## PENGELOMPOKAN DOSEN BERDASARKAN PROSES PEMBELAJARAN DI PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UNSRAT PADA SEMESTER GENAP 2017/2018 MENGGUNAKAN METODE WARD
Josua A.S Pamekas 1) , Jantje D. Prang 1) , Djoni Hatidja 1*)
1) Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado
* ) Corresponding author: dhatidja@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  dosen-dosen  yang  mengajar  di  Program  Studi (PS)  Matematika  FMIPA  UNSRAT  pada  semester  genap  2017/2018.  Data  diperoleh  melalui kuesioner  yang  dibagikan  kepada  mahasiswa  yang  mengikuti  perkuliahan  semester  genap 2017/2018  dan  dianalisis  dengan  menggunakan  statistika  deskriptif  dan  metode  ward.  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  DS5  merupakan  dosen  yang  melakukan  kinerja  dengan  sangat maksimal  dalam  proses  pembelajaran,  sedangkan  dosen  yang  tidak  maksimal  kinerjanya  pada proses pembelajaran adalah DS20. Untuk hasil pengelompokan terdapat 5 kelompok dosen-dosen yang mengajar di PS Matematika FMIPA UNSRAT dan kelompok dosen yang sangat baik dalam proses pembelajaran adalah kelompok ketiga yang terdiri dari DS4, DS14, DS15, DS9, DS5, dan DS6.
Kata kunci : Analisis Gerombol, Metode Ward, Jarak Euclidean, Dosen, Proses Pembelajaran

## GROUPING OF LECTURER BASED ON LEARNING PROCESS AT MATHEMATICS STUDY PROGRAM IN FMIPA UNSRAT IN EVEN SEMESTER 2017/2018 USING WARD METHOD

## ABSTRACT
This  research  aims  to  classify  lecturers  who  teach  at  Mathematics  Study  Program  in  FMIPA UNSRAT  in  even  semester  2017/2018. The  data  obtained  from  questionnaire  which  is  shared  to college  student  who  take  the  class  in  even  semester  2017/2018  and  analyzed  using  descriptive statistics and Ward  method.  The result of the analysis show that DS5 is the  lecturer who did the maximum  performance  in  learning  process,  while  the  lecturer  who  didn’t  do  the  maximum performance  is  DS20.  For  the  grouping  result,  there  are  5  groups  of  lecturers  who  teach  at Mathematics  Study  Program  in  FMIPA  UNSRAT  and  the  best  group  of  learning  process  is  the third group which consist of DS4, DS14, DS15, DS9, DS5, and DS6.
Keywords : Cluster Analysis, Ward Method, Euclidean Distance, Lecturer, Learning Process
Article History:
Received: July 4, 2019 Accepted:  July 9, 2019 Published: July 9, 2019

## PENDAHULUAN
Latar Belakang
Layanan pembelajaran merupakan salah  satu  bentuk  layanan  dalam  lembaga pendidikan.  Dalam  layanan  pembelajaran
tersebut  terdapat  kegiatan  proses  belajar mengajar  yang  merupakan  suatu  proses terjadinya  interaksi  antara  pengajar  yaitu dosen  dan  peserta  didik  yaitu  mahasiswa dalam upaya untuk mencapai tujuan pembelajaran.
Perguruan  Tinggi  sebagai  salah  satu lembaga pelayanan yang bergerak dalam jasa pendidikan  dituntut  untuk  menyelenggarakan pendidikan  yang  bermutu  dan  mampu memenuhi kebutuhan mahasiswa. Bagi perguruan  tinggi,  mutu  merupakan  faktor utama  dan  meningkatkan  mutu  adalah  tugas yang  sangat  penting  bagi  perguruan  tinggi. Mutu suatu perguruan tinggi dapat ditingkatkan  melalui  evaluasi  di  perguruan tinggi tersebut.
PS Matematika sebagai bagian Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam  Universitas  Sam  Ratulangi  (FMIPA UNSRAT)  Manado  dituntut  tidak  hanya memberikan  jasa  dalam  bentuk  fisik  tetapi juga  memberikan  pelayanan  yang  lebih professional  sehingga  tercapai  pelayanan yang  baik  yaitu  mutu  pelayanan  pendidikan yang  didukung  oleh  tenaga  pengajar  yang kompeten dalam bidangnya.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Liputo, et al. (2014); Tumilaar, et al. (2014); Pangemanan, et al. (2014), telah melaksanakan penelitian mengenai
karakteristik  kinerja  dosen  PS  Matematika dalam  proses  pembelajaran  serta  persepsi alumni  Program  Studi  Matematika  terhadap kurikulum  dan  proses  pembelajaran,  layanan dan  fasilitas  serta  penelitian  dan  pengabdian masyarakat  dengan  menggunakan  analisis korespondensi.  Tetapi  untuk  penelitian  ini, analisis yang digunakan berbeda dari penelitian-penelitian sebelumnya yaitu
analisis gerombol dengan metode Ward untuk dilakukan  pengelompokan  dosen-dosen  pada proses  pembelajaran  di  PS  Matematika
FMIPA  UNSRAT  pada  semester  genap 2017/2018.
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Ward, karena cenderung menghasilkan gerombol  dengan  keragaman  yang  kecil (Johnson  and  Wichern,  2002).  Metode  Ward sejauh  ini  merupakan  metode  terbaik  dari pendekatan hirarki (Simamora, 2005).
Hasil  penggerombolan  kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesehatan  oleh  Rahmawati, et  al. (2013)
menyimpulkan bahwa metode Ward
mengungguli  metode  hirarki  lainnya  yaitu Single Lingkage, Complete Linkage, Average Linkage, dan Centroid.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  primer  yakni  data  yang
diperoleh  langsung  melalui  kuesioner  yang dibagikan pada bulan Mei sampai Juni 2018.

