## Analisis Penilaian Kinerja Dosen Mengajar Menggunakan Logika Fuzzy

## Mirawan, Mustazzihim Suhaidi, Elisawati
Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Kota Dumai, Indonesia Email : mirawanchaos@yahoo.com

## ABSTRAK
Kualitas  sebuah  lembaga  pendidikan  sangat  dipengaruhi  oleh  kemampuan  dari tenaga  pengajar  mereka  dalam  memberikan  materi  pembelajaran.  Semakin  baik kualitas  kinerja  dari  tenaga  pengajar  biasanya  akan  berbanding  lurus  dengan kualitas  lulusan  dari  lembaga  pendidikan  tersebut.  Pada  penelitian  ini,  dibangun sebuah  sistem fuzzy  database yang  bertujuan  untuk  melakukan  manipulasi  data- data keberhasilan dosen yang mengajar yang bersifat ambigu. Model fuzzy database tahani digunakan untuk keperluan tersebut. Variabel yang digunakan adalah angket mahasiswa  dengan  jumlah  angket  lima  belas  .  Bentuk  pilihan  di  Implementasikan menggunakan himpunan fuzzy dengan kurva naik, kurva turun dan kurva segitiga. Himpunan Fuzzy Nilai angket diberikan secara pilihan yaitu tidak pernah, kurang, cukup,  baik  dan  baik  sekali.  Dengan  adanya  sistem  fuzzy  database  ini,  dapat mengetahui penilaian dosen dengan target ouputnya supaya meningkatnya kualitas dosen mengajar.
Kata Kunci : Fuzzy database tahani, Himpunan  Fuzzy, Dosen, Kurva

## ABSTRACT
The  quality  of  an  educational  institution  is  greatly  influenced  by  the  ability  of  their teaching  staff  to  provide  learning  material.  The  better  the  quality  of  performance  of the teaching staff will usually be directly proportional to the quality of graduates from the educational institution. In this study, a fuzzy database system was built that aims to  manipulate  ambiguous  teaching  success  data.  Durable  fuzzy  database  model  is used  for  this  purpose.  The  variable  used  was  a  student  questionnaire  with  fifteen questionnaires. The selected shape is implemented using a fuzzy set with rising curves, descending curves and triangular curves. Fuzzy set The questionnaire values are given optionally, namely never, less, enough, good and very good. With this fuzzy database system, it is possible to determine the assessment of lecturers with the target output in order to improve the quality of teaching lecturers.
Key words: Fuzzy farm database, Fuzzy Sets, Lecturer, Curve

## Pendahuluan
Perkembangan  lembaga  pendidikan  terutama  di  Indonesia  saat  ini  begitu pesat,  hal  ini  disebabakan  karena  persaingan  dunia  kerja  yang  semakin  tinggi. Kualitas  sebuah  lembaga  pendidikan  sangat  dipengaruhi  oleh  kemampuan  dari tenaga  pengajar  mereka  dalam  memberikan  materi  pembelajaran.  Semakin  baik kualitas  kinerja  dari  tenaga  pengajar  biasanya  akan  berbanding  lurus  dengan kualitas  lulusan  dari  lembaga  pendidikan  tersebut.  Melihat  kondisi  tersebut
terutama  pada  ruang  lingkup  kampus  STT  Dumai  maka  penilaian  akan  kinerja Dosen  merupakan  informasi  yang  sangat  penting  untuk  diketahui  terutama  bagi Dosen itu sendiri. Acuan yang baik dan tepat dalam mengajar merupakan hal yang sangat  sulit  untuk  diketahui  karena  masing-masing  dari  mahasiswa  memiliki karakter yang berbeda.
Dari  permasalahan  di  atas,  maka  penulis  tertarik  untuk  membuat  sebuah penelitian yang dapat memberikan hasil kinerja para Dosen dalam mengajar dimana data  yang  dihasilkan  merupakan  data  kesimpulan  yang  dikumpulkan  dari  para mahasiswa sehingga hasil dari data tersebut dapat dijadikan acuan akan penilaian kinerja mengajar para Dosen.Penelitian ini dilakukan melalui penulisan tugas akhir dengan  judul  “ Analisis  Tingkat  Penilaian  Dosen  Mengajar  Menggunakan Logika Fuzzy ”.

