719 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933
Analisis Timesheet Tracking Pada Monitoring Pelaksanaan Proyek Berbasis Odoo Framework
Ilyas Abdurachman* 1 , Nazar Firman Pratama 2 , Christina Juliane 3
Program Studi Sistem Informasi Jurusan Sistem Informasi Bisnis, Master Program STMIK LIKMI, Bandung
e-mail: 1 ilyasabdurachman.id@gmail.com, 2 nazarfirmanpratama.29@gmail.com,
3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Perusahaan  konsultan  adalah  lembaga  konsultasi,  pelatihan  dan  penelitian  yang berspesialisasi  dalam  peningkatan  produktivitas  dan  kualitas  dengan  bantuan  sumber  daya manusia.  Untuk  memastikan  efektivitas  dan  efisiensi  proyek,  perusahaan  konsultan  menunjuk Project Management Officer (PMO) untuk memastikan proyek berjalan dengan baik dan lancar. Analisis timesheet perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan  rekomendasi  tim  yang  tepat  dalam melaksanakan  proyek,  sehingga  proyek  berjalan  lebih  efektif  dan  efisien.  Dari  hasil  analisis kekuatan  yang  dilakukan  dengan  metode  siku,  jumlah  klaster  10  memberikan  siku  terbesar  di C4,  sehingga  4  klaster  cocok  untuk  penelitian  ini.  Dengan  pengujian  algoritma clustering K- Means  4,  ditemukan  bahwa  C3  merupakan  klaster  terbaik  dengan  waktu  pengerjaan  proyek 2.732 jam,    jumlah  aktivitas  proyek  yang  diselesaikan  sebanyak  1.530  dan  biaya  rata-rata  Rp. 365.536. Berdasarkan pengelompokannya, jenis proyek yang paling banyak dilaksanakan adalah proyek konsultasi dan sebagian besar pelaksana proyek adalah konsultan. Dengan cara ini, PMO mendapatkan  referensi  dari  klaster  saat  menentukan  tim  proyek  berikutnya,  memilih  tim  yang tepat  agar  implementasi  tetap  tepat  waktu  dan  sesuai  jalur.  Sehingga  proyek  menjadi  lebih efektif dan efisien berdasarkan indikator biaya, kualitas dan waktu
Kata kunci — Data Mining, Clustering, Metode Elbow, Timesheet Tracking

## Abstract
The Consultant Company is a training, consulting and research institution specializing in improvement  through  people.  Project  Management  Officer  (PMO)  appointed  to  ensure  the project  runs  effectively,  efficiently.  Analysis  of  the  right  project  team  recommendations  is needed  so  that  the  project  can  run  effectively  and  efficiently.  The  results  of  performance analysis  using  the  Elbow  Method,  the  most  elbow  point  is  obtained  from  point  C4.  So  the number of klasters used is 4 klasters. Testing cluster-4 K-Means result found that C3 was the best cluster with a total project implementation time of 2732 hours, a total of 1,530 completed project  activities  and  an  average  cost  of  Rp.  365,536.  The  type  of  project  that  was  most completed based on clustering was the Consulting project and the most project executors were Consultants.  In  this  way  the  PMO  gets  references  from  the  klaster  in  determining  the  next project team by selecting the right team so that the implementation is on time and according to plan.  So  that  projects  can  be  more  effective  and  efficient  based  on  the  dimensions  of  cost, quality and time.
Keywords — Data Mining, Clustering, Elbow Method, Timesheet Tracking
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 720
IJ

## 1. PENDAHULUAN
erusahaan  konsultan  adalah  lembaga  konsultasi,  pelatihan,  dan  penelitian  yang  memiliki spesialisasi  dalam  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  dengan  bantuan  sumber  daya manusia.  Perusahaan  konsultan  dengan  fokus  pada  produktivitas  dan  manajemen  kualitas, kepemimpinan dan pengembangan staf serta keunggulan layanan. Proyek adalah kombinasi dari tenaga kerja, alat, bahan dan biaya yang disatukan untuk mencapai suatu tujuan [1]. Beberapa tipe  proyek  dijalankan  oleh  perusahaan  konsultan  yaitu: Inhouse,  Multi  Batch , Consulting . Proyek Inhouse adalah  proyek  training  yang  dijalankan  dengan  durasi  pelaksanaan  1-5  Hari dengan minimum peserta 5-20. Proyek Multi Batch merupakan proyek training yang dijalankan berulang dalam beberapa tahapan ( Batch ). Proyek C onsulting merupakan proyek konsultasi dan training  yang  dijalankan  dalam  range  waktu  yang  cukup  panjang  dan  jumlah  peserta  lebih banyak. Analyst,  Technical  Consultants,  Consultants,  Senior  Consultants  dan  Principal Consultants merupakan  level  pelaksana  yang  menjalankan  semua  proyek  tersebut. Project Management  Officer (PMO)  merupakan  bagian  yang  bertugas  sebagai project  control dan memastikan proyek berjalan sesuai dengan perencanaan.
PMO  menggunakan Timesheet  Tracking untuk  mempermudah  proses  monitoring jalannya  aktivitas  proyek  dan  membandingkan  kesesuaian  aktual timesheet yang  sudah  terjadi dengan  rencana  awal  proyek.  PMO  memerlukan  informasi  tim  mana  yang  paling  cepat  untuk menyelesaikan  setiap  proyek  yang  didapat  oleh  perusahaan  konsultan.  Semakin  banyaknya proyek yang dikerjakan oleh konsultan, PMO perlu memastikan semua aktivitas yang dilakukan berjalan sesuai dengan project plan.
Pada  penelitian  Sutiah  dan  Supriyono  sebelumnya  tentang  “Analisis  dan  Implementasi Timesheet  Odoo  ERP  10  dalam  Manajemen  Proyek  Perangkat  Lunak  Pembelajaran  PAI Berbasis  ICT”[3].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  dan  mengimplementasikan sistem  manajemen  timesheet  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  disiplin  tim  pengembangan perangkat lunak dalam pelaksanaan proyek. Dengan menggunakan informasi dari data timesheet odoo  perusahaan  konsultan,  penulis  melakukan  pengujian  lebih  lanjut  terhadap  efektivitas  tim proyek  berdasarkan  pengeluaran  waktu,  biaya,  dan  jumlah  aktivitas  yang  dilakukan  untuk merekomendasikan tim yang paling sesuai untuk menjalankan sebuah proyek.
Penelitian  dengan  judul Analisis Timesheet tracking  Pada  Monitoring  Pelaksanaan Proyek Berbasis  Odoo Framework ini  bertujuan  untuk  mengetahui  efektifitas  tim  pelaksana proyek  dari  sisi  penggunaan  waktu  dan  penyerapan  biaya  yang  diolah  berdasarkan  data timesheet yang  sudah  terjadi.  Dari  penelitian  ini  manfaat  yang  akan  didapatkan  oleh  seluruh perusahaan yang menjalankan proyek adalah dapat memilih tim yang tepat untuk menjalankan dan melaksanakan proyek sesuai dengan biaya mutu dan waktu. Perusahaan konsultan percaya bahwa  proyek  yang  berhasil  adalah  proyek  yang  dijalankan  tepat  waktu,  tepat  biaya  dan memiliki mutu yang baik sesuai dengan rencana awal proyek.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Batasan yang penting diperhatikan dalam penyelesaian proyek yaitu alokasi biaya, waktu dan  hasil  mutu  proyek.  Batasan  tersebut  adalah  acuan  penting  perusahaan  yang  dijadikan sebagai sasaran proyek [1].
1)  Biaya
Proyek  dijalankan  sesuai  dengan  perencanaan  anggaran.  Komponen  biaya  sesuai  dengan periode dibuat untuk proyek yang dijalankan dalam waktu lama dan membutuhkan anggaran yang  cukup  besar.  Hal  ini  dialokasikan  sesuai  kebutuhan  dan  dimasukan  kedalam  rencana
P
721 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933
anggaran  total  proyek.  Dengan  demikian,  anggaran  proyek  per  periode  dapat  digunakan seiring dengan tahapan penyelesaian proyek dan  harus memenuhi sasaran perencanaan [1].
2)  Waktu
Proyek  harus  diselesaikan  dalam  waktu  yang  dijadwalkan  dan  memiliki  akhir  yang ditentukan. Hasil akhir proyek dapat disampaikan sebelum tanggal yang ditetapkan [1].
3)  Mutu
Produk  atau  hasil fungsional harus  sesuai scope yang  ditentukan.  Dalam  istilah fit  for  the intended use memenuhi persyaratan mutu dengan  mengerjakan tugas yang telah ditentukan [1].
Timesheet  Management adalah  alat  untuk  mencatat  jumlah  waktu  karyawan  yang dihabiskan  untuk  pekerjaan  yang  dialokasikan. Timesheet berisi  analisis  rinci  proyek,  tanggal mulai  dan  akhir  proyek  dapat  direkam  dan  statistik  ini  nantinya  dapat  digunakan  untuk akuntansi, penggajian, penagihan klien, pelacakan, estimasi dan proyek dialokasikan pekerjaan. Secara  konvensional  cara  penghitungan  kinerja  pegawai  dilakukan  dengan  format  tabel menggunakan excel sheet atau lembar kertas annual. Pada awalnya timesheet digunakan dalam bidang  perhitungan  penggajian  dan  manajemen  akuntansi.  Dalam  format  tabel  itu  terdiri  dari pengaturan  informasi  dalam  kolom  dan  baris.  Format  tersebut  seringkali  memiliki  banyak kekurangan  seperti  lebih  banyak  intervensi  manual,  lebih  banyak  memakan  waktu  dalam  hal perhitungan,  sehingga Timesheet  Management  System mengatasi  semua  kekurangan  tersebut. Timesheet  Management  System dapat  digunakan  oleh  organisasi  manapun  untuk  manajemen strategis [2].
Timesheet merupakan perangkat lunak yang digunakan oleh perusahaan konsultan untuk mencatat  setiap  aktivitas  yang  dikerjakan  oleh  konsultan,  mulai  dari  waktu  yang  digunakan hingga biaya yang muncul dari setiap task yang dijalankan pada framework odoo. Odoo adalah framework perangkat  lunak open  source yang  digunakan  oleh  perusahaan  konsultan  untuk penerapan timesheet management system [3]. Odoo Enterprise Resource Planning (ERP) ialah rangkaian  lengkap  dari  berbagai  modul  dan  aplikasi  bisnis  termasuk  manajemen  sumber  daya manusia,  penjualan,  akuntansi, Customer  Relationship  Management (CRM)  dan  manajemen proyek.  Modul  manajemen  proyek  odoo  mengotomatiskan  proses  pengelolaan  bahan  baku, produk  dan  jalur  suplai.  Hal  ini  memastikan  pelacakan  dan  pengorganisasian  proyek  secara realtime [4]. Odoo project management juga dapat diintegrasikan dengan beberapa modul lain agar proses dapat lebih end to end seperti, accounting , Expense, reporting dan aplikasi lainnya yang mendukung proses monitoring proyek [5].
Sebagai  respon  dari  kemajuan  teknologi,  beberapa  perusahaan  mulai  mengintegrasikan sistemnya  menggunakan  ERP.  Selain  mudahnya  proses  integrasi,  perangkat  lunak  ini  dapat disesuaikan  dengan  proses  yang  ada  di  diperusahaan.  Isu  ERP  saat  ini  adalah  bagaimana mengadopsi  ERP  dalam  proses  bisnis  dalam  suatu  perusahaan  daripada  melakukan pengembangan  dari  awal  hingga  perangkat  lunak  diimplementasikan  di  perusahaan.  Dalam manajemen  proyek,  perangkat  lunak  perlu  dipersiapkan  dengan  baik,  mulai  dari tahap analisis kebutuhan hingga proses pemeliharaan [6].
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  kegiatan  mengekstraksi knowledge . Basis  data  merupakan  sumber  informasi  yang  dikumpulkan  dari  informasi  sebelumnya  yang bisa  digunakan  pada  proses  pengambilan  keputusan.  Data  mining  yaitu  proses  pencarian informasi  yang  bersumber  pada  data  yang  ada.  Berbagai  aspek  dapat  dianalisis  menggunakan metode penambangan data Ekonomi, Bisnis, Intelijen, yang dapat dikelompokkan menjadi enam bidang  tugas  meliputi  klasifikasi,  evaluasi,  prediksi,  pengelompokan  afinitas,  pengelompokan, deskripsi, dan pembuatan profil [7].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 722
IJ
Data  mining  merupakan  bagian  dari KDD  yang  ditu jelaskan  di  Gambar  1 KDD  Proses [8]:
Gambar 1. KDD Proses
Salah  satu  tools  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  data  minining  yaitu RapidMiner.  RapidMiner  pertama  kali  dibuat  pada  tahun  2001  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo Mierswa  dan  Simon  Fischer  di  Chair  of  Artificial  Intelligence  di  University  of  Dortmund dengan  nama Yet  Another  Learning  Environment (YALE).  RapidMiner  merupakan  perangkat lunak  yang  bersifat Open  Source .  RapidMiner  ialah  solusi  untuk  anilisis data  mining , text maining ,  dan  analitik  prediktif.  RapidMiner  memiliki  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediktif untuk memberikan wawasan pada pengguna dalam menentukan keputusan terbaik. RapidMiner adalah kerangka kerja berbasis antarmuka pengguna grafis yang dapat digunakan untuk proses penambangan  data.  Rapid  Miner  menawarkan  banyak  operator  yang  dapat  digunakan  dalam proses untuk menganalisis data yang diperoleh di awal proses [8].
Clustering termasuk  pada  klasifikasi unsupervised ,  yaitu  pengelompokan  objek berdasarkan informasi yang menggambarkan keterkaitan antar data, Memaksimalkan kesamaan data  antar  kelas  dan  meminimalkan  kesamaan  dengan  klaster  lain.  Menurut  Xu  &  Wunsch  II, 2009, clustering adalah  pembagian  data  menjadi  beberapa  grup  untuk  meminimalkan  fungsi tujuan yang didapat dalam clustering , umumnya dipakai untuk meminimalkan perbedaan dalam satu klaster dan memaksimalkan perbedaan dengan klister lain [9]. Proses clustering digunakan pada berbagai bidang seperti biologi, psikologi, dan ekonomi.
Clustering diproses data mining bertujuan analisis berdasarkan pola distribusi kelompok data.  Pengelompokan  dilakukan  berdasarkan  pada  kemiripan  dan  kedekatan  nilai  atau  atribut yang menggambarkan objek data, sedangkan objek data biasanya direpresentasikan sebagai titik dalam  ruang  multi  dimensi  [10].  Beberapa  metode  dapat  digunakan  untuk  proses  clustering, termasuk  metode  hirarki  dan  partisi.  Mengelompokkan  data  ke  dalam  hierarki  atau  pohon kluster disebut Metode hierarki, sedangkan mengelompokkan objek data secara langsung pada kluster disebut metode partisi. Metode partisi yang paling umum digunakan adalah K-Method. K-Means adalah algoritma analisis data atau metode penambangan data yang memodelkan data dengan  pengelompokan.  K-Means  bertujuan  untuk  meminimalkan  yang  ditentukan  dalam proses clustering .  Minimalkan  perbedaan  antara  1  klaster  sekaligus  maksimalkan  perbedaan dengan  data  dari  klaster  lain  [11].  K-Means  merupakan  prosedur  pemecahan  dasar  yg diimplementasikan  menjadi  berikut:  menentukan  jumlah  klaster,  membagi  data  klaster  secara acak,  menghitung  rata-rata  data  klaster,  menggunakan  langkah-langkah  pada  baris  3  untuk mengembalikan sesuai ambang batas, menghitung jarak antar klaster. Nilai data dan centroid (k- means clustering ) dan jarak spasial dapat dihitung untuk mendapatkan jarak data dan centroid [12].
723 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933

## Tahapan K-Mean:
1) Tentukan jumlah K klaster yang bisa dibentuk,
2) Pembuatan acak K-center (pusat klaster),
3) Hitung  jarak  dari  setiap  titik  dasar  ke  setiap  pusat  massa.  Rumus  jarak Euclidean pada persamaan (1) [7]:
D( , ) = ∑ 2 (1)
d (xi, µi) adalah jarak antara klaster n x dengan pusat klaster µ pada kata ia, xi adalah bobot kata ke-i dalam klaster yang dicari jaraknya, µi adalah bobot pusat kata ia pada klaster.
4) Pengelompokan data menurut jarak terpendek antara data dengan centroid ,
5) Tentukan  nilai centroid baru  menggunakan  persamaan  (2)  untuk  mendapatkan  nilai  rata- rata:
= ∑ (2)
Keterangan: nk = Data pada klaster k di = Jumlah nilai jarak yang masuk untuk setiap klaster
6) Ulangi  proses  3  sampai  5  hingga  tidak  ada  perubahan  data  tiap  klaster.  Berikut  langkah- langkah algoritma K-Means dengan flowchart Pada Gambar 2 [13]:

## Gambar 2 Flowchart algoritma K-Means

## Gambar 2. Flowchart K-means
Elbow  Method ialah  metode  penentuan  jumlah  kluster  dengan  melihat  persentase  hasil yang  diperoleh  dengan  cara  membandingkan  jumlah  kluster  yang  membentuk  siku  pada  titik tertentu. Elbow  Method memperoleh  gambaran  dengan  memilih  nilai  cluster  kemudian menjumlahkan  nilai  cluster  yang  digunakan  sebagai model  data  untuk  mencari klaster  terbaik. Tingkat hitungan yang dihasilkan adalah perbandingan jumlah klaster yang ditambahkan. Hasil persentase  yang  berbeda  dari  setiap  nilai  klaster  dapat  dilihat  menggunakan  grafik  sebagai sumber  data.  Apabila  nilai  klaster  yang  pertama  membentuk  siku  pada  grafik  dengan  nilai klaster  yang  kedua,  atau  nilai  tersebut  mengalami  penysutan  paling  besar,  maka  nilai  klaster tersebut adalah yang terbaik [14] .
Berikut langkah dalam menentukan nilai K pada algoritma k-means menggunakan Elbow Method :
1) Analisa awal nilai k,
2) Tingkatkan nilai k,
3) Hitung hasil SSE dari setiap nilai k,
4) Analisa hasil sum of squared error (SSE) nilai k yang mengalami penurunan drastis,
5) Temukan dan tentukan nilai k dalam sudut. Nilai klaster terbaik  digunakan  dari sum  of  squared  error (SSE)  yang  mengalami penurunan secara signifikan. Perhitungan SSE dengan rumus (3) [15].
(3)
Dimana:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 724
K = jumlah klaster xi = data ke – i Ck = centroid klaster
SSE  sering  digunakan  sebagai  rujukan  studi  terkait  untuk  menentukan  klaster  yang optimal dengan cara mengetahui perbedaan antara data yang didapat dari model forecast yang telah ada.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  studi  ini,  data  dasar  dari  sistem  Odoo  perusahaan  konsultan  digunakan  dalam modul  jam  kerja  yang  diisi  oleh  konsultan  setiap  hari  sesuai  dengan  agenda  proyek  saat  ini. Langkah-langkah penelitian ini dijelaskan pada bagian ini Gambar 3 Proses Penelitian:

## Gambar 3. Proses Penelitian

## 3.1   Studi Literatur
Tinjauan  pustaka  dilakukan  dengan  mengumpulkan  beberapa  metode  dan  teori  tentang masalah  penelitian  yaitu.  menggunakan  algoritma  pengelompokan  K-Means  dan  perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  mengelola  lembar  waktu,  Odoo.  Kajian  sastra  diperoleh  dari berbagai sumber seperti majalah, artikel atau tulisan ilmiah, yang digunakan untuk memperkuat landasan  teori  kajian.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  referensi  jurnal  sebagai gambaran  umum,  yaitu  penelitian  Supriyono  dan  Sutiah  tentang  “Analisis  dan  Implementasi Timesheet Odoo  ERP  10  dalam  Manajemen  Proyek  Perangkat  Lunak  Pembelajaran  PAI Berbasis ICT” dan “ Improvement of Project Management Using Accelerated SAP Method in the Odoo ERP ”.

## 3.2   Pengumpulan Data
Tahapan  ini  adalah  proses  pengumpulan  data,  yaitu  proses  pengambilan  data timesheet dari perusahaan konsultan melalui sistem odoo dengan periode Januari 2019 hingga Desember 2021. Jumlah total data yang diterima untuk periode ini adalah 108.000 baris data, yang terdiri dari berbagai proyek.

