## IMPLEMENTASI K-MEANS DALAM EVALUASI KINERJA DOSEN
POLITEKNIK BISNIS INDONESIA
Sahat Sonang
Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia Email : sahatsonangstg@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  rangka  meningkatkan  mutu  Pendidikan  Tinggi  di  Indonesia,  Pemerintah  mengatur    Standar  Nasional Pendidikan Tinggi melalui Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik  Indonesia No.49 Tahun 2014. Dimana  dosen  merupakan    salah  satu  bagian    yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan  mutu  pendidikan  tinggi. Untuk mengetahui kualitas Dosen, maka pihak kampus akan melakukan evaluasi kepada setiap dosen yang mengajar. Pada  penelitian  ini,  penulis  mencoba  membangun  sebuah  sistem    untuk  mengevaluasi  kinerja  Dosen  berdasarkan kriteria: Kesesuaian waktu mengajar, Ketepatan masuk naskah ujian, Ketepatan masuk koreksi nilai, Evaluasi proses belajar mengajar, Penelitian, dan pengabdian kepada Masyrakat. Untuk memperoleh hasil evaluasi kinerja Dosen penulis menggunakan metode Algoritma K-Means. Dari  hasil  pengolahan  data  20  orang  dosen  sebagai  data sampel maka diperoleh hasil kinerja dosen yang dibagi dalam 4 kelompok yaitu: Sangat Baik, Baik, Cukup, Kurang. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan proses  pengambilan keputusan sangat optimal dengan menggunakan metode K-Means.
Keywords: Decision Support System,Undang-Undang Guru dan Dosen, K-Means

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  sangat  pesat  dan peran  teknologi  semakin  mendominasi  kehidupan manusia.  Kondisi  ini  menuntut  setiap  intansi  atau perusahaan dapat bersaing.  Dalam dunia bisnis yang dinamis  dan  penuh  persaingan,  intansi  atau perusahaan  tidak  lagi  bisa  unggul  secara  kompetitif hanya  dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  ada akan  tetapi  sudah  harus  beralih  dan  mengikuti perkembangan  teknologi  sekarang  ini    di  dalam penyelesaian  kegiatan  sehari-hari    intansi  atau perusahaan.
Clustering merupakan  metode  yang  digunakan dalam data mining dimana cara kerjanya mencari dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan karakteristik antara data yang satu dengan data yang lain yang telah diperoleh.  Ciri-ciri dari metode data mining    ini  adalah  mempunyai  sifat  tanpa  arahan, yang  dimaksud  dengan  teknik  ini  diterapkan  tanpa perlu  data  training  dan  tanpa teacher serta  tidak memerlukan target keluaran. [4].
Metode K-means Clustering memiliki sifat efisien dan  cepat.  Metode K-means  Clustering bertujuan untuk  membuat cluster objek  berdasarkan  atribut menjadi k partisi.  Cara  kerja  metode K-means Clustering adalah    petama-tama  ditentukan cluster yang akan dibentuk, pada elemen pertama dalam tiap cluster dapat  dipilih  untuk  dijadikan  sebgai  titik tengah,  selanjutnya  akan  dilakukan  pengulangan langkah  demi  langkah  hingga  tidak  ada  objek  yang dapat dipindahkan lagi [5].
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan di atas maka penelitian ini akan menerapkan metode k-means dalam penyelesaian evaluasi kinerja Dosen
Politeknik  Bisnis  Indonesia  untuk  menghasilkan pengelompokan  kinerja  dosen    Sangat  Baik,  Baik, Cukup,  dan  Buruk.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat dijadikan  bahan  atau  dasar  pertimbangan  dalam penugasan Dosen.
LANDASAN TEORI
1. Data Mining
Data   mining   adalah   suatu   istilah   yang digunakan      untuk      menguraikan  penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar (Turban, dkk. 2005).

## 2. Clustering
Analisis Pengelompokan / Clustering merupakan proses membagi data dalam suatu    himpunan    ke    dalam    beberapa kelompok    yang    kesamaan    datanya    dalam suatu  kelompok  lebih  besar  daripada kesamaan  data  tersebut  dengan  data  dalam kelompok  lain  (Jang,  Sun,  dan  Mizutani, 2004).
Potensi clustering adalah  dapat  digunakan untuk  mengetahui  struktur  dalam  data  yang dapat  dipakai  lebih  lanjut  dalam  berbagai aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi, pengolahan  gambar,  dan  pengenalan  pola (Kusrini, Emha T.L, 2009)
3. Algoritma K-Means Algoritma K-means adalah implementasi dari algoritma clustering partisional  yang  paling sederhana dan paling banyak digunakan. K-means juga  menggunakan  kuadrat error  criterion .
