Clustering Tingkat Kedisiplinan Pegawai Pada Pengadilan Tinggi Palembang Menggunakan Algoritma K-Means

Clustering Tingkat Kedisiplinan Pegawai Pada Pengadilan Tinggi Palembang Menggunakan Algoritma K-Means

Authors

  • Maria Veronica
  • Hendra Effendi ITB Palcomtech
  • As’ari Oktafian Saleh

Keywords:

Pegawai, Data Mining, Clustering, Algoritma k-Means

Abstract

Keberhasilan suatu organisasi dalam mencapai tujuan organisasi ditentukan oleh kinerja pegawainya. Untuk mencapai tujuan tersebut dapat dilakukan dengan mengukur tingkat kedisiplinan pegawainya. Pengadilan Tinggi Palembang memiliki banyak pegawai dan belum melakukan pengelompokkan (clustering) tingkat kedisiplinan pegawai. Penelitian ini digunakan sebagai bahan evaluasi untuk mengukur tingkat kedisiplinan pegawai. Untuk mengelompokkan tingkat kedisiplinan pegawai ini, metode yang digunakan adalah K-Means Clustering. Algoritma K-Means dipilih karena memiliki kemampuan mengolah objek dalam jumlah besar dengan waktu yang lebih terukur dan efisien. Hasil akhir dari penelitian ini berupa pengelompokkan pegawai dibagi menjadi 3 kelompok yang mempunyai tingkat kedisiplinan tinggi berjumlah 54 pegawai, tingkat kedisiplinan sedang berjumlah 20 pegawai, dan tingkat kedisiplinan rendah berjumlah 12 pegawai.

Downloads

Published

2023-08-21

How to Cite

Veronica, M., Effendi, H., & Saleh, A. O. (2023). Clustering Tingkat Kedisiplinan Pegawai Pada Pengadilan Tinggi Palembang Menggunakan Algoritma K-Means. Prosiding CORISINDO 2023. Retrieved from https://stmikpontianak.org/ojs/index.php/corisindo/article/view/17
Loading...