Pasuruan NOPEMBER 2017 ISSN
2085 - 3092
ISSN 2085 - 3092

## Vol. 9  No. 2

## JURNAL SPIRIT
Sarana Pengembangan Informasi & Intelektual Terkini
Vol. 9, No. 2, Nopember 2017
ISSN 2085 – 3092
JURNAL SPIRIT JURNAL MANAJEMEN INFORMATIKA Volume 9, Nomor 2
Ketua Redaksi Mohammad Imron ST.
Redaksi Pelaksana Dr. Syaiful Bukhori, M.Kom (UNEJ) Dr. Djoko Sugiono, MT (VEDC Malang) Dr. Moh. Aris Sufagi, S.Pd, MT(SMK NEGERI 1 Bangil) Yusron Rijal, S.Si, MT (STMIK Yadika) Muhammad Noval Riswanda, M.Kom (STMIK Yadika) Teguh Pradana, M.Kom (STMIK Yadika)

## Sekertariat
Khusnul Khotimah M.Pd
Alamat Sekretariat / Redaksi : Pusat Penelitian STMIK Yadika Jl. Bader 09 Kalirejo, Bangil 67153, Indonesia Telp. 0343-742070, Fax. 0343-748914 E-mail : lppm@stmik-yadika.ac.id Website : jurnal.stmik-yadika.ac.id
Jurnal ”SPIRIT”  merupakan Jurnal Ilmiah untuk mengembangkan ilmu di bidang Teknik dan Manajemen Informatika
Jurnal Informatika diterbitkan oleh Jurusan Teknik Informatika dan Lembaga Pusat penelitian STMIK Yadika. Redaksi mengundang para profesional dari dunia usaha, pendidikan dan peneliti untuk menulis mengenai perkembangan ilmu di bidang Teknik dan Manajemen Informatika.
Jurnal Informatika diterbikan 2 (dua) kali dalam 1 tahun pada bulan Mei dan Nopember .

## JURNAL SPIRIT
Sarana Pengembangan Informasi & Intelektual Terkini
Vol. 9, No. 2, Nopember 2017
ISSN 2085-3092

## DAFTAR ISI

## PERANCANGAN APLIKASI TANGGAP BENCANA BANJIR BERBASIS SMS GATEWAY DI DESA KEDAWUNG WETAN PASURUAN
Sigit Riyadi 1) , Abdul Rokhim 2) …. ... …………………………………………………..………. 1-7

## PENERAPAN FINGERPRINT RECOGNITION DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM AUTOMATIC TELLER MACHINE (ATM)
Teguh Arifianto 1) .........................................................................................................................8-13

## ANALISA POLA TRANSAKSI PENJUALAN IKAN DI TPI BRONDONG LAMONGAN
Nur Nafi’iyah 1) , Retno Wardhani 2) ...........................................................................................14-17

## PEMANFAATAN METODE FUZZY TAHANI UNTUK REKRUTMEN PEMBINA PRAMUKA PADA MTS SWASTA LAMONGAN
Nurul Fuad, 1) , … . ……………………...………………………..………………… .......... … .. … .18-25

## PROTOTYPE PENGUSIR BURUNG PADA TANAMAN PADI BERBASIS MIKROKONTROLER AURDINO
Syahminan 1) ,........................ …………… ..... ……………………… .... ………………...… .. … ..26-34

## IMPLEMENTASI FRAMEWORK MVC PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK DI STMIK YADIKA BANGIL
Wildan Mualim 1) , Gema Ulama Putra 2) ……..……………………………...………… .... … 35-39

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA KUCING PERSIA
Rina Dewi Indahsari 1) , Imam Zuhdi 2) …. ..................................................................................40-47

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA UNTUK SISWA KURANG MAMPU DI SMK MUHAMMADIYAH 1 KEPANJEN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Fadhli Almu’iini Ahda (1) , Saiful Bahri (2) ……...……… ....................................................... … 48-56

## PERANCANGAN APLIKASI TANGGAP BENCANA BANJIR BERBASIS SMS GATEWAY DI DESA KEDAWUNG WETAN PASURUAN
Sigit Riyadi 1) , Abdul Rokhim 2) ,
S1/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Jl. Bader No.9 Kalirejo, Bangil Pasuruan Email : sigitriyadi@stmik-yadika.ac.id , abd.rokhim@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten Pasuruan merupakan salah satu daerah banjir pada saat musim penghujan. Banjir terjadi karena genangan  air  hujan  pada  daerah  kurang  resapan  atau  banjir  kiriman  dari  daerah  yang  lebih  tinggi.  Salah satu  desa  yang  sering  terjadi  banjir  kiriman  adalah  Desa  Kedawung  Wetan.  Banjir  yang  terjadi  di  Desa Kedawung Wetan ini terjadi karena luapan Sungai Rejoso. Luapan air sungai Rejoso banyak bersumber dari daerah  dataran  tinggi  sebelah  selatan  yaitu  daerah  Lumbang  dan  Winongan.  Bencana  banjir  kiriman tersebut  bisa  terjadi  sewaktu-waktu  sehingga  warga  tidak  dapat  mengantisipasi  dalam  menyelamatkan barang-barang  berharga  mereka.  Ada  beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam  melakukan  penelitian yaitu  pada  area  tersebut  hanya  terjangkau  jaringan  2G.  Sehingga  di  butuhkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat berjalan secara maksimal di jaringan 2G.
Pada  penelitian  di  rancang  sebuah  sistem  Aplikasi  Tanggap  Bencana  Banjir  Berbasis  Sms  Gateway  yang dapat  diterapkan  didesa  Kedawung  Wetan  Pasuruan  yang  masih  terjangkau  jaringan  2G  .  Dengan melakukan  observasi  dan  bekerjasama  dengan  beberapa  lembaga  terkait  serta  melakukan  pengolahan  data diharapkan perancangan tersebut dapat menghasilkan suatu sistem yang mendapat  memberikan info pesan peringatan banjir  yang mana akan di kirimkan kepada warga. Sehingga permasalahan minimnya informasi tanggap bencana dapat terselesaikan.
Kata Kunci: Banjir Kiriman, Tanggap Bencana, Sms Gateway

## 1. Pendahuluan
Secara  umum  Indonesia  berada  pada zona  iklim  tropis  karena  posisi  lintangnya yang  terletak  antara  6ºLU-11ºLS.  Indonesia dikenal  sebagai  daerah  tropis  dengan  curah hujan  tinggi  (Ahmad  Yani  :  2007  ).  Karena curah  hujan  tinggi  inilah  beberapa  wilayah Indonesia  termasuk  daerah  rawan  bencana banjir.  Bencana  banjir  dapat  menimbulkan kerugian materi maupun non materi.
Kerugian
materi seperti rusaknya infrastruktur,  terendamnya  perabot  rumah tangga,  kendaraan  dan  rusaknya  jaringan bisnis  serta  komunikasi.  Sementara  kerugian non materi seperti stres sosial berkepanjangan dan timbulnya penyakit akibat banjir.
Salah  satu  jenis  banjir  yang  sering terjadi  di  Indonesia  adalah  banjir  yang disebabkan  karena  luapan  air  sungai.  Jika luapan  sungai  hanya  sedikit  mungkin  akan berdampak  terhadap  penduduk  yang  berada di  sekitar  bantaran  sungai  saja,  tetapi  bila
luapan  air  sungai  bertambah  tinggi,  maka  air luapan  itu  akan  berdampak  pula  bagi penduduk desa yang lainnya. Hal  tersebut  di atas    menarik    perhatian    penulis    untuk melakukan    suatu  penelitian  tentang  bencana banjir  yang  terjadi  di  tempat  tinggal  penulis sendiri  yaitu  di  Desa  Kedawung  Wetan. Banjir yang terjadi di Desa Kedawung Wetan disebabkan  karena  meluapnya  sungai rejoso. Luapan  dari  sungai  rejoso  ini  tidak  hanya menyebabkan  banjir  di  Desa  Kedawung Wetan tetapi juga 4 desa lainnya, Yaitu Desa Winongan,  Desa  Kedawung  Kulon,  Desa Arjosari,  Desa  Toyaning    dan  Desa Gerongan.  Sumber  dari  aliran  sungai  rejoso dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Sumber aliran sungai Rejoso Sungai  Rejoso  merupakan  sungai  yang bersumber dari wilayah Kecamatan Umbulan dan  Kecamatan  Lumbang,  yang  mana  aliran sungai  itu  mengalir  ke  arah  utara  melewati Desa  Kedawung  Wetan  dan  Desa - Desa  di sekitarnya,  kemudian  bermuara  di  Pantai Utara  Kabupaten  Pasuruan,  tepatnya  di Kecamatan Rejoso.
Banjir yang terjadi di Desa kedawung Wetan selalu  datang  di  malam  hari  pada  saat  warga Desa  sedang  tertidur  lelap  di  dalam  rumah, sehingga banyak dari mereka tidak mengetahui  keadaan  rumah  yang  sudah tergenang air. Tidak adanya kabar yang pasti akan datangnya banjir menyebabkan kepanikan  para  warga  desa.  Banyak  warga yang  tidak  sempat  menyelamatkan  harta benda mereka, mulai dari pakaian, surat-surat berharga, bahkan ada hewan peliharaan yang mati karena tidak terselamatkan.
Melihat    fenomena    banjir    di  Desa Kedawung  wetan    tersebut  perlu    kiranya dibuat  sebuah  sistem tanggap bencana guna memberikan  informasi    yang  cepat  dan merata  kepada  seluruh  warga  desa  akan datangnya  banjir.  Namun  Ada  beberapa  hal yang  harus  diperhatikan  dalam  melakukan penelitian  tersebut  yaitu  di  area  Desa Kedawung wetan Pasuruan  hanya terjangkau jaringan  2G.  Sehingga  di  butuhkan  sebuah aplikasi system informasi yang dapat berjalan secara maksimal di jaringan 2G.
Dari  beberapa  masalah  tersebut  disimpulkan bahwa  di  di  Desa  Kedawung  wetan dibutuhkan  sistem  tanggap  bencana  berbasis sms  gateway  yang  mampu  bekerja  secara optimal  di  area  yang  hanya  terjangkau
jaringan  2G.  sehingga  penerapan  system  ini dapat  lebih  akurat  dalam  pemberian  kabar bencana  banjir,  karena  sistem  langsung terintegrasi  dengan  petugas  pengamat  banjir, yaitu  petugas  stasiun  hujan  winongan, lumbang  dan  sungai  rejoso.  Dengan  adanya koordinasi dan  kerjasama  yang  baik  dari ketiga  petugas  banjiran  tersebut,  diharapkan dapat  tercipta  suatu  Sistem  Peringatan Bencana Banjir yang akurat dalam pemberian kabar  bencana  banjir  kepada  seluruh  Warga Desa Kedawung Wetan.
Paper ini disusun dalam 5 bab. Bab 1 adalah pendahuluan, permasalahan dan tujuan penelitian.  Kemudian  dasar  teori  yang berkaitan dengan perancangan dan implementasi  sms  gateway  dijelaskan  pada bab  2.  Proses  dan  tahapan  penelitian  secara global  diterangkan  pada  bab  3.  Hasil penelitian yang didapatkan dianalisa pada bab 4.  Proses  analisa  akan  mengantarkan  pada suatu kesimpulan yang dijelaskan pada bab 5.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  di  lakukan  pada  awal  bulan Maret 2017 meliputi tahap pengumpulan data di  UPTD Dinas  Pengairan  Grati,  survey  dan identifikasi lokasi banjir, survey dan persiapan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak, serta penyusunan proposal dan skripsi. Lokasi  penelitian  dilakukan  di  DAS(Daerah Aliran  Sungai)  Rejoso,  Desa  Kedawung Wetan, Kecamatan
Grati, Kabupaten Pasuruan.
2.2 Tahapan Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dilakukan  dalam beberapa tahapan yaitu :
1. Tahap  pendahuluan,  meliputi  kajian studi  literatur  dan  sumber  informasi lainnya terutama sistem tanggap bencana banjir yang ada sekarang sehingga dapat menunjang pelaksanaan kegiatan berikutnya.
2. Tahap  pengumpulan  data,  meliputi data  banjiran  tahun  lalu  khusus  daerah Desa  Kedawung  Wetan    yang  diambil dari  Dinas  Pengairan  dan  Pertambangan UPTD Grati.
3. Tahap  wawancara  1,  ditujukan  kepada
petugas Dinas Pengairan dan Pertambangan UPTD Grati untuk
memperoleh  informasi  akurat  tentang banjir  yang  ada  di  Desa  Kedawung Wetan.
4. Tahap  wawancara 2,  ditujukan  kepada penduduk desa Kedawung wetan tentang dampak  dan  penyebab  banjir  bagi mereka.
5. Tahap  Analisis  Data, di  mana  data tinggi  air  untuk  selanjutnya  akan dilakukan  analisa  hubungan  antara  data tinggi  muka  air  sungai  rejoso  dengan data  curah  hujan. Tahap  perancangan
SMS Gateway Sistem Tanggap Bencana Banjir Berbasis, Dalam tahap ini dilakukan perancangan SMS Gateway  berdasarkan  hasil  analisa  yang telah dilakukan sebelumnya.
6. Tahap  perancangan  Program  Dan Interface, Dalam  tahap  ini  hasil perancangan  sms  gateway  akan  di masukkan ke dalam perancangan program. 7. Tahap implementasi Tanggap

## Bencana  Banjir  secara  real  time,
Dalam  tahap  ini  akan  diuji  coba  sistem tanggap bencana banjir secara real time, yaitu  dengan  mengiputkan  angka  curah hujan di beberapa stasiun hujan.

## 2.3 Perancangan Sistem
a) Flowchart Sistem flowchart sistem  yang dirancang yang akan
diterapkan  pada  aplikasi  peringatan  dini bencana  banjir,  khususnya  pada  langkah menyimpulkan sms dan mengirim siaran sms peringatan kepada warga.
Mulai Selesai SMS Masuk No termasuk grup? Pisah Kata Kunci Tidak Ya SMS Data Input 3 tempat? Broadcast request SMS status ke petugas Belum Broadcast ke Warga pada deadline broadcast Sudah Sudah Pengirim Pertama Pengirim ke dua & tiga Update database Buat jam deadline broadcast Database status banjir Berapa pengirim? Buat kesimpulan dan pesan dari pengirim 1
Buat kesimpulan dan pesan dari pengirim 1 - 2 Buat kesimpulan dan pesan dari pengirim 1,2, & 3 Hanya 1 Ada 2 3 pengirim Pesan status

## Gambar 2. flowchart sistem aplikasi peringatan banjir
Kesimpulan flowchart:
1. Format pengiriman SMS petugas- petugas adalah KODE AREA # STATUS,  contoh:  WIN#46,  RJS#320, LBG#23.
2. Kriteria  aman,  waspada,  dan  siaga ditentukan  melalui  pengukuran  yang dilakukan  oleh  masing-masing  petugas dengan ketentuan sebagai berikut: Tabel 1. Kriteria penentuan status
No Kriteria Winongan + Lumbang Rejoso 1 Aman < 60 mm < 300
cm
2 Waspada 61 – 70 mm 301 – 330 cm 3 Siaga > 71 mm >331 cm

## b) Diagram Context Sistem
Context  aplikasi  Peringatan  Dini  Bencana Banjir sebagai berikut:
Data No HP No HP SMS Kesimpulan SMS Status 3 SMS Status 2 Konfirmasi Masuk 3 Konfirmasi Masuk 2 Siaran SMS 2 Siaran SMS 1 SMS Status 1 0 APLIKASI PERINGATAN DINI BANJIR + PETUGAS ADMIN WARGA
Gambar3. Diagram Context Aplikasi Peringatan Dini Banjir
c) ERD Sistem ERD menggambarkan relasi tabel yang terdapat  pada  aplikasi  peringatan  dini bencana  banjir.  Tabel-tabel  yang  terhubung pada ERD tersebut berfungsi untuk menampung data-data yang diperlukan maupun  yang  dikeluarkanoleh  aplikasi  agar aplikasi dapat  berjalan sesuai dengan harapan.
mengelola mem pengaruhi mengirim mengirimk an menyiapkan mem iliki mem ilih merubah menyim pan Inbox ID_Mas uk UpdateInDB ReceivingDateTime SenderNumber SMSCNumber TextDecoded Proces s ed Text Kriteria ID_Kriteria batas bawah_hujan atas _hujan bawah_air atas _air text warna Outbox ID_Keluar UpdateInDB Ins ertIntoDB SendingDateTim e SendBefore SendAfter Multipart Des tinationNumber TextDecoded pbk ID_PBK GroupID Name Number pbk_groups ID_Group Name Sentitems ID_Kirim UpdateInDB Ins ertIntoDB SendingDateTim e DeliveryDatTime Des tinationNumber SMSCNumber Status Error TextDecoded Admin ID_Adm in Us ernam e Pas s word NamaAdm in s tatus _banjir ID_Status Tanggal tgl_a tgl_b tgl_c s ms _a s ms _b s ms _c Lumbang Winongan Rejos o nilai pes an
s tatus
Gambar 4. ERD Aplikasi Peringatan Dini Bencana Banjir

## d) Diagram Blok Sistem
Diagram  Blok  adalah  diagram  yang  di buat  untuk  mempetakan  proses  kerja  pada suatu komputer untuk memudahkan seseorang  untuk  memahaminya.  berikut tampilan dari diagram blok.
Gambar 5. Diagram blok  sistem peringatan banjir sms gateway

## e) Perancangan Aplikasi
Pihak    yang  terkait  dalam  sistem  adalah petugas  stasiun  hujan,  petugas  tinggi  muka air sungai dan admin sistem. Ketiga orang ini mempunyai  tugas  yang  berbeda – beda. Untuk mengetahui tugas masing – masingnya dapat  dilihat  pada  Diagram  Use  Case dibawah ini.

## Gambar 7. Diagram Use Case Operasi Sistem

## f) Perancangan SMS Gateway
Dalam  perancangan  SMS  Gateway  ini ada  dua  hal  yang  sangat  penting  yaitu komunikasi antara  aplikasi  dengan  modem GSM  dan  juga  database.  Komunikasi  itu dihubungkan  oleh  modul  SMS  Gateway. Modul SMS Gateway ini merupakan modul yang berhubungan langsung dengan modem GSM dan juga database.
Gambar 6. gateway inbox sistem peringatan banjir
Setiap ada pesan di tabel inbox, maka pesan  itu  akan  diproses  untuk  dimasukkan kedalam 3 tabel yang telah disediakan, yaitu tabel inbox  stasiun  hujan  winongan,  inbox stasiun  hujan  lumbang  dan  inbox  tma sungai rejoso. Sedangkan proses pengiriman pesan  dapat  dilihat  pada  gambar  di  bawah ini:
Gambar 8. SMS Gateway outbox sistem  peringatan banjir Pesan  tanggap  bencana  banjir  yang
akan dikirimkan ke Penduduk Desa
mempunyai 3 kategori yaitu: 1) Aman : jika tidak ada potensi banjir 2) Waspada : jika diprediksi akan terjadi banjir 3) Siaga
: jika potensi banjir besar ada
3. Hasil Penelitian dan Pembahasan
a) Hasil Implementasi
Sistem  Tanggap  Bencana  Banjir  merupakan aplikasi  yang  dibuat  sebagai  Tanggap Bencana  akan  datangnya  banjir  di  Desa Kedawung Wetan.
Dalam  implementasinya  sistem  ini bertujuan untuk mengirimkan pesan Tanggap Bencana  datangnya  bencana  banjir  khusus
untuk  Desa  Kedawung  Wetan.  Untuk mendapatkan  informasi  banjir  sistem  ini bekerja sama dengan petugas yang menangani banjir. Yaitu : 1) Apabila  informasi  Petugas  Stasiun
Hujan  Lumbang  yang  ada  di  Desa
Lumbang
2) Petugas  Stasiun  Hujan  Winongan  yang ada di Desa Winongan
3) Petugas  Sungai  Rejoso  yang  ada  di  Desa Kedawung  Wetan  tepatnya  di  Jembatan Magersari
banjir  dari  ketiga  petugas  banjir  sudah didapat,  sistem  akan  langsung  mengirimkan pesan  informasi  banjir  ke  semua  penduduk Desa Kedawung Wetan, sehingga  diharapkan datangnya banjir dapat diketahui lebih cepat.
Berikut  tampilan  Hasil  implementasi sistem yang dilakukan :
Gambar 9. Hasil implementasi sistem
b) Hasil Implementasi Aplikasi Implementasi aplikasi menggambarkan
bahwa  program  sudah  jadi  dan  siap  dipakai sehingga  dapat  digunakan  untuk  kegiatan pemantauan status banjir.
1) Halaman Utama
Gambar 10. Halaman Utama Aplikasi

## 2) Pengiriman SMS

## Gambar11. Halaman Pengiriman Pesan

## 3) Pengiriman Siaran
Gambar12. Halaman Pengiriman Siaran
4) SMS terkirim
Gambar 12. Halaman SMS Terkirim 5) Status Banjir
Gambar 13. Halaman Status Banjir

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  dari  pembahasan pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat diambil  kesimpulan  antara  lain  sebagai berikut:
1) Aplikasi  Tanggap Bencana  Banjir  Di Desa  Kedawung  Wetan berbasis  SMS Gateway dibuat  berdasarkan  keadaan warga  sekitar wilayah sungai  Rejoso yang masih terjangkau jaringan 2G.
2) Kesimpulan  pesan  sms  tanggap  bencana yang  diterima  warga,  dapat  dilakukan ketika salah satu petugas ataupun semua petugas mengirim pesan inputan.
3) Data  yang  digunakan  untuk  membuat aplikasi  ini  adalah  data  curah  hujan stasiun  hujan  Lumbang  dan  stasiun hujan Winongan, serta Tinggi Muka Air sungai Rejoso.

