JURNAL FOURIER | Oktober 2022, Vol. 11, No. 2, 69-77
Pengelompokkan Karyawan Berdasarkan Kesalehan Menggunakan Perbandingan Fuzzy C-Means , K-Means , dan Probabilistic Distance Clustering
Aldi Rizal 1 , Dian Candra Rini Novitasari 2 , Moh. Hafiyusholeh 3
123 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, Jl. Ahmad Yani No.117 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Korespondensi; Aldi Rizal, Email: aldirizal480@gmail.com

## Abstrak
Kesalehan  dapat  dijadikan  tolak  ukur  untuk  menentukan  karyawan  tersebut  baik  atau  tidaknya.  Tingkatan  kesalehan karyawan tersebut dapat dikelompokkan menjadi beberapa kelompok dengan mendefinisikan tiap-tiap kelompoknya. Dengan  begitu,  tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  mengelompokkan  karyawan  dengan  berdasar  pada  tingkat kesalehannya.  Pengelompokkan  kesalehan  karyawan  tersebut  menggunakan  metode clustering di  antaranya  ialah K- Means, Fuzzy C-Means , dan Probabilistic Distance Clustering dengan uji evaluasi nilai cluster menggunakan silhouette coefficient sebagai pembandingnya. Data yang digunakan sebanyak 500 data karyawan yang diambil di lingkungan bank. Hasil perbandingan menghasilkan nilai terbaik pada nilai silhouette coefficient dengan jumlah nilai k=2 dengan rata-rata masing-masing  metode  sebesar  0,5134.  Dengan  mendefinisikan cluster 1  mewakili cluster karyawan  yang  tidak  saleh sementara cluster 2 mewakili cluster karyawan saleh.
Kata Kunci : Clustering , Perbandingan Clustering, Kesalehan, Karyawan

## Abstract
Piety can be used as a benchmark to determine whether the employee is good or not. The level of employee piety can be grouped into several groups by defining each group. Therefore, the purpose of this research is to group employees based on their level of piety.  The employee piety grouping uses clustering methods including K-Means, Fuzzy C-Means,  and Probabilistic Distance Clustering with cluster value evaluation test using silhouette coefficient as a comparison. The data used is 500 employee data taken in a bank environment. The comparison results produce the best value on the silhouette coefficient  value  with  the  number  of  k=2  values  with  an  average  of  0.5134  for  each  method.  By  defining  cluster  1 represents a cluster of non-piety employees while cluster 2 represents a cluster of piety employees.
Keywords : Clustering, Clustering Comparison, Piety, Employee

## Pendahuluan
Perusahaan memiliki karyawan sebagai salah satu aset yang berharga. Karyawan juga merupakan sumber daya yang sangat penting bagi kelangsungan operasional perusahaan [1]. Perusahaan akan mendapatkan keuntungan jika memiliki karyawan yang kreatif, produktif, dan terampil [2]. Karyawan yang memiliki kriteria yang baik tersebut dapat dipertahankan oleh perusahaan agar dapat memberikan efek yang baik bagi suatu perusahaan [3]. Pada berbagai sektor industri, terutama di sektor perbankan, karyawan yang memiliki  dedikasi  tinggi  dalam  bekerja  sangat  diinginkan  oleh  perusahaan-perusahaan  bank.  Industri perbankan  memiliki  peran  yang  krusial  dan  berfungsi  sebagai  penopang  dalam  mendorong  kemajuan ekonomi  suatu  negara.  [4].  Untuk  memenuhi  peran  penting  tersebut  sumber  daya  yang  unggul  tentu dibutuhkan oleh suatu perusahaan perbankan [5].
