Prediksi Tingkat Atrisi Karyawan menggunakan Machine Learning

## RESA RIANTI, RONI ANDARSYAH
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia Email : riantiresa224@gmail.com

## ABSTRAK
Pengurangan karyawan dapat menjadi masalah serius bagi keunggulan kompetitif suatu organisasi dan mahal dalam hal biaya. Biaya pengurangan karyawan meliputi siklus hidup sumber daya manusia, hilangnya pengetahuan, semangat kerja, dan budaya  organisasi.  Atrisi  karyawan  terjadi  secara  alami  dalam  suatu  organisasi karena  berbagai  faktor  tak  terhindarkan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  kerugian besar  bagi  organisasi.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  penting  bagi  perusahaan  untuk memahami faktor-faktor yang berpengaruh pada atrisi karyawan. Dalam penelitian ini,  digunakan  metode  pemilihan  fitur  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang berpengaruh  dan  menyederhanakan  pelatihan  data  menggunakan dataset atrisi HR-analytics. Model pembelajaran mesin seperti Logistic Regression dan Support Vector  Machine digunakan  untuk  melatih  dan  mengevaluasi  data.  Tujuan utamanya  adalah  mendeteksi  atrisi  dengan  akurasi  tinggi  untuk  membantu perusahaan  meningkatkan  strategi  retensi  karyawan  yang  penting  dan meningkatkan kepuasan mereka. Hasil penelitian ini dapat membantu manajemen memahami perubahan apa yang harus dilakukan di tempat kerja agar sebagian besar  karyawan  tetap  bertahan.  Ini  akan  membantu  perusahaan  dalam meramalkan pengurangan karyawan dan mengurangi biaya sumber daya manusia, serta mendorong pertumbuhan ekonomi mereka.
Kata kunci: Pengurangan karyawan, Dataset HR-analytics, Metode pemilihan fitur

## ABSTRACT
Employee  attrition  has  a  serious  impact  on  an  organization's  competitive advantage and incurs high costs. These costs include the entire human resource life  cycle,  loss  of  knowledge,  motivation,  and  organizational  culture.  Employee attrition  occurs  naturally  within  organizations  and  causes  significant  losses.  To overcome this problem, it is important for companies to understand the factors that influence employee attrition. This research uses feature selection methods and  HR  analytics  attrition  datasets  to  train  machine  learning  models  such  as Logistic Regression and Support Vector Machine. The goal is to detect attrition with  high  accuracy  to  improve  critical  employee  retention  and  satisfaction strategies.  The  results  assist  management  in  understanding  the  workplace changes  required  to  retain  employees.  This  helps  companies  forecast  attrition, reduce human resource costs, and drive economic growth.

