JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-6 1

Transkripsi

1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Sistem Pendokumentasi Pencapaian Nilai Kumulatif Mata Kuliah per Semester untuk Rekomendasi Perbaikan Pembelajaran Rezki Wulan Permata Sari, Siti Rochimah, dan Umi Laili Yuhana Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya Indonesia siti@its-sby.edu Abstrak Mutu pendidikan dibutuhkan untuk peningkatan kualitas generasi muda, terutama di bangku perkuliahan. Salah satu caranya yaitu dengan mengacu pada akreditasi. ABET (Accreditation Board for Eengineering and Technology) adalah akreditasi bertaraf internasional yang dapat menjamin kualitas lulusan pada dunia kerja. Pada ABET terdapat delapan kriteria penilaian, yaitu mahasiswa, tujuan pendidikan program, capaian mahasiswa, perbaikan berkelanjutan, kurikulum, pengajar, fasilitas, dan dukungan kelembagaan. Guna memenuhi point perbaikan berkelanjutan, perlu dilakukan dokumentasi hasil IPK mata kuliah tiap semester untuk mengetahui pencapaian nilai mata kuliah dari tahun ke tahun. Hal ini bertujuan untuk memantau pencapaian hasil pembelajaran mahasiswa. Setelah mengetahui hasil dokumentasi nilai mahasiswa tiap tahun, perlu diketahui juga mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pencapaian nilai kumulatif mata kuliah. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengetahui hal tersebut adalah dengan melakukan penelitian kuantitatif, yaitu dengan melakukan proses wawancara dalam bentuk kuisioner kepada semua mahasiswa yang mengambil suatu mata kuliah. Kuisioner berisi instrumen-instrumen yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya terkait faktor-faktor yang mempengaruhi pencapaian nilai mereka. Dari hasil kuisioner yang telah diolah, maka akan didapatkan nilai pengaruh terhadap nilai mata kuliah tiap semester menggunakan Fuzzy Quantification Theory I. Setelah itu akan dihitung nilai skor yang merepresentasikan nilai yang didapatkan tiap instrumen. Dari nilai ini maka dapat dirokemdasikan hal-hal apa saja yang harus diperbaiki jurusan untuk meningkatkan faktor-faktor yang mempengaruhi nilai mahasiswa. Nilai-nilai tersebut memiliki range antara Kata Kunci ABET, Fuzzy Quantification Theory I, Mutu Pendidikan, Penelitian Kuantitatif, Perbaikan Berkelanjutan. M I. PENDAHULUAN UTU pendidikan dibutuhkan untuk peningkatan kualitas generasi muda, terutama di bangku perkuliahan. Salah satu caranya yaitu dengan mengacu pada akreditasi. ABET (Accreditation Board for Engineering and Technology) adalah akreditasi bertaraf Internasional yang dapat menjamin kualitas lulusan pada dunia kerja. Pada ABET terdapat delapan kriteria penilaian, yaitu mahasiswa, tujuan pendidikan program, capaian mahasiswa, perbaikan berkelanjutan, kurikulum, pengajar, fasilitas, dan dukungan kelembagaan. Perbaikan berkelanjutan dapat dilakukan dengan mendokumentasi nilai kumulatif tiap mata kuliah. Ada sejumlah faktor yang berpengaruh pada hasil belajar mahasiswa, yang dapat dikategorikan ke dalam empat variabel, yaitu variabel siswa, variabel lingkungan, variabel guru, dan variabel proses pembelajaran. Untuk menganalisis hubungan keempat variabel tersebut maka dapat dilakukan pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa. Pengukuran tingkat kepuasan dapat dilakukan dengan menganalisis hasil kuisioner yang dibuat. Pembuatan pertanyaan pada kuisioner pun harus berisi hal-hal yang sesuai dengan apa yang ingin diukur dengan melakukan uji validitas. Setelah melakukan uji validitas, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian reliabilitas. Tujuannya adalah menguji apakah pertanyaan yang valid tersebut masih reliabel untuk digunakan atau tidak. Setelah itu baru dapat dilakukan analisis terhadap variabel yang hasilnya valid dan reliabel menggunakan metode Fuzzy Quantification Theory I. Untuk membandingkan pendapat atau evaluasi akan lebih mudah apabila ekspresi yang berbentuk kualitatif tersebut diganti dengan bentuk numeris. Untuk keperluan tersebut, maka dibutuhkan metode kuantifikasi. Dipilihnya Fuzzy Quantification Theory I karena metode ini dapat mengendalikan data-data kualitatif dengan menggunakan teori himpunan fuzzy. Perbaikan berkelanjutan bukanlah hal mudah karena ketika terjadi perubahan terhadap hasil pembelajaran di tiap mata kuliah pada semester yang berbeda, harus diketahui penyebabnya. Pada Tugas Akhir ini akan dibangun suatu sistem untuk melihat pencapaian nilai kumulatif mata kuliah yang sama di semester yang berbeda. Apabila terdapat perbedaan hasil, sistem ini akan menginformasikan penyebabnya dan merekomendasikan perbaikan yang sebaiknya dilakukan. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Sampel Sampel adalah bagian dari jumlah karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin menjangkau, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Hasil yang didapat dari sampel, kesimpulannya dapat diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul representatif. Apabila ukuran populasinya diketahui dengan pasti, rumus yang dapat digunakan adalah rumus Slovin (1).

