## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengembangan Aplikasi Evaluasi Tingkat Penguasaan Praktikum Aircraft Electrical Berbasis Fuzzy Expert System Stand Alone Application
Richard Sambera Sagala #1 , Fatchul Arifin #2
Departemen Pendididikan Teknik Elektronika dan Informatika, Universitas Negeri Yogyakarta Jl. Colombo No. 1 Karang Malang, Kec. Depok, Kab. Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
1 richardsambera.2020@student.uny.ac.id
2 fatchul@uny.ac.id
Abstrak — Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan akan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  mengevaluasi  tingkat penguasaan  praktik  siswa.  Tujuan  penelitian  adalah menghasilkan  aplikasi  untuk  kebutuhan  evaluasi  tingkat penguasaan  praktik  siswa,  yang  dapat  dioperasikan  tanpa harus  menjalankan  aplikasi  editor  utama  terlebih  dahulu. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian pengembangan  dengan  tahapan  4D.  Batasan  masalah penelitian  terletak  pada  pengembangan  aplikasi  hanya untuk  pengolahan  nilai  praktik  siswa  kelas  XI  jurusan Electrical  Avionics  pada  mata  pelajaran  Aircraft  Electrical. Berdasarkan pengembangan yang dilakukan, aplikasi dapat dijalankan  tanpa  harus  menjalankan  aplikasi  editor  utama terlebih dahulu, mampu memproses input dan mengeluarkan  output,  serta  dapat  mencetak  tangkapan layar  aplikasi.  Melalui  pemrosesan  data  nilai-nilai  praktik siswa,  didapatkan  hasil  bahwa  tingkat  penguasaan  praktik siswa  menggunakan  aplikasi  (TPF)  adalah  75%  -  80%. Berbeda  halnya  dengan  tingkat  penguasaan  praktik  siswa bermetode  manual  (TPM)  adalah  80%  s/d  87%.  Walaupun terdapat  perbedaan  hasil  antara  2  cara  tersebut,  hubungan antara  TPF  dan  TPM  adalah  kuat.  Uji  korelasi  Spearmen menunjukkan,  nilai  korelasi  antara  TPF  dan  TPM  adalah 0,609  (60,9%)  dan  berkategori  “tinggi”.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  telah  dibangun  mampu menentukan  tingkat  penguasaan  praktikum  siswa.  Akan tetapi,  untuk  menyatakan  apakah  aplikasi  layak  digunakan dalam  skala  kecil  maupun  skala  besar,  masih  diperlukan penelitian  dan  pengembangan  lebih  lanjut,  seperti  uji validasi  oleh  ahli  dan  uji  penerimaan  oleh  pengguna. Sehingga  diharapkan  kedepannya,  aplikasi  tersebut  siap didistribusikan secara luas dan dimanfaatkan oleh berbagai sekolah  yang  memiliki  jurusan  Electrical  Avionic  dalam mengevaluasi  kemampuan  praktik  siswa-siswanya.  Evaluasi berdampak  signifikan  dalam  meningkatkan  kualitas  dan mutu pembelajaran.
Kata kunci — Logika Fuzzy, Mamdani, Fuzzy Expert System, Aircraft  Electrical,  Electrical  Avionics,  Stand  Alone Application

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan kejuruan adalah pendidikan yang memfokuskan  tamatan  atau  lulusannya  dapat  menjadi tenaga  profesional  dalam  melaksanakan  suatu  pekerjaan dengan  keahlian  tertentu  [1].  Pekerjaan  atau  keahlian tertentu  ini  berada  pada  tingkat  menengah.  Antusiasme masyarakat  yang  semakin  tinggi  akan  SMK  dan  tuntutan kebutuhan  tenaga  kerja  yang  ikut  meningkat,  mendorong peningkatan  jumlah  SMK  semakin  meningkat  dari  tahun ke  tahun  [2].  Hal  tersebut  selaras  dengan  kebijakan pemerintah di tahun 2014, yang peningkatan rasio jumlah siswa  SMA  :  SMK  menjadi  70:30  [3].  Oleh  karenanya, SMK dapat dikatakan semakin dipercaya oleh masyarakat, sebagai  lembaga  pendidikan  yang  dapat  menyiapkan tenaga siap kerja.
