## 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.v5i2.2909

## Clustering Kualitas Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Bahan Kimia Menggunakan Algoritma K-Means
Sandra Regina 1 , Entin Sutinah 2,* , Nani Agustina 3
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, DKI Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Prodi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, DKI Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Informatika, Prodi Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, DKI Jakarta, Indonesia
Email: 1 sandrareginalatu@gmail.com, 2,* entin.esh@bsi.ac.id, 3, nani.nna@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: entin.esh@bsi.ac.id
Abstrak− Penilaian kualitas kinerja karyawan merupakan salah satu hal penting dan sangat dibutuhkan oleh perusahaan, namun pada  PT  Clariant  Adsorbents  Indonesia  saat  ini  belum  memiliki  sistem  penilaian  kualitas  kinerja  karyawan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  produktifitas  seorang  karyawan  dan  keefektifan  kinerja  seorang  karyawan  dimasa  yang  akan datang. Penilaian kinerja karyawan ini dibagi menjadi beberapa cluster yaitu sangat produktif, cukup produktif dan kurang produktif  serta  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  K-means,  dimana  metode  k-means  merupakan metode yang paling popular pada algoritma clustering. Metode k-means mencari beberpa partisi yang paling optimal dari data yang diolah dengan cara meminimalisir kesalahan dari kriteria menggunakan iterasi yang optimal. Variabel yang digunakan terdiri  dari  nama  karyawan,  nilai  kualitas  pekerjaan,  nilai  tanggung  jawab,  nilai  kerjasama,  nilai  kehadiran  serta  nilai kedisiplinan.  Penelitian  ini  dalam  mengolah  data  nya  menggunakan  Rapidminer  Versi  7.6.0.0.1  menggunakan  metode  K- means. Hasil akhir dari penelitian ini untuk mendapatkan pengelompokan dari penilaian menjadi beberapa kategori yaitu sangat produktif, cukup produktif dan kurang produktif dan hasil pengelompokan 0,42% untuk cluster 1 kategori sangat produktif, yang terdiri dari 16 data karyawan, 0,47% untuk cluster 2 kategori cukup produktif, yang terdiri dari 18 data karyawan, 0,11% untuk cluster 3 kategori kurang produktif, yang terdiri dari 4 data karyawan.
Kata Kunci: Algoritma K-Means, Clustering, Kualitas Kinerja Karyawan
Abstract− Assessment of the quality of employee performance is one of the important things and is very much needed by the company, however, PT Clariant Adsorbents Indonesia does not currently have an employee performance quality system. This study aims to see the productivity of an employee and the effectiveness of an employee's performance in the future. Employee performance appraisal is divided into several clusters that are highly productive, moderately productive and less productive. The method used in this study is the K-means method, where the k-means method is the most popular method in the clustering algorithm. The k-means method looks for some of the most optimal partitions of the processed data by minimizing the error of the  criteria  using  the  optimal  iteration.  The  variables  used  consist  of  employee  names,  work  quality  scores,  responsibility values, cooperation values, attendance values, and discipline values. This research in processing data using Rapidminer Version 7.6.0.0.1  using the K-means  method. The  final  result of  this  research  is  to  get the grouping  of  the  assessment  into several categories that are very productive, quite productive and less productive and the clustering results are 0.42% for cluster 1, very productive category, which consists of 16 employee data, 0.47% for cluster 2 quite productive category, which consists of 18 employee data, 0.11% for cluster 3, less productive category, which consists of 4 employee data.
Keywords : K-Means Algorithm; Clustering; Quality of Employee Performance

