Penilaian kelompok terbaik kuliah kerja nyata (KKN) dengan AHP berbasis Logika Fuzzy
Abstract
Kegiatan Kuliah Kerja Nyata (KKN) merupakan bagian pembelajaran yang diberikan kepada mahasiswa sebagai pengabdian kepada masyarakat atas adanya Perguruan Tinggi (PT) yang berada diindonesia untuk memberikan kontribusi keilmuan didalam masyaraka. Penilaian dilakukan baik bersifat individu maupun kegiatan kelompok oleh Ketua LPPM sebagai evaluasi diakhir kegiatan, guna mengetahui sejauh mana ilmu yang mereka miliki. Namun pada kenyataannya penilaian yang dilakukan masih bersifat fuzzy (Kabur), karena penilaian dilakukan dalam skala subyektif di mana setiap penilai berbeda satu dengan yang lainya tentang suatu objek, unutk itu perlu dibangun sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berbasis logika Fuzzy dalam membantu mengolah data dari hasil evaluasi penilaian. Dengan metode metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berbasis Logika Fuzzy diharapkan mampu melakukan penilaian tepat sasaran guna mencari nilai rekomendasi yang tepat sebelum dirangking dalam mencari kelompok terbaik. Logika fuzzy yang digunakan dalam merekekomendasikan kelompok terbaik pada permasalahan ini yaitu dengan fuzzy tahani, dengan hasil fuzzyfikasi data dengan ketentuan bahwa nilai kelompok tidak boleh kurang dari 1 pada setiap variabelnya. Pengujian pertama dilakukan untuk mendapatkan rekomendasi kelompok terbaik menggunakan logika fuzzy selanjutnya di rangking menggunakan metode AHP sehingga didapatkan urutan yang sistematis dengan urutan (1) Pengalihan (Kelompok 54) Rangking Pertama dengan total Nilai 0.364, (2) Tembilahan Hulu II (Kelompok 1) Rangking Kedua dengan total Nilai 0.275. (3) Tanah Merah (Kelompok 38) Rangking Ketiga dengan total Nilai 0.199, (4) Kuala Sebatu (Kelompok 16) Rangking Keempat dengan total Nilai 0.161.
Kata kunci: SPK, AHP, Logika Fuzzy, Tahani, Penilaian KKN
Abstract
The Community Service Program (KKN) is a part of learning given to students as a service to the community for the existence of Universities (PT) that are located in Indonesia to provide scientific contributions in the community. Assessment is carried out both individually and in group activities by the Chairperson of the LPPM as an evaluation at the end of the activity, in order to find out the extent of their knowledge. But in reality the assessment carried out is still fuzzy because the assessment is carried out on a subjective scale where each appraiser is different from one another about an object, for which a decision support system (SPK) needs to be built using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method based on Fuzzy logic in helping process data from the evaluation evaluation results. The Fuzzy Logic-based Analytical Hierarchy Process (AHP) method is expected to be able to assess the target in order to find the right value of the recommendation before ranking in finding the best group. Fuzzy logic used in the best group recommendations on this problem is fuzzy tahani, with the results of data fuzzyfication provided that group values cannot be less than 1 in each variable. The first test was carried out to get the best group recommendations using fuzzy logic then ranked using the AHP method so that a systematic sequence was obtained in the order of (1) Transfer (Group 54) First rank with a total value of 0.364, (2) Upstream II (Group 1) Ranking Second with a total value of 0.275. (3) Tanah Merah (Group 38) Third Rank with a total value of 0.199, (4) Kuala Sebatu (Group 16) Fourth Rank with a total value of 0.161.
Keywords: SPK, AHP, Fuzzy Logic, Tahani, Assessment of Community Service
Downloads
References
Nurdin dan Miranda, “Pendukung Keputusan Pemilihan PTS Di Lhokseumawe Menggunakan Metode Fuzzy AHP Beasiswa Web,” J. Inform., vol. 9, no. 2, hal. 1048–1056, 2015.
Iqbal, “Penerapan Metode Fuzzy Tahani Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Maj. Ilm. Univ. Almuslim, vol. 9, hal. 36–39, 2017.
R. Gustriansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Di Politeknik Negri Sriwijaya Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Ilm. Inform. Gelobal, vol. 7, no. July 2016, hal. 57–64, 2018.
M. Maryaningsih, Siswanto, “Metode Logika Fuzzy Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” J. Media Infotama, vol. 9, no. 1, hal. 140–165, 2013.
Z. Azmiana, F. Bu, dan P. Siagian, “Penggunaan Sistem Inferensi Fuzzy untuk Penentuan Jurusan DI SMA Negeri 1 Bireuen,” Saintia Mat., vol. 1, no. 3, hal. 233–247, 2013.
S. Sitohang dan R. D. Napitupulu, “Fuzzy Logic Untuk Menentukan Penjualan Rumah Dengan Metode Mamdani,” J. ISD, vol. 2, no. 2, hal. 91–101, 2017.
A. Sasongko, I. F. Astuti, dan S. Maharani, “Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP ( Analitic Hierarchy Process ),” J. Inform. Mulawarman, vol. 12, no. 2, hal. 88–93, 2017.
A. D. Putri, “Fuzzy Logic Untuk Menentukan Lokasi Kios Terbaik Di Kepri Mall Dengan Menggunakan Metode Sugeno Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ),” J. Edik Inform., vol. 1, hal. 1–11, 17M.
D. Dian, K. Wijayanto, H. D. Purnomo, dan H. S. Tampake, “Pemberian Rekomendasi Menu Makanan Menggunakan Logika Fuzzy,” SNATI, hal. 12–16, 2014.
S. Winiarti dan U. Yuraida, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pendirian Warnet Dengan Metode Analitical Hierarchy Process ( AHP ) ( Studi Kasus : PT . Pika Media Komunika ),” J. Inform., vol. 3, no. 2, hal. 311–322, 2009.
J. Pseudocode, R. Efendi, dan R. Hidayati, “Aplikasi Fuzzy Database Model Tahani Dalam Memberikan Rekomendasi,” J. Pseudocode, vol. 1, hal. 32–43, 2014.
Copyright (c) 2019 Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Digital Zone is licensed under aCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
