Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.154 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 29-36 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DATA MINING ANALYSIS TO DETERMINE EMPLOYEE SALARIES ACCORDING TO NEEDS BASED ON THE K-MEDOIDS CLUSTERING ALGORITHM
Alia Ahadi Argasah *1 , Dudih Gustian 2
1,2 Sistem Informasi , Fakultas Teknologi Informasi dan Komputer, Universitas Nusa Putra, Indonesia Email: 1 alia.ahadi_si18@nusaputra.ac.id , 2 dudih@nusaputra.ac.id
(Naskah masuk: 23 Januari 2022, Revisi : 27 Januari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
A  company  to  achieve  its  goals,  one  of  the  factors  is  the  performance  of  employees  according  to  company standards,  employees  will  provide  performance  with  company  standards  with  the  company's  reciprocity  on employees for example in the payroll aspect. The purpose of this research is to help companies with appropriate payroll so that it has a good impact on productivity, garment companies that produce various types of clothing require employees with sewing skills which are one of the most important aspects of production. The problem is in  the  production  process  that  is  hampered,  one  of  the  factors  for  decreasing  employee  performance  is  the incompatibility of salary with the abilities of employees. The k-medoids clustering method can help companies cluster  employees  according  to  the  employee's  ability  value  as  a  benchmark  for  wages,  from  50  samples  of employees and an assessment of the various skills possessed by employees so that the calculation results in the first  cluster  of  24  employees  with  a  salary  received  Rp  100,000  per  day,  the  second  cluster  the  number  of  16 employees with a salary received Rp 90,000 per day, the third cluster of 10 employees with a salary received Rp 80,000 per day. So it can be concluded that the clustering method can help companies with the right targets for grouping employee salaries according to the employee's abilities so that company productivity is not disturbed by  declining  employee performance  or  employee  complaints  over  the  incompatibility  of  payroll  with  employee abilities.
Keywords: clustering, data mining, k-medoids, employee, salary.

## ANALISIS DATA MINING UNTUK MENENTUKAN GAJI KARYAWAN SESUAI PENILAIAN KEMAMPUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS CLASTERING

## Abstrak
Suatu perusahaan untuk mencapai tujuannya salah satu faktornya adalah kinerja karyawan yang sesuai standar perusahaan,  karyawan  akan memberikan  kinerja  dengan  standar  perusahaan  dengan  timbal  balik perusahaan pada  karyawan  contohnya  pada  aspek  penggajian.  Tujuan  penelitian  ini  membantu  perusahaan  dalam penggajian  yang  sesuai  sehingga  berdampak  baik  pada  produktifitas,  perusahaan  garment  yang  memproduksi berbagai  jenis  pakaian  ini  memerlukan  karyawan  dengan  keahlian  menjahit  yang  menjadi  salah  satu  aspek terpenting  pada  produksi.  Permasalahan  terdapat  pada  proses  produksi  yang  terhambat,  salah  satu  factor menurunnya kinerja karyawan adalah ketidak sesuaian penggajian dengan kemampuan yang dimiliki karyawan. Dengan  metode  k-medoids  clustering  dapat  membantu  perusahaan  meng  cluster  kan  karyawan  sesuai  dengan nilai  kemampuan  karyawan  sebagai  tolak  ukur  penggajian,  dari  50  sample  karyawan  dan  penilaian  berbagai keahlian  yang  dimiliki  karyawan  sehingga  perhitungan  menghasilkan  cluster  pertama  jumlah  24  karyawan dengan gaji yang  diterima Rp 100.000 per hari, cluster kedua jumlah 16 karyawan dengan gaji yang  diterima Rp  90.000  per  hari,  cluster  ketiga  jumlah  10  karyawan  dengan  gaji  yang  diterima  Rp  80.000  per  hari.  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  metode  katering  dapat  membatu  perusahaan  dengan  tepat  sasaran  untuk mengelompokkan  penggajian  karyawan  yang  sesuai  dengan  kemampuan  karyawan  sehingga  produktifitas perusahaan tidak terganggu atas menurunnya kinerja karyawan atau  complain karyawan atas ketidak sesuaian penggajian dengan kemampuan karyawan.