## 3.3   Processing Data
Informasi  yang  didapat  dari  proses  pengumpulan  data  diimplementasikan  di  tahapan selanjutnya yaitu pengolahan. Pada tahap ini dilakukan beberapa operasi, yaitu:
1) Pemilihan data dilakukan untuk mengumpulkan data yang sesuai untuk keperluan analisis, yaitu pemilihan data oleh konsultan, kode, atribut jumlah dan waktu,
2) Transform data adalah konversi data menjadi format yang mudah untuk dianalisis,
3) Bersihkan data, yaitu proses menghapus data dan informasi yang tidak konsisten dari data yang dikumpulkan.
Beberapa informasi atribut data yang diperoleh setelah pra-pemrosesan data terlihat pada Tabel 1 Contoh Dataset.
Studi Literature Pengumpulan data Prosesing data Analisa data
725 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Contoh Dataset
Keterangan: consultant : Tipe konsultan yang menjalankan proyek
project : Tipe proyek amount : Biaya yang timbul dari setiap waktu yang dikerjakan hour : Waktu yang digunakan dalam mengerjakan proyek

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  proses  dilakukan  terhadap  4.996  data  yang  diolah  menggunakan  dua metode.  Pertama,  data  dimuat  ke  dalam  Rapidminer  dan  melalui  metode elbow untuk mendapatkan  jumlah  rekomendasi  grup  yang  tepat  sebelum  proses  pengelompokan  dimulai. Selain itu, setelah menjalankan proses menggunakan metode tersebut, data yang sama diproses menggunakan  metode  k-means  untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan.  Gambar  4.  Proses Rapidminer cepat ditampilkan dalam dua proses dalam proses penambang cepat.
Consultant Project Amount Hour Technical Consultants Consulting 320000 4.0 Consultants Consulting 525000 1.5 Consultants Consulting 1400000 4.0 Analyts Consulting 340000 4.0 Analyts In House 127500 1.5 Analyts In House 170000 2.0 Technical Consultants Multi Batch 240000 3.0 Technical Consultants Multi Batch 80000 1.0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 726
IJ
Gambar 4. Proses Rapid Miner
Proses  pengecekan  performance  menggunakan  k-2  sampai  k-10  sebagai  inputan.  Hasil pengecekan  dari  masing-masing  k  dimasukan  kedalam  tabel  untuk  mengetahui  jumlah  kluster yang  tepat.  Hasil  tabel  penghitungan performance dievaluasi  untuk  mendapatkan k-number dengan  menggunakan  metode elbow . Elbow  Method menghitung  selisih  antara  reduksi maksimum  SSE  dan  sudut  Kemudian  proses  pengelompokan  record  ke  dalam cluster masing- masing berdasarkan kesamaan karakteristik yang dihitung dengan rumus Euclidean distance di persamaan  (1) dan  mengolah  algoritma  k-means.  Persamaan  (3) digunakan  dalam  perhitungan SSE. Setelah dilakukan uji clustering pada kumpulan data, kemudian ditentukan hasilnya sesuai Tabel 2 Average Distance dengan menghitung nilai jarak untuk menentukan jumlah cluster dari pengolahan data yang dilakukan. Perbandingan hasil SSE Tabel 2 Average Distance :
Tabel 2 Average Distance Klaster Average K2 433649958796.5 K3 221364076015.7 K4 107267343611.5 K5 102012399952.0 K6 84623330976.0 K7 67161668393.5 K8 37643102841.0 K9 25847836724.8 K10 22008467567.5
727 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 5. Grafik Hasil Clustering
Berdasarkan hasil dari pengujian pada Table 2 Hasil Average Distance , kita coba lakukan pengujian menggunakan Elbow Method untuk mengetahui berapa klaster yang tepat digunakan pada  proses  analisanya.  Kita  lakukan  visualisasi  tabel  kedalam  bentuk  grafik  dan  cari klaster yang  garisnya  paling  siku.  Berdasarkan  Gambar  5  Grafik  Hasil  Average  dapat  kita  lihat  titik pada  C4  menunjukan  hasil  paling  siku  dibanding  dengan  titik  lainnya.  Maka  dapat  kita  ambil kesimpulan klaster yang  paling  optimal  menurut  metode  elbow  yaitu  dengan  menggunakan  4 klaster .  Selanjutnya  kita  lakukan  kembali  pengujian  pada  rapid  miner  dengan  menggunakan klaster  yang  direkomendasikan,  Hasil  pengujian  algoritma  K-Means  dengan  4  klaster  dapat dilihat pada Gambar 6 Hasil K-Means 4 klaster .
