Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Simulasi Kinerja Siswa Dengan Metode Fuzzy Inference Sugeno Menggunakan Aplikasi Matlab
Halimahtus Mukminna 1 ,Devita Maulina Putri 2 , Anik Nur Handayani 3 Universitas Negeri Malang
1 halimahtus.911@gmail.com, 2 devitamaulinaputri@gmail.com, 3 aniknur.ft@um.ac.id
ABSTRAK. Tujuan artikel ini adalah membuat simulasi untuk penilaian kinerja siswa menggunakan logika fuzzy untuk mengatasi  masalah  proses  penilaian  evaluasi  siswa.  Disamping  itu  belum  adanya  sistem  khusus  yang  dapat mengoptimalkan  dalam  memberikan  dukungan  bagi  guru  dalam  melakukan  evaluasi  yang  masih  bersifat perhitungan manual.  Satu  cara  penentuan  perhitungan  hasil  evaluasi  siswa  dapat  dipermudah  dengan  menggunakan  bantuan pertimbangan Artifical  Intelligence (AI)  sebagai  optimasinya.  Dalam  pertimbangan  evaluasi  kinerja  siswa  ini menggunakan  logika fuzzy dengan  metode inference  system  sugeno.  Metode sugeno ini merupakan  metode inference fuzzy untuk  aturan  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  IF-THEN,  dimana  output  sistem  tidak  berupa  himpunan fuzzy, melainkan berupa persamaan linier. Kriteria yang digunakan dalam penilaian kinerja siswa meliputi very unsuccesusful, unsuccessful, average, successful,  dan very  successful.    Pada  simulasi  ini  hasil  yang  ditampilkan  dengan  perhitungan manual dan perhitungan Matlab sebagai pembandingnya hasil perhitungan secara manual nilai result 45,5 sedangkan pada perhitungan  matlab nilai  result  sebesar  48,5.  Sehingga  dapat  disimpulkan  selisih  yang  disebabkan  tingkat  akurasi  hasil inference rule pada perhitungan manual kurang efektif bahkan terkadang banyak inference rule yang harus disesuaikan.

