KLASTERISASI KEHADIRAN DOSEN NON PNS BERDASARKAN POLA PERTEMUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Virgo, Ismail (2019) KLASTERISASI KEHADIRAN DOSEN NON PNS BERDASARKAN POLA PERTEMUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
THESIS_ISMAIL VIRGO_172321008_Abstrak.pdf

Download (6kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
THESIS_ISMAIL VIRGO_172321008_BAB 1.pdf

Download (132kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
THESIS_ISMAIL VIRGO_172321008_Daftar Pustaka.pdf

Download (129kB) | Preview
[img] Text (FULL TEXT)
THESIS_ISMAIL VIRGO_172321008_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (6MB)

Abstract

Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar menggunakan sebuah aplikasi untuk mencatat jumlah pertemuan yang dilakukan selama proses belajar mengajar oleh dosen non pegawai negeri sipil yang mengampu matakuliah tertentu. Data pertemuan tersebut akan menjadi penilaian terhadap kinerja dosen, khusus yang berkaitan dengan disiplin pertemuan dosen yang dilakukan oleh Lembaga Penjamin Mutu (LPM) Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar. Lembaga penjamin mutu perguruan tinggi dapat mengelompokan data pertemuan dosen menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) pada tahapan Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering yang merupakan salah satu metode Clustering. Setelah dilakukan proses Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering diperoleh hasil pengelompokan dosen menjadi 3 kelompok yaitu 72 dari 1511 matakuliah yang diampu dosen pada kelompok jarang melakukan pertemuan (4.7650%), 69 matakuliah yang diampu dosen pada kelompok sedang dalam melakukan pertemuan (4.5665%), dan 1370 matakuliah yang diampu dosen pada kelompok rajin melakukan pertemuan (90.6684%). Berdasarkan hasil penelitian didapatlah kesimpulan pada tahun akademik 2017/2018 semester gasal dan genap dosen non pns pengampu matakuliah tertentu rajin masuk pada setiap pertemuan dengan tingkat kehadiran 12-16 kali pertemuan per semester.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Algoritma
0 Research > Ilmu Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 29 Mar 2023 07:08
Last Modified: 29 Mar 2023 07:08
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4435

Actions (login required)

View Item View Item