## 5. Referensi
[1] Agus Muliantara, dkk. “Perancangan Alat

## Ukur  Ketinggian  Curah  Hujan  Otomatis
Berbasis  Mikrokontroler”, Jurnal  Ilmiah Ilmu  Komputer  Universitas  Udayana,
Vol. 8 No. 2 hal: 31-37, September 2015
[2] Dafit  Nur  Hidayanto,  "Perancangan
Sistem Informasi Tata Tertib Siswa Pada Smp Negeri 1 Jepara Dengan Menggunakan  Sms Gateway," Seminar Riset Unggulan Nasional Informatikadan Komputer, vol. 2, Maret 2013.
[3] Hendra  Adiatmaja,  “Aplikasi  Registrasi
BKK  Yadika  Dengan  SMS  Vervikasi Berbasis Web”, Tugas Akhir D3 Manajemen Informatika STMIK YADIKA Bangil, 2015
[4] Jha,  A.K.,  Bloch,  R.  and  Lamond,  J.,
2012.  Cities  and  flooding:  a  guide  to
integrated  urban  floodriskmanagement
for  the  21st  century.  World  Bank Publications  Jha,  A.K.,  Bloch,  R.  and Lamond,  J.,  2012.  Cities  and  flooding:  a guide to integrated urban floodriskmanagement for the 21st century. World Bank Publications [5] Jogiyanto H.M, Analisa Dan DesainSistem  Informasi.  Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[6] Nurjanah, dkk. 2012. Manajemen
Bencana. Bandung: Alfabeta
[7] Romzi  Imron  Rozidi.  ,  2004, Membuat
sendiri SMS Gateway (ESME)
berbasisprotocol  SMPP.  Yogyakarta  :
Andi Offset

## PENERAPAN FINGERPRINT RECOGNITION DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM AUTOMATIC TELLER MACHINE (ATM)

## TEGUH ARIFIANTO
Jurusan Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Email: teguh.arifianto.1988@stmik-yadika.ac.id

## Abstrak
Pengenalan sidik jari adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem  keamanan  selain  pengenalan  wajah,  pengenalan  iris  mata,  pengenalan  DNA,  dan sebagainya. Dalam  aplikasinya  sendiri  pengenalan  sidik  jari menggunakan  sebuah  fingerptint  reader untuk menangkap  sidik  jari  seseorang  kemudian  dibandingkan  dengan  sidik  jari  yang  sebelumnya  telah disimpan di dalam database tertentu. Ada beberapa macam metode pengenalan sidik jari yaitu jaringan saraf tiruan, learning vector quantization, supprot vector machine, dan self organizing mapping.
Pengenalan dan klasifikasi dengan menerapkan Jaringan Saraf Tiruan (JST) mengelompokkan sidik jari  ke  salah  satu  pola sidik  jari.  Arsitektur  JST  yang  digunakan  adalah  arsitektur  jaringan Learning Vector  Quantization (LVQ). Dari  hasil pengamatan yang  dilakukan  didapatkan  bahwa  JST  dengan menggunakan LVQ akan memiliki kemampuan komputasi yang lebih cepat bila dibandingkan dengan JST yang lainnya.
Secara garis besar proses dari aplikasi ini adalah fingerprint reader melakukan capture sidik jari, kemudian  didapatkan  sebuah  nilai  grayscale dari  sidik  jari.  Dengan  menggunakan  pemrosesan  awal, dilakukan resize dan histogram equalisasi untuk perataan cahaya. Metode euclidean distance digunakan untuk  mencari  jarak  dengan  data  fitur  yang  telah  didapat  dan  jarak  terkecil  adalah  hasilnya. Hasil identifikasi ini yang akan diintegrasikan dengan mesin Automatic Teller Machine (ATM).
Kata Kunci: sidik  jari,  jaringan  saraf  tiruan (JST), Learning  Vector  Quantization (LVQ), Automatic Teller Machine (ATM).

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  keamanan  ATM  (Automatic  Teller Machine)  pada  saat  ini  memanfaatkan  password atau  kartu  tidak  cukup  handal  karena  sistem keamanan  ini  dapat  ditembus  ketika  password dan  kartu  tersebut  digunakan  oleh  pengguna yang  tidak  berwenang. Baru-baru  ini  terjadi pembobolan  ATM  yang  cukup  menghebohkan. Lima  bank  menjadi  sasaran  pembobolan  ini  dan kerugiannya  mencapai  lebih  dari  4  miliar. Pembobolan  ATM  ini  dilakukan  oleh  sindikat internasional  yang  sudah  terorganisir.  Untuk membobol  kartu  ATM,  mereka  menggunakan alat  yang  dinamakan  ATM skimmer.  ATM skimmer merupakan  sebuah  alat  yang  akan mengkopi data pada kartu ATM seorang korban. Bentuknya  mirip  dengan  lubang  ATM  secara umum dan memang ditempatkan untuk menutupi lubang  ATM  tersebut.  Karena  bentuknya  yang tidak mencurigakan ini banyak korban yang tidak mengira bahwa ATM yang mereka akan gunakan telah  dipasang  ATM skimmer. Jika  korban terlanjur  memasukan  kartunya  ke  dalam  lubang ATM  yang  telah  dipasang  ATM skimmer,  maka si  pelaku  pembajakan  akan  dengan  mudah memiliki  kartu  ATM  yang  sama  dengan  kartu ATM  yang digunakan  oleh  korban. Setelah
memiliki  kartu  ATM  tersebut  pembajak  hanya perlu mengetahui password yang digunakan oleh sang  korban  tersebut.  Caranya  adalah  dengan menggunakan  kamera  cctv  yang  dipasang sedemikain  rupa  sehingga  bisa  melihat  jari-jari korban  saat  mengetikan  pin  ATM  yang  mereka gunakan [1].
Teknik    identifikasi  biometrik  didasarkan pada karakteristik alami manusia, yaitu karakteristik  fisiologis  dan  karakteristik  perilaku seperti  wajah,  sidik jari,  suara,  telapak  tangan, iris  dan  retina  mata,  DNA,  dan  tandatangan. Identifikasi  biometrik  memiliki  keunggulan dibanding  dengan  metode  konvensional  dalam hal  tidak  mudah  dicuri  atau  digunakan  oleh pengguna yang tidak berwenang. Sistem pengenalan sidik jari lebih sering digunakan. Hal ini  disebabkan  sidik jari  telah  terbukti  unik, akurat, aman, mudah, dan nyaman untuk dipakai sebagai identifikasi bila dibanding dengan sistem biometrik lainnya [2].
Ade Chopie Novira [3] meneliti pengenalan pola  sidik jari  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan (JST). Elvayandri [4] melakukan  penelitian pengenalan  pola  sidik jari  berbasis  jaringan syaraf tiruan yang menggabungkan dua arsitektur JST  yaitu  arsitektur  Jaringan Widrow-Hoff
(JWH)  dan  Jaringan  Propagasi-Balik  (JPB). Keduanya mengekstraksi ciri dengan menguraikan ciri  minusi  cabang  (bifurcation). Kusworo  Adi [5] melakukan  penelitian  sistem verifikasi sidik jari dengan ekstraksi ciri berbasis filter bank Gabor.
Dalam penelitian ini dilakukan
pengembangan jaringan LVQ
dalam mengklasifikasi  sidik  jari  dengan  pemrosesan awal Fast  Fourier  Transform (FFT) sebagai sarana pengenalan sidik jari antara pemilik ATM dengan  pengguna  yang  tidak  berwenang  secara real  time.  Pemilik  ATM  dan  pengguna  yang tidak  berwenang  akan  dimasukkan  ke  dalam class yang  berbeda  sehingga  akan  lebih mudah dalam  pengenalan.  Diharapkan  dengan  aplikasi ini dapat membuat suatu sistem yang handal dan aman.

## 2. PRINSIP DASAR

## Automatic Teller Machine (ATM)
Perkembangan  teknologi  mempengaruhi  ke segala  aspek,  termasuk  perkembangan  teknologi perbankan yang tujuannya memberikan pelayanan  yang  baik  kepada  nasabah  dan memberikan  kemudahan dalam melakukan transaksi. Seiring  perkembangan  waktu,  dimana terjadi  perkembangan  transaksi  ekonomi,  maka kebutuhan  nasabah  akan  kemudahan  melakukan transaksi  semakin meningkat. Untuk  menunjang kebutuhan  nasabah  tersebut  maka  pihak  bank mengeluarkan  produk-produk  perbankan  kepada nasabah  (baik  nasabah  dari  bank  tersebut maupun  dari  bank  lain)  untuk    melakukan transaksi  perbankan  melalui media  elektronik [6].
Media  elektronik yang  digunakan  adalah mesin ATM, internet banking, maupun handphone. Dalam penelitian ini khusus membahas salah satu media elektronik perbankan  yaitu  mesin  ATM  dan  pelayanannya. Pelayanan  ATM adalah layanan perbankan  yang dilakukan  melalui  mesin  ATM yang  dapat melayani  selama  24 jam,  guna  melakukan transaksi perbankan  meliputi  penarikan  tunai, inquiry saldo (informasi saldo) rekening tabungan,  setoran  tunai  (melalui  mesin    CDM) dan  melakukan  berbagai  jenis pembelian  dan pembayaran tagihan tanpa harus datang langsung ke kantor cabang dan tanpa terikat waktu.

## Sistem Biometrik
Sistem biometrik pada dasarnya merupakan sistem pengenalan pola yang mengenali seseorang dengan menentukan keaslian fisiologis khusus  atau karakteristik  yang  dimiliki  oleh orang.  Persoalan  utama  dalam  membuat    sistem biometrik yang praktis ialah bagaimana
menentukan seseorang untuk dikenali. Bergantung pada aplikasi yang digunakan, sistem biometrik mungkin dapat disebut sebagai Sistem verifikasi  atau  sistem identifikasi:
1. Sistem verifikasi
Membuktikan identitas
seseorang dengan membandingkan karakteristik biometrik  yang  ditangkap  dengan    template biometrik  yang  dimiliki  sebelum  disimpan kedalam  sistem.  Itu  diatur  satu  persatu dibandingkan  untuk  menentukan  apakah menyatakan  identitas  seseorang  itu  benar. Salah  satu  sistem  verifikasi    menerima  atau menolak disampaikan menuntut identitas.
2. Sistem identifikasi
Pengenalan  seseorang  dengan  mencari seluruh template database untuk  dicocokan. Itu  diatur  satu  hingga  banyak  perbandingan menentukan  identitas  dari  seseorang. Dalam sistem identifikasi, sistem menentukan identitas  subjek  (atau  rusak  jika  subjek  tidak terdaftar  kedalam sistem database)  tanpa subjek  mempunyai  hak  identitas. Istilah identifikasi juga  seringkali  digunakan  dalam bidang  biometrik,  terkadang  seperti  sinonim dari  verifikasi.  Kenyataannya  dalam  bahasa teknologi informasi, identifikasi user membiarkan sistem mengetahui tanpa menghiraukan  identitas  user  dari  cara (verifikasi atau  identifikasi).

## Pengenalan Sidik Jari
Sidik  jari  adalah  suatu  bentuk  pola  garis (ridge)  pada  permukaan  sebuah  ujung  jari. Berdasarkan  pola  garis  (ridge)  dan  lembah (valley), sidik jari dapat diklasifikasikan menjadi tiga  kelas  utama,  yaitu: Arch, Loop dan Whorl (E.  Henry,  1901).  Menurut  Galton,  sekitar  60% sidik jari bertipe loops, 30% bertipe whorl, 10% bertipe arch. Untuk  mengidentifikasi  sidik  jari seseorang yang harus ditemukan adalah karakteristik  yang  ada  pada  sidik  jari  tersebut, karakteristik ini dapat ditemukan jika strukturnya dapat dipahami.  Terdapat  dua  karakteristik  pada sidik jari yakni [7]:
1. Ridges
Ridges adalah garis-garis yang menonjol yang  ada  pada  permukaan  tangan  bagian dalam  atau  disebut  dengan  daerah  gelap. Garis-garis  yang  menonjol  ini  disebut  juga friction  ridges karena  kegunaannya  memang untuk memberikan friksi pada saat seseorang memegang sesuatu.
Ridges pada  jari-jari  tangan  inilah  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  seseorang, karena  membentuk  pola  tertentu  yang  tidak sama pada setiap orang. Ada tiga macam pola dasar ridges yaitu :
1. Loop Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b).
3. Whorl
Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl, central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c)

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.
Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra,
RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Masukkan Kartu
ATM

## Ekstraksi Fitur
(Fast
Fourier Transform)
1. Loop Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b).
3. Whorl
Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl, central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a)
(b)
(c) Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c)

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode
preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra,
RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Masukkan Kartu
ATM

## Capture Image
Pre-Processing (Peregangan kontras, ekualisasi histogram,
penapisan, dan binerisasi) Ekstraksi Fitur (Fast Fourier Transform) Identifikasi /
Verifikasi
LVQ Hasil Pengenalan
1. Loop Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b).
3. Whorl
Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl, central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a)
(b)
(c) Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c)

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode
preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra,
RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Pre-Processing
(Peregangan kontras, ekualisasi histogram, penapisan, dan binerisasi)
Hasil Pengenalan
menemukan  dan  mengukur  properti  penting dari  sidik  jari  yang  akan  digunakan  untuk mencocokkan dengan yang lain,
6. proses pengenalan sidik jari dengan menghitung  jarak  antara  fitur sidik  jari  yang ada dalam  data  dan  fitur sidik  jari yang diinputkan. Jarak yang didapat  di  cari  yang terkecil  untuk identifikasi.

## Penggunaan  Sidik  Jari  untuk  Pengamanan Transaksi di ATM
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  gambaran umum  dari  solusi  yang  ditawarkan,    yakni penggunaan identifikasi sidik jari untuk pengamanan  transaksi  ATM.  Sidik  jari  di  sini akan digunakan sebagai alat identifikasi, menggantikan  PIN  (Personal  Identification Number) yang selama ini digunakan.
Prosedur  penggunaan  dari  sisi  pengguna akan  sama  dengan  prosedur penggunaan  ATM sebelumnya,  hanya  saja  pada  saat proses identifikasi dilakukan,  yang  digunakan  adalah sidik  jari.  Secara  umum,  berikut  merupakan prosedur penggunaan  ATM  yang  memiliki mekanisme identifikasi sidik jari:
1. pengguna memasukkan kartu ATM ke  dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca sidik jari (fingerprint  reader) yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. apabila sidik jari cocok (identifikasi diterima),  maka  pengguna  dapat    melakukan transaksi perbankan di ATM tersebut, seperti pengecekan  saldo, penarikan  tunai,  transfer, dan sebagainya,
4. apabila  sidik    jari    tidak  cocok  (identifikasi ditolak),  maka  pengguna  harus    melakukan pembacaan  ulang  sidik  jarinya,  karena kemungkinan  ada  kesalahan    yang  terjadi pada pembacaan sidik jari, baik karena posisi jari  yang  kurang  tepat,  jari  yang  tertutup debu,  maupun  alasan  lainnya.  Langkah  ini akan  berulang  sebanyak  beberapa  kali, selama identifikasi tetap gagal dilakukan,
5. apabila setelah pembacaan sidik jari dilakukan  beberapa  kali identifikasi tetap gagal  dilakukan,  pengguna  tidak  dapat melakukan  transaksi,  karena  tidak  dikenali sebagai  pemilik  kartu  ATM  yang telah dimasukkan,
6. setelah    penggunaan  ATM    selesai,  kartu ATM dikeluarkan kembali.
Gambar 3. Prosedur penggunaan ATM [8]
Mulai Masukkan kartu ATM Pembacaan sidik jari Identifikasi berhasil ? Transaksi dapat dilakukan Kartu ATM dikeluarkan Selesai Ya Tidak Identifikasi gagal 5 kali

## Learning Vector Quantization (LVQ)
Berbagai  teori,  arsitektur,  dan  algoritma jaringan syaraf tiruan digunakan dalam klasifikasi  dan  pengenalan  pola,  salah  satu diantaranya  adalah  jaringan learning  vector quantization (LVQ).  LVQ  adalah  suatu  metoda klasifikasi  pola  yang  masing-masing  unit keluaran  mewakili  kategori  atau  kelas  tertentu (beberapa  unit keluaran  seharusnya  digunakan untuk masing-masing kelas). Vektor bobot untuk suatu  unit  keluaran  sering  dinyatakan  sebagai sebuah  vektor  referens.  Diasumsikan  bahwa serangkaian  pola  pelatihan  dengan  klasifikasi
yang  tersedia  bersama  dengan  distribusi  awal vektor referens.
Sesudah pelatihan, jaringan
LVQ mengklasifikasi vektor masukan dengan menugaskan  ke  kelas  yang  sama  sebagai  unit keluaran,  sedangkan  yang  mempunyai  vektor referens diklasifikasikan sebagai vektor masukan.
LVQ  merupakan  jaringan  syaraf  dengan tipe arsitektur jaringan lapis-tunggal umpan-maju (Single  Layer Feed Forward)  yang  terdiri  atas unit masukan (Xn) dan unit keluaran (Ym).
Gambar 4. Jaringan Syaraf Learning Vector Quantization [9]
Berikut akan dipaparkan kelebihan dan kekurangan  dari  solusi  yang  ditawarkan  pada makalah  ini.  Berhugung  pembahasan  pada makalah ini hanya  mencakup penjelasan teoritis mengenai  penerapan identifikasi sidik  jari    pada ATM,  maka  aspek  kelebihan dan  kekurangan yang  akan  dipaparkan  hanyalah aspek-aspek yang bersifat teoritis.

## Kelebihan
Berikut  merupakan  kelebihan  dari  solusi  yang ditawarkan:
1. Alat identifikasi berupa  kumpulan  bit sidik jari lebih  panjang  daripada  alat identifikasi yang hanya  terdiri  dari beberapa digit angka seperti  pada  PIN (Personal  Identification
Number) yang telah    digunakan  selama  ini.
Hal  ini  akan  mempersulit    para    pelaku kejahatan    dalam  melakukan  serangan terhadap  kriptografi.  Oleh karena itu, tingkat keamanan identifikasi berbasis  sidik  jari  ini lebih    tinggi    daripada identifikasi berbasis PIN.
2. Kemungkinan  pencurian  alat identifikasi seperti yang  terjadi    pada  PIN    menjadi  jauh lebih  kecil, karena  alat identifikasi tidak dapat ditiru hanya dengan sekedar
menggunakan  kamera tersembunyi, seperti pada  metode  PIN capturing yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Pencurian  sidik jari sangat  sulit  dilakukan, karena mengharuskan adanya  interaksi  langsung  dengan nasabah. Demikian  pula  peniruannya,  sidik  jari  tidak dapat dengan mudah ditiru, karena merupakan  bagian tubuh dari  manusia. Walaupun    dalam kenyataannya,    ditemukan beberapa  teknik  yang dapat  dilakukan  untuk meniru  sidik  jari,  tetapi  hal tersebut    masih tergolong sangat sulit untuk dilakukan.
3. Pengguna ATM tidak  perlu  lagi  mengingat beberapa  digit  angka  yang  digunakan sebagai PIN, dan tidak perlu khawatir dengan pencurian terhadap alat identifikasinya.

