Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Sinawati, Sinawati
STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Nilai K Metode Davies-Boulding dan Elbow pada Pengelompokan Kinerja Dosen dalam Mengajar Rosmini, Rosmini; Sinawati, Sinawati
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 16, No 2 (2025): Desember
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v16i2.4474

Abstract

Penilaian kinerja dosen dalam mengajar merupakan aspek yang penting dalam menjamin kualitas Pendidikan Tinggi, namun pendekatan evaluasi yang digunakan belum optimal dalam mengelompokkan performa dosen secara objektif. Penelitian ini menggunakan metode Clustering K-Means, untuk menghasilkan pengelompokan data yang maksimal, perlu penentuan jumlah cluster (K) yang tepat. Penelitian ini memandingkan efektivitas jumlah cluster (K) menggunakan dua metode evaluasi yaitu Elbow dan Davies-Boulding Indeks (DBI) untuk mendapatkan jumlah cluster (K) yang optimal atau ideal dalam pengelompokan penilaian kinerja dosen. Data yang digunakan mencakup total skor penilaian dari kategori Sangat Baik (SB), Baik (B), Kurang (K) dan Sangat Kurang (SK) dari sejumlah dosen. Hasil pengujian menggunakan Rapid Miner menenunjukkan bahwa pemilihan nilai K yang optimal yaitu dengan Metode Elbow hal ini ditunjukkan oleh nilai titik siku (elbow) pada nilai grafik WCSS yang mengindikasikan penurunan variansi yang signifikan hinggak K=4 inilah jumlah cluster yang paling optimal di Elbow. Sedangkan DBI nilai terendah berada di K=10 (0.77), untuk nilai tersebut tidak sesuai dengan tujuan penelitian karena jumlah cluster terlalu banyak untuk kategorisasi penilaian kinerja dosen. Untuk penerapan algoritma K-Means didapatkan hasil cluster _0 dan cluster_1 terdapat 11 dosen, cluster 2 terdapat 1 dosen dan cluster_3 terdapat 3 dosen. Hasil data tersebut bisa dijadikan acuan dalam proses pengembalikan keputusan maupun untuk melakukan evaluasi. 
Co-Authors Rosmini, Rosmini