Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 14 No. 2, Desember 2022, hal. 145-160 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
Info Artikel : dikirim 18 Apr. 2022; direvisi 20 Des. 2022; diterima 27 Des. 2022.

## PENGEMBANGAN MUTU PENGELOLAAN PROGRAM STUDI BERBASIS MONITORING ANALYTIC TOOLS

## Suma Inna*
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta suma.inna@uinjkt.ac.id

## Irma Fauziah
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta irma.fauziah@uinjkt.ac.id

## Ary Santoso
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta santosoary@uinjkt.ac.id
ABSTRACT. This  paper  discusses  Monitoring  Analytics  Tools  (MAT)  to  analyze  the management  quality  of  the  Mathematics  Study  Program  Faculty  of  Science  and Technology  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta.  Study  program  management  based  on Monitoring  Analytics  Tools  (MAT)  is  one  of  strategy  for  building  a  study  program management system based on data-driven and automated analytics. This method is handy in improving the quality of study programs so that they are more measurable, targeted, effective,  and  efficient  in  providing  excellent  services  and  developments.  Monitoring Analytics Tools (MAT) in this study focused on two management quality developments of the  study  program,  namely  Monitoring  Analytics  Tools  (MAT)  for  Lecturer  Quality Development in the Learning Process through a Lecturer Evaluation Survey by Students and Monitoring Analytics Tools (MAT) for the Graduate Development through Graduate User  Surveys.  The  results  show  that  the  responsiveness  dimension  (punctuality  in learning  activities)  has  the  lowest  satisfaction  index  for  Lecturer  Quality  Development. Meanwhile,  for  the  quality  of  graduates,  the  dimensions  of  specific  skills  (presentation and writing report skills) are the lowest satisfaction index.
Keywords: Monitoring Analytic Tools , Quality of Services, Service Satisfaction Survey
ABSTRAK. Pengelolaan  program  studi  berbasis Monitoring  Analytics  Tools (MAT) merupakan salah satu upaya membangun sistem pengelolaan program studi berbasis data driven dan otomation  analytics guna  menjalankan  pelayanan  dan  pengembangan  mutu program studi yang lebih terukur, tepat sasaran, efektif dan efesien. Atas kebutuhan yang sangat tinggi untuk meningkatkan mutu Program Studi dalam rangka mengejar akreditasi Program  Studi  Matematika  menjadi  unggul,  maka  menguji  dan  mengembangkan Monitoring  Analytics  Tools pada  Program  Studi  Matematika  FST  UIN  Syarif Hidayatullah  sangat  diperlukan.  Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengembangkan Monitoring  Analytics  Tools merupakan  suatu  proses  kompleks  yang saling terkait guna menghasilkan MAT yang handal. Monitoring Analytics Tools (MAT) pada  penelitian  ini  difokuskan  pada  dua  pengembangan  Mutu  Program  Studi  yaitu Monitoring  Analytics  Tools  (MAT) Pengembangan  Mutu  Dosen  dalam  Proses
Pembelajaran melalui survey Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa dan Monitoring Analytics Tools  (MAT) Pengembangan  Lulusan  melalui  Survei  Pengguna  Lulusan.  Hasil pembahasan  menunjukkan  bahwa  dimensi responsieness (ketepatan  waktu  dalam menjalankan  aktivitas  pembelajaran)  menunjukkan  indeks  kepuasan  paling  rendah. Sementara  untuk  mutu  lulusan,  dimensi  keterampilan  khusus  menunjukkan  indeks kepuasan  pengguna  lulusan  rendah,  yaitu  kemampuan  presentasi  para  lulusan  dan kemampuan menulis laporan.
Kata Kunci: Monitoring Analytic Tools , Mutu Layanan, Surver Kepuasan Layanan

