PT Perusahaan Gas Negara (PGN) Tbk merupakan perusahaan yang memiliki pegawai sebanyak 1.383 orang pada Januari 2020 berdasarkan hasil wawancara dengan divisi Human Capital Management (HCM). Pengelolaan pegawai di PT PGN Tbk dibawah Direktorat SDM dan Umum yaitu pada divisi HCM. Salah satu departemen di HCM yaitu Human Capital Business Partner (HCBP) yang mempunyai tugas untuk memutasi, rotasi dan promosi. Tingginya frekuensi mutasi dan rotasi pegawai sebanyak 1.323 orang pada tahun 2018 dan 933 orang pada tahun 2019, menyebabkan sulitnya mendapatkan kandidat yang sesuai. PT PGN Tbk mempunyai aplikasi untuk mengelola data pegawai yaitu aplikasi HRMS (Human Resources Management System). Penelitian memiliki tujuan untuk menentukan model prediksi kandidat pegawai untuk menempati kekosongan jabatan di PT PGN Tbk menggunakan data 2017-2020 yang bersumber dari aplikasi HRMS. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed method. Pengumpul data menggunakan wawancara dengan analyst career & succession planning di PT PGN Tbk dan observasi terhadap aplikasi HRMS PT PGN Tbk yang berbasiskan Oracle Versi-12. Data dianalisis dengan membandingkan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes dan Random Forest untuk mencari model terbaik dalam prediksi pegawai. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap PT PGN Tbk mengenai model prediksi untuk dapat membantu mengurangi subjektifitas dalam pemilihan kandidat melalui analisis data pada Aplikasi HRMS PT PGN Tbk. Hasil pada penelitian ini menunjukan bahwa metode Random Forest memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 99% melalui uji validasi silang menggunakan 10-fold cross validation.