ANALISIS KINERJA DOSEN STMIK IBBI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH SET

Dedy Hartama, Hartono Hartono

Abstract


Dosen merupakan sumber daya yang penting di  dalam mendukung proses belajar mengajar.  Kualitas dosen perlu mendapat perhatian karena  menentukan kualitas proses belajar mengajar. Data  mining telah berkembang pesat dan menambah nilai  suatu informasi yang tersimpan dalam database. Salah  satu algoritma data mining yang cukup sederhana adalah  Rough Set. Pengukuran kinerja dosen dapat  dilakukan dengan menggunakan metode rough set.  Aspek atau atribut yang dinilai dengan  menggunakan metode rough set terdiri-dari: proses  belajar mengajar, bimbingan dan konsultasi,  penelitian dan pengabdian masyarakat, dan tugas  lain di luar tugas utama. Penelitian mengenai  kinerja dosen ini dilakukan pada STMIK IBBI.  Metode rough set dapat digunakan untuk  menghasilkan keluaran berupa prestasi dosen.  Tujuan dari penerapan metode rough set ini adalah  untuk membantu pihak manajemen di dalam  mengetahui kemungkinan prestasi dosen  berdasarkan data-data dosen yang telah tersimpan  selama ini. Manfaat yang diperoleh adalah dapat  ditentukan secara dini kemungkinan prestasi calon  dosen berdasarkan knowledge yang diperoleh  melalui metode rough set.


Full Text:

PDF

References


Fayyad, U., Piatetsky, Shapiro, dan Smyth P. 1996. From Data Mining to Knowledge Discovery in Database. AI Magazine17(3): 37-54

Listiana, Nila, Wieik Anggraeni, dan Ahmad Muhlason, 2011, Implementasi Algoritma Rough Set untuk Deteksi dan Penanganan Dini Penyakit Sapi, ITS, Surabaya

Silwattanusarn, Tipawan dan Tuamsuk, Kulthida. 2012. Data Mining and Its Application for Knowledge Management: A Literature Review From 2007 to 2012. International Journal of Data Mining and Knowledge Management Process (IJDKP)2(5): 13-24

Turban, Efraim dan Aronson Jay E. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Prentice Hall

Zaki, Mohammed J., Meira Jr, Wagner. 2014. Data Mining and Analysis. Cambridge University Press: Cambridge


Refbacks

  • There are currently no refbacks.