Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Kombinasi Logika Fuzzy Dan Metode Simple Additive Weighted (SAW) Untuk Membantu Merekomendasikan Jurusan Pada Perguruan Tinggi
Deni Kurniawan
Faculty Computer Science, Informatics and Business Institute Darmajaya Strret. 2.A. Pagar Alam No. 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142
denikurniawan@gmail.com
Intisari — Penjurusan pada sekolah menengah ke atas memiliki tujuan antara lain mengelompokkan siswa sesuai kecakapan, kemampuan, bakat, dan minat yang relatif sama. Selain itu penentuan jurusan membantu mempersiapkan siswa melanjutkan studi ke Perguruan Tinggi dan memilih dunia kerja. Berdasar penelitian Indonesia Career Center Network (ICCN) tahun 2017, diketahui sebanyak 87% mahasiswa Indonesia mengakui bahwa jurusan yang diambil tidak sesuai dengan minatnya. Selain itu sebanyak  71,7%  memiliki  profesi  yang  tidak  sesuai  dengan  pendidikannya.  Penelitian  yang  dilakukan    menunjukkan ketidaksesuaian  jurusan  siswa  sebanyak  40%.  Berdasarkan  ketidaksesuaian  kompetensi  siswa  terhadap  jurusan  yang ditempuhnya  maka  siswa  selaku  pembuat  keputusan  harus  benar  –  benar  mempertimbangkan  kriteria  kemampuan  dan keinginan.  Kriteria  yang  ditetapkan  dalam  studi  kasus  ini  adalah  nilai  UN  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika, Fisika, Kimia dan Biologi. Nilai Ujian Nasional (UN) siswa, selanjutnya akan dihitung menggunakan metode Fuzzy dan Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk  mendapatkan  rekomendasi  jurusan  yang  dapat  diambil  calon  mahasiswa.  Hasil  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  berupa  pembuatan  pengetahuan  dalam  aplikasi  pendukung  keputusan  untuk merekomendasikan jurusan kepada siswa yang akan melanjutkan ke jenjang perguruan tinggi. Kombinasi metode Fuzzy dan SAW  dapat  digunakan  dalam  merekomendasikan  untuk  penentuan  jurusan.  Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat membantu para siswa dalam mengambil jurusan yang tepat sesuai minat dan bidangnya.
Kata kunci — Fuzzy, SAW, Jurusan, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract — Majors in high school and above have the aim, among others, to group students according to their skills, abilities, talents, and interests that are relatively similar. Besides determining the majors help prepare students to continue their studies to Higher Education and choose the world of work. Based on research by the Indonesia Career Center Network (ICCN) in 2017, it is  known that as  many as 87% of Indonesian students admit that the courses taken are  not in  line with their  interests. In addition, as much as 71.7% have a profession that is not in accordance with their education. Research conducted shows that there are 40% discrepancies in student majors. Based on the discrepancy of student competencies towards the majors they take, students as decision makers must really consider the criteria of ability and desire. The criteria set out in this case study are UN scores in Indonesian, English, Mathematics, Physics, Chemistry and Biology. National Examination (UN) scores for students will then be calculated using Fuzzy and Simple Additive Weighting (SAW) methods to obtain departmental recommendations that prospective students can take. The results of the research that has been done is in the form of making knowledge in decision support applications to recommend majors to students who will continue to tertiary level. The combination of Fuzzy and SAW methods can be used in recommending majors. It is expected that this application can help students in taking the right majors according to their interests and fields.
Keywords — Fuzzy, SAW, Department, Decision Support System

## I. P ENDAHULUAN
Penjurusan  pada  sekolah  menengah  ke  atas memiliki  tujuan  antara  lain  mengelompokkan siswa  sesuai  kecakapan,  kemampuan,  bakat,  dan minat yang relatif sama [2]. Selain itu penentuan jurusan membantu mempersiapkan siswa melanjutkan  studi  ke  Perguruan  Tinggi  dan memilih  dunia  kerja.  Membantu  memperkokoh
keberhasilan  dan  kecocokan  atas  prestasi  yang akan  dicapai  di  waktu  mendatang.  Setelah  tamat dari  SMA,  siswa  yang  melanjutkan  ke  jenjang perguruan  tinggi  dapat  memilih  jurusan  sesuai dengan  keinginannya.  Umumnya  tes  masuk perguruan  tinggi  harus  megikuti  tahapan  tes kemampuan.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  calon  mahasiswa  yang  sesuai dengan  kemampuan  dan  keinginannya  dalam
e-ISSN: 2656-0860
memilih  jurusan.  Penilaian  ini  dilakukan  dengan beberapa  indikator  yang  telah  ditetapkan  oleh Perguruan Tinggi.
