Analisis Deskriptif Data SKP Pegawai Kominfo Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Identifikasi Pola Kinerja - Dinata, Alan Marta; Agarina, Melda (Politeknik Negeri Sriwijaya, 2026)
Perkembangan teknologi informasi mendorong peningkatan tata kelola pemerintahan, termasuk pengelolaan kinerja ASN. Kominfo telah memiliki data Sasaran Kinerja Pegawai (SKP), namun pemanfaatannya masih terbatas pada penilaian deskriptif tanpa analisis mendalam. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola kinerja pegawai Kominfo menggunakan algoritma K-Means Clustering dalam kerangka CRISP-DM. Data yang digunakan terdiri atas 404 pegawai dengan 10 variabel kinerja seperti disiplin, produktivitas, kualitas kerja, orientasi pelayanan, komitmen, kerja sama, dan nilai SKP. Analisis dilakukan menggunakan Python pada Google Colaboratory. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method menunjukkan titik siku yang jelas pada k=5, ditandai oleh penurunan Within-Cluster Sum of Squares (WCSS) yang mulai stabil setelah nilai tersebut. Evaluasi kualitas klaster melalui Silhouette Coefficient juga mendukung pemilihan lima klaster. Hasil penelitian mengungkap bahwa kelima klaster tersebut merepresentasikan variasi tingkat kinerja mulai dari tinggi hingga rendah, dengan mayoritas pegawai berada pada kategori sedang hingga baik. Disiplin dan kualitas kerja menjadi indikator paling konsisten, sedangkan komitmen dan kerja sama muncul sebagai variabel pembeda utama antar klaster. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma K-Means efektif dalam memetakan kinerja pegawai secara objektif dan berbasis data. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar penyusunan strategi pembinaan serta pengembangan SDM untuk meningkatkan produktivitas organisasi.