Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Penerimaan Pegawai PT. Kereta Api Indonesia Sumatera Utara
Abstract
ABSTRAK Penumpukan data calon pegawai secara menerusakan memperlambat proses penerimaan pegawai baru pada PT. Kereta Api Indonesia (Persero). Salah satu metode yang dapat digunakan untuk dapat menyelesaikan permasalahan tersebut adalah metode K-Means Clsutering. K-Means Clsutering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang membagi data yang ada kedalam bentuk satu atau lebih cluster / kelompok. Dengan menggunakan metode K-Means clustering dimana di- cluster berdasarkan nilai criteria kelulusan yang telah ditentukan, yaitu dengan penentuan nilai awal titik pusat (centroid) dimana nilai centroid awal mempengerahui nilai centroid berikutnya dan penentuan nilai cluster berikutnya, apabila cluster sebelumnya memiliki pola yang sama dengan pola cluster selanjutnya maka perhitungan dihentikan. Sehingga diperoleh hasil cluster akhir, tetapi sebaliknya jika berbeda dilakukan perhitungkan kembali sampai batasi terasi yang telah ditentukan. Dari hasil uji coba yang telah dilakukan diperoleh clustering data dengan lima criteria dan dua kategori. Kata Kunci: Clustering, K-Means
Downloads
Download data is not yet available.
References
DAFTAR PUSTAKA
Agusta, Y. 2007. K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Denpasar,
Bali: Jurnal
Akbar, A. (2018). Pembangunan Model Electronic Government Pemerintahan Desa
Menuju Smart Desa. Jurnal Teknik dan Informatika, 5(1), 1-5.
Budiman, I. 2012. Data Clustering Menggunakan Metodologi CRISP-DM Untuk
Pengenalan Pola Proporsi Pelaksanaan Tridharma. Tesis. Universitas
Diponegoro.
Dhany, H. W., Izhari, F., Fahmi, H., Tulus, M., & Sutarman, M. (2017, October).
Encryption and decryption using password based encryption, MD5, and DES. In
International Conference on Public Policy, Social Computing and Development
2017 (ICOPOSDev 2017) (pp. 278-283). Atlantis Press.
Hariyanto, E., & Rahim, R. (2016). Arnold’s cat map algorithm in digital image
encryption. International Journal of Science and Research (IJSR), 5(10), 1363-
1365.
Havena, M., & Marlina, L. (2018). The Technology of Corn Processing as an Effort to
Increase The Income of Kelambir V Village. Journal of Saintech Transfer, 1(1),
27-32.
Hendrawan, J. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Mobile Learning Tuntunan Shalat.
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 1(1),
44-59.
Huliman. 2013. Analisis Akurasi Algoritma Pohon Keputusan dan K-Nearest
Neighbor (KNN).
John
Kurnia, D. (2017). Analisis QoS Pada Pembagian Bandwidth Dengan Metode Layer 7
Protocol, PCQ, HTB Dan Hotspot Di SMK Swasta Al-Washliyah Pasar
Senen. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2(2), 102-
111.
Kurnia, D., Dafitri, H., & Siahaan, A. P. U. (2017). RSA 32-bit Implementation
Technique. Int. J. Recent Trends Eng. Res, 3(7), 279-284.
Larose Daniel,T .2005. Discovering knowledge in data : an introduction to data
Mariance, U. C. (2018). Analisa dan Perancangan Media Promosi dan Pemasaran
Berbasis Web Menggunakan Work System Framework (Studi Kasus di Toko
Mandiri Prabot Kota Medan). Jurnal Ilmiah Core IT: Community Research
Information Technology, 6(1).
Marlina, L., Muslim, M., Siahaan, A. U., & Utama, P. (2016). Data Mining
Classification Comparison (Naïve Bayes and C4. 5 Algorithms). Int. J. Eng.
Trends Technol, 38(7), 380-383.
Marlina, L., Putera, A., Siahaan, U., Kurniawan, H., & Sulistianingsih, I. (2017). Data
Compression Using Elias Delta Code. Int. J. Recent Trends Eng. Res, 3(8), 210-
217.
mining,
Mirza, M. 2008. Mengenal Diabetes Melitus. Kata Hati. Yogyakarta.
