## Aplikasi Rekomendasi Peminatan Siswa Menggunakan Fuzzy Inference System Dengan Metode Tsukamoto Berbasis Java Desktop Pada Madrasah Aliyah Negeri 19 Jakarta
Muhammad Fahrijal 1) , Rizky Tahara Shita 2)
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369 E-mail : fahrijal51@gmail.com 1) , rizky.tahara@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Sesuai Peraturan Menteri Pendidikan Pendidikan Dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 69 Tahun 2013, Seorang Siswa harus memilih kelompok peminatan IPA, IPS atau KEAGAMAAN pada saat masuk di kelas X,  begitu  pula  di  MAN  19  JAKARTA.  Peminatan  yang  sesuai  dengan  kemampuan  dan  minat  akan  membantu para  siswa  agar  lebih  fokus  untuk  mengembangkan  kemampuannya.  Proses  peminatan  di  MAN  19  Jakarta menggunakan  angket  minat  sebagai  penentu  utama,  namun  Kebanyakan  siswa  bimbang  dan  biasanya  hanya mengikuti  pendapat  orang  tuanya  ataupun  sahabatnya  untuk  menentukan  kelompok  peminatan  apa  yang dipilihnya. Hal tersebut membuat banyak siswa salah ataupun kurang tepat dalam memilih kelompok peminatan yang hasilnya akan membuat prestasi siswa menurun. Dengan adanya hal tersebut, dibutuhkan sebuah aplikasi untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  menentukan  peminatan  dengan  merekomendasikan  sebuah  peminatan siswa  yang  tidak  hanya  memperhitungkan  minat  saja,  tapi  juga  memperhitungkan  kemampuan.  Salah  satu aplikasi untuk merekomendasikan  peminatan siswa yaitu dengan menggunakan Fuzzy inference system. Untuk memperoleh output dalam Fuzzy inference system TSUKAMOTO  dibutuhkan empat tahapan, yaitu Fuzzifikasi, Pembentukan Rules, Menggunakan Mesin Inferensi dengan implikasi MIN, dan Defuzzifikasi. Variabel input di MAN  19  Jakarta  adalah  Nilai  Rapor  SMP/MTs,  Nilai  Tes  Kemampuan  Dasar  dan  Angket  Minat.  Variabel outputnya adalah IPA, IPS dan KEAGAMAAN. Dalam pengujian yang dilakukan dengan data siswa yang baru masuk tahun  ajaran  2017/2018,  di  dapat bahwa aplikasi ini  dapat  memberikan rekomendasi  peminatan siswa dengan memperhitungkan minat dan kemampuannya.
Kata Kunci : Peminatan, Fuzzy inference system , Metode TSUKAMOTO

## 1. PENDAHULUAN
Penjurusan  atau  Peminatan  merupakan  salah satu  proses  untuk  menempatkan  siswa dalam kelompok  peminatan  di  Madrasah  Aliyah.  Dalam peminatan  ini,  siswa  diberi  kesempatan  untuk memilih  kelompok  peminatan  sesuai  dengan minatnya. Dalam menentukan peminatan, Madrasah Aliyah Negri 19 menggunakan ketentuan penilaian  dari  nilai  Rapor  SMP/MTs,  nilai  Tes Kemampuan  Dasar  dan  Angket  Minat.  Namun pihak  sekolah  hanya  melihat  data  angket  minat yang  dipilih  oleh  siswa  sebagai  penentu  utama untuk  peminatan.  Sedangkan,  Kebanyakan  siswa bimbang  dan  biasanya  hanya  mengikuti  pendapat orang tuanya ataupun sahabatnya untuk menentukan  kelompok  peminatan  apa  yang dipilihnya.  Hal  tersebut  membuat  banyak  siswa salah  ataupun  kurang  tepat  dalam  memilih kelompok  peminatan. Hal  ini  bisa  menyebabkan kemampuan  akademiknya  tidak  berkembang, sehingga  prestasi  siswa  akan  selalu  menurun  dan akan  merugikan  bagi  dirinya  sendiri.  Untuk menyelesaikan  masalah tersebut  akan  digunakan fuzzy inference system dengan metode tsukamoto.

