## APLIKASI KINERJA DOSEN BERBASIS FUZZY UNTUK MENGUKUR TINGKAT KINERJA MENGAJAR DOSEN PADA FAKULTAS ILMU KOMPUTER BANDAR LAMPUNG
Andyka Risky Pratama* 1
Wiwin Susanty #2 *1#2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Jl. Zainal Abidin Pagar Alam No. 26 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142

## Abstract
Kualitas  pendidikan  merupakan  suatu  yang  penting,  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas pendidikan  adalah  pengajar.  Dalam  pendidikan  tingggi,  pengajar/dosen  memegang  peranan  yang penting dalam kualitas lulusan. Untuk meningkatkan kualitas lulusan diperlukan dosen yang berkualitas, baik  dalam  hal  penguasaan  materi  maupun  aspek  pembelajaran  lainnya.  Salah  satu  cara  untuk mengetahui  kualitas  dosen  dalam  proses  belajar  mengajar  yaitu  dengan  melakukan  evaluasi  kinerja terhadap  dosen  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa.  dengan  menggunakan  kuisioner  yang  didalamnya terdapat beberapa aspek penilaian, antara lain: penampilan fisik, materi yang di sampaikan, disiplin dan perilaku.  Pengolahan  terhadap  hasil  kuisioner  ini  secara  sederhana  dilakukan  dengan  menggunakan metode matematika biasa mengunakan rumus nilai rata-rata. Hasil pengolahan ini kurang akurat, untuk itu  untuk  untuk  meningkatkan  akurasi  pengolahan  data  ini  digunakan  metode  fuzzy,    Metode  ini digunakan  karena  fuzzy  dapat  mengolah  data  yang  samar  dan  Sehingga  hasil  pengolahan  data  dapat lebih akurat.
Kata Kunci: dosen, kuisioner, fuzzy,kinerja dosen
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Mentransformasikan, mengembangkan dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni melalui pendidikan, penelitian  dan  pengabdian  kepada  masyarakat merupakan  tugas  seorang  dosen  (Undang- Undang  RI  No.14  tentang  Guru  dan  Dosen, 2005).  Mengajar  merupakan  salah  satu  aktifitas dosen  yang  langsung  berhubungan  dengan mahasiswa.  Aktifitas  belajar  mengajar  di perguruan  tinggi  tidak  hanya  memberikan materi,  tetapi  juga  menumbuhkan  sikap  kreatif, inovatif, proaktif, serta mengembangkan potensi mahasiswa  juga  membentuk  pola  fikir.  bagi mahasiswa.  Organisasi  dan  manajemen  yang sehat  dan  efektif  serta  didukung  dosen  yang profesional  sangat  menunjang  mutu  proses belajar  mengajar,  mutu  lulusan  dan  mutu pelayanan  Tri  Dharma  pada  stakeholder (Kustono, 2010). Sehingga dapat  meningkatkan nilai  akreditasi  perguruan  tinggi  tersebut. Dengan  demikian  proses  belajar  mengajar merupakan  proses  utama  dalam  suatu  institusi pendidikan  dan  kualitas  pengajar/dosen  sangat penting  untuk  peningkatan  kualitas  institusi (Dong & Dai, 2009). Dengan  kata  lain  evaluasi  terhadap kualitas  mengajar  dapat  meningkatkan  antusias
kinerja  dosen  serta  meningkatkan  manajemen dan  kualitas  pengajaran  (XiuHong,  GuiXiang, JunQing,  &  Lan,  Nov  21-22,  2009).  Evaluasi terhadap  kinerja  dosen  ini  dapat  dilakukan dengan  berbagai  cara,  diantaranya  adalah dengan  memberikan  angket  kuisioner  kepada mahasiswa  untuk  menilai  kualitas  dosen  yang mengajar suatu matakuliah. Mahasiswa diberikan kuisioner yang berisi point-point yang berkaitan dengan kompetensi, metode penyampaian, perencanaan, komunikasi, penampilan serta kedisiplinan. Cara ini merupakan  salah  satu  cara  yang  efektif  dan efisien karena inputan langsung dari mahasiswa yang  bersangkutan  yang  mengalami  dan merasakan  proses  belajar  mengajar  dengan dosen tersebut. Evaluasi ini dilaksanakan secara periodik  artinya  evaluasi  dilakukan  pada  setiap kurun  waktu  yang tetap. Hal  ini  untuk  menjaga akuntabilitas  kepada  pemangku  kepentingan terkait dengan kinerja perguruan tinggi (Kustono, 2010). Kuisioner yang telah diisi oleh mahasiswa selanjutnya diolah oleh staf akademik  Pengolahan  kuisioner  ini  dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  dengan  metode matematika  rata-rata  terhadap  nilai-nilai  bobot pada point-point evaluasi.
Ternyata  pengolahan  kuisioner  evaluasi kinerja  dosen  ini  memiliki  beberapa  masalah dan hal ini merupakan isu yang sulit dan sensitif
yang  memiliki  aspek-aspek  kuantitatif  dan kualitatif,  kompleksitas  dan  ketidaktepatan  dan terdapat  atribut  yang  cukup  banyak  serta  hasil pengukurannya  kabur  (Neogi,  Mondal,  & Mandal, 2008, 15 April)
Selama  ini  sistem  penilaian  yang  sudah ada  bersifat  tertutup.  Sehingga  yang  dinilai (dalam  hal  ini  dosen),  tidak  dapat  mengetahui secara  pasti  kriteria  yang  digunakan  untuk proses penilaian sehingga hal tersebut mengakibatkan kecemburuan sosial antara pihak satu  dengan  pihak  yang  lainnya.  Hal  tersebut menjadi  faktor  pemicu  terhadap  memburuknya kinerja  dosen  dengan  atau  tanpa  disadari  oleh pihak manajerial.
Logika fuzzy mengevaluasi secara komprehensif,  melalui  analisis  regresi  dan multiple  discriminan  analisis  methods,  dan mencapai  beberapa  hasil,  tapi  index  presisi  dan metode  evaluasi  tidak  tercapai  dan  sulit  untuk menentukan  bobot  evaluasi  (Dong  &  Dai, 2009). Pada  penelitian  ini  pendekatan fuzzy akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja dosen. Studi kasus yang diambil adalah evaluasi kinerja  dosen  dengan  kuisioner  yang  diisi  oleh mahasiswa pada Universitas Bandar Lampung
1.2 Permasalahan Penelitian 1.2.1 Identifikasi Masalah
Masalah  pada  peneltian  ini  adalah karena  hasil  pengolahan  kuisioner  evaluasi kinerja  dosen  yang  tidak  akurat,  karena  masih menggunakan model matematika biasa

## 1.2.2 Ruang Lingkup Masalah
Agar  penelitian  yang  dilakukan  tidak menyimpang  maka  perlu  pembatasan  masalah yang  difokuskan  pada  pengukuran  tingkat kinerja mengajar dosen

## 1.2.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang di  atas  dapat  rumusan  masalah  penelitian  ini adalah  apakah  metode Fuzzy dapat  lebih  akurat mengolah  hasil  kuisioner  evaluasi  kinerja dosen?
1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.3.1 Tujuan Penelitian Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan metode Fuzzy untuk meningkatkan  akurasi  pengolahan  kuisioner evaluasi kinerja dosen.

## 1.3.2 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah :
1. Manfaat  praktis  dari  hasil  penelitian  ini adalah  agar  metode fuzzy ini  dapat digunakan  oleh  staf  akademik  untuk mengolah  hasil  kuisioner  evaluasi  kinerja dosen.
2. Manfaat  teoritis  dari  hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  gambaran dan  pemahaman  penerapan fuzzy pada suatu studi kasus evaluasi kinerja dosen.
3. Manfaat  kebijakan  dari  penelitian  ini adalah  dengan  hasil  yang  lebih  akurat  ini dapat mendukung manajemen untuk penempatan kembali dosen pada matakuliah tertentu.
4. Sebagai referensi penelitian berikutnya.
2. Landasan Teori
2.1 Evaluasi Kinerja Dosen Definisi dosen yang tercantum pada undang undang  guru  dan  dosen  tahun  2005  bahwa dosen adalah pendidik professional dan ilmuwan  dengan  tugas  menstransformasikan, mengembangkan  dan  menyebarluaskan  ilmu pengetahuan,  teknologi  dan  seni  melalui pendidikan, penelitian dan pengabdian masyarakat  (Undang-Undang  RI  No.14  tentang Guru  dan  Dosen,  2005).  Kompetensi  tenaga pendidik ini, khususnya dosen, diartikan sebagai seperangkat  pengetahuan,  keterampilan  dan perilaku  yang  harus  dimiliki,  dihayati,  dikuasai dan diwujudkan oleh dosen dalam melaksanakan
tugas profesionalnya. Kompetensi tersebut meliputi kompetensi pedagogik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial dan kompetensi profesional.
Tugas  utama  dosen  adalah  melaksanakan tridharma  perguruan  tinggi  dengan  beban  kerja paling  sedikit  sepadan  dengan  12  (dua  belas) sks dan paling banyak 16 (enam belas) sks pada setiap  semester  sesuai  dengan  kualifikasi akademik.  Pelaksanaan  tugas  utama  dosen  ini perlu dievaluasi  dan dilaporkan secara periodik sebagai  bentuk  akuntabilitas  kinerja  dosen kepada masyarakat (Kustono, 2010).
Dosen  merupakan  salah  satu  komponen penting  dalam  pendidikan  tinggi.  Semua kebijakan  manajemen  untuk  memperbaiki  dan meningkatkan kualitas pendidikan, pada akhirnya  dosen  yang  melaksanakan  dalam kegiatan  belajar  mengajar.  Mutu  kegiatan belajar  mengajar  tergantung  dari  kompetensi dan komitmen dosen.
Kompetensi  dosen  menentukan  kualitas pelaksanaan Tridharma Perguruan Tinggi sebagaimana  yang  ditunjukkan  dalam  kegiatan profesional dosen. Untuk
menjamin pelaksanaan tugas dosen berjalan sesuai dengan
kriteria  yang  ditetapkan  dalam  peraturan perundang  undangan  maka  perlu  dievaluasi setiap periode waktu yang ditentukan (Kustono,  2010).  Evaluasi  dosen  meliputi kegiatan  mengumpulkan  informasi  mengenai bagaimana dosen melakukan pekerjaan, menginterpretasi informasi, dan membuat penilaian  mengenai  tindakan  apa  yang  harus dilakukan untuk meningkatkan kualitas pengajaran.  Evaluasi  dosen  merupakan  suatu kesatuan  dalam  kegiatan  belajar-mengajar  yang baik. Pengajaran yang baik membantu mahasiswa untuk mencapai pembelajaran berkualitas  baik,  untuk  itu  agar  kualitas pengajaran  dan  standar  akademik  berkualitas, perlu untuk selalu dievaluasi dan ditingkatkan. Evaluasi  kinerja  dosen  dalam  institusi pendidikan tinggi, secara lebih khusus memiliki tujuan yaitu :
1. Meningkatkan kualitas pengajaran
2. Mengembangkan diri dosen
3. Meningkatkan kepuasan mahasiswa terhadap pengajaran
4. Meningkatkan kepuasan kerja dosen
5. Mencapai
tujuan program studi/fakultas/universitas,
6. Meningkatkan penilaian masyarakat terhadap fakultas/universitas.

