SMARTICS Journal , Vol.10, No.1, 2024, pp.1-13
ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v10i1.8299

## Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation
Nilam Ramadhani a,* , Abd. Wahab Syahroni b , Irwan Darmawan c , Ismatul Maula d abcd Program Studi Informatika Universitas Madura, Jl. Raya Panglegur km 3.5 Pamekasan,Indonesia
* correspondence email : nilam_ramadhani@unira.ac.id
Abstract — Analysis of rewards gift with fuzzy relations aims to determine teachers who deserve accept rewards based on teacher performance assessments. Fuzzy relations are used to determine the level of relationship or relations between criteria with rating weights that have been determined objectively. The aspects assessed include 4 criteria, that is pedagogic, personality, professionalism, and social relations. Each criterion has a different number of sub-criteria. Overall there are 26 sub-criteria and 45 teachers from 6 elementary schools are assessed. The results of the performance assessment of 45 teachers with fuzzy relations and weighting criteria obtained one teacher data that has the highest performance value among other teachers. So that the value obtained is used as a decision support to determine which teacher is entitled and deserves a reward.
Index Terms — Reward,fuzzy relation,performance assessment,decision support system.
Abstrak –Analisis pemberian reward dengan fuzzy relation bertujuan untuk menentukan guru yang berhak dan layak mendapatkan reward berdasarkan penilaian kinerja guru. Fuzzy relation digunakan untuk menentukan tingkat hubungan atau relasi antar kriteria dengan bobot yang telah ditentukan secara objektif. Aspek yang dinilai meliputi 4 kriteria yaitu pedagogik, kepribadian, profesionalisme, dan hubungan sosial. Masing-masing kriteria memiliki jumlah subkriteria yang berbeda-beda. Secara keseluruhan jumlah subkriteria terdapat 26 dan  guru yang dinilai sebanyak  45 guru dari 6 Sekolah Dasar. Hasil dari penilaian kinerja terhadap 45 guru dengan fuzzy relation dan pembobotan kriteria didapatkan satu data guru  yang memiliki nilai kinerja tertinggi diantara guru yang lain. Sehingga nilai yang  didapatkan   tersebut   digunakan  sebagai  pendukung   keputusan   untuk   menentukan  guru   yang berhak dan layak mendapatkan reward .
Kata Kunci — Reward, Fuzzy Relation, Penilaian Kinerja, Sistem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Dalam dunia pendidikan peran guru sebagai pendidik sangat penting. Oleh sebab itu, tugas yang diemban oleh seorang guru tidak ringan. Guru yang baik tidak hanya memberitahu, menjelaskan atau mendemonstrasikan, tapi juga dapat menginspirasi dan memandang perubahan jauh ke depan, sehingga guru harus merencanakan apa yang terbaik untuk anak didiknya[1].
Namun, guru adalah manusia biasa yang kadang kala membutuhkan motivasi dari orang lain untuk meningkatkan dedikasinya. Oleh karena itu di lembaga pendidikan ada Pengawas Sekolah seperti di Gugus   III   Kantor   Cabang   Dinas   Pendidikan   Kecamatan   Tlanakan   yang   bertugas   memantau   dan memberikan penilaian tentang kinerja guru yang baik dan benar.
Ada   beberapa   strategi   yang   digunakan   oleh   Pengawas   Sekolah   yang   dijadikan   usaha   untuk memotivasi   dan   meningkatkan   prestasi   para   pendidik   salah   satunya   adalah   memberikan reward . Pemberian reward merupakan penghargaan yang diberikan kepada guru yang telah mencapai prestasi sesuai dengan peraturan yang berlaku. Dalam pemberian reward ini berkaitan dengan penilaian kinerja guru[2].  Penilaian kinerja guru merupakan salah satu bagian yang penting bagi suatu lembaga untuk menetapkan tindakan kebijakan yang dikehendaki. Dengan penilaian kinerja guru, berarti  para guru mendapat   perhatian   dari   pengawas   sehingga   mendorong   guru   bersemangat   kerja,   asalkan   proses penilaiannya jujur dan objektif serta ada tindak lanjutnya[3].
