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

Main Article Content

Windania Purba
Willy Siawin
Marlince NK Nababan
Hardi .
N P Dharshinni
Siti Aisyah

Abstract

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.

Article Details

How to Cite
[1]
W. Purba, W. Siawin, M. N. Nababan, H. ., N. P. Dharshinni, and S. Aisyah, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING”, JUSIKOM PRIMA, vol. 2, no. 2, pp. 85 - 90, Mar. 2019.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)