## Clustering Kualitas Kinerja Pegawai Pemerintah Dengan Perjanjian Kerja Pada Dinas Pekerjaan Umum Dan Penataan Ruang
Kota Bengkulu
1 Wahyu Ishak Marzuki, 2 Herlina Latipa Sari, 3 Yupianti
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail : wahyuishakmarzuki1212@gmail.com
2,3 Dosen Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail : herlinalatipasari@unived.ac.id , yupianti@unived.ac.id Jalan Meranti Raya Nomor. 32 Sawah Lebar Bengkulu kode Pos.38228 Telp (0736) 22027, Fax.(0736)341139 (Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract - The performance of Government Employees with Work  Agreements  (PPPK)  is  one  of  the  elements  that greatly determines the quality of PUPR services. With this very  important  function,  PPPK  performance  needs  to  be managed properly to determine whether PPPK professionalism has been maximized. One way is by using the  Clustering  technique  with  the  K-Means  algorithm which  is  very  fast  in  the  process  of  grouping  potential PPPK  performance.  This  research  method  uses  SDLC (System  Development  Life  Cycle),  which  is  a  logical process  used  by  systems  analysts  to  describe  an information  system,  including  requirements,  validation, training and ownership. The end result of this research is a system  that  can  cluster  PPPK  performance  into  3  parts where the Best Performance Quality consists of 7 people, Fairly Good Performance Quality consists of 1 person and Poor Performance Quality consists of 7 people. Keywords: Clustering, K-Maena, Performance, PPPK
Intisari- Kinerja  Pegawai  Pemerintah  dengan  Perjanjian Kerja  (PPPK)  merupakan  salah  satu  unsur  yang  sangat menentukan  kualitas  dinas  PUPR.  Dengan  fungsi  yang sangat  penting  inilah  maka  kinerja  PPPK  perlu  dikelola secara  baik  untuk  menentukan  apakah  profesionalisme PPPK telah tercapai secara  maksimal. Salah satu caranya dengan menggunakan teknik Clustering dengan algoritma K-Means yang sangat cepat dalam proses pengelompokkan kinerja  PPPK  yang  potensial.  Metode  penelitian  ini menggunakan  SDLC  ( System  Development  Life  Cycle ) yaitu proses logis yang digunakan oleh analis sistem untuk menggambarkan  sebuah  sistem  informasi,  termasuk  di dalamnya persyaratan, validasi, pelatihan dan kepemilikan Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah sistem sistem yang  dapat  meng-cluster  kinerja  PPPK  menjadi  3  bagian dimana  Kualitas  Kinerja  Terbaik  terdiri  dari  7  orang, Kualitas  Kinerja  Cukup  Baik  terdiri  dari  1  orang  dan Kualitas Kinerja Tidak Baik terdiri dari 7 orang. Kata kunci : Clustering, K-Maena, Kinerja, PPPK

## I.PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  informasi  yang maju telah dirasakan manfaatnya manusia dalam
menunjang efektifitas dan efisiensi kerja, baik itu di instansi pemerintah ataupun swasta. Kemajuan teknologi ini selayaknya juga di imbangi dengan Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  juga berkompeten  serta  berkualitas  pada  bidangnya masing-masing.  Pegawai  Pemerintah  dengan Perjanjian  Kerja  (PPPK)  merupakan  salah  satu kesempatan  atau  peluang  kerja  yang  disediakan pemerintah  di  bidang  kepegawaian  selain Pegawai Negeri Sipil (PNS). PPPK lahir sebagai jawaban  dari  kebutuhan  yang  mendesak  akan sumber  daya  manusia  yang  profesional  yang selama ini kompetensinya belum secara optimal didapatkan  pada  PNS.  Dinas  Pekerjaan  Umum dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  Kota  Bengkulu merupakan  salah  satu  dinas  yang  mempunyai fungsi  dan  peranan  dalam  proses  penataan infrastruktur  pembangunan.  Dalam  penataan infrastruktur  tesebut  dibutuhkan  pegawai  yang mempunyai kualitas kinerja yang baik agar dapat mencapai tujuan. Kinerja PPPK adalah salah satu unsur  yang  sangat  menentukan  kualitas  dinas PUPR. Dengan fungsi yang sangat penting inilah maka  kinerja  PPPK  perlu  dikelola  secara  baik. Kinerja  PPPK  perlu  diukur  untuk  menentukan apakah  profesionalisme  PPPK  telah  tercapai secara  maksimal.  Pengelompokan  ( clustering ) kualitas kinerja dapat merangsang inisiatif PPPK untuk  meningkatkan  operasional  kinerja.  Setiap PPPK memiliki kemampuan dan kualifikasi yang berbeda satu sama lain, maka perlu dikelompokan  terlebih  dahulu  menurut  kualitas yang  mereka  miliki  supaya  lebih  tepat  dalam pembinaan, pelatihan dan pengembangan kualitas kerja PPPK tersebut. Maka dari itu pihak dibutuhkan perangkat lunak yang dapat
melakukan  pengelompokan  PPPK  berdasarkan data  penilaian  pelaksanaan  pekerjaan  PPPK. Akan  tetapi  ada  permasalahan  yang  dihadapi, pihak  dinas  PUPR  Kota  Bengkulu  kesulitan dalam  mengelompokan  PPPK  yang  memiliki kemampuan dan kualifikasi yang tepat berdasarkan  data  tersebut.  Permasalahan  ini terjadi  karena  banyaknya  nilai  yang  digunakan sebagai  pembanding  dan  data  tersebut  tidak memungkinkan  untuk  diolah  menggunakan Microsoft  Office  Excel yang  saat  ini  digunakan Dinas  PUPR  Kota  Bengkulu,  karena  pada Microsoft Office Excel untuk menampilkan data hasil perhitungan harus dibuat sebanyak jumlah baris atau kolom yang akan dihitung sedangkan data  yang  akan  diolah  berjumlah  ribuan Akibatnya Proses pengelompokan yang dilakukan  selama  ini  menjadi  lebih  lama  dan membutuhkan ketelitian dalam pengolahan data agar  hasil  pengolahan  data  tidak  rusak.  Dalam penelitian ini akan diterapkan metode clustering dengan algoritma k-means. Clustering merupakan teknik mengelompokan data dengan melakukan  pemisahan  data  kedalam  sejumlah kelompok  menurut  karakteristik  tertentu  yang diinginkan  dimana  label  dari  setiap  data  belum diketahui  dan  dengan  pengelompokan  tersebut diharapkan  dapat  mengetahui  kelompok  data untuk kemudian diberi label sesuai permasalahan yang  dihadapi.  Pada  penelitian  ini  peneliti tertarik  untuk  melakukan  penelitian  yang berkaitan tentang  kualitas  kinerja PPPK  dengan menggunakan  algoritma  K-Means,  dikarenakan K-Means  merupakan  model  centroid  dengan mengambil  parameter  sejumlah cluster ,  dan mempartisi data kedalam cluster tersebut,  dengan  berpatokan  pada  kemiripan antar data dalam satu cluster dan ketidakmiripan di antar cluster yang berbeda, pusat dari cluster adalah  rata-rata  dari  nilai  anggota cluster yang disebut centroid .  Selain  itu  algoritma K-Means Clustering dinilai  memiliki  teknik  yang  sangat cepat dalam proses clustering untuk pengelompokan kinerja PPPK yang potensial.

## II.LANDASAN TEORI
A. Data mining Istilah data mining memiliki beberapa pandangan, seperti knowledge discovery ataupun pettern recognition . Istilah knowledge discovery atau  penemuan  pengetahuan  tepat  digunakan
karena  tujuan  utama  dari  data  mining  memang untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang  masih tersembunyi di dalam bongkahan data. Sedangkan istilah untuk pettern recognition atau pengenalan  pola  tepat  untuk  digunakan  karena guna  menemukan  pola  yang  tersembunyi  di dalam bongkahan data (Nabila, et al, 2021). Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge )  secara otomatis. Beberapa teknik dan sifat data mining yaitu Classification ( Predictive ), Clustering ( Descriptive ), Association Rule  Dircovery ( Descriptive ), Regression ( Predictive ), Deviation Detection ( Predictive ) (Eska, 2016). Data mining mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik  dari  bidang- bidang ilmu  yang sudah mapan terlebih dahulu. Berawal dari beberapa disiplin ilmu, data mining bertujuan  untuk  memperbaiki  teknik  tradisional sehingga  bisa  menangani  jumlah  data  yang sangat besar, dimensi data yang tinggi, dan data yang  heterogen  dan  berbeda  sifat. Data  mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  yaitu, depenelitian,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, pengklasteran,  dan  asosiasi  (Fajrin  &  Algifanri, 2018). Berdasarkan kedua pengertian tersebut di atas,  dapat  disimpulkan  bahwa data  mining merupakan  suatu  proses  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  agar  dapat  mengekstraksi pengetahuan secara otomatis berdasarkan jumlah data yang sangat besar, dimensi data yang tinggi dan data yang heterogen dan berbeda sifat.
A. Tahapan  Proses  Dalam  Penggunaan  Data Mining
Merupakan  proses knowledge  discovery  in databases (KDD) seperti yang terlihat di bawah ini :
Gambar 1 Proses Data Mining
Proses  Data  Mining  seperti  yang  terlihat  pada gambar  2.1  terdiri  dari  urutan  metode  yang berulang yang dapat dijabarkan sebagai berikut : 1. Selection ,  Memilih  data  yang  relevan  untuk keperluan analisis dari basis data.
2. Preprocessing , Menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten serta tahap menggabungkan beberapa sumber data.
3. Transformation , Mentransformasi data kedalam bentuk yang sesuai untuk melakukan operasi data mining . 4. Data Mining, Memilih algoritma data mining yang  sesuai  dan  melakukan  ekstraksi  pola  – pola yang terdapat pada data.
5. Interpretation/Evaluation , Menginterpretasikan pola kedalam pengetahuan  dengan  menghilangkan  pola yang redundan dan tidak relevan
B. Manfaat Data Mining Pemanfaatan data mining di lihat dari dua sudut pandang, yaitu sudut pandang keilmuan. 1. Dari  sudut  komersial,  pemanfaatan  data mining  dapat  digunakan  untuk  menangani meledaknya volume data, dengan menggunakan teknik komputasi dapat digunakan  untuk  menghasilkan  informasi- informasi  yang  dibutuhkan  yang  merupakan asset  yangt  dapat  menungkatkan  daya  saing suatu intitusi.
2. Dari  sudut  pandang  keilmuan,  data  mining dapat digunakan untuk mengambil , menganalisis  serta  menyimpan  data  yang bersifat real time dan sangat besar.
C. Kegunaan Data Mining Kegunaan    umum  yang  diterapkan  dalam data mining : 1. Association, adalah proses untuk menemukan aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item dalam suatu waktu.
2. Sequence, proses  untuk  menemukan  aturan asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item  dalam suatu  waktu  dan  diterapkan  lebih  dari  satu periode.
3. Clustering, adalah  proses  pengelompokan sejumlah data/obyek ke dalam kelompok data data  sehingga  setiap  kelompok  berisi  data yang mirip
4. Classification ,  proses  penemuan  model  atau fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan konsep  atau  kelas  data  dengan  tujuan  untuk dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek yang labelnya tidak diketahui.
5. Regression, adalah  proses  pemetaan  data dalam suatu nilai prediksi
6. Forecasting, adalah  proses  pengestimasian nilai prediksi berdasarkan pola-pola di dalam sekumpulan data.
7. Solution, adalah  proses  penemuan  akar masalah  dan problem  solving dari  persoalan bisnis  yang  dihadapkan  atau  paling  tidak sebagai informasi dalam pengambilan keputusan.

