## E VALUASI K INERJA P EGAWAI N EGERI S IPIL P EMERINTAH D AERAH

## K ABUPATEN G ROBOGAN M ENGGUNAKAN A LGORITMA K-M EANS
Herra Profiliana 1 , Jati Sasongko Wibowo 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank e-mail: proviliana@gmail.com, jatisw@edu.unisbank.ac.id

## A BSTRAK
Profesi Pegawai Negeri Sipil (PNS) semakin diminati oleh banyak individu karena beberapa faktor menarik. Salah satunya adalah stabilitas pendapatan yang menawarkan keamanan finansial bagi PNS dan  keluarganya.  PNS  juga  menawarkan  jaminan  pensiun  yang  menarik,  memungkinkan  mereka pensiun dengan martabat dan keuangan yang terjamin. Namun, daya tarik utama PNS juga mencakup tanggung  jawab  mereka  sebagai  abdi  masyarakat.  Mereka  harus  memberikan  pelayanan  yang  adil kepada  warga  masyarakat  dengan  efektif,  efisien,  produktif,  dan  profesional  sesuai  dengan  peran mereka.  Untuk  mencapai  tujuan  ini,  organisasi  PNS  memerlukan  sumber  daya  manusia  (SDM) berkualitas. Di Kabupaten Grobogan, Badan Kepegawaian, Pendidikan, dan Pelatihan Daerah (BKPPD) memiliki peran penting dalam menjalankan evaluasi kinerja PNS secara rutin setiap tahun. Evaluasi ini melibatkan berbagai aspek, termasuk Surat Keputusan Penilaian (SKP), tingkat pendidikan, kompetensi, dan  disiplin  pegawai.  Hasil  evaluasi  mengklasifikasikan  PNS  menjadi  tiga  klaster:  berkualitas  baik (24%),  cukup  (30%),  dan  perlu  perbaikan  (16%).  Pendekatan  evaluasi  komprehensif  ini  membantu BKPPD memastikan PNS di Kabupaten Grobogan tetap menjaga dan meningkatkan tingkat kualitas pelayanan kepada masyarakat.

## Kata Kunci: PNS, klaster, rapidminer, penilaian kinerja

## 1. P ENDAHULUAN
Semakin meningkatnya minat individu terhadap karier sebagai Pegawai Negeri Sipil (PNS) dapat dijelaskan oleh berbagai faktor yang menarik. Beberapa alasan utama yang mendorong minat ini adalah stabilitas  pendapatan,  jaminan  pensiun,  serta  risiko  kecil  untuk  diberhentikan  dari  pekerjaan.  Bukti konkret dari minat ini dapat ditemukan dalam jumlah pelamar yang membanjiri pendaftaran CPNS pada tahun 2021. Sebanyak 3.482.989 individu bersaing untuk merebutkan 128.016 formasi yang tersedia, menegaskan daya tarik yang dimiliki oleh profesi PNS.
PNS memiliki peran krusial sebagai pelayan masyarakat yang harus memberikan layanan yang adil dan  berkualitas.  Oleh  karena  itu,  mutlak  diperlukan  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  memiliki kapabilitas  untuk  menjalankan  tugasnya  dengan  efektif,  efisien,  produktif,  dan  profesional  sesuai dengan peran dan tanggung jawab yang diemban. Dalam konteks ini, Badan Kepegawaian, Pendidikan, dan Pelatihan Daerah (BKPPD) memiliki peran penting dalam membentuk dan mengembangkan SDM berkualitas.  Salah  satu  cara  yang  diambil  adalah  melalui  pelaksanaan  evaluasi  kinerja  PNS  di Pemerintah Kabupaten Grobogan setiap tahunnya [1].
Pentingnya  evaluasi  kinerja  bagi  BKPPD  terletak  pada  kemampuannya  untuk  memberikan penilaian  yang  akurat  terhadap  kinerja  pegawai  saat  ini  [2].  Selain  itu,  evaluasi  ini  juga  berfungsi sebagai  sumber  umpan  balik  yang  berharga  dalam  proses  pembinaan  PNS,  seperti  pengangkatan, kenaikan pangkat, pengangkatan dalam jabatan, serta program pendidikan dan pelatihan. Lebih lanjut, evaluasi  kinerja  ini  tidak  terbatas  pada  penilaian  sasaran  kinerja  pegawai  semata.  Aspek-aspek pendukung lainnya, seperti tingkat pendidikan, kompetensi (termasuk pelatihan struktural, fungsional, teknis, serta partisipasi dalam seminar atau workshop), dan kedisiplinan pegawai, juga menjadi bahan pertimbangan dalam evaluasi [7].
