## Perbandingan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Himpunan Keanggotaan Fuzzy pada Penilaian Kinerja Dosen
Noni Namida Oliviani*, Haris Rafi**, Mochammad Febri Hariyadi***, Nova El Maidah **** Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Jember
* noninamida.nn@gmail.com, ** harisrafi820@gmail.com, *** febrihariyadi@gmail.com, **** nova.pssi@unej.ac.id

## ABSTRACT
Utilization of artificial intelligence has been imposed into many things, one of them on the assessment of lecturer's performance, one of them on the lecturer's performance assessment. Artificial intelligence can  help  and  facilitate  a  person  to  solve  a  particular  problem.  In  general,  the  purpose  of  lecturer performance  assessment  is  to  determine  the  best  lecturer's  order  through  predetermined  criteria. Decision Making Method (AHP) and Function Membership Fuzzy is a method often used to determine lecturer  performance  assessment.  There  is  a  method  that  is  a  form  of  calculation  whose  output  is  the value of several lecturers who entered the assessment list. The purpose of the comparison is to know which  artificial  intelligence  method  is  best  applied  to  the  lecturer's  performance  assessment.  The method used to test the artificial intelligence applied to the lecturer's performance assessment is to use a comparison  scenario.  Based  on  the  analysis  that  has  been  done,  the  result  that  artificial  intelligence using AHP method and Membership Sets Fuzzy have balanced result. Based on the document can be concluded that in this study AHP method is a superior method in terms of accuracy, while the Fuzzy method is superior in terms of effectiveness.
Keyword: Lecturer  Performance,  Artificial  intelligence,  Analytical  Hierarchy  Process,  Function Membership Fuzzy

## 1. Introduction
Perkembangan  teknologi  saat  ini  sangat  pesat,  sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu pekerjaan  manusia.  Salah  satunya  yaitu  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  dosen.  Aktivitas  untuk melakukan  penilaian  kinerja  dosen  sangat  diperlukan  di  setiap  perguruan  tinggi.  Karena  setiap  perguruan tinggi  pasti  memiliki  tujuan  untuk  menciptakan  lulusan–lulusan  yang  berkualitas.  Oleh  karena  itu,  sangat dibutuhkan dosen–dosen yang berkompeten dalam pengajaran.
Metode  AHP  merupakan  suatu  metode  untuk  membuat  urutan  alternatif  keputusan  dan  pemilihan alternatif  terbaik  pada  saat  pengambilan  keputusan  dengan  beberapa  tujuan  atau  kriteria  untuk  mengambil keputusan  tertentu.  Dengan  metode  AHP  penilaian  kinerja  dosen  dapat  terpenuhi  dengan  beberapa  kriteria didalamnya. Selain metode AHP, penilaian kinerja dosen juga bisa didapatkan dengan menggunakan fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy. Himpunan keanggotaan Fuzzy merupakan yang digunakan untuk mengatasi hal  yang  tidak  pasti  pada  masalah–masalah  yang  mempunyai  banyak  jawaban.  Penalaran  Logika  Fuzzy menyediakan  cara  untuk  memahami  sistem  dengan  cara  menilai  input  dan  output  informasi  yang  samar– samar.
Penelitian [1], digunakan metode AHP dalam proses penilaian kinerja dosen. Metode ini digunakan untuk menentukan urutan dosen terbaik, melalui 4 kriteria yaitu kehadiran dosen, pengumpulan nilai, keterlambatan masuk,  dan  keluar  proses  belajar  mengajar. Penelitian  yang  serupa  [2]  digunakan  metode Fuzzy  Sugeno dalam  proses  menentukan  penilaian  kinerja  dosen.  Metode  ini  di  gunakan  untuk  mencari  nilai  dosen  yang paling  optimal  dengan  membandingakan  hasil  penalaran  fuzzy  pada  prediksi  nilai  dosen  terbaik  dengan membandingkannya  dengan  nilai  dosen  yang  sesungguhnya. Penelitian  serupa  [3]  menggunakan  metode AHP dalam proses menentukan penilaian kinerja karyawan. Metode ini digunakan untuk menentukan layak tidaknya  karyawan  untuk  dipromosikan  ke  jabatan  yang  lebih  tinggi  dengan  mempertimbangkan  8  hal. Penelitian  [4]  memnggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno  dalam  proses  evaluasi  kinerja  karyawan  yang mempermudah menejerial.
Kedua  cara  ini  sangat  membantu  dalam  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  dosen  pada  setiap perguruan  tinggi.  Pada  prinsipnya  penilaian  kinerja  merupakan  cara  pengukuran  kontribusi  dari  individu dalam instansi yang dilakukan terhadap organisasi. Nilai penting dari penilaian kinerja adalah menyangkut penentuan  tingkat  kontribusi  individu  atau  kinerja  yang  diekspresikan  dalam  menyelesaikan  tugas  –  tugas yang menjadi tanggung jawabnya. Tetapi, berbeda metode tentu berbeda pula cara menentukan penilaiannya. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan  metode  AHP  dengan  himpuanan keanggotaan Fuzzy dalam keakuratan menentukan penilaian terhadap kinerja dosen.

