## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Layanan Pengelola Program Studi Menggunakan Metode Inference Fuzzy Sugeno
Amrul Hinung Prihamayu 1* 1 Ekonomi Syariah, Institut Agama Islam Negeri Ponorogo, Jl. Puspita Jaya, Krajan, Pintu, Kec. Jenangan, Kabupaten Ponorogo, Jawa Timur, 63492, Indonesia
*Email Korespondensi: amrul.hp@iainponorogo.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan pengelola program studi di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI) IAIN Ponorogo menggunakan metode inference fuzzy Sugeno dengan  bantuan  Fuzzy  Toolbox  pada  aplikasi  MATLAB.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  primer  yang dikumpulkan  dari  1036  responden,  yaitu  mahasiswa  aktif  dari  Program  Studi  Ekonomi  Syariah,  Perbankan Syariah,  dan  Manajemen  Zakat  dan  Wakaf.  Evaluasi  mencakup  lima  faktor  pelayanan:  Tangible,  Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy, yang diukur menggunakan skala Likert. Proses analisis dimulai dengan pembuatan himpunan fuzzy untuk setiap variabel, penggunaan fungsi implikasi fuzzy, penyusunan 19 fuzzy rules, dan  diakhiri  dengan  defuzzifikasi  untuk  memperoleh  nilai  konkret  tingkat  kepuasan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode fuzzy Sugeno dapat secara efektif menangkap variasi dalam tanggapan mahasiswa dan memberikan hasil yang akurat mengenai tingkat kepuasan mereka. Metode ini mempermudah tim Gugus Kendali  Mutu  Fakultas  dalam  mengevaluasi  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  akademik,  sehingga memberikan kontribusi signifikan bagi perbaikan berkelanjutan dalam pengelolaan program studi di FEBI IAIN Ponorogo.
Kata Kunci: Fuzzy Sugeno; Kepuasan; MATLAB; Pengelola Program Studi

## Abstract
This research aims to analyze the level of student satisfaction with study program management services at the Faculty of Islamic Economics and Business (FEBI) IAIN Ponorogo using the Sugeno fuzzy inference method with the help of the Fuzzy Toolbox in the MATLAB application. The data used is primary data collected from 1036 respondents,  namely  active  students  from  the  Sharia  Economics,  Sharia  Banking  and  Zakat  and  Waqf Management Study Programs. The evaluation includes five service factors: Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy, which are measured using a Likert scale. The analysis process begins with creating a fuzzy  set  for  each  variable,  using  the  fuzzy  implication  function,  compiling  19  fuzzy  rules,  and  ending  with defuzzification to obtain a concrete value for the level of satisfaction. The research results show that the Sugeno fuzzy method can effectively capture variations in student responses and provide accurate results regarding their level  of  satisfaction.  This  method  makes  it  easier  for  the  Faculty  Quality  Control  Team  team  to  evaluate  and improve the quality of academic services, thereby making a significant contribution to continuous improvement in the management of study programs at FEBI IAIN Ponorogo.
Keywords: Fuzzy Sugeno; MATLAB; Satisfaction; Study Program Manager

## 1. Pendahuluan
Analisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan pengelola program studi merupakan aspek penting dalam upaya peningkatan kualitas pendidikan di lingkungan akademik. Di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI) IAIN Ponorogo, evaluasi kepuasan mahasiswa terhadap pengelola program studi dilakukan secara rutin setiap semester oleh tim Gugus Kendali Mutu Fakultas. Proses evaluasi ini memerlukan analisis yang mendalam untuk  menentukan  hasil  kepuasan  terhadap  layanan  yang  diberikan  oleh  pengelola  program  studi.  Data
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
evaluasi dikumpulkan melalui kuesioner daring yang disebarkan menggunakan Google Forms dan diisi oleh mahasiswa aktif dari Program Studi Ekonomi Syariah, Program Studi Perbankan Syariah, dan Program Studi Manajemen Zakat dan Wakaf.
