## PENGGUNAAN ALGORITMA K – MEANS CLUSTERING UNTUK MENE NTUK AN PENIL AI AN KEDISIPLI NAN  K ARYAWAN RUMAH  SAK IT  RO YAL PRIMA
Windania Purba 1) , Michael Kosasih 2) , Donny Kallamas 3) , Michael Wijaya 4) 1,2,3,4 Fakultas Teknologi dan Sains, Universitas Prima Indonesia windania@unprimdn.ac.id , michaelkosasih8@gmail.com , donny.kallamas@gmail.com , rendywinata75@gmail.com

## Abstract
Hospital  is  a  place  that  has  community  service  facilities  engaged  in  the  health  sector,  in  the  hospital provides  outpatient  and  inpatient  care.  A  hospital  has  several  services  such  as  health  services  for  the elderly, health services for children and health services for adults. Before a hospital implements all these services  for  the  community,  all  employees  of  the  hospital  need  to  do  a  training  process  so  that  the management of the hospital can assess the level of discipline of all employees of the hospital. Apart from the training process, the department of a hospital company will conduct an employee assessment, which the goal is to find out the level of discipline of the hospital employees. The research methodology used in this study is descriptive. a research method used to discuss a problem by researching, processing data, analyzing  and  describing  with  regular  discussion.  In  this  descriptive  method  research,  the  author  uses three aspects that are the criteria for discipline of Royal Prima Hospital Employees, namely Discipline, Absence  and  Appreciation.  The  data  collected  by  the  author  is  through  observation  techniques  and sampling techniques.
Keywords : Hospital, Discipline, Attendance, Appreciation, Royal Prima.

## 1. PENDAHULUAN
Kedisiplinan karyawan merupakan aspek  yang  sangat  penting  dalam  menjaga kinerja  dan  efektivitas  operasional  suatu organisasi,  termasuk  rumah  sakit.  Dalam konteks  rumah  sakit,  kedisiplinan  karyawan berperan  penting  dalam  memastikan  pelayanan yang  berkualitas  kepada  pasien  serta  menjaga keamanan  dan  kebersihan  lingkungan  kerja. Oleh karena itu, penilaian kedisiplinan karyawan rumah  sakit  menjadi  hal  yang  krusial  dalam pengelolaan sumber daya manusia. Dalam upaya untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  objektivitas penilaian  tersebut,  penggunaan  algoritma  k- means clustering dapat menjadi pendekatan yang relevan dan menarik untuk diterapkan.
Algoritma k-means clustering merupakan salah satu metode analisis data yang telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang [1]–[5],  termasuk  dalam  pengolahan  data
karyawan. Metode ini mampu mengelompokkan data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  saling berhubungan  berdasarkan  kesamaan  atribut. Dalam  konteks  penilaian  kedisiplinan  karyawan rumah  sakit,  penggunaan  algoritma  k-means clustering dapat membantu dalam mengidentifikasi  pola-pola  kedisiplinan  yang ada  di  antara  karyawan.  Hal  ini  dapat memberikan pandangan yang lebih komprehensif  dan  sistematis  terhadap  tingkat kedisiplinan  karyawan  rumah  sakit,  serta membantu  manajemen  dalam  pengambilan keputusan terkait pengembangan program peningkatan kedisiplinan.
Namun  demikian,  meskipun  algoritma k-means  clustering  telah  banyak  digunakan dalam  berbagai  konteks,  aplikasinya  dalam penilaian  kedisiplinan  karyawan  rumah  sakit masih  terbatas.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  tersebut
dengan  mengkaji  dan  menerapkan  penggunaan algoritma k-means clustering dalam menentukan penilaian  kedisiplinan  karyawan  rumah  sakit. Dengan  memanfaatkan  data  kedisiplinan  yang tersedia, diharapkan penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan objektivitas  dan  efisiensi  dalam  penilaian kedisiplinan karyawan, serta memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kedisiplinan  dalam konteks rumah sakit.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat seberapa  disiplin  nya  para  karyawan  tetap  atau pun para karyawan magang dalam melaksanakan pekerjaanya sesuai dengan bagian sub  kerjanya. Penelitian  ini  bertujuan untuk membantu manajemen dalam menentukan tingkat kedisiplinan dan tingkat kinerja  karyawan  di  Rumah  Sakit  Royal Prima Medan.

