Vol.16, No. 2, Tahun 2022 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)
Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara)
Ni Luh Putu Purnama Dewi 1 , I Nyoman Purnama 2 , Nengah Widya Utami 3 1,2 Program Studi Sistem Informasi, 3 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara
1 purnamadewi907@gmail.com , 2 purnama@primakara.ac.id , 3 widya@primakara.ac.id
ABSTRAK .  Penilaian  kinerja  dosen  adalah  suatu  proses  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  kinerja  dosen  dan mengevaluasi output pekerjaan  dosen . Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengkelompokkan  kinerja  dosen  dengan memanfaatkan  teknik data  mining .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  memberikan  informasi  dan  evaluasi kepada  dosen  dan  sebagai  bahan  mengambil  keputusan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  metode Knowledge Discovery in Database (KDD), yang terdiri dari tahapan: Data Selection, Preprocessing/Cleaning, Transformation Data, Data mining, dan Enterpretation/Evaluation . Penerapan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K- Means Cluster ing.  Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  menganalisis  dan  mengelompokkan  kinerja  dosen  diawali dengan penentuan nilai centroid dari titik pusat secara acak. Proses algoritma K-Means berakhir jika tidak ada perubahan nilai centroid antara satu iterasi dengan iterasi lainnya. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi RapidMiner Studio  9.10  dan  menggunakan  evaluasi Davies-Bouldin  Index  (DBI) dengan  data  input  983  data  mahasiswa,  sehingga hasil  yang  diperoleh  dari  penilaian  kinerja  dosen  berdasarkan  kepuasaan  mahasiswa  yaitu cluster sangat  baik  312 (31,74%) data mahasiswa, cluster baik 401 (40,79%) data mahasiswa, cluster cukup baik 189 (19,23%) data mahasiswa, dan cluster kurang baik 81 (8,24%) data mahasiswa. Dan hasil DBI sebesar 0,270 atau 27%, sehingga tingkat akurasi dari hasil cluster termasuk baik, karena nilai DBI sudah mendekati nol.
Kata Kunci: Penilaian kinerja dosen, KDD, Data mining Cluster ing, K-Means, DBI
ABSTRACT . Lecturer performance appraisal is a process in evaluating lecturer performance and lecturer work output. This research was conducted to classify the performance of lecturers by utilizing data mining techniques. This study aims to  facilitate  the  provision  of  information  and  evaluation  to  lecturers  and  as  a  decision-making  material.  The  research method  used  is  the  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  method,  which  consists  of  the  following  stages:  Data Selection,  Preprocessing/Cleaning,  Data Transformation,  Data  mining,  and  Enterpretation/Evaluation. The  application of  the  method  used  in  this  study  is  the  K-Means  Clustering  algorithm.  The  steps  taken  in  analyzing  and  classifying performance start with several centroid values from a random center point. The K-Means algorithm process ends if there is  no  change  in  the  centroid  value  between  one  iteration  and  another.  The  test  was  carried  out  using  the  RapidMiner Studio 9.10 application and using the Davies-Bouldin Index (DBI) evaluation with 983 data input data, so that the results of  the  lecturer  performance  assessment  were  based  on  student  satisfaction,  namely  very  good  cluster  312  (31.74%) student data, good cluster 401 (40.79%) student data, cluster data is quite good 189 (19.23%) student da ta, and cluster data is not good 81 (8.24%) student data. And the DBI result is 0.270 or 27%, so the accuracy of the cluster results is good, because the DBI value is close to zero.
Keywords : Lecturer performance assessment, KDD, Data mining Clustering, K-Means, DBI