## Mutu Pendidikan
Mutu  pendidikan  merupakan  faktor yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Mutu pendidikan  telah  diatur  dalam  Peraturan Pemerintah  (PP)  nomor  19  tahun  2005 tentang Standar Nasional Pendidikan. Standar Nasional  Pendidikan  berfungsi  sebagai  dasar dalam perencanaan pelaksanaan dan pengawasan  pendidikan  dalam  mewujudkan pendidikan  nasional  yang  bermutu  (PP Nomor 19 tahun 2005 pasal 3).
Proses  pembelajaran  pada  satuan pendidikan  diselenggarakan  secara  interaktif, inspiratif, menyenangkan, menantang, memotivasi peserta didik untuk berpartisipasi aktif,  serta  memberikan  ruang  yang  cukup bagi  prakarsa,  kreativitas,  dan  kemandirian sesuai dengan bakat, minat, dan perkembangan  fisik  serta  psikologis  peserta didik (PP Nomor 19 tahun 2005 pasal 19 ayat 1).

## Mutu Pelayanan
Menurut  Kotler  (2000),  terdapat  lima faktor  yang  menentukan  mutu  pelayanan, yaitu :
1. Tangible (bukti  langsung)  mencakup fasilitas  fisik,  perlengkapan,  pegawai  dan sarana komunikasi.
2. Reliability (kehandalan) yaitu kemampuan memberikan  pelayanan  yang  dijanjikan dengan segera, akurat, dan memuaskan.
3. Responsiveness (daya  tanggap)  yaitu keinginan  staf  membantu  para  pelanggan dan memberikan layanan dengan tanggap.
4. Assurance (jaminan) mencakup pengetahuan,  kompetensi,  kesopanan  dan sifat dapat dipercaya yang dimiliki staf.
5. Empathy (empati)  meliputi  kemudahan dalam  menjalin  relasi,  komunikasi  yang baik,  perhatian  pribadi,  dan  pemahaman atas kebutuhan individu para pelanggan.

## Analisis Gerombol
Cluster atau gerombol dapat diartikan sebagai  kelompok sehingga dengan  demikian pada  dasarnya  analisis  gerombol  akan menghasilkan sejumlah gerombol (kelompok).  Analisis  ini  diawali  dengan
pemahaman  bahwa  sejumlah  data  tertentu sebenarnya  mempunyai  kemiripan  di  antara anggotanya;  karena  itu,  dimungkinkan  untuk mengelompokkan anggota-anggota yang ‘mirip’  atau  mempunyai  karakteristik  yang serupa  tersebut  dalam  satu  atau  lebih gerombol (Mattjik dan Sumertajaya, 2011).
Analisis  gerombol  merupakan  salah satu teknik multivariat metode saling ketergantungan  ( interdependence  method ).
Oleh  karena  itu,  dalam  analisis  gerombol tidak  ada  pembedaan  antara  variabel  bebas ( independent  variable )  dan  variabel  terikat ( dependent variable ) (Mattjik
dan
Sumertajaya, 2011). Pada  prinsipnya  analisis  gerombol didasarkan pada ukuran kedekatan (kemiripan)  dari  setiap  objek.  Duran  and Odell  (1974)  menyatakan  bahwa  ukuran kedekatan  yang  biasa  digunakan  dalam analisis  gerombol  ialah  jarak  antar  objek. Semakin  kecil  jaraknya  maka  semakin  besar kemiripan  antar  objek  pengamatan  tersebut. Jarak  yang  sering  digunakan  adalah  jarak Euclidean.  Jarak  Euclidean  merupakan  tipe jarak  yang  paling  umum  dipilih,  yang dinyatakan dengan rumus :
(1)
Dimana:  p = banyaknya peubah atau variabel = jarak antara objek ke-i dan objek ke-j = data dari objek ke-i pada variabel ke-k = data dari objek ke-j pada variabel ke-k
Analisis  gerombol  terdiri  dari  dua metode  yaitu  metode  hirarki  ( hierarchical clustering  method ),  dan  metode  non  hirarki ( nonhierarchical  clustering  method ).  Metode hirarki digunakan apabila banyaknya gerombol yang akan dibentuk belum diketahui sebelumnya, sedangkan metode non hirarki  bertujuan  untuk  mengelompokkan objek kedalam k gerombol tertentu (k < n), di mana  nilai  k  telah  ditentukan  sebelumnya (Mattjik dan Sumertajaya, 2011).

## Metode Penggerombolan Hirarki
Metode ini digunakan untuk menggerombolkan pengamatan secara terstruktur  berdasarkan  kemiripan  sifatnya dan  gerombol  yang  diinginkan  belum diketahui  banyaknya.  Terdapat  dua  cara pembentukan gerombol untuk metode hirarki, yaitu  penggabungan  ( agglomerative )  dan pemisahan ( divisive ). Metode
hirarki agglomerative dimulai dengan masing-
masing objek adalah satu gerombol kemudian digabungkan  berdasarkan  kesamaan  objek sampai  menjadi  hanya  satu  gerombol  saja yang  berisi  semua  objek.  Sebaliknya  metode hirarki divisive dimulai  dengan  menganggap seluruh  objek  merupakan  satu  gerombol, selanjutnya  objek-objek  yang  paling  jauh dipisah  dan  membentuk  gerombol  lain. Proses  ini  berlanjut  sampai  masing-masing objek membentuk satu gerombol (Mattjik dan Sumertajaya, 2011).
Dalam  metode  gerombol  hirarki terdapat  beberapa  metode  perbaikan  jarak yang  dapat  digunakan,  antara  lain  pautan tunggal  ( single  linkage ),  pautan  lengkap ( complete  linkage ),  pautan  rataan  ( average linkage ),  metode  centroid,  dan  metode  ward. Masing-masing  metode  tersebut  memiliki kriteria  pengoptimalan  tersendiri,  sehingga pemilihan  metode  yang  akan  digunakan tergantung  dari  tujuan  penggerombolan  yang ingin  dicapai  (Duran  and  Odell,  1974).  Pada penelitian  ini  metode  perbaikan  jarak  yang digunakan  adalah  metode  Ward,  karena cenderung  menghasilkan  gerombol  dengan keragaman yang kecil (Johnson and Wichern, 2002).

