## FUZZY QUERY DATABASE  UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  YANG CERDAS

## Poningsih, Jalalludin
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Jenderal Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar poningsih@amiktunasbangsa.ac.id , jalalludin@amiktunasbangsa.ac.id

## ABSTRACT
The  process  of  education  and  teaching  is  one  of  the  acts  of  Tri  Dharma  College.  The success of the learning process can not be separated from the role of a lecturer. Quality of faculty plays an important role in a college that wants to achieve the goal of teaching and learning processes that produce graduates (output) quality. Lecturer rated quality if it  has  the  value  of  a  good  performance,  which  is  reviewed  from  several  aspects.  This paper  proposes  an  analysis  based  on  the  evaluation  of  faculty  performance  feedback using  fuzzy  query  the  database  for  intelligent  decision  support  system.  The  value  of sangtlah  diverse  faculty  performance,  so  as  to  the  criteria  of  each  lecturer  is  still ambiguous  and  still  need  to  be  clarified.  Here  will  be  determined  three  criteria  of assessment  of  faculty  performance  is  lacking,  just  and  good.  Of  the  three  criteria  are later obtained a recommendation to make a decision. Model rules obtained is the value of  students  and  professors  taken  the  maximum  value,  then  rulenya  obtained  from students  and  professors  taken  minimum  value,  in  order  to  obtain  the  value  of  the performance of lecturers as well as the criteria. Then the value of this performance, it can  be  used  by  institutions  as  advice  on  making  a  decision  relating  to  a  lecturer.
Keywords : Fuzzy logic, Fuzzy query the database, faculty performance, decision support systems .

