Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
MODEL FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING PADA PROGRAM SERTIFIKASI GURU Oleh : Pirmando Gultom, S.Kom,. M.Kom (1)
Magister (S2) Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara Jl. Universitas No. 24A Kampus USU
[email protected]
ABSTRAK Permasalahan seorang guru harus memiliki beberapa aspek dalam penentuan kualitas, sehingga guru dapat lebih mempersiapkan mutu dan keahlian, kurangnya mengikuti Pendidikan dan Pelatihan dalam seminar baik nasional maupun internasionl yang linier dengan bidang studi yang di ampuh, minimnya pengalaman mengajar, kurangnya memahami pembuatan perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran (RPP), minimnya prestasi akademik serta karya-karya. Peneliti melakuan simulasi untuk ketiga model fungsi keanggotaan fuzzy untuk momodelkan solusi pengujian kelulusan sertifikasi portofolio yang mendekati angka 1 dari antara ketiga model tersebut yaitu kurva model Segitiga, Trapesium dan Sigmoid, sehingga peneliti mencoba
memberikan
solusi
dengan
menggunakan
system
fuzzy dengan
menggunakan Model Fungsi Keanggotaan Fuzzy Multi Criteria Decision Making Pada Program Sertifikasi Guru ini dapat menyelesaikan permasalahannya, sehingga para guru dapat lebih mudah mengetahui kemampuannya dan pantas atau tidaknya mengikuti sertifikasi.
Kata Kunci : Model Fungsi Keanggotaan, Sertifikasi Guru, Logika Fuzzy, kurva Sigmoid, Trapesium dan Kurva Segitiga
139
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
ABSTRACT The problems a teacher should have several aspects in determining the quality, so that teachers can better prepare quality and expertise, lack of follow Education and training in seminars both nationally and internasionl linear with field studies in a powerful, lack of teaching experience, a lack of understanding of making the planning and execution learning (RPP), the lack of academic achievement as well as works. Researchers performs simulation for all three models Fuzzy membership functions for momodelkan testing solutions graduation certification portfolio approaching one of the three models, namely curve models Triangle, Trapezoid and Sigmoid, so the researchers tried to provide a solution by using the system fuzzy by using Model Membership Function Fuzzy Multi Criteria Decision Making On Teacher Certification Program is able to resolve the problem, so that teachers can more easily determine whether or not the ability and deserve follow certification. Keywords: Membership Function Model, Teacher Certification, Fuzzy Logic, curve Sigmoid, Trapezoid and Triangle Curve Logika Fuzzy merupakan suatu
PENDAHULUAN Program merupakan
sebuah
sertifikasi
guru
inovasi
dalam
logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Namun seberapa
dunia pendidikan.Pengertian inovasi
besar keberadaan dan kesalahan suatu
sendiri adalah suatu ide, barang,
tergantung pada bobot keanggotaan
Tujuan diadakannya sertifikasi guru ini
dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda
adalah untuk meningkatkan mutu dan
dengan logika digital yang hanya
kesejahteraan guru. Oleh karena itu
memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika
untuk membuat model yang mampu
fuzzy
mengekspresikan kopetensi tersebut dapat
diselesaikan
digunakan
menerjemahkan
dengan
suatu
untuk besaran
kepuasan terhadap pelayanan yang
menggunakan Logika Fuzzy.
mereka
140
terima
yang
dapat
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
diekspresikan menggunakan bahasa
mengarah pada sistem manajemen
(linguistic),
penentuan
kinerja. Dalam jurnalnya menerangkan
penilaian kualitas dan Kesejahteraan
bahwa dalam sistem peningkatan mutu
guru yang mereka terima yang dapat
prestasi
diekspresikan
pertimbangan
keanggotaa
misalkan
melalui yaituLulus
Portofolio,Mengulang
fungsi sertifikat
kerja
guru yang
merupakan
utama
dalam
melakukan kelulusan sertifikasi guru.
