Klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma fuzzy c- means
Martin 1) , Yessica Nataliani 2)
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Jl. O. Notohamidjojo, Salatiga 50711, Indonesia Email : 682017157@student.uksw.edu, yessica.nataliani@uksw.edu
Riwayat artikel: Recieved: 15-02-2021 Revised:18-02-2021 Accepted:19-02-2021

## Abstract
Reward and punishment are needed for assessing employees’ performance. Employee grouping based on their performance is one of several ways to enhance employees’ performance. This research discusses about grouping employess based on their performance using Fuzzy C-Means. Result from assessment comes from the total of each criteria that contains of presence, discipline, and task duration. Three groups of employees are formed, which are good, moderate, and bad. From 13 employees, 10 of them are in the good criteria, one is in moderate criteria, and two are in the bad one. We also use different values of fuzzy exponent to get the clustering results. The values 1.5 and 2 of fuzzy exponents give the same clustering results with the result from manager. Therefore, grouping with FCM could be used to cluster employees based on their performance.
Keywords: employees’ performance, clustering, fuzzy c-means

## Abstrak
Penilaian  kinerja  karyawan  diperlukan  perusahaan  untuk  memberikan reward dan punishment kepada  karyawan.  Pengelompokan  karyawan  berdasarkan  kinerjanya  dapat dikatakan  sebagai  satu  cara  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  performa  karyawan. Penelitian  ini  membahas  tentang  pengelompokan  karyawan  berdasarkan  kinerjanya menggunakan  algoritma Fuzzy C-Means .  Penilaian  kinerja  karyawan  didapat  dengan menjumlahkan  nilai  masing-masing  kriteria  penilaian,  yang  terdiri  dari  presensi, kedisiplinan, dan waktu penyelesaian pekerjaan, Penelitian ini bertujuan mendapatkan tiga kelompok karyawan, yaitu kelompok dengan kriteria baik, sedang, dan tidak baik. Dari penelitian terhadap 13 karyawan dihasilkan 10 karyawan pada kriteria baik, satu karyawan pada  kriteria  sedang,  dan  dua  karyawan  pada  kriteria  tidak  baik.  Selain  itu,  digunakan eksponen fuzzy yang berbeda untuk melihat pengaruhnya terhadap hasil pengelompokan, dan dihasilkan bahwa dengan nilai 1.5 dan 2, hasil pengelompokan dari FCM sama dengan hasil  pengelompokan  karyawan  yang  dilakukan  oleh  manajer.  Pengelompokan  dengan FCM dapat digunakan untuk mengelompokkan karyawan berdasarkan kinerjanya.
Kata kunci: kinerja karyawan, pengelompokan data, fuzzy c-means

## Pendahuluan
Perkembangan teknologi informasi saat ini telah berkembang dengan sangat cepat  dalam  segala  aspek  kehidupan.  Data  yang  di  dapat  dari  perkembangan teknologi  informasi  ini  sangatlah  jauh  lebih  baik  dari  pada  sebelumnya.  Tentu banyak  perusahaan  besar  di  Indonesia  yang  memanfaatkan  teknologi  tersebut. Namun beberapa masalah sering terjadi di dalam sebuah perusahaan, seperti dalam menjaga semangat para karyawan suatu perusahaan. Hal ini dapat dilakukan dengan cara menaikkan gaji, menaikkan THR ataupun memberikan bonus, sesuai kinerja setiap  karyawan.  Setiap  perusahaan  mempunyai  kriteria  sendiri  untuk  menilai kinerja para karyawannya. Tingkat kesulitan pekerjaan yang di alami tiap karyawan tidaklah  sama.  Terkadang  ada  karyawan  yang  mendapatkan  nilai  rendah  dalam kinerjanya,  bukan  karena  dia  tidak  mampu  mengerjakannya  melainkan pekerjaannya  yang  terlalu  berat.  Hal  ini  menimbulkan  ketidakadilan  bagi  para karyawan.
