Skripsi

Penerapan Data Mining Untuk Proses Kenaikan Pangkat Reguler Pegawai Negeri Sipil Pada Pemerintah Daerah Kabupaten Pangkajene Dan Kepulauan

---

ABSTRAK
SUMAN WIJAYA. Penerapan Data Mining Untuk Proses Kenaikan Pangkat Reguler Pegawai Negeri Sipil Pada Pemerintah Daerah Kabupaten Pangkajene Dan Kepulauan (dibimbing oleh Mashud dan Kamaruddin)

Permasalahan yang terjadi dalam proses kenaikan pangkat reguler Pegawai Negeri Sipil (PNS) di Pemerintah Daerah Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan adalah masih adanya proses administrasi yang kurang efisien. Hal ini berdampak pada efektifitas waktu yang digunakan dalam pengambilan keputusan kenaikan pangkat. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini menawarkan solusi dengan menerapkan data mining menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 guna menciptakan sistem penilaian yang objektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kelayakan kenaikan pangkat reguler PNS berdasarkan atribut yang relevan dan mengukur tingkat akurasi model klasifikasi tersebut. Data ini diperoleh melalui data sekunder dari Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan, yang mencakup 6.193 data ASN per Oktober 2024. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah pendekatan kuantitatif dengan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak Python di Google Colaboratory, dengan langkah-langkah meliputi praproses data, pelatihan model, dan evaluasi akurasi menggunakan confusion matrix dan metrik
evaluasi lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dibangun mampu mengidentifikasi 203 ASN yang layak naik pangkat berdasarkan kriteria Masa Kerja Golongan (MKG) ≥ 4 tahun dan Nilai Kinerja 1 atau 2, sementara sisanya dikategorikan sebagai tidak layak atau perlu evaluasi manual. Model ini menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi mencapai 95.40%, yang berarti sebagian besar prediksi model sesuai dengan kondisi aktual dan memudahkan pengambilan keputusan secara transparan serta berbasis data.

Kata Kunci : Data Mining, Decision Tree C4.5, Kenaikan Pangkat, Pegawai Negeri Sipil, Klasifikasi.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR SUM p

Penerbit

Makassar : UNITAMA., 2025

Deskripsi Fisik

xiv + 83 hlm., 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

REF SUM p

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

Pembimbing I: Mashud dan Pembimbing II: Kamaruddin Penguji: Markani, Nuraida Latif dan Amran Amiruddin

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar