Jl. Perintis Kemerdekaan KM.10 [email protected]
Isminarti
P2700210069 Jl. Perintis Kemerdekaan KM.10 [email protected] ABSTRAKTeori Matematika banyak digunakan dalam menyelesaikan persoalan – persoalan yang sering terjadi dalam berbagai bidang termasuk di bidang pendidikan terutama dalam aplikasinya di dunia kampus. Algoritma Naïve Bayesian adalah salah satu algoritma matematika yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan dan melaksanakannya dilandasi asumsi bahwa segala tindakan merupakan pencerminan hasil proses pengambilan keputusan secara sadar atau tidak. Dalam bidang pendidikan, Algoritma ini digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah diantaranya dalam mengevaluasi kinerja tenaga pengajar. Manual prosedur evaluasi tenaga pengajar merupakan pedoman bagi administrasi STIMIK HANDAYANI dalam rangka mengukur dan menindaklanjuti kinerja dosen melalui kebijakan dalam menentukan peluang seorang dosen mendapatkan jam mengajar dan banyaknya kelas dalam suatu semester yang berbanding lurus dengan besarnya honor yang diterima berdasarkan peluang peristiwa semester dua (S2) terjadi dengan syarat peristiwa semester satu (S1) terjadi terlebih dahulu. Metode matematis ini bisa dimanfaatkan sebagai patokan bagi kampus untuk menentukan kinerja seorang dosen, apakah kinerjanya sangat baik,baik dan kurang. Dari ketiga parameter ini kami berharap setiap dosen memiliki peluang yang sama untuk mendapatkan banyaknya jam mengajar.
Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayesian, Probabilitas, Jam mengajar dosen
1. PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG
Penggunaan sistem database dosen yang terintegrasi adalah salah satu entitas penting dalam komunikasi digital kampus, terutama dalam menentukan kinerja seorang dosen dalam sebuah universitas baik secara langsung maupun tidak langsung memberikan keringanan bagi administrasi kampus dalam mengklasifikasikan kinerja dosen.
Pengambilan keputusan pada semua tahap kegiatan
administrasi dan manajemen. Misalnya dalam tahap
perencanaan diperlukan banyak kegiatan pengambilan
keputusan sepanjang proses perencanaan tersebut. Keputusan – keputusan yang diambil dalam proses perencanaan ditujukan kepada pemilihan alternatif program dan prioritasnya. Dalam jurnal ini akan disajikan Implementasi konsep peluang (teorema Bayes) dalam menentukan keputusan. Pengambilan keputusan berdasarkan teorema bayes adalah pengambilan keputusan dengan memilih dari beberapa alternatif yang mungkin dihadapi dengan mempertimbangkan keadaan dan prasarana serta informasi yang tersedia yang mana informasi
mempunyai nilai tersendiri yang tentu akan sangat
mempengaruhi analisa dalam pengambilan keputusan tersebut. Banyak para pengambil keputusan yang menggunakan peluang untuk mengambil keputusan, dihadapkan pada dua kondisi, yaitu :
1. Dua atau lebih peristiwa yang dihasilkan dari suatu percobaan tidak dapat terjadi bersamaan
2. Dua atau lebih peristiwa yang dihasilkan dari suatu percobaan dapat terjadi bersamaan.
Hal tersebut tidak lepas dari teori peluang (probabilitas). Bergerak dari hal tersebut, penulis mencoba membuat alternatif tindakan yang harus ditempuh untuk melihat peluang akhir dengan menggunakan Teorema Bayes.
1.2. RUMUSAN MASALAH
Inti dari pengambilan keputusan berdasarkan Teorema Bayes ini adalah untuk penelitian yang cermat tentang tindakan apa yang kiranya tersedia, baru dilanjutkan dengan memperkirakan resiko yang akan muncul untuk tiap tindakan dari tiap keadaan yang bakal terjadi di masa depan.
