## Sistem Pakar Untuk Menentukan Poin Pelanggaran Dan Prestasi Menggunakan
Inferensi Fuzzy (Tsukamoto)
Expert System for Determining Abuse and Achievements Points Using Fuzzy Inference (Tsukamoto)
Widatin Mayasari 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: widatinmayasari@gmail.com 1 , sidiq@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Salah satu permasalahan yang ditemui dalam bidang pendidikan adalah bimbingan konseling. Untuk melakukan bimbingan konseling diperlukan layanan ahli oleh konselor (guru bimbingan dan konseling). Bimbingan konseling pada siswa menggunakan jumlah poin pelanggaran siswa yang telah ditetapkan oleh  pihak  sekolah.  Penentuan  poin  pelanggaran  siswa  memerlukan  beberapa  kategori  meliputi pelanggaran siswa, prestasi siswa dan sanksi pelanggaran. Dalam penentuan poin pelanggaran siswa maka dilakukan penelitian dengan mengimplementasi metode fuzzy Tsukamoto untuk menentukan poin pelanggaran  siswa  dengan  beberapa  kategori  yang  dijadikan  dasar  penentuan.  Berdasarkan  hasil pengujian  dengan  sistem  dan  perhitungan  manual  guru  bimbingan  konseling  memiliki  hasil  73,17% sesuai.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Bimbingan Konseling; Fuzzy Tsukamoto

