Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.236 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 295-304 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF EMPLOYEE DISCIPLINE CLUSTERING AT GOTTING SIDODADI VILLAGE OFFICE BANDAR PASIR MANDOGE USING K-MEANS ALGORITHM
Dewi Murni *1 , Bachtiar Efendi 2 , Nurul Rahmadani 3
1,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia
2 Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 dm0542927@gmail.com , 2 yougthady@gmail.com , 3 cloudyrara@gmail.com
(Naskah masuk: 21 Maret 2022, Revisi : 30 Maret 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
Discipline is the key to the success of an organization in achieving its goals, because discipline is an operative function  of  human resource management  which is very important and will  create quality employees. Employee discipline can be seen through employee attendance. The importance of evaluating employee discipline levels to improve  services  to  the  community  and  make  it  easier  for  leaders  to  find  out  the level  of  discipline  of  Gotting Sidodadi  Village  office  employees,  Bandar  Pasir  Mandoge  currently  has  not  grouped  the  level  of  employee discipline because there is no system that can assist in the process. The grouping of employees' discipline levels is  used  the  K-Means  Clustering  method  in  this  study.  The  application  of  the  K-means  Clustering  method  is implemented  in  an  application  made  with  3  clusters  of  14  data  samples,  and  not  absent  from  home.  The  data used  is  attendance  data  for  14  employees  from  2018  to  2021.  The  results  of  this  study  are  that  the  k-means algorithm is able to classify the data with the highest  level  of discipline. medium and low with the existence of this application system, it is hoped that the leadership can easily find out the level of discipline of employees at the Gotting Sidodadi Village Office so that they can provide bonuses for employees with high levels of discipline, and sanctions for employees with low levels of discipline.
Keywords : Attendance, Employee Discipline, K-Means Clustering.

