139
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
Pirmando_gultom@yahoo.co.ID
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
140
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
PENDAHULUAN
Program sertifikasi guru merupakan sebuah inovasi dalam dunia pendidikan.Pengertian inovasi sendiri adalah suatu ide, barang, Tujuan diadakannya sertifikasi guru ini adalah untuk meningkatkan mutu dan kesejahteraan guru. Oleh karena itu untuk membuat model yang mampu mengekspresikan kopetensi tersebut
dapat diselesaikan dengan
menggunakan Logika Fuzzy.
Logika Fuzzy merupakan suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Namun seberapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika
fuzzy digunakan untuk
menerjemahkan suatu besaran kepuasan terhadap pelayanan yang
141 diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan penentuan penilaian kualitas dan Kesejahteraan guru yang mereka terima yang dapat diekspresikan melalui fungsi keanggotaa yaituLulus sertifikat Portofolio,Mengulang Portofolio, Diklat Type A, dan Diklat Type B (gagal). Tidak seperti logika klasik (scrips), suatu nilai hanya mempunyai 2 kemungkinan yaitu merupakan suatu anggota himpunan atau tidak. Derajat keanggotaan 0 (nol) artinya nilai bukan merupakan anggota himpunan dan 1 (satu) berarti nilai anggota hinpunan. Logika fuzzy sangat tepat digunakan untuk mendapatkan nilai secara pasti dari input yang diterima berupa bahasa dan menjadi angka dengan mengubah menjadi nilai keanggotaan dalam himpunan fuzzy. (jyh et al, 1997).
PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian yang dilakukan oleh
Wardini (2007) berjudul
Pengembangan Model prestasi kerja
berbasis Kompetensi, yang
menerangkan bahwa perlu dilakukan perancangan system kinerja guru yang
mengarah pada sistem manajemen kinerja. Dalam jurnalnya menerangkan bahwa dalam sistem peningkatan mutu prestasi kerja guru merupakan pertimbangan yang utama dalam melakukan kelulusan sertifikasi guru.
LOGIKA KLASIK
Unsur dasar dari suatu logika adalah proposisi yang menyatakan apakah sebuah pernyataan itu dapat diterima atau ditolak yang kemudian dapat di simbolkan dengan nilai benar atau salah. Sebuah pernyataan proposisi sederhana adalah “Nama Presiden adalah William” atau “ Umur Presiden adalah 48” atau pernyataan proposisi yang lebih komplex adalah “ Nama Depan Presiden adalah William” dan “Umur Presiden adalah 48 Tahun“. Dari proposisi itu dapat ditentukan apakan proposisi bernilai benar atau bernilai salah dari nilai-nilai yang ada. Jika proposisi itu diterjemahkan menjadi nilai kalkulus maka akan didapatkan nilai 0 atau 1, dimana 0 adalah nilai untuk salah dan 1 adalah nilai untuk benar. Hukum
Exluded Midle mengatakan bahwa
142 benar atau bernilai salah, dan hukum Non-contradiction mengatakan bahwa sebuah proposisi tidak boleh bernilai sama salah atau bernilai sama-sama benar pada waktu yang bersamaan.
HIMPUNAN FUZZY
Untuk mengubah himpunan crisp menjadi himpuna fuzzy, ada 4 nilai yang harus di pahami yaitu : a. Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu system fuzzy.
b. Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
c. Semesta pembicaraan
Semesta pembicaraan adalah
keseluruhan nilai yang
diperbolehkan untuk dioperasikan
dalam suatu variabel
fuzzy.Sementara pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senaPtiasa naik secara monoton dari kiri ke kanan.
d. Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
FUNGSI KEANGGOTAAN
Fungsi keanggotaan dari suatu himpunan fuzzy dinyatakan dengan derajat keanggotaan suatu nilai terhadap nilai tegasnya yang berkisar antara 0.0 sampai dengan 1.0.Fungsi keanggotaan adalah sebuah kurva yang menunjukkan titik input kedalam nilai keanggotaanya. Untuk mendapatkan nilai keanggotaan dapat menggunakan pendekatan fungsi sebagai berikut : a. Representasi Linier
Pada representase linier, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai garis lurus. Bentuk ini adalah menjadi paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.
b. Representase Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan dari 2 garis linier.