Algoritma ini mulai mempartisi ruang data secara acak  sambil  penunjukan  ( assignment )  sampel yang  ada  ke  dalam cluster-cluster berdasarkan kemiripan  antara kluster dan  sampel,  sampai sebuah criterion yang convergen ditemukan.
Syarat  sebuah criterion telah  ditemukan  adalah ketika  tidak  ada  lagi  pemindahan  sampel ( reassignment )  dari  satu cluster ke cluster yang lain  yang  akan  menyebabkan  berkurangnya  total error yang dikuadratkan ( errorsquare ). Algoritma ini  populer  digunakan  karena  kemudahan implementasinya,  dan  memiliki  kecepatan  yang cukup baik.
Langkah-langkah dasar yang diambil oleh algoritma K-means adalah:
a. Langkah  pertama:  Tanyakan    kepada pemakai  algoritma K-means ,  catatan- catatan  yang  ada  akan  dibuat  menjadi
beberapa kelompok, sebutlah sebanyak k kelompok.
b. Langkah kedua: secara sembarang, pilih k buah  catatan  (dari  sekian  catatan  yang ada) sebagai pusat-pusat kelompok awal.
c. Langkah  ketiga:  untuk  setiap  catatan, tentukan pusat kelompok terdekatnya dan tetapkan catatan tersebut sebagai anggota dari  kelompok  yang  terdekat  pusat kelompoknya. Hitung rasio antara besaran Beetween  Cluster  Variation dengan Within  Cluster  Variation ,  lalu bandingkan  rasio  tersebut  dengan  rasio sebelumnya(bila  sudah  ada).  Jika  rasio tersebut  membesar,  maka  lankutkan  ke langkah  keempat.  Jika  tidak  hentikan prosesnya.
d. Langkah keempat: perbaharui pusat- pusat kelompok (berdasarkan kelompok yang didapat dari langkah ketiga) dan kembali ke langkah ketiga.
4. Data Dosen
Tabel 1 Data Dosen No  Nama Dosen Kesesuaian Waktu Mengajar Ketepatan masuk naskah ujian Ketepatan Masuk Koreksi Nilai Evaluasi Proses Belajar mengajar Penelitian Pengabdian Kepada Masyarakat 1 Dsn-1 5 4 5 4.45 4 4 2 Dsn-2 5 3 3 4.92 3 3 3 Dsn-3 4 4 4 4.59 3 3 4 Dsn-4 5 4 4 4.39 5 5 5 Dsn-5 4 3 2 4.23 4 4 6 Dsn-6 4 4 4 4.06 3 3 7 Dsn-7 3 4 4 4.00 3 3 8 Dsn-8 4 5 4 4.23 3 3 9 Dsn-9 5 5 4 3.00 4 3 10 Dsn-10 4 4 4 3.50 4 3 11 Dsn-11 3 4 3 2.50 4 4 12 Dsn-12 4 2 3 3.00 3 3 13 Dsn-13 4 3 3 4.50 3 3 14 Dsn-14 3 3 3 3.50 3 2 15 Dsn-15 3 3 3 3.00 3 3 16 Dsn-16 4 4 4 3.50 4 4 17 Dsn-17 4 5 4 4.00 4 3 18 Dsn-18 5 5 4 4.50 4 4 19 Dsn-19 3 3 3 3.50 3 3 20 Dsn-20 4 4 4 3.50 4 3
Keterangan:
Skala bobot yang digunakan 5, yaitu : Sangat Baik,  bobot 5; Baik,  bobot  4; Cukup, bobot 3; Kurang, bobot 2; Sangat Kurang, bobot 1;
II. PENGUJIAN 1. Data Pengujian Perancangan data dengan K-Means
Clustering dengan  menggunakan  data dosen,  yaitu:  Kesesuaian  waktu  mengajar, ketepatan  masuk  naskah  ujian,  ketepatan
masuk  koreksi  nilai,  evaluasi  proses  belajar mengajar,  penelitian,  pengabdian  kepada masyarakat.  dengan  mengambil  contoh sebanyak    20 record yaitu record pertama sampai  dengan record keduapuluh  untuk diuji secara manual.
2. Hasil Pelatihan
Selanjutnya akan digunakan algoritma klasifikasi K- Means untuk mengelompokkan data yang ada.
1. Langkah  pertama  dari K-Means  clustering adalah menanyakan  kepada pemakai K-Means , record-record yang  ada  akan  dibuat  menjadi berapa  kelompok.  Jika  jumlah  kelompoknya empat, maka nilai k -nya adalah 4 atau k =4.
