## ANALISIS PENGELOMPOKAN DATA APARATUR SIPIL NEGARA KABUPATEN CIREBON BERDASARKAN PERANGKAT DAERAH DAN USIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTER ING
Mu’ammar Mustofa Bisri 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon JL. Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon amarbisri221@gmail.com

## ABSTRAK
Pengelolaan sumber daya manusia (SDM) di sektor pemerintahan, khususnya pada Aparatur Sipil Negara (ASN), memainkan peran yang signifikan dalam mendukung berbagai program dan kebijakan pemerintah daerah. Artikel ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan terkait kurangnya pemahaman tentang struktur usia ASN di Kabupaten  Cirebon.  Kabupaten  ini  memiliki  ASN  yang  menjadi  komponen  utama  dalam  menyelenggarakan layanan publik dan mendukung pembangunan daerah. Berdasarkan data Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber  Daya  Manusia  Kabupaten  Cirebon,  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means  Clustering untuk mengelompokkan data ASN berdasarkan perangkat daerah dan usia. Tujuan utama adalah  menemukan  nilai K yang  optimal  untuk  memastikan  hasil  klasterisasi  sesuai  dengan  struktur  intrinsik  dataset  ASN.  Penelitian  ini menghasilkan 2 cluster dengan Davis Bouldin Index (DBI) sebesar 0.138 yang dapat memberikan wawasan baru terkait pola distribusi usia dan perangkat daerah pada ASN yang serupa. Sehingga dapat menjadi dasar strategis untuk mengoptimalkan alokasi ASN di berbagai unit perangkat daerah.
Kata kunci : ASN, Clustering, Data mining, Kabupaten Cirebon, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan  sumber  daya  manusia  (SDM)  di sektor  pemerintahan,  khususnya  pada  Aparatur  Sipil Negara  (ASN),  memiliki  peran  penting  dalam menjalankan  berbagai  program  dan  kebijakan pemerintah daerah. Kabupaten Cirebon, sebagai salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Barat, memiliki ASN yang merupakan komponen utama dalam menyelenggarakan  layanan  publik  dan  mendukung pembangunan  daerah.  Kabupaten  Cirebon  adalah salah  satu  kabupaten  di  Indonesia  yang  memiliki jumlah  ASN  yang  cukup  besar  yang  tersebar  di berbagai unit kerja dan jabatan. Oleh karena itu, untuk mengoptimalkan  manajemen  ASN  dan  mengambil keputusan yang lebih baik terkait pengembangan karir, pelatihan,  dan  kebijakan  manajemen  sumber  daya manusia, sangat penting untuk melakukan analisis data ASN  berdasarkan  usia  sehingga  memerlukan  teknik analisis data  yang tepat untuk  mengelompokkan data tersebut  menjadi  beberapa  kelompok  yang  memiliki karakteristik serupa [1].
Usia merupakan salah satu variabel yang penting dalam pengelompokan data ASN Kabupaten Cirebon, namun perlu dipertimbangkan juga variabel lain yang dapat  mempengaruhi  pengelompokan  data,  seperti jenis  kelamin,  jabatan,  dan  lama  bekerja.  Kurangnya pemahaman  yang  mendalam  tentang  struktur  usia ASN dapat mengakibatkan masalah dalam perencanaan penggantian pegawai yang akan pensiun, dan  kurangnya  pemahaman  tentang  bagaimana distribusi  usia  ASN  mempengaruhi  kebijakan pengembangan karir, manajemen kelompok usia, dan perencanaan  penggantian pegawai yang  telah melewati usia produktif [2].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cici Suhaeni pada tahun 2018 dengan judul "Perbandingan Hasil Pengelompokan Menggunakan Analisis Cluster Hirarkis  dan  Pengambilan  Sampel Cluster (Studi Kasus  Data  Indikator  Pelayanan  Kesehatan  Ibu Hamil),"  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah analisis cluster hirarkis. Metode ini mengelompokkan objek  secara  terstruktur  berdasarkan  kesamaannya, dan tidak menentukan jumlah cluster yang diinginkan. Hasil  penelitian  ini  mengidentifikasi  tiga    kelompok (cluster) ,  di  mana cluster pertama  terdiri  dari  16 provinsi dengan karakteristik pelayanan kesehatan ibu hamil yang terbaik [3].