## DATA MINING PEMBERIAN REWARD PADA KARYAWAN UPI CONVENTION GROUP MENGGUNAKAN NEAREST NEIGHBOR
Eka Praja Wiyata Mandala 1) , Muhammad Ridwan 2) dan Dewi Eka Putri 3)
1,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
2 Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, Sumatera Barat, 25221 E-mail : ekaprajawm@upiyptk.ac.id 1) , muhammad_ridwan@upiyptk.ac.id 2) , dewieka@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Reward bisa  diartikan  sebagai  penghargaan  atau  hadiah,  merupakan  sesuatu  yang  diberikan  oleh  perusahaan  kepada karyawan dengan tujuan agar karyawan menjadi senang, bisa lebih giat bekerja, semangat dalam melakukan pekerjaan dan bisa  lebih  rajin  dalam  bekerja.  Bisa  dikatakan reward bisa  menjadi  salah  satu  bentuk  motivasi  yang  dilakukan  oleh perusahaan untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan sebuah sistem yang  dapat  membantu  manajemen UPI  Convention  Group dalam  mengambil  keputusan  terhadap  karyawan  yang  berhak menerma reward .  Sistem  dikembangkan  dengan  pendekatan data  mining dengan  menggunakan  metode nearest  neighbor untuk mendapatkan nilai similarity kasus baru dengan kasus sebelumnya. Penelitian ini menggunakan 8 atribut penilaian, dimana  7  atribut  merupakan  prediktor  yaitu  kehadiran  dan  absensi,  komunikasi  interpersonal,  sikap  dan  perilaku,  rajin dantanggung  jawab,  memiliki  inisiatif,  kuantitas  pekerjaan  dan  kerapian  berpakaian  serta  1  atribut  merupakan  keputusan reward . Keputusan  yang akan diambil dari penelitian ini adalah layak atau tidaknya karyawan  menerima reward. Atribut yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  dapat  memberikan  keakuratan  dalam  pemberian reward kepada  karyawan  karena sebagian besar dapat dinilai dari personal masing-masing karyawan. Penilaian dilakukan terhadap 75 orang karyawan tetap maupun tidak tetap setelah event selesai. Dari penilaian terhadap 75 orang karyawan yang terlibat dalam event yang sudah selesai  dilakukan,  dapat  diperoleh  karyawan  yang  memenuhi  standar  atribut  penilaian  dalam  menerima reward, yaitu terdapat 15 orang atau sekitar 20% dari total karyawan yang dinilai. Dengan menggunakan metode nearest neighbor dapat diperoleh standar penilaian dalam pemberian reward kepada karyawan untuk setiap event yang diadakan dilihat dari kasus penilaian yang ada pada event yang dilakukan sebelumnya.
Kata Kunci: Data Mining, Nearest neighbor, Reward, Karyawan, Web

