Final Report Penilaian Kinerja Dosen oleh Mahasiswa pada Satu Periode Tahun Akademik menggunakan Teknik Klustering (Studi Kasus : Universitas Stikubank Semarang)

## Eko Nur Wahyudi dan Arief Jananto
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email : ekowahyudi157@gmail.com, ajananto09@gmail.com

## Abstrak
Dosen/Instruktur  mempunyai  tugas  dan  tanggung  jawab  melaksanakan  Tri  Darma Perguruan Tinggi, yaitu pembelajaran, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat.  Salah satu komponen  dalam  penilaian  pembelajaran  adalah  adanya  penilaian  kinerja  yang  diberikan  oleh mahasiswa  kepada  setiap  dosen/instruktur  yang  mengampu  mata  kuliah  yang  mereka  ikuti. Harapannya,  dengan  penilaian  tersebut  maka  diperoleh  masukan  mengenai  kemampuan  seorang dosen/instruktur  dalam  memberikan  materi  kuliah.  Tentunya  hasil  penilaian  ini  masih  perlu digabung  dengan  komponen  penilaian  kinerja  dosen/instruktur  lainnya  seperti  melakukan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, penulisan jurnal ilmiah dan lain-lain.
Teknik  Klustering  dengan  metode  K-Means  diterapkan  untuk  memperoleh  hasil  kluster terhadap nilai rerata yag diberikan mahasiswa kepada setiap dosen/instruktur, baik pada semester gasal maupun semester genap pada tahun akademik 2012/2013.
Kata kunci : kinerja, klustering, k-means

## PENDAHULUAN
Sebagai  salah  satu  komponen  dalam penilaian kinerja dosen/instruktur adalah penilaian yang diberikan oleh mahasiswa kepada setiap  dosen  yang  mengampu  mata  kuliah  yang mereka  ikuti.  Penilaian  ini  diberikan  dalam bentuk  kuesioner  tentang  kemampuan  seorang dosen  dalam  menyampaikan  materi  kuliah, baik itu  teori  di  kelas  maupun  praktikum  di laboratorium.  Penilaian  ini  diberikan  oleh mahasiswa  setelah  proses  perkuliahan  berjalan hampir  satu  semester,  atau  menjelang  akhir perkuliahan,  dimana  setiap  mahasiswa  yang mengambil  mata  kuliah  telah  cukup  waktu  dan dapat memberikan evaluasi terhadap dosen/instruktur  yang  mengampu  mata  kuliah yang diajarkannya. Harapannya, dengan penilaian  tersebut  maka  diperoleh  masukan mengenai  kemampuan  seorang  dosen/instruktur dalam  memberikan  materi  kuliah  sebagai  salah satu bentuk komponen penilaian kinerja
terhadap  seorang  dosen/instruktur.  Tentunya hasil  penilaian  ini  masih  akan  digabung  dengan komponen  penilaian  kinerja  dosen/instruktur lainnya seperti melakukan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, penulisan jurnal ilmiah dan lain-lain.
Berdasarkan uraian di atas, maka permasalahan  yang  muncul  adalah  bagaimana menampilkan  hasil  kinerja  dosen/instruktur berdasarkan  penilaian  dari  mahasiswa  dari  hasil pembelajaran  menggunakan  teknik  klustering. Adapun  beberapa  batasan  yang  dilakukan  pada penelitian ini antara lain :
a. Mahasiswa  Aktif  pada  Semester  Gasal  dan
Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013
b. Dosen  dan  Instruktur yang  mengampu  mata kuliah  pada  Semester  Gasal  dan  Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013
c. Teknik  pengelompokan  penilaian  kinerja yang  digunakan  adalah  teknik  Klustering dengan metode K-Means
d. Bobot  penilaian  yang  digunakan  adalah score 1 sampai dengan 5
Tujuan yang ingin dicapai adalah mengetahui  sejauh  mana  kinerja  seorang  dosen yang dinilai oleh mahasiswa ketika memberikan proses  pembelajaran  terhadap  mata  kuliah  yang diampunya selama satu tahun akademik berjalan,  yaitu  semester  gasal  dan  semester genap pada Tahun Akademik 2012/2013.
Sedangkan manfaat yang diperoleh adalah mengetahui  tingkat  penilaian  kinerja  dosen dalam  mengajar  sudah  baik,  cukup  atau  bahkan masih kurang, serta mengetahui apakah penilaian  cenderung  naik  atau  menurun  dalam beberapa  semester,  sehingga  dapat  diambil langkah-langkah  evaluasi  yang  tepat  untuk memperbaikinya di masa yang akan datang.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode menemukan  suatu  pengetahuan  dalam  suatu database  yang  cukup  besar.  Data  mining  adalah proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang  sangat  besar  untuk  memperoleh  sesuatu yang  benar,  baru,  sangat  bermanfaat  dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam data tersebut (Han & Kamber, 2006).
Data  mining  adalah  bagian  integral  dari penemuan  pengetahuan  dalam  database  (KDD), yang  merupakan  proses  keseluruhan  mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses penemuan pengetahuan dalam database / KDD (Han & Kamber, 2006)
Proses  KDD  ini  terdiri  dari  serangkaian langkah-langkah  transformasi,  dari  proses  data preprocessing dan  proses  data postprocessing dari  data  yang  merupakan  hasil  penggalian. Input  data  dapat  disimpan  dalam  berbagai format  (flat  file,  spreadsheet,  atau  relasional tabel)  dan  mungkin  berada  dalam  penyimpanan data  terpusat  atau  didistribusikan  di  beberapa alamat.  Tujuan  dari  proses  data preprocessing adalah  untuk  mengubah  data  input  mentah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis selanjutnya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara lain dengan memperbaiki data yang kotor atau  ganda,  dan  memilih  catatan  dan  fitur  yang relevan dengan proses pengelolaan data selanjutnya.  Karena  banyak  cara  data  dapat dikumpulkan  dan  disimpan,  maka  proses pengolahan  data  mungkin  akan  melelahkan  dan memakan  waktu  yang  lama  dalam  keseluruhan proses penemuan pengetahuan (Tan, dkk, 2006).
Terdapat  empat  tugas  utama  data  mining seperti terlihat pada gambar 2, yaitu :

## 1. Predictive Modelling
Predictive  modelling  digunakan  untuk membangun sebuah model untuk target variable sebagai  fungsi  dari  explanatory  variable. Explanatory  variable  dalam  hal  ini  merupakan semua atribut  yang digunakan untuk  melakukan prediksi,  sedangkan  variabel  target  merupakan atribut  yang akan diprediksi nilainya. Predictive modelling  dibagi  menjadi  dua  tipe  yaitu  : Classification  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  discrete  (diskrit) dan  regression  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  continue (berkelanjutan).

