Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Kemampuan Karyawan IT
Dina Zakiyah 1 , Nita Merlina 2 , Nissa Almira Mayangky 3
1,2,3 Programs Studi SIstem Informasi Universitas Nusa Mandiri Jalan Kramat Raya No. 18, Senen, Jakarta Pusat
e-mail: 1 zakiyahdina2@gmail.com , 2 nita@nusamandiri.ac.id , 3 nissa.nky@nusamandiri.ac.id
Artikel Info : Diterima : 19-09-2021 | Direvisi : 23-12-2021 | Disetujui : 21-01-2022
Abstrak - Penilaian kemampuan karyawan IT sangat diperlukan untuk mengetahui kemampuan karyawan dalam bekerja sehingga dapat menjadi acuan dan evaluasi untuk kedepannya. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah teknik yang  dapat  mengelompokan  kemampuan  karyawan  tersebut  untuk  mengetahui  kemampuan  karyawan  yaitu menggunakan metode Algoritma K-Means Clustering .Pengelompokan data dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu,  penginputan  data  kedalam Ms.  Excel berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  melalui Google  Forms , pengolahan dan uji coba dengan Algoritma K-Means Clustering , analisa hasil, dan pengelompokan data karyawan dengan kemampuan baik sekali, baik, cukup, kurang, dan kurang sekali. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan didapat 5 cluster dengan 2 iterasi, yaitu karyawan dengan kemampuan baik sekali terdiri dari 2 anggota, karyawan dengan  kemampuan  baik  teridiri  dari  2  anggota,  karyawan  dengan  kemampuan  cukup  teridiri  dari  1  anggota, karyawan  dengan  kemampuan  kurang  teridiri  dari  2  anggota,  dan  karyawan  dengan  kemampuan  kurang  sekali terdiri  dari  3  anggota.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  PT.  Loka  Citra  Media,  penerapan Algoritma K-Means Clustering dapat dipakai untuk mengetahui dan  mengelompokan kemampuan karyawan IT yang bertujuan untuk penilaian karyawan dan pembentukan tim project . Pengelompokan data yang didapat dari hasil penelitian dan bisa menjadi bahan pertimbangan evaluasi kinerja karyawan IT dengan nilai akurasi sebesar 40%. Semakin banyak kriterianya maka semakin baik hasil yang akan diperoleh. Kata Kunci : K-Means Clsutering, Kemampuan, Karyawan.
Abstract s - Assessment of the ability of IT employees is very necessary to determine the ability of employees to work so that it can be a reference and evaluation for the future. Therefore, we need a technique that can group the employee's ability to determine the employee's ability using the K-Means Clustering Algorithm method. The data grouping is done in several stages, namely, inputting data into Ms. Excel based on the results of data collection through Google Forms, processing and testing with the K-Means Clustering Algorithm, analysis of results, and grouping employee data with excellent, good, adequate, poor, and very poor skills. From the results of the tests that have been carried out, it is obtained 5 clusters with 2 iterations, namely employees with excellent abilities consisting of 2 members, employees with good abilities consisting of 2 members, employees with sufficient abilities consisting of 1 member, employees with less ability consisting of 2 members. , and employees with less ability consist of 3 members. Based on the results of research conducted at PT. Loka Citra Media, the application of the K-Means  Clustering  Algorithm  can  be  used  to  identify  and  classify  IT  employees'  abilities  for  the  purpose  of evaluating employees and forming project teams. The grouping of data obtained from research results and can be considered for evaluating the performance of IT employees with an accuracy value of 40%. The more criteria, the better the results will be obtained.
Keywords : K-Means Clustering, Ability, Employees

## PENDAHULUAN
Berdasarkan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini, kebutuhan sumber daya manusia juga meningkat  khususnya  di  bidang  IT.  Biasanya  dalam  sebuah  perusahaan  diperlukan  penilaian  kemampuan karyawan untuk mengetahui profesionalisme karyawan (Munti et al., 2018). Kemampuan adalah keahlian yang dimiliki seseorang sehingga memungkinkan seseorang bisa atau tidak bisa melakukan pekerjaan tersebut (Arifin et  al.,  2020).    Penilaian  kemampuan  karyawan  ini  biasanya  digunakan  sebagai  acuan  untuk  tambahan  bonus insentif berdasarkan kualitas kerjanya dan tidak berdasarkan jabatan, dan dapat dijadikan bahan evaluasi untuk kenaikan  jabatan,  kenaikan  gaji,  bahkan  pemutusan  hubungan  kerja.  Tidak  hanya  itu,  biasanya  penilaian
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
kemampuan  karyawan  juga  dijadikan  sebagai  salah  satu  faktor  untuk  pembentukan  sebuah  tim project pada perusahaan IT.