2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Tabel 1. Nilai-nilai r tabel. I dk ( ) (3) = nilai interpolasi; = derajat kebebasan; = selisih nilai r tabel dari dua dk yang terdekat dari dk yang dicari; = selisih dari dua dk yang terdekat dari dk yang dicari; dan = dk terdekat pada tabel dari dk yang dicari. Dari interpolasi yang dilakukan, bisa didapatkan nilai r tabel yang tidak terdapat pada Tabel 1 (4). ( ) (4) I = nilai interpolasi; = nilai r tabel yang dicari; dan = nilai r tabel dari dk terdekat. N = ukuran sampel; n = ukuran populasi; dan e = tingkat kesalahan yang ditoleransi. B. Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Untuk mengukur tingkat validitas suatu instrumen dapat menggunakan korelasi Pearson Product Moment, yaitu cara melakukan korelasi antara skor masing-masing variabel dengan skor totalnya (2). ( ) ( )( ) ( ) ] ( )] r = koefisien korelasi; = jumlah skor item; = jumlah skor total item; dan N = jumlah responden. Untuk mengetahui apakah suatu instrumen valid atau tidak maka nilai r yang dihitung dengan nilai r yang sudah tertera pada Tabel 1 dibandingkan. Bila ada yang negatif, maka butir pertanyaan menjadi tidak valid. Bila positif, dan r hitung < r tabel maka butir pertanyaan tidak valid. Bila positif, dan r hitung > r tabel maka butir pertanyaan valid. Jika nilai N tidak terdapat pada r tabel, maka dapat dilakukan interpolasi (3). (1) (2) Pengujian reliabilitas dimulai dengan menguji validitas terlebih dahulu. Jika pertanyaannya tidak valid, maka pertanyaan tersebut dibuang. Pertanyaan yang sudah valid baru diukur reliabilitasnya. Uji reliabilitas dilakukan dengan melakukan perhitungan menggunakan Cronbach Alpha (8). Namun sebelum melakukan perhitungan Cronbach Alpha, perlu terlebih dahulu melakukan perhitungan varians butir (5), menjumlahkan varians butir (6), dan menghitung varians total (7). = varians butir skor tiap instrumen; = jumlah skor tiap instrumen yang telah dikuadratkan; = jumlah skor tiap instrumen; dan = jumlah responden. = varians butir skor item tiap instrumen; dan = total varians butir. = varians total skor seluruh instrumen; = jumlah skor total instrumen yang telah dikuadratkan; = jumlah skor total instrumen; dan N = jumlah responden. (5) (6) (7) [ ( ) ] ] (8) r = koefisien reliabilitas (croncbach alpha); k = banyaknya butir instrumen; = total varians butir; dan = varians total skor seluruh instrumen.

