SISTEM PENGOLAHAN DATA TERINTEGRASI UNTUK MENGANALISIS KEPUASAN KARYAWAN MENGGUNAKAN TEKNIK CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA KNIME ANALYTIC PLATFORM

Penelitian ini membahas tentang pengembangan dan implementasi sistem pengolahan data terintegrasi untuk menganalisis kepuasan karyawan di Sekolah X. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang mampu mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data kepuasan karyawan dari berbagai sumber, khususnya survei yang dilakukan menggunakan Google Forms, dengan memanfaatkan KNIME Analytic Platform. Metodologi yang digunakan meliputi integrasi data dari Google Sheets, persiapan data, penerapan algoritma K-Means untuk pengelompokan 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. Berdasarkan hasil User Acceptance Testing (UAT), sistem berhasil memenuhi 80% dari kriteria pengujian yang ditetapkan, yang menunjukkan bahwa sebagian besar fitur sistem berfungsi sesuai dengan harapan pengguna. Dashboard yang dihasilkan menyajikan informasi yang komprehensif dan mudah dipahami, memungkinkan manajemen untuk mengidentifikasi area yang
perlu ditingkatkan. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menghasilkan nilai rata-rata 0.19, yang mengindikasikan kualitas clustering yang kurang optimal,
namun sistem tetap memberikan gambaran umum mengenai tingkat kepuasan karyawan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan KNIME untuk analisis kepuasan karyawan, serta memberikan rekomendasi strategis bagi Sekolah X untuk meningkatkan kepuasan dan retensi karyawan.