Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PENENTUAN JURUSAN PADA PROSES PENERIMAAN MAHASISWA DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
Umi Hayati
Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem Cirebon umi.haya41@gmail.com

## Abstrak
Memilih  jurusan  bukanlah  urusan  yang  mudah. Banyak  faktor  yang  harus  diperhitungkan  dan dipikirkan  secara  matang  jangan  sampai  dalam memilih  jurusan  menyebabkan  kerugian  yang  besar. Banyak  cara  untuk  menentukan  pemilihan  jurusan, salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  logika fuzzy .  Penentuan  jurusan  ditentukan  dari  hasil  tes seleksi bidang akademik dengan mata uji Matematika, Bahasa  Inggris  dan  Pengetahuan  Komputer.  Dengan tujuan  untuk  merekomendasikan  pemilihan  jurusan yang  tepat  sesuai  dengan  kemampuan  akademik  dan meningkatkan kualitas. Dengan menggunakan Metode fuzzy  inference model  Mamdani  metode  max-min. Dicoba simulasi  sistem  dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB Fuzzy Toolbox . Perancangan  sistem  dilakukan  dalam  beberapa  tahap yaitu:  (1)  pembentukan  himpunan fuzzy ,  (2) pembentukan  aturan-aturan,  (3)  penentuan  komposisi aturan, dan (4) penegasan (defuzzyfikasi). Defuzzyfikasi dilakukan dengan menggunakan metode Composite  Moment ,  dengan  tipe  fungsi keanggotaan  yang  dipakai  adalah  mf-triangular,  mf- trapezoid dan mf-gaussian. Dari hasil pengujian  yang dilakukan, menunjukkan bahwa tipe fungsi keanggotaan mf-triangular dan mf-trapezoid rata-rata menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  hampir  sama. Sedangkan  tipe  fungsi  keanggotaan mf-gaussian menghasilkan tingkat akurasi tinggi untuk matematika sebesar 87,50%, bahasa inggris 100% dan pengetahuan komputer 81,58%.
Kata kunci :
Composite Moment, Logika  Fuzzy, Model  Mamdani, Seleksi Jurusan

## Abstract
Choosing  a  major  is  not  an  easy  matter.  There are many factors that must be taken into account and carefully  thought  out  so  that  in  choosing  a  major,  it will  cause  big  losses.  There  are  many  ways  to determine the selection of majors, one of which is by using  fuzzy  logic.  Determination  of  majors  is determined from the results of the selection test in the academic  field  with  the  subjects  of  Mathematics, English  and  Computer  Knowledge.  With  the  aim  of recommending  the  selection  of  the  right  major according  to  academic  abilities  and  improving quality. By using  the fuzzy inference model  Mamdani max-min  method.  The  system  simulation  was  tried using  the  MATLAB  Fuzzy  Toolbox  software.  The system design is carried out in several stages, namely: (1) formation of fuzzy sets, (2) formation of rules, (3) determination  of  the  composition  of  rules,  and  (4) confirmation  (defuzzification).  Defuzzification  is carried  out  using  the  Composite  Moment  method, with  the  types  of  membership  functions  used  are  mf- triangular,  mf-trapezoid  and  mf-gaussian.  From  the results  of  the  tests  carried  out,  it  shows  that  the  mf- triangular  and  mf-trapezoid  membership  function types  produce  almost  the  same  level  of  accuracy. While  the  membership  function  type  mf-gaussian produces a high level of accuracy for mathematics by 87.50%,  English  100%  and  computer  knowledge 81.58%.

## Keywords :
Composite  Moment,  Fuzzy  Logic,  Mamdani  Model, Major Selection .
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN
Sebuah  lembaga  pendidikan  membutuhkan  suatu bentuk  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  jurusan  yang  sesuai  bagi mahasiswanya. Keputusan yang diambil oleh mahasiswa  dalam  memilih  jurusan,  mungkin  hampir tepat sesuai dengan kemampuan akademik dan  minat siswa  atau  ada  kemungkinan  pengambilan  keputusan pemilihan  jurusan  tersebut,  tidak  tepat.  Oleh  karena itu pembuat keputusan pemilihan jurusan harus benar- benar  mempertimbangkan  pilihan  yang  tepat  dan akurat, sesuai dengan kemampuan dasar  jurusan  yang dipilih oleh mahasiswa. Penentuan jurusan mahasiswa berpengaruh  terhadap  kegiatan  akademik  mahasiswa. Dengan bantuan pemilihan  jurusan, diharapkan setiap mahasiswa  dapat  lebih  fokus  karena  telah  sesuai dengan  kemampuan  dasar  dalam  bidangnya,  minat dan  juga  bakatnya.  Peneliti  mencoba  melakukan kajian  dengan  mengambil  permasalahan  penentuan jurusan  pada  proses  penerimaan  mahasiswa,  dengan harapan  untuk  mencoba  memberikan  solusi  dalam pemilihan jurusan yang tepat dan memperkecil jumlah mahasiswa yang tidak melanjutkan studinya.
