## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Di PT. Patra Jasa Dengan Metode K-Means Clustering
Indah Dwi Yuliyanti 1 , Eva Zuraidah 1
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 indahdwiyuliyanti02@gmail.com 1 , eva.evz@nusamandiri.ac.id 2
Abstrak - DM (Sumber Daya Manusia) merupakan individu yang produktif sebagai penggerak suatu organisasi, baik suatu institusi publik maupun perusahaan. Sistem penerimaan karyawan baru di PT. Patra Jasa masih menggunakan metode hubungan pertemanan, ataupun  hubungan  kekeluargaan.  Dengan  menggunakan  metode  tersebut  sangat  tidak  tidak  adil  dan  tidak  efektif.  Dimana  sering sekali karyawan  yang baru masuk tidak akan bertahan  lama ataupun bekerja sesuka hati, karena dianggap memiliki hubungan baik dengan para atasan. Penerimaan Karyawan baru dengan menggunakan metode K-Means maka diharapkan memudahkan perusahaan dalam  merekrut  karyawan  baru.  K-Means Clustering merupakan  suatu  metode  yang  dilakukan  dengan  cara  pengelompokkan, membagi yang memisahkan data kedalam kelompok yang berbeda-beda yaitu berdasarkan SMA dan SMK, oleh karena itu metode ini sangat cocok digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam pengelompokkan data-data calon karyawan baru. Hasil penelitian C0  dengan  jumlah  4  karyawan,  C1  dengan  jumlah  6  karyawan,  C2  dengan  4  Karyawan,  C3  dengan  3  Karyawan  ,  dan  untuk  C4 dengan  3  Karyawan  C1  merupakan  cluster  yang  paling  banyak  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan,  yang  nantinya  akan  di  proses lebih lanjut oleh HRD.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, K-Means Clustering , Penerimaan Karyawan Baru.
Abstract - HR (Human Resources) is a productive individual as a driver of an organization, both a public institution and a company. New employee recruitment system at PT. Patra Jasa still uses the method of friendship, or family relationships. Using this method is very unfair and ineffective. Where often new employees enter will not last long or work as they please, because they are considered to have good relations with their superiors. Acceptance of new employees using the K-Means method is expected to make it easier for  companies  to  recruit  new  employees.  K-Means  Clustering  is  a  method  that  is  carried  out  by  grouping,  dividing  the  data  into different  groups,  namely  based  on  SMA  and  SMK,  therefore  this  method  is  very  suitable  to  be  used  to  overcome  problems  in grouping  prospective  new  employee  data.  The  results  of  the  study  are  C0  with  4  employees,  C1  with  6  employees,  C2  with  4 employees, C3 with 3 employees, and for C4 with 3 employees C1 is the cluster that most meets the required criteria, which will be further processed by HRD .
Keywords : Decision Support System, K-Means Clustering, New Employee Admission.

## 1. PENDAHULUAN
SDM  (Sumber  Daya  Manusia)  sebagai  penggerak  suatu  organisasi,  baik  suatu  institusi  publik  maupun perusahaan. Faktor yang mendukung dalam mewujudkan keuntungan tersebut yaitu sumber daya alam dan sumber daya manusia.  Yang  dimaksud  sumber  daya  alam  ialah asset perusahaan  seperti  benda,  peralatan,  kekayaan,  tanah  dan bangunan.  Lalu,  sumber  daya  manusia  yang  di  maksud  merupakan  karyawan,  atasan  dalam  suatu  perusahaan  dan merupakan unsur terpenting dalam suatu perusahaan. Karena kualitas sumber daya manusia yang unggul maka sumber daya alam dapat di kelola dengan baik [1].
Pengolahan  SDM  sangat  mempengaruhi  kinerja,  dengan  praktik  manajemen  dan  memiliki  sasaran  cukup  luas yang tidak hanya pada karyawan operasional  saja, melainkan  meliputi tingkatan  manajerial. Peningkatan peran  fungsi SDM sangat ensensial untuk mendukung keberhasilan suatu perusahaan [2].
Peran  aktif  dan  dominan  merupakan  suatu  pentingnya  SDM  dalam  kegiatan  organisasi,  dimana  SDM  menjadi perencana,  pelaku,  dan  penentu  terwujudnya  suatu  tujuan  organisasi.  Suatu  organisasi  terus  bertahan  dan  bersaing karena dengan teknologi saja tidak cukup untuk penunjang keberhasilan SDM yang unggul. Untuk mewujudkan tujuan bersama, SDM dalam suatu organisasi yang diandalkan untuk mendukung sumber daya lainnya [3].
