e-ISSN  2528-7303
Analisis Klasterisasi Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Pengadilan Tinggi Agama bandar lampung)
Aditia Yudhistiraa 1 , Ahmad Ari Aldino 2 , Dedi Darwis 3
1 Sistem Informasi, Univesitas Teknokrat Indonesia, Lampung, Indonesia
2* Informatika, Univesitas Teknokrat Indonesia, Lampung, Indonesia
3 Sistem Informasi Akutansi, Univesitas Teknokrat Indonesia, Lampung, Indonesia email: 1 aditiayudhistira@teknokrat.ac.id, 2* aldino@teknokrat.ac.id , 3 darwisdadi@teknokrat.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v9i1.17134 Diterima: 12 Oktober 2022 | Direvisi: 20 Oktober 2022 | Diterbitkan : 15 Nopember 2022

## Abstrak
Data mining merupakan teknik pengolahan Data dalam jumlah  besar untuk pengelompokan. Teknik data mining mempunyai beberapa metode dalam mengelompokan salah satunya tekn ik yang dipakai penulis saat ini adalah Fuzzy  C-means.  dalam  hal  ini  penulis  akan  mengelompokan  Penilaian  kinerja  pegawai  bertujuan  untuk mengevaluasi  kinerja  pegawai    dan  pemberian  apresiasi  terhadap  pegawai  Yang  memiliki  kinerja  baik,  guna meningkatkan semangat pegawai dalam bekerja. Penilian kinerja pegawai dilakukan dengan menjumlahkan nilai tiap kriteria penilaian dan menggunakan standar nilai untuk menentukan nilai akhir. Pada penelitian ini penelitian kinerja pegawai yang digunakan adalah nilai perilaku yaitu nilai orientasi, nilai integritas, nilai komitmen, nilai kedisiplinan  dan  nilai  kerjasama.    Nilai  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  C-Means  (FCM) dengan  tools  aplikasi  matlab  sehingga  menghasilkan  sejumlah  kelompok  karyawan  yang  memiliki  standar penilaian  bersifat  dinamis.    Penetapan  nilai  yang di  peroleh  pegawai didasarkan  pada  pengurutan  pusat  cluster hasil  pengolahan  total  nilai  pegawai  menggunakan  FCM.  Pada  Penelitian  ini  berhasil  dikelompokan  pegawai dengan  kelompok  pegawai  yang  termasuk  sangat  baik,  baik,  cukup,  kurang  dan  buruk.  Dari  hasil  analisis pengelompokan FCM dengan 5 cluster dengan 35x iterasi  diperoleh fungsi objektif sebesar 111.949781. Dimana kelompok  pertama terdiri dari 940 pegawai, klaster ke dua 692 pegawai, kelompok 23 pegawai , kelompok ke empat   terdiri dari 8 pegawai dan kelompok ke lima terdiri dari 17 pegawai. Dari hasil centroid ini telah dianalisa bahwa rata-rata nilai pegawai memiliki nilai sangat baik pada fitur nilai komitmen dan nilai kesidipilinan. Hal ini dapat menjadi pola bahwa seorang pegawai dikatakan layak untuk mendapatkan reward ketika nilai komitmen dan nilai kedisiplinan sangat baik.