2. Pada  langkah  kedua  ini,  kita  akan  secara sembarang  memilih k =4  buah record (dari  20 record yang ada) sebagai pusat-pusat kelompok awal, misalnya a. Record ke-5  sebagai Cluster 1  sehingga C 1={4, 3, 2, 4.23, 4, 4} b. Record ke-9  sebagai Cluster 2 sehingga C 2={5, 5, 4, 3.00, 4, 3} c. Record ke-14  sebagai Cluster 3 sehingga C 3={3, 3, 3, 3.50, 3, 2} d. Record ke-17  sebagai Cluster 4 sehingga C 4={4, 5, 4, 4.00, 4, 3}
3. Pada  langkah  ketiga  ini,  setiap record
akan ditentukan pusat kelompok terdekatnya. Record tersebut akan ditetapkan  sebagai  kelompok  yang terdekat  pusat  kelompoknya.  Hitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster dengan persamaan berikut:
D(x,y)= √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 a. Cluster 1 (C1):
𝐷 11 = √(5 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (5 − 2) 2 + (4.45 − 4.23) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 𝐷 11 = 3.388 𝐷 12 = √(5 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (4.92 − 4.23) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 4) 2 𝐷 12 = 2.166 𝐷 13 = √(4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (4.59 − 4.23) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 4) 2 𝐷 13 = 2.670
b. Cluster 2 (C2):
𝐷 11 = √(5 − 5) 2 + (4 − 5) 2 + (5 − 4) 2 + (4.45 − 3.00) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2
𝐷 11 = 2,586
𝐷 12 = √(5 − 5) 2 + (3 − 5) 2 + (3 − 4) 2 + (4.92 − 3.00) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2 𝐷 12 = 3.112 𝐷 13 = √(4 − 5) 2 + (4 − 5) 2 + (4 − 4) 2 + (4.59 − 3.00) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2 𝐷 13 = 2.351
c. Cluster 3 (C3):
𝐷 11 = √(5 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (5 − 3) 2 + (4.45 − 3.50) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 2) 2 𝐷 11 = 4.002 𝐷 12 = √(5 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4.92 − 3.50) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 𝐷 12 = 2.649 𝐷 13 = √(4 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (4.59 − 3.50) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 𝐷 13 = 2.278
d. Cluster 4 (C4):
𝐷 11 = √(5 − 4) 2 + (4 − 5) 2 + (5 − 4) 2 + (4.45 − 4.00) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 𝐷 11 = 2,201 𝐷 12 = √(5 − 4) 2 + (3 − 5) 2 + (3 − 4) 2 + (4.92 − 4.00) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2 𝐷 12 = 2.801
𝐷 13 = √(4 − 4) 2 + (4 − 5) 2 + (4 − 4) 2
+ (4.59 − 4.00) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2
𝐷 13 = 1.532
Berikut Hasil perhitungan selengkapnya pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Jarak Setiap Data Dosen
No Nama Dosen Kesesuaian Waktu Mengajar Ketepatan masuk naskah ujian Ketepatan Masuk Koreksi Nilai Evaluasi Proses Belajar mengajar Penelitian Pengabdian Kepada Masyarakat C1 C2 C3 C4 1 Dsn-1 5 4 5 4,92 4 4 3,388 2,586 4,002 2,201 2 Dsn-2 5 3 3 4,92 3 3 2,116 3,112 2,649 2,801 3 Dsn-3 4 4 4 4,59 3 3 2,670 2,351 2,278 1,532 4 Dsn-4 5 4 4 4,39 5 5 2,833 2,816 4,449 2,674 5 Dsn-5 4 3 2 4,23 4 4 0,000 3,393 2,745 3,009 6 Dsn-6 4 4 4 4,06 3 3 2,651 2,031 2,077 1,415 7 Dsn-7 3 4 4 4,00 3 3 2,838 2,646 1,803 1,732 8 Dsn-8 4 5 4 4,23 3 3 3,162 1,874 2,745 1,026 9 Dsn-9 5 5 4 3,00 4 3 3,393 0,000 3,354 1,414 10 Dsn- 10 4 4 4 3,50 4 3 2,556 1,500 2,236 1,118 11 Dsn- 11 3 4 3 2,50 4 4 2,448 2,693 2,646 2,500 12 Dsn- 12 4 2 3 3,00 3 3 2,348 3,464 1,803 3,464 13 Dsn- 13 4 3 3 4,50 3 3 1,753 3,041 1,732 2,500 14 Dsn- 14 3 3 3 3,50 3 2 2,745 3,354 0,000 2,872 15 Dsn- 15 3 3 3 3,00 3 3 2,348 3,162 1,118 2,828 16 Dsn- 16 4 4 4 3,50 4 4 2,352 1,803 2,828 1,500 17 Dsn- 17 4 5 4 4,00 4 3 3,009 1,414 2,872 0,000 18 Dsn- 18 5 5 4 4,50 4 4 3,012 1,803 3,873 1,500 19 Dsn- 19 3 3 3 3,50 3 3 2,129 3,202 1,000 2,693 20 Dsn- 20 4 4 4 3,50 4 3 2,556 1,500 2,236 1,118
Setiap data akan menjadi anggota dari suatu cluster yang  memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat cluster nya.
Misalnya  untuk  data  pertama,  jarak  terkecil diperoleh pada cluster keempat, maka data pertama akan  menjadi  anggota  dari cluster keempat.
Demikian  juga  untuk  data  kedua,  jarak  terkecil  ada pada cluster kesatu, maka data tersebut akan masuk pada cluster kesatu.  Posisi cluster selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Posisi Cluster Pada Iterasi Pertama
N o Nama Dosen Kesesuaia n Waktu Mengajar Ketepata n masuk naskah ujian Ketepata n Masuk Koreksi Nilai Evaluasi Proses Belajar mengaja r Penelitia n Pengabdian Kepada Masyaraka t C1 C2 C3 C4 JT K 1 Dsn-1 5 4 5 4,92 4 4 3,38 8 2,58 6 4,00 2 2,20
2 Dsn-2 5 3 3 4,92 3 3 2,11 6 3,11 2 2,64 9 2,80 1 C1 3 Dsn-3 4 4 4 4,59 3 3 2,67 0 2,35 1 2,27 8 1,53 2 C4 4 Dsn-4 5 4 4 4,39 5 5 2,83 3 2,81 6 4,44 9 2,67 4 C4 5 Dsn-5 4 3 2 4,23 4 4 0,00 0 3,39 3 2,74 5 3,00 9 C1 6 Dsn-6 4 4 4 4,06 3 3 2,65 1 2,03 1 2,07 7 1,41 5 C4 7 Dsn-7 3 4 4 4,00 3 3 2,83 8 2,64 6 1,80 3 1,73 2 C4 8 Dsn-8 4 5 4 4,23 3 3 3,16 2 1,87 4 2,74 5 1,02 6 C4 9 Dsn-9 5 5 4 3,00 4 3 3,39 3 0,00 0 3,35 4 1,41 4 C2 10 Dsn- 10 4 4 4 3,50 4 3 2,55 6 1,50 0 2,23 6 1,11 8 C4 11 Dsn- 11 3 4 3 2,50 4 4 2,44 8 2,69 3 2,64 6 2,50 0 C1 12 Dsn- 12 4 2 3 3,00 3 3 2,34 8 3,46 4 1,80 3 3,46 4 C3 13 Dsn- 13 4 3 3 4,50 3 3 1,75 3 3,04 1 1,73 2 2,50 0 C3 14 Dsn- 14 3 3 3 3,50 3 2 2,74 5 3,35 4 0,00 0 2,87 2 C3 15 Dsn- 15 3 3 3 3,00 3 3 2,34 8 3,16 2 1,11 8 2,82 8 C3 16 Dsn- 16 4 4 4 3,50 4 4 2,35 2 1,80 3 2,82 8 1,50 0 C4 17 Dsn- 17 4 5 4 4,00 4 3 3,00 9 1,41 4 2,87 2 0,00 0 C4 18 Dsn- 18 5 5 4 4,50 4 4 3,01 2 1,80 3 3,87 3 1,50 0 C4 19 Dsn- 19 3 3 3 3,50 3 3 2,12 9 3,20 2 1,00 0 2,69 3 C3 20 Dsn- 20 4 4 4 3,50 4 3 2,55 6 1,50 0 2,23 6 1,11 8 C4 Keterangan
JTK : Jarak Terdekat ke Kelompok
Dari  Tabel  3  didapat  keanggotaan Cluster sebagai berikut:
1. Kelompok 1 (atau C 1) = { 2, 5, 11 }
2. Kelompok 2 (atau C 2) = { 9 }
3. Kelompok 3 (atau C 3) = { 12, 13, 14, 15, 19}
4. Kelompok 4 (atau C 4) = { 1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 16, 17, 18, 20}
Pada  tahap  ini  akan  mengitung  rasio  antara besaran Between  Cluster  Variation ( BCV )  dengan Within Cluster Variation ( WCV ), sebagai berikut:
BCV = D(C1,C2)+D(C1,C3)+D(C1,C4)+ D(C2,C3)+D(C2,C4)+D(C3,C4) BCV = (3.393-0.000)+(2.745-0.00)+(3.009- 0.000)+(3.354-0.00)+(1.414-0.00)+(2.872-0.000) BCV = 17.324
WCV = ∑ ∑ 𝑑(𝑝, 𝑚 𝑖 ) 2 𝑝∈𝐶𝑖 𝑘 𝑖=1
WCV = 2.201 2 + 2.116 2 + 1.532 2 + 2.674 2 + 0.000 2 + 1.415 2 + 1.732 2 + 1.026 2 + 0.000 2 + 1.118 2 + 2.448 2 + 1.803 2 + 1.732 2 + 0.000 2 + 1.118 2 + 1.500 2 + 0.00 2 + 1.500 2 + 1.000 2 + 1.118 2 WCV = 46.372
BCV/WCV = 17.324/46.372 = 0.374
Mengingat  langkah  sebelumnya  belum  mendapat rasio  ini,  maka  perbandingan  rasio  belum  dapat dilakukan  dan  proses K-Means  clustering, maka dilanjutkan ke langkah keempat.
