## Pengembangan Model Sistem Pendukung Keputusan Dengan Kombinasi Metode Fuzzy Tahani Dan Topsis Dalam Penilaian Kinerja Instruktur
Safrizal 1 , Susianto 2
Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas
Potensi Utama
Universitas Potensi Utama; Jl. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A Tanjung Mulia,
Telp. (061) 6640525/fax : (061) 6636830 Rizalsyl75@yahoo.co.id Abstract
The instructor  is the main  academic implementer  in  the  Institute for  Aviation  Education  and Training  (LPP).  One  of  the  factors  that  influence  the  success  of  LPP  Aviation  in  improving student  quality  is  the  commitment  and  performance  of  instructors.  One  method  used  is  to conduct an instructor performance appraisal process. The large number of Instructors in LPP Aviation  is  a  separate  issue  in  the  assessment  process,  considering  the  process  is  based  on subjectivity  and  has  a  great  chance  of  making  mistakes  in  the  decision  making,  namely  the selection of instructors who do not meet the desired standards and are not in accordance with the  determination  of  instructor  performance  evaluation  priorities.  For  this reason,  a  decision support  system  is  needed  in  conducting  the  instructor's  performance  appraisal  process.  The Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  model  has  been  widely  used  by  decision  makers  to solve  decision  making  problems  with  a  variety  of  methods  that  can  be  used  to  find  the  best solution,  but  from  these  methods  can  still  be  developed  with  the  aim  of  providing  maximum decision  results.  In  this  research  a  decision  support  system  model  will  be  built  with  a combination  of  two  methods,  namely  the  Fuzzy  Resistant  method  and  TOPSIS  which  aims  to manipulate  the  success  data  of  instructors  who  are  ambiguous  by  conducting  a  search  for appropriate  and  accurate  data  for  the  criteria  used  in  the  assessment  process  LPP  Aviation instructor  performance  by  using  Fuzzy-Resistant  to  get  priority  criteria  in  the  form  of  rules, then ranking will be done by using TOPSIS in getting the quality of teaching conducted by LPP Aviation  Instructors  as  the  best  instructor  selection.  The  results  of  the  flight  instructor's performance  evaluation  with  a  combination  of  the  Fuzzy  Resistant  method  and  TOPSIS,  are based on 250 data tested samples, therefore, the accuracy value is 93%.
Keywords: Decision  Support  System,  Instructor  Performance  Assessment,  Fuzzy  Resistant, TOPSIS

## Abstrak
Instruktur  merupakan  pelaksana  akademik  utama  didalam  Lembaga  Pendidikan  dan Pelatihan  (LPP)  Penerbangan.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  LPP Penerbangan  dalam  meningkatkan  kualitas  siswa  adalah  komitmen  dan  kinerja  para instruktur. Salah satu cara yang digunakan adalah dengan melakukan proses penilaian kinerja instruktur.  Banyaknya  jumlah  Instruktur  di  LPP  Penerbangan  menjadi  masalah  tersendiri dalam proses penilaian, mengingat prosesnya berdasarkan subjektivitas dan berpeluang besar terjadinya  kesalahan  dalam  menghasilkan  keputusan  yaitu  terpilihnya  instruktur  yang tidak memenuhi  standar  yang  diinginkan  dan  tidak  sesuai  dengan  penentuan  prioritas  penilaian kinerja  instruktur.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam melakukan proses penilaian kinerja instruktur. Model Multi Attribute Decision Making (MADM) sudah  banyak  digunakan  oleh  pengambil  keputusan  untuk  menyelesaikan  permasalahan pengambilan  keputusan  dengan  berbagai  macam  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mencari  solusi  terbaik,  namun  dari  metode-metode  tersebut  masih  dapat  dikembangkan
dengan  tujuan  agar  memberikan  hasil  keputusan  yang  maksimal.  Dalam  penelitian  ini  akan dibangun sebuah pemodelan sistem pendukung keputusan dengan kombinasi dua metode yaitu metode  Fuzzy  Tahani  dan  TOPSIS  yang  bertujuan  untuk  melakukan  manipulasi  data-data keberhasilan  Instruktur  mengajar  yang  bersifat  ambigu  dengan  cara  melakukan  pencarian data  yang  tepat  dan  akurat  untuk  kriteria  yang  dipakai  dalam  proses  penilaian  kinerja instruktur  LPP  Penerbangan  dengan  menggunakan  Fuzzy-Tahani  untuk  mendapatkan perioritas  kriteria  dalam  bentuk  rule,  kemudian  akan  dilakukan  perangkingan  dengan menggunakan  TOPSIS  dalam  mendapatkan  kualitas  pengajaran  yang  dilakukan  oleh Instruktur  LPP  Penerbangan  sebagai  pemilihan  intruktur  terbaik.  Hasil  penilaian  kinerja instruktur  penerbangan  dengan  kombinasi  metode  Fuzzy  Tahani  dan  TOPSIS, berdasarkan  pada  250  data  yang  diuji  sampel,  oleh  karena  itu,  nilai  akurasi  adalah sebanyak 93%.
