Sistem  Aplikasi  Data  Pegawai  Pensiun  Menggunakan  Metode K-means (Studi Kasus: PT. Kawasan Berikat Nusantara (Persero)
Seta Permana a , Woro Isti Rahayu b
a Politeknik Pos Indonesia,Jl. Sariasih 54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40151
b Politeknik Pos Indonesia,Jl. Sariasih 54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40151

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi:  18 Maret 2020 Revisi Akhir: 17 September 2020
Diterbitkan Online : 25 September 2020 Division or work unit of Human Resources (HR) in PT. Kawasan Berikat Nusantara (PT.
KBN)  (Persero)  has  job  desks  including  finding  and  accepting  new  employees  at  PT. KBN,  handles  the  process  of  receiving  employee  salaries,  handles  employee  data management including employee retirement data. The problem with managing employee pension data is that there is no system that can handle this. So this research aims to be able to help in making a system that fits the needs for managing retirement employee data. By determining the pension application for employees at the age of 51-53 years with an existing position at PT. KBN, namely, head of division, section head, section head, and executive. In determining this, the Clustering method will be used, namely K-means. This method  is  considered  appropriate  because  it  can  group  data  based  on  the  Cluster  's closest center point with the data. Classification of employees based on age and position into 2 groups, namely the submission of pensions at the age of 51 years filing a pension submission of retirement at the age of 53. From the results that have been calculated from 56  data  of  employees  aged  51-53  years  resulted  in  21  employees  being  submitted  in retirement age 51 years, 35 employees in filing retirement 53 years.
K ATA K UNCI
Pensiun
Clustering
K-Means Pegawai
K ORESPONDENSI
E-mail: setapermana21@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pada  aplikasi  ini  akan  digunakan  pada  bagian  unit  kerja  SDM yang  berhubungan  dengan  data  pegawai  yang  merujuk  pada pensiun  seorang  pegawai  yang  ada  di  PT.  Kawasan  Berikat Nusantara. Dari data pegawai yang sudah ada akan di buat untuk menjadi  sebuah  aplikasi  yang  akan  memudahkan  dalam pengolahan data. Terdapat data pegawai PT. KBN dari beberapa unit  kerja  yang  ada,  dari  data-data  tersebut  ada  pegawai  yang sudah  mulai  memasuki  usia  pensiun.  Diantaranya  terdapat  unit kerja  SDM,  Manajemen  Informasi  (EDP),  Perencanaan, Pemasaran, Akuntansi, dan lain-lain. Unit kerja tersebut terdapat pada  kantor  pusat  PT.  KBN.  Adapun  wilayah  atau  bagian  lain, seperti  Marunda,  Tanjung  Priok,  Prima  beton,  dan  masih  ada yang lain.
Dengan beberapa unit yang ada pada PT. Kawasan Berikat Nusantara  (PT.  KBN)  dalam  pendataannya  masih  terdapat kekurangan. Kekurangan  itu belum  dilakukan dengan terkomputerisasi (manual). Belum adanya suatu sistem yang bisa memudahkan  dalam  pengolahan  data-data  yang  ada.  Satu kebutuhan yang dapat dibuat yaitu berhubungan dengan pegawai yang sudah memasuki masa pensiun pada PT. KBN. Diharapkan
untuk  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  pencarian  data  atau pemberitahuan yang akan di tangani oleh sistem yang ditujukan untuk pegawai pada bagian SDM yang bagian kepegawaian.
Dalam mendapatkan data pegawai yang masuk usia 51 tahun dan 53  tahun yang bisa mengajukan pensiun di usia tersebut yang akan menggunakan metode yang berfungsi untuk mengelompokkan data, dimana data satu kelompok mempunyai karakteristik  yang  sama  dengan  data  yang  lainnya,  tetapi memiliki  perbedaan  karakteristik  dengan  kelompok  yang  lain. Metode  kluster K-means adalah  metode  analisa  data  yang termasuk kedalam unsupervised. K-means akan digunakan untuk mendapatkan  data  pegawai  pensiun  karena  memudahkan pengelompokan  data  menjadi  beberapa  kelompok  dengan mempunyai persamaan karakteristik.
Data Mining adalah proses penemuan atau pencarian sebuah informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari data dengan  jumlah  data  yang  besar  [1]. Unsupervised  merupakan proses  data  mining  yang  prosesnya  tanpa  supervisi dan merupakan metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem  partisi  [2].  salah  satu  metode  dalam data  mining yaitu clustering . Clustering merupakan  teknik  pembelajaran  tanpa pengawasan  di  mana  ada  kelas  yang  telah  ditentukan  dan informasi  sebelumnya  yang  mendefinisikan  bagaimana  data
harus dikelompokkan atau dilabeli ke dalam kelas yang terpisah [3]. Clustering merupakan sebuah algoritma pembelajaran mesin tanpa  pengawasan  dan  juga  merupakan  algoritma  berulang  [4]. Clustering memiliki  peran  yang  penting  dalam data  mining , dimana teknik ini akan membagi data kedalam beberapa cluster sesuai dengan kemiripannya [5].
Pada Clustering terdapat beberapa algoritma pengelompokan untuk mengelompokan data secara mudah. Salah satu  algoritma  pengelompokkan  adalah K-means. K-means adalah  salah  satu  metode clustering yang  non  hirarki  dimana berusaha untuk mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai  karateristik  yang  berbeda  di  kelompokan  ke  dalam cluster yang  lain  [6]  Algoritma K-means merupakan  algoritma pembelajaran yang sederhana yang dapat menyelesaikan sebuah permasalahan untuk meminimalkan kesalahan ganda [7].
Maka  dari  itu  peneliti  menyelesaikan  permasalahan mengenai  pengelompokkan  tagihan  dengan  menggunakan metode data mining k-means clustering. Penggunaan metode K- means juga  dikarenakan K-means mempunyai  kemampuan mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien. Sistem pengelompokkan tagihan  berdasarkan  tingkat  kepentingannya  akan  dibangun dengan  memanfaatkan PHP sebagai  pembuatan  sistemnya  dan MySQL sebagai  pengelola  basis  datanya. PHP menyediakan berbagai  kemudahan  dan  dukungan  dalam  pengembangan aplikasi  berbasis website , MySQL merupakan database yang gratis dan telah mendukung teknologi database terbaru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Clustering
Analisis  Pengelompokkan  / Clustering merupakan  proses membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok yang kesamaan  datanya  dalam  suatu  kelompok lebih besar  daripada  kesamaan  data  tersebut  dengan  data  dalam kelompok lain. Potensi Clustering adalah dapat digunakan untuk men Get ahui struktur dalam data yang dapat dipakai lebih lanjut dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi, pengolahan  gambar,  dan  pengenalan  pola.  Teknik Cluster mempunyai dua metode untuk melakukan pengelompokan yaitu hierarchical Clustering dan  non-hierarchical Clustering. hierarchical Clustering merupakan suatu metode pengelompokan data yang cara kerjanya dengan mengelompokkan dua data atau lebih  yang  mempunyai  kesamaan  atau  kemiripan,  kemudian proses  dilanjutkan  ke  objek  lain  yang  memiliki  kedekatan  dua, proses  ini  terus  berlangsung  hingga Cluster membentuk semacam tree dimana ada hierarki atau tingkatan yang jelas antar objek  dari  yang  paling  mirip  hingga  yang  paling  tidak  mirip. Namun  secara  logika  semua  objek  pada  akhirnya  hanya  akan membentuk sebuah Cluster .[1]

