## ANALISIS PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURON-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Rut Ronauli Hutagaol 1) , Aida Elda Afriza 2) , Mohammad Irfan Fahmi 3)
1-3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia Ruthutagaol2@gmail.com , aida16elda@gmail.com , mohammadirfanfahmi@unprimdn.ac.id

## Abstract
This research examines the performance of lecturers at Universitas Prima Indonesia using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method to evaluate and enhance teaching quality. The research employs  a  quantitative  approach,  collecting  data  through  observations,  literature  reviews,  and questionnaires  distributed  to  100  students  from  the  Faculty  of  Science  and  Technology.  Four  input variables  used  are  pedagogical  competence, professional  competence,  personal  competence,  and social competence. The collected data is analyzed using Matlab with ANFIS, which combines the capabilities of artificial neural networks and fuzzy logic to produce accurate predictions. The analysis results show that the  ANFIS  method  is  effective  in  measuring  lecturer  performance,  with  high  validation  results  and  low error rates. The ANFIS simulation indicates that the majority of lecturers fall into the "Quite Satisfied" category  based  on  student  assessments.  This  study  is  expected  to  make  a  significant  contribution  to improving  the  teaching  quality  of  lecturers  at  Universitas  Prima  Indonesia  through  more  accurate  and technology-based performance evaluations.
Keywords: Lecturers' Performance, ANFIS, Educational, Analysis, Teaching Quality

