Implementasi K-Means dan Elbow dalam Sistem Informasi Kepegawaian untuk Pengelompokan Data Karyawan PTPN Medan

Fitrah, Windi Aninda
Harahap, Aninda Muliani

Jurnal Ilmiah Informatika Komputer
Vol. 30 No. 2 (2025)

Pengelolaan data kepegawaian secara manual di unit kebun PTPN IV Regional I Medan sering mengalami kendala dalam hal efisiensi dan objektivitas evaluasi kinerja karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi kepegawaian berbasis web yang mampu mengelompokkan karyawan secara otomatis menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan jumlah klaster optimal yang ditentukan oleh Metode Elbow. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan data primer berupa atribut karyawan seperti absensi, masa kerja, usia, pendidikan, kinerja, dan divisi. Sistem dirancang menggunakan framework Laravel dan diuji menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi K-Means dan Elbow dapat menghasilkan pengelompokan karyawan ke dalam tiga kategori kinerja (tinggi, sedang, rendah) secara akurat dan efisien. Sistem ini dapat digunakan oleh HRD sebagai dasar dalam pengambilan keputusan manajerial secara objektif.