## PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN TEKNIK PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA)
Edgar Bagus Adytia Sianipar 1) , Roy Wahyudi Hutasoit 2) , Imanuel Eastherio L. Wokamaw 3) , Ibnu Iqrom 3) , Marlince Nababan 4*)
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: sianiparedgar3@gmail.com , roywahyudi@gmail.com , eastheriowokamaw@gmail.com , ibnuiqrom@gmail.com , marlince@unprimdn.ac.id

## Abstract
Lecturer performance learning requires knowledge, namely a process to evaluate lecturer performance during  the  learning  process,  learning  is  carried  out  every  semester  using  20  variables.  The  research objective is to analyze the most influential lecturer performance variables with the concept of Principle Component Analysis (PCA) technique with the help of Minitab software. Where is the principle of PCA namely  reducing  data  to  make  it  easier  to  get  information  and  evaluation  for  lecturers  by  using  20 variables to be analyzed in the Principle Component Analysis (PCA) technique, of the 20 variables there are 4 PC variables (Principle Components) to be analyzed namely PC1, PC9 , PC11 and PC16, namely PC1(0.24), PC9(0.5), PC11(0.35) and PC16(0.4) with maximum eigenvalue (1.6978), from the results of 4 PC variables it turns out that PC9 and PC11 are the most related or influential variables of all variables or components.
Keywords : Support System, Performance Assessment, PCA, Minitab

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  menciptakan  suasana  belajar dalam  proses  pembelajaran  agar  peserta  didik dapat  secara  aktif  mengembangkan  potensi dirinya  dan  memiliki  kekuatan  spiritual keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian, kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta  keterampilan, masyarakat  dan  negara  merupakan  kegiatan yang bersiklus merupakan cerminan dari tujuan Pendidikan  rakyat  yang  kehidupan  kerohanian bangsa [1].
Pendidikan dan pelatihan saling
berkaitan sebagai penentu keberhasilan pembinaan  dosen.  Keberhasilan  pembinaan dosen ditentukan oleh kinerja yang ditunjukkan dosen dalam menyelesaikan tugas dan kewajibannya. Pendidikan dan pelatihan merupakan  suatu  kebutuhan  guna  mendukung salah  satu  bentuk  kegiatan  peningkatan kompetensi  dan  merupakan  bagian  integral dalam  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia (SDM)  [2].  Proses  penilaian  terhadap  kinerja dosen dilakukan secara rutin untuk mengetahui tingkat  professionalitas  seorang  dosen  dalam
melaksanakan proses pendidikan dan pengajaran [3].
Penilaian kinerja dosen merupakan aspek penting  dalam  mengukur  kompetensi  dan kontribusi  nya  terhadap  dunia  pendidikan. Universitas  seharusnya  melaksanakan  penilaian kinerja  pada  seluruh  pekerjanya,  seharusnya penilaian  kinerja  dilaksanakan  untuk  mengukur kemampuan  dosen  pada  saat  pelaksanaan pengajaran terhadap mahasiswa-mahasiswi. Kemampuan  dosen  mengajar,  maka  memotivasi untuk mahasiswa untuk belajar.
Penilaian terhadap kinerja dosen diadakan setelah selesai melaksanakan ujian akhir semester (UAS).  Sistem  yang  dilakukan  melalui  Portal mahasiswa  degan  alokasi  waktu  yang  dibatasi menggunakan  20  (dua  puluh)  pertanyaan  yang wajib  diisi  oleh  mahasiswa-mahasiswi  tetapi banyak mahasiswa kurang memperdulikan pertanyaan-pertanyaan di portal tentang  penilaian kinerja pada dosen dikarenakan menyepelekan hal terebut,  jadi  informasi  yang  didapat  kurang optimal,  beberapa  kali  mahasiswa  hanya mengisi kuesioner  yang  di  portal  dengan  menjawab
sembarangan  oleh  karena  itu  tidak  efektif  untuk proses  penilaian  atau  evaluasi  dosen  sehingga mempersulit  bagian  pusat  Sistem  informasi mengelola  data  kuesioner  penilaian  kinerja terhadap  dosen.  Penilaian  kinerja  dosen  dinilai dari  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi  yang  mana Pengajaran,  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat dan  Penunjang  seperti  penelitian  yang  pernah dilakukan menggunakan Fuzzy  Inference  System [4] , [5] . Pada penelitian terdahulu bahwa membimbing merupakan komponen terpenting di dalam Tri Dharma
Perguruan Tinggi.
