## PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENGANGKATAN KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Mudakir 1* , Ahmad Turmudi Zy 2 , Aswan S. Sunge 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa email : azrielmudakir@gmail.com 1*
Abstrak: Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang,  teknologi  menjadi  salah  satu  pendorong  utama  inovasi, efisiensi,  dan keunggulan  kompetitif  bagi  perusahaan  di  berbagai  sektor.  PT.  Karya  Bahana  Unigam  yang  bergerak  di  bidang  otomotif memiliki  karyawan  kurang  lebih  500  karyawan  sehingga  perusahaan  kesulitan  melakukan  proses  seleksi  pengangkatan karyawan yang masih layak dan memenuhi syarat. K-Means digunakan untuk mengelompokkan data karyawan berdasarkan kriteria tertentu, sementara Davies Bouldin Index digunakan untuk mengukur kualitas dari hasil clustering. Dari 128 dataset penilaian karyawan dilakukan pengujian dengan menentukan 2 cluster dan validasi diuji dengan Davies Bouldin Index. Dan dihasilkan -2.803, Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma K-Means dapat di implementasikan dalam pengelompokan untuk pengangkatan karyawan dengan hasil validasi yang cukup baik.
Kata Kunci : Karyawan, Klasifikasi, Data Mining, Clustering, K-Means
Abstract:  In  the  ever-evolving  digital  era,  technology  is  one  of  the  main  drivers  of  innovation,  efficiency  and  competitive advantage  for  companies  in  various  sectors.  PT.  Karya  Bahana  Unigam,  which  is  engaged  in  the  automotive  sector,  has approximately 500 employees, so it is difficult for the company to carry out the selection process for hiring employees who are still eligible and meet the requirements. K-Means is used to group employee data based on certain criteria, while the Davies Bouldin Index is used to measure the quality of the clustering results. Of the 128 employee assessment datasets, tests were carried out by determining 2 clusters and validation was tested with the Davies Bouldin Index. And the resulting -2,803. Based on the results obtained, it shows that the K-Means algorithm can be implemented in grouping for hiring employees with fairly good validation results.
Keywords : Employees, Classification, Data Mining, Clustering, K-Means

## PENDAHULUAN
Dalam era digital yang terus berkembang ini, teknologi  telah menjadi salah satu  pendorong utama inovasi,  efisiensi,  dan  keunggulan  kompetitif  bagi perusahaan-perusahaan di berbagai sektor[1]. Perusahaan yang berhasil mengadopsi dan memanfaatkan teknologi dengan baik dapat meningkatkan  produktivitas,  meningkatkan  kualitas produk  dan  layanan,  serta  menciptakan  pengalaman pelanggan  yang  unggul[2].  Teknologi  ditujukan untuk  membantu  berbagai  jenis  pekerjaan  manusia untuk  meningkatkan  kemudahan,  efektifas  dan efesiensi[3].  Ini  membuka  peluang  baru  bagi perkembangan dunia kerja dan industri, namun  juga membawa  tantangan  baru,  seperti  peningkatan persaingan  dan  perubahan  dalam  keterampilan  yang dibutuhkan.
Karyawan dan perusahaan merupakan dua hal yang  sangat  bergantung  dan  saling  membutuhkan satu sama lain[4]. Karyawan membutuhkan perusahaan  sebagai  tempat  dimana  dapat  bekerja serta  memperoleh  imbalan  yang  dapat  digunakan untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  sedangkan perusahaan membutuhkan karyawan sebagai sumber daya  manusia  yang  menggerakan  roda  perusahaan sehingga  perusahaan  dapat  melakukan  produksi  dan menghasilkan  produk  dan  kinerja  yang  baik.  Suatu perusahaan  akan  berkembang  atau  tidak  sangat bergantung pada kualitas sumber daya manusia yang
menggerakannya  karena  setiap  karyawan  dalam perusahaan  memiliki  arti  dan  peranannya  masing- masing  dimana  aktivitas  individual  serta  kegiatan sosial mereka mempengaruhi fungsi dari perusahaan tersebut[5].
Pengangkatan  calon  karyawan  merupakan agenda  yang  dilaksanakan  oleh  perusahaan  dimana bagi seorang karyawan kontrak yang telah dijalaninya selama  masa  perjanjian  kontrak[6].  Pengangkatan calon karyawan dilakukan dalam suatu periode waktu tertentu dan pada periode pelaksanaannya, karyawan berhak  mengajukan  promosi  penaikan  tersebut melalui  seleksi  atau  kriteria  yang  ditentukan  bahwa karyawan itu layak atau tidak[7]. PT. Karya Bahana Unigam  yang  bergerak  di  bidang  otomotif  yang memiliki  karyawan  kurang  lebih  500  karyawan sehingga  perusahaan  kesulitan  melakukan  proses seleksi pengangkatan karyawan yang masih layak dan memenuhi  syarat.  Diperpanjang  atau  tidaknya kontrak  kerja  karyawan,  sangat  ditentukan  oleh fungsi  seleksi  ini. Jika fungsi  ini tidak dilaksanakan dengan baik maka dengan sendirinya akan berakibat fatal terhadap pencapaian tujuan-tujuan perusahaan.
Data  Mining  merupakan  suatu  proses penggalian  data  atau  penyaringan  data  dengan memanfaatkan kumpulan data yang memiliki ukuran cukup  besar  melalui  serangkaian  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari  data tersebut[8].  Data  Mining  bisa  digunakan  oleh
perusahaan  besar  untuk  menggali  data  dan mendapatkan informasi  yang dapat  menunjang serta meningkatkan  proses  bisnis  perusahaan  tersebut[9]. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk pengangkatan karyawan adalah metode K-Means. K- Means merupakan salah satu  metode data clustering yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk salah satu atau lebih cluster atau kelompok[10]. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster  atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dapat  dikelompokan  ke dalam satu cluster yang sama. Dengan menggunakan metode  K-Means,  sistem  yang  akan  dibangun  dapat memberikan penyelesaian yang tepat dalam menyeleksi  pengangkatan  karyawan  pada  suatu perusahaan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian dengan judul Analisis Algoritma K- Means  dan  K-Medoids  Untuk  Clustering  Data Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan  Perumahan Nasional  (2021).  Dari  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Confusion Matrix, diperoleh hasil accuracy algoritma K-Means mempunyai  nilai  56%  sedangkan  K-Medoids mempunyai  nilai  14%,  Dengan  menggunakan parameter recall algoritma K-Means mempunyai nilai 60%  sedangkan  K-Medoids  mempunyai  nilai  25%, Dengan menggunakan parameter precission algoritma K-Means mempunyai nilai 25% sedangkan K-Medoids  mempunyai  nilai  25%.    Dapat  ditarik kesimpulan bahwa algoritma K-Means lebih baik bila dibandingkan algoritma K-Medoids, karena mempunyai tingkat akurasi dan recall lebih tinggi bila dibandingkan dengan algoritma K-Medoids[11].
Penelitian dengan judul Komparasi Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik TEDC Bandung (2020). Dari hasil perhitungan Confusion Matrix diketahui bahwa algoritma  K-Means  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 51.72413793%,  dan  algoritma  K-Medoids  memiliki nilai akurasi sebesar 39.80738363%. Dari perbedaan nilai  akurasi  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan 1411 data dengan 7 dataset, algoritma K-Means  memiliki  performansi  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  algoritma  K-Medoids  untuk permasalahan sarana promosi penerimaan mahasiswa baru di Politeknik TEDC Bandung yang dibahas pada penelitian ini[12].
Penelitian dengan judul Implementasi Metode K-Means  Clustering  pada  Sistem  Rekomendasi Dosen  Tetap  Berdasarkan  Penilaian  Dosen  (2018). Dari  hasil  pengujian  diatas,  Dari  70  data  yang  diuji terdapat  39  data  dosen  yang  dapat  direkomendasi layak  menjadi  dosen  tetap  dan  31  data  dosen  yang tidak  layak  direkomendasi  menjadi  dosen  tetap. Dalam  hasil  perhitungan  akurasi,  didapatkan presentase  sebesar  55.67%  dari  70  data  hasil penilaian yang didapatkan oleh dosen[13].
Penelitian dengan judul Penerapan Algoritma C45 untuk Penilaian Karyawan pada Restoran Cepat Saji  (2017).  Penerapan  algoritma  K-Means  pada karyawan  restoran  cepat  saji  memiliki  tingkat pengelompokan yang termasuk dalam pengelompokan  sangat  baik  yakni  97,71%  atau sekitar  135  karyawan  dengan  class  presisi  dan pengelompokan  mencapai  100%,  sedangkan  yang baik sebanyak 239 karyawan presisinya sebesar 97%, karyawan yang kurang baik  berjumlah 53 karyawan dengan  presisi  92%.  Kategori  penelitian  ini  masuk dalam pengelompokan sangat baik dengan persentase 0.90-1.00.  Dengan  tingkat  pengelompokan  yang sangat  baik  maka  penilaian  karyawan  pada  restoran cepat  saji  dapat  dilakukan  dengan  rule  yang  telah dihasilkan menggunakan algoritma K-Means. Kedepannya  rule  tersebut  dapat  dijadikan  model dalam  pengembangan  perangkat  lunak  untuk kepentingan restoran cepat saji[14].