Sumber daya yang unggul, terutama pada sumber daya manusia dapat dilihat dari tingkat kesalehan karyawan  tersebut  [6].  Tolak  ukur  yang  digunakan  dapat  berupa  tingkat  kesalehan  seorang  karyawan dalam peningkatan kinerja seorang karyawan, penyelesaian masalah, serta pengambilan keputusan dalam dunia  kerja  [7].  Dalam  pandangan  Junaedi  (2019),  seseorang  dapat  dinyatakan  sebagai  individu  yang saleh  dengan  mempertimbangkan  beberapa  faktor,  seperti  memiliki  keimanan  kepada  Allah,  ketaatan terhadap Allah dan Rasul-Nya, berkontribusi dalam mendukung agama Islam, melakukan amal kebaikan, berjuang dalam perjuangan di jalan Allah, menjadikan akhirat sebagai tujuan utama, memiliki kesabaran dalam menghadapi cobaan dari Allah, dan taat dalam menjalankan perintah-perintah Allah, serta tidak berbuat keburukan atau kerusakan di bumi [8]. Karyawan yang saleh setidaknya mempunyai beberapa sifat  dari  kesembilan  sifat  tersebut.  Dari  kesembilan  sifat  tersebut,  hal  yang  paling  sering  disebutkan adalah  dengan  memperhatikan  ketakwaannya  kepada  Allah.  Hal  tersebut  telah  dijelaskan  pada  hadits berikut:
ٍنَسَح ٍقُلُخِب  َساَّنلا ِقِلاَخ َو اَهُحْمَت َةَنَسَحْلا َةَئِّيَّسلا ِعِبْتَأ َو َتْنُك اَمُثْيَح َ َّاللَّ ِقَّتا
artinya: “Bertakwalah  kepada  Allah  di  mana  saja  engkau  berada.  Ikutilah  kejelekan  dengan  kebaikan niscaya ia akan menghapuskan kejelekan tersebut dan berakhlaklah dengan manusia dengan akhlak yang baik.”  [HR.  Tirmidzi  no.  1987  dan  Ahmad  5/153].  Hadits  tersebut  menerangkan  bahwa  manusia hendaknya berbuat baik di mana pun tempatnya. Penerapan prinsip ini dapat mencakup lingkungan kerja, di  mana  perilaku  yang  baik  dapat  berdampak  positif  terhadap  kinerja  seorang  karyawan.  Di  sisi  lain, perilaku yang buruk akan memiliki dampak negatif terhadap kinerjanya [9].
Kesalehan  dapat  diamati  melalui  beberapa  faktor  yang  mempengaruhinya,  yang  terdiri  dari  dua komponen,  yakni Islamic  Spirituality (IS)  dan Islamic  Social  Responsibility (ISR).  Skala  pengukuran terdiri dari 18 jenis untuk komponen IS dan 35 jenis untuk komponen ISR dapat dilihat dari beberapa faktor yang mempengaruhi [10]. Komponen IS mempunyai sub komponen yaitu di antaranya keyakinan, ibadah,  pertaubatan,  dan  mengingat  Allah.  Komponen  ISR  juga  mempunyai  sub  komponen  yaitu  di antaranya  amal  saleh,  sabar,  integritas,  pemenuhan  janji,  cinta  keluarga,  pengampunan,  keadilan, pengendalian emosi, kebenaran, dan menjaga kesucian [11]. Dari beberapa sub komponen tersebut akan ditentukan karyawan tersebut akan masuk pada kategori saleh atau tidak. Untuk memperoleh informasi tersebut, diperlukan proses pengelompokkan, yang biasanya disebut clustering . Melalui clustering atau pengelompokkan karyawan, hasil evaluasi karyawan dapat digunakan dan menjadi pertimbangan dalam merekrut karyawan baru.
Clustering mempunyai beberapa macam metode yang bisa digunakan pada data yang tidak memiliki label  [12].  Beberapa  metode  tersebut  di  antaranya Fuzzy  C-Means [13] ,  K-Means [14], Probabilistic Distance  Clustering dan  masih  banyak  algoritma  lainnya  [15].  Dari  beberapa  metode  yang  telah disebutkan, sistem pengelompokkan akan dilakukan perbandingan ketiga metode tersebut yakni Fuzzy C-Meams (FCM) ,  K-Means ,  dan Probabilistic  Distance  Clustering (PDC). K-Means adalah  metode pengelompokkan  yang  paling  umum  digunakan  dan  memiliki  algoritma  yang  paling  sederhana  [16]. Sedangkan FCM merupakan metode yang menggunakan logika fuzzy di dalamnya yang memanfaatkan himpunan fuzzy set [17]. Berbeda dengan metode PDC, metode ini menggunakan nilai probabilitas untuk menentukan cluster pada masing-masing data dengan membandingkan dengan nilai jarak antar centroid [15].
Terdapat penelitian-penelitian yang memakai ketiga metode tersebut, di antaranya adalah penelitian yang  dilakukan  oleh  Yusuf  (2021).  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  PDC  dan mendapatkan  tiga cluster terbaik  dengan  evaluasi  cluster  menggunakan silhouette coefficient [18]. Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  FCM  dilakukan  oleh  Ulinnuha  (2020)  dengan mengelompokkan perkebunan di Indonesia menurut provinsi pada tahun 2017 dengan 3 cluster optimal yang  didapatkan  nilai silhouette coefficient sebesar  0,84321191  [19].  Adapun  penelitian  yang menggunakan metode K-Means, salah satunya penelitian yang dilakukan oleh Aziz dkk (2022) di mana
hasil penelitian tersebut diperoleh evaluasi cluster terbaiknya dengan menggunakan silhouette coefficient adalah sebesar 0,73 yang mana termasuk optimal [20].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan metode K-Means , FCM, dan PDC di  mana  akan  dicari  nilai silhouette  coefficient paling  optimal  dengan  berdasarkan  tingkat  kesalehan. Dengan mengetahui hal tersebut, diharapkan dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia pada suatu perusahaan.

