Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Optimasi Penilaian Mutu Kerja Pegawai Dengan Metode Clustering Pada RRI Tual
Alex Frianco Bunga 1 , Sri Yulianto Joko Prasetyo 2 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW), Salatiga, Indonesia Email: alextyas13@gmail.com 1 , sri.yulianto@uksw.edu 2

## Abstract
This  research  aims  to  optimize  the  process  of  assessing  employee  work  quality  at  Radio Republik Indonesia (RRI) Tual using the clustering method. This research method involves analyzing historical  data  on  employee  performance  assessments  as  well  as  applying  clustering  techniques  to group  employees  based  on  their  performance  characteristics.  The  data  used  includes  employee performance  evaluations  over  the  past  year,  including  employee  performance,  competency, productivity and projects. The clustering method used is K-means clustering to group employees into categories according to the level of quality of their work. The results of this research indicate that the use of the clustering method can optimize the process of assessing employee work quality by allowing the identification of groups based on their performance. In this way, management can provide more appropriate and fair recognition and rewards, as well as design skills development programs that suit each  group.  The  case  study  at  RRI  Tual  indicates  that  implementing  the  clustering  method  can increase  efficiency  and  objectivity  in  assessing  work  quality,  strengthen  employee  motivation,  and support strategic decision making for human resource development. These findings can contribute to the  improvement  of  performance  appraisal  systems  in  organizations  as  well  as  provide  a  basis  for further research in this area.
Keywords: Assessment, employee work, clustering method, K-Means, Davies Bouldin Index

