## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  136-142 e-ISSN: 2686-3154
Metode Fuzzy untuk Mengidentifikasi Kepribadian Siswa
Nanda Putra 1  , Ilham Danu Saputra 2
1,2 Yayasan Pendidikan Islam Khaliqa
nandaputra121995@gmail.com

## Abstract
Personality identification is one of the important things to know yourself and others. This identification is done based on the personality  traits  possessed  by  a  person based  on  Kant's  personality  theory.  Not  a  few  teachers  who  do  not understand the student's personality, in the teaching and learning process some teachers who do not understand the student's personality, a teacher  will  find  it  difficult  to  convey  learning  materials  that  will  attract  students'  interest  which  has  an  impact  on  the knowledge transfer process being hampered. Then the Fuzzy Tsukamoto method is used to identify the student's personality. The  purpose  of  this  research  is  to  help  teachers  in  classifying  and  recognizing  students'  personalities  so  that  it  is  easier  to determine  treatment  in  developing  their  talents  and  interests.  The  system  input  is  obtained  from  personality  traits  that  are suitable for students. The knowledge base  was obtained from a Child Clinical Psychologist and was built with the qadidah (IF-THEN).  The  output  of  the  Fuzzy  calculation  is  that  students  have  a  Sanguine,  Choleric,  Melancholic  or  Phlegmatic personality.  The  results  of  testing  this  method  by  doing  calculations  and  testing  the  system,  it  is  obtained  that  personality outputs are in accordance with the personality characteristics of students and are running well. So it can be recommended to help teachers in determining the treatment of students.
Keywords: Personality, Identification, Fuzzy Tsukamoto, Expert System, Phsychology.

## Abstrak
Identifikasi kepribadian merupakan salah satu hal yang penting untuk mengenali diri sendiri dan orang lain. Identifikasi ini dilakukan  berdasarkan  ciri-ciri  kepribadian  yang  dimiliki  seseorang  berdasarkan  teori  kepribadian  Kant.  Tidak  sedikit  guru yang belum memahami kepribadian siswa, dalam proses belajar mengajar beberapa guru yang belum memahami kepribadian siswa  maka  seorang  guru  akan  sulit  menyampaikan  materi  pembelajaran  yang  akan  menarik  minat  siswa  yang  berdampak kepada  proses  transfer  pengetahuan  menjadi  terhambat.  Maka  digunakan  metode Fuzzy Tsukamoto  untuk  mengidentifikasi kepribadian  siswa.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu  guru  dalam  mengelompokan  dan  mengenali  kepribadian  siswa sehingga lebih mudah untuk menentukan perlakuan dalam mengembangkan bakat dan minat yang dimilikinya. Input sistem diperoleh dari ciri-ciri kepribadian yang sesuai dengan diri siswa. Basis pengetahuan diperoleh dari Psikolog Klinis Anak dan dibangun dengan kadidah ( IF-THEN ). Output dari perhitungan Fuzzy adalah siswa memiliki kepribadian Sanguinis, Koleris, Melankolis  atau  Plegmatis. Hasil  dari  pengujian  metode  ini  dengan  melakukan  perhitungan  dan  uji  coba  sistem,  maka didapat keluaran kepribadian yang telah sesuai dengan ciri-ciri kepribadian siswa dan berjalan dengan baik. Sehingga dapat direkomendasikan untuk membantu guru dalam menentukan perlakuan terhadap siswa.