## Landasan Teori
Metode Clustering merupakan  metode unsupervised learning yang  biasanya  digunakan  untuk mengetahui pola data yang belum memiliki label. Clustering memiliki dua macam jenis analisis, salah satunya ialah analisis non-hierarki. Metode clustering non-hierarki memiliki  beberapa macam  metode yakni K-Means, FCM, dan PDC dengan penjelasan sebagai berikut [20].

## K-Means
K-Means adalah metode yang paling sering digunakan pada pengelompokkan data metode unsupervised learning yang tidak membutuhkan label data [21]. Perhitungan K- Means dimulai dengan menentukan jumlah cluster kemudian menentukan titik awal centroid, kemudian dilanjut dengan perhitungan jarak tiap titik data dengan pusat cluster menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐷 (𝑖,𝑗) = √∑ (𝑋 𝑖𝑘 − 𝐶 𝑗𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
Dimana D adalah jarak cluster, 𝑋 𝑖𝑘 adalah nilai data pada i dan j, 𝐶 𝑗𝑘 merupakan nilai centroid pada j dan k, n merupakan banyaknya cluster. Proses selanjutnya menentukan data berdasarkan pusat cluster terdekat, kemudian menghitung pusat cluster yang baru dengan rumus:
𝐶 𝑖 = ∑ 𝑑 𝑖 𝑛 𝑘 (2)
dengan 𝐶 𝑖 adalah pusat i cluster ke- i, d ialah titik data ke- i, dan n ialah banyaknya cluter k

## Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means (FCM) ialah metode pengklasteran data yang di dalam suatu cluster tersebut terdapat titik-titik data yang masing-masingnya telah ditentukan oleh nilai derajat keanggotaan [22]. Pada metode ini, pusat pada awal cluster masih belum sepenuhnya akurat sebab pada setiap data mempunyai derajat keanggotaan  untuk  tiap cluster .  Sehingga,  perulangan  perlu  dilakukan  untuk  memperbaiki  derajat keanggotaannya dengan pusat cluster . Sehingga, pusat cluster akan bergerak menuju posisi yang akurat dan  tepat.  Proses  perulangan  ini  didasarkan  pada  fungsi  objektif  yang  memiliki  nilai  minimal,  yang menggambarkan  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster .  [23].  Algoritma  dari fuzzy  c-means dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Memasukan data yang akan di- cluster X, ke dalam bentuk matriks berukuran 𝑛 𝑥 𝑚 ( 𝑛 ialah jumlah data dan 𝑚 ialah atribut tiap data). 𝑋 𝑖𝑗 = data ke- 𝑖 ( 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 ), atributi ke- 𝑗 (𝑗  =  1,2, … , 𝑚 ).
2. Menetapkan beberapa parameter yang diperlukan, di antaranya:
a. Jumlah cluster ( 𝑐 ) b. Pangkat/bobot
( 𝑤 ) c. Maksimumi iterasi
( 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 ) d. Error terkecil ( 𝜀 ) e. Fungsi objektif ( 𝑃 𝑜 = 0 )
f. Iterasi awal
(t = 1) 3. Menentukan  bilangan  random 𝜇 𝑖𝑘 ( 𝑖  =  1,2, … , 𝑛 idan 𝑘  =  1,2, … , 𝑐 )  yang  dijadikan  elemen- elemen pada matriks U. Lalu, hitung jumlah tiap kolom dengan persamaan berikut:
𝑄 𝑖 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (3)
Untuk 𝑗  =  1,2, … , 𝑛 maka menentukan matriks random dapat menggunakan persamaan berikut: 𝜇 𝑖𝑘 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (4)
4. Mencari pusat cluster i ke- 𝑘 dengan persamaan sebagai berikut:
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (5)
5. Menentukan fungsi objektif pada iterasi ke- 𝑡 , 𝑃 𝑡 dengan persamaan:
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ](𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (6)
6. Menghitung terjadinya perubahan nilai matriks partisi:
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] 𝑚 𝑗=1 −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑖𝑗 ) 2 ] −1 𝑤−1 𝑚 𝑗=1 𝑐 𝑘=1 (7)
Untuk nilai 𝑖  =  1,2, … , 𝑛 dan nilai 𝑘  =  1,2, … , 𝑐
7. Cek kondisi hingga berhenti dengan persamaan:
(𝑃 𝑡 − (𝑃 𝑡 − 1)| < 𝜀) (8)
Atau (𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟) maka berhenti. Jika tidak 𝑡 = 𝑡 + 1 maka ulang langkahike-4.

