p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pengklasteran Dosen Berdasarkan Evaluasi Mahasiswa Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Ulfat Al-Abdaliah #1 , Hery Sujaini #2 , Hafiz Muhardi #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 ulf4t03@gmail.com
2 hs@untan.ac.id
3 hafiz.muhardi@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Fuzzy  C-Means  clustering  (FCM)  merupakan  metode  pengelompokkan  data  berdasarkan  pada  derajat keanggotaan  ke  sejumlah  kelompok  yang  mana  satu  kelompok  memiliki  persamaan  yang  tinggi  tetapi  sangat berbeda dengan kelompok lainnya. Data clustering digunakan pada metode fuzzy C-Means adalah data evaluasi dosen  terhadap  mahasiswa  yang  mempunyai  empat  atribut  yaitu  Kesiapan  Mengajar  (KM),  Materi  Pengajaran (MP),  Disiplin  Mengajar  (DM)  dan  Evaluasi  Mengajar  (EMJ).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan aplikasi pengklasteran dosen berdasarkan evaluasi mahasiswa dengan menerapkan metode fuzzy C-Means yang akan  menghasilkan  informasi  yang  berguna  untuk  pihak  universitas,  fakultas,  dan  prodi.  Pengujian  dilakukan dengan  dua  cara,  yaitu  pengujian black  box  dan  Partition  Coeffiecient  Index  (PCI).  Hasil  pengujian  black  box adalah aplikasi dapat berkerja dengan baik dalam menangani suatu kemungkinan kesalahan dan pada pengujian Partition Coeffiecient Index (PCI) yaitu proses pengujian validasi fuzzy clustering dengan menghitung koefisien partisi  atau  PC  sebagai    evaluasi  nilai  derajat  keanggotaan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  metode Partition Coeffiecient Index (PCI) yang dilakukan diketahui bahwa perbedaan hasil evaluasi dapat terjadi antara  cluster. Nilai yang semakin mendekati satu atau nilai evaluasi cluster-nya semakin tinggi, maka akan semakin baik pula tingkat kemiripan suatu cluster.
Kata kunci: Evaluasi , Clustering, Fuzzy C-Means, Black Box, Partition Coeffiecient Index (PCI)

## Lecturer Clustering Based on Student Evaluation Using Fuzzy C-Means

## Abstract
Fuzzy C-Means clustering (FCM) is a method of grouping data based on the degree of membership to a number of groups where one group has a high similarity but is very different from other groups. The data clustering used in the  fuzzy  C-Means  method  is  the  evaluation  data  of  lecturers  on  students  who  have  four  attributes,  namely Teaching  Readiness  (KM),  Teaching  Material  (MP),  Teaching  Discipline  (DM)  and  Teaching  Evaluation  (EMJ). This study aims to produce lecturer clustering applications based on student evaluations by applying the fuzzy C- Means  method  that  will  produce  useful  information  for  the  university,  faculty,  and  study  programs.  Testing  is done in two ways, namely black box testing and Partition Coefficient Index (PCI). The result of black box testing is that  the application  can work well in handling a possible error and in  testing the Partition Coefficient Index (PCI),  the  fuzzy  clustering  validation  testing  process  by  calculating  the  partition  coefficient  or  PC  as  an evaluation  of  the  degree  of  membership.  Based  on  the  results  of  testing  the  Partition  Coefficient  Index  (PCI) method, it is known that differences in evaluation results can occur between clusters.
Keywords: Evaluation, Clustering, Fuzzy C-Means, Black Box, Partition Coefficient Index (PCI)

