## CLUSTERING DATA CUTI SAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA AFFINITY PROPAGATION
(STUDI KASUS: PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI

## DI JAKARTA)
1 Tika Purnama Putri, 2 Febriani
1,2 Magister Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat lamat institusi
1 tikapurnamaputri@gmail.com, 2 febriani@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Konsep  data  mining dapat  diimplementasikan  pada  berbagai  data,  salah satunya  adalah  data cuti  karyawan.  Penerapan  data  mining  pada  data  cuti  sakit  karyawan  berfungsi  untuk menghasilkan  analisa  pola  penyakit  sehingga  dapat  dijadikan  referensi  untuk    tindakan preventif  dan  rehabilitatif  terkait  cuti  sakit  dan  kesehatan  karyawan.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  Clustering  dengan  Algoritma  Affinity  Propagation  pada  data  cuti  sakit Perusahaan Telekomunikasi dengan atribut berupa, departemen karyawan, usia dan penyakit . Tahapan  penelitian  terdiri  dari  pengumpulan  data,  pre-processing,  implementasi  Affinity Propagation,  pembuatan  laporan  dan  visualisasi.  Hasil  percobaan  menunjukan  bahwa Algoritma Affinity Propagation dipengaruhi oleh preferences, damping factor dan iterasi. Hasil percobaan juga menunjukan bahwa untuk menghasilkan kualitas cluster terbaik, penelitian  ini menggunakan  nilai  preference  median,  damping  factor  0,9  dan  iterasi  100  kali,  sehingga menghasilkan silhouette coefficient sebesar 0,426, running time 0,56 detik dan menghasilkan 2 cluster. Cluster pertama didominasi oleh departemen Cellular Operation, Permit Relation dan IT  dengan  dominasi  penyakit  Gastritis,  Infeksi  Saluran  Pernafasan  bagian  atas  (Influensa, Tonsilitis,  Pharyngitis,  Laryngitis,  Sinusitis,  Rhinitis)  serta  Diare  dan  Disentri  dengan    usia berkisar  23  hingga  64  tahun.  Cluster  kedua  didominasi  oleh  departemen  NOC,  Cellular Operation  dan  Human  Resources  dengan  dominasi  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  lain (Bronchitis, Pleuritis, Pneumonia, Asma dan lainya), Dermatitis Alergi dan Pulpitis Gingivitis dengan range usia berkisar 24 hingga 49 tahun.
Kata Kunci : Affinity Propagation, Analisa data cuti sakit, Clustering

## Abstract
The concept of data mining can be implemented on various data, such as employee leave data. The  application of data  mining in employee sick leave  data serves to produce  an  analysis of disease  data  patterns  that  can  be  used  as  a  reference  to  take  preventive  and  rehabilitative measures related to sick leave and employee health. The study used clustering techniques with affinity  propagation  algorithms  on  telecommunications  company  sick  leave  data  with attributes in the form of, employee department, age and employee disease. The research phase consists of collection of sick leave data, pre-processing, affinity propagation implementation, generate  analysis  report  and  visualization.  The  results  showed  that  clustering  of  affinity propagation  algorithms  is  influenced  by  preferences,  damping  factors  and  iterations.  To produce  the  best  cluster  quality,  the  study  used  a  quartile  preference  value  of  3,  a  damping factor of 0.5 and an iteration of 100 times, resulting in a silhouette coefficient value of 0.426, a running  time  of  0.56  seconds  and  resulting  in  2  clusters.  The  first  cluster  has  632  itemset dominated  by  the  departments  of  Cellular  Operation,  Permit  Relation  and  IT  with  the dominance  of  Gastritis,  Throat  disease,  upper  Respiratory  Tract  Infections  including Influenza,  Tonsillitis,  Pharyngitis,  Laryngitis, Sinusitis,  Rhinitis  and  Diarrhea  and  Dysentery with an age range ranging from 23 to 64 years. The second cluster has 56 itemset dominated
by  the  NOC,  Cellular  Operations  and  Human  Resources  departments  with  the dominance  of other Respiratory Tract Infections including Bronchitis, Pleurisy, Pneumonia, Asthma and others, Allergic Dermatitis and Gingivitis Pulpitis with an age range ranging from 24 to 49 years.
Keywords : Affinity Propagation, Analysis of sick leave data, Clustering

## PENDAHULUAN
Pada era industri 4.0 beberapa teknologi berkembang pesat, diantaranya data science , artificial  intelligent (AI), internet  of think (IoT) serta  big  data .  Pemanfaatan big data dapat  memberikan  beragam  manfaat bagi  suatu  perusahaan.  Pengolahan big  data untuk  menghasilkan  suatu  informasi  dapat menggunakan teknik yang disebut data mining .
Data  mining adalah  penambangan  atau penemuan  informasi  baru  dengan  mencari pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data yang  sangat  besar  [1].  Konsep data  mining pada  perusahaan  dapat  diimplementasikan pada  berbagai  data  dan  salah  satunya  adalah data cuti karyawan.
