## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Penentuan Karyawan Tetap Dengan Algoritma K-Means Dan Davies Bouldin Index
Bobby Kristanto, Ahmad Turmudi Zy, M. Fatchan ,*
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email : 1 bobbykristatv@gmail.com , 2 turmudi@pelitabangsa.ac.id , 3* fatchan@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: bobbykristatv@gmail.com
Abstrak − Perkembangan  Kemajuan  teknologi  merupakan  hal  yang  tidak  dapat  dihindari  dalam  kehidupan  ini  karena perkembangan teknologi berjalan seiring dengan kemajuan ilmu pengetahuan. Dengan perkembangan teknologi yang pesat saat ini,  tentu  berpengaruh  pada  lingkungan  kerja  juga.  Karyawan  adalah  salah  satu  alasan  perusahaan  dalam  menentukan keberlangsungan aktivitas usaha. Kontrak kerja karyawan dalam perusahaan merupakan hal yang penting dan harus diperhatikan demi tercapainya tujuan perusahaan. PT. Taewon Indonesia bergerak di bidang produksi kertas memiliki lebih dari 300 pekerja kontrak,  sehingga  sulit  untuk  memilih  atau  mengeluarkan  pekerja  yang  masih  sesuai  dan  memenuhi  persyaratan  proses perpanjangan kontrak. Analisis penentuan karyawan tetap sangat penting bagi perusahaan untuk menentukan strategi rekrutmen dan  pengembangan  sumber  daya  manusia.  Penelitian  ini  menganalisis  penentuan  pekerja  tetap  menggunakan  dua  algoritma clustering,  K-Means dan  Davies Bouldin  Index.  K-Means digunakan  untuk  mengumpulkan  data  karyawan  berdasarkan  kriteria tertentu, sedangkan Davies Bouldin Index digunakan untuk mengukur kualitas hasil clustering. Dari 455 dataset penilaian kinerja karyawan dilakukan pengujian dengan  menentukan 2 cluster dan validasi diuji dengan Davies Bouldin Index. Dan dihasilkan  - 1.752. Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa algoritma  k-means dapat diimplementasikan secara cluster untuk menentukan pekerja tetap dengan hasil validasi yang cukup baik.
Kata Kunci : Data Mining; Karyawan; K-Means; Davies Bouldin Index
Abstract − Developments  Technological  advances  are  things  that  cannot  be  avoided  in  this  life  because  technological developments go hand in hand with advances in science. With the rapid development of technology today, of course it affects the work  environment  as  well.  Employees  are  one  of  the  company's  reasons  for  determining  the  continuity  of  business  activities. Employee  work  contracts  within  the  company  are  important  and  must  be  considered  in  order  to  achieve  company  goals.  PT. Taewon Indonesia is engaged in paper production and has more than 300 contract workers, making it difficult to select or expel workers who are still suitable and meet the requirements of the contract extension process. Analysis of determining permanent employees  is  very  important  for  companies  to  determine  recruitment  strategies  and  human  resource  development.  This  study analyzes the determination of permanent workers using two clustering algorithms, K-Means and Davies Bouldin Index. K-Means is  used  to  collect  employee  data  based  on  certain  criteria,  while  the  Davies  Bouldin  Index  is  used  to  measure  the  quality  of clustering  results.  Of  the  455  employee  performance  appraisal  datasets,  tests  were  carried  out  by  determining  2  clusters  and validation was tested with the Davies Bouldin Index. And the resulting -1.752. Based on the results obtained, it shows that the k- means algorithm can be implemented in clusters to determine permanent workers with fairly good validation results.