## 2. Research Method
A. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. Metode ini  merupakan  salah  satu  model  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  dapat  membantu  kerangka berpikir  manusia  dimana  faktor  logika,  pengalaman  pengetahuan,  emosi  dan  rasa  dioptimasikan  ke  dalam suatu proses sistematis. Pada dasarnya, AHP merupakan metode yang digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok–kelompoknya, dengan mengatur kelompok tersebut ke  dalam  suatu  hierarki,  kemudian  memasukkan  nilai  numerik  sebagai  pengganti  persepsi  manusia  dalam melakukan  perbandingan  relatif.  Dengan  suatu  hipotesa  maka  akan  dapat  ditentukan  elemen  mana  yang mempunyai prioritas tertinggi [5].
Secara  umum,  tahapan-tahapan  proses  yang  harus  dilakukan  dalam   menggunakan  AHP  untuk memecahkan suatu masalah adalah sebagai berikut :
1. Mendefenisikan  permasalahan  dan  menentukan  tujuan.  Bila  AHP  digunakan  untuk  memilih alternatif atau menyusun prioritas alternatif, maka tahap ini dilakukan pengembangan alternatif.
2. Menyusun  masalah  ke  dalam  suatu  struktur  hierarki  sehingga  permasalahan  yang  kompleks  dapat ditinjau dari sisi yang detail dan terukur .
3. Menyusun  prioritas  untuk  tiap  elemen  masalah  pada  setiap  hierarki.  Prioritas  ini  dihasilkan  dari suatu matriks perbandingan berpasangan antara seluruh elemen pada tingkat hierarki yang sama. Melakukan pengujian konsistensi terhadap perbandingan antar elemen yang didapatkan pada tiap tingkat hierarki. Thomas L. Saaty membuktikan bahwa Indeks Konsistensi dari matriks berordo –n )[6]. Ada beberapa dosen yang masuk dalam kriteria penilaian, yaitu :
1. Dosen 1
2. Dosen 2
Dari informasi diatas kemudian disusun hirarki antara kriteria dan alternative, seperti gambar 1 berikut ini.
GOAL KRITERIA

## ALTERNATIVE
Gambar 1. hirarki antara kriteria dan alternative
Informasi  yang  ada  kemudian  di-sintesis  untuk  menentukan  peringkat  relative  dari  alternative  pilihan yang  ada.  Kriteria  dari  jenis  qualitative  dan  quantitative  dapat  diperbandingkan  menggunakan  informed judgement  untuk  menghitung  bobot  dan  prioritas.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  judgement  untuk menentukan peringkat dari kriteria.
1. Membuat Matriks Perbandingan Kriteria Tahapan  ini  pemberian  bobot  masing-masing  kriteria  menggunakan  model  AHP  ( Analytical Hieracrchy  Process )  .  Data  kriteria  didapatkan  dari  pihak  sumber  yang  langsung  membandingkan kriteria  dan  kriteria  sesuai  dengan  tabel  kepentingan  dan  sampel  hasil  matriks  perbandingan berpasangan  terlebih  dahulu.  TABEL  1  menunjukan  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria. TABEL  2  dan  3  merupakan  tabel  matrik  perbandingan  pasangan  alternatif  masing-masing  kriteria Kehadiran Dosen dan Pengumpulan Nilai.
Tabel 1 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria KD PN KD 1/1 3/1 PN 1/3 1/1
Penilaian Kinerja Dosen Kehadiran Dosen Pengumpulan Nilai
Dosen 1 Dosen 2
Tabel 2 Matriks Perbandingan Berpasangan Alternative Berdasarkan Kriteria Kehadiran Dosen KD DS DD DS 1/1 2/1 DD 1/2 1/1 Tabel 3 Matriks Perbandingan Berpasangan Alternative Berdasarkan Kriteria Pengumpulan Nilai PN DS DD DS 1/1 4/1 DD 1/4 1/1

