Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i1.3169

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 1, Juli 2022, pp 49 − 56
Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Dalam  Penerimaan Karyawan
Edward Robinson Siagian, Doansi Tarihoran *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 edward.siagian@gmail.com, 2,* doansitarihoran @email.com

## I

## NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History: Received : Jul 05, 2022 Accepted : Jul 21, 2022 Published  : Jul 31, 2022 Penelitian  laporan  akhir  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana prosedur penerimaan karyawan di PT. Kreasibeton Nusapada, karena sumber daya manusia  merupakan  komponen  yang  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam suatu  perusahaan.  Pada  zaman  teknologi  sekarang  ini,  sebagian  perusahaan  sudah menggunakan berbagai metode tertentu dalam menentukan pilihan untuk merekrut karyawan  baru.  Hal  ini  karena  penilaian  yang  digunakan  untuk  memperoleh karyawan  baru  yang  kompeten  seharusnya  merupakan  penilaian  yang  bersifat objektif.  Pada  penelitian  kali  ini,  akan  dibentuk  sebuah  metode  penilaian  untuk mempermudah  pihak  HRD  (Human  Resource  Department)  dalam  memilih  calon tenaga  kerja  yang  kompeten  untuk  mengisi  posisi  tertentu  yang  dibutuhkan perusahaan tersebut. Penilian akan dihitung dengan cara menilai seluruh kriteria yang harus  dipenuhi oleh  calon karyawan  perusahaan, dimana  penilaian  tersebut dibuat dengan  standar  yang  sudah  ditentukan  terlebih  dahulu  oleh  pihak  manajemen. Penelitian  menghasilkan  kandidat  yang  layak  mengisi  posisi  sebagai  staff  HSE (Health Safety Environment) pada PT Kreasibeton Nusapersada ialah Rizki Vadlin dengan  nilai  akhir  1,75  yang  dihitung  berdasarkan  Algoritma  Naïve  Bayesian Classifier. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa proses penilaian kompetensi calon karyawan untuk mengisi posisi yang tersedia di perusahaan tersebut terbukti menghasilkan penilaian yang objektif dan efektif sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh pihak manajemen perusahaan.
Kata  Kunci :  Data  Mining;  Penerimaan  Karyawan;  Algoritma  Naïve  Bayesian Classifier
K ORESPONDENSI
Email: doansitarihoran@gmail.com

## A B S T R A C T
The final research report of this study aims to find out how the employee recruitment procedure at PT. Kreasibeton Nusapada, because human resources are a component that  has  a  very  important  role  in  a  company.  In  today's  technological  age,  some companies have used certain methods in making choices to recruit new employees. This is because the assessment used to obtain competent new employees should be an objective assessment. In this research, an assessment method will be developed to make it easier for the HRD (Human Resource Department) to select competent candidates to fill certain positions needed by the company. The assessment will be calculated  by  assessing  all  the  criteria  that  must  be  met  by  prospective  company employees,  where  the  assessment  is  made  with  standards  predetermined  by management. The research produced a suitable candidate to fill the position of HSE (Health  Safety  Environment)  staff  at  PT  Kreasibeton  Nusapersada,  namely  Rizki Vadlin with a final score of 1.75 which was calculated based on the Naïve Bayesian Classifier Algorithm. The results of this study indicate that the process of assessing the competence of prospective employees to fill available positions in the company is proven to produce an objective and effective assessment in accordance with the criteria set by the company's managemen.
Keywords :  Data  Mining;  Employee  Recruitment;  Naïve  Bayesian  Classifier Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Human  Resource  Department (HRD)  merupakan  divisi  khusus  yang  umumnya  selalu  ada  di  perusahaan  berskala makro  yang  mana  divisi  ini  berfungsi  untuk  merekrut  tenaga-tenaga  kerja  yang  kompeten  dan  berkualitas  untuk membantu perusahaan agar menjadi semakin berkembang. Agar perusahaan dapat memiliki tenaga kerja yang baik, maka HRD dituntut untuk memiliki kemampuan pengambilan keputusan yang tepat dan akurat. Dalam suatu proses
penerimaan,  ada  beberapa  tahap  yang  harus  dilakukan  pelamar  kerja,  mulai  dari  mengumpulkan  berkas,  tes wawancara, menjalani psikotes, dll. Pada proses tersebut, HRD tidak hanya dihadapkan dengan satu orang pelamar kerja saja, melainkan ada banyak pelamar yang sudah pasti akan melamar dan pastinya akan sangat sulit nagi pihak HRD sendiri untuk menentukan pilihan mereka.