Oemah  Djari  Kitchen  yang  berada  di  Jalan  Merdeka  Selatan  III  No.  17, Sidorejo Lor, Kecamatan Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50714 merupakan sebuah  restoran  yang  didirikan  pada  tanggal  3  November  2017.  Oemah  Djari dibentuk oleh beberapa rekan kerja sesama keluarga. Restoran ini mempunyai misi dan visi untuk menjadi restoran terbaik di Kota Salatiga dengan cara memberikan pelayanan  yang berkualitas,  menyajikan  makanan  dengan rasa  yang  nikmat,  dan menggunakan  bahan-bahan  dengan  kualitas  yang  baik.  Di  kalangan  masyarakat Salatiga, Oemah Djari terlihat hanya berfokus di kalangan keluarga saja, namun dari pernyataan manajernya, mereka tidak hanya berfokus di kalangan keluarga saja melainkan di semua kalangan seperti mahasiswa, pegawai negeri sipil, dan lain- lain. Sayangnya, mereka belum mempunyai sistem untuk mengelompokkan kinerja karyawan  berdasarkan  presensi,  waktu  penyelesaian  pekerjaan,  dan  kedisiplinan masing-masing karyawan.
Klasterisasi merupakan pengelompokan data dimana data yang mempunyai karakteristik  serupa  akan  dikelompokkan  menjadi  satu  klaster  dan  data  yang berbeda  akan  berada  pada  klaster  yang  lain.  Ada  berbagai  macam  metode klasterisasi,  diantaranya  adalah fuzzy c-means (FCM).  FCM  merupakan  suatu proses  klasterisasi  (pengelompokan)  data  yang  keberadaan  suatu  titik  data  pada suatu  klaster  ditentukan  dengan  derajat  keanggotaan.  FCM  adalah  suatu  metode penganalisis  klaster  yang  memperhitungkan  tingkat  nilai  keanggotaan  yang terdapat  di  dalam  himpunan fuzzy sebagai  dasar  pembobotan  suatu  klaster  atau kelompok.  Keunggulan fuzzy klasterisasi  adalah  dapat  menyatukan  atau mengelompokan objek-objek yang tersebar berantakan. Apabila terdapat data yang penyebarannya  berantakan,  maka  ada  kemungkinan  data  tersebut  berada  pada klaster  lain.  Perulangan  didasarkan  pada  peminimalan  fungsi  objektif  yang menunjukkan jarak dari titik data yang diberikan ke pusat klaster yang terbobot oleh
derajat keanggotaan titik data tersebut . Output FCM berupa deretan pusat klaster dan derajat keanggotaan terhadap setiap klaster [1].
Berdasarkan  masalah  yang  ada  maka  dibuatlah  penelitian  untuk mengelompokkan  karyawan  sesuai  dengan  kinerjanya  menggunakan  FCM  di Oemah Djari. Dengan metode FCM ini diharapkan mampu memberikan hasil untuk sebuah  pusat  klaster  yang  dapat  menunjukkan  nilai  kinerja  karyawan  dan mendapatkan hasil penilaian sesuai dengan nilai yang diperoleh tiap karyawan. Ada tiga kriteria yang akan diterapkan dalam penilaian ini yaitu penilaian kedisiplinan, absensi, dan waktu penyelesaian pekerjaan. Dengan metode ini perusahaan dapat menentukan baik tidaknya kinerja seorang karyawan dan mampu memberikan nilai optimal yang diperoleh tiap karyawan dalam suatu perusahaan. Selanjutnya juga akan diteliti bagaimana pengaruh nilai eksponen fuzzy yang berbeda terhadap hasil pengelompokan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu menentukan gambaran  kelompok  karyawan  dan  penerapan  algoritma  FCM  pada pengelompokan karyawan yang berada di Oemah Djari Salatiga.

## Kajian Pustaka
Penelitian  mengenai  pengelompokan  data  yang  bertujuan  mendapatkan suatu informasi tentang kinerja karyawan tidaklah yang pertama kali diteliti, telah ada beberapa penelitian terdahulu yang membahas tentang klasterisasi tersebut.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma FCM diantaranya dilakukan oleh Wulandari dan Setiawan yang melakukan klasterisasi kinerja karyawan berdasarkan dua kriteria penilaian  yaitu  penilaian  kontribusi  utama  dan  penilaian  umum  dengan  tujuan menghasilkan kelompok klaster yang tepat dan akurat untuk tiap-tiap karyawan [2].
Penelitian  tentang  Penerapan  Algoritma K-Means Clustering yang dilakukan oleh  Nasari  dan Sianturi menghasilkan  pusat klaster penyebaran  diare yang berada di Kabupaten Langkat. Pusat klaster pertama berada pada kecamatan Batang Serangan, Brandan Barat dan Pematang Jaya dan pusat klaster  kedua berada pada kecamatan Hinai, Sei Bingai, dan Sirapit [3].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agustina  dan  Prihandoko  yang berjudul  Perbandingan  Algoritma  K-Means  dengan  Algoritma Fuzzy C-Means untuk Clustering Tingkat  Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan  bertujuan  untuk menemukan pusat centroid setiap klaster, yang berbeda pada metode algoritma k- means dan FCM. Hasil penelitian ini dapat dinyatakan bahwa hasil klaster dari data presensi  karyawan  menggunakan  metode k-means dan  FCM  tidaklah  sama  atau berbeda [4].
Dari  ketiga  penelitian  di  atas  terdapat  keselarasan  dengan  penelitian  ini sehingga akan dilakukan klasterisasi menggunakan algoritma FCM untuk proses
penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kinerjanya  di  Oemah  Djari  Kitchen Salatiga.
Klasterisasi  dengan fuzzy merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk menentukan  klaster  optimal  pada  suatu  ruang  vektor  berdasarkan bentuk normal Euclidean  untuk  jarak  tiap-tiap  vektor.  Klasterisasi  dengan fuzzy berguna  pada pemodelan fuzzy terutama untuk mengidentifikasi aturan-aturan fuzzy . Kelebihan FCM  salah  satunya  adalah  menempatkan  pusat  klaster  yang  lebih  akurat dibandingkan metode klaster lain [5]. Ada dua metode yang terdapat di dalam fuzzy clustering , yaitu Fuzzy C-Means (FCM), adalah algoritma klasterisasi yang tidak terawasi dimana banyaknya klaster yang akan dibentuk harus ditentukan terlebih dahulu, dan Fuzzy Subtractive Clustering (FSC), adalah algoritma pengelompokan yang  tidak  terawasi  dimana  jumlah  klaster  tidak  diketahui sebelumnya.  FSC didasari dengan ukuran kerapatan tiap-tiap titik data yang berada di dalam suatu ruang (variabel) [6]. Konsep awal dari klasterisasi subtraktif adalah menentukan daerah dalam suatu variabel yang memiliki potensi besar terhadap titik klaster yang ada di sekelilingnya. Sebuah titik yang memiliki tetangga dengan jumlah terbanyak akan dijadikan sebagai pusat klaster. Titik yang telah dipilih sebagai pusat klaster akan  mendapatkan  pengurangan  potensi.  FCM  akan  memilih  mana  titik  yang mempunyai jumlah tetangga paling banyak untuk dijadikan sebagai pusat klaster lainnya.  Hal  ini  harus  dilakukan  pengulangan  berkali-kali  sehingga  semua  titik teruji [7].
FCM merupakan suatu teknik pengelompokan data dimana setiap titik data pada  suatu  titik  klaster  ditentukan  dengan  nilai  keanggotaan  [8].  Teknik  ini diperkenalkan pertama kalinya oleh Jim Bezdek pada tahun 1981. Langkah awal pada  FCM  adalah  mencari  pusat  klaster,  yang  akan  menempati  lokasi  yang seharusnya  untuk  tiap  klaster.  Pada  kondisi  awalnya,  pusat  klaster  ini  berada ditempat yang tidak akurat, sehingga diperlukan perbaikan secara berulang untuk mendapatkan  posisi  pusat  klaster  yang  akurat.  Setiap  data  memiliki  derajat keanggotaan pada tiap klaster pada interval nilai [0,1]. Untuk memdapatkan derajat keanggotaan yang tepat maka perlu dilakukan perbaikan secara berulang juga untuk nilai  keanggotaan,  sehingga  data menempati  klaster  yang  tepat.  Algoritma  FCM digambarkan pada Gambar 1 dan dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Input data yang akan dikelompokkan 𝑋 , berupa matriks berukuran 𝑛 𝑚 ( 𝑛 = jumlah  data, 𝑚 =  atribut  setiap  data), dimana 𝑋 =  data  ke- 𝑖 ( 𝑖 1,2, … , 𝑛 )
dengan atribut ke- 𝑗 ( 𝑗 1,2, … , 𝑚 ).
2. Tentukan:
● Jumlah klaster = 𝑐 ;
● Eksponen fuzzy = 𝑤 ;
● Error terkecil yang diharapkan = 𝜁 ;
● Fungsi obyektif awal: 𝑃 0 ;
● Iterasi awal: 𝑡 1
● Bangkitkan  partisi  awal 𝜂 ;  𝑖 1,2, … 𝑛; 𝑘 1,2, … , 𝑐 ,  sebagai  derajat keanggotaan untuk data ke- 𝑖 pada klaster ke- 𝑘 .
Pada  awalnya  matriks  partisi 𝜂 belum  akurat,  begitu  juga  dengan  pusat klasternya, sehingga kecenderungan data untuk berada pada suatu klaster juga belum akurat.
3. Hitung pusat klaster ke- 𝑘 , 𝑉 , dimana 𝑘 1,2, … , 𝑐; 𝑗 1,2, … , 𝑚 , dengan 𝑉 ∑ ∑ (1) 4. Hitung fungsi obyektif pada iterasi ke- 𝑡 , 𝑃 , dengan
𝑃 ∑ ∑ ∑ 𝜂 𝑋 𝑉 2
Fungsi  obyektif  digunakan  sebagai  salah  satu  syarat  perulangan  untuk mendapatkan pusat klaster yang tepat, sehingga pada langkah terakhir diperoleh kecenderungan data berada pada suatu klaster.
5. Perbarui matriks partisi, 𝜂 , dimana 𝑖 1,2, … 𝑛; 𝑘 1,2, … , 𝑐 , dengan 𝜂 ∑
∑ ∑
3 6. Cek kondisi berhenti: Jika ( |𝑃 𝑃 | 𝜁 ), maka berhenti; jika tidak, maka 𝑡 𝑡 1 dan ulangi langkah ke-3 [2]
Gambar 1. Flowchart algoritma FCM

## Metode Penelitian
Penelitian ini membahas pengelompokan karyawan berdasarkan penilaian kinerja  yang  dilakukan  terhadap  karyawan  di  Oemah  Djari  Kitchen,  di  Jalan Merdeka Selatan III No. 17, Sidorejo Lor, Kecamatan Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah  50714.  Apabila  penilaian  tetap  menggunakan  penilaian  standar  akan mengakibatkan  hasil  penilaian  yang  tidak  akurat  karena  nilai  kinerja  karyawan yang  kecil  bukanlah  karena  karyawan  tersebut  tidak  memiliki  keahlian  untuk menjalankan  pekerjaannya  dengan  baik  tetapi  karena  pekerjaannya  yang  terlalu berat.  Oleh  karena  itu,  algoritma  FCM  diterapkan  untuk  mengelompokkan karyawan  berdasarkan  kinerjanya. Dalam  penelitian  ini  kinerja  karyawan  dinilai dari tiga kriteria, yaitu:
1. Presensi, dimana presensi merupakan poin yang penting untuk menilai kinerja karyawan. Dari presensi para atasan atau manajer bisa menilai atau mengukur gaji yang harus diberikan untuk para pegawai dengan tepat dan tidak ada salah paham antara pegawai yang presensinya bagus dengan yang presensinya kurang bagus.
