e-ISSN 2723-4673

## Penerapan Metode Logika Fuzzy Dalam Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sistem Perkuliahan Online
1 Agung Aprianto, 2 Indra Kanedi, 3 Prahasti
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : agungaprianto1999@gmail.com
2 Dosen Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : indrakanedi12@Gmail.com
3 Dosen Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : prahasti@unived.ac.id Jalan Meranti Raya Nomor. 32 Sawah Lebar Bengkulu kode Pos.38228 Telp (0736) 22027, Fax.(0736)341139
(Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract-In  an  effort  to  improve  service  quality, facilities  and  infrastructure  are  needed  to  support  the service  process  provided.  Where  there  needs  to  be proper treatment starting from the input, process, to the output  of  the  services  provided.  Good  relations  and communication  with  the  community  are  needed  in  an effort to maintain the continuity of a continuous service process. In assisting the analysis of student satisfaction, a  fuzzy  logic  method  is  applied,  namely  Fuzzy Tsukamoto. The Tsukamoto method is an extension of monotone reasoning. In  the Tsukamoto  method,  every consequence of a rule in the form of an If-Then must be represented  by  a  fuzzy  set  with  a  monotonous membership function. The results of this study are that the application of Student Online Learning Satisfaction Analysis  using  the  Tsukamoto  algorithm  has  been successfully implemented and produces rules that are in accordance with what is desired.
Primari Key : Application, Fuzzy Logic, Student Satisfaction.
Intisari -Dalam  upaya  peningkatan  kualitas  pelayanan, dibutuhkan  sarana  dan  prasarana  yang  mendukung dalam proses pelayanan yang diberikan. Di mana perlu adanya  perlakuan  yang  tepat  mulai  dari  input,  proses, sampai  kepada  output  dari  pelayanan  yang  diberikan. Hubungan  dan  komunikasi  yang  baik  dengan masyarakat  sangat  dibutuhkan  dalam  upaya  menjaga kelangsungan proses pelayanan yang berkesinambungan. Dalam membantu analisis kepuasan mahasiswa tersebut, diterapkan salah satu metode logika fuzzy yaitu Fuzzy  Tsukamoto .  Metode Tsukamoto merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada metode tsukamoto ,  setiap  konsekuen pada  aturan  yang berbentuk If - Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi Analisa  Kepuasan  Belajar  Online  Mahasiswa  dengan menggunakan  algoritma  Tsukamoto  berhasil  di implementasikan  dan  menghasilkan  rule  yang  sesuai dengan yang diinginkan.
Primari  Key  :  Penerapan, Logika  Fuzzy ,  Kepuasan Mahasiswa.

## I.PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi terus berlanjut membawa  implikasi  utama  teknologi  ini  pada proses  pengolahan  data  yang  dapat  menghasilkan informasi  yang  bermanfaat.  Dalam  kehidupan sehari-hari  teknologi  informasi  merupakan  hal yang  sangat  berguna,  dengan  adanya  informasi maka akan membantu kita untuk mengambil suatu keputusan  dengan  lebih  tepat  berdasarkan  data- data yang diperoleh dalam bentuk informasi. Dalam  upaya  peningkatan  kualitas  pelayanan, dibutuhkan sarana dan prasarana yang mendukung dalam  proses  pelayanan  yang  diberikan.  Di  mana perlu adanya perlakuan yang tepat mulai dari input, proses, sampai kepada output dari pelayanan yang diberikan.  Hubungan  dan  komunikasi  yang  baik dengan masyarakat sangat dibutuhkan dalam upaya menjaga  kelangsungan  proses  pelayanan  yang berkesinambungan.  Selain  itu  juga  dibutuhkan lingkungan  proses  pelayanan  yang  mampu memberikan  kenyamanan  dan  kemudahan  bagi masyarakat. Program Studi Manajemen merupakan  salah  satu  Program  Studi  di  Fakultas Ekonomi  Universitas  Dehasen  Bengkulu.  Sistem perkuliahan di Program Studi tersebut menggunakan 2 cara yaitu tatap muka dan online . Hal  ini  diberlakukan  sejak  wabah  penyebaran covid-19  yang  terjadi,  sehingga  mengharuskan pihak  penyelenggara  pendidikan  melakukan  2 metode  perkuliahan  yaitu  tatap  muka  dan online dengan  intensitas  waktu  belajar  yang  dibatasi. Namun disisi lain, beberapa mahasiswa mengeluhkan sistem pembelajaran tersebut khususnya  perkuliahan online ,  karena  terdapat mahasiswa  yang  didaerahnya  susah  mendapatkan sinyal yang membuat proses pembelajaran menjadi
e-ISSN 2723-4673
terganggu, dimana streaming yang terjadi terputus- putus.
Masalah-masalah  tersebut  perlu  dievaluasi,  guna mendefinisikan  kualitas  dari  sistem  perkuliahan online ,  agar  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan bagi  Program  Studi  Manajemen  untuk  menindak lanjutinya.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan yaitu  melakukan  pendekatan  melalui  kuisioner agar dapat diketahui kepuasan mahasiswa terhadap sistem  perkuliahan online .  Dalam  membantu analisis  kepuasan  mahasiswa  tersebut,  diterapkan salah  satu  metode  logika fuzzy yaitu Fuzzy Tsukamoto . Metode Tsukamoto merupakan perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada  metode tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang berbentuk If - Then harus direpresentasikan dengan suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Sebagai  hasilnya output hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas ( crisp ) berdasarkan α -predikat ( fire strength ) (Mulyanto & Haris, 2016).