Kata Kunci:  Cluster, Fuzzy C-Means, Matlab, Pegawai, Reward

## PENDAHULUAN
Teknologi informasi kini berkembang sangat pesat di era globalisasi, teknologi informasi saat ini telah memberikan kemudahan dalam melakukan suatu pekerjaan sehari-hari, hal ini  menyebabkan tingkat akurasi  dalam suatu data sangat penting dan sangat dibutuhkan untuk menghasilkan  informasi yang  akurat  (Permatasari,  2019);(Rahman  Isnain  et  al.,  2021).  Untuk  menghasilkan  informasi  yang akurat,  diperlukan  suatu  proses  pengolahan  data,  salah  satu  sari  perkembangan  teknologi  informasi pengolahan  data  adalah  Data Mining (Nabila  et  al.,  2021) ; (Ahmad  et  al.,  2018) . Data  yang  di olah menggunakan data mining dapat mengasilkan suatu informasi dan suatu pengetahuan baru (Hendrastuty, 2021). Saat ini di Pengadilan Tinggi Bandar Lampung melakukan perhitungan penilaian pelaksanaan pekerjaan belum sepenuhnya objektif, hal ini dapat dilihat dari pegawai yang berprestasi jarang/ tidak mendapatkan reward ataupun apresiasi, demikian pula pegawai yang tidak disiplin jarang mendapatkan kan  punishment  atau  hukuman  (Afifah  et  al.,  2016).  Pengadilan  Tinggi  Bandar  Lampung  haruslah memikirkan  strategi  dalam  penilaian  untuk  menghasilkan  suatu  informasi,  yang  digunakan  untuk membantu bagian kepegawaian menentukan pegawai mana yang perlu diberi reward atau apresiasi guna meningkatkan semangat pegawai dalam bekerja dan pegawai mana yang  perlu  diberikan punishment (Fikri  et  al.,  2017);(Nurkholis  et  al.,  2022).  Pada  data mining pengelompokan  data  atau  yang  sering disebut  dengan  clustering  data  ini  sangat  berguna  untuk  mengelompokan  pegawai  mana  yang mempunyai kinerja baik dan buruk (Ali et al., 2020);(Hendrastuty et al., 2021). Salah satu  metode yang gunakan untuk cluster adalah  algoritma  (FCM)  (Herlinda et al.,  2021) . Pada penelitian  ini penilaian kinerja  pegawai  yang  digunakan  adalah  nilai  perilaku  (Orientasi,  Integritas,  Komitmen,  Disiplin  dan Kerjasama)  (Kesemen  et  al.,  2016).  Nilai  tersebut  akan  diolah  dengan  menggunakan  metode  FCM sehingga  mengasilakn  sejumlah  kelompok  pegawai  yang  memiliki  standar  penilaian  bersifat  dinamis (Bakri & Wakhidah, 2018). Penetapan nilai yang diperoleh pegawai didasarkan pada pengurutan klaster hasil pengolahan total nilai pegawai menggunakan FCM (Darwis et al., 2021).
FCM adalah salah satu teknik pengelompokan data yang dimana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu klaster  di tentukan oleh derajat keanggotaannya (Styawati & Mustofa, 2019). Teknik ini pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jim  Bezdek  pada  tahun  1981 (Aldino  et  al.,  2021).    Metode  FCM merupakan  suatu  teknik  pengelompokan  data  yang  keberadaan  tiap-tiap  data  dalam  suatu cluster ditentukan oleh nilai keanggotaannya dan nilai derajat keaggotaan yang jangkauan nilain nya 0 sampai 1  (Wantoro  et  al.,  2021).  Algoritna  FCM  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klaster  (Sanusi,  2018).  FCM  merupakan  pengcluseran  dari  sebuah  data  yang  akan  di  kelompokan berdasarkan  nilai  0  sampai  1,  semakin  tinggi  nilai  keanggotaannya  maka  semakin  tinggi  derajat keanggotaannnya,  dan  semakin  kecil  nilai  keanggotaannya  maka  semakin  rendah  keanggotaannya (Alita,  2021).  FCM  merupakan  versi Fuzzy dari  K-Means  dengan  beberapa  modifikasi  yang membedakannya dengan K-Means (Prasetyo, 2019).

## METODE
Berikut ini adalah metode penelitian :
1. Problems (Masalah)  Tahapan  penelitian  diawali  dengan  penentuan  masalah  penelitian,  yaitu mengenai data nilai kinerja pegawai yang perlu di klasterisasi untuk mengetahui pegawai mana yang akan mendapat reward.