## Landasan Teori

## Dosen
Dosen  adalah  pendidik  profesional  dan  ilmuwan  dengan  tugas  utama mentransformasikan,  mengembangkan,  dan  menyebarluaskan  ilmu  pengetahuan, teknologi,  dan  seni  melalui  pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  kepada masyarakat (UU No. 14. 2005).

## Konsep Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk soft  computing . Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof.Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar  Logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy .  Pada  teori  himpunan Fuzzy , peranan  derajat  keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu himpunan sangatlah penting” (Kusumadewi, 2010).
Fuzzy secara  bahasa  diartikan  sebagai  kabur  atau  samar-samar.  Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan  yang  memiliki  rentang  nilai  0  (nol)  hingga  1  (satu).  Berbeda  dengan himpunan  tegas yang  memiliki  nilai 1  atau  0  (ya atau  tidak) (Sari,  2015). Fuzzy Tahani adalah salah satu cabang dari logika fuzzy , yang merupakan salah  satu  metode fuzzy yang  menggunakan  basis  data  standar.  Tahani mendeskripsikan  suatu  metode  pemrosesan query  fuzzy ,  dengan  didasarkan  atas manipulasi  bahasa  yang  dikenal  dengan  nama SQL  (Structured  Query  Language) , sehingga  model fuzzy Tahani  sangat  tepat  digunakan  dalam  proses  pencarian  data yang tepat dan akurat (Kusumadewi, 2010).
Sebagian besar basis data standar diklarifikasikan berdasarkan bagaimana data  tersebut  dipandang  oleh  pengguna.  Pada  kenyataannya,  terkadang  pengguna membutuhkan  informasi  dari  data-data  yang  bersifat ambiguous ,  contoh  “mencari data karyawan yang masih muda dan memiliki gaji yang tinggi”. Apabila ini terjadi, dapat  digunakan  basis  data fuzzy .  Selama  ini  sudah  ada  penelitian  tentang  basis data fuzzy .  Salah  satu  diantaranya  adalah  model  Tahani.  Basis  data fuzzy model Tahani  masih  tetap  menggunakan  relasi  standar,  hanya  saja  model  ini
menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada query -nya. Tahani  mendeskripsikan  suatu  metode  pemrosesan  query fuzzy dengan  didasarkan atas manipulasi bahasa yang dikenal dengan nama SQL (Kusumadewi, 2010).

## Metode Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data-data  yang terkait  dengan  tugas  akhir  yang  akan  dilaksanakan.  Metode  yang  akan  dilakukan Adalah studi pustaka, wawancara. Lebih jelasnya dapat dilihat seperti dibawah ini:
1. Studi Pustaka, yaitu dengan mempelajari buku-buku dan literatur (situs internet) lainnya yang berhubungan dengan Tugas Akhir ini.
2. Observasi,  yaitu  dengan  mengamati  dan mempelajari  langsung kasus  yang terjadi dilapangan.
3. Wawancara,  yaitu  dengan  bertanya  kepada Mahasiswa  tentang  penilaian Dosen.

