## Analisis Minat Peserta Didik Mengikuti Kegiatan Ektrakurikuler Komputer dengan Metode Logika Fuzzy

## Analysis of Students to Follow Computer Extracurricular Activities
using Fuzzy Logic Method
1 Loneli Costaner*, 2 Guntoro, 3 Lisnawita
123 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning Jalan Yos Sudarso No.KM. 8, Umban Sari, Kec. Rumbai, Kota Pekanbaru, Riau 28266 *e-mail: lonelicostaner@unilak.ac.id
( received : 24 Juli 2022, revised : 26 Desember 2022, accepted : 28 Januari 2023)

## Abstrak
Sebuah  lembaga  pendidikan  akan  melakukan  kegiatan  untuk  perkembangan  sumber  daya  manusia. Dalam  meningkatkan  sumberdaya  manusia  yang  baik  perlu  adanya  pelajaran  tambahan  guna menambah  keterampilan  anak  didik  terutama  bidang  komputer.  Kendala  saat  ini  dimana  sekolah kesulitan  mengukur  minat  siswa  dalam  mengikuti  ektrakurikuler  komputer,  akibatnya  untuk pengembagan  kebutuhan  perangkat  komputer  menjadi  terhambat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan pengetahuan kepada sekolah untuk mengetahui berapa persentasi siswa atau siswi yang berminat  dengan  pembelajaran  komputer.  Adapaun  metode  yang  digunakan  dengan  skala  likert  dan logika fuzzy dengan mengukur empat variabel perasaan siswa, perhatian siswa, ketertarikan siswa dan keterlibatan  siswa.  Pengukuran  minat  siswa  dengan  menyusun  quisioner  yang  di  isi  oleh  siswa  dan siswa terdapat 14 pertanyaan dengan pilihan masing masing pertanyaan 5 pilihan jawaban, didapatkan bobot  rata  rata  deengan  skala  likert  variabel  perasaan  74,0  %,  perhatian  76,5%,  ketertarikan  75,7% dan  keterlibatan  78,0%    bobot  tersebut  di  uji  dengan  inferensi  fuzzy  dengan  nilai  ketegasan  38, dimana  nilai  tersebut  masuk  dalam  domain  output  tidak  berminat.  Dengan  dilakukan  pengukuran minat siswa ini diharapkan bermanfaat bagi lembaga untuk membuat mempertimbangkan pelaksanaan ektrakurikuler komputer.
Kata kunci: Ektrakurikuler, komputer, skala likert, logika fuzzy.

## Abstract
An  educational  institution  will  carry  out  activities  for  the  development  of  human  resources.  In improving  good  human  resources,  additional  lessons  are  needed  to  increase  students'  skills, especially  in  the  computer  field.  The  current  obstacle  is  that  schools  have  difficulty  measuring students'  interest  in  participating  in  computer  extracurricular,  as  a  result  the  development  of computer hardware needs is hampered. This study aims to provide knowledge to schools to find out what percentage of students are interested in learning computers. The method used is a Likert scale and fuzzy logic by measuring four variables of student feelings, student attention, student interest and student  involvement.  Measurement  of  student  interest  by  compiling  a  questionnaire  filled  in  by students  and  students  there  are  14  questions  with  a  choice  of  each  question  5  answer  choices, obtained  an  average  weight  on  the  Likert  scale  variable  feeling  74.0%,  attention  76.5%,  interest 75.7%  and  the  involvement  of  78.0%  of  the  weight  was  tested  with  fuzzy  inference  with  a  firmness value  of  38,  where  the  value  is  included  in  the  output  domain  not  interested.  By  measuring  student interest,  it  is  hoped  that  it  will  be  useful  for  institutions  to  consider  implementing  computer extracurricular.
Keywords: Extracurricular, computer, Likert scale, fuzzy logic.

## 1 Pendahuluan
Dengan perkembangan dunia teknologi informasi dan kemunikasi, membuat organisasi maupun lembaga  beralih  dari  cara  cara  manual  kemudian  menjadi  terkomputerisasi.  Sehingga  mempercepat proses analisis  hingga  mengampil  keputusan  yang  terkendali  untuk  meningkatkan  pelayanan  kepada masyarakat [1].
Sekolah  Menengah  Atas  Pekanbaru,  sangat  mudah  dijangkau  oleh  masyarakat  karena  terletak dipinggir  jalan  besar  pusat  keramaian.  Selain  memberikan  pendidikan  dengan  pengajarakan  kepada peserta  didik  berdasarkan  kurikulum  berbasis  smart,  peserta  didik  juga  diberikan  kegiatan ekrakurikuler guna membentuk karakter dan persiapan karir yang dapat di jangkau oleh pelajar.
