## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100

## Penerapan Data Mining Dalam Analisis Penilaian Kinerja Pegawai Menerapkan Metode K-Means
Supriadi Sahibu 1 , Rismawati Bambang 1,* , Imran Taufik 1 , Agusriandi 2
1 Pascasarjana Sistem Komputer, Universitas Handayani Makassar, Makassar, Indonesia
2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Matematika, Universitas Sulawesi Barat, Majene, Indonesia Email: 1 supriadi@handayani.ac.id , 2,* rismabambang970@gmail.com , 3 imran_taufik@handayani.ac.id,
4 agusriandi@unsulbar.ac.id Email Penulis Korespondensi: rismabambang970@gmail.com
Abstrak− Setiap organisasi termasuk Instansi pemerintahan Daerah dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat harus meningkatkan kinerja pegawai jika ingin tetap eksis. Sebagai upaya meningkatkan kinerja pegawai dibutuhkan berbagai strategi salah satunya dengan analisis clustering kinerja pegawai. Analisis clutering sangat penting dalam sebagai upaya memperoleh pengetahuan  dari  aktivitas pegawai secara  cepat disbanding  cara-cara  manual.  Oleh karena itu,  dalam  penelitian  dilakukan analisis  kinerja  pegawai  berdasarkan  Sasaran  Kinerja Pegawai  (SKP)  yang  dibagi  menjadi  2  yaitu  SKP  Printout 2020  dan kuisioner SKP Tahun 2021. Dari Hasil Cluster K-Means menghasilkan cluster SKP kuisioner lebih meyakinkan karena terjadi sebaran yang lebih didominasi oleh kinerja pegawai yang baik dan outlier yang bernilai sedikit, dan selisih Nilai Sum of Square dari  cluster  SKP  printout  dan  kuisioner  tidak  terlalu  jauh,  hanya  21%  dengan  demikian  karakter  dari  hasil  cluster  hampir memiliki kesamaan. Hasil Cluster menggambarkan kondisi nyata kinerja Pegawai.
Kata Kunci: Cluster K-Means; Kinerja Pegawai; Sasaran Kinerja Pegawai
Abstract− The  organization,  including  local  government  agencies,  in  the  face  of  increasingly  fierce  competition,  must improving employee performance if they want to exist. As an effort to improve employee performance, various strategies were needed, one of which is clustering analysis of employee performance. Clustering analysis is very important in an effort to gain knowledge from employee activities quickly compared to manual methods. Therefore, in this study an analysis of employee performance was carried out based on the Employee Performance Targets (SKP), which was divided into 2, namely the 2020 SKP  Printout  and  the  2021  SKP  questionnaire.  From  the  results  of  the  K-Means  Cluster  it  produced  a  more  convincing questionnaire SKP cluster because there was a distribution that was more dominated by employee performance that good and the outliers are of little value, and the difference in the Sum of Square values of the SKP printout and questionnaire clusters that not too far away, only 21% so that the characteristics of the cluster results are almost identical. Cluster results described the real conditions of employee performance.
Keywords : Employee Performance; Employee Performance Goals; K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan 2 tahun terakhir (2018-2019) oleh Direktorat Kinerja ASN menemukan bahwa instansi daerah dalam penerapan kinerja PNS yang kategori buruk sebanyak 11,7%, 50% cukup, 35% baik dan  hanya  3,3%  sudah  sangat  baik  [1].  Suatu    organisasi    yang    mempunyai  pegawai  berkinerja  buruk  akan berdampak pada tidak berdaya gunanya sumber daya yang dimiliki sehingga sasaran kinerja yang diharapkan tidak dapat tercapai [2].
