MEMANFAATKAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN PEGAWAI YANG LAYAK MENGIKUTI ASESSMENT CENTER UNTUK CLUSTERING PROGRAM SDP

  • Parlina I
  • Windarto A
  • Wanto A
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
25Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Data mining merupakan teknik pengolahan data dalam jumlah besar untuk pengelompokan. Teknik Data mining mempunyai beberapa metode dalam  mengelompokkan salah satu teknik yang dipakai penulis saat ini adalah K-Means. Dalam hal ini penulis mengelompokan data daftar program SDP tahun 2017 untuk mengetahui manakah pegawai yang layak lolos dalam program SDP sehingga dapat melakukan Registrasi Asessment Center. Pengelompokan tersebut berdasarkan kriteria – kriteria data Program SDP. Pada penelitian ini, penulis menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan data Program SDP di PT.Bank Syariah. Dalam hal ini, pada umumnya untuk memamasuki program SDP tersebut disesuaikan dengan ketentuan dan parameter Program SDP saja, namun dalam penelitian ini pengelompokan disesuaikan dengan kriteria – kriteria Program SDP seperti kedisiplinan pegawai, Target Kerja Pegawai, Kepatuhan Program SDP. Penulis menggunakan beberapa kriteria tersebut agar pengelompokan yang dihasilkan menjadi lebih optimal. Tujuan dari pengelompokan ini adalah terbentuknya kelompok SDP pada Program SDP yang menggunakan algoritma K-Means clustering. Hasil dari pengelompokan tersebut diperoleh tiga kelompok yaitu kelompok Lolos, Hampir Lolos dan Tidak Lolos. Terdapat pusat cluster dengan Cluster-1= 8;66;13, Cluster-2= 10;71;14 dan Cluster-3=7;60;12. Pusat cluster tersebut didapat dari beberapa iterasi sehingga mengahasilakan pusat cluster yang optimal.

Cite

CITATION STYLE

APA

Parlina, I., Windarto, A. P., Wanto, A., & Lubis, M. R. (2018). MEMANFAATKAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN PEGAWAI YANG LAYAK MENGIKUTI ASESSMENT CENTER UNTUK CLUSTERING PROGRAM SDP. Computer Engineering, Science and System Journal, 3(1), 87. https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free