SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN SISTEM KECERDASAN BUATAN BERBASIS ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas kinerja dosen dalam bidang pengajaran di Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Sains Al-Qur'an menggunakan sistem kecerdasan buatan berbasis algoritma K-Means Clustering. Evaluasi kinerja dosen merupakan langkah penting dalam memastikan efektivitas dan efisiensi proses pengajaran yang mencakup indikator pedagogik, profesional, kepribadian, dan sosial. Pendekatan konvensional sering kali kompleks dan tidak efektif dalam mengidentifikasi pola kinerja dosen secara mendalam. Algoritma K-Means Clustering memungkinkan pengelompokan data evaluasi menjadi klaster-klaster berdasarkan kesamaan fitur, sehingga dapat mengungkap pola yang sulit terlihat secara manual. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari kuesioner evaluasi dosen oleh mahasiswa selama semester genap tahun ajaran 2022/2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses clustering menghasilkan pemisahan yang baik dengan Skor Siluet sebesar 0.593 dan Indeks Davies-Bouldin sebesar 0.606. Ini menandakan bahwa data dalam klaster lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan data di klaster lain, menunjukkan clustering yang efektif. Wawasan yang diperoleh dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan nilai yang berharga bagi pengelolaan dan pengembangan kualitas pengajaran serta mempromosikan penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam evaluasi pendidikan tinggi. Temuan penelitian ini juga diharapkan dapat diadaptasi oleh institusi pendidikan lainnya untuk meningkatkan standar keunggulan akademik dan menghasilkan lulusan yang berkualitas