Penerapan data  mining pada  data  cuti sakit  karyawan  ini  dapat  menjadi  solusi  bagi perusahaan  untuk  menghasilkan  analisa  pola data  penyakit  yang  menjadi  referensi  dan menghasilkan  informasi  secara  maksimal, sehingga  dapat  dilakukan  tindakan  preventif dan rehabilitatif terkait cuti sakit dan kesehatan karyawan.  Pengimplementasian data  mining untuk  data  cuti  sakit  dapat  menerapkan Teknik Clustering dengan  algoritma Affinity Propagation .
Clustering adalah  pengelompokan  data ke  dalam  cluster  ( group )  sehingga  setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin
dan berbeda dengan objek dalam cluster yang lainnya  [2].  Sedangkan  Algoritma Affinity Propagation adalah    algoritma clustering dengan penerapan algoritma message-passing dimana clustering berdasarkan    pesan    yang dikirim  dan  diterima  di  antara  setiap  titik data. Setiap  titik  data  akan  mengirim  pesan ke    titik    data    lain    tentang    seberapa    baik titik data  menjadi  pusat cluster (Eksemplar) dan  seberapa  baik  titik  data  untuk  menjadi anggota cluster [3].
Penelitian  sebelumnya  terkait clustering dengan algoritma Affinity Propagation adalah penelitian  terhadap  karakteristik  kekerasan seksual terhadap anak. Penelitian ini menggunakan  parameter  jenis  kekerasan, range usia  dan  faktor  pemicu  [4].  Hasil  dari penelitian  tersebut  memperoleh  tiga cluster . Cluster yang  mendominasi  adalah cluster pertama  dengan  kriteria  jenis  kekerasan seksual  pencabulan  pada  anak  di  range  usia tiga sampai dengan enam belas tahun dengan faktor pemicu terbesar adalah kesempatan.
Penelitian  lainnya  adalah  melakukan clustering kemampuan  kognitif  penderita penyakit  Parkinson  berdasarkan  skor Mini Mental  State  Examination [5] . Hasil  dari penelitian  tersebut  menghasilkan  empat kelompok  pasien  di  mana  dua  kelompok  (68 dan  30  peserta)  menunjukkan  kemampuan kognitif  yang  hampir  baik,  satu  kelompok
memiliki  gangguan  kognitif  sedang  (34 peserta),  dan  kelompok  terakhir  memiliki defisit kognitif yang lebih tinggi (8 peserta).
Kedua  penelitian  diatas  menunjukan bahwa  penerapan data  mining khususnya teknik clustering dapat  menunjukan  pola  suatu data  sehingga  dapat  memberikan  informasi yang  lebih  maksimal.  Namun,  masih  banyak perusahaan  yang  belum  menerapkan data mining dalam pengolahan data. Salah satunya adalah  pengolahan  data  cuti  sakit  pada Perusahaan  Telekomunikasi  di  Jakarta.  Data cuti sakit pada perusahaan ini masih dianalisa secara manual menggunakan Microsoft Excel . Informasi  yang  diperoleh  dari  pengelolaan data  tersebut  hanya  terbatas  untuk  melihat jumlah penyakit terbanyak yang menyebabkan cuti  serta  departemen  terbanyak  yang  meng- ajukan  cuti.  Hal  ini  dikarenakan  Perusahaan Telekomunikasi  ini  masih  belum  melakukan teknik data mining secara maksimal.
Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas, penelitian  ini  dilakukan  dengan  meng- implementasi-kan  teknik data  mining untuk pengelompokan  cuti  sakit  dengan  data berskala  besar  dengan  parameter  departemen karyawan, rentang usia dan tipe penyakit agar dapat  menemukan  suatu  pola  kelompok  yang dibutuhkan  oleh  Perusahaan  Telekomunikasi tersebut.  Pemilihan clustering menggunakan tiga parameter tersebut dikarenakan permintaan Perusahaan Telekomunikasi. Hasil analisis data cuti  sakit  dapat  menjadi  referensi  kebijakan
Perusahaan  Telekomunikasi  dalam  melakukan pencegahan  dan  perhatian  tertentu  terhadap suatu penyakit untuk meminimalisir cuti sakit.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan yaitu, mengumpulkan data cuti sakit, melakukan pre-processing, implementasi Affinity Propagation , generate analysis report dan  visualisasi.  Tahapan  metode  penelitian tersebut  dapat  dilihat  melalui  bagan  pada Gambar 1.
Tahap pertama dalam metode penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data. Tahap  ini  adalah  tahap  penarikan  data  cuti sakit dalam database menggunakan query dan disimpan  dalam  file  .csv.  Sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data cuti  sakit  pada  Perusahaan  Telekomunikasi. Dataset mentah sebelum dipindahkan ke data target memiliki atribut seperti pada Tabel 1.