## 2. Association Analysis
Association  analysis  digunakan  untuk menemukan aturan asosiasi yang
memperlihatkan  kondisi-kondisi  nilai  atribut yang  sering  muncul  secara  bersamaan  dalam sebuah himpunan data.

## 3. Cluster Analysis
Tidak seperti klasifikasi yang menganalisa kelas  data  obyek  yang  mengandung  label. Clustering  menganalisa  objek  data  tanpa memeriksa  kelas  label  yang  diketahui.  Label-
label  kelas  dilibatkan  di  dalam  data  training. Karena belum diketahui sebelumnya. Clustering merupakan proses pengelompokkan sekumpulan objek yang sangat mirip.

## 4. Anomaly Detection
Anomaly  detection  merupakan  metode pendeteksian  suatu  data  dimana  tujuannya adalah  menemukan  objek  yang  berbeda  dari sebagian  besar  objek  lain.  Anomaly  dapat  di deteksi  dengan  menggunakan  uji  statistik  yang menerapkan  model  distribusi  atau  probabilitas untuk data.
Gambar 2. Tugas utama data mining (Tan, dkk,
2006)

## Jenis Data
Sebuah  kumpulan  data  sering  kali  dapat dikatakan  sebagai  kumpulan  objek  data.  Nama lain  untuk  objek  data  adalah  catatan,  titik, vektor,  pola,  acara,  kasus,  contoh,  pengamatan, atau entitas. Selanjutnya objek data digambarkan oleh sejumlah atribut yang memiliki karakteristik dasar suatu objek, misalnya bentuk sebuah  objek  secara  fisik  atau  waktu  yang menunjukkan  di  mana  sebuah  kegiatan  terjadi. Nama lain untuk sebuah atribut adalah variabel, karakteristik,  bidang,  fitur,  atau  dimensi  (Tan, dkk, 2006).

## Atribut dan Skala Pengukuran
Sebuah  atribut  adalah  properti  atau karakteristik  dari  sebuah  objek  yang  mungkin berbeda-beda.  Sebagai  contoh,  warna  mata berbeda  antara  orang  yang  satu  dengan  orang yang  lain,  atau  contoh  lain  adalah  suhu  suatu
benda  yang  bervariasi  dari  waktu  ke  waktu. Warna  mata  adalah  atribut  simbolis  dengan sejumlah kecil kemungkinan nilai (coklat, hitam, biru,  hijau,  dll),  sedangkan  suhu  adalah  atribut numerik  yang  berpotensi  dengan  nilai-nilai dalam jumlah tidak terbatas.
Sebuah  skala  pengukuran  adalah  aturan (fungsi)  yang  mengaitkan  nilai  numerik  atau simbolis  dengan  atribut  dari  sebuah  objek. Secara  formal,  proses  pengukuran  adalah aplikasi  dari  suatu  skala  pengukuran  yang mengasosiasikan  sebuah  nilai  dengan  atribut tertentu  dari  suatu  objek  tertentu  (Tan,  dkk, 2006).

## Visualisasi
Visualisasi data adalah tampilan informasi dalam  format  grafik  atau  tabel.  Tujuan visualisasi  adalah  representasi  dari  informasi yang  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang melihat  agar  mudah  memahami  informasi  yang disampaikan tersebut (Tan, dkk, 2006).

## Analisa Kluster dan K-means
Analisa  kluster  adalah  kelompok  yang berdasar  pada  objek  data  hanya  pada  informasi yang ditemukan dalam data yang menggambarkan objek dan hubungannya. Tujuannya  adalah  bahwa  objek  di  dalam  suatu kelompok  yang  mirip  (atau  berhubungan)  satu sama  lain  dan  berbeda  (atau  tidak  terkait dengan)  objek  di  kelompok  lain.  Yang  lebih besar kesamaan (atau homogenitas) dalam suatu kelompok  dan  lebih  besar  perbedaan  antara kelompok  lainnya,  yang  lebih  baik  atau  lebih berbeda dengan kelompoknya (Tan, dkk, 2006).
Dasar  dari  K-means  ini  adalah  prototipe, yaitu  bagian  dari  teknik  klustering  yang mencoba  menemukan  jumlah  kluster  (K),  yang diwakili  oleh  pusat  kelompok  data  (Tan,  dkk, 2006).
Prototipe  berbasis  teknik clustering ini membuat  satu  tingkat  pemisahan  objek  data. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan, tapi dua  teknik  yang  paling  menonjol  adalah K- means dan K-medoid .  K-means  mendefinisikan sebuah  prototipe  dalam  suatu  pusat  kelompok data,  yang biasanya  merupakan titik-tengah dari sekelompok  titik  data,  dan  biasanya  diterapkan
pada  objek  yang  merupakan  bentuk  n-dimensi (Tan, dkk, 2006).
Dasar  algoritma  K-means  adalah  sebagai berikut :
1.  Tentukan  K  sebagai  titik  tengah  awal  dari sekumpulan objek
2.  Kemudian  hitung  jarak  masing-masing objek dengan titik K tersebut
3.  Bandingkan  nilai  jarak  rata-rata  masing- masing objek dengan titik K
4.  Jika  terdapat  perbedaan  maka  titik  K  akan mengalami pergeseran letak
5.  Ulangi  langkah  kedua  sampai  dengan keempat sehingga titik K tidak bergeser lagi dan diperoleh sekumpulan objek yang saling berdekatan  dengan  jarak  pemisah  paling pendek (Tan, dkk, 2006).

