## METODE FUZZY SUGENO UNTUK PENILAIAN KINERJA GURU SMK TAMANSISWA 3 JAKARTA

## Fanisya Alva Mustika
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI funny.alva@gmail.com
Submitted February 10, 2021; Revised July 31, 2021; Accepted August 1, 2021

## Abstrak
Menentukan  guru  teladan  atau  guru  berprestasi  merupakan  salah  satu  upaya  dalam  meningkatkan kinerja  guru.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  SMK  Tamansiswa  3  Jakarta  adalah  belum  ada  format yang baku mengenai penilaian kinerja guru. Oleh karena itu diperlukan sistem penilaian kinerja guru yang  dapat  membantu  manajemen  dalam  menentukan  guru  dengan  kinerja  terbaik  serta  membantu manajemen  dalam  memberikan  saran  membangun  untuk  guru  berdasarkan  nilai  yang  diperoleh. Sistem ini dibuat dengan menggunakan logika fuzzy sugeno. Kriteria yang diterapkan dalam sistem ini antara  lain  :  kesiapan  materi,  penggunaan  media  pembelajaran,  objektif,  pengembangan  kurikulum, penguasaan  materi,  kehadiran,  pengendalian  kelas,  kemampuan  memotivasi  siswa,  kemampuan menciptakan suasana kelas yang  menyenangkan. Kriteria dibagi dalam himpunan fuzzy baik, cukup, dan buruk. Hasil dari penelitian ini adalah  sistem penilaian kinerja guru menggunakan metode fuzzy sugeno dengan tingkat akurasi sebesar 98,92%.
Kata Kunci : Logika fuzzy, Sugeno, Guru, Sistem Pendukung Keputusan .

## Abstract
Determine  model  teacher  or  teachers  who  performed  well  is  one  effort  in  improving  on  teacher performance.The  problem  in  smk  tamansiswa  3  jakarta  is  no  fixed  on  the  performance  assessment teachers.  Thus  there  needs  the  assessment  system  on  teacher  performance  that  can  help  in determining  teachers  with  management  best  performance  helped  build  management  for  providing advice  for  teachers  based  on  the  total  score  earned  by.  This  system  made  by  using  fuzzy  logic sugeno.Criteria that are applied in this system readiness matter, among others: learning, media uses, objective,  curriculum  development,  their  mastery  of  the  material,  the  presence  of,  class  control, ability motivate students, ability create a class pleasing. Criteria divided into the fuzzy good , enough and bad .The result of this research was the assessment system uses the teacher performance with the accuracy of fuzzy sugeno 98,92 % .
Key Words : Fuzzy Logic, Sugeno, Teacher, Decision Support System.

## 1. PENDAHULUAN
Pentingnya  pendidikan  ditegaskan  pada Pembukaan  UUD  1945  yang  menyatakan bahwa  salah  satu  tujuan  negara  adalah mencerdaskan  kehidupan  bangsa.  Upaya mencerdaskan kehidupan bangsa ini memerlukan proses  pendidikan.  Salah satu hal  penting  dalam  menyelenggarakan proses  pendidikan  tersebut  adalah  peran guru [1]. Dalam Undang-Undang Guru dan Dosen Nomor 14 Tahun 2005, guru adalah pendidik  professional  dengan  tugas  utama
mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai dan mengevalusi peserta didik pada pendidikan anak  usia  dini  jalur  pendidikan  formal, pendidikan  dasar  dan  menengah  [2].  Guru merupakan  profesi  atau  jabatan  yang memerlukan  keahlian  khusus,  dimana pekerjaannya  tidak  bisa  dilakukan  oleh sembarang  orang  yang  tidak  memiliki keahlian sebagai guru [3].
Salah satu aspek menarik untuk dikaji dari guru  adalah  kinerja,  karena  kinerja  guru
merupakan  input  yang  penting  dalam penyelenggaraan  pendidikan  [4].  Untuk mengetahui  tingkat  kinerja    guru,  perlu dilakukan penilaian pada kemampuan guru dalam  melaksanakan  proses  pendidikan dan pengajaran. Penilaian dilakukan dengan  mengukur  kinerja  setiap  guru dalam  melaksanakan  tugas  dan  kewajiban sesuai  dengan  standar  kompetensi  yang ada. [5]
Permasalahan  yang  terjadi  pada  SMK Tamansiswa 3 adalah belum adanya format baku  mengenai  penilaian  kinerja  guru. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  perlu sebuah sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru yang dapat membantu  manajemen  dalam  melakukan penilaian kinerja sehingga
bisa menentukan  guru  dengan  kinerja  terbaik, menentukan  solusi  dan  saran  membangun untuk  guru  berdasarkan  nilai  kinerja  yang diperoleh.  Sistem  pendukung  keputusan merupakan  sistem  yang  menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data.  Sistem  tersebut  digunakan  untuk membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan semiterstruktur dan situasi tidak terstruktur,  di  mana  sesorang  tidak  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya  dibuat  [6].  Definisi  lain menyatakan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  adalah  sebuah  sistem  berbasis komputer  yang  terdiri  atas  berbagai komponen  antara  lain  komponen  bahasa ( language ), komponen pengetahuan ( knowledge )  dan  pemrosesan  masalah
( problem processing ) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya. [7]
Sistem  penilaian  kinerja  dibuat  dengan menggunakan  pendekatan  fuzzy  sugeno. Logika  fuzzy  memiliki  nilai  kekaburan atau  kesamaran  antara  benar  dan  salah. Dalam  teori  logika  fuzzy  suatu  nilai  dapat bernilai  benar  dan  juga  salah  secara bersamaan. Tetapi seberapa besar
kesalahan  dan  kebenaran  nilai  tersebut tergantung kepada bobot keanggotaan yang
dimilikinya [8]. Himpunan fuzzy memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian  hingga  fungsi  tersebut  akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. [9].  Model  Fuzzy  Sugeno  diajukan  oleh Takagi,  Sugeno,  dan  Kang.  Sistem inferensi  fuzzy  metode  Sugeno  memiliki karakteristik, yaitu  konsekuen bukan merupakan himpunan fuzzy, namun merupakan  suatu  persamaan  linear  dengan variabel sesuai dengan variabel inputnya.[10]