Pada data target, periode yang digunakan  dimulai  dari  Januari  2020  hingga Desember  2021  dan  yang  status  pengajuan cuti  sakitnya  sudah  disetujui.  Atribut  yang dipilih  untuk  data  target  adalah  Dept, Date_birth  dan  Kategori  Penyakit.  Total  data dalam  jangka  waktu  tersebut  untuk  menjadi data target sebanyak 707 rows. Diambil 5 row data untuk contoh data target yang digunakan dalam  penelitian  ini  dan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 1. Atribut data mentah cuti sakit Nama Atribut Keterangan NIK Atribut ini berisikan nomor induk kepegawaian yang mengajukan cuti sakit Name Atribut ini berisikan nama karyawan yang mengajukan cuti sakit Dept Atribut ini berisikan nama departemen dari karyawan yang mengajukan cuti sakit Date_birth Atribut ini berisikan tanggal lahir dari karyawan yang mengajukan cuti sakit Status Atribut ini berisikan status dari cuti sakit yang diajakuan Date_start Atribut ini berisikan tanggal dimulainya cuti sakit Date_end Atribut ini berisikan tanggal berakhirnya cuti sakit Kategori_Penyakit Atribut ini berisi nama penyakit yang diajukan. Daftar nama penyakit ini telah di definisikan oleh HR berdasarkan undang-undang dan disesuaikan kembali sesuai peraturan perusahaan Tabel 2. Contoh Data Target Dept Date_Birth Kategori_Penyakit Human Resources 11/07/1992 Infeksi  saluran  pernafasan  bagian  atas  termasuk influensa,  Tonsilitis,  Pharingitis,  Laringitis,  Sinusitis, Rhinitis dan lain- lain. Network Management 06/07/1989 Conjungtivitis, Keratitis, Skleritis. Katarak NOC 01/08/1980 Diare, Disentri (Peradangan usus) Business Support 15/07/1993 Dyspepsia ( rasa tidak nyaman pada perut) Data Center & Analysis 13/09/1992 Typus Abdominals, paratyphus Tabel 3. Contoh Master data Dept Deskripsi ID DEPT HUMAN RESOURCES 1 NETWORK MANAGEMENT 2 NOC 3 BUSINESS SUPPORT 4 DATA CENTER & ANALYSIS 5 PERMIT RELATION 6 RETAIL SALES 7
Selanjutnya,  dilakukan  pre-processing pada file tersebut yang meliputi, seleksi data, membuang  duplikasi  data,  memeriksa    data yang   inkonsisten,   memperbaiki   kesalahan pada  data,  seperti  kesalahan  cetak  (tipografi) serta  melakukan  transformasi  data.  Sebelum melakukan  transformasi  pada  atribut  Dept, dilakukan  pembuatan  master  data  Dept dengan cara pembersihan duplikasi data pada
variabel  atribut  ini  dan  di  definisikan  angka untuk  menggantikan  string  pada  data.  Master data Dept dapat dilihat pada Tabel 3.
Selanjutnya  melakukan  perubahan  tipe variabel pada atribut Dept yang semula string dengan ID_Dept pada Tabel 3 menjadi acuan dalam  transformasi  ini.  Transformasi  atribut Dept dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Transformasi Atribut Dept Dept Date_Birth Kategori_Penyakit 1 11/07/1992 Infeksi  saluran  pernafasan  bagian  atas  termasuk influensa,  Tonsilitis,  Pharingitis,  Laringitis,  Sinusitis, Rhinitis dan lain- lain. 2 06/07/1989 Conjungtivitis, Keratitis, Skleritis. Katarak 3 01/08/1980 Diare, Disentri (Peradangan usus) 4 15/07/1993 Dyspepsia ( rasa tidak nyaman pada perut) 5 13/09/1992 Typus Abdominals, paratyphus Tabel 5. Transformasi Atribut Date_Birth menjadi Atribut Age Dept Age Kategori_Penyakit 1 30 Infeksi  saluran  pernafasan  bagian  atas  termasuk influensa,  Tonsilitis,  Pharingitis,  Laringitis,  Sinusitis, Rhinitis dan lain- lain. 2 33 Conjungtivitis, Keratitis, Skleritis. Katarak 3 42 Diare, Disentri (Peradangan usus) 4 29 Dyspepsia ( rasa tidak nyaman pada perut) 5 30 Typus Abdominals, paratyphus Tabel 6. Contoh Master Kategori_Penyakit Deskripsi ID_Kategori_Penyakit Infeksi saluran pernafasan bagian atas termasuk influensa, Tonsilitis, Pharingitis, Laringitis, Sinusitis, Rhinitis dan lain- lain. 1 Conjungtivitis, Keratitis, Skleritis. Katarak 2 Diare, Disentri (Peradangan usus) 3 Dyspepsia ( rasa tidak nyaman pada perut) 4 Typus Abdominals, paratyphus 5
Atribut  Date_birth  akan  dilakukan transformasi  menjadi  umur.  Sehingga  akan dilakukan  pengurangan  tahun  saat  ini,  yaitu 2022  dengan  tahun  lahir  pada  atribut  ini untuk  menghasilkan  atribut  umur  dengan bilangan  bulat.  Hasil  transformasi  atribut Dept  menjadi  Age  dapat  dilihat  pada  Tabel 5.
