Analisis Laporan Beban Kerja Dosen Pada Bidang Penelitian dan PKM Dengan Menggunakan K-Means Clustering - Muhammad Egy Pratama; Kusrini (Fakultas Ilmu Komputer dan Desain - Unsurya, 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.