ANALISIS DATA MINING MENGGUNAKAN TEKNIK SINGLE LINKAGE UNTUK KLASTERISASI KEY PERFORMANCE INDEKS PEGAWAI DENGAN PENDEKATAN EUCLIDEAN DISTANCE (STUDI KASUS DI STMIK TRIGUNA DHARMA MEDAN)

Authors

  • Tugiono T STMIK Triguna Dharma

DOI:

https://doi.org/10.53513/jsk.v3i2.2189

Keywords:

Key Performace Indeks, Data Mining, Teknik Single Linkage

Abstract

Key Performance Indeks (KPI) merupakan salah satu sarana yang digunakan oleh pimpinan STMIK Triguna Dharma untuk memonitoring dan memicu pegawai-pegawainya agar terus meningkatkan kinerjanya. Hasil penilaian dari KPI pegawai berupa pemberian insentif kepada pegawai. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Data Mining Teknik Single Linkage untuk menganalisa data kinerja pegawai yang sudah pernah mendapatkan KPI sebelumnya, sehingga ditemukan knowledge baru yang dapat digali dari analisa tersebut.  Hasil pengujian Teknik Single Linkage adalah mendapatkan data indikator atau variabel yang paling dominan sebagai penentu dalam kelayakan penerima KPI. yaitu variabel aspek disiplin yang terdiri atas kehadiran, kedatangan tepat waktu dan kehadiran briefing. Aspek disiplin tersebut memiliki peranan sebanyak 90% dari total penilaian untuk kelayakan penerima KPI.

References

Artika, Rini. (Agustus 2013). Penerapan Analitycal Hierarcy Process Dalam Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru SD Negeri. Jurnal Pelita Informatika. Vol 4 (3). Hal 124.

A.S Rosa, Salahuddin M. (2015). Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Penerbit Modula : Bandung.

Kusumadewi, Sri. (Maret 2016). Implementasi Logika Fuzzy Tahani Untuk Model Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri. Vol XII (1). Hal 1.

Magdalena, Hilyah. (Maret 2012). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik Studi Kasus STMIK Atma Luhur Pangkalpinang. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi. Vol 1 (2). Hal 50.

Gabcanova Iveta, (2012). Human Resources Key Performance Indicators. Journal Of Competitiveness. ISSN 1804-1728. Vol. 4, Hlm. 117 – 128.

Kosha Kotari dan Ompriya Kale, (2014), Survey A Various Clustering Techniques For Big Data In Data Mining. ISSN: 2349-6002. Vol. 1, Hlm. 68 – 71.

Krishna K. Mohbey dan G. S. Thakur, (2013). An Experimental Survey On Single Linkage Clustering. International Journal Of Computer Applications (0975-8887) Vol. 76, No. 17. Hlm. 6 – 10.

Abdi Pandu Kusuma, Rini Nur Hasanah dan Harry Soekotjo Dachlan, (2014). DSS Untuk Menganalisa pH Kesuburan Tanah Menggunakan Metode Single Linkage. Jurnal EECCIS Vol. 8, No. 1. Hlm. 2 – 11.

R. Tamilselvi, B. Sivasakthi dan R. Kavitha, (2015). A Comparison Of Various Clustering Methods And Algorithms In Data Mining. ISSN: 2349 – 4182. Vol. 2, Issue : 5, Hlm. 32 – 36.

Dicky Nofriyansah, S.Kom, M.Kom dan Dr. Ir. Gunadi Widi Nurcahyo, M.Sc, (2013). Algoritma Data Mining dan Pengujian. Yogyakarta : Deepublish (CV. Budi Utama). Hlm. 4, 5 dan 56 – 77.

Downloads

Published

2020-07-22