## Keywords: Employee attrition, HR-analytics dataset, Feature selection method

## 1. PENDAHULUAN
Dalam upaya mencapai kesuksesan, perusahaan perlu memiliki strategi jangka panjang yang mempertimbangkan  kekuatan  dan  kelemahan  internal  serta  ancaman  eksternal.  Salah  satu masalah yang dihadapi adalah pengelolaan tenaga kerja yang kompleks, mulai dari perekrutan hingga pengembangan. Sumber daya manusia sangat penting dalam organisasi dan diperlukan untuk  mencapai  tujuan  perusahaan (Wardhani  &  Lhaksmana,  2022).  Oleh  karena  itu, manajemen yang baik diperlukan dalam seleksi karyawan agar semua sumber daya manusia memenuhi kualifikasi dan mendukung kemajuan perusahaan.
Dalam suatu perusahaan, atrisi karyawan menjadi isu penting yang perlu ditangani. Proses seleksi ini penting karena investasi waktu dan uang yang dikeluarkan serta potensi kerugian jika sumber daya manusia ini meninggalkan organisasi(Suindari & Juniariani, 2020). Atrisi karyawan  merujuk  pada  jumlah  karyawan  yang  meninggalkan  perusahaan  dalam  periode waktu  tertentu.  Tingkat  atrisi  yang  tinggi  dapat  berdampak  negatif  pada  produktivitas, stabilitas,  dan  biaya  perusahaan.  Faktor-faktor  seperti  karakteristik  pribadi,  faktor  sistem perusahaan,  dan  lingkungan  kerja  dapat  mempengaruhi  keputusan  karyawan  untuk meninggalkan  perusahaan (Umami, n.d.). Oleh  karena  itu, penting bagi divisi  SDM  untuk memahami faktor-faktor yang berpengaruh dalam atrisi karyawan.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah membangun model pembelajaran mesin untuk memprediksi tingkat atrisi karyawan dengan menggunakan proses data mining. Data Mining adalah proses analisis data untuk menemukan hubungan yang jelas dan menghasilkan kesimpulan  baru  yang  berguna  bagi  pemilik  data.  Terdapat  beberapa  bagian  dalam  Data Mining seperti asosiasi, prediksi, klasifikasi, pengelompokan, dan regresi. Dalam konteks ini, penggabungan pendekatan data mining dapat membantu divisi SDM mengambil langkah yang lebih proaktif dalam mengurangi pengurangan karyawan (And & Expert, 2022).
Dengan  demikian,  perusahaan  dapat  menghindari  biaya  dan  waktu  yang  diperlukan  untuk merekrut  dan  melatih  karyawan  baru.  Selain  itu,  dengan  memahami  faktor-faktor  yang berkontribusi pada atrisi karyawan, perusahaan dapat menerapkan strategi yang lebih efektif untuk  meningkatkan  kepuasan  kerja,  memperbaiki  sistem  perusahaan,  dan  menciptakan lingkungan kerja yang lebih baik (Arindi et al., 2023). Hal ini akan berdampak positif pada kinerja perusahaan secara keseluruhan dan membantu mencapai tujuan jangka panjang yang telah ditetapkan.
Dalam penelitian ini, digunakan data HR Analytics dari platform Data World yang mencakup berbagai fitur seperti usia, peran karyawan, tarif harian, kepuasan kerja, tahun di perusahaan, dan  lain-lain.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  penyebab  karyawan meninggalkan perusahaan. Penelitian ini, menggunakan pendekatan machine learning dengan metode supervised  learning digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data. Supervised  learning merupakan metode di mana kita dapat memberikan label khusus pada setiap pengamatan. Sebagai  contoh, dalam sebuah  perusahaan e-commerce berusaha  meningkatkan  layanan pelanggan dengan menerapkan model machine learning untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan.  Data  transaksi  pelanggan,  seperti  waktu  pengiriman,  jumlah  produk,  tingkat diskon, dan umpan balik, digunakan dalam studi ini. Melalui pre-processing data, algoritma Support  Vector  Machines  (SVMs) dipilih  untuk  melatih  model  yang  dapat  memahami  pola hubungan  antara  fitur-fitur  tersebut  dan  tingkat  kepuasan  pelanggan. Sejumlah  algoritma yang termasuk dalam kelompok supervised learning melibatkan teknik-teknik seperti Regresi Linear,  Regresi  Logistik,  Analisis  Diskriminan  Linear, k-Nearest  Neighbors,  Support  Vector Machines (SVMs), Random Forest, Decision Tree, dan Naive Bayes (Santoso et al., 2021).

