JPPI Vol 8 No 2 (2018) 141 - 153

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN: 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI:10.17933/jppi.2018.080205
ANALISIS KINERJA PEGAWAI PUSBINDIKLAT PENELITI LIPI BERDASARKAN POLA PEMANFAATAN  INTERNET MELALUI

## PENDEKATAN WEB USAGE MINING

## PERFORMANCE ANALYSIS OF PUSBINDIKLAT PENELITI LIPI EMPLOYEE BASED ON INTERNET USAGE USING WEB USAGE MINING APPROACH
Sutrisno Heru Sukoco 1 , Imas Sukaesih Sitanggang 2 , Heru Sukoco 3
123 Program Studi Magister Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB, Kampus IPB Baranangsiang, Jl. Raya Pajajaran, Bogor 16127 1 Pusbindiklat Peneliti LIPI, Jl. Raya Bogor KM 46 Cibinong, Bogor 16911 1 sutrisno.kun@gmail.com
Naskah diterima: 1 Agustus 2018; Direvisi : 29 November 2018 ; Disetujui : 12 Desember 2018

## Abstrak
Pengukuran kinerja pegawai dalam penggunaan layanan internet dapat dilakukan sebagai bagian dari penilaian kinerja. Pendekatan web  usage  mining melalui  pengamatan  rekam  jejak  akses  internet  yang  tersimpan  pada proxy  server merupakan salah satu cara yang dapat diterapkan untuk memahami perilaku pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran perilaku pegawai Pusbindiklat Peneliti LIPI dalam memanfaatkan layanan internet, mengukur level  produktivitas  pegawai  berdasarkan  lama  waktu  akses  terhadap  situs  yang  tidak  mendukung  pekerjaan  dan memetakan kategori situs yang diakses apakah medukung tugas fungsi jabatannya. Penerapan algoritme clustering K- Means digunakan untuk memudahkan memahami pola akses pengguna. Data yang digunakan adalah log proxy server dan nilai perilaku pegawai Pusbindiklat Peneliti LIPI periode Agustus-Desember 2016. Hasil penelitian menunjukkan pola  pemanfaatan  internet  oleh  pegawai  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  belum  sepenuhnya  mendukung  tugas  fungsi jabatannya.  Sekitar  83%  pegawai  menggunakan  internet  untuk  mengakses  situs  yang  tidak  mendukung  pekerjaan berada  pada  level  rendah  (0-4  jam  per  minggu).  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  perilaku penggunaan  internet  yang  dilakukan  pegawai  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  tidak  mempengaruhi  produktivitas  secara signifikan.
Kata kunci: clustering, K-Means, log proxy server, kinerja pegawai, web usage mining

## Abstract
Measurement  of  employee  performance  in  the  use  of  internet  services  can  be  conducted  as  part  of  an  employee’s performance  target.  Web  usage  mining  approach  through  observation  of  internet  access  records  stored  in  the  proxy server can be applied in understanding user behavior. This study aims to obtain an overview of employee behavior in utilizing internet services in Pusbindiklat Peneliti LIPI, measure the level of employee productivity based on the length of  time  access  to  sites  that  do  not  support  the  work  and  map  the  category  of  sites  accessed  to  the  task  duty  of  an employee.  K-Means clustering algorithm is used to group user access patterns. The data used are proxy server logs and employee’s performance target  in Pusbindiklat Peneliti LIPI in a period of August-December 2016. The  results show  that  the  patterns  of  Internet  use  by  employees  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  do not  fully  support  the  job  function. About  83%  of  employees  use  the  internet  to  access  sites  do  not  support  jobs  at  low-level  access  (ranging  from  0-4 hours  per  week).  Based  on  these  results,  it  can  be  concluded  that  the  behavior  of  internet  use  by  employees  of Pusbindiklat Peneliti LIPI does not affect their productivity significantly.
Keywords : clustering, K-Means, log proxy server, performance of employees, web usage mining

## PENDAHULUAN
Penggunaan  internet  di  Indonesia  berdasarkan  data APJII  dari tahun  ke  tahun terus  bertumbuh, jumlah pengguna internet pada tahun 2016 sebanyak 132,7 juta  bertambah  menjadi  143.26  juta  di  tahun  2017. Berdasarkan  hasil  survei  tahun  2016  jumlah pengguna  internet  dari  lingkungan  pekerja  atau wiraswasta  mencapai  82,2  juta  atau  sekitar  62%. Gambaran  tersebut  menunjukkan  internet  sudah menjadi  kebutuhan  bagi  sebagian  besar  masyarakat Indonesia. Layanan internet dinilai dapat memberikan  dampak  positif  dalam  peningkatan efektifitas dan efisiensi kerja, tetapi pada kenyataannya terkadang ketersediaan layanan internet yang dimiliki oleh instansi pemerintah tidak serta  merta  memberikan  kontribusi  yang  besar dikarenakan perilaku kerja pegawainya yang belum taat  azas  dalam  pemanfaatannya.  Merujuk  pada peraturan pemerintah Nomor 46 Tahun 2011 tentang Penilaian  Prestasi  Kerja  Pegawai  Negeri  Sipil menyebutkan  bahwa  Prestasi  Kerja  terdiri  atas Sasaran Kinerja Pegawai (SKP) dan Perilaku Kerja. Unsur  perilaku  kerja  memiliki  andil  yang  cukup besar dalam penilaian prestasi kerja pegawai dengan bobot  nilai  mencapai  40%.  Aspek  perilaku  kerja meliputi  orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen, disiplin, kerjasama dan kepemimpinan.