## Metode Ward
Metode Ward adalah metode penggerombolan  yang  bersifat agglomerative yang menggunakan perhitungan yang lengkap  dan  memaksimumkan  homogenitas di dalam satu kelompok. Untuk penggerombolan metode Ward, jumlah kelompok ditentukan terlebih dahulu berdasarkan dendogram. Ukuran yang digunakan  adalah error  sum  of square (ESS) (Ina,  2010).  Pengelompokan  metode  Ward dengan  meminimumkan  peningkatan  kriteria ESS. Dua kelompok yang memiliki peningkatan  ESS  paling  minimum  akan berkelompok.  Rumus  yang  digunakan  adalah : (2) dengan , , ,
(Rencher and Christensen, 2012).
Validitas dan Reliabilitas
Uji Validitas
Menurut Umar (2008) mengatakan uji validitas  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh mana  suatu  alat  ukur  mempunyai  ketetapan dan  kecermatan  dalam  melakukan  fungsi ukurannya. Untuk mengukur validitas kuesioner  yang  diberikan  kepada  responden digunakan product moment pearson .
(3) Dimana : = korelasi x dan y = jumlah responden = skor pertanyaan = skor total

## Uji Reliabilitas
Uji  Reliabilitas  digunakan  untuk mengetahui  sejauh  mana  hasil  pengukuran tetap
konsisten, apabila
dilakukan pengukuran  dua  kali  atau  lebih  terhadap gejala  yang  sama  dengan  menggunakan  alat ukur  yang  sama  pula  dan  reliabel  bila  nilai alpha cronbach lebih dari 0,7 (Siregar, 2010)
:
(4)
Dimana : = realiabilitas instrumen = banyak butir pertanyaan = jumlah varian data = varian total

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ialah  data  primer  yakni  data  yang diperoleh langsung  melalui kuesioner dengan skala interval yang diberikan kepada mahasiswa  di  PS  Matematika  FMIPA UNSRAT  yang  sedang  mengikuti  mata kuliah pada semester genap 2017/2018.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  ialah seluruh mahasiswa di PS Matematika FMIPA UNSRAT  yang  mengambil  mata  kuliah  pada semester  genap    2017/2018.  Penilaian terhadap kinerja dosen dalam proses perkuliahan diperoleh dari mahasiswa melalui  mata  kuliah  yang  diajarkan  oleh dosen.  Adapun  prosedur  pengambilan  data dilakukan sebagai berikut :
1. Mata  kuliah  semester  genap  2017/2018  di PS Matematika FMIPA UNSRAT diambil menggunakan Purposive Random Sampling .  Terdapat  45  mata  kuliah  yang ada  di  PS  Matematika  FMIPA  UNSRAT pada  semester  genap  2017/2018  namun kuesioner  hanya  tersebar  pada  37  mata kuliah  sedangkan  8  mata  kuliah  tidak dilakukan  wawancara  yaitu  Mata  kuliah Seminar,  Ujian  Komprehensif,  Kuliah Kerja  Terpadu,  Praktek  Kerja  Lapangan, dan  Skripsi  karena  tidak  dilakukan perkuliahan di kelas. Mata kuliah Matematika Komputasi, Pengantar Komputer (Ganjil), dan Pengantar
Komputer (Genap) tidak  dijadikan sampel karena  yang  mengajar  adalah  asisten dosen.  Kode  Mata  kuliah  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel  1.  Kode  mata  kuliah  yang  dilaksanakan pada semester  genap  2017/2018  di  PS  Matematika FMIPA UNSRAT
No Mata kuliah No Mata kuliah No Mata kuliah No Mata kuliah 1 MK1 11 MK11 21 MK21 31 MK31 2 MK2 12 MK12 22 MK22 32 MK32 3 MK3 13 MK13 23 MK23 33 MK33 4 MK4 14 MK14 24 MK24 34 MK34 5 MK5 15 MK15 25 MK25 35 MK35 6 MK6 16 MK16 26 MK26 36 MK36 7 MK7 17 MK17 27 MK27 37 MK37
8 MK8 18 MK18 28 MK28
9 MK9 19 MK19 29 MK29 10 MK10 20 MK20 30 MK30
2. Dari  masing-masing  mata  kuliah  diambil sampel mahasiswa secara acak menggunakan simple  random  sampling . Untuk  mengetahui  besarnya  sampel  yang diperlukan maka digunakan rumus sebagai berikut :
(5) Dimana:
n = jumlah sampel
N = jumlah populasi
=  presisi  yang  ditetapkan  (5%)
(Riduwan dan Akdon, 2007).
Misalnya,  MK1  yang  memiliki  jumlah mahasiswa sebanyak 34 mahasiswa
Besarnya sampel yang diperoleh dari persamaan  (5)  untuk  MK1  adalah  13 mahasiswa,  namun  untuk  lebih  akurat  maka dalam  penelitian  ini  diambil  lebih  dari setengah  jumlah  mahasiswa pada setiap mata kuliah.  Jika  satu  mata  kuliah  yang  diajarkan
lebih dari 1 dosen, kuesioner yang disebarkan mencakup  penilaian  terhadap  masing-masing dosen. Adapun kode dosen dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2.  Kode  dosen  yang  memberikan  mata  kuliah pada  semester  genap  2017/2018  di  PS  Matematika FMIPA UNSRAT
No Dosen No Dosen No Dosen No Dosen
1 DS1 6 DS6 11 DS11 16 DS16 2 DS2 7 DS7 12 DS12 17 DS17 3 DS3 8 DS8 13 DS13 18 DS18 4 DS4 9 DS9 14 DS14 19 DS19 5 DS5 10 DS10 15 DS15 20 DS20
Berdasarkan Tabel 2, terdapat 20 dosen yang mengajar di PS Matematika
FMIPA UNSRAT  yang  terdiri  dari  15  dosen  dari  PS dan 5 dosen dari luar PS.

## Peubah-Peubah Penelitian
Peubah-peubah  yang  diamati  adalah peubah  penentu  mutu  pelayanan  yang  terdiri dari  kehandalan,  daya  tanggap,  jaminan, empati,  dan  bukti  langsung.  Peubah-peubah yang diamati disajikan pada Tabel 3-7.