## B. Himpunan Keanggotaan Fuzzy
Himpunan keanggotaan [7] dari suatu himpunan fuzzy dinyatakan dengan derajat keanggotaan suatu nilai terhadap nilai tegasnya yang berkisar antara 0.0 sampai dengan 1.0. Fungsi keanggotaan adalah sebuah kurva yang  menunjukkan  titik  input  kedalam  nilai  keanggotaanya.  Untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  dapat menggunakan pendekatan fungsi sebagai berikut :
1. Representasi Linier
Pada representase linier, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai garis lurus. Bentuk  ini  adalah  menjadi  paling  sederhana  dan  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk  mendekati  suatu konsep yang kurang jelas.
2. Representase Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan dari 2 garis linier.
3. Representasi Kurva Trapesium
Kurva travesium pada dasarnya sama dengan kurva segitiga, namun ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1
4. Representasi Kurva- S
Kurva  pertumbuhan  dan  penyusutan  merupakan  kurva-S  (sigmoid)  yang  berhubungan  dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linier. Kurva S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri untuk nilai keanggotaan 0 ke sisi paling kanan yang nilai keanggotaan 1. Pada kurva ini bahwa nilai keanggotaannya akan bertumpu pada 50% nilai keanggotaannya atau yang sering disebut dengan titik infeksi [8].
5. Representase Kurva Bahu
Daerah yang terletak ditengahtengah suatu variabel yang direpresentasikan dengan segitiga, dan pada sisi  kanan  dan  kirinya  akan  naik  dan  turun,  dan  pada  nilai  tertentu  tidak  mengalami  perubahan. Himpunan fuzzy bahu yang bukan segitiga digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy dimana  bahu  kiri  akan  bergerak  dari  nilai  keanggotaan  1  kenilai  keanggotaan  0,  sedangkan  bahu kanan akan bergerak dari nilai keanggotaan 0 kenilai keanggotaan 1.
6. Representase Kurva Bell
Bentuk  lain  dari  kurva  fuzzy  adalah  kurva  bell,  dimana  nilai  keanggotaan  dipengaruhi  oleh  nilai tengah dari domain.
Himpuan  keanggotaan  Fuzzy  yang  digunakan  dalam  pengukuran  kinerja  dosen  adalah  kurva  trapesium dan kurva bahu (kiri dan kanan).
Himpunan  keanggotaan  Fuzzy  digunakan  untuk  merepresentasikan  kriteria  Kehadiran  Dosen  dan Pengumpulan Nilai.
1. Fungsi Keanggotaan Fuzzy berdasarkan Kriteria Kehadiran Dosen
Buruk = { 0 – 70 }
Cukup   = { 65 – 80 } Baik = { 73 – 100 }
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Kriteria Kehadiran Dosen
0 x ≤ 70 µBuruk [x] =  (73 – X) / (73 – 70) 70 ≤ x ≤ 73 1 x ≥ 73
0 x ≤ 60 / x ≥ 85 µCukup [x] = (x – 60) / (65 – 60) 60 ≤ x ≤ 65 1 65 ≤ x ≤ 80 (85 – x) / (85 – 80) 80 ≤ x ≤ 85 0 x ≤ 73 µBaik [x]  = (x – 73) / (100 – 73) 73 ≤ x ≤ 100 1 x ≥ 100 2. Fungsi Keanggotaan Fuzzy berdasarkan Kriteria Pengumpulan Nilai Terlambat = { 0 – 75 } Tepat = { 70 – 100 } Gambar 3 Fungsi Keanggotaan Kriteria Pengumpulan Nilai 0                                x ≤ 75 µTerlambat [x] =  (80 – X) / (80 – 75)   75 ≤ x ≤ 80 1 x ≥ 80 0 x ≤ 65 µTepat [x]        =  (x – 65) / (100 – 65)   65 ≤ x ≤ 100 1 ≥ 100