## Kata Kunci: Evaluasi, Fuzzy Sugeno, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  kehidupan  manusia saat ini  mengalami kemajuan  yang sangat pesat. Perkembangan ini berlaku pada segala aspek seperti ekonomi, sosial, politik terlebih lagi pada bidang teknologi. Seiring dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi berperan sangat penting dalam  kehidupan  manusia. Manusia mulai memanfaatkan teknologi seperti komputerisasi dalam membantu pekerjaan maupun kehidupan sehari- hari.  Contoh  dalam  dunia  pendidikan  terdapat  sistem  informasi  akademik  yang  dapat  membantu  perkiraan guru dalam mengolah nilai dan membantu siswa dalam mengontrol hasil belajarnya. Perkiraan nilai ini yang kerap kali didapatkan dalam bidang kecerdasan buatan seperti logika fuzzy, teknik matematika dari set-teori yang dapat diterapkan untuk berbagai bentuk pengambilan keputusan termasuk penelitian tentang teknik dan kecerdasan buatan.
Saat ini teknologi seperti di atas telah marak dikembangkan pada dunia pendidikan seperti pada seluruh universitas yang ada di Indonesia. Perkiraan hasil evaluasi siswa ini dibutuhkan dan memiliki pertimbangan penilaian  tersendiri  pada  setiap  parameternya.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  jumlah  masukan  awal  dari evaluasi  siswa.  Evaluasi  siswa  yang  terjadi  saat  ini  guru  haruslah  menuliskan  secara  manual  dan mempertimbangkan  satu  dan  lain  hal  untuk  dapat  menentukan  hasil  akhir  evaluasi  siswa.  Seiring perkembangan  zaman  ditemukanlah  cara  komputerisasi  yang  memudahkan  guru  dalam  mengambil keputusan.  Teknologi  tersebut  berawal  dari  yang  berbentuk  aplikasi  desktop  hingga  aplikasi  yang  bersifat online.  Namun  pada  aplikasi  atau  teknologi  yang  telah  tercipta  saat  ini  ditemukan  kelemahan-kelemahan yang  dapat  berpengaruh  pada  hasilnya.  Terdapat  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  evaluasi  siswa seperti nilai-nilai pada saat ujian-ujian yang perlu dipertimbangkan bobotnya.
Penilaian dalam pendidikan seringkali berbentuk nilai numerik yang diperoleh dari hasil penilaian guru terhadap  siswa.  Untuk  itu  pada  penilaian  evaluasi  siswa  dilihat  dari  berbagai  kriteria  pendukung.  Hal  ini dikarenakan penilaian dan perhitungan adalah bagian terpenting dalam proses pendidikan. Menurut Gokmen (2010) penilaian itu terdapat berbagai metode dalam melakukan evaluasi menggunakan arus, sistem evaluasi klasik,  keberhasilan  atau  kegagalan  pendidikan  karena  itu  didasarkan  pada  pemisahan  melalui  batas  skor tertentu. Seperti contoh pada aplikasi penilaian siswa dalam laboratorium terdapat 50 siswa yang seharusnya dikatakan  layak  dengan  nilai  yang  memuaskan  setelah  melakukan  pembelajaran  pada  laboratorium.  Pada penerapannya  tidak  semua  siswa  dapat  dikatakan  lulus,  hal  ini  dikarenakan  beberapa  siswa  tersebut  tidak dapat  memenuhi  standar  yang  ditentukan. Didukung  dari  penelitian  Sakthivel  dkk  (2013);  Patel (2011)  dan Upadhya (2012) yang mengusulkan logika fuzzy untuk mengoptimalkan evaluasi kinerja siswa.
Salah  satu  cara  penentuan  perhitungan  hasil  evaluasi  siswa  dapat  dipermudah  dengan  menggunakan bantuan pertimbangan Artifical Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan sebagai optimasinya. Pertimbangan ini  digunakan  sebagai  salah  satu  bagian  dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari  bagaimana  komputer  dapat bekerja sebaik apa yang dilakukan manusia atau bahkan lebih. Dalam pertimbangan evaluasi kinerja siswa ini menggunakan  logika fuzzy dengan  metode inference  system sugeno. Menurut  Naba  (2009),  logika    fuzzy adalah  sebuah metodologi  berhitung  dengan  variabel  kata-kata  (linguistic  variable)  sebagai  pengganti berhitung dengan bilangan. Sedangkan menurut Kusumadewi (2010) alasan penggunaan metode fuzzy karena konsep  ini  mudah  dimengerti,  bersifat  fleksibel,  memiliki  tingkat  ketoleransi  yang  tinggi,  mampu memodelkan  fungsi  nonlinier  yang  kompleks,  serta  berdasarkan  pada  bahasa  alami.  Pada  kesempatan  ini penulis mensimulasikan sebuah penilaian evaluasi siswa menggunakan logika fuzzy dengan metode inference system sugeno. Fuzzy metode sugeno merupakan metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam  bentuk    IF – THEN,  dimana  output  (konsekuen)  sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan  linear    (Kusumadewi,  2002:98).Pada  simulasi ini  hasil  yang  ditampilkan dengan  bantuan  Matlab  sebagai  perhitungannya.  Sebagai  pembanding  akan  dilakukan  perhitungan  manual pula yang terkait dengan sugeno serta menggunakan rumus yang telah ada sebelumnya.

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah reasoning, yaitu penyelesaian masalah dengan cara mempresentasikan masalah ke dalam basis pengetahuan menggunakan logika atau bahasa formal (bahasa  yang  dapat  dipahami  oleh  komputer),  sedangkan  logika  yang  digunakan  adalah fuzzy  logic.  Pada perhitungan fuzzy logic terhadap tiga tahapan yang harus dilalui, yaitu: (1) fuzzification; (2) inference engine; dan (3) defuzzification(Nugroho, 2010:5).

