## PENENTUAN PERINGKAT SOFT SKILL SISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY TAHANI STUDI KASUS SDN 1 PANDANSARI LOR
Sabilillah Alfath 1) , Fitri Marisa 2) , Indra Dharma Wijaya 3)
Universitas Widyagama 1, 2, 3)
Email (Sabilillah Alfath): sabilillah.alfath@gmail.com
Abstract : This  research  is  motivated  by  observations  and  research  experience,  that  the  process  of  giving students  grades  to  determine  class rankings  is  still  not  optimal.  Because  it  is  done  manually,  so  it  requires  a relatively long time. The problem of this study is (1) How to design a decision clipping decision support system for  students  using  the  Fuzzy  database  method  with  the  tahani  model?  (2)  Can  using  the  application  help  the school to rank students and be faster than manual calculations?
This study uses a quantitative research approach where the observations carried out include everything related to the object of research at elementary school Pandansari Lor 1, the phenomena and correlations that exist among them, and presented in the form of numbers. The conclusions of the results of this study are (1) The research  succeeded  in  designing  and  making  a decision  support  system  to rank  students'  data  using  the Fuzzy method of the tahani model. (2) The system can rank student grades faster and accurately compared to manual methods. Based on the conclusions of the results of this study, it is recommended: (1) Need to add student data print menus to this application, to make it easier for teachers to score student grades. (2) Ranking can only be done from 1 class. Need to add data to be able to rank different class data.
Keywords: decision support system, fuzzy database, tahani model, web.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era modern seperti sekarang ini, semua hal  tidak  lepas  dari  peranan  teknlogi  dan sistem  informasi.  Mulai  dari  bidang  hiburan, bidang pendidikan, maupun bidang perindustrian.  Agar  dapat  berkembang  dan bersaing segala bidang tersebut harus mempunyai  teknologi  informasi  yang  baik. Teknologi informasi memiliki banyak manfaat. Misalnya  saja  dalam  dunia  perindustrian teknologi informasi digunakan untuk penjadwalan maintenance serta  penyimpanan data.
Pendidikan    diartikan    dalam    UndangUndang No.20    Tahun    2003    tentang    Sistem Pendidikan  Nasional  sebagai  usaha  sadar  dan terencana  untuk  mewujudkan  suasana  belajar dan  proses  pembelajaran  agar  peserta  didik secara aktif  mengembangkan  potensi  dirinya untuk    memiliki    kekuatan    spiritual keagamaan,    pengendalian    diri,    kepribadian, kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta  keterampilan yang    diperlukan    dirinya,    masayarakat, bangsa dan negara.
Pendidikan    merupakan    kebutuhan pokok yang  sangat  mutlak  diperlukan  oleh seluruh lapisan    masyarakat.    Pendidikan  mempunyai peran yang sangat penting dalam meningkatkan    kualitas    sumber    daya    dan upaya    mewujudkan    cita-cita    bangsa
Indonesia  dalam  mewujudkan  kesejahteraan umum dan mencerdaskan kehidupan bangsa.
SDN  1  Pandansari  Lor  adalah  Lembaga pendidikan  siswa  yang  terdapat  di  Malang yang  selalu  berupaya  dalam    peningkatan mutu    secara  berkelanjutan    agar    dapat bersaing    dengan  sekolah  sekolah  lain.  Salah satu  upaya  yang  sudah  dilakukan  setiap  akhir semester  dengan  membagikan    ujian    UAS. Proses    penilaian  tersebut  masih  dilakukan secara  manual,  sehingga    memerlukan    waktu yang  cukup lama melakukan pengolahan data. Selalin  itu  penilaian    bersifat    subyektif    dan belum  relevan    dengan    keadaan    yang sebenarnya,  sehingga  tidak  dapat  digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
SDN  1  Pandansari  Lor  adalah    salah  satu cabang  lembaga  pendidikan    siswa    yang bertempat    di    Desa    Pandansari  Lor, Kecamatan  Jabung,    Kabupaten    Malang. Sekolahan  tersebut telah  diresmikan dikisaran tahun  1976  dan  sampai sekarang masih tetep berdiri  dan  berkembang  dengan    semakin bertambahnya    siswa    serta  bertambahnya fasilitas yang ada.
Sistem  kerja  yang  saat  ini  sedang dijalankan oleh    SDN  1  Pandansari  Lor  masih menggunakan    sistem    KTSP,  dimana pendataan nilai siswa dan pemberian peringkat siswa    masih    dilakukan    secara  manual    dan tentunya  masih  belum terkomputerisasi.
Untuk    itu    pada    penelitian    ini    akan diterapkan  metode    Database  Fuzzy  Tahani untuk    merancang    sistem    penilaian    siswa yang    digunakan    sebagai    pendukung pengambilan    keputusan.  Serta  metode  fuzzy database  model  tahani  untuk  menentukan peringkat siswa. Dengan metode ini diharapkan mampu membantu dalam menangani proses pengambilan keputusan.
Pada  sistem  ini  data  akan di  simpan  ke  dalam sebuah  database.  Pada  sebuah    database standart  hanya  mampu  menangani  data  yang bersifat pasti, namun pada kenyataannya data – data  yang  ada  tidak  semua  bersifat  pasti  atau samar,  maka  di  perlukan  sebuah  metode  yaitu fuzzy  database  model    tahani  untuk  menagani data  yang  samar  tersebut.  Pada  penelitian  ini akan menggunakan fuzzy model tahani yang di harapkan  dapat  menangani  masalah  data  yang masih  samar,  dan  membatu  memberikan keputusan  untuk  menentukan  peringkat  siswa di SDN 1 Pandansari Lor.