Membimbing  skripsi  merupakan  dua  interaksi antara  dosen  dengan  mahasiswa  memiliki penilaian [6].
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi,  sistem  pendukung  keputusan  (DSS) menjadi  alat  yang  efektif  dalam  memfasilitasi proses  penilaian  ini.  DSS  memungkinkan penggunaan  metode  analisis  yang  dapat memberikan informasi yang objektif dan akurat dalam  mengambil  keputusan  terkait  penilaian kinerja dosen [7]–[14]. Salah satu metode yang dapat  digunakan  adalah  Principle  Component Analysis (PCA).
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  penilaian kinerja  dosen  menggunakan  teknik  Principle Component  Analysis  (PCA)  yang  bertujuan untuk menghasilkan alat yang dapat membantu pihak  universitas  dalam  melakukan  Penilaian Kinerja  Dosen.  Melalui  penggunaan  Teknik Principle  Component  Analysis (PCA)  ini, penilaian kinerja dosen dapat dilakukan dengan lebih  efektif,  efisien,  dan  dapat  memberikan hasil yang lebih akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  gambar  1.  disajikan  alur  penelitian yaitu  uji  coba  software  Minitab,  proses penginputan data menggunakan Microsoft excel dari data hasil kuesioner. Data set akan diproses oleh  PCA  untuk  mereduksi  data  set  dan menghasilkan data Principle Component (PC). Analisis  komponen  utama  (PCA),  juga dikenal  sebagai  transformasi  Hotelling,  adalah metode yang menghasilkan transformasi
ortogonal  yang  disebut  nilai  eigen,  di  mana gambar direpresentasikan sebagai proyeksi linier dalam  arah  yang  sama  dengan  nilai  eigen  yang sesuai  dengan  nilai  eigen  terbesar.  PCA  adalah metode  statistik  yang  digunakan  di  banyak bidang  seperti  pengenalan  pola,  penginderaan jauh, kompresi gambar dan lain-lain. Teknik ini sering  digunakan  untuk  mendeteksi  pola  dalam data  atau  sampel  berdimensi  tinggi,  dan  untuk merepresentasikan  data  dengan  cara  yang  dapat mengidentifikasi kesamaan dan perbedaan antar data [15].
Gambar 1. Diagram Penelitian
Analisis  komponen  utama  (PCA),  juga dikenal  sebagai  transformasi  Karhunen-Loeve, merupakan teknik menyederhanakan data dengan mentransformasikan  nya  secara  linear  menjadi sistem  koordinat  baru  dengan  varian  tertinggi. PCA digunakan mengurangi dimensi data tanpa mempengaruhi  properti  data  secara  signifikan. Metode  ini  mengubah  sebagian  besar  variabel asli  yang  berkorelasi  satu  sama  lain  menjadi sekumpulan  variabel  baru  yang  lebih  kecil  dan independen satu sama lain (tidak lagi berkorelasi) [15].
PC merupakan variabel yang di
dekomposisi  eigen  yaitu  nilai  eigenvalue  dan eigenvector. Mentransformasi data menjadi suatu variabel  baru  dinamakan  dengan principal component (PC) [16]. Analisa dengan menggunakan  teknik  PCA  adalah  masalah memecahkan  permasalahan  persamaan  eigen, karena  prinsip  dari  PCA  didasarkan  pada  nilai eigen yang lebih dari satu [17]. Teknik PCA untuk mereduksi  dimensi  data  besar  menjadi  dimensi yang  lebih  kecil  dan  tidak  menghilangkan informasi dari data besar tersebut [18].