Merujuk  pada  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  62 tahun  2014  tentang  Kegiatan  Ekstrakurikuler  Pada  Pendidikan  Dasar  dan  Pendidikan  Menengah, ekstrakurikuler adalah kegiatan pengembangan karakter dalam rangka perluasan potensi, bakat, minat, kemampuan, kepribadian, kerja sama, dan kemandirian peserta didik secara optimal yang dilakukan di luar  jam  belajar  kegiatan  intrakurikuler  dan  kegiatan  kokurikuler  di  bawah  bimbingan  dan pengawasan  satuan  pendidikan.  Ekstrakurikuler  wajib  adalah  kegiatan  ekstrakurikuler  yang  wajib diselenggarakan  oleh  satuan  pendidikan  dan  wajib  diikuti  oleh  seluruh  peserta  didik.  Kegiatan ekstrakurikuler Wajib yang dimaksud berbentuk pendidikan kepramukaan, yang diatur khusus dalam Peraturan    Permendikbud  RI  Nomor  63  tahun  2014.  Sedangkan  Ekstrakurikuler  pilihan  adalah kegiatan  ekstrakurikuler  yang  dapat  dikembangkan  dan  diselenggarakan  oleh  satuan  pendidikan  dan dapat  diikuti  oleh  peserta  didik  sesuai  bakat  dan  minatnya  masing-masing.  Pilihan  bidang  yang dikembangkan  tiap  sekolah  akan  berbeda-beda  seperti  eksktrakurikuler  seni,  olahraga,  sains,  mapun keagamaan dalam peraturan pemerintah.
Berdasarkan  Permendikbud  ini,  sekolah  smart  terus  berupaya  untuk  memberikan  kegiatan ekrakulikuler  yang  dapat  memerikan  manfaat  serta  menumbuhkan  semangat  kepada  peserta  didik ketika  disekolah.  Salah  satu  kegiatan  yang  ektrakulikuler  yang  rutin  dilakukan  disekolah  seperti pramuka yang  mana kegiatan ini wajib diikuti seluruh peserta didik yang sudah diatur dalam satuan pendidikan. Berbeda halnya dengan kegiatan ekrakurikuler yang bersifat pilihan, setiap peserta didik memilih  berdasarkan  minat  yang  diinginkan,  dimana  setiap  kegiatan  ekrakulikuler  bisa  jadi  ada pilihan  yang  peminat  nya  banyak  dan  ada  juga  yang  peminatnya  sedikit.  Kondisi  seperti  ini  tentu sangat wajar karena peserta didik akan memilih sesuai dengan pasionnya[2].
Namun  demikian  ada  kegiatan  ektrakurikuler  yang  sangat  dibutuhkan  untuk  pengembangan pemahaman kepada peserta didik, kegiatan ektrakurikuler tersebut adalah sain teknologi informasi dan komunikasi.  Berdasarkan  studi  pendahuluan  dengan    pengamatan  dan  wawancara  ke  tempat  mitra dengan  konfirmasi  kepada  koordinator  ekstrakulikuler,  dimana  mitra  belum  mengetahui  bagaimana cara  mengukur  minat  peserta  didik  untuk  mengikuti  kegiatan  teknologi  dan  informasi.  Karena beberapa  gejala  saat  mengukuti  kegiatan  ektrakurikuler,  peserta  didik  seperti  kurang  antusias mengkuti  kegiatan  kegiatan  ektrakurikuler  kemudian  jarang  mengikuti  kegiatan  hingga  selesai  dan kurang berpartisipasi aktif dalam kegiatan.
Karena  gejala  minat  para  peserta  didik  yang  bias,  belum  diketahui  secara  pasti  seberapa  besar minat  peserta  didik  mengukuti  kegiatan  ektrakurikuler  dibidang  saint  teknologi  informasi  dan komunikasi,  sehingga  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  tersebut dengan  tepat.  Dari  permasalah  tersebut  dapat  dilakukan  analisis  besar  minat  peserta  didik mengunakan  metode  logika  fuzzy,  dengan  logika  fuzzy  kita  dapat  mereprentasikan  nilai  input  yang bias menjadi tegas [3][4][5][6][7][8].
Berdasarkan  analisa  permasalahan  diatas  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir kesalahan  dan  mengukur  minat  siswa  dalam  mengikuti  kegiatan  ektrakurikuler  Saint  Teknologi Komputer.

## 2 Tinjauan Literatur
Dalam mendukung proses penelitian ini, dapat peneliti jelasakan dalam tinjauan pustaka dengan konsep dan kajian secara teoritis agar penelitian ini dapat tersusun secara terstruktur sistematis sesuai kebutuhan yang diharapkan dalam penelitian ini.
Para  ahli  berbeda  pendapat  tentang  minat  antara  yang  satu  dengan  yang  lain,  akan  tetapi mempunyai makna dan tujuan yang sama. Agar penelitian ini dapat dipahami, maka perlu kiranya di kemukakan  teori-  teori  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  sebagai  suatu  landasan,  seperti  yang
dikatakan oleh pakar-pakar tersebut: Crow and crow mengatakan bahwa minat berhubungan dengan gaya  gerak  yang  mendorong  seseorang  untuk  menghadapi  atau  berurusan  dengan  orang,  benda, kegiatan,  pengalaman  yang  dirangsang  oleh  kegiatan  itu  sendiri.  Holland  berpendapat  bahwa  minat merupakan kecenderungan hati yang tinggi terhadap sesuatu.
Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  peminatan  dan  lintas  minat  siswa dengan  menggunakan  metode  SAW  pada  sma  Negri  Dharma  dengan    permasalahan  subyektifitas yang  tinggi  sehingga  menggunakan  metode  SAW  dalam    menentukan  peminatan  siswa  berdasarkan nilai nilai rata rata SKHU, nilai tes peminatan, raport IPA, nilai raport IPS dan rekomendasi orang tua. Hasil pengujian didapatkan klasifikasi ketepatan sebesar 96.92 %, ketepatan prediksi sebesar 96.87 %, serta tingkat kesalahan sebesar 7.46 %. Hasil yang didapat dalam pengujian penelitian menggunakan metode  user  acceptance  test  (UAT)  nilai  rata  rata  82.5  %  artinya  manfaat  dalam  mengurangi subyekfitas  dapat  tercapai[9].  Peneltian  berkenaan  dengan  survey  minat  siswa  dalam  mengikuti kegiatan  ektrakurikuler  bolabasket  pada  peserta  sekolah  menengah  pertama,  dengan  permasalahan pihak  sekolah  dalam  menentukan  siswa  yang  minat  pada  ektrakurikuler  bolabasket,  tujuan  dari penelitian ini dapat mengetahui minat siswa yang ingin mengikuti ektrakurikuler bolabasket pada smp negeri  Bojonegoro  sebanyak  30  siswa,  terdiri  17  siswa  dan  13  siswi.  Dilakukan  penyebaran  angket guna  mendapatkan  input  untuk  variabel    yang  akan  dihitung  dengan  skala  likert  hasilnya menunjukkan angka 80 % dikategorikan baik[10]
Penelitian dengan judul “Minat dan motif siswi mengikuti ekstrakurikuler olahraga futsal di kota bandung”  dengan  tujuan  penelitian  mengukur  minat  peserta  didik  dalam  olah  raga  footsal  guna memvasilitasi  anggaran  kegiatan  mereka  dikemudian  hari,  hasil  dalam  penelitian  ini  hasil  jumlah keseluruhan  data  persentase  yang  didapatkan  dilapangan  dengan  minat  siswi  mengikuti ekstrakurikuler  olahraga  futsal  sma  di  kota  bandung  sebesar  83.26%  dengan  kriteria  Baik  Sekali, sedangkan  dengan  jumlah  keseluruhan  persentase  motif  siswi  mengikuti  ekstrakurikuler  olahraga futsal sma di kota bandung sebesar 76.48% dengan kriteria Baik.
Penelitian [11] dengan judul Penelitian “Survei minat dan motivasi siswa-siswi dalam mengikuti kegiatan  ekstrakurikuler  futsal  di  smp  negeri  kota  samarinda”  dengan  tujuan  penelitian  untuk mengukur  minat  peserta  didik  siswi  yang  mengikuti  olahraga  footsal,  hasil  penelitian  ini  distribusi frekuensi  data  variabel  bahwa  motivasi  siswa-siswi  dalam  mengikuti  kegiatan  ekstrakurikuler  futsal dengan kategori sangat tinggi sebanyak 1 siswa-siswi (2%), kategori tinggi sebanyak 12 siswa-siswi (24%), kategori sedang sebanyak 20 siswa-siswi (40%), dan kategori rendah sebanyak 17 siswa-siswi (34%). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa rata-rata siswa-siswi mempunyai motivasi dengan kategori  sedang  dalam  mengikuti  kegiatan  ekstrakurikuler  futsal.  Logika  Fuzzy  secara  bahasa diartikan sebagai kabur atau samar- samar. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang  memiliki rentang nilai 0 hingga 1. Berbeda dengan himpunan yang memiliki nilai 0 atau 1. Sedangkan logika fuzzy Adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output, mempunyai  nilai  kontinyu,  fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran.  Oleh  sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah  pada  waktu yang sama [12][13] [14].
Berdasarkan penelitian sebelumnya bahwa penelitian tentang minat siswa menggunakan metode SAW, sedangkan dalam penelitian ini menggunakan fuzzy logic. Penelitian lainya berkenaan dengan ektrakurikuler  minat  lintas  siswa,  sendangkan  dalam  penelitian  ini  mengkaji  minat  siswa  terhadap ekrakurikuler  komputer.  Selanjutnya  penelitian  yang  sudah  dilakukan  berkenaan  dengan ektrakurikuler basket dengan perhitungan skala likert, sedangkan dalam penelitian ini mengkaji minat ektrakurikuler komputer dan logika fuzzy dengan 5 kriteria 14 pertanyaan disetiap pertanyaan ada 4 pilihan. Tujuannnya dalam penelitian yang diharapkan adalah pihak lembaga dapat mengukur  minat siswa  dan  siswi  dalam  mengikuti  pelajaran  ektrakurikuler  komputer  sehingga  sekolah  dapat mempetimbangkan untuk melengkapi sarana prasarana maupun sumber daya pengajar  yang memadai untuk impelementasi ektrakurikuler tersebut.