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Achmad Bahauddin  pada  tahun  2021  dengan  judul  "Analisis Pengelompokan  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan Tingkat  Kemiskinan  Menggunakan  Algoritma K- Means ," digunakan metode algoritma K-Means , salah satu  algoritma clustering .  Metode K-Means adalah teknik pengelompokan non-hierarkis yang mengkategorikan  data  ke  dalam  satu  atau  lebih kelompok. Hasil penelitian ini, dengan menggunakan software Weka Interface 3.8.3 dan algoritma K-Means , menghasilkan  tiga cluster provinsi  di  Indonesia berdasarkan  tingkat  kemiskinannya: Cluster 0 (provinsi  dengan  kemiskinan  rendah), Cluster 1 (provinsi  dengan  kemiskinan  sedang),  dan Cluster 2 (provinsi dengan kemiskinan tinggi) [4].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Rizki Andi Irawan  pada  tahun  2018  dengan  judul  "Penerapan Dataset  Twitter  dan  Analisis  Sentimen  dalam  Opini tentang  Wisata  Pantai  Menggunakan  Metode  K- Means,"  digunakan  metode cluster ing K-Means . K- Means adalah  metode  partisi  yang  membagi  data
menjadi kelompok terpisah dengan tujuan meminimalkan jarak rata-rata dari setiap titik data ke kelompoknya.  Hasil  penelitian  ini  mencapai  akurasi klasifikasi  sebesar  74,39%  menggunakan  algoritma support vector machine [5].
Berdasarkan  data  dari  Badan  Kepegawaian  dan Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  (BKPSDM) Kabupaten  Cirebon,  terdapat  122  orang  ASN  yang bekerja  di  Sekretariat  Daerah,  30  orang  ASN  yang bekerja  di  Sekretariat  DPRD,  86  orang  ASN  yang bekerja  di  Inspektorat,  dan  6721  orang  ASN  yang bekerja di Dinas Pendidikan. Selain itu, terdapat juga data  jumlah  ASN  berdasarkan  usia  di  Kabupaten
Cirebon  dari  tahun  2021  hingga  2022,  yang  dapat digunakan sebagai bahan penelitian.
Tabel 1.1 merupakan sample data ASN menurut perangkat  daerah  dan  usia  yang  diambil  secara  acak.
Data tersebut bersumber
dari https://opendata.cirebonkab.go.id melalui rekomendasi  dari  kegiatan  MBKM  di  Dinas Komunikasi  dan  Informatika  Kab.  Cirebon  dengan total 684 record dan mempunyai 10 atribut diantaranya kode  provinsi,  nama  provinsi,  kode    kabupaten, perangkat  daerah,  usia,  kategori  ASN,  jumlah  ASN, satuan,  tahun.  Dengan  jumlah  perangkat  daerah sebanyak 33 yang ada di Kabupaten Cirebon.
Tabel 1. Data ASN Menurut Perangkat Daerah dan Usia
Nama Kabupaten Perangkat_ Darerah Usia Kategori_ Asn Jumlah_ Asn Satuan Tahun Kabupaten Cirebon BKPSDM < 25 Tahun Pns 2 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 26-30 Tahun Pns 5 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 31-35 Tahun Pns 3 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 36-40 Tahun Pns 7 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 41-45 Tahun Pns 26 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 46-50 Tahun Pns 18 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 51-55 Tahun Pns 11 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM 56-60 Tahun Pns 5 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM > 60 Tahun Pns 0 Orang 2021 Kabupaten Cirebon BKPSDM < 25 Tahun Pns 2 Orang 2022 …… …… …… …… …… …… …… Kabupaten Cirebon Sekretariat DPRD  > 60 Tahun Pns 0 Orang 2022
Oleh  karena  itu  diusulkan  penelitian  dengan judul “Analisis Pengelompokan Data Asn Kabupaten Cirebon  Berdasarkan  Perangkat  Daerah  Dan  Usia Menggunakan Metode K-Means Cluster ing“. Adapun yang  menjadi  alasan  dilakukannya  penelitian  ini dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  menggambarkan relevansi yang kuat terhadap manajemen sumber daya manusia  di  sektor  pemerintahan  daerah,  serta memberikan wawasan yang berharga dalam perencanaan  pengembangan  karir,  pelatihan,  dan manajemen sumber daya manusia yang lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Data  adalah  deskripsi  faktual  tentang  suatu kejadian  dalam  bentuk  yang  terbatas  dalam kemampuannya  untuk  memberikan  informasi.  Oleh karena  itu,  data  harus  diproses  lebih  lanjut menggunakan model untuk menghasilkan data [6].