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  pasti  akan  selalu  menginginkan karyawannya memiliki prestasi, karena akan memberikan  keuntungan  yang  optimal  bagi  sebuah perusahaan  dan  juga  dapat  meningkatkan  kinerja  dari perusahaan  tersebut.  Jadi,    kelangsungan  sebuah perusahaan  ditentukan  oleh  bagaimana  kinerja  dari karyawannya (Wirawan, Bagia and Susila, 2019)
UPI  Convention  Group berada  di  dalam  kawasan Kampus Universitas Putra Indonesia YPTK Padang yang merupakan salah satu bidang usaha penopang berjalannya kegiatan Universitas. Manajemen dari  usaha ini berbeda dengan kegiatan akademik, karena mempunyai  manajemen  sendiri.  Usaha  ini  merupakan bidang  usaha  penyedia  gedung  dan  fasilitas  yang  bisa disewa  untuk  berbagai  kegiatan,  diantaranya  adalah pernikahan,  seminar,  pertemuan,  pelatihan  dan  lain sebagainya.
UPI  Convention  Center pernah  dijadikan  sebagai objek  penelitian  untuk  melihat  kinerja  karyawan berdasarkan  pemberian  kompensasi,  disiplin  kerja  dan
komitmen  dari  karyawan  tersebut.  Gedung  ini  sudah berhasil  menjadi  salah  satu convention  center terbaik karena  tingginya  minat  masyarakat  untuk  menggunakan fasilitas  gedung  ini  untuk  berbagai  acara  diantaranya pernikahan, seminar, bursa kerja, perpisahan sekolah dan lain sebagainya (Ridwan, 2018).
UPI Convention Center merupakan salah satu gedung yang  dikelola  oleh UPI  Convention  Group, dimana selain  gedung ini , usaha ini juga  mengelola satu gedung lagi  yaitu UPI  Exhibition  Hall yang  digunakan  untuk kegiatan yang sama (Mandala, Ridwan and Putri, 2019).
Penelitian tentang pemberian reward telah dilakukan oleh  (Sari,  D.  P,  Rinawati,  D,  I,  Arvianto,  A  &  Mujur, M, 2014) di bagian administrasi Universitas Diponegoro, menghasilkan  sebuah  sistem  penilaian  kinerja  dan pemberian reward terhadap  karyawan  di  bagian administrasi  Universitas  Diponegoro  tersebut.  Berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  saat  ini,  metode  yang digunakan untuk penilaian kinerja dan pemberian reward adalah Analytical Hierarchy Process dan Fuzzy Synthetic Decision Approach
Dalam  penelitian  lain,  (Susilo  and  Putri,  2016) melakukan penelitian tentang pemberian penghargaan di bandar udara Silampari Lubuklinggau terhadap karyawannya. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  pihak manajemen  di  bandar  udara  tersebut  dalam  menentukan karyawan yang berhak mendapat penghargaan.
Pendekatan  yang  digunakan  juga  berbeda  dengan penelitian  yang  dilakukan  saat  ini,  yaitu  menggunakan metode Composite Performance Index (CPI).
Pada  penelitian  lainnya  tentang  pemberian reward, (Dhamayanti, 2018) melakukan penelitian di Universitas Indo  Global  Mandiri. Reward diberikan  kepada karyawan  berprestasi  di  lingkungan  universitas  tersebut. Penelitian  ini  juga  menggunakan  pendekatan  yang berbeda yaitu dengan menggunakan Algoritma C 4.5 Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan sebuah  alat  bantu  pengambilan  keputusan  pemberian reward kepada karyawan UPI Convention Group dengan menggunakan pendekatan data mining sehingga membantu  pihak  manajemen  untuk  bisa  tepat  sasaran dalam  memberikan reward kepada  karyawan  sesuai dengan  kinerja  dan  faktor-faktor  penentu  yang  lainnya dari karyawan tersebut.
Jadi,  pemecahan  yang  diusulkan  untuk  membantu pihak  manajemen  dalam  memutuskan  karyawan  yang berhak menerima reward adalah dengan pendekatan data mining menggunakan metode Nearest neighbor.
Hasil  penelitian  ini  yaitu  sebuah  aplikasi  yang dikembangkan dengan menggunakan
bahasa
pemrograman  PHP  dan  didukung  dengan  menggunakan basis data MySQL. PHP merupakan bahasa pemrograman  server  yang  digunakan  untuk  pembuatan aplikasi  yang  berbasis  web.  Basis  data  MySQL merupakan media penyimpanan data berbasis server dan bisa  menunjang  kinerja  PHP  karena  sudah  disediakan fungsi-fungsi  yang  berhubungan  dengan  MySQL  oleh PHP (Mandala, 2015).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan permasalaahan. Banyaknya  kegiatan  yang  diselenggarakan  membuat pihak  manajemen  harus  mempersiapkan  karyawan yang  tidak  sedikit  yang  terdari  dari  karyawan  tetap dan karyawan magang yang diundang dari SMK yang diperbantukan  untuk  membantu  melayani  setiap kegiatan dan acara. Sehingga, pihak manajemen UPI Convention  Group agak  kesulitan  dalam  pemberian reward kepada karyawan.
2. Batasan-batasan penelitian. Penelitian  ini  menggunakan  data  semua  karyawan yang  terlibat  dalam  event  yang  diadakan  di  tempat yang dikelola UPI Convention Group yang diberikan langsung  oleh  manajer  operasional UPI  Convention Group melalui  wawancara.  Beberapa  kriteria  yang digunakan  adalah  :  Kehadiran  dan  Absensi, Komunikasi  Interpersonal,  Sikap  dan  Perilaku,  Rajin dan  Tanggung  Jawab,  Memiliki  Inisiatif,  Kuantitas Pekerjaan dan Kerapian Berpakaian
3. Rencana hasil yang didapatkan.
Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi data  mining yang  berbasis  web,  yang  bisa  menentukan  karyawan yang  berhak  mendapat reward berdasarkan  kriteria yang digunakan.