Portofolio,
Diklat Type A, dan Diklat Type B
LOGIKA KLASIK
(gagal). Tidak seperti logika klasik
Unsur dasar dari suatu logika
(scrips), suatu nilai hanya mempunyai
adalah proposisi yang menyatakan
2 kemungkinan yaitu merupakan suatu
apakah sebuah pernyataan itu dapat
anggota himpunan atau tidak. Derajat
diterima atau ditolak yang kemudian
keanggotaan 0 (nol) artinya nilai
dapat di simbolkan dengan nilai benar
bukan merupakan anggota himpunan
atau
dan 1 (satu) berarti nilai anggota
proposisi sederhana adalah
hinpunan. Logika fuzzy sangat tepat
Presiden adalah William” atau “ Umur
digunakan untuk mendapatkan nilai
Presiden adalah 48” atau pernyataan
secara pasti dari input yang diterima
proposisi yang lebih komplex adalah “
berupa bahasa dan menjadi angka
Nama
dengan
nilai
William” dan “Umur Presiden adalah
keanggotaan dalam himpunan fuzzy.
48 Tahun“. Dari proposisi itu dapat
(jyh et al, 1997).
ditentukan apakan proposisi bernilai
mengubah
menjadi
salah.
Sebuah
Depan
pernyataan
Presiden
“Nama
adalah
benar atau bernilai salah dari nilai-nilai yang
PENELITIAN TERDAHULU Penelitian yang dilakukan oleh Wardini
(2007)
ada.
Jika
proposisi
itu
diterjemahkan menjadi nilai kalkulus
berjudul
maka akan didapatkan nilai 0 atau 1,
Pengembangan Model prestasi kerja
dimana 0 adalah nilai untuk salah dan
berbasis
yang
1 adalah nilai untuk benar. Hukum
menerangkan bahwa perlu dilakukan
Exluded Midle mengatakan bahwa
perancangan system kinerja guru yang
sebuah proposisi hanya boleh bernilai
Kompetensi,
141
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
benar atau bernilai salah, dan hukum
d.
Domain
Non-contradiction mengatakan bahwa
Domain himpunan fuzzy adalah
sebuah proposisi tidak boleh bernilai
keseluruhan nilai yang diizinkan
sama-sama salah atau bernilai sama-
dalam semesta pembicaraan dan
sama
boleh dioperasikan dalam suatu
benar
pada
waktu
yang
bersamaan.
himpunan fuzzy.
HIMPUNAN FUZZY Untuk
FUNGSI KEANGGOTAAN
mengubah
himpunan
Fungsi keanggotaan dari suatu
crisp menjadi himpuna fuzzy, ada 4
himpunan fuzzy dinyatakan dengan
nilai yang harus di pahami yaitu :
derajat
a.
terhadap nilai tegasnya yang berkisar
Variabel Fuzzy Variabel
b.
c.
fuzzy
keanggotaan
suatu
nilai
merupakan
antara 0.0 sampai dengan 1.0.Fungsi
variabel yang hendak dibahas
keanggotaan adalah sebuah kurva yang
dalam suatu system fuzzy.
menunjukkan titik input kedalam nilai
Himpunan Fuzzy
keanggotaanya. Untuk
Himpunan fuzzy merupakan suatu
nilai keanggotaan dapat menggunakan
grup yang mewakili suatu kondisi
pendekatan fungsi sebagai berikut :
atau keadaan tertentu dalam suatu
a.
mendapatkan
Representasi Linier
variabel fuzzy.
Pada representase linier, pemetaan
Semesta pembicaraan
input ke derajat keanggotaannya
Semesta
pembicaraan
adalah
digambarkan sebagai garis lurus.
yang
Bentuk ini adalah menjadi paling
diperbolehkan untuk dioperasikan
sederhana dan menjadi pilihan
dalam
yang baik untuk mendekati suatu
keseluruhan
nilai
suatu
fuzzy.Sementara merupakan
variabel pembicaraan
himpunan
konsep yang kurang jelas.
bilangan
b.
Representase Kurva Segitiga
real yang senaPtiasa naik secara
Kurva segitiga pada dasarnya
monoton dari kiri ke kanan.
merupakan gabungan dari 2 garis linier.
142
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
c.