Berdasarkan latar belakang, maka masalah yang akan dipecahkan adalah :
1. Bagaimana menentukan penilaian kinerja dosen dengan menggunakan Naïve Bayesian,
2. Bagaimana penulis merumuskan parameter yang ada dengan algoritma Naïve Bayesian untuk mendapatkan peluang banyaknya jam mengajar dosen.
1.3. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN Tujuan Penelitian
Kegiatan yang dilakukan dalam organisasi kampus untuk mencapai tujuannya adalah dengan menetapkan beberapa variabel dalam menetapkan kinerja seorang dosen.
Aspek pengajaran yang menjadi bahan pertimbangan menjadi aspek yang paling mendasar dalam menentukan besarnya honor yang diterima seorang dosen dimana nilainya berbanding lurus dengan banyaknya matakuliah dan banyaknya kelas yang ditangani sehingga dapat diklasifikasikan menjadi dosen yang sangat baik, baik dan kurang sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan untuk menentukan kinerja masing – masing dosen untuk penilaian dan pemberian matakuliah, jam kuliah dan berapa kelas yang akan diberikan semester berikutnya.
Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini pada hakekatnya untuk memberikan pandangan tentang penerapan Teorema Bayes bagi para pengambil keputusan dalam STIMIK HANDAYANI dalam mengambil keputusan yang terbaik dengan melihat kinerja masing – masing dosen, sehingga sistem kekeluargaan yang selama ini diterapkan dapat dihilangkan agar tidak terjadi kesenjangan antara dosen.
1.4 BATASAN MASALAH
Ada empat parameter kinerja dosen yang menjadi bahan pertimbangan yaitu Aspek pengajaran, pembimbingan, publikasi riset dan pengabdian masyarakat, dan partisipasi kegiatan jurusan/fakultas. Salah satu dari keempat parameter yang menjadi bahan pembahasan adalah pada aspek pengajaran. Parameter aspek pengajaran meliputi berapa banyak mata kuliah yang diajarkan, kelas yang di ajar dan berapa banyak pertemuan dalam semester yang berjalan.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Keputusan
Pengambilan keputusan merupakan proses pembatasan dan perumusan masalah, membuat beberapa alternatif pemecahan beserta konsekuensi masingmasing alternatif. Kemudian memilih salah satu alternatif pemecahan terbaik untuk selanjutnya melaksanakan keputusan tersebut.
2.1.1. Hakikat Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan merupakan pemilihan diantara beberapa alternatif pemecahan masalah. Pada hakikatnya keputusan diambil jika pimpinan menghadapi masalah atau untuk mencegah timbulnya masalah dalam organisasi. Kesimpulan yang diperoleh mengenai pengambilan keputusan adalah tujuan pengambilan keputusan itu bersifat tunggal
31 dalam arti bahwa sekali diputuskan tidak akan ada kaitannya
dengan masalah lain. Kemungkinan kedua adalah tujuan pengambilan keputusan dapat bersifat ganda dalam arti bahwa satu keputusan yang diambil sekaligus memecahkan dua masalah atau lebih yang sifatnya kontradiktif ataupun non- kontradiktif.
2.1.2. Aspek Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan dipengaruhi oleh beberapa aspek antara lain:
1. Aspek Pengajaran 2. Aspek Pembimbingan
3. Aspek publikasi, riset dan pengabdian masyarakat 4. Aspek partisipasi kegiatan jurusan
Namun yang menjadi pembahasan jurnal ini adalah pada aspek pengajaran.
2.1.3. Lingkungan Keputusan
Dalam setiap pengambilan keputusan para pengambil keputusan akan selalu berhadapan dengan lingkungan, dimana salah satu karakteristiknya yang paling menyulitkan dalam
proses pengambilan keputusan adalah ketidakpastian
(Uncertainty), ini adalah salah satu sifat dimana tidak akan dapat diketahui dengan pasti apa yang akan terjadi di masa yang datang.
Selain sifat ketidakpastian ini lingkungan juga bersifat kompleks, dimana begitu banyak faktor yang berinteraksi dalam berbagai cara sehingga sering tidak diketahui lagi bagaimana interaksi tersebut berlangsung. Dalam aspek pengajaran, proses pengambilan keputusan dilingkungan kampus STIMIK HANDAYANI berdasarkan pada banyaknya SKS setiap mata kuliah, banyaknya mata kuliah dan jumlah pertemuan setiap semester . pengkategorian ini memungkinkan seseorang dosen mendapatkan keputusan yang berbeda tergantung keputusan kampus.
2.1.4. Model Keputusan
Ada beberapa elemen dan konsep yang biasanya digunakan pada semua model keputusan, hampir semua model apakah itu kompleks dan sederhana, dapat diformulasikan dengan menggunakan suatu struktur standard dan dipecahkan dengan penggunaan prosedur umum. Dalam hal ini kami menggunakan model probabilistik dalam kondisi ketidakpastian yakni memakai Teorema Bayes.
2.2. Konsep dan Aturan Peluang 2.2.1. Konsep Ringkas Peluang
Dalam beberapa kasus dapat dihitung secara tepat cara yang berlainan dari mana suatu kejadian tertentu dapat terjadi atau tidak dengan menganggap cara yang mungkin terjadi adalah kemungkinan sama (Equally likely). Peluang yang diperoleh dengan anggapan yang demikian disebut juga peluang teoritis atau probabilistik matematik.
Misalnya bahwa suatu peristiwa (A) dapat terjadi dengan n(A) cara dari n(S) kemungkinan cara yang sama, maka peluang kejadian A (Kinerja Baik) adalah :
( ) = ( ) ( )
Peluang dari kejadian A yang kinerjanya Kurang adalah :
( )= 1− ( )
( )= 1− ( )
Atau ( )= 1− ( )
Jumlah dari peluang dosen untuk mendapatkan predikat kinerja Baik dan peluang untuk predikat kurang adalah selalu sama dengan 1 atau dengan bahasa statistiknya ditulis :
( )+ ( )= ( )+ ( )= 1
2.2.2. Peristiwa Tidak Saling Meniadakan
Dua atau lebih peristiwa dikatakan tidak saling meniadakan apabila dua atau lebih peristiwa tersebut dapat terjadi pada waktu yang bersamaan. Maka peluang terjadinya peristiwa A atau peristiwa B adalah peluang terjadinya peristiwa A ditambah peluang terjadinya peristiwa B dikurang peluang terjadinya peristiwa A dan B secara bersamaan.
Atau secara aturan peluang ditulis sebagai berikut :
( ∪ )= ( )+ ( )− ( )
Dimana :
( ∪ )= peluang peristiwa A atau B terjadi
( ∩ )= peluang peristiwa A dan B terjadi bersamaan
Teorema
Jika suatu kejadian akan menghasilkan 3 peristiwa yang tidak saling meniadakan yaitu peristiwa A,B dan C maka peluang terjadinya peristiwa A atau B atau C adalah :
( ∪ ∪ )= ( )+ ( )+ ( )− ( ∩ )− ( ∩ ) − ( ∩ )+ ( ∩ ) Contoh: Kriteria dosen Kinerja Total Sangat Baik (S) Baik (B) Kurang(K) Honorer (H) 25 20 15 60 Yayasan (Y) 20 15 15 50 Total 45 35 30 110
Apabila seorang dosen dipilih secara acak, tentukan peluang bahwa ia adalah :
1. Dosen Honorer (H) dengan kinerja sangat baik (S) 2. Dosen Honorer (H) dengan kinerja baik (B) 3. Dosen Honorer (H) dengan kinerja Kurang (K) 4. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja sangat baik (S) 5. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja baik (B) 6. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja Kurang (K) Solusi : ( )= 60 110= 0.545 ( )= 50 110= 0.455 ( )= 45 110= 0.409 ( )= 35 110= 0.318 ( )= 30 110= 0.273 ( ∩ )= 25 110= 0.227 ( ∩ )= 20 110= 0,182 ( ∩ )= 15 110= 0,136 ( ∩ )= 20 110= 0,182 ( ∩ )= 15 110= 0,136 ( ∩ )= 15 110= 0,136
