Implementasi Data Mining Dalam Klasifikasi Tingkat Kesenjangan Kompetensi PNS Menggunakan Metode Naive

Kurniawan, Putra (2024) Implementasi Data Mining Dalam Klasifikasi Tingkat Kesenjangan Kompetensi PNS Menggunakan Metode Naive. Masters thesis, IIB Darmajaya.

	Text 1. COVER.pdf - Cover Image Download (197kB)
	Text 2. PERSETUJUAN-PENGESAHAN.pdf Download (1MB)
	Text 3. DAFTAR ISI.pdf Download (117kB)
	Text 4. ARTIKEL JURNAL PUBLIKASI.pdf Download (1MB)
	Text 5. LAMPIRAN.pdf Download (6MB)
	Text 5641 - Published Version Download (46kB)

Abstract

Aparatur Sipil Negara (ASN) berperan sebagai pelaksana kebijakan publik, pelayan masyarakat, dan pemersatu bangsa, dengan peningkatan kualitas dan efisiensi layanan publik menjadi prioritas utama pemerintah. Pada studi kasus Pemerintah Provinsi Lampung, perencanaan peningkatan kompetensi Aparatur Sipil Negara (ASN) menjadi salah satu prioritas kegiataan saat ini, dikarenakan belum adanya data acuan dalam penentuan pengembangan kompetensi pada masing-masing ASN. Assesment Center merupakan salah satu cara dalam penentuan tingkat kompetensi ASN, namun dalam pelaksanaannya terkendala beberapa faktor seperti keterbatasan dana, keterbatasan waktu hingga keterbatasan jumlah tenaga assesor. Berdasarkan hasil penilaian Indeks Sistem Merit tahun 2023 oleh Komite Aparatur Sipil Negara (KASN), didapatkan rekomendasi bahwa dalam pemetaan dan evaluasi kesenjangan kompetensi pegawai dapat dilaksanakan melalui Human Capital Development Plan (HCDP). Pada pelaksanaannya digunakan metode self-assessment dengan kuisioner berbasis kamus kompetensi dari Peraturan Menteri PANRB Nomor 38 Tahun 2017 digunakan untuk mengatasi kendala assessment centre. Kuisioner di khususkan kepada Pegawai Negeri Sipil (PNS) tenaga teknis di lingkungan Pemerintah Provinsi Lampung. Analisis data kuisioner ini menghasilkan klasifikasi ASN berdasarkan tingkat kesenjangan kompetensi (tidak ada, rendah, sedang, tinggi). Pada penelitian ini dilakukan pengujian hasil kasifikasi menggunakan salah satu teknik pengklasifikasian data mining, yaitu metode Naïve Bayes. Tujuan dari penelitian ini, yaitu melakukan pengujian terhadap performa algoritma Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi tingkat kesenjangan kompetensi PNS. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa, sistem klasifikasi tingkat kesenjangan kompetensi PNS Pemerintah Provinsi Lampung dapat dimodelkan dan berdasarkan hasil pengujian model dengan mengimplementasikan metode klasifikasi Naïve Bayes menggunakan tools rapidminer terhadap dataset pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 98,02%, dengan kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat berjalan dengan baik dalam proses klasifikasi tingkat kesenjangan kompetensi PNS. Dengan tingkat akurasi yang didapatkan, hasil klasifikasi yang terbentuk dapat dimanfaatkan oleh Pemerintah Provinsi Lampung dalam perencanaan kebutuhan pengembangan kompetensi PNS.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Ilmu Komputer eTheses
Divisions:	Jurnal > Jurnal Ilmu Komputer
Depositing User:	Putra Kurniawan
Date Deposited:	06 Nov 2024 03:38
Last Modified:	06 Nov 2024 03:38
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/18809

Actions (login required)

View Item