Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Evaluasi Kinerja Asisten Laboraturium Di Stmik Kaputama Menggunakan Metode K-Means

Authors

  • Mita Auva STMIK Kaputama Binjai

DOI:

https://doi.org/10.59696/prinsip.v3i4.177

Keywords:

Asisten Laboratorium, K-Means, Klasifikasi, Kepuasan Mahasiswa, MATLAB

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong perlunya pengolahan data yang efektif untuk mendukung evaluasi dan pengambilan keputusan di lingkungan akademik. Salah satu aspek yang penting adalah mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kinerja asisten laboratorium, sehingga kualitas pelayanan dapat terus ditingkatkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan metode K-Means dengan bantuan perangkat lunak MATLAB dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kinerja asisten laboratorium berdasarkan lima variabel, yaitu pengetahuan asisten, sikap, komunikasi, kedisiplinan, dan tanggung jawab. Pengelompokan dilakukan ke dalam empat kategori tingkat kepuasan, yaitu tidak puas, cukup puas, puas, dan sangat puas. Manfaat penelitian ini adalah memberikan informasi yang jelas mengenai tingkat kepuasan mahasiswa, yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi kinerja asisten laboratorium serta sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan kebijakan untuk meningkatkan kualitas layanan laboratorium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means melalui implementasi pada MATLAB berhasil mengelompokkan 400 data kepuasan mahasiswa sesuai kategori yang telah ditentukan. Dari hasil pengelompokan, mayoritas mahasiswa berada pada kategori puas, sedangkan sebagian kecil berada pada kategori tidak puas. Hal ini menunjukkan bahwa secara umum kinerja asisten laboratorium sudah baik, meskipun terdapat aspek tertentu dari variabel penelitian yang masih perlu diperbaiki untuk meningkatkan kepuasan mahasiswa secara menyeluruh.

References

Ananda, R. A. (2024). Clustering Menggunakan Algoritma K-Means untuk Mengelompokan Data Perjudian Berdasarkan Wilayah di Kota Binjai ( Studi Kasus?: Pengadilan Negeri Binjai ). 4.

Fadila Sari, P., MH Pardede, A., & Maulita, Y. (2021). Pengelompokan Populasi Hewan Ternak Menggunakan Metode Clustering ( Studi Kasus?: Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kabupaten Langkat ).

Fadillah, W. R., Hartama, D., Damanik, I. S., Safii, M., Suhendro, D., Tunas, S., Pematangsiantar, B., & Tunas, A. (2020). Implementasi Data Mining C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Asisten Laboratorium Komputer. Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS), 2, 403–414.

Ranjawali, R., Carmen Talakua, A., & Thimotius Abineno, R. (2023). Universitas Kristen Wira Wacana Sumba Fakultas Sains dan Teknologi SATI: Sustainable Agricultural Technology Innovation CLUSTERING STUNTING PADA BALITA DENGAN METODE K-MEANS DI PUSKESMAS KANATANG. 2nd Nasional Seminar on Sustainable Agricultural Technology Innovation, 80–92. https://ojs.unkriswina.ac.id/index.php/semnas-FST

Rifaldy, F. (2025). MODEL PERCEPTRON UNTUK KLASIFIKASI KEPUASAN MAHASISWA. 16(1), 3–8.

Downloads

Published

01-10-2025

How to Cite

Auva, M. (2025). Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Evaluasi Kinerja Asisten Laboraturium Di Stmik Kaputama Menggunakan Metode K-Means. Portal Riset Dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak, 3(4), 180–184. https://doi.org/10.59696/prinsip.v3i4.177