Representasi Kurva Travesium
daerah fuzzy dimana bahu kiri
Kurva travesium pada dasarnya
akan
sama
keanggotaan
dengan
kurva
namun ada beberapa
d.
segitiga, titik yang
bergerak
dari
nilai
1
kenilai
keanggotaan 0, sedangkan bahu
memiliki nilai keanggotaan 1
kanan akan bergerak dari nilai
Representasi Kurva- S
keanggotaan
Kurva
pertumbuhan
dan
yang
kenilai
keanggotaan 1.
penyusutan merupakan kurva-S (sigmoid)
0
f.
Representase Kurva Bell
berhubungan
Bentuk lain dari kurva fuzzy
dengan kenaikan dan penurunan
adalah kurva bell, dimana nilai
permukaan
keanggotaan
secara
tak
linier.
Kurva S untuk pertumbuhan akan
dipengaruhi
oleh
nilai tengah dari domain.
bergerak dari sisi paling kiri untuk nilai keanggotaan 0 ke sisi paling
FUZZY REASONING
kanan yang nilai keanggotaan 1. Pada
e.
kurva
ini
bahwa
Kaidah
nilai
kesimpulan
dasar
dalam
menarik
dari dua nilai logika
keanggotaannya akan bertumpu
tradisional adalah modus ponens, yaitu
pada 50% nilai keanggotaannya
kesimpulan tentang nilai kebenaran
atau yang sering disebut dengan
pada B diambil berdasarkan kebenaran
titik infeksi (Cox, 1994)
pada A. Sebagai contoh, jika A
Representase Kurva Bahu
diidentifikasi
Daerah yang terletak ditengah-
merah” dan B dengan “tomat itu
tengah
yang
masak”, kemudian jika benar kalau
direpresentasikan dengan segitiga,
“tomat itu merah” maka “tomat itu
dan pada sisi kanan dan kirinya
masak”, juga benar
suatu
variabel
akan naik dan turun,
dengan
“tomat
itu
dan pada
nilai tertentu tidak mengalami
FUZZY INFERENCE SYSTEM
perubahan. Himpunan fuzzy bahu
Fuzzy
Inferece
System
yang bukan segitiga digunakan
memiliki 3 struktur dasar yaitu Rule
untuk mengakhiri variabel suatu
Base
143
yang
digunakan
untuk
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
melakukan seleksi terhadap aturan
sebaiknya fungsi keanggotaan yang
fuzzy.
ini
digunakan adalah Model Trapesium
digunakan untuk mendefenisikan nilai
dengan alasan bahwa kurva ini lebih
keanggotaan dari himpunan fuzzy dan
tepat digunakan untuk mencari nilai
mekanisme penalaran yang digunakan
Fungsi keanggotaan dari input data
untuk
himpunan tegas dan mendekati nilai 1.
Database,
komponen
menghasilkan
operasi
yang
output
dilakukan
dari
terhadap
himpunan fuzzy.. Pada
DATA YANG DIGUNAKAN
dasarnya
input
yang
Penelitian
ini
melakukan
diberikan pada fuzzy inference system
pengambilan data di Dinas Pendidikan,
adalah berupa himpunan tegas dan
waktu yang diperlukan+ 3 bulan yaitu
akan menghasilkan output
pertengahan Februari sampai dengan
himpunan fuzzy
berupa
tergantung kepada
pertengahan bulan Mei 2013.
situasi dimana fuzzy inference system digunakan.
TEHNIK PENGUMPULAN DATA Tehnik penelitian ini peneliti melakukan konsultasi kepada pegawai
METODOLOGI PENELITIAN Penelitian
tesis
ini
akan
Dinas Pendidikan Serdang Bedagai
mencari model fungsi keanggotaan
yaitu
himpunan
dapat
pengumpulan data dokumen guru yang
dalam
telah ditentukan oleh Dinas Pendidikan
peningkatan
Privinsi/Kabupaten/Kota dalam LPMP
fuzzysehingga
menentukan penentuan kualitas
keputusan terhadap
dan
kesejahteraan
tahap-tahap
melakukan
guru
( Sebagai Jajaran Ditjen PMPTK) yang
melalui program sertifikasi khususnya
bertugas menyiapkan guru agar siap
satuan pendidikan tingkat SMAdengan
mengikuti
menggunakan fuzzy inference system
mengatur
dengan model Sugeno ordo-satu.
melebihi kapasitas yang ditetapkan.