Kata  kunci  : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Penilaian  Kinerja  Instruktur,  Fuzzy  Tahani, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Instruktur merupakan  pelaksana akademik utama didalam  lembaga pendidikan  dan  pelatihan  penerbangan.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  keberhasilan  LPP  Penerbangan  dalam  meningkatkan kualitas  siswa  adalah  komitmen  dan  kinerja  para  instruktur.  Salah  satu cara  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  siswa  dan keberhasilan  Lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP)  Penerbangan adalah dengan melakukan proses penilaian kinerja instruktur. Banyaknya jumlah Instruktur di LPP Penerbangan menjadi masalah tersendiri dalam proses  penilaian,  mengingat  prosesnya  berdasarkan  subjektivitas  dan berpeluang  besar  terjadinya  kesalahan  dalam  menghasilkan  sebuah keputusan  yaitu  terpilihnya  instruktur  yang  tidak  memenuhi  standar yang  diinginkan  dan  tidak  sesuai  dengan  penentuan  prioritas  penilaian kinerja  instruktur.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  pemodelan  sistem pendukung  keputusan  dalam  melakukan  proses  penilaian  kinerja instruktur.  Pemodelan  dari  sebuah  pengambilan  keputusan  digunakan untuk  mengatasi  permasalahan  yang  sering  terjadi  untuk  membantu dalam pengambilan sebuah keputusan yang tepat sehingga dapat mencari solusi  yang  terbaik  [1][19].  Model  MADM  sudah  banyak  digunakan  oleh pengambil  keputusan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pengambilan keputusan dengan berbagai macam  metode yang dapat digunakan  untuk mencari solusi terbaik[1], diantaranya seleksi karyawan untuk kualifikasi pekerjaan  yang  terbaik  dengan  menggunakan  fuzzy  TOPSIS[2],  penilaian kinerja Kepala Sekolah  dengan menggunakan metode TOPSIS[3], metode AHP  dan TOPSIS dalam pemilihan guru berprestasi[4],  rekam jejak dosen sebagai  model  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  dosen  berprestasi dengan  penerapan  metode  AHP[5],  multi-criteria  decision  making  dalam penentuan  jurusan  siswa  pada  lembaga  pendidikan  dan  pelatihan  (LPP) penerbangan[6],  evaluasi  kinerja  instruktur  untuk  meningkatkan profesionalisme  pada  lembaga  pendidikan  dan  pelatihan  penerbangan dengan  metode  AHP[7],  monitoring  dan  evaluasi  kinerja  instruktur
penerbangan dengan metode PROMETHEE[8]. Namun dari metode-metode tersebut  masih  dapat  dikembangkan  dengan  tujuan  agar  memberikan hasil keputusan yang maksimal dikarenakan dari beberapa metode MCDM memiliki kelemahan yaitu belum adanya penentuan bobot prioritas yang menjadi  prioritas  hitungan  terhadap  kriteria  guna  untuk  meningkatkan validitas nilai bobot perhitungan kriteria. Maka dengan alasan ini, metode ini  dapat  di  kombinasikan  adalah  dengan  metode  Fuzzy  Tahani  agar menghasilkan  output  atau  keputusan  yang  lebih  maksimal.  Dalam penelitian  ini  akan  dibangun  sebuah  pemodelan  sistem  pendukung keputusan dengan kombinasi dua metode yaitu metode Fuzzy Tahani dan TOPSIS  yang  bertujuan  untuk  melakukan  manipulasi  data-data keberhasilan  Instruktur  mengajar  yang  bersifat  ambigu  dengan  cara melakukan  pencarian  data  yang  tepat  dan  akurat  untuk  kriteria  yang dipakai  dalam  proses  penilaian  kinerja  instruktur  LPP  Penerbangan dengan  menggunakan  Fuzzy-Tahani  untuk  mendapatkan  perioritas kriteria  dalam  bentuk  rule,  kemudian  akan  dilakukan  perangkingan dengan  menggunakan  TOPSIS  dalam  mendapatkan  kualitas  pengajaran yang  dilakukan  oleh  Instruktur  LPP  Penerbangan  sebagai  pemilihan intruktur  terbaik  dan  tingkat  keberhasilan  instruktur  yang  dapat meningkatkan  kualitas  proses  belajar  mengajar  sehingga  mampu meningkatkan nilai akademik siswa.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk mempermudah  dalam  melakukan  penelitian.  Metode  penelitian  yang digunakan  pada  analisis  pengembangan  model  sistem  pendukung keputusan  dengan  kombinasi  metode  Fuzzy  Tahani  dan  TOPSIS  dalam penilaian  kinerja  instruktur  adalah  sebagaimana  digambarkan  pada gambar 1.