## Kekurangan
Berikut  merupakan  kekurangan  dari  solusi  yang ditawarkan:
1. Kemungkinan terjadi kesalahan dalam pembacaan  sidik  jari  cukup besar,    sehingga belum  tentu  pembacaan  sidik  jari  dari  orang yang  sama  dapat  menghasilkan  citra  sidik jari  yang  sama. Kemungkinan  galat  yang terjadi  cukup  besar,  dan  apabila  ini  terjadi, maka identifikasi sidik  jari  semacam  ini
justru mempersulit para nasabah yang hendak melakukan transaksi.
2. Penentuan batas toleransi galat harus dilakukan dengan  baik  dan  akurat.  Apabila toleransi  galat  yang  diberikan  terlalu  kecil, maka  hal  ini  dapat  mempersulit  nasabah. Tetapi  apabila  toleransi galat  yang  diberikan terlalu  besar,  tingkat  keamanan identifikasi ini menjadi semakin rendah.

## 4. SIMPULAN
1. Penggunaan identifikasi sidik  jari  untuk pengamanan  transaksi perbankan    di    ATM (Automatic Teller Machine) mungkin  untuk dilakukan.
2. Digunakannya  alat identifikasi biometrik berupa sidik jari dapat meningkatkan keamanan proses identifikasi yang dilakukan, khususnya    pada identifikasi untuk  transaksi di ATM.
3. Implementasi  lebih  lanjut  dari  sistem  yang ditawarkan  ini  masih  memerlukan  penelitian lebih  lanjut yang  aktual  dan  komperehensif, dengan mempertimbangkan
aspek kompleksitas dan fisibilitas implementasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Terselubung,  2010, “ Cara  Kerja  ATM
Skimmer, Alat Untuk Pembobol ATM ” . Available at:http:// http://aamboyz.blogspot.co.id/2010/01/c ara-kerja-atm-skimmer-alat-untuk.html
[Diakses pada 14 September 2017]
2. Bayu  Setya,  Hendriawan  Akhmad, Susetyoko  Ronny. “ Penerapan  Face
Recognition  Dengan  Metode  Eigenface Dalam  Intelligent  Home  Security ”. Tugas  Akhir. Teknik  Elektronika.  ITS. 2008.
3. Novira, Ade Chopie. “Pengenalan Pola Sidikjari dengan Jaringan Syaraf Tiruan” . Skripsi.  Teknik  Elektro  FT UGM. 2002.
4. Elvayandri. “Sistem  Keamanan  Akses Menggunakan  Pola  Sidik  Jari  Berbasis
Jaringan  Saraf  Tiruan” . Projek Akhir. Keamanan  Sistem  Informasi. ITB.
2002.
5. Adi, Kusworo. “ Ekstraksi Ciri Berbasis Filter  Gabor Sebagai Sistem  Verifikasi
Sidikjari ” . Tesis Magister. ITB. 2002. 6. Nugraha,  M.  Pasca.  Tugas  Makalah  1:
“ Kriptografi
Pada Kejahatan Pembobolan    ATM Di Indonesia ” . Program    Studi    Teknik Informatika STEI ITB. 2010. 7. Harmuningtyas, Fila. “ Penggunaan Metode Poincare Index Dalam
Pendeteksian Letak Corepoit Pada Sidik Jari” .  Skripsi. Teknik  Informatika.
Universitas Trunojoyo. 2011.
8. Fathoni, Zain.
“Penggunaan Autentifikasi Sidik Jari untuk Pengamanan Transaksi ATM
(Automated  Teller  Machine)”. Makalah Kriptografi. Teknik Informatika. 2011.
9. Minarni.  2004. “Klasifikasi  Sid ikjari Dengan Pemrosesan Awal Transformasi Wavelet” . Transmisi, Vol.
8, No. 2, Desember 2004 : 37 – 41

## ANALISA POLA TRANSAKSI PENJUALAN IKAN DI TPI BRONDONG LAMONGAN
Nur Nafi’iyah 1) , Retno Wardhani 2)
Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan email: mynaff26@gmail.com 1 ) , retzno@yahoo.com 2 )
Abstract: How  is  the  relationship  between  fish  data  one  with  other  fish  in  sales  at  TPI  Brondong Lamongan.  An  analysis  of  the  linkage  of  fish  sales  to  one  another  using  Apriori.  And  to  see  the linkage  and  sales  pattern  using  confidence value  40% and  support  value  50%.  The  total  data analyzed  were  140  records  of  transactions,  and  the  analyzed  fish,  they  were:  Tongkol,  Togek, Kuniran,  Teri,  Kakap  Merah.  From the  result  of  this  research produce  pattern,  that  is  if  buying  of Cowkol then definitely buy Togek, and if buy Togek then buy Teri. The confidence value is rounded to 1 digit behind the comma.
Keywords: Pattern, Apriori, Fish.

## PENDAHULUAN
Tujuan dalam penelitian ini, untuk menganalisa bagaimana  transaksi  penjualan  ikan  di  TPI Brondong Lamongan.
Setiap  hari  di  TPI  (Tempat  Penjualan  Ikan) Brondong  Lamongan  terjadi  transaksi  jual  beli antara  grosir  atau  agen  dan  nelayan  besar.  Sehari bisa terjadi transaksi berpuluh-puluh.
Peneliti  bermaksud  untuk  menganalisa  data penjualan  yang  diamati  selama  satu  hari  dengan rentang waktu sekitar 4 jam. Di mana melihat pola penjualan  ikan,  dan  keterkaitan  antara  penjualan ikan satu dengan yang lainnya.
Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran  komputer  (machine  learning)  untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis. Data mining merupakan  proses iterative dan  interaktif  untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sahih (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu  database  yang  besar (Dewi  Listriani, Anif  Hanifa  Setyaningrum,  Fenty  Eka  M.  A., 2016).
Ketersediaan database mengenai catatan transaksi pembelian para pelanggan suatu supermarket  atau  tempat  lain,  telah  mendorong pengembangan  teknik-teknik  yang secara  otomatis menemukan  asosiasi  produk  atau  item-item  yang tersimpan dalam database tersebut. Sebagai contoh adalah  data  mengenai  transaksi  pada  supermarket. Data  transaksi  mendaftar  semua  item  yang  dibeli oleh  pelanggan  dalam  suatu  transaksi  pembelian tunggal.  Para  manajer  ingin  tahu  apakah  suatu kelompok  item  selalu  dibeli  secara  bersama-sama. Para manajer tersebut bisa menggunakan informasi tersebut  untuk  membuat layout supermarket, sehingga  penyusunan  item-item  tersebut  bisa
optimal  satu  sama  lain  atau  untuk  keperluan promosi,  segmentasi  pembeli,  pembuatan  katalog produk,  atau  melihat  pola  belanja.  Aturan  asosiasi ingin memberikan informasi tersebut dalam bentuk hubungan “if - then” atau “jika - maka” yang dihitung dari  data  yang  sifatnya  probabilistik (Dewi Listriani, Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Ide dari aturan asosiasi adalah untuk memeriksa semua  kemungkinan  hubungan  if-then  antar  item dan  memilih  hanya  yang  paling  mungkin  (most likely) sebagai indikator dari hubungan ketergantungan  antar  item.  Biasanya  digunakan istilah antedecent untuk mewakili bagian “jika” dan consequent untuk  mewakili bagian  “maka”. Dalam analisis  ini. Antedecent dan consequent adalah sekelompok  item  yang  tidak  punya  hubungan secara  bersama (Dewi  Listriani, Anif  Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Nilai support (penunjang) yaitu persentase item atau kombinasi item yang ada pada database. Nilai support sebuah item diperoleh  dengan  rumus  1, sebagai berikut:
Transaksi Total A Mengandung Transaksi Jumlah A
Support  ) ( (1)
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, maka dicari aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  “Jika  A  maka  B”  =  (A
 B). Dengan persamaan 2:
   Semua Transaksi B dan A Transaksi B A Confidence ) , ( (2)
Algoritma  apriori  adalah  satu  algoritma  dasar yang  diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikan  pada tahun  1994  untuk  menemukan frequent  itemsets pada  aturan  asosiasi  Boolean.  Ide  utama  pada algoritma  apriori  adalah  :  pertama,  mencari
frequent  itemset (himpunan  item-item  yang memenuhi  minimum support.)  dari  basis  data transaksi,  kedua – menghilangkan itemset degaan frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level minimum support yang telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya  membangun  aturan  asosiasi  dari itemset yang  memenuhi  nilai minimum  confidence dalam basis  data (Dewi  Listriani,  Anif  Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Hasil  dari  proses  analisis  pola  yang  telah dijalankan  dengan  memberikan  nilai  minimum support  =  5  %  dan  nilai  minimum  confidence  = 15%  dari  hasil  analisis  pola  dihasilkan  sebanyak  7 pola  dengan  stong  rule  (pola  yang  memiliki  nilai support  dan  nilai  confidence  relative  tinggi)  yang didapatkan adalah Schoolbooks Indonesia Curriculum  Children’s  Books  atau  bisa  dibaca jika  konsumen  membeli  buku  Schoolbooks Indonesia  Curriculum  maka konsumen  membeli Children’s Books dengan nilai support 11,22% dan nilai  confidence  =  30,66% (Dewi  Listriani,  Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Hasil analisis pola (Dewi Listriani, Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016) menunjukkan  bahwa  nilai support yang  semakin besar dari sebuah kombinasi buku akan memberikan  rekomendasi  buku  berdasarkan  buku yang sering dibeli dalam data transaksi, sebaliknya semakin  kecil  nilai support suatu  kombinasi  buku artinya  rekomendasi  diberikan  berdasarkan  buku yang  jarang  dibeli  oleh  konsumen.  Sedangkan untuk  nilai confidence yang  semakin  besar  maka semakin besar kemungkinan buku yang direkomendasikan  ketika  konsumen  memilih  buku tertentu.
Dengan  menggunakan  pola  yang  dihasilkan dapat  dijadikan  rekomendasi  oleh  pihak  Gramedia untuk  menentukan  tata  letak  buku  dan  juga  bisa dijadikan  sebagai  rekomendasi  pada  pencarian  di Gramedia  Online.  Sebagai  contoh,  untuk  tata  letak buku  pola  Schoolbooks  Indonesia  Curriculum  Children’s Books apabila dijadikan untu k rekomendasi  pengaturan  tata  letak  buku,  maka posisi  Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dapat diposisikan  berdekatan  dengan  buku  Children’s Book. Sedangkan pada Gramedia Online pola yang dihasilkan  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk pencarian  sebuah  buku.  Sebagai  contoh,  pada  saat user meng-input  keyword Schoolbook  Indonesia Curriculum maka akan besar kemungkinan muncul rekomendasi  buku  untuk  Children’s  Book  atau buku-buku  lain  yang  berkombinasi  dengan  buku Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dalam  data transaksi.
Data  mining dapat  membantu  mempercepat proses pengambilan  keputusan  secara  cepat, memungkinkan perusahaan untuk mengelola informasi  yang  terkandung  di dalam  data  transaksi
menjadi  sebuah  pengetahuan (knowledge)  yang baru. Lewat pengetahuan yang didapat, perusahaan dapat meningkatkan pendapatannya dan mengurangi biaya, dan pada akhirnya di masa yang akan datang  perusahaan  dapat  lebih  kompetitif (Tama, 2010).
Association  rules  merupakan  salah  satu  teknik di dalam data mining untuk menentukan hubungan antar item  dalam suatu  dataset  (sekumpulan  data) yang  telah  ditentukan. Konsep  ini  sendiri diturunkan dari terminologi market basket analysis, yaitu  pencarian  hubungan  dari  beberapa produk  di dalam transaksi pembelian (Tama, 2010).
Support:  ukuran  yang  menunjukkan  tingkat dominasi  itemset  dari  keseluruhan  transaksi (misalkan dari seluruh transaksi yang ada, seberapa besar kemungkinan item A dan item B dibeli secara bersamaan). Confidence (Probability): ukuran yang menyatakan  hubungan  antara  dua  item  secara conditional (misalkan  seberapa  sering  item  A dibeli,  jika  pelanggan  membeli  item  B) (Tama, 2010).
Heroe Santoso, I Putu Hariyadi, Prayitno, 2016 menyatakan Pengelola  swalayan  harus  mencermati pola-pola pembelian  yang  dilakukan  konsumen. Swalayan mempunyai  kekurangan,  diantaranya permasalahan peletakkan barang-barang yang tidak sesuai  dengan perilaku  konsumen  dalam  membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Hal ini tentunya mempengaruhi tingkat penjualan. Adanya kegiatan penjualan  setiap  hari,  data  transaksi penjualan  akan terus  bertambah,  menyebabkan penyimpanan  data semakin  besar.  Data  transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya kumpulan  data  memiliki  informasi-informasi yang sangat  bermanfaat. Berdasarkan  permasalahannya diperlukan  adanya sistem  untuk  mengolah  data barang berdasarkan kecenderungannya yang muncul bersamaan dalam suatu transaksi menggunakan algoritma apriori. Penerapan algoritma apriori diharapkan akan menemukan pola berupa  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan.  Pola tersebut  digunakan  untuk  menempatkan  produk yang sering  dibeli  bersamaan  dalam  sebuah  area yang saling berdekatan. Adapun hasil yang dicapai berupa  laporan hasil  data  mining  pola  pembelian barang  yang  sering dibeli  secara  bersamaan  guna pengembangan strategi pemasaran dalam penjualan barang.
Data  Mining dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan database penjualan  produk  barang untuk dapat  menemukan  kecenderungan  pola kombinasi itemsets sehingga  dapat  dijadikan sebagai informasiuntuk mengetahui prilaku konsumen  dalam  membeli produk  barang  secara bersamaan, sebagai alternative alat bantu keputusan  dalam  menentukan  penempatan  barang
di  area  yang  saling  berdekatan  sesuai  prilaku konsumen dalam membeli barang secara bersamaan,  membantu untuk  mengetahui  produk barang  yang  jarang  dibeli konsumen  dan  sebagai alat alternative dalam meningkatkan  strategi pemasaran  dengan  cara  membuat diskon  barang tertentu  yang  jarang  di  beli  untuk  menarik minat beli  konsumen (Heroe  Santoso,  I  Putu  Hariyadi, Prayitno, 2016).
Nurdin,  Dewi  Astika,  2015 Analisis  asosiasi dikenal juga sebagai salah satu metode data mining yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  metode data mining lainnya.  Khususnya  salah  satu  tahap  dari analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining)  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien.  Penting  tidaknya  suatu aturan  assosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua parameter, support (nilai penunjang) yaitu presentase kombinasi item tersebut. dalam database dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan assosiatif.  Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu proses  untuk  menemukan  semua  aturan  assosiatif yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support (minimum  support)  dan  syarat  minimum  untuk confidence (minimum confidence).
Cara algoritma Apriori bekerja adalah algoritma akan  menghasilkan  kandidat  baru  dari k-itemset dari frequent itemset pada langkah sebelumnya dan menghitung nilai support k-itemset tersebut. Itemset yang  memiliki  nilai support di  bawah  dari minsup akan  dihapus.  Algortima  berhenti  ketika  tidak  ada lagi frequent itemset baru yang dihasilkan.
Kedua,  dari  hasil frequent  itemset tersebut, langkah  selanjutnya  dihitung minconf mengikuti rumus  sesuai  yang  telah  ditentukan.  Support  tidak perlu  dilihat  lagi,  karena generate  frequent  itemset didapatkan dari melihat minsup-nya. Bila rule yang didapatkan memenuhi batasan yang ditentukan dan batasan  itu  tinggi,  maka rule tersebut  tergolong strong rules.
Algoritma  Apriori diproses  secara  iteratif, pertama  mengenali frequentitemset dengan  satu item. Dalam tiap subsequent iteration, frequentitemset  s yang  dikenali  dalam  iterasi sebelumnya  dikembangkan  dengan  item  lainnya untuk  membangkitkan  kandidat itemset yang  lebih besar. Dengan  hanya  mempertimbangkan  hanya itemset yang diperoleh melalui perluasan frequentitemset, kita  dapat  mengurangi  jumlah kandidat frequentitemset; optimasi  ini  penting untuk  eksekusi  yang  efisien.  Sifat  priori  menjamin bahwa  optimasi  ini  benar;  yang  berarti  kita  tidak kehilangan frequentitemset. Pencarian  tunggal  dari semua transaksi cukup untuk menentukan kandidat itemset yang  dihasilkan  dalam  satu  iterasi merupakan frequentitemset  s. algoritma  berakhir
jika  tidak  ada frequentitemset yang  dikenali  dalam satu iterasi.

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  140  records transaksi  penjualan  ikan  di  TPI  Brondong Lamongan.  Data  diambil  dalam  waktu  satu  hari, sekitar 4 jam. Data ikan yang akan dianalisa, yaitu ikan Tongkol, Togek, Kuniran, Teri, Kakap Merah.
Data  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  database MySql,  dan  dimasukkan  ke  dalam  tabel  data_ikan. Tabel Data_Ikan terdapat 2 kolom, yaitu: No, Item.
Ranncangan Tabel, seperti Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Tabel Data_Ikan
Data dimasukkan kemudian dinalisa menggunakan  query  untuk  mencari  nilai  support dan confidance dari setiap item.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  analisa  peneliti,  dapat memberikan  penjelasan  hasilnya. Langkah  yang dilakukan, yaitu:
1. Menghitung  batas  ambang  support  dari transaksi.  Nilai  support  yang  digunakan peneliti, yaitu 50%.
2. Selanjutnya  menghitung  nilai  support  dari masing-masing item, hasilnya dalam tabel 1. Tabel 1. Hasil Penentuan Support Item
Nama Ikan Jumlah Support Tongkol 98 0,7 Togek 98 0,7 Kuniran 97 0,7 Teri 92 0,7 Kakap Merah 82 0,6
3. Dari hasil nomor 3, terlihat bahwa setiap item ikan melebihi nilai batas ambang support. Jadi dapat dilakukan proses penggabungan item.
4. Menentukan  nilai  confidance  keterkaitan antara  item  1  dengan  item  lainnya.  Hasil kombinasi seperti Tabel 2.
Tabel 2. Kombinasi Antar Item
Nama Ikan Jumlah Support Tongkol, Togek 70 0,5 Tongkol, Kuniran 62 0,4 Tongkol, Teri 60 0,4 Tongkol, Kakap Merah 45 0,3 Togek, Kuniran 61 0,4 Togek, Teri 63 0,5 Togek, Kakap Merah 47 0,3
Kuniran, Teri 62 0,4 Kuniran, Kakap Merah 55 0,4 Teri, Kakap Merah 48 0,3
5. Dari alur proses  no 4, bahwa  gabungan  nama ikan  yang  ditebali  merupakan  gabungan  yang lolos confidance 40%. Selanjutnya melakukan kombinasi gabungan 3 ikan, yaitu Tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi Ikan 3
Nama Ikan Jumlah Support Tongkol, Togek, Teri 43 0,3 Tongkol, Togek, Kuniran 40 0,3 Togek, Kuniran, Teri 37 0,3 Kuniran, Teri, Kakap Merah 31 0,2
6. Dari  hasil  kombinasi  ikan  pada  tahapan nomor  5,  tidak  ada  kombinasi  yang  lolos confidance.
Sehingga  dari  140  records  transaksi  penjualan,
hanya  terdapat  2  kombinasi  ikan  yang  lolos confidance. Sedangkan kombinasi 3 ikan tidak ada yang lolos.

## SIMPULAN
Dari  kegiatan  di  atas,  peneliti  menyimpulkan bahwa:  Nilai  batas  dalam  menentukan  support  dan confidance  akan  mempengaruhi  analisa  pola penjualan.  Seharusnya  terlebih  dahulu  menentukan batas  ambang  support  dan  confidance  terlebih dahulu.  Selanjutnya  kita  melakukan  pengenalan pola.  Penelitian  ini  menggunakan  batas  ambang support  50%  dan  confidance  40%.  Sehingga dihasilkan kombinasi ikan 2, seperti berikut:
Tongkol  Togek
Tongkol  Kuniran
Tongkol  Teri Togek  Kuniran
Togek  Teri
Kuniran  Teri
Kuniran  Kakap Merah

## DAFTAR RUJUKAN
Dewi  Listriani,  Anif  Hanifa  Setyaningrum,  Fenty Eka  M.  A.  (2016).  PENERAPAN  METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  PADA  APLIKASI ANALISA  POLA  BELANJA  KONSUMEN
STUDI  KASUS  TOKO  BUKU  GRAMEDIA BINTARO. JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL. 9 NO. 2 , 120-127.
Heroe  Santoso,  I  Putu  Hariyadi,  Prayitno.  (2016).
DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK
DENGAN
MENGGUNAKAN
METODE
ALGORITMA  APRIORI. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (hal. 19-
24). Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta.
Nurdin,  Dewi  Astika.  (2015).  PENERAPAN DATA  MINING  UNTUK  MENGANALISA PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI
PADA SUPERMARKET SEJAHTERA LHOKSEUMAWE. Techsi Vol. 6 No.1 , 133- 155.
Tama,  B.  A.  (2010).  Penetapan  Strategi  Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks  CRM. JURNAL  Generic  Vol.  5  No.
1, 35-38.

## 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

## PROTOTYPE PENGUSIR BURUNG PADA TANAMAN PADI BERBASIS MIKROKONTROLER AURDINO
Syahminan 1) ,
Fakultas sains dan teknologi Universitas Kanjuruhan Email : syahinan@unikama.ac.id

## ABSTRAK
Hama  burung  merupakan  salah  satu  musuh  besar  bagi  para  Petani  yang  menjelang  Pananen,  dan hari-hari  menjelang  panen  merupakan  hari  yang  di  tunggu  petani  dengan  harapan  hasil  penen  yang  cukup melimpah,  untuk  mendapatkan  hasil  panen  yang  melimpah  pateani  harus  bekerja  extra,  pada  umumnya  para petani  hanya  menggunakan  cara manual yang  biasanya  hanya  menggunakan  orang-orangan  serta  tali,puta kaset dan kaleng untuk menakut-nakuti hama burung tersebut, sehingga cara tersebut sangat menguras tenaga karna para petani harus siap menunggu sawah mereka mulai hama burung itu datang jam 6 pagi sampai hama burung itu pergi  jam 6 sore sehingga para petani harus menyiapkan tenaga lebih untuk menjaga sawah mereka terlebih lagi jika petani tidak bisa menjaga sawah mereka di karenakan jatuh sakit atau memiliki keperluan lain maka  hal  tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  penghasilan  padi  mereka  yang  sangat  minim,untuk memudahkan  para  petani  dalam penjagaan  dari  serangan  hama  burung  untuk  mendapatkan hasilkan  padi mereka  yang  maksimal  maka  perlu perubahan  cara  system  pengaman  pada  area  sawah  tanama padi  dengan membuat prototype otomatis menggunakan microkontroler atmega16
Beberapa prototype yang  di pergunakan  pada  penelitian  ini  sebagai  sara  pendukung  untuk  kemajuan teknologi system pengaman pada area persawahan khusus system pengamana tanaman padai menjelang panen berikut Selenoid dengan  kapasistan  kekuatan  samapi  30  kilo  yang  dapat  menggerakan  prototype  untuk mengusir  burungyang  dpat  bergerak  secara  otomatis,  Atmega16 berfungsi  sebagai pusat  control  penyimpan intruksi program , Buzzer/Mp3 yang berfungsi sebagai media suara,Timer untuk pengaturan waktu kapan dan berapa lama proses penggerakan alat akan di jalankan,  Lcd digunakan untuk menampilkan waktu berapa lama prototype ini akan bergerak dan dapat mengatur waktu.
Kata Kunci :Pengaman hama burung pada tanaman padi system timer berbasis mikrokontroler

## A. Pendahuluan
Indonesianegara trapis yang memiliki 2 musim yaitu  musin  kemarau  dan  musim  hujan  dan merupakan    negara  argaris  dengan  luas  area pertanian, rata-rata  penghasilan  petani  yaitu khususnya  padi  dan  palawija,  jagun  dan  kadelai dimana  musim  hujan  hanya  dapat  di tanamin dengan padi  dan di musim kemarau hanya dapat di tanamin  jagung  dan  kedalai  ,  hamparan  pertanian yang  mencapai  jutaan  hektar  luasnya.  di  BPN menunjukan  bahwa  tahun  2004,  total  sawah  di Indonesia  tercatat  8,9  juta  hektar.  Hal  ini  tentunya menjadikan  indonesia  sebagai  salah  satu  negara penghasil  padi  dengan  varian  dan  kualitas  yang bermacam-macam. Terlepas  dari  melimpahnya produksi  padi, para  petani  juga  selalu  memiliki kendala  yang  bisa  mempengaruhi  menurunya  hasil panen,  baik  dari  segi  kualitas  maupun  kuantintas. Dalam hal penurunan kualitas, biasanya disebabkan oleh  faktor human  error,  atau  kesalahan  petani sendiri  dalam  perawatan  padinya,  misalnya kesalahan  pada  pemberian  pupuk  yang  berlebihan. Sedangkan  untuk  penurunan  kuantitas  padi,  faktor utamanya ialah serangan berbagai hama padi.
Hamparan  persawahan  pada  yang  luas selain  hama  wereng    yang  menjadi  musuh  petani
adalah  hama  burung  yang  menyerang  pada  saat matang  atau  menjelang  panen hasil  pertanian tersebut  banyak  kegagalan  panen  disebabkan beberapa  kendala  salah  satunya  adalah Hama burung  khusus  khususnya  pada  tanaman  padi memang  merupakan  salah  satu  musuh  utama  para petani  yang  setiap  saat  bisa  menyerang  tanaman. Salah  satunya  adalah  hama  burung,  tak  sedikit mengurangan  hasil  produksi  padi para  petani dengan  terus  meningkatnya  populasi  burung sebagai hama pada tanaman padi. Karena pada saat menjelang  penen,  sudah menjadi  langanan  burung akan  di  serang  hama.  Burung  menyerang  tanaman padi  pada  fase  matang    sampai  pemasakan  biji (sebelum  panen).  Serangan  mengakibatkan  biji hampa: adanya  gejala  seperti  butir  padi  mengering dan biji banyak yang berkurang. Akan mengakibatkan  kerugian  yang  sangat  besar  bagi para petani.
Berbagai  cara  dilakukan  para  petani  untuk mencegah  dari  serangan  hama  burung  terhadap padi.  Dengan  menggunakan  orang-orangan  sawah atau  tali  yang  hamparkan  yang  mengelilingi  area perswahan di beri tali  plastik untuk mengusir hama burung tersebut. Tak jarang Pula  bagi petani secara langsung  mengusir  burung  yang  setiap  waktu hinggap  padi  meraka.  Pastinya  cara  ini  sangat
melelahkan  para  petani  yang  terkadang  seharian duduk  menunggu  pada  sepanjang  hari  .  meraka menjaga  tanaman  padi yang  menjelang  panen  dari serangan  burung  dari  jam  7-10  pagi  dan  jam  2- 5dari hasil  tanya jawab dengan petani  sore, kerena waktu-watu  tersebut  merupakan  waktu  yang  kritis bagi  tanaman  padi  dari    serang  burung-burung pemakan biji padi , cara yang di lakukan itu sangat menyita  waktu dan  melelahkan  ada juga beberapa petani  yang  memperkerjakan  orang  untuk  menjaga sawah  mereka.  Dilihat  dari  segi  ekonomi,  langkah ini  jelas  tidak  efisien  karena  petani  harus  kembali mengeluarkan  biaya  guna  membayar  tenaga  untuk menjaga tanaman pada dari hama burung.
Dari  hasil  survey  dan  wawancara  dengan  petani dan  pengumpulan  data  yang  saya  ajukan  kepada narasumber  yang  berada  dikertosari  kecamata purwodadi Pasuruan.
Bahwa  masa  kritis  penyerangan  hama  burung tersebut terjadi ketika pagi hari yaitu pada jam 06- 10, dan pada sore hari  jam 02-06 sore. di luar dari jam  tertentu  juga  ada  pula  beberapa  burung  yang hinggap  pada  padi  mereka,namun  semua  itu  tidak mempengaruhi  petani  untuk  menjaga  padi  mereka di  karenakan    jumlah  dari  burung  diluar  jam tertentu  lebih  sedikit    di  bandingkan  pagi  dan  sore hari.
Dari  hasil  analisa  pentingnya  hasil  pertanian untuk  menjaga  produksi  padi  yang  baik  salah  satu yang  di  butuhkan  adalah  prototype  yang  dapat membatu  petani  menjaga  tanaman  pada menjelang panen sebuah alat untuk membantu petani mengusir burung yang menjadi salah satu hama bagi tanaman padi.Alat  ini  akan  bekerja  otomatis  dengan  cara menggerakan suatu benda yang saling berhubungan dengan  tali  yang  telah  di  hubungkan  pada  kaleng atau plastik  sehingga  dapat  menghasilkan  bunyi pada  keleng  atau  plastik  tersebut.alat  ini  akan bekerja    pada    waktu  yang  telah  di  tentukan  yaitu pada  saat  pukul  06.00 pagi  maka  alat  ini  akan bekerja  secara  otomatis  dan  pada  saat  pukul 18.00 sore  menjelang  malam maka  alat  ini  akan  berhenti secara  otomatis serta alat  ini  akan  mengeluarkan suara  otomatis  pada  saat  alat  itu  akan  bergerak. Mikrokontroller  dengan  tambahan  komponen pendukung seperti timer.

## 2. Metodelogi Penelitian
Desain  prototypep  alat  pengusir  hama burung  otomatis    dengan  mikrokontroler Aurdino ini  terdiri  dari  mikrokontroler atmega16 sebagai pemroses  timer  sebagia  waktu  dalam  penentuan kinerja    system  pada  sebuah  prototype  sebagai mengusir  hama  burung  serta buzzer sebagai keluaran  dari  alat.  Blok  diagram  pada  Gambar  3.1 menggambarkan
umum sebagai beriku t:

## Gambar 1 Blok Diagram Rancangan
Pada  Rancangan  blok  diagram  pada  Gambar 1  di atas, menerapkan beberapa  komponen sebagai komponen  elektronik  pendukungrancangan  system Prototype alat  pengusir  hama  burung.  Dengan fungsi dari  masing-masing  komponen  adalah sebagai berikut:
1) Timer berfungsi  sebagai  pengatur  waktu system  kerja  pada  prototype  jarak  kinerja
alat  pengusir  hama  burung  yang  di  seting dengan waktu yang telah ditentukan.
2) Mikrokontroller  atmega16,  merupakan pusat  kendali atau system pemroses utama dari  perancangan  alat  pengusir hama burung otomatis bersasarkan setinngan dari timer (pewaktu)
3) Penguat Sinyal, berfungsi untuk menguatkan  sinyal  dari  mikrokontroler
Timer Mikrokontroler Aurdino Output Motor Penggerak Sound (suara) pengusir Penguat sinyal suara dan motor
penggerak
dari hasil  pemrosesan  alat yang  akan menggerakan motor  sebagai pengusir hama burung.
4) Motor penggerak mengerakan motor yang telah di rancang terlebuth dahulu dan akan berggerak  secara  ototmatis  sesuai  dengan setingan
5) Sound/  suara berfungsi  sebagai  suara untuk menakut-nakuti atau mengusir hama burung dengan mengeluarkan suara
3. Rancangan  Minimum Sistem Mikrokontroller Aurdino
Rancangan Minimum  sistem  merupakan bagian pemroses yang utama dari perancangan alat pengusiran  hama  burung  secara  otomatis  ini, dimana pada bagian ini terdiri dari mikrokontroller atmega16 sebagai  otak  dari  seluruh  kinerja prototype crystal ascillator sebagai pembangkit (input dan output)  data  yang  bersifat timer/clock, dan  catu  daya  untuk  Port  yang  digunakan  sebagai timer dengan rancangan sebagai berikut

## .Gambar 2 Rancangan menampilan waktu
LCD  (liquid  cristal  display)  digunakan sebagai display untuk menampilkan hasil pengujian hama  burung  serta  menampilkan  peringatan  untuk melakukan  tindakan  yang  harus  diperbuat  oleh petani  jika  alat  tidak  berfungsi  dengan  baik. Adapun  rangkaian  LCD  pada  perancangan  alat pengusiran  hama  burung  ini  dapat  dilihat pada Gambar  2  di  atas
Untuk  mendukung pengoperasian  sistem  dalam  menampilkan  menu dan data berupa nama dan angka  maka digunakan LCD. Rancangan rangkaian LCD terhubung ke
Port B yang berfungsi sebagai output yaitu Port B.0 sampai  Port  B.5  yang  telah  dirancang  terlebih dahulu untuk posisi masing-masing port yang akan digunakan.

## A. Rancangan minimum system  Keseluruhan
Rangkaian keseluruhan merupakan gabungan dari rangkaian minimum sistem mikrokontroller Atmega16 , rangkaian multimedia, rangkaian LCD dan rangkaian LED. Adapun rangkaian keseluruhan pada perancangan alat pengusiran hama burung ini dapat dilihat pada Gambar 3

## B. Port B yang berfungsi sebagai output yaitu
Port  B.0  sampai  Port  B.5  yang  telah  dirancang terlebih  dahulu  untuk  posisi  masing-masing  port yang akan digunakan
Rangkaian  keseluruhan  merupakan  gabungan  dari rangkaian minimum sistem mikrokontroller Atmega16 , rangkaian  multimedia, rangkaian LCD dan rangkaian LED. Adapun rangkaian keseluruhan pada perancangan alat pengusiran hama burung ini dapat dilihat pada Gambar 3 Port B yang berfungsi sebagai output yaitu Port B.0 sampai  Port  B.5  yang  telah  dirancang  terlebih dahulu untuk posisi masing-masing port yang akan digunakan.

## C. Rancangan minimum system  Keseluruhan
Rangkaian keseluruhan merupakan gabungan dari rangkaian minimum sistem mikrokontroller Atmega16 , rangkaian multimedia, rangkaian LCD dan rangkaian LED. Adapun rangkaian keseluruhan pada perancangan alat pengusiran hama burung ini dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 Rancangan desain rangkaian Secara keseluruhan
Beberapa    fungsi-fungsi  dari  setiap  rangkaian elektronikan yang tergabung dalam modul rangkaian
keseluruhan sebagai berikut:
1. Rangkaian minimum system
mikrokontroller atmega16, digunakan sebagai  kontrol  modul  rangkaian    dari input, proses hingga output.
2. Rangkaian LCD, digunakan untuk menampilkantimer  hasil dan system kerja prototype/  alat  pengusiran  hama  burung yang difungsikan sebagai output.
3. Rangkaian LED, digunakan sebagai indikator  hasil  uji  coba  alat pengusiran hama  burung  yang  difungsikan  sebagai output.
4. Rangkaian  multimedia,  digunakan  untuk memberikan  tanda  berupa  bunyi  yang difungsikan sebagai output.
5. Rangkaian  multimedia,  digunakan  untuk memberikan  tanda  berupa  bunyi  yang difungsikan sebagai output.
D. Kebutuhan  Perangkat Lunak (Software
Aplikasi  perangkat  lunak  dengan    perancangan perangkat lunak akan dirancang dengan menggunakan  bahasa  BASCOM  AVR.  Rancangan perangkat luna  ini  sebagai  pengatur  jalannya  alat pengusir  hama  burung,  mikrokontroller,  lampu LED  dan  LCD  serta  berbunyinya  multimedia  atau mp3 melalui  pembacaan  kondisi  alat  yang  sedang berjalan.  Timer  merupakan  media  inputan  yang hasilnya  akan  diproses  oleh  mikrokontroller  dan ouputnya berupa indikator pada LED, display pada LCD, dan bunyi pada mp3 digambar dalam bentuk gambar flowchart sebagai pembacaa aluar progrman sebagai berikut pada gambar 4.

## Gambar 4 Rancangan alur diagram  Program
Rancangan  system  kerja  dari  gambar prototype flawchart  di atas adalah sebagai berikut:
1. System  bekerja berdasarkan  input berupa timer.
2. pengatur  waktu.  Pagi  hari  jam  06-10  dan siang hari 14-18.
3. Mikrokontroller sebagai otak akan memproses  inputan  timer  dan  akan menampilkan  pada  LCD,  indicator  LED dan suara buzzer/mp3.
4. LCD dan buzzer diletakkan di office untuk membantu  memberikan    memberikan informasi berupa jam jam waktu pengerakkan motor .
5. LED  diletakkan  di  alat  pengusir  hama burung  untuk  memberikan  informasi berupa  indicator  LED  kepada  pengguna alat.
6. nterval  suara  buzzer  dan  indicator  warna LED  yang  menyala  bergantung  pada situasi alat
Pengujian  dilakukan    terhadap  alat  yang  telah dirancang,  maka  dilakukan  beberapa  langkah persiapan  yang  diantaranya  adalah  menyiapkan
data  yang  akan  diuji,  menyiapkan  alat  yang  akan menjadi input dan output dari data yang akan diuji, dan  memaparkan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini

## Pengujian dilakukan terhadap alat yang telah

## A. Prototype yang selasai dirancang
Alat yang dimaksud yang akan diuji motor penggerak  pada  miniature adalah prototype alat pengusir hama burung menggunakan microkontroler atmega16 seperti pada gambar

## Gambar5 tampak alat kondisi hidup
1. LCD, dan  LED, Selenoid, buzzer sebagai output.
2. Aurdino, Real time, LED sebagai input. Adapun  alat  yang  akan  menjadi  input  dan output pada perancangan alat ini adalah:
a. Display LCD
Lcd adalah alat yang dalam fungsinya sebagai output untuk menampilkan :
1.  Pada  waktu  proses    di  LCD  akan menampilkan waktu  ,dan  Pengusir  hama burung otomatis . ”
b.Real Time Clock DS1307 RTC  DS1307  adalah  alat  yang  fungsinya sebagai  input  dan  digunakan  untuk  mengatur waktu pada saat alat akan di gerakan.
c.Buzzer
Buzzer  adalah  alat  yang  fungsinya  sebagai output  untuk  mengeluarkan  suara  pada  saat alat akan di gerakan.
d.Selenoid Selenoid  adalah  alat  yang  dalam  fungsinya untuk  menggerakan  alat    pada  saat  di jalankan.
e. LED LED  adalah  alat  yang  fungsingya  untuk
menghidupkan  lampu  indicator  pada  alat  saat di hidupkan.
f. Metode Blackbox
Metode  ujicoba blackbox adalah  metode  yang memfokuskan pada  keperluan  fungsional  dari software maupun hardware.  Metode  ini  akan digunakan  untuk  menguji  apakah  alat  yang  sudah dirancang  sudah  sesuai  dengan  fungsi  yang sebelumnya sudah ditentukan

## B. Pengujian
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji apakah  semua  fungsi  alat  yang  telah  dirancang
pada  bab  sebelumnya  sudah  bekerja  sesuai  dengan rencana.  Fungsi-fungsi  yang  akan  diuji  adalah sebagai berikut:
Pengujian Aurdino Output dengan 2 LED Berikut ini adalah gambar dari pengujian led 1.Tampilan  LED  merah  bertanda  alat  tidak berjalan.

