Vol. 6 No. 3 (2025) Articles
Open Access

Analisis Pola Produktivitas Harian Karyawan BTPN Syariah melalui Metode Clustering K-Medoids untuk Peningkatan Kinerja Pegawai Cabang Solokan Jeruk

Dina Angelina
STIKOM Cipta Karya Informatika
Published: September 10, 2025 Pages: 1687-1693
Original Full-Text Article
Download published version for reading and archiving
Abstract

\The fierce competition in the financial sector pushes institutions like BTPN Syariah to ensure their human resources remain capable and efficient. Assessments of work performance, often done manually and based on subjective judgment, fall short in reflecting employee productivity fully. For that reason, the current study seeks to examine daily productivity patterns among BTPN Syariah employees at the Solokan Jeruk Branch using the K-Medoids clustering approach. This technique groups employees according to clear productivity measures, including attendance rates, target achievements, time management, and teamwork roles. The findings reveal two distinct groups with varying work patterns, allowing management to grasp each group’s traits objectively and craft better-suited development plans. The study also supports data-based decision-making in workforce management while aiding in enhancing efficiency and service quality for customers.

Article Metrics & Downloads Graph
Monthly Download Trends:
Author Biographies
Dina Angelina STIKOM Cipta Karya Informatika

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, STIKOM Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

How to Cite
Angelina, D. (2025). Analisis Pola Produktivitas Harian Karyawan BTPN Syariah melalui Metode Clustering K-Medoids untuk Peningkatan Kinerja Pegawai Cabang Solokan Jeruk. Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 6(3), 1687-1693. https://doi.org/10.63447/jimik.v6i3.1571
License

Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License .

  • Share: You are free to copy, distribute, and transmit the work in any medium or format.
  • Adapt: You are free to remix, transform, and build upon the work for any purpose, even commercially.
  • Attribution: You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
Copyright & Retention: Authors retain copyright without restrictions and grant this journal the right of first publication under an open-access model. The journal retains non-exclusive publishing rights for archiving, indexing, and scholarly dissemination.

References
Total: 14 References
  1. Akbar, Y., & Sugiharto, T. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4. 5 dan Naïve Bayes. Jurnal Sains dan Teknologi, 5(1), 115-122.
  2. Bahri, S., & Midyanti, D. M. (2023). Penerapan Metode K-Medoids untuk Pengelompokan Mahasiswa Berpotensi Drop Out. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 10(1), 165-172. https://doi.org/10.25126/jtiik.2023106643.
  3. Gustrianda, R., & Mulyana, D. I. (2022). Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids. J. Media Inform. Budidarma, 6(1), 27.
  4. Hardiyanti, F., Tambunan, H. S., & Saragih, I. S. (2019). Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare Di Indonesia. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3(1), 2598-4645.
  5. Khoeri, I., & Mulyana, D. I. (2021). Implementasi machine learning dengan decision tree algoritma C4. 5 dalam penerimaan karyawan baru pada PT. Gitareksa dinamika jakarta. Jurnal Sosial Teknologi, 1(7), 615-623. https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v1i7.126.
  1. Maula, A. S. R., Tundo, T., Adrianto, S., Kastum, K., & Sutisna, N. (2024). Implementasi Penggunaan Algoritma A* Pada Penentuan Jarak Terpendek Dari Cilacap Ke Yogyakarta. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 29(1), 73-82. http://dx.doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10661.
  2. Melladia, M., Putra, D. E., & Muhelni, L. (2022). Penerapan Data Mining Pemasaran Produk Menggunakan Metode Clustering. Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), 5(1), 160-167.
  3. Mirantika, N., Syamfithriani, T. S., & Trisudarmo, R. (2023). Implementasi algoritma K-Medoids clustering untuk menentukan segmentasi pelanggan. Nuansa Informatika, 17(1), 196-204.
  4. Nasari, F., & Am, A. N. (2023). Implementasi K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Harga 8 Jenis Minyak Goreng. SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 6(3), 124-136. https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v6i3.1419.
  5. Pulungan, N., Suhada, S., & Suhendro, D. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Lapangan Pekerjaan Utama. KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), 3(1), 329-334.
  6. Putra, J. L., Kanedi, I., & Al Akbar, A. (2025). Klasterisasi Data Karyawan Berdasarkan Penilaian Kinerja Menggunakan Metode K-Medoid. JURNAL MEDIA INFOTAMA, 21(1), 143-151. https://doi.org/10.37676/jmi.v21i1.8178.
  7. Riyanto, B. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan). KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), 3(1), 562-568.
  8. Wakhidah, N., & Putri, A. N. (2020). Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota Semarang. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 6(2), 171-180. https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i2.193.
  9. Zebua, M. (2024). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Nasabah Penerima Reward pada PT. Dotri Gadai Jaya.