Kata kunci: Kepribadian, Identifikasi, Fuzzy Tsukamoto, Sistem Pakar, Psikologi.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Artificial  Intelligence atau  yang  sering  juga  disebut dengan  kecerdasan  buatan  memiliki  peranan  yang sangat  penting  pada  saat  ini,  terlebih  penerapan teknologi  dari  bidang  komputer  untuk  menunjang berbagai  bidang  pekerjaan  manusia  [ 1 ]. Artificial Intelligence merupakan  kecerdasan  buatan  yang berperilaku  layaknya  manusianya  [ 2 ].  Perubahan mendorong para ahli untuk mengembangkan komputer untuk  membantu  kinerja  manusia  atau  bahkan melebihi  kemampuan  kerja  manusia  tersebut.  Salah satunya  adalah  pemanfaatan  Sistem  Pakar  dalam bidang  Ilmu  Psikologi  dan  Kepribadian  [ 3 ].  Hal  ini yang  menjadi  dasar  dalam  penerapan  aplikasi  sistem pakar  untuk  mengidentifikasi  siswa  menggunakan
metode Fuzzy Tsukamoto [ 4 ].  Dalam  melakukan identifikasi  kepribadian  pakar  psikologi  melakukan identifikasi  kepribadian  melalui  pengamatan  dan wawancara,  kemudian  dari  jawaban  dan  pengamatan yang  dilakukan  mengenai  gejala,  ciri-ciri  kepribadian akan dihubungkan dengan faktor-faktor seperti kondisi lingkungan,  sosial,  genetik,  emosional,  pendidikan, dan  kognitif  [ 5 ].  Kepribadian  menunjukkan  seseorang yang  berdiri  sendiri  terlepas  dari  individu  yang  lain, biasanya  selalu  dikaitkan  dengan  pola-pola  tingkah laku manusia yang berhubungan dengan norma-norma tentang baik dan buruk. Dengan kata lain, kata pribadi atau  kepribadian  dipakai  untuk  menunjukkan  adanya ciri-ciri  khas  yang  ada  pada  seseorang  [ 6 ].  Apalagi  di dalam  dunia  pendidikan  khususnya  tingkat  sekolah dasar,  sangat  banyak  ditemukan  dalam  proses  belajar
dan  mengajar  banyak  siswa  susah  dalam  menyerap materi  pelajaran  dengan  baik.  Guru  harus  bisa memadukan  teknik  dan  pola  belajar  yang  unik  dalam proses  belajar  agar  siswa  dapat  menyerapnya  dengan baik,  guru  harus  mempunyai  pengetahuan  dalam penentuan  kepribadian  yang  dimiliki  oleh  siswa didiknya.
Dalam  ilmu  psikologi  ada  beberapa  tipe  kepribadian biasanya  mempengaruhi  siswa  dalam  proses  belajar mengajar.  Tipe  kepribadian  yang  umum  berdasarkan teori  Kant  pada  orang  dewasa,  remaja  dan  anak-anak adalah  koleris,  melankolis,  plegmatis,  dan  sanguinis. Dari  masing-masing  tipe  kepribadian  ini  mempunyai ciri-ciri  yang  berbeda  dan  membutuhkan  solusi  yang berbeda  agar  anak-anak  pada  tingkat  sekolah  dasar bisa  dengan  mudah  menyerap  pelajaran  dan  bisa mengaplikasikan  dengan  baik  [ 7 ].  Penentuan  minat dan  bakat  perlu  dilakukan  untuk  dapat  mengetahui potensi  peserta  didik,  baik  dalam  segi  akademis maupun  non-akademis.  Pengetahuan  itu  diperlukan saat  memberikan  pendampingan  dan  pengembangan keterampilan yang sesuai bakat yang dimiliki [ 8 ]. Agar membantu  guru  dalam  penentuan  kepribadian  siswa dan  membantu  mengembangakan  minat  dan  bakat siswa,  dalam  ilmu  komputer  dikenal  Sistem  Pakar untuk mengenalinya.
Sistem  Pakar  adalah  bagian  perangkat  lunak  atau pemrograman  komputer  yang  ditujukan  sebagai fasilitator nasehat dan media bantu dalam menyelesaikan  masalah  dalam  sektor  tertentu  seperti sains, kedokteran, pendidikan dan sebagainya [ 9 ]. Pada hakikatnya Sistem Pakar adalah sistem informasi yang memuat  wawasan  dari  pakar  sehingga  dapat  dipakai untuk  konsultasi  [ 10 ].  Tujuan  dibuatnya  Sistem  Pakar bukan  untuk  menggantikan  peran  seorang  pakar melainkan  mensubstitusikan  kemampuan  manusia  ke dalam  bentuk  sistem  sehingga  bisa  digunakan  oleh banyak  orang  [ 11 ].  Sistem  Pakar  merupakan  bagian dari  Artificial  Intelligence  dan  Aritificial  Intelligence dan  salah  satunya  dengan  menerapkan  sebuah  sistem kecerdasan  buatan  dengan  menggunakan  konsep logika  fuzzy,  atau  disebut  sebagai  sistem  inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference System). Logika Fuzzy adalah suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang input  ke  dalam  suatu  ruang  output,  mempunyai  nilai kontinyu,  Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan  dan  derajat  dari  kebenaran  [ 12 ].  Dalam penelitian  ini  metode Fuzzy yang  digunakan  adalah metode Fuzzy Tsukamoto karena  metode Fuzzy Tsukamoto  merupakan  pilihan  yang  tepat  dalam menangani  masalah  pengambilan  sebuah  keputusan yang  menggunakan  beberapa  kriteria.  Dengan  metode ini,  semua  kriteria  itu  memiliki  nilai  yang  sama sehingga  tidak  memiliki  bobot  yang  berbeda  seperti metode lain. Jadi dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto  merupakan  pilihan  yang  tepat  karena mempertimbangkan semua kriteria yang akan diperhitungkan .
Fuzzy  Tsukamoto  merupakan  penggabungan  aturan sesuai dengan data yang sudah tersedia, di mana setiap aturan akan direpresentasikan menggunakan himpunan Fuzzy,  yang  mempunyak  fungsi  keanggotaan  [ 13 ]. Langkah  Fuzzy  dimulai  dari  proses  Fuzzyfikasi  yang merubah nilai tegas menjadi nilai linguistic , dilanjutkan  dengan  pembentukan rule dari  semua kemungkinan  yang  terjadi,  kemudian  diproses  dengan mesin  inferensi  Tsukamoto  untuk  memperoleh  nilai output  dan  terakhir  dilakukan  proses  Defuzzyfikasi yaitu merubah menjadi nilai tegas kembali [ 14 ].
Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  mempredikasi  curah hujan  Dasarian  di  Sumenep,  hasil  peramalan  curah hujan  dengan  metode  inferensi  fuzzy  Tsukamoto memiliki  akurasi  yang  baik  dengan  nilai  MAPE 10,64%.  Peramalan  dengan  Fuzzy  Tsukamoto  dapat memprediksi  awal  musim  kemarau  yaitu  pada Dasarian  3  bulan  April  tahun  2020.  Adapun  prediksi awal  musim  hujan  adalah  Dasarian  2  di  bulan November 2020 [ 15 ].
Penelitian  terdahulu  berikutnya  tentang  penentuan kelas kesesuaian lahan pada tanaman khususnya kakao (Theobroma  cacao),  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  algoritma  untuk  penentuan kelas  kesesuaian  lahan  tanaman  kakao  dengan  multi- layer inference Fuzzy Tsukamoto. Variabel input yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  18  variabel input  dengan  15  diantaranya  merupakan  variabel nonlinguistic  atau  crisp  dan  sisanya  merupakan variabel  linguistik  atau  Fuzzy  yang  merupakan  data persyaratan tumbuh tanaman kakao. Berdasarkan hasil pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  multi-layer inference  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  penentuan  kelas kesesuaian  tanaman  kakao  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  97%  [ 16 ].  Metode  Fuzzy  Tsukamoto digunakan  untuk  penentuan  buah  papaya  California berdasarkan bentuk fisik, ukuran, warna dan kecacatan merupakan  variabel  beserta  output  sebagai  hasil penentuan  kualitas  pepaya  California.  Berdasarkan pengujian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil kualitas 75% [ 17 ]. Selanjutnya Sistem Inferensi Fuzzy Untuk  Membantu  Diagnosis  Penyakit  Pneumonia Anak,  berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  10  data  uji, Fuzzy  Tsukamoto  berhasil  memberikan  rekomendasi diagnosis  8  dari  10  data  yang  sesuai  dengan  hasil rekam  medis.  Fuzzy  Tsukamoto  memberikan  akurasi sebesar  80%,  sensitifitas  sebesar  75%  dan  spesitifitas sebesar 83% [ 18 ].
Penelitian selanjutnya Optimalisasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto menggunakan Algoritma  Genetika  untuk  Menentukan  Air  Sungai, berdasarkan  hasil  pengujian,  optimasi  keanggotaan Fuzzy  fungsi  menggunakan  algoritma  genetika memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 95%, sedangkan  nilai  akurasi  tanpa  proses  optimasi  adalah 90%.  Itu  parameter  yang  digunakan  dalam  algoritma genetika  adalah  sebagai  berikut:  ukuran  populasi  80, nomor  generasi  adalah  175,  tingkat  crossover  (cr)
adalah  0,6  dan  tingkat  mutasi  (mr)  adalah  0.4  [ 19 ]. Selanjutnya  Fuzzy  Tsukamoto  dan  ITIL  untuk Peningkatan  Strategi  Layanan  Tiket  Insiden,  untuk mengukur  berapa  banyak  tiket  yang  dibutuhkan diselesaikan  untuk  meningkatkan  pelayanan  yang diberikan.  Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan penilaian menggunakan Layanan yang ditemukan ITIL Proses Operasi dan Pengorganisasian Operasi Layanan sebagai  kelemahan,  dan  dari  hasil  Fuzzy  Tsukamoto dengan  perhitungan  162  tiket  yang  perlu  diselesaikan dengan  tepat  jadi  sehingga  menjadi  acuan  untuk mengembangkan dan meningkatkan pelayanan diberikan kepada klien [ 20 ].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  dipaparkan, penelitian  ini  memiliki  tujuan  merancang  sebuah sistem  dengan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk mengidentifikasi kepribadian siswa dalam mengembangkan  minat  dan  bakatnya  serta  membantu guru  untuk  mengelompokan  siswa  agar  memberikan perlakuan yang semestinya.  Metode ini mencari solusi dengan perhitungan rata-rata terbobot.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode Sistem Pakar yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Penelitian  yang dilakukan menggunakan aplikasi berbasis website yang dapat  digunakan  dalam  mengidentifikasi  kepribadian siswa.  Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  kerangka kerja yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Masalah  yang  akan  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini adalah  tidak  sedikit  guru  yang  belum  memahami kepribadian  siswa,  dalam  proses  belajar  mengajar beberapa  guru  ada  yang  tidak  memahami  kepribadian siswa  maka  guru  tersebut  akan  sulit  menyampaikan materi  pembelajaran  yang  akan  menarik  minat  siswa yang  berdampak  kepada  proses  transfer  pengetahuan menjadi terhambat.
2.2. Menganalisa Masalah
Hal  ini  dilakukan  agar  permasalahan  dapat  dipahami secara  baik  untuk  kemudian  diselesaikan  dengan langkah-langkah  yang  sesuai.  Setelah  melakukan observasi dan analisa, ditemukan  beberapa  hal  dalam proses    belajar    dan    mengajar    banyak    siswa  susah dalam  menyerap  meteri  pelajaran  dengan  baik  dan siswa  belum  mengetahui  keterampilan,    bakat  dan minat yang ada  pada dirinya.  Hal ini disebabkan oleh faktor  lingkungan,  kepribadian  dan  kemampuan  daya serap  dari  siswa.  Guru  sebagai  tenaga  pendidik  harus bisa mengenali gejala-gejala seperti ini.
2.3. Menentukan Tujuan
Setelah  memahami  masalah  yang  ada,  pada  tahap    ini dilanjutkan dengan  menetapkan tujuan dari penelitian. Tujuan  yang  hendak  dicapai  dari  penelitian      ini adalah   Sistem identifikasi   yang   dapat   membantu mengetahui kepribadian siswa dalam mengembangkan minat  dan  bakat  siswa  serta  membantu  guru mengelompokan siswa  sehingga  lebih  mudah  untuk menentukan  perlakuan  dalam  mengembangkan  bakat dan minat yang dimiliki.
2.4. Mempelajari Literatur
Mempelajari  tentang  literatur  yang  akan  digunakan sebagai  bahan  referensi  dalam  penelian  ini.  Adapun literatur  yang  digunakan  berasal  dari  jurnal-jurnal ilmiah,   modul   pembelajaran   serta   buku   tentang Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  berkaitan  dengan Metode Fuzzy Tsukamoto dan buku kepribadian anak. Literatur- literatur ini menjadi acuan dalam melakukan penelitian ini dengan tujuan membantu dan memudahkan proses penelitian.
2.5. Mengumpulkan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara melakukan  pengamatan  secara  langsung  pada  siswa. Selanjutnya  dalam  pengumpulan  data  dilakukan wawancara  langsung  kepada  guru  kelas  yang  sedikit banyaknya  tahu  sifat  dan  karakter  siswa  di  dalam kelas. Kemudian data tentang kepribadian anak didapat dengan  melakukan  diskusi  atau  komunikasi  langsung dengan ahli  pakar  yaitu  Psikolog  Klinis Anak.
2.6. Melakukan  Analisa  Data  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto
Data  yang  diperoleh,  selanjutnya  akan  dianalisa  dan diimplementasikan guna menghasilkan informasi yang bermanfaat  dalam  identifikasi  kepribadian  siswa. Dalam  Analisa  data  implementasi  digunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto. Cara  ini  diharapkan akan menghasilkan  solusi  yang  akurat  sehingga  tujuan  dari penelitian  ini  akan  tercapai.  Pada  logika  Fuzzy Tsukamoto,  setiap  konsekuen  dalam  suatu  rule  yang bentuknya IF-THEN, wajib direpresentasikan menggunakan  kumpulan  Fuzzy  yang  memiliki  fungsi keanggotaannya  konstan.  Output  yang  dihasilkan  oleh inferensi,  setiap  rule  ditampilkan  dengan  tegas  yang
memiliki  dasar  α  predikat.  Untuk  mendapatkan hasilnya  menggunakan  rata–rata  terbobot.  Langkah- langkah dalam Fuzzy Tsukamoto:
a.  Fuzzyfikasi,  melakukan  pengubahan  masukan dengan  nilai  tegas  kedalam  variabel  linguistik  dengan memakai  fungsi  keanggotaan  yang  tersimpan  didalam dasar keilmuan Fuzzy.
b. Pembentukan dasar pengetahuan (rule dalam bentuk IF…THEN),  yaitu  secara  umum  bentuk  model  Fuzzy Tsukamoto  adalah  IF  (X  is  A)  and  (Y  is  B)  and  (Z  is C), dimana A,B, dan C adalah himpunan fuzzy.
c.  Mesin  Inferensi,  yaitu  proses  dengan  menggunakan fungsi  implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai  α- predikat  tiap-tiap  rule  (α1,  α2,  α3,  …  α).  Kemudian masing-masing  nilai  α-predikat  ini  digunakan  untuk menghitung  keluaran  hasil  inferensi  secara  tegas (crisp) masing-masing rule (z1, z2, z3, …zn).
d.  Defuzzyfikasi,  mengubah  keluaran  fuzzy  yang diperoleh dari mesin inferensi menjadi nilai tegas atau crisp  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode rata-rata (Average) seperti pada persamaan [ 21 ]:
(1)
Dimana Z adalah Defuzzifikasi rata-rata terbobot (Center Average Deffuzzyfier), α1, α2 adalah α- predikat (fire strenght) pada variabel output dari hasil masing-masing fungsi implikasi, dan Z1, Z2 adalah Nilai tegas (crips) pada variabel output dari hasil masing-masing fungsi implikasi.
2.7. Merancang Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  langkah  awal  dalam membuat  sebuah  sistem.  Sistem  ini  akan  dibuat berbasis web agar  mudah  diakses.  Pada  tahapan  ini dilakukan  perancangan  input,  proses  dan  output  dari sistem  yang  akan  dibuat  menggunakan  Bahasa pemograman Ruby dan MySQL sebagai database.
2.8. Mengimplementasikan Sistem
Tahap pengimplementasian sistem dilakukan berdasarkan perancangan sistem. Tahapan ini bertujuan untuk menerapkan dan mewujudkan rencana yang  telah  disusun  menjadi  bentuk  nyata.  Pembuatan sebuah sistem memerlukan hardware dan software.
2.9. Menguji Hasil
Pengujian hasil dilakukan untuk membandingkan hasil pencarian  manual  dengan  sistem.  Pada  tahapan  ini dijelaskan  berupa  hasil  dari  analisis  pengolahan  data dan  pengujian  data  yang  telah  dikerjakan  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Dengan tujuan  agar  dapat  dilakukan  pengujian  apakah  data yang sudah ada sinkron dengan ketentuan sistem yang diinginkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  menjelaskan tentang  tahapan  analisa  dan  perancangan  system. Sistem  yang  dibangun  bertujuan  untuk  dapat mengidentifikasi  keperibadian  berdasarkan rule yang telah diperoleh [ 22 ].
3.1. Analisa dan Perancangan
Dalam  membuat Rule dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto  dibutuhkan  ciri-ciri  untuk  membuat aturan.  Kemudian  aturan  yang  dihasilkan  dapat menentukan  jenis  kepribadian  berdasarkan  ciri-ciri yang terlihat.
3.2. Data
Pengambilan  data  Penelitian  ini  dilakukan  wawancara langsung dengan  guru Psikolog Klinis  Anak di SMPS Imam  Syafi’i  di  Pekanbaru.  Data  diperoleh  dari Psikolog  Klinis  Anak  berupa  data  ciri-ciri  dan  tipe kepribadian.  Dari  hasil  wawancara  dan  penjelasan yang  diberikan  oleh  pakar  terdapat  12  ciri-ciri kepribadian dan 4 tipe kepribadian.
3.3. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base )
Basis pengetahuan ini berisi pengetahuan-pengetahuan untuk  menyelesaikan  masalah  tertentu,  dalam  hal  ini untuk  mengetahui  kepribadian  siswa.  Pengetahuan ( Knowladge ) didapat dari wawancara dengan Psikolog Klinis  Anak.  Adapun  data  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara langsung dengan Psikolog Klinis Anak.
Jumlah tipe kepribadian yang diolah terdiri dari 4 tipe kepribadian.  Setiap  tipe  kepribadian  diberikan  kode berupa  huruf  dan  angka  seperti  yang  disajaikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tipe Kepribadian No Tipe Kepribadian  Kode 1 Sanguinis K01 2 Koleris K02 3 Melankolis K03 4 Plegmatis K04
Data  ciri-ciri  kepribadian  terdapat  12  ciri-ciri kepribadian.  Data  ciri-ciri  kepribadian  diberikan  kode berupa  huruf  dan  angka  seperti  yang  dapat  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Ciri-ciri Kepribadian No Ciri-ciri Kode 1 Anda seseorang yang penuh harapan C001 2 Anda seseorang yang ramah dan periang C002 3 Anda seseorang yang pemberani C003 4 Anda seseorang yang cepat marah dan cepat tenang C004 5 Anda seseorang yang suka dipuji C005 6 Anda seseorang yang suka menolog dan melindungi C006 7 Anda seseorang yang tidak mudah percaya C007 8 Anda seseorang yang bimbang C008 9 Anda  seorang  yang  segala  hal  menyangkut  diri  di- anggap penting C009 10 Anda seseorang yang rajin C010 11 Anda seseorang yang tidak peka C011 12 Anda seseorang yang mudah mengantuk atau bosan C012
Untuk  penalaran  dalam  mengidentifikasi  kepribadian siswa,  maka  data  yang  diperoleh  dari  Psikolog  Klinis Anak  akan  direpresentasikan  dalam  bentuk  pohon keputusan yang sebagaimana terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan Gambar 2 di atas dapat dijelaskan bahwa Sanguinis (K01) yang ciri-cirinya yaitu penuh harapan (C001),  ramah  dan  periang  (C002)  dan  pemberani (C003). Koleris (K02)  yang  ciri-cirinya  yaitu  cepat marah  dan  cepat  tenang (C004),  suka  dipuji  (C005) dan suka menolong dan melindungi (C006). Melankolis (K03)  yang  ciri-cirinya  yaitu  tidak  mudah percaya (C007),  bimbang  (C008)  dan  segala  hal  yang menyangkut  diri  dianggap  penting  (C009). Plegmatis (K04)  yang  ciri-cirinya  yaitu  rajin (C010),  tidak  peka (C011) dan mudah mengantuk atau bosan (C012).
3.4. Fuzzyfikasi
Variabel input dan variabel output pada metode Fuzzy Tsukamoto,  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan Fuzzy [ 23 ]. Pada proses ini, ciri-ciri kepribadian untuk menentukan  kepribadian  siswa  direpresentasikan sebagai variabel input, sedangkan variabel output pada proses ini berupa tipe kepribadian.
Variabel Fuzzy yang akan dimodelkan:
a) Variabel input  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  ciri-ciri  kepribadian.  Ciri-ciri  yang  digunakan yang  telah  dijabarkan  pada  Tabel  2.  Ciri-ciri  tersebut bertipe bilangan real yang merupakan bobot nilai ciri- ciri. Variabel ini terdiri dari tiga himpunan Fuzzy yaitu Tidak  Yakin  dengan  domain  [0-40],  Ragu  dengan domain  [30-80]  dan  Yakin  dengan  domain  [70-100] yang ditunjukkan pada dengan kurva dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan pada Variabel Ciri-ciri Kepribadian
b)  Variabel  output  pada  penelitian  ini  berupa  tipe kepribadian  yang  merupakaan  dasar  dari  pengambilan keputusan.  Tipe  kepribadian  yang  yang  telah dijabarkan  pada  Tabel  1.  Masing-masing  memiliki  5 himpunan  Fuzzy  yaitu  himpunan  Sangat  Rendah dengan  domain  [0-30],  Rendah  dengan  domain  [20- 40],  Sedang  dengan  domain  [40-60],  Tinggi  dengan domain [60-80] dan Sangat Tinggi dengan domain [80- 100] yang masing-masing domain ditunjukkan dengan kurva dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan pada Variabel Tipe Kepribadian

## 3.5. Menentukan Rule
Berdasarkan  penyajian  fakta  dan  proses  yang  sudah dijelaskan di atas, untuk perancangan dan perencanaan identifikasi  kepribadian  siswa,  maka  disusun  daftar aturan  ( rule )  yang  sesuai  dengan  prosedur  dengan menggunakan ekspresi logika seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Aturan Kepribadian dengan Ciri-cirinya
RULE IF THEN R1 C001 Yakin AND C002 Yakin AND C003 Yakin K01 SANGUINIS SANGAT TINGGI R27 C001 Tidak Yakin AND C002 Tidak Yakin AND C003 Tidak Yakin K01 SANGUINIS SANGAT RENDAH R1 C004 Yakin AND C005 Yakin AND C006 Yakin K02 KOLERIS SANGAT TINGGI R27 C004 Tidak Yakin AND C005 Tidak Yakin AND C006 Tidak Yakin K02 KOLERIS SANGAT RENDAH R1 C007 Yakin AND C008 Yakin AND C009 Yakin K03 MELANKOLIS SANGAT TINGGI R27 C007 Tidak Yakin AND C008 Tidak Yakin AND C009 Tidak Yakin K03 MELANKOLIS SANGAT RENDAH R1 C010 Yakin AND C011 Yakin AND
C012 Yakin K04 PLEGMATIS SANGAT
TINGGI
R27 C010 Tidak Yakin AND C011 Tidak
Yakin AND C012 Tidak Yakin K04
PLEGMATIS SANGAT RENDAH 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 13 26 39 52 65 78 91
tidak yakin
ragu yakin 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 sangat rendah
rendah
sedang tinggi
3.6.  Mesin Inferensi Menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan  nilai  -predikat.  -predikat  digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp).
