IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAN PREDIKSI KARYAWAN YANG BERPOTENSI PHK DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Windania Purba, Willy Siawin, Hardih, Marlince Nababan, N P Dharshinni, Siti Aisyah
Universitas Prima Indonesia
Jalan sekip Jalan Sikambing No. Simpang, Sei Putih Tim. I, Medan Petisah, Kota Medan , Sumatera Utara 20111 E-mail :Winda.nia04@gmail.com willysiawin@yahoo.co.id, wijayahardi97@gmail.com
ABSTRAK - Penelitian ini  dilakukan  untuk  mempelajari Data Mining dengan  menggunakan algoritma K- MeanClustering yang diimplementasikan dalam perusahaan PT. Berlian Transtar Abadi untuk mengelompokkan dan melakukan prediksi terhadap karyawan yang berpotensi PHK. Data dikumpulkan dengan cara wawancara dan observasi  terhadap  pihak  yang  bersangkutan,  selanjutnya  data  dianalisa  untuk  menentukan  karyawan  yang berpotensi PHK. Dari eksperimen  yang dilakukan dengan menggunakanalgoritma K-means serta menggunakan software Visual Basic V10 dapat memberikan hasil yang akurat.
Kata kunci: Data Mining , K-Mean Clustering , Karyawan.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  kemajuan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi,  jumlah  permintaan sumberdaya  komputer  juga  semakin  meningkat. Beberapa  bidang  yang  membutuhkan  komputasi tingkat  tinggi  adalah  simulasi  numerik,  masalah– masalah  teknis  seperti  rendering  gambar  yang membutuhkan waktu proses yang singkat.
Pengambilan keputusan berusaha untuk memanfaatkan  gudang  data  yang  sudah  dimiliki untuk  menggali  informasi  yang  berguna  membantu mengambil kesimpulan, hal ini menjadikan munculnya  cabang  ilmu  baru  untuk  mengatasi masalah penggalian informasi atau pola yang penting atau menarik dari data dalam jumlah yang besar, yang disebut dengan Data Mining. Penggunaan teknik Data Mining diharapkan dapat  memberikan pengetahuan- pengetahuan yang sebelumnya. (Susanto, dkk, 2015).
PT.  Berlian  Transtar  Abadi  adalah  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  PPJK  (Custom clearance  Export-Import  di  Medan,  Jakarta  dan Surabaya),  EMKL  dan  Trucking.  Perusahaan  dalam setiap  tahunnya  melakukan  penilaian  atas  kinerja karyawan  sehingga  dapat  diketahui  karyawan  yang berprestasi maupun karyawan yang memiliki kinerja sangat rendah atau di luar harapan perusahaan. Hasil penilaian  ini  juga  digunakan  sebagai  dasar pengambilan keputusan bagi manajemen perusahaan dalam  melakukan  Pemutusan  Hubungan  Kerja (PHK). PHK dilakukan setelah perusahaan melakukan  penilaian  berdasarkan  absensi,  kinerja, pemahaman, attitude dan cara berkomunikasi. Hal ini dilakukan  agar  karyawan  perusahaan  terus  berusaha agar  memiliki  produktivitas  kerja  yang  tinggi  serta memiliki  loyalitas  kerja  yang  tinggi  terhadap perusahaan.  Pelaksanaan  klasifikasi  karyawan  yang digunakan  sebagai  dasar  pemutusan  hubungan  kerja yang  diterapkan  perusahaan  masih  menggunakan
sistem  manual  sehingga  menghasilkan  informasi tidak  akurat  serta  sering  mendapat  komplain  dari karyawan,  maka  diperlukan  sistem  baru  berbasis komputerisasi.
Aplikasi Data Mining untuk pengelompokkan dan prediksi  karyawan  yang  berpotensi  PHK  dirancang menggunakan  metode  K-Means  Clustering.  Metode ini  membantu  pihak  manajemen  dalam  melakukan pengelompokkan karyawan sehngga dapat di prediksi karyawan  yang  memiliki  potensi  kena  PHK  dari beberapa kriteria yang telah ditentukan sehingga hasil penilaiannya  lebih  obyektif  dan  akurat.  Tujuan Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1.Untuk  mengetahui  proses  kerja  Data  Mining untuk pengelompokkan dan prediksi karyawan yang berpotensi  PHK  pada  PT.  Berlian  Transtar  Abadi Medan.
2.Untuk merancang Data Mining untuk pengelompokkan  dan  prediksi  karyawan  yang berpotensi PHK dengan algoritma K-Means Clustering pada PT. Berlian Transtar Abadi Medan. 3.Untuk  mengimplementasikan  Data  Mining untuk pengelompokkan dan prediksi karyawan yang berpotensi PHK dengan algoritma K-Means Clustering pada PT. Berlian Transtar Abadi Medan.

