## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 03 Number 01, 01 April 2021, pp. 24-30
e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima. V3i01.146 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Atlit Lari Cepat Menggunakan Logika Fuzzy (Studi Kasus: Koni Sumatera Utara)
Article Info ABSTRACT Article history: In  every  event  such  as  the  National  Sports  Week  (PON), Regional Sports Week (PORDA), and other sports activities, the Indonesian  National  Sports  Committee  (KONI)  of  North Sumatra, always evaluates the results of the athlete's training, to determine which athletes are eligible. ready to take part in these activities  or  as  a  basis  for  recommendations  for  athlete participation.  Furthermore,  to  determine  the  final  result  of  the athlete's  recommendation  so  far,  it  has  also  been  done  by counting  manually  through  several  stages  and  not  everyone  or the  coach  understands  it,  and  sometimes  there  are  errors  in  the process. Fuzzy logic is a set theory that can help in resolving the uncertainty  of  the  boundary  between  one  criterion  and  another that  is  generated  by  a  cumulative  human  assessment  of something. This theory can be used to help solve the problem of assessing  the  physical  quality  of  athletes.  One  solution  that  can be done to overcome dependence on experts and the uncertainty of the boundary between one criterion and another is using fuzzy logic which is applied in the form of a visual program that can be used  in  determining  the  physical  quality  of  athletes.  To  process physical  test  data  into  athlete  recommendation  data  based  on their  physical  quality,  a  decision  support  system  is  needed. namely using fuzzy logic which is applied in the form of a visual program that can be used in determining the physical quality of athletes. Received 26 February, 2021 Revised  27 March, 2021 Accepted 01 April, 2021 Keywords: Decision Support System, Fuzzy  Logic,  Sprint  Athlete Selection This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Muhammad Iskandar Muda
Imelda University, Informatics Management, Medan, Indonesia Email Address: kandar@gmail.com
© 2021 The Author: Published by. Cattleya Darmaya Fortuna

## 1. Pendahuluan
Di  dalam  organisasi  atau  bidang  lari  cepat,  munculah  atlit  professional  dalam  dunia yang  membutuhkan  fasilitas  pendukung  khusus  dalam  melakukan  aktivitasnya  dengan  baik [1].  Dalam  memilih  kandidat  atlit  tersebut  dibutuhkan  berbagai  macam  kriteria  untuk menyeleksinya,  yaitu  kekuatan  lari,  stabilitas  fisik,  kelincahan  gerakan,  kecepatan,  offense, defense, dan kesiapan. Semakin tinggi nilai hasil seleksi bertahap maka akan semakin tinggi pula prestasi [2] yang akan diraih. Para atlit yang lolos dalam seleksi nantinya akan dijadikan
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146
kandidat  beserta  para  atlit  di  unit  dalam  sebuah  tim  untuk  membela  [3]  negara.  Sistem pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  yang  mampu  memecahkan  masalah  secara efesian,  efektif,  yang  bertujuan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dengan  memilih berbagai alternatif keputusan [4]. Sistem pendukung keputusan memberikan suatu keputusan yang  bersifat  semiterstruktur,  dimana  tidak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [5]. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik [6]. Logika merupakan studi penalaran [7]. Logika fuzzy  merupakan  bagian  dari  sistem  kecerdasan  buatan  (Artificial  Inteligent)  yang mengemulasi kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk algoritma yang kemudian dijalankan  oleh  mesin  [8].  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  metode  untuk  melakukan analisa  sistem  yang  mengandung  ketidakpastian  [9].  Karena  ketidakpastian  dari  jumlah kebutuhan, maka dibutuhkan logika fuzzy untuk memecahkan masalah ini [10]. Logika fuzzy telah dikembangkan sejak lama dan digunakan di banyak bidang oleh para ahli dan insinyur [11].  Penggunaan  logika  fuzzy  sangat  berperan  penting  [12]  dalam  penyelesaian permasalahan  ini.  Dalam  banyak  hal  logika  fuzzy  digunakan  sebagai  suatu  cara  untuk memecahkan  permasalahan  dari  input  menuju  output  yang  diharapkan  [13].  Penelitian  ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Fuzzy ke sebuah sistem pengambil keputusan. Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  [14]  Metode  Fuzzy  yang merupakan  logika  bernilai  banyak/multivalued  logic  yang  mampu  mendefinisikan  nilai diantara keadaan yang konvensional seperti benar atau salah, ya atau tidak, putih atau hitam. Penalaran  logika  Fuzzy  menyediakan  cara  untuk  memahami  kinerja  sistem  dengan  cara menilai input dan output sistem dari hasil pengamatan. Variabel input yang digunakan untuk perhitungan  Fuzzy  pada  sistem  ini  adalah  Nilai  Kecerdasan  Logis  Matematis,  Nilai Kecerdasan Spasial  Ruang, dan Tingkat  Kecocokan, serta variabel  output  berupa Penentuan [15].