Keywords: Data Mining; Employees; K-Means; Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Kemajuan  teknologi  merupakan  hal  yang  tidak  dapat  dihindari  dalam  kehidupan  ini  karena perkembangan teknologi berjalan seiring dengan kemajuan ilmu pengetahuan[1]. Dengan perkembangan teknologi yang pesat saat ini, tentu berpengaruh pada lingkungan kerja juga. Kemajuan teknologi memiliki pengaruh yang sangat besar dalam dunia kerja. Dengan adanya teknologi yang semakin canggih, proses bisnis dapat dilakukan dengan lebih efisien  dan  cepat,  membantu  perusahaan  mencapai  tujuannya  dengan  lebih  baik.  Kemajuan  teknologi  juga mempengaruhi cara kerja individu, seperti mempermudah akses informasi, memungkinkan pekerjaan dilakukan secara jarak jauh, dan meningkatkan kolaborasi antar individu. Ini membuka peluang baru bagi perkembangan dunia kerja dan  industri,  namun  juga  membawa  tantangan  baru,  seperti  peningkatan  persaingan  dan  perubahan  dalam keterampilan yang dibutuhkan[2]. Karyawan adalah salah satu alasan perusahaan dalam menentukan keberlangsungan aktivitas  usaha[3]. Kontrak  kerja  karyawan dalam perusahaan  merupakan  hal  yang penting dan  harus diperhatikan demi  tercapainya  tujuan  perusahaan[4].  Dalam  hal  untuk  menentukan  apakah  seorang  karyawan  itu  layak  untuk diperpanjang  kontrak  kerjanya  atau  diputus  kontraknya  sering  terjadi  kesulitan  dalam  menentukan  hal  tersebut, disamping banyaknya kriteria penilaian yang diperlukan untuk memutuskan, faktor lain seperti sikap kerja dan attitude karyawan tersebut juga perlu diperhatikan[5].
Sulit untuk menerapkan penilaian kinerja SDM di perusahaan karena jarangnya pertemuan antara Human Resources Departement  (HRD)  dan  karyawan.  Keputusan  HRD  sangat  penting  di  perusahaan,  terutama  di  bagian  personalia untuk  dampak  selanjutnya[6].  Oleh  karena  itu,  evaluasi  personel  harus  dilakukan  secara  objektif  dan  efektif  agar proses  seleksi  berjalan  sesuai  dengan  harapan  perusahaan[7].  PT.  Taewon  Indonesia  bergerak  di  bidang  produksi kertas memiliki lebih dari 300 pekerja kontrak, sehingga sulit untuk memilih atau mengeluarkan pekerja yang masih sesuai  dan  memenuhi  persyaratan  proses  perpanjangan  kontrak.  Fungsi  seleksi  ini  sangat  menentukan  akan diperpanjang atau tidaknya masa kerja karyawan. Jika fungsi ini tidak dilakukan dengan benar, maka akan berakibat fatal bagi pencapaian tujuan perusahaan.
Data mining berperan penting dalam memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan[8]. Banyaknya parameter untuk  memutuskan  perlu  atau  tidaknya  memperpanjang  masa  kerja  karyawan  membuat  akurasi  dan  kecepatan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
penilaian  pekerjaan  tidak  mencukupi.  Analisis  penentuan  karyawan  tetap  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk menentukan  strategi  rekrutmen  dan  pengembangan  sumber  daya  manusia[9].  Metode  clustering  data  mining merupakan proses mengelompokkan atau penggolongan objek berdasarkan informasi yang diperoleh dari data yang menjelaskan  hubungan  antar  objek  dengan  prinsip  untuk  memaksimalkan  kesamaan  antar  anggota  satu  kelas  dan meminimumkan  kesamaan  antar  kelas  atau  cluster[10].  Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  analisis  penentuan karyawan tetap menggunakan dua algoritma clustering yaitu K-Means dan Davies Bouldin Index. K-Means digunakan untuk  mengelompokkan  data  karyawan  berdasarkan  kriteria  tertentu,  sementara  Davies  Bouldin  Index  digunakan untuk mengukur kualitas dari  hasil clustering. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna  bagi  perusahaan  dalam  menentukan  strategi  perekrutan  dan  pengembangan  sumber  daya  manusia. Penyeleksian ini dilakukan dengan mengumpulkan data karyawan dari beberapa kriteria, kemudian data tersebut akan diolah  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  Davies  Bouldin  Index  untuk  membentuk  kelompok  karyawan.  Hasil dari analisis ini akan memberikan informasi mengenai tingkat kecocokan karyawan dengan kriteria karyawan tetap yang ditentukan oleh perusahaan.