## 2. LANDASAN TEORI

## 1. Pengertian Kurikulum
Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem  Pendidikan  Nasional  menjelaskan  bahwa kurikulum  dan  seperangkat  rencana  dalam pengaturan  mengenai  tujuan,  isi,  dan  bahan pelajaran  serta  cara  yang  digunakan  sebagai pedoman  penyelenggaraan  kegiatan  pembelajaran untuk  mencapai  tujuan  pendidikan  tertentu. Berdasarkan  pengertian  tersebut,  ada  dua  dimensi kurikulum:
a. Rencana  dan  pengaturan  mengenai  tujuan,  isi dan bahan belajar.
b. Cara yang digunakan untuk kegiatan belajar. Kurikulum  2013  yang  diberlakukan  mulai  tahun ajaran  2013/2014  memenuhi  kedua  dimensi tersebut [1].

## 2. Kelompok Peminatan
Kurikulum  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)  yang  dirancang  untuk  memberikan kesempatan  kepada  peserta  didik  belajar berdasarkan  nilai  minat.  Struktur  kurikulum memperkenalkan peserta  didik  melakukan pemilihan  dalam  bentuk  pilihan  kelompok
peminatan dan pemilihan mata pelajaran antar kelompok  peminatan.  Kelompok  peminatan yang  dapat  dipilih  peserta  didik  terdiri  atas kelompok Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA), Ilmu-Ilmu  Sosial  (IPS)  dan  Agama  Islam (AGAMA).  Sejak  mendaftar  ke  SMA  saat kelas  X,  peserta  didik  seharusnya memilih kelompok  peminatan  yang  akan  dimasuki. Pemilihan  kelompok  peminatan  didasarkan atas  nilai  rapor  SMP/MTs,  dan    tes  bakat minat oleh psikolog [1].
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision Support System )
Keputusan  adalah  suatu  akhir dari pada  proses  pemikiran  tentang  suatu  masalah atau problem untuk menjawab pertanyaan apa yang  harus  diperbuat [3].  Pada  dasarnya pengambilan  keputusan  merupakan bentuk pemilihan  dari  berbagai  alternatif  tindakan yang sangat memungkinkan  untuk dipilih, Melalui  proses  mekanisme  tertentu,  dengan harapan untuk
menghasilkan sebuah keputusan  yang  terbaik.  Penyusunan  sebuah model  keputusan  merupakan  salah  satu cara untuk  mengembangkan  hubungan-hubungan yang  di  dasari  dari  persoalan  keputusan  ke dalam  suatu  bentuk  model  matematis,  dan mencerminkan  hubungan  di  antara  faktor faktor yang terlibat. Model dapat menggambarkan  suatu proses  pengambilan keputusan terdiri dari empat fase yaitu:
a. Penelusuran  ( Intelligence )  Tahap  ini merupakan  tahap  merupakan  suatu proses  pendefinisian  masalah  serta identifikasi  informasi  yang  dibutuhkan yang  berkaitan  dengan  persoalan  yang dihadapi  serta  keputusan  yang  akan diambil.
b. Perancangan  ( Design )  Tahap  ini yaitu merupakan suatu proses untuk
mempresentasikan  model  sistem  yang akan  dibangun  berdasarkan  pada  asumsi yang  telah  ditetapkan.  Dalam  tahap  ini, suatu  model  dari  masalah  dibuat,  diuji, dan divalidasi.
c. Pemilihan  ( Choice )  Dalam  tahap  ini merupakan  suatu  proses  melakukan pengujian dan memilih keputusan terbaik berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  telah ditentukan  dan  mengarah  kepada  tujuan yang akan dicapai.
d. Implementasi  ( Implementation )  Berikut ini  merupakan  tahapan pelaksanaan  dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini  perlu  disusun  kumpulan tindakan yang  terencana,  sehingga  hasil dari keputusan  yang  dapat  dipantau  dan disesuaikan  apabila nanti  diperlukan perbaikan.

