Implementasi Algoritma Genetika untuk Optimalisasi Random Forest dalam Proses Klasifikasi Penerimaan Tenaga Kerja Baru Studi Kasus PT.XYZ
| Main Authors: | Binarwati, Laras; Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Mukhlash, Imam; Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Soetrisno, Soetrisno; Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/26887 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/26887/4036 |
Daftar Isi:
- Kualitas sumber daya manusia sangat penting bagi suatu perusahaan untuk mempertahankan keunggulan kompetitifnya agar mampu bersaing dengan perusahaan lainnya maupun untuk meningkatan kualitas dari perusahaan itu sendiri. Oleh karena itu, menggali pola penerimaan tenaga kerja baru sangat diperlukan. Pada penelitian ini, metode random forest digunakan untuk menggali pola penerimaan tenaga kerja baru. Adapun algoritma genetika (GA) digunakan untuk mengoptimalkan akurasi berdasarkan pola yang didapat. Hasil pengujian program ini menunjukkan keakuratan pola yang dihasilkan oleh random forest yang dioptimalkan dengan algoritma genetika lebih tinggi dengan hasil keakuratan berkisar antara 91%-95% dibanding dengan hanya menggunakan random forest saja yang hanya berkisar 40-95%.