## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Analisa Kinerja Guru Sekolah di Dinas Pendidikan Dengan Menggunakan Metode Rought Set (Studi Kasus: Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara)

## DTM Agus Rezki
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: dtmagusrezki20@gmail.com
Abstrak −Guru  merupakan  sumber  daya  yang  penting  di  dalam  mendukung  proses  belajar  mengajar.  Kualitas  guru  perlu mendapat perhatian karena menentukan kualitas proses belajar mengajar. Data mining telah berkembang pesat dan menambah nilai suatu informasi yang tersimpan dalam database . Salah satu algoritma data mining yang cukup sederhana adalah Rough Set. Pengukuran kinerja guru dapat dilakukan dengan menggunakan metode rough set. Aspek atau atribut yang dinilai dengan menggunakan metode rough set terdiri -dari: proses belajar mengajar, bimbingan dan konsultasi, penelitian dan pengabdian masyarakat, dan tugas lain di luar tugas utama. Penelitian mengenai kinerja guru ini dilakukan pada Dinas Pendididkan Provinsi Sumatera Utara. Metode rough set dapat digunakan untuk menghasilkan keluaran berupa prestasi Guru. Tujuan dari penerapan metode rough set ini adalah untuk membantu pihak manajemen di dalam mengetahui kemungkinan prestasi guru berdasarkan data-data  guru  yang  telah  tersimpan  selama  ini.  Manfaat  yang  diperoleh  adalah  dapat  ditentukan  secara  dini  kemungkinan prestasi calon guru berdasarkan knowledge yang diperoleh melalui metode rough set. Tanagra merupakan salah satu software data mining yang di dalamnya disediakan beberapa metode data mining mulai dari mengekplorasi analisis data, pembelajaran mesin,  dan  database.  Tanagra  adalah  “proyek  open  source”  karena  setiap  peneliti  dapat  mengakses  ke  kode  sumber,  dan menambahkan algoritma sendiri, sejauh dia setuju dan sesuai dengan lisensi distribusi perangkat lunak.
Kata Kunci: Kinerja, Data Mining, Rough Set
Abstract −The teacher is an important resource in supporting the teaching and learning process. The quality of the teacher needs attention because it determines the quality of the teaching and learning process. Data mining has grown rapidly and added  value  to  the  information  stored  in  the  database.  One  fairly  simple  data  mining  algorithm  is  Rough  Set.  Teacher performance measurement can be done using the rough set method. Aspects or attributes assessed using the rough set method consist of: the process of teaching and learning, guidance and consultation, research and community service, and other tasks outside the main task. The research on teacher performance was conducted at the North Sumatra Provincial Education Office. The rough set method can be used to produce an output in the form of a Teacher's achievement. The purpose of applying this rough set method is to help the management in knowing the possibility of teacher achievement based on teacher data that has been stored so far. The benefit gained is that it can be determined early on that the prospective teacher's achievement is based on the knowledge gained through the rough set method. Tanagra is a data mining software in which several data mining methods are  provided  ranging  from  exploring  data  analysis,  machine  learning,  and  databases.  Tanagra  is  an  "open  source  project" because each researcher can access to the source code, and add his own algorithm, as long as he agrees and complies with the software distribution license.
