KAJIAN KOMPARASI PENERAPAN METODE FIS MAMDANI DAN AHP DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI GURU TETAP STUDI KASUS: SMK. XYZ
Imam Sunoto
Fakultas Teknik Matematika dan IPA, Program Studi Teknik Informatika Universitas Indraprasta PGRI Email: raidersimam@gmail.com

## ABSTRAK
Guru  adalah  pendidik  profesional  yang  mempunyai  tugas,  fungsi,  dan  peran  penting  dalam mencerdaskan  kehidupan  bangsa.  Guru  yang  profesional  diharapkan  mampu  berpartisipasi  dalam pembangunan  nasional  untuk  mewujudkan  insan  Indonesia  yang  bertakwa  kepada  Tuhan  YME,  unggul dalam  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  memiliki  jiwa  estetis,  etis,  berbudi  pekerti  luhur,  dan berkepribadian. Dalam memenuhi kebutuhan akan guru tetap di lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)  XYZ,  maka  pihak  sekolah  mengadakan  penyeleksian  terhadap  guru  tidak  tetap/  honorer  yang telah mengajar cukup lama. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan menggunakan pendekatan metode Fuzzy Infrence System (FIS) Mamdani dan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Kriteria penilaian dapat dilakukan dengan melihat  Kriteria-kriteria yang dipertimbangkan dalam seleksi tersebut, yaitu:  kompetensi  pedagogik,  kompetensi  kepribadian,  kompetensi  professional,  dan  kompetensi  sosial. Dari  kriteria  tersebut,  maka  dibuatlah  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Kriteria  Penentuan seleksi guru tetap tersebut selanjutnya diolah dengan pendekatan metode FIS Mamdani dan metode AHP, sehingga  dapat  diperoleh  dengan  tepat  dan  cepat  peringkat-peringkat  guru  tidak  tetap  yang  untuk selanjutnya  dapat  diajukan  sebagai  guru  tetap.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  kepala  sekolah dalam menentukan seleksi guru tetap yang ada di SMK. XYZ secara efektif, efisien, dan objektif.
Kata kunci: seleksi guru tetap, sistem pendukung keputusan, fis mamdani, ahp, kriteria.

## ABSTRACT
Teachers  are  professional  educators  who  have  the  duty,  function,  and  an  important  role  in educating the nation. Professional teachers are expected to participate in national development to realize the Indonesian people who fear God Almighty, excelling in science and technology, has a soul aesthetic, ethical, noble character,  and personality. In fulfilling the need of permanent teachers in the Vocational High School (SMK) XYZ, the school held a screening of the temporary teachers/ honoree who has been teaching  long  enough.  One  way  to  do  that  is  by  using  Fuzzy  method  approach  Infrence  System  (FIS) Mamdani  and  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  The  assessment  criteria  can  be  done  by  looking  at the  criteria  considered  in  the  selection,  namely:  pedagogical  competence,  personal  competence, professional  competence  and  social  competence.  From  these  criteria,  then  made  a  Decision  Support System  (DSS).  Determination  Criteria  of  selection  of  permanent  teachers  are  then  processed  with Mamdani FIS method and AHP, so it can be achieved precisely and quickly ratings of temporary teachers who henceforth be proposed as permanent teachers. The results of this study can be used in determining the selection of the principal permanent teachers in SMK. XYZ effectively, efficiently, and objectively.
Keywords: selection of permanent teachers, decision support systems, fis mamdani, ahp, criteria.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Guru merupakan jabatan atau profesi yang memerlukan keahlian khusus sebagai guru. Pekerjaan ini tidak  bisa  dilakukan  oleh  orang  yang  tidak  memiliki  keahlian  untuk  melakukan  kegiatan  atau  pekerjaan sebagai  guru.  Tugas  guru  sebagai  profesi  meliputi  mendidik,  mengajar,  dan  melatih.  Mendidik  berarti meneruskan  dan  mengembangkan  nilai-nilai  hidup.  Mengajar  berarti  meneruskan  dan  mengembangkan ilmu pengetahuan dan teknologi. Sedangkan melatih berarti mengembangkan keterampilan-keterampilan pada  siswa.  Untuk  mewujudkan  tujuan  pendidikan  nasional  yaitu  visi  dan  misi  sekolah,  maka  sekolah perlu  memilih  guru  tetap  yang  memiliki  kinerja  yang  baik  untuk  dijadikan  teladan  dalam  mengajar. Menetapkan  guru  tetap  dapat mendorong  peningkatan  mutu  pengajaran  dan  meningkatkan  motivasi  dan
profesionalisme  guru  dalam  pelaksanaan  tugas,  maka  kepala  sekolah  membuat  kriteria  untuk  memilih guru tetap.
Dalam  memenuhi  kebutuhan  akan  guru  tetap  di  lingkungan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) XYZ,  maka  pihak  sekolah  mengadakan  penyeleksian  terhadap  guru  tidak  tetap/  honorer  yang  telah mengajar  cukup  lama.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan logika fuzzy infrence system mamdani. Kriteria penilaian dapat dilakukan dengan melihat Kriteria-kriteria yang  dipertimbangkan  dalam  seleksi  tersebut,  yaitu:  kompetensi  pedagogik,  kompetensi  kepribadian, kompetensi  professional,  dan  kompetensi  sosial.  Dari  kriteria  tersebut,  maka  dibuatlah  suatu  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK).  Kriteria  Penentuan  seleksi  guru  tetap  tersebut  selanjutnya  diolah  dengan pendekatan  logika fuzzy  infrence  system  mamdani, sehingga  dapat  diperoleh  dengan  mudah  peringkat- peringkat guru tidak tetap yang untuk selanjutnya dapat diajukan sebagai guru tetap. Hasil dari penelitian ini  diharapkan  kepala  sekolah  mampu  menentukan  seleksi  guru  tetap  yang  ada  di  SMK.  XYZ  secara efektif, efisien, dan objektif.
Adapun  penelitian  yang  relevan  dengan  kasus  dipenelitian  ini  adalah  Antoni  Aruan  (2014)  yang telah  berhasil  meneliti  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  asuransi  jiwa  menggunakan metode fuzzy multi criteria decision making . Penelitian tersebut diatas membuktikan bahwa metode fuzzy ini dapat menghasilkan suatu keputusan yang cepat dan tepat, sehingga dapat menjadi pertimbangan bagi pengambil keputusan ( decision maker ) dalam mengadakan penyeleksian terhadap alternatif yang ada [1].

