Analisis Klasterisasi Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Pengadilan Tinggi Agama bandar lampung) - Aditia Yudhistira; Ahmad Ari Aldino; Dedi Darwis (Universitas Trunojoyo Madura, 2022)
Data mining merupakan teknik pengolahan Data dalam jumlah besar untuk pengelompokan. Teknik data mining mempunyai beberapa metode dalam mengelompokan salah satunya tekn ik yang dipakai penulis saat ini adalah Fuzzy C-means. dalam hal ini penulis akan mengelompokan Penilaian kinerja pegawai bertujuan untuk mengevaluasi kinerja pegawai dan pemberian apresiasi terhadap pegawai Yang memiliki kinerja baik, guna meningkatkan semangat pegawai dalam bekerja. Penilian kinerja pegawai dilakukan dengan menjumlahkan nilai tiap kriteria penilaian dan menggunakan standar nilai untuk menentukan nilai akhir. Pada penelitian ini penelitian kinerja pegawai yang digunakan adalah nilai perilaku yaitu nilai orientasi, nilai integritas, nilai komitmen, nilai kedisiplinan dan nilai kerjasama. Nilai tersebut diolah dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) dengan tools aplikasi matlab sehingga menghasilkan sejumlah kelompok karyawan yang memiliki standar penilaian bersifat dinamis. Penetapan nilai yang di peroleh pegawai didasarkan pada pengurutan pusat cluster hasil pengolahan total nilai pegawai menggunakan FCM. Pada Penelitian ini berhasil dikelompokan pegawai dengan kelompok pegawai yang termasuk sangat baik, baik, cukup, kurang dan buruk. Dari hasil analisis pengelompokan FCM dengan 5 cluster dengan 35x iterasi diperoleh fungsi objektif sebesar 111.949781. Dimana kelompok pertama terdiri dari 940 pegawai, klaster ke dua 692 pegawai, kelompok 23 pegawai , kelompok ke empat terdiri dari 8 pegawai dan kelompok ke lima terdiri dari 17 pegawai. Dari hasil centroid ini telah dianalisa bahwa rata-rata nilai pegawai memiliki nilai sangat baik pada fitur nilai komitmen dan nilai kesidipilinan. Hal ini dapat menjadi pola bahwa seorang pegawai dikatakan layak untuk mendapatkan reward ketika nilai komitmen dan nilai kedisiplinan sangat baik.