KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2096-2108 DOI 10.30865/klik.v4i4.1728 https://djournals.com/klik

## Penerapan Algoritma K-Means Data Mining untuk Clustering Kinerja Karyawan Koperasi
Jhiro Faran, Agung Triayudi *
Prodi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 jhirofaran2022@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Karyawan adalah orang yang menjadi elemen utama dalam setiap organisasi/perusahaan. Karyawan merupakan seseorang yang dapat melakukan pekerjaan serta memberikan hasil kerjanya kepada pengusaha atau instansi tempat karyawan bekerja, dimana hasil kerjanya sesuai dengan profesi atau pekerjaan atas keahlian yang dibidanginya. Peran karyawan pada koperasi sama seperti peran karyawan  pada  umumnya  di  setiap  organisasi/perusahaan  lainnya.  Pemberian  reward  kepada  karyawan  merupakan  suatu  bentuk penghargaan  perusahaan  kepada  karyawannya.  Reward  atau  penghargaan  merupakan  suatu  bentuk  tanda  ucapan  terima  kasih perusahaan atas dedikasi dan kinerja terhadap karyawan yaitu yang memiliki kualitas kerja yang bagus dan telah memenuhi kriteria sebagai karyawan dengan kinerja baik. Permasalahan yang dihadapi bahwasannya saat ini belum terdapat sebuah proses yang dilakukan terhadap  pengelompokan  kinerja  karyawan  tersebut.  Pengelompokan  terhadap  kinerja  karyawan  tersebut  merupakan  sebuah permasalahan yang cukup penting dan harus segera diselesaikan oleh pihak perusahaan. Penyelesaian terhadap permasalahan tersebut dapat  diselesaikan  dengan  memperhatikan  pola  –  pola  berdasarkan  dengan  proses  ataupun  data  yang  terjadi  dimasa  lampau.  Data mining merupakan cara yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Data mining merupakan sebuah proses pengolahan data  dan  penggalian  data  untuk  mendapatkan  informasi  kembali  dari  kumpulan  data.  Clustering  merupakan  sebuah  proses pengelompokan data yang terdapat pada dataset. Pengelompokan data pada dataset dengan clustering dilakukan berdasarkan dengan nilai kemiripan ataupun karakteristik yang dimiliki dari setiap data. Algoritma K-Means merupakan bagian dari clustering data mining, dimana algoritma K-Means dapat dipergunakan untuk pembentukan kelompok baru dari data. Hasil yang didapatkan dari penelitian bahwasannya  pembentukan  kelompok  baru  /  cluster  berdasarkan  dengan  jumlah  data  sebanyak  15  makan  terdapat  2  (dua)  cluster dimana pada cluster 1 terdapat 7 data dan cluster 2 terdapat 8 data.
Kata Kunci: Kinerja; Karyawan; Clustering; Data Mining; Algoritma K-Means
Abstract− Employees are people who are the main element in every organization/company. An employee is someone who can carry out work and provide the results of their work to the employer or agency where the employee works, where the results of their work are in accordance with the profession or work based on their expertise. The role of employees in cooperatives is the same as the role of employees in general in every other organization/company. Giving rewards to employees is a form of company appreciation for its employees. Reward or recognition is a form of gratitude from the company for the dedication and performance of employees, namely those who have good quality work and have met the criteria for employees with good performance. The problem faced is that currently there is no process that has been carried out to group employee performance. Grouping employee performance is a fairly important problem and must be resolved immediately by the company. The solution to this problem can be solved by paying attention to patterns based on processes or data that occurred in the past. Data mining is the right way to solve this problem. Data mining is a process of processing data and extracting data to get information back from a collection of data. Clustering is a process of grouping data contained in a dataset. Grouping data in a dataset using clustering is done based on the similarity values or characteristics of each data. The K- Means algorithm is part of clustering data mining, where the K-Means algorithm can be used to form new groups of data. The results obtained from the research are that the formation of new groups/clusters is based on a total of 15 data, so there are 2 (two) clusters where in cluster 1 there is 7 data and cluster 2 there is 8 data.
Keywords: Performance; Employee; Clustering; Data Mining; K-Means algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  adalah  orang  yang  menjadi  elemen  utama  dalam  setiap  organisasi/perusahaan.  Mereka  yang  menjadi perencana,  pelaksana  dan  pengendali  yang  selalu  berperan  aktif  dalam  mewujudkan  tujuan  utama  perusahaan.  Setiap karyawan  memiliki  pikiran,  tujuan  dan  keinginan  berbeda  yang  dapat  mempengaruhi  sikap-sikapnya  terhadap pekerjaannya.  Sikap  ini  akan  menentukan  prestasi  kerja,  dedikasi  dan  kecintaan  terhadap  pekerjaan  yang  dibebankan kepadanya[1], [2].
Menurut  undang-undang  No.14  Tahun  1969  tentang  Pokok  Tenaga  Kerja,  karyawan  merupakan  orang  yang mampu melaksanakan pekerjaan, baik didalam maupun diluar hubungan kerja guna menghasilkan jasa ataupun barang untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat.  Karyawan  merupakan  seseorang  yang  dapat  melakukan  pekerjaan  serta memberikan hasil kerjanya kepada pengusaha atau instansi tempat karyawan bekerja, dimana hasil kerjanya sesuai dengan profesi atau pekerjaan atas keahlian yang dibidanginya[3], [4].
Peran  karyawan  pada  koperasi  sama  seperti  peran  karyawan  pada  umumnya  di  setiap  organisasi/perusahaan lainnya.  Didalam  setiap  organisasi/perusahaan  salah  satunya  adalah  koperasi,  karyawan  menjadi  makhluk  sosial  yang berinteraksi langsung kepada konsumen/pelanggan. Didalam sebuah koperasi, karyawan menjadi orang yang mencari dan mengajak konsumen untuk menggunakan jasa/produk yang mereka tawarkan. Begitu pentingnya peran karyawan pada sebuah  organisasi  perusahaan  terutama  pada  koperasi,  sudah  sepatutnya  untuk  diberikan  sebuah  apresiasi  tambahan terhadap kinerja karyawan tersebut[5], [6].
Pemberian reward kepada karyawan merupakan suatu bentuk penghargaan perusahaan kepada karyawannya, yang dapat meningkatkan semangat kerja karyawan dan juga mampu menciptakan persaingan antara karyawan untuk semakin
berkompetensi  dalam  bekerja.  Dengan  demikian  perusahaan  telah  menciptakan  karyawan  yang  semakin  berkompeten dalam melaksanakan tugasnya[7], [8].
