Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar
Della Aulia 1 , M Safii 2 , Dedi Suhendro 3 1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar 1 dellaaulia854@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id, 3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
This study discusses the assessment of the performance of the ASN (State Civil Apparatus) in the Pematangsiantar  DPRD  Secretariat  based  on  the  quality  of  its  work.  In  carrying  out  their performance, emoployess are still often truant  and have a poor work ethic.In this case the research aims to improve employee welfare. During this time the amount of employee income is only based on the group and position they have. This study uses the K-Means method to classify or classify employee performance  quality  assessments  based  on  SKP  (employee  work  objectives)  with  additional  income based  on  work  quality  assessment  and  employee  behavior.After  conducting  this  research  there  is  a result that in carrying out the performance of employees include Quality, Quantity, Time, Cost of each task  activity  so  as  to  produce  a  system  capable  of  assisting  the  appraisal  officer  in  evaluating  the quality of employee performance using the K-Means algorithm as information to find out the employee including very good, enough, and less.
Keywords :  Data  Mining,  Performance  of  the  State  Civil  Apparatus,  K-Means  Clustering  Algorithm, RapidMiner

## Abstrak
Penelitian ini membahas tentang penilaian kinerja ASN (Aparatur Sipil Negara) di Sekretariat DPRD  Pematangsiantar  berdasarkan  kualitas  kerjanya.  Dalam  melaksanakan  kinerjanya  pegawai masih sering bolos dan memiliki etika kerja yang kurang baik. Dalam hal ini dilakukannya penelitian bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  pegawai.  Selama  ini  besaran  penghasilan  pegawai hanya didasarkan pada golongan dan jabatan yang dimilikinya. Penelitian ini menggunakan metode K-Means  untuk  mengelompokkan  atau  mengklasterisasi  penilaian  kualitas  kinerja  pegawai berdasarkan  SKP  (Sasaran  Kerja  Pegawai)  dengan  adanya  tambahan  penghasilan  berdasarkan penilaian kualitas kerja dan perilaku pegawai.Setelah melakukan penelitian ini terdapat hasil bahwa dalam melaksanakan kinerjanya pegawai meliputi Quality, Quantity, Time, Cost dari setiap kegiatan tugasnya sehingga menghasilkan sistem yang mampu membantu petugas penilai dalam melakukan penilaian kualitas kinerja pegawai dengan menggunakan algoritma K-Means sebagai informasi untuk mengetahui pegawai tersebut termasuk sangat baik, cukup, dan kurang.
Kata kunci : Data Mining, Kinerja Aparatur Sipil Negara, Algoritma K-Means Clustering , RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian  kinerja (Performance  Appraisal) merupakan  suatu  proses  yang digunakan untuk menentukan apakah seorang pegawai  melakukan pekerjaannya sesuai  dengan  tugas  dan  tanggung  jawabnya.  Penilaian  kinerja  atau Performance Appraisal ini  juga  bisa  sebagai  dasar  untuk  kenaikan  gaji,  penurunan  jabatan maupun  bonus  atau  tambahan  bagi  pegawai.  Disisi  lain  penilaian  kinerja  yang dilakukan dengan baik dan profesional dapat meningkatkan loyalitas dan motivasi pegawai  sehingga  tujuan  suatu  kantor  dapat  tercapai    sesuai  dengan  yang diharapkan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Di  lingkup  instansi,  kegiatan  penilaian  kinerja  dapat  diterapkan  untuk menilai  kinerja  pegawai.  Salah  satu  aspek  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan alam penilaian kinerja  pegawai adalah penilaian yang beradasarkan SKP (Sasaran Kerja  Pegawai)  yang  sudah  ditetapkan.  Untuk  dapat  lebih  membantu  proses penilaian  tersebut,  perlu  adanya  pengelolaan  dan  pengolahan  data  yang  baik. Pengolahan  data  yang  dimaksud  adalah  data-data  yang  dimiliki  hasil  penilaian berdasarkan  SKP  dapat  diproses  dengan  baik  agar  data-data  tersebut  dapat memberikan  suatu  informasi  yang  lebih  jelas  dan  akurat.  Pimpinan  kantor  perlu mengetahui  hasil  kinerja  pegawai,  dari  hasil  tersebut  akan  diketahui  kualitas kinerja  pegawai  dalam  melaksanakan  tugas  dan  tanggung  jawabnya,  sehingga pegawai bisa mendapatkan tambahan upah atau bonus dari kualitas kerjanya dan tidak berdasarkan jabatan atau golongannya.
