## IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENILAIAN PERKEMBANGAN ANAK USIA DINI
Fawwaz Arfiqi 1 , Retno Mumpuni 2 , Afina Lina Nurlaili 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur e-mail: 1 20081010201@student.upnjatim.ac.id , * 2 retnomumpuni.if@upnjatim.ac.id , 3 afina.lina.if@upnjatim.ac.id

## Abstrak
Permasalahan  utama  dalam  penilaian  perkembangan  anak  di  PAUD  Terpadu  Kuncup Melati  PIKA-PKT  adalah  proses  pengolahan  laporan  perkembangan  anak  masih  dilakukan secara  manual  menggunakan  catatan  kertas,  menunjukkan  kurangnya  integrasi  teknologi  yang memadai. Selain itu, diperlukan sebuah parameter yang akurat sebagai tolak ukur bagi pendidik untuk  memberikan  perhatian  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  anak.  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  mengembangkan  dan  mengimplementasikan  algoritma Fuzzy  Mamdani dalam  sistem penilaian  perkembangan  anak  usia  dini  guna  mengatasi  kedua  masalah  tersebut.  Algoritma Fuzzy Mamdani dipilih karena kemampuannya mengolah data penilaian dengan fleksibilitas dan ketepatan tinggi. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dengan cara melakukan tanya    jawab    atau  wawancara,  dan  dokumentasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma Fuzzy Mamdani dapat mengolah data penilaian dari observasi periodik dengan akurat, menghasilkan  tingkatan  perkembangan  anak  yang  komprehensif.  Sistem  penilaian  yang dikembangkan juga terbukti berjalan baik dan telah diverifikasi melalui pengujian Blackbox .
Kata kunci : Sistem Penilaian, Algoritma Fuzzy Mamdani , Perkembangan Anak

## Abstract
The  main  issues  in  the  assessment  of  child  development  at  PAUD  Terpadu  Kuncup Melati  PIKA-PKT  are  the  manual  processing  of  child  development  reports  using  paper  notes, indicating a lack of adequate technological integration, and the need for an accurate parameter as a benchmark for educators to provide appropriate attention according to each child's needs. This  research  aims  to  develop  and  implement  the  Fuzzy  Mamdani  algorithm  in  the  early childhood  development  assessment  system  to  address  these  issues.  The  Fuzzy  Mamdani algorithm  was  chosen  for  its  ability  to  process  assessment  data  with  high  flexibility  and accuracy.  The  research  employed  data  collection  methods  such  as  interviews  and documentation. The results showed that the Fuzzy Mamdani algorithm could accurately process periodic  observation  assessment  data,  producing  comprehensive  levels  of  child  development. The  developed  assessment  system  also  proved  to  function  well  and  was  verified  through Blackbox testing.
Keywords : Assessment System, Fuzzy Mamdani Algorithm, Child Development

