eprintid: 3997
rev_number: 9
eprint_status: archive
userid: 46
dir: disk0/00/00/39/97
datestamp: 2022-09-01 03:56:18
lastmod: 2022-09-03 17:13:00
status_changed: 2022-09-01 03:56:18
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Putri Utami, Suci
creators_name: Tita Tosida, Eneng
creators_name: Anggraeni, Irma
creators_NPM: 065116152
creators_id: Rifqibgssptr@gmail.com
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Tita Tosida, Eneng
contributors_name: Anggraeni, Irma
contributors_NIDN: 0425087601
contributors_NIDN: 0418018902
corp_creators: Universitas Pakuan
corp_creators: FMIPA
corp_creators: Ilmu Komputer
title: IMPLEMENTASI CLUSTERING K-MEDOID DAN HIERACHICAL UNTUK PENGUATAN KEPUASAN KERJA TERHADAP PROFESI GURU
ispublished: pub
subjects: QK
divisions: sch_ecs
full_text_status: none
abstract: Abstract— Pendidikan merupakan unsur yang saat ini sangatlah penting dalam kehidupan bermasyarat untuk menunjang pembentukan karakter individu. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan penguatan kepuasan kerja terhadap profesi guru menggunakan metode Clustering K-medoid dan Hierarchical. Dalam peneltian ini data yang digunakan berasal dari data Sekunder dari Thesis Prod. Dr. H. Thamrin Abdullah, MM., M.Pd. dan Dr. Hj. Sri Setyaningsih, M.Si. melalui penyebaran angket kuesioner. Kemudian data tersebut diolah dengan metode Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). Dari hasil analisis yang telah dilakukan dengan menggunakan 5 kategori yaitu gaji, promosi, supervisi atasan, hubungan dengan rekan kerja dan pekerjaan itu sendiri. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sebanyak 136 reponden dan 39 variabel dengan tahap pertama dilakukan tahap pengolahan data dengan menggunakan software anaconda setelah itu data dilakukan sebanyak 3 kali percobaan dengan pemodelan K=2 K=3 dan K=4 didapatkan nilai cluster optimal terdapat pada K=3 dengan nilai DBI 2,823 untuk metode K-Medoid dan K=4 dengan nilai DBI 1,415 untuk metode Hierarchical. Dengan hasil persentase prioritas pertama terdapat pada indikator gaji sebesar 50% untuk metode K-Medoid dan 65% pada metode Hierarchical. Sedangkan hasil persentase prioritas yang perlu di pertahankan terdapat pada indikator hubungan dengan rekan kerja sebesar 10% pada metode K-Medoid an 5% pada metode Hierarchical
Kata Kunci—Knowledge Discovery and Data Mining, Penguatan Kepuasan, K-Medoid, Hierarchical
date: 2021-07
date_type: published
institution: Universitas Pakuan
department: Ilmu Komputer
thesis_type: Skripsi
thesis_name: Sarjana
citation:   Putri Utami, Suci and Tita Tosida, Eneng and Anggraeni, Irma  (2021) IMPLEMENTASI CLUSTERING K-MEDOID DAN HIERACHICAL UNTUK PENGUATAN KEPUASAN KERJA TERHADAP PROFESI GURU.  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.