## 2. METODE PENELITIAN
Lokasi dari penelitian ini adalah Rumah Sakit Royal Prima yang beralamat Jl. Ayahanda No.68A, Sei Putih Tengah, Kec. Medan Petisah, Kota Medan, Sumatera Utara 20118. Materi riset yang  dipakai  dalam  riset  ini  merupakan informasi  presensi  dari  Para  Karyawan  Rumah Sakit  Royal  Prima  pada  tahun  2021  sebagai objek riset.

## Metode Pengumpulan Data
Adapun teknik-teknik pengambilan data yang peneliti  lakukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Tanya  Jawab.  Kegiatan  ini  dilakukan  untuk mengetahui  data  tingkat  kedisiplinan  kinerja pegawai  Rumah  Sakit  Royal  Prima.  Data  yang digunakan adalah data tahun 2021 2. Observasi.  Dalam  proses  pendekatan  ini dilakukan  dengan  cara  mengamati  secara langsung  data  kedisiplinan  kinerja  pegawai Rumah Sakit Royal Prima.

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan
dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Pengolahan  data dilakukan  dengan  metode  K-Means  dengan tahap-tahap sebagai berikut:
1. Persiapan.  Pada  tahap  ini  yang  menjadi objek penelitian adalah kedisiplinan pegawai Rumah Sakit Royal Prima.
2. Tinjauan  kepustakaan.  Dalam  lanjutan tahapan  berikutnya  penulis  melakukan  studi literatur  mengenai  patokan  yang  hendak dipakai  sebagai  prinsip  dalam  mengukur tingkatan  ketertiban  Pegawai  Rumah  Sakit Royal Prima.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
3. Pengumpulan Data. Pada langkah ini dicoba proses  wawancara  kepada  bagian  HRD Rumah Sakit Royal Prima.
4. Pengelolaan  data  mining.  Informasi  yang sudah  digabungkan  setelah  itu  di  olah dengan  memakai  tahap  yang  sesuai  dengan
KDD  ( Knowledge  Discovery  In  Database ) [6]–[9].
5. Informasi Selection. Informasi Selection
ialah  cara  pengumpulan  informasi  yang berkaitan dengan analisa dari dasar informasi.  Pada  jenjang  ini  dicoba  metode akuisisi  suatu  penurunan  representasi  dari informasi  serta  meminimalkan  lenyapnya data informasi  [10], [11].
6. Preprossessing .  Informasi preprocessing merupakan  metode  dini  informasi  mining buat  mengganti  raw  informasi(  informasi anom)  jadi  bentuk  serta  data  yang  lebih berdaya guna serta berguna [12], [13].
7. Transformation. Pada  jenjang  ini  dipakai guna  mengganti  informasi  sebagai  wujud yang  cocok  dalam  cara  keterangan mining . Pada  langkah  ini  dilakukan  normalisasi, dimana normalisasi ini  merupakan  cara menskalakan angka informasi.
8. Data  Mining. Langkah  ini  bermaksud  guna mencari  pola  ataupun  data  menarik  dalam informasi  yang  diseleksi  dengan  memakai metode ataupun tata cara yang cocok dengan cara.( Knowledge  Discovery  In  Database ) [14]–[20].
9. Interpretation. Tujuan  dari Interpretation merupakan  Pola  data  yang  diperoleh  dari cara  informasi  mining  butuh  diperlihatkan dalam  wujud  yang  gampang  dipahami  oleh pihak yang bersangkutan.
10. Hasil  dan  pembahasan.  Dalam  tahap  hasil dan  pembahasan  ini  menjelaskan  tentang hasil  perhitungan  dari  dua  jenis  Algoritma yaitu: Algoritma  K-Means dan Algoritma Fuzzy C-Means .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Visualisasi Metode Elbow
Pada riset ini  kita  mengawali  dengan memakai  tata  cara elbow ,  tata  cara  ini  kita manfaatkan  supaya  bisa  mengenali  berapa
banyak cluster yang  sangat  tepat  untuk dimanfaatkan pada riset ini.
Gambar 2. Metode Elbow
Pada  gambar  2  hasil  dari  metode elbow kami  melihat  pada  titik  3  clusterlah  yang menjadi  pemilihan cluster yang  baik  dalam penelitian mengukur tingkat kedisiplinan Karyawan Rumah Sakit Royal Prima Medan.

