## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 1, Tahun 2023, pp. 250-260 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.50057

## Implementasi Logika

## Fuzzy pada Penilaian Kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka
Utti Marina Rifanti 1* , Herryawan Pujiharsono 2 , Zein Hanni Pradana 3
1,2.3 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia

## A B S T R A K
Pada  tahun  2020,  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemdikbud)  RI mengeluarkan  kebijakan  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM)  yang menyebabkan  terjadinya  penyesuaian  kurikulum  pendidikan  tinggi.  Hal  ini berakibat  pada  penyesuaian  metode  dan  instrumen  penilaian  terhadap kegiatan mahasiswa di setiap perguruan tinggi. Mahasiswa yang berpartisipasi dalam  MBKM  diarahkan  untuk  mengembangkan  hardskill  dan  softskill sehingga  penilaian  akan  bersifat  kualitatif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memberikan  gambaran  terkait  penilaian  kegiatan  MBKM  secara  kualitatif menggunakan  bantuan  dari  logika  fuzzy  sebagai  pendukung  pengambilan keputusan penilaian kegiatan MBKM. Logika fuzzy merupakan suatu alat bantu yang dapat digunakan untuk proses penilaian yang bersifat kualitatif. Metode yang digunakan adalah metode penelitian kualitatif menggunakan studi kasus mahasiswa  peserta  MBKM  di  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  (ITTP) tahun 2021. Pemodelan sistem penilaian dilakukan menggunakan sistem fuzzy Mamdani.  Keunggulan  dari  logika  fuzzy  pada  proses  penilaian  adalah  pihak penilai atau asesor dapat menentukan aturan sesuai kebijakan penilaian, selain itu dapat meningkatkan akurasi dan konsistensi nilai.

## A B S T R A C T
The higher education curriculum needs to be adjusted as a result of the policy Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) that  issued  by  the  Indonesian  Minister  of  Education  and  Culture  (Kemdikbud)  in  2020.  Methods  and  instruments  for assessing student activities at each university must be adjusted. MBKM participants need to develop hard and soft skills so that the assessment is qualitative. This study aims to provide an overview of the MBKM assessment qualitatively using the help of fuzzy logic to support decision-making on the assessment of MBKM activities. Fuzzy logic is a tool that can be used for  a  qualitative  assessment  process.  This  qualitative  research  method  uses  case  studies  of  MBKM  participants  at  the Institut Teknologi Telkom Purwokerto (ITTP)  in 2021. In this study, the assessment system modeling uses the Mamdani fuzzy system. The advantage of fuzzy logic in the assessment process is that the appraiser can determine the rules of the assessment. In addition, it can improve the accuracy and consistency of the assessment process.

## 1. PENDAHULUAN
Iklim  pendidikan  di  Indonesia  sedang  mengalami  perubahan  seiring  dengan  adanya  kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) yang dikeluarkan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) RI. Beberapa hal yang termasuk dalam lingkup kebijakan MBKM ini adalah terkait pembukaan program studi baru, sistem akreditasi perguruan tinggi, perguruan tinggi negeri badan hukum, serta hak belajar mahasiswa selama 3 (tiga) semester di luar program studi.  Pada lingkup Perguruan Tinggi, salah satu  bentuk  dari  kebijakan  MBKM  ini  adalah  memberikan  hak  kepada  mahasiswa  untuk  melakukan kegiatan  belajar  selama  maksimal  3  (tiga)  semester  di  luar  program  studinya (Astuti,  2022;  Vhalery, Setyastanto,  &  Leksono,  2022) .  Merdeka  belajar  berarti  kebebasan  belajar,  yaitu  memberi  kesempatan kepada siswa untuk belajar secara merdeka dengan memperhatikan bakat alamiahnya (Fuadi & Aswita, 2021; Maghfiroh & Sholeh, 2022) . Sehingga di masa yang akan datang mahasiswa memiliki portofolio yang sesuai dengan passionnya. Kegiatan yang ditawarkan dalam kebijakan MBKM adalah magang, membangun desa, proyek kemanusiaan, penelitian, kewirausahaan, pertukaran pelajar, asistensi mengajar, dan proyek independent (Kemdikbud., 2020) .
