HYBRID METHOD DALAM PENGELOMPOKKAN KINERJA GURU DENGAN ALGORITMA K-MEANS DAN PEMILIHAN GURU TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA SMK NEGERI 7 MERANGIN

Nisrina, Nisrina (2022) HYBRID METHOD DALAM PENGELOMPOKKAN KINERJA GURU DENGAN ALGORITMA K-MEANS DAN PEMILIHAN GURU TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA SMK NEGERI 7 MERANGIN. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text
SKRIPSI_NISRINA_18101152630255_ABSTRAK.pdf

Download (538kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_NISRINA_18101152630255_BAB I.pdf

Download (891kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_NISRINA_18101152630255_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (562kB) | Preview
[img] Text
SKRIPSI_NISRINA_18101152630255_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (6MB)

Abstract

Setiap lembaga pendidikan termasuk SMK 7 Merangin tentunya memiliki tujuan untuk menghasilkan para murid yang berkualitas tentunya dalam hal ini guru memiliki peran penting. Untuk melakukan evaluasi terhadap guru maka dilaksanakan penilaian kinerja terhadap guru. Namun, dalam proses pengolahan nilainya yang banyak masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu dan biaya yang tidak sedikit. Permasalahan yang teridentifikasi pada penilaian kinerja guru SMK 7 Merangin tersebut menjadi tujuan penelitian untuk dilakukan penerapan sebuah sistem dengan perhitungan menggunakan metode K�Means dan AHP agar memudahkan dalam mengelompokkan hasil penilaian serta menentukan guru yang terbaik. Dengan dilakukan penelitian ini diharapkan mampu membuat sebuah sarana pengolahan penilaian kinerja guru yang lebih baik dari sistem sebelumnya pada guru SMK 7 Merangin dapat meningkatkan kualitasnya.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Data Mining dan KDD
0 Research > Ilmu Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 13 Jul 2023 07:17
Last Modified: 18 Jul 2024 10:24
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/6078

Actions (login required)

View Item View Item