## PENERAPAN LOGIKA FUZZY METODE TSUKAMOTO UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU
Ambal Suharyudi Onoaji, Indyah Hartami Santi, Mukh. Taofik Chulkamdi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar; Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur, (0342) 813145 ambalambul@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan  menjadi  faktor  penting  dalam  meningkatkan  kualitas  hidup  suantu  bangsa,  untuk mempromosikan  kemajuan  pendidikan  diperlukan  fasilitas  penunjang  kebutuhan  mahasiswa  yang  berkualitas . Fluktuasi jumlah mahasiswa baru selama 4 tahun terakhir telah menyulitkan analisis dan perencanaan kebijakan oleh  pihak  universitas.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  logika  fuzzy  dengan  metode Tsukamoto  dalam  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  untuk  tahun  mendatang  pada  Universitas  xyz.  Dalam penelitian ini, metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data jumlah mahasiswa baru di 9 fakultas. Langkah-langkah penelitian ini meliputi fuzzyfikasi, inferensi fuzzy, dan  defuzzyfikasi  yang  sesuai  dengan  flowchart  logika  fuzzy.  Fuzzyfikasi  digunakan  untuk  mengubah  data numerik menjadi variabel linguistik, sedangkan inferensi fuzzy dilakukan untuk menyusun aturan-aturan fuzzy berdasarkan  data  historis  yang  ada.  Selanjutnya,  defuzzyfikasi  digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  prediksi jumlah  mahasiswa baru. Hasil dari penelitian  ini  menunjukkan bahwa  logika fuzzy dengan  metode Tsukamoto dapat digunakan dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru pada Universitas xyz. Dengan demikian, metode ini dapat membantu pihak universitas dalam perencanaan dan pengambilan keputusan terkait jumlah mahasiswa baru.
Kata kunci: Fuzzy, Logika, Mahasiswa Baru, Prediksi, Tsukamoto.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  faktor  penting  dalam meningkatkan  kualitas  hidup  suantu  bangsa,  untuk mempromosikan  kemajuan  pendidikan  diperlukan fasilitas  penunjang  kebutuhan  peserta  didik  yang berkualitas. Suatu lembaga pendidikan harus memahami  kenaikan  dan  penurunan  jumlah  peserta didik  untuk  membuat  kebijakan  yang  tepat  untuk mencapai  tujuan  yaitu  merealisasikan  fasilitas pendidikan  yang  baik. Universitas  xyz,  merupakan salah  satu  perguruan  tinggi  yang  setiap  tahun  ajaran baru  membuka  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB). Dari proses PMB  ini dapat dilihat banyaknya  jumlah pendaftar  yang  dapat  digunakan  untuk  perencanaan akademik.  Jumlah  mahasiswa  baru  dapat  mengalami peningkatan atau penurunan, hal hal yang memperngaruhi  kenaikan  dan  penurunan  jumlah mahasiswa baru ini ntara lain adalah sarana prasarana yang ada, seperti jumlah ruang kelas yang mencukupi, fasilitas  penunjang  seperti  proyektor,  AC,  serta kualitas tenaga pengajar lain yang dimiliki Universitas xyz .
Jumlah  mahasiswa  baru  setiap  tahun  di Universitas  Xyz    mengalami  perubahan  hal  tersebut diketahui dengan adanya observasi yang dilakukan di bagian  penerimaan  mahasiswa  baru,  hasil  dari observasi  yang  dilakukan  adalah  berupa  data  jumlah mahasiswa baru setiap tahunya mulai dari tahun 2019 saampai dengan tahun 2022, dengan rincian data 2019 sebanyak 1113 mahasiswa baru, kemudian untuk 2020 sebanyak  1006  mahasiswa  baru,  selanjutnya  untuk tahun 2021 sebanyak 994 mahasiswa baru bergabung menjadi  keluarga  besar  Universitas  xyz,  dan  yang
terakhir  pada  tahun  2022  kemarin  sebanyak  1100 mahasiswa  baru  bergabung  dengan  keluarga  besar Universitas xyz, kejadian ini mengakibatkan perencanaan  penyediaan  kebutuhan  mahasiswa  baru kurang  baik . Oleh  karena  itu  diperlukan  prediksi jumlah  mahasiswa  baru untuk  meningkatkan kualitas fasilitas  penunjang  kebutuhan  mahasiswa  dalam persiapan  dan  pelaksanaan  proses  pembelajaran, seperti  kebutuhan  ruang  kelas  yang  mencukupi, kebutuhan  tenaga  pengajar  atau  dosen,  lokasi  parkir yang  nyaman  di  perguruan  tinggi  Xyz.  Perencanaan penyediaan  kubutuhan  mahasiswa  baru  merupakan bagian penting yang perlu dilakukan untuk merealisasikan proses pembelajaran yang baik.
