## 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.v4i4.2267

## Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Pada Aplikasi Seleksi Karyawan Digital Talent di PT Telekomunikasi Indonesia
Riska Desrianti, Herry Derajad Wijaya *
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: 1 41516110162@student.mercubuana.ac.id, 2,* herry.derajad@mercubuana.ac.id Email Penulis Korespondensi: herry.derajad@mercubuana.ac.id
Abstrak− Digital  talent  pada  saat  ini  sangat  dibutuhkan  seiring  dengan  semakin  banyaknya  permintaan  proyek  aplikasi digital  di  PT.  Telekomunikasi  Indonesia.  Proses  manual  dalam  rekrutmen  karyawan  menjadi  kendala  dalam  memenuhi kebutuhan  talent  tersebut.  Untuk  memudahkan  proses  seleksi  calon  karyawan  maka  diperlukan  aplikasi  seleksi  karyawan digital  talent  yang  mengimplementasikan  teknik  data  mining  fuzzy  c-means  untuk  clustering  calon  karyawan  berdasarkan level.  Aplikasi  seleksi  karyawan  digital  talent  dirancang  untuk  membantu  proses  rekrutmen  dan  memprediksi  level  calon karyawan.  Diharapkan  proses  rekrutmen  menjadi  lebih  cepat  dan  akurat  dibandingkan  dengan  proses  manual.  Data  yang digunakan  sebagai  data  training  adalah  data  karyawan  digital  talent  dengan  atribut  pendidikan  terakhir,  sertifikasi  dan pengalaman kerja di bidang IT. Berdasarkan hasil penelitian data mining, diperoleh 4 cluster job-level karyawan yaitu cluster basic, junior, medium dan senior.
Kata Kunci: Data Mining, Fuzzy C-Means, Seleksi Karyawan, Clustering
Abstract− Digital  talent  is  currently  needed  along  with  increasing  demand  for  digital  application  projects  in  PT. Telekomunikasi Indonesia. The manual recruitment process is a constraint to provide the needs of digital talent. To facilitate the recruitment process is required recruitment system which implements data mining techniques to cluster candidate based on level.  Fuzzy c-means is the clustering method that will be implemented on this system. The system is designed to support recruitment process and predict candidate levels. With the recruitment system, the process is expected to be faster and more accurate  than  before.  The  digital  talent  employees  data  will  be  used  as  training  data  with  the  attributes  last  education, certification and work experience in Information Technology. Based on the results of the study, there are 4 job-level clusters employees, namely basic, junior, medium and senior cluster.
Keywords : Data Mining, Fuzzy C-Means, Employee Recruitment, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  merupakan  aspek  penting  dalam  suatu  perusahaan  karena  sumber  daya  manusia  inilah yang  memberikan  kontribusi  untuk  menentukan  sukses  atau  tidaknya  suatu  perusahaan[1].  Keberhasilan perusahaan  dalam  menjalankan  usahanya  tergantung  pada  kualitas  karyawan  yang  ada  didalamnya.  Untuk memperoleh sumber daya  manusia yang berkualitas, diperlukan proses seleksi dalam perekrutan karyawan agar memenuhi  standar  kualitas  dan  kualifikasi  yang  dibutuhkan  perusahaan.  Seleksi  merupakan  proses  untuk menentukan  karyawan  yang  tepat  dari  banyaknya  kandidat  pelamar  yang  didapat  melalui  proses  rekrutmen. Proses seleksi karyawan bertujuan untuk mendapatkan orang yang tepat dan sesuai untuk mengisi suatu jabatan agar orang tersebut dapat bekerja secara maksimal dan bertahan dalam jangka waktu lama di perusahaan[2].
Karyawan digital  talent pada  saat  ini  sangat  dibutuhkan  seiring  dengan  semakin  banyaknya  permintaan proyek  aplikasi  di  PT.  Telekomunikasi  Indonesia.  Permintaan digital  talent dari  berbagai  proyek  dan  harus segera  dipenuhi  merupakan  suatu  tantangan  bagi chapter yang  menaungi digital  talent dalam  hal  ini Chapter Developer  and  QA di  PT.  Telkom  Indonesia. Digital  talent yang  berada  dalam Chapter  Developer  and  QA diantaranya scrum  master,  software  architecture,  back-end  engineer,  front-end  developer,  mobile  developer, quality assurance engineer dan software documentation engineer . Pada  proses  penerimaan digital  talent di Chapter  Developer PT.  Telekomunikasi  Indonesia  saat  ini memiliki  permasalahan  salah  satunya  yaitu  karena  banyaknya  minat  pelamar  yang  ingin  berkontribusi  serta tingginya permintaan digital talent dari berbagai proyek IT di Telkom, proses seleksi pelamar memakan banyak waktu. Pada proses seleksi manual, berkas lamaran yang masuk tidak bisa langsung di proses karena tim talent management harus  melakukan  pengecekan  satu  per  satu.  Hal  tersebut  menyebabkan banyak  permintaan digital talent tidak terpenuhi oleh tim talent management di Telkom dan pelamar harus menunggu lama untuk informasi apakah  lamaran  yang  diajukan  sudah  diproses  atau  tidak.  Sistem  perekrutan  secara  manual  juga  membuat pelamar  yang  dipilih  belum  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan.  Keakuratan  dalam  memilih  pelamar  sangat diperlukan agar tidak membuang biaya dan waktu pada proses rekrutmen.
