CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020
Page | 299
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN TEMPAT KKN (KULIAH KERJA NYATA) MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
Adi Widarma 1 , Yustria Handika Siregar 2 , Muhammad Dedi Irawan 3 , Shinta Fadhillah 4
1,2,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Asahan Jl. Jend. Ahmad Yani Kisaran Sumatera Utara, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Willem Iskandar Pasar V Medan Estate 20371, Indonesia adiwidarma10gmail.com 1 , yustriahandikasiregar@gmail.com 2 , muhammaddediirawan@uinsu.ac.id 3 , shinta.fhadillah@gmail.com 4
Abstract — As a student, they are required to be able to do and apply their knowledge or expertise to  the  community.  Students  as  a  symbol  of  change  are  therefore  very  influential  students  to develop  places  that  still  have  low  education  and  technology.  Based  on  data  obtained  from academics,  Asahan  University  sends  its  students  to  a  place  that  is  feasible  to  develop.  This makes the University of Asahan must have a system that can place students to the location of the Real Work Lecture fairly. The function of this application is to determine the placement of students in Real Work Lecture using the fuzzy logic method capable of solving problems.

## Keywords — Fuzzy Logic, Placement, Real Work Lecture
Abstrak — Sebagai  mahasiswa  dituntut  untuk  dapat  melakukan  dan  mengaplikasikan  ilmu  atau keahliannya kepada masyarakat. Siswa sebagai simbol perubahan oleh karena itu siswa sangat berpengaruh  untuk  mengembangkan  tempat-tempat  yang  masih  memiliki  pendidikan  dan teknologi  yang  rendah.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  akademisi,  Universitas  Asahan mengirimkan  mahasiswanya  ke  suatu  tempat  yang  layak  untuk  dikembangkan.  Hal  tersebut menjadikan Universitas Asahan harus memiliki sistem yang dapat menempatkan mahasiswanya ke  lokasi  Kuliah  Kerja  Nyata  secara  adil.  Fungsi  dari  aplikasi  ini  adalah  untuk  mengetahui penempatan  mahasiswa  dalam  Kuliah  Kerja  Nyata  dengan  menggunakan  metode  logika  fuzzy yang mampu menyelesaikan masalah.

## Kata Kunci — Fuzzy Logic, Penempatan, Kuliah Kerja Nyata

## I. PENDAHULUAN
Universitas Asahan merupakan salah satu perguruan  tinggi  swasta  yang  ada  di  Kabupaten Asahan.  Setiap  mahasiswa  mengikuti  kegiatan akademik yang dilaksanakan oleh Universitas Asahan. Salah satunya adalah Kuliah Kerja Nyata. Kegiatan ini dilakukan  untuk  mengaplikasikan  ilmu  yang  dimiliki oleh mahasiswa dan pengabdian kepada masyarakat.
Mahasiswa  yang  mengikuti  Kuliah  Kerja  Nyata akan dikirim dan ditempatkan di desa-desa yang telah bekerjasama  dengan  Universitas  Asahan.  Desa-desa tersebut  berada  di  Kecamatan  Asahan,  Batubara,  dan Labuhan  Batu  Utara.  Sistem  yang  berjalan  dalam menentukan penempatan Kuliah Kerja Nyata membutuhkan kesesuaian dengan keahlian dan tempat tinggal  mahasiswa.  Karena  masih  ada  siswa  yang mendapat  penempatan  di  dekat  rumahnya  dan  hal  ini dirasa  kurang  adil  bagi  mereka  yang  mendapatkan lokasi jauh dari rumahnya. Jika sistem seperti itu terus dilakukan  maka  akan  terjadi  ketimpangan  sosial seperti anak tiri dan anak kandung dalam pelaksanaannya.
Harus ada pertimbangan dari beberapa set  kriteria. Dengan  pertimbangan  determinan  tersebut  maka
pencarian  lokasi  yang  akan  dijadikan  tujuan  Kuliah Kerja  Nyata  akan  diketahui.  Serta  penempatan kegiatan Kuliah Kerja Nyata tidak selektif dan adil.
Dalam  menempatkan  mahasiswa,  Perkuliahan Kerja Nyata memerlukan aplikasi  berdasarkan kriteria tertentu.  Fuzzy  dapat  membuat  keputusan  dan  solusi atas  masalah  yang  terjadi  di  bidang  pengambilan keputusan.  Salah  satu  penelitian  tersebut  dilakukan dalam  keputusan  yang  berjudul  "Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Mata  Pelajaran  Pilihan  pada Kurikulum  Berbasis  KKNI  Menggunakan  Metode Fuzzy Sugeno". Dalam memutuskan untuk menggunakan  logika  fuzzy  dengan  metode  fuzzy Sugeno.  Implementasi  dengan  menggunakan  logika fuzzy  merupakan  suatu  konsep  matematika  yang mendasari  kaidah-kaidah  penalaran  fuzzy  yang  sangat sederhana  dan  mudah  untuk  dipahami[1].  Penerapan fuzzy  banyak  diteliti  dalam  penentuan  keputusan seperti  penentuan  jurusan  bagi  siswa  Sekolah Menengah  Kejuruan[2].  Selain  itu  keputusan  tentang bidang  pertanian  juga  pernah  dilakukan  yaitu menentukan kualitas jamur tiram terbaik[3]. Penentuan keputusan  dalam  pengguna  listrik  subsidi  dan  non subsidi menggunakan fuzzy juga pernah dilakukan[4].
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020
Page | 300
Penerapan  fuzzy  dapat  dilakukan  dengan  aplikasi MatLAB  seperti  penelitian  Data  Alumni  dalam penentuan  Pekerjaan[5].  Penerapan  penelitian  ini menggunakan
aplikasi
MatLAB
dengan memanfaatkan  GUI  MatLAB.  Sehingga  tampilan dapat lebih bersahabat dan dapat mudah dipakai.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  tergolong  penelitian  induktif  yaitu mencari  dan  mengumpulkan  data  di  lapangan  untuk mengetahui data subjek di lingkungan penelitian.

## A.  Pengumpulan Data
Kerangka kerja ini dimulai dengan pengumpulan data yang terdiri dari studi pustaka, riset lapangan, dan riset laboratorium.

## B.  Pengolahan Data
Setelah  melengkapi  data-data  di  atas,  selanjutnya dilakukan  pengolahan  data.  Hal  ini  bertujuan  untuk melakukan pengelompokan data sehingga memudahkan  penulis  dalam  melakukan  langkah selanjutnya.  Pengolahan  data  diperlukan  untuk melakukan perhitungan pada logika fuzzy.

## C.  Pengembangan Sistem Menggunakan Matlab R2010a
Tahapan ini membahas tentang perancangan model sistem dengan menentukan rancangan masukan dalam menentukan  lokasi  Kuliah  Kerja  Nyata  dengan ketentuan yang sudah berdasarkan data yang ada.

## D.  Implementasi Sistem
Tahapan  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  sistem yang  telah  dibangun  yaitu  dengan  merancang menggunakan Matlab dengan fasilitas sharing GUI.

## E.  Uji Sistem
Pada  tahap  pengujian  ini  dijelaskan  tentang bagaimana  hasil  tahapan  proses  penentuan  tempat Kuliah Kerja Nyata. Tahapan proses pengambilan data mahasiswa  dari  Universitas  Asahan.  Setelah  itu memasukkan data yang telah didapat  ke dalam sistem yang  telah  dirancang.  Sehingga  hasil  dari  sistem penempatan  area  Kuliah  Kerja  Nyata  dan  dapat diterima oleh mahasiswa. Pengujian dilakukan dengan kompleks, diharapkan dapat diketahui kekurangan dari sistem yang akan diperbaiki dan agar kesalahan sistem dapat diminimalisir atau bahkan dihilangkan.
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil yang akurat.