Algoritma  adalah  urutan  atau  langkah  untuk  melakukan  perhitungan  atau  dapat  juga  digunakan  dan diimplementasikan untuk memecahkan masalah yang ditulis secara berurutan (Rustam, 2020). Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokan iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapka di awal (Putri & Utami, 2020). Data merupakan fakta dan statistik yang telah dikumpulkan secara bersama-sama untuk digunakan dalam berbagai macam analisis atau dijadikan sebagai referensi-referensi dalam mendukung berbagai  macam  penelitian atau pendapat-pendapat (Muhammad & Muhammad, 2020). Clustering adalah mekanisme klasifikasi di mana satu set pola (data) multidimensi diklasifikasikan ke dalam kelompok yang sama sesuai dengan kriteria yang telah di tetapkan (Rerung, 2020). Data mining adalah suatu proses yang biasa dipakai  untuk  mengolah  data.  Dan  untuk  memudahkan  pemimpin  perusahaan  untuk  mengetahui  kemampuan karyawan, maka digunakan teknik pengelompokan data yaitu Algoritma K-Means Clustering. Berdasarkan hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Purba  et  al.,  2019),  Implementasi  Metode K-Mean  Clustering ke  dalam Data Mining cukup efektif dipakai karena jika semakin banyak data yang diinput semakin baik pula hasilnya . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Setiawan,  2019)  diperoleh  hasil  data  dosen  dikelompok  sangat  baik berjumlah 12 (dua belas) anggota dengan nilai centroid 48.550, data dosen dikelompok baik berjumlah 29 (dua puluh sembilan) anggota dengan nilai centroid 40.340, data dosen dikelompok cukup baik berjumlah 10 (sepuluh) anggota dengan nilai centroid 37.963 dan dosen dikelompok kurang baik berjumlah 9 (sembilan) anggota dengan total centroid 37.033.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Rustam,  2020),  menyimpulkan  penerapan  algoritma K- Means dengan  optimasi  jumlah  kluster  dimana  K=5  memperoleh  kluster  untuk  mengelompokkan  Kelas  Mata Kuliah  Kosentrasi  mahasiswa  semester  akhir.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Agilhandani  et  al.,  2018)  yang berjudul Pengelompokkan Profil Work Readiness Mahasiswa Teknik Industri Universitas Telkom Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma K-Means Clustering, menghasilkan data yang terdapat dalam cluster 7 adalah sejumlah  50  orang  yang  mempunyai  keahlian  akademik  yang  baik,  tetapi  kurang  aktif  dalam  kegiatan kemahasiswaan di bidang penalaran dan buadaya, sedangkan work readiness nya cenderung sengat baik. Adapun langkah-langkah untuk algoritma K-Means adalah sebagai berikut (Wahyudi et al., 2020) :
1. Menentukan jumlah cluster (k) pada data set.
2. Menentukan nilai pusat ( centeroid ).
Pada  rumus  (1)  menentukan  nilai centeroid langkah  pertama  dilakukan  secara  acak,  kemudian menghitung centeroid cluster ke-I berikutnya sebagai berikut :
𝐶 𝑘 =   ( 1 𝑛𝑘 ) ∑ 𝑋 𝑖𝑘 𝑛𝑘 𝑖=1 .......................................... (1)
3. Perhitungan jarak dengan pusat cluster . Pada  rumus  (2) Euclidean  Distance dipakai  untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan  pusat.  Hasil perhitumngan  jarak  akan  dilakukan  perbandingan  dan  ditentukan  jarak  terdekat  dengan  pusat cluster , jarak ini menentukan bahwa data tersebut ada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. 𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 𝑛 𝑖=1 ............................... (2)
