SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEGAWAI BERPRESTASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA RUMAH SAKIT ORTOPEDI PROF. DR. R. SOEHARSO SURAKARTA

Al Farizi, Wahid Salman (2015) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEGAWAI BERPRESTASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA RUMAH SAKIT ORTOPEDI PROF. DR. R. SOEHARSO SURAKARTA. Other thesis, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

	PDF (12.4.10104 BAB I) - Published Version Download (61Kb)
	PDF (12.4.10104 BAB II) - Published Version Download (118Kb)
	PDF (12.4.10104 BAB III) - Published Version Download (55Kb)
	PDF (12.4.10104 BAB IV) - Published Version Download (358Kb)
	PDF (12.4.10104 BAB VI) - Published Version Download (42Kb)
	PDF (12.4.10104 COVER ) - Published Version Download (150Kb)
	PDF (12.4.10104 DAFTAR PUSTAKA ) - Published Version Download (9Kb)

Abstract

Pelaksanaan Penelitian Skripsi dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pegawai Berprestasi dengan Algoritma Naive Bayes di Rumah Sakit Ortopedi Prof. Dr. R. Soeharso Surakarta telah dilaksanakan di Sukoharjo pada tanggal 01 sampai dengan 31 Agustus 2015. Tujuan dari penelitian ini adalah terbentuknya Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pegawai Berprestasi dengan Algoritma Naive Bayes di Rumah Sakit Ortopedi Prof. Dr. R. Soeharso Surakarta dan mengetahui bagaimana algoritma naive bayes dalam melakukan klasifikasi pegawai berprestasi Metode pengumpulan data meliputi studi lapangan dan studi kepustakaan, studi lapangan dengan observasi aplikasi, data yang tersedia terkait proses penentuan pegawai berprestasi dan data pegawai yang telah terpilih sebagai pegawai berprestasi, sehingga didapatkan bahwa pegawai yang terpilih berprestasi di RSO sangat sedikit jika dibandingkan dengan data pegawai tidak berprestasi, sedangkan studi kepustakaan dilakukan dengan mempelajari literatur yang terkait dengan masalah tersebut. Analisa dilakukan dengan melakukan serangkaian pengujian pada beberapa testcase, yang dibedakan berdasar besar perbandingan antara pegawai berprestasi dan tidak berprestasi, hasil analisa menunjukkan bahwa pada perbandingan data learning yang seimbang algoritma naive bayes dapat melakukan klasifikasi dengan baik, sedangkan pada perbandingan yang tidak seimbang tidak dapat melakukan klasifikasi dengan baik. Agar sistem pendukung keputusan ini dapat berjalan dengan baik maka perlu adanya filter data learning.

Actions (login required)