## 3 Metode Penelitian
Pada  tahap  metode  penilitian  dilakukan  tahapan  tahapan  dalam  menyelesaikan  kasus  yang dihadapi  oleh  mitra,  secara  umum  peniliti  melakukan  observasi  sebelumnya,  mengamati  dan memahami ruang lingkup kerja mitra, mengalisis permasalahan dan melakukan pendekatan pendekan
metode penyelesaiannya. Berikut tahapan tahapan penelitian yang dapat diuraikan pada  Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Metodologi penelitian
Pada  langkah  pertama    peneliti  melakukan  inisiasi  permasalahan  dimana    dengan  cara  pra observasi ditempat sekolah  tersebut melihat aktifitas siswa dan siswi dan wawancara kepada pelajar dan guru didapatkan kendala dalam mengukur  minat ektrakurikuler siswa . Kedua dilakukan analisa masalah dengan analisa swot didapatkan kekurangan belum adanya metode atau pola untuk mengukur minat  siswa,  ancamanya  bisa  terjadi    kegiatan  ekrakulikuler  yang  tidak  diperlukan,  peluangnya  jika pengukuran minat ini dilakukkan akan mendapatkan pengetahuan yang terukur untuk pengembangan ektrakurikuler  selanjunya.  Ketiga  dilakukan  pengumpulan  data  data  yang  diperlukan  dengan menyiapkan  kuisioner  sebanyak  50  rangkap,  setiap  lembar  pertanyaan  terdapat  14  pertanyaan. Keempat dilakukan pendekatan pendekatan solusi metode sehingga didapatkan logika fuzzy menjadi penyelesaian  yang  cepat  dalam  permasalahan  tersebut.  Selanjutnya  metode  logika  fuzzy,  dengan menyiapkan data input untuk dilakukan tahapan logika fuzzy, mulai dari fuzzyfikasi, membentuk rule dan dihitung nilai tegas nya .   Dan akan  melakukan  proses sesuai dengan tahapan Fuzzy  yang telah diuraikan pada gambar berikut ini.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pelaksanan penelitian yang dilakukan sesuai dengan skema jadwal dan dapat diselesaikan dengan baik,  baik  proses  pengumpulan  data  melalui  wawancara  maupun  observasi,  peneliti  melihat  kondisi sekolah  sangat  membuatuhkan  model  tambahan  guna  mendapatkan  pengetahuan  murid  yang  minat pembelajaran ektrakurikuler komputer. Hasil dan pembahasan akan dirunut sesuai dengan metodologi penelitian, berikut data yang dihasilkan dari penyebaran quisioner kepada pelajar;
Tabel 1. Data Quisoner Hasil Konversi
NO  NAMA NILAI REFLEKSI INPUT FUZZY JUMLAH PERASAAN  PERHATIAN  KETERTARIKAN  KETERLIBATAN 1 S1 80,0 85,0 73,3 100 84,6 2 S2 53,3 55,0 46,7 70 56,3 3 S3 100,0 95,0 100,0 100 98,8 4 S4 93,3 95,0 86,7 90 91,3 5 S5 60,0 70,0 73,3 70 68,3 6 S6 80,0 85,0 80,0 85 82,5 7 S7 100,0 100,0 93,3 100 98,3
8 S8 93,3 100,0 100,0 95 97,1 9 S9 80,0 100,0 80,0 100 90,0 10 S10 66,7 70,0 73,3 65 68,8 11 S11 100,0 100,0 100,0 100 100,0 12 S12 80,0 85,0 86,7 85 84,2 13 S13 86,7 90,0 86,7 90 88,3 14 S14 100,0 100,0 80,0 100 95,0 15 S15 60,0 60,0 73,3 60 63,3 16 S16 100,0 100,0 100,0 100 100,0 17 S17 60,0 55,0 73,3 65 63,3 18 S18 80,0 85,0 86,7 95 86,7 19 S19 86,7 90,0 100,0 95 92,9 20 S20 100,0 100,0 100,0 100 100,0
Tabel 1 di atas menerangkan berkenaan dengan data kuisioner minat siswa  yang sudah di konversi, terdapat 20 data siswa untuk menjadi nilai input atau  masukan pada metode logika fuzzy.
a. Tahapan Logika fuzzy
Dalam  penyelesaian  permasalahan  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  logika  fuzzy,  dengan komponen variabel Perasaan, perhatian, ketertarikan dan keterlibatan siswa.
b. Fuzzyfikasi perasaan

## Gambar 2. Representasi [15] Segitiga Variabel Perasaan
Dari  gambar  2  representasi  segitiga  keanggotaan  diatas  dapat  diturunkan  rumus  keanggotaan perasaan siswa dengan domain tidak senang, cukup senang dan sangat senang sebagai berikut.