4. Langkah keempat ( Iterasi-2 )
Pada  langkah  ini,  perubahan  pusat-pusat kelompok akan dilakukan seperti berikut:
a. Untuk Cluster 1, ada 3 data yaitu data ke-2,
5 dan 13, sehingga:
C 12 = (3 + 3 + 4)/3 = 3.3 C 13 = (3 + 2 + 3)/3 =2.7 C 14 = (4.92 + 4.23 + 2.50)/3 = 3.9 C 15 = (3 + 4 + 4)/3 = 3.7
C 16 = (3 + 4 + 4)/3 = 3.7 Sehingga C1 = {4.0, 3.3, 2.7, 3.9, 3.7, 3.7}
b. Untuk Cluster 2, ada 1 data yaitu data ke-9,
sehingga:
Sehingga C2 = {5, 5, 5, 3.00, 4, 3}
c. Untuk Cluster 3, ada 5 data yaitu data ke- 12, 13, 14, 15 dan 19, sehingga:
C 31 = (4 + 4 + 3 + 3 + 3)/5 = 3.4
C 32 = (2 + 3 + 3 + 3 + 3)/5 = 2.8 C 33 = (3 + 3 + 3 + 3 + 3)/5 = 3.0 C 34 = (3.00 + 4.50 + 3.50 + 3.00 + 3.50)/5 =
3.5
C 35 = (3 + 3 + 3 + 3 + 3)/5 = 3.0
C 36 = (3 + 3 + 2 + 3 + 3)/5 = 2.8 Sehingga C3 = {3.4, 2.8, 3.0, 3.5, 3.0, 2.0}
d. Untuk Cluster 4, ada 11 data yaitu data ke- 1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 16, 17, 18, dan 20 sehingga:
C 31 = (5 + 4 + 5 + 4 + 3 + 4 + 4 + 4 + 4 + 5
+ 4)/11 = 4.2 C 32 = (4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 5 + 4 + 4 + 5 + 5 + 4)/11 = 4.3
C 33 = (5 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4
+ 4)/11 = 4.1
C 34 = (4.92 + 4.59 + 4.39 + 4.06 + 4.00 + 4.23 + 3.50 + 3.50 + 4.00 + 4.50 + 3.50)/11
= 4.1
C 35 = (4 + 3 + 5 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 4
+ 4)/11 = 3.7 C 36 = (4 + 3 + 5 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 3 + 4 + 3)/11 = 3.5 Sehingga C4 = {4.2, 4.3, 4.1, 4.1, 3.7, 3.5}
5. Ulangi langkah 3 hingga nilai rasio antara besaran Between Cluster Variation ( BCV ) dengan Within Cluster Variation ( WCV ) tidak mengalami penaikan dari nilai rasio sebelumnya.
