Abstrak - Guru merupakan aspek penting dalam menentukan  keberhasilan  pendidikan.  Era  globalisasi menuntut  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  bermutu tinggi  dan  siap  berkompetisi,  baik  pada  tataran  nasional, regional  maupun  internasional.  Salah  satu  upaya  yang dilakukan  untuk  menghadapi  tuntutan  tersebut  adalah dengan melakukan pemilihan guru berprestasi. Pengamatan  sementara  di  SMK  Budhi  Warman  dalam menentukan guru berprestasi dilakukan secara rapat atau musyawarah.  Cara  tersebut  dinilai  masih  kurang  efektif dan  efisien.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diperlukan sebuah  model  penentuan  guru  berprestasi  di  SMK  Budhi Warman  II  Jakarta  berbasis soft  computing ,  sehingga dapat  menghasilkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang baik.  Pada  penelitian  ini,  pemodelan  berbasis Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System  ( ANFIS ) digunakan  dalam menentukan  guru  berprestasi  berdasarkan  kriteria pemilihan  guru  berprestasi  tingkat  SMK  tahun  2014. Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa fungsi  keanggotaan  untuk  menghasilkan  tngkat  dugaan yang  paling  dekat  dengan  kondisi  rill  di  lapangan. Sehingga  dapat  memberikan  masukan  kepada  kepala sekolah dalam menentukan guru berprestasi.
Kata  kunci-- Guru,  Guru  Berprestasi, Metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System , Matlab

## I. PENDAHULUAN
Guru  merupakan  aspek  penting  dalam  menentukan keberhasilan  pendidikan.  Menurut  Undang-undang  No.  14 tahun  2005  Tentang  Guru  dan  Dosen  Pasal  1  ayat  1  “Guru adalah  pendidik  profesional  dengan  tugas  utama  mendidik, mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan mengevaluasi  peserta  didik  pada  pendidikan  anak  usia  dini jalur  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar,  dan  pendidikan menengah”.
Era  globalisasi  menuntut  Sumber  Daya  Manusia  (SDM) yang bermutu tinggi dan  siap berkompetisi, baik pada tataran nasional,  regional  maupun  internasional.  Salah  satu  upaya yang  dilakukan  untuk  menghadapi  tuntutan  tersebut  adalah dengan  melakukan  pemilihan  guru  berprestasi.  Berdasarkan Buku  Pedoman  “Pemilihan  guru  berprestasi  dimaksudkan antara lain untuk  mendorong motivasi, dedikasi, loyalitas dan profesionalisme  guru.  Yang  diharapkan  akan  berpengaruh positif  pada  kinerja  dan  prestasi  kerjanya.  Prestasi  kerja tersebut  akan  terlihat  dari  kualitas  lulusan  yang  berkualitas, produktif dan kompetitif”.
Pengamatan  sementara  di  SMK  Budhi  Warman  II  dalam menentukan  guru  berprestasi  dilakukan  secara  rapat  atau musyawarah.  Cara  tersebut  dinilai  masih  kurang  efektif  dan efisien.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diperlukan  sebuah model  model  penentuan  guru  berprestasi  di  SMK  Budhi Warman  II  Jakarta  berbasis soft  computing ,  sehingga  dapat menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan yang baik.

## A. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh  suatu sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System Model  Sugeno  dan  juga memperoleh program aplikasi yang akan memudahkan Kepala Sekolah dalam menentukan guru berprestasi pada SMK Budhi Warman II Jakarta.

## B. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah: a. Manfaat praktis
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  agar  dapat  digunakan  oleh SMK  Budhi  Warman  II  dalam  menentukan  guru berprestasi.
b. Manfaat teoritis
Sebagai  bukti  empiris  dalam  pengembangan  konsep- konsep,  khususnya  dalam  bidang  penentuan  guru berprestasi,

## II. LANDASAN TEORI

## A. Guru
Menurut  Undang-Undang  No.  14  Tahun  2005  Tentang Guru  dan  Dosen  Pasal  1  ayat  1:  Guru  adalah  pendidik profesional dengan tugas utama mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai, dan mengevaluasi  peserta  didik  pada pendidikan anak  usia  dini jalur pendidikan formal,  pendidikan dasar,  dan  pendidikan menengah.