## 2.2 Pensiun
Pensiun adalah masa saat seseorang diberhentikan dari pekerjaan dengan  menyesuaikan  batas  usia  yang  ditetapkan  dalam  aturan pensiun  di  usia  56  tahun.  Menurut  PP  Nomor  65  Tahun  2008 tentang BUP (Batas Usia Pensiun), batas usia pensiun guru adalah
60  tahun.  Pensiun  memaksa  individu  untuk  memaksa  suatu peningkatan  dalam  ruang  lingkup  pengambilan  keputusan menyangkut kehidupan pribadi seseorang. Masa pensiun adalah masa pensiun wajib, yaitu seseorang terpaksa melakukan pensiun karena  organisasi  tempat  individu  bekerja  menetapkan  usia tertentu sebagai batas usia seseorang untuk berhenti bekerja tanpa pertimbangan suka atau tidak.
Pensiun merupakan suatu perubahan dalam perkembangan hidup seseorang  yang  ditandai  dengan  perubahan  sosial.  Contoh perubahan  sosial  misalnya  status  sosial  yang  sudah  berubah, perubahan tersebut harus dihadapi oleh setiap pensiunan dengan penyesuaian  diri  terhadap  keadaan  yang  sudah  tidak  bekerja, berakhirnya karier, berkurangnya penghasilan, dan bertambahnya waktu luang yang kadang-kadang mengganggu.[2]

