Page | 87

## MEMANFAATKAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN PEGAWAI YANG LAYAK MENGIKUTI ASESSMENT CENTER UNTUK CLUSTERING PROGRAM SDP
Iin Parlina 1 , Agus Perdana Windarto 2 , Anjar Wanto 3 , M.Ridwan Lubis 4 14 Dosen Amik Tunas Bangsa Pematangsiantar, 23 Dosen STIKOM Tunas Bangsa Jl.Jendral Sudirman Blok A No.1, 2, 3 Pematangsiantar iin@amiktunasbangsa.ac.id 1 , agus@stikomtunasbangsa.ac.id 2 , anjar@stikomtunasbangsa.ac.id 3 , Ridwan@amiktunasbangsa.ac.id 4
Abstrak — Data  mining  merupakan  teknik  pengolahan  data  dalam  jumlah  besar  untuk pengelompokan. Teknik Data mining mempunyai beberapa metode dalam  mengelompokkan salah  satu  teknik  yang  dipakai  penulis  saat  ini  adalah  K-Means.  Dalam  hal  ini  penulis mengelompokan data daftar program SDP tahun 2017 untuk mengetahui manakah pegawai yang  layak  lolos  dalam  program  SDP  sehingga  dapat  melakukan  Registrasi  Asessment Center.  Pengelompokan  tersebut  berdasarkan  kriteria  –  kriteria  data  Program  SDP.  Pada penelitian ini, penulis menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan data Program  SDP  di  PT.Bank  Syariah.  Dalam  hal  ini,  pada  umumnya  untuk  memamasuki program  SDP  tersebut  disesuaikan  dengan  ketentuan  dan  parameter  Program  SDP  saja, namun dalam penelitian ini pengelompokan disesuaikan dengan kriteria – kriteria Program SDP  seperti  kedisiplinan  pegawai,  Target  Kerja  Pegawai,  Kepatuhan  Program  SDP.  Penulis menggunakan beberapa kriteria tersebut agar pengelompokan yang dihasilkan menjadi lebih optimal. Tujuan dari pengelompokan ini adalah terbentuknya kelompok SDP pada Program SDP  yang  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering.  Hasil  dari  pengelompokan  tersebut diperoleh  tiga  kelompok  yaitu  kelompok  Lolos,  Hampir  Lolos  dan  Tidak  Lolos.  Terdapat pusat  cluster  dengan  Cluster-1=  8;66;13,  Cluster-2=  10;71;14  dan  Cluster-3=7;60;12.  Pusat cluster tersebut didapat dari beberapa iterasi sehingga mengahasilakan pusat cluster yang optimal.
Kata kunci — K-Means, Data Mining, SDP

## I. PENDAHULUAN
Clustering merupakan  salah  satu  metode  data mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ) dan suatu  metode  untuk  mencari  dan  mengelompokan data  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  antara satu  data  dengan  data  lain[9].  Menurut  kategori kekompakan,  pengelompokan  terbagi  menjadi  dua, yaitu  komplet  dan  parsial.  Jika  semua  data  dapat bergabung  menjadi satu, dapat dikatakan  semua data kompak  menjadi  satu  kelompok[2].  Pada clustering ini  terdapat  beberapa  algoritma  pengelompokan untuk  mengelompokan  data  secara  mudah[1].  Salah satunya  adalah  algoritma K-Means yang  merupakan metode  analisis  kelompok    yang  mengarah  pada partisian N objek pengamatan ke dalam K kelompok, di  mana  setiap  objek  pengamatan  sebuah  kelompok data dengan mean (rata-rata) terdekat[2]. Pengelompokan  pada  umumnya  diterapkan  untuk mengelompokan  dokumen  atau  benda  yang  tidak tersusun  dengan  rapi  dan  tidak  sesuai  sususannya pada tempatnya[7]. Namun fungsi dari pengelompokan tidak hanya sekedar mengelompokan dokumen atau benda[4]. Pengelompokan (clustering) dapat  diterapkan  dalam  hal  penentuan  program  SDP agar program SDP tersebut sesuai dengan kualifikasi dan  memenuhi  syarat  untuk  lanjut asessment  center
pada  program  SDP[1].  Banyak  Perusahaan  seperti Perusahaan  dalam  bidang  Perbankan    selama  ini untuk  promosi-promosi  jabatan  hanya  menggunakan nilai  fisik  sebagai  tolak  ukur  untuk  memilih  yang mengikuti  program  asessment  center  lanjutan, sehingga  pada  akhirnya  Pelaksanaan  Program  SDP ini    menjadi  salah  mengambil  keputusan  sehingga data  yang  terdaftar  di  program  SDP  tidak  memenuhi syarat administratif. Dalam hal ini, untuk pengelompokan  data  yang  masuk  ke  daftar  pegawai dalam  program  SDP  lanjutan  adalah  pegawai  yang memenuhi kualifikasi sesuai persyaratan administrasi. Data  yang  dapat  menjadi  tolak  ukur  untuk pengelompokan program SDP yaitu Prestasi pegawai (Target  Kerja  75%),    loyalitas  pegawai  (Kepatuhan 15%)  dan  Kedisiplinan  10%.  Dengan  demikian mengelompokan  program  SDP  yang  dilakukan  akan lebih efektif bagi Program SDP itu sendiri. Algoritma K-Means dalam  hal  ini  akan  mengelompokan  data tersebut  sesuai  kriteria  –  kriteria  yang  dipilih  dari Program SDP.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A.  Data Mining
Istilah  data  mining  mulai  dikenal  sejak  tahun 1990,  ketika  pekerjaan  pemanfaatan  data  menjadi
Page | 88
sesuatu  yang  penting  dalam  berbagai  bidang,  mulai dari  bidang  akademik,  bisnis  hingga  edisi[6]. Munculnya data mining didasarkan pada jumlah data yang  tersimpan  dalam  basis  data  semakin  besar[8]. Dalam berbagai literatur, teori-teori pada data mining sudah  ada  sejak  lama  seperti  antara  lain  K-Means Clustering dan text mining. Data mining disebut juga dengan knowledge  discovery  in  database  (KDD) ataupun pattern  recognition [8] . Istilah  KDD  atau disebut  penemuan  pengetahuan  data  karena  tujuan utama  data  mining  adalah  untuk  memanfaatkan  data dalam  basis  data  dengan  mengolahnya  sehingga menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna[8]. Sedangkan  istilah pattern  recognition atau  disebut pengenalan  pola  mempunyai  tujuan  pengetahuan yang  akan  digali  dari  dalam  bongkahan  data  yang sedang dihadapi

## B.  Dasar Cluster
Analisis  kelompok  ( cluster  analysis )  adalah mengelompokkan  data  (objek)  yang  didasarkan hanya  pada  informasi  yang  ditemukan  dalam  data yang  menggambarkan  objek  tersebut  dan  hubungan diantaranya[1].  Analisis Cluster sebagai  metodologi untuk  klasifikasi  data  secara  otomatis  menjadi beberapa  kelompok  dengan  menggunakan  ukuran asosiasi, sehingga data yang sama berada dalam satu kelompok  yang  sama  dan  data  yang  berbeda  berada dalam kelompok data yang tidak sama[9].
Masukan  ( input )  untuk  sistem  analisis cluster adalah  seperangkat  data  dan  kesamaan  ukuran  (atau perbedaan)  antara  dua  data.    Sedangkan  keluaran ( output )  dari  analisis cluster adalah  sejumlah kelompok  yang  membentuk  sebuah  partisi  atau struktur  partisi  dari  kumpulan  data[10].  Salah  satu hasil  tambahan  dari  analisis cluster adalah  deskripsi umum  dari  setiap cluster dan  hal  itu  sangat  penting untuk  analisis  lebih  dalam  dari  karakteristik  data  set tersebut[9].  Ada  saatnya  di  mana  set  data  yang  akan diproses  dalam  data  mining  belum  diketahui  label kelasnya.    Pengelompokan  data  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  yang  sudah  ditentukan  dan selanjutnya  data  akan  diproses  oleh  algoritma  untuk dikelompokkan menurut karakteristik alaminya[6].
Gbr. 1 Pengelompokan dengan clustering

