PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB
<p>Penilaian kinerja karyawan adalah salah satu aspek penting untuk mengembangkan sebuah perusahaan atau instansi agar menjadi lebih optimal. Jika tidak ada penilaian kinerja, maka kualitas kinerja karyawan menjadi tidak terkontrol. Satpam merupakan salah satu karyawan yang mempunyai tugas khu...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Merdeka Malang
2019-07-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/view/3074 |
| _version_ | 1818290278730039296 |
|---|---|
| author | M. Raihan Alghifari Adityo Permana Wibowo |
| author_facet | M. Raihan Alghifari Adityo Permana Wibowo |
| author_sort | M. Raihan Alghifari |
| collection | DOAJ |
| description | <p>Penilaian kinerja karyawan adalah salah satu aspek penting untuk mengembangkan sebuah perusahaan atau instansi agar menjadi lebih optimal. Jika tidak ada penilaian kinerja, maka kualitas kinerja karyawan menjadi tidak terkontrol. Satpam merupakan salah satu karyawan yang mempunyai tugas khusus sehingga diperlukan penilaian kinerja secara berkala untuk mendukung produktivitas sebuah perusahaan/instansi. Menurunnya kinerja satpam berdampak pada menurunnya tingkat keamanan di sebuah perusahaan/instansi. Topik penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi untuk klasifikasi kinerja satpam menggunakan metode K-Nearest Neighbor. parameter kinerja satpam menggunakan 10 atribut dengan jumlah data sebanyak 130 data yang dijadikan sebagai data latih. Atribut tersebut terdiri dari kepribadian, kemampuan dan keterampilan. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang bisa menentukan klasifikasi kinerja satpam yang terdiri dari kinerja baik, cukup, atau buruk. Proses penerapan metode K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi kinerja satpam menggunakan perhitungan sebanyak 4 nilai K yaitu 3, 5, 7, 9. Pengujian proses klasifikasi menggunakan 6 data uji dengan 4 nilai K. Menghasilkan jumlah komposisi nilai kebenaran terdiri dari 1 klasifikasi baik, 2 klasifikasi cukup, dan 1 klasifikasi buruk dengan prosentase sebesar 66,67%. Sehingga dengan demikian aplikasi ini bisa digunakan untuk melakukan proses klasifikasi kinerja satpam.</p><p> </p><p><strong>DOI :</strong> <a href="https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i1.3074">https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i1.3074 </a></p> |
| first_indexed | 2024-12-13T02:25:38Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-07e24c849090411ba5743f64ab68d9d7 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1693-6604 2580-8044 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-13T02:25:38Z |
| publishDate | 2019-07-01 |
| publisher | Universitas Merdeka Malang |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika |
| spelling | doaj.art-07e24c849090411ba5743f64ab68d9d72022-12-22T00:02:38ZindUniversitas Merdeka MalangJurnal Teknologi dan Manajemen Informatika1693-66042580-80442019-07-015110.26905/jtmi.v5i1.30741692PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEBM. Raihan Alghifari0Adityo Permana Wibowo1Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Elektro Universitas Teknologi YogyakartaProgram Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Elektro Universitas Teknologi Yogyakarta<p>Penilaian kinerja karyawan adalah salah satu aspek penting untuk mengembangkan sebuah perusahaan atau instansi agar menjadi lebih optimal. Jika tidak ada penilaian kinerja, maka kualitas kinerja karyawan menjadi tidak terkontrol. Satpam merupakan salah satu karyawan yang mempunyai tugas khusus sehingga diperlukan penilaian kinerja secara berkala untuk mendukung produktivitas sebuah perusahaan/instansi. Menurunnya kinerja satpam berdampak pada menurunnya tingkat keamanan di sebuah perusahaan/instansi. Topik penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi untuk klasifikasi kinerja satpam menggunakan metode K-Nearest Neighbor. parameter kinerja satpam menggunakan 10 atribut dengan jumlah data sebanyak 130 data yang dijadikan sebagai data latih. Atribut tersebut terdiri dari kepribadian, kemampuan dan keterampilan. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang bisa menentukan klasifikasi kinerja satpam yang terdiri dari kinerja baik, cukup, atau buruk. Proses penerapan metode K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi kinerja satpam menggunakan perhitungan sebanyak 4 nilai K yaitu 3, 5, 7, 9. Pengujian proses klasifikasi menggunakan 6 data uji dengan 4 nilai K. Menghasilkan jumlah komposisi nilai kebenaran terdiri dari 1 klasifikasi baik, 2 klasifikasi cukup, dan 1 klasifikasi buruk dengan prosentase sebesar 66,67%. Sehingga dengan demikian aplikasi ini bisa digunakan untuk melakukan proses klasifikasi kinerja satpam.</p><p> </p><p><strong>DOI :</strong> <a href="https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i1.3074">https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i1.3074 </a></p>http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/view/3074klasifikasi, kinerja satpam, k-nearest neighbor, website |
| spellingShingle | M. Raihan Alghifari Adityo Permana Wibowo PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika klasifikasi, kinerja satpam, k-nearest neighbor, website |
| title | PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB |
| title_full | PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB |
| title_fullStr | PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB |
| title_full_unstemmed | PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB |
| title_short | PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KINERJA SATPAM BERBASIS WEB |
| title_sort | penerapan metode k nearest neighbor untuk klasifikasi kinerja satpam berbasis web |
| topic | klasifikasi, kinerja satpam, k-nearest neighbor, website |
| url | http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/view/3074 |
| work_keys_str_mv | AT mraihanalghifari penerapanmetodeknearestneighboruntukklasifikasikinerjasatpamberbasisweb AT adityopermanawibowo penerapanmetodeknearestneighboruntukklasifikasikinerjasatpamberbasisweb |