2. Kedisiplinan, dimana kedisiplinan adalah salah satu nilai yang sangat penting bagi para atasan atau manajer untuk menilai para karyawannya. Kedisiplinan di
sini  mencakup  tentang  kedisiplinan  para  karyawan  harus  sangat  ketat  dinilai oleh atasan, karena para karyawan yang tidak memiliki kedisplinan yang bagus dalam melaksanakan pekerjaannya akan membuat para pelanggan merasa tidak menikmati makanan atau suasana yang ada di restoran tersebut.
3. Waktu  penyelesaian  pekerjaan,  dimana  waktu  penyelesaian  pekerjaan  ini adalah kecepatan atau ketepatan seorang karyawan dalam melakukan tugasnya. Sebagai contoh misalnya, ketika ada tamu yang datang, maka karyawan yang bertugas sebagai pelayan harus selalu siap untuk menyambut dan memberikan buku  menu,  bukan  sebaliknya,  pelanggan  yang  memanggil  pelayan  terlebih dahulu.
Penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data,  yang  meliputi  wawancara dengan  manajer  Oemah  Djari,  kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan  studi literatur tentang algoritma FCM untuk mengolah data tersebut. Dengan algoritma FCM,  dilakukan  pengelompokan  untuk  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan berdasarkan  presensi,  waktu  penyelesaian  pekerjaan,  dan  kedisiplinan,  sehingga dihasilkan  kelompok  karyawan  yang  sesuai  dengan  kinerjanya.  Selanjutnya, dilakukan  perbandingan  hasil  pengelompokan  kinerja  karyawan  menggunakan FCM dengan hasil pengelompokan yang dilakukan oleh manajer.
Analisis data merupakan proses pencarian data secara sistematis yang telah didapatkan  dari  hasil  wawancara,  catatan  lapangan,  dan  lain-lain,  dengan  cara mengelompokkan masing-masing data tersebut ke dalam kategorinya dan memilih mana yang akan dipahami atau dinilai. Penilaian kinerja merupakan suatu proses penilaian  tingkat  kinerja  karyawan  yang  menunjukkan  seberapa  baik  atau  buruk seseorang  karyawan  dalam  melakukan  pekerjaannya.  Apabila  dilakukan perbandingan dengan seperangkat standar lalu menyampaikan informasi tersebut kepada karyawan. Penilaian kinerja karyawan dapat disebut sebagai pemeringkatan karyawan, tinjauan kerja, evaluasi kinerja dan penilaian hasil [2].

## Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diambil  terdiri  dari  13  karyawan  dengan  tiga  kriteria  yang menjadi  penilaian  kinerja  karyawan.  Masing-masing  kriteria  diwakili  oleh beberapa pertanyaan, empat pertanyaan untuk kriteria presensi, empat pertanyaan untuk kriteria kedisiplinan, dan lima pertanyaan untuk kriteria waktu penyelesaian pekerjaan.  Tabel  1  merupakan  hasil  penilaian  masing-masing  kriteria  yang didapatkan  dengan  menjumlahkan  skor  tiap  pertanyaan  pada  masing-masing kriteria.