## 2. ISI PENELITIAN Pengertian Data Mining
Data  Mining  adalah  penggunaan  otomatis teknik analisis data untuk  mengungkap  hubungan  yang  sebelumnya tidak terdeteksi antara data yang item.  Data  Mining  adalah  proses  untuk menemukan  data  yang  sama  dari  database  /  data set  di  daerah  yang  berbeda  seperti  keuangan, industri  ritel, ilmu  pengetahuan,  statistik, ilmu kedokteran, kecerdasan buatan, ilmu
Vol. 2 No. 1, Juli 2018
saraf. Ukuran data yang meningkat sangat cepat, sehingga, teknologi baru dan berkecepatan tinggi  dan  algoritma  yang  diperlukan  untuk mengumpulkan dan memproses data ( Yadava et al,  2012) .
Data  Mining  merupakan  proses  iteratif  dan interatif untuk menemukan pola atau model yang baru yang sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti  dalam  suatu  database  yang  sangat besar  (massive  databases).  Gambar  berikut merupakan  Tahap  tahap  menggali  pengetahuan dari pangkalan data (Lindawati,2008)
Gambar 1. Tahapan Data Mining.
Tahap  tahap  Data  Mining  yang  di  ilustrasikan pada gambar dapat dijelaskan sebagai berikut: 1.Pembersihan  data  (untuk  membuang              data yang tidak konsisten dan noise)
2.Integrasi data (penggabungan data dari berbagai sumber)
3.Transformasi  data(data  diubah  menjadi  bentuk yang sesuai dengan teknik Data Mining)
4.Aplikasi teknik Data Mining
5.Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan  informasi  dan  pengetahuan  yang menarik) 6.Presentasi  pengetahuan  (dengan  menggunakan teknik visualisasi)
Berdasarkan  beberapa  pengertian  tersebut  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  Data  Mining  adalah suatu  teknik  menggali  informasi  berharga  yang terpendam  atau  tersembunyi  pada  suatu  koleksi data  (database)  yang  sangat  besar  sehingga ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang sebelumnya tidak diketahui. Data Mining sendiri berarti  usaha  untuk  mendapatkan  sedikit  barang berharga  dari  sejumlah  besar  material  dasar. Karena itu Data Miningsebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan  (artificial  intelligent)  machine  learning, statistik dan database.
Data  Mining  adalah  bagaimana  menelusuri  data yang  ada  untuk  membangun  sebuah  model, Kemudian  menggunakan  model  tersebut  agar dapat  mengenali  pola  data  yang  lain  yang  tidak berada  dalam  basis  data  yang  tersimpan. Kebutuhan untuk prediksi juga dapat memanfaatkan  teknik  ini  .Dalam  Data  Mining,
pengelompokan  data  juga  bisa  dilakukan. Tujuanya adalah agar kita dapat mengetahui pola universal data –data yang ada. Anomali transaksi juga  perlu  dideteksi  untuk  dapat  mengetahui tindak  lanjutnya  berikutnya  yang  dapat  diambil. Semual  hal  tersebut  bertujuan  untuk  mendukung kegiatan  operasional  perusahaan  sehingga  tujuan akhir perusahaan diharapkan dapat tercapai (Eko Prasetyo , 2012).
Data  Mining  memiliki  pengertian  lain  yaitu knowledge discovery ataupun pattern recognition merupakan  suatu  bistilah  yang  digunakan  untuk mendapatkan pengetahuan yang tersembunyi dari kumpulan  data  yang  berukuran  sangat  besar. Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki (Susanto, 2010:2) Data mining merupakan bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk  pengenalan  permasalahan pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar (Larose,  2005).  Data  Mining  adalah  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait dari database yang besar.