## 2.2. Data Mining
Penggunaan  data  mining  merupakan  langkah dalam proses penemuan informasi baru dari basis data penemuan pengetahuan dalam database [7].

## 2.3. Clustering
Proses  pengorganisasian  beberapa  data  atau objek  ke  dalam cluster (kelompok)  sehingga  setiap cluster memiliki  data  yang  serupa  dikenal  dengan istilah cluster ing  dalam  data  mining.  Ketika  data dikelompokan,  data  yang  memiliki  kemiripan  akan
dikelompokan  bersama,  data  yang  tidak  memiliki kemiripan akan dikelompokan bersama, dan data yang tidak  memiliki  kemiripan  akan  dibagi  ke  dalam kelompok yang berbeda [8].

## 2.4. K-Means
K-Means adalah  teknik  yang  langsung  untuk analisis  pengelompokan  yang  berusaha  untuk memastikan  yang  paling  efisien  untuk  membuat cluster , atau kelompok, dari objek ke-n [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini bersumber dari https://opendata.cirebonkab.go.id yaitu  data  tentang  pengelompokan  ASN  berdasarkan perangkat daerah dan usia di Kabupaten Cirebon. Data ini  didapatkan  dari  rekomendasi  ketika  kegiatan MBKM  di  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kab. Cirebon  dengan  total  684  record  dan mempunyai  10 atribut diantaranya kode provinsi, nama provinsi, kode kabupaten,  perangkat  daerah,  usia,  kategori  ASN, jumlah ASN, satuan, tahun. Dengan jumlah perangkat daerah sebanyak 33 yang ada di Kabupaten Cirebon.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
3.2.1. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data dengan cara tatap muka yang melibatkan tanya jawab secara  langsung  antara  sumber  data  dan  pengumpul data  [10].  Dalam  penelitian  ini,  satu  dari  para
pembicara  yang diundang berasal dari salah  satu staf di  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten Cirebon.

## 3.2.2. Observasi
Observasi  atau  pengamatan  merujuk  pada metode pengumpulan data yang melibatkan pengamatan  langsung  terhadap  objek  penelitian  di lapangan [11]. Dalam penelitian ini Penulis melakukan observasi secara langsung ke Dinas Komunukasi dan Informatika Kabupaten Cirebon.

## 3.2.3. Dokumentasi
Dokumentasi
berasal dari data pengelompokan ASN di Kabupaten Cirebon yang dipublikasikan  melalui  situs  resmi  Pemerintah Kabupaten  Cirebon.  Informasi  ini  dapat  diakses melalui  internet  dengan  mengunduhnya  dari tautan https://opendata.cirebonkab.go.id.

## 3.2.4. Riset Kepustakaan
Menurut  M  Iqbal  (2002),  riset  kepustakaan merujuk  pada  teori-teori  yang  berlaku  dan  dapat ditemukan  dalam  buku-buku  teks  atau  hasil penelitian orang lain, baik yang telah dipublikasikan  maupun  yang  belum.  Studi kepustakaan  bertujuan  untuk  memperoleh  dasar teori dari karya para ahli yang membahas dampak ekspor impor [12].

