## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445

## Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Terhadap Kualitas Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2,* , Kusmanto 3 , Muhammad Hidayatullah 4 , Sudi Suryadi 3
1 Program studi Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah Labuhanbatu, Rantoprapat, Indonesia
4 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 Abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 kusnabara03@gmail.com,
4 muhammad.hidayatullah@uts.ac.id, 5 sudisuryadi28@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id
Abstrak− Manajemen  SDM  diakui  selaku  sesuatu  isu  global  serta  integral  dari  energi  saing  di  arena  globalisasi.  Struktur organisasi  ialah  penempatan  tugas  yang  sangat  atas  hingga  pada  penempatan  tugas  sangat  dasar.  Penilaian  mutu  kinerja karyawan merupakan salah satu sesi evaluasi kerja yang dapat berikan terbaik untuk industri ataupun warga. Dalam penempatan jabatan jika kiranya seseorang tidak sesuai dengan kedudukan yang dimilikinya maka akan menimbulkan permasalahan seperti proses operasional perusahaan yang tidak berjalan dengan baik. Penilaian kinerja terhadap karyawan bertujuan untuk melihat terhadap hasil kinerja yang telah dilakukan ataupun diberikan oleh karyawan ketikan menduduki sebuah jabatan. Permasalahan terkait dengan penilaian kinerja tersebut merupakan sebuah permasalahan penting yang harus diselesaikan dengan segera. Data mining merupakan sebuah proses pengolahan data dimasa lampau, dimana data pada data mining merupakan kumpulan dari data – data yang telah terkumpul dalam jangka waktu tertentu. Informasi data mining ialah serangkaian proses buat menggali nilai tambah berbentuk data yang dihasilkan dengan metode mengektraksi serta mengidentifikasi pola yang ada dalam basis informasi. Clustering merupakan bagian data mining yang bertujuan untuk pengelompokan berdasarkan dengan pembentukan cluster baru. Algoritma K-Medoids merupakan salah satu tata cara partitional clustering yang meminimalkan jarak antara titik berlabel. Algoritma K-Medoids adalah teknik partisi klasik Clustering yang mengelompokkan data set dari ni objek kedalam kelompok k yang dikenal apriori. Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan Metode K-Medoids didapatkan 3 cluster.  Dimana  pada  cluster  1  terdapat  4  karyawan  didalamnya,  pada  cluster  2  terdapat  3  karyawan  didalamnya  dan  pada cluster 3 terdapat 3 karyawan didalamnya.
Kata Kunci: Penilaian; Kinerja; Karyawan; Data Mining; Algoritma K-Medoids
Abstract− HR management is recognized as a global issue and an integral part of competitiveness in the arena of globalization. The organizational structure is the placement of tasks from the very top to the placement of very basic tasks. Assessing the quality of employee performance is one of the work evaluation sessions that can provide the best for industry and citizens. In position placement, if someone does not suit the position they have, it will cause problems such as the company's operational processes not running well. Performance appraisal of employees aims to see the performance results that have been carried out or given by employees when occupying a position. Problems related to performance appraisal are important problems that must be resolved immediately. Data mining is a data processing process in the past, where data in data mining is a collection of data that has been collected over a certain period of time. Information data mining is a series of processes for exploring added value in the form of data produced by extracting and identifying patterns in an information base. Clustering is a part of data mining that aims to group based on the formation of new clusters. The K-Medoids algorithm is a partitional clustering procedure that minimizes the distance between labeled points. The K-Medoids algorithm is a classic Clustering partition technique that groups data sets of ni objects into k groups known a priori. From the results of research conducted using the K-Medoids method, 3 clusters were obtained. Where in cluster 1 there are 4 employees, in cluster 2 there are 3 employees and in cluster 3 there are 3 employees.
Keywords: Assessment; Performance; Employee; Data Mining; K-Medoids Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen SDM diakui selaku sesuatu isu global serta integral dari energi saing di arena globalisasi. Tidak bisa dipungkiri kalau seluruh permasalahan yang timbul dalam pertumbuhan serta persaingan pelayanan publik ataupun bisnis yang timbul berasal dari manusia serta cuma bisa dikelola serta dituntaskan oleh manusia itu sendiri. Oleh sebab itu timbul konsep berarti yang diakui selaku kunci keunggulan dibidang SDM ialah lewat the ringht people in the right place at the right time[1].
Struktur organisasi ialah penempatan tugas yang sangat atas hingga pada penempatan tugas sangat dasar. Struktur organisasi mendeskripsikan gimana organisasi itu mengendalikan dirinya sendiri dalam menggapai tujuan yang di idamkan. Supaya organisasi bekerja serta senantiasa melindungi keberadaannya, butuh prosedur penerapan pekerjaan, pembagian tugas serta wewenang internal, sistem koordinasi serta komitmen orang pada doktrin serta program program kerja yang telah diresmikan selaku donasi kinerja karyawan[2]–[4]
Penilaian mutu kinerja karyawan merupakan salah satu sesi evaluasi kerja yang dapat berikan terbaik untuk industri ataupun warga. Evaluasi  mutu kinerja karyawan adalah salah satu faktor untuk membetulkan tanggung jawab karyawan dalam pekerjaan. Pemantauan serta evaluasi kinerja karyawan wajib dicoba secara terus menerus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
menjadi sebagian ciri manajemen sudah berjalan dengan baik sebagai tolak ukur pertimbangan sasaran yang sudah ditetapkan[5].