## PENGOLAHAN DATA DENGAN TEKNIK KLUSTERING

## Memilih Atribut Yang Akan Diolah
Sebelum  proses  pengolahan  data  dapat dilakukan terlebih dahulu ditentukan atribut apa saja  yang  dibutuhkan  untuk  poses  pengolahan data  tersebut.  Data  diambil  berdasarkan  hasil query  dari  struktur  data  yang  ada  pada  sistem informasi  akademik,  yaitu  mengenai  hasil penilaian  mahasiswa  terhadap  dosen  yang mengampu  mata  kuliah  di  kelasnya.  Untuk  itu maka  susunan  atribut  yang  dipilih  adalah sebagai berikut :
a. JadwalID,  yaitu  jadwal  mata  kuliah  dimana dosen yang dinilai mengajar
b. DosenID,  yaitu  identitas  dosen/instruktur yang mengajar mata kuliah teori/praktikum
c. NamaDosen,  yaitu  nama  Dosen/Instruktur yang mengampu mata kuliah/praktikum
d. MKKode,  yaitu  kode  mata  kuliah  yang diampu oleh Dosen/Instruktur
e. NamaMK,  yaitu  nama  mata  kuliah  yang diampu oleh Dosen/Instruktur
f. NamaProdi,  yaitu  nama  program  studi  dari mata  kuliah  teori/praktikum  yang  diajarkan pada semester berjalan
g. NamaKelas,  yaitu  kelompok  kelas  mata kuliah teori/praktikum
h. Rerata,  yaitu  nilai  rata-rata  yang  diberikan oleh  mahasiswa  kepada  Dosen/Instruktur pada mata kuliah yang diampunya

