## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Analisis Data Eksploratif Capaian Indikator Kinerja Utama 3 Fakultas Teknik
Ikhsan Hidayat
Teknik Elektro
Universitas Negeri Gorontalo
Gorontalo, Indonesia ikhsan_hidayat@ung.ac.id Ade Irawaty Tolago Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia adeirawty75@ung.ac.id Rahmat Deddy Rianto Dako Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia rahmatdeddy@rocketmail.com Jumiati Ilham Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia jumiatiilham@ung.ac.id Diterima : Januari 2023 Disetujui : Juli 2023 Dipublikasi : Juli 2023
Abstrak— Data  mentah  yang  belum  di  olah  akan memperlambat proses penyampaian data, dengan menggunakan  eksplorasi  data  analisis  data  yang  akan  di sampaikan  akan  lebih  jelas  dan  dapat  dipahami  dengan mudah  oleh  pembaca.  Data  yang  digunakan  adalah  data capaian  Indikator  Kinerja  Utama  (IKU)  3  Fakultas  Teknik UNG  Tahun 2021. IKU  3  terkait  data  dosen berkegiatan  di luar  kampus.  Data  IKU  3  FT  UNG  diperoleh  dari  capaian IKU 3 UNG yang telah diverifikasi Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Tahun 2021. Data tersebut kemudian  dilakukan  Exploratory  Data  Analysis  (EDA), sehingga  didapatkan insight (wawasan)  terhadap  data tersebut.  Proses  yang  terjadi  adalah  proses  pengenalan masalah, pengumpulan data, pembersihan data dan kemudian analisis  data  eksplorasi . dari  data  yang  didapatkan  setelah melakukan EDA adalah untuk meningkatkan capaian IKU 3 Fakultas teknik UNG adalah dengan melakukan pengembangan  terhadap  dosen  baru  dan  juga  dosen  yang belum pernah melakukan kegiatan di luar kampus. Dari data itu  didapatkan  pula  data  prodi  yang  paling  banyak menyumbang dosen berkontribusi yaitu sebanyak 83%, dan juga  prodi  yang  menyumbang  paling  rendah  sekitar  18%. Dengan  didapatkannya  hasil  ini,  penentu  kebijakan  dapat mengambil  keputusan  untuk  melakukan  hal-hal  yang  dapat meningkatkan capaian IKU 3 Fakultas Teknik UNG.

## Kata Kunci—EDA; IKU; Analisis; Kinerja Utama;
Abstract— Raw data that has not been processed will slow down  the  process  of  conveying  data,  by  using  data exploration  data  analysis  that  will  be  conveyed  will  be clearer  and  can  be  easily  understood  by  readers.  The  data used is the Main Performance Indicator (IKU) 3 achievement data for the Faculty of Engineering UNG in 2021. IKU 3 is related to lecturer data on activities outside the campus. The IKU 3 FT UNG data was obtained from the achievements of the IKU 3 UNG which have been verified by the Ministry of Education, Culture, Research and Technology in 2021. The data  was  then  carried  out  by  Exploratory  Data  Analysis
(EDA),  so  that  insight  was  obtained  from  the  data.  The process that occurs is the process of problem identification, data  collection,  data  cleaning  and  then  exploratory  data analysis. from the data obtained after carrying out the EDA is  to  improve  the  achievement  of  IKU  3  UNG  Faculty  of engineering  is  to  develop  new  lecturers  and  also  lecturers who  have  never  carried  out  activities  outside  the  campus. From the data, it was also obtained that the study programs that  contributed  the  most  were  lecturers,  namely  83%,  and also the study programs that contributed the lowest, around 18%.  By  obtaining  these  results,  policy  makers  can  make decisions to do things that can improve IKU 3 achievements at the UNG Faculty of Engineering.
Keywords—EDA; IKU; Analysis; Main Performance;

## I. P ENDAHULUAN
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia  menyusun  Indikator  Kinerja  Utama  (IKU)  pada Perguruan Tinggi Negeri dan Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi  seperti  yang  tertera  pada  surat  keputusan  (SK) Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 754/P/2020 [1], setelah  itu  perubahan  terakhir  adalah  melalui  SK  3/M/2021 tentang  Indikator  Kinerja  Utama  Perguruan  Tinggi  Negeri dan  Lembaga  Layanan  Pendidikan  Tinggi  di  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan.  Penghargaan  dan  dana tambahan  sebesar  332  M  digelontorkan  untuk  memotivasi PTN (Perguruan Tinggi Negeri) [2]
Agar  kompetisi  berjalan  adil  maka  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan mengelompokkan PTN menjadi 4 liga, yaitu liga PTNBH (Perguruan Tinggi Negeri Berbadan Hukum),  liga  PTNBLU  (Perguruan  Tinggi  Badan  Layanan Umum),  liga  PTN  Satker  (Perguruan  Tinggi  Negeri  Satuan Kerja, dan PTN Satker Seni (Perguruan Tinggi Negeri Satuan Kerja Seni), Penghargaan yang diberikan kepada PTN adalah penghargaan keunggulan IKU 1 sampai dengan IKU 8 serta penghargaan bagi capaian IKU PTN di masing-masing liga.
Universitas Negeri Gorontalo (UNG) sebagai salah satu PTN  BLU  yang  ada  di  Indonesia  tentunya  mengikuti
Kepmendikbud tersebut. Pada tahun 2020, capaian IKU UNG berada  pada  peringkat  16  dengan  33  poin  capaian  dan  223 poin pertumbuhan (Kemdikbud Ristek RI, 2021). Sedangkan pada  tahun  2021  pencapaian  IKU  UNG  berada  pada peringkat  13  dengan  49  poin  capaian  dan  278  poin pertumbuhan  (Kemdikbud  Ristek,  2022).  Terlihat  dari  data ini bahwa capaian IKU UNG meningkat dari tahun 2020 ke tahun 2021.
Pada  capaian  IKU  UNG  tahun  2021,  Fakultas  Teknik telah berkontribusi pada IKU 1 sampai dengan IKU 7.  Tabel 1  menunjukkan  capaian  IKU  Fakultas  Teknik  tahun  2021. Capaian  ini  menempatkan  Fakultas  Teknik  pada  peringkat kedua capaian IKU antar fakultas di UNG.
T ABEL 1. C APAIAN IKU FT UNG T AHUN 2021 Keterangan IKU-1 IKU-2 IKU-3 IKU-4 IKU- 5 IKU-6
IKU-7 IKU- 8 Nilai Absolut Pencapaian 62 / 113 159 / 2272 108 / 108 41 / 108 249 / 108 9 / 9 702 / 1389 0 / 9
Persentase Pencapaian 54,87% 7,00% 100,00% 37,96% 2,31 100,00% 50,54% 0,00% Target fakultas 80,00% 22,37% 43,39% 61,32% 0,17 88,89% 35,00% 0,00%
Tabel  2 menunjukkan capaian masing-masing fakultas pada IKU 3. Dapat dilihat pada Tabel tersebut. capaian IKU 3  Fakultas  Teknik  adalah  yang  paling  tinggi  dibandingkan capaian  fakultas-fakultas  lain.  Oleh  karena  itu,  IKU  3  ini harus  dapat  dipertahankan  bagi  pimpinan  Fakultas  Teknik, sehingga  pada  tahun  2022  capaiannya  dapat  ditingkatkan. Untuk mendapatkan insight data-data IKU 3 ini, diperlukan pengolahan data melalui Exploratory Data Analysis (EDA) . EDA terdiri dari pengumpulan data mentah, pengolahan data, pembersihan data dan visualisasi fitur. Dengan diperolehnya fitur-fitur data tersebut, pimpinan fakultas dapat mengambil kebijakan yang tepat untuk meningkatkan capaian IKU 3.
T ABEL 2. C APAIAN IKU 3 F AKULTAS DI UNG T AHUN 2021 Ranking Fakultas Capaian Total Capaian (%) 1 Fakultas Teknik 108 108 100 % 2 Fakultas Hukum 25 26 96 %
3 Fakultas  Ilmu Pendidikan 74 77 96 % 4 Fakultas Ilmu Sosial 48 52 92 % 5 Fakultas Sastra dan Bahasa 71 84 84 %
6 Fakultas Kedokteran 8 12 66 % 7 Fakultas Ekonomi 43 77 55 %
8 Fakultas Perikanan dan Kelautan 15 31 48 %
9 Fakultas Matematika dan IPA 47 132 35 % 10
Fakultas Olahraga dan Kesehatan
21 65 32 %
11 Fakultas Pertanian 20 67
29 %

## II. METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode prototype. Penggunaan metode ini dimaksudkan  untuk  memungkinkan  pengembangan  model ini. Exploratory  Data  Analysis  (EDA) adalah  bagian  dari proses data  science .  Dalam  suatu  proyek data  science
terdapat data science life cycle . Dalam suatu siklus sains data, data  atau  informasi  dari  berbagai  sumber  diolah menggunakan berbagai metode sains data untuk mendapatkan informasi baru (atau biasa disebut insight /wawasan) supaya kita dapat memahami dataset yang ada.  Tahap-tahap  penelitian  yang  dilakukan  dalam  tahun pertama dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap penelitian
Masing-masing  tahap  penelitian  pada  Gambar 1  dapat dijelaskan sebagai berikut.