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  rumusan  masalah  yang  dibahas  dapat  dilihat  dari kerangka pemikiran dalam gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran Seleksi Guru Tetap

## 1.3 Batasan Masalah
Berdasarkan  rumusan  masalah  di  atas,  maka  dapat  ditetapkan  ruang  lingkup  dan  batasan  masalah pada penelitian ini yaitu:
1) Perancangan  yang  dibuat  dengan  menggunakan  penalaran fuzzy dengan  menggunakan  metode Mamdani dan AHP
2) Variabel  kriteria  yang  digunakan  meliputi  variabel input yaitu  Kompetensi  Pedagogik, Kompetensi  Profesional,  Kompetensi  Kepribadian,  Kompetensi  Sosial,  serta  variabel output yaitu guru tetap.
3) Pembuatan aturan dalam basis pengetahuan dibantu oleh kepala sekolah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  adalah  suatu  kesatuan  usaha  yang  terdiri  dari  bagian-bagian  yang  berkaitan  satu  sama  lain yang  berusaha  mencapai  suatu  tujuan  dalam  suatu  lingkungan  kompleks.  Pengertian  tersebut mencerminkan adanya beberapa bagian dan hubungan antara bagian, ini menunjukkan kompleksitas dari sistem  yang  meliputi  kerja sama antara bagian  yang independent satu sama lain. Selain itu dapat dilihat
Kondisi saat ini Proses penyeleksian guru tetap di SMK. XYZ berdasarkan hasil rapat dan musyawarah dinilai tidak efektif, efisien, dan objektif
Pemanfaatan TIK sebagai SPK Dengan pendekatan Metode Fuzzy dan AHP
Uji validasi Uji validasi dari hasil pemanfaatan TIK
Hasil yang diharapkan SMK. XYZ akurat dalam menentukan seleksi guru tetap dan lebih efektif, efisien, dan objektif
Kriteria seleksi guru tetap 1. Kompetensi pedagogik
2. Kompetensi profesional
3. Kompetensi kepribadian
4. Kompetensi sosial Data model SK Data validasi
bahwa  sistem  berusaha  mencapai  tujuan.  Pencapaian  tujuan  ini  menyebabkan  timbulnya  dinamika, perubahan-perubahan yang terus-menerus perlu dikembangkan dan dikendalikan [2].
Sistem pendukung  keputusan  sebagai  sekumpulan prosedur berbasis  model  untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif lengkap dengan isu-isu penting, dan mudah berkomunikasi [3]. Dari  definisi  tersebut,  dapat  diindikasikan  empat  karakteristik  utama  dari  sistem  pendukung  keputusan, yaitu:
1) Sistem pendukung keputusan menggabungkan data dan model menjadi satu bagian.
2) Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  untuk  membantu  para  manajer  (pengambil  keputusan) dalam proses pengambil keputusan dari masalah yang bersifat semi struktural (tidak terstruktur).
3) Sistem  pendukung  keputusan  lebih  cenderung  dipandang  sebagai  penunjang  penilaian  manajer dan sama sekali bukan untuk menggantikannya.
4) Teknik  sistem  pengambil  keputusan  dikembangkan  untuk  meningkatkan  efektivitas  dari pengambil keputusan.