## Metode Pengembangan Sistem
Proses  pengembangan  sistem  melewati  beberapa  tahapan dari  mulai  sistem itu  direncanakan  sampai  dengan  sistem  tersebut  diterapkan,  diproses  dan dipelihara.  Bila  operasi  yang  sudah  dikembangkan  masih  timbul  kembali permasalahan-permasalahan  serta  tidak  bisa  dibatasi  dalam  tahap  pemeliharaan sistem,  maka  perlu  dikembangkan  kembali  suatu  sistem  untuk  mengatasinya  dan proses  ini  kembali  ketahap  yang  pertama,  yaitu  tahap  perencanaan  sistem  yang biasanya disebut siklus hidup suatu sistem ( system life cycle ). Pada gambar 1
kebijakan dan perencanaan sistem Awal  proyek  sistem Analisis sistem Desain (perancangan) sistem secara umum Desain (perancangan) sistem terinci Pengembangan  sistem Seleksi Sistem Implementasi (penerapan) sistem Perawatan sistem Majajemen  sistem
Gambar 1. Siklus Hidup Pengembangan Sistem

## Hasil dan Pembahasan
Rancangan Sistem Fuzzy
Tahap Perencanaan dan Perancangan merupakan Tahap Awal dalam membangun sebuah sistem. Begitu juga dengan penulis dalam membangun sebuah aplikasi penilaian Dosen mengajar. Langkah awal dalam membangun Aplikasi Fuzzy ini  adalah  dengan  membuat  himpunan fuzzy dari  variabel  yang  akan  digunakan, dimana variabel ini penulis dapatkan dari hasil angket Mahasiswa pada Tabel IV.1 Tabel 1 Himpunan range Fuzzy Variabel Semes ta Himp unan Domai n Keterang an Questio n 0-75 TP K C B SB [0 35] [2545] [3555] [4565] [5575] Tidak Pernah Kurang Cukup Baik Sangat Baik
Dari hasil tabel IV.1 dapat disimpulkan bahwa variabel question  memiliki 5 Himpunan Fuzzy yaitu Tidak Pernah, Kurang, Cukup, Baik, Sangat Baik. Himpunan Tidak Pernah Menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk Linear Turun,  sedangkan  himpunan  Kurang,  Cukup,  Baik  menggunakan  pendekatan fungsi  keanggotaan  berbentuk  Kurva  segitiga  dan  Sangat  Baik  Menggunakan pendekatan  fungsi.Gambar  representasi  dari  variabel  penjualan  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2 Fungsi Keanggotaan Himpunan
Dari fungsi keanggotaan pada gambar 2, maka untuk pencarian nilai x dari masing- masing himpunan dapat ditentukan dengan rumus :
0;
(𝑥−45)
ik[𝑥] = { 10 ; 65−𝑥 ; 10 Tidakpernah = { 35 − 𝑥 10 ;
0 ; 𝑥 ≤ 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 45
25 ≤ 𝑥 ≤ 35
35 ≤ 𝑥 ≤ 45 𝜇Kurang[𝑥] = { 0; (𝑥−25) ; 10 45−𝑥 ; 10 0; 25 ≤ 𝑥 ≤ 35 𝑥 ≥ 35 𝑥 ≤ 35 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 55 𝑥  ≤ 45 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 65
[  ] (𝑥−35) ;
𝜇Cukup  𝑥 = { 10 55−𝑥 ; 10 𝜇Ba  35 ≤ 𝑥 ≤ 45 45 ≤ 𝑥  ≤ 55 45 ≤ 𝑥  ≤ 55 55 ≤ 𝑥  ≤ 65 0  ; x − 55 µSangat Baik { ; 10 1  ; 𝑥 ≤ 55 55 ≤ 𝑥 ≤ 65 𝑥 ≥ 65