## 4. Logica Fuzzy
Logika  fuzzy  iyalah suatu  proses pengambilan  keputusan bertujuan  untuk memecahkan  masalah,  dimana  pada  sistem tersebut  sulit  untuk  dimodelkan  atau  terdapat ketidakjelasan  yang  berlimpah.  Logika  fuzzy ditentukan oleh persamaan logika [2].
Bila  dibandingkan  dengan  logika konvensional,  kelebihan  logika  fuzzy  adalah kemampuannya  dalam suatu  proses penalaran secara bahasa sehingga dalam suatu perancangan tidak  memerlukan  persamaan matematika  yang  sangat  rumit.  Beberapa alasan  yang dapat diutarakan mengenai sebab kita  menggunakan  logika  fuzzy  antara  lain adalah  mudah  untuk  dimengerti,  memiliki toleransi terhadap data-data yang kurang tepat, dapat  membangun  dan  mengaplikasikan pengalaman-pengalaman  para  pakar  secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan, dapat  bekerja  sama  dengan  teknik-teknik kendali  secara  konvensional,  dan  didasarkan pada bahasa alami [2].

## 5. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi  derajat  keanggotaan  (membership function) iyalah suatu kurva yang menunjukkan titik input data ke dalam derajat keanggotaan  yang  memiliki  interval  antara  0 sampai 1 [3].
Dalam mendapatkan  derajat  keanggotaan fuzzy  digunakan  pendekatan  dari  beberapa fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan yang  dapat  digunakan,  seperti  fungsi  linier turun,  fungsi  linier  naik,  fungsi  segitiga, fungsi  trapesium,  fungsi-S,  fungsi-Z  dan fungsi-π.
Pada  grafik  keanggotaan  linear, variabel  input  dipetakan  ke  dalam  derajat keanggotaannya  yang digambarkan  sebagai suatu  garis  lurus.  Ada  dua  macam  grafik keanggotaan linear [2]:
a. Grafik  keanggotaan  kurva  linear  naik, yaitu  kenaikan  himpunan  fuzzy  dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan  nol  bergerak  ke  kanan menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki derajat  keanggotaan  lebih  tinggi.  Fungsi keanggotaannya adalah
0 ; x ≤ a µ(x; a,b) = (x-a)/(b-a) ; a ≤ x ≤ b 1 ; x ≥ b
Kurva fungsi linier naik diperlihatkan
oleh gambar 1.
Sumber : [2]
Gambar 1 : Kurva Fungsi Linier Naik Sumber : [2]
b. Grafik  keanggotaan  kurva  linear turun,  yaitu  himpunan  fuzzy dimulai dari nilai domain  dengan derajat  keanggotaan  tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun  ke  nilai  domain  yang memiliki  derajat  keanggotaan lebih rendah. Fungsi keanggotaannya adalah: 1 ; x ≤ a µ(x; a,b) = (b-x)/(b-a)    ; a ≤ x ≤ b 0; ; x ≥ b Kurva fungsi
linier turun diperlihatkan oleh gambar 2.
Sumber: [2] Gambar 2 : Kurva Fungsi Linier Turun Sumber: [2] c. Grafik keanggotaan kurva trapesium  pada  dasarnya  seperti bentuk  segitiga,  hanya  saja  ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan sama  dengan  satu. Fungsi keanggotaannya adalah:
(x-p)/(q-p) ; p < x < q
µ(x,p,q,r,s) = 1 ; q ≤ x ≤ r (s-x)/(s-r) ; r ≤ x < s 0 ; x ≤ p atau x ≥ s
Kurva fungsi trapesium diperlihatkan oleh gambar 3. Sumber : [2]
Gambar 3 : Kurva Fungsi Trapesium Sumber : [2] 6. Fuzzy Inference System Metode