Pengamatan  perilaku  dalam  pemanfaatan  internet selama  jam  kerja  merupakan  salah  satu  cara  yang dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk  menilai perilaku  kerja  pegawai.  Lama  waktu  akses  internet dan  jenis  situs  yang  sering  dikunjungi  dapat dijadikan  sebagai  salah  satu  tolak  ukur  penilaian kinerja  pegawai  (Fathonah  &  Hartijasti,  2014). Hasil penelitian yang dilakukan oleh (Yusriani & K.
Suprapto,  2016)  menunjukkan  tingkat  akses masyarakat  pada website pemerintah  masih  di bawah  akses  pada  media  sosial,  streaming  hal  ini sejalan  dengan  hasil  survei  yang  dilakukan  oleh APJII  pada  tahun  2016  yang  menunjukan  jenis konten  paling  banyak  diakses  adalah  media  sosial, hiburan  dan  berita.  Jenis  konten  media  sosial  yang paling banyak diakses berdasarkan urutan terbanyak diakses  pada  tahun  tersebut  adalah  Facebook, diikuti  oleh  Instagram,  dan  Twitter.  Kondisi tersebut  menggugah  pimpinan  untuk  meninjau kembali  layanan  internet  yang  dimiliki,  apakah pemanfaatan layanan internet lebih banyak digunakan untuk mengakses website yang mendukung  pekerjaan  ataukah  tidak  mengingat kondisi bandwidth jaringan  internet  pada  tahun 2016 alokasi bandwidth yang disediakan kondisinya kekurangan,  hanya  50-60  Mbps.  Pola  pemanfaatan internet dapat digali melalui rekam jejak penggunaan  internet  yang  tersimpan  pada  server dalam bentuk log, salah satunya adalah proxy server logs (Zhang, Dai, & Zhou, 2010). Penerapan sistem proxy server sendiri merupakan salah satu kebijakan yang  ditetapkan  oleh  pengelola  jaringan  di lingkungan LIPI.
Salah  satu  aplikasi data  mining yang  digunakan untuk  menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi pada fail  log adalah web  usage  mining (Pamutha, Chimphlee, Kimpan, & Sanguansat, 2012). Terdapat  beberapa  algoritme  yang  mendukung penerapan web usage mining antara lain association rule  generation , sequential  pattern  generation ,  dan clustering .  Algoritme clustering lazim  digunakan untuk  menggali  informasi  dari  kumpulan  data  dan mengelompokkannya berdasarkan kemiripan karakteristik (Chitraa  & Thanamani, 2012).
Penerapan clustering dengan  algoritme  K-Means diharapkan  dapat  menggambarkan  karakteristik, pola pemanfaatan layanan internet dan produktivitas pegawai  (Xu  &  Liu,  2010).  Beberapa  penelitian tentang perilaku pengguna internet pernah dilakukan,  antara  lain  oleh  (Zubi,  Saleh,  &  Raiani, 2014)  tentang web  mining untuk  memahami perilaku  pengguna  menggunakan web log dataset . Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Roiha,  (2017) menunjukkan bahwa kategori blog , online shop dan media  sosial  merupakan website yang  sering dikunjungi  oleh  pengguna  internet  di  lingkungan pemerintah Kota Surabaya.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  tentang  analisis  kinerja pegawai  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  berdasarkan pola  pemanfaatan  internet  melalui  pendekatan web usage  mining .  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat dijadikan  sebagai  rekomendasi  untuk  meninjau kembali  kebijakan  pemanfaatan  layanan  internet serta  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi  pengambil kebijakan  untuk  menilai  kinerja  pegawai  terkait pemanfaatan  layanan  internet  yang  tersedia  apakah sudah sesuai dalam menunjang tugas dan fungsinya.

## METODE
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer berupa  berkas log  server  proxy LIPI  periode  bulan Agustus-Desember  2016  dan  data  Sasaran  Kinerja Pegawai  (SKP)  di  lingkungan  Pusbindiklat  Peneliti LIPI  tahun  2016.  Sumber  data  yang  digunakan
hanya  berasal  dari  koneksi  internet  melalui server proxy ,  akses  internet  di  luar server  proxy tidak termasuk  dalam  penelitian  ini.  Data  log  terkumpul sebanyak  59 access  log  file dengan  ukuran  yang bervariasi dari mulai 52 MB sampai dengan 8.9 GB, total access  log yang  diperoleh  sebesar    146  GB dalam bentuk berkas kompres (.gz).
