## PROTOTIPE SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA AKSELERASI DENGAN MENERAPKAN LOGIKA FUZZY: STUDI KASUS SMA NEGERI 11 KAB. TANGERANG
Ali Firdaus 1) Syepry Maulana Husain 2)
Universitas Muhammadiyah Tangerang / Fakultas Teknik, Program Studi Informatika Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang TLP. 55793251, 55772949, 55793802, 55736926
1) Email: zhafiffirdaus@gmail.com
2) Email : shevrie18@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu program pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia pada peserta  didik  yang  memiliki  potensi  belajar  gifted  (nilai  IQ  minimal  130)  yaitu  dengan menyelenggarakan  kelas  akselerasi  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  wawasan  pengetahuan, kemampuan kreatifitas, menanamkan sikap disiplin serta untuk menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi dalam waktu yang lebih cepat dari kelas umumnya. Beberapa permasalahan dalam memilih siswa akselerasi yang dilakukan oleh panitia seleksi pada tahun pertama diantaranya yaitu hanya berdasarkan  nilai  dari    intelegensi  (IQ)  melalui    psikotest.  Pemilihan  siswa  akselerasi  pada  tahun kedua (tahun akademik 2013/2014) diperlukan beberapa faktor diantaranya yaitu tingkat intelegensi (IQ), nilai raport tingkat menengah pertama semester 3, 4, dan 5 (NR), nilai potensi akademik, nilai kreatifitas, nilai produktifitas, dan nilai pengamatan kelas yang dilakukan oleh tenaga pendidik. Oleh karena  kompleksitas  kriteria  tersebut,  maka  perlu  dirancang  suatu  sistem  pendukung  keputusan yang  akan  digunakan  oleh  pihak  panitia  penerimaan  siswa  baru  akselerasi  dengan  menerapkan logika fuzzy sugeno. Implementasi aplikasi  menggunakan software Matlab R2008b. Hasil dengan pendekatan  logika  fuzzy  Sugeno  adalah  dapat  membantu  panitia  dalam  membuat  keputusan pemilihan  siswa  akselerasi  melalui  sistem  aplikasi  yang  akan  diajukan  pada  kepala  Sekolah Menengah Atas.
Kata Kunci : Akselerasi, Sistem, Sistem Pengambilan Keputusan, Fuzzy Sugeno, Matlab .

## ABSTRACT
One  of  the  main  government  programs  to  proof  prod  the  quality  of  human  resources  on students who have learning potential of gifted (IQ score of at least 130) is by conducting accelerated classes  that  aim  to  improve  the  knowledge  of  knowledge,  creative  abilities,  as  well  as  instilling discipline  to  master  science  and  technology  within  faster  than  general  classes.  Some  issues  in selecting students acceleration performed by the selection committee in the first year of which is only based on the value of intelligence (IQ) through psikotest. Selection of students accelerated in the second year (academic year 2013/2014) required several factors, including the level of intelligence (IQ), the value of the first semester of intermediate-level report cards 3, 4, and 5 (NR), the value of academic  potential,  value  creativity,  productivity  values,  and  the  value  of  classroom  observations conducted  by  educators.  Because  of  the  complexity  of  these  criteria,  it  is  necessary  to  design  a decision support system that will be used by the new admissions committee acceleration by applying Sugeno fuzzy logic. Implementation of the application will use Matlab R2008b. Results by Sugeno fuzzy  logic  approach  is  able  to  assist  the  committee  in  making  selection  decisions    acceleration students   through   the  application   system   which  will be   filed  at  the head of the high school.
Keywords : Acceleration, Systems, Decision Systems, Fuzzy Sugeno, Matlab.

## 1.  PENDAHULUAN
Salah  satu  program  pemerintah dalam  meningkatkan  kualitas  sumber daya manusia yaitu dengan menyelenggarakan  kelas  akselerasi pada peserta didik yang memiliki potensi belajar gifted (2,13%)  yang  harus disediakan pembelajaran yang menantang  diatas  kelas  reguler  agar hasil belajarnya maksimal dalam jangka waktu yang lebih cepat. SMA Negeri 11 kabupaten Tangerang mendapat kesempatan untuk menyelenggarakan  kelas  akselerasi mulai  tahun  ajaran  2012/2013  yang penerimaannya  ditangani  oleh  Panitia Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) Kelas Akselerasi.
Untuk  pemilihan  calon  siswa akselerasi  diperlukan  beberapa  faktor diantaranya above  average  ability (kecerdasan intelektual) , creativity (dimensi kreatifitas) , dan task commitment (dimensi  tanggung  jawab terhadap tugas) . Teknik pemilihan calon siswa  akselerasi  secara  manual  yang selama  ini  digunakan  masih  kurang efektif  dalam  mengatasi  kompleksitas ketiga  faktor  tersebut.  Oleh  karena  itu dibutuhkan sistem pendukung keputusan  untuk  proses  seleksi  calon siswa akselerasi. Berdasarkan permasalahan tersebut penulis tertarik untuk mengambil  tugas  akhir  dengan  judul: “ Prototipe Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Akselerasi    dengan  Menerapkan Logika Fuzzy :  Studi  Kasus  SMA Negeri 11 Kab. Tangerang “.