3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) C. Analisis Kuantitatif dengan Fuzzy Quantification Theory I Tujuan dari Fuzzy Quantification Theory I adalah menentukan hubungan antara variabel kualitatif yang diberikan dengan nilai antara 0 sampai 1, dan variabel-variabel numeris dalam fuzzy group yang diberikan dalam sampel. Tabel 2 menunjukkan karakteristik Fuzzy Quantification Theory I. Terdapat N buah sampel. Untuk melakukan perhitungan nilai pengaruh, maka dilakukan penyusunan matriks yang menunjukkan fungsi tujuan (9), derajat suatu tanggapan terhadap kategori kualitatif ke-i pada sampel ke-k (10), dan matriks variansi tujuan (11). = matriks nilai mahasiswa; dan = matriks transpose dari matriks y. ( ) ] (9) No (k) k N Tabel 2. Karakteristik Fuzzy Quantification Theory I. Exsternal data (y) Kategori Fuzzy group A1... Ai... Ap (B) Y1 µ1(1)... µi(1)... µp(1) µb(1) Y2 µ1(2)... µi(2)... µp(2) µb(2) Y3 µ1(3)... µi(3)... µp(3) µb(3) Yk Yn µ1(k)... µi(k)... µp(k) µ1(n)... µi(n)... µp(n) µb(k) µb(n) Tabel 3. Klasifikasi penilaian nilai pengaruh dan skor Nilai Angka Kategori Skor Kategori Nilai Pengaruh Sangat baik sekali Sangat mempengaruhi sekali Baik sekali Sangat mempengaruhi Baik Mempengaruhi Cukup baik Cukup mempengaruhi Cukup Cukup sedikit mempengaruhi Kurang Sedikit mempengaruhi 1-40 Kurang sekali Sangat sedikit mempengaruhi 0 Tidak terdapat skor Tidak mempengaruhi (10) [ ( )] ( ) (13) = matriks determinan dari ; dan =. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ( ) ( ) ( )] = matriks dari kehadiran dosen /jumlah kehadiran dosen maksimal untuk semua kategori fuzzy group; dan = (11) Keterangan 1, i, p yang mengikuti hanya sekedar identitas dari nilai yang mewakili masing-masing fuzzy group. Sementara (1), (k), (n) merupakan identitas sampel. Dalam perhitungan nilai pengaruh, harus dipecah menjadi nilai X untuk tiap kategori fuzzy (12). ( ) ( ) [ ( ) ] = matriks dari kehadiran dosen /jumlah kehadiran dosen maksimal untuk kategori fuzzy group ke-i; dan (12) Nilai pengaruh dapat dihitung setelah persamaan matriks didapatkan (13). = nilai besar pengaruh tiap instrumen; = matriks dari kehadiran dosen /jumlah kehadiran dosen maksimal untuk kategori fuzzy group ke-x; = matriks transpose dari X; = matriks determinan dari ; dan = nilai mahasiswa. D. Analisis Data Kuantitatif Perhitungan Skor Analisis data kuantitatif delakukan dengan statistik, yaitu menghitung skor yang dihasilkan tiap instrumen (14), (15). hs = = jumlah skor total tiap instrumen yang seharusnya bisa didapatkan; = jumlah responden; dan T = bobot nilai tertinggi yang terdapat pada kuisioner. skor = = skor yang didapatkan; = jumlah skor total tiap instrumen jawaban kuisioner sebenarnya; dan E. Klasifikasi Nilai (14) (15) Klasifikasi nilai pengaruh dan skor yang didapatkan dengan Fuzzy Quantification Theory I dan perhitungan skor akan diklasifikan dalam range. Range yang diambil berdasarkan dari range nilai di ITS dengan klasifikasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.

4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) III. ANALISIS DAN PERANCANGAN Tahap analisis dibagi menjadi beberapa bagian antara lain cakupan permasalahan, deskripsi umum sistem, kasus penggunaan sistem, dan kebutuhan perangkat lunak. A. Analisis Permasalahan Ada tiga permasalahan yang diangkat dalam Tugas Akhir ini. Pertama adalah bagaimana mendokumentasikan pencapaian nilai kumulatif mata kuliah di tiap semester. Nilai kumulatif mata kuliah tiap semester didapatkan dari jumlah nilai akhir yang diperoleh semua mahasiswa yang mengambil suatu mata kuliah yang sama pada periode dan tahun yang sama dibagi seluruh jumlah peserta kuliah tersebut. Nilai ini tentunya akan disimpan untuk proses pendokumentasian. Kedua adalah bagaimana mengetahui penyebab terjadinya perubahan pencapaian nilai kumulatif mata kuliah tiap semester. Oleh karena itu diperlukan suatu alat ukur untuk mengukur hal-hal yang dianggap penyebab terjadinya perubahan pencapaian nilai tersebut. Alat ukur dapat dikemas dalam bentuk kuisioner yang dapat memberikan informasi dari mahasiswa sebagai peserta kuliah. Alat ukur ini biasa disebut sebagai instrumen. Instrumen diketahui dapat menjadi alat ukur yang baik jika sudah lolos uji validitas dan reliabilitas. Uji validitas merupakan sebuah pengujian untuk sebuah instrumen agar dapat memberikan informasi apakah instrumen tersebut merupakan alat ukur yang sesuai untuk variabel yang diteliti. Sementara uji reliabilitas adalah sebuah pengujian untuk sebuah instrumen agar dapat memberikan informasi apakah