Reward atau penghargaan merupakan suatu bentuk tanda ucapan terima kasih perusahaan atas dedikasi dan kinerja terhadap karyawan yaitu yang memiliki kualitas kerja yang bagus dan telah memenuhi kriteria sebagai karyawan dengan kinerja  baik.  Pemberian  penghargaan  seharusnya  tidak  difokuskan  terhadap  1  (satu)  orang  saja  tetapi  juga  kepada karyawan – karyawan yang memiliki kinerja baik memenuhi dari pada ketentuan ataupun syarat yang telah ditentukan oleh perusahaan. Maka dari itu, perlu dilakukan pengelompokan terhadap kinerja dari para karyawan[9], [10].
Permasalahan  yang  dihadapi  bahwasannya  saat  ini  belum  terdapat  sebuah  proses  yang  dilakukan  terhadap pengelompokan kinerja karyawan tersebut, proses yang berlaku saat ini terkait dengan kinerja tersebut masih berdasarkan dengan sikap ataupun kedisiplinan.  Padahal dalam proses penilaian kinerja bukan saja dilihat terhadap faktor tersebut tetapi juga dilihat berdasarkan dengan kriteria – kriteria lainnya yang berkaitan dengan kinerja dari para karyawan.
Pengelompokan  terhadap  kinerja  karyawan  tersebut  merupakan  sebuah  permasalahan  yang  cukup  penting  dan harus segera diselesaikan oleh pihak perusahaan, hal tersebut dikarenakan jika karyawan tidak memiliki gairah bekerja dan semangat dalam bekerja tentu akan berdampak bagi perusahaan, terlebih lagi bagi perusahaan koperasi yang sangat memerlukan kinerja karyawan untuk menjalankan proses bisnis. Terlebih lagi, kesalahan dalam proses penilaian ataupun pengelompokan kinerja karyawan tersebut jika akan berdampak yang cukup penting bagi karyawan lainnya. Maka dari itu,  permasalahan  ini  harus  segera  diselesaikan  dengan  segera  mungkin  serta  memanfaatkan  cara  khusus  dalam penyelesaiannya.
Penyelesaian terhadap permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan memperhatikan pola – pola berdasarkan dengan proses ataupun data yang terjadi dimasa lampau. Dimana, sudah terdapat sebelumnya terhadap penilaian kinerja dari para karyawan, dari data tersebut dapat dipergunakan sebagai acuan dalam proses pengelompokan kinerja karyawan tersebut. Dalam hal ini, maka proses diharuskan untuk memperhatikan ataupun mempertimbangkan terhadap data hasil kinerja karyawan dimasa lampau[11], [12].
Data  mining  merupakan  cara  yang  tepat  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Data  mining  merupakan sebuah proses pengolahan data dan penggalian data untuk mendapatkan informasi kembali dari kumpulan data. Dimana pada data mining proses dilakukan berdasarkan dengan data yang dikumpulkan pada masa lampau. Data – data tersebut tersimpan dan tersusun pada sebuah tempat pengumpulan yang disebut dengan gudang data (data warehouse) ataupun tempat penyimpanan data (database). Data yang tersimpan tersebut nantinya akan dilakukan pengolahan kembali sehingga didapatkan sebuah informasi baru yang berharga dan penting bagi pemilik data. Pada data mining, terdapat sebuah teknik khusus yang dapat digunakan dan sesuai untuk digunakan dalam penyelesaian permasalahan yaitu clustering[13]–[15].
Clustering merupakan sebuah proses pengelompokan data yang terdapat pada dataset. Pengelompokan data pada dataset dengan clustering dilakukan berdasarkan dengan nilai kemiripan ataupun karakteristik yang dimiliki dari setiap data. Maka dari itu, proses pengelompokan data pada clustering dapat dilakukan tanpa terlebih dahulu diketahui tujuan dari  data  atau  kelas  data.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  clustering  sangat  cocok  untuk  melakukan  pengelompokan terhadap kinerja dari karyawan. Pada clustering sendiri, juga terdapat beberapa algoritma yang digunakan sebagai proses penyelesaian permasalahan salah satunya adalah algoritma K-Means[16], [17].
Algoritma  K-Means  merupakan  bagian  dari  clustering  data  mining,  dimana  algoritma  K-Means  dapat dipergunakan untuk pembentukan kelompok baru dari data. Pembentukan kelompok baru dari data pada algoritma K- Means dengan proses pembentukan cluster pada proses yang dilakukan. Pembentukan cluster pada algoritma K-Means dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  jarak  terdakat  dari  setiap  data,  perhitungan  jarak  pada  algoritma  tersebut berdasarkan dengan euclidean distance[18], [19].
Proses pada algoritma K-Means berdasarkan dengan jumlah iterasi. Pada iterasi awal sebelum dilakukan proses terlebih dahulu dilakukan pemilihan data sebagai nilai centeroid awal. Nilai centeroid awal sebagai dasar untuk penentuan jarak terdekat dalam pengelompokan yang dilakukan. Setelah ditentukan nilai centeroid awal, maka selanjutnya dapat dihitung nilai jarak dengan menggunakan euclidean distance pada data yang tersedia dengan data pada centeroid awal. Kemudian  setelah  itu,  dilakukan  proses  pengumpulan  data  dan  melakukan  pengambilan  keputusan  terhadap  nilai kedekatan data dan menempatkan data berada pada cluster mana. Setelah itu pada iterasi selanjutnya juga diperlukan nilai centeroid, hanya saja nilai centeroid baru berdasarkan dengan nilai rata –rata yang didapatkan dari pembentukan cluster pada proses iterasi sebelumnya. Proses ini terus dilakukan hingga sampai tidak terdapat perbuhana terhadap pembentukan cluster data[20]–[22].
Sebagai penunjang dari pada penelitian ini, maka kiranya diperlukan sebuah penelitian terdahulu yang mendukung terhadap penelitian yang dilakukan seperti penelitian oleh Delia Anggarwati, dkk pada tahun 2021 dengan judul penelitian Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Prediksi  Penjualan  Karoseri  pada  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil penelitian berupa terdapat 2 cluster yang terbentuk dari 203 data. Pada cluster 0 terdapat 93 data didalamnya sedangkan pada cluster 1 terdapat 110 data[23].
Penelitian  lainnya  yang  digunakan  sebagai  pendukung  penelitian  seperti  yang  dilakukan  oleh  Deny  Franata Pasaribu, dkk pada tahun 2021 dengan judul penelitian Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat hasil yang didapatkan dari penelitian bahwa Dengan menggunakan K- Means bertujuan dalam memudahkan pengelompokan suatu blok dengan hasil produksi buah banyak, dan rendah. Hasil dari penelitian ini didapakan C1 (tertinggi) ialah 14 data Blok Panen, dan C2 (terendah) ialah 11 data Blok Panen[24].
Penelitian lainnya yang juga digunakan sebagai pendukung oleh M Reza Alhapizi, dkk pada tahun 2020 dimana judul  penelitian  yang  dilakukan  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  Universitas  Bina  Darma  Palembang  serta  hasil  dari  penelitian  bahwa dapat melakukan pembentukan cluster terhadap strategi promosi yang akan dilakukan[25].
Penelitian terakhir yang digunakan sebagai pendukung penelitian oleh Preddy Marpaung, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means bahwa hasil yang didapatkan dari penelitian Dengan hasil penggunaan algoritma K- Means  dapat  menghasilkan,  bahwa  dari  22  kecamatan  yang  ada,  terdapat  3  kecamatan  Sangat  Padat  (cluster1),  4 kecamatan padat (cluster2), dan 15 kecamatan sedang (cluster3). Sehingga dengan adanya cluster kepadatan penduduk ini akan memberikan pengetahuan baru kepada masyarakat yang melakukan urbanisasi, transmigrasi, dan imigrasi karena faktor  pekerjaan,  faktor  ingin  menetap,  maupun  faktor  lainnya  ,  sehingga  menghindari  atau  meminimalisi  dampak permasalahan karena faktor kepadatan penduduk[20].
Berdasarkan  dengan  penjelasan  –  penjelasan  tersebut  maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  sebuah penelitian  terhadap  pengelompokan  kinerja  karyawan  pada  perusahaan  koperasi.  Pengelompokan  kinerja  tersebut bertujuan untuk memberikan reward ataupun penghargaan terhadap karyawan yang memiliki kinerja baik. Proses tersebut dilakukan dengan menggunakan peran data mining dan algoritma K-Means. Tujuan dari pelaksanaan penelitian untuk memudahakn  dalam  proses  pengelompokan  kinerja  serta  meminimalisir  terkait  dengan  dampak  –  dampak  yang  akan terjadi bagi perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses bagian dari Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining menjabarkan proses pengolahan data dalam jumlah besar. Data yang dilakukan pengolahan pada data mining merupakan data yang tersimpan  dari  data  –  data  dimasa  lampau.  Data  –  data  tersebut  kemudian  dilakukan  penggalian  informasi  ulang  dan kemudian dipergunakan kembali sesuai dengan kebutuhan data yang akan dimiliki. Data mining di masa sekarang ini merupakan  sebuah  bidang  ilmu  yang  sangat  banyak  digunakan,  hal  tersebut  dikarenakan  peran  data  mining  dalam menyelesaikan  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  data.  Dalam  data  mining  terdapat  beberapa  teknik  yang dipergunakan untuk melakukan pengolahan data seperti klasterisasi, klasifikasi, prediksi, estimasi dan asosiasi[26]–[28].

## 2.2 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  sebuah  algoritma  bagian  dari  clustering  data  mining.  Algoritma  K-Means  ini  sangat populer  digunakan  karena  kemudahan  dalam  pengimplementasiannya.  Algoritma  K-Means  ini  juga  sangat  sederhana dalam proses ataupun tahapan yang dilakukannya, namun dalam prosesnya algoritma ini sangat bergantung dengan nilai centeroid dari titik cluster[29], [30].
Algoritma K-Means melakukan pengelompokan dan pembentukan cluster baru berdasarkan dengan jarak terdekat. Dimana jarak terdekat yang dimaksud merupakan jarak dari data dengan nilai centeroid data. Untuk mencari jarak terdekat dari  data  menggunakan  peran  dari  pada  Euclidean  Distance.  Dengan  menggunakan  rumus  tersebut  nantinya  akan menghitung nilai kedekatan dari data. Adapun rumus dari Euclidean Distance dapat dilihat berikut[31]–[33]:
d(x, y) = | x − y | =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian sama halnya dengan metodologi penelitian, dimana disini akan menjelaskan secara ringkas tahapan yang  dilalui  pada  penelitian.  Pada  tahapan  penelitian  menjelaskan  alur  proses  dari  awal  penelitian  hingga  akhir  dari penelitian. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat berikut:
a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  studi  literatur  dan  studi  lapangan.  Studi  literautr  dilakukan  untuk  mengkaji  dan mengetahui secara teoritis algoritma yang  digunakan dalam pemecahan masalah yaitu menggunakan algoritma K-Means yang didapat dari beberapa sumber seperti buku dan jurnal.
b. Perumusan Masalah
Pada tahap selanjutnya dilakukan perumusan masalah yang terjadi pada objek penelitian sekaligus merumuskan tujuan penelitian. Perumusan masalah didapat dari hasil analisis penelitian pada waktu studi lapangan. Hasil perumusan masalah ini dijadikan tujuan dalam penelitian yang dilakukan.
c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data-data yang diperlukan sebagai bahan untuk memecahkan masalah yang telah dirumuskan. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi secara langsung dan wawancara dengan manajer terkait.
d. Analisis Data Data
Setelah  data  terkumpul,  dilakukan  analisis  data  yang  akan  digunakan  pada  tahap  analisis.  Pada  proses  analisis dikaji data-data yang ada menggunakan algoritma K-Menas dengan tahap awal yaitu menentukan data dan bobot kriteria kemudian dilakukan penghitungan untuk mencari hasil alternatif.
e. Penerapan Algoritma
Pada tahap ini dilakukan analisa dan pemrosessan data dengan menggunakan algoritma K-Means. Secara umum pembahasan masalah berisi tahapan-tahapan perhitungan data-data yang ada menggunakan rumus  algoritma K-Means. Setiap tahapan akan dibahas secara maksimal sesuai langkah-langkah yang terdapat pada algoritma K-Means. Hasil dari pemecahan masalah ini diharapkan dapat memberikan hasil berupa pembentkan cluster baru terhadap pengelompokan kinerja karywan
f. Kesimpulan dan Saran
Pada tahap ini, peneliti melakukan penyimpulan terhadap hasil penelitian yang telah dilakukan berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan  algoritma K-Menas. Kemudian merumuskan saran-saran berkaitan dengan proses yang berjalan pada objek penelitian agar sekiranya dapat memberikan hasil yang lebih baik di masa mendatang.
