## ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG
Harison Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang

## Abstrak
Keputusan  merupakan  suatu  hal  yang  akan  sangat  berpengaruh  dalam  proses  menghadapi  alternatif  yang dipilih,  begitu  juga  dalam  memilih  konsentrsi  jurusan,  sebab  setiap  konsentrasi  mempunyai  syarat  -  syarat tertentu untuk bisa menyelesaikan dengan baik, tetapi hal ini terabaikan. Sehingga  mengakibatkan mahasiswa kesulitan dalam penyelesaian studynya. Untuk itu penulis mencoba menganalisa penentuan konsentrasi jurusan D3  Teknik  Mesin  UNP  dengan    metode  fuzzy  inference  system  model  mamdani  dengan  memberships  function tipe trapesium dan segitiga, langkah  - langkah  logika Fuzzy yaitunya dengan cara memetakan suatu ruangan input  ke  dalam  suatu  ruangan  output.  Dimana  pada  penentuan  konsentrsi  jurusan  ini  dibuat  berdasarkan syarat-  syarat  dari  jurusan  3  varaibel  input  yaitu,  matematika  teknik,  fisika  teknik,  gambar  teknik  dan  1 variabel  output  yaitu,  konsentrasi  jurusan.  fuzzyfikasi  data  dilakukan dengan 27  rule  aturan  fuzzy  dan  proses defuzzyfikasi  weaght  avarege,  pengujian  dari  implementasi  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak  matlab  7.1.  serta  dilakukan  perhitungan  manual  pakar  dan  perhitungan  FIS  sebagai  pembanding keakuratan hasil dari pengujian sistem. Hasil yang didapat bahwa Metode FIS dapat diterapkan sebagai sistem pendukung  keputusan  penentuan  konsentrasi  jurusan  dengan    rata  rata  perhitungan  data  sampel  (10  data sampel) antara  proses pakar  dengan pengujian FIS sebesar  6.77, angka ini  masih dalam parameter masing masing variabel output yang telah ditetapkan
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Inferensi Fuzzy, Metode Mamdani, Matlab
1. Pendahuluan
Logika fuzzy adalah  sistem  yang  dapat melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. Menurut  Agus  Naba,  (2009:1)  Logika fuzzy adalah  sebuah  metodologi  “berhitung”  dengan variabel  kata-  kata,  sebagai  pengganti  berhitung dengan bilangan. Dengan penerapan logika fuzzy dalam mendukung keputusan ini akan memberikan  saran  sebagai  bahan  pertimbangan bagi  mahasiswa  dan  Dosen  penasehat  akademik dalam melakukan penentuan konsentrasi program study mahasiswa D3 teknik mesin yang akan  diambil,  akan  tetapi  keputusan  akhirnya tetap di tangan mahasiswa itu sendiri. Memberikan  kemudahan  kepada  administarsi jurusan dalam mengolah pemilihan kosentrasi D3
2. Sistem Fuzzy Logika fuzzy sebagai salah satu komponen  dari  perangkat  lunak,  telah  banyak diaplikasikan  diberbagai  bidang  kehidupan. Salah satu aplikasi terpentingnya adalah membantu manusia dalam melakukan pengambil keputusan. Aplikasi logika fuzzy untuk pendukung  keputusan  sangat diperlukan  tatkala
semakin  banyak  kondisi  yang  menuntut  adanya keputusan yang hanya bisa dijawab dengan ”ya’ atau  ”tidak’.  Hal  ini  muncul  sebagai  akibat  dari adanya ketidakpastian yang  menyertai data yang diterima atau informasi sebagai hasil pengolahan data.Sistem fuzzy diawali  oleh  Lotfi  A.  Zadeh pada tahun 1960 dalam Irfan Subakti (2006:110).” Pada dasarnya berhubungan dengan bagaimana  manusia  menangani  ketidaktepatan (imprecise) dan  informasi  yang  tidak  pasti (uncertain). Ia  menirukan  bagaimana  manusia menggunakan perkiraan pertimbangan
(approximate reasoning) dalam hal berhubungan dengan
ketidaktepatan (impresion), ketidakpastian  ( uncertainty), ketidakakurasian (inaccuracy), ketidakpersisan (inexactness), kerancuan (ambiguity), ketidakjelasan
(vagueness ), kekualitatifan (qualitativeness), subjektifitas (subjectivity) dan persepsi (perception) yang  dialami  setiap  hari  dalam pengambilan keputusan.