## Tabel 3. Peubah Kehandalan (Kedisiplinan) (X1)
Peubah Definisi X1a Kehadiran Dosen X1b Disiplin Waktu Datang Dosen X1c Disiplin Waktu Selesai Mengajar Dosen X1d Dosen tidak memperkenankan masuk kelas (terlambat >30menit) Tabel 4. Peubah Daya Tanggap (X2) Peubah Definisi X2a Kesediaan membantu kesulitan pemahaman mahasiswa X2b Pemberian kesempatan bertanya X2c Pemberian informasi tentang silabus X2d Pemberian informasi tentang deskripsi singkat materi X2e Pemberian informasi tentang hak dan kewajiban mahasiswa X2f Pemberian tugas X2g Pemberian tugas makalah/presentasi X2h Pemberian soal ujian yang mencakup seluruh materi X2i Pemberian ujian tengah semester atau ujian akhir semester Tabel 5. Peubah Jaminan (Penguasaan Materi) (X3) Peubah Definisi X3a Mampu menjelaskan materi dengan mudah X3b Pemberian teori disertai contoh praktis X3c tugas yang diberi mampu membantu pemahaman mahasiswa X3d Makalah/presentasi mampu membantu pemahaman mahasiswa X3e Mengajar sesuai silabus dan jadwal mingguan X3f Mengajar sesuai keahlian Tabel 6. Peubah Empati (X4) Peubah Definisi X4a Pemberian pujian X4b Pemberian teguran X4c Pemberian kesempatan untuk memperbaiki nilai (remedial) Tabel 7. Peubah Bukti Langsung (X5) Peubah Definisi X5a Referensi yang digunakan X5b Penilaian dan komentar tugas X5c Komentar makalah/presentasi X5d Pemanfaatan alat bantu ajar

## Analisis Data
Tahapan  analisis  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini ialah :
1) Pengujian  kuesioner  melalui  uji  validitas dan  reliabilitas  dengan  menggunakan Software Statistika.
2) Data  asal  dianalisis  dengan  statistika deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran data secara umum menggunakan
Microsoft Excel .
3) Teknik  analisis  gerombol  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah teknik berhirarki agglomerative dengan  langkah- langkah sebagai berikut :
a) Membuat  matriks  jarak  dengan  jarak antar  gerombol  menggunakan  jarak euclidean.
b) Dua  objek  dengan  jarak  terpendek digabungkan dalam satu gerombol baru (objek adalah dosen).
c) Memperbaharui  matriks  jarak  antar gerombol dengan menggunakan
metode ward.
d) Mengulangi  langkah  b  dan  c  sampai terbentuk satu gerombol yang beranggotakan semua objek.
e) Melakukan pemotongan dendogram (Mongi, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner
Uji validitas dilakukan untuk mengetahui  kevalidan  dari  suatu  kuesioner. Pada  penelitian  ini,  untuk  melakukan  uji validitas  menggunakan Software Statistika terhadap  20  responden.  Hasil  uji  Validitas menunjukkan bahwa semua nilai .  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan  bahwa  semua  pertanyaan  dalam kuesioner penelitian ini valid.
Pada  pengujian  Reliabilitas  diperoleh nilai cronbach’s  alpha sebesar  0.965  yang lebih  besar  dari  0.7.  Hal  ini  dapat disimpulkan  bahwa  semua  kuesioner  dalam penelitian ini realibel atau konsisten.

## Statistika Deskriptif
Dalam penelitian ini, dilakukan statistika  deskriptif  dengan  menggunakan Microsoft  Excel untuk  mendeskripsikan  atau menggambarkan  data    yang  telah  terkumpul yang  kemudian  akan  disajikan  kedalam bentuk tabel ataupun grafik.
Tabel 8. Jumlah Responden Pada Setiap Mata Kuliah Mata Kuliah (MK) Jumlah Mahasiswa Respo nden Mata Kuliah (MK) Jumlah Mahasiswa Respo nden MK1 34 19 MK20 36 22 MK2 5 4 MK21 35 28 MK3 14 11 MK22 33 29 MK4 11 7 MK23 35 29 MK5 27 19 MK24 35 29 MK6 8 7 MK25 28 23 MK7 35 18 MK26 32 23 MK8 31 18 MK27 31 24 MK9 18 10 MK28 30 30 MK10 4 4 MK29 34 24 MK11 5 3 MK30 33 24 MK12 2 2 MK31 41 23 MK13 2 2 MK32 32 17 MK14 4 3 MK33 59 50 MK15 6 4 MK34 61 55 MK16 3 3 MK35 60 50 MK17 23 15 MK36 62 57 MK18 23 12 MK37 2 2 MK19 30 16 Total 964 716
Banyaknya  dosen  yang  mengajar  di PS  Matematika  FMIPA  UNSRAT  dan  mata kuliah  yang  diajarkan  dosen  bersangkutan serta  jumlah  respondennya  disajikan  pada Tabel 9 di bawah ini.

## Tabel 9. Dosen, Mata Kuliah dan Jumlah Responden
Objek Mata Kuliah (MK) Responden Objek Mata Kuliah (MK) Responden
DS1 MK11 3 DS10 MK9 5 MK14 3 MK13 1 MK20 12 MK27 12 DS2 MK5 19
DS11 MK8 18 MK17 4 MK13 1 MK22 29 DS12 MK17 5
DS3 MK2 4 MK18 7 MK16 3 MK26 12 DS4 MK15 4 DS13 MK9 5 MK21 28 MK10 4 MK25 23 MK17 6
DS5 MK23 29 MK26 11 MK24 29 MK27 12 DS6 MK31 11 DS14 MK6 7 MK32 17 MK29 24 DS7 MK1 10
DS15 MK1 9 DS8 MK7 18 MK28 15 MK12 2 MK30 24 MK19 16 DS16 MK37 2 MK20 10 DS17 MK36 57 DS9 MK3 11 DS18 MK35 50 MK4 7 DS19 MK34 55 MK28 15 DS20 MK33 50
MK31 12
Pada setiap grafik yang akan ditampilkan  terdapat  garis  horizontal  sebagai patokan tetapi tidak ada alasan khusus dalam pemilihan  garis  sebagai  patokan  tersebut. Garis  yang  terletak  pada  angka  6.00  untuk grafik peubah yang menjelaskan dosen-dosen mana  yang  unggul  pada  setiap  peubah tersebut  dan  garis  yang  terletak  pada  angka 5.00 untuk grafik setiap DS yang menjelaskan  kemaksimalan  kinerja  dosen pada proses pembelajaran tersebut.

