Analisis Pengelompokan Bulan Berdasarkan Jenis Surat Tahun 2023 Menggunakan Metode K-Means di UPTD/SAMSAT Kabupaten Bungo - Nurmarita, Nurmarita; Kholijah, Gusmi; Syafmen, Wardi (UIN Sumatera Utara Medan, 2025)
Pengelolaan data menjadi kunci efisiensi pelayanan publik di era digital, termasuk di UPTD/SAMSAT Kabupaten Bungo yang menangani pajak kendaraan serta pengolahan surat. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola aktivitas surat sepanjang tahun 2023 dengan mengelompokkan bulan berdasarkan karakteristik jenis surat menggunakan metode K-Means Clustering, salah satu metode non-hierarkis yang efektif untuk segmentasi data. Empat variabel dianalisis: Surat Masuk, Surat Keluar, Surat Perintah Tugas (SPT), dan Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD). Jumlah klaster optimal ditentukan dengan metode Elbow, menunjukkan tiga klaster optimal (k=3). Hasilnya, klaster 1 (September, November, Desember) menunjukkan aktivitas surat tertinggi; klaster 2 (Januari, Februari, April, Mei, Juni, Agustus, Oktober) memiliki aktivitas normal; dan klaster 3 (Maret, Juli) menonjol dengan jumlah surat masuk yang sangat tinggi. Nilai BCSS sebesar 64,6% mengindikasikan pemisahan klaster yang cukup baik. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi instansi dalam merancang strategi pengelolaan surat berbasis waktu, seperti perencanaan beban kerja dan penguatan sistem arsip digital, sehingga pelayanan administrasi dapat meningkat secara terstruktur dan berbasis data.