## IMPLEMENTASI CLUSTERING TINGKAT KEDISIPLINAN PEGAWAI PADA KANTOR DESA GOTTING SIDODADI BANDAR PASIR MANDOGE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Abstrak
Kedisiplinan  merupakan  kunci  keberhasilan  suatu  organisasi  dalam  mencapai  tujuannya,  karena  kedisiplinan merupakan fungsi operatif manajemen sumber daya manusia yang sangat penting dan akan menciptakan pegawai yang  berkualitas.  Kedisiplinan  pegawai  dapat  dilihat  melalui  absensi  kehadiran  pegawai,  pentingnya mengevaluasi  tingkat  kedisiplinan  pegawai  untuk  meningkatkan  pelayanan  terhadap  masyarakat  dan memudahkan  pimpinan  untuk  mengetahui  tingkat  kedisiplinan  pegawai.kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar Pasir  Mandoge  saat  ini  belum  melakukan  pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  pegawai  dikarenakan  tidak adanya  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  proses  pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  pegawai.  untuk  itu digunakan  metode K-MeansClustering pada  penelitian  ini.  Penerapan  metode K-means  Clustering diimplementasikan pada aplikasi yang dibuat dengan 3 cluster dari 14 sampel data. Data yang digunakan dalam perhitungan algoritma k-means adalah jumlah tidak absen masuk, sakit, ijin  alpa, dan tidak absen pulang. Data yang  digunakan  adalah  data  absensi  14  orang  pegawai  pada  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2021.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  bahwa  algoritma k-means mampu  mengelompokkan  data  tingkat  kedisiplinan  tertinggi, sedang,  dan  rendah.  dengan  adanya  sistem  aplikasi  ini  diharapkan  pimpinan  dapat  dengan  mudah  mengetahui tingat  kedisiplinan pegawai  di  Kantor Desa Gotting Sidodadi, sehingga dapat  memberikan bonus bagi  pegawai yang tingkat kedsiplinannya tinggi, dan sanksi bag pegawai yang tingkat kedisiplinanya rendah.
Kata kunci : Absensi, Kedisiplinan Pegawai, K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Kedisiplinan  merupakan  kunci  keberhasilan suatu  organisasi  dalam  mencapai  tujuannya,  karena
kedisiplinan  merupakan  fungsi  operatif  manajemen sumber daya manusia yang sangat  penting dan akan menciptakan  pegawai  yang  berkualitas  [1].  Salah satu  aspek  disiplin  yang  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  pegawai  adalah  dengan kehadiran  yang  dapat  dilihat  melalu  absensi kehadiran pegawai [2].
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  kehadiran  adalah  perihal  hadir,  adanya (seorang,  sekumpulan  orang)  pada  suatu  tempat. Biasanya  kehadiran  pegawai  akan  dicatat  melalui mesin pencatat waktu menggunakan sidik jari seperti jam  masuk  dan  jam  pulang  pegawai,  ada  juga beberapa  pencatatan  kehadiran  pegawai  yang  masih dilakukan  secara  manual,  misalnya  seperti  absensi ketidak  hadiran  pegawai  yang  dikarenakan  izin, sakit,  dan  cuti  yang  biasanya  masih  menggunakan surat  keterangan/formulir  khusus.  Oleh  karena  itu, untuk  memudahkan  pihak  pegawai  dalam  proses mengevaluasi  absensi  kehadiran  seluruh  pegawai dalam  suatu  instansi,  maka  digunakan  suatu  tehnik pengelompokkan suatu data yaitu dengan tehnik Clustering .
Clustering merupakan suatu proses
pembentukan  kelompok  data  dari  himpunan  data yang tidak diketahui kelompok-kelompoknya berdasarkan  tingkat  kesamaan  [3].  Data  dengan karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan  dalam satu cluster dan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda  akan  dikelompokkan  kedalam cluster yang lain[4]. Tehnik Clustering juga banyak digunakan di berbagai  bidang  seperti  bidang  biologi,  psikologi, dan ekonomi [5].
Algoritma K-Means merupakan metode clustering dengan non hirarki yang mempartisi data- data   kedalam cluster dimana  data-data  dengan karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan  pada satu cluster ,  dan  data-  data  dengan  karakteristik yang  berbeda  akan  dikelompokkan  pada cluster lainnya [6]. K-Means berusaha mempartisi data yang ada  kedalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok  [7]. Sehingga hasil dari penerapan metode ini merupakan kelompok data pegawai mana yang memiliki tingkat kedisiplinan tertinggi, sedang, dan rendah di Kantor Desa Gotting Sidodadi Bandar Pasir Mandoge.
Melalui  penerapan  metode K-Means ,  penulis akan mengelompokkan data absensi pegawai 4 tahun sebelumnya,  yaitu  ditahun  2018  sampai  dengan tahun 2021, data absensi  ini kemudian digabungkan dalam 1 tabel dan kemudian akan dibentuk kedalam beberapa  kelompok,  sehingga  menjadi  bentuk cluster-cluster ,  dimana  data  dalam  satu  kelompok mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama  lain dan  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan data  yang  ada  dalam  kelompok  lain.  Sehingga nantinya  akan  menghasilkan  sebuah  informasi tentang  bagaimana  pengelompokan  pegawai  yang memiliki  tingkat  kedisiplinan  tertinggi,  sedang,  dan rendah  di  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar Pasir Mandoge.
Saat  ini  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  belum melakukan pengelompokan absensi kehadiran pegawai,  sehingga  tidak  dapat  mengetahui  berapa jumlah pegawai yang tingkat kedisiplinannya tinggi, sedang,  dan  rendah.  pengelompokan  ini  juga bertujuan  agar  pimpinan  dapat  pengetahui  pegawai mana  yang  memiliki  tingkat  kedisiplinan  tinggi sehingga dapat memberika apresiasi atau penghargaan  berupa  bonus  kepada  pegawai  tersebut dan  pegawai  lainya  agar  lebih  meningkatkan  lagi kedisiplinannya.  Sedangkan  untuk  pegawai  yang tingkat  kedisiplinannya  rendah,  pimpinan  dapat memberikan  sanksi  kepadap  pegawai  tersebut  agar kedepannya  bisa  memperbaiki  dan  meningkatkan kedisiplinannya sehingga visi, misi, dan tujuan desa dapat tercapai.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Algoritma K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma dalam data  mining yang  bisa  digunakan  untuk melaksanakan  pengelompokan  atau clustering suatu data. K-Means merupakan  metode  pengelompokan yang  bersifat  parsial,  metode  ini  juga  dapat digunakan  untuk  mempartisi  data  ke  dalam kelompok-kelompok/ cluster [8]. Data mining sendiri merupakan  proses  menganalisa  data  agar  dapat menemukan  suatu  pola  yang  ada  di  dalam sekumpulan  data. Data  mining juga  memiliki kemampuan  untuk    menganalisa  data  yang  sangat besar  menjadi  informasi  berupa  pola  yang  memiliki arti  sehingga  dapat  digunakan  oleh  pengambil keputusan  [9]. Data  mining sangat  berguna  bagi suatu  lembaga  pemerintah  atau  perusahaan  yang ingin  melakukan  analisa  terhadap  data  yang  sangat besar. Dengan menggunakan data mining, perusahaan  dapat  dengan  mudah  untuk  melakukan analisa  terhadap  data  yang  sangat  besar  dengan tepat,  cepat  dan  akurat  dibandingkan  dengan melakukan  analisa  data  secara  manual  [10].  Ada banyak pendekatan untuk membuat cluster, diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte keanggotaan  dalam group yang  sama  berdasarkan tingkat  persamaan  diantara  anggota-anggotanya. Pendekatan  lainnya  adalah  dengan  membuat sekumpulan  fungsi  yang  mengukur  beberapa properti dari pengelompokan tersebut sebagai fungsi dari  beberapa  parameter  dari  sebuah clustering . Metode K-Means adalah  metode  yang  termasuk dalam  algoritma clustering dengan  jarak  yang membagi  data  kedalam  sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numerik.
Ada Beberapa cara untuk mengelompokkan K-
Means diantaranya:
• Tentukan jumlah kelompok.
• Alokasikan  data  kedalam  kelompok  secara acak.
Dewi Murni, dkk, Implementasi Clustering Tingkat Kedisiplinan … 297
• Hitung pusat kelompok ( centroid /rata-rata) dari data-data yang ada dimasing-masing kelompok.
𝐶 𝑖 = 1 𝑀 ∑ 𝑋 𝑗 𝑀 𝑗=1 (1)
• Alokasikan  masing-masing  data  ke  dalam centroid /rata-rata terdekat.
D( 𝑥 2 , 𝑥 1 ) = ∥ 𝑥 2 - 𝑥 1 ∥ 2 = √∑ |x 2j 𝑝 𝑗=1 - 𝑥 1j | ² (2)
• Kembali  kelangkah  3,  apabila  masih  ada  data yang  berpindah  kelompok,  atau  apabila  ada perubahan  nilai  sentroid  diatas  nilai  ambang yang  ditentukan,  atau  apabila  perubahan  nilai pada  fungsi  objektif  yang  digunakan  masih diatas nilai ambang yang ditentukan.