## 2.3 Pegawai
Orang  pribadi  yang  bekerja  pada  pemberi  kerja,  berdasarkan perjanjian  atau  kesepakatan  kerja  baik  secara  tertulis  maupun tidak tertulis, untuk melaksanakan suatu pekerjaan dalam jabatan atau  kegiatan  tertentu  dengan  memperoleh  imbalan  yang dibayarkan berdasarkan periode tertentu, penyelesaian pekerjaan, atau  ketentuan  lain  yang  ditetapkan  pemberi  kerja,  termasuk orang pribadi yang melakukan pekerjaan dalam jabatan negeri.[3]

## 2.4 Algoritma K-Means
Metode K-means merupakan  metode  yang  membutuhkan parameter input sebanyak  k  dan  membagi  sekumpulan  n  objek kedalam  k Cluster sehingga  tingkat  kemiripan  antar  anggota dalam satu Cluster tinggi sedangkan tingkat kemiripan dengan anggota  pada Cluster lain  sangat  rendah.  Kemiripan  anggota terhadap Cluster diukur dengan kedekatan objek terhadap nilai mean  K-means hanya  melihat  jarak  data  ke  masing-masing Centroid pada setiap Cluster .[4]
Metode K-means pada  awalnya  mengambil  sebagian  dari banyaknya komponen dari populasi untuk dijadikan pusat cluster awal. Pada step ini pusat cluster dipilih secara acak atau random dari  sekumpulan  populasi  data  yang  ada.  Selanjutnya K-means menguji  dari  masing-masing  komponen  di  dalam  populasi  data dan menandai komponen tersebut ke salah satu pusat cluster yang telah  di  definisikan  tergantung  dari  jarak  minimum  antar komponen  dengan  tiap-tiap  pusat cluster .  Posisi  pusat  cluster nanti akan dihitung kembali sampai semua komponen pada data digolongkan kedalam setiap cluster dan terakhir akan terbentuk sebuah  posisi cluster baru.  Di  dalam  penelitian  ini,  langkah- langkah dalam  menyelesaikan  masalah  menggunakan  algoritma K-means yang digunakan sebagai berikut:
1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk.
2. Tentukan k centroid awal secara random atau acak.
3.  Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centroid dari masing-masing cluster dengan  menggunakan  metode Euclidian Distance seperti pada persamaan (1).
(1)
4.  Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid yang paling dekat
5.  Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (2).
C = ∑𝑚 𝑛 (2)
Keterangan :
C : centroid data
m : anggota data yang termasuk ke dalam jarak cluster terdekat
n : jumlah data yang menjadi anggota cluster tertentu.
6.  Ulangi  langkah  3  jika  posisi  centroid  baru  masih  tidak  sama [8].

## 3 METODOLOGI

## Gambar 1 Diagram Alur Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  cara  untuk  mencari, memperoleh,  mengumpulkan  atau  mencatat  data,  baik  berupa data  primer  maupun  data  sekunder  yang  digunakan  untuk keperluan  menganalisa  faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan pokok-pokok  permasalahan  sehingga  nanti  akan  didapat  suatu kebenaran dari data-data yang akan diperoleh.
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Di dalam
penelitian ini menggunakan metode penelitian waterfall. Tahapan metodologi yang dilakukan adalah:

## 3.1 Analisa Kebutuhan
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan metode  metode K-means merupakan  salah  satu  aspek  yang berperan  dalam  kelancaran  dan  keberhasilan  dalam  suatu penelitian. Dalam penelitian ini pengumpulan data, diantaranya:
a. Observasi
Observasi  merupakan  pengamatan  dan  pencatatan secara  sistematik  terhadap  unsur-unsur  yang  tampak dalam  suatu  gejala-gejala  pada  objek  penelitian. Penelitian  ini  dilakukan  di kantor  pusat  PT.  Kawasan Berikat  Nusantara  pada  unit  kerja  manajemen informasi.
b. Wawancara Wawancara  adalah  metode pengumpulan data  dengan cara  tanya  jawab  langsung  kepada  pihak  perusahaan. Wawancara  yang  dilakukan  di  sini  dengan  pegawai bagian  SDM  pada  PT.  Kawasan  Berikat  Nusantara. Narasumber  pada  sesi  wawancara  ini  adalah  Meriza Firdayanti  selaku  pelaksana  bagian  SDM  yang dilaksanakan pada hari Rabu, 23 Oktober 2019.
c. Kusioner awal Kuesioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat penyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya.
Memberikan  kuesioner  kepada  pegawai  untuk men Get ahui tanggapan responden terhadap pernyataan yang  telah  disediakan.  Untuk  mengukur  pendapat responden dalam penelitian ini digunakan Skala Likert . Dengan  menggunakan  pengukuran Skala  Likert , jawaban  yang  dikumpulkan  dapat  berupa  pernyataan positif maupun pernyataan negatif.

## 3.2 Desain Sistem
Desain  yang  dimaksud  bukan  hanya  tampilan  atau interface , tetapi  yang  dimaksud  desain  dalam  metode  ini  adalah  desain sistem yang meliputi:
a. Analisis yang sedang berjalan Menjelaskan  proses  yang  sedang  berjalan  pada pengolahan  data  pegawai  pensiun  di  PT.  Kawasan Berikat Nusantara.
b. Analisis yang akan dibangun Menjelaskan  tentang  proses  bisnis  usulan  yang  dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang ada pada sistem yang sedang berjalan menggunakan BPMN.
c. Perancangan Uniﬁed Modelling Language
Perancangan  yang  akan  dibuat  menggunakan  object oriented Unified  Modelling  Language  (UML) terdiri dari Use Case diagram, sequence diagram, collaboration  diagram,  activity  diagram,  statechart diagram, dan component diagram.
d. Perancangan Metode K-means Menjelaskan  metode K-means untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  telah di  analisis  pada  sistem  yang telah diusulkan sebelumnya.

## 3.3 Implementasi
Tahap ini dilakukan proses pengkajian dan evaluasi yang berisi simulasi metode K-means untuk mengetahui metode tersebut bisa di  diimplementasikan  atau  tidak  untuk  sistem  pengelompokan pegawai pensiun.
a. Implementasi Analisis Yang Diusulkan Melakukan  implementasi  analisis  yang  telah diusulkan atau dirancang ke dalam sistem.
b. Implementasi metode K-means
Melakukan  pengujian  terhadap  metode k-means untuk  proses  pengelompokkan  daftar  pegawai dalam pengajuan pensiun.

## 3.4 Integrasi Dan Pengujian
Tahap  ini  dilakukan  proses  integrasi  dan  pengujian  yang berisi pengujian sistem metode k-means.
a. Simulasi Aplikasi
Melakukan simulasi sistem yang telah dibuat.
b. Simulasi metode K-means
Melakukan  simulasi  terhadap  metode k-means untuk  proses  pengelompokkan  daftar  pegawai dalam pengajuan pensiun.
c. Uji BlackBox
Melakukan pengujian terhadap sistem. Mengecek
dan  memastikan  bahwa  setiap  masukan  yang dapat  dijalankan  oleh  sistem  berjalan  dengan lancar.
d. Kuesioner Akhir
Pada  penelitian  ini  peneliti  menyebarkan kuesioner  kepada  pegawai  untuk  mengetahui tanggapan responden terhadap sistem yang telah dibuat.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Yang Sedang Berjalan
Tahapan yang diperlukan dalam pembuatan suatu program yaitu menganalisa  sistem  yang  telah  ada,  dimana  analisa  sistem merupakan  proses  mempelajari  suatu  sistem  dengan  cara menguraikan sistem tersebut kedalam elemen yang membentuknya, selanjutnya mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan  yang  terjadi  serta  kebutuhan  yang  diperlukan, sehingga dapat disusulkan pembuatannya.
Gambar 2 BPMN Yang Sedang Berjalan