Permasalahan dalam pemberian reward di Gugus III Kantor Cabang Dinas Pendidikan Kecamatan Tlanakan masih menggunakan sistem manual untuk menentukan guru yang berhak mendapat reward sehingga pengawas mengalami kesulitan dan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mendapatkan
hasil akhir yang menjadi acuan sebagai pendukung untuk menentukan guru yang berhak mendapatkan reward . Aspek yang dinilai meliputi 4 kriteria yang didalamnya terdapat 26 sub kriteria dan guru yang dinilai sebanyak 45 orang dari 6 Sekolah Dasar[4]. Oleh karena itu, pengawas membutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dan memudahkan untuk mengambil keputusan guru yang layak mendapatkan reward .

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, tahapan yang dilakukan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan pelaksanaan yang dilakukan
Berdasarkan pada gambar 1,tahapan pelaksanaan yang dilakukan dapat diurai sebagai berikut[5]:
1. Objek Penelitian dan Jenis Pengumpulan Data.
Adapun Jenis Pengumpulan data yang diterapkan oleh peneliti, sebagai berikut :
a. Pengamatan secara langsung (observasi)
Untuk memperoleh data gambaran permasalahan yang lebih jelas, maka  peneliti menggunakan teknik pengamatan secara langsung dengan cara mengamati hal-hal apa saja atau permasalahan yang berkaitan dengan pemberian reward pada tenaga pendidik yang dinilai dari kinerja guru.
b. Wawancara ( interview )
Pengumpulan data dengan wawancara ini dilakukan untuk mencari data dan informasi tentang hal-hal yang dibutuhkan dalam penelitian. Wawancara dilakukan dengan lembaga atau instansi yang dijadikan objek penelitian. Wawancara yang dilakukan lebih menitikberatkan bagaimana standar   prosedur   pemberian reward berdasarkan   penilaian   kinerja   guru   khususnya   dalam pembobotan pada prioritas kriteria dan subkriteria.
c. Studi Literatur Agar mendapatkan data, gambaran dan keterangan yang lebih lengkap  peneliti menggunakan studi literatur dengan cara mengumpulkan dan mempelajari literatur yang berkaitan dengan teori
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani
sistem pendukung  keputusan, dan metode fuzzy relation . Sumber literatur berupa buku teks, paper, jurnal, karya ilmiah, dan situs-situs penunjang.
2. Kebutuhan Sistem Agar  aplikasi   analisis   pemberian reward ini  dapat   diimplementasikan  dengan   baik,   maka   harus diperhitungkan   spesifikasi   perangkat   keras   ( hardware )   dan   perangkat   lunak   ( software )   yang diperlukan.
3. Tahapan Fuzzy Relation Pada proses penghitungan fuzzy relation yang dilakukan disajikan seperti pada gambar 2.  Proses menentukan nilai rata-rata, fuzzifikasi, mengalikan dengan bobot, metode fuzzy relation kemudian melakukan perbandingan dan menghasilkan output berupa keputusan[6]
Gambar 2. Tahapan proses fuzzy relation Analisis Sistem
Adapun Analisis Sistem pada penelitian ini antara lain analisis input , proses dan output . 1. Analisis Input Adapun   kebutuhan input yang   dibutuhkan   dalam   melakukan   proses   pengambilan   keputusan pemberian reward dari penilaian kinerja guru sebagai berikut :
a Penilaian ditujukan pada semua guru di Gugus III Kantor Cabang Dinas Pendidikan Kecamatan Tlanakan. Adapun data yang digunakan sebanyak 45 guru dari 6 Sekolah Dasar.
b Ada   4   kriteria   yaitu   kriteria   pedagogik   memiliki   10   sub   kriteria,   kepribadian   memiliki   5 subkriteria, professional memilki 7 subkriteria, dan hubungan sosial memiliki 4 subkriteria. Pada tabel 1 disajikan parameter dari subkriteria.
Tabel 1. Kriteria dan Subkriteria No Kriteria
Sub Kriteria
1 Pedagogik
1. Membuat silabus dan RPP 2. Membuat prota dan promes 3. Membuat penetapan KKM 4. Membuat media pembelajaran
5. Membuat alat penilaian
6. Membuat kisi-kisi soal
7. Membuat analisis hasil penilaian
8. Membuat program remedial
9. Membuat program pengayaan 10.Membuat daftar hadir siswa 2 Kepribadian 1. Tingkat kehadiran 2. Taat pada tata tertib sekolah 3. Nilai-rata-rata DP3 4. Menunjukkan pribadi yang dewasa dan teladan 5. Memiliki etos kerja
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani)
No Kriteria Sub Kriteria 3 Professional 1. Beban mengajar sesuai dengan SK 2. Menyampaikan pembelajaran sesuai dengan RPP 3. Menggunakan multimedia 4. Melakukan PTK / PTS 5. Memanfaatkan teknologi informatika 6. Mengisi jurnal kelas tiap mengajar 7. Bertugas sebagai guru kelas / mapel 4 Hubungan Sosial 1. Guru dengan guru 2. Guru dengan kepala sekolah 3. Guru dengan komite 4. Guru dengan masyarakat
c Bobot masing-masing kriteria
Bobot ditentukan berdasarkan penilaian objektif, dengan rumus (1) sebagai berikut :
Bobot = ∑ sub kriteria ke-n
∑ sub kriteria ...............................................................................(1) Dari hasil persamaan 1 didapatkan nilai bobot kriteria untuk semua kriteria yang disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria No Kriteria Banyaknya Sub Kriteria Bobot Kriteria 1 2 3 4 Pedagogik
Kepribadian Professional Hubungan social 10 5 7 4 0,38 0,19 0,27 0,15 Jumlah 26 1 d Skor sub kriteria
Skor subkriteria berupa bilangan numeris seperti 78, 85, 90 dsb,   kemudian dicari nilai rata- ratanya dengan menggunakan rumus(2) :
Rata − rata = ∑ sub kriteria
∑ banyaknya sub kriteria .............................................................(2)
Setelah diketahui nilai rata-ratanya, lalu difuzzykan dengan menggunakan representasi kurva segitiga dan bahu[7], dengan rumus sebagai berikut :
Gambar 3. Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel nilai Keterangan : 40    :  domain minimum 70    :  domain tengah 100  :  domain maximum
Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel umur dapat diberikan sesuai rumus (3), (4), dan (5) sebagai berikut :
μ Rendah ( X )= {
1 70 − x
30 0 x ≤ 40 40 < x ≤ 70 x > 70
...................................................(3)
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani
μ Sedang ( X )= {
0 x − 55 15 85 − x 15 x ≤ 55 atau x ≥ 85 55 ≤ x ≤ 70
70 ≤ x ≤ 85
.........................................(4)
μ Tinggi ( X )= { 0 x − 70 30 1 x ≤ 70 70 ≤ x ≤ 100 x ≥ 100
..................................................(5)
Keterangan  : x  =  skor rata-rata sub kriteria
2. Proses
Langkah-langkah untuk melakukan perhitungan Analisis Input dengan menggunakan metode fuzzy relation sebagai berikut :
a Menentukan nilai rata-rata sub kriteria.
b Menentukan  derajat   keanggotaan   dari   nilai   rata-rata   (fuzzifikasi)   dengan  cara  menggunakan representasi  kurva segitiga dan bahu kemudian mengalikan nilai keanggotaan dengan bobot kriteria.
c Merelasikan kriteria dengan fuzzy relation.
d Membandingkan   nilai   fuzzy   yang   diperoleh   oleh   setiap   guru   kemudian   menentukan keputusannya.
3. Analisa Output Output yang dihasilkan dari aplikasi ini hanya ada satu guru yang berhak mendapatkan reward karena memiliki nilai maximum  atau  tertinggi dibandingkan dengan guru yang lain, namun jika nilai maximumnya ada yang sama maka dibandingkan dengan kriteria yang memiliki bobot tertinggi dan seterusnya. Kemudian  ada saran yang membangun bagi  semua guru yang telah dinilai berdasarkan penilaian   kinerja   guru   yang   terdiri   dari   4   kriteria   yaitu   pedagogik,   kepribadian,   professional,   dan hubungan sosial. Untuk menentukan saran pada masing-masing guru dapat  menggunakan tabel rule seperti dibawah ini :
Tabel 3. Rule rentang nilai tiap kriteria No Kriteria Nilai Rata-rata Rendah Tinggi 1 Pedagogik 60 80 2 Kepribadian 60 80 3 Professional 60 80 4 Hubungan sosial 60 80
Tabel 3 ini merupakan tabel yang dijadikan sebagai penentuan untuk memberikan saran kepada guru   yang   bersangkutan   sesuai   dengan   nilai   yang   diperoleh   guru   tersebut   pada   kriteria   pedagogik, kepribadian, professional dan hubungan sosial.