## Memprediksi Tingkat Atrisi Karyawan Menggunakan Machine Learning
Teknik  Regresi  Linear  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  linier  antara  variabel independen  dan  dependen,  sementara  Regresi  Logistik  lebih  cocok  untuk  memodelkan probabilitas  kejadian  biner.  Analisis  Diskriminan  Linear  berfokus  pada  pemisahan  kelas,  k- Nearest Neighbors memanfaatkan kedekatan data, SVMs menciptakan batas keputusan linier atau  non-linier, Random  Forest menggabungkan  keputusan  dari  banyak  pohon  keputusan, Decision  Tree memetakan  keputusan  berdasarkan  serangkaian  aturan,  dan  Naive  Bayes menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas. Gabungan algoritma ini memberikan  fleksibilitas  dalam  menangani  berbagai  jenis  data  dan  permasalahan  prediksi (Raza et al., 2022).
Penelitian memprediksi atrisi karyawan dengan metode supervised learning digunakan dengan menggunakan dua algoritma, yaitu Logistic Regression dan Support Vector Machine (SVM), sebagai perbandingan untuk melakukan prediksi atrisi karyawan dalam data HR Analytics.
Logistic  Regression adalah  sebuah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memodelkan hubungan antara variabel dependen (dalam hal ini, tingkat atrisi karyawan) dengan satu atau lebih  variabel  independen  (faktor-faktor  yang  mempengaruhi  atrisi).  Tujuan  dari Logistic Regression adalah untuk memprediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa berdasarkan nilai- nilai variabel independent (Setiawan et al., 2020). Model Logistic Regression menghasilkan output  dalam  bentuk  probabilitas  yang  dapat  diinterpretasikan  sebagai  kemungkinan terjadinya suatu peristiwa.
Sedangkan Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Dalam konteks ini, SVM digunakan untuk memprediksi tingkat atrisi karyawan berdasarkan data HR Analytics. SVM mencari pemisah optimal antara dua kelas dengan mencari hyperplane terbaik yang memaksimalkan jarak antara kelas-kelas tersebut(Octaviani et al., 2014).  SVM  juga  dapat  mengatasi  masalah  non-linear  dengan menggunakan  kernel  untuk  mentransformasi  data  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Dengan menggunakan  kedua  algoritma  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja Logistic Regression dan SVM dalam memprediksi atrisi karyawan dalam dataset HR Analytics (Biswas et al., 2023).

## 2. METODE PENELITIAN
CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) adalah  suatu  pendekatan metodologi yang umumnya diterapkan  dalam proses data mining. Metodologi ini mengikuti serangkaian langkah-langkah terstruktur yang dimulai dari pemahaman bisnis hingga evaluasi hasil(Purnama et al., n.d.). Pertama, tahap Pemahaman Bisnis melibatkan identifikasi tujuan bisnis,  kebutuhan  data,  dan  pemahaman  konteks  masalah.  Selanjutnya,  Eksplorasi  Data melibatkan  pemeriksaan  dan  pemahaman  mendalam  terhadap  data  yang  ada.  Tahap Persiapan  Data  melibatkan  pembersihan,  transformasi,  dan  penggabungan  data  untuk memastikan  kualitas  dan  keterpakaiannya.  Setelah  itu,  tahap  Pemodelan  terlibat  dalam pemilihan, pelatihan, dan evaluasi model data mining yang sesuai. Validasi berlanjut melalui Evaluasi,  di  mana  model  diuji  dan  dievaluasi  kinerjanya.  Terakhir,  tahap  Penerapan mengimplementasikan solusi data mining dalam lingkungan bisnis. Dengan pendekatan yang terstruktur ini, CRISP-DM memberikan panduan yang jelas untuk mengoptimalkan proses data mining dan meningkatkan pemahaman serta penerapan hasilnya dalam konteks bisnis yang relevan (Fadillah, 2015).
Pada ilustrasi dalam Gambar diatas, tahapan proses CRISP DM dijelaskan sebagai berikut.

## 2.1 Business Understanding
Langkah  awal  dalam  siklus  CRISP-DM  adalah  Pemahaman  Bisnis,  yang  bertujuan  untuk memahami kebutuhan  dan  tujuan  bisnis  serta  menerjemahkan  pemahaman  tentang  bisnis menjadi  definisi  masalah  dalam  konteks  data(Wurijanto  et  al.,  2022).  Tahap  ini  mencakup pemahaman  mendalam  tentang  tujuan  bisnis,  hambatan  yang  dihadapi,  dan  kebutuhan informasi  yang  harus dipenuhi.  Dalam  penelitian  ini,  data  diperlukan  dari  berbagai  sumber terkait atrisi karyawan, dan dilakukan analisis untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh  terhadap  atrisi  karyawan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model prediksi yang dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pemahaman dan penanganan masalah atrisi karyawan(Alsheref et al., 2022).

