KLASTERISASI KEDISIPLINAN PEGAWAI DENGAN ALGORITMA K-MEANS - Pradhana, Axel Novandy; Budiyanto, Utomo (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Salah satu penilaian yang dibutuhkan perusahaan adalah kedisiplinan. Penilaian kedisiplinan dapat diambil dari absen masuk dan absen keluar pegawai. Klasterisasi data menggunakan algoritma data mining yaitu K means. Tahapan yang digunakan terdiri dari pengumpulan data, eksperimen, dan evaluasi. Data dikumpulkan sebanyak 300 items yang terdiri dari id, nip, nama, golongan, tgl_lahir, tgl, in_absen, out_absen, status, satker dan label yaitu kedisiplinan. Seleksi atribut menghasilkan 5 fitur yaitu, nama, golongan, in_absen, out_absen, dan status. Eksperiman dilakukan dengan binning atau normalisasi setiap fitur atau atribut yang sudah diseleksi menjadi numerik. Evaluasi dilakukan dengan pemodelan menggunakan klasterisasi K-means dengan Rapid miner. Pemodelan tersebut menghasilkan 5 klaster, yang terdiri dari klaster nol terdiri dari 46 items, klaster satu terdiri dari 103 items, klaster dua terdiri 94 items, kluster tiga terdiri dari 1 items, dan klaster empat terdiri dari 56 items. Pemodelan menghasilkan dengan nilai DBI (Davies Bouldin) sebesar 0.502. Nilai rata-rata seluruh klaster sebesar -1,372. Nilai centroid distance untuk klaster 0 sebesar -4.264, klaster 1 sebesar -0.729, klaster 2 sebesar -1.307, klaster 3 sebesar -0.000, dan klaster 4 sebesar -0.311. Nilai kedisiplinan yang bernilai sangat baik terdapat pada tiga klaster yaitu klaster 1, klaster 2, dan klaster 4 dengan jumlah terbesar yaitu 52 items, terdapat pada klaster 1. Sedangkan nilai kedisiplinan yang bernilai baik terdapat pada klaster 2 dan klaster 4 dengan jumlah terbesar yaitu 56 items, terdapat pada klaster 4.