relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32615/ title: ANALISIS LAPORAN BEBAN KERJA DOSEN PADA BIDANG PENELITIAN DAN PKM DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING creator: Pratama, Muhammad Egy subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum description: Penelitian ini menganalisis Laporan Beban Kerja Dosen (BKD) pada bidang Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) di UIN Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda menggunakan metode K-Means clustering untuk mendukung evaluasi kinerja dan akreditasi BAN-PT APT. Data yang digunakan mencakup 2.762 aktivitas dari 214 dosen selama 6 semester (2021–2024). Hasil analisis menunjukkan clustering optimal dengan K=2 dan Silhouette Score 0,3882 (kategori cukup baik). Teridentifikasi dua klaster produktivitas: klaster produktivitas tinggi (54 dosen, 25,2%) dengan rata-rata total SKS 27,07, dan klaster produktivitas sedang/rendah (160 dosen, 74,8%) dengan rata-rata total SKS 12,37. Uji beda Mann-Whitney menunjukkan perbedaan signifikan antar klaster (p-value = 0,000). Evaluasi capaian KPI/IKU menunjukkan bahwa empat dari lima indikator tercapai, namun indikator publikasi internasional (80,8%) dan internasional bereputasi tinggi (88,5%) belum memenuhi target. Proyeksi skor akreditasi BAN- PT APT diperoleh 84,6 dari 400 dengan predikat C (Baik). Penelitian juga mengungkap data quality issue sebesar 81,5% aktivitas tidak terklasifikasi secara eksplisit, sehingga diperlukan standardisasi pelaporan BKD. K-Means clustering terbukti efektif sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam peningkatan produktivitas dosen meskipun terbatas oleh kualitas data. date: 2025-05-07 type: Thesis type: NonPeerReviewed format: text language: id identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32615/1/23.55.1449%20-%20Muhammad%20Egy%20Pratama.pdf identifier: Pratama, Muhammad Egy (2025) ANALISIS LAPORAN BEBAN KERJA DOSEN PADA BIDANG PENELITIAN DAN PKM DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.