## Tsukamoto
Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  suatu kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori  himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  yang berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran  fuzzy. Secara  garis  besar,  diagram  blok  proses inferensi fuzzy terlihat pada gambar 4
Gambar 4 : Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy Sumber: [3]
Sistem  inferensi Fuzzy menerima input crisp . Input ini kemudian di kirim ke basis  pengetahuan  yang  berisi  n  aturan fuzzy didalam  bentuk IF - THEN . Fire strength akan  dicari  pada  setiap  aturan. Selanjutnya  pada  hasil  yang akan dilakukan de fuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output system [3].
Metode  Tsukamoto  mempunyai  alur algoritma seperti berikut:
a. Fuzzifikasi Proses  ini  ialah mengubah  input sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas menjadi  variabel  linguistic  dan menggunakan  fungsi  keanggotaan yang disimpan didalam basis pengetahuan fuzzy [3].
b. Pembentukan Rule Pembentukan yang berbasis pengetahuan  fuzzy  (rule  dalam bentuk  IF...THEN).  IF  (X  IS  A)  and
(Y IS B) Then (Z IS C) Dimana A, B, dan C adalah himpunan fuzzy.
c. Mesin Inferensi
Saat  proses  evaluasi  aturan  didalam mesin  inferensi,  metode  fuzzy Tsukamoto  menggunakan  fungsi implikasi  MIN  untuk  mendapatkan nilai α-predikat tiap-tiap rule (α1, α2, α3,....  αn).  Masing-masing  nilai  α- mendapat  predikat  yang  digunakan untuk  menghitung  hasil  inferensi secara  tegas  (crisp)  masing-masing rule (z1, z2, z3,.... zn). d. Defuzzifikasi Untuk  mendapatkan  nilai  output (crisp)  adalah  dengan  mengubah input  menjadi  suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut atau yang dimaksud dengan
defuzifikasi[3].  Setelah  diperoleh nilai  αi selanjutnya  akan  dilakukan proses  perhitungan  nilai  setiap konsekuen  setiap  rules  (zi)  sesuai dengan  fungsi  keanggotaan  yang digunakan.
Metode defuzifikasi dalam  metode  Tsukamoto  adalah defuzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier) yang dirumuskan pada Persamaan. Dimana  pada  persamaan  di  atas  Z merupakan hasil deffuzifikasi, sedangkan αi iyalah nilai keanggotaan antiseden, dan zi adalah hasil inferensi tiap aturan.

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI
1. ERD ( Entity Relationship Diagram )
Entity  Relationship  Diagram ini  berisi komponen-komponen  himpunan  entitas  dan himpunan relasi. Masing-masing dilengkapi dengan atribut-atribut  yang  mewakili  seluruh  data  yang ada. Dibawah ini adalah gambar rancangan ERD.
Gambar 5: Rancangan Entity Relationship Diagram (ERD)

## 2. Spesifikasi Basis Data
Struktur tabel yang digunakan dalam pembuatan database untuk aplikasi ini adalah sebagai berikut:
2. 1. Tabel Login Nama Tabel : Username Media : Harddisk Primary Key : user Foreign Key : - Tabel 1: Spesifikasi Tabel Login Field Type Length Keterangan Username Varchar 20 Username User Password Varchar 20 Password User 2. 2. Tabel Siswa Nama Tabel : data_siswa Media : Harddisk Primary Key : nisn Foreign Key : - Tabel 2: Spesifikasi Tabel Siswa Field Type Length Keterangan Nisn Varchar 12 NISN Siswa Nama Varchar 50 Nama Siswa asal_sekolah Varchar 50 Asal  Sekolah Siswa 2. 3. Tabel Nilai Minat Nama Tabel : data_nilai_minat Media : Harddisk Primary Key : id Foreign Key : nisn Tabel 3: Spesifikasi Tabel Nilai Minat Field Type Length Keterangan Id Integer 5 Id Nilai Siswa Nisn Varchar 12 NISN Siswa mtk_smst1 Double 4,1 Nilai rapor mtk semester 1 mtk_smst2 Double 4,1 Nilai rapor mtk semester 2 mtk_smst 3 Double 4,1 Nilai rapor mtk  semester 3
Aplikasi Rekomendasi Peminatan Siswa Menggunakan Fuzzy Inference  System Dengan Metode Tsukamoto Berbasis Java Desktop Pada Madrasah Aliyah Negri 19 Jakarta mtk_smst 4 Double 4,1 Nilai rapor mtk  semester 4 ipa_smst1 Double 4,1 Nilai rapor ipa  semester 1 ipa_smst2 Double 4,1 Nilai rapor ipa  semester 2 ipa_smst3 Double 4,1 Nilai rapor ipa  semester 3 ipa_smst4 Double 4,1 Nilai rapor ipa  semester 4 ips_smst1 Double 4,1 Nilai rapor ips semester 1 ips_smst2 Double 4,1 Nilai rapor ips semester 2 ips_smst3 Double 4,1 Nilai rapor ips semester 3 ips_smst4 Double 4,1 Nilai rapor ips semester 4 pai_smst1 Double 4,1 Nilai rapor agama  islam semester 1 pai_smst2 Double 4,1 Nilai rapor agama  islam semester 2 pai_smst3 Double 4,1 Nilai rapor agama  islam semester 3 pai_smst4 Double 4,1 Nilai rapor agama  islam semester 4 minat Varchar 10 Hasil  angket minat mtk_tkd Int 4 Nilai tes TKD matematika ipa_tkd Int 4 Nilai tes TKD ipa ips_tkd Int 4 Nilai tes TKD ips agama_tk d Int 4 Nilai tes TKD agama 2. 4. Tabel Hasil Peminatan Nama Tabel : hasil_peminatan Media : Harddisk Primary Key : id Foreign Key : nisn Tabel 4: Spesifikasi Tabel Hasil Peminatan Field Type Length Keterangan id Integer 5 Id Hasil Peminatan nisn Varchar 12 NISN Siswa peminatan Varchar 6 Hasil Peminatan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Tampilan Layar
1. 1. Tampilan Layar Form Login
Dalam menu login ini user akan memasukan username dan password untuk bisa masuk ke dalam menu utama. Jika user salah memasukan username dan password maka akan muncul pesan bahwa user salah memasukan username atau password.