## B. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu  ruang output. Logika  fuzzy  dapat  dianggap  sebagai  kotak  hitam  yang menghubungkan  antara  ruang  input  menuju  ruang  output. Kotak  hitam  tersebut  berisi  cara  atau  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengolah  data  input  menjadi  output  dalam bentuk  informasi  yang  baik  (Kusumadewi  dan  Purnomo, 2013:3).

## MODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Wanti Rahayu 1
1 Mahasiswa Universitas Indraprasta PGRI Email : 1 wanti.reiku@gmail.com
C. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
merupakan  jaringan  adaptif  yang  berbasis  pada  sistem kesimpulan fuzzy (fuzzy inference system). Dengan penggunaan  suatu  prosedur hybrid  learning, ANFIS  dapat membangun  suatu mapping input-output yang  keduanya berdasarkan  pada  pengetahuan  manusia  (pada  bentuk  aturan fuzzy IF-THEN ) dengan fungsi keanggotaan yang tepat.
Langkah-langkah  pembentukan  ANFIS  melalui  pengendali jaringan  syaraf  adalah  sebagai  berikut  (Kusumadewi  dan Hartati, 2010:312) :
a. Pemilihan variabel input - output dan data pelatihan.
Pada  langkah  ini,  akan  ditetapkan  variabel-variabel input yang  relevan  dengan output menggunakan  metode eliminasi backward ,  dengan  fungsi  biaya Sum  Squared Error (SSE). Seleksi variabel dilakukan dengan mengeliminasi variabel-variabel yang tidak diperlukan dan mempertahankan  variabel-variabel  yang  memberikan korelasi signifikan terhadap variabel output . Pasangan data input - output dibagi data  pelatihan  dan data pengujian b. Pengelompokan ( clustering ) data pelatihan.
Pada bagian ini, data pelatihan akan dibagi menjadi kelas dengan  menggunakan  metode  pengelompokkan fuzzy  c - means (FCM).  Terdapat buah  aturan
.  Pasangan input  –output pada cluster ke-s
(aturan  ke-s)  direpresentasikan  sebagai  (
,  dengan adalah  jumlah  data  yang  masuk pada kelas ke- .
c. Pembelajaran  jaringan  syaraf  yang  berhubungan  dengan bagian  anteseden  (bagian IF )  pada  aturan-aturan  inferensi fuzzy .
Setiap  vektor input pada  data  pelatihan,  ditentukan
( sebagai berikut:

## {
dengan
= derajat keanggotaan setiap data ( pada cluster ke- (
= banyaknya aturan inferensi fuzzy
Derajat  keanggotaan  setiap  data  pada  bagian  anteseden dapat diperoleh sebagai output jaringan  yang telah dilatih, sebagai
( ̂
d. Pembelajaran  jaringan  syaraf  yang  berhubungan  dengan bagian  konsekuen  (bagian THEN )  pada  aturan-aturan inferensi fuzzy .
Pada  langkah  ini,  akan  dilakukan  pembelajaran  jaringan syaraf  pada  bagian THEN dari
dengan input
( )
dan target output
.  Selanjutnya,  hasil  pelatihan  akan  diujikan pada data pengujian, dengan input ( ) untuk
mendapatkan SSE data pengujian sebagai berikut :
∑[ ( ( ]
dengan
( =  nilai  keanggotaan  tiap  data ( dalam  himpunan fuzzy pada  aturan fuzzy ke- bagian anteseden
( = output jaringan  hasil  pembelajaran  tiap data  pada  setiap  aturan  inferensi fuzzy pada bagian konsekuen
=  target output ke-
=  banyaknya pasangan data pengujian
Selanjutnya, error dengan  pembobotan  dapat  dihitung sebagai berikut :
∑ ( [ ( ( ]
e. Penyederhanaan  bagian  konsekuen  (bagian THEN ) menggunakan metode backward .
Pada  langkah  ini  dilakukan  seleksi  variabel input kembali dan kemudian melatih jaringan kembali untuk
mendapatkan SSE ( sebagai berikut :
∑[ ( ̂ ( ̂ ] Jika ,  maka, dapat  dihilangkan. Proses ini diulangi hingga terpenuhi .
f. Penentuan output akhir.
Nilai dapat diperoleh sebagai berikut:
∑ ( ( ∑ ( dengan .

## D. Perangkat Lunak Matlab R2009b
Matlab  merupakan  perangkat  lunak  yang  cocok  dipakai sebagai  alat  komputasi  yang  melibatkan  penggunaan  matriks dan  vektor.  Fungi-fungsi  dalam toolbox matlab  dibuat  untuk memudahkan  perhitungan  tersebut.  Sebagai  contoh,  matlab dapat dengan mudah dipakai untuk menyelesaikan permasalahan  sistem  persamaan  linier,  program  linier  dengan simpleks,  hingga  sistem  yang  kompleks  seperti  peramalan runtun  waktu  ( times  series ),  pengolahan  citra,  dll  (Siang, 2009:151).

## E. Software Quality Assurance (SQA)
Software  Quality  Assurance (SQA)  sebenarnya  adalah untuk  menghasilkan  suatu  produk  perangkat  lunak  ( software ) yang berkualitas tinggi. SQA merupakan serangkaian aktifitas yang  sistematik  dan  terencana  dalam  rangka  memastikan kualitas software . (Proboyekti,  2012).
Software  Quality  Assurance (SQA)  meliputi  berapa  konsep sebagai berikut:
1. Pendekatan kualitas manajemen,
JURNAL SISFOTEK GLOBAL                                          ISSN : 2088 – 1762 Vol. 7 No. 1 / Maret 2017
2. Teknologi  rekayasa  perangkat  lunak  yang  efektif  (metode dan tools yang digunakan),
3. Tinjauan  teknis  secara  formal  yang  diaplikasikan  melalui proses pengembangan software ,
4. Strategi uji coba software yang multitier,
5. Kontrol terhadap dokumentasi software dan perubahannya,
6. Prosedur untuk memastikan pemenuhan standar pengembangan software , jika software tersebut diaplikasikan,
7. Mekanisme pengukuran dan laporan.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  kuantitatif. Untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  mendalam  dan lengkap  dari  objek  yang  akan  diteliti  dengan  melakukan pengamatan langsung di lapangan.
1. Penelitian Pendahuluan Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh kriteria-kriteria dalam  penelitian,  kriteria  untuk  menentukan  guru berprestasi  diperoleh  dari  pedoman  pemilihan  guru berprestasi tingkat SMK tahun 2014 yang dikeluarkan oleh Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Menengah  kemudian dibuat kuesionernya.
2. Kuesioner Setelah memperoleh
kriteria-kriteria, semesta pembicaraan,  dan  domain  dari  penelitian  pendahuluan, selanjutnya akan dibuat kuesioner penelitian yang diisikan oleh bagian Supervisi SMK Budhi Warman II 3. Mengelola hasil kuesioner
Data  yang  diperoleh  dari  kuesioner  akan  diolah menggunakan  pendekatan  logika  fuzzy  dengan  perangkat lunak Matlab.
Data  yang  diperoleh  kemudian  dimasukkan  sebagai input dari Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  Sistem  ( ANFIS), Sedangkan output nya  adalah  Guru  Berprestasi,  Calon Berprestasi dan Tidak Berprestasi.

## A. Pemilihan Sampel
Proses pemilihan sampel dilakukan dengan cara pengamatan  langsung.  Pemilihan  sampel  berdasarkan  data guru tahun 2012-2013 dan 2013-2014. Sampel pada penelitian ini  adalah  seluruh  guru  yang  mengajar  pada  SMK  Budhi Warman II yang berjumlah 42, sehingga data yang terkumpul 84  data.  Berikut  adalah  tabel  pengukuran  untuk  masing- masing parameter.
Tabel 1. Tabel Pengukuran Parameter Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Skor Range Nilai Pendidikan Kurang 1 D3 Sedang 2 S1 Baik 3 S2 Kinerja Guru Kurang 1 [56 70] Sedang 2 [71 85] Baik 3 [86 100] Karya Kreatif atau Inovatif Kurang 1 [56 70] Sedang 2 [71 85] Baik 3 [86 100]
Pembimbingan Langsung Kurang 1 [56 70] Sedang 2 [72 85] Baik 3 [86 100] Penentuan Guru Berprestasi Tidak Berprestasi 1 [56 70] Calon Berprestasi 2 [72 85] Berprestasi 3 [86 100]