Data  sampel  siswa  mengisi  kuesioner  atau  pertanyaan ciri-ciri  kepribadian  yang  sesuai  dengan  dirinya dengan  memberikan  range  nilai  dari  0  sampai  100 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kuesioner Ciri-ciri Kepribadian
No Kode Ciri-ciri Kepribadian Nilai 1 C001 65 2 C002 69 3 C003 80 4 C004 60 5 C005 30 6 C006 65 7 C007 43 8 C008 51 9 C009 75 10 C010 81 11 C011 32 12 C012 66

## 3.7.   Deffuzyfikasi
Mengubah output  Fuzzy yang  diperoleh  dari  mesin inferensi  menjadi  nilai  tegas  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan Fuzzyfikasi.
3.8. Implementasi dan Pengujian Sistem
Perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  analisa menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto diimplementasikan  dan  dilakukan  pengujian  ke  dalam sistem.  Hasil  perhitungan  didapatkan  tipe  kepribadian siswa  yang  paling  dominan  adalah Sanguinis dengan persentase 70 %.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penerapan  metode Fuzzy Tsukamoto dalam mengidentifikasi  kepribadian siswa dapat  memberikan rekomendasi dan membantu guru dalam mengelompokan  siswa.  Hasil  pengujian  metode  ini juga  dengan  melakukan  perhitungan  dan  uji  coba sistem,  maka  didapat  keluaran  kepribadian  yang  telah sesuai  dengan  ciri-ciri  kepribadian  siswa  dan  berjalan dengan  baik.  Sehingga  dapat  direkomendasikan  untuk membantu guru dalam menentukan perlakuan terhadap siswa.

## Daftar Rujukan
[ 1 ] Chairunnisa, C., Radityo, H., Wicaksono, H. R., & Ayyasy, S. T. (2021).  Penerapan  Algoritma  pada  Artificial  Intelligence sebagai  Upaya  Menangani  Penyebaran  Hoax. Cakrawala ,
15 (2), 174–187. https://doi.org/10.32781/cakrawala.v15i2.316
[ 2 ]  Pakpahan,  R.  (2021).  Analisa  Pengaruh  Implementasi  Artificial Intelligence Dalam Kehidupan Manusia. Journal of Information  System,  Informatics  and  Computing , 5 (2),  506– 513. https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i2.616
[ 3 ] Wandira, R., & Naam, J. (2020). Implementasi Metode Forward
Chaining  dalam  Mengidentifikasi  Kepribadian  Siswa. Jurnal CoSciTech  (Computer  Science  and  Information  Technology) , 1 (2), 84–92. https://doi.org/10.37859/coscitech.v1i2.2236
[ 4 ] Sinaga, M. D., Sembiring, N. S. B., Sianturi, C. J. M., & Sianturi, C.  J.  M.  (2020).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Leptospirosis. CSRID  (Computer Science  Research  and  Its  Development  Journal) , 12 (2),  98– 106. https://doi.org/10.22303/csrid.12.2.2020.98-106
[ 5 ]  Wijaya,  J.  D.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Sistem  Pakar  untuk
Mengukur Tingkat Akurasi Dalam Mengidentifikasi Kepribadian Menggunaakan Metode Forward Chaining. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 3 (1), 42–46. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.99
[ 6 ]  Pardede,  E.  O.,  Situmorang,  A.,  Yohana,  M.,  &  Silalahi,  A.  P. (2021). Analisa Penentuan Jurusan Sesuai Kepribadian Untuk Siswa  SMA  Kelas  3  Menurut  Hippocrates  Dengan Menggunakan  Metode  Profile  Matching  Berbasis  Android  Di SMA Negeri 1 Habinsaran . 1 (1), 16–21. https://doi.org/10.46880/methotika.v1i1.4
[ 7 ]  Hardianto,  R.  (2018).  Sistem  Pakar  Penetuan  Tipe  Kepribadian Sisea  Sekolah  Dasar  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning. Intecoms:  Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science , 1 (2), 240–250.