Menyelesaikan  permasalahan  tersebut  perlu adanya perencanaan yang matang dan persiapan yang baik,  salah  satu  solusi  dari  permasalahan  tersebut adalah  prediksi  jumlah  mahasiswa  untuk  tahun mendatang, dengan memprediksi atau memperkirakan jumlah  mahasiswa  baru  ditahun  mendatang,  dapat dijadikan  gambaran  oleh  lembaga  perguruan  tinggi dalam  mempersiapkan  fasilitas  pendukung  akademik agar  proses  perkuliahan  dapat  berjalan  dengan kondusif, tepat dan efisien.
Berdasarkan uraian permasalahan diatas penerapan  logika fuzzy dengan  metode tsukamoto untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada tahun  2023  di  Universitas  xyz,  pada  penelitian  ini untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa di tahun 2023 maka  dibutuhkan  data  minimal  4  tahun  kebelakang sehingga  hasil  yang  didapatkan  nantinya  akan  lebih akurat.  Pendekatan tsukamoto adalah  teknik  logika fuzzy yang  cocok  digunakan  untuk  memprediksi
jumlah mahasiswa baru Universitas xyz, alasan kenapa menggunakan  logika fuzzy metode tsukamoto adalah karena  logika fuzzy metode tsukamoto dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada metode-metode  lainnya,  penelitian  terdahulu  yang membahas  logika  fuzzy  metode  Tsukamoto  untuk prediksi  jumlah  mahasiswa  adalah  "Prediksi  Jumlah Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto di Program Studi Teknik Informatika" oleh Aida  Mustika  Rini  dan  Nurhayati  dari  Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Dalam penelitian  ini,  Peneliti  menunjukkan  bahwa  metode fuzzy  Tsukamoto  dapat  menghasilkan  hasil  prediksi yang  lebih  akurat  dengan  hasil  akurasi  sebesar  94% dibandingkan dengan metode-metode prediksi lainnya. Untuk mengetahui hasil akurasi dari prediksi ini,  peneliti  menggunakan  metode  MAPE  untuk mengetahui akurasi dari prediksi yang telah dilakukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. F UZZY
Gambar 1. Flowchart Logika Fuzzy
Cabang  logika  yang  dikenal  sebagai fuzzy menerapkan derajat keanggotaan suatu himpunan yang keanggotaannya tidak hanya  benar atau salah. Dalam istilah  linguistik, fuzzy mengacu  pada  tempat  yang keruh,  tidak  pasti,  atau  abu-abu.  Dengan  kata  istilah lain  suatu  representasi  pengetahuan  yang  tidak  dapat diselesaikan  dengan  eksak  tetapi  disesuaikan  dengan konteksnya[1]. “ Teori  himpunan  fuzzy  digunakan sebagai kerangka matematis untuk menangani masalah ketidakpastian, ketidakjelasan ataupun dapat digunakan  untuk  kekurangan  informasi.  Dalam kehidupan  sehari-hari  kekurangan  informasi  banyak ditemukan diberbagai bidang kehiduapan ” [2].
Ketidakpastian terus-menerus membayangi keberadaan  sehari-hari  manusia.  Mereka  yang  tidak terbiasa  dengan  logika fuzzy pasti  akan  percaya  itu
menantang dan kompleks. Padahal setelah mengetahuinya,  seseorang  pasti  akan  sangat  ingin memahami  logika fuzzy .  Mengingat  bahwa  logika fuzzy diklaim  sebagai  logika  baru.[3] Dengan flowchart seperti pada gambar 1 berikut.

## 2.2. Himpunan Fuzzy
Sebuah  himpunan  fuzzy  didefinisikan  sebagai himpunan yang memetakan setiap elemen dari rentang antara 0 sampai dengan 1 yang merupakan himpunan universal.  Dapat  diartikan  secara  sederhana  yang merupakan himpunan tidak mempunyai batasan secara tegas.[4]

## 2.3. Fungsi Keanggotaan
Terdapat dua fungsi kenggotaan untuk himpunan fuzzy  yaitu  numerical  dan  functional,  numerical adalah pernyataan tingkat dari fungsi kenggotaan dari himpunan  fuzzy  yang  dinyataakn  sebagai  vector bilangan,  sedangkan  functional  didefinisikan  dengan penentuan  fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  fuzzy yang  menyatakan  tingkat  keanggotaan  setiap  elemen ditentukan pada himpunan universal[5].