Kata kunci: Clustering, Data Mining, Gaji, Karyawan, K-Medoid

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen  adalah  salah  satu  bagian  yang terpenting  dalam  berbagai  perusahaan,  tugasnya sangat  penting  dalam  suatu  organisasi,  yaitu menentukan dan mengawasi kinerja suatu organisasi  agar  dapat  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan  oleh  manajemen  itu[1].  Memiliki sumber daya  manusia  yang  bermutu adalah salah satu  faktor  yang  berperan  penting  dalam  kemajuan suatu  perusahaan[2].  Sumber  daya  manusia  juga merupakan  komponen  utama  setiap  aktivitas organisasi  yang  berperan  menjadi  pelaku  aktif  dan perencana [3].
Perusahaan  telah  memiliki  aset  yang  sangat mahal  apabila  memilki  tenaga  kerja  yang  sangat terampil dan memiliki motivasi tinggi[4]. Bertujuan untuk  menilai  profesionalisme  suatu  karyawan perusahan  dapat  menetapkan  klasifikasi  seorang pekerja[5].  Tenaga  kerja  memerlukan  biaya  yaitu penggajian  merupakan  unsur  terpenting,  kebijakan dalam menetapkan penggajian memerlukan perhatian  yang  cukup  besar  oleh  perusahaan  yaitu ketelitian  dalam  pengelompokan,  pencatatan  serta pembayaran  agar  meminimalisir  kerugian  pada karyawan atau perusahaan[6].
Proses  peng  gajihan  dibayar  setiap  satu  bulan sekali  dan  besar  kecilnya  gaji  yang  diterima karyawan  tergantung  dengan  keahlian  karyawan, status  karyawan  di  perusahaan  ini  adalah  harian lepas  sehingga  hari  kerja  di  beri  upah  sedangkan hari libur tidak diberi upah, gaji di terima karyawan satu  bulan  sekali    dengan  perhitungan  awal  dan tutup  buku  jatuh  pada  setiap  tanggal  5  dan pemberian gaji kepada karyawan jatuh pada tanggal 10, jika tanggal 10 jatuh pada tanggal merah maka gaji  di  bayarkan  lebih  cepat  dan  setiap  karyawan tidak  memiliki  absen dalam  satu  bulan penuh  akan mendapatkan insentif sebesar Rp 100.000.
Dengan adanya pandemic covid 19, perusahaan mengalami
perubahan sistem
pengelolaan  karyawan  dari  karyawan  kontrak menjadi harian lepas. Setelah pandemic penggajihan diikur dengan beban kerja dan skil atau keahlian  karyawan,  hal  ini  tentunya  berdampak pada  kondisi  karyawan  yang  keluar  masuk perusahaan  secara  bertahap.  Selain  itu  terdapat kesulitan  dalam  menentukan  gaji  karyawan  yang didasarkan  dari  beban  kerja  dan  skil  karyawan, tetapi  kondisi  ini  berakibat  banyaknya  complain dari  karyawan/i  akibat  ketidaksesuaian  penggajian upah  yang  diterima  berdasarkan  golongan,  skil yang  dimaki  karyawan.    Kondisi  tersebut diperlihatkan pada gambar 1 dibawah ini.
Pada  gambar no 1  nampak  bahwa  pada  bulan November sekitar 10% dari divisi sewing karyawan complain  atas  ketidak  sesuaian  gaji.    Kondisi tersebut  diakibatkan  karena  kesalahan  dalam perhitungan  oleh  pihak  perusahaan.    Tentunya kondisi ini menyebabkan kinerja karyawan menjadi menurun, sehingga produksi akan terganggu.
Gambar No 1. Komplain karyawan dampak ketidaksesuaian gaji

## Gambar No2.  Dampak terhadap produksi akibat komplain karyawan
Pada  gambar  no  2  dapat  dilihat  penurunan hasil  produksi  pada  line  1  -line  6.    Yaitu  hasil produksi  normal  setiap  line  memproduksi  750-800 pcs  namun  pada  tanggal  10  november  ketika pembagian  gaji  pada  karyawan  di  tgl 11  november mengalami  penurunan  produksi  salah  satu  factor penurunan nya adalah tidak sesuai nya penggajian.
Proses  pengambilan  keputusan  manajemen didukung  oleh  data  yang  berorientasi  objek mempunyai  variant  waktu  dan  terintegrasi  yaitu penyimpanan data warehouse, kegiatan menemukan pola-pola  baru  yang  menarik  dari  data  yang terdapat dalam data warehouse merupakan kegiatan yang salah satunya dilakukan oleh data mining[7] Mengoptimalkan kesamaan antara cluster satu dengan yang lainnya menjadi prinsip yang di miliki clustering,  metode unsupervised  learning yaitu memberikan sebuah tebal pada kelompok data yang belum  diketahui  metode  ini  tergolong  pada clustering[8].  Dengan  berusaha  men  segmentasi sekumpulan  data  yang  ada  ke  dalam  cluster homogen  secara  relatif  dan  mempertimbangkan sebuah  pendekatan  yang  sangat  penting  agar berbagai  kelompok  baru  yang  ditemukan  memiliki kesamaan data[9].
