UTUUTU

Jurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi dan TeknologiJurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi dan Teknologi

Perusahaan jasa pengkalibrasian alat-alat industri yang berlokasi di daerah Bekasi mengalami beberapa masalah, termasuk banyak complain dari customer karena adanya delay dalam pengerjaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pembagian penugasan manpower secara merata antara laboratorium dan onsite, dimana dilakukan klasifikasi dengan menggunakan Naive Bayes. Berdasarkan analisa klasifikasi aktual persentase pembagian manpowernya yaitu 51% untuk penempatan laboratorium dan 49% untuk pengerjaan onsite tanpa memperhatikan persentase kompetensi personilnya. Setelah dilakukkan rearrangement dengan menggunakan Naive Bayes dan RapidMiner, hasil pembagiannya berubah menjadi 56% untuk laboratorium dan 44% untuk onsite dimana diklasifikasi ulang berdasarkan nilai persentase kompetensi personilnya. Untuk personil dengan kompetensi di atas 82% diutamakan untuk melakukan kegiatan onsite. Dampak yang dihasilkan setelah adanya rearrangement ini adalah terjadi perubahan dalam pembagian tugas dan alat customer menjadi cepat terkalibrasi.

Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa metode Naive Bayes dapat efektif dalam klasifikasi dan penugasan manpower berdasarkan faktor umur, pendidikan terakhir, pengalaman kerja, dan kompetensi personil.Setelah menggunakan model tersebut, persentase tenaga kerja yang ditempatkan onsite berubah menjadi 44% dan di laboratorium menjadi 56%, sebanding dengan kondisi sebelumnya 49% dan 51%.Selain itu, penugasannya diatur sedemikian rupa agar personil dengan kompetensi di atas 82% lebih sering ditempatkan onsite, sedangkan personil dengan kompetensi 64–81% dapat dipilih antara laboratorium atau onsite.Akibatnya, perusahaan mengalami peningkatan efisiensi kalibrasi alat dan perbaikan kepuasan pelanggan.

Penelitian selanjutnya dapat menggali dampak jangka panjang dari penugasan tenaga kerja yang dioptimalkan oleh Naive Bayes, misalnya apakah peningkatan kompetensi personil melalui pelatihan dapat mempercepat kalibrasi lebih jauh. Selain itu, studi perbandingan antara algoritma klasifikasi lain seperti Random Forest atau Support Vector Machine dapat membantu menentukan metode terbaik dalam konteks industri kalibrasi. Terakhir, penelitian tambahan dapat mengevaluasi pengaruh variabel eksternal seperti kelas alat, tingkat urgensi pelanggan, dan pola permintaan pasar terhadap model penugasan, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan kebijakan staffing secara real-time.

  1. SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SAPI POTONG DENGAN METODE NAIVE BAYES | Dewi | Journal of Environmental... doi.org/10.21776/ub.jeest.2015.002.02.2SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SAPI POTONG DENGAN METODE NAIVE BAYES Dewi Journal of Environmental doi 10 21776 ub jeest 2015 002 02 2
  2. Radware Bot Manager Captcha. radware bot manager captcha apologize ensure keep safe please confirm human... iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/443/1/012003Radware Bot Manager Captcha radware bot manager captcha apologize ensure keep safe please confirm human iopscience iop article 10 1088 1755 1315 443 1 012003
  3. View of Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm for Data Classification.... doi.org/10.18201/ijisae.2019252786View of Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm for Data Classification doi 10 18201 ijisae 2019252786
  4. Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes | Walisongo Journal of Information Technology.... journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/article/view/3915Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Walisongo Journal of Information Technology journal walisongo ac index php jit article view 3915
  5. Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes | Annur | ILKOM Jurnal Ilmiah. klasifikasi... doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes Annur ILKOM Jurnal Ilmiah klasifikasi doi 10 33096 ilkom v10i2 303 160 165
Read online
File size721.97 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test