## 2.2 Pengertian Fuzzy Logic
Sebelum  munculnya teori fuzzy logic dikenal sebuah logika tegas ( crisp logic ) yang  memiliki  nilai benar dan salah secara tegas.  Sebaliknya fuzzy logic adalah Suatu logika  yang  memiliki  nilai  kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar dan salah. Dalam teori fuzzy logic suatu nilai bisa bernilai benar dan  salah  secara  bersamaan.  Namun  berapa  besar  kebenaran  dan  kesalahan  suatu  nilai  tergantung  pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Orang yang belum mengenal fuzzy logic pasti akan mengira bahwa fuzzy logic adalah suatu yang amat rumit dan tidak menyenangkan. Namun, sekali orang mengenalnya, ia pasti akan sangat tertarik dan akan menjadi pendatang baru untuk ikut serta mempelajarinya. Fuzzy logic dikatakan  sebagai  logika  baru  yang  lama,  sebab  ilmu  tentang fuzzy  logic modern  dan  metodis  baru ditemukan beberapa tahun yang lalu, padahal sebenarnya konsep tentang fuzzy logic itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama. Fuzzy logic adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang Input ke dalam suatu ruang output [4].

## 2.3 Logika Fuzzy Infrence System Mamdani
Logika fuzzy infrence system Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max–Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975 [4]. U ntuk mendapatkan Output , diperlukan 4 tahapan:
1) Pembentukan  himpunan fuzzy .  Menentukan  variabel fuzzy dan  himpunan fuzzy nya.  Kemudian tentukan  derajat  keanggotaan  antara  data  masukan fuzzy dengan  himpunan fuzzy yang  telah didefenisikan untuk setiap variabel masukan sistem dari setiap aturan fuzzy . 2) Aplikasi  fungsi  implikasi  pada  logika fuzzy  infrence  system Mamdani.  Fungsi  implikasi  yang digunakan adalah min. Hasil implikasi fuzzy dari setiap aturan ini kemudian digabungkan untuk menghasilkan keluaran infrensi fuzzy .
3) Komposisi Aturan ( rule ). Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan,  maka  infrensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem fuzzy ,  yaitu:  max,  additive  dan  Jumlah  babilistik OR.
4) Penegasan ( defuzzy ). Input dari Proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan Output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.
Motivasi  utama  teori fuzzy  logic adalah  memetakan  sebuah  ruang Input ke  dalam  ruang Output dengan menggunakan IF – THEN rule . Pemetaan dilakukan dalam suatu FIS, urutan rule bisa sembarang. FIS  mengevaluasi  semua  rule  secara  simultan  untuk  menghasilkan  kesimpulan.  Oleh  karenanya,  semua rule  harus  didefinisikan  lebih  dahulu  sebelum  kita  membangun  sebuah  FIS  yang  akan  digunakan  untuk menginterpretasikan semua rule tersebut. Mekanisme dalam FIS bisa dirangkum yaitu: FIS adalah sebuah metode  yang  menginterpretasikan  harga-harga  dalam  vektor Input ,  menarik  kesimpulan  berdasarkan sekumpulan IF-THEN rule yang diberikan, dan kemudian menghasilkan vektor Output [5].

