Pengelompokan Kualitas Kinerja Pegawai Menggunakan Metode K-Means Clustering - Anindita Septiarini; Ibnu Amri Thaher; Novianti Puspitasari (Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia, 2022)
Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokkan kualitas kinerja pegawai yang hasilnya dapat dimanfaatkan pihak Badan Pusat Statistika Kota Samarinda untuk mengetahui kelompok (cluster) dari setiap pegawainya. Penilaian kualitas kinerja pegawai tersebut dilakukan setiap tahunnya. Hasil penilaian tersebut dikelompokkan menjadi beberapa cluster sebagai bahan pertimbangan bagi pemimpin untuk memberikan rekomendasi jabatan kepada pegawainya. Pengelompokan tersebut dilakukan dengan menggunakan metode clustering dengan algoritme k-means. Pengelompokan data dilakukan berdasarkan jarak terdekat ke pusat cluster. Pada penelitian ini diterapkan tiga algoritme untuk menentukan jarak ke pusat centeroid untuk melihat perbandingannya. Sampel data yang digunakan sebanyak 25 pegawai dengan lima atribut yang terdiri dari professional, integritas, amanh, capaian kinerja pegawai, dan absensi. Data dikelompokan menjadi 3 cluster yang merupakan jumlah cluster paling optimal berdasarkan hasil pengujian Sum of Square dengan nilai sebesar 3,55 yang merupakan nilai dengan selisih terbesar. Hasil penerapan metode clustering diperoleh sebanyak 12 karyawan berada pada cluster satu, 10 karyawan berada pada cluster kedua, dan 3 karyawan berada pada cluster ketiga. Berdasarkan nilai pusat centeroid pada iterasi terakhir disimpulkan bahwa pegawai pada cluster pertama merupakan pegawai yang memiliki nilai terbaik, cluster kedua merupakan pegawai dengan nilai sedang, dan cluster ketiga merupakan pegawai dengan nilai terendah.