4. Kelompokan data kedalam cluster yang sama berdasarkan jarak terdekat dengan pusat cluster .
5. Ulangi langkah ke 2 hingga ke 4 sampai nilai centeroid tidak berubah lagi.
Pada  penelitian  ini  Algoritma K-Means digunakan  untuk  pembentukan cluster dalam  sebuah  basis  data dengan beberapa kriteria sebagai pembandingnya yaitu, kemampuan membuat Web Design , kemampuan membuat Front  End ,  kemampuan  membuat Back  End ,  kemampuan  membuat  aplikasi Mobile, kemampuan Maintenance Software, kemampuan  teknis  dalam Development, kemampuan  teknis  dalam Maintenance, ketepatan  waktu Development, ketepatan  waktu Maintenance, kecepatan  menyelesaikan  sebuah  pekerjaan,  kualitas  pekerjaan, kerjasama tim, kemampuan menyampaikan ide, kepemimpinan, kemampuan mengembangkan diri, kemampuan menyesuaikan  diri,  dan self  confidence .  Hasil  penelitian  berdasarkan  kriteria  tersebut  akan  digunakan  untuk mengetahui kemampuan karyawan IT dan dikelompokan kedalam karyawan dengan kemampuan “Baik Sekali”, “Baik”, “Cukup”, “Kurang”, dan “Kurang Sekali”.

## METODE PENELITIAN

## 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah – langkah dalam melakukan proses penelitian. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan yaitu sebagai berikut :
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
Berikut ini penjelasan dari tahapan penelitian :
1) Input Data
Input  data  merupakan  tahapan  dimana  data  diinput  kedalam Ms.  Excel .  Data  yang  di  input merupakan data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data melalui Google Forms bardasarkan kriteria – kriteria yanga telah ditentukan.
2) Pengolahan Data
Dari data yang telah diinput, kemudian dilakukan pembersihan data dan seleksi data lalu data tersebut  diolah  dan  diuji  coba  menggunakan  metode  Algoritma K - Means  Clustering dengan langkah  awal  menentukan  jumlah cluster ,  selanjutnya  menentukan  nilai centeroid ,  kemudian menghitung jarak terdekat dengan pusat cluster dan mengelompokannya.
3) Analisis Data
Penulis menganalisis data berdasarkan hasil dari perhitungan menggunakan Algoritma K - Means Clustering .
4) Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisis akan disesuaikan dengan hipotesis serta maksud dan  tujuan  penelitian  sehingga  dapat  dijadikan  masukan  dalam  penilaian  dan  evaluasi kemampuan karyawan IT pada PT. Loka Citra Media kedepannya.
2. Metode Pengumpulan Data, Populasi, dan Sampel Penelitian
1) Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  penulis  melakukan observasi terhadap karyawan IT PT. Loka Citra Media serta membagikan link Google Forms yang berisi kriteria yang telah ditentukan untuk dapat diolah dengan menggunakan Algoritma K - Means .Penulis juga mengumpulkan data dengan mewawancari Bapak Nurcahyono selaku Project Meneger pada PT. Loka Citra Media dimana hasil wawancara ini dipakai sebagai penunjang untuk mengolah data yang diperoleh dari Google Forms . Tidak hanya  mengumpulkan data dengan  wawancara dan observasi, penulis juga mencari literatur penelitian terkait melalui jurnal dan buku sebagai penunjang untuk menyempurnakan data yang diteliti.

## 2) Populasi
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  semua  karyawan  IT  PT.  Loka  Citra  Media  yang  berjumlah  14 karyawan.
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## 3) Sampel Penelitian
Sample penelitian ini penulis menggunakan teknik Purposive Sampling , yang mana sample ditentukan dengan  pertimbangan  –  pertimbangan  tertentu.  Adapun  pertimbangan  yang  telah  ditentukan  dalam penelitian ini yaitu dengan kriteria sebagai berikut :
a) Karyawan yang mengerti bahasa pemrograman
b) Karyawan yang memiliki jabatan sebagai programmer / developer 𝑛 = 14 1 + 14(0,05) 2 𝑛 = 𝑁
1 + 𝑁(𝑒) 2 𝑛 =  13,52
Banyaknya sample dihitung dengan rumus Slovin sperti berikut : Keterangan : n = ukuran sample N =  ukuran populasi e = standar error (5%) Dari  rumus  diatas  diperoleh sample yang  berjumah  13  karyawan.  Namun  karena  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan karyawan IT khususnya developer/programmer maka, yang ditetapkan untuk menajadi sample penelitian berjumlah 10 karyawan.
