## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 811−818 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.4994

## Peningkatan Minat Digital Skill Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering Pada Karyawan
Rizka Zulfiana, Shofa Shofiah Hilabi * , Fitria Nurapriani, Baenil Huda
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 si20.rizkazulfiana@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2,* shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id, 3 fitria.apriani@ubpkarawang.ac.id,
4 baenilhuda88@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id Submitted: 01/03/2024; Accepted: 30/04/2024; Published: 30/04/2024
Abstrak− Perusahaan Umum Percetakan Uang Republik Indonesia adalah salah satu badan usaha milik negara yang mencetak uang kertas dan dokumen resmi lainnya. Perum Peruri juga berkeinginan untuk mendapatkan wawasan lebih luas mengenai teknologi  yang  diimplementasikan  di  dalam  perusahaan.  Permintaan  akan  tenaga  kerja  yang  terampil  dalam  penggunaan teknologi di  lingkungan kerja terus  meningkat seiring  berjalannya  waktu.  Perum Peruri  memiliki 16 kategori  Digital Skill, masing-masing  kategori  tersebut  memiliki  peminatan  yang  tinggi,  menengah  hingga  peminatan  yang  paling  rendah.  Pada Permasalahan ini data yang diambil adalah belum dilakukan pengelompokan, sehingga kurangnya informasi mengenai jumlah kategori yang memiliki peminatan tertinggi hingga terendah. Dengan menganalisis data peminatan akan membantu menentukan kategori mana yang membutuhkan peningkatan. Kategori dalam peminatan Digital Skill kemudian dapat ditingkatkan dengan menggunakan informasi ini sebagai acuan untuk merancang strategi peningkatan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan clustering untuk menentukan jumlah kategori yang diminati oleh karyawan Perum Peruri. Dalam penelitian ini, data penjualan dalam format Excel dianalisis, dan cluster berdasarkan data penjualan produk dibuat menggunakan pendekatan K-Medoids. Informasi  penjualan  yang  diperoleh  dari  data  sekunder  yang  mengelola  peminatan  karyawan.  Dengan  menggunakan RapidMiner,  akurasi  untuk  tiga  cluster  yang  ditetapkan  sebagai  tertinggi,  menengah,  dan  terendah  berdasarkan  hasil pengelompokan dipastikan. Cluster pertama dari 16 item yang dianalisis terdiri dari 7 item dengan peringkat tertinggi, cluster kedua memiliki 5 item yang dikategorikan sebagai sedang, dan cluster ketiga memiliki 4 item yang diklasifikasikan sebagai yang terendah. Berdasarkan hasil 4 item peminatan dikategorikan rendah, menunjukkan perlunya pendekatan sosialisasi untuk meningkatkan minat Digital Skill tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; K-Medoids; Rapidminer; Digital Skill
Abstract− General Company for Printing Money of the Republic of Indonesia is one of the state-owned enterprises that prints banknotes and other official documents. Perum Peruri also wishes to gain more insight into the technology implemented in the company. The demand for a workforce skilled in the use of technology in the work  environment continues to increase over time. Perum Peruri has 16 Digital Skill categories, each of these categories has a high, medium to the lowest interest. In this problem, the data taken has not been grouped, so there is a lack of information about the number of categories that have the highest to lowest interest. By analyzing the specialization data, it will help determine which categories need improvement. The categories  in  Digital  Skills  specialization  can  then  be  improved  by  using  this  information  as  a  reference  for  designing improvement strategies. Research  was  conducted  using clustering to  determine the number of  categories that  Perum Peruri personnel are interested in. In this study, sales data in Excel format was analyzed, and clusters based on product sales data were created using the K-Medoids approach. Sales information obtained from secondary data that manages employee specialization. Using RapidMiner, the accuracy for the three clusters designated as highest, middle, and lowest based on the clustering results was ascertained. The first cluster of 16 items analyzed consisted of 7 items with the highest ranking, the second cluster had 5 items  categorized as  medium, and the third  cluster had 4 items  classified as the lowest. Based on the results, 4 items  were categorized as low, indicating the need for a socialization approach to increase interest in the Digital Skill.
