## PENERAPAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) DALAM MEMBUAT MODEL PENILAIAN PEMAHAMAN MATA PELAJARAN PEMROGRAMAN WEB
Astrilyana 1 ; Nurul Afni 2
1,2 Manajemen Informatika AMIK BSI  Pontianak
1,2 www.bsi.ac.id
1 astrilyana.ail@bsi.ac.id; 2 nuru.nrf@bsi.ac.id
Abstract — Dalam  sebuah  institusi  pendidikan, kurikulum  merupakan  standarisasi  bagian  dari sebuah kejuruan. Kurikulum berisi mata pelajaran yang akan diajarkan dalam tingkat pembelajaran. Setiap  mata  pelajaran  akan  didetailkan  target kompetensinya berdasarkan silabus yang telah di sepakati.  Pemrograman  web  merupakan  mata pelajaran  praktik  yang  menjadi  salah  satu  bagian dalam  kurikulum  sekolah  menengah  kejuruan untuk  jurusan  multimedia.  Penilaian  pemahaman mata  pelajaran  ini  dilakukan  hanya  dengan mengujikan sebagian target kompetensi yang ada dalam  silabus.  Hal  ini  menyebabkan  evaluasi terhadap  mata  pelajaran  tersebut  menjadi terlambat dan tidak efektif. Dengan permasalahan ini  maka  dibutuhkan  model  penilaian  baru  yang dapat  menilai  secara  keseluruhan  pemahaman siswa.  Metode  Fuzzy  Inference  System  (FIS) merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam membuat  model  penilaian  baru  dalam  menilai pemahaman  siswa  terhadap  mata  pelajaran pemrograman web. Model penilaian ini mencakup penilaian  pada  setiap  kompetensi  yang  ada  lama silabus.  Dari  hasil  penerapan  metode  ini ditemukan  bahwa  metode  ini  memiliki  70% keakurasi  dalam  menilai  pemahaman  siswa terhadap  mata  pelajaran  pemrogrman  web. Dengan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa model ini lebih efektif dalam menilai pemahaman pemrograman  web.  Model  ini  akan  dibuat  dalam bentuk GUI agar lebih mudah dalam penerapannya . Tujuan  dari  penelitian  ini  dapat membantu  memberikan  penilaian  yang  lebih akurat  terhadap  daya  serap  siswa  sebagai  bekal dalam pengevaluasian untuk pengembangan mata pelajaran pemrograman web.
Kata  Kunci :  Fuzzy  Inference  System,  Web Programming.
Intisari — I n  an  educational  institution,  the curriculum  is  part  of  a  vocational  standards.  The curriculum  contains  the  subjects  will  be  taught  in the  instructional  level.  Each  subject  will  be  detail
target  competencies  based  on  syllabus  that  has been  agreed  on.  Web  programming is the  practice that  subjects  be  one  part  in  the  vocational secondary  school  curriculum  for  multimedia Department.  Assessment  of  understanding of  these subjects  is  done  only  with  the  half  portion  of  the target  competences  that  exist  within  the  syllabus. This led to the evaluation of the subjects being late and  ineffective.  With  this  problem  then  it  needs  a new assessment models that can assess the overall understanding  of  the  students.  A  method  of  Fuzzy Inference System (FIS) is a method that can be used in  making  the  new  assessment  model  in  assessing students ' understanding towards web programming  subjects.  This  assessment  model include  an  assessment  on  each  of  the  existing competencies of the old syllabus. From the results of the  application  of  this  method  found  that  this method has a 70% accuracy in assessing students ' understanding towards web programming subjects. With  these  results  it  can  be  concluded  that  this model was more effective in assessing understanding  of  web  programming.  This  model will  be  made  in  the  form  of  a  GUI  for  easy application.  The  purpose  of  this  study  can  help provide  a  more  accurate  assessment  of  the absorption of students as a provision in evaluating for the development of web programming subjects.
Kata  Kunci :  Fuzzy  Inference  System,  Web Programming.