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan lembaga pendidikan di Indonesia  sedang  berkembang  pesat  karena persaingan  yang  semakin  ketat  di  dunia  kerja. Kompetensi  sebuah  lembaga  pendidikan  sangat dipengaruhi oleh kemampuan tenaga pengajarannya  dalam  menyampaikan  materi pembelajaran [1]. Kompetensi dapat didefinisikan  sebagai  keahlian  dan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  seorang  tenaga  pendidik, mencakup  pengetahuan,  penguasaan,  perilaku mental,  nilai-nilai,  keyakinan,  motivasi,  dan perilaku  yang  diperlukan  untuk  menjalankan tugas secara andal, efektif, dan efisien.
Mengingat  peran  strategis  dalam  proses pembelajaran  di  kampus,  seorang  dosen  bisa dianggap sebagai faktor penentu dalam pencapaian  hasil  akademik  dan  perilaku  serta nilai-nilai  mahasiswa  yang  rendah.  Keberadaan dosen  atau  tenaga  pendidik  yang  kompeten sangat  diperlukan.  Hal  ini  ditegaskan  dalam “Undang-Undang  Guru  dan  Dosen  Nomor  14 Tahun  2005  yang  menyatakan  bahwa  guru  dan
dosen  harus  memiliki  kualifikasi  akademik, kompetensi, sertifikat pendidik, sehat rohani dan jasmani,  serta  memenuhi  persyaratan  lain  yang ditetapkan oleh institusi tempat mereka bertugas, dan memiliki kemampuan untuk mencapai tujuan pendidikan  nasional”.  Dosen  memiliki  peran yang sangat penting dalam menentukan kualitas sebuah  lembaga  pendidikan  [2].  Kemampuan dosen dalam menyampaikan materi pembelajaran dengan baik, menguasai materi secara mendalam, dan menerapkan strategi pengajaran yang efektif akan  berdampak  pada  peningkatan  lulusan  dari lembaga pendidikan.
Universitas Prima Indonesia adalah salah satu  perguruan  tinggi  terkemuka  di  Sumatera Utara  yang  bergerak  di  bidang  jasa  pendidikan. Universitas  ini  memiliki  kualitas  pendidikan yang  baik  serta  sarana  dan  prasarana  yang memadai.  Kualitas  dosen  dan  mahasiswa  di Universitas  Prima  Indonesia  juga  baik,  yang dibuktikan dengan meningkatnya jumlah mahasiswa  yang  mendaftar  dan  berkembangnya pembangunan  di  universitas  tersebut.  Dalam
menjalankan  pendidikan  tinggi,  universitas memiliki  kewajiban  untuk  melaksanakan  Tri Dharma, yang mencakup pendidikan, penelitian, dan  pengabdian  kepada  masyarakat.  Salah  satu prinsip  utama  universitas  adalah  pembelajaran yang berpusat pada mahasiswa.
Saat  ini,  teknologi  informasi  (TI) memainkan peran penting dalam berbagai bidang [3]–[8],  [9]–[16],  termasuk  pendidikan  tinggi. Penggunaan teknologi informasi dapat meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  proses penelitian.  Untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen dalam rangka meningkatkan kualitas pengajaran di Universitas Prima Indonesia, metode Adaptive Neuron-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dapat digunakan. ANFIS adalah salah satu metode yang memanfaatkan teknologi informasi untuk pemodelan dan analisis data. ANFIS menggabungkan  kemampuan  jaringan  saraf tiruan  dan  logika  fuzzy  untuk  menghasilkan prediksi  yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini, ANFIS  digunakan  untuk  menganalisis  kinerja dosen  berdasarkan  variabel-variabel  yang  telah ditentukan.  Penggunaan  ANFIS  memungkinkan pengolahan  data  yang  kompleks  dengan  hasil yang lebih akurat dibandingkan metode konvensional [17], [18].
Beberapa penelitian terkait ANFIS telah dilakukan, salah satunya oleh  [19], di mana hasil prediksi  menggunakan  model  algoritma  ANFIS menunjukkan  nilai  validasi  pemodelan  sebesar 0.867189  atau  87%.  Penelitian  lain  yang dilakukan  menggunakan  data  untuk  sistem penilaian kinerja dosen di bidang pendidikan dan pengajaran,  penelitian,  pengabdian  kepada masyarakat,  dan  perilaku  kerja,  menyimpulkan bahwa  metode  ANFIS  memberikan  hasil pengujian  yang  memuaskan.  Dari  data  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  skor  penilaian  kinerja dosen termasuk dalam kategori "BAIK". Hal ini menunjukkan  bahwa  penerapan  logika  ANFIS pada  sistem  penilaian  kinerja  dosen  dapat berfungsi dengan baik [20].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  untuk membantu  Universitas  Prima  Indonesia  dalam menganalisis  kinerja  dosen  di  universitas tersebut, maka digunakan metode ANFIS dengan
menggunakan 4 variabel input, yaitu kompetensi pedagogik,  kompetensi  profesional,  kompetensi kepribadian, dan kompetensi sosial. Output yang dihasilkan  akan  berupa  hasil  kinerja  dosen dengan menggunakan metode ANFIS. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi Universitas Prima Indonesia untuk meningkatkan kualitas pengajaran dosen.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Pendekatan  kuantitatif  merupakan metode penelitian yang bertujuan untuk menjelaskan  hubungan  antara  variabel  dengan cara  mengumpulkan  dan  menganalisis  data numerik.  Data  numerik  adalah  data  yang  dapat diukur  dan  dikuantifikasi,  seperti  angka,  skor, dan nilai.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
a. Observasi
Peneliti  melakukan  observasi  langsung untuk  mengumpulkan  data  terkait  penilaian kinerja  dosen  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas Prima Indonesia. Selanjutnya, peneliti menganalisis dan mengevaluasi masalah yang terkait dengan topik penelitian tersebut.
b. Studi Literatur
Selain  melakukan  observasi,  peneliti juga  melakukan  studi  literatur  dengan  mencari data,  studi  pustaka,  dan  dasar  teori.  Dalam metode ini, peneliti berusaha untuk mempelajari jurnal,  buku,  dan  artikel  yang  relevan  dengan judul penelitian yang diambil. Hal ini dilakukan untuk  memperoleh  pemahaman  teoritis  yang berguna  dalam  analisis  dan  pengembangan penelitian ini.
c. Kuesioner Kuesioner disusun untuk menilai persepsi  mahasiswa  terhadap  kinerja  dosen berdasarkan  empat  indikator:  (1)  Kompetensi pedagogik,  (2)  Kompetensi  profesional,  (3) Kompetensi  kepribadian,  dan  (4)  Kompetensi sosial  [21].  Kuesioner  ini  diuji  terlebih  dahulu
untuk  memastikan  validitas  dan  reliabilitasnya. Validitas  menunjukkan  sejauh  mana  kuesioner mengukur sesuai dengan tujuan yang diinginkan, sedangkan  reliabilitas  menunjukkan  konsistensi kuesioner  dalam  menghasilkan  hasil  yang  sama ketika digunakan berulang kali.