Berdasarkan uraian di atas maka penulis tertarik untuk menganalisis proses seleksi pengangkatan karyawan tetap pada PT.  Taewon  Indonesia.  Penelitian  ini  membentuk  model  pengelompokan  pohon  keputusan  menggunakan  metode algoritma K-Means guna membantu mengatasi beberapa permasalahan yang terjadi. Maka dalam penyusunan laporan tugas  akhir  ini  penulis  mengambil  judul  “Analisis  Penentuan  Karyawan  Tetap  Dengan  Algoritma  K-Means  Dan Davies Bouldin Index”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.3 Metode Yang Digunakan
Metode yang akan digunakan adalah penelitian eksperimen. Desain eksperimen yang digunakan adalah Cross Standard Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) yaitu melakukan pengujian tingkat pengelompokan dengan algoritma K-Means dalam menentukan diangkat atau tidaknya menjadi karyawan tetap.
Tahapan eksperimen sesuai dengan standar CRISP-DM adalah sebagai berikut:
1. Bussiness Understanding
Tahapan pertama yang dilakukan dalam penelitian ini ada survey lapangan, melakukan observasi di PT Taewon Indonesia.  Berdasarkan  hasil  observasi  ditemukan  bahwa  dalam  proses  penentuan  status  perpanjangan  kontrak karyawan membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif.
2. Data Understanding
Tahap berikutnya adalah pengumpulan data. Data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini adalah formulir status  penilaian  kinerja  karyawan  yang  akan  habis  masa  kontrak  kerjanya  dari  tahun  2019-2022.  Jumlah  data adalah 455 data yang meliputi data no ID karyawan, nama karyawan, penempatan, serta penilaian dari masing- masing atasanya dan rekomendasi keputusan diperpanjang atau tidaknya kontrak kerja berikutnya.
3. Data Preparation
Persiapan data yang dilakukan adalah mengolah data mentah menjadi data yang dapat diolah dengan data mining, yaitu pengelompokan. Dataset dapat direduksi dengan mengurangi jumlah atribut dan record supaya menjadi lebih sedikit tetapi tetap bersifat informatif. Memperoleh representasi dalam bentuk volume data yang telah berkurang jumlahnya  namun  tetap  mendapatkan  hasil  analisis  yang  sama.  Berikut  adalah  keseluruhan  atribut  sebelum dilakukan reduction data.
Tabel 1. Data Penelitian Kinerja Karyawan Atribut Proses Penjelasan Nama Digunakan sebagai ID Nama karyawan A1 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai keterampilan kerja yang baik A2 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai disiplin kerja yang baik A3 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai tanggung jawab pekerjaan yang baik A4 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai problem solving A5 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai team work yang baik dalam pekerjaan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A6 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai komunikasi yang baik A7 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai kreatifitas pekerjaan yang baik A8 Digunakan sebagai Atribut Mempunyai kualitas pekerjaan yang baik
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  kemudian  data  tersebut  diolah  untuk  kemudian  dilakukan  proses pengelompokan. Data akhir yang digunakan dalam pengelompokan adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Penilaian Kinerja Karyawan No Nama A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8 1 Moch Heri Irawan 9 7.5  8.5  8 7 8 8.5  8 2 Sarip 7.7  8.5  8.5  7.5  8 8 9.5  9.5 3 Agus 8 8.5  8 8.5  9 9 9.5  8 4 Rusmansyah 7.4  8.5  9 7 9 9 9.5  9.5 5 Moh Syarifudin Aziz 8 8.5  8.5  8 8 7 10 9 6 Asep Sanjaya 7.4  7.5  9 8.5  10 9 10 9.5 7 Ono Wahyono 7.4  8 9 8.5  8 8 10 8 8 Adriansyah Putra 7.4  8.5  9 8 10 9 9 9.5 9 Amir Fakih 7.7  9 8 7.5  9 8 9.5  9 10 Yudi Wahyudin 7.4  9.5  9 7.5  9 8 8.5  8.5 … … … … … … …  …  … … 455  Ujang Rahmat Hidayat 7.7  9 8 7.5  7 7 9.5  9.5
Dari  hasil  persiapan  data,  maka  diperoleh  9  atribut,  1  atribut  digunakan  sebagai  id  dan  8  atribut  lain digunakan sebagai penentu perhitungan cluster.
