## PEMANFAATAN METODE FUZZY TAHANI UNTUK REKRUTMEN PEMBINA PRAMUKA PADA MTS SWASTA LAMONGAN

## Nurul Fuad
Fakultas Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan Jl Veteran No 59 Lamongan fuad@unisla.ac.id

## ABSTRAK
Program ekstrakulikuler merupakan  salah  satu  bentuk  kegiatan  yang  ada  di  setiap  sekolah,  pramuka merupakan kegiatan ekstrakulikuler yang hampir merata terdapat di setiap lembaga pendidikan, baik di jenjang SD, SMP  maupun SMA.Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem  yang dapat digunakan untuk  meghasilkan sebuah  informasi  tentang  merekrut  pembina  pramuka  yang  tepat,  akurat,  efektif  dan  efisien.  Yaitu  dengan melalui beberapa tes, lalu nilai tes di masukkan kedalam program dan nantinya akan menghasilkan nilai dimana nilai  tersebut  akan  menentukan  apakah  calon  diterima  ataukah  tidak  diterima  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Tahani dengan  berbasis web.Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  siswa  kelas  tiga  pada lembaga  pendidikan  MTs  Maslakul  Huda. variabel-variabel  yang  nantinya  menjadi  petokan  penilaian diantaranya  variabel  semaphore,  morse,  pbb,  sandi,  simpul,  dan  ikatan.  Dimana  nilai  semua  variabel  tersebuat nantinya akan dijumlahan dan menghasilkan sebuah nilai rekomendasi. Dan crips yang ditentukan oleh lembaga untuk menjadi pembina adalah sama dengan atau diatas nilai 0,75.

## Kata kunci : Pramuka, Rekrutmen, Fuzzy Tahani, Web

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi akhir – akhir ini sangat memungkinkan dalam  membantu  menyelesaikan suata  permasalahan, lembaga  pendidikan seperti pendidikan
Madrasah Tsanawiyah dapat memanfaatkan kemudahan-kemudahan software dari komputer.  Begitu  juga  pada  merekrut  pembina pramuka,  komputer  merupakan  alat  yang  sangat dibutuhkan sebeb kegiatan memerlukan penggunaan komputer  sebagai  pengukur  sebuah  data  untuk mengetahui  hasil  keputusan  rekrutmen  pembina pramuka yang tepat.
Penentuan  pembina  pramuka  di  lembaga pendidikan  seperti  pendidikan  MTs  Maslakul  Huda digunakan  untuk menentukan  pembina yang mempunyai  kriteria-kriteria  yang  bagus  sesuai dengan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh  pihak seleksi  sehingga  dapat  dipilih  yang  terbaik  untuk menajdi  pembina  pramuka  di  lembaga  pendidikan MTs Maslakul Huda.
Disaat  ini  dalam  seleksi  rekutmen  pembina pramuka  MTs  Maslakul  Huda  masih  menggunakan teknik manual hanya berdasarkan penilaian seadanya asalkan  mau,  dan  tidak  jarang  juga  keputusan  yang diambil itu tidak tepat sehingga prestasi kepramukaan tidak memuaskan.
Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  seleksi rekrutmen pembina  pramuka  MTs  Maslakul  Huda untuk  menentukan  pembina  yang  pantas  untuk membina  agar  menjadi  yang  terbaik  dalam mengikuti  kompeti-kompetisi,  dalam  penelitian  ini dengan  memanfaatkan  metode  fuzzy  tahani  akan
dirancang dan di implementasikan
Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Pembina
Pramuka  Berbasis  Web  Dengan  Menggunakan Metode Fuzzy Tahani