Kinerja pegawai sangat penting perannya dalam suatu organisasi [3][4]. Setiap organisasi termasuk instansi pemerintahan dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat harus meningkatkan kinerja pegawai jika ingin tetap eksis  [5], [6].  Sebagai  upaya dalam meningkatkan kinerja pegawai  maka perlu  dilakukan monitoring  dan evaluasi  secara  tersistem.  Monitoring  dan  evaluasi  kinerja  pegawai  mempunyai  tujuan  untuk  menjamin objektivitas pembinaan pegawai yang didasarkan pada sasaran kinerja pegawai [7], [8].
Di  samping  itu,  kinerja  pegawai  sangat  penting  perannya  dalam  organisasi  untuk  mewujudkan  visi organisasi guna memperoleh keutungan yang kompetititf [9]–[11]. Masalah kualitas kinerja pegawai dipertegas pada Peraturan pemerintah yang mengharuskan penerapan Sistem Manajemen Kinerja pegawai seperti dijelaskan dalam Pasal 6 Peraturan Pemerintah Nomor 30 Tahun 2019 [12].
Kinerja Pemerintah Kabupaten Enrekang memperoleh nilai  53,31 atau predikat “CC” berdasarkan hasil evaluasi kinerja yang dilakukan oleh kementerian PANRB pada tahun 2020. Hasil tersebut berarti bahwa tingkat efektivitas dan efisiensi penggunaan anggaran masih rendah jika dihubungkan dengan capaian kinerja. Rendahnya kinerja tersebut disebabkan oleh kualitas pembangunan budaya kinerja dan penyelenggaraan pemerintahan yang berorientasi pada hasil di Kabupaten Enrekang belum berjalan dengan baik dan diperlukan tindak lanjut.
Salah satu tindak lanjut yang dapat diusulkan adalah melakukan pemodelan kinerja pegawai sebagai upaya mengevaluasi yang bersumber dari data kinerja pegawai yang telah lampau. Pemodelan yang melibatkan atribut dan data yang relatif banyak umumnya menggunakan machine learning sebagai salah satu cara untuk memperoleh pengetahuan tentang kinerja pegawai berdasarkan data dan atribut yang relatif banyak [13].
Keunggulan  machine  learning  dalam  melakukan  pemodelan  adalah  machine  learning  mampu  membuat sebuah tugas yang manual menjadi  otomatis yang bisa mempermudah untuk melakukan tugas tersebut  menjadi cepat  dan  tanpa  perlu  perintah  manusia  secara  real-time    [14][15].  Di  samping  itu,  machine  learning  mampu membuat  model  yang  otomatis  yang  tidak  perlu  campur  tangan  manusia  secara  langsung.  Algoritma  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
terbentuk di dalam machine learning dapat membuat model secara otomatis sesuai dengan perintah di dalamnya [16], [17].
Banyak  metode  machine  learning  yang  digunakan  dalam  melakukan  clustering  atau  pengelompokan. Berdasarkan karakterisitik  atribut dan data yang bersifat  unsupervised maka metode k-means  digunakan dalam penelitian  ini.  Clustering  dengan  k-means  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  melakukan  proses pemodelan dan pengelompokan data tanpa melakukan supervisi melainkan dengan sistem partisi [13], [18]–[21].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berisi Tahapan dalam metode penelitian ini meliputi pengumpulan data, cleaning data, analisis deskripsi, teknik data  mining  untuk  clustering  dan  deteksi  outlier.  Analisis  deskripsi  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan memanfaatkan data pegawai. Alur pelaksanaan penelitian secara lengkap seperti ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  menentukan  tujuan  penelitian.  Berdasarkan tujuan  penelitian  yang  telah  dirumuskan  kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  seperti  dijelaskan  secara  rinci pada point 2.3. Pengumpulan data dilakukan dengan memperhatikan populasi dan sampel seperti dijelaskan pada point 2.4. Data yang telah diperoleh selanjutnya dianalisis dengan tahapan analisis seperti pada point 2.5.