## ABSTRAK
Proses  pendidikan  dan  pengajaran  adalah  salah  satu  pelaksanaan  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi.  Keberhasilan  proses  belajar  mengajar  tidak  terlepas  dari  peran seorang  dosen.  Kualitas  dosen  memegang  peranan  penting  di  suatu  perguruan  tinggi yang  ingin  mencapai  tujuan  proses  belajar  mengajar  yaitu  menghasilkan  lulusan (output) yang berkualitas. Dosen dinilai berkualitas apabila memiliki nilai kinerja yang baik, yang ditinjau dari beberapa aspek. Paper ini mengusulkan sebuah analisis kinerja dosen  berdasarkan  evaluasi  umpan  balik  menggunakan  metode  fuzzy  query  database untuk  sistem  pendukung  keputusan  yang  cerdas.  Nilai  dari  kinerja  dosen  sangtlah beragam, sehingga untuk kriteria dari masing-masing dosen masih bersifat ambigu dan masih  perlu  diperjelas  lagi.  Disini  akan  ditentukan  3  kriteria  dari  penilaian  kinerja dosen  yaitu  kurang,  cukup  dan  baik.  Dari  ketiga  kriteria  tersebut  nantinya  akan diperoleh  sebuah  rekomendasi  untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan.  Model  aturan
yang diperoleh adalah nilai dari mahasiswa dan dosen yang diambil nilai maksimalnya, kemudian rulenya diperoleh dari mahasiswa dan dosen yang diambil nilai minimalnya, sehingga diperoleh nilai kinerja dosen serta kriterianya. Kemudian dari nilai kinerja ini, dapat  digunakan  oleh  institusi  sebagai  rekomendasi  untuk  pengambilan  sebuah keputusan yang berhubungan dengan seorang dosen.
Kata  kunci :  logika  Fuzzy,  Fuzzy  query  database,  kinerja  dosen,  sistem  pendukung keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  bentuk  pelaksanaan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi  adalah pendidikan  dan  pengajaran.  Dalam  hal  ini  keberhasilan  proses  pendidikan  dan pengajaran  di  suatu  Perguruan  tinggi  sangatlah  bergantung  pada  performa  dari seorang dosen itu sendiri. [1]Pada proses menentukan penilaian yang layak terhadap kinerja dosen tentunya kita harus memiliki kriteria-kriteria dosen yang layak supaya memberikan  penilaian  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan.  Kriteria- kriteria  tersebut  memiliki  nilai  yang  tidak  pasti.  Sedangkan  data  yang  ada  pada database institusi adalah data yang bernilai pasti. Oleh karena itu, untuk menangani kriteria-kriteria yang memiliki nilai yang tidak pasti tersebut kita dapat menggunakan logika fuzzy .  Pada  paper  ini,  sistem  yang  dibangun  menggunakan  model  DBMS  dan query yang berbasis fuzzy , karena model DBMS konvensional, non fuzzy , kurang dapat memenuhi  kebutuhan  sistem  informasi  seperti  ini.  DBMS  dan query model  Tahani dapat  dengan  tepat  memetakan  suatu  ruang input ( fuzzy  query )  ke output sebagai informasi  hasil query .  [2]Kualitas  dosen  memegang  peranan  penting  di  suatu perguruan  tinggi  yang  ingin  mencapai  tujuan  proses  belajar  mengajar  yaitu menghasilkan  lulusan  ( output )  yang  berkualitas.  Dosen  dinilai  berkualitas  apabila memiliki  nilai  kinerja  yang  baik,  yang  ditinjau  dari  beberapa  aspek.  [7]Untuk  itu sangat  perlu  dilakukan  sebuah  analisis  untuk  mengetahui  nilai  kinerja  dari  seorang dosen  khususnya  di  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  yang  nantinya  akan dijadikan  sebagai  masukan  bagi  bagian  akademik  AMIK  Tunas  Bangsa Pematangsiantar.  [6]Sebelumnya  AMIK  Tunas  Bangsa  telah  menerapkan  evaluasi terhadap  kinerja  dosen  dengan  menggunakan  alat  ukur  yang  dikenal  dengan  nama Evaluasi Umpan Balik (EUB). Salah satu variabel  yang  digunakan untuk menghitung nilai kinerja dosen adalah penilaian dari mahasiswa yang mengambil matakuliah yang diampu oleh dosen  yang bersangkutan. Penilaian oleh mahasiswa dilakukan  melalui pengisian  kuesioner.  Kendati  hal  ini  sudah  dilakukan,  namun  hasil  yang  dicapai kurang  maksimal.  Mengingat  hasil  dari  evaluasi  umpan  balik  yang  selama  ini  sudah dilakukan belum menghasilkan nilai akhir dari kinerja dosen. Ada 10 pertanyaan yang diberikan  dalam  kuesioner,  yaitu:  kemampuan  pengajar  dalam  merangsang  dan menumbuhkan minat terhadap matakuliah, kepedulian pengajar yang ditujukan pada minat  terhadap  matakuliah,  kemampuan  berkomunikasi  dengan  cara  yang  bisa dimengerti,  kesempatan  untuk  mengajukan  pertanyaan  tentang  materi  kuliah,
pengorganisasian  materi  perkuliahan  dari  matakuliah,  cara  penyampaian  materi perkuliahan,  rangsangan  untuk  berpikir  kritis  dan  analitis,  relevansi  tugas  yang diberikan  terhadap  matakuliah,  kesediaan  pengajar  untuk  konsultasi  dengan mahasiswa,  pengembalian  kertas  ujian  dan  tugas.  Setiap  pertanyaan  memiliki  nilai mulai  dari  1(Kurang  Sekali),  2(Kurang),  3(Cukup),  4(Baik),  5(Baik  Sekali).  Penilaian dari  mahasiswa  ini  bersifat  kualitatif.  Selain  penilaian  mahasiswa,  penilaian  kinerja dosen juga dipengaruhi oleh kehadiran dosen yang bersifat kuantitatif.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka  penulis  membuat  suatu  gagasan  untuk membangun  suatu  model  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kriteria  dari seorang  dosen.  Dan  nantinya  sistem  tersebut  akan  dikembangkan  sampai menghasilkan sebuah rekomendasi yang dapat dijadikan sebagai acuan untuk sebuah keputusan  terhadap  seorang  dosen  di  suatu  Institusi  khususnya  di  AMIK  Tunas Bangsa.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  ilmu pengetahuan  di  bidang  ilmu  komputer,  khususnya  bagi  perguruan  tinggi  swasta Akademi Manajemen Informatika Komputer (AMIK) Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## 2. METODE PENELITIAN
1. Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, yang beralamat di Jl. Jendral Sudirman Blok A No. 1/2/3 Pematangsinatar.
2. Populasi dan Sampel Populasi pada penelitian ini adalah mahasiswa dan dosen
3. Identifkasi  kebutuhan,  pengumpulan  data  dengan  kegiatan  menyebarkan questioner yang diisioleh dosen dan mahasiswa, dan studi kepustakaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kuisioner data penilaian mahasiswa
Kuesioner yang diisi oleh mahasiswa (variabel x) terdiri dari 10 pertanyaan, dengan bobot  nilai  minimal  1  dan  maksimal  5  dengan  fungsi  keanggotaan  kurang  sekali, kurang, cukup, baik, dan baik sekali. Dengan kategori nilai:
Nilai Kategori 0 – 10 Kurang Sekali 5 – 20 Kurang 15 – 30 Cukup 25 – 40 Baik 35 – 50 Baik Sekali