Tabel 1. Hasil Purposive Sampling Kriteria Sampel Jumlah Jumlah Karyawan IT PT. Loka Citra Media 14 Tidak memenuhi kriteria 1 : Karyawan yang mengerti Bahasa pemrograman (2) Tidak memenuhi kriteria 2 : Karyawan yang memiliki jabatan sebagai programmer / developer (2) Jumlah sampel penelitian 10 Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)

## 3. Metode Analisis Data
Analisis  data  adalah  bagian  terpenting  dalam  pengolahan  data  untuk  mencapai  tujuan,  pada  penelitian  ini metode  yang  dipakai  adalah  Algoritma K - Means .  Adapun  langkah  –  langkahnya  yaitu  memilih  nilai  k cluster , memilih nilai centeroid atau pusat cluster , menghitung jarak dengan pusat cluster , proses penentuan pusat cluster diulangi sampai nilai centeroid tidak berubah lagi. Kemudian hasilnya dapat dijadikan sebagai bahan penilaian dan evaluasi dari kamampuan dan kinerja karyawan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Data Karyawan
Data karyawan yang akan diproses didapat dari penentuan sample yang telah dilakukan sebelumnya. Berikut data karyawan dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Data Karyawan No.  Nama Jabatan 1 Adi Web Developer 2 Ahmad Mobile Developer 3 Dina Web Developer 4 Hani Web Developer 5 Hasib Full Stack Developer 6 Heri Web Developer 7 Putri Web Developer 8 Restu Web Developer 9 Syamsul Web Developer 10 Teguh Web Developer
Sumber: PT. Loka Citra Media

## 2. Kriteria Kemampuan Karyawan
Adapun  kriteria  dalam  menentukan  kemampuan  karyawan  IT  ( programmer / developer )  adalah  sebagai berikut :
Tabel 3. Kriteria Kemampuan Karyawan
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
No.  Kriteria Keterangan 1 K1 Kemampuan membuat Web Design 2 K2 Kemampuan membuat Front End 3 K3 Kemampuan membuat Back End 4 K4 Kemampuan membuat aplikasi Mobile 5 K5 Kemampuan Maintenance Software 6 K6 Kemampuan teknis dalam Development 7 K7 Kemampuan teknis dalam Maintenance 8 K8 Ketepatan waktu dalam Development 9 K9 Ketepatan waktu dalam Maintenance 10 K10 Kecepatan menyelesaikan sebuah pekerjaan 11 K11 Kualitas pekerjaan 12 K12 Kerjasama tim 13 K13 Kemampuan menyampaikan ide 14 K14 Kepemimpinan 15 K15 Kemampuan mengembangkan diri 16 K16 Kemampuan menyesuaikan diri 17 K17 SelfI Confidance Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)

## 3. Kriteria Penilaian
Dalam penilaian kemampuan karyawan ditentukan skala penilaian sebagai berikut :
Tabel 4. Kriteria Penilaian Skala Nilai Bobot Nilai Kurang Sekali 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Baik Sekali 5 Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)

## 4. Penerapan Algoritma K-Means Clustering
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari Google Forms adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Data Rekapitulasi Nilai Kemampuan Karyawan
Karywan
Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K1 0 K1 1 K1 2 K1 3 K1 4 K1 5
K1 6
K1 7 Adi 4 5 4 2
4 5 5 4 4 4 4 4 3 2 4 5 5 Ahmad 4 4 2 5
4 5 5 3 3 3 3 1 2 1 2 2 2 Dina 2 4 4 1
4 5 5 4 4 4 4 4 3 2 4 4 4 Hani 2 3 5 1
4 5 5 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 Hasib 4 5 5 4
4 5 5 4 5 5 4 5 3 2 4 3 4 Heri 1 2 3 1
2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 3 2 Putri 1 3 4 1 3 4 4 4 4 3 4 4 3 2 4 3 4 Restu 3 5 5 1 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 4 5 Syamsul 2 4 5 1 5 5 5 4 5 4 4 5 4 2 5 4 4 Teguh 1 4 3 1
3 3 3 3 3 2 3 2 1 1 2 2 2
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
Berdasarkan data di atas  maka dilakukan  uji coba perhitungan  mneggunakan  metode  Algoritma K-Means Clustering sebagai berikut :
a) Langkah  pertama  adalah  menentukan  jumlah cluster ( k ).  Karena  pada  penelitian  ini  data  akan  dibuat menjadi 5 kelompok maka nilai k -nya adalah 5 atau k =5.