Tahapan penelitian tersebut dapat terlihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan kinerja karyawan pada sebuah perusahaan merupakan sebuah hal penting, hal tersebut dikarenakan peran karyawan  yang  sangat  krusial  bagi  perusahaan  terkhususnya  perusahaan  koperasi.  Pengelompokan  kinerja  karyawan bertujuan untuk melihat karyawan – karyawan yang memiliki kinerja baik dan kemudian memberikan sebuah reward atau penghargaan atas kinerja yang telah dicapai. Pemberian tersebut bertujuan untuk memotivasi bagi karyawan agar bekerja dengan maksimal dan melahirkan karyawan yang berkompetensi serta berkualitas. Seharusnya pemberian penghargaan bukan saja diberikan terhadap 1 (satu) orang saja, tetapi diberikan kepada karyawan  – karyawan yang telah memenuhi unsur  kriteria  yang  telah  tercapat.  Maka  dari  itu,  dalam  hal  ini  perlu  dilakukan  pengelompokan  terhadap  karyawan  – karyawan  yang  memiliki  kinerja  baik.  Pengelompokan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  clustering.  Dimana clustering dapat dilakukan untuk membentuk kelompok baru berdasarkan dengan karakteristik data yang sama. Clustering merupakan  bagian  proses  dari  data  mining,  dimana  peran  data  mining  sebagai  pengolahan  data  dimasa  lampau.  Data mining berperan untuk mendapatkan kembali informasi – informasi yang terkandung dalam sebuah kumpulan data. Proses tersebut dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means bagian dari clustering data mining, dimana algoritma tersebut dapat melakukan pembentukan klaster baru berdasarkan dengan nilai jarak terdekat sebagai nilai karakteristik datanya.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Sebelum  dilakukan  proses  penyelesaian  permasalahan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means,  sebaiknya  terlebih dahulu untuk diketahui terhadap data yang akan digunakan dari penelitian. Dimana data tersebut sebagai dataset penelitian yang nantinya akan dilakukan pengolahan data. Data yang akan digunakan dalam penelitian sebagai dataset dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1. Data Nilai Siswa/I Karyawan Tanggung Jawab  Kejujuran  Integritas  Komitmen Terhadap Organisasi  Disiplin Karyawan 1 81 90 80 91 91 Karyawan 2 90 80 90 90 88 Karyawan 3 80 90 90 81 80 Karyawan 4 91 91 91 80 90 Karyawan 5 91 80 90 90 81 Karyawan 6 80 90 90 88 81 Karyawan 7 70 81 90 90 81 Karyawan 8 90 77 79 80 80 Karyawan 9 95 95 90 91 88 Karyawan 10 91 93 91 91 81 Karyawan 11 94 96 74 75 90 Karyawan 12 96 96 74 88 73 Karyawan 13 73 81 89 87 70 Karyawan 14 96 84 99 82 94 Karyawan 15 73 93 93 90 94
Dari tabel 1 dapat kita lihat terhadap dataset yang digunakan pada penelitian, pada data tersebut terdapat 15 (lima belas)  karyawan  dan  terdapat  5 (lima) nilai  atribut  yaitu  Tanggung  Jawab,  Kejujuran, Integritas,  Komitmen  Terhadap Organisasi dan Disiplin. Dari data – data tersebut akan dilakukan pengolahan data dengan menggunakan algoritma K- Means. Maka, proses yang dilakukan dalam penyelesaian algoritma K-Means dapat dilihat berikut:
Iterasi – 1
1. Mendifinisikan  jumlah  cluster;  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  penentuan  jumlah  cluster  dari  pemrosesan  data, cluster yang akan dibentuk dari data yaitu 2 (dua) cluster.
2. Nilai centeroid awal; Setelah dituntukan jumlah cluster terhadap data maka selanjutnya menentukan nilai centeroid data  cluster,  dimana  nilai  centeroid  sebagai  nilai  awal  dari  cluster  yang  akan  dibentuk.  Dari  data  yang  ada  nilai Karyawan 13 sebagai nilai centeroid awal Cluster 1 dan nilai karyawan 14 sebagai nilai centeroid awal Cluster 2. Adapun nilai centeroid lebih jelas dapat dilihat pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Nilai Centeroid Awal Karyawan Tanggung Jawab  Kejujuran  Integritas  Komitmen Terhadap Organisasi  Disiplin Karyawan 13 73 81 89 87 70 Karyawan 14 96 84 99 82 94
3. Setelah didapatkan nilai centeroid awal pada langkah 2, maka selanjutnya sudah dapat dilakukan proses penyelesaian. Proses  penyelesaian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  jarak  terdekat  dari  data  dengan  menggunakan  rumus euclidean distance:
d(x, y) = | x − y | =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)
Cluster – 1 d(x1, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(81 − 73) 2 + (90 − 81) 2 + (80 − 89) 2 + (91 − 87) 2 + (91 − 70) 2
= 26,13 d(x2, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(90 − 73) 2 + (80 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (90 − 87) 2 + (88 − 70) 2
= 24,98 d(x3, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(80 − 73) 2 + (90 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (81 − 87) 2 + (80 − 70) 2
= 16,34 d(x4, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(91 − 73) 2 + (91 − 81) 2 + (91 − 89) 2 + (80 − 87) 2 + (90 − 70) 2
= 29,61 d(x5, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 73) 2 + (80 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (90 − 87) 2 + (81 − 70) 2
= 21,35 d(x6, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 73) 2 + (90 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (88 − 87) 2 + (81 − 70) 2
= 15,91 d(x7, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(70 − 73) 2 + (81 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (90 − 87) 2 + (81 − 70) 2
= 11,83 d(x8, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(90 − 73) 2 + (77 − 81) 2 + (79 − 89) 2 + (80 − 87) 2 + (80 − 70) 2
= 23,54 d(x9, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(95 − 73) 2 + (95 − 81) 2 + (90 − 89) 2 + (91 − 87) 2 + (88 − 70) 2
= 31,95 d(x10, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 73) 2 + (93 − 81) 2 + (91 − 89) 2 + (91 − 87) 2 + (81 − 70) 2
