Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Regresi Logistik Ordinal pada Dataset HR Analytics: Employee Attrition & Risk Levels
Ulfia Nurmalizha Ramadhani (24031554064), Aida Zahira (24031554106), Fauziah Roikhana Wardah (24031554162)
2026-05-05
# Target: Attrition_Risk_Level (0=Low, 1=Medium, 2=High)
# Install dan Load Library
library(MASS)## Warning: package 'MASS' was built under R version 4.5.3library(ordinal)## Warning: package 'ordinal' was built under R version 4.5.3library(MVN)## Warning: package 'MVN' was built under R version 4.5.3## Registered S3 method overwritten by 'lme4':
## method from
## na.action.merMod carlibrary(biotools)## Warning: package 'biotools' was built under R version 4.5.3## ---
## biotools version 4.3library(caret)## Warning: package 'caret' was built under R version 4.5.3## Loading required package: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.5.3## Loading required package: latticelibrary(ggplot2)
library(dplyr)## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.5.3##
## Attaching package: 'dplyr'## The following object is masked from 'package:ordinal':
##
## slice## The following object is masked from 'package:MASS':
##
## select## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(tidyr)## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.5.3library(corrplot)## Warning: package 'corrplot' was built under R version 4.5.3## corrplot 0.95 loadedlibrary(klaR)## Warning: package 'klaR' was built under R version 4.5.3library(reshape2)## Warning: package 'reshape2' was built under R version 4.5.3##
## Attaching package: 'reshape2'## The following object is masked from 'package:tidyr':
##
## smithslibrary(car)## Warning: package 'car' was built under R version 4.5.3## Loading required package: carData## Warning: package 'carData' was built under R version 4.5.3##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode# Load Data
df <- read.csv("C:\\Users\\zahir\\Downloads\\hr_employee_attrition_data.csv", stringsAsFactors = TRUE)
cat("Dimensi Data\n")## Dimensi Dataprint(dim(df))## [1] 15000 15cat("Struktur Data\n")## Struktur Datastr(df)## 'data.frame': 15000 obs. of 15 variables:
## $ Employee_ID : Factor w/ 15000 levels "EMP-00001","EMP-00002",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Age : int 28 45 44 22 23 21 49 35 34 39 ...
## $ Gender : Factor w/ 2 levels "Female","Male": 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Job_Role : Factor w/ 6 levels "Analyst","Data Scientist",..: 4 2 6 2 2 5 2 3 1 5 ...
## $ Monthly_Income : int 5873 11651 8936 6861 6209 4945 10642 10770 7998 6566 ...
## $ Job_Satisfaction : int 2 3 4 3 4 3 3 3 2 3 ...
## $ Work_Life_Balance : int 4 2 3 3 1 4 4 4 1 3 ...
## $ Distance_From_Home_KM : num 20.5 3.3 17.3 3.8 5.6 5.9 6.4 10.7 17.5 7.5 ...
## $ Num_Projects : int 5 2 8 6 6 8 2 5 2 8 ...
## $ Avg_Monthly_Hours : num 194 170 164 178 130 ...
## $ Years_at_Company : int 4 5 6 0 1 0 6 2 0 0 ...
## $ Years_Since_Last_Promotion: int 4 4 3 0 0 0 6 2 0 0 ...
## $ Training_Times_Last_Year : int 2 2 6 0 3 4 2 1 6 4 ...
## $ Education_Level : int 2 3 1 3 5 3 2 3 3 3 ...
## $ Attrition_Risk_Level : int 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 ...cat("Ringkasan Statistik\n")## Ringkasan Statistikprint(summary(df))## Employee_ID Age Gender Job_Role
## EMP-00001: 1 Min. :20.00 Female:7507 Analyst :2417
## EMP-00002: 1 1st Qu.:29.00 Male :7493 Data Scientist :2530
## EMP-00003: 1 Median :34.00 HR Specialist :2614
## EMP-00004: 1 Mean :34.55 Manager :2529
## EMP-00005: 1 3rd Qu.:40.00 Sales Executive :2419
## EMP-00006: 1 Max. :60.00 Software Engineer:2491
## (Other) :14994
## Monthly_Income Job_Satisfaction Work_Life_Balance