Rancang Bangun Model Personalized Learning dengan Algoritma Decision Tree dan Random Forest pada Perusahaan Telekomunikasi

Bryan Wiratman, Alexander (2023) Rancang Bangun Model Personalized Learning dengan Algoritma Decision Tree dan Random Forest pada Perusahaan Telekomunikasi. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (256kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (241kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (496kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (440kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (217kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Masa endemi Covid-19 di Indonesia yang berlaku 30 Desember 2022 telah memberikan perubahan aktivitas masyarakat menjadi ke arah normal dari pembatasan saat pandemi, salah satunya adalah dalam dunia kerja. Seperti sebelumnya diketahui bahwa aktivitas dalam dunia kerja sempat mengalami perubahan pada saat pandemi yakni secara online, salah satunya kegiatan training karyawan secara online di PT XYZ sebagai salah satu perusahaan telekomunikasi di Indonesia. Pada masa endemi, kegiatan training tetap dilakukan secara online karena dirasa efektif dan efisien dengan memanfaatkan platform Linkedin Learning. Namun, aktivitas training karyawan secara online belum dapat dianalisis terkait kehadiran, selesai atau tidaknya suatu course dikerjakan, dan informasi lainnya. Penelitian ini melakukan proyek data mining atas permasalahan PT XYZ dengan menghadirkan dashboard visualisasi data dan model machine learning untuk memberikan rekomendasi jenis course (assigned learning) yang bersifat personalized learning. Dengan menggunakan metode CRISP- DM, proses pembuatan 2 hasil penelitian tersebut diawali dengan pemahaman masalah bisnis, pemahaman data, pemrosesan data, pembuatan model, evaluasi, dan penerapannya. Dashboard visualisasi data dibangun menggunakan Tableau sedangkan model machine learning dibangun dengan bahasa Python menggunakan Google Colab dengan algoritma decision tree dan random forest yang dibandingkan. Dashboard visualisasi data berhasil dibuat yang memberikan informasi dari data training secara interaktif. Model machine learning dihasilkan untuk memprediksi kelompok dari beberapa skills yang ada. Decision tree berhasil memperoleh akurasi 69,04%,precision 53%, recall 69%, dan F1 score 58%.. Random forest berhasil memperoleh akurasi 69,31%, precision 52%, recall 62%, dan F1 score 57%.. Secara keseluruhan algoritma decision tree sedikit lebih baik dibandingkan algoritma random forest.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Visualisasi Data, Model Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, Pelatihan Karyawan
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 003 Systems (Computer Modeling and Simulation) 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.1 General works, supercomputers, processors, laptop, personal computer
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	07 Jul 2023 09:50
Last Modified:	10 Jul 2023 01:19
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25884

Actions (login required)

View Item