BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Kusumadewi, 2010). Logika fuzzy merupakan konsep dasar dari sistem fuzzy yang dapat digunakan untuk melakukan perhitungan terhadap suatu variabel input berdasarkan nilai kesamarannya. Dalam teori himpunan samar, samar dinyatakan dalam derajat keanggotaan dan derajat dari kebenaran, sehingga sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah dalam waktu yang bersamaan (Kusumadewi, 2004). Database adalah kumpulan data, umumnya mendeskripsikan aktivitas satu organisasi yang berhubungan atau lebih (Ramakrishnan & Gehrke, 2004). Sistem database merupakan lingkup yang lebih luas daripada database. Sistem database memuat sekumpulan database dalam suatu sistem yang mungkin tidak ada hubungan satu sama lain, tetapi secara keseluruhan mempunyai hubungan sebagai sebuah sistem dengan didukung oleh komponen lainnya (Sutanta, 2004). Dalam logika fuzzy ada beberapa model database, salah satunya adalah fuzzy database model tahani. Fuzzy database model tahani masih tetap menggunakan relasi standar, hanya saja model ini menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada query-nya. Sebagai contoh model tahani dapat diterapkan terhadap analisis keberhasilan dosen mengajar, dimana database yang digunakan meliputi data nilai mahasiswa dan data nilai kuesioner yang terdiri dari tiga komponen penilaian, yaittu motivasi, perencanaan perkuliahan dan pelaksanaan perkuliahan. Menurut keputusan menteri pendidikan yang tertuang dalam Kepmendiknas No. 232/U/2000 BAB V Pasal 12, bahwa penilaian hasil belajar mahasiswa

2 merupakan kegiatan dan kemajuan belajar mahasiswa yang dilakukan berdasarkan penilaian secara berkala yang dapat berbentuk ujian, pelaksanaan tugas, dan pengamatan oleh dosen. Ujian dapat diselenggarakan melalui ujian tengah semester, ujian akhir semester, ujian akhir program studi, ujian skripsi, ujian tesis, dan ujian disertasi. Penilaian hasil belajar dinyatakan dengan huruf A, B, C, D, dan E yang masing masing bernilai 4, 3, 2, 1, dan 0. Dalam beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu, yang dituliskan dalam karya ilmiah dan jurnal yang berhubungan dengan penelitian penulis adalah : Anggraeni, R., Indarto, W. and Kusumadewi, S. (2004) dalam jurnalnya yang berjudul sistem pencarian kriteria kelulusan menggunakan metode fuzzy tahani, bahwa lulusan sebagai output akhir dari sebuah perguruan tinggi, biasanya diberi predikat kelulusan. Dasar pemberian predikat kelulusan adalah indeks prestasi kumulatif (IPK). Selain IPK (standar 4 dengan syarat lulus IPK minimal 2.00), masih ada beberapa variabel dari lulusan yang digunakan sebagai dasar pencarian kriteria kelulusan mahasiswa, yaitu lama studi (tahun), umur (tahun), lama penyelesaian tugas akhir (bulan), nilai tugas akhir, nilai kerja praktek, nilai BTAQ dan skor TOEFL. Variabel-variabel ini bersifat ambigu, sehingga digunakanlah fuzzy database model tahani. Sundani, D. (2008) dalam jurnalnya yang berjudul perangkat lunak SPSS sebagai alat untuk analisa hubungan kinerja dosen dengan keberhasilan belajar, bahwa untuk organisasi pendidikan, sumber daya manusia terkait dengan tenaga edukatif (dosen) dan tenaga non edukatif. Salah satu tujuan organisasi pendidikan adalah tercapainya keberhasilan belajar mengajar. Keberhasilan belajar secara tidak langsung dipengaruhi oleh kinerja dosen. Penelitian tersebut dilakukan untuk melihat hubungan faktor-faktor dalam kinerja dosen terhadap keberhasilan mengajar dan besarnya hubungan tersebut. Indikator keberhasilan belajar diukur dari nilai mahasiswa. Akhmad Fauzi Hasibuan (2010) dalam skripsinya yang berjudul penggunaan fuzzy database dalam rekomendasi pembelian perumahan berbasis sistem pendukung keputusan, bahwa pengembangan atau developer perumahan selaku koordinator pelaksana di lapangan perlu diiringi oleh perkembangan teknologi komputer untuk