## Perhitungan Derajat Keanggotaan secara Manual
Sebelum  masuk  ke  dalam  perhitungan  sistem,  penulis  akan  membahas perhitungan secara manual. Dalam hal ini penulis mengambil sample Hasil angket Dosen  Tri  Yuliati,  ST,  M.Kom  dengan  jumlah  angket  20  yang  menghasilkan  rata rata angket 56,85 yang akan dijadikan nilai x dalam perhitungan fuzzy .
a. Pertama  kali  mencari  nilai  derajat  keanggotaan  untuk  himpunan  Tidak Pernah  .  Nilai  x  akan  dibandingkan  dengan  range  yang  ada  pada  fungsi keanggotaan himpunan kurang laris.
𝜇Tidakpernah = { 35 − 𝑥
10 ;
0 ;
25 ≤ 𝑥 ≤ 35
𝑥 ≥ 35
dari Fungsi Keanggotaan di atas dapat disimpulkan bahwa nilai x=56,85 masuk ke dalam linear naik yaitu:
𝑥 ≥ 35 = 56,85 ≥ 35 Jadi untuk nilai 𝜇Tidak pernah[𝑥] = 0.
b. Mencari  nilai derajat untuk himpunan  Kurang, diambil dari Kurva segitiga keanggotan Kurang :
𝜇Kurang[𝑥] = 0; (𝑥 − 25)
10 ; 45 − 𝑥
𝗅  10 ; 𝑥 ≤ 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 45
25 ≤ 𝑥 ≤ 35
0; (𝑥 − 35) ukup[𝑥] = 10 55 − 𝑥 𝗅  10 ;
0;
(𝑥 − 45) Baik[𝑥] = 10 ; 65 − 𝑥 𝗅  10 ; pat ditentukan bah { Dari  fungsi  di  atas  dapat  dilihat  nilai  56,85  masuk  ke  dalam  fungsi  yang yaitu : 𝑥 ≥ 45 = 56,85 ≥ 45
Jadi nilai 𝜇Kurang[𝑥] adalah 0.
c. Mencari  nilai  derajat  untuk  himpunan  cukup,  diambil  dari  Kurva  segitiga keanggotan cukup :
𝜇C 𝑥 ≤ 35 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 55 ; 35 ≤ 𝑥 ≤ 45

## 45 ≤ 𝑥 ≤ 55
Dari  fungsi  di  atas  dapat  dilihat  nilai  56,85  masuk  ke  dalam  fungsi  yang yaitu :
𝑥 ≥ 55 = 56,85 ≥ 55 Jadi nilai 𝜇Cukup[𝑥] adalah 0.
d. Mencari nilai derajat untuk himpunan baik, diambil dari Kurva segitiga keanggotan baik :
𝑥 ≤ 45 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥
≥ 65 𝜇 45 ≤ 𝑥 ≤ 55

## 55 ≤ 𝑥 ≤ 65
Dari fungsi di atas dapat dilihat nilai 56,85 masuk ke dalam fungsi yang ke 1 yaitu :
Jadi nilai 𝜇Baik[𝑥] adalah 0
55 ≤ 𝑥 ≤ 65 = 55 ≤ 56,85 ≤ 65
Dan  untuk  itu  rumus  yang  dapat  digunakan  dalam  mencari  nilai 𝜇Baik[𝑥] yaitu :
𝜇Baik[𝑥] = 65 − 56,85 10 = 8,15 10 = 0.815
e. Mencari nilai 𝜇sangat baik [x] dengan fungsi keanggotaan,
0  ;
µSangat Baik x − 55
10 1  ;
𝑥 ≤ 55 ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 65
Dari fungsi diatas da
𝑥  ≥ 65 wa nilai x termasuk dalam 50 ≤ 𝑥 ≤ 65 = 50 ≤ 56,85  ≤ 65
Dan  untuk   itu   rumus   yang   dapat   digunakan   dalam   mencari   nilai 𝜇Sangat Baik[𝑥] yaitu :
𝜇Sangat Baik[𝑥] =
56,85 − 55
10 = 1,85 10 = 0.185
Dari  lima  nilai  derajat  keanggotaan  yang  sudah  diketahui,  maka  dapat  kita bandingkan nilai ketiganya menggunakan operator OR.
𝜇Tidak pernah 𝖴 µ Kurang 𝖴  µcukup  𝖴 µ Baik  𝖴  µSangat baik
µTP(56,85), µK(56,85), µC(56,85), = max ( µB(56,85), µSB(56,85) )
= max(0;  0; 0; 0,815; 0,185) = 0,815 Jadi  hasil  dari  penjualan  56,85  buah  adalah  0,815  yang  merupakan  nilai  dari himpunan  Baik,  dan  kesimpulan  dari  Angket  Dosen  Tri  Yuliarti  adalah  tergolong Baik.

