Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Pengembangan  Sistem  Manajemen  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Mutu Kepegawaian  Dinas  Pendidikan  Rembang  Menggunakan  Algoritma  ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)
Angga D. Frayudha 1 , Aris Yulianto 2 , Fatmawatul Qomariyah 3
1, 2,3 Otomasi Perkantoran, Akademi Komunitas Semen Indonesia Rembang, Indonesia e-mail: 1 mpyenk@gmail.com, 2 yuliantoaris1933@gmail.com, 3 fatmawatulq@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 7 Mei 2020 Direvisi - Disetujui 8 Mei 2020 Dipublikasi 18 Juni 2020 Di  era  revolusi  industry  4.0  terdapat  banyak  sekali  kemudahan  yang  diberikan  teknologi  kepada manusia. Tentu ini akan menjadi baik apabila manusia mampu memanfaatkan hal tersebut dengan baik pula. Namun disisi lain juga bisa mengakibatkan dampak negative terhadap manusia, misalnya dengan  adanya  internet  bisa  mengakibatkan  manusia  melakukan  penipuan  di  media  social.  Selain itu  dengan  canggihnya  teknologi  dapat  menjadikan  manusia  menjadi  malas  yang  bisa  berimbas menurunnya  kualitas  sumber  daya  manusia.  Maka  dari  itu  untuk  menghadapi  hal  ini  perlu menyiapkan  pendidikan  yang  baik.Pendidikan  akan  berjalan  baik  apabila  lembaga  yang mengurusnya  berkompeten  dalam  melakukan  tugasnya  .Penulis  coba  memberikan  ide  untuk memprediksi kinerja pegawai Dinas Pendidikan Kabupaten Rembang menggunakan mentode ANFIS (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System)  guna  untuk  membantu  lembaga  tersebut  menyeleksi maupun  menilai  kinerja  karyawan  demi  meningkatkan  kualitas  dari  segi  sumber  daya  manusia. ANFIS  merupakan  jaringan  adaptif  yang  berbasis  pada  sistem  kesimpulan  fuzzy  (fuzzy  inference system).  Model  penilaian  kinerja  pegawai  di  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Rembang  dengan menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) menghasilkan penilaian  yang lebih baik  dan  akurat.    Hasil  pengujian  metode  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  65%.  Dengan  metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) dapat memprediksi kinerja karyawan sebagai salah satu pengambilan keputusan terhadap kinerja pegawai. Selain itu nantinya system penlaian kinerja pegawai akan lebih tertata dan efisien.
Katakunci: ANFIS Penilaian kinerja karyawan Dinas Pendidikan

## ABSTRACT
Keyword:
ANFIS Employee performance appraisal Department of Education In the era of the industrial revolution 4.0 there are many  conveniences provided by technology to humans. Of course this will be good if humans are able to use it well too. But on the other hand can also have a negative impact on humans, for example with  the internet  can  cause humans  to commit  fraud  on  social  media.  In  addition,  with  the  sophisticated  technology  can  make  people become lazy  which can  impact the  declining quality  of  human  resources.  Therefore  to  deal  with this,  it  is  necessary  to  prepare  a  good  education.  Education  will  run  well  if  the  institution  that manages  it  is  competent  in  performing  its  duties.  The  writer  tries  to  give  an  idea  to  predict  the performance  of  Rembang  District  Education  Office  employees  using  ANFIS  (Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System) method to help the institution select and assess employee performance in order to improve quality in terms of human resources. ANFIS is an adaptive network based on a fuzzy  inference  system.  The  employee  performance  appraisal  model  at  the  Rembang  District Education  Office  using  the  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  results  in  a  better and  more  accurate  assessment.  The  results  of  testing  these  methods  have  an  accuracy  value  of 65%.  With  the  ANFIS  method  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System)  can  predict  employee performance as one of the decisions making on employee performance. In addition, the employee performance evaluation system will be more organized and efficient.
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v12i1.2020
@2020 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Pada zaman sekarang pendidikan sangat penting untuk menunjang masa depn yang lebih baik, tetapi pada kenyataannya masih banyak anak bangsa yang tidak bisa mendapatkan pendidikan yang layak, banyak, banyaka anak-anak yang menghadapi persaingan, penentuan harga pasar bekerja karena terbatasnya ekonomi, sementara kita ketahui anak-anak itu adalah yang melanjutkan kehidupan bangsa  ini  kedepannya,  dan  apa  yang  terjadi  pada  bangsa  kita  apabila  generasi  penerusnya  tidak  mendapatkan  pendidkan  yang semestinya.  Pendidikan  bukan  hanya  sebatas  di  sekolah  (formal)  tetapi  pendidikan  di  luar  sekolah  juga  diperlukan,  seperti  kursus, bimbel  dan  lain  sebagainya.  Orang  tua  harus  mengambil  andil  besar  dalam  hal  ini,  seperti  mengetahui  apa  minat  dan  bakat  yang dimiliki anaknya, padahal harusnya orang tua mengapresiasi pada nilai pelajaran yang selalu baik, karena mungkin itulah minat sang
anak.  Pendidikan  di  Indonesia  masih  perlu  dibenahi  agar  semakin  baik  kedepannya,  karena  dengan  pendidikan  yang  baik  mampu mengubah  negeri  ini  menjadi  lebih  baik  pula.  Dalam  kehidupan  yang  sebenarnya  ada  yang  tidak  mendapatkan  pendidikan  yang cukup  tapi  bisa  sukses,  Akan  tetapi  alangkah  baiknya  jika  kesuksesan  itu  ditunjang  dengan  pendidikan  yang  baik  pula  agar  dapat mengoptimalkan.
Jika  Indonesia  bisa  memperbaiki  permasalahan  dalam  dunia  pendidikan  bukan  hal  yang  mustahil  kita  dapat  menjadi  lebih baik dan bisa disejajarkan dengan negara  maju, terutama dalam bidang pendidikan dan mampu menciptakan sumber daya  manusia yang  lebih  baik  dan  hal  itu  akan  membuat  kesejahteraan  kehidupan  rakyat  Indonesia.  Pendidikan  sangat  penting  sekali  untuk menunjang masa depan, terutama pada jaman sekarang dimana ilmu pengetahuan dan teknologi semakin berkembang dan canggih. Jika kita tidak mempelajari IPTEK maka akan sulit mendapatkan pekerjaan yang sesuai kita inginkan, karena hampir semua pekejaan membutuhkan  itu [1].
Melihat  pentingya  pendidikan,  pemerintah  mengalokasikan  anggaran  dana  fantastis  jumlahnya  Rp.  492,555  triliun.  Hal  itu tercantum  dalam  lampiran  XIX  Peraturan  Presiden  Perpres)  Nomor  129  tahun  2018  tentang  rincian  Anggaran  Pendapatan  dan Belanja Negara (APBN)  tahun anggaran 2019. Dalam lampiran yang telah ditandatangani Presiden Joko Widodo pada 29 November 2018  terdiri  atas  beberapa  kelompok,  yaitu:  Anggaran  Pendidikan  melalui  Belanja  Pemerintah  Pusat  sebesar  Rp.  163,089  triliun, Anggaran Pendidikan melalui Transfer Daerah dan Dana Desa Rp. 308,375 triliun [2].
Melihat  besarnya  anggaran,  tentu  juga  harus  mengoptimalkan  peran-peran  instansi  pemerintahan  yang  terkait,  khususnya yang  berada  di  tingkat  provinsi  maupun  tingkat  daerah.  Misalnya  Dinas  Pendidikan  yang  memiliki  berbagai  peran  untuk menyukseskan kegiatan pendidikan di daerahnya. Dinas Pendidikan Daerah dalam peranannya mengupayakan peningkatan kualitas pendidikan  di  berbagai  bidang  antara  lain:  pelimpahan  kewenangan  menagemen  peningkatan  mutu  berbasis  sekolah,  sehingga sekolah dapat berpartisipasi aktif dalam peningkatan kualitas pendidikan, hal ini ditempuh melalui melaksanakan sosialisasi MPMBS di  jajaran  Dinas  Pendidikan  dan  sekolah,  membantu  sekolah  menyusun  rencana  dan  program  peningkatan  kualitas  pendidikan, disamping  itu,  juga  melakukan  monitoring  dan  evaluasi.  Juga  melalui  peningkatan  kemampuan  dan  profesionalisme  jajaran  Dinas Pendidikan.  selain  itu  Dinas  Pendidikan  lebih  meningkatkan  upaya-upayanya  yaitu  melakukan  program-program  peningkatan kualitas  pendidikan,  melalui  peningkatan  mutu  pendidikan  dasar,  peningkatan  mutu  pendidikan  menengah,  pemenuhan  kebutuhan belajar mengajar dan penyediaan unit sekolah baru.
Dari  peranan  yang  dilakukan  Dinas  Pendidikan,  melalui  upaya-upaya  yang  dilakukan  maka,  sesuai  dengan  hasil  data menunjukkan bahwa peranan Dinas Pendidikan dalam peningkatan kualitas pendidikan di Kabupaten Rembang  sudah cukup baik. Dalam  hal  ini  Dinas  Pendidikan  telah  melakukan  tugas  dan  fungsinya  dalam  mengelola  penyelenggaraan  kependidikan.  Walau demikian Dinas Pendidikan harus lebih mengiatkan lagi upaya peningkatan kualitas sumber daya manusia, jajaran Dinas Pendidikan sebagai aparat pengelola bidang pendidikan di daerah. Perlu ditingkatkan lagi pelaksanaan pelatihan, peningkatan penyediaan sarana dan prasarana pendidikan yang memenuhi semua kebutuhan peserta didik. Dengan demikian Dinas Pendidikan dapat menunjukkan eksistensinya  dalam  melaksanakan  tugas  dan  fungsinya  sebagai  aparat  pemerintah  daerah  yang  mengelola  bidang  pendidikan, sehingga nantinya dapat mendukung ke arah tercapainya peningkatan kualitas pendidikan dan terwujudnya tujuan penyelenggaraan pendidikan [3].
Melihat pentingnya peran dinas pendidikan perlu dilakukan terobosan dalam hal system penilaian kinerja. Hal ini bertujuan untuk  memompa  semangat  kerja  dari  pegawai  itu  sendiri  Karena  dirasa  system  yang  sebelumnya  kurang  efektif.  Untuk  itu  perlu diterapkan metode penilaian kinerja pegawai berbasis ANFIS. .

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Pengembangan Sistem
Pada  hakikatnya  pengembangan  adalah  upaya  pendidikan baik  formal  maupun  non  formal  yang  dilaksanakan  secara  sadar, berencana, terarah, teratur, dan bertanggung jawab dalam rangka memperkenalkan, menumbuhkan, membimbing, mengembangkan suatu dasar kepribadian yang seimbang, utuh, selaras, pengetahuan, keterampilan sesuai dengan bakat, keinginan serta kemampuan kemampuan  sebagai  bekal  atas  prakarsa  sendiri  untuk  menambah,  meningkatkan,  mengembangkan  diri  ke  arah  tercapainya martabat, mutu dan kemampuan manusiawi yang optimal dan pribadi mandiri [4].
Pengembangan  adalah  suatu  sistem  pembelajaran  yang  bertujuan untuk  membantu  proses  belajar  peserta  didik,  yang  berisi serangkaian  peristiwa  yang  dirancang  untuk  mempengaruhi  dan  mendukung  terjadinya  proses  belajar  yang  bersifat  internal  atau segala upaya untuk menciptakan kondisi degan sengaja agar tujuan pembelajaran dapat tercapai  [5].
Sistem adalah seperangkat dari berabgai elemen  yang  mana  membentuk suatu kumpulan dari beberapa prosedur / berbagai bagan  pengolahan  dalam  mencari  tujuan  bersama  dengan  menggunakan  cara  mengoperasikan  data  da  junga  barang  untuk memperoleh  suatu  informasi,  energi  dan  juga  barang  [6].  Sistem  yakni  adalah  himpunan  suatu  benda  yang  nyata  maupun abstrakyang  terdiri  dari  banyak  komponen  yang  saling  ketergantungan,  berhubungan  dan  saling  mendukung,  secara  keseluruhan menyatu dalam satu kesatuan dalam mencapai tujuan secara efektif dan Efesien (Sistem yakni adalah himpunan suatu benda yang nyata maupun abstrakyang terdiri dari banyak komponen yang saling ketergantungan [7].
Perlunya pengembangan system antara lain sebagai berikut: a. Adanya permasalahan (problem) yang timbul/ pada system yang lama b. Untuk meraih kesempatan (opportunities).
c. Ada instruksi-instruksi (directives).
Prinsip pengembangan system, diantaranya: a. Sistem yang dikembangkan adalah untuk manajemen.
b. Sistem yang dikembangkan adalah investasi modal yang besar.
c. Sistem yang dikembangkan memerlukan orang yang terdidik.
d. Proses pengembangan system tidak harus urut.
e. Jangan takut membatalkan proyek.
f. Dokumentasi harus ada untuk pedoman dalam pengembangan system.
Tahapan pengembangan system terbagi menjadi bebrapa tahap, antara lain:
a. Tahap perencanaan system ( system planning ) b. Analisis system (system analysis) c. Perancangan system (system design)
d. Seleksi system(system selection)
e. Implementasi dan pemeliharaan system (system implementation & maintenance)

## 2.2 Manajemen
Manajemen  adalah  sebuah  proses  perencanaan,  pengorganisasian,  pengkoordinasian,  dan  pengontrolan  sumber  daya  untuk mencapai  sasaran  secara  efektif  dan  efisien. Efektif  berarti  bahwa  tujuan  dapat  dicapai  sesuai  dengan  perencanaan,  sementara efisien berarti bahwa tugas yang ada dilaksanakan secara benar, terorganisir, dan sesuai dengan jadwal [8] . Manajemen merupakan proses  dalam  membuat  suatu  perencanaan,  pengorganisisasian,  pengendalian  serta  memimpin  berbagai  usahda  dari  anggota entitas/organisasi dan juga mempergunakan semua sumber daya yang dimiliki untuk mencapai tujuan yang ditetapkan [9]. Proses kegiatan manajemen terdiri atas:
a. Perencanaan (Planning)
Para manajer memikirkan kegiatan-kegiatan mereka sebelum melaksanakan berbagai kegiatan yang biasanya didasarkan pada berbagai metode, rencana, atau logika, bukan hanya atas dugaa atau firasat. b. Pengorganisasian (Organizing)
Para manajer  mengkoordinasikan sumber daya  manusia dan material  organisasi. Semakin terkoordinasi dan terintegrasi kerja  organisasi,  semakin  efektif  pencapaian  tujuan-tujuan  organisasi.  Pengkoordinasian  merupakan  bagian  vital  pekerjaan manajer.
c. Pengarahan (Directing)
Para manajer mengarahkan, memimpin, dan mempengaruhi bawahan. Manajer tidak melakukan semua kegiatan sendiri, tetapi menyelesaikan tugas melalui orang-orang lain. Mereka juga tidak sekedar memberi perintah, tetapi menciptakan iklim yang dapat membantu para bawahan melakukan pekerjaan dengan baik.
d. Pengawasan (Controlling)
Para  manajer  berupaya  untuk  menjamin  bahwa  organisasi  bergerak  kea  rah  tujuan-tujuannya.  Bila  beberapa  bagian organisasi ada pada jalur yang salah, manajer harus membetulkan.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ialah  proses  pengambilan  keputusan  dibantu  menggunakan  komputer  untuk  membantu pengambil keputusan dengan menggunakan beberapa data dan model tertentu untuk menyelesaikan beberapa masalah  yang tidak terstruktur. Keberadaan SPK pada perusahaan atau organisasi bukan untuk menggantikan tugas-tugas pengambil keputusan, tetapi merupakan  sarana  yang  membantu  bagi  mereka  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan  menggunakan  data-data  yang  diolah menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah-masalah  semi-terstruktur.  Dalam  implementasi  SPK,  hasil  dari keputusan-keputusan  dari  sistem  bukanlah  hal  yang  menjadi  patokan,  pengambilan  keputusan  tetap  berada  pada  pengambil keputusan.  Sistem  hanya  menghasilkan  keluaran  yang  mengkalkulasi  data-data  sebagaimana  pertimbangan  seorang  pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan dalam mempertimbangkan keputusan dapat dimudahkan [10]. Sistem pendukung keputusan  digunakan  dalam  bidang  pendidikan  digunakan  untuk  seleksi  calon  siswa  baru  menggunakan  MULTI-FACTOR EVALUATION PROCESS (MFEP) [11], [12].
Sistem  Pendukung  Keputusan  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai  dari mengidentifikasikan  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses  8 pengambilan  keputusan  sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif-alternatif  yang  ada  [13].  Karakteristik  sistem  pendukung keputusan menurut Wibowo. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  dengan  menambahkan  kebijaksanaan  manusia  dan  informasi komputerisasi.  2.  Dalam  proses  pengolahannya,  sistem  pendukung  keputusan  mengkombinasikan  penggunaan  model-model analisis  dengan  teknik  pemasukan  data  konvensional  serta  fungsi-fungsi  pencari/interogasi  informasi.  3.  Sistem  Pendukung Keputusan,  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  dapat  digunakan/dioperasikan  dengan  mudah.  4.  Sistem  Pendukung  Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi. Dengan berbagai karakter khusus di atas, SPK dapat memberikan berbagai manfaat dan keuntungan [10].
Manfaat yang dapat diambil dari SPK menurut Kadarsah :
1. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi bagi pemakainya.
2. SPK membantu pengambil keputusan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.
Walaupun  suatu  SPK,  mungkin  saja  tidak  mampu  memecahkan  masalah  yang  dihadapi  oleh  pengambil  keputusan,  namun SPK  dapat  menjadi  stimulan  bagi  pengambil  keputusan  dalam  memahami  persoalannya,  karena  mampu  menyajikan  berbagai alternatif pemecahan [14].

