IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI DATA PELAMAR PT TELEXINDO BIZMART

UPT. PERPUSTAKAAN Universitas Esa Unggul Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
Phone	:	021-5674223, ext 282
Fax	:
E-mail	:	[email protected]
Website	:	http://library.esaunggul.ac.id
Support (Customer Service) :
[email protected]

Welcome..guys!

Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:

LIVE SUPPORT

Astrid Chrisafi

! ATTENTION !

To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely

Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently

Still Confuse?
Please read our User Guide

UEU » Undergraduate Theses » Teknik Informatika
Posted by [email protected] at 09/03/2023 14:53:38 • 326 Views

IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI DATA PELAMAR PT TELEXINDO BIZMART

Created by :
MUHAMMAD ALFIANSYAH ( 20180801400 )

Subject:	KLASIFIKASI DATA MINING ALGORITMA RANDOM FOREST
Alt. Subject :	CLASSIFICATION DATA MINING RANDOM FOREST ALGORITHM
Keyword:	Data Mining Random Forest gridsearchCV Flask Heroku

Description:

Dengan banyaknya pelamar yang mendaftarkan diri sebagai tenaga kerja dengan berbagai posisi yang dilamar di PT Telexindo Bizmart, rekrutmen masih melakukan seleksi data pelamar dengan cara manual. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi data pelamar dengan cepat menggunakan salah satu metode klasifikasi data mining. Dalam penelitian ini pengolahan data mining dilakukan dengan menggunakan CRISP-DM. Untuk pembuatan model prediksi, algoritma yang digunakan adalah Random Forest. Random Forest merupakan suatu metode hasil pengembangan dari Decision Tree yang membentuk sebuah hutan acak dan digunakan untuk mengklasifikasi atau memprediksi suatu data. Agar dapat memperoleh akurasi yang lebih akurat dengan Random Forest maka dilakukan tuning parameter dengan gridsearchCV, dari hasil tuning parameter didapatkan pohon terbaik sebanyak 50 pohon. Hasil yang diperoleh membentuk sebuah model dengan tingkat akurasi sebesar 99%. Setelah itu, model prediksi dikembangkan menjadi sebuah prototype web aplikasi menggunakan flask dan Heroku yang dapat diakses untuk memprediksi data pelamar, sehingga dapat membantu rekrutmen dalam mentukan data pelamar yang sesuai dengan kualifikasi dengan cepat.

Contributor	:	Yulhendri, ST, M.T
Date Create	:	09/03/2023
Type	:	Text
Format	:	PDF
Language	:	Indonesian
Identifier	:	UEU-Undergraduate-20180801400
Collection ID	:	20180801400

Source :
Undergraduate Theses of Computer Science

Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer

Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul

Rights :
@2023 Perpustakaan Universitas Esa Unggul

Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/implementasi-klasifikasi-data-mining-menggunakan-algoritma-random-forest-untuk-prediksi-data-pelamar-pt-telexindo-bizmart-28570.html

[ Free Download - Free for All ]