Tabel 1 Data karyawan berdasarkan kriteria Karyawan Presensi Kedisplinan Waktu Penyelesaian Pekerjaan ARDIAN RISKI RAHMA ANGGRAENI AGUS NOVAN NENSI IRUL EKO NUR IMAN RIVAEL DIKA ANDREAS SAINO 11 11 11 6 11 11 11 11 9 12 12 7 11 11 11 11 7 11 11 11 11 8 11 10 7 11 13 13 13 8 13 13 13 13 11 14 13 8 13
Selanjutnya penilaian karyawan berdasarkan tiga kriteria dari Tabel 1 diolah menggunakan  algoritma FCM. 𝑋 merupakan data angka hasil penilaian masing- masing kriteria yang terlihat pada  Tabel   1,   dengan   jumlah   data, 𝑛 13 dan jumlah  atribut, 𝑚 3 .  Karyawan  dikelompokkan menjadi  tiga  klaster  ( 𝑐 3 ) dengan  eksponen fuzzy 𝑤 2 .  Matriks  partisi  keanggotaan  akhir  yang didapat seperti terlihat pada Tabel 2, sedangkan pusat klaster akhirnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2 Matriks partisi keanggotaan Karyawan Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 ARDIAN 0.0007 0.0027 0.9966 RISKI 0.0007 0.0027 0.9966 RAHMA 0.0007 0.0027 0.9966 ANGGRAENI 0.9837 0.0127 0.0036 AGUS 0.0007 0.0027 0.9966 NOVAN 0.0007 0.0027 0.9966 NENSI 0.0007 0.0027 0.9966 IRUL 0.0007 0.0027 0.9966 EKO NUR IMAN 0.0001 0.9998 0.0001 SAINO 0.0007 0.0027 0.9966 RIVAEL 0.0172 0.0531 0.9297 DIKA 0.0214 0.0823 0.8963
Karyawan Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 ANDREAS 0.9787 0.0172 0.0042 Tabel 3 Pusat klaster Pusat 1 6.4996 7.0013 8.0021 Pusat 2 9.0276 8.0215 11.0210 Pusat 3 11.1730 10.9160 13.0900
Hasil  pengelompokan  karyawan  yang  didapat  dengan  FCM  seperti  yang dapat dilihat pada Tabel 4, sedangkan diagram titik ( scatter plot )-nya dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 4 Hasil pengelompokan karyawan dengan FCM Kelompok Karyawan Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 ANDREAS ANGGRAENI EKO NUR IMAN AGUS ARDIAN DIKA IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI RIVAEL
SAINO
Gambar 2. Diagram titik hasil pengelompokan kinerja karyawan
Seperti  yang  diketahui  bahwa  nilai  eksponen fuzzy 𝑤 pada  FCM  dapat mempengaruhi  hasil  pengelompokan.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  juga digunakan nilai eksponen fuzzy 𝑤 = 1.1, 1.2, 1.5, dan 2.5. Hasil pengelompokan dengan nilai eksponen fuzzy 𝑤 yang berbeda dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil pengelompokan karyawan dengan eksponen fuzzy 𝑤 = 1.1, 1.2, 1.5, dan 2.5 Kelompok Karyawan (w = 1.1) Karyawan (w = 1.2) Karyawan (w = 1.5) Karyawan (w = 2.5) Kelompok 1  ANDREAS ANGGRAENI ANDREAS ANGGRAENI ANDREAS ANGGRAENI ANDREAS ANGGRAENI EKO NUR IMAN Kelompok 2  DIKA EKO NUR IMAN DIKA RIVAEL EKO NUR IMAN  (tidak ada) Kelompok 3  AGUS ARDIAN IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI RIVAEL SAINO AGUS ARDIAN EKO NUR IMAN IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI SAINO AGUS ARDIAN DIKA IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI RIVAEL SAINO AGUS ARDIAN DIKA IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI RIVAEL SAINO
Selanjutnya  dengan  mengurutkan  pusat  klaster  dapat  disimpulkan  bahwa Kelompok  1  merupakan  klaster  karyawan  dengan kinerja terburuk, Kelompok  2 merupakan  klaster  kinerja  sedang,  dan  Kelompok  3  merupakan  klaster  kinerja terbaik.