Gambar 6. Description 4 Klaster
Hasil clustering dengan 4 klaster menunjukan nilai klaster paling sedikit ada di klaster 1 dan terbanyak ada di klaster 3. Detail perbandingan clustering dapat dilihat pada Tabel 3 Hasil Clustering .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 728
IJ
Tabel 3. Hasil Clustering Attribut Klaster_0 Klaster_1 Klaster_2 Klaster_3 consultant 3.002 4.383 2.966 1.883 project 1.848 1.877 2 1.530 amount 1.366.681,60 4.787.500 2.753.829,70 365.536.25 hour 3.319 7.897 6.665 2.732

## Gambar 7  Statistik Example Set
Hasil  pada  Gambar  7 Statistik  Example  Set  clustering rapidminer  menunjukan,  Jumlah proyek  yang  banyak  dikerjakan  adalah  proyek Consulting dengan  jumlah  2811  dan  Proyek terendah  ada  pada  proyek In  House dengan  jumlah  980.  Konsultan  yang  banyak  mengerjakan proyek adalah tipe konsultan Consultant dengan jumlah proyek sebanyak 1841 dan terendah ada pada  principal  consultant  sejumlah  422.  Hasil clustering dengan  4  klaster  menunjukan  biaya tertinggi  proyek  yaitu  Rp.  7.800.000  dan  terendah  ada  di  Rp.  40.000.  Berdasarkan  hasil pengelompokan ini, nilai waktu dan biaya Klaster 3 lebih rendah dibandingkan dengan klaster lainnya  sehingga  merupakan  klaster  terbaik  dalam  hal  investasi  waktu,  penyerapan  biaya  dan penyelesaian proyek.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian clustering data proyek perusahaan konsultan yang disimpan pada timesheet framework odoo, didapatkan klaster terbaik yaitu klaster 3 dengan pemakaian waktu sebanyak 2732 jam, pemakaian biaya Rp. 365.536, total aktivitas proyek diselesaikan sebanyak 1350  dan  jumlah  konsultan  1.883.  Tipe Consulting menjadi  proyek  yang  paling  banyak diselesaikan  dalam  klaster tersebut.  Dengan  rata-rata biaya  proyek  per  jam  Rp.  1.150.859  dan waktu  pengerjaan  proyek  3.673  Jam.  PMO  sebagai project  control dapat  melihat  efektifitas pelaksanaan  proyek  dari  sisi  pelaksana,  waktu  dan  biaya  yang  lebih  sesuai,  sehingga  pada proses perencanaan dan pelaksanaan proyek berikutnya perusahaan konsultan dapat memilih tim yang tepat untuk menjalankan proyek sesuai dengan biaya mutu dan waktu.

## 6. SARAN
Dari  hasil  pengujian  data,  masih  ditemukan  informasi-informasi  yang  tidak  lengkap sehingga  proses  penggalian  data  dapat  terhambat  apabila  data  tidak  dilakukan  processing lanjutan.  Dengan  demikian  untuk  meminimalisir  hal  tersebut,  perusahan  konsultan  dapat memaksimalkan  kembali  proses  pengisian timesheet dengan  proses  validasi  lanjutan  setelah
729 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E-ISSN 2503-2933
pengisian dilakukan oleh konsultan. Penelitian berikutnya dapat dilakukan secara berkala untuk mengukur efektivitas data yang menjadi parameter penting bagi keberlangsungan proyek.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  banyak  kepada  perusahaan  konsultan  yang  telah  menyediakan  data  untuk mendukung  penelitian  ini  sehingga  seluruh  proses  dapat  dilakukan  dengan  baik  dan  lancar. Semoga  hasil  penelitian  dapat  digunakan  saat  perusahaan  memilih  tim  yang  baik  untuk  setiap proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Atmaja, Y. P. Wijaya, H. Jurusan, T. Sipil, P. Negeri, and P. Abstrak , “Pengendalian Biaya  dan  Waktu  pada  Proyek  Konstruksi  Dengan  Konsep  Earned  Value  (Studi  Kasus Proyek Pembangunan Jembatan Beringin-Kota Padang),” Vol. 1, 2016.