## 2.2 Periode dan Sumber Data
Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Enrekang dengan waktu penelitian dilaksanakan selama kurang lebih 3 bulan dimulai dari  bulan Pebruari  sampai dengan Mei  2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini, adalah Data primer, yaitu data yang dikumpulkan langsung dari kantor BKPSDM Kabupaten Enrekang berupa data SKP Tahun 2020, dan data hasil kuisener Penilaian Kinerja ASN Tahun 2021 Kabupaten Enrekang.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, adalah sebagai berikut:
a. Metode  Angket  adalah  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  melalui  kuisioner  atau  daftar  pertanyaan yang disusun secara sistematis, dikirim untuk  diisi  oleh responden dan selanjutnya peneliti akan melakukan pengolahan data selanjutnya, serta pengambilan data langsung berupa data SKP Tahun 2020.
b. Observasi (pengamatan) yaitu melakukan pengamatan secara langsung pada obyek penelitian yang berkaitan dengan analisis Penilaian Kinerja Pegawai Berbasis Machine Learning.
c. Interview  yaitu  proses  memperoleh  data  penelitian  dengan  cara  melakukan  wawancara  atau  tanya  jawab dengan para responden secara langsung berkaitan dengan analisis Penilaian Kinerja Pegawai Berbasis Machine Learning.
2.4 Populasi dan Sampel
Populasi  Pegawai  Negeri  dimaksudkan  untuk  meneliti  analisis  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Berbasis  Machine Learning, dimana Per Februari 2022 Data Pegawai Negeri Sipil dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Pegawai Negeri Sipil Kabupaten Enrekang Per Pebruari Tahun 2022
No. Uraian Pria (Orang) Wanita (Orang) Jumlah (Orang) 1 Pejabat Eselon 312          179 491 2 Fungsional Umum (Pelaksana)         283          274 557