## 2. STUDI PUSTAKA

## 2.1 Dasar Teori
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah semi terstruktur yang spesifik.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang berkemampuan  mendukung  analisis  adhoc data, pemodelan keputusan, berorientasi keputusan,  orientasi  perencanaan  masa  depan yang  digunakan  pada  saat-saat  yang  tidak biasa.
Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) juga merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan  individu  dengan  kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan  dan  menjadi  sistem  informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan  keputusan  yang menangani masalah-masalah semi struktur.
SPK  pada  dasarnya  merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem informasi manajemen terkomputerisasi (computerized management information systems),  yang  dirancang  sedemikian  rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya.  Sifat  interaktif  ini  diperlukan untuk  memudahkan  integrasi  antara  berbagai komponen  dalam  ngalaman  dan  wawasan manajerial  guna  membentuk  suatu  kerangka keputusan  yang  bersifat  fleksibel (Ramdani, 1998)
Dengan  pengertian  diatas,  dapat diambilproses  pengambilan  keputusan,  seperti prosedur,  kebijakan,  teknik  analisis,  serta  pe suatu  kesimpulan  bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  bukan  merupakan  alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem  yang  membantu  pengambil  keputusan untuk  melengkapi  informasi  dari  data  yang telah  diolah  secara  relevan  dan  diperlukan untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu masalah  dengan  lebih  cepat  dan  akurat. Sehingga sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk menggantikan  pengambilan  keputusan  dalam proses pembuatan keputusan.
Menurut  (Turban  &  Aronson,  2001) dalam (yulianti, 2015), dalam sistem ini model yang  di  gunakan  adalah  model  analitis, database,  penilaian  dan  pandangan  pembuat keputusan, proses permodelan berbasis komputer  yang  interaktif  guna  mengambil kesimpulan  keputusan  yang  semi  terstruktur. Komponen-Komponen Sistem Pendukung Keputusan  Menurut  Turban  (2005),  Sistem Pendukung  Keputusan terdiri  dari  empat subsistem, yaitu:
1. Manajemen  Data,  meliputi  basis  data yang  berisi  data-data  yang  relevan dengan  keadaan  dan  dikelola  oleh perangkat lunak yang disebut dengan Database Management System (DBMS). 2. Manajemen  Model,  berupa  sebuah paket  perangkat  lunak  yang  berisi model-model finansial, statistik, management  science,  atau  model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan  analisa  dan  perangkat lunak manajemen yang sesuai.
3. Subsistem  Dialog  atau  komunikasi, merupakan  subsistem  yang  dipakai
oleh  user untuk  berkomunikasi  dan memberi  perintah  (menyediakan  user interface).
4. Manajemen Knowledge
yang
mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri.