Pemetaan  titik  input  data  ke  nilai  keanggotaan diwakili  oleh  fungsi  keanggotaan  kurva.  derajat keanggotaan,  yang  mungkin  antara  0  dan  1. Menggunakan  strategi  berbasis  fungsi  adalah  salah satu teknik  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan.[1] Ada  dua  fungsi  yang  digunakan  yakni  representasi linier naik dan representasi linier turun.
1. Representasi Linier
Proses input mapping direpresentasikan secara linier  menurut  derajat keanggotaannya dengan menggunakan garis lurus. . Representasi linier ke  bawah  datang  lebih  dulu.  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Tampilan kurva Representasi linier turun
Gambar  2  merupakan  gambar  tampilan  kurva representasi  linier  turun  untuk  mencari  derajat keanggotaan fuzzy Persamaan 1 berikut menunjukkan bentuk persamaan untuk representasi linier menurun.
𝜇 [𝑥] { 1; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 0; 𝑥 ≥ 𝑏 ………………(1)
Keterangan : 𝜇 [ 𝑥 ] = himpunan tegas (crips) , nilai keanggotaan suatu item 𝑥 𝑥 = nilai keanggotaan suatu item a = nilai domain b = nilai domain
Representasi  linier  kedua,  yang  merupakan representasi  linier  naik,  adalah  kebalikan  dari  yang pertama.  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2 sebagai berikut.
Gambar 3. Tampilan kurva Representasi linier naik
Gambar  3  merupakan  gambar  tampilan  kurva representasi  linier  naik  untuk  mencari  derajat keanggotaan fuzzy Persamaan 2 yang ditujukkan pada Gambar 2 adalah  bentuk persamaan dari representasi linear naik.
𝜇 [𝑥] { 0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1; 𝑥 ≥ 𝑏
Keterangan : 𝜇 [ 𝑥 ] = himpunan tegas (crips) , nilai keanggotaan suatu item 𝑥
𝑥 = nilai keanggotaan suatu item a = nilai domain b = nilai domain

## 2.4. Rule
Aturan  rule  adalah  kumpulan  aturan fuzzy yang ketika  digabungkan  (secara  bersamaan),  membuat sistem dengan variabel yang identik baik di anteseden maupun  di  konsekuen.[6] Setiap  proposisi  (aturan) dalam  basis  pengetahuan fuzzy akan  memiliki  relasi fuzzy yang  ditugaskan  padanya.  Aturan  yang digunakan  dalam  fungsi  implisit  memiliki  bentuk umum berikut:

## IF x is A THEN y is B
Rule  pada  penelitian  ini  menggunakan  operator AND, ∝ -predikat  sebagai  hasil  dari  operator  AND diperoleh dengan mengambil nilai derajat keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan yang bersangkutan.

## 2.5. Defuzzyfikasi
Apabila  fuzzifikasi  merupakan  proses  untuk membuat nilai nyata menjadi samar, maka deffuzifikasi  merupakan kebalikannya  yaitu  merubah nilai  samar  menjadi  nilai  nyata.  Jadi  fuzzifikasi merupakan  hasil  sebuah  fuzzy sets  yang keluarannya dalam bilangan tunggal.[2]
Dalam  konteks  sistem  logika  fuzzy,  terdapat berbagai metode defuzzifikasi yang umum digunakan, seperti  metode  Centroid,  metode  Mean  of  Maximum (MOM),  metode  Bisection,  atau  metode  lainnya. Setiap  metode  memiliki  pendekatan  yang  berbeda dalam  menghitung  nilai  tegas  berdasarkan  himpunan fuzzy  yang  dihasilkan  [10].  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan  metode  centroid  dikarenakan  metode tersebut cocok untuk logika fuzzy metode tsukamoto, untuk  rumus  persamaanya  dapat  dilihat  pada persamaan 4 sebagai berikut.