Logika fuzzy adalah superset (bagian  yang melingkupi)  logika  boolean  konvensional  yang dikembangkan untuk menangani konsep kebenaran  sebagian  -  nilai  kebenaran  diantara “kebenaran  lengkap”  dan  “kesalahan  lengkap”.
Transisi  dari  nilai  kebenaran  dari  “kebenaran lengkap”  ke  “kesalahan  lengkap”  ditampilkan dalam fuzzy sets dan tidak dalam crisp sets.

## 3. Metodologi penelitian
Metodologi penelitian dan kerangka kerja penelitian. Kerangka kerja ini merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 4. Perancangan Sistem
Dalam penentuan konsentrasi jurusan D3 Teknik  Mesin  dipengaruhi  3  faktor.  Faktor tersebut  antara  lain;  nilai  Matematika  Teknik, Fisika  Teknik,  dan  Gambar  Teknik.  Yang selanjutnya  digambarkan  pada  diagram  pohon system analisa penentuan konsentrasi jurusan D3 Teknik  Mesin  seperti  yang  ditunjukan  pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Pohon Sistem Analisa
Penentuan Konsentrasi Jurusan
Dari  diagram  pohon  sistem  analisa  penentuan konsentrasi  jurusan  D3  Teknik  Mesin  di  atas dapat diketahui bahwa dalam penentuan konsentrasi  jurusan  D3  Teknik  Mesin  yang menjadi perancangan sistem ini dipengaruhi oleh 3  mata  kuliah  yaitu  Matematika  Teknik,  Fisika Teknik,  dan  Gambar  Teknik  yang  selanjutnya dijadikan  sebagai  variabel input .  keempat  faktor ini masing- masing memiliki tiga himpunan yang dijadikan  sebagai membership  fuction pada system inferensi fuzzy .
Tabel 1. Kebutuhan Input dan Output
Dari  variabel  nilai  Matematika  Teknik  dapat dikelompokan menjadi 3 kriteria yaitu: CUKUP, BAIK dan AMAT BAIK direpresentasikan pada table  2  pembentukan  fungsi  keanggotaan fuzzy dari variabel Matematika Teknik
direpresentasikan pada gambar 3 berikut:
Tabel  2.  Himpunan  Fuzzy  Nilai  Matematika Teknik
Semesta pembicaraan Himpunan fuzzy Model MF Domain Parameter 55 – 100
C
Trapmf 55 – 70 [55 65 70] B Trimf 65 – 90 [65 80 90] A Trapmf 80 – 100 [80 95 100]
Dari  variabel  nilai  penentuan  Konsentrasi Jurusan  dapat  dikelompokan  menjadi  3  kriteria yaitu: KONTRUKSI, PERMESINAN dan FABRIKASI,  direpresentasikan  pada  tabel  3 pembentukan  fungsi  keanggotaan fuzzy dari variabel  Konsentrasi  Jurusan  direpresentasikan pada gambar 4 berikut
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Pemilihan Konsentrasi Jurusan
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Konsentrasi Jurusan Pada  variabel  Konsentrasi  Jurusan  dibagi menjadi tiga
himpunan
fuzzy , yaitu KONTRUKSI, PERMESINAN
dan
FABRIKASI.  Himpunan fuzzy FABRIKASI direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan trapesium (Trapmf) yang memiliki domain [ 0 55 70 75] dengan derajat keanggotaan tertinggi (=1) terletak  pada  nilai  55 X  ≤ 70.  Apabila  derajat keanggotaan  FABRIKASI  melebihi  70  maka nilai FABRIKASI mendekati derajat keanggotaan  PERMESINAN.  Himpunan fuzzy FABRIKASI dapat dilihat pada persamaan 1.