## 4.2 Analisis Yang Akan Dibangun

## Gambar 3 BPMN Yang Akan Dibangun
4.3 Perhitungan Dengan Menggunakan Algoritma K- Means
Alur Perhitungan K-means
Menentukan Cluster Dan  Nilai Centroid Awal Tabel 1 Data Tagihan No NPP Usia Jabatan 1 956140668 51 1 2 923971267 52 2 3 944501066 53 4 4 955100266 53 1 5 955921267 52 2 6 955280668 51 3 7 956111268 51 4 8 954770666 53 4 9 955781268 51 3 10 955530966 53 1
Langkah  awal  dalam  perhitungan K-means adalah  menentukan
jumlah cluster dan  juga  menentukan centroid .  Disini  peneliti menentukan jumlah cluster dan centroid berdasarkan data secara random . Peneliti membentuk cluster menjadi 2 yaitu:
C1 = Pengajuan Pensiun 51 tahun C2 = Pengajuan Pensiun 53 tahun
Centroid awal dipilih secara random atau acak yang diambil dari data  yang  ada.  Nilai  centroid  awal  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu:
Tabel 2 Centroid Awal Cluster Usia Jabatan C1 51 1 C2 53 3

## Menghitung Jarak
Setelah  menentukan  nilai  centroid  hitung  jarak  dari  setiap  data dengan menggunakan rumus :
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +   (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Berikut perhitungan jarak dari setiap data terhadap cluster pada Iterasi I:
1. Perhitungan jarak data no 1 terhadap cluster 1 dan cluster 2
𝐷(1,1) =   √(51 − 51) 2 + (1 − 1) 2 = 0 𝐷(1,2) =   √(51 − 53) 2 + (1 − 3) 2 = 2,83
2. Perhitungan jarak data no 2 terhadap cluster 1 dan cluster 2 𝐷(2,1) =   √(52 − 51) 2 + (2) 1 = 1,41 𝐷(2,2) =   √(52 − 53) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41
3. Perhitungan jarak data no 3 terhadap cluster 1 dan cluster 2
𝐷(3,1) =   √(53 − 51) 2 + (4 − 1) 2 = 3,61 𝐷(3,2) =   √(53 − 53) 2 + (4 − 3) 2 = 1
4. Perhitungan jarak data no 4 terhadap cluster 1 dan cluster 2 𝐷(4,1) =   √(53 − 51) 2 + (1 − 1) 2 = 2 𝐷(4,2) =   √(53 − 52) 2 + (1 − 2) 2 = 2
5. Perhitungan jarak data no 5 terhadap cluster 1 dan cluster 2
𝐷(5,1) =   √(52 − 51) 2 + (2 − 1) 2 = 1,41
𝐷(5,2) =   √(52 − 53) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41
6. Perhitungan jarak data no 6 terhadap cluster 1 dan cluster 2 𝐷(6,1) =   √(51 − 51) 2 + (3 − 1) 2 = 2
𝐷(6,2) =   √(51 − 53) 2 + (3 − 3) 2 = 2
7. Perhitungan jarak data no 7 terhadap cluster 1 dan cluster 2
𝐷(7,1) =   √(51 − 51) 2 + (4 − 1) 2 = 3 𝐷(7,2) =   √(51 − 53) 2 + (4 − 3) 2 = 2,24
8. Perhitungan jarak data no 8 terhadap cluster 1 dan cluster 2
𝐷(8,1) =   √(53 − 51) 2 + (4 − 1) 2 = 3,61
𝐷(8,2) =   √(53 − 53) 2 + (4 − 3) 2 = 1
9. Perhitungan jarak data no 9 terhadap cluster 1 dan cluster 2 𝐷(9,1) =   √(51 − 51) 2 + (3 − 1) 2 = 2
𝐷(9,2) =   √(51 − 53) 2 + (3 − 3) 2 = 2
10. Perhitungan jarak data no 10 terhadap cluster 1 dan cluster 2 𝐷(10,1) =   √(53 − 51) 2 + (1 − 1) 2 = 2
𝐷(10,2) =   √(53 − 53) 2 + (1 − 3) 2 = 2
Tabel 3 Hasil Jarak Data Terhadap Cluster No C1 C2 CLUSTER 1 0,00 2,83 1 2 1,41 1,41 2 3 3,61 1,00 2 4 2,00 2,00 2 5 1,41 1,41 2 6 2,00 2,00 2 7 3,00 2,24 2 8 3,61 1,00 2 9 2,00 2,00 2 10 2,00 2,00 2