## Pengolahan Data dengan Teknik Klustering
Teknik  klustering  yang  akan  digunakan dalam  pengolahan  data  mahasiswa  baru  ini adalah  metode  K-means.  Metode  K-means dipilih karena merupakan salah satu teknik yang paling populer sekaligus paling mudah diimplementasikan untuk proses klustering pada suatu  kelompok  data  namun  sudah  dapat menunjukkan hasil yang cukup optimal. Dengan teknik  tersebut  diharapkan  data  penilaian mahasiswa  terhadap  Dosen/Instruktur  dapat dikelompokkan berdasarkan urutan jarak terdekat  dari  masing-masing  kelompok  data nilainya. Berbeda dengan model pengelompokan secara manual, pada proses klustering pengelompokan data dihitung berdasarkan suatu rumus  jarak  sehingga  jelas  dan  tegas  proses pemisahan  antar  kelompok  yang  satu  dengan yang  lain,  sedangkan  pada  pengelompokan  data secara  manual  tidak  jelas  batas  atau  jarak  antar kelompok yang dibentuk tersebut.
Langkah  yang  dilakukan  dalam  proses Klustering  dengan  metode  K-means  adalah sebagai berikut :
1. Menentukan  secara  acak  data  awal  sebagai titik pusat kluster sementara
2. Membandingkan  semua  data  dengan  data awal  yang  telah  ditentukan  sebagai  titik pusat  kluster  sementara  untuk  dihitung masing-masing jaraknya
3. Setelah  diketahui  nilai  dari  masing-masing jarak kemudian dihitung nilai rata-ratanya
4. Hasil  nilai  rata-rata  kemudian  dibandingkan dengan  jarak  terpendek  dari  titik  pusat kluster sementara
5. Titik  pusat  kluster  sementara  kemudian bergeser  sesuai  dengan  nilai  selisih  dari perbandingan tersebut
6. Langkah  kedua  sampai  dengan  langkah kelima  diulang  sehingga  tidak  diperoleh
pergeseran  titik  pusat  lagi  pada  nilai  rata- ratanya
Implementasi  Teknik  Klustering  dengan
Metode K-Means Mula-mula data akan dikluster
berdasarkan  nilai  rerata  pada  setiap  mata  kuliah dan kelompok
yang diampu oleh Dosen/Instruktur.  Kluster  yang  akan  dibentuk adalah  3  (tiga)  buah  jumlah  mahasiswa  baru untuk masing-masing program studi. Tujuan dari klustering ini adalah untuk menentukan kelompok  program  studi  berdasarkan  jumlah mahasiswa baru yang diterima.
Metode  yang  akan  dipergunakan  dalam klustering  ini  adalah  K-means,  dimana  proses klustering  didasarkan  atas  jarak  terdekat  dari suatu  pusat  yang  telah  ditentukan  sebelumnya secara  acak.  Nilai  dari  pusat  dapat  berubah  jika nilai perhitungan jarak antara pusat dengan data yang ada didekatnya juga mengalami perubahan, sehingga  akhirnya  nilai  pusat  tidak  mengalami perubahan dan terbentuklah kluster yang tetap.
Jumlah  kluster  yang  akan  dibentuk disesuaikan  dengan  kebutuhan  atau  tujuan  dari hasil klustering. Ada tiga buah kluster yang akan dibentuk  untuk  tujuan  mengambil  kelompok dosen/instruktur  dengan  penilaian  rerata  tinggi, sedang  dan  rendah  dari  mahasiswa  yang diajarnya.
Dari tabel  daftar mata kuliah  yang dibuka pada  semester  gasal  tahun  akademik  2012/2013 dipilih  secara  acak  tiga  buah  data  sebagai  titik tengah  sementara  yaitu  pertama  mata  kuliah Hukum  dan  Ham  yang  diampu  oleh  Adi Suliantoro, kedua mata kuliah Strategi Pemasaran  yang  diampu  oleh  Euis  Soliha,  dan ketiga  mata kuliah Jaringan Kabel  yang diampu oleh  Zuly  Budiarso,  yaitu  seperti  terlihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Pemilihan Tiga Buah Titik Tengah
Awal Secara Acak untuk Menentukan Tiga
Buah Kluster
No DosenID NamaDosen NamaMK Nama Kelas Rerata 1 Y.2.00.02 .115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt LAB. PERPAJAKAN I1 4.39 2 Y.2.00.02 .115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt PENGAUDITAN INTERN PERBANKAN A2 4.31 6 Y.2.00.02 .115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt PENGAUDITAN 1 A2 4.69 7 Y.2.00.02 .115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt PRAKTIK AUDIT E1 4.48 8 Y.2.91.10 .069 ADI SULIANTOR O,SH., M.H HUKUM DAN HAM A2 4.75 9 Y.2.91.10 .069 ADI SULIANTOR O,SH., M.H HUKUM PERBANKAN A1 4.90 10 Y.2.91.10 .069 ADI SULIANTOR
O,SH., M.H
HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL A2 4.75 331 Y.2.93.01 .092 ERI ZULIARSO,D RS, M.KOM SIMANTIK WEB A1 4.27 332 Y.2.94.08 .099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si STRATEGI PEMASARAN A1 4.63 333 Y.2.94.08 .099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si STRATEGI PEMASARAN A1 3.64 334 Y.2.94.08 .099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si METODOLOGI PENELITIAN E1 4.48 335 Y.2.94.08 .099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si METODOLOGI PENELITIAN B1 4.65 1018 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,I R, M.CS KECERDASAN BUATAN A2 4.19 1019 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,I R, M.CS KECERDASAN BUATAN A2 3.45 1020 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,I R, M.CS JARINGAN NIR KABEL A2 4.52 1021 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,I R, M.CS JARINGAN NIR KABEL A1 4.39 1022 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,I R, M.CS JARINGAN SYARAF TIRUAN A2 3.50
Berdasarkan pemilihan tiga data tersebut kemudian  dilakukan  proses  perhitungan  jarak pertama dari semua data rerata yang ada dengan cara  menentukan  selisih  terhadap  masing- masing  rerata  yang  dipilih,  sehingga  hasilnya nampak seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Jarak Pertama Pada Setiap Data Terhadap Titik Tengah Sementara
No DosenID NamaDosen Rer ata Jara k1 Jara k2 Jara k3
1 Y.2.00.02. 115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.39 0,36 0,75 0,13
2 Y.2.00.02. 115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.31 0,44 0,67 0,21
6
Y.2.00.02. 115 ACHMAD
BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.69 0,06 1,05 0,17
7 Y.2.00.02. 115 ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.48 0,27 0,84 0,04 8 Y.2.91.10. 069 ADI SULIANTORO,SH., M.H 4.75 0 1,11 0,23 9 Y.2.91.10. 069 ADI SULIANTORO,SH., M.H 4.90 0,15 1,26 0,38 10 Y.2.91.10. 069 ADI SULIANTORO,SH., M.H 4.75 0 1,11 0,23 33 1 Y.2.93.01. 092 ERI ZULIARSO,DRS, M.KOM 4.27 0,48 0,63 0,25 33 2 Y.2.94.08. 099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si 4.63 0,12 0,99 0,11 33 3 Y.2.94.08. 099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si 3.64 1,11 0 0,88 33 4 Y.2.94.08. 099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si 4.48 0,27 0,84 0,04 33 5 Y.2.94.08. 099 EUIS SOLIHA,Dr. SE, M.Si 4.65 0,1 1,01 0,13 10 18 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 4.19 0,56 0,55 0,33 10 19 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 3.45 1,3 0,19 1,07 10 20 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 4.52 0,23 0,88 0 10 21 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 4.39 0,36 0,75 0,13 10 22 YU.2.03.0 2.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 3.50 1,25 0,14 1,02 Dari  hasil  perhitungan  jarak  tersebut kemudian ditentukan nilai Titik Tengah berikutnya, yaitu dengan membandingkan ketiga hasil nilai Jarak, untuk menentukan hasil kluster. Nilai  Rerata  akan  ditempatkan  pada  nilai  jarak terkecil  atau  terpendek  dari  ketiga  nilai  Jarak, sehingga  hasilnya  akan  tampak  seperti  pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Kluster Pertama Berdasarkan