Untuk meningkatkan kualitas
Beberapa
dan kesejahteraan guru dengan melalui program
sertifikasi
guru,
sertifikasi, urutan
jika
termasuk pesertanya
pertimbangan
yang
digunakan untuk menyusun urutan
maka
144
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
daftar calon peserta sertifikasi guru
kesejahteraan
guru
antara lain :
program sertifikasi.
melalui
1) prestasi kerja,
Melakukan pengumpulan data dari
2) beban mengajar,
Dinas Pendidikan Serdang Bedagai
3) urutan kepangkatan
serta
4) masa kerja
pertanyaan
5) usia, dan
pendidikan yang berkompeten maupun
6) kesipanan
guru
dalam
mengajukan kepada
yang
mengetahui
berhubungan
penyelenggaran
uji
pegawai
demikian
pembahasan
sertifikasi
documen
hal-hal
mengenai serta
persyaratan
terhadap
peningkatan
kualitas
Dirjen
peserta
melalui
program
sertifikasi
sertifikasi yang di usulkan oleh Dinas
mengisi
formulir
pendaftaran
Pendidikan
biodata,
Guru
Provinsi/Kabupaten/Kota
yang topik
dilakukan oleh LPTK, Dirjen Dikti dan PMPTK.
dinas
beberapa guru-guru di sekolah lain
mengikuti uji sertifikasi
Dengan
pertanyaan-
dan
kesejahteraan
menyusun
guru guru, dan
dokumen
mengikuti uji kopetensi yang dikemas
portofolio dan menyerahkan dokumen
seperangkat instrumen portofolio yang
kepada Dinas Pendidikan Kabupaten /
dilakukan oleh Tim Sertifikasi Pusat.
Kota.
Hasil uji kopetensi lewat penilaian portofolio inilah yang dipakai sebagai
HASIL PENGUMPULAN DATA
dasar penentuan kelulusa sertifikasi.
Data yang dikumpulkan dari
Teknik yang digunakan peneliti dalam
pengumpulan
dibutuhkan
data
adalah
Dinas Pendidikan Serdang Bedagai
yang
terdiri dari data Kwalifikasi Akademi,
dengan
Pendidikan dan Pelatihan, Pengalaman
metode/teknik 1. Menggunakan
Mengajar, Perancangan dan Proses berbagai
macam
Pembelajaran (RPP), Penilaian dari
literatur yang berhubungan kendali
Atasan, Prestasi Akademik, Karya
logika fuzzy dan permasalahan
Pengembangan Profesi, Keikut sertaan
mengenai peningkatan kualitas dan
dalam
145
forum
Ilmiah,
Pengalaman
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
Organisasi dibidang kependidikan dan
variabel yang merupakan himpunan
Sosial dan Penghargaan yang relevan
tetap adalah pada tabel 3.3.
dengan bidang pendidikan.
No
Identitas dan Defenisi Variabel Variabel
dalam
perumusan
VARIABEL PENILAIAN
1
Kualifikasi Akademik
2
Perencanaan
masalah padapenelitian ini adalah
Pelaksanaan
Pembelajaran
berdasarkan data yang dikumpulkan
3
Penilaian Dari Atasan
dalam
guru
4
Karya Pengembangan Profesi
terdapat 10 variabel seperti pada tabel
5
Penghargaan Yang Relevan
penentuan
sertifikasi
3.2 dibawah ini : No
VARIABEL PENILAIAN
Sedangkan
variabel
yang
1
Kualifikasi Akademik
digunakan dengan logika fuzzy adalah
2
Pendidikan Dan Pelatihan
variabel-variabel yang ada pada tabel
3
Pengalaman Mengajar
3.4. dibawah ini :
4
Perencanaan
Pelaksanaan
No
VARIABEL PENILAIAN
Pembelajaran
1
Pendidikan Dan Pelatihan
5
Penilaian Dari Atasan
2
Pengalaman Mengajar
6
Prestasi Akademik
3
Prestasi Akademik
7
Karya Pengembangan Profesi
4
Keikutsertaan
8
Keikutsertaan
Dalam
Forumilmiah
Forumilmiah 9
Organisasi
5 Dalam
Dalam
Bidang
Organisasi
Dalam
Bidang
Pendidikan
Pendidikan 10
Penghargaan Yang Relevan
Pembentukan Aturan Dasar Data Fuzzy
variabel penilaian, maka dalam
Dalam penelitian ini penulis
penelitian ini digunakan dua criteria
telah melakukan penelitian dengan
yaitu menggunakan criteria himpunan
menggunakan 3 model fuzzy yaitu
tetap
menggunakan
Model Fungsi Keanggotaan Sigmoid,
himpunan fuzzy, dimana variabel-
Trapesium dan Segitiga. Dari 3 model
dan
variabel
146
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
fungsi
keanggotaan
menghasilkan
tersebut
dimana
jumlah
variabel
adalah
kelulusan
sebanyak 5, maka setiap variabel
sertifikasi portofolio masing-masing
memiliki bobot yang berbeda seperti
berbeda-beda walaupun data yang
tabel 3.6dibawah ini :
digunakan
persentase
akan
setiap
model
keanggotaan
sama.
