Pengklasteran Dosen Berdasarkan Evaluasi Mahasiswa Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

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.