## 2.4 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Proses Hirarki Analitik untuk mengorganisasikan informasi dan judgment dalam memilih alternatif yang paling disukai [6]. Dengan menggunakan AHP, Suatu persoalan yang akan dipecahkan dalam suatu kerangka  berpikir  yang  terorganisir,  sehingga  memungkinkan  dapat  diekspresikan  untuk  mengambil
keputusan  yang  efektif  atas  persoalan  tersebut.  Persoalan  yang  kompleks  dapat  disederhanakan  dan dipercepat proses pengambilan keputusannya.
Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategik dan  dan  dinamik  menjadi  bagian-bagiannya,  serta  menata  dalam  suatu  hirarki.  Kemudian  tingkat kepentingan  setiap  variabel  diberi  nilai  numerik  secara  subjektif  tentang  arti  penting  variabel  tersebut secara  relatif  dibandingkan  dengan  variabel  lain.  Keuntungan  penggunaan  AHP,  yaitu:  kesatuan, kompleksitas,  saling  ketergantungan,  penyusunan  hierarki,  pengukuran,  konsistensi,  sintesis,  tawar- menawar,  penilaian  dan  konsensus  serta  pengulangan  proses.  Dari  pertimbangan  tersebut  kemudian diilakukan  sintesa  untuk  menetapkan  variabel  yang  memiliki  prioritas  tinggi  dan  berperan  untuk mempengaruhi  hasil  pada  sistem  tersebut.  Penyusunan  skala  kepentingan  berpedoman  pada  skala  dasar yang terlihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty
Nilai Keterangan 1 Faktor vertikal sama penting dengan Faktor horizontal 3 Faktor vertikal lebih penting dengan Faktor horizontal 5 Faktor vertikal jelas lebih penting dengan Faktor horizontal 7 Faktor vertikal sangat jelas lebih penting dengan Faktor horizontal 9 Faktor vertikal mutlak lebih penting dengan Faktor horizontal 2, 4, 6, 8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai elemen yang berdekatan 1/(2-9) Kebalikan dari keterangan nilai 2-9

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Logika Fuzzy
Dalam  penyusunan  penerapan  logika fuzzy  infrence  system Mamdani  untuk  menyeleksi  guru  tetap ini  terdapat  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  valid  dalam penyusunannya. Hal tersebut dilakukan untuk mendapatkan hasil berupa guru tetap terbaik dari alternatif yang ada.  Menentukan Himpunan Fuzzy berdasarkan Kriteria:
1) Variabel Kompetensi Pedagogik
Kemampuan dalam pengolahan pembelajaran peserta didik yang meliputi; pemahaman wawasan atau landasan kependidikan, pemahaman terhadap peserta didik, pengembangan kurikulum/silabus,  perancangan  pembelajaran,  pemanfaatan  teknologi  pembelajaran,  evaluasi proses dan hasil belajar, pengembangan peserta didik untuk mengaktualisasikan berbagai potensi yang dimilikinya.
2) Variabel Kompetensi Profesional
Sejumlah  kompetensi  yang  berhubungan  dengan  profesi  yang  menuntut  berbagai  keahlian  di bidang  pendidikan  atau  keguruan.  Kompetensi  profesional  merupakan  kemampuan  dasar  guru dalam pengetahuan tentang belajar dan tingkah laku manusia, bidang studi yang dibinanya, sikap yang tepat tentang lingkungan KBM dan mempunyai keterampilan dalam teknik mengajar.
3) Variabel Kompetensi Kepribadian
Kompetensi  yang  berkaitan  dengan  tingkah  laku  pribadi  guru  itu  sendiri  yang  kelak  harus memiliki  nilai-nilai  luhur  sehingga  terpantul  dalam  perilaku  sehari-hari.  Ha  ini  dengan sendirinya  berkaitan  erat  dengan  falsafah  hidup  yang  mengharapkan  guru  menjadi  model manusia yang memiliki nilai-nilai luhur.
4) Variabel Kompetensi Sosial
Kemampuan  guru  untuk  menyesuaikan  diri  kepada  tuntutan  kerja  di  lingkungan  sekitar  pada waktu  membawakan  tugasnya  sebagai  guru.  Beberapa  kompetensi  sosial  yang  perlu  dimiliki guru antara lain; terampil berkomunikasi, bersikap simpatik, dapat bekerja sama dengan Dewan Pendidikan/Komite  Sekolah,  pandai  bergaul  dengan  kawan  sekerja  dan  mitra  pendidikan,  dan memahami dunia sekitarnya (lingkungan).
Tabel 2. Pembentuk himpunan fuzzy
No Himpunan Range Domain 1 Buruk 1 – 10 0 – 4 2 Cukup 1 – 10 3 – 7 3 Baik 1 – 10 6 - 10
Tabel 2 di atas  merupakan  variabel semua criteria, dibagi  menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu: Buruk, Cukup,  dan  Baik.  Himpunan fuzzy Buruk  akan  memiliki  domain  [0  -  4]  dimana  derajat  keanggotaan Buruk tertinggi (=1) terletak pada angka 0  – 3. Himpunan fuzzy Cukup memiliki domain [3  - 7] dimana derajat  keanggotaan  Cukup  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  5.  Himpunan fuzzy Baik  akan  memiliki domain [6 - 10] dimana derajat keanggotaan Baik tertinggi (=1) terletak pada angka ≥ 7. Variabel semua Kriteria dipresentasikan dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga. Hasil pengolahan himpunan dapat terlihat seperti pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Grafik Variabel Kriteria
Dan persamaannya.
µBuruk[x] = (1) µCukup[x] = (2) µBaik[x] = (3)

