Analisis Metode Fuzzy C-Means (FCM) dalam Menentukan Performansi Kinerja Karyawan

Jessica Crisfin Lapendy, Andi Aulia Cahyana Resky, Dewi Fatmarani Surianto

Sari


Tercapainya sasaran perusahaan di setiap tahunnya dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusia atau karyawan yang dimiliki oleh perusahaan terkait. Kualitas ini berkaitan dengan kompetensi yang dimilikinya, baik itu dalam aspek skill maupun knowledge. Untuk melihat kualitas dari karyawan yang ada di perusahaan terkait, perlu dilakukan penilaian performansi kinerja karyawan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menilai performansi kinerja karyawan yang ada di salah satu perusahaan swasta Makassar yang sebelumnya melakukan penilaian dengan melihat dari segi keuangan dan program kerja yang berhasil dipenuhi oleh setiap divisi. Perlunya penilaian kinerja adalah agar dapat membantu Human Resource Development (HRD) ataupun manajer dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan prestasi yang telah dicapai oleh setiap karyawan. Dalam penilaian kinerja karyawan ini digunakan metode Fuzzy C-Means yang merupakan teknik pengklasteran data yang ditentukan oleh derajat keanggotaan. Setelah tahapan-tahapan metode penelitian dilakukan dengan menggunakan Matlab, dihasilkan 3 klaster yang mengelompokkan kualitas karyawan menjadi karyawan dengan performansi kinerja baik sebanyak 11 karyawan, kinerja sedang sebanyak 11 karyawan, dan kinerja buruk sebanyak 6 karyawan. Hasil pengklasteran tersebut didasarkan pada hasil pengolahan data dari 5 kriteria penilaian, yaitu kejujuran, kedisiplinan, kepemimpinan, kehadiran, dan kualitas kerja. Di antara kelima kriteria tersebut, terdapat 2 kriteria yang cukup mempengaruhi hasil penilaian performansi kinerja karyawan di perusahaan terkait, yaitu kepemimpinan dan kualitas kerja. Adapun hasil evaluasi jumlah klaster dilakukan menggunakan metode silhouette coefficient dengan nilai tertinggi didapatkan yakni 0,5653 pada jumlah klaster adalah 3.

 

The achievement of company goals each year is influenced by the quality of human resources or employees owned by the company. This quality is related to the competence they have, both in terms of skills and knowledge. To see the quality of employees in related companies, it is necessary to assess employee performance. Therefore, this study aims to assess the performance of existing employees in one of Makassar's private companies that previously conducted an assessment by looking at the financial aspects and work programs that were successfully fulfilled by each division. The need for performance appraisal is to be able to help Human Resource Development (HRD) or managers in making decisions related to the achievements that have been achieved by each employee. In this employee performance assessment, the Fuzzy C-Means method is used, which is a data clustering technique determined by the degree of membership. After the stages of the research method were carried out using Matlab, 3 clusters were produced which grouped the quality of employees into employees with good performance as many as 11 employees, moderate performance as many as 11 employees, and poor performance as many as 6 employees. The clustering results are based on the results of data processing from 5 assessment criteria, namely honesty, discipline, leadership, attendance, and work quality. Among the five criteria, there are 2 criteria that are quite influential in the results of employee performance assessment in related companies, namely leadership and work quality. The results of evaluating the number of clusters are carried out using the silhouette coefficient method with the highest value obtained, namely 0.5653 at the number of clusters is 3.


Kata Kunci


Fuzzy C-Means; Kinerja Karyawan; Klasterisasi; Matlab

Teks Lengkap:

PDF


Dilihat:
Sari 60 kali
PDF 25 kali

Referensi


K. Ardana, N. W. Mujiati, and A. A. A. Sriathi, Perilaku Keorganisasian. Denpasar: Graha Ilmu, 2012.

Y. Kuswati, “The Effect of Motivation on Employee Performance,” Budapest Int. Res. Critics Institute-Journal, vol. 3, no. 2, pp. 995–1002, 2020, doi: 10.47191/jefms/v4-i7-16.

W. H. DeLone and E. R. McLean, “Information Systems Success: The Quest for the Dependent Variable,” Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 1, pp. 60–95, 1992, doi: https://doi.org/10.1287/isre.3.1.60.

R. Wardoyo and W. D. Yuniarti, “Analysis of Fuzzy Logic Modification for Student Assessment in e-Learning,” IJID (International J. Informatics Dev., vol. 9, no. 1, pp. 29–36, 2020, doi: 10.14421/ijid.2020.09105.

I. Kirana, A. Sriathi, I. Suwandana. "The effect of work environment, work discipline, and work motivation on employee performance in manufacturing company," in European Journal of Business and Management Research, vol. 7, no. 3, pp. 26–30, 2022.

N. Amelia, A. G. Abdullah, and Y. Mulyadi, “Meta-analysis of student performance assessment using fuzzy logic,” Indones. J. Sci. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 74–88, 2019, doi: 10.17509/ijost.v4i1.15804.

S. Yuliyanti and T. Sartika, “Decision Support System for Determining Employee Bonuses using Analytical Hierarchy Process,” Innov. Res. Informatics, vol. 5, no. 2, pp. 59–64, 2023, doi: 10.37058/innovatics.v5i2.8782.

D. Ardiada, P. A. Ariawan, and M. Sudarma, “Evaluation of Supporting Work Quality Using K-Means Algorithm,” IJEET Int. J. Eng. Emerg. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 3–6, 2018, doi: 10.24843/IJEET.2017.v02.i01.

M. Martin and Y. Nataliani, “Klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma fuzzy c-means,” Aiti, vol. 17, no. 2, pp. 118–129, 2021, doi: 10.24246/aiti.v17i2.118-129.

R. Sanjaya and Y. Nataliani, “Perbandingan Pembobotan Kriteria dan Seleksi Kriteria pada Pengelompokan Kinerja Karyawan dengan Fuzzy C-Means,” J. Buana Inform., vol. 12, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.24002/jbi.v12i1.4341.

A. Suryadi, “Pemilihan Promosi Jabatan Karyawan Dengan Metode Fuzzy C-Means Dan Metode Ahp,” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen), vol. 9, no. 1, pp. 128–134, 2021.

A. Yudhistira, A. Aldino, D. Darwis. "Analisis Klasterisasi Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus: Pengadilan Tinggi Agama bandar lampung)," in Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 77–82, 2022.

R. Rumau, Kusrini, and E. T. Lutfi, “Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Pairedcomparison Dan Algoritma Fuzzy C-Means,” Semin. Nas. Inform., pp. 408–414, 2015.

Sumiati, H. T. Sigit, A. Triayudi, and M. Theresia, “Diagnosa Kelainan Jantung dengan Pendekatan Fuzzy Logic Mamdani,” TELKA, vol. 8, no. 2, pp. 149–157, 2022.

Ahmad, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Fuzzy Inference System Metode Mamdani,” Sci. Sacra J. Sains, Teknol. dan Masy., vol. 1, no. 3, pp. 250–258, 2021, [Online]. Available: http://www.pijarpemikiran.com/index.php/Scientia/article/view/96.

M. Guntara and N. Lutfi, “Optimasi Cacah Klaster pada Klasterisasi dengan Algoritma KMeans Menggunakan Silhouette Coeficient dan Elbow Method,” JuTI “Jurnal Teknol. Informasi,” vol. 2, no. 1, p. 43, 2023, doi: 10.26798/juti.v2i1.944.

R. Hidayati, A. Zubair, A. Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com, vol. 20, pp. 186–197, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4556.

A. M. Bagirov, R. M. Aliguliyev, and N. Sultanova, “Finding compact and well-separated clusters: Clustering using silhouette coefficients,” Pattern Recognit., vol. 135, p. 109144, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109144.

Y. Januzaj, E. Beqiri, and A. Luma, “Determining the Optimal Number of Clusters using Silhouette Score as a Data Mining Technique”, Int. J. Onl. Eng., vol. 19, no. 04, pp. pp. 174–182, Apr. 2023.

S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy : untuk Pendukung Keputusan, 2nd ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.

S. P. Tamba, Y. A. Wibowo, R. T. Damanik, and J. Banjanahor, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Menganalisa Pentingnya Kedisiplinan dan Komunikasi untuk Meningkatkan Prestasi Kerja Karyawan,” JUSIKOM PRIMA (Jurnal Sist. Inf. Ilmu Komput. Prima), vol. 3, no. 2, pp. 2–6, 2020.




DOI: https://doi.org/10.15575/telka.v11n1.29-41

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Jurnal TELKA terindex oleh :


     moraref logo       Crossref logo        sinta logo     base logo


Onesearch logo     IPI logo      Dimensions logo




Didukung oleh :







Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.