Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Setiap institusi dituntut menciptakan kinerja karyawan yang tinggi untuk pengembangan kualitas sebuah institusi, termasuk kualitas kinerja pegawai. Peran penting kinerja pegawai dalam aktivitas perguruan tinggi sangat berpengaruh untuk menjaga kualitas kinerja. Maka dari itu, diperlukan evaluasi kinerja melalui proses penilaian kinerja. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penilaian kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar melalui sistem komputerisasi evaluasi kinerja pegawai. Data yang digunakan berupa data absensi pegawai berisi data absensi jam kerja dan data kehadiran sebagai dataset yang bersumber dari data Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Penelitian akan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dikembangkan dalam sebuah sistem keputusan. Sistem yang dibangun berbasis desktop menggunakan Netbean 8.0.2 dan JDK 1.8.0. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Fuzzy Tsukamoto menggunakan input variabel kehadiran dengan nilai keangggotaan kurang baik, cukup baik dan baik dan kedisiplinan dengan nilai keanggotaan kurang disiplin, cukup disiplin dan disiplin dengan output hasil kinerja kurang baik, cukup baik dan kinerja baik sebagai evaluasi kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Hasil penelitian ini berupa data hasil penilaian kinerja berupa excel yang dapat diunduh melalui sistem yang telah dikembangkan

K-Means Clustering for Determining Quality of Outdoor Temperature Based on BMKG Datasets: K-Means Clustering

The purpose of this study was to determine the quality of outdoor temperatures that are good for conducting activities. One of the factors that cause the body's healthy or not human temperature, either indoors or outdoors. The data used is the BMKG weather dataset. BMKG weather dataset is a type of quantitative data because it is numeric or nominal and can be calculated. At each day, BMKG also provides information about the temperature according to the state of each area. It is starting from the minimum temperature, maximum, average humidity, to the maximum wind speed. The method used is clustering using the k-means clustering with centroid value. This research resulted in outdoor temperature clustering, which is good, INTERMEDIATE, and bad quality. In the range of values 124.7 indicate good temperature, range values 133.1 indicate moderate temperature, range of values 146.8 indicate bad temperature. Based on research in 32 days produced 28 days of moderate temperature quality, two days of good temperature quality, and two days of poor quality