DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v10i1.599

## Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Penentuan Jurusan Sesuai Minat Bakat Penerimaan Siswa Baru Pada SMK
Arial 11
Prasastya Dwi Pamungkas 1) ; Bebas Widada 2) ; Dwi Remawati 3)
1) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) prasastya121@gmail.com; 2) bbswdd@sinus.ac.id; 3) dwirema@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Nowadays  the industrial  revolution  4.0,  employment  demands  a  workforce  that  is characterized,  creative,  innovative,  and  competent  so  that  the  education  sector  through educational institutions, especially Vocational High School (SMK) is expected to be able to produce graduates who are competitive in the advancement of the world of work today. However, there are a lot of Vocational High School which is make new students difficult to choose one of them. The purpose  of  this  research  is  to  help  the  students  choosing  the  appropriate  major  based  on  their interest  and  talent.  It  uses  Fuzzy  Tsukamoto  Method  in  processing  the  values  and  the  PHP programming language in designing the program code. The result of this research is an Application to  decide  the  students’  major  in  Vocational  High  School  (SMK)  based  on  their  interest,  talent, students’ score on the previous school.
Keywords : SMK, Vocational, School, Talents, Interest, Tsukamoto

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  secara  umum  adalah  usaha sadar  dan  terencana  untuk  mewujudkan suasana  belajar  dan  proses  pembelajaran untuk peserta didik agar secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan  spiritual  keagamaan,  pengendalian diri,  kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mulia serta  ketrampilan  yang  diperuntukkan  untuk dirinya dan masyarakat[1].
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) memiliki  banyak  jurusan.  Semakin  banyak pilihan jurusan pada sebuah Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) menjadikan semakin banyak pilihan bagi peserta didik, dan ini membuat kesulitan bagi peserta didik. Untuk membantu  siswa  baru  khususnya  SMK Pancasila  5  wonogiri  dalam  memilih  jurusan, maka  pada  penelitian  ini  membuat  aplikasi Penentuan  Jurusan  Sesuai  Minat  Bakat  Pada Penerimaan  Siswa  Baru  SMK  Pancasila  5 Wonogiri. Metode yang digunakan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto. 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[2].
Dengan aplikasi ini diharapkan para calon siswa baru mampu memilih jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat yang dimiliki.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. SPK
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga komponen  yang  saling  berinteraksi,  sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen sistem  pendukung  keputusan  lain),  sistem pengetahuan  (repository  pengetahuan  domain masalah  yang  ada  pada  sistem  pendukung keputusan  atau  sebagai  data  atau  sebagai produser)  dan  sistem  pemrosesan  masalah (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapasitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan)[3].

## 2.2. Website
Website  merupakan  kumpulan  halaman- halaman  yang  digunakan  untuk  menampilkan informasi  teks,  gambar  diam  atau  gerak, animasi,  suara,dan  atau  gabungan  dari semuanya,  baik  yang  bersifat  statis  maupun dinamis  yang  membentuk  satu  rangkaian bangunan  yang  saling  terkait,  yang  masing- masing  dihubungkan  dengan jaringan-jaringan halaman [4].

## 2.3. MySQL
MySQL adalah Relational Database
Management  System (RDBMS),  yaitu  data
base  relasi  yang  memiliki  perintah  standar adalah  SQL  ( Structured  Query  Language ). MySQL  termasuk  Data  base  Server,  karna mendukung  parintah  SQL  secara  penuh  dan dapat  diakses  dalam  jaringan  (bisa  sebagai Server dan Client) [4].

## 2.4. PHP
PHP  merupakan  script  yang  terintegrasi dengan HTML dan berada pada server (server side  HTML  embedded  scripting).  PHP  juga merupakan  script  yang  digunakan  untuk membuat halaman website yang dinamis.[4] 2.5. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  multi-nilai  logika  yang diperkenalkan  oleh  Zadeh  untuk  berurusan dengan  ide-ide  jelas  dan  tegas.  Ini  telah digambarkan  sebagai  perpanjangan  dengan logika  Aristotelian  dan  Boolean  konvensional karena berhubungan dengan "derajat kebenaran" agak dari nilai absolut dari "0 dan 1" atau "benar / salah". Logika fuzzy tidak seperti perangkat lunak komputer yang hanya memahami  fungsi  biner  atau  nilai  konkret melainkan  mirip  dengan  pemikiran  manusia dan  interpretasi.  Seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Logika tegas (kiri) dan logika fuzzy (kanan)

## Defuzzyfikasi
Untuk  mendapatkan  nilai  output  (crisp) adalah mengubah input menjadi suatu bilangan pada  domain  himpunan fuzzy  .  dimana  antara anteseden dan konsekuen harus ada hubungannya.
𝑍  = ∑ 𝛼 𝑖 𝑧 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖 𝑧 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 ………. (1)
Z merupakan hasil defuzzyfikasi, sedangkan  αi  adalah  nilai  keanggotaan antiseden,  dan  zi  adalah  hasil  inferensi  setiap aturan[5].

## 2.4. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang telah dilakukan oleh [6] [7] [8][9]  ,  menunjukkan  bahwa  algoritma  Fuzzy Tsukamoto dapat digunakan untuk menentukan  jumlah  produksi  suatu  home industri,  yaitu  UMKM  roti,  seragam  maupun tahu dengan variable yang berbeda.
Pada penelitian yang lain algoritma Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk sistem  monitoring dan  mengkontrol  kolam  peresapan  air  pada Internet of Things (IoT) di UNISSULA, sehingga pompa  yang  ada  pada  kolam  peresapan  air dapat  dikontrol  secara  otomatis  dan  data ketinggian  air  dapat  di  pantau  secara  tepat waktu [10].
Penelitian  tentang  penentuan  penerima beasiswa  dilakukan  oleh  [11],  menggunakan metody  fuzzy  yaitu  fuzzy  Tsukamoto  dengan menggunakan  2  variabel  yaitu  IP  dan pendapatan orang tua.
Sedangkan penggunaan fuzzy Tsukamoto untuk proses pemilihan jurusan dan memberikan  rekomendasi  yang  membantu siswa/i  dalam  menentukan  jurusan  pada  SMA dilakukan  oleh  [12],  dengan  kesimpulan membantu  mempercepat  dan  memudahkan sekolah  untuk  menentukan  keputusan  dalam pelimilihan jurusan.
Fuzzy  Tsukamoto  juga  digunakan  untuk Penentuan  konsentrasi  pada  mahasiswa, karena  kebanyakan  mahasiswa  kesulitan dalam menentukan konsentrasi pada saat awal perkuliahan.  Banyak  mahasiswa  yang  masih belum  mengenal  minat  dan  kemampuan  yang dimilikinya.  Hal  tersebut  membuat  mahasiswa cenderung  memilih  dan  menjalani  konsentrasi yang tidak sesuai dengan minat dan kemampuannya. Dengan aplikasi ini digunakan untuk memberikan rekomendasi dalam pemilihan  konsentrasi  di  Jurusan  Teknik Informatika FTI UII [13].

## III.  METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian merupakan dasar penyusunan rancangan  dan  merupakan  penjelasan  dari metode ilmiah secara umum.
3.2. Jenis dan Metode Pengumpulan Data a.  Jenis Data
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh langsung dari perusahaan/instansi yang menjadi obyek penelitian.
Data  sekunder  adalah  data  yang  yang diperoleh dari buku yang mendukung penelitian.
b.  Metode Pengumpulan Data
1.  Observasi
2.  Wawancara
3.  Studi Pustaka
3.3. Metode  Pengolahan  dan  Pengembangan
Sistem Dalam pembangunan suatu aplikasi diperlukan suatu pengolahan dan
pengembangan sistem yang akan menentukan proses  penyelesaian  rekayasa  perangkat lunak,  adapun  pengolahan  sistem  yang digunakan  adalah  dengan  menggunakan pengembangan sistem SDLC model waterfall.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  dan  pembuatan  aplikasi penentuan  minat  bakat  apada  penerimaan murid  baru  SMK  Pancasila  5  Wonogiri  ini menggunakan model SDLC ( Software Development  Life  Cycle )  waterfall.  SDLC waterfall  memiliki  5  tahapan,  yaitu  analisis kebutuhan perangkat lunak, desain, pembuatan kode program ( coding ), pengujian dan pemeliharaan ( maintenance ).

## 4.1. Analisa
Tahapan ini adalah pengumpulan data dan kebutuhan  yang  akan  dibangun  menjadi sebuah sistem baru dari sistem lama yang telah berjalan, diperoleh data yang dibutuhkan yaitu:
1)  Data nilai calon murid
2)  Alur  penerimaan  calon  murid  baru pada sistem yang berjalan saat ini
3)  Analisis proses algoritma fuzzy Tsukamoto 4)  Fungsional sistem 5)  Kebutuhan sistem

## 4.2. Desain
Perancangan ini meliputi perancangan use case,  activity  diagram,  sequence  diagram , basis data dan perancangan antar muka. a.  Use Case Diagram
Use  case  diagram  juga  digunakan  untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah  sistem  dan  siapa  saja  yang  berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram
Keterangan pada Use Case Diagram ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi Aktor Aktor Deskripsi Admin Merupakan pengguna yang memiliki hak akses untuk menambah, mengedit dan mengurangi konten. Siswa Merupakan pengguna yang memiliki  hak  akses  terbatas  dan hanya mampu menjawab soal
Aktifitas  pada  Use  Case  diagram  ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Identifikasi Use Case
No Use Case Keterangan 1 Menginput Nilai Menginput Nilai merupakan  proses  yang dilakukan  oleh  admin untuk  memasukkan  nilai ke aplikasi sehingga dapat diproses oleh aplikasi 2 Mengedit Nilai Mengedit Nilai merupakan  proses  yang dilakukan  oleh  admin untuk mengedit masukan nilai yang telah diinput ke aplikasi jika terjadi kesalahan  dalam  proses input 3 Menghapus Nilai Menghapus Nilai merupakan  proses  yang dilakukan  oleh  admin untuk  menghapus  nilai yang telah diinputkan. 4 Melihat Hasil Melihat Hasil merupakan proses  yang  dilakukan oleh murid untuk melihat hasil penilaian yang telah dilakukan b.  Activity Diagram Activity  diagram  merupakan  rangkaian aliran dari aktivitas, digunakan untuk mendeskripsikan aktivitas yang dibentuk dalam suatu  operasi  sehingga  dapat  juga  digunakan untuk aktivitas lainnya, seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Activity Diagram Admin
c.  Sequence Diagram Sequence diagram
menggambarkan interaksi  antar  objek  di  dalam  dan  di  sekitar sistem  (termasuk  pengguna,  display,  dan sebagainya) berupa message yang digambarkan terhadap waktu, ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diagram login admin
d.  Basis Data Perancangan aplikasi ini menggunakan database mysql yang berfungsi untuk menyimpan  data  siswa.  Relasi  anatar  tabel ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Relasi tabel