## 3.3. Tahapan Rancangan
Penemuan  pengetahuan  dalam  basis  data mengacu  pada  temuan  data  mining,  yang  merupakan proses  menentukan  pola  data,  kemudian  hasilnya diubah secara tepat menjadi informasi [13]. Berikut ini adalah penjelasan mengenai proses KDD secara garis besar seperti  yang terlihat pada Gambar 3.1 dibawah ini.
Gambar 1. Proses KDD

## 3.3.1. Data Selection
Tahapan  ini  merupakan  tahap  persiapan  dari proses  pemilihan  data.  Setelah  prosedur  pemilihan atribut  selesai,  data  dari  wawancara  akan  digunakan untuk pekerjaan awal [14]

## 3.3.2. Pre-processing /Cleaning Data
Tahapan  ini  mencakup  sejumlah  tugas,  antara lain  menghapus  data  duplikat  dan  memperbaiki ketidakakuratan  data,  memperbaiki  kesalahan  data, dan lain sebagainya [15].

## 3.3.3. Transformation
Transformasi  adalah  serangkaian  petunjuk untuk  mengubah  input  menjadi  output  yang diinginkan,  mengikuti  pola  input-proses-output. Proses yang terlibat mencakup pengolahan data untuk mencapai bentuk yang diinginkan, disesuaikan dengan algoritma klasifikasi yang akan diterapkan [16].

## 3.3.4. Data Mining
Tahapan  ini  merupakan  proses  pencarian  pola dalam data terpilih dengan menggunakan metode atau algroritma  tertentu  berdasarkan  proses  kdd  secara keseluruhan. metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah k-means clustering [17].

## 3.3.5. Data Interpretation (evaluation)
Evaluasi  merupakan  langkah  krusial  dalam proses  KDD  yang  melibatkan  penilaian  terhadap kesesuaian  pola  atau  informasi  yang  ditemukan dengan fakta atau hipotesis yang telah ada sebelumnya [18].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengelompokan Menggunakan Algoritma K-Means Berikut
adalah output dari analisis pengelompokan  ASN  berdasarkan  perangkat  daerah dan usia di Kabupaten Cirebon dengan menggunakan metode K-Means  Clustering melalui  proses  yang dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner .

## 4.1.1. Data Selection
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini merujuk  pada  pengelompokan  ASN  berdasarkan perangkat  daerah  dan  usia  di  Kabupaten  Cirebon. Dataset  ini  berjumlah  684 record dengan  11  atribut yang mencakup id, kode provinsi, nama provinsi, kode kabupaten,  nama  kabupaten  kota,  perangkat  daerah, usia,  kategori  ASN,  jumlah  ASN,  satuan,  dan  tahun. Dari 11 atribut yang ada di dalam tabel tersebut, yang akan  di  seleksi  hanya  ada  6  atribut  saja  diantaranya adalah  perangkat  daerah,  usia,  kategori  asn,  jumlah asn, dan tahun.
Tabel 2. Data yang akan di proses dalam RapidMiner Perangkat_Daerah Usia Kategori_Asn Jumlah_Asn Tahun BKPSDM <25 PNS 2 2021 BKPSDM 26-30 PNS 5 2021
Perangkat_Daerah Usia Kategori_Asn Jumlah_Asn Tahun BKPSDM 31-35 PNS 3 2021 BKPSDM 36-40 PNS 7 2021 BKPSDM 41-45 PNS 26 2021 BKPSDM 46-50 PNS 18 2021 BKPSDM 51-55 PNS 11 2021 BKPSDM 55-60 PNS 5 2021 BKPSDM >60 PNS 0 2021 BKPSDM <25 PNS 2 2022 ... RSUD WALED 51-55 PNS 51 2022 RSUD WALED 56-60 PNS 15 2022 RSUD WALED >60 PNS 0 2022
Setelah  melalui  proses  seleksi  data,  hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 11 atribut, hanya 5 atribut yang akan diproses dalam proses data mining.
Gambar 2. Hasil proses select atributs
4.1.2. Pre-processing/Cleaning Data
Setelah  melalui  tahap  cleaning  menggunakan operator  penggantian  nilai  yang  hilang,  data  yang digunakan  dalam  hal  ini  adalah  data  yang  lengkap, tidak  ada  nilai  yang  hilang.  Oleh  karena  itu,  jumlah data ASN berdasarkan perangkat daerah dan usia dari tahun  2021-2022  tetap  konsisten  sebanyak  684  data. Proses selanjutnya akan melibatkan transformasi data dalam tahap data mining.
Gambar 3. Hasil replace missing value

