Redjeki, Sri (2017) Analisis Metode Fuzzy C-Means untuk Pengelompokkan Prestasi Dosen. In: PROSIDING SNSebatik 2017 (Seminar Nasional Serba Informatika 2017), Juni 2017, STMIK WIDYA CIPTA DHARMA SAMARINDA.
![[img]](https://eprints.utdi.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Analisis Metode Fuzzy C-Means untuk Pengelompokkan Prestasi Dosen)
Proceeding_sebatik2017.pdf - Published Version Download (421kB) |
Abstract
Fuzzy clustering merupakan salah satu teknik untuk menentukan cluster optimal dalam suatu ruang vector yang didasarkan pada bentuk normal Eucledian untuk jarak antar vektor. Sebuah perguruan tinggi sangat membutuhkan informasi yang valid tentang proses pembelajaran yang ada. Informasi dengan menggunakan data mining yang dapat memberikan keakuratan data dan dapat menjadi sarana untuk pengambilan keputusan yang cepat dan tepat terutama yang berkaitan dengan perilaku dosen dalam proses PBM. Penelitian ini akan menganalisis kemampuan Fuzzy C-Means untuk melakukan clustering terhadap prestasi dosen di salah satu perguruan tinggi di Yogyakarta. Parameter input prestasi dosen yaitu kehadiran mengajar, waktu pengumpulan nilai akhir dan hasil kuesioner dari mahasiswa yang merupakan variabel independen, sedangkan nilai indeks prestasi dosen (IPAD) sebagai variabel dependen. Jumlah kluster ada 3 yaitu baik, sedang dan kurang. Data yang digunakan sebanyak 67 dosen. Sebagian besar dosen berada pada kategori cluster baik untuk semua variabel yang digunakan pada penelitian ini. Variabel hasil kuesioner mempunyai hasil yang signifikan terhadap IPAD dosen semester genap 2009/2010. Kata kunci : Analisis, Fuzzy C-Means, Dosen.
| Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
|---|---|
| Additional Information: | Nama Penulis : Sri Redjeki |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis, Fuzzy C-Means, Dosen. |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sistem |
| Divisions: | Prosiding (Proceedings) |
| Depositing User: | Titis Pratiwi |
| Date Deposited: | 08 Apr 2022 07:22 |
| Last Modified: | 08 Apr 2022 07:22 |
| URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9639 |
Actions (login required)
 |
View Item |