## 3. Fuzzification
Fuzzification merupakan suatu proses pengubahan nilai tegas atau bersifat pasti (crips input) yang ada ke dalam fungsi keanggotaan. Pada tahap ini yang menjadi crips input adalah nilai dari setiap variabel input yang  terdiri  dari exam1 (nilai  ujian  1)  dan exam2 (nilai  ujian  2)  dan result (sebagai  nilai  kinerja  siswa). Perancangan  himpunan fuzzy yang  terdiri  dari  beberapa  variabel  pada  penentuan  nilai  kinerja  siswa  di dapatkan dari dua variabel exam1 dan exam2. Sedangkan gambaran hubungan dari variabel input dan output terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Variabel Input dan Output yang Menggunakan Metode Sugeno
Tabel 1 Klasifikasi Exam 1 dan Exam 2 Variabel Linguistik Interval Input Exam1 Very Low (VL) (0, 0, 25) Low (L) (0, 25, 50) Average (A) (25, 50, 75) High (H) (50, 75, 90) Very High (VH) (75, 90, 100) Exam2 Very Low (VL) (0, 0, 25) Low (L) (0, 25, 50) Average (A) (25, 50, 75) High (H) (50, 75, 90) Very High (VH) (75, 90, 100) Output Result Very Unsuccessful (VU) (0, 0, 25)
Unsuccessful (U) (0, 25, 50) Average (A) (25, 50, 75) Successful (S) (50, 75, 90) Very Successful (VS) (75, 90, 100)
Rumus untuk menentukan nilai dari μ ( miu) atau derajat keanggotaan dari masing-masing variabel yang menggunakan fungsi keanggotaan segitiga (triangle) yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rumus Fungsi Keanggotaan Segitiga (Triangle)
Fungsi  keanggotaan exam1 dan exam2 memiliki  interval  yang  sama,  sehingga  kedua  exam  tersebut memiliki rata-rata set variabel input yang sama yang digambarkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Membership Function of Exam1 berdasarkan Simulasi Matlab
JITIKA
Unsuccessful (U) (0, 25, 50) Average (A) (25, 50, 75) Successful (S) (50, 75, 90) Very Successful (VS) (75, 90, 100)
Rumus untuk menentukan nilai dari μ ( miu) atau derajat keanggotaan dari masing-masing variabel yang menggunakan fungsi keanggotaan segitiga (triangle) yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rumus Fungsi Keanggotaan Segitiga (Triangle)
Fungsi  keanggotaan exam1 dan exam2 memiliki  interval  yang  sama,  sehingga  kedua  exam  tersebut memiliki rata-rata set variabel input yang sama yang digambarkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Membership Function of Exam1 berdasarkan Simulasi Matlab
JITIKA
Unsuccessful (U) (0, 25, 50) Average (A) (25, 50, 75) Successful (S) (50, 75, 90) Very Successful (VS) (75, 90, 100)
Rumus untuk menentukan nilai dari μ ( miu) atau derajat keanggotaan dari masing-masing variabel yang menggunakan fungsi keanggotaan segitiga (triangle) yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rumus Fungsi Keanggotaan Segitiga (Triangle)
Fungsi  keanggotaan exam1 dan exam2 memiliki  interval  yang  sama,  sehingga  kedua  exam  tersebut memiliki rata-rata set variabel input yang sama yang digambarkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Membership Function of Exam1 berdasarkan Simulasi Matlab

## 4.Inference Engine
Inference  engine dalam  menentukan  output  result  (nilai performance)  yang  didapatkan  siswa  dengan variabel exam1 dan exam2.  Tedapat  25  rule  yang didapatkan,  sebagaimana  Tabel 2  dalam  sistem  ini  yang digunakan  adalah  metode  MIN,  dimana  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambilan  nilai minimum aturan, kemudian digunakan untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan mengaplikasikannya ke dalam output dengan menggunakan Operator AND. Jika semua proposisi telah dievaluasi maka output akan berisi himpunan fuzzy yang  merefleksikan  kontribusi  dari  tiap-tiap  proporsi.  Aturan  menentukan  input  dan  output fungsi keanggotaan yang akan dalam proses inference y ang linguistik dan juga aturan berhak “IF - THAN”.
Tabel 2.Inference EngineUntuk Mentukan Nilai Performance Siswa
[R1]
IF Exam1 is VL AND Exam2 is VL THEN Result is VU
[R2] IF Exam1 is VL AND Exam2 is L THEN Result is VU
[R3] IF Exam1 is VL AND Exam2 is A THEN Result is U
[R4] IF Exam1 is VL AND Exam2 is H THEN Result is U
[R5] IF Exam1 is VL AND Exam2 is VH THEN Result is A
[R6] IF Exam1 is L AND Exam2 is VL THEN Result is VU
[R7] IF Exam1 is L AND Exam2 is L THEN Result is U
[R8] IF Exam1 is L AND Exam2 is A THEN Result is U
[R9] IF Exam1 is L AND Exam2 is H THEN Result is A
[R10] IF Exam1 is L AND Exam2 is VH THEN Result is A [R11] IF Exam1 is A AND Exam2 is VL THEN Result is U
[R12] IF Exam1 is A AND Exam2 is L THEN Result is U
[R13] IF Exam1 is A AND Exam2 is A THEN Result is A
[R14] IF Exam1 is A AND Exam2 is H THEN Result is S
[R15] IF Exam1 is A AND Exam2 is VH THEN Result is S
[R16] IF Exam1 is H AND Exam2 is VL THEN Result is U
[R17] IF Exam1 is H AND Exam2 is L THEN Result is A
[R18] IF Exam1 is H AND Exam2 is A THEN Result is S
[R19] IF Exam1 is H AND Exam2 is H THEN Result is S
[R20] IF Exam1 is H AND Exam2 is VH THEN Result is VS
[R21] IF Exam1 is VH AND Exam2 is VL THEN Result is A
[R22] IF Exam1 is VH AND Exam2 is L THEN Result is S
[R23] IF Exam1 is VH AND Exam2 is A THEN Result is S
[R24] IF Exam1 is VH AND Exam2 is H THEN Result is VS
[R25] IF Exam1 is VH AND Exam2 is VH THEN Result is VS