Kebijakan  MBKM  muncul  di  tengah  pandemic  COVID-19  yang  terjadi  sejak  Maret  2020  di Indonesia.  Secara  umum  COVID-19  berdampak  signifikan  terhadap  dunia  pendidikan,  termasuk  dalam sistem pendidikan dan kurikulum terkait kebijakan MBKM (Abidah, Hidaayatullaah, Simamora, Fehabutar,

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received July 14, 2022 Revised July 19, 2022 Accepted December 20, 2022 Available online April 25, 2023

## Kata Kunci:
Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM), Kurikulum, Fuzzy Keywords:
Independent
Learning-Independent
Campus (MBKM), Curriculum, Fuzzy
This is an open access article under the CC BY- SA license. Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
&  Mutakinati,  2020) .  Kegiatan  MBKM  melibatkan  pihak  eksternal  sebagai  mitra  pendukung,  seperti Pemerintah  Desa,  instansi,  lembaga  penelitian,  dan  lain  sebagainya.  Sehingga  kebijakan  MBKM  perlu dibarengi  dengan  inovasi  penyesuaian  kurikulum.  Pada  proses  pembelajaran,  kurikulum  merupakan komponen yang sangat penting (Sopiansyah, Masruroh, Zaqiah, & Erihadiana, 2022) . Selain penyesuaian kurikulum,  diperlukan  juga  penyesuaian  sistem  penilaian  kegiatan  MBKM  ke  arah  penilaian  berbasis teknologi (Barlybayev, Sharipbay, Ulyukova, Sabyrov, & Kuzenbayev, 2016). Sebelum adanya MBKM, sistem penilaian  yang  diimplementasikan  di  perguruan  tinggi  sebagian  besar  masih  berfokus  pada hard  skills (Muhmin,  2018) .  Implementasi  MBKM  ini  akan  meningkatkan  pengalaman  dan  kemampuan  belajar mahasiswa, baik dalam aspek hard skills maupun soft skills (Laga, Nona, Langga, & Jamu, 2021; Lathif et al., 2022) .  Kedua aspek tersebut  sangat  dibutuhkan terutama dalam memasuki dunia  usaha ataupun  dunia industri (Delita, Elfayetti, & Sidauruk, 2016; Kodrat, 2021) . Jenis atau instrument penilaiannya pun akan bervariasi menyesuaikan dengan capaian pembelajaran yang diperoleh mahasiswa dalam kegiatan MBKM yang ditempuhnya (Nurhasanah et al., 2022; Satiti & Falikhatun, 2022) . Pada implementasi kegiatan MBKM, mahasiswa diarahkan untuk mengembangkan hardskill dan softskill sehingga penilaian bersifat kualitatif. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membangun sistem pendukung pengambilan keputusan yang bersifat kualitatif tersebut adalah logika fuzzy.
Lotfi A. Zadeh adalah seseorang yang pertama kali memperkenalkan logika fuzzy, yaitu pada tahun 1965. Logika fuzzy ini merupakan salah satu komponen yang membentuk soft computing . Logika fuzzy dapat digunakan sebagai suatu cara untuk memetakan suatu bentuk permasalahan dunia nyata dari input menuju output yang diharapkan. Pada beberapa penelitian sebelumnya, logika fuzzy merupakan metode yang dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan di berbagai bidang. Pada kasus pengambilan keputusan penilaian, logika fuzzy digunakan sebagai alat bantu  penilai berdasarkan aturan-aturan yang telah ditentukan sebelumnya.  Salah satu permasalahan dari penilaian kualitatif ini adalah penilaian akan bersifat subjektif (Bumbuc, 2016) . Sistem penilaian yang berkualitas adalah sistem yang dapat menyatakan, mendukung,  dan  meningkatkan  pencapaian  individu,  serta  memastikan  bahwa  semua  mahasiswa menerima evaluasi yang adil agar tidak membatasi prospek mahasiswa saat ini dan masa depan. Salah satu cara  untuk  mengatasinya  adalah  dengan  menambah  aturan  yang  jelas  pada  sistem  penilaian  untuk meningkatkan  akurasi  dan  konsistensi  nilai,  serta  meminimalkan  subjektivitas  tim  penilai (Rijal  & Abdulloh.,  2017) .  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dibangun  suatu  sistem  pendukung  pengambilan keputusan yang dapat membantu penilaian kegiatan MBKM mahasiswa menggunakan logika fuzzy.

## 2. METODE
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif dengan studi kasus. Penelitian kualitatif bertujuan  untuk  memahami  obyek  yang  diteliti  secara  mendalam.  Adapun  studi  kasus  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kegiatan  MBKM  yang  diimplementasikan  di  Program  Studi  S1  Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi  Telkom Purwokerto  (S1 TT ITTP)  pada Semester Genap 2020/2021, yaitu pada kurun waktu bulan Maret 2021 sampai dengan bulan Agustus 2021. Pada penelitian ini, proses pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara kepada pihak pengelola Program Studi S1 TT ITTP, observasi,  dan  dokumentasi.  Selain  itu,  pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  proses  eksplorasi  secara mendalam terhadap perencanaan implementasi kegiatan MBKM, proses implementasi, aktivitas, dan proses penilaian terhadap kegiatan MBKM yang telah ditempuh oleh mahasiswa di lingkungan Program Studi S1 TT ITTP. Sayangnya, kegiatan wawancara maupun eksplorasi tersebut tidak dilakukan secara langsung atau tatap  muka,  karena  adanya  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  sebagai  bentuk pencegahan penyebaran COVID-19 khususnya di wilayah Kabupaten Banyumas dan sekitarnya. Sehingga seluruh kegiatan eksplorasi tersebut dilakukan dalam jaringan (daring). Wawancara mendalam dilakukan oleh peneliti untuk mendapatkan informasi yang akurat dan spesifik terkait dengan topik penelitian.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pemodelan  menggunakan  sistem  fuzzy  dari  hasil wawancara  dan  observasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Sistem  fuzzy  terdiri  dari  fuzzifikasi ( fuzzyfication ),  pembentukan  aturan  ( rule s)  fuzzy,  mesin  inferensi  fuzzy  ( inference  mechanism ),  dan defuzzifikasi  ( defuzzyfication ).  Sistem  fuzzy  ini  didasarkan  pada  logika  fuzzy (Wang,  1996) .  Sedangkan logika fuzzy didasarkan pada pengetahuan para pakar untuk menentukan aturan-aturannya, dalam studi kasus ini adalah tim penilai atau asesor. Himpunan fuzzy merupakan bentuk perluasan dan sekaligus untuk mengantisipasi  kelemahan  penggunaan  himpunan  tegas  ( crisp ).  Himpunan  tegas  merupakan  himpunan yang menyatakan keanggotaannya secara tegas. Anggota dari himpunan fuzzy memiliki nilai keanggotaan berupa bilangan real pada interval 0 sampai dengan 1.
