## Fuzzy Logic Untuk Menentukan Kepuasan Siswa Terhadap Sarana Dan Prasarana Sekolah Dengan Menggunakan Metode Sugeno
Yulia a , Ainul Mardiah b
ab Universitas Putera Batam, Jl. R. Soeprapto Mukakuning, Batam 29434, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018
Revisi Akhir: 10 Maret 2018 Diterbitkan Online : 23 Maret 2018 Education  is  a  communication  activity  that  essentially  is  the  delivery  and exchange of messages to the learners. Educational tools are considered to help the  success  of  the  educational  process.  Educational  tools  are  tools  and equipments  that  are  directly  used  and  support  the  educational  process, especially  the  teaching  and  learning  process,  such  as  buildings,  classrooms, desks, and tools and teaching media. But sometimes students' satisfaction with school facilities can not be a support for the alignment of the learning process itself,  which  ultimately  affects  the  passing  standards,  student  conditions, achievement, academic, non-academic achievement, personality, management, leadership,  curriculum,  teachers,  principals,  support  staff,  organization  and administration, infrastructure, financing, school regulation, public relations and school culture. Fuzzy logic is a way to map an input space into an output space. With  fuzzy  logic  something  that  can  have  values  between  range  0  and  1. "Fuzzy" means blurred or vague. Fuzzy logic is believed to be very flexible and also has data tolerance. With the application of fuzzy logic in decision support by using Sugeno method is expected to produce a model so that decisions are taken exactly on target and in accordance with the expected.
K ATA K UNCI

## Fuzzy Logic
Kepuasan Siswa
Sarana Prasana Sugeno

## K
ORESPONDENSI No HP: +62 81266820607
E-mail: yulia_edwar@yahoo.co.id

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan kegiatan komunikasi yang intinya adalah penyampaian  dan  pertukaran  pesan  pada  paserta  didik.  Sarana pendidikan  dipandang  dapat  membantu  keberhasilan  proses pendidikan. Sarana pendidikan adalah peralatan dan perlengkapan yang secara langsung dipergunakan dan menunjang proses  pendidikan  khususnya  proses  belajar  mengajar,  seperti gedung,  ruang  kelas,  meja  kursi,  serta  alat-alat  dan  media pengajaran[1]
Namun  terkadang  banyak  terjadi  kepuasan  siswa  terhadap fasilitas  sekolah  tidak  dapat  menjadi  suatu  penunjang  untuk keselarasan  jalannya  proses  belajar  mengajar  itu  sendiri  yang pada  akhirnya  berpengaruh  kepada  standar  kelulusan,  kondisi siswa,  prestasi,  akademik,  prestasi  non-akademik,  kepribadian, manajemen,  kepemimpinan,  kurikulum,  guru,  kepala  sekolah, tenaga pendukung, organisasi dan administrasi, sarana prasarana, pembiayaan, regulasi sekolah, hubungan  masyarakat  dan  kultur
sekolah.  Pihak  sekolah  dituntut  harus  mampu  memenuhi kebutuhan  sarana  prasarana,  sehingga  dapat  meningkatkan kualitas melalui evaluasi pendidikan tersebut.
Evaluasi  merupakan  upaya  memperbaiki  kualitas  pendidikan khususnya  di  SMP  Negeri  11  Batam.  Perbaikan  ini  dilakukan menyeluruh terhadap unsur-unsur yang terkait di dalamnya.SMP Negeri  11  Batam  merupakan  salah  satu  Sekolah  Menengah Pertama Negeri di Provinsi Kepulauan Riau. Sama halnya dengan SMP pada umumnya di Indonesia dengan masa pendidikan tiga tahun pelajaran, mulai dari kelas VII sampai Kelas IX. SMP N 11 Batam  memiliki  total  22  ruang  kelas.  Melihat  pentingnya pengukuran tingkat kepuasan siswa terhadap evaluasi pelaksanaan  sistem  pendidikan  dan  pembelajaran,  dibutuhkan suatu wadah pengukuran tingkat kepuasan siswa tersebut. Untuk mencapai  keberhasilan  dalam  sebuah  bidang  pendidikan,  pihak sekolah  harus  memperhatikan  kepuasan  siswa  sebagai  pemakai fasilitas yang ada di sekolah yang menjadi dasar dari peningkatan kepuasan siswa sebagai suatu sasaran yang mendasar.Dalam hal ini  peneliti  akan  melakukan  penelitian  kepada  siswa  dengan
memberikan  angket  untuk  menetukan  kepuasan  siswa  terhadap sarana  dan  prasarana  sekolah.  Disini  siswa  diminta  untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan  yang berkaitan dengan sarana dan prasarana sekolah.
Perlu  adanya  keputusan  yang  bijak  bagi  manajemen  sekolah sebagai dasar kearifan demi terciptanya sekolah yang handal dan bermutu,  disini  peneliti  akan  menggunakan  model  pendukung keputusan yang akan digunakan menerapkan logika fuzzy .
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  untuk  memetakan  suatu  ruang input  kedalam suatu ruang output. Dengan  logika fuzzy sesuatu yang dapat memiliki nilai diantara range 0 dan 1. “ Fuzzy ” berarti kabur  atau  samar[2] . Penerapan  logika fuzzy pada  masalah  ini mampu untuk memetakan suatu input ke dalam suatu output tanpa mengabaikan faktor-faktoryang ada.Logika fuzzy diyakini sangat fleksibel  dan  juga  memiliki  toleransi  terhadap  data.  Dengan penerapan  logika fuzzy dalam  mendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode  Sugeno  diharapkan  akan  menghasilkan suatu model sehingga keputusan yang diambil tepat pada sasaran dan sesuai dengan yang diharapkan.
Secara  umum  metode  Sugeno  adalah  suatu  logika  yang digunakan  untuk  menghasilkan  keputusan  tunggal  /  crisp  saat de fuzzy fikasi,  penggunaannya  tergantung  dari  domain  masalah yang terjadi. Dimana urutan prosesnya dimulai dari fuzzy fikasi, penerapan rule ,  de fuzzy fikasi  dan  output.  Sistem  ini  didukung dengan  aplikasi Matlab dengan  menggunakan matlab  toolbox. Dari  aplikasi  yang  telah  dibangun  selanjutnya  akan  dilakukan pengujian  terhadap  hasil  yang  didapatkan  tersebut  sehingga nantinya  dapat  ditarik  suatu  kesimpulan.  Hasil  penelitian  yang menggunakan  sistem  ini  akan  menjadi  alat  ukur  sebagai perbandingan  antara  kepuasan  siswa  dengan  kinerja  yang  telah dilakukan  sekolah  dalam  upaya  menjadikan  sarana  prasarana sebagai  pendukung  untuk  membantu  keberhasilan  proses pendidikan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Fuzzy Logic
Logika fuzzy adalah  metodologi  sistem  kontrol  pemecahan masalah,  yang  cocok  untuk  diimplementasikan  pada  sistem, mulai dari sistem yang sederhana, sistem kecil, embedded system , jaringan  PC,  multi channel atau workstation berbasis  akuisisi data,  dan  sistem  kontrol.  Metodologi  ini  dapat  diterapkan  pada perangkat  keras,  perangkat  lunak,  atau  kombinasi  keduanya. Dalam  logika  klasik  dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat biner, yang artinya adalah hanya mempunyai dua kemungkinan, “Ya atau Tidak", “Benar atau Salah”, ”Baik atau Buruk”, dan lain lain.  Oleh  karena  itu,  semua  ini  dapat  mempunyai  nilai keanggotaan  0  atau  1.  Akan  tetapi,  dalam  logika  fuzzy memungkinkan  nilai  keanggotaan  berada  di  antara  0  dan  1. Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai “Ya dan Tidak”, “Benar dan Salah”, “Baik dan Buruk” secara bersamaan, namun  besar  nilainya  tergantung  pada  bobot  keanggotaan  yang dimilikinya [3].
2.2  Metode Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem inferensi fuzzy akan berfungsi sebagai pengendali proses tertentu dengan menggunakan aturan-aturan inferensi berdasarkan logika fuzzy .
Sistem inferensi memiliki 4 unit yaitu: 1) Unit fuzzifikasi (fuzzyfication unit)
2) Unit penalaran logika fuzzy(fuzzy logic reasoning unit)
3) Unit basis pengetahuan (knowledge base unit) yang terdiri dari :
a) Basis  data (data  base )  yang  memuat  fungsi-fungsi keanggotaan  dari  himpunan-himpunan fuzzy yang terkait  dengan  nilai  dari  variable-variabel  linguistik yang dipakai.
b) Basis aturan (rule base) yang  memuat aturan-aturan berupa implikasi fuzzy.
4) Unit defuzzifikasi / unit penegasan (defuzzyfication unit)

## 2.3  Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )  adalah  suatu  kurva yang  menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya
(sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai dengan 1. Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. [4]
Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan  yang  sering  digunakan  [5] yaitu:
1) Grafik Keanggotaan Kurva Linier Pada  grafik  keanggotaan  linier,  sebuah  variabel input dipetakan ke derajat keanggotaannya dengan di gambarkan sebagai  suatu  garis  lurus.  Ada  2  grafik  keanggotan  linier yaitu :
a) Grafik Keanggotaan Linier Turun
Kurva  linier  turun  yaitu  himpunan fuzzy dimulai  dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak  menurun ke  nilai  domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah [5].
Gambar 2.1 Grafik Keanggotaan Kurva Linier Turun
Fungsi keanggotaan: b domai n a 0 1 Derajat keanggotaa n µ[x]
b) Grafik Keanggotaan Linier Naik
Kurva  linier  naik  yaitu  kenaikan  himpunan fuzzy dimulai  pada  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi.
Gambar 2.2 Grafik Keanggotaan Kurva Linier Naik
Fungsi keanggotaan:
c) Grafik Keanggotaan Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan antara 2 garis (linier) seperti terlihat gambar  dibawah ini.
Gambar 2.3 Grafik Keanggotaan Kurva Segitiga
d) Grafik Keanggotaan Kurva Trapesium
Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya  saja  ada  beberapa  titik  yang  memiliki  nilai keanggotaan 1 [5].
Gambar 2.4 Grafik Keanggotaan Kurva Trapesium
Fungsi keanggotaan:
e) Grafik Keanggotaan Kurva Bentuk Bahu Kurva  “bahu”  digunakan  untuk  mengakhiri  variabel suatu  daerah fuzzy yang  nilai  derajat  keanggotaannya adalah konstan (biasanya 1).
Gambar 2.5 Grafik Keanggotaan Kurva Bahu
Fungsi keanggotaan:
(b – x) / (b - a);
0; μ [x] = a ≤ x ≤ b x ≥ b b domai n a 0 1 Derajat keanggotaa n µ[x] (x – a) / (b - a); 1; μ [x] = a ≤ x ≤ b x = b 0;
(x - a) / (b - a); 1; (c - x) / (c - b); x ≤ a atau x ≥ c a ≤ x ≤ b
b ≤ x ≤ c c ≤ x ≤ d μ [x] = 0 1 Bah Bahu 0 1 1; (b - x) / (b - a); (x -b) / (c - b); 0 ≤ x ≤ a atau c ≤ x ≤ d a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c μ [x] = c b domai n a 0 1
0; (x - a) / (b - a); (c - x) / (c - b) x ≤ a atau x ≥ c a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c μ [x]
2.4  Operasi Himpunan Fuzzy
Operasi  himpunan fuzzy diperlukan  untuk  proses  inferensi  atau penalaran.  Dalam  hal  ini  yang  dioperasikan  adalah  derajat keanggotaannya.Derajat  keanggotaan  sebagai  hasil  dari  operasi dua  buah  himpunan fuzzy disebut  sebagai fire  strenght atau  α- predikat.
Berikut  beberapa  operasi  dasar  yang  paling  sering  digunakan untuk mengombinasi dan memodifikasi himpunan fuzzy.
1) Operasi Gabungan ( Union )
Operasi  gabungan  (sering  disebut  operator  OR)  dari himpunan fuzzy A dan B dinyatakan sebagai A B. Dalam sistem logika fuzzy , operasi gabungan disebut sebagai Max.
Derajat  keanggotaan  setiap  unsur  himpunan fuzzy A B adalah derajat keanggotaannya pada himpunan fuzzy A atau B yang memiliki nilai terbesar.
2) Operasi Irisan ( Intersection )
Operasi  irisan  (sering  disebut  operator  AND)  dari himpunan fuzzy A dan B dinyatakan sebagai A ∩ B. Dalam sistem  logika fuzzy ,  operasi  irisan  disebut  sebagai  Min. Derajat  keanggotaan  setiapunsur  himpunan fuzzy A ∩ B adalah derajat keanggotaannya pada himpunan fuzzy A dan B yang memiliki nilai terkecil.
3) Operasi Komplemen (Complement) Bila himpunan fuzzy A
pada himpunan universal X mempunyai fungsi keanggotaan µA(x) maka komplemen dari himpunan fuzzy A (sering disebut NOT) adalah himpunan fuzzy A C dengan fungsi keanggotaan untuk setiap x elemen X.

## 2.5 Metode Sugeno
Salah satu metode FIS yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan adalah metode Sugeno. Untuk memperoleh output dari metode fuzzy Sugeno diperlukan 6 tahap, yaitu  [6] :
1) Menentukan variabel masukan
2) Fuzzifikasi: menentukan derajat keanggotaan dari variabel masukan.
3) Operasi  logika fuzzy ,  perlu  dilakukan  jika  bagian antecedent  lebih  dari  satu  pernyataan  melakukan  operasi- operasi  logika fuzzy .Hasil  akhir  dari  operasi  ini  adalah derajat kebenaran antecedent yang berupa bilangan tunggal. Operator fuzzy untuk melakukan operasi AND dan OR bisa dibuat sendiri.
4) Implikasi: menerapkan metode implikasi untuk menentukan  bentuk  akhir fuzz y  set  keluaran.  Consequent atau  keluaran  dari  aturan fuzzy ditentukan  dengan mengisikan keanggotaan keluaran yang bersifat linier atau konstan.
5) Agregasi: yaitu proses mengkombinasikan keluaran dimana keluaran  bukan  dalam  bentuk  fungsi  keanggotaan,  tetapi sebuah bilangan yang mana berubah secara linier terhadap variabel-variabel  input,  yaitu  mengikuti  suatu  persamaan
bidang z = av + bw + c. Jika b = 0, dikatakan berorder satu dimana keluarannya mengikuti persamaan garis, yaitu z = av  +  c.  Jika  a  =  b  =  0,  dikatakan  berorder  nol,  karena keluarannya berupa sebuah bilangan konstan, yaitu z = c.
6) Defuzzifikasi:  mengisikan  bilangan  tunggal  ke  variabel keluaran dengan cara seperti berikut:
Output = ∑zµ (z) ∑µ (z)

## 2.6 MATLAB
MATLAB  merupakan  perangkat  lunak  yang  cocok  dipakai sebagai alat komputasi yang melibatkan penggunaan matriks dan vektor.  Fungsi-fungsi  dalam toolbox MATLAB  dibuat  untuk memudahkan  perhitungan  tersebut.  Sebagai  contoh,  MATLAB dapat dengan mudah dipakai untuk menyelesaikan permasalahan sistem persamaan linier, program linier dengan simpleks, hingga sistem yang kompleks seperti peramalan waktu, pengolahan citra, dll[7].

## 3. METODOLOGI

## 3.1.  Desain Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  pengumpulan  data dengan  wawancara  kepala  sekolah  bagian  yang  terkait  dengan sarana  prasarana  sekolah,  melakukan  instrumen  angket, dokumentasi  yang  menjadi  populasinya  adalah  beberapa  siswa yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini,  dimana  nantinya penelitian  ini  saling  melengkapi  dengan  penelitian  yang  lain, sehingga  data  yang  diinginkan  dapat  tercapai  yaitu  data  yang lengkap dan akurat.
Adapun  bentuk  desain  penelitian  didapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Identifikasi masalah Mempelajari Studi Literatur
Teknik Pengumpulan Data Tujuan Penelitian Analisa Data Mengolah Data dengan Metode Sugeno Implementasi dengan Matlab

## Gambar 3.1  Desain Penelitian

## 3.2  Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Variabel  input  :  Bangunan  sekolah,  ruang  kelas, laboratorium, dan perpustakaan.
2) Aplikasi yang digunakan : Matlab 6.1
3) Variabel  Output  :  Kepuasan  siswa  terhadap  sarana prasarana sekolah.

## 3.3  Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini sebagai berikut :
1) Observasi
2) Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  pemberian  angket kepada  siswa  sebanyak    50  orang  siswa  yang  menjadi sampel dalam penelitan.
3) Studi Literatur
4) Mempelajari  konsep-konsep  tentang fuzzy  logic dengan metode Sugeno. Sumber literatur dapat berupa buku, jurnal, dan website.
5) Wawancara
6) Informasi  yang  terkait  dengan  sarana  prasarana  sekolah dilakukan  wawancara    langsung  pihak  terkait  dengan sekolah SMP Negeri 11 Batam

## 3.4  Analisis Data
Metode  analisis  data  ini  terdiri  dari  metode  analisis  deskriptif kuantitatif  yaitu  hasil  data  yang  berbentuk  perhitungan  (angka) diperoleh dari hasil evaluasi dengan menggunakan testing dalam bentuk  essay  (pertanyaan)  yang  telah  disiapkan  oleh  penulis. Menurut  [8]  penelitian  kuantitatif,  merupakan  kegiatan  setelah data  dari  seluruh  responden  atau  sumber  data  lain  terkumpul. Kegiatan  dalam  analisis  data  adalah  mengelompokkan  data berdasarkan  variabel  dan  jenis  responden,  mentabulasi  data berdasarkan  variabel  dari  seluruh  responden,  menyajikan  data tiap  variabel  yang  diteliti,  melakukan  perhitungan  untuk menjawab rumusan  masalah, dan  melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.

## 3.5 Perancangan Sistem
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Sugeno. Langkah-langkah dalam analisis data  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi).
Sebelum  dilakukan  analisis  data,  data  nilai  yang  ada  di transformasikan ke dalam satu  nilai.  Dalam pembentukan fuzzy , fungsi keanggotaan yang digunakan adalah:
a) Grafik KeanggotaanLinier Turun
b) Grafik Keanggotaan Kurva Segitiga
c) Grafik Keanggotaan Kurva Trapesium, dan
d) Grafik Keanggotaan Kurva Bentuk Bahu
2) Aplikasi Fungsi Implikasi
3) Operasi Himpunan Fuzzy
4) Komposisi Aturan
5) Penegasan (defuzzyfication)

## 3.5.1 Himpunan Kabur
Tabel 3.3 Himpunan Kabur Fungsi Variabel Nama Variable Semesta Pembicaraan Input Gedung Sekolah [0 25] Ruang Kelas [0 25] Laboratorium Komputer [0 25] Perpustakaan [0 25] Output Tingkat Kepuasan [0 80] Sumber: Data Penelitian (2018)

## 3.5.2  Domain Himpunan
Fuzzy
Tabel  3.4Domain Himpunan Fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Domain Gedung Sekolah Sangat Baik (SB) [15 20 25 25] Baik (B) [10 15 20] Kurang Baik (KB) [5 10 15] Sangat Tidak Baik (STB) [0 0 5 10] Ruang Sekolah Sangat Baik (SB) [15 20 25 25] Baik (B) [10 15 20] Kurang Baik (KB) [5 10 15] Sangat Tidak Baik (STB) [0 0 5 10] Laboratorium Komputer Sangat Baik (SB) [15 20 25 25] Baik (B) [10 15 20] Kurang Baik (KB) [5 10 15] Sangat Tidak Baik (STB) [0 0 5 10] Perpustakaan Sangat Baik (SB) [15 20 25 25] Baik (B) [10 15 20] Kurang Baik (KB) [5 10 15] Sangat Tidak Baik (STB) [0 0 5 10] Tingkat Kepuasan Sangat Puas [60 80] Cukup Puas [40 60] Tidak Puas [0 40] Sumber : Data Penelitian (2018)

