Sistem Penilaian Kinerja Siswa Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS)

Abstract

Evaluasi kinerja siswa sering kali dilakukan dengan metode konvensional yang kurang fleksibel dalam menangkap kompleksitas data, seperti variasi nilai akademik dan faktor lainnya. Pendekatan ini cenderung tidak adil karena tidak mempertimbangkan ketidakpastian dalam performa siswa secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penilaian berbasis Fuzzy Inference System (FIS) yang mampu memberikan evaluasi lebih fleksibel dan objektif. Dengan memanfaatkan data nilai matematika, membaca, dan menulis, sistem ini mengkategorikan kinerja siswa ke dalam tiga kelompok fuzzy: Low, Medium, dan High. FIS digunakan untuk mengolah nilai rata-rata akademik melalui tiga tahapan utama: fuzzifikasi menggunakan fungsi keanggotaan segitiga, aturan inferensi berbasis logika IF-THEN, dan defuzzifikasi menggunakan metode centroid untuk menghasilkan skor akhir. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelompokkan siswa secara transparan, misalnya siswa dengan rata-rata nilai 68 masuk ke kategori Medium dengan skor defuzzifikasi 72.5. Visualisasi data menunjukkan distribusi siswa dalam kategori fuzzy, memberikan wawasan tambahan untuk evaluasi. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa FIS efektif untuk menangani ketidakpastian dan kompleksitas penilaian, menghasilkan sistem evaluasi yang lebih adil dan dapat diterapkan dalam lingkungan pendidikan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.