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  menggunakan  beberapa  referensi  sebagai landasan teori, diantaranya adalah :

## 3.1 Data Mining
Data mining adalah proses penambangan data dengan ukuran  besar  untuk  bisa  mendapatkan  nilai  dari  data tersebut.  Keluaran  dari  proses  data  mining  ini  dapat digunakan  untuk  memperbaiki  dalam  pengambilan keputusan  di  masa  yang  akan  datang  (Efendi  and Wibawa,  2018).  Data  mining  sangat  berhubungan dengan  data,  informasi  dan  pengetahuan.  Data  mining dimulai dari proses ekstraksi data menjadi informasi dan kemudian  informasi  diolah  untuk  menghasilkan  pola yang  diterjemahkan  menjadi  pengetahuan.  Pengetahuan akan  digunakan  untuk  membuat  keputusan  oleh  pihak pimpinan (Mandala, 2016).

## 3.2 Nearest neighbor
Nearest  neighbor merupakan  metode  klasifikasi yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  baru  ke beberapa  data  terdekat  (Sianturi  and  Sitorus,  2019).
Untuk  memperoleh  nilai similarity dari  dua  kasus, diperoleh  dengan  menggunakan  (1).  (Muktiadi  and Kusumadewi, 2018) :
Dimana T adalah  kasus baru, S adalah kasus yang ada dalam  penyimpanan,  n  adalah  jumlah  atribut  dalam  tiap kasus, i adalah atribut individual dari 1 sampai n dan wi adalah bobot fitur atribut.

## 3.3. Karyawan
Karyawan  merupakan  sumber  daya  perusahaan  yang paling  berharga.  Kemajuan  sebuah  perusahaan  salah satunya  dilihat  dan  ditunjang  dari  kualitas  karyawan yang baik (Aisyah, S, Cahyadi, A, Wijaya, B, Turnip, M, 2019).  Dengan  kata  lain  karyawan  juga  dapat  diartikan sebagai orang yang memiliki tugas sebagai pekerja pada sebuah perusahaan atau sebuah lembaga yang melakukan kegiatan  operasional  di  tempat  kerjanya  dengan  adanya balas jasa berupa sejumlah uang.

## 3.4. Reward
Reward merupakan faktor yang sangat penting yang berpengaruh terhadap kepuasan kerja karyawan dan juga berpengaruh  terhadap  komitmen  organisasi  untuk memotivasi  dan  bekerja  lebih  keras  lagi  untuk  kinerja yang lebih baik (Mahendra and Subudi, 2019).

## 3.5. Metodologi Penelitian
Kerangka  penelitian  dari  penelitian  ini  terlihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  kerangka  penelitian  pada  Gambar  1,  dapat dijelaskan masing-masing langkah kerja sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi Masalah Masalah  diperoleh  dengan  melakukan  observasi secara langsung pada saat ada event yang diadakan oleh UPI  Convention  Group. Sehingga  dapat ditentukan  kriteria  apa  saja  yang  bisa  digunakan untuk penentuan pemberian reward .
2. Pengumpulan dan Review Literatur Mencari  dan  mempelajari  semua  literatur  yang sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  buku  dan publikasi  dari  penelitian  sebelumnya  tentang pemberian reward .
3. Pengumpulan Data Tabel 1
Data  diperoleh  dengan  cara  wawancara  langsung dengan manajer operasional UPI Convention Group untuk  mendapatkan  data  karyawan  dan  kriteria pemberian yang cocok dari manajemen usaha ini.
4. Analisa Data Mining Data  dianalisa  dan  diolah  dengan  menggunakan metode nearest  neighbor menggunakan  kriteria yang cocok.
5. Perancangan Sistem
Melakukan  perancangan  sistem  dengan  alat  bantu perancangan  yaitu  diagram use  case. Dilanjutkan dengan membuat prototip sistem.
6. Implementasi Membuat  aplikasi  berbasis  web  yang  bisa  diakses secara client-server atau multi-tier.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  akan  dijelaskan  tentang  analisa, perancangan dan implementasi.