## I. P ENDAHULUAN
Dosen  dan  mahasiswa  merupakan  elemen  dari  suatu perguruan  tinggi.  Sebuah  perguruan  tinggi  yang  baik  dan berkualitas  sangat  ditentukan  oleh  proses  pembelajaran yang  ada  didalamnya.  Proses  pembelajaran  yang  baik salah  satunya  tergantung  pada  kompotensi  dari  dosen pengajar.  Sebaik  apapun  kurikulum  sebuah  perguruan tinggi  tidak  akan  dapat  berjalan  dengan  baik  jika  tidak
mempunyai  dosen  yang  berkompetensi.  Dosen  yang berkompetensi  akan  memberikan  pengaruh  kepada mahasiswa  yang  diajar  terkait  pemahaman  mahasiswa dalam  proses  bembelajaran,  yang  berdampak  pada kualitas    lulusan  suatu  perguruan  tinggi.  Kualitas  proses pembelajaran  salah  satunya  dapat  ditinjau  dari  Evaluasi Dosen  Oleh  Mahasiswa  (EDOM)  yang  dimiliki  suatu perguruan  tinggi.  Evaluasi  adalah  pengukuran  terhadap
berbagai  aspek  tingkah  laku  untuk  melihat  perbedaan individu  atau  kelompok.  Oleh  karena  tujuannya  adalah untuk mengungkapkan perbedaan, maka sangat diperhatikan tingkat kesukaran dan daya pembeda masing- masing butir, serta dikembangkan acuan norma kelompok yang  menggambarkan  kedudukan  seseorang  dalam kelompok [1].
Evaluasi  Dosen  Oleh  Mahasiswa  (EDOM)  adalah instrumen  untuk  menilai  kinerja  dosen  dalam  proses pembelajaran  di  akhir  semester.  Instrumen  ini  berupa daftar  pertanyaan  yang  akan  menjadi  data  evaluasi. EDOM  juga  merupakan  rangkaian  proses  evaluasi  untuk memperoleh  informasi  dari  mahasiswa  secara  objektif mengenai  kinerja  dosen  dalam  proses  pembelajaran  . Dalam  EDOM  memiliki  4  kriteria  yakni  Kesiapan Menagajar  (KM),  Materi  Pengajar  (MP),  Disiplin Mengajar (DM), Evaluasi Mengajar (EMJ).
Sebagaimana  yang  diketahui,  dosen  merupakan  salah satu  civitas  akademik  yang  memegang  peranan  penting terhadap  proses  pembelajaran,    maka  untuk  mendukung hal  tersebut  hasil  evaluasi  yang  diperoleh  berdasarkan EDOM  selanjutnya  perlu  dilakukan  monitoring  untuk melihat kinerja dosen. Proses monitoring menjadi penting untuk  dilakukan  agar  dapat  melihat  kemajuan  kinerja dosen  secara  priodik.  Salah  cara  untuk  membantu  hal tersebut  dengan  melakukan  pengelompokkan  dosen berdasarkan  4  kriteria  yang  ada,  yaitu  dengan  metode clustering.
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  untuk menentukan cluster data  yang  mana  keberadaan  tiap-tiap titik  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaan.  Hasil output berupa  deretan  pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap data [2].
Salah  satu  metode cluster yang  dapat  membantu proses nilai evaluasi  mahasiswa terhadap dosen  mengajar yaitu dengan metode Fuzzy C-Means . Kelebihan Fuzzy C- Means dapat melakukan clustering lebih dari satu variabel secara  sekaligus. Fuzzy  C-Means clustering adalah  suatu teknik  clustering  yang  banyak  digunakan  dalam  aplikasi clustering . Fuzzy  C-Means menerapkan  pengelompokan fuzzy ,  dimana  setiap  data  dapat  menjadi  anggota  dari beberapa cluster dengan  derajat  keanggotaan  yang berbeda-beda  pada  setiap cluster . Fuzzy  C-Means merupakan  algoritma  iteratif,  yang  menerapkan  iterasi pada  proses clustering data.  Tujuan  dari Fuzzy  C-Means adalah  untuk  mendapatkan  pusat cluster yang  nantinya akan  digunakan  untuk  mengetahui  data  yang  masuk  ke dalam sebuah cluster . Fuzzy C-Means merupakan suatu teknik pengelompokkan  yang  mana  keberadaan  tiap  titik  data dalam  suatu  kelompok  ( cluster )  di  tentukan  oleh  derajat keanggotaan.  Penempatan  posisi  data  pada cluster dilakukan  dengan  perbaikkan  penentuan  pusat cluster awal  dan  nilai  keanggotaan  secara  berulang.  Analisis cluster merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu himpunan  ke  dalam  beberapa  kelompok  kesamaan karakteristik  data  tersebut  dengan  data  dalam  kelompok lain.  Kelebihan  dari Fuzzy C-Means adalah  dapat melakukan clustering lebih  dari  satu  variabel  secara sekaligus.  Implementasi  dengan  metode Fuzzy C-Means
digunakan  untuk  mengklaster  data  evaluasi  mahasiswa. Dengan menggunakan metode ini, pengelompokkan dosen dapat  ditentukan  berdasarkan  pada  kecenderungan masing-masing data pada kelompoknya.
Salah  satu  contoh  penelitian  yang  menggunakan metode Fuzzy  C-Means yaitu  penelitian  dengan  judul Menentukan  Nilai  Akhir  Kuliah  Dengan Fuzzy C-Means . Dalam  penelitiannya  Khoiruddin  (2007)  menyatakan proses pendidikan dijenjang universitas, mahasiswa dinilai dengan  beberapa  parameter.  Parameter  itu  diantaranya adalah  tugas,  kuis,  kehadiran,  ujian  tengah  semester,  dan ujian  akhir  semester.  Masing-masing  parameter  itu  diberi bobot  sendiri.  Nilai  akhir  kuliah  akan  dihitung  dari perhitungan parameter-parameter tersebut dikalikan dengan bobotnya. Metode Fuzzy C-Means bisa digunakan untuk  membantu  menetukan  nilai  akhir  kuliah  dengan bentuk  huruf.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  nilai akhir  ditentukan  secara  lebih  alami,  karena  berdasarkan pada  kecenderungan  masing-masing  data  pada cluster . Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  perlu  untuk  diteliti  waktu yang  diperlukan  untuk  proses Fuzzy C-Means untuk  data yang lebih besar.
Berdasarkan  penjelasan  yang  sudah  dipaparkan  maka diperlukan pengolahan  lebih  lanjut terhadap data evaluasi yang  telah  diperoleh  dengan  melakukan  pengklasteran dosen  berdasarkan  evaluasi  mahasiswa  menggunakan Fuzzy C-Means.