Atribut Kategori_Penyakit yang bertipe  string  akan  dilakukan  transformasi menjadi  angka.  Namun  sebelumnya  perlu
dilakukan  pembuatan  master  Kategori_ Penyakit dengan cara pembersihan duplikasi data  pada  variabel  atribut  ini  dan  di definisikan  angka  untuk  dijadikan  acuan transformasi Atribut Kategori_Penyakit. Mater  Kategori_Penyakit  dan  dapat  dilihat dari  Tabel  6.  Sedangkan  hasil  transformasi Atribut  Atribut  Kategori_Penyakit  dapat  di- lihat  pada  Tabel  7.  Hasil  akhir  transformasi ini  akan  digunakan  ke  tahap  berikutnya, yaitu melakukan Normalisasi Data.
Tabel 7. Contoh Data Transformasi Akhir Dept Age Kategori_Penyakit 1 30 1 2 33 2 3 42 3 4 29 4 5 30 5 Tabel 8. Contoh Normalisasi Data Dept Age Kategori_Penyakit -1,41421 -0,58435 -1,41421 -0,70711 0,041739 -0,70711 0 1,920003 0 0,707107 -0,79304 0,707107 1,414214 -0,58435 1,414214
Selanjutnya  adalah  normalisasi  data. Normalisasi  data  dilakukan  dengan  mencari Z-score.  Z-score sering  disebut  dengan  nilai baku  atau  nilai  standar. Z-score digunakan untuk  membantu  menentukan  apakah  sebuah
data  bernilai  ekstrem,  atau  outlier  [6].  Per- hitungan Z-score dilakukan dengan mengurangi variabel dengan rata-rata masing-masing kolom dan  dibagi  dengan  standar  deviasi  masing- masing kolom sesuai dengan Persamaan (1).
(1)
Berdasarkan  perhitungan z-score pada Persamaan  (1)  maka  hasil  dari  normalisasi data dapat dilihat pada Tabel 8.
Data yang telah di normalisasi kemudian diimplementasikan Algoritma Affinity  Propagation.  Implementasi  ini  di-
lakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python  beserta  library-nya  seperti  Sklearn, Scipy,  Pandas,  Numpy,  Matplotlib  dan Xlsxwriter.  Program  pertama  akan  menghitung similarity menggunakan rumus Negative Square Euclidean Distance seperti Persamaan (2).
(2)
Matriks  data  target  yang  semula berdimensi  707  x  3  maka  diubah  menjadi matriks similarity yang berdimensi 707 x 707.
Contoh  perhitungan similarity pada  Tabel  8
untuk  elemen  data  pada  baris  1  dan  elemen data  pada  baris  2    sehingga  mengghasilkkan elemen  data  (1,2)  pada  Tabel  9  dapat  dilihat sebagai berikut:
Tabel 9. Contoh Matriks Similarity 0 -1,3919861 -10,272 -9,044 -16 -1,392 0 -4,528 -4,6969 -9,392 -10,272 -4,528 0 -8,3606 -10,272 -9,0436 -4,6968641 -8,3606 0 -1,044 -16 -9,3919861 -10,272 -1,044 0
Contoh  hasil  perhitungan  data  target yang  telah  di  normalisasi  menjadi  matriks similarity dapat dilihat pada Tabel 9.
Algoritma Affinity  Propagation sangat bergantung  pada  nilai preferences,  damping factor dan  iterasi  untuk  menghasilkan  nilai Silhouette  Coefficient yang    yang  baik.  Nilai Silhouette  Coefficient berada  pada range -1 hingga  1.  Nilai Silhouette  Coefficient yang mendekati 1 maka semakin baik pula kualitas cluster yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu, sehingga pada penelitian ini dilakukan beberapa kali  percobaan.  Uji  coba  dilakukan  dengan mengkombinasikan  parameter preference, damping dan iterasi.
Pemilihan nilai preference akan mempengaruhi  banyaknya  eksemplar  walau pun  hal  ini  juga  dipengaruhi  oleh  metode pertukaran  pesan.  Nilai preference yang  bisa digunakan  adalah  nilai  dari  median  matriks similarity untuk  mendapatkan cluster ber- jumlah  sedang,  atau  nilai  dari  minimum matriks similarity untuk  mendapatkan cluster
berjumlah kecil [7]. Oleh karena itu, uji hasil untuk Affinity Propagation dengan penentuan nilai  parameter  dilakukan  sebanyak  dua  kali untuk  uji  coba preference dengan  nilai preference minimum, median.
