## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
Corins Petricks Hematang a , Ramos Somya b
a,b Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga -  Jawa Tengah
a 672017186@student.uksw.edu , b ramos.somya@uksw.edu

## ABSTRAK
Sistem  penilaian  pegawai  di  Naruna Cafe  and  Resto menggunakan  metode  penilaian  konvensional berbasis manual yang dilakukan secara subjektif oleh atasan langsung tanpa adanya kerangka evaluasi yang jelas sehingga proses penilaian seringkali tidak transparan dan kurang objektif, yang menyebabkan ketidakpuasan  dan  ketidakadilan  di  kalangan  pegawai.  Teknik clustering dapat  digunakan  sebagai penilaian pegawai agar menjadi lebih objektif, konsisten, dan berdasarkan data yang terukur. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering, serta menggunakan algoritma K-means untuk  memudahkan  dalam  melakukan  perhitungan,  setelah  itu  peneliti  melakukan  pengolahan menggunakan RapidMiner untuk  mendapatkan  hasil pada  penilaian  kualitas  kinerja  pegawai  Naruna Cafe and Resto . Pada penelitian ini  menggunakan  metode penelitian kuantitatif dan  mengambil data berdasarkan  kualitas  kinerja  pengawai  sebagai  objek  dalam  penelitian.  Penelitian  ini  menghasilkan cluster dengan  kualitas  kerja  sangat  memuaskan  sebanyak  1  data, cluster dengan  kualitas  kerja memuaskan sebanyak 3 data, cluster dengan kualitas kerja cukup memuaskan sebanyak 4 data, cluster dengan  kualitas  kerja  kurang  memuaskan  sebanyak  1  data,  dan cluster dengan  kualitas  kerja  tidak memuaskan  sebanyak  5    data.  Dari  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan,  maka  didapatkan kesimpulan bahwa penelitian ini telah berhasil membuat kelompok kualitas kinerja pegawai yang ada di Naruna Cafe and Resto yang bisa dipakai dalam melihat kinerja pegawai.
Kata kunci : Algoritma K-means, Klastering, RapidMiner

## ABSTRACT
The employee appraisal system at Naruna Cafe and Resto uses conventional, manual-based appraisal methods  which  are  carried  out  subjectively  by  the  direct  supervisor  without  a  clear  evaluation framework  so  that  the  appraisal  process  is  often  not  transparent  and  lacks  objectivity,  which  causes dissatisfaction  and  injustice  among  employees.  Clustering  techniques  can  be  used  as  an  employee assessment to be more objective, consistent, and based on measurable data. This study aims to apply the  K-Means  Clustering  method,  as  well  as use the  K-means  algorithm  to  make  it  easier  to  perform calculations, after which the researcher performs processing using RapidMiner to obtain results on the performance  quality  assessment  of  Naruna  Cafe  and  Resto  employees.  This  study  uses  quantitative research  methods  and  collects  data  based  on  the  quality  of  employee  performance  as  an  object  of research. This study produced clusters with very satisfactory work quality of as much as 1 data, clusters with satisfactory work quality of as many as 3 data, clusters with quite satisfactory work quality of as much  as  4  data,  clusters  with  unsatisfactory  work  quality  of  as  much  as  1  data,  and  clusters  with unsatisfactory work quality as much as 5 data. From the data processing that has been done, it can be concluded  that  this  research  has  succeeded  in  creating  a  quality  group  of  employee  performance  at Naruna Cafe and Resto that can be used to view employee performance.
Keywords: A lgoritma K-means, Clustering, RapidMiner

## CLUSTERING KUALITAS KINERJA PEGAWAI PADA NARUNA CAFE & RESTO MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  merupakan  salah  satu indikator  yang  menggambarkan  tingkat kepuasan  seseorang,  jika  dikaitkan  dengan barang  atau  jasa  maka  bisa  dipastikan  kita bisa menilai kualitas atau mutu dari barang atau  jasa  tersebut.  Sedangkan,  kualitas dapat  dilihat  dari  suatu  kondisi  dinamis yang  berkaitan  dengan  produk  dan pelayanan  yang  memenuhi  atau  melebihi apa  yang  diharapkan  [1].  Maka  seseorang bisa  menilai  suatu  kualitas  jika  sudah memenuhi standar tersebut. Kinerja merupakan  suatu  kegiatan  yang  dilakukan sebagian  orang  untuk  menjalankan  tugas dan  kewajiban  dengan  baik.  Menurut Robbins dan Judge, manusia yang memiliki tingkat keahlian, bakat, dan kemahiran yang luar  biasa  dianggap  mampu  memperkuat kemajuan  kinerja  pegawai  dan  memiliki peran  penting  dalam  memastikan  prospek perusahaan [2]. Pada sebuah cafe dan resto memiliki  sumber  daya  manusia  untuk  bisa dipekerjakan itu sangat penting.
Naruna Cafe  and  Resto yang berlokasi di Salatiga, dimana cafe dan resto ini  merupakan  tempat  wisata  kuliner  yang mungkin  berbeda  dari cafe atau  tempat nongkrong lainnya  yang berada di kota ini. Cafe ini  memiliki  konsep  dan  daya  tarik tersendiri yang membuat tempat ini semakin ramai  dikunjungi.  Oleh  sebab  itu,  kinerja seorang  pegawai  sangat  diperlukan,  karena seorang pegawai sangat penting bagi sebuah cafe dan resto ,  dalam  melayani  customer pegawai  dapat  memberikan  kualitas  kerja yang  dilihat  dari  efisiensi  dan  efektivitas pegawai  dalam  melakukan  pelayanan. Dengan  tugas  dari  manajemen  untuk melakukan penilaian terhadap pegawai agar kinerja pegawai sesuai  dengan  standar cafe dan resto .
Hingga  saat  ini,  sistem  penilaian pegawai  di  Naruna Cafe  and  Resto
menggunakan
metode penilaian konvensional  berbasis  manual.  Penilaian pegawai  dilakukan  secara  subjektif  oleh atasan langsung atau manager tanpa adanya kerangka  evaluasi  yang  jelas.  Proses penilaian  seringkali  tidak  transparan  dan kurang  objektif,  sehingga  menyebabkan ketidakpuasan dan ketidakadilan di kalangan pegawai.
Masalah  yang  muncul  di  Naruna Cafe and Resto , yaitu pertama ketidakjelasan  kriteria  penilaian  karena kriteria  penilaian  pegawai  yang  digunakan tidak  terdefinisi  secara  jelas  dan  dapat dipahami  oleh  semua  pihak  terkait.  Hal  ini dapat  menyebabkan  kebingungan  dan ketidakpastian dalam menilai kinerja pegawai. Kedua, subjektivitas dalam penilaian. Penilaian pegawai yang dilakukan oleh  atasan  langsung  cenderung  bersifat subjektif dan dapat dipengaruhi oleh faktor- faktor personal. Hal ini dapat menyebabkan ketidakadilan  dalam  penilaian  dan  memicu ketidakpuasan di kalangan pegawai. Ketiga, ketidaktransparanan yaitu prosedur penilaian  yang  tidak  transparan dan kurang terbuka  dapat  menyebabkan  kepercayaan yang  rendah  dari  pegawai  terhadap  sistem penilaian.  Pegawai  tidak  mendapatkan umpan  balik  yang  memadai  mengenai penilaian  mereka,  sehingga  sulit  bagi mereka untuk mengidentifikasi area perbaikan  dan  mencapai  pengembangan karir yang optimal.
Untuk  mengatasi  masalah-masalah tersebut,  teknik clustering dapat  digunakan sebagai  solusi  yang  lebih  ilmiah.  Dengan menggunakan  teknik  clustering,  data  dapat dikelompokkan berdasarkan kesamaan karakteristik, seperti kinerja kerja, kompetensi, atau pencapaian tujuan. Hal ini memungkinkan  penilaian  pegawai  menjadi lebih  objektif,  konsisten,  dan  berdasarkan data  yang  terukur.  Teknik clustering