Pada kasus ini peneliti memilih penyelesaian menggunakan  pendekatan  metode  logika  Fuzzy, dengan  pertimbangan  bahwa  metode  ini  mampu diterapkan  pada  masalah-masalah  yang  tidak  linier, uncertain ,  variabel  yang  komplek  dan  tingkat pendekatan yang relatif intuitif dapat diterima dengan pemikiran  manusia.  Heni  Hapsari  [2],  memberikan informasi  mengenai  universitas  yang  mempunyai banyak  jurusan,  memberikan  bantuan  rekomendasi kepada calon mahasiswanya dalam pemilihan jurusan, dengan  proses  pengolahan  data  melalui  perhitungan inferensi  logika  fuzzy.  Sedangkan  oleh  Bahar  [3] menerapkan algoritma Fuzzy C-Means dalam penentuan pemilihan dengan 81 sampel data uji siswa, dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  (rata-rata 78,39%), Penelitian Samuel Lukas [4] dengan Logika Fuzzy  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses pemilihan  minat  mahasiswa  pada  jurusan  yang dipilihnya.
Dengan  pertimbangan  metode,  hasil  dan solusi  dari  beberapa  peneliti  sebelumnya,  maka peneliti  mencoba  melakukan  penelitian  ini  dengan menggunakan  pendekatan  Inferensi  Logika  Fuzzy yang  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  pemilihan jurusan dengan  mengklasifikasikan  pola  penjurusan
yang dipilih oleh mahasiswa, dengan mempertimbangkan  nilai  hasil  tes  kemampuan akademik.
Pada penelitian ini dilakukan dengan batasan, parameter  dan  indek  yang  berbeda  dari  penelitian sebelumnya,  dengan  menurunkan  beberapa  kriteria yang disusun dalam beberapa kategori diantaranya: (i) Kriteria  masukan  adalah  Nilai  Matematika,  Nilai Bahasa  Inggris  dan  Nilai  Pengetahuan  Komputer, yang  masing-masing  dikelompokkan  dalam  3  (tiga) himpunan  fungsi  keanggotaan.  (ii)  Kriteria  keluaran adalah  nilai  indeks  dari  program  studi:  Teknik Informatika  (S1),  Sistem  Informasi  (S1),  Teknik Informatika  (D3),  Teknik  Komputer  (D3)  dan Manajemen Informatika (D3)
Sistematika  Penulisan  diorganisasikan  ke dalam  bagian-bagian  sebagai  berikut:  Bagian  1  akan dijelaskan  mengenai  Pendahuluan  yang  melandasi penelitian  ini.  Bagian  2  menjelaskan  tentang penelitian-penelitian  terkait  khususnya  mengenani penjurusan  dan  landasan  teori  untuk  teori-teori  yang digunakan  serta  kerangka  pemikiran.  Bagian  3 membahas  metode  penelitian  yang  digunakan,  secara umum  terdiri  dari  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan, proses pengolahan awal data, metode yang diusulkan, pengujian metode, serta evaluasi dan hasil. Bagian  4  berisi  Hasil  dan  pembahasan  dari  hasil penelitian  yang  dilakukan.  Bagian  ini  akan  berisi data-data dan hasil analisa tingkat akurasi dari metode yang  diusulkan.  Bagian  5  menyajikan  sebuah ringkasan dari hasil penelitian.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Heni  Hapsari menggunakan  metoda  Fuzzy  Inference  System- Mamdani,  dengan  memasukkan  paremeter  penilaian bakat  siswa  mampu  menunjukan  perbedaan  yang signifikan  tentang  informasi  pemilihan  institusi  yang mempunyai  banyak  jurusan.  Jurusan  yang  diperoleh telah  melalui  perhitungan  logika  fuzzy  dengan  data- data yang valid. [2]
Penelitian oleh Bahar,  menggunakan  metoda Fuzzy  C-Means  dalam  penentuan  jurusan  di  Sekolah Menengah Atas pada 81 sampel data siswa yang diuji dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Algoritma Fuzzy  C-Means memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi  (rata-rata78,39%),  jika  dibandingkan  dengan metode  penentuan  jurusan  secara  manual  yang  biasa
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
dilakukan,  hanya  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata 56,17 %). [3]
Penelitian  dengan  metoda  logika  fuzzy  yang dilakukan  oleh  Samuel  Lukas  mendapatkan  aturan hubungan  antara  parameter  matakuliah  dan  nilai kompetensi,  parameter  nilai  kompetensi  dan  nilai peminatan  memiliki  peranan  yang  besar  terhadap hasil akhir dimana nilai  yang dihasilkan sebagai  nilai peminatan tidak berbeda jauh, kecuali  jika input nilai yang dimasukkan lebih besar. [4]
M.  Gesung  Gautama  dengan  metoda  Fuzzy Inference  System-Mamdani  mengevaluasi Output jurusan  IPA  dan  IPS  untuk  kedua  FIS  tidak  berbeda secara  signifikan  dan  memberikan  keputusan  yang sama. [5]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hafsah  Heru Cahyadengan  Logika  Fuzzy,  menghasilkan  nilai keanggotaan  memenuhi  target  pemilihan  dan  output data disertai nilai dukungan prosentase kedekatan atau nilai keanggotaan. [6]
Mutia Sidratul dengan metoda Logika Fuzzy mendapatkan hasil penelitian bahwa Sistem pendukung keputusan dapat  meminimalisir kesalahan dan penentuan status dan penjurusan. [7]
Perancangan  yang  mengintegrasikan  Fuzzy dengan AHP degan MF-trianggular yang diimplementasikan  pada  DSS  adalah  hasil  dari penelitian  yang  didapatkan  oleh  Defi  Rahmah  Fatih dengan  menggunakan  metoda  Logika  Fuzzy  Analisis Hirarki Proses. [8]
Metoda  Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan nama  metoda  Max-Min.  [9]  Dengan  menggunakan Metode fuzzy inference model Mamdani metode max- min.  Dicoba  simulasi  sistem  dengan  menggunakan perangkat lunak MATLAB Fuzzy Toolbox . Perancangan  sistem  dilakukan  dalam  beberapa  tahap yaitu: a. pembentukan himpunan fuzzy , b. pembentukan  aturan-aturan,  c.  penentuan  komposisi aturan, dan d. penegasan (defuzzyfikasi). [10].
Dengan metoda Fuzzy yang diusulkan maka: (i)  Pembentukan  himpunan  fuzzy,  untuk  masing- masing  variabel  masukan,  ditentukan  suatu  fungsi fuzzifikasi  yang  sesuai.  Pada  metode  Mamdani, variabel  masukan  maupun  variabel  keluaran  dibagi menjadi  beberapa  himpunan  fuzzy.  (ii)  Aplikasi fungsi implikasi, dengan menyusun basis aturan, yaitu aturan-aturan  berupa  implikasi-implikasi  fuzzy yang menyatakan  relasi  antara  variabel  masukan  dengan
variabel  keluaran,  dengan  fungsi  implikasi  minimun sebagai  berikut: Jika  a  adalah A i  dan  b  adalah B i, maka  c  adalah C i dengan  A i, B i, dan  C i adalah predikat-predikat fuzzy yang merupakan nilai linguistik dari masing-masing variabel.
Banyaknya aturan ditentukan oleh banyaknya nilai linguistik untuk masing-masing variabel masukan.  (iii)  Komposisi  aturan  inferensi  diperoleh dari  kumpulan  dan  kolerasi  antar  aturan  yang digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem  fuzzy, yaitu:  Metode  Max (Maximum).  Secara  umum  dapat dituliskan:
μ (xi) = max ( μsf (xi),μkf (xi) )  ........... [11]
dengan:
μsf  ( xi )  =  nilai MF solusi  fuzzy sampai    aturan ke- i μkf ( xi ) = nilai MF konsekuen fuzzy aturan ke- i
Dengan  metode additive ,  yakni  dengan  cara melakukan  penjumlahan  terhadap  semua  keluaran daerah  fuzzy, probabilistik  OR, melakukan  perkalian terhadap semua keluaran daerah  fuzzy, agregasi antar himpunan-himpunan fuzzy digunakan agregasi maksimum dan defuzzifikasi centroid.
Langkah langkah yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  Pengumpulan  data.Pemilihan fungsi  keanggotaan,  Perancangan  sistem  inferensi fuzzy,  Pembentukan  himpunan  fuzzy,  Pembentukan aturan  fuzzy,  Pemodelan  dengan  perangkat  lunak (FuzzyToolBox), Eksekusi  model,  Hasil  eksekusi, normalisasi, lookup tabel dan komparasi.