Keywords : Performance, Data Mining, Rough Set

## 1. PENDAHULUAN
Diera  globalisasi  ini  yang  semakin  maju  perkembangan  teknologi  sangat  diperlukan  demi  upaya  peningkatan efisien dan efektif dari suatu pekerjaan.  Perkembangan teknologi yang semangkin canggih menuntut kita untuk dapat beradaptasi dan menyesuaikan diri dengan perkembangan tersebut. Adapun masalah yang terajdi di kantor dinas  pendidikan provinsi  sumatera utara  kurangnya minat  guru dalam menigkatkan mutu mengajar sehingga guriu  kurang  efektif,  kurang  nya  motivasi  kerja  dan  komitmen  guru  dalam  melaksanakan  tugasnya,  sehingga kinerja guru sangat memprihatinkan, taraf ekonomi sangat minim sehingga gairah dan semangat kerja menurun. Salah  satu  faktor  yang  mendukung  teknologi  adalah  perancangan  sebuah  pengolahan  data  yang  akurat,  yang nantinya dapat memberikan sebuah informasi dan data yang dibutuhkan oleh sebuah badan atau lembaga dalam mengolah  sebuah  perusahaan,  maupun  dari  pihak  internal  dan  eksternal  yang  membutuhkan,  agar  fungsi  dan kinerja perusahaan maupun organisasi tersebut dapat berjalan dengan baik, terutama pada profesi  guru saat ini masih banyak dibicarakan baik dikalangan pendidikan. oleh karena itu guru harus berperan aktif dan menempatkan kedudukannya  sebagai  tenaga  yang  profesioanal, sesuai  dengan  tututan  masyaraksat  yang  sedang  berkembang, terutama fungsi dan kinerja pada Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara.
Guru adalah pendidik profesional yang mempunyai tugas, fungsi, dan peran penting dalam mencerdaskan kehidupan bangsa. Guru yang profesional diharapkan mampu berpartisipasi dalam pembangunan nasional untuk mewujudkan  insan  Indonesia  yang  bertakwa  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa.  Hal  ini  telah  ditunjukkan  dari banyaknya proses pekerjaan yang dilakukan tidak lagi secara manual melainkan telah didukung oleh teknologi informasi.  Salah  satu  faktor  yang  sangat  penting  dalam  upaya  pembangunan  pendidikan  di  Indonesia  adalah ketersediaan guru yang  tidak memadai, baik secara kuantitas maupun kualitas. Ada dua masalah pokok, yakni. Pemenuhan  kebutuhan  tenaga  guru  yang  belum  sesuai  dengan  kebutuhan  daerah  dan  peningkatan  kualitas profesional yang belum memenuhi standar minimal. Oleh sebab itu, profesi guru perlu dikembangkan secara terus menerus dan proporsional menurut jabatan fungsional guru. Selain itu, agar fungsi dan tugas yang melekat pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 18/05/2020 ; Published: 26/05/2020
jabatan fungsional guru dilaksanakan sesuai dengan aturan yang berlaku, maka diperlukan Penilaian Kinerja Guru yang menjamin terjadinya proses pembelajaran yang berkualitas di semua jenjang pendidikan. Salah satu faktor mendasar  yang  menentukan  ketercapainya  tujuan pendidikan  nasional  di  atas  adalah  guru.  Peran  guru  menjadi salah  satu  komponen  yang  penting  dan  strategis  melalui  kinerjanya.  Kinerja  guru  sangat  penting  dalam mewujudkan tujuan pendidikan nasional dan menentukan tinggi rendahnya mutu pendidikan, akan tetapi kinerja guru ini banyak dipengaruhi oleh berbagai faktor baik dari dalam maupun dari luar individu yang bersangkutan. Dari  penjelasan  di  atas,  maka  kondisi  kinerja  guru-guru  Kantor  Dinas  Pendidikan  Provinsi  Sumatera  Utara dihadapkan pada berbagai permasalahan. Permasalahan yang ada secara konkrit dapat diamati pada faktor motivasi kerja  guru,  kompetensi  guru  sekolah  dalam    rangka  meningkatkan  mutu  dan  kualitas  guru  Sekolah  Menengah Kejuruan.
Berdasarkan dari penelitian sebelumnya dengan judul Implementasi Metode Rough Set Untuk Menentukan Data Nasabah Potensial Mendapatkan Pinjaman. Setelah melakukan analisis sistem yang sedang berjalan, tahap selanjutnya adalah perancangan sistem yang akan dibangun. Pada tahap ini sistem yang akan dikembangkan adalah berupa Implementasi Metode Rough Set Untuk Menentukan hasil analisa kinerja guru sekolah di   Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara. Sistem yang dikembangkan adalah sebuah informasi kepada Kantor Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara. Sistem penilaian ini diadopsi dari data lama debitur yang terdiri dari kriteria yang ditentukan lalu dari kriteria tersebut diadopsi ke data baru[1].