1.1  Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah diuraikan, beberapa permasalahan yang dapat diidentifikasi dalam penelitian ini antara lain :
1. Proses pemilihan calon siswa akselerasi yang dilakukan oleh panitia PPDB  kelas  akselerasi  dilakukan dengan  musyawarah  antara  kepala sekolah  dan  panitia  PPDB  dengan mengacu  pada  ketentuan  yang berlaku.  Proses  penilaian  dilakukan menggunakan  software  microsoft excel  tetapi  belum  terkomputerisasi (masih manual).
2. Batasan  nilai  menggunakan  nilai tegas ( crisp ).
3. Dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  para pengambil keputusan (panitia PPDB) dalam pemilihan calon siswa akselerasi.

## 1.2  Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Penelitian  ini  meliputi  pemilihan calon  siswa  akselerasi  pada  tahun ajaran 2013/2014 di SMA Negeri 11 Kab.Tangerang  dengan  nilai  IQ minimal 130 dari hasil pemeriksaan psikologi atau Himpsi yang memiliki SIPP.
2. Penelitian  ini  menggunakan tool Matlab untuk  menerapkan  kasus pemilihan  calon  siswa  akselerasi dengan  pendekatan  logika Fuzzy Sugeno level Nol.
3. Kriteria  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
a.      Penilaian  dari  sekolah  asal (SMP),  meliputi  nilai  raport semester 3, 4 dan 5
b.  Penilaian  dari  sekolah  tujuan
(SMA Negeri 11 Kab. Tangerang), meliputi : 1. Tes  tulis,  antara  lain  tes  tes potensi akademik, tes dimensi  produktifitas  dan  tes bidang studi.
2. Pengamatan  langsung  di kelas oleh tenaga pendidik.

## 1.3  Rumusan Masalah
Bagaimana  merancang  prototipe sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan  calon  siswa  akselerasi  pada SMA Negeri 11 kab. Tangerang dengan pendekatan logika fuzzy Sugeno?
2.  LANDASAN TEORI
2.1   Tinjauan Pustaka
2.1.1 Prototipe Prototipe merupakan suatu
metode  dalam  pengembangan  sistem yang  menggunakan  pendekatan  untuk membuat  suatu  program  dengan  cepat dan  bertahap  sehingga  segera  dapat dievaluasi oleh pemakai . [13]
Dalam pembuatan prototipe dapat menerapkan  prinsip user  centered design yang  sesuai  untuk  keperluan user.  Karakteristik user  centered  design adalah sebagai berikut :
1.  Memahami user dan kebutuhannya 2.  Fokus  pada  tahap  awal  desain  dan mengevaluasi hasil desain
3.  Mengidentifikasi, membuat dokumentasi dan menyetujui kegunaan  dan  tujuan  pengalaman user.
4.  Perulangan hampir dapat dipastikan dalam mendesain sistem.
Terdapat  empat  jenis  prototipe dalam  pengembangan  sistem. [4] Empat jenis  prototipe tersebut adalah :
1. Verbal prototype, merupakan gambaran  atau  deskripsi  tekstual sederhana  dari  desain  yang  akan dibangun.
2. Paper prototype, merupakan gambaran  atau  deskripsi  yang didesain  melalui  media  kertas. Terdapat  dua  jenis paper  prototype yaitu low  fidelity (gambaran  sketsa
secara  manual)  dan high  fidelity (gambaran sketsa yang lebih elaborasi  dengan  bantuan software grafis dan dapat dicetak.
3. Interactive sketches, merupakan prototipe high fidelity yang interaktif.
4. Working prototypes, merupakan prototipe interactive  sketches dari desain sistem aplikasi yang sesungguhnya. Tahapan  pembuatan  prototipe adalah  identifikasi  kebutuhan,  membuat prototipe, menguji protoitipe, memperbaiki prototipe, dan mengembangkan prototipe. [13]
2.1.2 Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan ( decision  support  system )  merupakan sistem  yang  berfungsi  mentransformasi data  dan  informasi  menjadi  alternatif keputusan  dan  prioritasnya.  Sistem pendukung
keputusan bermanfaat
bermanfaat  membantu  pengambilan keputusan secara interaktif. [8]

## 2.1.3   Logika Fuzzy
Sebelum  munculnya  teori  logika fuzzy ( fuzzy logic ) dikenal sebuah logika tegas  ( crisp  logic )  yang  memiliki  nilai benar dan salah secara tegas.
