## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER

## Volume 9 Nomor 1 April  2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.
Penanggung Jawab: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pembina: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung) Sampurna Dadi Riskiono,M.Kom (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Merri Parida.,M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Amarudin,S.Kom.,M.Eng (Universitas Teknokrat Indonesia)
Didi Susianto.,S.T.,M.Kom (AMIK DCC Bandar  Lampung) Alhibarsyah.,S.T.,M.Kom (Stmik Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal Farouq Mauladi .,S.Kom.,M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Agus Setiawan S.Pd.,M.Eng (Universitas Muhammadiyah Lamongan) Ferrly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu )
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur  dipanjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia  dan  limpahan rahmatnya Jurnal Informasi dan komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini  dapat  terwujud,  sehinga  dapat  di  terbit  2  (dua)  kali  dalam  setahun  ini  merupakan suatu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah yang berkaitan dengan Informatika dan Komputer khususnya bagi dosen-dosen STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan dengan diterbitkannya Jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) ini sebagai salah satu  bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan komputer  yang  berkaitan  dengan  kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  informatik, Komunikasi Data dan Jaringan Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informatika dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang memiliki  hasil-hasil  penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut diatas, dengan bangga redaksi Jurnal Informatika dan Komputer (JIK) menerima naskah ringkasan untuk dimuat pada jurnal Informasi dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah  jurnal  sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca jualah  yang mempunyai peranan besar dalam meningkatkan mutu  jurnal  Informatika  dan  Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk  bersama-sama  menjaga  dan  memelihara keberlangsungan  dari  jurnal  Informatika  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut  diatas, adalah saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat disampaikan  langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan kualitas Jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih  yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak dapat disebutkan satu persatu hingga dapat diterbitkan nya Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April 2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER

## VOL. 9 NO. 1 THN. 2021

## DAFTAR ISI
Halaman
Implementasi Framework ITIL 3 Pada Aplikasi Pelayanan Pelanggan Terpadu PT. PLN (PERSERO) Wilayah  Kotabumi
Ferly Ardhy, Dwi Marisa Efendi,  Mitha Franciska,  Nur Aminudin,  Rustam, Abdullah Umar Faqih Al Ikhsani
(Universitas Aisyah Pringewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .............................................................  01-06
Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan  Pengaruh  Keaktifan Mahasiswa Berrorganisasi Terhadap  Presentasi Belajar
Debby Febriani R Saragih,  Heru Satria Tambunan,  Jaya Tata Hardinata
(STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Indonesia) ..........................................................................................  07-15
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Pupuk Dengan Metode Algoritma Apriori
Dwi Marisa Efendi, Sidik Rahmatullah,  Asep Afandi,  Pakarti Riswanto, Nurmayanti
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................................................................  16-21
Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Surat Pengantar Berbasis Website Dengan Framework Codeigniter Guna Meningkatkan Kualitas Pelayanan Pada Desa Tambaksari Kidul Kabupaten Banyumas Endang Setyawati1, Suyudi, Foustino Asprilla Gunantara, Hadion Wijoyo
(STIKOM Yos Sudarso Purwokerto, STMIK Dharmapala Riau) .........................................................................  22-31
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Tingkat Kedisiplinan Siswa

## Sidik Rahmatullah, Iko Prastiyo
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .............................................................................................................  32-44
Pemanfaatan Framework Codeigniter Untuk Membangun Aplikasi Display Produk Di Alfamart Rajabasa Yuli Syafitri1, Yudi Dwi Pramudya, Muhammad Rasid
(AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK Tunas Bangsa) ..........................................................................................  45-52
Perbandingan Metode Nearest Neighbor, Ward Dan K-Means Dalam Menentukan Cluster Data Kinerja Kantor Unit Bank Abc
Bambang Suprapto, Henry Simanjuntak, Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) ..............................................................................................................  53-65
“Aplikasi Computer Basic Test  (Cbt) Pada Smk Ma‟arif Sukoharjo Kec. Pringsewu Kab. Pringsewu Berbasis Web”
Rima Mawarni, Dewi Triyanti. Ardiansyah (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi, AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) .............................................  67-71
Pengembangan Aplikasi Pencarian Guru Privat Editing Video Berbasis Android Nurhasan Nugroho, Riduwan Napianto,  Imam Ahmad, Wahyu Ariya Saputra (Universitas Bina Bangsa, Universitas Teknokrat Indonesia) ...............................................................................  72-78
Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)
Darsin, Desi Triyana
(Universitas Megou Pak Tulang Bawang) .............................................................................................................  79-87
Aplikasi Belajar Dasar-Dasar Bahasa Isyarat Berbasis Android
Ngajiyanto, Sigit Mintoro, Melpin Aprido Jenius, (STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi) ..............................................................................................................  88-93

## PERBANDINGAN METODE NEAREST NEIGHBOR, WARD DAN K-MEANS DALAM MENENTUKAN CLUSTER DATA KINERJA KANTOR UNIT BANK ABC
Bambang Suprapto 1 , Henry Simanjuntak 2 , Sulasminarti 3
AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 123
Jl. Ahmad Yani, No.134 Sidoharjo – Pringsewu, Lampung E-Mail : supraptobambang88@gmail.com, henry.sim.tch@gmail.com, sulasminartiys@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  langkah-langkah  analisis  cluster  dengan  metode  Nearest Neighbor,  Ward  dan  K-Means,  serta  membandingkan  hasil  analisis  ketiga  metode  tersebut  untuk mengklusterkan data kinerja unit Bank ABC.
Analisis cluster dilakukan menggunakan Aplikasi IBM SPSS Versi 23. Hasil pengklusteran ketiga metode tersebut dibandingkan dengan menggunakan rasio simpangan baku dalam kelompok (Sw) dan simpangan baku  antar  kelompok  (Sb).  Pada  penelitian  ini  berdasarkan  nilai  rasio  simpangan  baku  dalam  cluster dan  simpangan  baku  antar  cluster  menunjukkan  bahwa  metode  Ward  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik ketika digunakan pada clustering  kinerja unit Bank ABC,  hal ini ditunjukan dengan nilai rasio  (Sw/Sb) yang terkecil diantara ketiga metode yang dibandingkan yaitu sebesar 0,353302.
Dengan  demikian  maka  hasil  cluster  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  pada penentuan  cluster  data kinerja kantor unit Bank ABC adalah hasil analisis cluster menggunakan metode Ward.
Kata kunci : Clustering, Nearest Neighbor, K-Means, Ward.

