Visual Emot. Chall. - AVEC ’17 , vol. 38, no. 1, pp. 4–5, 2017.