## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 2 Nomor 2, Desember 2019 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v2i2.958

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) DALAM SKEMA PENGUSULAN AWAL JABATAN FUNGSIONAL DOSEN MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY TIPE MAMDANI

## DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) IN THE INITIAL PROPOSAL SCHEME OF LECTURER FUNCTIONAL USING FUZZY INFERENCE SYSTEM TYPE MAMDANI
Tomi Tamara 1 , Efri Yandani 2
STIKES Dharma Landbouw 1 , Universitas Dharmas Indonesia 2 tamaratomi89@gmail.com 1

## ABSTRACT
This study aims to build a WEB-based decision support system to simplify the process of assessing credit numbers for initial proposals for functional lecturers. With this system the lecturer will be made easier in terms of completing the required files and can quickly and accurately calculate the amount of cum that is obtained.  The  resulting  system  uses  the  Mamdani  type  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  to  analyze  the variables  used  in  assessing  lecturers'  functional  position  credit  numbers.  Furthermore,  the  system development  stage  uses  the  waterfall  model.  System  design  analysis  includes  outputs,  inputs,  file structures, programs, workflows, hardware and software needed. Then this system will certainly greatly reduce the use of paper because it is based on electronics. So later, with this system, it is expected that the credit score submission process does not take a long time and can increase the number of lecturers who have functional positions in STIKES Dharma Landbouw.
Keywords: Fuzzy Logic, FIS, Decision Support System, Mamdan

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  WEB  untuk  mempermudah proses  penilaian  angka  kredit  untuk  pengusulan  awal  jabatan  fungsional  dosen.  Dengan  sistem  tersebut nantinya dosen akan dipermudah dalam hal melegkapi berkas yang dibutuhkan dan bisa secara cepat dan akurat  menghitung  jumlah  kum  yang  diperoleh.  Sistem  yang  dihasilkan  menggunakan  Fuzzy  Inferensi System  (FIS)  tipe  Mamdani  untuk  menganalisa  variabel  yang  digunakan  dalam  penilaian  angka  kredit jabatan fungsional dosen. Selanjutnya pada tahapan pengembangan sistem menggunakan model waterfall. Analisa  perancangan  sistem  meliputi  luaran,  masukan,  struktur  file,  program,  alur  kerja,  hardware  dan software yang dibutuhkan. Kemudian sistem ini tentu akan sangat mengurangi penggunaan kertas karena berbasiskan  elektronik.  Sehingga  nanti  dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  proses  pengajuan  angka kredit tidak memakan waktu yang cukup lama dan bisa menigkatkan jumlah dosen yang memiliki jabatan fungsional di STIKES Dharma Landbouw.
Kata Kunci : Logika Fuzzy, FIS, Sistem Pendukung Keputusan, Mamdani.