## Gambar 6 pengujian 2 LED
2.Tampilan LED biru bertanda alat berjalan. Gambar 6 pengujian 2 LED Tabel 4.1 Pengujian LED Test ID Pengujian 2 LED pada Aurdino Tujuan Test Mengetahui fungsi LED saat alat pertama kali dinyalakan. Kondisi Awal LED mati dan alat belum dinyalakan. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Hasil Pengujian Test ID Pengujian 2 LED pada Aurdino Tujuan Test Mengetahui fungsi LED saat alat pertama kali dinyalakan. Kondisi Awal LED mati dan alat belum dinyalakan. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Hasil Pengujian Nyalakan alat. 2 lampu LED pada pada mikrokontroller nyala bergantian
dalam kondisi ( nyala, mati, nyala, mati, nyala, mati, nyala, mati)
2 lampu LED pada pada mikrokontroller nyala bergantian. dalam kondisi ( nyala, mati, nyala, mati, nyala, mati, nyala, mati)
LED dapat menyala sesuai seperti yang diharapkan.
Menampilkan judul pengusir hama burung otomatis
Gambar 4.6 Hasil Pengujian tampilan LCD selanjutnya
Tabel 4.2 Pengujian LCD Test ID Pengujian LCD sebagai output pada Atmega8 Tujuan Test Mengetahui fungsi LCD saat alat pertama kali dinyalakan. Kondisi Awal LCD mati dan alat belum dinyalakan Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Hasil Pengujian Nyalakan alat Baris selanjutnya sksn menampilkan “PENGUSIR  HAMA BURUNG OTOMATIS” Baris  selanjutnya  sksn menampilkan “PENGUSIR HAMA BURUNG OTOMATIS”
LCD dapat
menampilkan  karakter yang diinginkan Pengujian Timer sebagai  output  pada Atmega8 Test ID Mengetahui  fungsi RTC  DS1307  sebagai  input  dengan  menampilkan waktu untuk menggerakan solenoid Tujuan Test Timer mati pada saat alat belum dinyalakan. Kondisi Awal Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Hasil Pengujian Skenario Pengujian Timer yang di sambungkan dengan mikrokontroller atmega8 dapat menampilkan waktu untuk menggerakan solenoid Timer yang di sambungkan  dengan mikrokontroller atmega8 dapat menampilkan waktu gerak Timer yang di sambungkan dengan mikrokontroller atmega8 dapat menampilkan waktu gerak secara tepat
. Push on untuk memasukan jumbla angka yang untuk mengaktifkan timer.
Gambar 4.12 Pengujian push on
Tabel 4.5 Pengujian Push On save untuk settingan timer Test ID Pengujian Mush On sebagai input pada Atmega8 Tujuan Test Mengetahui  fungsi push  On sebagai input  karna  mush  on    untuk  penyimpanan settingan timer awal dan Kondisi Awal Buzzer mati dan alat belum dinyalakan. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Hasil Pengujian Nyalakan alat. Buzzer yang di sambungkan dengan mikrokontroller atmega8 dapat mengeluarkan suara Buzzer yang di sambungkan  dengan mikrokontroller atmega8 dapat mengeluarkan suara
Buzzer yang di sambungkan  dengan mikrokontroller atmega8 dapat mengeluarkan suara
Berdasarkan  data  analisis  yang  diperoleh dari pengujian Buzzer sebagai Output diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  Mush on yang di sambungkan dengan mikrokontroler  atmega8 dapat  berfungsi dengan prosentase keberhasilan 100%.

## C. Analisa Pengujian
Setelah  dilakukan  pengujian  dari  semua komponen  alat. maka  dilakukan  analisa  pengujian dengan  tujuan  menganalisa  hasil  pengujian  apakah sesuai  dengan  fungsi  alat  yang  sudah  dirancang. Adapun yang akan dianalisa adalah hasil pengujian alat secara keseluruhan.
Tabel 4.6 hasil Pengujian Keseluruhan Test ID Pengujian Seluruh Komponen Alat Tujuan Test Mengetahui  fungsi Komponen  Alat  Seluruhnya apakah  berfungsi  sesuai yang di rancang Kondisi Awal Alat belum dinyalakan. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang Diperoleh Nyalakan alat. 1. LCD menampilkan
Nama,npm,judul,dan waktu
2. LED mampu menyala
3. TIMER mampu menjalankan waktu
4. SELENOID mampu bergerak pada waktu yang telah di tentukan
5. Mush On mampu mensetting timer yang kita inginkan dan menyimpanya
1. LCD menampilkan
Nama,npm,judul,dan waktu
2. LED mampu menyala
3. TIMER mampu menjalankan
waktu
4. SELENOID mampu bergerak
pada waktu yang telah di tentukan
5. Mush On mampu mensetting timer yang kita inginkan dan menyimpanya
Analisa Hasil Pengujian Alat Secara Keseluruhan Setelah  dilakukan  pengujian  pada  alat, dapat dianalisa secara keseluruhan semua komponen  pada  alat  dapat  berfungsi  dan  bekerja sesuai  rancangan.  Dapat  dilihat  ketika  alat dinyalakan, semua komponen menyala dan bekerja dengan  baik  seperti indikator  led  pada  saat mikrokontroler atmega8 dinyalakan, LCD menampilkan  nama,npm,judul dan  waktu,Timer dapat mengatur waktu untuk menjalankan selenoid, Mush  on dapat  berfungsi  untuk mengatur  waktu yang telah di tentukan dan menyimpanya.

## 5.Kesimpulan
Dengan  peralihan  teknologi  system kemanan pada  tanaman  padi  petani  dapat  merasakan  hasil panen  yang  maksimal Dalam  proses  perancangan, serta  pembuatan  prototype  pengusir  hama  burung otomatis  menggunakan  microkontroler  Aurdino dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  alat  ini  dapat membantu  para  petani pada  aera  persawaan tidak perlu  menjaga  sepanjang  hari    untuk pengusiran hama  burung  sehingga  petani  dapat  merasakan hasil panen yang maksimal dan penggunaan tenaga manusia lebih efisien dan dapat menghemat biaya
Daftar Pustaka [1] Anonim, Atmega8 http://www.atmega.cc, diakses pada tanggal 1 sebtember 2016. [2] Ardian 2013. Pemograman Mikrokontroler.
Informatika. Bandung
[3] Antoni. Dian. 2012. Pengenalan protel Elek Media Komputindo. Jakarta
[4] Dewabroto. Wiyanto. 2012. Aplikasi pemograman bascom. Elex Media. Jakarta
[5] Djuandi. Feri. 2011. Pengenalan fungsi buzzer. (Online) diakses pada  3 juli 2016
[6] Fardiaz. S. 2010. Pengertian hama pada tanaman Utama. Jakarta
[7] Gatot. A. Bintoro. 2011. Pengertian dan fungsi selenoid Yogyakarta
[8] Irianingrum. R. 2011. Cara pengusiran hama burung secara tradisional Bogor.
[9] Moh Ibnu. Malik, 2012. Mikrokontroler. P.T. Elex Media Komputindo. Jakarta.
[10] Pengenalan dan fungsi push on. Diakses pada tanggal  11 sebtember 2016
[11] Rasyaf. 2011  Pengenalan dan fungsi timen Jakarta di akses 14 sebtember 2016
[12] (Saiful bahrom,2012) pemberantasan hama tanaman Laktat.boiviserta 7:
127-130
[13] Heri Sismoro,2011)Cara tradisional pemberantasan hama . Gramedia
Pustaka Utama. Jakarta
[14] Wiryanto dewobroto, 20012 trikueni-desain- sistem pdf diakses pada tanggal 3 sebtember 2016

## IMPLEMENTASI FRAMEWORK MVC PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK DI STMIK YADIKA BANGIL
Wildan Mualim 1) , Gema Ulama Putra 2)
Program Studi D-3 Manajemen Informatika STMIK YADIKA Bangil Email: wildan_m@stmik-yadika.ac.id

## ABSTRAK
In web application development, there are no principal rules or standards. This caused a problem when the application is developed by  more than one programmer as because it  will be difficult  when integrating the whole project together or for further development. Just as in Academic Information Systems in STMIK Yadika Bangil, which is built from scratch without following any architectural standards. It's neccessary to implement an MVC  framework  to  the  systems  to  make  the  code  maintainable  and  ease  the  integration  and  database management. The implementation of MVC framework can ease development process and increase development speed by reducing repetitive tasks.
Keywords : Framework, MVC, Website
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pada  pemrograman  web  memang  tidak diwajibkan mengikuti standar-standar pola pengembangan tertentu, sehingga memungkinkan untuk  project-project  skala  kecil  dikembangkan oleh  satu  pengembang  memiliki  struktur  yang berbeda dengan pengembang lain.
Pada  sistem  informasi  akademik  yang ada di STMIK Yadika Bangil, masih menggunakan code from scratch tanpa menggunakan  standar  arsitektur  sehingga  sulit untuk pengembangan lebih lanjut.
Oleh karena itu, perlu diimplementasikan sebuah framework yaitu  framework  MVC pada sistem  informasi  akademik  di  STMIK  Yadika Bangil untuk lebih meningkatkan fleksibilitas dan memudahkan  dalam  pengembangan  project, memudahkan integrasi sistem dan mempermudah pengelolaan database dan pembuatan aplikasi.

## 1.2 Tujuan
Mengimplementasikan  framework  MVC pada aplikasi sistem informasi akademik.
Memanfaatkan teknologi arsitektur MVC untuk  pengelolaan  database dan  meminimalisir pengulangan dalam proses pembuatan aplikasi.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Implementasi
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),
implementasi
berarti
penerapan/pelaksanaan. Implementasi dapat
diartikan sebagai suatu tindakan atau pelaksanaan dari  sebuah  rencana  yang  sudah  disusun  secara matang  dan  terperinci[1].  Implementasi  biasanya dilakukan setelah perencanaaan selesai dilakukan dan sudah dianggap final.
Jika dihubungkan dengan aplikasi, implementasi  adalah  penerapan  dari  sebuah desain  aplikasi  yang  telah  dirancang  dengan lengkap  pada  sebuah  pemrograman  komputer. Dari  implementasi  ini  akan  dihasilkan  sebuah aplikasi  komputer  yang  dapat  berjalan  sesuai rancangan yang telah dibuat.

## 2.2 Pengertian Framework
Framework  secara  sederhana  dapat diartikan  kumpulan  dari  fungsi-fungsi/prosedur- prosedur  dan  class-class  untuk  tujuan  tertentu yang  sudah  siap  digunakan  sehingga  bisa  lebih mempermudah  dan  mempercepat  pekerjaan seorang  programmer,  tanpa  harus  membuat fungsi atau class dari awal. [3]
Framework juga dapat di artikan sebagai kumpulan  script  (terutama  class  dan  function yang  dapat  membantu  developer/  programmer dalam  menagani  berbagai  masalah-masalah dalam pemrograman seperti koneksi ke database, pemanggilan  variabel,  dan  file.  Sehingga developer lebih fokus dan lebih cepat membangun aplikasi. [2]

## 2.3 Aplikasi Web
Dalam  rekayasa  perangkat  lunak,  suatu aplikasi  web  (bahasa  Inggris:  web  application atau  sering  disingkat  webapp)  adalah  suatu aplikasi  yang  diakses  menggunakan  penjelajah
web  melalui  suatu  jaringan  seperti  Internet  atau intranet.  Ia  juga  merupakan  suatu  aplikasi perangkat lunak komputer yang dikodekan dalam bahasa  yang  didukung  penjelajah  web  (seperti HTML,  JavaScript,  AJAX,  Java,  dll)  dan bergantung  pada  penjelajah  tersebut  untuk menampilkan aplikasi[4].

## 2.4 Framework Aplikasi Web
Aplikasi berbasis web mempunyai asrsitektur yang berbeda dengan aplikasi berbasis desktop,
begitu juga dengan
cara
pengembangannya.  Biasanya  aplikasi  berbasis desktop  dibangun  dengan  menggunakan  satu bahasa  pemrograman  dan  untuk  tambahan  dapat menggunakan satu bahasa query untuk mengakses  basis  data.  Dengan  demikian  untuk membuat  kode  yang  dapat  digunakan  berulang kali  (reusable)  tidak  terdapat  kesulitan,  yaitu cukup dengan menggunakan teknik pemrograman  berorientasi  objek  yang  spesifik untuk bahasa pemrograman yang digunakan. 2.5 Model-View-Controller (MVC) Model-View-Controller atau MVC adalah  sebuah  metode  untuk  membuat  sebuah aplikasi  dengan  memisahkan  data  (Model)  dari tampilan (View) dan cara bagaimana memprosesnya (Controller). Gambar 1. Model-View-Controller
Dalam implementasi kebanyakan framework  dalam  aplikasi    web  adalah  berbasis arsitektur  MVC (Model-View-Control) (Gambar 1).

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN

## 3.1 Analisa Sistem Saat Ini
Sistem  informasi  akademik  yang  ada  di STMIK Yadika Bangil berupa aplikasi web (Web
App)  yang  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  versi  5,  Apache  sebagai webservernya dan MySQL sebagai databasenya.
Aplikasi sistem informasi sistem informasi  akademik  tersebut  dibangun  dari  awal (build  from  scratch)  sehingga  struktur  penulisan kode  dan  pendefinisian  fungsi  dan  relasi  antar komponen  tergantung  dari  programmer  yang membuatnya. Seperti  pada  struktur  file  dan direktori, koneksi database, dan routing.
File-file  program  dipisahkan  dalam direktori-direktori  berdasarkan  Hak  akses.  Tiap- tiap fungsi dipecah menjadi file-file dan dinamai sesuai dengan fungsinya seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Struktur File Sistem Saat Ini
Database yang digunakan adalah database  MySQL.  Dan  sistem  konekftifitas database menggunakan fungsi native mysql yang disimpan  dalam  file  yang  mana  nantinya  file tersebut  di-include  oleh  file-file  lain  yang memerlukan koneksi database.
Terdapat  lebih  dari  sebuah  file  koneksi yang  berbeda  di  lokasi  yang  berbeda-beda,
dimana hal tersebut dapat menyulitkan pengembang  untuk  mengetahui  dan  menentukan mana file koneksi yang benar-benar digunakan Aplikasi  sistem  informasi  akademik STMIK Yadika Bangil tidak menerapkan routing untuk  URL  (Uniform  Resource  Locator).  Setiap komponen  di rujuk  menggunakan  path  relative secara  langsung.  Hal  ini  dapat  memudahkan orang lain untuk membaca struktur direktori pada aplikasi.

## 3.2 Analisa Sistem
Dari permasalahan yang ada pada analisa sistem  saat  ini,  diimplementasikan  framework MVC    Yii2  untuk  dapat  memperbaiki  masalah struktur dan organisasi file, database, dan routing kedalam bentuk class-class php.
Struktur dan organisasi file dan direktori sudah  ditentukan  oleh  aturan  framework  itu sendiri.  Untuk  organisasi  file  dari  sistem  yang akan diteliti mengikuti aturan dari framework.
Koneksi  database  yang  akan  digunakan adalah  menggunakan  library  ActiveRecord  dari Yii2 yang berbasis pada PDO (Php Data Object).
Query  database  pada  framework  Yii2 ditangani  oleh  class  model,  yang  merupakan perwakilan  dari  struktur  data  dari  database. Termasuk  aktifitas  CRUD  (Create  Read  Update Delete)  ditangani  oleh  class  model  dan  nantinya class  controller  hanya  perlu  berinteraksi  dengan class  model  tersebut  untuk  membaca  dan melakukan manipulasi data.
Route (rute) URL berdasarkan pada nama controller  dan  method  dari  controller.  Dan nantinya  controller  akan  memanggil  view  yang bersangkutan.
Class-class  untuk  MVC  dibuat  secara auto-generate  dengan  fitur  Gii  dari  Yii2  setelah struktur database dibuat. Karena Model View dan
Controller dibuat berdasarkan pada struktur tabel dari database yang dipilih.

## 3.3 Perancangan
Dari  analisa  sistem  yang  akan  dibuat,
dibuatlah  rancangan  database,  class-class  dan antarmuka  pengguna  yang  untuk  kemudian diimplementasikan kedalam bentuk sebuah aplikasi.
Perancangan  database  dilakukan  dengan membuat  diagram  EERD  (Enhanched  Entity Relationship  Diagram) pada  Gambar  3 yang kemudian  dirubah  kedalam  bentuk  file  migrasi Yii2  seperti  struktur  database  dosen  dan mahasiswa.
Gambar 3. Struktur Database Dosen dan Mahasiswa
Perancangan class disajikan dalam bentuk  diagram  class  untuk  memodelkan  object, class,  attribut  dan  komponen  framework  MVC. Seperti  pada  class  diagram  jurusan  (Gambar  4), seluruh proses pengolahan data jurusan dilakukan oleh  class  JurusanController  yang  meng-extend dari  class  Controller  Yii2.  Dimana  Controller tersebut memanggil class Jurusan yang merupakan  sebuah  class  model  yang  mewakili data  pada  tabel  jurusan  di  database.  Meliputi operasi pengambilan data, penyimpanan data, dan penghapusan  data.  Class  Jurusan  meng-extend
class  ActiveRecord  dari  Yii2  untuk  dapat berinteraksi  dengan  record  database.  Dan memanggil  class  JurusanSearch  untuk  pencarian data  dan  class  JurusanQuery  untuk  melakukan query  ke  database  dimana  class  JurusanQuery meng-extend  dari  ActiveQuery  yang  berisi method-method untuk operasi query database.
Class  JurusanController  selaku  sebuah controller class juga bertugas untuk menampilkan view berdasarkan request dari user. Standar view pada  yii2  untuk  operasi  CRUD  terdiri  dari  4 bagian yaitu view, index, update, dan create.

## Gambar 4. Class Diagram Jurusan
Sedangkan  untuk  antarmuka  pengguna dibuat  menggunakan  template AdminLTE  yang berbasis dari twitter bootstrap.

## 4. Implementasi
Program  atau  aplikasi  ini  dibuat  dengan menggunakan  Framework  MVC  Yii2  yang menggunakan bahasa pemrograman PHP,
Javascript,  dan  HTML.  Selain  itu,  aplikasi  ini juga menggunakan MySQL sebagai aplikasi basis data.

## 4.1 Instalasi Framework Yii2
Instalasi  framework  Yii2  dilakukan menggunakan  aplikasi  manajer  dependensi  php yaitu composer yang dijalankan melalui terminal command  line.  File  instalasi  yii2  beserta kebutuhan-kebutuhannya  akan  di  download  dari internet  dan  kemudian  diterapkan  kedalam direktori  tujuan. Untuk tema  tampilan  yang digunakan,  yaitu  Admin  LTE  juga  ditambahkan kedalam project melalui dependensi manager.

## 4.2 Implementasi migrasi basis data
Rancangan basis data diimplementasikan dalam  bentuk  class  migrasi  /  migration  dan  di pisah berdasarkan tabel kecuali untuk prodi, mata kuliah  dan  jurusan. File  migrasi  sendiri  di generate  secara  otomatis  menggunakan  tool utility dari  Yii2  berdasarkan  struktur  tabel-tabel yang sudah dibuat dalam database.

## 4.3 Pembuatan Class MVC
Setelah  struktur  database  dibuat,  class- class untuk  model,  view  dan  controller  dapat dibuat  secara  auto-generate  menggunakan  tool Gii dari Yii2.
Class  model  dapat  dibuat  dengan memanfaatkan  code  generator  Gii  (Gambar  5). Dengan  memasukkan  beberapa  parameter  yaitu nama tabel, nama model, dan kemudian Gii akan menganalisa  struktur  tabel  dan  membuat  class model berdasarkan tabel yang dibuat.
Gambar 5. Class Generator Gii
model yaitu class model utama yang mendefinisikan  dan  juga  berfungsi  sebagai perwakilan  data  pada  tabel  database,  class  query yang  berguna  untuk  melakukan  query  database, dan  class  search  yang  berguna  untuk  melakukan pencarian data.
Setelah  class  model  selesai  dibuat, langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  class controller  dan  view.  Sama  seperti  class  model, class  controller  dan  view  dibuat  dengan menggunakan fitur  CRUD  Generator  dari Gii. Dan  dihasilkan  sebuah  file  controller  dan beberapa  view.  Dan  dihasilkan  sistem  CRUD yang terdiri dari tampilan dan proses penambahan  data, pembaruan  data  (Gambar  6), pembacaan  data (Gambar  7),  dan  penghapusan data.
Gambar 6. Tampilan Update Data Prodi

## Gambar 7. Tampilan List Data Prodi

## 5. Evaluasi
Dari  implementasi  framework  MVC pada  bab  sebelumnya,  dapat  dilihat  bahwa instalasi framework  sudah  tidak  perlu  dilakukan secara  manual.  Hanya  perlu  melakukan  instalasi melalui dependensi manager dan segala kebutuhan yang akan digunakan dalam pengembangan di-download dan diorganisir oleh dependensi manager. Hal ini dapat
mempermudah  pengembang  untuk  memulai sebuah  project  karena  pengembang  hanya  perlu melakukan analisa kebutuhan sistem.
Pembuatan  file-file class migrasi  basis data juga  ditangani  oleh  tool utility sehingga pengembang  hanya  perlu  membuat  tabel-tabel pada database dan melakukan beberapa perubahan  pada  file  migrasi  hasil auto-generasi sesuai  kebutuhan.  Konsep  migrasi  ini  dapat mempermudah  pengelolaan  database  karena memuat setiap perubahan pada database sehingga apabila terjadi kesalahan maka database dapat di- revert ke migrasi sebelumnya.
Dalam  pembuatan  file-file  class  MVC juga  dipermudah  dengan  adanya  autogenerate yang  menghasilkan  kode  yang  terstruktur  rapi dan  mudah  dipahami.  Sehingga  mempercepat dalam  proses  pembuatan.  Dan  dengan  adanya standar  bahasa,  maka  mempermudah  dalam pemahaman  kode  dan  mempermudah  dalam merubah-rubah kode untuk menyesuaikan kebutuhan.  Pengembang  selanjutnya  pun  dapat mengetahui  fungsi  masing-masing  kode  dengan merujuk pada dokumentasi dari framework Yii 2 itu sendiri.

