## PEMODELAN PENGELOMPOKKAN PRESTASI DOSEN MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

## Sri Redjeki
Teknik Informatika STMIK AKAKOM Jl. Raya Janti No 143 Yogyakarta e-mail: dzeky@akakom.ac.id

## ABSTRAK
Sebuah  perguruan  tinggi  sangat  membutuhkan  informasi    yang  valid  tentang  proses  pembelajaran  yang  ada.  Sebuah informasi akan mempunyai nilai lebih apabila diolah menggunakan metode yang ada pada data minin. Hal ini dikarenakan data mining dapat memberikan keakuratan  hasil dan dapat  digunakan sebagai sarana untuk pengambilan keputusan yang cepat dan tepat terutama yang berkaitan dengan perilaku dosen dalam proses PBM. Penelitian ini akan melakukan pemodelan untuk  pengelompokkan  prestasi  dosen  menggunakan  Fuzzy  C-Means.  Objek  penelitian  ini  di  lakukan  pada  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  di  Yogyakarta.  Parameter  input  yang  digunakan  pada  metode  FCM  yaitu  kehadiran  mengajar, penyelesaian  nilai  akhir  dan    hasil  kuesioner  dari  mahasiswa.  Inputan  3  variabel  ini  dinamakan  variabel  independen, sedangkan nilai indeks prestasi dosen (IPAD) sebagai variabel dependen. Kelompok prestasi yang ditentukan pada penelitian ini  ada 3 yaitu baik, sedang dan kurang. Data yang digunakan sebanyak 59 dosen. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa FCM dapat digunakan untuk melakukan pemodelan prestasi dosen dimana sebagian besar dosen berada pada kategori cluster baik untuk semua variabel yang digunakan pada penelitian ini. Variabel hasil kuesioner mempunyai hasil yang signifikan terhadap IPAD dosen semester genap 2009/2010 .
Kata Kunci : Fuzzy C-Means, pemodelan, prestasi dosen

## ABSTRACT
A college desperately needs valid information about the existing learning process. A piece of information will have more value when processed using existing methods in minin data. This is because data mining can provide accurate results and can be used as a means for quick and precise decision making especially related to the behavior of lecturers in the learning process. This research will do modeling for lecturer achievement classification using Fuzzy C-Means. This research object is done at one of private universities in Yogyakarta. The input parameters used in the FCM method are teaching attendance, final score completion and questionnaire results from students. Input of 3 variables is called independent variable, while the value of lecturer achievement index (IPAD) as the dependent variable. Group of achievement determined in this research there are 3 that is good, medium and less. The data used are 59 lecturers. The results of the research indicate that FCM can be used to model lecturer achievement where most lecturers are in the cluster category good for all variables used in this research. The results of the questionnaire variables have a significant result to the IPAD lecturer semester of 2009/2010.
Keywords : achievement of lecturer, Fuzzy C-Means, modeling

