Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara)
Ni Luh Putu Purnama Dewi, Iwan Purnama, Nengah Widya Utami
Abstract
ABSTRAK. Penilaian kinerja dosen adalah suatu proses dalam melakukan evaluasi terhadap kinerja dosen dan mengevaluasi output pekerjaan dosen. Penelitian ini dilakukan untuk mengkelompokkan kinerja dosen dengan memanfaatkan teknik data mining. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan memberikan informasi dan evaluasi kepada dosen dan sebagai bahan mengambil keputusan. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode Knowledge Discovery in Database (KDD), yang terdiri dari tahapan: Data Selection, Preprocessing/Cleaning, Transformation Data, Data mining, dan Enterpretation/Evaluation. Penerapan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering. Beberapa tahapan yang dilakukan dalam menganalisis dan mengelompokkan kinerja dosen diawali dengan penentuan nilai centroid dari titik pusat secara acak. Proses algoritma K-Means berakhir jika tidak ada perubahan nilai centroid antara satu iterasi dengan iterasi lainnya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio 9.10 dan menggunakan evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI)dengan data input 983 data mahasiswa, sehingga hasil yang diperoleh dari penilaian kinerja dosen berdasarkan kepuasaan mahasiswa yaitu cluster sangat baik 312 (31,74%) data mahasiswa, cluster baik 401 (40,79%) data mahasiswa, cluster cukup baik 189 (19,23%) data mahasiswa, dan cluster kurang baik 81 (8,24%) data mahasiswa. Dan hasil DBI sebesar 0,270 atau 27%, sehingga tingkat akurasi dari hasil cluster termasuk baik, karena nilai DBI sudah mendekati nol. Kata Kunci: Penilaian kinerja dosen, KDD, Data mining Clustering, K-Means, DBI