## MENENTUKAN POLA PEGAWAI HONORER DI DINAS PERUMAHAN KAWASAN PEMUKIMAN DAN PERTANAHAN DALAM PENERAPAN METODE K-MEANS
Rizka Tri Alinse 1 , Venny Novita Sari 2 , Achmad Fikri Sallaby 3
DosenTetap Program Studi Informatika,  Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Rizkatri07@gmail.com , vennynovita17@gmail.com , fikrisallaby@unived.av.id
(received : Oktober 2020, revised : Desember  2020, accepied : Februari 2021)
Abstract  : The  department  of  housing,  settlement  and land  area  is  a  government  agency  in  Bengkulu  Province that  has  eleven  temporary  employees.  Every  year,  the performance  of  the  temporary  employees  will  be  carried out on evaluate for take decisions and considerations for their contract.  The objective of this study is to implement the  K-Means  Method  to  determine  and  to  create applications  that  provide  information  on  the  pattern  of the  temporary  employees  in  the  Department  Housing, Settlement  and  Land  Area  of  Bengkulu  Province.  The application  of  K-Means  Method  using  Visual  Basic.Net programming  language  and  SQL  Server  2008  database. The  grouping  data  of  temporary  employee  base  on  the results of their performance appraisals. There are two to four  groups  used  to  distinguish  between  the  employees. From  the  results  of  this  grouping  is  a  consideration  to determine  who  will  be  contract  for  the  following  year. Based on the results test, the application can provide the information to the Department of housing, settlement and land  area  Bengkulu  Province  who  are  the  temporary employee that eligible for new contracts.
Keywords: Application; K-Means Method; Pattern of Temporary  Employees;  Department  of  Housing,  Settlement Areas and Land Area of Bengkulu Province.
Intisari  : Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  yang  merupakan  instansi pemerintahan  yang  terdapat  di  Provinsi  Bengkulu.  Penilaian kinerja  dengan  form  yang  sudah  ditetapkan.  Pada  Instansi  ini memiliki pegawai honorer sebanyak 11 orang. Setiap tahunnya akan  dilakukan  evaluasi  kinerja  pegawai  honorer  untuk mengambil  suatu  keputusan  dan  bahan  pertimbangan  kontrak pegawai  honorer.  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  yaitu  untuk menerapkan  Metode  K-Means  menentukan  pola  pegawai honorer  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  dan  untuk  membuat  aplikasi yang  dapat  memberikan  informasi  pola  pegawai  honorer  di Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi Bengkulu.
Penerapan  Metode  K-Means  dalam  menentukan  Pola Pegawai  Honorer  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu dibuat menggunakan bahasa pemrograman  Visual  Basic  .Net  dan  Database  SQL  Server 2008. Pengelompokan data pegawai honorer berdasarkan hasil penilaian kinerja yang telah dilakukan, dimana dalam kasus ini terdapat  dua  hingga  empat  kelompok  yang  dapat  digunakan untuk  membedakan  antara  pegawai  honorer  satu  dengan  yang lain.  Dari  hasil  pengelompokan  ini  nantinya  dapat  dijadikan bahan  pertimbangan  bagi  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  untuk menentukan  siapa  saja  yang  akan  di  kontrak  untuk  tahun berikutnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, aplikasi  dalam  menentukan  pola  pegawai  honorer  dapat
memberikan  informasi  kepada  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu siapa saja yang layak  diberikan  kontrak  baru  dari  hasil  pengelompokan  data penilaian kinerja pegawai honorer.
Kata  Kunci  :  Penerapan,  Metode  K-Means,  Pola  Pegawai Honorer,  Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan Pertanahan Provinsi Bengkulu.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  ditunjang  kemajuan  teknologi  informasi data  yang  dapat  digunakan  dan  juga  dapat  disebarkan secara  global,  siapapun  dan  dimanapun  pengguna informasi  berada,  dapat  diambil  dan  digunakan  data informasi  tersebut.  Sarana  kerjasama  antara  pribadi  atau kelompok satu dengan yang lainnya tanpa mengenal batas jarak  dan  waktu  atau  faktor  lainnya  yang  dapat menghambat bertukar pikiran.