Berdasar  penelitian  [3],  diketahui  sebanyak 87%  mahasiswa  Indonesia  mengakui  bahwa jurusan  yang  diambil  tidak  sesuai  dengan minatnya.  Selain  itu  sebanyak  71,7%  memiliki profesi  yang  tidak  sesuai  dengan  pendidikannya. Penelitian  yang  dilakukan  [2]  yang  berkaitan dengan  ketidaksesuaian  pemilihan  jurusan  siswa sebanyak 40%.
Tabel 1. Persentase Ketidaksesuian Kompetensi
[2] Presentase Siswa Kesesuaian Kompetensi 37 % siswa Sesuai dengan kompetensinya 23% siswa Ragu – ragu dengaan kompetensinya 40% siswa Tidak sesuai dengan kompetensinya
Berdasarkan ketidaksesuaian kompetensi siswa terhadap  jurusan  yang  ditempuhnya  maka  siswa selaku  pembuat  keputusan  harus  benar  –  benar mempertimbangkan  kriteria  kemampuan  dan keinginan.  Kriteria  yang  ditetapkan  dalam  studi kasus  ini  adalah  nilai  UN  Bahasa  Indonesia, Bahasa  Inggris,  Matematika,  Fisika,  Kimia  dan Biologi.  Nilai  Ujian  Nasional  (UN)  siswa, selanjutnya  akan  dihitung  menggunakan  metode Fuzzy  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk  mendapatkan  rekomendasi  jurusan  yang dapat diambil calon mahasiswa.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [4].
Logika  fuzzy  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan masalah ketidakpastian.
Sebuah  bilangan  fuzzy  biasa  memiliki  himpunan fuzzy  yang  ditandai  dengan  pemberian  interval dari  0  sampai  1.  Logika  fuzzy  menggunakan
fungsi  keanggotaan  dengan  menggunakan  kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke  dalam  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki interval antara 0 sampai 1 [6].
Kombinasi  metode  Fuzzy  dan  SAW  telah banyak  digunakan  dalam  penelitian.  Penelitian Handayani  [2]  menggunakan  kombinasi  FSAW untuk  menentukan  jurusan  pada  tingkat  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  dan  mampu  membantu siswa  dalam  merekomendasikan  jurusan  pada tingkat SMA. Penerapan kombinasi Fuzzy – SAW digunakan pada seleksi siswa berprestasi. Itu hasil seleksi  diperoleh  dalam  bentuk  peringkat  nilai peserta.  Meski  menggunakan  yang  sederhana perhitungan  bobot,  metode  SAW  FMADM  bisa memberikan  keputusan  terbaik  dalam  proses pengambilan  keputusan  [5].  Penerapan  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dapat  diterapkan dalam  menemukan  alternatif  terbaik  untuk keputusan  untuk  membeli  laptop.  Penerapan metode  toko  komputer  sangat  membantu  untuk menyediakan informasi kepada konsumen. Mereka dapat memilih laptop sesuai dengan selera dan kemampuan mereka. Dengan ini pendekatan, pengguna dapat menghitung keinginan pembelian barang [7].   Berdasarkan  beberapa  penelitian, maka  penerapan  kombinasi  Fuzzy-SAW  mampu membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  untuk itu  penelitian  ini  menggunakan  metode  Fuzzy- SAW  untuk  membantu  calon  mahasiswa  dalam menentukan jurusan di perguruan tinggi berdasarkan nilai Ujian Nasional (UN) dari mata pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris, Matematika, Fisika, Kimia, Biologi.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem berbasis komputer yang dapat membantu penggunanya  dalam  mengambil  suatu  keputusan untuk mengatasi permasalahan secara interaktif.

## B. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria [1] [9]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.  Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM).

## C. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output  [4].  Teori  himpunan  fuzzy  dapat  digunakan untuk  merepresentasikan  masalah  ketidakpastian. Bilangan fuzzy biasa memiliki himpunan fuzzy yang ditandai dengan pemberian interval dari 0 sampai 1 [5]. Logika fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan menggunakan  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya menggunakan interval antara 0-1.

## D. Analisis Permasalahan
Hasil  analisa  yang  telah  dilakukan,  maka didapatkan  permasalahan  pada    saat  siswa  akan melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  tinggi  dalam memilih jurusan. Penelitian [2] terdapat ketidaksesuaian  kompetensi  siswa  terhadap  jurusan sebanyak 40%. Berdasarkan permasalahan ini, maka perlu  sebuah  penelitian  dengan  mengembangkan system pendukung keputusan yang dapat membantu merekomendasikan jurusan kepada calon mahasiswa baru dalam menentukan jurusan di perguruan tinggi berdasarkan nilai UN yang mereka dapatkan.

## E. Analisa Parameter
Parameter  merupakan  indicator  yang  akan  menjadi tolak  ukur  yang  digunakan  dalam  perhitungan system  pendukung  keputusan.  Parameter  yang digunakan dalam memilih jurusan pada penelitian ini yaitu :
a. Nilai UN Bahasa Indonesia
b. Nilai UN Bahasa Inggris
c. Nilai UN Matematika
d. Nilai UN Fisika
e. Nilai UN Kimia
f. Nilai UN Biologi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perancangan (Desain)
1. Data Nilai Ujian Nasional Tabel 2. Data Rata-rata Nilai UN
Tabel 3. Data Hasil UN Siswa
Berdasarkan  data  nilai  rata-rata  Ujian  Nasional dikabupaten  Pringsewu  dan  wawancara  kepada pakar yaitu para guru yang memiliki pengalaman dan pengetahuan  pemilihan  jurusan,  maka  didapatkan tabel  pengetahuan  untuk  menentukan  jurusan  yang tepat berdasarkan nilai ujian nasional.
Tabel 4. Kecocokan Jurusan Berdasarkan Nilai UN
Berdasarkan  tabel  kecocokan  diatas,  selanjutnya dibuat  kurva  dan  fungsi  keanggotaan  berdasarkan parameter nilai ujian nasional.
2. Penilaian Parameter
Penilaian  untuk  masing  masing  parameter menggunakan  kurva  linier  dan  fungsi  keanggotaan pada Logika Fuzzy seperti pada tabel 5. Berikut.
Tabel 5. Parameter UN Terhadap Jurusan Komputer
BAHASA INDONES IA BAHASA INGGRIS MATEMA TIKA FISIKA KIMIA BIOLOGI 1 12120001 SMAN 1 PRINGSEWU 10805055 N 200 82.29 65.41 50.54 61.36 59.62 61.01 64.73 2 12120002 SMAN 1 PAGELARAN 10805057 N 145 69.66 43.63 33.95 41 44.3 46.26 48.25 3 12120003 SMA XAVERIUS PRINGSEWU 10805043 S 111 73.12 50.79 36.94 42.75 43.39 48.02 51.6 4 12120007 SMAN 2 PRINGSEWU 10805047 N 227 77.09 52.93 37.4 42.31 42.56 53.66 53.9 5 12120008 SMAN 1 SUKOHARJO 10805053 N 128 69.81 45.17 37.85 35.83 44.84 46.61 49.64 6 12120009 SMAN 1 ADILUWIH 10809746 N 45 69.29 42.49 34.44 37.5 42.25 44.49 47.52 7 12120010 SMA MUHAMMADIYAH PRINGSEWU 10805035 S 41 70.1 45.02 31.22 35.28 35 45.7 47.44 8 12120011 SMAN 1 GADINGREJO 10805045 N 222 80.94 63.13 44.36 54.67 53.48 56.94 61.02 9 12120012 SMA MUHAMMADIYAH GADINGREJO 10805037 S 36 62.83 41.39 32.22 35 32.5 39.32 43.82 10  12120014 SMA BINA MULYA GADINGREJO 10809943 S 19 68.95 47.26 33.29 30 32 45.39 48.73 11  12120015 SMAN 1 AMBARAWA 10805048 N 166 71.54 45.55 34.22 43.75 43.57 51.73 50.47 12  12120016 SMA YASMIDA AMBARAWA 10809745 S 15 69.6 43.07 31.5 32 40 45.83 47.5 13  12120018 MAN 1 PRINGSEWU 10816353 N 115 71.67 48.68 33.22 35.96 45 47.05 49.73 14  12120019 MA DARUL ULUM SUKOHARJO 10816355 S 20 62.9 40.3 30.88 37.5 45 43.19 44.18 15  12120028 MA MAARIF KEPUTRAN 10816356 S 63 68.92 44.79 35.79 31 32 50.52 50.01 16  12120033 SMA NEGERI 1 BANYUMAS 10814648 N 32 65.94 41.13 30.55 32 40 47.33 46.07 17  12120034 SMA ISLAM TERPADU AL-HIDAYAH 10815162 S 51 71.06 46.2 34.56 35 47.5 50.27 50.33 18  12120035 SMA NEGERI 2 GADINGREJO 10815084 N 123 71.79 48.52 33.07 34 42 48.25 50.41 19  12120036 SMA NEGERI 1 PARDASUKA 69762684 N 59 64.64 42.07 30.89 30 39 44.07 45.31 20  12120037 SMA YADIKA PAGELARAN 69892653 S 26 71.85 50.46 31.44 41 38.75 44.79 49.04 21  12120038 SMA ISLAM AL-ANSHOR PUTRI 69944725 S 32 71.31 49.88 35.23 30 40 51.48 51.98 MAX 82.29 65.41 50.54 61.36 59.62 61.01 MIN 62.83 40.3 30.55 30 32 39.32 Rata2 RERATA NILAI PADA MATA UJI NO KODE NAMA SATUAN PENDIDIKAN NPSN STATUS JUMLAH PESERTA NIS Nama Jurusan Bahasa Inggris MTK Fisika Kimia Biologi 2012928375 Heru Purwanto IPA 70 42 48 56 58 55 2012203994 Ahmad Sodiq IPA 62 45 40 47 43 57 2012349589 Yoyok Maryono IPS 74 57 46 37 36 40 2011938478 Rusliyanto IPS 65 40 43 45 42 50 2010567853 Budi Kurniawan IPA 60 50 45 38 60 53 2010998812 Ana Maulisa IPA 40 30 35 45 42 44 B. Indo B. Inggris MTK Fisika Kimia Biologi Komputer ≥ 68 ≥55 ≥40 ≥34 ≥36 ≥50
Kedokteran ≥ 68 ≥62 ≥35 ≥58 ≥57 ≥60 Sipil ≥68 ≥45 ≥45 ≥55 ≥38 ≥45 Hukum ≥80 ≥64 ≥35 ≥34 ≥36 ≥45 Ekonomi ≥75 ≥45 ≥48 ≥34 ≥36 ≥45 Alternatif NilaI Ujian Nasional
Nilai yang digunakan dalam perhitungan adalah nilai keanggotaan  yang  telah  dihitung  menggunakan fungsi
keanggotaan. Nilai-nilai tersebut dikonversikan  ke  dalam  kriteria  dan  diubah  ke bilangan  fuzzy.  Sebagai  contoh  terdapat  alumni bernama BUDI memiliki nilai UN Bahasa Indonesia 60, Bahasa Inggris 45, MTK 40, Fisika 47, Kimia 43 dan  Biologi  47,  maka  nilai  tersebut  dikonversi dengan perhitungan menggunakan fungsi keanggotaan dengan hasil pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Keanggotaan
3. Normaliasi Metode SAW
Normalisasi dilakukan berdasarkan rumus berikut :
Keterangan : • Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
• Jika j adalah atribut biaya (cost) Normalisasinya adalah sebagai berikut :
Normalisasi  untuk  jurusan  Komputer  sebagai berikut : 𝑟11 = 0.2 max (0.2; 0.4; 0.4; 0; 0) = 0.2 0.4 = 0.5
𝑟12 = 0 max (0; 0; 1; 0; 1) = 0 1 = 0 𝑟13 = 1 max (1; 1; 0.5; 1; 0.2) = 1 1 = 1 𝑟14 = 1 max(1; 0; 0.2; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟15 = 1 max (1; 0; 1; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟16 = 1 max (1; 0.7; 1; 1; 1) = 1 1 = 1
