## Perbandingan Metode K-NN dan SVM Berdasarkan Kinerja Pegawai

## Sinarring Azi Laga
Fakultas Teknik dan Desain, Informatika, Universitas Hayam Wuruk Perbanas, Surabaya, Indonesia Email: sinarring.laga@perbanas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: sinarring.laga@perbanas.ac.id Submitted: 13/02/2023 ; Accepted: 05/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak – Sumber daya manusia merupakan aset penggerak perusahaan yang sangat penting. Terbatasnya sumber daya manusia yang qualified menyebabkan pegawai tidak melakukan pekerjaan sesuai dengan standart operasional perusahaan dengan baik dan benar. Pada saat ini PT.XYZ tidak memiliki alat untuk melakukan indentifikasi kinerja karyawan, oleh karena itu peneliti melakukan penelitian untuk membantu PT.XYZ dalam melakukan klasifikasi kinerja karyawan. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu K-NN dan SVM dengan sampel data karyawan PT.XYZ sebanyak 873 data. Berdasarkan uji coba yang dilakukan,  metode  K-NN  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  90.13%,  tingkat  presisi  91%,  dan  tingkat  recall  98.95%. Jumlah tetangga (nilai k) paling optimal untuk metode K-NN adalah 5 dengan tingkat akurasi 88.35%.
Kata Kunci: Klasifikasi; K-NN; SVM; Perbandingan; Kinerja
Abstract – Limited qualified human resources cause employees not to do the job in accordance with the company's operational standards  properly  and  correctly.  At  this  time  PT.  XYZ  does  not  have  tools  to  identify  employee  performance,  therefore researchers conduct research to assist PT. XYZ in classifying employee performance. The methods used in this study were K- NN and SVM with a sample of 873 PT. XYZ employee data. Based on the trials conducted, the K-NN method has the highest accuracy rate of 90.13%, 91% precision rate, and 98.95% recall rate. The most optimal number of neighbors (k value) for the K-NN method is 5 with an accuracy rate of 88.35%.
Keywords : Classification; K-NN; SVM; Comparison; Performance

## 1. PENDAHULUAN
Banyak perusahaan menganggap persaingan di era global dan ekonomi digital ini merupakan tantangan yang harus diraih  dan  dijadikan  peluang  besar  untuk  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  di  masa  pandemi  covid-19. Persaingan bisnis saat ini tidak lagi sekedar persaingan antar jasa atau produk yang dijual, melainkan persaingan untuk  mendapatkan  sumber  daya  manusia  atau  pegawai  yang  kompeten  dibidangnya.  Mengingat  sumber  daya manusia merupakan aset dan memiliki peranan yang sangat penting dalam instansi[1]. Terbatasnya sumber daya manusia  yang  qualified  menyebabkan  pegawai  tidak  melakukan  pekerjaan  sesuai  dengan  standart  operasional perusahaan  dengan  baik  dan  benar.  Hal  tersebut  mengakibatkan  perusahaan  menjadi  sangat  tertinggal dibandingkan perusahan-perusahaan lain.
Di  tempat  kerja,  kehadiran  pegawai  dimaksudkan  untuk  memberikan  kontribusi  dan  dampak  besar  bagi sebuah perusahaan. Kinerja seorang pegawai merupakan gambaran tingkat pencapaian pelaksanaan suatu kegiatan dalam mewujudkan sasaran, tujuan serta visi misi yang tertuang dalam renstra perusahaan [2].Sebelum merekrut pegawai, perusahaan harus memastikan tersedianya pasokan kemampuan untuk menyelaraskan orang yang tepat dengan pekerjaan yang tepat  pada waktu  yang tepat  berdasarkan tujuan strategis organisasi. Proses manajemen talenta terdiri atas lima tahapan besar yaitu perencanaan pegawai  yang memiliki kemampuan (talent  planning), perekrutan (recruiting), evaluasi, pengembangan (develop) dan mempertahankan karyawan (retain) [3]. Isu utama pada  manajemen  talenta  adalah  mengidentifikasi  talenta  yaitu  tahapan  evaluasi.  Evaluasi  diperlukan  untuk mengklasifikasi  talenta  karyawan  untuk  menentukan  apakah  karyawan  tersebut  punya  potensi  untuk  menjadi pemimpin  selanjutnya  atau  kurang  cocok  [4].  Hasil  evaluasi  akan  digunakan  untuk  rencana  program pengembangan  kemampuan  karyawan.  Program  pengembangan  karyawan  akan  disesuaikan  untuk  setiap karyawan karena biaya untuk melakukan hal tersebut bisa dibilang cukup besar.