Keterangan :
x :  nilai rata-rata yang diperoleh yang diperoleh oleh masing-masing guru
1. Jika 60 < x < 80 maka termasuk dalam kategori rendah untuk sarannya maka harus diberi pembinaan pada salah satu kriteria yang dimaksudkan.
2. Jika 60 > x < 80 maka termasuk dalam kategori sedang untuk sarannya maka harus ditingkatkan pada salah satu kriteria yang dimaksudkan. Jika 60 > x > 80 maka termasuk dalam kategori tinggi untuk sarannya maka harus dipertahankan pada salah satu kriteria yang dimaksudkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data set yang digunakan  untuk perhitungan  adalah data  dari 10 guru.  Langkah pertama adalah mengitung   nilai   rata-rata   subkriteria   pada   tiap-tiap   kriteria.   Tabel   4   disajikan   nilai   hasil   rata-rata subkriteria pada kriteria pedagogic.
Tabel 4. Nilai rata-rata subkriteria pada kriteria pedagogik
No Nama Guru Sub Kriteria Pedagogik Jml Rat- Rata
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Guru 1 75 72 80 83 74 85 72 73 90 80 784 78 2 Guru 2 73 74 82 86 92 75 75 73 87 88 805 81
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani)
No Nama Guru Sub Kriteria Pedagogik Jml Rat- Rata 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 Guru 3 80 85 84 72 80 74 82 75 72 73 777 78
4 Guru 4 82 72 76 83 74 85 88 73 76 80 789 79 5 Guru 5 86 74 82 86 92 75 75 86 87 88 831 83 6 Guru 6 72 85 84 72 80 74 82 75 72 73 769 77 7 Guru 7 82 72 80 83 74 85 72 88 90 76 802 80 8 Guru 8 79 78 82 86 92 77 79 88 87 88 836 84 9 Guru 9 73 85 84 72 80 74 82 86 72 73 781 78 10 Guru 10
80 71 73 77 73 85 72 73 76 80 760 76
Pada tabel 4 ini dapat diketahui jumlah beserta rata-rata dari subkriteria yang diperoleh masing-masing guru. Pada tabel 5 disajikan nilai rata-rata 5 subkriteria pada kriteria kepribadian.
Tabel 5. Nilai rata-rata subkriteria pada kriteria kepribadian
No Nama Guru Sub Kriteria Jumlah Rata- rata 1 2 3 4 5 1 Guru 1 85 78 75 70 72 380 76 2 Guru 2 75 82 76 78 83 394 79 3 Guru 3 60 65 62 66 60 313 63
4 Guru 4 76 83 74 93 85 411 82
5 Guru 5 86 74 82 82 82 406 81
6 Guru 6 73 85 84 72 80 394 79
7 Guru 7
83 72 80 83 74 392 78
8 Guru 8
76 84 85 86 92 423 85
9 Guru 9
55 62 63 60 64 304 61 10 Guru 10 83 72 86 83 74 398 80
Pada tabel 6 disajikan nilai rata-rata 7 subkriteria pada kriteria professional.
Tabel 6. Nilai rata-rata subkriteria pada kriteria profesional
No Nama Guru Sub Kriteria Jumlah Rata- Rata 1 2 3 4 5 6 7 1
Guru 1
78 70 80 74 82 76 80 540 77 2
Guru 2 76 76 90 85 83 77 85 572 82 3 Guru 3
79 85 85 83 74 78 74 558 80 4 Guru 4
72 80 83 86 76 79 76 552 79 5 Guru 5
76 78 76 91 79 89 85 574 82 6 Guru 6
60 65 60 62 60 63 75 445 64 7 Guru 7
72 72 80 83 77 85 79 548 78 8 Guru 8 82 74 82 86 92 75 75 566 81 9 Guru 9 86 85 74 78 79 74 80 556 79 10 Guru 10 78 86 80 89 76 75 82 566 81
Sedangkan pada tabel 7 disajikan nilai rata-rata 4 subkriteria pada kriteria Hubungan Sosial.
