IMPLEMENTASI METODE K-MEANS UNTUK KINERJA PEGAWAI DI RUANGGURU

• AIDA DELIA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Aida Delia (11180544), Implementasi Metode K-Means Untuk Kinerja Pegawai Di Ruangguru

Dalam organisasi, para pemimpin sering menghadapi pertanyaan tentang bagaimana meningkatkan produktivitas. Hal ini berkaitan dengan upaya memotivasi pegawai untuk melakukan pengawasan dan menciptakan budaya kerja yang efektif serta menciptakan lingkungan kerja yang nyaman dan kondusif. Hal ini bertujuan untuk dapat mendorong para pegawai agar dapat bekerja secara optimal sehingga dapat menghasilkan produktivitas kerja yang maksimal dan dapat mendukung pencapaian tujuan di dalam organisasi. Penelitian dan Analisa ini menggunakan metode K-means clustering. Metode data mining menggunakan kmeans clustering sangat membantu perusahaan untuk mengetahui kinerja pegawai. Kemudian memilih 3 cluster secara acak sebagai centroid awal. Setelah data pada setiap cluster tidak berubah-ubah, maka dapat diketahui hasil akhirnya yaitu kinerja pegawai yang baik berjumlah 264 data, kinerja pegawai yang cukup baik berjumlah 244 data dan kinerja pegawai yang tidak baik berjumlah 592 data.

Kata Kunci: Data Mining, K-Means, Klastering, Kinerja Pegawai

KATA KUNCI

Metode K-means

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] w wahyuni and H. Fahmi, “Penerapan Data Mining Clustering Pada Siswa-Siswi Smk Swasta Jaya Krama Beringin Dalam Menerima Potongan Biaya Administrasi Sekolah Dengan …,” Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem …, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2020, Accessed: Apr. 05, 2022. [Online]. Available: https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/49/36

[2] M. R. Alhapizi, M. Nasir, and I. Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma KMeans Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang,” Journal of Software Engineering Ampera, vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.

[3] N. Normah, S. Nurajizah, and A. Salbinda, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 7, no. 2, pp. 158–163, Jul. 2021, doi: 10.31294/JTK.V7I2.10553.

[4] “ANALISIS PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA “PT.SUKANDA DJAYA | Fakhriza | JIKA (Jurnal Informatika).” http://jurnal.umt.ac.id/index.php/jika/article/view/3236/2368 (accessed Jun. 03, 2022).

[5] “Data Mining?: Algoritma dan Implementasi - Anjar Wanto - Google Buku.” https://books.google.co.id/books?id=LSPfDwAAQBAJ&pg=PA2&hl=id&source=gbs_toc_r&cad=3# v=onepage&q&f=false (accessed Jul. 01, 2022).

[6] M. A. Nafi’Udin, “Perhitungan Awal Waktu Salat Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” 2021.

[7] A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.

[8] M. H. Siregar, “DATA MINING KLASTERISASI PENJUALAN ALAT-ALAT BANGUNAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS DI TOKO ADI BANGUNAN),” JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE, vol. 1, no. 2, pp. 83–91, Dec. 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.

[9] Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.

[10] D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 1, no. 2, pp. 60–72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.