## 1. PENDAHULUAN
Akreditasi  merupakan  penentuan  standar  mutu  dan  penilaian  suatu lembaga  pendidikan  (pendidikan  tinggi)  oleh  pihak  di  luar  lembaga  yang independen.  Akreditasi  juga  diartikan  sebuah  upaya  pemerintah  untuk menstandarisasi  dan  menjamin  mutu  alumni  perguruan  tinggi  sehingga  kualitas lulusan antara perguruan tinggi tidak terlalu bervariasi dan sesuai kebutuhan kerja.
Akreditasi  dan Mutu Program  Studi merupakan hal  yang berkaitan. Mutu unggul  sejatinya  akan  menghasilkan  akreditasi  unggul.  Karenanya  untuk mencapai akreditasi unggul maka harus memiliki/mengembangkan mutu program studi  yang  unggul.  Pengelolaan  program  studi  berbasis Monitoring  Analytics Tools (MAT)  merupakan  salah  satu  upaya  membangun  sistem  pengelolaan program  studi  berbasis data  driven dan otomation  analytics guna  menjalankan pelayanan  dan  pengembangan  mutu  program  studi  yang  lebih  terukur,  tepat sasaran, efektif dan efesien.
Atas  kebutuhan  yang  sangat  tinggi  untuk  meningkatkan  mutu  Program Studi  dalam  rangka  mengejar  akreditas  Program  Studi  Matematika  menjadi unggul,  oleh  karenanya  perlunya  menguji  dan  mengembangkan Monitoring Analytics  Tools pada  Program  Studi  Matematika  FST  UIN  Syarif  Hidayatullah. Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan Monitoring Analytics  Tools merupakan  suatu  proses  kompleks  yang  saling  terkait  guna menghasilkan  MAT  yang  handal.  Penelitian  kali  ini  secara  umum  bertujuan menyusun  dan  merumuskan  berbagai  perlengkapan  serta  peralatan  dalam pengembangan MAT.

## 2.   METODE PENELITIAN
Metode penelitian secara umum terdiri dari beberapa tahapan berikut:
1. Perumusan instrumen penelitian
Dalam  menyusun  instrumen  penelitian  ada  beberapa  hal  yang  perlu diperhatikan  antara  lain  masalah  dan  variabel  yang  diteliti,  sumber  data, keterangan dalam instrumen, dan jumlah data.
2. Pengujian instrumen penelitian
Untuk menguji kualitas instrumen digunakan dua uji, yaitu uji validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas digunakan untuk menguji sejauh mana ketepatan atau kebenaran suatu instrumen sebagai alat ukur valiabel penelitian. Sedangkan uji reliabilitas  digunakan  untuk  memastikan  apakah  instrumen  penelitian  yang digunakan valid atau tidak.
3. Pengumpulan data
Jika  instrumen  sudah  dianggap  valid  dan  reliabel  maka  instrumen  dapat disebarkan kepada responden untuk digunakan sebagai alat pengumpulan data.
4. Analisis data
Instrumen  yang  sudah  diisi  oleh  responden  kemudian  dikumpulkan  kembali untuk selanjutnya dianalisis sesuai tujuan penelitian

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Monitoring  Analytics  Tools  (MAT) Pengembangan  Mutu  Dosen  dalam Proses Pembelajaran
Evaluasi  Dosen  oleh  Mahasiswa  (EDOM)  merupakan  instrumen  untuk menilai kinerja dosen Program Studi Matematika UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dalam proses pembelajaran di akhir semester.

## 3.1.1   Pengembangan Instrumen
Penilaian  EDOM  pada  survei  yang  dilakukan  Program  Studi  Matematika UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  merupakan  penilaian  kompetensi  yang  terdiri dari  Lima  (5)  dimensi,  yaitu  (1)  Tangible  (2)  Emphaty  (3)  Reability  (4) Responsiveness  (5)  Assurance.  Masing-masing  dimensi  tersusun  oleh  indikator-
indikatornya yang memiliki skala pengukuran ordinal yaitu Sangat Baik (skor 5), Baik (skor 4), Cukup (skor 3), Kurang (skor 2), dan Sangat Kurang (skor 1).
Gambar 1. Pembagian Dimensi Indeks Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa

## 3.1.2.   Uji Validitas dan Reliabilitas
Hasil pengujian memperlihatkan seluruh pertanyaan (18 pertanyaan) adalah valid  karena  korelasi  Item-Total  >  r  tabel.  Dari  perhitungan  diperoleh    tabel  = 0.0474  untuk  N  =  1709  dan  alpha  5%  dan  korelasi  item-total  untuk  setiap pertanyaan lebih dari = 0.0474.
Selanjutnya dilakukan uji reliabilitas. Uji dilakukan pada taraf signifikansi sebesar  5%.  Instrumen  dikatakan  reliable  bila  nilai  Cronbach’s  Alpha  lebih  besar dari  0.7.  Dari  hasil  perhitungan  uji  reliabilitas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  jawaban angket reliable dengan nilai Alpha sebesar 0.987.

## 3.1.3   Analisis Data dan Dashboard Monitoring Analytics Tools
Dalam evaluasi pemasaran produk baik barang maupun jasa, dikenal metode Customer Satisfaction Index (CSI) yang merupakan analisis kuantitatif dari tingkat kepuasan  pelanggan  yang  diperoleh  melalui  survei  kepuasan  pelanggan. Sebagaimana  tujuan  dari  angket  EDOM  ini  adalah  untuk  mengukur  kinerja  setisp dosen  di  prodi  matematika  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta,  maka  analisa  yang digunakan  mengadopsi  teknik  perhitungan  CSI  dan  metode  statistik  perhitungan bobot  dalam  pembentukan  indeks  komposit  sebagaimana  dilakukan  oleh  OECD
dalam  buku Handbook  on  Constructiong  Composite  Indicators:  Methodology  and User Guide 2008.
Bobot dimensi berguna untuk mendapatkan gambaran seberapa besar setiap pertanyaan  (indikator)  menyumbang  nilai  indeks  per  dimensi,  yang  selanjutnya dimensi  menyumbang  besaran  nilai  indeks  komposit.  Bobot  yang  dihasilkan sebagai berikut
Menggunakan bobot di atas, maka diperoleh skor masing-masing indikator hingga  skor  Evaluasi  Dosen  tiap  dimensi  dan  secara  keseluruhan.    Melihat perbandingan kinerja per dimensi pengajaran dengan indeks keseluruhan digunakan analisis  grafik  scatter-plot  diagram  4  kuadran.  Pembagian  4  kuadran  untuk memitigasi  seberapa  banyak  sebaran  dosen  yang  ada  di  tiap  kuadran.  Semakin banyak dosen yang berada di kuadran II, III, dan IV maka fokus atau perhatian dari pihak  pemangku  kepentingan  yang  akan  mengambil  langkah-langkah  yang  dirasa perlu untuk meningkatkan kinerja pendidikan.
Kuadran  I :  Wilayah  yang  memuat  dosen  dengan  indeks  kinerja  dimensi  relatif tinggi  dan  secara  keseluruhan  juga  relatif  tinggi.  Dosen-dosen  di  kuadran  ini diharapkan mempertahankan prestasinya.
Kuadran  II :  Wilayah  yang  memuat  dosen  dengan  indeks  kinerja  per  dimensi relatif rendah tetapi secara keseluruhan relatif sudah tinggi.
Kuadran III : Wilayah yang memuat dosen dengan indeks kinerja dimensi relatif tinggi,  tetapi  secara  keseluruhan  masih  rendah  (di  bawah  rata-rata).  Dosen  yang masuk kuadran ini harus segera ditingkatkan kinerjanya.
Kuadran  IV :  Wilayah  yang  memuat  dosen  dengan  indeks  kinerja  per  dimensi relatif rendah (di bawah rata-rata) dan secara keseluruhan juga relatif rendah.
Adapun scatter-plot untuk masing-masing dimensi adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Kuadran tangible dan kinerja keseluruhan
Berdasarkan  kuadran  dimensi  1  ( Tangible )  dan  komposit  pada  Gambar  2  terlihat bahwa  lebih  banyak  dosen  masuk  dalam  kuadran  I  yang  bermakna  kinerja  dosen tersebut di atas rata-rata dimensi tangible dan di atas rata-rata kinerja keseluruhan.
Bagi dosen yang telah berada di kuadaran II bermakna kinerja dosen tersebut sudah baik dan patut mempertahankan kinerjanya.
Gambar 3. Kuadran empathy dan kinerja keseluruhan