PCA  dalam  satu  set  sampel  uji  N  di mana  setiap  uji  sampel  adalah  seperangkat  n yaitu pelatihan xi dilambangkan dengan:
x i = (x li, x 2i, …, x ni ) ; i ∈ 1,N [1]
Mean  atau  rata-rata  dari  kumpulan sampel pelatihan secara matematis dinyatakan:
x = 1 𝑁 Ʃ 𝑖=1 𝑛 x i [2]
Maka  deviasi  dapat  dihitung  dari  mean setiap sampel yang diuji:
x i = xi – x[3] [3]
Deviasi  ini  menunjukkan  seberapa  jauh perbedaan  setiap  sampel  dari  mean  pada  suatu titik. Matriks covariance 4n×4n dari S menunjukkan  sejauh  mana  semua  perbedaan berasal dari mean sebagai:
s = 1 N ∑ 𝛿x n i=1 i 𝛿x i T [4]
Komponen matriks covariance ini menunjukkan  banyaknya  sampel  yang  ada. Bentuk sampel sebagai:
x i = x + P w [5]
P  =  (p1,  p2,...pt)  adalah  matriks  dari eigenvector  pertama,  dan  w=(w1,  w2,  ...,  wt)  T adalah bobot vector.
Variabel  yang  berbeda  menggambarkan
model  berbeda,  karena  adanya  perubahan  nilai yang  berada dalam  batas  yang  ditentukan,  model baru  menyerupai  bentuk  dasar  (rata-rata).  Ini karena  mode  variasional  dijelaskan  oleh  vektor eigen (pertama) S, sebagai:
S Pk =λkpk [6]
Variabel  λk  merupakan  nilai  eigen. Dimana nilai eigen dibentuk sehingga λk≥  λk+1. Nilai  eigen  yang  terbesar  sesuai  dengan  mode variasi  paling  signifikan  dalam  data.  Proporsi variance  merupakan  data  training,  sesuai  dengan masing-masing  vektor  eigen,  sebanding  dengan nilai eigen [19].
Software Minitab berfungsi untuk mengolah  atau  menganalisis  data  statistik deskriptif  dan  sebagai  alat  uji  statistik.  Statistik deskriptif  data  dapat  disajikan  dalam  bentuk gambar dan tabel, Minitab sebagai alat bantu untuk memudahkan  analisis  data  penelitian  tindakan. Perangkat  lunak  ini  tidak  hanya  menawarkan validitas hasil perhitungan yang lebih tinggi tetapi dengan  hasil  manual,  tetapi  juga  membuatnya lebih  mudah  digunakan  dan  memungkinkan penyajian  hasil  pengolahan  data  yang  lebih menarik [20].
Minitab  merupakan  software  yang  focus dalam pengolahan statistik.
Minitab
mengombinasikan seperti Microsoft Excel dengan kemampuannya  analisis  statistik.  Penggunaan Minitab  cukup  gampang  dalam  pengolahan  data yang cukup banyak [21].
Minitab sering banyak digunakan dengan fungsionalitas dalam kegiatan pelatihan
pengolahan data. Perencana fungsional memerlukan  pelatihan  ini  untuk  mendukung mereka  dalam  proses  penelitian,  terutama  untuk tugas-tugas perancangan fungsional yang berkaitan dengan produksi artikel akademik yang tercantum dalam Permenpan RI tahun 2020 nomor 4.  Training  data  sebelumnya  dalam  pengolahan data  kebanyakan  menggunakan  Microsoft  Excel [22].
Data mining didefinisikan analisa terhadap  data  sehingga  mendapatkan  keterikatan data-data  yang  jelas  dan  dapat  menyimpulkan adanya  penemuan  cara  terkini  dan  mudan dipahami bagi para peneliti atau dengan kata lain
bahwa data mining merupakan suatu metoda yang berfungsi untuk mengekstraksi jumlah data yang besar pada database, kebanyakan ini pengaplikasian  bagi  perusahaan  yang  sangat potensial dalam memberdayakan data warehouse sehingga  didefinisikan  menjadi  2  kategori  yaitu descriptive mining dan predictive [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Eigen analysis of the Correlation Matrix
Principal  Component  Analysis (PCA) dengan  nilai  eigenvalue  sebesar  PC1(5,98),  PC2 (1,25),  PC3  (1,1)  dan  PC4(1,01).  PCA  yang digunakan yaitu PC1(0.24), PC9(0.5), PC11(0.35) dan PC16(0.4).