Tabel 6. Nilai rata-rata subkriteria pada kriteria hubungan sosial
No Nama Guru Sub Kriteria Jumlah Rata- rata
1 2 3 4
1 Guru 1 78 86 80 89 333 83 2 Guru 2 79 78 82 85 324 81 3 Guru 3 79 89 84 84 336 84 4 Guru 4 78 88 80 72 318 80 5 Guru 5 76 86 82 83 327 82 6 Guru 6 85 73 84 85 327 82 7 Guru 7 85 74 80 93 332 83 8 Guru 8 84 79 75 76 314 79 9 Guru 9 86 87 76 81 330 83 10 Guru 10 80 72 80 82 314 79
Untuk   menentukan   derajat   keanggotaan   yaitu   dengan   cara   menggunakan   representasi   kurva gabungan antara segitiga dan bahu, kemudian dikalikan dengan nilai bobot kriteria. Pada tabel 7 disajikan nilai fuzzy dari kriteria pedagogic.

## Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam
Ramadhani
Tabel 7. Nilai fuzzy pedagogik No Nama Guru Rata- rata µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 0.38 x µx µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 1 Guru 1 78 0 0.467 0.267 0 0.177 0.101 2 Guru 2 81 0 0.267 0.367 0 0.101 0.139 3 Guru 3 78 0 0.467 0.267 0 0.177 0.101 4 Guru 4 79 0 0.400 0.300 0 0.152 0.114 5 Guru 5 83 0 0.133 0.433 0 0.051 0.165 6 Guru 6 77 0 0.533 0.233 0 0.203 0.089 7 Guru 7 80 0 0.333 0.333 0 0.127 0.127 8 Guru 8 84 0 0.067 0.467 0 0.025 0.177 9 Guru 9 78 0 0.467 0.267 0 0.177 0.101 10 Guru 10 76 0 0.600 0.200 0 0.228 0.076
Sedangkan pada tabel 8 disajikan nilai fuzzy dari kriteria kepribadian.
Tabel 8. Nilai Fuzzy Kepribadian No Nama Guru Rata- rata µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 0.19 x µx µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 1 Guru 1 76 0 0.600 0.200 0 0.114 0.038 2 Guru 2 79 0 0.400 0.300 0 0.076 0.057 3 Guru 3 63 0.233 0.533 0 0.044 0.101 0 4 Guru 4 82 0 0.200 0.400 0 0.038 0.076 5 Guru 5 81 0 0.267 0.367 0 0.051 0.070 6 Guru 6 79 0 0.400 0.300 0 0.076 0.057 7 Guru 7 78 0 0.467 0.267 0 0.089 0.051 8 Guru 8 85 0 0 0.500 0 0 0.095 9 Guru 9 61 0.300 0.400 0 0.057 0.076 0 10 Guru 10 80 0 0.333 0.333 0 0.063 0.063
Tabel 8 ini merupakan tabel nilai fuzzy kepribadian yang terdiri dari nilai fuzzifikasi pada nilai rata-rata dan hasil kali dengan bobot kriteria kepribadian . Tabel 9 menyajikan nilai fuzzy dari kriteria professional. Tabel 9. Nilai fuzzy professional
No Nama Guru Rata- rata µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 0.27 x µx µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 1 Guru 1 77 0 0.533 0.233 0 0.144 0.063 2 Guru 2 82 0 0.200 0.400 0 0.054 0.108 3 Guru 3 80 0 0.333 0.333 0 0.090 0.090 4 Guru 4 79 0 0.400 0.300 0 0.108 0.081 5 Guru 5 82 0 0.200 0.400 0 0.054 0.108 6 Guru 6 64 0.200 0.600 0 0.054 0.162 0.000 7 Guru 7 78 0 0.467 0.267 0 0.126 0.072 8 Guru 8 81 0 0.267 0.367 0 0.072 0.099 9 Guru 9 79 0 0.400 0.300 0 0.108 0.081 10 Guru 10 81 0 0.267 0.367 0 0.072 0.099
Sedangkan pada tabel 10 disajikan nilai fuzzy dari kriteria hubungan social.
