PENERAPAN MACHINE LEARNING ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA ANALISA KINERJA KARYAWAN MINIMARKET ALFAMART DUMAI (STUDI KASUS : PT SUMBER ALFARIA TRIJAYA Tbk)

MUSIADI, MUSIADI and Sari, Febrina and Handayani, Tri (2020) PENERAPAN MACHINE LEARNING ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA ANALISA KINERJA KARYAWAN MINIMARKET ALFAMART DUMAI (STUDI KASUS : PT SUMBER ALFARIA TRIJAYA Tbk). Other thesis, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.

	Text 4. BAB I.rtf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (179kB)
	Text 10.DAFTAR PUSTAKA.rtf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (54kB)

Abstract

PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk merupakan perusahaan yang bergerak dibidang retail dimana dengan membuka gerai toko Minimarket Alfamart disetiap daerah terkusus di Kota Dumai. Pada daerah Kota Dumai PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk memiliki 32 gerai toko Alfamart d engan jumlah karyawan toko sebanyak 184 dengan jumlah karyawan yang banyak maka perlu dilakukan pengukuruan kinerja dimana pengukuran kinerja yang cepat dan tepat agar dapat mengetahui kualitas pekerja. Adapun output dari penelitian ini ialah berupa 5 cluster yang terdiri dari C5 (Sangat Kurang), C4 (Kurang), C3 (Baik), C2 (Baik Sekali) dan C1 (Luar Biasa) serta menampilkan hasil analisa kinerja karyawan dalam bentuk grafik dengan tujuan informasi yang dihasilkan mudah dipahami. Pada percobaan perhitungan cluster penulis melakukan pengujian sample 68 karyawan dari 14 Toko diapatkan hasil C1 sebesar 14.71% , C2 sebesar 1.47%, C3 sebesar 22.06%, C4 sebesar 9.7% dan C5 Sebesar 22.06% dari pengujian tersebut dapat disimpulkan masibanyk karyawan yang masuk kedalam cluster C5 (Sangat Kurang) sehingga diperlukan dilakukan pembinaan agar kinerja karyawan meningkat.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kinerja, Machine Learning, Penilaian,
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Unnamed user with email merinapratiwi@mail-sttdumai.ac.id
Date Deposited:	01 Nov 2022 13:13
Last Modified:	20 Mar 2023 09:47
URI:	http://repository.sttdumai.ac.id/id/eprint/590

Actions (login required)

View Item