(1)
Himpunan fuzzy PERMESINAN, direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan segitiga  (trimf)  memiliki  domain  [65  80  90  ] dengan  derajat  keanggotaan  PERMESINAN tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  80.  Apabila
derajat  keanggotaan  PERMESINAN  semakin berkurang dari angka 80 maka derajat keanggotaan  PERMESINAN  mendekati  derajat keanggotaan  FABRIKASI.  Sehingga  derajat keanggotaan pada himpunan derajat keanggotaan PERMESINAN akan semakin berkurang. Sedangkan  derejat  keanggotaan  pada  himpunan FABRIKASI  akan  semakin  bertambah.  Namun apabila  derajat  keanggotaan  PERMESINAN melebihi  nilai  80,  maka  derajat  keanggotaan PERMESINAN  mendekati  derajat  keanggotaan KONTRUKSI.  Fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy PERMESINAN dapat dilihat pada persamaan 2.
(2)
Himpunan fuzzy KONTRUKSI direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  trapesium  (Trapmf) yang  memiliki  domain [  80  85  100  100]  dengan derajat  keanggotaan  tertinggi  (=1)  terletak  pada nilai X  ≥  90 .  Apabila  derajat  keanggotaan KONTRUKSI kurang 90 maka derejat keanggotaan  KONTRUKSI  mendekati  derejat keanggotaan  PERMESINAN.  Sehingga  derejat keanggotaan  Himpunan  KONTRUKSI  akan berkurang dapat dilihat pada persamaan 3.
(4)
Rule  Editor bekerja  sebagai  pendefenisi IF- THEN  rule, berdasarkan  deskripsi  variable  - variabel masukan dan keluaran yang didefenisikan  dalam  FIS  editor. Pada  analisa penentuan konsentrasi jurusan D3 Teknik Mesin UNP  dinilai  dari  3  faktor,  dari  hasil  wawancara dengan  sekretaris  Jurusan  Teknik  Mesin  UNP. Fungsi keanggotaan untuk masing-masing parameter  ini  meliputi  3  himpunan fuzzy. Sehingga rule FIS diperoleh dengan mengkombinasikan  input  antara  variabel  dengan mengkombinasikan  input  antara  variabel  dangan himpunan fuzzy yang  diperoleh  dengan  cara, jumlah himpunan fuzzy tiap variabel dipangkatkan  dengan  jumlah  variabel  input.
Semesta pembicaraan Himpunan fuzzy Model MF Domain Parameter
55 – 100
Pabrikasi Trapmf 55 – 70 [55 65 70] Permesinan Trimf 65 – 90 [65 80 90] Konstruksi Trapmf 80 – 100 [80 95 100]
Sehingga Rule FIS  yang  diperoleh  sebanyak
Tahap  ini  merupakan  aturan  dari  logika fuzzy ,  aturan  dapat  dibentuk  untuk  menyatakan relasi  antara  input  dan output .  Tiap  aturan merupakan  implikasi.  Operator  yang  digunakan untuk menghubungkan aturan-aturan input adalah  operator AND ,  yang  menyatakan  antara input-  ouput adalah IF-  THEN .    Pada  tabel  4 ditunjukan rule dalam logika fuzzy.
