<![CDATA[Abstractâ€â€In recruiting qualified employees and in accordance with the qualifications required by PT.Mutual Plus company there are 9 categories in the selection of recruitment of employees are the completeness of the File, Age, Marriage Status, Education, Department, Certificate, Experience and Test TPA and Escaped or not prospective employees. The identification of the problem raised is a large measure of accuracy on the Algortima C4.5 method with PSO optimization (Particle Swarm Optimization) to select employee acceptance. Of the 9 predictor variables, the selection of attributes is selected so that the 9 attributes are selected. Experimental results show that the PSO-based C 4.5 (Particle Swarm Optimization) algorithm has an accuracy of 95.52%, AUC of 0.965. Experimental results show that employee acceptance selection at Mutual Plus company using C 4.5 based PSO has high accuracy. Intisari Dalam merekut karyawan-karyaan yang berkualitas dan sesuai dengan kualifikasi yang di butuhkan perusahaan PT.Mutual Plus terdapat 9 kategori dalam seleksi perekrutan karyawan diantaranya adalah Kelengkapan Berkas, Umur, Status Pernikahan, Pendidikan, Jurusan, Sertifikat, Pengalaman dan Test TPA serta Lolos atau tidaknya calon karyawan. Identifikasi masalah yang diangkat merupakan ukuran besar akurasi pada metode Algortima C4.5 dengan optimasi PSO (Particle Swarm Optimization) untuk menyeleksi penerimaan karyawan. Dari 9 variabel prediktor dilakukan seleksi atribut sehingga menghasikan terpilihnya 9 atribut yang digunakan. Hasil eksperiment menunjukkan bahwa algoritma C 4.5 berbasis PSO (Particle Swarm Optimization) memiliki tingkat akurasi sebesar 95,52% , AUC sebesar 0,965. Hasil eksperimen menunjukkan seleksi penerimaan karyawan pada perusahaan Mutual Plus menggunakan metode algoritma C 4.5 berbasis PSO memiliki akurasi yang tinggi. Kata Kunci Algoritma C 4.5, Berbasis PSO (Particle Swarm Optimization), Seleksi karyawan]]>
Copyrights © 2018