## I. P ENDAHULUAN
ebuah  perguruan  tinggi yang  baik  dan  berkualitas  sangat  ditentukan  oleh  proses  pembelajaran  yang  ada didalamnya. Proses pembelajaran yang  baik tergantung pada kualitas dari dosen yang ada didalam proses tersebut. Sebaik apapun kurikulum sebuah perguruan tinggi tidak akan dapat berjalan dengan  baik kalau tidak mempunyai staf pengajar yang berkualitas dan mempunyai kompetensi di bidangnya. Di dunia pendidikan khususnya  perguruan  tinggi  peran  aktif seorang  dosen  sangatlah  penting  sebagai  pengajar  dalam  proses  belajar mengajar[1].
Dosen  merupakan  salah  satu  sivitas  akademik  yang  memegang  peran  sangat  penting  bagi  kemajuan  suatu Perguruan  Tinggi.  Semakin  banyak  perguruan  tinggi  memiliki  dosen-dosen  yang  kepakarannya  terkenal,  maka akan banyak mahasiswa yang termotivasi. Untuk dapat memonitor proses pembelajaran di sebuah perguruan tinggi perlu  dilakukan  pengelompokan  dosen  untuk  melihat  kinerja  setiap  semester[2].    Proses  ini  sangat  bermanfaat karena perguruan tinggi dapat melihat kemajuan  kinerja dosen secara periodik. Kegiatan evaluasi kinerja dosen merupakan  rutinitas  suatu  perguruan  tinggi  dalam  meningkatkan  kualitas  internal  secara  berkelanjutan  [3]. Clustering merupakan  salah  satu  metode  Data  Mining  yang  bersifat unsupervised (tidak  terawasi).  Terdapat beberapa  jenis clustering ,  yaitu clustering klasik  yaitu clustering yang  mengelompokan  objek  untuk  masuk  ke dalam salah satu partisi atau kelompok. Jenis yang lain adalah clustering fuzzy yaitu Clustering yang tidak hanya menempatkan  objek  pada  satu  partisi  saja  tetapi  bisa  menjadi  bagian  atau  partisi  kelompok  lain.  Metode fuzzy clustering sangat tepat digunakan pada objek yang memiliki karakteristik pada lebih dari satu kelompok.
S
Dari permasalahan diatas peneliti akan melakukan penelitian untuk melakukan clustering terhadap indeks prestasi dosen STMIK AKAKOM menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM). Adapun batasan penelitian ini antara lain: i) Menggunakan metode FCM untuk melakukan clustering indeks prestasi dosen (IPAD), ii) Data Indeks prestasi akan dibedakan untuk semester ganjil dan semester genap untuk periode akademik 2008/2009 dan iii) Kemiripan antar data akan diterjemahkan sebagai jarak kedekatan antar data dengan titik pusat .