## 4.1 Analisa
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data karyawan yang ada di UPI Convention Group. Data diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan  Manajer Operasional UPI Convention Group yaitu Bapak Hendra Arsona.  Wawancara  dilakukan  untuk  memperoleh kriteria  penilaian  untuk  penentuan  pemberian reward pada karyawan. Dari hasil wawancara, dapat disimpulkan terdapat 8 atribut penilaian, dimana 7 atribut merupakan prediktor dan 1 atribut merupakan keputusan yang dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data Atribut dan Nilai Masing-Masing Atribut No Atribut Nilai Atribut 1 (A) Kehadiran dan Absensi (A1) Tidak pernah absen dan selalu hadir tepat waktu setiap kegiatan (A2) Tidak pernah absen tetapi sering terlambat (A3) Sering tidak masuk dan sering terlambat kalau masuk
2 (B) Komunikasi Interpersonal (B1) Komunikasi verbal dan non verbal sangat bagus
(B2) Komunikasi verbal dan non verbal bagus (B3) Komunikasi verbal dan non verbal kurang bagus (B4) Komunikasi verbal dan non verbal tidak bagus 3 (C) Sikap dan Perilaku (C1) Hormat pada pimpinan, sopan dan ramah pada tamu setiap kegiatan (C2) Hormat pada pimpinan, kurang sopan dan tidak ramah pada tamu setiap kegiatan (C3) Tidak hormat pada pimpinan, tidak sopan dan tidak ramah pada tamu setiap kegiatan 4 (D) Rajin dan Tanggung Jawab (D1) Mengerjakan satu pekerjaan sampai selesai dan sempurna
(D2) Belum selesai satu pekerjaan, pindah ke pekerjaan yang lain (D3) Tidak selesai dalam mengerjakan satu pekerjaan 5 (E) Memiliki Inisiatif (E1) Mempunyai inisiatif dan bisa mengambil tindakan untuk mengatasi masalah (E2) Bisa mengatasi masalah yang terjadi saat kegiatan dilaksanakan (E3) Hanya diam saja saat ada masalah 6 (F) Kuantitas Pekerjaan (F1) Bisa menyelesaikan lebih dari satu pekerjaan (F2) Hanya menyelesaikan satu pekerjaan (F3) Tidak ada perkerjaan yang bisa diselesaikan 7
(G) Kerapian Berpakaian (G1) Cara berpakaian sangat rapi (G2) Cara berpakaian kurang rapi 8 Keputusan Reward
Tahap  ini  merupakan  proses  pemberian  bobot  untuk masing-masing  nilai  atribut  yang  sudah  ditentukan
sebelumnya.  Nilai  bobot  juga  diberikan  oleh  Manajer Operasional UPI  Convention  Group .  Pemberian  bobot
Mengidentifikasi Masalah
Pengumpulan Data
Analisa Data Mining
Perancangan Sistem Implementasi Sistem
Pengumpulan dan Review Literatur
sesuai  dengan  tingkat  dari  masing-masing  atribut, misalnya  yang  terbaik  akan  memiliki  nilai  bobot  lebih tinggi.  Pemberian  nilai  bobot  berada  diantara  rentang  0 dan 1 sesuai dengan Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Pada Masing-Masng Atribut No Atribut Bobot 1 (A) Kehadiran dan Absensi 0.9 2 (B) Komunikasi Interpersonal 0.8 3 (C) Sikap dan Perilaku 0.8 4 (D) Rajin dan Tanggung Jawab 0.7 5 (E) Memiliki Inisiatif 0.7 6 (F) Kuantitas Pekerjaan 0.6 7 (G) Kerapian Berpakaian 0.5
Kedekatan  nilai  atribut  (A)  Kehadiran  dan  Absensi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi (A) Kehadiran Dan Absensi No Atribut (A) Kehadiran dan Absensi Nilai Bobot 1 (A1) Tidak pernah absen dan selalu hadir tepat waktu setiap kegiatan 100 0.9 2 (A2) Tidak pernah absen tetapi sering terlambat 70 3 (A3) Sering tidak masuk dan sering terlambat kalau masuk 40
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut (A) Kehadiran  dan Absensi yaitu dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kedekatan Nilai Atribut (A) Kehadiran Dan
Absensi A1 A2 A3 A1 1 0.7 0.4 A2 0.7 1 0.571 A3 0.4 0.571 1
Kedekatan  nilai  atribut  (B)  Komunikasi  Interpersonal ditunjukkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Klasifikasi (B) Komunikasi Interpesonal No Atribut (B) Komunikasi Interpersonal Nilai Bobot 1 (B1) Komunikasi verbal dan non verbal sangat bagus
100