## 1. PENDAHULUAN
Bagi sebuah perusahaan sumber daya manusia menjadi bagian yang sangat penting. Tugas manajemen melakukan kegiatan  melakukan  penilaian  kinerja  ( performance  appraisal )  karyawannya.  Setiap  perusahaan  mengharapkan karyawan yang memiliki kinerja sesuai dengan standart perusahaan bahkan lebih dari yang diharapkan perusahaan [1]. Penilaian kinerja ( performance appraisal ) menjadi kegiatan yang penting untuk menentukan apakah seorang karyawan dapat melakukan tugas yang diberikan sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan oleh perusahaan dimana kenyataannya sistem penilaian kualitas kinerja karyawan sangat dibutuhkan oleh perusahaan  [2] Kinerja merupakan hasil kerja secara kualitas dan kuantitas dicapai oleh seorang karyawan dalam melaksanakan tugasnya sesuai dengan taggung jawab yang diberikan kepadanya untuk dikerjakan sesuai dengan kebutuhan [3].   Karyawan adalah  orang yang asing  bagi  usaha kita, mereka masuk ke perusahaan  dengan tujuan untuk  bekerja,  dan tidak mengetahui visi dan misi dari perusahaan yang dapat dibaca dan di mengerti para karyawan kita, maka mereka hanya akan bekerja menuruti perintah kita saja tanpa pernah berusaha kerja untuk  mencapai  tujuan sebenarnya yang kita inginkan [4]. Karyawan bagian dari aset berharga untuk menjaga kesejahteraan dan kepuasan sebagai seorang karyawan karena sebuah perusahaan meskipun memiliki sarana dan prasarana yang baik belum tentu bisa berjalan dengan baik tanpa adanya karyawan yang cakap dalam bekerja dan memiliki motivasi kerja yang baik [5]. Kebingungan dimiliki perusahaan apabila akan melakukan penilaian kemampuan karyawan pada setiap bagian dikarenakan  kebutuhan,  dengan  banyak  jumlah  pegawai  yang  ada  diperusahaan,  penilaian  tentang kemampuan seseorang perusahaan sangat dibutuhkan agar dapat mengetahui kinerja sari seorang karyawan. Data mining sangat cocok untuk mengatasi masalah yang terjadi untuk mengolah nilai kemampuan pegawai [6].
Beberapa  Penelitian  terkait  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  K-Means  diantaranya  perusahaan akan  terus  berkembang  memiliki  kemapuan  yang  beragam  dan  perusahaan  tentunya  membutuhkan  data perkembangan dari para pegawainya untuk mendukung kinerja yang dibutuhkan, agar mengetahui dengan mudah

