Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1229 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 171-178 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF MACHINE LEARNING IN PREDICTING EMPLOYEE DISCIPLINE VIOLATIONS IN FINANCIAL SERVICE COMPANY
Muhamad Fadel 1 , Kanasfi 2 , Arief Wibowo 3
1,2,3 Master of Computer Science, Information and Technology Faculty Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2211600081@student.budiluhur.ac.id , 2 2211601170@student.budiluhur.ac.id , 3 arief.wibowo@budiluhur.ac.id
(Article received: July 20, 2023; Revision: August 5, 2023; published: February 13, 2024)

## Abstract
Employee compliance is a commitment to comply with regulations and stay away from matters that are prohibited in  the  laws  and or  company  regulations  which  if  not  obeyed,  then  employees are  given disciplinary  sanctions. Employee discipline is an obligation and willingness of employees in obeying all existing rules in a company to achieve  its  vision  and  mission,  a  high-level  employee  disciplinary  violation  rate  of  38%  at  PT.  HCI  who  are engaged in financial service sector can have a negative impact on a company's reputation, meanwhile a low level of employee disciplinary violations in a company can have a positive impact on the company's reputation.This paper aims to predict the possibility of employees committing discipline violations and evaluating the performance of  accuracy by  using  Machine  Learning  Random Forest,  Decision  Tree,  and  Naive  Bayes  techniques.  The  test results prove that the Machine Learning Random Forest technique is the best model with the highest value in terms of accuracy with a value of 87.30%, while the Machine Learning Decision Tree and Naive Bayes technique has a value of 83.28%and 70.27% respectively, the value from each of the Machine Learning techniques, the comparison was  made  using  majority  voting  techniques,  so as  to produce  a  total  accuracy  value  of 85.31%.With  this  high accuracy  value,  the  Random  Forest  model  is  proven  to  have  better  performance  individually  in  analyzing  the prediction of disciplinary violations in the application of human resources at company, while the total accuracy value uses a majority voting model of 85.31%, slightly decreased due to the high level of accuracy of the Naïve Bayes model compared to other algorithm models.
Keywords : Decision Tree, Machine Learning, Majority Voting, Naïve Bayes, Random Forest.

## PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI PELANGGARAN KEDISIPLINAN KARYAWAN PADA PERUSAHAAN JASA KEUANGAN

## Abstrak
Kepatuhan karyawan merupakan komitmen untuk mematuhi peraturan dan menjauhi hal-hal yang dilarang dalam undang-undang dan peraturan perusahaan yang apabila tidak dipatuhi, maka karyawan diberikan sanksi disiplin. Kedisiplinan karyawan adalah sebuah kewajiban dan kesediaan karyawan dalam mentaati segala aturan yang ada dalam suatu perusahaan dalam upaya pencapaian visi misinya, tingkat pelanggaran kedisiplinan karyawan yang tinggi sebesar 38% pada PT. HCI yang bergerak pada bidang jasa keuangan dapat berdampak negatif pada reputasi perusahaan, sementara itu tingkat pelanggaran kedisiplinan karyawan yang rendah pada sebuah perusahaan dapat berdampak  positif  pada  reputasi  perusahaan.  Paper  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kemungkinan  karyawan melakukan  pelanggaran  kedisiplinan,  dan  mengevaluasi  kinerja  akurasi  dengan  menggunakan  teknik Machine learning Random Forest , Decision Tree , dan Naive Bayes . Hasil pengujian membuktikan bahwa teknik Machine Learning Random Forest merupakan model terbaik dengan nilai tertinggi dalam hal akurasi dengan nilai 87,30%, sementara teknik Machine Learning Decision Tree dan Naive Bayes memiliki nilai masing-masing 83,28% dan 70,27%,  nilai  dari  masing-masing  teknik Machine  Learning tersebut  kemudian  dilakukan  perbandingan menggunakan  teknik Majority  Voting ,  sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  total  sebesar  85,31%.  Dengan  nilai akurasi yang tinggi tersebut, model Random Forest terbukti memiliki kinerja yang lebih baik secara individu dalam menganalisis prediksi pelanggaran kedisiplinan pada aplikasi sumber daya manusia di perusahaan, sementara nilai akurasi total menggunakan model Majority Voting sebanyak 85,31%, sedikit menurun dikarenakan tingkat akurasi model Naïve Bayes yang cukup rendah dibandingkan model algoritma lainnya.
Kata kunci : Decision Tree, Machine Learning, Majority Voting, Naïve Bayes, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  berperan  penting  dalam  operasional sebuah perusahaan, karyawan yang memiliki tingkat kedisiplinan  yang  tinggi  dapat  menjadi  asset  yang berharga, dan dapat menjadi contoh serta teladan bagi karyawan yang lain, sementara itu karyawan dengan tingkat  kedisiplinan  yang  rendah  dapat  menjadi beban, serta menimbulkan resiko bagi perusahaan.