## II. M ETODOLOGI

## A. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  suatu  proses  yang dilakukan secara ilmiah untuk keperluan sebuah penelitian. Pada  penelitian  ini,  langkah-langkah  penelitian  yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 :
Studi Literatur Mulai Analisis Kebutuhan Pengumpulan Data Perancangan Pembuatan dan Implementasi Pengujian Sesuai Kebutuhan Analisis Hasil Pengujian Kesimpulan Selesai Ya Tidak Gambar. 1 Metode penelitian
Berikut  adalah  penjelasan  dari  tahapan  penelitan  pada Gambar 1:

## 1)  Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  tahapan  yang  akan  melakukan mencari referensi pengetahuan  yang  berhubungan dengan aplikasi  yang  akan  dibuat  seperti Fuzzy  C-means , clustering ,  perancangan Data  Flow  Diagram (DFD) maupun melalui penelitian penelitian sebelumnya. Tujuan utama  studi  literatur  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  tentang  permasalahan  pengelompokan  data EDOM,  cara  perancangan  aplikasi  serta  penyelesaian masalah  tersebut  dengan  logika Fuzzy .  Studi  literatur dimulai  dengan  mempelajari  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  tentang  teori Fuzzy  C-Means ,  pemanfaatan  dan implementasinya  dalam  penyelesaian  masalah.  Kemudian dilakukan pencarian referensi tentang DFD dan penggunaannya  dalam  perancangan  aplikasi.  Tahap  akhir studi  literatur  dalam  penelitian  ini  adalah  mempelajari cara  pengujian  untuk  mengevaluasi  aplikasi  serta perhitungannya  menggunakan  pengujian black  box dan PCI.
Logika Fuzzy adalah  salah  satu  metode  dengan  sistem cerdas  yang  telah  berkembang  saat  ini  serta  saat  itu pertama kali dikemukakan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965 [3]. Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar-samar.  Suatu  nilai  dapat  bernilai  benar  atau  salah secara bersamaan. Dalam Fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1 (satu),  berbeda  dengan  himpunan  tegas  yang  memiliki nilai  1  atau  0  (ya  atau  tidak).  Logika Fuzzy merupakan logika  yang  memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran ( fuzziness )    antara  benar  dan  salah.  Dalam  teori  logika Fuzzy suatu  nilai  biasa  bernilai  benar  atau  salah  secara bersama.  Namun  berapa  besaran  keberadaan  dan kesalahan suatu tergantung pada bobot  keanggotaan  yang dimilikinya.  Logika Fuzzy memiliki  derajat  keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1.
Logika fuzzy mampu membentuk perilaku reward yang dinamis  sehingga  meningkatkan  kualitas reward yang diberikan kepada pelanggan. Input yang digunakan untuk menentukan reward adalah  banyaknya  transaksi,  banyak produk  dipilih  dan  total  biaya  pesanan.  Hasil  dari penelitian  ini,  logika fuzzy dapat  menghasilkan  perilaku reward yang lebih dinamis [4].
Analisis cluster atau  analisis  kelompok  merupakan teknik analisa data yang bertujuan untuk mengelompokan individu  atau  objek  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga individu atau  objek  yang  terletak  di  dalam  satu  kelompok  akan mempunyai sifat relatif homogen  [5].
Analisis cluster merupakan  suatu  teknik  yang dipergunakan untuk mengelompokkan objek atau kasus ke dalam  kelompok  yang  relatif  homogen  yang  disebut cluster .  Objek  dalam  setiap  kelompok  cenderung  mirip atau  sama  dan  tidak  berbeda  jauh  (tidak  sama)  dengan objek  dari cluster lainnya.  Objek  yang  dikluster  bisa berupa  produk  (barang  dan  jasa),  makhluk  hidup (tumbuhan  dan  hewan),  atau  orang  (disebut  responden, konsumen, partisipan, atau yang lain). Objek tersebut akan diklasifikasikan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga
objek-objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan mempunyai kemiripan satu dengan yang lain.
Fuzzy  C-means  Clustering (FCM)  adalah  suatu  teknik pengelompokkan  data  yang  mendasarkan  pada  derajat keanggotaan  di  tiap-tiap  data  [6]. Fuzzy  C-means menerapkan  pengelompokan Fuzzy ,  dimana  setiap  data dapat  menjadi  anggota  dari  beberapa cluster dengan derajat  keanggotaan  yang  berbeda-beda  pada  setiap cluster . Fuzzy C-means merupakan algoritma iteratif, yang menerapkan  iterasi  pada  proses clustering data.  Tujuan dari  Fuzzy  C-means adalah  untuk  mendapatkan  pusat cluster yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  mengetahui data yang masuk ke dalam sebuah cluster .

## 2)  Analisis kebutuhan
Analisis  kebutuhan  merupakan  tahapan  menganalisa dan  memahami  kebutuhan  pada  penelitian  yang  sedang dilakukan melalui cara cluster atau pengelompokkan. Ada pun  dasar  melakukan  pengelompokkan  karena  data  yang didapat  pada  penelitian  ini  melebihi  1  kriteria.  Oleh karena itu hanya dengan cluster data dapat diolah. Dengan menggunakan metode cluster maka hasil yang di dapatkan bisa beragam.

## 3)  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yaitu  dengan  cara  mengambil  data yang  sudah  ada  di website EDOM.  Setelah  itu  data  yang di  dapat  langsung  diklasterkan.  Dalam  EDOM  terdapat  4 kriteria  penilaian  yaitu  Kesiapan  Mengajar  (KM)  terdiri dari  8  pertanyaan,  Materi  Pengajar  (MP)  terdiri  dari  3 pertanyaan,  Disiplin  Mengajar  (DM)  terdiri  4  pertanyaan dan Evaluasi Mengajar (EMJ) terdiri dari 2 pertanyaan.