Berdasarkan  kuadran  dimensi  2  ( Empathy )  dan  komposit  pada  Gambar  3 terlihat bahwa masih cukup banyak dosen masuk dalam kuadran IV yang bermakna kinerja dosen tersebut di bawah rata-rata dimensi empathy dan di bawah rata- rata kinerja keseluruhan. Dosen yang telah berada di kuadran I bermakna kinerja dosen tersebut sudah baik dan patut mempertahankan kinerjanya.
Gambar 4. Kuadran reliability dan kinerja keseluruhan
Berdasarkan kuadran dimensi 3 ( Reliability ) dan komposit  pada  Gambar  4 terlihat bahwa masih cukup banyak dosen masuk dalam kuadran IV yang bermakna kinerja  dosen  tersebut  di  bawah  rata-rata  dalam  dimensi reliability dan  di  bawah rata-rata kinerja keseluruhan. Sedangkan untuk dosen yang telah berada di kuadaran I  bermakna  kinerja  dosen  tersebut  sudah  baik  dan  patut  mempertahankan kinerjanya.
Gambar 5. Kuadran responsiveness dan kinerja keseluruhan
Berdasarkan  kuadran  dimensi  4  ( Responsiveness )  dan  komposit  pada Gambar  5  terlihat  bahawa  masih  cukup  banyak  dosen  berada  dalam  kuadran  IV yang  bermakna  kinerja  dosen  tersebut  di  bawah  rata-rata  untuk  dimensi responsiveness dan di bawah rata-rata kinerja keseluruhan. Dosen yang telah berada di kuadran I bermakna kinerja dosen tersebut sudah baik dan patut mempertahankan kinerjanya.
Gambar 6. Kuadran assurance dan kinerja keseluruhan
Berdasarkan kuadran dimensi 5  ( Assurance )  dan komposit pada Gambar  6 terlihat  pula  bahwa  masih  cukup  banyak  dosen  yang  berada  dalam  kuadran  IV, artinya kinerja dosen tersebut di bawah rata-rata dimensi assurance serta di bawah rata-rata  kinerja  keseluruhan.  Dosen  yang  telah  berada  di  kuadaran  I  bermakna kinerja dosen sudah baik dan patut mempertahankan kinerjanya.
3.2 Monitoring  Analytics  Tools  (MAT) Pengembangan  Mutu  Lulusan melalui Survei Pengguna Lulusan
3.2.1  Pengembangan Instrumen
Selain  mengacu  pada  mahasiswa  sebagai  responden,  survey  yang dilakukan  oleh  suatu  program  studi  juga  bisa  ditujukan  kepada  pihak  eksternal kampus, dimana pihak yang bersangkutan menerima minimal satu alumni/lulusan dari prodi tersebut. Survey pengguna lulusan terdiri atas beberapa dimensi. Setiap dimensi  menggunakan  skala  1-4  yang  memiliki  arti:  (1)  kurang,  (2)  cukup,  (3) baik, (4) sangat baik. Dimensi-dimensi tersebut :
a. Dimensi Sikap
Survey  pertama  adalah  dimensi  sikap.  Dimensi  ini  bertujuan  untuk  menilai softskill yang pribadi dimiliki oleh lulusan. Keahlian personal yang dinilai ada tujuh aspek, yaitu integritas, penampilan, kepemimpinan, inisiatif, kemampuan adaptasi, kecerdasan emosional, dan berpikir kritis.
b. Dimensi Pengetahuan
Dimensi  pengetahuan  ditujukan  untuk  menilai  seberapa  baik  pemahaman lulusan didalam  bidang  kerja  yang dijalani. Aspek  yang dinilai ada dua,  yaitu keluasan wawasan dalam bidang yang dijalani, dan pengetahuan umum.
c. Dimensi Keterampilan Umum
Dimensi  keterampilan  umum  bertujuan  untuk  menilai  kemampuan  dasar  yang dimiliki  oleh  lulusan.  Aspek  penilaiannya  ada  delapan,  yaitu  kemampuan berbahasa  asing,  kemampuan  berkomunikasi,  penggunaan  teknologi  dan informasi,  kerjsama  dalam  tim,  bekerja  dibawah  tekanan,  manajemen  waktu, dan kemampuan menyelesaikan masalah.
d. Dimensi Keterampilan Khusus
Dimensi terakhir yang dinilai adalah dimensi keterampilan khusus. Dimensi ini bertujuan  untuk  menilai  kemampuan  lulusan  pada  bidang  yang  berhubungan dengan  Matematika.  Aspek  penilaiannya  adalah  keahlian  pada  bidang  ilmu, kemampuan analisa, kemampuan presentasi, dan kemampuan menulis laporan.
Gambar 7. Pembagian Dimensi Kepuasan Pengguna Lulusan

## 3.2.2    Uji Validitas dan Reliabilitas
Berdasarkan  pengujian  (Validitas  dan  Reliabilitas),  hasil  evaluasi  dengan kepuasan  pengguna  lulusan  yang  diisi  oleh  responden  ini  mampu  menjawab tujuan dikarenakan instrumen yang digunakan valid dan reliable.

## 3.2.3  Analisis Data dan Dashboard Monitoring Analytics Tools
Bobot  dimensi  berguna  untuk  mendapatkan  gambaran  seberapa  besar setiap  pertanyaan  (indikator)  menyumbang  nilai  indeks  per  dimensi,  yang selanjutnya  dimensi  menyumbang  besaran  nilai  indeks  komposit.  Sebagaimana
telah  dijelaskan  di  bagian  terdahulu  bahwa  digunakan  analisis  faktor  untuk menentukan bobot dengan hasil bobot sebagai berikut
Secara  keseluruhan  per  dimensi,  variasi  jawaban  menyumbang  besaran bobot  yang relatif sama  antar variabel  dalam dimensi.  Jika prodi  ingin  mencetak para  alumni  dengan  meningkatkan  kinerjanya,  akan  lebih  baik  jika  berimbang meningkatkan  kinerja  di  semua  dimensi  pengetahuan  dan  dimensi  keterampilan khusus.
Menggunakan  bobot  di  atas,  diperoleh  skor  indeks  kepuasan  pengguna lulusan. Secara keseluruhan, skor indeks kepuasan pengguna lulusan sebesar 85,7. Nilai  indeks  tiap  dimensi  (Gambar  8)  menunjukkan  nilai  indeks  tertinggi  berada pada  dimensi  sikap  (88.2),  sedangkan  nilai  indeks  terendah  berada  pada  dimensi keterampilan  khusus  (84.7)  dan  dimensi  pengetahuan  (84.7).  Hal  ini  dapat dimaknai  bahwa  sebagian  besar  lulusan  Program  Studi  Matematika  UIN  Syarif Hidayatullah  Jakarta  harus  lebih  meningkatkan  lagi  keterampilan  khusus  serta pengetahuan  umum  juga  wawasan  mengenai  bidang  yang  dijalani  sebagai perhatian utama.
Gambar 8. Nilai indeks setiap dimensi
Melihat  perbandingan  kinerja  per  dimensi  pengajaran  dengan  indeks keseluruhan  digunakan  analisis  grafik  scatter-plot  diagram  4  kuadran.  Semakin banyak  alumni  Program  Studi  Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang berada di kuadran II, III, dan IV maka fokus atau perhatian  dari  pihak  Program  Studi  Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dalam hal ini adalah dengan mengambil langkah- langkah  yang  dirasa  perlu  untuk  meningkatkan  kinerja  maupun  potensi mahasiswa/i yang akan menjadi alumni nantinya.
a. Kuadran  I :  Wilayah  yang  memuat  lulusan  dengan  indeks  kinerja  dimensi relatif  tinggi  dan  secara  keseluruhan  juga  relatif  tinggi.  Lulusan-lulusan  di kuadran ini diharapkan mempertahankan prestasinya.
b. Kuadran  II :  Wilayah  yang  memuat  lulusan  dengan  indeks  kinerja  per dimensi relatif rendah tetapi secara keseluruhan relatif sudah tinggi.
c. Kuadran III : Wilayah yang memuat lulusan dengan indeks kinerja dimensi relatif  tinggi,  tetapi  secara  keseluruhan  masih  rendah  (di  bawah  rata-rata). Lulusan yang masuk kuadran ini harus segera ditingkatkan kinerjanya.
d. Kuadran  IV :  Wilayah  yang  memuat  lulusan  dengan  indeks  kinerja  per dimensi relatif rendah (di bawah rata-rata) dan secara keseluruhan juga relatif
88.2 84.7 85.3 84.7 Skor Dimensi Sikap Skor Dimensi Pengetahuan Skor Dimensi Keterampilan Umum Skor Dimensi Keterampilan Khusus

## Nilai Kepuasan Pengguna Lulusan
rendah.  Lulusan  di  kuadran  ini  yang  menjadi  prioritas  untuk  ditingkatkan kinerjanya.Adapun scatter-plot untuk masing-masing dimensi  adalah sebagai berikut :
Gambar 9. Kuadran dimensi sikap dan kinerja keseluruhan
Scatter-plot pada Gambar 9 menunjukkan penyebaran lulusan berdasarkan plot  antara  skor  dimensi  sikap  dan  skor  kinerja  keseluruhan.  Terlihat  bahwa sebagian  besar  berada  di  kuadran  I  dan  IV.  Kuadran  I  merupakan  lulusan  yang memiliki skor dimensi  sikap di  atas rata-rata (cut-off sumbu Y) dan skor  kinerja keseluruhannya  di  atas  rata-rata  cut-off  sumbu  X.  Namun  masih  banyak  yang berada  di  kuadran  IV  yang  artinya  banyak  juga  lulusan  yang  memiliki  skor dimensi  sikap  dan  skor  kinerja  lulusan  di  bawah  standar  kepuasan  pengguna lulusan.
Scatter-plot  pada  Gambar  10  menunjukkan  penyebaran  lulusan berdasarkan  plot  antara  skor  dimensi  pengetahuan  dan  skor  kinerja  keseluruhan. Pada bagian ini terlihat sebagian besar lulusan berada di kuadran IV yang berarti, skor  dimensi  pengetahuan  rendah  dan  kinerja  keseluruhan  rendah.  Skor  dimensi pengetahuan menjadi perhatian penting bagi pengembangan mutu pengajaran dan kurikulum  Prodi  karena  pengguna  lulusan  menilai  sebagian  besar  pengetahuan lulusan masih standar atau kurang.
Gambar 10. Kuadran dimensi pengetahuan dan kinerja keseluruhan
Gambar 11. Kuadran dimensi keterampilan umum dan kinerja keseluruhan
Scatter-plot  pada  Gambar  11  menunjukkan  penyebaran  lulusan berdasarkan  plot  antara  skor  dimensi  keterampilan  umum  dan  skor  kinerja keseluruhan. Pada bagian ini terlihat sebagian besar lulusan berada di kuadran IV yang  berarti,  skor  dimensi  keterampilan  umum  rendah  dan  kinerja  keseluruhan rendah.  Skor  dimensi  keterampilan  umum  menjadi  perhatian  penting  bagi pengembangan  mutu  pengajaran  dan  kurikulum  Prodi  Matematika  FST  UIN Syarif Hidayatullah karena pengguna lulusan menilai sebagian besar pengetahuan lulusan masih standar atau kurang.
Gambar 12. Kuadran dimensi keterampilan khusus dan kinerja keseluruhan
Scatter-plot  pada  Gambar  12  menunjukkan  penyebaran  lulusan berdasarkan  plot  antara  skor  dimensi  keterampilan  khusus  dan  skor  kinerja keseluruhan. Pada bagian ini terlihat sebagian besar lulusan berada di kuadran  II dan IV yang berarti. Kuadran II dan IV menunjukkan secara konsisten bahwa skor dimensi keterampilan khusus rendah. Skor dimensi keterampilan khusus menjadi perhatian  penting  bagi  pengembangan  mutu  pengajaran  dan  kurikulum  Prodi Matematika  FST  UIN  Syarif  Hidayatullah  karena  pengguna  lulusan  menilai sebagian besar pengetahuan lulusan masih standar atau kurang.

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut:
 Pengembangan  instrument  pada  MAT  1  dan  MAT  2  beroirentasi  pada kebutuhan  akreditasi  dan  rujukan  peraturan  perundang-undangan  yang berlaku
 Pembobotan dimensi pada masing-masing MAT menggunakan pendekatan Analisis Faktor melalui nilai loading faktor yang distandarisasi
 Adanya monitoring  analitik  tools membantu  Prodi  untuk  melakukan proses  evaluasi  sesuai  periode  yang  diinginkan,  karena  proses  analitik yang  cepat  dan  mudah,  misalnya,  evaluasi  peningkatan  mutu  dosen  ingin dilaksanakan  3  bulan  (setelah  UTS),  atau  bahkan  secara  ekstrim  dapat melakukan evaluasi dosen langsung setelah jam mengajar selesai.
 Penggunaan  MAT  selanjutnya  adalah  menyebar  link  survey,  penyesuaian data source, dan refresh dashboard monitoring
 Monitoring analitik tools dapat terus dikembangkan untuk agenda-agenda kerja lain di Prodi yang perlu dilakukan proses monitoring secara berkala

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  ini  didukung  oleh  dana  penelitian  BOPTN  tahun  anggaran  2021,  oleh karena  itu  peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  Pusat  Penelitian  dan Penerbitan (Puslitpen) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Mattjik,  A.  A.,  Sumertajaya,  I.  M.,, Sidik  Peubah  Ganda  dengan  Menggunakan SAS, IPB Press, Bogor, 2011.
Arifin,  N.  J., Perancangan  Sistem  Informasi  Monitoring  Proses  Produkasi  PT Charoen Pokphand Indonesia , Jurnal Global, 5 (1) (2018), 39-49.
Wijaya,  C.  A., Sistem  Monitoring  dan  Evaluasi  Pengelolaan  Program  Studi  di Institusi  Pendidikan  Tinggi , Indonesian  Journal  of  Information  Systems (IJIS), 1 (1) (2018), 13-24.
Fernando,  D., Visualisasi  Data  Menggunakan  Google  Data  Studio ,  Prosiding Seminar  Nasional  Rekayasa  Teknologi  Informasi  (SNARTISI), 1 (2018), 71-77.
Syaripul,  N.  A.  dan  Bachtiar,  A.  M., Visualisasi  Data  Interaktif  Data  Terbuka Pemerintah Provinsi DKI Jakarta: Topik Ekonomi dan Keuangan Daerah , Jurnal  Sistem  Informasi  (Journal  of  Information  System), 12 (2)  (2016), 112-116.
Parasuraman,  A,  Ziethaml,  V.  and  Berry,  L.L., SERVQUAL:  A  Multiple-  Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality , Journal of Retailing , 62 (1) (1985), 12-40
Bakri,  R.,  Sartono,  B.,  Zainuddin,  H.  A.,  dan  Sabil,  L.  A., SWANSTAT:  A  user- friendly web application for  data analysis  using shinydashboard package in  R ,  TELKOMNIKA  (Telecommunication,  Computing,  Electronics  and Control), 18 (4) (2020), 1866-1873.
Muharni, S., Visualisasi Data Menggunakan Data Studio, CV. Literasi Nusantara, 2022.
Widyastuti, N. I. dan Sutanto, R., Kajian Sistem Monitoring Dokumen Akreditasi Teknik  Informatika  Unikom ,  Majalah  Ilmiah  Unikom, 12 (2)  (2014),  195- 201.