## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Matakuliah Pilihan pada Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno

## Muhammad Dedi Irawan
Dosen Teknik Informatika, Universitas Asahan Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran, Universitas Asahan temansejati.dedi@gmail.com
Abstract —Decision-making is the process of se- lecting alternative actions to achieve a particular goal or goal. Decision-making determines the course of choice in a curriculum based on a systematic approach to problems through the process of collecting data into information and coupled with factors that need to be considered in decision making. In a decision-making process, decision-makers are often faced with a variety of issues that stem from a variety of criteria. As a prac- tical example, determining the KKNI-based elective course often faces difficulties in determining priorities in decision-making and policy processes for subject se- lection. So that decision support system can be used by students in the decision making process, combined with Fuzzy Sugeno method within the system, then they can integrate with each other, so as to solve the problem.
Keywords : :  Fuzzy Sugeno, DSS, Selected Subjects, KKNI Based Curriculum
Intisari —Pengambilan Keputusan merupakan pro- ses pemilihan alternatif tindakan untuk mencapai tuju- an atau sasaran tertentu. Pengambilan keputusan me- nentukan matakuliah pilihan pada kurikulum berbasis kkni dilakukan dengan pendekatan sistematis terhadap permasalahan melalui proses pengumpulan data menja- di informasi serta ditambah dengan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan. Pada suatu proses pengambilan keputusan, para peng- ambil keputusan seringkali dihadapkan pada berbagai masalah yang bersumber dari beragamnya kriteria. Se- bagai contoh praktis, menentukan matakuliah pilihan berbasis KKNI sering menghadapi kesulitan dalam me- nentukan prioritas dalam proses pengambilan keputus- an dan kebijakan terhadap pemilihan matakuliah. Se- hingga sistem pendukung keputusan dapat digunakan oleh mahasiswa dalam proses pengambilan keputusan, dipadukan dengan metode Fuzzy Sugeno didalam sis- tem tersebut, maka keduanya dapat saling berintegrasi, sehingga mampu menyelesaikan masalah tersebut. Kata kunci : Fuzzy Sugeno, SPK,  Matakuliah Pilihan, Kurikulum Berbasis KKNI

## I.  PENDAHULUAN

## Perkembangan kerangka kurikulum berbasis
KKNI (Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia) khususnya di bidang Teknik Informatika saat ini, sangat menentukan bagi mahasiswa dalam memi- lih matakuliah. Kurikulum berbasis KKNI meru- pakan kurikulum yang baru. Sehingga dalam ku- rikum tersebut terdapat matakuliah pilihan yang memungkinkan mahasiswa lulus sesuai dengan profil lulusan dan berguna bagi stakeholder . Dari analisis masalah yang telah diuraikan pe- nulis berkesimpulan dalam menentukan mataku- liah pilihan perlunya sistem pedukung keputusan bagi mahasiswa dalam menentukan matakuliah pilihan sesuai dengan kemampuan, minat dan ba- kat.
Berdasarkan hal tersebut penulis mengimple- mentasikan logika fuzzi metode fuzzi Sugeno yang dapat membantu dalam pengambilan kepu- tusan untuk menentukan matakuliah pilihan.

## A. Konsep Dasar Logika Fuzzy
Teori tentang fuzzy set atau himpunan samar pertama kali dikemukakan oleh Lotfi Zadeh se - kitar tahun 1965 pada sebuah makalah yang ber- judul ‘ Fuzzy Set ’. Setelah itu, sejak pertengahan 1970-an, para peneliti Jepang berhasil mengap- likasikan teori ini kedalam permasalahan teknis (Suyanto, 2014).
Logika fuzzy adalah peningkatan dari logika boolean yang berhadapan dengan konsep kebe- naran sebagian. Saat logika klasik menyatakan segala hal dapat didefinisikan dalam istilah biner
(0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran. Dengan menggunakan logika fuzzy konsep matematis yang mendasari penalar- an fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti (Rizky Meimaharani, 2014).
Ada beberapa jenis metode fuzzy yaitu, fuzzy inference system yang berisi metode-metode un- tuk melakukan inferensi fuzzy , antara lain metode Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno. Sedangkan fuzzy clustering berisi metode fuzzy c-means , sub- stractive clustering , dan membentuk FIS dengan fuzzy subtractive clustering . Fuzzy Database berisi basisdata fuzzy dengan model Tahani, dan Umano (Sulistiyo Widodo, 2014).
1) Metode Tsukamoto Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus di- representasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Seba- gai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan α-predikat  ( fire  strength ).  Hasil  akhirnya  diper - oleh dengan menggunakan rata-rata terbobot(C- habibi Aulia Rahman Al Hasmy, 2011).
2) Metode Mamdani Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama metode Max-Min. Metode ini diperkenal- kan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Un- tuk mendapatkan output , diperlukan 4 tahan ter- bobot (Chabibi Aulia Rahman Al Hasmy, 2011):
a.  Pembentukan himpunan fuzzy
Pada metode Mamdani, baik variabel in- put maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy .
b.  Aplikasi fungsi implikasi Pada metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
c.  Komposisi aturan Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka
inferensi diperoleh dari kumpulan dan ko- relasi antar aturan. Ada 3 metode yang di- gunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy , yaitu : Max, Additive dan Probabilis- tik OR (PROBOR).
d.  Penegasan ( Defuzzy )
Input dari proses defuzzikasi adalah su- atu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy ter- sebut. Sehingga jika diberikan suatu him- punan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp ter- tentu sebagai output .
3) Metode Sugeno Penalaran dengan metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpun - an fuzzy , melainkan berupa konstanta atau persa- maan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Taka- gi Sugeno Kang pada tahun 1985 (Chabibi Aulia Rahman Al Hasmy, 2011).
a.  Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Secara umum bentuk model inferensi fuzzy metode TSK Orde-0 adalah :
IF (x 1 is A 1 ) o (x 2 is A 2 ) o (x 3 is A 3 ) o ... o (x n is A n ) THEN z = k
dengan A 1 adalah himpunan fuzzy ke-i se- bagai antesenden , dan k adalah suatu kon- stanta (bersifat crisp ) sebagai konsekuen.
b.  Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu Secara umum bentuk model inferensi fuzzy metode TSK Orde-1 adalah :
IF (x 1 is A 1 ) o (x 2 is A 2 ) o ... o (x n is A n ) THEN z = p 1 * x 1 + ... + x n + q
Dengan A 1 adalah himpunan fuzzy ke-i se- bagai antesenden, dan pi adalah suatu kon- stanta  (tegas)  ke-i  dan  q  juga  merupakan konstanta dalam konsekuen.
Apabila komposisi aturan menggunakan me- tode Sugeno, maka deffuzikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya(Chabibi Aulia Rahman Al Hasmy, 2011).
Keterangan : Z = output perhitungan logika fuzzy
Zi = Z masing-masing rule µi
= derajat keanggotaan hasil proses

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan sistem infor- masi yang menyediakan informasi, pemodelan manipulasi data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situa- si yang semiterstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharus- nya dibuat.

## II.  METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Sugeno dalam pelaksanaan awal penelitiannya meliputi pengumpulan data. Penelitian ini disusun sebagai penelitian induktif yakni mencari dan mengum- pulkan data yang ada di lapangan dengan tujuan untuk mengetahui data-data matakuliah di ling- kungan tempat penelitian. Hal diatas sudah secara umum dilakukan banyak orang dalam meneliti.

## A. Mengumpulkan Data
Kerangka kerja ini dimulai dari mengumpul- kan data, yang terdiri dari penelitian perpustaka- an ( library research ),  penelitian  lapangan  ( field research ),  dan  penelitian  laboratorium  ( labora-
tory research ).

## B. Mengolah Data
Setelah mengumpulkan data diatas selesai selanjutnya dilakukan pengolahan data. Hal ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan ter- hadap data tersebut sehingga akan memudahkan penulis di dalam melakukan langkah berikutnya. pengolahan data diperlukan untuk melakukan perhitungan pada logika fuzzy .

## C. Mengembangkan Sistem Menggunakan Matlab R2010a
Tahap ini membahas tentang perancangan dari model sistem dengan menentukan rancangan input di dalam penentuan pemilihan matakuliah dengan ketentuan sudah ditetapkan berdasarkan data yang ada.