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  steps  for  clustering  analysis  using  Nearest  Neighbor,  Ward  and  K- Means method, and compare the results of these three methods for  clustering performance data of Unit Office of ABC Bank.
Cluster analysis was performed using IBM SPSS Version 23. Results of the three methods were compared using standard deviation ratio in the group (Sw) and the standard deviation between groups (Sb). In this study, based on the ratio of standard deviation in the cluster and the standard deviation between clusters show that the Ward’s method has a better performance when used in clustering unit’s performance data of ABC Bank, this is indicated by the value of the ratio (Sw / Sb) is the smallest among the three methods that is equal to 0.353302.
Thus, the results of the cluster analysis that will be used as a reference in determining the performance data cluster of unit office of ABC Bank is the result of cluster analysis using Ward method.
Keywords: Clustering, Nearest Neighbor, K-Means, Ward.

## 1. LATAR BELAKANG
Di  era  globalisasi  saat  ini,  banyak  bermunculan dan bertambahnya jumlah bank di Indonesia, baik swasta  maupun  BUMN  sehingga  mengakibatkan semakin  ketatnya  persaingan  yang  terjadi
diantara  bank-bank  tersebut.  Bank  ABC  adalah salah satu bank BUMN yang memiliki unit kerja yang  dinamakan  “ UNIT” yang  mempunyai cakupan layanan perbankan setara dengan kantor cabang  pembantu  (KCP)  namun  dengan  fokus pada  pinjaman  mikro.  Unit  Bank  ABC  tersebar
dengan  jumlah  yang  cukup  banyak  di  Provinsi Lampung  dan  Bengkulu.  Unit  Bank  ABC memberikan  layanan  perbankan  ke  pelosok- pelosok  daerah  bahkan  daerah  yang  belum terjangkau oleh bank lain. Dalam rangka menjaga dan  meningkatkan  kinerja  kantor  unit  tersebut perlu dilakukan pembinaan dan pengawasan oleh manajemen  di  kantor  cabang  maupun  kantor wilyah  Bank  ABC.  Untuk  menentukan  prioritas dan  pola  pembinaan  maka  kantor  unit  perlu dikelompokkan  berdasarkan  hasil  kinerjanya. Selama  ini  belum  ada  metode  yang  dipakai  oleh manajemen  Bank  ABC  untuk  mengelompokkan kantor  unit  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang berlaku    di  Bank  ABC  secara  menyeluruh. Dengan  mengelompokkan  kantor  unit  menjadi unit  dengan  kinerja  sangat  baik,  unit  dengan kinerja baik dan unit dengan  kinerja buruk  maka manajemen  dapat  menentukan  langkah-langkah yang  diperlukan  dalam  hal  menjaga  ataupun meningkatkan kinerjanya.
Clustering adalah  suatu  teknik  analisis  yang bertujuan  untuk  memilah  obyek  ke  dalam beberapa  kelompok  yang  mempunyai  sifat berbeda  antara  kelompok  satu  dengan  yang  lain. Pada  analisis  ini  tiap-tiap  kelompok  bersifat sejenis  antar  anggota  dalam  kelompok  atau variasi  obyek  dalam  kelompok  yang  terbentuk sekecil  mungkin.  clustering  diterapkan  untuk mengelompokkan data unit yang memiliki kinerja sangat  baik,  baik  dan  buruk  berdasarkan  posisi pinjaman,  simpanan,  pemasukan  ekstrakomtabel, feebase income dan laba.
Clustering diharapkan dapat menentukan prioritas  pembinaan  dan  menentukan  pola pembinaan yang tepat sesuai dengan pengelompokan  unit  berdasarkan  kinerjanya. Clustering juga  diharapkan  dapat  menentukan kelompok  unit  yang  berprestasi  karena  memiliki kinerja  yang  baik  maupun  kelompok  unit  yang berkinerja buruk.
Pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Satria (2016) yang membahas tentang perbandingan  metode  ward  dan  k-means  dalam penentuan  cluster  data  penerima  beasiswa, didapat  bahwa  metode  ward  dan  k-means memiliki kinerja yang sama baik. Pada penelitian ini  ditambahkan  metode  nearest  neighbor  selain metode  ward  dan  k-means  dalam  melakukan pengelompokan  terhadap  kantor  unit  Bank  ABC yang  ada  di  wilayah  provinsi  Lampung  dan Bengkulu  dengan  menggunakan  kriteria  posisi pinjaman,  simpanan,  pemasukan  ekstrakomtabel, feebase  income  dan  laba.  Kemudian  setelah
melakukan clustering ,  dilakukan  analisis  cluster, membandingkan  ketiga  metode  tersebut  dan memilih  metode  terbaik  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengelompokan kantor unit berdasarkan kinerjanya. Dari hal tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul perbandingan metode nearest neighbor, ward dan k-means  dalam    menentukan  cluster  data  kinerja kantor unit Bank ABC. [1]

## 1.1 PERUMUSAN MASALAH
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan diatas,  maka  dapat  dirumuskan  permasalahan dalam penelitian ini adalah :
“Bagaimana  perbandingan  metode  nearest neighbor, ward dan k-means dalam menentukan  cluster  data  kinerja  kantor  unit Bank ABC?”

## 1.2 BATASAN MASALAH
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  pencapaian  kinerja  kantor  unit Bank ABC di wilayah provinsi Lampung dan Bengkulu posisi 31 Desember 2015.
2. Data  yang  dicluster  adalah  data  pencapaian kinerja  kantor  unit  yang  telah  dimodelkan. Kriteria  yang  digunakan  ada  15  (lima  belas) kriteria yaitu jumlah kredit komersial, jumlah kredit  konsumtif,  jumlah  kredit  usaha  rakyat (KUR),  jumlah  debitur  kredit  komersial, jumlah  debitur  kredit  konsumtif,  jumlah debitur  kredit  usaha  rakyat,  jumlah  giro, jumlah  tabungan,  jumlah  deposito,  jumlah rekening  giro,  jumlah  rekening  tabungan, jumlah  rekening  deposito, recovery kredit ekstrakomtabel,  jumlah feebase  income ,  dan laba rugi.
3. Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan proses clustering yaitu  metode  Nearest Neighbor  Clustering,  Ward  dan  metode  K- Means.
4. Nilai  yang  dibandingkan  dari  tiap  metode adalah  rasio  simpangan  baku  dalam  cluster (Sw) dan simpangan baku antar cluster (Sb).
5. Tools  yang  digunakan  untuk  melakukan proses  clustering  adalah  IBM  SPSS  Statistics Versi 23.

## 1.3 TUJUAN
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Membentuk  cluster  dengan  metode  Nearest Neighbor,  Ward  dan  metode  K-Means menggunakan  data  kinerja  kantor  unit  Bank ABC  di  wilayah  Lampung  dan  Bengkulu posisi 31 Desember 2015.
2. Membandingkan dan mencari metode clustering terbaik ditinjau dari rasio simpangan  dalam  kelompok(sw)  dan  nilai simpangan antar kelompok (sb) pada penentuan  cluster  data  kinerja  kantor  unit menggunakan  metode  Nearest  Neighbor,
Ward dan metode K-Means.