Faktor  kemajuan  suatu  perusahaan  salah  satunya  dengan  adanya  sumber  daya  manusia  yang  bermutu.  Untuk mendapatkan  sumber  daya  manusia  yang  bermutu  terletak  pada  pelaksanaan  rekrutmen  karyawan.  Rekrutmen  adalah proses untuk mendapatkan tenaga kerja yang sesuai dengan standar dari suatu perusahaan, instansi baik negeri maupun swasta, maupun dalam bidang Pendidikan [4].
Untuk  menentukan  calon  karyawan  terbaik  yang  akan  dipilih  menjadi  bagian  dari  perusahaan,  seorang  HRD ( Human  Resource  Departement )  harus  menganalisa  mulai  dari  surat  lamaran,  sesi  wawancara,  pemeriksaan  latar belakang serta referensi calon karyawan dari tempat kerja calon pelamar sebelumnya [5].
Pada  penerimaan  karyawan  yaitu  proses  penerimaan  karyawan  baru  masih  dilakukan  belum  secara  profesional penerimaan karyawan baru masih dengan cara hubungan keluarga dan pertemanan yang bisa masuk di perusahaan ini. Dengan cara seperti, tidak dapat mengetahui kualitas karyawan baru untuk jabatan yang di duduki. [6]
Proses penerimaan karyawan baru atau penyaringan manpower untuk kontrak baru setiap tahun pada PT. Patra Jasa masih  belum  dilakukan  secara  kompeten.  Peran  SDM  (Sumber  Daya  Manusia)  dalam  menanggulangi  permasalahan penerimaan karyawan baru dan penyaringan manpower di nilai masih belum maksimal. Sehingga Dalam hanya jangka waktu  yang  sangat  pendek  karyawan  baru  mampu  bertahan  masuk  dalam  suatu  perusahaan  dan  karyawan  yang  lama tidak  bekerja  berdasarkan  SOP  ( standart  operasional  procedure )  atau  peraturan  yang  berlaku  di  karenakan  merasa terlindungi dengan adanya hubungan pertemanan atau kekeluargaan dari para petinggi perusahaan.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
K-Means Clustering merupakan  suatu  metode  yang  dilakukan  dengan  cara  pengelompokkan,  membagi  yang memisahkan data kedalam kelompok yang berbeda-beda [7]. Dengan menggunakan metode K-Means Clustering maka penerimaan karyawan baru bisa di lakukan dengan cara mengelompokkan mana calon karyawan baru yang terbaik atau tidak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metodologi Penelitian
Adapun langkah-langkah dalam penyusunan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
A. Data
Penelitian  berlangsung  dengan  memerlukan  data  yang  diambil  dari  hasil  kuisoner  yang  di  sebarkan  kepada responden
B. Kajian Literatur
Kajian  literatur  diambil  dari  beberapa  kutipan  jurnal  dan  buku  untuk  memperkuat  dalam  pemahaman  dan pengetahuan dalam proses penelitian.
C. Clustering
Data yang telah diterima melalui hasil penyebaran kuisioner lalu langkah selanjutnya merupakan pembagian cluster berdasarkan pemilihan cluster secara random yang nantinya akan dihitung untuk mendapatkan clustering baru D. K-Means
Setelah  di  tentukan  dan  melakukan  pembagian cluster bedasarkan  pemilihan cluster secara  random  maka  langkah selanjutnya  dilakukan  penghitungan  dengan  menggunakan al-goritma  clustering untuk  menemukan  hasil  akhir clustering baru. E. Hasil dan Evaluasi
Hasil akhir dari perhitungan merupakan hasil dari penelitian, setelah mendapatkan hasilnya maka dilakukan evaluasi dan pencocokan data.
F. Kesimpulan
Tahap tekahir yaitu kesimpulan, menguraikan proses penelitian dari pengumpulan data sampai evaluasi.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  berbasis  computer  yang  interaktif,  yang  membantu pengambil  keputusan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tak  terstruktur  dan semi terstrutur [8].
Sistem  pendukung  keputusan  ini  merupakan  pengembangan  dari  sistem  informasi  manajemen  dalam pengambilan keputusan, yang difokuskan pada dukungan kepada manajemen [9].