2. Opurtunity (Peluang) Peluang yang dimaksud dalam penelitian ini adalah untuk memberi kontribusi dalam penelitian penerapan data mining dengan metode FCM sebagai metode analisis klasterisasi. 3. Approach (Pendekatan)  Pendekatan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  cara  peneliti  untuk melakukan  pendekatan  dengan  masalah  yang  ada  untuk  menemukan  solusi  dalam  penelitian  ini diantaranya melalui teknik FCMuntuk mengklasterkan data.
4. Identification dan Assesment (Identifikasi  dan  Penugasan)  Identifikasi  yang  dimaksud  dalam penelitian ini adalah berkaitan dengan atribut yang akan digunakan dalam penelitian ini, sehingga hasil yang akan disajikan dapat sesuai dengan tujuan yang diharapkan yaitu menyajikan klasterisasi data nilai kinerja pegawai
5. Proposed (Usulan)    Usulan  yang  akan  diajukan  dalam  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  klaster untuk pegawai mana yang dapat reward melalui standar penilaian kinerja pegawai.
p. 77 - 82
6. Validation (Pengujian) Pengujian dilakukan dengan menggunakan pengujian manual dan pengujian olah data dengan MATLAB.
7. Result  (Hasil)  Penerapan  teknik  FCM  untuk  menghasilkan  klasterisasi  pegawai  mana  yang  akan mendapatkan reward.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  nilai  perilaku  pegawai  sebanyak  35  pegawai selama 4 tahun dan data yang di peroleh sebanyak 1680. Dari klastering yang dilakukan diperoleh hasil yaitu  nilai  fungsi  obyektif  selama  iterasi,  pusat  klaster  atau  center  serta  derajat  keanggotaan  nilai perilaku untuk setiap klaster pada iterasi terakhir. Dalam penelitian ini, proses iterasi berenti pada iterasi ke-35. Nilai fungsi objektif pada iterasi terakhir yang diperoleh adalah 111.949781. Pada tampilan ini FCM output menampilkan hasil iterasi yang digunakan untuk pembentukan klaster. Dengan 1680 data sample  dan  5  atribut  yang  sudah  ditentukan.  Maka  kemudian  akan  didapatkan  hasil  centroid  untuk menjadi pusat klaster yang ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil Centroid
Penyebaran masing – masing anggota klaster pada iterasi terakhir dapat di lihat pada klaster Gambar 2.
Gambar 2. Posisi Iterasi Terakhir Keterangan : Tanda = klaster 1 Tanda = klaster 2 Tanda = klaster 3 Tanda = klaster 4 Tanda = klaster 5
Nilai  ini  merupakan  nilai  dari  koordinat  kelima  titik  pusat  klaster  dan  memberikan  garis  besar  tiap klaster yaitu :
1. Kelompok  pertama  (klaster  ke-1),  berisi  data  nilai  perilaku  pegawai  yang  memiliki  rata-rata orientasi sekitar 79.9323, memiliki rata-rata integritas 79.4999, nilai komitmen rata-rata 82.4489, kedisiplinan memiliki rata-rata 82.4324 dan nilai kerjasama memiliki nilai rata-rata 82.0229.
2. Kelompok kedua (klaster ke-2), berisi data nilai perilaku pegawai yang memiliki rata-rata orientasi sekitar  79.7226  memiliki  rata-rata  integritas  79.1559,  nilai  komitmen  rata-rata  82.4518, kedisiplinan memiliki rata-rata 82.4495 dan nilai kerjasama memiliki nilai rata-rata 81.870
3. Kelompok ketiga (klaster ke-3), berisi data nilai perilaku pegawai yang memiliki rata-rata orientasi sekitar  79.7743,  memiliki  rata-rata  integritas  79.2561,  nilai  komitmen  rata-rata  82.4520, kedisiplinan memiliki rata-rata 82.4439 dan nilai kerjasama memiliki nilai rata-rata 81.9966.