## 3.5.3  Pembentukan Rule
Pembentukan rule pada  logika fuzzy ,  dilakukan  dengan  cara mengkombinasikan setiap variable yang ada pada himpunan fuzzy dan  dicocokkan  dengan  data  yang  sudah  diambil  sebelumnya. Berikut  ini  adalah  rule  atau  aturan  yang  terdapat  pada  aplikasi matlab yang digunakan untuk mendapatkan hasilhnya.
Tabel 3.5 Rule Fuzzy No Rule R1 If  [Gedung__sekolah  is  Sangat_Tdk_Baik]  and [Ruang__kelas is Sangat_Tdk_Baik] and [Lab_Komputer is Sangat_Tdk_Baik] and [Perpustakaan is Sangat_Tdk_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas] R2 If [Gedung__sekolah is Kurang_Baik] and [Ruang__kelas is kurang_Baik] and [Lab_Komputer is kurang_Baik] and [Perpustakaan is kurang_Baik] then
[Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas]
R3 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is Baik] and [Lab_Komputer is Baik] and [Perpustakaan is Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Sangat_Puas]
R4 If [Gedung__sekolah is Sangat_Baik] and [Ruang__kelas is Sangat_Baik] and [Lab_Komputer is Sangat_Baik]  and  [Perpustakaan  is  Sangat_Baik]  then
[Tingkat__Kepuasan is Sangat_Puas]
R5 If [Gedung__sekolah is Sangat_Baik] and [Ruang__kelas is Sangat_Baik] and [Lab_Komputer is kurang_Baik] and [Perpustakaan is kurang_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Cukup_Puas]
R6 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is Baik]  and  [Lab_Komputer  is  kurang_Baik]  and
[Perpustakaan is kurang_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Cukup_Puas]
R7 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is Baik]  and  [Lab_Komputer  is  Sangat_Tdk_Baik]  and [Perpustakaan is Sangat_Tdk_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is cukup_Puas] R8 If [Gedung__sekolah is Kurang_Baik] and [Ruang__kelas is Kurang_Baik] and [Lab_Komputer is Baik] and [Perpustakaan is Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas]
R9 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is Baik]  and  [Lab_Komputer  is  kurang_Baik]  and [Perpustakaan  is  Baik]  then  [Tingkat__Kepuasan  is Cukup_Puas]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Hasil Penelitian
Berikut  ini adalah  hasil  yang peneliti  dapatkan dari pengolahan data menggunakan Matlab.
a) Representasi Variabel Input Gedung Sekolah
Gambar 4.1 Variabel Input Gedung Sekolah
Pada gambar 4.1, dijelaskan bahwa variable input gedung sekolah memiliki  tiga  bentuk  himpunan fuzzy ,  yaitu:  Sangat_Tdk_Baik dengan  nilai  domainnya  [0  5  10],  Kurang_Baik  dengan  nilai domainnya [5 10 15], Baik dengan nilai domaninnya [10 15 20], dan Sangat_Baik dengan nilai domainnya [15 20 25].
b) Representasi Variabel Input Ruang Kelas
Gambar 4.2 Variabel Input Ruang Kelas
Pada  gambar  4.2,  dijelaskan  bahwa  variable  input  ruang  kelas memiliki  tiga  bentuk  himpunan fuzzy, yaitu:  Sangat_Tdk_Baik dengan  nilai  domainnya  [0  5  10],  Kurang_Baik  dengan  nilai domainnya [5 10 15], Baik dengan nilai domaninnya [10 15 20], dan Sangat_Baik dengan nilai domainnya [15 20 25].
c) Representasi Variabel Input Laboratorium Komputer
Gambar 4.3 Variabel Input Laboratorim Komputer
Pada  gambar 4.3, dijelaskan bahwa variable  input  laboratorium komputer  memiliki  tiga  bentuk  himpunan fuzzy ,  yaitu: Sangat_Tdk_Baik dengan nilai domainnya [0 5 10], Kurang_Baik dengan nilai domainnya [5 10 15], Baik dengan nilai domaninnya [10 15 20], dan Sangat_Baik dengan nilai domainnya [15 20 25].
d) Representasi Variabel Input Perpustakaan

## Gambar 4.4 Variabel Input Perpustakaan
Pada gambar 4.4, dijelaskan bahwa  variable input perpustakaan memiliki  tiga  bentuk  himpunan  fuzzy,  yaitu:  Sangat_Tdk_Baik dengan  nilai  domainnya  [0  5  10],  Kurang_Baik  dengan  nilai domainnya [5 10 15], Baik dengan nilai domaninnya [10 15 20], dan Sangat_Baik dengan nilai domainnya [15 20 25].
e) Representasi Variabel Output Tingkat Kepuasan

## Gambar 4.5 Variabel Output Tingkat Kepuasan
Pada  gambar  4.5,  dijelaskan  bahwa  variable  output  tingkat kepuasan  memiliki  tiga  bentuk  himpunan  fuzzy,  yaitu: Tidak_Puas dengan nilai domainnya [0 40], Cukup_Puas dengan nilai  domainnya  [40  60],  dan  Sangat_Puas  dengan  nilai domainnya [60 80].