Tabel 4. Rule dalam Logika Fuzzy
Rule ke Rule 1 If (MT is A) and (FT is A) and (GT is A) then (KJ is K) 2 If (MT is A) and (FT is B) and (GT is C) then (KJ is
K)
3 If (MT is A) and (FT is B) and (GT is B) then (KJ is K) 4 If (MT is A) and (FT is C) and (GT is B) then (KJ is
K)
5 If (MT is A) and (FT is B) and (GT is A) then (KJ is
K)
6 If (MT is A) and (FT is C) and (GT is C) then (KJ is
K)
7 If (MT is A) and (FT is A) and (GT is B) then (KJ is
K) 8 If (MT is A) and (FT is A) and (GT is C) then (KJ is K) 9 If (MT is A) and (FT is C) and (GT is C) then (KJ is K) 10 If (MT is B) and (FT is B) and (GT is B) then (KJ is
P)
11 If (MT is B) and (FT is B) and (GT is A) then (KJ is P) 12 If (MT is B) and (FT is C) and (GT is A) then (KJ is P) 13 If (MT is B) and (FT is C) and (GT is C) then (KJ is P) 14 If (MT is B) and (FT is C) and (GT is B) then (KJ is P) 15 If (MT is B) and (FT is B) and (GT is C) then (KJ is P) 16 If (MT is B) and (FT is B) and (GT is A) then (KJ is P) 17 If (MT is B) and (FT is A) and (GT is A) then (KJ is P) 18 If (MT is B) and (FT is A) and (GT is B) then (KJ is
P)
19
If (MT is C) and (FT is C) and (GT is C) then (KJ is
F)
20
If (MT is C) and (FT is A) and (GT is C) then (KJ is
F)
21 If (MT is C) and (FT is A) and (GT is B) then (KJ is
F)
22 If (MT is C) and (FT is B) and (GT is B) then (KJ is F)
23 If (MT is C) and (FT is A) and (GT is A) then (KJ is
F)
24 If (MT is C) and (FT is B) and (GT is C) then (KJ is
F)
25 If (MT is C) and (FT is C) and (GT is B) then (KJ is
F)
26 If (MT is C) and (FT is C) and (GT is A) then (KJ is
F) 27 If (MT is C) and (FT is B) and (GT is A) then (KJ is F) Rule ke Rule

## 5. Implementasi
Gambar 5. Rule Editor SPK  Penentuan Konsentrasi Jurusan D3 Teknik Mesin
Berdasarkan jumlah input 3 dipangkatkan dengan jumlah variable input 3 . maka jumlah rule adalah rule. Dengan  langkah  langkah  sbagai berikut.
 Klik  kanan  pada  pada  ikon variable input 1,  2  dan  3  sesuai  dengan kombinasi rancangan.
 Pilih connetion and untuk mehubungkan antara ketiga variable.
 Klik  add  rule  untuk  melanjutkan  rule hingga 27 setiap satu rule selesai.
Jika ada kesalahan penulisan rule gunakan delete rule atau change rule, tetapi klik dulu rule yang mau diganti.
Selanjutnya  menampilkan rule  viewer adalah proses    defuzzyfikasi    merupakan  Proses  untuk merubah  hasil  penalaran  yang  berupa  derajat keanggotaan  keluaran  menjadi  variabel  numerik kembali  dengan  mengacu  pada  nilai fuzzy yang mendekati  1.  Masukan  nilai variable  input kedalam  kotak input maka rule  viewer akan merespon  angka  yang  kita  masukan  dan direpresentasikan  oleh  fungsi  keanggotaannya, klik kanan edit pilih Rules yang ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Rule Viewer SPK  Penentuan Konsentrasi Jurusan D3 Teknik Mesin

## 6. Hasil Pengujian
Hasil pengujian dengan sistem dan hasil perhitungan manual ditampilkan pada tabel 5. Dari hasil perhitungan yang dilaksanakan mulai dari perhitungan  manual menurut Jurusan Teknik Mesin UNP, sampai perhitungan manual dengan FIS dan perhitungan yang dihasilkan dari sistem yang dirancang direpresentasikan sebagai berikut .
7 . Kesimpulan dan Saran

## 7.1 Kesimpulan
Berdasarkan  data  data  yang  diperoleh dari  Jurusan  Teknik  Mesin  UNP,  dan  diolah dengan  perhitungan  manual  dari  Jurusan,    serta dianalisa  dengan  metode fuzzy inference system dan  diuji  menggunakan software MATLAB  7.1 dapat diambil kesimpulan  sebagai berikut: Dalam  penentuan  keputusan  konsentrasi  Jurusan mahasiswa  yang  ikut,  adalah  mahasiswa  yang telah  lulus  mata  kuliah  yang  disyaratkan yaitunya:  Matematika  Teknik,  Fisika  Teknik, Gambar  Teknik  dengan  nilai  minimal  C  dengan angka 55 ≥.
Dari  analisa  data  dengan  perhitungan  manual dari Jurusan, serta dianalisa dengan metode fuzzy inference system data  yang  sama  diuji.  Hasilnya sesuai  dengan  ketentuan range setiap output konsentrasi  jurusan,  perhitungan  manual    dari jurusan    dengan  metode fuzzy inference system . jadi analisa ini dapat diterima.
