Segmentation and Positioning of Lecturers in the Department of Computer Science at Pakuan University Based on Student Assessment *
Segmentasi dan Positioning Dosen Jurusan Ilmu Komputer Universitas Pakuan Berdasarkan Penialian Mahasiswa
Yusma Yanti 1 ‡ and Asep Saepulrohman 2
1,2 Jurusan Ilmu Komputer Universitas Pakuan, Indonesia
‡ corresponding author: yusmayanti.fn@gmail.com
Copyright  ©  2021  Yusma  Yanti  and  Asep  Saepulrohman.  This  is  an  open-access  article  distributed under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Determining the segmentation and positioning of the lecturers in selecting the thesis supervisor is very important to do. It is because, with this information, the supervision process in thesis writing can run well. This study intends to analyze the segmentation and  positioning  of  lecturers  related  to  determine  the  thesis  supervisor  using  the Clusterwise  Bilinear  Spatial  Multidimensional  Scaling  Model  (CBSMSM)  method.  The data used is survey data for fifth-semester bachelor students of the 2019/2020 academic year  of  the  Department  of  Computer  Science,  Pakuan  University. One hundred  sixty- one  student  observations  provide  an  assessment  of  10  attributes  regarding  the characteristics  of  32  lecturers  of  the  department.  Furthermore,  the  estimation  of  the segment  coordinate  parameters,  lecturer  coordinates,  dimensions,  and  attributes simultaneously  uses  the  alternating  least  square  (ALS)  algorithm.  The  number  of segments and dimensions are selected based on the smallest sum square error (SSE) value for combining segments and other dimensions. As a result, we get four segments and four dimensions with an SSE value of 4864.003. Furthermore, the department can use  this  result  to  illustrate  student  assessments  of  their  lecturers'  characteristics regarding thesis supervision.
Keywords : Clustering, Least Square Algorithm, Positioning, Segmentation, Student Thesis .
* Received: Nov 2020; Reviewed: Mar 2021; Published: Mar 2021

## 1.  Pendahuluan
Jurusan  Ilmu  Komputer  Universitas  Pakuan  memiliki  visi  menjadikan  program  studi (Prodi) yang unggul, mandiri dan berkarakter pada sistem otomasi dan aplikasi cerdas berbasis  komputer.  Prodi  ini  memiliki  empat  kelompok  keilmuan  yaitu, Computer Science , multimedia, hardware dan sistem informasi. Dalam perkembangannya, Prodi Ilmu Komputer Universitas Pakuan meroket dengan sangat pesat. Jumlah mahasiswa baru  untuk  setiap  angkatan  mencapai  rata-rata  300  mahasiswa.  Fasilitas  secara bertahap juga ditingkatkan menuju lebih baik. Tak terlupa juga kualitas tim dosen yang berkualitas  baik  dan  saling  berkesinambungan.  Namun,  rasio  antara  jumlah  dosen dengan  jumlah  mahasiswa  hingga  saat  ini  belum  dapat  dikatakan  ideal. Permasalahan ini terlihat sederhana, namun kenyataannya sangat berdampak pada kualitas lulusan dan akreditasi prodi dimasa yang akan datang. Ketidakidealan rasio jumlah  mahasiswa  dengan  jumlah  dosen  salah  satunya  berpengaruh  disaat penyusunan  skripsi/  tugas  akhir  mahasiswa.  Terkadang,  mahasiswa  tidak  bisa mendapatkan  bimbingan  secara  maksimal.  Kesesuaian  antara  bidang  keilmuan dosen  pembimbing  skripsi  dengan  mahasiswa  bimbingan  merupakan  salah  satu faktor  pendukung  dalam  mempercepat  masa  studi.  Sehingga  dengan  adanya kesesuaian  ini,  dapat  menekan  angka  kelulusan  mahasiswa  tidak  tepat  waktu. Dengan demikian, akan memperbaiki dan dapat meningkatkan akreditasi prodi untuk masa yang akan datang.
Sistem  yang  sedang  berjalan  dalam  penentuan  pembimbing  skripsi  dapat dikatakan cukup rumit. Mahasiswa mengajukan judul kepada pihak pengelola jurusan. Proses  pengajuan  oleh  seorang  mahasiswa  dapat  terjadi  berulang  kali  hingga judulnya diterima dan ditentukan dosen pembimbing. Masalah pertama timbul karena penentuan  dosen  pembimbing  dilakukan  oleh  jurusan,  terkadang  seorang  dosen ditugaskan membimbing terlalu banyak mahasiswa sedangkan dosen yang lain hanya satu  atau  dua  mahasiswa  saja.  Terkadang  juga  terdapat  keputusan  yang  kurang optimal,  karena  kurang  sesuai  bidang  keilmuan  dosen  dengan  skripsi  mahasiswa. Akibatnya  dapat  mengurangi  kualitas  tugas  akhir  yang  dihasilkan,  mahasiswa  juga kurang  optimal  dalam  hal  penguasaan  topik  tersebut.  Serta  berbagai  masalah  lain yang  harusnya  tidak  terjadi  jika  terdapat  penataan  segmentasi  mahasiswa  dan positioning dosen.