## C.  Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokan  iteratif  yang  melakukan  partisi  set data  ke  dalam  sejumlah K  cluster yang  sudah
ditetapkan di awal[3]. Algoritam K-Means sederhana untuk diimplementasikan dan dijalankan, relatif cepat, mudah  beradaptasi,  umum  Penggunaannya  dalam praktek[2]. K-Means dapat  diterapkan  pada  data yang  direpresentasikan  dalam  r-dimensi  ruang tempat[4]. Kmeans mengelompokan  set  data  r- dimensi, X= { xi|i= 1,...,N}[5].
Algoritma K-Means  p engelompokan  semua  titik data  dalam X sehingga  setiap  titik xi hanya  jatuh dalam  satu K partisi[5].  Tujuan  pengelompokan  ini adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objek  yang  diset dalam  proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok[3].
Parameter yang hrsus dimasukkan ketika menggunakan  algoritma K-Means adalah  nilai K [5] . Nilai K yang  digunkan  pada  umumnya  didasarkan pada informasi yang diketahui sebelumnya mengenai sebenarnya  berapa  banyak cluster yang  muncul dalam X, berapa  banyak  yang  digunakan  untuk penerapnnya,  atau  jenis cluster dicari  dengan melakukan  percobaan  dengan  beberapa  nilai K .  Set representatif cluster dinyatakan  C={ cj|j= 1,…,K. sejumlah K representatif cluster tersebut  sebagai cluster  centroid (titik  pusat cluster )[10].  Untuk  set data  dalam X dikelompokan  berdasarkan  konsep kedekatanatau  kemiripan,  namun  kuantitas  yang digunkan untuk mengukurnya  adalah ketidak miripan[2].  Metrik  yang  umum  digunakan  untuk ketidak miripan tersebut adalah Euclidean [1]. Secara umum algoritma K-Means memiliki langkah-langkah dalam pengelompokan, diantaranya:
1. Inisilisasi:  menentukan  nilai K  centroid yang diinginkan  dan  metrik  ketidakmiripan  (jarak) yang diinginkan.
2. Memilih K data dari set X sebagai centroid . Untuk menentukan centroid dapat menggunakan persamaan (1).
(1).
3. Mengalokasikan  semua  data  ke centroid terdekat dengan matrik jarak yang telah ditetapkan
4. Menghitung kembali centroid C berdasarkan data yang mengikuti cluster masing – masing.
5. Mengulangi  langkah  3  dan  4  hingga  kondisi konvergen tercapai.
Berikut  ini  adalah  rumus  untuk  menentukan  jumlah cluster :
K=
(2)
Page | 89
Keterangan: K = klaster N = jumlah data Menghitung jarak pada ruang jarak Euclidean menggunakan formula:
D = 2 = (3)
Keterangan: D = euclidean distance x = banyaknya objek Ʃp = jumlah data record
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokan data  Program  SDP  baru  sekolah  menengah  program SDP dengan menggunakan algoritma K-Means. Agar tercapai  tujuan  tersebut,  penulis  akan  melakukan pengujian dengan menggunakan data pada salah satu Perusahaan  Perbankan  di  Pematangsiantar    yaitu PT.Bank  Syariah  Mandiri  area-2    tahun  2017. Adapun  pengelompokan  tersebut  menggunakan langkah – langkah sebagai berikut:

## A. Sumber Data
Dalam penelitian ini, sumber data diambil dari PT. Bank  Syariah  Mandiri  Pematangsiantar  dimana  data tersebut  merupakan  data  pegawai  yang    masuk  ke daftar Program SDP baru tahun 2017.
TABEL 1
DATA DAFTAR PROGRAM SDP TAHUN 2017

## B. Pengolahan Data
Sebelum  data  Program  SDP  dikelompokan  ke dalam Seleksi SDP yang sesuai kriteria. Data mentah tersebut akan di transformasi dengan cara menginisialisasi  data  ke  dalam  bentuk  angka  yang dapat diolah dalam pengelompokan.
TABEL 2 RANGE PENGELOMPOKAN PROGRAM SDP Cluster ∑ Min ∑ Max Cluster 1 6 18 Kedisiplinan 2 10 13 Kinerja 3 27 0 Kepatuhan
Berdasarkan range yang  telah  ditentukan  pada pengelompokan  jurusan,  maka  dapat  Disimpulkan bahwa  pengelompokan  data  Program  SDP  ke  dalam Asessment  Center tanpa  menggunakan  metode.  Pada data  tersebut,  tidak  semua  kriteria  yang  dapat menjadi  patokan.  Dalam  hal  ini,  kriteria  yang diinisialisasikan  adalah  Kedisiplinan  diubah  menjadi X1,  Kinerja  diubah  menjadi  X2,  dan  Kepatuhan diubah menjadi X3.