## II. M ETODE
Fuzzy clustering merupakan salah satu teknik untuk menentukan cluster optimal dalam suatu ruang vector yang didasarkan  pada  bentuk  normal  Eucledian  untuk  jarak  antar  vektor. Fuzzy  clustering sangat  berguna  bagi pemodelan  fuzzy  terutama  dalam  mengidentifikasi  aturan-aturan  fuzzy.  FCM  dikenal  juga  sebagai  fuzzy ISODATA yang merupakan salah satu metode clustering jenis Hard K-Means [4].
FCM adalah teknik unutk melakukan cluster data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. Teknik FCM ditemukan oleh Jim Bezdek pada  tahun  1981.  Output  dari  FCM  bukan  merupakan fuzzy  inference  system ,  namun  merupakan  deretan  pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap titik data.  Konsep dasar FCM awalnya yaitu menentukan pusat cluster yang akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap cluster [5][6].
Dasar algoritma FCM secara lengkap diberikan sebagai berikut [7][8] : 1. Tentukan :
a. Input data yang akan di cluster X, berupa matrik berukuran n x m (n = jumlah sampel data, m = atribut setaip data). ij X = data sample ke –I (i=1,2,…,n) dan atribut ke-j (j=1,2,…,m).
b. Jumlah cluster yang akan dibentuk ( 2  C )
c. Pangkat (pembobot w>1)
d. Maksimum iterasi
e. Kriteria penghentian (  = nilai positif yang sangat kecil)
2. Bentuk matriks partisi awal U (derajat keanggotaan dalam cluster ); matriks  partisi awal biasanya dibuat secara acak
             ) ( ... ) ( ) ( ... ) ( ... ) ( ) ( ) ( ... ) ( ) ( 2 2 1 1 2 2 22 1 21 1 2 12 1 11 n cn c c n n n n x x x x x x x x x U         
(1) 3. Hitung pusat cluster V untuk setiap cluster
      n k w ik n k kj w ik x V 1 1 ) ( ) (   (2)
4. Perbaiki derajat keanggotaan setiap data pada setiap cluster (perbaiki matriks partisi) 1
1 ) 1 /( 2     
                c j w jk ik ik d d 
(3) dengan :
2 / 1 1 ) ( ) (             m j ij kj i k ik v x v x d d
(4)
5. Tentukan kriteria penghentian iterasi, yaitu perubahan matriks partisi pada iterasi sekarang dan iterasi sebelumnya
1     t t U U (5)
apabila    maka iterasi dihentikan
Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif nilai IPAD dosen pada periode semester Genap 2009/2010.  Data  IPAD  dosen  merupakan  hasil  dari  akumulasi  beberapa  komponen  yaitu  :  1)  Hasil  kuesioner
terhadap dosen dari mahasiswa, 2) Ketepatan pengumpulan nilai dosen dan 3) Presensi kehadiran dosen dalam tiap semesternya. Data IPAD ini terdiri dari 59 dosen, nilai IPAD ini merupakan nilai tiap mata kuliah yang diampu oleh masing-masing dosen sehingga nilai yang digunakan pada penelitian ini merupakan rata-rata IPAD dosen dari beberapa matakuliah yang diampu dalam semester genap T.A 2009/2010.
Sebelum  data  IPAD  dilakukan clustering terlebih  dahulu  dilakukan  cleaning  data  untuk  menghilangkan  data missing untuk variabel tertentu, karena data missing akan mempengaruhi hasil penentuan matrik U sehingga akan berdampak pada hasil akhir clustering FCM-nya. Penelitian ini dirancang untuk pengelompokan data menjadi 3 bagian dari 59 data IPAD yang ada. Langkah yang dilakukan pada  penelitian antara lain:
1. Identifikasi kebutuhan data
Penelitian ini mengidentifikasi data yang dibutuhkan yaitu data nilai IPAD untuk semua dosen tetap yang mengajar pada semester Genap 2009/2010. Nilai IPAD diambil untuk masing-masing matakuliah yang diampu oleh dosen, kemudian dicari rata-rata nilai IPAD untuk tiap dosen. Data IPAD ini disimpan dalam bentuk dat dan txt dengan nama yang sama  yaitu dosen.txt dan dosen.dat. Dosen.dat digunakan pada toolbox Fuzzy Clustering sedangkan dosen.txt digunakan pada command editor untuk menentukan variabel-variabel FCM.
2. Menetapkan kuantitas data
Kuantitas data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data Indeks Prestasi Akademik Dosen.
3. Memudahkan pengolahan data
Pengumpulan data yang baik akan mempermudah peneliti dalam melakukan proses selanjutnya.
4. Prepocessing Data
Bentuk preprocessing data yang dilakukan pada penelitian ini yaitu dengan membersihkan data yang kosong pada variabel-variabel  yang  digunakan. Preprocessing  data ini  dilakukan  agar  hasil  analisa cluster ing  FCM menghasilkan nilai tengah terbaik untuk masing-masing cluster.
Desain untuk penerapan algoritma FCM pada penelitian yang menggunakan MATLAB meliputi:
1. Penetuan  parameter  perhitungan :
a. Menentukan  data  yang  akan  dicluster  berupa  matrik.  Data  IPAD  yang  digunakan  untuk  penelitian mempunyai  ukuran  matrik  59  x  4.  Data  ini  disimpan  pada  data  dosen.txt,  data  akan  dipanggil  dari MATLAB untuk dilakukan pengolahan.
b. Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk yaitu 3 cluster. Hasil dari 3 cluster ini diharapkan dapat mengelompokan  hasil  IPAD  terhadap  beberapa  variabel  dalam  rentang  IPAD  1  –IPAD  2  (perlu pembinaan/kurang), IPAD 2,1 – IPAD 3 (perlu ditingkatkan/cukup) dan yang terakhir rentang IPAD 3,1 – IPAD 4 (perlu dipertahankan/baik).
c. Nilai pangkat (nilai w). Pada penelitian ini menggunakan w = 2.
d. Maksimum iterasi. Akan diberikan nilai maksimum iterasi sebanyak 1000.
e. Nilai kriteria penghentian sebesar 0,00001.
2. Buat matrik awal U (derajat keanggotaan dalam cluster ). Karena jumlah data yang akan digunakan sebanyak 59 data dan jumlah cluster sebanyak 3 cluster maka matrik U yang akan dibentuk mempunyai ukuran 3 x 59. Dalam MATLAB nilai akan kita bangkitkan setelah data dosen.txt diload, kemudian kita tentukan formula derajat keanggotaannya.
3. Hitung pusat cluster V untuk setiap cluster . Jumlah cluster 3 dan variabel/atribut untuk masing-masing data 4 maka ukuran pusat cluster mempunyai matrik 3 x 4.
4. Perbaiki derajat keanggotaan setiap data pada setiap cluster .
5. Menentukan kriteria penghenti iterasi. Apabila nilai perubahan matriks partisi < nilai  0,00001 maka iterasi akan dihentikan.

