Versi Online tersedia di : http:// bsti.ubd.ac.id/e-jurnal

## JURNAL TECH-E
| 2581-1916 (Online) |

## Artikel
Perancangan Aplikasi Penentu Jurusan IPA atau IPS Pada SMA Menggunakan Fuzzy Logic
Yusuf Kurnia 1 Dharma Sagara 2
1 Universitas Buddhi Dharma, Teknik Informatika, Banten, Indonesia

## J EJAK P ENGIRIMAN

## A B S T R A K
Diterima: Agustus 15, 2017 Revisi Akhir: Agustus 20, 2017 Tersedia Online:  September 13, 2017
Penelitian ini didasari oleh kurangnya persiapan siswa dalam memilih  penjurusan  yang  tepat  akan  berdampak  pada pelajaran  yang  nantinya  akan  di  pelajarinya.  Perkembangan teknologi  yang  semakin  canggih  yang  sekarang  telah membuat  banyak  organisasi  atau  lembaga  menggunakannya sebagai media yang pengolahan data, mendukung kemampuan  Komputer  dalam  pengolahan  data  telah  sangat mendukung dalam menghadirkan information bahwa mudah, akurat  dan  berkualitas.  Seperti  dengan  organisasi  atau lembaga lain. Pada penelitian akan menerapkan logika fuzzy metode  Tsukamoto  dalam  mencari  penjurusan  yang  tepat pada  siswa  di  SMA.  Keuntungan  penggunaan  logika  fuzzy adalah  dapat  melakukan  observasi  objektif  terhadap  nilai- nilai  yang  bersifat  subjektif.  Adapun  variable  yang  akan diproses dalam logika fuzzy adalah  nilai dan minat. Hasil tes siswa akan menjadi nilai masukkan yang kemudian  diproses didalam  logika  fuzzy.  Nilai  tersebut  diproses  kedalam  tiga tahapan  logika  fuzzy  yaitu  fuzzifikasi,  penalaran  dan defuzzifikasi. Hasil dari penjurusan ini  yang kemudian akan menjadi  panduan  siswa  dalam  mengoptimasi  proses pembelajaran.
K ATA KUNCI
Logika Fuzzy, Metode Tsukamoto, Penjurusan SMA
K ORESPONDENSI
Telepon: 08983591589 E-mail: yusufkurnia.iuz@gmail.com

## PENGANTAR
Pemilihan  jurusan  bagi  siswa  SMA/Ma sederajat  merupakan  awal  dari  pemilihan karir ke depannya. Penjurusan diperkenalkan sebagai  upaya  untuk  lebih  mengarahkan siswa  berdasarkan  minat  dan  kemampuan akademiknya.  Siswa-siswa yang mempunyai kemampuan  sains  dan  ilmu  eksakta  yang baik,  biasanya  akan  memilih  jurusan  IPA, dan  yang  memiliki  minat  pada  sosial  dan ekonomi  akan  memilih  jurusan  IPS.  Namun faktor  utama  yang  menentukan  penjurusan adalah  nilai  akademik  siswa,  minat  siswa, kapasitas kelas IPA dan nilai tes IQ. Nilai tes IQ  adalah  salah  satu  alat  ukur  kecerdasan seseorang.