Penelitian yang dilakukan oleh [1] bahwa hasil pengelompokan kinerja dosen menggunakan K-Means terbentuk data kelompok dosen sangat baik terdiri dari 12 anggota  dengan  total  nilai centroid 48.550,  data  kelompok  dosen  sangat  baik terdiri 29 anggota dengan total nilai centroid 40.340, data kelompok dosen cukup baik  10  anggota  dengan  total  nilai  centroid  37.963  dan  kelompok  dosen  kurang baik terdiri dari 9 anggota dengan total nilai centroid 37.033.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  [2]  bahwa  pengelompokan  kualitas  kerja pegawai  menggunakan  algoritma  K-Means  dalam  pemeliharaan  kesehatan pegawai terdiri atas 5 kelompok kerja dengan pegawai yang berbeda dan penyakit yang  berbeda,  dimana  penyakit  dan  jumlah  penyakit  dalam  kelompok  tersebut akan  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  Bu  Fatma  untuk  merencanakan program kesehatan pegawai di semester berikutnya.
Dalam  penelitian  ini  diharapkan  adanya  peningkatan  kinerja  pegawai. Melalui pelaksanaan penilaian kinerja pegawai yang dilakukan oleh peneliti akan menghasilkan  klasterisasi  pegawai  dimana  data-datanya  diperoleh  dari  penilaian pejabat penilai terhadap pegawai secara objektif dan transparan.
.
2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa informasi yang  selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data.  Data  mining  mulai  ada  sejak  1990-an  sebagai  cara  yang  benar  dan  tepat untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan antara data untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster  sehingga  objek  -  objek  yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [3].

## 2.2. Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu metode clustering non-hirarki yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster.Algoritma  ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
karateristik yang berbeda di kelompokan ke dalam cluster yang lain. Algoritma ini sederhana  untuk  diterapkan  dan  dijalankan,  relatif  cepat,  mudah  diadaptasi,  dan umum digunakan dalam praktek [4].
Menurut  (Khomaruddin,  2016) K-Means merupakan  salah  satu  metode cluster analisis  non  hirarki  yang  berusaha  untuk  mempartisi  objek  yang  ada  ke dalam satu atau lebih cluster atau kelompok objek yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan  ke dalam cluster lain. Menurut (witten, 2018) adapun langkah-langkah metode K-Means antara lain sebagai berikut [4]:
a) Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster
b) Jarak  antara  data  dan  pusat  cluster  dihitung  menggunakan Euclidian Distance .  Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
= (1)
Keterangan : = Jarak objek antara objek i dan j
= Dimensi data
= Koordinat dari objek i pada dimensi k
= Koordinat dari objek j pada dimensi k
c) Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster.
d) Pusat cluster baru  akan  ditentukan  bila  semua  data  telah  ditetapkan  dalam cluster terdekat.
e) Proses penentuan pusat cluster dan penempatan data dalam c luster diulangi sampai nilai cendroid tidak berubah lagi.

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangakat  lunak  yang  bersifat  terbuka (open source). RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining,  text  mining  dan  analisis  pengelompokan. RapidMiner menggunakan berbagai  teknik deskriptif dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan  kepada pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling  baik. RapidMiner memiliki  kurang  lebih  500  operator datamining, termasuk  operator  untuk  input, output,  data preprocessing dan  visualisasi. RapidMiner merupakan  software  yang berdiri  sendiri  untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining  yang  dapat diintegrasikan  pada  produknya  sendiri.  RapidMiner ditulis  dengan menggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi. [4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  SKP  (Sasaran  Kerja Pegawai)  tahun  2017  yang  diperoleh  dari  Kantor  DPRD  Kota  Pematangsiantar. Data  yang  ada  dalam  penelitian  ini  dikelompokkan  menjadi  3 cluster ,  data  yang diperoleh  akan  dihitung  terlebih  dahulu.  Pada  penelitian  ini  aplikasi  yang digunakan yaitu RapidMiner sebagai pengujian data yang dianalisa.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1. Pengolahan Data
Berikut uraian perhitungan manual proses Algoritma K-Means clustering .