Berdasarkan dari penelitian sebelumnya dengan judul Implementasi Metode Rough Set Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Dana Hibah Fasilitas Rumah Ibadah. Untuk membuktikan data – data yang telah dihasilkan berupa pola hubungan kombisi antar items dan rules – rules asosiasi sesuai dengan algoritma dengan menggunakan aplikasi Tanagra[2].
Solusi  yang diberikan dalam cara kerja sistem adalah dengan menggunakan aplikasi  agar dapat menguji suatu  permasalahan  yang  akurat  dalam  penggalian  dan  meminimalkan  aturan  dari  tabel  keputusan  yang  akan menentukan  hasil  dari  analisa  kinerja  guru  sekolah  di  Dinas  Pendidikan  Provinsi  Sumatera  Utara  yang  berupa prestasi guru sekolah yang baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Guru
Guru  adalah  yang  pekerjaannya  mengajar  atau  bisa  dikatakan  guru  adalah  pengajar.  Guru  adalah  pendidik professional  dengan  tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing  dan  mengarahkan,  melatih  dan  menilai, mengevaluasi peserta didik pada pendidiakan usia dini, jalur pendididkan formal, pendidikan dasar dan pendidikan menengah[5].  Dengan    perkembangan    global  yang  pesat  menyebabkan  persaingan  sumber  daya  manusia semangkin  ketat  agar  bersaing  di  era  global  terutama  masalah  pendidikan,  dimana  seorang  guru  harus  dapat menyiapkan dirinya untuk menjadi seorang guru professional yang dapat diandalkan. Karena guru dadalah faktor dari penentu kesuksesan setiap usaha pendidikan dan yangikut menentukakan kualitas pendidikan.

## 2.2 Data Mining
Nama data mining sebenarnya mulai dikenal sejak tahun 1990, ketika pekerjaan pemanfaatan data menjadi sesuatu yang  penting  dalam  berbagai  bidang,  mulai  dari  bidang  akademik,  bisnis,  hingga  medis.  Data  mining  dapat diterapkan pada berbagai bidang yang mempunyai sejumlah data, tetapi karena wilayah penelitian dengan sejarah yang  belum  lama,  dan  belum  melewati  masa  ‘remaja’,  maka  data  mining  masih  diperdebatkan  posisi  bidang pengetahuan yang memilikinya. Maka, Daryl Pregibon menyatakan bahwa “Data Mining adalah campuran dari statistic, kecerdasan buatan, dan riset basis data” yang masih berkembang[7].

## 2.3 Algoritma Rough Set
Rought Set dibangun oleh Zdzislaw Pawlak di awal tahun 1980-an. Rought set salah satu tehknik data mining yang digunakan  untuk  menangani  masalah  uncertainty,  imprecision,  dan  vaguencess  dalam  apllikasi  artificial intelegence (AI). Rought set merupakan teknik yang efisien untuk knowledge Discoveryi database (KDD) dalam tahapan proses data mining[1].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dalam proses analisa sistem yang sedang berjalan merupakan pengkajian dan penentuan dari sistem yang sedang berjalan untuk mempermudah dalam  pendefinisian permasalahan atau kendala-kendala yang terjadi pada Dinas Pendidikan Provinsi  Sumatera Utara. Dengan tujuan untuk  memperoleh sistem yang baru. Sebelum melakukan perancangan sistem yang baru, maka dilakukan peninjauan terlebih dahulu terhadap sistem yang sedang berjalan pada saaat ini. Sistem berjalan penting untuk dianalisa karena merupakan dasar untuk merencanakan sistem yang baru dimana sistem yang lama akan dijadikan sebagai perbandingan untuk merancang sistem yang baru.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.2 Penerapan Algoritma Rough Set
Dalam rough  set, sebuah  set  data  direpresentasikan  sebagai  sebuah  tabel,  dimana  baris  dalam  tabel merepresentasikan objek dan kolom-kolom merepresentasikan atribut dari objek-objek tersebut.