Metode yang digunakan dalam analisis tingkat kepuasan  pada penelitian ini adalah metode inference fuzzy Sugeno.  Sebelumnya,  metode fuzzy Mamdani  pernah  digunakan  untuk  menilai  tingkat  kepuasan  pelayanan terhadap  persyaratan  pelayanan  kesejahteraan  sosial  di  Balai  Terpadu  "Prof.  Dr.  Soeharso"  Surakarta (Charolina  &  Fitriyadi,  2024)  dan  fuzzy  Tsukamoto  pernah  digunakan  untuk  menilai  tingkat  kepuasan mahasiswa terhadap kinerja dosen dengan metode fuzzy inference system (FIS) tsukamoto (Sihaloho et al., 2020) Metode fuzzy Sugeno, yang sebelumnya banyak digunakan untuk prediksi (Borse & Agnihotri, 2019) melakukan penelitian prediksi hasil tanaman berdasarkan fuzzy rule-based system (FRBS) dengan pendekatan Takagi  Sugeno-Kang,  (Macioł  et  al.,  2020)  melakukan  penelitian  terkait  prediksi  keausan  cetakan  tempa menggunakan  metode  identifikasi  fuzzy  Takagi-Sugeno  yang  dimodifikasi,  (Alves  et  al.,  2024)  melakukan penelitian Model Takagi–Sugeno–Kang Baru untuk Peramalan Deret Waktu.
Beberapa penelitian terdahulu yang relevan dengan topik ini antara lain: Bakır dan Atalık yang menggunakan Fuzzy  AHP  dan  Fuzzy  MARCOS  untuk  evaluasi  kualitas  e-layanan  di  industri  penerbangan(Bakır  &  Atalık, 2021),  Prabowo  yang  menerapkan  Fuzzy  –  Service  Quality  terhadap  tingkat  kepuasan  pelayanan  BPJS Ketenagakerjaan(Prabowo  et  al.,  2022),  serta  Wicaksono  yang  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap layanan di rumah makan menggunakan pendekatan Fuzzy Mamdani((Wicaksono, 2021). Penelitian Yunus  dan  Marlina  juga  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  menganalisis  kepuasan  mahasiswa terhadap  pelayanan  berbasis  internet(Mughaffir  Yunus  &  Marlina  Marlina,  2023),  dan  Yunan  dan  Ali  yang mempelajari  implementasi  metode  Fuzzy  Mamdani  dan  Sugeno  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan mahasiswa  berprestasi  di  Politeknik  Aceh  Selatan(Yunan  &  Ali,  2020)  untuk  keluarga  di  kota  malang menggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno.  Studi  tersebut  mengaplikasikan  metode  Fuzzy  Sugeno  dalam pengambilan  keputusan  berbasis  data,  yang  relevan  dengan  pendekatan  kami  dalam  menganalisis  tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan pengelola program studi(Slamet Nur Huda, 2018).
Dengan  menggunakan  metode  inference  fuzzy  Sugeno,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  analisis yang  lebih  efisien  dan  tepat  dalam  menentukan  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  pengelola program  studi  di  FEBI  IAIN  Ponorogo,  serta  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  untuk  perbaikan layanan di masa mendatang.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang  diperoleh  dari  1036  responden,  yaitu  mahasiswa  aktif  dari Program Studi Ekonomi Syariah, Perbankan Syariah, dan Manajemen Zakat dan Wakaf di Fakultas Ekonomi dan  Bisnis  Islam  (FEBI)  IAIN  Ponorogo.  Data  yang  dikumpulkan  memperhitungkan  lima  faktor  utama  dari pelayanan yang diberikan oleh pengelola jurusan, yaitu Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy(Sugiyono, n.d.).
