Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization pada Fuzzy Mamdani untuk Prediksi Penerimaan Karyawan Baru - Zainudin , Zainudin (Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat, 2022)
Kualitas karyawan dari suatu instansi, salah satunya dapat dilihat hasil perorangan. Pekerja yang memiliki kualitas kerja yang baik sebagai aspek penting dalam menentukan hasil kerja yang memenuhi standar. Namun permasalahannya banyak kary awanan yang memiliki kualitas kerja kurang baik, di Oleh sebab itu dalam penelitian ini bertujuan untuk membangun model dengan mengimplementasikan fuzzy mamdni pada algoritma C4.5 berbasis PSO serta membuktikan apakah tingkat akurasi dalam implementasi fuzzy dapat meningkat dari tingkat akurasi yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 berbasis PSO dalam memprediksi penerimaan karyawan baru . Implementasi Algoritma C4.5 berbasis PSO menggunakan 205 data dengan 10 atribut independen dan 1 atribut dependen menghasilkan pohon keputusan dengan jumlah atribut sebanyak 4 atribut dependen dan 1 atribut dependen yang akan digunakan sebagi rule dalam implementasi fuzzy mamdani. Dalam implementasinya diperoleh hasil bahwa implementasi fuzzy mamdani pada algoritma C4.5 berbasis PSO(Particle Swarm Optimization) mampu meningkatkan tingkat akurasi algoritma C4.5 berbasis PSO dari 96,14% menjadi 100% dengan mengalami kenaikan sebesar 3,86 %.