Penelitian mengenai Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) dalam hal penentuan dosen  pembimbing  sudah  banyak  dilakukan.  Yaqin  et  al.  (2014)  mengembangkan sebuah SPK penentuan dosen pembimbing menggunakan logika fuzzy . Penilaian ini berdasarkan bidang kompetensi dosen, ipk mahasiswa, beban bimbingan dosen, nilai skripsi  mahasiswa  yang  telah  menempuh  sidang  skripsi, durasi  mahasiswa  dalam menyelesaikan  skripsi,  serta  kondisi  khusus  sebagai  aspek  pertimbangan  ( special case ).  Cahyono  &  Thamrin  (2016)  membuat  sebuah  aplikasi  penentu  pembimbing skripsi  menggunakan  metode analytical  hierarchy  process (AHP),  namun  tingkat keakuratan aplikasi ini cukup lemah hanya 53.8%. Di sisi lain, Septiana et al. (2016) mengembangkan  SPK  penentu  dosen  penguji  dan  pembimbing  tugas  akhir menggunakan Fuzzy  Multiple  Atribute  Decision  Making dengan Simple  Addittive Weight (SAW).  Laengge  et  al.  (2016)  juga  mengembangkan  sistem  pendukung keputusan dalam menentukan dosen pembimbing menggunakan metode SAW. Pada
penelitian  tersebut  sangat  bergantung  pada  aspek  variabel  dan  tingkat  ketelitian perhitungan  yang  cukup  rumit.  Mukti  et  al.  (2018)  mengembangkan  SPK  dengan metode  pembobotan  TOPSIS,  namun  metode  ini  memiliki  resiko  kesalahan  apabila bobot  yang  diberikan  tidak  sesuai. Selain  itu,  Putri  (2019)  mempelajari  SPK  untuk penentuan dosen pembimbing skripsi menggunakan algoritma Winnowing-Weighted Product dengan  memperoleh  hasil  90%  tingkat  usabilitas  sistem  dalam  penentuan pembimbing  skripsi.  Tetapi  pada  penelitian  tersebut,  tidak  dilakukan  segmentasi mahasiswa, hanya terpaku pada reputasi akademik yang dimiliki dosen. Lebih lanjut, Pomantow  et  al.  (2019)  mengembangkan  sistem  segmentasi, targetting ,  dan positioning dalam hal penjualan suatu produk kopi. Penelitian tersebut bertujuan agar mengetahui  gambaran produk oleh segmen  pasar yang ada. Dalam bukunya  Kotler (2008)  menyatakan  bahwa  segmentasi  pada  dasarnya  adalah  suatu  strategi  untuk memahami  struktur  pasar.  Sedangkan  Kasali  (1998)  juga  menyatakan  salah  satu metode  statistika  yang  sering  digunakan  pada  bidang  ekonomi  pemasaran  adalag segmentasi dengan regresi.
Metode  pada  bidang  ekonomi  ini  sangat  mungkin  untuk  diterapkan  pada  kasus pemilihan  pembimbing  skripsi.  Secara  umum  segmen  mahasiswa  dan positioning dosen  akan  dihitung  secara  bersamaan.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  analisis yang  telah  dikenalkan  DeSarbo  et  al.  (2008)  yakni Clusterwise  Bilinear  Spatial Multidimensional  Scaling  Model (CBSMSM) . Yanti  et  al.  (2014)  juga  telah mengaplikasikan analisis ini pada ukuran data relatif kecil, namun kekonsistenan hasil belum maksimal karena hasil yang diperoleh sangat tergantung pada besarnya nilai dugaan awal variabelnya. Analisis CBSMSM ini akan dicoba diaplikasikan pada kasus penentuan  pembimbing  skripsi  pada  Jurusan  Ilmu  Komputer  Universitas  Pakuan. Pada metode ini dilakukan klasifikasi dan reduksi data secara bersamaan, sehingga prosesnya  relatif  lebih  cepat  dan  menghasilkan  efisiensi  waktu  maksimal.  Dari penelitian  Yanti  et  al.(2014)  sebelumnya,  penelitian  ini  menggunakan  ukuran  data yang lebih besar. Penggunaan algoritma alternating least square lebih stabil disertai dengan nilai akhir yang diperoleh tidak akan berubah walaupun penentuan nilai awal dugaan  variabel  bersifat  acak.  Diharapkan  berdasarkan  penelitian  ini  dapat menentukan  gambaran  segmentasi  mahasiswa  dan positioning dosen  bersamaan pada  suatu  analisis  yang  secara  langsung  mempermudah  penentuan  dosen pembimbing  skripsi  berdasarkan  segmen  mahasiswanya.  Akibatnya  proses penyusunan skripsi dapat lebih maksimal dan memperkecil kemungkinan mahasiswa lulus tidak tepat waktu.

## 2.  Metodologi
Penelitian ini dilakukan terhadap mahasiswa aktif semester V Jurusan Ilmu Komputer Universitas  Pakuan  pada  Semester  Genap  TA  2019/2020.  Jumlah  responden sebanyak 200 mahasiswa yang ditanyakan penilaian terhadap 32 dosen aktif dengan 10 kategori atribut/ variabel. Selain itu, disertai satu pertanyaan konklusif penentuan besar keinginan mahasiswa ke- 𝑖 untuk bersedia dibimbing oleh dosen ke- 𝑗 yang nanti akan  membentuk  sebuah  matriks  ( ∆ 𝒊𝒋 ).  Penilaian  oleh  seluruh  responden  terhadap dosen ke- 𝑗 berdasarkan atribut ke- 𝑘 akan membentuk matriks ( 𝑍 𝑗𝑘 ) .