Untuk mengatasi masalah yang dijelaskan di atas, maka dilakukan prediksi kelulusan dan penentuan job level pada data pelamar digital talent berdasarkan variabel-variabel yang didapatkan. Algoritma yang digunakan dalam    memprediksi job  level pelamar  menggunakan  algoritma  data  mining Fuzzy  C-Means yang  mampu mengelompokan data karyawan digital talent berdasarkan job level basic, junior, medium dan senior kemudian digunakan sebagai prediksi job level pada penerimaan karyawan baru sehingga proses seleksi dapat  lebih cepat dan akurat.
Penelitian  untuk  mengelompokan  karyawan  sudah  pernah  dilakukan  dibeberapa  penelitian  sebelumnya, antara  lain  oleh  (N.  Agustina  &  Prihandoko,  2018)  dalam  penelitiannya  berhasil  mengelompokkan  karyawan

## 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.v4i4.2267
berdasarkan  kinerjanya  ke dalam  3  klaster  dimana  klaster  1  dikategorikan  tingkat  kedisiplinan tinggi,  klaster 2 tingkat  kedisiplinan  sedang  dan  klaster  3  tingkat  kedisiplinan  rendah.  Penelitian  tersebut  membandingkan algoritma K-Means dan Fuzzy  C-Means dan  dapat  dibuktikan  bahwa  algoritma Fuzzy  C-Means lebih  akurat dalam  mengelompokan  karyawan  karena  nilai  validitasnya  paling  mendekati  1  dengan  menggunakan  metode Partition Coefficient Index (PCI)[3].
Penelitian  sebelumnya  oleh    (Fitriyani  &  Yanuarti,  2019)  menggunakan  metode  analisis  data  AHP ( Analytical  Hierarki  Process )  yaitu  metode  yang  membantu  pengambilan  keputusan  yang  tepat  berdasarkan analisis kebijakan. Penelitian tersebut berhasil meracang sistem pendukung keputusan seleksi calon karyawan di STMIK  Atma  Luhur  Pangkal  Pinang[2].  Namun,  penelitian  tersebut  belum  menggunakan  teknik  data  mining, untuk itulah peneliti merasa perlu membangun sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan metode data mining dengan algoritma Fuzzy C-Means yang diharapkan dapat membantu dalam menentukan cluster job-level karyawan  dan  dapat  memprediksi  hasil  seleksi  penerimaan  karyawan digital  talent .  Serta  membantu  kegiatan rekrutmen digital talent diharapkan menjadi lebih cepat dan akurat sehingga permintaan talent untuk kebutuhan proyek-proyek IT di PT. Telkom Indonesia dapat terpenuhi dengan baik.
Penggunaan teknik data mining diharapkan dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan berdasarkan  informasi  dan  ketersediaan  yang  ada.  Ketersediaan  data  tersebut  diperlukan  untuk  dikelola  dan kemudian  menghasilkan  pengetahuan  atau  informasi  baru  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses pengambilan  keputusan[4].  Penggunaan  teknik  data  mining clustering dimana  kelas  data  belum  diketahui sebelumnya. Teknik clustering mampu mengelompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu bahkan dapat digunakan untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui[5].
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini memanfaatkan data dan CV karyawan digital talent di Chapter Developer PT.  Telkom  Indonesia  untuk  dapat  diketahui  informasi  pola  penentuan job-level karyawan berdasarkan variabel-variabel yang sudah ditentukan oleh pihak terkait dengan cara dikelompokan menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means .  Informasi  dan  pola  yang  didapatkan  dari  data  karyawan  ini  akan  dijadikan  standar dalam prediksi job-level pada penerimaan karyawan baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melaksanakan suatu penelitian, dibutuhkan metode atau tahapan penelitian sebagai kerangka kerja agar penelitian yang dilaksanakan berjalan dengan lancar. Berikut tahapan yang dilakukan oleh peneliti:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Studi Literatur
Pada tahap studi literatur, peneliti melakukan kajian-kajian dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Penelitian-penelitian  yang  dikaji  adalah  penelitian  yang  memiliki  kemiripan  studi  kasus  serta  kesamaan dalam implementasi klastering data mining. Kajian ini berfungsi sebagai landasan ilmiah untuk memperkuat pendapat  peneliti  dalam melakukan  penelitian. Literatur yang  menjadi objek  kajian ilmiah  ini  yaitu  berupa jurnal ilmiah.