1 ;   X ≤ 20 [x]   =     60 – X  / 60 – 20 ;   20 ≤ X ≤ 60 0 ;   X ≥ 60 1 ;   X ≤ 40 [x] = X - 40 / 60 - 40
;   40 ≤ X ≤ 60 80 - X / 80 - 60 ;   60 ≤ X ≤ 80 X 0 10 20  30  40 50 60 70 80 90 100 1 Tidak Senang Cukup senang Sangat senang µTidak senang µCukup senang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1 ;   X ≥ 90 [x] =        X - 60 / 90 - 60 ;   60 ≤ X ≤ 90 0 ;   X ≤ 60
Tabel 2. Hasil Fuzzyfikasi Perasaan Siswa
NO NAMA PERASAAN SISWA FUZZYFIKASI PERASAAN TS CS SS 1 S1 80,0 0,0 0,3 0,7 2 S2 53,3 0,2 0,7 0,0 3 S3 100,0 0,0 0,0 1,0 4 S4 93,3 0,0 0,0 1,0 5 S5 60,0 0,0 1,0 0,0 6 S6 80,0 0,0 0,3 0,7 7 S7 100,0 0,0 0,0 1,0 8 S8 93,3 0,0 0,0 1,0 9 S9 80,0 0,0 0,3 0,7 10 S10 66,7 0,0 8,0 0,2 11 S11 100,0 0,0 0,0 1,0 12 S12 80,0 0,0 0,3 0,7 13 S13 86,7 0,0 0,1 0,9 14 S14 100,0 0,0 0,0 1,0 15 S15 60,0 0,0 1,0 0,0 16 S16 100,0 0,0 0,0 1,0 17 S17 60,0 0,0 1,0 0,0 18 S18 80,0 0,0 0,3 0,7 19 S19 86,7 0,0 0,1 0,9 20 S20 100,0 0,0 0,0 1,0
Tabel 2 di atas menerangkan data perasaan yang akan difuzzyfikasi guna mendapatkan bilangan linguistik dimana hanya nilai himpunan dengan nilai dibawah satu  yang akan diolah dalam rule fuzzy yang terdapat pada domain TS (Tidak Senang), CS (Cukup Senang), SS (Sangat Senang). Untuk  tahapan  fuzzifikasi  setiap  variabel  dilakukan  dengan  cara  sama  baik  variabel  perhatian siswa,  variabel  ketertarikan  siswa  dan  variabel  keterlibatan  siswa,    sehingga  dapat  dilihat  hasil fuzzyfikasi setiap variabel di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Fuzzyfikasi Perhatian Siswa
NO NAMA PERHATIAN SISWA FUZZYFIKASI PERHATIAN TP CP SP 1 S1 85 0,0 1,0 0,0 2 S2 55 0,5 0,0 0,0 3 S3 95 0,0 0,5 0,5 4 S4 95 0,0 0,7 0,3

## µSangat senang
5 S5 70 0,4 0,3 0,0 6 S6 85 0,0 1,0 0,0 7 S7 100 0,0 0,5 0,5 8 S8 100 0,0 0,7 0,3 9 S9 100 0,0 1,0 0,0 10 S10 70 0.3 0,5 0,0 11 S11 100 0,0 0,5 0,5 12 S12 85 0,0 1,0 0,0 13 S13 90 0,0 0,8 0,2 14 S14 100 0,0 0,5 0,5 15 S15 60 0,4 0,3 0,0 16 S16 100 0,0 0,5 0,5 17 S17 55 0,4 0,3 0,0 18 S18 85 0,0 1,0 0,0 19 S19 90 0,0 0,8 0,2 20 S20 100 0,0 0,5 0,5
Tabel 3 di atas menerangkan data perhatian yang sudah difuzzyfikasi guna mendapatkan bilangan linguistik dimana hanya nilai himpunan dengan nilai dibawah satu  yang akan diolah dalam rule fuzzy  yang  terdapat  pada  domain  TP  (Tidak  Perhatian),  CP  (Cukup  Perhatian),  SP  (Sangat Perhatian)

## Tabel 4. Hasil Ketertarikan Siswa
NO NAMA KETERTARIKAN SISWA FUZZYFIKASI KETERTARIKAN TR CR  SR 1 S1 80,0 0,0 0,3 0,7 2 S2 53,3 0,2 0,7 0,0 3 S3 100,0 0,0 0,0 1,0 4 S4 93,3 0,0 0,0 1,0 5 S5 60,0 0,0 0,0 0,0 6 S6 80,0 0,0 0,3 0,7 7 S7 100,0 0,0 0,0 1,0 8 S8 93,3 0,0 0,0 1,0 9 S9 80,0 0,0 0,3 0,7 10 S10 66,7 0,0 0,8 0,2 11 S11 100,0 0,0 0,0 1,0 12 S12 80,0 0,0 0,3 0,7 13 S13 86,7 0,0 0,1 0,9 14 S14 100,0 0,0 0,0 1,0 15 S15 60,0 0,0 1,0 0,0 16 S16 100,0 0,0 0,0 1,0 17 S17 60,0 0,0 1,0 0,0 18 S18 80,0 0,0 0,3 0,7 19 S19 86,7 0,0 0,1 0,9 20 S20 100,0 0,0 0,0 1,0