Mempelajari Literatur Pengumpulan Data Analisis Kebutuhan Sistem Fuzzy-Tahani untuk mendapatkan perioritas kriteria dalam bentuk rule perangkingan dengan menggunakan TOPSIS Pemilihan Intruktur terbaik Melakukan Pengujian Desain Sistem Pembuatan Dokumen Perancangan
Gambar 1 . Metode Penelitian Pengembangan Model Sistem Pendukung Keputusan dengan kombinasi metode Fuzzy Tahani dan TOPSIS dalam penilaian kinerja instruktur
Metode  penelitian  yang  digambarkan  pada  gambar  1,  menjelaskan mengenai  tahap-tahap  penelitian  dalam  pengembangan  Model  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  kombinasi  metode  Fuzzy  Tahani  dan TOPSIS  dalam  penilaian  kinerja  instruktur  yaitu  meliputi  tahap  pertama mempelajari  literature,  dimana  pada  tahap  ini  bertujuan  untuk memperdalam dan memahami mengenai teori maupun metode yang akan digunakan  dalam  memecahkan  permasalahan  yang  ada.  Studi  literature dilakukan dengan mencari literatur yang dipelajari pada tahap ini adalah mengenai  metode  fuzzy  tahani  dan  metode  TOPSIS  dan  proses  penilaian kinerja  instruktur  pada  Lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP) Penerbangan.  Tahap  kedua  yaitu  pengumpulan  data,  dimana  pada  tahap ini  ditentukan  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian.  Proses menentukan  data  penelitian  ini  akan  sangat  berguna  pada  saat pengumpulan data. Pada tahap inilah ditentukan data apa saja yang akan dibutuhkan  dalam  mencari  data  tentang  penentuan  penilaian  kinerja instruktur  dengan  cara  melakukan  Observasi,  Survei  dan  Analisis  data. Tahap  ketiga  adalah  analisis  kebutuhan  system,  dimana  tahap  ini  data yang  telah  dikumpulkan  akan  dianalisis,  untuk  mendata  kebutuhan  apa saja yang dibutuhkan pada penelitian ini, baik secara fisik maupun sistem. Tahap  keempat  yaitu  melakukan  pengujian,  dimana  tahap  ini  bertujuan untuk  melakukan  proses  pengolahan  data  dari  hasil  data  yang  didapat dari  tahap  pengumpulan  data  yang  didapat  dari  pihak  Lembaga Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP)  Penerbangan  dimana  hal  tersebut dilakukan  untuk  mencari  hubungan  antara  setiap  variabel/kriteria  yang mendukung  dalam  penilaian  kinerja  instruktur  dengan  melakukan kombinasi  pengujian  menggunakan  metode  fuzzy  tahini  dan  TOPSIS. Dimana data tersebut tersebut diolah dengan menggunakan metode fuzzy tahani  untuk  mendapatkan  perioritas  kriteria  dalam  bentuk  rule, kemudian  akan  dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  TOPSIS dalam  mendapatkan  kualitas  pengajaran  yang  dilakukan  oleh  Instruktur LPP  Penerbangan  sebagai  pemilihan  intruktur  terbaik  dan  tingkat keberhasilan instruktur yang dapat meningkatkan kualitas proses belajar mengajar  sehingga  mampu  meningkatkan  nilai  akademik  siswa.  Tahap kelima  yaitu  melakukan  desain  system  dengan  UML.  UML  digunakan untuk  menggambarkan  alur  logika  program,  lengkap  dengan  class-class yang akan digunakan dalam alur tersebut, sifat-sifat class-nya, perubahan objek-nya,  serta  metode  yang  dapat  digunakan  [9].  Terdapat  beberapa diagram  untuk  penggambaran  UML,  diantaranya; usecase  diagram,  class diagram,  sequence  diagram,  activity  diagram .  Tahap  terakhir  yaitu pembuatan  dokumen  perancangan,  Ini  adalah  tahapan  terakhir  dari sebuah  perancangan  sistem.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  penggabungan hasil pekerjaan sebelumnya agar menjadi sebuah dokumen yang lengkap serta  mudah  dipahami  oleh  pihak-pihak  yang  akan  melanjutkan  proses rekayasa perangkat lunak ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Deskripsi Masalah