Agar  keputusan  yang  diambil  HRD  benar-benar  tepat  dan  akurat,  maka  sangat  diperlukan  suatu  sistem penilaian yang bagus, cepat, juga berkualitas. Sistem penilian ini diharapkan dapat melakukan pemeringkatan dalam menentukan pelamar mana yang memiliki kriteria terbaik sebagai karyawan baru di perusahaan yang mereka pegang. Hal  ini  bertujuan  agar  keputusan  yang  nantinya  diambil  merupakan  keputusan  terbaik  yang  bersifat  objektif,  dan bukan penilaian subjektif semata. Dalam penentuan keputusan ini, maka akan sangat baik jika sistem yang digunakan merupakan sistem pengambilan keputusan dengan metode yang efektif.
Pada  saat  ini,  penilaian  yang  dilakukan  HRD  masih  belum  menggunakan  metode  yang  efektif,  dimana penilaian  hanya  menggunakan  perhitungan  biasa  dengan  komponen  penilaian  seperti  tingkat  pendidikan  pelamar, sertifikat  yang  dimiliki,  nilai  psikotes,  atau  komponen  lain  yang  dinilai  dengan  cara  terpisah  tanpa  adanya kesinambungan antar komponen. Penilaian dinilai masih bersifat subjektif. Hal ini karena apabila satu komponen tidak mencapai  standar yang ditentukan, maka komponen lain akan diabaikan, dan pelamar kerja langsung ditolak. Cara penilaian  tersebut  dinilai  masih  kurang  efektif,  dimana  seharusnya  pihak  HRD  sendiri  sebaiknya  menilai  seluruh komponen penilaian dengan metode yang lebih tepat, sehingga kompetensi pelamar kerja dapat dinilai secara objektif. Hal  ini yang mendorong tim peneliti untuk melakukan penelitian dan membuat suatu  sistem penilian  yang bersifat objektif dengan menggunakan metode atau algoritma yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marsani  dan  Nopi  tahun  2020  meneliti  mengenai  sistem rekomendasi  pembimbing  skripsi  dengan  penerapan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Penelitian  menghasilkan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 1 dan 2[1].  Penelitian yang dilakukan oleh Elly Indrayuni tahun 2019 meneliti mengenai penerapan algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi Text Mining Review produk kosmetik untuk teks bahasa indonesia. Penelitian menghasilkan nilai akurasi terbaik pada penerapan generate n-gram =2 dengan nilai 90.50% dan nilai AUC sebesar 0.715[2].
Ada  banyak  metode  pengolahan  data  yang  bisa  digunakan  agar  pengambilan  keputusan  menjadi  efektif, misalnya metode Analytical Hierarchy Process (AHP), Cased By Reasoning , Electre , Topsis , Preference Selection Index (PSI), Naïve Bayes Classifier , dan masih banyak lagi. Melihat betapa pentingnya suatu keputusan yang efektif bagi  HRD dalam menghasilkan keputusan untuk  mendapat  tenaga kerja terbaik, maka dari  itu tim peneliti tertarik untuk membantu pihak manajemen dalam mengatasi permasalahan yang terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Karyawan
Menurut  Undang-Undang Tahun 1969 tentang Ketentuan-Ketentuan Pokok Mengenai  Tenaga Kerja dalam pasal  1 dikatakan bahwa karyawan adalah tenaga kerja yang melakukan pekerjaan dan memberikan hasil kerjanya kepada pengusaha  yang  mengerjakan  dimana  hasil  karyanya  itu  sesuai  dengan  profesi  atau  pekerjaan  atas  dasar  keahlian sebagai mata pencariannya. Sesuai dengan hal tersebut menurut Undang-Undang No.14 Tahun 1969 tentang Pokok Tenaga  Kerja,  tenaga  kerja  adalah  tiap  orang  yang  mampu  melaksanakan  pekerjaan,  baik  di  dalam  maupun  diluar hubungan  kerja  guna  menghasilkan  jasa  atau  barang  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat[3]–[6].  Karyawan merupakan  komponen  utama  perusahaan,  karena  tanpa  adanya  karyawan  maka  perusahaan  tidak  akan  bergerak kemanapun. Hal ini karena karyawan merupakan motor penggerak perusahaan, karena jika karyawan tidak bekerja dengan maksimal maka perusahaan itu tidak akan bisa berkembang pesat. Menurut Hasibuan karyawan adalah orang penjual jasa (pikiran atau tenaga) dan mendapat kompensasi yang besarnya telah ditetapkan terlebih dahulu. Menurut Subri karyawan adalah penduduk dalam usia kerja (berusia 15-64 tahun) atau jumlah seluruh penduduk dalam suatu negara yang memproduksi barang dan jasa jika ada permintaan terhadap tenaga mereka[7][8].