## 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.v5i2.2909
dan cepat dalam mengetahui kemampuan tiap pegawai, maka bisa menggunakan data mining dengan algoritma K- Means  Clustering  yang  mengelompokan  data  kemampuan  berdasarkan  nilai  dalam  bidang  IT  sehingga  akan mempermudah dalam melihat kemampuan baru dalam perusahaan tersebut [6]
Salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  memiliki  potensi  menjadi  perguruan  tinggu  terkemuka  dikota Bandung  salah  satunya  STT  Bandung.  Evaluasi  kinerja  karyawan  yakni  dengan  pemantauan  kedisiplinan karyawan  maka  diperlukan  Teknik  data  mining  untuk  klastering  data  dengan  menggunakan  metode  K-Means dengan membagi  kinerja karyawan menjadi  3 kluster, yaitu  dimulai dari tingkat  kinaeja tinggi, tingkat  kinerja sedang dan tingkat kinerja rendah [7].
Pengelompokan data daftar program SDP tahun 2017 untuk mengetahui manakah pegawai yang layak lolos agar  dapat  melalukan  Registrasi  Asessment  Center,  pada  penelitian  ini  melakukan  pengelompokan  seperti kedisiplinan  pegawai,  target  kerja  pegawai,  kepatuhan  program  SDP  pemililihan  kriteria  agar  dihasilkan pengelompokan lebih optimal [8]
PT Clariant Adsorbent Indonesia belum terdapat sistem penilaian kualitas kinerja karyawan. Dalam kasus ini proses penilaian kualitas kinerja karyawan melibatkan manajer, karyawan dan ahli sumber daya manusia HRD (Human  Resource  Departement) dalam  pengambilan  keputusan.  Penilaian  sistem  dilakukan  dengan  pengisian kuesioner yang disebar yang berisi  kriteria yang digunakan dalam penilaian. Terdapat masalah dalam  penilaian seperti  ini  misalnya  butuhnya  biaya  untuk  mencetak  kuestioner  dan  butuh  waktu  untuk  melakukan penyebaran questioner yang dianggap kurang efisien dan efektif. Dari sisi penilaian juga kurang objektif dikarenakan pengisian berdasarkan hati dan kedeketan karyawan sehingga nilai yang didapat memiliki kemiripan sehingga sulit untuk menentukan yang unggul. Berdasarkan masalah tersebut, maka masalah tersebut dapat diterapkan dengan metode clustering [9], serta untuk memudahkan pihak manajemen dalam mengelompokan kinerja serta kedisiplian setiap karyawan maka teknik clustering sangatlah diperlukan [7].
Clustering  bagian  dari  suatu  metode  data  mining  yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised )  dan  suatu metode  untuk  mencari  dan  mengelompokan  data  yang  memiliki  kemiripan  secara  karakteristik  dengan membandingkan  satu  data  dengan  data  lain.    Data  Mining  adalah  proses  yang  memperkejakan  satu  atau  lebih teknik  pembelajaran  computer  ( Machine  Learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan (Knowledge) secara otomatis. Knoeledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada data mining [10].Clustering banyak digunakan di berbagai bidang seperti biologi, psikologi, dan ekonomi. Hasil dari pengelompokan bervariasi dikarenakan jumlah perubahan yang terdapat dalam parameter cluster maka tujuan utama  analisis  cluster  adalah  total  cluster  atau  total  dari    parameter  model  yang  jarang  diketahui,  hal  ini  harus ditentukan sebelum pengelompokan. Pada tahap clustering terdiri dari beberapa algoritma pengelompokan untuk mempermudah dalam mengelompokan data[11].
Algoritma  K-Means  metode  analisis  kelompok  mengarah  partisian  N  objek  penelitian  ke  dalam  K kelompok, di mana setiap objek  yang akan diamati dalam sebuah kelompok data dengan mean (rata-rata)  yang saling berdekatan [8]. K dimaksudkan sebagai konstanta total cluster yang diinginkan, Means disini diambil dari nilai suatu rata-rata dari suatu grup data yang dalam hal ini sebagai cluster, sehingga Kmeans Clustering adalah suatu metode analisa data atau metode data mining salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem  partisi  [12].  K-means  clustering  mengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan  kemiripan  data  antar cluster  dan  meminimalkan  kemiripan  data  antar  cluster,  dan  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  akan dikelompokkan dalam cluster lain yang  memiliki ciri  sama, dimana  yang menjadi  ukuran kemiripan yang  akan digunakan  dalam  cluster  fungsi  jarak,  sehingga  kemiripan  data  didapatkan  berdasarkan  jarak terpendek  antara data terhadap titik pusat [13]. Algoritma k-means merupakan algoritma clustering yang berulang-ulang. Algoritma k-means ditentukan dengan tahapan menilai clustering (K) dengan cara random, dan nilai yang didapat sementara menjadi pusat dari clustering atau centroid , mean, atau “means” [14] . Pada ilmu statistik dan mesin pembelajaran metode  k-menas  merupakan  sebuah  metode  pemartisian  data  objek  pengamatan  kedalam  Kelompok  dan  setiap pengamatan kelompok dimiliki oleh kelompok dengan means terdekat, lalu keduanya mencoba menemukan pusat dari kelompok yang terbentuk sebanyak iterasi yang dilakukan oleh algoritma tersebut [15].
Metode  K-Means  dapat  mempermudah    bagi  pihak  perusahaan  dalam    melakukan  analisa  dan pengelompokan data untuk mengetahui kemampuan dari setiap karyawan,  dalam pengelompokan dibagi menjadi beberapa kategori berdasarkan nilai tanggung jawab, disiplin, kerjasama, kualitas pekerjaan dan kehadiran melalui data  nilai  karyawan  yang  berjumlah  besar,  analisa  data  mining  dilakukan  dengan  teknik  clustering  yang menggunakan  algoritma  K-means  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  baik  dalam  pengelompokan kualitas kinerja karyawan dan perusahaan dapat menerapaknya. Pada penilaian kinerja karyawan juga diharapkan dapat mempersingkat waktu dalam mengambil keputusan serta lebih objectif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Analisis Data merupakan bagian dari tahap penelitian yang sistematis untuk membantu penelitian menjadi terarah dengan baik. Berikut adalah metedologi penelitian yang dilakukan penulis.

## 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.v5i2.2909
Gambar 1. Bagian Analisis Data  [2]

## Identifikasi pemasalahan
Pada  tahap  penelitian  ini  menjelaskan  segala  permasalahan  yang  ada  pada  perusahaan  berdasarkan  dari  hasil pengamatan langsung dan wawancara.

## Menentukan tujuan
Pada tahapan ini penulis menentukan tujuan dimana tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat produktif karyawan PT Clariant Adsorbents Indonesia dan mengelompokan data karyawan berdasarkan kualitas kinerja dari karyawan tersebut.