Beberapa langkah penting yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1. Penentuan indikator kuesioner
Kuesioner  yang  digunakan  terdiri  dari  10  pertanyaan  utama  dan  satu  pertanyaan konklusif  keinginan  mahasiswa  untuk  dibimbing  dosen  ke- 𝑗 yang  mewakili  tujuan penelitian.  Indikator  pertanyaan  berdsarkan  penelitian  oleh  Yanti  et  al.  (2014). Kuesioner ini telah dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas sebelumnya. 2. Pelaksanaan survei
Pengambilan  data  survei  dilakukan  secara  langsung  menggunakan  media online . Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses pelaksanaan survei, menekan biaya, dan  lebih  efisien  terhadap  waktu.  Data  survei  penilaian  responden  ke- 𝑖 terhadap dosen  ke- 𝑗 berdasarkan  atribut  ke- 𝑘 secara  keseluruhan  dapat  disusun  sesuai struktur data pada Tabel 1.
Tabel 1: Struktur data penilaian responden terhadap dosen dan atribut (𝒁 𝒋𝒌 )
Responden ke- 𝑖 Dosen ( 𝑗 ) Atribut ke-1 Atribut ke-2 … Atribut ke- 𝐾 1 1 𝑍 11 𝑍 12 … 𝑍 1𝐾 2 𝑍 21 𝑍 22 … 𝑍 2𝐾 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝐽 𝑍 𝐽1 𝑍 𝐽2 … 𝑍 𝐽𝐾 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑁 1 𝑍 11 𝑍 12 … 𝑍 1𝐾 2 𝑍 21 𝑍 22 … 𝑍 2𝐾 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝐽 𝑍 𝐽1 𝑍 𝐽2 … 𝑍 𝐽𝐾
Nilai 𝑍 𝑗𝑘 yang diberikan oleh masing-masing responden secara garis besar dapat memberikan  gambaran  preferensi/  keinginan  responden  untuk  memilih  dosen tersebut. Namun dalam penelitian ini, untuk memperjelas besar keinginan mahasiswa dalam memilih dosen diberikan satu pertanyaan tersendiri. Besar keinginan responden ke- 𝑖 memilih dosen ke- 𝑗 ditulis dengan matriks ∆ 𝑖𝑗 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2: Struktur data keinginan responden ke- 𝒊 untuk memilih dosen ke- 𝒋 (∆ 𝒊𝒋 )
Responden ke- 𝑖 Dosen ke-1 Dosen ke-2 Dosen ke- 𝐽 1 ∆ 11 ∆ 12 … ∆ 1𝐽 2 ∆ 21 ∆ 22 … ∆ 2𝐽 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ N ∆ 𝑁1 ∆ 𝑁2 … ∆ 𝑁𝐽
3. Pemeriksaan  terhadap  data  survei,  karena  sangat  memungkinkan  terdapat  data kosong ataupun data tidak lengkap.
4. Deskripsi data survei yang telah dilaksanakan.
5. Pendugaan parameter
Yanti et al. (2014) mengaplikasikan CBSMSM menggunakan algoritma alternating least  square .  Matriks 𝑋 𝑗𝑟 menyatakan  koordinat  dosen  ke- 𝑗 untuk  dimensi  ke- 𝑟 . Sedangkan  besar  pengaruh  atribut  ke- 𝑘 pada  dimensi  ke- 𝑟 untuk  setiap  dosen  ke- 𝑗 diwakili oleh matriks 𝛼 𝑘𝑟 dengan persamaan (1). Hubungan antara nilai atribut dengan keinginan  memilih  dosen  oleh  setiap  responden  pada  segmen  tertentu  ditulis berdasarkan persamaan (2).