## 2.2 Data Understanding
Tahap kedua dalam model CRISP-DM adalah Eksplorasi Data, di mana dilakukan pengumpulan data, deskripsi data, dan evaluasi kualitas data. Proses ini melibatkan pencarian, analisis, dan penilaian data yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang dikumpulkan  berasal dari berbagai  sumber,  termasuk  studi  sebelumnya  dan  wawancara  dengan  para  ahli  terkait. Informasi diperoleh dari literatur yang berasal dari beragam media, seperti buku, artikel, atau jurnal, dan karya ilmiah (Qutub et al., 2021).

## 2.3 Data Preparation
Langkah  ketiga  dalam  siklus  CRISP-DM  adalah  Persiapan  Data,  yang melibatkan  proses pembentukan dataset dari data yang telah dikumpulkan. Tahap ini memastikan dataset yang digunakan untuk melatih dan menguji model prediksi memiliki integritas yang baik, variabel yang  relevan,  dan  keseimbangan  yang  sesuai  untuk  membangun model  yang  dapat memberikan hasil prediksi atrisi karyawan yang akurat(Stamolampros et al., 2019).

## Gambar 1. CRISP-DM

## 2.4 Modelling
Langkah  Pemodelan  melibatkan  implementasi  Machine  Learning  untuk  menentukan  teknik data mining, dan algoritma data mining yang sesuai dengan tujuan analisis. Dalam konteks penelitian ini, model regresi logistik dan support vector machine digunakan sebagai metode untuk menganalisis data dan merumuskan prediksi tingkat atrisi karyawan.

## 2.5 Evaluation
Pada  tahap  ini,  model  yang  telah  dirancang  akan  diujicoba  dan  dievaluasi  guna  mengukur tingkat keakuratan.Tahap evaluasi ini penting untuk menilai sejauh mana model yang telah dipilih  memenuhi  tujuan  yang  ditetapkan.  Selain  itu,  evaluasi  juga  digunakan  untuk menentukan  apakah  diperlukan pengembangan  model  tambahan  atau  perbaikan  untuk mencapai hasil yang lebih baik. Evaluasi keakuratan model membantu dalam mengidentifikasi kelemahan dan kekuatan model, memberikan wawasan yang diperlukan untuk pengambilan keputusan  lanjutan,  dan memastikan bahwa model dapat diandalkan untuk  tujuan prediksi atau analisis yang diinginkan.

## 2.6 Deployment
Tahapan deployment dalam CRISP-DM adalah langkah terakhir dalam siklus pengembangan model,  yang  melibatkan  implementasi  model  ke  dalam  lingkungan  produksi. Proses  ini mencakup perencanaan deployment, implementasi model, uji coba, dan validasi. Dokumentasi lengkap dibuat, pengguna diberikan pelatihan, dan model diintegrasikan dengan proses bisnis yang relevan. Pemeliharaan dan pembaruan dilakukan secara berkala, sementara monitoring kinerja memastikan model tetap optimal dan relevan. Hasil dari model disampaikan kepada pengguna  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan,  dan  evaluasi  terus  dilakukan  untuk memastikan bahwa model terus memenuhi tujuan dan kebutuhan bisnis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Understanding
Pada tahap pemahaman data, proses penelitian dan eksplorasi data fokus utama terletak pada pemahaman  mendalam  terhadap  konteks  bisnis  dengan  tujuan  mengidentifikasi, mengumpulkan,  dan  menganalisis  dataset  untuk  mencapai  sasaran  yang  telah  dijelaskan dalam Business Understanding. Pada tahap ini, penekanan khusus diberikan pada identifikasi sumber  data,  yang  dilakukan  melalui  dataset  HR  Analytics  dari  Data  World.  Dengan pemahaman yang lebih dalam terhadap dataset HR Analytics, diharapkan dapat memperoleh informasi  yang  dapat  mendukung  pengembangan  model  analitis  yang  efektif  dan  relevan dalam konteks manajemen sumber daya manusia. Data bersifat berlabel dan memiliki jumlah kolom sebanyak 35 kolom dan jumlah total record sebanyak 1,470 record.