4. Modelling
Model yang diusulkan untuk pengelompokan adalah menggunakan algoritma K-Means.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pembahasan

## 3.1.1 Persiapan Data
Setelah  tujuan  bisnis  dan  rencana  proyek  ditetapkan,  langkah  selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  awal, deskripsi data, dan eksplorasi. Penelitian ini menggunakan data penilaian karyawan tetap tahun 2019, 2020, 2021, dan 2022 dataset dengan 455 sampel, memiliki 8 atribut yang digunakan sebagai bahan untuk penelitian dengan metode K-Means.
Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan pembangunan jawaban dari data yang telah dikumpulkan, pada penelitian ini data  preparation  mencakup  semua  kegiatan  untuk  membangun  dataset  yang  akan  diolah  dalam  proses  pemodelan menggunakan algoritma K-Means, proses preparation data pada penelitian ini meliputi, pemilihan data, data cleaning dan transformasi data.
1. Memilih Data
Pada tahap ini  melakukan proses pemilihan data, dari 10 atribut dipilih 8 atribut  yang  digunakan dalam proses perhitungan dengan algoritma K-Means.
2. Cleaning Data
Pada tahap cleaning data dilakukan penghapusan data atribut  yang tidak digunakan  yaitu atribut kesehatan dan absensi dikarenakan seluruh  karyawan  mendapatkan penilaian  maksimal sehingga tidak banyak  mempengaruhi kedalam perhitungan K-means.
3. Transformasi Data
Pada tahap transformasi data dilakukan perubahan data dari nominal menjadi numerik dikarenakan dalam proses perhitungan K-Means data yang digunakan adalah nilai numerik.

## 3.1.2 Langkah Perhitungan
Pada tahap ini dilakukan perhitungan dengan 10 data sampel diambil dari dataset penilaian karyawan.
Tabel 3. Sampel Dataset Untuk Perhitungan Jarak
NO NAMA A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 1 Moch Heri Irawan 9 7.5 8.5 8 7 8 8.5 8 2 Sarip 7.7 8.5 8.5 7.5 8 8 9.5 9.5 3 Agus 8 8.5 8 8.5 9 9 9.5 8 4 Rusmansyah 7.4 8.5 9 7 9 9 9.5 9.5 5 Moh Syarifudin Aziz 8 8.5 8.5 8 8 7 10 9 6 Asep Sanjaya 7.4 7.5 9 8.5 10 9 10 9.5 7 Ono Wahyono 7.4 8 9 8.5 8 8 10 8 8 Adriansyah Putra 7.4 8.5 9 8 10 9 9 9.5 9 Amir Fakih 7.7 9 8 7.5 9 8 9.5 9 10 Yudi Wahyudin 7.4 9.5 9 7.5 9 8 8.5 8.5
1 Menentukan jumlah kluster yang digunakan pada perhitungan ini adalah 2 kluster, kluster pertama (C1) dengan nilai lulus dan kluster kedua (C2) dengan nilai tidak lulus.
Tabel 4. Sampel Data Kluster Pusat
No  Cluster Nama A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
1 C1 Muksin 7.7 9 9 8.5 10 9 10 9 2 C2 Jaja Jaelani 7.7 8 8 7 7 7 8.5 8
2 Perhitungan Euclidean Distance
Menghitung jarak centroid atau rata – rata dari data yang ada ke masing – masing kluster. Dengan rumus Euclidean Distance.