## III. HASIL
Data IPAD dosen yang digunakan pada data penelitian sebanyak 59 dosen dengan empat variabel dimana terdapat 3 variabel independen dan 1 variabel dependen. Variabel independen yang dimaksud antara lain kuesioner penilaian terhadap  dosen,  kehadiran  mengajar  dan  waktu  pengumpulan  nilai  diakhir  semester,  sedangkan  untuk  variabel dependen pada penelitian ini adalah nilai indeks prestasi dosen (IPAD). Dari semua variabel yang digunakan pada penelitian ini data IPAD dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar.1. Ploting data IPAD Dosen
Data  yang  terlihat  pada  gambar  1  menunjukkan  bahwa  beberapa  dosen  mempunyai  kecenderungan  semua variabel independen mempunyai pola yang sama, misalkan apabila seorang dosen mempunyai nilai kuesioner yang tidak bagus (turun) maka variabel yang lain akan memberikan gambaran yang tidak bagus juga (turun). Data IPAD diatas akan dilakukan pengelompokan antara hasil kuesioner terhadap nilai IPAD, penilaian terhadap nilai IPAD dan kehadiran terhadap nilai IPAD. Gambar masing-masing plot data tersebut dapat dilihat pada gambar 2, gambar 3 dan gambar 4.
Gambar.2. Plot data  IPAD vs Kehadiran Dosen
Hasil ploting data pada gambar 2 menunjukkan bahwa nilai IPAD dan kehadiran dosen tidak terlalu menyebar dan cenderung mengumpul pada area yang sama. Hal ini berbeda dengan gambar 3 yang menunjukkan ploting data antara  nilai  IPAD  dengan  proses  pengumpulan  nilai  yang  linier  pada  variabel  pengumpulan  nilai,  hal  ini menunjukkan bahwa semua dosen cenderung tepat waktu dalam hal pengumpulan nilai.  Hasil ploting data pada gambar 4 mempunyai penyebaran yang cukup berbeda dibandingkan dengan gambar-gambar sebelumnya.
Gambar.3. Plot data  IPAD vs Prosen Penilaian Dosen

## Gambar.4. Plot data  IPAD vs Kuesioner Dosen
Hasil ploting data diatas akan kita lanjutkan dengan melakukan pengelompokan ( clustering ) FCM. Seperti pada penjelasan di atas bahwa FCM merupakan tekni clustering data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1.