Perusahaan  umumnya  menggunakan  penilaian kedisiplinan  sebagai  salah  satu  parameter  dalam peningkatan  gaji,  kenaikan  jabatan,  tunjangan,  atau pun sebagai parameter dalam demosi dan terminasi. Evaluasi kedisiplinan yang tepat dan akuntabel dapat menaikkan  kepatuhan,  loyalitas,  dan  semangat karyawan,  sehingga  objektif  yang  ditargetkan  oleh perusahaan bisa terpenuhi dengan kerja sama semua pihak di antara karyawan dan manajemen.
Perusahaan  umumnya  menjalankan  evaluasi kedisiplinan kepada karyawannya pada setiap periode yang  telah  ditentukan.  Evaluasi  kedisiplinan  adalah penilaian  menyeluruh  yang  dilaksanakan  oleh HR Compliance kepada  kedisiplinan  karyawan  guna mendapatkan  kondisi  karyawan  sebenarnya  secara utuh.  Maka  dari  itu,  evaluasi  ini  dilaksanakan  guna mengukur dan mereview alasan, situasi, dan motivasi karyawan.  Kedisiplinan  dibuktikan  dengan  tingkat ketaatan  seorang  karyawan  dalam  waktu  yang  telah ditetapkan saat karyawan melakukan tugasnya sesuai dengan  aturan  perundang-undangan  dan  peraturan perusahaan.
Pelanggaran
kedisiplinan merupakan pelanggaran yang dilakukan oleh karyawan terhadap aturan perundang-undangan dan peraturan perusahaan,  pelanggaran  yang  dilakukan  akan mendapatkan teguran berupa tindakan kedisiplinan.
Tindakan  kedisiplinan  adalah  tindakan  yang diambil oleh perusahaan kepada karyawan yang telah melakukan  kelalaian  atau  melanggar  aturan  yang telah  disusun  pada  peraturan  perusahaan,  undang- undang  ketenagakerjaan  Indonesia,  etika  dan  norma sosial,  serta  setiap  kebijakan  atau  prosedur  yang dikeluarkan  oleh  perusahaan.  Hal  ini  juga  dapat dilakukan  terhadap  karyawan  yang  telah  gagal memenuhi  tujuan  kerja  (KPI,  Target,  Kinerja)  yang ditetapkan oleh atasan. Jenis-jenis tindakan kedisiplinan  yang  dapat  diambil  oleh  perusahaan adalah  surat  peringatan  pertama,  surat  peringatan kedua, surat peringatan ketiga, dan terminasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan perbandingan dan memprediksi kemungkinan karyawan dalam melakukan pelanggaran dengan
menggunakan teknik Machine Learning Random Forest, Decision Tree , dan Naive Bayes, dan hasil  akurasi  masing-masing  teknik  algoritma dilakukan perbandingan menggunakan teknik Majority Voting.
Penelitian terdahulu mengenai Majority Voting yaitu Arief Wibowo yang berjudul penentuan klaster
koridor TransJakarta dengan metode majority voting pada  algoritma  data  mining.  Penelitian  tersebut diproses melalui Microsoft Excel, Rapid Miner , dan Python menghasilkan  algoritma K-Means memiliki tiga klaster optimal sebelum masa pandemi, dan dua klaster  optimal  selama  masa  pandemi,  sementara algoritma K-Medoids memiliki  tiga  klaster  optimal sebelum  masa  pandemi,  dan  empat  klaster  optimal selama  masa  pandemi.  Limitasi  dari  penelitian  ini adalah jumlah atribut yang digunakan kurang banyak [1]. Pada kasus penerapan teknik Vote menggunakan C4.5 Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor pada data gangguan autisme yang dibahas pada penelitian yang dilakukan  oleh  Arifandi  Pratama,  menghasilkan bahwa  perhitungan  sesudah  menggunakan  teknik Majority  Vote didapatkan  nilai  akurasi  sebesar 88.89%,  dimana  nilai  positif  gangguan  interaksi sosial  memiliki  hasil  100%,  nilai  positif  pada gangguan  komunikasi  sebesar  100%, dan  pada  nilai positif  gangguan  perilaku  memiliki  nilai  presisi 66.67%. Oleh karena itu dengan penelitian yang telah dilakukan mendapatkan peningkatan akurasi sebesar 5.56%  [2].  Pada  kasus  pemodelan  prediksi  status keberlanjutan polis asuransi kendaraan dengan teknik pemilihan mayoritas menggunakan algoritma- algoritma klasifikasi Data Mining yang dibahas pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dyah  Retno  Utari, menghasilkan bahwa model Heterogeneous Multiple Classifiers memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  saat dilakukan  pemodelan  yang  terdiri  dari  tiga  jenis pengklasifikasi tunggal yang terdiri dari C4.5, Naive Bayes ataupun Support  Vector  Machine ,  sedangkan tingkat  akurasi,  presisi,  dan recall dari  setiap pengklasifikasi  tunggal  terbukti  tidak  lebih  akurat dibandingkan performa dari modeling yang mengaplikasikan Heterogeneous Multiple Classifier , namun  demikian  secara  satuan  pengklasifikasi, metode SVM terbukti lebih unggul dalam hal kinerja dibanding  dua  pengklasifikasi  lain  yaitu  C4.5 maupun Naive Bayes [3].