## III. HASIL DAN DISKUSI
A. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzification)
Himpunan
fuzzy digunakan untuk merepresentasikan  kondisi  tertentu  dalam  variabel kabur. Setiap himpunan fuzzy yang terbentuk masing-
masing  memiliki  domain  yang  nilainya  terkandung dalam  percakapan.  Domain  himpunan  fuzzy  adalah seluruh  nilai  yang  diizinkan  di  alam  semesta  ucapan dan dapat dioperasikan dalam himpunan fuzzy.
Diketahui  terdapat  dua  variabel  masukan  yaitu alamat  dan  kelas  untuk  menghasilkan  variabel keluaran berupa lokasi penempatan mahasiswa Kuliah Kerja Nyata. Setiap variabel input dibagi lagi menjadi dua  atau  lebih  set  kabur.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel I Semesta Pembicaraan Func tion Variabl e Name Blur Association Name Talk Univ erse Domai n Input Alamat Batubara
Medang Deras [1- 41] [1] Sei Suka [2] Air Putih [3] Lima Puluh [4] Talawi [5] Tanjung Tiram [6] Sei Balai [7] Asahan Kisaran Barat [8] Kisaran Kota [9] Kisaran Timur [10] Pulo Bandring [11] Sei Dadap [12] Air Joman [13] Rawang Panca Arga [14] Air Batu [15] Meranti [16] Silau Laut [17] Setia Janji [18] Simpang Empat [19] Tinggi Raja [20] Buntu Pane [21] Sei Kepayang Barat [22] Teluk Dalam [23] Tanjungbal ai [24] Rahuning [25] Sei Kepayang [26] Sei Kepayang Timur [27] Bandar Pasir Mandoge [28] Pulau Rakyat [29] Aek Ledong [30] Aek Kuasan [31] Bandar Pulau [32]
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020
Page | 301 Func tion Variabl e Name Blur Association Name Talk Univ erse Domai n Aek Songsonga n [33] Labura Kualuh Hilir [34] Kualuh Hulu [35] Kualuh Leidong [36] Kualuh Selatan [37] NA IX-X [38] Aek Natas [39] Merbau [40] Aek Kuo [41] Kelas Eksekutif [1-2] [1] Regular [2] Outp ut Lokasi Antara [0-1]
[0.023] Sumber Rejo [0.046] Sumber Padi [0.069] Kwala Gunung [0.092] Empat Negeri [0.115] Air Hitam [0.138] Pasir Permit [0.161] Lubuk Besar [0.184] Mangkai Lama [0.207] Guntung [0.230] Perk. Tanah Itam Ulu [0.253] Sumber Makmur [0.276] Prupuk [0.299] Gambus Laut [0.322] Lubuk Cuik [0.345] Rahuning [0.368] Rahuning 2 [0.391] Rahuning 1 [0.414] Mekar Sari [0.437] Pulau Rakyat [0.460] Perk. Gunung Melayu [0.483] Desa Baru [0.506] Persatuan [0.529] Gunung Melayu [0.552] Perk. Aek Nagaga [0.575] Lobu Jiur [0.598] Bangun [0.621] Batu Anam [0.644]
Func tion Variabl e Name Blur Association Name Talk Univ erse Domai n Alang Bonbon [0.667] Sengon Sari [0.690] Rawa Sari [0.713] Simandul lang [0.736] Pangkala n Lunang [0.759] Teluk Pulai Luar [0.761] Hasang [0.805] Teluk Pulai Dalam [0.828] Air Hitam [0.851] Kuala Beringin [0.874] Padang Maninjau [0.897] Bandar Selamat [0.920] Babuluss alam [0.943] Teluk Piai [0.966]

## B. Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Setelah  terbentuk  nya  himpunan  fuzzy,  langkah selanjutnya  adalah  pembentukan  fungsi  keanggotaan. Fungsi  keanggotaan  merupakan  pemetaan  titik-titik masukan  data  dalam  sekumpulan  nilai  atau  derajat keanggotaan yang kabur yang memiliki interval dari 0 hingga  1.  Dalam  penelitian  ini  fungsi  keanggotaan diperoleh  melalui  pendekatan  fungsi.  Fungsi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  melalui representasi bentuk segitiga dan bentuk trapesium.
1) Variabel Alamat: Berdasarkan tabel 1 di atas, variabel  alamat  dibagi  menjadi  tiga  himpunan  fuzzy yaitu Asahan, Batubara, dan Labura. Untuk merepresentasikan variabel alamat Asahan menggunakan  kurva  bentuk  segitiga,  variabel  alamat Batubara  menggunakan  kurva  bentuk  segitiga  dan trapesium  dan  variabel  alamat  Labura  menggunakan kurva bentuk  segitiga. Gambar himpunan fuzzy untuk variabel alamat ditunjukkan pada Gambar 1.
µ(x) 1 0 x 7 33
41
KAB. BATUBARA
KAB. ASAHAN
KAB. LABURA
Gbr. 1 Variabel Alamat
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020
Page | 302
Sumbu  x  adalah  nilai  masukan  untuk  variabel  alamat sedangkan  sumbu  µ  (x)  adalah  nilai  derajat keanggotaan dari nilai masukan.
2) Variabel  Kelas: Berdasarkan  tabel  1  di atas,  variabel  kelas  dibedakan  menjadi  dua  set fuzzy  yaitu  himpunan  fuzzy  eksekutif  dan reguler.  Untuk  merepresentasikan  variabel  kelas reguler  menggunakan  kurva  berbentuk  segitiga dan  variabel  kelas  eksekutif  menggunakan  kurva berbentuk  segitiga.  Gambar  set  fuzzy  untuk variabel status ditunjukkan pada gambar berikut:
µ (x)
1 0 x 1 2 3 Eksekutif Regular Gbr. 2 Variabel Kelas
Sumbu  x  adalah  nilai  masukan  untuk  variabel  alamat sedangkan  sumbu  µ  (x)  adalah  nilai  derajat keanggotaan dari nilai masukan.
3) Variabel  Lokasi: Berdasarkan  tabel  1  di atas,  variabel  lokasi  dibagi  menjadi  42  keluaran. Itu bisa dilihat pada gambar di bawah ini.
Gbr. 3 Keluaran Lokasi

## C. Pembentukan Aturan Keputusan
Setelah pembentukan variabel dan kumpulan kabur akan terbentuk aturan kabur. Pembentukan aturan yang kabur dalam penentuan penempatan mahasiswa Kuliah Kerja  Nyata  (KKN)  berdasarkan  variabel  alamat  dan kualitas  kelas  menggunakan  metode  Sugeno.  Aturan ini dibentuk untuk menyatakan relasi input dan output sehingga  dapat  dibentuk  menjadi  83  kombinasi  yang menjadi  aturan.  Pembentukan  aturan  hasil  dari kombinasi  masing-masing  kondisi  tersebut  dikenal sebagai  aturan  (rule)  keputusan.  Setiap  aturan  terdiri dari  1  anteseden  dengan  operator  yang  digunakan
untuk menghubungkan operator AND sedangkan yang memetakan antara input dan output adalah IF.

## D. Perhitungan Manual
Seorang  mahasiswa  akan  melaksanakan  Kuliah Kerja  Nyata  (KKN).  Siswa  tersebut  berbasis  di  kelas Talawi dan Eksekutif. Kemudian panitia kegiatan akan melakukan seleksi untuk mengetahui lokasi penempatan Program Kerja Mahasiswa (KKN).
Kemudian aturannya meliputi:
[R9]  IF  TALAWI  AND  REGULAR  class  address, THEN lokasi BATU ANAM
α – predikat 9 = µ alamat_Talawi  µ kelas_Reguler = MIN( µ alamat_Talawi  µ kelas_Reguler ) = MIN (5,0) =  0
[R10]  IF TALAWI AND EXECUTIVE class address, THEN lokasi PASIR PERMIT α – predikat 10 = µ alamat_Talawi  µ kelas_Eksekutif = MIN( µ alamat_Talawi  µ kelas_Eksekutif ) = MIN (5,1) =  1

## E. Defuzzifikasi
Dalam  metode  Sugeno  terdapat  beberapa  metode assertion. Dalam menyelesaikan penelitian ini, penulis menggunakan  pernyataan  WA  (Weight  Average) dengan persamaan:
WA =
= 0.16
Jadi, dengan metode Sugeno, siswa yang beralamat  di Talawi  dan  kelas  Eksekutif  memperoleh  hasil  sebesar 0,16 dengan variabel linguistiknya adalah Izin Pasir.