0.8 2 (B2) Komunikasi verbal dan non verbal bagus 70 3 (B3) Komunikasi verbal dan non verbal kurang bagus 40 4 (B4) Komunikasi verbal dan non verbal tidak bagus 20
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut  (B) Komunikasi Interpersonal yaitu dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kedekatan Nilai Atribut (B) Komunikasi
Interpesonal B1 B2 B3 B4 B1 1 0.7 0.4 0,2 B2 0.7 1 0.571 0.285 B3 0.4 0.571 1 0.5 B4 0,2 0.285 0.5 1
Kedekatan  nilai  atribut  (C) Sikap  dan  Perilaku ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Klasifikasi (C) Sikap Dan Perilaku No Atribut (C) Sikap dan Perilaku Nilai Bobot 1 (C1) Hormat pada pimpinan, sopan dan ramah pada tamu setiap kegiatan 100 0.8 2 (C2) Hormat pada pimpinan, kurang sopan dan tidak ramah pada tamu setiap kegiatan 60 3 (C3) Tidak hormat pada pimpinan, tidak sopan dan tidak ramah pada tamu setiap kegiatan 20
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut  (C)  Sikap  dan Perilaku yaitu dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Kedekatan Nilai Atribut (C) Sikap Dan Perilaku C1 C2 C3 C1 1 0.6 0.2 C2 0.6 1 0.333 C3 0.2 0.333 1
Kedekatan  nilai  atribut  (D) Rajin  dan  Tanggung
Jawab ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Klasifikasi (D) Rajin Dan Tanggung Jawab No Atribut (D) Rajin dan Tanggung Jawab Nilai Bobot 1 (D1) Mengerjakan satu pekerjaan sampai selesai dan sempurna 100 0.7 2 (D2) Belum selesai satu pekerjaan, pindah ke pekerjaan yang lain 60 3 (D3) Tidak selesai dalam mengerjakan satu pekerjaan 30
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut ( D ) Rajin  dan Tanggung Jawab yaitu dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Kedekatan Nilai Atribut (D) Rajin Dan
Tanggung Jawab D1 D2 D3 D1 1 0.6 0.3 D2 0.6 1 0.5 D3 0.3 0.5 1
Kedekatan  nilai  atribut  (E) Memiliki  Inisiatif ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Klasifikasi (E) Memiliki Inisiatif No Atribut (E) Memiliki Inisiatif Nilai Bobot 1 (E1) Mempunyai inisiatif dan bisa mengambil tindakan untuk mengatasi masalah
100
0.7 2 (E2) Bisa mengatasi masalah yang terjadi saat kegiatan dilaksanakan 70 3 (E3) Hanya diam saja saat ada masalah 20
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut  (E) Memiliki Inisiatif yaitu dilihat pada Tabel 12. Tabel 12. Kedekatan Nilai Atribut (E) Memiliki Inisiatif E1 E2 E3 E1 1 0.7 0.2 E2 0.7 1 0.285 E3 0.2 0.285 1
Kedekatan  nilai  atribut  (F) Kuantitas  Pekerjaan ditunjukkan pada Tabel 13. Tabel 13. Klasifikasi (F) Kuantitas Pekerjaan No Atribut (F) Kuantitas Pekerjaan Nilai Bobot 1 (F1) Bisa menyelesaikan lebih dari satu pekerjaan 100 0.6 2 (F2) Hanya menyelesaikan satu pekerjaan 60 3 (F3) Tidak ada perkerjaan yang bisa diselesaikan 20 Pencarian  nilai  kedekatan  atribut  (F) Kuantitas Pekerjaan yaitu dilihat pada Tabel 14. Tabel 14. Kedekatan Nilai Atribut (F) Kuantitas Pekerjaan F1 F2 F3 F1 1 0.6 0.2 F2 0.6 1 0.333 F3 0.2 0.333 1
Kedekatan  Nilai  Atribut  (G)  Kerapian  Berpakaian Ditunjukkan Pada Tabel 15.
Tabel 15. Klasifikasi (G) Kerapian Berpakaian No Atribut (G) Kerapian Berpakaian Nilai Bobot 1 (G1) Cara berpakaian sangat rapi 100 0.5 2 (G2) Cara berpakaian kurang rapi 40
Pencarian  nilai  kedekatan  atribut  (G)  Kerapian Berpakaian yaitu dilihat pada Tabel 16 :
Tabel 16. Kedekatan Nilai Atribut (G) Kerapian
Berpakaian G1 G2 G1 1 0.4 G2 0.4 1
Digunakan  4  data  karyawan  sebagai  sample data training dari 75 karyawan seperti Tabel 17 :
Tabel 17. Sampel Data Training No Na ma A B C D E F G Reward 1 A A1 B2 C1 D2 E2 F2 G1 Menerima 2 B A2 B3 C3 D3 E3 F2 G1 Tidak Menerima 3 C A2 B1 C2 D1 E2 F2 G2 Menerima 4 D A3 B2 C2 D1 E3 F3 G2 Tidak
Menerima
Misal, diketahui kasus baru sebagai data testing yang mempunyai  nilai  atribut  seperti  pada  Tabel  18.  Maka dilakukan  perhitungan  nilai  kedekatannya  dengan  kasus lama pada data training di Tabel 18.