## II.TINJAUAN PUSTAKA

## A.Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan  salah  satu  komponen pembentuk Soft Computing .  Dasar  logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy . Pada teori himpunan fuzzy ,  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah  penting    (Yanto,  2017).  Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Zadeh tahun 1965. Dasar  logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy . Pada  teori  himpunan fuzzy ,  peranan  derajat keanggotaan  atau  nilai  keanggotaan  sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah  penting.  Pada  himpunan  tegas  ( crisp ), nilai keanggotaan hanya terdapat dua kemungkinan,  yaitu  0  dan  1,  sedangkan  pada himpunan fuzzy ,  nilai  keanggotaan  terletak  pada rentang 0 sampai 1 (Wardani, et al., 2017). Ada  beberapa  alasan  menggunakan  logika fuzzy , antara lain :
a. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, karena logika fuzzy menggunakan dasar teori himpunan,  maka  konsep  matematis  yang mendasari  penalaran fuzzy tersebut    cukup mudah dimengerti.
b. Logika fuzzy sangat  fleksibel,  artinya  mampu beradaptasi  dengan  perubahan-perubahan  dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
c. Logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap  data yang  tidak  tepat,  jika  diberikan  sekelompok data  yang  cukup  homogen,  dan  kemudian  ada beberapa data yang eksklusif, maka logika fuzzy memiliki  kemampuan  untuk  menangani  data eksklusif tersebut.
d. Logika fuzzy mampu  memodelkan  fungsi- fungsi nonlinear yang sangat kompleks. e. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses pelatihan. Dalam  hal ini, sering  dikenal dengan  nama Fuzzy Expert Systems menjadi bagian terpenting.
f. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik- teknik  kondisi  secara  konvensional.  Hal  ini umumnya terjadi pada aplikasi di bidang teknik mesin maupun teknik elektro.
g. Logika fuzzy didasarkan  pada  bahasa  alami.
Logika fuzzy menggunakan  bahasa  sehari-hari sehingga mudah dimengerti.
Dalam banyak hal, logika fuzzy digunakan sebagai suatu  cara  untuk  memetakan  permasalahan  dari input ke output yang diharapkan. Beberapa contoh yang dapat diambil antara lain (Mulyanto & Haris, 2016) :
1. Manajer pergudangan mengatakan pada manajer  produksi  berapa  banyak  persediaan barang  pada  akhir  minggu  ini,  kemudian manajer  produksi  akan  menetapkan  jumlah barang yang harus diproduksi esok hari.
2. Seorang  pegawai  melakukan  tugasnya  dengan kinerja yang sangat baik, kemudian atasan akan memberikan reward yang sesuai dengan kinerja pegawai tersebut.
B. Model Fuzzy Tsukamoto
Sistem  inferensi fuzzy merupakan  suatu  kerangka komputasi  yang  didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy yang  berbentuk  IF-THEN,  dan penalaran fuzzy .  Secara  garis  besar,  diagram  blok proses  inferensi fuzzy terlihat  pada  Gambar  2.1 (Mulyanto & Haris, 2016).
Input IF-THEN IF-THEN Agregasi Defuzzy Output Crisp Aturan -1 Aturan -n fuzzy fuzzy fuzzy Crisp

## Gambar 1. Blog Diagram Proses Inferensi
Fuzzy
Sistem inferensi fuzzy menerima input crisp . Input ini  kemudian  dikirim  ke  basis  pengetahuan  yang berisi n aturan fuzzy dalam bentuk IF-THEN . Fire strength (nilai keanggotaan anteseden atau α ) akan dicari pada setiap aturan. Apabila aturan lebih dari satu, maka akan dilakukan agregasi semua aturan. Selanjutnya  pada  hasil  agregasi  akan  dilakukan defuzzy untuk  mendapatkan  nilai crisp sebagai output  sistem.  Salah  satu  metode  FIS  yang  dapat
e-ISSN 2723-4673
digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  adalah metode Tsukamoto .  Berikut  ini  adalah  penjelasan mengenai metode FIS Tsukamoto . Metode Tsukamoto merupakan  perluasan  dari penalaran monoton. Pada metode tsukamoto , setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk If - Then harus  direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton. Sebagai  hasilnya output hasil  inferensi  dari  tiap- tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crisp ) berdasarkan α -predikat ( fire strength ).
0 A1 1 µ(x) Var-1 0 1 µ(y) B2 Var-2 0 C1 1 µ(z) Var-3 α 1 z 1 0 B1 1 µ(y) Var-2 0 C2 1 µ(z) Var-3 α 2 z 2 0 1 µ(x) A2 Var-1 Z = rata-rata terbobot α 1 z 1 + α 2 z 2 α 1 + α 2 Gambar 2. Inferensi Dengan Menggunakan Fuzzy Tsukamoto Contoh Kasus 2.1. : Suatu perusahaan makanan kaleng akan memproduksi  makanan  jenis  ABC.  Dari  data  1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 kemasan/hari,  dan  permintaan  terkecil  mencapai 1000  kemasan/hari.  Persediaan  barang  digudang terbanyak mencapai 600 kemasan/hari dan terkecil pernah mencapai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasannya, sampai saat ini, perusahaan baru mampu memproduksi maksimum 7000 kemasan/hari, untuk efisiensi mesin dan SDM tiap hari  diharapkan  perusahaan  memproduksi  paling tidak  2000  kemasan.  Berapa  kemasan  makanan jenis  ABC  yang  harus  diproduksi,  jika  jumlah Permintaan sebanyak 4000 kemasan dan persediaan  gudang  masih  300  kemasan,  apabila proses produksi Koperasi Kultura Kalamansi Kota Bengkulu  menggunakan  4  aturan  fuzzy  sebagai berikut :
[R1] IF Permintaan  TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Barang BERKURANG;
[R2] IF Permintaan  TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Barang BERKURANG;
[R3] IF Permintaan  NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
[R4] IF Permintaan  NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
Solusi :
Ada 3 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu :
1. Permintaan;  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy , yaitu NAIK dan TURUN Gambar
2.3.

## Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel
Permintaan Pada Contoh Kasus
𝜇 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 (𝑥) =   { 1 𝑥 ≤ 1000 5000 − 𝑥 4000 1000 ≤ 𝑥 ≤ 5000 0 𝑥  ≥ 5000 𝜇 𝑁𝐴𝐼𝐾 (𝑥)
=   { 0 𝑥 ≤ 1000 𝑥 − 1000 4000 1000 ≤ 𝑥 ≤ 5000 1 𝑥  ≥ 5000 Kita bisa mencari nilai keanggotaan : 𝜇 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 (4000) = 5000 − 4000
4000 = 0,25
𝜇 𝑁𝐴𝐼𝐾 (4000) = 4000 − 1000 4000 = 0,75
2. Persediaan; terdiri atas 2 himpunan fuzzy , yaitu SEDIKIT dan BANYAK (Gambar 2.4.)
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Persediaan Pada Contoh Kasus
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (𝑦)
=   { 1 𝑦 ≤ 100 600 − 𝑦 500 100 ≤ 𝑦 ≤ 600 0 𝑦  ≥ 600
e-ISSN 2723-4673
𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 (𝑦) =   { 0 𝑦 ≤ 100
𝑦 − 100 500 100 ≤ 𝑦 ≤ 600 1 𝑦  ≥ 600 Kita bisa mencari nilai keanggotaan : 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (300) = 600 − 300
500 = 0,6 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 (300) = 300 − 100 500 = 0,4 3. Produksi Barang; terdiri atas 2 himpunan fuzzy yaitu BERKURANG dan
BERTAMBAH (Gambar 2.5.) 0 BERKURANG BERTAMBAH 7000 1 µ(z) 2000
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel
Produksi Barang Pada Contoh Kasus
𝜇 𝐵𝐸𝑅𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 (𝑧) =   { 1 𝑧 ≤ 2000 7000 − 𝑧 5000 2000 ≤ 𝑧 ≤ 7000 0 𝑧  ≥ 7000
𝜇 𝐵𝐸𝑅𝑇𝐴𝑀𝐵𝐴𝐻 (𝑧)
=   { 0 𝑧 ≤ 2000 𝑧 − 2000 5000 2000 ≤ 𝑧 ≤ 7000 1 𝑧  ≥ 7000 Sekarang  mencari  nilai  z  untuk setiap  aturan  dengan  menggunakan  fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasinya :
[R1] IF Permintaan TURUN

## And

## Persediaan BANYAK
THEN Produksi BERKURANG α 1 = µpermintaan TURUN ∩
µpersediaan BANYAK
= min { µpermintaan TURUN(4000); µpersediaan BANYAK(300)}
= min {0,25 ; 0,4 } = 0,25
Lihat himpunan produksi barang BERKURANG (7000-z)/5000) = 0,25 7000 – Z = 0,25 x 5000 7000 – Z = 1250
Z 1 = 7000 – 1250 = 5750 [R2] IF Permintaan TURUN
And

## Persediaan SEDIKIT
THEN Produksi BERKURANG
α 2 = µpermintaan TURUN ∩ µpersediaan SEDIKIT = min { µpermintaan TURUN(4000); µpersediaan SEDIKIT (300)} = min {0,25 ; 0,6} = 0,25 Lihat himpunan produksi barang BERKURANG (7000-z)/5000) = 0,25 7000 – Z = 0,25 x 5000 7000 – Z = 1250 Z 1 = 7000 – 1250 = 5750
[R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK
THEN Produksi BERTAMBAH α 3 = µpermintaan  NAIK  ∩  µpersediaan BANYAK =  min  {  µpermintaan  NAIK(4000); µpersediaan BANYAK (300)} = min {0,75 ; 0,4} = 0,4 Lihat himpunan produksi barang BERTAMBAH (z-2000)/5000) = 0,4 Z – 2000 = 0,4 x 5000 Z – 2000 = 2000
Z 3 = 2000 + 2000 = 4000 [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi BERTAMBAH α 4 = µpermintaan  NAIK  ∩  µpersediaan SEDIKIT =  min  {  µpermintaan  NAIK(4000); µpersediaan SEDIKIT (300)}
= min {0,75 ; 0,6} = 0,6 Lihat himpunan produksi barang BERTAMBAH (z-2000)/5000) = 0,6 Z – 2000 = 0,6 x 5000 Z – 2000 = 3000 Z 3 = 2000 + 3000 = 5000
Nilai  z  dapat  dicari  dengan  cara  sebagai berikut :
𝑧 = ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 1 ∗ 𝑧 1 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 2 ∗ 𝑧 2 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 3 ∗ 𝑧 3 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑛 ∗ 𝑧 𝑛 ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 1 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 2 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 3 + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑛 𝑧
= 0,25 ∗ 5750 +  0,25 ∗ 5750 +  0,4 ∗ 4000 +  0,6 ∗ 5000
0,25 + 0,25 + 0,4 + 0,6
= 7475 1,5 = 4983
Jadi jumlah makanan kaleng jenis ABC yang harus diproduksi sebanyak 4983 kemasan.
e-ISSN 2723-4673