## Probabilistic Distance Clustering  (PDC)
Probabilistic Distance Clustering merupakan salah satu metode pengelompokan non-hirarkis di mana data diklasterisasi berdasarkan nilai probabilitas terbesar yang mempengaruhi setiap pusat cluster [18] . Algoritma  PDC  ini  pertama  kali  diusulkan  oleh  Ben-Israel  dan  Iyigun  (2008)  yang  secara  umum algoritmanya dapat dijabarkan sebagai berikut [24]:
1. Inisialisasi nilai D sebagai data, 𝐶 1 , 𝐶 2 , ⋯ , 𝐶 𝑘 sebagai nilai pusat cluster, dan nilai 𝜖 > 0
2. Buat nilai random pusat cluster awal pada perhitungan iterasi pertama.
3. Menghitung jarak 𝑑 1 (𝑥), 𝑑 2 (𝑥) untuk setiap 𝑥 ∈ 𝐷 dengan menggunakan euclidean distance. 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑘 ) = (∑ (𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 ) 2 𝑁 𝑖=1 ) 1 2 ⁄ (9)
Untuk 𝑁 adalah  banyak  data, 𝑐 𝑘 ialah  pusati cluster ke k ,  dan 𝑑(𝑥, 𝑐) ialah  nilai  jarak Euclidean Distance masing-masing data ke pusat cluster.
4. Menghitung pusat cluster baru akan digunakan rumus sebagai berikut.
a) Hitung nilai probabilitas pada tiap data ke cluster 𝐶 1 , 𝐶 2 , ⋯ , 𝐶 𝑘 𝑝 𝑘 (𝑥 𝑖 ) = Π 𝑗≠𝑘 𝑑 𝑗 (𝑥 𝑖 ) ∑ Π 𝑗≠𝑡 𝑑 𝑗 (𝑥 𝑖 ) 𝐾 𝑡=1 , 𝑘 = 1, … , 𝐾 (10)
Untuk nilai k ialah cluster ke- k , dan 𝑝 𝑘 (𝑥) ialah probabilitas data cluster k , dan 𝑑 𝑗 (𝑥) ialah nilai jarak tiap data ke- j
b) Hitung perubahan nilai pusat cluster yang baru pada tiap cluster
𝑐 𝑘 = ∑ ( 𝑢 𝑘 (𝑥 𝑖 ) ∑ 𝑢 𝑘 (𝑥 𝑗 ) 𝑗=1,…,𝑁 ) 𝑁 𝑖=1 𝑥 𝑖 (11)
Untuk 𝑁 ialah banyak data, 𝑐 𝑘 merupakan pusat cluster ke- k , 𝑢 𝑘 (𝑥 𝑖 ) ialah nilai 𝑢 data ke- i cluster k . dan 𝑢 𝑘 (𝑥 𝑗 ) adalah nilai u data ke- j cluster k Untuk nilai u diperoleh dengan cara sebagai berikut:
𝑢 𝑘 (𝑥 𝑖 ) = 𝑝 𝑘 (𝑥 𝑖 ) 2 𝑑 𝑘 (𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑘 ) (12)
Untuk 𝑝 𝑘 (𝑥 𝑖 ) ialah  nilai  probabilitas  data  ke -i cluster k dan 𝑑 𝑘 (𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑘 ) ialah  nilai Euclidean Distance data ke pusat cluster k pada data ke- i 5. Hitung toleransi error, ‖𝐶 1 + − 𝐶 1 ‖ + ‖𝐶 2 + − 𝐶 2 ‖ < 𝜖 (13)
Jika nilai toleransi error memenuhi maka perhitungan iterasi berhenti dan kembali lagi pada Langkah 1. Dengan 𝐶 1 , 𝐶 2 adalah pusat cluster yang lama dan 𝐶 1 + , 𝐶 2 + merupakan pusat cluster yang baru. Nilai probabilitas  akan  dihitung  untuk  setiap  anggota  D  dalam  masing-masing cluster .  Kemudian,
probabilitas  tersebut  akan  digunakan  dalam  proses  pelabelan  nilai  anggota  D  setelah  perhitungan pusat cluster .