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah yang  samar  untuk  penalaran  yang  lebih manusiawi.  Logika  fuzzy  sangat  fleksibel, memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat,  dapat  memodelkan  fungsi-fungsi  linier yang  sangat  kompleks.  Logika  fuzzy  yang pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, memiliki  derajat  keanggotaan  dalam  rentang  0 (nol)  hingga  1  (satu),  berbeda  dengan  logika digital  yang  hanya  memiliki  dua  nilai  yaitu 1(satu)  atau  0(nol).  Logika  fuzzy  digunakan untuk  menerjemahkan  suatu  besaran  yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic) .
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  logika  fuzzy ini  sudah  digunakan  oleh  manusia,  seperti merasakan suhu udara, menilai seseorang masih muda,  parobaya  atau  tua,  luapan  perasaan senang, sedih atau marah. Hal ini berbeda sekali dengan  konsep data  yang crisp. Pada data crisp hanya  ada  kondisi  suhu  dingin  dan  panas  atau muda dan tua.
Terdapat  berbagai  macam  model  logika  fuzzy, diantaranya adalah :
1. Model Mamdani Pada model ini aturan fuzzy didefinisikan : IF x 1 is A 1 AND … AND x n is A n THEN y
is B Dimana A 1 ,…, A n , B adalah nilai-nilai linguistic  (atau  fuzzy  set),  dan  “x 1 is  A 1 ” menyatakan  bahwa  nilai  variable  x 1 adalah anggota fuzzy set A 1
2. Model Sugeno Model ini mengunakan aturan berbentuk : IF  x 1 is  A 1 AND  …  AND  x n is  A n THEN y=f(x 1 ,…,x n ) Dimana f bias berupa sembarang  fungsi  dari  variable-variabel input  yang  nilainya  berada  di  dalam interval variable output. Biasanya fungsi ini dibatasi  dengan  menyatakan  f  sebagai kombinasi  linier  dari  variable-variabel input:  f(x 1 ,  …,  x n )=w 0 +w 1 .x 1 +…+w n .x n dimana  w 0 ,w 1 ,…,w n adalah  konstanta  yang berupa  bilangan  real  yang  merupakan bagian dari spesifikasi aturan fuzzy.
Secara  umum  dalam  sistem  logika fuzzy terdapat beberapa buah elemen dasar, yaitu:
1. Basis kaidah (rule base) , yang berisi aturan- aturan secara linguistik yang bersumber dari para pakar;
2. Suatu  mekanisme  pengambilan  keputusan (inference  engine) ,  yang  memperagakan bagaimana  para  pakar  mengambil  suatu keputusan  dengan  menerapkan  pengetahuan (knowledge) ;
3. Proses fuzzifikasi (fuzzification) , yang mengubah  besaran  tegas (crisp) ke  besaran fuzzy. Masukan-masukan nilai kebenarannya  bersifat  pasti  (crisp  input) dikonversi  ke  bentuk  fuzzy  input,  yang berupa  nilai  linguistic  yang  semantiknya ditentukan  berdasarkan  fungsi  keanggotaan. Misalnya  IPK=2,99  dikonversi  menjadi bagus dengan derajat keanggotaan 0,97
4. Inference Dalam  system  berbasis  aturan  fuzzy,  proses inference  memperhitungkan  semua  aturan yang ada di dalam basis pengetahuan.
5. Proses  defuzzifikasi (defuzzification) ,  yang mengubah besaran fuzzy hasil dari inference engine, menjadi besaran tegas (crisp).