## 2.3. Populasi dan Sampel
Penelitian ini melibatkan seluruh mahasiswa  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas  Prima  Indonesia  sebagai  populasi. Sampel yang dipilih terdiri dari mahasiswa aktif dari  tujuh  program  studi:  Sistem  Informasi, Teknik Informatika, Desain Komunikasi Visual, Teknik Industri, Teknik Elektro, Arsitektur, dan Rekayasa Sipil, yang berasal dari angkatan tahun 2020  hingga  2023,  dengan  total  2.357 mahasiswa.  Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan  adalah  simple  random  sampling, dimana  setiap  elemen  dalam  populasi  memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Dari populasi tersebut, sebanyak 100 responden dipilih sebagai sampel penelitian.

## 2.4. Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian  ini  dilakukan  melalui  kuesioner (angket)  yang  disusun  menggunakan  Google Forms  dan  dibagikan  kepada  responden. Pengukuran  data  dalam  kuesioner  ini  dilakukan berdasarkan tingkat kesetujuan responden terhadap  berbagai  pernyataan,  menggunakan Skala Likert dengan lima tingkatan, yaitu: sangat buruk = 1, buruk = 2, cukup = 3, baik = 4, dan sangat baik = 5. Skala ini memungkinkan peneliti untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  responden secara  kuantitatif,  yang  selanjutnya  akan dianalisis untuk mencapai tujuan penelitian.

## 2.5. Metode ANFIS
ANFIS ( Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System )  merupakan  metode  di  mana  penyetelan aturan dilakukan dengan menggunakan algoritma pembelajaran terhadap data yang ada [20].
Gambar 1. Struktur ANFIS[22]
Dari  gambar  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa arsitektur ANFIS terdiri dari lima lapisan, dengan setiap lapisan memiliki node .

## 2.6. Prosedur Kerja
Langkah  pertama  adalah  menganalisis masalah  yang  akan  dibahas,  yaitu  menentukan tingkat  kinerja  dosen  di  perguruan  tinggi. Selanjutnya,  melakukan  pengumpulan  data dengan menyebarkan kuesioner kepada mahasiswa  aktif  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas  Prima  Indonesia.  Setelah  itu,  data diolah  dengan  mengubah  setiap  nilai  jawaban kuesioner menjadi angka dan memisahkan setiap nilai variabel menjadi dataset dan data uji. Pada langkah  berikutnya,  akan  digunakan  ANFIS. Pada tahap pelatihan data, dataset akan dimuat ke dalam  ANFIS.  Pelatihan  data  ini  akan menunjukkan root  mean  square  error dari  data tersebut.  Kemudian,  pada  tahap  pengujian  data, menampilkan  ketepatan  ANFIS  dalam  menguji data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  data  dikumpulkan melalui  kuesioner  yang  disebarkan  kepada  100 mahasiswa  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas  Prima  Indonesia.  Setiap  pertanyaan dalam kuesioner memiliki nilai dalam skala satu hingga  lima, yang  kemudian  dijumlahkan  untuk setiap variabel dan output yang telah ditentukan. Setelah  total  nilai  dari  setiap  variabel  dihitung, data  disimpan  dalam  file  berformat  .dat.  Data yang  telah  dikumpulkan  ini  akan  diolah
menggunakan  Matlab  dengan  metode  Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS).

## Gambar 2. Data Set Responden

## 3.2.1. Penerapan
Adaptive Neuro-Fuzzy

## Inference (ANFIS)
Penggunaan  Matlab  dalam  pemrosesan ANFIS telah dikombinasikan dengan fuzzy logic toolbox [23].  Berikut  adalah  langkah-langkah dalam proses simulasi menggunakan Matlab.
1) Tahap Load Data Training
Pada gambar 3 terdapat kolom load data dengan  tipe Training dan  data  yang  diperlukan dari file yang tersimpan dengan ekstensi . dat .

## Gambar 3. Load Data Training
2) Tahap Generate Data
Pada  tahap  ini,  setelah  data  dimuat, tentukan  jumlah  Fungsi  Keanggotaan  input sebanyak  [3  3  3  3]  sesuai  dengan  variabel  data penilaian kinerja dosen dengan tipe keanggotaan segitiga  (trimf),  sedangkan  untuk  Fungsi
Keanggotaan output yang digunakan adalah tipe constant , seperti pada gambar 4 [24].
Gambar 4. Generate Data