SMK  XYZ  adalah  salah  satu  SMK  dengan  bidang keahlian Teknologi Penerbangan. SMK tersebut menyediakan  satu  kompetensi  keahlian  terkait  yaitu Electrical  Avionic . Electrical  Avionic adalah  kompetensi keahlian  yang  mendidik  para  siswa  untuk  dipersiapkan menjadi  calon-calon  tenaga profesional  dalam melakukan pemeliharaan  dan  perbaikan  sistem  kelistrikan  dan instrumentasi  pesawat  terbang  dengan  jabatan  asisten mekanik  ( mechanic  helper ).  SMK  yang  umumnya memiliki jurusan Penerbangan, lulusan dapat terserap dan bekerja  di  industri  penerbangan  pada  bidang  powerplant, rangka,  avionika,  sistem,  cabin,  dan ground  support [4]. SMK  XYZ,  sebagai  statusnya  sebagai  sekolah  kejuruan, melakukan  proses  pembelajaran  dengan  menekankan pembelajaran pada ranah psikomotor/praktik [5]. Perbandingan  proses  pembelajaran  SMK  bervariasi dengan  perbandingan  teori  dan  praktik  antara  lain: 30%:70%,  25%:75%  [6]  atau  40%:60%.  Dalam  proses pembelajaran baik teori atau praktik, evaluasi pembelajaran  adalah  proses  penting  yang  tidak  boleh dilewatkan  sekolah.  Evaluasi  merupakan  salah  satu aktivitas  yang  penting  dalam  proses  pembelajaran  [7]. Salah  satu  proses  yang  dilakukan  dalam  evaluasi  adalah
penilaian  dari  hasil  proses  pembelajaran  siswa.  Penilaian dilakukan  untuk  mengukur  sejauh  mana  kemampuan siswa  dalam  menguasai  materi  yang  telah  dipelajari  [8]. Berdasarkan observasi yang telah dilakukan selama proses pembelajaran, evaluasi yang dilakukan masih manual dan sekolah  terkait  belum  memiliki  aplikasi  yang  khusus dalam menangani pengambilan keputusan untuk mengetahui  tingkat  penguasaan  praktik  para  siswa. Olehnya,  peneliti  membangun  sebuah  aplikasi  evaluasi tingkat penguasaan praktik menggunakan algoritma logika fuzzy . Logika fuzzy adalah suatu algoritma sistem cerdas yang dapat  mengambil  keputusan  dari  masukan  yang  bersifat fuzzy atau “kabur”  [9]. Pengambilan keputusan dilakukan dengan  memanfaatkan  pengetahuan  dari  seorang  pakar atau ahli di bidang terkait [10]. Pakar atau ahli secara pasti mengetahui  bagaimana  karakteristik  suatu  sistem  dalam bekerja.  Dengan  demikian,  pengetahuan  pakar  atau  ahli dapat  dimanfaatkan  dalam  mengambil  keputusan  dari masukan  yang  bersifat  samar  atau fuzzy [11].  Oleh karenanya,  dengan  memasukkan  pengetahuan  pakar  atau ahli  ke  dalam  program  dalam  rangka  pengambilan keputusan,  algoritma fuzzy akan  melakukan  3  proses penting  yaitu fuzzifikasi, penarikan inferensi berdasarkan rules atau  aturan,  dan  defuzzifikasi  [12] . Fuzzifikasi adalah  proses  pengubahan  nilai  masukan  yang  semula tegas atau “crips” menjadi variabel linguistik yang terdiri dari himpunan kabur [13]. Penarikan inferensi berdasarkan  aturan-aturan  yang  telah  diterapkan  dalam algoritma fuzzy [14].  Defuzzifikasi  adalah  proses mengubah  besaran fuzzy dalam  bentuk  himpunan fuzzy keluaran  dengan  fungsi  keanggotaannya  agar  menjadi bentuk tegas [15].
Logika fuzzy telah  banyak  diteliti,  dikembangkan,  dan dimanfaatkan  dalam  upaya  pengambilan  keputusan. Contoh-contoh  pengambilan  keputusan  antara  lain  dalam penentuan  pendapatan  atau  gaji  karyawan,  pengambilan keputusan  pemilihan  pegawai  terbaik,  pengambilan keputusan  hasil  penilaian  kinerja,  dan  berbagai  terapan lainnya  terkait  pengambilan  keputusan.  Penelitian  yang telah  dilakukan  antara  lain  :  Haqiki,  Rahmawan,  dan Hakimah (2021) mengembangkan pengambilan keputusan beasiswa  bantuan  menggunakan Fuzzy Topsis  dan  dapat dimanfaatkan  dalam  memberikan  keputusan  tepat  dan layak  dalam  pemberian  beasiswa  [16].  Zakaria  dan Nurjaya  (2021)  mengembangkan  sistem  penilaian  kinerja dosen  menggunakan  algoritma  logika fuzzy Mamdani berbasis  MATLAB  dan  dapat  direalisasikan  dalam menilai  kinerja  dosen  [17].  Surorejo  dan  Maulana  (2021) mengembangkan sistem  pendukung keputusan pendeteksi tipe kecerdasan anak menggunakan logika fuzzy dan dapat diimplementasikan  [18].  Rahmawati  (2021)  menerapkan fuzzy Mamdani dalam menentukan pencapaian keberhasilan mengajar guru MI dan menghasilkan tingkat pencapaian  keberhasilan,  dengan  skor  variabel  guru  55 dan  skor  variabel  nilai  80  [19].  Firdaus,  dan  rekan-rekan (2020) menerapkan algoritma fuzzy berbasis expert system untuk  mengukur  kompetensi  mahasiswa  menggunakan
perbandingan  penelusuran  butir  soal  berdasarkan  tingkat kesulitan  dengan  respon  jawaban  mahasiswa  [20].  Tong, Nguyen,  dan  Nguyen  (2020)  meneliti  tentang  penerapan metode Fuzzy  Decision-Making untuk  evaluasi  program dan  kebijakan  manajemen  di  Pendidikan  Tinggi  Vietnam dan  dihasilkan  bahwa  ditemukan  komponen-komponen penting  dalam  kurikulum  untuk  meningkatkan  dan mengefektifkan pengukuran dalam peningkatan pendidikan [21]. Gran, Ajol, dan Ali (2019) memanfaatkan  pendekatan  logika fuzzy untuk  evaluasi performa  siswa  SMP.  Melalui  penelitian  tersebut, didapatkan  hasil  bahwa  pendekatan  yang  digunakan memberikan  nilai  tambah  dalam  pembedaan  skor  secara jelas  antar  siswa  dan  kepemilikan  dalam  fungsi keanggotaan  [22].  Saleh  (2020)  meneliti  tentang  evaluasi skor  siswa  menggunakan  Simulink  dan  logika fuzzy . Melalui penelitian tersebut, didapatkan hasil bahwa kedua metode  tersebut  dapat  diterapkan  dalam  satu  mata pelajaran  [23].  Bakar,  Rosbi,  dan  Bakar  (2020) mengembangkan  estimasi robust performa  siswa  dalam Massive  Open  Online  Course menggunakan  pendekatan logika fuzzy . Melalui penelitian tersebut, didapatkan hasil bahwa  pendekatan  tersebut  dapat  dimanfaatkan  pengajar untuk  mengestimasi  atau  memperkirakan  kinerja  siswa selama  belajar  daring,  memanfaatkan  2  variabel  yaitu penilaian daring dan waktu belajar mandiri daring [24].
