JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## PENGGUNAAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENERIMAAN JURNAL DI SUATU INSTITUSI
Bayu Dwi Saputro 1 , Rafli Pratama 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali Sampit, Jalan Batu Berlian No. 10, Mentawa Baru Hulu, Ketapang, Kab. Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah, 74312
bdwi23296@gmail.com 1 , pratamarafli692@gmail.com 2

## Abstrak
Penerimaan  jurnal  merupakan  masalah  yang  sulit  untuk  dipecahkan  karena  dalam pelaksanaannya  melibatkan  beberapa  reviewer  yang  dapat  menghasilkan  keputusan  yang berbeda  dari  berbagai  perspektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan untuk membantu para reviewer dalam memutuskan penerimaan makalah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto  untuk  penerimaan  jurnal.  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  menggambarkan  hubungan antara input dan output dari sistem dengan menggunakan seperangkat  aturan fuzzy if-then. Dari hasil perbandingan diperoleh akurasi dari hasil perbandingan metode manual, keputusan ahli, dan DSS penerimaan jurnal menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto adalah 95% dengan kesalahan  5%.  Berdasarkan  hasil  akurasi  dan  error  menunjukkan  bahwa  DSS  penerimaan jurnal menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto akurat dan memiliki presisi tinggi.
Kata kunci: Fuzzy Tsukamoto,Reviewer, Jurnal

## A. Pendahuluan
Fuzzy  Logic  dimulai  pada  tahun  1965,  oleh  Lotfi  A.  Zadeh,  profesor  ilmu komputer  di  University  of  California  di  Berkeley.  Pada  dasarnya,  Fuzzy  Logic  (FL) adalah  logika  multinilai,  yang  memungkinkan  nilai  menengah  didefinisikan  antara evaluasi  konvensional  seperti  benar/salah,  ya/tidak,  tinggi/rendah,  dll.  Gagasan seperti agak tinggi atau sangat cepat dapat dirumuskan secara matematis dan diproses oleh  komputer,  untuk  menerapkan  cara  berpikir  yang  lebih  mirip  manusia  dalam pemrograman komputer.
Sistem fuzzy adalah alternatif dari gagasan tradisional tentang keanggotaan himpunan dan logika yang berasal  dari  filsafat Yunani  kuno. Ketepatan matematika berutang keberhasilannya sebagian besar untuk upaya Aristoteles dan para filsuf yang mendahuluinya. Dalam upaya mereka untuk menyusun teori logika yang ringkas, dan kemudian matematika, yang disebut "Hukum Pemikiran" dikemukakan.
Salah  satunya,  "Hukum  Tengah  yang  Dikecualikan,"  menyatakan  bahwa setiap proposisi harus Benar atau Salah. Bahkan ketika Parminedes mengusulkan versi pertama  dari  hukum  ini  (sekitar  400  SM)  ada  keberatan  yang  kuat  dan  langsung: misalnya, Heraclitus mengusulkan bahwa segala sesuatu dapat secara bersamaan Benar dan tidak Benar. Itu adalah Plato yang meletakkan dasar untuk apa yang akan menjadi
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
logika fuzzy, menunjukkan bahwa ada wilayah ketiga (di luar Benar dan Salah) di mana kebalikan ini "jatuh".
Filsuf  lain  yang  lebih  modern  menggemakan  sentimennya,  terutama Hegel, Marx,  dan  Engels.  Tetapi  Lukasiewicz-lah  yang  pertama  kali  mengajukan  alternatif sistematis terhadap logika bernilai ganda Aristoteles. Bahkan saat ini beberapa orang Yunani masih merupakan contoh yang luar biasa untuk kerewelan dan ketidakjelasan, (catatan: koneksi ke logika hilang entah kemana selama 2 milenium terakhir. Logika Fuzzy  telah  muncul  sebagai  alat  yang  menguntungkan  untuk  mengendalikan  dan mengarahkan  sistem  dan  kompleks  proses  industri,  serta  untuk  elektronik  rumah tangga dan hiburan, serta untuk sistem pakar dan aplikasi lain seperti klasifikasi data SAR.
Konsep  dasar  dari  sistem  fuzzy  adalah  himpunan  fuzzy  (sub).  Dalam matematika klasik kita akrab dengan apa yang kita sebut himpunan tegas. Misalnya, nilai g koherensi interferometrik yang mungkin adalah himpunan bilangan real Xofall antara 0 dan 1. Dari himpunan X ini sebuah subset A dapat didefinisikan, (misalnya semua nilai 0 g 0.2). Fungsi karakteristik A, (yaitu fungsi ini memberikan angka 1 atau 0  untuk  setiap  elemen  di  X,  tergantung  pada  apakah  elemen  itu  termasuk  dalam himpunan bagian A atau tidak) ditunjukkan pada Gambar.1. Unsur yang diberi nomor 1  dapat  diartikan  sebagai  unsur  yang  ada  pada  himpunan  A  dan unsur  yang  diberi nomor 0 sebagai unsur yang tidak ada pada himpunan.
Jurnal  ilmiah  adalah  salah  satu  jenis  karya  ilmiah  di  mana  penulisnya menerbitkan paper ilmiah yang secara efektif memberikan kontribusi pada teori atau penerapan  ilmu  pengetahuan.  Untuk  menjamin  kualitas  ilmiah  dari  paper  yang diterbitkan, paper pada awalnya harus ditinjau oleh rekan-rekan yang kemudian dapat direvisi  oleh  penulis  paper.  Reviewer  membaca  paper  yang  dikirimkan,  kemudian menilainya  pada  setiap  aspek  yang  disediakan  dalam  formulir  dan  kemudian dikumpulkan menjadi satu di pengelola paper. Dengan demikian, butuh waktu lebih lama.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang dapat mempercepat proses review.
Sistem  informasi  khusus  ini  dimaksudkan  untuk  membantu  manajemen dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  masalah  semi  terstruktur,  dan tidak  menggantikan  fungsi  pengambilan  keputusan  untuk  mengambil  keputusan. Untuk mengatasi permasalahan dalam evaluasi multi kriteria, salah satu metode Multi- Criteria Decision Making (MCDM) sangat dibutuhkan; MCDM terdiri dari :
1. Multi-Attribute Utility Theory (MAUT);
2. Analytic Hierarchy Process (AHP);
3. logika fuzzy;
4. Penalaran Berbasis Kasus (CBR);
5.  Data Envelopment Analysis (DEA);
7. Teknik Penilaian Multi Atribut Sederhana;
8. Pemrograman Tujuan;
9. LISTRIK;
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 10.  PROMETHEE;
11. Simple Additive Weighting (SAW), dan 12. Teknik Orde Preferensi Berdasarkan Kesamaan dengan Solusi Ideal. Dalam penelitian ini akan diterapkan metode Fuzzy Logic.
Dalam logika fuzzy, beberapa metode yang digunakan untuk menyajikan hasil logika fuzzy yaitu metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani. Ketiga metode tersebut digunakan  pada  masalah  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  pada  masalah  penerimaan jurnal,  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  cocok  untuk  diterapkan.  Metode  fuzzy  memiliki beberapa keunggulan seperti
1. Memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks;
2. Merepresentasikan  pengetahuan  yang  mudah  diinterpretasikan  oleh manusia;
3. Menjadi fleksibel untuk memodelkan arsitektur dan mekanisme inferensi yang dapat disesuaikan dengan masalah yang diberikan .
Alasan lain terkait dengan akurasi metode yang sangat baik. Beberapa penelitian yang disebutkan di atas telah membuktikan keakuratan Fuzzy. Dengan demikian, hasil tersebut  mengarahkan  peneliti  dalam  penelitian  ini  untuk  membuktikan  keakuratan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  khususnya  dalam  memberikan  rekomendasi  terkait penerimaan jurnal.
Konsep ini cukup untuk banyak area aplikasi, tetapi dapat dengan mudah dilihat, bahwa konsep ini kurang fleksibel untuk beberapa aplikasi seperti klasifikasi analisis data  penginderaan  jauh.  Misalnya  diketahui  bahwa  air  menunjukkan  koherensi interferometrik yang rendah g dalam gambar SAR. Sejak g dimulai pada 0, kisaran yang lebih  rendah  dari  set  ini  harus  jelas.  Kisaran  atas,  di  sisi  lain,  agak  sulit  untuk didefinisikan.  Sebagai  upaya  pertama,  kami  menetapkan  kisaran  atas  ke  0,2.  Oleh karena itu kita mendapatkan B sebagai interval tegas B=[0,0.2]. Tetapi ini berarti bahwa nilai g 0,20 rendah tetapi nilai g 0,21 tidak. Jelas, ini adalah masalah struktural, karena jika kita memindahkan batas atas rentang dari g = 0,20 ke titik sembarang, kita dapat mengajukan  pertanyaan  yang  sama.  Cara  yang  lebih  alami  untuk  membangun himpunan B adalah dengan melonggarkan pemisahan ketat antara rendah dan tidak rendah.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  mengizinkan  tidak hanya  keputusan (jelas) Ya/Tidak, tetapi aturan yang lebih fleksibel seperti ”cukup rendah”. Himpunan fuzzy sangat  memungkinkan  kita  untuk  mendefinisikan  gagasan  seperti  itu.  Tujuannya adalah untuk menggunakan himpunan fuzzy agar komputer lebih 'cerdas', oleh karena itu, ide di atas harus dikodekan secara lebih formal.