## Melakukan Eksperimen
Pada tahapan ini dilakukan input data terlebih dahulu lalu di proses dengan menggunakan metode k_Means, setelah didapat hasilnya langkah selanjutnya memberikan usulan ke perusahaan untuk dilakukan implementasi.

## Hasil
Pada tahapan penilitian ini menentukan hasil yang dicapai setelah dilakukannya tahap eksperimen

## Manfaat
Pada tahapan ini dapat dilahiat seberapa besar manfaat yang dirasakan berdasarkan dari hasil penelitian
Populasi  pada  penelitian  ini  diambil  dari  sebuah  laporan  data  karyawan  pada  bagian  produksi  pada  PT. Clariant  Adsorbents  Indonesia  sebanyak  61  orang  pada  tahun  2020.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  menggunakan sampel  yang  berasal  dari  populasi  tersebut  [16].  Dalam  menentukan  jumlah  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan rumus Slovin [17].
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
Dimana: n   :  Jumlah Sampel N  :  Jumlah Populasi e   :  Batas Toleransi Kesalahan ( Error Tolerance )
Untuk  menggunakan  rumus  ini,  tentukan  terlebih  dahulu  berapa  batas  toleransi  kesalahan  yang  akan digunakan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan  yang digunakan  maka  semakin  akurat  sampel  yang  mengambarkan  dari  populasi.  Penelitian  ini  mengunakan  batas kesalahan 10% memiliki tingkat akurasi 90%. Dengan menggunakan populasi yang sama pada penelitian ini maka hasilnya semakin kecil toleransi kesalahan, maka semakin besar juga jumlah sampel yang dibutuhkan.
Sampel dalam penelitian ini adalah laporan data karyawan pada PT. Clariant Adsorbents  Indonesia pada tahun 2020 dengan jumlah populasi sebanyak 61 dan persentasi akurasi sebesar 90% atau sig. = 0,1 maka jumlah sampel yang diambil dapat dihitung sebagai berikut : n = N / (1+ N . e2) n = 61 / ( 1 + 61 . (0,1)2) n = 61 / 1,61 n = 37,888 (38) Hasil dari  pengolahan data populasi  diatas dapat disimpulkan bahwa jumlah sampel pada penelitian ini adalah berjumlah 38 data karyawan .
Hasil  dari  pengolahan  data  populasi  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  sampel  pada  penelitian  ini  adalah berjumlah 38 data karyawan .
Tabel 1. Sampel Penelitian Usia Jumlah 20 – 30 22 31 – 41 10

## 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.v5i2.2909
Usia Jumlah 42 – 55 6

## 2.2 Instrumen Penelitian
Instrumen  Penelitian  merupakan  sebuah  alat  atau  fasilitas  yang  dapat  digunakan  oleh  para  peneliti  untuk mengumpulkan data supaya perkerjaan lebih mudah untuk dilakukan, serta menghasilkan sebuah hasil penelitian yang lebih baik, cermat, lengkap, dan sistematis [17].
Dalam melakukan penelitian penulis membutuhkan instrumen untuk dapat membantu penulisan. instrumen penelitaian yang digunakan:
1. Data Primer
Data ataupun informasi penelitian ini diperoleh dari perusahaan tersebut, data penilaian kinerja karyawan pada tahun  2020  sebanyak  61  data  pada  PT.  Clariant  Adsorbents  Indonesia  yang  digunakan  untuk  menentukan tingkat produktif kinerja karyawan berdasarkan nilai tanggung jawab, disiplin, kerjasama, kualitas pekerjaan dan kehadiran.
2. Hardware
Kebutuhan perangkat keras (Hardware) yang digunakan : a. Laptop Asus Inter® Celeron® CPU N2840 @ 2.16GHz 2.16 GHz
b. RAM 2.00GB
3. Software
Kebutuhan perangkat lunak (software) yang digunakan : a. Sistem operasi Windows 8
b. Microsoft Excel 2013 sebagai pengolahan data
c. Aplikasi RapidMiner Studio Versi 7.6.0.0.1 sebagai implementasi data

## 2.3 Metode Analisi Data
Penelitian ini dilakukan pada PT. Clariant Adsorbents Indonesia. Dalam pengolahan data, penulis menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means untuk melakukan perhitungan pada data penilaian karyawan.
1. Menghitung Jarak Terdekat
Untuk menghitung jarak terdekat, pada penelitian ini digunakan 𝐿 2 ( Euclidian ) distance space, jarak antara dua titik hitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐷 𝐿 2 (𝑋 2, 𝑋 1 ) = ||𝑋 2 −   𝑋 1 || 2 = √∑ ( 𝑃 𝑗=1 𝑋 2 𝑗 −   𝑋 1 𝑗 ) 2 (2)
Dimana p merupakan  dimensi  data,  adapun  data p di  sini  berjumlah  5  yaitu  sesuai  dengan  variabel  yang digunakan sebanyak 5.
2. Pengukuran Nilai Akurasi(Accuration Rate)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = Jumlah data yang sesuai label aslinya Jumlah data keseluruhan
× 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penilaian kualitas kinerja karyawan pada PT. Clariant Adsorbents Indonesia saat ini belum terdapat sistem penilaian  kualitas  kinerja  karyawan,  selama  ini  pihak  perusahaan  hanya  mengacu  pada  form  lembar  penilaian kinerja  karyawan  dalam  melakukan  penilaian.  Namun  pada  lain  sisi  penilaian  kualitas  kinerja  karyawan  juga sangat penting bagi suatu perusahaan untuk mengetahui sejauh mana tingkat produktif para karyawan. Maka dari itu  penulis  melakukan  penelitian  dalam  pengelompokan  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  penilaian  kualitas kinerja karyawan. Dalam penelitian ini penulis melakukan pengelompokan dengan menggunakan 5 variabel, yaitu:
Tabel 2. Variabel Perhitungan
Variabel
Kualitas Pekerjaan
Tanggung Jawab Kerjasama Kehadiaran
Disiplin
Di bawah ini adalah 38 data penilaian kualitas kinerja karyawan pada PT. Clariant Adsorbents Indonesia pada tahun 2020. Data dikelompokan berdasarkan variabel-variabel yang ada pada penilaian kinerja 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.v5i2.2909
Tabel 3. Data Penelitian Kualitas kinerja karyawan
No Karyawan Faktor Penilaian P1 P2 P3 P4 P5 1 K1 3 2 2 4 3 2 K2 3 3 2 4 3 3 K3 3 2 2 3 3 4 K4 3 2 2 4 3 5 K5 2 2 2 2 3 6 K6 2 2 2 4 4 7 K7 2 2 2 4 4 8 K8 2 2 2 4 3 9 K9 2 2 2 2 2 10 K10 4 3 3 2 5 11 K11 2 2 2 3 2 12 K12 2 2 2 3 5 13 K13 3 2 2 4 2 14 K14 4 2 2 3 2 15 K15 2 2 2 3 2 16 K16 4 4 3 4 4 17 K17 2 2 2 2 2 18 K18 2 2 2 3 4 19 K19 2 2 2 2 1 20 K20 1 2 2 3 3 21 K21 2 3 1 5 2 22 K22 2 2 2 2 2 23 K23 3 2 2 2 2 24 K24 4 3 2 4 2 25 K25 3 3 3 2 3 26 K26 2 2 3 2 4 27 K27 2 4 3 2 2 28 K28 1 4 3 2 2 29 K29 3 2 2 4 5 30 K30 4 2 3 2 3 31 K31 4 2 2 2 2 32 K32 5 2 2 2 2 33 K33 3 2 3 2 3 34 K34 3 2 2 3 3 35 K35 4 4 3 3 4 36 K36 3 2 2 3 4 37 K37 4 2 2 2 2 38 K38 3 4 3 4 3 Sumber: PT Clariant Adsorbents Indonesia Tabel 4. Keterangan Kriteria Penilaian P1 Kualitas Pekerjaan P2 Tanggung Jawab P3 Kerjasama P4 Kehadiran P5 Disiplin Tabel 5. Master Data Penilaian

## Nilai
1 Unsatisfactory
2 Needs Improvement
3 Fully Satosfactory
4 Superior
5 Outstanding
1. Menentukan Jumlah Cluster
Pada  penelitian  ini  menetapkan  3 Cluster yang  dipilih  secara  random  pada  variable  kualitas  pekerjaan, tanggung jawab, kerjasama, kehadiran dan disiplin.

