Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi
(STUDI KASUS: PELITA NUSANTARA MEDAN)

## Desi Vinsensia
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK
Pelita Nusantara desivinsensia87@gmail.com
Yulia Utami
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara

## Abstrak
Pemilihan jurusan yang tepat saat memasuki jenjang perguruan tinggi sangatlah penting bagi calon mahasiswa baru. Pemilihan jurusan harus disesuaikan dengan ketertarikan ataupun minat  seseorang  pada bidang tertentu sesuai dengan minat bakat  yang  dimilki.  Pada  penelitian  ini  dibangun  system  dengan  menerapkan fuzzy  inference  system  dengan  metode  Mamdani  untuk  memilih  jurusan  di STMIK  Pelita  Nusantara  Medan  dengan  variabel  input,  Tes  Potensi Akademik(TPA), Tes Minat Bakat (TMB), dan Nilai UN (NUN) serta  variabel output  yaitu Teknik Informatika. Dari hasil pengujian menggunakan MATLAB dengan 27 komposisi aturan dengan inputan TPA sebesar 62, TMB sebesar 72, dan  NUN  sebesar  55  maka  dihasilkan  nilai  rekomendasi  berdasarkan  metode fuzzy mamdani sebesar 71,3.
Kata Kunci : Fuzzy Inference System,Metode Mamdani,Pemilihan Jurusan, Matlab, STMIK Pelita Nusantara.

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  merupakan  institusi penyelengara pendidikan tinggi. Di
Indonesia, Perguruan
Tinggi dapat
berbentuk  akademi,  politeknik,  sekolah tinggi,  institut,  dan  universitas.  Di  setiap jenis  perguruan  tinggi  biasanya  memiliki sejumlah  jurusan  ataupun  program  strudi yang ditawarkan.
Dalam  memilih  jurusan  di  perguruan tinggi,  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor. Faktor  itu  di  antaranya  adalah  faktor internal  atau  faktor  eksternal.  Faktor internal  biasanya  berasal  dari  diri  calon mahasiswa  baik  berupa    bakat  dan  minat calon mahasiswa. Sedangkan faktor eksternal  berasal  dari  orang  tua  maupun teman.  Sering  kali  mahasiwa  melilih
jurusan  atas  tuntutan  orang  tua  ataupun pengaruh  dari  teman.  Hal  ini  yang menghambat calon mahasiswa untuk berkembang menjadi civitas yang baik.
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer  Pelita Nusantara  merupakan  salah  satu  sekolah tinggi  yang  sedang  berkembang  di  kota Medan.  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer Pelita  Nusantara  hanya  menyelenggarakan program  pendidikan  yang  lebih  terfokus kepada satau bidang studi yang searah yaitu komputer.Calon  mahasiswa  yang  ingin medaftar  di  Sekolah  Tinggi  ini  harus melewati  beberapa  prosedur.  Prosedur  itu diantaranya  mendaftarkan  diri  mereka dengan  mengisi  fomulir,  mempersiapkan beberapa  persyaratan  yang  diperlukan sebagai persyaratan masuk, mengikuti Test Saringan  Masuk  (TSM)  yang  dilaksanakan sesuai  dengan  jadwal  yang  ditetapkan  oleh pihak  kampus,  dan  yang  terakhir  adalah menyelesaikan pembayaran administrasi.
Penentuan  program  bidang  studi  yang berjalan selama ini adalah calon mahasiswa berhak  menentukan  sendiri  Program  studi yang  mereka  minati  meskipun  tidak  sesuai dengan  bakat  dan  minat  yang  mereka miliki.Pada  penelitian  ini  akan  diberikan suatu  system  baru  dengan  melakukan serangkaian  tes  lebih  dahulu  yaitu  Tes Potensi Akademik (TPA), Tes Minat Bakat (TMB),  dan  juga  mempertimbangkan  hasil UN  calon  mahasiswa  dengan  keluaran program  studi  yang  disarankan  pada penelitian ini adalah prodi Teknik Informatika.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang berjudul  “Analisis  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Memlih  Program  Studi Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy” menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan
metode  Fuzzy  Multi-Criteria  Decision Making (FMCDM) karena menurut peneliti metode  tersebut  lebih  baik  digunakan dalam memberikan alternatif terbaik dalam memilih  program  studi  dibandingkan dengan  metode  Fuzzy  Multi  Attrbute Decision  Making  (FMADM)  hal  ini dikarenakan  ada  sebagian  data  yang  tidak dapat diproses dengan menggunakan metode  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making (FMADM). Pada penelitian sebelumnya dengan judul “Sistem Inferensi Fuzzy  untuk  Memprediksi  Prestasi  Belajar Mahasiswa Berdasarkan Nilai Ujian Nasional,  Tes  Potensi  Akademik,  Dan Motivasi  Belajar”,  hasil  dari  penelitian  ini adalah  dengan  menggunakan  aplikasi logika  fuzzy  yaitu  fuzzy  inferensi  sistem metode  mamdani  dapat  diprediksi  prestasi belajar  mahasiswa  berdasarkan  nilai  TPA, NEM dan tingkat motivasi belajar mahasiswa.
Berdasarkanpemaparan diatas maka peneliti  membuat  penelitian  Penerapan Fuzzy  Inference  System (FIS)  Metode Mamdani  dalam  Pemilihan  Jurusan  pada STMIK  Pelita  Nusantara  Medan,  dengan tujuan  sebagai  salah  satu alternatif pengambilan  keputusan  untuk  membantu memilih  jurusan  (prodi)  yang  sesuai dengan minat bakat para calon mahasiswa dan  memberi  rekomendasi  pengelola kampus  dalam  proses  penerimaan  calon mahasiswa baru di STMIK Pelita
Nusantara  Medan.  Dalam  penelitian  ini jurusan  yang  akan  dipilih  adalah  Teknik
Informatika  sehingga  variable  inilah  yang akan dijadikan variable outputnya sedangkan  variable  input  adalah  Tes potensi  akademik,  tes  minat  bakat,  dan nilai UN. Dari pendefinisian variable input
dan output akan dibangun system pengambilan  keputusan  dengan  metode mamdani  di  STMIK  Pelita  Nusantara Medan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN A. Pengertian Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk soft  computing . Logika  Fuzzy  pertama  kali  dipernalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. 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 derejat  keanggotaan  atau  membership function  menjadi  ciri  utama  dari  penalaran dengan logika fuzzy tersebut.
Menurut  Cox  (1994),  ada  beberapa alasn  mengapa  orang  menggunakan  logika fuzzy, antar lain:
1. Konsep  logika  fuzzy  mudah dimengeti.  Karena  logika  fuzz menggunakan dasar teori himpunan maka konsep matematis yang mendasari penalaran  fuzzy  tersebut  cukup mudah untuk dimengerti. 2. Logika  fuzzy  sangat  fleksibel, artinya mampu beradaptasi
dengan  perubahan-perubahan  dan ketidakpastian  yang  menyertai permasalahan. 3. Logika  fuzzy  memiliki  toleransi terhadap  data  yang  tidak  tepat. Jika  diberikan  sekelompok  data
yang sukup homogen, dan kemudian ada beberapa data yang “ekslusif”  maka  logika  fuzzy memiliki kemampuan untuk
menangani data eksklusif tersebut. 4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks 5. Logika  fuzzy  dapat  membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
6. Logika  fuzzy  dapat  bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara  konvensional.  Hal  ini umumnya  terjadi  pada  aplikasi  di bidang  teknik  mesin  maupun teknik elektro
7. Logika  fuzzy  didasarkan  pada bahasa  alami  sehingga  mudah dimengerti.