b) Pada langkah kedua ini, kita menentukan nilai pusat ( centeroid ). Kita akan menentukan pusat awal secara acak sebanyak 5 record , misalnya:
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 6. Data Centeroid Awal Centeroi d Awal Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K1 0 K1 1 K1 2 K1 3 K1 4 K1 5 K1 6
K1 7 C1 (Adi) 4 5 4 2 4 5 5 4 4 4 4 4 3 2 4 5 5 C2 (Hani) 2 3 5 1 4 5 5 4 4 4 4 4 4 2 4 4 5 C3 (Putri) 1 3 4 1 3 4 4 4 4 3 4 4 3 2 4 3 4 C4 (Syamsul ) 2 4 5 1 5 5 5 4 5 4 4 5 4 2 5 4 4 C5 (Teguh) 1 4 3 1 3 3 3 3 3 2 3 2 1 1 2 2 2
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
c) Pada langkah ketiga, akan dihitung jarak terdekat antara data dengan pusat cluster dengan menggunakan rumus berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 𝑛 𝑖=1 1) Cluster 1 (C1)
𝑑 1,1 = √ (4 − 4) 2 +   (5 − 5) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (4 − 4) 2 +(5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 +(4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 +(2 − 2) 2 + (4 − 4) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2
𝑑 1,1 = 0
𝑑 1,2 = √ (4 − 4) 2 + (4 − 5) 2 + (2 − 4) 2 + (5 − 2) 2 + (4 − 4) 2 +(5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 4) 2 +(3 − 4) 2 + (3 − 4) 2 + (1 − 4) 2 + (2 − 3) 2 +(1 − 2) 2 + (2 − 4) 2 + (2 − 5) 2 + (2 − 5) 2
𝑑 1,2 = 7,14
Data dihitung seterusnya sampai data ke-10.perhitungan juga dilakukan untuk cluster 2, cluster 3, cluster 4,dan cluster 5.
d) Langkah keempat adalah mengelompokan data berdasarkan jarak terdekat dengan pusat cluster . Tabel 7. Hasil Pengelompokan Data Iterasi 1 Karyawan Pusat Cluster Jarak Terdekat  Kelompok Data C1 C2 C3 C4 C5 Adi 0 3,46  4,79  3,74  7,68 0 C1 Ahmad 7,14  8,06  7,48  8,66  6,16 6,16 C5 Dina 2,82 2 2,64  2,44  6,24 2 C2 Hani 3,46 0 3 2,44  7,28 0 C2 Hasib 3,6 4,79  5,65  4,35  8,36 3,6 C1 Heri 9,43  8,77  6,78  9,84  3,46 3,46 C5 Putri 4,79 3 0 3,87  5,09 0 C3 Restu 3,6 3,6 5,09 3 8,83 3 C4 Syamsul 3,74  2,44  3,87 0 7,93 0 C4 Teguh 7,68  7,28  5,09  7,93 0 0 C5
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
e) Langkah  kelima  yaitu,  menentukan  pusat cluster baru  berdasarkan  anggota cluster yang  sudah didapatkan dengan menggunakan rumus berikut ini :
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
𝐶 𝑘 =   ( 1 𝑛 𝑘 ) ∑ 𝑋 𝑖𝑘 𝑛𝑘 𝑖=1 1) C1