Pegawai  honorer  merupakan  pegawai  yang  tidak (atau  belum)  diangkat  sebagai  pegawai  tetap  atau  setiap bulannya  menerima  honorarium  (bukan  gaji).  Di Indonesia setiap Instansi Pemerintahan memiliki pegawai honorer guna untuk meningkatkan efisiensi pekerjaan.
Salah  satu  instansi  pemerintahan  yaitu  Dinas Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi Bengkulu yang merupakan instansi pemerintahan yang  terdapat  di  Provinsi  Bengkulu.  Penilaian  kinerja dengan  form  yang  sudah  ditetapkan.  Pada  Instansi  ini memiliki  pegawai  honorer  sebanyak  11  orang.  Setiap tahunnya  akan  dilakukan  evaluasi  kinerja  pegawai honorer  untuk  mengambil  suatu  keputusan  dan  bahan pertimbangan kontrak pegawai honorer.
Untuk  menunjang  proses  analisa  tersebut  penulis memilih  salah  satu  metode  clustering  yaitu  K-Means Clustering,  karena  metode  ini  mudah  digunakan,  mudah diimplementasikan  dan  dijalankan,  relatif  cepat,  mudah beradaptasi,    serta  sifatnya  yang  mencari  nilai  terdekat
dari  nilai  centroid  atau  titik  pusat  pada  masing-masing cluster.
Berdasarkan uraian tersebut di atas, maka penulis tertarik untuk  mengangkat  judul  “Menentukan  Pola  Pegawai Honorer Di Dinas Perumahan, Kawasan Pemukiman Dan Pertanahan Dalam Penerapan Metode K-Means”.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengertian Clustering
Clustering  adalah  proses  pengelompokan  benda serupa  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda,  atau  lebih tepatnya  partisi  dari  sebuah  data  set  ke  dalam  subset, sehingga  data  dalam  setiap  subset  memiliki  arti  yang bermanfaat.  Sebuah  cluster  terdiri  dari  kumpulan  benda- benda  yang  mirip  antara  satu  dengan  yang  lainnya  dan berbeda dengan benda yang terdapat pada cluster lainnya. Algoritma  clustering  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu  secara hirarkis  dan  secara  partitional.  Algoritma  hirarkis menemukan  cluster  secara  berurutan  dimana  cluster ditetapkan  sebelumnya,  sedangkan  algoritma  partitional menentukan  semua  kelompok  pada  waktu  tertentu (Merliana, 2015:2).

## B. Algoritma K-Means
Algoritma
K-Means merupakan
algoritma
klasterisasi  yang  mengelompokkan  data berdasarkan  titik pusat klaster (centroid) terdekat dengan data. Tujuan dari K-Means adalah pengelompokkan data dengan memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu  klaster  dan meminimalkan  kemiripan  data  antar  klaster.  Ukuran kemiripan  yang  digunakan  dalam  klaster  adalah  fungsi jarak. Sehingga pemaksimalan kemiripan data didapatkan berdasarkan  jarak  terpendek  antara  data  terhadap  titik centroid (Asroni, 2015:78).
K-Means termasuk  dalam partitioning  clustering yaitu  setiap  data  harus  masuk  dalam cluster tertentu  dan memungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk  dalam cluster tertentu  pada  suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan berikutnya  berpindah  ke cluster yang  lain. K-Means memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang  terpisah, dimana  k  adalah  bilangan  integer  positif.  Algoritma K- Means sangat terkenal karena kemudahan dan
kemampuannya untuk mengklaster data besar dan outlier dengan sangat cepat.
K-Means
merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang  berkarakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan pengelompokan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam  proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha meminimalkan variasi di dalam suatu kelompok dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok  (Prasetyo, 2012:178).