## Perhitungan Jarak Pertama
No DosenID Rer ata Jara k1 Jara k2 Jara k3 Klust er1 Klust er2 Klust er3 1 Y.2.00.02. 115 4.39 0,36 0,75 0,13 4,39 2 Y.2.00.02. 115 4.31 0,44 0,67 0,21 4,31 6 Y.2.00.02. 115 4.69 0,06 1,05 0,17 4,69 7 Y.2.00.02. 115 4.48 0,27 0,84 0,04 4,48 8 Y.2.91.10. 069 4.75 0 1,11 0,23 4,75 9 Y.2.91.10. 069 4.90 0,15 1,26 0,38 4,9 10 Y.2.91.10. 069 4.75 0 1,11 0,23 4,75 33 1 Y.2.93.01. 092 4.27 0,48 0,63 0,25 4,27 33 2 Y.2.94.08. 099 4.63 0,12 0,99 0,11 4,63 33 3 Y.2.94.08. 099 3.64 1,11 0 0,88 3,64 33 4 Y.2.94.08. 099 4.48 0,27 0,84 0,04 4,48 33 5 Y.2.94.08. 099 4.65 0,1 1,01 0,13 4,65 10 18 YU.2.03.0 2.057 4.19 0,56 0,55 0,33 4,19 10 19 YU.2.03.0 2.057 3.45 1,3 0,19 1,07 3,45 10 20 YU.2.03.0 2.057 4.52 0,23 0,88 0 4,52 10 21 YU.2.03.0
2.057 4.39 0,36 0,75 0,13 4,39
10
22 YU.2.03.0 2.057 3.50 1,25 0,14 1,02 3,5 4,83 3,76 4,40 Selanjutnya dengan menggunakan langkah yang sama dilakukan proses perhitungan  jarak  dan  menentukan  posisi  data pada kluster, hasil rata-rata dari data pada setiap kluster  akan  menjadi  nilai  Titik  Tengah berikutnya.  Begitu  seterusnya  proses  dilakukan hingga  nilai  dari  Titik  Tengah  pada  setiap kluster tidak mengalami perubahan lagi. Dengan demikian  maka  kluster  yang  terbentuk  dapat dikatakan sudah final, seperti tampak pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Final Kluster Semester Gasal Berdasarkan Titik Tengah Terakhir N o DosenID Rer ata Jara k1g Jara k2g Jara k3g Klust er1g Klust er2g Klust er3g
1 Y.2.00.0 2.115 4.39 0,42 0,67 0,00
4,39 2 Y.2.00.0 2.115 4.31 0,50 0,59 0,08 4,31 6 Y.2.00.0 2.115 4.69 0,12 0,97 0,30 4,69 7 Y.2.00.0 2.115 4.48 0,33 0,76 0,09
4,48
8 Y.2.91.1 0.069 4.75 0,06 1,03 0,36 4,75 9 Y.2.91.1
0.069 4.90 0,09 1,18 0,51 4,9
10 Y.2.91.1
0.069 4.75 0,06 1,03 0,36 4,75
33 1 Y.2.93.0 1.092 4.27 0,54 0,55 0,12 4,27 33 2 Y.2.94.0 8.099 4.63 0,18 0,91 0,24 4,63 33 3 Y.2.94.0 8.099 3.64 1,17 0,08 0,75 3,64
33 4 Y.2.94.0 8.099 4.48 0,33 0,76 0,09 4,48 33 5 Y.2.94.0 8.099 4.65 0,16 0,93 0,26 4,65 10 18 YU.2.03. 02.057 4.19 0,62 0,47 0,20 4,19 10 19 YU.2.03. 02.057 3.45 1,36 0,27 0,94 3,45
10 20 YU.2.03. 02.057 4.52 0,29 0,80 0,13 4,52
10 21 YU.2.03.
02.057 4.39 0,42 0,67 0,00
4,39
10 22 YU.2.03.
02.057 3.50 1,31 0,22 0,89 3,5
4,81 3,72 4,39
Dari  hasil  final  kluster  tersebut  kemudian dihitung  nilai  minimal  dan  nilai  maksimal  dari setiap  kluster,  diperoleh  hasil  seperti  pada  tabel 5.
Tabel 5. Hasil Rekap Klustering Penilaian Kinerja Dosen/Instruktur Semester Gasal Tahun
Akademik 2012/2013 Keterangan Kluster 1g Kluster 2g Kluster 3g Nilai Minimal 4,61 2,55 4,06 Nilai Maksimal 5,00 4,05 4,60 Jumlah Data 358 91 575
Jika  diurutkan  berdasarkan  nilai  rerata yang  dicapai  oleh  setiap  dosen/instruktur  maka dapat  disimpulkan  bahwa  Kluster  1  mempunyai nilai  minimal  2,55  dan  maksimal  4,05  dengan jumlah  mata  kuliah  sebanyak  91  kelompok (8,89%).  Kluster  2  mempunyai  nilai  minimal 4,06  dan  nilai  maksimal  4,60  dengan  jumlah mata  kuliah  sebanyak  575  kelompok  (56,15%). Sedangkan  Kluster  3  mempunyai  nilai  minimal 4,61  dan  nilai  maksimal  5,00  dengan  jumlah mata kuliah sebanyak 358 kelompok (34,95%).
Berikutnya, dengan menggunakan langkah yang  sama  seperti  halnya  pada  semester  gasal, maka  proses  klustering  juga  dilakukan  pada semester  genap.  Tiga  nilai  data  awal  yang dijadikan titik tengah sementara adalah Achmad Badjuri dengan Mata Kuliah Pengauditan Intern Perbankan,  Felix  Andreas  Sutanto  dengan  Mata Kuliah  Pemrograman  Jaringan  dan  Wienny Ardriyati  dengan  Mata  Kuliah  Basic  English Sentence  Structure.  Dengan  hasil  Perhitungan Jarak seperti tampak pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Pertama Berdasarkan Titik Tengah Sementara Yang Dipilih Secara Acak
N o DosenID NamaDosen
Rer ata Jar ak1 Jar ak2 Jar ak3 1 Y.2.00.0 2.115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.8 8 0,14 0,51 0,05 2 Y.2.00.0
2.115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.4 7 0,27 0,1 0,46 3 Y.2.00.0
2.115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.8 5 0,11 0,48 0,08 4 Y.2.00.0
2.115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.8 1 0,07 0,44 0,12 5 Y.2.00.0
2.115
ACHMAD BADJURI,SE., M.Si, A.kt 4.7 4 0 0,37 0,19 6 Y.2.91.1 0.069 ADI SULIANTORO,SH., M.H 5.0 0 0,26 0,63 0,07
7
Y.2.91.1 0.069 ADI SULIANTORO,SH., M.H 5.0 0 0,26 0,63 0,07 3 1 5 YU.2.02. 10.053 FELIX ANDREAS SUTANTO,S.KOM, M.Cs 4.1 2 0,62 0,25 0,81
3 1 6 YU.2.02. 10.053 FELIX ANDREAS SUTANTO,S.KOM, M.Cs 4.6 1 0,13 0,24 0,32 3 1 7 YU.2.02. 10.053 FELIX ANDREAS SUTANTO,S.KOM, M.Cs 4.3 7 0,37 0 0,56 3
1 8 YU.2.02. 10.053 FELIX ANDREAS SUTANTO,S.KOM, M.Cs 4.4 7 0,27 0,1 0,46 3 1 9 YU.2.04. 04.066 FIRMAN ARDIANSYAH EKOANINDIYO,S.T, M.T 4.7 3 0,01 0,36 0,2
8 0 5 Y.2.91.1 1.071 WIENNY ARDRIYATI,DRA, M.Pd 4.9 1 0,17 0,54 0,02
8
0 6 Y.2.91.1 1.071
WIENNY ARDRIYATI,DRA, M.Pd 4.9 4 0,2 0,57 0,01
8 0 7 Y.2.91.1 1.071
WIENNY ARDRIYATI,DRA, M.Pd 4.9 3 0,19 0,56 0
8 4 8 YU.2.03. 02.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 4.6 1 0,13 0,24 0,32 8 4 9 YU.2.03. 02.057 ZULY BUDIARSO,IR, M.CS 4.4 2 0,32 0,05 0,51
Langkah  selanjutnya  menentukan  kluster berdasarkan  nilai  jarak  yang  telah  diperoleh sebelumnya, dengan hasil seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Kluster Sementara Dari