Penelitian ini  menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Ebrahim Mamdani adalah  seseorang yang memperkenalkan metode mamdani pada tahun 1975. Metode ini sering dikenal juga dengan metode Max- Min. Terdapat 4 (empat) tahapan pada proses untuk memperoleh output, yaitu pembentukan himpunan
(1)
(2)
fuzzy,  penggunaan  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan,  dan defuzzification (Santiari,  2016) .  Pada  tahap pembentukan himpunan fuzzy, variabel input dan output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. Fungsi implikasi bergantung pada metode fuzzy yang digunakan. Jika digunakan metode fuzzy mamdani, maka  fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  minimum.  Pada  tahap  komposisi  aturan,  proses inferensi diperoleh dari kumpulan dan kolerasi aturan-aturan karena sistem fuzzy itu sendiri terdiri dari beberapa  aturan  sesuai  dengan  hasil  atau  output  yang  diharapkan.  Input  dari  proses  penegasan ( defuzzyfication ) adalah himpunan fuzzy yang diperoleh dari hasil komposisi beberapa aturan ( rules ) fuzzy. Adapun output yang dihasilkan dari proses penegasan ( defuzzyfication ) ini merupakan suatu bilangan yang berasal dari himpunan fuzzy pada suatu interval tertentu. Sehingga perlu diambil suatu nilai tegas ( crisp ) tertentu sebagai outputnya.
Langkah  pertama pada  proses penyusunan sistem fuzzy  adalah  melakukan identifikasi variable yang dibutuhkan pada proses analisis masalah dan perhitungan nilai akhir. Variable yang digunakan terdiri dari  variable  input  dan  variable  output.  Pada  setiap  variable  input  maupun  output  akan  terdiri  dari beberapa  himpunan  fuzzy.  Himpunan  fuzzy  tersebut  berada  dalam  suatu  rentang  nilai  yang  akan menentukan persamaan matematis untuk memperoleh output berupa nilai keanggotaan fuzzy. Bagan alur pembentukan logika fuzzy dari studi kasus penilaian kegiatan MBKM dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Bagan Alur Sistem Fuzzy
Selain dengan pasangan berurutan, himpunan fuzzy juga dapat dinyatakan dalam bentuk fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan ( membership  function ) adalah  suatu  fungsi yang  memasangkan setiap anggota himpunan dengan tepat satu nilai keanggotaan (Kusumadewi & Purnomo, 2010) . Beberapa fungsi keanggotaan fuzzy yang dikenal dalam himpunan fuzzy yaitu fungsi keanggotaan linear naik, fungsi segitiga, dan fungsi keanggotaan linear turun. Fungsi keanggotaan linear naik dimulai dari nilai keanggotaan kecil menuju  ke  nilai  keanggotaan  yang  lebih  besar.  Himpunan  fuzzy  dengan  grafik  keanggotaan  linear  naik dinyatakan dalam persamaan matematis sebagai berikut:
𝜇(𝑥) = { 0; 𝑥 < 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1; 𝑥 ≥ 𝑏
Fungsi keanggotaan linear turun dimulai dari nilai keanggotaan besar menuju ke nilai keanggotaan yang  lebih  kecil. Himpunan  fuzzy dengan grafik keanggotaan linear turun dinyatakan dalam persamaan matematis sebagai berikut:
𝜇(𝑥) = {
0; 𝑥 > 𝑏 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1; 𝑥 ≤ 𝑎
Fungsi keanggotaan segitiga merupakan gabungan dari fungsi keanggotaan linear naik dan linear turun.  Himpunan  fuzzy  dengan  grafik  keanggotaan  segitiga  dinyatakan  dalam  persamaan  matematis sebagai berikut:
(3) 𝜇(𝑥) = {
0; 𝑥 < 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 0; 𝑥 > 𝑐

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Sebelum  melangkah  ke  dalam  penentuan  variabel  input  dan  output  yang  digunakan  dalam himpunan fuzzy, perlu  dirumuskan terlebih  dahulu  terkait rubrik penilaian yang terdiri dari komponen atau unsur penilaian serta range nilai dari setiap komponen penilaian tersebut. Pada penelitian ini, proses perumusan rubrik penilaian dilakukan dengan cara memetakan hubungan antara mata kuliah ( course ) dan capaian pembelajaran lulusan atau learning outcome (LO). Mata kuliah yang dimaksud disini adalah mata kuliah  yang  terdapat  pada  semester  berjalan  sesuai  dengan  semester  yang  sedang  ditempuh  oleh mahasiswa yang mengikuti kegiatan MBKM. Setelah mendapatkan pemetaan antara mata kuliah ( course ) dan  capaian  pembelajaran  lulusan  atau learning  outcome (LO)  tersebut,  akan  diperoleh  beberapa  jenis kemampuan berupa hard skill dan atau soft skill yang selanjutnya akan dijadikan sebagai komponen atau unsur penilaian. Adapun proses pemetaan tersebut seperti yang terlihat dalam Gambar 2 .