## 3.2 Proses Mamdani
Dalam proses mamdani terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan diantaranya:

## 3.2.1 Fuzzifikasi
Fungsi derajat keanggotaan yang digunakan adalah fungsi linier turun, fungsi segitiga dan fungsi linier naik. Berikut adalah Fungsi Derajat Keanggotaan dari semua variabel:
- Peda1 (HFT=1)
- Pro1 (HFT=1)
- Peda2 (HFT=0,66)
- Pro2 (HFN=0,66)
- Peda3 (HFT=1)
(HFT=0,20)
- Peda4 (HFT=0,73)
- Pro3 (HFN=1)
- Peda5 (HFT=0,71)
- Sos1 (HFT=1)
- Peda6 (HFT=0,66) - Sos2 (HFT=1) - Kep1 (HFT=1)
- Kep2 (HFT=1)
*Ket: HFT (Himpunan Fuzzy Tinggi)
- Kep3 (HFT=0,75) HFN (Himpunan Fuzzy Normal)

## 3.2.2 Rules
Pembentukan rule  editor ,  yaitu  tempat  dimana  rule-rule  dikelola,  baik  itu  untuk  menambah, menghapus,  dan  juga  mengubah rule .  Pada rule  editor lah rule dikelola  agar  nantinya  sistem  dapat menghasilkan Output sesuai  dengan  yang Input yang  dilakukan  pada  variabel-variabel Input . Rule yang telah ditetapkan memiliki 22 Rule, sebagai berikut:
[R1] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Baik And Peda4  Baik And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7 Baik And Pro1 Baik And Pro2 Baik And Kep1 Baik And Kep2 Baik And Kep3 Baik And Sos1 Baik And Sos2
Baik Then Out Baik.
[R2] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Baik And Peda4  Baik And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7 Baik And Pro1 Cukup And Pro2 Cukup And Kep1 Cukup And Kep2 Cukup And Kep3 Cukup And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Baik.
[R3] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Baik And Peda4  Baik And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7 Baik And Pro1 Buruk And Pro2 Buruk And Kep1 Buruk And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Cukup [R4] If Peda1  Cukup And Peda2  Cukup And Peda3  Cukup And Peda4  Cukup And Peda5  Cukup And Peda6 Cukup And Peda7 Cukup And Pro1 Buruk And Pro2 Buruk And Kep1 Buruk And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R5] If Peda1  Cukup And Peda2  Cukup And Peda3  Cukup And Peda4  Cukup And Peda5  Cukup And Peda6 Cukup And Peda7 Cukup And Pro1 Baik And Pro2 Baik And Kep1 Baik And Kep2 Baik And Kep3 Baik And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Baik [R6] If Peda1  Cukup And Peda2  Cukup And Peda3  Cukup And Peda4  Cukup And Peda5  Cukup And Peda6 Cukup And Peda7  Cukup And Pro1  Cukup And Pro2  Cukup And Kep1  Cukup And Kep2  Cukup And Kep3  Cukup And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Cukup
[R7] If Peda1 Buruk And Peda2 Buruk And Peda3 Buruk And Peda4 Buruk And Peda5 Buruk And Peda6 Buruk And Peda7 Buruk And Pro1 Buruk And Pro2 Buruk And Kep1 Buruk And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R8] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Baik And Peda4  Baik And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7 Baik And Pro1 Cukup And Pro2 Cukup And Kep1 Cukup And Kep2 Cukup And Kep3 Cukup And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Buruk [R9] If Peda1 Buruk And Peda2 Buruk And Peda3 Buruk And Peda4 Buruk And Peda5 Buruk And Peda6 Buruk And Peda7 Buruk And Pro1 Baik And Pro2 Baik And Kep1 Baik And Kep2 Baik And Kep3 Baik And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Cukup