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  kegiatan  bersiklus  dalam  menciptakan  suasana  belajar  dan  proses  pembelajaran agar  peserta  didik  dapat  secara  aktif  mengembangkan  potensi  dirinya  dan  memiliki  kekuatan  spiritual keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta  keterampilan  yang  diperlukan bagi diri, masyarakat, bangsa, dan negara. Hal ini tercermin dalam tujuan pendidikan kerakyatan, yaitu dalam kehidupan kerohanian bangsa (Puspita, Rinda, and Darsana 2014).
Kualitas  dan  mutu  pembina  di  Indonesia  masih  rendah,  baik  secara  pembina  maupun  pribadi.  Salah satu  indikator  rendahnya  kualitas  pengajar  yaitu  kebanyakan  pengajar  di  Indonesia  belum  mempunyai profesionalisme  yang  memadai  ketika  menjalankan  tugas  dan  tanggung  jawabnya.  Sehingga,  perlu  adanya sebuah  pendekatan  dalam  pembelajaran.  Penggunaan  pendekatan  dalam  pembelajaran  memberikan  suatu kajian  dan  arahan  bagi  pembina  saat  mempersiapkan  pembelajaran.  Dalam  memberikan  suatu  materi  atau bahan  ajaran  harus    dipilih  pendekatan  pembelajaran  yang  termasuk  dalam  tujuan  pembelajaran  yang  akan dicapai (Toyib and Saputera 2019).
Kinerja  dosen  dalam  suatu  perguruan  tinggi  adalah  prilaku  konkret  yang  ditampilkan  setiap  dosen dalam  prestasi  kerja  yang  didapatkan  setiap  dosen  sesuai  peranannya.  Penilaian  kinerja  dosen  adalah  suatu proses  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  kinerja  dosen  dan  mengevaluasi output pekerjaan  dosen.  Ada banyak sekali cara melakukan penilaian evaluasi kinerja dosen misalnya pendidikan, penelitian, pengabdian masyarakat, dan penunjang lainnya.
Kegiatan  proses  pembelajaran,  mahasiswa  wajib  melakukan  pendekatan  terhadap  dosen  dalam mengetahui perilaku setiap dosen melalui interaksi dosen terhadap mahasiswa. Pada saat ini, mahasiswa bisa menilai para dosen melalui survey berupa kuesioner yang terdapat pada akademik sistem STMIK Primakara yang  mencakup  kuesioner  berdasarkan  setiap  mata  kuliah  yang  telah  diambil  mahasiswa.  Kuesioner  hanya bisa  dibuka  sekali  dalam  akhir  semester  dan  setiap  kuesioner  terdapat  pertanyaan  yang  dikaitkan  dengan dosen  yang  mengajar  disetiap  mata  kuliah.  Setiap  pertanyaan  dalam  kuesioner  bisa  diklasterisasikan memakai algoritma  K-Means untuk  mengelompokkan  data  dan  memilih cluster penilaian  kinerja  dosen mencakup cluster sangat baik, baik, cukup baik, dan kurang baik. Proses clustering adalah  proses  yang  dilakukan  tanpa  supervisi  sebagai  akibatnya  data  dipecah  dari perhitungan jaraknya. Tujuan clustering yaitu pengelompokkan karakteristik yang sama ke suatu daerah yang sama dan data karakteristik yang tidak sama menerima kelompok objek yang mempunyai karakteristik yang sama.  Model centroid yang  terdapat  dalam  penerapan  rumus K-Means adalah  mengklasifikasikan  atau mengelompokkan sejumlah  data menggunakan atribut yang berbeda-beda (Parlambang and Fauziah 2020) . Setiap perguruan tinggi melakukan cara yang berbeda-beda untuk mengetahui penilaian kinerja dosen. Pada  STMIK  Primakara  salah  satu  cara  yang  dilakukan  dalam  mengetahui  penilaian  kinerja  dosen  yaitu dengan cara mengevaluasi kembali kinerja dosen melalui angket yang dilakukan setiap akhir semester pada beberapa  kriteria  penilaian  yang  berdasarkan  empat  kompetensi  yaitu:  kompetensi  pedagogik,  kompetensi professional, kompetensi kepribadian, dan kompetensi sosial.
Pada penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  menggunakan algoritma K-Means Clustering dilakukan oleh Ismail Virgo (2020) mengenai Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan algoritma K-Means Clustering menggunakan  hasil  yang  diperoleh  pengelompokan  dosen  menjadi  tiga  kelompok  yaitu  72 matakuliah  yang  diampu  dosen  non-pns  dalam  kelompok  jarang  melakukan  pertemuan  (4.7650%),  69 matakuliah  yang  diampu  dosen  non-pns  dalam  kelompok  sedang  dalam  melakukan  pertemuan  (4.5665%), dan 1370 matakuliah yang diampu dosen non-pns dalam kelompok rajin melakukan pertemuan (90.6684%) (Virgo,  Defit,  and  Yunus  2020).  Penelitian  terkait  pula  dilakukan  oleh  Aldi  Nurzahputra  (2017),  papernya yang  berjudul  Penerapan algoritma  K-Means Untuk Clustering Penilaian  Dosen  Berdasarkan  Indeks Kepuasan  Mahasiswa  menggunakan  hasil  data  kepuasan  mahasiswa  berupa  kuesioner  yang  berjumlah  146 untuk  seluruh  dosen  pada  prodi  berjumlah  12  dosen.  Metode clustering yang  dipakai  dalam  penelitian  ini yaitu K-Means ,  dengan cluster baik  dan cluster kurang.  Hasil  total  nilai centroid untuk cluster baik  yaitu 17.099  (5  dosen  baik)  dan cluster kurang  myaitu  15.874  (7  dosen  kurang)  (Nurzahputra,  Muslim,  and Khusniati 2017).
Pada penelitian ini, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang berjudul “Penerapan Data mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara). Metode K-Means adalah contoh centroid yang dipakai menghitung jarak suatu objek data, dan K- Means bisa memproses permodelan tanpa supervisi (pengawasan) menggunakan sistem partisi. Penelitian ini bertujuan  pada  kerangka  penjaminan  mutu  internal  dalam  bentuk  feedback  bagi  dosen  untuk  mengetahui dampak pengajaran dosen terhadap mahasiswa.