## K Means Clustering
Menurut Tutik (2014) K-Means adalah salah satu algoritma  yang  menggunakan  metode  partisi.K- Means adalah algoritma clustering yang membagi masing-masing item data ke dalam satu cluster. K-Means  adalah  suatu  teknik  pengelompokkan data  yang  mana  keberadaan  tiap-tiap  titik  data dalam  suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat keanggotaan. Teknik ini pertama kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981 (Deka Dwinavinta et al, 2014).
Menurut  Johan  (2013)  K-means  clustering merupakan salah satu metode data clustering non- hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam  satu  cluster/kelompok  dan  data  yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokkan  dengan  cluster/kelompok  yang lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster/kelompok  memiliki  tingkat  variasi  yang kecil.
K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk dua atau lebih kelompok.  Adapun tujuan pengelompokkan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diatur dalam proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya
berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar kelompok (Afrisawati, 2013).
Dari  beberapa definisi  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  K-Means  Clustering  adalah  metode pengelompokan  yang  mempartisi  data  kedalam kelompok  yang  memiliki  karakteristik  sama dimasukkan  ke  dalam  kelompok  yang  sama  di mana  set  data  yang  dimasukkan  ke  dalam kelompok tidak tumpang tindih.

## Langkah  –  langkah  Melakukan  K- Means Clustering
Menurut  Ni  Ketut  (2014),  tahapan  melakukan clustering atau pengelompokan dengan metode K- Means adalah sebagai berikut : 1.Menentukan  berapa  banyak  cluster  yang  ingin yang  ingin  dibentuk,  di  mana  nilai  K  adalah banyaknya cluster/ jumlah cluster. 2.Menentukan  pusat  cluster  (centroid)  awal. Centroid  awal  ditentukan  secara  acak  dari  data yang ada dan jumlah centroid awal sama dengan jumlah cluster.
3.Setelah menentukan centroid awal, maka setiap data akan menemukan centroid terdekatnya yaitu dengan  menghitung  jarak  setiap  data  ke  masing- masing  centroid  menggunakan  rumus  korelasi antar dua obyek yaitu Euclidean Distance.
4.Setelah  menghitung  jarak  data  ke  centroidnya, maka langkah berikutnya adalah mengelompokan data  berdasarkan  jarak  minimumnya.  Suatu  data akan  menjadi  anggota  dari  suatu  cluster  yang memiliki  jarak  terdekat  (terkecil)  dari  pusat cluster-nya.
5.Berdasarkan pengelompokan
tersebut, selanjutnya  adalah  mencari  centroid  baru berdasarkan  membership  dari  masing-masing cluster  yaitu  dengan  menghitung  rata-rata  dari data masing-masing cluster.
6.Kembali ke tahap 3.
7.Perulangan berhenti apabila tidak ada data yang berpindah.
Menurut  Tutik  (2014)  untuk  menentukan  nilai pusat  (centroid)  pada  tahap  iterasi  digunakan rumus sebagai berikut :
Di mana : Vij  =
centroid rata-rata cluster ke-i untuk variable k-j Ni = jumlah anggota cluster ke-i
i, k  =
indeks dari cluster
j =
indeks dari variable
Xkj  = nilai  data  ke-k  variable  ke-j
dalam cluster tersebut.
Menurut Afrisawati (2013)
untuk menentukan  korelasi  antar  dua  obyek
yaitu dengan menggunakan rumus Euclidean Distance berikut:
Di mana : d(x,y) = jarak data ke x ke pusat cluster y
= data ke- i pada atribut data ke n
= data ke- j pada atribut data ke n
Demikianlah  rumus  yang  digunakan untuk  menentukan  korelasi  antara  dua objek  yaitu dengan menggunakan rumus Eucldean Distance.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini termasuk ke dalam penelitian  yang bersifat  deskriptif.  Penelitian  deskriptif  adalah penelitian yang bertujuan untuk memperoleh ciri- ciri variabel, di mana dalam penelitian ini adalah untuk  memperoleh  gambaran tentang  kinerja program yang dirancang
dan
diimplementasikan kepada  pengguna  (user) dengan  pendekatan  studi  kasus  pada  karyawan perusahaan.
1.Subjek Penelitian
Subjek  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah implementasi data mining untuk pengelompokkan  dan  klasifikasi  karyawan  yang berpotensi  PHK  menggunakan  algoritma  K- Means Clustering.