Partitioning  around  medoids  atau  lebih pendeknya  yang  sering  dikenal  dengan  metode  k- medoids,  yang  juga  merupakan  versi  lain  dari metode  k-mean.  Algoritma  k-means  memiliki kelemahan  yaitu  outlier  yang  sensitif  terhadap objek dengan nilai besar yang mungkin mengalami penyimpangan  dari  distribusi  data  maka  dari  itu metode  k-medoids  dirancang  untuk  mengatasi kelemahan yang dimiliki metode k-means. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode k-medoids jauh lebih baik dari metode k-means[10].
Dalam  berbagai  penelitian  metode  k-medoids banyak  digunakan,  seperti  penelitian  sebelumnya dengan  judul  “Perbandingan  Algoritma  K-Means
dan  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan Komoditas  Peternakan  di  Provinsi  Jawa  Tengah Tahun  2015,”  dalam  jurnal  tersebut  terdapat informasi  atas  hasil  perhitungan  perbandingan claster  dengan  menggunakan  metode  k-  means sebesar 4.6 sedangkan varian menggunakan metode k-medoids  sebesr  1.5  dapat  disimpulkan  metode yang  lebih  baik  adalah  metode  k-medoids dikarenakan  memiliki  nilai  varian  lebih  kecil[11]. Dan  penelitian  sebelumnya  peng  cluster  an  gaji karyawan dengan menggunakan metode  k-medoids dengan perhitungan yang dilakukan serta pengecekan menggunakan tools menghasilkan nilai yang  serupa  sehingga  perhitungan  berhasil  dan dapat  bermanfaat  [12].  Penelitian  berikutnya menjadi  dasar  penelitian  ini  adalah  juga  tentang perbandingan  2  metode  yaitu  metode  k-means  dan metode  k-medoids  menghasilkan  pengelompokan data  yang  sangat  signifikan,  pola  yang  digunakan dalam  pengelompokan  adalah  pembagian  berbagai jenis barang sesuai dengan jenis bongkar atau muat barang.  Walau  dalam  waktu  perhitungan  iterasi  k- means  membutuhkan  waktu  lebih  cepat  dari  k- medoids  namun  nilai  pada  Davies-Bouldin  Index diperoleh  nilai  sebesar  k=3  pada  metode  K-Means lebih  rendah  dengan  metode  k-medoids.  Selain  itu juga  terdapat  bahwa,  pengolahan  data  berlanjut pada  k=10  juga  menunjukkan  hasil  nilai  DBI  pada K-Means lebih rendah[13]. Dan Penelitian sebelumnya, Dengan judul “Implementasi
Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada Anak"  terdapat  pendapat  bahwa  perhitungan menggunakan  metode  k-medoid  jauh  lebih  baik dengan perhitungan yang dilakukan oleh metode k- means hal ini didasarkan oleh data yang ditemukan bahwa  penelitian  dengan  71 validitas  Silhouette Coefficient perhitungan  menggunakan  metode  k- medoids  dengan  nilai  yang  dihasilkan  0.5009 sedangkan  nilai  validasi  yang  dihasilkan  oleh perhitungan  menggunakan  metode  k-means  lebih kecil  yaitu  0.1443  [14].  kemudian  penelitian selanjutnya sebagai dasar penelitian ini menggunakan  metode  k-medoids  adalah  jurnal yang berjudul “Implementasi Algoritma K-Medoids Untuk cluster isasi  Data  Penyakit  Pasien  Di  Rsud Kota  Bandung,”  peneliti  mengelurkan  pendapat bahwa  dengan  menggunakam  metode  k-means sangat  bekerja  dengan  sangat  baik  karena  objek yang  ditemukan  pada  cluster  memiliki  bobot  mutu yang baik bukan hanya itu dengan penelitin ini pula rumah  sakit  dapat  dijadikan  sebagai  evaluasi  oleh pihak  rumah  sakit  agar  menambah  obat  yang dibutuhkan  bahkan  menambah  tenaga  medis spesialis[15].
