Model Penduga Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System: Studi Kasus SLB Negeri 7 Jakarta

Abstrak
Guru merupakan komponen utama dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Informasi
mengenai guru berprestasi bagi sekolah menunjukkan adanya keberhasilan sekolah dalam mencapai tujuan pendidikan nasional dalam meningkatkan kualitas pembelajaran dalam mendidik peserta didiknya. Pada penelitian ini, pemodelan berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) digunakan dalam menentukan guru berprestasi berdasarkan kriteria pemilihan guru berprestasi SD dan SMP tahun 2011. Penelitian ini menggunakan metode hybrid dan backpropagation serta beberapa tipe fungsi keanggotaan untuk menghasilkan nilai root mean square error (RMSE) terendah. Nilai RMSE terendah untuk pemodelan proses training yang paling optimal dengan menggunakan tipe fungsi keanggotaan (membership function) trimf dan trapmf pada metode hybrid. Sedangkan pemodelan   yang   paling   optimal   untuk   proses testing menghasilkan nilai RMSE terendah dengan tipe fungsi keanggotaan gbellmf pada metode hybrid dan backpropagation. Sehingga pemodelan terbaik dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode hybrid dan
backpropagation  dengan tipe fungsi keanggotaan “gbellmf”. Sedangkan  hasil  pengujian  prototipe berdasarkan kriteria uji  Software  Quality  Assurance  (SQA) secara kualitatif hasilnya baik, berdasarkan hasil pengujian tersebut maka uji kelayakan pada penelitian ini cukup optimal.

Download