## 2.4 Penilaian Kinerja
Kinerja  adalah  hasil  dari  proses  pekerjaan  tertentu  secara  terencana  pada  waktu  dan  tempat  dari  karyawan  serta  organisasi bersangkutan [15]. Menurut  Hubeis menyebutkan bahwa kinerja karyawan dipengaruhi oleh faktor intrinsik dan ektrinsik pegawai. Faktor  –  faktor  intrinsik  yang  mempengaruhi  kinerja  pegawai  terdiri  dari  pendidikan,  pengalaman,  motivasi,  kesehatan,  usia, keterampilan,  emosi  dan  spiritual.  Sedangkan  faktor  ekstrinsik  yang  mempengaruhi  kinerja  pegawai  terdiri  dari  lingkungan  fisik dan  non  fisik,  kepemimpinan,  komunikasi  vertical  dan  horizontal,  kompensasi,  kontrol  berupa  penyeliaan,  fasilitas,  pelatihan, beban kerja, prosedur kerja, system hukuman dan sebagainya [15].
Hubeis  menyebutkan  bahwa  kinerja  karyawan  dipengaruhi  oleh  faktor  intrinsik  dan  ektrinsik  pegawai.  Faktor  –  faktor intrinsik yang mempengaruhi kinerja pegawai terdiri dari pendidikan, pengalaman, motivasi, kesehatan, usia, keterampilan, emosi dan  spiritual.  Sedangkan  faktor  ekstrinsik  yang  mempengaruhi  kinerja  pegawai  terdiri  dari  lingkungan  fisik  dan  non  fisik, kepemimpinan,  komunikasi  vertical  dan  horizontal,  kompensasi,  kontrol  berupa  penyeliaan,  fasilitas,  pelatihan,  beban  kerja, prosedur kerja, system hukuman dan sebagainya [15]. lebih lanjut  Hubeis menguraikan faktor-faktor tersebut sebagai berikut : a)
Faktor Personal, faktor personal pegawai  meliputi unsur pengetahuan, keterampilan, kemampuan, kepercayaan diri, motivasi dan komitmen yang dimiliki oleh setiap individu, b) Faktor Kepemimpinan, meliputi aspek kualitas manajer dan dan team leader dalam memberikan  dorongan,  semangat,  arahan,  dan  dukungan  kerja  kepada  karyawan,  c)  Faktor  Tim,  meliputi  kualitas  dukungan  dan semangat  yang  diberikan  oleh  rekan  dalam  satu  team,  kepercayaan  terhadap  sesama  anggota  team,  kekompakan,  dan  keeratan anggota team, d) Faktor Sistem, meliputi system kerja, fasilitas kerja dan infrakstruktur yang diberikan oleh organisasi, kompensasi dan proses organisasi dan kultur kinerja     14 dalam organisasi, e) Faktor Kontekstual, meliputi tekanan dan perubahan lingkungan eksternal dan internal [15].
Menurut  Dessler  mengatakan  bahwa  Penilaian  Kinerja  biasa  di  definisikan  sebagai  prosedur  apa  saja  yang  meliputi  : Penetapan standart kinerja, Penilaian kinerja aktual karyawan dalam hubungan dengan standart-standart, dan Memberi umpan balik kepada  karyawan  dengan  tujuan memotivasi  orang  tersebut  untuk  menghilangkan  kemerosotan  kineja  atau  terus  berkinerja  lebih tinggi     18 lagi. Kriteria penilaian kinerja dapat dilihat melalui beberapa dimensi, yaitu kegunaan fungsional (functional utility), keabsahan  (validity),  empiris  (empirical  base),  sensitivitas  (sensitivity),  pengembangan  sistematis  (systematic  development),  dan kelayakan hukum (legal appropriateness) [16].
Menurut  Gomes  suatu  cara  mengukur  kontribusikontribusi  dari  individu-individu  anggota  organisasi  kepada  organisasinya. Jadi,  penilaian  kinerja  ini  diperlukan  untuk  menentukan  tingkat  kontribusi  individu  terhadap  organisasi.  Penilaian  kinerja memberikan  mekanisme  penting  bagi  manajemen  untuk  digunakan  dalam  kinerja  sebelumnya  dan  untuk  memotivasi  perbaikan kinerja perbaikan kinerja individu pada waktu yang akan dating. Penilaian kinerja ini pada umumnya mencakup semua asperk dari pelaksanaan pekerjaan [17].

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Metode Research & Development
Metode  Penelitian  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  penelitian  Research  and  Development  (R&D).  Menurut Sugiyono metode penelitian Research and Development yang selanjutnya akan disingkat menjadi R&D adalah metode penelitian yang  digunakan  untuk  menghasilkan  produk  tertentu,  dan  menguji  keefektifan  produk  tersebut.  Produk  tersebut  tidak  selalu berbentuk benda atau perangkat keras (hardware), seperti buku, alat tulis, dan alat pembelajaran lainnya.  Akan tetapi, dapat pula dalam bentuk perangkat lunak (software). Dalam pelaksanaan R&D, ada beberapa metode yang digunakan yaitu metode deskriptif, evaluatif dan eksperimental. Metode penelitian deskriptif digunakan dalam penelitian awal untuk menghimpun data tentang kondisi yang ada. Metode evaluatif digunakan untuk mengevaluasi proses ujicoba pengembangan suatu produk. Dan  metode eksperimen digunakan untuk menguji keampuhan dari produk yang dihasilkan [18].

## 3.2 Metode Aplikasi ANFIS
Neuro-fuzzy  adalah gabungan dari dua sistem yaitu sistem logika  fuzzy  dan jaringan syaraf tiruan. Sistem  neuro-fuzzy berdasar  pada  sistem  inferensi    fuzzy    yang  dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran  yang  diturunkan  dari  sistem  jaringan syaraf  tiruan.  dengan  demikian,  sistem    neuro-fuzzy    memiliki  semua  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  sistem  inferensi  fuzzy  dan sistem jaringan syaraf tiruan. Dari kemampuannya untuk belajar maka sistem  neuro-fuzzy  sering disebut sebagai ANFIS (adaptive neuro  fuzzy  inference  sistems).  Salah  satu  bentuk  struktur  yang  sudah  sangat  dikenal  adalah  seperti  terlihat  pada  Gb.  1. Dalamstruktur ini, sistem  inferensi  fuzzy  yang diterapkan adalah inferensi fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang.

