Application of Apriori to Determine Correlations between Source Competencies Human Resources with Education and Working Period
Notice bibliographique
Résumé
Human resource competence (HR) is a key factor in supporting organizational performance. Referring to several problems in the Binjai City BKD, such as there is a difference between the competencies possessed by employees and the competencies needed to carry out their duties and responsibilities effectively, the placement of employees that are not in accordance with the competencies, the absence of a system to map and monitor employee competencies can cause difficulties in identifying development needs, as well as in the placement of appropriate employees. Employee competency mapping is relevant in the implementation of human resource management, both in planning, development and employee placement activities. Therefore, it is necessary to carry out competency mapping that can be used for various human resource management needs and this is in accordance with the priority program that will be carried out in the 2025 RKPD, namely improving the quality of innovative human resources. This study uses a priori algorithm with the Rapidminer application to be able to provide correlation results of human resource competencies. From the results of the research, a correlation was formed between human resource competence and education and work period, namely 8 association rules and the highest best rule was obtained with support of 32% and confidence value of 99.4%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».