## PENDAHULUAN
Dalam memberikan pembelajarannya Sekolah Menengah  Kejuruan  berpendoman  berdasarkan kurikulum  yang  sudah  distandarisasi  untuk jurusan  multimedia.  Dalam    Undang–Undang sistem  pendidikan  Nasional  Tahun  2003  pasal  1 ayat (19) ”kurikulum adalah seperangkat rencana dan  pengaturan  mengenai  tuhuan,  isi,  dan  bahan pelajaran  serta  cara  yang  digunakan  sebagai pedoman  penyelenggaraan  kegiatan  mengajar untuk mencapai tujuan pendidikan tertentu”.
Pemrograman  web  merupakan  salah  satu mata pelajaran yang diberikan untuk memberikan kompetensi  bagi  para  peserta  didik  yang berhubungan  dengan  proses  pembuatan  web. Evaluasi yang dilakukan untuk menilai pemahaman  siswa  terhadap  mata  pelajaran  ini didasarkan  pada  nilai  dari  uji  kompetensi  yang dilakukan  peserta  didik.  Uji  kompetensi  keahlian pada smk ini dilakukan dengan ujian secara teori maupun praktik kejuruan.
Realita  yang  ada  penilaian  yang  diterapkan disekolah  belum  menerapkan  penilaian  autentik, nyatanya penilaian masih menggunakan penilaian tradisional yaitu mengacu kepada hasil akhir saja tanpa  memperhatikan  prosesnya  (Rusdiana, 2014).  Dikarenakan  belum  optimalnya  penilaian (Khodijah,  2016)  pada  setiap  ranah,  maka hasilnya menjadi tidak seimbang atara
pencapaian ranah kognitif, afektif dan psikomotor. Penilaian pendidikan sebagai
proses pengumpulan  dan  pengolahan  informasi  untuk mengukur  pencapaian  hasil  belajar  peserta  didik mencakup  penilaian  autentik,  penilaian  diri, penilaian  berbasis  portofolio,  ulangan,  ulangan harian,  ulangan  tengah  semester,  ulangan  akhir semester,  ujian  tingkat  kompetensi,  ujian  mutu tingkat  kompetensi,  ujian  nasional  dan  ujian sekolah (Kusnandar dalam Rusdiana, 2014).
Penelitian sebelumnya  pada tahun 2016 yang berjudul “Implementasi autentik pada pembelajaran pendidikan agama islam kurikulum 2013”,  membahas  mengenai  keberhasilan  dalam proses  penilaian  autentik  mata  pelajaran pendidikan  agama.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan ada lima bagian dalam keberhasilan implementasi  autentik  pada  mata  pelajaran agama dengan menerapkan model penilaian baru. Berdasarkan penilitian tersebut penulis bermaksud  membuatkan  model  penilaian  baru untuk  menilai  daya  serap  siswa  terhadap  mata pelajaran  web  secara  keseluruhan.  Metode  Fuzzy Inference  System  merupakan  metode  yang  dapat membantu  dalam  pembuatan  model  penilaian baru  untuk  menilai  pemahaman  siswa  terhadap mata  pelajaran  pemrograman  web  secara keseluruhan  kompetensi.  Berdasarkan  referensi tersebut  maka  disimpulkan  bahwa  metode  ini dapat  membantu  dalam  menemukan  model penilaian  pemahaman  siswa  terhadap  mata pelajaran  pemrograman  web.  Tujuan  dari penelitian  ini  dapat  membantu  memberikan penilaian  yang  lebih  akurat  terhadap  daya  serap siswa  sebagai  bekal  dalam  pengevaluasian  untuk pengembangan  mata  pelajaran  pemrograman web.