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
memungkinkan identifikasi kelompok- kelompok  pegawai  yang  memiliki  pola perilaku  atau  karakteristik  yang  serupa. Dengan  demikian,  pengambilan  keputusan terkait  promosi,  pengembangan  karir,  atau alokasi  sumber  daya  manusia  dapat dilakukan  berdasarkan  analisis  data  yang lebih objektif [3].
Clustering merupakan  sekelompok data yang membagi rangkaian data menjadi beberapa kelompok. Cluster adalah sekumpulan  objek-objek  data  yang  similar satu sama lain dalam cluster yang sama dan dissimilar terhadap objek-objek yang berbeda cluster [4].  Lalu  pada  metode K- Means merupakan  algoritma  yang  sering digunakan untuk clustering suatu data yang hanya  bekerja  pada  atribut numeric [5]. Algoritma K-Means adalah teknik pengelompokan  berulang.  Algoritma  ini ditandai dengan fase evaluasi
pengelompokan  (K)  secara  random,  dan kuantitas yang dihasilkan berfungsi sebagai titik  fokus  pengelompokan  atau centroid means [6]. Dalam bidang ilmu statistik dan pembelajaran mesin,  teknik  K-Means berfungsi sebagai sarana untuk memilih data objek  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda. Setiap pengamatan dalam kelompok tertentu dikaitkan  dengan  kelompok  yang  artinya berada di kedekatan terdekat, dengan kedua belah  pihak  berusaha  untuk  mencari  lokasi pusat  kelompok  yang  terbentuk  melalui berbagai iterasi yang dibuat oleh algoritma.
Berdasarkan penjelasan  diatas,  pada penelitian ini akan membuat clustering data menggunakan  metode K-Means agar  dapat membantu  penilaian  kinerja  pegawai  pada Naruna Cafe and Resto .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada metode penelitian ini, menjelaskan  tentang  alur  penelitian  yang
dimana  peneliti  menggunakan  metode kuantitatif  untuk  mengambil  data  yang bertujuan untuk mengambil data berdasarkan  kualitas  kinerja  pengawai sebagai  objek  dalam  penelitian.  Peneliti melakukan  penelitian  untuk  mengetahui kualitas kinerja pengawai pada Naruna Cafe and Resto. Peneliti menggunakan algoritma
K-means untuk memudahkan dalam melakukan perhitungan, setelah itu peneliti melakukan pengolahan menggunakan RapidMiner untuk mendapatkan hasil.

## A. Alur Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan metode  penelitian  kuantitatif  yang  mana tahap  awalnya  adalah  melakukan  studi literatur  terkait  topik  penelitian  sebagai dasar  penelitian  dengan  mencari  beberapa sumber dari buku, jurnal, dan internet.
Gambar 1. Bagan Alur Penelitian
Tahapan  penelitian  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
1) Tahap  pertama  identifikasi  masalah dilakukan  berdasarkan  permasalahan dan pengamatan langsung yang dilakukan.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
2) Tahap kedua yang mana dari permasalahan di atas kita bisa menyiapkan  data  untuk  melakukan pengujian terhadap pegawai.
3) Tahap ketiga adalah  input data dan olah data,  yaitu  menginputkan  data  yang telah  didapatkan  dan  mulai  mengolah data-data tersebut
menggunakan metode K-Means .
4) Tahap  keempat  analisis  hasil  yang dicapai setelah mengolah data tersebut.
5) Tahap kelima menyimpulkan hasil yang mana  memberikan  kesimpulan  terkait penelitian yang telah dilakukan.

