STUDI KOMPARASI LOCAL OUTLIER FACTOR (LOF) DAN ISOLATION FOREST (IF) PADA ANALISIS ANOMALI KINERJA DOSEN
COMPARATIVE STUDY OF LOCAL OUTLIER FACTOR (LOF) AND ISOLATION FOREST (IF) IN ANOMALY ANALYSIS OF LECTURER PERFORMANCE
Pada setiap semester dalam universitas terdapat kuisioner berupa penilaian terhadap kinerja dosen. Evaluasi kinerja dosen yang terdapat di Universitas Negeri Surabaya merupakan proses penting untuk memastikan bahwa dosen telah memenuhi tugas dan tanggung jawabnya dalam menyampaikan pendidikan berkualitas terhadap mahasiswanya. Pada penelitian ini terdapat 22 instrumen pertanyaan menggunakan Skala Likert yang diisi oleh mahasiswa untuk menilai kinerja dosen. Terdapat 1055 dosen yang diolah untuk mendeteksi bagaimana kinerja dosen apakah sesuai dengan Rancangan Pembelajaran Semeste (RPS) atau terdapat dosen yang ketika mengajar tidak sesuai RPS. Oleh karena itu, metode deteksi anomali diterapkan untuk mengetahui kinerja dosen yang menyimpang atau tidak seperti biasanya. Dengan metode tersebut, maka dapat digunakan algoritma Local Outlier Factor (LOF) dan Isolation Forest karena lebih efisien dalam menangani data yang besar dan bekerja dengan cepat dalam ruang fitur. Data yang digunakan belum terdapat label untuk menghitung sehingga digunakan metode klastering kmeans untuk memperoleh label dari LOF dan IF. Kemudian pada cluster kmeans didapatkan 3 cluster, yaitu cluster 0 terdiri dari 279 data points, cluster 1 terdiri dari 597 data points, dan cluster 2 terdiri dari 179 data points. Dari hasil cluster tersebut akan digunakan untuk memperoleh nilai dari label LOF dan label IF dalam perhitungan evaluasi hasil komparasi. Pada anomali yang diterapkan dengan algoritma LOF yaitu terdapat 19 dosen terdeteksi anomali dan pada algoritma IF terdapat 22 dosen terdeteksi anomali. Pada evaluasi yang digunakan untuk memperoleh hasil komparasi yaitu menggunakan rand index score dan silhouette score. Didapatkan nilai dari rand index dari LOF sebesar 0.438 dan IF sebesar 0.441. Kemudian hasil dari silhouette score LOF sebesar 0.0019 dan IF sebesar 0.0377.
Kata Kunci : Kinerja dosen, LOF, IF, rand index, silhouette score
Every semester at the university there is a questionnaire in the form of an assessment of lecturer performance. Evaluation of the performance of lecturers at Surabaya State University is an important process to ensure that lecturers have fulfilled their duties and responsibilities in delivering quality education to their students. In this study there were 22 question instruments using a Likert Scale which were filled in by students to assess lecturer performance. There were 1055 lecturers who were processed to detect whether the lecturers' performance was in accordance with the Semester Learning Plan (RPS) or there were lecturers who when teaching did not comply with the RPS. Therefore, anomaly detection methods are applied to determine user performance that is deviant or not as usual. With this method, the Local Outlier Factor (LOF) and Isolation Forest algorithms can be used because they are more efficient in handling large data and work quickly in feature space. The data used does not yet have labels for calculations, so the kmeans clustering method is used to obtain labels from LOF and IF. Then, in the kmeans cluster, 3 clusters were obtained, namely cluster 0 consisting of 279 data points, cluster 1 consisting of 597 data points, and cluster 2 consisting of 179 data points. The cluster results will be used to obtain values from the LOF label and IF label in calculating the evaluation of comparative results. In the anomalies applied with the LOF algorithm, there were 19 anomalies detected and in the IF algorithm there were 22 anomalies detected. In the evaluation used to obtain comparison results, namely using the Rand index score and silhouette score. The rand index value obtained from LOF is 0.438 and IF is 0.441. Then the results of the silhouette score are LOF of 0.0019 and IF of 0.0377.
Keywords : Lecturer performance, LOF, IF, rand index, silhouette score