Untuk membantu proses evaluasi kinerja pegawai negeri sipil di Kabupaten Grobogan, dilakukan pendekatan  dengan  menggunakan  metode  k-means  untuk  mengelompokkan  data.  K-means  adalah sebuah algoritma clustering yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan memisahkan atau mengelompokkan data ke dalam kategori yang jelas dan berbeda satu sama lain. Teknik clustering ini memanfaatkan Algoritma K-means karena algoritma ini berfokus pada jarak antara data. Keunggulan utama dari Algoritma K-means adalah tingkat ketelitian yang tinggi dalam mengukur objek, sehingga algoritma ini menjadi pilihan yang efisien dan dapat diandalkan dalam proses evaluasi kinerja [3].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut :
2.1. Data mining
Data mining [4], yang juga sering disebut sebagai Knowledge Discovery in Databases (KDD), merujuk kepada suatu metode otomatis untuk menggali informasi dari dalam basis data yang sangat besar. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola dengan menerapkan pengelompokan (clustering) atau pencarian hubungan (association) [8]. Secara umum, proses data mining mencakup tugas seperti menjelaskan, meramalkan, mengestimasi, mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan mengidentifikasi asosiasi dalam data [14].

## 2.2. Clustering
Clustering data [5], merupakan salah satu teknik dalam Data Mining yang bersifat tanpa supervisi (unsupervised). Terdapat dua jenis clustering data yang sering digunakan dalam upaya pengelompokan data, yakni hierarchical (hirarki) dan non-hierarchical (non hirarki). Tujuan utama dari teknik clustering data ini adalah untuk mengoptimalkan fungsi tujuan yang telah ditetapkan dalam proses pengelompokan [13]. Fungsi ini umumnya bertujuan untuk mengurangi variasi di dalam setiap kelompok (cluster) serta meningkatkan variasi antara kelompok-kelompok tersebut [9].

## 2.3. Algoritma K-means
K-Mean  merupakan  teknik  analisis  kelompok  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek pengamatan  ke  dalam  sejumlah  K  kelompok  (cluster)  [15].  Dalam  metode  ini,  tiap  objek  akan ditempatkan  dalam  satu  kelompok  yang  memiliki  nilai  rata-rata  (mean)  yang  mewakili  kelompok tersebut. K-Mean berupaya untuk menemukan pusat (centroid) dari setiap kelompok dengan melakukan iterasi untuk memperbaiki hasilnya. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengorganisir data ke dalam kelompok-kelompok sehingga objek-objek dengan karakteristik yang serupa akan ditempatkan dalam satu  kelompok,  sementara  objek-objek  dengan  karakteristik  yang  berbeda  akan  ditempatkan  dalam kelompok yang berbeda pula.
Berikut  adalah  langkah-langkah  teknik  Clustering  dengan  menggunakan  algoritma  k-means, seperti yang dijelaskan oleh Siska [11]:
a. Mulailah dengan menentukan jumlah cluster (k) yang akan dibentuk.
b. Lakukan  inisialisasi  pusat  cluster  dengan  cara  acak  atau  random.  Pusat-pusat  ini  akan digunakan sebagai pusat awal untuk setiap cluster.
c. Hitung jarak antara setiap data dengan masing-masing centroid menggunakan rumus Euclidean Distance, seperti yang dinyatakan dalam persamaan berikut:
D (x,y) =  (X 1x – X 1y ) 2 + (X 2x – X 2y ) 2 + … + (X 3x – X 3y ) 2
Keterangan: D (x,y) = Jarak data ke  ke pusat cluster X kx = Data ke i pada attribute ke k X ky = Titik pusat ke j pada attribute ke k
d. Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat antara data dan centroid.
e. Tentukan  pusat  cluster  baru  dengan  menghitung  rata-rata  dari  data  yang  ada  dalam  cluster tersebut menggunakan rumus yang sesuai.