Normalisasi  untuk  jurusan  Kedokteran  sebagai berikut :
𝑟21 = 0.4 max (0.2; 0.4; 0.4; 0; 0) = 0.4 0.4 = 1 𝑟22 = 0 max (0;0;1;0;1) = 0 1 = 0 𝑟23 = 1 max (1; 1; 0.5; 1; 0.2) = 1 1 = 1
𝑟24 = 0 max(1; 0; 0.2; 1; 1) = 0 1 = 1 𝑟25 = 0 max (1; 0; 1; 1; 1) = 0 1 = 1 𝑟26 = 0.7 max (1; 0.7; 1; 1; 1) = 0.7 1 = 0.7
Normalisasi  untuk  jurusan  Teknik  Sipil  sebagai berikut :
𝑟31 = 0.4 max (0.2; 0.4; 0.4; 0; 0) = 0.4 0.4 = 1 𝑟32 = 1 max (0; 0; 1; 0; 1) = 1 1 = 1 𝑟33 = 0.5 max (1; 1; 0.5; 1; 0.2) = 0.5 1 = 0.5 𝑟34 = 0.2 max(1; 0; 0.2; 1; 1) = 0.2 1 = 0.2 𝑟35 = 1 max (1; 0; 1; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟36 = 1 max (1; 0.7; 1; 1; 1) = 1 1 = 1
Normalisasi untuk jurusan Hukum sebagai berikut :
𝑟21 = 0 max (0.2; 0.4; 0.4; 0; 0) = 0 0.4 = 0 𝑟22 = 0 max (0; 0; 1; 0; 1) = 0 1 = 0 𝑟23 = 1 max (1; 1; 0.5; 1; 0.2) = 1 1 = 1 𝑟24 = 1 max(1; 0; 0.2; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟25 = 1 max (1; 0; 1; 1; 1) = 1 1 = 1
𝑟26 = 1 max (1; 0.7; 1; 1; 1) = 1 1 = 1
Normalisasi  untuk  jurusan  Ekonomi  sebagai berikut :
𝑟21 = 0 max (0.2; 0.4; 0.4; 0; 0) = 0 0.4 = 0 𝑟22 = 1 max (0; 0; 1; 0; 1) = 1 1 = 1 𝑟23 = 0.2 max (1; 1; 0.5; 1; 0.2) = 0.2 1 = 0.2 𝑟24 = 1 max(1; 0; 0.2; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟25 = 1 max (1; 0; 1; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟26 = 1 max (1; 0.7; 1; 1; 1) = 1 1 = 1
Didapatkan hasil normalisasi sebagai berikut:
𝑅 = ( 0.5 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0.7 1 1 0.5 0.2 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0.2 1 1 1 ) Proses perangkingan dilakukan
dengan menggunakan  vektor  bobot  masing-masing  kriteria yang  telah  ditetapkan  oleh  pengambil  keputusan. Vektor bobotnya adalah sebagai berikut :
W1 = [0.15 0.25 0.3 0.1 0.1 0.1] W2 = [0.1 0.1 0.1 0.2 0.25 0.25] W3 = [0.1 0.1 0.2 0.25 0.25 0.1] W4 = [0.3 0.25 0.15 0.1 0.1 0.1] W5 = [0.2 0.2 0.3 0.1 0.1 0.1]
Hasil perkalian antara matriks W * R adalah sebagai berikut :
e-ISSN: 2656-0860
W ∗ R =
( 0.076 0 0.3 0 0.1 0.1 0.1 0 0.1 0 0 0.175 0.1 0.1 0.1 0.05 0.25 0.1 0 0 1 0.1 0.1 0.1 0 0.2 0.06 0.1 0.1 0.1 )
Langkah  selanjutnya  adalah  penjumlahan  masing- masing kriteria untuk mendapatkan hasil perangkingan kriterianya. Baris pertama dari matriks W * R : A1 = 0.576 + 0 + 0.3 + 0 + 0.1 + 0.1 = 0.575
A2 = 0.1 + 0 + 0.1 + 0 + 0 + 0.175 = 0.375 A3 = 0.7 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.05 + 0.25 + 0.1 = 0.7 A4 = 0 + 0 + 1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.45 A5 = 0 + 0.2 + 0.06 + 0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.56
Perangkingan  diurutkan  dari  hasil  penjumlahan kriteria  paling  besar  ke  paling  kecil.  Nilai penjumlahan  alternatif  terbesar  ada  pada  A3, sehingga  alternatif  A3  (Teknik  Sipil)  adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.