## 3. Model Tsukamoto
Langkah pengukuruan Fuzzy model Tsukamoto
1. Pembuatan  himpunan  fuzzy  sesuai  atribut pengukuran fuzzy
2. Pembuatan  aturan  fuzzy  :  dengan  aturan  If – Then dan operator and Dengan rumus :
z = a1z1+a2z2+anzn A1+a2+an
2.3 Kinerja Mengajar Dosen Standar Mengajar Dosen:
1. Pada  pertemuan  pertama,  dosen  harus menjelaskan  tujuan  akhir  mata  kuliah  yang akan  dicapai  agar  mahasiswa  mengetahui apa  yang  akan  mereka  pelajari  selama perkuliahan.
2. Pada setiap awal pertemuan, dosen seharusnya selalu menjelaskan tujuan instruksional  dari  pokok  bahasan  yang  akan disampaikan (TIK) agar mahasiswa mengetahui  apa  yang  akan  mereka  pelajari pada pertemuan tersebut.
3. Dosen seharusnya menjelaskan aturan penilaian kepada mahasiswa agar mahasiswa mempersiapkan rencana strategi keberhasilan  kuliah  dan  tercipta  sistem penilaian yang adil, obyektif dan bertanggungjawab.
4. Dosen  seharusnya  menunjukkan  semua referensi dan bahan ajar
yang akan digunakan  selama  perkuliahan  kepada mahasiswa agar mahasiswa
dapat mempersiapkan  bahan  belajar  selama perkuliahan.
5. Dosen  harus  konsisten  selalu  menggunakan referensi  dan  bahan  ajar  yang  sudah ditunjukkan  kepada  mahasiswa  agar  materi kuliah  tidak  menyimpang  dari  tujuan akhir mata kuliah.
6. Dosen  harus  datang  tepat  waktu  (sesuai dengan  kesepakatan)  pada  saat  mengajar sesuai  dengan  jadwal  kuliah  agar  tercipta kedisiplinan.
7. Dosen seharusnya selalu memberikan teguran terhadap
mahasiswa yang terlambat mengikuti perkuliahan agar mahasiswa  menyadari  bahwa  kedisiplinan akan berpengaruh pada
keberhasilan
perkuliahan.
8. Dosen seharusnya selalu memberikan teguran terhadap mahasiswa yang berperilaku  atau  bersikap  mengganggu perkuliahan di dalam kelas agar mahasiswa menyadari  bahwa  keberhasilan perkuliahan di dalam kelas sangat tergantung  pada perilaku,sikap  dan  suasana di dalam kelas.
9. Dosen seharusnya selalu memberikan motivasi terhadap mahasiswa agar mahasiswa berhasil dalam mengikuti perkuliahan.
10. Dosen  seharusnya  menggunakan  metode yang bervariasi dalam menyampaikan materi perkuliahan  agar  mahasiswa  terlibat  aktif dalam  perkuliahan  dan  tidak  tercipta situasi kejenuhan.
11. Lama  waktu  dosen  mengajar  di  kelas seharusnya  selalu  sesuai  dengan  jadwal kuliah agar tercipta tujuan akhir perkuliahan tercapai tanpa mengurangi hak dan kewajiban mahasiswa maupun dosen.
12. Dosen seharusnya selalu hadir mengajar di kelas sesuai dengan jadwal kuliah agar tujuan  akhir  perkuliahan  tercapai tanpa  mengurangi  hak  dan  kewajiban mahasiswa maupun dosen. Apabila berhalangan  harus ada kesepakatan jadwal pengganti  antara dosen,  mahasiswa  dan administrasi akademik.
13. Dosen  harus  menguasai  materi  yang  akan disampaikan  pada  perkuliahan  agar terjadi transfer  ilmu  atau  pengetahuan  dari  dosen ke peserta didik sesuai dengan tujuan akhir perkuliahan.
14. Dosen  seharusnya  memberikan  penjelasan yang mudah
dipahami dalam menyampaikan materi kuliah agar mahasiswa mudah menangkap dan memahami materi kuliah.
15. Dosen  seharusnya  selalu  memberikan contoh-contoh nyata dan relevan dengan materi kuliah agar mahasiswa tidak hanya  paham  secara  teori  tetapi  juga memahami situasi dalam dunia riil.
16. Dosen seharusnya memberikan
kesempatan  bertanya  kepada  mahasiswa pada setiap  perkuliahan  agar  mahasiswa mendapatkan
kesempatan untuk menanyakan bagian  materi  perkuliahan yang belum mereka pahami.
17. Dosen  seharusnya  memberikan  penjelasan yang sejelas-jelasnya
terhadap pertanyaan  mahasiswa  agar  mahasiswa memahami  bagian  materi  kuliah  yang belum mereka pahami.
18. Dosen  seharusnya  selalu  menggunakan alat bantu ajar agar dapat memperjelas penyampaian materi kuliah.
19. Dosen  seharusnya  menyampaikan  semua materi kuliah
sesuai dengan kontrak kuliah.
20. Dosen  seharusnya   memberikan  tugas kepada mahasiswa
pada setiap akhir perkuliahan  agar  tercipta  sistem umpan baik yang terstruktur dan berkesinambungan terhadap peserta didik.
21. Dosen  seharusnya  membuat  soal  ujian yang sesuai dengan materi yang telah disampaikan  agar  sistem  evaluasi senantiasa  tetap  mengacu  pada  tujuan akhir perkuliahan.
22. Dosen seharusnya memberikan bobot nilai untuk setiap soal ujian agar
terjadi transparansi dalam penilaian jawaban.
23. Dosen seharusnya memberikan kesempatan kepada mahasiswa yang akan konfirmasi  nilai  agar  tercipta  sistem penilaian yang adil, obyektif dan bertanggungjawab.
24. Dosen  seharusnya  selalu  menilai  tugas- tugas yang telah diberikan agar tercipta prosedur  evaluasi  yang  transparan dan terdokumentasi dengan baik.
25. Dosen seharusnya selalu membahas tugas- tugas yang telah diberikan agar mahasiswa  mendapatkan  umpan  balik untuk  selalu  meningkatkan  kualitas  hasil belajar dengan  mengetahui  kekurangan- kekurangan dalam mengerjakan tugas.
26. Dosen  seharusnya  selalu  membahas  soal
ujian mid semester agar
mahasiswa mendapatkan umpan balik
untuk  selalu  meningkatkan  kualitas  hasil belajar  dengan mengetahui  kekurangan- kekurangan dalam mengerjakan soal ujian.
27. Dosen sebelum melakukan proses pembelajaran  harus  memiliki  GBPP  dan SAP agar perkuliahan terencana dan terarah.
28. Dosen  selalu  melakukan  rekonstruksi terhadap materi pembelajaran agar sesuai dengan perkembangan IPTEKS.

