JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14

## SIMULASI PENENTUAN GURU BERPRESTASI DENGAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI INFERENCE MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB
Pio A. F. Islami 1 , Kirya Mateeke Moses 2 , Muqodimah Nur Lestari 3 , Aji Prasetya Wibawa 4
1, 2, 3, 4) Pendidikan Kejuruan, Pascasarjana Universitas Negeri Malang (UM) Jl. Semarang No.5 Malang e-mail: pio.arfianova@gmail.com 1 , kiryamosesm@gmail.com 2 , muqodimah11@gmail.com 3 , aji.prasetya.ft@um.ac.id 4

## ABSTRAK
Dalam  proses  pembelajaran,  guru  memiliki  peranan  yang  cukup  penting  karena  seorang  guru  dituntuk  mengelola ataupun mengatur agar proses pembelajaran dapat berjalan dengan baik.Pemilihan guru berprestasi dimaksudkan antara lain  untuk  mendorong  motivasi,  dedikasi,  loyalitas  dan  profesionalisme  guru,  yang  diharapkan  akan  berpengaruh  positif pada  peningkatan  kinerja.  Peningkatan  kinerja  tersebut  dapat  terlihat  dari  lulusan  satuan  pendidikan  sebagai  SDM  yang berkualitas,  produktif,  dan  kompetitif.Untuk  membantu  menentukan  guru  berprestasi  dapat  ditawarkan  solusi  berupa pembangunan  sistem  terkomputerisasi  dengan  kemampuan  Aritficial  Intellegence  (AI)  untuk  mengoptimalkan  sistem tersebut.  Pengembangan  yang  akan  dilakukan  adalah  pembuatan  sistem  penentuan  guru  berprestasi  menggunakan  logika fuzzy  metode  mamdani.  Diharapkan  pengembangan  ini  dapat  berdampak  pada  kemudahan  dalam  menentukan  guru berprestasi pada sekolah.Variabel  yang digunakan pada sistem  ini adalah performa guru, hasil kerja  kreatif dan inovatif, dan pembimbingan siswa. Tujuan dalam penulisan artikel ini adalah: (1) Menentukan kategori guru berprestasi pada SMK dengan menerapan logika fuzzy dengan metode mamdani; (2) Menghasilkan program mathlab yang dikembangkan dengan metode mamdani untuk menentukan guru berprestasi pada SMK.
Kata Kunci : Guru Berprestasi, Fuzzy Logic, Mamdani Inference, Aplikasi Matlab

## ABSTRACT
In the process of learning, teachers have a crucial role as a teacher dituntuk manage or arrange for the learning process can run well. Selection of outstanding teachers is meant to encourage motivation, dedication, loyalty and professionalism of teachers, which is expected to be a positive influence on performance improvement. The performance improvement can be seen  from  the  graduate  education  units  as  qualified  human  resources,  productive,  and  competitive.  To  help  determine  the outstanding teachers can offer a solution in the form of construction of a computerized system with the ability Aritficial In- telligence (AI) to optimize the system. The development will be done is the manufacture of outstanding teachers determina- tion system using fuzzy logic methods mamdani. This development can be expected to impact on the ease in determining the outstanding teachers in sekolah.Variabel used in this system is the performance of teachers, creative and innovative work, and mentoring students. The aim in writing this article is: (1) Determine the category of outstanding teachers at SMK with fuzzy  logic  method  menerapan  mamdani;  (2)  Generate  mathlab  program  developed  by  mamdani  method  to  determine  the outstanding teachers at SMK.
Keywords :Teacher Achievement, Fuzzy Logic, Mamdani Inference,Matlab Application

## I. P ENDAHULUAN
URU adalah pendidik profesional dengan tugas utama mendidik mengajar, membimbing, mengarahkan, menilai,  dan  mengevaluasi  peserta  didik  dalam  mengikuti  proses  pembelajaran.  Dalam  proses pembelajaran,  guru  memiliki  peranan  yang  cukup  penting  karena  seorang  guru  dituntuk  mengelola ataupun  mengatur  agar  proses  pembelajaran  dapat  berjalan  dengan  baik.  Semakin  berkembangnya  zaman,  guru hendaknya terus meningkatkan kinerjanya agar dapat menghasilkan SDM yang berkualitas, terampil,  produktif, dan kompetitif.
Era  global  menuntut  SDM  yang  bermutu  tinggi  dan  siap  berkompetisi,  baik  pada  tataran  nasional, regional, maupun internasional. Pemilihan guru berprestasi dimaksudkan antara lain untuk mendorong motivasi, dedikasi, loyalitas dan profesionalisme guru, yang diharapkan akan berpengaruh positif pada peningkatan kinerja. Peningkatan  kinerja  tersebut  dapat  terlihat  dari  lulusan  satuan  pendidikan  sebagai  SDM  yang  berkualitas, produktif, dan kompetitif.
G