a) Menentukan Data Yang Akan Di Cluster
Sampel  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses clustering kinerja  pegawai berdasarkan  SKP  (Sasaran  Kerja  Pegawai).  Berikut  daftar  tabel  penggunaan data dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Data Sasaran Kerja Pegawai No Nama SKP  Perilaku 1  Evi 86.22 84 2  Berliana 85.87 83.65 3  Nurul 84.52 81.35 4  Ratna 86.19 82.91 5  Isum 85.33 83.2 6  Sudirson 84.8 82.24 7  Edy 84.19 81.98 8  Jekson 85.55 83.17 9  Tri 84.13 81.12 10  Sutiani 91.58 82.92 11  Susi 84.49 82.82 12  Suyani 86.19 84.03 13  Wanden 85.52 86.25 14  Wulandani  84.73 81.96 15  Rumiris 85.86 83.59 16  Lisma 85.08 82.68 17  Sumiah 85.03 82.86 18  Oloan 84.05 82.27 19  Nazmah 85.03 82.86 20  Hajijah 85.13 82.28 21  Haposan 85.55 83.17 22  Binahar 84.67 82.22 23  Setia 85.03 82.86 b) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Menentukan jumlah cluster yang diinginkan. Dalam penelitian ini data-data yang ada  akan  dikelompokkan  menjadi  tiga cluster .  Yaitu cluster dengan  nilai tertinggi  (C1), cluster dengan  nilai  tengah  (C2),  dan cluster dengan  nilai terendah (C3).
c) Menentukan Nilai Centroid ( Centroid Pusat) Penentuan pusat cluster awal ditentukan secara random yang diambil dari data yang  ada  dalam range dan  didapat  titik  pusat  dari  setiap cluster dapat  dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Centroid Data Awal SKP  PERILAKU Cluster 1  91.58 82.92 Cluster 2  85.08 82.68
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## SKP  PERILAKU
Cluster 3  84.05 82.270
d) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster )
Setelah  data  nilai  pusat cluster awal  ditentukan,  maka  selanjutnya  adalah menghitung jarak masing-masing data terhadap pusat cluster . Proses pencarian jarak  terpendek  pada  iterasi  1  dapat  dilihat  pada  perhitungan  dan  tabel dibawah ini.
1,744133 2,775212
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Evi 86.22 84.00 5.467723 1.744133 2.775212 1.744133022 2 Berliana 85.87 83.65 5.756475 1.251 2.284032 1.2509996 3 Nurul 84.52 81.35 7.232462 1.443087 1.033102 1.033102125 4 Ratna 86.19 82.91 5.390009 1.133578 2.233652 1.133578405 5 Isum 85.33 83.2 6.256269 0.576975 1.582182 0.576974869 6 Sudirson 84.80 82.24 6.814015 0.521536 0.7506 0.521536192 7 Edy 84.19 81.98 7.449544 1.132299 0.322025 0.322024844 8 Jekson 85.55 83.17 6.03518 0.67897 1.749286 0.678969808 9 Tri 84.13 81.12 7.664366 1.826499 1.152779 1.15277925 ... ... ... ... ... ... ... ... 23 Setia 85.03 82.86 6.550275 0.186815 1.143897 0.186815417
e) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  hasil  SKP  berdasarkan perilaku.
Tabel 4. Hasil Cluster No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 2 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 ...  ... ... 23  Setia 2
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dapat  dilihat  pada  tabel  di  atas  bahwa  pengelompokan  antar cluster mendapat hasil C1 dengan 1 data, C2 dengan 17 data dan C3 sebanyak 5 data. Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai  pengelompokan  data  sama  dengan  pengelompokan data  iterasi  sebelumnya.  Dengan  kata  lain  proses  akan  terus  melakukan  iterasi sampai data pada iterasi terakhir sama dengan iterasi sebelumnya.
f) Menghitung centroid baru mengunakan hasil dari setiap anggota pada masing- masing cluster setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek pada iterasi ke-1 maka lanjut ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan tabel dibawah ini.
