Reduksi dimensionalitas merupakan topik yang sedang hangat diperbincangkan dalam perkembangannya telah dilakukan diberbagai bidang penelitian salah satunya machine learning dengan melakukan reduksi dapat menurunkan kapasitas dimensi tanpa mengurangi (menghilangkan) informasi yang terkandung pada data tersebut. Principal Component Analysis merupakan salah satu teknik mereduksi yang telah teruji mampu mengurangi kapasitas data tanpa menghilangkan informasi yang terkandung pada dataset secara siginifikan. Pada penelitian ini dilakukan reduksi atribut menggunakan Principal Component Analysis dengan menggunakan dataset faktor-faktor yang mempengaruhi ketidakhadiran karyawan diambil dari Repositori University of California di Irvine (UCI). Kombinasi dengan Bayesian Network untuk mengklasifikasi data sebagai perbandingan antara sebelum dan sesudah dilakukan reduksi atribut. Hal tersebut dapat terlihat pada hasil akurasi awal sebelum dilakukan reduksi dengan akurasi sebesar 100% dan setelah dilakukan reduksi atribut ke lima terjadi penurunan akurasi sebesar 89,7%.