## B. Data Mining
Data mining adalah  proses  berulang  dan interaktif  untuk  menemukan  pola  atau model  baru  yang  lengkap,  berguna,  dan dapat dipahami dalam database yang besar yang dapat membuat suatu keputusan yang sangat  penting  Data mining sendiri  biasa disebut dengan proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang berfungsi untuk memilih sebagian data yang besar dengan menggunakan suatu algoritma yang spesifik.
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)
( Sumber: dalam jurnal Dewi, N.L.P.P.,
Purnama, I.N., & Utami, N.W. 2022 [7])
Adapun langkah-langkah yang menggambarkan proses KDD yang dimana ada  beberapa  tahap  [7],  yaitu  sebagai berikut:
1) Data  selection.  Pemilihan  data  atau proses  seleksi yang  relevan  terhadap analisis untuk diterima dari koleksi data yang  ada. data  ini  diambil  dari  data penilaian kepuasan  pelanggan terhadap kinerja  pegawai  berupa  hasil  angket yang telah diisi oleh pelanggan.
2) Preprocessing  atau  cleaning  sebuah proses  pembersihan  data  terhadap  data yang duplikat dan memperbaiki adanya kesalahan data.
3) Transformation merupakan proses output  yang  dibuat,  maka  diperoleh  3 cluster nilai  kinerja  yaitu:  sangat  baik, baik,  dan  kurang  baik.    Penentuan penilaian  kinerja  dilihat  berdasarkan variabel  kualitas  pekerjaan,  disiplin, tanggung  jawab  dan  orientasi  pada pelanggan.
4) Data  mining.  Data  yang  saat  ini  telah mengalami  pemrosesan  dengan  teliti, yang  diperoleh  melalui  kumpulan  data yang  disempurnakan  oleh  algoritma k- means .
5) Interpretation/evaluation.  Pada  tahap saat  ini,  pemanfaatan  perangkat  lunak RapidMiner  untuk  tujuan  memproses dataset  yang  sudah  ada  telah  dianggap penting untuk meningkatkan pemahaman data tersebut. C. Clustering
Clustering adalah  proses  membagi data  dalam  suatu  himpunan  menjadi beberapa kelompok, dimana kesamaan data dalam  satu  kelompok  lebih  besar  dari kesamaan data dengan data kelompok lain. Dalam clustering objek akan dikelompokan dalam satu atau beberapa cluster , sehingga objek  yang  terletak  di cluster memiliki kesamaan  yaitu  pangkat  antara  satu  sama lain  [8].  Dengan  menggunakan clustering ini  kita  dapat  mengklasifikasikan  daerah padat, pola distribusi cluster dan menemukan  hubungan  menarik  antara atribut  data.  Dalam  data mining, upaya

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
difokuskan kepada metode penemuan untuk cluster yang  berbasis  pada  data  berukuran besar secara efektif dan efisien.
Pada dasarnya clustering merupakan proses  untuk  membuat  kelompok  sendiri yang dimana dari sekian banyak data dibagi sesuai  kelompoknya.  Berbeda  dengan cluster tidak harus berfokus kepada kondisi tetapi  dibagi  menurut  karakteristik  yang sesuai dengan menggunakan rumus
Euclidean [9] . Hal  yang  penting  dari pengclusteran  adalah  menyatukan  beragam pola  ke  dalam  kelompok  yang  sesuai  yang menguntungkan dalam mendeteksi kemiripan berbagai pola untuk mendapatkan kesimpulan.

## D. Algoritma K-Means
K-Means adalah  algoritma  yang digunakan dalam pengelompokan distribusi yang  memisahkan data ke dalam kelompok yang  berbeda.  Algoritma  ini  mampu mengurangi jarak antara data dengan cluster [8]. K-Means merupakan clustering yang membagi dalam beberapa cluster dan hanya bekerja pada atribut numeric. Algoritma K- Means adalah algoritma yang mengambil K hingga  parameter  input  dan  membagi sekumpulan  N  objek  menjadi  K cluster sehingga  tingkat  kemiripan  antar  anggota dalam satu cluster tinggi, sedangkan tingkat kemiripan  dengan  anggota  lainnya  rendah. Kemiripan  anggota  dengan  cluster  diukur dari  kedekatan  objek  dengan  pusat cluster, atau  bisa  disebut  dengan centroid  cluster. A dapun  proses  algoritma  k-means  sebagai berikut [3] :
1) Tentukan k sebagai centroid awal. yang diproses secara acak tanpa ada batasan
2) Setelah itu, akan dilakukan perhitungan terhadap  setiap cluster yang  mana melalui  k  sebagai centroid awal  setiap objek  akan  dimasukan  ke  dalam  setiap cluster yang mempunyai kemiripannya.
3) Jika  terdapat  perubahan  terhadap  data maka  akan  mengulangi  perhitungan dengan  mencari centroid baru  dan melakukan  perhitungan  lagi,  jika  tidak ada  perubahan  pada  data  sebelumnya maka akan proses telah selesai.
4) Jika tidak ada  lagi  yang dihitung  maka proses  telah  selesai  dan  akan  terlihat hasil  dimana  data  yang  memiliki kesamaan akan berada ditempatnya dan cluster data telah sesuai.

## E. RapidMiner
RapidMiner adalah perangkat lunak analitik  yang  kuat  yang  digunakan  untuk ekstraksi pengetahuan, pemodelan prediktif, dan analisis data. Dalam konteks clustering, RapidMiner menyediakan algoritma  dan  fitur  untuk  melakukan analisis cluster pada dataset [10].