## 6. Kesimpulan
Dari  hasil  implementasi  dan  analisa sebelumnya,  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai bahwa framework dapat mempermudah pengembangan aplikasi secara terus menerus oleh beberapa  karena  pada  framework  ditetapkan standar-standar  tertentu  sehingga  struktur  kode lebih  rapi,  mudah  dipahami  dan  mudah  untuk disesuaikan  dengan  kebutuhan  di  masa  depan. Dengan adanya fitur autogenerate, dapat mempercepat  proses  pengembangan  dengan
mengurangi  tugas  yang  berulang-ulang. Dan dengan  adanya  migrasi,  perpindahan  server menjadi  lebih  mudah  dan  mengurangi  resiko error pada program.

## 7. Daftar Pustaka
[1] Depdiknas.  2013.  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia. Depdiknas.
[2] Dewi  Rosmala,  Dkk.  2011.  “Komparasi
Framework MVC(Codeigniter, Dan Cakephp)  Pada  Aplikasi  Berbasis  Web”. Jurnal  Informatika  Vol  2 No  2.  Teknik Informatika  Institut  Teknologi  Nasional Bandung. Bandung.
[3] Koespradono,  dkk.  2013.  “Sistem  Informasi Pengolahan  Data  Pertumbuhan  Ekonomi Dan  Ketimpangan  Di  Kabupaten  Klaten (Tahun 2003-2012) Menggunakan Framework  Codeigniter”.  Jurnal  SCRIPT Vol 1  No  1.  Teknik  Informatika,  institut Sains & Teknologi AKPRIND. Yogyakarta. [4] Wikipedia. Aplikasi web. (Online).(https://id.wikipedia.org/wiki/Aplik asi_web)

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA KUCING PERSIA
Rina Dewi Indahsari 1) , Imam Zuhdi 2)
STMIK ASIA Malang
e-mail: rinadewi@asia.ac.id , imamzuhdi12@gmail.com

## ABSTRAKSI
Sistem  pakar  untuk  pendeteksian  penyakit  pada  kucing  persia bertujuan  untuk membantu  pengguna  mendeteksi penyakit  yang  diderita  oleh  kucing  Persia.  Sistem  ini  dibangun  dengan  KBS  (Knowledge  Based  Sytem)  untuk mendapatkan  rule  kemudian dirancang mesin  inferensi  menggunakan forward  chaining sebagai cara  melakukan reasoning untuk menarik suatu kesimpulan. Perancangan KBS menggunakan dependency diagram yang melibatkan 20  gejala  dan  menghasilkan  45  rule.  Rule  yang  telah  diperoleh  akan  digunakan  dalam  proses  konsultasi  gejala penyakit  yang  dialami  kucing  menggunakan  inferensi forward  chaining.  Dari  contoh  studi  kasus  menunjukkan bahwa rule yang digunakan untuk melakukan forward chaining berasal dari rule set 1-1, 6-1, 7-1, 7-2, 8-1, dan 9-1 dimana untuk proses forward chaining sendiri dimulai dari jawaban yang diberikan oleh user dilakukan pencocokan dengan  rule  set  6-1  kemudian  rule  set  7-1,  rule  set  7-2,  rule  set  8-1,  rule  set  9-1  dan  yang  terakhir  dicocokkan dengan rule set 1-1 dimana akan muncul hasil untuk user dari sistem. Untuk pengujian sistem pakar ini dilakukan dengan  cara  membandingkan  hasil  dari  sistem  dengan  hasil  dari  pakar.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan maka didapatkan nilai keakuratan sistem 70% dan tidak keakuratan sistem 30%. Sehingga sistem pakar dengan metode forward chaining belum sepenuhnya efisien dalam pendeteksian penyakit pada kucing persia.

## Kata kunci: Sistem Pakar, Diagnosa Penyakit, Knowledge Based Reasoning, Penyakit Kucing Persia

## ABSTRACT
Expert  system  for  the  detection  of  disease  on  Persian  cats  that  can  help  user  detect  the  disease  experienced  by Persian  cats.  This  system  is  built  with  KBS  (Knowledge  Based  Sytem)  to  get  the  rule  and  then  done  inference machine  using  forward  chaining  as  solution  to  solve  a  problem.  KBS  design  uses  a  dependency  diagram  that involves 20 symptoms and generates 45 rules. Rules that have been obtained will be used in the process of consulting the symptoms of the disease experienced by cats using forward chaining inference. The case study showed that the rule  used  for  forward  chaining  came  from  the  rule  set  1-1,  6-1,  7-1,  7-2,  8-1  and  9-1  where  for  the  process  of forward chaining itself starting from the answer given by the user is done matching with the rule set 6-1 and then rule set 7-1, rule set 7-2, rule set 8-1, rule set 9-1 and the latter matched against the rule set 1-1 where results will appear for the user of the system. For testing this expert system is done by comparing the results of the system with the results of the expert. Based on the results of the tests performed then obtained the value of the system accuracy of 70% and not the accuracy of the system 30%. So, the expert system with forward chaining method has not been fully efficient in the detection of disease in persian cats.
Keywords: Expert System, Disease diagnosis, Knowledge Based Reasoning, Persian Cats Disease

## PENDAHULUAN
Beberapa masyarakat pada saat ini telah menganggap memelihara hewan peliharaan sebagai salah satu hobi, karena hewan peliharaan dapat menjadi teman bagi mereka. Salah satu hewan peliharaan yang digemari oleh masyarakat saat ini adalah kucing. Kucing telah menjadi sahabat manusia dengan sifatnya yang manis, mungil, dan mudah dekat dengan pemiliknya. Merawat, menjaga dan memperhatikan perkembangannya adalah suatu hal yang sangat penting. Ada banyak jenis
kucing yang bisa dijadikan hewan peliharaan, salah satunya kucing persia.
Menurut Suwed (2015 : 69) kucing persia merupakan  kucing  yang  sangat  cantik  dengan tubuh  yang  besar,  padat,  serta  berbulu    tebal. Kucing  Persia  berasal  dari  Persia  (Iran)  dan  telah dibawa masuk ke Eropa pada abad ke-16. Konon, kucing  ini  merupakan  simbol  keagungan  dan kekayaan  sehingga  dikenal  sebagai  kucing bangsawan.  Orang  awam  pun  pasti  langsung  bisa mengenali  kucing  Persia.  Bulu  yang  panjang  dan tebal  serta  sifat  yang  tenang,  anggun,  dan  manja
merupakan ciri khas kucing ras persia. Persia lebih mudah  dikandangkan,  relatif  tidak berisik,  dan lebih cocok hidup di dalam rumah.
Banyak  para  pecinta  kucing  yang  kesulitan untuk  merawat  kucing  kesayangannya  ketika sakit.  Namun,  untuk  tetap  menjaga  agar  kucing peliharaan  memiliki  kesehatan  yang  baik, pemelihara kucing harus memperhatikan perawatan  dan  makanan  kucing  tersebut.  Jika tidak,  kucing  akan  mudah  terserang  penyakit. Karena  tidak  menutup  kemungkinan  penyakit yang  diderita  oleh  kucing  tersebut  menular kepada manusia.
Salah satu tindakan antisipasi adalah mengetahui  seperti  apa  gejala  dari  penyakit tersebut, salah satunya adalah dengan memeriksakan  kucing  kepada  dokter  hewan secara  teratur.  Namun  permasalahannya  adalah keterbatasan  waktu  dan  biaya,  selain  itu  juga informasi  yang  diperoleh  hanya  sesuai  dengan kondisi  dari  kucing  pada  saat  ke  dokter  hewan. Jika  melihat  ada  gejala  yang  lain,  mau  tidak mau  harus  kembali  melakukan  konsultasi kepada dokter hewan tersebut.
Maka  sistem  pakar  untuk  diagnosis penyakit  pada  kucing  persia  diharapkan  dapat menjadi  sebuah  alternatif  bantuan  bagi pemilik kucing  persia  dalam  memperoleh  informasi penyakit pada kucing yang menyerupai informasi  yang  diberikan  oleh  dokter  hewan. Sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit  pada kucing  persia  mempunyai  fasilitas  konsultasi yang memungkinkan pengguna dapat memperoleh  informasi  penyakit  yang  diderita kucing,  pengguna  juga  memperoleh  informasi berupa  solusi,  untuk  penanganan  jika  kucing terdiagnosa penyakit.

## LANDASAN TEORI

## SISTEM PAKAR
Sistem  pakar  merupakan  bidang  ilmu yang menggabungkan basis pengetahuan dengan kesimpulan  dan  solusi.  Secara  umum  sistem pakar  (expert  system)  adalah  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh manusia.  Sistem  pakar  bertindak  sebagai seorang  konsultan  cerdas  dalam  suatu  bidang keahlian  tertentu  yang  mampu  melakukan diagnosa  dan  memberikan  saran  seolah  seperti seorang pakar (Kusumadewi, 2003).
Dengan  sistem  pakar  ini,  orang  awam
dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang  hanya dapat  diselesaikan  dengan  bantuan para  ahli.  Tujuan  pengembangan  sistem  pakar sebenarnya  bukan  untuk  menggantikan  peran manusia, tetapi untuk mensubtitusikan pengetahuan  manusia  kedalam  bentuk  sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak.

## Metode Forward dan Backward Chaining
Inferensi  merupakan  proses  untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui  atau  diasumsikan.  Inferensi  adalah konklusi logis (logical coclusion) atau implikasi berdasarkan  informasi  yang  tersedia.  Dalam sistem  pakar  proses  inferensi  dilakukan  dalam suatu  modul  yang  disebut  Inference  Engine (Mesin Inferensi).
Inference  Engine  merupakan  modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan  proses  reasoning  (Kusumadewi, 2003).    Ada dua metode inferensi yang penting dalam  sistem  pakar,  yaitu  runut  maju  (forward chaining) dan runut balik (backward chaining).
a. Runut  Maju  (Forward  Chaining)  Runut maju  berarti  menggunakan  himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan  untuk  aturan  mana  yang dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan.
Proses diulang sampai ditemukan  suatu  hasil.  Metode  inferensi yang  melakukan  penalaran  dari  suatu masalah  kepada  solusinya.  Jika  klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai true), maka  proses  akan  menyatakan  konklusi. Hal ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 Forward Chaining (Kusumadewi, 2003)
b. Runut  Balik  (Backward  Chaining)  Runut balik  merupakan  proses  perunutan  yang arahnya  kebalikan  dari  runut  maju.  Proses penalaran  runut  balik  dimulai  dengan tujuan/goal  kemudian  menurut  balik  ke jalur  yang  akan  mengarahkan  ke  goal tersebut,  dimulai  dari  harapan  apa  yang akan  terjadi  (hipotesis)  dan  kemudian mencari  bukti  yang  mendukung.  Hal  ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Backward Chaining (Kusumadewi,
2003) Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu Depth-First  Search,  Breadth-First  Search  dan Best-First Search.
a. Depth-First Search
Penelusuran dilakukan mulai dari simpul  akar  (node)  dan  bergerak  turun  ke dalam secara berurutan. Pencarian dilakukan dengan cara menelusuri anak pertama yang dibangkitkan  dari  simpul  awal  dari  yang paling  kiri  hingga  pada  level  yang  paling dalam. Hal ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Depth-First Search (Arhami, 2005) b. Breadth-First Search Bergerak dari simpul akar, simpul yang ada  pada  setiap  tingkat  diuji  sebelum pindah  ke  tingkat  selanjutnya.  Pencarian dilakukan  dengan  cara  menelusuri  semua anak  yang  dibangkitkan  dari  simpul  awal dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Breadth-First Search (Arhami, 2005)
c. Best-First Search
Penelusuran  best-first  search  memiliki simpul  baru  yang  memiliki  biaya  terkecil diantara  semua  leaf  nodes  (simpul-simpul pada level terdalam) yang pernah dibangkitkan.  Penentuan simpul  terbaik dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi evaluasi  f(n).  Fungsi  evaluasi  best-first search  dapat  berupa  biaya  perkiraan  dari suatu simpul menuju ke goal atau gabungan antara  biaya  sebenarnya  dan  perkiraan biaya tersebut. Seperti pada gambar 5.
Gambar 5 Best-First Search (Arhami, 2005)

## Kucing Persia
Kucing  persia merupakan  kucing  yang sangat  cantik  dengan  tubuh  yang  besar,  padat, serta  berbulu  tebal.  Kucing  Persia  berasal  dari Persia  (Iran)  dan  telah  dibawa  masuk  ke  Eropa pada abad ke-16. Konon, kucing ini merupakan symbol  keagungan  dan  kekayaan  sehingga dikenal sebagai kucing bangsawan. Orang awam pun  pasti  langsung  bisa  mengenali  kucing Persia.  Bulu  yang  panjang  dan  tebal  serta  sifat yang tenang, anggun, dan manja merupakan ciri khas  kucing  ras  persia.  Persia  lebih  mudah dikandangkan,  relatif  tidak  berisik,  dan  lebih cocok hidup di dalam rumah (Suwed, 2015).
Hasil  persilangan  dengan  ras  kucing lainnya  biasanya  beberapa  ciri-cirinya  hilang. Ada  yang  mempunyai  warna  bulu  baru,  ada yang mempunyai hidung yang sedikit mancung, ada  yang  mempunya  bentuk  tubuh  yang  lebih ramping dari kucing Persia pada umumnya, dan ada  pula  yang  mempunyai  bulu  yang  lebih pendek.  Beberapa  jenis  kucing  Persia  hasil persilangan  tersebut  sudah  sangat  populer  di kalangan para pecinta kucing Indonesia.
Penyakit Dan Gejala Kucing Persia Berbagai  jenis  penyakit  pada  kucing
persia  menimbulkan  gejala  yang  hampir  sama, tetapi  ada  beberapa  gejala  yang  khas  untuk tiaptiap  jenis  penyakit.  Untuk  itu,  guna membantu  menentukan  jenis  penyakit  yang menyerang diperlukan informasi tentang penyakit  kucing  persia  serta  gejala-gejala penyakit  yang  ditimbulkan  sebagai  berikut  : Suwed (2015 : 157)
1. Panleukopenia  Penyakit  ini  dalam  bahasa latin disebut pula dengan Feline Panleukopenia  yaitu  penyakit  yang  yang dapat  terjadi  karena  virus  yang  merusak usus. Penyakit ini sebenarnya bisa menyerang  semua  binatang  dan  tergolong jenis penyakit
yang mematikan. Berdasarkan  penelitian,  20-90  persen kucing
yang
mengalami penyakit
Panleukopenia  akan  mati.  Maka  dari  itu, untuk  pengobatannya  sebaiknya  anda membawa  kucing  ke  dokter  hewan  agar dapat ditangani dengan cepat.
Gejala  klinis  yang  ditimbulkan  adalah muntah  kuning/berbusa,  diare  berdarah, diare  berlendir,  dehidrasi  dan  lemas, demam, nafsu makan menurun.
2. Scabies  Scabies  yaitu  penyakit  kulit  yang disebabkan  oleh  parasit  sejenis  kutu  yang biasa disebut tungau scabies atau sarcoptes. Jenis penyakit ini kerap menyerang kucing, anjing  dan  kelinci  serta  bisa  pula  menular ke  manusia.  Jenis  tungau  ini  ada  2  macam yaitu  sarcoptes  scabies  dan  notoedres  cati scabies.  Tungau  ini  memiliki  ukuran  kecil sekali 0.2 - 0.4 mm, dan hanya dapat dilihat dengan  bantuan  mikroskop  dan  bisa  juga memakai kaca pembesar.
Scabiesis  bisa  menyerang  semua  usia  pada kucing  baik  jantan  ataupun  betina.  Untuk penularan penyakit skabies ini berlangsung lewat kontak  fisik  antara  kucing  atau mungkin  kontak  dengan  alat  tempat  yang tercemar  tungau  seperti  kandang,  sisir  dan lain-lain.
Gejala klinis yang ditimbulkan adalah, bulu rontok,  gatal  pada  telinga/leher,  dan  ujung telinga membotak.
3. Calicivirus  Calicivirus  termasuk  salah  satu penyebab gangguan pernafasan pada kucing.  Penyakit  saluran  pernafasan  bisa disebabkan  sekelompok  virus  dan  bakteri seperti  Virus  Feline  Rhinotracheitis  dan bakteri
Chlamydia (sekarang Chlamydophila). Penyakit-penyakit ini dapat  menyebabkan  flu  dan  mata  berair.
Calicivirus dan rhinotracheitis menyebabkan  sekitar  85-90%  dari  seluruh penyakit pernafasan pada kucing.
Calicivirus  tersebar  di  seluruh  dunia  dan dapat  menyerang  semua  ras  kucing. Vaksinasi  telah  mengurangi  kejadian  dan keparahan  gejala  klinis  penyakit  ini. Calicivirus  mempunyai  beberapa  strain, strain  tertentu  menyebabkan  gejala  yang berbeda  seperti  luka  (ulkus)  pada  telapak kaki dan mulut. Sebagian besar gejala yang muncul  biasanya  suara  menjadi  serak,  dan hilangnya nafsu makan.
Gejala  klinis  yang  ditimbulkan  adalah Nafsu makan menurun, demam, penurunan berat badan, bersin, mata merah dan berair.
4. Ringworm  Suatu  jenis  infeksi  jamur  pada kulit  yang  salah  satunya  dapat  ditularkan dari  kucing.  Penularannya  bisa  terjadi  saat seseorang  membelai  kucing.  Ringworm disebabkan  oleh  jamur  yang  hidup  di  kulit dan bulu. Ada beberapa spesies jamur yang hidup  di  kulit  dan  bulu,  salah  satu  spesies yang  cukup  bandel  dan  sering  menyerang kucing  &  anjing  adalah  Microsporum Canis. Jamur Penyebab Ringworm, Microsporum  Canis  hanya  dapat  dilihat dengan mikroskop.
Gejala  klinis  yang  ditimbulkan  adalah gatal,  bulu  rontok,  membekas  lingkaran pada daerah yang gatal.
5. Feline  Lower  Urinary  Tract  Disease (FLUTD)
Yang  dikenal  juga  dengan  Feline  Urologic Syndrome  (FUS)  merupakan  masalah kesehatan yang sering terjadi pada Urinaria (VU)  dan  uretra  kucing  terutama  kucing jantan.  Gangguan  pada  uretra  terjadi disebabkan  oleh  struktur  uretra  kucing jantan  yang  berbentuk  seperti  tabung memiliki bagian yang menyempit sehingga sering menimbulkan penyumbatan urin dari VU  ke  luar  tubuh.  Feline  lower  urinary tract  disease  (FLUTD)  meliputi  beberapa kondisi  yang  terjadi  pada  saluran  urinaria kucing.  Sindrom  yang  terjadi  pada  kucing ini  ditandai  dengan  pembentukan  kristal (paling  sering  struvite)  di  dalam  VU. Kristal tersebut kemudian akan menyebabkan  inflamasi,  perdarahan  pada urin, kesulitan buang air kecil.
Gejala  klinis  yang  ditimbulkan  adalah kucing  sulit  buang  air  kecil,  dehidrasi  dan
lemas, nafsu makan menurun, bagian perut sakit, dan ada darah dalam urine.
6. Flu  Kucing  (Cat  Flu)  Penyakit  flu  sering terjadi  pada  kucing,  terutama  pada  kucing yang  belum  divaksinasi  dan  mudah  sekali menular  kepada  kucing  lain.  Penyakit  ini jarang  mengakibatkan  kematian  pada kucing  dewasa  tetapi  akan  berakibat  fatal bila  menyerang  anak  kucing.  Meskipun pada  kucing  dewasa  jarang  berakibat  fatal, gejala-gejala  penyakit  seperti  pilek  dan bersin-bersin bisa berlangsung cukup lama. Oleh  karena  itu  pencegahan  dengan vaksinasi rutin merupakan tindakan terbaik. Gejala  flu  kucing  mirip  seperti  flu  pada manusia.  Penyakit  ini  diawali  dengan Bersin,  demam,  nafsu  makan  menurun, dehidrasi dan lemas, batuk, mata merah dan berair.
7. Hairball Kucing menjilati dan menyisir badan  dan  bulunya  untuk  menghilangkan kotoran  dan  bulu  yang  rontok.Bulu-bulu yang  rontok  tersangkut  di  lidah,  ditelan, dan masuk ke saluran pencernaan. Bulubulu tersebut bisa saja menumpuk dan menggumpal  di  lambung  atau  usus, membentuk  sebuah  bola  bulu  yang  sering disebut hairball. Hairball ini akan
dikeluarkan  melalui  feses  atau  melalui muntah.  Hairball  sering  sekali  terjadi  pada kucing-kucing  yang  berbulu  panjang, terutama  saat  bulunya  sedang  rontok  atau tidak disisir setiap hari.
Gejala  klinis  yang  ditimbulkan  adalah Batuk,  muntah  gumpalan  bulu,  penurunan berat badan, nafsu makan menurun, makan rumput untuk merangsang muntah.