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14
Untuk  membantu  menentukan  guru  berprestasi  dapat  ditawarkan  solusi  berupa  pembangunan  sistem terkomputerisasi  dengan  kemampuan Aritficial  Intellegence (AI)  untuk  mengoptimalkan  sistem  tersebut. Penerapan  fuzzy  logic  dalam  menangani  masalah  didasarkan  beberapa  alasan,  yaitu:  (1)  konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti,  konsep  matematis  yang  mendasari  pada  penalaran  fuzzy  sangat  mudah  dan  sederhana;  (2) logika fuzzy sangat  fleksibel;  (3)  logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat;  (4)  logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks; (5) logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan;  (6) logika fuzzy dapat  bekerjasama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara  konvensional;  dan  (7)  logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami [3].
Pengembangan  yang  akan  dilakukan  adalah  pembuatan  sistem  penentuan  guru  berprestasi  menggunakan logika fuzzy metode mamdani .  Diharapkan  pengembangan  ini  dapat  berdampak  pada  kemudahan  dalam menentukan guru berprestasi pada sekolah.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  tujuan  dalam  penulisan  artikel  ini adalah:  (1)  Menentukan  kategori  guru  berprestasi  pada  SMK  dengan  menerapan  logika fuzzy dengan  metode mamdani; (2) Menghasilkan program mathlab yang dikembangkan dengan metode mamdani untuk menentukan guru berprestasi pada SMK.

## II. M ETODOLOGI
Pada  proses  perhitungan  fuzzy  logic  terdapat  tiga  tahapan  yang  harus  dilalui,  yaitu:  (a) fuzzyfication ,  (b) inference engine , dan (c) deffuzyfication [4]. a. Fuzzyfication
Fuzzyfication merupakan proses pemetaan nilai-nilai input ( crisp input ) yang berasal dari sistem yang dikontrol (besaran  non fuzzy )  ke  dalam  himpunan fuzzy menurut  fungsi  keanggotaannya.  Himpunan fuzzy tersebut merupakan fuzzy input  yang  akan  diolah  secara fuzzy pada  proses  berikutnya.  Untuk  mengubah crisp  input menjadi fuzzy input, terlebih dahulu harus menentukan membership function untuk setiap crisp input , kemudian proses fuzzyfikasi akan mengambil crisp input dan membandingkan dengan membership function yang telah ada untuk menghasilkan harga fuzzy input. Pada tahapan ini yang menjadi crisp input adalah kinerja guru , hasil karya kreatif atau inovatif , dan guru berprestasi.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Variabel Linguistik Input Kinerja Guru Sangat Rendah 0-40 Rendah 30-60 Tinggi 50-80 Sangat Tinggi 70-100 Hasil  Karya  Kreatif atau Inovatif Sangat Rendah 0-40 Rendah 30-60 Tinggi 50-80 Sangat Tinggi 70-100 Pembimbingan Peserta Didik Sangat Rendah 0-40 Rendah 30-60 Tinggi 50-80 Sangat Tinggi 70-100 Output Guru Berprestasi Kurang 0-60 Cukup 60-80 Berprestasi 80-100

## 1) Fuzzyfication Variabel Kinerja Guru
Variabel  kinerja  guru  dikategorikan  dalam  himpunan fuzzy sangat  rendah,  rendah,  tinggi,  dan  sangat tinggi.  Membership  function  dengan  menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaaan  trapesium. Membership function kinerja guru dapat dilihat pada Gambar 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14
Gambar 1. Membership Function Kinerja Guru

## 2) Fuzzyfikasi Variabel Hasil Karya Kreatif atau Inovatif
Variabel  hasil  karya  kreatif  dan  inovatif  dikategorikan  dalam  himpunan fuzzy sangat  rendah,  rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Membership function dengan menggunakan pendekatan fungsi keanggotaaan trapesium. Membership function kinerja guru dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Membership Function Hasil Karya Kreatif atau Inovatif

## 3) Fuzzyfickasi Variabel Pembimbingan Peserta Didik
Variabel pembimbingan peserta didik dikategorikan dalam himpunan fuzzy sangat rendah, rendah, tinggi, dan  sangat  tinggi. Membership  function dengan  menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaaan  trapesium. Membership function kinerja guru dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Membership Function Pembimbingan Peserta Didik

## 4) Fuzzyfikasi Variabel Guru Berprestasi
Variabel guru berprestasi dikategorikan dalam himpunan fuzzy sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Membership  function dengan  menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaaan  trapesium. Membership function kinerja guru dapat dilihat pada Gambar 4.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14
Gambar 4. Membership Function Guru Berprestasi