✓ Tahap pertama adalah pengenalan masalah [3]. Masalah yang  dihadapi  adalah  bagaimana  mempertahankan peringkat  IKU  3  pada  Fakultas  Teknik  Universitas Negeri  Gorontalo..  Hasil  dari  tahap  ini  adalah tersedianya tujuan yang akan dicapai.
✓ Tahap  kedua  adalah  pengumpulan  data  [4].  Data  ini diambil melalui laman PINDAI DIKTI (Papan Informasi dan  Data  Institusi  Pendidikan  Tinggi), tracer  study , PDDIKTI,  sister,  dan  silemkerma.  Setelah  data terkumpul, kemudian dipisahkan data khusus untuk data IKU 3 saja. Hasil dari tahap ini adalah adanya data IKU 3 Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo.
✓ Setelah  pengumpulan  data  selesai,  lalu  dilakukan pembersihan data [5] untuk mendeteksi dan memperbaiki  kesalahan  pada  data  agar  data  menjadi bersih dan berkualitas. Manfaat dari proses data cleaning adalah  efisiensi  data  hasil  dari  tahap  ketiga  ini  adalah data yang bersih dan berkualitas.
✓ Setelah  melakukan  data  cleaning,  proses  selanjutnya adalah Exploratory  Data  Analysis  (EDA) [6] . EDA digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan, membuat  hipotesis  untuk  analisis  lanjutan,  atau membantu kita dalam menyiapkan data untuk membuat model [7]. Hasil tahap ini adalah model hasil insight dari data yang sudah di visualisasikan.
✓ Tahap  terakhir  adalah  pembuatan  laporan  penelitian. Hasil dari tahap ini adalah adanya laporan penelitian.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  adalah  pengenalan  masalah.  Masalah yang dihadapi adalah bagaimana mempertahankan peringkat IKU 3 pada Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. Hasil  dari  tahap  ini  adalah  tersedianya  tujuan  yang  akan dicapai. Capaian IKU 3 Fakultas Teknik adalah yang paling tinggi  dibandingkan  capaian  fakultas-fakultas  lain.  Oleh karena itu, IKU 3 ini harus menjadi dapat dipertahankan bagi pimpinan  Fakultas  Teknik,  sehingga  pada  tahun  2022 capaiannya  dapat  ditingkatkan.  Untuk  mendapatkan insight data-data  IKU  3  ini,  diperlukan  pengolahan  data  melalui
Pengenalan Masalah Pengumpulan Data Pembersihan Data Analisis Data Eksplorasi Pelaporan
Exploratory  Data  Analysis  (EDA).  EDA terdiri  dari pengumpulan  data  mentah,  pengolahan  data,  pembersihan data dan visualisasi fitur [8]. Dengan diperolehnya fitur-fitur data tersebut, pimpinan fakultas dapat mengambil kebijakan yang tepat untuk meningkatkan capaian IKU 3. Masalah yang timbul  disini  adalah  bagaimana  Fakultas  Teknik  dapat mempertahankan predikat capaian IKU 3.

## B. Pengumpulan Data
Tahap kedua adalah pengumpulan data. Data ini diambil melalui  laman  PINDAI  DIKTI  (Papan  Informasi  dan  Data Institusi Pendidikan Tinggi), tracer study , PDDIKTI, sister, dan  silemkerma.  Kemudian  mengidentifikasi  setiap  kolom yang  terkumpul.  Setelah  data  terkumpul,  kemudian dipisahkan  data  khusus  untuk  data  IKU  3  saja.  Hasil  dari tahap  ini  adalah  adanya  data  IKU  3  Fakultas  Teknik Universitas Negeri Gorontalo.
Data IKU 3  merupakan data yang dikumpulkan dari 4 kategori, berupa data dosen yang melakukan penelitian diluar kampus,  dosen  praktisi  (dosen  yang  melakukan  kegiatan diluar kampus), data dosen yang melakukan datasering, dan juga data dosen yang membimbing mahasiswa berprestasi.