## III.METODOLOGI PENELITIAN

## A.Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  penulis  adalah metode Waterfall .  Metode waterfall sering dinamakan siklus hidup klasik ( classic life cycle ), dimana  hal  ini  menggambarkan  pendekatan  yang sistematis dan juga berurutan pada pengembangan perangkat  lunak,  dimulai  dengan  spesifikasi kebutuhan  pengguna  lalu  berlanjut  melalui tahapan-tahapan perencanaan ( planning ), permodelan ( modeling ), konstruksi ( construction ), serta penyerahan sistem ke para pelanggan/pengguna  ( deployment ),  yang  diakhiri dengan  dukungan  pada  perangkat  lunak  lengkap yang  dihasilkan.  Tahapan  metode waterfall dapat dilihat pada gambar 3.1.
Requirements Definition
System and software design Implementation and unit testing Integration and system testing Operation and maintenance
Gambar 6. Tahapan Metode Waterfall Keterangan :
1) Requirements definition
Tahap ini dilakukan analisis kebutuhan sistem serta mendefinisikan  permasalahan  pada  Program
Studi Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Dehasen Bengkulu. 2) System and software design
Tahap ini dilakukan perancangan sistem berdasarkan analisa kebutuhan-kebutuhan sistem baik perangkat keras maupun perangkat lunak  dengan  membentuk  arsitektur  sistem secara  keseluruhan.  Perancangan  dilakukan dengan  mendefinisikan  Data  Flow  Diagram,
Entity  Relationship  Diagram,  Rancangan  File, Rancangan Struktur dan Rancangan Aplikasi.
3) Implementation and unit testing
Tahap  ini  dilakukan  implementasi  terhadap rancangan perangkat lunak yang telah dilakukan  pada  tahap  sebelumnya  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual Basic .Net.
4) Integration and system testing
Tahap  ini  dilakukan  pengujian  pada  perangkat lunak  yang  telah  dibangun  dengan  menguji fungsionalitas  dari  aplikasi  apakah  sudah berjalan sesuai harapan atau belum. Jika sudah sesuai  harapan,  maka  perangkat  lunak  akan diserahkan  ke  Program  Studi  Manajemen
Fakultas Ekonomi Universitas Dehasen Bengkulu
5) Operation and maintenance
Tahap ini merupakan tahapan yang paling panjang.
Sistem  dipasang  dan  digunakan  secara  nyata. Maintenance melibatkan pembetulan kesalahan yang  tidak  ditemukan  pada  tahapan-tahapan sebelumnya,  meningkatkan  implementasi  dari unit  sistem,  dan  meningkatkan  layanan  sistem sebagai kebutuhan baru

## B.Metode Pengujian Sistem
Metode  pengujian  sistem  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Metode  pengujian  Black  Box. Metode  Black  Box  merupakan  salah  satu  metode pengujian perangkat lunak yang berfokus pada sisi fungsionalitas,  khususnya  pada  input  dan  output aplikasi  apakah  sudah  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan atau belum.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Aplikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Belajar  Online Pada  Universitas  Dehasen  Bengkulu  dibangun sesuai  dengan  analisa  dan  perancangan  seperti yang  telah  dijabarkan  pada  bab sebelumnya  yaitu bab  metodologi  penelitian,  maka  pada  bagian  ini akan dipaparkan hasil dari aplikasi yang dibangun. Pada bab ini akan menjelaskan hasil dan pengujian terhadap  hasil  dari  sistem  yang  dibangun, fungsional  sistem  dan  analisis  terhadap  kinerja sistem  berdasarkan  hasil output yang  dihasilkan oleh sistem.