## D. Mengimplementasikan Sistem
Tahapan berikutnya yang akan dilakukan di dalam penelitian adalah melakukan implementa- si dari sistem yang telah dibangun, yaitu dengan sistem pendukung keputusan  dan memberikan informasi matakuliah yang tepat dengan menggu- nakan logika fuzzy metode Sugeno.

## E. Menguji Sistem
Pada tahap pengujian ini  dijelaskan tentang bagaimana hasil tahapan proses penentuan ma- takuliah pilihan. Tahapan proses tersebut adalah mengambil data matakuliah dari program studi. Setelah itu, memasukkan data yang telah dipero- leh ke dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan matakuliah pilihan. Sehinga  hasil dari sistem pendukung keputusan dapat diterima oleh mahasiswa. Pengujian dilakukan dengan kompleks dan diharapkan dapat diketahui keku- rangan-kekurangan dari sistem untuk kemudian diperbaiki sehingga kesalahan dari sistem dapat diminimalisasi atau bahkan dihilangkan. Penguji- an sistem ini dilakukan untuk mendapatkan hasil yang akurat.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Penentuan Input dan Output
Untuk menentukan input dan output dapat di- peroleh dari semesta pembicaraan.
1) Menentukan Semesta Pembicaraan Pada objek yang diteliti diperoleh dari Pro- gram Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Una diperoleh pada pengumpulan data.
Tabel 1. Semesta Pembicaraan Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Keterangan Kurikulum K [ 0–100] Jumlah Matakuliah 2) Menentukan Input Input diperoleh dari kurikulum berbasis KKNI di Program Studi Teknik Informatika. Matakuliah yang dijadikan sembagai input adalah matakuliah dari semester 1 sampai dengan 5, terdiri dari ma- takuliah prasarat dan yang berhubungan dengan matakuliah yang akan dijadikan sebagai output .
Tabel 2. Penentuan Input Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Keterangan Algoritma & Pemrog. Terstuktur A [ 0–100 ] Jumlah Nilai Struktur Data & Algoritma D [ 0–100 ] Jumlah Nilai Sistem Operasi S [ 0–100 ] Jumlah Nilai Kriftografi & Keamanan Informasi K [ 0–100 ] Jumlah Nilai Grafika Komputer G [ 0–100 ] Jumlah Nilai 3) Menentukan Output
Untuk menentukan output diperoleh dari ma- sing-masing input .
Tabel 3. Penentuan Output Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Keterangan Sistem Cerdas SC [ 0–100] Jumlah nilai Jaringan J [ 0–100] Jumlah nilai Multimedia M [ 0–100] Jumlah nilai
B. Pembentukan Logika Fuzzy Sugeno
Setelah ditentukan semesta pembicaraan, maka langkah selanjutnya menentukan aturan fuzzy dengan metode Sugeno. Untuk mendapat- kan nilai output dari pendapatan akhir dengan aturan fuzzy Sugeno dilakukan dengan pemben- tukan himpunan fuzzy dan derajat keanggotaan- nya (fuzzifikasi), penentuan rules , penalaran ( in- ferensi ) dan defuzzifikasi ( defuzzification ).
1)  Fuzzyfikasi Fuzzifikasi  ( fuzzification )  merupakan  proses memetakan nilai ke dalam himpunan fuzzy dan menentukan derajat keanggotaannya di dalam himpunan fuzzy . Himpunan fuzzy dan derajat ke- anggotaan ( member function )  yang  digunakan pada tiap variabel fuzzy ditentukan berdasarkan data kurikukum. (Tabel 4).
a.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel In- put Algoritma & Pemrog. Terstuktur
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [A] = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40) (55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55
1                              ;  x = 55
(70 − x) (70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [A] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70
(85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85 0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [A] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70) (85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85 (100 − x) (100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Gambar 3.1 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Algoritma& Pemrog. Terstruktur b. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Struktur Data & Algoritma
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [D] =
⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40) (55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55 (70 − x) (70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [D] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70 (85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85 0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [D] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70) (85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85 (100 − x) (100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100 Fu ngs i K ean ggot aan µ[ A] Algoritma & Pemrog. Terstruktur C B S 40 55 70 85 100
Gambar 1. Representasi Fungsi Derajat Keang- gotaan (µ) Variabel Input Algoritma & Pemrog. Terstruktur
b.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel In- put Struktur Data & Algoritma
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [A] =
⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40)
(55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55
1                              ;  x = 55 (70 − x) (70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70
0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [A] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70 (85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85
0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [A] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70) (85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85 (100 − x)
(100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Gambar 3.1 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Algoritma& Pemrog.
Terstruktur
b. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Struktur Data & Algoritma
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [D] = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40)
(55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55
(70 − x)
(70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [D] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70
1                              ;  x = 70 (85 − x)
(85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85 0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [D] =

