Penerapan  Fuzzy Mamdani Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) Pada Penilaian Kinerja Pegawai
Magdalena Simanjuntak
Teknik Informatika STMIK Kaputama magdalena.simanjuntak84@gmail.com

## ABSTRAK
Pegawai  tidak  hanya  harus  berpenampilan  menarik  tapi  juga  harus  mempunyai  keahlian  dalam menyeselesaikan  pekerjaan  yang  di  berikan.  Didalam  Perguruan Tinggi  memiliki  pegawai  yang  cakap, pintar dan berwawasan luas. Perguruan tinggi yang berkompeten adalah perguruan tinggi yang memiliki pelayanan pendidikan yang berkompeten bukan hanya dalam pengajaran namun dalam bidang pelayanan administrasi  mahasiswa.  Dalam  Proses  Belajar  Mengajar    di  Perguruan  Tinggi,  Pegawai  mempunyai peran  penting  dalam  kelancaran  berjalannya  perkuliahan.  Misalnya  dalam  pembuatan  Daftar  Hadir Perluliahan dan Berita Acara Perkuliahan. Peningkatan pelayanan terhadap mahasiswa tidak terlepas dari kinerja pegawai. Penilaian terhadap kinerja pegawai melalui 3 (tiga) variabel yaitu : Variabel Keahlian, Variabel  Disiplin  dan  Variabel  Sikap.  Dengan  Nilai  parameter  :  Sangat  Rendah  (SR),  Rendah  (R), Cukup  (C),  Baik  (B)  dan  Sangat  Baik  (SB),  dari  paramater  tersebut  akan  diketahui  hasil  Penilaian Kinerja Pegawai.
Kata Kunci : Kinerja_Pegawai, Fuzzy_Mamdani, PSO
PENDAHULUAN Perguruan Tinggi memiliki tujuan menghasilkan lulusan-lulusan yang berkualitas.  Oleh  sebab  itu  dibutuhkan pegawai
yang berkompeten dalam pelayanan  pendidikan.  STMIK  Kaputama merupakan  Perguruan  Tinggi  Swasta  yang bergerak  di  bidang    Teknologi  dan  Sistem Informasi.
Setiap Semester   Ketua  STMIK Kaputama dan  Unit  Penjamin  Mutu  melakukan evaluasi,  monitoring  dalam  pelayanan proses pembelajaran yang dilakukan dengan  penilaian  angket  yang  di  isi  oleh mahasiswa  dan  ketepatan  masuk    pegawai melalui  hasil  pemantauan  Pegawai  Front Office  dalam  daftar  hadir  pegawai  yang dilakukan  dengan  finger  ring  sebelum masuk ke ruang kerja pegawai.

## LANDASAN TEORI Fuzzy
Fuzzy adalah  sebuah  sistem  kontrol  untuk pemecahan  masalah  berbasis  komputer berbasis  akuisisi  data.  Logika fuzzy
mempunyai dua kemungkinan seperti 0 atau 1, “benar”  atau  “salah”.  Meskipun  nilai keanggotaannya  sama  namun fuzzy mampu membedakaan  nilai  dari  keanggotaan  tersebut dari  bobot  yang  dimiliki. Fuzzy mampu memodelkan  fungsi-fungsi non  linier yang sangat  kompleks  dan  memiliki  toleransi terhadap  data  yang  tidak  tepat  dengan menggunakan  bahasa  alami  sehingga  mudah untuk di mengerti (Sutojo, 2011).
Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah  suatu  cara  untuk memetakan  suatu  ruang  masukan  ke  dalam suatu ruang keluaran. Logika fuzzy ditemukan oleh  Prof.Lotfi  A.  Zadeh  dari  Universitas California  di  Barkeley  pada  tahun  1965. Sebelum  ditemukannya  teori  logika fuzzy ( fuzzy  logic ),  dikenal  sebuah  logika  tegas ( crisp  logic )  yang  memiliki  nilai  benar  atau salah  secara  tegas.  Sebaliknya  logika fuzzy merupakan  sebuah  logika  yang  memiliki kekaburan  atau  kesamaran  ( fuzzyness )  antara benar  atau  salah.  Dalam    teori    logika fuzzy , sebuah  nilai  bisa  bernilai  benar  atau  salah secara  bersamaan  namun  berapa  besar
kebenaran  atau  kesalahan  suatu  nilai tergantung kepada
bobot/derajat keanggotaan yang dimilikinya. Dalam teori logika fuzzy dikenal  himpunan fuzzy ( fuzzy  set )  merupakan  pengelompokan
sesuatu berdasarkan variabel bahasa ( linguistic  variable ),  yang  dinyatakan dalam  fungsi  keanggotaan  ( membership function ).
Himpunan Fuzzy Pada teori himpunan klasik, nilai keanggotaan  suatu  objek  di  dalam  suatu himpunan hanya memiliki
dua kemungkinan  yaitu    satu  (1),  yang berarti bahwa suatu    objek  adalah anggota  suatu  himpunan,  atau  nol  (0),
yang  berarti  bahwa  suatu  objek  tidak menjadi anggota dalam himpunan
tersebut  (Shang  &  Hossen,  2013).  Pada kenyataannya,
karena
kurangnya pengetahuan  atau  data  yang   tidak   tepat dan  lengkap,  tidak  selalu  jelas  apakah suatu  objek  merupakan  anggota  dari sebuah himpunan tertentu atau bukan.

## Metode Mamdani
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal dengan  nama  Metode  Max-Min.  Metode ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani pada  tahun  1975.  Untuk  mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan)
3. Komposisi aturan
4. Penegasan (deffuzy)
1. Pembentukan himpunan Fuzzy
Pada  Metode  Mamdani,  baik  variabel input  maupun  variabel  output  dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
3. Komposisi Aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa aturan,  maka  inferensi  diperoleh  dari kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan. Ada  3  metode  yang  digunakan  dalam melakukan  inferensi  sistem  fuzzy,
yaitu:  max,  additive  dan  probabilistik OR (probor).
a. Metode Max (Maximum)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy
diperoleh dengan
cara mengambil  nilai  maksimum  aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan
mengaplikasikannya ke  output  dengan menggunakan  operator  OR  (union). Jika  semua  proposisi  telah  dievaluasi, maka output akan berisi suatu himpunan  fuzzy  yang  merefleksikan konstribusi  dari  tiap-tiap  proposisi. Secara umum dapat dituliskan: µsf[xi]←max(µsf[xi], µkf[xi])
(1) dengan: µsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
µkf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
Misalkan ada 3 aturan (proposisi) sebagai berikut:
[R1] IF Biaya Produksi RENDAH And Permintaan NAIK THEN
Produksi Barang BERTAMBAH;
{R2] IF Biaya Produksi STANDAR
THEN Produksi Barang NORMAL;
[R3]
IF Biaya Produksi TINGGI
And Permintaan TURUN THEN Produksi
Barang BERKURANG; b. Metode Additive (Sum) Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh dengan cara
melakukan
bounded-sum  terhadap  semua  output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan: µsf[xi]←min(1, µsf[xi]+
µkf[xi])
(2) dengan:
µsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
µkf[xi]  =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke-i;
c.  Metode Probabilistik OR (probor)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy
diperoleh dengan cara
melakukan
product  terhadap  semua  output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan: µsf[xi]← µsf[xi]+ µkf[xi]) - (µsf[xi] * µkf[xi])   (3) dengan: µsf[xi]  =  nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
µkf[xi] = nilai keanggotaan
konsekuen fuzzy aturan ke-i;

## PSO
Particle    Swarm    Optimization (PSO) adalah    teknik    optimasi    stokastik berbasis populasi yang dikembangkan oleh Dr.  Eberhart  dan  Dr.  Kennedy  pada  tahun 1995.  PSO  terinspirasi  dari  tingkah  laku sosial  kawanan  burung  atau  ikan  (Guo  & He,  2013).  PSO  dapat    digunakan    untuk pencarian    solusi    yang    optimal  di dalam ruang  pencarian  yang  luas  (Tsai  &  Shih, 2012).  Di  dalam  PSO,  setiap  solusi  dapat dianggap  sebagai  patikel  atau  seekor burung. Burung akan menemukan makanannya  melalui  usahanya  sendiri  dan kerja  sama  sosial  dengan  burung-burung lain di sekitarnya (Guo & He, 2013). Suatu kawanan  burung  mencari  makanan  secara acak  di  sebuah  area.  Hanya  ada  satu potong makanan di area pencarian tersebut. Semua  burung  tidak  mengetahui  di  mana makanan  tersebut  berada,  tetapi    mereka mengetahui  seberapa  jauh  makanan  itu pada  setiap  iterasi.  Jadi  strategi  terbaik untuk  menemukan  makanan  itu  adalah dengan  cara  mengikuti  burung  yang terdekat  dengan  makanan tersebut  (Tsai & Shih, 2012).

## MAPE  (Mean  Absolute  Percentage Error)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan absolut  pada  tiap  periode  dibagi  dengan nilai  observasi  yang  nyata  untuk  periode itu.  Kemudian,  merata-rata  kesalahan persentase  absolut  tersebut.  Pendekatan ini berguna  ketika  ukuran  atau  besar  variabel ramalan  itu  penting  dalam  mengevaluasi ketepatan  ramalan.  MAPE  mengindikasi
seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata.
Untuk mencari MAPE diatas dapat ditentukan melalui persamaan (3 dan 4) berikut ini  : ε t = A t – F t (3)
MAPE =   * (4)

## METODE PENELITIAN Tahapan Penelitian
Pengambilan  keputusan  berbasis  logika  fuzzy dipengaruhi  oleh  banyak  faktor.  Beberapa faktor dominan yang mempengaruhi keputusan  tersebut  diantaranya  adalah  model fungsi  keanggotaan dan  metode FIS. Masing- masing faktor tersebut memberikan hasil yang berbeda dan dapat dibuktikan dalam pengukuran dan analisa.

## Metode Pengumpulan Data
Dalam  penentuan  fungsi  keanggotaan fuzzy inference  system ,  penulis  membutuhkan  data input  yang  terdiri  dari  tiga  variabel  dan  satu variabel output. Variabel input terdiri dari :
1. Variabel Keahlian
2. Variabel Disiplin
3. Variabel Sikap

## Metode Mamdani
Metode defuzzifikasi pada mamdani mengguakan  metode  Centroid.  Perhitungan nilai  output  (z)  untuk  centroid  ditentukan menggunakan persamaan :
(5)
PSO (Particle Swarm Optimazation) Parameter PSO yang digunakan dapat digambarkan pada tabel dibawah ini :

## Tabel Parameter PSO
Parameter Nilai Maksimal_INPUTS Maksimal_PARTICLES V_Maksimal
Ukuran Swarm GLOBAL_Minimal GLOBAL_Maksimal
W_ UP W_ LOW C1 C2 15 10 1 100 4 16 1 0 2 2 Parameter  pertama  adalah  jumlah  input maximal yaitu 15, jumlah partikel maksimum  adalah  sebanyak  10,  kecepatan partikel (Velocity) adalah 1, jumlah swarm 100,  global  minimal  adalah  4,  global maksimal  16,  bobot  maksimal  1,  bobot minimal  0,  faktor  konstriksi  (Constriction) 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengumpulan Data Mamdani
Mamdani  klasik  adalah  metode  FIS mamdani  dengan  mengacu  pada  fungsi keanggotaan  yang belum teroptimasi. Pada tabel    berikut  ini  ditampilkan  hasil penalaran fuzzy pada  prediksi  nilai  dosen terbaik dengan membandingkannya dengan nilai dosen yang sesungguhnya.