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen persoalan yang bersifat semi terstruktur [10].
Sistem  pendukung  Keputusan  adalah  program  terkomputerisasi  yang  digunakan  untuk  model  bahan  untuk mendukung penentuan, penilaian, dan tindakan pemilihan solusi dalam organisasi atau bisnis [11].
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian data [12].
Data Kajian Literatur Clustering K-Means Hasil dan Evaluasi Kesimpulan

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi

## 2.3 K-Means Clustering
K-means adalah  suatu  mtode  pengelompokkan  yang  melakukan  dengan  cara  mempartisi  data  kedalam  suatu beberapa cluster .  Algoritma  K-means  adalah  tahap-tahapan  penyelesaian  sebuah  permasalahan  untuk  meminimalkan kesalahan ganda [13].
K-means adalah metode pengelompokkan atau clustering yang melakukan proses tanpa supervise dan merupakan metode yang menggunakan sistem partisi [14].
Tahap-tahapan  dasar  algoritma  k-means diantaranya sebagai berikut [15]:
1. Langkah pertama tetapkan pusat cluster yang dipilih secara random.
2. Menggunakan rumus persamaan jarak euclidean kemudian hitung setiap data responden ke pusat cluster random. d(i, k) = √∑ (𝐶𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗)^2
𝑚 𝑖 [15]
3. Lakukan pengelompokkan data ke dalam cluster jarak yang paling kecil dengan persamaan Min ∑ −𝑎𝑖𝑘 𝑖 𝑘 = √∑ (𝐶𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗)^2 𝑚 𝑖 [15]
4. Lalu, menghitung pusat cluster baru dengan menggunakan persamaan
C kj = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑘 𝑝
[15]
Dengan : Xij cluster ke  K p= banyaknya anggota cluster ke – k
5. Lakukan ulang langkah kedua sampai ke empat sampai sudak tidak ada lagi data yang berpindah ke cluster lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang dikumpulkan merupakan hasil riset penelitian yang dikumpulkan dari karyawan baru PT. Patra Jasa, data tersebut terdiri dari:
Tabel 1. Data Umum Karyawan ke- Nama Jabatan Lulusan Terakhir Rata-Rata Hasil Test Housekeeping Memiliki Sertifikasi BNSP Housekeeping ( masa < 3 Tahun) 1 Bpk Yayan Nuryandi Gondola Man 1 7,333 2 2 Bpk Supriyanto Gondola Man 3 7,833 2 3 Ibu Diah Nur Widiastuti General Support 3 8,667 1 4 Ibu Hayani Hardiana Cleaner 5 8,167 1 5 Ibu Saemi Cleaner 3 8,500 2 6 Ibu Dwi Yulianingsih General Support 2 7,733 2 7 Ibu Dayanty Ginoga Cleaner 3 8,667 1 8 Bpk Ahmad Dzulkifli Lubis General Support 3 7,933 2 9 Ibu Poniah General Support 2 7,833 1 10 Bpk Zaelani Corvee 5 7,267 1 11 Ibu Ida Farida Cleaner 5 7,667 1 12 Bpk Wahyu Purnomo Gardener 3 7,167 1 13 Ibu Wiwin Widiyanti Cleaner 5 7,400 1 14 Bpk Tommi Satriyadi Gardener 5 7,667 1 15 Bpk D Muhammad Yasin P Cleaner 5 7,667 1 16 Bpk M. Muhyidin Corvee 3 7,867 1 17 Bpk Dedi Riswadi Gondola Man 2 7,333 2 18 Bpk Sarjono Gardener 3 9,200 1 19 Bpk Suparno Gardener 3 8,333 1 20 Bpk Supriyatna Corvee 3 8,567 2
Sumber: Indah Dwi Yuliyanti (2021)
Dalam penentuan penerimaan karyawan baru, peneliti mempertimbangkan kriteria sebagai berikut: 1. Lulusan Terakhir
Dari lulusan terakhir akan ditentukan keterangan nilai seperti tabel berikut:

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
Tabel 2. Lulusan Terakhir
Pendidikan Terakhir  Keterangan Nilai SD 1 SMP 2 SMA/SMK 3 D3 4 S1 5
Berdasarkan Tabel 2. diatas untuk pilihan 1 yaitu SD, pilihan 2 yaitu SMP, pilihan 3 yaitu SMA/SMK, pilihan 4 yaitu D3, dan pilihan 5 yaitu S1. 2. Nilai Rata-Rata Hasil Test Housekeeping
Nilai  Rata-Rata  Hasil  Test  Housekeeping  didapat  dari  hasi  test  3  ujian  yaitu  ujian  Basic  Housekeeping,  ujian keahlian mesin housekeeping, ujian pelayanan.