Dari  hasil  pengujian  menggunakan  MATLAB 7.1  didapatkan  selisih    nilai  dengan  FIS  yang terkecil 0 dan yang terbesar adalah 12.5. Hasil ini masih dalam range yang  dirancang pada bab 4. Dan  hasil  ini  dapat  diterima  karena  masih mengeluarkan output yang sama.
Metoda  logika fuzzy dapat  diterapkan  pada analisa  sistem  pendukung  keputusan    penentuan konsentrasi  jurusan  dan.  sistem  pendukung keputusan tersruktur lainnya.
1) Pengambilan  keputusan  lebih  cepat, efisien  dan  akurat  di  dalam  menentukan pengambilan keputusan pemilihan konsentrasi D3 teknik mesin
2) Memberikan  jawaban  dan  perkiraan yang  objektif  kepada  pihak-pihak  yang berkepentingan.

## 7.2 Saran
Hasil  penelitian  ini  mungkin  jauh  dari kesempurnaan  untuk  perbaikan  pengembangan yang  lebih  lanjut,  hal-  hal  yang  disaran  penulis adalah sebagi berikut:
Perlunya  penambahan  variabel input dari kemanpuan  dasar  tiap  tiap      Konsentrsi  jurusan, sebagai  pedoman  pemahaman  awal  tentang konsentrasi  jurusan.  Penggunaan fuzzy inference system pada  sistem  pendukung  keputusan  bisa diterapkan  pada  pengambilan  keputusan  yang terstruktur  lain.  Bagi  para  penganalisa  baru diharapkan  untuk  mempelajari  metode  yang digunakan  terlebih dahulu sebelum  menentukan judul    dari  tesis,  karena,  akan  menghadapi kendala  yang  sangat  susah  dalam  penyelesaian tesis.

## DAFTAR PUSTAKA
Daihani,D.Umar. 2001.
komputerisasi
Pengambilan  Keputusan .  PT  Elekmedia Komputindo, Jakarta
Turban  Efraim.  Dkk.  (2005).  Decision  Support systems and Inteligent Systems. Penerbit  Andi.  Yogyakarta  Fakultas Teknik. (2004).
Julinaldi. (2011). Metode Fuzzy Inference System untuk  optimasi  Daerah  Aliran  Sungai. Program Pasca  Sarjana  Magister  Ilmu Komputer, UPI-YPTK, Padang.
Naba  Agus.  (2009).    Belajar  Cepat Fuzzy  logic Menggunakan MALAB, Andi, Yogyakarta Nugroho  Adi  (2002).  Analisa  dan  Perancangan Sistem Informasi. Informatika, Bandung Marimin. 2004. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Penerbit PT Grasindo, Jakarta.
Purnomo Hari dan Kusuma Sri. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy, Graha Ilmu, Yogyakarta Samsyrwan. (2009). Sistem Pakar Berbasis fuzzy untuk  Penentu  Guru  Berhak  Sertifikasi Program Pasca  Sarjana  Magister  Ilmu
Komputer, UPI-YPTK, Padang. Subakti irfan. (2006). Sistem Berbasis Pengetahuan. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi informatika, ITS
Suryadi  Kadarsah  dan  Ramadhani  Ali.  (2002).
Sistem  Pendukung  Keputusan.  Remaja Rosdakarya offset Bandung
Tabel 5. Hasil Pengujian Dengan Sistem Dan Hasil Perhitungan Manual
Nomor Nomor Data Nilai Mata Kuliah Pakar FIS pengujian Selisih MT FT GT FIS & Pengujian Rekomendasi pengujian 1 1 85 75 90 83.32 47.4 44 3.4 Permesinan 2 2 90 87 95 90.65 64.02 75 10.88 Kontruksi 3 3 88 80 65 77.65 29.64 44 15 Permesinan 4 4 78 65 58 66.99 12.5 25 12.5 Fabrikasi 5 6 67 85 60 70.65 23.5 30.4 6.9 Permesinan 6 10 75 75 65 71.65 12.5 25 12.5 Fabrikasi 7 16 58 60 90 69.32 12.5 25 12 Fabrikasi 8 21 85 80 76 80.32 37.50 50 3.5 Permesinan 9 22 90 88 65 80.99 50 50 0 Permesinan 10 36 60 65 75 66.66 12.5 25 12.5 Fabrikasi