## IV. PEMBAHASAN
Hasil clustering FCM pada penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu pertama membahas masing-masing komponen  yang  ada  pada  FCM  antara  lain  nilai  fcn  untuk  masing-masing cluster ,  nilai  keanggotaan  U  yang berukuran matrik 3 x 59, nilai pusat masing-masing cluster yang berukuran 3 x 4.  Kedua menampilkan visualisasi hasil clustering FCM dan yang ketiga menampilkan data IPAD yang masuk pada cluster tertentu yang ditampilkan dalam tabel 1 dan 2. Hasil clustering antara variabel IPAD dan kuesioner  menunjukkan bahwa dosen yang masuk pada cluster 1  dengan  titik  tengah  (2,63;1,54)  terdapat  11  dosen,  sedangkan  dosen  yang  masuk  pada cluster 2 dengan nilai tengahnya (3,15 ; 3,15) sebanyak 17 dosen sedangkan dosen yang terletak pada cluster 3 dengan nilai tengah (3,41;3,88) terdapat sebanyak 31. Hasil dapat dilihat pada Tabel I.
Tabel I.
Hasil Clustering FCM  (IPAD vs Kuesioner)
Data hadir nilai kuis Ipad cluster 1 (2,63;1,54) cluster 2 (3,15;3,15) cluster 3(3,41;3,88) 1 2.88 4 3.57 3.33 * 2 2.87 4 3.75 3.37 * 3 2.65 4 4 3.33 * 4 3.01 4 3.83 3.47 * 5 2.81 4 1.83 2.87 * 6 3.04 4 3.86 3.48 * 7 2.46 4 4 3.23 * 8 1.53 4 2 2.26 * 9 2.09 4 3.4 2.89 * 10 2.87 4 1.2 2.74 * 11 2.78 4 3.5 3.26 * 12 2.77 4 4 3.38 * 13 2.94 4 4 3.47 * 14 2.88 4 3.67 3.36 * 15 2.71 4 3.83 3.31 * 16 2.87 4 3.88 3.4 * 17 2.86 4 3.17 3.22 * 18 2.59 4 3.71 3.22 * 19 2.75 4 3.5 3.25 * 20 2.61 4 3.33 3.14 * 21 2.81 4 3.6 3.3 *
22 2.95 4 4 3.48 * 23 2.35 4 3.5 3.05 * 24 2.77 4 4 3.39 * 25 2.47 4 2.4 2.83 * 26 2.84 4 2.71 3.1 * 27 2.82 4 3.86 3.37 * 28 3.17 4 3.8 3.53 * 29 2.86 4 4 3.43 * 30 3.2 4 2.8 3.3 * 31 2.92 4 3 3.21 * 32 2.05 4 1 2.28 * 33 2.68 4 4 3.34 * 34 2.96 4 4 3.48 * 35 2.94 4 4 3.47 * 36 3.11 4 4 3.55 * 37 2.93 4 3.83 3.43 * 38 2.92 4 3.83 3.46 * 39 2.92 4 3.75 3.4 * 40 2.92 4 4 3.46 * 41 2.33 4 2.25 2.73 * 42 3.04 4 4 3.52 * 43 2.79 4 1.57 2.79 * 44 3.03 4 4 3.51 * 45 2.85 4 4 3.43 * 46 2.82 4 2 2.91 * 47 2.47 4 1 2.48 * 48 2.63 4 3.67 3.23 * 49 2.78 4 1 2.64 * 50 2.63 4 2 2.81 * 51 2.64 4 4 3.32 * 52 2.38 4 2 2.69 * 53 3 4 4 3.5 * 54 2.84 4 3.5 3.3 * 55 2.55 4 2.83 2.99 * 56 3.32 4 3.4 3.51 * 57 2.51 4 3.67 3.17 * 58 2.72 4 3.33 3.19 * 59 1.73 2.45 2.1 2.09 *
Hasil cluster FCM yang lain antara IPAD dan kehadiran dapat dilihat pada Tabel II. Dari data tersebut dapat lihat  bahwa  jumlah  data  yang  masuk  pada cluster 1  dengan  nilai  tengah  (2,63;2,49)  mempunyai  keanggotaan sebanyak 13 data, pada cluster 2 dengan nilai tengah (3,15;2,72) mempunyai data sebanyak 19 data, sedangkan pada cluster 3 dengan titik tengah (3,41;2,87) mempunyai anggota paling banyak yaitu 27 data.

## Tabel II. Hasil Clustering FCM (IPAD vs Kehadiran)
data hadir nilai kuis IPAD cluster 1 (2,63;2,49) cluster 2 (3,15;2,72) cluster 3(3,41;2,87) 1 2.88 4 3.57 3.33 * 2 2.87 4 3.75 3.37 * 3 2.65 4 4 3.33 * 4 3.01 4 3.83 3.47 * 5 2.81 4 1.83 2.87 * 6 3.04 4 3.86 3.48 * 7 2.46 4 4 3.23 * 8 1.53 4 2 2.26 * 9 2.09 4 3.4 2.89 * 10 2.87 4 1.2 2.74 * 11 2.78 4 3.5 3.26 * 12 2.77 4 4 3.38 * 13 2.94 4 4 3.47 * 14 2.88 4 3.67 3.36 * 15 2.71 4 3.83 3.31 * 16 2.87 4 3.88 3.4 * 17 2.86 4 3.17 3.22 * 18 2.59 4 3.71 3.22 * 19 2.75 4 3.5 3.25 * 20 2.61 4 3.33 3.14 * 21 2.81 4 3.6 3.3 * 22 2.95 4 4 3.48 * 23 2.35 4 3.5 3.05 * 24 2.77 4 4 3.39 * 25 2.47 4 2.4 2.83 * 26 2.84 4 2.71 3.1 * 27 2.82 4 3.86 3.37 * 28 3.17 4 3.8 3.53 * 29 2.86 4 4 3.43 * 30 3.2 4 2.8 3.3 * 31 2.92 4 3 3.21 * 32 2.05 4 1 2.28 * 33 2.68 4 4 3.34 * 34 2.96 4 4 3.48 * 35 2.94 4 4 3.47 * 36 3.11 4 4 3.55 * 37 2.93 4 3.83 3.43 * 38 2.92 4 3.83 3.46 * 39 2.92 4 3.75 3.4 * 40 2.92 4 4 3.46 * 41 2.33 4 2.25 2.73 * 42 3.04 4 4 3.52 * 43 2.79 4 1.57 2.79 * 44 3.03 4 4 3.51 *
45 2.85 4 4 3.43 * 46 2.82 4 2 2.91 * 47 2.47 4 1 2.48 * 48 2.63 4 3.67 3.23 * 49 2.78 4 1 2.64 * 50 2.63 4 2 2.81 * 51 2.64 4 4 3.32 * 52 2.38 4 2 2.69 * 53 3 4 4 3.5 * 54 2.84 4 3.5 3.3 * 55 2.55 4 2.83 2.99 * 56 3.32 4 3.4 3.51 * 57 2.51 4 3.67 3.17 * 58 2.72 4 3.33 3.19 * 59 1.73 2.45 2.1 2.09 *
Melihat  perbandingan  dua  tabel  diatas  dapat    dilihat  bahwa  hasil clustering FCM  menunjukkan  adanya beberapa perubahan keanggotaan dosen pada 2 variabel yang dibandingkan. Belum tentu dosen yang berada pada cluster 1 untuk variabel kuesioner akan masuk juga kedalam cluster 1 untuk variabel kehadiran. Faktor perubahan keanggotaan pada masing-masing cluster yang ada dipengaruhi juga oleh titik tengah masing-masing cluster .

