IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENGELOMPOKKAN PEGAWAI BERDASARKAN KINERJA PADA BADAN KEPEGAWAIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA MANUSIA BENGKULU TENGAH - Muthoharoh, Marfuatin; Sartika, Devi; Fitter, Ockhy Jey (Smart Education, 2025)
Abstract: Civil Servants (PNS) have an important role as public servants who must provide fair and quality services. Therefore, it is absolutely necessary to have human resources (HR) who have the capability to carry out their duties effectively, efficiently, productively, and professionally. The current employee performance assessment process is sometimes still subjective, this can be seen from the low productivity of employees in government agencies and the results of employee performance measurements have not been utilized optimally. One way is to use the Clustering technique with the K-Means algorithm which has a high level of accuracy in measuring objects. The final result of this study is a system that can cluster performance quality into 3 parts where the Best Performance Quality consists of 8 people, Fair Performance Quality consists of 1 person and Poor Performance Quality consists of 6 people.Keywords: Clustering, K-Means, Performance Quality Abstrak: Pegawai Negeri Sipil (PNS) memiliki peran penting sebagai pelayan masyarakat yang harus memberikan layanan yang adil dan berkualitas. Oleh karena itu, mutlak diperlukan sumber daya manusia (SDM) yang memiliki kapabilitas untuk menjalankan tugasnya dengan efektif, efisien, produktif, dan profesional. Proses penilaian kinerja pegawai yang dilakukan saati ini kadang masih bersifat subjektif, hal ini dapat dilihat dari rendahnya produktivitas pegawai di lingkungan instansi pemerintah dan hasil pengukuran kinerja pegawai masih belum dimanfaatkan dengan maksimal. Salah satu caranya dengan menggunakan teknik Clustering dengan algoritma K-Means yang memiliki tingkat ketelitian yang tinggi dalam mengukur objek.Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah sistem sistem yang dapat meng-cluster kualitas kinerja menjadi 3 bagian dimana Kualitas Kinerja Terbaik terdiri dari 8 orang, Kualitas Kinerja Cukup Baik terdiri dari 1 orang dan Kualitas Kinerja Tidak Baik terdiri dari 6 orang.Kata kunci: Clustering, K-Maens, Kualitas Kinerja