Sebaliknya  Logika Fuzzy adalah  Suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bisa  bernilai  benar  dan  salah  secara bersamaan,  namun  berapa  besar kebenaran  dan  kesalahan  suatu  nilai tergantung  pada  bobot  keanggotaan yang  dimilikinya.  Perbedaan  Logika Fuzzy dan Logika Tegas adalah : logika tegas memiliki nilai tidak = 0,0 dan ya = 1,0.  Sedangkan  logika fuzzy memiliki nilai antara 0,0 hingga 1,0.
2.1.4 Software  Quality  Assurance
(Kualitas Perangkat Lunak) Kualitas  perangkat  lunak  adalah aktivitas  yang  berlangsung  selama pembangunan  perangkat  lunak  dalam menjaga  kualitas  perangkat  lunak  itu sendiri.
Tiga  hal  penting  dalam  definisi kualitas :
1.  Tuntutan perangkat lunak (software requirement)
Merupakan  dasar  dari  pengukuran kualitas.
2.  Standar yang digunakan Untuk menentukan sejumlah kriteria yang menunjukan bagaimana suatu perangkat lunak direkayasa.
3.  Tuntutan implisit Ada  sejumlah  tuntutan  yang  tetap tidak  terungkap,  tetapi  tetap  perlu diperhatikan.
4.  Kualitas perangkat lunak Terbentuk  dari  sejumlah  faktor (atribut perangkat lunak). Faktor-faktor kualitas :
1. Portability,  reliability,  efficiency, human engineering, understandability,  modifiability,  and testability.
2. Correcness,  reliability,  robusness, performance, user friendliness,
verifiability,
maintainability, reusability, portability, understandbility, interperability, productifity, timeliness and visibility.
2.2 Tinjauan Studi Berikut  ini  adalah  beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan topik penerapan logika Fuzzy, antara lain :
1.  Penelitian oleh Fanisya Alva Mustika Tahun  2013  dengan  judul  Prototipe Model  Penelitian  Kinerja  Kepala
Sekolah  Berdasarkan  Pendekatan Logika  Fuzzy,  membahas  penilaian kinerja kepala sekolah yang meliputi aspek  penilaian  dalam  bidang pembelajaran dan penilaian sebagai kepala  sekolah.  Penelitian  tersebut menggunakan  pendekatan  Fuzzy Sugeno. Kesimpulan yang ditunjukkan dalam penelitian tersebut  bahwa  penelitian  ini  dapat diterapkan  dalam  penilaian  kepala sekolah  berprestasi  dengan  tingkat kesalahan sebesar 0,97% lebih kecil dibandingkan penelitian sejenis menggunakan Fuzzy Mamdani . [2]
2.  Penelitian oleh Imam Sunoto Tahun 2013 dengan judul Model Penentuan Kinerja Guru Pada Sistem Informasi Kegiatan Belajar Mengajar Berdasarkan Pendekatan Logika FIS Mamdani,    membahas  penilaian Guru yang meliputi aspek kompetensi  pedagogik,  kepribadian, profesional dan sosial dengan 14 sub kriteria  dari  4  kriteria.  Kesimpulan pada penilitian ini adalah lebih efektif dan efisien bila dibandingkan secara manual. [3]
3.  Penelitian  oleh  Erizal  Tahun  2013 dengan  judul  Prototipe  Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menerapkan  Logika  Fuzzy  Untuk Penilaian Kinerja Dosen, membahas penilaian Dosen yang meliputi aspek kompetensi  pedagogik,  kepribadian, profesional dan sosial dengan 25 sub kriteria  dari  4  kriteria  dengan  3 alternatif penilaian. Kesimpulan pada penilitian ini adalah lebih efektif dan efisien  bila  dibandingkan  dengan penilaian secara manual. [1]

## 2.3  Hipotesis
Hipotesis dalam penelitian ini adalah :  diduga  bahwa  penelitian  untuk pemilihan  calon  siswa  akselerasi pada SMA Negeri 11 kab. Tangerang dapat  dibangun  dengan  prototipe sistem
pendukung
keputusan dengan  menerapkan  logika  fuzzy Sugeno.
3 . METODOLOGI PENELITIAN
3.1  Metode Penelitian
Penelitian  menggunakan  metode analisa  kuantitatif  untuk  mendapatkan gambaran  lengkap  mengenai  objek
penelitian  yang  dilakukan  dengan pengamatan langsung kelapangan. 1.  Penelitian Pendahuluan Penelitian  pendahuluan  dilakukan untuk  mendapatkan  kriteria-kriteria dalam  penelitian  oleh  panitia  PPDB kelas  akselerasi  tahun  2013/2014 pada SMA Negeri 11 Kab.
Tangerang.
2.  Kuesioner dan Tes Tulis Untuk nilai raport SMP semester 3, 4 dan 5 diperoleh langsung dari calon siswa  yang  mendaftar.  Tes  tulis digunakan  oleh  panitia  PPDB  untuk menilai  potensi  akademik,  dimensi produktifitas  dan  bidang  studi. Sedangkan  kuesioner  digunakan untuk menilai calon siswa akselerasi yang  berupa  pengamatan  langsung oleh  tenaga  pendidik  pada  waktu belajar.
