Klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma fuzzy c-means

Abstrak

Penilaian kinerja karyawan diperlukan perusahaan untuk memberikan reward dan punishment kepada karyawan. Pengelompokan karyawan berdasarkan kinerjanya dapat dikatakan sebagai satu cara yang digunakan untuk meningkatkan performa karyawan. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan karyawan berdasarkan kinerjanya menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Penilaian kinerja karyawan didapat dengan menjumlahkan nilai masing-masing kriteria penilaian, yang terdiri dari presensi, kedisiplinan, dan waktu penyelesaian pekerjaan, Penelitian ini bertujuan mendapatkan tiga kelompok karyawan, yaitu kelompok dengan kriteria baik, sedang, dan tidak baik. Dari penelitian terhadap 13 karyawan dihasilkan 10 karyawan pada kriteria baik, satu karyawan pada kriteria sedang, dan dua karyawan pada kriteria tidak baik. Selain itu, digunakan eksponen fuzzy yang berbeda untuk melihat pengaruhnya terhadap hasil pengelompokan, dan dihasilkan bahwa dengan nilai 1.5 dan 2, hasil pengelompokan dari FCM sama dengan hasil pengelompokan karyawan yang dilakukan oleh manajer. Pengelompokan dengan FCM dapat digunakan untuk mengelompokkan karyawan berdasarkan kinerjanya.