Penelitian dilaksanakan dalam 2 tahap utama, tahap pertama  dimulai  dari  pemahaman  masalah  terdiri dari  identifikasi  dan  perumusan  masalah  untuk mendapatkan data dan informasi mengenai hal yang terkait  dengan web  usage  mining ,  antara  lain sumber  data log ,  profil  pegawai,  akun  internet ( username ), tahapan dilanjutkan dengan pengumpulan  data.  Metode  yang  digunakan  untuk pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara copy rekam  jejak  akses  internet  yang  tersimpan  dalam server  proxy selama  6  bulan  terakhir  tahun  2016.
Selanjutnya,  penggunaan  data  profil  pegawai  dan akun  internet  sudah  disesuaikan  dengan  Peraturan Menteri  Komunikasi  dan  Informatika  Nomor  20 Tahun  2016  tentang  Perlindungan  Data  Pribadi dalam Sistem Elektronik, salah satu caranya adalah dengan  tidak  menyebutkan  nama  individu  secara langsung  tetapi  hanya  menuliskan  jabatannya  saja guna kepentingan penelitian. Tahap kedua merupakan  tahap web  usage  mining ,  meliputi praproses, pattern  discovery dan pattern  analysis , diakhiri  perumusan  kesimpulan  tentang  analisis pola  pemanfaatan  layanan  internet  dibandingkan dengan  kinerja  atau  produktivitas  pegawai.  Detail tahapan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Identifikasi dan
Perumusan Masalah
Pengumpulan Data Praproses · Pembersihan Data · Identifikasi Pengguna · Identifikasi Sesion · Kategorisasi Situs · Perhitungan hit
Penemuan Pola · Analisis Statistik · Clustering (K-Means) Analisis Pola Pemahaman Masalah Web Usage Mining Perumusan Kesimpulan Tujuan Pertama: Analisis Aktivitas Pegawai Tujuan Ketiga: Analisis Pola akses dengan kinerja pegawai Tujuan Kedua: Analisis Pola Penggunaan Internet
Praproses  merupakan  tahapan  awal  dalam web usage  mining ditujukan  untuk  mengubah  data mentah  ke  dalam  satu  set  profil  pengguna  dengan melakukan  standardisasi  data  dan  menghilangkan bagian  data  tertentu  yang  tidak  diperlukan  dalam proses mining (Dong,  2009).  Tahapan  praproses meliputi  pembersihan  data  untuk  menghilangkan data  yang  tidak  relevan, noisy dan  entri  data  yang tidak  dibutuhkan..  Setelah  menghapus  baris log yang  tidak  relevan,  tahapan  selanjutnya  adalah memilih field yang  dibutuhkan. Field yang dibutuhkan  antara  lain field  time yang  merupakan waktu  pengaksesan, username pengguna,  dan  URL dari  situs  yang  dikunjungi  pengguna.  Proses dilanjutkan dengan identifikasi pengguna berdasarkan username , tahap berikutnya identifikasi session untuk  mengidentifikasi  aktivitas  transaksi berdasarkan  selang  waktu  untuk  menghasilkan kualitas  temuan  pola.  Kategorisasi  situs  ditujukan untuk  mendefinisikan  situs  berdasarkan  jenis kategori  yang  telah  ditetapkan.  Perhitungan hit dilakukan  untuk  menghitung  berapa  kali  sebuah situs  dikunjungi.  Tahap  kedua pattern  discovery meliputi  analisis  statistik  dan  proses clustering dengan  algoritme  K-Means.  Tahap  ketiga pattern
analysis , dilakukan analisis untuk menilai produktivitas  atau  kinerja  pegawai  Pusbindiklat Peneliti LIPI.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Praproses Data
Tahap  pra-proses  mencakup  pembersihan  data, identifikasi  pengguna, user  session  identification , kategorisasi  situs,  perhitungan hit dan  perhitungan waktu  pemakaian.  Tahap  praproses  cenderung memakan  waktu  cukup  lama  terutama  diproses kategorisasi,  hal  ini  dikarenakan  banyak  domain dengan  ekstensi  .com,  co.id,  .org,  .web.id,  dan  .net yang  memanfaatkan  domain  tersebut  sebagai  situs pribadi, jurnal dan lainnya

## Pembersihan data
Pembersihan data dilakukan pada baris record yang berisi  gambar, script pendukung,  format  informasi (iklan), record dengan  kode  status  HTTP  yang gagal  serta  metode  akses  selain  GET  dan  POST (Kerkhofs, Vanhoof, & Pannemans, 2001). Sejumlah  record  yang  tidak  sepenuhnya  dilakukan oleh  pengguna  secara  langsung  seperti update
Gambar 1. Tahapan penelitian
sistem  operasi  atau  antivirus  termasuk record yang dihapus  (Weinreich,  Obendorf,  &  Herder,  2006). Pembersihan  baris log yang  berisi record yang dihasilkan  oleh  mesin  pencari  otomatis,  seperti Crawler, Spider , dan Robot serta cookies (Nithya &
Sumathi, 2012). Proses tersebut mengurangi jumlah baris  record  sebanyak  29,313,156,  jumlah record akhir  yang  tersisa  sebanyak  30,406,348 record . Field record yang  diambil  dari  tahap  pembersihan data  adalah IP  Address pengguna, username pengguna,  URL  atau  alamat  situs  yang  dikunjungi dan waktu akses (Tanggal, Jam dan Detik).