## Gambar 3. RapidMiner
Adapun alur dalam proses clustering menggunakan RapidMiner [3] , yakni sebagai berikut:
1) Read data, Pada tahap awal RapidMiner akan  melakukan  import data  salah  satunya  dengan  cara Read . RapidMiner mendukung banyak format seperti Ms.  Excel ,  CSV,  SPSS,
Ms. Access dan lainnya. Pada repository juga menyediakan beberapa sampel data yang siap digunakan.
2) Multiply ,  Operator multiply digunakan untuk  buat  suatu  salinan  objek  pada RapidMiner . Pada bagian ini mengambil  objek  dari port input  dan langsung mengirimkan salinan ke port output. Setiap port yang  saling terhubung akan membuat salinan yang

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
tidak  terikat,  jadi  ketika  mengubah suatu  salinan  akan  tidak  terlalu berpengaruh pada yang lainnya.
3) Select  model ,  Operator  ini  akan memakai k-means sesuai  dengan  studi kasus yang diambil. Operator k-means menghasilkan model berdasarkan
algoritma
k-means yang dapat
digunakan untuk melakukan clustering . Algoritma k-means didasarkan terhadap  nilai  k  atau  cluster  awal setelah itu akan dilakukan perhitungan
melalui RapidMiner.
4) Cluster  distance  performance ,  Pada operator cluster  distance digunakan untuk  menilai  kinerja  pada  tahap  data mining  berdasarkan centroid  cluster . Operator ini adalah output terakhir dari clustering k-means .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil,  peneliti  menulis tentang proses kinerja pegawai pada Naruna
Cafe  and  Resto menggunkan  algoritma K- Means dan  implementasi  menggunakan RappidMiner Penelitian  yang  dilakukan sebagai berikut:

## A. Data Pegawai
Dalam  melakukan  pengambilan data,  peneliti  menggambil  sumber  data dengan  menggunakan  angket  yang  dibuat diperuntukan terhadap pegawai.
Tabel 1. Kriteria Penelitian
Tabel 2. Data Pegawai

## B. Penentuan Cluster
Pada  tahap  ini  peneliti  memilih secara acak  3  cluster  dengan  menggunakan variabel kualitas pekerjaan, disiplin, tanggung  jawab,  dan  orientasi  pada pelanggan.
Tabel 3. Initial Cluster

## C. Menghitung  Jarak  Data  dengan Pusat Cluster
Peneliti  menghitung  jarak  antara pusat cluster dengan  data  menggunakan pengukuran jarak (distance space) Euclidean dengan rumus:
1) Pada  data  (1)  akan  dihitung  dengan cluster (C1) :

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
𝑑 (1,1) =   √(4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 4) 2 + (4 − 5) 2 𝑑 (1,1) =   √(0) 2 + (0) 2 + (−1) 2 + (−1) 2
𝑑 (1,1) =   √2 𝑑 (1,1) =  1,41
2) Pada  data  (1)  akan  dihitung  dengan cluster (C2):
𝑑 (1,2) =   √(4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 5) 2 + (4 − 4) 2 𝑑 (1,2) =   √(0) 2 + (1) 2 + (−2) 2 + (0) 2 𝑑 (1,2) =   √5 𝑑 (1,2) =  2,23
3) Pada  data  (1)  akan  dihitung  dengan cluster (C3):
𝑑 (1,3)
=   √(4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2
𝑑 (1,3) =   √(1) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 𝑑 (1,3) =   √1 𝑑 (1,3) =  1
Setelah perhitungan jarak setiap data ke centroid kelompok melalui pemanfaatan rumus  Jarak Euclidean, hasilnya  diperoleh untuk perhitungan data pertama ke cluster 3, memastikan  data  mana  yang  terletak  di dalam  cluster  dengan  mengevaluasi  hasil minimum.
Selanjutnya,
pengulangan prosedur ini dijalankan untuk total 14 data, dengan  setiap  data  menghasilkan  hasil  dari kedekatannya dengan cluster. Hasil selanjutnya dapat disebutkan sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Iterasi 0