Pemilihan nilai damping berfungsi untuk mempertahankan  nilai  bobot  dan  mencegah osilasi  numerik  saat  setiap  titik  saling  mem- perbarui pesan. Jangkauan nilai damping berada dari 0,5 hingga kurang dari 1 [7]. Oleh karena itu, dilakukan lima kali uji coba untuk damping dengan nilai damping 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9.
Pemilihan banyak iterasi akan mempengaruhi  perulangan  pada  prosedur pertukaran  tiap  titik  serta  kecepatan  dalam proses clustering .  Sehingga  dilakukan  empat kali untuk uji coba iterasi dengan nilai iterasi 100,  200,  300  dan  400. Jika  dikombinasikan, percobaan untuk Affinity Propagation dengan penentuan nilai parameter dilakukan sebanyak empat puluh kali.
Tabel  9 memiliki nilai diagonal 0, nilai diagonal tersebut harus  diganti  dengan  nilai
Tabel 10. Hasil Matriks Similarity dengan preference median -4,6969 -1,3919861 -10,272 -9,044 -16 -1,392 -4,69686 -4,528 -4,6969 -9,392 -10,272 -4,528 -4,6969 -8,3606 -10,272 -9,0436 -4,6968641 -8,3606 -4,6969 -1,044 -16 -9,3919861 -10,272 -1,044 -4,6969
preference .  Nilai preference yang  dapat  di- gunakan  merupakan  nilai  minimum  yang berasal  dari  kuartil  1  atau  nilai  median  dari matriks similarity yang  terbentuk.  Nilai minimum preference dari matriks tersebut yaitu -9.39198  dan  nilai preference median  yaitu  - 4.69686.  Sehingga nilai diagonal  yang semula 0  perlu  diganti  dengan  salah  satu preference tersebut.  Table  10  merupakan  contoh  nilai diagonal  dari  matriks similarity yang  telah diganti menggunakan nilai median preference Algoritma Affinity  Propagation me- lakukan message-passing dimana clustering berdasarkan    pesan    yang    dikirim    dan    di-
terima  di  antara setiap  titik  data. Message- passing berupa  nilai responsibility dan availability dengan  data  lain  dan  dilakukan iterasi  hingga  konvergen.  Pada  awalnya availability diinisialisasi  dengan  0.  Sehingga perhitungan  dapat  dilanjutkan  untuk  mencari nilai responsibility . Perhitungan responsibility untuk  tahap  awal  dapat  menggunakan Persamaan  (3)  dan  ketika  memperbaharui pesan  perhitungan responsibility diperkecil dengan  sebuah  faktor  pengecil  ( damping factor ) untuk menghindari hasil yang bergelombang  atau  tidak  konvergen  seperti pada Persamaan (4) [8].
(3) (4)
Keterangan : s(i,k):  Nilai similarity antara  data  i  dengan data k a(i,k’): Nilai availability antara data i dengan data k’, di mana k’≠k
s(i,k’):  Nilai similarity antara  data  i  dengan
data k’, di mana k’≠k
Perhitungan responsibility dari  Tabel 10  untuk  elemen  data  (1,2)  dapat  dilihat sebagai berikut:
Tabel 11. Contoh hasil perhitungan Responsibility -3,30487 3,30487394 -3,30487 -3,30487 -3,30487 3,136014 -3,30487394 -3,13601 -3,30487 -8,00001 -5,74378 0,16886 -0,16886 -3,83263 -5,744 -7,99955 -3,65286411 -7,31663 -3,65286 3,65286 -14,956 -8,34798606 -9,228 3,65286 -3,65286 Contoh hasil dari perhitungan
responsibility dapat dilihat pada Tabel 11.
Tahap berikutnya adalah tahap perhitungan availability baru  menggunakan
persamaan  (5)  untuk  elemen  data  non- diagonal,  persamaan  (6)  untuk  elemen  data diagonal  dan  persamaan  (7)  untuk  mem- perbaharui availability [8].
(5) (6)
(7)
Keterangan:
: Nilai damping factor , antara 0 sampai 1
: Nilai availability diagonal
:  Nilai availability sekarang  antara
data i dengan data k
:  Nilai availability iterasi  sebelum antara data i dengan data k
:  Nilai responsibility sekarang  antara
data i dengan data k
: Nilai responsibility iterasi
sebelum antara data i dengan data k
Perhitungan availability baru dengan menggunakan  damping  dengan  nilai  0.9 menggunakan  nilai responsibility dengan elemen  data  (2,2)  pada  Tabel  11  dan  nilai responsibility maksimal  dari  kolom  2  pada Tabel 11 dan menghasilkan matriks availability dengan  elemen  data  (1,2)  pada Tabel  12  dapat  dilihat  sebagai  berikut:
Tabel 12. Contoh hasil perhitungan Availability 0,313601 -0,31360139 -0,01689 0 0 -0,33049 0,347373394 -0,01689 0 0 -0,01689 0 0 0 0 -0,01689 0 -0,01689 0,365286 -0,36529 -0,01689 0 -0,01689 -0,36529 0,365286 Contoh hasil dari perhitungan availability
baru dengan  menggunakan  damping  dengan nilai 0.9 dapat dilihat pada Tabel 12.