Tabel  4  di  atas  menerangkan  data  Ketertarikan  yang  sudah  difuzzyfikasi  guna  mendapatkan bilangan  linguistik  dimana  hanya  nilai  himpunan  dengan  nilai  dibawah  satu    yang  akan  diolah dalam  rule  fuzzy  yang  terdapat  pada  domain  TR  (Tidak  Tertarik),  CR  (Cukup  Tertarik),  CR (Sangat Setuju)

## Tabel 5. Hasil Keterlibatan Siswa
NO NAMA KETERLIBATAN SISWA FUZZYFIKASI KETERLIBATAN TT CT  ST 1 S1 60 0,0 1,0 0,0 2 S2 40 0,5 0,0 0,0 3 S3 75 0,0 0,5 0,5 4 S4 70 0,0 0,7 0.3 5 S5 45 0,4 0,3 0,0 6 S6 60 0,0 1,0 0,0 7 S7 75 0,0 0,5 0,5 8 S8 70 0,0 0,7 0,3 9 S9 60 0,0 1,0 0,0 10 S10 50 0,3 0,5 0,0 11 S11 75 0,0 0,5 0,5 12 S12 60 0,0 1,0 0,0 13 S13 65 0,0 0,8 0,2 14 S14 75 0,0 0,5 0,5 15 S15 45 0,4 0,3 0,0 16 S16 75 0,0 5,0 0,5 17 S17 45 0,4 0,3 0,0 18 S18 60 0,0 1,0 0,0 19 S19 65 0,0 0,8 0,2 20 S20 75 0,0 0,5 0,5
Tabel  5  di  atas  menerangkan  data  Keterlibatan  yang  akan  difuzzyfikasi  guna  mendapatkan bilangan  linguistik  dimana  hanya  nilai  himpunan  dengan  nilai  dibawah  satu  yang  akan  diolah dalam  rule  fuzzy  yang  terdapat  pada  domain  TT  (Tidak  Terlibat),  CT  (Cukup  Terlambat),  ST (Sangat Terlibat)
c. Menentukan Rule fuzzy
Dalam tahap ini dilakukan pembelajaran terhadap logika fuzzy dengan   menentukan rule  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  kedalam  logika  fuzzy,  adapun  bentuk  rule  yang  dihasilkan dapat dilihat pada Table 6 di bawah ini.

## Tabel 6.  Bentuk Aturan Fuzzy
NO RULE PERASAAN PERHATIAN KETERTARIKAN KETERLIBATAN STATUS MINAT 1 R1 TS TP TR TT TB 2 R2 TS TP TR CT TB 3 R3 TS TP TR ST TB 4 R4 TS TP CR TT TB 5 R5 TS TP SR TT TB 6 R6 TS CP TR TT TB
7 R7 TS SP TR TT TB 8 R8 CS TP TR TT TB 9 R9 SS TP TR TT TB 10 R10 CS CP CR CT SB 11 R11 CS CP CR ST SB 12 R12 CS CP SR CT SB 13 R13 CS SP CR CT SB 14 R14 SS CP CR CT SB 15 R15 CS CP SR ST SB 16 R16 CS SP SR ST SB 17 R17 SS SP SR ST SB
Pada  Tabel  6  di  atas  terdapat  17  aturan  fuzzy  untuk  mencari  implikasi  minat  siswa  dan  siswi terhadap ektrakurikuler komputer dapat dilihat pada aturan perhitungan dibawah ini. Selanjunya setiap rule akan dihitung nilai predikatnya dengan tahapan tahapan rule yang dibuat. Kemudian akan dihitung nilai defuzzyfikasnya.
d. Defuzzyfikasi
Berikut data yang akan defuzzyfikasikan dengan tahapan yang dapat menghasilkan mintat siswa untuk mengikuti ektrakurikuler komputer.