C1 :
C2 :
C3 :
84,324
Tabel 5. Centroid Baru Iterasi 1 SKP PERILAKU C1 C2
g) Selanjutnya dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6. Jika centroid hasil iterasi dengan centroid sebelumnya bernilai sama seperti posisi cluster data hasil tidak mengalami  perubahan  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak sama serta posisi data masih berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya. Berikut tabel hasil cluster iterasi ke 2 :
Tabel 6. Centroid Baru Cluster 1 91.58 82.92 Cluster 2 85,38471  83,22294 Cluster 3 84,324 81,736
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  SKP perilaku dengan menggunakan data centroid baru.
1,140849 2,953051
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Iterasi 2 No Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Evi 86.22 84.00 5.467723 1.140849 2.953051 1.140849104 2 Berliana  85.87 83.65 5.756475 0.646444 2.460389 0.646443825 3 Nurul 84.52 81.35 7.232462 2.062917 0.432911 0.432911076 4 Ratna 86.19 82.91 5.390009 0.863962 2.204593 0.863962265 5 Isum 85.33 83.2 6.256269 0.059321 1.776325 0.059321422 6 Sudirson  84.80 82.24 6.814015 1.143702 0.693247 0.693247431 7 Edy 84.19 81.98 7.449544 1.724014 0.278374 0.278373849 8 Jekson 85.55 83.17 6.03518 0.173565 1.886646 0.1735653 9 Tri 84.13 81.12 7.664366 2.448806 0.645827 0.645826602 ... ... ... ... ...
... ... ... 23 Setia 85.03 82.86 6.550275 0.507487 1.327333 0.507486513 Tabel 8. Hasil Cluster Iterasi 2 No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 3 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 ...  ... ... 23  Setia 2
Dapat dilihat pada hasil perhitungan manual pada data di atas mendapatkan hasil akhir yang berbeda pada iterasi 1 dan iterasi 2. Dimana hasil untuk iterasi 2 benilai C1 = 1, C2 = 12, dan C3 =8. Untuk itu proses K-Means akan dilanjutkan ke iterasi berikutnya. Berikut perhitungan dan tabel iterasi ke-3 dibawah ini : Menghitung Centroid Baru : C1 :
C2 :
C3 :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 9. Hasil Perhitungan Centroid Baru Pada Iterasi 3 SKP

## PERILAKU
C1 C2
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  SKP perilaku dengan menggunakan data centroid baru.
0,920354 2,675783
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.0  sebagai berikut :
Tabel 10. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 3 No Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1  EVI 86.22 84.00 5.467723 0.920354 2.675783 0.920354 2  BERLIANA 85.87 83.65 5.756475 0.433072 2.183876 0.433072 3  NURUL 84.52 81.35 7.232462 2.299421 0.577549 0.577549 4  RATNA 86.19 82.91 5.390009 0.868715 1.931117 0.868715 5  ISUM 85.33 83.2 6.256269 0.285222 1.504414 0.285222 6  SUDIRSON 84.80 82.24 6.814015 1.380298 0.414623 0.414623 7  EDY 84.19 81.98 7.449544 1.952846 0.341559 0.341559 8  JEKSON 85.55 83.17 6.03518 0.267705 1.609134 0.267705 9  TRI 84.13 81.12 7.664366 2.685364 0.900035 0.900035 ...  ... ..... ... ... ... ... ... 23  SETIA 85.03 82.86 6.550275 0.737724 1.059275 0.737724 Tabel 11. Hasil Cluster No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 3 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 ...  ... ... 23  Setia 2
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Proses K-Means masih terus berlanjut ke iterasi berikutnya dikarenakan masih ada perubahan  dan  hasilnya  belum  stabil.  Berikut  perhitungan  dan  tabel  iterasi  ke-4 dibawah ini :
Menghitung Centroid Baru : C1 :
C2 :
C3 :
84,52333
Tabel 12. Hasil Perhitungan Centroid Baru Pada Iterasi 4 SKP PERILAKU C1 C2 C3  84,52333 7
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  SKP perilaku dengan menggunakan data centroid baru.
