SRI MENTARI, HASIBUAN (2023) IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENGETAHUI KINERJA KARYAWAN PADA SULTAN PREMIUM BARBERSHOP. Other thesis, STIKOM Tunas Bangsa.
070-Draft Skripsi SRI MENTARI HASIBUAN Repository - Sri Mentari Hasibuan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (3MB) | Request a copy
Abstract
Barbershop atau pangkas rambut pria merupakan usaha bisnis berkembang
dimasyarakat. Perkembangan bisnis ini terlihat berdampak nyata pada masyarakat,
melalui masyarakat penilaian terhadap kinerja karyawan dibutuhkan untuk dapat
berkembang diantara satu usaha dengan lainnya yang sejenisnya. Jenis penelitian
ini adalah data primer yang diperoleh melalui wawancara secara langsung dengan
manajer Sultan Premium Barbershop sebagai informasi. Dengan populasi
karyawan Sultan Premium Barbershop, data yang digunakan dalam penelitian ini
seluruh cabang Sultan Premium Barbershop. Cabang pertama di Kisaran 5
karyawan, cabang kedua Rantauprapat 5 karyawan, cabang ketiga
Pematangsiantar 6 karyawan dan total 16 karyawan Sultan Premium Barbershop
yang tersebar di wilayah Sumatra Utara yang dimana data diperoleh dengan
menggunakan wawancara dan kuesioner. Metode yang digunakan adalah data
mining, dan algoritma C4.5 disebut dengan decision tree, yaitu metode klasifikasi
yang menggunakan representasi struktur pohon dan setiap node
merepresentasikan atribut. Hasil penelitian ini dapat memberikan informasi dan
masukan kepada perusahaan terkait faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas
kinerja karyawan, sehingga dapat lebih meningkatkan dan meningkatkan kualitas
kerja.
Kata Kunci : Kinerja Karyawan, Data Mining, Decision Tree, Algoritma C4.5.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
| Depositing User: | Perpustakaan STIKOM TB |
| Date Deposited: | 24 Apr 2024 07:47 |
| Last Modified: | 24 Apr 2024 07:47 |
| URI: | http://repository.stikomtb.ac.id/id/eprint/78 |