## I. METODE
Fuzzy  inference  system  (FIS)  adalah  suatu kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori  himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  dan penalaran  fuzzy.  Secara  garis  besar,  input crisp  dimasukkan  ke  FIS.  Fuzzy  inference system  (FIS)  dapat  dilakukan  dengan  tiga metode,  yaitu  dengan  metode  Mamdani, metode  Sugeno  dan  metode  Tsukamoto Metode  yang  dipilih  untuk  menyelesaikan bidang  studi  adalah  metode  Tsukamoto dengan  bahasa  pemrograman  PHP.  Logika Fuzzy merupakan  salah  satu  cabang  dari bidang soft-computing .  [1],  menjelaskan bahwa logika fuzzy pertama kali
diperkenalkan pada tahun 1965 oleh seorang professor  ilmu  computer  di  Universitas  of California  di  Barkley  yang  bernama  Lothfi A.  Zadeh.  Logika fuzzy merupakan  suatu teori  himpunan  logika  yang  dikembangkan untuk  mengatasi  konsep  nilai  yang  terdapat diantara  kebenaran  ( true )  dan  kesalahan ( false ).  Zadeh  mengemukakan  bahwa  setiap persoalan  yang  ada  dapat  diselesaikan  tanpa menggunakan  logika fuzzy ,  tetapi  apabila menggunakan logika fuzzy akan mempercepat dan mempermudah penyelesaian  terhadap  suatu  masalah.  [2], menjelaskan  pada  himpunan  tegas  ( crisp ), nilai  keanggotaan  suatu  item  x  dalam  suatu himpunan  A,  yang  sering  ditulis  dengan μA[x],  memiliki  2  kemungkinan,  yaitu:  satu (1),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau nol (0), yang  berarti  suatu  item  tidak  menjadi anggota dalam suatu himpunan. [3], mengemukan bahwa pada metode Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan yang
berbentuk
IF - Then harus dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  ᾳ-predikat ( fire  strength ).  Hasil  akhirnya  diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. [4],”Interaksi Manusia dan komputer dimulai dengan mengkombinasikan metode pengumpulan  data  dan  psikologi  yang dikembangkan  dengan  teknologi  informasi. Perpaduan  tersebut  menghasilkan  interaksi
yang kuat antara user interface dan computer user.”
[5]“data  adalah  deskripsi  dasar  dari  benda, peristiwa,  aktivitas  dan  transaksi  yang direkam,  dikelompokkan,  dan  disimpan tetapi belum terorganisir untuk menyampaikan arti tertentu.Berdasarkan teori  ahli  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa, data  adalah  deskripsi  dasar  dari  benda, peristiwa,  aktivitas  dan  transaksi  yang direkam,  dikelompokkan,  dan  disimpan dalam  jumlah  yang  besar  tetapi  belum diolah.”

## II. HASIL
Proses  awal  sistem  yang  dilakukan  adalah siswa melakukan test. Hasil tes tersebut akan berupa  sebuah  bilangan  riil.  Bilangan  riil tersebut  yang  akan  masuk  ke  dalam  proses fuzzy  logic.  Pada  awal  tahapan  fuzzy  logic, bilangan  riil  tersebut  akan  dimasukan kedalam tahapan fuzzifikasi. Proses fuzzifikasi  mengubah  bilangan  riil  tersebut menjadi  bilangan  fuzzy  sehingga  dapat diproses  pada  tahapan  berikutnya.  Proses berikutnya  adalah  proses  penalaran  metode Tsukamoto.  Dengan  bantuan  aturan  fuzzy, bilangan  fuzzy yang  telah  dihasilkan diinterpretasikan kedalam setiap aturan fuzzy sehingga  menghasilkan  keluaran  fuzzy  baru. Hasil  keluaran  fuzzy  ini  kemudian  diproses kedalam  tahapan  defuzzifikasi.  Setelah proses defuzzifikasi maka didapatkan bilangan  riil  baru  yang  digunakan  untuk menentukan penjurusan yang sesuai. Adapun flowchart  algoritma  sistem  usulan  dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 1: Flowchart Algoritma Aplikasi Usulan
Table 1. Tabel Pakar
Pada  sistem  ini,  terdapat  2  buah  himpunan yang  akan  digunakan  dalam  menentukan penjurusan  yaitu  IPA  dan  IPS.  Setiap penjurusan masing-masing memiliki 2
variabel.  Adapun  variabel  masukan  tiap penjurusan  adalah:  NIPA  dan  MINAT  pada himpunan  IPA  dan  NIPS  dan  MINAT  pada himpunan  IPS.  Variabel-variabel  ini  terdiri dari  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  rendah, sedang  dan  tinggi  yang  ditunjukkan  pada gambar  2  dan  3.  Fungsi  keanggotaan  pada setiap himpunan dirumuskan sebagai berikut:
Fungsi  keanggotaan  pada  setiap  himpunan dirumuskan sebagai berikut:
Gambar 2: Himpunan Fuzzy Variabel Inputan Nilai
Gambar 3: Himpunan Fuzzy Variabel Inputan Minat
Gambar 4: Himpunan Fuzzy Variabel Keluaran
Variabel  output  pada  penelitian  ini  berupa perankingan  yang  merupakaan  dasar  dari pemilihan  personalitas.  Variabel  output  ini terdiri dari dua himpunan fuzzy, yaitu rendah dan  tinggi  seperti  yang  ditunjukan  pada gambar  4.  Fungsi  keanggotaan  pada  setiap himpunan dirumuskan sebagai berikut:
Adapun aturan fuzzy setiap himpunan adalah sebagai berikut:
Himpunan IPA [r1]  IF  NIPA  tinggi  and  MINAT tinggi  then IPA tinggi [r2] IF NIPA tinggi and MINAT sedang then IPA tinggi [r3] IF NIPA tinggi and MINAT rendah then IPA rendah [r4] IF NIPA sedang and MINAT tinggi then IPA tinggi [r5]  IF  NIPA  sedang  and  MINAT  sedang then IPA tinggi [r6]  IF  NIPA  sedang  and  MINAT  rendah then IPA rendah [r7] IF NIPA rendah and MINAT tinggi then IPA rendah [r8]  IF  NIPA  rendah  and  MINAT  sedang then IPA rendah [r9]  IF  NIPA  rendah  and  MINAT  rendah then IPA rendah Himpunan IPS [r1] IF NIPS tinggi and MINAT  tinggi then IPS tinggi [r2] IF NIPS tinggi and MINAT sedang then IPS tinggi
[r3] IF NIPS tinggi and MINAT rendah then
IPS rendah
[r4] IF NIPS sedang and MINAT tinggi then IPS tinggi [r5]  IF  NIPS  sedang  and  MINAT  sedang then IPS tinggi [r6]  IF  NIPS  sedang  and  MINAT  rendah then IPS rendah
[r7] IF NIPS rendah and MINAT tinggi then IPS rendah
[r8]  IF  NIPS  rendah  and  MINAT  sedang then IPS rendah
[r9] IF NIPS rendah and MINAT rendah then IPS rendah.