Dalam penempatan jabatan jika kiranya seseorang tidak sesuai dengan kedudukan yang dimilikinya maka akan  menimbulkan permasalahan seperti proses operasional perusahaan  yang tidak berjalan dengan baik, maka dari itu perlu dilakukan peninjauan kembali terhadap setiap karyawan pada perusahaan. Peninjauan kembali yang dilakukan dengan cara melakukan proses penilaian kinerja[6].
Penilaian kinerja terhadap karyawan bertujuan untuk melihat terhadap hasil kinerja yang telah dilakukan ataupun diberikan oleh karyawan ketikan menduduki sebuah jabatan, tujuan dari penilaian kerja dilakukan adalah untuk melihat apakah karyawan tersebut masih layak untuk menduduki jabatan tersebut atau perlu kiranya untuk dilakukan pembaharuan[7].
Permasalahan terkait dengan penilaian kinerja tersebut merupakan sebuah permasalahan penting yang harus diselesaikan  dengan  segera,  apabila  permasalahan  tersebut  tidak  diselesaikan  dapat  menggangu  terhadap operasional  yang  berlangsung  bagi  perusahaan.  Jika  operasional  terganggu  maka  tentu  saja  proses  bisnis  yang berjalan  juga akan terganggu dan akan  merugikan bagi perusahaan. Proses penyelesaian permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan sebuah teknik berbasis komputer dimana teknik tersebut bernamama data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  dimasa  lampau,  dimana  data  pada  data  mining merupakan  kumpulan  dari  data  –  data  yang  telah  terkumpul  dalam  jangka  waktu  tertentu  dalam  tempat penyimpanan  data.  Data  yang  telah  terkumpul  tersebut  dilakukan  proses  penggalian  ulang,  dimana  tujuan  dari penggalian  data  tersebut  untuk  menemukan  sebuah  informasi  ataupun  pengetahuan  baru  yang  tersimpan  pada kumpulan data tersebut hingga dapat dipergunakan kembali[8], [9].
Informasi data mining ialah serangkaian proses buat menggali nilai tambah berbentuk data yang dihasilkan dengan  metode  mengektraksi  serta  mengidentifikasi  pola  yang  ada  dalam  basis  informasi.  Informasi  mining digunakan  buat  mencari  pengetahuan  dalam  jumlah  informasi  yang  besar  ataupun  diucap  dengan  Knowledge Discovery in Database (KDD), yang maksudnya KDD berhubungan dengan pola- pola beberapa informasi yang besar dengan metode integrasi serta temuan ilmiah, interprestasi serta visualisasi. Pada data mining sendiri proses tidaklah  diselesaikan  dengan  sendirinya  tetapi  juga  menggunakan  cara  sendiri  dimana  salah  satunya  adalah clustering[10], [11].
Clustering  merupakan  bagian  data  mining  yang  bertujuan  untuk  pengelompokan  berdasarkan  dengan pembentukan  cluster  baru.  Pembentukan  cluster  ataupun  kelompok  baru  pada  clustering  berdasarkan  dengan karakteristik yang terdapat pada masing – masing data. Setiap karakteristik yang dimiliki oleh data nantinya akan dicocokan kembali dengan data lainnya hingga diputuskan untuk pembentukan kelompok baru yang sama[5], [12]. Pada  clustering  sendiri  juga  terdapat  algoritma  yang  umum  digunakan,  salah  satunya  adalah  Algoritma  K- Medoids.
Algoritma  K-Medoids  merupakan  salah  satu  tata  cara  partitional  clustering  yang  meminimalkan  jarak antara titik berlabel terletak dalam cluster serta titik yang  ditunjuk sebagai pusat klaster itu. Tidak sama  dengan algoritma  K-Means,  K-Medoids  memilih  data  points  sebagai  pusat  (medoids).  Serta  iterasi  pada  algoritma  K- Medoids ditentukan berdasakan dengan besaran nilai Cost pada iterasi baru dan iterasi lama[13], [14].
Algoritma K-Medoids adalah teknik partisi klasik Clustering yang mengelompokkan data set dari ni objek kedalam  kelompok  k  yang  dikenal  apriori.  Dibandingkan  dengan  K-  Means,  K-Medoids  lebih  kuat  untuk menangani kebisingan (noise) serta pencilan (outlier) karena meminimalkan sebagian berpasangan, bukan jumlah kuadrat jarak Euclidean. Sebuah medoid dapat dimaksud sebagai objek cluster yang rata- rata perbandingan untuk seluruh objek dalam cluster minimal ialah titik sangat berlokasi di cluster[15], [16].
Beberapa penelitian pendukung yang telah dilakukan  pada penelitian sebelumnya seperti yang dilakukan oleh  Rohan  Kristini  Purba  dan  Efori  Bu’ulolo  pada  tahun  2022  dimana  judul  penelitian  yang  dilakukan Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Mahasiswa  yang  Layak  Mendapat  Bantuan  Uang Kuliah Tunggal (Studi Kasus: Universitas Budi Darma) serta hasil yang didapatkan pada penelitian pengambilan keputusan  menjadi  sangat  efektif  dan  cepat.  Berdasarkan  penelitian  ini  diketahiu  bahwa  yang  layak  menerima bantuan uang kuliah tunggak (UKT) adalah Rohan Purba, Zaza Mutiara, Putri dan Alexander[17].