Instruktur merupakan  pelaksana akademik utama didalam  lembaga pendidikan  dan  pelatihan  penerbangan.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  keberhasilan  LPP  Penerbangan  dalam  meningkatkan kualitas  siswa  adalah  komitmen  dan  kinerja  para  instruktur.  Salah  satu cara  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  siswa  dan keberhasilan  Lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP)  Penerbangan adalah dengan melakukan proses penilaian kinerja instruktur. Banyaknya jumlah Instruktur di LPP Penerbangan menjadi masalah tersendiri dalam proses  penilaian,  mengingat  prosesnya  berdasarkan  subjektivitas  dan berpeluang  besar  terjadinya  kesalahan  dalam  menghasilkan  sebuah keputusan  yaitu  terpilihnya  instruktur  yang  tidak  memenuhi  standar yang  diinginkan  dan  tidak  sesuai  dengan  penentuan  prioritas  penilaian kinerja instruktur.

## 3.2. Analisis Kebutuhan Data
Data  yang  dibutuhkan  untuk  pembuatan  sistem  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Data Intruktur
Yaitu  data  instruktur  yang  dipilih  sebagai  sampel  yang  digunakan peneliti  dalam  melakukan  proses  penilaian  kinerja  instruktur  dalam menentukan  instruktur  yang  terbaik.  Adapun  sampel  yang  digunakan sebanyak 20 (dua puluh) intruktur.

## b. Data Nilai Variabel
Data  nilai  variabel  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  pihak Lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP)  Penerbangan  (tabel  1).  Dari hasil  wawancara  di  lapangan  tersebut,  maka  didapatkan  beberapa variable  yang  menjadi  tolak  ukur  prioritas  suatu  Keputusan  penilaian kinerja  instruktur  pada  LPP  Penerbangan.  Variabel  terbagi  menjadi  5 himpunan  Fuzzy  yaitu:  Tidak  Baik,  Kurang  Baik,  Cukup,  Baik  dan  Sangat Baik.  Himpunan  tidak  baik  dan  sangat  baik  menggunakan  pendekatan fungsi  keanggotaan  bahu,  sedangkan  himpunan  kurang  baik,  cukup  dan baik  menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan segitiga.  Perhitungan nilai berdasarkan pada kuesioner yang di bagikan kepada 250 siswa LPP Penerbangan  dimana  Penilaian  didapat  dari  jumlah  responden  yang memilih  himpunan  berdasarkan  kriteria.  Total  responden  adalah  jumlah siswa  yang  memberi  penilaian  terhadap  kinerja  instruktur.  Bobot  nilai tidak baik  adalah 1,  kurang baik  adalah 2, cukup  adalah 3, baik adalah 4 dan  sangat  baik  adalah  5.  Scoring  didapat  dengan  mengalikan  penilaian dengan  bobot  nilai  masing-masing  himpunan.  Total  nilai  adalah  total scoring  berdasarkan  kriteria.  Hasil  penilaian  didapat  dari  total  nilai dibagi 5 dikali total responden kemudian dikalikan dengan 100.

## Tabel 1. Variabel Penilaian Kinerja Instruktur
c. Data Penilaian Kinerja Instruktur
Hasil  dari  perhitungan  nilai  berdasarkan  pada  kuesioner  yang  di bagikan  kepada  250  siswa  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2  (C1-C15)  dan table 3 (C16-C29).