3. Setifikasi BNSP Housekeeping (Masa < 3 tahun)
Dari Sertifikasi Housekeeping akan ditentukan keterangan nilai seperti tabel berikut:
Tabel 3. Sertifikasi BNSP Housekeeping (Masa < 3 Tahun) Memiliki Sertifikasi BNSP Housekeeping (Masa < 3 Tahun) Keterangan Nilai TIDAK 1 YA 2
Berdasarkan Tabel 3. diatas untuk pilihan 1 yaitu Tidak apabila tidak memiliki sertifikat BNSP Housekeeping (masa < 3 tahun), pilihan 2 yaitu Ya apabila memiliki sertifikat BNSP Housekeeping (masa < 3 tahun).

## 3.1 Menentukkan Jumlah Cluster Random
Pada Penelitian ini menetapkan jumlah cluster random sebanyak 5, seperti tabel berikut:
Tabel 3 Data Cluster Random Karyawan ke- Nama Jabatan Lulusan Terakhir Rata-Rata Hasil Test Housekeepi ng Memiliki Sertifikasi BNSP Housekeeping ( masa < 3 Tahun) Keterangan Cluster 3 Ibu Diah Nur Widiastuti  General Support 3 8,667 1 GS C0 4 Ibu Hayani Hardiana Cleaner 5 8,167 1 CS C1 18 Bpk Sarjono Gardener 3 9,200 1 GARDENER C2 2 Bpk Supriyanto Gondola Man 3 7,833 2 GONDOLA C3 20 Bpk Supriyatna Corvee 3 8,567 2 CORVEE C4

## 3.1 Menghitung Jarak Tiap Cluster
Penelitian ini menggunakan jarak pada ruang jarak (distance space) eucliden dengan menggunakan rumus [15]: d(i, k) = √∑ (𝐶𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗)^2
𝑚 𝑖 [15]
d (i, k) = √(𝑥𝑖 − 𝑥𝑗) 2 + (𝑥𝑘 − 𝑥𝑗) 2 + (𝑥𝑙 − 𝑥𝑗)^2 [15]
Karena variabelnya ada 3 maka x dilakukan sebanyak 3 kali sebagai perhitungan masing-masing variable . Berikut merupakan perhitungan jarak pada data ke 1 sampai data ke 120: Contoh perhitungan sebagai berikut:
Perhitungan dari data ke pusat cluster 0: d (1, 0) = √(1 − 3) 2 + (7,333 − 8,667) 2 + (2 − 1)^2 d (1, 0) = 2,603 Dilanjutkan dari data 2 sampai data ke 20. Perhitungan dari data ke pusat cluster 1: d (1, 1) = √(1 − 5) 2 + (7,333 − 8,167) 2 + (2 − 1)^2 d (1, 1) = 4,206 Dilanjutkan dari data 2 sampai data ke 20. Perhitungan dari data ke pusat cluster 2: d (1, 2) = √(1 − 3) 2 + (7,333 − 9,200) 2 + (2 − 1)^2 d (1, 1) = 2,913 Dilanjutkan dari data 2 sampai data ke 20.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
Perhitungan dari data ke pusat cluster 3: d (1, 2) = √(1 − 3) 2 + (7,333 − 7,833) 2 + (2 − 2)^2 d (1, 1) = 2,062 Dilanjutkan dari data 2 sampai data ke 20. Perhitungan dari data ke pusat cluster 4:
d (1, 2) = √(1 − 3) 2 + (7,333 − 8,567) 2 + (2 − 2)^2 d (1, 1) = 2,350 Dilanjutkan dari data 2 sampai data ke 20.