Dari  tahap  ini  didapatkan  data  dosen  yang  melakukan penelitian diluar kampus pada gambar 2.

## Gambar 2. Data Dosen Melakukan Penelitian Diluar Kampus
Setelah itu mengumpulkan data dosen praktisi gambar 3 dengan sebaran data sebagai berikut:
Gambar 3. Data Dosen Praktisi.
Kemudian  data  terkait  IKU  3  yaitu  dosen  melakukan datasering seperti gambar 4.
Gambar 4. Data Dosen Datasering.
Setelah  itu  data  yang  terakhir  dikumpulkan  adalah  data dosen yang membimbing mahasiswa berprestasi seperti yang tampak pada gambar 5.
Gambar 5. Data Dosen Membimbing Mahasiswa berprestasi.
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya dalam EDA adalah  melakukan  identifikasi  setiap  arti  dari  kolom  pada tabel excel yang telah didapatkan.
Adapun  kolom  yang  perlu  di  identifikasi  adalah  pada tabel  data  dosen  yang  melakukan  penelitian  diluar  kampus yaitu kolom:
nidn =  NIDN pembina = PTN id_sp = identitas satuan pendidikan npsn = nomor pokok dari perguruan tinggi nama_pt = nama perguruan tinggi id_sms = ID SMS (Satuan Manajemen Sumberdaya) kode_prodi = Kode Program studi nama_prodi = Nama program Studi jenjang_didik = jenjang pendidikan (S1/S2) id_thn_ajaran = identitas tahun ajaran id_sdm = identitas sumber daya manusia (alamat database di feeder) id_reg_ptk = identitas registrasi dari PT id_lemb_iptek = identitas lembaga iptek lembaga_iptek = lembaga iptek id_litabmas = identitas penelitian nasional peran_litabmas = peran lembaga penelitian nasional judul_litabmas = judul dari penelitian jns_litabmas = jenis penelitian kel_bidang = kelompok bidang penelitian thn_keg = tahun kegiatan thn_laks = tahun pelaksanaan jns_publikasi = jenis publikasi judul_publikasi = judul publikasi tgl_terbit = tanggal terbit jurnal Kemudian  dilanjutkan  dengan  mengidentifikasi  nama kolom tabel dari tabel data dosen praktisi, maka didapatkan data kolom sebagai berikut :
nidn = NIDN id_sdm = identitas sumber daya manusia (alamat database di feeder)
nama = nama id_thn_ajaran = identitas tahun ajaran npsn = nomor pokok dari perguruan tinggi kd_satker = kode Satker ikatan_kerja = ikatan kerja dosen tgl_lahir = tanggal lahir usia = usia id_sms = ID SMS (Satuan Manajemen Sumberdaya) jk = jenis kelamin kampus = kampus kode_pt = kode Perguruan Tinggi nm_jabatan = nama jabatan instansi = nama instansi divisi = divisi
LN_DN = Luarn Negeri atau Dalam Negeri pekerjaan = nama pekerjaan bidang = bidang pekerjaan dwh_last_update = unduhan terakhir kali via sistem Masih dalam tahap mengidentifikasi nama kolom, untuk kali ini adalah nama kolom dari tabel dosen yang melakukan datasering adalah kolom sebagai berikut :
nidn = NIDN id_reg_ptk = identitas registrasi PTK id_sp = ID Perguruan Tinggi id_sms = ID SMS (Satuan Manajemen Sumberdaya) id_detasering = identitas datasering id_thn_ajaran = identitas tahun ajaran tgl_sk_tugas = identitas SK surat tugas pt_sasaran = Perguruan Tinggi sasaran kategori = kategori datasering Kemudian  setelah  itu  dilakukan  kembali  untuk mengidentifikasi  kolom  pada  tabel  dosen  membimbing mahasiswa berprestasi, beberapa kolom tersebut adalah :
nidn = NIDN id_smt = identitas semester id_thn_ajaran = identitas tahun ajaran thn_prestasi = tahun prestasi judul_akt_mhs = judul aktifitas mahasiswa lokasi_kegiatan = lokasi kegiatan sk_tugas = Surat Keputusan Tugas tgl_sk_tugas = tanggal SK Tugas id_jns_akt_mhs = identitas jenis aktifitas mahasiswa nm_jns_akt_mhs = nama jenis aktifitas mahasiswa nama_pt_profesi = nama perguruan tinggi nama_ptb_hb_dosen = nama perguruan tinggi dosen id_sms_akt_mhs = identitas semester aktif mahasiswa nama_prodi_akt_mhs = nama prodi aktif mahasiswa nama_prodi_hb_dosen = nama prodi aktif dosen id_jns_prestasi = identitas jenis prestasi nm_jns_prestasi = nama jenis prestasi id_tkt_prestasi = identitas tingkat prestasi nm_tkt_prestasi = nama tingkat prestasi id_sdm = identitas sumberdayamanusia

## C. Pengumpulan Data
Setelah  data  sudah  terkumpul  dan  telah  di identifikasi  maka  selanjutnya  adalah  tahap  untuk membersihkan data, pada tahap ini dilakukan penyaringan  data,  hanya  data  yang  dianggap  pentinglah yang  akan  di  simpan,  dan  data  yang  lainnya  akan  di abaikan.
Pembersihan  data  ( data  cleaning )  ini  penting  agar data yang diolah itu bisa dimanfaatkan dengan baik dan sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  [9],  sebagai contoh  data  yang  diambil  hanya  dari  data  dosen  teknik saja. Pembersihan data dilakukan pada empat tabel data dosen  yang  melakukan  penelitian  diluar  kampus,  dosen praktisi (dosen yang melakukan kegiatan diluar kampus), data  dosen  yang  melakukan  datasering,  dan  juga  data dosen yang membimbing mahasiswa berprestasi.
Tabel  yang  pertama  dibersihkan  adalah  tabel  data dosen  yang  melakukan  penelitian  diluar  kampus,  dan dihasilkan tabel pada gambar 6.
Gambar 6. hasil sebagian data cleaning
Setelah  data  di  bersihkan,  langkah  selanjutnya  adalah identifikasi nama dosen yang telah melakukan penelitian di luar kampus berdasarkan nama prodi dan NIDN nya, maka akan didapatkan data yang lebih spesifik lagi karena tujuan  kita  hanya  untuk  menghitung  kekuatan  IKU  3 khusus  fakultas  teknik  Universitas  Negeri  Gorontalo. Oleh karena itu data yang telah dibersihkan menghasilkan gambar 7.
Gambar 7. hasil akhir data cleaning
Pada  proses data  cleaning ini  juga  dilakukan  kelengkapan data  pendukung  [10],  seperti  nama  dari  dosen  dengan menggunakan  NIDN  ataupun  juga  menggunakan  id_sdm yang  didapatkan  menggunakan  aplikasi  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  yaitu aplikasi neo feeder (http://neofeeder.ung.ac.id:8100/ ) yang hanya  dapat  di  akses  dengan menggunakan  akun  admin  PT maupun operator admin program studi, agar nanti ketika data sudah  diolah  bisa  langsung  terlihat  nama  dosen  yang berkontribusi  pada  setiap  parameter  dari  IKU  3.  Maka didapatkan data seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil penelusuran menggunakan aplikasi neo feeder
Kemudian dengan melakukan tahap yang sama dengan tahap diatas maka didapatkan beberapa tabel dari parameter IKU 3 yaitu  data  dosen  praktisi,  datasering  dan  data  dosen membimbing mahasiswa berprestasi gambar 9.
Didapatkan  ada  63  dosen  Fakultas  Teknik  yang  telah berkegiatan  di  luar  kampus  (praktisi)  yang  memiliki pekerjaan  dalam  bidang  yang  bermacam-macam  seperti bidang kontruksi, pendidikan, administrasi pemerintahan dan lain-lain.  Dari  tabel  Dosen  melakukan  datasering  tidak ditemukan  dosen  dari  Fakultas  Teknik,  Sedangkan  untuk dosen  dari  Fakultas  Teknik  yang  membimbing  mahasiswa berprestasi adalah sebanyak 2 orang.

## D. Analisis Data Eksplorasi
Analisis  data  eksplorasi  di  mulai  dengan  pengelompokan data,  dari  hasil cleaning  data [11]  di  kelompokkan  dari  3 bagian menjadi 1 bagian seperti dibawah ini : -  Dosen  melakukan  penelitian  diluar  kampus  sebanyak  1 orang yaitu Anton Kaharu.
-  Dosen  praktisi  sebanyak  63  orang  dengan  nama  –  nama sebagai berikut :
- Dosen  yang  membimbing  mahasiswa  berprestasi sebanyak 2 orang yaitu Iskandar Zulkarnain Nasibu dan juga Wrastawa Ridwan.
- Sedangkan untuk dosen yang melakukan data sering tidak ada dari Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo.
Total dosen yang berkontribusi terhadap IKU 3 Fakultas Teknik  adalah  sebanyak  66  orang  dosen  dari  sekitar  124 dosen  yang  ada  (data  PDDIKTI  tahun  November  2022). Kemudian  dengan  penyebaran  dosen  prodi  yang  paling banyak menyumbang dosen yang berkontribusi terhadap IKU 3  berdasarkan  angka  adalah  dosen  program  studi  Teknik Arsitektur yang berjumlah 14 orang dari 22 dosen yang ada, urutan  kedua  yang  menyumbang  jumlah  terbanyak  adalah prodi  Sistem  Informasi  dengan  jumlah  dosen  yang berkontribusi  sebanyak  13  dengan  total  jumlah  dosen sebanyak  19  orang,  sedangkan  dosen  dengan  persentasi terbanyak (dosen berkontribusi : jumlah dosen ) adalah teknik industri  dengan  83%  dari  jumlah  dosen  berkontribusi sebanyak  5  orang  dari  jumlah  total  dosen  yang  sebanyak  6 orang  kemudian  untuk  prodi  yang  kedua  terbanyak persentasenya  adalah  dosen  prodi  Teknik  Sipil  dengan jumlah  persentasi  sebanyak  79%  dengan  total  yang berkontribusi sebanyak 11 orang dari total 14 orang.
Kemudian  data  program  studi  yang  paling  sedikit menyumbang  pada  Fakultas  Teknik  dari  segi  jumlah  dan persentase  adalah  Pendidikan  Seni  Rupa  dengan  jumlah dosen  yang  berkontribusi  2  orang  dosen  dari  jumlah  total
dosen  11  orang,  dengan  jumlah  persentase  hanya  18  %  di ikuti  oleh  prodi  Teknik  Elektro  dengan  jumlah  dosen  yang berkontribusi  pada  IKU  3  Fakultas  Teknik  UNG  adalah berjumlah  5  orang dari  19  total  dosen  yang  ada  pada  prodi tersebut, total persentasinya adalah sebesar 26%.
Jumlah  total  keseluruhan  dosen  Teknik  yang berkontribusi pada IKU 3 adalah sebanyak 66 orang dengan jumlah  total  124  dosen  (data  PDDIKTI  Novermber  2022) dengan  persentasi  53%.  Kemudian  untuk  memudahkan pemetaan  maka  telah  dilakukan  pengelompokkan  dosen berdasarkan  porgram  studinya  dan  akan  di  lakukan visualisasi data.
Visualisasi  data  adalah  proses  menggunakan  elemen visual seperti diagram, grafik, atau peta untuk merepresentasikan  data.  Visualisasi  data  menerjemahkan yang  kompleks,  bervolume  tinggi,  atau  numerik  menjadi representasi  visual  yang  lebih  mudah  diproses.  Alat visualisasi  data  meningkatkan  dan mengotomatiskan proses komunikasi  visual  untuk  mendapatkan  akurasi  dan  detail. Dengan  visualisasi  data  peneliti  dapat  menggunakan representasi visual untuk mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah (Raw Data) .
Setelah  melalui  Analisis  Data  Explorasi  maka  tahap selanjutnya  adalah  menyajikan  data  melalui  visualisasi  / tabel/ grafik yang ada. Berikut untuk data persentase capaian data  IKU  tiap  Fakultas  di  Universitas  Negeri  Gorontalo (UNG) :

## Gambar 10. Capaian IKU 3 tiap Fakultas tahun 2021
Dari  gambar  10,  menunjukkan  persentase  terbesar penyumbang  IKU  3  adalah  Fakultas  Hukum  (FH)  namun berdasarkan  jumlah  kuantitatif  adalah  Fakultas  Teknik, dengan jumlah penyumbang dosen adalah sebanyak 66 orang dari 106 (data tahun 2021), untuk lebih jelasnya bisa di lihat di gambar 11.
Abdi Gunawan Djafar Heryati Mukhlisulfatih Latief Agus Lahinta Idham Halid Lahay Niniek Pratiwi Alfian Zakaria Ikhsan Hidayat Rahman Takdir Arif Supriyatno Irwan Wunarlan Rahmani Kadarningsih Arip Mulyanto Jamal Darusalam Giu Rampi Yusuf Arqam Laya Jemmy A Pakaja Rawiyah Husnan Aryati Alitu Kasmat Saleh Nur Rifadli Bahsuan Barry Yusuf Labdul Komang Arya Utama Salahudin Olii Beby Sintia Dewi Banteng Lanto Mohamad Kamil Amali Sardi Salim Berni Idji Lillyan Hadjaratie Satar Saman Budiyanto Ahaliki Lydia Surijani Tatura Sitti Suhada Buyung Rahmad Machmoed Manda Rohandi Sri Sutarni Arifin Dian Novian Mirzan Gani Stella Junus Edi Setiawan Moh. Ramdhan Arif Kaluku Suleman Dangkua Eduart Wolok Mohammad Hidayat Koniyo Sunardi Elvie Fatmah Mokodongan Mohammad Syafri Tuloli Tajuddin Abdillah Ernawati Mohammad Yusuf Tuloli Trifandi Lasalewo Fadly Achmad Muhammad Rifai Katili Vierta Ramlan Tallei Fentje Abdul Rauf Muhammad Rijal Syukri Wrastawa Ridwan Hariana Muhammad Rizal Mahanggi Yuliyanty Kadir Hasanuddin Muhammad Yasser Arafat
Zuhriati A Djailani
Sedangkan  hasil  kontribusi  IKU  tiap  fakultas  dapat  di  lihat pada gambar 12.
Gambar 12. Capaian IKU 3 tiap Fakultas tahun 2021
Setelah  kontribusi  fakultas  telah  di  paparkan  seperti  diatas maka selanjutnya adalah visualisasi data dari Program Studi yang ada di Fakultas Teknik seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Data Dosen untuk IKU 3 tiap Prodi FT tahun 2021
Data  gambar  13,  merupakan  dosen  yang  berkontribusi  di tandai dengan warna biru, sedangkan data dosen yang tidak berkontribusi  terhadap  capaian  IKU  3,  untuk  jumlah  dosen total dalam program studi pada angka yang didalam kurung. Namun jika di lihat dengan menggunakan gambar diatas, bisa saja terdapat salah baca misalkan jumlah dosen yang paling banyak  terblok  biru  adalah  Program  Studi  Teknik  Industri, tetapi jika lebih jeli, jumlah dosen yang paling banyak yang berkontribusi adalah Program Studi Teknik Aristektur yang berjumlah  14  orang  dosen.  Untuk  itu  diperlukan  juga  data gambar  yang  lebih  pasti  terhadap  jumlah  total  dosen  yang berkontribusi sebagai pada gambar 14.
Untuk menyimpulkan dalam satu pie chart maka di dapatkan sebuah gambar seperti dibawah ini:
Gambar 15. Data Pie Chart IKU 3 Prodi FT tahun 2021

## IV. K ESIMPULAN DAN SA RAN
Berdasarkan  hasil  dari  analisa  dari  data  yang  telah  di kumpulkan,  kemudian  dibersihkan,  lalu  di  analisis  dan kemudian  dilakukan  visualisasi  data  maka  dapat  di  ketahui bahwa  program  studi  yang  paling  banyak  menyumbang dosen untuk berkotribusi dalam IKU 3 adalah Program Studi Teknik Arsitektur dengan jumlah dosen 14 orang, dan jumlah dosen yang paling sedikit berkontribusi dalam IKU 3 adalah dosen  Program  Studi  Pendidikan  Seni  Rupa dengan  jumlah dosen  yang  berkotribusi  adalah  sebanyak  2  orang  dosen. Tetapi  jika  dilihat  dari  jumlah  total  persentasi  dosen  tiap prodi  yang  paling  tinggi  persentasinya  (jumlah  Dosen berkotribusi  dibagi  dengan  jumlah  total  dosen  di  Prodi) adalah program studi Teknik Industri dengan total 83 % dan presentasi  yang  paling  rendah  adalah  Program  Studi Pendidikan Seni Rupa dengan jumlah persentasi adalah 18%. Saran  untuk  memaksimalkan  potensi  dosen  yang  ada  di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo, sebaiknya di lakukan  pendataan  dosen-dosen  yang  belum  berkontribusi terhadap IKU 3, kemudian dosen yang belum berkontribusi di  undang  untuk  membahas  pada  point  mana  mereka  dapat berkotribusi,  poin-poin  itu  adalah  dosen  melakukan penelitian  diluar  kampus,  dosen  praktisi  (dosen  yang melakukan kegiatan diluar kampus), dosen yang melakukan datasering,  dan  juga  dosen  yang  membimbing  mahasiswa berprestasi.  Dan  juga  untuk  mempercepat  proses  Analisis Data Exploratif (EDA) dapat menggunakan perangkat lunak seperti  Bahasa  pemrograman python [12], Tinkerplots [13], Sparkol [14] dan Aplikasi Matlab [15].

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Universitas  Negeri Gorontalo  lebih  khusus  terhadap  Fakultas  Teknik  sebagai pemberi dana penelitian.

## R EFFERENSI
[1] Kemendikbud.  (2020).  Keputusan  Menteri  Pendidikan  Dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 754/P/2O2O. 4–20.
[2] Kemendikbud  RI.  (2021).  Keputusan  Menteri  Pendidikan  dan Kebudayaan Republik Indonesia No. 3/M/2021
[3] Nawangsari, T. (2017). Analisis Data Eksploratif Prestasi Mahasiswa Pada Mata Kuliah Statistika Matematika II. Prosiding SNasPPM, 2(1), 303-308.
[4] Iriananda,  S.  W.,  Putra,  R.  P.,  &  Nugroho,  K.  S.  (2021,  December). Analisis  Sentimen  Dan  Analisis  Data  Eksploratif  Ulasan  Aplikasi Marketplace  Google  Playstore.  In  Conference  on  Innovation  and Application of Science and Technology (CIASTECH) (pp. 473-482).
[5] Azizia,  A.  U.,  Rindi  Ayuningtiyas,  A.,  Yuliantoro,  F.  A.  H.,  & Tristanti, R. Analisis Faktor-Faktor Risiko Penyebab Penyakit Stroke Dengan Metode Analisis Data Eksploratif.
[6] Kesuma,  M.,  &  Iskandar,  R.  (2022).  Analisis  Toko  dan  Asal  Toko Fashion Pria di Shopee Menggunakan Data Scrapping dan Exploratory Data Analysis. Maj. Ilm. Teknol. Elektro, 21(1), 127-134.
[7] Samosir, F. V. P., Mustamu, L. P., Anggara, E. D., Wiyogo, A. I., & Widjaja,  A.  (2021).  Exploratory  Data  Analysis  terhadap  Kepadatan Penumpang Kereta Rel Listrik. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7(2), 449-467.
[8] Martinez, W. L., Martinez, A. R., & Solka, J. L. (2017). Exploratory Data Analysis with Matlab (3rd ed.). Boca Raton: CRC Press.
[9] Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. In Biometrics (Vol. 33). Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2529486
[10] Kesuma,  M.,  &  Iskandar,  R.  (2022).  Analisis  Toko  dan  Asal  Toko Fashion Pria di Shopee Menggunakan Data Scrapping dan Exploratory Data Analysis. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 21(1).
[11] Radhi, M., Amalia, A., Sitompul, D. R. H., Sinurat, S. H., & Indra, E.
(2022). Analisis Big Data Dengan Metode Exploratory Data Analysis (Eda) Dan Metode Visualisasi Menggunakan Jupyter Notebook. Jurnal
Sistem  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima(JUSIKOM  PRIMA), 4(2), 23–27.
[12] Ua, A. M. S., Marpaung, E. S. K., Ong, J., Savinka, M., Nurhaliza, P., &  Ningsih,  R.  Y.  (2023).  Penggunaan  Bahasa  Pemrograman  Python Dalam  Analisis  Faktor  Penyebab Kanker  Paru-Paru.  Jurnal  Publikasi Teknik Informatika, 2(2), 88-99.
[13] Hayati,  L.,  Hapipi,  H.,  &  Azmi,  S.  (2018).  Pelatihan  Pemanfaatan Perangkat  Lunak  Tinkerplots  Untuk  Analisis  Data  Eksploratif  Pada Pembelajaran  Statistika  Bagi  Guru-Guru  Matematika  Smp/Sma  Di Gunung  Sari  Lombok  Barat.  Jurnal  Pendidikan  Dan  Pengabdian Masyarakat, 1(2).
[14] Effendi,  N.  (2021).  Penggunaan  Model  Pembelajaran  Eksploratif Berbantuan  Aplikasi  untuk  meningkatkan  kemampuan  koneksi matematis  peserta  didik  dalam  pembelajran  online  (Doctoral dissertation, UIN Sunan Gunung Djati Bandung).
[15] Theoyana,  T.  A.,  Purwanto,  P.,  &  Pranowo,  W.  S.  (2015).  Potensi Energi Arus Laut Pada Berbagai Kedalaman Untuk Pembangkit Listrik Di Selat Badung, Bali. Journal of Oceanography, 4(1), 262-269.