Metode K-Means Clustering dalam Optimalisasi Kinerja Dosen Pendamping Akademik pada Program Kampus Merdeka
DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v5i2.172Keywords:
K-Means, Data mining, K-Mean ClusteringAbstract
Penelitian kinerja terhadap Dosen Pendamping Akademik (DPA) pada pelaksanaan Program Kampus Merdeka dilakukan setiap semesternya, dan masih mengolah data penilaiannya pendamping akademik secara manual yang mana dalam mengevaluasi tingkat kinerja pendamping akademik tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mendapatkan hasil yang baik. Data penilaian kinerja pendamping akademik di peroleh dari Sekolah Tinggi Keguruan Ilmu Pendidikan Muhammadiyah Muara Bungo Kabupaten Bungo Provinsi Jambi. Data Dosen di ambil sebanyak 28 data, selanjutnya data penilaian tersebut diolah dengan metode K-Means dan diuji dengan Software RapidMiner. Proses yang digunakan untuk mengolah data Input dan teknik Clustering dengan algoritma K-Means. Kebutuhan input sistem yang dibangun membutuhkan input, yaitu : data penilaia kinerja Dosen Pendamping Akademik (DPA). Hasil penilian Kinerja Dosen Akademik (DPA) dengan metode ini membagi tiga kelas hasil penilaian, dan dengan perkiraan hasil yaitu kinerja sangat baik 43%, Kinerja baik 50% dan kinerja buruk 7% dan tingkat keberhasilan sampai 92% dengan mengguakan metode ClusteringI dan Algoritma K-Means dapat membatu pengambilan keputusan Kepala Biro Pendidikan Sekolah Tinggi Keguruan Ilmu Pendidikan Muhammadiyah Muara Bungo untuk membuat rekomendasi penilaian inerja Dosen terhadap mahasiswa di semester selanjutnya.
References
Mar'i, F., & Supianto, A. A. (2018). Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-means dengan Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(6), 737-744. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858 .
Mahmuda, F., Sitorus, M. A. R., Widyastuti, H., & Kurniawan,
D. E. (2017). Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-means. Journal of Applied Informatics and Computing, 1(1), 14-21. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v1i1.476 .
Ridho, F., & Kusuma, A. A. (2019). Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-means Clustering Pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data. Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik, 10(1), 53-66. DOI: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202 .
Putra, R. R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 1(1), 72-77. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141 .
Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengetahui Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Universitas Negeri Jakarta. PINTER: Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, 1(2), 157-166. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .
Rosmini, R., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Implementasi Metode K-means dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah. IT Journal Research and Development, 3(1), 22-31. DOI: https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .
Rustam, S., Santoso, H. A., & Supriyanto, C. (2018). Optimasi K-Means Clustering untuk Identifikasi Daerah Endemik Penyakit Menular dengan Algoritma Particle Swarm Optimization di Kota Semarang. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(3), 251-259. DOI: https://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259
Gazzetta Ufficiale Repubblica Italiana (GURI). LEGGE 19 Agosto 2016, n. 166, Disposizioni Concernenti la Donazione e la Distribuzione
di Prodotti Alimentari e Farmaceutici a Fini di Solidarietà Sociale e per la Limitazione Degli Sprechi, Serie Generale n. 202 del 30-08-2016.
2016. Available online: https://www.gazzettaufficiale.it/eli/id/2016/08/30/16G00179/sg (accessed on 18 February 2021).
Fajrin, A. A., & Maulana, A. (2018). Penerapan Data Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 5(1), 27-36.
Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Provinsi. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3(2), 173-178. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661 .
Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-means Untuk Clustering Data Obat- Obatan. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 5(1), 17-24. DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24
[12] Maulida, L. (2018). Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-means. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 2(3), 167-174. DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
[13] Yahya, K. B., & Mahpuz, M. (2019). Penggunaan Algoritma K- Means Untuk Menganalisis Pelanggan Potensial Pada Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 2(2), 109-118. DOI: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v2i2.1447 .
[14] Nur, F., Zarlis, M., & Nasution, B. B. (2017). Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 1(2), 100-105. DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70 .
[15] Parlina, I., Windarto, A. P., Wanto, A., & Lubis, M. R. (2018). Memanfaatkan Algoritma K-Means dalam Menentukan Pegawai yang Layak Mengikuti Asessment Center untuk Clustering Program SDP. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3(1), 87-93. DOI:
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