## Tabel Mamdani
Pada  tabel  di  atas,  dosen  dengan  no  urut  1  memiliki nilai  real  sebesar  14,807,  dengan  metode  mamdani klasik  diperoleh  nilai  sebesar  13,580.  Demikian  juga halnya  dengan  dosen  nomor  urut  2,  memiliki  nilai  real sebesar  14,267  dan  menggunakan  metode  mamdani klasik diperoleh nilai sebesar 14,000.
Adapun  Perhitungan  Manual  dalam  Metode  Mamdani dengan  menggunakan  Metode  Centroid  dan  Metode Sugeno  menggunakan  Weghted  Average  (WA). Langkah-langkah perhitungan manual Metode Centroid
No Mamdani Klasik Data REAL No Mamdani Klasik Data REAL 1 13,580 14,807 40 13,590 14,840 2 14,000 14,267 41 14,000 15,240 3 12,650 13,420 42 12,000 12,560 4 14,000 15,280 43 13,400 13,880 5 14,000 15,200 44 13,210 14,160 6 14,000 15,240 45 13,360 14,840 7 14,000 15,320 46 13,550 14,280 8 11,000 11,120 47 13,030 14,320 9 13,030 14,720 48 13,610 14,960 10 12,170 13,720 49 11,530 11,720 11 13,440 13,960 50 12,490 12,400 12 14,000 14,560 51 11,800 12,480 13 14,000 14,800 52 12,000 13,560 14 13,800 14,520 53 13,920 15,040 15 14,000 14,960 54 12,000 13,560 16 14,000 15,040 55 13,100 14,760 17 13,670 14,960 56 14,000 15,080 18 13,360 15,520 57 14,000 14,960 19 12,500 13,960 58 14,000 15,200 20 13,230 13,600 59 12,740 13,320 21 11,260 11,440 60 12,150 11,960 22 13,060 13,320 61 12,670 13,000 23 14,000 14,800 62 11,030 11,040 24 13,330 14,400 63 12,600 12,880 25 13,880 14,560 64 13,690 9,920 26 14,000 15,120 65 12,700 13,560 27 13,000 14,880 66 12,640 13,920 28 14,000 15,080 67 13,000 14,120 29 13,000 14,040 68 13,000 14,240 30 13,260 14,400 69 12,970 14,040 31 12,620 14,040 70 14,000 14,480 32 11,740 11,560 71 12,630 14,040 33 11,560 11,800 72 14,000 15,000 34 12,900 14,120 73 13,270 15,160 35 11,830 11,880 74 14,000 15,240 36 13,300 14,360 75 13,000 15,560 37 14,000 14,160 76 13,810 14,720 38 13,460 14,240 77 13,630 15,000 39 13,570 15,120 78 14,000 15,320
dan  Weghted  Average  (WA)  sama,  pada  penelitian ini  penulis  akan  memaparkan  Perhitungan  metode centroid  menggunakan  data  real  materi,  Disiplin dan Sikap.

## Tabel Aturan Fuzzy Mamdani
1 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 2 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 3 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 4 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
5 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0
6 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
7 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
8 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
9 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
10 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0 11 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 12 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
13 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
14 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
15 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0 16 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
17 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 18 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
19 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 20 IF Materi 0 AND Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0
21 IF Materi 0 AND Disiplin 0,355 AND Sikap 0 0
22 IF Materi 0 AND Disiplin 0,355 AND Sikap 0 0
23 IF Materi 0 AND Disiplin 0,355 AND Sikap 0 0 24 IF Materi 0 AND
Disiplin 0,355 AND Sikap 0 0 25 IF Materi 0 AND Disiplin 0,355 AND Sikap 0,596 0 26 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
27 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
28 IF Materi 0,1 AND
Disiplin 0 AND Sikap 0 0 29 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 30 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0 31 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 32 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0
33 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 34 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 35 IF Materi 0,1
AND
Disiplin 0 AND Sikap 0,596 0 36 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 37 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0 38 IF Materi 0,1 AND
Disiplin 0 AND Sikap 0 0 39 IF Materi 0,1 AND Disiplin 0 AND Sikap 0 0

## Mamdani-PSO
Mamdani-PSO  adalah  metode  FIS  mamdani  dengan mengacu  pada  fungsi  keanggotaan  yang  telah teroptimasi.  Pada  tabel  berikut  ini  ditampilkan  hasil penalaran  fuzzy  pada  prediksi  nilai  dosen  terbaik dengan  membandingkannya  dengan  nilai  dosen  yang sesungguhnya.