Distance_From_Home_KM
## Min. : 3000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. : 1.00
## 1st Qu.: 6804 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.: 4.80
## Median : 8197 Median :3.000 Median :3.000 Median : 8.30
## Mean : 8188 Mean :2.906 Mean :2.698 Mean :10.04
## 3rd Qu.: 9543 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:13.60
## Max. :14497 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :50.00
##
## Num_Projects Avg_Monthly_Hours Years_at_Company Years_Since_Last_Promotion
## Min. :2.000 Min. :120.0 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:153.7 1st Qu.: 2.000 1st Qu.: 0.000
## Median :5.000 Median :169.9 Median : 5.000 Median : 2.000
## Mean :4.992 Mean :170.4 Mean : 6.835 Mean : 3.425
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:186.9 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.: 5.000
## Max. :8.000 Max. :250.0 Max. :37.000 Max. :33.000
##
## Training_Times_Last_Year Education_Level Attrition_Risk_Level
## Min. :0.000 Min. :1.000 Min. :0.00
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:0.00
## Median :3.000 Median :3.000 Median :0.50
## Mean :2.996 Mean :2.998 Mean :0.65
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:1.00
## Max. :6.000 Max. :5.000 Max. :2.00
## # Preprocessing
if("Employee_ID" %in% colnames(df)){
df <- df %>% select(-Employee_ID)}
df <- na.omit(df)
# Target ordinal
df$Attrition_Risk_Level <- factor(df$Attrition_Risk_Level,
levels = c(0, 1, 2),
labels = c("Low", "Medium", "High"),
ordered = TRUE)
# Distribusi target
cat("Distribusi Attrition Risk Level\n")## Distribusi Attrition Risk Levelprint(table(df$Attrition_Risk_Level))##
## Low Medium High
## 7500 5250 2250print(prop.table(table(df$Attrition_Risk_Level)))##
## Low Medium High
## 0.50 0.35 0.15# Missing check
cat("Missing Values per Kolom\n")## Missing Values per Kolomprint(colSums(is.na(df)))## Age Gender
## 0 0
## Job_Role Monthly_Income
## 0 0
## Job_Satisfaction Work_Life_Balance
## 0 0
## Distance_From_Home_KM Num_Projects
## 0 0
## Avg_Monthly_Hours Years_at_Company
## 0 0
## Years_Since_Last_Promotion Training_Times_Last_Year
## 0 0
## Education_Level Attrition_Risk_Level
## 0 0# Pastikan faktor
df$Gender <- as.factor(df$Gender)
df$Job_Role <- as.factor(df$Job_Role)
# Eksplorasi Data (EDA)
numerik_vars <- c("Age", "Monthly_Income", "Job_Satisfaction",
"Work_Life_Balance", "Distance_From_Home_KM",
"Num_Projects", "Avg_Monthly_Hours",
"Years_at_Company", "Years_Since_Last_Promotion",
"Training_Times_Last_Year", "Education_Level")
df_long <- df %>%
select(all_of(numerik_vars), Attrition_Risk_Level) %>%
pivot_longer(cols = -Attrition_Risk_Level,
names_to = "Variable",
values_to = "Value")
p_box <- ggplot(df_long, aes(x = Attrition_Risk_Level, y = Value, fill = Attrition_Risk_Level)) +
geom_boxplot(alpha = 0.7) +
facet_wrap(~Variable, scales = "free_y", ncol = 3) +
scale_fill_manual(values = c("Low" = "#2ecc71", "Medium" = "#f39c12", "High" = "#e74c3c")) +
labs(title = "Distribusi Variabel Numerik per Attrition Risk Level",
x = "Attrition Risk Level", y = "Nilai") +
theme_bw() +
theme(legend.position = "bottom",
strip.text = element_text(size = 8))
print(p_box)
# Definisikan valid_vars
numerik_vars <- c("Age", "Monthly_Income", "Job_Satisfaction",
"Work_Life_Balance", "Distance_From_Home_KM",
"Num_Projects", "Avg_Monthly_Hours",
"Years_at_Company", "Years_Since_Last_Promotion",
"Training_Times_Last_Year", "Education_Level")
valid_vars <- df[, numerik_vars]
cor_matrix <- cor(valid_vars)
cor_full <- melt(cor_matrix)
cor_full$label <- round(cor_full$value, 2)
cor_full$Var1 <- factor(cor_full$Var1, levels = numerik_vars)
cor_full$Var2 <- factor(cor_full$Var2, levels = numerik_vars)
