FRAMEWORK PENENTUAN JENIS JABATAN WFH BERDASARKAN JOB DESCRIPTION MENGGUNAKAN TEXT MINING

Kusferyano, Bonfilio Elyan (2024) FRAMEWORK PENENTUAN JENIS JABATAN WFH BERDASARKAN JOB DESCRIPTION MENGGUNAKAN TEXT MINING. S2 thesis, UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA.

[img]
Preview
Text (Bonfilio Elyan Kusferyano)
215611575_Bab 0.pdf

Download (496kB) | Preview
[img]
Preview
Text
215611575_Bab 1.pdf

Download (526kB) | Preview
[img]
Preview
Text
215611575_Bab 2.pdf

Download (552kB) | Preview
[img] Text
215611575_Bab 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (755kB)
[img] Text
215611575_Bab 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (887kB)
[img] Text
215611575_Bab 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (934kB)
[img]
Preview
Text
215611575_Bab 6.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Pandemi Covid-19 mengubah cara kerja organisasi dari yang sebelumnya bekerja dari kantor (WFO) menjadi bekerja dari rumah (WFH). Setelah pandemi skema kerja WFH masih dilanjutkan oleh beberapa organisasi. Organisasi dan line manager harus memiliki pedoman atau dasar dalam memberikan penugasan WFH pegawai dibawahnya, supaya jabatan dan jenis pekerjaan yang ditugaskan dapat dilakukan secara maksimal pada saat WFH. Penelitian ini mengusulkan framework untuk dapat menentukan jabatan-jabatan yang dapat melakukan pekerjaannya secara WFH. Framework yang diusulkan memanfaatkan dokumen Job Description yang merupakan dokumen umum dalam suatu organisasi dan wawancara kepada Line Manager sebagai pemutus penugasan pegawai WFH/WFO. Pemanfaatan teknik Text Mining juga diusulkan dalam framework ini dalam proses analisis data. Pada Text Mining dilakukan data pre-processing yang terdiri dari Lowercasing, Tokenizing, Remove Puctuation, Stemming, dan Stopword Removal pada kalimat tugas pokok job description dan Jenis Pekerjaan WFH (JPW) hasil wawancara. Dilanjutkan dengan perhitungan frekuensi dan %WFH pada setiap jabatan kemudian dikelompokan menggunakan teknik k-means clustering. Framework diaplikasikan pada HRD di Bank XYZ. Diperoleh hasil dari 102 jabatan terdapat 85 jabatan WFH dan 17 jabatan WFO. Diketahui juga bahwa jabatan pada segmen jabatan Pelaksana memiliki persentase WFH yang lebih rendah dibandingkan dengan Segmen Jabatan Managerial dan Top Managerial. Meskipun begitu segmen jabatan Pelaksana pada jenis jabatan Fungsional seluruhnya dapat melakukan pekerjaan secara WFH, hanya sebagian Pelaksana dengan jenis jabatan struktural yang harus bekerja secara WFO. Secara Grup, pada Grup Kebijakan dapat 100% melakukan pekerjaannya secara WFH. Sedangkan Jabatan pada Grup Operasional yang paling banyak direkomendasikan bekerja secara WFO dibandingkan dengan Grup Kebijakan dan Grup Pengelolaan.

Item Type: Thesis (S2)
Uncontrolled Keywords: Work From Home (WFH), Text Mining, Job Description, Clustering
Subjects: Magister Teknik Industri > Business Analytics
Divisions: Pasca Sarjana > Magister Teknik Industri
Depositing User: Editor 3 uajy
Date Deposited: 20 Sep 2024 17:35
Last Modified: 20 Sep 2024 18:06
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/32436

Actions (login required)

View Item View Item