## D. Centroid Baru
Memilih centroid baru akan dilakukan  perhitungan  dengan  mengambil nilai  rataan  pada  masing-masing  variabel yang  dimana  bertempat  di  masing-masing cluster , adapun perhitungan sebagai berikut:
1) Rata-rata centroid baru cluster (C1):
 Rata-rata kualitas pekerjaan cluster 1
𝐶 1 = 4 + 4 + 5 + 5 + 5 + 4 + 5 + 5 + 4 9 = 4,55
 Rata-rata disiplin cluster 1 𝐶 1 = 4 + 4 + 5 + 3 + 5 + 4 + 5 + 5 + 5 9 = 4,44  Rata-rata tanggung jawab cluster 1
𝐶 1 = 4 + 4 + 5 + 3 + 5 + 4 + 5 + 5 + 4
9 = 4,33
 Rata-rata  orientasi  pada  pelanggan cluster 1
𝐶 1 = 5 + 4 + 5 + 5 + 5 + 4 + 5 + 5 + 5 9 = 4,77
2) Rata-rata centroid baru cluster (C2):

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
 Rata-rata kualitas pekerjaan cluster 2
𝐶 2 = 4 + 4 2 = 4
 Rata-rata disiplin cluster 2 𝐶 2 = 3 + 3 2 = 3
 Rata-rata tanggung jawab cluster 2
𝐶 2 = 4 + 5 2 = 4,5
 Rata-rata  orientasi  pada  pelanggan cluster 2
𝐶 2 = 4 + 4 2 = 4
Rata-rata centroid baru cluster (C3):
 Rata-rata kualitas pekerjaan cluster 3
𝐶 3 = 4 + 3 + 3 3 = 3,33  Rata-rata disiplin cluster 3 𝐶 3 = 4 + 4 + 3 3 = 3,66
 Rata-rata tanggung jawab cluster 3 𝐶 3 = 3 + 3 + 3 3 = 3  Rata-rata  orientasi  pada  pelanggan cluster 3
𝐶 2 = 4 + 4 + 3 3 = 3,66
Tabel 5. Centroid Baru
Setelah  menghitung centroid baru, maka  akan  dilakukan  menghitung  kembali jarak  dari  data  ke  centroid  dengan  rumus jarak Euclidean.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi 1
Jika  dilihat  pada  proses  Iterasi_0 dan Iterasi_1 tidak ada terjadinya perpindahan cluster yang  membuat  proses iterasi telah  selesai  dan  didapatkan  3 sample cluster dan 2 kali iterasi.
E. Implementasi
Setelah  melakukan  proses  pengolahan menggunakan  algoritma K-Means, maka akan dilakukan implementasi data menggunakan RapidMiner .  Berikut  hasil dari pengimplementasian data menggunakan RapidMiner. Dalam menentukan cluster terbaik pada
RapidMiner yaitu  menggunakan Index Davies Bouldin (IDB). Pengujian dilakukan dengan  menentukan  2 cluster sampai dengan  5 cluster untuk  di  lihat  mana  nilai terendah.  Dari  penentuan cluster dengan
IDB  tersebut  didapatkan  pada  5 cluster yang mempunyai IDB terendah yaitu 0,592.
F. Hasil Visualisasi Clustering
Hasil  data clustering dengan tools RapidMiner , yang di bentuk yaitu cluster_0
berjumlah  5  data ,  cluster_1 berjumlah  3 data , cluster_2 berjumlah 1 data ,cluster_3

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
berjumlah 4 data dan cluster_4 berjumlah 1 data.
Gambar 4. Visualisasi Clustering