𝐶 1,1 = (4 + 4) 2 = 4       𝐶 1,2 = (5 + 5) 2 = 5         𝐶 1,3 = (4 + 5) 2 = 4,5      𝐶 1,4 = (2 + 4) 2 = 3
𝐶 1,5 = (4 + 4) 2 = 4       𝐶 1,6 = (5 + 5) 2 = 5        𝐶 1,7 = (5 + 5)
2 = 5         𝐶 1,8 = (4 + 4)
2 = 4
𝐶 1,9 = (4 + 5) 2 = 4,5   𝐶 1,10 = (4 + 5) 2 = 4,5   𝐶 1,11 = (4 + 4) 2 = 4      𝐶 1,12 = (4 + 5)
2 = 4,5 𝐶 1,13 = (3 + 3) 2 = 3     𝐶 1,14 = (2 + 2) 2 = 2       𝐶 1,15 = (4 + 4)
2 = 4 𝐶 1,16 = (5 + 3) 2 = 4         𝐶 1,17 = (5 + 4) 2 = 4,5
Dan seterusnya, perhitungan dilanjut hingga mendapatkan nilai centeroid baru. Hasilnya seperti berikut ini :
Tabel 8. Nilai Centeroid Baru Pusat Cluster Kriteria K 1 K2  K3  K4 K 5 K6  K7  K8  K9 K1 0 K1 1 K1 2 K1 3 K1 4 K1 5 K1 6 K1 7 C1 4 5 4,5 3 4 5 5 4 4,5  4,5 4 4,5 3 2 4 4 4,5 C2 2 3,5  4,5 1 4 5 5 4 4 4 4 4 3,5 2 4 4 4,5 C3 1 3 4 1 3 4 4 4 4 3 4 4 3 2 4 3 4 C4 2, 5 4,5 5 1 5 5
5 4 5 4 4,5 4,5 4 3 5 4 4,5 C5 2 3,3 3 2,6 7 2,3 3 3 3,3 3 3,3 3 2,6 7 2,6 7 2,3 3 2,6 7 1,3 3 1,3 3 1 2 2,3 3 2
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
f) Pada langkah keenam dilakukan perhitungan seperti pada langkah kedua untuk iterasi ke 2 dengan menggunakan centeroid baru. Berikut adalah hasil perhitungan dari iterasi ke 2 :
Tabel 8. Hasil Pengelompokan Data Iterasi 2 Karyawan Pusat Cluster Jarak Terdekat  Kelompok Data C1 C2 C3 C4 C5 Adi 0 3,46  4,79  3,74  7,68 0 C1 Ahmad 7,14  8,06  7,48  8,66  6,16 6,16 C5 Dina 2,82 2 2,64  2,44  6,24 2 C2 Hani 3,46 0 3 2,44  7,28 0 C2 Hasib 3,6 4,79  5,65  4,35  8,36 3,6 C1 Heri 9,43  8,77  6,78  9,84  3,46 3,46 C5 Putri 4,79 3 0 3,87  5,09 0 C3 Restu 3,6 3,6 5,09 3 8,83 3 C4 Syamsul 3,74  2,44  3,87 0 7,93 0 C4 Teguh 7,68  7,28  5,09  7,93 0 0 C5
Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Dilihat  dari  Tabel.IV.9  tidak  mengalami  perubahan  kelompok  data  yang  berarti  tidak  terjadi perubahan centeroid (sama dengan centeroid sebelumnya), maka proses iterasi selesai dan diperoleh 5 cluster dengan 2 iterasi.

## 5. Hasil Penelitian
Berdasarkan perhitungan dan uji coba yang telah dilakukan maka hasil akhir yang diperoleh ada 5 cluster , yaitu :
a) Cluster 1 (C1), yang berarti kelompok dengan kemampuan baik sekali.
b) Cluster 2 (C2), yang berarti kelompok dengan kemampuan baik.
c) Cluster 3 (C3), yang berarti kelompok dengan kemampuan cukup.
d) Cluster 4 (C4), yang berarti kelompok dengan kemampuan kurang.
e) Cluster 5 (C5), yang berarti kelompok dengan kemampuan kurang sekali.