Penelitian  lain  membahas  penggunaan  metode Decision  Tree yaitu  Lemi  Iryani  yang  berjudul penerapan Machine  Learning dalam  klasifikasi kinerja  pegawai  PT.  X.  Penelitian  tersebut  diproses melalui  Rapid  Miner menghasilkan  algoritma Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi  keseluruhan 98.51%  untuk  nilai  rata-rata  karyawan  untuk mendapatkan penilaian kinerja B atau Baik. Limitasi dari  penelitian  ini  adalah  metode  yang  digunakan hanya satu jenis [4]. Pada kasus predicting student’s satisfaction using a Decision Tree yang dibahas pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Vesna  Skrbinjek, menghasilkan algoritma Decision Tree memiliki nilai akurasi 64% untuk tingkat kepuasan tinggi dan 61% untuk  tingkat  kepuasan  rendah.  Limitasi  dari penelitian ini adalah hasil yang bias, yang disebabkan oleh  kurangnya  data  [5].  Pada  kasus decision  tree algorithms  for  prediction  of  heart  disease yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh Srabanti
Maji,  menghasilkan  bahwa  algoritma Hybrid Decision  Tree mendapatkan  tingkat  akurasi  78%, lebih baik dari tingkat akurasi algoritma C45 sebesar 76.66%  dan Artificial  Neural  Network sebesar 77.40%  [6].  Pada  kasus  teknik Data  Mining menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5) untuk prediksi seleksi beasiswa jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah  Kotabumi  yang  dibahas  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khusnul  Khotimah, menghasilkan  bahwa  klasifikasi  data  penerimaan beasiswa  jalur  KIP  calon  mahasiswa  dengan menggunakan  teknik Machine  Learning Decision Tree (C4.5)  merupakan  teknik Machine  Learning terbaik.  Teknik Machine  Learning Decision  Tree (C4.5)  nilai  akurasi  sebesar  100  %,  sementara  itu teknik Machine  Learning Naive  Bayes sebesar 90,16%. Limitasi dari penelitian ini adalah kurangnya data [7].
Penelitian  lain  membahas  penggunaan  metode Naïve  Bayes yaitu  Sonar  Priyanka  yang  berjudul diabetes prediction using different Machine Learning approaches . Penelitian tersebut dilakukan menggunakan tools Microsoft Excel dan Rapid Miner memberikan  hasil  algoritma Naïve  Bayes memiliki nilai akurasi 80% untuk class 0 dan 58% untuk class 1,  algoritma Naïve  Bayes mampu  menilai missing values dengan  mengabaikan  probabilitas  estimasi perhitungan.  Limitasi penelitian ini  yaitu  kurangnya jumlah  dataset  [8].  Pada  kasus  prediksi  tingkat kelancaran  pembayaran  kredit  bank  menggunakan algoritma Naïve  Bayes berbasis Forward  Selection yang  dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Maryam  Hasan,  menghasilkan  teknik Machine Learning Naïve  Bayes  based  on  Forward  Selection memiliki  tingkat  akurasi  71.97%,  sementara  teknik Machine Learning Naïve Bayes yang tidak dilandasi feature  selection memiliki  nilai  akurasi  68.42%  [9]. Pada  kasus  algoritma Naïve  Bayes untuk  prediksi kepuasan pelayanan perekaman e-KTP yang dibahas pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tri  Herdiawan Apandi,  menghasilkan  teknik Machine  Learning Naïve  Bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  91.70% dan  tingkat  pengujian f-measure sebanyak  93.92%, sementara  tingkat  akurasi  teknik Machine  Learning Decision  Tree adalah  sebanyak  65.90%  dan  tingkat pengujian f-measure sebanyak  79.26%  [10].  Pada kasus  implementasi Data  Mining untuk  evaluasi kinerja akademik mahasiswa menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier yang dibahas pada penelitian yang dilakukan oleh M. Syukri Mustafa, menghasilkan teknik Machine Learning Naïve Bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  92.30%.  Limitasi  dari penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  yang diimplementasikan hanya satu metode [11].