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  langsung  dengan menggunakan:
1. Data Primer Data  primer  merupakan  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  secara  langsung  dari  sumber  asli.  Data  primer penelitian diperoleh dengan cara observasi, wawancara dan kuesioner.  Data  dicatat  dan  dikumpulkan  untuk  kemudian dilakukan persiapan data.
2. Data Sekunder
Data  sekunder  merupakan  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  secara  tidak  langsung  melalui  media  perantara. Data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung,  misalnya  dari literature , dokumentasi, buku, jurnal dan informasi lainnya yang  berhubungan  dengan  guru  berprestasi  dan  metode adaptive neuro fuzzy inference syste (ANFIS) .

## C. Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan ada 2 :
1. Untuk    mendapatkan    data    dan    informasi    dalam menentukan guru berprestasi dilakukan dengan mewawancarai  pihak  yang  berwenang  yaitu    kepala sekolah    dengan  menggunakan    angket    atau    kuesioner yang  digunakan  sebagai instrumentasi.
2. Instrumen  penelitian  untuk  uji  GUI  pada  penelitian  ini menggunakan  perangkat  lunak  yaitu  MATLAB  R2009b Toolbox ANFIS ( Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) dan dengan kuisioner SQA (Software Quality Assurance). Ada  8  buah  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengukur kualitas  perangkat  lunak  menggunakan  metode  SQA (Software Quality Assurance) .
Tabel 2. Metric of Software Quality Assurance (SQA) No Metrik Deskripsi Bobot 1 Auditability Memenuhi Standar atau tidak 0.1 2 Accuracy Keakuratan Komputasi 0.15 3 Completeness Kelengkapan 0.1 4 Error Tolerancy Toleransi terhadap kesalahan 0.1 5 Execution Efficiency Kinerja Eksekusi 0.1 6 Operability Kemudahan untuk dioperasikan 0.15 7 Simplicity Kemudahan untuk dipahami 0.15 8 Training Kemudahan pembelajaran fasilitas help 0.15

## D. Analisis
Sistem  perangkat  lunak  yang  akan  dibangun  merupakan model berdasarkan simulasi ANFIS yang menghasilkan model FIS.  Perangkat  lunak  akan  dibangun  dengan  menggunakan Matlab Language
Untuk mendapatkan data dan informasi dalam menentukan guru berprestasi tahun ajaran 2012/2013 dan 2013/2014, maka digunakanlah metode analisis deskriptif.