## V. SIMPULAN DAN S ARA N
Dari penjelasan pada bab-bab sebelumnya maka hasil penelitian ini dapat disimpulkan antara lain:
1. Variabel kuesioner merupakan variabel yang mempunyai penyebaran data cukup baik dibandingkan variabel kehadiran dan pengumpulan nilai.
2. Hasil cluster untuk variabel kuesioner dan kehadiran sebagian besar berada pada cluster 3 (cluster baik).
3. Nilai  tengah  untuk  hasil  FCM  pada  variable  kuesioner  yaitu  c1(2,6311  ;  1,5372),  c2(3,1479  ;  3,1477)  dan c3(3,4054 ; 3,8777) sedangkan untuk hasil FCM variable kehadiran mempunyai nilai tengah atau titik pusat c1(2,6311; 2,4917), c2(3,1479; 2,7139) dan c3(3,4054 ; 2,8695).
4. Terdapat perubahan posisi dosen pada hasil FCM untuk variabel kuesioner dan kehadiran.
5. Hasil akhir dari clustering menggunakan Fuzzy C-Means sangat dipengaruhi oleh parameter awal yang ada pada FCM.
Untuk pengembangan model penelitian selanjutnya agar menjadi lebih baik antara lain :
1. Menambahkan variabel lain dalam pengelompokkan prestasi dosen
2. Mengembangkan menjadi sistem aplikasi berbasis model softcomputing
3. Menggunakan pemodelan metode lain untuk dapat membandingkan hasil

## R EFERENSI
[1] Andri Wijaya, Jacqueline Henny, “Aplikasi Evaluasi Kinerja Dosen Berbasis Web Pada Sekolah Tinggi Musi”, Prosiding Semantik,  ISBN 979- 26- 0255- 0m 23 Juni 2012.
[2] Emha Taufik Lutfi, “Fuzzy C-Means Untuk Clustering Data (Studi Kasus : Data Performance Mengajar Dosen)”, Prosiding Seminar Nasional Teknologi, ISSN : 1978 -9777  Yogyakarta, 24 November 2007.
[3] Hamzah, Sunyoto, Paulus, “Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Dosen Menggunakan Balance Scorecard “, Prosiding Semnasif, Vol I, No 5 Tahun 2010.
[4] Jiawei Han,Micheline Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher, Microsoft research,2007.
[5] Sri Kusumadewi, Hari Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung Keputusan, Graha Ilmu, 2004
[6] Sri Kusumadewi, Analisis dan Desain Sistem Fuzzy menggunakan Toolbox Matlab, Graha Ilmu, 2002.
[7] Yan Jun, Michael dan James, Using Fuzzy Logic (Toward Intelligent System), New York, Prentice Hall.
[8] Zimmermann, Fuzzy Set Theory an Its Application, Kluwer Academic Publisher