## Identifikasi Pengguna
Identifikasi  pengguna  didasarkan  pada username . Baris record dengan username yang berisi tanda “- “,  menggunakan  entri  data username sebelumnya atau  melihat  kumpulan  baris record yang  sama (Chitraa  &  Davamani,  2010);  (Lüderitz,  2006).
Identifikasi  pengguna  yang  dihasilkan  sebanyak 9.422 IP address yang berbeda dan 3.092 username.
Pengguna  tersebar  pada  beberapa  satuan  kerja (satker)  yang  tersebar  dibeberapa  wilayah  di Indonesia,  setiap  satuan  kerja  memiliki  segmen IP address yang berbeda. Identifikasi lokasi pengguna bisa  menggunakan  lokasi  jaringan  yang  terpasang atau  asal  satker.  Identifikasi  jabatan  pengguna  bisa
diperoleh  melalui  penelusuran username yang didapatkan.

## Kategorisasi Situs
Kategorisasi  situs  ditujukan  untuk  membantu memudahkan  manajemen  data  (Cadez,  Heckerman, Meek,  Smyth,  &  White,  2003).  Proses  kategorisasi situs  dilakukan  dengan  mengindentifikasi top  level domain seperti “go.id/ac.id” dan kata kunci tertentu seperti blogspot .  Rujukan  lain  untuk  kategori  situs menggunakan referensi Trustedsource Web Database  (Mcafee)  dan  Palo  Alto  Networks  URL filtering .   Sebanyak 104 kategori didefinisikan oleh Mcafee,  dalam  penelitian  ini  kategori  situs dikelompokkan  dalam  22  kategori  agar  klasifikasi lebih  fokus.  Untuk  memudahkan  proses,  kategori situs  didefinisikan  dengan  memberikan  kode kategori seperti ditunjukkan pada Tabel 1.

## Perhitungan hit
Perhitungan hit dilakukan  dengan  menghitung berapa kali sebuah situs dikunjungi oleh pengguna. Penjumlahan hit dilakukan  untuk  setiap  username pegawai. Setelah tahapan praproses selesai diperoleh  data  berisi  jumlah hit untuk  masing- masing  kategori  situs  berdasarkan  lokasi  (lokasi jaringan  yang  terpasang ) ,  kedeputian  dan  satuan kerja pegawai.
Tabel 1. Kategori situs dan jumlah hit nya Kode Kategori Kategori Jumlah hit Kode Kategori Kategori Jumlah hit k1 Blogs/wiki 1,711,502 k12 News 5,454,271 k2 Business 856,119 k13 Online shopping 1,720,820 k3 Education/references 1,256,958 k14 Organization and company 521,244 k4 Entertainment 2,176,330 k15 Pornography 1,240,496 k5 File Sharing 2,974,468 k16 Publication 1,093,571 k6 Finance/Banking 68,167 k17 Real estate 98,982 k7 Gambling 8 k18 Religion 265,629 k8 Games 184,309 k19 Services 2,383,591 k9 Government/military 3,794,102 k20 Social Network/Forum 628,886
k10 Hacking 3,439 k21 Travel 325,717 k11 ICT 726,264 k22 Uncategory 2,920,260 Sumber: data hasil pengolahan
Penemuan Pola Aktivitas pegawai berdasarkan lokasi kampus Jumlah hit terbanyak  berdasarkan  lokasi  kampus seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  2  berada  pada Kampus  Cibinong, Jakarta,  Bandung,  dan  Serpong. Kondisi  tersebut  dianggap  wajar  karena  pada kampus tersebut terdiri dari beberapa satker dengan jumlah  pegawai  yang  cukup  banyak.  Jumlah hit yang  menarik  dan  menjadi  perhatian  adalah Kampus Cibinong dengan jumlah satker dan jumlah pengguna  kurang  dari  jumlah  pengguna  Kampus
Jakarta  tetapi  jumlah hit terpaut  78,073  hit,  jenis kategori yang mendominasi pada Kampus Cibinong adalah government (k9)  sedangkan  pada  Kampus Jakarta  adalah news (k12).  Kampus  lain  yang menarik  perhatian  adalah  Kampus  Sukabumi, dengan jumlah satker hanya 1 satker dan pengguna 15  orang  tetapi  jumlah hit mencapai  990,856. Kategori  situs  yang  paling  banyak  diakses  di Kampus Sukabumi adalah kategori file sharing (k5) dan entertainment (k4).
