Search

Determination of majors for students in accordance with the weight of knowledge conditions or commonly referred to as determining student majors in the high school environment is determined by the understanding of learning in understanding knowledge which is supported by elements of specialization, because the scientific character is proportional to the same properties of the object pursuing the science. With this assumption, someone who studies a science will be able to deepen it if he has pleasure in what he is studying. Pleasure with something being learned can affect the quality of student learning outcomes in certain scientific fields of study. It can be said that the focus on a material being studied, students will learn more comfortably and achieve a better understanding so that the weight of the knowledge learned will be achieved [1]. The process of determining the majors is held to select and classify the same students' abilities in one education department according to the field taken. This is done so that there is an adjustment to the students' interests and abilities in the desired field of majors, so that it is expected to provide comfort in learning and affect the achievement of understanding and student learning achievement. The formation of data grouping is one of the methods or methods used in parsing uniform patterns in data. Grouping analysis is the process of sorting data in a group into several groups whose data similarity in one group is greater than the similarity of the data to data in other groups [4]. A method that is often used in data set grouping is the use of the clustering algorithm [5]. There are many data clustering algorithms, one of which is frequently used, namely Fuzzy C-Means. The K-Means clustering method is not appropriate to use to classify students based on the similarity of academic abilities in the process of determining majors according to the provisions of the Ministry of National Education. Of the 42 examples, some of t, Penentuan jurusan untuk siswa sesuai dengan kondisi bobot pengetahuan atau biasa disebut dengan penentuan jurusan siswa di lingkungan SMA ditentukan oleh pemahaman pembelajaran dalam memahami pengetahuan yang didukung oleh unsur-unsur peminatan, karena karakter keilmuan sebanding dengan sifat yang sama dari obyek yang menekuni keilmuan tersebut. Dengan asumsi tersebut seseorang yang mendalami suatu keilmuan akan dapat mendalaminya apabila mempunyai kesenangan terhadap apa yang sedang dipelajarinya. Rasa senang akan sesuatu yang dipelajari dapat mempengaruhi mutu capaian hasil belajar siswa dalam keilmuan bidang studi tertentu.  Hal ini dapat dikatakan bahwa fokus terhadap suatu materi yang dipelajari, siswa akan belajar lebih nyaman dan mencapai pemahaman yang lebih baik sehingga akan tercapai bobot keilmuan yang dipelajari [1]. Proses penentuan jurusan diadakan untuk memilih dan mengklasifikasikan kemampuan siswa yang sama dalam satu jurusan Pendidikan sesuai bidang yang ditempuh. Hal ini dilakukan agar adanya penyesuaian terhadap peminatan dan kemampuan siswa dalam bidang jurusan yang diinginkan, sehingga diharapkan dapat memberikan kenyamanan dalam belajar dan berpengaruh dalam pencapaian pemahaman dan prestasi siswa belajar. Pembentukan pengelompokan data merupakan salah satu metode atau cara yang dipakai dalam mengurai pola yang seragam dalam suatu data. Analisa pengelompokan merupakan proses memilah-milah data dalam suatu kelompok ke dalam beberapa kelompok yang kemiripan datanya dalam suatu kelompok lebih besar daripada kemiripan data tersebut dengan data dalam kelompok lain[4]. Suatu cara yang sering dipakai dalam pengelompokan data set yaitu dengan pemakaian algoritma Clustering [5].  Terdapat banyak algoritma klastering data, salah satu yang sering dipakai yaitu Fuzzy C-Means. Metode klastering K-Means kurang tepat digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan kesamaan kemampuan akademisi dalam proses penentuan jurusan menurut ketentuan Depart

The measure of the success of a lecturer in transferring his knowledge to students becomes the main focus so that it can be described in a measurable manner, so that what is given can be understood, accepted and applied by students in accordance with the objectives to be achieved, namely the quality of teaching. Almost all universities assess their teaching performance. Performance appraisal means evaluating the current and / or past teaching quality relative to its performance standards. Some reasons for assessing teacher quality, first is integrated in the performance management process, second is assessment allows superiors and subordinates to develop a plan to correct all deficiencies found, third is assessment needed to know the strengths and weaknesses of teachers that are useful for career planning for teachers itself. There are several tools that are commonly used to conduct teacher performance assessments, namely the performance appraisal method. However, performance appraisal has several weaknesses (Dessler, 2008) including: subjective assessment, halo effect, centralized tendency, influenced by age, race and gender. Therefore, a technical evaluation system for performance appraisal is needed, so that it can get a more accountable assessment. In the previous research conducted by the author, the method used in the measurement process with parameters in the performance appraisal method is by using the Fuzzy Mamdani Logic method where the aim is to assess teacher performance by improving the assessment method of performance appraisal from the parameters, so can be used as a decision support system. The results obtained in the measurement with Fuzzy Mamdani Logic method are seen from the accuracy level of 60% accuracy of the calculation compared to the use of performance appraisal method. After developing the method that is by using the method of Fuzzy Analiytic Hierarchi Process the results obtained can increase the level of calculation accuracy up to 93%, c, Ukuran keberhasilan seorang dosen dalam mentransferkan ilmunya kepada mahasiswa menjadi fokus utama agar dapat digambarkan secara terukur, sehingga apa yang diberikan dapat dipahami, diterima dan diterapkan oleh mahasiswa sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai yaitu kualitas pengajaran.  Hampir seluruh perguruan tinggi melakukan penilaian prestasi pengajarnya. Penilaian prestasi berarti mengevaluasi kualitas pengajar saat ini dan/atau dimasa lalu relatif terhadap standar kinerjanya. Beberapa alasan untuk menilai kualitas pengajar, pertama adalah terintegasi dalam proses manajemen kinerja, kedua adalah penilaian memungkinkan atasan dan bawahan menyusun sebuah rencana untuk mengkoreksi semua kekurangan yang ditemukan, ketiga adalah penilaian dibutuhkan untuk mengetahui kelebihan dan kelemahan dari pengajar yang berguna untuk perencanaan karier bagi pengajar itu sendiri. Ada beberapa alat bantu yang sudah umum digunakan untuk melakukan penilaian prestasi pengajar yaitu dengan metode performance appraisal. Akan tetapi performance appraisal memiliki beberapa kelemahan (Dessler, 2008) diantaranya adalah: penilaian subyektif, terjadi efek halo, kecenderungan terpusat, dipengaruhi oleh umur, ras dan jenis kelamin. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem teknis penilaian pada performance appraisal, agar lebih mendapatkan penilaian yang lebih dapat dipertanggungjawabkan. Pada penellitian sebelumnya yang dilakukan oleh penulis, metode yang dipakai dalam proses pengukuran dengan parameter dalam metode performance appraisal yaitu dengan menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani dimana tujuannya untuk melakukan penilaian prestasi pengajar dengan cara memperbaiki metode penilaian dari performance appraisal dari parameter-parameter yang dimiliki, sehingga dapat dipergunakan sebagai sistem penunjang keputusan.  Hasil yang diperoleh dalam pengukuran dengan metode Logika FuzzyMamdani dilihat dari tingkat akurasi sebesar 60% ketepatan perhitungan dibandingkan dari penggunaan m