instrumen tersebut dapat reliabel untuk mengukur variabel tertentu. Ketiga adalah bagaimana merekomendasikan solusi untuk menangani terjadinya penurunan pencapaian nilai kumulatif mata kuliah tiap semester. Rekomendasi didapatkan berdasarkan hasil perhitungan skor yang dicapai dari tiap instrumen dan besar pengaruh dari tiap instrumen yang didapat dari analisis. B. Deskripsi Umum Sistem Sistem yang dibuat yaitu berbasis web. Sistem ini menyediakan kuisioner untuk mahasiswa yang telah mengikuti perkuliahan selama satu semester. Kuisioner ini mengandung instrumen-instrumen yang diduga mempengaruhi pencapaian nilai yang didapatkan mahasiswa. Pengguna yang memiliki hak akses tertentu dapat menambahkan instrumen-instrumen lain jika dicurigai memiliki pengaruh terhadap pencapaian nilai mahasiswa. Rekomendasi juga dapat ditambahkan apabila diperlukan. Dari hasil kuisioner yang telah diisi, akan dilakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap instrumen. Instrumen yang tidak lolos uji validitas dan reliabilitas tidak akan dihitung besar pengaruh, skor, dan juga tidak akan dimasukan sebagai bahan rekomendasi. Mulai Uji Validitas Apakah nilai instrumen kuisioner valid? Tidak Gambar 1. Diagram alir proses perhitungan analisis Gambar 2. Diagram proses bisnis sistem Ya Uji Reliabilitas Apakah nilai instrumen kuisioner reliabel? Hitung Nilai Pengaruh Hitung Skor Setelah mengetahui instrumen mana yang lolos uji validitas dan reliabilitas, maka dilakukan analisis kuantitatif menggunakan Fuzzy Quantification Theory I untuk mengetahui besar pengaruh dari tiap instrumen. Setelah itu dilakukan perhitungan skor untuk tiap instrumen. Perhitungan skor ini digunakan untuk penilaian terhadap hasil yang dicapai. Skor ini akan disimpan untuk selanjutnya dilakukan proses perbandingan terhadap instrumen yang sama di tahun selanjutnya. Setelah instrumen-instrumen tersebut mendapatkan nilai skornya, maka akan diberikan rekomendasi untuk tiap instrumen sebagai bahan perbaikan kedepannya. Diharapkan dengan adanya sistem ini, pengguna dapat dengan lebih mudah mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pencapaian nilai mahasiswa dan dapat melakukan perbaikan berkelanjutan di tiap tahunnya sehingga dapat meningkatkan pencapaian nilai terus-menerus. Tidak Ya Selesai

5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Gambar 5. Implementasi pengaturan rekomendasi Gambar 3. Implementasi pendokumentasian nilai Gambar 6. Implementasi hasil rekomendasi Gambar 4. Implementasi hasil analisis Gambar 1 menunjukkan diagram alir mengenai proses perhitungan pada analisis yang dilakukan oleh sistem ini. Sementara proses bisnis pada sistem ini digambarkan pada Gambar 2. IV. IMPLEMENTASI A. Implementasi Proses Pendokumentasian Nilai Bagian ini menjelaskan tentang implementasi proses-proses pendokumentasian nilai mata kuliah tiap semester. Pendokumentasian ini dilakukan dengan mengambil rata-rata nilai mata kuliah tiap semester. Implementasi antarmuka pendokumentasian nilai dari tiap mata kuliah per semester dapat dilihat pada Gambar 3. B. Implementasi Proses Analisis Implementasi proses analisis ini meliputi perhitungan uji validitas, uji reliabilitas, nilai pengaruh, dan skor. Angkaangka yang didapatkan untuk proses perhitungan ini didapatkan dari jawaban kuisioner mahasiswa. Proses ini dimulai dengan pengecekan tiap instrumen apakah valid atau tidak. Apabila hasil tersebut tidak valid, hasil analisis dari instrumen tersebut hendaknya tidak dapat dipercaya. Namun apabila valid langkah selanjutnya adalah menguji apakah instrumen tersebut reliabel atau tidak. Apabila hasil tidak reliabel maka instrumen tersebut tidak dapat dipercaya. Namun apabila instrumen tersebut telah valid dan reliabel, maka proses analisis akan dilanjutkan dengan menghitung nilai pengaruh dan skor. Hasil analisis yang dilakukan berdasarkan hasil jawaban kuisioner mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 4. Hasil ini terdiri dari nilai pengaruh dan skor yang didapatkan tiap instrumen atau pertanyaan. C. Implementasi Rekomendasi Penentuan rekomendasi ini dilakukan secara manual oleh Kepala Laboratorium berdasarkan hasil analisis yang telah dikelola oleh sistem. Kepala Laboratorium dapat membuat rekomendasi baru apabila rekomendasi yang diinginkan tidak terdapat pada database sistem. Setelah hasil analisis keluar, Kepala Laboratorium masuk pada halaman pengaturan rekomendasi untuk menambahkan rekomendasi seperti yang terdapat pada Gambar5. Hasil rekomendasi tersebut dapat dilihat oleh dosen seperti yang terdapat pada Gambar 6.