Variabel  yang  digunakan  sebanyak  20  variabel pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Kinerja Dosen
No.  Variabel Keterangan 1. PC1 Menguasai suasana kelas. 2. PC2 Komunikatif
3. PC3 Terarah/jelas 4. PC4 Tercapai sasaran 5. PC5 Kemampuan menjawab pertanyaan 6. PC6 Memiliki kewibawan 7. PC7 Kearifan dalam mengambil keputusan. 8. PC8 Memiliki Etika
9. PC9 Dapat mengendalikan diri 10. PC10 Menjadi contoh bersikap dan berperilaku. 11. PC11 Kesesuaian materi dengan tujuan mata kuliah. 12. PC12 Kesesuaian materi 13. PC13 Kemampuan  bidang ilmu 14. PC14 Kemampuan mengelola kelas 15. PC15 Memberi motivasi mahasiswa. 16. PC16 Kemampuan dalam pengembangan kurikulum. 17. PC17 Mampu menerima kritik, saran, dan pendapat dari mahasiswa. 18. PC18 Keramahan dan kesopanan dalam berkomunikasi. 19. PC19 Konsisten kata-kata dalam tindakan. 20. PC20 Tidak rasis
Setelah  Hasil  dari  Eigenanalysis  of  the Corelation Matrix maka hasil tabel 3:

## Tabel 3. Eigenvector PCA
Hasil  PCA  jika  dilakukan  dari  semua varibel  dalam  mengelola  data  pada  Gambar  2. Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  ada sebuah titik atau data berada pada first componen -8,54  dan  second  componen  0.66,  dapat disimpulkan bahwa nilai kontribusi data tersebut tidak kuat atau lemah. Jika dilihat lagi data pada sebuah  data  yang  dimana  nilai  first  componen nya yaitu berada di 3,5 dan second componen nya
Eigenvalue 5,98 1,25 1,18 1,1 1,01 0,97 0,93 0,85 0,73 0,7 0,69 0,67 0,64 0,6 0,53 0,5 0,45 0,45 0,41 0,34
Proportion 0,3 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,05 0,04 0,04 0,04 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,02 0,02 0,02 0,02 Cumulativ e 0,3 0,36 0,42 0,48 0,53 0,58 0,62 0,67 0,7 0,74 0,77 0,8 0,84 0,87 0,89 0,92 0,94 0,96 0,98 1
yaitu berada pada -0,9, itu menunjukkan bahwa data tersebut lebih kuat dari sebelumnya.
Gambar 2. Score Plot
Pada gambar 3 ditunjukkan bahwa pada componen  pertama  merupakan  componen  yang Eigenvalue nya yang tertinggi yaitu 5,98 disusul pada componen kedua yang dimana mengalami penurunan  yang sangat  drastis  yang  eigenvalue nya berada di 1,24. Jika dilihat seterusnya pada setiap  componen  bahwa  mengalami  penurunan pada setiap componen nya.
Gambar 3. Score Plot
Jika  dijelaskan  lagi  bahwa  Principal Component  Analysis  (PCA)  dengan  nilai eigenvalue terbesar berada pada PC1(5,98), PC2 (1,25),  PC3  (1,1)  dan  PC4(1,01).  PCA  yang digunakan yaitu PC1(0.24), PC9(0.5),
PC11(0.35) dan PC16(0.4). untuk itu dilakukan lagi analisis terhadap 4 komponen tersebut
Tabel 4. Eigen analysis of the Correlation Matrix Eigenvalue  1,6978  0,9502  0,7127  0,6392 Proportion 0,424 0,238 0,178 0,16 Cumulative 0,424 0,662 0,84 1 Dapat  dilihat  bahwa  pada  4  komponen tersebut bahwa 1 komponen yang memiliki nilai Eigen value tertinggi yaitu di 1,6 dan terendah di 0.6.