Tabel 4. Posisi Cluster Pada Iterasi Kedua
N o Nama Dosen Kesesuaia n Waktu Mengajar Ketepata n masuk naskah ujian Ketepata n Masuk Koreksi Nilai Evaluasi Proses Belajar mengaja r Penelitia n Pengabdian Kepada Masyaraka t C1 C2 C3 C4 JT K 1 Dsn-1 5 4 5 4,92 4 4 2,86 1 2,58 6 3,52 9 1,61 3 C4 2 Dsn-2 5 3 3 4,92 3 3 1,78 5 3,11 2 2,15 8 2,20 8 C1 3 Dsn-3 4 4 4 4,59 3 3 1,90 0 2,35 1 2,00 7 1,04 1 C4 4 Dsn-4 5 4 4 4,39 5 5 2,65 2 2,81 6 3,82 5 2,20 0 C4 5 Dsn-5 4 3 2 4,23 4 4 0,94 8 3,39 3 2,09 1 2,53 2 C1 6 Dsn-6 4 4 4 4,06 3 3 1,77 3 2,03 1 1,77 6 0,92 4 C4 7 Dsn-7 3 4 4 4,00 3 3 2,03 1 2,64 6 1,70 0 1,49 2 C4 8 Dsn-8 4 5 4 4,23 3 3 2,35 9 1,87 4 2,60 2 1,14 9 C4 9 Dsn-9 5 5 4 3,00 4 3 2,62 5 0,00 0 3,11 3 1,64 8 C2 10 Dsn- 10 4 4 4 3,50 4 3 1,71 0 1,50 0 1,96 0 0,87 6 C4 11 Dsn- 11 3 4 3 2,50 4 4 1,92 1 2,69 3 2,24 5 2,37 1 C1 12 Dsn- 12 4 2 3 3,00 3 3 1,88 6 3,46 4 1,13 6 2,89 0 C3 13 Dsn- 13 4 3 3 4,50 3 3 1,22 1 3,04 1 1,20 0 1,93 2 C3 14 Dsn- 14 3 3 3 3,50 3 2 2,14 3 3,35 4 0,91 7 2,68 7 C3 15 Dsn- 15 3 3 3 3,00 3 3 1,70 0 3,16 2 0,70 0 2,48
16 Dsn- 16 4 4 4 3,50 4 4 1,61 0 1,80 3 2,28 9 0,92 6 C4 17 Dsn- 17 4 5 4 4,00 4 3 2,26 4 1,41 4 2,73 7 0,92 9 C4 18 Dsn- 18 5 5 4 4,50 4 4 2,48 2 1,80 3 3,44 1 1,31 6 C4 19 Dsn- 19 3 3 3 3,50 3 3 1,50 3 3,20 2 0,49 0 2,30 5 C3 20 Dsn- 20 4 4 4 3,50 4 3 1,71 0 1,50 0 1,96 0 0,87 6 C4
Dari  Tabel  4  didapat  keanggotaan Cluster sebagai berikut:
1. Kelompok 1 (atau C 1) = { 2, 5, 11 } 2. Kelompok 2 (atau C 2) = { 9 }
3. Kelompok 3 (atau C 3) = { 12, 13, 14, 15, 19 }
4. Kelompok 4 (atau C 4) = { 1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 16, 17, 18, 20 }
Pada  tahap  ini  akan  mengitung  rasio  antara besaran Between  Cluster  Variation ( BCV )  dengan Within Cluster Variation ( WCV ), sebagai berikut:
BCV = D(C1,C2)+D(C1,C3)+D(C1,C4)+ D(C2,C3)+D(C2,C4)+D(C3,C4) BCV = (3.393-0.948)+(2.091-0.948)+(2.532-
0.091)+(3.113-0.00)+(1.648-0.00)+(2.305-0.490)
BCV = 11.749
WCV = ∑ ∑ 𝑑(𝑝, 𝑚 𝑖 ) 2 𝑝∈𝐶𝑖 𝑘 𝑖=1
WCV = 1.613 2 + 1.785 2 + 1.041 2 + 2.200 2 + 0.948 2 + 0.924 2 + 1.492 2 + 1.149 2 + 1.648 2 + 0.876 2 + 1.921 2 + 1.136 2 + 1.200 2 + 0.917 2 + 0.700 2 + 0.926 2 + 0.929 2 + 1.316 2 +  0.490 2 + 0.876 2
WCV = 29.986
BCV/WCV = 11.749/29.986 = 0.391
Pada tahap iterasi -1 rasio yang diperoleh = 0.374 , dan pada tahap iterasi-2 rasio yang dipeloreh = 0.391, karena perbandingan rasio pada iterasi-1 dan iterasi- 2  mengalami  penaikan,  maka  proses K-Means clustering dilanjutkan ke tahap iterasi-3.
