IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS POLA ABSENSI KARYAWAN PT X - Jessica Widodo; Jap Tji Beng; Desi Arisandi; Sri Tiatri (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2025)
Keberhasilan operasional PT X, sebuah perusahaan manufaktur, sangat ditentukan oleh konsistensi kehadiran karyawan yang terlibat dalam proses produksi. Oleh karena itu, absensi menjadi indikator penting bagi manajemen sumber daya manusia untuk menjaga kelancaran operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola absensi karyawan PT X selama satu tahun guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Data absensi harian diolah menggunakan teknik Feature Engineering untuk menghasilkan variabel perilaku absensi, seperti jumlah kehadiran, keterlambatan, rata-rata menit keterlambatan, pulang cepat, dan variasi jam masuk. Metode yang digunakan adalah metode clustering dengan algoritma K-Means, dengan jumlah cluster optimal ditentukan melalui Elbow Method dan kualitas clustering dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Tiga pola utama yang teridentifikasi adalah karyawan yang sangat disiplin, disiplin moderat, dan disiplin rendah. Hasil menunjukkan tiga cluster optimal dengan Silhouette Score 0,87, menunjukkan pengelompokan yang baik. Hasil penelitian ini mendukung pemanfaatkan Business Intelligence untuk pengambilan keputusan strategis dalam manajemen sumber daya manusia di PT X. Kata Kunci: Absensi karyawan, Elbow Method, Feature Engineering, K-Means Clustering, Silhouette Score