3.  Pengelolaan  Hasil  Kuesioner  dan Tes Tulis Dari  hasil  kuesioner  dan  tes  tulis, data akan diolah menggunakan tool Matlab  R2008b dengan  penerapan logika fuzzy Sugeno .
3.2  Metode Pemilihan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  calon  siswa  akselerasi  tahun 2013/2014  sebanyak  61  peserta  didik. Penarikan sampel
disini adalah sebanyak  6  peserta  didik  yang  terdaftar dan  memenuhi  kriteria  utama  yaitu dengan nilai IQ minimal 130.

## 3.3  Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang dilakukan adalah :
1.  Studi Lapangan
a. Wawancara
b. Kuesioner dan Tes Tulis
2.  Studi Kepustakaan
3.4  Instrumentasi Penelitian
Instrumen  yang  digunakan  untuk penelitian ini adalah peneliti sendiri,  tes tulis dan angket kuesioner.
3.5  Teknik Analisis Data
Teknik analisis data menggunakan data  kuantitatif.  Analisis  data  dilakukan pada  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh panitia  PPDB,  kemudian  data  tersebut diolah  berdasarkan  pendekatan  logika fuzzy Sugeno dengan bantuan Software Matlab R2008b.

## 3.6  Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam penelitian ini secara umum adalah sebagai berikut :
1.  Penelitian Pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  dilakukan untuk  mendapatkan  kriteria-kriteria dalam  penelitian.  Kriteria  dalam pemilihan  calon  siswa  akselerasi adalah  penilaian  dari  sekolah  asal dan penilaian dari sekolah tujuan.
2.  Pengumpulan Data Untuk  nilai  raport  SLTP  diperoleh pada  waktu  calon  siswa  mendaftar ke  SMAN  11  Kab.Tangerang.  Nilai tes  potensi  akademik,  dimensi produktifitas  dan  bidang  studi diperoleh  dari  hasil  tes  tulis  oleh panitia.  Nilai  pengamatan  kelas diperoleh dari hasil kuesioner tenaga pendidik.
3.  Pembuatan Model Fuzzy
Untuk kriteria yang sudah ditentukan, langkah selanjutnya adalah membentuk  himpunan  fuzzy  tiap kriteria  dan  menentukan  aturan fuzzy.  Kemudian  membuat  sistem pendukung keputusan dengan pendekatan fuzzy sugeno berdasarkan  aturan  yang  sudah ditentukan dengan bantuan software Matlab R2008b.
4.  Pengolahan Data
Data  nilai  calon  siswa  akselerasi yang telah didapat, diterapkan pada sistem  pendukung  keputusan  yang telah dibuat sebelumnya.
5.  Pengujian Melakukan  pengujian  sistem  dan validitas  model.  Pengujian  sistem dilakukan  dengan  menguji  kinerja sistem secara black box testing dan SQA  (Software  Quality  Assurance). Black box testing yaitu untuk menguji apakah  prototipe  sistem  pendukung keputusan  berbasis grapical  user interface  matlab berfungsi  sesuai dengan hasil yang diharapkan. SQA digunakan  untuk  menguji  apakah prototipe  sistem  sesuai  dengan standar  kelayakan  perangkat  lunak. Sedangkan untuk pengujian validitas model  dengan  menghitung  tingkat akurasi  yang  dihasilkan  sistem pendukung keputusan dengan pendekatan fuzzy Sugeno .
4.  PEMBAHASAN HASILPENELITIAN 4.1 Analisis Data Data pada penelitian ini
didapatkan  dari  SMAN  11  Kab. Tangerang,  yaitu  data  kriteria  penilaian dan  data  6  calon  siswa  akselerasi  yang akan  diseleksi  dengan  nilai  IQ  minimal 130 dari 61 pendaftar dalam penerimaan siswa  akselerasi  tahun  2013/2014. Aspek penilaian tersebut meliputi penilaian dari sekolah asal dan penilaian dari  sekoloh  tujuan.  Aspek  tersebut dijabarkan  menjadi  9  sub  kriteria  dari  3 kriteria penilaian.
Kriteria penilaian tersebut dibentuk dalam himpunan fuzzy sebagai berikut: a.  Variabel nilai semester 3 Semesta pembicaraan
dalam variabel nilai semester 3 adalah [0 - 10].  Variabel  ini  dibagi  dalam  tiga himpunan  fuzzy,  yaitu  Rendah, Sedang dan Tinggi. Himpunan fuzzy Rendah  memiliki  domain  [0-4] dengan derajat keanggotaan tertinggi  (µ=1)  terletak  pada  nilai  0. Himpunan  fuzzy  Sedang  memiliki domain [3-7] dengan derajat keanggotaan  tertinggi  (µ=1)  terletak pada nilai 5. Himpunan fuzzy Tinggi memiliki  domain  [6-10]  dengan derajat  keanggotaan  tertinggi  (µ=1) terletak pada nilai 10.