## TABEL 3 HASIL INISIALISASI DATA SDP
Alternatif Kriteria Jumlah Cluster C1 C2 C3 A1 11 72 14 97 3 A2 11 73 15 98 5 A3 11 73 15 98 2 A4 11 72 14 97 3 A5 11 73 15 98 3 A6 10 72 14 97 3 A7 10 72 14 97 3 A8 10 71 14 95 4 A9 10 71 14 95 1 A10 11 72 14 97 2 A11 7 62 12 82 5 A12 6 61 12 79 4 A13 5 60 12 78 2 A14 6 56 11 73 4 A15 9 60 12 81 1 A16 9 61 12 82 1 A17 8 60 12 80 2 A18 9 61 12 82 4 A19 10 60 12 82 1 A20 9 60 12 82 1 A21 9 65 13 87 2 A22 9 64 13 86 1 A23 8 64 13 85 1
Page | 90 A24 9 69 14 91 2 A25 9 69 14 91 5 A26 10 70 14 94 1 A27 10 69 14 92 1

## C. Proses Data
Setelah  data  diolah,  maka  langkah  selanjutnya adalah data diproses untuk membentuk pengelompokan  data  ke  dalam  daftar  program  SDP sesuai kriteria yang telah ditentukan. Data yang telah ditransformasi  tersebut  akan  diproses  dengan menggunakan  sebuah  algoritma  pengelompokan ( cluster ) yaitu algoritma K-means. Berikut ini adalah sebuah flowchart dalam  pengelompokan  program SDP  pada  Program  SDP  di  HCG    Pada  PT.  Bank Syariah Mandiri Pematangsiantar.
Gbr. 2 Flowchart Pengclusteran K-Means
Pada  tahapan  ini  yaitu  menentukan centroid  K- means dari  data  Program  SDP  tahun  2017.  Dalam menentukan target K-means tersebut bertujuan untuk mendapatkan  target  data  atau  jarak  kelompok  yaitu titik  pusat (centroid) kelompok  awal untuk menghitung  algoritma K-means. Pada  tabel  4 merupakan  hasil  perhitungan K-means untuk  data sampel  Program  SDP  baru  periode  tahun  2017  pada
HCG  di  PT.Bank  Syariah  Mandiri  Pematangsiantar yang berdasarkan kriteria–kriteria yang telah ditentukan untuk setiap kelompok (cluster) .
Dalam  hal  ini,  pengelompokan  yang  terbentuk terjadi  sebanyak  3  kelompok (cluster) .  Untuk representase    perhitungan  secara  lengkap  dapat dilihat pada tabel – tabel berikut:
TABEL 4

## TARGET K-MENS DATA SAMPEL PROGRAM SDP UNTUK
C1 NIP KRITERIA C1 C2 C3 108675347 10 71 14 098673907 9 60 12 118679651 9 61 12 118578195 10 60 12 108277016 9 60 12 118778861 9 64 13 118679219 8 64 13 108775315 10 70 14 098574221 10 69 14 cluster 1 9 65 13
Setelah pengelompokan untuk kelompok pertama( cluster-1) telah  terkelompok.  Maka  dapat dilakukan  untuk  pengelompokan  data  kelompok kedua (cluster- 2 ).
TABEL 5 TARGET K-MENS DATA SAMPEL PROGRAM SDP UNTUK C2 NIP
KRITERIA C1 C2 C3 108576825 11 73 15
118579634
11 72 14 078273284 5 60 12 117879655 8 60 12 108576854 9 65 13 128810764 9 69 14 128412364 11 72 14 108576834 11 72 14 118510236 11 73 15 128911296 10 72 14 1107775207 10 72 14 Cluster 2 10 69 14
Data  yang  dikelompokan  lainnya  akan  masuk pada  kelompok  3 (cluster  3) yaitu  terdapat  tujuh record data pada kelompok 3.
Mulai Jumlah atribut   =3 Jumlah k=3 Centroid random Baca data x3, x2 dan x3 H itung euclidean setiap data dengan centroid Pengelompokan data berdasarkan euclidean
Perubahan centroid? Ya
Page | 91 TABEL 6 TARGET K-MENS DATA SAMPEL PROGRAM SDP UNTUK C3 NIP KRITERIA C1 C2 C3 108675118 10 71 14 108575319 6 61 12 108275387 6 56 11 128712213 9 61 12 128211825 11 73 15 118378913 7 62 12 118579191 9 69 14 Cluster 3 8 65 13
Setelah  semua  data  telah  terkelompok,  maka untuk  menentukan  titik  pusat  pada cluster dapat diambil  nilai  rata  –  rata  dari  setiap.  Adapun  tahapan proses algoritma K-means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai k dari jumlah cluster yang akan dibentuk.  Pada  tahap  ini cluster yang  terbentuk sebanyak 3 cluster .
2. Menentukan titik pusat (centroid) awal dari setiap cluster .
Dalam  penelitian  ini  titik  pusat  awal  ditentukan dengan menggunakan range dari program SDP.
TABEL 7