## 2. Metode
Analisis  sistem  dalam fuzzy berbeda  dengan  sistem  lain  pada  umumnya.  Mulai  dari input data,  pengolahan  data, output data  dan database .  Model  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  basis  data fuzzy model  Tahani  untuk  mempresentasikan  sistem.  Basis data fuzzy model  Tahani  masih  tetap  menggunakan  relasi  standar,  hanya  saja  model  ini menggunakan himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi dari query -nya. Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu variabel fuzzy. Variabel-variabel  yang  di  digunakan  dalam  sistem  ini  yaitu  berupa  butir  tes yang berjumlah 7 buah komponen dan 18 sub komponen/buah butir tes, yaitu:
1. Komponen  Kekuatan,  dengan  butir  tes/teknik  pengukuran: hand dynamometer, leg dynamometer, back dynamometer, hand grip .
2. Komponen  Kecepatan,  dengan  butir  tes/teknik  pengukuran:  lari  400 meter.
3. Komponen Power , dengan butir tes/teknik pengukuran: medicine ball put, vertical jumps.
4. Komponen Kelentukan/Flexibilitas, dengan butir tes/teknik pengukuran: flexometer, flexed arm hang, flexion of thrunk .
5. Kelincahan/Agilitas, dengan butir tes/teknik pengukuran: shuttle run .
6. Daya  Tahan  Otot,  dengan  butir  tes/teknik  pengukuran: pull  ups,  push ups, sit ups, squat jumps, back lifts .
7. Daya  Tahan Umum,  dengan  butir tes/teknik  pengukuran: lari  15 menit (VO2max), bleep
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146
test.
Program ini direkomendasikan untuk dijalankan dengan menggunakan perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ) dengan spesifikasi berikut:
1. Minimal menggunakan Prosesor Core Duo 1,6 Ghz
2. Dengan Memory 1GB.
3. Harddisk 10 GB.
4. VGA card 1 GB.
5. Monitor dengan resolusi 800  600 pixel .
6. Keyboard dan Mouse .
7. Sistem Operasi Windows 7

## 3.      Hasil dan Pembahasan
Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logika  yang  diperlukan  untuk  penyelesaian masalah  dan  penyusunan  program.  Algoritma  digunakan  untuk  menganalisa  serta menjelaskan  urutan  dan  hubungan  antara  kegiatan  yang  akan  ditempuh.  Penyusunan algoritma  ini  sangat  penting  dalam  perancangan  suatu  program.  Selain  itu  algoritma  juga berfungsi  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalah  hingga  tercapai  suatu  tujuan.  Adapun algoritma Logika Fuzzy adalah sebagai berikut :
Input
a. Kekuatan
b. Kecepatan
c. Jump
d. Kelentukan
e. Kelincahan
f. Daya Tahan
Output Simpan  Nilai = a,b,c,d,e,f Proses For a= 1 to n do Seek a If found() Pesan ”Data Sudah Di Input” Loop Else
Implementasi
End
Dalam hal ini penulis akan menjabarkan tentang langkah-langkah pembuatan program hingga implementasi yang akan dilakukan dalam menyelesaikan rancangan SPK pada Seleksi Calon
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146
atlet Lari Cepat Jarak Tempuh 400 Meter Dengan logika fuzzy adalah:
1. Menyelesaikan Desain Sistem
2. Menyediakan Perangkat Keras (hardware) dan Perangkat Lunak (Software)
3. Menuliskan Listing Progaram Kekomputer
4. Menguji Sistem
5. Melakukan Bimbingan Terhadap Langkah-Langkah Pengoperasian Sistem
6. Perawatan Sistem
Gambar 1. Form Login
Gambar 2. Tampilan Menu Calon Atlit Lari 400 M
Form Data  Calon  Kepala  Sekolah  Form  Data  Seleksi  Calon  atlet  Lari  Jarak  Tempuh  400 Meter  adalah  tampilan  untuk  menginputkan  data-data  Calon  atlet  Lari  yang  akan  diseleksi
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146
kedalam database.