Gambar 2. Pemetaan Capaian Pembelajaran Lulusan dengan Hard Skill dan Soft Skill
Rubrik penilaian menggunakan metode free form berdasarkan pemetaan mata kuliah dan capaian pembelajaran lulusan yang dapat digunakan untuk panduan penilaian kegiatan MBKMtersaji pada Tabel 1 .
Tabel 1. Contoh Rubrik Penilaian Kegiatan MBKM
Level Range Nilai Komponen Penilaian Team Work Kemampuan Dasar Pemecahan Masalah Inovasi Teknologi 1 0-20 Bekerja  secara individu Tidak memahami konsep  dasar  sains dan teknologi Tidak  ada  masalah yang diangkat Tidak memahami inovasi teknologi 2 21-40 Bekerja  secara tim Mengetahui  apa  itu sains dan teknologi Menjelaskan masalah dengan jelas Memahami inovasi teknologi 3 41-60 Dapat menyelesaikan pekerjaan dengan tim Dapat menggunakan ilmu dasar sains dan teknologi Dapat merumuskan permasalahan Memberikan  teknologi tepat guna untuk permasalahan yang dihadapi 4 61-80 Berbagi  peran /  tugas  dalam tim Dapat  menerapkan konsep  dasar  sains dan teknologi Dapat memberikan solusi atas masalah yang dihadapi Memberikan terobosan terhadap masalah yang dihadapi 5 81-100 Menjadi penanggung jawab tim Dapat melakukan rekayasa  sains  dan teknologi Dapat menjelaskan hasil  dari  solusi yang diberikan Mampu mengembangkan teknologi terhadap masalah yang dihadapi
Proses awal untuk menuju ke logika fuzzy adalah mengidentifikasi variable input dan output yang akan  digunakan.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengaturan  variable  input  dan  output menggunakan  aplikasi  Matlab  R2016a.    Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode  Fuzzy  Mamdani  dengan rincian pengaturan seperti yang tercantum pada Gambar 3 .
Gambar 3. Tampilan Pengaturan Fuzzy pada Aplikasi Matlab R2016a
Pada studi kasus penelitian ini, sebagai variable input yang digunakan adalah 4 (empat) unsur yang terdapat dalam komponen penilaian. Keempat unsur tersebut terdiri dari aspek teamwork , kemampuan dasar, pemecahan masalah, dan inovasi teknologi. Setiap variable input terdiri dari 5 (lima) himpunan fuzzy yang berasal dari range nilai di setiap level seperti yang tercantum pada Tabel 1 , yaitu level 1, level 2, level 3, level 4, dan level 5. Sehingga setelah dilakukan pengaturan range nilai himpunan pada Matlab R2016a, akan diperoleh tampilan himpunan fuzzy seperti yang terlihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4. Tampilan Himpunan Fuzzy Variabel Input
Berdasarkan  himpunan  fuzzy  dari  variable  input  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  4 ,  terlihat bahwa fungsi keanggotaan berbentuk linear naik, linear turun, dan segitiga. Sehingga diperoleh persamaan matematis  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  fuzzy  dari  himpunan  level  1  adalah  seperti  yang tercantum pada (4) sebagai berikut.
𝜇(𝑥) 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙1 = { 1; 𝑥 ≤ 10 25 − 𝑥 25 − 10 ; 10 ≤ 𝑥 ≤ 25 0; 𝑥 > 25
Persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan level 2 adalah seperti yang tercantum pada (5) sebagai berikut.
(6)
(7)
(8)
(9)
𝜇(𝑥) 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙2 =
{ 0; 𝑥 < 15 𝑥 − 15 30 − 15 ; 15 ≤ 𝑥 ≤ 30 45 − 𝑥 45 − 30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 45
0; 𝑥 > 45
Persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan level 3 adalah seperti yang tercantum pada (6) sebagai berikut.
𝜇(𝑥) 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙3 =
{
0; 𝑥 < 35 𝑥 − 35 50 − 35 ; 35 ≤ 𝑥 ≤ 50 65 − 𝑥 65 − 50 ; 50 ≤ 𝑥 ≤ 65
0; 𝑥 > 65
Persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan level 4 adalah seperti yang tercantum pada (7) sebagai berikut.
𝜇(𝑥) 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙4 = {
0; 𝑥 < 55 𝑥 − 55 70 − 55 ; 55 ≤ 𝑥 ≤ 70 85 − 𝑥 85 − 70 ; 70 ≤ 𝑥 ≤ 85
0; 𝑥 > 85
Persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan level 5 adalah seperti yang tercantum pada (8) sebagai berikut.
𝜇(𝑥) 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙5 = { 0; 𝑥 < 75 𝑥 − 75 90 − 75 ; 75 ≤ 𝑥 ≤ 90 1; 𝑥 ≥ 90
Sedangkan  variable  output  yang  digunakan  adalah  nilai  akhir  kegiatan  MBKM  dalam  rentang  0 sampai dengan 100. Variable nilai akhir terbagi menjadi 3 (tiga) himpunan fuzzy, yaitu kurang, cukup, dan baik. Adapun tampilan variable output nilai akhir pada Matlab R2016a seperti yang terlihat pada Gambar 5 .