## CENTROID AWAL CLUSTER
Cluster C1 C2 C3 X1 9 65 13 X2 10 69 14 X3 8 65 13
Setelah titik pusat cluster ditentukan,  maka tahap selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  terdekat  atau euclidean dengan  menggunakan  persamaan  3,  yaitu menghitung jarak dari data Program SDP  pertama ke titik pusat cluster .

## D(1,1) =
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  didapatkan  bahwa jarak  terdekat  bernilai  16,8.  Selanjutnya  perhitungan jarak data pertama untuk cluster kedua.
D(1,2) =
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  didapatkan  jarak terdekat  bernilai  0,3.  Kemudian  perhitungan  jarak data pertama untuk cluster ketiga.
D(1,3) =
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  didapatkan  jarak terdekat  bernilai  2,0.  Berdasarkan  perhitungan euclidean untuk data pertama diperoleh jarak terdekat cluster adalah  16,8  yang  terkelompok  pada cluster kesatu  (C1)  dan  untuk  data  kedua  diperoleh  jarak terdeka  t  cluster  adalah  0,3  yang  terkelompok  pada cluster  kedua  (C2)  dan  untuk  data  ketiga  diperoleh jarak terdekat cluster adalah 2,0.

## TABEL 8
HASIL PROSES PERHIRUNGAN JARAK TERDEKAT
( EUCLIDEAN ) NIP KRITERIA CLUSTER Jarak Terdekat C1 C2 C3 X1 X2 X3 098574221 10 69 14 16,8 0,2 16,7 0,2 118778861 9 64 13 0,3 22,2 0,3 0,3 118679219 8 64 13 2,0 24,8 0,3 0,3 108576854 9 65 13 0,6 16,3 0,4 0,4 118579191 9 69 14 16,6 0,5 15,7 0,5 128810764 9 69 14 16,9 1,3 15,1 1,3 108775315 10 70 14 31,5 1,5 32,6 1,5 108675118 10 71 14 47,6 5,5 47,2 5,5 108675347 10 71 14 47,6 5,5 47,2 5,5 118378913 7 62 12 10,0 52,5 7,5 7,5 128911296 10 72 14 58,5 9,7 58,7 9,7 1107775207 10 72 14 58,5 9,7 58,7 9,7 128412364 11 72 14 59,9 10,6 60,9 10,6 108576834 11 72 14 59,9 10,6 60,9 10,6 118579634 11 72 14 59,9 10,6 60,9 10,6 118679651 9 61 12 12,8 65,9 14,3 12,8 128712213 9 61 12 12,8 65,9 14,3 12,8 128211825 11 73 15 70,8 15,3 71,5 15,3 108576825 11 73 15 70,8 15,3 71,5 15,3 118510236 11 73 15 70,8 15,3 71,5 15,3 108277016 9 60 12 17,9 76,8 20,6 17,9 118578195 10 60 12 18,1 76,5 21,6 18,1 098673907 9 60 12 18,1 77,6 20,0 18,1 108575319 6 61 12 22,9 78,9 19,2 19,2 117879655 8 60 12 25,1 91,3 26,4 25,1 078273284 5 60 12 31,4 94,1 27,2 27,2 108275387 6 56 11 80,6 180,4 79,1 79,1
Setelah  data  dikelompokan  pada  iterasi  pertama, maka  langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  titik pusat  baru  dengan  menentukan  nilai  rata–rata  dari
Page | 92
setiap  data  yang  sudah  memebentuk cluster untuk melanjutkan  perhitungan  jarak  terdekat  iterasi  kedua dan  akan  menunjukkan cluster yang  terbentuk selanjutnya dapat membentuk cluster yang konvergen.
TABEL 9 CENTROID BARU PERTAMA Cluster C1 C2 C3 1 8,69 66,24 13,25 2 9,50 69,62 13,92 3 8,99 64,98 13,00
Jika cluster belum  konvergen,  maka centroid akan  dibangkitkan  kembali  dan  menghitung  kembali euclidean dari  setiap  data  Program  SDP.  Langkah perhitungan  jarak  terdekat  seperti  langkah  ketiga sebelumnya.  Berikut  perhirtungan  jarak  terdekat untuk data kedua.

