IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Published
Mar 11, 2019
Download
Statistic
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
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.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
How to Cite
Purba, W., Siawin, W., ., H., Nababan, M. N., Dharshinni, N. P., & Aisyah, S. (2019). IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(2), 85–90. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.429