Variabel nilai semester 3 direpresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan  dalam  matlab  yaitu zmf, trimf dan smf sebagai berikut:
Gambar IV-1 Himpunan Fuzzy Variabel Nilai Semester 3
Persamaan :
𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ  𝑥 = 1; 1 − 2[(𝑥 − 0)/(4 − 0)] 6 𝑥 ≤ 0 0 ≤ 𝑥 ≤ (0 + 4)/2 2[(4 − 𝑥)/(4 − 0)] 6 (0 + 4)/2 ≤ 𝑥 ≤ 4 0; 𝑥 ≥ 4 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔  𝑥 = 0                                         ; 𝑥 ≤ 3 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 7 (𝑥 − 3)/(5 − 3)                    ; 3 ≤ 𝑥 ≤ 5
(7 − 𝑥)/(7 − 5)                    ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 7
𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖  𝑥 = 0; 𝑥 ≤ 6 2[(𝑥 − 6)/(10 − 6)] 6 6 ≤ 𝑥 ≤ (6 + 10)/2 1 − 2[(10 − 𝑥)/(10 − 6)] 6 1; (6 + 10)/2 ≤ 𝑥 ≤ 10 𝑥 ≥ 10
b.  Untuk  variabel  nilai  semester  4,  5, akademik, produktivitas, bidang studi, aspek belajar, tanggung jawab terhadap  tugas,  dan  kreativitas adalah  sama  dengan  variabel  nilai semester3.

## 4.2 Rancangan Model 4.2.1 Rancangan GUI
Aspek  penilaian  pemilihan  calon siswa  akselerasi  meliputi  penilaian  dari sekolah  asal  dan  sekolah  tujuan,  yang dijabarkan  menjadi  9  sub  kriteria  dari  3 kriteria  penilaian.  Kriteria  tersebut dibentuk dalam himpunan fuzzy dengan bantuan tool matlab dengan pendekatan fuzzy Sugeno.
Gambar IV-2. Tampilan GUI Working
Prototype
4.2.2 Pembentukan Aturan Fuzzy Berdasarkan  jumlah  variabel, maka  kombinasi rule yang  harus  dibuat secara  terpisah  untuk  output  1  (nilai raport  SMP)  yaitu  3  himpunan  fuzzy pangkat  3  variabel  sejumlah  27 rule . Untuk  output  2  (nilai  tes  calon  peserta didik) yaitu 3 himpunan fuzzy pangkat 3 variabel  sejumlah  27 rule ,  begitu  juga untuk  output  3  (nilai  pengamatan  kelas) yaitu  3  himpunan  fuzzy  pangkat  3 variabel  sejumlah  27 rule .  Metode inferensi  fuzzy  yang  digunakan  adalah metode  Sugeno  orde  nol,  dengan defuzzification wtaver .
4.3 Pengujian
Pengujian sistem dilakukan
dengan black  box  testing dan SQA. Pengujian sistem  secara black  box testing yaitu  untuk  menguji  apakah prototipe  sistem  pendukung  keputusan
berbasis grapical  user  interface  matlab berfungsi  dengan  benar  sesuai  hasil yang diharapkan.