Penelitian  lainnya  juga  telah  dilakukan  oleh  Nur  Arief,  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  penelitian Penerapan  Algoritma  K-  Medoids  Dalam  Mengelompokkan  Tingkat  Kasus  Kejahatan  di  Setiap  Provinsi bahwasannya  hasil  yang  didapatkan  adalah  diperoleh  cluster  tinggi  sebanyak  10  provinsi  dan  cluster  rendah sebanyak 24 provinsi. Pengelompokan ini diharapkan menjadi masukan bagi pemerintah atau pihak terkait untuk lebih meningkatkan sosialisasi bahaya narkoba agar dapat meminimalisir angka kematian dan kriminalitas akibat narkoba.adalah penentuan probabilitas prior bagi tiap kategori berdasarkan sampel dokumen[18].
Selain itu, juga telah dilakukan penelitian oleh Lila Agustini, dkk pada tahun 2022 dimana yang menjadi judul penelitian adalah Pengelompokan Data Janjang Panen Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Medoids Pada PT SIR MANDAU serta hasil dari penelitian hasil clustering yang diperoleh, dimana cluster 0 terdiri dari 32 data, cluster 1 terdiri dari 8 data, dan cluter 2 terdiri dari 10 data[19].
Penelitian terakhir yang digunakan sebagai referensi pada penelitian yang dilakukan oleh Halimatusakdiah Pohan,  dkk  pada  tahun  2021  dimana  judul  penelitiannya  adalah  Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan Balita Stunting di Indonesia dan hasil yang didapatkan pada penelitian  bahwasannya terdapat 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
(dua)  hasil  cluster,  dimana  28  Provinsi  termasuk  dalam  cluster  tinggi  dan  6  provinsi  termasuk  dalam  cluster rendah[20].
Penelitian  dilakukan  untuk  memudahkan  pihak  manajemen  buat  memastikan  tingkatan  mutu  kinerja karyawan, maka metode clustering data perlu digunakan. Pengelompokan informasi ataupun clustering merupakan suatu metode yang digunakan dalam data  mining  yang cara kerjanya  mencari dan  mengelompokkan data  yang memiliki kemiripan karakteristik antara data satu dengan informasi lainnya yang diperoleh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining ialah tata cara yang digunakan buat pengolahan informasi guna menciptakan pola yang tersembunyi dari informasi yang diolah. Informasi yang diolah dengan metode informasi mining ini setelah itu  menciptakan sesuatu pengetahuan baru yang bersumber dari informasi lama serta hasil dari pengolahan informasi tersebut bisa digunakan dalam memastikan suatu keputusan di masa depan. Informasi mining pula ialah rangkaian aktivitas buat menciptakan pola yang menarik dari informasi dalam jumlah besar, setelah itu informasi– informasi tersebut bisa ditaruh dalam database, informasi warehouse ataupun penyimpanan data[21][22][23].

## 2.2 Clustering
Clustering ataupun pengelompokan  ialah sesuatu tata cara yang digunakan buat mengelompokkan  informasi ke dalam sebagian cluster sehingga informasi dalam satu cluster mempunyai tingkatan kemiripan yang maksimum serta informasi antar cluster mempunyai kemiripan yang minimum. Pengelompokan yang dilakukan pada proses clustering berdasarkan dengan karakteristik yang dimilik oleh masing – masing data[13], [16].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
K- Medoids merupakan salah satu tata cara partisi, sebab memakai objek yang sangat terpusat (Medoids) di cluster jadi  pusat  cluster  dari  nilai  rata-  rata  objek  dalam  suatu  cluster.  Tata  cara  K-Medoids  lebih  sesuai  buat mengelompokkan informasi dibanding tata cara K- Means. Ada pula alur algoritma dari K- Medoids merupakan selaku berikut[7], [19], [20]:
Gambar 1. Alur Algoritma K-Medoids
Dari gambar 1 langkah-langkah algoritma K-Medoids[1], [17], [18] dapat dijelaskan: 1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
2. Alokasikan setiap data (objek) ke  cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran  jarak  Euclidian Distance dengan persamaan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
d(x, y) = √∑ (x i − y i ) 2 n i=1 (1)
2 Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoids baru.
3 Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoids baru.
4 Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoids.
5 Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan  medoids,  sehingga  didapatkan  cluster  beserta anggota clustermasing-masing.
2.3 Metodologi Penelitian
Pada  kerangka  penelitian  ini  penulis  akan  memaparkan  langkah-langkah  yang  di  tempuh  oleh  penulis  dalam mengidentifikasi  masalah  yang  diteliti.  Sebelum  membuat  kerangka  penelitian,  penulis  terlebih  dahulu menganalisa  topik  yang  akan  diteliti.  Dibawah  ini  merupakan  alur  dari  tahapan  penelitian  serta  proses pengumpulan data yang dilakukan:
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Pada gambar 2 dapat dilihat terhadap kerangka kerja penelitian, dimana pada gambar tersebut tampak jelas setiap tahapan yang dilalui pada penelitian. Adapun penjabaran terkait dengan setiap tahapan pada penelitian dapat dilihat berikut:
1. Mengidetifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  menguraikan  apa  yang  menjadi  masalah  sebelum  sampai  pada  tahap  pembahasan selanjutnya agar pembahasan suatu masalah dapat terarah atau fokus pada suatu tujuan.
2. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data yang akan digunakan dalam melakukan penelitian dengan cara wawancara. Pengumpulan data dilakukan langsung kepada pihak perusahaan yang bersangkutan.
3. Studi Literatur
Pada tahapan ini, dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti, dengan membaca berbagai sumber referensi seperti, buku-buku, jurnal, maupun sumber bacaan lainnya.
4. Analisa
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  maka  pada  tahapan  ini  dilakukan  analisa  terhadap  data  yang  telah dikumpulkan untuk mengetahui apakah data tersebut bisa digunakan untuk mengelompokan kualitas kinerja karyawan.
5. Penerapan Metode K-Medoids
Pada  tahapan  ini  penulis  melakuakan  proses  pemecahan  masalah  dengan  menerapkan  metode  K-Medoids dimana data diproses untuk menanggapi perumusan masalah.
6. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  penerapan  dari  proses  analisa  dan  merancang  sistem,  dimana  data  akan diproses  kedalam  perangkat  lunak  sistem  (source  code),  tujuannya  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat berjalan sesuai kebutuhan.
7. Pengujian
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pengujian  maka  hasil  dari  pengujian  tersebut  kembali  dianalisa  untuk memastikan apakah hasil tersebut sesuai dengan tujuan dari penelitian ini dilakukan.
8. Dokumentasi
Dokumentasi ini merupakan tahap yang paling akhir dilakukan setelah pengujian. Tujuannya untuk menyajikan sebuah  informasi  yang akurat serta diakui kebenarannya  melalui  bukti-bukti dokumen  yang sudah  di  miliki oleh penulisan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penilaian kinerja karyawan merupakan sebuah hal penting yang harus dilakukan oleh perusahan, dimana penilaian kinerja  termasuk  dalam  kegiatan  manajemen  sumber  daya  manusia  di  perusahaan.  Penilaian  kinerja  bertujuan untuk  meninjau  terhadap  kualitas  kerja  yang  diberikan  oleh  karyawan  ketika  mendudukan  sebuah  jabatan  di perusahaan. Tujuan dari penilaian kinerja untuk melihat apakah karyawan tersebut  memang  masih  layak untuk menduduki posisi tersebut atau perlu kiranya untuk dilakukan pembinaan kembali. Permsalahan terhadap kinerja karyawan  haruslah  ditangani  dengan  sebaik  mungkin,  dimana  jika  permasalahan  tersebut  tidak  terselesaikan dengan baik maka akan menimbulkan dampak yang cukup merugikan bagi perusahaan. Salah satu contoh kerugian yang  ditimbulkan  berupa  tidak  berjalannya  operasional  dengan  baik  atau  bahkan  dapat  mengganggu  terhadap proses  bisnis  dari  perusahaan.  Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  cara  khusus  yang  dapat  dipergunakan  untuk menyelesaikan  permaslahan  tersebut.  Data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  tepat  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut.  Data  mining  berperan  untuk  melakukan  proses  penggalian  terhadap  data  sehingga diperoleh kembali sebuah informasi atapun pengetahuan penting yang tersimpan pada data. Selain itu, pada data mining  juga  terdapat  teknik  khusus  untuk  melakukan  proses  penyelesaian  salah  satunya  adalah  clustering. Clustering  merupakan  sebuah  proses  penyelesaian  pada  data  mining  dengan  melakukan  pengelompokan  data. Dimana  pengelompokan  yang  dilakukan  berdasarkan  dengan  nilai  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  data.  Pada clustering  sendiri,  juga  terdapat  algoritma  yang  dapat  membantu  dalam  pengelompokan  yaitu  algoritma  K- Medoids. Berikut tabel 1 merupakan data kasus kualitas kinerja karyawan.
Tabel 1. Data Kasus Kualitas Kinerja Karyawan Nama Karyawan Atribut Kualitas Pekerjaan Tanggung Jawab Kerjasama Kehadiran Displin Putri 60 70 80 89 80 Fradika 70 73 86 92 90 Andi 50 62 67 60 66 Lita 55 74 75 87 85 Sofie 72 79 75 90 85 Dian 69 82 63 88 85 Almasyah 76 73 65 75 70 Eka Syahputra 70 80 75 70 72 Lely Indah 65 68 80 89 80 Saskia 80 75 85 80 85

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Proses metode K-Medoids pada  data mining, dilakukan secara subjektif dengan menimbang beberapa faktor yang berpengaruh terhadap alternatif.
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
Menentukan jumlah cluster (k) dari n objek adalah 3 cluster.
