PENGARUH SELEKSI FITUR BERBASIS RECRUSIVE FEATURE ELIMINATION (RFE) TERHADAP KLASIFIKASI KINERJA KARYAWAN MENGUNAKAN RANDOM FOREST

Wahyudin, Wildan (2021) PENGARUH SELEKSI FITUR BERBASIS RECRUSIVE FEATURE ELIMINATION (RFE) TERHADAP KLASIFIKASI KINERJA KARYAWAN MENGUNAKAN RANDOM FOREST. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1.1.COVER.pdf Download (40kB)
	Text 1.2.ABSTRACT.pdf Download (14kB)
	Text 1.3.PENGESAHAN.pdf Download (554kB)
	Text 1.4.KATA_PENGANTAR, DAFTAR_ISI, DAFTAR_TABEL, DAFTAR GAMBAR.pdf Download (94kB)
	Text 2.1.BAB_1.pdf Download (171kB)
	Text 2.2.BAB_II.pdf Restricted to Repository staff only Download (406kB)
	Text 2.3.BAB_III.pdf Restricted to Repository staff only Download (602kB)
	Text 2.4.BAB_IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text 2.5.BAB_V.pdf Restricted to Repository staff only Download (16kB)
	Text 3.1.DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (93kB)

Abstract

ABSTRAKSI Klasifikasi menggunakan supervised learning dibutuhkan pada sistem informasi atau evaluasi cerdas untuk mempercepat proses dan meningkatkan akurasi pengambilan keputusan terkait sumber daya manusia di organisasi. Namun, kamampuan dari supervised learning ini relatif bergantung pada kualitas data. Studi ini mengusulkan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination (RFE) untuk meningkatkan kualitas data dengan mengeliminasi atribut-atribut yang tidak relevan dan mengidentifikasi dampaknya terhadap kemampuan klasifikasi salah satu algoritma supervised learning yaitu Random Forest. Berdasarkan hasil eksperimen pada dataset terbuka dari Kaggle bernama Human Resource Dataset, penerapan RFE dengan parameter yang tepat pada studi ini berhasil mengeliminasi 16 (64%) atribut yang tidak relevan dan meningkatkan 2.6% rata-rata AUC-ROC Random Forest. Adapun 84.32% rata-rata AUC-ROC hasil evaluasi Random Forest setelah penerapan RFE pada studi ini, lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes (76.49%), Logistic Regression (63.40%), Support Vector Machine (56.56%) dan K-Nearest Neighbors (54.04%). Kata kunci: Karyawan, Kinerja, Supervised Learning, Seleksi Fitur, RFE.

Actions (login required)

View Item