Keywords : Data Mining; Clustering; K-Medoids; Rapidminer; Digital Skill

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  teknologi  telah  mengubah  cara  berorganisasi,  berpikir  dan  bertindak  seiring  dengan perkembangan  infrastruktur teknologi  informasi[1]. Perum Peruri saat ini  memiliki wadah riset, penelitian, dan pengembangan  sendiri  untuk  mendukung  kesiapan  dan  kapasitas  digital  karyawan  saat  mereka  berkembang menjadi  mahir.  Saat  keterampilan  digital  seseorang  dikombinasikan  dengan  kemampuan  kognitif  yang  kuat, kemampuan memecahkan masalah, dan keahlian bekerja sama, dan berpartisipasi dalam inisiatif digital strategis dalam organisasi[2].
Peminatan dalam keterampilan digital  bertujuan untuk memberikan kesempatan kepada karyawan untuk membuat  pilihan  dan  keputusan  berdasarkan  pemahaman  akan  potensi  diri  dan  peluang  yang  ada  di  bidang keahlian  mereka  yang  luas sangat berguna untuk  mencapai tujuan  yang diinginkan[3].  Peminatan keterampilan digital sangat penting untuk dimiliki, terutama karena banyak bisnis dan teknologi digital yang mulai beralih ke ranah  digital,  sehingga  karyawan  perlu  memiliki  kemampuan  digital  yang  memadai  untuk  menciptakan  atau mengubah proses bisnis perusahaan[4].
Perum Peruri memiliki komitmen yang tinggi dalam meningkatkan sumber daya manusianya.  Khususnya Digital Skill  bagi karyawan perusahaan harus dilakukan untuk menyelaraskan dengan kebutuhan perusahaan di bidang  yang  dipilih,  dengan  16  Digital  Skill  yang tersedia.  Hal  ini  merupakan  bagian  dari  fokus  Perum  Peruri

## Journal of Information System Research (JOSH)
dalam mengembangkan bisnis digital dan meningkatkan daya saingnya di industri sekuriti. Data peminatan Digital Skill karyawan Perum Peruri tidak menunjukkan adanya peningkatan pada setiap kategori yang dipilih, sehingga hanya digunakan sebagai arsip dan tidak dimanfaatkan untuk strategi peningkatan peminatan Digital Skill [5].
Untuk meningkatkan kategori, diperlukan pemanfaatan data yang ada, yang dapat menjadi faktor penting dalam  menentukan  pola  peminatan  karyawan.  Jika  data  dianalisis  dengan  efektif,  maka  informasi  mengenai kategori yang paling diminati dan yang kurang diminati dapat terungkap. Dengan demikian, memungkinkan untuk menetapkan  strategi  peningkatan  peminatan  pada  kategori  Digital  Skill  yang  kurang  diminati[6].  Untuk mendapatkan  hasil  yang  sesuai,  data  perlu  dikategorikan  menjadi  tiga  kelompok  dengan  peminatan  tertinggi, menengah,  dan  rendah  setelah  diolah[7].  Karyawan  di  Perum  Peruri  dapat  menggunakan  data  tersebut  untuk mendapatkan wawasan tentang kategori yang paling tidak menarik dan kemudian menggunakan temuan tersebut untuk membuat strategi yang akan menarik minat[8].