## ABSTRACT
One of the problems encountered in education is counseling. To conduct counseling counseling requires expert services by counselors (guidance and counseling teachers). Counseling guidance on students using the number of student violation points set by the school. Determination of student violation points requires several categories including student offenses, student achievement and sanction offenses. In determining the points of violation of students then conducted research by implementing Tsukamoto fuzzy method to determine the points of violation of students with some categories that serve as the basis of determination. Based on the results of testing with the system and manual calculation of counseling teachers have a result of 73.17% according.
Keywords: Expert System; Counseling Guidance; Fuzzy Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  menentukan  kualitas  pendidikan, bimbingan konseling menjadi faktor penentunya.  Guru  bimbingan  konseling bertugas  untuk  mengawasi  dan  mengarahkan siswa.  Setiap  harinya  guru  menghadapi beragam karakter siswa yang berbeda-beda.
Terutama  guru  bimbingan  konseling SMP  Muhammadiyah  9  Yogyakarta  yang masih memberikan sanksi pelanggaran kepada siswa-siswi SMP Muhammadiyah 9
Yogyakarta  secara  acak  menurut  pemikiran guru  bimbingan  konseling  itu  sendiri  bukan berdasarkan pada aturan yang telah ditetapkan oleh sekolah.
Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem pakar yang dapat membantu mencarikan solusi atas  permasalahan  pemberian  sanksi  secara acak  kepada  siswa-siswi  sesuai  dengan  aturan yang telah ditetapkan oleh sekolah.
Bimbingan  Konseling  (BK)  adalah pelayanan  bantuan  untuk  peserta  didik,  baik secara  perorangan  maupun  kelompok,  agar mandiri dan berkembang secara optimal, dalam bimbingan pribadi, bimbingan sosial, bimbingan  belajar,  dan  bimbingan  karir, melalui  berbagai  jenis  layanan  dan  kegiatan pendukung,  berdasarkan  normanorma  yang berlaku (Priyolistiyanto & Saefan, 2014).
Bimbingan  dan  konseling  bukanlah kegiatan  pembelajaran  dalam  konteks  adegan mengajar  yang  layaknya  dilakukan  guru sebagai  pembelajaran  bidang  studi,  melainkan layanan  ahli  dalam  konteks  memandirikan peserta  didik.  Oleh  karena  itu,  bimbingan  dan konseling  merupakan  layanan  ahli  oleh konselor  (guru  bimbingan  dan  konseling). Konselor  adalah  salah  satu  kualifikasi pendidikan,  yaitu  tenaga  kependidikan,  yaitu tenaga kependidikan yang memiliki kekhususan pada  bidang  bimbingan  dan  konseling,  yang berpartisipasi dalam menyelenggarakan pendidikan (Kamaluddin, 2011).
Penilaian  dalam  BK  yang  digunakan terdapat dua poin yaitu :  (1) poin pelanggaran, dan (2) poin prestasi.
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini diantaranya  adalah  sebagai  berikut  :  (1) Bagaimana  merancang  aplikasi  sistem  pakar penentuan  poin  pelanggaran  siswa?  (2) Bagaimana  mengimplementasikan  metode fuzzy Tsukamoto  pada  sistem  pakar  untuk menentukan poin pelanggaran dan poin prestasi siswa?
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu merancang  aplikasi  sistem  pakar  penentuan poin pelanggaran siswa dan dapat mengimplementasikan metode fuzzy Tsukamoto pada sistem pakar menentukan poin pelanggaran dan prestasi pada siswa.
Manfaat  dari  penelitian  ini  yaitu membangun sistem penentuan poin pelanggaran  siswa  sehingga  proses  penentuan poin pelanggaran menjadi lebih cepat dan tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  terkait  antara lain  seperti  pada  penelitian  mengenai pentingnya  mengetahui  letak  kecerdasan  yang paling  menonjol  pada  anak  sejak  dini  agar kualitas  pendidikan  dapat  meningkat.  Hal  ini dilakukan  supaya  pendidikan  yang  diberikan lebih  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  siswa. Pembuatan  sistem  pakar  tentang  diagnosis kecerdasan  majemuk  pada  anak  ini  sangat membantu  sekali  dalam  mendiagnosis  bakat dan  minat  siswa  (Setiawan,  Jusak,  & Lemantara, 2013).
Sistem  yang  dibuat  ini  bertujuan  untuk memprediksi  kegagalan  peralatan  dengan memantau  parameter  pada  peralatan  dan penjadwalan pemeliharaan yang tepat sebelum terjadi  kerusakan  yang  fatal.  Berdasarkan  hal tersebut maka dalam membangun sistem pakar untuk pemeliharaan preventif digunakan logika fuzzy yang  mampu  menangani  ketidakjelasan
dan  ketidakpastian  dari  berbagai  variabel pemeliharaan  trafo.  Logika fuzzy yang digunakan  adalah  sistem  inferensi fuzzy tsukamoto karena  metode  ini  menggunakan aplikasi nilai monoton (Thamrin, Sediyono, & Suhartono, 2012).
Dalam  menentukan  sanksi,  terkadang guru  juga  melakukan  kesalahan  dalam pemberian  sanksi,  dimana  siswa  yang melanggar  peraturan  yang  sama  namun menerima  sanksi  yang  berbeda.  Dalam penelitian  ini,  metode Fuzzy  Tsukamoto digunakan  untuk  mencari  nilai  kepastian  dari input yang  berupa  pelanggaran  dan  sebab terjadinya  pelanggaran  untuk  menentukan sanksi kepada siswa yang melanggar peraturan akademik (Wana & Winiarti, 2013).
Untuk mempermudah mengenali permasalahan  yang  dialami  oleh  siswa,  maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mewakili seorang pakar yang memiliki basis pengetahuan dan  pengalaman  tentang  bimbingan  dan konseling  yaitu  sebuah  sistem  pakar.  Dengan dibangunnya  sistem  pakar  berbasis web ini diharapkan  dapat  memberikan  kemudahan dalam aktivitas akademik khususnya bimbingan dan konseling (Syah & Gunawan, 2016).
Sedangkan  dalam  penelitian  ini  fokus terhadap  pengembangan  sistem  pakar  untuk menentukan poin pelanggaran siswa menggunakan  metode fuzzy tsukamoto, dengan  beberapa  variabel  yaitu  pelanggaran, prestasi dan sanksi. Sistem ini ditujukan untuk membantu  guru  bimbingan  konseling  dalam melakukan  penentuan  poin  pelanggaran  pada siswa.
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang ilmu  AI  ( Artificial  Intelligent )  yang  membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk  penyelesaian  masalah  tingkat  manusia yang  pakar.  Seorang  pakar  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu, yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya (Arhami, 2005). 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 ).  Hasil  akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot (Kusumadewi & Purnomo, 2010).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  garis  besar  proses  jalannya penelitian  ini  dibagi  menjadi  empat  tahapan, yaitu  :  (1)  Akuisisi  Pengetahuan,  (2) Representasi  Pengetahuan,  (3)  Inferensi Pengetahuan dan (4) Pemindahan Pengetahuan. Flowchart jalannya  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Penelitian