## Gambar 5. Tampilan Himpunan Fuzzy Variabel Output
Berdasarkan  himpunan  fuzzy  dari  variable  output  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  5 ,  maka diperoleh persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan kurang adalah seperti yang tercantum pada (9) sebagai berikut.
𝜇(𝑥) 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = { 1; 𝑥 ≤ 60 60 − 𝑥 60 − 30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 60 0; 𝑥 > 60
Persamaan matematis untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan cukup adalah seperti yang tercantum pada (10) sebagai berikut
(10) (11) 𝜇(𝑥) 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝 = {
0; 𝑥 < 50 𝑥 − 60 50 − 60 ; 50 ≤ 𝑥 ≤ 60 70 − 𝑥 70 − 60 ; 60 ≤ 𝑥 ≤ 70
0; 𝑥 > 70
Persamaan  matematis  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  fuzzy  dari  himpunan  baik  adalah seperti yang tercantum pada (11) sebagai berikut
𝜇(𝑥) 𝑏𝑎𝑖𝑘 = { 0; 𝑥 < 60 90 − 𝑥 90 − 60 ; 60 ≤ 𝑥 ≤ 90 1; 𝑥 ≤ 90
Setelah  proses  penentuan  variable  input  dan  variable  output  beserta  himpunan  fuzzy,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  aturan  ( rules )  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  penentuan output  penilaian.  Salah  satu  kelebihan  dari  sistem  fuzzy  ini  adalah  proses  pemodelannya  tidak  hanya berdasarkan  pada  data-data  nyata  saja,  melainkan  juga  berdasarkan  pada  pengetahuan  para  ahli dibidangnya. Pada penelitian ini yang dimaksud dengan para ahli adalah tim penilai. Sehingga dengan kata lain, proses penentuan output juga ditentukan oleh aturan yang ditetapkan oleh tim penilai. Pada langkah ini  tim  penilai  dapat  merumuskan  beberapa  aturan  kelulusan  nilai  kegiatan  MBKM  mahasiswa.  Secara umum  terdapat  5  (lima)  aturan  yang  ditetapkan.  Jika  terdapat  paling  sedikit  tiga  komponen  yang mendapatkan nilai level 1, maka nilai akhir yang diperoleh masuk dalam kategori nilai kurang. Jika terdapat paling sedikit tiga komponen yang mendapatkan nilai level 2, maka nilai akhir yang diperoleh masuk dalam kategori nilai kurang. Jika terdapat paling sedikit tiga komponen yang mendapatkan nilai level 3, maka nilai akhir yang diperoleh masuk dalam kategori nilai cukup. Jika terdapat paling sedikit tiga komponen yang mendapatkan nilai level 4, maka nilai akhir yang diperoleh masuk dalam kategori nilai baik. Jika terdapat paling sedikit tiga komponen yang mendapatkan nilai level 5, maka nilai akhir yang diperoleh masuk dalam kategori nilai baik. Berdasarkan 5 (lima) aturan umum tersebut, kemudian dilakukan penjabaran kembali terhadap  seluruh  kombinasi  kemungkinan  pasangan  himpunan  antar  variable  input  saat  proses  input aturan ke dalam aplikasi  Matlab R2016a. Dari hasil penjabaran tersebut, selanjutnya  diperoleh  total 84 aturan ( rules ) penentuan nilai keanggotaan fuzzy.
Keunggulan dari penggunaan logika fuzzy ini salah satunya di bagian penentuan aturan. Hal ini tentu  saja  dapat  disesuaikan  dengan  kebijakan  penilaian  akhir  kegiatan  MBKM.  Selanjutnya  dapat disimulasikan nilai akhir mahasiswa seperti yang terlihat dalam Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Contoh 1 Tampilan Input Aturan ( Rule ) Fuzzy
Pada Gambar 6 , terlihat bahwa jika nilai teamwork adalah 20, basic skill adalah 20, problem solving adalah 20, dan inovasi adalah 81, maka kondisi ini sesuai dengan aturan fuzzy pada poin ke-1. Sehingga
sesuai  dengan  hasil  perhitungan  nilai  keanggotaan  akan  diperoleh  nilai  akhir  sebesar  27,3  yaitu  dalam kategori nilai kurang.
Gambar 7. Contoh 3 Tampilan Input Aturan ( Rule ) Fuzzy
Pada Gambar 7 , terlihat bahwa jika nilai teamwork adalah 85, basic skill adalah 81, problem solving adalah 85, dan inovasi adalah 55, maka kondisi ini sesuai dengan aturan fuzzy pada poin ke-5. Sehingga sesuai  dengan  hasil  perhitungan  nilai  keanggotaan  akan  diperoleh  nilai  akhir  sebesar  83,1  yaitu  dalam kategori nilai baik.