Nugraheni, Y. 2011. Data Mining dengan Metode Fuzzy Untuk Customer
Relationship Management (CRM) pada Perusahaan Retail.
Universitas Udayana.
Nurjayanti B. 2011. Identifikasi shorea menggunakan K-Nearest Neighbor
berdasarkan karakteristik morfologi daun. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Ong, J. O. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan
Strategi Marketing President University (12):10-20.
Oscar Ong, J .2013. Implementasi Algoritma k-means Clustering untuk no. 1,
Menentukan Strategi Marketing President University. JurnalIlmiah Teknik
Industri vol. 12,10-13.
Paulanda, Z. 2012. Model Profil Mahasiswa Yang Potensisal Drop Out
Menggunakan Teknik Kernel-K-Mean Clustering Dan Decision Tree.Tesis.
Universitas Sumatera Utara. 2013.
Putri, N. A. (2018). Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Kepribadian Siswa
Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Mendukung Pendekatan
Guru. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer
Science, 1(1), 78-90.
Rahim, R., Aryza, S., Wibowo, P., Harahap, A. K. Z., Suleman, A. R., Sihombing, E.
E., ... & Agustina, I. (2018). Prototype file transfer protocol application for LAN
and Wi-Fi communication. Int. J. Eng. Technol., 7(2.13), 345-347.
Rismawan, T & Kusumadewi, S. 2008. Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan
Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) &Ukuran Kerangka,
SNATI.Yogyakarta.
Ruwaida, D., & Kurnia, D. (2018). Rancang Bangun File Transfer Protocol (FTP)
dengan Pengamanan Open SSL pada Jaringan VPN Mikrotik di SMK Dwiwarna.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 3(1), 45-49.
Santosa, B. 2007.Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis,
Teori dan Aplikasi. GrahaI lmu. Yogyakarta.
Sarif, M. I. (2017). Penemuan Aturan yang Berkaitan dengan Pola dalam Deret Berkala
(Time Series).
Sarif, M. I. Classification Of Feasibility Of Basic Food Recipients In Kelurahan
Tanjung Morawa A, Tanjung Morawa Sub-District Using Naïve Bayes Classifier
Algorithm.
Sistem dan Informatika Vol.3, pp : 47-60.
Soegondo, S, dkk, 2004. Penatalaksanaan Diabetes Mellitus Terpadu.FKUI. Jakarta.
Soraya, Y. 2011. Perbandingan Kinerja Metode Single Linkage, Metode
Complete Linkage dan Metode K-Means dalam Analisis Cluster.
Universitas Negeri Semarang.
Sumartono, I., Siahaan, A. P. U., & Mayasari, N. (2016). An overview of the RC4
algorithm. IOSR J. Comput. Eng, 18(6), 67-73.
Tesis. Universitas Sumatera Utara.
Wiley & Sons, Inc.
Agusta, Y. 2007. K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Denpasar,
Bali: Jurnal
Akbar, A. (2018). Pembangunan Model Electronic Government Pemerintahan Desa
Menuju Smart Desa. Jurnal Teknik dan Informatika, 5(1), 1-5.
Budiman, I. 2012. Data Clustering Menggunakan Metodologi CRISP-DM Untuk
Pengenalan Pola Proporsi Pelaksanaan Tridharma. Tesis. Universitas
Diponegoro.
Dhany, H. W., Izhari, F., Fahmi, H., Tulus, M., & Sutarman, M. (2017, October).
Encryption and decryption using password based encryption, MD5, and DES. In
International Conference on Public Policy, Social Computing and Development
2017 (ICOPOSDev 2017) (pp. 278-283). Atlantis Press.
Hariyanto, E., & Rahim, R. (2016). Arnold’s cat map algorithm in digital image
encryption. International Journal of Science and Research (IJSR), 5(10), 1363-
1365.
Havena, M., & Marlina, L. (2018). The Technology of Corn Processing as an Effort to
Increase The Income of Kelambir V Village. Journal of Saintech Transfer, 1(1),
27-32.
Hendrawan, J. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Mobile Learning Tuntunan Shalat.
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 1(1),
44-59.
Huliman. 2013. Analisis Akurasi Algoritma Pohon Keputusan dan K-Nearest
Neighbor (KNN).