## 3) Tahap Train FIS
Dengan simulasi Algoritma hybrid akan dilakukan proses Training dengan Epochs 50 dan hasil  menunjukkan root  mean  square  error 0,13902 seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Training  Error dengan  50
Epochs
4) Tahap Testing FIS
Hasil output yang dihasilkan dari Testing data menunjukkan root  mean  square  error 0,13893  dengan  menunjukkan  83  perbandingan yang tumpang tindih antara train data (lingkaran biru)  dan fis output (bintang  merah)  yang menunjukkan  bahwa  data  yang  di  uji  memiliki hasil  yang  akurat  dan  17  perbandingan  yang
saling  berdekatan  antara train  data (lingkaran biru)  dan fis output (bintang  merah)  yang menunjukkan  bahwa  data  yang  di  uji  memiliki hasil yang hampir akurat, seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Testing Data

## 3.2.2. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS
Berdasarkan simulasi
yang
dilakukan menggunakan  ANFIS,  diperoleh  hasil  dengan menggabungkan  metode  Hybrid  dan  kategori parameter dari tipe Membership Function [25].

## Gambar 7. Struktur ANFIS
Struktur pada gambar 8 terdiri dari lima lapisan.  Lapisan  pertama  memiliki  empat input yang  mewakili  variabel input .  Lapisan  kedua disebut Fuzzifikasi ,  mengubah  data input himpunan crisp ke  dalam  himpunan fuzzy dan menentukan  derajat  keanggotaan  pada  suatu himpunan fuzzy [26].  Lapisan  ketiga  adalah penentuan pembobot, yang menentukan pengaruh  setiap  aturan  terhadap output fuzzy .
Lapisan  keempat  adalah  normalisasi  pembobot, memastikan  bahwa  bobot  berada  dalam  rentang tertentu. Lapisan kelima menghitung output fuzzy dengan menggabungkan output dari semua aturan fuzzy menggunakan bobot yang telah ditentukan. Terakhir, Defuzzifikasi mengonversi output fuzzy menjadi nilai numerik.
Gambar 8. Desain Input dan Output
Sistem prediksi untuk mengetahui tingkat  kepuasan  kinerja  dosen  dibuat  dengan menggunakan  ANFIS  dengan  4 input dan  1 output . Train data dan test data digunakan dalam proses  ini  dengan  menerapkan  metode  Sugeno yang  terdiri  dari  4 input berupa:  Kompetensi Pedagogik, Kompetensi Profesional, Kompetensi Kepribadian,  dan  Kompetensi  Sosial.  Masing- masing input memiliki  3 neuro dan  1 output berupa  kepuasan  kerja  pada fuzzy interface , seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Editor Desain Input dan Output
Tabel 1. Hasil Pengkategorian Variabel
Berdasarkan Range No.  Variabel Range Keterangan 1. Kompetensi Pedagogik 19 - 26 Not Satisfied 27 - 33 Quite Satisfied 34 - 40 Satisfied 2. Kompetensi Profesional 16 - 24 Not Satisfied 25 - 32 Quite Satisfied 33 - 40 Satisfied 3. Kompetensi Kepribadian 16 - 24 Not Satisfied 25 - 32 Quite Satisfied 33 - 40 Satisfied 4. Kompetensi Sosial 18 - 25.33 Not Satisfied 25.34 - 32.66 Quite Satisfied 32.67 - 40 Satisfied 5. Kepuasan Kinerja 18 - 25.33 Not Satisfied 25.34 - 32.66 Quite Satisfied
32.67 - 40 Satisfied
Berdasarkan  rentangnya,  setiap  variabel dibagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu: Not  Satisfied, Quite  Satisfied,  Satisfied .  Sebagai  contoh,  pada variabel Kompetensi Pedagogik jika nilai berada di antara parameter 19 sampai 26 maka data akan dikategorikan sebagai Not Satisfied .
Jika nilai berada  di  antara parameter  27 hingga 33 maka data akan dikategorikan sebagai Quite  Satisfied ,  dan  jika  nilai  berada  di  antara angka  34  hingga  40  maka  data  akan dikategorikan sebagai Satisfied .
Gambar 10. Rule Viewer
Pada gambar 10, Rule Viewer menampilkan hasil perbandingan antara variabel input terhadap output .  Pada  variabel input Kompetensi  Pedagogik  memperoleh  nilai  29,5 dikategorikan sebagai