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian
ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan fuzzy tipe sugeno.  Untuk  mendapatkan  output  pada logika fuzzy, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy.
Langkah pertama pada proses fuzzy adalah  menentukan  variabel  fuzzy dan menentukan himpunan
fuzzynya. Selanjutnya adalah menentukan  derajat  keanggotaan antara  data  masukan  fuzzy  dengan himpunan fuzzy yang telah didefinisikan  untuk  setiap  variabel masukan  sistem  dari  setiap  aturan fuzzy.  Variabel  input  maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi  fungsi  implikasi.  Hasil implikasi  fuzzy  dari  setiap  aturan ini  kemudian  digabungkan  untuk menghasilkan  keluaran  inferensi fuzzy.
3. Komposisi  Aturan  ( rule ).  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.
4. Penegasan  (defuzzy).  Input  dari proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan  fuzzy  yang  diperoleh
dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan  output  yang  dihasilkan merupakan  suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut.
Alur penelitian dilakukan sebagai berikut :
1. Pengumpulan data
Kegiatan  pendahuluan  yang  dilakukan adalah mengumpulkan data serta informasi  yang  diperlukan.  Peneliti mengumpulkan  materi  kepustakaan sesuai  tema  penelitian,  kemudain melakukan
wawancara serta mengambil  data  kuesioner.  Sampel pada  penelitian  ini  adalah  21  guru. Hasil  dari  kegiatan  ini  adalah  kriteria penilaian  kinerja  guru  dan  data kuesioner  penilaian  guru  yang  diisi oleh Kepala Sekolah.
2. Analisis Data
Data-data yang dikumpulkan sebelumnya kemudian diolah menggunakan metode Fuzzy. Variabel masukan fuzzy yang merupakan  aspek  penilaian  kinerja guru sebagai berikut :
a. Kesiapan memberi materi
b. Penggunaan media pembelajaran
c. Objektif
d. Memeriksa  dan  membahas  soal latihan
e. Mengembangkan kurikulum
f. Menguasai materi
g. Mengaitkan materi dengan kehidupan sehari-hari
h. Hadir tepat waktu
i. Pengendalian kelas
j. Dapat memotivasi siswa
k. Menciptakan  suasana  kelas  yang menyenangkan.
Himpunan Fuzzy Masing-masing  kriteria  dibagi  dalam himpunan  fuzzy  baik  dengan  domain [70-100], himpunan fuzzy cukup dengan  domain  [40-80]  dan  himpunan fuzzy buruk dengan domain [0-50].
3. Pengolahan Data
Data  diolah  menggunakan  pendekatan Logika Fuzzy dengan bantuan toolbox Matlab.
4. Evaluasi Evaluasi  dilakukan  untuk  menguji
output dari aplikasi yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  kriteria  penilaian  dan  data  21 guru yang dinilai.
Langkah pertama adalah melakukan dekomposisi  variabel  model  menjadi himpunan fuzzy. Variabel  yang  digunakan sebagai berikut :