1. Data Selection
Tabel 2. Data Selection NO Nama Guru Bulan Kinjerja Nilai 1. A Januari Menguasai karakteristik peserta didik 25 Febuari Komunikasi dengan peserta didik 30 Maret Komunikasi  dengan  sesama  guru,  tenaga kependidikan 20 Apri Pengembangan potensi peserta didik 15 Jumlah 90 2. B Januari Menguasai karakteristik peserta didik 15 Febuari Komunikasi dengan peserta didik 30 Maret Komunikasi  dengan  sesama  guru,  tenaga kependidikan 35 Apri Pengembangan potensi peserta didik 15 Jumlah 95 3. C Januari Menguasai karakteristik peserta didik 20 Febuari Komunikasi dengan peserta didik 35 Maret Komunikasi  dengan  sesama  guru,  tenaga kependidikan 25 Apri Pengembangan potensi peserta didik 15 Jumlah 85 4. D Januari Menguasai karakteristik peserta didik 30 Febuari Komunikasi dengan peserta didik 20 Maret Komunikasi  dengan  sesama  guru,  tenaga kependidikan 20 Apri Pengembangan potensi peserta didik 20 Jumlah 90 5. E Januari Menguasai karakteristik peserta didik 30 Febuari Komunikasi dengan peserta didik 25 Maret Komunikasi  dengan  sesama  guru,  tenaga kependidikan 27 Apri Pengembangan potensi peserta didik 15 Jumlah 97 2. Information System Tabel 2. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah (orang) Laki-Laki 40 Perempuan 20 Total 60
Pada  tabel  tersebut  yang  merupakan  U  adalah  {Jenis  Kelamin}  yang  merupakan  guru-guru  sekolah. Sedangkan  A  adalah  {Jumlah  atau  perorang}  yang  merupakan  faktor  atau  kriteria  yang  menentukan  tinggi rendahnya kinerha guru tersebut. Dalam penggunannya Information system, terdapat outcome dari klasifikasi yang telah  diketahui  yang  disebut  dengan  atribut  keputusan. Information  system tersebut  disebut  dengan Decision system.
3. Equivalence class / Indescernibility Relation
Dalam Desition  system, sebuah  objek  dapat  memilki  nilai  yang  sama  untuk  sebuah  atribut  kondisonalnya. Misalkan  S  =(U,A)  adalah Information  system dan  B  A,maka  sebuah indiscernibility  relation objek-objek menurut atribut B yang di lambangkan dengan INDs(B), dapat didefinisikan sebagai :
INDs(B) ={x,x’) € U 2 |  € B α (x) = α (x’)} disebut  sebagai  B- indescernibility  relation, INDs  (B)  merupakan Equivalent  Relation. Jika (x,x’)  €  INDs (B) maka objek x dan x’ adalah objek yang tidak dapat dibedakan ( indiscernible ) satu sama lain oleh atribut B, kelas- kelas yang equivalent dengan B- indescernibility relation dinotasikan dengan [x]B dan disebut dengan equivalent class. Data  telah  didapat  akan  disederhanakan  dengan  menggunakan  teknik  data transformasi  berdasarkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 18/05/2020 ; Published: 26/05/2020
Algoritma Fungsi Interval. Sesuai algoritma fungsi interval, maka untuk masing-masing variabel ditentukan nilai terbesar, nilai terkecil dan range nilai, jumlah kelas dan nilai intervalnya. Dari hasil yang di peroleh tersebut maka dilakukan proses data transformasi untuk data lengkap, seperti berikut : 1. Untuk Guru :
a. Nilai terbesar (Xmax)
= 112
b. Nilai terkecil (Xmin) = 8
c. Range Nilai (Xrange)
= 112 – 8 = 104 d. Jumlah Kelas ( k ) = 1+3.3 log (4) = 1 + (0.52) = 1,52 e. Nilai Interval (Int) = 104   = 68,5 1,52 Transformasi Data [Xmin+Int] :
Range antara 30 - 62 ditransformasikan menjadi angka = 1 Range antara 34 - 44 ditransformasikan menjadi angka = 2 2. Untuk Kelompok Umur :
a. Nilai terbesar (Xmax) =Lebih dari 40 tahun
b. Nilai terkecil (Xmin) =Kurang dari 20 tahun
c. Range Nilai (Xrange)
= 40 – 20 = 20 d. Jumlah Kelas ( k ) = 1+ 3.3 log (4) = 1+ (0.52) = 1,52 e. Nilai Interval (Int) = 20 = 13,2 1.52 Transformasi Data [Xmin+Int] : Range antara 20 – 111 ditransformasikan menjadi angka = 1
Range antara 112 - 187 ditransformasikan menjadi angka
= 2
Berdasarkan pengolahan data transformasi di atas, maka di dapatkan hasil data transformasinya.