## 3.2. Fuzzifikasi Kuesioner Data Penilaian Mahasiswa
Setelah  menentukan  nilai  tegas  ( crisp )  dari  kuesioner  yang  diperoleh  dari  data mahasiswa, maka selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi dari nilai-nilai tersebut.
3.3. Menentukan Derajat Keanggotaan Data Penilaian Mahasiswa (µ x ) Setelah  proses  fuzzifikasi,  selanjutnya  ditentukan  derajat  keanggotaan  mahasiswa yaitu  derajat  keanggotaan  kurang  sekali  (µ KS ),  derajat  keanggotaan  kurang  (µ K ), derajat  keanggotaan  cukup  (µ C ),  derajat  keanggotaan  baik  (µ B ),  derajat  keanggotaan baik sekali (µ BS ) dengan ketentuan rumus:
1 ; x ≤ 5
(15 – x) ; 5 ≤ x ≤ 15
(15 – 5)
; x ≥ 15 0 0 ; x ≤ 15 atau x ≥ 25 (x – 5) ; 5 ≤ x ≤ 15 (15 – 5) (25 – x) ; 15 ≤ x ≤ 25
(25 – 15)
0 ; x ≤ 15 atau x ≥ 35 (x – 15) ; 15 ≤ x ≤ 25
(25 – 15)
(35 – x) ; 25 ≤ x ≤ 35 (35 – 25) µ KS = µ K = µ C =
0 ; x ≤ 25 atau x ≥ 45 (x – 25) ; 25 ≤ x ≤ 35 (35 – 25) (45 – x) ; 35 ≤ x ≤ 45
(45 – 35)
0 ; x ≤ 35 (x – 35) ; 35 ≤ x ≤ 45 (45 – 35) 1 ; x ≥ 45
Keterangan: KS = Kurang Sekali K = Kurang C = Cukup B = Baik BS = Baik Sekali
Semesta pembicaraan [0 50].

## 3.4. Domain kuesioner data penilaian mahasiswa
Domain data kuesioner mahasiswa adalah: Kurang Sekali : [0   15] Kurang : [5   25] Cukup : [15   35] Baik : [25   45] Baik Sekali : [35   50]

## 3.5. Kuesioner Data Penilaian Dosen
Kuesioner yang diisi oleh dosen (variabel y) terdiri dari 10 pertanyaan, dengan bobot nilai  minimal  1  dan  maksimal  5  dengan  fungsi  keanggotaan  cukup,  baik,  dan  baik sekali. Dengan kategori nilai:
Nilai Kategori 0 – 25 Cukup 20 – 40 Baik 35 – 50 Baik Sekali
µ B = µ BS  =

## 3.6. Fuzzifikasi Kuesioner Data Penilaian Dosen
Setelah menentukan nilai tegas ( crisp ) dari kuesioner yang diperoleh dari data dosen, maka selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi dari nilai-nilai tersebut.

## 3.7. Menentukan Derajat Keanggotaan Data Penilaian Dosen (µ
y ) Setelah  proses  fuzzifikasi,  selanjutnya  ditentukan  derajat  keanggotaan  dosen  yaitu derajat  keanggotaan  cukup  (µ C ),  derajat  keanggotaan  baik  (µ B ),  derajat  keanggotaan baik sekali (µ BS ) dengan ketentuan rumus:
1 ; x ≤ 15
(15 – x) ; 15 ≤ x ≤ 25
(25 – 15) 0 ; x ≥ 25 0 ; x ≤ 20 atau x ≥ 40 (x – 20) ; 20 ≤ x ≤ 30 (30 – 20) (40 – x) ; 30 ≤ x ≤ 40
(40 – 30) 0 ; x ≤ 35 (x – 35) ; 35 ≤ x ≤ 45 (45 – 35) 1 ; x ≥ 45
Keterangan:
C = Cukup
B = Baik
BS = Baik Sekali µ C    = µ B    = µ BS    =

## 3.8. Domain Data Penilaian Dosen
Domain untuk data kuesioner dosen adalah Cukup = [0   25] Baik = [20   40]
Baik Sekali  = [35   50]

## 3.9. Rules
Rules adalah aturan yang ditabulasikan sebagai kata-kata fuzzy, yakni: K = Kurang C = Cukup B = Baik Aturan fungsi ƒ ƒ = {K, C, B}
Tabel  berikut  menggambarkan  rule  (aturan  fuzzy)  berdasarkan  hasil  analisis  yang penulis lakukan.