143 c. Representasi Kurva Travesium
Kurva travesium pada dasarnya sama dengan kurva segitiga, namun ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1 d. Representasi Kurva- S
Kurva pertumbuhan dan
penyusutan merupakan kurva-S (sigmoid) yang berhubungan dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linier. Kurva S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri untuk nilai keanggotaan 0 ke sisi paling kanan yang nilai keanggotaan 1. Pada kurva ini bahwa nilai keanggotaannya akan bertumpu pada 50% nilai keanggotaannya atau yang sering disebut dengan titik infeksi (Cox, 1994)
e. Representase Kurva Bahu
Daerah yang terletak ditengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dengan segitiga, dan pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun, dan pada nilai tertentu tidak mengalami perubahan. Himpunan fuzzy bahu yang bukan segitiga digunakan untuk mengakhiri variabel suatu
daerah fuzzy dimana bahu kiri akan bergerak dari nilai
keanggotaan 1 kenilai
keanggotaan 0, sedangkan bahu kanan akan bergerak dari nilai
keanggotaan 0 kenilai
keanggotaan 1.
f. Representase Kurva Bell
Bentuk lain dari kurva fuzzy adalah kurva bell, dimana nilai keanggotaan dipengaruhi oleh nilai tengah dari domain.
FUZZY REASONING
Kaidah dasar dalam menarik kesimpulan dari dua nilai logika tradisional adalah modus ponens, yaitu kesimpulan tentang nilai kebenaran pada B diambil berdasarkan kebenaran pada A. Sebagai contoh, jika A diidentifikasi dengan “tomat itu merah” dan B dengan “tomat itu masak”, kemudian jika benar kalau “tomat itu merah” maka “tomat itu masak”, juga benar
FUZZY INFERENCE SYSTEM Fuzzy Inferece System
memiliki 3 struktur dasar yaitu Rule
144 melakukan seleksi terhadap aturan fuzzy. Database, komponen ini digunakan untuk mendefenisikan nilai keanggotaan dari himpunan fuzzy dan mekanisme penalaran yang digunakan untuk menghasilkan output dari operasi yang dilakukan terhadap himpunan fuzzy..
Pada dasarnya input yang diberikan pada fuzzy inference system adalah berupa himpunan tegas dan akan menghasilkan output berupa himpunan fuzzy tergantung kepada situasi dimana fuzzy inference system digunakan.
METODOLOGI PENELITIAN Penelitian tesis ini akan mencari model fungsi keanggotaan himpunan fuzzysehingga dapat
menentukan keputusan dalam
penentuan terhadap peningkatan kualitas dan kesejahteraan guru melalui program sertifikasi khususnya satuan pendidikan tingkat SMAdengan menggunakan fuzzy inference system dengan model Sugeno ordo-satu.
Untuk meningkatkan kualitas dan kesejahteraan guru dengan melalui program sertifikasi guru, maka
sebaiknya fungsi keanggotaan yang digunakan adalah Model Trapesium dengan alasan bahwa kurva ini lebih tepat digunakan untuk mencari nilai Fungsi keanggotaan dari input data himpunan tegas dan mendekati nilai 1.
DATA YANG DIGUNAKAN
Penelitian ini melakukan pengambilan data di Dinas Pendidikan, waktu yang diperlukan+ 3 bulan yaitu pertengahan Februari sampai dengan pertengahan bulan Mei 2013.
TEHNIK PENGUMPULAN DATA Tehnik penelitian ini peneliti melakukan konsultasi kepada pegawai Dinas Pendidikan Serdang Bedagai yaitu tahap-tahap melakukan pengumpulan data dokumen guru yang telah ditentukan oleh Dinas Pendidikan Privinsi/Kabupaten/Kota dalam LPMP ( Sebagai Jajaran Ditjen PMPTK) yang bertugas menyiapkan guru agar siap mengikuti sertifikasi, termasuk mengatur urutan jika pesertanya melebihi kapasitas yang ditetapkan.
Beberapa pertimbangan yang
145 daftar calon peserta sertifikasi guru antara lain : 1) prestasi kerja, 2) beban mengajar, 3) urutan kepangkatan 4) masa kerja 5) usia, dan
6) kesipanan guru dalam
mengikuti uji sertifikasi
Dengan demikian
penyelenggaran uji sertifikasi dilakukan oleh LPTK, Dirjen Dikti dan Dirjen PMPTK. Guru peserta sertifikasi yang di usulkan oleh Dinas Pendidikan Provinsi/Kabupaten/Kota mengikuti uji kopetensi yang dikemas seperangkat instrumen portofolio yang dilakukan oleh Tim Sertifikasi Pusat. Hasil uji kopetensi lewat penilaian portofolio inilah yang dipakai sebagai dasar penentuan kelulusa sertifikasi.
Teknik yang digunakan peneliti dalam pengumpulan data yang
dibutuhkan adalah dengan
metode/teknik
1. Menggunakan berbagai macam literatur yang berhubungan kendali logika fuzzy dan permasalahan mengenai peningkatan kualitas dan
kesejahteraan guru melalui program sertifikasi.
Melakukan pengumpulan data dari Dinas Pendidikan Serdang Bedagai serta mengajukan pertanyaan-pertanyaan kepada pegawai dinas pendidikan yang berkompeten maupun beberapa guru-guru di sekolah lain yang mengetahui hal-hal yang
berhubungan mengenai topik
pembahasan serta persyaratan documen terhadap peningkatan kualitas dan kesejahteraan guru melalui program sertifikasi guru, mengisi formulir pendaftaran dan
biodata, menyusun dokumen
portofolio dan menyerahkan dokumen kepada Dinas Pendidikan Kabupaten / Kota.
HASIL PENGUMPULAN DATA Data yang dikumpulkan dari Dinas Pendidikan Serdang Bedagai terdiri dari data Kwalifikasi Akademi, Pendidikan dan Pelatihan, Pengalaman Mengajar, Perancangan dan Proses Pembelajaran (RPP), Penilaian dari Atasan, Prestasi Akademik, Karya Pengembangan Profesi, Keikut sertaan dalam forum Ilmiah, Pengalaman
146 Organisasi dibidang kependidikan dan Sosial dan Penghargaan yang relevan dengan bidang pendidikan.
Identitas dan Defenisi Variabel Variabel dalam perumusan masalah padapenelitian ini adalah berdasarkan data yang dikumpulkan dalam penentuan sertifikasi guru terdapat 10 variabel seperti pada tabel 3.2 dibawah ini :
No VARIABEL PENILAIAN
1 Kualifikasi Akademik 2 Pendidikan Dan Pelatihan 3 Pengalaman Mengajar
4 Perencanaan Pelaksanaan Pembelajaran
5 Penilaian Dari Atasan 6 Prestasi Akademik
7 Karya Pengembangan Profesi
8 Keikutsertaan Dalam
Forumilmiah
9 Organisasi Dalam Bidang Pendidikan
10 Penghargaan Yang Relevan
variabel penilaian, maka dalam penelitian ini digunakan dua criteria yaitu menggunakan criteria himpunan tetap dan variabel menggunakan himpunan fuzzy, dimana
variabel-variabel yang merupakan himpunan tetap adalah pada tabel 3.3.
No VARIABEL PENILAIAN
1 Kualifikasi Akademik
2 Perencanaan Pelaksanaan Pembelajaran
3 Penilaian Dari Atasan
4 Karya Pengembangan Profesi 5 Penghargaan Yang Relevan
Sedangkan variabel yang digunakan dengan logika fuzzy adalah variabel-variabel yang ada pada tabel 3.4. dibawah ini :
No VARIABEL PENILAIAN 1 Pendidikan Dan Pelatihan 2 Pengalaman Mengajar 3 Prestasi Akademik
4 Keikutsertaan Dalam
Forumilmiah
5 Organisasi Dalam Bidang Pendidikan
Pembentukan Aturan Dasar Data Fuzzy
Dalam penelitian ini penulis telah melakukan penelitian dengan menggunakan 3 model fuzzy yaitu Model Fungsi Keanggotaan Sigmoid, Trapesium dan Segitiga. Dari 3 model
147 fungsi keanggotaan tersebut akan menghasilkan persentase kelulusan sertifikasi portofolio masing-masing berbeda-beda walaupun data yang digunakan setiap model fungsi keanggotaan sama. Berikut data penentuan kelulusan sertifikasi portofolio seperti tabel 3.5. dibawah ini : No Nilai fortofolio Keterangan 1 0 –584 Tidak Lulus 2 450 -717 PPLG Tipe B 3 584 – 850 PPLG tipe A 4 .> 850 Lulus Fortofolio
Gambar 3.1. Fungsi Keanggotaan sertifikasi
Rule If – Then
Dari instrumen penelitian sebagaimana disusun dalam tabel 3.1.
dimana jumlah variabel adalah sebanyak 5, maka setiap variabel memiliki bobot yang berbeda seperti tabel 3.6dibawah ini :
DEFUZZYFIKASI
Defuzzyfikasi atau penegasan adalah tahapan yang dilakukan untuk mendapatkan himpunan tegas terhadap kualitas dan kesejahteraan guru melalui program sertifikasi berdasarkan portofolio, dimana metode yang digunakan adalah defuzzy weighted average. Untuk menghitung
nilai kepuasan maka nilai predikat Variabel Fuzzy X4 X3 X2 X1 Pendidikan Dan Pelatihan 25 18,75 12,5 6,25 Pengalaman Mengajar 40 30 20 10 Prestasi Akademik 20 15 10 5 Keikutsertaan Dalam Forum Ilmiah 10 7,5 5 2,5 Organisasi Dalam Bidang Pendidikan 5 3,75 2,5 1,25
148
predikat) setiap rule ditentukan dengan
menggunakan persamaan dibawah ini.
α-predikat(i)=
min(𝜇QQ1(x), 𝜇QQ2(x), 𝜇QQ3(x), 𝜇QQ4(x)
, 𝜇QQ5(x))
Selain dari hasil total
α-predikat(i)= min untuk mendapatkan
nilai kelulusan sertifikasi portofolio ada juga nilai Z yang harus di tambahkan dari tambahan Nilai Z yaitu penambahan nilai Variabel identifikasi untuk memenuhi syarat penilaian sertifikasi portofolio sehingga diperolah nilai lulus dengan persamaan berikut dibawah ini :
𝑧 = 𝛼 𝑖 . 𝑧(𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑧(𝑖) 𝑛 𝑖=1 Tehnik Pengembangan Gambar 3.2. Langkah-langkah Penyelesaian Masalah PERANCANGAN SISTEM
Perancangan sistem model fuzzy ini
dirancang untuk membantu
mengetahui apakah guru sudah layak mengikuti program sertifikasi atau tidak. Dengan aplikasi ini diharapkan semua guru dapat mengetahuilayak atau tidaknya syarat mengikuti sertifikasi dan guru juga dapat mempersiapkan beberapa aspek-aspek yang diperlukan dalam persyaratan sertifikasi.Secara umum sistem yang akan dibuat adalah seperti gambar bagan di bawah ini
:
149 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 kemudian
dilanjutkan dengan proses
defuzzyfikasi, proses ini akan menghasilkan output yang bisa
digunakan sebagai bahan
pertimbangan pengambilan keputusan oleh user untuk menentukan lulus atau tidaknya sertifikasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penilaian yang diperoleh untuk penilaian portofolio sertifikasi guru seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.7
Dari data-data yang diperoleh, kemudian di masukkan kedalam system untuk mendapatkan nilai keanggotaan fuzzy seperti yang ditampilkan pada gambar 4.16 dan 4.17
Gambar 4.16 Tampilan rekapitulasi penilaian portopolio
Gambar 4.17 Nilai keanggotaan untuk variabel Fuzzy
Hasil dari system menentukan nilai fortofolio sertifikasi guru seperti yang dihasilkan oleh system, yang ditunjukkan pada gambar 4.18.
150 Gambar 4.18 hasil fuzzyfikasi
fortofolio Analisis Data
Dengan pengujian yang
dilakukan oleh system dengan memproses variabel tetap dan variabel fuzzy, darihasil pemprosesan dinyatakan lulus sertifikasi portopolio dengan minimal total nilai 850, model fungsi keanggotaan Sigmoid, Trapesium dan Segitiga ternyata yang paling mendekati kelulusan sertifikasi portopolio adalah model fungsi keanggotaan Trapesium dibanding dengan Sigmoid dan Segitigayang artinya nilai tersebut telah mendekati nilai 1 dalam system fuzzy yaitu Trapesium 0.480 sedangkan nilai untuk Sigmoid 0.225, dan Segitiga 0.179yang mendekati nilai 0 sehingga dinyatakan tidak lulus sertifikasi portopolio.
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 sertifikasi guru dengan criteria lulus portofolio, lulus Diklat type B (mengikuti diklat PLPG), lulus Diklat type A (mengikuti diklat Tahun Depan) dan tidak lulus sertifikasi.
2. Dengan model fuzzy dapat menghasilkan nilai lebih adil dan
lebih manusiawi terhadap
kepuasan fungsi keanggotaan yang menggunakan model Sigmoid, Trapisium maupun Segitiga, maka
dari semua model fungsi
keanggotaan model fuzzy tersebut dapatlah menghasilkan sebuah model yaitu model Trapesium. 3. Dari hasil nilai yang didapat untuk
setiap model fuzzy fungsi keanggotaan model Trapesiumlah dapat dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan dan
mudah dimengerti dan
151 menentukan lulus atau tidaknya terhadap guru yang mengikuti sertifikasi.
Untuk mendapatkan hasil nilai yang tegas sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan variabel / persyaratan sertifikasi guru tanpa merugikan para peserta sertifikasi perlu menggunakan pengujian lulus atau gagalnya seorang guru menggunakan model fuzzy fungsi keanggotaan Model Trapesium.
DAFTAR PUSTAKA
ˡArifin, T. Dan Mutamimah. 2009. Model peningkatan Loyalitas Guru Melalui Kepuasan Kinerja Guru, Jurnal Siasat Bisnis, Vol 13. Pp 185 – 201.
2
Bing-Yuan Cao, 2010, “Optimal Models and Methods with Fuzzy Quantities “,Springer-Verlag Berlin Heidelberg
3
Direktorat Jenderal Pendidikan
Tinggi. 2007 Panduan
penyusunan perangkat fortofolio sertifikasi guru dalam jabatan, Jakarta : Direktorat Jenderal
Pendidikan Tinggi, Departemen Pendidikan Nasional.
4
Direktorat Jenderal Pendidikan
Tinggi. 2007. Pedoman
Serifikasi bagi Guru dalam Jabatan : Untuk Lembaga Pendidikan, Dinas Pendidikan Provinsi, Dinas Pendidikan Kab/Kota, Jakarta : Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi
Departemen Pendidikan
Nasional.
5Earl Cox, 1994, ”Compiling and
Using the C++ Fuzzy Modelling Code in The Fuzzy Systems Handbook”,Academik Press Limited.
6
Fasanghari Mehdi and Farzad Habibipour Roudsari, 2008, ”The Fuzzy Evaluation of E Commerce
Customer Satisfaction”,World Applied Sciences Journal 4 (2): 164-168.
7
Jyh-Sing Roger, Jang, Chuen-Tsai Sun, Elji Mizutani, 1997, “
Neuro-Fuzzy And Soft
152
8
Kemendiknas. (2010).Buku 1
Pedoman Penentuan Peserta Sertifikasi Guru dalamJabatan. Direktorat Jenderal Profesi Pendidik Dirjen PMPTK Kemendiknas.
9
Keputusan Menterin Pendidikan Nasional Repoblik Indonesia Nomor 057/O/2007 tentang Penetapan Perguruan Tinggi Penyelenggaraan Sertifikasi Bagi Guru Dalam Jabatan.
10
Kotler Philip, Keller Kevin Lane, 2009, “Marketing Management “, edisi 13, jilid 1, Alih bahasa
Bob Sarman ,”Manajemen
Pemasaran “, Penerbit Erlangga.
11
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence: Teknik dan
Aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
12
Lakhmi C. Jain,N.M. Martin, 1998, “Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic
Algorithms: Industrial
Applications”,CRC Press.
13
Nugrho, Anto Satryo. 2003. Pengantar Softcomputing. Modul
Kuliah Umum
Ilmukomputer.Com.http://asnugr oho.net/papers/ikcs.pdf.
14
Peraturan Meneri Pendidikan Nasional Repoblik Indonesia Nomor 18 Tahun 2007 Tentang Sertifikasi Bagi Guru Dalam Jabatan.
15
Pramudyo, A. 2010.Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kinerja GuruNegeri
Dipekerjakan pada Dinas Pendidikan Yogyakarta, Journal Vol. 1, Yogyakarta.
16
Sudrajat, Ahmad.2007, Sertifikasi Guru dan Permasalahannya. Diakses dari Internet, 5 Maret 2013
17
Suyanto. 2007. Artificial Inteligence : Searching, Reasoning, Planning Learning. Informatika, Bandung Indonesia
18
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen
19
Wardini, A.K. 2007.Pengembangan Model Kompensasi Berbasis Kompetensi di Universitas
153 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.