Tabel 3. Data Dengan Teknik Data Transformation No Nama Guru Januari Februari April Mei Keputusan 1 A 1 2 2 1 Baik 2 B 1 1 3 1 Cukup 3 C 2 1 1 1 Cukup 4 D 3 2 1 2 Baik 5 E 2 2 1 3 Baik
4. Discernibility Matrix
Dalam Discernibility Matrix maka variabel - variabel kondisi yang terdiri dari Data Guru, Jumlah, Usia dan  Pekerjaan, Dan variabel keputusan terdiri dari :
Baik = 1 Cukup = 2
Kemudian  masing-masing  nama  di  kelompokkandalam  bentuk equivalence  class disederhanakan  namanya menjadi EC1,EC2,EC3,EC4 dan EC5
Tabel 4. Data Transformation Yang Disederhanakan Equivalence Class  (EC) A B C D Keputusan (E) EC1 1 2 2 1 1 EC2 1 1 1 1 1 EC3 1 1 1 2 1 EC4 2 1 1 2 2 EC5 1 1 1 1 1
Dari  hasil  transformasi  yang  telah  disederhanakan  pada  tabel  3.  kemudian  dibandingkan  data-data  yang terdapat  dalam  masing-masing Equivalence  Class .  Dalam  proses  perbandingan  ini,yang  di  perhatikan  hanya variavel-variabel  kondisinya  saja,  tanpa  memperhatiakn  variabel  keputusan.  Dari  proses  perbandingan  ini dihasilkan tabel Discernibility Matriks seperti tabel 3.
Tabel 5. Discernibility Matriks EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC1 - BC D D ABC EC2 BC - D D A

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
EC3 D D - - AD EC4 D D - - AD EC5 ABC A AD AD -

## 5. Discernibility Matriks Modulo D
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan Discernibility  Matriks sesuai  tabel  4.6  makaselanjutnya  data  diolah dengan cara Discernibility matriks Modulo D, dalampengolahan dengan cara ini variabel kondisi dan keputusannya harus  dibandingkan.  Sehingga  jika  variabel  keputusan  juga  dibandingkan  maka  hasilnya    menjadi  seperti  pada tabel 5.
Tabel 6. Discernibility Matriks Modulo D EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC1 - BC D - - EC2 BC - - D A EC3 D - - - AD EC4 - D - - - EC5 - A AD - -
6. Reduction
Reduct adalah himpunan dari  atribut yang dapat  menghasilkan klasifikasi  sama seperti Jika semua atribut digunakan. Sedangkan atribut yang bukan reduct adalah atribut yang tidak berguna dalam prosesklasifikasi. Pada proses reduct ini dilakukan proses penyeleksian variabel minimal dari sekumpulan variabel kondisi dengan cara Prime Implicant Fungsi Boolean, dengan cara berikut ini :
EC1 = (BvC)^(D)^(BvC) EC2 = (BvC)^(D)^(A) EC3 =(D)^(A)v(D)^(D) EC4 =(D)^(D) EC5 =(D) Tabel 6. Reduct Class CNF of Boolean Function Implicant Reduct EC1 (BvC)^(BvC) (D) (D) EC2 (BvC)^(D)^(A) (BvD)^(CvD)^(A) {B,C}, EC3 (D)^(A)^(D)^(D) (DvA) {D,A} EC4 (D) (D) {D}
Dari hasil reduct yang diperoleh maka di dapatkan suatu rules /knowledge. Seperti contoh di atas,rules yang didapatnya adalah :
Rules : D1 → E1 B1, C1 → E2,D1A2 → E2 D2,A1 → E2 A2,D1 → E1 B1,C1 → E2,D1,A1 → E2
D1 → E1
EC1
: IF D=1 Then E=1 IF Guru = 30 Then Keputusan = Baik
EC2 : IF B=1, C=1 Then E=2, D=1,A=1 Then E=2 IF Usia=65 &Guru =53 Then Keputusan = Cukup IF Usia= 38 & Pekerjaan= 40 Then Keputusan = Cukup