Gambar 4. Score Plot
Jika dilihat gambar tersebut bahwa pada componen  pertama  merupakan  componen  yang Eigenvalue  nya  yang  tertinggi  yaitu  1,69  dan componen  4  merupakan  componen  terendah yaitu  0,63.  Jika  dilihat  seterusnya  pada  setiap componen  bahwa  mengalami  penurunan  pada setiap componen nya.
Dari  hasil  penggabungan  PC1,  PC9, PC11,  PC16,  maka  hasilnya  pada  Gambar  5.
Gambar 5. Loading Plot
Dapat dilihat dari gambar 5 bahwa PC9 dan  PC11  merupakan  variabel  yang  paling
berkaitan atau berpengaruh dari semua variable atau componen.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  di  temukan dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  data  dalam reduksi  PCA  sangat  mempengaruhi  terhadap variabel-variabel yang akan dianalisis. Software Minitab  merupakan  salah  satu  software  yang mendukung  dalam  pengolahan  data  statistika. Adanya  1  variabel  yang  memiliki  nilai eigenvalue  sangat  tinggi  oleh  karena  itu  untuk penambahan data.

## 5. REFERENSI
[1] N. L. P. P. Dewi, I. N. Purnama, and N. W.  Utami,  “Penerapan  Data  Mining
Untuk  Clustering  Penilaian  Kinerja Dosen  Menggunakan  Algoritma  K- Means (Studi Kasus: STMIK Primakara),” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia , vol.  16,  no.  2,  p.  105,  Jul.  2022,  doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[2] U.  Desthiani,  R.  Sumniar,  D.  Prodi, and  A.  Perkantoran,  “DALAM
MENINGKATKAN KINERJA DOSEN  DI  PROGRAM  STUDI SEKRETARI  D-III  UNIVERSITAS PAMULANG  THE  INFLUENCE  OF LECTURER COMPETENCE EDUCATION  AND  TRAINING  IN IMPROVING LECTURERS PERFORMANCE  IN  THE  STUDY PROGRAM SECRETARY D-III UNIVERSITY PAMULANG mengembangkan  Su,”  vol.  10,  no.  1, pp. 1–17, 2023.
[3] B.  Khairunnisa,  W.  Murniati,  S. Hamdi,  and  S.  Fadli,  “APLIKASI PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT ( ARAS ),” J-ENSITEC ,  vol.  8,  no.  02, pp. 639–648, May 2022, doi:
10.31949/jensitec.v8i02.2059. [4] W. Priatna and R. Purnomo, “Implementasi Fuzzy Inference System Metode Sugeno Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fuzzy Inference System Implementation using  Sugeno  Method  in  Lecturer Performance Assessment Application,”
Agustus ,  vol.  19,  no.  3,  pp.  245–261, 2020.
[5] N.  K.  D.  Ari  Jayanti,  “Implementasi Metode  SAW  Dan  AHP  Pada  Sistem Informasi  Penilaian  Kinerja  Dosen,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev. Journal) , vol. 8, no. 2, p. 86, 2016, doi: 10.22303/csrid.8.2.2016.86-98.
[6] S. M. Sari and E. Ennimay, “Penilaian Kinerja  Dosen  Dalam  Bimbingan Skripsi,” J. Ners Indones. , vol. 12, no. 1, p. 67, 2021, doi: 10.31258/jni.12.1.67-79. [7] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee Selection Using The Additive  Ratio  Assesment  Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589. [8]
V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference  Proceedings ,  2022,  p. 030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[9] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F.  Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision Support System For
Selecting  The  Best  Practical  Work Students  Using  MOORA  Method,”
IOTA ,  vol.  02,  no.  4,  pp.  270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[10]  V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED PRODUCT,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 239, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[11]  N. A. Sinaga et al. , “Decision support system  with  MOORA  method  in selection of the best teachers,” in AIP Conference  Proceedings ,  2022,  p. 030020. doi: 10.1063/5.0094437.