## 1.4 MANFAAT
Manfaat dari penelitian ini adalah :
1. Dapat mengetahui pengelompokan kantor unit Bank  ABC  berdasarkan  kinerjanya  dengan menggunakan  metode  Nearest  Neighbor, Ward dan metode K-Means.
2. Dapat  mengetahui  metode  clustering  terbaik untuk  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan penentuan kantor unit yang berkinerja baik.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Menurut  Kusrini  (2009)  Istilah  data  mining  dan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar. Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan proses knowlegge  discovery  in  databases adalah data mining. [2]

## 2.2 Clustering
Menurut  Han  dan  Kamber  (2011),  clustering adalah  proses  pengelompokkan  kumpulan  data menjadi  beberapa  kelompok  sehingga  objek  di dalam satu kelompok memiliki banyak kesamaan dan  memiliki banyak perbedaan dengan objek di kelompok  lain.  Perbedaan  dan  persamaannya biasanya  berdasarkan  nilai  atribut  dari  objek tersebut dan dapat juga berupa perhitungan jarak. Clustering  sendiri  juga  disebut  Unsupervised Classification,  karena  clustering  lebih  bersifat untuk  dipelajari  dan  diperhatikan.  Cluster analysis  merupakan  proses  partisi  satu  set  objek data ke dalam himpunan bagian. Setiap himpunan
bagian  adalah  cluster,  sehingga  objek  yang  di dalam  cluster  mirip  satu  sama  dengan  yang lainnya, dan mempunyai perbedaan dengan objek dari  cluster  yang  lain.  Partisi  tidak  dilakukan dengan manual tetapi dengan algoritma clustering.  Oleh  karena  itu,  Clustering  sangat berguna  dan  bisa  menemukan  group  yang  tidak dikenal dalam data. [3]
2.3 Nearest Neighbor Clustering/Single Linked Clustering Menurut Hermawati (2013),single linked
clustering  disebut  juga  minimum  link,  dimana similaristas  dari  dua  cluster  didasarkan  pada  dua titik  paling  dekat  dari  dua  cluster  yang  berbeda. Kelebihan  dari  single  linked  adalah  dapat menangani  bentuk  yang  tidak  elips.  Sedangkan kekurangannya  adalah  sensitif  terhadap  noise atau  outliers.  Untuk  menghitung  jarak  antar cluster digunakan persamaan 2.1. [4]
( ) ( )
(    ) ................................(2.1)
Keterangan : C i = Cluster i C j = Cluster j
Langkah  –  langkah  Single  Linked  Clustering adalah sebagai berikut :
1. Dimulai  dengan  menentukan  k  sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2. Setiap data dianggap sebagai cluster. Kalau n =  jumlah  data  dan  c  =  jumlah  cluster,  berarti ada c = n.
3. Menghitung jarak/similarity/dissimilarity antar cluster.
4. Cari  dua  cluster  yang  mempunyai  jarak  antar cluster yang minimal dan gabungkan (c = c – 1). Setelah semua jarak diketahui, selanjutnya dikelompokkan yang memiliki jarak terdekat.
5. Jika c > k, kembali ke langkah 3.

## 2.4 Ward Clustering
Menurut  Simamora  (2005),  metode  Ward bertujuan  untuk  memperoleh  cluster  yang memiliki  varians  internal  cluster  yang  sekecil mungkin.  Metode  varians  yang  umum  dipakai adalah  metode  Ward  dimana  rata-rata  untuk setiap  cluster  dihitung.  Lalu,  dihitung  jarak Euclidean  antara  setiap  obyek  dan  nilai  rata-rata itu,  lalu  jarak  itu  dihitung  semua.  Pada  setiap tahap,  dua  cluster  yang  memiliki  kenaikan  „sum
of squares dalam cluster‟  yang  terkecil digabungkan. [5]
Metode Ward merupakan suatu metode pembentukan cluster yang didasari oleh hilangnya  informasi  akibat  penggabungan  obyek menjadi cluster. Hal ini diukur dengan menggunakan  jumlah  total  dari  deviasi  kuadrat pada  mean  cluster  untuk  setiap  pengamatan. Error  sum  of  squares  (ESS)  digunakan  sebagai fungsi  obyektif.  Dua  obyek  akan  digabungkan jika  mempunyai  fungsi  obyektif  terkecil  diantara kemungkinan  yang  ada.  Error  sum  of  squares (ESS) dihitung menggunakan persamaan 2.2.
ESS = ∑ ( ̅) ………….....…...(2.2)
Keterangan : : skor data ke-i ̅ : rata-rata ( mean ) Langkah-langkah Ward Clustering adalah sebagai berikut :
1. Dimulai  dengan  memperhatikan  N  cluster yang  mempunyai  satu  responden  per  cluster (semua  responden  dinggap  sebagai  cluster). Pada tahap pertama ini SSE bernilai nol.
2. Cluster pertama dibentuk dengan memilih dua dari  N  cluster  yang  memiliki  nilai  SSE terkecil.
3. N-1  kumpulan  cluster  kemudian  diperhatikan kembali untukmenentukan dua dari cluster ini yang  bisa  meminimumkan  keheterogenan. Dengan  demikian  N  cluster  secara  sistematik dikurangi N-1.
4. Mengulangi  langkah  (3)  dan  (4),  sampai diperoleh  satu  cluster  atau  semua  responden bergabung menjadi satu cluster.

## 2.5 K-Means Clustering
Menurut  Han  dan  Kamber  (2011),  metode partisioning yang dikenal baik dan dipakai secara umum  adalah  metode  k-means,k-medoids  dan variasi dari kedua metode tersebut.  Algoritma k- means  mengambil  parameter  input,  k  dan mempartisi sejumlah n objek menjadi sejumlah k cluster  sehingga  menhasilkan  kemiripan  yang tinggi  dalam  suatu  cluster  dan  kemiripan  yang rendah  antar  cluster.  Kesamaan  suatu  cluster diukur  kepada  nilai  rata-rata  semua  objek  dalam suatu  cluster  yang  dapat  dipandang  sebagai cluster’s centroid atau center of gravity .
Menurut  Prasetyo  (2012)  K-Means  merupakan salah  satu  metode  pengelompokan  data  non
hierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih kelompok.  Metode  ini  mempatisi  data  kedalam kelompok  sehingga  data  yang  berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain.  Adapun  tujuan  pengelompokan  data  ini adalah  untuk  meminimalkan  variasi  di  dalam suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi antar kelompok. Diagram alir K-Means
Clustering ditunjukkan pada gambar 2.3 [6]
Langkah-langkah  K-Means  Clustering  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  k  sebagai  jumlah  cluster  yang ingin dibentuk.
2. Membangkitkan  nilai  random  untuk  pusat cluster awal (centroid) sebanyak k
3. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap masing-masing  centroid  menggunakan  rumus jarak  Eucledian  (Eucledian  Distance)  hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data  dengan  centroid.  Eucledian  Distance dihitung menggunakan persamaan 2.3.
d( x i ,c i ) = √∑ ( ) …………………….(2.3)
Keterangan: x i : skor data ke-i c i : centroid pada cluster ke-i
4. Mengklasifikasikan
setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbarui  centroid  dengan  mencari mean (nilai rata-rata) tiap cluster.
6. Melakukan  perulangan  dari  langkah  2 hingga  5  hingga  anggota  tiap  cluster tidak ada yang berubah.
7. Jika  langkah  6  telah  terpenuhi,  maka nilai  pusat  cluster  (μj)  pada  iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter  untuk  menentukan  klasifikasi data.
Start
Banyakya
Cluster k Tentukan pusat Hitung jarak objek ke pusat Kelompokkan objek berdasarkan jarak minimum Ada objek yang harus dipindah End
Gambar 2.3 Diagram alir K-Means Clustering

