Analisis Laporan Beban Kerja Dosen Pada Bidang Penelitian dan PKM Dengan Menggunakan K-Means Clustering - Muhammad Egy Pratama; Kusrini (JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2026)
Penelitian ini menganalisis Laporan Beban Kerja Dosen (BKD) pada bidang Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) di UIN Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda menggunakan metode K-Means clustering untuk mendukung evaluasi kinerja dan akreditasi BAN-PT APT. Data yang digunakan mencakup 2.762 aktivitas dari 214 dosen selama 6 semester (2021–2024). Hasil analisis menunjukkan clustering optimal dengan K=2 dan Silhouette Score 0,595. Teridentifikasi dua klaster produktivitas: klaster sedang (190 dosen, 88,8%) dan klaster tinggi (24 dosen, 11,2%). Capaian KPI/IKU mencapai 105,8% dengan predikat A (Unggul), meskipun terjadi kesenjangan produktivitas dan 81,5% data tidak terklasifikasi secara eksplisit. K-Means clustering terbukti efektif sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam peningkatan produktivitas dosen dan pemenuhan akreditasi perguruan tinggi.