Penelitian  dengan  judul  Analisis  Algoritma C4.5  Untuk  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Studi Kasus PT Citra Abadi Sejati Bogor (2016). Penelitian ini  membahas  diantaranya  adalah  proses  seleksi pengangkatan  karyawan  masih  belum  dilakukan secara professional, tetapi dilakukan dengan cara−cara  penyuapan,  pertemanan,  atau  hubungan kerja.  Masalah  yang  dihadapi  dalam  pengangkatan karyawan adalah belum dapat ditentukan kriteria−kriteria yang lebih tepat untuk mengpengelompokankan penetapan dalam pengangkatan  karyawan  tetap,  Dan  belum  adanya aturan-aturan  yang  akurat  untuk  menentukan pengangkatan  karyawan  tetap.  Dalam  penelitian  ini diperoleh  kesimpulan  bahwa  penetapan  karyawan tetap dari karyawan kontrak dengan mempertimbangkan  variable  yang  telah  di  tentukan menghasilkan  pengelompokan  99,49%.  Dari  hasil pengelompokan  menggunakan  metode  algoritma  K- Means  dapat  mempertimbangkan  dari  atribut penilaian dengan nilai tinggi mendapatkan karyawan dari atribut masa kerja dengan nilai masa promosi 11 karyawan,  dan  dari  atribut  pendidikan  dengan  nilai SMA mendapatkan 2 karyawan[15].

## METODE Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran ini dibuat untuk mempermudah dalam memahami alur penelitian dari mulai proses awal sampai hasil. Kerangka pemikiran yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Menjelaskan  permasalahan  yang  ada  sebagai latar  belakang  penelitian  dan  tujuan  yang  akan dicapai,  menganalisa  masalah  dan  membuat  ruang lingkup  masalah  agar  lebih  sederhana,  data  yang digunakan  merupakan  data  penilaian  karyawan produksi,  setelah  itu  melakukan  pengujian  terdahap dataset menggunakan algoritma K-Means.
Metode Yang Digunakan Metode yang akan digunakan adalah penelitian  eksperimen.  Desain  eksperimen  yang digunakan  adalah Cross  Industry  Standard  Process for  Data  Mining (CRISP-DM)  yaitu  melakukan pengujian  tingkat  pengelompokan  dengan  algoritma K-Means  dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya diangkat menjadi karyawan sesuai kriteria. Tahapan  eksperimen  sesuai  dengan  standar  CRISP- DM adalah sebagai berikut: 1. Bussiness Understanding
Tahapan pertama yang dilakukan dalam penelitian  ini  ada  survey  lapangan,  melakukan observasi di PT. Karya Bahana Unigam.
2. Data Understanding Tahap berikutnya adalah pengumpulan data. Data yang  telah  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini adalah  penilaian  kinerja  karyawan  produksi.
Jumlah  data  karyawan  sebanyak  128  data  yang meliputi  Nama  Karyawan,  PIN,  Jabatan,  serta penilaian  yang  sudah  dipaparkan  dalam dataset .
Penilaian  tersebut  yang  nantinya  menjadi keputusan untuk pengangkatan karyawan.
3. Data Preparation
Persiapan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini  adalah  mengolah  data  mentah  menjadi  data yang  dapat  diolah  dengan  data  mining,  yaitu pengelompokan. Berikut tampilan data awal yang belum diolah:
Gambar 2. Data Awal
Dataset dapat  direduksi  dengan  mengurangi jumlah atribut supaya menjadi lebih sedikit tetapi tetap bersifat informatif. Berikut adalah keseluruhan  atribut  setelah  dilakukan reduction data .

## Gambar 3. Select Data
Kemudian  data  diolah  untuk  dilakukan  proses pengelompokan.  Data  akhir  yang  digunakan dalam pengelompokan adalah sebagai berikut:

## Gambar 4. New Dataset
4. Modelling
Model penelitian yang diusulkan untuk pengelompokan  adalah  menggunakan  algoritma K-Means.  Untuk  model  penelitian  dapat  dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Model Penelitian
1. Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data yang didapat  dari PT. Karya Bahana Unigam. Data berupa penilaian kinerja karyawan produksi sebanyak 128 data karyawan.