## Perhitungan Jarak Pertama
N o DosenID Rer ata Jara k1 Jara k2 Jara k3 Klust er1 Klust er2 Klust er3 1 Y.2.00.02. 115 4.88 0,14 0,51 0,05 4,88 2 Y.2.00.02. 115 4.47 0,27 0,1 0,46
4,47 3 Y.2.00.02. 115 4.85 0,11 0,48 0,08 4,85 4 Y.2.00.02. 115 4.81 0,07 0,44 0,12 4,81 5 Y.2.00.02. 115 4.74 0 0,37 0,19 4,74 6 Y.2.91.10. 069 5.00 0,26 0,63 0,07
5 7 Y.2.91.10. 069 5.00 0,26 0,63 0,07 5 31 5 YU.2.02.1 0.053 4.12 0,62 0,25 0,81 4,12 31 6 YU.2.02.1 0.053 4.61 0,13 0,24 0,32 4,61
31 7 YU.2.02.1 0.053 4.37 0,37 0 0,56
4,37 31 8 YU.2.02.1 0.053 4.47 0,27 0,1 0,46 4,47 31 9 YU.2.04.0 4.066 4.73 0,01 0,36 0,2 4,73 80 5 Y.2.91.11. 071 4.91 0,17 0,54 0,02 4,91 80 6 Y.2.91.11. 071 4.94 0,2 0,57 0,01
4,94
80 7 Y.2.91.11. 071 4.93 0,19 0,56 0 4,93 84 8 YU.2.03.0 2.057 4.61 0,13 0,24 0,32 4,61 84 9 YU.2.03.0 2.057 4.42 0,32 0,05 0,51 4,42 4,67 4,26 4,95
Setelah  mengalami  beberapa  langkah pengulangan  proses  yang  sama,  yaitu  dalam menentukan jarak dan kluster, maka pada bagian
akhir  hasilnya  adalah  seperti  tampak  pada  tabel 8.
Tabel 8. Hasil Final Kluster Semester Genap Berdasarkan Titik Tengah Terakhir
N o DosenID Rer ata Jara k1k Jara k2k Jara k3k Klust er1k Klust er2k Klust er3k 1 Y.2.00.0 2.115 4.88 0,39 0,98 0,02 4,88 2 Y.2.00.0 2.115 4.47 0,02 0,57 0,39 4,47 3 Y.2.00.0 2.115 4.85 0,36 0,95 0,01 4,85 4 Y.2.00.0 2.115 4.81 0,32 0,91 0,05 4,81 5 Y.2.00.0 2.115 4.74 0,25 0,84 0,12 4,74 6 Y.2.91.1 0.069 5.00 0,51 1,10 0,14 5 7 Y.2.91.1 0.069 5.00 0,51 1,10 0,14 5 3 1 5 YU.2.02. 10.053 4.12 0,37 0,22 0,74 4,12 3 1 6 YU.2.02. 10.053 4.61 0,12 0,71 0,25 4,61 3 1 7 YU.2.02. 10.053 4.37 0,12 0,47 0,49 4,37 3 1 8 YU.2.02. 10.053 4.47 0,02 0,57 0,39 4,47 3 1 9 YU.2.04. 04.066 4.73 0,24 0,83 0,13
4,73
8
0 5 Y.2.91.1 1.071 4.91 0,42 1,01 0,05 4,91
8
0 6 Y.2.91.1 1.071 4.94 0,45 1,04 0,08 4,94 8 0 7 Y.2.91.1 1.071 4.93 0,44 1,03 0,07
4,93
8
4 8 YU.2.03. 02.057 4.61 0,12 0,71 0,25 4,61 8 4 9 YU.2.03. 02.057 4.42 0,07 0,52 0,44 4,42 4,49 3,90 4,86 Dari hasil final kluster kemudian ditentukan nilai minimal dan nilai maksimal dari masing-masing  kluster  sehingga  diperoleh  hasil seperti pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Rekap Klustering Penilaian Kinerja Dosen/Instruktur Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013 Keterangan Kluster1g Kluster2g Kluster3g Nilai Minimal 4,20 2,27 4,68 Nilai Maksimal 4,67 4,19 5,00 Jumlah Data 431 108 310
Apabila  hasil  rekap  klustering  kemudian diurutkan  berdasarkan  nilai  rerata  yang  dicapai oleh setiap dosen/instruktur  maka dapat diambil kesimpulan  bahwa  Kluster  1  mempunyai  nilai minimal 2,27 dan maksimal 4,19 dengan jumlah mata  kuliah  sebanyak  108  kelompok  (12,72%). Kluster  2  mempunyai  nilai  minimal  4,20  dan nilai  maksimal  4,67  dengan  jumlah  mata  kuliah sebanyak  431  kelompok  (50,77%).  Sedangkan Kluster  3  mempunyai  nilai  minimal  4,68  dan nilai  maksimal  5,00  dengan  jumlah  mata  kuliah sebanyak 310 kelompok (36,51%).
Jika  pada  pada  langkah  sebelumnya dilakukan proses klustering pada masing-masing semester  gasal  dan  genap,  maka  pada  langkah berikutnya adalah melakukan proses penyusunan laporan  akhir  ( final  report ).  Yang  pertama adalah  laporan  akhir  mengenai  jumlah  dan prosentasi  hasil  kluster  prer  program  studi  pada semester gasal, seperti terlihat pada tabel 10.
Tabel 10. Jumlah dan Prosentase Hasil Kluster Penilaian Kinerja Dosen/Instruktur oleh Mahasiswa Semester Gasal Tahun Akademik
2012/2013
Program Studi Jenj ang Klu st1 Klu st2 Klu st3 J m l Klus t1 Klust 2 Klus t3 Sistem Informasi S-1 6 96 12 1 1 4 5,26 %
84,21 % 10,5 3% Teknik Informatika S-1 17 118 31 1 6 6 14,9 1%
103,5 1% 27,1 9% Manajemen Informatika D-3 1 19 9 2 9 0,88
% 16,67 % 7,89 % Ilmu Hukum S-1 8 12 49 6 9 7,02
% 10,53 % 42,9 8% Sastra Inggris S-1 6 29 47 8 2 5,26 % 25,44 % 41,2 3% Teknik Industri S-1 10 4 26 4 0 8,77 % 3,51 % 22,8 1% Manajemen
S-1 18 106 77 2 0 1 15,7 9% 92,98 % 67,5 4%
Akuntansi S-1 19 150 103 2 7 2 16,6 7% 131,5 8% 90,3 5% Keuangan dan Perbankan D-3 6 25 2 3 3 5,26 % 21,93 % 1,75 % Perhotelan D-3 0 16 2 1 8 0,00 % 14,04 % 1,75 % Yang kedua adalah laporan akhir mengenai  prosentase  hasil  kluster  per  program studi  terhadap  hasil  kluster  secara  kelompok pada  semester  gasal,  seperti  terlihat  pada  tabel 11.
Tabel 11. Prosentase Hasil Kluster Per Program Studi Terhadap Kelompok Hasil Kluster Semester Gasal Tahun Akademik 2012/2013
Program Studi Jenjang Klust1 Klust2 Klust3 Sistem Informasi S-1 6,59% 16,70% 3,35% Teknik Informatika S-1 18,68% 20,52% 8,66% Manajemen Informatika D-3 1,10% 3,30% 2,51% Ilmu Hukum S-1 8,79% 2,09% 13,69% Sastra Inggris S-1 6,59% 5,04% 13,13% Teknik Industri S-1 10,99% 0,70% 7,26% Manajemen S-1 19,78% 18,43% 21,51% Akuntansi S-1 20,88% 26,09% 28,77% Keuangan dan Perbankan D-3 6,59% 4,35% 0,56% Perhotelan D-3 0,00% 2,78% 0,56% Jumla h 100,00 % 100,00 % 100,00 %
Yang ketiga adalah laporan akhir mengenai  jumlah  dan  prosentasi  hasil  kluster prer program studi pada semester genap,  seperti terlihat pada tabel 12.
Tabel 12. Jumlah dan Prosentase Hasil Kluster Penilaian Kinerja Dosen/Instruktur oleh Mahasiswa Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013
Program Studi Jenj ang Klu st1 Klu st2 Klu st3 J m l Klus t1 Klust 2 Klus t3 Sistem Informasi
S-1 7 73 34 1 1 4 6,14 % 64,04 % 29,8 2% Teknik Informatika
S-1 26 104 16 1 4 6 22,8 1% 91,23 % 14,0 4% Manajemen Informatika D-3 0 8 17 2 5 0,00 % 7,02 % 14,9 1% Ilmu Hukum S-1 5 6 65 7 6 4,39 % 5,26 % 57,0 2% Sastra Inggris S-1 7 7 53 6 7 6,14 % 6,14 % 46,4 9%
Teknik Industri S-1 9 7 13 2 9 7,89 % 6,14 % 11,4 0% Manajemen S-1 27 79 46 1 5 2 23,6 8% 69,30
% 40,3 5% Akuntansi S-1 16 126 46 1 8 8 14,0 4% 110,5 3% 40,3 5% Keuangan dan Perbankan D-3 5 13 8 2 6 4,39 % 11,40 % 7,02 % Perhotelan D-3 6 8 12 2 6 5,26 % 7,02 % 10,5 3% Jum lah 108 431 310 8 4 9 12,7 2% 50,77 % 36,5 1%
Dan  yang  keempat  adalah  laporan  akhir mengenai  prosentase  hasil  kluster  per  program studi  terhadap  hasil  kluster  secara  kelompok pada  semester  genap,  seperti  terlihat  pada  tabel 13.
Tabel 13. Prosentase Hasil Kluster Per Program Studi Terhadap Kelompok Hasil Kluster
Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013 Program Studi Jenjang Klust1 Klust2 Klust3 Sistem Informasi S-1 6,48% 16,94% 10,97% Teknik Informatika S-1 24,07% 24,13% 5,16% Manajemen Informatika D-3 0,00% 1,86% 5,48% Ilmu Hukum S-1 4,63% 1,39% 20,97% Sastra Inggris S-1 6,48% 1,62% 17,10% Teknik Industri S-1 8,33% 1,62% 4,19% Manajemen S-1 25,00% 18,33% 14,84% Akuntansi S-1 14,81% 29,23% 14,84% Keuangan dan Perbankan D-3 4,63% 3,02% 2,58% Perhotelan D-3 5,56% 1,86% 3,87% Jumla h 100,00 % 100,00 % 100,00 %
Berdasarkan  hasil  klustering  sebelumnya yaitu berdasarkan program studi dan nilai rerata tiap mata kuliah yang diampu oleh Dosen/Instruktur  nampak  bahwa  hasil  pada semester  gasal  dan  semester  genap,  baik  batas nilai  minimal  maupun  nilai  maksimal  pada setiap  kluster  menunjukkan  adanya  pergeseran, namun pada prosentase jumlah data cukup stabil, yaitu  bahwa  hasil  Kluster  1  dengan  range  nilai rendah jumlah datanya relatif sedikit, berikutnya adalah  Kluster  2  pada  range  nilai  sedang memiliki  jumlah  data  paling  banyak  atau dominan, dan yang terakhir Kluster 3 pada range
nilai  tinggi  menempati  posisi  kedua  dari  sisi jumlah data, yaitu diantara Kluster 1 dan Kluster 2, seperti tampak pada tabel 14.
Tabel 14. Hasil Kluster Penilaian Kinerja Dosen/Instruktur Oleh Mahasiswa Pada Semester Gasal dan Semester Genap Tahun Akademik 2012/2013
Program Studi Kluster1 Kluster2 Kluster3 Jumlah Ga sal Gen ap Ga sal Gen ap Ga sal Gen ap Ga sal Gen ap Sistem Informasi S-1 6 7 96 73 12 34 114 114 Teknik Informatika S-1 17 26 118 104 31 16 166 146 Manajemen Informatika D-3 1 0 19 8 9 17 29 25 Ilmu Hukum S-1 8 5 12 6 49 65 69 76 Sastra Inggris S-1 6 7 29 7 47 53 82 67 Teknik Industri S- 1 10 9 4 7 26 13 40 29
Manajemen S-1 18 27 106 79 77 46 201 152
Akuntansi S-1 19 16 150 126 103 46 272 188 Keuangan dan Perbankan D-3 6 5 25 13 2 8 33 26 Perhotelan D-3 0 6 16 8 2 12 18 26 Jumlah 91 108 575 431 358 310 102 4 849