[R10] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Buruk And Peda4  Buruk And Peda5  Cukup And Peda6  Cukup And Peda7 Baik And Pro1 Baik And Pro2 Buruk And Kep1 Buruk And Kep2 Cukup And Kep3 Cukup And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Cukup
[R11] If Peda1  Baik And Peda2  Baik And Peda3  Cukup And Peda4  Cukup And Peda5  Buruk And Peda6  Buruk And Peda7 Baik And Pro1 Baik And Pro2 Cukup And Kep1 Cukup And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Cukup
[R12] If Peda1  Cukup And Peda2  Cukup And Peda3  Buruk And Peda4  Buruk And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7  Cukup And Pro1  Cukup And Pro2  Buruk And Kep1  Buruk And Kep2  Baik And Kep3  Baik And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Cukup
[R13] If Peda1  Cukup And Peda2  Cukup And Peda3  Baik And Peda4 Baik And Peda5  Buruk And Peda6  Buruk And Peda7  Cukup And Pro1  Cukup And Pro2  Baik And Kep1  Baik And Kep2  Buruk And Kep3  Buruk And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Cukup
[R14] If Peda1  Buruk And Peda2  Buruk And Peda3  Cukup And Peda4 Cukup And Peda5  Baik And Peda6  Baik And Peda7  Buruk And Pro1  Buruk And Pro2  Cukup And Kep1  Cukup And Kep2  Baik And Kep3  Baik And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R15] If Peda1  Buruk And Peda2  Buruk And Peda3  Baik And Peda4  Baik And Peda5  Cukup And Peda6  Cukup And Peda7  Buruk And Pro1  Buruk And Pro2  Baik And Kep1  Baik And Kep2  Cukup And Kep3  Cukup And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R16] If Peda1 Baik And Peda2 Baik And Peda3 Baik And Peda4 Cukup And Peda5 Cukup And Peda6 Cukup And Peda7 Buruk And Pro1 Buruk And Pro2 Buruk And Kep1 Baik And Kep2 Baik And Kep3 Baik And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Baik
[R17] If Peda1 Baik And Peda2 Baik And Peda3 Baik And Peda4 Buruk And Peda5 Buruk And Peda6 Buruk And Peda7 Cukup And Pro1 Cukup And Pro2 Cukup And Kep1 Baik And Kep2 Baik And Kep3 Baik And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R18] If Peda1 Cukup And Peda2 Cukup And Peda3 Cukup And Peda4 Baik And Peda5 Baik And Peda6 Baik And Peda7 Buruk And Pro1 Buruk And Pro2 Buruk And Kep1 Cukup And Kep2 Cukup And Kep3 Cukup And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Baik
[R19] If Peda1 Cukup And Peda2 Cukup And Peda3 Cukup And Peda4 Buruk And Peda5 Buruk And Peda6 Buruk And Peda7 Baik And Pro1 Baik And Pro2 Baik And Kep1 Cukup And Kep2 Cukup And Kep3 Cukup And Sos1 Buruk And Sos2 Buruk Then Out Buruk
[R20] If Peda1 Buruk And Peda2 Buruk And Peda3 Buruk And Peda4 Baik And Peda5 Baik And Peda6 Baik And Peda7 Cukup And Pro1 Cukup And Pro2 Cukup And Kep1 Buruk And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Baik And Sos2 Baik Then Out Buruk
[R21] If Peda1 Buruk And Peda2 Buruk And Peda3 Buruk And Peda4 Cukup And Peda5 Cukup And Peda6 Cukup And Peda7 Baik And Pro1 Baik And Pro2 Baik And Kep1 Buruk And Kep2 Buruk And Kep3 Buruk And Sos1 Cukup And Sos2 Cukup Then Out Buruk
[R22] If Peda1  Baik And Peda2  Buruk And Peda3  Cukup And Peda4  Baik And Peda5  Buruk And Peda6 Cukup And Peda7 Baik And Pro1 Buruik And Pro2 Cukup And Kep1 Baik And Kep2 Buruk And Kep3 Cukup And Sos1 Baik And Sos2 Buruk Then Out Baik