2. Preprocessing Langkah selanjutnya adalah melakukan preprocessing seperti cleaning  data , selection data ,  dan data  transform .  Ini  berguna  untuk pemilihan atribut karena tidak semua atribut akan dipakai.
3. Penerapan Algoritma
Setelah  melakukan  tahap preprocessing ,  akan diterapkan pada algoritma yang akan digunakan. Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan adalah K-Means.
4. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil perhitungan dari perbandingan antara perhitungan manual  dan  perhitungan  yang  didapat  dari algoritma K-Means.
5. Hasil Evaluasi  dilakukan  dengan  cara  mengamati  dan menganalisa hasil dari Algoritma K-Means untuk memastikan  bahwa  hasil  pengujian  benar-benar sesuai  dengan  pembahasan.  Sedangkan  validasi dilakukan untuk mengetahui nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang bertujuan untuk
memaksimalkan  pengukuran  jarak cluster antara satu cluster dengan cluster yang lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Persiapan Data
Penelitian ini menggunakan data penilaian karyawan produksi  sebanyak 128 data karyawan dan memiliki 10  atribut  yang  dimana  nantinya  akan  digunakan sebagai  acuan  untuk  penelitian  dengan  metode  K- Means.

## Langkah Perhitungan
1. Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  dengan  10 data  sampel  diambil  dari dataset penilaian karyawan produksi. Table 1. Sampel Dataset NO NAMA B1 B2
B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 1 Satria Aldi Purnama 7.3 9.8 9.1 9.8 8.7 8.5 7 9.6 9.3 8.9 2 Rizal Wiguna 9.7 9.9 8 9.8 9.4 8.3 9.9 8.2 7.3 8.2 3 Ramdan Pamungkas 7.7 9.6 8.9 9.2 9.9 8.9 10 8.2 7.9 8.6 4 Berliansyah 7.3 8.3 7.9 9.6 7.5 8.6 9.3 9.6 9.9 8.5 5 Riyadi Andriyanto 7.4 7.3 9.9 8.1 8.2 8.8 7.6 8.9 9.7 9 6 Ari J 7.1 9.9 7.5 7.3 8.8 9.4 7.8 7 8.2 8.5 7 Riski 9.7 8
8.2 9.5 10 7.6 7.3 7.5 7.5 8.8 8 Dodi 9.7 8.1
8.5 8.7 8 8.7 9.5 7.1 7.3 8.3 9 M Fikri 9.2 10
7.6 9.4 8.4 9.9 9.4 9.9 7.1 7.1 10 M Azmi Fattah 8.7 7.8
8.9 7.4 9.7 7.9 7 9.4 7.3 7.9
2. Menentukan jumlah cluster yang digunakan pada perhitungan ini adalah 2 cluster , cluster pertama