## 4)  Perancangan
Perancangan  dilakukan  berdasarkan  analisis  kebutuhan dan  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan.  Ada beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  perancangan aplikasi  yaitu  perancangan  perancangan  diagram  DFD, flowchart ,  arsitektur  aplikasi,  spesifikasi  basis  data  dan perancangan antarmuka aplikasi.
Data    Flow    Diagram adalah    sebuah tool yang digunakan    untuk    membuat    diagram  dengan menggunakan    beberapa    simbol    sederhana    untuk mengilustrasikan    aliran    data    antara  entitas  eksternal, aktivitas proses, dan elemen penyimpanan data [7].
Data  Flow  Diagram adalah  suatu  model  logika  data atau  proses  yang  dibuat  untuk  menggambarkan  darimana asal  data  atau  proses  yang  dibuat  untuk  menggambarkan darimana  asal  data  dan  kemana  tujuan  data  yang  keluar dari  sistem,  dimana  data  disimpan,  proses  apa  yang menghasilkan data tersebut dan interaksi antara data yang tersimpan  dan  proses  yang  dikenakan  pada  data  tersebut [8].
Flowchart adalah  Suatu  bagan  yang  menggambarkan arus  logika  dari  data  dalam  suatu  program  dari  awal sampai  akhir.  Bagan  alir  program  merupakan  alat  yang berguna bagi programmer untuk mempersiapkan  program yang rumit  [9].

## 5)  Pembuatan dan Implementasi
Tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan  aplikasi berdasarkan  analisis  kebutuhan  dan  perancangan  aplikasi yang  telah  dilakukan  pada  tahapan  sebelumnya.  Tahap implementasi  keseluruhan  sistem  yakni  tahap  pembuatan perangkat  lunak  dengan  melakukan  pengkodingan terhadap  hasil  rancangan  yang  sudah  didefinisikan sebelumnya menjadi sebuah program aplikasi.
Pembuatan  yang dilakukan  pada penelitian  ini  berbasis web . World  Wide  Web atau  yang  dikenal  juga  dengan istilah web adalah  suatu  system  yang  berkaitan  dengan dokumen  digunakan  sebagai  media  untuk  menampilkan teks,  gambar,  multimedia  dan  lainnya  pada  jaringan internet [10] .
Pembuatan web pada  penelitian  ini  berkonsep web framework . Web  framework adalah  kerangka    kerja perangkat    lunak  yang    dirancang    untuk      mendukung pengembangan    aplikasi web termasuk web  service,  web resources dan web  API. Web  framework menyediakan cara    standar    untuk    membangun    dan  mengembangkan aplikasi web dan    membuat    pekerjaan pengembang menjadi lebih mudah.  [11] .
Konsep framework pada  penelitia  ini  adalah  django. Django adalah web framework berbasis bahasa pemrograman Python .    Django    adalah web    framework Python yang    didesain    untuk    membuat    aplikasi web yang    dinamis,  kaya  fitur  dan  aman.  Django  yang dikembangkan  oleh Django  Software  Foundation terus mendapatkan    perbaikan    sehingga  membuat web framework yang  satu  ini  menjadi  pilihan  utama  bagi banyak  pengembang  aplikasi web [12]. Python adalah bahasa  pemrograman  interpretative  multiguna  dengan filosofi  perancangan  yang  berfokus  pada  tingkat keterbacaan kode [13].

## 6)  Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode black box dan Partition Coefficient Index (PCI). Black box merupakan  Teknik  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak. Black  box  Testing bekerja  dengan  mengabaikan  struktur kontrol  sehingga  perhatiannya  difokuskan  pada  informasi domain. Black  box memungkinkan  pengembang software untuk  membuat  himpunan  kondisi input yang  akan melatih  seluruh  syarat-syarat  fungsional  suatu program [14].
Pengujian black  box yakni  pengujian  yang  digunakan pada  fungsional  aplikasi  yang  telah  dibuat  untuk  melihat kesalahan  pada  aplikasi.    Sedangkan  pengujian Partition Coefficient  Index (PCI)  yakni  pengujian  yang  dilakukan sebagai evaluasi nilai derajat keanggotaan  [15].

## 7)  Analisis hasil pengujian
Analisis  hasil  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui apakah aplikasi yang dibuat telah menghasilkan hasil yang sesuai  dengan  perancangan  yang  sudah  di  tentukan.  Pada hasil  analisis  pengujian  dapat  digunakan  sebagai  dasar penarikkan kesimpulan.