## B.Implementasi Sistem
Pada aplikasi Kepuasan Mahasiswa Belajar Online Pada  Universitas  Dehasen  Bengkulu  dengan menerapkan  algoritma  Fuzzy  Tsukamoto  terdapat beberapa interface atau antarmuka yang  di  desain untuk  mempermudah user atau  pemakai  dalam menggunakan atau menjalankan aplikasi ini.  Pada aplikasi ini terdapat beberapa Interface yaitu: Interface Login Aplikasi Interface  login ini  merupakan  yang  pertama muncul  ketika  membuka  sistem.  Pada form ini akan  diminta user untuk  memasukkan  isian  pada username dan password .
Gambar 7. Login Aplikasi Interface Menu Utama
e-ISSN 2723-4673
Interface menu  utama  merupakan interface akan tampil ketika user berhasil login . Pada interface ini terdapat beberapa menu yaitu menu “ Input Data ”, “Analisa  Penilaian”,  “ Output ”,  “ User ”  dan “ Logout ”  adapun  tampilan  dari interface menu utama

## Gambar 8. Menu Utama Aplikasi
Pada setiap menu terdapat sub menu, seperti pada menu  “Input  Data”  terdapat  sub  menu input data mahasiswa, input data  kuisioner  kepuasan, input data rule dan input data soal kuisione.
Gambar 9. Sub Menu dari Menu Input Data Pada  Menu  Analisa  Penilaian  terdapat  sub  menu analisa  penilaian  kepuasaan  mahasiswa,  Adapun tampilan sub menu dari menu proses
Gambar 10 Sub Menu Dari Meu Analisa Penilaian
Interface Input Data Mahasiswa Interface ini  digunakan  untuk  mengelola  data mahasiswa yang akan dilakukan penilaian. Adapun tampilan dari interface input data mahasiswa.
Gambar 11. Interface Input Data Mahasiswa
Interface Input Data Kuisoner
Interface ini  digunakan  untuk  mengelola  data kuisoner.  Pada interface  input data  kuisoner terdapat  beberapa  pertanyaan  yang  harus  di  isi. Adapun  tampilan  dari interface  input data kuisoner.
Gambar 12. Interface Input Data Kuisoner Interface Input Data Rule Interface ini digunakan untuk mengelola data rule. Pada interface  input data  rule  dilakukan  sesuai dengan rule  yang telah  dibuat pada proses analisa algoritma  fuzzy  Tsukamot.  Adapun  tampilan  dari interface input data kuisoner.
Gambar 13. Interface Input Data Rule Interface Input Data Soal Kuisoner Interface ini digunakan untuk mengelola data soal kuisoner yang akan digunakan untuk proses analisa penilaian  dengan  menerapkan  analisa  algoritma fuzzy Tsukamoto. Adapun tampilan dari interface input data kuisoner.
Gambar 14. Interface Input Data Soal
Kuisioner Interface Input Data Analisa Penilaian
Kuisoner Mahasiswa
e-ISSN 2723-4673
Interface ini  digunakan  untuk  mengelola  data kuisioner  mahasiswa.  Pada interface  input data transaksi  terdapat field yang  harus  disi  oleh pengguna  yaitu,  bulan,  dan  tahun  penilaian. Adapun tampilan dari interface input data transksi.
Gambar 15 Interface Input Data Analisa Penilaian

## Menu Output Data
Pada menu output data terdapat dua sub menu yaitu laporan  hasil  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dan rekapitulasi penilaian kepuasan mahasiswa. Adapun  gambar  dari  tampilan  sub  menu output data
Gambar 16. Tampilan Menu Output Data
Untuk  melihat  laporan  hasil  tingkat  kepuasan mahasiswa dapat dilakukan dengan cara meng-klik “Lap. Hasil Tingkat Kepuasaan Mahasiswa”, maka akan tampil sebagai berikut :