## 4.1.3. Transformation
Melalui  penerapan  operator  nominal  to numerical,  data  yang  awalnya  memiliki  format nominal akan diubah menjadi format numerik. Hal ini diperlukan  karena  algoritma  K-Means  hanya  mampu
memproses  data  dalam  format  numerik.  Sebelum menjalankan proses, pastikan untuk memilih parameter  filter  type  sebagai  "all"  pada  atribut  tipe pengkodean  yang  digunakan  adalah  menggunakan bilangan bulat yang bersifat unik.
Gambar 4. Proses memasukan operator nominal to numerical
Setelah  operator  nominal  to  numerical diterapkan,  atribut  perangkat_daerah  mengalami transformasi menjadi nilai numerik.
Gambar 5. Hasil proses nominal to numerical

## 4.1.4. Data Mining
Langkah  awal  dalam  data  mining  adalah mengelompokkan ASN berdasarkan perangkat daerah dan usia menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means  diimplementasikan  dalam  proses  tersebut, dengan  penentuan  parameter  k=2  dan  dilakukan hingga maksimal 10 kali .
Tahapan  performance  melibatkan  proses penelusuran nilai jarak dan nilai DBI untuk mengukur kinerja suatu sistem atau perangkat komunikasi secara efektif.

## Gambar 7. Tahapan Performance
Setelah  melalui  serangkaian  tahapan performa yang  cermat  dan  teliti,  seperti  analisis  data, pengukuran  kinerja,  dan  evaluasi  berbagai  parameter yang relevan, akhirnya ditemukan hasil rata-rata (avg) yang  mencerminkan  tingkat  efisiensi  dan  efektivitas suatu sistem atau proses.
Gambar 8. Hasil pencarian avg
4.1.5. Data Interpretation (evaluation)
Dalam data interpretation , informasi diubah ke dalam format yang lebih sederhana untuk mempermudah  pemahaman.  Dalam  proses  ini menghasilkan  jumlah cluster sebanyak  684  yaitu cluster 0 berjumlah 680 items, dan cluster 1 berjumlah 4 items.
Gambar 9. Cluster model
Dalam  folder  view  pengelompokan  cluster, setiap  model  cluster  diatur  secara  terorganisir, memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah menavigasi  dan  mengelola  entitas-entitas  data  yang terkait dengan setiap kluster.
Gambar 10. Folder view
Konsep dasar dalam teori grafik ini menyatakan bahwa semakin besar ukuran  grafik, semakin banyak elemen  atau  simpul  yang  terlibat,  menciptakan kompleksitas  dan  keterkaitan  yang  lebih  besar  di antara mereka.
Gambar 11. Hasil graph
Centroid rata-rata  merupakan  titik  pusat geometris  dari  sekelompok  data  atau  objek,  dihitung dengan  merata-ratakan  posisi  koordinat  semua  titik dalam himpunan tersebut.
Gambar 12. Hasil centroid
Plot  warna  garis  menggambarkan  perjalanan visual  yang  dinamis,  menggabungkan  harmoni  dan kontrast  warna  untuk  menciptakan  karya  seni  yang penuh kehidupan dan ekspresi.
Gambar 13. Hasil plot
Hasil dari visualizations merupakan sebagai seni mewujudkan  data  menjadi  bentuk  yang  mudah dipahami,  memainkan  peran  kunci  dalam  membuka jendela  menuju  pemahaman  mendalam  terhadap informasi kompleks.

