Clustering Data Evaluasi Standar Sistem Penjamin Mutu Internal (Studi Kasus: Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang)
Main Article Content
Abstract
Undang-undang Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi mengatur kebijakan otonomi perguruan tinggi dalam meningkatkan mutu pendidikan perguruan adalah Sistem Penjamin Mutu Perguruan Tinggi (SPM-PT). Dalam SPM-PT terdapat struktur dan mekanisme yang terdiri atas Sistem Penjamin Mutu
Internal (SPMI), Sistem Penjamin Mutu Eksternal (SPME) dan Pangkalan Data (PD Dikti). Evaluasi pada jurusan Teknologi Informasi dilaksanakan setiap tahunnya. Pada siklus SPMI terdapat beberapa tahap yaitu Penetapan, Pelaksanaan, Evaluasi, Pengendalian dan Peningkatan (P-P-E-P-P). Peninjauan mutu pendidikan dilakukan pada siklus ketiga dari P-P-E-P-P yaitu tahap evaluasi. Dalam pengolahan data hasil penilaian evaluasi auditor masih menghabiskan banyak waktu serta sering ditemukan kesalahan. Serta dari hasil penilaian auditor yang meliputi sejumlah butir standar, jurusan perlu memprioritaskan butir standar mana yang akan diperbaiki atau ditingkat terlebih dahulu. Dalam hal evaluasi oleh auditor diperlukan mekanisme penginputan yang lebih memudahkan auditor. Oleh sebab itu dalam penelitian ini dikembangkan aplikasi berbasis android untuk memudahkan input data evaluasi butir standar SPMI oleh auditor. Di samping itu juga dilakukan pengelompokkan butir standar yang punya pengaruh yang sama terhadap mutu prodi. Metode pengelompokkan yang dilakukan menggunakan salah satu algoritma Clustering yaitu Hierarchical Clustering yang akan menghasilkan Cluster yang telah dikelompokkan berdasarkan pengaruh antar butir mutu lainnya. Sehingga dari sekian banyak butir standar, dapat ditentukan butir yang bisa diprioritaskan untuk ditingkatkan.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
A. C. Nugraha and N. Syakrani, “Aplikasi Audit Mutu Internal Online Studi Kasus Spm Politeknik Negeri Bandung,” J. DIFUSI, vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.35313/difusi.v1i2.1299.
S. Widiantoro and Y. Yodi, “Rancang Bangun Sistem Informasi Audit Mutu Internal Berbasis IAPS 4.0,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis, vol. 11, no. 2, pp. 2446–2454, 2020, doi: 10.47927/jikb.v11i2.7.
E. Erlangga, Y. Yuliana, and F. Ariani, “E-Audit Internal Perguruan Tinggi Berbasis Standar Ban-Pt,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 10, no. 1, 2019, doi: 10.36448/jsit.v10i1.1229.
A. Andie, M. Hasbi, and H. Hasanuddin, “Sistem Informasi Audit Mutu Internal (Siami),” Technol. J. Ilm., vol. 12, no. 2, p. 110, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i2.4758.
M. Boru, N. D. Rumlaklak, K. Letelay, and D. M. Sihotang, “Sistem Informasi Audit Mutu Internal (Si Ami) Perguruan Tinggi Menggunakan Metode User Centered Learning,” J. Komput. dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 140–147, 2019, doi: 10.35508/jicon.v7i2.1651.
K. P. Simanjuntak and U. Khaira, “Pengelompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. April, pp. 7–16, 2021, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/6.
S. Purwantini, E. Rusdianti, and P. Wardoyo, “Kajian Pengelolaan Dana Koperasi Simpan Pinjam Konvensional Di Kota Semarang,” J. Din. Sos. Budaya, vol. 18, no. 1, p. 133, 2017, doi: 10.26623/jdsb.v18i1.564.
A. T. R. Dani, S. Wahyuningsih, and N. A. Rizki, “Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu,” Jambura J. Math., vol. 1, no. 2, pp. 64–78, 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i2.2354.
VH Mayanti, H Amnur, H Humaira, D Meidelfi “Aplikasi Info Pariwisata Kabupaten Solok Selatan Berbasis Android”, Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 2 (3), 775-782
G. Abdurrahman, “Clustering Data Kredit Bank Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 4, no. 1, p. 13, 2019, doi: 10.32528/justindo.v4i1.2418.
A. M. Sikana and A. W. Wijayanto, “Analisis Perbandingan Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2019 dengan Metode Partitioning dan Hierarchical Clustering,” J. Ilmu Komput., vol. 14, no. 2, p. 66, 2021, doi: 10.24843/jik.2021.v14.i02.p01.
T. Jo, Machine Learning Foundations. 2021.
C. Huyen, Designing Machine Learning Systems An Iterative Process for Production-Ready Applications. O’Reilly Media, Inc., 2022