## 3.2 Perbandingan 3 Cluster dengan 4 Cluster
Pada  gambar  3  menghasilkan  3 cluster , dalam cluster ini  juga  terdapat  titik centroid yang  di  ambil  dari  kriteria  absen  dan  kriteria disiplin.
Gambar 3 . Tiga Cluster
Dari hasil gambar 4 terdapat 4 cluster yang di  ambil  dari kriteria absen  dan  disiplin,  pada pengolahan Algoritma  K-Means  Clustering dengan  4 cluster ini menurut  kami  kurang  tepat
karena  pada cluster 3  (berwarna  pink)  hanya menghasilkan  sedikit  data  saja.  Sehingga  pada penelitian ini kami memutuskan untuk menggunakan  3 cluster saja  sebagai  objek penelitian.
Gambar 4 . Empat Cluster

## 3.3 Analisa Data
Dari  Riset  ini,  informasi  yang  dipakai  ialah sebanyak  40 data .  Dari  riset  ini  akan menghasilkan output yang  terdiri  dari  3 cluster yaitu  (C1)  disiplin  tinggi,  (C2)  disiplin  sedang dan (C3) disiplin rendah. Variable yang dipakai dalam  riset  ini  ialah  Kedisiplinan,  Absen  dan Apresiasi.
Tabel 1. Sample Data
DISIPLIN ABSEN APRESIASI 3 1 0 2 23 0 22 8 0 0 0 0 17 11 1 14 9 0 11 20 1 0 0 0 13 3 0
3 14 2 13 12 0 7 5 1 0 11 4 0 31 0 0 31 0 17 7 1 0 31 0 0 7 0 2 3 0 8 2 5 10 10 2 16 9 3 21 10 0 19 12 3 11 15 3 20 10 0 23 3 0 15 10 3 8 12 5 19 10 2 0 7 6 0 30 0 6 4 0 15 5 8 22 9 2 0 5 0 0 20 0 20 10 0 2 15 0 0 29 2