## 2.2. Metode Perancangan Sistem
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah metode K-Means Clustering . Alur penelitiannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  langkah  awal  dalam penelitian,  identifikasi  masalah  merupakan upaya  untuk  mencari  dan  mengumpulkan masalah  yang  diperoleh  pada  saat  penelitian, dan masalah yang diperoleh yaitu Kantor Desa Gotting Sidodadi belum melakukan pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  pegawai melalui  absensi  untuk  mengetahui  pegawai mana  yang  memiliki  tingkat  kedisiplinan tinggi, sedang, dan rendah.
2. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan
data dengan metode wawancara dengan Kepala Desa  Gotting  Sidodadi  bapak  Arisman  Sitorus dan  observasi  untuk  melakukan  pengamatan dan  analisa  terhadap  proses  pengelompokan data  tingkat  kedisiplinan  pegawai  pada  Kantor Desa Gotting Sidodadi Bandar Pasir Mandoge, sehingga mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan oleh peneliti.
3. Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisisdata  yang dikumpulkan.  Dengan  demikian,  diharapkan peneliti    dapat  menemukan  kendala-kendala dan  permasalahan  yang  terjadi  pada  proses Pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  pegawai pada  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar Pasir  Mandoge,  sehingga  peneliti  dapat memperoleh solusi dari permasalahan tersebut.
4. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  penulis  membuat  perancangan sistem  yang  akan  diusulkan.  Perancangan sistem  ini  termasuk  perancangan  ASI,  dan perancangan  UML,  Perancangan  tersebut meliputi  rancangan  tampilan user, rancangan basis data untuk sistem tersebut agar manajemen file yang ada lebih teratur.
5. Pembuatan program
Pada  tahap  ini  penulis  membuat  program berupa design program  aplikasi  Tingkat Kedisiplinan  Pegawai  dan coding program menggunakan Visual  Basic  Net.2010 dengan data base Microsoft Access 2010.
6. Pengujian Program Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  uji  coba terhadap program aplikasi Tingkat Kedisiplinan  Pegawai  yang  telah  dibuat  untuk mengetahui apakah program  memiliki masalah atau tidak.
7. Implementasi Program
Implementasiadalah  tahap  penerapan  program aplikasi  Tingkat  Kedisiplinan  Pegawai  di instansi  tempat  penelitian  untuk  memastikan bahwa  aplikasi  yang  dikembangkan  bebas  dari kesalahan,  sehingga  dilakukan  uji  coba  pada aplikasi  tersebut.  Pada  tahap  ini  juga  akan dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  penelitian yang  dilakukan.  Evaluasi  dilakukan  mencakup evaluasi  hasil  program  aplikasi  yang  telah diterapkan  apakah  sudah  sesuai  dengan kebutuhan pengguna atau belum sesuai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Data
Tahap  analisis  data  merupakan  tahap  yang paling penting dalam pengembangan sebuah sistem, karena pada tahap inilah nantinya dilakukan evaluasi kinerja,  identifikasi  terhadap  masalah  yang  ada, rancangan  sistem  dan  langkah-langkah  yang dibutuhkan untuk perancangan yang diinginkan [11].
Pengujian Program Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisis Data Perancangan Sistem Pembuatan Program
Implementasi Program
Tabel 1 Data Data Absensi Pegawai kantor Desa Gotting
Sidodadi Bandar Pasir Mandoge Tahun 2018-2021
No Nama
Tidak Absen Masuk
Sakit Izin Alpa Tidak Absen Pulang
1 Sucianto 6 2 15 0 10 2 Riadi 10 10 6 1 9 3 Juliana 4 8 11 0 0 4 Vivin Rhmaini 7 6 8 1 2 5 Suyono 9 10 7 5 16 6 Dinauli Manik 11 4 6 1 15 7 Veny Setia Ningrum 26 6 4 2 27 8 Junedi Silalahi 16 3 11 7 26 9 Poltak Silaen 11 4 2 11 40 10
Median Sahara Manurung
12 7 10 18 38 11 Edi Sopian Pohan 13 4 6 12 34 12 Herman 21 11 8 11 55
13 Suman 17 3 10 9 31 14 Kiki Kurniawan 16 1 4 9 42
Sumber: Kantor Desa Gotting Sidodadi.