2. Pengumpulan Data dan Analisa Kebutuhan Sistem
Setelah melakukan studi literatur mengenai penelitian serupa, penulis melakukan pengumpulan data terhadap objek  penelitian  serta  analisis  kebutuhan  sistem  agar  data  yang  diolah  sesuai  dengan  proses  bisnis perusahaan. Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan metode wawancara dan  observasi  dengan  melakukan  tanya  jawab  kepada  unit  terkait yang  bertanggung  jawab  dalam  proses seleksi  calon  karyawan digital  talent di  perusahaan.  Selanjutnya  melakukan  dokumentasi  yaitu  peneliti mengumpulkan  data  karyawan digital  talent berupa  daftar  dalam  Ms.  Excel  dan  CV  serta  daftar  pelamar sampai dengan bulan desember 2019[6].
3. Analisa Teknik Data Mining
Dalam melakukan analisa teknik data mining, peneliti menggunakan  metode data mining KDD ( Knowledge Discovery  in  Database ).  Metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  atau pengetahuan dari suatu data source, data mining adalah salah satu proses yang terdapat pada KDD[7].

## 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.v4i4.2267
Gambar 2. Tahapan Metode KDD
Metode  KDD adalah  metode  yang  paling  mendekati  secara  fungsional  dan  non  fungsional  dari  aplikasi yang ingin dikembangkan pada penelitian ini[8]. Berikut tahapan metode KDD:
a. Data Selection, melakukan pemilihan data dan atribut yang akan digunakan yaitu atribut nama karyawan, posisi/bidang,  pendidikan  terakhir,  data  training/sertifikasi  dan  pengalaman  kerja  di  bidang  IT,  atribut dipilih berdasarkan proses bisnis yang dijalankan pada perusahaan.
b. Data  Preprocessing, tahap  prapemrosesan  data  meliputi  pembersihan data  sesuai  dengan keperluan  dari data  yang  duplikat  dan  data  yang  tidak  relevan,  contohnya  karyawan  yang  tidak  ter-record  data pendidikan dan pengalaman kerjanya akan dihilangkan[9].
c. Data  Transformation, melakukan  transformasi  data  agar  sesuai  untuk  proses data  mining [7] . Konversi data  non-numerik  menjadi  data  numerik  agar  dapat  diproses  untuk clustering .  Tahap  ini  dilakukan  agar pemrosesan data mining menjadi lebih mudah dan cepat.
d. Data Mining, data mining  adalah  proses  menemukan  pola dari  suatu kumpulan data  untuk memperoleh informasi  yang  bermanfaat.  Pada tahap  ini  peneliti  menggunakan algoritma fuzzy c-means dalam proses data mining.
e. Interpretation, hasil  pola  informasi  dari  proses  data  mining  perlu  disajikan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti  dan  dipahami  untuk  mengambil  kesimpulan  berdasarkan  pola  tersebut[7].  Kesimpulan  yang diambil  merupakan  suatu knowledge yang  dihasilkan  dari  proses  KDD  untuk  kemudian  dapat diimplementasikan dalam sistem yang akan dikembangkan.
4. Perancangan dan Implementasi Sistem
Setelah  dilakukan  analisa  teknik  data  mining,  peneliti  melakukan  perancangan  dan  implementasi  sistem dengan  menggunakan  metode  pengembangan  sistem  yaitu  metode prototyping .  Metode prototyping menghasilkan prototype awal  dari  sistem  yang  sedang  dikembangkan,  kemudian protoptype tersebut dievaluasi  dan  mendapatkan feedback dari  pengguna[10]. Feedback dari  pengguna  tersebut  akan  menjadi requirement pada  iterasi  selanjutnya[11].  Setelah  dievaluasi  dan  mendapatkan feedback ,  proses  kembali  ke desain  dan  selanjutnya  dilakukan  implementasi  dengan coding menggunakan framework  CodeIgniter dan database MySQL.
5. Kesimpulan Hasil Penelitian
Dalam tahap ini peneliti membuat rangkuman kesimpulan menyeluruh dari hasil penelitian ini baik dari hasil cluster yang  diperoleh  dengan  algoritma fuzzy  c-means serta  hasil  implementasi  teknik  data  mining  pada sistem seleksi calon karyawan digital talent di PT. Telkom Indonesia.