## 2. Metode Fuzzy Tahani
Fuzzy Tahani  merupakan  salah  satu  metode fuzzy yang  menggunakan  basis  data  standar.  Pada basis data standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana  data  tersebut  dipandang  oleh  user.  Oleh karena  itu  pada  basis  data  standar  data  yang ditampilkan  akan  keluar  seperti  data  yang  telah disimpan. Fuzzy database model  Tahani  masih menggunakan relasi standar, tetapi model Tahani ini menggunakan  teori  himpunan fuzzy pada  suatu variabel untuk mendapatkan informasi pada querynya. Sehingga pada pencarian data menggunakan  rumus  dari  derajat  keanggotaan  pada suatu  variabel  himpunan fuzzy (Kusumadewi  & Purnomo, 2010).
Berikut ini adalah tahapan logika fuzzy model Tahani (Kahar, 2013), yaitu pertama menggambarkan  fungsi  keanggotaan  (membership function)  untuk  setiap  kriteria  atau  variabel fuzzy, yaitu suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik  input  data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya (derajat  keanggotaan)  yang  memiliki  interval  antara 0  sampai  1,  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan adalah dengan pendekatan fungsi. Pendekatan fungsi keanggotaan  berbentuk  segitiga.  Tahap  kedua Fuzzifikasi yaitu fase pertama dari perhitungan fuzzy yaitu pengubahan nilai tegas ke nilai fuzzy. Dimana setiap variabel fuzzy dihitung nilai derajat keanggotaanya  terhadap  setiap  himpunan fuzzy.
Tahap  ketiga Fuzzifikasi  Query yaitu  diasumsikan sebuah  query  konvensional  (nonfuzzy)  DBMS  yang akan  mencoba  membuat  dan  menerapkan  sebuah sistem  dasar  logika fuzzyquery atau  disebut  juga dengan  pembentukan query dengan  menggunakan relasi dasar.
Operator  yang  digunakan  untuk  relasi  dasar dalam  pembentukan query pada  himpunan  fuzzy yaitu  (Kahar,  2013)  interseksi,  operator  ini berhubungan  dengan  operasi  interseksi  pada himpunan.  α -predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan operator  AND  diperoleh  dengan  mengambil  nilai keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada  himpunan- himpunan  yang  bersangkutan  dengan  persamaan berikut :
μ ∩ = ( ( ), ( ) ) (1)
Operator  Union,  operator  ini  berhubungan dengan  operasi  union  pada  himpunan.  α -predikat sebagai  hasil  operasi  dengan  operator  OR  diperoleh dengan  mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antar elemen pada
himpunan-himpunan
yang bersangkutan dengan persamaan berikut :
μ ∪ = ( ( ), ( ) ) (2)
Operator komplemen, operator ini berhubungan  dengan  operasi  komplemen  pada himpunan.  α -predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari 1 dengan persamaan berikut :
Ā = 1 − ( )
(3)
Setelah diperoleh hasil operasi relasi dari pembentukan query, maka data hasil rekomendasi baik operator AND atau OR adalah nilai rekomendasi > 0.
Dan  berikut  ini adalah  kriteria  (variabel)  yang digunakan  sebagai  dasar  perekrutan  pembina pramuka di MTs Maslakul Huda dengok
Nama Variabel Semesta Pembicara Himpunan Fuzzy Semaphore [0,26] Kurang, Cukup, Bagus Morse [0,26] Kurang, Cukup, Bagus Peraturan Baris Berbaris [0,12] Kurang, Cukup, Bagus Sandi [0,5] Kurang, Cukup Simpul [0,4] Kurang, Cukup Ikatan [0,4] Kurang, Cukup Tabel 2.1 Variabel Perekrutan Pembina Pramuka
3. Perancangan Sistem

## 3.1. Contex Diagram
Gambar 3.1 Contex Diagram
Admin  sebagai  entitas  yang  memegang kuasa  penuh  atas  sistem  untuk  mengelola sistem rekrutmen pembina pramuka.
Pelamar/Calon Pembina  adalah  entitas  yang bertindak  sebagai  peminta  informasi  dalam sistem rekrutmen pembina pramuka.

## 3.1. DFD Level 0
Gambar 3.2 DFD Level 0
Proses  pada  sistem  DFD  level  0  ini adalah sebagai berikut, di  mana admin sebagai orang  yang  punya  kendali penuh  terhadap sistem  rekrutmen  pembina  pramuka,  ini bertugas  sebagai  penginput  data  login  admin, login  pelamar/calon  pembina.  Sedangkan  di bagian  pelamar/calon  pembina  hanya  di berikan login, yang nantinya untuk mengetahui hasil  atau  rangkingnya.Pada  proses  2.0  adalah admin melakukan proses pengelolaan data  dan mengelolah  jawaban  serta  menyebar  informasi hasil  atau  rangking.  Untuk  calon  pembina hanya bisa mengetahui hasil atau rangking.

