SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA PEGAWAI DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN HUNGARIAN

M Yusuf R, Lilis Nur Hayati, Sugiarti Sugiarti

Abstract


Penilaian kinerja pada dasarnya merupakan faktor kunci guna mengembangkan suatu organisasi secara efektif dan efisien untuk mencapai tujuan dari suatu organisasi tersebut. Balai Penelitian dan Pengembangan Agama Makassar memiliki pegawai struktural dan non struktural baik yang berstatus ASN maupun Non ASN. Berdasarkan data terbaru tahun 2022, Pegawai non struktural berjumlah 64 orang, sedangkan pegawai struktural berjumlah 35 orang. Terdapat beberapa pegawai tidak menyelesaikan tugas pokok sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Metode yang digunakan adalah algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan kinerja pegawai ke dalam 3 cluster. Dimana cluster 1 untuk kinerja Kurang, cluster 2 untuk kinerja Baik dan cluster 3 untuk kinerja Sangat Baik. Algoritma Hungarian digunakan untuk melakukan proses pemilihan pegawai untuk suatu pekerjaan berdasarkan dari hasil kinerja pegawai. Hasil pengujian sistem menggunakan 8 data sampel pegawai menujukkan bahwa terdapat 4 pegawai yang masuk ke dalam cluster 3 dan 4 pegawai lainnya masuk ke dalam cluster 2. Dari pengelompokan pegawai ke dalam 3 cluster tersebut dapat digunakan rujukan oleh Kepala Balai atapun Kasubag Tata Usaha dalam memberikan laporan kinerja pegawai kepada Kementerian Agama.

Kata Kunci: Kinerja Pegawai, Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy C-Means, Hungarian.


Keywords


Kinerja Pegawai, Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy C-Means, Hungarian.

References


PUSTAKA

Setiobudi, “Analisis Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Studi Pada PT. Tridharma Kencana”, Jurnal of Applied Business and Economics, Vol. 3, No. 3, 170-182, 2017.

Palguna dan Utari, “Implementasi Penilaian Kinerja Karyawan Pada PT. GAE”, Jurnal Syntax Tranformation, Vol. 1 No. 5, 2020.

Prasasti, Hutagaol dan Affandi, “Pengaruh Penilaian Kinerja Terhadap Kinerja Karyawan Bagian Pemasaran Melalui Faktor Pendorong Motivasi (Studi Kasus: Bank XYZ KCU Bekasi)”, Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manejemen, Vol.2 No.3, 2016.

Fahmi dan Irham, Manajemen Kinerja, Teroi dan Aplikasi, Bandung: Alphabeta, 2018.

Hasibuan dan Malayu, Manajemen Sumber Daya Manusia, Jakarta: Bumi Aksara, 2018.

Mujiastuti, Komariyah dan Hasbi, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW”, Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer, Vol.9 No.2, 2019.

Wulandari dan Setiawan, “Clustering Karyawan Berdasarkan Kinerja Dengan Menggunakan Logika Fuzzy C-Means”, SiTekin: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol.10 No.2, 2013.

Martin dan Nataliani, “Karakteristik Kinerja Karyawan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means”, AITI: Jurnal Teknologi Informasi, Vol.17 No.2, 118-129, 2020.J. P. Duque, D. D. Beltran, and G. P. Leguizamo ÃÅn, "OpenDaylight vs . Floodlight : Comparative Analy-sis of a Load Balancing Algorithm for Software Defined Networking," vol. 10, no. 2, pp. 348-357, 2018.

Lexy J. Moleong, "Metode Penelitian Kuantitaif (Edisi Revisi)", Jakarta: Rosda, 2017.

Nas, C. (2020). Data Mining Pengelompokan Bidang Keahlian Mahasiswa Mengguna-kan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Universitas Cic Cirebon). In Syntax: Jurnal Informatika (Vol. 09, Issue 1)

Aziz Ahmadi dan Sri Hartati, " Fuzzy C-Means Implementation in Decision Support System for Determination of Recipients of Direct Aid Program", Berkala MIPA, 23(3), 2018.

S. Mardiani, dkk., “Penerapan Metode Hungarian dalam Optimasi Penugasan Karyawan CV. Paksi Teladan”, Bulleting of Applied Indus-trial Engineering Theory, Vol.1 No.1, 2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v7i2.819

Article Metrics

Abstract view : 178 times
PDF (Bahasa Indonesia) - 121 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2023 M Yusuf R, Lilis Nur Hayati, Sugiarti Sugiarti


JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

Published by
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Universitas Teknologi Digital Indonesia (d.h STMIK AKAKOM)

Jl. Raya Janti (Majapahit) No. 143 Yogyakarta, 55198
Telp. (0274)486664

Website : https://www.utdi.ac.id/

e-ISSN : 2477-3964 
p-ISSN : 2477-4413