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖
𝑘=0
Keterangan : V ij = rata-rata dari variable ke-j di dalam cluster ke-i N i = mewakili jumlah data yang menjadi anggota dari cluster ke-i i,k   = i dan k adalah indeks untuk cluster j = j adalah indeks untuk variable
X k,j = dihitung dengan mengambil nilai rata-rata dari semua data Xk,j yang termasuk ke dalam cluster tersebut
f. Posisi suatu data akan ditentukan oleh jarak terpendek antara pusat cluster dan data tersebut.
g. Ulangi langkah 3 hingga 5 hingga tidak ada perubahan anggota dalam setiap cluster. Jika dalam beberapa  iterasi  masih  terdapat  perubahan,  maka  ulangi  proses  clustering.  Jika  tidak  ada perubahan, maka proses clustering dianggap selesai.
2.4. RapidMiner
RapidMiner merupakan perangkat lunak yang sering digunakan untuk melakukan ekstraksi data dengan  berbagai  metode  dalam  data  mining  [10].  Software  ini  menyediakan  kemudahan  bagi penggunanya untuk mengolah data dalam jumlah besar dengan bantuan berbagai operator yang dapat digunakan untuk mengubah data. Hasil analisis yang dihasilkan oleh RapidMiner juga dapat disajikan secara visual melalui grafik. Beberapa fitur unggulan yang dimiliki oleh RapidMiner mencakup [12]:
a. Menyediakan  beragam  algoritma  data  mining,  termasuk  decision  tree  dan  k-means,  serta algoritma lainnya.
b. Menampilkan grafis yang canggih, seperti diagram histogram yang tumpang tindih, diagram pohon (tree chart), dan plot 3D Scatter.
c. Plugin-plugin  beragam  tersedia  di  RapidMiner,  termasuk  plugin  teks  yang  memungkinkan analisis teks.
d. Merupakan  platform  yang  komprehensif,  mencakup  prosedur  data  mining  dan  machine learning,  seperti  ETL  (extraction,  transformation,  loading),  data  preprocessing,  visualisasi, modeling, dan evaluasi.
e. Proses data mining di RapidMiner didasarkan pada operator-operator yang dapat disusun secara bertingkat, dijelaskan melalui format XML, dan dapat dibuat melalui antarmuka grafis.
f. Mengintegrasikan proyek data mining dengan Weka dan statistik R.

## 3. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## 3.1. Persiapan Data
Pada penelitian ini, tahapan awal yang dilakukan adalah pengumpulan data Pegawai Negeri Sipil (PNS) pada kabupaten Grobogan yang diambil pada data pegawai kondisi saat ini [6].
3.2. Preprossesing Data
Setelah data disiapkan, langkah selanjutnya yang dilakukan yaitu preprossesing data dari data asli untuk dapat diolah dengan k- means pada aplikasi rapidminer. Didalam preprossesing data dilakukan proses cleaning dan  seleksi  data . Setelah  dilakukan  seleksi  data,  atribut  yang  diperoleh  yaitu  jenis jabatan,  pendidikan,  diklat  struktural,  diklat  fungsional,  diklat  teknis,  seminar,  skp,  dan  hukuman disiplin.

## 3.3. Transformasi Data
Pada transformasi data dilakukan proses pembobotan data dengan mengubah data string kedalam bentuk  numerik  agar  dapat  diolah.  Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  transformasi  data dengan menghasilkan  4  atribut  dengan  di  inisialkan A1  yaitu  pendidikan, A2  kompetensi, A3  SKP,  dan A4 hukuman disiplin.