File  Excel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berisi  rekapitulasi  data  selama  satu  bulan.  Dengan kemampuan  teknologi  informasi  dalam  pemrosesan  data  yang  efisien  dan  tepat,  data  ini  dapat  diolah  menjadi sumber informasi berharga[9]. Memproses data dalam jumlah besar dapat dilakukan dengan menggunakan teknik seperti data mining[10]. Kumpulan data yang besar dapat diekstrak untuk mendapatkan informasi, dan data dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang sama dengan menggunakan teknik pengelompokan[11].  Clustering adalah teknik pengelompokan data berdasarkan kesamaan atau perbedaan  yang ada di antara data tersebut. Tujuannya adalah untuk membagi dataset ke dalam kelompok-kelompok (cluster), di mana data tersebut berbeda dengan data di seluruh kelompok tetapi memiliki karakteristik yang sama dengan data kelompok  lainnya[12].  Ketika  memproses  kumpulan  data  berbasis  teks  dan  numerik,  teknik  K-Medoids  yang dikombinasikan dengan metode Euclidean Distance merupakan cara yang efektif untuk menemukan jarak terdekat antara  medoids  dan  titik  data  lainnya[13].  RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  pemrosesan  data  yang  dapat melakukan analisis teks, analisis prediktif, dan analisis penambangan data. RapidMiner terkenal sebagai alat yang ampuh untuk mengelola kumpulan data yang berbasis teks dan angka[14].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  pada  tahun  2019  oleh  Fitri  Hardiyanti,  dkk “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare Di Indonesia” dimana hasil penelitian ini menggunakan data uji dari 34 provinsi, metode K-Medoids digunakan untuk mengatur pengelolaan kasus diare berdasarkan provinsi dengan menggunakan dua cluster. Cluster 1 memiliki nilai rendah sebanyak 31, sedangkan Cluster 2 memiliki nilai tinggi sebanyak 3[15]. Penelitian selanjutnya oleh Desi Asima Silitonga, dkk pada tahun 2019 “Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi” Hasil yang didapatkan bahwa Proses pemilahan sampah dikelompokkan berdasarkan provinsi dengan  menggunakan algoritma K-Medoids. Cluster tingkat pemilahan sampah rendah (C1) dan cluster tingkat pemilahan sampah tinggi (C2) terbentuk dari pengolahan data dalam penelitian  ini[16]. Penelitian  lainnya oleh Fajar Ageng Bramasta dan Risa Helilintar pada tahun 2021 “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan  Toko  Sepatu”  Hasil  penelitian  berupa  tiga  kategori  yaitu  paling  populer,  rata-rata,  dan  terendah- digunakan untuk mengelompokkan hasil penelitian cluster[17]. Terdapat  juga  penelitian  oleh Reza Gustrianda dan  Dadang  Iskandar  Mulyana  pada  tahun  2022  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pemilihan  Produk  Unggulan dengan  Metode  Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids”  Hasil  penelitian  bahwa  kekurangan  stok  pada  produk unggulan  dapat  diatasi  dengan  metode  pengelompokan.  Dengan  mengelompokkan  produk  dengan  permintaan tinggi, sedang, dan rendah, perusahaan dapat mengamati hasil dan merencanakan stok dengan lebih efektif[18]. Penelitian    terakhir  oleh  Anggi  Octa  Fadilah,  dkk  pada  tahun  2023  “Strategi  Promosi  untuk  Meningkatkan Penjualan  Kedai  Kopi  Desimal  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Clustering”  Hasil  dari  penelitian  untuk menemukan item menu yang mungkin lebih jarang dijual namun tetap populer, penelitian ini mengklasifikasikan item menu terlaris[19].
Pada peminatan  Digital Skill terdapat beberapa kategori  seperti Digital Marketing,  Internet of Things, Cyber  Security  dan  masih  banyak  kategori  lainnya.  Permasalahan  dengan  data  yang  diambil  adalah  belum dilakukan  pengelompokan,  sehingga  kurangnya  informasi  mengenai  jumlah  kategori  yang  memiliki  peminatan tertinggi, menengah, hingga terendah. Maka dari itu untuk mengetahui kategori pada peminatan Digital Skill pada peningkatan minat Digital Skill, dilakukan proses clustering pada penelitian ini. Metode clustering yang digunakan adalah  algoritma  K-Medoids.  Dengan  melakukan  pengelompokan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan kategori mana yang memiliki peminatan tertinggi hingga terendah, sehingga dapat membantu dalam peningkatan  minat  Digital  Skill[20].  Algoritma  K-Medoids  Clustering  digunakan  dalam  penelitian  ini,  serta bantuan  RapidMiner  untuk  pemrosesan  data  agar mendapatkan  hasil  yang  akurat  ketika  K-Medoids  Clustering diterapkan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang sejauh mana minat serta membantu meningkatkan peminatan Digital Skill di kalangan karyawan Perum Peruri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam metodologi penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian yang dilakukan yaitu seperti yang ditunjukan pada gambar 1 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 811−818 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.4994
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang menjelaskan alur penelitian yang dilakukan untuk mengolah data menggunakan metode K-Medoids yang terdiri dari: a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  informasi  yang  terkumpul  untuk  menghasilkan  informasi  yang  lebih  spesifik  dengan membandingkan referensi dari berbagai sumber literatur yang relevan diidentifikasi dalam artikel, jurnal, atau sumber online.