## 8)  Kesimpulan
Kesimpulan  dirumuskan  berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan  apakah  aplikasi  yang  telah  dibuat
berhasil  mengklasterkan  nilai  Evaluasi  Dosen  Oleh Mahasiswa  (EDOM)  menggunakan  metode Fuzzy  C- Means.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Cluster
Berdasarkan kriteria EDOM atau Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa  yang  bertujuan  untuk  melihat  kinerja  dosen terhadap  mata  kuliah  yang  diampu,  untuk  itu  perlu dilakukan clustering ,  sehingga  dari  hasil cluster tersebut tergambarkan  kinerja  dosen.  Hasil  proses cluster yang telah  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Tabel  I,  menunjukkan hasil nilai EDOM yang sudah terkelompokkan.
TABEL I T ABEL C LUSTER
Jumlah Cluster C1 C2 C3 C4 C5 0 16,3286 17,058 14,9808 17,6032 12,5724 16,375 17,0674 15,0526 17,6283 13,3615 16,4009 17,073 15,194 17,779 13,3833 16,4775 17,0866 15,217 17,8088 13,457 16,576 17,1083 15,392 17,8334 13,4833 16,5917 17,1359 15,3958 17,8577 13,6004 16,6139 17,15 15,5596 17,8798 13,6475 16,6183 17,1612 15,5641 17,9629 13,8298 16,6988 17,1724 15,625 17,964 14,3967 16,7143 17,1767 15,6667 17,967 16,7347 17,2064 15,7029 18,0526 16,7798 17,2291 15,7183 18,1094 16,7831 17,2354 15,7692 18,1328 16,8141 17,2355 15,7917 18,3846 16,8213 17,2481 15,8254 18,4097 16,8601 17,3046 16,0735 18,4813 16,9207 17,3431 16,1136 18,5079 16,9398 17,3466 16,1667 18,6389 16,9541 17,3766 16,2069 18,7041 16,9954 17,491 16,2336 18,8 16,9965 17,4917 16,25 18,8724 17,0179 17,4922 17,0208 17,5391
Proses cluster yang  terdiri  dari  98  aktivitas  mengajar dari  29  dosen  dilakukan    sebanyak  5 cluster .  Jumlah  1 cluster terdapat 1 aktivitas dari 1 orang dosen dengan nilai total 0, 2 cluster terdapat 46 aktivitas dari 20 orang dosen dengan  nilai  total  16,3286  sampai  17,5391,  3 cluster 21 aktivitas  dari  10  orang  dosen  dengan  nilai  total  14,9808 sampai 16,25, 4 cluster terdapat 21 aktivitas dari 12 orang dosen  dengan  nilai  total  17,6032  sampai  18,8724  dan  5 cluster terdapat 9 aktivitas dari 7 orang dosen dengan nilai
12,5724  sampai  14,3967.  Dari  hasil  tersebut  4 cluster terdapat  nilai  yang  lebih  tinggi  dari cluster lainnya. Dengan begitu diharapkan cluster lainnya dapat mengikuti cluster lainnya.

## B. Pengujian aplikasi
Pengujian  aplikasi  terdiri  dari  dua  metode  pengujian yaitu black  box  Testing dan Partition  Coefficient  Index (PCI). Berikut adalah hasil dari masing-masing pengujian
1)  Pengujian Black Box
Pengujian black box yang dilakukan pada penelitian ini terdapat 4 skenario yang diuji. Dari 4 skenario yang diuji, pengujian black  box dinyatakan  berhasil  dikarenakan pengujian  setiap  skenario  berhasil  dilakukan  tanpa error . Hasil pengujian black box dapat dilihat pada Tabel II. TABEL III T ABEL HASIL PENGUJIAN BLACK BOX TESTING Uji Skenario Hasil yang diharapkan Keterangan Jumlah Cluster dan jumlah iterasi kosong Tidak berhasil mengklasterkan Berhasil Jumlah Cluster lebih dari 10 dan Jumlah iterasi lebih dari 100 Tidak berhasil mengklasterkan Berhasil Jumlah Cluster dan jumlah iterasi mengisi selain angka Tidak berhasil mengklasterkan Berhasil Jumlah Cluster dan jumlah iterasi benar Berhasil mengklasterkan Berhasil