Faktor  penentu  klasifikasi  talenta  karyawan  menjadi  isu  selanjutnya  dalam  perusahaan.  Saat  ini,  pada perusahaan  PT.  XYZ  belum  ada  acuan  klasifikasi  talenta  karyawan.  Dengan  adanya  sistem  pengklasifikasian sendiri yang dimiliki diharapkan dapat membantu perusahaan melakukan klasifikasi talenta karyawan secara cepat dengan tingkat  akurasi  yang tinggi. Faktor pengukuran talenta karyawan berdasarkan penilaian kinerja (result), pencapaian (accomplishments), hubungan (relationships), kontribusi tim atau proyek (project / team contribution), dan  budaya  (culture).  Kinerja  berdasarkan  tenggat  waktu,  penyelesaian  proyek,  atau  hasil  dari  KPI  (key performance  indicator).  Semakin  baik  sistem  KPI  dalam  suatu  organisasi,  maka  kinerja  yang  dihasilkan  akan sesuai dengan yang diharapkan dan menjadi lebih baik [5] .
Pencapaian bisa diukur dengan melihat jumlah penghargaan atau pelanggaran yang dilakukan. Komunikasi dan hubungan dengan rekan kerja merupakan bagian dari perilaku. Kontribusi karyawan dalam tim atau proyek juga dapat dinilai untuk aspek kinerja [6]. Sedangkan faktor pengukuran potensi yaitu kemampuan (ability), atribut personal  (attribute),  kompetensi  kepemimpinan  (leadership  competencies),  aspirasi  (aspiration),  dan  komitmen terhadap  perusahaan  (engagement)  [7].  Dari  lima  kriteria  tersebut  bisa  diturunkan  menjadi  banyak  kriteria sehingga dapat diukur secara nyata. Kemampuan dapat diukur dari skill yang dipunyai, atau training yang pernah diikuti.  Komitmen  terhadap  perusahaan  dapat  dilihat  dari  lama  masa  kerja.  Usia,  jenis  kelamin,  latar  belakang
pendidikan  dapat  termasuk  atribut  personal.  Sedangkan  untuk  aspirasi,  adalah  faktor  –  faktor  yang  dapat memotivasi atau mendukung karyawan tersebut .
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  stochatic  gradient  descent  dalam  mengklasifikasikan  kinerja programmer pada aktivitas media sosial dan menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik sebesar 80.1% dengan pengujian k=10 cross validation[8]. Umar R., et al mengklasifikasi kinerja programmer pada aktivitas media sosial dengan metode support vector machine dan menghasilkan rata-rata tingkat akurasi dengan k=10 cross validation sebesar 81,3% [9]. Alghifari M & Wibowo A menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi kinerja satpam berbasis web, dan didapatkan hasil  nilai  kebenaran sebesar 66.67% dengan menghitung  akurasi menggunakan  6  data  uji  dan  130  data  latih  [10].  Dari  ke-empat  penelitian  terdahulu  hanya  menggunakan  satu metode tanpa membandingkan dengan metode lain yang memiliki tingkat akurasi lebih tinggi.  Pada penelitian ini membandingkan dua metode klasifikasi yaitu metode K-Nearest Neighbor dan metode Support Vector Machine untuk mendapatkan hasil akurasi tertinggi dalam mengklasifikasi kinerja pegawai pada PT.XYZ.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan oleh peneliti ditampilkan pada Gambar 1, dimulai dari pengumpulan data, pengumpulan variabelm pre-processing data, split data latih dan data uji, evaluasi hasil klasifikasi, dan perbandingan metode K- NN  dengan  SVM.  Metode  K-Nearest  Neighbours  atau  yang  biasa  disingkat  K-NN  memiliki  cara  kerja  yang berbeda  dibanding  dengan  metode  klasifikasi  lainnya.  Metode  K-NN  bekerja  berdasarkan  asumsi  bahwa  suatu data  akan  memiliki  kelas  atau  kategori  yang  sama  dengan  data  yang  berada  disekitarnya[11]. Sedangkan  Cara kerja  algoritma  SVM  yang  pertama  yaitu  menentukan  hyperplane  optimal  dengan  memaksimalkan  margin. Metode  SVM  ini  memperbaiki  masalah  non-linear  yang  dapat  dipisah,  dimana  bisa  menangani  kesalahan klasifikasi [12].

