Implementasi Sistem Pengolahan Data Terintegrasi dengan Algoritma K-Means pada KNIME

Zakiah Nabila; Ahmad Rio Adriansyah

doi:10.54914/dbesti.v2i2.2059

Penulis

Zakiah Nabila Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
Ahmad Rio Adriansyah Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri

DOI:

https://doi.org/10.54914/dbesti.v2i2.2059

Kata Kunci:

Clustering, Data Terintegrasi, K-Means, Kepuasan Karyawan, KNIME

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pengolahan data terintegrasi berbasis KNIME untuk menganalisis kepuasan karyawan di Sekolah X. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui survei yang didistribusikan kepada 125 karyawan, integrasi data dari Google Sheets, persiapan data, penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan karyawan berdasarkan tingkat kepuasan, serta visualisasi hasil analisis melalui dashboard interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dan mampu mengelompokkan karyawan ke dalam tiga cluster: Sangat Puas, Puas, dan Kurang Puas. User acceptance testing (UAT) menunjukkan bahwa sistem memenuhi 80% dari kriteria pengujian, menunjukkan sebagian besar fitur berfungsi sesuai harapan pengguna. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menghasilkan nilai rata-rata 0.19, mengindikasikan kualitas clustering yang kurang optimal, namun sistem tetap memberikan gambaran umum mengenai tingkat kepuasan karyawan. Sistem ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan KNIME untuk analisis kepuasan karyawan, serta memberikan rekomendasi strategis bagi Sekolah X untuk meningkatkan kepuasan dan retensi karyawan.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

D. Vahera and Onsardi, “Analisis Gaya Kepemimpinan, Motivasi dan Lingkungan Kerja Terhadap Kepuasan Kerja Karyawan,” Jurnal Manajemen Modal Insani dan Bisnis, Jul. 2021.

C. Andriani and Onsardi, “Pengaruh Kompensasi, Pelatihan Kerja, dan Kepuasan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Marketing,” Jurnal Etrepreneur dan Manajemen Sains, Jun. 2020.

A. R. Nadzirah, “Pengaruh Work-Life Balance dan Employee Engagement Terhadap Turnover Intention Karyawan Pada PT Suitmedia Kreasi Indonesia,” 2024. Accessed: May 15, 2025. [Online]. Available: https://repository.upi.edu/126098/2/S_PEM_2000994_Chapter%201.pdf

M. Waruwu, “Metode Penelitian dan Pengembangan (R&D): Konsep, Jenis, Tahapan dan Kelebihan,” Jurnal Ilmiah Profesi Pendidikan, vol. 9, no. 2, pp. 1220–1230, May 2024, doi: 10.29303/jipp.v9i2.2141.

M. Asqia, H. Aditiyawijaya, Y. Zulkarnain, A. Fadlila, and Z. Imaduddin, “Pengembangan Sistem Pengajuan Surat Berbasis GSuite Untuk Meningkatkan Kemudahan Akses Layanan Administrasi Akademik Untuk Mahasiswa,” Teknika, vol. 11, no. 3, pp. 197–207, Oct. 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i3.547.

Y. Mansur, “Analisis Perkembangan Penduduk Miskin, Karakteristik Kemiskinan dan Kedalaman Kemiskinan di Indonesia,” Jurnal EMT KITA, vol. 8, no. 1, pp. 18–31, Jan. 2024, doi: 10.35870/emt.v8i1.1930.

V. Palacios et al., Best of KNIME The COTM Collection. Switzerland: Knime Press, 2023. Accessed: May 09, 2025. [Online]. Available: https://www.knime.com/knimepress/cotm

B. D. Lund and J. Ma, “A Review of Cluster Analysis Techniques and Their Uses in Library and Information Science Research: K-means and K-medoids Clustering,” Performance Measurement and Metrics, vol. 22, no. 3, pp. 161–173, Nov. 2021, doi: 10.1108/PMM-05-2021-0026.

R. Hidayati, A. Zubair, A. H. Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com, May 2021. Accessed: Mar. 21, 2025. [Online]. Available: https://eprints.unmer.ac.id/id/eprint/3004/1/Analisis%20Silhouette%20Coefficient%20pada%206%20Perhitungan%20Jarak.pdf

A. Rahmah, P. Sukmasetya, M. S. Romadhon, and A. R. Adriansyah, “Developing Distance Learning Monitoring Dashboard with Google Sheet: An Approach for Flexible and Low-Price Solution in Pandemic Era,” in 7th International Conference on ICT for Smart Society: AIoT for Smart Society, ICISS 2020 - Proceeding, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Nov. 2020. doi: 10.1109/ICISS50791.2020.9307558.