K-Means Clustering dalam Penerimaan Karyawan Baru

Dalam penerimaan karyawan baru sulitnya bagian SDM PT. Erdikha Elit Sekuritas dalam mengelompokkan data-data karyawan baru dan tidak adanya sistem tes dalam pemilihan karyawan baru. Metode K-Means Clustering adalah salah satu metode cluster analysis non hirarki yang berusaha untuk mengelompokkan data-data yang ada satu atau lebih cluster atau kelompok, oleh karena itu metode ini sangat cocok digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam mengelompokkan data-data calon karyawan baru dan mengimplementasikan menggunakan software RapidMiner dengan hasil penelitian 0,125% untuk cluster 1 yang berjumlah 2 data karyawan baru, 0,125% untuk cluster 2 yang berjumlah 2 data karyawan baru, dan 0,750% untuk cluster 3 yang berjumlah 12 data karyawan baru. Strategi pemilihan karyawan baru nantinya akan mengikuti cluster yang terbentuk berdasarkan data yang paling banyak diantara 3 cluster yang ada, yaitu di cluster ke- 3, karena dengan data cluster yang paling banyaklah yang lebih banyak memenuhi kriteria. Kata kunci: K-Means Clustering, Penerimaan Karyawan Bar