Tabel 2. Jumlah hit berdasarkan lokasi Kampus Lokasi Jumlah Hit Jumlah Pengguna Jumlah Satker Lokasi Jumlah Hit Jumlah Pengguna Jumlah Satker Cibinong 6,662,258 434 7 Kebumen 438,696 46 1 Jakarta 6,584,185 1027 17 Purwodadi 370,063 85 1 Bandung 5,675,425 632 8 Tual 285,848 13 1 Serpong 5,590,972 614 5 Ambon 265,757 77 1 Bogor 991,234 352 2 Lampung 262,606 55 2 Sukabumi 990,856 15 1 Yogyakarta  215,105 57 1 Cianjur 676,528 73 1 Mataram 194,599 29 1 Subang 652,693 104 1 Bitung 62,693 21 1 Bali 450,816 79 1 Biak 34,799 12 1 Sumber: data hasil pengolahan, lokasi Kampus berdasarkan lokasi jaringan yang terpasang Aktivitas penggunaan internet berdasarkan kelompok jabatan
Pola  pemanfaatan  internet  berdasarkan  kelompok jabatan didominasi oleh pengguna fungsional umum dan  fungsional  peneliti,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Rataan  jumlah hit yang  dihasilkan  oleh pengguna fungsional umum sebanyak 600,821 atau
sekitar 43% sedangkan rataan jumlah hit fungsional peneliti  sebanyak  32%.  Jenis  situs  yang  paling banyak  dikunjungi  oleh  fungsional  umum  adalah kategori government (k9)  dan file  sharing (k5), sedangkan  jenis  situs  yang  paling  banyak dikunjungi  oleh  fungsional  peneliti  adalah  kategori news (k12) dan services (k19).
Gambar 2. Jumlah hit berdasarkan jabatan fungsional di lingkungan LIPI Sumber: hasil pengolahan
Tabel 3. Jumlah pegawai berdasarkan kelompok jabatan No Jabatan Pengguna Jumlah hit No  Jabatan Pengguna Jumlah hit 1 Analis Kepegawaian (Anpeg) 5 26,306 6 Pranata Komputer (Prakom) 1 22,904 2 Peneliti 1 2,481 7 Widyaiswara (WI) 10 116,573 3 Fungsional Umum (F. Umum) 19 268,952 8 Honorer 1 6,499 4 Perencana 5 8,363 9 Tamu 3 73,713 5 Pranata Humas (Prahum) 7 30,285 Total 52 556,076 Sumber: hasil pengolahan
Cluster  penggunaan  internet  di  Pusbindiklat Peneliti LIPI
Berdasarkan  data  rekam  akses fail  log ,  jumlah pengguna  yang  memanfaatkan  akses  internet  di lingkungan  Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  periode Agustus  sampai  Desember  2016  sebanyak  52 pengguna. Jumlah pengguna paling banyak memanfaatkan layanan internet berdasarkan kelompok  jabatan  adalah  fungsional  umum  yang mencapai  48%  dan  widyaiswara  yang  mencapai 21%, seperti ditunjukan pada Tabel 3.
Karakteristik pengguna internet berdasarkan kelompok jabatan di lingkungan Pusbindiklat dapat dikelompokkan  ke  dalam  dua  atau  lebih cluster.
Penentuan  jumlah cluster optimal  dengan  kondisi data  (jumlah  baris  yang  minim)  memungkinkan dilakukan  dengan  menggunakan  metode gap
statistik.  Kriteria cluster optimal  ditentukan berdasarkan  nilai gap statistik  (k)  yang  paling tinggi,  atau  yang  pertama  kali  mengindikasi kenaikan gap minimum  jika gap selalu  naik. Gambar  3  menunjukkan  grafik  hasil gap statistik semakin meningkat hingga mencapai jumlah klaster maksimal. Pilihan yang ideal untuk kondisi tersebut adalah  k=3  karena  nilai  tersebut  merupakan  titik yang  pertama  kali  menunjukkan  perbedaan gap minimum.
Gambar 3. Nilai k optimal dengan gap statistik
Tabel 4. karateristik cluster berdasarkan kelompok jabatan Cluster Rendah Sedang Tinggi Anggota 1 k10, k18 k1, k2, k3, k5, k6, k8, k9, k11, k12, k13, k14, k15, k16, k17, k19, k20, k21, k22 k4 Widyaiswara 2 k1, k2, k3, k4, k5, k6, k8, k9, k11, k12, k13, k14, k15, k16, k17, k19, k20, k21, k22 k18 k10 Peneliti Perencana Pranata Humas Pranata Komputer Honorer Tamu 3 k10 k1, k2, k3, k4, k5, k6, k8, k9, k11, k12, k13, k14, k15, k16, k17, k18, k19, k20, k21, k22 Fungsional umum

## Sumber: hasil pengolahan
Setelah  penentuan  titik  optimal  dilakukan,  proses dilanjutkan  penerapan clustering dengan  algoritme K-Means.  Hasil clusterin g  K-Means  ditunjukkan pada  Tabel  4.  Akses  internet  dengan  jumlah hit tinggi  pada  hampir  seluruh  kategori  berada  pada cluster 3 dengan anggota Fungsional Umum.