Sebagai pembanding hasil pengelompokan dengan FCM, berikut diberikan pengelompokan karyawan yang didapat dari wawancara dengan manajer Oemah Djari  Salatiga.  Tabel  6  merupakan  data  pengelompokan  karyawan  dari  manajer Oemah Djari Salatiga.
Tabel 6 Pengelompokan karyawan oleh manajer Kelompok Karyawan Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 ANDREAS ANGGRAENI EKO NUR IMAN AGUS ARDIAN DIKA IRUL NENSI NOVAN RAHMA RISKI RIVAEL

## SAINO

## Simpulan
Dari  pembahasan  yang  telah  diberikan  pada  bagian  sebelumnya  dapat disimpulkan  bahwa  FCM  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  kelompok karyawan berdasarkan kinerjanya. Kinerja tersebut diukur berdasarkan tiga kriteria yaitu  presensi,  kedisiplinan,  dan  waktu  penyelesaian  pekerjaan.  Dengan menetapkan  jumlah  kelompok  karyawan  sebesar  tiga  kelompok,  FCM  bekerja dengan baik dalam melakukan klasterisasi atau pengelompokan kinerja karyawan. Hal ini terbukti dengan diperolehnya kelompok karyawan yang sama dengan hasil pengelompokan  yang  dilakukan  oleh  manajer.  Kelompok  pertama  merupakan kelompok  karyawan  dengan  kinerja  tidak  baik,  kelompok  kedua  merupakan kelompok  dengan  kinerja  sedang,  dan  kelompok  ketiga  merupakan  kelompok dengan kinerja yang baik. Selain itu, dengan nilai eksponen fuzzy yang berbeda, dihasilkan  kelompok  yang  berbeda  juga.  Nilai  eksponen fuzzy 1.5  dan  2 menghasilkan  kelompok  karyawan  yang  sama  dengan  pengelompokan  yang dilakukan oleh manajer.
Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menambahkan jumlah kriteria
untuk  penilaian  kinerja  karyawan.  Dengan  adanya  hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  manajer  Oemah  Djari  Salatiga  untuk  mengevaluasi kinerja  karyawan  dan  mengelompokkan  karyawan  berdasarkan  kinerjanya, sehingga karyawan dapat diberikan reward dan punishment sesuai kinerjanya.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Aidina,  Ristyawan,  Kusrini,  Sunyoto,  “Pemanfaatan  Algoritma  FCM Dalam  Pengelompokan  Kinerja  Akademik  Mahasiswa,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2015 , pp. 431–436, 2015.
[2] F. Wulandari and R. Setiawan, “Clustering Karyawan Berdasarkan Kinerja Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  C-Mean,” J. Penelit. Univ. Islam Negeri Syarif Kasim, Riau , pp. 1–7, 2010.
[3] F. Nasari and C. J. M. Sianturi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 108, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.19.108-119.
[4] N. Agustina and P. Prihandoko, “Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C_Means Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan Kinerja Karyawan (Studi  Kasus:  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Bandung),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  621–626,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[5] A.  K.  Wijaya,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Fuzzy  C  - Means  Studi  Kasus  Penjualan  di  UD  Subur  Baru,” Jur. Tek. Inform. FASILKOM UDINUS , pp. 1–8, 2014.
[6] A. A. Khoiruddin, “Menentukan nilai akhir kuliah dengan fuzzy c-means,” in Seminar Nasional Sistem dan Informatika , 2007, pp. 232–238.
[7] J. Tamaela, E. Sediyono, and A. Setiawan, “Cluster Analysis Menggunakan Algoritma Fuzzy C-means dan K-means Untuk Klasterisasi dan Pemetaan Lahan Pertanian di Minahasa Tenggara,” J. Buana Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 151–160, 2017, doi: 10.24002/jbi.v8i3.1317.
[8] R. A. M. S. D. Yuhandri, “PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING  DENGAN  FUZZY  C-  MEANS  DALAM  MENGUKUR TINGKAT  KEPUASAN  TERHADAP  TELEVISI  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi Univrab,” vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.