## 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.v5i2.2909
Tabel 6. Cluster Awal
Initial Centroid Cluster Kualitas Pekerjaan Tanggung Jawab Kerjasama  Kehadiran Disiplin C1 3 2 2 4 3 C2 2 2 2 2 3 C3 4 3 3 2 5
2. Menghitung Jarak untuk setiap data ke pusat Dari data ke-1 ke pusat cluster 3 luster
Penelitian  ini  menggunakan  pengukuran  jarak  pada  ruang  jarak (  distance  space  ) Euclidean  dengan menggunakan rumus :
𝐷 𝑙 2 (𝑥 2 , 𝑥 1 ) =   ‖𝑋 2 −   𝑋 1 || 2 = √(𝑥 21 −𝑥 11 ) 2 + (𝑥 22 − 𝑥 12 ) 2 +(𝑥 23 − 𝑥 13 ) 2 + (𝑥 24 − 𝑥 14 ) 2 (4)
Karena variabelnya ada 5, maka perhitungan x dilakukan sebanyak 5 kali sebagai perhitungan masing-masing variabel. Berikut ini merupakan contoh perhitungan jarak pada beberapa data sebagai berikut :
a. Perhitungan Dari data ke-1 ke pusat cluster 1
𝑑(1,1) =   √(3 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3)²
𝑑(1,1) = √(0) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0)²
𝑑(1,1) =   √0 𝑑(1,1) = 0 ,000 Dari hasil perhitungan di atas jarak data ke-1 dengan Cluster ke-1 adalah 0,000 b. Perhitungan Dari data ke-1 ke pusat cluster 2
𝑑(1,2) =   √(3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 3)²
𝑑(1,2) = √(1) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (2) 2 + (0)²
𝑑(1,1) =   √5 𝑑(1,1) = 2,236 Dari hasil perhitungan di atas jarak data ke-1 dengan Cluster ke-2 adalah 2,236 c. Perihitungan Hasil jarak terakhir antara centroid dan pusat cluster Dari data ke-1 ke pusat cluster 3
𝑑(1,3) =   √(3 − 4) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 5)²
𝑑(1,2) = √(−1) 2 + (−1) 2 + (−1) 2 + (2) 2 + (−2)²
𝑑(1,1) =   √9 𝑑(1,1) = 3,317 Dari hasil perhitungan di atas jarak data ke-1 dengan Cluster ke-3 adalah 3,317
Berdasarkan hasil hitungan data ke-1 maka didapatkan hasil kesimpulan bahwa jarak data ke-1 yang paling dekat adalah pada cluster ke-1. Maka pengguna pertama dimasukan ke dalam kelompok cluster ke-1. Lakukan perhitungan di atas sampai dengan data ke-38 hingga masing-masing data menemukan hasil jarak mana yang terdekat dengan cluster .
3. Menyusun atau Menempatkan Data ke dalam Pusat Cluster Terdekat
Setelah dilakukan perhitungan seperti pada contoh sebelumnya, maka hasil perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Jarak data dengan pusat cluster
No Nama Karyawan Jarak ke C1 Jarak ke C2 Jarak ke C3 Cluster 1 Irvan Pranajaya 0,000 2,236 3,317 1 2 Supiyani 1,000 2,449 3,162 1 3 Riyanto 1,000 1,414 2,828 1 4 Abdul Aziz 0,000 2,236 3,317 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.v5i2.2909
4. Mendapatkan Pusat Cluster Baru
Setelah data dihitung dan ditempatkan pada masing-masing cluster terdekat, maka selanjutnya menghitung kembali data untuk mendapatkan pusat cluster yang baru berdasarkan, yakni berdasarkan nilai rata-rata dari masing-masing variabel, pada masing-masing cluster . Adapun perhitungannya adalah sebagi berikut : a. Rata-rata kualitas pekerjaan pada cluster 1 :
= 3 + 3 + 3 + 3 + 2 + ⋯ + 3 + 4 + 2 + 4 + 3 + 5 + 3 + 3
16
= 47
16
= 2,9
b. Rata-rata tanggung jawab pada cluster 1 :
= 2 + 3 + 2 + 2 + 2 + ⋯ + 2 + 2 + 3 + 3 + 2 + 2 + 2 + 2
16 = 35 16 = 2,2
c. Rata-rata kerjasama pada cluster 1 :
= 2 + 2 + 2 + ⋯ + 2 + 2 + 1 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2
16 = 31 16 = 1,9 d. Rata-rata kehadiran pada cluster 1 :
= 4 + 4 + 3 + 4 + ⋯ + 3 + 4 + 3 + 5 + 4 + 4 + 2 + 3 + 3
16
= 58 16 = 3,6 e. Rata-rata disiplin pada cluster 1 :
= 3 + ⋯ + 4 + 4 + 3 + 5 + 2 + 2 + 2 + 2 + 5 + 2 + 3 + 4
16
= 50 16 = 3,1 f. Rata-rata kualitas pekerjaan pada cluster 2 :
= 2 + ⋯ + 1 + 2 + 3 + 3 + 2 + 2 + 1 + 4 + 4 + 3 + 4
18
= 43
18
= 2,4
g. Rata-rata tanggung jawab pada cluster 2 :
= 2 + ⋯ + 3 + 2 + 4 + 4 + 2 + 2 + 2 + 2
18
= 41 18 = 2,3
h. Rata-rata kerjasama kerja pada cluster 2 :
= 2 + ⋯ + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 2 + 3 + 2
18 = 42 18 = 2,3
i. Rata-rata kehadiran pada cluster 2 :
= 2 + 2 + 3 + 3 + 2 + 3 + 2 + 3 + 2 + 2 + 2 + ⋯ + 2
18 = 40
18 = 2,2 j. Rata-rata disiplin pada cluster 2 :
= 3 + 2 + ⋯ + 4 + 1 + 3 + 2 + 2 + 3 + 4 + 2 + 2 + 3 + 2 + 3 + 2