## METODE Metode Penelitian
Data mining adalah salah satu bagian proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang berfungsi untuk mengekstrak pola atau contoh  berdasarkan data dengan  menggunakan  suatu algoritma yang spesifik  (Wafa 2013).
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Adapun proses KDD yaitu sebagai berikut:
1. Data Selection
Sebelum  melakukan  proses data  mining menggunakan algoritma K-Means ,  maka  terlebih  dahulu dilakukan proses pemilihan data. Data yang digunakan  yaitu data penilaian kinerja dosen  berdasarkan kepuasan mahasiswa berupa hasil angket yang diisi setiap akhir semester di STMIK Primakara.
2. Preprocessing/Cleaning
Setelah  melakukan pemilihan data atau seleksi  data, selanjutnya dilakukan proses preprocessing yaitu menghilangkan data yang duplikat dan menghapus data yang tidak valid .
3. Transformation Data
Berdasarkan atribut yang sudah dipilih,maka diperoleh output yang membedakan menjadi 4 cluster nilai kinerja  yaitu:  sangat  baik,  baik,  cukup  baik,  dan  kurang  baik.  Penentuan  penilaian  kinerja  dilihat berdasarkan  nilai  kompetensi  pedagogik,  professional,  kepribadian,  dan  sosial.  Nilai  kompetensi pedagogik  diperoleh  dari  jumlah  nilai  kesiapan  dosen  memberikan  perkuliahan.  Nilai  kompetensi profesional  diperoleh  dari  jumlah  nilai  kemampuan  dosen  memberikan  materi  pada  saat  kuliah berlangsung.  Kemudian  nilai  kompetensi  kepribadian  diperoleh  dari  jumlah  nilai  kemampuan  dosen dalam  bersikap  dan  bertanggung  jawab  sebagai  pribadi  dosen.  Dan  untuk  nilai  kompetensi  sosial diperoleh dari jumlah nilai kemampuan dosen dalam berinteraksi dengan lingkungan sekitar.
4. Data mining
Pada proses data mining selanjutnya dilakukan pengolahan data yang didapatkan dengan menggunakan dataset STMIK Primakara diolah dengan algoritma K-Means . Algoritma K-Means merupakan algoritma atau teknik dalam menentukan kelompok (grup) ke dalam satu cluster .
5. Interpretation/Evaluation
Pada  tahap interpretation/evaluation yaitu  tahap  pengujian  yang  menggunakan dataset STMIK Primakara dengan menerapkan software Rapid Miner untuk mengolah data lebih mudah dimengerti.

## Instrumen Penelitian
Instrument penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pengambilan data atau observasi  berupa  hasil  angket  yang  telah  dijawab  oleh  mahasiswa  di  akhir  semester.  Pengambilan  data dilakukan di bagian PPTI di STMIK Primakara.