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  primer  terdiri  dari  data  karyawan  sebagai  sumber  data  utama  dan  variabel  klasifikasi  hasil  Focus  Group Discussion  dengan  tim  sumber  daya  manusia  pada  perusahaan.  Data  karyawan  berisi  873  data  karyawan  dari perusahaan  PT.  XYZ.    Data  primer  yang  didapat  telah  dilengkapi  label  yang  menunjukkan  kelas  dari  talenta karyawan.  Label  karyawan  yang  ada  pada  perusahaan  sekarang  berasal  dari  vendor  assessment  karyawan  dari pihak ketiga. Dimana hasil mapping talenta karyawan didapat dari wawancara yang dilakukan psikolog dengan karyawan untuk mengetahui kepribadian karyawan. Tim sumber daya perusahaan ingin melakukan uji coba apakah
data pribadi karyawan dapat  digunakan sebagai  acuan untuk klasifikasi  talenta karyawan. Dari hasil  FGD, juga didapat hasil klasifikasi talenta karyawan. Hasil klasifikasi talenta karyawan yang sudah ada dari perusahaan akan digunakan sebagai data pelatihan dan evaluasi terhadap hasil klasifikasi menggunakan metode yang diuji.

## 2.2 Penentuan Variabel
Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk  mendapatkan  semua  faktor  yang  mempengaruhi  pemetaan  kemampuan pegawai [13]. Tahapan tersebut berupa pemilihan variabel klasifikasi, mengecek korelasi variabel masukan dengan variabel keluaran yang akan ditebak, dan penentuan variabel masukan dan keluaran. Pemilihan variabel klasifikasi dilakukan dengan melakukan Focus Group Discussion (FGD) dengan tim sumber daya manusia dari perusahaan PT. XYZ. Variabel ditentukan dari data yang dimiliki perusahaan dan dibandingkan dengan kajian pustaka yang dilakukan. Faktor yang berpengaruh dijabarkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Variabel Masukan Berdasarkan Klasifikasi Kemampuan Pegawai
Variabel Deskripsi Tipe Data Perusahaan Cabang tempat karyawan bekerja Nominal Tipe Pegawai Tipe pegawai pada perusahaan (Tetap atau Kontrak) Nominal Masa Kerja Lama masa kerja pegawai dalam ukuran tahun Numerik Posisi Posisi  pegawai  (Nonstaf,  Staff,  Supervisor,  Manager, Ass.Manager, Direktur) Ordinal Gender Jenis kelamin pegawai Nominal Jumlah Anak Jumlah tanggungan anak yang dimiliki pegawai Numerik Pendidikan Pendidikan formal terakhir yang dimiliki pegawai Ordinal Usia Usia pegawai pada tahun ini Numerik Status Pernikahan Status pernikahan pegawai Nominal Memiliki bawahan Jumlah bawahan yang dimiliki Numerik Pelatihan Kepemimpinan Jumlah pelatihan kepemimpinan yang pernah diikuti Numerik Pelatihan profesi Jumlah pelatihan profesi yang pernah diikuti Numerik Penghargaan Jumlah penghargaan yang diterima Numerik Promosi Jumlah promosi jabatan yang pernah didapat Numerik Pelanggaran Jumlah pelanggaran yang dilakukan Numerik Overtime Rata-rata  overtime  selama  7  bulan  terakhir  (dalam  satuan jam) Numerik Cuti Rata-rata cuti selama 5 tahun terakhir (dalam satuan hari) Numerik

## 2.3 Pre-processing Data
Teknik pre-processing data ada beberapa macam yaitu pembersihan data, integrasi data, transformasi data, reduksi data, dan diskretisasi data. Data yang biasa diperoleh biasanya memiliki outlier, data kosong maupun data yang tidak  konsisten  [14].  Oleh  karena  itu  diperlukan proses  data  pre-processing  untuk  menghasilkan  output  berupa pengetahuan baru yang diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih baik.
