Penerapan Metode Support Vector Machine untuk Monitoring Perilaku Kerja Karyawan Berbasis WEB PT.Tanmiyah Al-Azhar
DOI:
https://doi.org/10.32493/joaiia.v7i2.59962Keywords:
Kinerja Karyawan, Metode Support Vector Machine, Monitoring Perilaku Kerja, PT.Tanmiyah Al-AzharAbstract
Penelitian ini membahas pengembangan sistem klasifikasi kinerja karyawan menggunakan algoritma Support vector machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Sistem ini dirancang untuk membantu proses evaluasi kinerja karyawan secara objektif dan efisien melalui analisis tiga parameter utama, yaitu persentase kehadiran, keterlambatan, dan penyelesaian tugas. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, sedangkan antarmuka sistem dibangun menggunakan PHP yang terhubung dengan basis data MySQL. Data karyawan diolah menjadi data agregat, kemudian digunakan untuk tahap pelatihan dan prediksi menggunakan model SVM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80%, dengan 24 dari 30 data menunjukkan kesesuaian antara label aktual dan hasil prediksi. Hasil prediksi tersebut diintegrasikan ke dalam sistem web sehingga proses evaluasi kinerja dapat dilakukan secara otomatis dan real-time. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan metode SVM dengan kernel RBF yang diimplementasikan menggunakan Python dan PHP mampu meningkatkan efektivitas serta konsistensi dalam penilaian kinerja karyawan, meskipun masih diperlukan perluasan dataset dan optimasi parameter untuk memperoleh hasil yang lebih akurat pada penelitian selanjutnya.
References
[1] L. G. Tanasescu, A. Vines, A. R. Bologa, and O. Vîrgolici, “Data Analytics for Optimizing and Predicting Employee Performance,” Applied Sciences, vol. 14, no. 8, art. 3254, 2024, doi: 10.3390/app14083254.
[2] W. A. Medyanti and M. Faisal, “Early Prediction System for Employee Attrition Company ‘XYZ’ Using Support Vector Machine Algorithm,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 8, no. 2, p. 429, 2023, doi: 10.24114/cess.v8i2.46494.
[3] E. Widiastuti, D. Sari, and A. Nugraha, “Penerapan Metode Waterfall dalam Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[4] R. Wahyuni and Y. Irawan, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Berbasis Web pada PT. Wifiku Indonesia,” Jurnal Software Engineering and Information Systems (SEIS), vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.37859/seis.v1i1.1777.
[5] Z. A. W. Sugandi and S. Sarmini, “Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Sistem Rekomendasi Produk Perawatan Wajah Berbasis Web,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 12, no. 3, pp. 388–393, 2024, doi: 10.26418/justin.v12i3.74905.
[6] R. A. A. S. M. Triase and T., “Rancang Bangun Sistem Informasi Monitoring Kinerja Karyawan Berbasis Web dengan Metode Balanced Scorecard pada BPJS Ketenagakerjaan,” Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 6, no. 2, pp. 181–195, 2024, doi: 10.35746/jtim.v6i2.561.
[7] R. S. Dewi, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Interior pada PT. Cipta Kreasi Buana Berbasis Web Menggunakan Metode Prototype,” Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 89–103, 2023.
[8] J. Hendrawan, I. D. Perwitasari, Z. Hasyyati, and D. S. Hasanah, “Model UML Sistem Informasi Monitoring Pembayaran SPP Siswa SMA Negeri 1 Binjai,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 2, pp. 1823–1831, 2024.
[9] J. Friadi, D. P. Yani, M. Zaid, and A. Sikumbang, “Perancangan Pemodelan Unified Modeling Language Sistem Antrian Online Kunjungan Pasien Rawat Jalan pada Puskesmas,” vol. 1, no. 2, pp. 125–133, 2023.
[10] M. A. Taufan, D. S. Rusdianto, and M. T. Ananta, “Pengembangan Sistem Otomatisasi Use Case Diagram berdasarkan Skenario Sistem menggunakan Metode POS Tagger Stanford NLP,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 8, pp. 3733–3740, 2022.
[11] Rasiban, A. Septiansyah, S. Hasanah, V. N. Permatasari, and A. Yuliawati, “Sistem Informasi Otomatisasi Pelaporan Data,” IKRAITH-Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 279–292, 2024.
[12] M. Huda, A. Pratama, and D. Saputra, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Menggunakan Unified Modeling Language (UML),” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 85–94, 2021.
[13] F. S. Ramadan, P. Informasi, and F. T. Informasi, “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Inventaris Laboratorium Komputer Berbasis Web dengan Integrasi Radio Frequency Identification (RFID),” vol. 7, pp. 61–69, 2025.
[14] A. Susanto, R. Firmansyah, and B. Kurniawan, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Berbasis UML,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 5, no. 1, pp. 33–40, 2021.
[15] H. S. Wafa, A. I. Hadiana, F. R. Umbara, J. Terusan, J. Sudirman, K. C. Sel, and K. Cimahi, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” vol. 1, pp. 40–45, 2022.
[16] A. Nugroho, E. Prasetyo, and S. Wibowo, “Implementasi Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Data,” Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 90–98, 2021.