Untuk Tabel Medoids awal asumsikan centroid awal yang telah ditentukan  seperti pada tebel 2 berikut:
Tabel 2. Medoids Awal Nama Karyawan Cluster Keterangan Kualitas Pekerjaan Tanggung Jawab Kerjasama  Kehadiran  Displin Putri C1 60 70 80 89 80 Fradika C2 70 73 86 92 90 Andi C3 50 62 67 60 66
2. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak  Euclidian Distance dengan persamaan :
𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶1) = √(60 − 60) 2 + (70 − 70) 2 + (80 − 80) 2 + (89 − 89) 2 + (80 − 80) 2 = 0 = 0 𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶2) = √(60 − 70) 2 + (70 − 73) 2 + (80 − 86) 2 + (89 − 92) 2 + (80 − 90) 2 =  254 = 15,94 𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶3) = √(60 − 50) 2 + (70 − 62) 2 + (80 − 67) 2 + (89 − 60) 2 + (80 − 66) 2 =  1370 = 37,01 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶1) = √(70 − 60) 2 + (73 − 70) 2 + (86 − 80) 2 + (92 − 89) 2 + (90 − 80) 2 = 254 = 15,94 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶2) = √(70 − 70) 2 + (73 − 73) 2 + (86 − 86) 2 + (92 − 92) 2 + (90 − 90) 2 = 0 = 0 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶3) = √(70 − 50) 2 + (73 − 62) 2 + (86 − 67) 2 + (92 − 60) 2 + (90 − 66) 2 = 2482 = 49,82 𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶1) = √(50 − 60) 2 + (62 − 70) 2 + (67 − 80) 2 + (60 − 89) 2 + (66 − 80) 2 = 1370 = 37,01 𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶2) = √(50 − 70) 2 + (62 − 73) 2 + (67 − 87) 2 + (60 − 92) 2 + (66 − 90) 2 = 2482 = 49,82

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶3) = √(50 − 50) 2 + (62 − 62) 2 + (67 − 67) 2 + (60 − 60) 2 + (66 − 66) 2 = 0 = 0 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶1) = √(55 − 60) 2 + (74 − 70) 2 + (75 − 80) 2 + (87 − 89) 2 + (85 − 80) 2 = 95 = 9,75 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶2) = √(55 − 70) 2 + (74 − 73) 2 + (75 − 86) 2 + (87 − 92) 2 + (85 − 90) 2 = 397 = 19,92 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶3) = √(55 − 50) 2 + (74 − 62) 2 + (75 − 67) 2 + (87 − 60) 2 + (85 − 66) 2 =  1323 = 36,37 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶1) = √(72 − 60) 2 + (79 − 70) 2 + (75 − 80) 2 + (90 − 89) 2 + (85 − 80) 2 = 276 = 16,61 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶2) = √(72 − 70) 2 + (79 − 73) 2 + (75 − 86) 2 + (90 − 92) 2 + (85 − 90) 2 = 190 = 13,78 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶3) = √(72 − 50) 2 + (79 − 62) 2 + (75 − 67) 2 + (90 − 60) 2 + (85 − 66) 2 = 2098 = 45,80 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶1) = √(69 − 60) 2 + (82 − 70) 2 + (63 − 80) 2 + (88 − 89) 2 + (85 − 80) 2 = 540 = 23,24 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶2) = √(69 − 70) 2 + (82 − 73) 2 + (63 − 87) 2 + (88 − 92) 2 + (85 − 90) 2 = 652 = 25,53 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶3) = √(69 − 50) 2 + (82 − 62) 2 + (63 − 67) 2 + (88 − 60) 2 + (85 − 66) 2 = 1922 = 43,84 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶1) = √(76 − 60) 2 + (73 − 70) 2 + (65 − 80) 2 + (75 − 89) 2 + (70 − 80) 2 = 786 = 28,04 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶2) = √(76 − 70) 2 + (73 − 73) 2 + (65 − 86) 2 + (75 − 92) 2 + (70 − 90) 2 = 1166 = 34,15 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶3) = √(76 − 50) 2 + (73 − 62) 2 + (65 − 67) 2 + (75 − 60) 2 + (70 − 66) 2 = 1042 =
32,28 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶1) = √(70 − 60) 2 + (80 − 70) 2 + (75 − 80) 2 + (70 − 89) 2 + (72 − 80) 2 = 650 = 25,50 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶2) = √(70 − 70) 2 + (80 − 73) 2 + (75 − 86) 2 + (70 − 92) 2 + (72 − 90) 2 = 978 = 31,27 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶3) = √(70 − 50) 2 + (80 − 62) 2 + (75 − 67) 2 + (70 − 60) 2 + (72 − 66) 2 = 924 = 30,40 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶1) = √(65 − 60) 2 + (68 − 70) 2 + (80 − 80) 2 + (89 − 89) 2 + (80 − 80) 2 = 29 = 5,39 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶2) = √(65 − 70) 2 + (68 − 73) 2 + (80 − 87) 2 + (89 − 92) 2 + (80 − 90) 2 = 195 = 13,96 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶3) = √(65 − 50) 2 + (68 − 62) 2 + (80 − 67) 2 + (89 − 60) 2 + (80 − 66) 2 = 1467 = 38,30 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶1) = √(80 − 60) 2 + (75 − 70) 2 + (85 − 80) 2 + (80 − 89) 2 + (80 − 80) 2 = 556 = 23,58 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶2) = √(80 − 70) 2 + (75 − 73) 2 + (85 − 87) 2 + (80 − 92) 2 + (80 − 90) 2 = 274 = 16,55 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶3) = √(80 − 50) 2 + (75 − 62) 2 + (85 − 67) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 66) 2 = 2154 = 46,41 Untuk melihat hasil perhitungan jarak ke setiap Medoids, dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Ke Setiap Medoids
Nama Karyawan Jarak Ke Medoids Terdekat  Cluster yang Diikuti C1 C2 C3 Putri 0,00 15,94 37,01 9,75 1 Fradika 15,94 0,00 49,82 16,55 2 Andi 37,01 49,82 0,00 36,37 3 Lita 9,75 19,92 36,37 0 1 Sofie 16,61 13,78 45,80 12,88 2 Dian 23,24 25,53 43,84 0 1 Almasyah 28,04 34,15 32,28 22,98 1 Eka Syahputra 25,50 31,27 30,40 22,23 1 Lely Indah 5,39 13,96 38,30 13,78 1 Saskia 23,58 16,55 46,41 0 2 Jumlah 185,06  220,92  360,23 122,25 Total Cost 122,25
Setelah di dapatkan hasil jarak dari  setiap objek (Cost) pada iterasi ke-1, maka lanjut ke iterasi ke-2. Kandindat medoids baru (non medoids) iterasi ke-2, seperti terlihat pada tabel 4:
Tabel 4. Inisial Pusat Cluster Pada Medoids Baru (Non Medoids)
Nama Karyawan Cluster Keterangan Kualitas Pekerjaan Tanggung Jawab Kerjasama  Kehadiran  Displin Lita C1 55 74 75 87 85 Dian C2 69 82 63 88 85 Saskia C3 80 75 85 80 85
Menghitung kembali jarak dari setiap objek (Cost) pada iterasi ke-2 dengan menggunakan medoids baru.