= 24,68 d(x11, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(94 − 73) 2 + (96 − 81) 2 + (74 − 89) 2 + (75 − 87) 2 + (90 − 70) 2
= 37,88 d(x12, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 73) 2 + (96 − 81) 2 + (74 − 89) 2 + (88 − 87) 2 + (73 − 70) 2
= 31,45 d(x13, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(73 − 73) 2 + (81 − 81) 2 + (89 − 89) 2 + (87 − 87) 2 + (70 − 70) 2
= 0 d(x14, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 73) 2 + (84 − 81) 2 + (99 − 89) 2 + (82 − 87) 2 + (94 − 70) 2
= 35,20 d(x15, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(73 − 73) 2 + (93 − 81) 2 + (93 − 89) 2 + (90 − 87) 2 + (94 − 70) 2 = 27,29 Cluster – 2 d(x1, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(81 − 96) 2 + (90 − 84) 2 + (80 − 99) 2 + (91 − 82) 2 + (91 − 94) 2
= 26,68 d(x2, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(90 − 96) 2 + (80 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (90 − 82) 2 + (88 − 94) 2
= 15,26 d(x3, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 96) 2 + (90 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (81 − 82) 2 + (80 − 94) 2
= 23,87 d(x4, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 96) 2 + (91 − 84) 2 + (91 − 99) 2 + (80 − 82) 2 + (90 − 94) 2
= 12,57 d(x5, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 96) 2 + (80 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (90 − 82) 2 + (81 − 94) 2
= 18,84 d(x6, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 96) 2 + (90 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (88 − 82) 2 + (81 − 94) 2
= 24,04 d(x7, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(70 − 96) 2 + (81 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (90 − 82) 2 + (81 − 94) 2
= 31,61 d(x8, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(90 − 96) 2 + (77 − 84) 2 + (79 − 99) 2 + (80 − 82) 2 + (80 − 94) 2
= 26,17 d(x9, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(95 − 96) 2 + (95 − 84) 2 + (90 − 99) 2 + (91 − 82) 2 + (88 − 94) 2
= 17,89 d(x10, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 96) 2 + (93 − 84) 2 + (91 − 99) 2 + (91 − 82) 2 + (81 − 94) 2
= 20,49 d(x11, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(94 − 96) 2 + (96 − 84) 2 + (74 − 99) 2 + (75 − 82) 2 + (90 − 94) 2
= 28,95 d(x12, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 96) 2 + (96 − 84) 2 + (74 − 99) 2 + (88 − 82) 2 + (73 − 94) 2
= 35,30 d(x13, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(73 − 96) 2 + (81 − 84) 2 + (89 − 99) 2 + (87 − 82) 2 + (70 − 94) 2
= 35,20 d(x14, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 96) 2 + (84 − 84) 2 + (99 − 99) 2 + (82 − 82) 2 + (94 − 94) 2
= 0 d(x15, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(73 − 96) 2 + (93 − 84) 2 + (93 − 99) 2 + (90 − 82) 2 + (94 − 94) 2 = 26,65
Setelah selesai proses perhitungan jarak antara data dengan nilai centeorid dengan rumus ecluidean distance, maka selanjutnya hasil dari perhitungan jarak cluster 1 dan cluster 2 disusun kembali untuk menentukan data berada pada cluster
mana. Dimana penentuan data terhadap cluster berdasarkan dengan nilai jarak yang terdekat. Hasil dari perhitungan jarak pada iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi 1 Karyawan Tanggung Jawab Kejujuran  Integritas Komitmen Terhadap Organisasi Disiplin DC1 DC2 Hasil Cluster Karyawan 1 81 90 80 91 91 26,13  26,68 C1 Karyawan 2 90 80 90 90 88 24,98  15,26 C2 Karyawan 3 80 90 90 81 80 16,34  23,87 C1 Karyawan 4 91 91 91 80 90 29,61  12,57 C2 Karyawan 5 91 80 90 90 81 21,35  18,84 C2 Karyawan 6 80 90 90 88 81 15,91  24,04 C1 Karyawan 7 70 81 90 90 81 11,83  31,61 C1 Karyawan 8 90 77 79 80 80 23,54  26,17 C1 Karyawan 9 95 95 90 91 88 31,95  17,89 C2 Karyawan 10 91 93 91 91 81 24,68  20,49 C2 Karyawan 11 94 96 74 75 90 37,88  28,95 C2 Karyawan 12 96 96 74 88 73 31,45  35,30 C1 Karyawan 13 73 81 89 87 70 0,00 35,20 C1 Karyawan 14 96 84 99 82 94 35,20 0,00 C2 Karyawan 15 73 93 93 90 94 27,29  26,65 C2
Pada tabel 3 tersebut dapat dilihat terhadap data berada pada cluster mana, dimana data tersebut dapat dilihat pada hasil cluster. Pada hasil tabel tersebut dapat terlihat bahwasannya terdapat 7 (tujuh) data yang termasuk dalam Cluster 1 yaitu Karyawan 1, Karyawan 3, Karyawan 6, Karyawan 7, Karyawan 8, Karyawan 12 dan Karyawan 13 serta terdapat 8 (delapan) data yang termasuk dalam Cluster 2 yaitu Karyawan 2, Karyawan 4, Karyawan 5, Karyawan 9, Karyawan 10, Karyawan 11, Karyawan 14 dan Karyawan 15.

## Iterasi – 2
Setelah  proses  pada  iterasi  1  maka  selanjutnya  dilakukan  terhadap  proses  iterasi  2.  Pada  iterasi  2  proses  yang dilakukan sama halnya dengan iterasi 1, namun untuk nilai centeroid didapatkan berdasarkan dengan nilai rata – rata dari pengelompokan data. Adapun nilai untuk centeroid pada cluster 1 dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Centeroid Baru Cluster 1 Karyawan Tanggung Jawab  Kejujuran  Integritas  Komitmen Terhadap Organisasi  Disiplin Karyawan 1 81 90 80 91 91 Karyawan 3 80 90 90 81 80 Karyawan 6 80 90 90 88 81 Karyawan 7 70 81 90 90 81 Karyawan 8 90 77 79 80 80 Karyawan 12 96 96 74 88 73 Karyawan 13 73 81 89 87 70 Rata - Rata 81,43 86,43 84,57 86,43 79,43
Setelah didapatkan nilai centeroid baru untuk cluster 1 pada tabel 4, maka dapat dilihat juga untuk nilai centeroid baru untuk cluster 2. Adapun nilai centeroid baru dapat dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Nilai Centeroid Baru Cluster 2 Karyawan Tanggung Jawab  Kejujuran  Integritas  Komitmen Terhadap Organisasi  Disiplin Karyawan 2 90 80 90 90 88 Karyawan 4 91 91 91 80 90 Karyawan 5 91 80 90 90 81 Karyawan 9 95 95 90 91 88 Karyawan 10 91 93 91 91 81 Karyawan 11 94 96 74 75 90 Karyawan 14 96 84 99 82 94 Karyawan 15 73 93 93 90 94 Rata - Rata 90,13 89,00 89,75 86,13 88,25