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
No. Uraian Pria (Orang) Wanita (Orang) Jumlah (Orang) 3 Fungsional Tertentu 279          667 946 4 Guru SLTP 268          347 615 5 Guru SD 491          970 1,461 6 Guru TK 1            94 95 7 Tata Usaha sekolah 14            13 27 8 Bujang Sekolah 19               - 19 T O T A L 1,667 2,544 4,211
2.5 Analysis
Tahap analisis dilakukan dengan cara menerapkan model Garner dengan modifikasi yaitu penambahan analisis kualitas data. Gambaran tahapan analisis pemodelan seperti pada Gambar 2 dibawah ini :
Gambar 2. Tahapan analisis
Gambar 2 Tahapan analisis pemodelan terdiri dari, analisis deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengumpulan data dari jumlah pegawai berdasarkan data real di lapangan. Data tersebut tersimpan dalam format  file  comma  separated  values  (csv)  yang  terdiri  dari  Data  Printout  (Data  SKP  Tahun  2020)  dan  Data Kuisioner (Data dari hasil Kuisioner Penilian Kinerja Tahun 2021).

## 3.1 Analisis Deskripsi
Analisis deksripsi dimulai dengan membersihan data-data yang tidak diperlukan sesuai dengan tujuan penelitian. Data cleaning dilakukan dengan dua tahapan. Tahapan pertama yaitu dengan cara memilih atribut sesuai dengan tujuan analisis pada penelitian ini yaitu atribut inisial pegawai dan atribut-atribut kinerja pegawai. Jenis atribut pada data log dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut-atribut Kinerja Pegawai
Atribut Parameter Keterangan SKP Printout SKP Kuisioner Nomor Nomor urut 1 sampai dengan banyaknya data pegawai Nomor urut 1 sampai dengan banyaknya data pegawai Nomor urut yang membedakan pegawai satu dengan lainnya Nilai SKP Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan sasaran kinerja pegawai
Difficulty V a lu e