Setelah di lakukan perhitungan maka akan mendapat kelompok cluster, sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi 1
jarak pusat cluster pusat cluster C0 C1 C2 C3 C4 Nilai Cluster C0 C1 C2 C3 C4 1 2,603 4,206 2,913 2,062 2,350 * 2 1,302 2,261 1,693 0,000 0,733 * 3 0,000 2,062 0,533 1,302 1,005 * 4 2,062 0,000 2,251 2,261 2,272 * 5 1,014 2,261 1,221 0,667 0,067 * 6 1,694 3,192 2,037 1,005 1,302 * 7 0,000 2,062 0,533 1,302 1,005 * 8 1,240 2,248 1,614 0,100 0,633 * 9 1,302 3,018 1,693 1,414 1,593 * 10 2,441 0,900 2,782 2,307 2,587 * 11 2,236 0,500 2,520 2,242 2,410 * 12 1,500 2,236 2,033 1,202 1,720 * 13 2,367 0,767 2,691 2,278 2,522 * 14 2,236 0,500 2,520 2,242 2,410 * 15 2,236 0,500 2,520 2,242 2,410 * 16 0,800 2,022 1,333 1,001 1,221 * 17 1,944 3,270 2,342 1,118 1,588 * 18 0,533 2,251 0,000 1,693 1,184 * 19 0,333 2,007 0,867 1,118 1,027 * 20 1,005 2,272 1,184 0,733 0,000 *

## 3.2 Menghitung Pusat Cluster Baru Iterasi 1
Setelah data dihitung dan ditempatkan pada masing-masing cluster terdekat, maka selanjutnya menghitung kembali data untuk mendapatkan pusat cluster yang baru yakni berdasarkan nilai rata-rata dari masing-masing cluster. Perhitungannya sebagai berikut:
Rata-rata pada cluster 0, Lulusan Terakhir : = (3 X 4) + 2 5 = 2,8 Rata- rata pada Cluster 0, Hasil Rata-rata Test Basic Housekeeping: = (7,8 + 7,9 + 8,3 + (8,7 x 2)) 5 = 8,3 Rata-rata pada cluster 0, Kepemilikan Sertifikat BNSP Housekeeping: = 1 x 5 5 = 1 Rata-rata pada cluster 1, Lulusan Terakhir : = 5 X 6 6 = 5 Rata- rata pada Cluster 1, Hasil Rata-rata Test Basic Housekeeping: = (7,3 + 7,4 + (7,7 X 3) + 8,2 6 = 7,6 Rata-rata pada cluster 1, Kepemilikan Sertifikat BNSP Housekeeping:

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
= 1 x 6 6 = 1 Rata-rata pada cluster 2, Lulusan Terakhir : = 3 X 1 1 = 3 Rata- rata pada Cluster 2, Hasil Rata-rata Test Basic Housekeeping: = (9,2 X 1 ) 1 = 9,2 Rata-rata pada cluster 2, Kepemilikan Sertifikat BNSP Housekeeping: = 1 x 1 1 = 1 Rata-rata pada cluster 3, Lulusan Terakhir : = (3 X 3) + (2 X2) + 1 6 = 2,33 Rata- rata pada Cluster 3, Hasil Rata-rata Test Basic Housekeeping: = (7,167 + (7,33 X 2) + 7,83 + 7,733 + 7,933 6 = 7,556 Rata-rata pada cluster 3, Kepemilikan Sertifikat BNSP Housekeeping: = (2 X 5) + 1 6 = 1,83 Rata-rata pada cluster 4, Lulusan Terakhir : = 3 X 2 2 = 3 Rata- rata pada Cluster 4, Hasil Rata-rata Test Basic Housekeeping: = (8,5 + 8,6) 2 = 8,5 Rata-rata pada cluster 4, Kepemilikan Sertifikat BNSP Housekeeping: = (2 X 2 2 = 2
Setelah dilakukan perhitungan, maka hasil perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Pusat Cluster Baru Iterasi 1
Dat a C0 C1 C2 C3 C4 LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P 1 1,0 0 7,33 2,00 2
3,0
0 7,83 2,00
3 3,0 0 8,67 1,00
4
5,0 0 8,17 1,00 5 3,0 0 8,50 2,00
6 2,0 0 7,73 2,00 7
3,0 0 8,67 1,00
8 3,0 0 7,93 2,00

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
Dat a C0 C1 C2 C3 C4 LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P LT RH T BNS P 9 2,0 0 7,83 1,00 10 5,0 0 7,27 1,00 11 5,0
0 7,67 1,00 12 3,0 0 7,17 1,00 13 5,0
0 7,40 1,00 14 5,0
0 7,67 1,00 15 5,0
0 7,67 1,00 16 3,0 0 7,87 1,00 17 2,0 0 7,33 2,00 18 3,0
0 9,20 1,00 19 3,0 0 8,33 1,00 20 3,0
0 8,57 2,00 2,8 0 8,27 1,00 5,0 0 7,64 1,00 3,0 0 9,20 1,00 2,3 3 7,56 1,83 3,0 0 8,53 2,00