1. Dosen Honorer (H) dengan kinerja sangat baik (S)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,545 + 0,409−0,227 = 0,727
2. Dosen Honorer (H) dengan kinerja baik (B)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,545 + 0,318−0,182 = 0,682
3. Dosen Honorer (H) dengan kinerja Kurang (K)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,545 + 0,273−0,136 = 0,682
4. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja sangat baik (S)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,455 + 0,409−0,182 = 0,682
5. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja baik (B)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,455 + 0,318−0,136 = 0,636
6. Dosen Yayasan (Y) dengan kinerja Kurang (K)
( ∪ )= ( )+ ( )− ( ∩ ) = 0,455 + 0,273−0,136 = 0,591 2.3. Peluang Bersyarat (Conditional Probability)
Secara simbolik peluang bersyarat dinyatakan dengan P(B|A) yang artinya peristiwa B akan terjadi dengan syarat peristiwa A terjadi lebih dahulu. Peluang bersyarat adalah peluang peristiwa kedua akan terjadi apabila peristiwa pertama terjadi. Untuk peristiwa yang independen peluang terjadinya peristiwa B dengan syarat peristiwa A terjadi lebih dahulu adalah sama dengan peluang akan terjadinya peristiwa B, atau secara matematis dituliskan :
( | )= ( ∩ )
( ) ; ( ∩ )= ( ) ( ) = ( ) ( )
( ) = ( )
Karena pada peristiwa yang independen antara peristiwa yang satu tidak akan mempengaruhi peristiwa yang lain, atau dengan kata lain peluang suatu peristiwa akan terjadi tidak akan dipengaruhi oleh peluang peristiwa yang terjadi sebelumnya atau peristiwa yang terjadi sesudahnya, maka peluang terjadinya peristiwa B dengan syarat A terjadi lebih dahulu adalah sama dengan peluang akan terjadinya peristiwa B itu sendiri, atau secara statistik dituliskan :
( | )= ( )
Untuk menentukan peluang terjadinya peristiwa A dan B juga dapat menggunakan formula
( ∩ )≈ ( ∩ )= ( | ) ( ), ( ∩ )≈( ∩ )
Apabila peristiwa A dan B adalah independen satu sama lain, maka peluang terjadi peristiwa B dan A adalah :
P(B∩A)= P(B)+ P(A)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisis Keputusan
Proses pengambilan keputusan manajemen kampus
dilakukan berdasarkan beberapa pertimbangan salah satunya adalah pada aspek pengajaran yaitu menentukan kinerja dosen dalam mengajar, apakah kinerja dosen tersebut SANGAT BAIK (S), BAIK (B) dan KURANG (K) sehingga proses
32 pengambilan keputusan untuk menentukan jam mengajar,
banyaknya mata kuliah yang harus diajar menjadi bahan keputusan bersama bagi pihak kampus sehingga penilaian pada masing – masing dosen bersifat adil.
3.2. Analisis Masalah Keputusan 3.2.1. Teorema Bayes
Penerapan Teorema Bayes adalah pendekatan yang dilakukan melalui pengamatan berdasarkan sampel, tes, hipotesis, analisa regresi dan lain-lain. Untuk sampel kami kategorikan dalam dosen.
Antara Teorema Bayes dengan teori peluang terdapat hubungan yang sangat erat, karena untuk membuktikan Teorema Bayes tidak terlepas dari penggunaan teori peluang, dengan kata lain teori peluang adalah konsep dasar bagi Teorema Bayes. Untuk kejadian dalam penelitian ini, dapat diselesaikan dengan Teorema Bayes. Peluang kejadian Ai (i=1,2,…,n) dengan kejadian B tertentu kami gunakan persamaan di bawah ini :
( ⏊ )= ( ⏊ ) ( ) ∑ , ,… ( ) ( ⏊ ) = ( ⏊ ) ( ) ( ) ( )(⏊ ) , ,… = ( ∩ )+ ( ∩ )+. . + + ( ∩ )
Sebagai peluang marjinalnya.