## 3.2 Preprocessing Data
Fungsi IS NULL digunakan untuk mengecek apakah suatu nilai dalam kolom adalah Null atau tidak. Jika nilai tersebut Null, hasilnya adalah TRUE. Jika tidak, hasilnya adalah FALSE.

## Gambar 2. output nilai null pada dataset
Dalam hasil pada gambar semua nilai adalah False. Ini berarti bahwa tidak ada nilai null dalam setiap kolom DataFrame. Semua kolom dalam data tersebut memiliki nilai yang lengkap (non- null) pada setiap barisnya. Dengan tidak adanya nilai null, data tersebut siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Gambar 3. mengubah kategori label dalam fitur angka pada dataset
Code tersebut menggunakan metode `replace` dari pandas untuk mengganti nilai pada kolom "Education"  dalam  DataFrame  `employee_data`.  Penggantian  dilakukan  dengan menggunakan dictionary yang menentukan pemetaan antara nilai awal dan nilai baru. Dalam hal ini, kolom "Education" awalnya mungkin berisi angka-angka 1, 2, 3, 4, dan 5, yang masing- masing mewakili tingkat pendidikan tertentu.
Dictionary yang diberikan dalam metode `replace` menyatakan bahwa:
a. 1 akan diganti dengan "Below College"
b. 2 akan diganti dengan "College"
c. 3 akan diganti dengan "Bachelor"
d. 4 akan diganti dengan "Master"
e. 5 akan diganti dengan "Doctor"
Sehingga,  setelah  eksekusi  code  tersebut,  nilai-nilai  pada  kolom  "Education"  akan  diganti sesuai dengan mapping yang diberikan. Tujuan umumnya adalah untuk membuat data lebih deskriptif dan memudahkan interpretasi, terutama ketika bekerja dengan kategori atau faktor. Hasil setelah dikategorikan maka sebagai berikut :

## Gambar 5. Visualisasi Data Atrisi Karyawan
Berdasarkan gambar diatas maka Tingkat atrisi karyawan di organisasi ini mencapai 16,12%, sebuah angka yang jauh melampaui tingkat normal yang disarankan oleh para ahli di bidang
Gambar 4. Daftar fitur kategorik
Sumber  Daya  Manusia,  yakni  antara  4%  hingga  6%.  Dengan  demikian,  organisasi  perlu mengambil  langkah-langkah  proaktif  untuk  mengurangi  tingkat  atrisi  yang  berbahaya  ini. Tindakan  pencegahan  dan  perbaikan  kondisi  kerja,  peningkatan  kepuasan  karyawan,  serta strategi retensi bakal menjadi kunci dalam memitigasi dampak negatif yang dapat timbul akibat tingkat atrisi yang tinggi ini.

## Gambar 6. Visualisasi F_score dari uji anova
Analisis  Variansi  (ANOVA)  adalah  suatu  metode  statistik  yang digunakan  untuk membandingkan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok yang independen. Tujuan utama dari  ANOVA  adalah  untuk  menilai  apakah  ada  perbedaan  signifikan  di  antara  rata-rata kelompok-kelompok tersebut. Analisis hasil dengan memeriksa nilai p-value. Jika nilai p-value cukup rendah (biasanya di bawah tingkat signifikansi yang ditentukan, misalnya 0.05), maka kita  dapat  menolak  hipotesis  nol  dan  menyimpulkan  bahwa  terdapat  perbedaan  signifikan antara rata-rata kelompok-kelompok tersebut.