## 3.1 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi Pengetahuan merupakan kegiatan  untuk  mencari  dan  mengumpulkan data untuk analisis kebutuhan perangkat lunak meliputi  analisis  kebutuhan  masukan,  analisis kebutuhan  proses  dan  analisis  kebutuhan keluaran.
3.2 Representasi Pengetahuan
3.2.1 Perancangan Data Flow Diagram
Data  flow  diagram Level  0  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3.2.2 Perancangan Basis Pengetahuan
Perancangan  basis  pengetahuan  pada fuzzy  Tsukamoto meliputi  variabel input , variabel  keanggotaan  dan  basis  aturan  dapat dilihat pada Tabel 1 sampai Tabel 3.

## Tabel 1. Variabel Input
No Nama Variabel 1 Pelanggaran 2 Prestasi Tabel 2. Keanggotaan No Batas Bawah Batas Tengah Batas Atas Variabel Keterangan 1 0 3 50 Pelanggaran Ringan Sekali 2 3 50 109 Pelanggaran Ringan 3 50 109 149 Pelanggaran Sedang 4 109 149 169 Pelanggaran Berat 5 149 169 189 Pelanggaran Berat Sekali 6 169 189 200 Pelanggaran Sangat Berat Sekali 7 0 2 12,5 Prestasi Kecil 8 2 12,5 25 Prestasi Sedang 9 12,5 25 25 Prestasi Besar

## 3.2.3 Perancangan Database
Relasi  tabel  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.

## 3.3 Inferensi Pengetahuan
Dari  perancangan  sistem  pendukung keputusan  ini  menggunakan  metode  inferensi Fuzzy  Tsukamoto .  Metode Fuzzy  Tsukamoto dimulai  dari  pembentukan  himpunan  tiap variabel  kemudian  dilanjutkan  menggunakan proses perhitungan inferensi dan terakhir proses defuzifikasi dengan perhitungan z-score untuk menentukan sanksi pelanggaran.
3.4 Pemindahan Pengetahuan
Perancangan  jalannya  sistem  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Tabel 3. Aturan Fuzzy N o PELANGGARAN and PRESTASI Sanksi 1 IF RINGAN SEKALI and KECIL THEN  Ringan Sekali 2 IF RINGAN SEKALI and SEDANG THEN  Ringan Sekali 3 IF RINGAN SEKALI and BESAR THEN  Ringan Sekali 4 IF RINGAN and KECIL THEN  Ringan 5 IF RINGAN and SEDANG THEN  Ringan 6 IF RINGAN and BESAR THEN  Ringan 7 IF SEDANG and KECIL THEN  Sedang 8 IF SEDANG and SEDANG THEN  Sedang 9 IF SEDANG and BESAR THEN  Sedang 10 IF BESAR and KECIL THEN  Besar 11 IF BESAR and SEDANG THEN  Besar 12 IF BESAR and BESAR THEN  Sedang 13 IF BESAR SEKALI and KECIL THEN  Besar Sekali 14 IF BESAR SEKALI and SEDANG THEN  Besar Sekali 15 IF BESAR SEKALI and  BESAR THEN  Besar 16 IF SANGAT BESAR SEKALI and KECIL THEN  Sangat Besar Sekali 17 IF SANGAT BESAR SEKALI and SEDANG THEN  Besar Sekali 18 IF SANGAT BESAR SEKALI and BESAR THEN  Besar Sekali
Gambar 4. Relasi Database