## Peluang 1
Jarak data dengan C1 adalah:
𝑑(1,1) =   √ (9 − 7.7) 2 + (7.5 − 9) 2 + (8.5 − 9) 2 + (8 − 8.5) 2 + (7 − 10) 2 + (8 − 9) 2 + (8.5 − 10) 2 + (8 − 9) 2
= 4.20
𝑑(2,1) =   √ (7.7 − 7.7) 2 + (8.5 − 9) 2 + (8.5 − 9) 2 + (7.5 − 8.5) 2 + (8 − 10) 2 + (8 − 9) 2 + (9.5 − 10) 2 + (9.5 − 9) 2
= 2.64
𝑑(3,1) =   √ (8 − 7.7) 2 + (8.5 − 9) 2 + (8 − 9) 2 + (8.5 − 8.5) 2 + (9 − 10) 2 + (9 − 9) 2 + (9.5 − 10) 2 + (8 − 9) 2
= 1.89
𝑑(4,1) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8.5 − 9) 2 + (9 − 9) 2 + (7 − 8.5) 2 + (9 − 10) 2 + (9 − 9) 2 + (9.5 − 10) 2 + (9.5 − 9) 2
= 2.02
𝑑(5,1) =   √ (8 − 7.7) 2 + (8.5 − 9) 2 + (8.5 − 9) 2 + (8 − 8.5) 2 + (8 − 10) 2 + (7 − 9) 2 + (10 − 10) 2 + (9 − 9) 2
= 2.97
𝑑(6,1) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (7.5 − 9) 2 + (9 − 9) 2 + (8.5 − 8.5) 2 + (10 − 10) 2 + (9 − 9) 2 + (10 − 10) 2 + (9.5 − 9) 2
= 1.60
𝑑(7,1) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8 − 9) 2 + (9 − 9) 2 + (8.5 − 8.5) 2 + (8 − 10) 2 +
(8 − 9) 2 + (10 − 10) 2 + (8 − 9) 2
= 2.66
𝑑(8,1) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8.5 − 9) 2 + (9 − 9) 2 + (8 − 8.5) 2 + (10 − 10) 2 + (9 − 9) 2 + (9 − 10) 2 + (9.5 − 9) 2
= 1.35
𝑑(9,1) =   √ (7.7 − 7.7) 2 + (9 − 9) 2 + (8 − 9) 2 + (7.5 − 8.5) 2 + (9 − 10) 2 +
(8 − 9) 2 + (9.5 − 10) 2 + (9 − 9) 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑑(10,1) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (9.5 − 9) 2 + (9 − 9) 2 + (7.5 − 8.5) 2 + (9 − 10) 2 +
(8 − 9) 2
+ (8.5 − 10) 2
+ (8.5 − 9) 2
= 2.41

## Peluang 2
Jarak data dengan C2 adalah:
𝑑(1,2) =   √ (9 − 7.7) 2 + (7.5 − 8) 2 + (8.5 − 8) 2 + (8 − 7) 2 + (7 − 7) 2 + (8 − 7) 2 + (8.5 − 8.5) 2 + (8 − 8) 2
= 2.04
𝑑(2,2) =   √ (7.7 − 7.7) 2 + (8.5 − 8) 2 + (8.5 − 8) 2 + (7.5 − 7) 2 + (8 − 7) 2 + (8 − 7) 2 + (9.5 − 8.5) 2 + (9.5 − 8) 2
= 2.44
𝑑(3,2) =   √ (8 − 7.7) 2 + (8.5 − 8) 2 + (8 − 8) 2 + (8.5 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (9.5 − 8.5) 2 + (8 − 8) 2
= 3.40
𝑑(4,2) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8.5 − 8) 2 + (9 − 8) 2 + (7 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (9.5 − 8.5) 2 + (9.5 − 8) 2
= 3.54
𝑑(5,2) =   √ (8 − 7.7) 2 + (8.5 − 8) 2 + (8.5 − 8) 2 + (8 − 7) 2 + (8 − 7) 2 + (7 − 7) 2 + (10 − 8.5) 2 + (9 − 8) 2
= 2.41
𝑑(6,2) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (7.5 − 8) 2 + (9 − 8) 2 + (8.5 − 7) 2 + (10 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (10 − 8.5) 2 + (9.5 − 8) 2
= 4.59
𝑑(7,2) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8 − 8) 2 + (9 − 8) 2 + (8.5 − 7) 2 + (8 − 7) 2 +
(8 − 7) 2 + (10 − 8.5) 2 + (8 − 8) 2
= 2.89
𝑑(8,2) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (8.5 − 8) 2 + (9 − 8) 2 + (8 − 7) 2 + (10 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (9 − 8.5) 2 + (9.5 − 8) 2
