OPTIMASI PARAMETER FUZZY INFERENCE SYSTEM MENGGUNAKAN ALGORITMA EVOLUTIONARY PROGRAMMING UNTUK PENILAIAN SERTIFIKASI GURU DI INDONESIA

BOGI WICAKSONO

Informasi Umum

Kode

16.04.674

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Soft Computing

Dilihat

218 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Guru berperan penting dalam dunia pendidikan di Indonesia sebagai pendidik professional dalam berbagai jenjang pendidikan. Sertifikasi guru diadakan untuk menseleksi guru yang memenuhi kompetensi dasar sebagai pendidik. Dalam menentukan kelulusan peserta sertifikasi guru tentu saja tidak mudah, ada format penilaian yang digunakan. Permasalahan dalam hal ini adalah beberapa hasil kelulusan yang dirasa masih kurang adil. Untuk menangani masalah penilaian tersebut digunakan fuzzy yang dapat menjadi alternatif penilaian. Metode fuzzy baik dalam penyelesaian masalah kebenaran parsial, tetapi ada kekurangan dalam metode fuzzy yaitu membutuhkan pengetahuan dari pakar. Untuk mengoptimasi fuzzy dalam kasus penilaian tersebut digunakan Evolutionary Algorithm’s (EAs) dan salah satunya adalah algoritma Evolutionary Programming (EP) .Tugas akhir ini menggunakan hybrid fuzzy dengan algoritma EP untuk menentukan parameter dari fuzzy system. Data yang digunakan adalah 1500 data dummy yang dibuat berdasarkan kriteria penilaian sertifikasi guru. Hasil kelulusan hybrid fuzzy akan dibandingkan dengan hasil kelulusan metode pembobotan menggunakan matriks konfusi. Berdasarkan hasil dari metode pembobotan yang tidak meluluskan peserta dengan satu nilai yang rendah, metode fuzzy akan meluluskan setelah mengevaluasi dari 4 kriteria penilaian lainnya. Akurasi learning hybrid fuzzy adalah 78.8% dengan akurasi testing 85.6% yang menunjukan Hybrid fuzzy meluluskan 72 peserta atau sekitar 28.91% persen dari total keseluruhan peserta yang tidak lulus dengan metode pembobotan.