## E. Langkah Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  untuk  perancangan  sistem Neuro  Fuzzy dapat  dilihat  dalam  bentuk  diagram  alir  pada gambar dibawah ini:
Mulai Studi Literatur Perancangan ANFIS sebagai model penentuan Guru Berprestasi Identifikasi Masalah Pengambilan Data untuk menentukan Guru Berprestasi Kesesuaian Sistem ANFIS Validasi Sistem ANFIS Tidak Ya Simulasi Program ANFIS. Analisa Hasil Simulasi dan pengujian Penyusunan Laporan Penelitian Selesai
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
1. Tinjauan Pustaka dan Tinjauan Penelitian Tahapan ini dilakukan dengan mempelajari literatur yang berkaitan dengan sistem aplikasi Toolbox Matlab R2009b dan pengujian sistem. Dalam tahapan ini  juga dilakukan studi  dan  analisa  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya mengenai  sistem  yang  menggunakan  pendekatan  logika fuzzy. Kemudian dilakukan perancangan model Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  menggunakan software Matlab  7.9.0,  dimana  pada  tahap  ini software digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan training model  sehingga  didapat  model  penentuan  guru berprestasi yang sesuai.
2. Identifikasi Permasalahan
Tahapan  ini  merupakan  inisialisasi  dari  penelitian,  yaitu mencari permasalahan yang dihadapi oleh kepala sekolah dalam  menentukan  guru  berprestasi.  Hal  ini  dilakukan peneliti  agar  dapat  memahami  kondisi  lingkungan sekolah,  sehingga  mendapatkan  gambaran  menyeluruh tentang sistem yang sedang berjalan
3. Pengambilan Data
Proses    ini    dilakukan    dengan    cara    melakukan observasi,  wawancara,  dan  kuesioner  dengan  kepala sekolah  terkait.  Data  yang  digunakan  merupakan  data
guru  pada  tahun  ajaran  2012/2013  dan  2013/2014  yang terdiri  dari  empat  variabel.  Variabel  tersebut  adalah pendidikan,  kinerja  guru,    hasil  karya  kreatif  dan inovatif,  pembimbingan  langsung.  Data  yang  diperoleh kemudian  di training agar  didapatkan  parameter  premis awal pada model Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).
4. Perancangan Sistem Berdasarkan hasil analisis, kemudian dilanjutkan dengan melakukan    perancangan  sistem  untuk  menggambarkan bagaimana  sistem  dapat  memenuhi    kebutuhan  yang sudah  ditetapkan,  dengan  melakukan  prosedur-prosedur berikut:
a. Pembuatan  pemodelan  program  neuro  fuzzy  dengan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
b. Perancangan antarmuka ( input, output , dan navigasi) c. Perancangan arsitektur.
d. Perancangan konseptual basis data.
Setelah  program  selesai  maka  kemudian  akan dilakukan  pengujian,  jika  sudah  didapatkan  hasil  yang baik  ( error dan  epoch  sudah  optimal)  maka  akan dilanjutkan tahap kesimpulan.
5. Validasi Model ANFIS Setelah  model  ANFIS  didapatkan,  maka  dilakukan validasi  terhadap  model  tersebut.  Validasi  dilakukan dengan menginputkan data validasi kedalam jaringan.Validasi  model  ini  dilakukan  menggunakan software Matlab.
6. Pengujian sistem dan evaluasi
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memvalidasi  terhadap kualitas  sistem  pengujian    terhadap  hasil  analisis  dan perancangan. Pengujian ini dilaksanakan dengan menggunakan metode kuesioner.
7. Kesesuaian sistem ANFIS
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  identifikasi  kelayakan sistem  baik  secara  teknis    dan  organisasi.  Secara  teknis menyangkut  ketersediaan  sumber  daya  berupa    tenaga dan perangkat pendukung. Secara organisasi menyangkut ketersediaan    organisasi  pelaksana  sistem  dan  aturan- aturan pendukung.
8. Analisis Sistem
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data,  akan  dilakukan analisa  kebutuhan    pengguna  dan  kebutuhan  fungsional dan non-fungsional sistem, dan analisa perilaku sistem.

## IV. HASIL PENELITIAN

## A. Pengelompokan dan Analisis Data
Data penelitian dibagi dalam tiga kelompok, yaitu:
a. 32 data pertama digunakan sebagai Training-Data (Data Pembelajaran)
b. 32 data kedua digunakan sebagai Testing-Data (Data Penguji Validitas)
c. 20 data ketiga digunakan sebagai New-Data (Data Penerapan Model/Demo)
B. Simulasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Tahapan Proses Simulasi :
JURNAL SISFOTEK GLOBAL                                          ISSN : 2088 – 1762 Vol. 7 No. 1 / Maret 2017
a. Tahap Load Data (Tahap Memasukkan Data)
b. Tahap Generate FIS (Tahap Membangkitkan FIS) c. Tahap Training FIS (Tahap Pembelajaran FIS) d. Tahap Test FIS (Tahap Validasi FIS)

