SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC ( STUDY KASUS : KARANG TARUNA DESA PUHJARAK )

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri

OLEH: DONY SAPUTRA NPM : 11.1.03.02.0100

FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA

UNP KEDIRI 2015

DONY SAPUTRA | 11.1.03.02.0100 Fakultas Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1||








SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC ( STUDY KASUS : KARANG TARUNA DESA PUHJARAK ) Dony Saputra 11.1.03.02.0100 Fakultas Teknik – Teknik Informatika [email protected] Pembimbing 1 : Dr. H. M. Anas, S.E., MM., M.Si. dan Pembimbing 2 : Daniel Swanjaya, S.Kom., M.Kom. UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK Dony Saputra : Sistem Penentuan Kandidat Ketua Karang Taruna Dengan Menggunakan Fuzzy Logic, Skripsi, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2015. Karang taruna adalah sebuah organisasi yang berada pada tingkat desa dan dipimpin oleh seorang ketua, kemajuan suatu desa tidak terlepas dari peran pemuda-pemuda yang ada didalamnya dan dibutuhkan wadah serta pemimpin untuk mengarahkan, maka peran ketua karang taruna itu sangatlah penting. Permasalahan penelitian ini adalah (1) Kepala desa selaku pembina saat ini masih kerepotan dalam menentukan kandidat ketua karang taruna. (2) Penyeleksian kandidat ketua karang taruna belum melibatkan keseluruhan anggota, jadi anggota merasa kurang adil dalam pemilihan kandidat ketua. (3) Saat ini dalam menentukan kandidat ketua karang taruna penilaian tentang kedisiplinan, tanggung jawab, kepemimpinan, keorganisasian, dan kematangan hanya berdasarkan perkiraan saja. Penentuan kandidat ketua karang taruna pada penelitian ini melalui proses pengumpulan data yang diambil dari organisasi Karang Taruna Desa Puhjarak menjadi informasi serta faktor-faktor pendukung dalam penentuan kandidat ketua karang taruna ini. Setelah melakukan penelitian dan pembahasan yang penulis uraikan pada bab-bab sebelumnya maka dapat ditarik simpulan bahwa dengan mengimplementasikan Fuzzy dan Simple additive weighting (SAW) maka sistem ini dapat menghasilkan rekomendasi kandidat ketua karang taruna yang lebih mudah dan efisien. Saran yang bisa penulis sampaikan berkaitan dengan penelitian yang telah dilakukan, adalah sistem ini masih perlu banyak pengembangan yakni penambahan penilaian maupun hasil yang berupa presentase, untuk itu penulis mengharapkan sistem ini akan ada yang menggunakan dan mengembangkannya.

Kata Kunci : Kandidat ketua, fuzzy logic, SAW




I.

Ketua

LATAR BELAKANG Pemimpin

dalam

suatu

karang

diharuskan

taruna

juga

mampu

untuk

organisasi atau biasa disebut

menjalin hubungan yang baik

sebagai ketua memiliki peranan

antar anggota, menyelesaikan

sangat

masalah

penting

dalam

yang

terjadi

antar

karang

taruna

serta

membangun sebuah organisasi

warga

ditingkatan

baik

mampu membangun semangat

pendidikan

generasi muda untuk sadar akan

maupun tingkat instansi swasta.

pentingnya bekerjasama dalam

Disamping itu peranan dari

upaya membangun desa yang

struktur organisasi yang lain

lebih baik. Kemajuan suatu

seperti sekertaris, bedahara, sesi

desa tidak terlepas dari peran

humas dan sesi yang lain turut

pemuda-pemuda

yang

mendukung

didalamnya

dibutuhkan

tingkat

manapun

satuan

kinerja

dari

dan

ada

seorang ketua. Bila dikaitkan

wadah serta pemimpin untuk

dengan manajemen organisasi

mengarahkan,

peran dari seorang pemimpin

ketua

lebih

sangatlah penting.

dominan,

melalui

karang

rancangan program dan ide kreatifnya

sebuah organisasi

dapat berkembang dan maju. Karang

taruna

maka

peran

taruna

itu

Dalam karang taruna Desa

Puhjarak,

kecamatan

plemahan, kabupaten kediri ini terdapat

pemuda

40

orang

adalah sebuah organisasi yang

dalam usia produktif, ketuanya

berada pada naungan kepala

dipilih

desa dan dipimpin oleh seorang

musyawarah bersama, beberapa

ketua.

ketua

orang dipilih untuk menjadi

adalah

kandidat ketua karang taruna

dan

yang ditunjuk oleh kepala desa.

Tugas

karang

utama

taruna

mengarahkan mengkoordinasi anggotanya

semua dengan

cara

Hal

berdasarkan

ini

sering

terjadi

kebimbangan dalam pemilihan

mendefinisikan tujuan kedepan,

kandidat

mengevaluasi

kinerja,

penilaian setiap anggota tentang

hubungan

kedisiplinan, tanggung jawab,

lain-lain.

kepemimpinan, keorganisasian,

membangun bermasyarakat

dan


ketua,

karena



dan kematangan selama ini

yang memiliki nilai benar dan salah

hanya berdasarkan perkiraan

secara tegas. Dalam logika tegas

saja.

merasa

nilai, yang menunjukkan seberapa

apabila

besar

Anggota

kurang

adil

penyeleksian tidak

juga

kandidat

melibatkan

tingkat

suatu

ketua

elemen (X) dalam suatu himpunan

semua

(A), sering dikenal dengan nama nilai

anggota karang taruna. Kepala

keanggotaan

desa harus bekerja dua kali,

keanggotaan

padahal

desa

dengan A (X). Pada himpunan tegas,

bukan hanya membina karang

hanya ada dua nilai keanggotaan,

taruna saja.

yaitu A (X) = 1 untuk X menjadi

tugas

kepala

Maka

dari

atau yang

derajat dinotasikan

itu

anggota A dan A (X) = 0 untuk X

dibutuhkan sebuah sistem yang

bukan anggota dari A. Sedangkan

dapat

dalam logika fuzzy, nilai keanggotaan

merekomendasikan

kandidat ketua karang taruna yang sesuai dengan kebutuhan sehingga dapat membantu dan memudahkan

kepala

desa

dalam proses pemilihan ketua yang lebih efektif.

berada antara (0,1). a. Proses Logika Fuzzy Dalam implementasinya, sistem fuzzy terdiri dari 3 bagian, yaitu fuzzyfikasi,

METODE 1. Logika Fuzzy “Logika fuzzy Merupakan sebuah logika yang memiliki kekaburan / kesamaran antara benar dan salah atau antara 0 dan 1.” Zadeh (dalam Kusumadewi Sri, 2010), Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1 (satu) atau 0 (nol). Sebelum munculnya teori logika fuzzy (Fuzzy Logic), dikenal sebuah istilah logika tegas (crisp logic) atau logika klasik


inferensi

defuzzyfikasi dimaksud

II.

keanggotaan

fuzzy,

(optional),

optional

dan yang

disini

jika

konklusinya sudah sesuai dengan yang diinginkan, maka tidak perlu dilakukan defuzzyfikasi, tetapi jika konklusinya belum memenuhi maka perlu dilakukan defuzzyfikasi. 1) Fuzzyfikasi Pada

logika

fuzzy

terdapat

proses fuzzyfikasi, yaitu proses pemetaan input ke himpunan fuzzy. Jika data-data input crisp, maka fuzzyfikasi dibutuhkan untuk memetakan input crisp



tersebut pada nilai fuzzy yang

inferensi dari tiap-tiap aturan

akan

diberikan secara tegas (crisp)

dipergunakan

sebagai

berdasarkan

variabel input sistem. 2) Inferensi Fuzzy

α-predikat

(fire

strength).

Sistem Inferensi Fuzzy (Fuzzy

3) Defuzzyfikasi

Inference System/FIS) disebut

Defuzzifikasi merupakan proses

juga fuzzy inference engine

mengubah

adalah

menjadi data

sistem

yang

dapat

data-data

fuzzy

numerik

atau

melakukan penalaran dengan

angka. Dalam penelitian ini

prinsip serupa seperti manusia.

proses untuk merubah data

Input yang diberikan kepada

fuzzy menjadi angka.

FIS adalah berupa bilangan tertentu

dan

output

yang

dihasilkan juga harus berupa bilangan

tertentu.

Kaidah-

2. Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Menurut

Fishburn, 1967 dan

MacCrimmon,

1968

(dalam

kaidah dalam bahasa linguistik

Kusumadewi dkk : 2006 : 74),

dapat digunakan sebagai input

Metode SAW sering juga dikenal

yang

harus

istilah metode penjumlahan terbobot.

dikonversikan terlebih dahulu,

Konsep dasar metode SAW adalah

lalu

penalaran

mencari penjumlahan terbobot dari

berdasarkan kaidah-kaidah dan

rating kinerja pada setiap alternative

mengkonversi

pada semua atribut.

bersifat

teliti

melakukan

hasil

tersebut

Metode SAW

menjadi output yang bersifat

membutuhkan

teliti.

matriks keputusan (X) ke suatu skala Kaidah-kaidah

Input

output

proses

normalisasi

yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada.

Fuzzyfikasi

Penalaran

Defuzzyfikasi

Gambar 1 Proses dalam FIS Setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus

Adapun melakukan

langkah-langkah perhitungan

dengan

metode SAW : a. Memberikan

nilai

setiap

direpresentasikan dengan suatu

alternatif (Ai) pada setiap

himpunan fuzzy dengan fungsi

kriteria (Cj) yang sudah

keanggotaan

ditentukan, dimana nilai i =

yang

monoton.

Sebagai hasilnya, output hasil DONY SAPUTRA | 11.1.03.02.0100 Fakultas Teknik – Teknik Informatika

1,2,…m dan j = 1,2,…n. simki.unpkediri.ac.id || 7||


b. Memberikan (W)

nilai

yang

bobot

perhitungan

didapatkan

berdasarkan

rentang nilai akhir.

berdasarkan nilai crisp. c. Melakukan

normalisasi

matriks

dengan

cara

nilai

rating

menghitung

kinerja ternormalisasi (rij) dari

alternatif

atribut

Cj

Ai

pada

berdasarkan

persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit MAKSIMUM

=

III.

HASIL DAN KESIMPULAN Tahapan

Logika

Fuzzy

secara

merupakan

suatu

keseluruhan adalah : 1. Fuzzification Fuzzification

proses ubah variabel non fuzzy menjadi variabel fuzzy. 2. Inference Inference

adalah

proses

atau

transformasi dari suatu input dalam

biaya/cost = MINIMUM).

domain fuzzy ke suatu output dalam

Apabila

domain fuzzy. Proses transformasi

berupa

artibut

keuntungan maka nilai crisp

pada

(Xij)

dari setiap kolom

membutuhkan aturan-aturan fuzzy

atribut dibagi dengan nilai

yang terdapat didalam basis-basis

crisp MAX (MAX Xij) dari

aturan (rule base).

tiap

kolom,

sedangkan

bagian

inferensi

3. Defuzzification (SAW)

untuk atribut biaya, nilai

Defuzzification merupakan proses

crisp MIN (MIN Xij) dari

mengubah data-data fuzzy menjadi

tiap kolom atribut dibagi

data numerik atau angka. Dalam

dengan nilai crisp (Xij)

penelitian ini proses untuk merubah

setiap kolom.

data

d. Melakukan

proses

perankingan untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara mengalikan nilai bobot (wi) dengan

nilai

rating

ternormalisasi (rij). e. Kemudian dari hasil akhir tersebut

dilakukan

fuzzy

menjadi

menggunakan

SAW

angka (Simple

Additive Weighting). a. Mencari kriteria KEDISIPLINAN Berikut ada beberapa nama kandidat untuk direkomendasikan menjadi calon ketua karang taruna, pertama

menghitung

nilai

KEDISIPLINAN Input disiplin setiap anggota.



Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri HADIR

Tabel 1 Nilai Kedisiplinan NAMA

KEHADIRAN

NAMA

KERAPIAN

1

0

1

0

0

0

0,5

0,5

0

0

1

0

0,5

0,5

0,083

0,91667

0

0

0

1

0

0

1

0

0,5

0,5

11

7

BUDI

BUDI

36

7

BUNGA

7

SOPAN

0

RUDI

37

BIASA

1

6

ULFA

URAKAN

0

42

9

RAPI RUTIN

0

JOKO

23

JARANG

JOKO RUDI

BUNGA

MALAS

ULFA

Kemudian di fuzzyfikasi

Dari hasil fuzzyfikasi kemudian diproses pada inference rule base ,dengan IF A is a AND B is b THEN C is c [R1] IF rutin hadir AND berpakaian sopan THEN DISIPLIN [R2] IF rutin hadir AND berpakaian biasa THEN DISIPLIN

Gambar 2 Himpunan fuzzy kehadiran

[R3] IF rutin hadir AND berpakaian urakan THEN KURANG DISIPLIN [R4] IF jarang hadir AND berpakaian sopan THEN CUKUP DISIPLIN [R5] IF jarang hadir AND berpakaian biasa THEN CUKUP DISIPLIN [R6] IF jarang hadir AND berpakaian urakan THEN KURANG DISIPLIN [R7] IF malas hadir AND berpakaian sopan THEN TIDAK DISIPLIN [R8] IF malas hadir AND berpakaian biasa THEN TIDAK DISIPLIN [R9] IF malas hadir AND berpakaian urakan THEN TIDAK DISIPLIN

Kemudian implikasi

menentukan yaitu

fungsi

menggunakan

fungsi min Gambar 3 Himpunan fuzzy kerapihan

µA∩B = min(µA[x], µB[y]) Tabel 3 nilai implikasi kedisiplinan -predikat R1

R2

R3

0

1

0

0

0

0,5

R4

R5

R6

R7

R8

R9

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0,5

0,5

0

0,5

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0,92

0

0

0,1

0

0

0,5

0,5

0

0

0

0

0

0

0

Tabel 2 Hasil Fuzzyfikasi kedisiplinan




Kemudian aturan

mencari dengan

komposisi

menggunakan

IV.

DAFTAR PUSTAKA Dwijanti

R.Y.

2014.

Sistem

metode sum

Pendukung

µkf[xi] ← min(1,µsf[xi] + µsf[xi])

Pemilihan Ketua Kompetensi

µsf[xi] = nilai keanggotaan solusi

Keahlian (K3) Dengan Metode

fuzzy sampai aturan ke-i;

Simple

µkf[xi]

Pada

=

nilai

keanggotaan

konsekuen fuzzy aturan ke-i;

DISIPLIN KURANG CUKUP TIDAK 1 0 0 0 0 0 0 1 0,58333 0 0,41667 0 0 0 0,91667 0,0833 1 0 0 0

Tabel 5 Status penilaian kedisiplinan

Untuk

STATUS

lain

sama,

TANGGUNG

Smkn

Weighting

11

Semarang:

tersedia

:

htpp://eprint.

dinus.ac.id/13233/jurnal_13716 .pdf, diunduh 17 Januari 2015. Kusumadewi, Sri. 2006 Rekayasa Perangkat Lunak edisi ke-2. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri, dkk. 2006. Fuzzymulti-Attribute decision Making

DISIPLIN TIDAK DISIPLIN DISIPLIN CUKUP DISIPLIN DISIPLIN

yang

Additive

UDINUS Semarang, (online),

Tabel 4 Nilai komposisi kedisiplinan

NAMA JOKO RUDI BUDI BUNGA ULFA

Keputusan

(Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri; Purnomo, Hari. yaitu

JAWAB,

2010 Aplikasi Logika Fuzzy Untuk

Pendukung

KEPEMIMPINAN,

Keputusan(Edisi

KEORGANISASIAN,

Yogyakarta: Graha Ilmu.

KEMATANGAN. Kesimpulan

2).

Pinandita Tito, dkk. 2014. Sistem Penentuan Tingkat Kompetensi

Setelah melakukan penelitian dan

Pendidik Menggunakan Fuzzy

pembahasan pada bab-bab

Inference

sebelumnya maka dapat ditarik

Web. Jurnal Generic, (online),

kesimpulan bahwa dengan

1

mengimplementasikan Fuzzy dan

http://repository.usu.ac.id

Simple additive weighting (SAW)

/bitstream/

maka sistem ini dapat menghasilkan

/41032/4/

rekomendasi kandidat ketua karang

diunduh 17 Januari 2015.

System

(9):272-283,

Berbasis

tersedia:

123456789 460-890-1-SM.pdf,

taruna yang lebih tepat dan cepat. DONY SAPUTRA | 11.1.03.02.0100 Fakultas Teknik – Teknik Informatika



Sutanta, Edhy. 2011. Basis Data

Calon

Kepala

Daerah

dalam Tinjauan Konseptual.

diIndonesia. IJCCS,(online), 1

Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

(7):101-110,

tersedia

:

Yusro M.M., Wardoyo R. 2013.

http://eprint.ums.ac.id/2809/18/

Aplikasi Metode Fuzzy Multi-

3056-5229-1-SM.pdf , diunduh

Attribute

17

Decision

Making

Januari

2015.

Berbasis Web dalam Pemilihan



SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC

Recommend Documents