## ISSN 2355-3286
p engemBangan a plIkasI p endukung k eputusan p emIlIhan p rogram s tudI dengan m etode f uZZy l ogIc
(s tudI k asus : u nIversItas m ultImedIa n usantara )
Joko Haryanto, Seng Hansun
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia joko.haryanto92@yahoo.com, hansun@umn.ac.id
Diterima 23 Pebruari 2015 Disetujui 3 Mei 2015
Abstract— This paper describes the development of decision support system application to assist students who want to enter college so that no one choose the majors incorrectly. This application uses fuzzy logic method because fuzzy logic  is  very  flexible  in  data  which  are  vague  and  can  be represented as a linguistic variable. The purpose of this application is to assist students to choose available majors at University Multimedia Nusantara which are appropriate with his/her capabilities. This application accepts five kinds of input values   i.e. Mathematics, Indonesian, English, Physics, and TIK. Received input will be processed by the calculation of the system for decision-making and the application will generate output that shows how great a match for each majors. With this application, prospective students can find out where the majors that match his/her capabilities. This application has ninety nine percentage of match result accuracy.
Index Terms— fuzzy logic, decision support system, UMN, selection of major
I. p endahuluan
Pada masa sekarang ini, keunggulan dari suatu bangsa tidak lagi hanya bertumpu pada kekayaan alam yang dimiliki bangsa tersebut, melainkan telah beralih pada keunggulan sumber daya manusia (SDM) yang dimiliki bangsa tersebut, yang dalam hal ini yaitu tenaga terdidik yang mampu menjawab tantangan dunia secara cepat. Dari berbagai diskusi, seminar, maupun tulisan di media masa mengisyaratkan bahwa mutu SDM Indonesia saat ini masih ketinggalan dari SDM yang dimiliki oleh Negara-negara maju maupun Negara-negara tetangga. Dengan kenyataan tersebut, perlu adanya pembenahan atau perbaikan terhadap sistem pendidikan nasional. Salah satu hal yang dapat dilakukan yaitu melakukan pengawasan serta penilaian terhadap lembaga pendidikan guna mengetahui kekurangan yang ada untuk mengevaluasi pendidikan yang sedang berjalan, sehingga mampu melakukan
perbaikan mutu pendidikannya agar memperoleh keluaran yang mampu beradaptasi terhadap perubahan dan bersaing di tingkat nasional maupun internasional [1].
Setiap tahun, siswa kelas XII SMU yang berencana melanjutkan jenjang pendidikannya ke perguruan tinggi harus memutuskan pilihan, ke bidang atau jurusan apa yang akan diambil nantinya. Ini adalah sesuatu yang cukup sulit untuk diputuskan oleh kebanyakan siswa SMU, terutama yang tidak banyak memiliki referensi dan mencari informasi terkait dengan pendidikan tinggi. Keputusan para siswa, terkadang dipengaruhi oleh pendapat orang tua, teman atau figur-figur yang diidolakan. Dengan hanya mendasarkan pendapat tersebut dan tanpa menalaah kemampuannya, seorang siswa bisa membuat keputusan yang sangat bertolak belakang dengan kemampuan, minat, dan bakat. Akibat yang buruk terjadi setelah itu, yaitu keengganan belajar dan menurunnya kualitas serta prestasi akademik karena siswa merasa tidak sesuai dalam memilih jurusan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu para siswa SMA dalam memilih program studi yang sesuai dengan kemampuan, minat, dan bakat. Kriteria yang menjadi penilaian untuk sistem ini adalah nilai akademik, dan minat.
Banyak metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan yang memiliki beberapa kriteria yang dapat dijadikan pertimbangan untuk pengambilan keputusan. Salah satunya yaitu metode Fuzzy Logic yang diterapkan untuk sistem pengambil keputusan. Beberapa penelitian terkait yang menggunakan fuzzy logic sebagai metode pendukung keputusan, seperti yang  dilakukan  oleh  Meliala  [1]  yang  menggunakan Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM) untuk pemilihan program studi dan Oktriani [2] yang
menggunakan metode logika fuzzy dalam penentuan spesifikasi perangkat keras komputer untuk suatu paket komputer yang dibangun. Selain itu, Beerawa dkk. [3] juga membangun suatu sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi tenaga kerja, namun dengan menggunakan metode profile  matching . Peneliti memilih menggunakan metode fuzzy logic karena fuzzy logic sangat fleksibel dalam data-data yang tidak pasti.

## II. f uZZy l ogIc
Konsep logika fuzzy pertama kali diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Prof. Lotfi A. Zadeh, seorang professor dari University of California di Berkly [4]. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy . Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan ( membership values ) yang nilainya  terletak  di  antara  selang  [0,1]  menjadi  ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut [5].
A. Metode Mamdani
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo  [5],  Metode Mamdani sering dikenal sebagai Metode Max-Min . Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan empat tahapan yaitu [5, 6],
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy Baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy . Variabel input yang digunakan adalah nilai Matematika, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Fisika, dan TIK dengan fungsi keanggotaan seperti yang terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Himpunan input fuzzy
Variabel output dalam aplikasi adalah nilai persentase dari semua jurusan yang ada di UMN dengan bentuk fungsi keanggotaan seperti yang disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Himpunan output fuzzy
2. Aplikasi Fungsi Implikasi (aturan)
Pada metode ini, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min dengan operator AND. Pada penelitian ini, digunakan total seratus delapan puluh rules dalam sistem inferensi fuzzy yang diterapkan.
3. Komposisi Aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy yaitu, Max, Additive, dan Probor. Pada penelitian ini digunakan metode Max, dengan menggunakan persamaan seperti berikut,
µ sf [x i ] = max(µ sf [x i ], µ kf [x i ]) …(1)
dimana µ sf [x i ]  adalah  nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai atura ke-i dan µ kf [x i ] adalah nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i.
4. Penegasan (Defuzzy)
Input dari proses defuzzy adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output . Terdapat beberapa metode yang dapat dipakai dalam proses defuzzy yaitu Metode Centroid , Metode Bisektor , Metode Mean Of Maximum , Metode Largest of Maximum ,
Metode Smallest of Maximum. Pada penelitian ini menggunakan metode Centroid , dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
1 1 ) ) ( ( * n j j j n j j z z z z µ µ = = = ∑ ∑ …(2)

## ISSN 2355-3286
dimana z* adalah titik pusat daerah fuzzy sebagai solusi crisp yang diambil,  merupakan nilai keluaran fuzzy dan  adalah nilai fungsi keanggotaan himpunan fuzzy tersebut.
B. Arsitektur Sistem Untuk menerapkan pendeketan fuzzy logic pada pemilihan program studi, peneliti mengembangkan sebuah sistem yang berbasis desktop, dengan menggunakan bahasa pemrograman C#. Adapun lngkungan perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan dan pembangunan sistem adalah sebagai berikut,
1. Windows 7 Professional 64-bit
2. Prosesor Dual Core 3.0 Ghz
3. Memori 1024 MB RAM
4. Hard Disk dengan kapasitas 1GB
5. Monitor 12”
6. Keyboard dan mouse
7. Framework .NET
8. Database sistem Ms.Access
9. Software pendukung seperti WinRar, Adobe,
dan Ms. Office
Perancangan aplikasi secara umum digambarkan dalam diagram alir yang diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart sistem
III. h asIl dan p emBahasan
Peneliti menggunakan algoritma fuzzy logic dan metode Mamdani dengan menggunakan data calon mahasiswa tahun 2013 di Universitas Multimedia Nusantara (UMN) yang berjumlah 100 data. Metode Mamdani digunakan untuk mengukur kecocokan dari program studi yang dipilih oleh calon mahasiswa dengan kemampuan dan nilai akademiknya.
Gambar 4 menunjukkan antarmuka utama sistem yang dibangun. User dapat memasukkan data informasi dan nilai. Seperti yang dapat dilihat pada Gambar 4, data terdiri dari data informasi yang berisi nama lengkap, jurusan yang ditempuh saat duduk dibangku SMA, dan program studi yang ingin diambil dan juga data nilai akademik diambil dari nilai terakhir yang ditempuh.
Gambar 4. Tampilan Utama Sistem Pada Gambar 5 memperlihatkan tampilan halaman data yang sudah diproses oleh aplikasi. Dapat dilihat pada Gambar 5 hasil dari perhitungan aplikasi dengan menggunakan algoritma fuzzy logic ditampilkan dalam bentuk diagram dan hasil perhitungan dengan kecocokan program studi yang dipilih oleh calon mahasiswa ditampilkan dengan menggunakan text box .
Aplikasi memiliki dua jenis keluaran, yakni hasil kecocokan aplikasi dengan minat yang dipilih oleh calon mahasiswa dan keluaran kedua adalah saran program studi yang lebih baik dipertimbangkan oleh calon mahasiswa karena memiliki nilai yang lebih mendukung dari hasil perhitungan aplikasi dibandingkan minat awalnya. Jika hasil perhitungan aplikasi telah sesuai dengan minat awal, maka tidak ada saran yang ditampilkan, namun jika hasil perhitungan aplikasi menunjukkan bahwa terdapat program studi yang lebih baik dari minat awal calon mahasiswa, maka saran aplikasi akan ditampilkan sesuai urutan rekomendasi. Adapun nilai ambang batas yang digunakan untuk menyatakan kecocokan suatu program studi bagi seorang calon mahasiswa adalah di atas 50%.
Dari 100 data yang telah digunakan dapat terlihat bahwa hasil persentase kecocokan aplikasi dengan minat  calon  mahasiswa,  yaitu  99%,  dan  hasil  saran yang diberikan aplikasi terhadap program studi yang akhirnya dipilih oleh calon mahasiswa mempunyai kecocokan  sebesar  63%.  Hasil  perhitungan  untuk masing-masing data dapat dilihat lebih jelas pada Tabel 1 yang disertakan dalam Lampiran.