## ⎩ ⎪ ⎨ ⎪
⎧ (x − 70)
(85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85
1                              ;  x = 85 (100 − x) (100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ A] Algoritma & Pemrog. Terstruktur C B S 40 55 70 85 100
Gambar 2. Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Input Struktur Data
& Algoritma
c.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel In- put Sistem Operasi
Gambar 2. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Struktur Data & Algoritma
c. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Sistem Operasi
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [S] = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40) (55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55 (70 − x) (70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [S] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70 (85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85
0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [S] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70) (85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85
(100 − x) (100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Gambar 3. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Sistem Operasi d. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Kriftografi & Keamanan Informasi
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ D] Struktur Data & Algoritma C B S 40 55 70 85 100
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ S]
C B S 40 55 70 85 100

## Tabel 4. Himpunan
Input Fuzzy Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi Algoritma & Pemrog. Terstuktur A Cukup C [40  – 70] Baik B [55 – 85 ] Sangat Baik S [ 70 – 100] Struktur Data & Algoritma D Cukup C [40  – 70] Baik B [55 – 85 ] Sangat Baik S [ 70 – 100] Sistem Operasi S Cukup C [40  – 70] Baik B [55 – 85 ] Sangat Baik S [ 70 – 100] Kriftografi & Keamanan Informasi K Cukup C [40  – 70] Baik B [55 – 85 ] Sangat Baik S [ 70 – 100] Grafika Komputer G Cukup C [40  – 70] Baik B [55 – 85 ] Sangat Baik S [ 70 – 100]
Gambar 3. Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Input Sistem Operasi
d.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel In- put Kriftografi & Keamanan Informasi
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [K] =
⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40) (55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55 (70 − x)
(70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [K] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55)
(70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70
1                              ;  x = 70
(85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85
0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [K] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70)
(85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85
1                              ;  x = 85
(100 − x)
(100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Gambar 3.4 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Kritftrografi & Keamanan Infromasi
d. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Kriftografi & Keamanan Informasi
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [K] =

## ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪
⎪ ⎧ (x − 40) (55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55 (70 − x)
(70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [K] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55)
(70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70 (85 − x)
(85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85 0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [K] =
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70)
(85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85 (100 − x)
(100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100 0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ K] Kriftrografi & Keamanan Informasi C B S 40 55 70 85
100
Gambar 4. Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Input Kriptografi & Keamanan Infromasi
e.   Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel In- put Grafika Komputer

## Keamanan Infromasi
e. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Grafika Komputer
µ 𝐶𝐶𝐶𝐶 [G] = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ (x − 40)
(55 − 40)                     ;  40 ≤ x ≤ 55 1                              ;  x = 55 (70 − x) (70 − 55)                     ; 55 ≤ x ≤ 70 0                    ;    x ≤ 40 atau x ≥ 70
µ 𝐵𝐵𝐵𝐵 [G] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 55) (70 − 55)                     ;  55 ≤ x ≤ 70 1                              ;  x = 70 (85 − x) (85 − 70)                     ; 70 ≤ x ≤ 85
0                    ;    x ≤ 55 atau x ≥ 85
µ 𝑆𝑆𝑆𝑆 [G] = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ (x − 70)
(85 − 70)                     ;  70 ≤ x ≤ 85 1                              ;  x = 85 (100 − x) (100 − 85)                     ; 85 ≤ x ≤ 100
0                    ;    x ≤ 70 atau x ≥ 100
Gambar 3.5 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Input Grafika Komputer Tabel 3.5 Output Fuzzy Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Konstanta Sistem Cerdas SC Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1 Jaringan J Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1 Multimedi a M Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1 a. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Sistem Cerdas
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ K] Kriftrografi & Keamanan Informasi C B S 40 55 70 85 100
Fu ngs i K ean ggot aan µ[ G] Grafika Komputer C B S 40 55 70 85 100
Gambar 5  Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Input Grafika Kom -
puter Tabel 5. Output Fuzzy Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Konstanta Sistem Cerdas SC Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1 Jaringan J Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1 Multimedia M Cukup 0 Baik 0.5 Sangat Baik 1
a.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Out- put Sistem Cerdas
Gambar 3.6 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Sistem Cerdas
b. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan
Gambar 3.7 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan c. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
Gambar 3.8 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
2

## Pembentukan Rules
Rules berupa pernyataan kualitatif yang ditulis dalam bentuk IF-THEN, sehingga mudah dimengerti. Rules pada Fuzzy Inference System (FIS) dalam memanajeman bandwidth internet didasari pada jumlah inputan dan jumlah himpunan fuzzy .  Penentuan rules didasarkan pada pengujian secara manual dengan memperhitungkan probabilitas kemungkinan yang terjadi dengan kombinasi variabel. Rules yang terbentuk adalah 81 rule .
3. Penentuan Mesin Inferensi
Penentuan mesin inferesi yang digunakan adalah funggsi MIN (nilai terendah )  dari rule-rule yang diperoleh.

## 4.
Defuzzifikasi
Defuzzifikasi yang digunakan adalah metode weighted avarege (nilai rata- rata)
3.3 Pengujian Perhitungan Aplikasi Matlab
Sistem Cerdas Cukup Baik Sangat Baik Jaringan Cukup Baik Sangat Baik Multimedia Cukup Baik Sangat Baik µ[SC] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[J] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[M] Fu ngs i K ean ggot aa n

## Gambar 6. Representasi Fungsi Derajat Keanggo-
taan (µ) Variabel Output Sistem Cerdas
b.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Out- put Jaringan
Gambar 3.6 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Sistem Cerdas
b. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan
Gambar 3.7 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan c. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
Gambar 3.8 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
2 Pembentukan Rules
Rules berupa pernyataan kualitatif yang ditulis dalam bentuk IF-THEN, sehingga mudah dimengerti. Rules pada Fuzzy Inference System (FIS) dalam memanajeman bandwidth internet didasari pada jumlah inputan dan jumlah himpunan fuzzy .  Penentuan rules didasarkan pada pengujian secara manual dengan memperhitungkan probabilitas kemungkinan yang terjadi dengan kombinasi variabel. Rules yang terbentuk adalah 81 rule .

## 3. Penentuan Mesin Inferensi
Penentuan mesin inferesi yang digunakan adalah funggsi MIN (nilai terendah )  dari rule-rule yang diperoleh.

## 4.
Defuzzifikasi Defuzzifikasi yang digunakan adalah metode weighted avarege (nilai rata- rata)

## 3.3 Pengujian Perhitungan Aplikasi Matlab
Sistem Cerdas Cukup Baik Sangat Baik Jaringan Cukup Baik Sangat Baik Multimedia Cukup Baik Sangat Baik µ[SC] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[J] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[M] Fu ngs i K ean ggot aa n
Gambar 7. Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Output Jaringan
c.  Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Out- put Multimedia
Gambar 3.6 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Sistem Cerdas

## b. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan
Gambar 3.7 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Jaringan c. Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
Gambar 3.8 Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan ( µ ) Variabel Output Multimedia
2
Pembentukan Rules
Rules berupa pernyataan kualitatif yang ditulis dalam bentuk IF-THEN, sehingga mudah dimengerti. Rules pada Fuzzy Inference System (FIS) dalam memanajeman bandwidth internet didasari pada jumlah inputan dan jumlah himpunan fuzzy .  Penentuan rules didasarkan pada pengujian secara manual dengan memperhitungkan probabilitas kemungkinan yang terjadi dengan kombinasi variabel. Rules yang terbentuk adalah 81 rule .

## 3. Penentuan Mesin Inferensi
Penentuan mesin inferesi yang digunakan adalah funggsi MIN (nilai terendah )  dari rule-rule yang diperoleh.

## 4.
Defuzzifikasi
Defuzzifikasi yang digunakan adalah metode weighted avarege (nilai rata- rata)

## 3.3 Pengujian Perhitungan Aplikasi Matlab
Sistem Cerdas Cukup Baik Sangat Baik Jaringan Cukup Baik Sangat Baik Multimedia Cukup Baik Sangat Baik µ[SC] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[J] Fu ngs i K ean ggot aa n µ[M] Fu ngs i K ean ggot aa n
Gambar 8. Representasi Fungsi Derajat Keanggo- taan (µ) Variabel Output Multimedia
2) Pembentukan Rules Rules berupa pernyataan kualitatif yang di- tulis dalam bentuk IF-THEN, sehingga mudah dimengerti. Rules pada Fuzzy Inference System (FIS) dalam memanajeman bandwidth internet didasari pada jumlah inputan dan jumlah himpun- an fuzzy .  Penentuan rules didasarkan pada peng- ujian secara manual dengan memperhitungkan
probabilitas kemungkinan yang terjadi dengan kombinasi variabel. Rules yang terbentuk adalah 81 rule .
3) Penentuan Mesin Inferensi Penentuan mesin inferesi yang digunakan ada- lah  funggsi  MIN  (nilai  terendah)  dari rule-rule yang diperoleh.

## 4)   Defuzzifikasi
Defuzzifikasi yang digunakan adalah metode
weighted avarege (nilai rata-rata)

## C. Pengujian Perhitungan Aplikasi Matlab

## Gambar 9. Tampilan Jendela Setting Parameter Input dan Output
1) Fungsi keanggotaan untuk variabel input
Gambar 10. Tampilan Jendela Fungsi Keang-
gotaan Variabel Input

## 2) Fungsi keanggotaan untuk variabel output
Gambar 11.Tampilan Jendela Fungsi Keanggota- an Variabel Output

## 3) Pembentukan Rules

## Gambar 12. Tampilan Jendela Pembentukan Rule

## 4)  Rule Viewer
Gambar 13. Tampilan Jendela Rule Keseluruhan
Dari pengujian diinputkan nilai untuk masing- masing matakuliah prasyarat sebagai contoh ya- itu :
a.  Nilai Algoritma & Pemrog. Terstruktur = 80 b.  Struktur Data & Algoritma = 65 c.  Sistem Operasi = 75 d. Kriftografi & Keamanan Informasi  = 80 e. Grafika Komputer = 75 Mendapatkan Hasil dari Setiap Matakuliah a.  Sistem Cerdas  = 0,722 b.  Jaringan = 0,889 c.  Multimedia = 0,667
Dari Hasil tersebut terdapat bahwa nilai Ma- takuliah Jaringan Lebih tinggi dengan nilai 0,889 atau sama dengan baik.

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian, implementasi dan pengujian,  maka  dapat  diambil kesimpulan se- bagai berikut:
Hasil perhitungan aplikasi matlab menunjuk- kan nilai yang sesuai dengan kaidah fuzzy Su- geno. Sehingga bisa disimpulkan bahwa metode fuzzy Sugeno dapat dimanfaatkan untuk menentu- kan matakuliah pilihan pada kurikulum berbasis KKNI Program Studi Teknik Informatika Fakul- tas Teknik Universitas Asahan.

## DAFTAR PUSTAKA
CHABIBI AULIA RAHMAN AL HASMY, F. A., SETIAWARDHANA 2011. Penentuan Pe- ran Dalam Robot Sepak Bola Dengan Meto- de Fuzzy Sugeno. Jurnal Eepis Final Project ,
1-7.
Kusrini 2007. Pengenalan Sistem Informasi. Pe- nerbit Andi. Yogyakarta
RIZKY  MEIMAHARANI,  T.  L.  2014. Analisis Sistem Inference Fuzzy Sugeno Dalam Me-
nentukan Harga Penjualan Tanah Untuk Pem- bangunan Minimarket. Jurnal SIMETRIS, Vol.
5 No.1 , 1-8.
SULISTIYO  WIDODO  dan  VICTOR  G  UTO - MO  (2014).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Re - commender Berbasis WAP Menggunakan Metode Fuzzy Model Tahani. Jurnal Teknolo- gi Informasi Dan Komunikasi, Vol. 5 , 25-34.
SUYANTO.  2014.  Artificial  Intelegence  Searc - hing, Reasoning, Planing dan Learning. Ban- dung : Informatika.