Adapun  hal-hal  yang  diujikan dengan menggunakan black box testing adalah  pada tabel berikut :
Tabel IV-1 Black Box Testing Elemen Pengujian Hasil yang diharapka n Hasil Penguji a Status Penguji an Input nilai semester3, 4 dan 5 pada edittext Raport SMP Hanya dapat diinput dengan angka. Selain angka tampil pesan “Hanya dapat diinput dengan angka”
Diterima Input nilai kreativitas, akademik, produktifita s dan bidang studi pada edittext Nilai Tes Hanya dapat diinput dengan angka. Selain angka tampil pesan “Hanya dapat diinput dengan angka”
Diterima
Input nilai aspek belajar, tanggung jawab, kreativitas, kepemimpi nan pada edittext Pengamata n Kelas Hanya dapat diinput dengan angka. Selain angka tampil pesan “Hanya dapat diinput dengan angka”
Diterima
Klik tombol “Hitung” nilai raport SMP Menampil kan hasil fuzzy nilai raport SMP pada edittext raport Nilai fuzzy raport SMP ditampil kan Diterima Klik tombol “Hitung” nilai tes Menampil kan hasil fuzzy nilai tes calon peserta didik pada edittext nilai Nilai fuzzy nilai tes ditampil kan Diterima Klik tombol “Hitung“ pengamata n kelas Menampil kan hasil fuzzy nilai pengamat an kelas pada edittext pengamat an Nilai fuzzy pengam atan kelas SMP ditampil kan
Diterima Klik tombol “Proses Fuzzy” Menampil kan hasil fuzzy nilai Nilai fuzzy akhir Diterima
penilaian pemilihan calon siswa akselerasi akhir penilaian pemilihan calon siswa pada edittext penilaian dan keteranga n nilai. penilaia n calon siswa akseler asi ditampil kan beserta keteran gan nilai. Edittext hasil fuzzy Nilai Raport SMP Edittext hasil fuzzy tidak dapat diubah oleh user Hanya dapat ditampil kan dari peneka nan tombol “Hitung” raport SMP Diterima Edittext hasil fuzzy Nilai Tes Edittext hasil fuzzy tidak dapat diubah oleh user Hanya dapat ditampil kan dari peneka nan tombol “Hitung” Nilai Tes Diterima Edittext hasil fuzzy nilai Pengamata n Kelas Edittext hasil fuzzy tidak dapat diubah oleh user Hanya dapat ditampil kan dari peneka nan tombol “Hitung” Penga
matan Kelas Diterima
Edittext hasil fuzzy nilai akhir Pemilihan Siswa Edittext hasil fuzzy tidak dapat diubah oleh user Hanya dapat ditampil kan dari tombol “Proses Fuzzy” Pemilih an Siswa Diterima Informasi/P etunjuk penggunaa n untuk edittext (input data) dan pushbutton (tombol) Menampil kan tool tips pengguna an prototipe. Tool tips ditampil kan pada edittext dan push button Diterima Untuk  memastikan  perangkat lunak  yang  telah  dibuat  memenuhi standar kualitas, maka metode pengujian yang digunakan adalah
dengan menggunakan SQA (S oftware  Quality Assurance).
Tabel IV-2 SQA ( Software Quality Assurance) N o Metrik Deskripsi Bob ot 1 Auditability Memenuhi standar 0.12 5 2 Accuracy Keakurata n komputasi 0.12 5 3 Completen ess Kelengkap an 0.12 5 4 Error Tolerance Toleransi terhadap kesalahan 0.12 5 5 Execution Efficiency Kinerja eksekusi 0.12 5 6 Operability Kemudaha n untuk dioperasik an 0.12 5 7 Simplicity Kemudaha n untuk dipahami 0.12 5 8 Training Kemudaha n pembelajar an fasilitas help 0.12 5 Jumlah 1 Tabel IV-3 Hasil Kuesioner Software Quality Assurance Id Nilai Metrik Kuesioner 1 2 3 4 5 6 7 8 1 82 81 88 85 88 85 90 90 2 80 83 86 84 85 93 92 88 3 85 83 88 84 85 90 92 88 4 86 82 90 82 85 95 95 88 5 88 88 90 85 90 95 92 86 6 87 85 90 85 90 90 94 85 7 84 85 92 85 88 92 95 85 8 85 85 88 88 90 90 95 90
Nilai  pada  tabel  IV-3  tersebut, selanjutnya dimasukan kedalam formula sesuai  dengan  bobot  yang  telah ditentukan sebelumnya pada tabel IV-2. Nilai SQA =                  (Nilai_Metrik1    *
Bobot_Metrik1    +       Nilai_Metrik2   * Bobot_Metrik2      + Nilai_Metrik3  *
Bobot_Metrik3  +    Nilai_Metrik n * Bobot_Metrik n ).
Tabel IV-4 Hasil Evaluasi Software
Quality Assurance
Id Nilai Metrik x Bobot (0.125) Nilai SQA 1 2 3 4 5 6 7 8
1 10  10  11  11  11  11  11  11  86,13
2 10  10  11  11  11  12  12  11  86,38 3 11  10  11  11  11  11  12  11  86,88 4 11  10  11  10  11  12  12  11  87,88 5 11  11  11  11  11  12  12  11  89,25 6 11  11  11  11  11  11  12  11  88,25
7 11  11  11  11  11  12  12  11  88,25 8 11  11  11  11  11  11  12  11  88,88 Nilai Rata-rata SQA 87,73 Nilai rata-rata SQA yang dihasilkan  adalah  :  87,73.  Dengan demikian  prototipe  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  siswa  akselerasi dengan menerapkan logika fuzzy memenuhi standar kualitas berdasarkan uji SQA (Standard Quality Assurance).
Pengujian Validitas dengan menggunakan software MatlabR2008b:
1.  Memanfaatkan  instruksi readfis .
Untuk menguji fuzzy. >> fis=readfis('nr-mamsug')
2.  Memanfaatkan instruksi evalfis, untuk  mengevaluasi  variabel  input dan output. >> fis=readfis('nr-mamsug');
>> out=evalfis([1 1 1],fis) 3.  Dengan memanfaatkan rule viewer 4.  Memanfaatkan prototipe GUI
Pengujian  prototipe GUI terhadap siswa  akselerasi.  Hasil  pengujian terhadap  Shanty  Nurhaliza  SMPN  1 Sepatan  dengan  urutan  nilai  :  8.1, 8.4, 8.6, 7.5, 8, 7.7, 8.6, 8.3, dan 8.1. Hasil proses fuzzy adalah : 74.9939. Rekomendasi fuzzy untuk  siswa tersebut  disarankan  menjadi  siswa akselerasi.