## 2.4 Kerangka Pemikiran
Tabel  2.1 Kerangka Pemikiran 3. Metodologi Penelitian 3.1 Analisa Kebutuhan
3.1.1 Kuisioner Evaluasi Kinerja Dosen Dalam  pengolahan  kuisioner  kinerja dosen  pada  FIK.  UBL  masih  menggunakan perhitungan matematika biasa, Apabila pengelolaannya masih menggunakan cara perhitungan  matematika  biasa , tentu  hasil keakuratanya tidak seakurat dengan menggunakan  metode  tertentu  ( Fuzzy). Untuk itu  perlu  adanya  perubahan  sistem  dari perhitungan  manual/matematika  biasa  dengan menggunakan metode perhitungan fuzzy, sehingga  menghasilkan  hasil  perhitungan  yang akurat  sehingga  dapat  mendukung  manajemen untuk  penempatan  kembali  dosen  pada  mata kuliah tertentu.

## 3.1.1 Wawancara
Merupakan  metode  pengumpulan  data dengan cara mengajukan pertanyaan-pertanyaan atau  jawaban  secara  langsung  kepada  pihak tertentu  dalam  hal  membantu  pengumpulan data.

## 3.1.2 Kepustakaan
Untuk  mendukung  proses  analisa  ini penulis  melakukan  pengumpulan  data  melalui buku-buku  referensi  dan  literature  lain.  Metode kepustakaan merupakan penelitian yang dilakukan  dengan  cara  mempelajari  sumber- sumber  tertulis,  seperti  buku-buku,  jurnal,  dan bahan-bahan  tertulis  lainnya  yang  berhubungan dengan  pengetahuan  teoritis  mengenai  masalah yang  diteliti,  dibaca,  dicatat,  dipelajari  serta diresume untuk kemudian dijadikan data.

## 3.2
Perancangan Penelitian 3.2.1 Use Case
Hasil Logika fuzzy dapat meningkatkan akurasi hasil pengolahan kuisioner dosen Pengukuran Software Grafik perbedaan pretest Grafik perbedaan Postest Pengembangan Software UML JAVA WEB Servlet Implementasi Software FIK UBL Pretest Postest Pendekatan LogikaFuzzy Masalah Masalah pada peneltian ini adalah karena hasil pengolahan kuisioner evaluasi kinerja dosen yang tidak akurat, karenamasih menggunakan model matematika biasa uc Use Case Model Mahasiswa Memilih Kode Mata Kuliah Mengisi form kuisioner fisik Mengisi form kuisioner materi Mengisi form kuisioner perilaku
Diagram  use  case  menggambarkan  interaksi antara sistem dan pengguna.
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  mahasiswa pertama  kali  memilih  kode  mata  kuliah,  kedua mengisi  form  kuisioner  fisik,  materi,  dan perilaku.  Setelah  mengisi  form  kuisioner perilaku  data  yang  mahasiswa  telah  isi  akan  di simpan di database.