# Plot
p_heatmap <- ggplot(cor_full, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
geom_tile(color = "white", linewidth = 0.5) +
geom_text(aes(label = label), size = 3, color = "black") +
scale_fill_gradient2(low = "#2c7bb6",
mid = "white",
high = "#d7191c",
midpoint = 0,
limits = c(-1, 1),
name = "Korelasi") +
scale_x_discrete(limits = numerik_vars) +
scale_y_discrete(limits = rev(numerik_vars)) +
labs(title = "Heatmap Korelasi Variabel Numerik") +
theme_bw() +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 13),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 9),
axis.text.y = element_text(size = 9),
axis.title = element_blank(),
panel.grid = element_blank()
)
print(p_heatmap)
# Split Data
set.seed(42)
idx_train <- createDataPartition(df$Attrition_Risk_Level, p = 0.8, list = FALSE)
data_train <- df[idx_train, ]
data_test <- df[-idx_train, ]
# Samakan level SEMUA variabel faktor antara train & test
data_test <- data_test %>%
mutate(across(where(is.factor),
~factor(.x, levels = levels(data_train[[cur_column()]]))))
# Hapus Variabel Near Zero Variance
nzv <- nearZeroVar(data_train, saveMetrics = TRUE)
remove_vars <- rownames(nzv[nzv$nzv == TRUE, ])
if(length(remove_vars) > 0){
data_train <- data_train[, !colnames(data_train) %in% remove_vars]
data_test <- data_test[, !colnames(data_test) %in% remove_vars]
}
# Cek Multicollinearity
cat("CEK MULTICOLLINEARITY (VIF)\n")## CEK MULTICOLLINEARITY (VIF)model_vif <- lm(as.numeric(Attrition_Risk_Level) ~
Age + Monthly_Income + Job_Satisfaction +
Work_Life_Balance + Distance_From_Home_KM + Num_Projects +
Avg_Monthly_Hours + Years_at_Company +
Years_Since_Last_Promotion +
Training_Times_Last_Year + Education_Level,
data = data_train)
vif_values <- vif(model_vif)
print(vif_values)## Age Monthly_Income
## 2.266082 1.598580
## Job_Satisfaction Work_Life_Balance
## 1.000450 1.000486
## Distance_From_Home_KM Num_Projects
## 1.000725 1.000796
## Avg_Monthly_Hours Years_at_Company
## 1.000470 2.807774
## Years_Since_Last_Promotion Training_Times_Last_Year
## 2.145384 1.000480
## Education_Level
## 1.000534cat("Variabel dengan VIF > 10:\n")## Variabel dengan VIF > 10:print(vif_values[vif_values > 10])## named numeric(0)if(any(vif_values > 10)){
cat("Ada multicollinearity tinggi!\n")
}
# CEK ASUMSI LINEARITY (REGRESI ORDINAL)
plot(data_train$Age, as.numeric(data_train$Attrition_Risk_Level),
main = "Cek Linearitas: Age vs Attrition Risk",
xlab = "Age", ylab = "Attrition Risk")
lines(lowess(data_train$Age, as.numeric(data_train$Attrition_Risk_Level)),
col = "red", lwd = 2)
# CEK OUTLIERS
valid_vars <- numerik_vars[numerik_vars %in% colnames(data_train)]
df_long <- data_train[, valid_vars] %>%
pivot_longer(cols = everything(),
names_to = "Variabel",
values_to = "Nilai")
p_outlier <- ggplot(df_long, aes(x = Variabel, y = Nilai)) +
geom_boxplot(fill = "#AED6F1",
color = "#1A5276",
outlier.color = "#e74c3c",
outlier.shape = 20,
outlier.size = 0.8) +
labs(title = "Cek Outliers Variabel Numerik",
x = NULL, y = "Nilai") +
theme_bw() +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 13),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 9),
axis.text.y = element_text(size = 9)
)
print(p_outlier)
# CEK MULTIVARIATE NORMALITY (LDA)
cat("CEK MULTIVARIATE NORMALITY (LDA)\n")## CEK MULTIVARIATE NORMALITY (LDA)valid_vars <- numerik_vars[numerik_vars %in% colnames(data_train)]
mvn_result <- mvn(data = data_train[, valid_vars])
print(mvn_result)## $multivariate_normality