## 3.2.3 Fungsi Implikasi
Fungsi implikasi yang digunakan adalah metode min dan rule yang terpengaruh adalah rule 21 dan rule 22. α 21
=  min{µt(12), µt(12), µt(8), µt(22), µt(14), µt(12), µt(10), µt(6), µt(12), µt(10), µt(10), µt(16), µt(6), µt(6) } =  min (1; 0,66; 1; 0,73; 0,71; 0,66; 0,66; 1; 1; 0,75; 1; 1; 1; 1) =  0,66
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan  dari  Variabel Output himpunan  tinggi,  pada  saat  α 21 =  0,66 diperoleh nilai:
µb
= (d 21 ) = α 21 = 0,66 d[21] = 4,62 + 3 = 7,62 α 22 = min{ µt(12), µt(12), µt(8), µt(22), µt(14), µt(12), µt(10), µt(6), µt(12), µt(10), µt(10), µt(16), µt(6), µt(6) }
= min (1; 0,66; 1; 0,73; 0,71; 0,66; 0,2; 1; 1; 0,75; 1; 1; 1; 1)
= 0,2
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan    variabel Output himpunan  tinggi,  pada  saat  α22  =  0,2  diperoleh nilai:
µb = (d 22 ) = α 22 = 0,2 d[22] = 1,4 + 3 = 4,4

## 3.2.4 Komposisi Aturan
Metode Max digunakan untuk mentukan komposisi aturan.
a) Variabel Output
b) Derajat kebenaran himpunan BAIK
= Max (α 21 ; α 22 ) = Max (0,66 ; 0,2) = 0,66
Daerah hasil inferensi tertinggi adalah 0,66 dan terendah 0,2

## 3.2.5 Defuzzyfikasi
Metode yang digunakan untuk fuzzyfikasi adalah centroid .
µ(x) = (4) M1 = (5) = 0,1x 2 =  5,81 – 1,9  = 3,91 M2 = (6) = 0,33x 2 =  33 – 19  = 14 L1 = 0,2   (7,62 – 4,4)= 0,6 (7)
L2 = 0,66 (10 – 7,62)= 1,5 (8)
Nilai crisp output dihitung dengan:
z* = = = 8,53
Guru  tidak  tetap  yang  akan  diterima  menjadi  guru  tetap  adalah  yang  memiliki  nilai output kompetensi tertinggi setelah melalui hasil pengolahan dengan pendekatan metode fuzzy .

## 3.3 Implementasi Program
Pembuatan prototyping yang merupakan bagian dari produk yang mengekspresikan logika maupun fisik antarmuka eksternal yang ditampilkan [7]. Tampilan Graphic User Interface (GUI) yang merupakan tampilan  hasil  eksekusi  program  dan  tempat  memasukkan  nilai  pada  tiap-tiap  variabel Input .  Tampilan GUI menggunakan metode fuzzy dapat dilihat pada gambar 3, pada GUI tersebut dapat dilihat hasil atau output dari program.

