Algoritma K-Means dan K-Medoids Analisis Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Clustering Data Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Perumahan Nasional - Akhmad upi fitriyadi (KILAT, 2021)
Penilaian kinerja dilakukan untuk mengukur kinerja seorang karyawan terhadap pekerjaan yang dilakukan. Perusahaan Perumahan Nasional melakukan penilaian kinerja terhadap karyawan setiap 6 bulan sekali, yang melibatkan semua karyawan, baik karyawan tetap maupun karyawan kontrak. Tujuan dari penlitian ini adalah untuk melakukan analisis terhadap kinerja algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids dalam melakukan proses clustering. Clustering akan dikelompokan menjadi 4 cluster yaitu: tingkat kinerja sangat baik, tingkat kinerja baik, tingkat kinerja cukup dan tingkat kinerja kurang baik. Proses clustering akan dilakukan mengunakan software rapidminer. Pengukuran performa algoritma dalam rapidminer dilakukan mengunakan metode Confusion Matrix dengan parameter accuracy,recall dan precision. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil algoritma K-Means mempunyai tingkat accuracy 56%, presision 25% dan recall 60%, sedankan algoritma K-Medoids mempunyai tingkat akurasi 14%, presision 25% dan recall 25%. Dengan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means mempunyai performa lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma K-Medoids, karena mempunyai tinngkat akurasi dan recell lebih tinggi bila dibandingkan dengan algoritma K-Medoids