## Gambar 14. Hasil visualization
4.2. Hasil Pengujian Nilai K yang paling optimum Setelah melakukan pemodelan pada penegelompokan  data  ASN  berdasarkan  perangkat daerah dan usia, langkah berikutnya adalah melakukan validasi  menggunakan  kinerja  jarak  klaster  untuk mengevaluasi nilai Davies Bouldin Index (DBI). Pada tahap ini, parameter "min creator" disesuaikan dengan Davies  Bouldin  Index  untuk  tujuan  meningkatkan jarak antar klaster. Davies Bouldin Index (DBI) adalah metode yang diperkenalkan oleh David L. Davies dan Donald  W.  Bouldin.  Metode  ini  digunakan  dalam klasifikasi untuk mengukur validitas klaster.
Tujuannya  adalah  untuk  memaksimalkan  jarak antar klaster. Untuk  memperoleh nilai K  yang paling efisien, dilakukan eksperimen sebanyak 10 kali. Nilai K yang optimal adalah nilai K yang menghasilkan nilai Davies-Bouldin  Index  (DBI)  mendekati  nol.  Dari sepuluh  percobaan  tersebut,  didapati  bahwa  nilai  K yang  paling  optimal  terjadi  pada  K=2,  dengan  DBI sebesar  0.138.  Detail  hasil  eksperimen  dapat ditemukan dalam Tabel 15
Gambar 15. Hasil uji coba nilai K
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  ,  bahwa  cluster paling  optimal  adalah  K=2.  Hasil  proses  clustering menghasilkan  dua  kelompok  yakni  Cluster  0 merupakan  kelompok  dengan  jumlah  ASN  sedang, mencakup 680 anggota. ASN ini memiliki rentang usia kurang dari 25 tahun hingga 50 tahun dan berasal dari berbagai  perangkat  daerah  mencakup  38  perangkat darah  yang  ada  di  Kabupaten  Cirebon.  Cluster  1 merupakan  kelompok  dengan  jumlah  ASN  paling banyak,  mencakup  4  anggota  dengan  jumlah  ASN 2034  hingga  2835  orang  dalam  rentang  usia  51-60 tahun  yang  berasal  dari  perangkat  daerah  Dinas Pendidikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengelolaan  sumber  daya  manusia  (SDM)  di sektor  pemerintahan,  terutama  Aparatur  Sipil  Negara (ASN) di Kabupaten Cirebon, memiliki peran krusial dalam  mendukung  berbagai  program  dan  kebijakan pemerintah daerah. Dengan menggunakan metode K- Means Clustering, penelitian ini berhasil mengelompokkan  data  ASN  berdasarkan  perangkat daerah  dan  usia,  dengan  tujuan  utama  untuk menemukan  nilai  K  yang  optimal.  Hasilnya diharapkan  memberikan  wawasan  baru  terkait  pola distribusi usia dan struktur organisasi perangkat daerah pada  ASN  yang  serupa.  Kurangnya  pemahaman tentang  struktur  usia  ASN  dapat  berdampak  pada perencanaan  penggantian  pegawai  dan  kebijakan pengembangan karir. Implikasi praktisnya melibatkan rekomendasi  untuk  meningkatkan  manajemen  ASN berdasarkan  ciri-ciri  kelompok  yang  teridentifikasi, membantu optimalisasi alokasi ASN di berbagai unit perangkat daerah. Studi lebih lanjut dapat mempertimbangkan  variabel  lain  seperti  jenis kelamin, jabatan, dan lama bekerja untuk pemahaman yang lebih holistik dalam pengelompokan data ASN
Dengan  merumuskan  perencanaan  penggantian pegawai yang mendekati masa pensiun. Memungkinkan pemerintah daerah untuk mempersiapkan rekrutmen atau  pelatihan lebih lanjut guna menjaga kelancaran operasional dan keberlanjutan layanan publik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Rahman and R. Bakri, “Penataan Pengelolaan Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  melalui  Dynamic Governance,” J. Konstituen , vol. 1, no. 1, pp. 1– 22, 2019, doi: 10.33701/jk.v1i1.309.
[2]  P. Nurwahyu, H. Felani, N. H. Soebagijo, and H. Z.  Al-Mubaroq,  “Tingkat  Partisipasi  Aparatur Sipil Negara (Asn) Sebagai Komponen Cadangan Dalam Rangka Memperkuat
Pertahanan Negara,” J. Ilmu  Pemerintah. Suara Khatulistiwa , vol. 7, no. 1, pp. 63–71, 2022, doi: 10.33701/jipsk.v7i1.2574.