## Pembahasan :
1. Nilai F yang Lebih Besar:
· Nilai  F  adalah  statistik  uji  dalam  uji  ANOVA.  Jika  nilai  F  lebih  besar,  itu menunjukkan adanya perbedaan yang lebih besar antara rata-rata kelompok- kelompok  yang  diuji.  Dengan  kata  lain,  semakin  tinggi  nilai  F,  semakin  kuat hubungan antara variabel independen (kelompok) dan variabel dependen (data pengamatan).
2. Nilai p di Bawah Tingkat Signifikansi:
· Nilai  p  adalah  ukuran  signifikansi  statistik.  Jika  nilai  p  kurang  dari  tingkat signifikansi yang telah ditentukan (biasanya 0,05), kita dapat menolak hipotesis nol.  Hipotesis  nol  dalam  konteks  uji  ANOVA  menyatakan  bahwa  tidak  ada perbedaan signifikan antara rata-rata kelompok-kelompok yang diuji.
· Jadi, jika nilai p < 0,05, kita dapat menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara setidaknya dua kelompok yang diuji.
Gambar 7. membandingkan f_score dan p_value dari uji anova.
Hasil analisis menunjukkan bahwa beberapa fitur memiliki korelasi yang kuat dengan tingkat atrisi karyawan, sementara yang lainnya tidak menunjukkan hubungan yang signifikan. Fitur- fitur  seperti  usia  karyawan,  serta  aspek  kompensasi  seperti  DailyRate,  HourlyRate, MonthlyIncome, dan MonthlyRate, menunjukkan korelasi yang tinggi dengan tingkat atrisi. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor-faktor ini mungkin memiliki peran penting dalam keputusan karyawan untuk tetap atau meninggalkan organisasi. Selain itu, fitur-fitur terkait pengalaman kerja,  kenaikan  gaji,  dan  durasi  waktu  di  perusahaan  atau  dengan  manajer  saat  ini  juga menunjukkan  korelasi  yang  kuat.  Di  sisi  lain,  beberapa  fitur  seperti  DistanceFromHome, StockOptionLevel,  YearsInCurrentRole,  dan  YearsSinceLastPromotion,  meskipun  memiliki variasi, tidak menunjukkan hubungan yang signifikan dengan tingkat atrisi. Mungkin terdapat faktor-faktor lain yang tidak tercakup dalam data yang turut berperan dalam keputusan atrisi karyawan.

## Gambar 8. Uji chi-squre

## Gambar 9. membandingkan chi-square dan P_value
Analisis  deskriptif  atribut  kategoris  mengungkapkan  hubungan  yang  signifikan  antara beberapa fitur dan tingkat atrisi karyawan. Departemen, EducationField, EnvironmentSatisfaction,  JobInvolvement,  JobLevel,  JobRole,  JobSatisfaction,  MaritalStatus, OverTime, dan WorkLifeBalance adalah atribut yang memiliki korelasi yang signifikan dengan atrisi, menyoroti aspek-aspek seperti kepuasan kerja, keterlibatan, level pekerjaan, dan faktor- faktor lain yang mempengaruhi keputusan karyawan. Sementara itu, atribut seperti Gender, Education, PerformanceRating, dan RelationshipSatisfaction tidak menunjukkan korelasi yang signifikan,  menandakan bahwa variabilitas dalam atribut-atribut ini mungkin tidak berperan sentral dalam keputusan atrisi karyawan.

## 3.3 Implementasi Algoritma
Setelah menyelesaikan  tahap  preprocessing,  langkah  berikutnya  adalah  memasuki  tahap pemodelan  karena  data  telah  siap  untuk  digunakan.  Pada  tahap  pemodelan  ini,  dilakukan serangkaian pengujian model machine learning pada dataset dengan menerapkan algoritma Regresi Logistik  dan  Support  Vector  Machine.  Untuk  mengevaluasi  akurasi  model,  dataset dibagi  menjadi  dua  bagian,  dengan  80%  digunakan  untuk  melatih  model  (train)  dan  20% sisanya untuk menguji model (test).
a. Algoritma Regresi Logistik