Quite Satisfied , Kompetensi  Profesional  memperoleh  nilai  28 dikategorikan sebagai Quite Satisfied , Kompetensi  Kepribadian  memperoleh  nilai  28 dikategorikan sebagai Quite Satisfied , Kompetensi  Sosial  memperoleh  nilai  29 dikategorikan  sebagai Quite  Satisfied ,  dan  jika setiap  nilai  variabel  di  akumulasikan  akan menghasilkan output kinerja  dosen  dengan  nilai sebesar  28,5  dikategorikan  sebagai Quite Satisfied .
Gambar 11. Tampilan Rule Editor
Terdapat  hasil  kombinasi  empat input pada  kelas  masing-masing  variabel  tidak  bebas yang  menghasilkan  81  kemungkinan,  yang diambil  dari  skala  3 4 .  Berdasarkan  percobaan yang telah dilakukan, didapatkan struktur model ANFIS yang dikembangkan yaitu 4 12 81 81  1. Angka-angka  tersebut  memiliki  makna  sebagai
berikut:  4  sebagai  jumlah  variabel input ,  12 sebagai  jumlah  dari  masing-masing member function ,  81  sebagai  jumlah  kemungkinan  yang diperoleh  dari input ,  81  sebagai  jumlah  aturan yang diperoleh dari output , dan 1 sebagai output seperti pada gambar 11.
Gambar 12. GUI Sistem Pengukuran Kepuasan Kinerja Dosen
Pada  gambar  12,  menunjukkan  GUI sistem pengukuran tingkat kepuasan kerja dosen di mana   sistem   tersebut   akan   menampilkan output berupa  keterangan Not  Satisfied,  Quite Satisfied,  Satisfied .  Sebagai  contoh  nilai  29.5 diberikan  pada  variabel  Kompetensi  Pedagogik, nilai  28  diberikan  pada  variabel  Kompetensi Profesional,  nilai  28  diberikan  pada  variabel Kompetensi Kepribadian, dan nilai 29 diberikan pada variabel Kompetensi Sosial, maka menghasilkan nilai output dengan kategori cukup puas ( Quite Satisfied) .
Gambar 13. View Surface Pengaruh Parameter Input terhadap Output
View surface menunjukkan kesinambungan antara  variabel input x terhadap variabel input y. View  Surface bekerja  dengan cara  membandingkan  antara  dua input terhadap satu output berdasarkan  data  pada  penilaian tingkat  kepuasan  kerja  karyawan.  Hasil  pada tampilan  permukaan  grafik  memperlihatkan perbandingan  variabel  yang  sangat  menentukan kepuasan  kerja. View  surface menunjukkan bahwa  variabel  Kompetensi  Pedagogik  dan Kompetensi Sosial sangat mempengaruhi kepuasan kerja. Variabel Kompetensi Pedagogik yang berada di titik koordinat 29.5 dan variabel Kompetensi Sosial yang berada di titik koordinat 29 dibandingkan terhadap output kepuasan kerja, maka  diperoleh  bahwa  nilai  Kompetensi Pedagogik dan Kompetensi Sosial menghasilkan nilai yang prima, seperti pada gambar 13.
Gambar 14. Diagram Lingkaran
Terdapat 32 pertanyaan yang dikelompokkan  berdasarkan  4  variabel,  yaitu: Kompetensi Pedagogik, Kompetensi Profesional, Kompetensi  Kepribadian,  dan  Kompetensi Sosial. Setiap pertanyaan menghasilkan tanggapan  berdasarkan  kategori  Sangat  Baik, Baik,  Cukup,  Buruk,  dan  Sangat  Buruk. Tanggapan  yang  diperoleh  dari  hasil  kuesioner yang  disebar  dipresentasikan  pada  diagram lingkaran  dengan  jumlah  responden  sebanyak 100 orang, terlihat pada gambar 14.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)  dalam  mengevaluasi  kinerja  dosen  di Universitas  Prima  Indonesia  menunjukkan  hasil yang memuaskan. ANFIS, yang menggabungkan kemampuan  jaringan  saraf  tiruan  dan  logika fuzzy,  berhasil  memberikan  prediksi  akurat mengenai  kinerja  dosen  berdasarkan  empat variabel utama: kompetensi pedagogik, kompetensi profesional, kompetensi kepribadian, dan kompetensi sosial. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sebagian besar dosen berada dalam kategori "Quite Satisfied" atau "Satisfied", menandakan  bahwa  dosen  di  universitas  ini memiliki  kinerja  yang  baik.  Dengan  demikian, metode  ANFIS  dapat  digunakan  sebagai  alat yang efektif untuk mengukur dan meningkatkan kualitas pengajaran di institusi pendidikan tinggi.