## Deskripsi  Peubah  Berdasarkan  Faktor Penentu Mutu Pelayanan
Terdapat  5  faktor  penentu  mutu pelayanan  yaitu  kehandalan,  daya  tanggap, jaminan, empati, dan bukti langsung.

## Deskripsi Peubah Kehandalan (X1)
Gambar 1. Nilai Peubah Kehandalan (X1)
Nilai peubah kehandalan
(kedisiplinan) (X1) didapat dari rata-rata nilai peubah  kehadiran  dosen  (X1a),  peubah disiplin  waktu  datang  dosen  (X1b),  peubah disiplin  waktu  selesai  mengajar  dosen  (X1c), dan peubah  disiplin  waktu datang  mahasiswa (X1d). Berdasarkan Gambar 1, terlihat bahwa nilai  peubah  kehandalan  (X1)  yang  tertinggi dimiliki  oleh  DS5  sebesar  8.81  diikuti  oleh DS15  sebesar  8.37  dan  dari  gambar  tersebut, dapat  dilihat  juga  objek-objek  yang  memiliki nilai kurang dari 6.00 yaitu DS4, DS8, DS13, DS17, dan DS20.

## Deskripsi Peubah Daya Tanggap (X2)
Gambar 2. Nilai Peubah Daya Tanggap (X2)
Nilai  peubah  daya  tanggap  (X2) didapat  dari  rata-rata  nilai  peubah  kesediaan membantu  kesulitan  pemahaman  mahasiswa (x2a), peubah pemberian kesempatan bertanya  (x2b),  peubah  pemberian  informasi tentang  silabus  (X2c),  peubah  pemberian informasi  tentang  deskripsi  singkat  materi (X2d),  peubah  pemberian  informasi  tentang hak dan kewajiban  mahasiswa (X2e), peubah pemberian  tugas  (X2f),  peubah  pemberian tugas  makalah/presentasi  (X2g),  peubah pemberian soal ujian  yang  mencakup seluruh materi  (X2h),  dan  peubah  pemberian  ujian tengah  semester  atau  ujian  akhir  semester (X2i). Berdasarkan Gambar 2, terlihat bahwa nilai  peubah  daya  tanggap  (X2)  tertinggi dimiliki  oleh  DS5  sebesar  8.90  diikuti  oleh DS6  sebesar  8.48  dan  dari  gambar  tersebut, dapat  dilihat  juga  objek-objek  yang  memiliki nilai kurang dari 6.00 yaitu DS13, DS17, dan DS20.

## Deskripsi Peubah Jaminan (X3)

## Gambar 3. Nilai Peubah Jaminan (X3)
Nilai  peubah  jaminan  (penguasaan materi)  (X3)  didapat  dari  rata-rata  nilai peubah  mampu  menjelaskan  materi  dengan mudah  (X3a),  peubah  pemberian  teori
disertai  contoh  praktis  (X3b),  peubah  tugas yang  diberi  mampu  membantu  pemahaman mahasiswa (X3c), peubah makalah/presentasi mampu  membantu  pemahaman  mahasiswa (X3d),  peubah  mengajar  sesuai  silabus  dan jadwal mingguan (X3e), dan peubah mengajar  sesuai  keahlian  (X3f).  Berdasarkan Gambar  3,  terlihat  bahwa  nilai  peubah jaminan  (X3)  tertinggi  dimiliki  oleh  DS18 sebesar  8.69  diikuti  oleh  DS1  sebesar  8.68 dan  dari  gambar  tersebut,  dapat  dilihat  juga objek-objek  yang  memiliki  nilai  kurang  dari 6.00 yaitu DS13, DS17, dan DS20.

## Deskripsi Peubah Empati (X4)
Gambar 4. Nilai Peubah Empati (X4)
Nilai peubah empati (X4) didapat dari rata-rata  nilai  peubah  pemberian  pujian (X4a), peubah  pemberian  teguran  (X4b),  dan peubah pemberian kesempatan untuk memperbaiki nilai (remedial) (X4c).
Berdasarkan  Gambar  4,  terlihat  bahwa  nilai peubah  empati  (X4)  tertinggi  dimiliki  oleh DS5  sebesar  9.48  diikuti  oleh  DS6  sebesar 8.35  dan  dari  gambar  tersebut,  dapat  dilihat juga  objek-objek  yang  memiliki  nilai  kurang dari 6.00 yaitu DS1, DS13, DS19, dan DS20.

## Deskripsi Peubah Bukti Langsung (X5)
Gambar 5. Nilai Peubah Bukti Langsung (X5)
Nilai  peubah  bukti  langsung  (X5)  didapat dari  rata-rata  nilai  peubah  referensi  yang
digunakan  (X5a),  peubah  penilaian  dan komentar  tugas  (X5b),  peubah  komentar makalah/presentasi (X5c), dan peubah pemanfaatan alat bantu ajar (X5d). Berdasarkan  Gambar  5,  terlihat  bahwa  nilai peubah bukti langsung (X5) tertinggi dimiliki oleh  DS3  sebesar  8.92  diikuti  oleh  DS18 sebesar  8.52  dan  dari  gambar  tersebut,  dapat dilihat juga objek - objek yang memiliki nilai kurang  dari  6.00  yaitu  DS9,  DS13,  DS17, DS19, dan DS20.