Tabel 1. Hasil transformasi data dengan empat atribut Data ke NIP A1   A2   A3   A4 1 19790309xxxxxxx009   15   25   25   5 2 19710314xxxxxxx002   15   25   25   5 3 19650530xxxxxxx001   20   25   25   5 4 19720114xxxxxxx006   15   15   30   5 5 19710720xxxxxxx005   15   40   25   5 6 19720904xxxxxxx002   20   25   25   5 7 19650130xxxxxxx002   15   25   30   5 8 19810516xxxxxxx011   15   40   25   5 9 19780308xxxxxxx002   20   25   30   5 10 19750426xxxxxxx010   15   25   25   5 …. ………………………..   ….   ….   ….   …. 66 19701209xxxxxxx011   15   17,5   25   5
67 19730228xxxxxxx009   15   17,5   25   5 68 19690201xxxxxxx019   10   17,5   25   5 69 19650412xxxxxxx001   5   17,5   25   5 70 19720712xxxxxxx018   5   17,5   25   5
Hasil transformasi data diatas didapat setelah melalui proses pembobotan pada setiap kriteria yang dijelaskan pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Hasil transformasi data pembobotan setiap kriteria Kriteria Indikator Sub Bobot Bobot Pendidikan  S-3 25 25 S-2 20 S-1/D-IV 15 D-III 10 D-II/D-I/SLTA 5 Dibawah SLTA 1 Kompetensi  Dikstru (bagi Jabatan Struktural) Sudah ikut 15
40
Belum ikut 0 Dikfung (bagi Jabatan Fungsional) Sudah ikut 15 Belum ikut 0 Diktek   (bagi   jabatan pelaksana nilai max 22,5) Sudah ikut  15  22,5 Belum ikut  0 0 Seminar   (bagi   jabatan pelaksana nilai max 17,5) Sudah ikut  10  17,5 Belum ikut  0 0 SKP 91-100 30 30 76-90 25 61-75 15 51-60 5 50 ke bawah 1 Hukdis Tidak Pernah Dikenai Hukdis 5 5 Ringan 3 Sedang 2 Berat 1 Total Bobot 100
3.4. Penggunaan K-Means
Berikut adalah cara menerapkan Algoritma K-Means pada data Pegawai Negeri Sipil Kabupaten Grobogan dengan langkah-langkah yang dapat dijelaskan secara berbeda:
a. Mulailah dengan menentukan bahwa akan ada 3 klaster yang akan dibentuk.
b. Dalam tahap pengujian, pilih secara acak 3 data pegawai yang akan menjadi pusat awal dari klaster-klasternya.
C1 = 10 , 15 , 25 , 5
C2 = 15 , 17.5 , 25 , 5 C3 = 20 , 25 , 30 , 5 Klaster 1 diambil dari data PNS dengan NIP 19840218xxxxxxx004, Klaster 2 diambil dari data PNS dengan NIP 19890101xxxxxxx001, Klaster 3 diambil dari data PNS dengan NIP 19780308xxxxxxx002.
c. Selanjutnya,  lakukan  perhitungan  jarak  terpendek  untuk  setiap  klaster.  Setelah  selesai menghitung  jarak-jarak  ini,  langkah  berikutnya  adalah  mengelompokkan  data  berdasarkan jarak terpendek menggunakan rumus Euclidean:
𝐷 (𝑥,𝑦) = √(𝑋 1𝑥 − 𝑋 1𝑦 ) 2 + (𝑋 2𝑥 − 𝑋 2𝑦 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑛𝑥 − 𝑋 𝑛𝑦 ) 2 𝐷 ( 𝑥 , 𝑦 ) = Jarak data ke 𝑥 ke pusat cluster 𝑦
𝑋 𝑛𝑥 = Data ke i pada attribute ke n 𝑋 𝑛𝑦 = Titik pusat ke j pada attribute ke n
Jarak data dengan klaster 1
𝐷 (𝑥1,𝑐1) = √(15 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
𝐷 (𝑥2,𝑐1) = √(15 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
𝐷 (𝑥1,𝑐1) = √(20 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
Lanjutkan perhitungan jarak klaster 1 sampai pada pegawai terakhir.
𝐷 (𝑥70,𝑐1) = √(5 − 10) 2 +   (17,5 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
Jarak data dengan klaster 2
𝐷 (𝑥1,𝑐2) = √(1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 +   (2 − 2) 2 +   (5 − 5) 2
𝐷 (𝑥2,𝑐2) = √(15 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2 𝐷 (𝑥3,𝑐2) = √(20 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
Lanjutkan perhitungan jarak klaster 2 sampai pada pegawai terakhir.
𝐷 (𝑥70,𝑐2) = √(5 − 10) 2 +   (−15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
Jarak data dengan klaster 3
𝐷 (𝑥1,𝑐2) = √(1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 +   (2 − 2) 2 +   (5 − 5) 2
𝐷 (𝑥2,𝑐2) = √(15 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2 𝐷 (𝑥3,𝑐2) = √(20 − 10) 2 +   (25 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
Lanjutkan perhitungan jarak klaster 2 sampai pada pegawai terakhir.
𝐷 (𝑥70,𝑐2) = √(5 − 10) 2 +   (17,5 − 15) 2 +   (25 − 25) 2 +   (5 − 5) 2
d. Berikut ini adalah tabel yang menampilkan hasil perhitungan jarak pada Iterasi 1.