## F. Implementasi Tampilan Program
1) Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama merupakan menu yang akan muncul setelah aplikasi dijalankan. Gambar berikut menampilkan halaman pertama.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020

## Page | 303
2) Login
Menu  login  merupakan  menu  yang  akan  muncul setelah  tampilan  awal  ketika  admin  memilih  menu admin. Gambar berikut ditampilkan dari menu login.
Gbr. 5 Login

## 3) Home
Home  merupakan  menu  yang  akan  muncul  ketika siswa memilih menu pengguna / siswa. Gambar berikut menampilkan homepage .
Gbr. 6 Home

## 4) Data Mahasiswa
Data  mahasiswa  akan  muncul  saat  admin  berhasil login.  Pada  menu  ini  admin  akan  menginput  data mahasiswa peserta Kuliah Kerja Nyata (KKN) setelah data  selesai  maka  akan  muncul  lokasi  penempatan. Gambar berikut merupakan tampilan data siswa.

## Gbr. 7 Data Mahasiswa

## 5) Penempatan KKN
Dalam  menu  ini,  mahasiswa  dapat  mencari  dan mengetahui  dimana  ia  akan  melaksanakan  Kuliah Kerja  Nyata  (KKN).  Gambar  berikut  menunjukkan menu penempatan KKN.
Gbr. 8 Penempatan KKN

## 6) Help
Menu  bantuan  akan  muncul  ketika  siswa  memilih menu  ini  di  halaman  muka.  Gambar  berikut menunjukkan bantuannya.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
Vol. 5 No. 2 Juli 2020
Page | 304

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat menarik beberapa kesimpulan yaitu: 1.   Permohonan penempatan Mahasiswa dalam
Kuliah  Kerja  Nyata  (KKN)  dapat  memudahkan panitia dalam menempatkan mahasiswa yang akan mengikuti  pelaksanaan  Kuliah  Kerja  Nyata
(KKN).
2.   Dalam  pembuatan  aplikasi  penempatan  Kuliah Kerja  Nyata  (KKN)  ini  menggunakan  metode fuzzy Sugeno karena dianggap mampu
menyelesaikan permasalahan tersebut.
3.   Aplikasi  ini  dapat  menempatkan  mahasiswa  yang akan  mengikuti  Kuliah  Kerja  Nyata  (KKN)  di lokasi  yang  wajar  atau  mengikuti  porsinya.  Jadi tidak
ada penebangan selektif dalam penempatannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  D.  Irawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Matakuliah  Pilihan  pada  Kurikulum  Berbasis  KKNI Menggunakan  Metode  Fuzzy  Sugeno,” J.  Media  Infotama , vol. 13, no. 1, pp. 27–35, 2017.
[2] M. D. Irawan and H. Herviana, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam  Menentukan  Jurusan  Bagi  Siswa  Baru  Sekolah Menengah  Kejuruan  (Smk)  Negeri  1  Air  Putih,” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 129–137, 2018.
[3] Y.  H.  Siregar  and  A.  Widarma,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Jamur  Tiram  Putih  Terbaik Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 73, 2019.
[4] A.  Widarma  and  H.  Kumala,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Dalam Menentukan Pengguna
Listrik Subsidi Dan Nonsubsidi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani  (Studi Kasus :  PT.  PLN  Tanjung Balai),” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no. 2, p. 165, 2019.
[5] Y.  H.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Data  Alumni
Sarjana,” vol. 1, pp. 28–36, 2017.