Langkah-langkah  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar diagram alur metode penelitian sebagai berikut:
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 1. Diagram alur metode penelitian

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah berupa  data  hasil  tes  seleksi  mata  uji  Matematika, Bahasa  Inggris  dan  Pengetahuan  Komputer  yang diperoleh  dari  database  akademik  bagian  Penerimaan Mahasiswa Baru tahun 2016/2017. [1]
Pengujian  menggunakan  operator  pengubah linguistik  yaitu  tinggi,  randah  dan  sedang.  Variabel linguistik dapat dinyatakan sebagai pasangan ( u,T(u),X ),  dengan u menunjukkan  nama  variabel. Selanjutnya T(u) disingkat  menjadi T dan  disebut term-set. maka perangkat term-set T(u) ditulis sebagai berikut:
T(Nilai  matematika)  =  {M1,  M2,  M3}  =  {rendah, sedang,  tinggi}
M1 =  rendah: M2 = sedang : M3 =  tinggi :
T(Nilai  Bhs  Inggris      )  =  {B1,  B2,  B3}  =  {rendah,
sedang,  tinggi}
B1 =  rendah :
B2 = sedang :
B2 =  tinggi   : T(Nilai  Komputer)  =  {K1,  K2,  K  3}  =  {rendah, sedang,  tinggi} K1 =  rendah : K2 = sedang : K2 =  tinggi :
Sistem  Inferensi  Fuzzy penentuan  jurusan  yang dibuat  mempunyai tiga  variabel  input. Variabel  input terdiri  atas  nilai  Matematika,  Bahasa  Inggris  dan Pengetahuan  Komputer. Untuk penelitian  ini  variable masukan nilai bakat dan minat diabaikan.
Variabel  masukan  nilai  akademis  hasil  test  ujian masuk untuk subyek Matematika, Bahasa Inggris dan Pengetahuan  Komputer  mempunyai  rentang  nilai  0 sampai  dengan  20.  Relasi  antar  variabel  masukan dengan keluaran diatur dengan kombinasi aturan. Himpunan  fuzzy yang  dibuat  untuk tiap-tiap  variabel masukan  terlihat  pada  Fungsi  derajat  keanggotaan yang  digunakan  pada  tiap  variabel  fuzzy ditentukan berdasarkan  pada  hasil  penggalian  data  keadaan  di Institusi yang dijadikan tempat penelitian.
Ada  27  aturan  kombinasi  nilai  Matematik, Bahasa  Inggris  dan  Pengetahuan  Komputer,  dengan ketentuan  bahwa  setiap  aturan  yang  dibentuk menyertakan semua variabel.
Analisis  dilakukan  dengan  mencari  tingkat korelasi  keluaran  terhadap  nilai  parameter  masukan, untuk  mengetahui  sejauhmana  hasil  rekomendasi yang  bisa  terukur  dari  pemilihan  jurusan  oleh mahasiswa  yang  bersangkutan.  Pada  penelitian  ini menggunakan nilai sample 238 mahasiswa. Perhitungan  rekomendasi  tersebut  dikelompokkan dalam kriteria kategori yang sudah ditentukan.
Hasil pengujian dapat dilihat sebagai berikut:
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 2.  Triangular_MF FIS Variabel Masukan
1,2 dan 3
Gambar 3.  Trapezoid_MF FIS Variabel Masukan
1,2 dan 3
Gambar 4.  Signoid_ MF FIS Variabel Masukan 1,2 dan 3
Gambar 5. Aturan relasi masukan dengan keluaran Gambar 6. Rule viewer FIS
Gambar 7. Plot permukaan relasi aturan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Pengujian MF-Triangular nilai matematika sedang.
Dari  hasil  pengujian  matematik  didapatkan 156 orang yang memiliki nilai matematika sedang dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  56  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 35,90%
- Tabulasi  hasil  pengujian  MF-Triangular  nilai matematika sedang
Pengujian MF-Triangular nilai matematika tinggi.
Dari hasil pengujian matematik didapatkan  8 orang  yang  memiliki  nilai  matematika  tinggi  dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  5  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 62,50%
- Tabulasi  hasil  pengujian  MF-Triangular  nilai matematika Tinggi

## Pengujian MF-Trapezoid nilai matematika sedang.
Dari  hasil  pengujian  matematik  didapatkan 156 orang yang memiliki nilai matematika sedang dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  58  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 37,18%
- Tabulasi  hasil  pengujian MF -Trapezoid  nilai matematika Sedang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Pengujian MF-Trapezoid nilai matematika tinggi.