## 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.v5i2.2909
= 44 18
= 2,4
k. Rata-rata kualitas pekerjaan pada cluster 3 :
= 4 + 4 + 4 + 3
4 = 15 4
= 3,8
l. Rata-rata tanggung jawab pada cluster 3 :
= 3 + 4 + 4 + 4
4 = 15 4 = 3,8 m. Rata-rata kerjasama pada cluster 3 :
= 3 + 3 + 3 + 3
4 = 12 4 = 3 n. Rata-rata kehadiran pada cluster 3 :
= 2 + 4 + 3 + 4
4 = 13 4 = 3,3 o. Rata-rata disiplin pada cluster 3 :
= 5 + 4 + 4 + 3
4 = 16 4
= 4
Maka dapat dihasilkan sebagai berikut:
Tabel  8. Centeroid Baru Centroid Baru Interasi 1 Cluster P1 P2 P3 P4 P5 C1 2,9 2,2 1,9 3,6 3,1 C2 2,4 2,3 2,3 2,2 2,4 C3 3,8 3,8 3 3,3 4
5. Menghitung jarak terakhir dengan pusat cluster yang baru
Ulangi  proses  perhitungan  hingga  mendapatkan  data  dengan  pola  perhitungan  terakhir  yang  sudah  tidak berubah-ubah (seperti yang terdapat pada langkah ke-3)
Tabel 9. Hasil Perhitungan jarak terakhir antara centroid dan pusat cluster
No  Nama Karyawan  Jarak ke C1  Jarak ke C2  Jarak ke C3  Cluster
1 Irvan Pranajaya 0,446 2,008 2,487 1 2 Supiyani 0,908 2,115 1,920 1 3 Riyanto 0,670 1,215 2,385 1 4 Abdul Aziz 0,446 2,008 2,487 1
6. Pengukuran Nilai Akurasi 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = Jumlah data yang sesuai label aslinya Jumlah data keseluruhan × 100% (5)
Hasil akhir yang diperoleh dari perhitungan data dengan menggunakan metode K-Means sebagi berikut:
a. Data  yang ada pada cluster 1 terdapat 16 data, maka nilai akurasinya adalah sebagai berikut :

## 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.v5i2.2909
Jadi nilai akurasi pada cluster 1 adalah 0,42%
b. Data yang ada pada cluster 2 terdapat 18 data, maka nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 18 38 × 100% = 0,47%
Jadi nilai akurasi pada cluster 2 adalah 0,47%
c. Data yang ada pada cluster 3 terdapat 4 data, maka nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 4
38 × 100% = 0,11%
Jadi nilai akurasi pada cluster 3 adalah 0,11%