4. Kelompok  keempat  (klaster  ke-4),  berisi  data  nilai  perilaku  pegawai  yang  memiliki  rata-rata orientasi sekitar 79.8743, memiliki rata-rata integritas 79.3949, nilai komitmen rata-rata 82.4485, kedisiplinan memiliki rata-rata 82.4376 dan nilai kerjasama memiliki nilai rata-rata 82.0118
5. Kelompok kelima (klaster ke-5), berisi data nilai perilaku pegawai yang memiliki rata-rata orientasi sekitar  79.8210,  memiliki  rata-rata  integritas  79.3051,  nilai  komitmen  rata-rata  82.4490, kedisiplinan memiliki rata-rata 82.4421dan nilai kerjasama memiliki nilai rata-rata 82.0025.
Derajat keanggotaan Penentu pegawai mana yang akan mendapatkan Reward untuk setiap klaster pada iterasi terakhir (iterasi ke-35).
Proses  klastering  memerlukan  klasifikasi  untuk  mentukan  kelompokan  (klaster)  mana  yang berhak untuk menerima reward. Dalam penelitian ini akan mengelompokan pegawai menjadi 5 klaster yaitu :
1. Klaster sangat baik yang mendapatkan reward (hadiah)
2. Klaster Baik yang akan mendapat Rekomendasi
3. Klaster Cukup yang tidak mendapatkan reward
4. Klaster Kurang yang perlu di beri evaluasi
5. Klaster Buruk yang perlu di beri punishmen (hukuman)
Hasil  centroid  ini  telah  dianalisa  bahwa  rata-rata  nilai  pegawai  yang  memiliki  nilai  yang  baik adalah  nilai  komitmen  dan  nilai  kedisplinan  yang  artinya  memiliki  nilai  yang  berdekatan  atau  yang memiliki  kemiripan.  Hal  ini  dapat  menjadi  pola  bahwa  seorang  pegawai  dikatakan  layak  untuk mendapatkan reward ketika nilai komitmen dan nilai kedisiplinannya sangat baik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian analisis data nilai perilaku pegawai pada Pengadilan Tinggi Agama Bandar Lampung dapat di simpulkan sebagai berikut :
1. Implementasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  nilai  perilaku  pegawai    dengan  atribut  nilai orientasi, nilai integritas, nilai komitmen, nilai kedisiplinan, dan nilai kerjasama. Klasterisasi data menggunakan metode FCM dan aplikasi Matlab dapat menghasilkan kelompok pegawai mana yang mendapatkan reward sesuai dengan ASN (aturan sipil negara)
2. Penerapan  metode  FCM  ini  menghasilkan  lima  klaster  yaitu  klaster  Klaster  sangat  baik  yang mendapatkan reward (hadiah), Klaster Baik yang akan mendapat Rekomendasi, Klaster Cukup yang tidak  mendapatkan reward, Klaster  Kurang  yang  perlu  di  beri  evaluasi  ,  dan  Klaster  Buruk  yang perlu  di  beri  punishmen  (hukuman)  pada  Pengadilan  Tinggi  Agama  Bandar  Lampung  yang menghasilkan pola bahwa apabila nilai komiten nya baik maka nilai kedisiplinan nya juga  baik, pola ini  juga  dapat  menjadi  bahan  tolak  ukur  sebagai  penentu  pegawai  mana  yang  akan  mendapatkan reward .

## REFERENCES
Afifah, N., Rini, D. C., & Lubab, A. (2016). Pengklasteran lahan sawah di Indonesia sebagai evaluasi ketersediaan produksi pangan menggunakan fuzzy C-Means. Jurnal Matematika Mantik , 2 (1), 40– 45.
Ahmad,  I.,  Sulistiani,  H.,  &  Saputra,  H.  (2018).  The  Application  Of  Fuzzy  K-Nearest  Neighbour Methods For A Student Graduation Rate. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , 1 (1), 47–52.