## Jenis Data
Adapun jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagi berikut:
1. Data Kuantitatif
Data  kuantitatif  disajikan  dalam  bentuk  angka  yang  dibentuk  secara  statistika.  Data  kuantitatif  pada penelitian ini adalah dataset yang berisikan data informasi mengenai hasil dari angket yang telah diisi oleh mahasiswa. Hasil angket yang digunakan yaitu tahun ajaran 2020-2022.
2. Data Kualitatif
Data kualitatif disajikan dalam  bentuk kata verbal. Pada penelitian  ini, data  yang termasuk  yaitu:  data pertanyaan dari kuesioner angket dan  hasil  jawaban dari  angket  yang telah diisi oleh  mahasiswa pada sistem informasi kampus ( siska ).

## Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  STMIK  Primakara  yang  beralamat  di  Jalan  Tukad  Badung  No.135,  renon Denpasar. Waktu penelitian dimulai dari bulan Oktober 2021 sampai dengan April 2022.

## Alur Penelitian
Alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini, sebagai beikut:
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  identifikasi  masalah  telah  dilakukan  oleh  penulis.  Penelitian  ini  dilakukan  secara terstruktur  dan  sistematis  untuk  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  lebih  baik,  benar  dan  lebih akurasi dalam  menerapkan algoritma K-Means .  Hasil dari penelitian  ini  yaitu peng cluster an penilaian kinerja dosen yang dinilai dari hasil angket mahasiswa.
2. Studi Literatur
Tahap  ini pada  sumber literatur , penulis sudah  melakukan pencarian referensi  dari  jurnal-jurnal,  serta penelitian-penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang algoritma  K-Means  Clustering,  Data  mining dan studi literatur lainnya yang mendukung tujuan penelitian.
3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  sudah  dilakukan  oleh  penulis.  Pengumpulan dataset hasil  angket mahasiswa  yang  didapatkan  dari  bagian  PPTI  STMIK  Primakara  berupa  dokumen  excel  hasil  angket mahasiswa tahun ajaran 2020/2021  dan 2021/2022 di  semester genap dan ganjil. Dataset hasil angket mahasiswa  terdiri  dari  atribut  Program  Studi,  Tahun  Angkatan,  Mata  Kuliah  dan  Nilai  angket mahasiswa berdasarkan kompetensi (pedagogik, professional, kepribadian, dan sosial).
4. Pengolahan Data dengan KDD
Pada  proses  pengolahan  data  dengan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) yang  berfungsi  untuk mengekstrak pola atau contoh berdasarkan data dengan menggunakan suatu algoritma yang spesifik.
5. Kesimpulan
Pada tahap ini menjelaskan hasil penelitian secara singkat dan jelas mengenai hasil clustering penilaian kinerja  dosen  berdasarkan  kepuasan  mahasiswa  dari  hasil  angket  dan  penerapan  metode algoritma  K- Means.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  observasi  langsung  ke  STMIK  Primakara  untuk  menggali informasi  berupa  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh  mahasiswa  di  akhir  semester  melalui  sistem  akademik kampus ( siska ) dalam penilaian dosen berdasarkan kepuasan mahasiswa, serta menggali informasi data dari sistem akademik kampus tahun ajaran 2020/2021 dan 2021/2022.
Data  hasil  kuesioner  melalui  sistem  akademik  kampus  ( siska )  terdiri  dari  kode  mahasiswa,  tahun angkatan,  program  studi  (prodi),  dan  4  kompetensi  yaitu  kompetensi  pedagogik,  kompetensi  professional, kompetensi kepribadian, dan kompetensi sosial. Dataset yang diberikan oleh bagian PPTI STMIK Primakara dalam bentuk Microsoft Excel yaitu sebagai database dengan nama “ read excel ” yang terdiri dari 3302 data pada semester genap dan ganjil.
Dari dataset tersebut akan dilakukan pembersihan data secara manual menggunakan Microsoft excel yaitu  dengan  menghapus  data  yang  tidak  valid.  Pembersihan  atau  menghapus  data  selanjutnya  akan dijelaskan pada tahapan proses KDD.

## Penerapan Knowledge Discovery from Database (KDD)
Pada tahap ini merupakan proses knowledge discovery from database (KDD) .