## b. Inference Engine
Inferensi  engine merupakan  salah  satu  komponen  utama  dari  sistem  pakar  yang  mempengaruhi  kinerja sistem  [2]. Inference  engine dalam  menentukan  kategori  guru  berprestasi  menggunakan  variabel  input  kinerja guru, hasil karya kreatif atau inovatif, dan pembimbingan peserta didik. Inference engine dalam program fuzzy ini terdapat  64 rules yang  didapatkan.  Di  bawah  ini  merupakan  beberapa  contoh rules yang  digunakan  dalam pengujian.
[R1]  IF  kinerja  guru  sangat  rendah  AND  hasil  karya  sangat  rendah  AND  pembimbingan  siswa  sangat  rendah THEN guru kurang berprestasi
[R12] IF kinerja guru sangat rendah AND hasil karya tinggi AND pembimbingan siswa sangat tinggi THEN guru cukup berprestasi
[R27]  IF  kinerja  guru  rendah  AND  hasil  karya  tinggi  AND  pembimbingan  siswa  rendah  THEN  guru  kurang berprestasi
[R32] IF kinerja guru rendah AND hasil karya sangat tinggi AND pembimbingan siswa sangat tinggi THEN guru berprestasi
[R46]  IF  kinerja  guru  tinggi  AND  hasil  karya  sangat  tinggi  AND  pembimbingan  siswa  rendah  THEN  guru kurang berprestasi
[R59]  IF  kinerja  guru  sangat  tinggi  AND  hasil  karya  tinggi  AND  pembimbingan  siswa  tinggi  THEN  gurub berprestasi
[R64]  IF  kinerja  guru  sangat  tinggi  AND  hasil  karya  sangat  tinggi  AND  pembimbingan  siswa  sangat  tinggi THEN guru berprestasi
c. Defuzzyfikasi
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diiperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy rules , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga, jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai outputnya. Pada laporan ini defuzifikasi menggunakan metode centroid dengan rumus:
𝑦 ∗ = 𝑦𝜇 𝑅 (𝑦) 𝜇 𝑅 (𝑦)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Parameter Input dan Output
Pada  kasus  ini,  penentuan  guru  berprestasi  diperoleh  berdasarkan  3  input  dan  menghasilkan  1  output. Input  terdiri  dari  variabel  kinerja  guru,  hasil  karya  kreatif  dan  inovatif,  dan  pembimbingan  peserta  didik. Sementara itu, output ditentukan dengan variabel guru berprestasi. Parameter input dan output dapat dilihat pada Gambar 6.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14

## Gambar 6. Parameter Input dan Output Guru Berprestasi

## b. Membership Function
Fungsi  keanggotaan  digunakan  untuk  mengasosiasikan  kelas  untuk  setiap  variabel  linguistik[1].  Pada Gambar  5.,  Gambar  6.,  dan  Gambar  7.  menunjukkan membership  function dari  masing-masing  variabel. Sementara itu, membership function dari variabel output dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Membership Function Performa Guru
Gambar 6. Membership Function Hasil Karya Kreatif dan Inovatif

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14
Gambar 7. Membership Function Hasil Karya Kreatif dan Inovatif

## C. Inference Engine
Penggambaran rules pada  program  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Pada  tampilan  ini  terdapat  64 rules yang digunakan dalam program.
Gambar 8. Rules pada Inference Engine

## D. Experimental Results
Pada  kasus  ini,  program  yang  diajukan  digunakan  untuk  membantu  memberikan  keuputusan  tentang penentuan  guru  berprestasi  pada  suatu  sekolah.  Pengujian  program  dilakukan  dengan  beberapa random input. Pengembangan  program  ini  dilakukan  dengan  bantuan Matlab .  Tampilan  hasil  program  dapat  dilihat  pada gambar. Sementara itu, Tabel 3 menjelaskan hasil penentuan guru berprestasi berdasarkan beberapa contoh input.
Tabel 3. Hasil Penentuan Guru Berprestasi
Guru Input Variable Output Variable Guru No. Kinerja Guru (0-100) Hasil Karya (0-100) Pembimbingan Siswa (0-100) Prestasi Guru (0-100) 1 5 10 15 30 2 35 55 60 39.6 3 70 55 30 30 4 70 80 30 70 5 85 85 10 70 6 90 25 85 90 7 90 90 95 90 8 75 75 75 80 9 60 60 50 70 10 55 65 95 80

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 8 – 14

## D AFTAR P USTAKA
[1] Dehghandar et al. 2016. Application of Fuzzy Logic to Determine the Retentive Causes of Pulse Body by The Pulse Parameters in Iranian Traditional Medicine. Journal of Multidisciplinary Engineering Science and Technology (JMEST) , 3(2): 3881-3884.
[2] Erdani, Y. 2012. Developing Backward Chaining Algorithm of Inference Engine in Ternary Grid Expert System. Internaional Journal of Advanced Computer Science and Application , 3 (9): 241-245.
[3] Kusumadewi, S. & Purnomo, H. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Sistem Pendukung Keputusan Edisi Pertama . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Munir, R. 2012. Sistem Inferensi Fuzzy . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[5] Undang-undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2005.