## 3.2. Analisis Sistem
Analisis  merupakan  suatu  kegiatan  yang bertujuan  mempelajari  serta  mengevaluasi  bentuk permasalahan  yang  ada  pada  sistem.  Agar  sistem yang dirancang dapat berjalan sebagaimana mestinya,  perlu  dilakukan  analisis  kinerja  sistem yang  bertujuan  untuk  pengembangan  sistem. Analisis  sistem  merupakan  kegiatan  menguraikan suatu sistem informasi yang utuh dan nyata kedalam komponen  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi serta  mengevaluasi  masalah-masalah  yang  muncul, sehingga  mengarah  kepada  suatu  solusi  untuk perbaikan  maupun  pengembangan  ke  arah  yang lebih baik dan sesuai dengan kebutuhan.

## 3.2.1. Alat Bantu Analisis Dan Perancangan Sistem
Perancangan  antarmuka  dilakukan  dengan mengacu sequence  diagram yang  telah  dibuat. Rancangan antarmuka dibuat untuk menggambarkan hasil  jadi  dari  sistem  dari  segi  tampilan  antarmuka sistem yang berinteraksi langsung dengan pengguna.
1. Unified Modelling Language (UML)
Unified
Modelling language (UML)
merupakan  salah  satu  alat  bantu  yang  dirancang untuk pengembangan software yang berbasis object- oriented .  UML  sendir  sangat  handal  didunia pengembangan  system  yang  berorientasi  objek. Halini juga disebabkan karena UML yang menyediakan  bahasa  permodelan  visual  sehingga memungkinkan  bagi  pengembangan  sistem  untuk membuat  rancangan  yang  mudah  dimengerti  serta dilengkapi  dengan  mekanisme  yang  efektif  untuk berbagi,  makas  emua  elemen  dan  diagram berbasiskan  pada  paradigm object  oriented. UML
menawarkan sebuah standar untuk merancang model sebuah  sistem  lainnya,  UML  mendefenisikan  notasi dan syntax /sematik.
Pada  umumnya  hanya  digunakan  empat  buah diagram  saja  dalam  sebuah  UML,  yaitu Use  Case Diagram , Class  Diagram , Activity  Diagram ,  dan Sequence Diagram .
2. Use Case Diagram Use  case  diagram merupakan  diagram  yang menjelaskan  interaksi  antara  sistem  dengan  aktor yang berperan di dalam system [13]. Berikut contoh use case diagram login :
Gambar 2 Use Case Diagram
3. Class Diagram
Class  diagram merupakan  diagram  yang menggambarkan  struktur  sistem  dengan  segi pendefenisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun suatu sistem.
Gambar 3 Class Diagram
4. Activity Diagram Activity  diagram merupakan  diagram  yang menggambarkan  urutan  aktivitas  dalam  sistem  yang dapat  dilakukan  oleh user dari  awal  hingga  kahir sehingga dapat  memberikan pemhaman keseluruhan bagi user [13]. Activity diagram juga merupakan tipe diagram  khusus  dari statechart yang  berfokus  pada aktifitas atau potongan-potongan proses yang sesuai dengan metode atau fungsi angora dan aktivitas yang telah  terjadi  [14].  Berikut  contoh activity  diagram login :
Gambar 4 Activity Diagram
5. Sequence Diagram
Sequence  diagram merupakan  diagram  yang menunjukkan  alur  dari  sebuah  sistem  untuk fungsionalitas [15]. Berikut contoh squance diagram login :

## Gambar 5 Sequence Diagram

## 3.3. Analisis Masalah
Dalam  hal  penelitian  pengelompokan  tingkat kedisiplinan  pegawai  pada  Kantor  Desa  Gotting SidodadiBandar  Pasir  Mandoge,  masalah  selalu terjadi  pada  saat  proses  pengelompokan  dilakukan disetiap  tahunnya.  Dilihat  dari  aliran  sistem informasi yang sedang berjalan pada saat ini, absensi yang  dilakukan  masih  secara  manual  dan  tidak adanya  sistem  pengelompokan  tingkat  kedisiplinan pegawai,  hal  ini  nantinya  bisa  menyebabkan pimpinan  tidak  mengetahui  pegawai  mana  yang memiliki  tingkat  kedisiplinan  tinggi,  sedang,  dan rendah.sehingga  tidak  dapat  melakukan  evaluasi tingkat  kedisiplinan  pegawai  dengan  memberikan bonus  bagi  pegawai  yang  memiliki  tinkgat kedisiplinan  tinggidan  memberikan  sanksi  bagi pegawai yang tingkat kedisiplinannya rendah.
Dalam hal menganalisis suatu masalah menggunakan metode PIECES. Dalam menganalisis sebuah  sistem  biasanya  akan  dilakukan  terhadap beberapa  asepek,  antara  lain  adalah  kinerja, informasi,  ekonomi,  keamanan  aplikasi,  efisiensi dan  pelayanan  pelanggan.  Analisis  ini  disebut PIECES Analysis (Performance, Information, Economy, Control, Eviciency and Services).