## Tabel 18. Data Testing
No Nama A B C D E F G 5 E A2 B2 C1 D2 E1 F1 G2
Perhitungan  kedekatan  kasus  yang  baru  pada data testing Tabel  18  dengan  4  kasus  yang  lama  pada data training Tabel 17.
1) Kedekatan  kasus  yang  baru  dengan  kasus  nomor  1 ditunjukkan pada Tabel 19.
Tabel 19. Perhitungan Kasus Baru Dengan Kasus
Nomor 1 No Atri- but Kasus Nomor 1 Kasus Baru Nomor 5 Kede- katan (s) Bobot (w) 1 A A1 A2 0.7 0.9 2 B B2 B2 1 0.8 3 C C1 C1 1 0.8 4 D D2 D2 1 0.7 5 E E2 E1 0.7 0.7 6 F F2 F1 0.6 0.6 7 G G1 G2 0.4 0.5
Dari  Tabel  19,  dapat  dihitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus nomor 1, dengan cara :
2) Kedekatan  kasus  yang  baru  dengan  kasus  nomor  2 ditunjukkan pada Tabel 20 .

## Tabel 20. Perhitungan Kasus Baru Dengan Kasus
Nomor 2 No Atri- but Kasus Nomor 2 Kasus Baru Nomor 5 Kede- katan (s) Bobot (w) 1 A A2 A2 1 0.9 2 B B3 B2 0.571 0.8 3 C C3 C1 0.2 0.8 4 D D3 D2 0.5 0.7 5 E E3 E1 0.2 0.7 6 F F2 F1 0.6 0.6 7 G G1 G2 0.4 0.5
Dari  Tabel  20,  dapat  dihitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus nomor 2, dengan cara :
3) Kedekatan  kasus  yang  baru  dengan  kasus  nomor  3 ditunjukkan pada Tabel 21.

## Tabel 21. Perhitungan Kasus Baru Dengan Kasus
Nomor 3 No Atri- but Kasus Nomor 3 Kasus Baru Nomor 5 Kede- katan (s) Bobot (w) 1 A A2 A2 1 0.9 2 B B1 B2 0.7 0.8 3 C C2 C1 0.6 0.8 4 D D1 D2 0.6 0.7 5 E E2 E1 0.7 0.7 6 F F2 F1 0.6 0.6 7 G G2 G2 1 0.5
Dari  Tabel  21,  dapat  dihitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus nomor 3, dengan cara :
4) Kedekatan  kasus  yang  baru  dengan  kasus  nomor  4 ditunjukkan pada Tabel 22.