## Iv. s Impulan
Setelah melakukan penelitian dan uji coba dapat disimpulkan bahwa aplikasi Pemilihan Program Studi dengan menggunakan metode Fuzzy Logic dapat dibangun dan digunakan dengan baik. Aplikasi yang dibangun dapat memberikan persentase output dari
minat yang dipilih dan saran untuk memilih jurusan lain sesuai dengan persentase yang paling besar. Aplikasi ini mempunyai tingkat persentase untuk hasil kecocokan sebesar 99% dan untuk saran aplikasi sebesar  63%.  Pada  penelitian  selanjutnya,  dari  sisi validasi hasil aplikasi, dapat dilakukan eksperimen dengan melihat apakah output yang diberikan aplikasi dapat memberikan saran pemilihan program studi dengan tepat dengan melihat jumlah mahasiswa yang masuk, bertahan, dan memiliki IPK yang baik di program studi pilihan masing-masing.
d aftar p ustaka
[1] Meliala, F. P., 2012, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision  Making  (FMCDM)”.  http://repository.usu.ac.id/ handle/123456789/35206.  Diakses  pada  tanggal  5  Maret 2014.
[2] Oktriani, M., 2008,  “Aplikasi Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Logika Fuzzy (Studi Kasus: Penentuan Spesifikasi  Komputer  Untuk  Suatu  Paket  Komputer Lengkap)”. Skripsi. Salatiga: Universitas Kristen Satya Wacana.
[3] Beerawa, N. E., Sutanto, T., dan Susilo, T. H. 2012, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi Tenaga Kerja dengan Metode Profile Matching (Studi Kasus PT. Adhi Karya (Persero), Tbk  Divisi  Konstruksi VII)”.  http://jurnal.stikom. edu/index.php/jsika/article/downloa  d/92  /87.  Diakses  pada tanggal 10 Maret 2014.
[4]  Zadeh, L.A. 1965. “Fuzzy sets, Information and Control” 8 (3): 338–353.
[5] Kusumadewi, S. dan Purnomo, H., 2004, “Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6]  Kusumadewi,  S.,  2003,  “Artificial  Intelegence  (Teknik  dan Aplikasinya)”. Graha Ilmu, Yogyakarta.

## LAMPIRAN

## Tabel 1. Data Hasil Ujicoba
No Jurusan Minat Nilai Mat Nilai Indo Nilai Inggris Nilai Fis Nilai TIK Hasil Kecocokan Aplikasi Saran Aplikasi 1 IPS DKV 75 80 75
80 81 DKV 2 IPS Ilkom 72 78 80 88 88 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 3 IPS Ilkom 81 79 80 60 84 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 4 IPS Ilkom 77 79 77 65 77 Ilkom 5 IPS Ilkom 67 76 70 65 75 Ilkom 6 IPA DKV 90 92 90 92 91 DKV IT 7 IPA SI
84 83 82 89
92 SI 8 IPA
TI 78
80 80 78 93 TI SK 9 IPS DKV 82 81 80 70 83 DKV Ilkom 10 IPA DKV 65 70 80
70 83
DKV Ilkom