## 3.4. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  merupakan  tahapan perancangan sistem yang bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan dan kebutuhan sistem  sehingga  pengembang  dapat  memahami gambaran  umum  sistem  sesuai  dengan requiremen [12].  Untuk  mendapatkan  tingkat  kedisiplinan pegawai pada Kantor Desa Gotting Sidodadi Bandar Pasir Mandoge, pihak Kantor Desa Gotting Sidodadi Bandar  Pasir  Mandoge  memerlukan  sebuah  sistem yang dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan tingkat kedisiplinan pegawai. Maka  diperlukan  sebuah  metode  yang  dapat mempermudah proses pengelompokan tingkat kedisiplinan pegawai  dengan hasil yang semestinya. Kebutuhan  akan  sistem  yang  mampu  memberikan informasi  yang  sangat  diperlukan.    Oleh  karena  itu perlu  dibuatkan  sebuah  Penerapan Clustering  Data Mining Dengan  menggunakan  Metode K-Means Untuk Pengelompokan tingkat  kedisiplinan pegawai pada  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar  Pasir Mandoge.  Sistem  ini  diharapkan  mampu  dan  dapat memberikan  solusi  yang  mendekati  solusi  secara kenyataan yang efektif dan efisien. Selain itu, karena didukung  dengan  tersedianya  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  yang  telah  ada,  serta  tersedianya sumber  daya  manusia  yang  dapat  menggunakan komputer,  sehingga  mampu  mengelola  sistem berbasis komputer.

## 3.5. Analisis Pengguna Sistem
Pada  penelitian  ini,  yang  terkait  dalam penggunaan  atau  yang  menjadi  pengguna  sistem dalam  pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  pegawai ialah  pihak  Kantor  Kepala  Desa  Gotting  Sidodadi, baik  itu  Pegawai,  Kepala  Desa  atau  admin  khusus dalam  pengolahan  data  Tingkat  Kedisiplinan Pegawai.  Pengguna  ini  nantinya  diharapkan  ialah seseorang yang mahir atau mampu untuk menggunakan,  mengoperasikan  perangkat  keras dengan  baik,  dan  dapat  menjalankan  sistem  ini dengan sebaik-baiknya.

## 3.6. Tujuan Penggunaan Sistem
Adapun yang menjadi dasar tujuan penggunaan sistem  ini  ialah  untuk  memastikan  akan  keakuratan data  tingkat  kedisiplinan  pegawai  yang  jelas,  yang sesuai  dengan  keadaan  sebenarnya.  Agar  nantinya pimpinan  dan  pihak-pihak  terkait  dapat  mengetahui kelompok  pegawai  mana  yang  memiliki  tingkat kedisiplinan  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  sehingga pimpinan  nantinya  dapat  mengambil  keputusan untuk  memberikan  bonus  atau  penghargaan  bagi pegawai  yang  memiliki  tingkat  kedisiplinan  tinggi, dan memberikan sangsi bagi pegawai yang memiliki tingkat  kedisiplinan  rendah.  sehingga  diharapkan para pegawai dapat berlomba-lomba untuk meningkatkan kedisiplinannya.

## 3.7. Strategi Penggunaan Sistem
Untuk menentukan strategi yang dapat mendukung  pencapaian  dari  sistem  yang  dibangun, maka  diperlukan  pemahaman  tentang  strategi penggunaan  sistem.  Pemahaman  tersebut  mencakup hal-hal  yang  berkaitan  dengan  mengapa  diperlukan sistem  ini,  apa  tujuannya  dan  bagaimana  mencapai tujuan  tersebut.  Strategi  mengarah  pada  kinerja sistem  yang  akan  menghasilkan  informasi  yang akurat  yang  dapat  digunakan  sebagai  masukan dalam  mengambil  keputusan.  Agar  sistem  dapat digunakan  dengan  baik  oleh  pengguna  maka dibutuhkanstrategi untuk mempertahankan informasi strategis sistem yang sekarang dan akan mendatang.