## 2.2 Fuzzy C-Means
Algoritma  yang  digunakan  pada  tahap  analisa  teknik  data  mining  yaitu  algoritma Fuzzy  C-Means yang merupakan  proses  untuk menentukan cluster berdasarkan  pusat cluster dan  derajat keanggotaan antara  rentang nilai 0 hingga 1[4]. Fuzzy C-Means adalah suatu teknik clustering data dimana tiap datanya ditentukan oleh jarak keanggotaan dari tiap data[12].
Berikut langkah perhitungan Fuzzy C-Means [13]: 1. Memasukkan  data yang akan  diklaster  X  berupa matriks  n x  m  (n=jumlah  data,  m=atribut data).  X ij =  data sample ke-I (i=1,2,...,n), atribut ke-j(j=1,2,...,m).
2. Tentukan:  jumlah cluster =  c;  pangkat  pembobot  =  w;  maksimum  iterasi  =  maxIter;  error  terkecil  yang diharapkan = 𝜁 ; fungsi objektif awal = P = 0; dan iterasi awal = t = 0;
3. Bangkitkan  nilai  acak  µ ik, sebagai  elemen  matriks  partisi  awal  u.  µ ik adalah  nilai  derajat  keanggotaan  yang didapatkan secara random dengan interval 0 sampai dengan 1. Matriks partisi awal ini belum akurat, untuk itu perlu dilakukan perulangan sampai mendapatkan derajat keanggotaan dan pusat cluster yang akurat.
4. Hitung titik pusat cluster ke-k:
𝑉 𝑘𝑖 = ∑ ((𝜇𝑖𝑘) 𝑤∗ 𝑋𝑖𝑗) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇𝑖𝑘)𝑤 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
V ki adalah titik pusat cluster , X ij adalah data, 𝜇 𝑖𝑘 adalah derajat keanggotaan data pada tiap cluster

## 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.v4i4.2267
5. Hitung fungsi objektif (P t )
Fungsi  objektif  merupakan  variabel  yang  digunakan  sebagai  syarat  perulangan  untuk  mendapatkan cluster yang tepat.
𝑃 𝑡 =   ∑ ∑ (⟦∑ (𝑋 𝑖𝑗 −  𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑖=1 ⟧ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
P t adalah fungsi objektif, V ki adalah titik pusat cluster , X ij adalah data, 𝜇 𝑖𝑘 adalah derajat keanggotaan data pada tiap cluster
6. Hitung perubahan matriks partisi U
Perubahan  matriks  partisi  U  yang  akan  digunakan  sebagai  keanggotaan  baru  pada  iterasi  kedua  dan seterusnya.
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋𝑖𝑗 − 𝑉𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑖=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋𝑖𝑗− 𝑉𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑖=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (3)
Dengan: i=1,2,...n; dan k=1,2,...c. V ki adalah titik pusat cluster , X ij adalah data, 𝜇 𝑖𝑘 adalah derajat keanggotaan data pada tiap cluster 7. Cek kondisi berhenti: Jika (|𝑃 𝑡 −   𝑃 𝑡−1 | < 𝜁) atau 𝑡 > 𝑚𝑎𝑥𝐼𝑡𝑡𝑒𝑟 maka proses iterasi berhenti; Jika tidak: 𝑡 = 𝑡 + 1 , dan ulangi langkah ke-4.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preprocessing
Pada  penelitian  ini,  data  latih  yang  digunakan  yaitu  data  karyawan digital  talent yang  sudah  masuk  sampai dengan  bulan  desember  2019,  sedangkan  data  uji  menggunakan  data  pelamar digital  talent .  Atribut  yang digunakan  untuk clustering antara  lain  pendidikan  terakhir,  sertifikasi  dan  total  pengalaman  kerja  (bulan). Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python untuk  memproses  data  dengan  algoritma Fuzzy  C- Means ,  serta  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL  untuk preprocessing data.  Berikut  data  atribut dari data latih:
Tabel 1. Data karyawan No ID Jenjang pendidikan Sertifikasi Total pengalaman kerja 1 TL42 SMK - 1 bulan 2 TL142 SMK - 0 bulan 3 TL1 S1 Profesional scrum master 1 88 bulan 4 TL5 S1 Oracle database administrator 5 bulan ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 164 TL164 S1 - 100 bulan
Data  latih  pada  Tabel  3  diatas,  merupakan  data  mentah  yang  belum  dapat  diproses  dengan  algoritma Fuzzy  C-Means ,  maka  dilakukan  proses  pembersihan  data  dari  data  duplikat  dan  tidak  relevan  sehingga didapatkan total 141 data dari 164 data latih yang akan di  proses dengan algoritma Fuzzy C-Means . Data yang telah di bersihkan kemudian dilakukan transformasi data non-numerik menjadi data numerik agar dapat diproses untuk clustering ,  pada  tahap  ini  atribut  yang  dikonversi  menjadi  data  numerik  antara  lain  atribut  pendidikan terakhir dan sertifikasi. Pada atribut pendidikan terakhir, nilai dikonversi dengan numerik 1 sampai 5 sedangkan atribut sertifikasi dikonversi dengan nilai true = 1 dan false = 0 . Berikut adalah data hasil preprocessing yang akan diproses dengan algortima Fuzzy C-Means .