Produktivitas  dan  kinerja  pegawai  Pusbindiklat Peneliti  LIPI  berdasarkan  perilaku  dan  pola penggunaan layanan internet
Merujuk  penelitian  (Fathonah  &  Hartijasti,  2014), pengukuran  produktivitas  kerja  pegawai  diukur melalui  level  penggunaan  akses  internet  terhadap situs  yang  tidak  mendukung  pekerjaan.  (Coker, 2011)  menemukan  bahwa  seorang  karyawan  yang melakukan  akses  internet  terhadap  situs  yang  tidak mendukung  pekerjaan  yang  berlebihan  (lebih  dari 12%  dari  total  jam  kerja)  akan  mengalami penurunan produktivitas kerja. Berdasarkan rujukan tersebut, pengamatan awal untuk menilai
produktivitas  dilakukan  dengan  melihat  frekuensi akses  pegawai  selama  periode  bulan  Agustus sampai Desember 2016. Profil frekuensi akses dapat dikelompokkan  dalam  beberapa cluster. Dengan kondisi  data  yang  memadai,  penentuan  jumlah optimal cluster dapat dilakukan dengan memanfaatkan 3 metode. Metode pertama menggunakan  nilai  total  wss  ( whitin  sum  square ) atau  dikenal  dengan  istilah  metode elbow ,  metode kedua  sebagai  pembanding  menggunakan  metode silhouette , untuk menduga kualitas dari cluster yang terbentuk,  semakin  tinggi  nilai  rata-ratanya  maka akan  semakin  baik,  metode  ketiga  adalah gap statistik.  Hasil  penentuan  nilai  k  optimal  dengan menggunakan  pendekatan  ketiga  metode  tersebut dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  nilai  k=3  merupakan angka optimal untuk membentuk cluster .
metode elbow metode Silhoette metode Gap Statistic Gambar 4. Nilai k optimal dengan 3 metode Tabel 5. Frekuensi akses internet pegawai Pusbindiklat Cluster Level Jumlah Persentase 1 Rendah (< 10 hari dalam 5 bulan) 4 8% 2 Sedang (10-66 hari dalam 5 bulan) 17 35% 3 Tinggi (> 66 hari dalam 5 bulan) 28 57% Sumber: hasil pengolahan Tabel 6. Waktu akses situs yang tidak mendukung pekerjaan selama jam kerja Cluster Kategori Jumlah Persentase 1 Rendah, akses situs yang tidak mendukung di tempat kerja (0-4 jam perminggu) 41 84% 2 Sedang, akses situs yang tidak mendukung di tempat kerja (>4-10 jam perminggu) 7 14% 3 Tinggi, akses situs yang tidak mendukung di tempat kerja (>10 jam perminggu) 1 2%
(Sumber level kategori akses: Fathonah dan Hartijasti, 2014)
Hasil clustering K-Means  dan  agregat  frekuensi akses pegawai ditunjukkan pada Tabel 5. Presentase frekuensi  akses  internet  dalam  5  bulan  terakhir sebagian  besar  berada  pada  level  tinggi  ( cluster 3) dengan  rata-rata  frekuensi  akses  79  hari  dari  105 hari kerja.
Tahap  selanjutnya  adalah  pengamatan  terhadap lama  waktu  akses  internet pada  kategori situs  yang tidak  mendukung  pekerjaan  selama  jam  kerja. Klasifikasi  kategori  situs  yang  dianggap  kurang mendukung  pekerjaan  merujuk  pada  penelitian (Kim & Byrne, 2011). Hasil clustering menggunakan  K-Means  dengan  nilai  optimal  k=3 membentuk  3 cluster .  Profil  dan  karakteristik cluster pegawai  yang  memanfaatkan  layanan internet  untuk  mengakses  situs  yang  tidak
mendukung  pekerjaan  selama  jam  kerja  tergambar pada Tabel 6.
Tabel 6 menunjukkan produktivitas pegawai diukur berdasarkan  lama  waktu  akses  penggunaan  internet masih  dalam  ranah  produktif,  karena  84%  pegawai berada  pada cluster 1  yang  menandakan  bahwa umumnya  pegawai  mengakses  situs  yang  tidak mendukung  pekerjaan  rata-rata  di  bawah  4 jam/minggu.  Tetapi  terdapat  satu  pengguna  yang berada  pada cluster 3 dengan  rata-rata  waktu  akses mencapai 40 jam/minggu.
Setelah mendapatkan gambaran frekuensi akses dan lama  waktu  akses  internet  selama  jam  kerja,  tahap selanjutnya  dilakukan  identifikasi  kategori  situs yang  paling  banyak  di  akses  oleh  pegawai.  Nilai k=4  adalah  nilai  optimal  untuk  membentuk cluster
kategori  situs  yang  paling  banyak  diakses  oleh pegawai. Hasil analisis clustering dengan K-Means menunjukkan  94%  pegawai  berada  di cluster 2 seperti ditunjukkan pada Tabel 7.
Tahap  akhir  dilakukan  pemetaan  kesesuaian perilaku  kerja  pegawai  dengan  pola  penggunaan internet  yang  dilakukannya.  Pemetaan  dilakukan dengan  cara  membandingkan  jenis  kategori  situs yang  diakses  pegawai  (Tabel  7)  dengan  kategori situs yang mendukung pekerjaan berdasarkan tugas dan fungsi jabatannya (Tabel 8).
