PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENGANGKATAN KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang ini, teknologi telah menjadi salah satu pendorong utama inovasi, efisiensi, dan keunggulan kompetitif bagi perusahaan-perusahaan di berbagai sektor. Pengangkatan calon karyawan merupakan agenda yang dilaksanakan oleh perusahaan dimana bagi seorang karyawan kontrak yang telah dijalaninya selama masa perjanjian kontrak. PT. Karya Bahana Unigam yang bergerak di bidang otomotif yang memiliki karyawan kurang lebih 500 karyawan sehingga perusahaan kesulitan melakukan proses seleksi pengangkatan karyawan yang masih layak dan memenuhi syarat. K-Means merupakan salah satu metode data clustering yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk salah satu atau lebih cluster atau kelompok. K-Means digunakan untuk mengelompokkan data karyawan berdasarkan kriteria tertentu, sementara Davies Bouldin Index digunakan untuk mengukur kualitas dari hasil clustering. Dari 128 dataset penilaian karyawan dilakukan pengujian dengan menentukan 2 cluster dan validasi diuji dengan Davies Bouldin Index. Dan dihasilkan -2.803, Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma k-means dapat di implementasikan dalam pengelompokan untuk pengangkatan karyawan dengan hasil validasi yang cukup baik.