## C. Tahap Load Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  memasukkan  data  baik data training maupun data testing. Adapun untuk memasukkan kedua  jenis  data  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara melakukan load  data dari  dalam file yang  tersimpan  didalam komputer.
1. Data Pembelajaran ( Training Data)
Gambar 2. Data Pembelajaran Dalam Memori
Pada  gambar  2  diperlihatkan  bentuk  dan  pelatihan  yang  telah diload kedalam ANFIS Editor GUI. Setelah data pembelajaran ( training ) yang telah diunggah dan disimbolkan dalam bentuk lingkaran kecil berlubang.
2. Data Pengujian ( Testing dan Validasi)
Gambar 3. Data Pengujian Dalam Memori
Gambar  3  menunjukkan  proses  memasukkan  data  untuk keperluan  proses  pembelajaran  dengan  nama  file testing data.dat, sedangkan  gambar  3  menunjukkan Testing  Data (Data  Pengujian)  yang  telah  berada  dalam  memori, disimbolkan dalam lingkaran kecil.

## D. Tahap Generate FIS (Tahap Membangkitkan FIS)
Jumlah fungsi keanggotaan yang akan digunakan adalah (3 3 3 3). Tipe keanggotaan yang akan diujicoba dalam penelitian ini  adalah  tipe  keanggotaan  segitiga  ( trimf), trapesium ( trapmf ), lonceng (gbellmf) dan Gaussian (gaussmf) .
Gambar 4. Generate FIS Membership Function (MF) constant
Pada  gambar  4  menunjukkan  generate  FIS  membership Function (MF) dengan MF Type constant .

## E. Tahap Training FIS (Tahap Pembelajaran FIS)
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat  tingkat error pada ANFIS, berdasarkan FIS yang akan dibangun maka dilakukan proses training dengan epoch =500. Simulasi algoritma hybrid dan  algoritma backpropagation dengan  fungsi trimf , tramf, gbellmf,  gaussmf, dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah tipe constant. a. Tahap Training FIS hybrid trimf
Gambar 5. Training Trimf dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  5.  menunjukkan  terjadinya  proses  pembelajaran untuk  simulasi  metode hybrid dengan  fungsi  keanggotaan trimf . Nilai kuadrat rata-rata RMSE = 1,2815e-006.
F. Tahap Testing FIS (Tahap Validasi FIS)
Langkah selanjutnya memvalidasi data FIS . Tahap Testing FIS Hybrid trimf
Gambar 6. Testing Trimf dengan Algoritma Hybrid
Pada gambar  6. Menunjukkan terjadinya proses pembelajaran untuk  simulasi  metode hybrid dengan  fungsi  keanggotaan trimf .    Dan  setelah  diuji  validasi testing dengan epoch 500 dihasilkan kesalahan kuadrat rata-rata  RMSE =  2,222

## G. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS
Berdasarkan    simulasi    ANFIS    yang    dilakukan,    maka didapatkan    hasil  simulasi    berdasarkan    metode    yang digunakan,  yaitu  metode Hybrid dan Backpropagation ,  dan juga    berdasarkan    kategori  variabel    dari    tipe    MF ( Membership Function ).
Tabel 3 Perbandingan RMSE Data Training dengan Data Testing RMSE (Root Mean Square Error)
Membership Function Data Training Data Testing Hybrid Backpropagation Hybrid Backpropagation Trimf 1,2815e-006 0,09958 2.222 2.222 Trapmf 1,2815e-006 0,0043528 2.222 2.222 Gbellmf 1,315e-006 0,069453 2.222 2.222 Gaussmf 1,3046e-006 0,011829 2.222 2.222
Pada    tabel  3.    menunjukkan    perbandingan    RMSE    untuk kedua    metode    yaitu Hybrid dan Backpropagation pada proses    pembelajaran    ( training )    dan    proses  validasi ( testing ).  RMSE  terendah  pada  proses  pembelajaran  yaitu 1,2815e-006 dengan  fungsi  keanggotaan trimf dan trapmf
H. Interpretasi
1. Model Proses Pembelajaran (Training)
Berdasarkan  perbandingan  RMSE  ( Root  Mean  Square Error )  proses pembelajaran (training )  pada tabel  3. metode yang paling optimal untuk kasus  ini adalah : a.  Algoritma Pembelajaran : Metode Hybrid b. Tipe Membership Function (MF) : trimf dan tramf c. Epoch : 500 d. Error tolerance : 0 e.  Parameter Input : ( 3 3 3 3) f.  Terdiri dari 81 rule Metode  tersebut  diambil  dari  tingkat  kesalahan  yang  paling rendah.
Gambar 7. Model Structure Pembelajaran ( Training )
Pada gambar  7. menunjukkan neuron ANFIS yang terdiri dari 4 masukan dan satu keluaran dan 81 rule. .
Gambar 8. FIS Editor Pembelajaran ( Training)
Pada  gambar  8.  merupakan  bentuk  FIS  editor  pembelajaran ( training ). Double    klik pada    masing-masing    parameter untuk    menampilkan  editor  fungsi  keanggotaan.    Selanjutnya akan  muncul membership  function  plots seperti gambar 7.