[2] G.  S.  S.  Lakshmi  and  P.  Ghuli, “Design  and  Development  of  Timesheet  Management
System,” Indian J Sci Technol , Vol. 10, pp. 974–6846, 2017, doi: 10.17485/ijst/2017/v10i27/115683.
[3] Sutiah  and  Supriyono,  “ Analisis  dan  Implementasi  Timesheet  Odoo  ERP  10  Dalam Manajemen  Proyek  Perangkat  Lunak  Pembelajaran  PAI  Berbasis  ICT,” 2019.  doi: https://doi.org/10.36040/seniati.v5i1.338.
[4] ERP  Solutions  oodles, “Odoo  Project  Management  Module  for  Efficient  Task Management,” 2019.  https://erpsolutionsoodles.medium.com/odoo-project-management- module-for-efficient-task-management-c35a20ad7843 (accessed Dec. 01, 2022).
[5] Odoo ,  “Odoo  Features,” 2022.  https://www.odoo.com/app/project-features  (accessed Dec. 01, 2022).
[6] S.  Supriyono  and  S.  Sutiah, “Improvement  of  Project  Management  Using  Accelerated SAP Method in the Odoo ERP,” Jan. 2020. doi: 10.4108/eai.3-8-2019.2290729.
[7] M.  Ezar,  A.  Rivan,  R.  A.  Sonaru,  and  K.  Kunci-Algoritma, “Perbandingan  Metode  K- Means  dan  GA  K-Means  Untuk  Clustering  Dataset  Heart  Disease  Patients  Hasil  Intra Cluster dari GA K-Means Lebih Baik di Bandingkan Dengan K-Means dan Untuk Inter Cluster  Sangat  Kecil  Perbedaannya,  di  Mana  Rata-rata  Inter  Cluster  Metode  K-Means Sedikit  Lebih  Baik  dari  pada  GA  K-Means,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , Vol. 9, No. 3, p. 2585, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[8] A.  T.  Rahman, “Coal  Trade  Data  Clusterung  Using  K-Means  (Case  Study  PT.  Global Bangkit  Utama),” ITSMART:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Informasi ,  Vol.  6,  No.  1, 2017.
[9] E. Muningsih and S. Kiswati, “Sistem Aplikasi Berbasis Optimasi Metode Elbow Untuk Penentuan Clustering Pelanggan,” 2018.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 719-730 E- ISSN 2503-2933 730
IJ
[10]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani ,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa ,  Vol.  25,  No.  1,  pp.  76–88,  2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[11]  W.  Lestari,  S.  Bina,  and  B.  Kendari, “Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Menunjang  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus:  STMIK  Bina
Bangsa Kendari),” 2019. [Online]. Available: http://e-
jurnal.stmikbinsa.ac.id/index.php/simkom35
[12]  R.  Novianto  and  L.  Goeirmanto, “Penerapan  Data Mining Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Menganalisa  Bisnis  Perusahaan  Asuransi,” Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  6,  No.  1,  2019,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[13]  S.  Andryana  and  E.  Mardiani, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan Persediaan  Stok  Obat  di  Enok  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 8, No. 3, pp. 1294–1306, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[14]  A.  F.  Febrianti,  A.  H.  Cabral,  and  G.  Anuraga, “K-Means  Clustering  Dengan  Metode Elbow Untuk Pengelompokan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kemiskinan,” in Prosiding Seminar Nasional Hasil Riset Dan Pengabdian , 2018.
[15]  D.  Ayu,  I.  C.  Dewi,  and  K.  Pramita ,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Sillhouette  pada  Algoritma  Clustering  K-Medoids  Dalam  Pengelompokan  Produksi Kerajinan Bali,” 2019.