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  Anak  Usia  Dini  (PAUD) adalah  fase  krusial  sebelum  anak-anak memasuki  jenjang  pendidikan  formal.  Pada fase  ini,  pendidikan  difokuskan  pada pemberian  pembinaan  yang  intensif  dan terstruktur  bagi  anak-anak  mulai  dari  lahir hingga  usia  enam  tahun.  Upaya  ini dilakukan  melalui  pemberian  berbagai
rangsangan yang dirancang untuk
mengoptimalkan perkembangan fisik,
kognitif,  sosial,  dan  emosional  anak. Dengan  intervensi  pendidikan  yang  sesuai, potensi  yang  dimiliki  diharapkan  dapat berkembang  secara  maksimal  dan  siap menghadapi  jenjang  pendidikan  formal berikutnya.  Oleh karena  itu,  PAUD berperan  krusial  dalam  membentuk  fondasi
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
awal yang kuat bagi perkembangan anak di masa depan.
Untuk memperoleh pemahaman yang lebih  mendalam  mengenai  pertumbuhan dan perkembangan anak usia dini, diperlukan  suatu  proses  penilaian  yang sistematis  dan  terstruktur.  Penilaian  ini berfungsi  sebagai  alat  ukur  yang  dapat memberikan  gambaran  tentang  efektivitas program pendidikan yang diterapkan.
Penilaian  pendidikan  anak  usia  dini  sangat krusial  untuk  menentukan  sejauh  mana program pendidikan berdampak pada perilaku  dan  sikap  anak  dalam  jangka pendek,  menengah,  maupun  panjang  [1]. Dengan demikian, penilaian ini tidak hanya membantu  pendidik  dalam  merumuskan strategi  pembelajaran  yang  lebih  efektif, tetapi juga
memastikan bahwa
perkembangan  anak  berjalan  sesuai  dengan harapan  dan  standar  yang  telah  ditetapkan. Proses  penilaian  yang  menyeluruh  dan berkelanjutan  juga  dapat  mengidentifikasi potensi  masalah  sejak  dini,  sehingga intervensi yang tepat dapat dilakukan dalam mendukung  tumbuh  dan  kembang  anak secara optimal.
Berdasarkan  wawancara  terhadap pendidik di PAUD Terpadu Kuncup Melati PIKA-PKT,  ditemukan  bahwa  penilaian perkembangan  anak  dilakukan  melalui pengamatan,  tanya  jawab,  bercerita,  dan hasil  karya  anak.  Dalam  pelaksanaan penilaian ini, terdapat beberapa faktor yang memerlukan perhatian dari pendidik maupun  institusi  pendidikan.  Pertama, proses  pengolahan  laporan  perkembangan anak  masih  dilakukan  secara  manual,  yang menunjukkan kurangnya integrasi teknologi dalam  administrasi  dan  pelaporan  data. Kedua, belum ada perangkat yang memadai untuk memudahkan pendidik dalam mengoptimalkan
proses pengolahan laporan,  sehingga  mengurangi  efisiensi evaluasi.  Ketiga,  pengumpulan  data  dan penyusunan  rekapitulasi  penilaian  tidak
dilaksanakan secara rutin, sering kali hanya dilakukan  pada  akhir  semester  dalam bentuk rapor. Kurangnya frekuensi evaluasi ini menghambat pemantauan perkembangan anak secara konsisten dan menyeluruh.
Dalam  penilaian  perkembangan  anak di  PAUD  Terpadu  Kuncup  Melati  PIKA- PKT,  diperlukan  parameter  yang  mampu merangkum  hasil  penilaian  perkembangan anak  secara  menyeluruh.  Parameter  ini berfungsi  sebagai  tolok  ukur  bagi  pendidik untuk  memberikan  perhatian  yang  lebih sesuai  dengan  kebutuhan  setiap  anak.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  metode  yang  dapat mengolah data penilaian dengan fleksibilitas dan ketepatan tinggi. Algoritma Fuzzy  Mamdani merupakan  pendekatan yang menjanjikan untuk memenuhi
kebutuhan  ini.  Implementasi  algoritma Fuzzy  Mamdani dalam  sistem  evaluasi dapat  menghasilkan  penilaian  yang  lebih akurat  dan  komprehensif,  yang  pada gilirannya membantu pendidik dalam mengoptimalkan  proses  pembelajaran  dan perkembangan anak secara keseluruhan.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  dan mengimplementasikan algoritma Fuzzy Mamdani dalam sistem penilaian perkembangan  anak.  Sistem  ini  diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi  dalam  proses  pengolahan  laporan serta  memungkinkan  pemantauan  yang lebih  teratur  dan  menyeluruh  terhadap perkembangan  anak.  Dengan  demikian, diharapkan  dapat  memberikan  solusi  yang lebih  baik  dalam  penilaian  perkembangan anak  di  PAUD  Terpadu  Kuncup  Melati PIKA-PKT.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  oleh  Purwandito  dan Suyitno  mengembangkan  sistem  inferensi fuzzy  metode  Mamdani  untuk  menentukan jumlah  produksi  eggroll.  Penelitian  ini
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
menunjukkan bahwa dengan mendefinisikan  variabel  fuzzy,  membuat aturan  fuzzy,  melakukan  komposisi  aturan, dan defuzzifikasi, sistem
dapat menghasilkan  keputusan  produksi  yang optimal.  Hasil  penelitian  ini  menegaskan bahwa  algoritma Fuzzy  Mamdani efektif dalam  mengolah  data  dan  menghasilkan keputusan  yang  akurat  dan  sesuai  dengan kebutuhan [2]. Penelitian oleh Rahakbauw, Rianekuay,  dan  Lesnussa  bertujuan  untuk meramalkan jumlah produksi karet menggunakan  metode Fuzzy  Mamdani berdasarkan  data  permintaan,  persediaan, dan  produksi  karet  per  hari  pada  bulan April  2016  dari  PTP  Nusantara  XIV
(Persero)  Kebun  Awaya/Teluk  Elpaputih, Maluku, Indonesia. Metode ini memungkinkan  penentuan  jumlah  produksi yang  tepat  dengan  tingkat  kebenaran mencapai  87,83%,  dengan  error  sebesar 12,17%.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  penerapan  sistem  inferensi Fuzzy Mamdani dapat  memberikan  prediksi  yang akurat  dalam  perencanaan  produksi  karet mentah, yang merupakan kontribusi penting dalam manajemen perusahaan untuk mencapai keuntungan maksimal [3].
Penelitian  oleh  Fauzi  dan  Kaputama bertujuan  untuk  menggunakan  Metode Mamdani  dalam  mengoptimalkan  nilai fungsi  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen dengan cepat. Variabel input yang dipertimbangkan  meliputi  Materi,  Disiplin, dan Sikap.
Hasil penelitian ini
menunjukkan  nilai fungsi yang  teroptimasi, yang  memungkinkan  identifikasi  dosen terbaik dalam kinerjanya [4].