1. Proses implikasi rule R1
IF Perasaan TS And Perhatian TP And Ketertarikan TR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µTP [85] And µTR [73.3] And µTT [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.0;0.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
2. Proses implikasi rule R2
IF Perasaan TS And Perhatian TP And Ketertarikan TR And Keterlibatan CT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µTP [85] And µTR [73.3] And µCT [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.0;1.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
3. Proses implikasi rule R3
IF Perasaan TS And Perhatian TP And Ketertarikan TR And Keterlibatan ST Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µTP [85] And µTR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.0;0.0 ) = min 0.0
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.0 * (80 - 20) ) z = 20
4. Proses implikasi rule R4
IF Perasaan TS And Perhatian TP And Ketertarikan CR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µTP [85] And µCR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.3;0.0 )
= min 0.00 Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
5. Proses implikasi rule R5
IF Perasaan TS And Perhatian TP And Ketertarikan SR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µTP [85] And µSR [73.3] And µTT [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.7;0.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
6. Proses implikasi rule R6
IF Perasaan TS And Perhatian CP And Ketertarikan TR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µCP [85] And µTR [73.3] And µTT [100] ) = min ( 0.0;1.0;0.0;0.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
7. Proses implikasi rule R7
IF Perasaan TS And Perhatian SP And Ketertarikan TR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µTS  [80] And µSP [85] And µTR [73.3] And µTT [100] ) = min ( 0.0;0.0;0.0;0.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
8. Proses implikasi rule R8
IF Perasaan CS And Perhatian TP And Ketertarikan TR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1 = min ( µCS  [80] And µSP [85] And µTR [73.3] And µTT [100] )
= min ( 0.3;0.0;0.0;0.0 ) = min 0.00
Lihat Himpunan tidak berminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
9. Proses implikasi rule R9
IF Perasaan SS And Perhatian TP And Ketertarikan TR And Keterlibatan TT Than Minat TB α-predikat1
= min ( µSS  [80] And µSP [85] And µTR [73.3] And µTT [100] ) = min ( 0.7;0.0;0.0;0.0 )
= min 0.00 Lihat Himpunan tidak berminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 - (a * (80 - 20) ) z =  20 - (0.00 * (80 - 20) ) z = 20
10. Proses implikasi rule R10 IF Perasaan CS And Perhatian CP And Ketertarikan CR And Keterlibatan CT Than Minat SB α-predikat1 = min ( µCS  [80] And µCP [85] And µCR [73.3] And µCT [100] ) = min ( 0.3;1.0;0.3;1.0 ) = min 0.3 Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.3 * (80 - 20) ) z = 38
11. Proses implikasi rule R11 IF Perasaan CS And Perhatian CP And Ketertarikan CR And Keterlibatan ST Than Minat SB α-predikat1 = min ( µCS  [80] And µCP [85] And µCR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.3;1.0;0.3;0.0 ) = min 0.0 Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.0 * (80 - 20) ) z = 20
12. Proses implikasi rule R12 IF Perasaan CS And Perhatian CP And Ketertarikan SR And Keterlibatan ST Than Minat SB α-predikat1 = min ( µCS  [80] And µCP [85] And µSR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.3;1.0;0.7;0.0 ) = min 0.0 Lihat Himpunan tidak berminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.0 * (80 - 20) ) z = 20
13. Proses implikasi rule R13 IF Perasaan CS And Perhatian SP And Ketertarikan SR And Keterlibatan ST Than Minat SB α-predikat1 = min ( µCS  [80] And µSP [85] And µSR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.3;0.0;0.7;0.0 ) = min 0.0 Lihat Himpunan tidak beriminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.0 * (80 - 20) ) z = 20
14. Proses implikasi rule R14 IF Perasaan SS And Perhatian SP And Ketertarikan SR And Keterlibatan ST Than Minat SB α-predikat1 = min ( µSS  [80] And µSP [85] And µSR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.7;0.0;0.7;0.0 ) = min 0.0 Lihat Himpunan tidak berminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.0 * (80 - 20) ) z = 20 15. Proses implikasi rule R15 IF Perasaan SS And Perhatian SP And Ketertarikan SR And Keterlibatan ST Than Minat SB α-predikat1 = min ( µSS  [80] And µSP [85] And µSR [73.3] And µST [100] ) = min ( 0.7;0.0;0.7;0.0 ) = min 0.0
Lihat Himpunan tidak berminat = (80 – Z)  / (80 – 20) z = 20 + (a * (80 - 20) ) z =  20 + (0.0 * (80 - 20) ) z = 20
16. Defuzzyfikasi minat komputer Nilai crips diperoleh menggunakan nilai rata rata terbobot, berikut cara penyelesaiaanya;
0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.3 x 38 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20 + 0.0 x 20
0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0+ 0.0+0.0+ 0.3 +0.0+0.0+0.0+0.0+0.0
:
11.4 = 38 0.3
.
e. Hasil rekomendasi minat
Jika  pengolahan  data  sudah  selesai  maka  peneliti  akan  membuat  rekomendari  guna mempertimbangkan  pelaksanaan  ektrakurikuler  komputer.  Berdasarkan  hasil  inferensi  fuzzy diatas  didapatkan  nilai  38,  dengan  demikian  bisa  dilihat  dari  penetepan  range  output  fuzzy representasi segitiga [16] bahu  batas minat siswa dikatakan tidak berminat karena masuk range output fuzzy himpunan tidak berminat antara 20 hingga 50 pada gambar 2 diatas.

## 5 Kesimpulan
Setelah dilakukannya analisa dan pembahasan dalam penetian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. Berdasarkan pembahasan yang dilakukan logika fuzzy dapat mengukur minat siswa dalam menentukan ektrakurikuler komputer. Berdasarkan perhitungan fuzzy dimana dengan nilai 38 dikategorikan  tidak  berminat  mengikuti  ektrakurikuler  komputer.  Namun  demikian  masih  dapat dikembangkan lagi penelitian tersebut dengan menambah variabel serta himpunan guna mendapatkan hasil  minat  yang  optimal  serta  dapat  mengevaluasi  faktor  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  minat siswa dalam mengikuti ektrakurikuler komputer.