## 5. REFERENSI
[1] M. Mirawan, M. Suhaidi, and E.
Elisawati, “Analisis Penilaian Kinerja Dosen Mengajar Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Unitek , vol. 13, no. 1, pp. 15– 24, 2020, doi:
10.52072/unitek.v13i1.151.
[2] A. Kausar, A. Irawan, Wahyuddin, and Iqbal Fernando, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Penilaian Kinerja Dosen,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput. ,
vol. 10, no. 2, pp. 117–127, 2023, doi: 10.30656/prosisko.v10i2.6922.
[3] S. Sirait et al. , “Selection of the Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, p. 012068, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-
6596/1933/1/012068.
[4] V. Sihombing et al. , “Additive Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol.
1933, no. 1, p. 012070, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[5] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of ELECTRE Method for Decision Support System,” IOP Conf. Ser. Mater.
Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[6] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P. S. Parapat, E. I. Malau, and D. S. Hutagalung, “Decision support system for selection technique using MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012022, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-
899X/1088/1/012022.
[7] Fricles Ariwisanto Sianturi, “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran pada ibu hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[8] V. M. M. Siregar and N. F. Siagian, “Sistem Informasi Front Office Untuk
Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 77–82, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[9] V. M. M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 239, Dec.
2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[10] N. A. Sinaga et al. , “Decision support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP Conference Proceedings , 2022, p.
030020. doi: 10.1063/5.0094437.
[11] S. Sonang, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN
PEMBERIAN PINJAMAN KREDIT
MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 25, Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[12] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian, K. Sinaga, and M. Yunus,
“Decision Support System For Selecting The Best Practical Work Students Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4, pp. 270–278, 2022, doi:
10.31763/iota.v2i4.562.
[13] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings , 2022, p.
030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[14] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M. A. Hanafiah, and H. D. Pardede,
“SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209–
220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[15] V. Marudut and M. Siregar, “Best Employee Selection Using The Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[16] V. M. M. Siregar and H. Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR
BEKAS MENGGUNAKAN METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 263, Dec. 2022, doi:
10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[17] E. W. Sari, A. P. Windarto, and R. A. Nasution, “Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Dalam

## Memprediksi Penjualan Roti Kacang,”
BEES Bull. Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 3, pp. 74–83, 2022, doi: 10.47065/bees.v2i3.1383.
[18] H. Zakaria and N. Jaya, “Sistem Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Fuzzy Inference System Metode Mamdani,” J. Artif. Intell. … , vol. 2, no. 4, 2021.
[19] S. Irawan and J. P. Sugiono, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penilaian Kinerja Karyawan Untuk
Menentukan Status Pemberian Reward Level Operator dan Foreman Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),”
Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 84–93,
2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.501.
[20] K. Kiswanto, B. W. Benny, Y. Yuri, M. Mar, S. Sarwindah, and S. Supardi, “Penerapan Logika ANFIS Sistem Penilaian Kinerja Dosen Pada Tri Dharma dan Perilaku Kerja,” J. Sist. Inf.
Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 57–65, 2022, doi: 10.21456/vol12iss1pp57-65.
[21] Y. M. Snae, G. A. Manu, and D. Y. A. Fallo, “Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Dalam Proses Belajar Mengajar Mengunakan Fuzzy Logic,” HINEF  J. Rumpun Ilmu Pendidik. , vol. 1, no. 1, pp. 66–77, 2022, doi:
10.37792/hinef.v1i1.428.
[22] Ainun aziz, “Penggunaan Metode Anfis (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) Untuk Prediksi Beban Listrik Jangka Pendek,” JAMI J. Ahli Muda Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 83–94, 2022, doi: 10.46510/jami.v3i1.45.
[23] B. Hudaya, “Subsidi Kepemilikan Rumah Menggunakan Adaptive,” vol. 3, no. 3, pp. 324–329, 2019.
[24] Gansar Suwanto, R. I. Adam, and Garno, “Identifikasi Citra Digital Jenis Beras Menggunakan Metode Anfis dan Sobel,”
J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 2, pp.
123–128, 2021, doi:
10.33795/jip.v7i2.406.
[25] M. K. RI, “No TitleΕΛΕΝΗ,” Αγαη , vol.
8, no. 5, p. 55, 2019.
[26] Noeryanti, M. Titah Jatipaningrum, and S. Fariasi, “Memprediksi Indeks Pembangunan Manusia di Daerah
Istimewa Yogyakarta Berdasarkan Data 10 Tahun Terakhir Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani dan Metode Backpropagation,” J. Rekayasa Dan Inov. Tek. Ind. , 2021.