## KESIMPULAN
1. Teknik  klustering  data  penilaian  mahasiswa terhadap  dosen/instruktur  yang  mengampu mata  kuliah  pada  setiap  program  studi  di semester  gasal  dan  semester  genap  tahun akademik  2012/2013  menunjukkan  suatu pola  kemiripan  dilihat  dari  jumlah  dan prosentase yang terdapat pada setiap kluster, hanya jumlah data yang membedakannya
2. Hasil klustering menunjukkan bahwa penilaian mahasiswa terhadap
dosen/instruktur  sangat  baik,  dilihat  dari jumlah data yang ada pada penilaian rendah cukup  sedikit,  kemudian  diikuti  data terbanyak  pada  penilaian  sedang,  dan terakhir  sisanya  berada  pada  penilaian  yang tinggi, dengan demikian bagi pihak manajemen  bisa  dipakai  untuk  melakukan evaluasi  kinerja  dosen/instruktur  khususnya yang  mendapatkan  penilaian  rendah  untuk bisa ditingkatkan menjadi sedang atau tinggi
3. Beberapa program studi tampak berapa pada posisi  kluster  yang  dominan  terhadap  nilai rendah  dan  sedang,  sehingga  dengan demikian perlu dilakukan strategi bagaimana
meningkatkan kinerja
dosen/instruktur khususnya  dalam  hal  proses  pembelajaran agar menjadi lebih baik