Dari hasil pengujian matematik didapatkan 8 orang  yang  memiliki  nilai  matematika  tinggi  dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  5  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 62,50%
- Tabulasi  hasil  pengujian  MF-Trapezoid  nilai matematika Tinggi

## Pengujian MF-Gaussian nilai matematika sedang.
Dari  hasil  pengujian  matematik  didapatkan 156 orang yang memiliki nilai matematika sedang dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  82  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 52,56%
- Tabulasi hasil pengujian MF-Gaussian nilai matematika Sedang
Pengujian MF-Gaussian nilai matematika tinggi.
Dari  hasil pengujian matematik didapatkan 8 orang  yang  memiliki  nilai  matematika  tinggi  dan setelah  melalui  perhitungan  berdasarkan  nilai  kriteria jurusan  maka  didapat  7  orang  yang  sesuai  dengan pilihan  program  studi.  Hasil  presentasi  ketepatan pemilihan adalah 87,50%
- Tabulasi hasil pengujian MF-Gaussian nilai matematika  tinggi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  pembahasan/penelitian,  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  uji  penelitian  dengan  fungsi  keanggotaan variabel  masukan  yang  berbeda  (mf-triangular, mf-trapezoid  dan  mf-gaussian)  dilakukan  untuk dapat  digunakan  sebagai  pembanding  akan ketepatan  hasil  keluaran  metode  sistem.  Untuk ketiga atribut dan pada semua tipe MF, didapatkan nilai  ketepatan  tertinggi  pada  kriteria  tinggi. Ketepatan  atribut  Matematika  tertinggi  ada  pada MF  Gaussian  kriteria  tinggi  yaitu  sebesar  87,5%. Nilai  Bahasa  Inggris  memiliki  tingkat  ketepatan 100% pada semua MF dengan kriteria tinggi. Nilai Komputer  memiliki  ketepatan  tertinggi  pada  MF Gaussian  dengan  kriteria  tinggi  yaitu  sebesar 81,58%.
2. Penerapan  model  logika  fuzzy  Mamdani  dalam penentuan jurusan ini dapat memberikan rekomendasi  alternatif  untuk  penentuan  jurusan yang tepat dan terarah sesuai dengan kemampuan yang dimiliki oleh calon  mahasiswa, dengan  hasil ketepatan pilihan program studi yang dipilih.
3. Logika  fuzzy  dapat  diterapkan  dalam  memilih salah  satu  jurusan  di  Perguruan  Tinggi  dengan kemungkinan  hasil  yang  lebih  baik,  karena  setiap keluaran  data  disertai  atau  diberikan  nilai dukungan yaitu persentase kedekatan.

## R EFERENSI
______, Data base Akademik Institusi X .
Heni  Hapsari, Aplikasi  Fuzzy  Inference  System Metode  Mamdani  Untuk  Pemilihan  Jurusan  di Perguruan  Tinggi ,  Tesis,  UIN  Sunan  Kalijaga Yogyakarta, 2012.
Bahar, Penentuan  Jurusan  Sekolah  Menengah  Atas Dengan Algoritma Fuzzy C-Means , Tesis Pacasarjana Universitas Dian Nuswantoro, 2012.
Samuel  Lukas, Penerapan  Logika  Fuzzy  Dalam Pengambilan  Keputusan  Untuk  Jalur  Peminatan Mahasiswa ,  Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika 2009; Bali, November 14, 2009.
Mohammad Glesung Gautama, Penentuan Jurusan di SMAN  8  Surakarta  Dengan  Fuzzy  Inference System  Mamdani ,  Universitas  Sebelas  Maret. 2010.
Hafsah, Heru Cahya Rustamaji, Yulia Inayati, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan di SMU  Dengan Logika Fuzzy , Seminar Nasional Informatika 2008
Mutia Sidratull Muntaha, Penerapan Sistem Pengambilan Keputusan untuk menyeleksi calon siswa SMK berdasarkan hasil test menggunakan Metode Fuzzy , Universitas Komputer Indonesia Bandung, 2007.
Fatih,  Delfi  dkk., DSS  Untuk  Rekomendasi  Pemilihan Jurusan  Pada  Perguruan  Tinggi  bagi  siswa SMU, SNATI,Yogyakarta, 2012.
Kusumadewi, Sri, dan Hari, Purnomo, Aplikasi Logika   Fuzzy   untuk   Pendukung Keputusan , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2010.
Kusumadewi,  Sri, Analisis   dan  Desain  Sistem  Fuzzy menggunakan  Tool  Box  Matlab ,  edisi  pertama.
Penerbit Graha Ilmu, Jakarta, 2002.
Susilo,  F, Pengantar  Himpunan  dan  Logika  Kabur Serta  Aplikasinya ,  Universitas  Sanata  Dharma,
Yogyakarta, 2003.