## 2)  Pengujian Partition Coefficient Index (PCI)
Hasil  pengujian  metode Partition  Coeffiecient  Index (PCI)  membuktikan  bahwa  semakin  tinggi  iterasi  maka akan  memiliki  kerapatan  yang  tinggi  pada  nilai Partition Coeffiecient  Index (PCI)  terhadap  percobaan  di  setiap cluster.  Data  yang  ada  pada  setiap cluster bergerak  atau berubah  dan  tidak  memiliki  pola  khusus.  Hasil  pengujian Partition Coefficient Index dapat dilihat pada tabel III. TABEL IIIII T ABEL HASIL R ATA RATA P ENGUJIAN P ARTITION C OEFFICIENT I NDEX
cluster
Evaluasi PCI
Iterasi 25 Iterasi 50 Iterasi 75 Iterasi 100 2 0,98629405 0,98629405 0,98629405 0,98629405 3 0,77219121 0,77219438 0,77219438 0,77219438 4 0,72058695 0,72109176 0,72109205 0,72109205 5 0,62214959 0,62417638 0,62420881 0,62420948 6 0,56439271 0,56352170 0,56351432 0,56351428 7 0,52024845 0,52568821 0,52301441 0,52886544 8 0,49396395 0,4927192 0,50282718 0,50696737 9 0,46658122 0,46180360 0,46514685 0,46755001 10 0,43744626 0,43711302 0,44745186 0,44401614