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses penilaian mutu kerja pegawai di Radio Republik  Indonesia  (RRI)  Tual  dengan  menggunakan  metode  clustering.  Metode  penelitian  ini melibatkan analisis data historis penilaian kinerja pegawai serta penerapan teknik clustering untuk mengelompokkan  pegawai  berdasarkan  karakteristik  kinerja  mereka.  data  yang  digunakan mencakup  evaluasi  kinerja  pegawai  selama  satu  tahun  terakhir,  termasuk  kinerja  pegawai, kompetensi, produktivitas dan proyek. Metode clustering yang digunakan adalah K-means clustering untuk mengelompokkan pegawai ke dalam kategori yang sesuai dengan tingkat mutu kerja mereka. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  clustering  dapat  mengoptimalkan proses  penilaian  mutu  kerja  pegawai  dengan  memungkinkan  identifikasi  kelompok-kelompok berdasarkan  kinerja  mereka.  Dengan  demikian,  manajemen  dapat  memberikan  pengakuan  dan reward  yang  lebih  tepat  dan  adil,  serta  merancang  program  pengembangan  keterampilan  yang sesuai dengan setiap kelompok. Studi kasus di RRI Tual mengindikasikan bahwa implementasi metode clustering  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  objektivitas  dalam  penilaian  mutu  kerja,  memperkuat motivasi  pegawai,  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  strategis  untuk  pengembangan  sumber daya manusia. Temuan ini dapat memberikan kontribusi pada perbaikan sistem penilaian kinerja di organisasi serta memberikan landasan untuk penelitian lebih lanjut dalam bidang ini.
Kata Kunci : Penilaian, kerja pegawai, metode clustering, K-Means, Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
RRI Tual adalah sebuah lembaga penyiaran radio yang beroperasi di Langgur Kabupaten  Maluku  Tenggara.  Sebagai  organisasi  media  yang  penting,  RRI  Tual memiliki  banyak  pegawai  yang  berperan  dalam  berbagai  aspek  produksi  dan penyiaran. Penting bagi RRI Tual untuk memastikan bahwa penilaian mutu kerja
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pegawai  dilakukan  secara  objektif  dan  efisien.  Dalam  mengelola  penilaian  mutu kerja pegawai, RRI Tual mungkin menghadapi beberapa tantangan. Salah satunya adalah  jumlah  pegawai  yang  cukup  besar,  sehingga  penilaian  individu  secara manual menyita waktu dan kurang efisien. Selain itu, kesulitan mungkin juga akan muncul  dalam  menentukan  kriteria  dan  bobot  penilaian  yang  sesuai  dengan karakteristik pekerjaan di RRI Tual. Untuk mengatasi tantangan tersebut, metode clustering  K-Means  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif.  Clustering  K-Means  adalah teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek  atau  individu berdasarkan kesamaan karakteristik mereka. Dalam konteks penilaian mutu kerja pegawai,  metode  clustering  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  kelompok pegawai yang memiliki kinerja serupa.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ibnu  Amri  Thaher  dkk[1],  dengan  judul “Pengelompokkan  Kualitas  Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Metode  K-Means” membahas  tentang  penelitian  yang  berfokus  pada  Badan  Pusat  Statistika  Kota Samarinda  untuk  mengelompokkan  kualitas  kinerja  pegawai  menggunakan metode k-means untuk mengetahui jumlah kelompok cluster yang optimal.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Indra  Reisandi  dkk[2],  dengan  judul “Implementasi  Clustering  K-Means  Terhadap  Penilaian  Kinerja  Pegawai” membahas  tentang  metode  clustering  k-means  untuk  menganalisis  penilaian kinerja  pegawai  sesuai  dengan  kriteria  yang  mencakup  pada  data  kualitas pekerjaan, dan produktifivitas dalam upaya meningkatkan kinerja pegawai.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Supriadi  Sahibu  dkk[3],  dengan  judul “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Analisis  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Menerapkan Metode  K-Means”  membahas  tentang  analisis  clustering  dalam  penerapan penilaian  kinerja  pegawai  menggunakan  data  mining  untuk  mengetahui  kinerja pegawai berdasarkan Sasaran Kinerja Pegawai (SKP).
Penelitian yang dilakukan oleh Gideon Bartolomeus Kaligis[4], dengan judul “Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  Dan  X-Means  Untuk Pengelompokan Kinerja Pegawai (Studi Kasus: Sekretariat DPRD Provinsi Sulawesi Utara)”  membahas  tentang  membandingkan  metode  algoritma  yang  mampu mengelompokkan pegawai berdasarkan kriteria kinerja dengan baik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dina  Zakiyah  dkk[5],  dengan  judul “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Mengetahui  Kemampuan karyawan  IT”  membahas  tentang  penilaian  kemampuan  karyawan  menggunakan algoritma k-means clustering yang dikelompokan untuk mengetahui  kemampuan karyawan yang melibatkan keterampilan teknis dan keahlian tertentu.
Penelitian yang dilakukan oleh Muhajirin[6], dengan judul “Optimalisasi Web Server  Menggunakan  System  Failover  Clustering  Berbasis  Cloud  Computing” membahas  tentang  keamanan  data  dalam  mengoptimalkan  kinerja  web  server dengan merancang dan mengimplementasikan system failover clustering berbasis cloud computing.
Penelitian yang dilakukan oleh Rizky Novianto[7], dengan judul “Optimalisasi K-Means Dengan Artificial Bee Colony Untuk Pengelempokan Resolusi Tahun Baru Dari  Data  Twitter”  membahas  tentang  penerapan  data  mining  dengan  metode
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
algoritma  k-means  yang  dioptimalkan  oleh  artificial  bee  colony  untuk mengelompokan resolusi tahun baru dari data yang diperoleh dari twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menngunakan  alur  penelitian  seperti  pada Gambar  1.  Peneltian  dimulai  dengan  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, pengolahan data dengan menggunakan aplikasi Rapidminer.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahapan  awal  dalam  penelitian  ini.  Peneliti  mengidentifikasi masalah  sesuai  dengan  permasalahan  yang  terjadi  di  lapangan  sehingga  dapat mengetahui  dengan  jelas  masalah  apa  yang  terjadi  dan  akan  menemukan  solusi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.