## Gambar 3.2 Use Case Diagram Admin
Dari gambar diatas dapat kita lihat apa saja yang dilakukan  admin  untuk  memproses  kuisioner yang  telah  diisi  oleh  mahasiswa  sebelumnya. Pertama admin memilih kode dosen mana yang ingin dihitung, menghitung form kuisioner fisik, materi  dan  perilaku,  baru  dihitung  hasil keseluruhan nya.

## 3.2.3 Class Diagram

## Gambar 3.3 Class Diagram
Class  diagram  menggambarkan  struktur  dan deskripsi  class,  package  dan  objek  beserta hubungan  satu  sama  lain.  Pada  penelitian  ini
dapat digambarkan class diagram sistem seperti diatas.

## 3.2.4
Sequence Diagram
Gambar 3.4 Sequence Diagram Sequence  diagram  menggambarkan  interaksi antar objek pada suatu sistem yang dikembangkan. Sequence diagram memiliki dua dimensi  utama  yaitu  dimensi  vertikal  yang menggambarkan  objek-objek  yang  terkait  pada masing-masing  diagram.  Jika  kita  melihat gambar  diatas,  pertama  mahasiswa  menginput kode  dosen,  lalu  program  akan  menampilkan form  verifikasi,  dan  form  kuisioner,  setelah  itu baru mahasiswa mengisi form kuisioner. Setelah mahasiswa  mengisi  form  kuisioner,  datanya akan disimpan oleh program di database.
Admin  juga  memilih  kode  dosen  yang  ingin dihitung,  lalu  program  akan  menampilkan  form verifikasi seperti mahasiswa, lalu program akan menampilkan  form  hitung  kepada  admin,  lalu admin  akan  menghitung  hasil  keseluruhan  dari nama dosen yang ingin dihitung.

## 3.2.4 Activity Diagram
Di bawah ini gambar activity diagram,
uc Use Case Model Admin Memilih Kode Mata Kuliah Menghitung form kuisioner fisik Menghitung form kuisioner materi Menghitung form kuisioner perilaku Menghitung hasil keseluruhan class Class Model Pengguna +  Mengisi form kuisioner() : void +  Mengisi kode mata kuliah() : void Program +  Menampilkan form kuisioner() : void +  Menampilkan form verifikasi() : void +  Mengolah hasil kuisioner() : void Admin +  Menghitung form kuisioner fisik() : void +  Menghitung form kuisioner materi() : void +  Menghitung form kuisioner perilaku() : void
+  Menginput kode mata kuliah() : void

## Gambar 3.5 Activity Diagram
Activity  diagram  menggambarkan  berbagai flow (aliran) aktifitas dalam sistem yang sedang dirancang, activity diagram juga dapat menggambarkan awalan suatu aktifitas,
percabangan (decision) sampai pada tahap akhir suatu aktifitas sistem.
Dari  gambar  diatas  dapat  kita  lihat  aktivitas program, pertama mahasiswa mengisi kuisioner, dan  program  akan  mengolah  kuisioner,  setelah itu program akan menampilkan presentase hasil dari nama dosen yang dihitung.

## 3.3 Penerapan  Fuzzy  pada  masalah penelitian
Penerapan fuzzy pada  pengolahan  data kuisioner  evaluasi  kinerja  dosen  dilakukan dengan mengolah bobot-bobot kuisioner menggunakan aturan fuzzy . Metode fuzzy yang  digunakan  adalah metode Tsukamoto .
Untuk  menentukan  kinerja  seorang  dosen dipengaruhi oleh 3 variabel yaitu: Fisik, Materi,

## Perilaku.
Dan  untuk  kinerja  dosen  terbagi  3 kategori  yaitu:  Baik,  Cukup  dan  Buruk.
Selanjutnya  dapat  dibuat  grafik  untuk  nilai keanggotaan  himpunan  fuzzy    untuk  setiap variabel  pada  setiap  anteseden  dan  h impunan fuzzy untuk kinerja sebagai berikut:

## \
Gambar 3.6 Himpunan Fuzzy untuk setiap variabel pada setiap anteseden
Untuk  mendapatkan  nilai fuzzy, dilakukan langkah-langkah fuzzy dari  nilai  yang  didapat dari kuisioner sebagai berikut:
1. Membentuk fungsi keanggotaan
2. Pembentukan aturan fuzzy
3. Komposisi aturan dan defuzzyfikasi
1. Membentuk fungsi keanggotaan Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan adalah:
a. Fungsi keanggotaan himpunan Buruk
:
µ STM (x) = 𝑥 1 ;     0 ≤ 𝑥 ≤ 1
2−𝑥 1 ; 1 ≤ 𝑥 ≤ 2 0;               𝑥 ≥ 2
b. Fungsi keanggotaan himpunan Cukup:
µ CM (x) = 0; 𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4 𝑥−2 1 ;          2 ≤ 𝑥 ≤ 3 4−𝑥 1 ;          3 ≤ 𝑥 ≤ 4
c. Fungsi keanggotaan himpunan Baik :
µ SM (x) = 0;              𝑥 ≤ 4 𝑥−4 1 ; 4 ≤ 𝑥 ≤ 5
Kinerja dosen terbagi menjadi 3 kategori, yaitu: baik,  cukup  dan  buruk dapat  digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.7 Himpunan Fuzzy untuk kinerja
Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan adalah:
a. Himpunan Buruk:
a na lys is  Bus ine s s  Proc e ... Sta rt M e ngis i da ta k uis ione r Ha s il pre s e nta s e k uis ione r Ol a h  ku i si o n e r Pri n t p re se n ta se ku i si o n e r Fi n i sh
µ BURUK (y) =
2,5−𝑦 2,5 ; 0 ≤ 𝑦 ≤ 2,5 0;                𝑦 ≥ 2,5
b. Himpunan Cukup: µ TM (x) = 0;     𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3 𝑥−2
1 ;           2 ≤ 𝑥 ≤ 2,5
3−𝑥
1 ;           2,5 ≤ 𝑥 ≤ 3
c. Himpunan Baik:
µ BAIK (y) = 0;                  𝑦 ≤ 2,5 𝑦−2,5 2,5 ;  2,5 ≤ 𝑦 ≤ 5

## 4. Hasil Dan Pembahasan

## 4.1 Sejarah Singkat
Fakultas  Ilmu  Komputer  berdiri  sejak tahun  2000  dan  pada  saat  ini  memiliki  dua program  studi  yaitu  Sistem  Informasi  dan Teknik  Informatika.  Untuk  proses  belajar mengajar  didukung  oleh  staf  pengajar  yang profesional di bidangnya serta ditunjang dengan sarana  dan  prasarana  yang  lengkap  dan memadai dengan ditunjang kurikulum internasional berbasis kompetensi. Hal  ini  membuat  Fakultas  Ilmu  Komputer mampu menjawab tantangan untuk menyiapkan para  mahasiswanya  agar  mendapatkan  ilmu teknologi  dan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh pasar  kerja,  industri,  pemerintah  dan  swasta, baik  dalam  maupun  luar  negeri  pada  saat  ini maupun di masa yang akan datang.

## 4.1.1 Visi dan Misi
Menjadi  pusat  pengembangan  pendidikan di  Indonesia  dan  memaksimalkan  potensi  bagi sarjana Sistem Informasi dan Teknik Informatika yang berkualitas.
Menghasilkan lulusan yang mampu berfikir  dan  bertindak  secara  sistematis  dalam usaha  memecahkan  permasalahan  khususnya terhadap  perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Teknologi  Komunikasi  dalam  substansi IPTEK maupun pemanfaatannya.
Lulusan  yang  mampu  melakukan  analisis dan  perancangan  secara  konseptual  operasional terhadap  Sistem  Informasi  Terpadu  untuk mendukung Manajemen khususnya pada tingkatan strategis.
Mampu merumuskan perencanaan kebutuhan  sistem  informasi   di  masa  depan berbasis  teknologi  informasi  dan  teknologi komunikasi  sebagai  teknologi  unggulan  guna mencapai derajat akademik yang lebih tinggi.
Lulusan  program  S1  Fik  diharapkan mempunyai  kemampuan  dan  pengetahuan dalam  bidang  komputer,  untuk  membina  kader sebagai  manajer  atau  CIO  ( Chief  Information Officer ) dalam organisasi atau perusahaan  yang akan memanfaatkan TI secara ekstensif.

## 4.1.2 Bagan Struktur Organisasi
Gambar 4.1 Struktur Fakultas Ilmu Komputer
4.2 Pengujian Aplikasi
4.2.1 Pengujian Black Box
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  suatu event atau  masukan akan  menjalankan  proses  yang  tepat  dan menghasilkan  output  sesuai  dengan  rancangan. Untuk  contoh  pengujian  terhadap  beberapa perintah sebagai berikut :
Untuk Mahasiswa:

## Tabel 4.1Hasil pengujian Black Box
Input Action Output Hasil 1.  Tombol Masuk Klik, Enter Form mahasiswa Sukses Tabel 4.2 Hasil pengujian Black Box Input Action Output Hasil 1.  Tombol Next Klik, Enter Form Verifikasi Sukses Tabel 4.3 Hasil pengujian Black Box Input Action Output Hasil 1.  Tombol  Klik, Form Sukses
DEKAN Kaprodi Teknik Informatika Kaprodi Sistem Informasi R.I.T Lab Komputer Dosen
Staff
Administrasi Hardware Software Asisten Lab Mahasiswa
Simpan Enter Kuisioner fisik 2.  Tombol Simpan Klik, Enter Form Kuisioner Materi Sukses 3.  Tombol Simpan Klik, Enter Form Kuisioner Perilaku Sukses Untuk admin, Tabel 4.4 Hasil pengujian Black Box Input Action Output Hasil 1.  Tombol Masuk Klik, Enter Form admin 2 Sukses 2.  Tombol Hitung Klik, Enter Form hasil 1  Sukses 3.  Tombol Hitung Klik, Enter Form hasil 2  Sukses 4.2.2 Pengujian White Box
Pengujian whitebox digunakan  untuk menguji  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  logika internal  dan  struktur  kode.  Pada  pengujian  ini digunakan rumus sebagai berikut : Cyclomatic Complexcity V(G) = E – N + 2 Dimana :   E = Path / Jalur
N = Node
Berikut  adalah  pengujian whitebox pada aplikasi ini :
a. Flowchart Mahasiswa
Gambar 4.2 flowchart mahasiswa
Flowchart Admin,
Gambar 4.10 flowchart admin
5 Pengujian White Box Pengujian whitebox digunakan  untuk  menguji hal-hal  yang  berkaitan  dengan  logika  internal dan struktur kode. Pada pengujian ini digunakan rumus sebagai berikut :
Cyclomatic Complexcity V(G) = E – N + 2 Dimana :   E = Path / Jalur N = Node
b. Flowgraph Mahasiswa Flowgraph Admin c. Set path linier Mahasiswa
1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7
Set path linier Admin Pertanyaan No Poin 1 Poin 2 Poin 3 Poin 4 Poin 5 1 1 3 4 0 0 2 0 0 3 4 1 3 0 0 2 4 2 4 0 1 3 2 2 5 0 0 0 4 4
1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6
d. Cyclomatic Complexcity Mahasiswa V(G) = E – N + 2 V(G) = 6 - 7 + 2
V(G) = 1 Cyclomatic Complexcity Admin
V(G) = E – N + 2 V(G) = 5 – 6 + 2 V(G) = 1
4.4 Implikasi Penelitian Penulis menyebarkan kuisioner
perbandingan  tingkat  keakuratan  kinerja  dosen dalam mengajar berbasis fuzzy, survey dilakukan  dengan  cara  menyebarkan  kuisioner terhadap  6  orang  mahasiswa,  2  dosen.  Tujuan dilakukan  survey  adalah  untuk  mengetahui perubahan  yang  terjadi  setelah  dilakukannya implementasi sistem.
Berikut adalah hasil kuisioner beserta grafik hasil kuisioner :

## Gambar  4.11 Grafik Hasil Kuisioner
5. Kesimpulan Dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitianyang  dilakukan  mulai dari  tahap  perancangan  hingga  pengujian terhadap  aplikasi  kinerja  dosen  berbasis  fuzzy untuk mengukur tingkat kinerja mengajar dosen maka disimpulkan bahwa :
1. Dengan dirancang dan
diimplementasikanya  aplikasi  kinerja dosen berbasis  fuzzy  hasil perhitungan kuisioner menjadi lebih akurat.
2. Aplikasi  ini  adalah  sebagai  alat  bantu untuk mengukur tingkat kinerja dosen

## 5.2 Saran
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan terhadap  aplikasi  kinerja  dosen  berbasis  fuzzy, maka  saran  yang  di  usulkan  adalah  sebagai berikut:
1. Kembangkan  aplikasi  ini  dengan  tools lain jika ada.
2. Buat reportnya.

## Daftar Pustaka
1. Budiman  ,  Deny  2010,  Penerapan  Neuro Fuzzy untuk Meningkatkan Akurasi
Pengolahan  Kuisioner  Evaluasi  Kinerja Dosen . STMIK Bani Saleh Jakarta
2. Mubarak, Roy 2009, Sistem Cerdas Berbasis Konsep Fuzzy Logic Untuk Evaluasi Kinerja Karyawan. Pt Johnny Andrean Salon dan PT Talkindo Selaksa Anugerah
3. (Undang-Undang  RI  No.14  tentang  Guru dan Dosen, 2005)
4. Kustono,  D.  e.  (2010). Pedoman  Beban Kerja  Dosen  dan  Evaluasi  Pelaksanaan Tridharma  Perguruan  Tinggi. Jakarta: Depdiknas.
5. Kusumadewi,  S.  (2006). Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making. Yogyakarta: Graha Ilmu.
6. Dong,  P.,  &  Dai,  F.  (2009).  Evaluation  for Teaching  Quality  Based  on  Fuzzy  Neural Network. IEEE Computer Society , 112.
7. Neogi,  A.,  Mondal,  A.  C.,  &  Mandal,  S.  K. (2008,  15  April).  A  Fuzzy  Modeling Approach  to  Evaluate  Faculty  Performance. ACM Ubiquity , Vol. 9, Issue.
1 0 0 0 0 3 0 0 1 0 4 3 2 3 0 0 4 4 2
4
0 1 2 2 4 Grafik Hasil Kuisioner poin 1 poin 2 poin 3