𝑋 𝑗𝑟 =   ∑ 𝑍 𝑗𝑘 𝛼 𝑘𝑟 𝐾 𝑘=1 (1) ∆ 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑋 𝑗𝑟 𝑌 𝑠𝑟 𝑅 𝑟 = 1 + 𝜀 𝑖𝑗 (2)
Persamaan (1) dan persamaan (2) ini bertujuan untuk positioning dosen, tidak dapat menggambarkan segmentasi dengan atribut. DeSarbo et al. (2008) memberikan ilustrasi  simultan  rumusan  segmentasi  dan positioning seperti  pada  persamaan  (3). dengan 𝑃 𝑖𝑠 merupakan  segmen  yang  keanggotaan  peubah  indikator  biner,  dengan syarat:
𝑃 𝑖𝑠 = { 0, jika responden tidak dikelompokkan pada segmen s 1, jika responden dikelompokkan pada segmen s
Sehingga:
𝑃 𝑖𝑠 ∈   {0, 1}, ∑ 𝑃 𝑖𝑠 = 1 𝑆 𝑠=1 , jika satu responden hanya masuk ke satu segmen saja;
0 <   ∑ 𝑃 𝑖𝑠 ≤ 𝑆 𝑆 𝑠=1 , jika satu responden masuk kedalam beberapa segmen; dan ∆ 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑆 𝑠=1 ∑ 𝑋 𝑗𝑟 𝑌 𝑠𝑟 𝑅 𝑟 = 1 + 𝑏 +   𝜀 𝑖𝑗 (3)
Optimasi  menggunakan  algoritma alternating  least  square (DeSarbo,  2008) dapat  dilakukan  sebagai  berikut.  Persamaan  (3)  telah  diperoleh: ∆ 𝑖𝑗 = ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑆 𝑠=1 ∑ 𝑋 𝑗𝑟 𝑌 𝑠𝑟 𝑅 𝑟 = 1 + 𝑏 +  𝜀 𝑖𝑗 . Sehingga dapat diperoleh: 𝜀 𝑖𝑗 =   ∆ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑆 𝑠=1 ∑ 𝑋 𝑗𝑟 𝑌 𝑠𝑟 𝑅 𝑟 = 1 − 𝑏. Untuk  menduga 𝑷, 𝑿, 𝒀, dan 𝑏 dengan  meminimumkan Φ , dengan:
Φ =   ∑ ∑ (∆ ij −  ∑ P is S s=1 ∑ X jr Y sr R r=1 −  b) 2 J j=1 I i=1
Φ  =   ∑ ∑ ε ij 2 J j=1 I i=1
(4)
dengan ∆ 𝐼𝐽 =   (∆ 𝑖𝑗 ), ∆ 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑆 𝑠=1 ∑ 𝑋 𝑗𝑟 𝑌 𝑠𝑟 𝑅 𝑟 = 1 + 𝑏 +   𝜀 𝑖𝑗 , Misalkan ∆= ∆ ∗ + 𝑏 ,  maka ∆ ∗ =   𝑷𝒀𝑿 ′ +  𝜺 , sehingga:
Min Φ = 𝑀𝑖𝑛 𝑡𝑟(𝜺 ′ 𝜺) = 𝑡𝑟 [(∆ ∗ −  𝑷𝒀𝑿 ′ ) ′ (∆ ∗ −  𝑷𝒀𝑿 ′ )] = 𝑡𝑟(∆ ∗ ∆) −  2 𝑡𝑟 (∆ ∗′ 𝑷𝒀𝑿 ′ ) + 𝑡𝑟(𝑿𝒀 ′ 𝑷 ′ 𝑷𝒀𝑿)
Berikut ini langkah dari algoritma alternating least square (ALS): a)  Menduga 𝑿
Penduga nilai 𝑿 menggunakan turunan parsial terhadap 𝑿 dari JKG persamaan (4), sehingga diperoleh 𝑿 ̂ =   ∆ ∗′ 𝑷𝒀 (𝒀 ′ 𝑷 ′ 𝑷𝒀) −1 (5)
b)  Menduga 𝒀
Penduga nilai 𝒀 menggunakan turunan parsial terhadap 𝒀 dari JKG persamaan (4), sehingga diperoleh 𝒀 ̂ ′ =   (𝑿 ′ 𝑿) −1 𝑿 ′ ∆ ∗′ 𝑷(𝑷 ′ 𝑷) −1 (6)
c)  Menduga 𝑃
Diketahui sebelumnya bahwa 𝑃 𝑖𝑠 ∈ {0,1} merupakan segmen keanggotaan peubah indikator biner, sehingga: ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑠 ≥ 1, ∀𝑖 dan ∑ 𝑃 𝑖𝑠 𝑠 > 1, ∀𝑆 , sehingga Φ = 𝑡𝑟(𝜺 ′ 𝜺) = 𝑡𝑟(𝜺 ′ 𝜺) dan 𝛷 =   ∑ 𝐻 𝑖𝑖 𝐼 𝑖=1 dengan 𝑯 =   𝜺 ′ 𝜺 sehingga:
𝛷 =   ∑ (∆ 𝑖 ∗ −   𝑃 𝑖 𝒀𝑿 ′ ) ′ (∆ 𝑖 ∗ −   𝑃 𝑖 𝒀𝑿 ′ ) 𝐼 𝑖=1 (7)
d)  Menduga 𝑏
Langkah  pertama  definisikan ∆̂ 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑃̂ 𝑖𝑠 𝑆 𝑠=1 ∑ 𝑋̂ 𝑗𝑟 𝑅 𝑟=1 𝑌̂ 𝑠𝑟 ,  dengan: 𝑳  = (∆ 𝑖𝑗 ),   𝑲 = (𝟏, 𝑴), 𝟏 ′ =   (1, 1, ⋯ ,1), 𝑴 = (∆̂ 𝑖𝑗 ). Kemudian lakukan pendugaan kuadrat
sederhana  dengan  persamaan  (8).  Dimana,  nilai  (a)  ditetapkan  sama  dengan  1 karena tidak bisa diidentifikasi, karena berada pada 𝑿 atau 𝒀
(𝑏 ̂ 𝑎̂ ) =   (𝑲 ′ 𝑲) −𝟏 𝑲 ′ 𝑳 (8)
e)  Uji konvergensi
Jika 𝑉𝐴𝐹 (𝐼𝑇) − 𝑉𝐴𝐹 (𝐼𝑇−1) ≤  0.0001 maka  proses  pendugaan  akan  berhenti,  jika tidak, meningkatkan 𝐼𝑇 = 𝐼𝑇 + 1 dan kembali ke Langkah 1. Nilai konvergensi (VAF) seperti halnya nilai 𝑅 2 menggunakan rumus
𝑉𝐴𝐹 = 1 − ∑ ∑ (∆ 𝑖𝑗 − ∆̂ 𝑖𝑗 ) 𝐽 𝑗=1 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ (∆ 𝑖𝑗 − ∆ .. ) 𝐽 𝑗=1 2 𝑁 𝑖=1
, dimana ∆ .. = 1 𝑁𝐽 ∑ ∑ ∆ 𝑖𝑗 𝐽 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 (9)
6. Menentukan kombinasi banyak segmen dan dimensi untuk pendugaan parameter. Semakin  banyak  kombinasi  yang  dipilih,  maka  akan  semakin  banyak  variasi  yang akan  dihasilkan.  Namun  ini  berdampak  kepada  semakin  lama  proses  penentuan kombinasi terbaik.