## 2.2. Pengumpulan Data
Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  untuk  memecahkan  permasalahan dalam penelitian ini. Untuk proses penilaian mutu kerja dengan metode clustering K-Means  ada  beberapa  contoh  indikator  mutu  penilaian  pekerjaan  yang  akan diambil pada penelitian ini, meliputi:
a) Data Kinerja Individu
b) Data Kompetensi
c) Data Produktivitas
d) Data Absensi dan Kehadiran
e) Data Proyek atau Tugas
2.3. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengolahan  dataset  mutu  kerja  pegawai menggunakan aplikasi RapidMiner. Pengolahan data ini dilakukan dengan metode clustering  K-Means  menggunakan  2  cluster  pada  masing  –  masing  dataset  untuk menganalisis produktivitas dan kinerja pegawai di RRI Tual.
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Clustering Kesimpulan Pengolahan Data
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.4. Clustering
Metode Clustering K-Means adalah salah satu teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek atau data ke dalam kelompok-kelompok yang  memiliki  kesamaan  berdasarkan  beberapa  kriteria  atau  atribut  tertentu. Tujuan utama dari metode clustering K-Means adalah untuk mengidentifikasi pola atau  struktur  yang  tersembunyi  dalam  data  tanpa  adanya  label  kelas  atau pengawasan. Clustering  memiliki  beberapa  kelemahan,  seperti  sensitif  terhadap nilai  centroid  awal  dan  metode  ini  membagi  data  menjadi  k  kelompok  dimana setiap  kelompok  disebut  centroid  dan  memaksimalkan  kelompok  untuk mengembangkan  teknik  klasterisasi  yang  lebih  baik,  seperti  fuzzy  clustering, hierarchical clustering, dan density-based clustering.

## 2.5. Kesimpulan
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  menyimpulkan  hasil  dari  pengolahan  data menggunakan aplikasi Rapidminer.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil SKP pada tahun 2022 yang di dapat pada RRI Tual yang beroperasi di Langgur Kabupaten Maluku Tenggara. Keterangan dari data yang dibuat berupa angka dan nama di setiap tabel, dengan menghitung setiap tugas dari data yang di proses. Data Penilaian Kinerja Pegawai yang diambil berjumlah 5 data berupa Data Kinerja  Individu,  Kompetensi,  Produktivitas,  Absensi,  dan  Data  Proyeksi  atau Tugas.

## a) Proses Data Menggunakan Aplikasi Rapidminer
Pada Gambar 2 merupakan nama 17 pegawai SKP Tahun 2022 yang didapat pada RRI Tual, yang hasilnya telah diseleksi untuk menentukan rata-rata SKP yang lengkap.  Kemudian  data  pada  algoritma  k-means  akan  menghitung  nilai  dari pengelompokan penilaian mutu kerja pegawai menggunakan aplikasi rapidminer.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## b) Prsoses Titik Pusat Cluster Centroid Data
Proses  pengelompokan  titik  pusat  clustering,  yang  cara  kerjanya  adalah pusat  cluster  diulang  secara  acak  dan  akan  mengambil  kelompok  data  masing- masing dengan menghitung nilai rata-rata dari setiap data yang ada.

## 1. Visualisasi data dengan cluster model k-means
Pada  tahap  ini  diperoleh  2  cluster  yang  menggunakan  algoritma  k-means dengan  memakai  17  SKP  yang  diseleksi  tahun  2022,  cluster  model  yang  didapat memiliki  nilai  tinggi  dan  nilai  rendah  yang  dihasilkan  dalam  pengelompokkan penilaian mutu kerja pegawai.
Gambar 3. Hasil Visualisasi Clustering
Gambar  3  memperlihatkan  hasil  pengelompokkan  data  dari  2  cluster  yang dieksekusi,  pegawai  yang  termasuk  di  kategori  nilai  tinggi  terdapat  pada (Clustering  1)  berjumlah  1  pegawai,  sedangkan  di  kategori  nilai  rendah  terdapat pada (Clustering 0) berjumlah 16 pegawai.

## 2. Visualisasi nilai davies bouldin index algoritma k–means
Setelah percobaan clustering yang dihasilkan dari data yang dieksekusi maka untuk  mengetahui  rata-rata  jarak  data  setiap  cluster  menggunakan  cluster distance  performance  dalam  davies  bouldin  index  untuk  proses  algoritma clustering yang optimal.
Gambar 4. Hasil Nilai Cluster Model DBI
Gambar  4  adalah  hasil  dari  nilai  performance  cluster  model  k  =  2  yang hasilnya  dieksekusi  -0.007.  Tahap  yang  dilakukan  adalah  menggunakan  metode pemilihan k yang spesifik.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5. Hasil Nilai Cluster Model DBI
Gambar 5 adalah hasil performance cluster model k = 3 yang hasilnya -0.016, nilai  Davies  Bouldin  Index  yang  dihasilkan  lebih  tinggi  dari  nilai  percobaan sebelumnya.
Gambar 6. Hasil Nilai Cluster Model DBI
Gambar  6  adalah  hasil  nilai  perfomance  cluster  model  k  =  4  yang  hasil eksekusinya -0.090, nilai Davies Bouldin Index  cluster model ini merupakan nilai tertinggi dari hasil percobaan algortima k-means.