## 2.1.2 Kelebihan SPK
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) memiliki  beberapa  kelebihan yaitu  sebagai berikut:
1. Memperluas  kemampuan  pengambil keputusan dalam memproses data/informasi untuk pengambilan keputusan.
2. Menghemat  waktu  yang  dibutuhkan untuk  memecahkan  masalah,  terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Menghasilkan  solusi  dengan  lebih cepat dan hasilnya dapat diandalkan.
4. Mampu memberikan berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) tidak  mampu  memecahkan  masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan,  namun  dapat  digunakan sebagai  stimulan  dalam  memahami persoalan.
5. Memperkuat keyakinan pengambil keputusan  terhadap  keputusan  yang diambilnya.
6. Memberikan keuntungan kompetitif bagi  organisasi  secara  keseluruhan dengan  penghematan  waktu,  tenaga  dan biaya.

## 2.1.3 Kekurangan SPK
Selain  memiliki  kelebihan,  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  juga  memiliki beberapa kelemahan, yaitu sebagai berikut:
1. Ada  beberapa  kemampuan  manajemen dan  bakat  manusia  yang  tidak  dapat dimodelkan,  sehingga  model  yang  ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) terbatas  untuk  memberikan  alternatif dari pengetahuan yang diberikan kepadanya  (pengatahuan  dasar  serta model  dasar)  pada  waktu  perancangan program tersebut.
3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) biasanya tergantung juga pada kemampuan  perangkat  lunak  yang digunakan.
4. Harus  selalu  diadakan  perubahan  secara kontinyu  untuk  menyesuaikan  dengan keadaan  lingkungan  yang  terus  berubah agar sistem tersebut selalu up to date.
5. Bagaimanapun juga harus diingat bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dirancang  untuk  membantu/mendukung pengambilan keputusan dengan mengolah  informasi  dan  data  yang diperlukan  dan  bukan  untuk  mengambil alih pengambilan keputusan.

## 2.2  Penulisan  Sumber  Rujukan  dan  Daftar Pustaka
Dalam sebuah database biasa,
hanya menyimpan data crisp untuk dapat memberikan  suatu  informasi.  Namun,  karena ketidaktepatan,  ketidakjelasan,  ketidakpastian, ketidaklengkapan  atau  ambiguitas  suatu  data dalam  penyajian  informasi,  maka  fuzzy database  dapat  digunakan  untuk  memodelkan ke  dalam  suatu  database. Database yang umumnya  kita  gunakan,  memiliki  data  yang lengkap dalam setiap tabelnya. Demikian pula, apabila hendak dibuat suatu query, maka query itupun harus menggunakan data yang ada pada tabel  dan  kata-kata  kunci  yang  berlaku di SQL.  Apabila  ada  data  yang  kurang lengkap,  mengandung  ketidakpastian  dan ambigu,  maka  penggunaan  database  biasa menjadi  sulit  untuk  dilakukan.  Oleh  karena itulah, logika fuzzy dimanfaatkan logika fuzzy untuk  mengantisipasi  pemanipulasian  data dalam database yang mengandung ketidakpastian,  baik  dari  sisi  data  maupun query-nya (Kusumadewi, 2010)
Database  relasional  telah  terbukti  sebagai model  yang  paling  handal  dan  dipakai  pada bermacam  aplikasi  sistem  informasi  dengan sukses.  Data  yang  ditangani  harus  merupakan data  yang  pasti  atau  bernilai  kosong  (null).
Padahal  sering  kali  dibutuhkan  data  yang samar  dan  melibatkan  banyak  variabel  yang tidak  pasti  sebagai  acuan  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Untuk  pengambilan keputusan  berdasarkan  data  yang  ambigu, teknologi atau aplikasi database harus diarahkan tidak hanya mampu menyimpan data mentah  saja.  Tetapi  lebih  kepada  kemampuan penanganan  informasi  ambigu  yang  integral, dimana dimungkinkan interprestasi data
ambigu menjadi bagian dari proses pengambilan keputusan. Sebagai contoh, suatu seleksi  penerimaan  beasiswa  mensyaratkan bahwa  yang  diterima  adalah  pelajar  yang umurnya masih “MUDA” dan memiliki indeks prestasi yang “BAIK”. Maka untuk interprestasi pernyataan tersebut dalam aplikasi sistem database yang ada sekarang ini tidak  dapat  dilakukan,  hal  ini  karena  adanya kerancuan  dalam  mendefenisikan  data  yang kategori  “MUDA”  dan  klasifikasi  IPK “BAIK”.  Kelemahan  dari  sistem  database  ini dapat  diatasi  dengan  melakukan  fuzzifikasi database,  yaitu  dengan  mengimplementasikan logika fuzzy ke dalam sistem database.