## Gambar 3. Graphic User Interface

## 3.4 Penerapan Metode AHP
Dalam  prosesnya  diperlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada  proses seleksi guru tetap. Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan dapat terlihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan Kompetensi Pedagogik Kemampuan dalam pengolahan pembelajaran peserta didik Kompetensi Profesonal Sejumlah kompetensi yang berhubungan dengan profesi yang menuntut berbagai keahlian di bidang pendidikan atau keguruan Kompetensi Kepribadian Kompetensi yang berkaitan dengan tingkah laku pribadi guru itu sendiri yang kelak harus memiliki nilai-nilai luhur sehingga terpantul dalam perilaku sehari-hari. Kompetensi Sosial Kemampuan guru untuk menyesuaikan diri kepada tuntutan kerja di lingkungan sekitar pada waktu membawakan tugasnya sebagai guru
Menentukan tujuan yang ingin dicapai dan menentukan kriteria-kriteria untuk seleksi. Nilai terbesar akan terpilih menjadi alternatif dengan nilai tertinggi terpilih sebagai alternatif terbaik. Untuk seleksi guru tetap  juga  dilakukan  proses  perengkingan . Menyusun  hirarki  dari  permasalahan  yang  akan  diselesaikan, diuraikan  menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria  dan  alternatif,  kemudian  disusun  menjadi  struktur hierarki seperti gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Sistem Hieraki Seleksi Guru Tetap
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  seleksi  pemilihan  guru  tetap  adalah  menentukan  prioritas Kriteria,  yakni  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lainnya, seperti terlihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Matriks seleksi guru tetap
Level ∑ Matriks Dimensi ∑ Sel ∑ Matriks Goal 0 - - - Kriteria 1 4 x4 1 (4 x 4) = 16 1 (4 x 4 - 4)/2 = 6 Alternatif 5 5 x 5 5 (5 x 5) = 125 5 (5 x 5-5)/2 = 50 Total Pertanyaan 6 + 50 = 56
Penggunaan  proses  hierarki  analitik  dengan  membandingkan  tingkat  kepentingan  elemen berdasarkan kriteria dapat terlihat pada tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Pair comparation kriteria Kriteria Kompetensi Pedagogik Kompetensi Profesional Kompetensi Kepribadian Kompetensi Sosial Kompetensi Pedagogik 1 5 6 5 Kompetensi Profesional 1/5 1 3 4 Kompetensi Kepribadian 1/6 1/3 1 4 Kompetensi Sosial 1/5 1/4 1/4 1
Untuk  menentukan  prioritas  digunakan  metode  perbandingan  berpasangan  ( Pairwise  Comparason ) dengan 9 skala penilaian untuk setiap kriteria  maupun setiap alternatif berdasarkan criteria. Penggunaan metode perbandingan dapat terlihat pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5 . Perbandingan Tingkat Kepentingan Elemen Faktor
Pada  gambar  6  di  bawah  ini  merupakan  hasil  skor  keputusan  penyeleksian,  menunjukkan  bahwa urutan  alternatif  guru  yang  dapat  dipertimbangkan  menjadi  guru  tetap  yang  paling  diprioritaskan  dari kompetensi yang dimiliki adalah kompetensi pedagogik, kompetensi profesional, kompetensi sosial, dan yang paling sedikit pengaruhnya adalah kompetensi kepribadian.
Gambar 6 . Hasil Decision Score

## 4. KESIMPULAN
Atas dasar analisis dan pembahasan diatas maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1) Penentukan  seleksi  guru  tetap  SMK.  XYZ  dapat  dibangun  dengan  pendekatan  metode Fuzzy Infrence System mamdani dan AHP
2) Penentukan  seleksi  guru  tetap  dengan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  pendekatan  metode fuzzy dan  AHP  lebih  efektif,  efisien,  dan  objektif  dari  pada  penentuan  seleksi  guru  secara manual.
3) Penentukan  seleksi  guru  SMK.  XYZ  dengan  pendekatan  logika fuzzy menggunakan  14  kriteria dalam menentukan keputusan.
4) Dalam  seleksi  guru  tetap  dengan  metode  AHP,  analisa  yang  dilakukan  menggunakan  metode proses  analisa  bertingkat  dengan  struktur  hierarki  3  level.  Hasil  analisa,  menunjukkan  bahwa urutan  alternatif  Guru  yang  dapat  dipertimbangkan  adalah  menunjukkan  bahwa  kriteria  yang paling berpengaruh adalah Kompetensi Pedagogik, Kompetensi Profesional, Kompetensi Sosial, dan yang paling sedikit pengaruhnya adalah Kompetensi Kepribadian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aruan,  Antoni.  2014.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asuransi  Jiwa  Menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making”. Pelita Informatika Budi Darma VII. 3 . 2014.
[2] Marimin,  dan  Nurul,  (2010), Aplikasi  Teknik  Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen  Rantai Pasok , IPB Press, Bogor.
[3] Efraim  Turban,  Jay  E.  Aronson,  and  Ting-Peng  Liang.  (2005). Decision  Support  System  And Intelligent System-7th Ed. Pearson Education , New Jersey: Inc. Upper Saddle River.
[4] Kusumadewi, Sri, et al. (2006) Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogjakarta: Graha Ilmu.
[5] Eng,  Agus  Naba.  (2009). Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic  menggunakan  Matlab .  Yogyakarta:  Andi Offset.
[6] Saaty, L. Thomas. (1993). Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin: Proses Hierarki Analitik Untuk  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Situasi  Yang  Kompleks.  Seri  Manajemen  No.134.  Cetakan kedua . Jakarta: PT. Gramedia.
[7] Simarmata, Janner. (2010). Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi Offset.