Tabel 2. Data Hasil Penilaian Kinerja Instruktur berdasarkan Kuesioner (C1- C15)
Tabel 3. Data Hasil Penilaian Kinerja Instruktur berdasarkan Kuesioner (C16-C29)
d. Membership Function
Dari kriteria penilaian kinerja guru tersebut dapat dijadikan sebagai variabel input untuk nilai fuzzy. Dari variabel input yang sudah terbentuk maka  dapat  ditentukan  fungsi  keanggotaanya  (membership  function) yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Variabel Penilaian Kinerja Instruktur Jenis Variabel Kode Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Kualifikasi Akademik [C1] [D3, D4, S1, S2]  Cukup, Baik, Sangat Baik Pedagodik [C2, C8] [0, 100] Tidak Baik, Kurang Baik,
Jenis Variabel Kode Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Cukup, Baik, Sangat Baik Profesional [C9, C13] [0, 100] Tidak Baik, Kurang Baik, Cukup, Baik, Sangat Baik Kepribadian [C14, C18] [0, 100] Tidak Baik, Kurang Baik, Cukup, Baik, Sangat Baik Sosial [C19, C23] [0, 100] Tidak Baik, Kurang Baik, Cukup, Baik, Sangat Baik karya kreatif atau inovatif [C24, C28] [0, 100] Kurang, Cukup, Baik, Sangat Baik Membimbing Peserta Didik [C29] [0, 100] Kurang, Cukup, Baik, Sangat Baik
Dari  jenis  variable  input  yang  ada  pada  tabel  4  maka  dapat digambarkan  fungsi  keanggotaan  (membership  function)  fuzzy  berikut ini:

## 1) Jenis Variabel Kualifikasi Akademik
Jenis  variabel  kualifikasi  akademik  memiliki  satu  variabel  yaitu jenjang pendidikan digambarkan dengan kurva segitiga yang mempunyai 3 himpunan fuzzy yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup yang digambarkan pada gambar 2.
60 80 100 70 Cukup Baik Sangat Baik 65 0 1
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan untuk Jenis Variabel Kualifikasi Akademik Fungsi keanggotaan untuk masing-masing himpunan adalah:
𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑎] = { 65 − 𝑎 65 − 60 , 𝑎 ≤ 60 ,60 < 𝑎 < 65 , 𝑎 > 65 0 1 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑎] = { 𝑎 − 60 70 − 60 80 − 𝑎
80 − 70 0 , 𝑎 < 60 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑎 ≥ 80 , 60 ≤ 𝑎 ≤ 70
, 70 < 𝑎 < 80
𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑎] = { 𝑎 − 70 80 − 70 , 𝑎 ≤ 70 ,70 < 𝑎 < 80 , 𝑎 ≥ 80

## 2) Jenis Variabel Pedagodik, Profesional, Kepribadian dan Sosial
Jenis  variabel  pedagodik  memiliki  7  variabel,  professional, kepribadian  dan  social  memiliki  5  variabel,  digambarkan  dengan  kurva segitiga  yang  mempunyai  3  himpunan  fuzzy  yaitu  Sangat  Baik,  Baik, Cukup yang digambarkan pada gambar 3.
0 25 40 55 70 85 100 Tidak Baik Kurang Baik Cukup Baik Sangat Baik 1
Gambar 3. Fungsi keanggotaan untuk jenis variable pedagodik, professional dan sosial
Fungsi keanggotaan untuk masing-masing himpunan adalah:
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 40 − 𝑥 40 − 25 , 𝑥 < 25 ,25 ≤ 𝑥 < 40 , 𝑥 ≥ 40 0 1 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 𝑥 − 25 40 − 25 55 − 𝑥 55 − 40
0 , 𝑥 < 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 55
, 25 ≤ 𝑥 ≤ 40 , 40 < 𝑥 < 55 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥] = { 𝑥 − 40 55 − 40 70 − 𝑥 70 − 55
0 , 𝑥 < 40 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 70 , 40 ≤ 𝑥 ≤ 55 , 55 < 𝑥 < 70 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 𝑥 − 55
70 − 55 85 − 𝑥 85 − 70 0 , 𝑥 < 55 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 85 , 55 ≤ 𝑥 ≤ 70 , 70 < 𝑥 < 85 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 𝑥 − 70 85 − 70 , 𝑥 < 70 ,70 ≤ 𝑥 < 85 , 𝑥 ≥ 85 1 0