https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.298
[ 8 ]  Putri,  N.  A.  (2018).  Sistem  Pakar  untuk  Mengidentifikasi Kepribadian  Siswa  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Dalam  Mendukung  Pendekatan  Guru. Intecoms:  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science , 1 (1),  78–90. https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.164
[ 9 ]  Maiyendra,  N.  A.  (2018).  Perancangan  Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Dengan Menggunakan
Metode Backward Chaining. Jursima , 6 (2), 6. https://doi.org/10.47024/js.v6i2.120
[ 10 ]  Julita,  R.  (2018).  Sistem  Pakar  Pemilihan  Menu  Makanan Berdasarkan Penyakit Dan Golongan Darah. Pseudocode , 5 (1), 56–68. https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.1.56-67
[ 11 ] Lesmana, L. S. (2018). Sistem Pakar Backward Chaining Untuk Pemilihan  Alat  Kontrasepsi  Yang  Cocok  Berbasis  Android.
Edik Informatika , 4 (1), 10–22.
https://doi.org/10.22202/ei.2017.v4i1.2533
[ 12 ] Ragestu, F. D., & Sibarani, A. J. P. (2020). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Pemilihan Siswa Teladan di Sekolah. Teknika , 9 (1), 9–15. https://doi.org/10.34148/teknika.v9i1.251
[ 13 ]  Mandala,  E.  P.  W.,  &  Putri,  D.  E.  (2021).  Penerapan  Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Rakik. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 8 (1), 1–
10. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v8i1.665
[ 14 ]  Anggraeni,  I.,  &  Yanti,  Y.  (2020).  Sistem  Pemantauan Pertumbuhan Batita  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. Komputasi:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Dan  Matematika ,
17 (1), 346–353. https://doi.org/10.33751/komputasi.v17i1.1749
[ 15 ]  Muhandhis,  I.,  Ritonga,  A.  S.,  &  Murdani,  M.  H.  (2021). Implementasi  Metode  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Memprediksi  Curah  Hujan  Dasarian  Di  Sumenep. Jurnal Ilmiah  Edutic :  Pendidikan  Dan  Informatika , 8 (1),  1–10. https://doi.org/10.21107/edutic.v8i1.8907
[ 16 ] Uljanah, I. I., & Uyun, S. (2021). Multi-Layer Inference Fuzzy Tsukamoto  Determining  Land  Suitability  Class  of  Cocoa Plants. Jurnal Teknik Informatika , 14 (1), 1–10. https://doi.org/10.15408/jti.v14i1.13616
[ 17 ] Ezar, M., Rivan, A., Octavia, A., Wijaya, D. I., Rajawali, J., & 14  Palembang,  N.  (2021).  Desain  Model  Fuzzy-Tsukamoto
Untuk  Penentuan  Kualitas  Buah  Pepaya  California  (Carica Papaya  L.)  Berdasarkan  Bentuk  Fisik. Saintekom , 11 (1),  11– 21. https://doi.org/10.33020/saintekom.v11i1.155
[ 18 ]  Numan,  N.,  Kusumadewi,  S.,  &  Muzayyanah,  N.  (2020). Sistem  Inferensi  Fuzzy  Untuk  Membantu  Diagnosis  Penyakit Pneumonia Anak. IT Journal Research and Development , 5 (1), 53–62. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5088
[ 19 ] Kotimah, Q., Firdaus Mahmudy, W., & Nur Wijayaningrum, V. (2017).  Optimization  of  fuzzy  Tsukamoto  membership function  using  genetic  algorithm  to  determine  the  river  water. International Journal of Electrical and Computer Engineering , 7 (5),  2838–2846. https://doi.org/10.11591/ijece.v7i5.pp2838- 2846
[ 20 ]  Ranggadara,  I.  (2019).  Fuzzy  Tsukamoto  and  ITIL  for improvement strategy on incident ticket services. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering ,
8 (10), 897–903. https://doi.org/10.35940/ijitee.J9063.0881019
[ 21 ]  Rohmani,  A.,  &  Untung,  D.  (2020).  Prototype  Sistem Pendiagnosa  Penyakit  dan  Hama  Tanaman  Bawang  Merah  di Kabupaten  Brebes  dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. JOINS (Journal of Information System) , 5 (1), 102–114. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.3511
[ 22 ]  Julianto,  D.  P.  A.,  Andryana,  S.,  &  Gunaryati,  A.  (2021). Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Penggajian  Karyawan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. JATISI  (Jurnal Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 8 (4),  1710–1722. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i4.1097
[ 23 ]  Kurniati,  N.  I.,  Akbar,  R.  R.  El,  &  Wijaksono,  P.  (2019). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa  Autisme  Pada  Anak. Innovation  in  Research  of
Informatics (INNOVATICS) , 1 (1), 21–27. https://doi.org/10.37058/innovatics.v1i1.676