## 2.2 Penilaian Perkembangan Anak
Penilaian  perkembangan  anak  adalah proses  yang  sistematis,  periodik,  dan berkelanjutan dengan tujuan untuk mengumpulkan data, menganalisis, mendokumentasikan,
serta membuat
keputusan dan laporan terkait perkembangan  anak  [5].  Penilaian  adalah proses pengamatan, pencatatan, dan pendokumentasian  aktivitas  anak  serta metode  pelaksanaannya,  yang  berfungsi sebagai dasar pengambilan berbagai keputusan  pendidikan  yang  mempengaruhi anak  [6].  Dari  kedua  definisi  tersebut didapatkan  bahwa  penilaian  perkembangan anak adalah proses yang sistematis, berkala, dan  berkesinambungan  yang  melibatkan pengumpulan data, analisis, dan dokumentasi  aktivitas  anak  serta  cara mereka melakukannya. Proses ini bertujuan untuk  mengambil  keputusan  pendidikan yang berdampak pada anak, serta menyusun laporan  mengenai  perkembangan  mereka. Penilaian  ini  berfungsi  sebagai  dasar penting dalam membuat berbagai keputusan yang mempengaruhi pendidikan dan perkembangan anak secara keseluruhan.

## 2.3 Logika Fuzzy
Menurut  Kusumadewi,  Logika  fuzzy merupakan  metode  yang  efektif  untuk memetakan  ruang  input  ke  dalam  ruang output  yang  memiliki  nilai  kontinu.  Dalam logika  fuzzy,  keanggotaan  dan  kebenaran dinyatakan dalam derajat tertentu, memungkinkan suatu hal dinyatakan sebagai  sebagian  benar  dan  sebagian  salah secara  bersamaan  [7].  Sedangkan  menurut Ariya  Caraka,  logika  fuzzy  merupakan metodologi  sistem  kontrol  yang  sesuai untuk  memecahkan  masalah  pada  berbagai jenis  sistem,  baik  yang  sederhana  maupun yang  kompleks  [8].  Dari  dua  definisi tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  logika fuzzy  merupakan  metodologi  yang  sangat efektif  dalam  menangani  masalah  yang melibatkan ketidakpastian dan kompleksitas. Logika fuzzy mampu memetakan  ruang  input  ke  dalam  ruang output dengan nilai kontinu dan menyatakan  keanggotaan  serta  kebenaran dalam derajat tertentu, sehingga
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
memungkinkan suatu hal dinyatakan sebagai  sebagian  benar  dan  sebagian  salah secara bersamaan.