## BAHAN DAN METODE
Fuzzy  Inference  System adalah    proses merumuskan    pemetaan    dari input yang diberikan  ke ouput dengan menggunakan  logika fuzzy (Kusumadewi,  2010).  Gambaran  dari  alur fuzzy  dapat  dilihat  dari  gambar  dibawah  ini  :  di mulai  dengan  membentuk  himpunan  fuzzy,  lalu mengaplikasikan  fungsi  aplikasi,  setelah  ini mengkomposisi  aturan  yang  ada  dari  nilai  Max dan Minnya.
Sumber : Kusumadewi(2012) Gambar 1. Alur Fuzzy
Berdasarkan  proses  pemetaan  diatas  maka terbentuklah  kerangka  pemikiran  yang  menjadi rancangan  dari  proses  pembuatan  model penilaian pemahaman siswa sebagai berikut :
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Penelitian  yang  dilakukan  saat  ini  adalah penelitian  yang  digunakan  untuk  mengukur pemahaman  siswa  terhadap  mata  pelajaran pemrograman  web  yang  dilakukan  dengan membandingkan hasil pengolahan data menggunakan Fuzzy  Inference  System (FIS) dan penilaian  secara  manual.  Untuk  mendapatkan informasi  terkait  data  yang  akan  diolah  maka
perlu  dilakukan observasi ke  objek  penelitian. Penelitian  ini  dimulai  dengan  membuat kuesioner  berdasarkan  silabus  dari  mata pembelajaran pemrograman web. Dari kuesioner yang  dibuat  maka  dapat  diproses  dengan fuzzyfikasi berikut :
1. Himpunan  Fuzzy  :  (Tidak  Paham,  Kurang Paham,  Cukup  Paham,  Paham  dan  Sangat Paham)
2. Skor dari setiap himpunan fuzzy
1 dengan Range 1 -3
2 dengan Range 4 -6
3 dengan Range 7 -9
4 dengan Range 10 -12 5 dengan Range 13 -15
Dalam  menentukan  target  dari  pengisian kuesioner,  maka  diperlukan  sampel.  Sampel adalah  "sebagian  dari  jumlah  dan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  populasi".  (Sugiyono,  2006). Berdasarkan  pernyataan  diatas  maka  perlu dilakukan  perhitungan  untuk  data new ,  karena jumlah  populasi  pada  penelitian  ini  lebih  dari 100  siswa,  maka  penarikan  sampel  dilakukan secara  acak  ( random  sampling ).  Sedangkan teknik pengambilan sampel menggunakan rumus dari  Taro  Yamahe  atau  Slovin  dalam  Riduwan (2007, p.65) sebagai berikut : n = N / (N(d 2 )+1 n = 153 / (153(0,05 2 )+1 n = 153 / (0,3825)+1 n = 153/ 1,3825 n = 110,67 = 111 responden
Berdasarkan  penilaian  peneliti,  diduga  dapat membangun  model  untuk  melakukan  penilaian pemahasaman  siswa  terhadap  materi  pelajaran pemrograman  web  dengan  membandingkan metode Fuzzy  Inference  System  (FIS) Model Mamdani dan penilaian secara manual, yang dapat diimplementasikan  berformat  GUI  sehingga  hasil yang didapatkan dapat lebih akurat dan efisien.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengelompokkan Data
Dalam  penelitian  ini,  sampel  diambil  dari populasi yaitu, siswa yang  SMK Budhi Warman 1 yang  mengambil  jurusan  multimedia  dan  berada pada  kelas  XI  dan  XII  yang  berjumlah  153  siswa. Jumlah  data  yang  berasal  dari  kuesioner  dibagi berdasarkan kebutuhan pengolahan data yaitu : 1. 58 Data Training = Data yang berasal dari siswa yang  sudah  mempelajari  mata  pelajaran pemrograman web
2. 65 Data Testing = Data yang berasal dari siswa yang  sedang  mempelajari  mata  pelajaran pemrograman web
3. 20 Data New
= Data yang berasal dari siswa yang  sedang  dan  sudah  mempelajari  mata pelajaran. Data ini berfungsi sebagai data untuk menguji kebenaran nilai pada GUI.