## Gambar1. Struktur ANFIS
Dalam  sistem  Neuro-Fuzzy  terdapat  lima  lapisan  proses  yang  mana  fungsi  dan  persamaan  masing-masing  lapisannya dijelaskan sebagai berikut:
Lapisan 1: Lapisan Fuzzyfikasi
Jadikan  O1,i  menjadi  output  setiap  node  pada  lapisan  1.  Setiap  node  i  pada  lapisan  ini  adalah  node  adaptif  dengan  fungsi node  O1,i  =  μAi(x)  untuk  i  =  1,  2;  atau  O1,i  =  μBi(y)  untuk  i  =  1,  2,  dengan  x  adalah  input  ke  node  i  dan  Ai  adalah  label linguistik (kecil, besar, dan sebagainya) yang sesuai dengan fungsi node ini. Di bagian lain O1,iFungsi keanggotaan bentuk Bell dinyatakan dengan:
( 𝑥 , 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 )= 1 1+ 𝑥 − 𝑐 2 𝑏 𝑎 (1) dengan parameter b biasanya positif. Parameter c letaknya di tengah kurva. Fungsi keanggotaan Gaussian dinyatakan dengan: ( 𝑥 )=( 𝑥 − 𝑐 )2 2 𝑎 2 (2)
Lapisan 2: Lapisan Produk
Setiap node pada lapisan ini terdiri atas operator prod t-norm sebagai fungsi node. Lapisan ini mensintesiskan pentransmisian informasi  dengan  lapisan  1  dan  perkalian  semua  sinyal  yang  masuk  dan  mengirim  produk  keluar.  Output  dari  lapisan  produk dinyatakan dengan:
O2,i = µA 𝑖 (x).µB 𝑖 (y) = W 𝑖 (3)
Setiap node pada lapisan ini melayani sebagai ukuran kekuatan dari rule (aturan). Output pada lapisan ini bertindak sebagai fungsi bobot.
Lapisan 3: Lapisan Normalisasi
Setiap node pada lapisan ini menormalisasi fungsi bobot yang didapat dari lapisan produk sebelumnya. Output normalisasi dihitung dengan:
𝑂 3,= 𝑊𝑖 𝑤 1+ 𝑤 2 (4)
Lapisan 4: Lapisan Defuzzifikasi
Node pada lapisan ini adalah adaptif alami. Output defuzzyfikasi dari lapisan ini dihitung dengan formula:
O4,i = O3,i (α4,i = O3,i (α 𝑖 x) + β 𝑖 y + γ 𝑖 )    (5)
dengan αi, βi and γi adalah linier parameter konsekuen  kesesuaian node i.
Lapisan 5: Lapisan Total Output
Node tunggal pada lapisan ini mensintesiskan informasi yang dikirimkan dengan lapisan 4 dan mengembalikan keseluruhan output menggunakan fungsi tetap berikut:
𝑂 5,= 𝛴𝑤𝑖𝑦𝑖 𝛴 (6)
ANFIS  dalam  kerjanya  mempergunakan  algoritma  belajar  hibrida,  yaitu  menggabungkan  metode  Leastsquares  estimator (LSE)  dan  error  backpropagation  (EBP).  Dalam  struktur  ANFIS  metode  EBP  dilakukan  di  lapisan  1,  sedangkan  metode  LSE dilakukan di lapisan 4.
Pada  lapisan  1  parameternya  merupakan  parameter  dari  fungsi  keanggotaan  himpunan  fuzzy  sifatnya  nonlinier  terhadap keluaran  sistem  .  Proses  belajar  pada  parameter  ini  menggunakan  metode  EBP  untuk  memperbaharui  nilai  parameternya. Sedangkan  pada  lapisan  ke  4,  parameter  perupakan    parameter  linier  terhadap  keluaran  sistem,  yang  menyusun  basis  kaidah fuzzy. Proses belajar untuk memperbaharui parameter. Lapisan ini menggunakan metode Least-squares Estimator (LSE). Proses belajar pada ANFIS dapat dilihat pada Tabel I.
Tabel.1. Proses Belajar ANFIS Arah Maju Arah Mundur Parameter premis Tetap EBP Parameter konsekuen LSE Tetap Sinyal Keluaran simpul Sinyal kesalahan
Pada  peramalan  dengan  metode  ANFIS  terbagi  menjadi  3  proses  yaitu:  proses  Inisialisasi  awal,  proses  pembelajaran (learning), dan proses peramalan. Penentuan periode input dan periode  training dilakukan saat inisialisasi awal dimana tiap-tiap periode input memiliki pola atau pattern yang berbeda.
Data yang digunakan untuk proses pembelajaran (traning) terdiri dari data input, parameter ANFIS, dan data test yang berada pada  priode  traning  ANFIS.  Training  dengan  ANFIS  menggunakan  adalah  algoritma  belajar  hybrid,  dimana  dilakukan penggabungan metode  Least-squares estimator (LSE) pada alur maju dan error backpropagation (EBP) pada alur mundur. Pada algoritma  belajar  ini  nilai  parameter  premis  akan  tetap  saat  alur maju,  namun  sebaliknya  parameter  konsekuen  akan  ter-update saat alur maju.

## A. Alur Maju
Pada blok diagram Gambar 2. digambarkan mengenai proses alur maju dari sebuah sistem ANFIS yang terdiri dari beberapa lapisan. Pada lapisan pertama data input pada masing masing periode akan dilakukan proses fuzzyfikasi. Proses ini adalah untuk memetakan  inputan  data  kedalam  himpunan  fuzzy  sesuai  dengan  klasifikasi  yang  dipilih  (pada  proyek  akhir  ini  hanya menggunakan dua jenis himpunan fuzzy yaitu: tinggi dan rendah). Dalam proses ini inputan akan dilakukan perhitungan fungsi keanggotaan  fuzzy  untuk  mentransformasi  masukan  himpunan  klasik  (crisp)  ke  derajat  tertentu.  Fungsi  keanggotaan  yang digunakan adalah jenis gaussian  dimana pada  fungsi keanggotaan ini terdapat dua parameter  yaitu  mean dan varian, parameter tersebut dalam metode ANFIS disebut sebagai parameter premis.