6. Dalam setiap iterasinya,  perhitungan pusat-pusat cluster dan fungsi jarak  akan menghasilkan nilai berbeda.  Hal  yang  sama  juga  berlaku  untuk  fungsi Joint  Distance  Function (JDF),  yang  akan berkurang secara bertahap setiap iterasi. JDF digunakan untuk mengukur jarak total antara setiap data dengan  masing-masing cluster ,  dan  fungsi  ini  bermanfaat  dalam  memantau  setiap  iterasi  yang dilakukan.  Semakin  kecil  nilai  JDF  yang  diperoleh  maka  semakin  baik  hasil clustering yang diperoleh. Berikut untuk menentukan nilai JDF.
𝐹(𝑐 1 , 𝑐 2 , … , 𝑐 𝑘 ′ ) = ∑ Π 𝑗≠𝑘 𝑑 𝑗 (𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑘 ) ∑ Π 𝑗≠𝑡 𝑑 𝑗 (𝑥 𝑖 ,𝑐 𝑗 ) 𝐾 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 (14)
Untuk nilai 𝑑(𝑥, 𝑐) adalah nilai Euclidean Distance data ke pusat cluster, 𝑥 𝑖 ialah data ke- i , 𝑐 𝑘 adalah pusat cluster dari cluster k , 𝑝 𝑘 (𝑥 𝑖 ) ialah probabilitas datai ke- i cluster k , 𝑢 𝑘 (𝑥 𝑖 ) ialah nilai 𝑢 data ke- i cluster k.

## Silhouette Coefficient
Suatu cluster perlu pengoptimalan dengan tujuan agar pengelompokkan tersebut dapat dikatakan baik dan  optimal.  Nilai silhouette  coefficient pada  suatu cluster data  diperoleh  dengan  mencari  nilai  suatu jarak antara objek dengan menggunakan rumus jarak yaitu euclidean distance . Silhouette coefficient ini diperoleh dari nilai silhouette index pada tiap-tiap cluster . Terdapat tiga tahapan yang dilakukan untuk memperoleh nilai silhouette coefficient [21] .
1. Menghitung 𝑎(𝑥 𝑖 ) yang  merupakan  perhitungan  jarak  rata-rata  antara  objek  yang  termasuk  dalam cluster yang sama.
𝑎(𝑥 𝑖 ) = 1 |𝐶 𝑎 |−1 ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) 𝑗∈𝐶 𝑎 ,𝑖≠𝑗 (15)
Untuk 𝑥 𝑖 ialah datai ke-i, 𝐶 𝑎 ialah jumlahi dari anggotai cluster a , dan 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) ialah fungsi jarak tiap datai ke- i pada cluster j
2. Menghitung 𝑏(𝑖) yang merupakan perhitungan jarak rata-rata antara objek yang berasal dari cluster yang berbeda.
𝑏(𝑥 𝑖 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑏 ≠ 𝐶 𝑎 1 |𝐶 𝑏 | ∑ 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) 𝑗∈𝐶 𝑏 (16)
Untuk 𝑥 𝑖 ialah datai ke- i , 𝐶 𝑏 ialah jumlah dari anggota cluster b , dan 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) ialah fungsi jarak tiap data ke- i pada cluster j
3. Menghitung sillhouette coefficient dari nilai 𝑎(𝑥 𝑖 ) dan 𝑏(𝑥 𝑖 ) yang telah diketahui pada tiap-tiap data.
𝑆 𝑥 𝑖 = (𝑏 𝑥𝑖 −𝑎 𝑥𝑖 ) max {𝑎 𝑥𝑖 ,𝑏 𝑥𝑖 } (17)

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  bentuk  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini berasal dari dataset yang telah dikumpulkan oleh Raji Maham dan Omar Khalid Bhatti pada tahun 2020 [25], menggunakan metode pengumpulan data berupa survei atau kuesioner (dalam bentuk kategori). Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari kuesioner dengan pertanyaan-pertanyaan mengenai Islamic Piety atau kesalehan, yang terbagi menjadi dua kategori, yaitul Islamic Spirituality (IS) dan Islamic Social Responsibility (ISR). Data tersebut awalnya berbentuk kategorik, namun telah diubah menjadi  data  numerik  yang  belum  memiliki  kelas.  Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  dua  jenis, yaitu data kategorik dan data numerik. Berikut ini merupakan contoh sampel data yang terdiri dari data kategorik dan data numerik.