## D. Clustering
Clustering mengacu pada pengelompokan seperti record,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki kemiripan. Cluster adalah kumpulan dari record yang  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain,  dan berbeda dengan record di klaster lain. Clustering mencoba untuk membagi seluruh kumpulan data menjadi kelompok-kelompok yang relatif memiliki  kemiripan,  di  mana  kemiripan  record dalam  satu  kelompok  akan  bernilai  maksimal, sedangkan  kemiripan  dengan  record  dalam kelompok lain akan bernilai minimal (Nabila, et al, 2021).Clustering merupakan klasifikasi tanpa pengawasan  dan  kinerja  merupakan  proses partisi  sekumpulan  objek  data  dari  satu  set menjadi beberapa kelas. Hal ini dapat dilakukan dengan  menerapkan  berbagai  persamaan  dan langkah-langkah mengenai jarak algoritma, yaitu dengan Euclidean  Distance (Hariani,  Sarjan,  & Syarli, 2021) a. K-Means K-Means Clustering merupakan  salah  satu metode clustering non-hierarki  yang  dapat menyelesaikan masalah clustering atau mengelompokkan  data  dalam  jumlah  besar dengan  cepat  dan  efisien.  Data-data  yang memiliki
karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu clusterdan data yang memiliki  karakteristik  berbeda  dikelompokkan dengan  cluster  yang  lain  sehingga  data  yang berada dalam satu clustermemilikitingkat variasi yang  kecil  (Reisandi,  et  al,  2021).Algoritma  K- Means merupakan salah satu algoritma Clustering  yang  masuk  ke  dalam  kelompok Unsupervised  learning  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa kelompok  dengan  sistem  partisi  (Nabila,  et  al, 2021).  Algoritma  K-Means  merupakan  teknik clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam  beberapa  cluster  dan  algoritma  ini  hanya bekerja pada atribut angka atau numerik.Jumlah iterasi  untuk  mencapai  cluster  centroid  akan
dipengaruhi  oleh  calon cluster  centroid awal secara  random.  Sehingga  didapat  cara  dalam pengembangan  algoritma  dengan  menentukan centroid cluster yang dilihat dari kepadatan data awal yang tinggi agar mendapatkan kinerja yang lebih  tinggi.  Dalam  penyelesaiannya,  algoritma K-Means  akan  menghasilkan  titik-titik  centroid yang  dijadikan  tujuan  dari  algoritma  K-Means. Setelah  iterasi  K-Means  berhenti,  setiap  objek dalam dataset menjadi anggota dari suatu cluster. Nilai cluster ditentukan dengan mencari seluruh objek  untuk  menemukan  cluster  dengan  jarak terdekat  ke  objek.  Algoritma  K  Means  akan mengelompokan item data dalam suatu dataset ke suatu cluster berdasarkan jarak terdekat (Baradwaj et al., 2017).Nilai centroid awal yang dipilih secara acak yang menjadi titik pusat awal, akan  dihitung  jarak  dengan  semua  data menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Data yang  memiliki  jarak  pendek  terhadap  centroid akan  membuat  sebuah  cluster.  Proses  ini berkelanjutan  sampai  tidak  terjadi  perubahan pada setiap kelompok (Agrawal & Gupta, 2017). Adapun Langkah – Langkah proses pengelompokkan
menggunakan k-means clustering adalah  sebagai  berikut  (Agrawal  & Gupta, 2017) :
1. Menentukan  jumlah  kelompok  ( k )  yang  di- inginkan.
2. Menentukan  centroid  (C)  awal  untuk  setiap kelompok k yang  dapat  dinotasikan  dengan 𝐶 𝑘 .  Centroid  awal  dapat  dipilih  secara random.
3. Mengelompokkan data yang akan dikelompokkan kedalam cluster atau kelompok dengan nilai centroid terdekat yang mana  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan Euclidian distance berikut : 𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
4. Menghitung  nilai  centroid  baru  (centroid  ke i+1) untuk setiap cluster berdasarkan nilai rata – rata dari anggota kelompoknya menggunakan persamaan berikut.
𝐶 𝑘 = ∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2)
5. Jika centroid baru yang diperoleh tidak sama dengan  centroid  sebelumnya  maka  proses akan dilanjutkan ke iterasi berikutnya dengan mengulangi Langkah 3 dengan menggunakan centroid yang baru.
6. Iterasi atau perulangan terus dilakukan sampai centroid baru (i+1) sama dengan centroid pada
iterasi  sebelumnya  (i)  atau  sampai  jumlah iterasi batas tercapai.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode Penelitian
Metode penelitian dalam penelitian ini menggunakan  SDLC  ( System  Development  Life Cycle )  yaitu  proses  logis  yang  digunakan  oleh analis  sistem  untuk  menggambarkan  sebuah sistem  informasi,  termasuk  di  dalamnya persyaratan, validasi, pelatihan dan kepemilikan. SDLC merupakan siklus pengembangan sistem. Pengembangan  sistem  teknik  ( engineering system development ) meliputi sebagai berikut : 1. Planning (perencanaan)
Untuk menghasilkan perangkat lunak (software) yang  berkualitas  perlu  dilakukan  perencanaan yang matang dengan melakukan studi kelayakan. Studi  kelayakan  yang  dilakukan  meliputi  : ekonomi, operasional, dan teknis.