John
Kurnia, D. (2017). Analisis QoS Pada Pembagian Bandwidth Dengan Metode Layer 7
Protocol, PCQ, HTB Dan Hotspot Di SMK Swasta Al-Washliyah Pasar
Senen. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2(2), 102-
111.
Kurnia, D., Dafitri, H., & Siahaan, A. P. U. (2017). RSA 32-bit Implementation
Technique. Int. J. Recent Trends Eng. Res, 3(7), 279-284.
Larose Daniel,T .2005. Discovering knowledge in data : an introduction to data
Mariance, U. C. (2018). Analisa dan Perancangan Media Promosi dan Pemasaran
Berbasis Web Menggunakan Work System Framework (Studi Kasus di Toko
Mandiri Prabot Kota Medan). Jurnal Ilmiah Core IT: Community Research
Information Technology, 6(1).
Marlina, L., Muslim, M., Siahaan, A. U., & Utama, P. (2016). Data Mining
Classification Comparison (Naïve Bayes and C4. 5 Algorithms). Int. J. Eng.
Trends Technol, 38(7), 380-383.
Marlina, L., Putera, A., Siahaan, U., Kurniawan, H., & Sulistianingsih, I. (2017). Data
Compression Using Elias Delta Code. Int. J. Recent Trends Eng. Res, 3(8), 210-
217.
mining,
Mirza, M. 2008. Mengenal Diabetes Melitus. Kata Hati. Yogyakarta.
Nugraheni, Y. 2011. Data Mining dengan Metode Fuzzy Untuk Customer
Relationship Management (CRM) pada Perusahaan Retail.
Universitas Udayana.
Nurjayanti B. 2011. Identifikasi shorea menggunakan K-Nearest Neighbor
berdasarkan karakteristik morfologi daun. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Ong, J. O. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan
Strategi Marketing President University (12):10-20.
Oscar Ong, J .2013. Implementasi Algoritma k-means Clustering untuk no. 1,
Menentukan Strategi Marketing President University. JurnalIlmiah Teknik
Industri vol. 12,10-13.
Paulanda, Z. 2012. Model Profil Mahasiswa Yang Potensisal Drop Out
Menggunakan Teknik Kernel-K-Mean Clustering Dan Decision Tree.Tesis.
Universitas Sumatera Utara. 2013.
Putri, N. A. (2018). Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Kepribadian Siswa
Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Mendukung Pendekatan
Guru. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer
Science, 1(1), 78-90.
Rahim, R., Aryza, S., Wibowo, P., Harahap, A. K. Z., Suleman, A. R., Sihombing, E.
E., ... & Agustina, I. (2018). Prototype file transfer protocol application for LAN
and Wi-Fi communication. Int. J. Eng. Technol., 7(2.13), 345-347.
Rismawan, T & Kusumadewi, S. 2008. Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan
Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) &Ukuran Kerangka,
SNATI.Yogyakarta.
Ruwaida, D., & Kurnia, D. (2018). Rancang Bangun File Transfer Protocol (FTP)
dengan Pengamanan Open SSL pada Jaringan VPN Mikrotik di SMK Dwiwarna.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 3(1), 45-49.
Santosa, B. 2007.Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis,
Teori dan Aplikasi. GrahaI lmu. Yogyakarta.
Sarif, M. I. (2017). Penemuan Aturan yang Berkaitan dengan Pola dalam Deret Berkala
(Time Series).
Sarif, M. I. Classification Of Feasibility Of Basic Food Recipients In Kelurahan
Tanjung Morawa A, Tanjung Morawa Sub-District Using Naïve Bayes Classifier
Algorithm.
Sistem dan Informatika Vol.3, pp : 47-60.
Soegondo, S, dkk, 2004. Penatalaksanaan Diabetes Mellitus Terpadu.FKUI. Jakarta.
Soraya, Y. 2011. Perbandingan Kinerja Metode Single Linkage, Metode
Complete Linkage dan Metode K-Means dalam Analisis Cluster.
Universitas Negeri Semarang.
Sumartono, I., Siahaan, A. P. U., & Mayasari, N. (2016). An overview of the RC4
algorithm. IOSR J. Comput. Eng, 18(6), 67-73.
Tesis. Universitas Sumatera Utara.
Wiley & Sons, Inc.