6. Langkah keempat ( Iterasi-3 )
Pada  langkah  ini,  perubahan  pusat-pusat kelompok akan dilakukan seperti berikut:
a. Untuk Cluster 1, ada 3 data yaitu data ke-2,
5 dan 13, sehingga:
C 11 = (5 + 4 + 3)/3 = 4.0
C 12 = (3 + 3 + 4)/3 = 3.3
C 13 = (3 + 2 + 3)/3 =2.7 C 14 = (4.92 + 4.23 + 2.50) = 3.9
C 15 = (3 + 4 + 4) = 3.7
C
16 = (3 + 4 + 4) = 3.7
Sehingga C1 = {4.0, 3.3, 2.7, 3.9, 3.7, 3.7}
b. Untuk Cluster 2, ada 1 data yaitu data ke-9, sehingga:
Sehingga C2 = {5, 5, 5, 3.00, 4, 3}
c. Untuk Cluster 3, ada 5 data yaitu data ke- 12, 13, 14, 15 dan 19, sehingga:
C 31 = (4 + 4 + 3 + 3 + 3) = 3.4
C 32 = (2 + 3 + 3 + 3 + 3) = 2.8 C 33 = (3 + 3 + 3 + 3 + 3) = 3.0
C 34 = (3.00 + 4.50 + 3.50 + 3.00 + 3.50) =
3.5
C 35 = (3 + 3 + 3 + 3 + 3) = 3.0
C 36 = (3 + 3 + 2 + 3 + 3) = 2.8
Sehingga C3 = {3.4, 2.8, 3.0, 3.5, 3.0, 2.0}
d. Untuk Cluster 4, ada 11 data yaitu data ke-
1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 16, 17, 18, dan 20 sehingga:
C 31 = (5 + 4 + 5 + 4 + 3 + 4 + 4 + 4 + 4 + 5 + 4) = 4.2
C 32 = (4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 5 + 4 + 4 + 5 + 5
+ 4) = 4.3
C 33 = (5 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4
+ 4) = 4.1 C 34 = (4.92 + 4.59 + 4.39 + 4.06 + 4.00 +
4.23 + 3.50 + 3.50 + 4.00 + 4.50 + 3.50) = 4.1 C 35 = (4 + 3 + 5 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 4 + 4) = 3.7 C 36 = (4 + 3 + 5 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 3 + 4
+ 3) = 3.5 Sehingga C4 = {4.2, 4.3, 4.1, 4.1, 3.7, 3.5}
7. Ulangi langkah 3 hingga nilai rasio antara besaran Between Cluster Variation ( BCV ) dengan Within Cluster Variation ( WCV ) tidak mengalami penaikan dari nilai rasio sebelumnya.
Tabel 5. Posisi Cluster Pada Iterasi Ketiga
N o Nama Dosen Kesesuaia n Waktu Mengajar Ketepata n masuk Ketepata n Masuk Evaluasi Proses Belajar Penelitia n Pengabdian Kepada C1 C2 C3 C4 JT K
naskah ujian Koreksi Nilai mengaja r Masyaraka t 1 Dsn-1 5 4 5 4,92 4 4 2,86 1 2,58 6 3,52 9 1,61 3 C4 2 Dsn-2 5 3 3 4,92 3 3 1,78 5 3,11 2 2,15 8 2,20 8 C1 3 Dsn-3 4 4 4 4,59 3 3 1,90 0 2,35 1 2,00 7 1,04 1 C4 4 Dsn-4 5 4 4 4,39 5 5 2,65 2 2,81 6 3,82 5 2,20 0 C4 5 Dsn-5 4 3 2 4,23 4 4 0,94 8 3,39 3 2,09 1 2,53 2 C1 6 Dsn-6 4 4 4 4,06 3 3 1,77 3 2,03 1 1,77 6 0,92 4 C4 7 Dsn-7 3 4 4 4,00 3 3 2,03 1 2,64 6 1,70 0 1,49 2 C4 8 Dsn-8 4 5 4 4,23 3 3 2,35 9 1,87 4 2,60 2 1,14 9 C4 9 Dsn-9 5 5 4 3,00 4 3 2,62 5 0,00 0 3,11 3 1,64 8 C2 10 Dsn- 10 4 4 4 3,50 4 3 1,71 0 1,50 0 1,96 0 0,87 6 C4 11 Dsn- 11 3 4 3 2,50 4 4 1,92 1 2,69 3 2,24 5 2,37 1 C1 12 Dsn- 12 4 2 3 3,00 3 3 1,88 6 3,46 4 1,13 6 2,89 0 C3 13 Dsn- 13 4 3 3 4,50 3 3 1,22 1 3,04 1 1,20 0 1,93 2 C3 14 Dsn- 14 3 3 3 3,50 3 2 2,14 3 3,35 4 0,91 7 2,68 7 C3 15 Dsn- 15 3 3 3 3,00 3 3 1,70 0 3,16 2 0,70 0 2,48 4 C3 16 Dsn- 16 4 4 4 3,50 4 4 1,61 0 1,80 3 2,28 9 0,92 6 C4 17 Dsn- 17 4 5 4 4,00 4 3 2,26 4 1,41 4 2,73 7 0,92 9 C4 18 Dsn- 18 5 5 4 4,50 4 4 2,48 2 1,80 3 3,44 1 1,31 6 C4 19 Dsn- 19 3 3 3 3,50 3 3 1,50 3 3,20 2 0,49 0 2,30 5 C3 20 Dsn- 20 4 4 4 3,50 4 3 1,71 0 1,50 0 1,96 0 0,87 6 C4
Dari  Tabel  5  didapat  keanggotaan Cluster sebagai berikut:
1. Kelompok 1 (atau C 1) = { 2, 5, 11 }
2. Kelompok 2 (atau C 2) = { 9 }
3. Kelompok 3 (atau C 3) = { 12, 13, 14, 15, 19
}
4. Kelompok 4 (atau C 4) = { 1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 16, 17, 18, 20 }