Tabel 3. Hasil perhitungan jarak Iterasi Pertama. No NIP Jarak Ke Centroid Jarak Terdekat C1 C2 C3 1   19790309xxxxxxx009   11,18034 7,5 7,071068 C3 2   19710314xxxxxxx002   11,18034 7,5 7,071068 C3 3   19650530xxxxxxx001   14,14214  9,013878 5 C3 4   19720114xxxxxxx006   7,071068  5,59017   11,18034 C2 5   19710720xxxxxxx005   25,4951 22,5 16,58312 C3 6   19720904xxxxxxx002   14,14214  9,013878 5 C3 7   19650130xxxxxxx002   12,24745  9,013878 5 C3 8   19810516xxxxxxx011   25,4951 22,5 16,58312 C3 9   19780308xxxxxxx002 15 10,30776 0 C3
Pendidikan Pegawai 1 Pendidikan Klaster 1 Hukdis Pegawai 1 Hukdis Klaster 1
Pendidikan Pegawai 1
Pendidikan Klaster 2 Hukdis Pegawai 1 Hukdis Klaster 2 Pendidikan Pegawai 1 Pendidikan Klaster 3 Hukdis Pegawai 1 Hukdis Klaster 3
10   19750426xxxxxxx010   11,18034 7,5 7,071068 C3 ….  ……………………….  …………  ………..   ……….. …….. 66   19701209xxxxxxx011   5,59017 0 10,30776 C2 67   19730228xxxxxxx009   5,59017 0 10,30776 C2 68   19690201xxxxxxx019 2,5 5 13,46291 C1 69   19650412xxxxxxx001   5,59017 10 17,5 C1 70   19720712xxxxxxx018   5,59017 10 17,5 C1
e. Hitung rata-rata  dari  data pegawai  yang termasuk  dalam  klaster  tersebut  untuk menentukan pusat klaster yang baru.
f. Setelah memperoleh pembaruan untuk centroid, langkah berikutnya adalah memulai kembali iterasi dengan menggunakan pusat centroid yang baru. Ini melibatkan melakukan perhitungan yang serupa seperti yang dilakukan pada iterasi pertama, terus menerus, hingga tidak ada data yang mengalami perpindahan ke klaster lainnya.
g. Setelah tidak ada data yang berpindah, jumlahkan masing-masing titik klaster terakhir untuk mengetahui seberapa baik klaster tersebut terbentuk. Hasil perhitungan titik pusat centroid akhir dapat ditemukan dalam tabel berikut:
Tabel 4. Hasil perhitungan titik pusat centroid akhir A1 A2 A3 A4 C1 7,1875 17,1875 25 5 C2   16,83333   15,58333 25,5 4,8 C3 15,625 28,54167   25,41667   5
Cluster 1 = 7,1875 + 17,1875 + 11.95833333 + 25 + 5 = 54,375 Cluster 2 = 16,83333 + 15,58333 + 25,5 + 4,8 = 62,71666667 Cluster 3 = 15,625 + 28,54167 + 25,41667 + 5 = 74,58333333
h. Pada  tahap  akhir,  lakukan  perhitungan  rasio  dengan  menghitung  perbandingan  antara  BCV (Between-Cluster Variance) dan WCV (Within-Cluster Variance) atau SSE (Sum of Squared Errors) pada iterasi terakhir.
𝐵𝐶𝑉 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑(𝑚 𝑖 , 𝑚 𝑖 ) 𝑘 𝑖
𝐵𝐶𝑉 = 𝑑(𝑚 𝑖 , 𝑚 2 ) + 𝑑(𝑚 1 , 𝑚 3 ) + 𝑑(𝑚 2, 𝑚 3 )
𝐵𝐶𝑉 = √ (7,1875 − 16,83333) 2 + (17,1875 − 15,58333) 2 +
(25 − 25,5) 2 + (5 − 4,8) 2 + √ (7,1875 − 15,625) 2 + (17,1875 − 28,54167) 2 +
(25 − 25,41667) 2 + (5 − 5) 2 + √ (16,83333 − 15,625) 2 + (15,58333 − 25,54167) 2 +
(25,5 − 25,41667) 2 + (4,8 − 5) 2
Tabel 5. Jarak centroid terkecil pada iterasi 4 NIP Jarak terdekat NIP Jarak terdekat 19790309xxxxxxx009  3,620447  19770420xxxxxxx003  1,997846 19710314xxxxxxx002  3,620447  19870126xxxxxxx002  1,997846 19650530xxxxxxx001  5,644257  19660227xxxxxxx001  3,264668 19720114xxxxxxx006  4,898101  19660511xxxxxxx001  1,997846 19710720xxxxxxx005  11,48293  19680930xxxxxxx001  3,264668 19720904xxxxxxx002  5,644257  19670912xxxxxxx001  3,264668 19650130xxxxxxx002  5,825888  19660319xxxxxxx010  3,264668 19810516xxxxxxx011  11,48293  19700507xxxxxxx016  1,997846 19780308xxxxxxx002  7,258855  19840802xxxxxxx002  3,093592 19750426xxxxxxx010  3,620447  19760112xxxxxxx004  3,620447 19660906xxxxxxx007  3,264668  19890611xxxxxxx001  3,620447 19680525xxxxxxx001  5,818768  19670330xxxxxxx014  1,997846 19670514xxxxxxx003  5,005802  19760126xxxxxxx012  1,997846 19720923xxxxxxx007  1,997846  19790901xxxxxxx006  2,829808 19751022xxxxxxx002  5,644257  19890101xxxxxxx001  2,706422 19660703xxxxxxx007  5,536972  19760910xxxxxxx011  2,209709 19660912xxxxxxx009  1,997846  19680125xxxxxxx004  2,209709 19850331xxxxxxx004  3,620447  19811128xxxxxxx001  2,706422 19800220xxxxxxx014  6,660153  19800607xxxxxxx002  2,829808 19840218xxxxxxx004  3,563048  19780704xxxxxxx016  2,829808 19710410xxxxxxx007  1,997846  19760410xxxxxxx003  2,706422 19780314xxxxxxx010  1,997846  19750105xxxxxxx003  2,706422 19850226xxxxxxx006  3,264668  19671005xxxxxxx024  2,209709 19680309xxxxxxx003  1,640418  19700905xxxxxxx012  2,209709 19831018xxxxxxx008  11,48293  19870602xxxxxxx003  3,620447 19760308xxxxxxx009  11,48293  19680227xxxxxxx004  2,209709 19770808xxxxxxx004  15,63194  19840422xxxxxxx022  2,706422 19700125xxxxxxx001 4,63044 19660504xxxxxxx001  2,209709 19780120xxxxxxx005  3,620447  19961216xxxxxxx003  2,829808 19741028xxxxxxx004  3,620447  19890724xxxxxxx008  2,829808 19700525xxxxxxx004  3,620447  19701209xxxxxxx011  2,706422 19691125xxxxxxx003  5,644257  19730228xxxxxxx009  2,706422 19761106xxxxxxx005  1,997846  19690201xxxxxxx019  2,829808
19850218xxxxxxx009  3,264668  19650412xxxxxxx001  2,209709 19680828xxxxxxx007  3,264668  19720712xxxxxxx018  2,209709
𝑊𝐶𝑉(𝑆𝑆𝐸) = ∑ ∑ 𝑑(𝑝, 𝑚 𝑖 ) 2 𝑝∈𝑐 𝑖 𝑛 𝑗=𝑖
= 3,620447 2 + 3,620447 2 + 5,644257 2 + 4,898101 2 + 11,48293 2 + 5,644257 2 + 5,825888 2 + 11,48293 2 + 7,258855 2 + 3,620447 2 + 3,264668 2 + 5,818768 2 + 5,005802 2 + 1,997846 2 + 5,644257 2 + 5,536972 2 + 1,997846 2 + 3,620447 2 + 6,660153 2 + 3,563048 2 + 1,997846 2 + 1,997846 2 + 3,264668 2 + 1,640418 2 + 11,48293 2 + 11,48293 2 + 15,63194 2 + 4,630444 2 + 3,620447 2 + 3,620447 2 + 3,620447 2 + 5,644257 2 + 1,997846 2 + 3,264668 2 + 3,264668 2 + 1,997846 2 + 1,997846 2 + 3,264668 2 + 1,997846 2 + 3,264668 2 + 3,264668 2 + 3,264668 2 + 1,997846 2 + 3,093592 2 + 3,620447 2 + 3,620447 2 + 1,997846 2 + 1,997846 2 +
2,829808 2 + 2,706422 2 + 2,209709 2 + 2,209709 2 + 2,706422 2 + 2,829808 2 + 2,829808 2 + 2,706422 2 + 2,706422 2 + 2,209709 2 + 3,620447 2 + 2,209709 2 +
2,706422 2 + 2,209709 2 + 2,829808 2 + 2,829808 2 + 2,706422 2 + 2,706422 2 + 2,829808 2 + 2,209709 2 + 2,209709 2 +
𝑊𝐶𝑉 = 1588,8
Dalam  pengujian  ini,  yang  menggunakan  perbandingan  Variasi  Antara  Kelas  (Between-Class Variation - BCV) dan Variasi Dalam Kelas (Within-Class Variation - WCV).