## 5. Defuzzyfication
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy,  sedangkan output yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut yang  berupa result yang  didapat  oleh  siswa.  Dalam  sistem  ini  yang  dipakai  adalah infererence sugeno menggunakan defuzzifikasi metode rata-rata terbobot (weighted average) yang dihitung dengan rumus
Z*= ∑ α rZr ∑ α r , (Persamaan 1)
dimana zr adalah output pada konsekuen aturan dasar ke-r,  r merupakan fire strength rule ke-r dan R merupakan banyaknya aturan yang digunakan.

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jika diketahui seorang siswa A mengikuti ujian ke-1 (exam1) mendapatkan nilai 40 dan pada ujian ke-2 (exam2) mendapatkan nilai 65. Dengan kedua nilai yang didapat tersebut akan dihitung jumlah nilai kinerja siswa (student performance).

## Perhitungan Manual

## Fuzzyfication
Fungsi keanggotaan exam1 = 40 ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Fungsi Keanggotaan Exam1 = 40
Perhitungan fungsi keanggotaan Exam1 = 40 terletak dua himpuna fuzzy yaitu Low dan Avarage.

## μLow(40) = (c − x)
(c − b) μLow(40) = (50 − 40) (50 − 25)
μLow(40) = 10
25 = 0,4
μAverage(40) = (x − a)
(b − a)
μAverage(40) =
(40 − 25) (50 − 25)
μAverage(40) = 15 25 = 0,6
Fungsi keanggotaan exam2 = 65 ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Examp2 = 65
Tabel 3. Rule Keanggotaan yang Aktif
Exam I/Exam 2 VL L A H VH
VL VU (R1) VU (R2) U (R3) U (R4) A (R5) L VU (R6) U (R7) U (R8) A (R9) A (R10) A U (R11) U (R12) A (R13) S (R14) S (R15)
H U (R16) A (R17) S (R18) S (R19) VS (R20) VH A (R21) S (R22) S (R23) VS (R24) VS (R25)
Perhitungan fungsi keanggotaan Exam2 = 65 terletak dua himpunanfuzzy yaitu Average dan High.
μAverage(65) = (c − x)
(c − b)
μAverage(65) = (75 − 65) (75 − 50)
μAverage(65) = 10
25
= 0,4 μHigh(65) = (x − a) (b − a) μHigh(65) = (65 − 50) (75 − 50)
μHigh(65) = 15 25 = 0,6

## InferenceRule
Inferencerule yang digunakan [R8]
IF Exam1 is L AND Exam2 is A THEN Result is U
[R9] IF Exam1 is L AND Exam2 is H THEN Result is A [R13]
IF Exam1 is A AND Exam2 is A THEN Result is A [R14] IF Exam1 is A AND Exam2 is H THEN Result is S
Dari  keempat  aturan fuzzy yang  digunakan  diatas,  maka  proses inference rule  yang  digunakan  aturan conjunction (^) dengan memilih derajat minimum, sehingga diperoleh.
Pencarian α predikat serta nilai z pada setiap rule:
R8 If Exam 1 is L 0,4 and Exam 2 is H 0,4 then is U α predikat8 = μ Lower ∩ μ High = min (μEx am1 Lower(40), μExam2 High(65)) = min (0,4; 0,5) = 0,4 Nilai z8 = 40 R9 If Exam 1 is L 0,4 and Exam 2 is H 0,6 then is A α predikat9 = μLower ∩ μ High = min (μExam1 Lower(40), μExam2 High(65)) = min (0,4; 0,6) = 0,4 Nilai z9 = 40 R13 If Exam 1 is A 0,6 and Exam 2 is A 0,4 then is A α predikat13 = μ Average ∩ μ Average = min (μExam1 Average(40), μExam2 Average(65)) = min (0,6; 0,4) = 0,4 Nilai z13 = 65 R14 If Exam 1 is A 0,6 and Exam 2 is H 0,6 then is S α predikat14= μ Average ∩ μ High = min (μExam1 Average(40), μExam2 High(65)) = min (0,6; 0,6) = 0,6 Nilai z14 = 40