Rumus : 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖, 𝑦 𝑖 ) 2 =   √(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶1) = √(60 − 55) 2 + (70 − 74) 2 + (80 − 75) 2 + (89 − 87) 2 + (80 − 85) 2 = 95 = 9,75 𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶2) = √(60 − 69) 2 + (70 − 82) 2 + (80 − 63) 2 + (89 − 88) 2 + (80 − 85) 2 = 540 = 23,24 𝑑(𝑃𝑢𝑡𝑟𝑖, 𝐶3) = √(60 − 80) 2 + (70 − 75) 2 + (80 − 85) 2 + (89 − 80) 2 + (80 − 85) 2 = 556 = 23,58 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶1) = √(70 − 55) 2 + (73 − 74) 2 + (86 − 75) 2 + (92 − 87) 2 + (90 − 85) 2 = 397 = 19,92 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶2) = √(70 − 69) 2 + (73 − 82) 2 + (86 − 63) 2 + (92 − 88) 2 + (90 − 85) 2 = 652 = 25,53 𝑑(𝐹𝑟𝑎𝑑𝑖𝑘𝑎, 𝐶3) = √(70 − 80) 2 + (73 − 75) 2 + (86 − 85) 2 + (92 − 80) 2 + (90 − 85) 2 = 274 = 16,55 𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶1) = √(50 − 55) 2 + (62 − 74) 2 + (67 − 75) 2 + (60 − 87) 2 + (66 − 85) 2 = 1323 = 36,37 𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶2) = √(50 − 69) 2 + (62 − 82) 2 + (67 − 63) 2 + (60 − 88) 2 + (66 − 85) 2 = 1922 = 43,84 𝑑(𝐴𝑛𝑑𝑖, 𝐶3) = √(50 − 80) 2 + (62 − 75) 2 + (67 − 85) 2 + (60 − 80) 2 + (66 − 85) 2 =  2154 = 46,41 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶1) = √(55 − 55) 2 + (74 − 74) 2 + (75 − 75) 2 + (87 − 87) 2 + (85 − 85) 2 = 0 = 0 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶2) = √(55 − 69) 2 + (74 − 82) 2 + (75 − 63) 2 + (87 − 88) 2 + (85 − 85) 2 = 405 = 20,12 𝑑(𝐿𝑖𝑡𝑎, 𝐶3) = √(55 − 80) 2 + (74 − 75) 2 + (75 − 85) 2 + (87 − 80) 2 + (85 − 85) 2 =  775 = 27,84 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶1) = √(72 − 55) 2 + (79 − 74) 2 + (75 − 75) 2 + (90 − 87) 2 + (85 − 85) 2 = 323 = 17,97 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶2) = √(72 − 69) 2 + (79 − 82) 2 + (75 − 63) 2 + (90 − 88) 2 + (85 − 85) 2 = 166 = 12,88 𝑑(𝑆𝑜𝑓𝑖𝑒, 𝐶3) = √(72 − 80) 2 + (79 − 75) 2 + (75 − 85) 2 + (90 − 80) 2 + (85 − 85) 2 =  280 = 16,73 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶1) = √(69 − 55) 2 + (82 − 74) 2 + (63 − 75) 2 + (88 − 87) 2 + (85 − 85) 2 = 405 = 20,12 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶2) = √(69 − 69) 2 + (82 − 82) 2 + (63 − 63) 2 + (88 − 88) 2 + (85 − 85) 2 = 0 = 0 𝑑(𝐷𝑖𝑎𝑛, 𝐶3) = √(69 − 80) 2 + (82 − 75) 2 + (63 − 85) 2 + (88 − 80) 2 + (85 − 85) 2 = 718 = 26,80 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶1) = √(76 − 55) 2 + (73 − 74) 2 + (65 − 75) 2 + (75 − 87) 2 + (70 − 85) 2 = 911 = 30,18 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶2) = √(76 − 69) 2 + (73 − 82) 2 + (65 − 63) 2 + (75 − 88) 2 + (70 − 85) 2 = 528 = 22,98 𝑑(𝐴𝑙𝑚𝑎𝑠𝑦𝑎ℎ, 𝐶3) = √(76 − 80) 2 + (73 − 75) 2 + (65 − 85) 2 + (75 − 80) 2 + (70 − 85) 2 = 670 = 25,88 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶1) = √(70 − 55) 2 + (80 − 74) 2 + (75 − 75) 2 + (70 − 87) 2 + (72 − 85) 2 = 719 = 26,81 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶2) = √(70 − 69) 2 + (80 − 82) 2 + (75 − 63) 2 + (70 − 88) 2 + (72 − 85) 2 = 642 = 25,34 𝑑(𝐸𝑘𝑎, 𝐶3) = √(70 − 80) 2 + (80 − 75) 2 + (75 − 85) 2 + (70 − 80) 2 + (72 − 85) 2 = 494 = 22,23 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶1) = √(65 − 55) 2 + (68 − 74) 2 + (80 − 75) 2 + (89 − 87) 2 + (80 − 85) 2 = 190 = 13,78 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶2) = √(65 − 69) 2 + (68 − 82) 2 + (80 − 63) 2 + (89 − 88) 2 + (80 − 85) 2 = 527 = 22,96 𝑑(𝐿𝑒𝑙𝑦, 𝐶3) = √(65 − 80) 2 + (68 − 75) 2 + (80 − 85) 2 + (89 − 80) 2 + (80 − 85) 2 = 405 = 20,12 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶1) = √(80 − 55) 2 + (75 − 74) 2 + (85 − 75) 2 + (80 − 87) 2 + (85 − 85) 2 = 775 = 27,84 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶2) = √(80 − 69) 2 + (75 − 82) 2 + (85 − 63) 2 + (80 − 88) 2 + (85 − 85) 2 = 718 = 26,80 𝑑(𝑆𝑎𝑠𝑘𝑖𝑎, 𝐶3) = √(80 − 80) 2 + (75 − 75) 2 + (85 − 85) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 85) 2 = 0 = 0
Tabel 5. Hasil Nilai Jarak Objek (Cost) Pada Iterasi Ke-2
Nama Karyawan Jarak Ke Medoids Terdekat  Cluster yang Diikuti C1 C2 C3 Putri 9,75 23,24 23,58 9,75 1 Fradika 19,92 25,53 16,55 16,55 3 Andi 36,37 43,84 46,41 36,37 1 Lita 0 20,12 27,84 0 1 Sofie 17,97 12,88 16,73 12,88 2 Dian 20,12 0 26,8 0 2 Almasyah 30,18 22,98 25,88 22,98 2 Eka Syahputra 26,81 25,34 22,23 22,23 3 Lely Indah 13,78 22,96 20,12 13,78 1 Saskia 27,84 26,8 0 0 3 Jumlah 202,74  223,69  226,14 134,54 Total Cost 134,54
3. Menghitung total simpangan ( S)
Setelah di dapatkan hasil nilai jarak iterasi ke-1 dan iterasi ke-2, hitung total simpangan (S) dengan mencari selisih dari total cost baru dengan nilai cost lama. Dengan ketentuan, jika S < 0, maka tukar nilai objek dengan menentukan medoids baru.
S = total cost baru – total cost lama (2) Dengan : S = Selisih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
Total cost baru = total cost non medoids Total cost lama = total cost untuk medoids Sehingga diperoleh: S = 134,54-122,25 = 12,15
4. Karena nilai S > 0 maka proses pengklusteran dihentikan.
Tabel 6. Hasil Klaster Disetiap Nilai Karyawan
Nama Karyawan Jarak Ke Medoids Terdekat  Cluster yang Diikuti C1 C2 C3 Putri 9,75 23,24  23,58 9,75 1 Fradika 19,92  25,53  16,55 16,55 3 Andi 36,37  43,84  46,41 36,37 1 Lita 0 20,12  27,84 0 1 Sofie 17,97  12,88  16,73 12,88 2 Dian 20,12 0 26,8 0 2 Almasyah 30,18  22,98  25,88 22,98 2 Eka Syahputra 26,81  25,34  22,23 22,23 3 Lely Indah 13,78  22,96  20,12 13,78 1 Saskia 27,84 26,8 0 0 3
Berdasarkan  hasil dari tabel 6 dapat dilihat bahwa diperoleh 3 nama karyawan pada Klaster  yang sangat baik (C1) yakni Putri, Lita dan almasyah, 4 nama karyawan pada Klaster yang baik (C2) yakni Sofie, dan Dian dan 5 nama karyawan pada Klaster yang kurang (C3) yakni Fradika, Andi, Eka Syahputra, Lely Indah dan Saskia dapat dilihat pada tabel 7 dibawah:
Tabel 7. Keterangan Hasil Nilai Cluster Nama Karyawan Clustering Putri 1 Fradika 3 Andi 1 Lita 1 Sofie 2 Dian 2 Almasyah 2 Eka Syahputra 3 Lely Indah 1 Saskia 3

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  tentang  pengelompokan  kualitas  kinerja  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan metode K-Medoids, maka terdapat beberapa kesimpulan dari penelitian ini yaitu Proses pengelompokan kualitas kinerja  karyawan  dilakukan  dengan  perhitungan  clustering.  Metode  K-Medoids  dapat  menyelesaikan  masalah dalam  mengelompokan  kualitas  kinerja  karyawan  dihasilkan  lebih  baik.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  Metode  K-Medoids  didapatkan  3  cluster.  Dimana  pada  cluster  1  terdapat  4  karyawan didalamnya, pada cluster 2 terdapat 3 karyawan didalamnya dan pada cluster 3 terdapat 3 karyawan didalamnya.