Tabel 10. Nilai Fuzzy Hubungan Sosial No Nama Guru Rata- rata µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 0.15 x µx µ Sedang µ Sedang µ Sedang 1 Guru 1 83 0 0.133 0.433 0 0.020 0.065 2 Guru 2 81 0 0.267 0.367 0 0.040 0.055 3 Guru 3 84 0 0.067 0.467 0 0.010 0.070 4 Guru 4 80 0 0.333 0.333 0 0.050 0.050 5 Guru 5 82 0 0.200 0.400 0 0.030 0.060 6 Guru 6 82 0 0.200 0.400 0 0.030 0.060 7 Guru 7 83 0 0.133 0.433 0 0.020 0.065 8 Guru 8 79 0 0.400 0.300 0 0.060 0.045 9 Guru 9 83 0 0.133 0.433 0 0.020 0.065 10 Guru 10 79 0 0.200 0.300 0 0.030 0.045
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani)
Untuk mengetahui nilai relasi antar kriteria digunakan persamaan (6) sebagai berikut :
R ( x, y ) = { μ R ( x, y ) ( x , y ) ( x, y ) ∈ X xY } ....................................................... (6)
Dimana, R   = relasi x   = himpunan  x (mis : guru) y   = himpunan y (mis : kriteria)  R = fungsi keanggotaan relasi antara x dan y Tabel 11 menyajikan hasil relasi antar kriteria pada  Rendah .
Tabel 11. Relasi antar kriteria  Rendah No Nama Guru (x) Kriteria (y) R(x,y) 1 2 3 4 1 Guru 1 0 0 0 0 0 2 Guru 2 0 0 0 0 0 3 Guru 3 0 0.044 0 0 0.044 4 Guru 4 0 0 0 0 0 5 Guru 5 0 0 0 0 0 6 Guru 6 0 0 0.054 0 0.054 7 Guru 7 0 0 0 0 0 8 Guru 8 0 0 0 0 0 9 Guru 9 0 0.057 0 0 0.057 10 Guru 10 0 0 0 0 0
Tabel 12 menyajikan hasil relasi antar kriteria pada  Sedang.
Tabel 12. Relasi antar kriteria  Sedang No Nama Guru (x) Kriteria (y) R(x,y) 1 2 3 4 1 Guru 1 0.177 0.114 0.144 0.020 0.455 2 Guru 2 0.101 0.076 0.054 0.040 0.272 3 Guru 3 0.177 0.101 0.090 0.010 0.379 4 Guru 4 0.152 0.038 0.108 0.050 0.348 5 Guru 5 0.051 0.051 0.054 0.030 0.185 6 Guru 6 0.203 0.076 0.162 0.030 0.471 7 Guru 7 0.127 0.089 0.126 0.020 0.361 8 Guru 8 0.025 0.000 0.072 0.060 0.158 9 Guru 9 0.177 0.076 0.108 0.020 0.381 10 Guru 10 0.228 0.063 0.072 0.030 0.393
Sedangkan pada tabel 13 disajikan nilai hasil relasi antar kriteria pada  Tinggi.
Tabel 13. Relasi antar kriteria  Tinggi No Nama Guru (x) Kriteria (y) R(x,y)
1 2 3 4 1 Guru 1 0.101 0.038 0.063 0.065 0.267 2 Guru 2 0.139 0.057 0.108 0.055 0.360 3 Guru 3 0.101 0 0.090 0.070 0.261 4 Guru 4 0.114 0.076 0.081 0.050 0.321 5 Guru 5 0.165 0.070 0.108 0.060 0.402 6 Guru 6 0.089 0.057 0 0.060 0.206 7 Guru 7 0.127 0.051 0.072 0.065 0.314 8 Guru 8 0.177 0.095 0.099 0.045 0.417 9 Guru 9 0.101 0.000 0.081 0.065 0.247 10 Guru 10 0.076 0.063 0.099 0.045 0.283
Setelah dibandingkan berdasarkan fungsi keanggotaan  yang lebih tinggi atau maximum daripada fungsi keanggotaan yang lain kemudian dapat diketahui kategorinya. Pada tabel 14 disajikan hasil perbandingan nilai fuzzy yang diperoleh oleh tiap guru beserta hasil kategorinya.