## 2.4 Fuzzy Mamdani
Metode  Mamdani,  juga  dikenal sebagai  metode  Max-Min,  diperkenalkan oleh Ebrahim H. Mamdani pada tahun 1975 [9]. Metode ini menggunakan prinsip logika fuzzy,  yang  memungkinkan  pengambilan keputusan  dalam  kondisi  ketidakpastian atau ketidaktegasan. Oleh karena itu, Fuzzy Mamdani memungkinkan  pemodelan  yang lebih  fleksibel  dalam  situasi  di  mana kepastian  tidak  selalu  tersedia.  Dalam metodologi  Mamdani,  keluaran  dari  aturan fuzzy ditentukan melalui operasi MIN, yang kemudian  digabungkan  dengan  keluaran dari  aturan  fuzzy  lainnya  menggunakan operasi MAX.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  proses  penelitian,  terdapat alur atau langkah yang diterapkan.
Gambar 1. Alur Penelitian
Tahap  awal  penelitian  ini  adalah studi literatur  yang  bertujuan untuk memperoleh  dasar  teoritis  yang  relevan terkait penerapan algoritma Fuzzy
Mamdani .  Pengumpulan  data  dilakukan melalui  wawancara  dengan  kepala  sekolah. Pada tahap analisis dan perancangan sistem, desain  sistem  dibuat.  Tahap  implementasi sistem  melibatkan  penerjemahan  desain  ke dalam  bahasa  pemrograman.  Tahap  akhir adalah  pengujian  sistem,  yang  dilakukan menggunakan metode Blackbox testing.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Fuzzy Mamdani Algoritma Fuzzy  Mamdani yang digunakan  pada  sistem  memiliki  empat tahapan. Tahap pertama adalah pembentukan  himpunan Fuzzy  Mamdani . Kemudian tahap fuzzyfikasi dengan menggunakan fungsi implikasi MIN.
Dilanjutkan dengan tahap komposisi aturan dengan  menggunakan  fungsi  MAX.  Dan tahap  terakhir  adalah  mengambil  nilai tertinggi  pada  grafik  untuk  menentukan tingkatan  kategori  perkembangan  anak. Berikut detail tahap-tahap yang digunakan.
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy Terdapat  dua  variabel input yang digunakan, yakni variabel capaian pembelajaran terlaksana, dan total kehadiran.  Sedangkan  variabel output -nya
adalah  berupa  tingkat  perkembangan  anak.
Dalam  kegiatan  belajar  mengajar  di  PAUD Terpadu Kuncup Melati PIKA-PKT memiliki 47 total capaian pembelajaran dan 120 hari kehadiran. Variabel capaian pembelajaran terlaksana dan perkembangan Anak dikelompokkan menjadi Belum Berkembang  (BB),  Mulai  Berkembang (MB), Berkembang Sesuai Harapan (BSH), dan  Berkembang  Sangat  Baik  (BSB). Sedangkan variabel total kehadiran dikelompokkan  menjadi  Baik,  Cukup,  dan Kurang.  Berikut  adalah  rincian  masing- masing variabel Tabel 1. Capaian Pembelajaran Variabel Himpunan Range Capaian Pembelajaran BB [0,9] MB [9,28] BSH [19,38] BSB [28,47] Total Kehadiran  Kurang [0,60] Cukup [30,90] Baik [60,120] Perkembangan BB [0,40]
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Anak MB [20,60] BSH [40,80] BSB [60,100]
Contoh  kasus  akan  dipresentasikan berdasarkan  contoh  nilai  dari  salah  satu anak  PAUD  yaitu  capaian  pembelajaran sebesar  35  poin  terlaksana,  dan  kehadiran sebesar 109 hari.
a. Varibel Capaian Pembelajaran
Gambar 2. Himpunan Capaian Pembelajaran
Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk variabel input capaian pembelajaran.
{
{ {
{
Jika  menggunakan  contoh  kasus dengan  nilai  capaian  pembelajaran  sebesar 35  poin  terlaksana,  maka  dapat  diperoleh derajat keanggotaan sebagai berikut dengan
bold sebagai penanda kondisi yang terpenuhi:
{ { { { b. Varibel Total Kehadiran
Gambar 3. Himpunan Total Kehadiran
Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk variabel input total kehadiran.
{