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  k-means  dapat  dijadikan  acuan  oleh  pihak  perusahaan  untuk  mengelompokkan  penilaian  kinerja berdasarkan variabel biner seperti nilai kualitas kerja, nilai tanggung jawab, nilai kerjasama, nilai kehadiran dan nilai disiplin. Data penialian dikelompokkan menjadi tiga cluster (sangat produktif, cukup produktif dan kurang produktif).  Hasil  akurasi  yang  didapatkan  setelah  dihitung  adalah  (1)  0,42%  untuk  cluster  1  kategori  sangat produktif, yang terdiri dari 16 data karyawan (2) 0,47% untuk cluster 2 kategori cukup produktif, yang terdiri dari 18 data karyawan (3)0,11% untuk cluster 3 kategori kurang produktif, yang terdiri dari 4 data karyawan. Penelitian ini dibatasi karena hanya menggunakan lima variabel. Sehingga untuk penelitian selanjutnya perlu menambahkan variabel  lain  dalam  mengevaluasi  kinerja  karyawan  agar  bisa  lebih  baik  lagi  hasilnya  serta  untuk  penelitian selanjutnya dapat dilakukan penelitian dengan cara membandingkan beberapa metode agar hasilnya lebih akurat meskipun  dengan permasalahan yang sama, atau bisa juga dengan menggabungkan dua metode atau lebih agar diperoleh hasil yang maksimal dan dapat mencapai tujuan yang diinginkan.

## REFERENCES
[1] S.  N.  Evita,  W.  O.  Z.  Muizu,  and  R.  T.  W.  Atmojo,  “Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dengan  Menggunakan  Metode Behaviorally  Anchor  Rating  Scale  dan  Management  By  Objectives  (Sudi  kasus  pada  PT  Qwords  Company International),” Pekbis J. , vol. 9, no.
1, pp. 18–32, 2017, [Online]. Available: https://www.neliti.com/id/publications/164390/penilaian-kinerja-karyawan-dengan-menggunakan-metode- behaviorally-anchor-rating.
[2] D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  “Clustering  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” Sainteks 2019 , pp. 703–709, 2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html.
[3] H.  Fadri,  Z.  Zulfadil,  and  T.  Taufiqurrahman,  “Analisis  Kinerja  Karyawan  Pada  Pt  Perindustrian  Dan  Perdagangan Bangkinang,” J.  Online  Mhs.  Fak.  Ekon.  Univ.  Riau ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  414–425,  2016,  [Online].  Available: https://media.neliti.com/media/publications/121480-ID-analisis-kinerja-karyawan-pada-pt-perind.pdf.
[4] B. M. . & Daryanto, Manajemen Penilaian Kinerja Karyawan . Malam: Gava Media, 2017.
[5] L. V. Lie, “Analisis Pengaruh Kepuasan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Di Pt.X,” Agora , vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2017, [Online]. Available: http://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen-bisnis/article/view/5305.
[6] S. Setiawan, “Analisis Cluster Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Kemampuan Pegawai Dibidang It Pada  Cv  .  Roxed  Ltd,” J.  Pelita  Inform. ,  vol.  18,  pp.  80–86,  2019,  [Online].  Available:  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1142.
[7] 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 Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[8] M. R. L. Iin Parlina, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/8192.
[9] D. Imantika et al. , “Penerapan metode k-means clustering dan analytical hierarchy process (ahp) untuk pengelompokan kinerja guru dan karyawan pada sma brawijaya smart school,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. J-PTIIK , vol. 3, no. 8, pp. 7382–7390, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5958.
[10]  F. A. Hermawati, Data Mining (Putri Christian, ed.) . Surabaya: Andi Offset, 2013.
[11]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[12]  F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (Studi Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri),” J.  Sist. ,  vol.  7,  no.  September,  pp.  238–249,  2018,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/388.
[13]  F. N. R. F. Aziz, B. D. Setiawan, and I. Arwani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 2243–2251, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1571.
[14]  R. T. Vulandari, Data Mining (Teori dan Aplikasi Rapidminer) . Surakarta: Gava Media, 2017.

## 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.v5i2.2909
[15]  C. M. Fikri, F. Eka, M. Agustin, and F. Mintarsih, “Pegawai Menggunakan Algoritma K-Means ++ Dan Cop-Kmeans Untuk Merencanakan Program Pemeliharaan Kesehatan Pegawai,” J. Pesudocode , vol. IV, pp. 9–17, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode/article/view/2572.
[16]  I. G. B. R. Utama, Statistika Penelitian Bisnis & Pariwisata . Yogyakarta: Andi, 2018.
[17]  E. . Sangadji & Sofiah, Metodologi Penelitian-Pendekatan Praktis Dalam Penelitian (1st ed.) . Yogyakarta: Andi Offset, 2010.