Detail Laporan TA : RAHUL KEN YUNAN

RAHUL KEN YUNAN (2019) Optimasi Prediksi Penempatan Karyawan Pada Divisi Berdasarkan Tes Kepribadian Dengan Menggunakan Metode Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) Skripsi, Teknik Informatika
Politeknik Negeri Indramayu.

Text LAPORAN BAB 1 ( Download )

Salah satu instrumen yang sering digunakan untuk mengetahui karakteristik kepribadian adalah Myers-Briggs Type Indicator atau dikenal dengan MBTI. MBTI telah dipahami dan digunakan secara luas untuk mengeksplorasi perbedaan kepribadian di berbagai bidang. Selain itu MBTI dikenal juga sebagai instrumen untuk mengukur tipologi kepribadian yang kemudian berfungsi untuk menjelaskan perbedaan kepribadian yang sehat. Penelitian diawal dengan proses pengkajian yang berkaitan dengan topik penelitian yang diambil oleh penulis. Pada penelitian ini, referensi yang digunakan diperoleh dari jurnal yang memiliki hubungan dengan sistem prediksi penempatan divisi pada karyawan dengan tes kepribadian. Kemudian, penulis melakukan pengambilan data dengan cara membuat kuisoner pernyataan terkait tes kepribadian yang hasilnya dijadikan sebagai data dummy. Terdapat penanggulangan error dan notifikasi yang muncul untuk mengetahui kesalahan input dari karyawan dan juga presentase akurasi dari model KNN sebesar 86% dan presisi dari model KNN sebesar 85%. Presentase hasil akurasi dan presisi yang positif ini menunjukkan bahwa perangkat lunak telah melewati serangkaian pengujian dengan hasil yang memuaskan dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode algoritma KNN dapat membantu dalam memprediksi penempatan karyawan pada divisi yang tepat berdasarkan hasil tes kepribadian. Dalam penelitian ini, penulis melakukan optimasi pada proses prediksi penempatan karyawan dengan menggunakan algoritma KNN. Kata Kunci: MBTI, Karyawan, Penempatan Divisi, Tes Kepribadian, KNN