## 4. PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Sistem
Berikut  ini  contoh  pengujian  penentuan untuk  mendapatkan  skor  poin  pelanggaran menggunakan  perhitungan  guru  bimbingan konseling  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Data  pelanggaran  siswa  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Perhitungan penentuan poin pelanggaran siswa menggunakan perhitungan guru bimbingan konseling sebelumnya.
Skor = pelanggaran – prestasi = 10 – 5
= 5
Dari  hasil  perhitungan  skor  poin pelanggaran dapat disimpukan bahwa tindakan yang didapat oleh siswa adalah Tindakan I.

## Tabel 4. Contoh Pengujian
No Nama Pelanggaran Prestasi Manual Ssitem Validasi Score Tindakan Score Tindakan 1 Dairul 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai

## 4.2 Pembahasan
4.2.1 Proses Fuzzyfikasi
Proses  fuzzifikasi  terhadap  variabel pelanggaran  dibagi  menjadi  enam  himpunan fuzzy dapat dilihat ada Gambar 5.
Gambar 5. Variabel Pelanggaran
Proses  fuzzifikasi  terhadap  variabel prestasi  dibagi  menjadi  enam  himpunan fuzzy dapat dilihat ada Gambar 6.

## Gambar 6. Variabel Prestasi
Proses  fuzzifikasi  dengan  menggunakan data siswa dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Fuzzyfikasi Data
Perhitungan  fuzzifikasi  adalah  sebagai berikut :
1. Pelanggaran
Pelanggaran dengan poin 184 berada pada himpunan fuzzy berat  sekali  dan  sangat
berat sekali. Derajat keanggotaan pelanggaran untuk berat sekali
menggunakan rumus :
µberat sekali = 189 – x/189 – 169 (169 ≤ x ≤ 189) µberat sekali = 169 – 184/189 – 169 µberat sekali = 0.25
Maka nilai derajat keanggotaan pelanggaran  pada  himpunan fuzzy berat sekali adalah 0.25.
Untuk  himpunan fuzzy sangat  berat  sekali menggunakan rumus :
µsangat berat sekali = x - 169/189 – 169 (169 ≤ x ≤ 189)
µsangat berat sekali = 184 - 169/189 – 169
µsangat berat sekali = 0,75 Maka nilai
derajat keanggotaan pelanggaran  pada  himpunan fuzzy sangat berat sekali adalah 0,75.
2. Prestasi
Prestasi  dengan  poin  16  berada  pada himpunan fuzzy besar  dan  sedang.  Derajat keanggotaan prestasi untuk besar menggunakan rumus :
µbesar  = x – 12,5/25 – 12,5 (12,5 ≤ x ≤ 25) µbesar = 16 – 12,5/25-12,5 µbesar = 0,28
Maka  nilai  derajat  keanggotaan  prestasi pada himpunan fuzzy besar adalah 0,28.
Maka  nilai  derajat  keanggotaan  prestasi pada himpunan fuzzy sedang adalah 1,00.