## c) Analisa Hasil
Tahap  ini  terdapat  hasil  percobaan  analisa  terhadap  pengelompokkan  data yang  dipilih  setiap  cluster  davies  bouldin  index  penilaian  mutu  kerja  pegawai untuk algoritma k-means yang lebih optimal.
Tabel 1. Hasil Nilai Davies Bouldin Index Algoritma Davies Bouldin Index K-Means (2 Cluster) K-Means (3 Cluster) K-Means (4 Cluster) -0.007 -0.016 -0.090
Pada  Tabel  1  menunjukan  hasil  analisa  terhadap  pengelompokkan  pertama algoritma k-means memiliki nilai davies bouldin index -0.007, kedua algoritma k- means (3 cluster) memiliki  nilai  -0.016 dan ketiga algoritma k-means (4  cluster) memiliki nilai  -0.090. Algoritma k-means yang memiliki nilai terkecil  merupakan algoritma yang optimal.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 391-397 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  clustering  yang  telah  dilakukan  untuk  mengetahui algoritma  k-means  dalam  pengelompokkan  penilaian  mutu  kerja  pegawai,  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  algoritma  k-means  adalah  metode  yang  tepat untuk  penilaian  mutu  kerja  pegawai  dalam  meningkatkan  kualitas  kerja  dimana cluster  yang  dihasilkan  dalam  metode  k-means  memiliki  kriteria  nilai  tinggi (Clustering  1)  berjumlah  1  pegawai,  sedangkan  nilai  rendah  (Clustering  0) berjumlah 16 pegawai. Hasil penelitian ini bertujuan untuk lebih berkembang, dan dibutuhkan  SKP  (Sasaran  Kinerja  Pegawai)  yang  lebih  banyak  dari  tahun  2022, sehingga pengelompokan data penilaian mutu kerja pegawai bisa lebih luas dalam proses menambahkan jumlah data yang akan dipakai.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Septiarini,  I.  A.  Thaher,  And  N.  Puspitasari,  “Pengelompokan  Kualitas  Kinerja Pegawai  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Komputika :  Jurnal  Sistem Komputer , Vol. 11, No. 2, Pp. 131–141, Jul. 2022, Doi:
10.34010/Komputika.V11i2.5518.
[2] K.  P.  Karyawan  Xyz,  I.  Reisandi,  F.  Sri  Mulyati,  And  Dan  Muchammad  Fauzi, “Implementasi  Clustering  K-Means  Terhadap  Penilaian”,  [Online].  Available: Http://Sostech.Greenvest.Co.Id
[3] S.  Sahibu,  R.  Bambang,  And  I.  Taufik,  “Jurnal  Media  Informatika  Budidarma Penerapan  Data  Mining  Dalam  Analisis  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Menerapkan Metode K-Means,” 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i1.5100.
[4] J. Penerapan, T. Informasi, D. Komunikasi, G. B. Kaligis, And S. Yulianto, “It-Explore Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  Dan  X-Means  Untuk Pengelompokkan Kinerja Pegawai (Studi Kasus: Sekretariat Dprd Provinsi Sulawesi Utara),” 2022.
[5] D.  Zakiyah,  N.  Merlina,  And  N.  A.  Mayangky,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui  Kemampuan  Karyawan  It.”  [Online].  Available: Http://Jurnal.Bsi.Ac.Id/Index.Php/Co-Science
[6] J.  P.  Kemerdekaan,  “Optimalisasi  Web  Server  Menggunakan  System  Failover Clustering Berbasis Cloud Computing Muhajirin 1 Program Studi Teknik Informatika Stmik Akba,” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , Vol.  3, No. 2,  2017, [Online].  Available: Http://Ejournal.Fikom-Unasman.Ac.Id
[7] Rizky  Novianto,  “Optimasi  K-Means  Dengan  Artifical  Bee  Colony  Untuk Pengelompokan Resolusi Tahun Baru Dari Data Twitter”.