Metode  Fuzzy  Sugeno  dimulai  dengan  pembuatan  himpunan  fuzzy,  yang  memungkinkan  representasi  data yang ambigu menggunakan himpunan fuzzy. Dalam  metode ini, variabel input seperti Tangible, Reliability, Responsiveness,  Assurance,  dan  Empathy  diubah  menjadi  himpunan  fuzzy.  Setiap  variabel  input  memiliki derajat  keanggotaan  yang  menunjukkan  seberapa  jauh  nilai  input  termasuk  dalam  suatu  kategori,  seperti rendah,  sedang,  atau  tinggi.  Hal  ini  memungkinkan  penanganan  data  yang  tidak  tegas  dan  memberikan fleksibilitas dalam analisis. Langkah selanjutnya adalah penggunaan fungsi implikasi fuzzy, yang menentukan hubungan antara variabel input dan output berdasarkan aturan fuzzy yang telah dibuat. Dalam metode Sugeno, fungsi  implikasi  ini  sering  berupa  fungsi  linear  atau  konstanta.  Penyusunan  aturan  fuzzy  menghubungkan himpunan  fuzzy  dari  variabel  input  dengan  variabel  output  melalui  aturan  "Jika-Maka"  yang  disusun berdasarkan pengetahuan domain atau data historis. Setelah melalui proses inferensi fuzzy, hasilnya berupa output fuzzy yang perlu diubah menjadi nilai konkret melalui defuzzifikasi. Dalam metode Sugeno, defuzzifikasi biasanya dilakukan dengan mengambil rata-rata tertimbang dari output yang dihasilkan oleh masing-masing
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 94
aturan,  menghasilkan  nilai  akhir  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  atau  evaluasi (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Langkah  pertama  dalam  metode  ini  adalah  pembuatan  himpunan  fuzzy  berdasarkan  data  yang  sudah diperoleh.  Setiap  variabel  yang  menjadi  faktor  penilaian  kepuasan  mahasiswa  dikategorikan  ke  dalam himpunan fuzzy, seperti rendah, sedang, dan tinggi. Himpunan fuzzy ini membantu dalam mengabstraksikan data kualitatif menjadi data kuantitatif yang dapat dianalisis lebih lanjut(Sujarwata., 2018).
Selanjutnya,  digunakan  fungsi  implikasi  fuzzy  untuk  menentukan  hubungan  antara  himpunan  fuzzy  dari variabel input dan output.  Fungsi implikasi ini menggambarkan bagaimana setiap variabel input (Tangible, Reliability,  Responsiveness,  Assurance,  dan  Empathy)  mempengaruhi  variabel  output  (tingkat  kepuasan mahasiswa).
Tahap berikutnya adalah penyusunan fuzzy rules yang terdiri dari 19 aturan. Aturan-aturan ini merumuskan kondisi-kondisi  yang  menghubungkan  himpunan  fuzzy  dari  variabel  input  dengan  himpunan  fuzzy  dari variabel output. Contoh aturan bisa berupa: "Jika tangibility adalah tinggi dan reliability adalah sedang, maka kepuasan  adalah  tinggi".  Penyusunan  aturan  ini  berdasarkan  logika  dan  pengetahuan  domain  untuk memastikan bahwa semua kemungkinan kombinasi variabel input diperhitungkan.
Langkah terakhir adalah defuzzifikasi hasil. Proses defuzzifikasi digunakan untuk mengubah nilai-nilai fuzzy dari variabel output menjadi nilai konkret atau crisp. Nilai ini kemudian memberikan gambaran tentang tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  yang  diberikan  oleh  pengelola  program  studi.  Dengan  proses defuzzifikasi, hasil analisis menjadi lebih mudah dipahami dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan lebih lanjut oleh pengelola jurusan.

## 3. Hasil
Penelitian  ini  menggunakan  Fuzzy  Toolbox  dalam  aplikasi  MATLAB  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan mahasiswa terhadap pengelola program studi di FEBI IAIN Ponorogo. Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam menggunakan Fuzzy Toolbox(Budy Santoso et al., 2020)
Gambar 1. Fuzzy toolbox MATLAB
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Pertama,  memasukkan  fuzzy  membership  function  untuk  variabel  input,  yaitu  Tangible,  Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Kelima variabel input ini menggunakan skala Likert dengan nilai 1 = Tidak Setuju, 2 = Kurang Setuju, 3 = Setuju, dan 4 = Sangat Setuju. Membership function untuk setiap variabel ini dibuat berdasarkan rentang nilai yang mewakili masing-masing kategori pada skala Likert.