Pada data karyawan yang dimiliki, beberapa variabel terutama numerik memiliki rentang nilai yang sangat jauh dan terdapat nilai – nilai outlier. Jika memakai data asli langsung diuji menggunakan metode klasifikasi akan didapat  hasil  yang  tidak  optimal  atau  bahkan  tidak  dapat  dibuat  model  klasifikasinya  karena  tidak  ditemukan polanya.  Masalah  tersebut  akan  diatasi  dengan  menentukan  kelas  interval  untuk  data  yang  berupa  numerik. Caranya dengan mencari nilai terkecil dan terbesar dari data. Selanjutnya diperoleh jangkauan dari data tersebut. Banyaknya kelas interval bisa ditentukan dari awal atau didapat dari rumus :
k  =  1  +  3.3  log n
(1)
dimana n adalah banyaknya data. Setelah didapat jumlah kelas yang harus dibuat maka ditentukan panjang interval .kelas. interval untuk usia. Rentang usia yang ada pada data berada pada range usia 19 – 61 Tahun. Dengan metode penentuan kelas interval dan diskusi FGD untuk proses normalisasi data.

## 2.4 Klasifikasi Data
Tahap setelah pre-processing  data adalah split data atau pemisahan data pelatihan dan data uji. Pemisahan data pelatihan dan data uji bisa menggunakan 80:20, 75:25, 70:30, 90:10, dan lain – lain. Perbandingan paling bagus yaitu 75% sebagai data pelatihan dan 25% sebagai data uji. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan menggunakan perbandingan tersebut.
Metode  cross  validation  standar  yang  digunakan  adalah  10-Fold  Cross  Validation.  Hal  ini  dikarenakan beberapa penelitian menunjukkan k = 10 adalah pilihan terbaik untuk mendapatkan akurasi yang konsisten [15]. Metode k-Fold Cross Validation dapat diimplementasikan untuk hasil yang lebih baik dengan dilakukan berulang yang  dikenal  sebagai  repeated  cross  validation.  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  10-Fold  Cross  Validation dengan pengulangan sebanyak tiga kali.
Proses pembuatan model pembelajaran dengan cross validation dilakukan untuk tiga metode yang akan diuji pada penelitian. Tiga metode tersebut yaitu K-NN dan SVM Setelah model pembelajaran berhasil dibuat dilanjutkan proses prediksi klasifikasi. Hasil prediksi klasifikasi akan dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix [16]. Evaluasi hasil klasifikasi akan dilakukan dengan mengukur tingkat akurasi, presisi, dan recall dari setiap metode yang diuji coba.

## 2.5 Pemilihan Metode Terbaik
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  analisis  terhadap  hasil  klasifikasi  dengan  data  uji.  Dari  uji  coba  didapat  empat confusion matrix dan tiga nilai pengukuran untuk evaluasi setiap hasil klasifikasi. Nilai akurasi, presisi, dan recall berada dalam range 0-1. Jika mendekati atau sama dengan satu maka tingkat akurasi klasifikasi tersebut tinggi. Sebaliknya jika mendekati 0 maka tingkat akurasinya buruk. Tabel tingkat akurasi confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Tingkat Akurasi Confussion Matrix 0,90 - 1,00 Excellent Classification 0,80 - 0,89 Good Classification 0,70 - 0,79 Fair Classification 0,60 - 0,69 Poor Classification < 0,60 Failure

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti menggunakan R Studio sebagai alat bantu pengolahan data. Berdasarkan data yang telah didapat dibuat penjelasan  tentang  distribusi  data.  Selanjutnya,  akan  dilakukan  pembagian  data  pelatihan  dan  data  uji menggunakan R Studio. Data untuk pelatihan akan dilatih menggunakan tiga metode yaitu K-NN dan SVM. Dari keempat  metode  tersebut,  dilakukan  klasifikasi  dan  akan  dilakukan  analisis  klasifikasi  untuk  mendapat  tingkat akurasi tertinggi.