penentuan
kelulusan
fungsi
Berikut
data Variabel Fuzzy
sertifikasi
X4
X3
X2
X1
25
18,75
12,5
6,25
Mengajar
40
30
20
10
Prestasi Akademik
20
15
10
5
10
7,5
5
2,5
5
3,75
2,5
1,25
portofolio seperti tabel 3.5. dibawah Pendidikan Dan
ini : No
Nilai
Pelatihan
Keterangan
Pengalaman
fortofolio 1
0 –584
2
450 -717
PPLG Tipe B
Keikutsertaan
3
584 – 850
PPLG tipe A
Dalam
4
Tidak Lulus
Forum Ilmiah
.> 850 Lulus
Organisasi Dalam
Fortofolio
Bidang Pendidikan
DEFUZZYFIKASI Defuzzyfikasi atau penegasan adalah tahapan yang dilakukan untuk mendapatkan himpunan tegas terhadap kualitas melalui
Gambar 3.1. Fungsi Keanggotaan
kesejahteraan
program
guru
sertifikasi
berdasarkan portofolio, dimana metode
sertifikasi
yang
Rule If – Then Dari
dan
instrumen
digunakan
adalah
defuzzy
weighted average. Untuk menghitung
penelitian
nilai kepuasan maka nilai predikat (α-
sebagaimana disusun dalam tabel 3.1. 147
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
predikat) setiap rule ditentukan dengan
PERANCANGAN SISTEM
menggunakan persamaan dibawah ini.
Perancangan sistem model fuzzy ini
α-predikat(i)=
dirancang
untuk
membantu
min(𝜇 QQ1(x), 𝜇 QQ2(x), 𝜇 QQ3(x), 𝜇 QQ4(x)
mengetahui apakah guru sudah
, 𝜇 QQ5(x))
layak mengikuti program sertifikasi atau tidak. Dengan aplikasi ini
Selain
dari
hasil
total
α-
diharapkan
semua
guru
predikat(i)= min untuk mendapatkan
mengetahuilayak
nilai kelulusan sertifikasi portofolio
syarat mengikuti sertifikasi dan
ada juga nilai Z yang harus di
guru juga dapat mempersiapkan
tambahkan dari tambahan Nilai Z
beberapa
aspek-aspek
yaitu
diperlukan
dalam
penambahan
nilai
Variabel
atau
dapat
tidaknya
yang
persyaratan
identifikasi untuk memenuhi syarat
sertifikasi.Secara
penilaian
yang akan dibuat adalah seperti
sertifikasi
portofolio
sistem
gambar bagan di bawah ini
sehingga diperolah nilai lulus dengan
:
persamaan berikut dibawah ini :
𝑧=
umum
𝑛 𝑖=1 𝛼 𝑖 . 𝑧(𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑧(𝑖)
Tehnik Pengembangan
Gambar 3.3. Diagram SistemFuzzy Gambar 3.2. Langkah-langkah Penyelesaian Masalah
148
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
Gambar 3.1.diatas dimulai dengan user menginputkan variabel, yang terdiri dari variabel Z1 sampai dengan Z5. Kemudian kelima variabel tersebut diproses melalui proses fuzzyfikasi, hasil dari proses fuzzyfikasi akan dihitung menggunakan metode fuzzy sugeno berdasarkan aturan (rulebase yang sudah didefinisikan), dari hasil perhitungan
tersebut
dilanjutkan
dengan
penilaian portopolio
proses
defuzzyfikasi,
proses
ini
akan
menghasilkan
output
yang
bisa
digunakan
Gambar 4.16 Tampilan rekapitulasi
kemudian
sebagai
bahan
pertimbangan pengambilan keputusan oleh user untuk menentukan lulus atau tidaknya sertifikasi.