## 2.6 Kantor Unit
Kantor Unit adalah sebutan untuk unit kerja pada Bank  ABC  yang  mempunyai  tingkat  pelayanan dikategorikan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) sebagai  Kantor  Cabang  Pembantu  (KCP). Adapun  jenis  pelayanan  yang  dapat  dilakukan oleh  Kantor  Unit  antara  lain  :  pembukaan rekening,setoran dan penarikan simpanan, pengajuan  pinjaman  dan  layanan  perbankan lainnya.

## 2.7 Kinerja
Menurut Rivai & Basri (2004), kinerja merupakan  hasil  seseorang  secara  keseluruhan selama  periode  tertentu  di  dalam  melaksanakan tugas,  seperti  standar  hasil  kerja,  target  atau sasaran,  atau  kriteria  yang  telah  ditentukan terlebih dahulu dan telah disepakati bersama.

## 2.8 IBM SPSS (Statistical Program for Social Science)
IBM  SPSS  (Statistical  Program  for  Social Science)  merupakan  paket  program  aplikasi komputer untuk  menganalisis data statistik. Pada penelitian  ini,  aplikasi  SPSS  digunakan  sebagai tools (alat) untuk melakukan clustering (pengelompokan)  data  kinerja  kantor  unit  bank ABC  menggunakan  metode  Nearest  Neighbor Clustering,Ward  dan  metode  K-Means.  Aplikasi SPSS  mampu  melakukan  proses  clustering dengan  cepat  dan  memiliki  banyak  pilihan metode clustering yang dapat digunakan.
2.9 Penelitian Sebelumnya
Beberapa  penelitian  terkait  yang  sebelumnya telah  dilakukan  antara  lain  dapat  dilihat  pada tabel 2.1.
Tabel 2.1 Penelitian Sebelumnya
Penelitian ini akan dilaksanakan berdasarkan alur penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Alur Penelitian

## 3. TEMPAT DAN WAKTU PENELITIAN
Penelitian dilakukan pada kantor unit Bank ABC yang berada di provinsi Lampung dan Bengkulu. Kinerja yang diukur adalah  kinerja unit semester tahun 2015 (posisi 31 Desember 2015).

## 3.1 Alat dan Bahan
Adapun  alat  dan  bahan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Hardware
Pengumpulan Data Proses Clustering dan Analisa Cluster Pemodelan Data Pemilihan Metode Clustering Terbaik
Kebutuhan  perangkat  keras  (hardware)  yang digunakan  :  Notebook  Dell  Latitude  E6410 Processor  :  Intel®  Core™  i5  CPU  M560  @2.67 GHz  (4  CPUs)  ~  2,7  GHz.  RAM  :  4096  MB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB.
2. Software
Kebutuhan  perangkat  lunak  (software)  yang digunakan :
a. Sistem Operasi Windows 10
b. Microsoft  Excel  2007  sebagai  pengolah pemodelan data.
c. IBM SPSS Statistics Versi 23 sebagai aplikasi yang  digunakan  untuk  melakukan  clustering data.
3. Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  pengklusteran adalah  data  kinerja  kantor  unit  posisi  31 Desember 2015.

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Dalam  penyusunan  penelitian  ini  metode  yang digunakan dalam proses pengumpulan data antara lain:
a. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan cara menghimpun  informasi  yang  relevan  dengan topik  atau  masalah  yang  akan  atau  sedang diteliti.  Informasi  diperoleh  dari  buku-buku ilmiah, laporan penelitian, karangan-karangan ilmiah, tesis dan disertasi, peraturan- peraturan,  ketetapan-ketetapan,  ensiklopedia, dan  sumber-sumber  tertulis  baik  tercetak maupun elektronik.
b. Dokumentasi
Pengambilan data dilakukan melalui dokumen tertulis maupun elektronik dari
lembaga/institusi. Dokumen diperlukan untuk mendukung kelengkapan data yang lain.

## 3.3 Pemodelan Data
Sebelum  melakukan  proses  clustering,  dilakukan pemodelan data,karena terdapat perbedaan satuan yang  signifikan  di  antara  atribut-atribut  yang diteliti.
Atribut  data  yang  diteliti  yaitu  jumlah  kredit komersial, jumlah kredit konsumtif, jumlah kredit usaha  rakyat  (KUR),  jumlah  debitur  kredit komersial,  jumlah  debitur  kredit  konsumtif, jumlah  debitur  kredit  usaha  rakyat,  jumlah  giro,
jumlah  tabungan,  jumlah  deposito,  jumlah rekening giro, jumlah rekening tabungan, jumlah rekening  deposito,  jumlah recovery kredit ekstrakomtabel, jumlah feebase income , dan laba rugi. Proses pemodelan data adalah sebagai berikut : 1) Pemodelan  data  untuk  tiap  atribut  dilakukan dengan  cara  menghitung  mean  dan  standar deviasi  pada  data  masing  –  masing  atribut. Untuk  setiap  atribut  mean  dihitung  dengan menggunakan  persamaan  3.1  sedangkan standard  deviasi  dihitung  menggunakan persamaan 3.2.
̅ ∑ …………………….................…(3.1)
Keterangan: x : mean ∑ : hasil penjumlahan data atribut n
: jumlah data atribut
σ = √ ∑  (    ) .………………………....(3.2)
Keterangan : σ : Standar deviasi x i : nilai individu atribut
: nilai rata-rata/mean n : jumlah data atribut
2)
Setelah  mendapatkan  nilai  mean  dan standar deviasi maka data dapat dimodelkan  menggunakan  aturan  seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Pemodelan Data Kategori  Kualifikasi Kode 1 x< ( –2σ) 1 2 ( –2σ) ≤ x < ( - σ) 2 3 (      ) ≤ x < 3 4 ≤ x < (      ) 4 5 ( + σ) ≤ x < ( + 2σ) 5 6 x  ≥ ( + 2σ) 6
3) Menentukan  bobot  dari  setiap  atribut dengan pemodelan seperti pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Pemodelan Bobot Kriteria Kriteria Bobot (w) Kredit Komersial 0.08 Kredit Konsumtif 0.08 Kredit KUR 0.08 Debitur Komersial 0.02
Debitur Konsumtif 0.02 Debitur KUR 0.02 Giro 0.08 Tabungan 0.08 Deposito 0.08 Nasabah Giro 0.02 Nasabah Tabungan 0.02 Nasabah Deposito 0.02 Pemasukan Ekstrakomtabel 0.08 Feebase Income (FBI) 0.14 Laba/Rugi 0.18