Pada  tahap  ini  akan  mengitung  rasio  antara besaran Between  Cluster  Variation ( BCV )  dengan Within Cluster Variation ( WCV ), sebagai berikut:
BCV = D(C1,C2)+D(C1,C3)+D(C1,C4)+ D(C2,C3)+D(C2,C4)+D(C3,C4) BCV = (3.393-0.948)+(2.091-0.948)+(2.532-
0.091)+(3.113-0.00)+(1.648-0.00)+(2.305-0.490)
BCV = 11.749
WCV = ∑ ∑ 𝑑(𝑝, 𝑚 𝑖 ) 2 𝑝∈𝐶𝑖 𝑘 𝑖=1 WCV = 1.613 2 + 1.785 2 + 1.041 2 + 2.200 2 + 0.948 2 + 0.924 2 + 1.492 2 + 1.149 2 + 1.648 2 + 0.876 2 + 1.921 2 + 1.136 2 + 1.200 2 + 0.917 2 + 0.700 2 + 0.926 2 + 0.929 2 + 1.316 2 +  0.490 2 + 0.876 2 WCV = 29.986
BCV/WCV = 11.749/29.986 = 0.391
Karena  pada  iterasi-3  nilai  rasio  antara  besaran Between  Cluster  Variation ( BCV )  dengan Within Cluster Variation ( WCV ) tidak mengalami penaikan dari  nilai  rasio  sebelumnya  (pada  iterasi-2),  maka
iterasi di hentikan dan hasil akhir yang diperoleh ada 4 cluester :
a) Cluster pertama  memiliki  pusat  (4,  2,  3,
3.00,  3,  3)    yang  dapat  diartikan  sebagai kelompok  Dosen  dimana  hasil  penilaian evaluasi Kurang.
b) Cluster kedua memiliki pusat (5, 3, 3, 4.92,
3, 3)  yang dapat diartikan sebagai kelompok Dosen  dimana  hasil  penilaian  evaluasi Cukup.
c) Cluster ketiga memiliki pusat (5, 5, 4, 4.23,
3,  3)        yang  dapat  diartikan  sebagai kelompok  Dosen  dimana  hasil    penilaian evaluasi baik.
d) Cluster keempat  memiliki  pusat  (5,  4,  5, 4.92,  4,  4)    yang  dapat  diartikan  sebagai kelompok  Dosen  dimana  hasil  penilaian evaluasi sangat baik.

## III. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  klasifikasi K-Means dapat  digunakan untuk mengelompokkan Dosen berdasarkan Kesesuaian  Waktu  Mengajar,  Ketepatan  masuk naskah ujian, ketepatan masuk koreksi nilai, evaluasi proses  belajar  mengajar,  Penelitian,  Pengabdian kepada masyarakat. Dari data yang dilatih, diperoleh 4 kelompok, yaitu :
1) Hasil Evaluasi Dosen dengan Predikat Sangat Baik dengan pusat cluster {3.4, 2.8, 3.0, 3.5, 3.0, 2.0}
2) Hasil Evaluasi Dosen dengan Predikat Baik dengan pusat cluster {4.0, 3.3, 2.7, 3.9, 3.7,
3.7}
3) Hasil  Evaluasi  Dosen  dengan  Predikat  Cukup dengan pusat cluster {5, 5, 5, 3.00, 4, 3}
4) Hasil Evaluasi Dosen dengan Predikat Kurang dengan pusat cluster {4.2, 4.3, 4.1, 4.1, 3.7, 3.5}

## REFERENSI
[1]  Agusta,  Yudi.  Pebruari  2007.  “K-Means- Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait”. Jurnal Sistem dan Informatika Vol.3 : 47-60.
[2]  Indonesia (2004). “ Undang –undang Guru dan Dosen “. No.19 Tahun 2005
[3]  Indonesia (2014). “Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik
Indonesia Tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi”. No.49 Tahun 2014
[4]  Larose, Daniel, Discovery Knowledge in  Data, A Jhon Wiley & Sons, Inc Publication. Canada: 2005
[5]  Nasari Fina, “Penerapan Algoritma c4.5 Dalam Pemilihan  Bidang  Peminatan  Program  Studi Sistem Informasi di STMIK
[6]  Susanto,  Sani.  Dab  Suryadi,  Dedy.  2010. Pengantar  Data  Mining .  Penerbit  Andi Yogyakarta.
[7]  Ong Johan Oscar, “Implementasi Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Marketing President University”, Jurnal Ilmiah Teknik Industri , Vol. 12, No. 1, Juni 2013.
[8]  Witten,  Ian  H.  dan  Frank,  Eibe.  2005. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition . Morgan Kaufmann, San Fransisco.