## Test Statistic p.value Method MVN
## 1 Henze-Zirkler 1.61 <0.001 asymptotic ✗ Not normal
##
## $univariate_normality
## Test Variable Statistic p.value Normality
## 1 Anderson-Darling Age 18.918 <0.001 ✗ Not normal
## 2 Anderson-Darling Monthly_Income 8.839 <0.001 ✗ Not normal
## 3 Anderson-Darling Job_Satisfaction 677.617 <0.001 ✗ Not normal
## 4 Anderson-Darling Work_Life_Balance 619.021 <0.001 ✗ Not normal
## 5 Anderson-Darling Distance_From_Home_KM 282.144 <0.001 ✗ Not normal
## 6 Anderson-Darling Num_Projects 280.366 <0.001 ✗ Not normal
## 7 Anderson-Darling Avg_Monthly_Hours 4.118 <0.001 ✗ Not normal
## 8 Anderson-Darling Years_at_Company 311.047 <0.001 ✗ Not normal
## 9 Anderson-Darling Years_Since_Last_Promotion 753.264 <0.001 ✗ Not normal
## 10 Anderson-Darling Training_Times_Last_Year 275.276 <0.001 ✗ Not normal
## 11 Anderson-Darling Education_Level 433.282 <0.001 ✗ Not normal
##
## $descriptives
## Variable n Mean Std.Dev Median Min Max 25th
## 1 Age 12000 34.528 7.779 34.0 20 60 29.0
## 2 Monthly_Income 12000 8180.456 1890.627 8190.5 3000 14038 6798.0
## 3 Job_Satisfaction 12000 2.902 0.941 3.0 1 4 2.0
## 4 Work_Life_Balance 12000 2.691 0.901 3.0 1 4 2.0
## 5 Distance_From_Home_KM 12000 10.044 7.107 8.3 1 50 4.8
## 6 Num_Projects 12000 4.995 1.990 5.0 2 8 3.0
## 7 Avg_Monthly_Hours 12000 170.415 24.347 169.9 120 250 153.7
## 8 Years_at_Company 12000 6.796 6.102 5.0 0 37 2.0
## 9 Years_Since_Last_Promotion 12000 3.389 4.156 2.0 0 33 0.0
## 10 Training_Times_Last_Year 12000 2.998 1.990 3.0 0 6 1.0
## 11 Education_Level 12000 3.004 1.106 3.0 1 5 2.0
## 75th Skew Kurtosis
## 1 40.00 0.183 2.654
## 2 9545.25 0.021 2.528
## 3 4.00 -0.501 2.349
## 4 3.00 -0.188 2.252
## 5 13.60 1.395 5.732
## 6 7.00 -0.007 1.758
## 7 186.90 0.118 2.753
## 8 10.00 1.026 3.716
## 9 5.00 1.792 6.872
## 10 5.00 0.009 1.770
## 11 4.00 -0.005 2.475
##
## $data
## Age Monthly_Income Job_Satisfaction Work_Life_Balance
## 1 28 5873 2 4
## 2 45 11651 3 2
## 3 44 8936 4 3
## 4 22 6861 3 3
## 5 23 6209 4 1
## 6 21 4945 3 4
## 7 49 10642 3 4
## 8 35 10770 3 4
## 9 34 7998 2 1
## 11 27 6785 3 2
## 13 25 6480 1 3
## 14 39 8236 2 3
## 15 27 7484 4 1
## 16 37 10389 4 2
## 17 43 10253 4 1
## 18 34 10636 2 4
## 19 41 11217 2 1
## 20 25 4903 4 3
## 21 25 7419 1 2
## 22 36 10888 2 3
## 24 23 7407 3 2
## 26 44 8805 3 1
## 27 29 9077 3 4
## 28 35 9913 3 3
## 29 31 8760 2 4
## 31 37 9533 2 3
## 32 39 9550 4 2
## 33 39 7538 4 3
## 34 41 8605 4 2
## 35 38 7381 3 2
## 36 36 7237 3 3
## 39 31 6156 1 3
## 40 28 6022 3 4
## 41 29 7795 2 2
## 42 21 4881 2 3
## 44 20 4414 3 3
## 45 38 10351 2 3
## 46 33 6329 4 3
## 47 38 6790 4 1
## 49 51 9173 2 3
## 50 45 8233 3 1
## 51 43 9646 3 3
## 52 46 10526 3 3
## 54 35 6766 3 4
## 57 43 10783 3 1
## 58 34 8853 4 3
## 59 34 6194 3 2
## 60 29 8647 3 3
## 63 39 8579 4 1
## 66 20 3516 4 3
## 67 36 9132 1 2
## 69 45 9180 4 1
## 70 41 9748 3 3
## 71 32 8487 3 3
## 73 27 7315 4 3
## 74 39 8252 4 2
## 75 29 8566 2 1
## 76 48 7911 2 3
## 77 26 7308 4 2
## 78 29 5434 4 3
## 79 26 7330 3 3
## 80 23 7313 2 1
## 81 38 9244 1 2
## 82 28 5961 3 3
## 83 44 9919 3 4
## 84 35 6619 4 2
## 85 20 6573 3 4
## 86 28 6902 2 3
## 88 44 9315 3 3
## 91 22 6460 1 1
## 92 44 8904 3 1
## 93 20 8329 3 3
## 94 36 10492 4 2
## 95 34 10110 4 4
## 96 37 6366 3 1
## 97 39 7384 3 4
## 98 43 7996 3 4
## 100 20 4999 2 3
## 101 47 10230 3 3
## 102 29 7211 4 3
## 104 32 7690 2 4
## 105 40 5971 2 2
## 107 31 8868 3 2
## 109 20 5954 2 2
## 110 31 7616 4 2
## 111 34 6340 2 4
## 112 37 6857 4 2
## 113 29 6259 1 4
## 114 20 5437 2 1
## 115 37 7115 2 2
## 117 39 9843 2 1
## 118 37 11492 4 2
## 119 34 6349 1 3
## 120 46 11004 4 4
## 122 26 7598 4 2
## 123 20 7269 4 3
## 124 45 11589 3 3
## 125 52 9306 4 3
## 126 28 4729 4 3
## 127 36 8624 3 4
## 128 26 8921 1 3
## 129 29 5846 4 3
## 132 35 5769 3 3
## 133 35 10935 1 3
## 134 24 4630 3 3
## 135 37 9925 1 3
## 136 49 11339 1 3
## 137 46 9842 4 3
## 138 30 6479 3 2
## 139 27 7413 3 1
## 140 40 7420 4 2
## 141 35 9948 1 3
## 144 41 8407 2 3
## 145 35 6065 3 4
## 147 35 7475 3 3
## 148 38 10175 3 3
## 149 26 6533 4 1
## 150 26 5166 1 3
## 151 20 6449 3 4
## 152 37 6480 4 2
## 153 50 11937 2 3
## 155 34 7337 2 2
## 157 31 6030 2 4
## 158 29 7629 4 3
## 160 32 7173 2 3
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## Distance_From_Home_KM Num_Projects Avg_Monthly_Hours Years_at_Company