Penelitian  lain  membahas  penggunaan  metode Random  Forest yaitu  Joseph  Sanjaya  yang  berjudul prediksi  kelalaian  pinjaman  bank  menggunakan Random  Forest dan Adaptive  Boosting. Penelitian tersebut diproses melalui Microsoft Excel dan Python menghasilkan  algoritma Random  Forest memiliki
nilai akurasi tertinggi Ketika dilakukan undersampling. Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah data yang digunakan menggunakan data indikasi risk loan default tidak real [12]. Pada kasus prediksi harga Bitcoin  menggunakan  metode Random  Forest yang dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti Saadah,  menghasilkan  algoritma Random  Forest memiliki  nilai  akurasi  98%  dengan  menggunakan data  acak.  Sehingga  merujuk  pada  hasil  prediksi  ini dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  untuk  memprediksi data  yang  fluktuatif  seperti  Bitcoin, Random  Forest membuktikan sukses memberikan fitting yang sesuai dengan  data  sesungguhnya  [13].  Pada  kasus perbandingan  kinerja  algoritma  klasifikasi Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM) , dan Random Forest untuk prediksi ketidakhadiran di tempat kerja yang  dibahas  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hiya  Natalissifa,  menghasilkan  teknik Machine Learning  Random  Forest memberikan  hasil  tingkat akurasi, recall ,  dan  presisi  yang  paling  tinggi dibandingkan  dengan  teknik Machine  Learning Naïve  Bayes dan SVM ,  yaitu  dengan  hasil  akurasi sebesar  99.38%,  presisi  99.42%,  dan recall 99.39% [14]. Pada kasus prediksi kemungkinan diabetes pada tahap  awal  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random  Forest yang  dibahas  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Widya Apriliah, menghasilkan teknik Machine  Learning Random  Forest memiliki  tingkat akurasi  testing  yaitu  sebesar  97.88%,  sedangkan algoritma Naïve  Bayes memiliki  nilai  akurasi 91.92%,  dan  algoritma SVM memiliki  nilai  akurasi sebesar  94.80%.  Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah kurangnya jumlah data [15].
Adapun  yang  membedakan  dari  penelitian  ini dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya  adalah  dari  sisi  dataset  yang  digunakan yaitu  data  karyawan  sebuah  perusahaan  jasa keuangan,  dan  teknik  yang  digunakan  yaitu membandingkan  nilai  akurasi  penerapan  algoritma Decision Tree , Naïve Bayes , dan Random Forest , lalu hasilnya  diterapkan  teknik Majority  Voting ,  yang kemudian menghasilkan nilai akurasi total.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  tahap  penelitian  ini,  metodologi  yang dipakai  yaitu  SEMMA  [4].  Metodologi  ini  dipakai sebagai  system  development  dan  metodologi pengamatan saat data collection.
SEMMA merupakan kepanjangan dari Sample, Explore, Modify, Model , dan Assess . Memiliki makna yang mengacu pada langkah-langkah pada objek data mining .  Metodologi  SEMMA  ini  memiliki  lima langkah  dalam system  development .  Berikut  ini merupakan langkah-langkah pada metodologi SEMMA yang diaplikasikan pada paper ini:
1. Data Collection (Sample)
Proses Data  Collection dilakukan  dengan pengunduhan  data  dari  system  HR  perusahaan  ke dalam file Microsoft Excel
2. Data Description (Explore)

## 174
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 171-178
Proses Data Description dilakukan dengan cara membagi  data  karyawan  ke  dalam  beberapa  sheet berdasarkan masing-masing atribut yang dibutuhkan, yaitu  data  gaji  terakhir,  jenis  kelamin,  jumlah tanggungan,  status  pernikahan,  Pendidikan  terakhir, dan usia.
3. Data Transformation (Modify)
Proses  Data  Transformation  dilakukan  dengan cara  menggabungkan  beberapa  data  karyawan
dengan  atribut  yang  berbeda  ke  dalam  sebuah  sheet gabungan,  nilai  yang  dijadikan key adalah  nomor karyawan, selanjutnya dilakukan proses pembersihan untuk  data-data  yang  tidak  konsisten  atau  tidak relevan.
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  langkah-langkah pada  metodologi  SEMMA  yang  diaplikasikan  pada penelitian ini.