## PENDAHULUAN
Jabatan fungsional adalah keterangan yang menjelasakan kedudukan dalam masyarakat akademik yang  mengacu  pada    legalitas  terhadap kapasitas  akademik  seseorang.  Seorang dosen dalam melakukan tugasnya sebagai  seorang  pendidik  profesional dimana tugas utamanya adalah mentranformasikan, mengembangkan
dan menyalurkan ide, wawasan, pengetahuan teknologi  dan seni  melalui Tridharma  Perguruan  Tinggi  memiliki jenjang  jabatan  fungsional  sebagai proses pengembangan karirnya.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh dari  PDDIKTI  pada  Agustus  2019 jumlah  dosen  yang  ada  di  Indonesia berjumlah 190.769 orang dengan rincian  Asisten  Ahli  39.767  orang,
Lektor  43.691  orang,  Lektor  Kepala 31.010  orang,  Guru  Besar  5.097  orang dan  Tanpa  Jabatan  71.204  orang (PDDIKTI, 2019).
Sementara  itu  STIKES  Dharma
Landbouw  Padang  yang  merupakan perguruan
tinggi swasta yang
terakreditasi  B  oleh  BAN  PT  memiliki jumlah  dosen  yang  cukup  banyak tercatat ada 22 dosen (PDDIKTI, 2019) dengan  rincian  Guru  Besar  1  orang, Lektor  6  orang,  Asisten  Ahli  2  orang dan Tenaga Kependidikan 13 orang. Ini merupakan  suatu  kondisi  yang  tidak sejalan dengan tujuan dari penyelenggaraan pendidikan di perguruan  tinggi  dimana  perguruan tinggi  harus  bisa  memberikan  kualitas pendidikan  yang  baik  dan  terdepan terutama dari aspek SDM para pendidiknya.  Oleh  karena  itu  perlu adanya suatu sistem yang dapat mempermudah  seorang  dosen  dalam mengurus pengajuan angka kredit dalam jabatan fungsional dosen. Sistem Pendukung Keputusan Pengusulan Awal  Angka  Kredit  Dosen  berbasis WEB  dengan  menggunakan  Fuzzy
Inference System (FIS) tipe Mamdani.
Adapun  penelitian  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  terkait  dengan penggunaan  metode  FIS  tipe  Mamdani adalah  sistem  pendukung  keputusan pemilihan konsentrasi jurusan di STMIK Bina Sarana Global menggunakan  fuzzy  inferrence  sistem metode  mamdani  (Muhammad  Iqbal Dzulhaq, 2015). Aplikasi fuzzy
inferensi sistem dalam penilaian prestasi mahasiswa  (Rani  Mita  Sari,  2015). Sistem  pendukung keputusan pemilihan penerima  beasiswa  berbasis  fuzzy mamdani (Rabiatul Adawiah, 2013).
Sistem pendukung keputusan merupakan  sistem  berbasis  komputer yang  digunakan  pengambil  keputusan untuk  memutuskan  sesuatu  dengan menggunakan  data  dan  model  tertentu
untuk  memecahkan  berbagai  persoalan menurut Scott Morton (Rosario, 2013).
Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  yang digunakan  untuk  membantu  proses pengambilan keputusan dengan
menggunakan  data  dan  permodelan dalam  menyelesaikan  masalah  semi terstruktur  maupun  tidak  terstruktur namun tidak menggantikan peran
Menurut  Keen  dan  Scott  Morton Yumarlin  (2016)  sistem  pendukung keputusan  memiliki  tiga  capaian  yaitu  : 1)  membantu  pengambil  keputusan membuat  putusan  dalam  menyelsaikan masalah semi terstruktur, 2) meningkatkan kualitas pengambil keputusan dalam menghasilkan putusan,
3) meningkatkan efesiensi  waktu  dalam pengambilan keputusan.
Karakteristik  sistem  pendukung keputusan;  1)  computer  based,  2) digunakan untuk  membantu   pengambil keputusan dalam menghasilkan putusan, 3)  mampu  menyelesaikan  persoalan berat  yang  tidak  bisa  dilakukan  dengan teknik  manual,  4)  dilakukan  dengan cara  yang  interaktif,  5)  memiliki komponen  utama  berupa  data  dan model analsis.
Logika Fuzzy dimanfaatkan untuk menyatakan  kondisi  yang  tidak  jelas (samar) dengan menggunakan perhitungan  matematis.  Konsep  ini berpedoman  pada  fakta  bahwa  ada situasi ketidakjelasan yang diinterprestasikan tidak memiliki
ketepatan  secara  kuantitatif,  misalnya: cepat,  lambat,  sedang.  Dengan  adanya logika  Fuzzy,  informasi-informasi  yang tergolong  tidak  jelas  (kurang  spesifik) dapat  dimanipulasi  dan  ditarik  suatu kesepakatan  dari  informasi  tersebut. (Sundari Retno, 2013).
Keuntungan  menggunakan  logika fuzzy  menurut  Sri  Kusuma  Dewi (Robby  dan  Agus,  2014),  yakni;  1)
konsepnya sederhana dan dapat
dipahami  dengan  mudah,  2)  fleksibel dalam hal penggunaan, 3) lebih mengakomodir  terhadap  data-data  yang tidak  tepat,  4)  sebagai  media  yang  bisa menyederhanakan  fungsi-fungsi  non linear yang rumit, 5) mampu menghasilkan dan menerapkan pengalaman  ahli  secara  langsung,  6) fleksibel  untuk  digunakan dalam desain sistem kontrol dengan tidak menghilangkan  kontrol  konvensional teknik  desain  sistem  yang  telah  ada,  7) bersumber pada bahasa alami.
Konsep  untuk  memahami  logika Fuzzy  Kusumadewi  dan  Purnomo, (2010) :
Variabel  Fuzzy,  yaitu  variabel yang  menjadi  topik  pembahasan  seperti : harga, umur, permintaan, dan lain-lain.
Himpunan Fuzzy, yaitu kelompok yang  mewakili  situasi  tertentu  dalam variabel  Fuzzy  seperti  :  variabel temperatur yang terdiri dari 3 himpunan yaitu: dingin, panas dan sejuk.
Semesta pembicaraan,
yaitu semua  nilai  yang  diizinkan  untuk digunakan dalam variabel  Fuzzy seperti :  semesta  pembicaraan  untuk  variabel tekanan udara: [0  60].
Domain, merupakan bagian dalam semesta  pembicaraan  yang  digunakan dalam  suatu  himpunan  Fuzzy.  Nilainya berupa  himpunan  bilangan  real  positif atau negatif.