Tabel 2. Data hasil preprocessing
No ID X1 X2 X3 1 TL42 2 0 1 2 TL142 2 0 0 3 TL1 4 1 88

## 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.v4i4.2267
No ID X1 X2 X3 4 TL5 4 1 5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 141  TL164 4 0 100
Keterangan:
X1 : Atribut jenjang pendidikan
X2 : Atribut sertifikasi X3 : Atribut total pengalaman kerja

## 3.2 Pengolahan Data Latih dengan Metode Fuzzy C-Means
Pengolahan  data  karyawan  menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means pada  penelitian  bahasa  pemrograman Python . Data yang akan di klaster adalah data yang telah melalui proses pre-processing dapat dilihat pada tabel 4. Data yang akan diolah berjumlah 141 data terbagi menjadi 4 cluster diantaranya cluster basic, junior, medium dan senior . Teori dasar Fuzzy C-Means yaitu, langkah pertama menentukan pusat cluster pada iterasi ke-1 yang pasti  belum  akurat.  Kemudian menentukan fungsi  obyektif   dan matriks  partisi  yang  akan  menjadi acuan  pada iterasi berikutnya. Perulangan dilakukan sampai mendapatkan pusat cluster dan derajat keanggotaanyang akurat dengan  minimisasi  fungsi  obyektif.  Derajat  keanggotaan  yang  telah  didapatkan  dipetakan  untuk  menentukan cluster dengan mencari nilai maksimum derajat keanggotaannya[14]. Berikut langkah-langkah pengolahan data dengan fuzzy c-means : 1. Input data yang telah diolah dan akan di cluster . Data pada tabel 2.
2. Menentukan Jumlah cluster = c = 4; Pangkat pembobot = w = 2; Maksimum iterasi = maxIter = 150; Error terkecil yang diharapkan = 𝜁 = 0,001; Fungsi objektif awal = P = 0; Iterasi awal = t = 0;
3. Bangkitkan  nilai  acak  µ ik, sebagai  elemen  matriks  partisi  awal  u.  µ ik adalah  nilai  derajat  keanggotaan  yang didapatkan secara random dengan interval 0 sampai dengan  1 dimana C0 + C1 + C2 + C3 =1. Nilai derajat keanggotaan yang didapatkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Matriks partisi awal No ID C0 C1 C2 C3 Jumlah 1 TL1 0,141022 0,357962 0,27561 0,225406 1 2 TL2 0,126201 0,126181 0,046983 0,700635 1 3 TL3 0,261391 0,3079 0,008951 0,421758 1 4 TL5 0,59038 0,150594 0,128953 0,130073 1 ... ... ... ... ... ... ...
...
... ... ... ... ... ... 141 TL164 0,659275 0,199412 0,127693 0,013619 1
Setelah  mendapatkan  hasil  matriks  partisi  awal,  selanjutnya  adalah  menentukan  µ ik w berdasarkan  matriks partisi awal yang telah ditentukan, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil µ ik w No ID C0 C1 C2 C3 1 TL1 0,019887 0,128137 0,075961 0,050808 2 TL2 0,015927 0,015922 0,002207 0,490889 3 TL3 0,068325 0,094803 8,01E-05 0,17788 4 TL5 0,348549 0,022679 0,016629 0,016919 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 141 TL164 0,434644 0,039765 0,016306 0,000185
Nilai  µ ik w pada tabel  4  selanjutnya dikalikan  dengan  data  karyawan  X  (pendidikan  terakhir,  sertifikasi,  dan total pengalaman kerja) sehingga didapatkan hasil dapat dilihat pada tabel 5.
4. Setelah mendapatkan hasil dari µ ik w , selanjutnya adalah mencari titik pusat Cluster dengan cara jumlah hasil perkalian  µ ik w pada cluster 1  dengan  data  karyawan  (pendidikan,  sertifikasi,  dan  total  pengalaman  kerja) dibagi dengan jumlah total µ ik w pada cluster 1. Berikut contoh perhitungan titik pusat cluster : V kj = 44.669160297094 / 12.0754998960054 = 3.69915619906307

## 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.v4i4.2267
Sehingga didapatkan hasil titik pusat cluster pada iterasi 1 sebagai berikut:
Tabel 5. Titik pusat cluster iterasi ke-1
X1 X2 X3 Cluster 0 3.69915619906307 23.296958393074 0.286874089958346 Cluster 1 3.65177379324219 19.5688271616856 0.240547037087954 Cluster 2 3.61168456851662 22.6365782851382 0.215324919098684 Cluster 3 3.63209141789401 21.5796850267507 0.244555915388883
5. Selanjutnya adalah  menghitung  nilai  fungsi  objektif  iterasi ke-1  yang  digunakan  sebagai  syarat  perulangan untuk  mendapatkan cluster yang  tepat.  Diperoleh  fungsi objective pada  iterasi  ke-1  yaitu  P t = 28718.462319819464.
6. Hitung  perubahan  matriks  partisi  U  yang  akan  digunakan  sebagai  derajat  keanggotaan  baru  pada  iterasi berikutnya.Maka didapatkan derajat keanggotaan yang baru sebagai berikut:
Tabel 6. Perubahan matriks partisi U iterasi ke-1 No ID C0 C1 C2 C3 Jumlah 1 TL1 0,261588 0,23386 0,25632 0,248232 1 2 TL2 0,106696 0,032499 0,328544 0,532261 1 3 TL3 0,042487 0,72706 0,065938 0,164514 1 4 TL5 0,205448 0,323564 0,220972 0,250016 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 141 TL164 0,259799 0,236274 0,255382 0,248545 1
7. Cek kondisi perulangan dengan menghitung selisih fungsi objektif pada iterasi 1 dengan P0. P t – P0 = 28718.462319819464- 0 = 28718.462319819464
Pengolahan  data fuzzy  c-means iterasi  ke-1  telah  selesai,  selanjutnya  melanjutkan  iterasi  ke-2  dengan matriks  partisi  U  menggunakan  derajat  keanggotaan  baru  pada  Tabel  6  dan  dilanjutkan  seterusnya  sampai didapatkan  selisih  fungsi objective  < error  terkecil.  Untuk  proses clustering menggunakan fuzzy  c-means mendapatkan hasil pada iterasi ke-20, berikut penjelasanya: Selisih fungsi objective = P t – (P t - 1 ) = P 20 – P 19 = 3761.147644222709 – 3761.148559461598 = 0.000915238888865133
Dari perhitungan diatas maka selisih fungsi  objektif pada iterasi ke-20 < error terkecil yang diharapkan. Berikut hasil clustering karyawan menggunakan fuzzy c-means :
Gambar 3. Hasil clustering karyawan digital talent
Berdasarkan hasil clustering karyawan dengan algoritma fuzzy c-means pada gambar, maka didapatkan 4 cluster dimana cluster 0  adalah cluster senior  dengan  jumlah  15  orang, cluster 1  adalah cluster  basic dengan jumlah  77 orang, cluster 2 adalah cluster  medium dengan  jumlah  16  orang  dan cluster 3  adalah cluster junior dengan jumlah 33 orang. Hasil clustering data karyawan tersebut akan menjadi acuan dalam memprediksi level pelamar yang akan melalui proses rektutmen digital talent di PT. Telkom Indonesia.

## 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.v4i4.2267

## 3.3 Implementasi Sistem
Peneliti menggunakan metode prototyping dalam pengembangan sistem pada penelitian ini.  Model prototyping adalah  metode  pengembangan  sistem  yang  cepat  dan  berulang  dimana feedback pengguna  sangat  dibutuhkan untuk improvement sistem  sampai prototype yang  dibangun  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna[11].  Tahap pengumpulan  data  dan  desain  sistem  dibuat  berdasarkan  kebutuhan  pengguna.  Evaluasi prototype dilakukan dengan  cara  melakukan  wawancara  dan  presentasi  desain interface kepada  pengguna.  Selanjutnya prototyping yang telah dievaluasi dan disetujui user dapat diimplementasikan dengan melakukan pengkodean program[15]. Tahap  implementasi  sistem  merupakan  tahap final dimana  aplikasi  siap  dioperasikan  dan  digunakan  oleh pengguna yang selanjutnya proses pembelajaran terhadap sistem baru, pada tahap ini evaluasi teknis akan tetap dilakukan guna mendukung operasional dan interaksi sistem dengan pengguna[16].
Aplikasi pada penelitian ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman PHP, Jquery dan database MYSQL. Pada aplikasi seleksi digital talent yang dikembangkan oleh peneliti memiliki  3 user yaitu tim talent management sebagai admin dan user support serta pelamar digital talent sebagai public user. Berikut hasil yang implementasi sistem pada penelitian ini:
1. Form Login
Untuk mengakses dashboard aplikasi, admin dan user support diharuskan melakukan login terlebih dahulu. Sedangkan public  user hanya  memiliki  akses  untuk landing page  dan  melakukan apply pada  lowongan pekerjaan yang tersedia. Adapun halaman form login adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Form Login
2. Tampilan upload data karyawan Admin dapat  mengakses  halaman upload data  karyawan.  Halaman  ini  berfungsi  untuk  mengupload  data karyawan yang dijadikan sebagai data training pada penelitian ini. File yang di upload harus berupa file excel sesuai  dengan template yang  telah  ditentukan.  Data  yang  telah  diupload  akan  otomatis  tersimpan  kedalam sistem. Berikut halaman upload data karyawan:
Gambar 5. Halaman upload data karyawan
3. Tampilan list data karyawan Halaman list data  karyawan menampilkan  data karyawan  yang  telah  diinput oleh  admin.  Pada  halaman  ini terdapat  menu Input  Talent dimana  admin  dapat  menginputkan  data  karyawan  baru  melalui form  input sedangkan menu Proses Data yaitu fitur untuk melakukan proses data mining menggunakan algoritma fuzzy c-means . Jika user memilih menu Proses Data, maka informasi job level akan muncul pada tabel karyawan.

## 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.v4i4.2267
4. Tampilan form apply pelamar
Tampilan form input data pelamar dapat dilihat pada gambar berikut. Pengguna yang dapat mengakses form ini yaitu admin dan pelamar melalui fitur apply . Pada form ini, user harus menginputkan data  seperti jejang pendidikan,  sertifikasi  dan  pengalaman  kerja  di  bidang  IT  dikarenakan  data  tersebut  yang  akan  menjadi atribut  dalam  proses  data  mining.  Data  yang  telah  diinputkan  pada form  apply akan  di  proses  dengan algoritma fuzzy c-means.
Gambar 7. Form input pelamar
5. Tampilan hasil clustering dengan algoritma fuzzy c-means
Setelah  menginputkan  data,  maka  akan  tampil  halaman  hasil  dari  proses  pengolahan  data  mining. Berdasarkan  hasil  observasi  peneliti,  jika  pelamar  tidak  memiliki  keahlian  atau  pengalaman  di  bidang  IT, maka pelamar tersebut akan dinyatakan tidak lolos seleksi awal dan tidak akan dilakukan proses data mining. Maka  proses  data  mining  untuk  menentukan  level  pelamar  akan  berjalan  jika  pelamar  dinyatakan  lolos seleksi.  Berikut tampilan hasil proses pengolahan data pada halaman admin:
Gambar 8. Hasil prediksi level pelamar
6. Tampilan notifikasi email
Sama halnya dengan admin, pelamar yang melakukan apply juga akan mendapatkan informasi hasil seleksi awal jika pelamar dinyatakan tidak lolos tahap screening CV. Berikut notifikasi email kepada pengguna:
Gambar 9. Notifikasi email kepada pelamar
7. Tampilan list data pelamar
Halaman  ini  menampilkan  4 tab sesuai  dengan  proses  seleksi  yaitu  proses apply ,  proses interview, proses offering dan proses onboarding . Berikut halaman list kandidat / pelamar:

## 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.v4i4.2267
Gambar 10. Halaman list kandidat
Pelamar yang baru mendaftar dan telah akan masuk ke dalam data kandidat apply . Hasil pemrosesan fuzzy c-means dapat  dilihat  pada  kolom  status.  Pelamar  yang  lulus  pada  tahap apply akan  langsung  di  proses  oleh admin  untuk  masuk  ke  tahap interview dengan  mengatur  jadwal interview dan  sistem  akan  mengirimkan undangan interview melalui email kepada pelamar. Selanjutnya data pelamar akan masuk ke dalam tab interview dengan  status waiting ,  status  tersebut  dapat  diubah  oleh  admin  apabila  proses interview telah  selesai  dan mendapatkan hasil. Jika pelamar lolos tahap interview , pelamar akan masuk ke dalam proses offering . Pada tahap offering sistem akan melakukan pengecekan gaji yang diharapkan pelamar dengan range gaji sesuai level yang telah  ditentukan  oleh  perusahaan.  Jika  gaji  yang  diharapkan  belum  sesuai,  sistem  akan  memberi  status need negotiate agar  tim talent  management dapat  langsung  memproses  pelamar.  Jika  tahap offering berhasil,  data pelamar  akan  masuk  ke  dalam  tahap onboarding artinya  pelamar  telah  berhasil  lulus  dalam  seleksi  karyawan digital talent PT. Telkom Indonesia. Pelamar akan diberikan notifikasi email setiap ada perubahan status dalam proses seleksi tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  implementasi Fuzzy  C-Means pada  sistem  seleksi  karyawan digital  talent ini  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  dapat  mengelompokan  karyawan  dengan  3  atribut  yaitu  pendidikan  terakhir,  sertifikasi  dan  lama pengalaman kerja. Hasil pengujian dari 141 data latih diperoleh 4 cluster job-level yaitu cluster senior dengan jumlah  15  orang, cluster 1  adalah cluster  basic dengan  jumlah  77  orang, cluster 2  adalah cluster  medium dengan jumlah 16 orang dan cluster 3 adalah cluster junior dengan jumlah 33 orang.