Berdasarkan pemaparan sebelumnya, terdapat kekurangan  dalam  penelitian-penelitian  terdahulu,  yaitu masih  jarang  dilakukan  pengembangan  aplikasi  yang memanfaatkan logika fuzzy pada MATLAB menggunakan Graphical  User  Interface dan  dalam  bentuk stand-alone executable file (*.exe). Tampilan berbasis GUI memberikan  keunggulan  yaitu  lebih  ramah  dan  mudah dioperasikan  oleh  orang  yang  awam  akan  aplikasi MATLAB. Stand-alone  executable  file (*.exe)  adalah ekstensi  yang  memungkinan file dapat  berjalan  sendiri, tanpa harus membuka aplikasi utama (MATLAB) terlebih dahulu  agar  aplikasi  terkait  dapat  berfungsi.  Dapat dibayangkan  betapa  kurang  praktisnya  dan  rumitnya, hanya untuk memproses nilai-nilai siswa untuk kebutuhan evaluasi,  harus  terlebih  dahulu  membuka  aplikasi MATLAB.  Lalu  diikuti  dengan  menjalankan  program logika fuzzy ,  dan  setelahnya  menjalankan  program  GUI. Tentu  proses-proses  akan  menyulitkan  pengguna  (dalam hal  ini  guru)  dan  akan  menyebabkan  inefisiensi  waktu dalam pengolahan data.
Berdasarkan  analisa  pada  masalah  atau  kendala  yang dihadapi,  maka  dikembangkan  aplikasi  penentuan  tingkat penguasaan  praktik  menggunakan  algoritma fuzzy tipe Mamdani  dan  GUI  yang  berkemampuan stand-alone executable  application (*.exe).  Kelebihan  dari  produk yang  dihasilkan  adalah  antar  muka  aplikasi  berbasis  GUI dan  dapat  langsung  dijalankan, tanpa  harus  membuka aplikasi MATLAB dan melakukan pengaturan-pengaturan terlebih  dahulu.  Hasil-hasil  yang  diperoleh  dari  aplikasi terkait,  dapat  menjadi  acuan  pengambilan  kebijakan (dalam hal ini guru mata pelajaran, instruktur, dan sekolah terkait)  dalam  mengadakan  perbaikan,  revisi,  dan
pengembangan  kegiatan  praktikum  Aircraft  Electrical  ke depannya.  Pengembangan  kegiatan  praktikum  yang  lebih baik,  akan  meningkatkan  kualitas  dan  mutu  kompetensi siswa jauh lebih baik ketimbang sebelumnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  pengembangan  aplikasi  adalah Research  and Development tahapan  4-D,  yaitu define,  design,  develop, dan disseminate [25].  Tahapan  yang  dilaksanakan mengalami  beberapa  modifikasi.  Modifikasi  dilakukan karena  adanya  beberapa  pertimbangan,  antara  lain: aplikasi  masih  berjenis  prototipe,    tidak  melibatkan adanya  uji  ahli  ( expert  judgement )  dan  tidak  adanya diseminasi ( disseminate ) atau penyebaran prototipe untuk pengujian  efektivitas  skala  luas.  Modifikasi  tersebut dilakukan karena keterbatasan waktu penelitian.
Proses-proses  yang  dilakukan  dalam  berbagai  tahapan 4D, terkait pengembangan aplikasi terkait adalah:

## A. Define
Dalam  tahapan  ini,  proses  yang  dilakukan  adalah pengumpulan  literatur-literatur  pendukung  penelitian, analisa literatur, dan sintesa ide-ide literatur. Ide-ide hasil sintesa  literatur  diselaraskan  dengan  ide  penelitian.  Oleh karenanya,  ide  penelitian  pengembangan  aplikasi  bersifat penguatan  dari  pengembangan  topik  penelitian  relevan sebelumnya  dan  pembaharuan  dalam  rangka  mengatasi kekurangan-kekurangan dari topik-topik penelitian sebelumnya.  Jumlah  literatur  relevan  yang  dimanfaatkan sebagai  acuan  sebanyak  26  jurnal,  dengan  rentang  waktu adalah  2023  ke  bawah.  Topik  dari  literatur  yang digunakan adalah terkait evaluasi pembelajaran, pendidikan  kejuruan,  logika fuzzy dan  implementasinya dalam  pengambilan  keputusan.  Tujuan  dari  dilakukannya kajian  literatur  terkait  adalah  menggali  ide-ide  dalam mengembangkan aplikasi.

## B. Design
Dalam  rangka  pengembangan  aplikasi  terkait,  maka perlu adanya rancangan  terkait proses  atau tahapan kerja. Proses atau tahapan kerja ini pada Gambar 1.
Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat  beberapa  langkah perancangan seperti: kajian literatur, penentuan parameter logika fuzzy ,  penentuan  fitur-fitur  GUI,  pembangunan logika fuzzy ,  pembangun  GUI,  dan  kompilasi  program menjadi  aplikasi stand-alone .  Kajian  literatur  dilakukan untuk  memberikan  gambaran  lebih  dalam  bagaimana pengembangan  logika fuzzy ,  GUI,  dan  aplikasi stand- alone .  Penentuan  paramater  logika fuzzy bertujuan  agar pengembangan  logika fuzzy lebih  spesifik,  terarah,  dan tepat  guna  sesuai  kebutuhan.  Penentuan  fitur-fitur  GUI bertujuan  agar  peneliti  dapat  mengembangkan  antarmuka aplikasi  yang  ramah  dengan  pengguna  ( user ).  Kompilasi program menjadi aplikasi stand-alone adalah penggabungan  antara  program  logika fuzzy dan  program GUI  menjadi  aplikasi  berekstensi  *.exe  yang  dapat dieksekusi mandiri ( stand-alone excecutable ), tanpa harus membuka editor MATLAB terlebih dahulu.