## Tabel 22. Perhitungan Kasus Baru Dengan Kasus
Nomor 4 No Atri- but Kasus Nomor 4 Kasus Baru Nomor 5 Kede- katan (s) Bobot (w) 1 A A3 A2 0.571 0.9 2 B B2 B2 1 0.8 3 C C2 C1 0.6 0.8 4 D D1 D2 0.6 0.7 5 E E3 E1 0.2 0.7 6 F F3 F1 0.2 0.6 7 G G2 G2 1 0.5
Dari  Tabel  22,  dapat  dihitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus nomor 4, dengan cara :
Setelah ditemukan nilai similarity dari kasus nomor 5 ke masing-masing empat kasus yang lama tersebut, maka nilai similarity tertinggi  adalah  dengan  kasus  nomor  1 dengan  nilai similarity 0.796  atau  79.6  yang  lebih mendekati  ke  kasus  nomor  1.  Maka  klasifikasi pemberian reward pada  kasus  nomor  5  adalah Menerima.

## 4.2 Perancangan dan Implementasi
Perancangan  sistem  adalah  tindak  lanjut  dari  proses analisa.  Perancangan  Proses  perancangan  sistem  terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Perancangan Sistem
Implementasi  sistem  berupa  hasil  antar  muka  dari masing-masing halaman dari aplikasi data mining. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi data mining yang  akan  dipakai  oleh  Manajer  Operasional UPI Convention  Group untuk  menentukan  karyawan  yang berhak  menerima reward. Nilai  bobot  masing-masing atribut bisa dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Bobot masing-masing atribut
Gambar  3  merupakan  halaman  informasi  bobot  yang telah  ditentukan.  Atribut  diurutkan  dari  bobot  yang paling  tinggi.  Manajer  Operasional UPI  Convention Group bisa  menentukan  bobot  atribut  yang  sudah ditentukan  sebagai  kriteria  penilaian  pemberian reward .
Analisa sistem
Rancang sistem
Desain Prototip

## Implementasi sistem
Proses Nearest  neighbor pemberian reward ditunjukkan pada Gambar 4:
Gambar 4. Proses Nearest neighbor
Gambar  4  merupakan  halaman  untuk  pemberian  nilai pada  masing-masing  karyawan  yang  akan  diberikan reward sesuai  dengan  komponen  dari  masing-masing atribut.  Nilai similarity paling  tinggi  yang  akan digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  pemberian reward pada  karyawan UPI  Convention  Group seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Nearest neighbor
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  kedekatan  kasus lama dengan  kasus baru  yang dimasukkan pada Gambar 4. Kasus baru dibandingkan dengan 4 kasus sebelumnya, sehingga  bisa  diperoleh  nilai  kedekatan  kasusnya.  Hasil perhitungan  kasus  baru  menunjukkan  bahwa  kasus  baru memiliki  kedekatan  dengan  kasus  1,  sehingga  memiliki keputusan yang sama dengan kasus 1 yaitu Menerima.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  sudah  dilakukan  uji  coba  dengan menggunakan  data  75  karyawan  sebagai data  training yang diambil dari data karyawan yang terlibat pada event yang  dilakukan  sebelumnya.  Data  tersebut  berisi  data karyawan  yang  menerima  maupun  tidak  menerima reward. Jumlah karyawan untuk satu event dengan event selanjutnya  biasanya  sama  dan  jarang  terjadi  perubahan karena  karyawan  tersebut  sudah  ditempatkan  di  posisi kerja  masing-masing.  Jadi  proses testing dilakukan  juga terhadap  75  orang  karyawan  tetap  maupun  tidak  tetap setelah event selanjutnya selesai. Dari penilaian terhadap 75 orang karyawan yang terlibat dalam event yang sudah selesai  dilakukan,  dapat  diperoleh  karyawan  yang memenuhi  standar  atribut  penilaian  dalam  menerima reward, yaitu  terdapat  15  orang  atau  sekitar  20%  dari total  karyawan  yang  dinilai.  Dari  sini  dapat  diperoleh nilai kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama.
Penelitian  ini  sudah  melalui  beberapa  tahapan sehingga  sudah  sampai  pada  tahap  pengujian.  Dari semua  tahap  yang  sudah  dilakukan,  maka  dilihat  bahwa metode Nearest  neighbor yang  digunakan  pada penelitian  ini  ternyata  sangat  membantu  Manajer Operasional UPI  Convention  Group untuk  pengambilan keputusan pemberian reward pada karyawan.