b. Rumusan Masalah
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  minat  terhadap  keterampilan  digital  yang  diminati  dan kurang  diminati.  Sebagai  hasilnya,  penelitian  ini  akan  menghasilkan  wawasan  baru  yang  mendukung pengolahan data dan perencanaan strategis yang efektif.
c. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  Para  peneliti  menggunakan  sumber  data  sekunder  untuk  mengumpulkan  informasi  yang diperlukan  untuk  penelitian  mereka.  Dokumen-dokumen  berfungsi  sebagai  sumber  data  digunakan  untuk memberikan  data,  yang  kemudian  diproses  menjadi  file  excel  yang  akan  digunakan  sebagai  sampel  dalam penelitian ini[21].
d. Seleksi Data
Hanya data yang sesuai dengan kriteria seleksi yang dapat digunakan. Data seleksi dari Digital 1, Digital 2, dan Digital 3 adalah data yang akan digunakan.
e. Identifikasi Cluster.
Pada tahap ini, dilakukan pemilihan cluster secara acak dari kumpulan data yang telah terkumpul.
f. Pengolahan Data
Data yang terkumpul diproses  menggunakan algoritma K-Medoids  yang digunakan pada tahap  selanjutnya. Perangkat lunak RapidMiner akan digunakan untuk membagi data yang terkumpul menjadi tiga cluster.
g. Hasil
Tahapan ini merupakan langkah terakhir yang akan menghasilkan hasil yang diinginkan dan dapat digunakan untuk mengambil kesimpulan dari penelitian.

## 2.2 Data Mining
Menemukan pola dan hubungan dalam database yang sangat besar adalah teknik yang dikenal sebagai data mining. Ini adalah proses untuk  mengumpulkan,  menganalisis, dan  mengolah data dari basis data  menjadi  pengetahuan yang dapat diterapkan oleh para profesional. Untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang dapat diubah menjadi informasi yang berharga, data mining menggabungkan teknik matematika, statistik, dan informasi [22]. Berbagai industri, termasuk bisnis, perbankan, kesehatan, dan penelitian ilmiah, dapat mengambil manfaat dari data mining. Hal ini dapat membantu bisnis untuk memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang data mereka dan memutuskan cara terbaik untuk menggunakannya dengan lebih cerdas[23].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
k-medoids adalah teknik clustering yang menggunakan medoids, bukan rata-rata, untuk merepresentasikan setiap cluster. Medoid adalah objek dalam cluster yang paling mirip dengan rata-rata semua objek dalam cluster. Tujuan dari teknik ini adalah mengembalikan jalur terpendek antara setiap data yang sesuai dengan cluster[24]. Algoritma ini akan mencari lebih banyak cara untuk memperpendek jarak jika jarak terpendek lebih panjang daripada yang lain. Rumus Jarak  Euclidean Distance digunakan untuk menentukan jarak antara titik pusat awal dan medoid[25]. Langkah-langkah dasar dari algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut:
a. Tentukan jumlah cluster yang diinginkan, yang disebut k.
b. Tentukan k medoid awal secara acak dari data.
c. Masukan setiap objek ke cluster yang dipimpin oleh medoid terdekat.
d. Hitung medoid baru untuk setiap cluster dengan mencari objek yang paling dekat dengan rata-rata dari semua objek dalam cluster tersebut. Tentukan setiap objek ke cluster terdekat menggunakan rumus perhitungan jarak Euclidean Distance sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 811−818 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.4994
d(x, y) = ‖x − y‖ = √(∑(xi − yi)n 2)i = 1
(1)
e. Masukkan kembali setiap objek ke dalam klaster yang dipimpin oleh medoid terdekat jika medoid yang baru berbeda dengan medoid yang lama.
f. Lakukan langkah 4 dan 5 secara berulang hingga tidak ada perubahan lagi pada medoid.