Penelitian  ini  memberikan  solusi  untuk  peng cluster  an  penggajian  berdasarkan  parameter  yang ada, guna memperoleh keputusan penggajian secara adil  dan  objektif.  Penelitian  ini  pun  penting  sekali bagi  perusahaan  Selain  itu  memberikan  suatu model  penggajian  sesuai  dengan  kemampuan perusahaan  serta  kapasitas  dari  karyawan  agar terciptanya  kesejahteraan  sehingga  timbal  balik pada hasil produksi perusahaan yang lebih baik.
Penelitian  ini  memberikan  manfaat  cluster peng  gajihan  dengan  penyajian  kelompok  sebagai informasi yang bermanfaat untuk perusahaan untuk tolak  ukur  penggajian  yang  diharapkan  oleh perusahaan.  Diharapkan  meminimalisir  terjadinya kesalahan  dalam penempatan   penggajian  sehingga mengurangi bahkan  menghilangkan    komplain  dari karyawan  dan  tidak  berdampak    buruk  pada produktifitas perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pengelompokan menggunakan clustering dengan perhitungan yang digunakan adalah metode k-medoids,  kami  mengambil  40%  sample  dari seluruh  karyawan  sebagai  objek  yang  ada  di perusahaan pada data tahun 2021, tempat penelitian pada  PT  garment  yang  berada  di  daerah  cipicung kabupaten  sukabumi.  Penggajian  terendah  atau tertinggi  adalah  hasil  analisis  clattering  yang dilakukan  dengan  mengambil  nilai  rata-rata indikator.

## 2.1 Knwoledge Discovery In Database
Dalam  database  yang  tersedia  atau  yang dimiliki  apabila  ingin  memperoleh  pengetahuan  di dalamnya Knwoledge  Discovery  In  Database adalah  salah  satu  metode  yang  tepat  untuk digunakan berikut prosesnya[16]
1. Data Cleaning and Integration
a. Data  cleaning (Pembersihan  data)  data tidak  konsisten  atau  tidak  valid  akan  di hapus atau dihilangkan
b. Data  integration (Penggabungan  data) data  dari  berbagai  sumber  datanya digabungkan itulah fungsi data integration.
2. Data Selection and transformation a. Data  selection (Seleksi  data) jenis  data pada  data  base  dengan  tujuan  analisis mendapatkan data yang relevan.
b. Data  transformation (Transformasi  data) adalah  mengubah  data  dengan  bilangan atau  simbol  hal  ini  digunakan  untuk mempermudah proses penghitungan.

## 3. Data Mining
Kegiatan  menemukan  pola-pola  baru yang  menarik  dari  data  yang  terdapat dalam data warehouse merupakan kegiatan  yang  salah  satunya  dilakukan oleh data mining
32 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 29-36
4. Evaluation  and  presentation Pattern Evaluation (Evaluasi pola)
Digunakan  untuk  menemukan  pola- pola  yang  sangat  menarik  sehingga mendapatkan  informasi  penting  pada pola-pola yang didapatkan.
a. Knowledge presentation (Presentasi pengetahuan) bisa diartikan memberikan pengertian atas informasi yang di hasilkan
2.2 Proses algoritma k-medoids Berikut langkah-langkah melakukan clustering dengan algoritma k-medoids :
1. Inisialisasikan titik pada cluster sebanyak k (jumlah cluster)
2. Tempatkan setiap data (objek) ke cluster yang  paling  terdekat  menggunakan perhitungan  ukuran  jarak  Euclidian Distance dengan persamaan:
D(x, y) = ||x − y|| = √∑ (xi − yi) 2 ; 1,23. . 𝑛 n i=1 (1)
Dimana: D(x,y) = jarak antara data ke-i dan data ke-j xi1      = nilai atribut ke satu dari data ke-i yj1      = nilai atribut ke satu dari data ke-j n        = jumlah atribut yang digunakan
3. Calon medoids baru dipilih dari masing- masing cluster secara acak
4. Calon  medoid  baru  yang  didapatkan akan dihitung jarak setiap objeknya yang berada pada masing-masing cluster
5. Selanjutnya meng hitung total simpangan (S)  dengan  menghitung  nilai  total distance  yang  baru  total  distance  yang lama. Jika S < 0.