[3]  M.  Aziz  Rafi,  R.  Danar  Dana,  and  A.  Rinaldi Dikananda,  “Pengelompokan  Skema  Mbkm Berbasis Analisis Cluster Kompetensi Mahasiswa Di Bidang Pemrograman
Menggunakan  Metode  K-Means,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  464–469, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6349.
[4]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[5]  A.  Rosyada  and  Y.  Yamasari,  “Analisis  Opini Vaksin COVID-19 menggunakan SVM Berbasis PSO pada Data Twitter,” J. Informatics Comput. Sci. ,  vol.  2,  no.  04,  pp.  301–312,  2021,  doi: 10.26740/jinacs.v2n04.p301-312.
[6]  Nawassyarif,  M.  Julkarnain,  and  K.  Rizki Ananda,  “Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Ternak  Unit  Pelaksana  Teknis  Produksi  Dan Kesehatan  Hewan  Berbasis  Web,” J.  Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.556.
[7]  P.  Mai  Sarah  Tarigan,  J.  Tata  Hardinata,  H. Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan
Persediaan  Barang  (Studi  Kasus :  Toko  Sinar Harahap),” Just IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 12, no. 2, pp. 51–61, 2022.
[8]  W.  Lestari,  “Clustering  Data  Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menunjang  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari),” Simkom , vol. 4, no. 2, pp. 35–48, 2019, doi: 10.51717/simkom.v4i2.37.
[9]  E.  A.  Saputra  and  Y.  Nataliani,  “Analisis Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  untuk
Menentukan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan Metode  Clustering  K-Means,” J.  Inf.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 424–439, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[10]  E. Trivaika and M. A. Senubekti, “Perancangan Aplikasi  Pengelola  Keuangan  Pribadi  Berbasis Android,” Nuansa Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 33– 40, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.4670.
[11]  Y.  Apriyanti,  E.  Lorita,  and  Y.  Yusuarsono, “Kualitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Pusat Kesehatan Masyarakat Kembang Seri
Kecamatan  Talang  Empat  Kabupaten  Bengkulu Tengah,” Prof. J. Komun. dan Adm. Publik , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.37676/professional.v6i1.839.
[12]  P. M. Guarango,  “No Title המ תא תוארל השק יכה ,םיניעה  דגנל  תמאבש ” ץראה ,  vol.  22,  no.  8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[13]  S.  Z.  Harahap  and  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[14]  F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Penerapan  Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[15]  N.  Novitasari,  N.  D.  Nuris,  and  R.  Herdiana, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering  Data  Jumlah  Penduduk  Miskin Berdasarkan  Kota/Kabupaten  di  Jawabarat menggunakan Rapidminer,” J. Inform. Terpadu , vol.  9,  no.  1,  pp.  68–73,  2023,  doi: 10.54914/jit.v9i1.660.
[16]  S. Widaningsih, “Penerapan  Data Mining  untuk Memprediksi Siswa Berprestasi dengan Menggunakan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  9,  no.  3,  pp.  2598–2611,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i3.859.
[17]  R.  Rismala,  I.  Ali,  and  A.  Rizki  Rinaldi, “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi Penjualan Sepeda Motor Terlaris,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 585– 590, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6419.
[18]  Y.  Aqsho  Ramadhan,  A.  Faqih,  and  G. Dwilestari,  “Prediksi  Penjualan  Handphone  di Toko  X  menggunakan  Algoritma  Regresi Linear,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 40– 44, 2023, doi: 10.54914/jit.v9i1.692.