## Analisis Gerombol
Analisis  gerombol  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Ward  dan  jarak Euclidean.  Hasil  analisis  disajikan  dalam bentuk dendogram pada Gambar 6.
DS 20 DS 19 DS 1 7 DS 1 3 DS 10 DS 6 DS 5 DS 9 DS 15 DS 1 4 DS 4 DS 16 DS 11 DS 3 DS 7 DS 1 2 DS 2 DS 8 DS 18 DS 1 47.94 31 .96 1 5.98 0.00 Observations D is ta nc e Dendrogram Ward Linkage, Euclidean Distance
Gambar 6. Dendogram Hasil Analisis Gerombol Dengan Metode Ward
Gambar 6 memperlihatkan dendogram  dari  dosen-dosen  yang  mengajar di  PS  Matematika  FMIPA  UNSRAT  pada semester  genap  2017/2018.  Pemotongan dendogram menghasilkan 5 kelompok seperti yang disajikan pada Tabel 10.
Tabel  10.  Pengelompokan  Dosen  Berdasarkan  Analisis Gerombol Kelompok Dosen 1 DS1, DS18, DS8, DS2, DS12, dan DS7 2 DS3, DS11, dan DS16 3 DS4, DS14, DS15, DS9, DS5, dan DS6 4 DS10, DS13, DS17, dan DS19 5 DS20
Kelompok  pertama  terdiri  dari  9 dosen  (DS)  yaitu  DS1,  DS18,  DS8,  DS2, DS12, dan DS7. Dosen-dosen pada kelompok ini  melaksanakan  kinerjanya  pada  proses pembelajaran  seperti  :  1)  dosen  selalu  hadir pada  setiap  perkuliahan  (X1a);  2)  dosen datang  tepat  waktu  (X1b);  3)  dosen  selesai mengajar  tepat  waktu  (X1c);  4)  dosen  tidak memperkenankan  mahasiswa  untuk  masuk
kelas  apabila  terlambat  >30  menit  (X1d);  5) dosen membantu mahasiswa apabila mengalami  kesulitan memahami materi kuliah  (X2a);  6)  dosen  memberi  kesempatan kepada  mahasiswa  untuk  bertanya  mengenai materi kuliah (X2b); 7) dosen mendeskripsikan  materi  perkuliahan  di  awal semester  (X2d);  8)  dosen  menjelaskan  hak dan  kewajiban  mahasiswa  dalam  perkuliahan (X2e);  9)  dosen  memberikan  tugas  membuat makalah/presentasi  (X2g);  10)  dosen  mampu menjelaskan  materi  dengan  mudah  kepada mahasiswa  (X3a);  11)  dosen  memberi  teori disertai  contoh  praktis  (X3b);  12)  tugas makalah/presentasi mampu membantu pemahaman  mahasiswa  (X3d);  13)  dosen mengajar  teori/praktikum  sesuai  silabus  dan jadwal  mingguan  (X3e);  14)  dosen  mengajar sesuai keahliannya (X3f); 15) dosen memberikan pujian apabila mahasiswa memperoleh hasil yang baik (X4a); 16) dosen memberikan  teguran  apabila  mahasiswa melakukan  kesalahan  (X4b);  17)  dosen menggunakan  referensi  yang  terbaru  (X5a); 18)  dosen  mengomentari  makalah/presentasi yang dibuat mahasiswa (X5c); dan 19) dosen memanfaatkan  alat  bantu  ajar  (X5d).  Tetapi pada kelompok ini juga, ada beberapa kinerja dosen  yang  pada  umumnya  :  1)  tidak menginformasikan  silabus  perkuliahan  dan jadwal  mingguan  di  awal  semester  (X2c);  2) tidak  memberikan  tugas  rumah  kepada mahasiswa  (X2f);  3)  tidak  memberikan  soal ujian mencakup semua materi yang diberikan (X2h);  4)  tidak  memberikan  ujian  (X2i);  5) tugas yang diberikan tidak mampu membantu pemahaman  mahasiswa  (X3c);  6)  tidak memberikan  kesempatan  untuk  memperbaiki nilai (remedial) (X4c); 7) tidak  menilai tugas rumah  dan  tidak  memberikan  komentar (X5b).
Kelompok  kedua  terdiri  dari  3  dosen (DS)  yaitu  DS3,  DS11,  dan  DS16.  Kinerja yang  dimiliki  dosen-dosen  pada  kelompok pertama  terdapat  juga  pada  kelompok  kedua dan  kinerja  lainnya  yang  dimiliki  dosen- dosen  pada  kelompok  kedua  seperti  :  1) dosen  menginformasikan  silabus  perkuliahan dan jadwal mingguan di awal semester (X2c); 2)  dosen  memberikan  tugas  rumah  kepada mahasiswa  (X2f);  3)  tugas  yang  diberikan dosen mampu membantu pemahaman mahasiswa  (X3c);  4)  dosen  memberikan kesempatan untuk memperbaiki nilai (remedial)  (X4c);  5)  dosen  menilai  tugas
rumah  dan  memberikan  komentar  (X5b). Tetapi  pada  kelompok  ini  juga, ada  beberapa kinerja dosen-dosen yang umumnya : 1) tidak memberikan  soal  ujian  mencakup  semua materi  yang  diberikan  (X2h);  2)  tidak memberikan ujian (X2i).
Kelompok  ketiga  yang  terdiri  dari  6 dosen  (DS)  yaitu  DS4,  DS14,  DS15,  DS9, DS5,  dan  DS6.  Dosen-dosen  pada  kelompok ini  melaksanakan  kinerjanya  pada  proses pembelajaran  seperti  :  1)  dosen  selalu  hadir pada  setiap  perkuliahan  (X1a);  2)  dosen datang  tepat  waktu  (X1b);  3)  dosen  selesai mengajar  tepat  waktu  (X1c);  4)  dosen memperkenankan  mahasiswa  untuk  masuk kelas  apabila  terlambat  >30  menit  (X1d);  5) dosen membantu mahasiswa apabila mengalami  kesulitan memahami materi kuliah  (X2a);  6)  dosen  memberi  kesempatan kepada  mahasiswa  untuk  bertanya  mengenai materi kuliah (X2b); 7)