## B. Penerapan FIS
Dalam  penerapan  metode  ini  ada  beberapa langkah dalam pemrosesan data, yaitu :
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada setiap indikator yaitu 14 indikator yang ada  didefinisikan  5  himpunan fuzzy, yaitu  Tidak
Paham, Kurang Paham, Cukup Paham, Paham dan Sangat Paham. Untuk merepresentasikan indikator  tersebut  digunakan  bentuk  kurva  bahu kiri  untuk  himpunan fuzzy Tidak  Paham,  bentuk kurva  segitiga  untuk  himpunan fuzzy Kurang Paham,  bentuk  kurva  segitiga  untuk  himpunan fuzzy Cukup  Paham,  bentuk  kurva  segitiga  untuk himpunan fuzzy Paham  dan  kurva  bahu  kanan untuk  himpunan fuzzy Sangat  Paham.  Gambaran dari represetasi grafik diatas yaitu :
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 3.  Fungsi Keanggotaan

## 2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada  tahapan  ini,  himpunan  fuzzy  selesai dibentuk,  maka  dilakukan  pembentukan  aturan- aturan  fuzzy.  Tiap  aturan  merupakan  suatu implikasi.  Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa rule. Untuk mementukan rule  sebagai berikut : a. Hubungan Dengan Tuhan :  5 3 = 125 rule
b. Hubungan Dengan Teman : 5 2 = 25 rule c. Konsep Dasar Web   : 5 4 = 625 rule d. Implementasi Tool : 5 5 = 3125 rule e. Hasil Penilaian Siswa = 5 4 = 625 rule Tahapan selanjutnya, peneliti membuat daftar rule  sesuai  dengan  kebutuhannya,  lalu  setelah aturan selesai dibentuk dilakukan pengaplikasian fungsi implikasi dengan MIN. Berdasarkan sample penilaian daya serap siswa terhadap pemrograman web, maka fungsi implikasi sampel dapat ditampilkan sebagai berikut: α 1 =  min{µHDT1(5),  µHDT2(4),  µHDT3(5), µHDTe1(5),  µHDT2(5),  µKDW1(5),  µKDW2(5), µKDW3(5),  µIT1(4),  µIT2(5),  µIT3(4),  µIT4(5), µIT5(5), µBP2(5) } = min{1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1)} = 0
Dikarenakan  hasil  fungsinya  0  maka  tidak menghasilkan daerah implikasi.
α 1 =  min{µHDT1(5),  µHDT2(4),  µHDT3(5), µHDTe1(5),  µHDT2(5),  µKDW1(5),  µKDW2(5), µKDW3(5),  µIT1(4),  µIT2(5),  µIT3(4),  µIT4(5), µIT5(5), µBP2(5) } = min{1, 0.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.5, 1, 0.5, 1, 1, 1)} = 0,5 Berdasarkan  fungsi  keanggoaan  dari  variabel output  himpunan  termasuk  Sangat  Paham  pada saat α 1 diperoleh nilai 0,5 sebagai berikut : 0,5 =(x – 3.5) / (4,5 – 3.5) 0,5 = (x - 3.5) / 1 0,5 x 1 = (x-3.5) 0,5 = (x-3.5) 0,5+ 3.5 = x 4 = x 3. Komposisi Aturan Komposisi aturan fungsi implikasi
menggunakan  fungsi MAX yaitu  dengan  cara mengambil  nilai  maksimum  dari output aturan. Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan  berisi  suatu  himpunan fuzzy yang merefleksikan konstribusi dari tiap-tiap proposisi. Komposisi  aturan  untuk  sample  sebelumnya adalah:
Variabel output Derajat kebenaran himpunan baik = Max (α 1 ; α 1 ) = Max (0,5 ; 0) = 0,5 Daerah  hasil  inferensi  tertinggi  adalah  0,5  dan terendah 0.