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
Atribut Parameter Keterangan SKP Printout SKP Kuisioner Orientasi Pelayanan Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria orientasi pelayanan Integritas Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria integritas Komitmen Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria penilaian komitmen Disiplin Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria kedisiplinan Kerjasama Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria kerjasama Kepemimpinan Bernilai 0 sampai dengan 100 dinyatakan dengan : 91 keatas (sangat baik) 76 – 90 (baik) 61 – 75 (cukup) 51 – 60 (kurang) 50 ke bawah (buruk) Bernilai 0 sampai dengan 5 dinyatakan dengan : 5 (sangat baik) 4 (baik) 3 (cukup) 2 (kurang) 1 (buruk) Nilai yang diperoleh pegawai berdasarkan kriteria kepemimpinan
Tahapan kedua yaitu menyeleksi masing-masing atribut yang missing value atau tidak sesuai dengan data pegawai pada Dataset SKP, misalnya terdapat data yang kosong. Penanganan missing value atau nilai yang kosong dilakukan dengan cara mengisi  dengan angka 0.  Deskripsi  secara statistik atau rangkuman ringkasan data dari data pegawai ditunjukkan seperti Gambar 3 dan 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
Submitted: 08/11/2022 ; Accepted: 12/12/2022 ; Published: 28/01/2023
Gambar 4 . Analisis deksripsi statistik Atribut (SKP Kuisioner)
Dari data Gambar 3 dan Gambar 4memberikan penjelasan tentang ringkasan data pada data Printout dan data kuisioner yaitu : (1) Min yaitu untuk melihat data terendah dari satu atribut/kolom/variable (2) 1st Qu yaitu untuk melihat kuadran pertama dari satu atribut sesuai dari (3) Median yaitu nilai tengah dari satu atribut  (4) Mean yaitu nilai rata-rata dari satu atribut (5) 3rd Qu yaitu quadran ketiga dari satu atribut (6) Max yaitu nilai tertinggi dari satu atribut.

## 3.2 Analisis Clustering
Sebagai salah satu tahapan dari analisis clustering yaitu dilakukannya pendeskripsian secara statistik terhadap data pegawai untuk memperoleh gambaran awal tentang data yang akan dianalisis. Hasil deskripsi statistik seperti pada Gambar  3  dan  Gambar  4  terlihat  bahwa  jarak  antara  nilai  min  dan  max  tidak  terlalu  jauh  sehingga  tidak  perlu dilakukan standarisasi data. Standarisasi data hanya dilakukan pada data yang bertipe numerik yaiu atribut Nilai SKP, Orientasi Pelayanan, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama Dan Kepemimpinan.

## 3.2.1 Standarisasi Data
Standarisasi data atau normalisasi data digunakan pada bagian ini hanya untuk data yang bertipe numerik yaitu atribut  Nilai  SKP,  Nilai  orientasi  pelayanan,  Integritas,  Komitmen,  Disiplin,  kerjasama  dan  kepemimpinan. Standarisasi  dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  dengan  angka  100  sebagai  contoh  90/100  dihasilkan  nilai normalisasi 0.90. Keberhasilan standarisasi data saat berpengaruh terhadap hasil analisis.

## 3.2.2 Optimalisasi Cluster
Analisis  cluster  dengan  metode  K-Means  merupakan  suatu  analisis  yang  bersifat  non-hirarki  sehingga  nilai  K ditentukan oleh peneliti itu sendiri. Pada penelitian ini digunakan nilai K=2, namun untuk menguji bahwa nilai 2 paling optimal maka dilakukan perbandingan tiga metode yaitu Elbow, Sillhoutten, dan Gap statistik.

## 3.2.3 Hasil Clustering SKP Printout
Hasil clustering dengan nilai K=2 diketahui memiliki jumlah record data sebesar 393 cluster 0, sedangkan jumlah data pada cluster 1 memiliki data sebanyak 714. Penentuan data suatu data masuk ke cluster tertentu didasarkan pada nilai vector dari clustering. Visualisasi hasil cluster seperti pada Gambar 5. Setelah diketahui tiap-tiap nilai masuk  ke  cluster  masing-masing,  selanjutnya  diketahui  nilai  between  sum  of  squares  dibagi  nilai  total  sum  of squares maka diperoleh nilai yaitu 41,3%. Nilai persentase merupakan ukuran kedekatan antar objek dalam cluster. Nilai yang kecil mengindikasikan kesamaan/kemiripan antar objek dalam cluster.