(C0)  dengan  keterangan  lulus  dan cluster kedua (C1) dengan keterangan tidak lulus. Table 2. Sampel Data Cluster Pusat No Cluster Nama A1 A2 A3 A4
A5 A6 A7
A8 B9 B10 1 C0
Miftahul R 10 9.3 8.8
9.3 9.5 9.6 8.4 9.9 10 9.1
2 C1
M Fajar Pratama
8.8 7.8 7.1
7.5 7.9 7.2 7.8 7 8.1 8.2

## 3. Perhitungan Manual Euclidean Distance
Menghitung jarak centroid dari data yang ada ke masing – masing cluster dengan rumus Euclidean Distance . Peluang 1 Jarak data dengan C0 adalah:
𝑑(1,1) =   √ (7.3 − 10) 2 + (9.8 − 9.3) 2 + (9.1 − 8.8) 2 + (9.8 − 9.3) 2 + (8.7 − 9.5) 2 +
(8.5 − 9.6) 2 + (7 − 8.4) 2 + (9.6 − 9.9) 2 + (9.3 − 10) 2 + (8.9 − 9.1) 2 = 3.50
𝑑(2,1) =   √ (9.7 − 10) 2 + (9.9 − 9.3) 2 + (8 − 8.8) 2 + (9.8 − 9.3) 2 + (9.4 − 9.5) 2 +
(8.3 − 9.6) 2 + (9.9 − 8.4) 2 + (8.2 − 9.9) 2 + (7.3 − 10) 2 + (8.2 − 9.1) 2 = 4.03
𝑑(3,1) =   √ (7.7 − 10) 2 + (9.6 − 9.3) 2 + (8.9 − 8.8) 2 + (9.2 − 9.3) 2 + (9.9 − 9.5) 2 + (8.9 − 9.6) 2 + (10 − 8.4) 2 + (8.2 − 9.9) 2 + (7.9 − 10) 2 + (8.6 − 9.1) 2 = 4.01
𝑑(4,1) =   √ (7.3 − 10) 2 + (8.3 − 9.3) 2 + (7.9 − 8.8) 2 + (9.6 − 9.3) 2 + (7.5 − 9.5) 2 + (8.6 − 9.6) 2 + (9.3 − 8.4) 2 + (9.6 − 9.9) 2 + (9.9 − 10) 2 + (8.5 − 9.1) 2 = 3.93
𝑑(5,1) =   √ (7.4 − 10) 2 + (7.3 − 9.3) 2 + (9.9 − 8.8) 2 + (8.1 − 9.3) 2 + (8.2 − 9.5) 2 + (8.8 − 9.6) 2 + (7.6 − 8.4) 2 + (8.9 − 9.9) 2 + (9.7 − 10) 2 + (9 − 9.1) 2
= 4.18
𝑑(6,1) =   √ (7.1 − 10) 2 + (9.9 − 9.3) 2 + (7.5 − 8.8) 2 + (7.3 − 9.3) 2 + (8.8 − 9.5) 2 + (9.4 − 9.6) 2 + (7.8 − 8.4) 2 + (7 − 9.9) 2 + (8.2 − 10) 2 + (8.5 − 9.1) 2
= 5.23
𝑑(7,1) =   √ (9.7 − 10) 2 + (8 − 9.3) 2 + (8.2 − 8.8) 2 + (9.5 − 9.3) 2 + (10 − 9.5) 2 + (7.6 − 9.6) 2 + (7.3 − 8.4) 2 + (7.5 − 9.9) 2 + (7.5 − 10) 2 + (8.8 − 9.1) 2
= 4.44
𝑑(8,1) =   √ (9.7 − 10) 2 + (8.1 − 9.3) 2 + (8.5 − 8.8) 2 + (8.7 − 9.3) 2 + (8 − 9.5) 2 + (8.7 − 9.6) 2 + (9.5 − 8.4) 2 + (7.1 − 9.9) 2 + (7.3 − 10) 2 + (8.3 − 9.1) 2 = 4.69
𝑑(9,1) =   √ (9.2 − 10) 2 + (10 − 9.3) 2 + (7.6 − 8.8) 2 + (9.4 − 9.3) 2 + (8.4 − 9.5) 2 + (9.9 − 9.6) 2 + (9.4 − 8.4) 2 + (9.9 − 9.9) 2 + (7.1 − 10) 2 + (7.1 − 9.1) 2
𝑑(10,1) =   √ (8.7 − 10) 2 + (7.8 − 9.3) 2 + (8.9 − 8.8) 2 + (7.4 − 9.3) 2 + (9.7 − 9.5) 2 +
(7.9 − 9.6) 2 + (7 − 8.4) 2 + (9.4 − 9.9) 2 + (7.3 − 10) 2 + (7.9 − 9.1) 2
= 4.62
Peluang 2
Jarak data dengan C1 adalah:
𝑑(1,2) =   √ (7.3 − 8.8) 2 + (9.8 − 7.8) 2 + (9.1 − 7.1) 2 + (9.8 − 7.5) 2 + (8.7 − 7.9) 2 + (8.5 − 7.2) 2 + (7 − 7.8) 2 + (9.6 − 7) 2 + (9.3 − 8.1) 2 + (8.9 − 8.2) 2 = 5.21
𝑑(2,2) =   √ (9.7 − 8.8) 2 + (9.9 − 7.8) 2 + (8 − 7.1) 2 + (9.8 − 7.5) 2 + (9.4 − 7.9) 2 + (8.3 − 7.2) 2 + (9.9 − 7.8) 2 + (8.2 − 7) 2 + (7.3 − 8.1) 2 + (8.2 − 8.2) 2 = 4.61
𝑑(3,2) =   √ (7.7 − 8.8) 2 + (9.6 − 7.8) 2 + (8.9 − 7.1) 2 + (9.2 − 7.5) 2 + (9.9 − 7.9) 2 + (8.9 − 7.2) 2 + (10 − 7.8) 2 + (8.2 − 7) 2 + (7.9 − 8.1) 2 + (8.6 − 8.2) 2 = 4.89
𝑑(4,2) =   √ (7.3 − 8.8) 2 + (8.3 − 7.8) 2 + (7.9 − 7.1) 2 + (9.6 − 7.5) 2 + (7.5 − 7.9) 2 + (8.6 − 7.2) 2 + (9.3 − 7.8) 2 + (9.6 − 7) 2 + (9.9 − 8.1) 2 + (8.5 − 8.2) 2
= 4.69
𝑑(5,2) =   √ (7.4 − 8.8) 2 + (7.3 − 7.8) 2 + (9.9 − 7.1) 2 + (8.1 − 7.5) 2 + (8.2 − 7.9) 2 + (8.8 − 7.2) 2 + (7.6 − 7.8) 2 + (8.9 − 7) 2 + (9.7 − 8.1) 2 + (9 − 8.2) 2
= 4.46
𝑑(6,2) =   √ (7.1 − 8.8) 2 + (9.9 − 7.8) 2 + (7.5 − 7.1) 2 + (7.3 − 7.5) 2 + (8.8 − 7.9) 2 + (9.4 − 7.2) 2 + (7.8 − 7.8) 2 + (7 − 7) 2 + (8.2 − 8.1) 2 + (8.5 − 8.2) 2 = 3.64
𝑑(7,2) =   √ (9.7 − 8.8) 2 + (8 − 7.8) 2 + (8.2 − 7.1) 2 + (9.5 − 7.5) 2 + (10 − 7.9) 2 + (7.6 − 7.2) 2 + (7.3 − 7.8) 2 + (7.5 − 7) 2 + (7.5 − 8.1) 2 + (8.8 − 8.2) 2
= 3.44
𝑑(8,2) =   √ (9.7 − 8.8) 2 + (8.1 − 7.8) 2 + (8.5 − 7.1) 2 + (8.7 − 7.5) 2 + (8 − 7.9) 2 + (8.7 − 7.2) 2 + (9.5 − 7.8) 2 + (7.1 − 7) 2 + (7.3 − 8.1) 2 + (8.3 − 8.2) 2
𝑑(9,2) =   √ (9.2 − 8.8) 2 + (10 − 7.8) 2 + (7.6 − 7.1) 2 + (9.4 − 7.5) 2 + (8.4 − 7.9) 2 +
(9.9 − 7.2) 2 + (9.4 − 7.8) 2 + (9.9 − 7) 2 + (7.1 − 8.1) 2 + (7.1 − 8.2) 2 = 5.43
𝑑(10,2) =   √ (8.7 − 8.8) 2 + (7.8 − 7.8) 2 + (8.9 − 7.1) 2 + (7.4 − 7.5) 2 + (9.7 − 7.9) 2 + (7.9 − 7.2) 2 + (7 − 7.8) 2 + (9.4 − 7) 2 + (7.3 − 8.1) 2 + (7.9 − 8.2) 2
= 3.75
Table 3. Hasil Perhitungan Jarak Cluster Pada Pusat
NO NAMA
JARAK KE CLUSTER HASIL
C0 C1
1
Satria Aldi Purnama 3.50 5.21 C0 2 Rizal Wiguna 4.03 4.61 C0 3 Ramdan Pamungkas 4.01 4.89 C0 4 Berliansyah 3.93 4.69 C0 5 Riyadi Andriyanto 4.18 4.46 C0 6 Ari J 5.23 3.64 C1 7 Riski 4.44 3.44 C1 8 Dodi 4.69 3.17 C1 9 M Fikri 4.15 5.43 C0 10 M Azmi Fattah 4.62 3.75 C1
Hasil dari proses perhitungan maka dihasilkan pengelompokan cluster penilaian karyawan.
Table 4. Hasil Pengelompokan Perhitungan Cluster
No NAMA B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10
Ket. 1 Satria Aldi Purnama 7.3 9.8 9.1 9.8 8.7 8.5 7 9.6 9.3 8.9 Lulus 2 Rizal Wiguna 9.7 9.9 8 9.8 9.4 8.3 9.9 8.2 7.3 8.2 Lulus 3 Ramdan Pamungkas 7.7 9.6 8.9 9.2 9.9 8.9 10 8.2 7.9 8.6 Lulus 4 Berliansyah 7.3 8.3 7.9 9.6 7.5 8.6 9.3 9.6 9.9 8.5 Lulus 5 Riyadi Andriyanto 7.4 7.3 9.9 8.1 8.2 8.8 7.6 8.9 9.7 9 Lulus 6 Ari J 7.1 9.9 7.5 7.3 8.8 9.4 7.8 7 8.2 8.5 Tidak 7 Riski 9.7 8 8.2 9.5 10 7.6 7.3 7.5 7.5 8.8 Tidak 8 Dodi 9.7 8.1 8.5 8.7 8 8.7 9.5 7.1 7.3 8.3 Tidak 9 M Fikri 9.2 10 7.6 9.4 8.4 9.9 9.4 9.9 7.1 7.1 Lulus 10 M Azmi Fattah 8.7 7.8 8.9 7.4 9.7 7.9 7 9.4 7.3 7.9 Tidak

## Implementasi RapidMiner
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  implementasi dengan  rapidminer  untuk  proses clustering dengan perhitungan jarak algoritma K-Means, dengan jumlah cluster  yang  sudah  ditentukan  adalah  sebanyak  2 cluster.  Dimana  data  yang  akan  di  proses  sebanyak 128 data karyawan.
1. Upload Dataset Sebelum melakukan pengolahan data mengunakan  rapidminer,  kita  perlu  mengunggah dataset  yang  akan  digunakan.  Format  data  yang digunakan yaitu *xlsx ( Microsoft Excel Worksheet )  dengan  type  data  yang  sudah ditentukan pada bab sebelumnya.

## Gambar 6. Upload Dataset
2. Clustering K-Means
Pada  tahap  ini  proses  pemodelan  dengan perhitungan  jarak  algoritma  K-Means,  dengan jumlah  cluster  yang  sudah  ditentukan  adalah sebanyak  2  cluster  dan  atur Measure  Types menjadi NumericalMeasures karena  data  proses
K-Means hanya bisa mengoperasikan angka. Dan untuk Numerical
Measure pilih
EuclideanDistance karena  untuk  perhitungan clustering  menggunakan  rumus Euclidean untuk menghitung jarak objek ke cluster .

## Gambar 7. Hasil Clustering
3. Performance Tahapan performance ini bertujuan untuk mencari nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ).  Dimana parameter  main  criterion  menggunakan Davies Bouldin .
Gambar 8. Pemodelan Proses Algoritma K-Means
Pembahasan Proses clustering K-Means ini menghasilkan 2 cluster dengan cluster 0  yang  menunjukan  angka kelulusan  pengangkatan  karyawan  berjumlah  61 karyawan dan cluster 1 yang menunjukan angka tidak lulus pengangkatan karyawan berjumlah 67 karyawan.  Setelah  proses clustering selesai  maka dilakukan  validasi clustering menggunakan  proses performance agar  dapat  diketahui  nilai Davies Bouldin  Index dimana  metode  ini  bertujuan  untuk memaksimalkan pengukuran jarak cluster antara satu cluster dengan cluster yang lain. Pada pengujian ini dilakukan pengujian sebanyak satu kali.  Dalam hasil performance yang  diterapkan  maka  mendapatkan nilai  DBI  atau  nilai Davies  Bouldin  Index sebesar  - 2.803.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian terhadap dataset penilaian karyawan untuk menentukan pengangkatan karyawan  menggunakan  metode  K-Means  dan Davies  Bouldin  Index untuk  validasi  maka  dapat disimpulkan  Metode  K-Means  dapat  digunakan untuk  penentuan  pengangkatan  karyawan,  proses perhitungan dengan algoritma k-means dengan rumus Euclidean  Distance .  Di  dapat  hasil  validasi  DBI sebesar  -2.803  hasil  tersebut  dapat  di  kategorikan cukup  baik.  Penentuan  2 cluster yaitu cluster 0 dengan  nilai  lulus  terdapat  61  data  karyawan  dan cluster 1  dengan  nilai  tidak  lulus  terdapat  67  data karyawan,  dari  hasil  tersebut  maka  peluang  potensi untuk  pengangkatan  karyawan  dengan  hasil  tidak lulus  lebih  banyak  dikarenakan  beberapa  faktor penilaian yang sudah maksimal. Untuk menyempurnakan penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode dan algoritma lain yang lebih baik selain metode clustering algoritma K-Means dan dapat menambahkan beberapa parameter atau atribut yang  lebih  spesifik  lagi.  Semakin  banyak  parameter maka akan menghasilkan pohon keputusan yang lebih baik dan lebih akurat hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Agnes and P. Pendahuluan, “TRANSFORMASI DIGITAL DI PT BANK CENTRAL ASIA: STUDI KASUS MENUJU LAYANAN PERBANKAN MASA DEPAN.” [2] P.  Sherin  and  N.  Azizi,  “Analisis  Turn Around  Perusahaan  PT  Wuling  Motor
Vol. 5 No. 3, Agustus 2023, hlm. 489 – 497
sebagai  Respons  terhadap  Tantangan  Bisnis Digital.”