Adapun rentang nilai untuk rekomendasi fuzzy adalah  sebagai berikut :
1.  Nilai  <  30  :  Tidak  disarankan menjadi siswa akselerasi
2.  Nilai  <  60:  Dipertimbangkan menjadi siswa akselerasi
3.  Nilai  60  -  100  :  Disarankan menjadi siswa akselerasi
4.4 Implikasi Penelitian
4.4.1   Aspek Sistem Untuk mendukung hasil penelitian,  perlu  kesiapan  sistem  yang baik. Hal ini dilakukan agar model sistem yang dibuat dapat memberikan dukungan  kepada  para  pengambil keputusan untuk pemilihan siswa akselerasi.  Sarana  dan  prasarana  yang diperlukan terdiri dari hardware, software dan infrastruktur yang baik.

## 1.  Hardware
Perangkat  keras  yang  digunakan memenuhi  standar  sistem  agar model yang diterapkan dapat berjalan  dengan  baik.  Spesifikasi hardware yang  diperlukan  untuk pengolahan  data  adalah  sebagai berikut :
a. Processor Pentium Core 2 Duo b. RAM 1 GB c. HD 80 GB

## d.  Monitor 15” LCD
2.  Software Software yang  digunakan  perlu ditingkatkan  agar  sesuai  dengan sistem  yang  diterapkan  dapat berjalan dengan maksimal. Spesifikasi Software yang diperlukan adalah : a. Operating System Windows 7
b. Microsoft Office 2007
3.  Infrastruktur
Sistem pendukung keputusan pemilihan  siswa  akselerasi  belum memerlukan pengembangan
infrastruktur  pada  institusi  terkait.
Infrastruktur yang ada dapat diterapkan model sistem pendukung keputusan  ini  yang  masih  berbasis stand alone.

## 4.4.2   Aspek Manajerial
Penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak  yang  berkepentingan seperti panitia penerimaan peserta didik baru  dalam  proses  pemilihan  siswa akselerasi. Agar hasil penilaian ini dapat diterapkan  dengan  baik  diperlukan beberapa cara, antara lain:
1.  Pelatihan
Pelatihan  terhadap  calon  pengguna perlu dilakukan agar sistem pendukung keputusan dapat bermanfaat secara maksimal. Hal ini juga  dilakukan  untuk  meminimalkan kesalahan pengguna. 2.  Penerapan Langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan sistem pendukung  keputusan  pemilihan calon  siswa  akselerasi  agar  dapat membantu pihak terkait.

## 4.4.3   Aspek Penelitian Lanjut
Implikasi  aspek penelitian lanjut antara lain:
1.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  dengan  mengembangkan ruang  lingkup  penelitian.  Penelitian dapat  dilakukan  pada  institusi  lain dengan kasus sejenis.
2.  Penelitian  berikutnya  juga  dapat dilakukan  dengan  menggabungkan dengan metode fuzzy lain.
3.  Selain  ruang  lingkup  dan  metode, penelitian selanjutnya dapat dikembangkan  dengan  menambah kriteria atau indikator penelitian yang disesuaikan dengan institusi terkait.
4.5 Rencana Implementasi
Model sistem pendukung keputusan  ini  akan  diimplementasikan pada  SMAN  11  Kab.  Tangerang  untuk pemilihan calon siswa akselerasi. Rencana implementasi sistem pendukung  keputusan  ini  sebagai berikut:
Tabel IV-5 Jadwal Rencana Implementasi N o Ke gia tan Bulan 1 Bulan 2 Bulan 3 1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4 1  Ins tal asi 2  Pe ng uji an 3  Ev alu asi 4  Pel ati ha n
5  Do ku me nta si
Rencana  implementasi  sistem  diuraikan sebagai berikut:
1.  Instalasi Pada tahap instalasi, sistem pendukung  keputusan  yang  telah dibuat  diinstall  pada  komputer  di SMAN 11 Kab.Tangerang.
2.  Pengujian
Pengujian dilakukan dengan menguji sistem pendukung keputusan pemilihan  calon  siswa  akselerasi apakah dapat berfungsi dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan. 3.  Evaluasi
Berdasarkan hasil pengujian sistem, tahap evaluasi dilakukan jika sistem pendukung  keputusan  penilaian kinerja  pemilihan  siswa  akselerasi perlu adanya perbaikan.