## 4.2.2 Proses Inferensi
Proses  inferensi  dalam  sistem  dapat dilihat pada Gambar 8.
Proses  fuzzifikasi  menghasilkan  empat jumlah data yaitu : (1) Pelanggaran berat sekali =  0.25,  (2)  Pelanggaran  sangat  berat  sekali  = 0.75,  (3)  Prestasi  besar  =  0.28,  (4)  Prestasi sedang = 1.00.
Dari  empat  data  fuzzifikasi  tersebut didapat empat aturan yang dapat diaplikasikan dengan  menggunakan  aturan Conjunction dengan memilih derajat keanggotaan minimum dari  nilai-nilai  linguistik  yang  dihubungkan oleh  (∩)  dan  dilakukan clipping pada  fungsi keanggotaan  segitiga  untuk  menentukan  poin pelanggaran siswa :
1. IF Pelanggaran (0,25) AND Prestasi (1,00) THEN Status Poin (Sanksi dan Tindakan) is (0,25)
Nilai Z = 154 – nilai AZ14 = 38,5
2. IF Pelanggaran (0,25) AND Prestasi (0,28) THEN Status Poin (Sanksi dan Tindakan) is Berat (0,25)
Nilai Z = 159 – nilai AZ15 = 39,75
3. IF Pelanggaran (0,25) AND Prestasi (1,00) THEN Status Poin (Sanksi dan Tindakan) is Berat Sekali (0,00) Nilai Z = 149 – nilai AZ17 = 0
4. IF Pelanggaran (0,25) AND Prestasi (0,28) THEN Status Poin (Sanksi dan Tindakan) is
Berat Sekali (0,00)
Nilai Z = 149 – nilai AZ18 = 0

## 4.2.3 Proses Defuzzyfikasi
Proses defuzzifikasi menggunakan sistem dapat dilihat pada Gambar 9. Defuzzifikasi menggunakan model Tsukamoto yaitu mengkonversi himpunan fuzzy keluaran  kebentuk crips dengan  metode perhitungan rata – rata terbobot : Keluaran Crips = (∑(Alpha)x(konsekuen))/(∑(Alpha)) Keluaran Crips = (38,50+ 39,75)/(0,25+0,25) Keluaran Crips = 156,50 Jadi  dengan  menggunakan  metode Tsukamoto ,  siswa  bernama  Ridwan  Septian dengan poin pelanggaran 184  dan poin prestasi 16 termasuk dalam pelanggaran ringan dengan besar nilai poin 156,50.
4.3 Validasi Sistem
Validasi dengan menunjukkan
perbandingan perhitungan guru BK
dibandingkan  dengan  sistem  menggunakan metode fuzzy dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel keterangan menunjukkan keterangan  dari  tindakan  dan  sanksi  serta rentang  poin  yang  didapat  oleh  siswa  dapat dilihat pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  pengujian  poin  siswa menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dengan sistem dan perhitungan manual guru BK dengan 40  data  uji  dihasilkan  73,17%  sesuai  dan 26,82% tidak sesuai.
Gambar 8. Proses Inferensi
Gambar 9. Proses Deffuzyfikasi Tabel 5. Validasi Hasil
No Nama Pelanggaran Prestasi Pakar Metode Validasi Score Tindakan Score Tindakan 1 Siswa 1 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 2 Siswa 2 90 5 85  Teguran II 41,64  Teguran I Tidak Sesuai 3 Siswa 3 15 5 10  Teguran I 15  Teguran I Sesuai 4 Siswa 4 100 5 95  Teguran II 47,13  Teguran I Tidak Sesuai 5 Siswa 5 100 5 95  Teguran II 47,13  Teguran I Tidak Sesuai 6 Siswa 6 100 5 95  Teguran II 47,13  Teguran I Tidak Sesuai 7 Siswa 7 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 8 Siswa 8 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 9 Siswa 9 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 10 Siswa 10 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 11 Siswa 11 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 12 Siswa 12 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 13 Siswa 13 25 5 20  Teguran I 16,43  Teguran I Sesuai 14 Siswa 14 95 5 90  Teguran II 47,13  Teguran I Tidak Sesuai 15 Siswa 15 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 16 Siswa 16 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 17 Siswa 17 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 18 Siswa 18 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 19 Siswa 19 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 20 Siswa 20 75 5 70  Teguran II 47,64  Teguran I Tidak Sesuai 21 Siswa 21 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 22 Siswa 22 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 23 Siswa 23 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 24 Siswa 24 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 25 Siswa 25 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 26 Siswa 26 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 27 Siswa 27 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 28 Siswa 28 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 29 Siswa 29 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 30 Siswa 30 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 31 Siswa 31 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 32 Siswa 32 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 33 Siswa 33 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 34 Siswa 34 1 5 -4  Teguran I 0  Teguran I Sesuai 35 Siswa 35 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 36 Siswa 36 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai 37 Siswa 37 5 5 0  Teguran I 5  Teguran I Sesuai 38 Siswa 38 1 5 -4  Teguran I 0  Teguran I Sesuai
No Nama Pelanggaran Prestasi Pakar Metode Validasi Score Tindakan Score Tindakan 39 Siswa 39 1 5 -4  Teguran I 0  Teguran I Sesuai 40 Siswa 40 10 5 5  Teguran I 10  Teguran I Sesuai Tabel 6. Keterangan Tindakan No Tindakan Sanksi Poin 1 Teguran I Peringatan Lisan 3 sampai 50 2 Teguran II Peringatan tertulis, tebusan ke orang tua  51 ampai 109 3 Teguran III Pernyataan  tertulis,  penugasan,  orang tua hadir ke sekolah, pembinaan BK 110 sampai 149 4 Sanksi I Skorsing selama 2 hari, siswa tidak hadir di sekolah, pembinaan dari BK 150 sampai 169 5 Sanksi II Skorsing selama 3 hari, siswa tidak hadir di sekolah, pembinaan dari BK 170 sampai 189 6 Sanksi III Disarankan untuk mengundurkan diri 189 sampai 200