6. Maka hitung kembali langkah 3 sampai 5 sehingga  di  dapatkan  S  >  0  dengan begitu perhitungan berhenti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  digunakan  didapat  dari perusahaan  garment  yang  berada  di  daerah kabupaten  sukabumi.  Informasi  pada  data  yang dimiliki  berasal  dari  perusahaan  garment  pada tahun  2021  dengan  informasi  penggajian.  Pada informasi  data  variable  yang  digunakan  dan terdapat  5  indikator  yang  diukur  oleh  tingkat keahlian  karyawan  yang  dinilai  oleh  perusahaan: penilaian  keahlian  dalam  bidang  memotong  dan mem  patrun  pada  proses  produksi,  Persentase keahlian  adalah  bidang  menggunakan  mesin  jarum 1,  Penilaian  keahlian  dalam  bidang  menggunakan mesin  snap  atau  Bartek  atau  kancing,  penilaian keahlian  dalam  bidang  menggunakan  mesin  obras, penilaian  keahlian  dalam  bidang  menggunakan mesin overdek.
1. Langkah  pertama  adalah data  Cleaning yaitu
dengan  menghapus  data  yang  tidak  valid dengan tujuan mempermudah proses perhitungan  pada  clustering  yang  akan dilakukan.
2. Transformation  sangat  penting  pada  tahapan ini yaitu memberi inisial pada variable dengan pengertian  yang  panjang,  Seperti  terlihat berikut :
a. X1  :  Presentase  keahlian  dalam  bidang memotong  dan  mem  patrun  pada  proses produksi
b. X2  :  Persentase    keahlian  adalah  bidang menggunakan mesin jarum 1
c. X3  :  ,  Persentase  keahlian  dalam  bidang menggunakan  mesin    snap  atau  Bartek atau kancing
d. X4  :  Persentase  keahlian  dalam  bidang menggunakan mesin obras ,
e. X5  :  Persentase  keahlian  dalam  bidang menggunakan mesin overdek.
Dan transformasi informasi sebagai berikut S : sewing
H : helper
Keterangan  informasi  karyawan  di  perusahaan yang  telah  di  transformasi  tertuang  pada  tabel no 1:
Tabel No 1 Daftar nilai keahlian yang dimiliki karyawan
No Nama Divisi keahlian yang dimiliki x1 x2 x3 x4 x5 1
Siti Nuraini S 80 80 80 75 70 2 Siti Unaizah S 78 78 80 80 80 3 Asti Ramdani S 78 78 80 80 79 4 Ahmad Husaieri S 76 76 80 80 78 5 Astri Budiawan S 78 78 80 75 73 6 Ai Rosita S 78 78 80 80 80 7 Siti Rohimah S 78 78 80 75 72 8 Tika Damayanti S 76 76 80 75 72 9 Angga Gunawan S 76 76 80 80 80
10 Agus Watranta S 76 76 80 75 72 11 Dito Aldo S 76 76 80 80 80 12 Ujang Jaelani S 76 76 80 80 80 13 Siska S 78 78 80 80 80 14 Dini Andini H 80 76 76 70 60
15 Nida Rasmiya H 80 76 76 70 60
16 Marina Julian S 78 78 80 80 80
17 Esi Elya M S 78 78 80 75 70 18 Anwar Agustina S 76 76 80 80 80 19 Sarah Gustin S 78 78 80 75 70
20 Acah S 78 78 80 80 80
21 Leni
H 80 76 76 70 60
22 Lina
S 78 78 80 80 80 23 Dito
S 76 76 80 80 78 24 Anwar
S 76 76 80 80 79 25 Dini
S 78 78 80 75 70
26 Ica
S 78 78 80 75 70
27 Nida H 80 80 76 70 60
28 Salwa S 78 78 80 80 76 29 Ai Anisa S 78 78 80 75 70 30 Eka S 76 76 80 80 79 31 Mia S 78 78 80 75 70 32 Feri S 76 76 80 80 80 33 Diki S 76 76 80 80 80 34 Samsul S 76 76 80 80 80 35 Ela H 80 80 76 70 60
36 Ade H 80 80 76 70 60 37 Ade Sudimin S 76 76 80 80 78
38 Wida S 78 78 80 80 78
39 Adam S 76 76 80 75 72 40 Arsya S 76 76 80 80 80 41 Arya H 80 76 76 70 60 42 Abhilian Giantara S 76 76 80 75 73 43 Bayu S 76 76 80 75 70
44 Banyu Putra S 76 76 80 80 75 45 Dede Hafid H 80 78 76 70 60 46 Evelyn Putri S 78 78 80 80 75 47 Fakira Faysal H 80 76 76 70 60 48 Fawaz Al Angkobi S 76 76 80 80 80 49 resa sagira S 78 78 80 75 75
50 ai aisah H 80 76 76 70 60
Pada  tabel    no  1  terdapat  50  sample  karyawan dari  keseluruhan  karyawan  yang  berada  di perusahaan  dengan nama,  jenis  kelamin,  divisi  dan nilai dari setiap keahlian yang dimiliki karyawan.