## METODE PENELITAN
Perancangan Sistem Inferensi Fuzzy Linguistik Variabel ( Fuzzification ) Menentukan variabel yang
digunakan.  Ada  4  variabel  input  dan  1 variabel untuk output :
Variabel  input  adalah  pelaksanan pendidikan, pelaksanaan penelitian, pengabdian
masyarakat, unsur penunjang kegiatan akademik. Variabel  output  adalah  hasil penilaian angka kredit dalam
pengusulan  awal  jabatan  fungsional dosen. Semesta pembicaraan. Dalam merumuskan  jangkauan  nilai  semesta pembicaraan didasarkan pada data fakta pada tabel dibawah berikut :
Tabel 1. Semesta Pembicaraan Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Pelaksanaan Pendidikan [ 0     -    300] Pelaksanaan Penelitian [ 0     -   150  ] Pengabdian Masyarakat [  0   -    20  ] Unsur Penunjang [  0    -   20 ] Output Hasil Pengusulan [ 0    -    250]

## Fungsi  derajat  keanggotaan.
Fungsi  derajat  keanggotaan  adalah kurva yang memetakan posisi input data dalam  derajat  keangotaan  (µ)  dengan interval antara 0 sampai 1.
Membentuk  himpunan Fuzzy . Data dari masing-masing tabel
dikelompokkan  ke  dalam  himpunan Fuzzy seperti  terlihat  pada  tabel  di bawah:
Tabel. 2 Himpunan Fuzzy Variabel Himpuna n Fuzzy Domain Input Pelaksanaan Pendidikan Kurang [ 0 165 ] Cukup [82,5 247,5] Tinggi [ 165 330 ] Pelaksanaan Penelitian Kurang [ 0 75 ] Cukup [37,5 112,5] Tinggi [75 150] Pengabdian Masyarakat Cukup [0   10] Sedang [5 12,5] Tinggi [10 20]
Unsur Penunjang Cukup [0   10] Sedang [5 12,5] Tinggi [10 20] Outp ut Hasil Pengusulan Tidak Layak [ 0 150 ] Dipertim bangkan [ 100 200 ] Layak [ 150 250 ]

## Spesifikasi Hardware dan Software
Dalam  perancangan  sistem  ini diperlukan  sebuah  perangkat  komputer (hadrware  dan  software)  yang  mampu mendukung penggunaan
aplikasi.
Berikut spesfikasi infrastruktur pendukung teknologi yang harus dimiliki dalam sistem ini.
Tabel. 3 Spesifikasi Hardware Server Hardware  Minimal Rekomendasi Procesor 1 GHz (32 Bit) 1.4 GHz (64 Bit)
2 GHz RAM 512
1 GB 2 GB (Core Server) Harddisk 10 GB 8 GB (Core Sever) 40 GB 15 GB (Core Server) VGA 800 x 600 1024 x 768 Tabel. 4 Spesifikasi Software Server No Software Spesifikasi 1 OS Windows 2 Web Server Apache 2.0 3 Database Server MySql 5.6
4 Router Mikrotik OS
5 Development Tool PHP 5.5
Perancangan Database Struktur tabel database menggambarkan bagaimana data nantinya  disimpan  dalam  database. Tabel-tabel yang digunakan pada
perancangan sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut : User. Tabel  User  digunakan  dalam menyimpan informasi pengguna sistem.
Tabel. 5 User No  Kolom Tipe Data Lebar 1 id integer 11 2 nidn VARCHAR 10 3 nama VARCHAR 60 Pendidikan. Tabel  pendidikan digunakan untuk meyimpan data pendidikan yang dilakukan oleh dosen.
Tabel. 6 Pendidikan No Kolom Tipe data Lebar 1 id integer 11 2 id_dosen integer 11 3 kegiatan integer 11 4 kum decimal 11,3
Penelitian. Tabel  ini  berfungsi menyimpan data penelitian dosen.
Tabel. 7 Penelitian
No Kolom Tipe data Lebar 1 id integer 11 2 id_dosen integer 11 3 kegiatan integer 11 4 kum integer 11 Pengabdian. Tabel  ini  digunakan untuk menyimpan data kegiatan pengabdian oleh dosen.
Tabel. 8 Pengabdian No Kolom Tipe data Lebar 1 id integer 11 2 id_dosen integer 11 3 kegiatan integer 11 4 kum decimal 10,3
Unsur  Penunjang. Tabel  ini difungsikan menyimpan informasi kegiatan penunjang tugas dosen.
Tabel. 9 Unsur Penunjang
No Kolom Tipe data Lebar 1 id integer 11 2 id_dosen integer 11 3 kegiatan integer 11 4 kum decimal 10,3