## Gambar 3. Form Menu Matrik Kriteria
Pada form matriks  Kriteria  Calon  Atlit  Lari  400  M  adalah form untuk  menginputkan  data penilaian Calon Atlit Lari 400 M berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh Koni.
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146

## Gambar 5. Form Menu Proses Pengambilan Keputusan

## 4. Kesimpulan
Perancangan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  atlet  Lari  Cepat Jarak Tempuh 400 Meter Dengan Logika Fuzzy yang telah diselesaikan ini dapatlah diambil beberapa  kesimpulan  diantaaranya  adalah:  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  merupakan sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  Koni  dalam  mengambil  keputusan  Seleksi  Calon atlet  Lari Cepat Jarak Tempuh  400 Meter.  Hasil  perhitungan Logika Fuzzy  yang  diterapkan ini  akan  menghasilkan  keluaran  nilai  kriteria-kriteria  Seleksi  Calon  atlet  Lari  yang  tertinggi dan profesional sehingga siapa yang layak memenuhi kriteria tersebut yang bisa menjadi Atlit Lari.  Dengan  aplikasi  yang  dirancang  pada  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Calon  atlet  Lari  Cepat  Jarak  Tempuh  400  Meter  dengan  metode  Logika  Fuzzy  dapat mempermudah  Koni  untuk  mengetahui  mengetahui  siapa  yang  pantas  dan  tidak  untuk menjadi Atlit Lari yang professional dan menghasilkan hasil penilaian yang akurat.

## Reference
[1] F.  R.  Santoso,  G.  Mulyono,  and  F.  Tanaya,  “Perancangan  Set  Produk  Interior Ergonomis Untuk Profesional Gamer,” J. Intra , vol. 6, no. 2, 2018.
[2] D.  Mulyadi,  “Komparasi  Metode  Logika  Fuzzy  Mamdani  dan  Metode  Logika  Fuzzy Sugeno  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Seleksi Bertahap,” Teknois  J.  Ilm.  Teknol.  Inf. dan Sains , vol. 6, no. 1, 2019.
[3] R. P. Nugraha, R. Regasari, M. Putri, and L. Muflikhah, “Pemilihan Tim Bulutangkis Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan  AHP-SAW,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 6, 2018.
[4] Sriani  and R. A. Putri, “Analisa Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Topsis Untuk Sistem Penerimaan Pegawai Pada Sma Al Washliyah Tanjung Morawa,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 02, no. April, 2018.
[5] F. I.-R. P. Computer, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan MultiObjective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, 2018.
doi.org/10.54209/jatilima. V3i1.146
[6] S.  W.  Sari  and  B.  Purba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , 2019.
[7] A. Setiawan, B. Yanto, and K. Yasdomi, Logika Fuzzy Dengan Matlab (Contoh Kasus Penelitian Penyakit Bayi dengan Fuzzy Tsukamoto) . 2018.
[8] S.  Amalia,  R.  Andari,  and  R.  Syukriansyah,  “STUDI  PEMODELAN  SISTEM PENGONTROLAN SUHU RUANGAN BERBASIS LOGIKA FUZZY SUGENO,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 20, no. 2, 2020.
[9] D.  E.  Myori  and  Hastuti,  “Kombinasi  Logika  Fuzzy  dan  Algoritma  Genetika  Untuk Masalah Penjadwalan Perkuliahan,” Semin. Nas. Tek. Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung (SENTER 2018) , 2019.
[10] S.  Nurhayati  and  I.  Immanudin,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Prediksi Pengadaan  Peralatan  Rumah  Tangga  Rumah  Sakit,” Komputika  J.  Sist.  Komput. ,  vol. 8, no. 2, 2019.
[11] B. Setia, “Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Cerdas,” J. Sist. Cerdas , vol. 2, no. 1, 2019.
[12] D.  Kurnia  and  J.  Hendrawan,  “Perancangan  Dan  Penerapan  Sistem  Pengering  Ikan Otomatis  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Pada  Mikrokontroller,” J.  Ilm.  Core  It ,  vol.  6, no. II, 2018.
[13] D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Ilwaru, and M. H. Hahury, “IMPLEMENTASI FUZZY C- MEANS CLUSTERING DALAM PENENTUAN BEASISWA,” BAREKENG  J.  Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 1, 2017.
[14] G.  P.  Dana,  “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penentuan  Jumlah Produksi Kain dengan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” 2012.
[15] “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelolosan  Beasiswa  Sekolah  Menengah Kejuruan (SMK) menggunakan Metode Fuzzy,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, 2017.