Gambar 1. Tahapan Metode SEMMA [4]
4. Data Modelling (Model)
Proses Data Modelling dilakukan menggunakan tools  Rapid  Miner,  dimana  dataset  diimport  dan dibagi menjadi dua data, yaitu data training dan data testing dengan masing-masing komposisi 80-20.
5. Data Evaluation (Assess)
Proses Data Evaluation dilakukan
menggunakan  tools  Rapid  Miner,  dimana  kinerja algoritma diukur menggunakan operator Performance Classification .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  untuk  melaksanakan  proses data mining mengikuti metodologi SEMMA ( Sample, Explore,  Modify,  Model,  and  Assess ),  dimulai  dari tahap sampling dataset sampai dengan assessment . Pada tahap sampling , diputuskan menggunakan data karyawan perusahaan per bulan Juni 2023, data diunduh ke dalam format Microsoft Excel.
Tabel 1. Dataset Pribadi Karyawan Employee No Nama Gender Tanggal Lahir Status Pernikahan 10000092 I Gusti Ayu Desy Wanita 11/12/1994 Single 10000093 Aslami Pria 8/28/1984 Menikah 10000094 Panris Pria 4/20/1992 Menikah 10000096 Jusniar Wanita 5/3/1998 Single 10000098 Hadi Pria 3/19/1976 Menikah 10000100 Abdurrahman Pria 4/26/1974 Menikah 10000111 Juwita Wanita 8/16/1989 Single 10000116 Pasini Wanita 11/25/1989 Single 10000117 Sudiawan Pria 9/2/1987 Menikah 10000119 Ardila Wanita 11/27/1994 Menikah
Pada table 1 dapat dilihat contoh dataset pribadi karyawan  yang  berisi  informasi  nomor  karyawan, nama,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir,  dan  status pernikahan.
Pada  tahap exploring ,  diputuskan  untuk mengunduh data karyawan dari masing-masing table
ke dalam beberapa sheet berdasarkan masing-masing atribut, yaitu data gaji terakhir, jenis kelamin, jumlah tanggungan,  status  pernikahan,  Pendidikan  terakhir, dan usia.

## Gambar 2. Sheet Pembagian Data
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  dataset karyawan  sudah  dibagi  sesuai  dengan  atributnya
masing-masing,  yaitu  data  keluarga,  gaji  terakhir, data  pribadi,  data  pendidikan,  data  tanggal
bergabung,  data  surat  peringatan  kesatu,  surat peringatan kedua, dan surat peringatan ketiga.
Pada  tahap modifying ,  dilakukan  transformasi data menjadi sebuah format  yang bisa diterima oleh Rapid Miner untuk kebutuhan analisa. Tabel 2. Dataset Pegawai Setelah dilakukan Transformasi Employee No Nama Posisi Join Date Pendi dikan Gender Status Tangg ungan Gaji Us ia SP 1 SP 2 SP 3 10000092 I Gusti Sales Agent 6/1/2018 SMA Wanita Single 0 3,617,236 29 X X 10000093 Aslami Collection 6/19/2019 S1 Pria Menikah 4 10,150,000 39 X 10000094 Panris Sales Agent 4/1/2018 SMA Pria Menikah 4 4,383,612 31 X X 10000096 Jusniar Sales Agent 6/1/2019 SMA Wanita Single 0 4,095,197 25 X X 10000098 Hadi Territory 6/8/2015 S1 Pria Menikah 3 20,296,841 47 X 10000100 Rahman Regional 8/14/2017 S1 Pria Menikah 4 7,148,869 49 10000111 Juwita Sales Agent 6/1/2018 D3 Wanita Single 0 3,967,555 34 X X 10000116 Pasini Sales Agent 2/1/2019 SMA Wanita Single 0 6,487,929 34 X 10000117 Sudiawan Investigator 1/25/2018 S1 Pria Menikah 4 7,852,464 36 10000119 Ardila Sales Agent 3/1/2018 SMA Wanita Menikah 2 4,409,568 29
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  dataset karyawan  sudah  digabung  menjadi  sebuah  dataset gabungan  yang  berisi  semua  informasi  yang dibutuhkan  untuk  dianalisa  menggunakan  Rapid Miner,  proses  penggabungan  menggunakan  fungsi vlookup pada  Microsoft  Excel,  dimana  nomor karyawan  dijadikan  sebagai unique  identifier antar sheet.
Pada  tahap modelling ,  dilakukan  perancangan dan  pengunggahan  dataset  karyawan  perusahaan  ke dalam  tools  Rapid  Miner,  rancangan  dimulai  dari pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan  masing- masing  komposisi  80-20,  selanjutnya  diaplikasikan algoritma Decision  Tree,  Naïve  Bayes , dan Random Forest .