## Defuzzification
Untuk  proses defuzzyfication menggunakan weight  average,  maka  rata-rata  nilai performance siswa. Dari penjelasan diatas diperoleh nilai z yaitu :
Z= ∝ ∗ ∝ ∗ ∝ ∗ ∝
∗ ∝ ∝ ∝ ∝ = , ∗ , ∗ , ∗ , ∗ , , , , = , = , = 45,5
Kesimpulan yang didapat dengan menggunakan model sugeno untuk nilai exam1 = 40 dan exam 2 = 65, maka nilai performance siswa 45,5.

## 6.Perhitungan dengan Simulasi Matlab
Simulasi  program  menggunakan  aplikasi Matlab.  Nilai  yang  diinputkan  sama  dengan  nilai  yang dihitung secara manual untuk mengetahui apakah persamaan atau perbedaan perhitungan secara manual dan perhitungan dengan simulasi menggunakan Matlab.Simulasi perhitungan Matlab terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Rule yang Aktif dan Nilai Result dari Nilai Exam dari 40 dan 65

## 7. Analisis
Rangkuman  hasil  defuzzification dari  kesepuluh perhitungan  penentuan  evaluasi  kinerja  siswa menggunakan logika fuzzy dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Perbandingan Data Hasil Defuzzyfication
Kasus Nilai defuzzyfication Selisih Exam1 Exam 2 Manual Matlab Kasus 1 40 65 45,5 48,5 3 Kasus 2 20 55 25 17,3 7,7 Kasus 3 70 85 81 95,3 14,3 Kasus 4 30 89 56,3 58,7 2,4 Kasus 5 80 52 84,2 80 3,6 Kasus 6 90 22 63 59 4 Kasus 7 70 72 86 89 3 Kasus 8 50 65 59,8 63,1 3,3
JITIKA ISSN: 0852-730X

## Defuzzification
Untuk  proses defuzzyfication menggunakan weight  average,  maka  rata-rata  nilai performance siswa. Dari penjelasan diatas diperoleh nilai z yaitu :
Z= ∝ ∗ ∝ ∗
∝
∗ ∝ ∗ ∝ ∝
∝ ∝
= , ∗ , ∗ , ∗ , ∗ , , , , = , = , = 45,5
Kesimpulan yang didapat dengan menggunakan model sugeno untuk nilai exam1 = 40 dan exam 2 = 65, maka nilai performance siswa 45,5.

## 6.Perhitungan dengan Simulasi Matlab
Simulasi  program  menggunakan  aplikasi Matlab.  Nilai  yang  diinputkan  sama  dengan  nilai  yang dihitung secara manual untuk mengetahui apakah persamaan atau perbedaan perhitungan secara manual dan perhitungan dengan simulasi menggunakan Matlab.Simulasi perhitungan Matlab terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Rule yang Aktif dan Nilai Result dari Nilai Exam dari 40 dan 65

## 7. Analisis
Rangkuman  hasil  defuzzification dari  kesepuluh perhitungan  penentuan  evaluasi  kinerja  siswa menggunakan logika fuzzy dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Perbandingan Data Hasil Defuzzyfication
Kasus Nilai defuzzyfication Selisih Exam1 Exam 2 Manual Matlab Kasus 1 40 65 45,5 48,5 3 Kasus 2 20 55 25 17,3 7,7 Kasus 3 70 85 81 95,3 14,3 Kasus 4 30 89 56,3 58,7 2,4 Kasus 5 80 52 84,2 80 3,6 Kasus 6 90 22 63 59 4 Kasus 7 70 72 86 89 3 Kasus 8 50 65 59,8 63,1 3,3
JITIKA ISSN: 0852-730X

## Defuzzification
Untuk  proses defuzzyfication menggunakan weight  average,  maka  rata-rata  nilai performance siswa. Dari penjelasan diatas diperoleh nilai z yaitu :
Z= ∝ ∗ ∝ ∗
∝
∗ ∝ ∗ ∝ ∝
∝ ∝
= , ∗ , ∗ , ∗ , ∗ , , , , = , = , = 45,5
Kesimpulan yang didapat dengan menggunakan model sugeno untuk nilai exam1 = 40 dan exam 2 = 65, maka nilai performance siswa 45,5.