## 3.4  Langkah-Langkah  Penerapan  Algoritma K-Means
1.  Tahap  awal  yang  wajib  dilakukan, memutuskan  terlebih  dulu  jumlah cluster yang ini  dibangun,  Pada  riset  ini  kita  memakai  3 cluster .
2.  Kemudian  pastikan  titik  pusat  awal  dari tiap clusternya .  Cara  menentukan  titik  pusat dapat  diambil  secara  acak  seperti  pada  tabel berikut.
Tabel 2. Titik_Pusat_Awal_ Cluster Data Ke-I DISIPLIN  ABSEN APRESIASI 5 17 11 1 28 15 10 3 39 2 15 0 3.  Mengestimasi  jarak  antara  titik  pusat ( Centroid )  dengan  titik  masing-  masing  objek.
Buat mengestimasi titik pusatnya bisa
menggunakan metode Euclidean Distance.
D e = √ (𝑋 1 − 𝑆 𝑖 )2 + (𝑉 𝑖 − 𝑡 𝑖 )2 (1)
Dimana  De  adalah Euclidean  Distance ,  I merupakan  banyaknya subjek (x,y)  ialah koordinat  object serta  (s,t)  ialah koordinat centroid . Tabel 3. Hasil Perhitungan Setiap Data
Pada Iterasi 1. C1 C2 C3 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1
4. Sesudah  seluruh  data  yang  pernah dihitung  pada  perulangan  1,  hingga  berikutnya jumlah  Kembali  pusat cluster yang  terkini dengan  pada  umumnya  anggota  yang  terdapat pada cluster itu.  Pada  penentuan  titik  pusat ( Centroid )  yang  anyar  bisa  digunakan  dengan rumus sebagai berikut.
𝐶 = ∑ 𝑚 𝑛 (2)
Keterangan: C= centroid data m=  anggota  data  yang  termasuk  kedalam centroid tertentu n=  jumlah  data  yang  menjadi  anggota centroid tertentu.
Berdasarkan  dari  tabel  4,  titik  pusat (centroid)  baru  untuk  cluster  1  memiliki  10 anggota:
C1  =  (22+17+17+21+19+20+23+19+22+20)/10 = 20 Cluster kedua (C2) memiliki 12 anggota: C2=(14+13+13+7+8+10+16+11+15+8+6+15)/1 2 = 11.33333
Cluster ketiga (C3) memiliki 18 anggota: C=(3+2+0+11+0+3+0+0+0+0+0+2+0+0+0+0+2 +0)/18 = 1,277778
5. Ulangi  lagi  cara  mencari  nilai cluster tingkat  kedisiplinan  sedang  (C2)  dan  tingkat kedisiplinan rendah (C3), maka akan didapatkan hasil  titik  pusat  yang  baru  seperti  pada  tabel dibawah ini.

## Tabel 4. Penentuan_Cluster_Baru
CLUSTE R DISIPLI N ABSEN APRESI ASI C1 20 9 0.9 C2 11.33333 8 2.5 C3 1.277778 15.4444 4 0.833333
6. Sesudah  diperoleh  titik  pusat  yang terkini dari tiap cluster , maka dapat menerapkan kembali  prosedur  ketiga  dengan  memakai metode Euclidean  Distance sampai  titik  pusat dari  tiap cluster tidak  berganti  lagi  serta  tidak ada lagi data titik pusat yang beralih posisi.

## 3.5  Hasil  Pengolahan  Algoritma  K-Means Clustering
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  dari seluruh  data  yang  kami  hitung  menggunakan metode Algortima K-Means Clustering , didapatkan  pada iterasi 6  dan  7,  dimana  hasil akhir  dari  pengelompokan  ini  titik  pusat  tidak lagi  berubah  dan  tidak  ada  data  yang  berpindah antar cluster .
Tabel 5. Hasil_Akhir Nama Cluster Data Sampel Cluster 1 3,5,6,9,11,16,21,22,23,24, 25,26,27,28,30,34,35,38 Cluster 2 1,4,8,10,12,13,18,19,20,2 9,31,33,36,39 Cluster 3 2,7,14,15,17,32,37,40
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  5,  maka  hasil  dari pengelompokan  dari cluster diatas  adalah sebagai berikut.
Nama cluster
Tingkat kedisiplinan tinggi (C1)    = 18 Data Tingkat kedisiplinan sedang (C2)  = 14 Data Tingkat kedisiplinan rendah (C3)   = 8 Data
Nilai akhir dari Accurate Presentation dari ketiga cluster adalah sebagai berikut:
1. C1 (Kedisiplinan Tinggi) = 18 40 ∗ 100% =
0,45%
2. C2 (Kedisiplinan Sedang) = 14 40 ∗ 100% = 0,35%
3. C3 (Kedisiplinan Rendah) = 8 40 ∗ 100% =
0,2%

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  penelitian  ini,  pihak Rumah  Sakit  dapat  mengetahui  seberapa  besar tingkatan  penilaian  dari  kedisiplinan  Karyawan Rumah  Sakit  Royal  Prima  Medan.  Hasil  dari penelitian  ini  didapatkan  jika persentase C1 bernilai  0,45%,  C2  bernilai  0,35%  dan  C3 bernilai  0,2%.  Jika  menggunakan  kriteria apresiasi yang dijadikan sebagai alat ukur dalam menentukan  kedisiplinan  Karyawan  Rumah Sakit  Royal  Prima,  terhitung  masih  belum efektif  karena  hanya  menghasilkan  tingkatan nilai 0,45 % saja.