Setelah  didapatkan  nilai  centeroid  baru  pada  cluster  2  pada  tabel  5,  untuk  mempermudah  dalam  proses  dan membaca data maka lebih baik data disusun pada tabel 6 berikut
Tabel 6. Nilai Centeroid Baru Cluster 1 dan Cluster 2 Cluster  Tanggung Jawab  Kejujuran  Integritas  Komitmen Terhadap Organisasi  Disiplin C1 81,43 86,43 84,57 86,43 79,43 C2 90,13 89,00 89,75 86,13 88,25
Pada tabel 6 dapat dilihat nilai centeroid baru untuk cluster 1 dan cluster 2 pada iterasi 2. Maka selanjutnya dengan proses yang sama seperti iterasi 1 dapa diselesaiakn proses berdasarkan berikut:
1. Menghitung jarak objek berdasarkan dengan rumus euclidean distance Cluster – 1 d(x1, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(81 − 81,43) 2 + (90 − 86,43) 2 + (80 − 84,57) 2 + (91 − 86,43) 2 + (91 − 79,43) 2 = 13,73 d(x2, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(90 − 81,43) 2 + (80 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (90 − 86,43) 2 + (88 − 79,43) 2 = 15,18 d(x3, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(80 − 81,43) 2 + (90 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (81 − 86,43) 2 + (80 − 79,43) 2 = 8,61 d(x4, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(91 − 81,43) 2 + (91 − 86,43) 2 + (91 − 84,57) 2 + (80 − 86,43) 2 + (90 − 79,43) 2 = 17,52 d(x5, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 81,43) 2 + (80 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (90 − 86,43) 2 + (81 − 79,43) 2 = 13,33 d(x6, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 81,43) 2 + (90 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (88 − 86,43) 2 + (81 − 79,43) 2 = 7,01 d(x7, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(70 − 81,43) 2 + (81 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (90 − 86,43) 2 + (81 − 79,43) 2 = 14,31 d(x8, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(90 − 81,43) 2 + (77 − 86,43) 2 + (79 − 84,57) 2 + (80 − 86,43) 2 + (80 − 79,43) 2 = 15,33 d(x9, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(95 − 81,43) 2 + (95 − 86,43) 2 + (90 − 84,57) 2 + (91 − 86,43) 2 + (88 − 79,43) 2 = 19,53 d(x10, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(91 − 81,43) 2 + (93 − 86,43) 2 + (91 − 84,57) 2 + (91 − 86,43) 2 + (81 − 79,43) 2 = 14,12 d(x11, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(94 − 81,43) 2 + (96 − 86,43) 2 + (74 − 84,57) 2 + (75 − 86,43) 2 + (90 − 79,43) 2 = 24,57 d(x12, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(96 − 81,43) 2 + (96 − 86,43) 2 + (74 − 84,57) 2 + (88 − 86,43) 2 + (73 − 79,43) 2 = 21,44 d(x13, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(73 − 81,43) 2 + (81 − 86,43) 2 + (89 − 84,57) 2 + (87 − 86,43) 2 + (70 − 79,43) 2 = 14,47 d(x14, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 81,43) 2 + (84 − 86,43) 2 + (99 − 84,57) 2 + (82 − 86,43) 2 + (94 − 79,43) 2 = 25,66 d(x15, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(73 − 81,43) 2 + (93 − 86,43) 2 + (93 − 84,57) 2 + (90 − 86,43) 2 + (94 − 79,43) 2 = 20,26 Cluster – 2 d(x1, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(81 − 90,13) 2 + (90 − 89) 2 + (80 − 89,75) 2 + (91 − 86,13) 2 + (91 − 88,25) 2 = 14,51 d(x2, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(90 − 90,13) 2 + (80 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (90 − 86,13) 2 + (88 − 88,25) 2 = 9,81 d(x3, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 90,13) 2 + (90 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (81 − 86,13) 2 + (80 − 88,25) 2 = 14,07 d(x4, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 90,13) 2 + (91 − 89) 2 + (91 − 89,75) 2 + (80 − 86,13) 2 + (90 − 88,25) 2 = 6,85 d(x5, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(91 − 90,13) 2 + (80 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (90 − 86,13) 2 + (81 − 88,25) 2 = 12,22 d(x6, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 90,13) 2 + (90 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (88 − 86,13) 2 + (81 − 88,25) 2 = 12,64 d(x7, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(70 − 90,13) 2 + (81 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (90 − 86,13) 2 + (81 − 88,25) 2 = 23,17 d(x8, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(90 − 90,13) 2 + (77 − 89) 2 + (79 − 89,75) 2 + (80 − 86,13) 2 + (80 − 88,25) 2 = 19,11 d(x9, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(95 − 90,13) 2 + (95 − 89) 2 + (90 − 89,75) 2 + (91 − 86,13) 2 + (88 − 88,25) 2 = 9,15 d(x10, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(91 − 90,13) 2 + (93 − 89) 2 + (91 − 89,75) 2 + (91 − 86,13) 2 + (81 − 88,25) 2
= 9,73 d(x11, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(94 − 90,13) 2 + (96 − 89) 2 + (74 − 89,75) 2 + (75 − 86,13) 2 + (90 − 88,25) 2 = 20,95 d(x12, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(96 − 90,13) 2 + (96 − 89) 2 + (74 − 89,75) 2 + (88 − 86,13) 2 + (73 − 88,25) 2 = 23,83 d(x13, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(73 − 90,13) 2 + (81 − 89) 2 + (89 − 89,75) 2 + (87 − 86,13) 2 + (70 − 88,25) 2 = 26,30 d(x14, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(96 − 90,13) 2 + (84 − 89) 2 + (99 − 89,75) 2 + (82 − 86,13) 2 + (94 − 88,25) 2 = 13,97 d(x15, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(73 − 90,13) 2 + (93 − 89) 2 + (93 − 89,75) 2 + (90 − 86,13) 2 + (94 − 88,25) 2 = 19,18