5,467723 0,830488 2,602445
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 13. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 4
No Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1  EVI 86.22 84.00 5.467723 0.830488 2.602445 0.830487844 2  BERLIANA 85.87 83.65 5.756475 0.342528 2.109199 0.342528019 3  NURUL 84.52 81.35 7.232462 2.375415 0.676675 0.676674877 4  RATNA 86.19 82.91 5.390009 0.839415 1.886281 0.839415125 5  ISUM 85.33 83.2 6.256269 0.370211 1.423876 0.370211038 6  SUDIRSON 84.80 82.24 6.814015 1.460596 0.349365 0.349364502 7  EDY 84.19 81.98 7.449544 2.039754 0.336584 0.336584148 8  JEKSON 85.55 83.17 6.03518 0.310091 1.536638 0.310090653 9  TRI 84.13 81.12 7.664366 2.765581 0.988309 0.988309443 ...  ... ... ... ... ... ... ... 23  SETIA 85.03 82.86 6.550275 0.823638 0.975272 0.823637839
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 14. Hasil
Cluster No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 3 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 ...  ... ... 23  Setia 2
Proses K-Means masih terus berlanjut ke iterasi berikutnya dikarenakan masih ada perubahan  dan  hasilnya  belum  stabil.  Berikut  perhitungan  dan  tabel  iterasi  ke-5 dibawah ini :
Menghitung Centroid Baru : C1 :
C2 : C3 : 84, 5793
Tabel 15. Hasil Perhitungan Centroid Baru Pada Iterasi 5
SKP PERILAKU C1 C2  85,61417  83,54583 C3 84,579 82,092
Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan jarak terhadap data SKP dan Perilaku dengan menggunakan data centroid baru.
5,467723 0,757167
2,516614
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 16  sebagai berikut :
Tabel 16. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 5 N o Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1  Evi 86.22 84.00 5.467723 0.757167 2.516614 0.757167 2  Berliana 85.87 83.65 5.756475 0.276227 2.023375 0.276227 3  Nurul 84.52 81.35 7.232462 2.453342 0.744342 0.744342 4  Ratna 86.19 82.91 5.390009 0.857828 1.806778 0.857828 5  Isum 85.33 83.2 6.256269 0.447606 1.338531 0.447606 6  Sudirson 84.80 82.24 6.814015 1.538853 0.265979 0.265979 7  Edy 84.19 81.98 7.449544 2.116621 0.404802 0.404802 8  Jekson 85.55 83.17 6.03518 0.381272 1.450836 0.381272 9  Tri 84.13 81.12 7.664366 2.843839 1.070694 1.070694 ...  ... ... ... ... ... ... ... 2 3 Setia 85.03 82.86 6.550275 0.900898 0.890632 0.890632 Tabel 17. Hasil Cluster No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 3 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 ...  ... ... 23  Setia 3
Proses K-Means masih terus berlanjut ke iterasi berikutnya dikarenakan masih ada perubahan  dan  hasilnya  belum  stabil.  Berikut  perhitungan  dan  tabel  iterasi  ke-6 dibawah ini :
Menghitung Centroid Baru : C1 :
C2 :
85,80889
83,77444
C3 :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
84,68308
82,26923
Tabel 18. Hasil Perhitungan Centroid Baru Pada Iterasi 6 SKP PERILAKU C1 C2 85,80889  83,77444 C3 84,68308  82,26923
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  SKP perilaku dengan menggunakan data baru.