## Gambar. 1 Tahapan perancangan

## B. Development
Tahapan ini berupa realisasi dari rancangan yang telah dilakukan,  yaitu  pembangunan  aplikasi  dan  pengujian aplikasi.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam membangun aplikasi adalah MATLAB versi 2017b. Fitur yang  dimanfaatkan  MATLAB  versi  2017b  ada  3,  yatu fitur Fuzzy Logic Toolbox ,  GUIDE Toolbox ,  dan  Deploy Tools.
Fuzzy Logic Toolbox digunakan  untuk  membangun algoritma cerdas yaitu logika fuzzy tipe Mamdani. GUIDE Toolbox digunakan  untuk  membangun  aplikasi  tampilan pengguna,  agar user dapat  nyaman  dalam  menjalankan program  terkait.  Deploy  Tools  digunakan  untuk membangun stand-alone  executable  file dengan  format file  *.exe  dengan  mengkompilasi file GUI  dan file algoritma fuzzy yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Aplikasi yang  bersifat stand-alone memungkinkan  operator  atau user dapat menjalankan aplikasi tanpa harus menjalankan atau  membuka  aplikasi  utama  (MATLAB).  Pengujian aplikasi dilakukan dengan memanfaatkan data uji. Data uji berasal dari 3 nilai praktikum kegiatan praktikum Aircraft Electrical  Kompetensi  Keahlian Electrical  Avionic SMK XYZ.  Jumlah  data  uji  sebanyak  99  data,  dengan  jumlah siswa jurusan Electrical Avionic berjumlah 33 orang.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengembangan Algoritma Fuzzy
Algoritma fuzzy tersusun  atas  3  pemrosesan,  yaitu fuzzifikasi, inferensi, dan defuzifikasi.
1) Fuzzifikasi: Dalam menjalankan proses fuzzifikasi  pada  aplikasi,  terdapat  beberapa  bagian  yang wajib  dimiliki  yaitu  variabel  masukan,  variabel  keluaran, beserta fungsi keanggotaannya masing-masing.
Kajian literatur Penentuan parameter logika fuzzy Penentuan fitur-fitur GUI Pembangunan logika fuzzy Pembangunan GUI
Kompilasi program menjadi aplikasi stand-alone
Variabel  masukan  terdiri  sebanyak  3  buah,  yaitu  Nilai Praktik 1 (NP 1), Nilai Praktik 2 (NP 2), dan Nilai Praktik 3 (NP 3). Bentuk atas 3  fungsi keanggotaan untuk semua variabel  masukan  adalah  bentuk  segitiga  ( triangle )  dan memiliki range 0 s/d 100. Ekspresi linguistik untuk semua variabel masukan terdiri dari 5, yaitu Sangat Kurang (SK), Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), dan Sangat Baik (SB).
Variabel  keluaran  terdiri  sebanyak  1  buah  adalah Tingkat  Penguasaan  (TP  dalam  %).  Bentuk  dari  fungsi keanggotaannya  adalah  segitiga  ( triangle )  dan  memiliki range 0%  s/d  100%.  Ekspresi  linguistik  untuk  semua tingkat  penguasaan  terdiri  atas  5,  yaitu  Sangat  Kurang Menguasai  (SKM),  Kurang  Menguasai  (K),  Cukup Menguasai  (C),  Menguasai  dengan  Baik  (B),  dan Menguasai dengan Sangat Baik (SB).
Parameter  fungsi  keanggotaan  Nilai  Praktik  1  (NP  1) tertera pada Tabel 1.
TABEL I P ROFIL F UNGSI K EANGGOTAAN N ILAI P RAKTIK 1 Ekspresi Linguistik Simbol Parameter Sangat kurang SK [ 0 0 25 ] Kurang K [ 0 25 50 ] Cukup C [ 25 50 75 ] Baik B [ 50 75 90 ] Sangat Baik SB [ 75 90 100 ]
Parameter  fungsi  keanggotaan  nilai  praktik  2  (NP  2) tertera pada Tabel 2.
TABEL II
P ROFIL F UNGSI K EANGGOTAAN N ILAI P RAKTIK 2 Ekspresi Linguistik Simbol Parameter Sangat kurang SK [ 0 0 25 ] Kurang K [ 0 25 50 ] Cukup C [ 25 50 75 ] Baik B [ 50 75 90 ] Sangat Baik SB [ 75 90 100 ]
Parameter  fungsi  keanggotaan  Nilai  Praktik  3  (NP  3) tertera pada tabel 3.
TABEL III P ROFIL F UNGSI K EANGGOTAAN N ILAI P RAKTIK 3 Ekspresi Linguistik Simbol Parameter Sangat kurang SK [ 0 0 25 ] Kurang K [ 0 25 50 ] Cukup C [ 25 50 75 ] Baik B [ 50 75 90 ] Sangat Baik SB [ 75 90 100 ]
Parameter  fungsi  keanggotaan  Tingkat  Penguasaan (TP dalam persen) tertera pada tabel 4.
TABEL 4 P ROFIL F UNGSI K EANGGOTAAN T INGKAT P ENGUASAAN
Ekspresi Linguistik Simbol  Parameter Sangat kurang menguasai SKM [ 0 0 25 ] Kurang menguasai K [ 0 25 50 ] Cukup menguasai C [ 25 50 75 ]
Ekspresi Linguistik Simbol  Parameter Menguasai dengan baik B [ 50 75 90 ] Menguasai dengan sangat baik SB [ 75 90 100 ] 2)
Aturan  dan  Penarikan  Kesimpulan  (Rules  and Inference):  Logika fuzzy dalam  pengambilan  keputusan, memerlukan aturan-aturan. Aturan-aturan tersebut bertujuan  agar  mesin  (dalam  hal  ini  aplikasi)  dapat melakukan  penarikan  inferensi  (kesimpulan).  Jumlah aturan ditetapkan sebanyak 125  aturan sebagaimana yang tertera pada tabel 5.