EAT F EAT F EAT C LA
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Tabel 1. Contoh untuk basis aturan fuzzy: Aturan dibaca sebagai (misalnya ATURAN No.1: JIKA A rendah AND H med. AND adalah med DAN A adalah med. MAKA piksel adalah kelas 1
Dalam contoh, semua elemen dikodekan dengan 0 atau 1. Cara langsung untuk menggeneralisasi konsep ini, adalah dengan mengizinkan lebih  banyak  nilai  antara  0  dan  1.  Faktanya,  banyak  alternatif  yang  dapat  diizinkan antara batas 0 dan 1, yaitu interval satuan I = [0, 1]. Penafsiran angka-angka, sekarang ditugaskan  ke  semua  elemen  jauh  lebih  sulit.  Tentu  saja,  sekali  lagi,  angka  1  yang diberikan pada suatu elemen berarti, bahwa elemen tersebut ada dalam himpunan B dan 0 berarti bahwa elemen tersebut pasti tidak berada dalam himpunan B. Semua nilai lain berarti keanggotaan bertahap pada himpunan B.
Fungsi  keanggotaan  merupakan  representasi  grafis  dari  besarnya  partisipasi setiap input. Ini mengaitkan pembobotan dengan masing-masing input yang diproses, mendefinisikan  tumpang  tindih  fungsional  antara  input,  dan  akhirnya  menentukan respons output. Aturan menggunakan nilai keanggotaan input sebagai faktor pembobot untuk menentukan pengaruhnya terhadap himpunan keluaran fuzzy dari kesimpulan keluaran akhir. Pengklasifikasi fuzzy merupakan salah satu aplikasi dari  teori fuzzy.
# URE A URE B URE C SS 1 : l ow m ediu m m ediu m c lass 1 2 : m ediu m h igh m ediu m c lass 2 3 : l ow h igh m ediu m c lass 3 4 : l ow h igh m ediu m c lass 1 5 : m ediu m m ediu m m ediu m c lass 4 . . . :
.
.. . .. .
.. .
.. n : l ow h igh m ediu m u nkn ow n
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Pengetahuan ahli digunakan dan dapat diekspresikan dengan cara yang sangat alami menggunakan variabel linguistic.

## B. Metode
Penelitian ini digunakan untuk mengetahui akurasi implementasi Fuzzy Model Tsukamoto  Method  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Metode  Fuzzy Tsukamoto terdiri  dari  tiga  tahap  penghitungan  yaitu  fuzzifikasi,  inferensi  engine,  dan defuzzifikasi.
Fuzzifikasi didefinisikan sebagai input, yang nilai kebenarannya (Crips input) diubah menjadi input fuzzy, berupa nilai linguistik berdasarkan fungsi keanggotaan [9]. Pada tahap ini, input Crips adalah nilai dari setiap variabel input yang terdiri dari signifikansi, orisinalitas, kualitas, kejelasan, dan relevansi menentukan pengaruhnya terhadap himpunan keluaran fuzzy dari kesimpulan keluaran akhir.
Tabel 2. Fuzzifikasi
Input  Significance  Poor Fair
Good Originality  Poor Good Quality Poor Fair 41 >= Value <=70 Good Value >= 71 Clarity Poor Value <= 40 Fair 41 >= Value <=70 Good Value >= 71 Relevance Poor 40 >= Value <=60 Good 50 >= Value <=70 Output  Decision Rejected ∑ Value <= 205 Accepted with major revision ∑ 205 >= Value <=350 Accepted with minor revision ∑ 351 >= Value <=499 Accepted without revision ∑ Value = 500

## C. Hasil dan Pembahasan
Paper ilmiah berkaitan dengan ilmu pengetahuan atau temuan kajian ilmiah baru di bidang pendidikan dan ilmu pengetahuan. Di era informasi, jumlah publikasi paper  ilmiah  menggambarkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  ada  di  suatu institusi. Perguruan tinggi yang berkualitas adalah yang mampu bersaing dalam hal penelitian.  Kualitas  ini  didasarkan  pada  publikasi  paper  ilmiah  terindeks,  sarana untuk menyampaikan dan menyebarluaskan pengetahuan. Sistem publikasi dengan pendekatan ilmiah harus berbasis keputusan.