## Pembahasan
Pada  dunia  pendidikan,  logika  fuzzy  dapat  digunakan  sebagai  alat  pembantu  pengambilan keputusan  beasiswa,  penentuan  nilai  akreditasi,  atau  pemilihan  program  studi (Budi  &  Rezi,  2021; Komariyah,  Yunus,  &  Rodiansyah,  2016) .  Pada  bidang  medis,  logika  fuzzy  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  suatu  penyakit,  menentukan  kualitas  tumbuh  kembang  anak,  atau  tindakan  medis  lanjutan pada  pasien (Febriany,  Agustina,  &  Marwati,  2017;  Ningrum,  Priyanto,  &  Athiyah,  2021) .  Pada  bidang teknologi,  logika  fuzzy  digunakan  untuk  mengendalikan  robot  atau  AC  secara  otomatis (Pranata  & Azanuddin, 2018; Wajiansyah, Bramanto, Supriadi, & Nur, 2018) . Pada bidang transportasi, logika fuzzy dapat  digunakan  untuk  menentukan  jalur  dan  perencanaan  transportasi  yang  paling  optimal (Rifanti  & Arifwidodo,  2019)(Rifanti  &  Arifwidodo,  2019) .  Selain  itu,  logika  fuzzy  juga  dapat  digunakan  untuk penilaian kinerja pegawai (Hadi & Firdaus Mahmudy, 2015; Mustika & Sutrisno., 2016) . Logika fuzzy dapat digunakan sebagai suatu cara untuk memetakan suatu bentuk permasalahan dunia nyata dari input menuju output yang diharapkan. Pada beberapa penelitian sebelumnya, logika fuzzy merupakan metode yang dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan di berbagai bidang, salah satunya  pada  bidang  pendidikan.  Pada  penelitian  sebelumnya  menguraikan  mengenai  metode  evaluasi performa  siswa  menggunakan  logika  fuzzy (Barlybayev  et  al.,  2016;  Setia  &  Prasetyaningrum,  2019) . Namun,  pada  penelitian  tersebut  sebatas  membahas  mengenai  kurikulum  reguler  sebelum diberlakukannya  kebijakan  MBKM.  Selain  itu,  penelitian  lainnya  telah  menguraikan  juga  tentang implementasi  logika  fuzzy  pada  penilaian  mahasiswa (Santiari,  2016) .  Pada  penelitian  tersebut  telah dibahas mengenai penilaian atas kegiatan mahasiswa yang bersifat non akademik melalui satuan kredit kegiatan  mahasiswa.  Kegiatan  non  akademik  yang  dimaksud  dalam  penelitian  tersebut  seperti keikutsertaan  mahasiswa  dalam  kegiatan  kepanitiaan,  donor  darah,  bakti  social,  dan  lain  sebagainya. Namun, pada penelitian tersebut belum dibahas mengenai penilaian atas keikutsertaan mahasiswa dalam kegiatan  MBKM (Santiari,  2016) .  Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  akan  dibahas  lebih  lanjut  mengenai penilaian kegiatan MBKM mahasiswa dengan bantuan logika fuzzy.
Terdapat beberapa pokok kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) yang dikeluarkan oleh  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemdikbud)  RI.  Pada  lingkup  Perguruan  Tinggi,  salah  satu bentuk dari kebijakan MBKM ini adalah  memberikan hak kepada mahasiswa untuk melakukan kegiatan belajar selama maksimal 3 (tiga) semester di luar program studinya. Pada konteks ini, fokus dari kebijakan MBKM terkait hak belajar mahasiswa tersebut adalah pada capaian pembelajaran. Sehingga acuan dasar dalam  penentuan  rubrik  penilaian  beserta  komponennya  adalah  dari  capaian  pembelajaran  lulusannya.
Selanjutnya komponen inilah yang akan dijadikan sebagai variable input dalam logika fuzzy. Sedangkan nilai  akhir  akan  digunakan  sebagai  variable  outputya.  Dari  capaian  pembelajaran  lulusan  tersebut kemudian  dipetakan  kembali  berdasarkan  target  pencapaian  yang  digunakan  sebagai  acuan  penentuan range nilai. Range nilai inilah  yang selanjutnya  digunakan sebagai acuan pembentukan himpunan  fuzzy pada setiap variable inputnya.
Langkah selanjutnya adalah menentukan aturan yang akan digunakan sebagai acuan pembentukan nilai  akhir.  Disinilah  letak  keunggulan  dari  logika  fuzzy,  yaitu  nilai  akhir  dapat  disesuaikan  dengan kebijakan tim penilai dengan cara melakukan penambahan aturan-aturan tertentu di dalam logika fuzzy. Setelah  seluruh  aturan  penilaian  diinputkan  ke  dalam  menu  Fuzzy  Inference  System  aplikasi  Matlab R2016a, maka tim penilai sudah dapat mendapatkan output berupa nilai akhir kegiatan MBKM seperti yang terlihat pada Gambar 6 , dan Gambar 7 .