## Menentukan Cluster
Untuk  menentukan cluster setiap  data  ditentukan  berdasarkan jarak  minimum.  Jika  C1  lebih  kecil  dari  C2  maka  masuk  ke cluster 1 sedangkan jika C2 lebih kecil dari C1 maka masuk ke cluster 2.
Menentukan Centroid Baru
Hasil centroid ini  akan  dipakai  untuk  perhitungan  Iterasi  II. Berikut cara menghitung centroid baru:
C1 Usia : (51)/1 = 51 C1 Jabatan :  (52+53+53+52+51+51+53+51+53)/9  = 52,11 C2 Usia : (1)/1 = 1 C2 Jabatan : (2+4+1+2+3+4+4+3+1)/9 = 2,67 Lakukan  juga  perhitungan  tersebut  untuk cluster 2  sehingga didapat nilai cluster sebagai berikut:
Tabel 4 Nilai Centroid Baru Untuk Iterasi II Cluster Usia Jabatan C1 51 1 C2 52,11 2,67
Lakukan  kembali  langkah  ke  4.3.2.  Perhitungan  akan  berhenti jika antara iterasi terakhir dan iterasi sebelumnya tidak ada lagi perpindahan data. Berikut hasil clustering akhir :
No NPP Usia Jabatan Cluster 1 956140668 51 1 1 2 923971267 52 2 2 3 944501066 53 4 2 4 955100266 53 1 2 5 955921267 52 2 2 6 955280668 51 3 2 7 956111268 51 4 2 8 954770666 53 4 2 9 955781268 51 3 2 10 955530966 53 1 2
4.4 Perancangan
a. Use case Diagram
Use Case diagram merupakan konstruksi untuk mendeskripsikan  hubungan-hubungan  yang  terjadi  antara  aktor dengan  aktivitas  yang  terjadi  pada  sistem  dan  alat.  berikut  ini menggambarkan tentang proses yang terjadi secara umum dalam Sistem Cluster Tagihan :

## b. Class Diagram
Dalam  proses  pembuatan  aplikasi  ini  Class  diagram  yang akan digunakan adalah sebagai berikut :

## Gambar 6 Class Diagram

## 4.5 Implementasi Program
Gambar 7 Halaman Login Gambar 8 Halaman Daftar Data Gambar 9 Halaman Kriteria
Gambar 10 Halaman Klasifikasi
Gambar 11 Halaman Centroid
Gambar 12 Halaman Analisis
Gambar 13 Hasil Kluster