## 3.8. Analisis Proses
Analisis  proses  merupakan  uraian  dari  proses sistem  yang  dibutuhkan  pada  pengelompokan tingkat  kedisiplinan  pegawai  pada  Kantor  Desa Gotting Sidodadi Bandar Pasir Mandoge.
Diketahui jumlah cluster = 3 Jumlah Data = 14 Jumlah Atribut = 5 Diambil data ke-2 sebagai pusat cluster ke-1 Diambil data ke-9 sebagai pusat cluster ke-2 Diambil data ke-11 sebagai pusat cluster ke-3 Adapun  contoh  perhitungan  jarak  data  ke-1 pada masing-masing cluster adalah:
C1  = √ (10 − 6) 2 + (10 − 2) 2 + (6 − 15) 2 + (1 − 2) 2 + (9 − 10) 2
= √(4)² + (8)² + (−9)² +  (−1)² + (−1)²
= √16 + 64 + 81 + 1 + 1 = √163 = 12,7671453
C2  = √ (11 − 6) 2 + (4 − 2) 2 + (2 − 15) 2 + (11 − 2) 2 + (40 − 10)² = √(5) 2 + (2) 2 + (−13) 2 + (9) 2 + (30) 2
= √25 + 4 + 169 + 81 + 900
= √1.179 = 34,3365694
C3  = √ (13 − 6) 2 + (4 − 2) 2 + (6 − 15) 2 +
(12 − 2) 2 + (34 − 10)²
= √(7)² + (2)² + (−9)² + (10)² + (24)²
= √49 + 4 + 81 + 100 + 576 = √810 = 28,4604989
Tabel  2  menjelaskan  Kolom  biru  yang menunjukan  kelompok cluster yang  merupakan kelompok pegawai yang memiliki tingkat kedisiplinan  tertinggi.  Kolom  ungu  menunjukan kelompok cluster 2  yang  merupakan  kelompok pegawai  yang memiliki tingkat  kedisiplinan sedang. Kolom  abu-abu  menunjukan cluster 3  yang
merupakan  kelompok  pegawai  yang  memiliki tingkat kedisiplinan rendah.
Tabel 2 Hasil Iterasi Pertama C1 C2 C3 12,76715 34,33657 28,4605 0 33,37664 28,12472 9,69536 38,80722 33,21144 8,831761 40 34,48188 8,185353 26,01922 20,63977 8,544004 27,22132 22,04541 24,5153 21,97726 18,05547 20,85665 17,86057 11,13553 33,37664 0 7,549834 34,04409 11,26943 8,831761 28,12472 7,549834 0 48,39421 20,24846 23,64318 25,72936 13,63818 7,141428 35,69314 6,78233 9,746794
Tabel  3  menjelaskan  tentang  hasil  dari pengelompokan  data  setelah  dilakukan  proses perhitungan cluster ,  dimana  kolom  biru  terdapat pada  data  1,2,3,4,5,6  merupakan cluster 1,  kolom ungu  terdapat  pada  data  9,12,14  merupakan cluster 2,  dan  kolom  abu-abu  terdapat  pada  data 7,8,10,11,13 merupakan cluster 3.  berikut tampilan dari tabel pengelompokan data:
Tabel 3. Pengelompokan Data C1 C2
C3 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 0 1 2 0 1 2 0 2 1 0 1 2 0 1 2 0 2 1 0 1 2 0
2 1

## Penentuan Pusat Cluster Baru
Karena  C1  memiliki  6  anggota  maka perhitungan cluster baru menjadi:
C1 =  ( 6+10+4+7+9+11 6 , 2+10+8+6+10+4 6 , 15+6+11+8+7+6 6 , 2+1+3+1+5+1 6 , 10+9+4+2+16+15 6 )
C1 =  7,83333333  ;  6,66666667  ;    8,83333333; 2,16666667 ; 9,33333333
Karena  C2  hanya  mempunyai  3  anggota  maka cluster baru menjadi:
C2 = ( 11+21+16
3 , 4+11+1
3 , 2+8+4 3 , 11+11+9
3 , 40+55+42 3 )
C2  =  16  ;  5,33333333  ;  4,66666667 ;  10,3333333  ;
45,6666667
Karena  C3  hanya  mempunyai  5  anggota  maka cluster baru menjadi:
C3 = ( 26+16+12+13+17 5 , 6+3+7+4+3 5 , 4+11+10+6+10 5 , 2+7+18+12+9 5 , 27+26+38+34+31 5 ) C3 = 16,8 ; 4,6;8,2 ; 9,6 ; 31,2