## SARAN
1. Penilaian  kinerja  dosen/instruktur  oleh mahasiswa  ini  hanya  merupakan  salah  satu bentuk  penilaian  sehingga  tidak  dapat diambil keputusan final, untuk menyempurnakan  hasil  penilaian  kinerja masih  ada  beberapa  unsur  lain  yang  perlu diteliti seperti kinerja dalam bidang penelitian,  pengabdian  serta  tugas-tugas pokok dan tambahan lainnya
2. Agar  hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan sebagai  salah  satu  dasar  pengambilan keputusan maka  perlu  kesinambungan penelitian  dengan  data  yang  lebih  banyak dalam kurun waktu 2 atau 3 tahun
3. Perlu  beberapa  penelitian  terkait  antara  lain hubungan penilaian dosen/instruktur terhadap  mata  kuliah  yang  diambil  oleh mahasiswa, sehingga bisa
ditarik
kesimpulan  apakah  ada  keterkaitan  dengan hasil penilaian mahasiswa
terhadap dosen/instruktur

## DAFTAR PUSTAKA
Berry,  M.,  J.,  A.,  &  Linoff,  G.,  S.,  (2000). Mastering  Data  Mining .  New  York: Wiley.
Chong  Ho  Yu,  Samuel  Digangi,  Angel  Kay Jannasch-Pennell  &  Charles  Kaprolet (2008). Profiling  Students  Who  Take Online  Courses  Using  Data  Mining Methods, Arizona State University
Cristobal  Romero,  Sebastian  Ventura,  Pedro  G. Expejo  dan  Cesar  Hervas (2008). Data Mining  Algorithms  to  Classify  Students,
Cordoba University
Edelstein,  H.,  A.  (1999). Introduction  to  Data Mining  and  Knowledge  Discovery  (3rd ed) . Potomac, MD: Two Crows Corp.
Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., &  Uthurusamy,  R.  (1996). Advances  in Knowledge  Discovery  &  Data  Mining .
Cambridge, MA: MIT Press.
Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000). Data  mining: Concepts  and  Techniques .  New  York: Morgan-Kaufman.
James  Otto,  Douglas  Sanford &  William
Wagner  (2005). Analisys  Of  Online
Student  Ratings  Of  University  Faculty,
Towson University & Villanova University
Pregibon,  D.  (1997). Data  Mining .  Statistical Computing and Graphics, 7, 8.
Qasem A. Al-Radaideh, Emad M. Al- Shawakfa dan  Mustafa  I.  Al-Najjar (2006). Mining Student  Data  Using  Decision  Trees, Yarmouk University
Senol Zafer Erdogan & Mehpare Timor (2005). A  Data  Mining  Application  In  A  Student Database, Maltepe University & Istambul University.
Weiss,  S.  M.,  &  Indurkhya,  N.  (1997). Predictive  Data  Mining:  A  practical guide . New York: Morgan-Kaufman.
Westphal,  C.,  Blaxton,  T.  (1998). Data  Mining Solutions . New York: Wiley.
Witten, I. H., & Frank, E. (2000). Data Mining . New York: Morgan-Kaufmann.