## 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝐵𝐶𝑉
𝑊𝐶𝑉 = 36,96159125 1588,8 = 0,023263841
Ditemukan bahwa nilai rasio 0,023263841 memenuhi kriteria penilaian yang sangat baik ketika diperiksa dalam tabel penilaian rasio.
3.5. Implementasi RapidMiner
Berikut  ini  merupakan  langkah  penggunaan  implementasi k-means clustering pada tools Rapidminer. Langkah awal yaitu data PNS dibuat dalam data set baru dengan format .xlsx (excel) dan sudah melalui proses preprocessing untuk bisa dianalisis menggunakan aplikasi Rapidminer Studio. Tentukan pemodelan desain clustering menggunakan algoritma K-Means kemudian lakukan drag and drop operators yang akan digunakan dan hubungkan setiap operatornya serta atur paramater disetiap operatornya seperti gambar dibawah ini :
Gambar 1. Desain Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
Setelah  menghubungkan  setiap  operator  dan  mengatur  setiap  operator  selanjutnya,  proses selanjutnya  adalah menjalankan  proses  secara  lokal Run  Prosess  Locally .  Dari  hasil  clustering  data sebanyak  70  data  PNS  di  Pemerintah  Kabupaten  Grobogan  yang  dipilih  secara  acak  dengan implementasi pada tools RapidMiner diperoleh tiga cluster baik sebanyak 24 (34%) pegawai, cluster cukup sebanyak 30 (43%) pegawai dan cluster kurang baik sebanyak 16 (23%) pegawai.
Gambar 2. Hasil Cluster
Inilah  visualisasi model cluster K-Means dalam bentuk diagram batang yang dapat ditemukan pada gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Chart Bar Algoritma K-Means Clustering
3.6. Perbandingan Hasil Perhitungan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  data  PNS  di  Pemerintah  Daerah  Kabupaten Grobogan, selain menggunakan perhitungan manual dengan aplikasi Microsoft Excel, penelitian ini juga  memanfaatkan  aplikasi  data  mining  RapidMiner  Studio.  Berikut  adalah  perbandingan  hasil perhitungan yang ditemukan:
Tabel 6. Perbandingan Hasil Perhitungan Perbandingan Perhitungan Manual Perhitungan RapidMiner Jumlah Literasi 4 - Jumlah Cluster C0 C1 C2 C0 C1 C2 16 30 24 24 30 16 Jumlah Centroid 3 3
Jumlah Nilai Rasio (%)   22,85714   42,85714   34,28571   34,28571   42,85714   22,85714
Pada  tabel  6  dapat  dilihat  perhitungan  dalam  menggunakan  Microsoft  Excel  dan  RapidMiner menghasilkan jumlah data yang sama setiap keanggotaan clusternya namun dengan urutan cluster yang berbeda. Perbedaan urutan cluster tersebut terjadi pada cluster 0 dan cluster 2 dimana pada perhitungan menggunakan  Microsoft  Excel  masing-masing  berjumlah  16  data  dan  24  data.  Sedangkan  pada perhitungan menggunakan RapidMiner masing-masing berjumlah 24 data dan 16 data. Ini disebabkan oleh perbedaan dalam menetapkan centroid awal. Dalam menentukan centroid awal dengan Microsoft Excel,  peneliti  melakukan  penentuan  secara  acak.  Sementara,  dalam  aplikasi  RapidMiner,  proses penentuan centroid awal dilakukan secara otomatis oleh aplikasi.

