PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN JAMINAN HARI TUA (JHT) BERDASARKAN WILAYAH DALAM MASA PANDEMI (STUDI KASUS : BPJS KETENAGAKERJAAN CABANG LANGKAT) - Tata Mustika Dewi; Rusmin Saragih; Siswan Syahputra (JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama), 2022)
Pada masa pandemi covid19 banyak perusahaan yang mengalami penurunan atau kebangkrutan sehingga harus mengurangi jumlah tenaga kerja bahkan menutup perusahaan. BPJS Ketenagakerjaan adalah suatu badan hukum publik yang bertanggungjawab kepada presiden dan berfungsi untuk menyelenggarakan empat program yaitu Jaminan Kecelakaan Kerja (JKK), Jaminan Kematian (JKM), Jaminan Hari Tua (JHT), dengan penambahan program Jaminan Pensiun (JP). Salah satunya Pengajuan klaim dari peserta program jaminan Jaminan Hari Tua yang terlalu banyak dari berbagai wilayah khususnya kecamatan langkat,  Sehingga menjadi masalah yang besar untuk memberikan pelayanan atau informasi yang baik untuk para peserta.Untuk itu penulis mencoba membuat suatu sistem untuk mendukung proses pengelompokan yang terkomputerisasi yang dapat membantu mengelompokan secara otomatis pengeklaiman jht berdasarkan wilayah, sehingga ada peluang untuk merancang sistem data mining pengelompokan didalamnya. Data mining merupakan suatu proses penambangan data dalam jumlah data yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence terkini. Clustering adalah sebuah metode yang diterapkan dalam membuat suatu sistem data mining pengelompokan untuk memudahkan para karyawan dalam mengelompokan JHT berdasarkan wilayah. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dalam pada pengelompokan data jaminan hari tua dengan menggunakan metode clustering, maka perlu dilakukan proses cluster beberapa kali untuk mendapatkan hasil yang sama sesuai dengan proses yang pertama kali dilakukan yaitu pada cluster 1 : 2  3  2  cluster 2 : 2  8  2 dan cluster 3 : 2  13  2 dengan jumlah pada cluster 1 sebanyak 545  data, cluster 2 sebanyak 308 data dan cluster 3 sebanyak 421  data.