## B. Impelementasi Sistem
Halaman ini digunakan untuk menghitung menggunakan logika fuzzy dan metode SAW untuk memberikan  rekomendasi  jurusan.  Hasil  dari perhitungan  berupa  nilai  perangkingan  yang diurutkan  dari  hasil  penjumlahan  kriteria  paling besar  ke  paling  kecil.  Nilai  penjumlahan  alternatif terbesar ada pada A3, sehingga alternatif A3 (Teknik Sipil)  adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai alternatif terbaik.
Gambar 1. Halaman Perhitungan Rekomendasi Jurusan
Berdasarkan  perhitungan  dengan  nama  Ahmad Sodiq dan nilai ujian nasional bahasa Indonesia 62, Bahasa Inggris 45, MTK 40, Fisika 47, Kimia 43 dan Biologi  57,  setelah  dihitung  menggunakan  logika fuzzy  dan  metode  SAW,  maka  didapat  nilai rekomendasi  terbesar  yaitu  Jurusan  Teknik  Sipil, namun  seluruh  nilai  jurusan  ditampilkan  sehingga pengambil  keputusan  dapat  menentukan  sesuai keinginannya.

## C. Hasil Penelitian
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah berupa  pembuatan  pengetahuan  dalam  aplikasi pendukung  keputusan  untuk  merekomendasikan jurusan  kepada  siswa  yang  akan  melanjutkan  ke jenjang perguruan tinggi. Kombinasi metode Fuzzy dan SAW dapat
digunakan dalam merekomendasikan untuk penentuan jurusan. Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat membantu  para  siswa  dalam  mengambil  jurusan yang tepat.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan,  terdapat  beberapa  kesimpulan  yaitu sebagai berikut:
1.  Perancangan  sistem  dalam  membangun sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan jurusan menggunakan metode pengembangan waterfall. Pada tahap pengkodean menggunakan bahasa pasca dengan GUI Borland Delphi dan basisdata My SQL.
2.  Penerapan  metode  fuzzy  digunakan  untuk menentukan  nilai  keanggotaan  dari  setia  kritera lalu  dihitung  normalisasi  dan  perangkingan menggunakan metode Simple Additive Weighted (SAW)
3. Penentuan  kriteria  diambil  dari  nilai  Ujian
Nasional siswa yang telah diolah dan pengetahuan pakar dalam hal pendidikan.

## R EFERENSI
[1] Fishburn, P.C.1967.” Additive Utilities with Incomplete Product Set: Application to Priorities and
Assignments”.,
Blackwell Publishing. New Jersey
[2] Dian Novita Handayani, Fitro Nur Hakim, Achmad Solechan, “SISTEM Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan  Jurusan
Menggunakan [3] Indonesia Career Center Network (ICCN)
tahun
2017.
http://www.careercenter.id/
[4] Kusumadewi, Sri dan Purnomo Hari.  2010,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy”, Cetakan Pertama, Graham Ilmu,   Yogyakarta
[5] Widayanti Deni, Oka-Sudana and Arya  Sasmita,  2013.,  Analysis and  Implementation Fuzzy Multi Attribute Decision Making SAW Method for Selection of High Achieving  Students  inFaculty
Level.
[6] Zadeh, L. A. (1994). The concept of   a  linguistic  variable  and  its application to approximate reasoning-III. Information
sciences,
9(1), 43-80
[7] Khairul, Manogari Simaremare,
Andysah  Putera  Utama  Siahaan. 2016. “Decision Support System in   Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting”. IJRTER- 2016, All Rights Reserved
[8] Turban, Efraim dan Jay E Aronson.   2005. Decission Support Systems and  Intelligent  Systems. Yogyakarta:
Andi Offset
[9] Mac Crimmon, K.R.1968. ”Decision  Making  among  Multiple  Atribut
Alternatives: a  Survey and
Consolidated Approach”