[3]
H.  Simanjuntak,  R.  Lima  Putri,  and  A. Saifudin,  “Perancangan  Sistem  Penggajian Karyawan  Berbasis  Website  PT.  Layangan Putus,” Maret , vol. 7, no. 1, pp. 219–228, doi: 10.32493/informatika.v7i1.20652.
[4] R.  N.  Taroreh  and  Y.  Uhing,  “FAKTOR- FAKTOR  LOYALITAS  PEGAWAI  DI
DINAS PENDIDIKAN DAERAH PROVINSI  SULAWESI  UTARA,” 671 Jurnal  EMBA ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  671–680, 2019.
[5] G. S. Harland Goni Wilfried Manoppo Joula J  Rogahang  Program  Studi  Administrasi Bisnis,  “Pengaruh  Motivasi  Kerja  terhadap Peningkatan  Kinerja  Karyawan  pada  PT. Bank  Rakyat  Indonesia  Cabang  Tahuna,”
2021.
[6] M.  Gelar et  al. ,  “ANALISIS  BESARAN
UPAH DALAM MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN KARYAWAN DITINJAU DARI PERSPEKTIF EKONOMI  ISLAM  (Studi  pada  Pekerja Cleaning  service  di  UIN  Raden  Intan Lampung) Skripsi Diajukan Untuk Melengkapi  Tugas-Tugas  dan  Memenuhi Syarat-Syarat Guna.” [7] T. S. Kepangkatan, D. Pensiun, B. Daryono, and M. Arifin, “ADMINISTRASI KENAIKAN PANGKAT PEGAWAI NEGERI SIPIL KEMENTERIAN HUKUM DAN  HAK  ASASI  MANUSIA  BADAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA
MANUSIA  HUKUM  DAN  HAK  ASASI MANUSIA KEMENTERIAN HUKUM
DAN HAK ASASI MANUSIA REPUBLIK
INDONESIA 2020.”
[8] A. Tumanggor and S. Hasugian, “Penerapan
Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat
Kemampuan  Anak  Dalam  Mengikuti  Mata Pelajaran  Dengan  Metode  C4.5  Pada  SDN 105351  Bakaran  Batu,” Jurnal  Nasional Komputasi  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  4, no. 1, 2021.
[9] S.  Asyuti  and  A.  A.  Setyawan,  “DATA
MINING DALAM PENGGUNAAN PRESENSI KARYAWAN DENGA CLUSTER MEANS,” 2023.
[10] A.  Aditya,  I.  Jovian,  and  B.  N.  Sari, “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di Indonesia  Tahun  2018/2019,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4,  no.  1,  p.  51,  Jan.  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[11] A.  upi  Fitriyadi,  “Analisis  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  Untuk  Clustering Data  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan
Perumahan Nasional,” KILAT , vol. 10, no. 1,
pp. 157–168, Apr. 2021, doi: 10.33322/kilat.v10i1.1174. [12] K. Algoritma and K.-M. . ……………………………………………… ………………novita Lestari, “KOMPARASI  ALGORITMA  K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK MENANGANI
STRATEGI  PROMOSI  DI  POLITEKNIK TEDC BANDUNG,” 2020.
[13] Y.  Putri  Santoso  and  dan  Halim  Agung, “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering pada  Sistem  Rekomendasi  Dosen  Tetap Berdasarkan Penilaian Dosen,” vol. 3, no. 4, pp.  2622–4615,  2018,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/inf ormatika
[14] H.  Dhika  and  F.  Destiawati, Penerapan Algoritma  C45  untuk  Penilaian  Karyawan pada Restoran Cepat Saji . 2017.
[15] O. :  Fitria,  R.  Abstrak,  K.  Kunci,  and  P. Karyawan,  “Analisis  Algoritma  C4.5  Untuk Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Studi  Kasus PT Citra Abadi Sejati Bogor,” 2016.