## 3.1 Pembagian Data latih dan Data Uji
Bagian ini menjelaskan pembagian data pelatihan dan data uji. Data akan dibagi menjadi data pelatihan sebesar 75% dan data uji sebesar 25%. Perbandingan data pelatihan dan data uji yang paling bagus yaitu 75:25 [17]. Oleh karena itu, pada penelitian ini menggunakan rasio  perbandingan data tersebut.  Data latih  yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 655 dari total data 873 dan diolah menggunakan Rstudio. RStudio menggunakan bahasa R yang dirancang khusus untuk pengolahan data, pembuatan model, analisis data dan uji statistic lainnya. Adapun data latih yang digunakan tertera pada tabel 3.
Tabel 3 . Data latih yang digunakan
No class perusahaan tipepegawai masakerja posisi gender jumlahanak pendidikan usia 1 3 CABANG1 TETAP 16-25TH SUPERVISOR LAKI SATU ANAK SARJANA 43-50TH 2 1 CABANG1 TETAP <5TH STAFF PEREMPUAN TIDAKPUNYA SARJANA 36-42TH 3 1 CABANG3 KONTRAK <5 TH STAFF LAKI >2ANAK SMA 36-42TH … … … … … … … … … … 655 4 CABANG2 KONTRAK 15-25TH DIVHEAD PEREMPUAN TIDAKPUNYA SARJANA <50TH statuspernikahan memilikibawahan pelatihankepemimpinan pelatihanprofesi penghargaan promosi pelanggaran overtime cuti NIKAH YA SUDAH BELUM PUNYA PERNAH TIDAK 20JAM 0- 3KALI SINGLE TIDAK SUDAH BELUM PUNYA BELUM TIDAK <19JAM 9- 15KALI NIKAH TIDAK BELUM SUDAH TIDAKADA BELUM TIDAK <19JAM 0- 3KALI … … … … … … … … … SINGLE YA SUDAH SUDAH TIDAKADA PERNAH TIDAK < 20JAM 4- 8KALI
Pada  tabel  data  latih  yang  digunakan  mencakup  cabang  perusahaan,  tipe  pegawai,  masa  kerja,  posisi, gender, jumlah anak, pendidikan terakhir, usia, status pernikahan, memiliki bawahan, pelatihan kepemimpinan, pelatihan  profesi,  penghargaan,  promosi,  pelanggaran,  overtime  dan  cuti  yang  pernah  diambil  dalam  5  tahun terakhir.

## 3.2 Pembelajaran Data Latih dengan Metode K-NN dan SVM
Bagian selanjutnya adalah membuat model klasifikasi untuk kedua metode yang akan diuji yaitu K-NN dan SVM. Karena sebaran data tidak seimbang antar kelas maka pelatihan akan menggunakan metode cross validation. Cross Validation membagi data menjadi beberapa partisi (fold), kemudian dilakukan pengujian menggunakan data yang telah  dipartisi  dan  diulang  sampai  partisi  terakhir.  Cross  validation  sangat  direkomendasikan  karena  dapat mengurangi waktu komputasi dengan tetap menjaga keakuratan estimasi. Salah satu jenis  cross validation yang sering digunakan yaitu 10fold cross validation. Hal ini dikarenakan kecenderungan hasil akurasi yang didapat dari
10fold cross validation kurang bisa dibandingkan cross validation biasa, leave-one-out CV dan bootstrap validation [18]. K-NN dapat digunakan untuk klasifikasi multi kelas dengan cepat dengan syarat data latih yang digunakan harus  besar.  Hal  ini  dikarenakan  pada  metode  K-NN,  klasifikasi  dilakukan  dengan  membandingkan  variabel keluaran  yang  dimiliki  k  tetangganya.  Kekurangan  K-NN  yaitu  harus  mendefinisikan  terlebih  dahulu  jumlah tetangga  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  klasifikasi.  Tetapi  hal  ini  dapat  diatas  dengan menggunakan  library caret pada RStudio. Library caret akan melakukan pengujian jumlah k yang memiliki tingkat akurasi optimal untuk dijadikan acuan dalam model. Nilai k yang digunakan sebagai pengujian biasanya merupakan angka ganjil supaya didapat hasil yang dominan.

## 3.3 Analisis Hasil Prediksi dengan Data Aktual
Bagian ini akan menjelaskan hasil prediksi klasifikasi menggunakan dua metode klasifikasi yaitu K-NN dan SVM dengan data aktual. Salah satu cara untuk mengukur kinerja metode klasifikasi adalah dengan confusion matrix. Pada pengukuran kinerja klasifikasi  pada confusion matrix, terdapat  3 macam  hasil  pengukuran oleh  confusion matrix yaitu akurasi, presisi dan recall.
Akurasi membandingkan jumlah data true positive (TP) dan true negative (TN) lalu dibagi dengan jumlah keseluruhan  data  [19].  Sedangkan  pada  presisi,  yang  dibandingkan  adalah  jumlah  data  true  positive  (TP)  saja dengan keseluruhan jumlah data  positive  [20]. Terakhir ada recall, berfungsi  membandingkan jumlah data  true positive (TP) dengan jumlah data false negative (FN) dan true positive (TP) [21].
Tabel 4. Prediksi Menggunakan K-NN Prediction 1 2 3 4 1 216 35 3 0
2 2 12 2 0
3 0 1 1 1
4 0 0 0 0 Tabel 5. Prediksi Menggunakan SVM Prediction 1 2 3 4 1 217 1 0 0 2 6 35 6 1 3 0 1 0 0 4 0 0 0 0
Tabel 4 dan tabel 5 menggambarkan confusion matrix multi-kelas dengan data TP, FN, FP, dan TN pada penelitian ini. Data true positive (TP) adalah data yang hasil prediksi kelasnya sesuai dengan dengan data aktual. False positive (FP) merupakan data hasil prediksi yang tidak sesuai dengan data aktual tetapi levelnya dibawah data  sebenarnya.  False  negative  (FN)  merupakan  data  yang  prediksi  nya  diaatas  data  sebenarnya  yang  akan dianggap  sebagai  kesalahan  prediksi.  Hasil  TP,  FN,  dan  FP  akan  di  implementasikan  terhadap rumus  Akurasi, Presisi, dan Recall
Gambar 2. Perbandingan Akurasi, Presisi, Recall K-NN dan SVM
Pada gambar 2 dapat dilihat bahwa metode SVM kurang cocok untuk penelitian ini dengan tingkat akurasi hanya 88.85% dan tingkat presisi 89.71%. Kemungkinan hal ini dikarenakan kelas yang harus diprediksi lebih dari dua kelas. Penggunaan klasifikasi multi-kelas pada SVM harus dimodifikasi sehingga dapat diimplementasikan pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Dari Gambar 2 didapat hasil metode K-NN mempunyai tingkat akurasi paling tinggi yaitu 90.13%. Posisi terakhir tingkat  akurasi  tertinggi  didapat  dengan metode SVM dengan tingkat  akurasi  88.85%. Metode klasifikasi  yang
paling baik adalah yang nilai akurasi, presisi dan recall nya tinggi semua. Oleh karena itu, bisa disimpulkan metode K-NN merupakan metode paling baik untuk mendapat akurasi tertinggi dengan tingkat akurasi mencapai 90.13%, tingkat presisi 91%, dan tingkat recall 98.95%.

## REFERENCES
[1]  K.  Hadi  and  B.  N.  Hidayah,  “PENGARUH  BEBAN  KERJA,  LINGKUNGAN  KERJA  DAN  KOMPENSASI TERHADAP  KINERJA  KARYAWAN  PADA  PT.  KALIMIAS  BINTANG  PRATAMA  CABANG  LOMBOK TENGAH,” VALID Jurnal Ilmiah, pp. 215–223, 2019.
[2]  A. Amellya, F. Fitriasuri, and E. Elpanso,  “Pengaruh Kompetensi dan Motivasi terhadap Kinerja Pegawai pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Banyuasin,” 2022.
[3]  Hasmin and J. Nurung, MANAJEMEN SUMBER DAYA MANUSIA, 2021st ed. 2021. doi: 10.31237/osf.io/yvpue.
[4]  B. HARALAYYA Hod  and A. Professor, “Employee Performance Appraisal at Sri Veerabhadreshwar Motors Bidar,” 2022.
[5]  A. S. Lombu, S. Hidayat, and A. F. Hidayatullah, “Pemodelan Klasifikasi Gaji Menggunakan Support Vector Machine,” Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC),  vol.  3,  no.  4,  pp.  363–370,  Sep.  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2137.