TABEL V A TURAN -A TURAN U NTUK P ROSES I NFERENSI
Rules ke- Nilai 1  Nilai 2 Nilai 3 Tingkat penguasaan 1 SK SK SK SKM 2 SK SK K SKM 3 SK SK C SKM 4 SK SK B SKM 5 SK SK SB SKM 6 SK K SK SKM 7 SK K K SKM 8 SK K C K 9 SK K B K 10 SK K SB K … … … … … 122 SB SB K K 123 SB SB C SB 124 SB SB B SB 125 SB SB SB SB Gambar. 2 Tampilan kurva fuzzy 3) Defuzzifikasi: Setelah pemrosesan fuzzifikasi dan penarikan  inferensi  dilakukan  (berdasarkan  aturan-aturan yang  telah  dibuat),  maka  tahapan  selanjutnya  adalah proses  defuzzifikasi.  Proses  defuzzifikasi  mengubah kembali  nilai output yang  semula  kabur  atau  fuzzy, menjadi  nilai  crips  atau  tegas  kembali.  Metode
defuzzifikasi  yang  digunakan  dalam  aplikasi  adalah centroid .  Bentuk  kurva  logika fuzzy yang  telah  disusun sedemikian rupa, ditunjukkan pada Gambar 2.

## B. Pengembangan GUI (Graphical User Interface)
Tampilan grafis yang ramah bagi pengguna merupakan pertimbangan penting dalam merancang antar muka suatu aplikasi. Oleh karena itu, selain mengembangkan program algoritma  logika fuzzy untuk  pengambilan  keputusan, maka  dikembangkan  juga  tampilan  antarmuka/GUI  bagi user atau  pengguna.  Tujuan  dari  pengembangan  GUI adalah  memudahkan  pengguna  untuk  mengoperasikan aplikasi  ini.  Melalui  proses  pengembangan  yang  telah dilakukan, didapatkan hasil sebagai berikut.
1) Formulir  Data  Masukan: Formulir  ini  berfungsi sebagai tempat pengisian nama siswa, nomor induk siswa, nilai  praktik  1  (NP  1),  nilai  praktik  2  (NP  2),  dan  nilai praktik  3  (NP  3).  Tampilan  formulir  data  masukan ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar. 3 Tampilan formulir data masukan
2) Menu Operasi: Dalam  menjalankan  program, aplikasi  ini  terdiri  beberapa  menu,  yaitu:  Menu  Logika Fuzzy ,  terdiri  atas  3  tombol,  yaitu  jalankan,  reset,  dan keluar.  Tombol  jalankan  digunakan  untuk  menjalankan aplikasi  logika fuzzy dalam  pengambilan  keputusan. Tombol  reset  digunakan  untuk  membersihkan  formulir data  masukan.  Tombol  keluar  digunakan  untuk  menutup aplikasi;  Menu  Tabel  Data,  terdiri  atas  2  tombol,  yaitu Insert  Data  dan  Reset  Listbox.  Tombol  Insert  Data digunakan  untuk  memasukkan  data  hasil  pengolahan logika fuzzy ke dalam Toolbox Hasil Evaluasi Nilai Siswa. Tombol  Reset  Listbox  digunakan  untuk  membersihkan Toolbox Hasil  Evaluasi  Nilai  Siswa,  dan  ;  Menu  Profil Program,  terdiri  atas  5  pushbutton,  yaitu  MF  NP1,  MF NP2,  MF  NP3,  MF  TP  (%),  dan  Surface.  MF  NP1 digunakan  untuk  mengakses  profil  fungsi  keanggotaan dan parameter Nilai Praktik 1 (NP 1). MF NP2 digunakan untuk mengakses profil fungsi keanggotaan dan parameter Nilai  Praktik  2  (NP  2).  MF  NP3  digunakan  untuk mengakses profil fungsi keanggotaan dan parameter Nilai Praktik 3 (NP 3). MF TP (%) digunakan untuk mengakses profil  fungsi  keanggotaan  dan  parameter  Tingkat Penguasaan  (TP).  Tampilan  menu  operasi  ditunjukkan oleh Gambar 4.

## Gambar. 4 Tampilan menu operasi
3) Formulir Data Keluaran: Formulir ini menampilkan keluaran pemrosesan data berupa keterangan tingkat penguasaan dan skor tingkat penguasaan  dalam  persen.  Tombol Screen  Print digunakan  untuk  mencetak  data  hasil  pemrosesan  dalam bentuk tangkapan layar aplikasi berformat PDF. Tampilan formulir data keluaran ditunjukkan oleh gambar 5. Bentuk data Screen Print ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar. 5 Tampilan formulir data keluaran

## Gambar. 6 Tampilan hasil Screen Print
4) Toolbox Hasil Evaluasi Nilai Siswa: Toolbox ini dibuat  sedemikian  rupa  menyerupai  tabel. Toolbox ini akan  menyimpan  setiap  data-data  hasil  pemrosesan  data tiap  siswa  apabila  tombol  Insert  Data  ditekan  terlebih dahulu. Toolbox ditunjukkan pada Gambar 7.
C.  Pengembangan  Aplikasi  Logika  Fuzzy  dan  GUI menjadi Stand Alone Executable File (*exe)
Aplikasi  logika fuzzy dan  GUI  sudah  dapat  saling berinteraksi  dan  bertukar  data,  tetapi  masih  memiliki kekurangan  yaitu  aplikasi  logika fuzzy dan  GUI  belum dapat  berdiri  sendiri  sebagai  aplikasi stand-alone . Olehnya,  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  hingga menjadi  aplikasi stand-alone berekstensi  *.exe  melalui proses deploy .  Fitur  yang  dimanfaatkan  untuk  kompilasi adalah Deploy  Tools dari  MATLAB.  Setelah  proses deploy berhasil  dilakukan  akan  terdapat  3  buah  folder seperti  pada  Gambar  8.  Tampilan  ikon  aplikasi  hasil kompilasi dengan Deploy Tools tertera pada Gambar 9.