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi

## Use Case Diagram
Aktor  dalam  use  case  diagram adalah pengguna atau user. Diagram use case dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar. 1 Use Case Diagram

## Class Diagram
Class diagram merupakan
hubungan  antar  kelas  atau  tabel  yang digunakan dalam sistem.
Gambar. 2 Class Diagram

## Activity Diagram
Activity diagram merupakan gambaran aktivitas user terhadap semua menu  yang  adat  dalam  sistem.  Gambar dibawah ini adalah aktivitas user dalam sistem  yang  berkaitan  dengan  menu pendidikan.
Gambar. 3 Activity Diagram
Sequence Diagram Sequence diagram merupakan gambar  aktivitas  pengguna  berdasarkan rangkaian urutan waktu. Berikut gambar
sequence diagram untuk aktivitas pendidikan.
Gambar. 4 Sequence Diagram
Antar muka User/Pengguna Tampilan Halaman Pelaksanaan
Pendidikan
Gambar. 5 Halaman Pelaksanaan
Pendidikan Tampilan
Halaman Pelaksanaan
Penelitian
Gambar. 6 Halaman Pelaksanaan Penelitian Tampilan Halaman Pelaksanaan Pengabdian
Gambar. 7 Halaman Pelaksanaan Pengabdian
Tampilan Halaman Penunjang Tugas Dosen
Gambar. 8 Halaman Penunjang Tugas Dosen
SIMPULAN Dari penelitian yang telah dilakukan    sejauh  ini    maka  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut : 1. SPK berbasis WEB mampu memberikan kemudahan dalam
penilaian angka kredit dalam pengusulan  awal  jabatan  fungsional dosen. 2. Sistem inferensi Fuzzy tipe Mamdani  bisa  diterapkan  dalam menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam
penilaian  angka  kredit  pengusulan awal jabatan fungsional dosen.
3. Penerapan  sistem  inferensi  Fuzzy tipe  Mamdani  dalam  sebuah  SPK bisa  menjadi  pilihan  alternatif  baru yang  lebih  cepat  dan  efektif  dalam skema  pengusulan  awal  jabatan fugsional dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
Adawiah,  R.  &  Ruliah,  R.  (2013).
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Penerimaan  Beasiswa Berbasis Fuzzy Mamdani. Progresif, (9) 1, 899-906 Dzulhaq,  M.  I.  &  Imani,  R.  (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Konsentrasi  Jurusan Menggunakan  Fuzzy  Inference Sistem  Metode  Mamdani. Jurnal Sisfotek Global, 5 (2) PDDIKTI.  (2019). Pangkalan  Data Pendidikan  Tinggi  Kementerian
Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi . Diakses pada 15 November 2019 dari : https://forlap.ristekdikti.go.id/
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  E. (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan . Yoyakarta: Graha Ilmu Robby,  Y.,  &  Agus,  S.  (2015). Penerapan Fuzzy Inferensi Sistem Metode Mamdani untuk Penentuan  Besaran  Persentase Beasiswa. Jurnal Manajemen Sistem  Informasi  dan  Teknologi , 30-39 Rosario, A. L. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Penanganan  Gizi  Buruk  pada Balita Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. Pelita Informatika  Budi  Darma,  4 (2), 160-164 Sari,  R.  M.  &  Abadi,  A.  M.  (2015). Aplikasi  Fuzzy  Inference  System dalam Penilaian Prestasi Mahasiswa. Seminar  Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika Uny 2015 ISBN. 978- 602-73403-0-5 Sundari,  R.  A.  (2013).  Fuzzy  Mamdani dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan  Dosen  Mengajar. Seminar  Nasional  Informatika , ISSN 1979-2328, 57-65 Yumarlin,  M.  Z.  (2016).  Sistem Pendukung Keputusan Konsentrasi  dan  Peminatan  Prodi Teknik  Informatika  Universitas Janabadra Yogyakarta. Citec Journal, (3) 4, 307- 318