Penerimaan  paper  ilmiah  pada  suatu  lembaga  berguna  untuk  menyaring paper yang dipilih sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh lembaga tersebut. Secara umum proses penerimaan paper ilmiah dilakukan melalui tahapan penyerahan
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
paper, evaluasi oleh reviewer, pengumuman hasil, revisi, penyuntingan oleh instansi terkait,  penyuntingan,  pemrosesan hak cipta,  dan  penerbitan. Kebutuhan  publikasi paper  semakin  besar,  namun  durasi  untuk  menyelesaikan  semua  tahapan membutuhkan waktu yang lama. Tahap terlama adalah pada evaluasi reviewer.
Gambar 1. Aturan Fuzzy
Dalam hal ini, paper akan direkomendasikan untuk diterbitkan, direvisi, atau ditolak. Hampir semua paper ilmiah menggunakan sistem blind reviewer. Sistem ini tidak  memungkinkan  penulis  untuk  mengetahui  identitas  reviewer  selama  proses review  berlangsung.  Umumnya,  setiap  paper  akan  direview  oleh  lebih  dari  satu reviewer. Setiap kriteria yang digunakan oleh reviewer tergantung pada persyaratan institusi penerbit paper. Proses penerimaan paper ilmiah dalam proses review masih belum efisien. Kriteria yang digunakan pada tahap review membutuhkan sistem yang terkomputerisasi  untuk  mengatasi  masalah  durasi  dalam  penerimaan  paper  ilmiah sehingga menjadi lebih cepat.

## Gambar  3 sistem blind reviewer
Jika suatu  operasi  memenuhi  aturan  operasi  logika  biner,  maka  nilai  logika akan menghasilkan output “benar” atau “1”, jika tidak memenuhi aturan operasi akan menghasilkan nilai “salah” atau ”0”. Se lain itu operasi logika biner harus memenuhi sifat cascadability, maksudnya adalah output dari satu operasi dapat dipakai sebagai input  operasi  selanjutnya.  Pembatasan  ini  menjaga  agar  hasil  operasi  OR (penjumlahan)  tetap  menghasilkan  nilai  output  “1”  atau “0”  karena  tanpa  adanya pembatasan ini operasi penjumlahan bisa dihasilkan ouput bernilai 2.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Fungsi Fuzzy merupakan generalisasi dari konsep fungsi lama yang merupakan pemetaan definisi domain  ke  fungsi  terkait.  Logika  fuzzy  memetakan  ruang  masukan  ke  ruang keluaran.  Fuzzy  inference  tsukamoto  merupakan  bentuk  penyelesaian  dengan menggunakan logika fuzzy. Inferensi fuzzy Tsukamoto memiliki dua keunggulan secara  umum.  Pertama,  dapat  memodelkan  kriteria  dengan  mengubah  nilai  crisp menjadi nilai kebahasaan menggunakan fuzzifikasi dan kemudian dimasukkan ke dalam aturan berdasarkan basis pengetahuan. Kedua, Fuzzy inference Tsukamoto relevan  untuk  digunakan  dalam  masalah  dunia  nyata  yang  kebanyakan menggunakan  nilai-nilai  linguistik  non-linier  daripada  biner.  Paper  ini  bertujuan untuk  membahas  pemanfaatan  inferensi  fuzzy  Tsukamoto  pada  penentuan penerimaan  paper  ilmiah  dengan  tiga  model.  Model  hanya  menunjukkan perbandingan hasil perhitungan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  ketepatan  Metode  Fuzzy Tsukamoto dalam memberikan rekomendasi terkait penerimaan jurnal. Metode ini diterapkan pada sistem pendukung keputusan berbasis web. Selain itu, pseudocode metode  Fuzzy  Tsukamoto  yang  diterapkan  pada  DSS  penerimaan  kertas ditunjukkan sebagai berikut:
Langkah 1: Menganalisis kumpulan data nilai jurnal.
