And to find out how well the Naïve Bayes Classifier algorithm was used in this study, RapidMiner software was used to conduct testing. Global Beautiful Clothing and the method used is the Naïve Bayes Classifier algorithm method. In this study, the data used is data on the promotion of employee positions at PT. This is motivated by the difficulty of determining whether or not an employee has been promoted to office, due to an uncomputed system and stacked employee data documents. Abstract This research aims to build an information system that can support the company in decision-making, especially about the promotion of positions at PT. Busana Indah Global (BIG) sehingga mampu mempermudah dalam menentukan kelayakan kenaikan jabatan bagi karyawannya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa sistem pendukung keputusan yang dibangun ini dapat diaplikasikan pada PT. Hasil prediksi yang didapatkan dari sistem sudah sesuai dengan hasil perhitungan yang didapatkan dari software RapidMiner dan perhitungan manual. Setelah melakukan pengujian menggunakan software RapidMiner dan mendapatkan hasil pengujian, kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah sistem menggunakan PHP dan MySQL yang dirancang untuk melakukan prediksi kenaikan jabatan. Dari pengujian di RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,67% dan nilai ROC sebesar 0,979 yang artinya algoritma Naïve Bayes Classifier sangat baik digunakan pada penelitian ini. Dan untuk mengetahui seberapa baik algoritma Naïve Bayes Classifier digunakan pada penelitian ini, maka digunakan software RapidMiner untuk melakukan pengujian.
Busana Indah Global dan metode yang digunakan adalah metode algoritma Naïve Bayes Classifier. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data kenaikan jabatan karyawan di PT. Hal ini dilatar belakangi oleh sulitnya menentukan layak tidaknya seorang karyawan yang telah dipromosikan untuk naik jabatan, dikarenakan sistem yang belum terkomputerisasi dan dokumen data karyawan yang bertumpuk. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem informasi yang dapat menunjang perusahaan dalam pengambilan keputusan khususnya tentang promosi jabatan pada PT. The results show that the proposed model not only achieves good prediction accuracy, but also solves the stability problem of the model after adding new data, which will contribute to the iterative optimization of the model, improve the universality of the model, and help continuously track the learning behavior characteristics of college students in different semesters. An experiment is carried out on the real data set provided by a municipal education bureau.
Secondly, the model is applied to practical problems to solve the problem of predicting college students’ grades.
It is proved that this method is a noninferior prediction method. Combining the advantages of three data-driven prediction algorithms, namely, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), and gradient boosting decision tree (GBDT), a model based on improved random forest algorithm is proposed. In view of the complexity, heterogeneity, and security of college educational administration data and the difficulty of predicting and analyzing college students’ achievements, this paper designs a college educational administration management system platform based on improved random forest algorithm. Using the data of students’ learning process recorded in the network teaching platform to predict students’ learning performance, assist teachers to analyze learning situation, formulate teaching strategies, and warn about students’ learning state is a hot spot in the field of mixed curriculum research in recent years.