## 6.Perhitungan dengan Simulasi Matlab
Simulasi  program  menggunakan  aplikasi Matlab.  Nilai  yang  diinputkan  sama  dengan  nilai  yang dihitung secara manual untuk mengetahui apakah persamaan atau perbedaan perhitungan secara manual dan perhitungan dengan simulasi menggunakan Matlab.Simulasi perhitungan Matlab terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Rule yang Aktif dan Nilai Result dari Nilai Exam dari 40 dan 65

## 7. Analisis
Rangkuman  hasil  defuzzification dari  kesepuluh perhitungan  penentuan  evaluasi  kinerja  siswa menggunakan logika fuzzy dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Perbandingan Data Hasil Defuzzyfication
Kasus Nilai defuzzyfication Selisih Exam1 Exam 2 Manual Matlab Kasus 1 40 65 45,5 48,5 3 Kasus 2 20 55 25 17,3 7,7 Kasus 3 70 85 81 95,3 14,3 Kasus 4 30 89 56,3 58,7 2,4 Kasus 5 80 52 84,2 80 3,6 Kasus 6 90 22 63 59 4 Kasus 7 70 72 86 89 3 Kasus 8 50 65 59,8 63,1 3,3
Kasus 9 45 75 70,4 73,6 3,2 Kasus 10 85 59 85,9 94,7 8,8
Berdasarkan  tabel 4 dapat  diuraikan  sebagai  berikut:  (1)  hasil  perhitungan  manual  kasus  pertama kinerja  siswa  didapatkan  sebesar  45,5.  Sedangkan  perhitungan  menggunakan  matlab  sebesar  48,5,  selisih antara keduanya sebesar 3; (2) hasil perhitungan secara manual contoh kasus kedua kinerja siswa didapatkan sebesar 25. Sedangkan perhitungan menggunakan matlab sebesar 17,3. Selisih antara keduanya sebesar 7,7; (3)  hasil  perhitungan  secara  manual  contoh  kasus  ketiga  kinerja  siswa  didapatkan  adalah  sebesar 81. Sedangkan pada perhitungan menggunakan matlab adalah sebesar 95,3, selisih antar keduanya sebesar 14,3.
Hasil analisis antara perhitungan manual dengan Matlab menunjukkan selisih yang sedikit jauh, hal ini disebabkan  tingkat  akurasi  hasil inference  rule pada  perhitungan  manual tidak  begitu  efektif  dan  efisien, bahkan terkadang banyak inference rule yang harus disesuaikan.

## 8. KESIMPULAN
Dari penjabaran di atas dapat disimpulkan 2 hal, yaitu (1) dalam menentukan kinerja siswa yang dibahas dalam  laporan  ini  menggunakan  metode  sugeno  dengan  fungsi  implikasi  aturan  MIN  dan defuzzification menggunakan metode weight average, dan (2) berdasarkan hasil pembahasan dan analisis antara perhitungan manual  dengan  perhitungan Matlab terdapat  sedikit  selisih  yang  jauh  berbeda,  hal  ini  disebabkan  tingkat akurasi hasil parameter pada perhitungan manual tidak begitu efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  Sri.  2002.  Analisis  Desain  Sistem  Fuzzy  menggunakan  Tool  Box  Matlab.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Kusumadewi,  Sri  & Purnomo,  H.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3] Gokman, G, etc. 2010. Evaluation of Student Performance in Laboratory using Fuzzy Logic. Procedia Social and Behavioral Science 2, 902 — 909.
[4] Naba, Agus. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi Offset.
[5] Nugroho, A. K. 2010. Pengendali Logika Fuzzy Suhu Hipertermia Berbasis Visual Basic dan Akuasisi Berbasis USB. Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi. Semarang, hal. F.1-F.9.
[6] Sakthivel,  E,  Kannan,  S.  K  &  Arumungan,  S.  2013. Optimized  Evaluation  of  Student  Performances Using Fuzzy Logic. International Journal of Scientific & Engineering Research, 4 (9): 1128 — 1133.
[7] Patel,  S.,  Sajja,  P.,  &  Pate,  A. 2011. Fuzzy  Log ic  based  Expert  System  for  Student’s  Performance
Evaluation  in  Data  Grid  Environment.  International  Journal  of  Scientific  &  Engineering  Research,  5 (1): 36 — 40.
[8] Upadhya, M. M. 2012. Fuzzy Logic Based Evaluation of Performance of Student in Colleges. Journal of Computer Application (JCA), 5 (1): 6 — 9.