EC3 : IF D=2,A=1 Then E=2 IF Pekerjaan = 50 Then Keputusan = Cukup EC4 : IF D =2 Then E=2 IF Pekerjaan = 65 Then keputusan = Cukup EC5
: IF A=2, D=1 Then E=2 IF Guru= 120, =50 Then Keputusan = Baik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 172-177 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 4. KESIMPULAN
Studi yang dilakukan oleh penulis menghasilkan suatu kesimpulan yang dapat berfungsi sebagai bahan masukan yang bermanfaat bagi pihak akademisi dan masyarakat. Adapun simpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Staf  Administrasi  Dinas  Pendidikan  Provinsi  Sumatera  Utara  dapat  menganalisa  kinerja  guru  PNS  di  SMA Negeri  1  Medan  di  wilayah  Provinsi  Sumatera  Utara,  sehingga  akan  memudahkan  pihak  pimpinan  dalam mengambil keputusan atau kebijakan terhadap guru yang berprestasi maupun yang tidak berprestasi.
2. Metode  Rought  set  yang  dirancang  mampu  menganalisa  kinerja  guru  PNS  di  SMA  Negeri  1  Medan  yang merupakan bagian dari tanggungjawab Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara.
3. Data hasil analisa kinerja guru terakomodir dengan baik, sehingga data ini dapat dengan mudah dilacak demi kepentingan guru yang bersangkutan maupun untuk kepentingan pihak Dinas Pendidikan.

## REFERENCES
[1] Dahlan Abdullah, Cut Ita Erlina, J. (2015). Implementasi Metode Rought Set Untuk Menentukan Data Nasabah Fotensial Mendapatkan Pinjaman. Universitas Putra Indonesia Yptk Padang , 1 (2460–4690), 2.
[2] E. Prasetyo. (2012). Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Andi . Yogyakarta.
[3] Efori Buulolo. (2013). Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan). Pelita Informatika Budi Darma , Iv (1), 74.
[4] I Nyoman Bayu Pramartha,S.Pd, M. P. (2015). Historia. Sejarah Dan Sistem Pendidikan Sekolah Luar Biasa Bagia A Denpasar Bali , 3 (2), 71.
[5] Jamaris,  M.  (2017).  Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas Rumah Ibadah. Jurnal Inovtek Polbeng , 2 (2), 161–172.
[6] Jogiyanto. (2005). Analisi Dan Desain Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi.
[7] Julsam,  Handryawan  Adnan  Mooduto,  A.  (2009).  Penambangan  Data  Format  Text  Excel Dengan  Software  Tanagra. Elektron , 1 (1), 20.
[8] K. Dan E. T. Luthfi. (2009). Algoritma Data Mining . Andi . Yogyakarta.
[9] M. L. Agung. (2013). Microsoft Excel 2013 . Yogyakarta: Andi.
[10]  Mustika Sulistio Ningsih. (N.D.). Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Di Al-Hikmah Wayhalim Kedaton Bandar Lampung.
[11]  Triayudi,  A.  (2012). Analisa  Sistem  Penilaian Kinerja Guru  Menggunakan  Fuzzy  Inference  System  Mamdani :  Studi Kasus Upt Dinas Pendidikan Kec . Penengahan Lampung Selatan, 1 (1), 24–28.
[12]  Uswatun Chasanah. (2015). Pengaruh Tingkat Kesejahteraan Guru Swasta Terhadap Semangat Guru Dalam Mengajar Dimi Se-Kecamatan Gebong Kudus Tahun Pelajaran 20014/2015.