5,467723 0,468922 2,314669
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel  berikut :
Tabel 19. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 6 No  Nama SKP Perilaku C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 EVI 86.22 84.00 5.467723  0.468922  2.314669 0.468922 2 BERLIANA   85.87 83.65 5.756475 0.13864  1.820799 0.13864 3 NURUL 84.52 81.35 7.232462  2.745754  0.933584 0.933584 4 RATNA 86.19 82.91 5.390009  0.944727  1.637499 0.944727 5 ISUM 85.33 83.2 6.256269  0.747878  1.133508 0.747878 6 SUDIRSON   84.80 82.24 6.814015  1.836403  0.120522 0.120522 7 EDY 84.19 81.98 7.449544  2.416781  0.571646 0.571646 8 JEKSON 85.55 83.17 6.03518  0.657553  1.250176 0.657553 9 TRI 84.13 81.12 7.664366  3.140819  1.275392 1.275392 ...  ... ... ... ... ... ... ... 23  SETIA 85.03 82.86 6.550275  1.201198  0.685101 0.685101 Tabel 20.  Hasil Cluster No Nama Kelompok 1  Evi 2 2  Berliana 2 3  Nurul 3 4  Ratna 2 5  Isum 2 6  Sudirson 3 7  Edy 3 8  Jekson 2 9  Tri 3 10  Sutiani 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
11  Susi 3 12  Suyani 2 13  Wanden 2 14  Wulandani 3 15  Rumiris 2 16  Lisma 3 17  Sumiah 3 18  Oloan 3 19  Nazmah 3 20  Hajijah 3 21  Haposan 2 22  Binahar 3 23  Setia 3
Pada perhitungan ini iterasi berhenti pada iterasi ke-6 karena pada iterasi 5 dan iterasi 6 pengelompokan data yang dilakukan terhadap 3 cluster didapatkan hasil yang  sama,  dan  telah  mencapai  stabil  dan konvergen .  Berdasarkan  perhitungan manual  pada  data  SKP  (Sasaran  Kerja  Pegawai)  yang  telah  dilakukan  diatas mendapatkan hasil yaitu C1= 1, C2= 9, dan C3= 13 pada posisi data tiap cluster .

## 3.2. Hasil Percobaan
Pada pengujian ini kita menggunakan software RapidMiner  Studio Versi 9.7 , dengan  menggunakan software tersebut  kita  akan  membandingkan  hasil  dari pengolahan data secara manual dengan hasil pada pengolahan data menggunakan software .  Untuk Cluster Model  dapat  melihat  dalam Decription yang  merupakan tampilan  hasil  pengelompokan cluster dan  jumlah  anggota  dengan Format  Text seperti terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Cluster Model Description
Keterangan :
1. Jumlah cluster 0 (tinggi) berjumlah 1 item.
2. Jumlah cluster 1 (sedang) berjumlah 9 item.
3. Jumlah cluster 2 (rendah) berjumlah 13 item.
4. Jumlah keseluruhan yaitu 23 data.
Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 47-60 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil implementasi software Rapidminer pada pengelompokan  menggunakan  Data  Mining  metode Algoritma K-Means ,  maka penulis dapat menyimpulkan sebagai berikut:
a) Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  penerapan  Data  Mining  dalam  analisis penilaian  kinerja  ASN  untuk  menetapkan  besaran  TPP  di  Sekretariat  DPRD Pematangsiantar dapat membantu dalam memaksimalkan kinerja pegawai.
b) Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  metode K-Means  clustering yang  di implementasikan kedalam Rapidminer memiliki  nilai  yang  sama  yaitu menghasilkan  3 cluster yaitu  cluster  tinggi  sebanyak  1  yaitu  Sutiani. Sedangkan cluster sedang sebanyak 9 yaitu Evi, Berliana, Ratna, Isum, Jekson, Suyani,  Wanden,  Rumiris,  dan  Haposan  .  Dan cluster rendah  sebanyak  13 yaitu  Nurul,  Sudirson,  Edy,  Tri,  Susi,  Wulandani,  Lisma,  Sumiah,  Oloan, Nazmah,  Hajijah,  Binahar,  Setia.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  dapat menjadi masukan bagi instansi terkait, pegawai yang menjadi perhatian lebih pada kantor DPRD berdasarkan cluster yang telah dilakukan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  “Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS) Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains , pp. 703–709, 2019.
[2] C.  M.  Fikri,  F.  E.  M.  Agustin,  and  F.  Mintarsih,  “Pengelompokan  Kualitas  Kerja Pegawai  Menggunakan  Algoritma  K-Means++  Dan  Cop-Kmeans  Untuk Merencanakan Program Pemeliharaan Kesehatan Pegawai Di Pt. Pln P2B Jb Depok,” Pseudocode , vol. 4, no. 1, pp. 9–17, 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.1.9-17.
[3] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  and  A. Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 721, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.78.
[4] A. T. R. Saragih, A. S. Sembiring, and M. Sayuthi, “Penerapan Metode Clustering K- Means untuk Proses Seleksi Calon Peserta Lomba MTQ,” Pelita Inform. , vol. 17, no. April, pp. 117–122, 2018.