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung matriks criterion menggunakan  Persamaan
(8).  Lalu  penentuan  exemplar  dilakukan menggunakan  nilai criterion tertinggi  dari setiap  baris  ditetapkan  sebagai  eksemplar. Baris  yang  memiliki  exemplar  yang  sama berada di cluster yang sama [8].
(8)
Contoh  perhitungan  matriks criterion menggunakan  elemen  data  (1,2)  pada  Tabel 11 dan elemen data (1,2) pada Tabel 12 untuk
menghasilkan  criterion  dengan  elemen  data (1,2)  pada  Tabel  13  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Contoh hasil dari perhitungan matriks criterion dapat dilihat pada Tabel 13.
Jadi,  pada  Tabel  13  dapat  diketahui bahwa  baris  1,2,4  dan  5  adalah  nilai criterion positif  yang  artinya  pada  iterasi pertama  baris  tersebut  adalah exemplar . Serta  nilai  yang  sama  antara  baris  4  dan  5 menandakan  bahwa  baris  ini  berada  dalam cluster yang sama.
Tahap berikutnya adalah validasi apakah  data  tersebut  sudah  konvergen  atau tidak.  Jika  data  belum  konvergen,  maka dilakukan  kembali  perhitungan availability , penjumlahan  antara  matriks availability dengan similarity ,  perhitungan responsibility , perhitungan availability baru  dan  program akan melakukan validasi kembali hingga data konvergen atau sesuai dengan iterasi.
Tabel 13. Contoh hasil perhitungan Criterion -2,99127 2,991272546 -3,32176 -3,30487 -3,30487 2,805527 -2,95750055 -3,1529 -3,30487 -8,00001 -5,76066 -0,16886 -0,16886 -3,83263 -5,744 -8,01644 -3,65286411 -7,33352 -3,28757 3,287574 -14,9729 -8,34798606 -9,24489 3,287574 -3,28757

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  nilai preferences,  damping factor dan  iterasi  untuk  menghasilkan  nilai Silhouette  Coefficient yang  tinggi  dilakukan sebanyak  empat  puluh  kali.  Berdasarkan  uji coba  tersebut,  dihasilkan  4  uji  coba  yang tidak  berhasil  mendapat cluster .  Hal  ini disebabkan karena matriks belum konvergen sedangkan  batas  iterasi  sudah  mencapai
maksimal. Hasil uji coba juga menunjukkan bahwa  implementasi  Algoritma Affinity Propagation paling  baik  menggunakan percobaan ke-37 dengan preference median , damping factor 0,9 dan iterasi sebanyak 100 kali,  sehingga  menghasilkan  sebanyak  2 cluster dengan  nilai silhouette  coefficient sebesar  0,426  dan running  time 0,56  detik. Detail dari uji coba dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Tabel Uji Coba Implementasi Algoritma Affinity Propagation Uji Coba Ke- Parameter Hasil Preference Damping Iterasi Banyak Cluster Silhouette Coefficient Running Time 1 Minimum 0,5 100 26 0,295 2,464 2 Minimum 0,5 200 26 0,295 2,465 3 Minimum 0,5 300 26 0,295 2,467 4 Minimum 0,5 400 26 0,295 2,470 5 Minimum 0,6 100 26 0,303 1,766 6 Minimum 0,6 200 26 0,304 1,936 7 Minimum 0,6 300 26 0,303 2,286 8 Minimum 0,6 400 26 0,303 2,354 9 Minimum 0,7 100 27 0,319 1,836 10 Minimum 0,7 200 27 0,319 1,857 11 Minimum 0,7 300 27 0,319 1,860 12 Minimum 0,7 400 27 0,319 1,985 13 Minimum 0,8 100 27 0,316 3,309 14 Minimum 0,8 200 27 0,316 3,387 15 Minimum 0,8 300 27 0,316 3,390 16 Minimum 0,8 400 27 0,316 3,811 17 Minimum 0,9 100 27 0,306 4,500 18 Minimum 0,9 200 27 0,305 4,645 19 Minimum 0,9 300 27 0,309 4,799 20 Minimum 0,9 400 27 0,309 4,809 21 Median 0,5 100 - - - 22 Median 0,5 200 - - - 23 Median 0,5 300 - - - 24 Median 0,5 400 - - - 25 Median 0,6 100 58 0,346 3,501 26 Median 0,6 200 59 0,346 3,576 27 Median 0,6 300 59 0,349 3,587
Uji Coba Ke- Parameter Hasil Preference Damping Iterasi Banyak Cluster Silhouette Coefficient Running Time 28 Median 0,6 400 60 0,346 3,737 29 Median 0,7 100 58 0,351 2,625 30 Median 0,7 200 58 0,351 2,699 31 Median 0,7 300 58 0,351 2,733 32 Median 0,7 400 58 0,351 2,911 33 Median 0,8 100 57 0,356 4,022 34 Median 0,8 200 57 0,355 4,051 35 Median 0,8 300 57 0,355 4,162 36 Median 0,8 400 59 0,355 4,293 37 Median 0,9 100 2 0,426 0,566 38 Median 0,9 200 2 0,426 0,567 39 Median 0,9 300 2 0,426 0,573 40 Median 0,9 400 2 0,426 0,597
Clustering menggunakan nilai preference maksimum ,  damping  factor bernilai  0,9  dan iterasi  sebanyak  100  menghasilkan cluster yang  optimal  sebanyak  dua  cluster. Cluster
pertama  menghasilkan  651 item  set dan cluster kedua menghasilkan 56 item set . Hasil clustering dapat  dilihat  pada  Tabel  10  dan visualisasi nya dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 15. Hasil Clustering Cluster Ke- Banyak Item Rincian Department (Total) Range Usia Penyakit (Total) 1 632 Cellular Operation (90) sebagai centeroid Permit Relation (54) IT (34)
Network Management (33) Accounting (33) Project Rollout Cellular (32)
Planning & Engineering (30)
Business Support (27)
Operation Support (26) SCM (23) Human Resources (22) 23-64 Gastritis/Tukak Lambung (200) sebagai centeroid
Infeksi saluran pernafasan bagian atas termasuk influensa, Tonsilitis, Pharingitis, Laringitis, Sinusitis, Rhinitis dll. (140)
Diare, Dysentri (Peradangan usus) (68) Fever (Demam) (52) Typus Abdominalis, paratyphus (45) Hipertensi (darah tinggi) (35) Dyspepsie ( rasa tidak nyaman pada perut) (33) Cephalgia ( sakit kepala ) (22) Operasi/internis (13) Conjungtivitis, Keratitis, Skleritis. Katarak (6) Saraf kejepit (5) Stomatitis Caries (5) Kontrol kehamilan (3) Dermatitis Kontak (2) Vertigo (2) Dental (Gigi) (1)
Cluster Ke- Banyak Item Rincian Department (Total) Range Usia Penyakit (Total) Data Center & Analysis (21) Non Cellular Operation (21)
Finance (19) Research & Development (18) Legal (16) Corporate & Whosales (15) Technical Software & Engineering (14)
PMO (14) Internal Audit (14) Project Rollout Non Cellular (13) NOC (10) Marketing Non Bali (7) General Affair (7) Fttx Project (5) Marketing Bali (4) Fttx Corporate & Whosales (4) Network Planning (4) Sales & Marketing (4) Tower & Network Operation (3) Government Sales (3) Retail Sales (2) Corporate Secretary (2)
Mcp Project Rollout (2) Mcp Planning (2) Fttx Data Center & Analysis (1) Project & Marketing Cellular (1) Carrier Network (1) Business Development (1)
Cluster Ke- Banyak Item Rincian Department (Total) Range Usia Penyakit (Total) 2 56 NOC (9) sebagai centeroid Cellular Operation (7) Human Resources (7) Permit Relation (4) Technical Software & Engineering (4) Finance (4)
Network
Management (3) IT (3) Internal Audit (3)
Marketing Bali (2) Marketing Non Bali (2) Project Rollout Cellular (2) Accounting (2) Planning & Engineering (2) Business Support (1) Operation Support (1) General Affair (1) Corporate & Whosales (1)
24-49 Infeksi      saluran      pernafasan      lain termasuk Bronchitis,         Pleuritis, Pneumonia, Asma dan lain-lain.  (23) sebagai centeroid Dermatitis Alergi (5) Pulpitis Gingivitis (4) Dental (Gigi) (4) Kelainan darah lainnya sebutkan (4) Dehidrasi (4) Vertigo (3) Myalgia, athralgia (3) Malaria (3) Dermatitis Kontak (2) Stomatitis Caries (1)
Gambar 1. Visualisasi Clustering
Hasil menunjukan bahwa cluster pertama  memiliki item  set sebanyak  632  dan centeroid departemen  pada cluster ini  adalah Cellular  Operation dengan  jumlah  data  se- banyak  90  data. Centeroid dalam cluster ini untuk  penyakit  adalah  penyakit  Gastritis/ Tekak Lambung sebanyak 200 data. Range usia dalam cluster berkisar 23 hingga 64 tahun.