## 2.Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a.Studi pustaka
Studi  Pustaka  dilakukan  untuk  memperoleh  data sebagai bahan acuan yang akan digunakan dalam implementasi aplikasi yang dibuat, baik dari buku, jurnal,  maupun  bahan  referensi  lainnya  yang memiliki  relevansi  dengan  penelitian  yang dilakukan,  seperti  pengertian  data  mining, maupun algoritma K_Means Clustering.
a.Wawancara
Wawancara  merupakan  metode  pengumpulan data  dengan  mengajukan  pertanyaan-pertanyaan tentang  sistem  yang  sedang  berjalan  dengan segala kekurangan sebagai kajian dalam pembuatan  program  aplikasi  yang  akan  diajukan sebagai sistem yang baru.
b.Observasi
Metode ini merupakan pengamatan langsung yang dapat mempermudah dalam proses pengumpulan data,  sehingga  data-data  yang  di  dapat  terjamin keaslian dan kebenarannya. Pengamatan langsung dilakukan  pada  bagian  personalia  perusahaan dengan mengadakan pencatatan terhadap
dokumen-dokumen  yang  ada  serta  berkaitan dengan pengelompokkan dan klasifikasi karyawan yang berpotensi PHK.

## 3.Analisis Sistem
Analisa  sistem  digunakan  untuk  melakukan analisis  permasalahan  sistem  yang  akan  dibuat mencakup data yang dibutuhkan serta pendeskripsian  data  sehingga  dapat  diperoleh proses  kerja  sistem  yang  akan  dikembangkan secara manual, serta kelebihan dan kelemahannya agar  dapat  diajukan  sebagai  dasar  pembuatan sistem yang baru.

## 4.Perancangan sistem
Dilakukan  untuk  merancang  sistem  yang  baru mencakup  proses  kerja  sistem  yang  baru, perancangan antar muka program dan perancangan  database  menggunakan  unified modeling language.
5.Implementasi Implementasi
sistem digunakan untuk mengimplementasikan  aplikasi  yang  dibuat  ke dalam bahasa pemograman yang digunakan yaitu Visual Studio 2010 sehingga bisa menjadi sebuah sistem baru yang sesuai dengan tujuan penelitian.

## 6.Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk menguji sistem yang  dibuat  sehingga  dapat  diketahui  bahwa sistem  sudah  dapat  bekerja  sesuai  yang diharapkan  serta  tidak  ada  lagi  debug  program. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode black boxtest.

## Analisa Data
Analisa  terhadap  data  karyawan  yang  berpotensi kena PHK pada perusahaan dengan tujuan untuk mengelompokkan  data  dengan  menggunakan metode
K-Means Clustering. Adapun pengelompokan-pengelompokan
tersebut digunakan langkah-langkah sebagai berikut :