## 4.2.    Pembahasan
Pada tahapan fuzzy , langkah pertama yang harus dilakukan adalah menentukan fuzzyfikasi ,  dimana  peneliti  sudah  menjelaskan bentuk  himpunan  dan  semesta  pembicaraannya  pada  bab  3. Langkah  kedua  yaitu  penentuan rule yang  juga  sudah  terdapat pada bab 3.
Pada bagian pembahasan ini, peneliti akan langsung melakukan perhitungan  secara  manual.  Berikut  ini  adalah  salah  satu  data yang peneliti uji. Peneliti melakukan pengujian pada data nomor 1, dengan nilai masing – masing, yaitu: Bangunan Sekolah = 17 Ruang Kelas = 17 Laboratorium Komputer = 20 Perpustakaan = 18
a) Himpunan Fuzzy
1) Bangunan  sekolah  dengan  input  17,  selanjutnya  akan disebut  dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus fungsi  keanggotaan  menggunakan  rumus  kurva trapesium sebagai berikut:
Bangunan Sekolah [17] = Sangat_Tdk_Baik Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Bangunan Sekolah [17] = Kurang_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Bangunan Sekolah [17] = Baik (c-x)/(c-b) = (20-17)/(20-15) = 3/5 = 0,6
Bangunan Sekolah [17] = Sangat_Baik (x-a)/(b-a) = (17-15)/(20-15) = 2/5 = 0,4
2) Ruang  Kelas  dengan  input  17,  selanjutnya  akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi  keanggotaan  menggunakan  rumus  kurva segitiga sebagai berikut:
Ruang Kelas [17] = Sangat_Tdk_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Ruang Kelas [17] = Kurang_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Ruang Kelas [17] = Baik (c-x)/(c-b) = (20-17)/(20-15) = 3/5 = 0.6 Ruang Kelas [17] = Sangat_Baik
(x-a)/(b-a) = (17-15)/(20-15) = 2/5
= 0,4
3) Laboratorium  dengan  input  20,  selanjutnya  akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi  keanggotaan  menggunakan  rumus  kurva segitiga sebagai berikut:
Laboratorium [20] = Sangat_Tdk_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Laboratorium [20] = Kurang_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Laboratorium [20] = Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Laboratorium [20] = Sangat_Baik Hasil akan bernilai satu (1) karena 0 < x <a.
4) Perpustakaan  dengan  input  18,  selanjutnya  akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi  keanggotaan  menggunakan  rumus  kurva trapesium sebagai berikut:
Perpustakaan [18] = Sangat_Tdk_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Perpustakaan [18] = Kurang_Baik Hasil  akan  bernilai  nol  (0)  karena  nilai  x lebih besar dari nilai c.
Perpustakaan [18] = Baik
(c-x)/(c-b) = (20-18)/(20-15) = 2/5 = 0.4 Perpustakaan [18] = Sangat_Baik (x-a)/(b-a) = (18-15)/(20-15) = 3/5 = 0.6
Nilai Derajat keanggotaan dari data pertama adalah: Bangunan Sekolah [17]:
Sangat_Tdk_Baik = 0 Kurang Baik = 0 Baik = 0,6 Sangat_Baik = 0,4 Ruang Kelas [17]: Sangat_Tdk_Baik = 0 Kurang Baik = 0 Baik = 0,6
Sangat_Baik = 0,4 Laboratorium [20]:
Sangat_Tdk_Baik = 0 Kurang Baik = 0
Baik = 0 Sangat_Baik = 1 Perpustakaan [18]:
Sangat_Tdk_Baik = 0
Kurang Baik = 0 Baik = 0,4
Sangat_Baik = 0,6

## b) Komponen Aturan
Pada bagian ini, peneliti  melakukan perbandingan  dengan semua rule yang sudah dibuat sebelumnya.
R1 If  [Gedung__sekolah  is  Sangat_Tdk_Baik]  and [Ruang__kelas is Sangat_Tdk_Baik] and [Lab_Komputer is Sangat_Tdk_Baik] and [Perpustakaan is Sangat_Tdk_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas] Nilai Minimum = [0; 0; 0; 0] = 0 R2 If [Gedung__sekolah is Kurang_Baik] and [Ruang__kelas is kurang_Baik] and [Lab_Komputer is kurang_Baik] and [Perpustakaan is kurang_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas]
Nilai Minimum = [0; 0; 0; 0]
= 0
R3 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is Baik] and [Lab_Komputer  is Baik] and [Perpustakaan is Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Sangat_Puas] Nilai Minimum = [0,6; 0,6; 0; 0,4]
= 0
R4 If [Gedung__sekolah is Sangat_Baik] and [Ruang__kelas is Sangat_Baik] and [Lab_Komputer is Sangat_Baik]  and  [Perpustakaan  is  Sangat_Baik]  then [Tingkat__Kepuasan is Sangat_Puas]
Nilai Minimum = [0,4; 0,4; 1; 0,6] = 0,4
Z 4 = 80
R5 If [Gedung__sekolah is Sangat_Baik] and
[Ruang__kelas is Sangat_Baik] and [Lab_Komputer is
kurang_Baik] and [Perpustakaan is kurang_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Cukup_Puas] Nilai Minimum = [0,4; 0,4; 0 0]
= 0
R6 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is
Baik]  and  [Lab_Komputer  is  kurang_Baik]  and [Perpustakaan is kurang_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is Cukup_Puas]
Nilai Minimum = [0,6; 0,6; 0; 0]
= 0
R7 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is
Baik]  and  [Lab_Komputer  is  Sangat_Tdk_Baik]  and [Perpustakaan is Sangat_Tdk_Baik] then [Tingkat__Kepuasan is cukup_Puas] Nilai Minimum = [0,6; 0,6; 0; 0]
= 0
R8 If [Gedung__sekolah is Kurang_Baik] and [Ruang__kelas is Kurang_Baik] and [Lab_Komputer is Baik] and [Perpustakaan is Baik] then
[Tingkat__Kepuasan is Tidak_Puas]
Nilai Minimum = [0; 0; 0; 0,4] = 0
R9 If  [Gedung__sekolah  is  Baik]  and  [Ruang__kelas  is
Baik]  and  [Lab_Komputer  is  kurang_Baik]  and [Perpustakaan  is  Baik]  then  [Tingkat__Kepuasan  is Cukup_Puas]
Nilai Minimum = [0,6; 0,6; 0; 0,4] = 0
c)