6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Tabel 4. Daftar uji coba sistem Pengguna Uji Coba Status Kepala Jurusan Menambah pertanyaan Berhasil Menghapus pertanyaan Berhasil Mengubah pertanyaan Berhasil Mencari pertanyaan Berhasil Mengatur pertanyaan Berhasil Kepala Laboratorium Menambah rekomendasi Berhasil Menghapus rekomendasi Berhasil Mengubah rekomendasi Berhasil Mencari rekomendasi Berhasil Mengatur rekomendasi Berhasil Kepala Jurusan, Kepala Melihat pencapaian nilai Berhasil Laboratorium, dosen matakuliah Melihat hasil analisis Berhasil Melihat rekomendasi Berhasil Mahasiswa Menampilkan kuisioner Berhasil yang belum diisi Mengisi Kuisioner Berhasil ditampilkan sehingga perbaikan berkelanjutan dapat benarbenar dijalankan. DAFTAR PUSTAKA [1] ABET,Inc, ABET,Inc, [Online]. Available: [Diakses 8 Juli 2013]. [2] ABET,Inc, ABET,Inc, [Online]. Available: Tersedia: [Diakses 8 Juli2 2013]. [3] Aaamprogresif, Aaamprogresif, [Online]. Available: [Diakses 25 Oktober 2013]. [4] S. Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, [5] T. K. S. Terano, Fuzzy Systems Theory and Its, London: Academic Press, V. PENGUJIAN DAN EVALUASI Lingkungan pengujian sistem pada pengerjaan artikel ini dilakukan pada lingkungan dan alat kakas sebagai berikut: Processor Intel(R) Core(TM) i7-3632q 2.20GHz Memori (RAM) 4,00 GB Sistem Operasi Windows 8 Enterprise (64-bit). Visual Studio 2012 Pengujian dilakukan terhadap fungsionalitas dari aplikasi yang dirancang, pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah fungsionalitas yang diidentifikasi pada tahap kebutuhan benar-benar diimplementasikan dan berjalan seperti semestinya. Tabel 4 berisi daftar uji sistem. VI. KESIMPULAN DAN SARAN Dari hasil pengamatan selama perancangan, implementasi, dan proses pengujian yang dilakukan, kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan rumusan masalah yang ada adalah sebagai berikut ini: 1. Sistem dapat menampilkan pencapaian nilai mata kuliah tiap semester maksimal selama tiga tahun berturut-turut. Angka ini didapatkan dengan menghitung rata-rata IPK seluruh mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut. 2. Sistem dapat menampilkan nilai analisis dari tiap pertanyaan yang berupa besar pengaruh pertanyaan tersebut beserta skor yang didapatkan. Hasil yang didapatkan merupakan olahan dari kuisioner yang diisi mahasiswa dengan menggunakan Fuzzy Quantification Theory I dan perhitungan skor manual. Data hasil perhitungan disajikan denngan dilengkapi keterangan dari maksud data tersebut. 3. Sistem dapat menampilkan hasil rekomendasi untuk perbaikan berkelanjutan. Rekomendasi ini diberikan berdasrkan hasil analisis yang dilakukan oleh sistem. Pada kesempatan pengembangan aplikasi selanjutnya, penulis menyarankan untuk kedepannya akan ada sistem yang dapat memantau pelaksanaan rekomendasi yang telah