Setiap dosen di Fakultas Rekayasa Industri seperti halnya dosen di Indonesia dibebankan tanggung jawab untuk melaksanakan Tri-Dharma yang merupakan tugas utama berdasarkan ketentuan dari Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi (LLDikti). Untuk dapat menyelesaikan kewajiban tersebut maka terdapat pemenuhan Tri-Dharma minimum yang berbeda setiap jabatan fungsional akademik. Berdasarkan data kinerja dosen periode genap tahun 2021 terdapat beberapa dosen yang tidak mencapai target pemenuhan Tri-Dharma dan kinerja individu.
Oleh karena itu proses evaluasi kinerja dosen merupakan hal yang penting untuk dilakukan. Namun kendala yang terjadi adalah informasi terkait data kinerja dosen belum terpusat, sulit untuk melihat ulang data periode terdahulu yang memungkinkan analisis evaluasi lebih lanjut dan juga pergantian pemangku jabatan struktural secara berkala juga akhirnya menjadi suatu kendala. Kendala-kendala tersebut lah yang pada akhirnya menghambat proses evaluasi kinerja yang ada di Fakultas Rekayasa Industri.
Untuk membantu proses evaluasi kinerja dosen di Fakultas Rekayasa Industri, maka dirancang Dashboard Evaluasi Kinerja Fakultas Rekayasa Industri menggunakan metode Scrum yang bertujuan untuk pemusatan data dan dilengkapi dengan fitur Machine Learning K-Medoids Clustering yang membagi data kinerja dosen menjadi beberapa kelompok spesifik yang pada akhirnya membantu proses evaluasi kinerja dosen di Fakultas Rekayasa Industri.
Dashboard Evaluasi Kinerja Fakultas Rekayasa Industri (DEK-FRI) melalui proses verifikasi menggunakan black box testing dan mendapatkan persentase pada tahapan validasi user menggunakan user acceptance test. Berdasarkan hasil pengujian tersebut DEK-FRI dinyatakan memenuhi kebutuhan pengguna dan layak digunakan.
Kata Kunci: Dashboard, Scrum, K-Medoids, Black Box Testing, Evaluasi Kinerja