## Gambar 2. Membership function variabel input
Setelah itu, dimasukkan membership function untuk variabel output kepuasan, dengan kategori 1 = Tidak Puas, 2  =  Cukup  Puas,  3  =  Puas,  dan  4  =  Sangat  Puas.  Variabel  output  ini  juga  menggunakan  skala  Likert  yang mencerminkan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan yang diberikan oleh pengelola program studi.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 96

## Gambar 3. Membership function variabel output
Langkah selanjutnya adalah memasukkan 19 fuzzy rules yang telah disusun sebelumnya. Aturan-aturan ini menentukan hubungan antara variabel input dan variabel output berdasarkan kombinasi dari nilai-nilai fuzzy yang telah  didefinisikan. Contoh dari fuzzy rules adalah: "Jika Tangible adalah  tinggi dan Reliability adalah sedang, maka kepuasan adalah tinggi." Penyusunan aturan ini didasarkan pada logika dan pemahaman tentang bagaimana setiap faktor pelayanan memengaruhi tingkat kepuasan.
Gambar 4. Fuzzy Rules ysng sudah diinput
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## 4. Pembahasan
Setelah semua fuzzy rules dimasukkan, dilakukan analisis terhadap tingkat kepuasan menggunakan data yang telah dikumpulkan. Analisis ini dilakukan dengan menjalankan proses inferensi fuzzy yang menggunakan fuzzy rules untuk mengolah data input dan menghasilkan nilai output yang konkret(Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  metode inference fuzzy Sugeno  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan yang diberikan oleh pengelola program studi di FEBI  IAIN  Ponorogo.  Dari  data  yang  diperoleh,  metode fuzzy Sugeno  mampu  menangkap  variasi  dalam tanggapan  mahasiswa  dan  memberikan  hasil  yang  akurat  serta  sesuai  dengan  kondisi  nyata  di  lapangan. Analisis ini mengungkapkan tingkat kepuasan mahasiswa secara rinci dan mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang memengaruhinya, seperti Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance , dan Empathy . Hasil konkret dari analisis  ini  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  merasa  puas  dengan  layanan  yang  diberikan, namun ada area tertentu yang memerlukan perbaikan untuk mencapai tingkat kepuasan yang lebih tinggi.
Dibandingkan  dengan  metode  lain  seperti fuzzy Mamdani  (Charolina  &  Fitriyadi,  2024)  atau  Tsukamoto (Sihaloho et al., 2020) yang telah digunakan dalam penelitian sebelumnya, metode fuzzy Sugeno terbukti sama efektifnya dalam konteks evaluasi tingkat kepuasan. Pendekatan ini tidak hanya mempermudah evaluasi dan pengambilan keputusan berbasis data tetapi juga memberikan kerangka kerja yang lebih fleksibel dan adaptif untuk berbagai aplikasi, termasuk penilaian kinerja dan evaluasi layanan.
Dengan demikian, metode fuzzy Sugeno terbukti sebagai alat yang efektif dan efisien dalam mengevaluasi dan menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa. Hasil analisis dapat digunakan oleh pengelola program studi untuk melakukan perbaikan berkelanjutan dalam pelayanan akademik di FEBI IAIN Ponorogo, memastikan bahwa layanan  yang  diberikan  terus  memenuhi  dan  melebihi  harapan  mahasiswa.  Selain  itu,  metode  ini  dapat diadaptasi untuk berbagai konteks evaluasi lainnya, menunjukkan potensi luasnya untuk aplikasi di bidang akademik maupun non-akademik.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode inference fuzzy Sugeno, yang diterapkan menggunakan Fuzzy Toolbox di MATLAB, efektif dan efisien dalam menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa  terhadap  layanan  pengelola  program  studi  di  FEBI  IAIN  Ponorogo.  Dengan  melibatkan  1036 responden  dari  tiga  program  studi  dan  mempertimbangkan  lima  faktor  pelayanan  (Tangible,  Reliability, Responsiveness,  Assurance,  dan  Empathy),  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  fuzzy  Sugeno  mampu menangkap variasi tanggapan mahasiswa dan memberikan hasil akurat. Hasil ini dapat digunakan oleh tim Gugus Kendali Mutu Fakultas untuk meningkatkan kualitas layanan akademik, mempermudah evaluasi, dan pengambilan keputusan berbasis data untuk perbaikan berkelanjutan dalam pengelolaan program studi.
Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  disarankan  agar  metode  fuzzy  Sugeno  diterapkan  pada  evaluasi  layanan akademik di fakultas atau universitas lain untuk melihat konsistensi dan efektivitas metode ini dalam berbagai konteks.  Selain itu,  penerapan metode fuzzy Sugeno bisa diperluas ke  bidang lain seperti penilaian kinerja dosen, evaluasi kepuasan pelanggan di sektor bisnis, atau penentuan potensi desa di bidang pemerintahan. Eksplorasi lebih lanjut juga dapat dilakukan dengan mengombinasikan metode fuzzy Sugeno dengan teknik data  mining  atau  machine  learning  untuk  memperoleh  wawasan  yang  lebih  mendalam  dan  meningkatkan akurasi analisis.

## Referensi
Alves, K. S. T. R., de Jesus, C. D., & de Aguiar, E. P. (2024). A new Takagi–Sugeno–Kang model for time series forecasting.
Engineering Applications of Artificial Intelligence , 133 , 108155. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108155
Bakır, M., & Atalık, O . (2021). Application of Fuzzy AHP and Fuzzy MARCOS Approach for the Evaluation of E- Service Quality in the Airline Industry. Decision Making: Applications in Management and Engineering , 4 (1), 127–152. https://doi.org/10.31181/dmame2104127b
Borse, K., & Agnihotri, P. G. (2019). Prediction of Crop Yields Based on Fuzzy Rule-Based System (FRBS) Using the Takagi Sugeno-Kang Approach (pp. 438–447). https://doi.org/10.1007/978-3-030-00979-3_46 Budy  Santoso,  Zohrahayaty,  &  Azminuddin  I.  S.  Azis.  (2020). Machine  Learning  and  Reasoning  Fuzzy  Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner . Deepublish.
Kusumadewi, S. ., & Purnomo, H. (2010). Fuzzy Logic Application for Decision Support. Graha Ilmu .
Macioł, A., Macioł, P., & Mrzygło d, B. (2020). Prediction of forging dies wear with the modified Takagi–Sugeno fuzzy  identification  method. Materials  and  Manufacturing  Processes , 35 (6),  700–713. https://doi.org/10.1080/10426914.2020.1747627
Mughaffir Yunus, & Marlina Marlina. (2023). Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Umpar Terhadap Pelayanan Berbasis Internet Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Sintaks Logika (JSilog) Jurnal Penelitian Ilmiah Teknik Informatika , 3 (3).
Prabowo, T., Machfud, I., & Lestari, D. (2022). Penerapan Fuzzy – Service Quality Terhadap Tingkat Kepuasan Pelayanan  BPJS  Ketenagakerjaan. Journal  Automation  Computer  Information  System , 2 (1),  82–90. https://doi.org/10.47134/jacis.v2i1.38
Sihaloho, T. P., Nasution, M. K. M., & Situmorang, Z. (2020). Level of student satisfaction on lecturer performance with  fuzzy  inference  system  (FIS)  tsukamoto  method. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 725 (1), 012130. https://doi.org/10.1088/1757-899X/725/1/012130 Slamet Nur Huda. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Kontrakan untuk Keluarga di Kota Malang Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno. J-INTECH Journal of Information and Technology , 6 (1). Sugiyono. (n.d.). Metode penelitian pendidikan : (pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R & D) . Sujarwata. (2018). Buku Ajar Sistem Fuzzy dan Aplikasinya . Deepublish. Wicaksono,  D.  E.  (2021). Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  terhadap  Layanan  di  Rumah  Makan  Pacitan dengan Pendekatan Fuzzy Mamdani .
Yunan, A., & Ali, M. (2020). Study and Implementation of the Fuzzy Mamdani and Sugeno Methods in Decision Making on Selection of Outstanding Students at the South Aceh Polytechnic. Jurnal Inotera , 5 (2), 152–164. https://doi.org/10.31572/inotera.Vol5.Iss2.2020.ID127