## I. GUI (Graphical User Interface)
Tampilan dari Model Penentuan Guru Berprestasi Berbasis Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ini  menggunakan software Matlab  R2009b,  dengan output Guru  Berprestasi, Calon  Berprestasi  dan  Tidak  Berprestasi. Rule yang  dipakai adalah dari rule ANFIS dengan fungsi logika AND . Tampilan dari  Model  Penentuan  Guru  Berprestasi  Berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System terlihat pada gambar berikut.
Gambar 9. Tampilan GUI Model Penentuan Guru Berprestasi

## J. Pengujian Data/Sistem/Prototipe Model
Berdasarkan  hasil  evaluasi  penilaian  kualitas  perangkat lunak  maka  dapat  maka    dapat    diketahui    bahwa    dari    5 responden    dengan    8    variabel    penelitian,    4    diantaranya memperoleh    nilai  baik  dan    1  responden  penelitian memperoleh  nilai    cukup.    Jika    demikian    maka    secara umum  aplikasi  ini  memiliki  kualitas  baik  sehingga  layak digunakan  sebagai  perangkat  lunak  untuk  penentuan  guru berprestasi.
Tabel 4. Metric of Software Quality Assurance User Skor Metrik Skor 1 2 3 4 5 6 7 8 #1 80 79 85 85 81 80 79 80 81.2 #2 85 75 78 80 80 90 78 85 81.5 #3 90 80 82 85 87 83 84 85 84.2 #4 79 80 79 81 82 80 78 77 79,35 #5 80 82 87 90 79 83 84 82 83.85 Rata-Rata 81.9

## V. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi ANFIS yang dilakukan dengan Matlab dan menggunakan algoritma hybrid dan backpropagation serta proses  pembelajaran  dan  validasi  yang  dilakukan  diperoleh nilai  yang  paling  optimal  dari  proses  pembelajaran menghasilkan RMSE 1,2815e-006 untuk model pelatihan yang paling  optimal.  Sedangkan  pemodelan  yang  paling  optimal untuk  validasi  menghasilkan  nilai  RMSE  terendah  2,222 dengan  menggunakan  metode hybrid dan backpropagation serta membership function trimf, trapmf, Gbellmf, gaussmf. Sedangkan  skor  rata-rata  hasil  pengujian prototype pada perangkat  lunak  ini  secara  kuantitatif  adalah  81,79,  nilai optimal untuk sebuah perangkat lunak yang memenuhi standar kualitas kinerja uji Software Quality Assurance (SQA) adalah 80,  berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  maka  uji  kelayakan pada  penelitian  ini  cukup  optimal  sehingga prototype dapat dijadikan  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  dalam menentukan guru berprestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S.  Kusumadewi  dan  H.  Pramono.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2]   S. Kusumadewi dan S. Hartati. 2010. Neuro Fuzzy Integrasi System Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu. [3]   U. Proboyekti. 2011. Software Quality Assurance . www.lecturer.ukdw.ac.id/ othie/ sqa .pdf. 15 September 2014.
[4]   Republik  Indonesia.  2015. Undang-Undang No. 14 Tahun 2005 Tentang Guru dan Dosen Pasal 1 ayat 1 Tahun 2015. Jakarta: Sekretariat Negara. [5]   Siang,  Jong  Jek.  2009. Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta:Andi.