## Defuzzyfikasi
Karena derajat keanggotaan yang tidak bernilai 0 hanya terdapat pada aturan ke 4, maka nilai defuzzy fikasinya sama dengan nilai Z 4 , yaitu 80.
Hasil  pada  perhitungan  matlab  dan  manualnya  bernilai  sama dengan keputusan Sangat Puas.
Gambar 4.6 Hasil pada Matlab

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  maka didapatkan  sebuah  kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan fuzzy logic dengan metode Sugeno dalam menentukan kepuasan siswa terhadap sarana dan prasarana sekolah adalah sangat puas. Dari  pembahasan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka beberapa hal  yang  dirasa perlu  untuk  disarankan kepada semua pihak  dalam  Pada  penelitian fuzzy  logic menentukan  kepuasan siswa  terhadap  sarana  dan  prasarana  sekolah  dengan menggunakan metode Sugeno masih terdapat kekurangan, untuk itu diperlukan beberapa masukan agar dapat dikembangkan lebih baik lagi dalam pencarian dan aplikasi yang lebih baru lagi sesuai dengan perkembangan zaman .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] k. hamdi, “analisa kepuasan siswa terhadap sarana prasarana,” vol. 3, 2017.
[2] s. n. rizki, “analisa tingkat kepuasan masyarakat,” vol. 23, pp. 59–67, 2016.
[3] f.  aldyanto,  j.  t.  Informatika,  and  f.  t.  Industri, “jurnal  teknoif  issn :  2338-2724  prediksi  jumlah produksi roti menggunakan metode logika fuzzy ( studi  kasus :  roti  malabar  bakery  )  jurnal  teknoif issn :  2338-2724  metode  sistem  inferensi  fuzzy,” vol. 4, no. 2, pp. 59–65, 2016.
[4] s.  kusumadewi  and  h.  purnomo,  “aplikasi  logika fuzzy  untuk  pendukung  keputusan  edisi  2,”  in aplikasi  logika  fuzzy  untuk  pendukung  keputusan edisi 2 , graha ilmu, 2010, pp. 1–28.
[5] t.  sutojo,  e.  mulyanto,  and  d.  v.  Suhartono, “kecerdasan  buatan,”  in kecerdasan  buatan ,  b. Rini w, ed. Andi yogyakarta, 2011, pp. 1–307.
[6] a.  h.  agustin,  g.  k.  gandhiadi,  and  t.  b.  oka, “penerapan metode  fuzzy sugeno  untuk menentukan harga jual sepeda motor bekas,” vol. 5, no. november, pp. 176–182, 2016.
[7] d. j. j. siang, “jaringan syaraf tiruan menggunakan matlab,”  in jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan matlab , andi yogyakarta, 2009, pp. 2–4 & 151.
[8] sugiyono,  “metode  penelitian  manajemen,”  no. alfabeta, bandung., 2014.

## BIODATA PENULIS

## Yulia
Magister  Ilmu  Komputer,  Universitas  Putra Indonesia  “YPTK”  Padang.  Dosen  Teknik Informatikan  di  Universitas  Putera  Batam, Batam. E-mail : yulia_edwar@yahoo.co.id
Ainul Mardiah Mahasiswa  Teknik  Informatika  Universitas Putera Batam. Email : ainulrasfi02@gmail.com