## Pengujian Sistem
Untuk  melihat  apakah  sistem  yang  dibangun  dapat  memenuhi  dan  sesuai dengan perhitungan manual maka dilakukan pengujian terhadap aplikasi Penelaian dosen  ini.  Pengujian  dilakukan  dengan  memulai  proses login. Gambar  IV.20 merupakan form login yang akan diisi oleh user sebelum masuk ke dalam aplikasi. Setelah masuk login aplikasi ini akan membawa user ke menu utama seperti pada gambar 3, dan di menu ini user bisa memilih pilihan menu yang ada.
Gambar 3. Menu Utama Aplikasi
Sebelum  melakukan  proses fuzzy , user harus  meng input kan  semua  data dosen dengan memilih menu Data Dosen.
Gambar 4. Menu Input Dosen
Setelah  memasukkan  data  Dosen,  selanjutnya  adalah  memasukan  data  angket. Dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Menu masukkan data Angket
Setelah  data  Angket  dan  data  Dosen  diisi,  maka  proses input data  Nilai  Angkat dapat  dilakukan.  Adapun  rancangan  dari form  input data  nilai  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 6. Data pertanyaan angket
Setelah data angket diinputkan, maka untuk melihat hasil dari perhitungan fuzzy serta kesimpulannya dapat dilihat pada menu fuzzy .
Gambar 7. Data Laporan

## Simpulan
Dari  uraian  masalah  yang  telah  penulis  kemukakan  pada  bab  sebelumnya, serta  berdasarkan  pada  analisa  dari  data  yang  ada  maka  penulis  dapat  menarik beberapa kesimpulan :
1. Bahwa  semua  data  hasil  analisa  tentang  penilaian  kinerja  dosen  dalam mengajar menghasilkan kesimpulan Baik dan Sangat Baik.
2. Data  kinerja  para  Dosen  dalam  mengajar  dapat  diketahui  dengan  mudah dengan menggunakan metode Fuzzy yang dibuat kedalam sebuah aplikasi.
Setelah menyimpulkan hasil dari penelitian, penulis juga ingin memberikan saran-saran.
1. Agar jumlah data dosen yang dijadikan subjek penelitian lebih diperbanyak.
2. Aplikasi  yang  dibangun  hendaknya  diimplementasikan  secara  rutin  guna mendapatkan  hasil  penilaian  yang real  time sehingga  kinerja  Dosen  dalam mengajar dapat selalu ditingkatkan

## Daftar Pustaka
Anhar, 2010, Mastering Programming with PHP & MySQL : Andi ,Semarang
Febriansyah,2009.”Analisis  Dan  PerancanganKeamanan  Data  Menggunakan AlgoritmaKriptografi Des  (Data  Encyption  Standard)”, tugas  akhir.
Fakultas IlmuKomputer  Universitas BinaDarma Palembang.
Jogiyanto.  2005,”Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan  Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis”, Yogyakarta. Andi Offset.
Kusumadewi,  sri  dan  Hari  Purnomo.  2010.  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk mendukung Keputusan”. Yogyakarta. Graha Ilmu.
Raharjo Dkk. 2012. “Modul Pemrograman WEB (HTML, PHP, & MySQL)”. Bandung. Modula.
Sari, Febrina., 2015. “ Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Menggunakan Metode Sugeno  (Studi  Kasus  Daily  Bread  Dumai)”.  JUTEKINF,  Jurnal  Teknologi Komputer dan Informasi, Vol.2 No.1. Hal.11-16. ISSN: 2355-1887.