## Gambar 10. output algoritma regresi logistik
Akurasi adalah rasio dari jumlah prediksi yang benar (True Positives + True Negatives) terhadap total jumlah sampel. Nilai akurasi di sini adalah 0.9291, atau 92.91%, yang menunjukkan bahwa sekitar 92.91% dari semua prediksi yang dilakukan oleh model adalah benar.
Gambar 11. Precision algoritma regresi logistik
Visualisasi  evaluasi  model  klasifikasi,  khususnya  model  regresi  logistik  (`lr_clf`). Pertama, terdapat grafik tradeoff presisi-recall yang menunjukkan bagaimana presisi dan  recall  berubah  dengan  variasi  nilai  threshold.  Garis  biru  putus-putus  mewakili presisi,  sementara  garis  hijau  putus-putus  mewakili  recall,  dengan  sumbu  x menunjukkan  nilai  threshold.  Grafik ini membantu  memahami  keseimbangan  antara presisi  dan  recall  saat  threshold  berubah,  memungkinkan  pemilihan  nilai  threshold yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi tertentu.
Selanjutnya, terdapat grafik kurva presisi-recall yang menampilkan hubungan antara presisi  dan  recall  tanpa  mempertimbangkan  nilai  threshold  tertentu.  Grafik  ini memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  kinerja  model  tanpa  fokus  pada
pengaturan threshold khusus. Hal ini bermanfaat untuk mengevaluasi seberapa baik model dapat mengklasifikasikan kelas positif dan negative.

## b. Algoritma Support vector machine

## Gambar 12. output algoritma SVM
Hasil output dari model yang menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) telah menghasilkan nilai akurasi sebesar 94.17%. Akurasi dihitung sebagai rasio antara jumlah prediksi yang benar (True Positives + True Negatives) terhadap total jumlah sampel. Dengan akurasi  sebesar 94.17%,  dapat disimpulkan bahwa sekitar 94.17% dari semua prediksi yang dibuat oleh model SVM ini adalah benar. Tingkat akurasi yang tinggi ini menandakan bahwa model SVM mampu melakukan prediksi dengan akurasi yang baik pada dataset yang digunakan.

## Gambar 13. Perbandingan kedua algoritma
Berdasarkan evaluasi dua model klasifikasi, regresi logistik dan Support Vector Machine (SVM),  terdapat  perbedaan  signifikan  dalam  performa  keduanya.  Model  SVM menunjukkan  akurasi  lebih  tinggi  (94.17%)  dibandingkan  dengan  regresi  logistik (92.91%).  Kedua  model  cenderung  memiliki  presisi  yang  lebih  tinggi  untuk  kelas negatif, namun SVM memiliki tingkat presisi keseluruhan yang lebih tinggi untuk kedua kelas.  Dalam  hal  recall,  SVM  unggul  dalam  mengidentifikasi  instance  kelas  negatif,

## Memprediksi Tingkat Atrisi Karyawan Menggunakan Machine Learning
sementara regresi logistik memiliki recall yang lebih tinggi untuk kelas positif. Secara keseluruhan, SVM menunjukkan performa lebih baik dengan akurasi yang tinggi dan nilai F1-score yang seimbang untuk kedua kelas. Pemilihan model yang paling sesuai harus  disesuaikan  dengan  konteks  aplikasi  dan  kebutuhan  bisnis  spesifik,  dengan kemungkinan perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut untuk validasi hasil.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memprediksi  tingkat  atrisi  karyawan  menggunakan  machine  learning,  hasil evaluasi  dua  model  klasifikasi, yaitu  regresi  logistik  dan  Support  Vector  Machine  (SVM), menunjukkan perbedaan signifikan dalam performa keduanya. Model SVM mampu mencapai tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi  (94.17%)  dibandingkan dengan  regresi  logistik  (92.91%), dengan presisi yang lebih tinggi untuk kedua kelas. Meskipun cenderung memiliki presisi lebih tinggi untuk kelas negatif, SVM juga menunjukkan kemampuan unggul dalam mengidentifikasi instance dari kelas negatif berdasarkan nilai recall. Kesimpulannya, model SVM menawarkan performa yang  lebih  baik  secara  keseluruhan,  diukur  dari  akurasi  dan  nilai  F1-score  yang seimbang  untuk  kedua  kelas. Dengan  mengimplementasikan  rekomendasi  ini,  diharapkan perusahaan dapat meningkatkan retensi karyawan, menciptakan lingkungan kerja yang lebih baik, dan mencapai tujuan jangka panjang yang telah ditetapkan.