## 3. Result and Analysis
A. Penilaian Menggunakan Metode AHP
1. Hasil Analisa Metode AHP
Hasil Analisa bobot dari kriteria seperti ditunjukan pada TABEL 4 yang merupakan tabel perbandingan berpasangan  kriteria  Kehadiran  Dosen  dan  Pengumpulan  Nilai  antara  Dosen  1  dan  Dosen  2.  Matriks perbandingan  alternatif  masing-masing  kriteria  Kehadiran  Dosen  dan  Pengumpulan  Nilai  ditunjukkan pada TABEL 5 dan 6.
Tabel 4 Hasil Analisa Kriteria Kriteria KD PN Eigen KD 1.0 3.0 0.75 PN 0.33 1.0 0.24 Tabel 5 Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Kehadiran Dosen KD DS DD Eigen DS 1.0 2.0 0.5 DD 0.5 1.0 0.5 Tabel 6 Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Pengumpulan Nilai PN DS DD Eigen DS 1.0 4.0 0.95 DD 0.25 1.0 5.25 Tabel 7 Hasil Analisa Perhitungan Ranking Bobot KD PN Bobot Final Rank 0.75 0.24 DS 0.5 0.95 0.60 2 DD 0.5 5.25 1.63 1
Didapatkan kesimpulan bahwa Dosen 2 mendapat peringkat pertama sebagai dosen dengan penilaian kinerjanya paling baik. Dosen 1 peringkat kedua.
1. Dosen 2   (Peringkat Pertama)
2. Dosen 1 (Peringkat Kedua)
B. Penilaian Menggunakan Metode Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Dari Gambar.4, dapat dicari fungsi keanggotaanya yaitu seperti sebagai berikut : Dosen 1 [x] = 88 µDosen 1 [88] = (x - A) / (B - A) = (88 – 73) / (100 – 73) = 15 / 27 = 0,5 Dosen 2 [x] = 85
µDosen 2 [85] = (x – A) / (B – A) = 12 / 27
= 0,4
Gambar. 4 Derajat Keanggotaan Kriteria Kehadiran Dosen Dari gambar 5, dapat dicari fungsi keanggotaanya yaitu seperti sebagai berikut. Dosen 1 [x]          = 77 µDosen 1 [77]     = (B – x) / (B – A) = (80 – 77) / (80 – 75) = 0,6
Dosen 2 [x] = 85
µDosen 1 [85]      = (x – A) / (B – A) = (85 – 65) / (100 – 65) = 0,5
Gambar. 5 Derajat Keanggotaan Kriteria Pengumpulan Nilai
4. Conclusion
1. Metode Analythical  Hierarchy  Process  (AHP) dan Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy dapat  digunakan untuk penilaian kinerja dosen.
2. Dari hasil pengujian, tingkat keefektifan dalam melakukan penilaian kinerja dosen ini terdapat pada metode Fuzzy tetapi dari segi keakuratan dalam melakukan penilaian kinerja dosen ini terdapat pada metode AHP.
3. Salah  satu  perbedaan  metode  ini  juga  terdapat  pada  hasil  akhir.  Metode  AHP  mengeluarkan  hasil akhir berupa peringkat, sedangkan fungsi keanggotaan Fuzzy hasil akhir berupa nilai.
4. Kekurangan dari kedua metode ini yaitu proses yang cukup kompleks. Sehingga tanpa ketelitian dan kecermatan dalam melakukan proses pencarian, bisa memberikan hasil yang tidak tepat.

## Acknowledgements (10 PT)
Penelitian  ini  merupakan  keluaran  dari  tugas  besar  mata  kuliah  SPPK  yang  dibimbing  oleh  ibu  Nova  Al Maidah.

## References
[1]  Ria  Eka  Sari  dan  Alfa  Saleh.,  2014. Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan  Menggunakan  Metode  AHP (Studi Kasus: Di Stmik Potensi Utama Medan) , Seminar Nasional Informatika 2014.
[2]    Magdalena Simanjuntak., 2017. Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Sugeno , Jurnal ISD Vol.2 No.1 Januari - Juni 2017 pISSN : 2477-863X eISSN : 2528-5114.
[3]  Rizka  Shoumil  Ilhami  dan  Dino  Rimantho.,  2017. Penilaian  Kinerja  Karyawan  dengan  Metode  AHP dan Rating Scale, JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 16 NO. 2 (2017) 150-157 [4]  Fanisya Alva Mustika dan Sutrisno., 2016. Model Evaluasi Kinerja Karyawan Dengan Metode Fuzzy Sugeno Pada Resto Abtl , Jurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN: 2527 – 9661
[5]  Hilyah  Magdalena.,  2012. Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa  Lulusan Terbaik di Perguruan Tinggi , Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi ISSN:2089-9815. Hal.50 sd 51.
[6]  Yusuf  Anshori.,  2012. Pendekatan  Triangular  Fuzzy  Number  Dalam  Metode  Analytical  Hierarchy Process , Jurnal Ilmiah Foristek Vol.2 No.1. Hal.127.
[7]  Pirmando Gultom, S.Kom,. M.Kom., 2015. Model Fungsi Keanggotaan Fuzzy Multi Criteria Decision Making Pada Program Sertifikasi Guru , Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3.
[8]  Earl  Cox,  1994,  ”Compiling  and  Using  the  C++  Fuzzy  Modelling  Code  in  The  Fuzzy  Systems Handbook”,Academik Press Limited