## PEMBAHASAN
Tabel  1  merupakan  tabel yang  berisi gejala  yang  diperlukan  untuk  mendeteksi penyakit  yang  diderita  pada  kucing.  Data  ini didapatkan  dari  pakarnya  dan  kemudian dikodekan  agar  mempermudah  pembuatan sistem pakarnya.
Tabel 1 Kode Gejala

## Isolasi Area Knowledge Based System
Pembuatan  blok  diagram  dimaksudkan untuk  membatasi  lingkup  permasalahan  yang dibahas  dengan  mengetahui  posisi  pokok bahasan  pada  domain  yang  lebih  luas,  hal  ini bisa dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6 Blok Diagram Permasalahan

## Detail Blok Diagram
Detail Data  Blok  Diagram  dari  situasi permasalahan yang akan diprototipekan, dimana penyakit  kucing  Persia  dipengaruhi  oleh gejalagejala  yang  terdapat  pada  bagian-bagian organ luar. Hal ini bisa dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 Detail Data Blok Diagram Dari Fokus

## Permasalahan

## Dependency Diagram
Dependency Diagram merupakan diagram yang mengindikasikan hubungan antara pernyataan,  aturan,  nilai  dan  rekomendasi  yang telah  dibuat  oleh  Knowledge  Base  Prototype. Gambar segitiga menunjukkan bagian (set) rules keberapa  dan  nomer  dari  rules.  Gambar  kotak menunjukkan  hasil  dari  rules  tersebut  baik  itu berupa kesimpulan awal atau fakta baru, hal ini bisa dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8 Dependency Diagram

## Tabel Keputusan (Decision Table)
Merancang semua kemungkinan kondisi dari  Decision  Table.  Perancangan  Decision Table  dilakukan  berdasarkan  gambar  segitiga pada dependency diagram. Sebagai contoh akan dibahas beberapa set yang ada pada dependency diagram,  yaitu  set  3,  set  5,  dan  set  9.  Pertama akan  ditentukan  jumlah  baris  dari  table  dengan melakukan  perhitungan  terhadap  semua  faktor dan kondisi. Step 1 : Plan Set 3
Gambar 9 Penentuan jumlah baris dari set 3
Setelah  diperoleh  jumlah  baris,  kemudian  akan disusun Completed Decision Table yang jumlah rules-nya  sama  dengan  jumlah  baris  dengan berbagai macam kombinasi rules.
Step 2 : Completed Decision Table Set 3
Tabel 2 Completed Decision Table Set 3

## Pembentukan IF-THEN Rules
Pengalihan Reduced Decision Tables ke IFTHEN rules. Setiap rules yang diperoleh dari pembentukan blok diagram, dependency diagram  dan  table  keputusan  akan  dialihkan kedalam  bentuk  IF-THEN.  IF-THEN  rules  ini nantinya  akan  digunakan  sebagai  knowledge base  untuk  sistem  pakar  mendeteksi  penyakit kucing  persia.  Ada  beberapa  daftar  rule  yang ditampilkan.

## PENGUJIAN KEBENARAN SISTEM
Ada  seekor  kucing  persia  yang  sedang sakit dan kucing tersebut memiliki masalah pada :  Dehidrasi  dan  lemas,  metabolisme,  nafsu makan  dan  minum  dan  pencernaan.  Dengan gejala  : Dehidrasi  dan  lemas,  penurunan  berat badan, nafsu makan menurun, muntah kuning/berbusa.
Konklusi  :  Mengetahui  penyakit  apakah  yang diderita oleh kucing persia tersebut.
A. Mencari  rule  gejala  menurut  kategori yang terpilih B. Menghitung prosentase keyakinan gejala menurut kategori gejala berdasarkan  tingkat  keyakinan  user dan pakar. a. Dehidrasi  dan  Lemas  =  Dehidrasi  dan Lemas [95] - Dehidrasi  dan  Lemas  =  Ya  [  80  * 95/100 = 76 ]
b. Metabolisme  =  Metabolisme  normal [95]
- Demam = Tidak [ 100 * 95/100 = 95 ] - Penurunan  Berat  Badan  =  Ya  [  90  *
95/100 = 85,5 ]
c. Nafsu  Makan  dan  Minum  =  Nafsu Makan dan Minum bermasalah [95]
- Nafsu  Makan  Menurun  =  Ya  [  90  * 95/100 = 85,5 ]
d. Pencernaan  =  Pencernaan  bermasalah [95]
- Muntah  Kuning/Berbusa  =  Ya  [  90  * 95/100  =  85,5  ] - Diare  Berdarah  = Tidak [ 100 * 95/100 = 95 ]
- Diare Berlendir = Tidak [ 100 * 95/100 =  95  ] - Muntah  Gumpalan  Bulu  = Tidak [ 100 * 95/100 = 95 ]

## C. Mencari jenis penyakit
IF  Bagian  badan  =  Badan  normal  [95]  And Bagian  kepala  =  Kepala  normal  [95]  And Bulu  =  Bulu  normal  [95]  And  Kulit  =  Kulit normal  [95]    And  Dehidrasi  dan  lemas  = Dehidrasi  dan  lemas  [76]  And  Metabolisme =  Metabolisme  normal  [95]  And  Nafsu makan  dan  minum  =  Nafsu  makan  dan minum  bermasalah  [85,5]    And Pencernaan =  Pencernaan  bermasalah  [85,5]  And
Pernafasan  =  Pernafasan  normal  [95]  And Tingkah  laku  =  Tingkah  laku  normal  [95] And Urinasi = Urinasi normal [95] THEN Penyakit = Panleukopenia; [CF = 90]
D. Menghitung prosentase keyakinan penyakit Penyakit : Panleukopenia [CF = 90]
- Bagian  badan  =  Badan  normal  [  95  * 90/100 = 85,5 ]
- Bagian  kepala  =  Kepala  normal  [95  * 90/100 = 85,5 ]
- Bulu  =  Bulu  normal  [  95  *  90/100  = 85,5  ] - Kulit  =  Kulit  normal  [  95  * 90/100 = 85,5 ]
- Dehidrasi  dan  lemas  =  Dehidrasi  dan lemas [ 76 * 90/100 = 68,4 ]
- Metabolisme  =  Metabolisme  normal  [ 95 * 90/100 = 85,5 ]
- Nafsu  makan  dan  minum  =  Nafsu makan  dan  minum  bermasalah[  85,5  * 90/100 = 76,95 ]
- Pencernaan  =  Pencernaan  bermasalah  [ 85,5 * 90/100 = 76,95]
- Pernafasan  =  Pernafasan normal  [  95  * 90/100 = 85,5 ]
- Tingkah  laku  =  Tingkah  laku  normal  [ 95 * 90/100 = 85,5 ]
- Urinasi = Urinasi normal [ 95 * 90/100
= 85,5 ]
Berdasarkan perhitungan
manual tersebut  dan  berdasarkan  nilai  CF  yang dihasilkan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penyakit  yang  diderita  kucing  persia tersebut  terdeteksi  penyakit  Panleukopenia dengan tingkat keyakinan pakar 82,39 %.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan pada  bab  sebelumnya  dapat  diambill  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari  proses  KBS  (Knowledge  Based System)  dengan  gejala  sebanyak  20 gejala dan penyakit sebanyak 7 penyakit dihasilkan rule sebanyak 45 dimana rule tersebut  nantinya  digunakan  dalam proses  inferensi  menggunakan  metode
forward chaining.
2. Untuk  pendeteksian  penyakit  pada kucing  Persia  metode  forward  chaining tidak  sepenuhnya  efisien  karena  pada saat dilakukan pengujian tingkat keakuratan sistem sebesar 70%.

## Saran
Mengingat  berbagai  keterbatasan  yang ada  pada  sistem  ini,  maka  ada  beberapa  saran yang  harus  diterapkan  guna  pengembangan sistem lebih lanjut :
1. Pengembangan sistem pakar ini selanjutnya  dapat  memperluas  penyakit yang dideteksi, karena begitu banyaknya sumber  penyebab  penyakit  kucing persia yang ada.
2. Untuk pengembangan pendeteksian penyakit  kucing persia  dapat  digabung dengan  berbagai  disiplin  ilmu  artificial intelligent.  Seperti,  robotic,  computer vision, speech recognition dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arhami,  Muhammad.  Konsep  Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta. Andi. 2005.
[2] Faridl,  Miftah.  Fitur  Dahsyat  Sublime Text 3. Surabaya. LUG. 2015.
[3] Jogianto, H. Analisa dan Desain Sistem Informasi, Pendekatan Terstruktur Teori
dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. ANDI.    2008. [4] Kendall  dan  Kendall.  Analisis  dan Perancangan Sistem Jilid 1Edisi Kelima. Jakarta. PT. Prenhalindo. 2003.
[5] Kristanto,  Andri.  Kupas  Tuntas  PHP dan MySQL. Klaten. Cable Book. 2010.
[6] Kusrini. Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta.    Andi. 2008.
[7] Kusumadewi,  S.  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya).  Yogyakarta. GRAHA ILMU.    2003.
[8] Sutojo,  T.  Mulyanto,  E.  Suharto,  V. Kecerdasan  Buatan.  Andi.  Yogyakarta. 2011.
[9] Suwed, Muhammad A., Rodame, Napitupulu.  Panduan  Lengkap  Kucing. Jakarta.  Penerbit    Penebar  Swadaya. 2015

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA UNTUK SISWA KURANG MAMPU DI SMK MUHAMMADIYAH 1 KEPANJEN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Fadhli Almu’iini Ahda (1) , Saiful Bahri (2)
STMIK ASIA MALANG
1 fadhlial@asia.ac.id, 2 saiful.bahri@gmail.com

## ABSTRAK.
Salah  satu  faktor  seseorang  tidak  bisa  melanjutkan  pendidikan  adalah  kemiskinan,  untuk  menangani  hal tersebut SMK Muhammadiyah 1 Kepanjen membuat suatu program pemberian beasiswa persemester yang ditujukan hanya bagi siswa kurang mampu, jumlah beasiswa yang akan diberikan kepada siswa sebesar 600 ribu persemester, Selama  ini  proses  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  di  SMK  Muhammadiyah  1  Kepanjen  hanya  menggunakan surat ketidak mampuan dari RT/RW dan Kelurahan setempat, hal ini sangat tidak efektif di karenakan banyak siswa yang mendapatkan beasiswa tetapi siswa tersebut tidak aktif disekolah, sering bolos sekolah, dan nilai akademiknya kurang  bagus.  Dan  ada  4  kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  ini  diantaranya,  pendapatan  orang tua, jumlah tanggungan orang tua, nilai rapor dan nilai ekstrakurikuler. Dan proses di sistem ini adalah nilai siswa akan  diseleksi  satu  persatu  terhadap  masing – masing  kreteria  yang  ditetapkan  sehingga  akan  menghasilkan rekomendasi  yang  lebih  efektif.  Dari  hasil  implementasi  program  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto rekomendasi  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  lebih  tepat  sasaran,  lebih  terkonsep,  dan  lebih  efisien.  Dari  100 data siswa sebagai contoh kasus yang di terapkan dalam program ini siswa yang mendapat beasiswa sebanyak 70 orang siswa dan ada 30 orang siswa yang tidak mendapatkan beasiswa dikarenakan tidak memenuhi syarat kriteria yang  sudah  ditetapkan.  Rekomendasi  ini  sudah  memenuhi  prosentase  yang  baik  dari  pada  sistem  yang  digunakan sebelumnya.
Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto, Beasiswa,    kriteria, SMK Muhammadiyah 1 Kepanjen

## 1. PENDAHULUAN
Fenomena  putus  sekolah  masih  terjadi di  tengah-tengah  masyarakat  kita,  bahkan dikhawatirkan semakin meningkat seiring tingginya  angka  inflasi  di  Indonesia . Hal  ini tidak  sesuai  dengan  Pasal  26  Ayat  1  Deklarasi Universal Hak Asasi Manusia (HAM)
menyatakan bahwa setiap orang berhak memperoleh pendidikan, serta dalam Undang-Undang  Dasar  (UUD)  1945  yang mengamanatkan  pemerintah  untuk  memberikan kesempatan  yang  seluas-luasnya  kepada  rakyat untuk menikmati pendidikan, tanpa melihat latar belakang sosial, ekonomi, gender/jenis kelamin, dan geografis. SMK Muhammdiayah 1 Kepanjen ikut serta dalam rangka meminimalisir  fenomena  putus  sekolah  dan mempersiapkan  sumber  daya manusia  yang berkualitas,  salah  satu  faktor  yang  mendukung sumber daya tersebut adalah pendidikan formal.
Untuk mencapai tujuan tersebut SMK Muhammadiyah  1  Kepanjen  membuat  suatu program  pemberian  beasiswa  persemester  yang ditujukan  hanya  bagi  siswa  kurang  mampu, jumlah  beasiswa  yang  akan  diberikan  kepada siswa  sebesar  600  ribu  persemester,  Selama  ini proses  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  di SMK  Muhammadiyah  1  Kepanjen  hanya menggunakan  surat  ketidak  mampuan  dari RT/RW  dan Kelurahan  setempat,  hal  ini  sangat tidak  efektif  di  karenakan  banyak  siswa  yang mendapatkan  beasiswa  tetapi  siswa  tersebut tidak  aktif  disekolah,  sering  bolos  sekolah,  dan nilai  akademiknya  kurang  bagus.  Berdasarkan latar  belakang  di  atas,  maka  pada  penelitian  ini akan  dirancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  pemberian  beasiswa  untuk  siswa kurang  mampu  di  SMK  Muhammadiyah  1 Kepanjen menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.  Dimana  dengan  adanya  sistem pendukung keputusan tersebut diharapkan dapat
memberikan  rekomendasi  secara  cepat,  serta peran  algoritma fuzzy  tsukamoto yang  memiliki kemampuan  pemecahan  masalah  yang  samar – samar  atau  dari  ketidak  pastian  menjadi  pasti dengan rules algoritmanya  diharapkan  dapat menghasilkan rekomendasi pemberian beasiswa yang  merata  dan  tepat  sasaran,  dan  untuk mendukung  rekomendasi  yang  akurat  juga diperlukan  banyak  variabel  pendukungnya, diantaranya  adalah  data  pendapatan  orang  tua siswa,  keadaan  rumah,  dan  nilai  akademik siswa.

## LANDASAN TEORI
2 LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Beasiswa
Menurut Murniasih (2009) Beasiswa diartikan  sebagai  bentuk  penghargaan  yang
diberikan kepada individu agar dapat melanjutkan  pendidikan  kejenjang  yang  lebih tinggi. Penghargaan  itu  dapat  berupa  akses tertentu  pada  suatu  institusi  atau  penghargaan berupa  bantuan  keuangan.  Pada  dasarnya, beasiswa adalah penghasilan bagi yang menerimanya.  Hal  ini  sesuai  dengan  ketentuan pasal  4  ayat  (1)  Undang-undang  PPh/2000. Disebutkan  pengertian  penghasilan  adalah tambahan  kemampuan  ekonomis  dengan  nama dan  dalam  bentuk  apa pun  yang  diterima  atau diperoleh  dari  sumber  Indonesia  atau  luar Indonesia yang dapat digunakan untuk
konsumsi  atau  menambah  kekayaan  Wajib Pajak. Karena beasiswa bisa diartikan
menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan penghasilan.

## 2.2 Pengertian Sistem
Menurut  Murdick (2002) Sistem  adalah seperangkat  elemen  yang  membentuk  kegiatan atau  suatu  prosedur  atau  bagian  pengolahan yang  mencari  suatu  tujuan-tujuan  bersama dengan  mengoperasikan  data  atau  barang  pada waktu  tertentu  untuk menghasilkan  informasi atau  energi  atau  barang. Menurut  L.  Ackof Sistem adalah setiap kesatuan secara konseptual atau fisik yang terdiri dari bagian-bagian dalam keadaan  saling  tergantung  satu  sama  lainnya. Mengacu  pada  beberapa  definisi  sistem  di  atas,
dapat  juga  diartikan,  sistem  adalah  sekumpulan unsur / elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi  dalam  melakukan  kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.3.1 Pengertian Sistem Pendukung

## Keputusan
Menurut  Hasan  (2002) SPK  dirancang untuk  mendukung  seluruh    tahap  pengambilan keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah, memilih  data  yang  relevan,  menentukan pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan  keputusan  sampai  mengevaluasi pemilihan alternative. Sistem pendukung keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung keputusan  (SPK)  yang  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan untuk memperluas kapasaitas, namun tidak untuk menggantikan penilaian.
Menurut Man dan Watson sistem pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem interaktif  yang  membantu manager dalam mengambil  keputusan  melalui  penggunaan  data dan  model  keputusan  untuk  memecahkan masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur dan tidak terstruktur (Kadarsah, 2007)

## 2.3.2 Sejarah Sistem Pendukung Keputusan
Istilah  SPK  pertama  kali  dikemukakan Oleh  G.  Anthony  Gorry  dan  Michael  S  Scoot Morton  pada  tahun  1971,  keduanya  merupakan professor MIT, USA. Saat itu mereka merasakan perlunya  suatu  pemikiran  untuk  mengarahkan penggunaan aplikasi komputer untuk membantu pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh manajemen  berdasarkan  kepada  konsep  Simon mengenai keputusan yang tersktruktur dan tidak terstrukur  juga  berdasarkan  kepada  konsep Robert  N.  Anthony  tentang  tingkat-tingkatan manajemen.

## 2.3.3 Pengambilan Keputusan
Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan adalah suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan  yang matang  dari  alternatif  yang
dihadapi  dan  pengambilan  tindakan  yang menurut  perhitungan  merupakan  tindakan  yang paling  tepat.  Sekalipun  didukung  oleh  potensi ekosistem dan aksebilitas yang serba prospektif, pengambilan  keputusan  kerap  dihadapkan  pada masalah  utama  dalam  penentuan  keputusan strategis yang sulit direalisasikan akibat persepsi yang  heterogen  sejalan  dengan  kepentingan masing-masing  individu  /  kelompok  yang terlibat dalam pengambilan keputusan. (Suryadi, 2007).

