Menjadi ketua panitia tetap asumsi-asumsi berikut:

f. Menjadi ketua panitia tetap asumsi-asumsi berikut:

 Tidak ada dosen yang memegang jabatan pimpinan dalam lembaga pemerintahan/ pejabat Negara.

Logika Fuzzy

 Basis data yang ada harus disesuaikan dengan

Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk variabel-variabel fuzzy yang digunakan serta telah

memetakan suatu ruang input, ke dalam suatu ruang dikonversi dalam SKS.

output (Kusumadewi dan Purnomo, 2004). System ini diciptakan karena keterbatasan Logika Boolean yang tidak memiliki ketelitian tinggi, hanya mempunyai logika 0 dan

Tujuan Penelitian

1 saja. Sehingga untuk membuat system yang memiliki ketelitian tinggi logika Boolean tidak dapat digunakan.

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah: Perbedaan ketelitian logika fuzzy dan Boolean dalam

1. Untuk mengetahui cara kerja system fuzzy, dalam hal menilai temperatur dilihat pada Gambar 1. ini

basis data fuzzy

Model

Tahani, untuk

menyelesaikan masalah pengklasifikasian khususnya masalah pengklasifikasian beban kerja dosen.

2. Untuk mengetahui performa dari basis data fuzzy Model

Tahani dalam menyelesaikan

masalah

pengklasifikasian beban kerja dosen.

3. Untuk merancang perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan beban kerja dosen dengan menggunakan basis data fuzzy Model Tahani.

Landasan Teori

Gambar 1. Perbedaan Ketelitian Logika Fuzzy dan Boolean dalam Menilai Temperatur

Dosen

Sumber: Tim IE & Igit Purwahyudi (Application Note Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, dosen berarti guru

AN16) dalam perguruan tinggi.

Beban Kerja Dosen

Variabel Fuzzy

Beban kerja dosen diukur berdasarkan tugas yang

Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas diembannya. Tugas utama dosen adalah melaksanakan

dalam suatu system fuzzy (Kusumadewi). Contoh: umur, tridharma perguruan tinggi. Setiap tugas yang

temperatur, dan sebagainya. dilaksanakan tersebut akan dikonversi dalam SKS.

Masing-masing dosen idealnya memiliki beban kerja

Himpunan Fuzzy

paling sedikit sepadan dengan 12 (dua belas) sks dan Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili paling banyak 16 (enam belas) sks pada setiap semester

suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel sesuai dengan kualifikasi akademik. Pelaksanaan tugas

fuzzy (Kusumadewi). Contoh: Suhu = {panas, dingin}. utama dosen ini perlu dievaluasi dan dilaporkan secara

Semesta Pembicaraan

periodik sebagai bentuk akuntabilitas kinerja dosen kepada Semesta Pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang para pemangku kepentingan. Tugas utama tersebut dibagi

diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel menjadi 4 bidang. Pada penelitian ini tugas dosen tersebut

fuzzy (Kusumadewi). Contoh: Suhu = 0 – 100 C . dirumuskan menjadi:

Domain

1. Kegiatan bidang pendidikan dan pengajaran, meliputi: Merupakan keseluruhan nilai yang diizinkan dalam

a. Memberikan kuliah/praktikum semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu a. Memberikan kuliah/praktikum semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu

3. Representasi kurva trapezium adalah

0 – 50 C . Kurva trapezium pada dasarnya mirip dengan kurva

Fungsi Keanggotaan

segitiga, hanya saja terdapat banyak titik yang Kusumadewi mendefinisikan fungsi keanggotaan dalam

memiliki fungsi keanggotaan 1 (Lihat Gambar 5). logika fuzzy sebagai suatu kurva yang menunjukkan

pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Derajat keanggotaan dinotasikan ( ). Terdapat beberapa fungsi yang bisa digunakan.

1. Representasi linear Ada 2 kemungkinan himpunan fuzzy linear yaitu:

a) Representasi linear naik, yaitu kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat

Gambar 5. Representasi Kurva Trapesium keanggotaan nol (0) bergerak ke kanan menuju

nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan Fungsi keanggotaannya: lebih tinggi.

4. Representasi kurva bentuk bahu Gambar 2 Representasi Linear Naik

Kurva bentuk bahu mirip dengan kurva bentuk linear Fungsi keanggotaannya:

naik atau turun, yang membedakannya adalah terdapat

0 ; ≤ − banyak titik yang membuat derajat keanggotaanya ()=

; ≤≤ − menjadi 1. Lihat Gambar 6

b) Representasi linear turun, yaitu garis lurus yang dimulai dengan derajat keanggotaan yang paling tinggi di sisi kiri, kemudian menurun ke kanan pada nilai yang memiliki derajat keanggotaan paling rendah.

0 Gambar 6. Daerah Bahu pada Variabel Temperatur

5. Representasi kurva bentuk S

6. Representasi kurva bentuk lonceng Fungsi keanggotaannya: Gambar 3 Representasi Linear Turun

Operator Dasar Zadeh

; ≤≤ − Seperti pada himpunan konvensional, dalam himpunan

fuzzy juga terdapat beberapa operasi yang didefinisikan

2. Representasi kurva segitiga secara khusus untuk mengkombinasikan dan memodifikasi Representasi kurva segitiga dapat dilihat pada Gambar

himpunan fuzzy. Terdapat tiga operator dasar yang

4 berikut: diciptakan oleh Zadeh, yaitu:

1. Interseksi

1 Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan.

(fire strength) sebagai

hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen

0 pada himpunan-himpunan yang bersangkutan. ∩ =

2. Union

Gambar 4 Representasi Kurva Segitiga Operator ini berhubungan dengan operasi union pada ⎧0

3. Komplemen hasil atau dengan kata lain, derajat keanggotaan setiap Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen

dosen dengan kategori tidak dipertimbangkan adalah 1. pada himpunan.

(fire strength) sebagai

(Lihat Gambar 7)

hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan.

Hasil dan Pembahasan