Implementasi Algoritma Random Forest dan Logistic Regression untuk Penilaian Karyawan Berbasis Web (Studi Kasus: PT.TMMIN)

Muhammad Sulthan, Nadhif Pamungkas (2026) Implementasi Algoritma Random Forest dan Logistic Regression untuk Penilaian Karyawan Berbasis Web (Studi Kasus: PT.TMMIN). Other thesis, Unsada.

Preview	Text COVER.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB 1.pdf Download (704kB) | Preview
Preview	Text BAB 2.pdf Download (991kB) | Preview
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
Preview	Text BAB 5.pdf Download (623kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (679kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (544kB) | Preview
	Text SUKET TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (670kB)

Abstract

PT Toyota Motor Manufacturing Indonesia (TMMIN) menerapkan Kaizen melalui Quality Control Circle (QCC) untuk mendorong perbaikan berkelanjutan. Namun, evaluasi Divisi Plant Body Operation Division (PBOD) menunjukkan mayoritas tim masih berada di Zona B dan portal QCC yang ada hanya bersifat deskriptif tanpa fitur prediksi. Penelitian ini mengembangkan Smart Insight Dashboard berbasis web untuk memprediksi zona kinerja tim QCC (A-D) dengan mengintegrasikan data assessment, progres 8 Step, dan hasil pretest-posttest. Metode menggunakan kerangka CRISP-DM dan pendekatan prototyping. Data diproses melalui cleaning, normalisasi, penggabungan, serta feature engineering seperti nilai rata-rata dimensi, quiz gap, frekuensi rapat, dan rasio progres. Model Logistic Regression dan Random Forest dibandingkan menggunakan Stratified KFold (k=5) dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan Random Forest lebih unggul dan stabil. Model terbaik diintegrasikan ke sistem berbasis Flask dan MySQL untuk menampilkan prediksi, probabilitas, dan rekomendasi sebagai early warning manajemen.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Afri Yudha, M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Quality Control Circle, Kaizen, Prediksi zona, Random Forest, Logistic Regression, CRISP-DM, dashboard, Flask.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.1 Programming/Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	28 Aug 2026 08:07
Last Modified:	28 Aug 2026 08:07
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10845

Actions (login required)

View Item