## Gambar 6: Layar Form Login

## 1. 2. Tampilan Layar Menu Utama
Layar  ini  akan  muncul  saat  pertama  kali aplikasi  dibuka  setelah user melakukan login .  Di dalam menu utama  ini  terdapat  beberapa menu seperti menu  master data, menu proses  peminatan, menu cetak  hasil  peminatan, menu  help dan menu author . Di  dalam menu master data terdapat 2  sub menu seperti  sub menu data  siswa  dan  sub menu data nilai minat.

## Gambar 7: Layar Menu Utama
1. 3. Tampilan Layar Form Data Siswa Form data  siswa  merupakan form yang berfungsi untuk menambah, menyimpan, mengubah, dan menghapus data siswa.
_____________________________________________________________________

## Gambar 8: Layar Form Data Siswa
1. 4. Tampilan Layar Form Data Nilai Minat Dalam form ini user dapat  menambah, meyimpan,  mengubah  dan  menghapus  data  nilai dan minat siswa.
Gambar 9: Layar Form Data Nilai Minat
1. 5. Tampilan Layar Form Proses Peminatan Form proses  peminatan  adalah form yang berfungsi untuk menentukan rekomedasi peminatan para  siswa.  Untuk  menentukan  rekomendasi peminatan, user bisa  memilih  peminatan  tunggal atau  jamak.  Jika user menekan  tombol  peminatan tunggal,  maka user akan  melakukan  proses rekomendasi  peminatan  terhadap  siswa  satu  per satu  dengan  mencari  siswa  dan  melakukan  proses rekomendasi peminatan. Jika user menekan tombol peminatan  jamak,  maka user akan  melakukan proses  rekomendasi  peminatan  terhadap  semua siswa  yang  belum  dilakukan  proses  rekomendasi. Setelah  user  melakukan  proses  peminatan  jamak ataupun  tunggal,  hasil  dari  proses  rekomendasi akan langsung tersimpan ke dalam aplikasi.

## Gambar 10: Layar Form Proses Peminatan

## 1. 6. Tampilan Layar Cetak Hasil Peminatan
Setelah  mendapatkan  hasil  rekomendasi peminatan, user bisa  mencetak  laporan  hasil rekomendasi  peminatan  untuk  diserahkan  kepada kepala  sekolah  ataupun  bagian  terkait  untuk membantu  proses  menentukan  peminatan.  Yang ditampilkan  dalam  laporan  hasil  rekomendasi peminatan  yaitu  NISN,  Nama,  Asal  Sekolah  dan Hasil Rekomendasi Peminatan Siswa.

## Gambar 11: Layar Cetak Hasil Peminatan
1. 7. Tampilan Layar Form Help
Form ini  berfungsi  untuk  membantu  user dalam menggunakan aplikasi rekomendasi pemintan siswa.

## Gambar 12: Layar Form Help
1. 8. Tampilan Layar Form Author Dalam form ini berisi tentang nim, nama, e- mail, fakultas, jurusan dan dosen pembimbing.

## Gambar 13: Layar Form Author

## 2. Hasil Pengujian
Untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  ini  dapat menentukan  rekomendasi  peminatan  siswa,  akan dilakukan uji coba terhadap aplikasi. Uji coba yang akan dilakukan adalah dengan menguji coba proses rekomendasi  pemintan  tunggal  dan  proses rekomendasi peminatan jamak.

## 2.1. Hasil Uji Coba Peminatan Tunggal
Pada pengujian  tunggal akan  dilakukan proses uji coba penentuan rekomendasi  terhadap 3 sampel siswa  yang  mempunya  nilai  dan  minat  yang berbeda.
a. Sample Siswa 1 Input : NIPA : 75.375 NIPS : 75.75 NPAI : 80.5 NIPA TKD : 2 NIPSTKD : 3 NPAITKD : 2 Minat : IPS b. Output : Lama Waktu : 0.188 detik Probabilitas IPA : 0.3546130952380953 Probabilitas IPS : 0.6480654761904764 Probabilitas Kegamaan : 0.6480654761904764
Hasil
Rekomendasi : IPS
c. Sample Siswa 2
Input: NIPA : 79.375 NIPS : 85 NPAI : 84.75 NIPA TKD : 3 NIPS TKD : 3 NPAI TKD : 3 Minat : IPA Output : Lama Waktu : 0.102 detik Probabilitas IPA : 0.5993951612903227 Probabilitas IPS : 0.5993951612903227 Probabilitas : 0.5993951612903227
Keagamaan Hasil Rekomendasi : IPA d. Sample Siswa 3 Input: NIPA : 88 NIPS : 91.25 NPAI NIPA TKD : 2 NIPSTKD : 2 NPAITKD Minat : Keagamaan Output : Lama Waktu : 0.263 detik Probabilitas IPA : 0.6666666666666669 Probabilitas IPS : 0.6666666666666669 Probabilitas Keagamaan : 0.6666666666666669 Hasil Rekomendasi : Keagamaan
Dari  ketiga  sampel  tersebut  didapat  bahwa pada  sample  1,  siswa  lebih  di  rekomendasikan  ke dalam  kelompok  peminatan  IPS  daripada  kepada kelompok peminatan IPA yang dipilih. Siswa pada sampel  2  dan  3  menunjukan  bahwa  mereka  lebih direkomendasikan  masuk ke  dalam  kelompok peminatan  Keagamaan dan  Keagamaan  sesuai dengan  kelompok  peminatan  yang  mereka  pilih. Waktu eksekusi dari sampel pertama sampai ketiga menunjukan  peningkatan  kecepatan  dalam  proses melakukan rekomendasi paeminatan siswa.

## 2.2. Hasil Uji Coba Peminatan Jamak
Pada  uji  coba  jamak  akan  dilakukan  proses rekomendasi  peminatan  terhadap  semua  siswa.
Jumlah siswa yang didapat berjumlah 238 siswa.

## Gambar 14: Uji Coba Jamak
Dari  Hasil  Uji  Coba  Peminatan  Jamak  didapat jumlah  rekomendasi  IPA  sebanyak  15  siswa, rekomendasi  IPS  sebanyak  58  dan  rekomendasi Keagaman  sebanyak  164.  Waktu  eksekusi  yang tercatat  adalah  sekitar  159.464  detik  dari  proses sebanyak 238 siswa.

## 2.3. Hasil Uji Coba Akurasi
Pada  uji  coba  ini  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui sejauh mana tingkat akurasi dari sistem yang dibuat. Data dari hasil rekomendasi peminatan yang dibuat sistem akan dibandingkan dengan hasil peminatan asli dari sekolah.
Tabel 5: Spesifikasi Tabel Hasil Uji Coba Akurasi Jurusan Jumlah Jumlah Data Sama Jumlah Data Beda Akuras i IPA 93 15 78 22.09% IPS 74 58 16 73.57% Keaga maan 72 72 0 100%
Setelah  melakukan  perbandingan  dengan  cara mencocokkan  data  dari  hasil  sistem  dengan  data dari sekolah, didapat hasil akurasi data yang sesuai dengan  hasil  asli  peminatan  sekolah  yaitu  15  data siswa yang sama untuk peminatan IPA dari 93 data siswa  dengan  akurasi  sebesar  36.09%,  58  data siswa yang sama untuk peminatan IPS dari 74 data siswa  dengan  akurasi  sebesar  63.57%  dan  72  data siswa yang sama untuk peminatan Keagamaan dari 72  data  siswa  dengan  akurasi  sebesar  100%. Akurasi terendah terdapat pada peminatan IPA dan akurasi  tertinggi  terdapat  pada  peminatan Keagamaan.  Secara  keseluruhan  dapat  dikatakan bahwa hasil akurasi dari sistem dengan jumlah data sebanyak  237  siswa  adalah  sebesar  52.78%.  Hasil dari  sistem  terbilang  kecil  karena  proses rekomendasi  peminatan  pada  sistem  menggunakan nilai dan minat, sedangkan hasil peminatan asli dari sekolah  hanya  mengggunakan  minat  sebagai penentu utama.

## 5. KESIMPULAN

## 5.1. Kesimpulan
Setelah  melewati  tahap  perancangan  dan implementasi  program,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
a. Fuzzy Inference System dapat digunakan untuk menentukan rekomendasi berdasarkan nilai dan minat siswa.
b. Hasil  dari  rekomendasi  siswa  tergantung kepada  nilai  dan  minat  siswa  serta rules yang dipakai dalam fuzzy inference system .
c. Hasil rekomendasi  yang dihasilkan merupakan hasil  terbaik  dikarenakan  menggunakan  nilai dan minat siswa didalam proses perhitungannya.
d. Hasil  akurasi  sistem  dengan  data  asli  sebesar 52.78% dari 238 data siswa.
e. Waktu yang dihasilkan  dalam proses peminatan  tunggal  pada  sampel  1,  2  dan  3 sekitar 0.422, 0.343 dan 0.343 millisecond , dan proses  pada  peminatan  jamak  dengan  data siswa  sebanyak  238  menghabiskan  waktu sekitar 159 millisecond .

## 5.2. Saran
Dalam  penelitian  ini  masih  terdapat  banyak kekurangan  dan  jauh  dari  kata  sempurna,  oleh karna  itu  diperlukan  perbaikan  dan  pengembangan agar  aplikasi  ini  dapat  menjadi  lebih  baik  lagi. Berikut merupakan beberapa saran untuk pengembangan  aplikasi  ini  pada  penelitian selanjutnya:
a. Dalam kurva  variabel input dan output perlu diperbanyak  jumlah  himpunannya  agar  tidak terjadi  banyak  nilai  akhir  yang  sama  pada proses perhitungan fuzzy inference system . b. Diperlukan  variabel input yang  lain,  seperti kapasitas kelas dan tes bakat.
c. Untuk mendapatkan hasil yang bervariasi dapat dilakukan  penelitian fuzzy  inference  system dengan metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Nuh,  “Peraturan  Menteri  Pendidikan Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Republik Indonesia  Nomor  69  Tahun  2013  Tentang Kerangka  Dasar  Dan  Struktur  Kurikulum
Sekolah  Menengah  Atas/Madrasah  Aliyah.”
2013. [2] Aryansah,  “Implementasi  Logika  Fuzzy
Untuk Penentuan  Peminatan  Dengan
Menggunakan  Metode  Sugeno Pada  Sma  N 1 Pemali,” Pp. 1–8, 2015.
[3] Sasongko,  M.A.,  Linawati,  L.  &  Parhusip, H.A.,  2015.  Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- Means Guna Penentuan Penjurusan Program Peserta  Didik  Tingkat  SMA. SEMINAR
NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN  MATEMATIKA  UNY  2015 , pp.341–348.
[4] Nugroho,  Y.S.  &  Haryati,  S.N.,  2015. Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA  Negeri  3  Boyolali. Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Informatika ,  I(1),  pp.3–8