## 4. SIMPULAN
Salah satu bentuk dukungan civitas akademik selaku pelaku Pendidikan adalah dengan mendukung implementasi  kebijakan  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM),  serta  melakukan  penelitian  lebih lanjut tentang sistem atau alat bantu yang mendukung implementasi MBKM. Dari sudut pandang perguruan tinggi, salah satu alat bantu yang dibutuhkan adalah alat bantu pengambilan keputusan nilai akhir kegiatan MBKM yang bersifat kualitatif karena capaian pembelajaran yang dihasilkan berupa soft skill dan atau hard skill. Logika fuzzy dapat menjadi salah satu solusi dalam proses penilaian secara kualitatif tersebut. Salah satu  keunggulan  dari  penggunaan  logika  fuzzy  dalam  proses  penilaian  adalah  tim  penilai  dapat menyesuaikan kebijakan penilaian yang ingin dicapai pada nilai akhir dengan cara membuat aturan-aturan tertentu. Sehingga nilai akhir yang diperoleh mahasiswa yang telah melakukan kegiatan MBKM ini lebih bersifat fleksibel. Pada penelitian ini telah dibahas mengenai gambaran pembentukan sistem fuzzy yang dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  proses  penilaian  kegiatan  MBKM.  Harapannya  pada  penelitian selanjutnya dapat dirancang bangun suatu aplikasi atau sistem informasi berdasarkan sistem fuzzy ini yang dapat  mempermudah  proses  input  masing-masing  komponen  nilai  hingga  proses  perolehan  nilai  akhir kegiatan MBKM yang telah ditempuh oleh mahasiswa.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kami sampaikan kepada pihak Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (Dirjen Dikti) yang telah memberikan hibah pembiayaan penelitian dalam skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) sesuai dengan  kontrak  nomor  067/E4.1/AK.04.PT/2021  dan  nomor  4/062003/PG/SP2H/TD/2021.  Selain  itu, ucapan  terima  kasih  juga  kami  sampaikan  kepada  pihak  Kelompok  Keahlian  Network  Communication Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro (FTTE) dan Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto atas bantuan dan bimbingan yang diberikan kepada kami selama  proses  pengajuan  hibah,  proses  persiapan,  hingga  proses  penelitian  berlangsung  sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan lancar dan tanpa halangan yang berarti.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Abidah, A., Hidaayatullaah, H. N., Simamora, R. M., Fehabutar, D., & Mutakinati, L. (2020). The Impact of Covid- 19 to Indonesian Education and Its Relation to the Philosophy of “Merdeka Belajar. Studies in Philosophy of
Science and Education (SiPoSE) , 1 (1), 38 – 49. https://doi.org/10.46627/sipose.v1i1.9. Astuti,  E.  P.  (2022).  Pengembangan  Kurikulum  Merdeka  Belajar  Pada  Peningkatan  Pemahaman  Konsep Penyerbukan dengan Metode Demonstrasi di Kelas 4 SDN Sukorejo 2 Kota Blitar. Edukasia: Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran, 3 (3). Retrieved from http://jurnaledukasia.org/index.php/edukasia/article/view/177. Barlybayev, A., Sharipbay, A., Ulyukova, G., Sabyrov, T., & Kuzenbayev, B. (2016). Student’s performance evaluation  by  fuzzy  logic. Procedia  -  Computer  Science , 102 (August),  98 – 105. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.375. Budi, S., & Rezi, W. (2021). Application of The Fuzzy Clusterwise Generalized Structured Component Method to Evaluate Implementation of National Education Standard in Indonesia. ,. Management Science Letters , 11 (2021), 1379 – 1384. https://doi.org/10.5267/j.msl.2020.11.002. Bumbuc,  Ş.  (2016).  About  Subjectivity  in  Qualitative  Data  Interpretation. International  Conference Knowledge-Based Organization, 22 (2), 419 – 424. https://doi.org/10.1515/kbo-2016-0072. Delita, F., Elfayetti, E., & Sidauruk, T. (2016). Peningkatan Soft Skills Dan Hard Skills Mahasiswa Melalui
Project-Based  Learning  Pada  Mata  Kuliah  Perencanaan  Pembelajaran  Geografi. Jurnal  Geografi ,
8 (2), 124 – 135. https://doi.org/10.24114/jg.v8i2.5776.
Febriany, N., Agustina, F., & Marwati, R. (2017). Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Dalam Penentuan Status Gizi Dan Menggunakan Software
Matlab. Jurnal EurekaMatika , 5 (1), 84 – 96. https://doi.org/10.17509/jem.v5i1.10300.
Fuadi, T. M., & Aswita, D. (2021). Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM): Bagaimana Penerapan Dan Kedala Yang Dihadapi Oleh Perguruan Tinggi Swasta Di Aceh. Jurnal Dedikasi Pendidikan , 5 (2), 603 – 614. Retrieved from http://jurnal.abulyatama.ac.id/index.php/dedikasi/article/view/2051. Hadi,  H.  N.,  &  Firdaus  Mahmudy,  W.  (2015).  Penilaian  Prestasi  Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Fuzzy Tsukamoto. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 2 (1),  41 – 48. https://doi.org/10.25126/jtiik.201521129.
Kemdikbud. (2020). Buku Panduan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (1st Ed). Kemdikbud RI. Kodrat, D. (2021). Industrial Mindset of Education in Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) Policy.
Jurnal Kajian Peradaban Islam (JKPIs) , 4 (1), 9 – 14. https://doi.org/10.47076/jkpis.v4i1.60.
Komariyah, S., Yunus, R. M., & Rodiansyah, S. F. (2016). Logika Fuzzy Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. In Prosiding Seminar Teknologi Majalengka (STIMA), . (pp. 61 – 68). Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan (2nd Ed). Graha Ilmu.