## III. PEMBAHASAN
Penentuan  keputusan  diawali  dengan  proses perhitungan  derajat  keanggotaan  variable input  di  setiap  himpunan  yang  ada  pada setiap  aturan.  Kemudian,  susunan  antar aturan  dilakukan  untuk  mencari  nilai  α- predikat  setiap  aturan  (αi).  Nilai  α-predikat sangat  tergantung  pada  operator  yang digunakan.  Pada  operator  and,  nilai  α- predikat  diberikan  “x1  is  a1  and  x2  is  a2” dirumuskan pada pada persamaan berikut: 𝛼𝑖= 𝜇𝐴1∩𝐴2=min (𝜇𝐴1(𝑥1),𝜇𝐴2(𝑥2)) Untuk  mendapatkan  nilai  output  (crisp) adalah  dengan  mengubah  input  menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut atau yang dimaksud dengan defuzIFikasi.  Setelah  diperoleh  nilai  αi  , maka  selanjutnya  akan  dilakukan  proses perhitungan  nilai  setiap  konsekuen  setiap aturan (zi) sesuai dengan fungsi keanggotaan yang digunakan.
Metode defuzIFikasi dalam metode tsukamoto  adalah  defuzIFikasi  rata-rata terpusat  (center  average  defuzzyfier)  yang dirumuskan pada persamaan berikut:
𝑍 =σ ∝𝑖𝑧𝑖 𝑛𝑖 =1σ ∝𝑖𝑧𝑖 𝑛𝑖 =1σ ∝𝑖 𝑛𝑖 =1
Dimana pada persamaan di atas z merupakan hasil  defuzzIFikasi,  sedangkan  αi  adalah nilai  keanggotaan  antiseden,  dan  zi  adalah hasil inferensi tiap aturan.
Setelah proses logika fuzzy, telah didapatkan hasil dari masing-masing himpunan personalitas  (IPA,  IPS).  Hasil  himpunan akan  berupa  angka  0-100.  Kemudian  angka
tersebut akan menjadi suatu kondisi didalam himpunan yaitu sebagai berikut: IF IPA >= IPS then IPA IF IPA <= IPS then IPS Contoh  uji  kasus  yang  akan  digunakan adalah himpunan IPA saja.
1. Fuzzifikasi Dalam  himpunan  IPA  terdapat  2  variabel yaitu  NIPA  dan  MINAT.  Sebagai  contoh nilai  NIPA  adalah  80  dan  nilai  MINAT adalah 70.
NIPA = 80 𝜇 𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻 (80)= {1 ;  (80 ≤ 55) X 70−80  ;  (55 < 80 < 85) X 15 0 ; (80 ≥ 70) = 0 √
𝜇 SEDANG (80)= {80−55;  (55 < 80 < 70)    X 15 85−80;  (70 < 80 < 85) = 0,333 √ 15 0   ; (80 ≥ 90) & (80 ≤ 55)   X 𝜇 TINGGI (80)= {1 ; (80 ≥ 85) X 80-70; (70 < 80 < 85) = 0,667 √ 15 0     ; (80 ≤ 70) X MINAT = 90 𝜇 𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻 (90)= {1 ;  (90≤ 30) X 50−90;  (30< 90< 70) X 20 0 ; (90≥ 50) = 0 √
𝜇 SEDANG (90)= {90−30;  (30< 90< 50)          X 20 70−90;  (50 < 90< 70)                                         X 20 0   ; (90≥ 70) & (90≤ 30) = 0
√ 𝜇 TINGGI (90) = {1; (90≥ 70) = 1                      √ 90-50; (50 < 90< 70)                                           X 20 0     ; (90≤ 50)                                                      X Tahap  ini  merupakan  susunan  antar  aturan yang  dilakukan  untuk  mencari  nilai  α- predikat  setiap  aturan (αi).  Nilai  dari himpunan fuzzy dari masing-masing variabel kemudian  akan  dimasukkan  kedalam  9 aturan fuzzy himpunan IPA guna mendapatkan  nilai  α-predikat  tiap  aturan. Operator yang digunakan untuk menghubungkan  aturan-aturan  input  adalah operator  AND  yang  menggambarkan  antara input-output adalah IF – THEN.
[R1] IF NIPA tinggi AND MINAT tinggi THEN IPA TINGGI
α-predikat 1 =  min  (µ  NIPA TINGGI  (80)  ∩  µ
MINAT TINGGI (90)) = min(0,667 ∩ 1) = 0, 667
Setelah  nilai  α-predikat  1  diketahui  maka dicari nilai (z) didalam himpunan hasil yaitu NIPA TINGGI.
𝜇 TINGGI (z1)  = z−0 100 0,667 = z−0 100 z1 = 66,7
Tahap ini disebut juga tahap penegasan input dan  proses.  Penegasan  ini  adalah  suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi  aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Hasil  aturan  seperti  data  diatas adalah:
Z = α1z1 + α2z2 + α3z3 + α4z4 +... + α9z9 α1 + α2 + α3 + α4 + ... + α9 = {(0,667 x 66,7) + 0 + 0 + (0,337*33,7) + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 /{0,667 + 0 + 0 + 0,333 + 0 +
0 + 0 + 0 + 0 } = 55,846 1,004 = 55,623 => 56 Maka nilai IPA yang didapatkan adalah 56.

## IV. KESIMPULAN
Setelah  menyelesaikan  perhitungan  dengan mnggunakan  algoritma  Fuzzy  Logic  metode Tsukamoto  dan  menerapkan  hasil  pada aplikasi  berbasis  web,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma Fuzzy Logic dengan menggunakan  metode  Tsukamoto  sangat membantu  dalam  pembentukan  pola untuk  menentukan  minat  penjurusan siswa SMA.
2. Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat membantu  mempersiapkan  diri  siswa dalam menentukan jurusan.
3. Dengan  adanya  penelitian  ini  membantu siswa dalam memfokuskan proses pembelajaran.

## REFERENSI
Irwansyah,  Edy  &  Faisal,  Muhammad, Advanced  Clustering:  Teori  dan  aplikasi .  Deepublish, Yogyakarta, 2015. Sri  Kusuma  Dewi , Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Andi  Offset, Yogyakarta, 2010.
Thamrin,  Fanoeel  Sediyono  E, Studi  Interferensi  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Faktor Pembeban Trafo PLN. Teknologi Informasi, Semarang, 2012. Shneiderman,  Ben  &  Plaisant,  Catherine, Designing  the  User  Interface:  Strategic  for  Effective Human-computer Interaction. Addison-Wesley, Amerika Serikat, 2010. Turban,  Efraim  &  Rainer,  R.  Kelly, Introduction  to  Information  Systems  :  Supporting  and Transforming Business . Wiley, Hoboken, Amerika Serikat, 2008.

## RIWAYAT HIDUP
Yusuf  Kurnia Lulus  pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  (S1)  di  bidang  Perusahaan,  2009, Program  Studi  Ilmu  Komputer  (S2)  di  bidang  Teknologi  Sistem  Informasi.  Saat  ini  Sebagai Dosen Tetap pada Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buddhi Dharma.
Dharma Sagara Lulus pada Program Studi Teknik Informatika (S1) di bidang Jaringan, 2017.