Sistem Informasi Kpi Untuk Analisis Kinerja Karyawan Menggunakan Naive Bayes Di Pt Jembatan Data Pangrango

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem analisis kinerja karyawan berbasis web untuk menganalisis dan memprediksi kinerja karyawan menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN) di PT Jembatan Data Pangrango, sebuah perusahaan penyedia layanan internet di Sukabumi. Sistem analisis kinerja karyawan manual yang sebelumnya digunakan menyebabkan inefisiensi dalam memantau dan mengevaluasi kinerja. Dengan pendekatan Rapid Application Development (RAD), sistem ini dibangun untuk mencatat absensi, mendeteksi anomali, dan menganalisis pola kinerja karyawan berdasarkan data historis. Sistem ini juga mampu memprediksi performa karyawan secara individual dan memberikan rekomendasi pelatihan yang sesuai untuk peningkatan kinerja. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi pola ketidakhadiran, keterlambatan, dan lembur, sehingga memudahkan perusahaan dalam melakukan evaluasi kinerja dan perencanaan pengembangan karyawan secara lebih efektif.