[6]  A. Rahmat, K. Auliasari, and Y. A. Pranoto, “IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya),” 2020.
[7]  I. Setiari, “PENGARUH SISTEM IMBALAN DAN KEBIJAKAN UPAH TERHADAP PRESTASI KERJA PEGAWAI KANTOR DEPARTEMEN AGAMA KOTA BANJAR,” Jurnal Media Teknologi, vol. 09, no. 01, 2022.
[8]  R. Umar, I. Riadi, and Purwono, “Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial dengan Metode Stochastic Gradient Descent,”  JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), vol. 3, no. 1, pp. 55–60, 2020.
[9]  R. Umar, I. Riadi, U. Ahmad Dahlan Yogyakarta, J. D. Soepomo, and K. Umbulharjo, “Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial dengan Metode Support Vector Machines,” CYBERNETICS, vol. 4, no. 01, pp. 32–40, 2020.
[10] M. R. Alghifari and A. P. Wibowo, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Kinerja Satpam Berbasis Web,” 2019.
[11] P.  R.  Sihombing  and  O.  P.  Hendarsin,  “Perbandingan  Metode  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dan  Support  Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kinerja Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) di Indonesia”.
[12] L.  Iryani,  “PENERAPAN  MACHINE  LEARNING  DALAM  KLASIFIKASI  KINERJA  PEGAWAI  PT  X,”  Jurnal Informanika, vol. 09, no. 01, 2023, [Online]. Available: https://3.bp.blogspot.com/-
[13] I.  Hajiali,  A.  M.  Fara  Kessi,  B.  Budiandriani,  E.  Prihatin,  M.  M.  Sufri,  and  A.  Sudirman,  “Determination  of  Work Motivation, Leadership Style, Employee Competence on Job Satisfaction and Employee Performance,” Golden Ratio of Human Resource Management, vol. 2, no. 1, pp. 57–69, Feb. 2022, doi: 10.52970/grhrm.v2i1.160.
[14] Fauziah,  M.  A.  Tiro,  and  Ruliana,  “Comparison  of  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  and  Support  Vector  Machine  (SVM) Methods for Classification of Poverty Data in Papua,” ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, vol. 2, no. 2, pp. 83–91, Mar. 2022, doi: 10.35877/mathscience741.
[15] I. G. Hendrayana, D. G. H. Divayana, and M. W. A. Kesiman, “KOMPARASI METODE SVM, K-NN DAN NBC PADA ANALISIS SENTIMEN,” Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi, vol. 4, no. 1, pp. 191–198, Jan. 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i1.157.
[16] A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. Fathony Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, 2018.
[17] R.  Djutalov,  “ANALISIS  SUKSESI  SDM  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  KLASIFIKASI  K-NEAREST NEIGHBOUR  DAN  ALGORITMA  CLUSTERING  K-MEANS  (  STUDI  KASUS :  MABES  POLRI),”  Jurnal  Ilmu Komputer JIK, vol. V, no. 1, pp. 24–29, 2022.
[18] I. Melani, B. Priyatna, F. Nurapriani, and S. S. Hilabi, “Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Penilaian Kinerja Karyawan PT Kopetri Citra Abadi,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 24–30, 2023, [Online]. Available: http://e-journal.janabadra.ac.id/
[19] B. B. Aji, “Sistem Penilaian Kinerja Berbasis Sasaran Kinerja Pegawai (SKP) di Lingkungan Sekretariat Daerah Kota Banjarbaru,” Journal on Education, vol. 05, no. 01, pp. 1057–1064, 2022.
[20] A.  N.  Arifah,  J.  Suprijadi,  and  I.  Ginanjar,  “Klasifikasi  Rumpun  Jabatan  ASN  Berdasarkan  Riwayat  Pelatihan Menggunakan Multiclass Support Vector Machine,” Jurnal Statistika Teori dan Aplikasi, vol. 1, no. 1, pp. 191–197, 2022, [Online]. Available: http://prosiding.statistics.unpad.ac.id
[21] D.  Lorinda  and  W.  Saputro,  “Klasifikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  Menggunakkan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Subdit 1 Dit Tipidum Bareskrim Polri Jakarta,” Jurnal Pendidikan dan Konselimh, vol. 4, no. 5, pp. 1080–1093, 2022.