## 3) Jenis  Variabel  Karya  Kreatif  atau  Inovatif  dan  Membimbing Peserta Didik
Jenis  variabel  karya  kreatif  atau  inovatif  memiliki  5  variabel, membimbing peserta didik memiliki 1 variabel yang digambarkan dengan kurva segitiga yang mempunyai 4 himpunan fuzzy yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup, Kurang Baik yang digambarkan pada gambar 4.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 227-242 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
0 20 30 40 85 100 Kurang Baik Cukup Sangat Baik 50 55 70 80 Baik 65 Gambar 4. Fungsi keanggotaan untuk jenis variable karya kreatif atau inovatif Fungsi keanggotaan untuk masing-masing himpunan adalah: μKurang Baik[x] = { 40 − x 40 − 20 , x < 20 ,20 ≤ x < 40 , x ≥ 40 0 1 μCukup[x] = { x − 30 50 − 30 65 − x 65 − 50
0 , x < 50 atau x ≥ 30
, 30 ≤ x ≤ 50 , 50 < x < 65
μBaik[x]
=
{ x − 55 70 − 55
85 − x 85 − 70 0 , x < 55 atau x ≥ 70 , 55 ≤ x ≤ 70 , 70 < x < 85 μSangat Baik[x] = { x − 80 85 − 80 , x < 80 ,80 ≤ x < 85 , x ≥ 85 1 0

## 3.3. Hasil Perangkingan
Hasil  Perankingan  Selanjutnya,  proses  perankingan  akan  dilakukan pada  beberapa  alternatif  yang  digunakan  sebagai  sampel  untuk perhitungan manual dengan metode TOPSIS. Di sini data yang digunakan untuk  perhitungan  manual  hanya  5  (lima)  buah  data  saja  yang  dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Data Hasil Penilaian Kinerja Instruktur
Berdasarkan data pada tabel 5, dapat dibentuk matriks keputusan D yang telah dikonversikan dengan bilangan oleh proses fuzzifikasi sebelumnya, dari  sampel  yang  di  ambil  adalah  hasil  Keputusan  dengan  operator  OR pada tabel 6.

## Tabel 6. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Langkah 1 adalah normalisasi matriks keputusan langkah selanjutnya yaitu melakukan normalisasi matrik keputusan (D)  dari  tabel  6  sampel  data  nilai  siswa  penerbangan  dengan menggunakan rumus persamaan (1).
Langkah 2 adalah menghitung Normalisasi Setelah  melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  (D)  pada  langkah 1  maka  proses  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  |Xi|  dengan persamaan (3), contoh menghitung nilai |Xi|
|Xi| = √0.00 2 + 0,50 2 + 1.00 2 + 1,00 2 + 1,00 2 = 1,8028 Hasil menghitung nilai |Xi| dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Nilai |Xi|
Menghitung  normalisasi  ( ij R )  dengan  persamaan  (4)  dari  matrik keputusan (D) dibagi dengan nilai  |Xi| dari  table 7, sampel mencari nilai normalisasi.
𝑅 11 = 0,00 1.80 = 0.00 𝑅 21 = 0,50 1.80 = 0.28 𝑅 31 = 1,00 1.80 = 0.55
Hasil menghitung normalisasi ( ij R ) dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Nilai Normalisasi
Langkah 3 adalah menghitung nilai normalisasi terbobot Untuk  menghitung  normalisasi terbobot ( 𝑌 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan persamaan (5). Dimana nilai bobot masing criteria ( W i ) [6 6 6 6 6 5 7 8 5 8 5 5 7 4 8 8] untuk nilai bobot masing-masing jurusan dikali dengan nilai normalisasi  ( R ij )  pada  table  6.  Berikut  adalah  contoh  untuk  menghitung nilai normalisasi terbobot.
Hasil nilai normalisasi terbobot ( 𝑌 𝑖𝑗 ) dengan menggunakan persamaan (5) dapat dilihat pada table 9.
Tabel 9. Hasil Nilai Normalisasi Terbobot
0 (8)(0) 11 Y   0 (8)(0) 12 Y  
Langkah 4 mengidentifikasi solusi ideal positif dan solusi ideal negative. Solusi  ideal  positif  (A+)  diperoleh  dengan  mencari  nilai  maksimal dari nilai normalisasi terbobot (yij) untuk masing-masing siswa dari tabel 9  dengan  menggunakan  persamaan  (6)  dan  solusi  ideal  negatif  (A-) diperoleh  dengan  mencari  nilai  minimal  dari  nilai  normalisasi  terbobot (yij)  untuk  masing-masing  siswa  dari  tabel  9  dengan  menggunakan persamaan (7).