## 4. Proses Defuzzifikasi
Proses defuzzifikasi adalah  mengubah fuzzy output menjadi  nilai  tegas  berdasarkan  fungsi keanggotaan  yang  telah  ditentukan.  Proses defuzzifikasi menggunakan Metode Centroid.
μ(x) =  0    ; 0 ≤ 𝑑 1 ≤ 4 0,5 ; 4 ≤ 𝑑 1 ≤ 5
M1 = ∫ (0)𝑥𝑑𝑥
4 0 = 0𝑥 2 2 ] 4 0 = 0 𝑥 2 ] 4 0
= 0 (4) 2 – 0(0) 2
= 0
M2 = ∫ (0.5)𝑥𝑑𝑥 5 4
= 0.5𝑥 2 2 ] 5 4
= 0 . 25 𝑥 2 ] 5 4 = 0.25 (5) 2 – 0.25(4) 2 = 6.25 – 4 = 2.25 L 1 = 0 (4 – 0)  = 0
L 2 =0.5 (5 – 4) = 0.5
Nilai crisp output dihitung dengan :
𝒁 ∗ = 𝑴 𝟏 + 𝑴 𝟐 𝑳 𝟏 +   𝑳 𝟐 = 𝟎 + 𝟐, 𝟐𝟓 𝟎 + 𝟎, 𝟓 = 𝟒, 𝟓

## 5. Analisis dan Desain Sistem
Kriteria  yang  akan  dianalisis  dijadikan variabel fuzzy dalam menentukan penilaian siswa terhadap daya serap mata ajar pemrograman web dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab yaitu :
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 4. FIS Editor Astrilyana & Afni (2017)
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 5. Himpunan Fuzzy Input
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 6. Himpunan Fuzzy Output
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 7. Rule Astrilyana & Afni (2017)
Sumber : Astrilyana & Afni (2017)
Gambar 8. Surface Viewer FIS Berdasarkan  sistem  inferensi fuzzy yang  telah dibuat, akan dilakukan pengujian dan penyesuaian  dengan  rule  yang  ada.  Untuk pemanggilannya, ketikkan >>fis=readfis(‘HasilPenilaianSIswa’),  maka  akan muncul egine FIS seperti ini : fis = name: [1x19 char] type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input: [1x4 struct] output: [1x1 struct] rule: [1x625 struct]
Untuk memunculkan hasil akhir dari pengujian dan penyusuaian maka ketikan :
>> out=evalfis([3 3 3 3],fis) out = 3.4286
6. Hasil Penerapan
Berikut  ini  adalah  Astrilyana  &  Afni  (2017) dari  perhitungan  daya  serap  siswa  pada  mata pembelajaran pemrograman web dengan menggunakan  FIS  dan  manual.  Dengan  jumlah sampel  data  dari  data  new  sebanyak  20  Siswa, berikut lampirannya :

## Tabel 1. Tabel Hasil Penerapan Model
NO HDT HDTe KDW IT Konvesi onal FIS 1 5 5 5 5 4,6429 4,7011 2 4 4 3 3 3,2857 3,0000 3 4 5 3 2 3,2143 3,8575 4 5 5 5 4 4,4286 4,6768 5 2 2 2 2 2,0714 2,1327 6 3 4 2 2 2,7143 2,5661 7 5 5 5 5 4,7143 4,7011 8 4 5 4 4 4,0714 3,8575 9 2 1 1 1 1,4286 1,3232 10 4 5 3 4 3,4286 3,8575 11 4 4 3 3 3,0714 3,0000 12 4 5 3 3 3,3571 3,8575 13 3 5 4 3 3,6429 3,4291 14 3 3 3 3 2,8571 3,4286 15 3 3 3 2 2,5000 2,5661 16 3 5 4 3 3,5000 3,4291 17 4 5 2 2 2,6429 2,0000 18 4 5 3 3 3,2857 3,8575 19 4 5 3 2 3,1429 3,8575 20 4 5 2 3 3,0000 3,8575 TOTAL NILAI HASIL PERBANDINGAN 65,000 67,956 NILAI RATA-RATA 3,25 3,40 Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Keakurasian Konvesional :
= ( Nilai Rata-Rata Defuzzyfikasi / 5) *  100%
= (3.25 / 5) * 100%
= 0,650 * 100%
= 65%