## D(2,1) =
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  didapatkan  jarak terdekat bernilai 2.0518. Untuk perhitungan euclidean dapat  dilihat  secara  lengkap  pada  tabel  di bawah ini.
TABEL 10 PERHITUNGAN EUCLIDEAN ITERASI-2 NIP KRITERIA CLUSTER Jarak Terd ekat ke Clust er C1 C2 C3 X1
X2 X3 108576854 9 65 13 1,2 21,5 0,2 0,2 118778861 9 64 13 3,2 28,3 0,4 0,4 108775315 10 70 14 16,9 0,9 27,3 0,9 098574221 10 69 14 6,2 1,2 13,6 1,2 118579191 9 69 14 5,7 1,4 13,3 1,4 118679219 8 64 13 4,2 30,7 1,9 1,9 128810764 9 69 14 5,5 2,0 13,4 2,0 108675118 10 71 14 27,8 3,0 42,1 3,0 108675347 10 71 14 27,8 3,0 42,1 3,0 128911296 10 72 14 36,8 6,5 52,5 6,5 1107775207 10 72 14 36,8 6,5 52,5 6,5 128412364 11 72 14 38,5 7,5 54,0 7,5 108576834 11 72 14 38,5 7,5 54,0 7,5 118579634 11 72 14 38,5 7,5 54,0 7,5 128211825 11 73 15 47,1 11,2 64,3 11,2 108576825 11 73 15 47,1 11,2 64,3 11,2 118510236 11 73 15 47,1 11,2 64,3 11,2 118378913 7 62 12 18,6 60,9 11,5 11,5 118679651 9 61 12 27,7 76,5 15,9 15,9 128712213 9 61 12 27,7 76,5 15,9 15,9
108277016 9 60 12 35,6 88,4 21,7 21,7 098673907 9 60 12 35,4 89,1 21,9 21,9 118578195 10 60 12 36,1 88,2 22,0 22,0 108575319 6 61 12 35,5 88,8 25,4 25,4 117879655 8 60 12 44,4 103,6 29,4 29,4 078273284 5 60 12 46,0 104,8 34,4 34,4 108275387 6 56 11 110,0 196,6 87,3 87,3
Pada  perhitungan  jarak  terdekat  di  atas centroid baru  yang  dibangkitkan  ternyata  belum  konvergen, sehingga  iterasi  harus  dilanjutkan.  Dalam  penelitian ini,  iterasi clustering data  Program  SDP  terjadi sebanyak  3  kali  iterasi.  Pada  pengelompokan  data  di atas    dan  diperoleh  titik cluster baru  dengan  nilai sebagai berikut:
TABEL 11 CENTROID BARU KEDUA Cluster C1 C2 C3 1 8,97 66,86 13,37 2 10,41 71,70 14,34 3 7,65 60,34 12,07
Centroid baru  kedua  yang  dibangkitkan  ternyata sudah  konvergen,  sehingga  perhitungan  jarak terdekat clustering berhenti  pada  iterasi-3.  Adapun perhitungan secara lengkapnya sebagai berikut:
TABEL 12
PERHITUNGAN EUCLIDEAN ITERASI-3
NIP KRITERIA CLUSTER
Jar ak Te rd ek at Ke Clu ste r C1 C2 C3 X1 X2 X3 108576854 9 65 13 3,1 47,8 25,1 3,1 118778861 9 64 13 6,0 57,5 18,7 6,0 108775315 10 70 14 11,8 3,3 102,9 3,3 098574221 10 69 14 3,3 11,1 73,6 3,3 118579191 9 69 14 3,0 12,1 72,1 3,0 118679219 8 64 13 7,5 61,6 17,8 7,5 128810764 9 69 14 3,1 13,6 71,0 3,1 108675118 10 71 14 21,2 0,4 129,5 0,4 108675347 10 71 14 21,2 0,4 129,5 0,4 128911296 10 72 14 29,0 0,1 147,7 0,1 1107775207 10 72 14 29,0 0,1 147,7 0,1 128412364 11 72 14 30,5 0,3 150,4 0,3 108576834 11 72 14 30,5 0,3 150,4 0,3 118579634 11 72 14 30,5 0,3 150,4 0,3
Page | 93 128211825 11 73 15 38,2 1,1 167,3 1,1 108576825 11 73 15 38,2 1,1 167,3 1,1 118510236 11 73 15 38,2 1,1 167,3 1,1 118378913 7 62 12 25,0 102,2 5,3 5,3 118679651 9 61 12 34,8 120,4 1,5 1,5 128712213 9 61 12 34,8 120,4 1,5 1,5 108277016 9 60 12 43,2 134,4 2,0 2,0 098673907 9 60 12 43,4 135,9 0,9 0,9 118578195 10 60 12 43,5 133,4 3,4 3,4 108575319 6 61 12 44,2 137,6 3,7 3,7 117879655 8 60 12 53,5 154,1 0,6 0,6 078273284 5 60 12 55,8 157,4 4,9 4,9 108275387 6 56 11 124, 7 266,0 19,8 19, 8
Pada  iterasi-3  tersebut,  titik  pusat  dari  setiap cluster sudah  tidak  berubah  dan  tidak  ada  lagi terdapat  data  yang  berpindah  dari  satu cluster ke cluster yang  lain.  Maka  dari  itu,  data  yang    telah terkelompok sesuai dengan kriteria akan melanjutkan proses ujian Assesmen Center pada bagian HCG PT. Bank Syariah Mandiri
Pematang siantar menggunakan model algoritma K-Means.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan, diantaranya sebagai berikut: 1. Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, iterasi clustering pada  data  daftar  Program  SDP
terjadi sebanyak 3 kali iterasi.
2. Berdasarkan  hasil cluster dengan  menerapkan
beberapa  kriteria  dari  daftar  Program  SDP menggunakan  algoritma K-Means dapat  diambil pengelompokan  dengan  rata–  rata  data  program SDP  yang  dapat  melakukan  Asessment  center lanjutan  adalah  yang  lolos  dan  hasil  klasifikasi program SDP yang Hampir lolos harus memperbaiki  Administrasi  seperti  Kedisiplinan dari  bulan  juni  sampai  bulan  oktober  agar  dapat mengikuti  Asessment  Center  lanjutan,  sedangkan hasil  klasifikasi  daftar  data  program  SDP  yang Tidak lolos harus
memperbaiki data kedisiplinannya selama 1 Tahun.