Tabel 14 Perbandingan antar fungsi keanggotaan µ(x) No Nama Guru (x) (y) Kategori
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani
µ Rendah µ Sedang µ Tinggi 1 Guru 1 0 0.455 0.267 Sedang 2 Guru 2 0 0.273 0.361 Tinggi 3 Guru 3 0.044 0.379 0.262 Sedang 4 Guru 4 0 0.348 0.321 Sedang 5 Guru 5 0 0.185 0.402 Tinggi 6 Guru 6 0.054 0.469 0.204 Sedang 7 Guru 7 0 0.361 0.314 Sedang 8 Guru 8 0 0.160 0.419 Tinggi 9 Guru 9 0.057 0.382 0.248 Tinggi 10 Guru 10 0 0.394 0.284 Sedang
Dengan adanya tabel ini dapat diketahui perbandingan nilai fungsi keanggotaan pada masing-masing kriteria untuk mengetahui nilai guru tersebut termasuk kategori rendah, sedang dan tinggi.
Pada menu utama terdapat beberapa menu yaitu seperti  menu kriteria, subkriteria, unit kerja, data guru, nilai guru, atur, nilai fuzzy, proses analisis dan keputusan dan pengaturan[8]. Gambar 3. adalah tampilan aplikasi pada menu utama.
Gambar 3. Tampilan menu utama
Pada menu utama terdapat data untuk memasukkan dan mengatur kriteria, dan subkriteria. Pada gambar 4. disajikan tampilan aplikasi untuk kriteria dan subkriteria.

## Gambar 4. Tampilan data kriteria dan subkriteria
Kemudian terdapat menu untuk memasukkan nilai guru sesuai subkriteria yang akan dinilai.Pada gambar 5 disajikan tampilan aplikasi untuk memasukkan nilai guru sesuai subkriteria penilaian.

## Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani)
Gambar 5. Tampilan aplikasi nilai guru untuk penilaian subkriteria
Pada menu nilai guru pengguna bisa mengisi data nilai guru dengan  cara memilih terlebih dahulu nama guru yang ingin diinputkan nilainya, kemudian menginputkan nilai kriteria (pedagogik, kepribadian, professional dan hubungan sosial). Setelah menginputkan data nilai kemudian disimpan dengan cara pilih dan klik menu simpan, maka data nilai otomatis akan tersimpan, seperti tampilan gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan aplikasi data nilai yang tersimpan
Kemudian setelah data tersimpan, dilakukan proses analisis. Pada gambar 7 disajikan tampilan aplikasi yang berfungsi untuk memproses data-data yang telah diinputkan oleh user dengan metode fuzzy relation dengan menggunakan representasi kurva segitiga pada proses fuzzifikasi nilai rata-rata guru sehingga didapatkan nilai fungsi keanggotaannya.
Gambar 7. Tampilan proses analisis
Setelah dilakukan proses analisis,aplikasi akan menampilkan hasil keputusan berdasarkan perhitungan dari data yang dimasukkan. Pada gambar 8 disajikan hasil keputusan.