## 4.3. Proses Perhitungan
Proses  perhitungan  dengan  menggunakan algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  masalah yang  di  bahas  oleh  peneliti,  dimulai  dari
penentuan Data mentah yang digunakan untuk perhitungan  beserta  kriteria  yang  digunakan, ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Mentah Nama Nilai C1 C2 C3 C4 C5 C6 Siswa1  80 60 75 80 TKJ 79 Siswa2  70 80 85 40 AP 60 Siswa3  78 83 40 40 TKJ 65 Siswa4  80 40 30 35 AP 63 Siswa5  65 70 72 68 AP 40 Siswa6  70 60 71 63 AKUN 40 C1  : Nilai Matematika C2  : Nilai Bahasa Indonesia C3  : Nilai Bahasa Inggris
C4  : Nilai IPA C5  : Minat Siswa C6  : Nilai Tes Tertulis
Langkah berikutnya adalah:
a.  Pembentukan Himpunan Fuzzy Selanjutnya  melakaukan  pembentukan himpunan Fuzzy, pada Langkah ini menentukan  variable  input  yang  ditunjukkan pada  Tabel  4  dan  variable  output  yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 4. Variabel Input
Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain C1 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100] C2 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100] C3 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100] C4 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100] C5 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100] C6 Cukup [0-100] [0-60] Baik [40-100]
b.  Fungsi Keanggotaan Grafik  fungsi  keanggotaan  variable  input ditunjukkan pada Gambar 6, sedangkan Grafik fungsi keanggotaan variable outpu ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Grafik Fungsi Keanggotaan Variable Input
Fungsi Keanggotaan variabel input :
µ cukup =   { 0; 60−𝑥 60−40 ;
1; 𝑥  ≥ 60 40  ≤ 𝑥 ≤ 60 𝑥  ≤ 40 µ baik =   { 0; 𝑥−40 60−40 ;
1; 𝑥  ≤ 40 40  ≤ 𝑥 ≤ 60 𝑥  ≥ 60 Tabel 5. Variabel Output Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicar aan Domain Jurusan Jurusan TKJ [0-50] [0-20] Jurusan Administrasi Perkantoran [0-50] [10-30] Jurusan Penjualan [0-50] [20-40] Jurusan Akuntansi [0-50] [30-50]
Gambar 7. Grafik Fungsi Keanggotaan Variable Ouput µ A =   { 0; 20−𝑥 20−10 ; 1; 𝑥  ≥ 20
10  ≤ 𝑥 ≤ 20 𝑥  ≤ 10 µ B =   { 0; 𝑥−10 20−10 ; 20−𝑥 30−20 ; 𝑥  ≤ 10 𝑥 ≤ 30
10  ≤ 𝑥 ≤ 20 0  ≤ 𝑥 ≤ 20
µ C =   { 0; 𝑥−20 30−20 ;
40−𝑥
40−30 ; 𝑥  ≤ 20 𝑥 ≤ 40
20  ≤ 𝑥 ≤ 30 30  ≤ 𝑥 ≤ 40
µ D =   { 0; 𝑥−30 40−30 ;
40−𝑥 50−40 ; 𝑥  ≤ 30 𝑥 ≤ 50
30  ≤ 𝑥 ≤ 40
40  ≤ 𝑥 ≤ 50
c.  Fuzzy Inference System Rules Komposisi  aturan  pada  himpunan  Fuzzy  pada penyelesaian  masalahan  ini  ditunjukkan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Komposisi Aturan
Kode Aturan R1 IF nilai UN Matematika BAIK AND nilai UN Bahasa Indonesia BAIK AND nilai UN Bahasa Inggris BAIK AND nilai UN
IPA BAIK AND nilai minat TKJ BAIK
AND nilai minat administrasi perkantoran CUKUP AND nilai minat
penjualan CUKUP and nilai minat akuntansi CUKUP AND nilai tes tertulis
BAIK THEN jurusan TKJ R2
IF nilai UN Matematika BAIK AND nilai UN Bahasa Indonesia BAIK AND nilai UN Bahasa Inggris BAIK AND nilai UN
IPA CUKUP AND nilai minat TKJ CUKUP AND nilai minat administrasi perkantoran BAIK AND nilai minat penjualan CUKUP and nilai minat akuntansi CUKUP AND nilai tes tertulis BAIK THEN jurusan Administrasi Perkantoran (sambungan) R102 IF nilai UN Matematika CUKUP AND nilai UN Bahasa Indonesia CUKUP AND nilai UN Bahasa Inggris CUKUP AND nilai UN IPA BAIK AND nilai minat TKJ CUKUP AND nilai minat administrasi perkantoran BAIK AND nilai minat penjualan CUKUP and nilai minat akuntansi CUKUP AND nilai tes tertulis CUKUP THEN jurusan Akuntansi R103 IF nilai UN Matematika CUKUP AND nilai UN Bahasa Indonesia CUKUP AND nilai UN Bahasa Inggris CUKUP AND
nilai UN IPA BAIK AND nilai minat TKJ CUKUP AND nilai minat administrasi perkantoran CUKUP AND nilai minat penjualan BAIK and nilai minat
akuntansi CUKUP AND nilai tes tertulis CUKUP THEN jurusan Akuntansi

## d. Defuzzyfikasi
Berdasarkan  rumus  pada  persamaan  (1), maka proses perhitungan Defuzzyfikasi berdasarkan Tabel Nilai Siswa1 yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Nilai Siswa1 Nama Nilai C1 C2 C3 C4 C5 C6 Siswa1 80 60 75 80 TKJ 79 a)  Matematika = {cukup,baik}
µcukup [80] = 0 µbaik [80] = 1 b)  Bahasa Indonesia = {cukup,baik} µcukup [60] = 0 µbaik [60] = 1 c)  Bahasa Inggris = {cukup,baik} µcukup [75] = 0
µbaik [75] = 1 d)  IPA = {cukup,baik} µcukup [80] = 0 µbaik [80] = 1 e)  Minat TKJ {cukup,baik} µcukup [60] = 0 µbaik [60] = 1 f)  Minat Administrasi Perkantoran {cukup,baik} µcukup [40] = 1 µbaik [40] = 0 g)  Minat Penjualan {cukup,baik} µcukup [40] = 1 µbaik [40] = 0 h)  Minat akuntansi {cukup,baik} µcukup [40] = 1 µbaik [40] = 0 i)  Tes Tertulis {cukup,baik} µcukup [79] = 0 µbaik [79] = 1
R C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 7 C 9 α z α* z
1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 0 0
2 1  1  1  0  0  0  1  1  1  0 10 0
102  0  0  0  1  0  0  1  1  0  0  30  0
103  0  0  0  1  0  1  0  1  0  0  30  0
Dari  perhitungan  diatas  bisa  disimpulkan Siswa1  memiliki  bakat  di  Jurusan  TKJ  sesuai dengan minat pilihan awalnya.
Selanjutnya melalui tahapan-tahapan perhitungan  yang  sama  seperti  contoh  diatas, dilakukan  pengujian  terhadap  6  orang  calon siswa  baru  yang  akan  mendaftar  di  SMK Pancasila 5 Wonogiri.
Dari 6 orang siswa tersebut diperoleh nilai seperti berikut ini, ditunjukkan pada Tabel 8 :

## Tabel 8. Hasil Perhitungan
Nama Minat α z α*z Z Minat Jurusan Siswa1 1 0 0
0 TKJ TKJ Siswa2 1 20 20 20 AP AP Siswa3 1 30 30 30 TKJ PENJ Siswa4 1 40 40 40 AP AKUN Siswa5 1 0 0 0 AP TKJ Siswa6 1 0 0
0 AKUN TKJ

## 4.4. Aplikasi Penentuan Jurusan
Tampilan  awal  dari  aplikasi  ini  dimulai dengan  tampilan  login  admin.  Login  bertujuan agar  hanya  user  yang  berhak  menggunakan aplikasi ini yang bisa masuk, ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman login
Tampilan  menu  rule  berisi  rule  /  aturan yang menjadi dasar perhitungan aplikasi dalam memberikan hasil yang sesuai dengan inputan nilai berdasarkan kriteria yang ada, ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9.  Tampilan menu rules
Tampilan berikut ini berisikan data pribadi siswa dan  nilai  mata  pelajaran  yang  digunakan sebagai dasar perhitungan dalam menentukan jurusan.  Ditampilkan pada Gambar 10.

## 4.5. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana  implementasi  aplikasi  yang  telah dibangun.
a.  Pengujian Fungsionalistas
Menggunakan metode uji Black Box. Tabel hasil  pengujian  Black  Box  ditunjukkan  pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Black Box
No Hasil Pengujian Kelas Uji Yang Diharapkan Pengam atan Kesimpu lan 1 Login Login dan Logout Berhasil login dan Logout (  ) diterima (    ) ditolak 2 Hala man Mulai Menampilka n Halaman Utama yang berisi data siswa Tampilan Halaman Utama (  ) diterima (    ) ditolak 3 Mena mbah Data Menambah Data Murid Data Bertamb ah (  ) diterima (    ) ditolak 4 Meng edit Data Mengedit Data Murid Data Teredit (  ) diterima (    ) ditolak 5 Meng hapus Data Menghapus Data Murid Data Terhapus (  ) diterima (    ) ditolak 6 Mena mbah Peng guna Menambah Pengguna aplikasi Penggun a Bertamb ah (  ) diterima (    ) ditolak 7 Meng edit Peng guna Mengedit Pengguna aplikasi Penggun a Teredit (  ) diterima (    ) ditolak 8 Meng hapus peng guna Menghapus Pengguna aplikasi Penggun a Terhapus (  ) diterima (    ) ditolak 9 Input Data Menginput data agar dilakukan perhitungan secara terkomputeri sasi Data tersimpa n dan sesuai dengan hasil perhitung an manual yang dilakukan (  ) diterima (    )
ditolak
b.  Pengujian Validitas
Pengujian  secara  Validitas  membahas tentang  kebenaran  cara  perhitungan  sistem pendukung  keputusan  yang  menggunakan Algoritma  sebagai  dasar  penentuan  keadaan yang akan dituangkan kedalam sebuah bahasa
pemrogaman untuk membuat hasil perhitungan  dapat  dipakai  oleh  pengguna. Dalam  pengujian  ini  akan  di  dapatkan  akurasi dari  algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  dalam masalah yang dibahas oleh peneliti.
Dari  data  diatas  dilakukan  perhitungan menggunakan  algoritma  fuzzy  tsukamoto menggunakan perhitungan menggunakan excel,  perhitungan  sistem  yang  dibuat  dan excel  didapat  hasil  yang  sama  sehingga  ini membuktikan  bahwa  sistem  yang  telah  dibuat mempunyai tingkat validitas yang sama dengan perhitungan  manual  sehingga  membuktikan bahwa  dengan  pengujian  ini  sistem  sudah melakukan perhitungan secara benar.