2. Sistem  dapat  memprediksi  kelulusan  dan job-level pelamar  berdasarkan  data  latih  yang  telah  diproses menggunakan algoritma fuzzy c-means sehingga tim talent management dapat langsung memproses pelamar yang lulus berdasarkan level untuk masuk ke tahap seleksi berikutnya.
3. Sistem  seleksi  karyawan digital  talent PT  Telkom  Indonesia  memungkinkan user dalam  hal  ini  tim talent management untuk melakukan  proses  rekrutmen menjadi lebih  efektif  dan  relatif  lebih  cepat  dibandingkan dengan proses manual.
4. Sistem seleksi karyawan digital talent PT Telkom Indonesia memungkinkan pelamar tidak menunggu lama informasi  terkait  dengan job yang  dilamar.  Hal  tersebut  dibantu  dengan  fitur  notifikasi  email  yang mengirimkan  hasil  seleksi  kepada  pelamar  secara  otomatis  setelah  data  diproses.  Diharapkan  penelitian selanjutnya dapat menggunakan dataset karyawan digital talent yang lebih besar dan lebih kompleks dengan peningkatan jumlah atribut dan peningkatan label cluster .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis ucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan penelitian ini  khususnya  kepada Chapter  Developer PT.  Telkom  Indonesia  atas  kolaborasi  dan  kerjasamanya  dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] A. A. Rizky and I. Ramdhani, “Perancangan Sistem Informasi Perekrutan Karyawan Berbasis Web Menggunakan PHP dan  MySQL  DI  PT.  Ria  Indah  Mandiri,” J.  Manaj.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  49–57,  2019,  doi: 10.34010/jamika.v9i1.1651.
[2] F.  Yani  and  E.  Yanuarti,  “Seleksi  Calon  Karyawan  Pada  Perusahaan  Menggunakan  Metode  AHP  di  STMIK  Atma Luhur  Pangkalpinang,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  p.  79,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.612.
[3] N. Agustina and P. Prihandoko, “Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C_Means Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan  (Studi  Kasus:  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Bandung),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan

## 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.v4i4.2267
Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[4] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[5] R.  Rismanto,  I.  Fahrur  Rozi,  and  A.  Prasetyo,  “Implementasi  Fuzzy  C-Means  Untuk  Prediksi  Perilaku  Mahasiswa Berdasarkan Jumlah Ketidakhadiran,” SMARTICS J. , vol. 3, no. 2, pp. 39–45, 2017, doi: 10.21067/smartics.v3i2.1965.
[6] D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Strategi  Marketing,” J.  Telekomun.  dan  Komput. ,  vol.  8,  no.  3,  p.  163,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[7] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[8] I.  Farida  and  S.  W.  H.  L.  Hendric,  “Prediksi  Pola  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Teknik  Data  Mining Classification Emerging Pattern,” Petir , vol. 12, no. 1, pp. 1–17, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i1.414.
[9] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk  bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[10]  A. Syarifudin, “Perancangan Sistem Informasi Pengajuan dan Pelaporan Pembayaran Tunjangan Kinerja Kementerian Keuangan Menggunakan Metode Prototype,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, p. 149, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.641.
[11]  A. Susanto and Meiryani, “System Development Method with The Prototype Method,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 7, pp. 141–144, 2019.
[12]  N.  R.  Syarif  and  Windarto,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  Metode  Recency  Frequency  Monetary  ( Rfm ) Pada Aplikasi Data,” Sebatik , pp. 88–94, 2018.
[13]  P.  E.  Mas`udia,  F.  Arinie,  and  L.  D.  Mustafa,  “Clustering  Data  Remunerasi  Dosen  Untuk    Penilaian  Kinerja Menggunakan Fuzzy c-Means,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 288–294, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.97.
[14]  Sismadi  and  Y.  Kusnadi,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Siswa  Elearning  Berbasis  Algoritma  Fuzzy  C-Means,” J. TECHNO Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[15]  F.  S.  Handayani  and  M.  P.  Putri,  “Implementasi  Metode  Prototipe  Pada  Website  Penelusuran  Minat  Peserta  Didik Sebagai Layanan Bimbingan Konseling,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 10, no. 1, p. 44, 2018, doi: 10.22303/csrid.10.1.2018.44-57.
[16]  D. Purnomo, “Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 2, pp. 54–61, 2017, doi: 10.37438/jimp.v2i2.67.