## 2.3.4 Tahap Pengambilan Keputusan
Menurut  Simon,  proses  pengambilan keputusan  meliputi  tiga  fase  utama  yaitu inteligensi,  desain,  dan  kriteria.  Ia  Kemudian menambahkan fase keempat
yakini implementasi    menurut Turban (2005:12) 2.3.5 Komponen Penyusun Sistem Pendukung Keputusan Gambar 2.1 Hubungan antara tiga komponen Sistem Pendukung Keputusan (Turban, 2005)

## 2.4
Fuzzy Metode Fuzzy merupakan  salah  satu  model
yang mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear  yang  sangat  kompleks.  Metode  ini mula-mula  ditemukan  oleh  Prof.  Lotfi  A.Zadeh berasal  dari  Universitas  California,  Barkeley pada  tahun  1960-an.  Sistem  fuzzy  merupakan penduga  numerik  yang  terstruktur  dan  dinamis. Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen direpresentasikan  dengan  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  monoton.  Output
hasil  inferensi  masing-masing  aturan  adalah z, berupa  himpunan  biasa  (crisp)  yang ditetapkan berdasarkan -predikatnya. Hasil akhir diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobotnya. (Kusumadewi, 2002:108).

## 2.5 Fuzzy Tsukamoto
Metode  Fuzzy  Tsukamoto  merupakan salah satu metode dari Fuzzy Inference System, sistem  pengambil  keputusan.  Dalam  metode fuzzy Tsukamoto menggunakan aturan atau rules berbentuk  “sebab - akibat”  atau  “if - then”.  Setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan  fuzzy,  dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Kemudian  untuk menentukan  hasil  tegas  (Crisp  Solution) digunakan rumus penegasan (defuzifikasi) yang disebut “Metode rata - rata terpusat” atau “Metode defuzifikasi  rata-rata  terpusat  (Center  Average Deffuzzyfier) (Setiadji, 2009).
Misalkan  ada  2  variabel  input,  Var-1  (x) dan  Var-2(x),  serta  variabel  output,  Var-3(z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan  A2.  Var-2  terbagi  atas  2  himpunan  B1  dan B2, Var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan  C2  (C1  dan  C2  harus  monoton). Ada  2 aturan yang digunakan, yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1)
[R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)
Pertama-tama  dicari  fungsi  keanggotaan  dari masing-masing  himpunan  fuzzy  dari  setiap aturan,  yaitu  himpunan  A1,  B2  dan  C1 dari aturan fuzzy [R1], dan himpunan A2, B1 dan C2 dari aturan fuzzy [R2]. Aturan fuzzy R1 dan R2 dapat direpresentasikan dalam Gambar 2.6 untuk mendapatkan  suatu  nilai  crisp  Z,  dan  hasilnya seperti pada gambar 2.2

## Gambar 2.2 Inferensi Pada Fuzzy

## Tsukamoto
Metode  defuzifikasi  yang  digunakan dalam  metode  Tsukamoto  adalah  metode defuzifikasi  rata-rata  terpusat  (Center  Average Defuzzyfier) yang dirumuskan sebagai berikut :

## = ∑ ∑
3 METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Kebutuhan Input
Input yang  digunakan  untuk  melakukan proses  pengambilan  keputusan  dari  beberapa alternatif adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Input
No Kriteria 1 Pendapatan Orang Tua 2 Jumlah Tanggungan Orang Tua 3 Nilai Rapor 4 Nilai Ekskul
Tabel  3.1 Perhitungan  beasiswa  pada penelitian  ini  menggunakan  4  variabel.  Tiap variabel mempunyai range yang berbeda. Range ini  digunakan  untuk  pengelompokan  nilai  dan perhitungan nilai fuzzy.

## 3.2 Analisis Kebutuhan Output
Jumlah  beasiswa  yang  akan  diberikan kepada  siswa  tergantung  nilai  yang  dihasilkan dari  perhitungan Fuzzy  Tsukamoto dengan  nilai maksimal  600  ribu  persemester.  Siswa  yang akan  diberikan  beasiswa  terbatas,  hal  ini dikarenakan semua tergantung dari jumlah dana beasiswa  yang  ada.  Dan  output  nya  dalam bentuk  perangkingan  sesuai  dengan  4  variable yang telah di inputkan.

## 3.3 Flowchart
Gambar 3.1. Flowchart Metode Fuzzy
Tsukamoto
Gambar 3.2. Flowchart Alur Pembentukan Rule
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Halaman Login
Form Login  ini    merupakan  tampilan form  yang  wajib  di  isi  bagi  user  jika  ingin menggunakan  Sistem  ini.  Sistem  ini  hanya menyediakan  untuk  3  user  yaitu  admin, kesiswaan  dan  guru.  Berikut  tampilan  form loginnya pada gambar 3.2

## Gambar 3.2. Form Login

## 4.2 Tampilan Halaman Admin
Pada tampilan admin ini terdiri dari 5 menu yaitu : Menu Home, Fuzzy, Tampilan, User dan Log  Out.  Setiap  menu  memiliki  fungsi masing-masing. Sesuai dengan gambar 3.3

## Gambar 3.3 Halaman Admin

## 4.3 Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan membandingkan perhitungan secara manual dan sistem aplikasi.

## 4.3.1 Pembentukan Rule
Tabel 2. Tabel Rule
Rule Rapor Ekskul Pendapatan Ortu JML Tanggungan ortu Hasil R1 Rendah Rendah Rendah Sedikit Sedikit R2 Rendah Rendah Rendah
Banyak Sedikit R3 Rendah Rendah Sedang Sedikit Sedikit R4 Rendah Rendah Sedang
Banyak Sedikit R5 Rendah Rendah Tinggi
Sedikit Sedikit R6 Rendah Rendah Tinggi
Banyak Sedikit R7 Rendah
Sedang Rendah
Sedikit Sedikit R8 Rendah
Sedang Rendah Banyak Sedikit R9 Rendah
Sedang Sedang Sedikit Sedikit R10 Rendah
Sedang Sedang Banyak Sedikit R11 Rendah Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R12 Rendah Sedang Tinggi Banyak Sedikit R13 Rendah Tinggi Rendah Sedikit Sedikit R14 Rendah Tinggi Rendah Banyak Banyak R15 Rendah Tinggi Sedang Sedikit Sedikit R16 Rendah Tinggi Sedang Banyak Sedikit R17 Rendah Tinggi Tinggi
Sedikit
Sedikit
R18 Rendah Tinggi Tinggi Banyak Sedikit R19
Sedang Rendah Rendah Sedikit Sedikit R20 Sedang Rendah Rendah
Banyak Sedikit R21 Sedang Rendah
Sedang
Sedikit
Sedikit R22
Sedang Rendah Sedang Banyak Sedikit R23 Sedang Rendah Tinggi
Sedikit Sedikit R24
Sedang Rendah Tinggi Banyak
Sedikit R25
Sedang Sedang Rendah Sedikit Sedikit
R26
Sedang Sedang Rendah Banyak
Banyak
R27 Sedang Sedang Sedang Sedikit
Sedikit R28
Sedang Sedang Sedang Banyak
Sedikit R29
Sedang Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R30 Sedang Sedang Tinggi Banyak Sedikit R31 Sedang Tinggi Rendah Sedikit Banyak R32 Sedang Tinggi Rendah Banyak Banyak R33 Sedang Tinggi Sedang Sedikit Sedikit R34 Sedang Tinggi Sedang Banyak Banyak R35 Sedang Tinggi Tinggi Sedikit Sedikit R36 Sedang Tinggi Tinggi Banyak Sedikit R37 Tinggi Rendah Rendah Sedikit Sedikit R38 Tinggi Rendah Rendah Banyak Banyak R39 Tinggi Rendah Sedang Sedikit Sedikit R40 Tinggi Rendah Sedang Banyak Sedikit R41 Tinggi Rendah Tinggi Sedikit Sedikit R42 Tinggi Rendah Tinggi Banyak Sedikit R43 Tinggi Sedang Rendah Sedikit Banyak R44 Tinggi Sedang Rendah Banyak Banyak R45 Tinggi Sedang Sedang Sedikit Sedikit R46 Tinggi Sedang Sedang Banyak Banyak R47 Tinggi Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R48 Tinggi Sedang Tinggi Banyak Sedikit R49 Tinggi Tinggi Rendah Sedikit Banyak R50 Tinggi Tinggi Rendah Banyak Banyak R51 Tinggi Tinggi Sedang Sedikit Banyak R52 Tinggi Tinggi Sedang Banyak Banyak R53 Tinggi Tinggi Tinggi Sedikit Sedikit R54 Tinggi Tinggi
Tinggi
Banyak
Banyak Jumlah  subkriteria  tanggungan  orang  tua
dikalikan dengan jumlah subriteria
ektrakurikuler  dan  hasilnya  akan dikalikan dengan  jumlah  kriteria  selanjutnya  sampai subkriteria  yang  ke  lima  sehingga  terbentuk  54 rule sesuai dengan table 2.

## 4.3.2 Data Konversi Siswa SMK 1 Muhammadiyah Kepanjen
Berikut adalah nilai variable dari data
siswa yang telah dikonversi dari nilai awal menjadi nilai angka, dapat dilihat pada tabel    2 :

## Tabel 3.Tabel Variable dan Range
Variabel
Range Jenis Nilai Pendapatan Orang Tua Rendah
500 rb – 1.5 jt
Sedang 1 jt – 2 jt
Tinggi 1.5 jt – 2.5 jt
Jumlah Tanggungan Orang Tua Sedikit
0 – 3 Banyak > 3 Nilai Rapor Rendah 65 – 80 Sedang 75 – 85 Tinggi 80 – 90 Nilai Ekskul Rendah 65 – 80 Sedang 75 – 85 Tinggi 80 – 90 Beasiswa Sedikit 0 – 300
Banyak
300 – 600

## 4.3.3 Fuzzy Tsukamoto

## Tabel 4. Contoh Kasus Siswa 1
NIS RAPOR EKSKUL PENDAPATAN ORTU JUMLAH TANGGUNGAN 14186/1115 014 90.69 81 IDR 500,000.00 4 14223/1152 014 92.08 90 IDR 500,000.00 4 14197/1126 014 90.38 90 IDR 1,000,000.00 3 14209/1138 014 87 81 IDR 2,500,000.00 2
14208/1137 014 91.92 92 IDR 500,000.00 4 14192/1121 014 87.85 81 IDR 2,500,000.00
1
14192/1121 014 88.92 82 IDR 2,000,000.00 3 14191/1120
014 90.77 82 IDR 1,500,000.00 3 14189/1118 014 91 85 IDR 2,000,000.00 1 14213/1142 014 84.86 80 IDR 2, 500,000.00 5
Berdasarkan tabel tersebut maka akan dihitung nilai siswa untuk tiap rule, untuk siswa 1 dengan NIS 14186/1115014
a. Nilai Rapor Gambar 4.1 Kurva Nilai Rapor ℎ = 1 ( − 65)/80 − 65 0 < 20 65 ≤ ≤ 80 > 80 = 0
( − 75)/(80 − 75) (85 − )/(85 − 80) > 75 75 ≤ ≤ 80 80 ≤ ≤ 85 = 0
(90 − )/(90 − 80)
1 ≤ 80 80 ≤ < 90 ≥ 90 NR_rendah =0, NR_sedang=0,
NR_tinggi=1
b. Nilai Ekstrakurikuler

## Gambar 4.2 Kurva Nilai
Ekstrakurikuler
ℎ =
1 ( − 65)/80 − 65 0 < 20 65 ≤ ≤ 80
> 80 = 0 ( − 75)/(80 − 75) (85 − )/(85 − 80) > 75 75 ≤ ≤ 80 80 ≤ ≤ 85 =
0
(90 − )/(90 − 80) 1 ≤ 80 80 ≤ < 90 ≥ 90 NE_rendah=0, NE_sedang=0,4,
NE_tinggi=0,9
c. Pendapatan Orang Tua

## Gambar 4.3 Kurva Pendapatan Orang
Tua ℎ = 1 (1500 − )/1500 − 500 0 < 500 500 ≤ ≤ 1500
> 1500 = 0 ( − 1000)/(1500 − 1000) (2000 − )/(2000 − 1500) < 1500 1000 ≤ ≤ 1500 1500 ≤ ≤ 2000 = 0 (2500 − )/(2500 − 1500) 1 ≤ 1500 1500 ≤ < 2500 ≥ 2500
Pot_rendah =1, Pot_sedang=0, Pot_tinggi=0
Gambar 4.4 Kurva Tanggungan Orang Tua
= 1 ( − 2)/2 0 < 2 2 ≤ ≤ 4 > 4 = 0 (4 − )/2 1 ≤ 2 2 ≤ < 4 ≥ 4 TO_sedikit= 0,67,    TO_banyak=0,33
Setelah mendapatkan nilai pada masing-masing kriteria maka, proses selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  z,  untuk menghitung nilai z ada 2 yaitu :
= ℎ + ∗ 1 = 100000 + ∗ 1 = ℎ − ∗ 1 = 600000 − ∗ 1
Tabel 5. Hasil Perhitungan Siswa 1
Rul e Nilai Fuzzy  ( , , , , )  x z R E PO TO R1 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R2 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R3 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R4 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R5 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R6 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R7 0.0 0 1.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R8 0.0 0 1.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R9 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R10 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R11 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R12 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R13 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R14 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0
R15 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R16 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R17 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R18 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R19 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R20 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R21 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R22 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R23 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R24 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R25 0.0 0 1.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R26 0.0 0 1.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R27 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R28 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R29 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R30 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R31 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R32 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R33 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R34 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R35 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R36 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R37 0.4 9 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R38 0.4 9 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R39 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R40 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R41 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R42 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R43 0.4 9 1.00 0.50 0.67 0.49 346155 170415.6 R44 0.4 9 1.00 0.50 0.33 0.33 266666.7 88888.89 R45 0.4 9 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R46 0.4 9 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R47 0.4 9 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R48 0.4 9 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R49 0.4 9 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R50 0.4 9 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R51 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R52 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R53 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R54 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000
0
Dari  tabel  di  atas  dapat  dihitung untuk hasilnya dengan rumus
ℎ = ∑ ×
ℎ = 399304.5 0.83 = 473077

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka kesimpulan  yang  dapat  kita  ambil  adalah sebagai berikut :
1. Hasil pengujian pengolahan data menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto, dengan pengujian secara acak menggunakan  data - data  siswa  SMK Muhammadiyah  1  Kepanjen  di  semua jurusan dan kelas yang berbeda, menghasilkan rekomendasi yang maksimal dengan presentase keberhasilan 70%. 2. Dari  hasil  pengujian tersebut siswa  yang mendapat  beasiswa  sebanyak  70  orang siswa, dan ada 30 orang siswa yang tidak mendapatkan beasiswa dikarenakan tidak
memenuhi  sayarat  atau  kriteria  yang sudah ditetapkan,  dan  ada 2  orang  siswa yang  medapatkan  beasiswa  tertinggi sebesar Rp 600.000 dengan nis
14186/1115 014 dan 14333/1115 014

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hasan,  M.  Iqbal. Pokok-Pokok  Materi Metodologi Penelitian Dan Aplikasinya.
Ghalia Indonesia. 2002.
[2] Kadir, Abdul. Aplikasi Web Database dengan Dreamweafer dan PHP-MySql. Maha Karya, Yogyakarta. 2007.
[3] Kusumadewi, Sri. Analisis & Desain Sistem. Fuzzy. Yogyakarta. Graha Ilmu. 2002.
[4] Mudrick, Tata, Sistem
Informasi Manajemen. Yogyakarta. 2002. [5]  Kadarsah,  Suryadi  Ali  Ramdhan. Sistem
Pendukung
Keputusan.
Remaja
Rosdakarya, Bandung. 2007.
[6]  Supranto,  Johannes. Teknik  Pengambilan
Keputusan. Jakarta. Rineka Cipta. 1991.
[7] Supranto, Ahmad. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta. 2002.
[8]  Suryadi  Achmad. Analisa  Manajemen Pengambilan  Keputusan.  Graha  Ilmu, Surabaya. 2007.
[9]  Turban,  Efraim,  et  al. Decision  Support System and Intelligent
System. Andi.
Yogyakarta. 2005

## JURNAL SPIRIT
Sarana Pengembangan Informasi & Intelektual Terkini

## Vol. 9, No. 2, Nopember 2017
Naskah  yang  diterima  hanya  naskah  asli  yang belum  pernah  diterbitkan  di  media  cetak  dengan gaya    bahasa    akademis    dan    efektif.    Naskah terdiri atas :
1. Judul naskah maksimum 15 kata, ditulis dalam bahasa Indonesia atau bahasa Inggris tergantung bahasa yang digunakan untuk penulisan naskah lengkapnya. Jika ditulis dalam bahasa indonesia, disertakan pula terjemahan judulnya dalam bahasa Inggris.
2. Nama penulis ditulis dibawa judul tanpa disertai  gelar  akademik  maupun  jabatan. Dibawah      nama      penulis      dicantumkan instansi tempat penulis bekerja.
3. Abstrak ditulis dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris  tidak lebih dari 200 kata diketik 1 (satu)    spasi.    Abstrak    harus meliputi  intisari  seluruh  tulisan  yang  terdiri atas  :  latar  belakang,  permasalahan,  tujuan, metode    hasil    analisis   statistik    dan kesimpulan disertakan pula kata kunci.
4. Artikel  hasil  penelitihan  berisi :  Judul, nama  penulis,  abstrak,  pendahuluan,  materi, metodologi  penelitihan,  hasil  eksperimen, simpulan    dan    pembahasan    serta    daftar referensi.
5. Artikel  konseptual  berisi :  Judul  nama penulis,   abstrak,   pendahuluan,   analisis (kupasan,  asumsi,  komparasi),  kesimpulan dan daftar pustaka.
6. Tabel  dan  gambar  harus  diberi  nomor secara   berurutan   sesuai   dengan   urutan pemunculannya.  Setiap  gambar  dan  tabel perlu      diberi      penjelasan      singkat      yang diletakkan  di  bawah  untuk  gambar.  Gambar berupa  foto  (kalau  ada),  disertakan  dalam bentuk mengkilap (gloss).
7. Hasil eksperimen berisi tentang uraian hasil penelitian,   bagaimana   penelitian   yang dihasilkan    dapat    memecahkan    masalah, faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi hasil  penelitian dan  disertai  pustaka  yang menunjang.
8. Daftar   referensi,   ditulis   sesuai   aturan penulisan Vancouver, disusun berdasarkan urutan  kemunculannya  bukan  berdasarkan abjad.    Untuk    rujukan    buku    urutannya sebagai  berikut:  nama  penulis,  editor  (bila ada),  judul  buku,  kota  penerbit,  tahun

## ISSN 2085-3092
penerbit,  volume,  edisi,  dan  nomor  halaman. Untuk  terbitan  berkala  urutannya  sebagai berikut:  nama  penulis,  judul  tulisan,  judul terbitan,    tahun    penerbitan,    volume,    dan nomor halaman.
Contoh penulisan Daftar Pustaka:
1. Grimes  EW, A use of freeze-dried bone in Endodontic , J.Endod, 1994: 20:355-6
2. Cohen S, Burn RC, Pathways of the pulp.
5 th ed ., St.Louis; Mosby Co 1994: 127-47
3. Morse SS, Factors in the emergence of infectious  disease .  Emerg  Infect  Dis  (serial online), 1995  Jan-Mar,  1(1): (14  screen). Available from: URL: http//www/cdc/gov/ncidod/EID/eid.htm.Acc essed Desember 25, 1999
Naskah    diketik    1(satu)    spasi 11    pitch dalam  program  MS  Word  dengan  susur  (margin) kiri 3 cm, susur kanan 2 cm, susur atas 3 cm, dan susur bawah 2 cm, di atas kertas A4.
Setiap    halaman    diberi    nomor    halaman, maksimal  12  lembar  (termasuk  daftar  pustaka, tabel,  dan  gambar),  naskah  dikirim  sebanyak  2 rangkap dan 1 disket (CD).
Redaksi    berhak    memperbaiki    penulisan naskah  tanpa   mengubah  isi  naskah  tersebut. Semua  data,  pendapat  atau  pernyataan  yang terdapat   pada   naskah  merupakan    tanggung jawab  penulis.  Naskah  yang  tidak  sesuai  dengan ketentuan  redaksi  akan  dikembalikan  apabila disertai perangko.
Naskah  dapat  dikirimkan  ke  alamat  : Redaksi/Penerbit : LPPM STMIK YADIKA BANGIL Jl.  Bader  09  Kalirejo  Telp  0343-742070  Bangil e-mail : lppm@stmik-yadika.ac.id Website : jurnal.stmik-yadika.ac.id