Aldino, A. A., Darwis, D., Prastowo, A. T., & Sujana, C. (2021). Implementation of K-means algorithm
p. 77 - 82
for  clustering  corn  planting  feasibility  area  in  south  lampung  regency. Journal  of  Physics: Conference Series , 1751 (1), 12038.
Ali, Z. M., Hassoon, N. H., Ahmed, W. S., & Abed, H. N. (2020). The Application of Data Mining for Predicting  Academic  Performance  Using  K-means  Clustering  and  Naïve  Bayes  Classification. International Journal of Psychosocial Rehabilitation , 24 (03), 2143–2151. https://doi.org/10.37200/ijpr/v24i3/pr200962
Alita,  D.  (2021).  Multiclass  Svm  Algorithm  For  Sarcasm  Text  In  Twitter. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (1), 118–128.
Bakri,  M.,  &  Wakhidah,  R.  (2018).  PENERAPAN  KLASTERISASI  K-MEANS  UNTUK IDENTIFIKASI  SEBARAN  BUDIDAYA  UDANG  VANNAME. SEMINAR  NASIONAL PENERAPAN ILMU PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI 2018 .
Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional. Jurnal Tekno Kompak , 15 (1), 131–145.
Fikri,  C.  M.,  Agustin,  F.  E.  M.,  &  Mintarsih,  F.  (2017).  Pengelompokan  kualitas  kerja  pegawai menggunakan  algoritma  K-Means++  dan  Cop-Kmeans  untuk  merencanakan  program pemeliharaan kesehatan pegawai di pt. Pln p2b jb depok. Pseudocode , 4 (1), 9–17.
Hendrastuty, N. (2021). Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Santri Berbasis Android (Studi Kasus: Pesantren Nurul Ikhwan Maros). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi , 2 (2), 21–34.
Hendrastuty, N., Rahman Isnain, A., & Yanti Rahmadhani, A. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine . 6 (3), 150–155. http://situs.com
Herlinda,  V.,  Darwis,  D.,  &  Dartono,  D.  (2021).  Analisis  Clustering  Untuk  Recredesialing  Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 2 (2), 94–99.
Kesemen, O., Tezel, Ö., & Özkul, E. (2016). Fuzzy c-means clustering algorithm for directional data (FCM4DD). Expert Systems with Applications , 58 , 76–82.
Nabila,  Z.,  Rahman  Isnain,  A.,  &  Abidin,  Z.  (2021).  Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi (JTSI) , 2 (2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Nurkholis, A., Alita, D., & Munandar, A. (2022). Comparison of Kernel Support Vector Machine Multi- Class in PPKM Sentiment Analysis on Twitter. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 6 (2), 227–233.
Permatasari,  B.  (2019).  Penerapan  Teknologi  Tabungan  Untuk  Siswa  Di  Sd  Ar  Raudah  Bandar Lampung.
TECHNOBIZ : International Journal of Business , 2 (2), 76.
https://doi.org/10.33365/tb.v3i2.446
Prasetyo, E. (2019). Data mining mengolah data menjadi informasi menggunakan matlab .
Rahman Isnain, A., Pasha, D., & Sintaro, S. (2021). Workshop Digital Marketing “Temukan Teknik Pemasaran Secara Daring.” Journal  of  Social  Sciences  and  Technology  for  Community  Service (JSSTCS) , 2 (2), 113–120. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JSSTCS/article/view/1365
Sanusi, W. (2018). Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Faktor-faktor Penyebab Gizi Buruk . FMIPA.
Styawati, S., & Mustofa, K. (2019). A Support Vector Machine-Firefly Algorithm for Movie Opinion
Data Classification. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 13 (3), 219–230.
Wantoro, A., Rusliyawati, R., & Wantoro, A. (2021). Model sistem pendukung keputusan menggunakan FIS  Mamdani  untuk  penentuan  tekanan  udara  ban  Decision  support  system  model  using  FIS
Mamdani for determining tire . 9 (November 2020), 56–63. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13776