## 3.2. DFD Level 1 Proses 1
Gambar 3.3 DFD Level 1 Proses 1
Proses DFD  level  1  pada  proses  1  di mana  setiap  User  harus  melakukan  login sebelum  masuk  ke  dalam  sistem  dan  apabila
username dan password benar  maka  proses selanjutnya bisa di lakukan.

## 3.3. DFD Level 1 Proses 2
Gambar 3.4 DFD Level 1 Proses 2
Proses  DFD level  1  pada  proses  2 adalah  sebuah  proses  pengelolaan  rekrutmen pembina  pramuka  yang  ada  di  sistem  ini,  di mana  admin  mengolah  biodata  calon  pembina, normalisasi  dari  hasil  tes  dan  hasil  atau rangking dari hasil normalisasi.
4. Implementasi
Sistem pendukung keputusan rekrutmen pembina  pramuka  dapat  diakses  oleh  dua  tipe user  yaitu admin dan user biasa.  Setiap user mempunyai interface yang  berbeda  dan  terdiri dari  beberapa  halaman  yang  memiliki  fungsi yang  berbeda.  Pada  sistem  ini  seorang admin mempunyai  hak  akses  sebagai super  user yang dapat  mengatur  beberapa  data  yang  terkait dengan proses perhitungan menggunkan metode Tahani berikut gambar login
Gambar 4.1 Administrasi Login Admin
Gambar 4.2 administrasi login admin gagal
Penjelasan gamabar  diatas  bahwa diketahui apabila password, username dan level cocok dengan yang ada di database maka selanjutnya akan masuk pada  halaman  Home.  Dan  apabila  username, password  dan  level  tidak  cocok  maka  akan  muncul pup  up  dengan  perintah  Maaf  !  Login Gagal. Jika berhasil Selanjutnya  masuk  di  halaman  input  data, dimana admin diharuskan  menginputkan  data  calon terlebih  dahulu  sebelum  nanti  melihat  hasinya. Seperti bisa dilihat pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Menu Input Data Admin
Apabila semua sudah terisi selanjutnya admin tinggal  klik  pada  tobol Button Tambah.  Jika  sudah maka  data  tersebut  akan  otomatis  terisi  pada database masing-masing.apabila admin mengimputkan data dan setelah itu  mengklik button Tambah  maka  otomatis  data-data  tersebut  akan tersimpan pada tebel database masing-masing. Selanjutnya  data  tersebut  bisa  dilihat  di  menu  lihat data seperti Gambar 4.4 di bawah ini
Gambar 4.4 Menu Lihat Data Admin
Selanjutnya pada  menu  normalisasi, pada  menu ini  data  yang dimasukkan  akan  otomatis mengalami  normalisasi  nilai,  yang  tadinya  nilai asli maka akan berubah menjadi nilai normalisasi.Sebelumnya  kita  buat  grafik  dulu untuk  menghitung  normalisasi,  dimana  grafik ini  sudah  disepakati  oleh  pihak  lembaga yaitu para  penguji.  Pada kolom  pertama  maka  dapat dibuat  suatu  fungsi  keanggotaan  dari  masing- masing  variabel  yang  ada  yaitu  praktek semaphore,  mulai  gerakan  A  sampai  dengan  Z (1 – 26).  Fungsi  keanggotan  untuk  variabel
semaphore  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu Kurang, Cukup dan Bagus.
Gambar 4.5 Grafik Fungsi Keanggotaan Semaphore
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzynya adalah:
μ [ ] = 1; = ≤ 10 15 − 5 ; = 10 ≤ ≤ 15 0; = ≥ 15 μ [ ] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0; = ≤ 10 ≥ 20 − 10
5 ; = 10 ≤ ≤ 15 20 − 5 ; = 15 ≤ ≤ 20 μ [ ] = 0; = ≤ 15 − 10 5 ; = 15 ≤ ≤ 20 1; = ≥ 20
Pada percobaan uji semaphore ini yang menjadi calon adalah :
1. Ah Khabil Febriansyah, nilai semaphore = 17
2. Ananda Ahmad Dani, nilai semaphore = 20
3. Galang Bagus Saputra, nilai semaphore =
14 Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah
μ [17] = {17 ≥ 15} = 0; μ [17]
= 15 ≤ 17 ≤ 20}
= 20 − 17 20 − 15 = 3 5 = 0,6;
μ [17] = 15 ≤ 17 ≤ 20}
= 17 − 15 20 − 15 = 2 5 = 0,4; 2. Ananda Ahmad Dani
μ [20] = {20 ≥ 15} = 0;
μ
[20] = 15 ≤ 20 ≤ 20} = 20 − 20 20 − 15 = 0 5 = 0; μ [20] = {20 ≥ 20} = 1;
3. Galang Bagus Saputra μ [14] = {10 ≤ 14 ≤ 15} = 0,2; μ [14] = 10 ≤ 14 ≤ 15} = 14 − 10 20 − 15 = 4 5 = 0,8; μ
[14] = {14 ≤ 15} = 0;
Dalam tabelnya menunjukkan seperti pada Tabel 4.1. Nilai Normalisasi Semaphore
Selanjutnya implementasi programnya dapat dilihat pada Gambar 4.6
Selanjutnya  menghitung  normalisasi  Morse. Berikut  terdapat  gambar  grafik  keanggotaan morse seperti pada Gambar 4.7
Gambar 4.7 Grafik Fungsi Keanggotaan Morse Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzynya adalah: µ [ ] =
1; 15 − 5 ; 0; ≤ 10 10 ≤ ≤ 15 ≥ 15 µ [ ] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0; − 10 5 ;
20 − 5 ;
≤ 10 ≥ 20 10 ≤ ≤ 15 15 ≤ ≤ 20
µ [ ] = 0; − 10
5 ; 1; ≤ 15 15 ≤ ≤ 20 ≥ 20
Pada  percobaan  uji  morse  ini  yang  menjadi calon adalah :
1. Ah Khabil Febriansyah, nilai morse = 21
2. Ananda Ahmad Dani, nilai morse = 11
3. Galang Bagus Saputra, nilai morse = 13
Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah
µ [21] = {21 ≥ 15} = 0;
µ [21] = {21 ≥ 20} = 0;
µ [21] = {21 ≥ 20} = 1;
2. Ananda Ahmad Dani
µ [11]
= 10 ≤ 11 ≤ 15}
= 15 − 11 20 − 15 = 4 5 = 0,8; µ [11] = 10 ≤ 11 ≤ 15} = 11 − 10 20 − 15 = 1 5 = 0,2;
µ [11] = {11 ≤ 15} = 0;
3. Galang Bagus Saputra
µ [13]
= 10 ≤ 13 ≤ 15}
= 15 − 13 20 − 15 = 2 5 = 0,4; µ [13] = 10 ≤ 13 ≤ 15} = 13 − 10 20 − 15 = 3 5 = 0,6; µ [13] = {13 ≤ 15} = 0;
Dalam  tabelnya menunjukkan  seperti  pada Tabel 4.2. Nilai Normalisasi Morse
untuk implementasi programnya terlihat pada Gambar 4.8
Gambar 4.8 Nilai Normalisasi Morse
Selanjutnya menghitung normalisasi Peraturan  Baris  Berbaris.  Berikut  terdapat  gambar grafik  keanggotaan  peraturan  baris  berbaris  seperti pada Gambar 4.9
Gambar 4.9 Grafik Fungsi Keanggotaan Perautan Baris Berbaris
Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzynya adalah:
μ [ ] = 1; 5 − 2 ; 0; ≤ 3 3 ≤ ≤ 5 ≥ 5 μ [ ] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0; − 3 2 ; 10 −
5 ;
≤ 3 ≥ 10 3 ≤ ≤ 5 5 ≤ ≤ 10 μ [ ] = 0; − 5
5 ; 1; ≤ 5
5 ≤ ≤ 10 ≥ 10
Pada  percobaan  uji  peraturan  baris  berbaris ini yang menjadi calon adalah :
1. Ah  Khabil  Febriansyah,  nilai peraturan baris berbaris = 10
2. Ananda  Ahmad  Dani,  nilai peraturan  baris berbaris = 9
3. Galang Bagus Saputra, nilai peraturan baris berbaris = 12
Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah μ [10] = {10 ≥ 5} = 0; μ [10] = {10 ≥ 10} = 0; μ [10] = {10 ≥ 10} = 1; 2. Ananda Ahmad Dani μ [9] = {9 ≥ 5} = 0; μ [9] = 5 ≤ 9 ≤ 10} = 10 − 9 10 − 5 = 1 5 = 0,2; μ [9] = 5 ≤ 9 ≤ 10} = 9 − 5 10 − 5 = 4 5 = 0,8; 3. Galang Bagus Saputra μ [12] = {12 ≥ 5} = 0; μ [12] = {12 ≥ 10} = 0; μ [12] = {12 ≥ 10} = 1;
Dan  pada  implementasi  programnya  terlihat  pada Gambar 4.10
Selanjutnya  menghitung  normalisasi  Sandi.  Berikut terdapat  gambar  grafik  keanggotaan  sandi  seperti pada Gambar 4.11
Gambar 4.11 Grafik Fungsi Keanggotaan Sandi
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzynya adalah:
μ [ ] = 1; 3 − 2 ; 0; ≤ 1 1 ≤ ≤ 3 ≥ 3
μ [ ] = 0; − 2 3 ;
1;
≤ 2 2 ≤ ≤ 5 ≥ 5
Pada  percobaan  uji  sandi  ini  yang  menjadi  calon adalah :
1. Ah Khabil Febriansyah, nilai sandi = 4
2. Ananda Ahmad Dani, nilai sandi = 4
3. Galang Bagus Saputra, nilai sandi = 5 Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah
μ
[4] = {4 ≥ 3} = 0; μ [4] = 2 ≤ 4 ≤ 5} = 4 − 2 5 − 2 = 2
3 = 0,667;
2. Ah Khabil Febriansyah
μ
[4] = {4 ≥ 3} = 0; μ [4] = 2 ≤ 4 ≤ 5} = 4 − 2 5 − 2 = 2
3 = 0,667;
3. Ah Khabil Febriansyah
μ [5] = {5 ≥ 3} = 0; μ [5] = {5 ≥ 5} = 1;
Dan  pada  implementasi  programnya  terlihat  pada Gambar 4.12
Selanjutnya menghitung normalisasi Simpul. Berikut terdapat  gambar  grafik  keanggotaan  simpul  seperti pada Gambar 4.13
Gambar 4.13 Grafik Fungsi Keanggotaan Simpul Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzynya adalah: μ [ ] = 1; 3 − 2 ;
0;
≤ 1 1 ≤ ≤ 3 ≥ 3 μ [ ] = 0; − 2 2 ; 1; ≤ 2
2 ≤ ≤ 4 ≥ 4
Pada  percobaan  uji  simpul  ini  yang  menjadi  calon adalah :
1. Ah Khabil Febriansyah, nilai simpul = 4
2. Ananda Ahmad Dani, nilai simpul = 4
3. Galang Bagus Saputra, nilai simpul = 4 Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah μ [4] = {4 ≥ 3} = 0; μ [4] = {4 ≥ 4} = 1; 2. Ah Khabil Febriansyah μ [4] = {4 ≥ 3} = 0; μ [4] = {4 ≥ 4} = 1; 3. Ah Khabil Febriansyah μ [4] = {4 ≥ 3} = 0; μ
[4] = {4 ≥ 4} = 1;
Dan  pada  implementasi  programnya  terlihat pada Gambar 5.14
Selanjutnya  menghitung  normalisasi  Ikatan.  Berikut terdapat  gambar  grafik  keanggotaan  ikatan  seperti pada Gambar 5.15
Gambar 5.15 Grafik Fungsi Keanggotaan Ikatan
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzynya adalah:
μ [ ] = 1; 3 − 2 ; 0; ≤ 1 1 ≤ ≤ 3 ≥ 3
μ [ ] = 0; − 2 2 ; 1; ≤ 2 2 ≤ ≤ 4 ≥ 4
Pada  percobaan  uji  ikatan  ini  yang  menjadi  calon adalah :
1. Ah Khabil Febriansyah, nilai ikatan = 4
2. Ananda Ahmad Dani, nilai ikatan = 4
3. Galang Bagus Saputra, nilai ikatan = 4 Jadi:
1. Ah Khabil Febriansyah μ [4] = {4 ≥ 3} = 0;
μ [4] = {4 ≥ 4} = 1; 2. Ah Khabil Febriansyah
μ [4] = {4 ≥ 3} = 0;
μ [4] = {4 ≥ 4} = 1; 3. Ah Khabil Febriansyah
μ
[4] = {4 ≥ 3} = 0;
μ [4] = {4 ≥ 4} = 1;
Dan pada  implementasi  programnya  terlihat  pada Gambar 5.16
Gambar 4.14 Nilai Normalisasi Ikatan
Selanjutnya mengetahui hasil rekomendasi dari jumlah nilai-nilai variabel yang  sudah  dinormalisasi.  Pada  percobaan kasus  ini  untuk  penyeleksian  variabel- variabel  perekrutan  Pembina  Pramuka dengan ketentuan-ketentuan sebagai berikut

## :
Tabel 4.2. Ketentuan Perekrutan Pembina Pramuka No Variabel Ketentuan 1 Semaphore BAGUS 2 Morse BAGUS 3 Peraturan Baris Berbaris (PBB) BAGUS 4 Sandi SUDAH CUKUP 5 Simpul SUDAH CUKUP 6 Ikatan SUDAH CUKUP
Keterangan pada  Tebal  5.9  yaitu  syarat untuk  menentukan  calon  pembina  pramuka  di MTs.Maslakul  Huda  adalah  Semaphore  harus BAGUS,  Morse  harus  BAGUS,  Peraturan  Baris Berbaris  juga  harus  BAGUS,  pada  Sandi,  Simpul dan Ikatan yaitu SUDAH CUKUP. Dimana nantinya akan  dieksekusi  dengan  menggunakan Structure
Query Language (SQL).
Ekspresi  untuk  mengetahui  Rekomendasinya adalah:
= 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6
6
Keterangan:
V = nilai masing-masing variabel 6 = jumlah variabel Pada percobaan yang dilakukan di MTs.Maslakul Huda dengan siswa yang bernama :
1. Ah Khabil Febriansyah
2. Ananda Ahmad Dani
3. Galang Bagus Saputra

## Gambar 4.15 Rekomendasi Calon Pembina
Dan  selanjutnya  mengetahui  hasil perangkingan  dari  nilai-nilai  variabel  tiap- tiap  calon  yang  sudah  melalui  proses normalisasi  dan  rekomendasi.  Dengan  itu akan  diputuskan  status  bahwa  calon nantinya di terima ataukah tidak di terima.
Apabila  jumlah  nilai  rekomendasi  di bawah 0,75 maka calon pembina dinyatakan tidak  Diterima.hasil  perobaan perangkingan
seperti
gambar
4.16
Perangkingan berikut ini:

## Gambar 4.16 Perangkingan

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan percobaan pada bab sebelumnya maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan rekrutmen pembina pramuka mts maslakul  huda  menggunkan  metode fuzzy tahani
menentukan  bahwa  apabila  calon  akan  diterima sebagai  pembina  jika  crips  yang  di  peroleh  adalah sama  dengan  atau  lebih  dari  0,75  dengan menghitung rekomendasi dari hasil nilai normalisasi.
Dan  pada  percobaan  diatas  di  ketahui  bahwa siswa  yang  menjadi  atau  yang  diterima  sebagai pembina  di    lembaga  MTs  Maslakul  Huda  adalah siswa yang bernama Ah Khabil Febriansyah dengan jenis  kelamin  laki-laki  yang  memperoleh  crips sebesar  0,844.  Dan  crips  itu  sudah  lebih  dari  crips yang ditentukan oleh lembaga .
Daftar Pustaka:

## Firmanullah  Sukma  Ari.  2013, Penerapan  Metode
Fuzzy  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kamera  DSLR, Fakultas  Ilmu Komputer,  Universitas  Dian  Nuswantoro Semerang
Nurlayli  Akhsin,  Dkk.  2015, Penerapan  Fuzzy Model  Tahani  Untuk  Rekomendasi  Lokasi Prakerin  (Studi  Kasus  :  SMK  12  Malang), Fakultas  Teknik  Elektro,  Universitas  Negeri Malang
Taufiq  Ghofar.  2014, Logika  Fuzzy  Tahani  Untuk Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Tetap, Jurusan  Komputerisasi  Akuntansi,
AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Umar  Fahmy,  Dkk.  2015, Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Laptop  Menggunakan Metode  Fuzzy  Database  Model  Tahani Berbasis  Web, Program  Studi  Teknik Informatika, STMIK PPKIA Pradnya Paramita Malang