## Tabel Mamdani-PSO
No Mamdani- PSO Data REAL No Mamdani- PSO Data REAL 1 14,371 14,807 40 14,366 14,840 2 14,510 14,267 41 15,672 15,240 3 14,375 13,420 42 12,944 12,560 4 14,640 15,280 43 14,471 13,880 5 14,433 15,200 44 14,464 14,160 6 14,690 15,240 45 14,393 14,840 7 14,599 15,320 46 14,435 14,280 8 11,546 11,120 47 14,426 14,320 9 14,409 14,720 48 14,413 14,960 10 13,716 13,720 49 11,714 11,720 11 14,560 13,960 50 12,706 12,400 12 14,781 14,560 51 11,772 12,480 13 14,690 14,800 52 12,057 13,560 14 14,386 14,520 53 14,386 15,040 15 15,693 14,960 54 12,057 13,560 16 14,742 15,040 55 14,409 14,760 17 14,371 14,960 56 14,519 15,080 18 14,413 15,520 57 14,557 14,960 19 14,500 13,960 58 14,599 15,200 20 14,409 13,600 59 14,383 13,320 21 11,637 11,440 60 13,080 11,960 22 14,409 13,320 61 14,417 13,000 23 15,617 14,800 62 11,489 11,040 24 14,409 14,400 63 13,333 12,880 25 14,383 14,560 64 11,813 9,920 26 14,400 15,120 65 14,401 13,560 27 14,426 14,880 66 14,486 13,920 28 14,487 15,080 67 14,471 14,120 29 14,500 14,040 68 14,443 14,240 30 14,409 14,400 69 14,500 14,040 31 14,500 14,040 70 14,400 14,480 32 11,743 11,560 71 14,500 14,040 33 11,714 11,800 72 14,433 15,000 34 14,471 14,120 73 14,352 15,160 35 11,758 11,880 74 14,991 15,240 36 14,417 14,360 75 14,401 15,560 37 14,504 14,160 76 14,421 14,720 38 14,443 14,240 77 14,371 15,000 39 14,369 15,120 78 15,672 15,320
Pada  table  di  atas,  dosen  dengan  no  urut  1  memiliki nilai real sebesar 14,807, dengan metode mamdani-PSO diperoleh  nilai  sebesar  14,371.  Demikian  juga  halnya dengan dosen dengan nomor urut 2, memiliki nilai real sebesar  14,267  dan  menggunakan  metode  mamdani-

## PSO diperoleh nilai sebesar 14,510.
Perhitungan Manual Error MAPE
Mamdani
Langkah 1 : Menghitung |A t – F t |
Pada kuesioner nomor 1 diatas diperoleh data
A t = 13,580
F t = 14,807 Maka |A t – F t | = | 13,580-14,807 | = 1,227
Langkah 2 : Menghitung |A t – F t |/A t =1,227/13,580 = 0,090
Langkah 3 : Menghitung ∑ |A t – F t |/A t ∑ |A t – F t |/A t
= ( 0,090 +  0,019  +  0,061  +  0,091  + 0,086  +  0,089  +  0,094  +  0,011  +
0,130  +  0,127  +  0,039  +  0,040  +
0,057  +  0,052  +  0,069  +  0,074  + 0,094  +  0,162  +  0,117  +  0,028  + 0,016  +  0,020  +  0,057  +  0,080  + 0,049  +  0,080  +  0,145  +  0,077  + 0,080  +  0,086  +  0,113  +  0,015  + 0,021  +  0,095  +  0,004  +  0,080  + 0,011  +  0,058  +  0,114  +  0,092  + 0,089  +  0,047  +  0,036  +  0,072  + 0,111 + 0,054 + 0,099 + 0,099 + + 0,016  +  0,007  +  0,058  +  0,130  + 0,080  +  0,130  +  0,127  +  0,077  + 0,069  +  0,086  +  0,046  +  0,016  + 0,026  +  0,001  +  0,022  +  0,275  + 0,068  +  0,101  +  0,086  +  0,095  + 0,082  +  0,034  +  0,112  +  0,071  + 0,142  +  0,089  +  0,197  +  0,066  +
0,101 + 0,094)
∑ |A t – F t |/A t = 5,993
Langkah 4 : Menghitung % Error MAPE
∑ |A t – F t |/A t n = 78
% Error MAPE =
0,076 7,6%

