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.
A24_ok_142-146_2014-SNIT-Fullpaper-Susy_Rosyida-Model-Penduga-Penentuan
Budiharto,
Widodo. Membuat Sendiri Robot Cerdas+CD (REVISI), Jakarta: Elex Media Komputindo, 2009.
Direktorat
Pembinaan Pendidik dan Tenaga Kependidikan
Pendidikan Dasar, “Pedoman pelaksanaan
pemilihan guru berprestasi SD dan
SMP tahun 2011”, http://www.docstoc.com/docs/156245161/pedoman-guru-berprestasi
[Diakses 4 Mei 2013]
Fausett,
Laurene V. Fundamentals of Neural Network:
Architectures, Algoritms and Applications,
New Jersey: Prentice Hall, 1993.
Kusumadewi, Sri.,
and Hartati, Sri.
Neuro Fuzzy Integrasi sistem Fuzzy
dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha
Ilmu, 2010.
Laudon, Kenneth
C and Laudon,
Jane P. Sistem Informasi
Manajemen, Jakarta: Salemba Empat,
2008.
Widodo, Prabowo
Pudjo., Handayanto, Rahmadya Trias.
Penerapan Soft Computing Dengan Matlab, Bandung: Rekayasa Sains, 2009.