K-means mempunyai  kelemahan  yang  diakibatkan oleh  penentuan  pusat  awal cluster .  Hasil cluster yang terbentuk  dari  metode K-means ini  sangatlah  tergantung pada  inisiasi  nilai  pusat  awal cluster yang  diberikan (Nasari, 2016:110).
Secara sederhana algoritma K-Means adalah sebagai berikut (Azis, 2016 : 89-90) :
1. Tentukan k sebagai julah cluster yang ingin dibentuk 2. Bangkitkan k centroid (titik pusat cluster ) awal secara random atau ditentukan secara default
3. Hitung  masing-masing  jarak  setiap  data  ke  masing- masing centroid .
4. Setiap data memilih centroid yang terdekat
5. Tentukan posisi centroid baru dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data-data yang memilih pada centroid yang sama
6. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.
Langkah penting dalam clustering adalah menentukan jarak/ distance  measure ,  yang  sangat  menentukan perhitungan  bagaimana  kemiripan  antar  dua  elemen. Untuk menghitung jarak/ distance measure , dapat menggunakan rumus Euclidean Distance yaitu :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 − 𝑠 1 ) 2 + (𝑦 2 − 𝑡 2 ) 2 … … (1)
Pada persamaan 1 :
(x, y)  : titik koordinat objek (s, t)  : titik koordinat centroid d(x, y) d(x, y) : Euclidean Distance yaitu jarak antara data pada titik x dan titik y menggunakan kalkulasi matematika.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain :
a. Observasi  dilakukan  dengan  cara  mengamati secara langsung proses penilaian kinerja pegawai honorer  pada  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu.
b. Penulis melakukan wawancara
dengan
memberikan pertanyaan-pertanyaan
yang berkaitan  dengan  masalah  yang  akan  dibahas
Agus  Saliman,  S.Sos  selaku  Kepala  Kasubag Umum,  Keuangan  dan  Perlengkapan  Dinas
Perumahan, Kawasan Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu.
c. Studi  pustaka  digunakan  untuk  mengumpulkan data yang diambil dari perpustakaan yang berupa karya ilmiah, jurnal, buku-buku yang berhubungan dengan penulisan ini.
2. Analisis Sistem Aktual
Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  merupakan  salah  satu instansi  pemerintahan  yang  terdapat  di  Provinsi Bengkulu.  Pada  Instansi  ini    memiliki  pegawai honorer  sebanyak  11  orang.  Setiap  tahunnya  akan dilakukan  evaluasi  kinerja  pegawai  honorer  untuk mengambil  suatu  keputusan  apakah  kontrak  pegawai honorer  tersebut  akan diperpanjang  atau  tidak.  Proses penilaian  dilakukan  menggunakan  form  yang  telah ditetapkan oleh Dinas Perumahan, Kawasan Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu. Dalam  hasil  penilaian  tersebut,  terkadang  Kepala Dinas Perumahan, Kawasan Pemukiman dan Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  mengalami  kesulitan
dalam  memutuskan  siapa  yang  berhak  diperpanjang kontraknya,  karena  hanya  melihat  nilai  terkecil  yang didapatkan pada masing-masing pegawai honorer.
3. Analisis Sistem Baru
Sistem  baru  dari  hasil  observasi  digunakan  untuk mengatasi sistem lama, dimana akan dilakukan kajian dari  permasalahan  yang  ada  terhadap  data  penilaian kinerja  pegawai  honorer  tersebut.  Maka  perlu dikembangkan  guna  untuk  menemukan  pola  pegawai honorer.  Hasil  akhir  dari  analisa  ini  nantinya  berupa Cluster  I  akan  menunjukkan  pegawai  honorer  yang memiliki kinerja yang baik, sedangkan Cluster II akan menunjukkan pegawai  honorer  yang  memiliki  kinerja yang kurang baik.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menunjang  proses  analisa  tersebut  penulis memilih  salah  satu  metode  clustering  yaitu  K-Means Clustering. Penerapan Metode K-Means dalam menentukan  pola  pegawai  honorer  di  Dinas  Perumahan, Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic .Net  (IDE  Visual  Studio  2010)  dan  database  SQL  Server 2008.
