Mutasi dan promosi pegawai merupakan hal yang biasa terjadi dalam pengelolaan sumber daya manusia, untuk melakukan pengisian jabatan sehingga organisasi dapat berjalan dengan efektif. Saat ini Direktorat Jenderal Perbendaharaan (DJPb) Kementerian Keuangan Republik Indonesia memiliki kesulitan dalam penyusunan draft keputusan mutasi dan promosi jabatan pengawas. Penyusunan draft keputusan mutasi dan promosi jabatan pengawas baru dapat dilakukan pada tahun berjalan setelah selesainya seleksi manajemen talenta untuk mencari pelaksana yang akan dipromosikan sehingga waktu yang tersedia pada tahun berjalan menjadi kurang memadai dalam penyusunan draft keputusan mutasi dan promosi serta sering terjadinya kekurangan jumlah pelaksana yang dapat dipromosikan menjadi pejabat pengawas. DJPb perlu untuk memprediksi pelaksana yang dapat promosi jabatan pada periode berikutnya sehingga dapat merencanakan penyusunan draft keputusan mutasi lebih awal dan mengantisipasi kurangnya pelaksana yang direkomendasikan untuk promosi. Salah satu teknik untuk memprediksi promosi jabatan adalah menggunakan data mining berdasarkan data historis promosi jabatan pegawai. Data mining dapat menemukan pola yang terjadi dalam data dengan membangun sebuah model prediktif berdasarkan data. Namun, seluruh data yang tersedia belum tentu efektif digunakan untuk memprediksi promosi jabatan menggunakan teknik data mining. Pada penelitian digunakan beberapa teknik feature selection serta analisis multivariat menggunakan logistic regression untuk menentukan kombinasi data dari 22 atribut berdasarkan correlation coefficient, information gain, dan gain ratio, sebagai masukan terhadap klasifikasi dalam data mining, yaitu decision tree, logistic regression, support vector machine, naïve bayes, random forest, dan neural networks untuk mengetahui kinerjanya. Kombinasi data berdasarkan correlation coefficient dengan classifier random forest yang memiliki evaluasi yang terbaik sehingga diusulkan sebagai data yang paling efektif digunakan untuk memprediksi promosi jabatan, yaitu usia, masa kerja, jenis kelamin, mode pendidikan, unit kerja, golongan awal, tipe unit kerja, tingkat pendidikan, kesamaan provinsi lahir dan unit, status ibukota unit, jumlah pengalaman kota, jumlah pengalaman jabatan, golongan provinsi unit kerja, jumlah anggota keluarga, bidang pendidikan, nilai kinerja pegawai, nilai perilaku, jumlah diklat, provinsi lahir, status perkawinan, dan status kepegawaian.