3. Langkah selanjutnya adalah:
a. Menentukan  k  (jumlah cluster )  dari  n  objek sebanyak objek3.
b. Dengan  asumsi  pada  tabel  no  2  adalah medoids  sebagai  centroid  awal    yang ditentukan.
Tabel No 2  Medoids  sebagai centroid awal  yang ditentukan Centroid X1 X2 X3 X4 X5 medoid no 48 (clatter 1) 76 76 80 80 80 medoid no 49 (clatter 2) 78 78 80 75 75 medoid no 50 (clatter 3) 80 76 76 70 60
Tabel  no  2  adalah  centroid  atau  3  sample  acak dari  tabel    no  1  yang  terdiri  dari  50  sample karyawan dari keseluruhan karyawan di perusahaan.
4. Cluster yang paling terdekat ditemukan Berdasarkan  perhitungan  atau  jarak  Euclidean yang  dapat  menempatkan  objek-objek  non medoids.
Tabel  No 3 Hasil perhitungan data dengan centroid awal,
kedekatan dan penentuan cluster cost 1 cost 2 cost 3 kedekatan cluster 8,19 3,61 6,86 3,61 2 2,83 4,47 10,20 2,83 1 3,00 4,58 10,25 3,00 1 1,41 5,48 10,68 1,41 1 6,32 1,41 6,00 1,41 2
2,83 4,47 10,20 2,83 1 6,40 1,73 6,08 1,73 2 5,74 3,32 6,71 3,32 2 0,00 5,29 10,58 0,00 1 5,74 3,32 6,71 3,32 2 0,00 5,29 10,58 0,00 1 0,00 5,29 10,58 0,00 1 2,83 4,47 10,20 2,83 1 12,33 8,00 0,00 0,00 3 12,33 8,00 0,00 0,00 3 2,83 4,47 10,20 2,83 1 6,56 2,24 6,24 2,24 2 0,00 5,29 10,58 0,00 1 6,56 2,24 6,24 2,24 2 2,83 4,47 10,20 2,83 1 12,33 8,00 0,00 0,00 3 2,83 4,47 10,20 2,83 1 1,41 5,48 10,68 1,41 1 1,00 5,39 10,63 1,00 1 6,56 2,24 6,24 2,24 2 6,56 2,24 6,24 2,24 2 12,96 8,00 4,00 4,00 3 3,46 4,90 10,39 3,46 1 6,56 2,24 6,24 2,24 2 1,00 5,39 10,63 1,00 1 6,56 2,24 6,24 2,24 2 0,00 5,29 10,58 0,00 1 0,00 5,29 10,58 0,00 1 0,00 5,29 10,58 0,00 1 12,96 8,00 4,00 4,00 3 12,96 8,00 4,00 4,00 3 1,41 5,48 10,68 1,41 1 3,16 4,69 10,30 3,16 1 5,74 3,32 6,71 3,32 2 0,00 5,29 10,58 0,00 1 12,33 8,00 0,00 0,00 3 5,66 3,16 6,63 3,16 2 5,92 3,61 6,86 3,61 2 2,24 5,74 10,82 2,24 1 12,49 7,75 2,00 2,00 3 6,08 5,74 10,82 5,74 2 12,33 8,00 0,00 0,00 3 0,00 5,29 10,58 0,00 1 6,16 0,00 5,83 0,00 2 12,33 8,00 0,00 0,00 3 jumlah 91,7061402 Penjelasan dari tabel no 3 yaitu:
a. Cost  1,  cost  2  dan  cost  3  adalah  hasil perhitungan persamaan ukuran jarak Euclidian  Distance  antara    tabel  no  1  dan centroid pada tabel no 2
b. Kedekatan adalah antara cost 1, cost 2 dan cost 3 mana yang nilainya paling kecil
c. Claster  didapatkan  dari  kedekatan  dan hasil kedekatan berada pada cost 1, cost 2 atau cost 3.
5. Dengan  asumsi  pada  tabel  no  4  tentukanlah objek non medoids
Tabel  No 4 Medoids  sebagai centroid awal  yang ditentukan
Centroid X1 X2  X3  X4 X5 medoid no 11 76 76 80 80 80 medoid no12 76 76 80 80 80
34 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 29-36
medoid no 13 78 78 80 80 80 Tabel no 4 adalah centroid atau 3 sample acak dari  tabel  no  1  yang  terdiri  dari  50  sample karyawan  dari  keseluruhan  karyawan  di perusahaan.