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## Years_Since_Last_Promotion Training_Times_Last_Year Education_Level
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## 11078 1 4 3
## 11079 8 2 2
## 11080 4 5 3
## 11081 6 1 2
## 11082 4 1 3
## 11083 3 1 4
## 11085 5 0 3
## 11086 0 5 4
## 11087 9 1 2
## 11088 0 6 5
## 11089 7 3 3
## 11090 0 6 5
## 11091 10 2 3
## 11092 0 2 3
## 11093 0 2 3
## 11094 9 1 4
## 11095 11 5 5
## 11096 5 2 4
## 11097 0 6 5
## 11098 1 4 3
## 11101 5 0 2
## 11103 2 6 2
## 11104 6 5 3
## 11105 3 1 4
## 11108 0 2 4
## 11109 8 6 3
## 11110 2 2 3
## 11111 2 5 4
## 11112 2 3 4
## 11113 0 6 2
## 11114 4 1 5
## 11115 3 1 3
## 11116 5 2 3
## 11119 4 5 3
## 11120 0 2 3
## 11121 2 0 3
## 11122 0 4 3
## 11123 13 3 3
## 11124 0 6 3
## 11125 9 4 5
## 11126 0 0 3
## 11128 5 3 2
## 11129 0 5 3
## 11130 0 6 3
## 11131 3 5 2
## 11132 0 5 3
## 11133 3 1 4
## 11134 0 6 5
## 11135 0 6 3
## 11136 1 0 3
## 11137 4 3 2
## 11138 3 5 2
## 11139 6 4 3
## 11140 3 1 3
## 11142 0 6 3
## 11143 2 6 2
## 11144 7 5 3
## 11145 0 6 3
## 11148 1 6 1
## 11150 6 2 2
## 11151 7 2 2
## 11152 0 3 4
## 11153 3 3 2
## 11157 2 1 1
## 11158 2 6 1
## 11160 9 3 2
## 11161 8 4 3
## 11162 7 6 4
## 11163 8 3 3
## 11164 9 2 4
## 11165 4 5 3
## 11166 7 0 2
## 11168 21 0 2
## 11169 0 6 3
## 11170 1 1 3
## 11171 1 3 2
## 11175 3 3 4
## 11176 4 6 3
## 11177 14 4 3
## 11178 0 3 4
## 11179 1 1 1
## 11180 0 6 4
## 11181 2 4 4
## 11182 2 1 5
## 11183 5 0 4
## 11184 5 0 3
## 11185 3 4 4
## 11186 0 1 3
## 11187 6 2 3
## 11188 2 1 3
## 11189 10 0 4
## 11190 2 3 3
## 11191 2 3 3
## 11192 1 1 3
## 11193 4 6 4
## 11194 6 3 4
## 11196 0 5 4
## 11197 2 5 3
## 11199 3 3 3
## 11200 5 3 4
## 11201 25 5 4
## 11202 3 3 4
## 11203 2 2 4
## 11204 5 6 4
## 11205 0 0 5
## 11206 3 5 3
## 11207 8 3 3
## 11208 10 1 4
## 11209 5 2 2
## 11210 18 6 3
## 11211 2 0 4
## 11213 0 2 3
## 11214 7 2 3
## 11216 1 0 1
## 11219 2 2 1
## 11220 0 0 3
## 11221 0 4 4
## 11222 2 1 3
## 11223 1 1 3
## 11224 14 5 3
## 11225 13 2 4
## 11226 7 2 2
## 11227 3 6 2
## 11228 1 4 3
## 11229 8 0 2
## 11231 10 5 2
## 11232 6 5 1
## 11233 11 5 4
## 11234 8 1 4
## 11235 3 6 3
## 11236 3 1 3
## 11237 0 3 3
## 11238 14 3 3
## 11239 22 1 5
## 11241 0 2 2
## 11242 1 3 2
## 11244 7 6 4
## 11246 4 1 3
## 11247 1 3 3
## 11248 0 1 3
## 11249 0 2 3
## 11250 1 1 3
## 11251 8 4 3
## 11253 8 0 4
## 11254 0 6 3
## 11255 2 3 3
## 11256 12 3 4
## 11257 4 4 1
## 11258 3 0 3
## 11259 0 2 4
## 11260 2 4 2
## 11262 2 6 3
## 11263 12 6 1
## 11264 1 5 3
## 11265 3 1 3
## 11266 0 0 3
## 11268 2 3 2
## 11269 4 2 5
## 11270 8 2 3
## 11271 6 1 3
## 11272 7 2 3
## 11273 2 4 3
## 11275 1 5 2
## 11276 9 3 4
## 11278 4 2 3
## 11280 1 3 2
## 11281 8 2 3
## 11282 0 2 2
## 11284 9 1 3
## 11285 0 2 2
## 11286 0 6 2
## 11287 2 5 5
## 11288 3 0 2
## 11289 3 1 2
## 11291 0 5 5
## 11292 4 5 2
## 11293 6 3 3
## 11294 12 1 2
## 11295 13 0 3
## 11296 2 2 1
## 11302 2 4 3
## 11303 0 6 3
## 11304 3 5 3
## 11306 0 4 5
## 11307 3 2 3
## 11308 0 5 3
## 11309 0 4 3
## 11311 0 4 5
## 11313 14 0 3
## 11314 1 3 3
## 11315 3 5 3
## 11316 1 1 3
## 11317 0 2 3
## 11319 4 0 1
## 11320 2 1 1
## 11321 0 6 4
## 11322 3 0 4
## 11323 3 5 3
## 11324 1 3 1
## 11325 13 0 3
## 11326 1 6 5
## 11328 0 5 3
## 11329 3 2 2
## 11331 2 4 3
## 11332 1 5 1
## 11333 3 3 2
## 11334 12 6 3
## 11335 1 2 3
## 11337 18 5 3
## 11338 10 3 4
## 11339 6 3 3
## 11340 6 0 3
## 11341 9 5 5
## 11343 1 4 4
## 11344 8 0 2
## 11345 0 1 2
## 11346 5 4 1
## 11348 5 1 4
## 11349 4 2 1
## 11350 0 6 1
## 11351 1 2 5
## 11352 0 4 4
## 11353 4 4 3
## 11354 1 1 3
## 11356 3 5 4
## 11357 5 3 5
## 11358 10 4 3
## 11360 1 4 2
## 11361 1 5 4
## 11362 0 6 2
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 2910 rows ]
##
## $subset
## NULL
##
## $outlierMethod
## [1] "none"
##
## attr(,"class")
## [1] "mvn"# CEK HOMOGENITAS VARIANS-KOVARIANS (LDA)
cat("CEK HOMOGENITAS (BOX'S M TEST)\n")## CEK HOMOGENITAS (BOX'S M TEST)valid_vars <- numerik_vars[numerik_vars %in% colnames(data_train)]
boxm_result <- boxM(data_train[, valid_vars],
data_train$Attrition_Risk_Level)
print(boxm_result)##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: data_train[, valid_vars]
## Chi-Sq (approx.) = 7389.5, df = 132, p-value < 2.2e-16# Heatmap confusion matrix
plot_cm_heatmap <- function(cm, judul = "Confusion Matrix") {
cm_df <- as.data.frame(cm$table)
colnames(cm_df) <- c("Prediksi", "Aktual", "Frekuensi")
ggplot(cm_df, aes(x = Aktual, y = Prediksi, fill = Frekuensi)) +
geom_tile(color = "white", linewidth = 0.8) +
geom_text(aes(label = Frekuensi), size = 5, fontface = "bold", color = "white") +
scale_fill_gradient(low = "#2c7bb6", high = "#d7191c") +
labs(title = judul, x = "Kelas Aktual", y = "Kelas Prediksi", fill = "Jumlah") +
theme_bw() +
theme(axis.text = element_text(size = 11),
axis.title = element_text(size = 12),
plot.title = element_text(size = 13, face = "bold", hjust = 0.5))
}
# A. LDA
cat("LDA\n")## LDAformula_lda <- Attrition_Risk_Level ~ Age + Monthly_Income + Job_Satisfaction +
Work_Life_Balance + Distance_From_Home_KM + Num_Projects +
Avg_Monthly_Hours + Years_at_Company + Years_Since_Last_Promotion +
Training_Times_Last_Year + Education_Level
model_lda <- lda(formula_lda, data = data_train)
pred_lda <- predict(model_lda, data_test)
cm_lda <- confusionMatrix(pred_lda$class, data_test$Attrition_Risk_Level)
print(cm_lda)## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Low Medium High
## Low 1457 46 0
## Medium 43 1003 65
## High 0 1 385
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9483
## 95% CI : (0.9398, 0.956)
## No Information Rate : 0.5
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.914
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: Low Class: Medium Class: High
## Sensitivity 0.9713 0.9552 0.8556
## Specificity 0.9693 0.9446 0.9996
## Pos Pred Value 0.9694 0.9028 0.9974
## Neg Pred Value 0.9713 0.9751 0.9751
## Prevalence 0.5000 0.3500 0.1500
## Detection Rate 0.4857 0.3343 0.1283
## Detection Prevalence 0.5010 0.3703 0.1287
## Balanced Accuracy 0.9703 0.9499 0.9276cat("Akurasi LDA:", round(cm_lda$overall["Accuracy"] * 100, 2), "%\n")## Akurasi LDA: 94.83 %cat("Kappa LDA:", round(cm_lda$overall["Kappa"], 4), "\n")## Kappa LDA: 0.914# Heatmap Confusion Matrix LDA
print(plot_cm_heatmap(cm_lda, "Confusion Matrix – LDA"))
# Biplot LDA (LD1 vs LD2)
lda_scores <- as.data.frame(pred_lda$x)
lda_scores$Kelas <- data_test$Attrition_Risk_Level
p_biplot <- ggplot(lda_scores, aes(x = LD1, y = LD2, color = Kelas)) +
geom_point(alpha = 0.5, size = 1.8) +
stat_ellipse(aes(group = Kelas), type = "t", linewidth = 0.8) +
scale_color_manual(values = c("Low" = "#2ecc71", "Medium" = "#f39c12", "High" = "#e74c3c")) +
labs(title = "Biplot LDA – Separasi Kelas (LD1 vs LD2)",
x = "Discriminant 1 (LD1)",
y = "Discriminant 2 (LD2)",
color = "Attrition Risk") +
theme_bw() +
theme(legend.position = "right",
plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5))
print(p_biplot)
# B. REGRESI ORDINAL
cat("REGRESI ORDINAL\n")## REGRESI ORDINAL# Pastikan level Gender sama antara train & test
data_test$Gender <- factor(data_test$Gender, levels = levels(data_train$Gender))
# Scaling Monthly_Income
data_train$Monthly_Income_scaled <- scale(data_train$Monthly_Income)
data_test$Monthly_Income_scaled <- scale(data_test$Monthly_Income,
center = attr(scale(data_train$Monthly_Income), "scaled:center"),
scale = attr(scale(data_train$Monthly_Income), "scaled:scale"))
model_ord <- polr(Attrition_Risk_Level ~ Age + Gender +
Monthly_Income_scaled + Job_Satisfaction + Work_Life_Balance +
Distance_From_Home_KM + Num_Projects +
Years_at_Company + Training_Times_Last_Year,
data = data_train,
method = "logistic",
Hess = TRUE)
print(summary(model_ord))## Call:
## polr(formula = Attrition_Risk_Level ~ Age + Gender + Monthly_Income_scaled +
## Job_Satisfaction + Work_Life_Balance + Distance_From_Home_KM +
## Num_Projects + Years_at_Company + Training_Times_Last_Year,
## data = data_train, Hess = TRUE, method = "logistic")
##
## Coefficients:
## Value Std. Error t value
## Age -0.018187 0.004116 -4.4182
## GenderMale -0.020612 0.041247 -0.4997
## Monthly_Income_scaled -0.260797 0.026223 -9.9452
## Job_Satisfaction -1.162421 0.024372 -47.6943
## Work_Life_Balance -0.891842 0.024689 -36.1228
## Distance_From_Home_KM 0.034481 0.002861 12.0541
## Num_Projects 0.005220 0.010330 0.5053
## Years_at_Company 0.286068 0.005446 52.5250
## Training_Times_Last_Year 0.004664 0.010355 0.4504
##
## Intercepts:
## Value Std. Error t value
## Low|Medium -4.2163 0.1756 -24.0047
## Medium|High -1.2730 0.1706 -7.4603
##
## Residual Deviance: 16326.85
## AIC: 16348.85# Model null dengan polr
model_null <- polr(Attrition_Risk_Level ~ 1,
data = data_train,
method = "logistic",
Hess = TRUE)
# 1. Likelihood Ratio Test
cat("Likelihood Ratio Test\n")## Likelihood Ratio Testlr_stat <- 2 * (logLik(model_ord) - logLik(model_null))
df_diff <- length(coef(model_ord)) - length(coef(model_null))
p_val <- pchisq(lr_stat, df = df_diff, lower.tail = FALSE)
cat("LR Statistic :", round(lr_stat, 4), "\n")## LR Statistic : 7639.051cat("df :", df_diff, "\n")## df : 9cat("p-value :", round(p_val, 6), "\n")## p-value : 0if(p_val < 0.05){
cat("Model signifikan (p < 0.05)\n")
} else {cat("Model tidak signifikan (p > 0.05)\n")}## Model signifikan (p < 0.05)# 2. Pseudo R-Square (McFadden)
cat("\nPseudo R-Square (McFadden)\n")##
## Pseudo R-Square (McFadden)r2_mcfadden <- 1 - (logLik(model_ord) / logLik(model_null))
cat("McFadden R² :", round(r2_mcfadden, 4), "\n")## McFadden R² : 0.3187# 3. Odds Ratio
cat("\nOdds Ratio\n")##
## Odds Ratioodds <- exp(coef(model_ord))
print(round(odds, 3))## Age GenderMale Monthly_Income_scaled
## 0.982 0.980 0.770
## Job_Satisfaction Work_Life_Balance Distance_From_Home_KM
## 0.313 0.410 1.035
## Num_Projects Years_at_Company Training_Times_Last_Year
## 1.005 1.331 1.005# Plot Koefisien Ordinal
koef <- summary(model_ord)$coefficients
koef_df <- as.data.frame(koef)
koef_df$Variabel <- rownames(koef_df)
colnames(koef_df)[1:2] <- c("Estimate", "Std_Error")
# Hanya ambil koefisien prediktor
koef_pred <- koef_df[!grepl("\\|", koef_df$Variabel), ]
koef_pred$CI_low <- koef_pred$Estimate - 1.96 * koef_pred$Std_Error
koef_pred$CI_high <- koef_pred$Estimate + 1.96 * koef_pred$Std_Error
koef_pred$Arah <- ifelse(koef_pred$Estimate > 0, "Positif", "Negatif")
p_koef <- ggplot(koef_pred, aes(x = reorder(Variabel, Estimate),
y = Estimate, color = Arah)) +
geom_point(size = 3) +
geom_errorbar(aes(ymin = CI_low, ymax = CI_high), width = 0.25, linewidth = 0.7) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray50") +