Penerapan  Metode  K-Means  dalam  menentukan Pola  Pegawai  Honorer  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu  dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008. Pengelompokan data pegawai honorer  berdasarkan  hasil  penilaian  kinerja  yang  telah dilakukan,  dimana  dalam  kasus  ini  terdapat  dua  hingga empat kelompok yang dapat digunakan untuk membedakan  antara  pegawai  honorer  satu  dengan  yang lain.
Dari  hasil  pengelompokan  ini  nantinya  dapat dijadikan  bahan  pertimbangan  bagi  Dinas  Perumahan, Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu untuk menentukan siapa saja yang akan di kontrak untuk tahun berikutnya.
Menu login merupakan tampilan antarmuka aplikasi yang  pertama  kali  muncul  ketika  menjalankan  aplikasi
ini.  Pada  menu  login,  terdapat  otentikasi,  sehingga  jika memasukkan  username  dan  password  yang  salah  maka sistem  akan  menolak  akses  tersebut,  sedangkan  jika memasukkan  username  dan  password  yang  benar  maka sistem berhasil menerima akses tersebut.

## Gambar 4. Menu Login
Menu  utama  merupakan  form  menu  yang  memiliki beberapa sub menu yang dapat diakses oleh admin untuk melakukan pengolahan data pada aplikasi, yaitu sub menu input  data,  output  data,  dan  keluar  yang  memiliki  fungsi yang berbeda-beda.
Gambar 5. Menu Utama
Input  data  pegawai  honorer  merupakan  antarmuka aplikasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  pegawai honorer  yang  bekerja  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu.
Gambar 6. Form Input Data Pegawai Honorer
Input  data  penilaian  kinerja  pegawai  honorer merupakan  antarmuka  aplikasi  yang  digunakan  untuk mengolah data penilaian kinerja pegawai setiap tahunnya berdasarkan 7 (tujuh) aspek penilaian.
Gambar 7. Form Input Data Penilaian Kinerja Pegawai Honorer
Input data penerapan K-Means merupakan
antarmuka  aplikasi  yang  digunakan  untuk  melakukan
proses  pengolahan  data  penilaian  kinerja  pegawai  yang telah  diinputkan  sebelumnya  ke  dalam  proses  K-Means, dimana  pada  form  ini  terdapat  jumlah  cluster  yang  harus dimasukkan maksimum empat cluster.
Gambar 8. Form Input Data K-Means Clustering
Output  data  laporan  penilaian  kinerja  pegawai honorer /pegawai merupakan output dari hasil pengolahan data penilaian kinerja pegawai yang telah dilakukan setiap tahunnya.
Gambar 9. Output Data Laporan Penilaian Kinerja Pegawai Honorer Output data laporan pola pegawai honorer per tahun merupakan  output  dari  hasil  pengolahan  data  penilaian kinerja pegawai yang telah diterapkan Metode K-Means.
Gambar 9. Output Data Laporan Pola Pegawai Honorer Per Tahun
Pengujian blackbox ( blackbox  testing )  adalah salah  satu  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input
dan output aplikasi.  Adapun  hasil  pengujian  black  box yang telah dilakukan,
N o Skenario Pengujian Test Case Hasil Pengujian 1
.
Melakukan Proses login dengan username dan
password
yang salah Username  : “” Password :
“”
Melakukan Proses login dengan username dan password yang salah Username  : “test” Password : “test” Melakukan Proses login dengan username dan password yang salah Username  : “admin” Password : “test” 2 . Melakukan proses login dengan username dan password yang benar Username  : “admin” Password : “admin” 3 . Melakukan proses clustering pada form penerapan K-Means Jumlah Cluster 2
Melakukan proses clustering pada form penerapan K-Means Jumlah Cluster 3 Melakukan proses clustering pada form penerapan
K-Means Jumlah Cluster 4
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi  dalam  menentukan  pola  pegawai  honorer  dapat memberikan informasi kepada Dinas Perumahan, Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu siapa  saja  yang  layak  diberikan  kontrak  baru  dari  hasil pengelompokan  data  penilaian  kinerja  pegawai  honorer. Selain  itu  penulis  juga  melakukan  pengujian  dengan memberikan  kuisioner  (terlampir).  Dari  hasil  kuisioner tersebut, didapatkan hasil bahwa :
a. Aplikasi  ini  cukup  membantu  dalam  memberikan informasi  hasil  pengelompokan  data  pegawai honorer  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan  Pemukiman dan Pertanahan Provinsi Bengkulu.