= 4.22
𝑑(9,2) =   √ (7.7 − 7.7) 2 + (9 − 8) 2 + (8 − 8) 2 + (7.5 − 7) 2 + (9 − 7) 2 + (8 − 7) 2 + (9.5 − 8.5) 2 + (9 − 8) 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑑(10,2) =   √ (7.4 − 7.7) 2 + (9.5 − 8) 2 + (9 − 8) 2 + (7.5 − 7) 2 + (9 − 7) 2 +
(8 − 7) 2 + (8.5 − 8.5) 2 + (8.5 − 8) 2
= 2.97
Tabel 5. Perhitungan Jarak Cluster Pada Pusat
NO NAMA JARAK KE CLUSTER HASIL C1 C2 1 Moch Heri Irawan 4.20 2.04 C2 2 Sarip 2.64 2.44 C2 3 Agus 1.89 3.40 C1 4 Rusmansyah 2.02 3.54 C1 5 Moh Syarifudin Aziz 2.97 2.41 C2 6 Asep Sanjaya 1.60 4.59 C1 7 Ono Wahyono 2.66 2.89 C1 8 Adriansyah Putra 1.35 4.22 C1 9 Amir Fakih 2.06 2.87 C1 10 Yudi Wahyudin 2.41 2.97 C1
Hasil dari proses perhitungan maka dihasilkan pengelompokan cluster penilaian karyawan.
Tabel 6. Pengelompokan Perhitungan Cluster
No NAMA A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  Kelompok 1 MOCH HERI IRAWAN 9 7.5 8.5 8 7 8 8.5 8 Tidak Lulus 2 SARIP 7.7 8.5 8.5 7.5 8 8 9.5 9.5 Tidak Lulus 3 AGUS 8 8.5 8 8.5 9 9 9.5 8 Lulus 4 RUSMANSYAH 7.4 8.5 9 7 9 9 9.5 9.5
Lulus
5 MOH SYARIFUDIN AZIZ 8 8.5 8.5 8 8 7 10 9
Tidak Lulus
6
ASEP SANJAYA 7.4 7.5 9 8.5 10 9
10 9.5 Lulus 7 ONO WAHYONO 7.4 8 9 8.5 8 8
10 8 Lulus 8 ADRIANSYAH PUTRA 7.4 8.5 9 8 10 9 9 9.5 Lulus

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
9 AMIR FAKIH 7.7 9 8 7.5 9 8 9.5 9 Lulus 10 YUDI WAHYUDIN 9 7.5 8.5 8 7 8 8.5 8 Lulus

## 3.1.3 Implementasi RapidMiner
RapidMiner  merupakan aplikasi data  mining pengolahan dataset untuk  mencari pola data sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut, Untuk mengetahui pola yang dituju maka di lakukan tahapan sebagai berikut:
1 Proses Pemodelan dengan Rapid Miner Studio
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  implementasi  dengan  rapidminer  untuk  proses  pemodelan  dengan perhitungan jarak algoritma K-Means, dengan jumlah kluster yang sudah ditentukan adalah sebanyak 2 kluster. Dimana data yang akan di proses sebanyak 455 data.
Gambar 2. Pemodelan Algoritma K-Means

## 3.2 Hasil Pengujian
Tahapan  selanjunya  implementasi  pada  Rapidminer  dengan  langkah  langkah,  pertama  import  dataset  dengan format  excel  dan  dihubungkan  dengan  konektor  model  clustering  dan  nilai  k  yang  sudah  ditentukan  adalah  k=2 selanjutnya di performace vector untuk melihat hasil dari design model perhitungan algoritma k-means.
Gambar 3. Pengujian Clustering K-Means
Pada gambar di atas menunjukan nilai clustering untuk k=2 dihasil pengelompokan dengan cluster 0 yang menunjukan angka kelulusan karyawan tetap berjumlah 223 karyawan dan cluster 1 yang menunjukan angka tidak lulus  seleksi karyawan tetap berjumlah 232 karyawan.