Gambar. 8 Hasil kompilasi file algoritma fuzzy dan GUI
Gambar. 9 Aplikasi akhir hasil kompilasi berekstensi *.exe

## D. Pengujian Aplikasi
Sebelum  digunakan  untuk  pemrosesan  data  dalam jumlah  banyak,  maka  aplikasi  diuji  terlebih  dahulu. Skenario  pengujian  yang  digunakan  adalah black  box testing . Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 10, 11, dan 12.
Gambar. 10 Pemasukan data ke formulir Data Masukan
Gambar. 11 Keluaran berupa tingkat penguasaan dan keterangan
Gambar 12. Tabel data hasil pengolahan nilai-nilai siswa
Proses  memasukkan  data  terdapat  pada  gambar  10. Data  yang  dimasukkan  berupa  nama,  NIT/NIS,  nilai praktik  1,  nilai  praktik  2,  dan  nilai  praktik  3.  Setelah semua  data  dimasukkan,  maka  ketika  pilihan  “Jalankan” diklik,  maka  akan  menghasilkan  data  keluaran  berupa keterangan  dan  tingkat  penguasaan  siswa,  seperti  pada gambar  11.  Ketika  tombol  “Insert  Data ” diklik,  maka data-data  yang  diolah  akan  tersimpan  ke  dalam  tabel, seperti yang tertera di gambar 12.

## E. Pemrosesan dan Analisa Hasil Pengolahan Data
Data  yang  diolah  terdiri  atas  3  variabel,  yaitu  Nilai Praktik 1 (NP 1), Nilai Praktik 2 (NP 2), dan Nilai Praktik 3  (NP  3)  dengan  skala  nilai  0-100.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi,  dihasilkan  data- data pada tabel 6.
TABEL VI H ASIL P EMROSESAN D ATA Siswa NP 1 NP 2 NP 3 TPF (%) TPM (%) 1 85 86 87 79,8319 86 2 83 83 84 77,1259 83 3 82 81 81 75,8397 81 4 84 82 82 76,364 83 5 80 80 81 75,0915 80 6 82 82 83 76,364 82 7 83 82 82 76,364 82 8 85 82 83 76,364 83 9 89 86 87 80,0953 87 10 84 83 83 77,1259 83 11 82 81 80 75,8397 81 12 85 85 85 78,9505 85 13 80 80 80 75,005 80 14 80 80 80 75,005 80 15 80 80 80 75,005 80 16 82 83 83 77,1259 83 17 80 80 80 75,005 80 18 80 80 83 75,2301 81 19 82 80 81 75,2301 81
Siswa NP 1 NP 2 NP 3 TPF (%) TPM (%) 20 83 80 83 75,2301 82 21 82 80 83 75,2301 82 22 82 80 83 75,2301 82 23 82 80 81 75,2301 81 24 82 80 83 75,2301 82 25 83 80 82 75,2301 82 26 80 80 81 75,0915 80 27 81 80 83 75,2301 81 28 82 80 83 75,2301 82 29 85 80 85 75,005 83 30 84 80 84 75,0915 83 31 84 80 83 75,2301 82 32 86 80 86 75,005 84 33 83 80 81 75,2301 81
Melalui  pengujian  dengan  sampel  data  sebanyak  33, berdasarkan  pengolahan  data  oleh  aplikasi,  didapatkan hasil bahwa persentase tingkat penguasaan siswa kelas XI Electrical  Avionic dalam  praktikum  Aircraft  Electrical (TPF)  berkisar  antara  75%  s/d  80%.  Berbeda  halnya dengan  hasil  pengolahan  perhitungan  manual  (TPM), persentase  tingkat  penguasaan  praktik  siswa  berada  pada rentang  80%  s/d  87%.  Berdasarkan  perbandingan  antara proses  perhitungan  Tingkat  Penguasaan  menggunakan logika fuzzy dan perhitungan manual, terdapat perbedaan. Oleh  karenanya,  perlu  dianalisa  seberapa  dekat  hasil antara 2 metode tersebut. Olehnya, dilakukan pengukuran tingkat  kedekatan  antar  2  variabel  menggunakan  korelasi Spearmen  [26].  Hasil  uji  kedekatan  TPF  dan  TPM menggunakan korelasi Spearmen tertera pada Gambar 13.
Gambar. 13 Hasil uji korelasi Spearmen antara TPF dan TPM
Berdasarkan  Gambar  13,  dapat  diketahui  bahwa  nilai korelasi  antara  variabel  TPF  dan  TPM  adalah  0.609  dan nilai signifikansi 0.000.
TABEL 7 MAKNA SPEARMEN Nilai Makna 0,00 – 0,19 Sangat rendah 0,20 – 0,39 Rendah 0,40 – 0,59 Sedang
Nilai Makna 0,60 – 0,79 Tinggi 0,80 – 1,00 Sangat tinggi
Tabel  7  menunjukkan  bahawa  nilai  korelasi  =  0,609 berada  pada  kategori  “tinggi”.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  antara  nilai  tingkat  penguasaan  hasil  pemrosesan logika fuzzy (TPF)  dan  nilai  tingkat  penguasaan  hasil pemrosesan  metode  manual  (TPM)  memiliki  korelasi yang kuat sebesar 60,9%. Selain itu, dapat pula dimaknai juga  bahwa  aplikasi  yang  telah  dirancang  dan  dibangun dapat dikembangkan lebih lanjut.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, dapat  diketahui  bahwasanya terdapat  perbedaan  keluaran, antara  antara  hasil  perhitungan  aplikasi  dan  hasil perhitungan  manual.  Penyebab  keluaran  berbeda  karena metode  perhitungan  yang  dipakai  berbeda.  Hasil perhitungan aplikasi menggunakan logika fuzzy , sedangkan hasil perhitungan manual menggunakan rumus matematika  sederhana  berupa  perhitungan  rata-rata. Dalam  menentukan  keluaran,  operasi  perhitungan  logika fuzzy dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  antara  bentuk derajat  keanggotaan,  jumlah  aturan,  dan  susunan  aturan sebagai  mesin  inferensi.  Berbeda  halnya  dengan  metode rata-rata sederhana, yang langsung menjumlahkan banyak n data dan membagi sebanyak n data.