Laga, Y., Nona, R. V., Langga, L., & Jamu, M. E. (2021). Persepsi Mahasiswa Terhadap Kebijakan Merdeka Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM). Jurnal  Ilmu  Pendidikan  (EDUKATIF) , 4 (1),  699 – 706. https://doi.org/10.31004/edukatif.v4i1.1951. Lathif, N., Garnasih, Y., Milonno, Y. K., Siswajanthy, F., Handoyo, S., & Wijaya, M. M. (2022). Implementasi Program  Kebijakan  Mbkm  Untuk  Menciptakan  Karakter  Mahasiswa  Fakultas  Hukum  Yang Profesional. Pakuan Law Review (PALAR) , 8 (1), 277 – 293. https://doi.org/10.33751/palar.
Maghfiroh,  N.,  &  Sholeh,  M.  (2022).  Implementasi  Kurikulum  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  Dalam Menghadapi Era Disrupsi Dan Era Society 5.0. Jurnal Inspirasi Manajemen Pendidikan , 9 (5), 1185 – 1196. Retrieved from https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/inspirasi-manajemen- pendidikan/article/view/44137.
Muhmin, A. H. (2018). Pentingnya Pengembangan Soft Skills Mahasiswa di Perguruan Tinggi. Forum Ilmiah Indonusa , 15 (2), 330 – 338. Retrieved from
https://ejurnal.esaunggul.ac.id/index.php/Formil/article/view/2368.
Mustika, F. A., & Sutrisno. (2016). Model Evaluasi Kinerja Karyawan Dengan Metode Fuzzy Sugeno Pada Resto  ABTL. Jurnal  Satuan  Tulisan  Riset  Dan  Inovasi  Teknologi , 1 (1),  89 – 96. https://doi.org/10.30998/string.v1i1.973.
Ningrum,  R.  A.,  Priyanto,  A.,  &  Athiyah,  U.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Diagnosis Penyakit Anemia (Studi Data: Rekam Medis Pasien Ibu RSIA Bunda Arif Purwokerto). Jurnal  Ilmiah  Rekam  Medis  Dan  Informatika  Kesehatan  (INFOKES) , 11 (2),  65 – 72. https://doi.org/10.47701/infokes.v11i2.1303.
Nurhasanah, N., Aribowo, B., Purwandari, A. T., Sumantri, D., Maulana, S., Yasmin, M. A., Raghdawulan, R., & Shity,  C.  (2022).  Identifikasi  Pengetahuan  Mahasiswa  Teknik  Industri  Terhadap  Implementasi Program  MBKM  dengan  Pendekatan  Analytical  Network  Process. Jurnal  Al-Azhar  Indonesia  Seri Sains Dan Teknologi , 7 (2), 72 – 79. https://doi.org/10.36722/sst.v7i2.1016.
Pranata, A., & Azanuddin, A. (2018). Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Pendingin Ruangan Otomatis berbasis  Proggrammable  Logic  Controller  (PLC). Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem Komputer TGD (J-SISKO TECH) , 1 (2), 51 – 59. https://doi.org/10.53513/jsk.v1i2.30.
Rifanti, U. M., & Arifwidodo, B. (2019). Tourism Transportation’s Optimum Route in Banyumas using The Weighted Fuzzy Graph. AIP Conference Proceedings The 2nd International Conference on Science, Mathematics, Environment, and Education , 2194 (1), 020104.1-020104.12.
https://doi.org/10.1063/1.5139836. Rijal,  Y.,  &  Abdulloh.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelulusan  Nilai  Sk-Emas  STMIK  Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy. SMATIKA Jurnal , 7 (1), 6 – 14. https://doi.org/10.32664/smatika.v7i01.21.
Santiari, N. P. L. (2016). Penggunaan Metode Fuzzy Dalam Penilaian Tingkat Kemampuan Non-Akademik Mahasiswa  Melalui  Satuan  Kredit  Kegiatan  Mahasiswa. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 3 (4), 253. https://doi.org/10.25126/jtiik.201634182.
Satiti, A. D. R., & Falikhatun. (2022). Accounting Curriculum Evaluation In Implementation Merdeka Belajar -  Kampus  Merdeka. Assets:  Jurnal  Akuntansi  Dan  Pendidikan , 11 (1),  21 – 35. https://doi.org/10.25273/jap.v11i1.9880.
Setia, B., & Prasetyaningrum, P. T. (2019). Penerapan Metode Logika Fuzzy . Jurnal Sistem Cerdas (Vol. 2).
Sopiansyah, D., Masruroh, S., Zaqiah, Q. Y., & Erihadiana, M. . (2022). Konsep dan Implementasi Kurikulum MBKM (Merdeka Belajar Kampus Merdeka ). Religion Education Social Laa Roiba Journal (RESLAJ) ,
4 (1), 34 – 41. https://doi.org/10247476/reslaj.v4i1.458. Vhalery,  R.,  Setyastanto,  A.  M.,  &  Leksono,  A.  W.  (2022).  Kurikulum  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka: Sebuah  Kajian  Literatur.,. Research  and  Development  Journal  of  Education , 8 (1),  185 – 201. https://doi.org/10.30998/rdje.v8i1.11718.
Wajiansyah,  A.,  Bramanto,  A.,  Supriadi,  S.,  &  Nur,  S.  (2018).  Implementasi  Fuzzy  Logic  Pada  Robot  Line Follower.  ,. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 5 (4),  395 – 402. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854747.
Wang, L.-X. (1996). A Course in Fuzzy Systems and Control. Pearson.