## 3.2.1 Uji Validasi
Uji  validasi  yang  digunakan  adalah  uji  validasi  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Berdasarkan  uji  DBI  dapat ditentukan seberapa baik clustering sudah dilakukan dengan parameter semakin kecil atau minimal nilai uji maka hasil clustering yang didapat semakin baik. Pada pengujian ini dilakukan pengujian sebanyak satu kali. Setelah dilakukan pengujian dengan pemodelan k=2 mendapatkan nilai DBI atau nilai Davies Bouldin Index yaitu:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 112 - 120 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 521 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa, implementasi dan pengujian terhadap dataset penilaian karyawan  untuk  menentukan pengangkatan karyawan tetap menggunakan metode K-Means dan Davies Bouldin Index untuk validasi maka dapat disimpulkan:
1. Metode K-Means dapat digunakan untuk penentuan pengangkatan karyawan tetap dengan menggunakan atribut penilaian, proses perhitungan dengan algoritma k-means dengan rumus Euclidean Distance. Di dapat hasil validasi DBI sebesar -1.752 hasil tersebut dapat di kategorikan cukup baik.
2. Penentuan 2 cluster yaitu cluster 0 dengan nilai lulus terdapat 223 data karyawan dan cluster 1 dengan nilai tidak lulus terdapat 232 data karyawan, dari hasil tersebut maka peluang potensi untuk pengangkatan karyawan dengan hasil tidak lulus lebih banyak dikarenakan beberapa faktor penilaian yang sudah maksimal.
Hasil  dari  penelitian  ini  mungkin  akan  mendorong  adanya  beberapa  penelitian  lanjutan  dengan  hasil  yang  positif maupun negatif di masa yang akan datang. Beberapa saran terkait penentuan pengangkatan karyawan tetap dengan metode algoritma K-Means ataupun dengan algoritma yang lain untuk menghasilkan penilaian karyawan yang lebih tepat dan optimal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada semua pihak atas segala dukungannya dalam proses penulisan penelitian ini, harapan penulis semoga hasil penulisan ini dapat menjadi bahan untuk penelitian berikutnya.

## REFERENCES
[1] J. Pembangunan, P. : Fondasi, D. Aplikasi, M. Ngafifi, S. Negeri, and S. Wonosobo, “Kemajuan Teknologi dan Pola Hidup Manusia ... Muhamad Ngafifi 33 KEMAJUAN TEKNOLOGI DAN POLA HIDUP MANUSIA DALAM PERSPEKTIF SOSIAL BUDAYA.” [Online]. Available: http://www.tempo.co/read/news/2010/12/23
[2] M. A. Ghufron, “Seminar Nasional dan Diskusi Panel Multidisiplin Hasil Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat, Jakarta, 2 Agustus 2018 REVOLUSI INDUSTRI 4.0: TANTANGAN, PELUANG DAN SOLUSI BAGI DUNIA PENDIDIKAN.”
[3] S. K. D. Agustin Rozalena, PANDUAN PRAKTIS MENYUSUN DAN PELATIHAN KARYAWAN PENGEMBANGAN KARIER . 2016.
[4] W. N. Wk, M. Kom, and F. da Cintia, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI STATUS KONTRAK KERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES STUDI KASUS KOSPIN JASA,” 2018.
[5] F. Priyono et al. , “PERBANDINGAN TEKNIK KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI STATUS KONTRAK KERJA KARYAWAN.”
[6] Y. S. Wicaksono, “PENGARUH PELATIHAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM RANGKA MENINGKATKAN SEMANGAT KERJA DAN KINERJA KARYAWAN (Studi di SKM Unit V PT. Gudang Garam,Tbk Kediri).”
[7] W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “ALGORITMA C4.5 UNTUK PENILAIAN KINERJA KARYAWAN”.
[8] D. Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau, I. Kamila, U. Khairunnisa, P. Studi Sistem Informasi, and F. Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[9] B. Setiani, “KAJIAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM PROSES REKRUTMEN TENAGA KERJA DI PERUSAHAAN.”
[10] D. D. Darmansah and N. W. Wardani, “Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 105–117, Mar. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.