Penilaian kinerja guru merupakan proses dimana kinerja guru dinilai dan dievaluasi pada satu periode tertentu, untuk meningkatkan kualitas pendidikan melalui peningkatan kualitas guru. Sebagai penjaminan kualitas profesionalisme guru dalam Kegiatan Belajar Mengajar (KBM) di SMA Negeri 8 Malang melakukan penilaian kinerja guru setiap akhir semester. Penilaian kinerja bermanfaat untuk memacu semangat guru untuk terus meningkatkan kualitasnya. Decision tree learning adalah salah satu metode belajar yang sangat populer dan banyak digunakan secara praktis. Pada penelitian ini metode Decision Tree digunakan untuk pembuatan sistem penilaian kinerja guru dengan menggunakan Algoritma ID3. Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan empat Atribut untuk bahan penilaiannya. Yaitu, Kualifikasi Akademik, Masa Kerja, Penilaian Siswa, Penilaian Kepala Sekolah. Sehingga dari perhitungan ini dapat ditemukan 15 aturan yang dapat digunakan untuk menilai kinerja guru. Dari hasil uji coba dengan menggunakan data pembelajaran yang bervariasai maka didapatkan hasil tingkat kebenaran yang berbeda pula. Hasil akurasi kebenaran sebesar 85%. Untuk data pelatihan sebanya 40. Dan 65% untuk data pelatihan sebanyak 30. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa semakin banyak data pembelajaran maka klasifikasi yang diberikan akan semakin benar. Hal ini juga berpengaruh pada akurasi atau tingkat kebenaran yang menunjukan bahwa tingkat kebenaran semakin meningkat. Hal ini disebabkan oleh meningkatnya jumlah data pembelajaran. Semakin banyak data pembelajaran maka semakin banyak juga informasi yang dikumpulkan oleh sistem. Hal ini tentu akan meningkatkan akurasi hasil rekomendasi yang diberikan user.
No comments:
Post a Comment