## 2.2.1 Konsep Logika Fuzzy
Teori fuzzy diperkenalkan  pertama  kali  oleh Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965  pada presentasinya mengenai Fuzzy Sets.
a. Pengertian Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  ruang input kedalam  suatu ruang output (Kusumadewi, 2010).
b. Himpunan Fuzzy
Himpunan  tegas  (crisp)  A  didefinisikan  oleh item-item  yang  ada  pada  himpunan  itu.  Jika a.A,  maka  nilai  yang  berhubungan  dengan  a adalah  1.  namun  jika  a.A,  maka  nilai  yang berhubungan  dengan  a  adalah  0.  notasi  A  = {x|P(x)}  menunjukkan  bahwa  A  berisi  item  x dengan p(x) benar. Jika XA merupakan fungsi karakteristik  A  dan  properti  P,  maka  dapat dikatakan  bahwa  P(x)  benar,  jika  dan  hanya jika XA(x)=1 (Kusumadewi, 2010).
Himpunan Fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan  mencakup  bilangan  real  pada  interval
[0,1].  Nilai  keanggotaannya  menunjukkan bahwa  suatu  item  dalam  semesta  pembicaraan tidak hanya berada pada 0 atau 1, namun juga nilai  yang  terletak  diantaranya.  Dengan  kata lain,  nilai  kebenaran  suatu  item  tidak  hanya benar  atau  salah.  Nilai  0  menunjukkan  salah, nilai  1  menunjukkan  benar,  dan  masih  ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah.
c. Atribut Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy memiliki  2  atribut,  yaitu (Kusumadewi, 2010):
1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu grup yang mewakili suatu keadaan  atau  kondisi  tertentu dengan menggunakan bahasa alami.
2. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang  menunjukkan  ukuran  dari suatu variabel.
d. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  Keanggotaan  (membership  function) adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaannya  (sering  juga  disebut  dengan derajat  keanggotaan)  yang  memiliki  interval antara  0  sampai  1.  Salah  satu  cara  yang  dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui
pendekatan  fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  yang bisa digunakan.

## 1. Representasi Kurva-S
Kurva PERTUMBUHAN dan PENYUSUTAN merupakan  kurva-S  atau  sigmoid  yang berhubungan  dengan  kenaikan  dan  penurunan permukaan  secara  tak  linear. Kurva-S  untuk PERTUMBUHAN  akan  bergerak  dari  sisi paling  kiri  (nilai  keanggotaan  =  0)  ke  sisi paling  kanan  (nilai  keanggotaan  =  1).  Fungsi keanggotaannya akan tertumpu pada 50% nilai keanggotaannya  yang  sering  disebut  dengan titik infleksi (Gambar 2.1).
Gambar 1 Himpunan  Fuzzy  Dengan  Kurva-S:

## PERTUMBUHAN
Kurva-S untuk PENYUSUTAN akan bergerak dari  sisi  paling  kanan  (nilai  keanggotaan  =  1) ke  sisi  paling  kiri  (nilai  keanggotaan  =  0) (Gambar 2.2).
Gambar 2 Himpunan  Fuzzy  Dengan  Kurva-S: PENYUSUTAN
Kurva-S didefinisikan dengan  menggunakan  3 parameter,  yaitu:  nilai  keanggotaan  nol  (α), nilai  keanggotaan  lengkap  ( ϒ ),  dan  titik infleksi  atau crossover (β)  yaitu  titik  yang memiliki  domain  50%  benar.  Gambar  3 menunjukkan  karakteristik  kurva-S  dalam bentuk skema.
Gambar 3 Karakteristik Fungsi Kurva -S
Fungsi  keanggotaan  kurva  PERTUMBUHAN adalah seperti pada persamaan 1 berikut:

## ……..(1).
Contoh  fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan TUA  pada variabel  umur  terlihat  seperti  pada (Gambar 2.4).
Gambar 4 Himpunan Fuzzy: TUA
μ TUA[50] = 1 – 2((60-50)/(60-35)) 2
= 1 – 2(10/25) 2
= 0,68
Sedangkan  fungsi  keanggotaan  pada  kurva PENYUSUTAN adalah seperti pada persamaan 2 berikut:u
…….. (2).
Contoh  fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan MUDA  pada  variabel  umur  terlihat  seperti pada (Gambar 2.5).

## Gambar 5 Himpunan Fuzzy: MUDA
μ MUDA[50] = 2((50-37)/(50-20)) 2
= 2(13/30) 2
= 0,376

## 2) Representasi Kurva BETA
Kurva BETA berbentuk lonceng didefinisikan dengan  2  parameter,  yaitu  nilai  pada  domain yang  menunjukkan  pusat  kurva  ( ϒ ),  dan setengah lebar kurva (β) (Gambar 2.6) .
Gambar 6 Karakteristik fungsi kurva BETA
Fungsi  keangotaan  pada  kurva  BETA  adalah seperti pada persamaan 3 berikut:
........ (3).
Fungsi keanggotaan untuk himpunan PAROBAYA  pada  variabel  umur  seperti terlihat pada (Gambar 2.7).
μ PAROBAYA [42] = 1/(1+((42-45)/5) 2 )
= 0,7353
μ PAROBAYA [51] = 1/(1+((51-45)/5) 2 )
= 0,4098
Gambar 7 Himpunan  Fuzzy:  PAROBAYA dengan kurva Beta

## 3. METODE
Gambar : Flowchart sistem penentuan peringkat dengan metode fuzzy tahani
start identifikasi masalah mengidentifikasi faktor-faktor yang menjadi penentuan Peringkat siswa pengambilan data pengambilan data di lapanagan untuk keperluan penelitian menerapkan metode Fuzzy database model tahani dalam penyelesaian masalah rancangan sistem merancang sistem alur flowchart,database,interface program pengolahan data studi literatur mencari referensi tentang kerusakan Medote fuzzy database tahani observasi pengamatan secara real ke lapangan(SDN 1 Pandansari Lor)
documentasi merekam semua kegiatan mulai dari awal proses hingga akhir impelemtasi program menerpakan metode fuzzy tahani menjadi sebuah aplikasi untuk menentukan peringkat siswa uji coba program keberhasilan program end NO YES
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Halaman Database
Halaman  ini  adalah  halaman  database mysql  dari  sistem  ini,  terlihat  ada beberapa tabel sebagai pendukung
berjalannya sistem ini.
Gambar : Halaman database
4.2 Halaman Home
Halaman  home  ini  merupakan  halaman utama  pada  sistem  peringkat  siswa menggunakan metode fuzzy ini.
Pada  halaman  ini  terdapat  manu  analisa SPK fuzzy dan login.
Gambar : Halaman home

## 5. KESIMPULAN

## 5.1 Kesimpulan
Hasil  perancangan  dan  pembuatan sistem penunjang  keputusan dengan  metode fuzzy database  model  tahani ini  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan adanya metode fuzzy
database model tahani dapat membantu dalam menentukan peringkat siswa di kelas VI.
2. Membuat  aplikasi  berbasis  web untuk  menerapkan  metode fuzzy database  model  tahani, sehingga lebih  mudah  di  akses  di  banyak platform dan lebih efisien.

## 5.2 Saran
Mengingat  berbagai  keterbasan  yang  dialami terutama  masalah  pemikiran  dan  waktu,  maka
penulis  menyarankan  untuk  pengembangan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :
1. Penambahan aplikasi yang lebih kompleks  lagi.  Sehingga  nantinya bukan hanya digunakan untuk kelas VI saja, namun juga bisa digunakan untuk kelas lain, bahkan hingga ke sekolahan lain juga. 2. Penambahan seperti bootstrap sehingga  halaman  web  dapat  lebih dinamis  saat  di  akses berbagai platform.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Alfiah,  S.,  2014.  SISTEM  PENUNJANG
KEPUTUSAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN  PRODUKSI  DI  PT.  KARYAMITRA BUDISENTOSA MENGGUNAKAN POHON KEPUTUSAN.
p.10.
Available at: http://download.portalgaruda.org/article.php?ar ticle=429702&val=5548&title=PERENCANA AN%20DAN%20PENGENDALIAN%20BA
HAN%20BAKU%20UNTUK%20MENINGK ATKAN%20EFISIENSI%20PRODUKSI%20 DENGAN%20METODE%20MATERIAL%2
0REQUIREMENT%20PLANNING%20DAN
%20ANALYTICAL%20HIERARCHY%2.
[2] Alfina,  t.,  2012.  Analisa  Perbandingan Metode  Hierarchical.  p.5.  Available  at: http://download.portalgaruda.org/article.php?ar ticle=54097&val=4186.
Alyenni,  R.,  2014.  PERANCANGAN  DATA FLOW DIAGRAM UNTUK. 2, p.5. Available at: https://ejournal.itp.ac.id/index.php/tinformatik a/article/viewFile/184/181.
[3] Arbie,  A.F.,  2010.  Sistem  Pakar  Dalam Mengidentifikasi  Jenis.  p.9.  Available  at: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/dasi/article/v iew/226/211.
[4] Hendri, 2008. Unified Modeling Language. 6(https://widuri.raharja.info/index.php/KP1223 372977).
[5] Hidayatullah, S., 2013. sistem informasi. 6,
p.67. Available at: http://si.fst.uinjkt.ac.id/prodi/wp- content/uploads/2015/09/Jurnal-SI-OKT-
2013.pdf.
[6] Kusumadewi,  S.,  2010.  Eliyani, Pujianto, U.,  and  Rosyadi,  D.,  2009,  Decision  Support system  untuk  Pembelian  Mobil  Menggunakan Fuzzy  Database  Model  Tahani,  Graha  Ilmu, Yogyakarta. repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/6045 4/1/Reference.pdf.
[7] Manda,  O.H.,  2016.  IMPLEMENTASI FUZZY QUERY DATABASE UNTUK PENGELOLAAN DATA OBAT. 4(https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif /article/download/956/801).
[8] Marvin, W., 2017. Rancang Bangun Sistem Pakar  Pendukung  Pengambilan  Keputusan Perbaikan  Kerusakan  Motor  X  Transmisi Otomatis. 3(https://journal.uc.ac.id/index.php/JUISI/artic le/viewFile/495/435).
[9] Nugroho,  Y.S.,  2014.  KLASIFIKASI MASA  STUDI  MAHASISWA  FAKULTAS
KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA MENGGUNAKAN
ALGORITMA  C4.5.  06,  p.8.  Available  at: http://journals.ums.ac.id/index.php/komuniti/ar ticle/view/2946/1881.
[10] Rahman,  M.A.,  2015.  MAHASISWA PENERIMA  BEASISWA.  1,  p.11.  Available at: https://journal.darmajaya.ac.id/index.php/jtim/ article/view/634/418.
[11] Ramadhani,  S.,  2013.  Rancang  Bangun
Sistem Informasi Geografis Layanan Kesehatan Di. 5, p.6. Available at: http://journal.unisla.ac.id/pdf/11522013/SYAI FUDIN.pdf.
[12] Ramdani,  S.,  1998. Sistem  Pendukung Keputusan. Bandung.
[13]  Sidette,  j.a.,  2014.  Pendekatan  Metode
Pohon Keputusan Menggunakan. p.12. Available at: http://jsinbis.msi.undip.ac.id/upload/01.%20Jul ce%20Adiana%20Sidette.pdf.
[14] Viantoni,  A.,  2009.  ANALISIS  DAN PERANCANGAN.  2,  p.10.  Available  at: http://download.portalgaruda.org/article.php?ar ticle=437590&val=329&title=Analisis%20dan %20Perancangan%20Sistem%20Informasi%2 0Penjualan%20Kredit%20Koperasi%20Wira% 20Karyawan.
[15] Widodo,  2011.  Menggunakan  UML Informatika. 10, p.10. http://elib.unikom.ac.id/download.php?id=260 311. [16] yulianti, e., 2015. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSANPEMILIHAN MOBIL. 17, Available at: http://download.portalgaruda.org/article.php?ar ticle=284327&val=5448&title=SISTEM%20P ENDUKUNG%20KEPUTUSANPEMILIHAN
%20MOBIL%20%20%20DENGAN%20MET ODA%20SIMPLE%20MULTY%20ATTRIB UTE%20RATING%20%28SMART%29.