## Gambar 2. Blok diagram alur maju ANFIS
Pada  lapisan  kedua  dan  ketiga  dilakukan  proses  inference  engine  (sistem  inferensi  fuzzy)  ditentukan  rule  fuzzy  untuk dilakukan proses perhitungan selanjutnya. Pada proses ini digunakan model takagi sugeno. Pada proyek akhir ini digunakan dua rule yaitu: jika mx1 bertemu my1 maka akan dilanjutkan ke W1, dan jika  mx2 bertemu my2 maka akan dilanjutkan ke W2. nilai W1dan W2 didapat dari hasil pencarian nilai minimum untuk masing–masing input keanggotaan fuzzy.
Pada lapisan 4 dilakukan proses defuzzyfikasi dilakukan perhitungan mentransformasi hasil fuzzy  ke bentuk keluaran yang crisp. Pada lapisan ini dilakukan perhitungan LSA untuk mendapatkan nilai parameter konsekuen.
Pada  lapisan  5  dilakukan  proses  summary  dari  dua  output  pada  lapisan  4.  Pada  ANFIS  sistem  fuzzy  terletak  pada  lapisan 1,2,3 dan 4. Dimana sistem fuzzy ini adalah sebagai penentu hidden node yang terdapat pada sistem jaringan syaraf tiruan.
B. Alur Mundur

## Gambar 3. Blok diagram alur mundur ANFIS
Pada  blok  diagram  Gb.  3.  dijelaskan  mengenai  sistematika  alur  mundur  dari  suatu  sistem  ANFIS.  Variabel-variabel  pada gambar  mengacu  pada  pers.  2  sampai  pada  pers.  6.  Pada  proses  ini  dilakukan  algoritma  EBP  (Error  Backpropagation)  dimana pada setiap lapisan dilakukan perhitungan error untuk melakukan update parameter-parameter ANFIS.
Pada lapisan 5 dilakukan perhitungan error dengan rumus differensial dari perhitungan MSE yaitu:
𝜀 =  𝜕[ (𝑦𝑑−𝑦) 2 2 ]
(7)
Nilai yd adalah output aktual, dan nilai y adalah output ANFIS.
Pada lapisan 4 tidak dilakukan perhitungan error hal ini dikarenakan pada alur  mundur tidak terjadi update nilai paramater konsekuen yang terdapat pada lapisan 4. Untuk perhitungan error lapisan 3 dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
𝜀 3( 𝑖 )= 𝜀 5 ∗𝑂 4( 𝑖 ), 𝑖 =1,2
(8)
Pada lapisan 2 dilakukan perhitungan error dengan melibatkan error 5 dan error 3 yaitu:
𝜀 2( 𝑖 )= 𝜀 3( 𝑖 ) ∗ 𝜔𝑛 ( 𝜔 1 ∗𝜔 2)2, 𝑛 =1,2 (9)
Pada lapisan 1 dilakukan perhitungan error dengan melibatkan error 5 ,3 dan error 2 yaitu:
𝜀 1( 𝑖 , 𝑗 )= 𝜀 2( 𝑖 ) ∗𝜇 ( 𝑛 , 𝑘 ), 𝑖 =1,2 𝑛 =1,2
(10)
Setelah  dilakukan  perhitungan  error  pada  setiap  lapisan  maka  dilakukan  update  data  parameter  ANFIS  dengan  proses differensial  masing-masing  parameter  premis  terhadap  fungsi  gaussian.  Dimana  pada  perhitungan  ini  nilai  error  sebelumnya diinputkan.  Berikut adalah rumus untuk memperoleh parameter delta mean pada ANFIS setelah proses defferensial.
Berikut adalah rumus untuk memperoleh parameter delta mean pada ANFIS setelah proses defferensial.
∆𝑚𝑒𝑎𝑛 (𝑖, 𝑓) = 𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝜀 1 (𝑖, 𝑗) ∗ 2 ∗ 𝑚(𝑖, 𝑘) ∗
[ 𝑥−𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑖,𝑗) 𝑣𝑎𝑟(𝑖,𝑗) 3 ]
(11)
Nilai delta mean selanjutnya dijumlahkan dengan nilai mean sebelumnya untuk menghasilkan nilai mean yang baru
𝑚𝑒𝑎𝑛 _ 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 +∆ 𝑚𝑒𝑎𝑛 (12)
Berikut adalah rumus untuk memperoleh parameter delta varians pada ANFIS setelah proses defferensial.
∆𝑣𝑎𝑟(𝑖, 𝑗) = 𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗   𝜀 1 (𝑖, 𝑗) ∗ 2 ∗ 𝑚(𝑖, 𝑘)
[ 𝑥−𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑖,𝑗) 𝑣𝑎𝑟(𝑖,𝑗) 3 ]
(13)
Nilai delta varians selanjutnya dijumlahkan dengan nilai varians sebelumnya untuk menghasilkan nilai varians yang baru.
𝑣𝑎𝑟 _ 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑣𝑎𝑟 +∆ 𝑣𝑎𝑟 (14)
Proses perhitungan diatas akan berulang terus menerus sampai nilai MSE memenuhi nilai error maksimum yang diinginkan oleh user [19].