Sama seperti dengan sebelumnya, setelah dilakukan proses perhitungan jarak maka dilanjutkan terhadap proses penentuan  cluster  berdasarkan  dengan  jarak  terdekat  antara  data  terhadap  cluster  1  dan cluster  2.  Adapun  untuk  hasil penentuan cluster dapat dilihat berikut:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi 2 Karyawan Tanggung Jawab Kejujuran  Integritas Komitmen Terhadap Organisasi Disiplin DC1 DC2 Hasil Cluster Karyawan 1 81 90 80 91 91 13,73  14,51 C1 Karyawan 2 90 80 90 90 88 15,18 9,81 C2 Karyawan 3 80 90 90 81 80 8,61 14,07 C1 Karyawan 4 91 91 91 80 90 17,52 6,85 C2 Karyawan 5 91 80 90 90 81 13,33  12,22 C2 Karyawan 6 80 90 90 88 81 7,01 12,64 C1 Karyawan 7 70 81 90 90 81 14,31  23,17 C1 Karyawan 8 90 77 79 80 80 15,33  19,11 C1 Karyawan 9 95 95 90 91 88 19,53 9,15 C2 Karyawan 10 91 93 91 91 81 14,12 9,73 C2 Karyawan 11 94 96 74 75 90 24,57  20,95 C2 Karyawan 12 96 96 74 88 73 21,44  23,83 C1 Karyawan 13 73 81 89 87 70 14,47  26,30 C1 Karyawan 14 96 84 99 82 94 25,66  13,97 C2 Karyawan 15 73 93 93 90 94 20,26  19,18 C2
Dari tabel 7 diatas, dapat dilihat hasil dari penentuan cluster pada iterasi 2. Kemudian untuk menentukan proses berlanjut  atau  tidak,  dilakukan  perbandingan  hasil  iterasi  pada  iterasi  1  dan  2.  Perbandingan  dilakukan  untuk  melihat apakah masih terdapat perbedaan hasil iterasi atau tidak. Adapun hasil perbandingan dapat dilihat berikut:
Tabel 8. Hasil Perbandingan Cluster Iterasi 1 dan Iterasi 2
Karyawan Tanggung Jawab Kejujuran  Integritas Komitmen Terhadap Organisasi Disiplin Hasil Iterasi 1 Hasil Iterasi 2 Karyawan 1 81 90 80 91 91 C1 C1 Karyawan 2 90 80 90 90 88 C2 C2 Karyawan 3 80 90 90 81 80 C1 C1 Karyawan 4 91 91 91 80 90 C2 C2 Karyawan 5 91 80 90 90 81 C2 C2 Karyawan 6 80 90 90 88 81 C1 C1 Karyawan 7 70 81 90 90 81 C1 C1
Karyawan Tanggung Jawab Kejujuran  Integritas Komitmen Terhadap Organisasi Disiplin Hasil Iterasi 1 Hasil Iterasi 2 Karyawan 8 90 77 79 80 80 C1 C1 Karyawan 9 95 95 90 91 88 C2 C2 Karyawan 10 91 93 91 91 81 C2 C2 Karyawan 11 94 96 74 75 90 C2 C2 Karyawan 12 96 96 74 88 73 C1 C1 Karyawan 13 73 81 89 87 70 C1 C1 Karyawan 14 96 84 99 82 94 C2 C2 Karyawan 15 73 93 93 90 94 C2 C2
Pada  perbandingan  hasil  iterasi  1  dan  iterasi  2  pada  tabel  8,  dapat  dilihat  bahwasannya  sudah  tidak  terdapat perbedaan hasil cluster dengan demikian proses telah dihentikan. Dari hasil tersebut maka selanjutnya dapat membagi data terhadap masing – masing cluster atau kelompok. Adapun pembagian data dapat dilihat berikut:
Tabel 9. Hasil Pengelompokan Cluster Kinerja Karyawan
Hasil Cluster 1  Hasil Cluster 2 Karyawan 1 Karyawan 2 Karyawan 3 Karyawan 4 Karyawan 6 Karyawan 5 Karyawan 7 Karyawan 9 Karyawan 8 Karyawan 10 Karyawan 12 Karyawan 11 Karyawan 13 Karyawan 14 Karyawan 15
Pada tabel 9 tersebut dapat dilihat terhadap data berada pada cluster mana, dimana data tersebut dapat dilihat pada hasil cluster. Pada hasil tabel tersebut dapat terlihat bahwasannya terdapat 7 (tujuh) data yang termasuk dalam Cluster 1 yaitu Karyawan 1, Karyawan 3, Karyawan 6, Karyawan 7, Karyawan 8, Karyawan 12 dan Karyawan 13 serta terdapat 8 (delapan) data yang termasuk dalam Cluster 2 yaitu Karyawan 2, Karyawan 4, Karyawan 5, Karyawan 9, Karyawan 10, Karyawan 11, Karyawan 14 dan Karyawan 15.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dengan proses  yang  telah dilakukan  dari  awal  sampai  dengan  hasil,  maka  untuk  menutup  dari penelitian ditarik  sebuah  kesimpulan.  Adapun  yang  menjadi  kesimpulan  dari  proses  penelitian  yang  dilakukan  bahwasannya penggunaan  data  mining  untuk  pembentukan  kelompok  baru  terhadap  kinerja  karyawan  merupakan  hal  yang  tepat. Dikarenakan  pada  data  mining  didapatkan  sebuah  informasi  baru  sebagai  pengambilan  keputusan.  Dalam  proses penyelesaian dilakukan dengan menggunakan clustering dengan menggunakan algoritma K-Means, dalam hal ini proses pembentukan clustering ataupun pengelompokan kinerja pegawai berhasil dilakukan dimana terdapat 2 (dua) cluster yang didapatkan dari data. Hasil dari algoritma K-Means bahwasannya terdapat 7 (tujuh) data yang termasuk dalam Cluster 1 yaitu Karyawan 1, Karyawan 3, Karyawan 6, Karyawan 7, Karyawan 8, Karyawan 12 dan Karyawan 13 serta terdapat 8 (delapan) data yang termasuk dalam Cluster 2 yaitu Karyawan 2, Karyawan 4, Karyawan 5, Karyawan 9, Karyawan 10, Karyawan 11, Karyawan 14 dan Karyawan 15.

## REFERENCES
[1] S. Regina, E. Sutinah, and N. Agustina, “Clustering Kualitas Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Bahan Kimia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 573, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2909.
[2] A. E. Pramitasari and Y. Nataliani, “Perbandingan Clustering Karyawan Berdasarkan Nilai Kinerja Dengan Algoritma K-Means Dan  Fuzzy  C-Means,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1119–1132,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i3.957.
[3] G. B. Kaligis and S. Yulianto, “Analisa Perbandingan Algoritma K-Means, K-Medoids, Dan X-Means Untuk Pengelompokkan Kinerja  Pegawai,” IT-Explore  J.  Penerapan  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  179–193,  2022,  doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.
[4] D. Aulia, M. Safii, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 47, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.270.
[5] C. P. Hematang and R. Somya, “Clustering Kualitas Kinerja Pegawai Pada Naruna Cafe & Resto Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 188–197, 2023, doi: 10.37792/jukanti.v6i2.960.
[6] H. Profiliana and J. S. Wibowo, “EVALUASI KINERJA PEGAWAI NEGERI SIPIL PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN GROBOGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” DINAMIK , vol. 27, no. 2, pp. 45–54, 2022.