## Referensi
[1] Z.  He  and  X.  Sun,  “Index  Construction  and  Application  of  School-Enterprise  Collaborative Education Platform Based on AHP Fuzzy Method in Double Creation Education Practice,” J. Sensors , vol. 2022, pp. 1–15, 2022, doi: 10.1155/2022/7707384.
Volume 12, Nomor 1, Januari 2023: 244-256
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[2] F. Yao, “Design and simulation of integrated education information teaching system based on fuzzy logic,” IOS Press , vol. 37, pp. 4687–4695, 2019, doi: 10.3233/JIFS-179303.
[3] D.  Vinsensia  and  Y.  Utami,  “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (  FIS  )  Metode  Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi,” SINKRON , vol. 2, p. 9, 2018.
[4] Y. Anistyasari and R. M. Noer, “Logika Fuzzy untuk Sistem Rekomendasi Peminatan Siswa,” INAJET , vol. 2, no. 2, pp. 75–80, 2020.
[5] P. D. Pamungkas, D. Remawati, and B. Widada, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Penentuan  Jurusan  Sesuai  Minat  Bakat  Penerimaan  Siswa  Baru  Pada  SMK,” J.  Teknol.  Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.30646/tikomsin.v10i1.599.
[6] D. Indyastuti, J. D. Irawan, and R. P. Prasetya, “Sistem Pendukung Keputusan Bidang Minat Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” J.  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 325–331, 2020.
[7] Y. Anistyasari and R. M. Noer, “Logika Fuzzy untuk Sistem Rekomendasi Peminatan Siswa,” Indones. J. Eng. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 66–71, 2020, doi: 10.26740/inajet.v2n2.p66-71.
[8] P.  R.  Ramadhan,  G.  W.  Wiriasto,  M.  S.  Iqbal,  and  Misbahuddin,  “Sistem  Pengambilan Keputusan  Penjurusan  Akademik  Sekolah  Menengah  Atas  Berdasarkan  Kemampuan Akademik,  Potensi  Psikologi  dan  Minat  bakat  Siswa  …,” Sist.  Komput.  dan  kecerdasan buatan , vol.
II,
no. 2, pp.
38–45, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom- kb/article/view/59%0Ahttps://jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom-kb/article/download/59/175
[9] E.  B.  Serelia  and  M.  R.  A.  Saf,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Peminatan  dan Lintas Minat Siswa Dengan Menggunakan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Pada SMA Negeri Dharma Pendidikan,” Techno.COM , vol. 19, no. 3, pp. 227–236, 2020.
[10] S. Rohmatunisha, U. Wahyudi, and D. S. Yudasmara, “Survei Minat Siswa dalam Mengikuti Kegiatan  Ekstrakurikuler  Bolabasket  pada  Peserta  Sekolah  Menengah  Pertama,” Sport  Sci. Heal. , vol. 2, no. 2, pp. 119–129, 2020.
[11] Ridwaansyah,  M.  S.  Huda,  and  M.  S.  Fauzi,  “Survei  minat  dan  motivasi  siswa-siswi  dalam mengikuti kegiatan ekstrakurikuler futsal di smp negeri kota samarinda,” Borneo Phys. Educ. , vol. 2, pp. 64–73, 2021.
[12] F.  D.  Ragestu  and  A.  J.  .  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Pemilihan Siswa  Teladan  di  Sekolah  The  Application  of  Fuzzy  Tsukamoto  Method  in  the  Selection  of Exemplary  Students  at  School,” TEKNIKA ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  9–15,  2020,  doi: 10.34148/teknika.v9i1.251.
[13] M.  S.  Sulaiman,  A.  A.  Tamizi,  M.  R.  Shamsudin,  and  A.  Azmi,  “Course  recommendation system using fuzzy logic approach,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 17, no. 1, pp. 365–371, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v17.i1.pp365-371.
[14] S.  Alghamdi,  N.  Alzhrani,  and  H.  Algethami,  “Fuzzy-based  recommendation  system  for university  major  selection,”  in IJCCI  2019  -  Proceedings  of  the  11th  International  Joint Conference  on  Computational  Intelligence ,  2019,  no.  Ijcci,  pp.  317–324.  doi: 10.5220/0008071803170324.
[15] D. Doz, D. Felda, and M. Cotic, “Assessing Students’ Mathematical Knowledge with Fuzzy Logic,” Educ. Sci. , vol. 12, no. 4, 2022, doi: 10.3390/educsci12040266.
[16] T. M. Johan, F. Suryana, Jeprimansyah, and R. Efendi, “Pengembangan Test Minat dan Bakat Anak-Anak Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” JVEIT , vol. 3, no. 1, pp. 37–41, 2022.