3 dapat memenuhi kebutuhan para konsumen pembeli perumahan, yang mana konsumen selaku pembeli perumahan umumnya selalu memiliki pertimbangan dan faktor-faktor sebelum mengambil suatu keputusan, sebagai contoh harga, luas tanah, fasilitas-fasilitas atau fitur-fitur yang ada di perumahan tersebut dan faktor-faktor lainnya. Kesamaran dari pertimbangan faktor-faktor konsumen pembeli perumahan tersebut dapat dituangkan ke dalam konsep logika fuzzy. Fuzzy database dapat digunakan untuk menyampaikan informasi dari data yang bersifat ambigu. Fuzzy database yang digunakan adalah fuzzy database model tahani. Dewi Novia Nursa (2010) dalam skripsinya yang berjudul implementasi pangkalan data fuzzy model tahani pada perekomendasian pembelian mobil, bahwa pada pembelian sebuah mobil, seringkali konsumen hanya memberikan kriteria atau spesifikasi yang bersifat tidak jelas dan tidak pasti untuk produk yang akan dipilih. Pembeli mensyaratkan kriteria mobil seperti harga yang murah, ukuran mobil yang sedang, kapasitas yang besar dan lainnya. Ukuran merah, sedang dan besar merupakan data-data yang bersifat kualitatif karena diungkapkan dalam bentuk kalimat serta uraian yang tidak terukur dengan angka pasti. Dalam hal ini, ketiganya disebut sebagai input fuzzy. Oleh karena hal tersebut, maka digunakan fuzzy model tahani pada perekomendasian pembelian mobil. Kusumadewi, S. (2004) dalam jurnalnya yang berjudul fuzzy quantification theory I untuk analisis hubungan antara penilaian kinerja dosen oleh mahasiswa, kehadiran dosen, dan nilai kelulusan mahasiswa, bahwa bahwa fuzzzy quantification theory I adalah suatu metode untuk menentukan hubungan antar variabel kualitatif yang diberikan dengan nilai antara 0 sampai 1, dengan variabel-variabel numeris dalam fuzzy group yang diberikan pada sampel. Pada penelitian tersebut, fuzzy quantification theory akan digunakan untuk menentukan seberapa besar faktor-faktor kualitatif penilaian mahasiswa terhadap kinerja dosen jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Indonesia, mempengaruhi hubungan antara kehadiran dosen dan nilai akhir mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor kemampuan dosen mendorong mahasiswa untuk berperan aktif, memiliki pengaruh yang paling tinggi diantara faktor-faktor yang lainnya, dalam kaitannya dengan pengaruh antara

4 kehadiran dosen mengajar dengan nilai kelulusan mahasiswa B. Pengaruh ini akan sangat kuat apabila kehadiran dosen mengajar lebih dari sepuluh kali. Kusumadewi, S. (2007) dalam makalahnya yang berjudul basisdata fuzzy untuk pemilihan bahan pangan berdasarkan kandungan nutrien, menjelaskan bahwa tujuan penelitian ini untuk melakukan manipulasi data-data bahan pangan yang bersifat ambigu terkait dengan kandungan nutrisinya dalam nutrien tertentu. Besarnya nilai kandungan nutrisi diberikan secara linguistik. Bentuk linguistik direpresentasikan dengan menggunakan himpunan fuzzy linier turunm linier naik dan segitiga. Proses pencarian didasarkan pada konsep basisdata fuzzy model tahani, dengan menggunakan pendekatan query fuzzy. Mardia (2010) dalam skripsinya yang berjudul sistem pendukung keputusan menggunakan basisdata fuzzy model tahani