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan :
1. Sistem  ini  menghasilkan  penentuan  poin siswa  yang  dapat  digunakan  untuk mempermudah  dalam  penentuan  poin siswa.
2. Penentuan  poin  siswa  menggunakan  tiga variabel  yaitu  pelanggaran,  prestasi  dan sanksi.
3. Pengujian poin siswa menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dengan  sistem  dan perhitungan  manual  guru  BK  memiliki hasil  73,17%  sesuai  dan  26,82%  tidak sesuai.
Sedangkan  saran  untuk  penelitian selanjutnya yaitu :
1. Pengembangan untuk sistem dapat dikembangkan dengan hasil nilai perhitungan yang lebih spesifik.
2. Sebagai  bahan  pengembangan  untuk penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan mengenai penentuan poin siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi. Kamaluddin,  H.  (2011).  Bimbingan  Dan Konseling  Sekolah. Pendidikan  dan Kebudayaan .
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu. Priyolistiyanto,  A.,  &  Saefan,  J.  (2014). Aplikasi  Sistem  Informasi  Bimbingan Dan  Konseling  Dengan  Menggunakan Metode  Forward  Chaining. Prosiding Mathematics and Sciences Forum . Setiawan, N. S., Jusak, & Lemantara, J. (2013).
Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Kecerdasan Majemuk  Menggunakan  Metode  Fuzzy Expert System. Sistem Informasi , 72-76. Dipetik  10  15,  2016,  dari  Sistem  Pakar Untuk Mendiagnosis Kecerdasan Manjemuk Menggunakan Metode Fuzzy Expert System:
http://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika Syah,  M.  M.,  &  Gunawan,  A.  (2016).  Sistem Pakar  Bimbingan  Konseling  Siswa Dengan Metode Certainy Factor Berbasis Web  Pada  SMAN  1  Cikembar. SNIPTEK, ISBN : 978-602-72850-3-3 . Thamrin,  F.,  Sediyono,  E.,  &  Suhartono.
(2012). Studi Inferensi Fuzzy Tsukamoto Untuk  Penentuan  Faktor  Pembebanan Trafo PLN. Sistem Informasi Bisnis . Wana,  &  Winiarti,  S.  (2013).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sanksi Terhadap  Siswa  Yang  Melanggar Peraturan  Akademik  Sekolah  Metode Fuzzy Logic. Informatika .