## 3.4 Proses Clustering
Pada  tahap  ini  akan  diterapkan  metode  Nearest Neighbor  Clustering,Ward  dan  metode  K-Means untuk  mengelompokkan  data  kinerja  kantor  unit Bank  ABC  di  wilayah  provinsi  Lampung  dan Bengkulu.  Setelah  dilakukan  proses  clustering, tahap  selanjutnya  adalah  proses  analisis  cluster, dimana    akan  dianalisis  cluster  kantor  unit  yang berkinerja baik maupun buruk.
Langkah  –  langkah  metode  nearest  neighbor adalah sebagai berikut :
6. Dimulai  dengan  menentukan  k  sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
7. Setiap data dianggap sebagai cluster. Kalau n =  jumlah  data  dan  c  =  jumlah  cluster,  berarti ada c = n.
8. Menghitung jarak/similarity/dissimilarity antar cluster dengan menggunakan persamaan 3.3.
( ) ( )
(    ) ……...................…(3.3)
9. Cari  dua  cluster  yang  mempunyai  jarak  antar cluster yang minimal dan gabungkan (c = c – 1). Setelah semua jarak diketahui, selanjutnya dikelompokkan yang memiliki jarak terdekat.
10. Jika c > k, kembali ke langkah 3.
Langkah-langkah clustering metode Ward yaitu:
1. Melakukan standarisasi data
2. Memperhatikan  N  cluster  yang  mempunyai satu  responden  per  cluster  (semua  responden dinggap  sebagai  cluster).  Pada  tahap  pertama ini Error Sum Of Square(ESS) bernilai nol.
3. Cluster pertama dibentuk dengan memilih dua dari  N  cluster  yang  memiliki  nilai  ESS terkecil. Nilai ESS dihitung dengan persamaan 3.4.
ESS = ∑ ( ̅) …………...……..(3.4)
Keterangan : ESS : Error Sum Of Square : skor responden ke-i ̅
: rata-rata ( mean )
4. N-1  kumpulan  cluster  kemudian  diperhatikan kembali untukmenentukan dua dari cluster ini yang bisa meminimumkankeheterogenan.
Dengan  demikian  N  cluster  secara  sistematik dikurangi N-1.
5. Mengulangi  langkah  (3)  dan  (4),  sampai diperoleh jumlah cluster yang diinginkan.
Langkah-langkah  analisis  cluster  metode  K- Means yaitu:
1. Menentukan  k  sebagai  jumlah  cluster  yang ingin dibentuk
2. Menentukan centroid (titik pusat)
3. Menghitung jarak setiap data/obyek ke  setiap centroid  menggunakan  euclidean  distance dengan persamaan 3.5.
d( x j ,c j ) = √∑ ( ) ………………….....(3.5)
4. Mengelompokkan data/obyek kedalam cluster yang memiliki jarak euclidean terkecil
5. Memperbarui  centroid  dengan  mencari  mean (nilai rata-rata) tiap cluster
6. Menghitung jarak setiap data/obyek ke  setiap centroid baru
7. Lakukan  langkah  (3),  (4)  dan  (5)  hingga keanggotaan  data/obyek  terhadap  sebuah cluster tidak berubah lagi.

## 3.5 Pemilihan Metode Clustering Terbaik
Menurut  Barakbah  dan  Arai  (2004)  Sebuah metode  clustering  yang  baik  jika  mempunyai nilai simpangan baku dalam kelompok (sw) yang minimum  dan  nilai  simpangan  baku  antar kelompok (sb) yang maksimum. [7]
Jika  diberikan  cluster C k ,  dimana  k=1,...,p,  dan setiap  cluster  memiliki  anggota X i ,  dimana i=1,...,n  dan  n  adalah  jumlah  anggota  dari  setiap cluster,  dan k adalah  rata-rata  dari  cluster  k, maka  untuk  mencari  nilai  simpangan  baku  ke-k ( S k ) digunakan persamaan 3.6.
S k = √ ∑ (    ̅ ) …………………....(3.6)
Jika  terdapat  rata-rata  variabel  dalam  setiap cluster k ( k ) maka komponen dari setiap cluster berbeda,  dan  simpangan  baku  antar  kelompok ( S b )  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan 3.7.
*(     ) ∑ ( ̅ ̅) + …3.7)
Keterangan : K : Banyaknya kelompok yang terbentuk
k : Rataan kelompok ke-k
: Rataan keseluruhan kelompok
Pengelompokan yang baik akan memiliki nilai sw minimum  dan sb maksimum  atau  dalam  hal  ini metode terbaik menghasilkan nilai rasio simpangan baku minimum sw terhadap sb. Rasio simpangan  baku sw terhadap sb dihitung menggunakan persamaan 3.8.
Rasio = X 100% ...............................(3.8)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Data
Sebelum  melakukan  proses  clustering  data, terlebih  dahulu  dilakukan  pengumpulan  data. Data  yang  akan  diolah  dalam  pembahasan  ini adalah  data  kinerja  Unit  Bank  ABC  di  wilayah provinsi  Lampung  dan  Bengkulu  posisi  31 Desember 2015. Jumlah Unit Bank  ABC  sampai dengan  31  Desember  2015  adalah  187.      Atribut yang  digunakan  dalam  proses  clustering  adalah seperti tabel 4.1.
Tabel 4.1 Atribut Data Kinerja Unit
No Kode Kriteria 1 A1 Kredit Komersial 2 A2 Kredit Konsumtif 3 A3 Kredit Usaha Rakyat (KUR) 4 A4 Debitur Komersial 5 A5 Debitur Konsumtif 6 A6 Debitur Kredit Usaha Rakyat 7 A7 Giro 8 A8 Tabungan 9 A9 Deposito 10 A10 Rekening Giro 11 A11 Rekening Tabungan 12 A12 Rekening Deposito 13 A13 Pemasukan Ekstrakomtabel
14 A14 Fee Base Income (FBI) 15 A15 Laba/Rugi
Data  diperoleh  dari  laporan  hasil  kinerja  unit posisi 31 Desember 2015, data dapat dilihat pada lampiran 1.