## 2.2 Algoritma Naïve Bayesian Classifier
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier adalah  teknik  prediksi  berbasis  kemungkinan  sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi indepenedensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif). Dengan kata lain, Naïve bayes, model yang digunakan adalah “model fitur independen”. Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dicetuskan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu dengan menebak peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya[9]–[12]. Dalam Bayes (terutama Naïve Bayes ), maksud independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama[13]–[15]. Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes menggunakan rumusan umum sebagai berikut[16][17]:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝐷( 𝐸 | 𝐻 )𝑥𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸) (1)
Penjelasan dari formula tersebut adalah sebagai berikut :
P(H|E)  =  Probabilitas  bersyarat  (conditional  probability)  suatu  probabilitas  hipotesa  (H)  terhadap  bukti  (E)  yang terjadi.
P(E|H)  = Probabilitas sebuah bukti (E) yang terjadi akan mempengaruhi hipotesa (H).
P(H) = Probabilitas awal hipotesis (H) yang terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(E) = Probabilitas awal bukti (E) yang terjadi tanpa memandang hipotesis atau bukti yang lain.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada tahapan penelitian ini  alur langkah proses yang dilakukan pada penelitian. Dengan adanya metodologi penelitian ini  penelitian  yang  dilakukan  dapat  terstruktur  dengan  baik  dan  tidak  ada  proses  yang  dilakukan  berulang.  Uraian langkah-langkah / kerangka kerja dituliskan sebagai berikut:
1. Studi Pendahuluan
Langkah pertama yang dilalui dalam penilitian ini adalah studi pendahuluan, yaitu dengan mempelajari masalah yang akan  diteliti.  Tujuan  dari  studi  pendahuuan  ini  ialah  supaya  penelitian  terfokus  pada  masalah  utama  yang  hendak diteliti, sehingga harus ditentukan terlebih dahulu batasan ruang lingkup masalah yang akan diteliti. Jika batas ruang lingkup  masalah  belum  atau  tidak  ditetapkan,  maka  dikhawatirkan  solusi  dari  masalah  yang  diteliti  bisa  jadi  tidak akan ditemukan. Jadi langkah pertama ini merupakan langkah awal yang paling penting dalam telaksananya penelitian ini.
2. Studi Literatur
Agar  tujuan  penelitian  tercapai,  maka  perlu  dipelajari  beberapa  literatur  yang  akan  dijadikan  pedoman  untuk melaksanakan  penelitian.  Literatur  yang  dipelajari  tersebut  nantinya  akan  diseleksi  kembali,  sehingga  akan  dipilih beberapa  literatur  saja  yang  akan  digunakan  sebagai  referensi  untuk  penelitian  yang  diselenggarakan.  Dari  studi literatur yang dipelajari, maka dipelajari teori-teori yang berhubungan dengan algoritma Naïve Bayes Classifier yang akan  dibahas.  Teori-teori  tersebut  diambil  dari  sumber  yang  berupa  buku,  paper,  jurnal  /  prosiding  maupun  situs internet yang berhubungan dengan judul yang diambil.
3. Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode sebagai berikut:
a. Wawancara
Wawancara adalah  suatu  percakapan yang dilakukan oleh dua orang atau lebih yang membahas suatu  masalah tertentu. Wawancara ini dilakukan oleh penelitu untuk bertanya langsung sekaligus menemukan informasi tentang masalah  yang  sedang  dihadapi  oleh  manajemen  PT  Kreasibeton  Nusapersada  khususnya  tentang  prosedur penilaian untuk penerimaan karyawan di perusahaan tersebut. Hasil dari wawancara ini diharapkan dapat menjadi salah satu pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan calon karyawan baru.
b. Pengamatan / Observasi
Pengamatan  dapat  diartikan  sebagai  suatu  teknik  /  metode  ilmiah  observasi.  Metide  ini  bertujuan  untuk memperoleh  data  pelamar  kerja  serta  cara  penilaian  yang  sebelumnya  digunakan,  untuk  menemukan  solusi masalah.
c. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mencari  data  mengenai  hal-hal  atau  variabel  berupa catatan notulen, buku, transkrip, surat, majalah, prasasti, rapat lengger, agenda, dan sebagainya baik berupa file atau dokumen disebut dalam dokumentasi. Variabel yang digunakan untuk penilaian kompetensi calon karyawan baru ialah tingkat pendidikan calon karyawan, pengalaman kerja, seritifikat, psikotes, interview, dan penampilan.
4. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dilakukan agar penulis mengetahui dengan pasti masalah apa yang sedang dihadapi. Tujuannya ialah  agar  penulis  mendapat  gambaran  yang  jelas  tentang  masalah  yang  sedang  dihadapi  perusahaan  serta  mulai mencari gambaran tentang bagaimana solusi yang dapat menyelesaikan masalah tersebut, bagaimana bentuk algoritma yang  dapat  digunakan  penyelesaiannya.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  algoritma Naïve  Bayesian Classifier. 5. Analisis Data
Tahap selanjutnya yang dilakukan penulis adalah analisis data, yang bertujuan agar penulis memperoleh gambaran yang jelas tentang bagaimana bentuk penyelesaian data dan algoritma atau metode apa yang dapat digunakan untuk penyelesaiannya. Dalam hal ini, penulis menggunakan algoritma Naïve Bayesian Classifier.
6. Implementasi
Implementasi merupakan suatu cara yang digunakan untuk menerapkan algoritma atau metode yang sebelumnya telah ditentukan. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma Naïve Bayesian Classifier dan data calon karyawan baru pada PT Kreasibeton Nusapersada.
7. Laporan
Hasil  dari  proses  analisis  dan implementasi  dituliskan  ke  dalam  laporan  hasil  penelitian  dan  dipublikasikan  dalam bentuk jurnal. Adapun metodologi penelitian kerangka kerja yang sudah dibuat dapat dilihat berikut ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masaalah
Analisa masalah dilakukan agar penulis mengetahui dengan pasti masalah apa yang sedang dihadapi. Tujuannya ialah agar penulis mendapat gambaran yang jelas tentang masalah yang sedang dihadapi perusahaan serta mulai mencari gambaran tentang bagaimana solusi yang dapat menyelesaikan masalah tersebut, bagaimana bentuk algoritma yang dapat digunakan penyelesaiannya. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Naïve Bayesian Classifier. Proses  penetapan  calon  tenaga  kerja  terbaik  pada  PT  Kreasibeton  Nusapersada    akan  dinilai  kualitas  personalnya berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Pada  beberapa  waktu  lalu,  perusahaan  ini  membuka  lowongan pekerjaan untuk mengisi posisi sebagai staff HSE ( Health Safety Environment ) dengan kriteria yang ditentukan yaitu Gelar, Pengalaman Kerja, Sertifikat, Psikotes, dan Interview.