## V.  PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilaksanakan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Terciptanya  sebuah  aplikasi  penentuan jurusan sesuai minat bakat pada penerimaan  siswa  baru  SMK  Pancasila  5 Wonogiri dengan menggunakan perhitungan fuzzy tsukamoto.
2.  Aplikasi  ini  dapat  membantu  sekolah  dan siswa untuk membantu menentukan jurusan yang tepat sesuai dengan minat bakat serta kemampuan siswa.

## 5.2. Saran
Saran  untuk  perbaikan  dari  Aplikasi  ini adalah:
1. Sistem  dapat  dikembangkan  lagi  dengan memasukkan lebih banyak kriteria sehingga tercipta  sebuah  sistem  yang  lebih  lengkap dalam  proses  penentuan  jurusan  sesuai minat bakat siswa.
2. Dapat  digunakan  metode  perhitungan lainnya  untuk  membandingkan  ketepatan dan keakuratan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Depdiknas,  “Permendiknas  Nomor  22 Tentang Standar Isi Untuk Satuan Pendidikan Dasar dan Menengah,” pp. 1– 43, 2006.
[2]  F.  D.  Ragestu  and  A.  J.  P.  Sibarani, “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Dalam  Pemilihan  Siswa  Teladan  di Sekolah,” Teknika , vol. 9, no. 1, pp. 9 –15, Jul. 2020, doi: 10.34148/teknika.v9i1.251.
[3] J.  E.  Aronson,  “Efraim  Turban  and Management Support Systems,” pp. 1–41, 2001.
[4]  Vivian  Siahaan  and  Rismon  Hasiholan
Sianipar, “Pemrograman Web dengan PHP dan  MySQL  - Google  Books,” Penerbit
SPARTA ,  no.  January  2005,  pp.  1 –122, 2018.
[5] Sri  Kusumadewi,  “Artificial  Intelligence,” Artif. Intell. (Teknik dan Apl). , 2003.
[6] L.  Beu  and  A.  Husna,  “Metode  Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Memprediksi  Jumlah Produksi Kue Pia,” vol. 3, no. 2, pp. 46–49, 2019.
[7] K. M. Herdiastuti, “Implementasi Algoritma Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Roti,” TIKomSiN , pp. 23 – 29, 2016.
[8]  A.  P.  Kusuma,  W.  D.  Puspitasari,  and  T. Gustiyoto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi Seragam  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol.  12,  no.  1,  pp.  1 –14,  2018,  doi:
10.35457/antivirus.v12i1.431.
[9]  S.  Basriati,  M.Sc  and  E.  Safitri,  M.Mat, “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto dalam Menentukan Jumlah Produksi
Tahu,” J.  Sains,  Teknol.  dan  Ind. ,  vol.  18,
no. 1, p. 120, 2021,
doi: 10.24014/sitekin.v18i1.11022.
[10] A.  Riansyah  a nd  D.  Kurniadi,  “Fuzzy Tsukamoto  Implementation  on  Internet  of Things to Control Flooding,” J. Transform. , vol.  17,  no.  2,  p.  171,  Jan.  2020,  doi:
10.26623/transformatika.v17i2.1700.
[11] N.  Novita,  “Metode  Fuzzy  Tsukamoto Untuk  Menentukan  Beasiswa,” J.  Penelit. Tek. Inform. Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016 , vol. 1, pp. 51 –54, 2016, doi: 2541-2019.
[12] H. Quddustiani, U. Athiyah, M. R. Kartika, R.  Hidayat,  and  L.  R.  Nabila,  “Penentuan Jurusan  Siswa  Sekolah  Menengah  Atas menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,”
J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol.  1,  no.  2,  pp.  82 –87,  2021,  doi:
10.20895/dinda.v1i2.205.
[13] A.  Z.  Rakhman,  H.  N.  Wulandari,  G. Maheswara,  and  S.  Kusumadewi,  “Fuzzy Inference System
Dengan Metode Tsukamoto Sebagai Pemberi Saran Pemilihan Konsentrasi (Studi Kasus:
Jurusan  Teknik  Informatika  Uii),” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 0, no. 0, pp. 15 –
16, 2012,
[Online]. Available:
https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/29 03.