## {
Jika  menggunakan  contoh  kasus dengan  total  kehadiran  sebesar  109  hari, maka  dapat  diperoleh  derajat  keanggotaan sebagai  berikut  dengan bold sebagai penanda kondisi yang terpenuhi:
{ { {
c. Varibel Perkembangan Anak
Gambar 4. Himpunan Perkembangan
Anak
Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk variabel input perkembangan anak.
{
{ { { 2. Pembentukan Aturan Fuzzy Dari  dua  variabel input yang  ada, terbentuk  12  aturan  kombinasi  sebagai berikut. [R1]  IF  Total  Kehadiran  Kurang  AND Capaian Pembelajaran BB THEN Perkembangan Anak BB [R2]  IF  Total  Kehadiran  Kurang  AND Capaian Pembelajaran MB THEN Perkembangan Anak MB [R3]  IF  Total  Kehadiran  Kurang  AND Capaian Pembelajaran BSH THEN Perkembangan Anak BSH [R4]  IF  Total  Kehadiran  Kurang  AND Capaian Pembelajaran BSB THEN Perkembangan Anak BSH [R5]  IF  Total  Kehadiran  Cukup  AND Capaian Pembelajaran BB THEN Perkembangan Anak MB [R6]  IF  Total  Kehadiran  Cukup  AND Capaian Pembelajaran MB THEN Perkembangan Anak BSH
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
[R7]  IF  Total  Kehadiran  Cukup  AND Capaian Pembelajaran BSH THEN Perkembangan Anak BSH [R8]  IF  Total  Kehadiran  Cukup  AND Capaian Pembelajaran BSB THEN Perkembangan Anak BSB [R9]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran BB THEN Perkembangan Anak BSH [R10]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran MB THEN Perkembangan Anak BSH [R11]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran BSH THEN Perkembangan Anak BSB [R12]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran BSB THEN Perkembangan Anak BSB
3. Aplikasi Fungsi Implikasi
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari alpha predikat dengan menggunakan fungsi implikasi  MIN.  Dari  12  aturan  didapatkan [R11]  dan  [R12]  mendapatkan  nilai alpha tertinggi  untuk  masing-masing  variabel Perkembangan Anak.
[R11]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran BSH THEN Perkembangan Anak BSB .3 [R12]  IF  Total  Kehadiran  Baik  AND Capaian Pembelajaran BSB THEN Perkembangan Anak BSB Dengan komposisi aturan menggunakan fungsi MAX sehingga diambil  nilai alpha tertinggi,  diagram  hasil perhitungan berikut ini menunjukkan
daerah  yang  diarsir  untuk  mengindikasikan tingkat  perkembangan  anak  tersebut.  Jika terdapat  dua  daerah  yang  diarsir,  dipilih daerah  yang  memiliki  fungsi  keanggotaan tertinggi.
Gambar 5. Diagram Fuzzy Perkembangan Anak
Dari  Gambar  5  didapatkan  bahwa tingkatan  kemajuan  belajar  anak  adalah masuk  ke  dalam  kategori  BSB  atau Berkembang Sesuai Harapan.