[7] M. Veronica, H. Effendi, and A. Oktafian Saleh, “Clustering Tingkat Kedisiplinan Pegawai Pada Pengadilan Tinggi Palembang Menggunakan Algoritma K-Means,” in SEMINAR NASIONAL CORISINDO , 2023, pp. 261–266.
[8] W.  N.  Purba,  M.  Kosasih,  D.  Kallamas,  and  ...,  “Penggunaan  Algoritma  K–Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Penilaian Kedisiplinan  Karyawan  Rumah  Sakit  Royal  Prima,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  6,  pp.  188–195,  2023,  doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.856.
[9] R. T. Alinse, V. N. Sari, and A. F. Sallaby, “Menentukan Pola Pegawai Honorer Di Dinas Perumahan Kawasan Pemukiman Dan Pertanahan  Dalam  Penerapan  Metode  K-Means,” J.  Media  Infotama ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  47–53,  2021,  doi: 10.37676/jmi.v17i1.1316.
[10]  M. A. K-means, T. Kristianda, and F. Putrawansyah, “Klasterisasi Pola Kehadiran Pegawai Institut Teknologi Pagar Alam,” in Seminar Riset Mahasiswa – Computer & Electrical (SERIMA-CE) , 2023, vol. 1, no. 1.
[11]  W. Ishak Marzuki, H. Latipa Sari, and Yupianti, “Clustering Kualitas Kinerja Pegawai Pemerintah Dengan Perjanjian Kerja Pada Dinas Pekerjaan,” J. Media Infotama , vol. 19, no. 2, p. 401, 2023.
[12]  E.  Arda,  A.  Aulia,  O.  Saputra,  and  J.  Heikal,  “Employee  Performance  Segmentation  In  The  Public  Housing  Service  And Payakumbuh City Residential Area With Using The K-Means Clustering Model,” J. Ekon. Dan Bisnis Digit. , vol. 01, no. 03, pp. 385–389, 2024.
[13]  U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[14]  D.  P.  Indini,  S.  R.  Siburian,  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Algoritma  DBSCAN  untuk  Clustering  Seleksi  Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in ESCAF , 2022, pp. 325–331.
[15]  D.  P.  Indini,  Mesran,  and  Dito  Putro  Utomo,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Data  Reseller  di  Telkomsel Authorized Partner (TAP) Deli Tua Dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 17, no. 2, pp. 189–202, 2023, doi: 10.33998/mediasisfo.2023.17.2.1391.
[16]  I. Reisandi, D. Daryana, F. Sri Mulyati, and M. Fauzi, “Implementasi Clustering K-Means Terhadap Penilaian Kinerja Karyawan PT. XYZ,” J. Sos. Teknol. , vol. 1, no. 8, pp. 757–767, 2021, doi: 10.36418/jurnalsostech.v1i8.162.
[17]  D.  Murni,  B.  Efendi,  N.  Rahmadani,  S.  Informasi,  and  S.  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal  Kisaran, “Implementation of Employee Discipline Clustering At Gotting Sidodadi Village Office Bandar Pasir Mandoge Using K-Means Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 295–304, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.236.
[18]  N. Rakhmawaty, N. Y. Nasution, and F. D. T. Amijaya, “Perbandingan Metode K-Means Dan Metode Fuzzy C-Means (FCM) Pada Analisis Kinerja Pegawai PT. Cemara Khatulistiwa Persada Bontang,” J. EKSPONENSIAL , vol. 13, no. 1, pp. 63–71, 2022.
[19]  A.  upi  Fitriyadi,  “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk  Clustering  Data  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan Perumahan Nasional,” Kilat , vol. 10, no. 1, pp. 157–168, 2021, doi: 10.33322/kilat.v10i1.1174.
[20]  P. Marpaung, I. Pebrian, and W. Putri, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 64–70, 2023.
[21]  A. Budiono, H. Manurung, and S. Syahputra, “Penilaian Kinerja Pegawai Desa Menggunakan Algoritms K-Means Berdasarkan Index Kepuasan Masyarakat (Kantor Desa Padang Brahrang),” Semin. Nas. Inform. – 3 , vol. 6, no. 3, 2022, [Online]. Available: http://www.jurnal.kaputama.ac.id/index.php/SENATIKA/article/view/1060.
[22]  A. Natalis and Y. Nataliani, “Pemanfaatan k-Means Clustering dan Analytic Hierarchy Process terhadap Penilaian Prestasi Kerja Pegawai,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 88–99, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4243.
[23]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Prediksi Penjualan Karoseri,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[24]  D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
[25]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang,” J. Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[26]  A.  Kurniawan  and  U.  Enri,  “Clustering  K-Means  Kinerja  Assistant  Sales  Representative  pada  PT  Pupuk  Kujang  Cikampek, Departemen  Pemasaran  dan  Penjualan  Ritel,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  13–23,  2021,  doi: 10.37012/jtik.v7i2.546.
[27]  I. S. Mangku Negara, P. Purwono, and I. A. Ashari, “Analisa Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19  dengan  Algoritma  K-means,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  153,  2021,  doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[28]  S.  Sahibu,  R.  Bambang,  I.  Taufik,  and  Agusriandi,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Analisis  Penilaian  Kinerja  Pegawai Menerapkan Metode K-Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 22–29, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5100.
[29]  P. A. Ariawan, N. P. Sastra, and I. M. Sudarma, “Clustering Data Remunerasi PNS Menggunakan Metode K-Means Clustering Dan Local Outlier Factor,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 19, no. 1, p. 33, 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p05.
[30]  Fajar  Teguh  Wicaksono,  Resty  Wulaningrum,  and  Ardi  Sanjaya,  “Penerapan  Metode  K-Mean  untuk  Menentukan  Sanksi Karyawan yang Datang Terlambat,” Nusant. Eng. , vol. 4, no. 1, p. 89, 2021, doi: 10.29407/noe.v4i1.15915.
[31]  F. Marisa et al. , “Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering,” SMARTICS J. , vol. 7, no. 1, pp. 21–26, 2021.
[32]  D.  Alfatah,  “Application  of  the  K-Means  Clustering  Algorithm  in  Mapping  the  Regional  Voter  Strategy  for  the  Legislative Candidates  for  the  DPR  RI,” J. Kom. , vol. 1, no. 2, pp. 435–443, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.53697/jkomitek.v1i2.
[33]  Z.  N. Syarif,  “Penerapan  Information  Gain  Dan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Kedisiplinan  Pegawai  Menggunakan Rapidminer,” TeknoIS  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 13, no. 1, pp. 1–12, 2023, doi: 10.36350/jbs.v13i1.165.