## 1.Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini di dapat dari PT. Berlian  Transtar  Abadi  adalah  contoh  data penilaian karyawan  yang dapat dijadikan sampel untuk  analisa  dan  juga  pengujian  yang  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Penilaian Karyawan.
N o Na ma Absen si Kine rja Pema hama n Attitu de Kom unik asi 1  Bu di Baik Baik Sangat Baik Baik Cuku p 2  Iwa n Baik Cuku p Cukup Baik Cuku p 3  Wa ti Renda h Rend ah Baik Renda h Cuku p 4  Kel vin Cukup Baik Baik Cukup Sang at Baik 5  Ton i Sangat Baik Baik Renda h Baik Rend ah 6  San i Cukup Cuku p Baik Sangat Baik Baik
Dari  data  mentah  yang  didapat  diatas, peneliti  menggunakan  beberapa  atribut  yang dibutuhkan sebagai dasar untuk melakukan proses Clustering  seperti  absensi,  kinerja,  pemahaman, attitude dan cara komunikasi

## 2.Tranformasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perubahan  data, tujuannya  adalah  agar  data  dapat  diolah  dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering dan algoritma  ini  hanya  bisa  diolah  dengan  angka. Variabel yang dipilih pada data karyawan adalah absensi,  kinerja,  pemahaman,  attitude  dan  cara komunikasi,  baru  kemudian  di  ubah  ke  dalam bentuk  angka  karena  pada  data  tersebut  belum berbentuk angka.
Tabel 2. Proses Perubahan Data Kebentuk
Variabel No Kriteria Penilaian Kode 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Rendah 2 5 Sangat Rendah 1 Tabel 3. Tabel Karyawan Setelah Transformasi N o Na ma Absen si Kine rja Pema hama n Attit ude Ko mu nik asi 1  Budi  4 4 5 4 3 2  Iwan  4 3 3 4 3 3  Wati  2 2 4 3 3 4  Kelv in 3 4 4 3 5 5  Toni 5 4 2 4 2 6  Sani 3 3 4 5 4 Analisa Penerapan K-Means Clustering
Setelah proses transformasi langkah selanjutnya  adalah  proses  pengolahan  data  dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering . Tahapan proses algoritma K-Means Clustering sudah dijelaskan pada tinjauan pustaka.
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menetukan  jumlah  cluster  yang  ingin  dibentuk. Dalam  penelitian  ini  cluster  yang  akan  dibentuk adalah  sebanyak  2 cluster .  Kemudian  tentukan  titik
pusat  awal  dari  setiap  cluster.  Dalam  penelitian  ini titik  pusat  awal  ditentukan  secara  random  dan  di dapat titik pusat dari setiap cluster berdasarkan data adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Titik Pusat Awal Cluster
Cluster Absensi  Kinerja  Pemahaman Attitude
Cara Komunikasi Cluster 1 4 4 3 3 3 Cluster 2 2 2 3 3 3
Perhitungan terus dilakukan hingga data terakhir dan jarak  semua  data  sudah  dihitung  ke  setiap  pusat cluster. Hasil perhitungan seteiap data pada interasi I adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil perhitungan seteiap data pada interasi I N o Na ma Abs ensi Kin erj a Pema hama n Atti tud e Kom unik asi C 1 C 2 1  Bud i 4 4 5 4 3 2 4 2  Iwa n 4 3 3 4 3 1 2 3  Wat i 2 2 4 3 3 3 1 4  Kel vin 3 4 4 3 5 2 3 5  Ton i 5 4 2 4 2 2 4 6  Sani  3 3 4 5 4 3 3 Tabel 6. Anggota Setiap Cluster Iterasi I Nama Cluster Anggota Cluster Cluster 1 1, 2 Cluster 2 3,4
Tabel 7. Hasil Perhitungan Setiap Data Pada Iterasi
II
N o
Na ma Abs ensi Ki ner ja Pema hama n Atti tud e Kom unik asi C 1 C 2 1  Bu di 4
4 5 4 3 1 3
2  Iw an
4 3 3 4 3 1 2
3  W ati
2 2 4 3 3 3 2
4  Ke lvi
n
3
4 4 3 5 3 1
5  To
ni 5 4 2 4 2 3 4 6  Sa ni 3 3 4 5
4 2 2