## G. Hasil Pengujian Performance
Berdasarkan  hasil  uji  evaluasi  kinerja menggunakan  penilaian Davies  Bouldin Index, diamati bahwa kinerja centroid diuji secara efisien. Implementasi Davies Bouldin Index dalam data penilaian kinerja menghasilkan hasil 0,592.
Setelah memeriksa  hasil  Index Davies  Bouldin di setiap  klaster,  teramati  bahwa cluster_2 memiliki  hasil  DBI  terbaik  0,193,  diikuti oleh cluster_0 dengan  hasil  DBI  0,232, cluster_3 dengan hasil DBI 0,438, cluster_4 dengan  hasil  DBI  0,547,  dan cluster_1 dengan  hasil  DBI  0,667.  Berdasarkan  hal ini, dapat disimpulkan bahwa hasil evaluasi pengelompokan  menunjuk  ke cluster_2 sebagai  memiliki  hasil  terbaik,  mengingat bahwa  nilai Davies  Bouldien  Index yang diperoleh mendekati nol.
Gambar 5. Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Dari  pengolahan  data  yang  sudah dilakukan,  maka  didapatkan  kesimpulan bahwa penelitian ini telah berhasil membuat kelompok kualitas kinerja pegawai yang ada di Naruna Cafe and Resto yang bisa dipakai dalam  melihat  kinerja  pegawai.  Hasil  yang didapatkan dengan menggunakan algoritma K-Means terbentuk  3 cluster dan  2  iterasi. Untuk hasil dari perhitungan manual dalam penentuan cluster kurang  optimal  karena sering terjadi perubahan pada nilai centroid, Sedangkan  menggunakan  algoritma K- Means dengan tools RapidMiner didapatkan 5 cluster yang  mana  hasil  pengujian dilakukan  dengan  metode Davies  Bouldin I dengan  nilai  validitas  sebesar  0,592  sudah teruji  validitasnya.  Sehingga  didapat  hasil cluster dengan  kualitas  kerja  sangat memuaskan sebanyak 1 data, cluster dengan kualitas kerja memuaskan sebanyak 3 data, cluster dengan  kualitas  kerja  cukup memuaskan sebanyak 4 data, cluster dengan kualitas kerja kurang memuaskan sebanyak 1  data,  dan cluster dengan  kualitas  kerja tidak memuaskan sebanyak 5 data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Brahmana,  dkk.  (2014).  Pengaruh kualitas layanan dan kualitas produk terhadap  kepuasan  pelanggan  dan loyalitas  konsumen  restoran  happy garden Surabaya. Jurnal Manajemen Pemasaran, 2 (1), 1-9
[2] Reisandi,  I.,  Daryana,  Mulyati,  F.S., &  Fauzi,  M.  (2021).  Implementasi Clustering K-Means terhadap penilaian kinerja karyawan PT XYZ. Jurnal  Sosial  dan  Teknologi,  1 (8), 757-767 [3] F. H. Masruroh, S. Setiyowati, A. B. Hartono. (2020). The Implementation of Employee Performance Assessment using Clustering Analysis  in  PT  ABC." Journal  of

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Volume (6) No (2) Nopember 2023–eISSN : 2621-1467
Information  Systems  Engineering
and Business Intelligence, 6 (2)
[4] Nasution,  Y.R.  &  Eka,  M.  (2018). Penerapan algoritma K-Means clustering  pada  aplikasi  menentukan berat  badan  ideal. ALOGARITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 2 (1), 77-81
[5] Dhuhita, Windha. (2015). Clustering menggunakan metode k-means untuk menentukan status gizi balita. Jurnal Informatika, 15 (2), 163
[6] Oktara, P., Yulianti, L., & Fredricka, J.  (2021).  Analisis  kinerja  pegawai
menggunakan  alogaritma  k-means pada dinas
pendidikan dan kebudayaan  kabupaten  Bengkulu
Tengah. Jurnal  Media  Infotama,
17 (2)
[7] Dewi,  N.L.P.P.,  Purnama,  I.N.,  &
Utami, N.W. (2022). Penerapan data mining  untuk  clustering  penilaian kinerja dosen
menggunakan alogaritma  k-means  (studi  kasus:
STMIK  Primakara). Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 16 (2), 105- 112
[8] Muningsih, E. & Kiswati, S. (2015). Penerapan  metode  K-Means  untuk clustering produk online shop dalam penentuan stok barang. Jurnal Bianglala Informatika, 3 (1), 10-17
[9] Regina,  S.,  Sutinah,  E.,  &  Agustina, N. (2021). Clustering kualitas kinerja karyawan  pada  perusahaan  bahan kimia  menggunakan  algoritma  k- means. Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 5 (2), 573-582
[10] P.  Aruna,  P.  Aruna  Kumari,  R.
Divakar.  (2016).  Evaluation  of Clustering Algorithms in RapidMiner:  A  Comparative  Study. International  Journal  of  Emerging
Trends in Engineering Research, 4 (9)