Akan  tetapi,  berdasarkan  uji  korelasi  antara  hasil perhitungan  aplikasi  dan  hasil  perhitungan  manual, diketahui  bahwa  korelasi  antar  2  variabel  tersebut berkategori  tinggi.  Dalam  penelitian  lanjutan,  perlu adanya  pengujian  lebih  lanjut  atas  aplikasi  seperti  uji validasi ahli dan uji penerimaan oleh pengguna. Sehingga diharapkan  dikemudian  hari,  aplikasi  siap  disebarluaskan secara luas dan dapat dimanfaatkan oleh berbagai sekolah yang  memiliki  jurusan Electrical  Avionic dalam mengevaluasi kemampuan praktik siswa-siswanya. Evaluasi  atas  proses  pembelajaran  siswa  memiliki  fungsi yang  amat  baik,  dalam  rangka  mengukur  ketercapaian tujuan  pembelajaran,  memberikan  umpan  balik  antara siswa  dan  guru,  dan  mengidentifikasi  kebutuhan  siswa [27].

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, Aplikasi Evaluasi Tingkat Penguasaan Praktikum Aircraft  Electrical Berbasis  Mamdani Fuzzy Expert  System  Stand  Alone  Application (FES-SAPP), dapat  berfungsi  dalam  menentukan  tingkat  penguasaan praktik siswa. Terdapat perbedaan skor tingkat penguasaan  antara  hasil  pemrosesan  aplikasi  (TPF)  dan hasil  pemrosesan  perhitungan  manual  (TPM).  Perbedaan tersebut  terjadi  karena  perbedaan  metode  perhitungan diantara  keduanya,  dimana  TPF  menggunakan  logika fuzzy dan  TPM  menggunakan  perhitungan  rerata.  Akan tetapi,  berdasarkan  uji  korelasi  Spearmen,  hubungan antara  TPF  dan  TPM  berkorelasi  kuat.  Dalam  penelitian lanjutan,  diperlukan  pengujian  lebih  lanjut  atas  aplikasi seperti  uji  validasi  oleh  ahli  dan  uji  penerimaan  oleh
pengguna.  Evaluasi  berdampak  signifikan  dalam  rangka peningkatan  kualitas  dan  mutu  proses  pembelajaran  di sekolah.

## U CAPAN TERIMAKASIH
Tak  lupa  pula  teman-teman  kuliah  (Khaidar  Ali Simamora,  Khodijah  Safina,  Rima  Yustika,  Wahyu  R, Safrizal, Rahmat Ade, Fransiska Nainggolan Marwan,dan Bonita  F.  br.  Saragih),  atas  segala  sumbangsih  pemikiran terkait  wawasan  pengerahuan  akan  kecerdasan  buatan, evaluasi  pendidikan,  dan  penulisan  karya  tulis  ilmiah. Selain itu, kepada Akang Diky Zakaria, S.Pd., M.T., yang telah  begitu  banyak  membagikan  kiat-kiat  menulis  jurnal yang baik.

## R EFERENSI
[1] B.  Iswara,  A.  Prasetyani,  and  S.  Sauda,  “Analisis  Keefektifan Layanan  Bimbingan  Karir  di  SMK  Berdasarkan  Keberhasilan Karir Lulusan,” Qalam J. Ilmu … ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,
[Online]. Available: http://ejournal.um- sorong.ac.id/index.php/jq/article/view/1191.
[2] S.  Kasus,  S.  M.  K.  Widya,  and  K.  A.  B.  Malang,  “PENATAAN MASSA  BANGUNAN  PADA  LAHAN  SEMPIT  outer  space  , infrastructure,” vol. V, pp. 87–94.
[3] M.  S.  Barliana,  D.  Maknun,  and  K.  Herman,  “Evaluasi  Atas Kebijakan  Peningkatan  Rasio  Siswa  SMK:SMA  Ditelaah  dari Kesiapan  Sarana  dan  Prasarana,” Innov.  Vocat.  Technol.  Educ. , vol. 6, no. 2, pp. 529–538, 2017, doi: 10.17509/invotec.v6i2.6087.
[4] S.  Sihono,  A.  Fatkhulloh,  R.  Saputro,  D.  Herwanto,  and  N. Kalbuana,  “Pendalaman  Buku  Ajar  Elektrikal  dan  Elektronika Pesawat Udara Bagi Guru SMK Penerbangan,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. Langit Biru , vol. 2, pp. 46–54, 2021, doi: 10.54147/jpkm.v2i01.462.
[5] D.  F.  Pambudi  and  A.  Ashari,  “Pengaruh  Sarana  Pembelajaran Praktik  Terhadap  Motivasi  Belajar  Materi  Sistem  Injeksi  Siswa Kelas XI TBSB SMK YPT Sawunggalih Kutoarjo,” Auto Tech J. Pendidik. Tek. Otomotif Univ. Muhammadiyah Purworejo , vol. 16, no. 2, pp. 134–143, 2021, doi: 10.37729/autotech.v16i2.1214.
[6] N.  Kusworo,  Y.  Soepriyanto,  and  A.  Husna,  “Pengembangan Adaptive  E-Learning  Sistem  Berbasis  Vark  Learning  Style  Pada Materi IP Address,” JKTP J. Kaji. Teknol. Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 70–79, 2021, doi: 10.17977/um038v4i12021p070.
[7] K. H. Primayana, S. Tinggi, A. Hindu, N. Mpu, and K. Singaraja, “Peran Desain Evaluasi Pembelajaran,” Widyacarya , vol. 4, no. 2, pp. 88–100, 2020, [Online]. Available:
http://jurnal.stahnmpukuturan.ac.id/index.php/widyacarya/article/ view/796.
