## Model Penentuan Mahasiswa Berprestasi Dengan Pendekatan Logika Fuzzy

## ABSTRAK
STMIK  Cikarang  adalah  suatu  lembaga  pendidikan  yang  bukan  hanya mengajarkan ilmu  pengetahuan  atau  tempat  menuntut  ilmu  tetapi  yang  sangat  penting adalah mendidik mahasiswa/mahasiswi, dalam mendidik tentunya akan mempengaruhi atau dapat  merubah  tingkah  laku,  akhlak,  kepribadian  dan  cara  berfikir.  Dengan pendidikan seharusnya mahasiswa/mahasiswi sebagai peserta didik bukan hanya memahami atau  menguasai  ilmu  Pengetahuan  dan  teknologi tetapi  juga mempunyai  akhlak  dan kepribadian yang mulia.
Untuk  mewujudkan  tujuan  pendidikan  nasional,  yang  sejalan  dengan  visi  dan misi  STMIK  CIKARANG  maka    perlu  memilih  seorang  mahasiswa  yang  berprestasi yang  akan  dijadikan  sebagai  contoh  bagi  mahasiswa  lainnya  dalam  proses  belajar, tingkah  laku,  sikap,  dan  bersosialisasi  dalam  lingkungan  kampus  atau  luar  kampus. Untuk mewujudkan mahasiswa berprestasi tersebut  maka  unsur pimpinan dan seluruh civitas  akademika  serta  dosen  mengadakan  rapat  untuk  membuat  kriteria/persyaratan menentukan mahasiswa yang  dianggap mampu dan berprestasi.
Untuk  menentukan  mahasiswa  berprestasi  diperlukan  pendekatan  yang  dapat dilakukan adalah  menggunakan logika fuzzy. Dengan pendekatan tersebut diharapkan mampu  memilih  mahasiswa  berprestasi dengan  objektif. Dari  kriteria  tersebut  maka dibuatlah suatu model pendekatan yang digunakan sebagai pendukung keputusan untuk menentukan mahasiswa berprestasi.
Key words : Model Pendekatan, Mahasiswa berprestasi, Logika Fuzzy.

## A. PENDAHULUAN
Pendidikan Tinggi adalah suatu lembaga yang bukan hanya mengajar ilmu pengetahuan  atau  tempat  menuntut  ilmu  tetapi  yang  sangat  penting  adalah mendidik mahasiswa atau mahasiswi. Pendidikan tersebut akan mempengaruhi atau  dapat  merubah  tingkah  laku,  akhlak,  kepribadian,  cara  berfikir, kedewasaan  dan  lain  –  lain,  karena  dengan  pendidikan  tersebut  diharapkan mahasiswa  atau  mahasiswi  sebagai  anak  didik  bukan  hanya  memahami  atau menguasai  ilmu dan  teknologi  tetapi  juga mempunyai akhlak dan  kepribadian yang baik.
Pendidikan  adalah  usaha  sadar  dan  bertujuan  untuk  mengembangkan kualitas  manusia.  Sebagai  suatu  kegiatan  sadar  akan  tujuan,  maka  dalam pelaksanaannya  berada  dalam  suatu  proses  yang  berkesinambungan  dalam setiap  jenis  dan  jenjang  pendidikan.  Semua  berkaitan  dalam  suatu  sistem pendidikan yang integral.
Pendidikan sebagai suatu sistem, tidak lain dari suatu totalitas fungsional yang  terarah  pada  suatu  tujuan.  Setiap  sub  sistem  yang  ada  dalam  sistem tersusun  dan  tidak  dapat  dipisahkan  dari  rangkaian  unsur–unsur  atau komponen–  komponen  yang    berhubungan  secara  dinamis  dalam  suatu kesatuan. (Renstra STMIK CIKARANG, 2010)
Setiap  kampus  sebagai  lembaga  pendidikan  juga  mempunyai  tujuan tersendiri yang disebut tujuan institusional. Tujuan ini disesuaikan dengan jenis dan tingkatan masing- masing kampus. Hasil pencapian dari tujuan institusional ini berwujud dari lulusan yang mampu melaksanakan bidang pekerjaan  tertentu atau  mampu  dididik  lebih  lanjut  menjadi  tenaga  profesional  dalam  bidang tertentu dan pada jenjang tertentu pula. Tujuan institusional ini tercantum dalam kurikulum  yang  menggambarkan  secara  umum  anak  didik  yang  dihasilkan setelah  mahasiswa  atau  mahasiswi  menyelesaikan  kuliahnya  disuatu  kampus tertentu.  Setiap  jenis  dan  tingkatan  lembaga  yang  berbeda  akan  menghasilkan anak didik yang berbeda pula, sehingga tujuan institusional kampus perguruan tinggi akan berbeda dengan tujuan institusi kampus yang lainnya .
Dari  tujuan  nasional  dan  tujuan  institusinal  maka  membuat  visi  misi dalam pendidikannya yaitu :
Visi STMIK Cikarang “Menjadikan  STMIK  Cikarang  sebagai  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  yang dapat  menghasilkan  SDM  cerdas,  inovatif,  kreatif,  kompetitif  dalam  bidang teknologi  informatika,  sistem/manajemen  informasi  dan  komputerisasi akuntansi serta menjunjung tinggi nilai-nilai budaya bangsa” Misi STMIK Cikarang :
1. Membentuk  insan  iptek  dan  imtak  juga  memiliki  bekal  kemampuan intelektual dan profesional.
2. Membantu  meningkatkan  kualitas  masyarakat  melalui  pengembangan  dan penerapan ilmu pengetahuan,  teknologi informatika dan komputer.
Untuk  mewujudkan  harapan  yang  ada  dalam  pendidikan  nasional  dan institusional  dengan  visi–misinya  maka  kampus  sebagai  wadah  bagi mahasiswa lainnya baik dalam belajar, bertingkah laku, bersosialisasi dengan lingkungan kampus maupun di luar kampus.

## B. Identifikasi Masalah
Penentuan Mahasiswa berprestasi di STMIK Cikarang selama ini masih dilakukan  secara  konvensional  mulai  dari  pengumpulan  nilai,  rapat (musyawarah)  melibatkan  ketua  STMIK  Cikarang,  kaprodi,  sekprodi,  dosen wali,  dosen  dan  seluruh  anggota  senat.  Cara  tersebut  masih  kurang  efisien dan  efektif  karena  masih  terdapat  ketidakobjektifan  penilaian  terhadap mahasiswa berprestasi. Oleh karena itu diperlukan metode yang praktis yang dapat  diterapkan  secara  efektif  dan  efisien.  Salah  satu  pendekatan  yang menentukan  mahasiswa  berprestasi  dapat  digunakan  pendekatan  lagika fuzzy. Adapun identifikasi masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  cara  menetukan  mahasiswa  berprestasi  pada  suatu    kampus dengan pendekatan logika fuzzy ?
2. Bagaimana  kondisi  sumber  daya  sistem  informasi  di  STMIK  Cikarang untuk menentukan mahasiswa berprestasi saat ini ?
3. Bagaimana menentukan kriteria – kriteria penilaian sebagai bahan acuan untuk penentuan mahasiswa berprestasi di STMIK Cikarang ?
4. Bagaimana strategi untuk mengembangkan sumberdaya sistem informasi penentuan mahasiswa berprestasi pada STMIK Cikarang ?

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  yang  digunakan  dalam  perancangan  dan  pengembangan  suatu aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  umumnya  mengacu  pada  tahapan pengembangan  sistem.  Proses  perancangan  tersebut  terdiri  dari  tujuh  tahapan yatu :

## 1. Menentukan domain persoalan yang akan dipecahkan
Pada  tahap  ini  yaitu  menganalisa  dan  mengumpulkan  data  serta mempelajari persoalan yang akan dipecahkan. Pelaksanaan tahap ini dapat meningkatkan kemungkinan suksesnya tahap implementasi.

## 2. Mendefinisikan persoalan
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  analisa  terhadap  persoalan  yang  akan dipecahkan  serta  membutuhkan  peran  seorang  ahli  yang  dapat  membantu penyelesaian persoalan

## 3. Menentukan perangkat keras dan perangkat lunak
Untuk merancang sebuah sistem perlu memperhatikan perangkat lunak dan keras  yang  akan  digunakan.  Penentuan  perangkat  lunak  dan  perangkat keras  merupakan  perpersoalan  yang  saling  berhubungan  karena  akan menentukan hasil yang akan dicapai dalam pembuatan sebuah sistem yang terkomputerisasi.
4. Membangun prototype system
Pada tahap ini analis melakukan perancangan basis data , basis model sistem dialog dan rancangan antar muka pengguna.

## 5. Menguji dan mengevaluasi model
Pada  tahapan  ini  pengguna  harus  menguji  model  dengan  suatu  contoh persoalan,  memperbaikinya  bila  perlu,  dan  menganalisis  keluaran  yang dihasilkan  oleh  model  untuk  memastikaan  apakah  model  sudah  dapat merepresentasikan  persoalan  yang  dapat  dipertanggungjawabkan kebenarannya
6. Menggunakan model
setelah  tahap  1  sampai  5  dilaksanakan,  maka  aplikasi  sistem  pendukung keputusan siap digunakan pengguna
7. Memelihara sistem
Tahap  pemeliharaan  sistem  termasuk  pemeliharaan  perangkat  lunak  dan perangkat keras yang digunakan
Analisa Sistem Pengguna Langkah 1 Langkah 2 Langkah 3 Langkah 4 Langkah 5 Langkah 6 Langkah 7
Bagan Alir Pengembangan aplikasi sistem pendukung keputusan
Ada  7  kriteria  yang  akan  dianalisis  yang  dijadikan  variabel  fuzzy  dalam menentukan mahasiswa berprestasi yaitu :
1. Variabel Sikap
Sikap  mahasiswa  dan  mahasiswi  dihitung  secara  kumulatif  berdasarkan bobot  poin  pelanggaran  yang  diterapkan  pada  STMIK  Cikarang.  Variabel Sikap  dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy  yaitu  :  BAIK,  CUKUP,  BURUK. Himpunan  fuzzy  BAIK  akan  memiliki  domain    [0,30]  dimana  derajat keanggotaan BAIK tertinggi (=1) terletak pada angka 0 – 15. Himpunan fuzzy
Menentukan Domain persoalan Mendefinisikan persoalan Menentukan Perangkat Keras & Lunak Membangun Prototype Sistem Menguji dan mengevaluasi Model Menggunakan Model Memelihara Sistem Perlu Dirancang Ulang Perlu Dirancang Ulang
CUKUP  memiliki  domain  [20,45]  dimana  derajat  keanggotaan  CUKUP tertinggi (=1)  terletak pada nilai 30. Himpunan Fuzzy BURUK akan memiliki damain  [30.100]  dimana  derajat  keanggotaan  BURUK  tertinggi  (=1)  terletak pada  nilai  ≥  45.  Variabel  Sikap  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan bahu dan segitiga seperti Gambar 1 di  bawah ini
Gambar .1
Himpunan fuzzy untuk Variabel Sikap
Persamaannyaa adalah :
1; x  ≤ 15 µBAIK[x] = ( 30 – x ) / 15; 15 ≤ x ≤ 30 0; x ≥30 0; x  ≤ 20 atau x ≥ 40 µCUKUP[x] = ( x – 20 ) / 10; 20 ≤ x ≤ 30 ( 40 – x ) / 10; 30 ≤ x ≤ 40 0; x  ≤ 30 µBURUK[x] = ( x – 30 ) / 15; 30 ≤ x ≤ 45 1; 30 ≥ 45

## 2. Variabel Kedisiplinan
Kedisiplinan  mahasiswa  dan  mahasiswi  dihitung  secara  kumulatif berdasarkan  bobob  poin  pelanggaran  yang  diterapkan  pada  STMIK Cikarang.  Variabel  Kedisiplinan  dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy  yaitu BAIK,  CUKUP  dan  BURUK  Himpunan  fuzzy  baik  akan    memiliki  domain [3,35]  dimana  derajat  keanggotaan  BAIK  tertingi  (=1)  terletak  pada  angka berkisar  antara  0  –  20.  Himpunan  fuzzy  CUKUP    memiliki  domain  25  –  45 dimana  derajat  keanggotaan    CUKUP  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  35. Himpunan  fuzzy  BURUK  akan  memiliki  domain  [35,100]  dimana  derajat keanggotaan  BURUK  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  ≥  50.  Variabel kedisiplinan  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  bahu  dan  segitiga seperti Gambar dibawah ini
Gambar 2
Himpunan fuzzy untuk Variabel Kedisiplinan Persamaannya adalah :
1; x  ≤ 20 µBAIK[x]  = ( 35 – x ) / 15; 20 ≤ x ≤ 35 0; x ≥35 0; x  ≤ 25 atau x ≥ 45 µCUKUP[x]  = ( x – 25 ) / 10; 25 ≤ x ≤ 35 ( 45 – x ) / 10; 35 ≤ x ≤ 45 0; x  ≤ 35 µBURUK[x] = ( x – 35 ) / 15; 35 ≤ x ≤ 50 1; x ≥ 50

## 3. Variabel Kerapihan
Kerapihan mahasiswa dan mahasiswi dihitung secara kumulatif berdasarkan bobot  poin  yang  diterapkan  pada  STMIK  Cikarang.  Variabel  Kerapihan dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy  yaitu  :  BAIK,  CUKUP  dan  BURUK. Himpunan  fuzzy  BAIK  akan  memiliki  domain  [0,35]  dimana  derajat keanggotaan baik tertitertinggi  (=1)  terletak pada angka 0  – 20. Himpunan fuzzy CUKUP  memiliki domain [20,50]. Himpunan fuzzy CUKUP  memiliki domain  [20,50]  dimana  derajat  keanggotaan  CUKUP  tertinggi  (=1)    terletak pada nilai 35 . Himpunan Nilai BURUK tertinggi (=1) terletak pada nilai ≥ 45. Variabel  kerapihan  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  bahu  dan segitiga seperti ganbar 3 di bawah ini :
Gambar 3
Himpunan Fuzzy untuk Variabel Kerapihan
Persamaannya adalah : 1; x  ≤ 20 µBAIK[x]  = ( 35 – x ) / 15; 20 ≤ x ≤ 35 0; x ≥35 0; x  ≤ 20 atau x ≥ 50 µCUKUP[x]  = ( x – 20 ) / 15; 20 ≤ x ≤ 35 ( 50 – x ) / 15; 35 ≤ x ≤ 50 0; x  ≤ 35 µBURUK[x] = ( x – 35 ) / 15; 35 ≤ x ≤ 50 1; x ≥ 50

## 4. Narkoba dan obat terlarang
Narkoba  dan  bahan  terlarang  dihitung  secara  kumulatif  berdasarkan  bobot poin pelanggaran yang diterapkan pada STMIK Cikarang. Variabel Narkoba dan  BarangTerlarang  dibagi  menjadi  dua  himpunan  fuzzy  yaitu:  TIDAK TERLIBAT  dan  TERLIBAT  himpunan  fuzzy  tidak  terlibat  akan  memiliki domain [0,30] dimana derajat keanggotaan BAIK tertinggi (=1) terletak pada angka  0.  Himpunan  fuzzy  TERLIBAT  memiliki  domain  [20,100]  dimana derajat  keanggotaan  TERLIBAT  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  ≥  80. Variabel  Narkoba  dan  Barang  Terlarang  dipresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan bahu dan segitiga seperti Gambar 4 di bawah ini

## Gambar 4
Himpunan fuzzy untuk variabel Narkoba dan Barang Terlarang
Persamaannya adalah : 1; x  ≤ 0 µTIDAK TERLIBAT[x]  =  ( 30 – x ) / 30; 0 ≤ x ≤ 30 0; x ≥30 0; x  ≤ 20 µTERLIBAT[x] = ( x – 20 ) / 60; 20 ≤ x ≤ 80 1; x ≥ 80 5. Variabel rata – rata nilai IPK
Nilai IPK diambil dari  rata- rata total nilai keseluruhan. Variabel Nilai IPK dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu: BURUK, CUKUP, BAIK. Himpunan fuzzy  BURUK  akan  memiliki  domain  [0,6.5]  dimana  derajat  keanggotaan BURUK tertinggi (=1) terletak antara angka 0 – 5.5. himpunan fuzzy CUKUP memiliki  domain  [6.8]    dimana  derajat  keanggotaan  CUKUP  tertinggi  (=1) terletak  pada  nilai  7.  Himpunan  fuzzy  BAIK  akan  memiliki  domain  [6.5,8] dimana derajat keanggotaan BAIK tertinggi (=1) tertetak pada nilai 8 sampaii 10. Variabel nilai rata – rata IPK dipresentasikan dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga seperti gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5 himpunan fuzzy untuk Variabel IPK 0; x  ≤ 6.5 µBAIK[x]  = ( x – 6.5 ) / 1.5; 6.5 ≤ x ≤ 8 1; x ≥8 0; x  ≤ 6 atau x ≥ 8 µCUKUP[x]  = ( x – 6 ); 6 ≤ x ≤ 7 ( 8 – x ); 7 ≤ x ≤ 8 1; x  ≤ 5.5 µBURUK[x] = ( 6.5 – x ); 5.5 ≤ x ≤ 6.5 0; x ≥ 6.5

## 6. Variabel Nilai Praktek Kerja Lapangan
Nilai  kerja  praktek  lapangan  diambil  dari  sertifikat  praktek  kerja  lapangan. Praktek  kerja  lapangan  hanya  ada  pada  semester  6  .  Variabel  kerja  praktek lapangan  dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy  yaitu  BAIK,  CUKUP,  BURUK. Himpunan  fuzzy  BURUK  akan  memiliki  damain  [0,6.5]    dimana  derajat keanggotaan  BURUK  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0  –  5.5.  himpunan fuzzy CUKUP memiliki domain [6,8.5]  dimana derajat keanggotaan CUKUP tertingg  (=1)  terletak  pada  nilai  7.  Himpunan  fuzzy  BAIK  akan  memiliki domain  [6.5,8.5]  dimana  derajat  keanggotaan  BAIK  tertinggi  (=1)  terletak pada  nilai  8.5  sampai  10.  Variabel  praktek  kerja  lapangan  dipresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  bahu  dan  segitiga  seperti  pada  Gambar  6  di bawh ini :
Gambar 6
Himpunan fuzzy untuk variabel Nilai Praktek Kerja Lapangan Persamaannya adalah :
0; x  ≤ 6.5 µBAIK[x]  = ( x – 6.5 ) / 2  ; 6.5 ≤ x ≤ 8.5 1; x ≥8.5 0; x  ≤ 6 atau x ≥ 8 µCUKUP[x]  = ( x – 6 ); 6 ≤ x ≤ 7 ( 8 – x ) / 1,5; 7 ≤ x ≤ 8,5 1; x  ≤ 5.5 µBURUK[x] = ( 6.5 – x ); 5.5 ≤ x ≤ 6.5 0; x ≥ 6.5

## 7. Variabel Organisasi
Nilai  organisasi  diambil  dari  data  kegiatan  kampus  yang  disimpan  oleh pembantu  ketua  III  bidang  kemahasiswaan,  minimal  dalam  satu  tahun kampus mengadakan kegiatan sebanyak 4 kali. Jadi dalam 3 tahun minimal kegiatan  kampus  sebanyak  12  kali  kegiatan.    Variabel  Organisasi  dibagi menjsdi  2  himpunan  fuzyy  yaitu  TIDAK  AKTIF    dan  AKTIF.    himpunan fuzzy  TIDAK  AKTIF    akan  memiliki  domain  [0,4]  dimana  derajat keanggotaan  TIDAK  AKTIF  tertingi  (=1)  terletak  pada  angka  0  –  1. Himpunan  fuzzy  AKTIF  akan  memiliki  [2.14]  dimana  derajat  keanggotaan AKTIF  tertinggi  terletak  pada  nilai  4  sampai  14.  Variabel  organisasi
dipresentasikan dengan fungsi keanggotaan bahu dan  segitiga Gambar 7 di
Gambar 7
Himpunan fuzzy untuk Variabel Organisasi
Persamaannya  adalah : 1; x  ≤ 1 µTIDAK AKTIF[x]  = ( 4 – x ) /3; 1 ≤ x ≤ 4 05; x  ≥ 4 0; x  ≤ 2 µAKTIF[x] = x – 2 ) / 3; 2 ≤ x ≤ 5 1;
x ≥ 5 Desain Output Proses data fuzzy kriteria per item
Gambar 8
Output Proses Data Fuzzy

## Gambar 9

## Output Proses Penghitungan Fire Strength
Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  proses  menentukan  mahasiswa berprestasi dengan melihat fire strength terbesar dari himpunan fuzzy setiap  mahasiswa.  Sistem  memberi  batasan  untuk  menentukan mahasiswa  berprestasi  dengan  nilai  fire  strength  harus  lebih  besar sama  dengan  0.6.  Jika  nilai  fire  strength  dibawah  0.6  maka  tidak  ada mahasiswa berprestasi Desain Output rekomendasi siswa teladan dapat dilihat pada Gambar  10

## D. Kesimpulan
1. Penentuan  mahasiswa  berprestasi  di  STMIK  CIKARANG  dapat  dibangun dengan pendekatan logika fuzzy.
2. Penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  lebih objektif dari pada penentuan mahasiswa berprestasi dengan cara konvensional
3. Penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  lebih efisien.
4. Penentuan mahasiswa berprestasi dengan pendekatan logika fuzzy dapat menekan biaya operasional kampus STMIK CIKARANG
5. Penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan  pendekatan  logika  fuzzy menggunakan 7 kriteria dalam menentukan keputusan
6. Strategi untuk mengembangkan sumber daya sistem informasi penentuan mahasiswa berprestasi dengan pendekatan logika fuzzy lebih transparan karena mahasiswa dapat langsung mengakses data yang diperlukan

## E. DAFTAR PUSTAKA
Arif Imam Suroso, Rini Muliahati, " Sistem Rekrutmen Berbasis Fuzzy ", Jurnal ilmiah
- Ilmu Komputer. Vol 3 No 1, Mei 2005. 61 - 75.
Efraim Turban, Jay E. Aronson, Tina - Peng Liang, " Decision Support Systems And Intelligent Systems - 7 1 Ed ", Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey, 2005.
Klir, G.J. & Bo Y. " Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Theory and Applications ". Prentice- Hall, New Jersey, 1995.
Kelornpok Kerja  Senat Dosen STMIK CIKARANG, " Buku Pedoman  Akademik Tahun Akademik 2008 /2009", 2008.
Kelornpok  Kerja  Senat  Dosen  STMIK  CIKARANG,  "  Petunjuk  Pelaksana  Bimbingan Pcnyuluhan/Bimbingan Konseling STMIK CIKARANG", 2008.
Marimin, " Teknik Dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk ", Cetakan
1, Grasindo, Jakarta, 2004.
Marimin, " Teori dan Aplikasi Sistem Pakar Dalam Teknologi Manajerial ", Edisi ke 2, IPB Press, Bogor, 2005.
Racth,  P.G,  "  Expert  System:  a  Software  Methodology  For  Modern Applications",  IEEE  Computer  Society  Press  Los  Alamitos,  California, 1990.
Sri  Kusumadewi,  "  Analisis  &  Desain  Sistem  Fuzzy  menggunakan  Tool  Box Matlab", Graha Ilmu Yogyakarta, 2002.
Sri  Kusumadewi  dan  Hari  Purnomo,  "  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung Keputusan", Graha Ilmu Yogyakarta, 2004.

## BIODATA DIRI
Nama : Ahmad Jazuli NIDN :  0406107004 Jurusan : Teknik Informatika Fakultas : Teknik Universitas : Universitas Muria Kudus (UMK) Email : ajay@umk.ac.id Publikasi Sebelumnya : -