## Data Selection
Tahap  pertama  untuk  melakukan clustering data  yaitu  melakukan  data  selection.  Dari dataset hasil  angket kepuasan  mahasiswa,  terdapat  3302  data.  Pada  data  tersebut  terdapat  beberapa  data  yang  tidak  rasional, sehingga dilakukan proses pembersihan data untuk data yang berkualitas. Pada atribut mata kuliah dilakukan penghapusan beberapa mata kuliah, dikarenakan mata kuliah seperti skripsi, proposal skripsi, kerja praktek, dan  company  visit  tidak  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebab  termasuk  penilaian  untuk  komisi,  dan dilakukan  penghapusan  beberapa  data  sehingga  mahasiswa  mengambil  permatakuliah  saja  agar  tergolong berdasarkan jumlah mahasiswa.

## Preprocessing
Pada tahap preprocessing dilakukan pembersihan data.Dari  hasil evaluasi data  menunjukkan ada 2419 data yang  dihapus.  Data  yang  dihapus  dari  beberapa  mata  kuliah  yang  diambil  oleh  mahasiswa  seperti  skripsi, proposal  skripsi,  kerja  praktek,  dan  company  visit  karena  pada  penelitian  ini  mata  kuliah  tersebut  tidak termasuk dalam penilaian dosen pada angket kepuasan  mahasiswa. Pada atribut nim dirubah  menjadi tahun angkatan dikarenakan nim tidak relevan jika digunakan pada penelitian ini. Sehingga diperoleh jumlah dalam dataset 983 data.

## Transformation
Pada tahap transformasi yang dilakukan yaitu mengubah setiap nim menjadi tahun angkatan dan penambahan atribut berupa kode mahasiswa, yang dilakukan secara manual pada Microsoft Excel . Agar data dapat diolah dengan  menggunakan tools data  mining yang  akan  diimplementasikan  menggunakan algoritma  K-Means , maka  data  yang  berjenis  nominal  diinisialisasikan  terlebih  dahulu  dalam  bentuk  angka.  Sedangkan  pada
penelitian  ini  hanya  menggunakan  6  atribut  yang  diolah  menggunakan tools Rapid  Miner yaitu  kode mahasiswa,  tahun  angkatan,  kompetensi  pedagogik,  kompetensi  professional,  kompetensi  kepribadian,  dan kompetensi  sosial,  sedangkan  untuk  atribut  keempat  kompetensi  tersebut  sudah  dalam  bentuk  angka  atau numerik, sehinngga tidak perlu menginialisasikan.

## Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  peng cluster an  dengan  menggunakan algoritma  K-Means yang  dibangun  sesuai tujuan  penelitian.  Pengujian dataset untuk  meng clustering penilaian  kinerja  dosen  berdasarkan  kepuasan mahasiswa  yang  menggunakan  dalam  4 cluster yaitu  sangat  baik,  baik,  cukup  baik,  dan  kurang  baik  yang diimplementasikan dengan aplikasi Rapid Miner .

## Evaluation
Pada  tahapan  ini  selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi Rapid  Miner untuk  mengukur  kemampuan metode algoritma K-Means dengan Davis-Bouldin Index (DBI).