## 4. K ESIMPULAN
Dari  hasil Z penelitian Z dan Z pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dapat Z disimpulkan  bahwa MetodeDK-Means ClusteringA dapat diimplementasikan kedalam evaluasi kinerja pegawai negeri sipil di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Grobogan. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan menghasilkan 3 kelompok PNS yang mempunyai tingkat kinerja baik berjumlah 24 (34%) pegawai, cluster cukup sebanyak 30 (43%) pegawai dan cluster kurang baik sebanyak 16 (23%) pegawai dari 70 data sampel pegawai yang dipilih secara random. Masih banyak pegawai negeri sipil pada Pemerintah Kabupaten  Grobogan  dengan  kinerja  yang  kurang  baik.  Dengan  rapidminer  dapat  membantu mengetahui  kualitas  kinerja  PNS  kabupaten  Grobogan  dengan  perhitungan  kurang  dari  satu  detik sehingga  tidak  membutuhkan  waktu  lama  untuk  menilai  kinerja  pegawai.  Hasil  perhitungan menggunakan tools RapidMiner tidak banyak perubahan secara signifikan dengan perhitungan manual karena  menghasilkan  jumlah  data  yang  sama  setiap  keanggotaan  clusternya  namun  dengan  urutan cluster yang berbeda. Didalam proses pengujian atau evaluasi hasil perhitungan clustering K-Means antara  tools  RapidMiner  dan  manual  sama-sama  memiliki  kualitas  perhitungan  yang  baik  dimana masing-masing nilai evaluasi yang didapat < 1 dan mendekati angka 0.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Perbup  Grobogan  Nomor  94  Tahun  2021,  Kedudukan,  Susunan  Organisasi,  Tugas,  Fungsi, Uraian Tugas Jabatan Dan Tata Kerja Badan Kepegawaian, Pendidikan Dan Pelatihan Daerah Kabupaten Grobogan, Purwodadi, 2021.
[2] Peraturan  Pemerintah  Nomor  46 Tahun  2011,  Penilaian  Prestasi  Kerja  Pegawai  Negeri  Sipil, Jakarta, 2011
[3] Regina,  Sandra  dkk,  “Clustering  Kualitas  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan  Bahan  Kimia Menggunakan Algoritma K-Means,” Jakarta: STMIK Nusa Mandiri, 2021.
[4] Triandin, Melissa dkk, "Data Mining dalam Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses  Belajar  pada  SMP  IT  Andalas  Cendekia  dengan  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering," Padang: Universitas Putra Indonesia, 2021
[5] F. T. Rantika, I. F. Astuti and A. H. Kridalaksana, "Clustering Data PNS Status Tugas Belajar Dan Ijin  Belajar  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  (Studi  Kasus  :  PNS  Di  Lingkungan Pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Timur),"  Prosiding  Seminar  Sains  dan  Teknologi  FMIPA Unmul, vol. 1, pp. 1-5, 2015
[6] E. F. Pranasta, Penerapan Data Mining Untuk Penilaian Kinerja Pns Pada Bkpp Kabupaten Gayo Lues Menggunakan Metode Clustering, Bandung: E Fauzi Pranasta, 2015.
[7] S.  Henrei,  "Sistem  Informasi  Manajemen  Kepegawaian  (SIMPEG),"  14  Desember  2014. [Online]. Available: http://shinzotech.com/product/38/sistem-informasi-manajemen- kepegawaian-simpeg. [Accessed 7 April 2018].
[8] F.  N.  R.  F.  J.  Aziz,  B.  d.  Setiawan  and  A.  Issa,  "Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 2243-2251, 2018.
[9] L. Parlina, A. P. Widarto, A. Wanto and M. R. Lubis, "Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center Untuk Clustering Program Sdp," CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), vol. 3, pp. 87-93, 2018.
[10] CTI, B. R., Gafar, A. A., Fajriani, N., Ramdani, U., Uyun, F. R., Ransi, N., dkk, “Implemetasi k- means  clustering  pada  rapidminer  untuk  analisis  daerah  rawan  kecelakaan.  Dalam  Prosiding seminar nasional riset kuantitatif terapan 2017 (Vol. 1), 2017.
[11] S.  T.  Siska,  “Analisa  dan  Penerapan  Data  Mining  untuk  menentukan  Kubikasi  Air  Terjual berdasarkan  Pengelompokan  Pelanggan  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,”  J. Teknol. Inf. Pendidik., vol. 9, no. 1, pp. 153–162, 2016.
[12] Aprilla, d., C Dennis, “Belajar data mining dengan rapidminer,” Jakarta, Indonesia, 2013.
[13] Suprayogi, "Data Mining Clustering," Erlin Kusuma, 2017.
[14] Turban, E,  “ Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1,” Andi: Yogyakarta, 2005.
[15] L. Kaufman, and P. J. Rousseuw, “Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis.,” Biometrics, 1990.