6. Dengan mengulangi perhitungan pada langkah ke  4  untuk  objek  non  medoids  sehingga diperoleh hasil dari perhitungan yang dituangkan pada tabel 5 berikut.
Tabel No 5 Hasil perhitungan data dengan centroid awal,
kedekatan cost 1 cost 2 cost 3 kedekatan 8,19 8,19 6,56 6,56 2,83 2,83 0,00 0,00 3,00 3,00 1,00 1,00 1,41 1,41 3,16 1,41 6,32 6,32 5,66 5,66 2,83 2,83 0,00 0,00 6,40 6,40 5,74 5,74 5,74 5,74 6,40 5,74 0,00 0,00 2,83 0,00 5,74 5,74 6,40 5,74 0,00 0,00 2,83 0,00 0,00 0,00 2,83 0,00 2,83 2,83 0,00 0,00 12,33 12,33 12,00 12,00 12,33 12,33 12,00 12,00 2,83 2,83 0,00 0,00 6,56 6,56 5,92 5,92 0,00 0,00 2,83 0,00 6,56 6,56 5,92 5,92 2,83 2,83 0,00 0,00 12,33 12,33 12,00 12,00 2,83 2,83 0,00 0,00 1,41 1,41 3,16 1,41 1,00 1,00 3,00 1,00 6,56 6,56 5,92 5,92 6,56 6,56 5,92 5,92 12,96 12,96 12,00 12,00 3,46 3,46 2,00 2,00 6,56 6,56 5,92 5,92 1,00 1,00 3,00 1,00 6,56 6,56 5,92 5,92 0,00 0,00 2,83 0,00 0,00 0,00 2,83 0,00 0,00 0,00 2,83 0,00 12,96 12,96 12,00 12,00
12,96 12,96 12,00 12,00 1,41 1,41 3,16 1,41 3,16 3,16 1,41 1,41 5,74 5,74 6,40 5,74 0,00 0,00 2,83 0,00 12,33 12,33 12,00 12,00 5,66 5,66 6,32 5,66 5,92 5,92 6,56 5,92 2,24 2,24 3,61 2,24 12,49 12,49 11,83 11,83 6,08 6,08 3,61 3,61 12,33 12,33 12,00 12,00 0,00 0,00 2,83 0,00 6,16 6,16 5,48 5,48 12,33 12,33 12,00 12,00 Jumlah 224,0698 Penjelasan  dari tabel no  5  yaitu  hasil perhitungan jarak ke setiap non medoids
a. Cost  1,  cost  2  dan  cost 3  adalah  hasil perhitungan  persamaan  ukuran  jarak Euclidian  Distance  antara tabel no  1 dan centroid pada tabel no 4
b. Kedekatan adalah antara cost 1, cost 2 dan  cost  3  mana  yang  nilainya  paling kecil.
7. Menghitung nilai selisih dengan rumus:
S  =  total  cost  yang  baru  dihitung  –  total  cost yang pertama di hitung
Maka didapatkan Selisih kedekatan:
224,0698147- 91,70614 = 132,3637
8. Jika  terdapat  hasil  pada  perhitungan  bahwa  S >  0  maka  dipastikan  proses  tidak  dilanjutkan dan  hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan sebelumnya  adalah  seperti  pada  tabel  no  3 yang apabila dijabarkan adalah.

## Tabel 6 hasil dari perhitungan medoids
Cluster Jumlah Karyawan Standar Penggajian cluster 1 24 karyawan Rp 100,000 cluster 2 16 karyawan Rp 90,000 cluster 3 10 karyawan Rp 80,000
Pada  tabel  no  6  didapatkan  3  cluster  dari perhitungan k-medoids yang setiap cluster memiliki jumlah karyawan dan tolak ukur standar penggajian yang diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  menentukan  cluster  yang  diinginkan menggunakan  metode  k-medoids  dalam  data mining  sangat  berguna  sebagai  tolak  ukur
penggajian,  akan  sangat  membantu  dalam  proses penggajian  karyawan  oleh  perusahan.  Maka didapatkan  3  cluster  dari  50  sample  karyawan, perhitungan k-medoids yang setiap cluster memiliki jumlah  karyawan  dengan  cluster  pertama  24 karyawan  dan  besarnya  gaji  yang  diberikan  senilai Rp100,000  dalam  satu  hari  kerja,  cluster  kedua  16 karyawan  dan  besarnya  gaji  yang  diberikan senilaip90,000 dalam satu hari kerja, dan cluster ke tiga 10 karyawan dan besarnya gaji yang diberikan senilai Rp80,000 dalam satu hari kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Gandung  and  Suwanto,  “Analisis Pengaruh Kompensasi Dan Gaya Kepemimpinan Terhadap Kinerja Karyawan  Pada  PT.  Surya  Rasa  Loka  Jaya Di Jakarta Barat,” J. Ilmiah, Manaj. Sumber Daya  Mns. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  236–245, 2020, doi: http://www.openjournal.unpam.ac.id/index. php/JJSDM/article/viewFile/4861/3530.