## Gambar 3. Desain Rapid Miner
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  rancangan Rapid  Miner  dimulai  dari  proses retrieve  employee , lalu data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan komposisi  80-20,  selanjutnya  ditentukan set  role , yaitu  target  yang  ingin  diprediksi  “memiliki  surat peringatan”,  kemudian  ditentukan  attribute  yang mempengaruhi  yaitu  gaji  terakhir,  jenis  kelamin, jumlah  tanggungan,  status  pernikahan,  Pendidikan
terakhir,  dan  usia,  lalu  data  akan  dihubungkan  ke setiap algoritma Machine Learning yang digunakan, yaitu  algoritma Random  Forest,  Decision  Tree,  dan Naive Bayes . Pada  tahap assessing ,  dilakukan  pembahasan tentang  hasil  dan  temuan  percobaan,  kemudian dilakukan pengukuran kinerja menggunakan operator performance classification .
Pada gambar 4 dapat dilihat ternyata karyawan yang diprediksi mendapatkan surat peringatan adalah karyawan dengan gaji <= 6,506,464, usia > 22 tahun, dan jumlah tanggungan <=4.
Gambar 5. Hasil Algoritma Naïve Bayes Pendidikan Terakhir
Pada  gambar  5  dapat  dilihat  ternyata  latar belakang  pendidikan  karyawan  yang  diprediksi mendapatkan  surat  peringatan  mayoritas  adalah lulusan  SMA,  sementara  itu  latar  belakang pendidikan  karyawan  yang  diprediksi  paling  tinggi tidak  mendapatkan  surat  peringatan  adalah  lulusan S1.

## Gambar 6. Hasil Algoritma Naïve Bayes Usia
Pada  gambar  6  dapat  dilihat  ternyata  latar belakang usia karyawan yang diprediksi mendapatkan  surat  peringatan  mayoritas  berusia antara 30-35 tahun, sementara itu latar belakang usia karyawan  yang  diprediksi  paling  tinggi  tidak mendapatkan  surat  peringatan  adalah  berusia  32-37 tahun
Gambar 7. Hasil Algoritma Naïve Bayes Jumlah Tanggungan .
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  ternyata  latar belakang  jumlah  tanggungan  karyawan  yang diprediksi  mendapatkan  surat  peringatan  mayoritas sebanyak  antara  1-2  orang,  cukup  seimbang  dengan latar  belakang  jumlah  tanggungan  karyawan  yang diprediksi  paling  tinggi  tidak  mendapatkan  surat peringatan adalah sebanyak 1-2 orang.
Pada  gambar  8  dihasilkan scoring  class  recall pada nilai “Yes” sebanyak 80,43%, class recall untuk nilai  “No”  sebesar  91,44%. Class  precision untuk nilai  “Yes”  sebesar  84,98%, class  precision untuk nilai  “No”  sebesar  88,59%.  Dan  diperoleh  nilai akurasi secara keseluruhan sebesar 87,30%.
Gambar 8. Hasil Akurasi Algoritma Random Forest
Tabel 3. Hasil Perbandingan Akurasi Algoritma dan Voting Pendidikan   Tanggungan Gaji Usia Peringatan Decision Tree Naïve Bayes Random Forest Majority Voting SMA 4 4,383,612 31 Yes Benar Benar Benar 3 SMA 0 4,095,197 25 Yes Benar Benar Benar 3 S1 3 20,296,841 47 Yes Benar Salah Benar 2 D3 0 3,967,555 34 Yes Benar Benar Benar 3 SMA 2 4,409,568 29 No Salah Salah Salah 0
S1 2 4,529,971 32 Yes Benar Benar Benar 3 S1 0 10,150,000 34 Yes Salah Benar Salah 1 S1 0 4,383,612 29 Yes Benar Benar Benar 3 S1 0 4,383,612 34 Yes Benar Benar Benar 3 S1 1 6,382,607 28 No Salah Salah Salah 0
Pada table 3 dapat dilihat perbandingan prediksi masing-masing algoritma dan nilai akurasi dari teknik Majority  Voting terhadap  dataset  pegawai  yang memiliki  surat  peringatan,  jika  prediksi  ketiga algoritma  menyatakan  hasil  prediksi  bernilai  benar, maka  akan  menghasilkan  nilai Majority  Voting sebanyak  3.  Bila  hasil  prediksi  memberikan keputusan dua nilai benar dan satu hasil salah, maka akan menghasilkan nilai Majority Voting sebanyak 2. Bila hanya satu prediksi algoritma yang menghasilkan  nilai  benar,  maka  akan  menghasilkan nilai Majority  Voting sebanyak  1,  sedangkan  jika tidak  ada  satu  pun  prediksi  algoritma  memberikan keputusan nilai benar, maka akan menghasilkan nilai Majority Voting sebanyak 0.