Tabel 1. Sampel Data
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R 1 5 1 4 2 2 3 2 39 34 16 15 48 18 18 26 31 14 2 1 2 3 2 1 1 2 30 27 9 19 53 18 23 20 35 16 1 3 1 3 2 3 3 1 32 27 24 18 49 15 16 25 24 11
1 2 2 2 2 1 3 1 49 42 22 21 78 21 28 29 42 21 1 2 2 2 1 2 2 1 38 29 20 15 59 13 19 29 32 16 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
2 3 1 3 1 2 3 1 19 9 6 7 48 3 7 11 18 9
Pada variabel  A-H merupakan data kategorik  dan variabel  I-R merupakan data numerik  dengan penjabaran  di  antaranya  adalah.  A:  Gender  (1  adalah  laki-laki  dan  2  adalah  perempuan).  B:  Usia  (1 menyatakan  20-24,  2  untuk  25-29,  3  untuk  30-34,  4  untuk  35-39,  dan  5  untuk  ≥40).  C:  Status  (1 menyatakan Menikah dan 2 belum menikah). D: Pendidikan (1 adalah sarjana (S1), 2 adalah Magister (S2), dan 3 adalah MS/MPHIL(S3)). E: Designation (1 untuk Nonmangerial, 2 untuk Line Manager, dan 3 untuk Middle Manager). F: Lama Bekerja Saat Ini (1 untuk ≤ 1 Tahun, 2 untuk 1-5 Tahun, dan 3 untuk 6-10 Tahun). G: Pengalaman Kerja (1 menyatakan ≤ Tahun, 2 menyatakan 2-5 tahun dan 3 ≥6 Tahun). H: No of Employees (1 untuk 1-10, 2 untuk 11-20, 3 untuk >20). I: Ingat Kepada Allah (rentang 1-49). J: Shadaqah (rentang 1-42). K: Emosi (rentang 1-28). L: Memaafkan (rentang 1-21). M: Integritas (rentang 1-84). N: Cinta Keluarga (rentang 1-21). O: Kesabaran (rentang 1-28). P: Tobat (rentang 1-35). Q: Rituals (rentang 1-42). R: Kejujuran (Range 1-21)
Terdapat beberapa proses yang dilakukan untuk mengelompokkan karyawan berdasarkan kesalehan pada penelitian ini, proses  yang dimaksudkan adalah ketiga metode yang digunakan dalam penelitian yaitu K-Means, FCM, PDC. Dimana pada hasil cluster pada ketiga metode tersebut akan dievaluasi nilai akhir cluster- nya dengan melihat nilai Silhouette Coefficient sebagai pembandingnya.

## Hasil dan Pembahasan
Proses  perbandingan  pengelompokkan  atau clustering akan  dimulai  dengan  menginisialisasi  jumlah cluster terlebih dahulu dengan nilai cluster atau k=2 dan toleransi error (𝜖 = 0.001) . Setelah nilai k dan toleransi error ditentukan, langkah selanjunya akan ditentukan pada masing-masing metode dan dengan bantuan perhitungan software pengolah komputasi maka akan didapatkan hasil sebagai berikut.
Pada K-Means awal  pusat  cluster  akan  di- random yang  kemudian  dicari  masing-masing  jarak datanya  dengan  pusat  cluster  dan  iterasi  akan  berhenti  jika  tidak  ada  perubahan  pada  pusat  cluster. Berikut hasil pusat cluster pada iterasi ke-10 (terakhir) perhitungan K-Means.
Tabel 2. Pusat Cluster K-Means A B C ⋯ Q R Cluster 1 1,5979 1,4911 1,4911 ⋯ 31,1886 13,5708 Cluster 2 1,3379 2,7900 1,4840 ⋯ 22,7854 18,1850
Berbeda dengan K-means , dalam perhitungan FCM ada beberapa parameter yang perlu ditetapkan terlebih dahulu. Awal perhitungan pada FCM akan dihitung dengan matriks random U dengan ukuran 500x18.  Pada  pusat cluster juga  menggunakan  matriks random awal  perhitungan  yang  akan memengaruhi pusat cluster . Berikut didapatkan pusat cluster pada iterasi ke-17 (terakhir).
Tabel 3. Pusat Cluster FCM
A B C ⋯ Q R Cluster 1 1,2565 2,6014 1,4756 ⋯ 31,3195 13,7789 Cluster 2 1,3378 2,7964 1,4905 ⋯ 23,3215 18,0826
Pada PDC, setiap perhitungan iterasi terdapat nilai probabilitas pada tiap data untuk mengetahui datal yang dihitung masukike cluster mana dengan melihat nilai probabilitas terbesarnya. Pusat cluster juga bergantung pada nilai probabilitas tersebut, berikut pusat cluster pada iterasi ke-31 (terakhir).