7. Memilih kombinasi banyak segmen dan dimensi. Kombinasi dikatakan terbaik jika memiliki jumlah Kuadrat Galat terkecil.
8. Hasil kombinasi terbaik kemudian disajikan pada suatu gambar dua dimensi yang berisikan koordinat segmen, koordinat dosen, koordinat atribut dan jumlah dimensi. 9. Menentukan kelompok dosen dan atribut untuk setiap segmen yang terbentuk dan kemudian dilakukan interpretasi hasil penelitian.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Deskripsi Data
Berdasarkan perancangan awal, dilaksanakan survei terhadap 200 mahasiswa untuk penilaian  terhadap  32  dosen  dengan  10  atribut.  Namun  hanya  terdapat  161  data responden yang memenuhi untuk dapat dianalisis. Skala atribut jawaban kuesioner ini terletak  pada  interval  nilai  1-10,  dengan  10  menyatakan  sangat  menyukai/  sangat setuju dan 1 menyatakan sebaliknya. Atribut yang digunakan adalah sebagai berikut: A1 = Dosen mudah untuk ditemui
A2 = Track record bimbingan dosen tersebut cepat lulus A3 = Dosen memiliki reputasi akademik yang baik
A4 = Dosen memiliki reputasi non akademik yang baik A5 = Dosen dianggap lebih familiar oleh mahasiswa.
A6 = Terdapat komunikasi intens antara dosen dengan mahasiswa.
A7 = Dosen memiliki gaya mengajar yang unik
A8 = Dosen dirasa menakutkan oleh mahasiswa A9
= Minat mahasiswa sesuai dengan bidang ilmu dosen A10  = Dosen memiliki sifat kharismatik dan berkarakter
Sebaran rata-rata  10  atribut  berdasarkan penilaian  161 mahasiswa terhadap  32 dosen disajikan pada Gambar 1. Pada gambar tersebut, dapat diketahui bahwa sifat kharismatik dan berkarakter bagi seorang dosen merupakan salah satu atribut yang paling diutamakan saat memilih dosen pembimbing skripsi. Secara keseluruhan, rata- rata atribut berada pada rentang diatas 6.
Mahasiswa juga memberikan preferensi/ keinginan untuk memilih seorang dosen menjadi  pembimbingnya  yang  secara  deskriptif  disajikan  pada  Gambar  2. Berdasarkan  gambar  tersebut  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  menurut  penilaian mahasiswa, mereka sangat tidak mengharapkan untuk dibimbing oleh dosen 7 (D7), dosen (20) dan  dosen 23  (D23). Serta yang menjadi  dosen  paling  diharapkan oleh mahasiswa adalah dosen 20 (D20).
Gambar 1: Boxplot rata-rata penilaian mahasiswa untuk setiap atribut
Gambar 2: Boxplot preferensi / keinginan mahasiswa dalam memilih dosen

## 3.2 Hasil
Proses  analisis  diawali  dengan  pemeriksaan  kelengkapan  data  survei.  Awalnya kuesioner disebar kepada 200 mahasiswa, namun terdapat 39 kuesioner yang tidak memenuhi  kriteria  untuk  diikutsertakan  dalam  analisis.  Data  yang  ada  dibentuk  ke dalam struktur ∆ dan 𝒁 yang kemudian disesuaikan dengan bahasa pemrograman R, yang diikuti  oleh  inisialisasi nilai 𝑷 dan 𝒀 . Kemudian tahap yang tidak kalah  penting yakni menentukan batas iterasi pendugaan parameter ( er ).