## 4. Hasil dan Pembahasan
Proses  pengujian  perangkat  lunak  segmentasi  citra  dilakukan  dengan  melakukan  segmentasi  pada  beberapa  warna  citra  plat nomor kendaraan bermotor antara lain plat nomor kendaraan bermotor berwarna dasar putih dengan angka atau karakter merah, plat nomor  kendaraan  bermotor  berwarna  dasar  hitam  dengan  angka  atau  karakter  berwarna  putih,  plat  nomor  kendaraan  bermotor berwarna  dasar  merah  dengan  angka  atau  karakter  berwarna  putih  serta  plat  nomor  kendaraan  bermotor  berwarna  dasar  kuning dengan angka atau karakter berwarna hitam.
Penilaian  kinerja  karyawan  yang  terkait  dengan  pelaksanaan  proses  kerja  bagi  karyawan  yang  ada  di  lingkungan  kerja  Dinas Pendidikan  Kabupaten  Rembang,  harus  memenuhi  kualifikasi  kompetensi  yang  harus  dimiliki  oleh  setiap  karyawan.  Kompetensi tersebut  meliputi  3  kompetensi  yang  meliputi  Komitmen  dengan  sub  kompetensi  loyal,  tanggung  jawab,  dan  disiplin,  Kompetensi Kerjasama meliputi komunikasi, dan berbagi informasi. Kompetensi terakhir adalah Hasil kerja yang terdiri dari dua subkompetensi, kualitas dan kuantitas. Kompetensi selengkapnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel.2. Kompetensi Penilaian kerja dan indikator No Ranah Kompetensi Jumlah Kompetensi Indikator 1 Komitmen 3 13 2 Kerjasama 2 8 3 Hasil Kerja 2 9 Total 7 30 Tabel.3. Jenis kompetensi dan cara menilai Kompetensi CaraMenilai Komitmen 1. Memiliki loyalitas yang tinggi terhadap intuisi Pengamatan 2. Rasa tanggung jawab dari pegawai Pengamatan 3. Memiliki sikap disiplin Pengamatan Kerjasama 4. Kemampuan dalam berkomunikasi Pengamatan & Pemantauan 5. Berbagi informasi Pengamatan & Pemantauan Hasil Kerja 6. Kualitas hasil pekerjaan Pengamatan 7. Kuantitas hasil pekerjaan Pengamatan
Di dalam penelitian ini penulis menggunakan Fuzzy Inference System ANFIS untuk menganalisis data, sebelum membangun FIS terlebih dahulu diperlukan semesta pembicaraan, yaitu sebagai berikut :
Tabel.4.Semesta pembicaraan Fungsi Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Input Komitmen A [0-26] Kerjasama B [0-16] Hasil kerja C [0-18] Output Berprestasi D [>7] Cukup berprestasi E [<7 dan >5] Kurang berprestasi F [<5
Data yang diperoleh dari objek penelitian akan diolah atau ditrainning dengan Fuzzy Inference System  Adaptive Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS) output akhirnya akan menentukan apakah karyawan tersebut akan masuk pada kategori Berprestasi, Cukup Berprestasi, atau Kurang Berprestasi. Role yang diperoleh dari algoritma tersebut kemudian diuji dengan algoritma hybrid trapesium mf dan algoritma backpropagation dengan mf gaussian sehingga diperoleh role algoritma yang mempunyai akurasi yang lebih tinggi. Selanjutnya, berdasarkan role algoritma yang terpilih, dibuat Graphical User Interface (GUI) dan diuji lagi dengan data baru. Aplikasi yang dibuat akan dievaluasi untuk menghasilkan pengetahuan (knowledge) baru.
4.1 Pengelompokkan dan Analisis Data FIS (Fuzzy Inference System) Penilaian Kinerja Karyawan mempunyai 7 (tujuh) variabel input dan 1 (satu) variabel output  yaitu :
Tabel.5.Pengelompokkan variable dan notasi Variabel Input Notasi Input Variabel Output 1. Memiliki  loyalitas  terhadap intuisi Kom1  Berprestasi  Cukup
Berprestasi  Kurang
Berprestasi
2. Memiliki rasa tanggung jawab Kom2
3. Disiplin dalam bekerja Kom3 4. Kemampuan dalam berkomunikasi Ker1 5. Kemampuan dalam berbagi informasi baik ke teman, atasan, maupun bawahan Ker2 6. Penilaian  kinerja  berdasarkan kualiitas pekerjaan Has1
7. Penilaian  kinerja  berdasarkan kuantitas pekerjaan Has2
Untuk membangun Fuzzy Inference Sysem (FIS) memerlukan semesta pembicaraan. Semesta pembicaraan yang dibentuk terlihat pada tabel dibawah ini.
Tabel.6.Semesta pembicaraan Fungsi Variabel Semesta pembicaraan Input Kom1 [0-8] Kom2 [0-10] Kom3 [0-8] Kar1 [0-8] Kar2 [0-8] Has1 [0-10] Has2 [0-8] Out [0-10]
Langkah-langkah penyelesaian dalam metode Fuzzy Inference System (FIS) ANFIS untuk mendapatkan output adalah pembentukan data atau generate FIS, trainning, kemudian testing. Dari hasil pembangkitan data trainning dapat menghasilkan struktur ANFIS beserta dengan  rulesnya.
Gambar 4.Tampilan hasil training data
Setelah training data selesai maka akan terbentuk suatu model Fuzzy Inference System (FIS) ANFIS.
Gambar 5 Fuzzy inference system yang terbentuk

## 4.2 Pengujian Data
1. Pengujian Data Model ANFIS
Seperti yang disampaikan diawal, bahwa penelitian ini menguji (testing) terhadap dua model algoritma ANFIS, yaitu hybrid dan backpropagation. Hal ini dilakukan untuk mencari model algoritma yang paling akurat dan memiliki tingkat kesalahan yang rendah. Berikut contoh pengujian data dengan menggunakan model algoritma hybrid.
Dari dua contoh pengujian pada gambar 6 dan 7, terlihat perbedaan hasil yang sangat jauh antara model algoritma hybrid dan backpropagation walaupun dengan nilai input yang sama. Model algoritma hyrid lebih akurat dan memiliki nilai rata – rata error yang lebih kecil. Berikut tabel perbedaan antara model algoritma hybrid dan backpropation.
Gambar 6. Contoh pengujian data dengan model hybrid
Gambar7. Contoh pengujian data dengan model backpropagation
Tabel.7. Perbandingan Pengujian Algoritma Hybrid dan Backpropagation
Model Jenis Epochs Jumlah Data Tingkat Kesalahan Rata-rata kesalahan pengujian Akurasi Hybrid 10 20 1.6778e-05 0,0086422 Tinggi Backpropagation 10 20 6.7669 6.6693 Rendah
2. Uji Coba Sistem Penilaian Kinerja
Pembuatan sistem dibuat menggunakan program matlab v2013a dengan pertimbangan matlab merupakan software tool dan design  yang  lebih  baik  dan  didukung  adanya  fungsi-fungsi  matematis  serta  logika  yang  baik.  Implementasi  sistem  penilaian kinerja pegawai di Dinas Pendidikan Kabupaten Rembang ini menggunakan model algoritma hybrid, karena model algoritma ini memilikiakurasi dan tingkat rata – rata kesalahan pengujian yang baik. Untuk dapat melakukan implementasi sistem, dibutuhkan spesifikasi  sistem  perangkat  lunak  maupun  perangkat  keras.  Spesifikasi  komputer  yang  dibutuhkan    sudah  memenuhi  untuk menginstall sistem ini. Berikut ini merupakan tampilan form-form yang digunakan pada sistem penilaian kinerja pegawai :

##  Form Login
Form Login adalah form yang digunakan untuk dapat masuk kedalam form administrator, user harus memasukkan password untuk dapat masuk kedalam form penilaian.

