Penilaian Siswa menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
DOI:
https://doi.org/10.54082/jiki.67Kata Kunci:
Fuzzy Logic Tsukamoto, Kurikulum 2013, PenilaianAbstrak
Penilaian merupakan hal yang penting untuk tolak ukur keberhasilan seorang siswa, maka pengolahan data nilai nya juga menjadi hal yang penting dalam pengambilan sebuah keputusan dengan cepat dan tepat. Pengambil keputusan membutuhkan alternatif kriteria yang dapat digunakan dalam menentukan penilaian dalam pembelajaran matapelajaran IPA pada Kurikulum 2013 menggunakan metode fuzzy logic tsukomoto sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Kriteria penilaian disesuaikan diambil dari 4 Kompetensi Inti yaitu KI-1 (Sikap Spriritual), KI-2 (Sikap Sosial), KI-3 (Pengetahuan) dan KI-4 (Keterampilan). Sebagai salah satu metode dalam pengambilan keputusan fuzzy logic tsukomoto dapat memberikan rekomendasi hasil yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk membantu dalam pengambilan keputusan penilaian pembelajaran siswa paa kurikulum 2013 menggunakan metode fuzzy logic. Hasil dari pengujian meperlihatkan bahwa metode fuzzy logic tsukomoto menghasilkan nilai 81,41 (Cukup) untuk output sikap dan 85,03 (Cukup Tuntas) untuk output prestasi.
Referensi
S. Masyruhatin, Y. T. Mursityo, and D. Pramono, “Pengembangan Sistem Informasi Penilaian Hasil Belajar Siswa berbasis Web pada SMA Brawijaya Smart School,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 10, pp. 9984–9992, 2019.
A. Mustopa, J. Jasim, H. Basri, and U. C. Barlian, “Analisis Standar Penilaian Pendidikan,” J. Manaj. Pendidik., vol. 9, no. 1, pp. 24–29, 2021, doi: 10.33751/jmp.v9i1.3364.
W. Havid, “Penerapan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Penentuan Siswa Berprestasi Pada Sman 1 Sangatta Selatan,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 283–289, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/1281.
D. Mardhiyana, “Penilaian Hasil Belajar Matematika pada Kurikulum 2013 dengan Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” Semin. Mat. DAN Pendidik. Mat. UNY 2017, pp. 17–22, 2017.
K. Handoko, A. A. Fajrin, and B. Kurniawan, “Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Menentukan Kok Terbaik Bulutangkis,” J. Ilm. Inform., vol. 06, no. 02, pp. 35–42, 2018, [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/229046250.pdf.
V. A. Lestari and E. L. Amalia, “Implementasi Fuzzy Inference System untuk Menentukan Alat Kontrasepsi Program Keluarga Berencana,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, p. 239, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1198.
S. Widaningsih, “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur,” Inform. dan Manaj. STMIK, vol. 11, no. 1, pp. 51–65, 2017, doi: 10.33481/infomans.v11i1.21.
A. Muhammad and Gusrianty, “Pengembangan Aplikasi Penilaian Kinerja Guru di Sekolah Menengah Pertama ( SMP ) Menggunakan Logika Fuzzy ( Studi Kasus : SMP Negeri 3 Mandau ),” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 46–51, 2019, [Online]. Available: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/JMApTeKsi/index.php/JOM/article/view/391/335.
W. Havid, “Penerapan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Penentuan Siswa Berprestasi Pada SMAN 1 Sangatta Selatan,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, pp. 283–289, 2018.
R. Doni and M. Rahman, “Sistem Monitoring Tanaman Hidroponik Berbasis Iot (Internet of Thing) Menggunakan Nodemcu ESP8266,” J. Sains Komput. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 516–522, 2012, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/243.
K. W. Suardika, G. K. Gandhiadi, and L. P. I. Harini, “Perbandingan Metode Tsukamoto, Metode Mamdani dan Metode Sugeno Untuk Menentukan Produksi Dupa (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan),” E-Jurnal Mat., vol. 7, no. 2, p. 180, 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i02.p201.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Vivi Prisilia, Gusrianty Gusrianty
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