Selanjutnya dilakukan proses pendugaan menggunakan algoritma ALS. Langkah pertama melakukan pendugaan koordinat dosen ( 𝑿 ) dan pendugaan koordinat atribut. Langkah kedua menduga koordinat segmen ( 𝒀 ). Kemudian untuk menentukan setiap mahasiswa menjadi pendukung pada suatu segmen dilakukan pendugaan 𝑷 dan juga bergantung pada nilai 𝜱 untuk setiap mahasiswa. Nilai terendah akan mengidentifikasi mahasiswa masuk pada segmen tersebut. Mahasiswa diberikan nilai 1 untuk masuk segmen  ini  dan  0  untuk  segmen  lainnya.  Langkah  keempat,  menduga  nilai b yang diawali dengan menduga nilai ∆ ∗ dan menduga ∆ . Kedua matriks ini dibentuk menjadi satu kolom yang nanti digunakan untuk menduga b . Langkah kelima menghitung nilai VAF  menggunakan  persamaan  (9).  Model  dikatakan  baik  jika 𝑉𝐴𝐹 𝑖 −   𝑉𝐴𝐹 𝑖−1 < 𝑒𝑟 , apabila terpenuhi maka iterasi akan berhenti. Setelah ini berdasarkan VAF ditentukan nilai JKG dari proses iterasi.
Kombinasi  jumlah  segmen  dan  jumlah  dimensi  dilakukan  secara trial  and  error . Kombinasi dengan nilai JKG terkecil dintayakan sebagai kombinasi terbaik. Tabel 3 akan menyajikan beberapa kombinasi ini.
Tabel 3: Banyak iterasi, nilai JKG dan nilai VAF berdasarkan kombinasi banyak dimensi dan segmen
Keterangan: tanda * menyatakan kombinasi banyak dimensi dan segmen dengan JKG terkecil
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas,  terlihat  bahwa  kombinasi  antara  4  segmen  dan  4 dimensi  memiliki JKG terkecil senilai  4864.003  dengan membutuhkan sebanyak  24 iterasi. Selanjutnya hasil analisis diilustrasikan dalam bentuk gambar. Penyajiannya dalam bentuk koordinat dua dimensi berupa Gambar 3 yang menyajikan hasil untuk dimensi 1 dan dimensi 2, serta Gambar 4 untuk dimensi 3 dan dimensi 4. Tujuan dari membagi penyajian pada dua dimensi gambar ini agar mempermudah penyajian dan interpretasi hasil.
Segmen (S) Dimensi (R) Iterasi JKG VAF 2 2 15 5096.160 0.010838500 3 2 242 5052.924 0.019230550 4 2 10 5053.737 0.019072860 5 2 41 5123.098 0.005609905 3 3 34 5106.183 0.008893057 4 3 38 5063.909 0.017098360 5 3 234 4980.604 0.033267930 4* 4* 24 4864.003 0.055900070 5 4 106 5135.355 0.003230694 5 5 136 4895.180 0.049848510
Gambar 3: Solusi analisis pada dimensi 1 dan dimensi 2
Garis  biru  pada  gambar  mewakili  atribut,  garis  merah  putus-putus  mewakili segmen  dan  titik  hitam  menunjukkan positioning dosen.  Berdasarkan  Gambar  3 terlihat bahwa segmen menyebar dengan baik, yang mengindikasikan bahwa setiap segmen berbeda dengan segmen lainnya. Suatu atribut dapat menggambarkan suatu segmen jika nilai proyeksi atribut terhadap segmen tersebut lebih besar dari rata-rata tersebut  ditambah  setengah  simpangan  bakunya.  Sehingga  terdapat  kemungkinan atribut yang sama dapat menggambarkan lebih dari satu segmen. Kemudian, atribut dosen  memiliki  reputasi  akademik  yang  baik  (A3)  menjadi  pembentuk  S2  dan  S3. Terdapat  komunikasi  intens  antara  dosen  dan  mahasiswa  (A6)  juga  menjadi pembentuk  dua  segmen  yakni  S2  dan  S3.  Atribut  dosen  dirasa  menakutkan  oleh mahasiswa  (A8)  dapat  dilihat  menjadi  pembangun  S3  dan  S4.  Dosen  memiliki  sifat kharismatik dan berkarakter (A10) menjadi pembangun S1 dan S2. Untuk lebih jelas akan disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4: Proyeksi setiap atribut terhadap segmen
Atribut Segmen S1 S2 S3 S4 A1= Dosen mudah untuk ditemui. -1.4901  -0.8673  -8.4075 1.6511 A2= Track record bimbingan dosen tersebut cepat lulus -3.2720 0.1266  -7.3488 0.7022 A3= Dosen memiliki reputasi akademik yang baik -10.2270 1.3176 2.7327 -0.5111 A4= Dosen memiliki reputasi non akademik yang baik. 8.2956  -1.0540  -4.7374 -0.3509 A5= Dosen dianggap lebih familiar oleh mahasiswa. 8.8670 0.2224  -8.0881 -0.7436 A6= Terdapat komunikasi intens antara dosen dengan mahasiswa. -10.3877 1.0069 6.7496 -0.1917 A7= Dosen memiliki gaya mengajar unik -2.9204  -0.0158  -7.7214 0.8182 A8= Dosen dirasa menakutkan oleh mahasiswa. -10.5278  -1.2360 1.6508 0.6528 A9= Minat mahasiswa sesuai dengan bidang ilmu dosen. 3.9745  -0.6212 6.3917 -0.2961 A10= Dosen memiliki sifat kharismatik dan berkarakter . 11.0477 0.7833  -3.6671 -0.2925
Keterangan: pewarnaan kuning menandakan nilai proyeksi yang lebih besar dari rata-ratanya ditambah setengah simpangan bakunya pada setiap atribut
Segmen 1 (S1) digambarkan oleh  atribut dosen memiliki reputasi non akademik yang baik (A4), dosen dianggap lebih familiar oleh mahasiswa (A5), minat mahasiswa sesuai  dengan  bidang  ilmu  dosen  (A9)  dan  dosen  memiliki  sifat  kharismatik  dan berkarakter  (A10).  Untuk  S2  digambarkan  oleh  atribut  dosen  memiliki  reputasi akademik yang baik (A3), terdapat komunikasi intens antara dosen dengan mahasiswa (A6), dosen memiliki sifat kharismatik dan berkarakter (A10). Segmen 3 (S3) terbentuk oleh  atribut  dosen  memiliki  reputasi  akademik  yang  baik  (A3),  terdapat  komunikasi intens  antara  dosen  dengan  mahasiswa  (A6),  dosen  dirasa  menakutkan  bagi mahasiswa (A8), minat mahasiswa sesuai dengan bidang ilmu dosen (A9). Segmen 4 terbentuk oleh atribut dosen mudah untuk (A1), track record bimbingan dosen tersebut cepat  lulus  (A2),  dosen  memiliki  gaya  mengajar  unik  (A7)  dan  dosen  dirasa menakutkan mahasiswa (A8).
