Semakin berkembang perusahaan, semakin dibutuhkan juga kebutuhan tenaga manusiayang produktif. Perusahaan umumnya ingin memberikan kinerja yang terbaik dalam berinteraksi dengan pihak yang terkait, salah satunya yaitu konsumen. Untuk mewujudkan itu, suatu perusahaan akan mencari sumber daya manusia yang melaksanakan pekerjaannya dengan baik. Selama ini penyeleksian pada penilaian kerja masih dilakukan secara manual dengan memberikan kriteria tertentu oleh Human Resource Development. Banyaknya kriteria dan karyawan yang dipekerjakan cukup menyulitkan divisi HRD dalam penyeleksian karyawan terbaik. Selain itu, seringkali pengambil keputusan dinilai secara subyektif karena suatu hubungan tertentu antara pelamar dan pengambil keputusan. Kualitas kerja karyawan juga seringkali berubah-ubah. Ini sangat berpengaruh pada prospek perusahaan kedepannya. Kesibukan seorang manager membuat tatap muka dengan karyawan kurang. Tentu saja ini membuat pengawasan pada kinerja karyawan sulit dilakukan. Untuk itu dibuat suatu sisstem pendukung keputusan dalam melakukan penilaian kinerja karyawan. Sistem ini menggunakan algoritma C4.5 yang menggunakan teknik data mining untuk membuat pohon keputusan, algoritma ini dimulai dengan memasukkan data training ke dalam simpul akar pada pohon keputusan. Data training adalah sampel yang digunakan untuk membangun model classifier dalam hal ini pohon keputusan. Pada proses monitoring karyawan akan dipantau untuk penentuan kenaikan gaji atau promosi jabatan.

Growing companies, is also increasingly need good quality employees. Companies generally want to give the best performance in interacting with related parties, one of which is the consumer. To achieve that, the company will seek human resources to perform their tasks well. During the selection of the assessment work is still done manually by providing certain criteria by the Human Resource Development. Many number of employees are difficult when selecting best employee by HR division. In addition, decision makers often subjectively assessed as a certain relationship between the applicants and decision makers. The quality of employment is also often changing. It is very influential on the future prospects of the company. Busyness is a manager making face-to-face with employees less. Of course this makes supervision on employee performance difficult. For it was made a decision support sisstem in assessing employee performance. This system uses the C4.5 algorithm that uses data mining techniques to create a decision tree, the algorithm starts by entering the training data into the root node in the decision tree. Training data is used to build a sample classifier models in this decision tree. In the monitoring process will be monitored to determine employee salary increase or promotion.

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal