This study discusses the classification to decide on handling of employee complaints ini PT. Garuda Indonesia Garuda City Center Office Area SoekarnoHatta Airport using Vector Space Model (VSM) method. Handling of employee complaints conducted by staff employee. But sometimes is there some mistakes taken by them to handling complaints, thus making employees wait for too long. And this also makes the staff in the Employee Service confuse replying every complaint that comes every day, because the complaints is sending by email. Therefore, text mining analysis is needed in the handling of employee complaints. One important important activity in text mining is the classification or category of text. The text classification used is the Vector Space Model (VSM) method by processing data training (Document) and data testing (Query). The data will be classified according to the complaint level category determined by PT.Garuda Indonesia. Data will be categorized into 5 classes including Visa and Passport (d1), Finance (d2), Insurance (d3), Diploma and Certificate (d4), Flying Restitution (d5). In this research will be produced level of accuracy by automatic detection, and the result show that this research give a good result in doing process of handling of complain of employees in PT.Garuda Indonesia.

Penelitian ini membahas mengenai klasifikasi untuk penentuan penanganan komplain karyawan di PT.Garuda Indonesia Area Perkantoran Garuda City Center Bandara Soekarno-Hatta menggunakan metode Vector Space Model (VSM). Penanganan komplain karyawan dilakukan oleh staff karyawan. Namun kadang sering kali lalai dalam menangani komplain yang masuk, sehingga membuat karyawan menunggu lama. Dan hal ini juga membuat staff yang ada di Employee Service kebingungan dalam membalas setiap komplain yang masuk setiap harinya, karena komplain yang masuk masi dikirim melalui email. Oleh karena itu analisis text mining sangat diperlukan dalam penanganan complain karyawan. Salah satu kegiatan penting yang penting dalam text mining adalah klasifikasi atau kategori teks. Klasifikasi teks yang digunakan adalah metode Vector Space Model (VSM) dengan melakukan pemrosesan data training (Dokumen) dan data testing (Query). Data akan diklasifikasikan berdasarkan kategori tingkat komplain yang telah ditentukan oleh PT.Garuda Indonesia. Data akan dikategorikan menjadi 5 kelas antara lain Visa dan Passport (d1), Keuangan (d2), Asuransi (d3), Ijazah dan Akte (d4), Restitusi Terbang (d5). Pada penelitian ini akan dihasilkan tingkat akurasi dengan cara deteksi otomatis, dan hasilnya menunjukan bahwa penelitian ini memberikan hasil yang baik dalam melakukan proses penanganan complain karyawan di PT.Garuda Indonesia.