## Tabel 1. Dekomposisi Variabel Model
Himpunan Fuzzy Fungsi Nama Variabel Range Input Siap memberi materi Menggunakan media pembelajaran Objektif Memeriksa dan Membahas Soal Latihan Mengembangkan kurikulum Menguasai materi Mengaitkan materi dengan kehidupan sehari-hari
Hadir tepat waktu
Dapat mengendalikan kelas Dapat memotivasi siswa Menciptakan suasana kelas yang menyenangkan [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] [0 – 100] Output Skor Hasil kuesioner [0 – 100]
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan himpunan  fuzzy.  Setiap  kriteria  atau variabel masukan dibentuk dalam himpunan fuzzy sebagai berikut :
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Domain Siap memberi materi Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Menggunakan media pembelajaran Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Objektif Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Memeriksa dan membahas soal latihan Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Mengembangkan kurikulum Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Menguasai materi Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Mengaitkan materi dengan kehidupan sehari- Buruk [ 0 – 50 ] Hari Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Hadir tepat waktu Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Dapat mengendalikan kelas Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Dapat memotivasi siswa Buruk [ 0 – 50 ] Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100] Menciptakan suasana kelas yang Buruk [ 0 – 50 ] Menyenangkan Cukup [ 40 – 80 ] Baik [70 – 100]
Semesta  pembicaraan  setiap  variabel adalah [0 - 100]. Variabel ini dibagi dalam tiga  himpunan  fuzzy,  yaitu  Buruk,  Cukup, dan Baik. Himpunan fuzzy Buruk memiliki domain  [0-50],  himpunan  fuzzy  Cukup memiliki  domain  [40-80]  ,  dan  himpunan fuzzy Baik memiliki domain [70-100].
Variabel    tiap  kriteria  dipresentasikan dalam  kurva  linear  dan  segitiga  sebagai berikut :

## Gambar 1. Himpunan Fuzzy Variabel
Gambar  diatas  merupakan  kurva  linear  dan segitiga untuk setiap kriteria yang dibagi dalam 3  himpunan  fuzzy  yaitu  baik,  cukup,  dan buruk.
Persamaan :
[ ]
{ ⁄ [ ] { ⁄ ⁄
[ ]
{ ⁄

## Gambar 2. FIS Editor Penilaian Guru
Gambar  di  atas  adalah  tampilan  fuzzy inference  sistem  editor  tipe  sugeno  untuk penilaian  kinerja  guru  dengan  11  input  atau kriteria.

## Gambar 3. Fungsi Kenggotaan Variabel Masukan
Gambar  di  atas  adalah  tampilan  fungsi keanggotan salah satu variabel input fuzzy yaitu  variabel  siap  memberi  materi. Semesta  pembicaraan  dari  variabel  siap memberi  materi  adalah  [0-100].  Variabel ini  dibagi  dalam  tiga  himpunan  fuzzy, yaitu  Buruk,  Cukup,  dan  Baik.  Himpunan fuzzy  Buruk  memiliki  domain  [0-50], himpunan  fuzzy  Cukup  memiliki  domain [40-80]  ,  dan  himpunan  fuzzy  Baik memiliki domain [70-100].

## Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Output Kinerja Guru
Gambar  di  atas  adalah  tampilan  fungsi keanggotan  salah  variabel  output  fuzzy yaitu variabel kinerja. Semesta pembicaraan  atau  range  dari  variabel output  kinerja  adalah  [0-10].  Variabel  ini dibagi  dalam  tiga  himpunan  fuzzy,  yaitu Buruk,  Cukup,  dan  Baik.  Himpunan  fuzzy Buruk  memiliki  domain  [0-5],  himpunan fuzzy  Cukup  memiliki  domain  [4-8]  ,  dan himpunan fuzzy Baik memiliki domain [7- 10].

## Gambar 5. Rancangan Tampilan Sistem
Gambar di atas merupakan tampilan sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja guru  untuk  SMK  Tamansiswa  3  Jakarta dengan  11  kriteria  penilaian.  Range  nilai untuk  masing-masing  kriteria  adalah  [0- 100]. Hasil  yang ditampilkan setelah input nilai  kriteria  adalah  nilai  akhir  dan keterangan  kinerja  guru  berupa  kinerja baik, cukup atau buruk.

