Penerapan Algoritme Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN) Untuk Klasifikasi Hasil Kinerja Pegawai Negeri Sipil - Adam Syarif Hidayatullah; Fitra Abdurrachman Bachtiar; Imam Cholissodin (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Keberhasilan sebuah perusahaan terjadi karena dapat mengelola sumber daya manusianya dengan baik begitu juga sebaliknya. Salah satu instansi yang mengelola sumber daya manusia menggunakan Manajemen Talenta adalah Badan Kepegawaian Daerah (BKD) kota Malang, dengan mengevaluasi pegawainya setiap tahunnya setelah pekerjaan selesai dilakukan. Hal ini menyebabkan hasil pekerjaan yang telah dilakukan tidak optimal, sehingga perlu identifikasi dini pegawai yang memiliki kinerja dibawah rata – rata sehingga dapat dievaluasi dan meminimalisir hasil pekerjaan yang tidak optimal dengan menggunakan teknik klasifikasi. Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN). Metode ini merupakan metode modifikasi dari metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan dibuktikan memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan metode aslinya KNN. Dilakukan pengujian F1-Score dan akurasi menggunakan K-Fold Cross Validation untuk mengetahui persebaran akurasi dan juga pengujian mengenai pengaruh normalisasi karena tidak ada informasi normalisasi pada penelitian sebelumnya. Metode pada kasus ini menghasilkan performa klasifikasi yang baik, dibuktikan bahwa hasil akurasi dan F1-Score oleh metode ini berturut – turut ialah mencapai 98,8% dan 98,1%.