Penggunaan Logistic Regression Dalam Memprediksi Employee Attrition Untuk Mendukung Strategi Retensi Karyawan

Afriyanto, Wahyu Bagus (2026) Penggunaan Logistic Regression Dalam Memprediksi Employee Attrition Untuk Mendukung Strategi Retensi Karyawan. Skripsi thesis, STIE YKPN YOGYAKARTA.

Text 212231910_Wahyu Bagus Afriyanto_Repo.pdf Download (1MB)

Abstract

Employee Attrition Merupakan Permasalahan Strategis Yang Berkelanjutan Bagi Organisasi Karena Berdampak Langsung Pada Stabilitas Operasional, Efektivitas Investasi Modal Manusia, Serta Kinerja Organisasi Dalam Jangka Panjang. Meskipun Penelitian Terdahulu Telah Banyak Memanfaatkan Teknik Machine Learning Untuk Memprediksi Employee Attrition, Sebagian Besar Studi Tersebut Cenderung Menitikberatkan Pada Peningkatan Akurasi Prediktif, Dengan Perhatian Yang Relatif Terbatas Terhadap Aspek Interpretabilitas Manajerial Dan Integrasi Analitik Yang Terstruktur Ke Dalam Pengambilan Keputusan Manajemen Sumber Daya Manusia. Penelitian Ini Bertujuan Untuk Menjawab Kesenjangan Tersebut Dengan Menerapkan Kerangka Cross-Industry Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) Sebagai Pendekatan Sistematis Dalam Menyusun Dan Mengelola Proyek Prediksi Employee Attrition Dalam Konteks Manajemen Sumber Daya Manusia. Dengan Menggunakan Logistic Regression Sebagai Model Prediktif Yang Bersifat Interpretatif, Penelitian Ini Menganalisis Dataset IBM HR Analytics Employee Attrition And Performance Guna Mengidentifikasi Faktor-Faktor Demografis, Karakteristik Pekerjaan, Kompensasi, Serta Aspek Karier Yang Berpengaruh Terhadap Employee Attrition Sukarela. Hasil Penelitian Menunjukkan Bahwa Penerapan Logistic Regression Yang Terintegrasi Dalam Kerangka CRISP-DM Menghasilkan Proses Analitik Yang Transparan, Dapat Direplikasi, Dan Relevan Secara Manajerial. Pendekatan Ini Memungkinkan Praktisi Sumber Daya Manusia Untuk Tidak Hanya Mengidentifikasi Karyawan Dengan Risiko Attrition Yang Lebih Tinggi, Tetapi Juga Memahami Faktor-Faktor Kunci Yang Mendasari Risiko Tersebut, Sehingga Dapat Diterjemahkan Ke Dalam Strategi Retensi Yang Lebih Terarah Dan Berbasis Data. Penelitian Ini Berkontribusi Pada Literatur Analitik Sumber Daya Manusia Dan Manajemen Sumber Daya Manusia Strategis Dengan Menegaskan Peran CRISP-DM Sebagai Kerangka Kerja Analitik SDM Serta Menekankan Pentingnya Interpretabilitas Model Dalam Mendukung Pengambilan Keputusan Retensi Karyawan.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Tugas Akhir ini bisa dilihat di perpustakaan dengan Call Number AFR P 8158/2026
Uncontrolled Keywords:	employee attrition, analitik sumber daya manusia, CRISP-DM, Logistic Regression, retensi karyawan
Subjects:	MANAJEMEN > Sumber Daya Manusia
Divisions:	Program Sarjana > Ringkasan Skripsi Manajemen
Depositing User:	Unnamed user with email webmaster@stieykpn.ac.id
Date Deposited:	30 Jun 2026 07:32
Last Modified:	08 Jul 2026 06:13
URI:	http://repositorybaru.stieykpn.ac.id/id/eprint/3574

Actions (login required)

View Item