## 2.3 Clustering
Clustering adalah teknik menempatkan item bersama-sama sehingga mereka terhubung satu sama lain daripada dengan kelompok penempatan lainnya.Untuk membuat item-item dalam suatu cluster memiliki kemiripan yang tinggi, objek-objek tersebut dikelompokkan ke dalam cluster. Dengan mengelompokkan item atau data, keragaman data dalam suatu kelompok dapat diminimalkan[26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari peminatan Digital Skill Perum Peruri yang terdiri dari 16 kategori Digital Skill. Rapidminer akan digunakan untuk mengolah data tersebut dengan menggunakan pendekatan K-Medoids. Oleh karena itu, berikut ini langkah-langkah pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini:

## 3.1 Seleksi Data

## 3.1.1 Dataset Awal
Teknik pengelompokan K-Medoids akan digunakan pada tahap pertama pemrosesan data untuk mengolah dataset yang  telah  dikumpulkan  dalam  format  excel.  Langkah  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  atau memilih  data yang  relevan  untuk  dianalisis  berdasarkan  pengumpulan  data  yang  sudah  ada.  Berikut  dataset  awal  ditunjukan pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Dataset Peminatan Perum Peruri No Digital Skill DS1 DS2 DS3 1 AI Machine Learning 26 11 60 2 Augmented Reality & Virtual Reality 15 31 11 3 Blockchain 27 54 37 4 Cloud Computing & Networking 18 35 48 5 Cyber Security 61 47 57 6 Data Science & Analytics 32 29 58 7 Digital Business 76 94 97 8 Digital Innovation & Collaboration 87 67 60 9 Digital Marketing 233 83 57 10  Digital Product Management 57 77 79 11  Digital Supply Chain 37 65 37 12  DevOpss 2 13 28 13  Internet of Things 35 73 63 14  IT Governance 11 8 10 15  Software Development 19 30 17 16  UI/UX 21 40 38
Terdapat 16 Digital Skill  yang akan dikelompokkan menggunakan algoritma K-Medoids clustering  pada Tabel 1. Kemudian, tabel 2 berisi proses penentuan nilai cluster sebagai titik pusat awal yang akan digunakan.

## 3.1.2 Menentukan Nilai Clustering
Ketentuan  clusterisasi  yang  diinginkan  sebanyak  tiga  cluster,  nilai  centroid  atau  titik  tengah  dalam  penerapan teknik  K-Medoids  dapat  ditentukan  secara  acak  dari  data  yang  tersedia.  Pada  perhitungan  tahap  pertama,  data dipilih untuk membentuk kelas C1, C2, dan C3 untuk menentukan cluster tingkat tinggi, sedang, dan rendah. Nilai- nilai pusat cluster awal (centroid) ditampilkan pada tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Nilai Pusat Cluster Nilai Pusat Cluster DS1 DS2 DS3 Cloud Computing & Networking 18 35 48 Digital Supply Chain 37 65 37 Digital Innovation & Collaboration 87 67 60
Rumus Euclidean Distance akan digunakan untuk menentukan jarak antara setiap pusat cluster dan variabel mengikuti pemilihan acak centroid. Seperti dalam contoh berikut ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
CI(1,1)  =  √(26-18)²+(11-35)²+(60-48)²=784 CI(1,2)  =  √(15-18)²+(31-35)²+(11-48)²=1394 CI(1,3)  =  √(27-18)²+(54-35)²+(37-48)²=221 Setelah menghitung jarak hasil perhitungan Euclidean Distance ditampilkan dalam tabel 3 berikut:
Tabel 3. Perhitungan Iterasi Pertama NO C1 C2 C3 Jarak Cluster 1 28 59,71599451 82,80700453 28 1 2 37,33630941 48,12483766 94,23905772 37,33630941 1 3 23,72762104 14,86606875 65,55913361 14,86606875 2 4 0 37,17526059 77 0 1 5 45,54119015 36,05551275 32,93933818 32,93933818 3 6 18,22086716 41,97618372 66,88049043 18,22086716 1 7 96,15612305 77,21398837 47,10626285 47,10626285 3 8 77 55,07267925 0 0 3 9 220,4767561 197,8383178 146,904731 146,904731 3 10 65,16133823 48,0416486 36,89173349 36,89173349 3 11 37,17526059 0 55,07267925 0 2 12 33,76388603 63,3245608 105,6645636 33,76388603 1 13 44,24929378 27,27636339 52,43090692 27,27636339 2 14 47,138095 68,2202316 108,4297007 47,138095 1 15 31,41655614 44,14748011 88,55506761 31,41655614 1 16 11,5758369 29,69848481 74,62573283 11,5758369 1 Total Cost 848,7476127 513,4360483
Tabel 3 menampilkan hasil yang diperoleh dari kedekatan setiap objek selama iterasi pertama. Pada iterasi pertama dihasilkan 8 Digital Skill di dalam Cluster 1, 3 Digital Skill di dalam Cluster 2, dan 5 Digital Skill di dalam Cluster 3. Selanjutnya, lakukan perhitungan ulang pada setiap cluster menggunakan metode yang serupa untuk  menentukan  nilai  centroid.  Ikuti  langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 4 untuk menghitung jarak setiap objek pada iterasi kedua.