## 4.2 Pemodelan Data
Pemodelan  data  masing  –  masing  atribut dilakukan  dengan  menhitung  mean  dan  standar deviasi. Mean dan standar deviasi dari tiap atribut dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel  4.2  Mean  dan  Standar  Deviasi  Atribut Kinerja Unit
Selanjutnya  data  tiap  –  tiap  atribut  dimodelkan dengan pemodelan sesuai tabel 4.3.
Tabel 4.3 Pemodelan Data Kategori Kualifikasi Kode 1 x< ( –2σ) 1 2 ( –2σ) ≤ x < ( - σ) 2 3 (      ) ≤ x < 3 4 ≤ x < (      ) 4 5 ( + σ) ≤ x < ( + 2σ) 5 6 x  ≥ ( + 2σ) 6
Hasil dari pemodelan dapat dilihat pada lampiran 2.

## 4.3 Pembobotan
Setelah  data  atribut  kinerja  unit  dimodelkan, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perkalian bobot  persentase  variabel  dengan  data  kinerja
yang  telah  dimodelkan.  Bobot  masing  –  masing atribut adalah seperti tabel 4.4.
Tabel 4.4 Persentase Pembobotan Atribut
No Kode  Kriteria Bobot (w) 1 A1 Kredit Komersial 0,08 2 A2 Kredit Konsumtif  0,08 3 A3 Kredit KUR 0,08 4 A4 Debitur Komersial 0,02 5 A5 Debitur Konsumtif 0,02 6 A6 Debitur KUR 0,02 7 A7 Giro 0,08 8 A8 Tabungan 0,08 9 A9 Deposito 0,08 10 A10 Nasabah Giro 0,02 11 A11 Nasabah Tabungan 0,02 12 A12 Nasabah Deposito 0,02 13 A13 Pemasukan Ekstrakomtabel 0,08 14 A14 Feebase  Income (FBI) 0,14 15 A15 Laba/Rugi 0,18
Data  yang  telah  dilakukan  pembobotan  dapat dilihat pada lampiran 3.

## 4.4 Proses Clustering
Proses  clustering  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  tiga  metode  yaitu  metode nearest neighbour, ward dan k-means. Clustering data  kinerja  unit  dilakukan  menggunakan Software  SPSS  Versi  23.  Cluster  yang  akan dibentuk  yaitu  tiga  cluster,  cluster  unit  yang berkinerja  sangat  baik,  cluster  unit  yang berkinerja  baik  dan  cluster  unit  yang  berkinerja buruk.  Data  input  berupa  file  yang  berisi  data kinerja  per  masing-masing  unit  yang  telah dilakukan  peratingan  dan  pembobotan  pada  tiap- tiap  variabel  kinerjanya.  Hasil  dari  software SPSS  berupa  field  tambahan  pada  masing  – masing record berupa nomor cluster.

## 4.5 Analisis Cluster
Analisis  cluster  dilakukan  untuk  mendefinisikan cluster  kedalam  kategori  cluster  ,  yaitu  cluster unit  yang  berkinerja  sangat  baik,  cluster  unit yang  berkinerja  baik  dan  cluster  unit  yang berkinerja buruk. Analisis dilakukan dengan cara
melihat  nilai  rata-rata  keseluruhan  variabel  pada tiap cluster yang terbentuk.

## 4.5.1 Analisis  Cluster  Metode  Nearest Neighbor
Cluster  yang  terbentuk  pada  metode  nearest neighbor  adalah  seperti  pada  tabel  4.5.  Dari  187 unit  terbagi  menjadi  3  cluster  yaitu  cluster  1 memiliki  181  anggota  dengan  nilai  rata-rata variabel  sebesar  0,227315,  cluster  2  memiliki  2 anggota  dengan  nilai  rata-rata  variabel  sebesar 0,333333  dan  cluster  3  memiliki  4  anggota dengan  nilai  rata-rata  variabel  sebesar  0,290333. Nilai  rata-rata  variabel  ketiga  cluster  adalah 0,283661.
Tabel  4.5  Keanggotaan  Cluster  Metode  Nearest Neighbor
Nama Cluster Jumlah Anggota Rata- Rata Variabel Cluster 1 181 Unit 0,227315 Cluster 2 2 Unit 0,333333 Cluster 3 4 Unit 0,290333 Rata  –  rata Cluster 0,283661
Dari  nilai  rata-rata  keseluruhan  data  yang diperoleh,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan  metode  nearest  neighbor,  cluster  yang memiliki  kinerja  sangat  baik  adalah  cluster  2 dengan  nilai  rata-rata  variabel  terbesar  yaitu 0,333333,  cluster  yang  memiliki  kinerja  baik adalah  cluster  3  dengan  nilai  rata-rata  variabel 0,290333,  dan  cluster  yang  memiliki  kinerja buruk  adalah  cluster  1  dengan  nilai  rata-rata variabel  terkecil  yaitu  0,227315.  Rincian  data keanggotaan  cluster  metode  nearest  neighbor dapat dilihat pada lampiran 4.

## 4.5.2 Analisis Cluster Metode Ward
Cluster yang terbentuk pada metode ward adalah seperti  pada  tabel  4.6.    Dari  187  unit  terbagi menjadi  3  cluster  yaitu  cluster  1  memiliki  76 anggota  dengan  nilai  rata-rata  variabel  sebesar 0,214193,  cluster  2  memiliki  83  anggota  dengan nilai  rata-rata  variabel  sebesar  0,267936  dan cluster  3  memiliki  28  anggota  dengan  nilai  rata- rata  variabel  sebesar  0,159095.  Nilai  rata-rata variabel ketiga cluster adalah 0,213741.
Tabel 4.6 Keanggotaan Cluster Metode Ward
Nama Cluster Jumlah Anggota Rata-Rata Variabel Cluster 1 76 Unit 0,214193 Cluster 2 83 Unit 0,267936 Cluster 3 28 Unit 0,159095 Rata –  rata Cluster 0,213741
Dari  nilai  rata-rata  keseluruhan  data  yang diperoleh,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan  metode  ward,  cluster  yang  memiliki kinerja  sangat  baik  adalah  cluster  2  dengan  nilai rata-rata variabel terbesar yaitu 0,267936, cluster yang  memiliki  kinerja  baik  adalah  cluster  1 dengan  nilai  rata-rata  variabel  0,214193,  dan cluster  yang  memiliki  kinerja  buruk  adalah cluster  3  dengan  nilai  rata-rata  variabel  terkecil yaitu 0,159095. Rincian data keanggotaan cluster metode ward dapat dilihat pada lampiran 5.