## Gambar 8.Tampilan form login
 Form Penilaian Kinerja Karyawan
Form penilaian adalah form inti di dalam sistem ini, form ini hanya boleh digunakan tim penilai kinerja karyawan, karenanya untuk dapat masuk ke form ini user harus memasukkan password terlebih dahulu. Tujuan dari form ini adalah untuk mengambil data-data untuk setiap karyawan yang akan dinilai kinerjanya serta data identitas seperti foto, nama, status, nip dan sebagainya. Setelah mengisi skor nilai pada semua variabel, kita klik tombol hasil penilaian kinerja lalu akan muncul hasil penilaian kinerja karyawan  tersebut.  Hasil  dari  kinerja  karyawan  tersebut  dapat  langsung  kita  isi  dalam  form  data  karyawan  tersebut  agar  data tersebut bisa kita simpan. Disini juga tersimpan form hapus data untuk menghapus data yang salah atau tidak terpakai. Terakhir terdapat menu “lihat fuzzy” yang dapat digunakan untuk melihat toolbox-toolbox fuzzy yang terdapat dimatlab.
Gambar 9.Form penilaian kerja
 Form Hapus Data
Form ini berfungsi untuk menghapus data yang tidak digunakan lagi atau data-data yang salah.

## Gambar.10.Form hapus data

## 5 Kesimpulan
Setelah  memaparkan  keseluruhan  dari  penelitian  dan  dengan  melakukan  analisis  sesuai  dengan  penulisan  yang  ada,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
 Dari hasil pengujian Sistem Penilaian Kinerja Pegawai di Dinas Pendidikan Kabupaten Rembang dengan menggunakan metode ANFIS  khususnya  model algoritma Hybrid kepada pegawai  yang diuji pada penelitian ini menunjukkan bahwa jika dibandingkan dengan perhitungan manual yang sebelumnya dilakukan oleh tim Penilai memiliki tingkat keakuratan mencapai 97 %.
 Waktu  yang  diperlukan  sistem  untuk  analisis  data  kurang  dari  2  menit  sedangkan  perhitungan  manual  yang  dilakukan sebelumnya mencapai 15-30 menit 3.
 Model algoritma hybrid memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model algoritma backpropagation.
6 Daftar Pustaka
[1] Kompasiana.com, “Pentingnya Pendidikan Untuk
Masa Depan,” KOMPASIANA , Agu 29, 2014. https://www.kompasiana.com/umikholifah/54f5ee95a33311327e8b4662/pentingnya-pendidikan-untuk-masa-depan (diakses Okt 31, 2020).
[2] M.  N.  Ali,  “Alokasi  Anggaran  Dana  Pendidikan  Tahun  2019,  Jumlahnya  Cukup  Besar,” Siedoo ,  Des  14,  2018. https://siedoo.com/berita-13718-alokasi-anggaran-dana-pendidikan-tahun-2019-jumlahnya-cukup-besar/  (diakses  Okt  31, 2020).
[3] S.  N.  Aini,  “Peran  dinas  pendidikan  terhadap  peningkatan  kualitas  pendidikan  sekolah  dasar  di  kota  metro,”  PhD  Thesis, Universitas Indonesia. Fakultas Ilmu Sosial Ilmu Politik, 2010.
[4] I. W. dalam Afrilianasari, “Teori Pengembangan,” Jakarta: Kencana , 2014.
[5] R. M. Gagne, “The condition of learning. Gagne R M. Domains of Learning,” Interchange , vol. 2, no. 21, hlm. 1–8, 1984.
[6] R. G. Murdick, Sistem Informasi untuk Manajemen Modern . Erlangga, 1991.
[7] Z. Amsyah, Manajemen Sistem Informasi . Gramedia Pustaka Utama, 1997.
[8] R. W. Griffin, Manajemen . Erlangga, 2004.
[9] J. A. Stoner, Management, Prentice / Hall International . Englewood Cliffs, 1982.
[10]  B.  A.  Wibowo,  I.  Pakereng,  dan  H.  Tampake,  “Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Jalan Menggunakan Metode ID3 (Studi Kasus BAPPEDA Kota Salatiga),” Thesis, Universitas Kristen Satya Wacana, 2011.
[11]  A.  D.  Frayudha,  S.  Suhartono,  dan  S.  Suyono,  “Simulasi  3D  Pertumbuhan  Kedelai  Pada  Pemberian  Variasi  Dosis  Formula Pupuk  Organik  Cair  Dan  Urea  Menggunakan  Anfis  Berbasis  XL  System,” MATICS ,  vol.  12,  no.  1,  Art.  no.  1,  Apr  2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8150.
[12]  A. Aziz, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penyeleksian Calon Siswa Baru  Di Sma  Negeri 1  Kejayan Menggunakan Metode Multi-Factor Evaluation Process (MFEP),” Explore IT! : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika , vol. 6, no. 1, Art. no. 1,  Jun  2014,  Diakses:  Okt  31,  2020.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://www.jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE- IT/article/view/263.
[13]  F.  Fitriyani,  “Penerapan  AHP  sebagai  Model  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Bersalin  Contoh  Kasus  Kota Pangkalpinang,” Jurnal SIFO Mikroskil , vol. 13, no. 2, hlm. 103–112, 2012.
[14]  R.  P.  A.  Nugroho,  Kusrini,  dan  H.  A.  Fatta,  “Analisis  Perbandingan  Metode  AHP,  TOPSIS  Dan  AHP-TOPSIS  Dalam  Tahapan Seleksi Awal Di PT. XYZ,” Jurnal VOI (Voice Of Informatics) , vol. 7, no. 2, Art. no. 2, Agu 2018, Diakses: Nov 02, 2020. [Daring]. Tersedia pada: https://voi.stmik-tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/view/118.
[15]  S. Mangkuprawira dan A. V. Hubeis, “Manajemen mutu sumber daya manusia,” Bogor: Ghalia Indonesia , 2007.
[16]  G. Dessler, Management Sumber Daya Manusia . PT Prenhallind, 1997.
[17]  Gomes, Manajemen sumber daya manusia . Andi Offset, 2001.
[18]  S. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R & D . Alfabeta, 2009.
[19]  B.  Fatkhurrozi,  M.  A.  Muslim,  dan  D.  R.  Santoso,  “Penggunaan  Artificial  Neuro  Fuzzy  Inference  Sistem  (ANFIS)  dalam Penentuan Status Aktivitas Gunung Merapi,” Jurnal EECCIS , vol. 6, no. 2, hlm. 113–118, 2012.