Tabel 4. Nilai Pusat Cluster Baru Titik Pusat Awal DS1 DS2 DS3 Data Science & Analytics 32 29 58 Digital Supply Chain 37 65 37 Digital Innovation & Collaboration 87 67 60
Perhitungan  centroid  terbaru  dilakukan  menggunakan  rumus  yang  sama  yang  digunakan  pada  iterasi pertama. Hasil iterasi kedua adalah dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Perhitungan Iterasi Kedua NO C1 C2 C3 Jarak Cluster 1 19,07878403 59,71599451 82,80700453 19,07878403 1 2 50,019996 48,12483766 94,23905772 48,12483766 2 3 33,03028913 14,86606875 65,55913361 14,86606875 2 4 18,22086716 37,17526059 77 18,22086716 1 5 34,14674216 36,05551275 32,93933818 32,93933818 3 6 0 41,97618372 66,88049043 0 1 7 87,64701934 77,21398837 47,10626285 47,10626285 3 8 66,88049043 55,07267925 0 0 3 9 208,1297672 197,8383178 146,904731 146,904731 3 10 58,05170109 48,0416486 36,89173349 36,89173349 3 11 41,97618372 0 55,07267925 0 2 12 45,3431362 63,3245608 105,6645636 45,3431362 1 13 44,38468204 27,27636339 52,43090692 27,27636339 2 14 56,44466317 68,2202316 108,4297007 56,44466317 1 15 43,02324953 44,14748011 88,55506761 43,02324953 1 16 25,33771892 29,69848481 74,62573283 25,33771892 1 Total Cost 848,7476127 561,5577544
Tabel  5  menunjukan  hasil  perhitungan  iterasi  kedua.  Jika  terjadi  perubahan  dari  iterasi  pertama  hingga iterasi  kedua,  lakukan  perhitungan  ulang  hingga  diperoleh  hasil  sesuai  pada  iterasi  tersebut.  Selanjutnya,  data diolah menggunakan RapidMiner untuk menganalisis dan pengujian.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.2 Proses Clustering Rapidminer
RapidMiner Studio digunakan untuk menganalisis dan melakukan pengujian dengan tujuan membentuk kelompok cluster.  Ada  beberapa  proses  pengolahan  dataset yang  dapat  dilakukan  untuk  menentukan  nilai  cluster  dengan tingkat data tertinggi, menengah, dan rendah menggunakan metode  K-Medoids yang ditunjukan pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Proses Clustering Rapidminer
Tahapan  awal  di  jelaskan  pada  gambar  2  proses  awal  memasukan  data  excel  kedalam  Rapidminer menggunakan operator Read Excel. Selanjutnya gunakan algoritma K-Medoids untuk menentukan jumlah cluster yang diinginkan, lalu masukan 3 nilai yang akan dikelompokan menjadi 3 cluster. Gambar 3 menampilkan hasil dari proses clustering.