## 4.5.3 Analisis Cluster Metode K-Means
Cluster  yang  terbentuk  pada  metode  k-means adalah  seperti  pada  tabel  4.7.    Dari  187  unit terbagi menjadi 3 cluster yaitu cluster 1 memiliki 87 anggota dengan nilai rata-rata variabel sebesar 0,252552,  cluster  2  memiliki  79  anggota  dengan nilai  rata-rata  variabel  sebesar  0,187865  dan cluster  3  memiliki  21  anggota  dengan  nilai  rata- rata  variabel  sebesar  0,293270.  Nilai  rata-rata variabel ketiga cluster adalah 0,244562.

## Tabel 4.7 Keanggotaan Cluster Metode K-Means
Nama Cluster Jumlah Anggota Rata-Rata Variabel Cluster 1 87 Unit 0,252552 Cluster 2 79 Unit 0,187865 Cluster 3 21 Unit 0,293270 Rata–rata Cluster 0,244562
Dari  nilai  rata-rata  keseluruhan  data  yang diperoleh,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan  metode  k-means,  cluster  yang  memiliki kinerja  sangat  baik  adalah  cluster  3  dengan  nilai rata-rata variabel terbesar yaitu 0,293270, cluster yang  memiliki  kinerja  baik  adalah  cluster  1 dengan  nilai  rata-rata  variabel  0,252552,  dan cluster  yang  memiliki  kinerja  buruk  adalah cluster  2  dengan  nilai  rata-rata  variabel  terkecil yaitu 0,187865. Rincian data keanggotaan cluster metode k-means dapat dilihat pada lampiran 6.
4.6 Menentukan Metode Clustering Terbaik
Untuk mengetahui kinerja ketiga metode clustering, digunakan kriteria dua nilai simpangan  baku,  yaitu  rata-rata  simpangan  baku dalam  cluster  (Sw)  dan  simpangan  baku  antar cluster  (Sb).  Semakin  kecil  nilai  rasio ( ) maka metode  tersebut  memiliki  kinerja  yang  baik, karena  mempunyai  tingkat  homogenitas  yang tinggi.

## 4.6.1 Sw,  Sb  dan  Ratio  Cluster  Unit  Metode Nearest Neighbor
Nilai  Sw,  Sb  dan  Rasio  Cluster  Unit  Metode Nearest dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut : Tabel  4.8  Sw,  Sb  dan  Ratio  Metode  Nearest Neighbor
Item Nearest Neighbor 1. Cluster 1 - Jumlah 181 - Rata - Rata 0.227315 - Simpangan Baku 0.042768 2. Cluster 2 - Jumlah 2 - Rata - Rata 0.333333 - Simpangan Baku 0.001886 3. Cluster 3 - Jumlah 4 - Rata - Rata 0.290333 - Simpangan Baku 0.013394 4. Rata - Rata Cluster 0.283661 5. Sw 0.019349 6. Sb 0.053323 7. Ratio (Sw/Sb) 0.362868 4.6.2 Sw,  Sb  dan  Ratio  Cluster  Unit  Metode
Ward
Nilai  Sw,  Sb  dan  Rasio  Cluster  Unit  Metode Ward dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut :
Tabel 4.8 Sw, Sb dan Ratio Metode Ward Item Ward 1. Cluster 1 - Jumlah 76 - Rata - Rata 0.214193 - Simpangan Baku 0.018872 2. Cluster 2 - Jumlah 83 - Rata - Rata 0.267936 - Simpangan Baku 0.026339 3. Cluster 3 - Jumlah 28 - Rata - Rata 0.159095 - Simpangan Baku 0.012471
4. Rata - Rata Cluster 0.213741 5. Sw 0.019227 6. Sb 0.054422 7. Ratio (Sw/Sb) 0.353302 4.6.3 Sw,  Sb  dan  Rasio  Cluster  Unit  dengan Metode K-Means
Nilai  Sw,  Sb  dan  Rasio  Cluster  Unit  Metode  K- Means dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut : Tabel 4.10 Sw, Sb dan Ratio Metode K-Means Item K-Means 1. Cluster 1 - Jumlah 87 - Rata - Rata 0.252552 - Simpangan Baku 0.021376 2. Cluster 2 - Jumlah 79 - Rata - Rata 0.187865 - Simpangan Baku 0.024166 3. Cluster 3 - Jumlah 21 - Rata - Rata 0.293270 - Simpangan Baku 0.026065 4. Rata - Rata Cluster 0.244562 5. Sw 0.023869 6. Sb 0.053155 7. Ratio (Sw/Sb) 0.449051 4.7 Implementasi Metode Clustering Terbaik 4.7.1 Perbandingan  Simpangan  Baku  dalam Kelompok Cluster 1 (S 1 )
Pada hasil cluster 1, ketiga metode menghasilkan jumlah  anggota  yang  berbeda-beda.    Metode nearest  neighbor  menghasilkan  181  anggota dengan  nilai  simpangan  baku  sebesar  0,042768, metode  ward  menghasilkan  76  anggota  dengan nilai  simpangan  baku  sebesar  0,018872  dan metode  k-means  menghasilkan  87  anggota dengan  nilai  simpangan  baku  sebesar  0,021376. Metode ward menghasilkan nilai simpangan baku terkecil  yaitu  0,018872  yang  menunjukkan homogenitas yang paling baik dari ketiga metode. Data  perbandingan  ketiga  metode  dapat  dilihat pada tabel 4.11.
Tabel 4.11 Perbandingan Cluster 1
4.7.2 Perbandingan  Simpangan  Baku  dalam
Kelompok Cluster 2 (S 2 )
Pada hasil cluster 2, ketiga metode menghasilkan jumlah  anggota  yang  berbeda-beda.    Metode nearest neighbor menghasilkan 2 anggota dengan nilai  simpangan  baku  sebesar  0,001886,  metode ward  menghasilkan  83  anggota  dengan  nilai simpangan baku sebesar 0,026339 dan metode k- means  menghasilkan  79  anggota  dengan  nilai simpangan  baku  sebesar  0,024166.  Metode nearest  neighbor  menghasilkan  nilai  simpangan baku  terkecil  yaitu  0,001886  yang  menunjukkan homogenitas yang paling baik dari ketiga metode. Data  perbandingan  ketiga  metode  dapat  dilihat pada tabel 4.12.
Tabel 4.12 Perbandingan Cluster 2
4.7.3 Perbandingan  Simpangan  Baku  dalam Kelompok Cluster 3 (S 3 )
Pada hasil cluster 3, ketiga metode menghasilkan jumlah  anggota  yang  berbeda-beda.    Metode nearest neighbor menghasilkan 4 anggota dengan nilai  simpangan  baku  sebesar  0,013394,  metode ward  menghasilkan  28  anggota  dengan  nilai simpangan baku sebesar 0,012471 dan metode k- means  menghasilkan  21  anggota  dengan  nilai simpangan  baku  sebesar  0,026065.  Metode  ward menghasilkan nilai simpangan baku terkecil yaitu 0,012471  yang  menunjukkan  homogenitas  yang paling baik dari ketiga metode. Data perbandingan  ketiga  metode  dapat  dilihat  pada tabel 4.13.
Tabel 4.13 Perbandingan Cluster 3