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  dan  pengujian  aplikasi Pengklasteran  Dosen  berdasarkan  evaluasi  mahasiswa Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means ,  maka  dapat disimpulkan bahwa aplikasi pengklasteran dosen berdasarkan  evaluasi  mahasiswa  Metode Fuzzy  C-Means
yang  dibangun  telah  berhasil  memberikan  hasil  cluster berdasarkan  dari  Kesiapan  Mengajar  (KM),  Materi Pengajaran  (MP),  Disiplin  Mengajar  (DM),  Evaluasi Mengajar  (EMJ).  Hasil  clustering  mengajar  dosen  dapat digunakan  untuk  mengukur  performa  mengajar  dosen disetiap  matakuliah  yang  di  ampu  seperti  pada  penelitian ini terdapat 98 aktivitas mengajar dari 29 dosen dilakukan sebanyak  5 cluster .  Jumlah  1 cluster terdapat  1  aktivitas dari 1 orang dosen dengan nilai total 0, 2 cluster terdapat 46 aktivitas dari 20 orang dosen dengan nilai total 16,3286 sampai 17,5391, 3 cluster 21 aktivitas dari 10 orang dosen dengan nilai total 14,9808 sampai 16,25, 4 cluster terdapat 21 aktivitas dari 12 orang dosen dengan nilai total 17,6032 sampai  18,8724  dan  5 cluster terdapat  9  aktivitas  dari  7 orang  dosen  dengan  nilai  12,5724  sampai  14,3967.  Dari hasil tersebut 4 cluster terdapat nilai yang lebih tinggi dari cluster lainnya. Dengan begitu diharapkan cluster lainnya dapat  mengikuti cluster lainnya.  Berdasarkan  hasil pengujian black box , dapat diketahui bahwa aplikasi telah dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai  skenario  yang diinginkan,  skenario  hasil  pengujian black  box dapat dilihat  pada  tabel  II.  Hasil  dari  pengujian Partition Coeffiecient  Index (PCI)  membuktikan  bahwa  semakin tinggi  iterasi  maka  akan  memiliki  kerapatan  yang  tinggi pada  nilai Partition  Coeffiecient  Index (PCI)  terhadap percobaan  disetiap cluster sedangkan  data  yang  ada  pada setiap cluster bergerak  atau  berubah  dan  tidak  memiliki pola khusus.
Adapun  hal-hal  yang  menjadi  saran  sebagai  bahan pertimbangan dan masukan untuk pengembangan aplikasi agar  menjadi  lebih  baik  adalah  sebagai  berikut  yaitu mencari  metode  lain  untuk  pengelompokkan  selain metode fuzzy  c-means agar  dapat  mengetahui  perbedaan dari masing-masing metode dan aplikasi dapat dikembangkan berbasis android.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   F.  W.  Nugraha,  S.  Fauziati  and  A.  E.  Permanasari,  “Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  varietas  kelapa  sawit  dengan metode  fuzzy  c-mean,” Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 , pp. B25.1-B25.7, 2017.
[2]   E.  Sonalita,  A.  Zubair,  P.  D.  Mulya,  S.  R.  Asriningtias  and  B. Nurdewanto, “Perbandingan feature selection word frequencies dan tf/idf  pada  proses  fuzzy  clustering,” Seminar  Nasional  Sistem Informasi (SENASIF), pp. 2087-2093, 2019.