Langkah 2: Membuat dan menentukan nilai variabel linguistik dari nilai maks dan min..
Langkah 3: Menghitung nilai fuzzifikasi setiap variabel. Langkah 4: Menginisialisasi variabel dan menghitung setiap predikat alfa. Langkah  5:  Mengisi  kolom  predikat  alfa  dengan  menghilangkan  beberapa  aturan yang tidak terkait / atau nol (0).
Langkah 6: Menemukan nilai Min aturan dalam predikat alfa yang termasuk dalam kategori.
Langkah  7:  Inisialisasi  variabel  dan  nilai  keluaran  jurnal  yang  diterima,  diterima dengan revisi, dan ditolak.
Langkah 8: Menghitung nilai Z dari setiap hasil predikat alfa. Langkah 9: Menghitung nilai Z dari perhitungan keseluruhan predikat Z alpha. Langkah 10: Menampilkan keputusan penerimaan jurnal berdasarkan nilai Z akhir.
Delapan belas paper digunakan sebagai sampel data penerimaan kertas DSS. Paper-paper yang dipilih dalam penelitian ini hanya yang memiliki peluang
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
potensial untuk diajukan ke jurnal. Sebelum dilakukan seleksi oleh sistem, peneliti telah  melakukan  penilaian  manual  pada  setiap  paper,  tepatnya  dinilai  oleh  4 reviewer.
Kriteria  yang  dinilai  oleh  reviewer  meliputi  signifikansi,  orisinalitas, kualitas,  kejelasan, dan relevansi.  Menu data jurnal  bermanfaat untuk menambah dan  mengedit  data  jurnal  atau  nilai.  Menu  pengaturan  keanggotaan  dapat digunakan untuk mengedit nilai keanggotaan / nilai himpunan fuzzy. Sedangkan menu fuzzifikasi dan defuzzifikasi adalah untuk menampilkan proses perhitungan dan hasil keputusan/ringkasan. Setelah mendapatkan keputusan dari hasil review tersebut akan dibandingkan dengan sistem menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dan perhitungan manual. Perbandingan ketiga metode tersebut ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel perbandingan akurasi Article score Expert judgment score System judgment error 1 358,78 minor 358,79 mino r 0,01 2 365,98 minor 365,99 mino r 0,01 17 354,27 minor 354,29 mino r 0,02 18 352,94 minor 351,94 mino r 0 Total 0,05
Dari  hasil  perbandingan  didapatkan  akurasi  sebesar  95%.  Keakuratan perhitungan menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan penerimaan jurnal akurat karena hasil keputusan ahli tidak berbeda dengan hasil perhitungan manual dan  program.  Error  sebesar  5%  diperoleh  dari  hasil  perbandingan  sistem  dengan pakar, dan 0% diperoleh dari hasil perbandingan sistem dan perhitungan manual. Kesalahan perhitungan yang rendah menunjukkan bahwa DSS penerimaan jurnal memiliki presisi yang tinggi.
Fuzzy dapat dikatakan sebagai metode MCDM yang paling efektif dan dapat diimplementasikan  pada  kasus  yang  berbeda.  Hasil  tersebut  dibuktikan  dengan hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  perbandingan  perhitungan  manual  dan  DSS penerimaan jurnal dan keputusan reviewer. Dengan demikian, penggunaan Metode Fuzzy Tsukamoto sudah tepat dan akurat.
Penggunaan  logika  fuzzy  menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dapat diimplementasikan pada DSS jurnal penerimaan. Selain itu, ada lima variabel input dan  satu  variabel  output  di  mana  variabel  input  adalah  signifikansi,  orisinalitas, kualitas, kejelasan, dan relevansi, sedangkan variabel keluarannya adalah kategori keputusan. Didapatkan akurasi dari hasil perbandingan metode manual, keputusan ahli, dan  DSS penerimaan jurnal  menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto adalah
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
95% dengan kesalahan 5%. Berdasarkan hasil akurasi dan error menunjukkan bahwa DSS  penerimaan  jurnal  menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  akurat  dan memiliki presisi tinggi.

## D. Kesimpulan
Penerimaan  paper  ilmiah  pada  suatu  lembaga  berguna  untuk  menyaring paper  yang  dipilih  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  lembaga tersebut.Secara umum proses penerimaan paper ilmiah dilakukan melalui tahapan penyerahan paper, evaluasi oleh reviewer, pengumuman hasil, revisi, penyuntingan oleh instansi terkait, penyuntingan, pemrosesan hak cipta, dan penerbitan. Kriteria yang  digunakan  pada  tahap  review  membutuhkan  sistem  yang  terkomputerisasi untuk mengatasi masalah durasi dalam penerimaan paper ilmiah sehingga menjadi lebih cepat.
Fuzzy  inference  tsukamoto  merupakan  bentuk  penyelesaian  dengan menggunakan logika fuzzy. Pertama, dapat memodelkan kriteria dengan mengubah nilai  crisp  menjadi  nilai  kebahasaan  menggunakan  fuzzifikasi  dan  kemudian dimasukkan ke dalam aturan berdasarkan basis pengetahuan.
Paper ini bertujuan untuk membahas pemanfaatan inferensi fuzzy Tsukamoto pada  penentuan  penerimaan  paper  ilmiah  dengan  tiga  model.  Penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  mengetahui  ketepatan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dalam memberikan  rekomendasi  terkait  penerimaan  jurnal.  Paper-paper  yang  dipilih dalam  penelitian  ini  hanya  yang  memiliki  peluang  potensial  untuk  diajukan  ke jurnal. Menu data jurnal bermanfaat untuk menambah dan mengedit data jurnal atau nilai.Setelah mendapatkan keputusan dari hasil review tersebut akan dibandingkan dengan sistem menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dan perhitungan manual. Keakuratan  perhitungan  menunjukkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan penerimaan jurnal akurat karena hasil keputusan ahli tidak berbeda dengan hasil perhitungan  manual  dan  program.  Kesalahan  perhitungan  yang  rendah menunjukkan  bahwa  DSS  penerimaan  jurnal  memiliki  presisi  yang  tinggi.  Hasil tersebut  dibuktikan  dengan  hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  perbandingan perhitungan manual dan DSS penerimaan jurnal dan keputusan reviewer. Dengan  demikian,  penggunaan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  sudah  tepat  dan akurat.  Penggunaan  logika  fuzzy  menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dapat diimplementasikan pada DSS jurnal penerimaan.Berdasarkan hasil akurasi dan error menunjukkan  bahwa  DSS  penerimaan  jurnal  menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto akurat dan memiliki presisi tinggi.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 2 Bulan November 2021                                                                                                          p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Daftar Pustaka
Baba,  A.  F.  (2014).  Evaluation  of  Student  Performance  in  Laboratory  Applications  using Fuzzy Decision Support System Model. IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) , 1023-1027.
Fitriyani , A. (2017). Decision Support Systems Design on Sharia Financing using Yaser's Fuzzy Decision Model. 5th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) .
Gustriansyah, R. (2015). Decision Supprot System for Inventory Management in Pharmacy Using  Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process  2015. 3rd  International  Conference  on  New Media (CONMEDIA) , 1-6.
Kaur  ,  A.,  &  Kaur,  A.  (2012).  Comparison  of  Mamdani-Type  and  Sugeno-Type  Fuzzy Inference Systems for Air Conditioning System. Int. J. Soft Comput. Eng 2 , 323-325. Sasmito, G. W., & Somantri, o. (2015). Tsukamoto method in Decision Support System for Realization of Credit on.
Subramanian,  S.,  Abirami,  M.,  &  Ganesan,  S.  (2015).  Reliable/cost-effective  maintence schedules  for  a  composite  power  system  using  fuzzy  supported  teaching-learning algorithm. IET Gener. Transm. Distrib 9 , 805-819.
Szeles,  J.  (2017).  Weather  Forecast  Support  System  Implemented  into  Robot  Partner  for Supproting  Elderly  People  Using  Fuzzy  Logic  . 17th  World  Congress  of  International Fuzyy Systems Association and 9th International on Soft Computing and Intelligent Systems (IFSA-SCIS) , 1-5.
Velasquez,  M.,  &  Hester,  P.  T.  (2013).  An  Analysis  of  Multi-Criteria  Decision  Making Methods. Int. J. Oper. Res , 56-66.
Wahyuni , I. (2016). Rainfall Prediction in Tengger Region Indonesia usinf Tsukamoto Fuzzy Inference  System. 1st  International  Conference  on  Information  technology,  Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , 130-135.
z, M. (2011). Reflective learning journal using blog. Procedia-Social Behav. Sci., vol. 18, pp. , 507- 516.