Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.17Keywords:
Non Civil Servant Lecturer, Data Mining, K-means Clustering, Lecturer Assessment, AttendanceAbstract
Non-Civil Servant Lecturers of Batusangkar State Islamic Institute (IAIN) are still manual in recording the presence of non-civil servant lecturers. This study aims to use an application to record the number of meetings conducted during the teaching and learning process by non civil servant lecturers who are able to study courses. The meeting data will be an assessment of the performance of non civil servant lecturers. Higher education quality assurance institutions can classify non-civil servant lecturer meeting data using Knowledge Discovery in Database (KDD). The next stage is to do data mining with the K-Means Clustering Algorithm. The results of this study grouping lecturers into 3 groups: 72 subjects taught by non-civil servant lecturers in the group rarely meet (4,7650%), 69 courses that are taught by non-civil servant lecturers in the group are in meetings (4,5665%), and 1370 subjects taught by lecturers non civil servants in the diligent group meeting (90.6684%). Based on the results of the study it was concluded that the academic year 2017/2018 odd semester and even non-civil servant lecturers supporting certain subjects diligently entered at each meeting with attendance rates of 12-16 times meetings per semester
References
Alkhairi, P., & Windarto, A. P. (2019). Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains, pp. 762 - 767.
Anggodo, Y. P., Cahyaningrum, W., Fauziyah, A. N., Khoiriyah, I. L., Kartikasari, O., & Cholissodin, I. (2017). Hybrid K-Means Dan Particle Swarm Optimization Untuk Clustering Nasabah Kredit. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 4, No. 1, pp. 104-110. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.201742303 .
Aprianti, W., & Permadi, J. (2018). K-Means Clustering Untuk Data Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Raya Di Kecamatan Pelaihari. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 5, pp. 613-619. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2018551113 .
Atina, A. (2017). Segmentasi Citra Paru Menggunakan Metode k-Means Clustering. Jurnal Pendidikan Fisika dan Keilmuan (JPFK), Vol. 3, No. 2, pp. 57-65. DOI: https://doi.org/10.25273/jpfk.v3i2.1475 .
Darmawan, A., Kustian, N., & Rahayu, W. (2018). Implementasi data mining menggunakan model svm untuk prediksi kepuasan pengunjung taman tabebuya. Jurnal String, Vol. 2, No. 3, pp. 299-307. DOI: http://dx.doi.org/10.30998/string.v2i3.2439 .
Fiandra, Y. A., Defit, S., & Yuhandri. (2017). Penerapan algoritma c4.5 untuk klasifikasi data rekam medis berdasarkan international classification diseases (icd-10). JURNAL Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi, Vol. 1, No. 2, pp. 82-89. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.48 .
Harto, A., & Fatichah, C. (2017). Segmentasi Dan Pemisahan Sel Darah Putih Bersentuhan Menggunakan K-Means Dan Hierarchical Clustering Analysis Pada Citra Leukemia Myeloid Akut. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, Vol. 15, No. 2, pp. 140 - 151. DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j24068535.v15i2.a599 .
Juliansa, H., Defit, S., & Sumijan. (2018). Identifikaasi Tingkat Kerusakan Peralatan Laboratorium Komputer Menggunakan Metode Rough Set. JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), Vol. 2, No. 1, pp. 410 - 415. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.274 .
Burhan, M.S., Mahmudy, W.F., & Dermawi, R. (2018). Sugeno-Typo Fuzzy Inference Optimization With Firefly and K-Means Clustering Algorithms For Rainfall Forecasting. Journal of Information Technology and Computer Science, Vol. 3, No. 1, pp. 35-48. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jitecs.20183134 .
Mar’i, F., & Supianto, A. A. (2017). Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-Means Dengan Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 6, pp. 737-744. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858 .
Maulida, L. (2018). Penerapan datamining dalam mengelompokkan kunjungan wisatawan ke objek wisata unggulan di prov. Dki jakarta dengan k-means. JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), Vol. 2, No. 3, pp. 167–174. DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
Musharyadi, F. (2017). Tingkat Pemahaman Mahasiswa Terhadap Norma Norma Agama Islam Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. MENARA Ilmu, Vol. 11, No. 2, pp. 48-54.
Mustaniroh, S. A., Amalia, F., Effendi, M., & Effendi, U. (2016). Strategi Pengembangan Klaster Keripik Apel dengan K-means Clustering dan Analytical Hierarchy Process. Industria: Jurnal Teknologi dan Manajemen Agroindustri, Vol. 5, No. 2, pp. 67-74. DOI: https://doi.org/10.21776/ub.industria.2016.005.02.3 .
Nishom, M., & Fathoni, M. Y. (2018). Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informatika:Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol. 3, No. 2, pp. 237-241. DOI: http://dx.doi.org/10.30591/jpit.v3i2.909 .
Rahadian, B. A., Kurnianingtyas , D., Mahardika, D. P., Maghfira, T. N., & Cholissodin, I. (2017). Analisis Judul Majalah Kawanku Menggunakan Clustering K-Means Dengan Konsep Simulasi Big Data Pada Hadoop Multi Node Cluster. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 4, No.2, pp. 75-80. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201742239 .
Rofiqo, N., Windarto, A. P., & Hartama, D. (2018). Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means. Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer, Vol. 2, No. 1, 216-223.
Sari, R. W., Wanto, A., & Windarto, A. P. (2018). Implementasi rapidminer dengan metode k-means (study kasus imunisasi campak pada balita berdasarkan provinsi). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), Vol. 2, No. 1, pp. 224-230.
Silvi, R. (2018). Analisis Cluster dengan Data Outlier Menggunakan Centroid Linkage dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Indikator HIV/AIDS di Indonesia. JURNAL MATEMATIKA MANTIK, Vol. 4, No. 1, pp. 22-31. DOI: https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.22-31 .
Sukamto, S., Id, I. D., & Angraini, T. (2018). Penentuan Daerah Rawan Titik Api di Provinsi Riau Menggunakan Clustering Algoritma K-Means. JUITA (Jurnal Informatika), Vol. 6, No. 2, pp. 137 – 147. DOI: https://doi.org/10.30595/juita.v6i2.3172 .
Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer Universitas Negeri Jakarta. Jurnal Pinter, Vol. 1, No. 2, pp. 283-294. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .
Yulian, E. (2018). Text Mining dengan K-Means Clustering pada Tema LGBT dalam Arsip Tweet Masyarakat Kota Bandung. JURNAL MATEMATIKA, Vol. 4, No. 1, pp. 53-58. DOI: https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.53-58 .
Yunita, F. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru. Jurnal SISTEMASI, Vol. 7, No. 3, pp. 238 – 249. DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388 .