scale_color_manual(values = c("Positif" = "#e74c3c", "Negatif" = "#2980b9")) +
coord_flip() +
labs(title = "Koefisien Regresi Ordinal (dengan 95% CI)",
x = "Variabel", y = "Estimasi Koefisien", color = "Arah Pengaruh") +
theme_bw() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5))
print(p_koef)
# Prediksi
# polr() tidak pakai $fit — langsung vector
pred_ord_kelas <- predict(model_ord, newdata = data_test, type = "class")
# Samakan level dengan data_test
pred_ord_kelas <- factor(pred_ord_kelas,
levels = levels(data_test$Attrition_Risk_Level),
ordered = TRUE)
# Cek NA
cat("Jumlah NA prediksi ordinal:", sum(is.na(pred_ord_kelas)), "\n")## Jumlah NA prediksi ordinal: 0if(sum(is.na(pred_ord_kelas)) > 0){
cat("Ada prediksi NA pada model ordinal\n")}
valid_idx <- !is.na(pred_ord_kelas)
# Confusion Matrix
cat("Confusion Matrix Ordinal Logistic\n")## Confusion Matrix Ordinal Logisticcm_ord <- confusionMatrix(pred_ord_kelas[valid_idx],
data_test$Attrition_Risk_Level[valid_idx])
print(cm_ord)## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Low Medium High
## Low 1235 374 9
## Medium 242 591 214
## High 23 85 227
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.6843
## 95% CI : (0.6674, 0.7009)
## No Information Rate : 0.5
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.4663
##
## Mcnemar's Test P-Value : < 2.2e-16
##
## Statistics by Class:
##
## Class: Low Class: Medium Class: High
## Sensitivity 0.8233 0.5629 0.50444
## Specificity 0.7447 0.7662 0.95765
## Pos Pred Value 0.7633 0.5645 0.67761
## Neg Pred Value 0.8082 0.7650 0.91632
## Prevalence 0.5000 0.3500 0.15000
## Detection Rate 0.4117 0.1970 0.07567
## Detection Prevalence 0.5393 0.3490 0.11167
## Balanced Accuracy 0.7840 0.6645 0.73105cat("Akurasi Ordinal:", round(cm_ord$overall["Accuracy"] * 100, 2), "%\n")## Akurasi Ordinal: 68.43 %cat("Kappa Ordinal:", round(cm_ord$overall["Kappa"], 4), "\n")## Kappa Ordinal: 0.4663# Heatmap Confusion Matrix
print(plot_cm_heatmap(cm_ord, "Confusion Matrix – Regresi Ordinal"))
# C. PERBANDINGAN
cat(" PERBANDINGAN MODEL \n")## PERBANDINGAN MODELacc_lda <- round(cm_lda$overall["Accuracy"] * 100, 2)
acc_ord <- round(cm_ord$overall["Accuracy"] * 100, 2)
kappa_lda <- round(cm_lda$overall["Kappa"], 4)
kappa_ord <- round(cm_ord$overall["Kappa"], 4)
cat("\nAkurasi LDA :", acc_lda, "%\n")##
## Akurasi LDA : 94.83 %cat("Akurasi Regresi Ordinal :", acc_ord, "%\n")## Akurasi Regresi Ordinal : 68.43 %cat("Kappa LDA :", kappa_lda, "\n")## Kappa LDA : 0.914cat("Kappa Regresi Ordinal :", kappa_ord, "\n")## Kappa Regresi Ordinal : 0.4663# Tabel perbandingan metrik per kelas
metrik_lda <- cm_lda$byClass[, c("Sensitivity", "Specificity", "F1")]
metrik_ord <- cm_ord$byClass[, c("Sensitivity", "Specificity", "F1")]
cat("\nMetrik per Kelas – LDA:\n")##
## Metrik per Kelas – LDA:print(round(metrik_lda, 4))## Sensitivity Specificity F1
## Class: Low 0.9713 0.9693 0.9704
## Class: Medium 0.9552 0.9446 0.9283
## Class: High 0.8556 0.9996 0.9211cat("\nMetrik per Kelas – Regresi Ordinal:\n")##
## Metrik per Kelas – Regresi Ordinal:print(round(metrik_ord, 4))## Sensitivity Specificity F1
## Class: Low 0.8233 0.7447 0.7922
## Class: Medium 0.5629 0.7662 0.5637
## Class: High 0.5044 0.9576 0.5783# Plot perbandingan Akurasi & Kappa
df_compare <- data.frame(
Model = rep(c("LDA", "Regresi Ordinal"), 2),
Metrik = c("Akurasi (%)", "Akurasi (%)", "Kappa", "Kappa"),
Nilai = c(acc_lda, acc_ord, kappa_lda * 100, kappa_ord * 100)
)
p_compare <- ggplot(df_compare, aes(x = Model, y = Nilai, fill = Model)) +
geom_col(width = 0.5, alpha = 0.85) +
geom_text(aes(label = ifelse(Metrik == "Akurasi (%)",
paste0(Nilai, "%"),
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