## 4.2 Implementasi Sistem
Berikut  adalah  beberapa  halaman sistem penilaian perkembangan anak.

## 4.2.1 Halaman Login
Gambar 6. Halaman Login
Pada  halaman login ,  pengguna  akan diminta  untuk  memasukkan  email  beserta password .  Sistem  secara  otomatis  akan
mengidentifikasi alamat email yang
dimasukkan untuk menentukan peran pengguna.  Di  samping  itu,  tersedia  juga pilihan untuk pengguna yang ingin
mendaftar melalui tautan "Register here".

## 4.2.2 Halaman Registrasi
Gambar 7. Halaman Registrasi
Halaman  registrasi  pada  Gambar  7,
berisi formulir yang memungkinkan pengguna untuk mendaftarkan alamat email baru.  Formulir  ini  serupa  dengan  halaman login ,  namun  meminta  informasi  tambahan seperti  nama  pengguna,  kata  sandi,  dan pilihan peran ( role ).

## 4.2.3 Halaman Dashboard
Gambar 8. Halaman Dashboard
Perbedaan  antara dashboard admin,
guru, dan orang tua terletak pada fitur yang dapat diakses. Admin memiliki akses penuh ke  semua  fitur,  ditandai  dengan  menu  pada sidebar yang  lebih  lengkap.  Guru  hanya dapat  mengakses  fitur  yang  terkait  dengan kelas  belajar,  seperti  menambahkan  siswa, melakukan  penilaian,  dan  fitur  kelas lainnya.  Sementara  itu,  orang  tua  hanya dapat  melihat  nilai  siswa  yang  terkait dengan akun orang tua.

## 4.2.4 Halaman Detail Penilaian
Halaman penilaian yang terlihat pada Gambar  9  berisi  tabel  penilaian  yang  harus diisi  secara  berkala  oleh  guru.  Tabel  ini memuat kejadian atau konteks di mana anak mencapai tujuan pembelajaran. Jumlah dari tujuan  pembelajaran  yang  tercapai  akan menjadi  salah  satu  aspek  dalam  penilaian akhir, yaitu capaian pembelajaran.
Gambar 9. Halaman Detail Penilaian

## 4.2.5 Halaman Kehadiran
Halaman kehadiran yang terlihat pada
Gambar 10 berisi tabel presensi yang harus diisi  secara  berkala  oleh  guru.  Guru  dapat mencatat  kehadiran  anak  sebagai  hadir, sakit,  izin,  atau  absen  tanpa  keterangan pada  tanggal  yang  ditentukan.  Total kehadiran  anak  akan  menjadi  salah  satu komponen dalam penilaian akhir yang akan dihitung.
Gambar 10. Halaman Kehadiran

## 4.2.6 Halaman Penilaian Akhit
Gambar  11  menampilkan  halaman penilaian akhir yang mencakup input siswa, total  capaian  pembelajaran  yang  tercapai, dan  total  kehadiran  anak.  Selanjutnya menekan tombol "Rangkum" untuk memulai  proses  fuzzy  dan  menampilkan hasil tingkatan perkambangan anak.
Gambar 11. Halaman Penilaian Akhir
Gambar  12  menunjukkan  contoh output dari  proses  rangkuman  dan  aplikasi metode fuzzy yang secara otomatis menghasilkan tingkat perkembangan anak.
Gambar 12. Hasil Proses Fuzzy

