Penentuan Penjadwalan Kerja Berdasarkan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Metode Decision Tree Algorithm C4.5 (Studi Kasus Cv Sumber Horti Nasional Kediri)
| Main Author: | Ariani, Risna Dyah |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/181499/1/Risna%20Dyah%20Ariani%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/181499/ |
Daftar Isi:
- CV Sumber Horti Nasional (SHN) adalah perusahaan yang memproduksi benih hortikultura. CV SHN terus berupaya meningkatkan kapasitas produksi mengingat permintaan pasar yang terus meningkat. Jumlah tenaga kerja yang semakin meningkat dan kapasitas mesin yang dimiliki terbatas menuntut perusahaan untuk melakukan pengaturan penjadwalan shift kerja agar target produksi dapat terpenuhi. Penyusunan penjadwalan tenaga kerja menimbulkan masalah apabila dilakukan tanpa bantuan sistem terkomputerisasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan metode decision tree algorithm C4.5 untuk membuat sistem penjadwalan shift kerja, mengetahui tingkat akurasi sistem penjadwalan shift kerja berdasarkan hasil klasifikasi tenaga kerja menggunakan metode decision tree algorithm C4.5, serta memberikan usulan jadwal shift kerja dari sistem penjadwalan kerja berbasis web berdasarkan pengelompokan tenaga kerja menggunakan metode decision tree algorithm C4.5 Metode yang digunakan adalah Decision Tree Algorithm C4.5 yang berfungsi sebagai pengklasifikasi data tenaga kerja untuk kemudian dilakukan pembentukan penjadwalan shift kerja. Kebutuhan data dalam penelitian ini berupa data induk karyawan yang berjumlah 128 data tenaga kerja. Split data dilakukan pada data induk karyawan untuk mendapatkan data training (1/3) sebesar 43 data. Data training dilakukan pengolahan dengan menggunakan bantuan software data mining RapidMiner 5.3. Rule hasil perhitungan decision tree dijadikan dasar klasifikasi tenaga kerja dan pembentukan shift pada sistem web. Sistem operasi yang digunakan terdiri dari Microsoft Windows 10, database MySQL, pemrograman PHP dan XAMPP.viii Pembentukan tree menghasilkan rule yang digunakan pada sistem web. Atribut-atribut yang menjadi pengambil keputusan adalah atribut jenis kelamin, catatan kesehatan, usia dan unit kerja. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan K-fold cross validation menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 93.39% dengan akurasi tertinggi pada six-fold cross validation sebesar 95.35%. Sistem penjadwalan kerja yang telah dibentuk dapat diakses menggunakan alamat shn.redonesia.co.id. Terdapat usulan rekayasa 2 shift kerja pada sistem web dengan membagi tenaga kerja ke dalam 3 kelompok untuk menempati masing-masing shift kerja setiap harinya. Rotasi shift kerja mengadopsi tipe rotasi metropolitan 2(2-2-2). Usulan jadwal shift kerja menghasilkan saran untuk melakukan penambahan tenaga kerja untuk memenuhi kebutuhan stasiun kerja yang ada, sehingga untuk penelitian berikutnya bisa dilakukan perhitungan produktivitas untuk melihat perlu tidaknya melakukan penambahan tenaga kerja dalam pengaturan shift kerja.