𝑧 = ∑(∝ 𝑛 × 𝑧𝑛) ∑ ∝ 𝑛

## 2.6. Metode Tsukamoto
Setiap hasil dari aturan IF-THEN harus diwakili oleh himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.  Sebagai  konsekuensinya,  keluaran  setiap aturan dari hasil inferensi disampaikan sesuai dengan predikat untuk setiap aturan, dan rata-rata tertimbang digunakan  untuk  menghitung  hasilnya.  Asumsikan bahwa x dan y adalah 2 variabel masukan, dan z adalah variabel  keluaran.  Variabel  x  dan  y  masing-masing dibagi  menjadi  himpunan  A1 dan  A2, dan  himpunan B1  dan  B2.  Selain  itu,  C1  dan  C2  digunakan  untuk mengatur variabel z menjadi dua kategori.[7] Dengan kata  lain,  pemikiran  monoton  juga  dapat  dilihat sebagai  perpanjangan  dari  pendekatan Tsukamoto . Setiap konsekuensi aturan IF-THEN harus direpresentasikan  dalam  teknik Tsukamoto dengan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan monoton. [8]
2.7. Prediksi
Peramalan atau prediksi adalah proses memperkirakan  permintaan  di  masa  depan  dengan menggunakan  berbagai  faktor  peramalan,  sering diambil  dari  data  deret  waktu  sebelumnya.  Ini  dapat dicapai  dengan  menggunakan  model  matematika untuk  memproyeksikan  data  sebelumnya  ke  masa depan.  [8]  Prediksi  pada  hakikatnya  adalah  prosedur untuk  meramalkan  apa  yang  akan  terjadi  di  masa depan berdasarkan bukti-bukti yang telah tersedia [9]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian kuantitatif. Pendekatan penelitian kuantitatif memerlukan pengembangan desain penelitian  dengan  kriteria  penelitian  yang  sistematis, terencana,  dan  didefinisikan  secara  eksplisit  sejak awal.  Tujuan  dari  penelitian  kuantitatif  adalah  untuk
………………(2)
………………(3)
………………(4)
menjelaskan  atau  mencirikan  fenomena  social  secara metodis dan terorganisir.
Tahap  tahap  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengumpulkan  data  dan  menggambarkan  tindakan yang  mengacu  pada  prosedur  studi  yang  mengukiuti serangkaian  proses  atau  tahapan  logis.  Tahap  tahap penelitian  yang  digunakan  tercantum  pada  gambar  4 berikut.

## Gambar 4. tahap tahap penelitian
Pada  penelitian  ini  permasalahan  yang  muncul pada  studi  kasus  Universitas  xyz  merupakan  jumlah mahasiswa  baru  setiap  tahun  yang  fluktuatif,  hal tersebut mengakibatkan penyediaan kebutuhan mahasiswa baru kurang efektif dan efisien.
Analisa masalah dilakukan untuk mencari solusi agar  masalah  yang  telah  dirumuskan  dapat  teratasi, pada penelitian ini untuk menyelesaikan permasalahan yang  sedang  terjadi  adalah  dengan  cara  dilakukan prediksi  jumlah  mahasiswa  baru,  hal  tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  perkiraan  jumlah mahasiswa baru agar penyediaan kebutuhan mahasiswa baru bisa efektif dan efisien.
Tujuan pengumpulan data adalah untuk mengumpulkan data yang dapat dipercaya yang dapat digunakan  untuk  diskusi  dan  penyelesaian  masalah. Peneliti  mengkaji  informasi  pendaftaran  mahasiswa baru  di  Universitas  xyz  tahun  2019  sampai  dengan tahun 2022 untuk mengumpulkan informasi mengenai pokok  kajian.  Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data menggunakan  Teknik  wawancara  dan  studi  literatur. Adapun  instrument  penelitiannya  dapat  dilihat  pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Instrument penelitian No Pertanyaan Jawaban 1 Bagaimana prosedur penerimaan mahasiswa di sini ? Mengisi form pendaftaran mahasiswa baru sesuai dengan petunjuk 2. Bagaimana pertimbangan kriteria dalam penerimaan mahasiswa baru ? Telah memenuhi syarat yang ditentukan 3. Apah jumlah mahasiswa baru dari tahun 2019 sampai dengan 2022 mengalami kenaikan ? Tidak, karena jumlah mahasiswa baru dari tahun 2019 sampai dengan 2022 terus mengalami perubahan kenaikan dan penurunan 4. Berapakah jumlah mahasiswa baru tahun 2019 sampai dengan 2022 ? 2019 : 1113 2020 : 1006 2021 : 994 2022 : 1100 Detail jawaban ada di lampiran selanjutnya
Pada  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan pengolahan data-data dari pengumpulan data kemudian  melakukan  perhitungan  menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto dengan  menerapkan flowchart logika  dan  menerapkan  alur flowchart logika. Pada tahap penerapan  logika, dimulai dengan perhitungan dan mengolah data sesuai dengan tahapan Logika Fuzzy Tsukamoto, pada  penelitian  ini  sampel perhitungan  logika  menggunakan  data  pada  fakultas Teknik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada,  dari  hasil pengumpulan  data  maka  diperoleh  data  seperti  pada tabel 2 sebagai berikut.

## Tabel 2. Data mahasiswa baru tahun 2019 – 2022
Tahun Fakultas Maba 2019 Fakultas Teknik 111 Fakultas Pertanian 41 Fakultas Peternakan 78 Fakultas Teknologi Informasi 131 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 213 Fakultas Ekonomi 351 Fakultas Hukum 87 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 101 Fakultas Pendidikan Agama Islam 0 2020 Fakultas Teknik 114 Fakultas Pertanian 38 Fakultas Peternakan 61 Fakultas Teknologi Informasi 107 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 188 Fakultas Ekonomi 315 Fakultas Hukum 69 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 114 Fakultas Pendidikan Agama Islam 0 2021 Fakultas Teknik 59 Fakultas Pertanian 57 Fakultas Peternakan 75 Fakultas Teknologi Informasi 118 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 178 Fakultas Ekonomi 331 Fakultas Hukum 99 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 77 Fakultas Pendidikan Agama Islam 0 2022 Fakultas Teknik 93 Fakultas Pertanian 35 Fakultas Peternakan 63 Fakultas Teknologi Informasi 147 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 185 Fakultas Ekonomi 358 Fakultas Hukum 110 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 105 Fakultas Pendidikan Agama Islam 4 Sumber : Bagian PMB Universitas xyz April 2023
Pada  tahapan  ini  melakukan  pengolahan  data- data  dari  pengumpulan  data.  Data  historis  yang
diperlukan dalam penelitian  ini  memerlukan  minimal data 4 tahun kebelakang guna memperoleh hasil yang akurat  dalam  suatu  prediksi  menggunakan  logika fuzzy metode tsukamoto, setelah dilakukan pengumpulan data, kemudian melakukan perhitungan menggunakan  Logika Fuzzy Tsukamoto dengan menerapkan flowchart logika  dan  menerapkan  alur flowchart seperti  pada  Gambar  1.  Pada  tahap implementasi,  peneliti  memulai  dengan  perhitungan dan  mengolah  data  sesuai  dengan  tahapan  Logika Fuzzy Tsukamoto.

## 4.1. Fakultas Teknik
a. Input data
Tabel 3. Data mahasiswa fakultas teknik periode
2019 – 2022 Tahun Pendaftar Diterima Mahasiswa Baru 2019 111 111 111 2020 159 119 114 2021 93 59 59 2022 185 101 93 Sumber : tabel 2 b. Fuzzyfikasi Tahap  perhitungan yang  pertama  adalah fuzzyfikasi,  untuk  menghasilkan  keluaran  derajat keanggotaan  yang  diperoleh  dari  data  masukan  yang sesuai  dengan  aturan fuzzy ,  data  yang  digunakan sebagai  data  masukan  dalam  proses  perhitungan  ini adalah  data  pada  tahun  2022  keseluruhan  data  dapat dilihat  pada  tabel  2  digunakan  prosedur  nilai  tegas. Batas  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap  variabel  dan himpunan fuzzy yang  dipilih  berfungsi  sebagai  dasar perhitungan fuzzy fikasi. 1. Variabel Pendaftar Merujuk  pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  variabel pendaftar  terendah  adalah  sebanyak  93  mahasiswa sedangkan variabel pendaftar paling tinggi adalah 185 mahasiswa,  dengan  demikian  dapat  dogambarkan dalam bentuk kurva representasi linier pada gambar 5 berikut
Gambar 5. Tampilan Kurva Representasi Linier Variabel Pendaftar Fakultas Teknik
Dari  gambar  5  diatas  dan  merujuk  pada persamaan 1 pada tinjauan pustaka maka dapat disusun untuk  fungsi  keanggotaan  pada  variabel  pendaftar sebagai berikut.