## REFERENCES
[1] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[2] H.  Annur,  “Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091.
[3] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,
vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[4]
A.  Harto  and  C.  Fatichah,  “Segmentasi
Dan Pemisahan Sel Darah Putih Bersentuhan  Menggunakan  K-Means
Dan  Hierarchical  Clustering  Analysis Pada  Citra  Leukemia  Myeloid  Akut,” JUTI  J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  15,  no.  2, pp. 140–151, 2017.
[5] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering  toward  students  profile  model drop  out  potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1007,  p.  012049,  Apr.  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012049.
[6] I.  A.  Darmawan,  M.  F.  Randy,  I.
Yunianto, M. M. Mutoffar, and M. T. P. Salis, “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk
Menentukan  Pola  Golongan  Penyandang Masalah  Kesejahteraan  Sosial,” Sebatik , vol.  26,  no.  1,  pp.  223–230,  2022,  doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[7] H.  E.  Simanjuntak  and  W.  Windarto, “Analisa  Data  Mining  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  pada  Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi Pemasaran  Produk  Internet,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  pp.  914–923, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[8] W.  A.  Wahyuni  and  S.  Saepudin, “Penerapan  Data  Mining  Clustering
Untuk  Mengelompokkan  Berbagai  Jenis Merk Mesin Cuci,” Semin. Nas. Sist. … , pp. 306–313, 2021.
[9] W.  I.  Rahayu,  S.  F.  Pane,  and  ..., “Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Iklan  Audio  Berdasarkan User  Behaviors  Pada  Aplikasi  Audio Social  Media  Svara  …,” J.  Tek.  … ,  vol. 10, no. 2, pp. 13–19, 2018.
[10] E.  Kurniawan,  “Analisa  Data  Rekam
Medis Menggunakan Teknik Data Mining Association Rules Dengan
Algoritma Clustering .pdf,” pp. 1–7.
[11] K. Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng.
Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[12] G. A. Marcoulides, Discovering Knowledge  in  Data:  an  Introduction  to Data  Mining ,  vol.  100,  no.  472.  2005. doi: 10.1198/jasa.2005.s61.
[13] A.  Ali,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis Pasien  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  di  Rumah  Sakit  Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  1, pp. 186–195, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.529. [14] M.  Benri,  H.  Metisen,  and  S.  Latipa, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan  Fadhila,” J.  Media  Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[15] J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan, “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Pengguna  Layanan  BPJS  Kesehatan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i4.73.
[16] P. Berkhin, “Clustering survey Bherkin,” Tech.  Report,  Accrue  Softw. ,  pp.  1–56, 2002.
[17] M.  Bari,  A.  Majid,  Y.  M.  Cani,  and  U. Enri,  “Penerapan  Algoritma  K-Means dan  Decision  Tree  Dalam  Analisis Prestasi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. Hal 355− ,  vol.  364,  no.  2,  pp.  355–364,
2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5299.
[18] W.  M.  P.  Dhuhita,  “Clustering  Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J.  Inform. ,  vol.  15,  no.  2,  pp. 160–174, 2015.
[19] S.  Seimahuira,  “Berdasarkan  Online Reviews  Tripadvisor  Menggunakan,” vol. 12, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[20] R. Saputra, “VOL . 9 NO . 1 April 2016 VOL . 9 NO . 1 April 2016,” Pemesenan Tarv.  Berbas.  SMS  Gatew.  dan  Java
Netvbeans  pada  CV.Ratu  Pasaman Travel  Berbas.  SMS  Gatew.  dan  Java Netbeans , vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2016.