## 3.2 Data Alternatif
Analisa Data alternatif merupakan data atau sampel Pelamar Kerja. Data alternatif dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif A1 M Rasyad Tahir Dalimunthe A2 Renhad Yoshua Tambunan A3 Rizku Vadlin A4 Saryualis Auliahadi A5 Azwir Sofyan

## 3.3 Data Kriteria
Kriteria merupakan aspek yang dilakukan peenerimaan karyawan pada PT. Kreasibeton Nusapada
Tabel 2. Kriteria penilaian Kode Kriteria C1 Memiliki gelar S1 Teknik Sipil C2 Memiliki pengalaman kerja minimal 1 tahun C3 Memiliki sertifikat K3 C4 Memperoleh akumulasi nilai psikotes minimal 80 C5 Memperoleh nilai interview minimal Baik Tabel 3. Index Evidence Setiap Kriteria Kriteria 0 1 2 C1 = E1 <S1 S1 S2 C2 = E2 <1 tahun 1 s/d 3 tahun >3 tahun
Studi Pendahuluan Studi Literatur dan Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Analisis Data Implementasi Laporan
Kriteria 0 1 2 C3 = E3 <1 sertifikat 1 s/d 3 sertifikat >3 sertifikat C4 = E4 <80 80 s/d 90 90 s/d 100 C5 = E5 Kurang Baik Baik Sangat Baik Tabel 4. Data Pelamar Kerja Nama C1 C2 C3 C4 C5 M Rasyad Tahir Dalimunthe S1 4 tahun 1 70 Baik Renhad Yoshua Tambunan S1 2 tahun 3 85 Sangat Baik Rizku Vadlin S1 2 tahun 11 90 Sangat Baik Saryualis Auliahadi S1 1 tahun 0 65 Baik Azwir Sofyan S1 2 tahun 2 80 Kurang Baik
Setelah data-data dikelompokkan seperti tabel diatas, maka diperoleh tabel hipotesa sebagai berikut :
Tabel 5. Hipotesa Nama H1  H2  H3  H4  H5 M Rasyad Tahir Dalimunthe   1 2 1 0 1 Renhad Yoshua Tambunan 1 1 1 1 2 Rizky Vadlin 1 1 2 2 2 Saryualis Auliahadi 1 1 0 0 1 Azwir Sofyan 1 1 1 1 0
Setelah data terkelompokkan, maka kita sudah bisa mengeliminasi setiap kandidat yang memiliki nilai 0 pada hipotesa mereka. Hal ini karena kandidat tersebut tidak memenuhi salah satu kriteria yang ditentukan perusahaan.
Tabel 6. Hasil Eliminasi Terhadap Kandidat yang Tidak Memenuhi Kriteria
Nama H1  H2  H3  H4  H5 Renhad Yoshua Tambunan   1 1 1 1 2 Rizky Vadlin 1 1 2 2 2
Setelah data hipotesa dan evidence sudah diperoleh, maka langkah penyelesaian sudah bisa diterapkan. Untuk menemukan solusi atas permasalahan diatas, maka penulis akan menggunakan formula yang sudah dijabarkan di bab sebelumnya. Sebelum masuk ke tahap penyelesaian, maka alangkah baiknya jika penulis mengubah nama-nama calon karyawan menjadi variabel seperti tabel di bawah ini:
Tabel 7. Pengubahan Nama Karyawan Menjadi Variabel
Nama Calon Karyawan Variabel Renhad Yoshua Tambunan K1 Rizky Vadlin K2

## 3.4 Penerapan Algoritma Naïve Bayesian Classifier
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier , setiap kriteria yang ditentukan, harus diberikan nilai bukti ( evidence ) yang menjadi tolak ukur kompetensi. Dengan demikian, hasil perhitungan yang diperoleh akan menjadi objektif. Hasil penelitian  pada  PT  Kreasibeton  Nusapersada  diperoleh  daftar  calon  karyawan  yang  akan  dihitung  kelayakannya. Berikut daftar alternatif yang diperoleh dari PT Kreasibeton Nusapersada dan kriteria yang digunakan dalam penentu keputusan.  Setelah dikonversi  maka sudah dapat  dilakukan penyelesaian untuk  setiap variabel. Index hipotesa dan evidence yang  digunakan  sesuai  dengan  tabel  yang  dibuat  di  subab  sebelumnya.  Nilai  terbesar  pada  tabel Index Evidence akan  dijadikan  nilai evidence untuk  setiap  variabel  karyawan.  Nilai evidence tersebut  dapat  langsung ditetapkan sebagai nilai P(E|H). Pertama-pertama penulis akan menyelesaikan persoalan untuk variabel K1 dengan cara seperti dibawah ini:
Diketahui :
H1 = 1
E1 = 2 => P(E|H)1
H2 = 1 E2 = 2 => P(E|H)2 H3 = 1 E3 = 2 => P(E|H)3 H4 = 1 E4 = 2 => P(E|H)4 H5 = 2 E5 = 2 => P(E|H)5
Ditanya = P(H|E) ? Langkah Penyelesaian : P(H1) = H1 H1+H2+H3+H4+H5 = 1 1+1+1+1+2 = 1 6 = 0,16
P(H2) =
H2
H1+H2+H3+H4+H5
= 1 1+1+1+1+2
= 1 6 = 0,16
P(H3) =
H3 H1+H2+H3+H4+H5 = 1 1+1+1+1+2
= 1 6 = 0,16
P(H4) =
H4 H1+H2+H3+H4+H5 = 1 1+1+1+1+2
= 1 6 = 0,16
P(H5) =
H5 H1+H2+H3+H4+H5 = 2 1+1+1+1+2
= 2 6 = 0,33
P(H|E) 1
= P(E|H1) x P(H1) P(E1) = 2 x 0,16 2 = 0,16 P(H|E) 2 = P(E|H2) x P(H2) P(E2) = 2 x 0,16 2 = 0,16 P(H|E) 3 = P(E|H3) x P(H3) P(E3) = 2 x 0,16 2 = 0,16 P(H|E) 4
= P(E|H4) x P(H4) P(E4) = 2 x 0,16 2 = 0,16 P(H|E) 5 = P(E|H5) x P(H5) P(E5) = 2 x 0,33
2 = 0,33
Untuk mencari hasil akhir maka akan digunakan rumus: P(H|E) K1 = (P(H|E)1 x H1) + (P(H|E)2 x H2) + (P(H|E)3 x H3) + ( P(HE)4 x H4) + (P(HE)5 x H5) P(H|E)  K1=  (0,16 * 1) + (0,16 * 1) + (0,16 *1) + (0,16*1) + (0,33*2) P(H|E)  K1= 0,16+0,16+0,16+0,16+0,66 P(H|E)  K1= 1,3
Selanjutnya, penulis akan menyelesaikan persoalan untuk variabel K3 dengan cara sebagai berikut: Diketahui : H1 = 1 E1 = 2 => P(E|H)1
H2 = 1 E2 = 2 => P(E|H)2 H3 = 2 E3 = 2 => P(E|H)3 H4 = 2 E4 = 2 => P(E|H)4 H5 = 2 E5 = 2 => P(E|H)5
Ditanya = P(H|E) ? Langkah Penyelesaian : P(H1) = H1 H1+H2+H3+H4+H5 = 1 1+1+2+2+2 = 1 8 = 0,125 P(H2) = H2 H1+H2+H3+H4+H5
= 1 1+1+2+2+2 = 1 8 = 0,125
P(H3) =
H3 H1+H2+H3+H4+H5 = 2
1+1+2+2+2
= 2 8 = 0,25
P(H4) =
H4 H1+H2+H3+H4+H5 = 2 1+1+2+2+2
= 2 8 = 0,25
P(H5) =
H5 H1+H2+H3+H4+H5 = 2 1+1+2+2+2
= 2 8 = 0,25
P(H|E) 1
= P(E|H1) x P(H1) P(E1) = 2 x 0,125 2 = 0,125 P(H|E) 2 = P(E|H2) x P(H2) P(E2) = 2 x 0,125 2 = 0,125 P(H|E) 3 = P(E|H3) x P(H3) P(E3) = 2 x 0,25 2 = 0,25 P(H|E) 4 = P(E|H4) x P(H4) P(E4) = 2 x 0,25 2 = 0,25 P(H|E) 5 = P(E|H5) x P(H5) P(E5) = 2 x 0,25
2
= 0,25
Untuk mencari hasil akhir maka akan digunakan rumus: P(H|E) K2 = (P(H|E)1 x H1) + (P(H|E)2 x H2) + (P(H|E)3 x H3) + ( P(HE)4 x H4) + (P(HE)5 x H5) P(H|E)  K2=  (0,125 * 1) + (0,125 * 1) + (0,25 *2) + (0,25*2) + (0,25*2) P(H|E)  K2= 0,125+0,125+0,50+0,50+0,50 P(H|E)  K2= 1,75
Setelah hasil P(H|E) dari masing-masing  variabel  ditemukan maka dapat  diberi peringkat seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 8. Pemeringkatan Kandidat Peringkat  Nama Kandidat Nilai Akhir 1 Rizki Vadlin 1,75 2 Renhad Yoshua Tambunan 1,3
Dari hasil diatas, maka dapat disimpulkan bahwa kandidat yang layak mengisi posisi sebagai staff HSE (Health Safety  Environment) pada  PT  Kreasibeton  Nusapersada  ialah  Rizki  Vadlin  dengan  nilai  akhir  1,75  yang  dihitung berdasarkan Algoritma Naïve Bayesian Classifier.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan maka dapat ditarik yang dapat diambil dari hasil penelitian pada PT Kreasibeton  Nusapersada,  yaitu  PT  Kreasibeton  Nusapersada  belum  menggunakan  metode  atau  algoritma  apapun dalam  proses  penilaian  saat  melakukan  perekrutan  karyawan  baru.  Penggunaan  metode  Na ï ve  Bayesian  Classifier
pada penilaian calon karyawan baru dapat menghasilkan keputusan yang objektif dan efektif. Penelitian menghasilkan kandidat yang layak mengisi posisi sebagai staff HSE (Health Safety Environment) pada PT Kreasibeton Nusapersada ialah Rizki Vadlin dengan nilai akhir 1,75 yang dihitung berdasarkan Algoritma Naïve Bayesian Classifier.