Gambar 4.17 Nilai keanggotaan untuk
HASIL DAN PEMBAHASAN
variabel Fuzzy
Hasil penilaian yang diperoleh untuk penilaian portofolio sertifikasi
Hasil dari system menentukan
guru seperti yang ditunjukkan pada
nilai fortofolio sertifikasi guru seperti
tabel 4.7
yang dihasilkan oleh system, yang
Dari
data-data
kemudian
di
system untuk keanggotaan
yang masukkan
ditunjukkan pada gambar 4.18.
diperoleh, kedalam
mendapatkan nilai fuzzy
seperti
yang
ditampilkan pada gambar 4.16 dan 4.17
149
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
SIMPULAN Tesis ini menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Model fuzzy dengan nilai fungsi keanggotaan Sigmoid, Trapesium dan Segitiga
ditujukan untuk
mendapatkan nilai Lulus dan Tidak Lulus criteria
Gambar 4.18 hasil fuzzyfikasi
PLPG),
Analisis Data Dengan
pengujian
oleh
system
darihasil
dengan
portofolio,
lulus
lulus
Diklat
type
A
(mengikuti diklat Tahun Depan)
yang
dan tidak lulus sertifikasi.
dengan
2. Dengan
memproses variabel tetap dan variabel fuzzy,
lulus
guru
Diklat type B (mengikuti diklat
fortofolio
dilakukan
sertifikasi
model
fuzzy
dapat
menghasilkan nilai lebih adil dan
pemprosesan
dinyatakan lulus sertifikasi portopolio
lebih
dengan minimal total nilai 850, model
kepuasan fungsi keanggotaan yang
fungsi
menggunakan
keanggotaan
Sigmoid,
manusiawi
model
terhadap
Sigmoid,
Trapesium dan Segitiga ternyata yang
Trapisium maupun Segitiga, maka
paling mendekati kelulusan sertifikasi
dari
portopolio
keanggotaan model fuzzy tersebut
keanggotaan
adalah
model
Trapesium
fungsi
semua
dapatlah
dibanding
model
menghasilkan
fungsi
sebuah
dengan Sigmoid dan Segitigayang
model yaitu model Trapesium.
artinya nilai tersebut telah mendekati
3. Dari hasil nilai yang didapat untuk
nilai 1 dalam system fuzzy yaitu
setiap
Trapesium
keanggotaan model Trapesiumlah
0.480
sedangkan
nilai
model
dapat
0.179yang mendekati nilai 0 sehingga
dalam pengambilan keputusan dan
dinyatakan
mudah
lulus
sertifikasi
dimengerti
memahaminya
portopolio. 150
sebagai
fungsi
untuk Sigmoid 0.225, dan Segitiga
tidak
dijadikan
fuzzy
dalam
dasar
dan setiap
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
menentukan lulus atau tidaknya terhadap guru
Pendidikan Tinggi, Departemen
yang mengikuti
Pendidikan Nasional. 4
sertifikasi.
Jenderal
Pendidikan
Tinggi.
2007.
Pedoman
yang tegas sesuai dengan kriteria
Serifikasi
bagi
yang telah ditentukan variabel /
Jabatan
persyaratan sertifikasi guru tanpa
Pendidikan, Dinas Pendidikan
merugikan para peserta sertifikasi
Provinsi,
perlu menggunakan pengujian lulus
Kab/Kota, Jakarta : Direktorat
atau
Jenderal
Untuk mendapatkan hasil nilai
gagalnya
seorang
guru
Dinas
Nasional.
6
Tinggi.
Press
Mehdi
and
Farzad
Roudsari,
2008,
”The Fuzzy Evaluation of E Commerce
“,Springer-Verlag
Customer Satisfaction”,World Applied
Berlin Heidelberg Direktorat
Fasanghari
Habibipour
“Optimal
Models and Methods with Fuzzy Quantities
Earl Cox, 1994, ”Compiling and
Limited.
13. Pp 185 – 201. 2010,
Pendidikan
Handbook”,Academik
Guru, Jurnal Siasat Bisnis, Vol
Cao,
Tinggi
Code in The Fuzzy Systems
Loyalitas
Guru Melalui Kepuasan Kinerja
Bing-Yuan
Pendidikan
Using the C++ Fuzzy Modelling
ˡArifin, T. Dan Mutamimah. 2009. peningkatan
dalam
Lembaga
Pendidikan
keanggotaan Model Trapesium.
Model
Guru
Untuk
Departemen
DAFTAR PUSTAKA
3
:
menggunakan model fuzzy fungsi
5
2
Direktorat
Jenderal
Pendidikan
2007
Panduan
Sciences Journal 4 (2): 164-168. 7
Jyh-Sing Roger, Jang, Chuen-Tsai
penyusunan perangkat fortofolio
Sun, Elji Mizutani, 1997,
sertifikasi guru dalam jabatan,
Neuro-Fuzzy
Jakarta : Direktorat Jenderal
Computing”, Prentice Hall.
151
And
“ Soft
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
8
Kemendiknas.
(2010).Buku
Pedoman
Penentuan
1
Kuliah
Peserta
Ilmukomputer.Com.http://asnugr
Sertifikasi Guru dalamJabatan. Direktorat
Jenderal
Pendidik
Dirjen
Umum
oho.net/papers/ikcs.pdf. 14
Profesi
Peraturan
PMPTK
Meneri
Nasional
Kemendiknas.
Pendidikan
Repoblik
Indonesia
Nomor 18 Tahun 2007 Tentang Sertifikasi Bagi Guru Dalam
9
Keputusan
Menterin
Nasional Nomor
Repoblik
Jabatan. 15
Indonesia
057/O/2007
Penetapan
10
Pendidikan
Perguruan
Pramudyo, A. 2010.Analisis Faktor-
tentang
Faktor
Tinggi
Kinerja
yang
Mempengaruhi GuruNegeri
Penyelenggaraan Sertifikasi Bagi
Dipekerjakan
Guru Dalam Jabatan.
Pendidikan Yogyakarta, Journal
Kotler Philip, Keller Kevin Lane, 16
Sudrajat, Ahmad.2007, Sertifikasi
“, edisi 13, jilid 1, Alih bahasa Sarman
Dinas
Vol. 1, Yogyakarta.
2009, “Marketing Management
Bob
pada
Guru
,”Manajemen
dan
Permasalahannya.
Diakses dari Internet, 5 Maret
Pemasaran “, Penerbit Erlangga.
2013 17
11
Suyanto. 2007. Artificial Inteligence
Kusumadewi, S. (2003). Artificial
: Searching, Reasoning, Planning
Intelligence: Teknik dan
Learning. Informatika, Bandung
Aplikasinya. Yogyakarta: Graha
Indonesia
Ilmu. 12
18
Lakhmi C. Jain,N.M. Martin, 1998,
Nomor 14 Tahun 2005 tentang
“Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems Algorithms:
and
Guru dan Dosen
Genetic 19
Industrial
Wardini, A.K. 2007.Pengembangan
Applications”,CRC Press. 13
Nugrho,
Anto
Satryo.
Undang-Undang Republik Indonesia
Model 2003.
Kompensasi
Kompetensi
Pengantar Softcomputing. Modul
152
di
Berbasis Universitas
Jurnal Ilmiah Research Sains Vol.1 No.3 Oktober 2015
Terbuka, Jurnal Organisasi dan Manajemen Vol. 3. Pp 69 – 80. 20
William Siler, James J. Buckley, 2005, “Fuzzy Expert System and Fuzzy reasoning” Published by John
Wiley
&
Sons,
Inc.,
Hoboken, New Jersey.Published simultaneously in Canada.
153