## DAFTAR RUJUKAN
Alsheref, F. K., Fattoh, I. E., & Mead, W. (2022). Automated Prediction of Employee Attrition Using Ensemble Model Based on Machine Learning Algorithms. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/7728668
And, I., & Expert, D. (2022). Sistem Prediksi Awal Terhadap Atrisi Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5 Informasi Artikel (Vol. 4, Issue 1). https://e- journal.unper.ac.id/index.php/informatics
Biswas, A.  K.,  Seethalakshmi,  R.,  Mariappan, P., &  Bhattacharjee, D.  (2023). An ensemble learning model for predicting the intention to quit among employees using classification algorithms. Decision Analytics Journal, 9. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100335 Fadillah, A. P. (2015). Penerapan Metode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi Kasus Universitas XYZ). In Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (Vol. 1).
Octaviani, P. A., Wilandari, Y., & Ispriyanti, D. (2014). Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (Svm) Pada Data Akreditasi Sekolah Dasar (Sd) Di Kabupaten Magelang. 3(4), 811–820. Http://Ejournal-S1.Undip.Ac.Id/Index.Php/Gaussian Purnama, I., Saputra, R., & Wibowo, A. (N.D.). Implementasi Data Mining Menggunakan Crisp- Dm Pada Sistem Informasi Eksekutif Dinas Kelautan Dan Perikanan Provinsi Jawa Tengah. Qutub, A., Al-Mehmadi, A., Al-Hssan, M., Aljohani, R., & Alghamdi, H. S. (2021). Prediction of Employee Attrition Using Machine Learning and Ensemble Methods. International Journal of Machine Learning and Computing, 11(2), 110–114. https://doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.2.1022
Raza, A., Munir, K., Almutairi, M., Younas, F., & Fareed, M. M. S. (2022). Predicting Employee Attrition  Using  Machine  Learning  Approaches. Applied  Sciences  (Switzerland), 12(13). https://doi.org/10.3390/app12136424
Santoso,  P.,  Abijono,  H.,  &  Anggreini,  N.  L.  (2021). Algoritma  Supervised  Learning  Dan Unsupervised Learning Dalam Pengolahan Data. Unira Malang |, 4(2).
Setia Arindi, A., Mirza, A., Darma Palembang Jl Jenderal Ahmad Yani No, B., Seberang Ulu, K. I.,  Palembang,  K.,  &  Selatan,  S.  (2023). Model  Klasifikasi  Kinerja  Pegawai  Dengan Penerapan Machine Learning Menggunakan Tools Python. 8(1).
Setiawan, I., Suprihanto, S., Nugraha, A. C., & Hutahaean, J. (2020). HR analytics: Employee attrition analysis using logistic regression. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 830(3). https://doi.org/10.1088/1757-899X/830/3/032001
Stamolampros,  P.,  Korfiatis,  N.,  Chalvatzis,  K.,  &  Buhalis,  D.  (2019).  Job  satisfaction  and employee turnover determinants in high contact services: Insights from Employees’Online reviews. Tourism Management, 75, 130–147. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.04.030
Suindari, N. M., & Juniariani, N. M.  R. (2020). Pengelolaan  Keuangan, Kompetensi Sumber Daya  Manusia  Dan  Strategi  Pemasaran  Dalam  Mengukur  Kinerja  Usaha  Mikro  Kecil Menengah (UMKM). KRISNA:  Kumpulan  Riset  Akuntansi, 11(2),  148–154. https://doi.org/10.22225/kr.11.2.1423.148-154
Umami, A. (n.d.). Klasifikasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengurangan Karyawan Pada Perusahaan “XYZ.”
Wardhani,  F.  H.,  &  Lhaksmana,  K.  M.  (2022).  Predicting  Employee  Attrition  Using  Logistic Regression With Feature Selection. Sinkron, 7(4), 2214–2222.
https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i4.11783
Wurijanto, T., Setiawan, H. B., & Tjandrarini, A. B. (2022). Penerapan Model CRISP-DM pada Prediksi Nasabah Kredit yang Berisiko Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.
Jurnal Ilmiah Scroll: Jendela Teknologi Informasi, 10(1). https://univ45sby.ac.id/ejournal/index.php/informatika