Perhitungan ini kami gunakan untuk memilih peluang diantara tiga kriteria kinerja setiap dosen, apakah dosen yang terpilih kinerjanya sangat baik(S), baik(B), dan kurang(K). Langkah awal adalah mengklasifikasikan parameter yang digunakan.
Keterangan atribut yang digunakan :
1 kelas = 16xpertemuan (pert.), nilai ini tidak mutlak tergantung dari absensi dosen.
S1= semester 1 S2=semester 2
Nilai SKS = diperhitungkan hanya untuk perhitungan honor, jadi klasifikasi awal nilai SKS belum dikategorikan.
S1 S2
B AS O HAB IB I, S .P D (A1) 48 80 12 8
AB D. LATIEF AR DA(A2) 16 16 3 2
ANDI R US TAM , S E,M M .(A3) 32 48 8 0
T o t a l 9 6 14 4 2 4 0 N a m a D o s e n ( Ai) P e rt . ( P ) T o t a l
1. Peluang setiap dosen mengajar beberapa kelas
dikategorikan dalam P(Ai)
( )= ( ) ( )= 128 240= 0.53 … ( )= ( ) ( )= 32 240= 0.13 … ( )= ( ) ( )= 80 240= 0.33 … = 1
Jadi peluang setiap dosen untuk penentuan kriteria penilaian =1 sehingga langkah selanjutnya mencari 2. Peluang dosen Aidi semester 1 dikategorikan dalam P(S1i
dan Ai) ( | )= ( ) ( )= 48 128= 0.375 ( | )= ( ) ( )= 16 32= 0.5 ( | )= ( ) ( )= 32 80= 0.4
3. Peluang dosen Aidi semester 2 dikategorikan dalam P(S2i
dan Ai) ( | )= ( ) ( )= 80 128= 0.625 ( | )= ( ) ( )= 16 32= 0.5 ( | )= ( ) ( )= 48 80= 0.6
4. Peluang marjinal dosen Aidi semester 1 adalah P(AilS1i)
( )= ( | )∗ ( )+ ( | )∗ ( )+ ( | ) ∗ ( )
= 0.375∗0.53 … + 0.5∗0.13 … + 0.4 ∗0.33 … = 0.4
5. Peluang marjinal dosen Aidi semester 2 adalah P(AilS2i)
( )= ( | )∗ ( )+ ( | )∗ ( )+ ( | ) ∗ ( )
= 0.625∗0.53. . . +0.5∗0.13. . . +0.6 ∗0.33 … = 0.6
P(S1) P(S2)
P(Ai dan S 1i ) P(Ai dan S 2i )
A1 0.200 0.333 0.533
A2 0.067 0.067 0.133
A3 0.133 0.200 0.333
total 0.400 0.600 1.000
Ai total
Dari kedua peluang marjinal semester 1(S1) dan semester 2 (S2) maka dapat dibuat tabel untuk mengklasifikasikan kinerja dimana kinerja Sangat Baik (S), Baik (B) dan Kurang (K)=1 dari peluang marjinal S1 dan S2yaitu 0.4
+0.6=1 untuk peluang masing – masing dosen
mendapatkan penilaian. S B K S1 0.200 0.133 0.067 0 . 4 S2 0.333 0.200 0.067 0 . 6 T o t a l 0 . 5 3 3 3 0 . 3 3 3 3 0 . 13 3 1 p e lu a n g m a rjin a l Kin e rja T o t a l
Dari tabel diatas kita dapat menentukan interval batas untuk pengkategorian kinerja yaitu :
>0.53 = kinerja Sangat Baik (S) 0.53>x>0.33 = Kinerja Baik (B) 0.33>x>0.13 = Kinerja Kurang (K) Dimana P(S)+P(B)+P(K) =1.