Hasil  pemetaan  menunjukkan  bahwa  pegawai belum  sepenuhnya  menggunakan  internet  sesuai dengan tugas dan fungsi jabatannya, seperti terlihat pada  Tabel  7  sebanyak  94%  pegawai  berada  pada cluster 2,  jenis  kategori  situs  pada cluster tersebut meliputi business (k2), finance/banking (k6), government (k9), hacking (k10), social  network (k20), travel (k21), uncategory (k22).
Tabel 7 Cluster kategori situs yang paling banyak diakses oleh pegawai Cluster Rendah Sedang Tinggi Sangat tinggi Jumlah pegawai 1 k1, k2, k3, k4, k6, k8, k10, k11, k16, k18, k21 k9, k15, k17, k20, k22 k5,k12,k14, k19 k13 1 F. Umum 2 k13, k17, k19 k1, k3, k4, k5, k8, k11, k12, k14, k15, k16, k18 k2, k6, k9, k10, k20, k21, k22 1 Peneliti 5 Anpeg 17 F. Umum 5 Perencana 7 Prahum 1 Prakom 9 widyaiswara 1 Honorer 3 k5, k9, k10, k12, k20, k22 k2, k6, k8,  k13, k14, k15, k18, k19, k21 k1, k3, k11, k16, k17 k4 1 widyaiswara 4 k4, k10, k17 k1, k2, k3, k5, k6, k8, k9, k11, k12, k13, k14, k15, k16, k18, k19, k20, k21, k22 1 F. Umum
Keterangan kode kategori (k1 sampai k22) dapat dilihat pada Tabel 1, Sumber: hasil pengolahan data
Tabel 8 Kategori situs berdasarkan tugas dan fungsi jabatan Jabatan Kategori Situs mendukung pekerjaan Utama Penunjang Analis Kepegawaian government education, publication, organization Perencana government, education publication, organization, banking, news Pranata Humas government, news education, publication, organization Pranata Komputer ict, education government, publication, organization, services Fungsional Umum government education, government, organization, publication Widyaiswara education, publication government, organization, news Peneliti publication, education government, organization, news Analis Kepegawaian government education, publication, organization
Terdapat  hasil  pemetaan  berupa  pencilan  yang menarik  perhatian,  salah  satunya  yaitu  satu pengguna  fungsional  umum  berada  pada  kategori cluster 1.  Kondisi  tersebut  terjadi  karena  terdapat
akses  yang  tinggi  pada  kategori  situs online shopping (k13). Kondisi lainnya, terdapat pengguna fungsional  umum  berada  pada cluster 4.  Kondisi tersebut  terjadi  karena  akun  salah  satu  pegawai fungsional umum digunakan oleh beberapa pegawai lainnya.  Berikutnya,  satu  pengguna  yang  berasal dari  jabatan  widyaiswara  berada  pada cluster 3.
Kondisi  tersebut  terjadi  karena  terdapat  jumlah hit yang tinggi pada kategori entertainment (k4).

## PENUTUP
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  proses web usage  mining dapat  diterapkan  untuk  menganalisis kinerja pegawai di lingkungan Pusbindiklat Peneliti LIPI.  Nilai  k  optimal  untuk  membentuk cluster adalah  k=3  dan  k=4.  Hasil clustering dengan  K-
Means  menunjukkan  aktivitas  penggunaan  internet dilihat  dari frekuensi akses  sebagian  besar  pegawai atau  sekitar  57%  berada  pada  level  tinggi  dengan lama  waktu  akses  internet  pada  situs  yang  kurang mendukung  pekerjaan  umumnya  berada  pada  level rendah atau rata-rata di bawah 4 jam/minggu. Jenis kategori  situs  yang  diakses  belum  sepenuhnya mendukung  pekerjaan.  Hasil  pemetaan  perilaku kerja  pegawai  dengan  pola  penggunaan  internet masih  belum  sepenuhnya  mendukung  tugas  dan fungsi  jabatannya.  Gambaran  pola  pemanfaatan internet  yang  dihasilkan  dapat  dijadikan  sebagai salah  satu  komponen  penilaian  atau  pertimbangan prestasi  kerja  pegawai  oleh  pemegang  kebijakan. Beberapa saran kebijakan yang dapat diambil antara lain  pembatasan  akses  terhadap  kategori  situs seperti social  network,  entertainment ,  dan file sharing, selanjutnya  menghimbau  pegawai  untuk tidak  mengakses  situs  yang  tidak  mendukung pekerjaan  selama  jam  kerja.  Penataan  penggunaan
akun  perlu  diterapkan,  agar  pola  pemanfaatan internet  sebagai  salah  satu  tolak  ukur  penilaian kinerja dapat lebih terukur.
