Sistem Informasi Pemetaan Pelayanan Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) Menggunakan Metode Fuzzy Quantification Theory I

(1)

Sistem Informasi Pemetaan Pelayanan Biro Administrasi Akademik

dan Kemahasiswaan (BAAK) Menggunakan Metode Fuzzy

Quantification Theory I

Annisya Putri Sy1, Satria Perdana Arifin2, Kartina Diah Kesuma Wardhani3 1

Politeknik Caltex Riau, Jl. Umbasari / Patin No.1 Rumbai – Pekanbaru 28265 ( putrisyarief@gmail.com ) 2

Politeknik Caltex Riau, Jl. Umbasari / Patin No.1 Rumbai – Pekanbaru 28265 ( satria@pcr.ac.id ) 3

Politeknik Caltex Riau, Jl. Umbasari / Patin No.1 Rumbai – Pekanbaru 28265 ( diah@pcr.ac.id ) Abstrak

Kenyamanan mahasiswa menjalani proses belajar dikampus baik itu akademik ataupun non-akademik merupakan hal penting untuk diperhatikan. Khususnya pada Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK), mahasiswa memiliki penilaian, kritik dan saran atas kinerja staf BAAK. Begitu pula dengan ketua BAAK yang ingin mengetahui kinerja stafnya. Untuk memudahkan mahasiswa memberikan penilaian ataupun saran kepada staf BAAK, juga untuk ketua BAAK yang ingin mengetahui kinerja stafnya, maka dibangun sebuah aplikasi untuk menampung penilaian, kritik dan saran mahasiswa berupa kuisioner. Ketua BAAK juga dapat mengetahui kinerja stafnya dari hasil perhitungan data kuisioner dalam bentuk grafik. Setelah mahasiswa mengisi kuisioner, maka akan dilakukan perhitungan oleh sistem dengan mengggunakan metode Fuzzy Quantification Theory I yang kemudian menghasilkan grafik yang dapat dilihat oleh ketua BAAK. Berdasarkan kuisioner terhadap 30 mahasiswa, diperoleh hasil sebanyak 88% mahasiswa berpendapat bahwa aplikasi ini dapat digunakan sebagai wadah untuk menampung saran atas kinerja staf BAAK. Dan berdasarkan hasil wawancara dan kuisioner yang diberikan kepada ketua BAAK, diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi ini dapat diimplementasikan.

Kata kunci:Mahasiswa, Kuisioner, BAAK, Fuzzy Quantification Theory I

Abstract

Convenience college students in undergo the process of learning both academic and non-academic is important thing to note. Especially the Bureau of Academic Administration and Student Affairs (BAAK), students possess valuation, criticism and suggestions for the performance of BAAK staff. Similarly, the head of BAAK who want to know the performance of his staff. To facilitate students give valuation or advice to BAAK staff, also for the head of BAAK who wants to know the performance of his staff, therefore built an application to accommodate assessment, criticism and suggestions in the form of student questionnaires. The head of BAAK can also find out the performance of his staff from the calculation of questionnaire data in graphical form. After the students filled in a questionnaire, then it will be calculated by the system to use traditional methods of Fuzzy Quantification Theory I, which then produces graphs that can be viewed by the head of BAAK. Based on the questionnaire from 30 students,then obtainable the result as much as 88% of students contend that this application can be used as a media to accomodate advice on the performance of the BAAK staff.And based on the results of interviews and a questionnaire given to the head of BAAK, it is concluded that this application can be implemented.

Keywords: Student, Questionnaires, BAAK, Fuzzy Quantification Theory I

1 Pendahuluan

Pelayanan kampus yang baik berperan sangat penting karena dapat membantu mahasiswa dan perangkat kampus merasa nyaman selama proses belajar mengajar berlangsung. Untuk itu setiap kampus menyediakan kuisioner bagi mahasiswa yang berisi pernyataan mengenai pelayanan kampus, sehingga dari kuisioner tersebut pihak kampus dapat mengetahui bagaimana penilaian mahasiswa terhadap kampus yang bersangkutan.

Kuisioner yang telah ada dan diberikan kepada mahasiswa meliputi kinerja dosen. Dan kali ini kuisioner dibuat untuk Biro Administrasi dan Kemahasiswaan (BAAK) dikarenakan belum adanya sarana bagi mahasiswa untuk memberikan saran dan kritik. Adapun pihak yang

(2)

mengolah kuisioner dikampus Polteknik Caltex Riau adalah bidang Unit Penjaminan Mutu (UPM) atau lebih dikenal dengan Quality Assurance (QA). Mahasiswa mengisi kuisioner yang berbasis web tersebut, kemudian hasil dari kuisioner tersebut akan diolah oleh auditor dari bidang Unit Penjaminan Mutu (UPM) dengan menggunakan logika tegas.

Oleh sebab itu, dibangun sebuah aplikasi menggunakan logika fuzzy dan teori kuantifikasi, sehingga dapat dinyatakan dalam derajat kebenaran yang nilainya antara 0 sampai 1. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan metode Fuzzy Quantification Theory I. Beberapa aplikasi akan dibuat untuk menangani proses pemetaan pelayanan Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) ini seperti aplikasi admin sistem, ketua BAAK, dan aplikasi untuk mahasiswa.

2 Dasar Teori

2.1 Sistem Informasi

Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau menyelesaikan suatu sasaran tertentu.

Informasi adalah data yang telah diproses menjadi bentuk yang memiliki arti bagi penerima dan dapat berupa fakta, suatu nilai yang bermanfaat. Jadi ada suatu proses transformasi data menjadi suatu informasi yaitu input, proses, output.

Sistem Informasi adalah sebuah sistem terintegrasi atau sistem manusia mesin, untuk menyediakan informasi untuk mendukung operasi, manajemen dalam suatu organisasi.[2].

2.2 Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK)

Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan adalah unsur pimpinan yang membantu Direktur dibidang administrasi akademik dan kemahasiswaan.

Adapun ruang lingkup tugas dari BAAK meliputi: a. Peraturan akademik

b. Surat menyurat akademik c. Akademik mahasiswa

d. Mengecek kehadiran mahasiswa (kompensasi) e. Evaluasi mahasiswa

f. Surat menyurat kepegawaian g. Registrasi mahasiswa baru dan lama h. Menyediakan kebutuhan ATK i. Beasiswa Mahasiwa

j. Surat menyurat kegiatan Mahasiswa

k. Lowongan pekerjaan (Career Development) l. Surat menyurat bidang kerjasama

2.3 Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia [3]. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan umat manusia. Komputer tidak lagi hanya digunakan sebagai alat hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa dikerjakan oleh manusia. Dan sistem memperlihatkan sifat-sifat khas

(3)

yang dihubungkan dengan kecerdasan dalam kelakuan atau tindak tanduk yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia, seperti pengertian bahasa, pengetahuan, pemikiran, pemecahan masalah dan lain sebagainya.

2.4 Logika Fuzzy

Menurut [4] Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama.

2.4.1 Teori Kuantifikasi

Secara umum metode kuantifikasi menggunakan data-data kasar seperti hasil evaluasi dan pendapat orang yang mana kuantitas dan pemahanan tentang data-data tersebut tidak secara normal diekspresikan secara numeris. Untuk keperluan tersebut, maka dibutuhkan metode kuantifikasi. Fuzzy quantification theory adalah metode untuk mengendalikan data-data kualitatif dengan menggunakan teori himpunan fuzzy. Pengendalian disini lebih dimaksudkan untuk menjelaskan kejadian-kejadian fuzzy menggunakan nilai dalam rentang [0, 1] yang mengekspresikan pendapat-pendapat secara kualitatif [5].

2.4.2 Fuzzy Quantification Theory I

Menurut [4] tujuan dari Fuzzy Quantification Theory I (analisis regresi kualitatif) 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 2.1 Karakteristik Fuzzy Quantification Theory I

Pada Tabel 2.1 menunjukkan karakteristik Fuzzy Quantification Theory I. Pada tabel tersebut terdapat n buah sampel. External Standard (y) menunjukkan fungsi tujuan. yk adalah fungsi tujuan dari sampel ke-k. µi(k) adalah derajat suatu tanggapan terhadap kategori kulitatif ke-i (i=1,2, ..., P) pada sampel ke-k yang diberi nilai [0, 1]. Fuzzy Quantification Theory I sama halnya menentukan suatu fungsi linear dari beberapa kategori:

∑

(2.1)

Tentu saja diharapkan variasi tujuan memberikan nilai error yang sangat kecil. Untuk keperluan tersebut, dapat disusun bentuk matriks:

(4)

[ ] (2.3) [ ] [ ] (2.4) [ ] (2.5)

Bobot kategori a yang meminimumkan error variance diberikan dengan persamaan dibawah:

_(2.6)

3 Perancangan Aplikasi

3.1 Perancangan Use Case Diagram

Berikut ini perancangan use case diagram pada sistem informasi pemetaan pelayanan BAAK:

Gambar 3.1Usecase diagram admin sistem

Gambar 3.2 Use Case ketua BAAK

Gambar 3.3 Use Case mahasiswa

3.2 Flowchart Fuzzy Quantifcation Theory I

Flow chart atau diagram alur digunakan untuk menggambarkan alur dari suatu program menjadi lebih sederhana sehingga program tersebut dapat lebih dimengerti. Pada Gambar 3.4 menunjukkan proses perhitungan Fuzzy Quantification Theory I:

admin mengolah_data_master mengolah_kuisioner lihat_mhs_belum_isi lihat_laporan login_admin <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>

ketua_BAAK li hat_l aporan login_ketuaBAAK <<incl ude>>

mahasiswa isi_kui si oner login_mahasiswa <<incl ude>>

(5)

Mulai Input Nilai Himpunan Fuzzy Normalisasi Menentukan Fungsi Keanggotaan Regresi Linear

Analisis Fuzzy Group

Menentukan Matriks G, X, dan Y Penghitungan Bobot Kategori A Defuzzifikasi Output Hasil Selesai

Gambar 3. 4 Flow Chart Fuzzy Quantification Theory I

3.3 Entity Relationship Diagram (ERD)

Berikut ini perancagan ERD sistem informasi pemetaan pelayanan BAAK:

Hakakses Hakakses_id Hakakses Status Log Log_id Tanggal Jenis_aksi Keterangan Jam Hakakses Ip Mac_address Punya n 1 Pengguna Pengguna_id Username Password Status Punya Pegawai 1 1 Pegawai_id NIP Nama_pegawai Inisial Status Jawaban_ akademik Jawaban_id Tanggal Jawaban n Pertanyaan_mhs Pertanyaan_id Pertanyaan variabel Status m Punya n Kuisioner Kuisioner_id Judul Tujuan Tanggal Semester Status Aktif Akses Verifikasi 1 Punya n Tahun_ajaran 1 Tahun_ajaran_id Tahun_ajaran Status Ta_semester Tasemester_id Status m Semester n Semester_id Semester Status Mahasiswa m Punya m Angkatan 1 Mahasiswa_id Punya 1 Seq NIM Password Nama Status Angkatan_id Kode_angkatan Angkatan Status Prodi n Punya n Jenjang_pendidikan 1 Prodi_id Kode_prodi Nama_prodi Akreditasi Status Jenjangpendidikan_id Kode_jenjang Status Tingkat_jenjang

(6)

4 Analisa dan Pembahasan

Pengujian sistem ini dilakukan dengan metode Black Box untuk mencari kesalahan pada pemrograman aplikasi. Telah dilakukan pengujian Black Box untuk system testing sebanyak 10 kali, dan dari hasilnya dapat disimpulkan bahwa sistem ini cukup baik dan stabil. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1 System Testing No Kasus

Fungsi (Skema) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Membuat kuisioner (Aplikasi

Admin Sistem)

√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 2 Melihat laporan hasil pengolahan

kuisioner (Aplikasi Admin Sistem)

√ √ √ √ √ √ √ √ √ √

3 Melihat laporan hasil pengolahan kuisioner (Aplikasi Admin Sistem)

√ √ √ √ √ √ √ √ √ √

4 Mengisi kuisioner yang telah dibuat (Aplikasi Mahasiswa)

√ √ √ √ √ √ √ √ √ √

Data berbentuk kualitatif secara linguistik seperti: sangat baik, baik, kurang baik , dan buruk direpresentasikan dengan bilangan 1 sampai 4 dimana 1 adalah buruk dan 4 adalah sangat baik. Berikut ini adalah proses perubahan data kualitatif menjadi numeris (normalisasi) dengan menggunakan teori himpunan fuzzy:

Tabel 4. 2 Tabel sample ke-1

No. NIM N1 N2 N3 N4 N5 N6 1. 0910117261417 2 4 2 3 3 4 2. 0910117261420 1 3 2 4 4 2 3. 0910117261421 3 2 1 4 1 2 4. 0910117261445 2 2 1 2 2 3 5. 0910117261428 4 1 2 3 1 3 RATA-RATA 2.40 2.60 1.60 3.20 2.20 2.80

(7)

Tabel 4. 5 Tabel data rata-rata per pertanyaan Sample ke- N1 N2 N3 N4 N5 N6 1. 2.40 2.60 1.60 3.20 2.20 2.80 2. 1.80 2.20 2.00 2.80 2.20 1.60 3. 1.80 1.80 2.00 2.60 2.40 1.80

Setelah didapat rata-rata per-pertanyaan, selanjutnya dilakukan proses normalisasi sehingga didapat nilai numeris dengan rentang 0 sampai dengan 1. Berikut proses normalisasinya:

Tabel 4. 6 Tabel normalisasi

Sample ke- N1 N2 N3 N4 N5 N6

1. 0.600 0.650 0.400 0.800 0.500 0.700

2. 0.450 0.550 0.500 0.700 0.550 0.400

3. 0.450 0.450 0.500 0.650 0.600 0.450

5 Kesimpulan

Setelah melalui tahap pengujian pada sistem informasi ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Sistem ini memberikan kemudahan bagi setiap pengguna, baik itu bidang UPM, ketua BAAK dan juga mahasiswa.

2. Metode Fuzzy Quantification Theory I dapat mengolah data kasar (kualitatif) menjadi bentuk numeris.

3. Sistem yang dibuat membantu ketua BAAK mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan kampus, khusunya Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK).

4. Sistem ini memberikan informasi pemetaan tingkat pelayanan kampus, khususnya Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) berupa grafik kepada bidang Unit Penjaminan Mutu (UPM) kampus Politeknik Caltex Riau.

6 Daftar Pustaka

[1] S. Uyun, Analisis Pengaruh Indeks Kinerja Dosen Terhadap Prestasi Nilai Matakuliah Menggunakan Fuzzy Quantification Theory I, vol. 4, no. 1. 2010, pp. 395–407.

[2] J. FithGerald, “Sistem informasi,” pp. 1–13, 2002.

[3] Rich and Knight, ( ARTIFICIAL INTELLIGENCE ). 1991, pp. 1–5.

[4] S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu Yogyakarta, 2004.

[5] S. Kusumadewi, Fuzzy Quantification Theory I untuk Analisis Hubungan Antara Penilaian Kinerja Dosen Oleh Mahasiswa, Kehadiran Dosen, dan Nilai Kelulusan Mahasiswa, vol. 2, no. 1. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia, 2004, pp. 1–10. [6] Sugiyono, Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Penerbit CV Alfabeta, 2004.