Pengklasteran Dosen Berdasarkan Evaluasi Mahasiswa Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

Ulfat Al-Abdaliah, Herry Sujaini, Hafiz Muhardi

Abstract


Fuzzy C-Means clustering (FCM) merupakan metode pengelompokkan data berdasarkan pada derajat keanggotaan ke sejumlah kelompok yang mana satu kelompok memiliki persamaan yang tinggi tetapi sangat berbeda dengan kelompok lainnya. Data clustering  digunakan pada metode fuzzy C-Means adalah data evaluasi dosen terhadap mahasiswa yang mempunyai empat atribut yaitu Kesiapan Mengajar (KM), Materi Pengajaran (MP), Disiplin Mengajar (DM) dan Evaluasi Mengajar (EMJ). Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi pengklasteran dosen berdasarkan evaluasi mahasiswa dengan menerapkan metode fuzzy C-Means yang akan menghasilkan informasi yang berguna untuk pihak universitas, fakultas, dan prodi. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian black box dan Partition Coeffiecient Index (PCI). Hasil pengujian black box adalah aplikasi dapat berkerja dengan baik dalam menangani suatu kemungkinan kesalahan dan pada pengujian Partition Coeffiecient Index (PCI) yaitu proses pengujian validasi fuzzy clustering dengan menghitung koefisien partisi atau PC sebagai  evaluasi nilai derajat keanggotaan. Berdasarkan hasil pengujian metode Partition Coeffiecient Index (PCI) yang dilakukan diketahui bahwa perbedaan hasil evaluasi dapat terjadi antara cluster. Nilai yang semakin mendekati satu  atau nilai evaluasi cluster-nya semakin tinggi, maka akan semakin baik pula tingkat kemiripan suatu cluster.


Keywords


Evaluasi; Clustering; Fuzzy C-Means; Black Box; Partition Coeffiecient Index (PCI)

Full Text:

PDF

References


F. W. Nugraha, S. Fauziati and A. E. Permanasari, “Sistem pendukung keputusan pemilihan varietas kelapa sawit dengan metode fuzzy c-mean,” Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 , pp. B25.1-B25.7, 2017.

E. Sonalita, A. Zubair, P. D. Mulya, S. R. Asriningtias and B. Nurdewanto, “Perbandingan feature selection word frequencies dan tf/idf pada proses fuzzy clustering,” Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF), pp. 2087-2093, 2019.

W. C. Sari and K. D. Tania, “Penerapan knowledge management system (KMS) pada bagian pusat komputer (Puskom) IAIN Bengkulu dengan metode fuzzy case based reasoning (FCBR),” Prosiding Annual Research Seminar 2019 , vol. 5, no. 1, pp. 247-255, 2020.

“87 Model gamifikasi menggunakan logika fuzzy untuk penentuan reward pelanggan pada e-commerce,” Techno.com, vol. 19, no. 1, pp. 87-96, 2020.

A. D. Muryadi, “Model evaluasi program dalam penelitian evaluasi,” Jurnal Ilmiah PENJAS, vol. 3, no. 1, pp. 1-16, 2017.

B. Bunardi, D. S. Naga and D. Arisandi, “Pengembangan aplikasi e-commerce produk lokal dan data kependudukan pada desa giritengah, borobudur,” Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems, vol. 3, no. 1, pp. 77-84, 2019.

F. T. Yuniko and F. K. Putra, “Penerapan teknologi informasi web programing untuk meningkatkan pelayanan publik dalam bidang kebijakan administrasi kependudukan,” JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering , vol. 1, no. 1, pp. 13-19, 2017.

D. Saputra and R. F. Aji, “Analisis perbandingan performa web service rest menggunakan framework laravel, django dan ruby on rails untuk akses data dengan aplikasi mobile (Studi Kasus: Portal E-Kampus STT Indonesia Tanjungpinang),” Bangkit Indonesia, vol. 2, no. VII, pp. 17-22, 2018.

D. S, B. A and R. A, Django: Web Development with Python, Birmingham : Packt Publishing, 2016.

I. K. S. Buana, “Aplikasi untuk pengoprasian komputer dengan mendeteksi gerakan menggunakan opencv python,” Prosiding SINTAK 2018 , pp. 189-194, 2018.

T. S. Jaya, “Pengujian aplikasi dengan metode blackbox testing boundary value analysis (studi kasus: kantor digital politeknik negeri lampung),” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 3, no. 2, pp. 45-48, 2018.

A. F. Zuhri, A. Ahmad, I. Parlina, R. Dewi and Solikhun, “Sistem informasi data rehabilitasi narkoba pada badan narkotika nasional kota (BNNK) Pematangsiantar,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), pp. 255-260, 2020.

M. W. Talakua, Z. A. Leleury and A. W. Talluta, “Analisis cluster dengan menggunakan metode k-means untuk pengelompokkan kabupaten/kota di provinsi maluku berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia tahun 2014,” Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, no. 2, pp. 119-128, 2017.

A. Ramadhan, Z. Efendi and Mustakim, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk pengelompokan data user knowledge modeling,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9, pp. 219-226, 2017.

R. Irviani and R. Oktaviana, “Aplikasi perpustakaan pada SMAN 1 Kelumbayan Barat menggunakan visual basic,” Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), vol. 8, no. 1, pp. 63-69, 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v8i4.40094

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer View My Stats
Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License