Vol.12, No.01, Tahun 2018 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penentuan Topik Judul Tugas Akhir Mahasiswa di STMIK Asia Malang Menggunakan Fuzzy Inference System Tsukamoto
R. Ananda Kristian 1 , Ida Wahyuni 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK ASIA, Malang
1 christianananda87@gmail.com, 2 idawahyuni@asia.ac.id
ABSTRAK. Pada akhir studi, setiap mahasiswa pada semua jenjang perguruan tinggi negeri maupun swasta diwajibkan untuk menyelesaikan tugas akhir sebagai syarat mahasiswa dinyatakan lulus. Dalam proses pengerjaan tugas akhir tidak jarang mahasiswa mengalami banyak kesulitan untuk menentukan topik dan judul penelitian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat digunakan untuk membantu mahasiswa dalam memilih topik  tugas akhir yang sesuai dengan nilai  mata  kuliah  yang  didapatkan. Fuzzy  Inference  System (FIS)  Tsukamoto  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan  banyak  atribut  atau  kriteria.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini digunakan  FIS  Tsukamoto  untuk  menentukan  topik  judul  tugas  akhir  mahasiswa.  Atribut  yang  digunakan  sebagai kriteria input adalah  nilai  matakuliah  prasyarat  tugas  akhir  yaitu  nilai  mata  kuliah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK), Artificial  Intelligence (AI),  Pengolahan  Citra  dan  Pola  (PCP), Computer  Network 1, Computer  Network 2,  Keamanan Jaringan, Data  Mining dan  Sistem  Pakar.  Ada  4 output topik  judul  tugas  akhir  yang  digunakan  yaitu  Sistem  Cerdas, Jaringan  Komputer, Bio  Informatic dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Dengan  menggunakan  data  nilai  tersebut akan  dimodelkan  metode  untuk  menentukan  topik  tugas  akhir  yang  sesuai  dengan  nilai  yang  didapat.  Pengujian  yang dilakukan  dengan  membandingkan  rangking  hasil  prediksi  dengan  rangking  data  aktual  pada  100  data  nilai  mahasiswa menggunakan  uji  korelasi  rank  Spearman.  Nilai  korelasi  rank  Spearman  dari  hasil  pengujian  yaitu  sebesar  0,998.  Jika ditinjau dari tabel korelasi rank Spearman hasil tersebut masuk kategori sangat baik.
Kata Kunci: Fuzzy Inference System , Judul, Topik, Tsukamoto, Tugas Akhir .
ABSTRACT . At the end of the study, every student at all levels of public and private universities is required to complete the final project as a condition of graduated students. In the process of final work is not uncommon students experience many difficulties to determine the topic and research title. Therefore it takes a method that can be used to assist students in choosing the topic of the final project in accordance with the value of the courses obtained. Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto is one method that can be used for decision making with many attributes or criteria. Therefore, in this study  used  FIS  Tsukamoto  to  determine  the  topic  of  the  final  assignment  of  students.  The  attributes  used  as  input criterion  are  the  preliminary  final  course  subject  value  of  Decision  Support  System  (SPK),  Artificial  Intelligence  (AI), Image  Processing  and Pattern  (PCP),  Computer  Network  1,  Computer  Network  2,  Network  Security,  Data  Mining  and Expert  System.  There  are  4  output  topics  titles  final  titles  used  are  Intelligent  System,  Computer  Networking,  Bio Informatic and Decision Support System (SPK). By using the value data will be modeled method to determine the topic of the final project in accordance with the value obtained. Testing is done by comparing the ranking of predictions with the actual data rank on 100 student value data using Spearman rank correlation test. Spearman rank correlation value of test result that is equal to 0,998. If viewed from the Spearman rank correlation table the results are categorized very well.
Keyword: Fuzzy Inference System, Title, Topic, Tsukamoto, Final Project .

## 1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  studi  setiap  mahasiswa  pada  semua  jenjang  perguruan  tinggi  negeri  maupun  swasta diwajibkan  untuk  menyelesaikan    tugas  akhir  sebagai  syarat  mahasiswa  dinyatakan  lulus.  Dalam  proses pengerjaan  tugas  akhir  tidak  jarang  mahasiswa  mengalami  banyak  hambatan  serta  kesulitan  untuk menentukan  judul,  pemilihan  metode,  pengolahan  data,  sampai  pada  pencarian  data  yang  akurat  dan  valid yang  akan  menjadi  tugas  akhir  (Rosyidi,  Sugiarto,  &  Rihastuti,  2016).  Awalnya  mahasiswa  dalam menentukan judul hanya ingin mencari matakuliah yang mudah dan tidak rumit dalam pengerjaannya. Hal ini menyebabkan  mahasiswa  memilih  topik  judul  yang  sama  dengan  teman-temannya  akibatnya  tidak  ada pemerataan matakuliah yang diangkat menjadi tugas akhir.
Perguruan  Tinggi  STMIK  Asia  Malang  juga  menerapkan  hal  yang  sama  dalam  menentukan  kriteria kelulusan  mahasiswa,  salah  satunya  adalah  tugas  akhir  yang  dikerjakan  sesuai  dengan  matakuliah  yang
menjadi  pilihan  dari  mahasiswa  tersebut.  Pada  STMIK  Asia  mahasiswa  dapat  menentukan  topik  judul  dari hasil nilai matakuliah yang telah ditempuh. Sehingga pengampu perlu memberikan penilaian yang valid dan terukur agar nilai yang diperoleh mahasiswa signifikan dengan ilmu yang diberikan.
Pada penelitian Rosyidi, Sugiarto, & Rihastuti (2016) digunakan logika fuzzy metode Mamdani untuk mengelompokkan  mahasiswa  sesuai  peminatan  tugas  akhir.  Untuk  menentukan  output  pada  metode  sistem inferensi fuzzy Mamdani yang digunakan pada penelitian tersebut,diperlukan empat tahap yaitu pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan rules, pembentukan aplikasi fungsi implikasi dan inferensi aturan serta proses defuzzifikasi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  nilai  mahasiswa  semester  6  yang  selanjutnya  data  diolah dengan menggunakan metode fuzzy Mamdani untuk mengetahui minat mahasiswa berdasarkan aturan-aturan fuzzy.
Pada  penelitian  Mahendra  &  Azizah  (2016)metode  FIS  Tsukamoto  untuk  menentukan  topik  tugas akhir berdasarkan nilai per topik tugas akhir dan sertifikasi mahasiswa. Hasil pengujian yang telah dilakukan pada  172  data  mahasiswa,  menunjukan  bahwa  penerapan  FIS  Tsukamoto  pada  penentian  topik  tugas  akhir memiliki tingkat akurasi sebesar 88,39%.
Penentuan  topik  tugas  akhir  bisa  dilakukan  dengan  melihat  nilai-nilai  matakuliah  tertrntu  yang menjadi  prasyarat  pengambilan  matakuliah  tugas  akhir.  Hal  tersebut  juga  dilakukan  oleh  Budianita  & Arni(2015) untuk penentuan bidang konsentrasi tugas akhir.  Oleh karena itu dipilih metode FIS Tsukamoto untuk  penentuan  topik  judul  Tugas  Akhir  (TA)  mahasiswa  berdasarkan  nilai  mata  kuliah  di  STMIK  Asia Malang.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  FIS  Tsukamotoadalah  penentuan  fungsi  keanggotaan, perancangan rule , defuzzifikasi , dan analisis  hasil. Input  yang digunakan  untuk perhitungan  FIS Tsukamoto adalah nilai matakuliah yang menjadi prasyarat tugas akhir yaitu nilai Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Artificial  Intelligence (AI),  Pengolahan  Citra  dan  Pola  (PCP), Computer  Network 1, Computer  Network 2, Keamanan  Jaringan, Data  Mining dan  Sistem  Pakar.  Hasil  prediksi  akan  dikategorikan  menjadi  tiga  output yaitu Sistem Cerdas, Jaringan Komputer, Bio Informatic dan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).

## 2. STUDI PUSTAKA
1. Artificial Intelligence
Menurut  Kusumadewi  &  Purnomo  (2004) Artificial  Intelligence yaitu  kecerdasan  buatan  atau disingkat  AI,  berasal  dari  kata intelligence yang  artinya  kata  sifat  yang  berarti  cerdas,  sedangkan artificial artinya  buatan.  Kecerdasan  buatan  yang  dimaksud  merujuk  pada  mesin  yang  mampu  berpikir,  menimbang, dan mampu mengambil keputusan terhadaptindakan yang akan diambil seperti yang dilakukan oleh manusia.

## 2. Logika Fuzzy
Menurut  Kusumadewi  &  Purnomo  (2004)logika fuzzy adalah  metodologi  sistem  kontrol  pemecahan masalah  yang  cocok  untuk  diimplementasikan  pada  sistem,  mulai  dari  sistem  yang  sederhana,  sistem  kecil, embedded system atau , jaringan PC, multi-channel atau workstation berbasis akusisi data dan sistem kontrol. Dalam  logika fuzzy kemungkinan  nilai  keanggotaan  atau alpha predikat  berada  di  antara  0  dan  1.  Menurut Suyanto  (2014)logika fuzzy didefinisikan  sebagai  suatu  jenis  logikayang  bernilai  ganda  dan  berhubungan dengan  ketidakpastian  dan  kebenaran  parsial.  Sehingga,  logika fuzzy baik  untuk  menyelesaikan  masalah pengembilan keputusan dengan multi kriteria input.

## Dasar-Dasar Logika Fuzzy
Untuk memahami logika fuzzy , perlu diperhatikan mengenai konsep himpunan fuzzy . Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut seperti yang dituliskan dalamKusumadewi & Purnomo (2004) antara lain yaitu:
a. Linguistik, adalah nama suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dengan menggunakan bahasa alami yang dapat dimengerti manusia.
b. Numeris, adalah suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel.

## Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  merupakan  grafik  atau  kurva  yang  mewakili  besar  dari  derajat  keanggotaan masing-masing  variabel  input  yang  berada  dalam  interval  antara  0  dan  1.  Derajat  keanggotan  atau alpha predikat  sebuah  variabel x dilambangkan  dengan  simbol µ(x) .  Pada  penentuan rule digunakan  nilai keanggotaan sebagai faktor bobot untuk menentukan pengaruh pada saat melakukan inferensi untuk menarik kesimpulan.  Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan  yang  sering  digunakan,  diantaranya  adalah  (Kusumadewi  & Purnomo, 2004):
a. Grafik Keanggotaan Kurva Linear Naik
Kenaikan    himpunan    dimulai    pada    nilai    domain    yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol  (0) bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih  tinggi.  Fungsi grafik keanggotaan kurva linear bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Keanggotaan Kurva Linear Turun Keanggotaan:
µ[x]= { 0 ( x − a ) / ( b − a ) ; 1 x≤a a≤x≤b x=b
b. Grafik Keanggotaan Kurva Turun
Representasi  linear  turun  adalah  kebalikan  dari  linear  naik.  Garis  lurus  dimulai  dari  nilai  domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki  derajat  keanggotaan  lebih  rendah.  Grafik  keanggotaan  kurva  linear  turun  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Keanggotaan Kurva Linear Turun
c. Grafik Keanggotaan Kurva Segitiga
Grafik  keanggotaan  kurva  segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan  antara  2  garis  linear.  Grafik keanggotaan kurva segitiga ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Keanggotaan Kurva Segitiga
Keanggotaan:
µ[x]= { 0 ( x − a ) / ( b − a ) ; (b − x)/(c − b) x≤a a≤x≤b b≤x≤c
d. Grafik Keanggotaan Kurva Trapesium
Grafik keanggotaan kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga,  namun ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Grafik keanggotaan kurva trapesium ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Keanggotaan Kurva Trapesium Keanggotaan:
µ[x]= { 0 ( x − a ) / ( b − a ) ; 1 (d − x)/(d − c); x≤a a≤x≤b x=b c≤x≤d

## Cara Kerja Logika Fuzzy
Cara kerja logika fuzzy meliputi beberapa tahapan berikut:
a. Fuzzyfikasi
b. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy ( Rule dalam bentuk IF...THEN) c. Mesin inferensi (Fungsi implikasi Max-Min atau Dot-Product )
d. Defuzzyfikasi
Banyak cara untuk melakukan defuzzyfikasi , di antaranya metode berikut: a. Metode Rata-Rata ( Average ) z ∗ = ∑ μizi ∑ μi b. Metode Titik Tengah ( Center Of Area )
z ∗ = ∫ μ ( z ) zdz ∫ μ ( z ) dz Struktur elemen dasar sistem inferensi fuzzy ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Struktur Sistem Inferensi Fuzzy Keterangan:
a. Basis pengetahuan fuzzy adalah kumpulan rule-rulefuzzy dalam bentuk pernyataan IF...THEN.
b. Fuzzyfikasi  adalah  proses  untuk  mengubah  input  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy .
c. Mesin  inferensi  adalah  proses  untuk  mengubah  input fuzzy menjadi  output fuzzy dengan  cara mengikuti aturan-aturan ( IF-THEN RULES ) yang telah ditetapkan pada basis pengetahuan fuzzy . d. Defuzzyfikasi adalah mengubah output fuzzy yang diperoleh dari mesin inferensi menjadi nilai tegas atau crips menggunakan fungsi keanggotaan yang sesuai dengan saat dilakukan fuzzyfikasi.
3. Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto
Pada  metode  FIS  Tsukamoto,  setiap  aturan  direpresentasikan  menggunakan  himpunan-himpunan fuzzy , dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Untuk menentukan hasil yang tegas (Z) dicari dengan cara mengubah  input  (berupa  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy )  menjadi  suatu bilangan  pada  dominan  himpunan fuzzy tersebut.  Cara  ini  disebut  sebagai  dengan  metode defuzzyfikasi (penegasan)(Wahyuni  &  Utaminingrum,  2016).  Metode defuzzyfikasi yangdigunakan  dalam  metode Tsukamoto  adalah  metode defuzzyfikasi rata-rata  terpusat  atau center  average  defuzzyfier (Wahyuni  & Mahmudy,  2017).Dalam  inferensinya,  metode  FIS  Tsukamoto  menggunakan  tahapan  berikut(Wahyuni, Mahmudy, & Iryani, 2016):
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy ( rule dalam bentuk IF...THEN)
3. Mesin inferensi
Menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapat nilai α-predikat tiap-tiap rule (α 1 ,α 2 ,α 3 ,....α n ). Kemudian masing-masing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas ( crips ) masing-masing rule (z 1 ,z 2 ,z 3 ,....z n )
4. Defuzzyfikasi
Skema Defuzzyfikasi ditunjukka  pada  Gambar  5.  Hasil  akhir  output  (z)  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata pembobotan menggunakan Persamaan 1.

## 4. Korelasi Spearman
Pengujian dilakukan dengan uji korelasi non parametrik menggunakan uji korelasi Spearman. Korelasi spearman  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  asosiatif  dua  variable  bila  datanya  berskala  ordinal (ranking)(Sari  & Mahmudy,  2015). Pada penelitian ini  korelas Spearman akan digunakan untuk  melakukan perbandingan  rangking  topik  tugas  akhir  hasil  prediksi  dengan  topik  tugas  akhir  aktual.  Korelasi  Spearman mempunyai tabel makna yang merepresentasikan hasil korelasi yang didapat dari hasil perbandingan. Tabel makna korelasi Spearman ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Makna Korelasi Spearman Nilai Makna 0,00-0,19 Sangat rendah/sangat lemah 0,20-0,39 Rendah/lemah 0,40-0,59 Sedang 0,60-0,79 Tinggi/kuat 0,80-1,00 Sangat tinggi/sangat kuat

## 3. PEMBAHASAN
1. Parameter Input dan Output
Sebelum masuk pada perhitungan FIS Tsukamoto, diperlukan data untuk menentukan kisaran nilai yang akan menjadi kriteria untuk data penentuan topik judul tugas akhir berdasarkan nilai mahasiswa. Berdasarkan data yang diperoleh, setiap nilai matakuliah memiliki rentang nilai yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Input No Kriteria Input Range 1 Artificial Intelligence 60 – 100 2 Pengolahan Citra dan Pola 60 – 100 3 Sistem Pakar 60 – 100 4 Data Mining 60 – 100 5 Computer Network I 60 – 100 6 Computer Network II 60 – 100 7 Keamanan Jaringan 60 – 100 8 SistemPendukung Keputusan 60 – 100
2. Fuzzy Set (Himpunan Fuzzy)
Fuzzy  set didefinisikan  sebagai  suatu  entitas  yang  mewakili  situasi  tertentu  dalam  variabel  kabur. Dalam penenlitian ini, penggunaan fuzzy set dengan dua linguistik yaitu rendah dan tinggi. Pembentukan dari himpunan fuzzy disesuaikan dengan input data nilai matakuliah yang menjadi syarat tugas akhir. Di STMIK Asia  Malang  nilai  85-100  termasuk  tinggi  karena  minimal  untuk  mengambil  topik  judul  tugas  akhir  nilai yang diperlukan adalah nilai B, sedangkan 60-69 termasuk rendah. Data set dan nilai-nilai linguistik disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Himpunan Fuzzy untuk Input Himpunan Fuzzy Variabel Input Linguistik Artificial Intelligence Tinggi Rendah Pengolahan Citra dan Pola Tinggi Rendah Sistem Pakar Tinggi Rendah Data Mining Tinggi Rendah Computer Network I Tinggi Rendah Computer Network II Tinggi Rendah Keamanan Jaringan Tinggi Rendah Sistem Pendukung Keputusan Tinggi Rendah
Pada  Tabel  4  ditunjukkan  bahwa  himpunan fuzzy untuk  fungsi  keanggotaan  output  yang  akan ditampilkan oleh rule base sistem.
Tabel 4. Himpunan Fuzzy untuk Output
Himpunan Fuzzy Rangking Variabel Output Linguistik 1 Sistem Cerdas Sangat baik 2 Jaringan Baik 3 Bio Informatic Cukup 4 Sistem Pendukung Keputusan  Kurang

## 3. Fuzzyfikasi
Proses fuzzyfikasi adalah perhitungan nilai crisp atau inputan nilai-nilai ke fungsi keanggotaan. Proses perhitungan  fuzzyfikasi  berdasarkan  batas-batas  keanggotaan.  Gambar  grafik  fungsi  keanggotaan  kriteria input  ditunjukkan  pada  Gambar  6  sampai  Gambar  13,  sedangkan  grafik  fungsi  keanggotaan  output ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 6. Fungsi Keanggotan Artificial Intelligence
Fungsi keanggotaan rendah:
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi
µAI Rendah (x) = { 1
( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µAI Tinggi (x) = {
1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85
x≤69
Berdasarkan persamaan di atas variabel input artificial intelligence dengan semesta pembicaraan 60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan range dominan 69 sampai 85.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Pengolahan Citra dan Pola
Fungsi keanggotaan rendah:
µPCP Rendah (x) = {
1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µPCP Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85 x≤69
Berdasarkan  persamaan  di  atas  variabel  input  pengolahan  citra  dan  pola  dengan  semesta pembicaraan 60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85  maka termasuk dalam  representasi  linear  naik.  Untuk  himpunan  rendah  menggunakan  representasi  linear  turun  dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Sistem Pakar
Fungsi keanggotaan rendah:
µSP Rendah (x) = { 1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µSP Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0
x≥85 69≤x≤85
x≤69
Berdasarkan  persamaan  di  atas  variabel  input  sistem  pakar  dengan  semesta  pembicaraan  60  sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan dominan 69 sampai 85.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi
Gambar 9. Fungsi Keanggotan Data Mining Fungsi keanggotaan rendah:
µDM Rendah (x) = { 1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µDM Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85
x≤69
Berdasarkan persamaan di atas variabel input data  mining  dengan semesta pembicaraan  60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 10. Fungsi Keanggotaan Computer Network I
Fungsi keanggotaan rendah:
µCN1 Rendah (x) = { 1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µCN1 Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85 x≤69
Berdasarkan persamaan di atas variabel input computer network 1 dengan semesta pembicaraan 60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 11. Fungsi Keanggotaan Computer Network II
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi
Fungsi keanggotaan rendah:
µCN2 Rendah (x) = {
1
( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µCN2 Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85
x≤69
Berdasarkan  persamaan  di  atas  variabel  input computer  network  2 dengan  semesta  pembicaraan  60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 12. Fungsi Keanggotaan Keamanan Jaringan
Fungsi keanggotaan rendah:
µKJ Rendah (x) = {
1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µKJ Tinggi (x) = {
1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≥85 69≤x≤85 x≤69
Berdasarkan  persamaan  di  atas  variabel  input  keamanan  jaringan  dengan  semesta  pembicaraan  60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85 maka termasuk dalam representasi linear naik. Untuk himpunan rendah menggunakan representasi linear turun dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 13. Fungsi Keanggotaan SPK
Fungsi keanggotaan rendah:
µSPK Rendah (x) = { 1 ( 85 − x ) / ( 85 − 69 ) ; 0 x≤69 69<𝑥<85 x≥85
Fungsi keanggotaan tinggi:
µSPK Tinggi (x) = { 1 ( x − 69 ) / ( 85 − 69 ) ; 0
x≥85 69≤x≤85 x≤69 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 60.0 69.0 85.0 100.0 Rendah Tinggi
Berdasarkan  persamaan  di  atas  variabel  input  sistem  pendukung  keputusan  dengan  semesta pembicaraan 60 sampai 100. Terdapat himpunan tinggi dengan dominan dari 69 sampai 85  maka termasuk dalam  representasi  linear  naik.  Untuk  himpunan  rendah  menggunakan  representasi  linear  turun  dengan dominan 69 sampai 85.
Gambar 14. Ouput Topik Tugas Akhir
Fungsi Keanggotaan Output Kurang
µKurang (x) = { 1 ( x − 60 ) / ( 70 − 60 ) ; 0 x≥60 60≤x<70 x<60
Fungsi Keanggotaan Output Cukup
µCukup (x) = { 1 ( x − 70 ) / ( 80 − 70 ) ; 0 x≥70 70≤x<80 x<70
Fungsi Keanggotaan Output Baik
µBaik (x) = { 1 ( x − 80 ) / ( 90 − 80 ) ; 0 x≥80 80≤x<90 x<80
Fungsi Keanggotaan Output Sangat Baik
µSangat Baik (x) = { 1 ( x − 90 ) / ( 100 − 90 ) ; 0 x≥100 80≤x≤100 x<90
Pada  Gambar  14,  ditunjukkan  bahwa  ada  empat  himpunan  fungsi  keanggotan  output  yaitu kurang , cukup , baik ,  dan sangat  baik .  Masing-masing  himpunan  fungsi  keanggotaan  output  mewakili    data  topik tugas  akhir  yang  merupakan  data  rangking  berskala  ordinal  dengan  urutan  mulai  dari  topik  yang  paling mudah sampai paling sulit. Himpunan fungsi kenanggotaan kurang digunakan untuk topik SPK, cukup untuk topik Bio Informatic, baik untuk topik Jaringan, dan sangat baik untuk topik Sistem Cerdas.

## 4. Fuzzy Inference System
Fuzzy  inference  system adalah  sistem  yang  melakukan  perhitungan  berdasarkan  konsep  himpunan fuzzy .  Yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa  manusia  melakukan  penalaran  sesuai nalurinya. Dalam fuzzy inference system nilai crisp akan dihitung berdasarkan aturan yang telah dibuat untuk menghasilkan jumlah nilai yang kabur atau sering disebut Fuzzyfikasi.
Metode Tsukamoto membentuk dasar dalam bentuk “IF- Then” langkah pertama dalam menghitung menggunakan  metode  Tsukamoto  adalah  membuat  aturan fuzzy. Langkah  selanjutnya  dihitung  dari  fungsi keanggotaan  sesuai  dengan  aturan fuzzy yang  dibuat.  Ada  256  rule  yang  digunakan,  tabel  rule  base  yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Rule Base
Rule  SPK  PCP  AI  CN1  CN2  KJ  DM  SP  Keputusan
1 R
R R R R R R R K
2 R R R R R R R T SB 3 R R R R R R T R SB
4 R R R R R R T T SB
5 R R R R R T R R B
6 R R R R R T R T B
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 60 70 80 90 100 Sangat Baik Baik Cukup Kurang
Rule  SPK  PCP  AI  CN1  CN2  KJ  DM  SP  Keputusan
7 R R R R R T T R B 8 R R R R R T T T SB 9 R R R R T R R R B 10 R R R R T R R T B 11 R R R R T R T R B 12 R R R R T R T T SB 13 R R R R T T R R B 14 R R R R T T R T B 15 R R R R T T T R B ...
... ... ... ... ... ... ... ... ...
240 T T T R T T T T SB 241 T T T T R R R R C 242 T T T T R R R T C 242 T T T T R R T T C 244 T T T T R R T T SB 245 T T T T R T R R C 246 T T T T R T R T C 247 T T T T R T T R C 248 T T T T R T T T S
249 T T T T T R R R C
250 T T T T T R R T C
251 T T T T T R T R C
252 T T T T T R T T SB
253 T T T T T T R R B 254 T T T T T
T R T B 255 T T T T T
T T R B 256 T T T T T T T T SB

## 5. Analisis Perhitungan
Setelah penentuan rule base , langkah berikutnya adalah analisis perhitungan. Perhitungan fuzzyfikasi dimulai dengan menentukan data nilai untuk setiap kriteria, data tersebut ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Kriteria Input Kriteria Nilai Sistem Pendukung Keputusan 75 Pengolahan Citra dan Pola 75 Artificial Intelligence 75 Computer Network 1 86 Computer Network 2 75 Keamanan Jaringan 82 Data Mining 75 Computer Network 86 Sistem Pakar 67
Kemudian langkah selanjutnya adalah penentuan derajat fungsi keanggotaan dari setiap variabel input. Maka derajat keanggotaan setiap inputan sebagai berikut:
𝛼[𝑆𝑃𝐾 =  75 ] { 𝜇 𝑅 = 0,625 𝜇 𝑇 = 0,375 𝛼[𝑃𝐶𝑃 =  75 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0,625 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0,375 𝛼[𝐴𝐼 =  75 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0,625 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0,375 𝛼[𝐶𝑁 1 =  86 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 1
𝛼[𝐶𝑁2 =  75 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0,625 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0,375 𝛼[𝐾𝐽 =  82 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0,1875 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0,8125 𝛼[𝐷𝑀] =  75 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0,625 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0,375 𝛼[𝑆𝑃 =  67 ] { 𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 1 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 0
Setelah  penentuan  derajat  keanggotaan  pada  proses  fuzzifikasi,  proses  selanjutnya  dalah  melakukan perhitungan  berdasarkan rule  base .  Pada  perhitungan  ini  dicari  nilai  minimum  dari  (α)  predikat.  Contoh perhitungan  pada  rule  1  adalah  sebagai  berikut,  sedangkan  tampilan  sebagian  hasil  perhitungan rule  base ditunjukkan pada Tabel 7.
[R1] 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = 𝑀𝑖𝑛 ( 𝜇 𝑆𝑃𝐾 ; 𝜇 𝑃𝐶𝑃 ; 𝜇 𝐴𝐼 ; 𝜇 𝐶𝑁1 ; 𝜇 𝐶𝑁2 ; 𝜇 𝐾𝐽 ; 𝜇 𝐷𝑀 ; 𝜇 𝐾𝐽 ) = 𝑀𝑖𝑛 (0,625; 0.625; 0,625; 0; 0,625; 0,1875; 0,625; 1) =   0
Tabel 7. Perhitungan Rule Base Rule  SPK  PCP  AI CN1  CN2  KJ DM  SP  α -predikat 1 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,19  0,6 1 0 2 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,19  0,6 0 0 3 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,19  0,4 1 0 4 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,19  0,4 0 0 5 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,81  0,6 1 0 6 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,81  0,6 0 0 7 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,81  0,4 1 0 8 0,6 0,6 0,6  0 0,6 0,81  0,4 0 0 9 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,19  0,6 1 0 10 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,19  0,6 0 0 11 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,19  0,4 1 0 12 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,19  0,4 0 0 13 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,81  0,6 1 0 14 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,81  0,6 0 0 15 0,6 0,6 0,6  0 0,4 0,81  0,4 1 0 ...
... ... ... ... ... ... ...
... ... 240 0,4 0,4 0,4  0 0,4 0,81  0,4 1 0 241 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,19  0,6 0 0,19 242 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,19  0,6 1 0 242 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,19  0,4 0 0,19 244 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,19  0,4 1 0 245 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,81  0,6 0 0,4 246 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,81  0,6 1 0 247 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,81  0,4 0 0,4 248 0,4 0,4 0,4  1 0,6 0,81  0,4 1 0 249 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,19  0,6 0 0,19 250 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,19  0,6 1 0 251 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,19  0,4 0 0,19 252 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,19  0,4 1 0 253 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,81  0,6 0 0,4 254 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,81  0,6 1 0 255 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,81  0,4 0 0,4 256 0,4 0,4 0,4  1 0,4 0,81  0,4 1 0
Langkah  terahkir  adalah  proses  defuzzyfikasi  yang  mana  untuk  menemukan  nilai  output  berupa  (z). Metode  yang  digunakan  dalam  proses  ini  adalah  metode  rata-rata  pusat defuzzyfier metode  ini  dijelaskan pada Persamaan 1.
𝑧  = ∑ αi_pi ∗ zi ∑ αi_pi (1)
𝑧 = ( 0 ∗ 60 ) + ( 0 ∗ 90 ) + ( … ) + ( 0,375 ∗ 83,75 ) + (0 ∗ 90) 0 + 0 + 0 + 0 + ( … ) + 0,375 + 0
𝑧  = 1470 18,25 = 80,54795
Berdasarkan  perhitungan defuzzifikasi dapatkan  nilai  z  yaitu  80,54795.  Sesuai  dengan  fungsi keanggotaan  output  yang  terbagi  menjadi  4  yaitu  kurang,  cukup,  baik,  dan  sangat  baik,  maka  nilai z teridentifikasi  masuk  pada range sangat  baik  antara  60-100  yaitu  topik  tugas  akhir  Jaringan  dengan  mata kuliah prasyarat Computer Network 1, Computer Network 2 dan Keamanan Jaringan dengan nilai yang baik.

## 6. PENGUJIAN KORELASI SPEARMAN
Pada program penentuan topik judul TA mahasiswa menggunakan metode FIS Tsukamoto digunakan korelasi rank Spearman  agar  dapat  menentukan  jarak  antara  rangking  hasil  prediksi  tugas  akhir  mahasiswa dengan data tugas akhir mahasiswayang sebenarnya. Pada Tabel 8 ditunjukkan hasil prediksi menggunakan metode FIS Tsukamoto berdasarkan data nilai mahasiswa STMIK Asia Malang angkatan2009.
Tabel 8. Hasil Prediksi Nama SPK PCP AI CN1 CN2 KJ DM SP Hasil Prediksi Muhadik 0 82 75 75 67 82 67 75 Bio Informatic Muhammad Ali S.  82 82 75 75 75 0 67 0 Bio Informatic Muhammad F. 0 82 75 75
75 75 82 67 Bio Informatic Niken Dwi R. 0 82 75 75
67 75 67 86 Bio Informatic Novalia K. P. 0 82 75 75 67 0 67 86 Jaringan Nur K. 0 86 75 75 82 62 0 67 Bio Informatic Nurhayati R. H. 0 82 75 75
67 62 0 67 Bio Informatic Pandam P. P. 75 75 75 86 75 82 86 82 Jaringan Prafendik A.B. 67 75 75 75
67 67 0 0 Bio Informatic Raditya G. P. 0 86 75 75
67 0 67 67 Bio Informatic ..... Magdalena E. F. 0 82 75 82 67 75 0 67 Bio Informatic Maryamul A. 0 82 75 75 67 0 75 67 Bio Informatic Masrifa 75 86 86 86
75 86 86 86 Sistem Cerdas Maulidyah K. 82 75 75 86
75 0 86 86 Sistem Cerdas Miftachuniam 82 82 75 75 75 0 0 67 Bio Informatic Moh. Sona H 0 82 75 75 67 0 67 67 Bio Informatic
Setelah  didapatkan  hasil  prediksi  tugas  akhir  mahasiswa  akan  dicari  selisih  rangking  hasil  prediksi dengan  data  tugas  akhir  mahasiswa  yang  sebenarnya  menggunakan  korelasi  rank  Spearman.  Pada  Tabel  9 ditunjukkan contoh perhitungan dari korelasi rank Spearman.
Tabel 9. Perhitungan Korelasi Rank Spearman Nama Prediksi Aktual di di^2 Muhadik 3 4 -1 1 Muhammad Ali S. 3 1 2 4 Muhammad F. 3 1 2 4 Niken Dwi R. 3 1 2 4 Novalia K. P. 2 4 -2 4 Nur K. 3 4 -1 1 Nurhayati R. H. 3 4 -1 1 Pandam P. P. 2 4 -2 4
Prafendik A.B. 3 3 0 0 Raditya G. P. 3 1 2 4 … …. …. … … Magdalena E. F. 3 4 -1 1 Maryamul A. 2 4 -2 4 Masrifa 3 1 2 4 Maulidyah K. 2 1 1 1 Miftachuniam 3 1 2 4 Moh. Sona H 2 1 1 1 Total d2  206
Keterangan rank : Sistem Cerdas = 1 Jaringan = 2 Bio Informatic = 3 Sistem Pendukung Keputusan = 4 Diketahui n = 100, ∑ 𝑑𝑖 2 = 206 maka
𝑟 𝑠 = 1 – 6 ∑ 𝑑𝑖 2 𝑛(𝑛 2 − 1) = 1 – 6 ∗ 206
100(100 2 − 1)
𝑟 𝑠 = 1 – 1236 100(10000 − 1) = 1 – 1236 999900 = 1 − 0,00124 = 0,998

## 7. KESIMPULAN
Metode fuzzy inference system Tsukamoto  yang digunakan  untuk  memprediksi topik judul tugas akhir dimodelkan  dengan  8  input  yaitu; Artificial  intelligence ,  pengolahan  citra  dan  pola,  sistem  pakar,  data mining, computer network 1, computer network 2, keamanan jaringan dan sistem pendukung keputusan serta 4 output yaitu; Sistem Cerdas, Jaringan Komputer, Bio Informatic dan Sistem Pendukung Keputusan. Model tersebut  dapat  digunakan  untuk  rekomendasi  penentuan  topik  judul  tugas  akhir  yang  didasarkan  pada  nilai matakuliah  yang  menjadi  syarat  terhadap  topik  tugas  akhir.Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  100 sampel data nilai mahasiswa STMIK Asia Malang angkatan 2009 dengan menggunakan metode korelasi rank Spearman didapatkan  hasil korelasi sebesar 0,998, jika ditinjau dari tabel korelasi nilai tersebut sangat baik atau kuat. Berdasarkan hasil pengujian, metode

## DAFTAR PUSTAKA
Budianita, E., & Arni, U. D. (2015). Penerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir ( Studi Kasus : Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau ). CoreIT , 1 (2), 85–89. Retrieved from ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/download/.../1114
Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2004). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan . Jakarta: Graha Ilmu.
Mahendra, D., & Azizah, N. (2016). Implementasi Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Penentuan Topik Tugas Ahir. Jurnal SIMETRIS , 7 (1), 337–344.
Rosyidi, A., Sugiarto, L., & Rihastuti, S. (2016). Fuzzy Inference System ( Fis ) Metode Mamdani Untuk. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Bisnis Dan Desain 2016 , 1–6.
Sari, N. R., & Mahmudy, W. F. (2015). Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Menentukan Kelayakan Calon Pegawai. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , (November), 2–3.
Suyanto. (2014). Artificial Intelligence, Searching, Reasoning, Planning, Learning . Bandung: Informatika.
Wahyuni, I., & Mahmudy, W. F. (2017). Rainfall Prediction in Tengger-Indonesia Using Hybrid Tsukamoto FIS and Genetic Algorithm. Journal of ICT Research and Applications , 11 (1), 38–54.
http://doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2017.11.1.3
Wahyuni, I., Mahmudy, W. F., & Iryani, A. (2016). Rainfall Prediction in Tengger Region Indonesia Using Tsukamoto Fuzzy Inference System. 1st International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering, ICITISEE 2016 , 16 , 130–135. http://doi.org/10.1109/ICITISEE.2016.7803061
Wahyuni, I., & Utaminingrum, F. (2016). Error Numerical Analysis for Result of Rainfall Prediction Between Tsukamoto FIS and Hybrid Tsukamoto FIS with GA. The 8th International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 16 , 365–372. http://doi.org/10.1109/ICACSIS.2016.7872721