Gambar 3. Hasil proses Clustering pada Rapidminer
Gambar  3  di  atas  menampilkan  data  yang  berhasil  diproses.  Visualisasi  data  anggota  kelompok  dapat terlihat setelah proses clustering, pilih parameter model Scatter/Bubble untuk mendapatkan hasil visualisasi yang terlihat seperti gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Visualisasi Cluster Scatter/Bubble
Pada  Rapidminer  visualisasi  model  cluster  menggunakan  Scatter/Bubble  direpresentasikan  terdapat  16 kategori yang diberi nama Cluster_0, Cluster_1, dan Cluster_2, seperti yang terlihat pada gambar 4. Kelompok cluster  tertinggi  yaitu  Internet  of  Things  terdapat  pada  Cluster_0.  Kelompok  cluster  menengah  yaitu  UI/UX

## Journal of Information System Research (JOSH)
terdapat  pada  Cluster_1.  Kelompok  cluster  terendah  yaitu  Software  Development  terdapat  pada  Cluster_2. Meskipun  cara  menetapkan  nilai  awal  cluster  berbeda  dengan  proses  perhitungan  manual  menggunakan  alat Rapidminer, cluster dan kategori kelompok ini menghasilkan kesamaan dengan perhitungan secara manual. Hasil antara  Rapidminer  dan  hasil  cluster  manual  tidak  jauh  berbeda  setelah  memasukkan  16  dataset  Digital  Skill, gambar 5 berikut ini menampilkan hasil nilai model cluster:

## Gambar 5. Hasil Cluster RapidMiner
Gambar  5  menampilkan  bahwa  perhitungan  hasil  cluster  dari  16  dataset  menghasilkan  tiga  cluster, dihasilkan Cluster 0 dengan jumlah item 7, Cluster 1 dengan jumlah item 5, dan Cluster 2 dengan jumlah 4 item. Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  pengelompokan  sudah  tepat  setelah  dilakukan  perhitungan  manual  dan menggunakan aplikasi Rapidminer.
Tabel 6. Hasil Kedekatan Perhitungan Manual Cluster  Anggota Cluster Jumlah Anggota C1 CS, DB, DIC, DM, DPM, DSC, IOT 7 C2 AIM, BOC, CCN, DSA, UIUX 5 C3 ARVR, DOP, ITG, SWD 4
Tabel 6 di atas menampilkan hasil clustering dengan jumlah anggota cluster dan jumlah anggota. Berikut perhitungan menggunakan Algoritma K-Medoids untuk 16 item data dengan alat bantu RapidMiner. Dalam Tabel 6, terdapat 4 item Digital Skill yang memiliki minat paling rendah, yaitu Augmented Reality & Virtual Reality, DevOps,  IT  Governance,  dan  Software  Development.  Dari  hasil  tersebut,  beberapa  kategori  Digital  Skill memerlukan strategi undangan atau ajakan untuk meningkatkan minat, sehingga kategori-kategori tersebut tetap bersaing secara kompetitif.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengelompokan  kategori  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dengan  menggunakan  alat  Rapidminer menunjukan bahwa, peminatan Digital Skill memerlukan strategi undangan atau ajakan kepada karyawan Perum Peruri  khususnya  yang  memiliki  kategori  Digital  Skill  yang  rendah.  Penerapan  algoritma  K-Medoids  dapat mengklasifikasikan  kategori  yang  paling  banyak  diminati,  termasuk  mampu  mengidentifikasi  kategori  yang kurang  diminati.  Hasil  ini  dapat  membantu  peminatan  Digital  Skill  dalam  meningkatkan  strategi  ajakan  dan meningkatkan minat karyawan. 7 item kategori berada di cluster 0, 5 item kategori berada di cluster 1, dan 4 item kategori berada di cluster 2, sesuai dengan hasil pengelompokan yang diperoleh dengan menggunakan algoritma K-medoids. Dengan menampilan 3 clustering dalam pengujian Rapidminer ini lebih menunjukkan bahwa tingkat ketepatan clustering yang sama.

## REFERENCES
[1] S. S. Hilabi, “TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi ISSN: 2503-054X Vol 4 No: 1, April 2019,” J. Ilmu Komput. Teknol. Inf, vol. 4, no. 1, pp. 28–37, 2019.
[2] L. A. Adha, “Digitalisasi Industri Dan Pengaruhnya Terhadap Ketenagakerjaan Dan Hubungan Kerja Di Indonesia,” J. Kompil. Huk., vol. 5, no. 2, pp. 267–298, 2020, doi: 10.29303/jkh.v5i2.49.
[3] D. Gustian and M. S. Al-Farits, “Data Mining Untuk Melihat Minat Belajar Siswa Menerapkan Metode K-Means,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 775–784, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3218.