## REFERENSI
[1] I  Parlina,  H  Mawengkang,  S  Efendi  InfoTekJar  (2017) ”Analisis  Kinerja  Algoritma  Clustering  Fuzzy  Tsukamoto Dengan  Fuzzy  C-Means”  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan) 1 (2), 90-94
[2] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017). Penerapan Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru  Sekolahmenengah
Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan. InfoTekJar  (Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan) , 1 (2),  100- 105.
[3] N Butarbutar, AP Windarto, D Hartama, S Solikhun Jurasik (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Informatika)  1 (1), 46-55
[4] AP  Windarto  International  Journal  of  artificial  intelligence research 1 (2), 26-33
[5] MG  Sadewo,  AP  Windarto,  D  Hartama  InfoTekJar  (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) 2 (1), 60-67
[6]      AP  Windarto    “Implementation  of  Data  Mining  on  Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means  Clustering  Method”  International  Journal  of Artificial Intelligence Research 1 (2)
[7]     N Butarbutar, AP Windarto, D Hartama, S Solikhun “Komparasi  Kinerja  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  K- Means  Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa” Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) 1 (1), 46-55
[8] MG  Sadewo,  AP  Windarto,  D  Hartama  “Penerapan Datamining  Pada  Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means Clustering”  InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan) 2 (1), 60-67
[9] RW  Sembiring,  JM  Zain,  A  Embong  ”Clustering  high dimensional  data  using  subspace  and  projected  clustering algorithms” arXiv preprint arXiv:1009.0384
[10]   PA  Zizwan,  M  Zarlis,  EB  Nababan  ” Performance  Analysis Of Combined  Methods  Of  Genetic  Algorithm  And  K-Means Clustering  In  Determining  The  Value  Of  Centroid ” Journal of Physics: Conference Series 930 (1), 012008