## B. Metode Mamdani
Metode mamdani sering dikenal sebagai  metode  Max-Min.  Metode  ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun  1975.  Untuk  mendapatkan  output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy. Pada  Metode  Mamdani,  baik variabel  input  maupun  variabel output  dibagi  menjadi  satu  atau lebih himpunan fuzzy
2. Aplikasi fungsi implikasi Pada  metode  Mamdani,  fungsi implikasi yang digunakan adalah min. 3. Komposisi aturan Inferensi diperoleh dari
kumpulan  dan  korelasi  antar aturan.  Ada  3  macam  aturan Max, Additive , dan probabilistik OR (probor).
4. Penegasan (defuzzyfikasi) Input disini adalah suatu himpunan  fuzy  yang  diperoleh dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy.  Outputnya  adalah  nilai tegas ( Crips ). Metode defuzzyfikasi : Centroid (Center of Mass), dan Mean of Maximum (MOM).
3. PEMBAHASAN.
Pada pemodelan Fuzzy Mamdani dibutuhkan  kriteria-kriteria  dan  nilai  bobot setiap  kriteria  untuk  perhitungan  yang dilakukan  untuk  menentukan  rekomendasi yang  akan  diberikan  berdasarkan  hasil  tes yang  telah  diselenggarakan  pihak  kampus. Penelitian  ini  menggunakan  3  input  dan  1 output yaitu Tes Potensi Akademik (TPA), Tes  Minat  Bakat  (TMB),  Nilai  UN  (NUN) sebagai variable input serta Jurusan Teknik Informatika  (TI)  sebagai  output.  Dalam penelitian ini pemilihan prodi yang dibahas adalah  prodi  Teknik  Informatika  dimana setiap calon mahasiswa baru harus mengikuti  Tes  Potensi  Akademik  (TPA), setelah  itu  mengikuti  Tes  Minat  Bakat (TMB)  dan  juga  melihat  hasil  Nilai  UN (NUN)  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam memberikan rekomendasi oleh pihak kampus  apakah  calon  mahasiswa  cocok atau  berpotensi  masuk  prodi  Teknik Informatika  di  STMIK  Pelita  Nusantara. Berikut variable yang digunakan :

## Table 1. Variabel input dan output
Pembentukan  himpunan  fuzzy  dilakukan berdasarkan  variable  tes  yang  dibuat  yaitu Tes  Potensi  Akademik  (TPA),  Tes  Minat Bakat  (TMB),  Nilai  UN  (NUN),  Teknik Informatika  (TI).  Himpunan  fuzzy  dan range sebagai berikut : Variabel Himpunan Fuzzy  Range TPA Rendah [0 – 50] Sedang [20 - 80] Tinggi [50 – 100] TBM Rendah [0 – 50] Sedang [20 - 80] Tinggi [50 – 100] NUN Rendah [0 – 50] Sedang [20 - 80] Tinggi [50 – 100] TI Tidak Direkomendasi (TIDAK) [0 – 80] Ya [50 – 80] Tabel 2. Variabel/Parameter Penelitian Himpunan Fuzzy
a. Pembentukan Fungsi Keangggotaan Variabel Tes

## Potensi Akademik (TPA)
VariabEL  Tes  Potensi  Akademik  (TPA) dibagi menjadi 3 himpunan yaitu Rendah, Sedang  ,  dan  Tinggi.  Himpunan  rendah
Variabel Nama Fungsi Semesta Pembicaraan 1. Tes Potensi Akademik Input [0    100] 2. Tes  Minat Bakat Input [0     100] 3. Nilai UN input [0     100] 4. Teknik Informatik a output  [0     100]
menggunakan fungsi keanggotaan berbentuk Linier turun dengan  domain [0
–  50],  himpunan  sedang    menggunakan
fungsikeangggotaan berbentuk kurva segitiga  dengan  domain    [  20  –  80]. Himpunan    tinggi  menggunakan  fungsi keanggotaan  kurva  linier  naik  dengan domain [ 50 – 100 ]. Fungsi keanggotaan untuk  himpunan    TPA  terlihat  pada gambar berikut.
Gambar 1. Variabel Input Tes Potensi Akademik (TPA) Himpunan fuzzy rendah , sedang, dan tinggi dinyatakan persamaan berikut:
[ ]
{ (1)
[ ]
{ (2)
[ ]     {
(3)
a. fungsi  keangggotaan  berbentuk  kurva segitiga  dengan  domain    [  20  –  80]. Himpunan tinggi Pembentukan
Fungsi  keanggotaan  Variabel  Tes Minat Bakat (TMB
Variabel    Tes  Minat  Bakat (TMB)  dibagi  menjadi  3  himpunan yaitu  Rendah,  Sedang  ,  dan  Tinggi.
Himpunan  rendah  menggunakan fungsi keanggotaan berbentuk
Linier  turun  dengan    domain  [0  – 50], himpunan sedang menggunakan  menggunakan  fungsi keanggotaan  kurva  linier naik dengan  domain  [50  –  100  ].  Fungsi
keanggotaan untuk himpunan  TMB terlihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Variabel Input Tes Minat Bakat (TMB)
Himpunan fuzzy rendah , sedang, dan tinggi dinyatakan persamaan berikut: [ ] { (4)
[ ] { (5)
[ ] { (6)

## b. Pembentukan  Fungsi  keanggotaan Variabel Nilai UN (NUN)
Variabel    Nilai  UN  (NUN)  dibagi menjadi  3  himpunan  yaitu  Rendah, Sedang  ,  dan  Tinggi.  Himpunan  rendah menggunakan fungsi keanggotaan berbentuk Linier turun dengan  domain [0 –  50],  himpunan  sedang    menggunakan fungsi  keangggotaan  berbentuk  kurva segitiga  dengan  domain    [  20  –  80]. Himpunan    tinggi  menggunakan  fungsi keanggotaan  kurva  linier  naik  dengan
domain  [50  –  100  ].  Fungsi  keanggotaan untuk  himpunan    NUN  terlihat  pada gambar berikut.

## Gambar 3. Variabel Input Nilai UN (NUN)
Himpunan fuzzy rendah , sedang, dan tinggi dinyatakan persamaan berikut:
[ ]
{ (7)
[ ]
{ (8) (8)
[ ]
{ (9) (9) c. Pembentukan Fungsi keanggotaan Variabel Teknik

## Informatika (TI)
Variabel  TI  dibagi  menjadi  2  himpunan yaitu  Rendah,  dan  Tinggi.  Himpunan rendah  menggunakan  fungsi  keanggotaan berbentuk  Kurva bahu dengan   domain[0 –  80].  Himpunan    tinggi  menggunakan
fungsi  keanggotaan  kurva  bahu  naik dengan  domain  [  50  –  100  ].  Fungsi keanggotaan  untuk  himpunan    TI  terlihat pada gambar berikut.

## Gambar  4.  Variabel  Output  Teknik Informatika
Himpunan  fuzzy  rendah  ,  dan  tinggi dinyatakan persamaan berikut:
[ ]
{ (10)
[ ] { (11)

## d. Komposisi Aturan
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila sistem  terdiri-dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan korelasi  antara  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan  dalam  melakukan  inferensi sistem  fuzzy,  yaitu  max,  additive  dan probabilistik  OR  (probor).  Aturan  Fuzzy pada  penelitian  ini  menggunakan  Fuzzy Inferensi system berbentu IF-THEN dengan  kombinasi  variable  sebanyak  27 aturan,  berikut  beberapa  aturan  kombinasi fuzzy.
Rule s IF THE N TPA TMB NUN TI [R1] Rend ah Renda h Renda h Tidak [R2] Rendah Renda h Seda ng Tidak [R3] Rendah Sedang  Ting gi Ya [R4] Rendah Tinggi Ren dah Tidak [R5] Sedang Renda h Ting gi Ya [R6] Sedang Sedang  Ren dah Ya [R7] Sedang Tinggi Ting gi Ya [R8] Tinggi Renda h Ren dah Tidak [R9] Tinggi Sedang  Ting gi Ya [R10 ] Tinggi Tinggi Ting gi Ya Tabel 3. Himpunan Fuzzy
e. Penegasan ( defuzzifikasi)
Input  dari  proses  defuzzifikasi adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan  satu  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. Proses Penegasan (defuzzifikasi) metode fuzzy
mamdani
penelitian ini menggunakan metode centroid
( composite moment ).
Pada  metode  ini,  solusi  crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil
titik pusat (z*) daerah fuzzy. Secara umum dirumuskan  
     Z j Z z dz z z z   * ; untuk variabel kontinu, atau (12)
         n j j n j j j z z z z 1 1 *  
;untuk varibel diskret (13) Dalam  menguji  penerapan  system  aplikasi metode mamdani dalam pemberian rekomendasi pengambilan keputusan dalam penentuan  jurusan  TI,  dapat  dilakukan berikut ini.
Hasil  program  komputer  untuk fungsi  keanggotaan  fuzzy  dalam  penelitian ini  adalah  3  input  yaitu  tes  potensi akademik(TPA),  tes  minat  bakat  (TMB), dan  nilai  UN  (NUN),  dan  1  output  yaitu teknik  informatika  (TI)  yang  hasilnya berikut dibawah ini.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Input dan Output
Dengan  memisalkan  calon  mahasiswa baru X mendaftarkan  diri  dan  mengisi formulir melalui admin dan menyerahkan  berkas-berkas  sebagai persyaratan  yang  dibutuhkan  oleh kampus STMIK Pelita Nusantara
Medan,  kemudian  mengikuti  Tes  TPA dan  TMB,  serta  dengan  melihat  NUN
dari calon X diperolehhasil berikut.
Nam a Asal Sekol ah TP A TM B NU N Has il TI X SMA
XYZ 62 76 55

## Tabel 4. Pengujian Sistem
Dari tabel di atas , susunan aturan fuzzy:
Gambar 6. Aturan Fuzzy
Hasil  penerapan  system  fuzzy    program matlab toolbox dengan  menginput  nilai yang  diperoleh  calon  mahasiswa X maka diperoleh  nilai  sebesar  71,3  ,  dengan demikian
calon mahasiswa X
direkomendasikan  untuk  masuk  program study  teknik  informatika  dengan  kategori YA Direkomendasikan . Nilai dapat dilihat dalam tampilan berikut.
Gambar 6. Hasil Pengujian  Sistem
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode  Mamdani  dapat  digunakan untuk pemberian rekomendasi dalam pemilihan jurusan Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan.
2. Para  pengambil  keputusan  dapat memberikan  saran  kepada  calon mahasiswa  baru  ataupun  calon mahasiswa tersebut dalam pemilihan jurusan  terutama  pada  prodi  teknik informatika dengan melihat hasil tes yang telah diselenggarakan
3. Berdasarkan  nilai  TPA,  TBM,  dan NUN  didapatkan  hasil  pengujian sebesar  71,3%  untuk  masuk  jurusan teknik informatika.

## PUSTAKA
[1]    Kusumadewi,  Sri,  2002, Analisis Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan Tool Box Matlab, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[2]  Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,  H, 2004, Aplikasi  Logika  Fuzzy:  Untuk Pendukung  Keputusan, Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[3]   Mustafidah,  Hidayati,  dkk,  2012, “Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Memprediksi Prestasi Belajar Mahasiswa Berdasarkan Nilai UN, Tes Potensi  Akademik,  dan  Motivasi
Belajar”, JUITA, vol. II, Mei 2012.
[4]  Rohayani,  Hetty,  “Analisis  Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Program  Studi  Menggunakan  Logika
Fuzzy”, Jurnal Sistem Informasi, vol.5 No 5 pp 530-539, April 2013
[5]  Saleh,  Alfa,  “Implementasi  Fuzzy Mamdani  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Kesesuaian Bidang  Mahasiswa  (Studi  Kasus: Universitas  Potensi  Utama)”, Seminar
Nasional TeknologiInformasi dan Multimedia, 2015, Yogyakarta. [6]  Yulmaini, “Penggunaan Fuzzy Inference  System  (FIS)  Mamdani dalam Pemilihan Peminatan
Mahasiswa  untuk  Tugas  Akhir”,
Jurnal Informatika , vol.15, Juni 2015.