[4] A. I. Rasidi and N. G. Ramadhan, “Perancangan Website Company Profile Perusahaan CV. CUP10INDO Menggunakan Metode Design Thinking,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 457–465, 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[5] Normah, B. Rifai, S.  Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan  Vtuber Dengan Metode  Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[6] S. N. Adila and N. Aziz, “Pengaruh Strategi Promosi terhadap Keputusan Pembelian yang dimediasi oleh minat beli pada konsumen Restoran KFC cabang khatib Sulaiman Padang,” 2019.
[7] A. Z. Kamalia, E. A. Pradana, and N. Surojudin, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop,” J. SIGMA,
vol. 1, no. 1, pp. 147–158, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/view/1440
[8] S. F. Mulaki, N. Setiyawati, and A. F. Wijaya, “Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

## Journal of Information System Research (JOSH)
sebagai  Dasar  Pelaksana  Promosi,”  JBASE  -  J.  Bus.  Audit  Inf.  Syst.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  30–39,  2018,  doi: 10.30813/.v1i2.1259.
[9] A.  Agneresa,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  A.  Hananto,  and  T.  Tukino,  “Strategi  Promosi  Penerapan  Data  Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode  K-Means Clustering,”  Dirgamaya J. Manaj.  dan Sist.  Inf.,  vol. 2, no. 2, pp. 25–34, 2022, doi: 10.35969/dirgamaya.v2i2.275.
[10]  R. Adrianto and A. Fahmi, “Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Progam Studi Teknik Informatika - S1 Universitas Dian Nuswantoro,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol.
1, no. 2, pp. 101–116, 2019, [Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1302
[11]  A. Lia Hananto et al., “Analysis of Drug Data Mining with Clustering Technique Using K-Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1908, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012024.
[12]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[13]  S.  Nuraini,  I.  Gunawan,  and  W.  Saputra,  “Utilization  of  K-Medoids  Algorithm  for  Klustering  of  Oil  Palm  Sprouts,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 11–22, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.160.
[14]  A. E. Wijaya, R. Bani, S. Sukarni, and S. A. Weighting, “Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi STMIK Subang, Oktober 2019 ISSN: 2252-4517,” no. April, pp. 100–110, 2019.
[15]  F. Hardiyanti, H. S. Tambunan, and I. S. Saragih, “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare  Di  Indonesia,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer),  vol.  3,  no.  1,  pp.  598–603,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1666.
[16]  D. A. Silitonga, A. P. Windarto, D. Hartama, and Sumarno, “Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. SENSASI 2019 ISBN, vol. 2, pp. 313–318, 2019.
[17]  S. Nasional, I. Teknologi, F. A. Bramasta, R. Helilintar, T. Informatika, and F. Teknik, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Toko Sepatu,” pp. 236–241, 2021.
[18]  R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[19]  A.  Octa  Fadilah,  B.  Huda,  and  A.  Hananto,  “Strategi  Promosi  untuk  Meningkatkan  Penjualan  Kedai  Kopi  Desimal Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Clustering,”  J.  Ris.  Komputer),  vol.  10,  no.  1,  pp.  2407–389,  2023,  doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5561.
[20]  Didik  maulana and S. Sundari, “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Dalam  Klasterisasi Penyebaran,” no. 1, pp. 51–59, 2022.
[21]  T. Widyanti, S. S. Hilabi, A. Hananto, Tukino, and E. Novalia, “Implementasi K-Means dan K-Nearest Neighborspada Kategori Siswa Berprestasi,” J. Inf. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.255.
[22]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish, 2020.
[23]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Deepublish, 2020.
[24]  R.  K.  Purba  and  E.  Bu’ulolo,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Mahasiswa  yang  Layak Mendapat  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal,”  INSOLOGI  J.  Sains  dan  Teknol.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi: 10.55123/insologi.v1i2.195.
[25]  P. A. Kusuma and A. U. Firmansyah, “Deteksi Penyebaran Penyakit Tuberkulosis dengan Algoritma K-Means Clustering Menggunakan  Rapid  Miner,”  J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  8,  no.  2,  pp.  41–54,  2022,  doi: 10.37012/jtik.v8i2.1173.
[26]  C. Nas, “Data Mining Pengelompokan Bidang Keahlian Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Universitas Cic Cirebon),” Syntax J. Inform., vol. 9, no. 1, pp. 1–14, 2020.