Setiap dosen dapat diposisikan pada suatu segmen jika proyeksi dosen terhadap segmen tersebut memiliki nilai terbesar dari proyeksi terhadap segmen yang lain. Pada penelitian ini terdapat 32 orang dosen yang akan diposisikan pada 4 segmen.  Posisi dosen terhadap segmen dapat dilihat secara detail pada Tabel 5.
Tabel 5: Proyeksi dosen terhadap segmen
Dosen Segmen S1 S2 S3 S4 D1 -6.6128 -2.9329 50.8042 -0.0865 D2 -1.4650 0.4180 -22.2599 -0.7566 D3 -10.5014 6.2321 -37.8540 -1.7068 D4 -1.2158 -2.5154 -0.3269 1.8231 D5 17.6062 -3.0949 -14.8273 1.2868 D6 34.4706 -0.5163 -14.2913 -1.3244 D7 -5.6887 0.6461 -49.8150 4.2816 D8 -13.9827 -1.4664 52.6203 -3.3823 D9 60.6513 -1.5653 -57.0565 2.0008 D10 -1.5107 -1.9245 18.2739 0.3052 D11 22.5968 -1.9838 8.3176 0.0226 D12 -9.1582 1.4057 -12.0103 -0.4954 D13 -14.2766 0.9340 -15.5221 1.3178 D14 11.6278 -2.1173 -1.3875 -0.7340 D15 5.8418 2.6704 7.8975 -3.5147 D16 37.3102 -4.1542 27.7875 -1.3078 D17 -22.3522 0.6813 -3.2070 1.0608 D18 29.8223 -0.8736 -7.6988 0.0288 D19 -21.6789 0.5061 24.0651 -0.3948 D20 -17.2793 -1.2774 11.8147 1.5212 D21 11.7165 -2.1011 30.9959 0.5387 D22 2.8488 -1.9778 -6.5862 1.5117 D23 -27.8550 1.1409 -18.7041 3.3193 D24 -53.4550 4.3826 12.4068 1.6026 D25 -15.1022 3.1839 -36.1286 -0.3164 D26 -22.5280 -0.5619 14.4270 0.7575 D27 12.5574 2.7663 9.5805 -3.8418 D28 11.4493 1.3728 3.9903 0.0122 D29 -1.4039 -1.2429 18.9499 1.3016 D30 3.1145 2.0246 14.6892 -3.2720 D31 -18.5482 4.0106 2.0364 -2.6773 D32 3.0012 -2.0698 -10.9812 1.1186
Keterangan: pewarnaan kuning menandakan nilai proyeksi terbesar pada setiap segmen untuk masing- masing dosen
Berdasarkan Tabel 5, pada segmen 1 terdapat 11 dosen di dalamnya, yaitu dosen 5, 6, 9, 11, 14, 16, 18, 22, 27, 28, dan 32. Pada segmen 2 terdiri dari 5 dosen meliputi
dosen 2, 3, 12, 25, dan 31. Pada segmen 4 juga terdapat 5 dosen, yaitu dosen 4, 7, 13,  17,  dan  3.  Selainnya,  termasuk  pada  segmen  3.  Secara  keseluruhan  dapat digambarkan  segmentasi  mahasiswa  beserta positioning -nya  pada  semua  segmen pada tabel 6.
Tabel 6: Ringkasan hasil analisis segmentasi mahasiswa dan positioning dosen
Segmen Atribut pembangun segmen Dosen yang memenuhi kriteria segmen Segmen 1 A4=  Dosen  memiliki  reputasi  non  akademik yang baik Dosen 05, Dosen 06, Dosen 09, Dosen 11, Dosen 14, Dosen 16, Dosen 18,Dosen 22, Dosen 27, Dosen 28,  Dosen 32 A5=  Dosen  dianggap  lebih  familiar  oleh mahasiswa..
A9=  Minat  mahasiswa  sesuai  dengan  bidang ilmu dosen.
A10=  Dosen  memiliki  sifat  kharismatik  dan berkarakter.
