Ringkasan Singkat / Short Summary

Sebuah aplikasi web cerdas berbasis Machine Learning yang dirancang untuk membantu tim HR dan manajemen perusahaan memprediksi potensi pengunduran diri (employee turnover) secara akurat. Dengan algoritma Random Forest, sistem ini menganalisis faktor kinerja dan kepuasan karyawan untuk memberikan insight strategis yang membantu perusahaan mengurangi risiko kehilangan talenta terbaik dan meningkatkan retensi SDM.

Deskripsi Lengkap

Dalam era persaingan talenta yang semakin ketat, kehilangan karyawan berpotensi tinggi bukan hanya berdampak pada operasional, tetapi juga pada biaya rekrutmen, pelatihan, dan stabilitas tim. Sayangnya, banyak perusahaan baru menyadari risiko turnover saat karyawan sudah mengajukan resign.

Aplikasi ini hadir sebagai solusi proaktif berbasis data. Dibangun menggunakan Python Flask dan Scikit-Learn, sistem menganalisis 11 variabel kunci karyawan—mulai dari tingkat kepuasan kerja, jam lembur, riwayat promosi, hingga gaji—untuk menghitung probabilitas karyawan akan resign atau bertahan.

Fitur Utama (Key Features)

1. 🤖 Predictive Analytics: Menggunakan algoritma Random Forest (Akurasi Tinggi) untuk memprediksi status turnover.
2. 📊 Insightful Dashboard: Visualisasi data mendalam termasuk Feature Importance, Confusion Matrix, dan ROC Curve untuk evaluasi performa model.
3. 💡 Actionable Recommendations: Memberikan saran otomatis berdasarkan hasil prediksi (misal: "Perlu peninjauan beban kerja" jika jam lembur tinggi).
4. 🔄 Model Management: Fitur built-in untuk melatih ulang (retrain) model saat ada data baru, menjaga akurasi tetap relevan.
5. 📱 Modern UI/UX: Desain antarmuka responsif dan profesional yang mudah digunakan oleh pengguna non-teknis.

Teknologi (Tech Stack)

1. Backend: Python, Flask 3.0
2. Machine Learning: Scikit-Learn (Random Forest), Pandas, NumPy
3. Frontend: Bootstrap 5, Modern CSS, HTML5
4. Environment: Virtual Environment, Gunicorn (Ready for Deployment)

Nilai Bisnis & Keunggulan Kompetitif

1. ✅ Mengurangi turnover rate secara signifikan
2. ✅ Mengidentifikasi risiko resign sejak dini
3. ✅ Mendukung kebijakan HR berbasis data (data-driven HR policy)
4. ✅ Meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan manajemen
5. ✅ Cocok untuk perusahaan skala menengah hingga enterprise

Investasi kecil pada analitik SDM dapat mencegah kerugian besar akibat kehilangan talenta. Solusi ini adalah langkah strategis menuju HR yang lebih cerdas, prediktif, dan berorientasi masa depan.