## 4.7.4 Perbandingan Ratio (Sw/Sb)
Nilai  simpangan  baku  dalam  kelompok  (Sw) adalah rata-rata simpangan baku dalam kelompok cluster  1  sampai  dengan  cluster  3.  Nilai Simpangan  baku  dalam  kelompok  masing- masing metode dapat dilihat pada tabel 4.14.
Tabel  4.14  Perbandingan  Metode  Nearest Neighbor,Ward dan K-Means
Dari data simpangan baku dalam kelompok (Sw) terlihat  bahwa  metode  ward  memiliki  nilai simpangan  baku  dalam  kelompok  (Sw)  terkecil yaitu  sebesar  0,019227.  Semakin  kecil  nilai simpangan baku dalam kelompok (Sw) menunjukkan cluster memiliki homogenitas yang lebih  baik.  Dari  data  simpangan  baku  antar kelompok  (Sb)  terlihat  bahwa  metode  ward memiliki  nilai  simpangan  baku  antar  kelompok (Sb)  terbesar  yaitu  sebesar  0,054422.  Semakin besar  nilai  simpangan  baku  antar  kelompok  (Sb) semakin baik hasil pengclusteran yang dilakukan.
Nilai rasio (Sw/Sb) masing-masing metode dapat dilihat  pada  tabel  4.14.  Dari  nilai  rasio  (Sw/Sb) terlihat  bahwa  metode  ward  memiliki  nilai  rasio (Sw/Sb) terkecil yaitu sebesar 0,353302.  Hal ini menunjukkan  bahwa  metode  ward  memiliki kinerja yang paling baik dari ketiga metode yang digunakan dalam penelitian ini. Dengan demikian maka  hasil cluster  yang dapat digunakan sebagai acuan  pada  penentuan  cluster  data  kinerja  unit Bank  ABC  adalah  hasil  analisis  cluster menggunakan metode ward.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesiimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan tentang  analisis cluster dengan  metode Nearest Neighbor , Ward dan  metode K-Means pada  data kinerja unit Bank ABC, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Cluster  yang terbentuk dengan ketiga  metode memiliki  jumlah  anggota  yang  berbeda  - beda.  Metode  nearest  neighbor  menghasilkan cluster
yang
jumlah
anggotanya terkonsentrasi  di  satu  cluster  sedangkan cluster  lainnya  hanya  memiliki  sangat  sedikit anggota.
2. Jika  ditinjau  dari  nilai  rasio  (Sw/Sb) simpangan baku dalam dan antar cluster pada data  kinerja  unit  Bank  ABC  metode  yang memiliki  nilai  rasio  terkecil  adalah  metode Ward  dengan  nilai  ratio  (Sw/Sb)  sebesar 0,353302.  Berdasarkan  data  tersebut  metode
clustering  terbaik  untuk  menentukan  cluster data  kinerja  Unit  Bank  ABC  adalah  metode Ward.
3. Dengan  metode  Ward  didapat  cluster  dengan kinerja  terbaik  adalah  cluster  2  dengan  nilai rata  –  rata  variabel  seluruh  anggotanya sebesar  0.267936,  diikuti  oleh  cluster  1 dengan  nilai  rata-rata  variabel  seluruh anggota  cluster  sebesar  0,214193.  Sedangkan cluster dengan kinerja terburuk adalah cluster 3 dengan nilai rata-rata variabelnya 0,159095.

## 2. Saran
Adapun  karena  adanya  keterbatasan  dalam penelitian  ini  maka  saran  yang  diajukan  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1. Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  salah satu  referensi  bagi  manajemen  Bank  ABC untuk  memetakan  kinerja  unit  sehingga  unit dapat  dikelompokkan  berdasarkan  kinerjanya untuk kepentingan pengawasan dan pembinaan maupun pemberian reward ataupun punishment.
2. Dalam penelitian ini penulis hanya membahas perbandingan  analisis cluster menggunakan metode  nearest  neighbor,  ward  dan  k-means. Oleh  karena  itu  untuk  penelitian  selanjutnya penulis
menyarankan
agar dapat mengembangkan
metode-metodeanalisis cluster  yang  lain  karena  cakupan  metode analisis cluster yang cukup banyak serta dapat dikembangkan dan diaplikasikan pada bidang ilmu dan studi kasus yang berbeda.
3. Ratio  (Sw/Sb)  pada  metode  k-means  adalah yang  terbesar  yang  menunjukkan  bahwa metode  ini  yang  memiliki  kinerja  terburuk dalam melakukan clustering pada data kinerja Unit  Bank  ABC.  Hal  ini  dapat  disebabkan oleh  penentuan  centroid  awal  yang  kurang tepat  ataupun  dataset  yang  tidak  cocok  untuk metode  ini.  Oleh  karena  ini  penelitian  ini dapat dikembangkan menggunakan metode k- means  yang  memiliki  teknik  optimalisasi pada penentuan centroid awal ataupun metode partitioning lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Satria, Fiqih. 2016. Perbandingan
Kinerja  Metode  Ward  dan  K-Means dalam  Menentukan  Cluster  Data Mahasiswa Pemohon Beasiswa (Studi  Kasus  :  STMIK  Pringsewu). Tesis. Program Pascasarjana
Magister  Teknik  Informatika  IBI Darmajaya. Bandar Lampung.
[2] Kusrini, dan Luthfi, E.T. 2009. Algoritma  Data  Mining.  Yogyakarta: Penerbit Andi.
[3] Han, Jiawei, Kamber, M., and Pei, Jian.  2011.  Data  Mining:  Concepts and  Techniques,  3rd  edition.  Morgan Kaufmann Publishers.
[4] Hermawati, F.A. 2013. Data Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5] Simamora, Bilson. 2004. Riset Pemasaran. Jakarta: Gramedia Utama.
[6] Prasetyo,  Eko. 2014. Data Mining : Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta: Penerbit Andi.
[7] Arai, Kohei and Barakbah, A. R. 2007. Hierarchical  K-means  :  An  Algorithm for  Centroids  Initialization  for  K-
Means.  Reports  of  the  Faculty  of Science and Engineering, Saga University, Vol.36, No.1, 25-31.