Prediksi Employee Attrition Menggunakan Metode Logistic Regression Dengan Seleksi Fitur

FITRI HERINDA WARDHANI

Informasi Dasar

36 kali
23.04.1075
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Employee attrition adalah berkurangnya karyawan yang terjadi secara berangsur-angsur. Employee attrition dapat berdampak buruk bagi sistem perusahaan, contohnya proyek dan struktur perusahaan. Tugas akhir ini dilakukan untuk memprediksi employee attrition di perusahaan menggunakan metode logistic regression. Pendekatan yang dilakukan dengan machine learning dapat mengurangi bias yang disebabkan oleh interferensi manusia. Selain itu, sumber daya manusia dalam perusahaan perlu mengetahui faktor yang paling mempengaruhi terjadinya employee attrition. Dalam tugas akhir ini, digunakan metode seleksi fitur untuk mengidentifikasi faktor apa saja yang paling berpengaruh dan juga untuk menyederhanakan pelatihan data. Pendekatan yang dilakukan yaitu dengan menggunakan tiga jenis metode seleksi fitur yaitu information gain, select k-best, dan recursive feature elimination (RFE). Metode evaluasi yang dilakukan menggunakan 10-fold cross validation. Prediksi employee attrition menggunakan metode logistic regression tanpa menerapkan seleksi fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.865 dan nilai AUC 0.932. Sedangkan dengan menerapkan metode seleksi fitur RFE mendapatkan nilai evaluasi tertinggi dibandingkan dengan menerapkan metode seleksi fitur information gain dan select k-best yaitu nilai akurasi sebesar 0.853 dan AUC sebesar 0.925.

Subjek

DATA MINING
Logistics engineering,

Katalog

Prediksi Employee Attrition Menggunakan Metode Logistic Regression Dengan Seleksi Fitur
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FITRI HERINDA WARDHANI
Perorangan
Kemas Muslim Lhaksmana
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini