## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Submitted: 13/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021

## Penerapan Fuzzy Mamdani Dalam Pemilihan Murid Teladan Pada Sekolah Paud Harmony Kotawaringin Timur
Puji Susanti, Sherly Mudrika Bahri
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 pujisusan1@gmail.com, 2 sherly888mudrika@gmail.com
Abstract− Logika  fuzzy  merupakan  suatu  cara  yang    digunakan  untuk  memetakan  suatu  ruang  masukan  ke  dalam  suatu  ruang keluaran.  Teori  logika  fuzzy  dikenal  himpunan  fuzzy  (  fuzzy  set).  Penerapannya  Fuzzy  salah  satunya  digunakan  untuk mempermudahkan  dalam  seleksi  pemilihan  murid  teladan.  Sebelumnya  sekolah  ini  kesulitan  dalam  meninjau  prestasi  dan keteladanan  siswa.  Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut,  maka  diterapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode Fuzzy  Mamdani.  Metode  fuzzy  lebih  efektif  daripada  seleksi  manual  karena  tidak  memakan  waktu  lama.  Penelitian  ini  akan membahas tentang penggunaan metode logika fuzzy mamdani dalam menentukan kategori siswa(i) teladan atau tidak teladan pada Sekolah  PAUD  HARMONY  Sampit,  Kotawaringin  Timur.  Masalah  yang  akan  diselesaikan  adalah  cara  menentukan  siswa(i) Teladan atau Tidak Teladan pada Kelompok Belajar B dengan menggunakan tiga variable input, yaitu Nilai Rapor, Absensi dan Nilai Sikap.  Langkah  pertama  penyelesaian  masalah  dalam  menentukan  Siswa(i)  Teladan  atau  Tidak  Teladan  dengan  menggunakan metode  fuzzy  mamdani  yaitu  menentukan  variable  input  dan  output  yang  merupakan  himpunan  tegas.  Langkah  kedua  yaitu mengubah  variable  input  menjadi  himpunan  fuzzy  dengan  proses  fuzzifikasi,  selanjutnya  langkah  ketiga  adalah  pengolahan  data himpunan fuzzy. Dan langkah terakhir atau keempat adalah mengubah output menjadi himpunan tegas dengan proses defuzzifikasi dengan  metode  centroid,  sehingga  akan  diperoleh  hasil  yang  diinginkan  pada  variable  output.  Hasil  dari  perhitungan  dengan menggunakan metode fuzzy mamdani untuk nilai variable nilai rapor 4 , nilai variable nilai absensi 2, nilai sikap 4 adalah 3,5.
Kata Kunci: Logika Fuzzy; Fuzzy Mamdani; Murid Teladan
Abstract− Fuzzy logic is a method used to map an input space into an output space. Fuzzy logic theory is known as fuzzy set (fuzzy set). One of the applications of Fuzzy is used to facilitate the selection of exemplary students. Previously, this school had difficulty in reviewing  students'  achievements  and  examples.  To  solve  this  problem,  a  Decision  Support  System  (DSS)  was  applied  using  the Fuzzy Mamdani method. Fuzzy method is more effective than manual selection because it doesn't take long. This study will discuss the  use  of  the  fuzzy  mamdani  logic  method  in  determining  the  category  of  (i)  model  or  non-exemplary  students  at  HARMONY Sampit PAUD School, East Kotawaringin. The problem to be solved is how to determine students (i) Exemplary or Not Exemplary in Study Group B by using three input variables, namely Report Card Value, Attendance and Attitude Value. The first step in s olving the  problem  in  determining  the  student  (i)  model  or  not  using  the  fuzzy  mamdani  method  is  to  determine  the  input  and  output variables which are firm sets. The second step is to change the input variables into fuzzy sets with the fuzzification proces s, then the third step is processing the fuzzy set data. And the last or fourth step is to change the output into a firm set by defuzzification with the centroid  method,  so  that  the  desired  results  will  be  obtained  in  the  output  variable.  The  results  of  the  calculation  using  th e  fuzzy mamdani method for the variable value of report cards 4, the variable value of attendance value 2, the value of attitude 4 is 3.5.
Keywords: Fuzzy Logic; Fuzzy Mamdani; Model Student

## 1.  PENDAHULUAN
Paud (pendidikan anak usia dini ) merupakan sebuah layanan yang diberikan oleh lembaga pendidikan seperti  Taman Kanak-kanak  (TK),  Kelompok  Bermain  (KB),  Tempat  Penitipan  Anak  (TPA)  dan  lain-lain.  Agar  dapat  memberikan berbagai upaya pengembangan, maka perlu diketahui tentang perkembangan-perkembangan yang terjadi pada anak usia dini  [1].  Salah    satu  cara  penyelenggaraan  pendidikan  yang  dapat  membantu  perkembangan  anak  terdapat  6  Aspek: Agama Moral, Fisik Motorik, Sosial Emosional, Bahasa, Kognitif, dan Seni.
Perkembangan moral pada masa kanak-kanak memiliki tanda-tanda: sikap keagamaan represif meskipun banyak bertanya,  pandangan  ketuhanan  dipersonifikasikan,  penghayatan  secara  rohaniah  masih  belum  mendalam,  hal ketuhanan sesuai dengan kemampuan kognitifnya, untuk itu moral dan agama merupakan sesuatu yang abstrak. Motorik adalah  semua  gerakan  yang  mungkin  dapat  kan  oleh  seluruh  tubuh,  sedangkan  perkembangan  motorik  dapat  disebut sebagai  perkembangan  dari  unsur  kematangan  dan  pengendalian  gerak  tubuh  [2].  Perkembangan  sosial  emosional sebagai berikut [3]:
a. Pengenalan diri dan harga diri, yaitu mendiskripsikan diri, keluarga dan kelompok budaya menunjukan sikap positif terhadap diri sendiri dan oranglain, menunjukkan rasa percaya diri, menunjukan kemadirian, menghormati hak-hak diri sendiri dan orang lain;
b. Pengendalian  diri  dan  interaksi,  yaitu  mengikuti  hampir  semua  aturan  dan  kegiatan  rutin  mengepresikan  emosi dengan cara sesuai, bermain sesuai umur, pekerjaan dalan permainan dan interaksi dengan teman;
c. Perilaku  sosial,  yaitu  menunjukan  empati,  memahami  dan  menghargai  perbedaan,  berbagi,  menerima  tanggung jawab, kompromi, dan berdiskusi untuk menyelesaikan masalah.
Lingkungan  disekitar  anak  sangat  mempengaruhi  dalam  proses  perkembangan  bahasa  [4].  Kognitif  merupakan salah  satu  aspek  perkembangan  yang  harus  distimulasi  sejak  usia  dini.Ruang  lingkup  pengelolaan  lembaga  PAUD berdasarkan  rentangan  usia  kehidupan  adalah:  0,0  tahun  –  2  tahun  :  Pendidikan  keluarga.  2,1  tahun  −  6  tahun  : Pendidikan di Taman Penitipan Anak (TPA). 3 tahun − 6 tahun : Kelompok Bermain(KB). 4 tahun − 6 tahun : Taman Kanak-kanak. 6,1 tahun − 8 tahun : SD Kelas Awal [5].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Submitted: 13/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
Sebelumnya sekolah ini kesulitan dalam meninjau prestasi dan keteladanan siswa. Untuk menyelesaikan masalah tersebut,  maka  diterapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode  Fuzzy  Mamdani.  Metode  fuzzy  lebih efektif  daripada  seleksi  manual  karena  tidak  memakan  waktu  lama.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  bisa membantu Pihak sekolah untuk menentukan murid teladan. Proses untuk menentukan predikat murid teladan di sekolah PAUD HARMONY dengan mempertimbangkan data nilai murid yaitu nilai rata-rata rapor, total absensi yang diperoleh dari  alpha,  serta  nilai  sikap.    Semua  penilaian  tersebut  memerlukan  perhitungan  yang  lebih  efektif,  tepat  dan  adil dibanding dengan metode peramalan. Peramalan dalam statistik dapat menghasilkan galat (eror) lebih besar dari metode centroid.  Metode  Fuzzy  Mamdani  merupakan  sebuah  metode  yang  mengatasi  masalah  pengambilan  keputusan  yang berdasarkan beberapa kriteria dengan pilihan tepat.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi beberapa langkah sebagai berikut, yaitu:
Gambar 1 . Skema Desain Penelitian
1) Melakukan pengumpulan data sekunder yang dibutuhkan dalam melakukan perhitungan dan analisis masalah. Data yang dikumpulkan meliputi: data rata-rata rapor, data absensi, dan data sikap.
2) Membentuk  himpunan  fuzzy,  pada  metode  mamdani  baik  variable  input  dan  output  dibagi  menjadi  satu  (1)  atau lebih himpunan fuzzy.
3) Aplikasi  fungsi  Implikasi,  pada  metode  mamdani  fungsi  implikasi  yang  digunakan  untuk  tiap-tiap  aturan  adalah fungsi lain.
4) Penegasan(defuzzy),  proses penegasan(defuzzyfikasi) dengan metode centroid dan menggunakan bantuan software Matlab R2020a dengan menggunakan fasilitas yang disediakan pada toolbox fuzzy logic designer .
5) Menarik kesimpulan dari hasil pengolahan data ( data processing) .

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy pertama kali dipernalkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Logika fuzzy merupakan suatu cara untuk memetakan  suatu  ruang  masukan  ke  dalam  suatu  ruang  keluaran.  Dalam  teori  logika  fuzzy  dikenal  himpunan  fuzzy (fuzzy  set).  Merupakan  pengelompokan  sesuatu  berdasarkan  variabel  bahasa  yang  dinyatakan  dalam  fungsi keanggotaan (membership  function)  [7].  Himpunan fuzzy  mamdani  Merupakan  suatu  pengembangan  lebih  lanjut tentang  konsep  himpunan  dalam matematika. Bisa disebut juga rentang nilai-nilai. Masing –masing nilai mempunyai derajat keanggotaan antara 0  sampai  1[6]. Operator Logika Fuzzy:
1. Operator AND
Operator ini menghasilkan nilai keanggotaan terkecil antara elemen-elemen pada himpunan-himpunan terkait.
𝜇 𝐴 ∩ 𝐵 = 𝑔 𝜇𝐴 𝑋 , 𝜇𝐵 𝑋 𝑥 ∈ 𝑋
(1)
2. Operator OR
Operator ini menghasilkan nilai keanggotaan terbesar antar elemen–elemen pada himpunan – himpunan terkait.
𝜇 𝐴 ∩ 𝐵 = 𝑓 𝜇𝐴 𝑋 , 𝜇𝐵 𝑋 𝑥 ∈ 𝑋
(2)
3. Operator NOT Operator complement dinyatakan dengan negasi yang tegas.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Submitted: 13/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
𝜇~𝐴 =   −𝜇𝐴 𝑥 𝑥 ∈ 𝑋 (3)
Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (sering disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval 0 sampai 1. 1) Representasi Linier
a) Kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol  (0)  bergerak  ke  kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.

## Gambar 2. Representasi Linear Naik
Fungsi keanggotaan:
(4)
b) Garis  lurus  dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah
Gambar 3. Representasi Linear Turun
Fungsi Keanggotaan:
(5)
2) Representasi Kurva Segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linear).
Gambar 4. Kurva Segitiga Fungsi Keanggotaan:
(6)
3) Representasi Kurva Trapesium
Kurva Trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titiknyang memiliki nilai keanggotaan 1.
Gambar 5 . Kurva Trapesium Fungsi Keanggotaan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186

## 2.3 Metode Fuzzy Mamdani
Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan [8]:
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada metode mamdani, baik variable input maupun variable output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan) pada metode mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah min.
3. Komposisi aturan
Ada tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi system fuzzy, yaitu max, additive dan probabilistic OD (probor).
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 dengan range tertentu, maka harus dapat  diambil suatu  nilai crisp tertentu sebagai output.  Ada  beberapa  metode  defuzzy  yang  bias  digunakan  pada  komposisi  aturan  mamadani,  yaitu  centroid, bosektor, mean of maximum, largest of maximum dan smallest of maximum.
Fuzzy  mamdani  memiliki  kelebihan  yakni,  lebih  intuitif,  diterima  oleh  banyak  pihak.  Penggunaan  fuzzy mamdani  ini  sama  halnya  dengan  penggunaan  metode  peramalan  pada  bidang  statistic[9].  Penentuan  analisis berdasarkan  pendekatan  fuzzy  lebih  efisien  dalam  pendekatan  menggunakan  angka  dibanding  dengan  metode peramalan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  tingkat  prestasi    murid  teladan  pada  sekolah  PAUD  HARMONY  pada  penelitian  ini    Himpunan Fuzzy  menggunakan  3  input  dan  1  output  yaitu  Nilai  rata-rata  rapor  ,Nilai  absensi  (alpha),dan  nilai  sikap.  Berikut variable yang digunakan:
Rincian himpunan input dalam menentukan rekomendasi predikat murid teladan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian Himpunan Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nilai rata-rata Rapor Baik [1-2] Sedang [2-3] Kurang [3-4] Nilai Absensi Baik [0-5] Cukup [0-6] Buruk [6-10] Nilai Sikap Buruk [1-2] Sedang [2-3] Baik [3-4]
Rincian himpunan output dalam penentuan rekomendasi predikat siswa teladan disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Himpunan Output Variabel Himpunan Output Fuzzy Domain Hasil Rekomendasi Tidak Teladan [0-2] Teladan [3-4]
A. Himpunan Fuzzy  Nilai rata-rata rapor Fungsi keanggotaan untuk nilai rata-rata rapor

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
1 ; x ≤ 1
µ Baik = (2 − 𝑥) (2 − 1) ; 1 ≤ x ≤ 2 0 ; x ≥ 2
µ Sedang = (𝑥 − 1) (2 − 1) ; 1 ≤ x ≤ 2 (4 − 𝑥) (4− 2) ; 2 ≤ x ≤ 4
0
; x ≤ 1 || x > 4 1 ; x ≤ 4
µ Kurang  = (𝑥 − 3) (3 − 4) ; 3 ≤ x ≤4 0 ; x ≥ 3
B. Himpunan Fuzzy  Nilai Absensi Fungsi keanggotaan untuk nilai absensi
Gambar 7 . Input Nilai Absensi 1 ; x ≤ 0 µ Baik = (5− 𝑥) (5 − 0)
; 0 ≤ x ≤ 5
0 ; x ≥ 10 (𝑥 − 0)
(5 − 0) ; 0≤ x ≤ 5
µ Cukup = (10 − 𝑥) (10− 5) ; 5≤ x ≤ 10 0 ; x ≤ 0 || x > 10 1 ; x ≤ 10
µ Buruk = (𝑥 − 6) (10 − 6) ; 6 ≤ x ≤ 10 0
; x < 6
C. Himpunan Fuzzy  Nilai Sikap Fungsi keanggotaan untuk sikap
Gambar 8. Input Nilai Sikap
1
; x ≤ 1
µ Buruk = (2 − 𝑥)
(2 − 1) ; 1 ≤ x ≤ 2
0 ; x ≥ 2 (𝑥 − 1)
(2 − 1) ; 1 ≤ x ≤ 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
µ Sedang   = (4 − 𝑥) (4− 2) ; 2 ≤ x ≤ 4 0
; x ≤ 1 || x > 4
1 ; x ≤ 4 µ Baik = (𝑥 − 3) (3 − 4) ; 3 ≤ x ≤ 4 0 ; x ≥ 3
D. Pembentukan  Fungsi  Keanggotaan  Variabel  Output  Himpunan  fuzzy  tidak  teladan  ,  dan  teladan  dinyatakan persamaan berikut:
Gambar 9. Output 1 ; z ≤ 0 µ Tidak Teladan  = (2−𝑧) 2 ; 0 ≤ z ≤ 2 0 ; 2≤ z 1 ; z ≤ 4 µ Teladan = (𝑧−3) 4−3
; 3≤ z ≤ 4
0 ; z≤3

## 3.1 Komposisi Aturan
Jika  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan  maka  inferensi  yang    diperoleh  memiliki  aturan  dan  korelasi  antara  aturan. Inferensi  yang  digunakan  dalam  metode  yang  digunakan  sistem  fuzzy  ada  3  macam  yaitu  max,  additive  dan probabilistik  OR  (probor).  Pada  penelitian  ini  aturan  fuzzy  menggunakan  Fuzzy  Inferensi  system  yang  berbentuk  IF THEN  dengan  kombinasi  varibel  dan  aturan,berikut  aturan  kombinasi  fuzzy.    Rincian  Aturan  Fuzzy  Inferensi  system dalam penentuan  predikat siswa teladan disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Aturan Fuzzy Rules IF THEN Nilai Rapor Nilai Absensi Nilai Sikap Output [R1] Kurang Buruk Buruk Tidak Teladan [R2] Kurang Buruk Sedang Tidak Teladan [R3] Kurang Cukup Baik Teladan [R4] Kurang Baik Buruk Tidak Teladan [R5] Sedang Buruk Baik Teladan [R6] Sedang Cukup Buruk Teladan [R7] Sedang Baik Baik Teladan [R8] Baik Buruk Buruk Tidak Teladan [R9] Baik Cukup Baik Teladan [R10] Baik Baik Baik Teladan

## 3.1.1 Pembentukan Aturan-Aturan
Untuk menyatakan relasi  antara input dan  output. Penilaian siswa mempunyai  10 aturan fuzzy berdasarkan 3 variabel input  dengan  masing-masing  variabel  input  memiliki  3  himpunan  fuzzy.  Prinsip  logika  fuzzy  digunakan  untuk mengkombinasikan aturan-aturan JIKA-MAKA ( IF THEN) yang terdapat dalam basis aturan suatu pemetaan dari suatu himpunan fuzzy input himpunan fuzzy output [10].  Aturan fuzzy model  Mamdani dalam bentuk  if-then dapat  ditulis sebagai berikut:
IF (X 1 is A 1 ) AND (X 2 is A 2 ) ... AND (X n is A n ) THEN Y is B (8)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Submitted: 13/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
Tiap aturan merupakan suatu implikasi, fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN dimana tingkat keanggotan yang didapat sebagai konsekuen dari proses ini yaitu nilai minimum variabel-variabel input untuk mendapatkan daerah fuzzy untuk variabel hasil untuk masing-masing aturan.
Gambar 10. Rule Editor penilaian murid
Gambar 11. Surface Viewer Penilaian Siswa

## 3.2 Defuzzyfikasi
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diiperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy  rules , sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Sehingga,  jika diberikan  himpunan  fuzzy  dalam range tertentu,  maka  suatu  nilai crisp t  ertentu  yang  diambil  sebagai  output.  Pada penelitian  ini  defuzifikasi  menggunakan  metode  centroid  (composite  moment)  dengan  mengambil  titik  pusat  (z*) daerah fuzzy. Secara umum di rumuskan:
𝑧 ∗ = ∫ 𝜇 (𝑧)𝑑𝑧 𝑧 𝑧 ∫ 𝜇 (𝑧 𝑗 ) untuk variabel kontinu
(9)
atau
𝑧 ∗ = ∑ (𝑧 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1𝑗𝜇 ∑ 𝜇(𝑧 𝑗 𝑛 𝑗=1 ) untuk variabel diskret (10)
Untuk menguji penerapan aplikasi system metode mamdani dalam penentuan murid teladan dapat dilakukan sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Gambar 13. Rules Fuzzy
Hasil    penerapan  system  fuzzy  program  dengan matlab  toolbox  di  peroleh  nilai  siswa  dengan  nilai  rata-rata  rapor=  4 Nilai absen(alpha)= 2, Nilai sikap= 4 maka diperoleh output= 3,5 dengan demikian hasil output di kategorikan sebagai murid teladan.
Gambar 14. Hasil Pengujian Sistem

## 4. KESIMPULAN
Sekolah PAUD Harmony ini kesulitan dalam meninjau prestasi  dan keteladanan siswa. Untuk menyelesaikan masalah tersebut,  maka  diterapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode Fuzzy  Mamdani .  Metode fuzzy lebih efektif  daripada  seleksi  manual  karena  tidak  memakan  waktu  lama.  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  dengan  metode Mamdani  bisa  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  murid  teladan  di  sekolah  PAUD  HARMONY.  Berdasarkan nilai  rata-rata rapor, nilai  absensi(alpha), nilai sikap didapatkan hasil pengujian sebesar 3,5 dan masuk kategori  murid teladan.  Dengan  menggunakan  metode  fuzzy  Mamdani  hasil  yang  diperoleh  lebih  akurat  daripada  menggunakan metode peramalan yang menghasilkan (galat) eror lebih besar.

## REFERENCES
[1] M.  Khaironi,  “Perkembangan  Anak  Usia  Dini,” J.  Golden  Age ,  vol.  2,  no.  01,  hal.  01,  2018,  doi: 10.29408/goldenage.v2i01.739.
[2] B. Sujiono, M. S. Sumantri, dan T. Chandrawati, “Hakikat Perkembangan Motorik Anak,” Modul Metod. Pengemb. Fis. , hal. 1–21, 2014, [Daring]. Tersedia pada: http://repository.ut.ac.id/4781/1/PGTK2302-M1.pdf.
[3] P. P. Sari, S. Sumardi, dan S. Mulyadi, “Pola Asuh Orang Tua Terhadap Perkembangan Emosional Anak Usia Dini,” J. Paud Agapedia , vol. 4, no. 1, hal. 157–170, 2020, doi: 10.17509/jpa.v4i1.27206.
[4] E. N. Pulungan, “Jurnal raudhah,” Raudhah , vol. 06, no. 01, hal. 1–26, 2018.
[5] L. Asmawati, “Ruang Lingkup Pengelolaan Kegiatan di Lembaga PAUD,” Modul  1  Ruang  Lingkup Pengelolaan  Kegiat.  di Lemb.  PAUD ,  vol.  1,  no.  4407,  hal.  1.2-1.54,  2014,  [Daring].  Tersedia  pada:  http://repository.ut.ac.id/4719/1/PAUD4407- M1.pdf.
[6] R.  Puspa  dan  N.  Nurahman,  “Pembaruan  Teknologi  Informasi  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kelayakan Kredit  Menerapkan  Metode  Profile  Matching dan  Metode  Fuzzy  Mamdani,” J.  Comput.  Syst.  … ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  77–83, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc/article/view/537.
[7] P.  Soepomo,  “Media  Pembelajaran  Himpunan  Fuzzy  Berbasis  Multimedia,” Media  Pembelajaran  Himpun.  Fuzzy  Berbas. Multimed. , vol. 2, no. 2, hal. 101–110, 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i2.2726.
[8] M.  Simanjuntak  dan  A.  Fauzi,  “Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Pada  Penilaian  Kinerja  Dosen  (Studi  Kasus  STMIK  Kaputama

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 178-186
Binjai),” J. ISD , vol. 2, no. 2, hal. 2528–5114, 2017.
[9] D. Vinsensia, “Penentuan Prestasi Belajar Siswa Menggunakan Aplikasi Fuzzy Mamdani,” vol. 2, no. April 2018, hal. 47–51, 2019.
[10]  M. Setiani Asih, “Sistem Pendukung Keputusan Fuzzy Mamdani pada Alat Penyiraman Tanaman Otomatis,” J. Sist. Inf. , vol. 5341, no. April, hal. 1, 2018.