Setelah interval diperoleh, maka selanjutnya mencari peluang dosen dari 2 semester dengan predikat masing – masing. 6. Kinerja dosen A1disemester 1 adalah :
( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 11|1)∗(1)+(12|2)∗(2)+(13|3)∗(3) = ( ⏊ ) ( ) (1) = . . = 0.5Sangat Baik ( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 11|1)∗(1)+(12|2)∗(2)+(13|3)∗(3) = ( ⏊ ) ( ) (1) = . . = 0.167Kurang ( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 11|1)∗(1)+(12|2)∗(2)+(13|3)∗(3) = ( ⏊ ) ( ) (1) = . . = 0.333Baik
7. Peluang dosen disemester 2 yang kinerjanya Sangat Baik adalah : ( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 21|1)∗(1)+(22|2)∗(2)+(23|3)∗(3)= ( ⏊ ) ( ) (2) = . . = 0.556Sangat Baik ( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 21|1)∗(1)+(22|2)∗(2)+(23|3)∗(3)= ( ⏊ ) ( ) (2) = . . = 0.111Kurang ( ⏊ )= ( ( ⏊ ) ( ) 21|1)∗(1)+(22|2)∗(2)+(23|3)∗(3)= ( ⏊ ) ( ) (2) = . . = 0.333Baik
Berdasarkan teori keputusan, penentuan semester
berikutnya (S3) dapat dilakukan dengan menjumlahkan kinerja dosen S1dan S2dibagi dengan 2 dengan tetap pada interval batas yang ditentukan.
Dalam kasus ini kami mengambil sampel 21 orang dosen untuk menentukan kinerjanya, sesuai dengan langkah – langkah di atas berikut hasil perhitungan (pay off Table):
K OD EP E R T - S1P E R T - S2T . P E R TP ( A i )P ( S1 l A i )P ( S2 l A i )( A i da n S1P ( A i da n S2P ( A i l S1 )P ( A i l S2 )P ( S1 +S2 ) /i nt e r v a A1 32 32 64 0.052 0.500 0.5000.026 0.026 0.050 0.054 0.05 0.36 A2 16 16 32 0.026 0.500 0.5000.013 0.013 0.025 0.027 0.03 0.18 A3 32 48 80 0.065 0.400 0.6000.026 0.039 0.050 0.081 0.07 0.46 A4 48 16 64 0.052 0.750 0.2500.039 0.013 0.075 0.027 0.05 0.36 A5 16 16 32 0.026 0.500 0.5000.013 0.013 0.025 0.027 0.03 0.18 A6 16 32 48 0.039 0.333 0.6670.013 0.026 0.025 0.054 0.04 0.28 A7 48 48 96 0.078 0.500 0.5000.039 0.039 0.075 0.081 0.08 0.55 A8 32 16 48 0.039 0.667 0.3330.026 0.013 0.050 0.027 0.04 0.27 A9 16 16 32 0.026 0.500 0.5000.013 0.013 0.025 0.027 0.03 0.18 A1 0 16 32 48 0.039 0.333 0.6670.013 0.026 0.025 0.054 0.04 0.28 A1 1 16 16 32 0.026 0.500 0.5000.013 0.013 0.025 0.027 0.03 0.18 A1 2 48 48 96 0.078 0.500 0.5000.039 0.039 0.075 0.081 0.08 0.55 A1 3 48 32 80 0.065 0.600 0.4000.039 0.026 0.075 0.054 0.06 0.45 A1 4 32 48 80 0.065 0.400 0.6000.026 0.039 0.050 0.081 0.07 0.46 A1 5 32 16 48 0.039 0.667 0.3330.026 0.013 0.050 0.027 0.04 0.27 A1 6 16 16 32 0.026 0.500 0.5000.013 0.013 0.025 0.027 0.03 0.18 A1 7 32 16 48 0.039 0.667 0.3330.026 0.013 0.050 0.027 0.04 0.27 A1 8 32 16 48 0.039 0.667 0.3330.026 0.013 0.050 0.027 0.04 0.27 A1 9 48 48 96 0.078 0.500 0.5000.039 0.039 0.075 0.081 0.08 0.55 A2 0 32 16 48 0.039 0.667 0.3330.026 0.013 0.050 0.027 0.04 0.27 A2 1 32 48 80 0.065 0.400 0.6000.026 0.039 0.050 0.081 0.07 0.46 6 4 0 5 9 2 1 2 3 2 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 7 t ot a l
33 Dari hasil pay off table dapat di analisa bahwa dengan
tambahan informasi menyebabkan nilai interval semakin lebar sehingga untuk interval yang ditentukan di atas akan dibuatkan perbandingan 1:7 untuk 3 sampel dari 21 orang dosen. Sehingga diperoleh nilai interval yang sama.