## Tampilan Output Perangkat Lunak
Untuk  menjalankan  aplikasi  penerapan Data Mining Menggunakan Metode  Clustering Studi Kasus  PT.  Berlian  Transtar  Abadi,  maka  pemakai dapat mengakses file ‘ Clustering.exe’ yang  terdapat pada    folder  bin>> debug, sehingga  sistem  akan menampilkan form login seperti terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 2. Tampilan Form Login
Form login merupakan form awal yang akan muncul pada saat menjalankan perangkat lunak. Pada form ini harus di isi nama user dengan kata sandi dari pemakai terdaftar  yang  dapat  menggunakan  perangkat  lunak.
Apabila  data  pemakai yang  dimasukkan  valid, maka  sistem  akan  menampilan  form  main. Pada  form  main  ini  terdapat  menu  yang digunakan  sebagai  penghubung  (link)  ke form-form  lainnya  yang  terdapat  pada perangkat  lunak.  Tampilan  form  ‘Main’ dapat dilihat pada gambar :

## Gambar 3. Tampilan Form Main

## 1.Tampilan form Data Karyawan
Form  ini  digunakan  untuk  mengisi  data karyawan  yang  berpotensi  PHK  oleh  perusahaan  . Data-data  yang  di  isi  dapat  di  simpan  ke  dalam
database.  Tampilan  form  Data  Karyawan  dapat dilihat pada gambar ;

## Gambar 4. Tampilan Form Data Karyawan

## 2.Tampilan form Clustering
Setelah  selesai  mengisi  data  karyawan  yang diperlukan, maka proses dapat dilanjutkan ke proses Clustering. Adapun proses yang dilakukan mencakup:
Pengumpulan  daya  karyawan  yang  telah  di  input, untuk  mengetahui  nama-nama  karyawan  dan termasuk  bagian  cluster  mana  karyawan  tersebut berada  dilihat  dari  Absensi,  Kinerja,  Pemahaman, Attitude,  Cara  komunikasi.  Seperti  terlihat  pada gambar berikut:

## Gambar 5. Tampilan Form Clustering

## 3. Tampilan  Form Cluster Akhir
Terakhir,  Pemakai  dapat  menghitung  berapa  orang yang  termasuk  cluster  1  dan  cluster  2  dengan menekan tombol cluster. Hasilnya dapat di lihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Tampilan Form Cluster Akhir

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitan  diatas,  maka  peneliti menarik kesimpulan sebagai berikut :
Metode K-Mean  Clustering dapat  digunakan  untuk melakukan  pengelompokkan  dan  prediksi  karyawan yang  berpotensi  PHK  ke  dalam  2  kelompok,  yaitu memiliki  potensi  PHK  dan  tidak  memiliki  potensi PHK.
Implementasi  Metode K-Mean  Clustering ke  dalam Data  Mining cukup  efektif  dilakukan  karena  jika semakin  banyak  data  karyawan  yang  diinputkan maka semakin banyak juga hasil Clustering.

## 4. PENUTUP
Peneliti memberikan saran sebagi berikut :
1.Hasil Clustering perlu  dikembangkan  sehingga tidak  hanya  membahas  tentang  karyawan  yang berpotensi PHK, namun juga bisa mengelompokkan bonus  karyawan,  pemilihan  karyawan  terbaik,  dan lain sebagainya.
2.Perlunya  penggunaan  metode  atau  algoritma Clustering  lainnya  untuk  pengelompokkan  dan prediksi,  sehingga  dapat  diketahui  algoritma  mana yang paling efektif diterapkan dalam perusahaan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Siska Haryati,  Aji Sudarsono, dan Eko Suryana, “Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi Masa Studi Mahasiswa menggunakan algoritma”,
Jurnal Media Infotama Vol 11 No. 2, 2015
[2]  Randi  Rian  Putra  ,  Cendra  Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial  menggunakan  Algoritma  K-Means”  , INTECOMS Volume 1 No 1, 2018
[3]  Rony  Setiawan,  “  Penerapan  Data  Mining menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa Baru”, Jurnal Lentera ICT Vol.3 No.1, 2016
Contac person : Evta Indra Hp : 085274705192
Siti Aisyah
Hp :….. Yonata Laia
Hp : ……