[12]  S. Sonang, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN METODE TOPSIS  PADA  CUM  CARITAS HKBP  PEMATANGSIANTAR,” J.
Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 25, Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[13]  H.  Sugara,  V.  M.  M.  Siregar,  K. Sinaga,  M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D. Pardede,  “SAW  and  Electre  Methods
Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 209–220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496. [14]  V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE WASPAS,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[15]  A.  L.  Unihehu  and  I.  Suharjo, “Klasifikasi  Jenis  Ikan  Berbasis Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis  (PCA),” J.  Ilm.  ILMU Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 27–32, Sep. 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.200.
[16]  D.  A.  Ihsani,  A.  Arifin,  and  M.  H. Fatoni,  “Klasifikasi  DNA  Microarray Menggunakan  Principal  Component
Analysis  (PCA)  dan  Artificial  Neural Network  (ANN),” J.  Tek.  ITS ,  vol.  9, no. 1, Jul. 2020, doi: 10.12962/j23373539.v9i1.51637. [17]  S.  Rudi,  “ANALISA  KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) ADOPSI INOVASI  SISTEM  TANAM  JAJAR LEGOWO JAGUNG
LAHAN
KERING,” Technol.    J.  Ilm. ,  vol.  13, no.  2,  p.  129,  Apr.  2022,  doi: 10.31602/tji.v13i2.6350.
[18]  T.  R.  Yulianti,  K.  N.  Siregar,  A. Prabawa, and N. Fadhilah, “Identifikasi Atribut  dengan  Principal  Component Analysis  dan  K-Means  Clustering Sebagai  Dasar  Penyusunan  Strategi Promosi  KB  Pria  di  Indonesia,” J. Biostat.  Kependudukan,  dan  Inform. Kesehat. , vol. 2, no. 2, p. 79, Mar. 2022, doi: 10.51181/bikfokes.v2i2.5868.
[19]  U.  Murdika,  Muhammad  Alif,  Yessi Mulyani,  “Identifikasi  Kualitas  Buah
Tomat dengan Metode PCA (Principal Component Analysis) dan Backpropagation,” Electrician , vol. 15, no.  3,  pp.  175–180,  Oct.  2021,  doi: 10.23960/elc.v15n3.2240.
[20]  E. Susanti, I. Indrawati, O. Dwipurwani,  R.  Sitepu,  and  D. Cahyawati, “PENGENALAN SOFTWARE  MINITAB  KEPADA GURU-GURU DI WILAYAH GUGUS II INDRALAYA KABUPATEN OGAN ILIR SUMATERA SELATAN,” J. Pemberdaya.  Publ.  Has.  Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 4, no. 3, pp. 267–274, Dec. 2020, doi: 10.12928/jp.v4i3.1224.
[21]  M. Meilisa and L. Kurnia, “PENGEMBANGAN  BAHAN  AJAR STATISTIKA ELEMENTER MENGGUNAKAN APLIKASI MINITAB,” Sainstek    J.  Sains  dan
Teknol. ,  vol.  10,  no.  2,  p.  64,  Nov.
2019, doi: 10.31958/js.v10i2.1243.
[22]  D.  Puspita  Anggraeni,  R.  Maulina,  I. Risvana Dewi, R. Satriyantara, and A. Eka  Utama,  “Pelatihan  Pengolahan Data  Menggunakan  Minitab  Bagi
Pegawai Fungsional Perencana,”
Rengganis J. Pengabdi. Masy. , vol. 2, no.  1,  pp.  9–17,  May  2022,  doi:
10.29303/rengganis.v2i1.157.
[23]  L.  Erlistya,  P.  S.  Sumarna,  and Ferfigha Alsaka, “Implementasi Algoritma  K-Means  Clustering  pada Studi Kasus Seleksi Mahasiswa Berprestasi menggunakan Visual Basic,” Pros.  Semin.  … ,  vol.  4,  no.
2721,  2021,  [Online].  Available: http://prosiding.himatikauny.org/index .php/prosidinglsm/article/view/171%0 Ahttp://prosiding.himatikauny.org/ind ex.php/prosidinglsm/article/download/ 171/95