Berikut adalah anggota kelompok berdasarkan cluster diatas :
Tabel 10. Hasil Akhir Penerapan Algoritma K-Means Clustering Cluster Hasil Keterangan Jumlah Anggota Nama Karyawan 1 2 Adi, Hasib Baik Sekali 2 2 Dina, Hani Baik 3 1 Putri Cukup 4 2 Restu, Syamsul Kurang 5 3 Ahmad, Heri, Teguh  Kurang Sekali Sumber: (Penelitian Mandiri, 2020)

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  yang telah dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan   karyawan IT, maka dapat disimpulkan penerapan Algoritma K - Means Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan kemampuan karyawan IT. Berdasarkan hasil dari pengujian yang telah dilakukan, terbentuk 5 kelompok kemampuan karyawan, yaitu karyawan dengan kemampuan baik sekali, baik, cukup, kurang, dan kurang sekali. Dimana karyawan dengan kemampuan  sangat  baik  terdiri  dari  2  (dua)  anggota,  karyawan  dengan  kemampuan  baik  teridiri  dari  2  (dua) anggota, karyawan dengan kemampuan cukup teridiri dari 1 (satu) anggota, karyawan dengan kemampuan kurang teridiri dari 2 (dua) anggota, dan  karyawan dengan kemampuan kurang sekali teridiri dari 3 (tiga) anggota. Denagn nilai akurasi sebesar 40% (4/10). Dikarenakan pada saat pemilihan centeroid awal dipilih secara acak maka hasil pengelompokan data menghasilkan jumlah iterasi yang berbeda dan jumlah anggota kelompok yang berbeda juga.

## REFERENSI
Agilhandani, A. D., Kurniawati, A., & Widyastuti, L. (2018). Pengelompokkan Profil Work Readiness Mahasiswa Teknik Industri Universitas Telkom Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Metris , 19 , 123–130.
Arifin, M. B., Pandowo, M., Kerja, P. L., Kerja, K., Karakteristik, D. A. N., Terhadap, I., Karyawan, K., Pt, P., & Finance,  B.  (2020).  Peran  Lingkungan  Kerja,  Kemampuan  Kerja,  Dan  Karakteristik  Individu  Terhadap Kinerja  Karyawan  Pada  Pt.  Buana  Finance  Tbk.  Cabang  Manado. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 8 (4), 31–40. https://doi.org/10.35794/emba.v8i4.30437 Muhammad, A., & Muhammad, N. (2020). Data Mining Algoritma dan Implementasi (U. I. Ratih (ed.); I). Andi. Munti, N. Y. S., Nurcahyo, G. W., & Santony, J. (2018). Analisis Dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Gaji Karyawan Tetap Dan Karyawan Kontrak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ( Studi Kasus Di Pt Indomex Dwijaya Lestari ). JITI, Vol. 1, No. 1, Maret 2018 . Purba,  W.,  Siawin,  W.,  &  Hardih.  (2019).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan  Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) , 2 (2), 85–90. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.429
Putri, R., & Utami, K. B. (2020). Kemampuan Kerja Karyawan dan Tunjangan Kesejahteraan Terhadap Prestasi Kerja Karyawan Pada Bengkel Betawi Diesel. Mabiska Jurnal , 5 (2), 1–15. Rerung,  R.  R.  (2020). Algoritma  dan  Struktur  Data  Untuk  Perguruan  Tinggi (Alfioni  (ed.)).  Insan  Cendekia Mandiri.
https://books.google.co.id/books?id=- 3UCEAAAQBAJ&pg=PA1&dq=definisi+algoritma&hl=id&newbks=1&newbks_redir=0&sa=X&ved=2a hUKEwiAuO_G-ozxAhVm63MBHVu5BMwQ6AEwA3oECAcQAg#v=onepage&q=definisi
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
algoritma&f=false
Rustam, S. (2020). PENERAPAN OPTIMASI JUMLAH KLUSTER PADA KMEANS UNTUK PENGELOMPOKAN KELAS MATA KULIAH KOSENTRASI MAHASISWA SEMESTER AKHIR . 5 (1), 1–4. Setiawan, S. (2019). Analisis Cluster Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Kemampuan Pegawai Dibidang  It  Pada  Cv  .  Roxed  Ltd. Jurnal  Pelita  Informatika , 18 ,  80–86.  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1142 Wahyudi, M., Masitha, Saragih, R., & Solikhun. (2020). Data Mining Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering (J. Simarmata (ed.); 1st ed.). Yayasan Kita Menulis. https://books.google.co.id/books?id=wQnhDwAAQBAJ&newbks=1&newbks_redir=0&printsec=frontcov er&dq=ebook+2020+data+mining+studi&hl=id&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false