## 3.10. Desain Database
Database yang digunakan untuk program testing ini terdiri dari 12 tabel. Yaitu 5 tabel master dan 7 tabel transaksi. Table-tabel masternya adalah tabel dosen, tabel mahasiswa,  tabel  himpunan,  table  variabel  dan  tabel  kuisioner.    Tabel  variabel digunakan  untuk  menampung  data  variabel  yang  terdiri  dari  variabel  dosen  dan variabel  mahasiswa.  Tabel  himpunan  digunakan  untuk  menampung  data  record himpunan  yang  terdiri  dari  himpuan  kurang  sekali,  kurang,  cukup,  baik,  dan  baik sekali  yang  merupakan  himpunan  dari  variabel  mahasiswa,  himpunan  cuku,  kurang dan  baik  yang  merupakan  himpunan  dari  variabel  dosen.  Tabel  fungsi  keanggotaan digunakan  untuk  menampung  data  record  fungsi  keanggotaan  yang  terdiri  dari varibel mahasiswa dengan:
1. Himpunan kurang sekali, maka nilai X1= x ≤ a, X2= x ≥ a and x ≤ c, X3= x ≥ c dengan hasil, H1= 1, H2 = (c – x) / (c – a), H3=0.
2. Himpunan kurang, maka nilai X1= x ≤ a or x ≥ c, X2=x >= a and x <= b, X3=x >= b and x <= c, dengan hasil H1=0, H2=(x - a) / (b - a), H3=1.
3. Himpunan cukup, maka nilai X1=x <= a or x >= c, X2=x >= a and x <= b, X3=x >= b and x <= c, dengan hasil H1=0, H2=(x - a) / (b - a), H3=1.
4. Himpunan baik, maka nilai X1=x <= a or x >= c, X2=x >= a and x <= b, X3=x >= b and x <= c, dengan hasil, H1=0, H2=(x - a) / (b - a), H3=(c - x) / (c - b).
5. Himpunan baik sekali, maka nilai X1=x <= a, X2=x >= a and x <= b, X3=x >= b, dengan hasil, H1=0, H2=(x - a) / (b - a), H3=1.
6. Kemudian variabel dosen dengan himpunan cukup, maka nilai X1=x <= a, X2=x >= a and x <= c, X3=x >= c, dengan hasil, H1=1, H2=(a - x) / (c - a), H3=0.
7. Himpunan baik, maka nilai X1=x <= a or x >= c, X2=x >= a and x <= b, X3=x >= b and x <= c, dengan hasil, H1=0, H2=(x - a) / (b - a), H3=(c - x) / (c - b),
Himpunan baik sekali, maka nilai X1=x <= a, X2=x >= a and x <= c, X3=x >= c, dengan hasil H1=0, H2=(x - a) / (c - a), H3=1.

## Hasil percobaan:
Hasil kuesioner yang diisi oleh mahasiswa dengan menggunakan metode Cronbach's Alpha untuk  data  training  yang  terdiri  dari  60  data  mahasiswa,  sedangkan  untuk keseluruhan  data  sebagai  data  testing  penulis  menggunakan  sebanyak  1000  data mahasiswa. Data kuesioner yang diisi oleh dosen untuk data training yang terdiri dari 60  data  dosen,  sedangkan  untuk  keseluruhan  data  sebagai  data  testing  penulis menggunakan sebanyak 70 data dosen.