## KESIMPULAN
Pemanfaatan Metode PSO
(Particle Swarm Optimazation)  dan  MAPE  dalam  Metode  Mamdani memberikan  nilai  yang  lebih  kecil.  Mamdani-PSO  dan MAPE  terjadi  perbaikan.Untuk  penelitian  lebih  lanjut yang meneliti fungsi keanggotaan fuzzy dan pengaruhnya terhadap hasil keputusan dapat menerapkan  model  fungsi  keanggotaan  yang  lebih variatif dan Fungsi Keanggotaan Fuzzy lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adewuyi,  A.P.  2013. Performance  Evaluation  of Mamdani-type  and  Sugeno-type  Fuzzy Inference  System  Based  Controllers  for Computer  Fan.  International  Journal Information  Technology  and  Computer Science (IJITCS) 5 (1)
[2]  Chen,  G.  &  Pham,  T.T.  2001. Introduction  to Fuzzy  Sets,  Fuzzy  Logic,and  Fuzzy Control Systems. CRC Press : Washington DC
[3] Fechera B, Kustija. J & Elvyanti. S. 2012. Optimasi Penggunaan Membership  Function Logika Fuzzy Pada  Kasus  Identifikasi  Kualitas Minyak  Transformator.  Electrans 11 (2)  :
1412-3762.
[4]  Nasr,  A.S.,  Rezaei,  M  &  Barmaki,  M.D.  2012. Analysis  of  Groundwater  Quality  using Mamdani Fuzzy Inference System (MFIS) in Yazd  Province,Iran.  International  Journal of  Computer  Applications 59 (7)  :  0975- 8887.
[5]  Nezhad,  Q.A.,  Zand,  J.P  &  Hoseini,  S.S.  2013. An Investigation  on  Fuzzy  Logic  Controllers (Takagi-Sugeno  &  Mamdani)  in  Inverse Pendulum System. International Journal of Fuzzy Logic Systems (IJELS) 3( 3)
[6]  Richie  Cindy  Anggria,  Afriyudi  &  Febriyanti Panjaitan 2015, “Penerapan Metode Fuzzy
TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja dan
Jabatan  Karyawan  Balai  Penelitian Sembawa”  Student  Colloquium  Sistem
Informasi  &  Teknik  Informatika  (SC-
SITI).
[7]  Sri  Eniyati,  Rina  Candra  Noor  Santi,  2007,
“Perancangan Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Prestasi  Dosen Berdasarkan  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat”, Jurnal Teknologi
Informasi  DINAMIK  Volume  XV, No.2, Juli 2010:136-142, ISSN : 0854- 9524.
[8]  Sumiati  &  Nuryadhin,  S.  2013. Decision
Support Systems In Determining
Lecturer’s Performance Appraisal Using Fuzzy  Database  Method  of  Mamdani’s Model  (Case  Study  at  the  University  of Serang  Raya).  International  Journal  of Application or Innovation in Engineering &  Management  (IJAIEM) 2( 11)  :  2319-
4847.
[9]  Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  Suhartono,  V.  2011. Kecerdasan Buatan.
Yogyakarta:
Penerbit ANDI.
[10] Vasant, I.E.P & Webb.J. 2009 . The Application of Mamdani Fuzzy Model for Auto Zoom Function  of  a  Digital  Camera. (IJCSIS) International  Journal  of  Science  and Information Security 6( 3) : 1947-5500.
[11] Tsai, S.H. & Shih, K.S. 2012. Observer-based adaptive  FNN  controller  optimized  by NAPSOSA  for  nonlinear  time-delay systems. International Journal of Control, Automation, and Systems 10 (5) : 861-872.
[12]  Guo,  H.  &  He,  J.  2013 .  A  modified  particle swarm  optimization  algorithm.  Journal of Computer Science 10 (2) : 341-346.