## Contoh Pengulangan Langkah Ke 2
1. Perhitungan Jarak dari data ke 1 terhadap pusat cluster
C1 =
√ (7,8333 − 6) 2 + (6,6667 − 2) 2 + (8,8333 − 15) 2 +(2,1667 − 2)² + (9,3333 − 10)² = √(1,833333) 2 + (4,66666) 2 + (−6,16667) 2 + (0,166666)² + (−0,6667)² = √3,36110989 + 21,7777156 + 38,0278189 + 0,027777 + 0,44448
= √63,638885 = 7,9774
C2 =
√ (16 − 6)² + (5,3333 − 2)² + (4,6667 − 15)² +
(10,333 − 2)² + (45,667 − 10)²
= √ (110) 2 + (3,3333) 2 + (10,3333) 2 + (8,333) 2 + (35,367)²
= √100 + 11,110889 + 106,777089 + 69,438889 +1272,1 = √1.559,435 = 39,49
C3 = √ (16,8 − 6)² + (4,6 − 2)² + (8,2 − 15)² +
(9,6 − 2)² + (31,2 − 10)²
=
√(10,8)² + (2,6)² + (−6,8)² + (7,6)² + (21,2)²
= √116,64 + 6,79 + 46,24 + 57,76 + 449,44
= √676,87 = 26,016
Pada tabel 4 menunjukan hasil dari perhitungan jarak  pada  iterasi  ke  2.  Kolom  biru  merupakan cluster 1,  kolom  ungu  merupakan cluster 2,  dan kolom  abu-abu  merupakan cluster 3.  berikut tampilan  dari  tabel  hasil  perhitungan  jarak  pada iterasi ke 2:
Tabel 4 Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi 2
C1 C2 C3 7,977399 39,4898 26,01615 5,030463 38,61491 25,43698 7,092641 44,50967 31,09083 7,547995 45,67761 32,01 8,264718 31,38117 18,53753 7,657603 32,49786 19,37111 25,80644 22,77669 13,40298 19,64618 21,05812 6,696268 32,89841 8,151346 12,32234 33,03491 12,83658 12,2 27,33079 12,30628 5,765414 48,54179 12,4811 25,04077
Setelah  dilakukan  perhitungan  jarak  pada iterasi  ke  2,  selanjutnya  dilakukan  pengelompokan data  kembali  untuk  memastikan  pengelompokan data  pada  iterasi  1  dan  iterasi  2  memiliki  data  yang sama,  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  iterasi kembali.  Pengelompokan  data  yang  diperoleh  dari hasil  perhitungan  jarak  pada  iterasi  2  menunjukan hasil  yang  sama  pada  iterasi  1,  dimana  kolom  biru terdapat  pada  data  1,2,3,4,5,6  merupakan cluster 1, kolom  ungu  terdapat  pada  data  9,12,14  merupakan cluster 2,  dan  kolom  abu-abu  terdapat  pada  data 7,8,10,11,13  merupakan cluster 3.  berikut  tampilan dari tabel pengelompokan data kembali:
Tabel 5 Pengelompokan Data Kembali C1 C2 C3 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 0 2 1 0 1 2 0 1 2 0
2 1 0 1 2
0 2 1
Karena  hasil  iterasi  didapatkan  anggota  yang sama,  maka  tidak  perlu  dilakukan  iterasi  lagi. Sampai disini hasil Clustering sudah mencapai stabil dan Konvergen .
Kesimpulan  dari  iterasi  pertama  dan  iterasi kedua  dapat  disimpulkan,  bahwa  dimana  hasil  dari clustering pertama  dan clustering kedua  terdapat hasil  yang  sama  sehingga  tidak  perlu  dilakukan iterasi / perulangan lagi.
Hasil Clustering adalah:
Cluster 1: Pegawai: 1,2,3,4,5,6 Cluster 2: Pegawai: 9,12,14 Cluster 3: Pegawai: 7,8,10,11,13 Dimana Cluster pertama terdiri dari:
1. Sucianto
2. Riadi
3. Juliana
4. Vivin Rahmaini
5. Suyono 6. Dinauli Manik
Sedangkan Cluster Kedua terdiri dari:
1. Poltak Silaen
2. Herman
3. Kiki Kurniawan
Dan Cluster Ketiga terdiri dari:
1. Venny Setia Nigrum
2. Junedi Silaen
3. Median Sahara Manurung
4. Edi SopianPohan
5. Suman

## 3.9. Implementasi Sistem
1. Tampilan Halaman Login
Tampilan  login  merupakan  halaman  untuk klarisifikasi  hak user untuk  masuk  ke  dalam pengolahan sistem. User yang mempunyai username dan password yang  sah  berhak  untuk  masuk  ke dalam  sistem  melalui  halaman login ,  berikut tampilan halaman login .
Gambar 6 Tampilan Halaman Login

## 2. Tampilan Menu Utama
Tampilam  Menu  merupakan  halaman  awal yang  dijumpai  setelah  pengguna  memasuki  aplikasi Pengelompokan  Tingkat  Kedisiplinan  Pegawai, berikut tampilan halaman menunya:

## Gambar 7 Tampilan Menu Utama

## 3. Tampilan Halaman Menu Input Data Absensi
Halaman input data merupakan halaman untuk menginput  data  absensi  pegawai.  Berikut  tampilan halaman menu input data:

## 4. Tampilan Halaman Data Centroid
Halaman  ini  merupakan  halaman  mengolah untuk memilih centroid agarnantinya dapat dilakukan  proses cluster, berikut  tampilan  dari  data centroid :
Gambar 9 Tampilan Halaman Data Centroid 5. Tampilan Halaman Menu Proses Cluster Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk melakukan proses cluster sehingga dapat menghasilkan  kelompok cluster 1 ,  cluster 2 ,  dan cluster 3 . Berikut tampilan menu proses cluster :
Gambar 10 Tampilan Halaman Menu Proses Cluster
6. Tampilan  Halaman  Menu  Laporan  Data Absensi Pegawai
Halaman  ini  merupakan  halaman  laporan  data absensi  pegawai  yang  sudah  di cluster .  Berikut tampilan halamannya:
Gambar 11 Tampilan Halaman Menu Laporan Absensi Pegawai
Dewi Murni, dkk, Implementasi Clustering Tingkat Kedisiplinan … 303
Pada  gambar  11  terdapat  kolom  ID  Pegawai, Nama  Pegawai,  Tidak  Absen  Masuk,  Sakit,  Ijin, Alpa, Tidak Absen Pulang, dan Cluster. Pada kolom Cluster terdapat  C1,  C2,  dan  C3 yang  mana  C1 merupakan Cluster 1  yang  merupakan  kelompok pegawai yang memiliki tingkat kedisiplinan tertinggi,  C2  merupakan cluster 2  yang  merupakan kelompok pegawai yang memiliki tingkat kedisiplinan  sedang,  dan  C3  merupakan cluster 3 yang  merupakan  kelompok  pegawai  yang  memiliki tingkat  kedisiplinan  rendah.  ID  pegawai  01,  02, 03, 04,  05,  06  merupakan  C1,  ID  Pegawai  09,  12,  14 merupakan C2, ID Pegawai 07,08,10,11,13 merupakan C3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan Data  Mining menggunakan  metode non  hierarki yang  dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  Implementasi  metode K-Means  Clustering untuk  pengelompokan tiingkat kedisiplinan pegawai pada  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar  Pasir Mandoge  berdasarkan  absensi  kehadiran  pegawai berhasil  diterapkan  kedalam  aplikasi,  sehingga memudahkan parapegawai untuk mengetahui kelompok  pegawai  mana  yang  memiliki  tingkat kedisiplinan  tertinggi,  sedang,  dan  rendah.  Hasil pengelompokan  yang  telah  dilakukan  terbagi  atas  3 cluster ,  yaitu  tingkat  kedisiplinan  tertinggi,  tingkat kedisiplinan sedang, dantingkat kedisiplinan rendah. tingkat  kedisiplinan  tertinggi  terdapat  6  pegawai, tingkat  kedisiplinan  sedang  terdapat  3  pegawai,  dan tingkat  kedisiplinan  rendah  terdapat  5  pegawai. Selain  itu  hasil  sistem  yang  didapat  bisa  digunakan untuk  meningkatkan  Sistem  Kerja  Kantor  Desa Gotting  Sidodadi  dalam  pengelompokan  Tingkat Kedisiplinan Pegawai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Mardeli  and  Y.  Yansahrita,  “Pengaruh Kedisiplinan Terhadap Prestasi Kerja
Pegawai  Pada  Kantor  Kecamatan  Belitang Madang  Raya  Oku  Timur,” J.  Aktual ,  vol. 17, no. 1, p. 41, 2019, doi:
10.47232/aktual.v17i1.32.
[2] Suanda,  “Sistem  informasi  absensi  pegawai berbasis  web  pada  kantor  kelurahan  sako palembang,” J.  Sigmata ,  vol.  7,  no.  April, 2019.
[3] E. Nopitasari and H. Krisnandy,
“PENGARUH  GAYA  KEPEMIMPINAN DEMOKRATIS,  MOTIVASI  INTRINSIK DAN  DISIPLIN  KERJA  TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT PANGANSARI UTAMA FOOD INDUSTRY,” Oikonomia J. Manaj. , vol. 14, no. 1, 2019, doi: 10.47313/oikonomia.v14i1.511. [4]
D.  M.  C.  Hermanto,  “Analisis  Algoritma Clustering,” J.  Media  Apl. ,  vol.  9,  no.  2, 2017.
[5] S.  Regina,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina, “Clustering Kualitas Kinerja Karyawan Pada
Perusahaan  Bahan  Kimia  Menggunakan Algoritma  K-Means,”  vol.  5,  no.  April,  pp. 573–582, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2909.
[6] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J. Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,
2019,  doi:  10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24. [7] I. Sumadikarta and E. Abeiza, “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS PADA DATA
MINING UNTUK MEMILIH  PRODUK  DAN  PELANGGAN
POTENSIAL ( Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama ),” pp. 12–23, 2014.
[8] N. Rahmadani, E. Rahayu, and ..., “K-Means Clustering Areas Prone To Traffic Accidents in  Asahan  Regency,” JITK  (Jurnal  Ilmu Pengetah.  dan  Teknol.  Komputer) ,  vol.  6, no. 2, pp. 181–186, 2021, doi:
10.33480/jitk.v6i2.1519.K-MEANS. [9] P. Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda  Pada  BPS  Deli  Serdang,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform. dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[10] A. W. Wijayanti, “Analisis Hasil
Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori pada Apotek,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i1.19534.
[11] N. Rahmadani and E. Kurniawan,
“Implementasi  Metode  K-Means  Clustering Tunggakan  Rekening  Listrik  pada  PT.  PLN (Persero)  Gardu  Induk  Kisaran,” J-SISKO TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput.  TGD) ,  vol.  3,  no.  1,  p.  103,  2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.201.
[12] K.  Produk  and  P.  Usaha,  “MANAJEMEN INFORMATION  SYSTEM  OF  HALAL CERTIFICATION  FACILTIES  ,  BRAND RIGHTS  ,  PRODUK  PACKAGING  FOR BUSSINESS PEOPLE UMKM,” vol. 1, no. 1, 2020.
[13] M.  M.  Gultom  and  U.  M.  Surakarta, “SISTEM INFORMASI PENJUALAN
MATERIAL  BANGUNAN  PADA  TOKO BANGUNAN BERKAH,” vol. 1, no. 2, pp. 79–86, 2020.
304 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 295-304
[14] R.  P.  Mahardikawati  and  K.  Boyolali,
“INFORMATION  SYSTEM  OF  SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES GOVERNMENT OF BOYOLALI WEBISTE  BASED,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  53– 60, 2020.
[15] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING DECISION SUPPORT SYSTEM FOR BEST EMPLOYEE
SELECTION  USING,”  vol.  1,  no.  2,  pp. 101–108, 2020.