## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DALAM PEMILIHAN KETUA HIMPUNAN BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS PROGRAM STUDI INFORMATIKA ITN MALANG)
Rafiu Ali Mashudi, Sentot Achmadi, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818092@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Himpunan  mahasiswa  merupakan  organisasi  di  perguruan  tinggi  yang  bertujuan  sebagai  pemersatu  antar mahasiswa  yang  berasal  dari  berbagai  daerah,  menjalankan  pedoman  program  kerja  serta  membantu menyelesaikan  permasalahan  dan  isu  terkait  jurusan  dan  lain  sebagainya.  Seperti  organisasi  pada  umumnya, Himpunan  mahasiswa  memiliki  seorang  ketua  himpunan  yang  memiliki  masa  bakti  selama  1  tahun  dan  dapat dipilih kembali maksimum 1 tahun. Himpunan mahasiswa pada program studi informatika ITN Malang, proses pemilihan ketua himpunan dilakukan secara  langsung dengan pertimbangan pendapat  dari pengurus himpunan serta  perolehan  jumlah  suara.  Guna  membantu  keputusan  layak  atau tidaknya  suatu  kandidat  ketua  himpunan, maka  dibuatlah  sebuah  sistem  dalam  pemilihan  ketua  himpunan  dengan  menerapkan  metode fuzzy tsukamoto berbasis website . Penelitian dilakukan dengan menggunakan 3 variabel yakni Indeks Prestasi dengan nilai 0.00 hingga 4.00, kehadiran dengan nilai 0 – 12 dan nilai kepemimpinan 0 – 100 serta hasil keputusan berupa layak dengan  nilai  lebih  besar  atau  sama  dengan  75  dan  tidak  layak  dengan  nilai  dibawah  75.  Berdasarkan  100  kali pengujian, menunjukkan bahwa ketika perhitungan nilai alpha yang bersilangan antara nilai irisan himpunan satu dengan yang lainnya maka akan mengakibatkan total nilai predikat menjadi tinggi dan ketika nilai alpha bernilai 1 atau 0 maka output z akan bernilai sesuai dengan fungsi keanggotaan keputusan.
Kata kunci : Fuzzy Tsukamoto, SPK, Pemilihan Ketua, Himpunan Mahasiswa, Logika Fuzzy, Website

## 1. PENDAHULUAN
Himpunan  mahasiswa  dapat  pula  diartikan sebagai  badan  koordinasi  pelaksanaan  kegiatan mahasiswa yang ada di pendidikan Perguruan Tinggi. Dari  segi  kegiatan,  Himpunan  sebagai  tempat  yang cocok untuk mencurahkan gagasan, aspirasi, pendapat, bahkan dapat digunakan sebagai media mengembangkan  bakat  dan  melatih  kepemimpinan. Salah  satu  fungsi  dari  Himpunan  Mahasiswa  adalah sebagai pelaksana kegiatan yang masih ada kaitannya dengan kegiatan mahasiswa yang bersifat pengembangan, kreativitas mahasiswa, serta berbagai acara yang akan diselenggarakan oleh jurusan.
Tujuan adanya Himpunan Mahasiswa diantaranya sebagai pemersatu antar mahasiswa yang berasal  dari  berbagai  daerah,  menampung  aspirasi (pendapat  dan  pesan)  mahasiswa,  penyalur  bakat, menjalankan  pedoman  program  kerja,  menjaga eksistensi  jurusan,  menjalin  hubungan  baik  antara mahasiswa  baru  dan  lama.  Beberapa  kegiatan  yang dilakukan  Himpunan  Mahasiswa  diantaranya  ospek jurusan,  mengadakan  acara  tahunan,  membantu menyelesaikan  permasalahan  dan  isu  terkait  jurusan, dan lain sebagainya.
Seperti pada organisasi pada umumnya, Himpunan  Mahasiswa  memiliki  struktur  organisasi yang  terdiri  dari  ketua,  wakil  ketua,  sekretaris, bendahara,  ketua  divisi  dan  anggota  divisi.  Dalam struktur  ini,  ketua  himpunan  memiliki  masa  bakti selama 1 tahun dan bisa dipilih kembali maksimum 1 tahun.  Beberapa  tugas  ketua  himpunan  dalam
organisasi adalah memimpin, mengkoordinasikan dan mengendalikan organisasi dalam pelaksanaan seluruh kegiatan  organisasi,  mewakili  organisasi  untuk membuat  persetujuan/kesepakatan  dengan  pihak  lain setelah  mendapatkan  kesepakatan  dalam  rapat organisasi,  bersama-sama  sekretaris  dan  Bendahara merancang  agenda  mengupayakan  pencarian  dan penggalian sumber dana bagi aktifitas operasional dan program organisasi dan lain sebagainya.
Selama  ini,  proses  pemilihan  ketua  himpunan dilakukan secara langsung dengan mempertimbangkan pendapat dari pengurus himpunan serta perolehan jumlah suara masing-masing kandidat ketua  himpunan.  Untuk  membantu  masalah  tersebut maka  diperlukanlah  metode  penyelesaian  dalam ketepatan  dan  kecepatan  pengambilan  keputusan kelayakan  ketua  himpunan.  Dalam  sistem  pemilihan ketua  himpunan  ini  dibutuhkan  kriteria-kriteria. Kriteria  penilaian  ketua  himpunan  meliputi  nilai Indeks Prestasi (IP) pada semester sebelumnya dalam kisaran  nilai  antara  0.00  hingga  4.00,  kehadiran organisasi  dengan  nilai  0  hingga  12,  serta  nilai kepemimpinan dalam kisaran nilai 0 hingga 100.
Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode fuzzy  tsukamoto  dalam  pemilihan  ketua  himpunan berbasis website serta  mengembangkan  sistem  untuk kemudahan  penentuan  ketua  himpunan  berbasis website .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian Ragestu dan Sibarani pada tahun 2020 dengan  judul  penerapan  tsukamoto  pada  pemilihan siswa  teladan  yang  dilakukan  di  Sekolah  Menengah Pertama (SMP) Mazroatul Ulum Tangerang. Meneliti suatu kasus guna menaikkan kualitas serta daya saing antara  sekolah  lainnya.  Untuk  menerapkan  tujuan tersebut  adalah  dengan  memilih  siswa/i  yang  teladan bersumber  dari  proses  penilaian.  Langkah  yang diambil guna tentukan predikat siswa tauladan adalah dengan  mempertimbangkan  4 variable diantaranya data  rata-rata  pada  rapor,  jumlah  kehadiran  tidak masuk sekolah, nilai kepribadian, dan nilai ekskul.
Berdasarkan  survey,  sekolah  tidak  memiliki langkah-langkah  yang  jelas terkait tahapan pemilihan siswa/i tauladan. Guna mendukung tercapainya tujuan tersebut,  maka  dibuatlah  sebuah  sistem  untuk mempermudah keputusan menggunakan Fuzzy Tsukamoto.  Metode  tersebut  dianggap  pilihan  yang tepat guna mendukung pengambilan sebuah keputusan yang  menggunakan  beberapa variable hingga menghasilkan  dua  keputusan  yakni  teladan  dan  tidak teladan.  Siswa  teladan  apabila  nilai  probabilitasnya lebih  besar  atau  sama  dengan  70  dan  dianggap  tidak teladan jika dibawah 70. Berdasarkan penelitian, hasil uji  coba  menunjukan  menurut  perhitungan  Fuzzy Tsukamoto dari kriteria nilai kehadiran, jumlah rerata rapot,  nilai  kepribadian,  dan  nilai  ekskul  yang  telah diproses, maka siswa/i dengan hasil kemungkinan >= 70,00 mendapatkan predikat siswa/i tauladan dan nilai paling tinggi yakni 88,38. [1]
Penelitian  Satria  dan  Sibarari  pada  tahun  2020 yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Java Desktop”. Dilakukan pada institusi Patra Trading yang usaha  utamanya  berfokus  pada  kegiatan  jual  beli produk-produk  non-BBM.  Penelitian  ini  meneliti suatu  kasus  terkait  performa  pegawai  yang  perlu dinaikkan  melalui  pemberian  penghargaan  secara periodik terhadap karyawan dengan kinerja terbaik.
Berdasarkan  pengamatan,  penetapan  karyawan yang  memiliki  performa  kerja  yang  baik  hingga  kini dilakukan  dengan  menerapkan  3 variable yakni  dari rekam  jejak  absensi  serta  pengamatan  secara  nyata. Sedangkan variable karakteristik  dan  kemampuan pemecah  masalah  umumnya  tidak  terlalu  penting dikarenakan  penilaian  bersifat  subjektif,  namun penilaian  ini  diterapkan  secara  manual.  Dalam peneltian ini metode fuzzy tsukamoto digunakan untuk memberikan  rekomendasi  secara  cepat,  tepat  dan akurat  untuk  penentuan  karyawan  berkinerja  terbaik berdasarkan  kriteria.  Berdasarkan  hasil  pengamatan, keseluruhan fungsionalitas berjalan dengan semestinya  serta  diketahui  hasil  karyawan/i  yang memiliki nilai sempurna dan status “TERBAIK” nilai probabilitas 90,8558643. [2]
Penelitian Wahyuni Havid pada tahun 2018 yang berisi  mengenai  penerapan  fuzzy  tsukamoto  pada evaluasi siswa/i tauladan di SMAN 1 Sangatta Selatan.
Penelitian ini dilakukan di SMAN 1 Sangatta Selatan untuk penentuan siswa berprestasi. Sebelumya proses dipilihnya murid berprestasi dilakukan secara manual. Maka  dibuatlah  sebuah  sistem  untuk  mendapatkan informasi  dan  pengambilan  keputusan  dipilihnya murid berprestasi di SMAN 1 Sangatta Selatan secara efektif menggunakan metode Fuzzy tsukamoto.
Pada metode ini, tiap nilai yang ditetapkan pada aturan yang berbentuk
IF-Then- harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dan fungsi  keanggotaan  yang  sama.  Sebagai  hasilnya, keluaran hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara  tegas  ( crips )  berdasarkan fire strength . Kemudian, keluaran akhir dapat dihitung dengan cara rata-rata  terbobot.  Kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan antara  lain  nilai  rata-rata  raport,  absensi,  sikap  dan ektrakurikuler.  Hasil  pengujian  metode Fuzzy Logic Tsukamoto  mendapatkan  hasil  bahwa  perhitungan manual  dengan  sistem  memiliki  kesesuaian  sebesar 100%. [3]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan  sebuah sistem  interaktif  yang  membantu  seorang  pengambil keputusan melalui pengolahan data dan model-model untuk  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur  ( Man dan Waston ).  Sistem  pengambilan  keputusan  terdiri  atas tiga komponen utama yaitu [3] :
1. Subsistem pengolahan data ( database ).
2. Subsistem pengolahan model ( modelbase ).
3. Subsistem pengolahan dialog ( userinterface ).

## 2.3. Logika Fuzzy
Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  merupakan  peneliti  yang memperkenalkan  Logika  fuzzy  pada  tahun  1965. Dasar dari  logika fuzzy diambil teori himpunan fuzzy . Pada teori  ini, derajat keanggotaan  merupakan  faktor penting  dalam  penentuan  keberadaan  elemen  pada suatu himpunan. Nilai pada keanggotaan ( membership function) disebut-sebut  menjadi  ciri  utama  dari penalaran dengan logika fuzzy . Cara kerja logika fuzzy dapat dilihat seperti pada Gambar 1. berikut:
Gambar 1. Cara Kerja Logika Fuzzy. [3]
1. Fuzzifikasi Menggambarkan  langkah/tahapan  pengubahan suatu inputan dari  bentuk  bukan fuzzy ( crisp )
menjadi variabel  linguistic (kata-kata alami) yang dipetakan ke bentuk himpunan fuzzy sesuai fungsi keanggotaannya  masing-masing  dan  disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy . 2. Pembentukan Basis Aturan Fuzzy Kumpulan  perintah-perintah  ( rules base )  yang disajikan dengan pernyataan IF...THEN... 3. Inference System
Menggambarkan langkah  dari fuzzy untuk pengambilan  keputusan  yang  didasarkan  aturan pada rule base guna  menghubungkan  antara peubah masukan fuzzy dan perubah keluaran fuzzy . 4. Defuzzifikasi Tahapan  pengubahan  nilai fuzzy yang  dipetakan kedalam  bentuk  himpunan  keluaran( output )  serta fungsi keanggotaannya guna mendapatkan bentuk tegas  ( crisp ).  Perihal  ini  dilakukan  karena plant hanya  mengetahui  nilai  tegas  sebagai  nilai sebenarnya  untuk  regulasi  prosesnya.  langkah  ini juga  berguna  untuk  menentukan  nilai  tegas  dari data keluaran.
Istilah umum dalam sistem fuzzy diantaranya: a. Variable Fuzzy Variable fuzzy merupakan  variabel  yang  akan diperhitungkan  pada  suatu  sistem  fuzzy.  Contoh: permintaan, temperature , kecepatan, dsb.
b. Himpunan Fuzzy Menggambarkan kumpulan kelompok yang mengindikasikan  suatu  kondisi  atau  keadaan tertentu  pada  suatu variable fuzzy .  Contoh: variable kehadiran  terdiri  dari  3  himpunan,  yaitu tidak aktif, aktif, dan sangat aktif.
c. Semesta Pembicaraan
Merupakan  kelompok  keseluruhan  nilai  yang digunakan  dalam  pengoperasian  pada  variabel fuzzy .  Contoh:  semesta  pembicaraan  untuk kehadiran [0,10].
d. Domain ( Scope )
Merupakan  kumpulan  nilai-nilai  yang  digunakan dalam  semesta  pembicaraan  dan  dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh: tidak aktif = [0, 3], aktif = [4, 7], sangat aktif = [8, 10]. e. Derajat Keanggotaan
Peranan dari derajat keanggotaan adalah memberikan bobot pada suatu input sehingga dapat dinyatakan  dengan  nilai.  Misalnya  kehadiran adalah  tidak  aktif,  dengan  menggunakan  derajat keanggotaan  maka  kehadiran  tidak  aktif  dapat mempunyai  suatu  nilai  misal  3,  batas  dari  derajat keanggotaan dari 0 – 5.
f. Crisp Input Nilai  tegas  dari  suatu  masukan  yang  kita  berikan untuk mencari derajat keanggotaan.

## 2.4. Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan  suatu group yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam suatu  variabel fuzzy .  Pada  suatu  himpunan  Z,  yang biasa ditulis dengan μA[x] , dapat bernilai yakni [3] :
1. Bernilai  Satu  (1),  mengindikasikan  item  tersebut termasuk anggota dalam suatu himpunan.
2. Bernilai  Nol  (0),  mengindikasikan  item  tersebut tidak termasuk anggota dalam suatu himpunan. Sedangkan pada himpunan tegas, nilai keanggotaan  hanya  ada  2  yakni  0  dan  1,  dan  pada himpunan fuzzy nilai  keanggotaannya  ada  diantara  0 hingga 1.
Himpunan fuzzy memiliki 2 jenis, yakni: 1. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup menggunakan  bahasa  sehari-hari,  misal:  kuat, lemah, sangat tinggi, panas.
2. Numeris, yaitu  suatu  nilai  (angka) yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel,  seperti 40, 25, 89 dsb.
2.5. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Biasa disebut juga derajat keanggotaan merupakan  sekumpulan  nilai  yang  menunjukkan pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaan  dengan  rentang  nilai  0  hingga  1.  nilai suatu  keanggotaan  dapat  diperoleh  menggunakan pendekatan fungsi. [3]

## 2.6. Representasi Linear
Tahapan representasi linear, tahapan ini memetakan  masukan  kedalam  derajat  keanggotaan yang digambarkan dengan garis lurus/liner. Terdapat 2 kondisi himpunan fuzzy yang liner. Pertama, liner naik digambarkan  dari  domain  nilai  0  bergerak  kekanan menuju  domain  nilai  1.  Berikut  fungsi  keanggotaan representasi  liner  naik  [4],  ditunjukkan  pada persamaan berikut ini :
𝜇(𝑥) = { 0    ;    𝑥 ≤ 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ;   𝑎 < 𝑥 < 𝑏 1   ;      𝑥 ≥ 𝑏
Gambar 2. Representasi Linier Naik. [3]
Kedua,  liner  turun  garis  digambarkan  dari domain nilai 1 bergerak kekiri menuju domain nilai 0. Fungsi  keanggotaan  liner  turun  ditunjukkan  pada Gambar 3. berikut ini :
𝜇(𝑥) = { 1    ;    𝑥 ≤ 𝑎 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 ;   𝑎 < 𝑥 < 𝑏
0   ;      𝑥 ≥ 𝑏
Gambar 3. Grafik Anggota Linier Turun. [3]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Fuzzy Tsukamoto
Metode  fuzzy  tsukamoto  menjelaskan  bahwa aturan  yang  telah  ditetapkan  dengan  bentuk IF-Then harus digambarkan dalam himpunan fuzzy serta fungsi keanggotaan  yang  sama.  Kemudian,  berdasarkan α- predikat (fire strength) , keluaran akhir dari inferensi di tiap aturan dijelaskan secara tegas sebagai hasilnya. Di akhir,  hasil  dapat  diperhitungkan  menggunakan  rata- rata terbobot [3].
Gambar 4. Representasi fuzzy tsukamoto. [3]
1. Kurva Trapesium
Pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja terdapat beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan  1.  Kurva  trapesium  dapat  dilihat  pada gambar 5. [5].
Gambar 5. Representasi Kurva Trapesium. [5]
Persamaan fungsi keanggotaan:
𝜇[𝑥]
{ 0        ;    𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑑 (𝑥 − 𝑎) (𝑏 − 𝑎) ;                𝑎 < 𝑥 < 𝑏 1          ;               𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 (𝑑 − 𝑥) (𝑑 − 𝑐) ;               𝑐 ≤ 𝑥 ≤ 𝑑

## 3.2. Himpunan  Input  dan  Output  Keanggotaan Fuzzy
Rincian fungsi keanggotaan untuk kriteria indeks prestasi [6], kehadiran dan kepemimpinan serta fungsi keanggotaan  dari  hasil  keputusan  disajikan  dibawah ini.
a. Indeks Prestasi
𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = { 1                 ;      𝑥 ≤ 0,00 (1,50 − 𝑥) (1,50 − 0,00) ;     0,00 ≤ 𝑥 ≤ 1,50 0                   ∶     𝑥 ≥ 1,50 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = { (1,99 − 𝑥) (1,99 − 1,75) ;      1,75 ≤ 𝑥 ≤ 1,99 (𝑥 − 1,50) (1,75 − 1,50) ;     1,50 ≤ 𝑥 ≤ 1,75 0     ∶     𝑥 ≤ 1,50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 1,99 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 =
{
(2,49 − 𝑥) (2,49 − 2,25) ;     2,25 ≤ 𝑥 ≤ 2,49 (𝑥 − 2,00)
(2,25 − 2,00) ;       2,00 ≤ 𝑥 ≤ 2,25 0         ;  𝑥 ≤ 2,00 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 2,49 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘
=
{ (2,99 − 𝑥) (2,99 − 2,75) ;     2,75 ≤ 𝑥 ≤ 2,99
(𝑥 − 2,50)
(2,75 − 2,50) ;       2,50 ≤ 𝑥 ≤ 2,75 0         ;  𝑥 ≤ 2,50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 2,99 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐵𝑎𝑖𝑘 = { 1                 ;      𝑥 ≥ 4,00 (𝑥 − 3,00) (4,00 − 3,00) ;     3,00 ≤ 𝑥 ≤ 4,00 0                   ∶     𝑥 ≤ 3,00 b. Kehadiran 𝜇𝐴𝑘𝑡𝑖𝑓 = { 1                 ;      𝑥 ≥ 12 (𝑥 − 8) (12 − 8) ;     7 ≤ 𝑥 ≤ 12 0                   ∶     𝑥 ≤ 8 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔𝐴𝑘𝑡𝑖𝑓 = { 1                 ;    4 ≤ 𝑥 ≤ 8 (9 − 𝑥) (9 − 8) ;     8 ≤ 𝑥 ≤ 9 (𝑥 − 3) (4 − 3) ;       3 ≤ 𝑥 ≤ 4 0         ;  𝑥 ≤ 3 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 9
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝐴𝑘𝑡𝑖𝑓 = { 1                 ;      𝑥 ≤ 0 (4 − 𝑥) (4 − 0) ;     0 ≤ 𝑥 ≤ 4 0                   ∶     𝑥 ≥ 4
c. Kepemimpinan
𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔
= { 1                 ;      𝑥 ≤ 0
(30 − 𝑥)
(30 − 0) ;    0 ≤ 𝑥 ≤ 30
0                   ∶     𝑥 ≥ 30
𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = { (50 − 𝑥)
(50 − 40) ;      40 ≤ 𝑥 ≤ 50
(𝑥 − 31) (40 − 31) ;    31 ≤ 𝑥 ≤ 40
0   ∶     𝑥 ≤ 31 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 50 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝
=
{
(69 − 𝑥)
(69 − 60) ;      60 ≤ 𝑥 ≤ 69
(𝑥 − 51) (60 − 51) ;    51 ≤ 𝑥 ≤ 69
0      ∶     𝑥 ≤ 51 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 69 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘 = { (85 − 𝑥)
(85 − 77) ;      77 ≤ 𝑥 ≤ 85
(𝑥 − 70)
(77 − 70) ;    70 ≤ 𝑥 ≤ 77
0      ∶     𝑥 ≤ 70 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 85
𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐵𝑎𝑖𝑘
= { 1                 ;      𝑥 ≥ 100
(𝑥 − 86)
(100 − 86) ;     86 ≤ 𝑥 ≤ 100
0                   ∶     𝑥 ≤ 86
d. Hasil Keputusan
𝜇𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = {
1                 ;      𝑥 ≥ 100
(𝑥 − 75)
(100 − 75) ;    75 ≤ 𝑥 ≤ 100 0                   ∶     𝑥 ≤ 75 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = { 1                 ;      𝑥 ≤ 0
(75 − 𝑥) (75 − 0) ;     0 ≤ 𝑥 ≤ 75
0                   ∶     𝑥 ≥ 75

## 3.3. Flowchart Fuzzy
Berikut  adalah flowchart sistem  dalam  penerapan metode fuzzy tsukamoto seperti pada gambar 6.
Berdasarkan  flowchart  pada  gambar  6.,  mula- mula input data  kriteria  Indeks  Prestasi  (IP)  dengan nilai 0.00 hingga 4.00, input data keaktifan organisasi, input data  kepemimpinan  dalam  skala  0  hingga  100. Kemudian sistem membuat aturan ( rule ) sesuai dengan kondisi  kriteria  dengan  melakukan  konsultasi  pada pakar, lalu sistem melakukan fuzzifikasi pada masing- masing  kriteria,  perhitungan  inferensi  predikat  pada masing-masing  aturan.  Kemudian  sistem  melakukan defuzzifikasi masing-masing  kriteria  dengan  metode
Average (rata-rata)  sehingga  menghasilkan  keluaran berupa  nilai Average (rata-rata)  dengan  rincian  jika diatas atau sama dengan 75 maka dianggap Layak dan jika dibawah 75 maka akan dianggap Tidak Layak.
Gambar 6. Flowchart fuzzy.

## 3.4. Use Case Diagram Sistem
Gambar 7. Use Case Diagram Sistem
Pada gambar 7. Mahasiswa selaku pemilih dapat melihat profil serta memilih  nominasi kandidat ketua himpunan selanjutnya dengan cara memasukkan nim, nama dan pilihan nominasi. Kandidat ketua himpunan dapat memasukkan / membuat data profil diri, melihat total  nilai  kelayakan  berdasarkan  kriteria  Indeks Prestasi (IP), keakfifan organisasi dan kepemimpinan dengan metode fuzzy tsukamoto, login ke dalam sistem serta melihat jumlah voting . Admin dapat melakukan login ke  dalam  sistem  kemudian  melakukan  tambah, ubah,  hapus  dan  melihat  data  kandidat  ketua himpunan,  melihat  jumlah voting serta  melihat  total nilai kelayakan pada masing-masing kandidat.
3.5. Struktur Menu
Gambar 8. Struktur Menu.
Pada gambar 8. diatas, struktur menu dari website akan  menampilkan  halaman Index yang  berisi informasi  profil  dari  masing-masing  nominasi  ketua himpunan serta terdapat tombol untuk melakukan vote . Untuk melakukan vote Mahasiswa harus memasukkan nama,  nim  dan  pilihan  nominasi  terlebih  dahulu. Setiap  mahasiswa  hanya  biss  melakukan vote sebanyak 1 kali.
Pada  hak  akses  Admin  terdapat  7  menu  yakni menu  Beranda  menampilkan  informasi  mengenai sistem  serta  fungsinya,  menu  Data  Kandidat digunakan  untuk  melakukan  CRUD  ( Create  Read Update  Delete )  data  kandidat  ketua  himpunan,  menu Input  Nilai  Alternatif  digunakan  untuk  memasukkan nilai dari masing-masing kriteria pada masing-masing kandidat  untuk  dilakukan  proses  perhitungan  fuzzy, menu  Keterangan  Data sub-menu Halaman  Kriteria menampilkan kriteria-kriteria apa saja yang digunakan serta  nilai  batas  bawah  dan  atas,  menu  Keterangan Data sub-menu Halaman Aturan menampilkan aturan- aturan  yang  akan  digunakan  pada  perhitungan fuzzy , menu Hasil Perhitungan menampilkan hasil perhitungan predikat menggunakan tabel berdasarkan metode  fuzzy  tsukamoto  dengan  kriteria  Indeks Prestasi  (IP),  kehadiran  dan  kepemimpinan  pada masing-masing  kandidat,  terakhir  menu  Logout digunakan  untuk  keluar  sistem.  Pada  hak  akses Kandidat  Ketua  Himpunan  terdapat  2  menu  yakni beranda  berisi  informasi  mengenai  sistem  serta fungsinya dan menu Profil menampilkan rincian profil dari  kandidat,  jumlah voting serta  jumlah  nilai kelayakan berdasarkan metode fuzzy tsukamoto.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Beranda ( Frontend )
Gambar 9. Halaman Beranda ( Frontend )
Halaman Beranda pada Frontend berisi informasi terkait  nominasi  kandidat  ketua  himpunan  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan vote . Informasi  yang  tertampil  pada  kandidat  adalah  foto, nama,  nim,  visi,  misi,  perolehan vote ,  nilai  predikat, tombol detail dan tombol vote .

## 4.2. Tampilan Halaman Login
Gambar 10. Halaman Login.
Halaman ini berfungsi sebagai media untuk user masuk ke dalam aplikasi. Yang dapat melakukan login hanya user Admin  dan  Kandidat  Ketua  Himpunan. User harus  menginputkan username & password untuk bisa masuk ke dalam aplikasi.

## 4.3. Tampilan Halaman Data Kandidat
Gambar 11. Halaman Data Kandidat. Halaman  Data  Kandidat  berisi  data  kandidat yang  ditampilkan  menggunakan  tabel  dilengkapi dengan  fitur search dan pagination yang  dapat memudahkan Admin dalam mencari data kandidat.
4.4. Tampilan Halaman Detail Kandidat
Gambar 12. Halaman Detail Kandidat.
Halaman  Detail  Kandidat  yang  terdapat  pada menu  Admin  berisi  profil  diri  dari  kandidat  ketua himpunan, visi, misi, jumlah vote , nilai predikat serta menampilkan  kegiatan  /  organisasi  apa  saja  yang pernah diikuti oleh kandidat tersebut.

## 4.5. Tampilan Halaman Input Nilai Alternatif
Gambar 13. Halaman Input Nilai Alternatif.
Halaman Input Nilai Alternatif digunakan untuk mengisi  nilai  kriteria-kriteria  pada  masing-masing kandidat  untuk  digunakan  sebagai  data  pada  menu “hasil perhitungan”.

## 4.6. Tampilan Halaman Hasil Perhitungan
Gambar 14. Halaman Hasil Perhitungan.
Halaman  Hasil  Perhitungan  menampilkan  hasil perhitungan  predikat  dari  masing-masing  kandidat beserta  status  apakah  layak  /  tidak  menjadi  ketua himpunan selanjutnya. Pada halaman ini juga terdapat tombol  untuk print hasil  perhitungan  secara keseluruhan atau perorangan.

## 4.7. Tampilan Halaman Profil
Gambar 15. Halaman Profil
Halaman  Profil  pada  menu  Kandidat  Ketua Himpunan  menampilkan  sama  seperti  pada  Halaman Detail  Kandidat  yakni  menampilkan  profil  diri  dari kandidat ketua himpunan, visi, misi, jumlah vote , nilai predikat serta menampilkan kegiatan / organisasi  apa saja yang pernah diikuti oleh kandidat tersebut.
4.8. Pengujian Fungsional
Tabel 1. Pengujian Beranda Sistem (Frontend) No. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Tampil kandidat kahim dengan profil diri, visi misi, jumlah vote & nilai predikat Sistem dapat menampilkan profil kandidat kahim, visi misi, jumlah vote & nilai predikat Sesuai Harapan Berhasil 2. User Mahasiswa dapat Vote kandidat kahim Sistem dapat melakukan vote dengan mengisikan nama dan nim mahasiswa serta pilihan vote Sesuai Harapan Berhasil 3. 1 orang mahasiswa hanya bisa melakukan vote 1 kali Sistem dapat memeriksa apakah mahasiswa tersebut pernah melakukan vote atau tidak Sesuai Harapan Berhasil Tabel 2. Pengujian Sistem Login No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Ketika user Admin login, sistem akan mengarahkan menuju beranda Admin Sistem dapat melakukan login untuk user Admin dan akan diarahkan menuju beranda Admin Sesuai Harapan Berhasil 2. Ketika user kandidat kahim
login , sistem akan mengarahkan menuju beranda kandidat Sistem dapat melakukan login untuk user kandidat kahim dan akan diarahkan menuju beranda kandidat Sesuai Harapan Berhasil 3 Ketika user Admin salah memasukkan username atau password Sistem menampilkan pesan kesalahan username atau password Sesuai Harapan Berhasil
No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 4 Ketika user kandidat kahim salah memasukkan username atau password Sistem menampilkan pesan kesalahan username atau password Sesuai Harapan Berhasil 5 Ketika user memasukkan
username & password secara acak Sistem akan menampilkan pesan data tersebut tidak ada Sesuai Harapan Berhasil Tabel 3. Pengujian Admin Sistem No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Tampil data kandidat menu Data Kandidat Sistem dapat menampilkan data kandidat Sesuai Harapan Berhasil 2. Tambah data kandidat pada menu Data Kandidat Sistem dapat melakukan tambah data kandidat melalui tombol tambah atau melalui salin link Sesuai Harapan Berhasil 3. Ubah data kandidat pada menu Data Kandidat Sistem dapat mengubah data kandidat Sesuai Harapan Berhasil 4. Hapus data kandidat pada menu Data Kandidat akan menghapus data kegiatan, jumlah vote dan nilai predikat Sistem menghapus data kandidat beserta data- data yang terkait dengan data kandidat Sesuai harapan Berhasil 5. Detail data kandidat pada menu Data Kandidat Sistem menampilkan detail kandidat mengenai profil diri, visi misi, jumlah vote dan nilai predikat Sesuai Harapan Berhasil 6. Input nilai alternatif untuk masing-masing kandidat pada menu Input Nilai Alternatif Sistem dapat memasukkan nilai alternatif Sesuai Harapan Berhasil 7. Tampil grafik himpunan dan fungsi keanggotaan pada menu Keterangan Data sub menu Kriteria Sistem dapat menampilkan grafik himpunan dan fungsi keanggotaan Sesuai Harapan Berhasil 8. Tampil basis aturan pada menu Keterangan Data sub menu Aturan Sistem dapat menampilkan basis aturan Sesuai Harapan Berhasil 9. Tampil hasil perhitungan dan output keputusan layak atau tidak pada menu Hasil Perhitungan Sistem dapat menampilkan hasil perhitungan dan output keputusan layak atau tidak layak Sesuai Harapan Berhasil 10. User Admin melakukan logout sistem Sistem akan menghapus semua sesi dari user Admin Sesuai Harapan Berhasil 11. Ketika User belum login lalu mengakses halaman beranda Admin maka akan diarahkan menuju halaman Login Sistem akan memeriksa apakah user tersebut telah login atau tidak Sesuai Harapan Berhasil Tabel 4. Pengujian Sistem Kandidat Kahim N o Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. User kandidat kahim dapat input profil diri dari salin link pada User Admin Sistem dapat melakukan input profil diri dari user kandidat kahim Sesuai Harapan Berhasil 2. Tampil jumlah vote Sistem dapat menampilkan jumlah vote Sesuai Harapan Berhasil 3. Tampil nilai predikat & status layak atau tidak Sistem dapat menampilkan nilai predikat dan status layak atau tidak Sesuai Harapan Berhasil

## 4.9. Pengujian Metode
Pengujian metode dilakukan untuk menguji hasil perhitungan  metode fuzzy tsukamoto  pada  masing- masing  kandidat  sesuai  dengan  kriteria  dan  fungsi
keanggotaan  sehingga  dapat  menampilkan  keputusan sesuai  dengan  hasil  perhitungan.  Pengujian  ini dilakukan sebanyak 100 kali.
Tabel 5. Pengujian Metode No. Pengujian K1 K2 K3 Nilai Predikat Keputusan 1 P1 3,54 12 85 87,5 Layak 2 P2 3,23 9 68 81,25 Layak 3 P3 2,95 10 39 67,5 Tidak Layak 4 P4 3,10 7 90 85 Layak 5 P5 3,75 5 76 83,33333333 Layak 6 P6 3,96 4 40 50,66666667 Tidak Layak 7 P7 3,00 2 88 50 Tidak Layak 8 P8 2,85 3 69 57,5 Tidak Layak 9 P9 2,78 1 20 61 Tidak Layak 10 P10 2,34 11 96 93,75 Layak 11 P11 2,44 9 55 81,25 Layak 12 P12 2,22 10 15 37,5 Tidak Layak 13 P13 2,19 5 85 87,5 Layak 14 P14 1,90 7 60 100 Layak 15 P15 1,60 6 2 100 Layak 16 P16 1,85 1 70 18,75 Tidak Layak 17 P17 1,55 2 58 37,5 Tidak Layak 18 P18 1,23 3 19 56,25 Tidak Layak 19 P19 0,90 12 87 84,16666667 Layak 20 P20 0,23 10 62 37,5 Tidak Layak 21 P21 0,68 9 36 56,25 Tidak Layak 22 P22 0,57 6 88 42,75 Tidak Layak 23 P23 0,32 5 58 24 Tidak Layak 24 P24 0,65 7 44 48,75 Tidak Layak 25 P25 0,45 1 95 33,75 Tidak Layak 26 P26 0,50 3 62 56,25 Tidak Layak 27 P27 0,18 2 65 37,5 Tidak Layak 5. KESIMPULAN DAN DARAN
Berdasarkan pengujian fungsional dan pengujian metode  dapat  disimpulkan  bahwa  fungsi  serta  fitur telah  berjalan  sesuai  dengan  harapan,  total  predikat akan menjadi tinggi jika nilai alpha berada pada irisan antar himpunan, jika nilai alpha = 1 atau 0 maka output z  akan  bernilai  sesuai  dengan  fungsi  keanggotaan keputusan.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka  penulis  dapat  memberikan  saran-saran  untuk penelitian  selanjutnya  sehingga  aplikasi  ini  berjalan dengan  baik,  antara  lain  dapat  menambah  jumlah variabel  atau  himpunan  fuzzy  sehingga  dapat memperoleh  hasil  perhitungan  predikat  yang  lebih akurat dan menggunakan enkripsi password sehingga tidak  mudah  dirusak  oleh  orang  yang  tidak bertanggung jawab.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   F. Ragestu and  A. Sibarani, "Penerapan Metode Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Pemilihan  Siswa Teladan di Sekolah," TEKNIKA, pp. 9 - 15, 2020.
[2]   F.  Satria  and  A.  Sibarani,  "Penerapan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Pemilihan  Karyawan
Terbaik Berbasis Java Desktop," Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone, pp. 130-143, 2020.
[3]   W.  Havid,  "PENERAPAN  METODE  FUZZY LOGIC TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN SISWA  BERPRESTASI  PADA  SMAN  1 SANGATTA SELATAN," JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika), pp.  283-289, 2018.
[4]   S.  P.  H.  Kusumadewi,  "Aplikasi  Logika  Fuzzy untuk  Pendukung  Keputusan," YOGYAKARTA: Graha Ilmu, p. 6, 2004.
[5]   Yulmaini, "PENGGUNAAN METODE FUZZY INFERENCE  SYSTEM  (FIS)  MAMDANI DALAM PEMILIHAN
PEMINATAN
MAHASISWA  UNTUK  TUGAS  AKHIR," Jurnal Informatika, pp. 10 - 23, 2015.
[6]   TEKNIK  INFORMATIKA  (S-1)  FAKULTAS TEKNOLOGI  INDUSTRI,  BUKU  PEDOMAN PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA (S-1) TAHUN  AKADEMIK  2019/2020,  Malang: Institut Teknologi Nasional Malang, 2019.