Tabel 4. Pusat Cluster PDC
A B C ⋯ Q R Cluster 1 1,3212 2,7847 1,4756 ⋯ 25,1631 14,8367 Cluster 2 1,2619 2,6482 1,4905 ⋯ 29,9791 17,5454
Perhitungan akhir iterasi pada masing-masing metode diperoleh nilai akhir cluster sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Akhir Cluster
Data ke-i Cluster K-means FCM PDC 1 1 2 1 2 2 1 1 3 2 1 1 4 1 2 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 500 2 1 1
Berdasarkan  pada  Tabel  5  diperoleh  bahwa  pada  masing-masing  metode  didapatkan  data  dengan kelompok yang berbeda. Pada K-Means sebanyak 281 data masuk pada cluster 1 dan 219 data masuk pada cluster 2. Sedangkan pada metode FCM cluster 1 beranggotakan 224 data dan cluster 2 sebanyak 276 data. Sementara pada PDC sebanyak 237 data masuk cluster 1 dan 263 masuk cluster 2. Cluster 1 dilabeli  sebagai  kelompok  karyawan  tidak  saleh,  sementara cluster 2  dilabeli  sebagai  kelompok karyawan  saleh.  Perincian  data  yang  masuk  pada  masing-masing cluster dapat  dilihat  pada  Tabel  6 berikut.
Tabel 6. Data Masing-Masing Cluster
Metode Banyaknya Data Cluster 1 Cluster 2 K-Means 281 219 FCM 224 276 PDC 237 263
Setelah didapatkan hasil pada masing-masing  metode maka dilakukan evaluasi cluster dengan menggunakan Silhouette  Coefficient (SC),  dimana  dilakukan  uji  coba  dengan  nilai k={2,3,4,5} . Didapatkan  nilail  SC  pada  masing-masing  metode  dengan k=2 sebesar  0,5137  pada  K-Means,  dan
0,5132 pada FCM, serta 0,5114 pada PDC. Sehingga didapatkan nilai SC terbaiknya pada k=2 dengan rata-rata masing-masing metode sebesar 0,5134. Pada uji coba nilai k menunjukkan bahwa didapatkan pada uji coba jumlah cluster diperoleh nilai di bawah 0,5 yang menandakan jika 𝑘 > 2 maka cluster tidak dapat dikatakan optimal. Hasil uji coba nilai k dapat dirangkum dengan sajian Gambar 2 berikut.
Gambar 1. Perbandingan Nilai SC

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengelompokkan dengan menggunakan K-Means , FCM, dan PDC didapatkan nilai evaluasi  terbaiknya  dengan  jumlah  cluster 𝑘 = 2 pada  masing-masing  metode  dengan  iterasi  paling sedikit ditunjukkan pada metode K-means sebanyak 10 iterasi. Pada FCM perhitungan iterasi sebanyak 17  dan  PDC  sebanyak  31  iterasi. Cluster 1  dikategorikan  sebagai  kelompok  karyawan  tidak  saleh sementara cluster 2 dikategorikan sebagai kelompok karyawan saleh. Dengan masing-masing perincian pada K-means sebanyak  281  data  termasuk cluster 1  dan  219  data  termasuk cluster 2.  Pada  FCM sebanyak 224 data termasuk cluster 1 dan 276 termasuk cluster 2. Sementara pada PDC sebanyak 237 data termasuk cluster 1 dan 263 data termasuk cluster 2.

## Referensi
[1] R. F. Oley, D. P. E. Saerang, and M. Pandowo, “Analyzing The Effect Of Work Discipline And Employee Morale On Employee Performance PT. Bank Sulutgo,” J. EMBA , vol. 7, no. 1, pp. 351–360, 2019.
[2] B. Al Kurdi, M. Alshurideh, and T. Al afaishat, “Employee retention and organizational performance: Evidence from banking industry,” Manag. Sci. Lett. , vol. 10, no. 16, pp. 3981–3990, 2020, doi: 10.5267/j.msl.2020.7.011.
[3] M. S. Rahman, M. N. Haq, and M. M. Karim, “An Analysis on Job Satisfaction of Employees in Govt. Banks: A Study on Janata Bank Limited,” IOSR J. Bus. Manag. , vol. 19, no. 06, pp. 18–25, 2018, doi: 10.9790/487x-1906031825.
[4] R. Rahmayati, “Competition Strategy in the Islamic Banking Industry: An Empirical Review,” Int. J. Business, Econ. Soc. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 65–71, 2021, doi: 10.46336/ijbesd.v2i2.133.
[5] W. S. Sari, M. I. Fasa, and Suharto, “Implementasi Prinsip Pengembangan Sumber Daya Manusia (Sdm) Dalam Penerapannya Dibeberapa  Bidang  Berbasis  Ekonomi  Dan  Syariah,” KarismaPro ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  32–44,  2022,  doi: 10.53675/karismapro.v13i1.254.