[8] D.  Widiyanto  and  A.  Istiqomah,  “EVALUASI  PENILAIAN PROSES DAN HASIL BELAJAR MATA PELAJARAN PPKn,” Citizsh. J. Pancasila dan Kewarganegaraan , vol. 8, no. 1, pp. 51– 61, 2020, [Online]. Available: http://e-
journal.unipma.ac.id/index.php/citizenship/article/view/5385.
[9] D.  Saputra,  M.  Yanto,  W. Safitri,  and  L.  Mayola,  “ Fuzzy Neural Network  (FNN)  Pada  Proses  Identifikasi  Penyakit  ISPA,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  870,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3020.
[10] Supardianto, S. Kusumadewi, and L. Rosita, “ Fuzzy expert system untuk membantu diagnosis awal,” JIRE (Jurnal Inform. Rekayasa Elekronika) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  30–39,  2021,  [Online].  Available: https://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/313.
[11] A. Rohatta, R. Febryansyah, and S. Informasi, “Penerapan Metode Certainty Factor ( Cf ) Pada,” vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[12] A.  Kristiyanto et  al. ,  “Deteksi  Kebocoran  Lpg  Berbasis  Iot
Menggunakan Metode Fuzzy ,” vol. XVI, no. 6, pp. 17–26.
[13] F. Darmawansyah, S. Subiyantoro, and S. Nurcahyo, “Implementasi  Kontrol  Logika Fuzzy sebagai  Elektronik  Soft- Starting  pada  Motor  Induksi  yang  Dilengkapi  HMI  (HUMAN
MACHINE INTERFACE),” J. Elektron. dan Otomasi Ind. , vol. 4, no. 3, p. 13, 2020, doi: 10.33795/elkolind.v4i3.117.
[14] A. N. E. Christianto, R. R. M. Putri, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar  Klasifikasi  Permasalahan  Berdasar  AUM  Menggunakan FCM-FIS Tsukamoto,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 4, pp. 320–329, 2017.
[15] K.  Wijanarko,  “Implementasi  Metode Fuzzy Mamdani  dalam Keputusan  Intensitas  Cahaya  Ruangan  Penelitian  Benih Tumbuhan,” J. Vocat. Educ. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2023.
[16] N.  Haqiki,  W.  M.  Rahmawati,  and  ...,  “Pengambilan  Keputusan Beasiswa  Bantuan  Di  Mts  Addini  Al-Burdah  Menggunakan Metode Fuzzy Topsis,” …  Semin.  Nas.  Sains  … ,  2021,  [Online]. Available: https://ejournal.itats.ac.id/sntekpan/article/view/2256%0Ahttps://e journal.itats.ac.id/sntekpan/article/download/2256/1932.
[17] H.  Zakaria,  S.  T.  Informatika,  U.  Pamulang,  and  T.  Selatan, “SISTEM PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE  SYSTEM  METODE MAMDANI,” vol. 2, no. 4, 2021.
[18] S.  Surorejo  and  M.  A.  Maulana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pendeteksi  Tipe  Kecerdasan  Anak  Menggunakan  Metode Fuzzy Logic pada MI Ihsaniyah 02 Kaligangsa,” vol. 2, no. 2, pp. 12–19, 2021.
[19] R.  Rahmawati,  “Penerapan Fuzzy Mamdani  Dalam  Menentukan Pencapaian Keberhasilan Mengajar Guru MI Mambaul Ulum Al- Amin Sampit,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.267.
[20] F.  Firdaus,  W.  Susanti,  Y.  Desnelita,  I.  Irwan,  and  G. Gustientiedina,  “Penerapan  Algoritma Fuzzy Berbasis  Expert System  untuk  Mengukur  Kompetensi  Mahasiswa,” SEMASTER Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Ilmu  Komput. ,  pp.  266–274,  2020, [Online].
Available: http://journal.unilak.ac.id/index.php/Semaster/article/view/6136.
[21] K. H. Tong, Q. Le Hoang Thuy To Nguyen, T. T. M. Nguyen, P. T.  Nguyen,  and  N.  B.  Vu,  “Applying  the fuzzy decision-making method  for  program  evaluation  and  management  policy  of Vietnamese higher education,” J. Asian Financ. Econ. Bus. , vol. 7,
no. 9, pp. 719–726, 2020, doi: 10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO9.719.
[22] R.  Head,  U.  Of,  F.  Logic,  A.  For,  E.  Student,  and  S.  S.  Gran, “Utilization of Fuzzy Logic Approach for Evaluating,” pp. 34–44, 2019.
[23] Y. B. Saleh, “Student Score Evaluation Using Simulink and Fuzzy Logic,” vol. 1, no. September, 2020.
[24] N.  A.  Bakar,  S.  Rosbi,  and  A.  A.  Bakar,  “Robust  estimation  of student  performance  in  massive  open  online  course  using fuzzy logic approach,” Int. J. Eng. Trends Technol. , no. 1, pp. 143–152, 2020, doi: 10.14445/22315381/CATI2P223.
[25] L. F. Wati and A. Efi, “Design of E-Module Based on Discovery Learning  in  Basic  Boga  Students  of  Class  X  Tata  Boga  in  SMK Negeri  1  Beringin,” J.  Pendidik.  Teknol.  Kejuru. ,  vol.  4,  no.  1, 2021, [Online].
Available: http://jptk.ppj.unp.ac.id/index.php/jptk/article/view/171. [26] S. Nurfadila, R. S. Lubis, and H. Cipta, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK  SELEKSI  KARYAWAN  BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO,” JISTech (Journal Islam. Sci. Technol. , vol. 8, no.
1, pp. 30–45, 2023.
[27] A. N. Septiani, D. Pratiwi, and R. Rossy, “Evaluasi Pembelajaran dalam  Meningkatan  Mutu  Pendidikan  di  Sekolah  Dasar,” MASALIQ , vol. 3, no. 5, pp. 824–832, 2023.