untuk membantu pemilihan telepon seluler mengimplementasikan konsep logika fuzzy model tahani ke dalam database, dengan fungsi keanggotaan yang ditunjukkan melalui kurva yang menggambarkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang memiliki ihterval antara 0 sampai 1. Eliyani, Pujianto, U. and Rosyadi, D. (2009) menjelaskan dalam makalahnya yang berjudul Decision Support system untuk Pembelian Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani, bahwa dengan menggunakan database standar, seseorang dapat menangani data-data yang besifat pasti, deterministik dan presisi. Namun seringkali dibutuhkan adanya penanganan pada data-data yang bersifat samar pada sistem database. Maka untuk mengatasi masalah tersebut dapat digunakan konsep konsep logika fuzzy. Penelitian ini mengimplementasikan konsep logika fuzzy model tahani ke dalam database atau biasa disebut fuzzy database model tahani. Artinya sistem database yang menerapkan konsep fuzzy model tahani sehingga dapat menangani data-data yang bernilai fuzzy. Hafsah, Kaswidjanti, W. and Cili, T. R. (2010) menjelaskan dalam makalahnya yang berjudul aplikasi berbasis web pemilihan obyek pariwisata di Yogyakarta menggunakan metode tahani, bahwa setiap obyek wisata memiliki kelebihan dan kekurangan yang menjadi dasar pertimbangan oleh setiap wisatawan menentukan pilihan obyek pariwisata yang menarik, strategis, nyaman dan sesuai

5 dengan dana, jarak, waktu berkunjung yang diinginkan. Pada aplikasi ini menggunakan tiga variabel fuzzy, yaitu variabel dana, variabel jarak dan variabel waktu berkunjung. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat mempermudah para calon wisatawan dalam memilih obyek wisata menarik, strategis, nyaman atau aman untuk dikunjungi oleh calon wisatawan. Sistem yang lama pada Akademi Manajemen Informatika dan Komputer (AMIK) Tunas Bangsa Pematangsiantar dalam menentukan tingkat keberhasilan dosen mengajar masih menggunakan sistem database yang digunakan selama ini. Sistem database ini hanya mampu menangani data yang bersifat pasti (crisp). Demikian pula pada proses query, data yang diberikan hanya mampu menangani kondisi yang bersifat pasti, padahal dalam kondisi yang nyata, sering dihadapkan pada kondisi dimana data mengandung nilai yang samar, ketidakpastian atau ambigu, sehingga penggunaan database biasa menjadi sulit untuk dilakukan. Variabel yang digunakan pada sistem yang lama adalah nilai mahasiswa. Sehingga tingkat keberhasilan dosen mengajar yang dihasilkan bisa menjadi kurang tepat. Pada penelitian tesis ini dianalisis tingkat keberhasilan dosen mengajar dengan menggunakan fuzzy database tahani. Selain nilai mahasiswa, variabel lain yang digunakan pada penelitian ini adalah variabel nilai kuesioner. Penilaian kuesioner terdiri dari tiga komponen, yaitu motivasi dosen, persiapan perkuliahan dan pelaksanaan perkuliahan. Kuesioner tersebut diisi oleh mahasiswa yang diampu oleh dosen yang bersangkutan. Dengan menggunakan fuzzy database model tahani, data yang bersifat ambigu atau samar dapat diperoleh informasi dari query-nya. Dengan digunakannya fuzzy database tahani dalam menganalisa tingkat keberhasilan dosen mengajar, diharapkan akan memberikan informasi tingkat keberhasilan dosen mengajar yang lebih tepat. Dengan mengetahui tingkat keberhasilan dosen mengajar, maka seorang dosen dapat meningkatkan kualitas mengajar sehingga dapat meningkatkan kemampuan dan kualitas mahasiswa yang berdampak meningkatnya nilai akademik mahasiswa. Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis melakukan analisis pengembangan model tingkat keberhasilan dosen mengajar dengan menggunakan fuzzy database tahani, yang mengambil studi kasus pada AMIK Tunas Bangsa