Selanjutnya  nilai Majority  Voting keseluruhan dihitung dengan kondisi >= 2, yaitu prediksi Majority Voting benar,  lalu  jumlah  record  dengan  prediksi Majority  Voting benar  dibagi  dengan  jumlah  record yang  ada  pada  sample  dataset,  sehingga  didapatkan nilai persentase total akurasi Majority Voting sebesar 85,31%.

## 4. DISKUSI
Kedisiplinan  karyawan  merupakan  hal  penting dalam  sebuah  perusahaan,  tingkat  kepatuhan  yang tinggi akan membantu perusahaan dalam menggapai objektif  dan  target  yang  telah  ditetapkan  oleh manajemen. Namun, tidak bisa dipungkiri bahwa ada karyawan yang melakukan pelanggaran kedisiplinan, oleh karena itu menjadi hal yang sangat esensial bagi perusahaan untuk melakukan manajemen kedisiplinan karyawan yang efektif, sehingga tingkat pelanggaran  kedisiplinan  karyawan  dapat  ditekan, dan  operasional  perusahaan  dapat  berjalan  dengan baik.
Penelitian  sebelumnya  yang  membahas  teknik Majority  Voting seperti  yang  sudah  dijelaskan  di bagian  pendahuluan,  telah  mengeksplorasi  beberapa metode  seperti Clustering K-Means , K-Medoids, C.45,  Naïve  Bayes,  K-nearest  Neighbor  (KNN). Namun, terdapat limitasi penelitian pada area dataset yang  digunakan,  secara  spesifik  terkait  dengan pengelompokan  data  koridor  TransJakarta  sebelum masa  pandemi  Covid-19  dan  selama  masa  pandemi Covid-19,  dengan  hanya  metode  klasterisasi  K- Means dan K-Medoids.
Penelitian ini mengadopsi metodologi SEMMA ( Sample, Explore, Modify, Model, and Assess ), yang memiliki tahap penelitian dimulai dari pengumpulan data,  eksplorasi  data,  transformasi  data,  data modeling,  sampai  dengan  pengukuran  kinerja,  serta memanfaatkan  data  yang  diperoleh  dari  sistem  HR perusahaan.
Teknik  algoritma  yang  digunakan  melibatkan prediksi Decision  Tree , Naive  Bayes ,  dan Random Forest , untuk memperkirakan kemungkinan karyawan  melakukan  pelanggaran  kedisiplinan,  dan teknik Majority  Voting digunakan  membandingkan nilai akurasi masing-masing algoritma, dan mendapatkan nilai akurasi total. Dataset awal 29.241 baris data dan 130 kolom kemudian dibersihkan dan dianalisis menggunakan Rapid Miner.
Hasil  pemodelan  yang  berasal  dari  analisis dievaluasi  secara  menyeluruh,  yang  menghasilkan perumusan  hasil  yang  konklusif.  Dari  hasil  analisis dengan  menggunakan  teknik Decision  Tree,  Naive Bayes,  Random  Forest ,  dan Majority  Voting , diperoleh  prediksi  untuk  pelanggaran  kedisiplinan karyawan  berdasarkan  pendidikan  terakhir,  gender, status  pernikahan,  jumlah  tanggungan,  gaji  terakhir, dan usia.
Hasil  prediksi  teknik Random  Forest memiliki nilai  akurasi  tertinggi  87.30%.  Sedangkan  setelah diaplikasikan  teknik  majority  voting,  nilai  akurasi total menjadi 85.31% sedikit lebih rendah dikarenakan  nilai  akurasi Naive  Bayes yang  rendah sebanyak 70.27%..

## 5. KESIMPULAN
Penerapan beberapa teknik algoritma pada data karyawan  pada  perusahaan  yang  bergerak  pada bidang  jasa  keuangan  dapat  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  berbeda-beda,  yaitu  teknik Machine Learning  Naïve  Bayes sebanyak  70,27%, Decision Tree sebanyak 83,28%, dan Random Forest sebanyak 87,30%. Hasil akurasi antar teknik algoritma tersebut kemudian  dilakukan  perbandingan,  selanjutnya dilakukan  evaluasi  penilaian  menggunakan  teknik Majority  Voting untuk  mendapatkan  nilai  akurasi total  terhadap  seluruh  teknik  algoritma.  Hasilnya didapatkan nilai akurasi total sebanyak 85,31%.