## Pembentukan Aturan Fuzzy
Berdasarkan
hasil kuesioner
dan wawancara  yang  diajukan  kepada  Kepala Sekolah,  maka  didapatkan  20  kombinasi aturan  fuzzy.  Setiap  aturan  menyertakan semua  variabel.  Metode  inferensi  fuzzy yang  digunakan  adalah  Metode  Sugeno orde-satu.  Pada  Metode  ini,  antesenden dipresentasikan  dengan  proposisi  dalam himpunan  fuzzy,  sedangkan  konsekuen dipresentasikan dengan persamaan linear.
Salah satu aturan yang telah dibuat sebagai berikut :
IF k1  is  Baik  and  k2  is  Cukup  and  k3  is Baik and k4 is Baik and k5 is Baik and k6 is  Baik  and k7 is  Baik  and k8 is  Baik  and k9  is  Baik  and  k10  is  Baik  and  k11  is Cukup THEN osuge = 0.09*k1 + 0.09*k2 + 0.09*k3 + 0.09*k4 + 0.09*k5 + 0.09*k6 + 0.09*k7 + 0.1*k8 + 0.09*k9 + 0.09*k10 + 0.09*k11
Dari aturan yang telah disusun berdasarkan keputusan  kepala  sekolah    nantinya  dapat digunakan  sebagai  penentuan  keputusan dalam penilaian kinerja guru.

## Evaluasi
Aplikasi  dibuat  menggunakan  program Matlab.  Untuk  pengujian  digunakan  data hasil  kuesioner  guru  SMK  Tamansiswa  3 yang dibuat oleh Kepala Sekolah.
Setelah proses input data selesai, selanjutnya  dilakukan  proses  penilaian kinerja  guru  yang  menghasilkan  output berupa nilai guru, hasil kinerja guru berupa kinerja  baik,  buruk  atau  cukup . Berikut adalah contoh input dan output pada sistem penilaian kinerja guru.

## Gambar 6. Sistem Penilaian Kinerja Guru
Berdasarkan  hasil  uji  coba  menggunakan data  hasil  kuesioner  maka  diperoleh  nilai akurasi  sistem  penilaian  kinerja  guru menggunakan logika fuzzy sebesar 98,92%. Hasil  pengujian  terhadap beberapa  kombinasi  menunjukkan  bahwa tingkat  kesalahan  perhitungan  model  yang dibuat  adalah  1,08%.  Tingkat  Kesalahan ini  lebih  kecil  dari  tingkat  kesalahan  pada penelitian  sejenis  dengan  menggunakan metode mamdani.

## 4. SIMPULAN
Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sistem penilaian  kinerja  guru  dapat  dibangun dengan  pendekatan  logika  fuzzy.  Sistem penilaian kinerja guru menggunakan logika fuzzy  dengan  11  kriteria  penilaian  yang dibuat  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 98,92%.  Sistem  penilaian  kinerja  guru yang  dibuat  dapat  membantu  manajemen sekolah  untuk  mengetahui  kinerja  setiap guru,  menentukan  guru  dengan  kinerja terbaik  dan  membantu  menentukan  solusi dan  saran  untuk  guru  sesuai  hasil  nilai kinerja yang diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Warsono, “Guru: Antara Pendidik,
Profesi, Dan Aktor Sosial,” J. Soc. Media , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2017. [2] H. Darmadi, “Tugas, Peran, Kompetensi, dan Tanggung Jawab Menjadi Guru Profesional,” Edukasi
J. Pendidik. , vol. 13, no. 2, pp. 161–
174, 2015.
[3] Heriyansyah, “Guru Adalah
Manajer Sesungguhnya Di
Sekolah,” J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 1, no. 01, pp. 116–127, 2018.
[4] Koswara and Rasto, “Kompetensi Dan Kinerja Guru Berdasarkan Sertifikasi Profesi,” J. Pendidik.
Manaj. Perkantoran , vol. 1, no. 1, p.
61, 2016.
[5] W. A. Ariefiandi, G. Abdillah, and R. Ilyas, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru
SMA Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Procces ( AHP ) dan Weighted Product ( WP ),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2017, pp. 85–90.
[6] R. Ganevi and B. Eka Purnama, “Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian Kinerja Guru Sekolah
Menengah Pertama Negeri (SMP N) 1 Pacitan,” J. Speed-Sentra Penelit.
Eng. dan Edukasi , vol. 6, no. 4, pp.
38–43, 2014.
[7] I. N. Hanifah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru
Berprestasi Dengan Simple Additive
Weighting,” J. Tek. Elektro , vol. 6, no. 1, p. 45, 2014.
[8] M. Simanjuntak and A. Fauzi, “Penerapan Fuzzy Mamdani Pada Penilaian Kinerja Dosen (Studi Kasus STMIK Kaputama Binjai),”
J. ISD , vol. 2, no. 2, pp. 143–149,
2017.
[9] D. P. P. Astuti and Mashuri, “UNNES Journal of Mathematics,”
UNNES J. Math. , vol. 9, no. 2, pp. 125–130, 2020.
[10]  S. L. M. Sitio, “Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 2, p. 104,
2018.