Cluster kedua  memiliki item  set sebanyak  56  dan centeroid departemen  pada cluster ini  adalah  departemen  NOC  dengan jumlah data sebanyak 9 data. Centeroid dalam cluster ini  untuk  penyakit  adalah  penyakit penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  lain termasuk  Bronchitis,  Pleuritis,  Pneumonia, Asma  dan  lain-lain  sebanyak  23  data. Range usia dalam cluster berkisar 24 hingga 49 tahun.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan  dengan  metode clustering meng- gunakan  Algoritma Affinity  Propagation , maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  hasil clustering dari  Algoritma Affinity  Propagation dipengaruhi oleh parameter seperti, preferences, damping factor dan iterasi. Parameter terbaik pada  penelitian  ini  menggunakan preference median (kuartil  2), damping  factor 0,5  dan iterasi  sebanyak  100  kali,  sehingga  meng- hasilkan  sebanyak  2 cluster dengan  nilai silhouette  coefficient sebesar  0,426  dan running time 0,56 detik.
Hasil clustering data  cuti  sakit  meng- hasilkan  dua cluster . Cluster pertama  me-
miliki  item  set  sebanyak  632  dan  didominasi oleh  departemen  Cellular  Operation,  Permit Relation  dan  IT.  Dominasi  penyakit  pada cluster  ini  adalah  penyakit  Gastritis/Tekak Lambung,  Infeksi  Saluran  Pernafasan  bagian atas termasuk Influensa, Tonsilitis, Pharyngitis, Laryngitis,  Sinusitis,  Rhinitis  serta  Diare  dan Disentri (Peradangan usus) dengan range usia berkisar  23  hingga  64  tahun.  Cluster  kedua memiliki item set sebanyak 56 dan didominasi  oleh  departemen  NOC,  Cellular Operation  dan  Human  Resources  dengan dominasi penyakit Infeksi Saluran Pernafasan lain  termasuk  Bronchitis,  Pleuritis,  Pneumonia, Asma  dan  lain-  lain,  penyakit  Dermatitis Alergi  dan  Pulpitis  Gingivitis  dengan  range usia berkisar 24 hingga 49 tahun.
Clustering data cuti sakit pada penelitian ini perlu dikembangkan lagi karena dalam mengimplementasikan Algoritma Affinity Propagation standar  ini  memiliki  keterbatasan yaitu  sulitnya  menentukan  nilai  parameter preferences,  damping  factor dan  iterasi  yang sesuai agar diperoleh hasil clustering yang baik.
Pengembangan selanjutnya dapat menggunakan pendekatan  Algoritma Affinity  Propagation seperti, Adaptive  Affinity  Propagation,  Fuzy Statistic Affinity Propagation , Partition Affinity Propagation dan lain sebagainya sehingga dapat menghasilkan cluster dengan kualitas yang lebih baik.  Pengembangan  juga  dapat  dilakukan dengan  melakukan  kombinasi  menggunakan algoritma  lain.  Sehingga  tidak  hanya  terbatas pada  analisa  namun  juga  dapat  memberikan rekomendasi dari permasalahan yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Davies  dan  P.  Beynon,  Database Systems  Third  Edition,  New  York: Palgrave Macmillan, 2004.
[2]  E.  Irwansyah  dan  M.  Faisal,  Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi,
Yogyakarta: DeePublish, 2015.
[3]  T.  Alfina,  dkk,  "Analisa  Perbandingan Metode  Hierarchical  Clustering,  K- Means  dan  Gabungan  Keduanya  dalam Cluster  Data  (Studi  Kasus:  Problem Kerja  Praktek  Teknik  Industri  ITS)," Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, pp. 1-10, 2018.
[4]   F.  Wiza,  "Klasterisasi  karakteristik kekerasan seksual terhadap anak," Jurnal teknologi informasi dan Komunikasi, pp. 44-53, 2019.
[5]   A.  Sarica,  M.  G.  Vaccaro,  A.  Quattrone dan  A.  Quattrone,  "Pengelompokan
Kognitif  Parkinsonism  melalui  Affinity Propagation," Algorithms, vol. 14, pp. 2-
22, 2021.
[6]  MAG Learning, “Skor Standar (Z-Score) Untuk  Screening  Data  Dan  Regresi,”  in
MAG, [Daring], 2019. https://maglearning.id/2019/02/27/skor- standar-z-score-untuk-screening-data-dan- regresi/ [Diakses: 24 Desember 2021].
[7] R.  Dermawan,  F.  A.  Bachtiar  dan  P.  P. Adikara,  "Peringkasan  Teks  Untuk Deteksi Kejadian Pada Dokumen Twitter Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode
Affinity Propagation," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu  Komputer, vol.  3,  pp.  2208-2214, 2018.
[8]  J. Kang, K. Lerman and Plangprasopchok,  "Analisis  Microblogs menggunakan  Affinity  Propagation,"
Social Media Analytics, pp. 67-70, 2010.