𝜇 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 { 1; 𝑥 ≤ 93 185 − 𝑥 185 − 93 ; 93 ≤ 𝑥 ≤ 185 0; 𝑥 ≥ 185 𝜇 𝑛𝑎𝑖𝑘 { 1; 𝑥 ≤ 185 𝑥 − 93 185 − 93 ; 93 ≤ 𝑥 ≤ 185 0; 𝑥 ≥ 93
Dari fungsi keanggotaan diatas dan merujuk pada persamaan  1  maka  untuk  mencari  nilai  derajat keanggotaan  untuk  himpunan  turun  adalah  sebagai berikut.
𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 = 185 − 185 185 − 93 = 0
Dengan  hasil  nilai  derajat  keanggotaan  untuk variabel  pendaftar  dengan  himpunan  turun  adalah  0. Selanjutnya merujuk pada persamaan 2 untuk mencari nilai derajat keanggotaan untuk himpunan naik adalah sebagai berikut.
𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑛𝑎𝑖𝑘 = 185 − 93 185 − 93 = 1
Dengan  hasil  nilai  derajat  keanggotaan  untuk variabel pendaftar dengan himpunan naik adalah 1. 2. Variabel Diterima Merujuk  pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa variabel  pendaftar  terendah  adalah  sebanyak  59 mahasiswa sedangkan variabel pendaftar paling tinggi adalah  119  mahasiswa,  dengan  demikian  dapat dogambarkan  dalam  bentuk  kurva  representasi  linier pada gambar 6 berikut
Gambar 6. Tampilan Kurva Representasi Linier Variabel Diterima Fakultas Teknik
Dari  gambar  6  diatas  dan  merujuk  pada persamaan 2 pada tinjauan pustaka maka dapat disusun untuk  fungsi  keanggotaan  pada  variabel  diterima sebagai berikut.
𝜇 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 { 1; 𝑥 ≤ 59 119 − 𝑦 119 − 59 ; 59 ≤ 𝑥 ≤ 119 0; 𝑥 ≥ 119
𝜇 𝑛𝑎𝑖𝑘 { 1; 𝑥 ≤ 119 𝑦 − 59
119 − 59 ; 59 ≤ 𝑥 ≤ 119

## 0; 𝑥 ≥ 59
Dari  fungsi  keanggotaan  diatas  dan  merujuk  pada persamaan  2  maka  untuk  mencari  nilai  derajat keanggotaan variabel diterima untuk himpunan turun adalah sebagai berikut.
𝜇 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 = 119 − 101
119 − 59 = 0.3
Dengan hasil nilai derajat keanggotaan untuk variabel diterima  dengan  himpunan  turun  adalah  0.3 Selanjutnya merujuk pada persamaan 2 untuk mencari nilai  derajat  keanggotaan  untuk  variabel  diterima himpunan naik adalah sebagai berikut.
𝜇 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑛𝑎𝑖𝑘 = 101 − 59
119 − 59 = 0.7
Dengan hasil nilai derajat keanggotaan untuk variabel diterima dengan himpunan naik adalah 0.7 3. Variabel mahasiswa baru Merujuk  pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa variabel  pendaftar  terendah  adalah  sebanyak  59 mahasiswa sedangkan variabel pendaftar paling tinggi adalah  119  mahasiswa,  dengan  demikian  dapat dogambarkan  dalam  bentuk  kurva  representasi  linier pada gambar 7 berikut
Gambar 7. Tampilan Kurva Representasi Linier Variabel Mahasiswa Baru Pendaftar Fakultas Teknik
Dari  gambar  7  diatas  dan  merujuk  pada persamaan 1 pada tinjauan pustaka maka dapat disusun untuk  fungsi  keanggotaan  pada  variabel  mahasiswa baru sebagai berikut.
𝜇 𝐵𝐸𝑅𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 { 1; 𝑥 ≤ 59
114 − 𝑧 114 − 59 ; 59 ≤ 𝑥 ≤ 114 0; 𝑥 ≥ 114 𝜇 𝐵𝐸𝑅𝑇𝐴𝑀𝐵𝐴𝐻 { 1; 𝑥 ≤ 114
𝑧 − 59 114 − 59 ; 59 ≤ 𝑥 ≤ 114
0; 𝑥 ≥ 59
c. Rule
Dengan merujuk pada persamaan 3 pada tinjauan pustaka maka 4 rule dibawah ini didapat dengan cara mengombinasikan  setiap  variabel  yang  ada,  rule  ini akan menghasilkan nilai alfa predikat dengan merujuk
pada  tinjauan  pustaka  maka  pencarian  nilai  alfa predikat menggunakan operator AND, hasil nilai alfa predikat akan digunakan untuk mencari  nilai z untuk setiap rule.
