METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM OPTIMALISASI KINERJA DOSEN PENDAMPING AKADEMIK PADA PROGRAM KAMPUS MERDEKA

Fathuroh, Siti (2022) METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM OPTIMALISASI KINERJA DOSEN PENDAMPING AKADEMIK PADA PROGRAM KAMPUS MERDEKA. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia "YPTK".

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
TESIS_SITI FATHUROH_202321047_ABSTRAK.pdf

Download (9kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB 1)
TESIS_SITI FATHUROH_202321047_BAB 1.pdf

Download (294kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
TESIS_SITI FATHUROH_202321047_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (171kB) | Preview
[img] Text (FULL TEXT)
TESIS_SITI FATHUROH_202321047_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Penelitian kinerja terhadap Dosen Pendamping Akademik (DPA) pada pelaksanaan Program Kampus Merdeka akan ditargetkan untuk 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 Weka. 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 97% dengan mengguakan metode Clustering 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. Kywords: Data Mining; Algoritma K-Means Metode Clustering Kampus Merdeka, Weka

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Informasi
0 Research > Ilmu Komputer > Teknologi Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Anggi Anggi A.Md
Date Deposited: 04 Mar 2023 02:57
Last Modified: 04 Mar 2023 02:57
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4237

Actions (login required)

View Item View Item