[2] R.  Dewi,  B.  Givan,  and  H.  Wiinarno, “Pelaksanaan  Rekrutmen,  Seleksi  dan Penempatan  Kerja  Karyawan  (Studi  pada Karyawan  PT  Gemala  Kempa  Daya),” J. Adm. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 49–55, 2021, [Online].
Available:
www.igpgroup.co.id/lamaran.
[3] S.  Septiana  and  O.  H.  Widjaja,  “Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Kinerja Karyawan  pada  PT.  Jocelyn  Anugrah Jaya,” J.  Manajerial  Dan  Kewirausahaan , vol.  2,  no.  3,  p.  643,  2020,  doi: 10.24912/jmk.v2i3.9576.
[4] S. Anggun and E. D. Sikumbang, “No Title K-Means  Clustering  dalam  penerimaan karyawan  baru,” Data  Min. ,  vol.  2,  no.  1, pp. 103–112, 2020.
[5] N.  Y.  S.  Munti,  G.  W.  Nurcahyo,  and  J.
Santony,  “Analisis  Dan  Penerapan  Data Mining  Untuk  Menentukan  Gaji  Karyawan Tetap Dan Karyawan Kontrak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering  (  Studi  Kasus  Di  Pt  Indomex Dwijaya  Lestari  ),” JITI,  Vol.  1,  No.  1, Maret 2018 , 2018. [6]
Y.  Intishar  and  .  M.,  “Analisis  Penerapan
Sistem  Informasi  Akuntansi  Penggajian Dalam Menunjang Efektivitas Pengendalian  Internal  Penggajian,” J.  Ilm. Akunt. Kesatuan , vol. 6, no. 2, pp. 094–103, 2018, doi: 10.37641/jiakes.v6i2.136.
[7] Y. Asriningtias and R. Mardhiyah, “Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan  Informasi,” Informatika ,  vol.
8, no. 1, pp. 837–848, 2014.
[8] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk
Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi
Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J.
Media  Infotama ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  130–
138, 2015. [9] T.  Syahputra,  J.  Halim,  and  E.  P.  Sintho, “Penerapan Data Mining Dalam
Menentukan  Pilihan  Jurusan  Bidang  Studi SMA  Menggunakan  Metode,” Penerapan
Data  Min.  dalam  Menentukan  Pilihan  Jur. di  Bid.  Stud.  SMA  menggunakan  Metod.
Clust. Dengan Tek. Single Link. JURTEKSI , vol. IV, no. 2, pp. 1–4, 2018.
[10] S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis algoritma  K-Medoids  clustering  dalam pengelompokan  penyebaran  Covid-19  di Indonesia,” Jti  (Jurnal  Teknol.  Informasi) , vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  [Online]. Available:
http://www.jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/ article/view/1296.
[11] V. A. P. Sangga, “Perbandingan Algoritma K-Means  dan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Komoditas  Peternakan  di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015,” Tugas Akhir  Jur.  Stat.  Fak.  Mat.  dan  Ilmu Pengetah.  Alam  Univ.  Islam  Inndonesia Yogyakarta ,  vol.  53, no.  9,  pp.  1689–1699, 2018. [12] A. D. A. N. Pembahasan, “PENGKLASTERAN GAJI KARYAWAN PADA  PT  .  ERBA  PRIMAS  BOGOR,” vol. 4, pp. 395–402, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2852. [13] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M. Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means dan K-Medoids untuk
Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[14] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K- Medoids dan K-Means untuk
Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[15] A. D. Andini and T. Arifin, “Implementasi Algoritma  K-Medoids  Untuk  Klasterisasi Data  Penyakit  Pasien  Di  Rsud  Kota Bandung,” J.  RESPONSIF  Ris.  Sains  … , vol. 2, no. 2, pp. 128–138, 2020, [Online].
Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti/article/v iew/247.
[16] N.  I.  Febianto  and  N.  Palasara,  “Analisa Clustering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat  Tahun 2018,” J.
Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 130–140, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.