6 Pematangsiantar. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi ilmu pengetahuan, khususnya bidang ilmu komputer, yaitu pengembangan model fuzzy database tahani dari model yang sudah ada sebelumnya dalam menentukan tingkat keberhasilan dosen mengajar dan memperkaya literature dan referensi tentang fuzzy database tahani, serta memberikan kontribusi bagi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar dalam meningkatkan kualitas dosen, sehingga nantinya berdampak bagi kualitas mahasiswa Perumusan masalah Adapun rumusan masalah dari penelitian ini adalah bagaimana membuat model analisis tingkat keberhasilan dosen mengajar dengan fuzzy database tahani sehingga informasi tingkat keberhasilan dosen mengajar yang dihasilkan menjadi lebih tepat Batasan Masalah Rumusan masalah diatas, dibatasi dengan beberapa hal sebagai berikut : (1) Model fuzzy database yang digunakan adalah fuzzy database tahani. (2) Data yang digunakan untuk melakukan analisis tingkat keberhasilan dosen mengajar adalah data nilai akademik mahasiswa AMIK Tunas Bangsa program studi Manajemen Informatika dan kuesioner dosen yang terdiri dari tiga penilaian, yaitu motivasi dosen, persiapan perkuliahan dan pelaksanaan perkuliahan. (3) Untuk membangun aplikasi perhitungan tingkat keberhasilan mengajar dosen, penulis menggunakan aplikasi Borland Delphi 7.0 dan DBMS SQL Server Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian tesis ini yaitu : (1) Melakukan analisis tingkat keberhasilan dosen mengajar dengan menggunakan fuzzy database tahani. (2) Menerapkan fuzzy database tahani pada data yang bersifat samar.

7 1.5. Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) Membantu mendapatkan informasi tentang tingkat keberhasilan dosen mengajar. Dimana informasi ini sangat diperlukan oleh AMIK Tunas Bangsa untuk mengevaluasi kinerja dosen setiap semester. (2) Hasil penelitian ini di harapkan dapat memberikan informasi dan masukan kepada AMIK Tunas Bangsa sebagai dasar untuk meningkatkan kualitas dosen, sehingga nantinya berdampak bagi kualitas mahasiswa. (3) Memperkaya literature dan referensi tentang fuzzy database tahani. (4) Memberikan konstribusi bagi ilmu pengetahuan khususnya pada bidang ilmu komputer yaitu pengembangan model fuzzy database tahani dari model yang sudah ada sebelumnya dalam menentukan tingkat keberhasilan dosen mengajar, serta memberikan kontribusi bagi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar dalam meningkatkan kualitas dosen, sehingga nantinya berdampak bagi kualitas mahasiswa Hipotesis Hipotesis pertama adalah model yang digunakan diambil dari data nilai mahasiswa dan masih menggunakan sistem database biasa. Hipotesis 1: Nilai mahasiswa kurang tepat untuk dijadikan tolak ukur dari keberhasilan dosen mengajar di Akademi Manajemen Informatika Komputer ( AMIK ) Tunas Bangsa Pematangsiantar. Hipotesis kedua adalah model yang digunakan diambil dari data nilai mahasiswa dan nilai kuesioner dan diolah dengan fuzzy database tahani. Hipotesis 2: Nilai kuesioner berisi penilaian mahasiswa terhadap dosen. Nilai kuesioner ini sangat berhubungan erat dengan peningkatan pemahaman mahasiswa yang memacu meningkatnya nilai mahasiswa. Sehingga dapat disimpulkan, bahwa data nilai mahasiswa dan data kuesioner dapat dijadikan tolak ukur untuk menentukan tingkat keberhasilan dosen.