A+ = (4,44; 3,02; 3,88; 3,88; 3,02; 1,62; 3,45; 1,69; 2,59; 2,59; 2,59; 0,83; 1,85;  1,11;  1,54;  2,94;  1,85;  1,85;  1,48;  1,2;  1,48;  0,97;  0,97;1,66; 0,90; 1,29; 1,30; 1,66; 4,44) A- = (0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0,55;0;0,05;0,13;0,55; 0)
Langkah  5  menghitung  jarak  antara  setiap  alternatif  dengan  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  positif  (yj+)  yang dinyatakan dengan simbol Di+ diperoleh dari nilai akar dari jumlah nilai tiap  alternatif  yang  diperoleh  dengan  nilai  normalisasi  terbobot  untuk setiap  jurusan  (yij)  pada  tabel  9  di  kurangi  solusi  ideal  positif  (yi+) masing-masing  siswa  kemudian  di  pangkat  dua  dengan  menggunakan persamaan (8).
Hasil nilai Jarak (Di + ) antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif (yj+) dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Nilai Jarak Instruktur 1 2 3 4 5 Di+ 12,66  6,75 7,13  14,83  5,61
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif (yj - ) yang dinyatakan dengan  simbol  Di-  diperoleh  dari  nilai  akar  dari  jumlah  nilai  tiap alternatif  yang  diperoleh  dengan  nilai  ternormalisasi  terbobot  untuk setiap  jurusan  (y ij )  di  kurangi  solusi  ideal  negatif  dari  masing-masing siswa  (yj - )  kemudian  di  pangkat  dua  dengan  menggunakan  persamaan (9).  Hasil nilai jarak (Di - )  antara alternatif Ai  dengan solusi ideal  negatif (yj-) dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Nilai Jarak (Di - ) Instruktur 1 2 3 4 5 Di - 1,18 6,90 7,16  12,34  8,79
Langkah  6  menentukan  nilai  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi ideal  Nilai  V i (nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif)  dimana  nilai  Di - dibagi  dengan  jumlah  nilai  Di - ditambah  jumlah  nilai  Di + dengan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 227-242 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan persamaan (10). Contoh berikut adalah untuk menghitung nilai preferensi.
Berdasarkan perhitungan nilai V i (nilai preferensi untuk setiap alternatif) maka diperoleh hasil akhir dari setiap alternatif pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Penilaian Pemilihan Jurusan Instruktur 1 2 3 4 5 V i 0,09 0,51 0,50 0,45 0,61

## 3.4. Uji Validasi
Berdasarkan  hasil  penilaian  kinerja  instruktur  penerbangan  yang tertuang pada table 12, maka urutan rangking pertama pada instruktur 5 dengan  nilai  0,61,  rangking  kedua  pada  instruktur  2  dengan  nilai  0,51, rangking  ketiga  pada  instruktur  3  dengan  nilai  0,50,  rangking  keempat pada  instruktur  4  dengan  nilai  0,45  dan  urutan  rangking  terakhir  pada instruktur  1  dengan  nilai  0,09.  Untuk  rekomendasi  kepada  pihak manajemen LPP untuk kualitas kinerja instruktur yang paling baik adalah Lulu  Tantika  (Instruktur  5)  dengan  nilai  0,61.  Hasil  penilaian  kinerja instruktur  penerbangan  dengan  kombinasi  metode  Fuzzy  Tahani  dan TOPSIS,  berdasarkan  pada  250  data  yang  diuji  sampel,  oleh  karena  itu, nilai akurasi adalah sebanyak 93%.

## 4. SIMPULAN
Analisa  pengujian  akurasi  sistem  dapat  menunjukkan  bahwa pemodelan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  kombinasi  dua  metode yaitu  metode  Fuzzy  Tahani  dan  TOPSIS  sangat  tepat  digunakan  untuk mengatasi  masalah  terhadap  manipulasi  data-data  keberhasilan  Instruktur mengajar  yang  bersifat  ambigu,  dimana  model  ini  dapat  melakukan pencarian  data  yang  tepat  dan  akurat  berdasarkan  kriteria  yang  dipakai dalam  proses  penilaian  kinerja  instruktur  LPP  Penerbangan  dengan menggunakan  Fuzzy-Tahani  untuk  mendapatkan  perioritas  kriteria  dalam bentuk  rule,  kemudian  akan  dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakan TOPSIS  dalam  mendapatkan  kualitas  pengajaran  yang  dilakukan  oleh Instruktur LPP Penerbangan sebagai pemilihan intruktur terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia  (Ristekdikti)  yang  telah  membantu penulis dalam penelitian ini .