## REFERENCES
[1] J. Faran and A. Triayudi, “Penerapan Algoritma K-Means Data Mining untuk Clustering Kinerja Karyawan Koperasi,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 4, pp. 2096–2108, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1728.
[2] A.  N.  Z.  Hidayah  and  A.  F.  Rozi,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan  Kinerja  Karyawan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Mercu Buana Yogyakarta),” J. Inf. Syst. Artif. Intell., vol. 1, no. 2, pp. 117–127, 2021.
[3] A. Karim, “Implementation of the Multi-Objective Optimization Method on the Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) and Entropy Weighting in New Employee Recruitment,” vol. 5, no. 2, pp. 704–712, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i2.4859.
[4] A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  A.  Hanafiah,  and  ...,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Otitis  dengan  Perbandingan  Metode Certainty  Factor,  Teorema  Bayes,  dan  Dempster  Shafer,”  J.  Media  …,  vol.  7,  pp.  2003–2013,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i4.6595.
[5] S.  Regina,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,  “Clustering  Kualitas  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan  Bahan  Kimia Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  573,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2909.
[6] G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  Dan  X-Means  Untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7445
Pengelompokkan Kinerja Pegawai,” IT-Explore J. Penerapan Teknol. Inf. dan Komun., vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.
[7] Hijrah,  Maulidar,  and  Adria,  “Analisis  Perbandingan  Aplikasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Kualitas  Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1655–1665, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1992.
[8] B. Haya Pangestu, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Evaluasi Kinerja Karyawan,” J. Ris. Mat., pp. 177–184, 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i2.2837.
[9] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H.,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan  Prediksi  Karyawan  Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[10]  W. Lidysari,  H. S. Tambunan, and H. Qurniawan, “Penerapan  Data Mining  Dalam Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Sosial Pemko Dengan Algoritma C4.5 (Kasus Kantor Kelurahan Martoba),”  Kesatria  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 3, no. 1, pp. 53–61, 2022, doi: 10.30645/kesatria.v3i1.97.
[11]  S. Sunarti, “Prediksi Promosi Jabatan Karyawan Dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Apartemen Senayan Jakarta),” Techno.Com, vol. 18, no. 4, pp. 288–298, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2471.
[12]  M.  Veronica,  H.  Effendi,  and  A.  Oktafian  Saleh,  “Clustering  Tingkat  Kedisiplinan  Pegawai  Pada  Pengadilan  Tinggi Palembang Menggunakan Algoritma K-Means,” in SEMINAR NASIONAL CORISINDO, 2023, pp. 261–266.
[13]  W. Ishak Marzuki, H. Latipa Sari, and Yupianti, “Clustering Kualitas Kinerja Pegawai Pemerintah Dengan Perjanjian Kerja Pada Dinas Pekerjaan,” J. Media Infotama, vol. 19, no. 2, p. 401, 2023.
[14]  N. Rakhmawaty, N. Y. Nasution, and F. D. T. Amijaya, “Perbandingan Metode K-Means Dan Metode Fuzzy C-Means (FCM) Pada Analisis Kinerja Pegawai PT. Cemara Khatulistiwa Persada Bontang,” J. EKSPONENSIAL, vol. 13, no. 1, pp. 63–71, 2022.
[15]  I. Reisandi, D. Daryana, F. Sri Mulyati, and M. Fauzi, “Implementasi Clustering K-Means Terhadap Penilaian Kinerja Karyawan PT. XYZ,” J. Sos. Teknol., vol. 1, no. 8, pp. 757–767, 2021, doi: 10.36418/jurnalsostech.v1i8.162.
[16]  I. Melani, B. Priyatna, F. Nurapriani, and S. S. Hilabi, “Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Penilaian Kinerja Karyawan PT Kopetri Citra Abadi,” J. Inf. Interaktif, vol. 8, no. 1, pp. 24–30, 2023.
[17]  R.  K.  Purba  and  E.  Bu’ulolo,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Mahasiswa  yang  Layak Mendapat  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal,”  INSOLOGI  J.  Sains  dan  Teknol.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi: 10.55123/insologi.v1i2.195.
[18]  N. Arief, I. Sudahri Damanik, and E. Irawan, “Penerapan Algoritma K- Medoids Dalam Mengelompokkan Tingkat Kasus Kejahatan Di Setiap Provinsi,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 3, pp. 111–116, 2021.
[19]  L. Agustini, Sumarno, and I. O. Kirana, “Pengelompokan Data Janjang Panen Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K- Medoids Pada PT SIR MANDAU,” J. Mach. Learn. Data Anal., vol. 01, no. 01, pp. 36–44, 2022.
[20]  H.  Pohan,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  H.  Okprana,  and  Y.  Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Balita  Stunting  di  Indonesia,”  JUKI    J.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  97–104,  2021,  doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[21]  U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[22]  D. P. Indini, S. R. Siburian, Nurhasanah, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi, 2022, pp. 325–331.
[23]  D. P. Indini, Mesran, and Dito Putro Utomo, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Data Reseller di Telkomsel Authorized Partner (TAP) Deli Tua Dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Media Sisfo, vol. 17, no. 2, pp. 189–202, 2023, doi: 10.33998/mediasisfo.2023.17.2.1391.