1. IF Pendaftar TURUN ∩ Diterima TURUN, THEN Mahasiswa Baru BERKURANG ∝ 1 = 𝑀𝐼𝑁 { 𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛; 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛}
∝ 1 = 𝑀𝐼𝑁 { 0; 0,3} ∝ 1 = 0 Untuk mencari nilai z pada rule ke 1 maka melihat pada fungsi keanggotaan variabel mahasiswa baru BERKURANG,
𝑧1 = 114
Karena nilai alfa predikat ke 1 adalah 0 maka nilai z1 = 114 sesuai dengan fungsi keanggotaan 2. IF Pendaftar NAIK ∩ Diterima NAIK, THEN Mahasiswa Baru BERTAMBAH ∝ 2 = 𝑀𝐼𝑁 { 𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑛𝑎𝑖𝑘; 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑛𝑎𝑖𝑘}
∝ 2 = 𝑀𝐼𝑁 { 1 ; 0,7}
∝ 2 = 0,7
Untuk mencari nilai z pada rule ke 2 maka melihat fungsi keanggotaan variabel mahasiswa baru BERTAMBAH 𝑧2 − 59
114 − 59 = 0,7 𝑧2 − 59 =  79,8 − 41,3
𝑧2 − 59 =  38,5 𝑧2 =  59 + 38,5 𝑧2 = 97,5
3. IF Pendaftar TURUN ∩ Diterima NAIK, THEN Mahasiswa Baru BERTAMBAH ∝ 3 = 𝑀𝐼𝑁 { 𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛; 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑛𝑎𝑖𝑘}
∝ 3 = 𝑀𝐼𝑁 { 0; 0,7} ∝ 3 = 0 Untuk mencari nilai z pada rule ke 3 maka melihat pada fungsi keanggotaan variabel mahasiswa baru BERTAMBAH,
𝑧3 = 59
Karena nilai alfa predikat ke 3 adalah 0 maka nilai z3 = 59 sesuai dengan fungsi keanggotaan.
4. IF Pendaftar NAIK ∩ Diterima TURUN, THEN Mahasiswa Baru BERKURANG ∝ 4 = 𝑀𝐼𝑁 { 𝜇 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑓𝑡𝑎𝑟 𝑛𝑎𝑖𝑘; 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛}
∝ 4 = 𝑀𝐼𝑁 { 1; 0,3} ∝ 4 = 0,3
Untuk mencari nilai z pada rule ke 4 maka melihat pada fungsi keanggotaan variabel mahasiswa baru BERKURANG
114 − 𝑧4 114 − 59 = 0,3
114 − 𝑧4 =  34,2 − 17,7
114 − 𝑧4 =  16,5 𝑧4 =  114 − 16,5
𝑧4 = 97,5
d. Defuzzyfikasi Setelah  didapatkan  nilai  z  pada  setiap  rule  pada proses  inferensu  aturan  atau  rule  tsukamoto  diatas, maka langkah selanjutnya adalah proses defuzzifikasi dengan merujuk pada persamaan 4 pada kajian teori di bab 2, dengan proses sebagai berikut
𝑧 = (0 × 114) + (0,7 × 97,5) + (0 × 59) + (0,3 × 97,5) 0 + 0,7 + 0 + 0,3 𝑧 = 97,5
Jadi  perkiraan  mahasiswa  baru  fakultas  teknik tahun 2023 akan bertambah dengan perkiraan jumlah sebanyak  98  mahasiswa/i.  angka  98  didapat  melalui proses pembulatan dari angka 97,5.
Dengan  melakuukan  proses  yang  sama  maka dihitung prediksi mahasiswa baru pada masing masing fakultas dengan hasil perhitungan prediksi yang dapat dilihat pada tabel 4 seperti berikut.