Segmen 2
A3=  Dosen  memiliki  reputasi  akademik  yang baik. Dosen 02, Dosen 03, Dosen 12, Dosen 25, Dosen 31 A6= Terdapat komunikasi intens antara dosen dengan mahasiswa.
A10=    Dosen  memiliki  sifat  kharismatik  dan berkarakter Segmen 3 A3=    Dosen  memiliki  reputasi  akademik  yang baik. Dosen 01, Dosen 08, Dosen 10, Dosen 15, Dosen 19, Dosen 20, Dosen 21,Dosen 24, Dosen 26, Dosen 29,  Dosen 30 A6= Terdapat komunikasi intens antara dosen dengan mahasiswa. A8= Dosen dirasa menakutkan oleh mahasiswa.
A9=  Minat  mahasiswa  sesuai  dengan  bidang ilmu dosen. Segmen 4 A1= Dosen mudah untuk ditemui. Dosen 04, Dosen 07, Dosen 13, Dosen 17, Dosen 23 A2= Track  record bimbingan  dosen  tersebut cepat lulus.
A7= Dosen memiliki gaya mengajar yang unik.
A8= Dosen dirasa menakutkan oleh mahasiswa.

## 4.  Simpulan
Berdarkan  analisis  yang telah dilakukan  maka  dapat disimpulkan  bahwa terdapat  4 segmen  mahasiswa  pada  Jurusan  Ilmu  Komputer  Universitas  Pakuan. Positioning dosen  hanya  pada  satu  segmen  untuk  setiap  dosen,  sedangkan  atribut memungkinkan untuk menjadi bagian untuk lebih dari satu segmen. Mahasiswa pada segmen 1 lebih cenderung memilih dosen pembimbing dengan reputasi non akademik yang lebih menonjol, dosen yang lebih familiar dengan sifat kharismatik dan tentunya sesuai dengan bidang ilmu yang diminati. Pada segmen 2 diisi oleh mahasiswa yang lebih sering berinteraksi dengan dosen yang memiliki sifat kharismatik serta reputasi akademik  yang  lebih  baik.  Mahasiswa  pada  segmen  3  hampir  menyerupai  kriteria pada segmen 2, namun pada segmen 3 ini mahasiswa lebih memilih dosen dengan kesan  lebih  menakutkan  untuk  membimbing  skripsinya.  Terakhir  untuk  segmen  4,
mahasiswa  pada  segmen  ini  lebih  mengutamakan  rasa  kemudahan  untuk  bertemu dosen,  walaupun  kesan  dosen  lebih  menakutkan,  namun  dosen  pada  segmen  ini memiliki track record bimbingan cepat lulus.

## Daftar Pustaka
Cahyono,  H.  A.,  &  Thamrin,  H.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Pembimbing  Skripsi  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process.
Retrieved March 25, 2021, from http://eprints.ums.ac.id/41390/1/Naskah_Publikasi_Hendri_L200110090.pdf
DeSarbo,  W.  S.,  Grewal,  R.,  &  Scott,  C.  J.  (2008).  A  Clusterwise  Bilinear Multidimensional  Scaling  Methodology  for  Simultaneous  Segmentation  and Positioning Analysis. Journal of Marketing Research , 45 (3): 280 –292.
Kasali,  R.  (1998). Membidik  Pasar  Indonesia  Segmentasi  Targeting  Positioning . Jakarta (ID): Gramedia.
Kotler, P. (2008). Manajemen Pemasaran . Jakarta (ID): Erlangga.
Laengge, I., Wowor, H. F., & Putro, M. D. (2016). Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi. Jurnal Teknik Informatika , 9 (1): 1 –7.
Mukti,  T.  H.,  Patmantara,  S.,  &  Wibawa,  A.  P.  (2018).  Sistem  Pemilihan  Dosen Pembimbing Skripsi dengan Metode Topsis. Jurnal Ilmiah Flash , 4 (1): 53 –63.
Pomantow, G. V., Mananeke, L., & Jorie, R. J. (2019). Analisis Segmentasi, Targeting, Dan Positioning Terhadap Keputusan Pembelian Produk Maxx Coffee Di Hotel Aryaduta Manado. Jurnal Emba: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 7 (4): 3129 –3138.
Putri,  R.  A.  N.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penentuan  Dosen Pembimbing  Skripsi  menggunakan  Algoritme  Winnowing-Weighted  Product. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (9):  9132 – 9138.
Septiana,  I.,  Irfan,  M.,  Atmadja,  A.  R.,  &  Subaeki,  B.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentu  Dosen  Penguji  dan  Pembimbing  Tugas  Akhir Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  Dengan  Simple Additive Weighting. JOIN , 1 (1): 43 –50.
Yanti, Y., Sartono, B., & Afendi, F. M. (2014). Simultaneous Analysis Of The Lecturers Positioning And Students Segmentation In The Selection Of Thesis Supervisor. Proc. ICCS-13 , 311 –318. Bogor (ID): Departemen Statistika, FMIPA, IPB.
Yaqin,  A.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dosen Pembimbing  dengan  Metode  Logika  Fuzzy. Prosiding  Seminar  Informatika 2014 , 146 –159. Medan (ID): STMIK Potensi Utama.