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan peneliti dengan latar belakang  masalah  mengenai  pengelompokan  pegawai  pensiun berdasarkan  pengajuan  pensiun  dengan  usia  tetapkan,  dimana masalah  tersebut  masih  dikerjakan  oleh  pelaksana  bagian  SDM dengan  adanya  kesalahan,  dari  masalah  tersebut  peneliti menemukan  bahwa  penelitian  ini  dapat  menjawab  atau memberikan  solusi  terhadap  masalah  yang  ada.  Dengan menggunakan  metode K-means sebagai  alternatif  metode  untuk menentukan  daftar  pegawai  pensiun  yang  termasuk  dalam pengajuan pensiun berdasarkan hasil Clustering 56 data pegawai.
1. Informasi yang diperoleh dari hasil proses clustering tersebut adalah pada data pegawai usia 51-53 yang semula ada 56 data dikelompokkan  menjadi  2  kluster.  Kluster  Pertama  yaitu pengajuan pensiun usia 51 tahun menghasilkan 19 data dan kluster  kedua  yaitu  pengajuan  pensiun  usia  53  tahun menghasilkan 37 data.
2. Dalam  implementasi  metode K-means dalam  sistem  pada data  pegawai  dalam  penentuan  pengajuan  pensiun  bisa dilakukan,  hasilnya  adalah  dari  56  data  pegawai  yang diproses  menggunakan  metode K-means mendapatkan  19 pegawai menjadi anggota kluster 1 dan 37 pegawai menjadi anggota kluster 2.
Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil yang telah dicapai maupun  untuk  pengembangan  aplikasi  pada  masa  yang  akan datang adalah:
Sistem ini dapat dikembangkan dengan metode lain dan dengan permasalahan yang ada dimasa yang akan datang.
Dapat  menambahkan  kriteria  untuk  mendapatkan  hasil  dari perhitungan dengan lebih baik.
Dapat  menggunakan  metode  lain  dengan  tujuan  untuk perbandingan  dan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dari metode-metode yang dipakai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  S,  S.  A  and  S.  E,  "Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu)," Jurnal Media Infotama, vol. 11, pp. 130-138, 2015.
[2]  M. M. I, "K-means Clustering," Medium, 21 Juni 2019. [Online]. Available:  https://medium.com/@16611053/k-means-clustering- c5ab3351184b. [Accessed 08 Januari 2020].
[3]  S.  S,  "An  Introduction  To  Clustering,"  Medium,  06  Juni  2018. [Online].  Available:  https://medium.com/datadriveninvestor/an- introduction-to-clustering-61f6930e3e0b.  [Accessed  08  Januari 2020].
[4]  K.  R,  "K-means  Clustering,"  Medium,  30  September  2018.
[Online].  Available:  https://medium.com/datadriveninvestor/k- means-clustering-6f2dc458cce8. [Accessed 08 Januari 2020].
[5]  P.  C  and  H.  N,  "The  Data  Mining  Analysis  To  Determine  The Priorities  Of  Families  Who  Receiving  Assistance," Jurnal  Of Physic Conferences Series, vol. 1280, no. 2, pp. 1-8, 2019.
[6]  R.  D.  Ramadhani,  "Memahami  K-Mean  Clustering  Dengan  R," Medium, [Online]. Available:
https://medium.com/@16611129/belajarbersama-kides-episode-2- cd51d0bfd121. [Accessed 08 Januari 2020].
[7]  A.  Nurzahputra,  M.  A.  Muslim  and  M.  Khusniati,  "Penerapan Algoritma K-means Untuk Clustering Penilaian Dosen
Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa," Techno.COM, vol. 16, no. 1, pp. 17-24, 2017.
[8]  T. N. Hermawan, M. Ugiarto and N. Puspitasari, "Sistem Evaluasi  Kinerja  Asisten  Laboratorium  Menggunakan Metode  K-means," Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 2, pp. 100- 103, 2017.
[9]  T.  K,  T.  B  and  T.  I,  "Penilaian  Kinerja,Reward,  Dan Punishment  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Pada  PT Pertamina  (Persero)  Cabang  Pemasaran  Sulutenggo," Jurnal EMBA, vol. 3, no. 2, pp. 884-895, 2015.
[10] A.  F.  Raju,  "Tinjauan  Sistem  Pembayaran  Klaim  Biaya Pengobatan  Karyawan  PT  Antam,  Tbk  Makassar," [Online]. Available: http://eprints.unm.ac.id/14649/1/JURNAL%20159213203 2%20AMALIAH%20FAHRANI%20RAJU.pdf.
[Accessed 08 Januari 2020].
[1 1] I. R, "Tagihan," in Akuntansi Dasar Jilid II : Edisi Revisi , Sidoarjo, Uwais Inspirasi Indonesia, 2017.
[1
2] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto  and  M.  Lubis, "Memanfaatkan  Algoritma  K-means  Dalam  Menentukan Pegawai  Yang  Layak  Mengikuti  Assesment  Center," CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science) p, vol. 3, no. 1, pp. 87-93, 2018.
[1 3] B. Agiato, M. Somantri and E. W. Sinuraya, "Perancangan Aplikasi Informasi Tagihan Listrik, PDAM, Dan Telepon Berbasis  Android  Pada  Wisma  Parikesit  Tegalrejo  Kota Salatiga," TRANSIENT, vol. 7, no. 2, 2018.
[1 4] H.  Febriawati,  W.  Angraini,  S.  Ekowati  and  D.  Astuti, "Analisis  Manajemen  Bencana  Gempa  Di  Rumah  Sakit Umum  Daerah  DR.  M.  Yunus  Kota  Bengkulu," Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat, vol. 8, no. 1, pp. 28-33, 2017.

## BIODATA PENULIS

## Seta Permana
Mahasiswa  dari  Politeknik  Pos  Indonesia, Program  Studi  Teknik  Informatika  sejak  2016 email : setapermana21@gmail.com

## Woro Isti Rahayu
Dosen  Politeknik  Pos  Indonesia,  Program  Studi Teknik Informatika berlatar belakang S1 Teknik Informatika,  Universitas  Widyatama  dan  S2 Teknik Elektro, Institut Teknologi Bandung.