## REFERENCES
[1] M. Asfi and N. Fitrianingsih, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi,” vol. 1, 2020.
[2] E. Indrayuni, “Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. KHATULISTIWA Inform. , vol. VII, no. 1, pp. 29–36, 2019.
[3] A. Mu, “Pengertian Karyawan,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[4] A.  Jamaluddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Karyawan  Pt  .  Japfa  Comfeed  Indonesia  Tbk  Cabang  Kediri Menggunkan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Tek. Inform. , vol. 02, no. 04, pp. 1–13, 2018.
[5] S. W. HADIANTI, M. B. SANTOSO, H. A. RACHIM, and M. ZAINUDDIN, “Tantangan Dan Peluang Keberadaan Human Resource  Development  (Hrd)  Dalam  Organisasi  Pelayanan  Sosial  Studi  Kasus  Pada  Lembaga  Rehabilitasi  Odha  Dan Konsumen  Napza  Rumah  Cemara  Bandung,” Pros.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  4,  no.  2,  2017,  doi: 10.24198/jppm.v4i2.14228.
[6] I Nyoman Mahayasa Adipura and Lie Jasa, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Pegawai Menggunakan Perangkingan Madm Topsis Dan Klasifikasi Naive Bayes,” Semin. Nas.  Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 181–187, 2016.
[7] A. Irmawati, “Peran Human Resource Development (HRD) Dalam Meningkatkan Produktivitas Karyawan,” J. Apl. Adm. , vol. 18, no. 2, pp. 123–132, 2015.
[8] T.  D.  Pangestuti,  F.  T.  Anggraeny,  and  E.  P.  Mandyartha,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Naive Bayes Classifer ( Studi Kasus Pt . Sasmito ),” vol. 1, no. 3, pp. 1072–1080, 2020.
[9] H. M. M. Al Laroussi, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes sebagai Proses Seleksi Penerima Beasiswa Libyan Embassy Berbasis Web,” 2015.
[10]  M. H. Rifqo and A. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[11]  M. ko. Bayu Setyaji, Pujiono, SSi, “Bayes Classification,” Bayu Setyaji, Pujiono, SSi, M.kom , p. 4, 2006.
[12]  R. Ghaniy and K. Sihotang, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 1, pp. 63–72, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.7.
[13]  E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.
[14]  .  M.,  M.  F.  Asikin,  D. Kurniawaty,  S.  K.  Sari,  and I.  Cholissodin,  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Untuk Seleksi Asisten Praktikum Pada Simulasi Hadoop Multinode Cluster,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, p. 273, 2016, doi: 10.25126/jtiik.201634227.
[15]  R. H. Dewi and N. Indrawati, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Meotde Naive Bayes Classiffier,” Semin. Nas. ke – 9 Rekayasa Teknol. Ind. dan Inf. Ranc. , vol. 17, no. 3, pp. 79–84, 2014.
[16]  A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
[17]  T. Z. Maulani and Z. K. Simbolon, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Dalam Menentukan Topik Tugas Akhir Mahasiswa Berbasis Web,” Infomedia , vol. 4, no. 1, pp. 33–41, 2019, doi: 10.30811/jim.v4i1.1107.