## Hasil Training Data:
Dalam pengujian data training yang terdiri dari 60 data mahasiswa dapat dilihat pada Tabel dibawah ini :
Tabel 4.1 . Signifikan dan Reliabilitas Statistik 60 data mahasiswa Cronbach' s Alpha Cronbach' s Alpha Based on Standardi zed Items N of Items ,917 ,918 5 Tabel 4.2 . Signifikan dan Reliabilitas Statistik 1000 data mahasiswa Cronbach 's Alpha Cronbach 's Alpha Based on Standardi zed Items N of Items ,924 ,926 5 Tabel 4.3 Signifikan dan Reliabilitas Statistik 60 data dosen Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items ,923 ,926 5 Tabel 4.4 Signifikan dan Reliabilitas Statistik 70 data dosen Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items ,927 ,929 5
[3]Cronbach's alpha diberikan survei untuk mengukur konsistensi internal.  Menurut Mitchell dan Jolley (1999), Cronbach's alpha di atas 0,60 dapat diterima sebagai bukti reliabilitas internal.  Survei didapatkan hasil koefisien Cronbach's alpha seperti yang dijelaskan dalam Tabel 4.1 sampai dengan Tabel 4.4 > 0.60  artinya nilai-nilai untuk pengujian reliabilitas berasal dari skor-skor item angket yang valid. Dari hasil training dan  testing  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  penulis  gunakan  adalah  valid  dan dapat  dipercaya.  Dari  perbedaan  data  training  dan  testing  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Variabel Data Cronbach's alpha Data Training Cronbach's alpha Data Testing Data 60 Mahasiswa .917 Data 1000 Mahasiswa .924 Data 60 Dosen .923 Data 70 Dosen .927
Hasil implementasi:
Terlebih dahulu dimasukkan data2 master dari kedua variable, yaitu mahasiswa dan dosen.  Dimulai  dari  data  master  variable,  himpunan,  semesta  pembicaraan,  dan domain. Setelah seluruh data master diinput, maka selanjutnya diinput data transaksi yang tampilannya sbb:

## Fungsi keanggotaan mahasiswa
Form  µmahasiswa  digunakan  untuk  mengolah  data  hasil  nilai  dari  mahasiswa.  Nilai yang diambil adalah nilai maksimal.
Fungsi keanggotaan dosen:
Form  µdosen  digunakan  untuk  mengolah  data  hasil  nilai  dari  dosen.  Nilai  yang diambil adalah nilai maksimal.

## Hasil rekomendasi:
Form hasil rekomendasi akan memperlihatkan nilai dari kinerja dosen masing-masing beserta  dengan  kriterianya.  Nilai  kinerja  dan  kriteria  diambil  dari  nilai  µdosen  dan µmahasiswa berdasarkan nilai minimal.

## 4. KESIMPULAN:
Perguruan  Tinggi  perlu  mengadakan  penilaian  terhadap  kinerja  dosen. Khususnya AMIK Tunas Bangsa. Dengan adanya penilaian kinerja dosen, maka dengan sendirinya  keberhasilan  proses  belajar  mengajar  akan  berjalan  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Yang  perlu  diperhatikan  dalam  penilaian  ini  adalah  pengawasan  dari pihak penilai/manajemen. Rekomendasi yang dihasilkan dari penelitian ini nantinya bisa  dijadikan  acuan  untuk  pengambilan  keputusan  pihak  manajemen  terhadap kebijakan yang akan diambil terhadap seorang dosen kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,  H., “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  system pendukung keputusan”, Andi Offset, Yogyakarta, 2010.
[2] Kusumadewi,  S., “Fuzzy  quantification  theory  I  untuk  analisis  hubungan antara penilaian kinerja dosen oleh mahasiswa, kehadiran dosen, dan nilai kelulusan mahasiswa”, Media Informatika, vol. 2, No. 1, 2010, pp. 1-10, 2004.
[3] Sundani,  D., “Perangkat  lunak  SPSS  sebagai  alat  untuk  analisa  hubungan kinerja  dosen  dengan  keberhasilan  belajar”, Jurnal  Informatika  Komputer, vol.13, 2008.
[4] Wulandari, F., “Pembuatan sistem pendukung keputusan berbasis teori fuzzy untuk mengembangkan suatu produk baru”, Jurnal Sain, Teknologi & Industri, vol.2:62-66, 2005.
[5] Dewi Novia Nursa., “Implementasi pangkalan data fuzzy model Tahani pada perekomendasian pembelian mobil”, Skripsi Sarjana Sains. FMIPA Universitas Sumatera Utara, 2010.
[6] Poningsih, “Fuzzy  Query  Database  untuk  model  umpan  balik  dosen”, Jurnal IKTB, Jurnal Ilmiah informatika dan komputer, vol. 1, no. 1, pp 1-54, 2012.
[7] Poningsih, “Analisa  Faktor  pada  Fuzzy  Query  Database”, Jurnal  IKTB,  Jurnal Ilmiah informatika dan komputer, vol. 1, no. 2, pp 1-29, 2013.