Keterangan : LT : Lulusan Terakhir RHT : Rata-rata Hasil Test Basic Housekeeping BNSP : Kepemilikan Sertifikasi BNSP Housekeeping ( Masa > 3 Bulan)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  iterasi  1,  hasil  rasio  0,979.  Karena  centroid  baru  digunakan  belum  konvergen maka iterasi harus di lanjutkan. Pada penelitian ini iterasi terjadi sebanyak 3 kali, karena pada iterasi ke 3 cluster sudah mencapai tahap konvergen.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode K-Means  Clustering dapat  mempermudah  perusahaan dalam penerimaan keputusan.  Memberi  solusi  berdasarkan  lulusan terakhir, nilai rata-rata dari hasil test  housekeeping dan memiliki sertifikasi BNSP housekeeping (masa < 3 tahun) yang sudah di tentukan, untuk menentukan prioritas dan utama calon karyawan dalam penerimaan karyawan  baru. Hasil penelitian C0  dengan  jumlah  4 karyawan, C1  dengan jumlah 6 karyawan, C2 dengan 4 Karyawan, C3 dengan 3 Karyawan , dan untuk C4 dengan 3 Karyawan C1 merupakan cluster yang paling banyak memenuhi kriteria yang dibutuhkan, yang nantinya akan di proses lebih lanjut oleh HRD.

## REFERENCES
[1] A. L. Setyabudhi and E. Ermawati, “Penetapan Prioritas Penilaian Karyawan Pada Golden View Hotel Batam,” Eng. Technol. … , vol. 2, no.
1, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: http://mand-ycmm.org/index.php/eatij/article/view/34.
[2] K. Karyawan, “Jurnal manajemen,” vol. 4, 2018.
[3] M. A. Larassati et al. , “MANUSIA BERKUALITAS GUNA MENGHADAPI REVOLUSI,” vol. 31, no. 1, pp. 53–60, 2021.
[4] R.  Dewi,  B.  Givan,  and  H.  Wiinarno,  “Pelaksanaan  Rekrutmen,  Seleksi  dan  Penempatan  Kerja  Karyawan  (Studi  pada  Karyawan  PT Gemala Kempa Daya),” J. Adm. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 49–55, 2021, [Online]. Available: www.igpgroup.co.id/lamaran.
[5] S. Anggun and E. D. Sikumbang, “No Title K-Means Clustering dalam penerimaan karyawan baru,” Data Min. , vol. 2, no. 1, pp. 103–112, 2020.
[6] Y. Siagian, “Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 65–70, 2018.
[7] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” pp. 762– 767, 2019.
[8] T.  Limbong,  Muttaqin,  A.  Iskandar,  A.  P.  Windarto,  and  J.  Simarmata, Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode  dan  Implementasi ,  Tim Kreati. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] Diana, Metode dan aplikasi sistem pendukung keputusan , Pertama. Daerah Istimewa Yogyakarta: CV Budi Utama, 2018.
[10] L. A. Latif, M. Jamil, and S. H. Abbas, Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi , Pertama. Daerah Istimewa Yogyakarta: CV Budi Utama, 2018.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 1, September 2021 Hal 7-14 https://djournals.com/resolusi
[11] A.  Andoyo,  E.  Y.  Anggraeni,  A.  Khumaidi,  A.  P.  Nanda,  A.  Suryana,  and  S.  A.  Maseleno, Sistem  Pendukung  Keputusan  Konsep, Implementasi dan Pengembangan , Pertama. indramayu: CV. Adanu Abimata, 2021.
[12] F. Susanto, Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan , Pertama. CV Budi Utama, 2020.
[13] E.  A.  Novia,  W.  I.  Rahayu,  and  C.  Prianto, Sistem  Perbandingan  Al-Goritma  K-Means  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan , Cetakan pe. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[14] A. Muhidin, “Analisa Metode Hierarchical Clsutering dan K-Mean dengan Model LRFMP pada Segmentasi Pelanggan,” SIGMA, J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 7, no. 1, pp. 82–83, 2017.
[15] L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta Dengan K-Means,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.