IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING | Zendy

Windania Purba | Zendy; Willy Siawin | Zendy; Hardi Hardi | Zendy

Open Access

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Author(s) -

Windania Purba,

Willy Siawin,

Hardi Hardi

Publication year - 2019

Publication title -

jurnal sistem informasi dan ilmu komputer prima(jusikom prima)

Language(s) - Spanish

Resource type - Journals

ISSN - 2580-2879

DOI - 10.34012/jusikom.v2i2.429

Subject(s) - medicine , traditional medicine , humanities , philosophy

Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari Data Mining dengan menggunakan algoritma K-MeanClustering yang diimplementasikan dalam perusahaan PT. Berlian Transtar Abadi untuk mengelompokkan dan melakukan prediksi terhadap karyawan yang berpotensi PHK. Data dikumpulkan dengan cara wawancara dan observasi terhadap pihak yang bersangkutan, selanjutnya data dianalisa untuk menentukan karyawan yang berpotensi PHK. Dari eksperimen yang dilakukan dengan menggunakanalgoritma K-means serta menggunakan software Visual Basic V10 dapat memberikan hasil yang akurat.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research