## Gambar 16. Tampilan Hasil Tingkat Kepuasan Mahasiswa
Untuk  melihat  hasil  dari  kepuasan  mahasiswa dapat  dilakukan  dengan  memilih  bulan  dan  tahun yang telah dilakukan proses entri data sebelumnya. Pada pembahasan ini data yang telah dientri adalah data  dibulan  Oktober  2022,  adapun  hasil  dari
kepuasan  mahasiswa  dapat  lihat  pada  gambar berikut :
Gambar 17. Hasil Penilaian Kepuasan Mahasiswa
Gambar 18 Rekapitulasi Penilaian Kepuasan Mahasiswa
C. Pengujian Sistem
Pengujian yang dilakukan pada aplikasi ini adalah dengan  menggunakan  teknik black  box ,  seperti yang  telah  dijelaskan  pada  Bab  III  sebelumnya. Tujuan  dari pengujian  ini  adalah  untuk  menjamin bahwa  perangkat  lunak  yang  dibangun  memiliki kualitas yang handal, yaitu mampu mempresentasikan  kajian  pokok  dari  spesifikasi analisis,  perancangan  dan  pengkodean  dari perangkat lunak itu sendiri. Berikut tabel pengujian black  box .  Pengujian  sistem  dilakukan  untuk mengetahui  bagaimana  jalannya  kerja  sistem dalam  melakukan  proses  analisa  kepuasaan mahasiwa.
Tabel 1 Jenis dan Keterangan Pengujian Black Box Jenis Uji Keterangan Uji Jenis Pengujian Login User Pengecekan  User  terdaftar pada database Black Box Input Data Input Data Mahasiswa Black Box Input Data Kuisoner Kepuasaa Black Box Input Data Rule Black Box Input Data Soal Kuisioner Black Box Proses Analisa Penilaian Kepuasaan Black Box
e-ISSN 2723-4673

## V. PENUTUP

## A.Kesimpulan
Dari  hasil  analisis,  implementasi,  dan  pengujian pada bab sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi  Analisa  Kepuasan  Belajar  Online Mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma Tsukamoto  berhasil  di  implementasikan  dan menghasilkan  rule  yang  sesuai  dengan  yang diinginkan.
2. Untuk melakukan analisa kepuasan mahasiswa terlebih  dahulu  dibuat  atau  dibentuk  terlebih dahulu  rule  atau  aturan  sehingga  membentuk keputusan  sesuai  dengan  algoritma  yang diterapkan.
3. Dengan menggunakan algoritma Tsukamoto ini dapat  membantu  pihak  Universitas  Dehasen khususnya khususnya Fakultas Ekonomi dalam melakukan  evaluasi  dan  monitoring  kegiatan belajar dan mengajar secara akademik.

## B.Saran
Adapun  saran  yang  dapat  disampaikan  untuk penelitian-penelitian selanjutnya adalah :
1. Diharapkan  pada  penelitian  yang  akan  datang dapat dikembangkan dengan menambah variabel attribute dalam membentuk model rule atau aturan
2. Untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya
dapat
dikembangkan menggunakan perbandingan algoritma lainnya

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows Dengan  Visual  Basic  .Net  :  Praktikum
Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[2]Enterprise,  J.,  2015. Pengenalan  Visual  Studio 2013. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[3]Fajrin,  A.  A.,  2017.  Fuzzy  Inference  System Sugeno  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Pelayanan Pegawai  Kantor  Camat  Batam  Kota. Jurnal Positif, Volume Vol.3 No.2.
[4]Indrajani.,  2017. Database  Design  Theory, Practice,  and  Case  Study. Jakarta:  PT.  Elex Media Komputindo.
[5]Kusumo, A. S., 2016. Administrasi SQL Server 2014. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[6]Lasminiasih, 2016. Perancangan Sistem
Informasi  Kredit  Mikro  Mahasiswa  Berbasis Web. Jurnal Sistem Informasi (JSI) Vol.8 No.1 April 2016 ISSN : 2085-1588.
[7]Mulyanto,  A.  &  Haris,  A.,  2016.  Penerapan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang Di PT. Asahi Best Base Indonesia (ABBI) Bekasi.
Jurnal Informatika SIMANTIK, Volume Vol. 1 No. 1.
[8]Wardani, A. R., Nasution, Y. N. & Amijaya, F. D.  T.,  2017.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam Mengoptimalkan  Produksi  Minyak  Kelapa Sawit  di  PT.  Waru  Kaltim  Plantation Menggunakan Metode Mamdani. Jurnal Informatika  Mulawarman, Volume  Vol.12 No.2 e-ISSN.2597-4963.
[9]Yanto,  G.,  2017.  Logika  Fuzzy  Untuk  Kendali Suhu  Ruangan  Pada  Air  Conditioner  (AC)  Di Ruang Dosen STMIK Indonesia Padang. Jurnal Ilmu Fisika dan Teknologi , Volume Vol.1 No.2 ISSN 2580-989X.