## Implementasi Aplikasi RapidMiner
Pengolahan data memakai rapidminer terdapat beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
1. Memasukkan  seluruh  data  yang  telah  diinialisasikan  sebelumnya  sesuai  dengan  atribut  yang dipakai ke dalam rapidminer.
2. Memasukkan Tools K-Means Clustering pada rapidminer yang bertujuan untuk memproses data yang telah dimasukkan sebelumnya.
3. Selanjutnya,  menambahkan Tools  Cluster  Distance  Performance yang  bertujuan  untuk mengevaluasi kinerja proses data mining berdasarkan centroid cluster .
Pada dataset yang telah ditentukan yaitu diperlukan suatu model dari metode yang akan digunakan yaitu K- Means dengan grafik dari software Rapidminer yang digunakan, sebagai berikut:
Pengujian data menggunakan tools Rapidminer Pengujian dengan software rapidminer membantu untuk proses clustering menjadi lebih  mudah, efektif dan efisien. Memasukkan model algoritma dengan tahapan pencarian algoritma K-Means , setelah itu drag & drop algoritma K-Means ke layar proses seperti pada gambar 3.
Pada  pemodelan  algoritma K-Means berguna  untuk  melakukan clustering data,  dimana  terlebih  dahulu melakukan  pemilihan  jumlah cluster yang  telah  ditentukan.  Jumlah cluster yang  dipakai  yaitu  berjumlah  4 cluster . Selanjutnya dari model yang telah diterapkan, maka menghasilkan hasil clustering . Hasil proses ini
Gambar 2. Rancangan Model K-Means
Gambar 3. Model Algoritma K-Means
merupakan  data  yang  dikelompokkan  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  dari  setiap  data,  sehingga  dapat hasil  pola  atau  informasi  yang  tersembunyi  dari  data-data  tersebut. Cluster yang  digunakan  berjumlah  4 cluster yaitu cluster _2  (sangat  baik), cluster _1  (baik), cluster _0  (cukup  baik),  dan cluster _3  (kurang  baik). Cluster _2  termasuk  dalam  penilaian  kinerja  dosen  untuk cluster sangat  baik  yang  dibuktikan  dari  rata-rata nilai 6-7, cluster _1 termasuk dalam penilaian kinerja dosen untuk cluster baik  yang diperoleh dari  rata-rata nilai 5-7, sedangkan cluster _0 termasuk dalam penilaian kinerja dosen untuk cluster cukup baik dibuktikan dari  rata-rata  nilai  4-6,  dan cluster _3  termasuk  dalam  penilaian  kinerja  dosen  untuk cluster kurang  baik dengan  rata-rata  nilai  3-5.  Dimana  penilaian  tersebut  hasil  dari  rata-rata  nilai  ke  empat  kompetensi  dengan nilai maksimal 7 dan nilai minimal 1.
Visualisasi cluster dari  algoritma K-Means pada ExampleSet ( Clustering )  bagian visualizations yang akan terlihat seperti gambar 4. Dari gambar diatas menunjukkan cluster yang terbentuk berjumlah 4 cluster , dimana cluster _2  merupakan kelompok cluster sangat baik, cluster _1  merupakan kelompok cluster baik, cluster _0  merupakan kelompok cluster cukup  baik, serta cluster _3  merupakan kelompok cluster kurang  baik. Hubungan  antara cluster dengan  jumlah  mahasiswa,  maka  pola  yang  dihasilkan yaitu:
Tampilan hasil cluster ketika data diuji dengan Rapid Miner . Cluster _2 (C1) memiliki 312 data, cluster _1  (C2)  memiliki  401  data, cluster _0  (C3)  memiliki  189  data,  serta cluster _3  (C4) memiliki 81 data, dan total sebanyak 983 data.
Gambar 4. Hasil Visualisasi Clustering
Gambar 5. Hasil Clustering hubungan Cluster dengan
Jumlah Mahasiswa
Gambar 6. Hasil Cluster Model
Hasil  persentase cluster dengan cluster _2  sebesar  31,74%, cluster _1  sebesar  40,79%, cluster _0  sebesar 19,23%, dan cluster _3 sebesar 8,24%.
Hasil  perhitungan  dengan  angka  paling  kecil  ataupun  mendekati  nilai  titik  pusat  ( centroid )  adalah  dasar penentuan sebuah cluster .
Table 1. Hasil Centroid Akhir
Attribute Cluster _0 Cluster _1 Cluster _2 Cluster _3 Kompetensi Pedagogik 5.032 5.671 6.824 4.062 Kompetensi Professional 4.942 6.072 6.571 3.963 Kompetensi Kepribadian 5.201 6.204 6.737 3.852 Kompetensi Sosial 5.259 6.082 6.817 4.074
Grafik hasil K-Means Clustering pada Centroid final. Garis warna hijau muda merupakan representasi cluster _2, garis warna hijau tua merupakan representasi cluster _1, garis warna biru merupakan representasi cluster _0,  dan  garis  warna  merah  merupakan  representasi cluster _3. Cluster _2  garis  warna  hijau  muda puncak  nilai  tertinggi  pada  penilaian  angket  di  sistem  informasi  akademik  ( siska )  yaitu  7, cluster _1  garis warna  hijau  tua  nilai  pada  penilaian  angket  dengan  nilai  6, cluster _0  garis  warna  biru  penilaian  angket dengan nilai 5, sedangkan cluster _3 garis warna merah penilaian angket dengan nilai terendah yaitu 4.
Gambar 7. Persentase Hasil Cluster
Gambar 8. Hasil Grafik Plot K-Means Clustering
Hasil uji performance dengan
evaluasi Davies-Bouldin  Index (DBI  dalam  kinerja  pengelompokkan cluster .  Dimana  seberapa  baik  kinerja dari centroid yang dihasilkan  juga  bisa diukur dengan penggunaan operator Cluster Distance Performance . Dari hasil implementasi menggunakan RapidMiner dalam menguji data jenis penilaian kinerja, nilai Davies- Bouldin Index (DBI) yang didapatkan sebesar 0,270. Berdasarkan hasil Davies-Bouldin Index yang diperoleh yaitu cluster _2  dengan  hasil  DBI  0,211, cluster _1  hasil  DBI  0,346, cluster _0  dengan  hasil  DBI  0,292  dan cluster _3  hasil  DBI  0,325.  Maka  dapat  disimpulkan  hasil  evaluasi  dari  hasil clustering bahwa  hasil  yang terbaik berada pada cluster _1, karena nilai DBI yang diperoleh sudah mendekati nilai 0.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penerapan data  mining pada  data  hasil  penilaian  kinerja  dosen  berdasarkan kepuasaan mahasiswa menggunakan algoritma K-Means , maka dapat disimpulkan:
1. Algoritma K-Means dapat diimplementasikan pada proses clustering menggunakan tools Rapid Miner . Pengujian cluster dikelompokan menjadi 4 cluster yaitu: sangat baik, baik, cukup baik, dan kurang baik. Secara garis  besar penilaian kinerja dosen oleh  mahasiswa didapatkan  jumlah cluster penilaian sangat baik  312  (31,74%)  data  mahasiswa ,  cluster penilaian  baik  401  (40,79%)  data  mahasiswa, cluster penilaian cukup baik 189 (19,23%) data mahasiswa, dan cluster penilaian kurang baik 81 (8,24%) data mahasiswa. Sehingga jumlah data mahasiswa yang lebih banyak terdapat pada cluster penilaian baik.
2. Hasil evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index diperoleh sebesar 0,270 atau 27%. Sehingga tingkat akurasi dari hasil cluster termasuk baik, karena nilai DBI sudah mendekati nol.