## 4.3 Hasil Pengujian Black Box
Pengujian Black Box dilakukan untuk memastikan  setiap  fitur  di  dalam  sistem beroperasi  sesuai  dengan  yang  diharapakan tanpa  mempertimbangkan  struktur  internal
kode  program.  Tabel  berikut  adalah  data pengujian Black Box .
Tabel  2. Tabel Pengujian Black Box No Test Hasil 1 Melakukan login Sesuai 2 Melakukan registrasi Sesuai 3 Menghapus data guru Sesuai 4 Memperbarui  data guru Sesuai 5 Menghapus data orang  tua  atau  wali murid Sesuai 6 Memperbarui  data orang  tua  atau  wali murid Sesuai 7 Menambahkan  data kelas Sesuai 8 Memperbarui  data kelas Sesuai 9 Menghapus data kelas Sesuai 10 Menambahkan  data capaian pembelajaran Sesuai 11 Memperbarui  data capaian pembelajaran Sesuai 12 Menghapus data capaian pembelajaran Sesuai 13 Menambahkan  data kegiatan murid Sesuai 14 Memperbarui  data kegiatan murid Sesuai 15 Menambahkan laporan akhir perkembangan anak Sesuai
Vol. 9, No. 1, Juni 2024

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah
diuraikan  pada  bab-bab  sebelumnya,  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Implementasi algoritma Fuzzy Mamdani dalam  sistem  penilaian penilaian perkembangan anak berhasil menghasilkan penilaian yang memberikan tingkatan tentang perkembangan anak. 2. Sistem  penilaian  perkembangan  anak ini membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses penilaian serta memungkinkan pemantauan  yang  lebih  teratur  dan menyeluruh terhadap tingkatan perkembangan  anak  yang  dihasilkan oleh sistem. VI. SARAN
Dalam penelitian ini, penulis
mengakui  adanya  beberapa  keterbatasan dan  kekurangan.  Oleh  karena  itu,  untuk mengoptimalkan  sistem  evaluasi  kemajuan belajar anak, penulis menyampaikan
beberapa saran sebagai berikut:
1. Dapat  ditambahkan  metode  atau
algoritma lain sebagai pembanding.
2. Program  yang  dirancang  diharapkan dapat menjadi dasar untuk
pengembangan  dan  penelitian  lebih lanjut,  sehingga  dapat  menghasilkan program  yang  lebih  efektif  dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  E.  Mulyasa, Manajemen  PAUD , 2nd ed. Bandung: Remaja Rosdakarya, 2012. [2] R.  Purwandito  and  H.  Suyitno, “PENERAPAN SISTEM INFERENSI FUZZY METODE MAMDANI UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI  EGGROLL,”  2019. [Online]. Available:
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.p hp/ujm [3] D.  L.  Rahakbauw,  F.  J.  Rianekuay, and Y. A. Lesnussa, “PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KARET (STUDI KASUS: DATA PERSEDIAAN DAN PERMINTAAN PRODUKSI KARET PADA PTP NUSANTARA XIV (PERSERO) KEBUN AWAYA,  TELUK  ELPAPUTIH, MALUKU-INDONESIA),” JURNAL  ILMIAH  MATEMATIKA DAN  TERAPAN ,  vol.  16,  no.  1,  pp. 51–59, May 2019, doi: 10.22487/2540766X.2019.v16.i1.12 764. [4] A. Fauzi and S. Kaputama, “Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Pada Penilaian  Kinerja  Dosen  (Studi Kasus  STMIK  Kaputama  Binjai),” 2017. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/public ation/325263057 [5] A. Supena, I. Jaya, and D. Paramita, Prosedur Operasi Standar Pendidikan  Anak  Usia  Dini  Inklusif Penilaian dan Laporan Perkembangan .  Jakarta:  Direktorat Pembinaan  Pendidikan  Anak  Usia Dini, 2018. [6] G. S. Morrison, Dasar-dasar
pendidikan  anak  usia  dini  (PAUD) , 1st ed. Jakarta: Indeks, 2012. [7] D. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) ,  1st  ed.  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003. [8] A.  Ariya  Caraka,  H.  Haryanto,  D.
Purwanti  Kusumaningrum,  and  S. Astuti, “LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO UNTUK PREDIKSI
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
PERILAKU KONSUMEN
DI TOKO BANGUNAN,” 2015.
[9] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika  Fuzzy :  Untuk Pendukung Keputusan , 2nd ed., vol.
2. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.