Dari tabel pihak kampus dapat merumuskan bahwa dosen yang kinerjanya Sangat Baik dan Baik memiliki peluang besar mendapatkan mata kuliah yang banyak berbanding lurus dengan banyak kelas karena nilai interval kinerja baik mendekati nilai interval sangat baik sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan kampus. Berikut peluang dosen mendapatkan MK, jam mengajar dan jumlah kelas untuk semester berikutnya (S3) adalah:
S B K
DRS. H. ABD. ROKHMAN, M.Ag 0.36
ACHMADY, SE 0.18
DRS. H. SABAN ECHDAR, MS 0.46 BESAR
FIRDAUS, SPD 0.36
ANDI NIRWANA, S.KOM 0.18
ARNIDA IDRUS, SE 0.28
BASO HABIBI, S.PD 0.55 BESAR
DRS. JALAL 0.27
MUH ASDAQ, ST, M.Si 0.18
MUH AZHAR AR, ST 0.28
ABD. LATIEF ARDA 0.18
AHMAD M. MILE, S.KOM 0.55 BESAR
AMIR ALI, ST, MT. 0.45 BESAR
ANDI RUSTAM, SE,MM. 0.46 BESAR
CUCUT SUSANTO, S.KOM, M.SI 0.27
DR. H. MASHUR RAZAK, SE, MM 0.18
DRA. NAJIRAH UMAR, S.KOM, MT 0.27
DRS. BUDI NURWAHYU, M.SI 0.27
DRS. NASRULLAH, M.SI 0.55 BESAR
DRS. NURASYIK, M.HUM 0.27
AMIRUDDIN, S.KOM 0.46 BESAR
K I N E R J A
D OSE N P ( S3 )
3.3. Konsep Informasi
Penambahan Informasi juga sangat penting selain data empiris di atas, Informasi dari berbagai pihak juga perlu menjadi pertimbangan kampus terutama dari mahasiswa sebagai objek. informasi ini penting untuk menambah kriteria penilaian. Semakin banyak parameter penilaian semakin adil sistem penilaian. Namun terkadang sulit diaplikasikan karena
STIMIK HANDAYANI manajemennya masih bentuk
kekeluargaan.
4. PENUTUP Kesimpulan
1. Sistem ini membantu pihak administrasi kampus untuk menentukan kinerja seorang dosen untuk mempermudah pemberian mata kuliah dan banyaknya kelas di semester berikutnya.
2. Sistem ini dapat mengganti sistem kampus yang masih menggunakan sistem kekeluargaan tanpa ada analisis
lanjutan sehingga dalam penentuan kinerja tidak
berdasarkan pada fakta sehingga menjadi kesenjangan antar dosen.
Saran
Dengan teorema Naïve Bayesian dalam penentuan kinerja beban dosen, disarankan menggunakan lebih banyak atribut sebagai parameter penilaian karena semakin besar interval pengkategorian semakin akurat sistem penilaian yang dilakukan.
DAFTAR PUSTAKA
Sinuk Malem Pinem, Dra.,”Mengambil Keputusan Dengan
Teorema Bayes”,USU Digital Library, Sumatra Utara, 2001.
Algifari,”Probabilitas dalam Pengambilan Keputusan
Bisnis”,BPFE Yogyakarta, 1996.
Mangkusubroto Kuntoro, Dr. Ir. MSc.,”Analisis Keputusan Pendekatan Sistem dalam Manajemen Usaha dan Proyek”, Ganeca Exact Bandung, Bandung, 1987.
Siagian P.,”Penelitian Operasional Teori dan Aplikasi”, UI
34