Pada  masa  yang  akan  datang,  penelitian  ini dapat  dilanjutkan  dengan  penambahan  attribute  lain misalnya  pangkat,  golongan,  dan  masa  kerja karyawan,  sehingga  data  yang  dihasilkan  bisa  lebih optimal.
Dengan penambahan attribute tersebut, diharapkan  perusahaan  dapat  mendapatkan  analisis yang  lebih  tajam,  terkait  dengan  evaluasi  tindakan pencegahan  terhadap  karyawan,  pembinaan,  dan menjaga tingkat kedisiplinan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Sistem,  A.  Wibowo,  M.  Makruf,  I. Virdyna,  and  F.  C.  Venna,  “Penentuan Klaster Koridor TransJakarta dengan Metode Majority  Voting,”  vol.  1,  no.  10,  pp.  565–
178 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 171-178
575, 2021.
[2] A.  Pratama et  al. ,  “Jurnal  Smart  Teknologi Penerapan Teknik Vote Menggunakan C4 . 5
Naïve  Bayes  Dan  K-nearest  Neighbor  Pada Data Gangguan Autisme Application of Vote Technique Using C4 . 5 Naïve Bayes and K- nearest  Neighbor  on  Autism  Disorder  Data Jurnal  Smart  Teknologi,”  vol.  3,  no.  6,  pp.
638–645, 2022.
[3] D.  R.  Utari  and  A.  Wibowo,  “Pemodelan Prediksi Status Keberlanjutan Polis Asuransi
Kendaraan dengan Teknik Pemilihan Mayoritas Menggunakan Algoritma- Algoritma  Klasifikasi Data  Mining,”  vol.  5, no. 2502, pp. 19–24, 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.391.
[4] L.  Iryani,  “Penerapan  Machine  Learning Dalam Klasifikasi Kinerja Pegawai Pt X,” J. Informanika , vol. 09, no. 01, pp. 1–6, 2023, doi: https://doi.org/10.52233/informanika.v9i01. 391.
[5] V.  Skrbinjek  and  V.  Dermol,  “Predicting students’ satisfaction using a  decision tree,” no. 1994, 2019.
[6] S.  Maji  and  S.  Arora, Decision  Tree Algorithms for Prediction of  Heart Disease .
Springer Singapore, 2019. doi: 10.1007/978- 981-13-0586-3.
[7] K.  Khotimah,  “Teknik  Data  Mining menggunakan  Algoritma  Decision  Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah
Kotabumi,” J.  SIMADA  (Sistem  Inf.  dan Manaj.  Basis  Data) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  145– 152, 2022, doi: 10.30873/simada.v4i2.3064.
[8] P.  Sonar  and  K.  Jayamalini,  “Diabetes Prediction Using Different Machine Learning Approaches,” 2019  3rd  Int.  Conf.  Comput.
Methodol.  Commun. ,  no.  Iccmc,  pp.  367– 371, 2019.
[9] M.  Hasan,  “Prediksi  Tingkat  Kelancaran Pembayaran  Kredit  Bank  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis  Forward Selection,” vol. 9, pp. 317–324, 2017.
[10] C. A. S. Tri Herdiawan Apandi, “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan
Pelayanan  Perekaman  e-KTP,” JUITA    J. Inform. e-ISSN 2579-9801, Vol. 7, Nomor 2 , vol. 7, 2019.
11] M. Syukri Mustafa, M. Rizky Ramadhan, and
A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data  Mining
untuk Evaluasi
Kinerja Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier,” Citec J. , vol. 4, no. 2, pp.
151–162, 2017.
[12] J.  Sanjaya,  E.  Renata,  V.  E.  Budiman,  F. Anderson, and M. Ayub, “Prediksi Kelalaian
Pinjaman  Bank  Menggunakan  Random Forest  dan  Adaptive  Boosting,”  vol.  6,  no. April, pp. 50–60, 2020.
[13] T.  Online,  S.  Kasus,  D.  Acak,  P.  Awal,  and
M. Pandemic, “Jurnal Politeknik Caltex Riau
Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan
Metode  Random  Forest,”  vol.  7,  no.  1,  pp. 24–32, 2021.
[14] H. Nalatissifa, W. Gata, S. Diantika, and K. Nisa,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Klasifikasi  Naive  Bayes  ,  Support  Vector Machine ( SVM ), dan Random Forest untuk Prediksi  Ketidakhadiran  di  Tempat  Kerja,” vol. 5, no. 4, pp. 578–584, 2021.
[15] W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi, and T. Haryati, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi  Prediksi  Kemungkinan  Diabetes pada  Tahap  Awal  Menggunakan  Algoritma Klasifikasi Random Forest,” J. Sist. Inf. , vol.
10,  pp.  163–171,  2021,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.