## ISSN 2355-3286
11 IPS
Ilkom 75 77 75 75 78 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 12 IPS Ilkom 77 80 81 70 87 Ilkom 13 IPS Ilkom 87 85 93 80 80 Ilkom 14 IPA Ilkom 66 76 82 70 84 Ilkom 15 IPA TI 72 78 79 64 85 TI Ilkom 16 IPA Ilkom 78 82 78 78 78 Ilkom 17 IPA Ilkom 83 85 83 85 83 Ilkom SK 18 IPS Ilkom 75 81 78 75 83 Ilkom 19 IPS Ilkom 72 82 80 72 87 Ilkom 20 IPS DKV 75 76 75 62 88 DKV 21 IPS SI 76 78 76 70 81 SI 22 IPS Ilkom 82 86 85 87 90 Ilkom 23 IPA DKV 64 80 72 81 87 DKV Ilkom 24 IPA Ilkom 75 76 77 76 87 Ilkom SK 25 IPA DKV 70 73 74 74 74 DKV Ilkom 26 IPS Ilkom 72 75 78
78 78 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 27 IPA Akuntansi 86 81 82 80 83 Akuntansi 28 IPS DKV 74 70 76 72 71 DKV 29 IPA TI 76
75 87 75 90 TI SI,Mene, Akun, DKV 30 IPA DKV 85 82 95 89 86 DKV 31 IPS SI 74 70 82 75 91 SI 32 IPA Ilkom 77 84 92 82 87 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 33 IPA DKV 88 88 80 86 93 DKV 34 IPA DKV 70 89 85 73 74 DKV 35 IPS DKV 72 72 73 75 77 DKV 36 IPS Manajemen 72 74 78 75 78 Manajemen 37 IPA Ilkom 75 77
81
81
82
Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 38 IPS Ilkom 73 75 75
77 78 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 39 IPA DKV 73 81 76 84 78 DKV Ilkom 40 IPS SI 69 75 76 70 76 SI Ilkom 41 IPS SI 73
75 72 73
78 SI 42 IPS Ilkom 61 73 83 65 71 Ilkom 43 IPA Manajemen 80 78 78 73 76 Manajemen 44 IPA Ilkom 80 92 85 80 88 Ilkom 45 IPA DKV 75 75 78 76 84 DKV SK 46 IPA Ilkom 70 80 74
72 89 Ilkom 47 IPS Ilkom 73 76 78 73 79 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 48 IPS Ilkom 70 72 73 69 77 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 49 IPS Akuntansi 77 83 81 75 79 Akuntansi Ilkom
50 IPA
Ilkom 75 76 75 71 70 Ilkom 51 IPS SI 77
80 75
75 82 SI Ilkom 52 IPA TI 72
75 94
63 77 TI Ilkom 53 IPS Ilkom 79 80 80 72 76 Ilkom 54 IPA Ilkom 78 84 90 79 78 Ilkom 55 IPA TI 82 85 80 80 80 TI 56 IPA SI 89 88 84 80 91 SI 57 IPS Akuntansi 84 80 80 75 77 Akuntansi 58 IPS Manajemen 80 88 88 70 78 Manajemen 59 IPS Ilkom 79 78 78 75 85 Ilkom 60 IPS Ilkom 86 75 78 54 79 Ilkom SI,Mene, Akun, DKV 61 IPS DKV 72
84 69 65
80 DKV Ilkom 62 IPA TI 74 80 86 78 89 TI SI,Mene, Akun, DKV 63 IPA Ilkom 80 80 76 77 78 Ilkom 64 IPA TI 81 84 82
84 82 TI 65 IPA TI 67 70 70 65 71
TI Ilkom 66 IPA Ilkom 83 83 93 75 80 Ilkom 67 IPS DKV
73 78 78 73 75 DKV Ilkom 68 IPA DKV
67 86 75 72 80 DKV Ilkom 69 IPA SI 88 90 88 83
90 SI 70 IPS Manajemen 85 85 85 75 75 Manajemen 71 IPA TI 80
85 74 82 86 TI SK 72 IPS Manajemen 85 89 89 76 80 Manajemen 73 IPA Manajemen 80 90 85 80 82 Manajemen 74 IPS Manajemen 74 80 85 70 90 Manajemen Ilkom 75 IPS Ilkom 75 80 82 77 80 Ilkom 76 IPA TI 90 81
86
93 70
TI
77 IPS Ilkom 78 80 73 73 88 Ilkom 78 IPS DKV 81 85 80 76 86 DKV 79 IPS DKV 92
82 88 70 87 DKV 80 IPS Ilkom 70 78 70 70 71 Ilkom 81 IPA TI 81 85 81 80
78 TI 82 IPA TI 83 85 90 80
93 TI 83 IPS Manajemen 69 70 73 72 72 Manajemen 84 IPS TI 76
85 83 70
89 Ilkom 85 IPS Akuntansi 88 80 82 70 71 Akuntansi 86 IPS Manajemen 80 82 84 77 79 Manajemen 87 IPA TI 80 85 85 81
88
TI
88 IPA
SI
83 81 80 82
88
SI
89 IPS
Manajemen 75 75 83 89 80 Manajemen 90 IPA Akuntansi 79 84 77 75 79 Akuntansi 91 IPA Ilkom 70 75 80
62 75 Ilkom 92 IPA Ilkom 77 81
76
81 75 Ilkom 93 IPA TI 79 76 73
75 78 TI
SK

## ISSN 2355-3286
94 IPS Ilkom 79 78 81 75 76 Ilkom 95 IPS Akuntansi 85 88 77 91 83 Akuntansi 96 IPA Ilkom 62 78 78 70 82 Ilkom 97 IPA Akuntansi 78 78 76 76 78 Akuntansi 98 IPA TI 70 74 83
72 80 TI SI,Mene, Akun, DKV 99 IPS Akuntansi 78 78 76 70 85 Akuntansi 100 IPA DKV 74 80 80 76 78 DKV Ilkom