## 6. SARAN
Penelitian ini juga tidak terlepas dari kekurangan dan keterbatasan, sehingga perlu perbaikan dan pengembangan  untuk  kedepannya.  Maka  disarankan adanya  penelitian  lanjutan  yang  tidak  hanya  membahas pemberian  reward  tetapi  juga  membahas  tentang pemberian  punishment  dengan  penggunaan  metode lainnya  yang  lebih  tepat  dan  adanya  penambahan  fitur maupun basis aplikasi.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aisyah,  S.  dkk . 2019.  ‘Aplikasi  Sistem  Pendukung
Keputusan  Analisa  Kelayakan  Perpanjangan Kontrak’, Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA) , 2(2), pp. 73–76. Dhamayanti,  D.  2018.  ‘Penentuan  Pemberian  Reward
Bagi  Karyawan  Berprestasi  di  Lingkungan Universitas Indo Global Mandiri dengan
Algoritma C45’, Jurnal Informatika Global , 9(1). Efendi,  M.  S.  and  Wibawa,  H.  A.  2018.  ‘Prediksi Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  ID3 dengan  Pemilihan  Atribut  Terbaik’, JUITA: Jurnal Informatika , 6(1), pp. 29–35.
Mahendra,  I.  K.  and  Subudi,  M.  2019.  ‘Pengaruh  Iklim
Organisasi Dan Sistem Reward Terhadap Kepuasan  Kerja  Dan  Komitmen  Organisasional Pada  Cv.  Wiracana’, E-Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis  Universitas  Udayana ,  4,  p.  395.  doi: 10.24843/eeb.2019.v08.i04.p04.
Mandala,  E.  P.  W.  2015.  ‘Web  Programing,  Project  1 epwm forum’, Yogyakarta: Andi .
Mandala,  E.  P.  W.  2016.    ‘Data  Mining  Algoritma
Nearest  neighbor Untuk  Memprediksi  Tingkat Resiko  Pinjaman  Dana  Di  Bank  Perkreditan Rakyat’, JIK:  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  1(2). Available
at: http://ejurnal.esaunggul.ac.id/index.php/Komp/art icle/view/1863/ (Accessed: 29 November 2018).
Mandala,  E.  P.  W.,  Ridwan,  M.  and  Putri,  D.  E.  2019. ‘Data  Mining  Penilaian  Kinerja  Karyawan  UPI Convention Group Menggunakan Bayesian
Classifier’, Sebatik , 23(1), pp. 53–57.
Muktiadi,  R.  and  Kusumadewi,  S.  2018.  ‘Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Tindakan Preventif  untuk  Daerah  dengan  Kejadian  Luar Biasa Penyakit di Kabupaten Banyumas’, JUITA:
Jurnal Informatika , 6(1), pp. 45–52.
Mulyadi,  J.  S.  2001  ‘Sistem  perencanaan  dan pengendalian  manajemen’, Yogyakarta:  Aditya Media .
Ridwan,  M.  2018.  ‘Analisis  Pengaruh  Kompensasi,
Disiplin  Kerja  Dan  Komitmen  Terhadap  Kinerja Karyawan Pada UPI Convention Center Padang’,
EKOBISTEK UPI" YPTK" PADANG , 6(1). Sari,  D.  P.  dkk . 2014.  ‘Perancangan  Sistem  Penilaian
Kinerja  Karyawan  Dan  Pemberian  Reward Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process (Ahp)  Dan  Fuzzy  Synthetic  Decision  Approach (Studi Kasus: Karyawan Administrasi Universitas Diponegoro)’, J@  ti  Undip:  Jurnal  Teknik Industri , 9(3), pp. 181–186.
Sianturi, F. A. and Sitorus, M. 2019. ‘Kombinasi Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dengan Algoritma Nearest  neighbor Untuk  Rekruitmen Karyawan’, Jurnal Mantik Penusa , 38(2), pp. 38– 45.
Susilo,  A.  A.  T.  and  Putri,  M.  A.  2016.  ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward kepada Karyawan Bandar Udara Silampari Lubuklinggau Menggunakan  Metode  Composite  Performance Index (CPI)’, Jurnal Komputer Terapan , 2(2), pp. 105–116.
Wirawan,  K.  E.,  Bagia,  I.  W.  and  Susila,  G.  P.  A.  J. 2019.  ‘Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Dan Pengalaman  Kerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan’, Bisma:  Jurnal  Manajemen ,  5(1),  pp.  60–67.  doi: 10.1016/j.jmpt.2012.06.007.