Keakurasian FIS : = ( Nilai Rata-Rata Defuzzyfikasi / 5) *  100%
= (3.40 / 5) * 100%
= 0,679* 100%
= 67,9%

## 7. GUI
GUI  dirancang  untuk  memudahkan  user menjalankan suatu aplikasi dari sebuah Astrilyana &  Afni  (2017).  Pada  penelitian  ini,  GUI  dibuat dengan  menggunakan  metode  FIS  dikarenakan hasil  penilaian  FIS  lebih  akurat  terhadap  nilai konvesional  yaitu  67,9%.  GUI  dibuat  dengan menggunakan matlab, dengan bentuk aplikasi GUI sebagai berikut :
Sumber : Astrilyana & Afni (2017) Gambar 9. GUI Model Penilaian

## KESIMPULAN
Pembuatan  model  penilaian  pemahaman siswa terhadap mata pelajaran pemrograman web akan  lebih  akurat  bila  menggunakan  metode  FIS (Fuzzy  Inference  System) dibandingkan  dengan penilaian  yang  biasanya  digunakan . Tersedianya sebuah  aplikasi  GUI  yang  dapat  membantu penilaian  pemahamn  siswa  terhadap  mata pelajaran  pemrograman  web,  sehingga  lebih efisien dan efektif. Dengan adanya hasil penilaian ini dapat membantu sekolah dalam meningkatkan mutu  pembelajaran  dan  sebagai  sarana  evaluasi untuk  meningkatkan  kualitas  mengajar  dan belajar.

## REFERENSI
Astrilyana  &  Afni,  N.(2017).  Laporan  Akhir Penelitian  Mandiri.  Pontianak:  AMIK  BSI Pontianak
Nilashi,  Mehrbakhsh,    Mohammad  Fathian, Mohammad  Reza  Gholamain,  Othman  bin Ibrahim, Amir Talebi, dan Norafida Ithnin. 2011. A  Comparative    Study  of  Adaptive Fuzzy Inferencen System (ANFIS) and Fuzzy Inference  System (FIS) Approach  for  Trust in  B2C  Electronic  Commerce  Website. JCIT, 1975-9320
Ferdianandus  &  Indah,  Ira  Luvi.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Membantu Siswa  SMA  Kelas  XII  dalam  menentukan jurusan  di  Perguruan  Tinggi  dengan
menggunakan  Logika  Fuzzy  Metode Mamdani. IDeaTech, 2089-1121.
Gahara,  Budiarti.  2016.  Implementasi    Penilaian Autentik  Pada  Pembelajaran  Pendidikan Agama  Islam  Kurikulum  2013.TANZIM, 2548-3978.
Khodijah,  N.  (2016).  Kinerja  guru  madrasah  dan guru  pendidikan  agama  Islam  pasca sertifikasi  di  Sumatera  Selatan. Jurnal Cakrawala Pendidikan , 5 (1).
Rusdiana,  Herman,  Kamin  Sumardi,  Enang  S.
Arifiyanto.  2014.  Evaluasi  Hasil  Belajar Menggunakan  Penilaian  Autentik  Pada Mata Pelajaran Kelistrikan Sistem Refrigerasi. Journal Of Mechanical
EngineeringEducation , 2.
Undang-Undang  Republik  Indonesia.  (2003). Sistem  Pendidikan  Nasional.  Retrieved from http://www.dpr.go.id/uu/uu2003/UU_2003 _20.pdf
Kusumadewi,  Sri.,  &  Hartati,  Sri.  (2010).  Neuro- Fuzzy  Integrasi  Sistem  Fuzzy  Jaringan Syaraf . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi, Sri. (2012). Analisis & Desain Sistem Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sugiono. (2006).  Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta