aplikasi dashboard information system performansi akademik

Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
APLIKASI DASHBOARD INFORMATION SYSTEM
PERFORMANSI AKADEMIK PERGURUAN TINGGI
DENGAN MENERAPKAN LOGIKA FUZZY
Putri Rita Andriyani1, Irwan Budiman 2, Radityo Adi Nugroho 3
123Prodi Ilmu Komputer FMIPA ULM
Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
Email : [email protected]
Abstract
A stategic information necessary to display the information needed to make
a decision. To display this information be processed so as to present critical
information on performance at a glance. One presentation of information can be
displayed in a visual form which is Dashboard. Presentation of information required in
College to measure current performance and analysis for purposes that will come.
Based on this, the system needs to provide performance information visually simple
and easily understood. Then the system will process the data by utilizing the Academic
Information System (AIS), which is owned by the College and Forms Assessment to
determine the points that will be assessed in accordance with the provisions of existing
standards. Scoring points obtained from the Forms and AIS will be processed by
applying fuzzy logic in order to generate value for the performance to be displayed
visually Dashboard.
Keywords: Fuzzy Logic, Dashboard Information System, Academic Information
System, Performance Measurements
Abstrak
Sebuah informasi stategic diperlukan untuk menampilkan informasi-informasi
yang dibutuhkan dalam mengambil sebuah keputusan. Untuk menampilkan informasi
tersebut dilakukan proses pengolahan sehingga dapat menyajikan informasi kritis
mengenai kinerja secara sekilas. Salah satu penyajian informasi dapat ditampilkan
dalam bentuk visual yaitu Dashboard. Penyajian Informasi diperlukan dalam
Perguruan Tinggi untuk mengukur kinerja saat ini dan analisis untuk keperluan yang
akan datang. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan sistem yang dapat memberikan
informasi kinerja dengan visual yang simple dan mudah dipahami. Maka sistem akan
memproses data dengan memanfaatkan Sistem Informasi Akademik (SIA) yang
dimiliki oleh Perguruan Tinggi dan Borang Penilaian untuk mengetahui Poin-poin
yang akan dinilai sesuai dengan Ketentuan Standar yang ada. Poin penilaian yang
didapat dari Borang dan SIA akan diolah dengan menerapkan Logika Fuzzy agar
menghasilkan nilai kinerja yang akan ditampilkan secara visual Dashboard.
Kata Kunci : Logika Fuzzy, Dashboard Information System, Sistem Informasi
Akademik, Pengukuran Kinerja
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
27
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
1.
PENDAHULUAN
Dashboarad adalah informasi yang disajikan dalam bentuk visual,
menampilkan sistem manajemen kinerja mengenai kinerja proses operasional
secara sekilas. Dalam sistem informasi, eksekutif yang berada pada level strategic
membutuhkan informasi untuk memberikan arahan pencapaian tujuan yang
strategis , memprediksi peluang, dan membuat suatu keputusan bisnis yang tepat
[1]. Untuk mengahasilkan sebuah informasi stategic pada eksekutif diperlukan
proses pengolahan informasi hingga menjadi sebuah dashboard yang menampilkan
informasi-informasi yang dibutuhkan dalam mengambil sebuah keputusan. Proses
pengolahan informasi dilakukan dengan perhitungan summary untuk menampilkan
indikator kondisi pencapaian kinerja pada setiap Key Perfomance Indicator (KPI)
dalam dashboard. Perhitungan yang digunakan yaitu dengan menerapkan Logika
Fuzzy. Perhitungan logika fuzzy ini dibutuhkan untuk menghasilkan informasi yang
menyatakan indikator kondisi pencapaian kinerja. Penggunaan logika fuzzy karena
mampu beradaptasi dengan perubahan dan ketidakpastian, sifatnya yang fleksibel
dalam suatu keadaan yang tidak pasti[2]. Dalam penelitian ini, logika fuzzy
diterapkan untuk mengetahui nilai dari indikator pada setiap KPI. Nilai tersebut
dikonversi dalam bentuk angka pada keadaan tertentu dalam suatu variabel.
Variabel yang diukur dalam penelitian ini adalah data akademik perguruan tinggi.
Pengukuran performansi akademik perguruan tinggi berdasarkan pada standar
nasional pendidikan tinggi yang ada di Indonesia untuk mengetahui mutu
pendidikan pada perguruan tinggi.
Berdasarkan penjelasan diatas, dibutuhkan implementasi sistem yang dapat
dijadikan sebagai indikator untuk mengukur kinerja perguruan tinggi. Penilaian
untuk pengukuran kinerja berdasarkan data dari Sistem Informasi Akademik dan
Penilaian kualitatif eksekutif dengan ketentuan yang terdapat pada Borang
Penilaian. Proses perhitungan nilai dengan menerapkan logika fuzzy untuk
menghasilkan nilai kesimpulan kinerja perguruan tinggi.
2.
METODE PENELITIAN
Sistem dashboard eksekutif pada penelitian ini ditujukan untuk
mengidentifikasi kinerja dari tujuh standar yang menjadi poin penilaian pada
borang akreditasi sehingga kinerja program studi dapat diketahui dan dapat
ditingkatkan berdasarkan poin-poin yang belum maksimal. Proses pengolahan data
pada penelitian ini terbagi menjadi beberapa tahapan. Tahapan pertama yaitu
pengguna melakukan login dengan memasukan username dan password untuk
mendapatkan hak akses sebagai eksekutif. Tahapan kedua, eksekutif akan memilih
program studi yang akan dinilai. Tahapan ketiga, eksekutif mengisi nilai kualitatif
dari setiap poin standar yang ada dengan range pilihan 1 - 4. Tahapan keempat,
sistem akan menarik data kuantitatif setiap standar dari database SIA dan mengolah
data dengan ketentuan yang ada pada borang akreditas. Data kualitatif dan
kuantitatif yang telah didapat kemudian akan diproses menggunakan algoritma
logika fuzzy. Hasil penilaian tersebut kemudian diolah kembali dengan menarik nilai
rata-rata dari penilaian kuantitatif dan penilaian kualitatif yang diberikan eksekutif.
Pada tahap kelima, seluruh nilai pada setiap standar akan diolah kembali dengan
merata-ratakannya sehingga menghasilkan kesimpulan kinerja program studi yang
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
28
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
dinilai. Setiap output yang dihasilkan akan ditampilkan dalam bentuk data kualitatif
berupa persentase dan visual dashboard speedometer.
2.1 Data yang digunakan
Dalam Penelitian ini, data yang akan dihitung adalah data dari Borang
Penilaian yang terdiri dari 100 pertanyaan dan terbagi menjadi 7 Standar Penilaian
dengan 2 kategori data yaitu data Kualitatif dan Kuantitatif. Adapun pengelompokan
data dari 100 pertanyaan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Poin Penilaian Standar
No
Standar
1
Standar 1 Visi, Misi, Tujuan & Sasaran, Serta
Strategi Pencapaia.
Standar 2 Tata Pamong, Kepemimpinan, Sistem
Pengelolaan, & Sistem Penjaminan Mutu.
Standar 3 Mahasiswa &Lulusan.
2
3
4
5
6
7
Standar 4 Sumber Daya Manusia.
Standar 5 Kurikulum Pendidikan, Pembelajaran, &
Suasana Akademik.
Standar 6 Pembiayaan, Sarana & Prasarana, Serta
Sstem Informasi.
Standar 7 Penelitian & Pengabdian atau Pelayanan
Pengabdian Kepada Masyarakat, & Kerjasama.
Jumlah
data
Kualitatif
Jumlah
data
Kuantitatif
3
-
6
-
11
6
10
13
18
9
9
7
3
5
Sumber: Borang Penilaian Mutu/Akreditas PS Ilmu Komputer FMIPA
Universitas Lambung Mangkurat. 2015
2.2 Sistem Informasi Akademik
Sistem informasi akademik adalah sistem online yang mengelola data
akademik dan memberikan kemudahan informasi kepada pengguna dalam kegiatan
administrasi akademik perguruan tinggi [3].
2.3 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan teori himpunan logika samar yang dikembangkan
oleh Prof. Lofti Zadeh. Logika fuzzy mempunyai nilai penalaran yang kabur/samar.
Samar artinya tidak ada kepastian nilai suatu keanggotaan dan derajat dari
kebenaran. Sesuatu dikatakan fuzzy karena disaat bersamaan dapat dikatakan
sebagian benar dan sebagian salah. Logika fuzzy dapat diibaratkan sebagai kotak
hitam yang terhubung diataran ruang input menuju ruang output[2].
2.3.1 Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy adalah suatu variable nilai keanggotaan dalam sistem fuzzy.
Himpunan fuzzy memiliki dua atribut, yaitu[2]:
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
29
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
a. Numeris, adalah suatu nilai berupa angka yang menunjukkan ukuran
dari suatu variabel seperti : 15, 50, 70 dan lainnya
b. Linguistik, adalah Nilai yang tidak bisa didefinisikan secara pasti
dengan angka/nilai, biasanya menggunakan sebuah kata/kalimat
dengan bahasa alam, seperti : BERAT, SEDANG, RINGAN.
2.3.2 Fungsi Keanggotaan Logika Fuzzy
Fungsi Keanggotaan Logika Fuzzy merupakan nilai derajat keanggotaan suatu
himpunan fuzzy. Fungsi keanggotaan menggunakan kurva yang menunjukan
pemetaan pada nilai input data ke dalam nilai keanggotaa atau derajat keanggotaan
& memiliki interval nilai antara 0 - 1. Dalam mendapatkan nilai keanggotaan dengan
menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan ada beberapa penalaran logika fuzzy,
diantaranya:
a. Fungsi Representasi Linier
Pada fungsi ini, nilai input ke derajat keanggotaannya digambarkan
sebagai garis lurus. Keadaan linier yang dimaksud terdiri dari dua keadaan,
yaitu linier naik dan linier turun.
…(1)
…(2)
b. Fungsi Keanggotaan Segitiga
Fungsi keanggotaan segitiga mempunyai 3 parameter yang didefinisikan
dengan nilai a,b,c untuk menentukan koordinat x dari tiga sudut.
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
30
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
…(3)
c. Representasi Kurva Bahu
Kurva Bahu adalah variabel yang terletak ditengah-tengah daerah kurva
yang berbentuk segitiga. Pada sisi kiri dan kanan membentuk garis lurus
berupa garis linier naik atau linier turun.
…(4)
2.4 Bobot Kriteria
Bobot kriteria diperlukan untuk mendapatkan nilai keanggotaan himpunan
fuzzy. Adapun data kriteria yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada
Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria
No
Kriteria
Bobot
1
Buruk
0
2
Cukup
2
3
Baik
4
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
3.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana langkah perhitungan dan teori
Logika Fuzzy sampai mendapatkan hasil akhir. Perhitungan ini mengunakan contoh
dari satu Penilaian Standar yaitu Penilaian Standar 4 Sumber Daya Manusia, namun
memiliki langkah yang sama untuk proses Penilaian Standar lainnya.
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
31
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Fuzzyfikasi dilakukan kepada setiap poin penilaian. Proses Fuzzyfikasi
memnggunakan kurva segitiga (triangle). 100 poin penilaian akan dilakukan proses
Fuzzyfikasi dengan penentuan kurva sebagaimana dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kurva Fuzzyfikasi
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Berdasarkan kurva diatas maka penilaian akan menggunakan rumus sebagai
berikut.
1;
𝜇 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘(𝑥) =
𝑥≤1
𝑏− 𝑥
{ 𝑏−𝑎
0;
0;
𝜇 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑥) =
{
𝑥−𝑎
𝑏−𝑎
𝑏−𝑥
𝑏−𝑎
0;
𝜇 𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑥) =
𝑥−𝑎
{𝑏−𝑎
1;
…(5)
1≤𝑥≤2
𝑥≥2
𝑥≤1 𝑥≥4
1≤𝑥≤2
…(6)
2≤𝑥≤4
𝑥≤2
2≤𝑥≤4
𝑥≥4
…(7)
Sebagai contoh perhitungan, berdasarkan penilaian kuantitaitf Standar 4
dengan nilai yang dihasilkan oleh database SIA dan hasil pilihan pada poin kualitatif
berikut.
Tabel 3. Nilai Poin Penilaian Standar 4
Penilaian
No
1 Dosen tetap yg berpendidikan (terakhir) S2 & S3 yg
2
3
4
bidang keahliannya sesuai dengan kompetensi PS
Dosen tetap berpendidikan (terakhir) S3 yg bidang
keahliannya sesuai dengan kompetensi PS
Dosen tetap yg memiliki jabatan Lektor Kepala &
Guru Besar yg bidang keahliannya sesuai dengan
kompetensi PS
Rasio Mahasiswa
Nilai X
4
2
1
1.5528255528256
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
32
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Tabel 3. Lanjutan Nilai Poin Penilaian Standar 4
No
Penilaian
Nilai X
5 Tingkat kehadiran dosen tetap dalam mengajar
0
6 Persentase jumlah dosen tidak tetap, terhadap
4
jumlah seluruh dosen
7 Persentase kehadiran dosen tidak tetap dalam
perkuliahan (terhadap jumlah kehadiran yang
0
direncanakan)
8 Jumlah Tenaga Ahli atau Pakar sebagai
pembicara
tamu,
pembicara
dalam
0
seminar/pelatihan, dsb, dari luar PT sendiri
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Peningkatan kemampuan dosen tetap melalui
program tugas belajar dalam bidang yang sesuai
dengan kopetensi PS
Kegiatan dosen tetap yang bidang keahliannya sesuai
dengan
PS
dalam
seminar
ilmiah/
lokakarya/penataran/workshop/pagelaran/
pameran/peragaan yang tidak hanya melibatkan
dosen Perguruan Tinggi sendiri.
Jumlah Pustakawan dan kualifikasinya
Tenaga administrasi, jumlah dan kualifikasinya
Rata-rata beban dosen per semesternya
Pedoman tertulis mengenai sistem seleksi,
penempatan,
pengembangan,
perekrutan,
pemberhentian dosen dan tenaga kependidikan
dan retensi.
Pedoman tertulis tentang sistem monitoring dan
evaluasi, serta rekam jejak tenaga kependidikan
dan kinerja dosen
Pelaksanaan monitoring & evaluasi kinerja
dosen di bidang tridarma perguruan tinggi
Kesesuaian keahlian (pendidikan terakhir)
dosen dengan Mata Kuliah yang diampunya
Kesesuaian keahlian dosen tidak tetap dengan
Mata Kuliah yang diampu
Persentase kehadiran dosen tidak tetap dalam
perkuliahan
Prestasi Perguruan Tinggi dalam mendapatkan
penghargaan hibah dalam tiga (3) tahun
terakhir.
Reputasi dan keluasan jejaring dosen dalam
bidang akademik dan profesi
Kualitas laboran, programmer,
teknisi,
operator,
Upaya yang dilakukan PS untuk meningkatkan
kualifikasi dan kompetensi tenaga kependidikan
0
0
0,75
0
1
2
4
4
4
4
4
4
3
4
3
Sumber: Borang Penilaian Mutu/Akreditas PS Ilmu Komputer FMIPA
Universitas Lambung Mangkurat. 2015
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
33
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Berdasarkan Nilai X pada Tabel 3 dengan memasukan rumus fungsi
keanggotaan fuzzy maka hasil perhitungan diperoleh seperti pada Tabel 4. Berikut
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Tabel 4. Hasil Fuzzyfikasi
Nilai X
Buruk
Cukup
0
0
4
0
1
2
0.5
0.5
1
0.776413
1.5528255528256 0.223587
1
0
0
0
0
4
1
0
0
1
0
0
1
0
0
1
0
0
0.625
0.375
0,75
1
0
0
0.5
0.5
1
0
1
2
0
0
4
0
0
4
0
0
4
0
0
4
0
0
4
0
0
4
0
0.5
3
0
0
4
0
0.5
3
Baik
1
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
0.5
1
0.5
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Hasil dari fuzzyfikasi untuk setiap nilai input yang diperoleh akan dikalikan
dengan masing-masing bobot yang dapat dilihat pada Tabel 2. Hasil dari masingmasing poin pertanyaan adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Nilai Fungsi keanggotaan
Buruk * 0
Cukup * 2
No
Nilai X
1
4
0
2
2
0
Baik * 4
JUMLAH
1
3
4
2
0
2
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
34
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Tabel 5. Lanjutan Nilai Fungsi keanggotaan
Buruk * 0
Cukup * 2
Baik * 4
No
Nilai X
JUMLAH
3
1
0
1
0
1
4
1.5528255528256
0
1.5528256
0
1.552826
5
0
0
0
0
0
6
4
0
0
4
4
7
0
0
0
0
0
8
0
0
0
0
0
9
0
0
0
0
0
10
0
0
0
0
0
11
0,75
0
0.75
0
0.75
12
0
0
0
0
0
13
1
0
1
0
1
14
2
0
2
0
2
15
4
0
0
4
4
16
4
0
0
4
4
17
4
0
0
4
4
18
4
0
0
4
4
19
4
0
0
4
4
20
4
0
0
4
4
21
3
0
1
2
3
22
4
0
0
4
4
23
3
0
1
2
3
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Setiap nilai Jumlah yang telah didapat kemudian akan diproses lagi dengan
menggunakan rumus berikut untuk mengetahui nilai setiap poin.
Nilai Jumlah
4
…(8)
Nilai 4 adalah total skala yang digunakan.
Tabel 6. Hasil Setiap poin pada standar 4
No
Nilai X
Hasil
1
4
1
2
2
0.50
3
1
0.25
4 1.5528255528256
0.39
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
35
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Tabel 6. Lanjutan Hasil Setiap poin pada standar 4
No
Nilai X
Hasil
5
0
0
6
4
1
7
0
0
8
0
0
9
0
0
10
0
0
11
0,75
0.19
12
0
0
13
1
0.25
0.50
14
2
1
15
4
1
16
4
1
17
4
1
18
4
1
19
4
1
20
4
0.75
21
3
1
22
4
0.75
23
3
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Untuk mengetahui kesimpulan hasil kinerja dari Standar 4 yaitu dengan
merata-ratakan nilai diatas sehingga diperoleh hasil yaitu 54.68%.
Dengan menerapkan perhitungan tersebut pada setiap standar yang ada, maka
nilai untuk Standar 1 s/d 7 dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini.
No.
1
2
3
4
5
6
7
Tabel 7. Hasil penilaian untuk setiap standar
Standar
Hasil Penilaian
Standar 1. Visi, misi, tujuan dan sasaran, serta strategi
pencapaian
Standar 2. Tata pamong, kepemimpinan, sistem
pengelolaan, dan penjaminan mutu
Standar 3. Mahasiswa dan lulusan
Standar 4. Sumber daya manusia
Standar 5. Kurikulum, pembelajaran, dan suasana
akademik
Standar 6. Pembiayaan, sarana dan prasarana, serta
sistem informasi
Standar 7. Penelitian dan pelayanan/pengabdian
kepada masyarakat, dan kerja sama
Total
91.67%
95.83%
67.60%
54.68%
68.00%
67.71%
72.02%
517.49%
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
36
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Untuk mencari kesimpulan akhir dari penilaian standar yang diperoleh
menggunakan rumus rata-rata (mean) sebagai berikut.
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 =
=
∑ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑎𝑛
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑎𝑛
517.49
7
x 100 %
…(9)
…(10)
x 100%
= 73.93%
…(11)
Jadi kesimpulan hasil kinerja dari 7 Standar dengan 100 poin pertanyaan yang
disajikan sesuai dengan Borang Penilaian dengan data Kualitatif berdasarkan
penilaian eksekutif dan data kuantitatif berdasarkan pada database SIA, maka
diperoleh nilai sebesar 73.93%.
No
1
Tabel 8. Ketentuan Dashboard yang ditampilkan
Ketentuan
Gambar
Deskripsi
MERAH
≤ 30 %
BURUK
KUNING
2
31 % - 60 %
CUKUP
HIJAU
3
60 % ˃
BAIK
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Uji hasil dilakukan dengan membandingkan hasil penilaian dengan
menggunakan Metode Fuzzy dan perhitungan rata-rata. Hasil perbandingan dapat
diliihat pada tabel 9 dibawah ini.
Tabel 9. Ketentuan Dashboard yang ditampilkan
No
Penilaian
Menggunakan Metode Fuzzy
Perhitungan Rata-rata
1
Standar 1
91.67%
91.67%
2
3
Standar 2
Standar 3
95.83%
67.60%
95.83%
67.60%
4
5
Standar 4
Standar 5
54.68%
68.00%
54.68%
68.00%
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
37
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
Tabel 9. Lanjutan Ketentuan Dashboard yang ditampilkan
No
Penilaian
Menggunakan Metode Fuzzy
Perhitungan Rata-rata
6
Standar 6
67.71%
67.71%
7
Standar 7
72.02%
72.02%
73.93%
73.93%
Kesimpulan
Sumber: Penerapan Logika Fuzzy Pada Dashboarad Information System Sebagai Indikator
Performansi Akademik Perguruan Tinggi. 2017
Dapat dilihat dari perbandingan tersebut hasil perhitungan dengan
menggunakan Metode Fuzzy sama dengan perhitungan rata-rata karena nilai input
yang di proses pada setiap poin penilaian akan menghasilkan nilai yang sama
dengan nilai output dikarenakan interval kurva yang dihasilkan bernilai 2. Untuk
lebih jelasnya akan dicoba perhitungan untuk 1 poin penilaian.
Misalkan nilai input x = 0.75, kemudian dimasukan ke dalam rumus fuzzyfikasi
sehingga menghasilkan perhitungan sebagai berikut.
𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 =
𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 =
𝑏−𝑥
𝑏−𝑎
𝑥−𝑎
𝑏−𝑎
=
=
2−0.75
2−0
0.75−0
2−0
=
=
1,25
2
0.75
2
= 0.625
…(12)
= 0.375
…(13)
Setelah nilai fuzzifikasi didapat kemudian dikalikan dengan masing-masing
bobot sesuai dengan ketentuan seperti pada Tabel 2 Bobot Kriteria.
Buruk = 0.625 x 0
=0
…(14)
…(15)
Cukup = 0.375 x 2
= 0.75
…(16)
…(17)
Untuk menghasilkan nilai pada poin tersebut, hasil penyelesaian diatas
ditambahkan yaitu 0 + 0.75 = 0.75
Dapat disimpulkan bahwa hasil dari perhitungan setiap poin akan sama
dengan nilai input karena interval kurva pada setiap kriteria nilainya adalah 2
sehingga nilai kinerja setiap standar dan keseluruhan akan menjadi sama dengan
penilaian secara rata-rata. Untuk perhitungan rata-rata yaitu dengan menambahkan
seluruh nilai input dan dibagi dengan banyaknya nilai.
4.
SIMPULAN
Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan yaitu Aplikasi Dashboard
Information System dapat digunakan untuk mengukur perfomansi akademik
Perguruan Tinggi dengan menerapkan logika fuzzy. Hasil yang didapat pada
penelitian ini menunjukan bahwa Nilai yang dihasilkan oleh logika fuzzy sama
dengan nilai input yang diproses karena interval kurva yang dihasilkan bernilai 2
yang berarti nilai tersebut sama dengan interval pembagi pada tahapan
fuzzyfikasi[5].
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
38
Jurnal Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK)
DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
W. W. Eckerson, "Performance Dashboarad : Measuring, Monitoring, and
Managing Your Business", 2nd Editio. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc,
2011.
S. Kusumadewi and H. Purnomo, "Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung
Keputusan", Edisi 2. Graha Ilmu, 2010.
N. H. Agustiani, “Pengaruh Pemanfaatan Sistem Informasi Akademik
terpadu (SIKADU) terhadap Kinerja Individual dengan Kemudahan
Penggunaan sebagai Variabel Moderating,” UNIVERSITAS DIPONEGORO,
2010.
Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lambung
Mangkurat, “BORANG PS ILMU KOMPUTER,” Banjarbaru, 2015.
P. R. Andriyani, “PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA DASHBOARD
INFORMATION SYSTEM SEBAGAI INDIKATOR PERFORMANSI AKADEMIK
PERGURUAN TINGGI,” Universitas Lambung Mangkurat, 2017.
Aplikasi DIS Performansi Akademik Perguruan Tinggi dengan Menerapkan Logika Fuzzy (Putri Rita Andriyani) |
39