b. Aplikasi  ini  sangat  membantu  sebagai  alternatif dalam  memberikan  informasi  bahan  pertimbangan untuk  menentukan  siapa  saja  yang  layak  untuk dilanjutkan kontrak kerja pegawai honorer
c. Aplikasi  ini  nantinya  akan  digunakan  di  Dinas Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi Bengkulu.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Berdasarkan hasil dari pembahasan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Penerapan  Metode  K-Means  dalam  menentukan Pola  Pegawai  Honorer  di  Dinas  Perumahan, Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi
Bengkulu dibuat menggunakan bahasa
pemrograman  Visual  Basic  .Net  dan  Database SQL Server 2008
2. Pengelompokan data pegawai honorer berdasarkan hasil  penilaian  kinerja  yang  telah  dilakukan, dimana dalam kasus ini terdapat dua hingga empat kelompok yang dapat digunakan untuk membedakan  antara  pegawai  honorer  satu  dengan yang  lain.  Dari  hasil  pengelompokan  ini  nantinya dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  bagi  Dinas Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi  Bengkulu  untuk  menentukan  siapa  saja yang akan di kontrak untuk tahun berikutnya. 3. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi  dalam  menentukan  pola  pegawai  honorer dapat  memberikan  informasi  kepada  Dinas Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi Bengkulu siapa saja yang layak diberikan kontrak  baru  dari  hasil  pengelompokan  data penilaian kinerja pegawai honorer.
4. Berdasarkan  pengujian  menggunakan  kuisioner, didapatkan  hasil  bahwa  Aplikasi  ini  cukup membantu  dalam  memberikan  informasi  hasil pengelompokan data pegawai honorer, aplikasi ini sangat membantu sebagai alternatif dalam memberikan  informasi  bahan  pertimbangan  untuk menentukan  siapa  saja  yang  layak  untuk dilanjutkan  kontrak  kerja  pegawai  honorer, aplikasi  ini  nantinya  akan  digunakan  di  Dinas Perumahan,  Kawasan  Pemukiman  dan  Pertanahan Provinsi Bengkulu
B. Saran
Adapun saran dari peneliti :
Agar  menambah  wawasan  kita  dalam  memahami Penerapan  Metode  K-Means  dalam  menentukan  Pola Pegawai  Honorer  di  Dinas  Perumahan,  Kawasan Pemukiman  dan  Pertanahan  Provinsi  Bengkulu.  dan menjadi  pedonam  dan  literature  sumber  dalam menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Asroni.  Adrian,  Ronald.  2015. Penerapan  Metode  K- Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM  Magelang.
Jurnal  Ilmiah  Semesta  Teknika  Vol.18  No.1  Mei 2015.
[2]Azis, Widya Safira. Atmajaya, Dedy. 2016. Pengelompokan Minat Baca Mahasiswa
Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal  Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 2 ISSN 20187-1716.
[3] Merliana, Ni Putu Eka. Dkk. 2015. Analisa Penentuan Jumlah  Cluster  Terbaik  Pada  Metode  K-Means Clustering. Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu dan Call For Paper UNISBANK. ISBN 978-979- 3649-81-8S
[4]  Nasari,  Fina.  Sianturi,  Charles  Jhoni  Manto.  2016. Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di  Kabupaten Langkat. Cogito  Smart  Journal  Vol.2  No.2  Desember 2016.
[5]Prasetyo,  Eko.  2012. Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  Menggunakan  MatLab. Penerbit  Andi  : Yogyakarta.