## Gambar 5. Hasil visualisasi clustering SKP Printout

## 2.5.4 Hasil Clustering SKP Kuisioner
Hasil clustering dengan nilai K=2 diketahui memiliki jumlah record data sebesar 1 cluster 1(c0), jumlah data pada cluster 2 (c2) yaitu sebanyak 1106.Penentuan data suatu data masuk ke cluster tertentu didasarkan pada nilai vector dari clustering. Visualisasi hasil cluster seperti pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
Submitted: 08/11/2022 ; Accepted: 12/12/2022 ; Published: 28/01/2023
Gambar 6 . Hasil visualisasi clustering (SKP Kuisioner)
Setelah diketahui tiap-tiap nilai masuk ke cluster masing-masing, selanjutnya diketahui nilai between sum of squares dibagi nilai total sum of squares maka diperoleh nilai yaitu 20.3%. Nilai persentase merupakan ukuran kedekatan antar objek dalam cluster. Nilai yang kecil mengindikasikan kesamaan/kemiripan antar objek dalam cluster.

## 3.3 Perbandingan Hasil Cluster
Hasil dari optimasi masing-masing metode yang digunakan untuk mendapatkan hasil cluster yang optimal seperti pada tabel 3. dari 3 metode yang digunakan semua merekomendasikan nilai optimal berada pada angka 2 sehingga cluster yang digunakan pada SKP printout yaitu 2 cluster.
Tabel 3. Perbandingan Optimasi Cluster Jenis SKP Metode Elbow  Metode Silohotte  Metode Gap Statistik SKP Printout 2 2 2 SKP Kuisioner 2 2 4
Sedangkan pada SKP kuisioner, nilai pada metode pertama mendapatkan 2, metode kedua mendapatkan 2 dan metode ketiga 4, sehingga dalam penentuan nilai optimal dilakukan secara random atau acak. Pada percobaan pertama diberikan nilai cluster 4, namun hasil yang didapatkan tidak menggambarkan kinerja pegawai. Percobaan kedua dengan nilai cluster 2 dan menghasilkan cluster yang diharapkan seperti pada gambar 6.
Hasil  perbandingan  nilai  sum  of  square  antara  SKP  printout  dan  SKP  Kuisioner,  selisih  nilai  yang dihasilkan tidak jauh berbeda yaitu hanya 21% seperti ditampilkan pada tabel 4.  dengan demikian karakter dari hasil cluster hampir memiliki kesamaan.
Tabel 4. Perbandingan sum of squares Jenis Cluster Nilai Sum of Square Cluster SKP Printout 41,3% Cluster SKP Kuisioner 20,3%
Perbandingan hasil cluster antara SKP printout dengan hasil kuisioner seperti pada tabel 5.
Tabel 5. perbandingan hasil cluster Jenis cluster Hasil Cluster Keterangan Cluster SKP printout Cluster 1 (c0)  = 714 Cluster 2 (c1) =  393 Baik Sangat Baik Cluster SKP kuisioner  Cluster 1(c0) = 1 Cluster 2 (c1) = 1106 Sangat Baik Baik
Pada tabel tersebut terlihat bahwa cluster untuk SKP printout interval nilai cluster 1 (c0) dengan cluster 2 (c2) tidak terlalu jauh, hanya berselisih 321, Hal ini menandakan bahwa perbandingan antara nilai kinerja Baik dengan Sangat Baik, hampir memiliki jumlah pegawai yang sama. Sedangkan cluster pada SKP kuisioner terdiri atas 2 yang dapat digambarkan nilai yang berada pada cluster 1 (c0) sebagai nilai outlier (pegawai yang berkinerja sangat baik) sedangkan pegawai yang berkinerja baik berada pada cluster 2 (c1) dengan jumlah nilai atau point lebih banyak. Tabel hasil perbandingan elemen hasil klaster pada SKP Kuisioner dan SKP Printout.
Tabel 6. perbandingan hasil cluster elemen SKP Printout dan SKP Kuisioner
No Nip Nama Analisis K=2 SKP Printout (714,393) 42,3% SKP Kuisioner (1,1106) 20,3% C0 C1 C0 C1 Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik 1 XXX XXX 2 1 2 XXX XXX 2 2 3 XXX XXX 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
No Nip Nama Analisis K=2 SKP Printout (714,393) 42,3% SKP Kuisioner (1,1106) 20,3% C0 C1 C0 C1 Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik 4 XXX XXX 1 2 5 XXX XXX 1 2 6 XXX XXX 2 2 7 XXX XXX 1 2 8 XXX XXX 1 2 9 XXX XXX 1 2 10 XXX XXX 1 2
Hasil perbadingan pada tabel 6 menunjukkan bahwa pegawai dengan nomor urut 1 memiliki nilai sangat baik pada kedua hasil cluster. Hasil tersebut sesuai dengan fakta bahwa nilai pegawai tersebut tertinggi dibanding dengan  pegawai  lainnya  pada  semua  indicator  khususnya  pada  indicator  kepemimpinan  seperti  terlihat  pada lampiran 1 dan 2. Di samping itu, terlihat bahwa sebagian besar pegawai pada kedua hasil cluster didominasi pada cluster c0 dan c1.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat ditarik kesimpulan yaitu hasil cluster SKP kuisioner lebih meyakinkan karena  terjadi  sebaran  yang lebih  didominasi  oleh  kinerja  pegawai  yang  baik  dan  outlier  yang  bernilai  sedikit. Selisih Nilai Sum of Square dari cluster SKP printout dan kuisioner tidak terlalu jauh, hanya 21% dengan demikian karakter  dari  hasil  cluster  hampir  memiliki  kesamaan.  Hasil  Cluster  menggambarkan  kondisi  kinerja  Pegawai Negeri Sipil di Kabupaten Enrekang dengan didominasi oleh cluster yang berkinerja baik.

## REFERENCES
[1] Badan Kepegawaian Nasional, “Baru 35 Instansi Pemerintah Berkategori Baik dalam Penerapan Menajemen Kinerja PNS,” 2021. https://www.bkn.go.id/berita/baru-35-instansi-pemerintah-berkategori-baik-dalam-penerapan-menajemen- kinerja-pns
[2] Agusriandi, I. S. Sitanggang, and S. H. Wijaya, “Student Performance Based on Activity Log on Social Network and e- Learning,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 10, no. 6, pp. 2276–2281, 2020, doi: 10.18517/ijaseit.10.6.8753.
[3] S. Man, “Analisis Peranan Pendidikan Dan Pelatihan Dalam Peningkatan Kinerja Pegawai,” Akuntanika , vol. 6, no. 1, pp. 38–45, 2020.
[4] L. Theresia, A. H. Lahuddin, G. Ranti, and R. Bangun, “The influence of culture, job satisfaction and motivation on the performance lecturer/employees,” in International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Bandung , 2018, pp. 2541–2552.
[5] A. D. Andriani et al. , Manajemen sumber daya manusia , vol. 1. TOHAR MEDIA, 2022.
[6] A. Handaru and U. Mardiyati, “Jurnal Dinamika Manajemen,” Jdm , vol. 5, no. 2, pp. 171–182, 2014.
[7] E. H. Yossy, “Analisa Kesenjangan Sistem Sasaran Kinerja Pegawai Pusat Data dan Informasi Divisi Perencanaan dan Pembangunan Kementerian Ketenagakerjaan Republik Indonesia,” Insa. Pembang. Sist. Inf. dan Komput. , vol. 6, no. 1, 2018.
[8] N. Yuningsih, “Penerapan Manajemen Kinerja Pegawai Di Instansi Pemerintah,” J. Pengemb. Wiraswasta , vol. 19, no. 2, pp. 141–154, 2018.
[9] B.  A.  Rahadian,  D.  Kurnianingtyas,  D.  P.  Mahardika,  T.  N.  Maghfira,  and  I.  Cholissodin,  “Analisis  Judul  Majalah Kawanku Menggunakan Clustering K-Means Dengan Konsep Simulasi Big Data Pada Hadoop Multi Node Cluster,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. p-ISSN , vol. 2355, p. 7699, 2017.
[10]  I. Z. Adhari, Optimalisasi Kinerja Karyawan Menggunakan Pendekatan Knowledge Management & Motivasi Kerja , vol. 1. CV. Penerbit Qiara Media, 2021.
[11]  A. Purwanto, J. T. Purba, I. Bernarto, and R. Sijabat, “Pengaruh Servant, Digital dan Green leadership Terhadap Kinerja Industri Manufaktur Melalui Mediasi Komitmen Organisasi,” J. Ris. Inspirasi Manaj. dan Kewirausahaan , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[12]  R.  Isdius,  “ANALISIS  KEBIJAKAN  PENSIUN  DINI  PNS  MELALUI  UJI  KOMPETENSI  DALAM  RANGKA MENINGKATKAN KUALITAS BIROKRASI PEMERINTAHAN,” J. Good Gov. , vol. 15, no. 1, 2019.
[13]  A. Agusriandi, E. Elihami, I. Syarif, and I. S. Samad, “Model Analisis Aktivitas Tutor Dalam Learning Management System Berdasarkan Data Log Menggunakan K-Means Dan Deteksi Outlier,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 4, pp. 709–716, 2022.
[14]  I. S. Nugraha, K. I. Satoto, and K. T. Martono, “Pemanfaatan Augmented Reality untuk Pembelajaran Pengenalan Alat Musik Piano,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 62–70, 2014, doi: 10.14710/jtsiskom.2.1.2014.62-70.
[15]  N. Taufiq and S. Mariyah, “Pendekatan Model Machine Learning dalam Pemeringkatan Status Sosial Ekonomi Rumah Tangga di Indonesia,” in Seminar Nasional Official Statistics , 2021, vol. 2021, no. 1, pp. 1044–1053.
[16]  B. Santoso and A. I. S. Azis, Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner . Deepublish, 2020.
[17]  A.  Imron,  “Analisis  sentimen  terhadap  tempat  wisata  di  kabupaten  Rembang  menggunakan  metode  Naive  Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5100
Classifier,” 2019.
[18]  T.  Alfina,  B.  Santosa,  and  A.  R.  Barakbah,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering,  K-Means  dan Gabungan Keduanya dalam Cluster Data (Studi Kasus: Problem Kerja Praktek Teknik Industri ITS),” J. Tek. ITS , vol. 1, no. 1, pp. A521–A525, 2012.
[19]  A. Van den Beemt, J. Buijs, and W. Van der Aalst, “Analysing Structured Learning Behaviour in Massive Open Online Courses (MOOCs): An Approach Based on Process Mining and Clustering,” Int. Rev. Res. Open Distrib. Learn. , vol. 19, no. 5, pp. 38–60, 2018, doi: 10.19173/irrodl.v19i5.3748.
[20]  W. Zhao, H. Ma, and Q. He, “Parallel k-means clustering based on mapreduce,” in IEEE International Conference on Cloud Computing , 2009, pp. 674–679.
[21]  K.  A.  Seputra  and  I.  N.  S.  W.  Wijaya,  “Penerapan  Algoritma  Pillar  Untuk  Inisialisasi  Titik  Pusat  K-Means  Klaster Dinamis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, 2020.