Tabel 4. Instrument penelitian Fakultas Tahun 2022 Hasil Prediksi Agustus 2023 Fakultas Teknik 93 97,5 63 Fakultas Pertanian 35 35 30 Fakultas Peternakan 63 67,38 30 Fakultas Teknologi Informasi 147 147 130 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik 185 201 178 Fakultas Ekonomi 358 358 264 Fakultas Hukum 110 110 67 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan 105 109 91 Fakultas Agama Islam 4 4 21 Sumber : Hasil perhitungan prediksi
Dari  tabel  tersebut  terlihat  bahwa  logika  fuzzy tsukamoto  dapat  digunakan  untuk  memprediksi jumlah  mahasiswa  baru.  Sehingga  ilmu  logika  fuzzy tsukamoto bisa di implementasikan untuk menyelesaikan masalah yang serupa dengan penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  dapat disimpulkan  bahwa  logika  fuzzy  dapat  digunakan untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru Universitas xyz, hal ini dibuktikan dengan hasil yang diperoleh  dalam  penelitian  ini,  Dalam  penerapan logika  fuzzy  dengan  metode  tsukamoto  dalam memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  terdapat  tiga langkah  sebagai  berikut,  langkah  pertama  adalah fuzzyfikasi,  pada  langkah  fuzzyfikasi  ini  didapatkan nilai  derajat  keanggotaan  yang  mana  nilai  tersebut akan  digunakan  dalam  pencarian  nilai  alfa  predikat dan  nilai  z  setiap  rule  pada  langkah  kedua  yaitu inferensi  fuzzy,  pada  inferensi  ini  akan  diproses  rule base  yang  nantinya  akan  menghasilkan  nilai  alfa predikat  dan  nilai  z  setiap  rule  sedangkan  langkah terakhir adalah deffuzzyfikasi yaitu menentukan nilai output  crisp  berupa  jumlah  mahasiswa  baru  dengan cara  mengubah  input  menjadi  satu  bilangan  pada
domain  himpunan  fuzzy,  metode  deffuzzyfikasi  ini menggunakan rata rata terpusat.
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  lagi adapun  saran  yang  dapat  dilakukan  oleh  peneliti berikutnya  dengan  peminatan  yang  sama  agar  bisa lebih baik lagi diantaranya adalah, dengan melakukan penambahan  data  historis  agar  hasil  prediksi  yang dilakukan semakin akurat, kemudian juga penambahan  variable  yang  mempengaruhi  jumlah mahasiswa  baru  seperti  variable  peminat,  variable mahasiswa  daftar  ulang  dan  variable  lain  yang sekiranya  bisa  memperngaruhi  jumlah  mahasiswa baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  J.  Rindengan  and  Y.  A.  R.  Langi, Altien  J. Rindengan Yohanes A.R. Langi . 2019.
[2]  A. Setiawan, B. Yanto, and K. Yasdomi, Logika Fuzzy Dengan Matlab . 2018.
[3]  N.  S.  Pinem  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi  Jumlah  Kemasan  Produksi  (Studi Kasus : PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 56–60, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/downlo ad/2739/1848
[4]  M. F. M. Romadlon and S. S. Dahda, “Persediaan Bahan  Baku  Menggunakan  Aplikasi  Teori Himpunan  Fuzzy  EOQ  Multi  Item  Pada Perusahaan  Kerudung,” J.  Optimasi  Tek.  Ind. , vol. 4, no. 1, p. 26, 2022, doi: 10.30998/joti.v4i1.12024.
[5]  SUDRAJAT,  “Dasar  HIMPUNAN  FUZZY,” Jur.  Mat.  Fak.  Mat.  Dan  Ilmu  Pengetah.  Alam Univ. Padjadjaran Bandung , vol. 1, no. 1, 2008.
[6]  S. Mulyana, “Fuzzy Logics and Its
Applications,” Univ. Gadjah Mada , pp. 221–240, 2020.
[7]  M.  Dandi,  K.  Fernando,  and  T.  Hidayat, “Analisis Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Universitas Wiralodra Indramayu Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” Teknokom ,  vol.  3, no. 2, pp. 14–22, 2020, doi: 10.31943/teknokom.v3i2.49.
[8]  A.  Al  Akbar,  H.  Alamsyah,  and  R.  Riska, “Simulasi  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Universitas  Dehasen  Bengkulu  Menggunakan Metode Monte Carlo,” Pseudocode , vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.1.8- 16.
[9]  T. A. Setyarini and S. J. Bulan, “Analisis Prediksi Hasil Tangkapan Ikan Laut NTT Dengan Fuzzy Time Series,” Hoaq -teknologi Inf. , vol. 4, no. 12, pp. 249–329, 2014.
[10]  H.J.  Zimmermann,  "Fuzzy  Set  Theory—and  Its Applications,"  Kluwer  Academic  Publishers, 2001.