0,09 12.66 1,88 1,88 1 V   

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saaty,  T.  L.,  Peniwati,  K.,  2008,  Group  Decision  Making:  Drawing  Out  and Reconcilling Differences, RWS Publications, Pittsburgh.
[2] Lestari,  W.O.,  2009.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik Berdasarkan Penilaian Kinerja Menggunakan Metode Topsis.
[3] Husein,  M.,  2016.  Analisa  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Kepala Sekolah Tingkat Smp Kabupaten X. CogITo Smart Journal , 2 (2), pp.147- 156.
[4] Juliyanti,  M.I.I.  and  Mukhlash,  I.,  2011.  Pemilihan  Guru  Berprestasi Menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS.  In Prosiding  Seminar  Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta (Vol. 14).
[5] Safrizal,  S.,  2014.  Rekam  Jejak  Dosen  Sebagai  Model  Pengambilan  Keputusan Dalam  Pemilihan  Dosen  Berprestasi. Creative  Information  Technology Journal , 2 (1), pp.65-76.
[6] Tanti, L., 2016. Multi-Criteria Decision Making Dalam Penentuan Jurusan Siswa Pada  Lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan  (LPP)  Penerbangan. Journal  of Applied Intelligent System , 1 (3), pp.154-166.
[7] Safrizal, S., 2016. EVALUASI KINERJA INSTRUKTUR UNTUK MENINGKATKAN PROFESIONALISME  PADA  LEMBAGA  PENDIDIKAN  DAN  PELATIHAN PENERBANGAN. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 4 (1), pp.1-3.
[8] Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  Hari.  2004.    Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta:Graha Ilmu.
[9] Turban, E., Aronson, J., E., dan Liang, T., P., 2005. Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas. Terjemahan Dwi Prabantini. Yogyakarta: ANDI.
[10] Chamid,  A.A.,  2016.  Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Menentukan  Prioritas Kondisi  Rumah. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer, 7(2), pp.537-544.
[11] Prasetiyowati, Maria Irmina. 2007. IMPLEMENTASI FUZZY DATABASE UNTUK MEMBERIKAN  REKOMENDASI  JALUR  PEMINATAN  MAHASISWA.  Surabaya. SNSI07-028.
[12] Saftizal, S., TANTI, Lili, et al. PENENTUKAN JURUSAN SISWA PADA LEMBAGA PENDIDIKAN  DAN  PELATIHAN  (LPP)  PENERBANGAN.  In: SISITI:  Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. 2017
[13] Safrizal, S. (2016). EVALUASI KINERJA INSTRUKTUR UNTUK MENINGKATKAN PROFESIONALISME  PADA  LEMBAGA  PENDIDIKAN  DAN  PELATIHAN PENERBANGAN. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 4(1), 1-3
[14] Safrizal, S., Tanti, L., Rahmad, I. F., & Thanri, Y. (2018, August). Monitoring and Evaluation  of  Flight  Instructor  Performance  with  PROMETHEE  Method. In 2018  6th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management (CITSM) (pp. 1-6). IEEE
[15] Sahir,  S.  H.,  Rosmawati,  R.,  &  Rahim,  R.  (2018).  Fuzzy  model  tahani  as  a decision  support  system  for  selection  computer  tablet. Int.  J.  Eng. Technol, 7(2.9), 61-65.
[16] Ginting,  G.,  Fadlina,  M.,  Siahaan,  A.P.U.  and  Rahim,  R.,  2017.  Technical Approach  of  TOPSIS  in  Decision  Making. Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res, 3(8), pp.58-64.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 227-242 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[17] Şengül,  Ü.,  Eren,  M.,  Shiraz,  S.E.,  Gezder,  V.  and  Şengül,  A.B.,  2015.  Fuzzy TOPSIS  method  for  ranking  renewable  energy  supply  systems  in Turkey. Renewable Energy, 75, pp.617-625.
[18] Jasri,  D.S.  and  Rahim,  R.,  2017.  Decision  Support  System  Best  Employee Assessments  with  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution. Int. J. Recent TRENDS Eng. Res, 3(3), pp.6-17.
[19] Tanti,  L.,  Puspasari,  R.,  &  Triandi,  B.  (2018,  August).  Employee  Performance Assessment  with  Profile  Matching  Method.  In 2018  6th  International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-6). IEEE.