[3]   W.  C.  Sari  and  K.  D.  Tania,  “Penerapan  knowledge  management system  (KMS)  pada  bagian  pusat  komputer  (Puskom)  IAIN Bengkulu  dengan  metode  fuzzy  case  based  reasoning  (FCBR),” Prosiding  Annual  Research  Seminar  2019  , vol.  5,  no.  1,  pp.  247- 255, 2020.
[4]   “87 Model gamifikasi menggunakan logika  fuzzy untuk penentuan reward  pelanggan  pada  e-commerce,” Techno.com, vol.  19,  no.  1, pp. 87-96, 2020.
[5]   A.  D.  Muryadi,  “Model  evaluasi  program  dalam  penelitian evaluasi,” Jurnal Ilmiah PENJAS, vol. 3, no. 1, pp. 1-16, 2017.
[6]   B. Bunardi, D. S. Naga and D. Arisandi, “Pengembangan aplikasi e- commerce  produk  lokal  dan  data  kependudukan  pada  desa giritengah, borobudur,” Computatio:  Journal  of  Computer  Science and Information Systems, vol. 3, no. 1, pp. 77-84, 2019.
[7]   F. T. Yuniko and F.  K. Putra, “Penerapan teknologi informasi web programing  untuk  meningkatkan  pelayanan  publik  dalam  bidang kebijakan  administrasi  kependudukan,” JOISIE  Journal  Of Information System And Informatics Engineering , vol. 1, no. 1, pp. 13-19, 2017.
[8]   D.  Saputra  and  R.  F.  Aji,  “Analisis  perbandingan  performa  web service  rest  menggunakan  framework  laravel,  django  dan  ruby  on rails  untuk  akses  data  dengan  aplikasi  mobile  (Studi  Kasus:  Portal E-Kampus  STT  Indonesia  Tanjungpinang),” Bangkit  Indonesia, vol. 2, no. VII, pp. 17-22, 2018.
[9]   D.  S,  B.  A  and  R.  A, Django:  Web  Development  with  Python , Birmingham : Packt Publishing, 2016.
[10]  I.  K.  S.  Buana,  “Aplikasi  untuk  pengoprasian  komputer  dengan mendeteksi  gerakan  menggunakan  opencv  python,” Prosiding SINTAK 2018 , pp. 189-194, 2018.
[11]  T.  S.  Jaya,  “Pengujian  aplikasi  dengan  metode  blackbox  testing boundary  value  analysis  (studi  kasus:  kantor  digital  politeknik negeri  lampung),” Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT (JPIT), vol. 3, no. 2, pp. 45-48, 2018.
[12]  A. F. Zuhri, A. Ahmad, I. Parlina, R. Dewi and Solikhun, “Sistem informasi  data  rehabilitasi  narkoba  pada  badan  narkotika  nasional kota  (BNNK)  Pematangsiantar,” Seminar  Nasional  Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), pp. 255-260, 2020.
[13]  M. W. Talakua, Z. A. Leleury and A. W. Talluta, “Analisis cluster dengan  menggunakan  metode  k-means  untuk  pengelompokkan kabupaten/kota  di  provinsi  maluku  berdasarkan  indikator  indeks pembangunan  manusia  tahun  2014,” Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan , vol. 11, no. 2, pp. 119-128, 2017.
[14]  A.  Ramadhan,  Z.  Efendi  and  Mustakim,  “Perbandingan  K-Means dan  Fuzzy  C-Means  untuk  pengelompokan  data  user  knowledge modeling,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9, pp. 219-226, 2017.
[15]  R. Irviani and R. Oktaviana, “Aplikasi perpustakaan pada SMAN 1 Kelumbayan  Barat  menggunakan  visual  basic,” Jurnal  TAM (Technology Acceptance Model), vol. 8, no. 1, pp. 63-69, 2017.