dosen menginformasikan  silabus  perkuliahan  dan jadwal  mingguan  di  awal  semester  (X2c);  8) dosen  mendeskripsikan  materi perkuliahan  di awal  semester  (X2d);  9)  dosen  menjelaskan hak dan kewajiban mahasiswa dalam perkuliahan  (X2e);  10)  dosen  memberikan tugas  rumah  kepada  mahasiswa  (X2f);  11) dosen  memberikan  soal  ujian  mencakup semua  materi  yang  diberikan  (X2h);  12) dosen  memberikan  ujian  (X2i);  13)  dosen mampu  menjelaskan  materi  dengan  mudah kepada mahasiswa (X3a); 14) dosen memberi teori  disertai  contoh  praktis  (X3b);  15)  tugas yang  diberikan  dosen  mampu  membantu pemahaman  mahasiswa  (X3c);  16)  dosen mengajar  teori/praktikum  sesuai  silabus  dan jadwal  mingguan  (X3e);  17)  dosen  mengajar sesuai keahliannya (X3f); 18) dosen memberikan pujian apabila mahasiswa memperoleh hasil yang baik (X4a); 19) dosen memberikan  teguran  apabila  mahasiswa melakukan  kesalahan  (X4b);  20)  dosen menggunakan  referensi  yang  terbaru  (X5a); 21)  dosen  memanfaatkan  alat  bantu  ajar (X5d).  Tetapi  pada  kelompok  ini  juga,  ada beberapa kinerja dosen-dosen yang umumnya :  1)  tidak  memberikan  tugas  membuat makalah/presentasi (X2g); 2) tugas makalah/presentasi  tidak  mampu  membantu pemahaman  mahasiswa  (X3d);  3)  tidak memberikan  kesempatan  untuk  memperbaiki nilai (remedial) (X4c); 4) tidak  menilai tugas rumah  dan  tidak  memberikan  komentar (X5b);
5)
tidak mengomentari
makalah/presentasi  yang  dibuat  mahasiswa (X5c).
Kelompok  keempat  terdiri  dari  5 dosen  (DS)  yaitu  DS10,  DS13,  DS17,  dan DS19.  Kelompok  ini  merupakan  kelompok dosen-dosen  yang  melaksanakan  kinerjanya pada  proses  pembelajaran  seperti  :  1)  dosen selalu hadir pada setiap perkuliahan (X1a); 2) dosen  tidak  memperkenankan  mahasiswa untuk  masuk  kelas  apabila  terlambat  >30 menit  (X1d);  3)  dosen  memberi  kesempatan kepada  mahasiswa  untuk  bertanya  mengenai materi  kuliah  (X2b);  4)  dosen  menjelaskan hak dan kewajiban mahasiswa dalam perkuliahan  (X2e);  5)  dosen  mengajar  sesuai keahliannya  (X3f);  6)  dosen  memberikan teguran apabila mahasiswa melakukan kesalahan  (X4b);  7)  dosen  menggunakan referensi  yang  terbaru  (X5a).  Tetapi  pada kelompok  ini  juga,  ada  beberapa  kinerja dosen-dosen  yang  pada  umumnya  :  1)  tidak datang  tepat  waktu  (X1b);  2)  tidak  selesai mengajar  tepat  waktu  (X1c);  3)  tidak membantu  mahasiswa  apabila  mengalami kesulitan  memahami  materi  kuliah  (X2a);  4) tidak  menginformasikan  silabus  perkuliahan dan jadwal mingguan di awal semester (X2c); 5)  tidak  mendeskripsikan  materi  perkuliahan di awal semester (X2d); 6) tidak memberikan tugas  rumah  kepada  mahasiswa  (X2f);  7) tidak memberikan tugas membuat
makalah/presentasi (X2g); 8)
tidak memberikan  soal  ujian  mencakup  semua materi  yang  diberikan  (X2h);  9)  tidak memberikan  ujian  (X2i);  10)  tidak  mampu menjelaskan  materi  dengan  mudah  kepada mahasiswa  (X3a);  11)  memberi  teori  tapi tidak disertai contoh praktis (X3b); 12) tugas yang diberikan dosen tidak mampu membantu pemahaman mahasiswa (X3c); 13) tugas makalah/presentasi tidak mampu membantu  pemahaman  mahasiswa  (X3d); 14)  mengajar  teori/praktikum  tidak  sesuai silabus dan jadwal mingguan (X3e); 15) tidak memberikan pujian apabila mahasiswa memperoleh  hasil  yang baik (X4a); 16) tidak memberikan  kesempatan  untuk  memperbaiki nilai  (remedial)  (X4c);  17)  tidak  menilai tugas rumah dan tidak  memberikan komentar (X5b); 18) tidak mengomentari makalah/presentasi  yang  dibuat  mahasiswa (X5c);  19)  tidak  memanfaatkan  alat  bantu ajar (X5d).
Kelompok  kelima terdiri dari 1 dosen (DS)  yaitu  DS20.  Dosen  ini  melaksanakan
kinerjanya pada proses pembelajaran berdasarkan penilaian yang dilakukan kepada mahasiswa seperti : 1) dosen tidak memperkenankan  mahasiswa  untuk  masuk kelas  apabila  terlambat  >30  menit  (X1d);  2) dosen memberikan tugas membuat makalah/presentasi (X2g); 3) tugas makalah/presentasi mampu
membantu pemahaman  mahasiswa  (X3d);  4)  dosen mengomentari makalah/presentasi yang dibuat mahasiswa (X5c); 5) dosen memanfaatkan  alat  bantu  ajar  (X5d).  Tetapi pada kelompok ini juga, ada beberapa kinerja dosen  yang  pada  umumnya  :  1)  jarang  hadir pada perkuliahan (X1a); 2) tidak datang tepat waktu  (X1b);  3)  selesai  mengajar  tidak  tepat waktu  (X1c);  4)  tidak  membantu  mahasiswa apabila  mengalami  kesulitan  memahami materi  kuliah  (X2a);  5)  tidak  memberi kesempatan kepada mahasiswa untuk bertanya  mengenai  materi  kuliah  (X2b);  6) tidak  menginformasikan  silabus  perkuliahan dan jadwal mingguan di awal semester (X2c);
7)  tidak  mendeskripsikan  materi  perkuliahan di awal semester (X2d); 8) tidak menjelaskan hak dan kewajiban mahasiswa dalam perkuliahan  (X2e);  9)  tidak  memberikan tugas  rumah  kepada  mahasiswa  (X2f);  10) tidak  memberikan  soal  ujian  mencakup semua materi yang diberikan (X2h); 11) tidak memberikan  ujian  (X2i);  12)  tidak  mampu menjelaskan  materi  dengan  mudah  kepada mahasiswa  (X3a);  13)  memberi  teori  tetapi tidak  disertai  contoh  praktis  (X3b);  14) memberikan  tugas  tetapi  tidak  mampu membantu pemahaman mahasiswa (X3c); 15) mengajar teori/praktikum tidak sesuai silabus dan  jadwal  mingguan  (X3e);  16)  mengajar tidak  sesuai  keahliannya  (X3f);  17)  tidak memberikan pujian apabila mahasiswa memperoleh  hasil  yang baik (X4a); 18) tidak memberikan  teguran  apabila  mahasiswa melakukan  kesalahan  (X4b);  19)  tidak memberikan  kesempatan  untuk  memperbaiki nilai (remedial) (X4c); 20) tidak menggunakan  referensi  yang  terbaru  (X5a); 21)  tidak  menilai  tugas  rumah  dan  tidak memberikan komentar (X5b).

## KESIMPULAN
Dosen  yang  memiliki  nilai  rata-rata tertinggi adalah DS5 sehingga dapat dikatakan  bahwa  kinerja  dosen  tersebut sangat  maksimal  dalam  proses  pembelajaran
sedangkan  dosen  yang  kinerjanya  tidak maksimal  dalam  proses  pembelajaran  adalah DS20.
Kinerja  dosen-dosen  dalam  proses pembelajaran  di  PS  Matematika  FMIPA UNSRAT  pada  semester  genap  2017/2018 terdiri  dari  5  kelompok  yaitu  :  Kelompok pertama  terdiri  dari  DS1,  DS18,  DS8,  DS2, DS12, dan DS7. Kelompok kedua terdiri dari DS3,  DS11,  dan  DS16.  Kelompok  ketiga terdiri dari DS4, DS14, DS15, DS9, DS5, dan DS6.  Kelompok  kelima  terdiri  dari  DS20. Dari  kelima  kelompok  tersebut,  kelompok ketiga  merupakan  kelompok  dosen-dosen yang  sangat  baik  dalam  proses  pembelajaran berdasarkan nilai rata-rata semua peubah.

## DAFTAR PUSTAKA
Duran  B.S.,  and  F.L  Odell.  1974. Cluster Analysis,  A  Survey .  Springer-Verlag, New York.
Ina,  J.  2010.  Pengelompokan  Wilayah  Curah
Hujan Kalimantan Barat Berbasis Metode  Ward  dan  Fuzzy  Clustering.
Jurnal Sains Dirgantara 7(2): 82-99.
Johnson  R.A.,  and  D.W.  Wichern.  2002.
Applied Multivariate Statistical Analysis .  Fifth  Edition.  Prentice  Hall,
New Jersey.
Kotler,  P.  2000. Marketing  Management .
Prentice hall, Inc. New Jersey.
Liputo,  D.,  D.  Hatidja  dan  Y.A.R.  Langi.
2014.  Analisis  Korepondensi  Terhadap Karakteristik Kinerja Dosen Berdasarkan Faktor Penentu Mutu Pelayanan Di Jurusan Matematika Fmipa Universitas Sam Ratulangi. Jurnal De Cartesian 3(1): 50-57.
Mattjik,  A.,  dan  I.  Sumertajaya.  2011.  Sidik Peubah  Ganda  Dengan  Menggunakan SAS. Edisi pertama. IPB Press, Bogor.
Mongi,  C.E.  2014.  Penggerombolan  dan Pemetaan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Jawa  Barat  Berdasarkan  Nilai  Ujian Nasional  SMA  dan  Akreditasi  Sekolah [Tesis]. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Pangemanan,  Y.,  D.  Hatidja  dan  H.A.H. Komalig.    2014.    Persepsi  Alumni Matematika  Terhadap  Layanan  dan Fasilitas  Akademik  Serta  Penelitian  dan Pengabdian  kepada  Masyarakat  Di Program  Studi  Matematika  FMIPA
UNSRAT dengan Menggunakan Analisis  Korespondensi. Jurnal  De Cartesian 3(1): 36-42. Peraturan Pemerintah (PP) Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2005 tentang Standar Nasional Pendidikan.
Rahmawati, L., Abadyo, dan Trianingsih E.L. 2013.  Analisis  Kelompok  dengan menggunakan  Metode  Hierarki  untuk pengelompokan  Kabupaten/Kota  di Jawa  Timur  berdasarkan  Indikator Kesehatan. Jurnal  Online  UM 1(2):  1- 10.
Rencher  A.C.,  and  W.F  Christensen.  2012. Method  of  Multivariate  Analysis  3 rd
edition . John Wiley & Sons, New York.
Riduwan  dan  Akdon,  2007. Rumus  dan  Data dalam  Analisis  Statistika.  Alfabeta,
Bandung.
Simamora,  B.  2005.  Analisis  Multivariat
Pemasaran. PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Siregar,  Syofian.  2010.  Statistika  Deskriptif Untuk Penelitian Dilengkapi Perhitungan  Manual  dan  Aplikasi  SPSS Versi  17.  PT  RajaGrafindo  Persada, Jakarta.
Tumilaar,  P.,  D.  Hatidja  dan  J.D.  Prang. 2014.  Analisis  Korespondensi  Terhadap
Persepsi Alumni Program Studi Matematika  FMIPA  Universitas  Sam Ratulangi  Mengenai  Kurikulum  Dan Proses Pembelajaran. Jurnal De Cartesian 3(1): 23-29.
Umar,  H.  2008.  Metode  Penelitian  untuk Skripsi dan Tesis Edisi 2. Rajawali Pers, Jakarta.