4.  Pelatihan Tahap  pelatihan  dilakukan  dengan memberikan  pelatihan  penggunaan sistem pendukung keputusan pemilihan  siswa  akselerasi  pada pihak  terkait  yaitu  panitia  pemilihan siswa akselerasi.
5.  Dokumentasi
Membuat dokumentasi implementasi sistem pendukung keputusan pemilihan  siswa  akselerasi  untuk tahap  instalasi,  pengujian,  evaluasi dan pelatihan.

## 5.  KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data, rancangan  model  prototipe GUI ,  dan pengujian  sistem  pada  pembahasan hasil penelitian, dapat disimpulkan :
1.  Para pengambil keputusan haruslah lebih teliti, karena terdapat beberapa aspek  yang  harus  dianalisa.  Aspek- aspek tersebut digolongkan kedalam beberapa  kriteria  antara  lain  :  nilai raport  SMP,  nilai  tes  masuk  calon peserta  didik,  dan  nilai  pengamatan langsung dari tenaga pendidik.
2.  Teknik  analisis  data  menggunakan data kuantitatif yang selanjutnya data tersebut diolah menggunakan pendekatan  logika fuzzy  sugeno level nol. 3.  Pembuatan  rancangan  prototipe sistem pendukung keputusan pemilihan  siswa  akselerasi  dengan bantuan software  matlab R2008b sebagai User Interface.
4.  Hasil pengujian sistem dengan black box  testing menunjukkan  prototipe dapat diterima dalam status pengujian,  dan  nilai  rata-rata  untuk s oftware  quality  assurance adalah  : 87.73 hal ini menunjukan uji s oftware quality assurance memenuhi standar kelayakan.  Sedangkan  pengujian validitas  menunjukan  konsistensi data untuk input nilai raport 5 5 5 dan output  15  melalui  instruksi evalfis, rule viewer maupun prototipe GUI . Berdasarkan  implikasi  penelitian dan  rencana  implementasi,  selanjutnya peneliti  dapat  memberikan  saran  yang relevan antara lain :
1.  Kesiapan sistem yang baik diperlukan  untuk  mendukung  hasil penelitian.  Sarana  dan  prasarana yang diperlukan terdiri dari
hardware, software dan infrastruktur yang baik.
2.  Dalam  aspek  manajerial,  pelatihan diperlukan agar dapat meminimalkan kesalahan user sehingga  model sistem yang dibuat dapat dimanfaatkan secara maksimal.
3.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  dengan  mengembangkan ruang lingkup penelitian, menambah metode fuzzy ,  dan  dapat  juga dilakukan dengan menambah kriteria penilaian.
4.  Uji  prototipe  sangat  diperlukan  agar sistem  pendukung  keputusan  lebih efektif  dan  bermanfaat  bagi  para pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Erizal.  2013. Prototipe  Sistem
Pendukung keputusan Dengan menerapkan  Logika  Fuzzy  Untuk Penilaian  Kinerja  Dosen. Jakarta  :
Universitas Budi Luhur.
[2].    Alva  Mustika,  Fanisya.  2013. Prototipe  Model  Penilaian  Kinerja
Kepala Sekolah Berdasarkan Pendekatan Logika Fuzzy. Jakarta :
Universitas Budi Luhur.
[3].    Sunoto,  Imam.  2013.  M odel Penentuan  Kinerja  Guru  Pada Sistem  Informasi  Kegiatan  Belajar Mengajar Berdasarkan Pendekatan Logika  Fis  mamdani. Jakarta  : Universitas Budi Luhur.
[4].  Andrews,  Keith.  2013. Human Computer  Interaction .  Inffeldgasse: Graz University of Tecnology.
[5]  Marimin  dan  Nurul  Magfiroh.  2013. Aplikasi
Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok , Bogor : IPB Press.
[6]  Marimin  dan  Nurul  Magfiroh.  2004. Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan Keputusan kriteria
Majemuk.
Jakarta : Grasindo.
[7]  Marimin.  2009. Teori  dan  Aplikasi Sistem  Pakar  dalam  Teknologi Manajerial. Bogor: IPB Press.
[8]  Marimin,  dkk.  2013. Teknik  dan Analisis  Pengambilan  Keputusan Fuzzy  dalam  Manajemen  Rantai Pasok. Bogor: IPB Press.
[9].  Mathwork  2008. Creating  Graphical User  Interface  Matlab R2008b . MathWorks, Inc.
[10].  Panitia  P3CI.  2013. Panduan Pelaksanaan Peningkatan Pembelajaran  Program  Cerdas Istimewa . Jakarta: Direktorat
Jenderal  Pendidikan  Menengah
Kemdikbud. [11].  Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya) .  Yogyakarta  :  Graha
Ilmu.
[12] Arikunto, Suharsimi. 2002. Prosedur Penelitian . Jakarta: Rineka Cipta.
[13] Sri Herawati dan Wahyudi Agustiono.  2009. Interaksi  Manusia dan Komputer . Bangkalan: ITS.