2. Analisa (Analysis)
Tujuan  dari  analisa  sistem  adalah  untuk menentukan  masalah  upaya  untuk  memperbaiki sistem. Sehingga diharapkan dengan dilakukannya analisa sitem, maka permasalahan yang ada akan dapat teratasi 3. Desain ( design )
Sistem design menguraikan layar layout,  aturan bisnis,proses diagram  dan dokumentasi  lainnya. Hasil dari tahap ini akan menjelaskan sistem baru sebagai kumpulan modul atau subsistem. 4. Implementasi ( Build and Coding )
Pada  tahapan  ini  dilakukan  implementasi  dari perancangan  dan  desain  yang  telah  dilakukan. Sehingga  pada  tahap  ini  menghasilkan  suatu perangkat lunak ( software ) 5. Pengujian ( Testing )
Setelah  perangkat  lunak  dibangun,  maka dilakukan  pengujian  untuk      menguji      tingkat kehandalan      perangkat      lunak      yang      telah dibangun.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan kehandalan software.
6. Pemeliharaan ( Maintance )
Pemeliharaan  merupakan  tahap  penting  dalam SDLC. Tahap ini dilakukan untuk memperbaiki sistem yang telah dibangun. Selain itu tahapan ini juga untuk penambahan dan perubahan sistem.

## B. Perancangan Pengujian
Pengujian adalah proses eksekusi suatu program dengan maksud menemukan kesalahan. Rancangan pengujian yang dilakukan
menggunakan  metode Black  Box. Pengujian black box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat  lunak.  Pengujian  ini  memungkinkan analisis  sistem  memperoleh  kumpulan  kondisi input yang akan mengerjakan seluruh keperluan fungsional program. Tujuan metode ini mencari kesalaman pada:
1. Fungsi yang salah atau hilang.
2. Kesalahan pada interface .
3. Kesalahan  pada  struktur  data  atau  akses database.
4. Kesalahan performansi.
5. Kesalahan inisialisasi dan tujuan akhir.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Aplikasi implementasi metode K-Means
Clustering Kualitas Kinerja Pegawai Pemerintah Dengan  Perjanjian  Kerja  (PPPK)  telah  dibuat sesuai dengan proposal. Dimana aplikasi ini telah selesai  dibuat  dan  dapat  dipergunakan  untuk membantu proses membentuk kelompok kualitas kinerja  PPPK  pada  Kantor  PUPR  Kota Bengkulu.  Aplikasi  ini  telah  berhasil  dibangun sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diperlukan  oleh sistem, sehingga aplikasi ini diharapkan mampu menunjang  dan  membantu  pihak  yang  terkait dalam proses pengolahan data dan menghasilkan informasi yang cepat, efektif dan akurat.
Implementasi Sistem dan Pembahasan Implementasi sistem merupakan tahap bagaimana sistem untuk  dijalankan berdasarkan desain  yang  telah  dibuat  dan  dirancang  pada tahap  sebelumnya  kemudian  dimasukkan  ke bahasa pemograman yang digunakan.
Implementasi ini menggunakan bahasa pemograman VB.NET. Pada aplikasi Clustering Kualitas  Kinerja  Pegawai  Pemerintah  Dengan Perjanjian  Kerja  (PPPK)  yang  telah  dibuat, terdapat beberapa form yaitu:
1. Form Login 2. Form Menu Utama
3. Form Data PPPK
4. Form Data Variabel Penilaian 5. Form Data User 6. Form Penilaian PPPK 7. Form Pengelompokkan K-Means 8. Form Laporan Kualitas Kinerja
Form Login Form ini merupakan yang pertama muncul ketika membuka  sistem.  Pada form ini  akan  diminta user untuk memasukkan isian pada username dan password nya.
Gambar 2. Form Login
Form Menu Utama Setelah  berhasil login , form menu  utama  akan muncul.  Pada  gambar  4.2.  dapat  dilihat  bahwa didalam form menu  utama  ini  tersedia  4  menu pilihan.
Gambar 3. Form Menu Utama Form Data  Pegawai  Pemerintah  Dengan Perjanjian Kerja (PPPK) Sub  menu input data PPPK  merupakan form untuk melakukan entri data PPPK yang terdapat pada aplikasi  ini, untuk  lebih jelas dapat  dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 4. Form Data PPPK Form Data Variabel Penilaian Sub  menu input data varibael  penilaian merupakan form untuk  melakukan  entri  data variabel  penilaian  yang  akan  digunakan  pada proses  penilaian  kinerja  PPPK  yang  terdapat
pada aplikasi  ini, untuk  lebih jelas  dapat  dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 5. Form Data Variabel Penilaian Form Data User Form Data user merupakan form untuk melakukan  entri  data user sebagai  pengguna aplikasi,  untuk  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini.
Gambar 6. Form Data User Form Penilaian PPPK Pada form ini  akan  mengelola  data  penilaian PPPK  dengan  memasukkan  nilai  sesuai  dengan kriteria atau varibel yang digunakan yang sudah dimasukkan ke sistem. Seperti yang terlihat pada gambar berikut ini :
Gambar 7. Form Input Data Penilaian PPPK
Form Pengelompokkan K-Means Form Pengelompokkan K-Means merupakan form yang  akan  digunakan  untuk  memproses data  kinerja  PPPK,  dimana  pengelompokkan kualitas  kinerja  dibagi  menjadi  3  yaitu  Kualitas Kinerja  Terbaik,  Kualitas  Kinerja  Cukup  Baik dan Kualitas Kinerja Tidak Baik.

## Gambar 8. Proses Menentukan Nilai Centroid Awal
Bahwa  nilai  dari  masing-masing  centroid  telah ditentukan  berdasarkan  dengan  perhitungan manual yang ada pada pembahasan sebelumnya. Untuk  melakukan  proses clustering, cukup dengan meng-klik tombol
“Proses Pengelompokkan”  yang  terdapat  pada  aplikasi maka  akan  menampilkan  hasil  seperti  gambar berikut ini :
Gambar 9. Hasil Dari Proses Clustering Berdasarkan hasil dari proses clustering dengan menggunakan algoritma K-Means maka diperoleh  bahwasannya  PPPK  dengan  Kualitas Kinerja  Terbaik  terdiri  dari  8  PPPK,  Kualitas Kinerja  Cukup  Baik  terdiri  dari  1  PPPK sedangkan  Kualitas  Kinerja  Tidak  Baik  terdiri dari 6 PPPK.
Form Laporan
Pada  menu  laporan  ini  terdapat  laporan  hasil clustering,  seperti  terlihat  pada  gambar  berikut ini :
Gambar 10 Form Menampilkan Laporan
Setelah  meng-klik  sub  menu  laporan  kualitas kinerja  yang    maka  akan  tampil  hasil  dari pembentukan  kualitas  kinerja  PPPK  yang  telah
dibuat  pada form Pengelompokkan K-Means. Adapun  hasil  dari  laporan  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :

## Gambar 11. Laporan Hasil Kelompok Belajar

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi  ini adalah  dengan  menggunakan  teknik black  box , seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  Bab  III sebelumnya.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah untuk  menjamin  bahwa  perangkat  lunak  yang dibangun  memiliki  kualitas  yang  handal,  yaitu mampu  mempresentasikan  kajian  pokok  dari spesifikasi analisis, perancangan dan pengkodean  dari  perangkat  lunak  itu  sendiri. Berikut  tabel  pengujian black  box .  Pengujian sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana jalannya  kerja  sistem  dalam  melakukan  proses pengelompokkan  kualitas  kinerja  PPPK  dengan menggunakan metode K-Means Clustering.
Tabel 1. Hasil Pengujian
No. Form Yang Diuji Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Keteran gan 1 Form Login Mengisi username dan password yang salah Sistem menolak akses login [x] diterima [ x ] ditolak Mengisi username dan password yang benar Menampilka n Menu Utama Aplikasi [x] diterima [ x ] ditolak 2 Form Input Menambah kan data Sistem berhasil [x] diterima
No. Form Yang Diuji Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Keteran gan Data PPPK PPPPK yang baru menambah data PPPK [ x ] ditolak 3 Form Input Data Varia bel Penila ian Menambah kan data Variabel Penilaian yang baru Sistem berhasil menambah data Variable Penilaian [x] diterima [ x ] ditolak 4 Form Penila ian PPPK Menambah kan data Penilaian PPPK yang baru Sistem berhasil menambah data Penilaian PPPK [x] diterima [ x ] ditolak 5 Form K- Mean s CLust ering Menjalank an  proses pengelomp okkan  data motor sesuai dengan jumlah kelompok yang diinginkan Sistem berhasil menampilka n  kelompok kualitas kinerja PPPK [x] diterima [ x ] ditolak

## Tabel 2 Hasil Pengujian Input Data
Kasus dan Hasi Uji (Data Normal) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Tambah Data dapat ditambah dan pada database juga bertambah. Data  pada database menambah [x] diterima [ x ] ditolak Koreksi Data dapat diubah  dan pada database Data  pada database teredit  atau berubah [x] diterima [ x ] ditolak
Kasus dan Hasi Uji (Data Normal) Data Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan juga berubah. Simpan Data tersimpan dalam database. Data tersimpan dalam database [x] diterima [ x ] ditolak Hapus Data pada form dan database terhapus. Data  pada form kriteria dan database terhapus [x] diterima [ x ] ditolak Batal Data pada form kembali kosong. Membatalk an data yang  akan dientri. [x] diterima [ x ] ditolak Keluar Menutup form Menutup form [x] diterima [ x ] ditolak

## V.PENUTUP

## A. Kesimpulan
Dari hasil analisis, implementasi, dan pengujian pada bab sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Teknik clustering  K-Means dapat  digunakan pada  Dinas  PUPR  Kota  Bengkulu  dalam mengelompokkan  kualitas  kinerja  PPPK, dimana nanti diharap dapat untuk mengevaluasi dan menganalisis dalam meningkatkan etos kerja PPPK.
2. Dengan menggunakan teknik clustering dapat memudahkan  Dinas  PUPR  Kota  Bengkulu dalam  melakukan  evaluasi  dan  monitoring kinerja PPPK.

## B.Saran
Adapun  saran  yang  dapat  disampaikan  untuk penelitian-penelitian selanjutnya adalah:
Diharapkan  pada  penelitian  yang  akan  datang dapat dikembangkan dengan menambah variabel attribute  dalam  membentuk  kelompok  motor yang diminati seperti variabel prestasi, keahlian khusus dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Baradwaj,  B.  B.,  &  Pal,  S.  (2017). Mining Educational
Data to Analyze Students' Performance. (IJACSA)  International  Journal  of Advanced  Computer  Science  and  Applications, Vol. 2, No. 6 [2]Eska,  J.  (2016).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan
Algoritma  C4.5. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi  (Jurteksi)  ,  Vol.2  No.2  ISSN  :  2407- 1811 .
[3]Fajrin, A. A., & Algifanri, M. (2018). Penerapan Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola  Pembelian Konsumen Dengan Algoritma FP-Growth Pada Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), Vol.05 No.01. ISSN:2406-7857 .
[4]Fridayanthie,  E.  W.,  &  Mahdiati,  T.  (2016). Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Permintaan ATK Berbasis Intranet (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri RANGKASBITUNG). JURNAL KHATULISTIWA  INFORMATIKA,  VOL.  IV, NO.2 , 126-138.
[5]Gupta,  A.,  Bibhu,  V.,  &  Hussain,  M.  R.  (2017). Security  Measures  in  Data  Mining. I.J. Information Engineering and Electronic Business, 2012, 3, 34-39 .
[6]Hariani,  Sarjan,  M.,  &  Syarli.  (2021).  Sistem Informasi Penilaian Kinerja Pelayanan Poli Gigi Pada  Puskesmas  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Berbasis  Web. Journal  Peqguruang:
Conference Series , 188-192.
[7]Lubis,  A.  (2016). Basis  Data  Dasar  Untuk Mahasiswa Ilmu Komputer. Yogyakarta: Deepublish
[8]Nabila,  Z.,  Isnain,  A.,  Permata,  &  Abidin,  Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus COVID-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma  K-Means. Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi (JTSI) , 100-108.
[9]Nuraini,  R.  (2015).  Desain  algorithma  operasi perkalian matriks menggunakan metode flowchart. Jurnal teknik komputer , 144 -151. [10]Pamungkas,  C.  A.,  2017. Pengantar  dan Implementasi Basis Data. Yogyakarta: Penerbit Deepublish
[11]Reisandi,  I.,  Daryana,  Mulyati,  F.,  &  Fauzi,  M. (2021).  Implementasi  Clustering  K-Means Terhadap Penilaian Kinerja Karyawan PT.XYZ. Jurnal  Sosial  dan  Teknologi  (SOSTECH) ,  758- 767.
[12]Yesputra,  R.  (2017). Belajar  visual  basic.  Net dengan  visual  studio  2010. Medan:  Royal Asahan Press.