[6] O. K. Bhatti, U. S. Aslam, A. Hassan, and M. Sulaiman, “Employee motivation an Islamic perspective,” Humanomics , vol. 32, no. 1, pp. 33–47, 2016, doi: 10.1108/H-10-2015-0066.
[7] A. Sani and V. M. Ekowati, “Spirituality at work and organizational commitment as moderating variables in relationship between Islamic spirituality and OCB IP and in fl uence toward employee performance,” 2019, doi: 10.1108/JIMA-08-2018-0140.
[8] D. Junaedi, “Karakteristik Orang Shaleh Dalam Surat Muhammad,” J. Andi Djemma J. Pendidik. , vol. 3, no. 1, pp. 32–45, 2019.
[9] A.  A.  Larasati,  V.  R.  Zainal,  and  L.  C.  Nawangsari,  “Konsep  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Berbasis  Akhlak,” J.  Penelit.  dan Pengabdi. Masy. , vol. 2, no. 6, 2022, doi: 10.36418/comserva.v2i6.352.
[10] R. Maham, O. K. Bhatti, and A. O. Öztürk, “Impact of Islamic spirituality and Islamic social responsibility on employee happiness with  perceived  organizational  justice  as  a  mediator,” Cogent  Bus.  Manag. ,  vol.  7,  no.  1,  2020,  doi: 10.1080/23311975.2020.1788875.
[11] G. R. Zandi, N. M. Kamil, M. Sulaiman, and I. C. Ishak, “Islamic Spirituality and Continuance Organizational Commitment : The Case of Malaysian Organizations,” J. Islam. Manag. Stud. , vol. 1, no. 1, pp. 54–71, 2018.
[12] R.  Garcia-Dias,  S.  Vieira,  W.  H.  Lopez  Pinaya,  and  A.  Mechelli,  “Clustering  analysis,” Mach.  Learn. Methods  Appl.  to  Brain Disord. , pp. 227–247, 2020, doi: 10.1016/B978-0-12-815739-8.00013-4.
[13] 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.
[14] K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[15] C. Tortora and F. Palumbo, “Clustering Mixed-Type Data Using a Probabilistic Distance Algorithm,” SSRN Electron. J. , vol. 2, no. 50, 2022, doi: 10.2139/ssrn.4102539.
[16] T.  Alfina  and  B.  Santosa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering,  K-Means  dan  Gabugan  Keduanya  dalam Membentuk  Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan  Teknik  Industri  ITS),” Anal.  PerbandinganMetode Hierarchical Clust. K-means dan Gabungan Keduanya dalam Clust. Data , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[17] R.  Ghaniy  and  F.  Indriyaningsih,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemilihan  Program  Studi  Mahasiswa  Baru  di Perguruan Tinggi,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 10, no. 2, pp. 19–30, 2020, doi: 10.36350/jbs.v10i2.84.
[18] A. Yusuf et al. , “Identify Elementary Student Distribution Based on Kompetisi Sains Madrasah Data Using Probabilistic Distance Clustering,” Smart Innov. Syst. Technol. , vol. 182, pp. 281–289, 2021, doi: 10.1007/978-981-15-5224-3_27.
[19] N. Ulinnuha, “Provincial Clustering in Indonesia Based on Plantation Production Using Fuzzy C-Means,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 8–12, 2020.
[20] S. M. Aziz and N. A. K. Rifai, “Pengelompokkan Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Menggunakan Metode K-Means Clustering dengan Silhouette Coefficient,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 416–424, 2022.
[21] J.-O. Palacio-Ni˜no and F. Berzal, “Evaluation Metrics for Unsupervised Learning Algorithms,” Comput. Sci. Artif. Intell. Univ. Granada , 2019.
[22] N. Ulinnuha, “Clustering Kinerja Akademis Mahasiswa Menggunakan Fuzzy C-means,” Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 2, no. 2, pp. 29–34, 2016, doi: 10.29080/systemic.v2i2.112.
[23] S. Kusumadewi and H. Purnomo, “Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,” vol. 2009, no. semnasIF, pp. 1–7, 2010.
[24] A. Ben-israel and C. Iyigun, “Probabilistic D-Clustering,” vol. 26, pp. 5–26, 2008, doi: 10.1007/s00357-008-.
[25] R.  Maham  and  O.  K.  Bhatti,  “Dataset  on  the  scale  validation  of  Islamic  piety,” Data  Br. ,  vol.  33,  p.  106360,  2020,  doi: 10.1016/j.dib.2020.106360.