Selanjutnya  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut untuk  meningkatkan  akurasi  hitungan  waktu  atau jam  pemakaian  internet  dengan  memperhitungkan waktu  penggunaan  internet  oleh  pegawai  yang memanfaatkan paket data atau akses internet di luar proxy .  Selanjutnya  untuk  menanggulangi  tahapan praproses  yang  terlalu  lama  perlu  dikombinasikan dengan tokenisasi supaya praproses dapat dilakukan lebih cepat . Data penelitian disarankan menggunakan dataset  ter baru  sehingga monitoring produktivitas  kerja  pegawai  dapat  dilakukan  secara berkesinambungan.  Kategorisasi  situs  disarankan dikombinasi  dengan  tokenisasi  supaya  praproses dapat dilakukan lebih cepat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia dan Pusbindiklat  Peneliti  LIPI  yang  telah  menyediakan data  serta  pihak-pihak  yang  membantu  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Cadez,  I.,  Heckerman,  D.,  Meek,  C.,  Smyth,  P.,  & White, S. (2003). Model-Based Clustering and Visualization of Navigation Patterns on aWeb Site. Data  Mining  and  Knowledge  Discovery ,
7 , 399–424.
Chitraa, V., & Davamani, A. S. (2010). A Survei on Preprocessing  Methods  for  Web  Usage  Data. International  Journal  of  Computer  Science and  Information  Security , 7 (3),  78–83. https://doi.org/10.2200/S00191ED1V01Y2009

## 04ICR006
Chitraa,  V.,  &  Thanamani,  A.  S.  (2012).  An Enhanced  Clustering  Technique  for  Web Usage  Mining. International  Journal  of Engineering Research & Technology (IJERT) ,
1 (4), 1–5.
Coker,  B.  L.  S.  (2011).  Freedom  to  surf:  The positive  effects  of  workplace  Internet  leisure browsing. New  Technology,  Work  and
Employment ,
26 (3), 238–247.
https://doi.org/10.1111/j.1468- 005X.2011.00272.x
Dong,  D.  (2009).  Exploration  on  Web  Usage Mining  and  Its  Application. Analysis ,  1–4. https://doi.org/10.1109/IWISA.2009.5072860
Fathonah, N., & Hartijasti, Y. (2014). the Influence of Perceived Organizational Injustice Towards Workplace  Personal  Web  Usage  and  Work Productivity  in  Indonesia. South  East  Asian Journal of Management , 8 (2), 151–166.
Kerkhofs,  J.,  Vanhoof,  K.,  &  Pannemans,  D.
(2001). Web usage mining on proxy servers: a case  study. Proceedings  of  Data  Mining  for Marketing Applications Workshop at
ECML/PKDD  2001,  September  3-7  2001, Freiburg (Germany) .
Kim,  S.  J.,  &  Byrne,  S.  (2011).  Conceptualizing personal  web  usage  in  work  contexts:  A preliminary  framework. Computers  in  Human
Behavior , 27 (6), 2271–2283. https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.07.006
Lüderitz,  S.  (2006). Pre-processing  of  webserver logs  for  data  mining .  Berlin.  Diakses  dari https://people.cs.kuleuven.be/~bettina.berendt/ teaching/2007w/adb/Lecture/OtherSlides/lued eritz-presentation1-slides_2006_07_10.pdf
tanggal 15 September 2016
Nithya,  P.,  &  Sumathi,  P.  (2012).  Novel  Pre- Processing Technique for Web Log Mining by Removing  Global  Noise  ,  Cookies  and  Web Robots. International  Journal  of  Computer Applications , 53 (17), 1–6.
Pamutha,  T.,  Chimphlee,  S.,  Kimpan,  C.,  &
Sanguansat,  P.  (2012).  Data  Preprocessing  on Web  Server  Log  Files  for  Mining  Users Access  Patterns. International  Journal  of Research and Reviews in Wireless Communications (IJRRWC) , 2 (2), 92–98.
Roiha,  N.  U.  (2017). Segmentasi  Pengguna  Web Menggunakan  Metode  Genetic  K-Means Algorithm .  Tesis.  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Weinreich,  H.,  Obendorf,  H.,  &  Herder,  E.  (2006).
Data  cleaning  methods  for  client  and  proxy logs. Workshop  on  Logging  Traces  of  Web Activity:  The  Mechanics  of  Data  Collection; 2006  Mei  23;  Edinburgh  (GB):  Dalhousie University.
Xu,  J.,  &  Liu,  H.  (2010).  Web  User  Clustering Analysis  Based  on  K-means  Algorithm. Proceedings  of  the  International  Conference on  Information  Networking  and  Automation (ICINA) ,
2 , V2-6-V2-9.
https://doi.org/10.1109/ICINA.2010.5636772
Yusriani, E., & K. Suprapto, Y. (2016). Pemodelan Prediksi  Pola  Akses  Website  Pemerintah menggunakan  Classification  via  Regression. Jurnal Masyarakat Telematika Dan Informasi ,
7 (1), 1–12.
Zhang,  Y.,  Dai,  L.,  &  Zhou,  Z.-J.  (2010).  A  New Perspective  of  Web  Usage  Mining:  Using Enterprise  Proxy  Log. 2010  International
Conference  on  Web  Information  Systems  and
Mining , 38–42. https://doi.org/10.1109/WISM.2010.20 Zubi,  Z.  S.,  Saleh,  M.,  &  Raiani,  E.  (2014).  Using Web  Logs  Dataset  via  Web  Mining  for  User Behavior Understanding. International
Journal of Computers and Communications , 8 , 103–111.