## DAFTAR PUSTAKA
Nurzahputra,  Aldi,  Much  Aziz  Muslim,  and  Miranita  Khusniati.  2017.  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Penilaian  Dosen  Berdasarkan  Indeks  Kepuasan  Mahasiswa.” Techno.Com 16(1):17–24. doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.
Parlambang,  Bagas,  and  Fauziah.  2020.  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam  Proses Penilaian  Kuesioner  Kepada  Dosen  Guna  Mendukung  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Dosen.” Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa 25(2):161–73. doi:
10.35760/tr.2020.v25i2.2719.
Puspita, Mita, I. Wyn Rinda, and I. Wyn Darsana. 2014. “Kinerja Terhadap Hasil Belajar Ipa Siswa Kelas V Pada Gugus 7 Kecamatan Penebel Kabupaten Tabanan.” Mimbar PGSD Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan PGSD (Vol: 2 No: 1 Tahun 2014) 2.
Toyib,  Rozali,  and  Surya  Ade  Saputera.  2019.  “Aplikasi  Sistem  Penilaian  Kinerja  Guru  Dengan Metode  Decision  Tree  Menggunakan  Algoritma  ID3  (  Studi  Kasus  SLTP  Negeri  3  Marga Sakti  Bengkulu  Utara  ).” JTIS,  Volume  2  Nomor  1,  Februari  2019  ISSN :  2614  –  3070, E- ISSN : 2614 – 3089 2:1–7.
Virgo,  Ismail,  Sarjon  Defit,  and  Yuhandri  Yunus.  2020.  “Klasterisasi  Tingkat  Kehadiran  Dosen Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus  Institut  Agama  Islam Batusangkar).” Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi 2(1):24–29. doi:
10.37034/jsisfotek.v2i1.22.
Wafa, Moh. Shohibul. 2013. “Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma K- Means Clustering.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang 1:1–117.
Gambar 9 . Hasil Uji Performance