Gambar 8. Tampilan keputusan
Dari hasil keputusan tersebut dapat dicetak dalam versi laporan yang disajikan pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan cetak laporan hasil keputusan
Aplikasi Analisis Pemberian Reward Tenaga Pendidik Menggunakan Metode Fuzzy Relation (Nilam Ramadhani)
Tabel 1. Data set tabel pasien Resiko DBD dari Tahun 2014 sampai 2022 No Nama Usia Jenis Kelamin Suhu Tubuh Bintik Merah Trombosit Diagnosa 1 Suparman 35 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 2 Anggita 5 Perempuan 39 1 Resiko sedang Positif 3 Silvia 25 Perempuan 40 4 Resiko tinggi Positif 4 Ulfatun nazihah 21 Perempuan 38 3 Resiko tinggi Positif 5 Cindy aulia putri 10 Perempuan 40 2 Resiko tinggi Positif 6 Belqis aprilianti 8 Perempuan 38 3 Resiko tinggi Positif 7 Zainal arifin 15 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 8 Muhammad ali 35 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 9 Ahmad effendi 30 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 10 Indah nur umami 23 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 11 Rafikatul hasanah 21 Perempuan 37 0 Resiko rendah
Negatif 12 Diana putri 22 Perempuan 41 3 Resiko tinggi Positif 13 Muhammad anshari 18 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 14 Supriyadi 22 Laki-laki 39 2 Resiko tinggi Positif 15 Muhammad ghafur 23 Laki-laki 39 2 Resiko tinggi Positif 16 Samsul arifin 25 Laki-laki 38 1 Resiko sedang Positif 17 Novita sari 11 Perempuan 39 0 Resiko rendah
Negatif 18 Maghfirah 19 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 19 Nikmatul husna 5 Perempuan 40 4 Resiko tinggi Positif 20 Rahmatullah 26 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 21 Rafi'atul maghfiroh 10 Perempuan 39 0 Resiko rendah
Negatif 22 Yazid 11 Laki-laki 37 2 Resiko tinggi Positif 23 Muhammad ilham 22 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 24 Ainun shofiyah 13 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif … ……………….. ….. …….. …… …….. …….. ………… 215 Ahmad naufal 16 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif

## IV. KESIMPULAN
Dengan adanya aplikasi ini Pengawas dan Pihak Kantor Cabang Dinas Pendidikan dapat dengan mudah melakukan penilaian terhadap guru yang layak untuk mendapatkan reward dalam waktu singkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. K. Yestiani and N. Zahwa, “Peran Guru dalam Pembelajaran pada Siswa Sekolah Dasar,” Fondatia , vol. 4, no. 1, pp. 41– 47, 2020, doi: 10.36088/fondatia.v4i1.515
[2] A. Saad, “Hubungan Antara Pemberian Reward Dengan Kinerja Guru Di SD Hikmatul Fadhillah Medan,” J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 1, no. 1, pp. 91–98, 2017.
[3] A. Riyadi, “Kompetensi Guru Dalam Pelaksanaan Evaluasi pembelajaran,” Ittihad J. Kopertais Wil. XI Kalimantan , vol. 15, no. 28, pp. 52–67, 2017.
[4] K. Kurniawati, S. Santoso, and S. Utomo, “the Effect of Snowball Throwing and Problem Based Learning Models on Students’  Social  Science  Learning  Motivation  At Grade  Iv Sunan  Ampel  Demak  Cluster,” J.  PAJAR (Pendidikan  dan Pengajaran) , vol. 5, no. 4, p. 1102, 2021, doi: 10.33578/pjr.v5i4.8361.
[5] Muhammd Abdy, Fardinah, and Meryta Febrilian Fatimah, “Persamaan Relasi Fuzzy Dan Aplikasinya Pada Proses Diagnosis Penyakit,” J. Math.  Theory Appl ., vol. 1, no. 2, pp. 69–72, 2019, doi: 10.31605/jomta.v1i2.697.
[6] Retno Tri Vulandari, S. Siswanti, and D. Tri Laksono, “Penerapan Algoritma Fuzzy Time Series Average-Based untuk Memprediksi   Penjualan   Kelapa,” Indones.   J.   Math.   Nat.   Sci.   Educ. ,   vol.   1,   no.   2,   pp.   130–135,   2020,   doi: 10.35719/mass.v1i2.31.
[7] A. M. Pratiwi, S. Musdalifah, and D. Lusiyanti, “Peramalan Harga Emas Menggunakan Metode Average Based And Fuzzy Logic Relationship,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 18, no. 2, pp. 230–242, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15712.
[8] A. Rauf and A. T. Prastowo, “Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Web Sistem Informasi Repository Laporan Pkl Siswa (Studi Kasus Smk N 1 Terbanggi Besar),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, p. 26, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
Nilam Ramadhani , Meraih gelar sarjana teknik (S.Kom) dari Universitas Merdeka Malang pada tahun 2006. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknik Surabaya pada tahun 2014. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Informatika di Universitas Madura Pamekasan.