## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694

## PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY METODE SUGENO
Januari Audrey 1* , Abdul Fadlil 2 , Sunardi 3
1 Program Studi Magister Informatika Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 55166
2,3 Program Studi Teknik Elektro Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 55166 e-mail: january2007048012@webmail.uad.ac.id 1* , fadlil@mti.uad.ac.id 2 , sunardi@mti.uad.ac.id 3

## ABSTRAK
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Dumai  merupakan  salah  satu perguruan  tinggi  yang  setiap  tahun  membuka  pendaftaran  mahasiswa  baru  untuk  masuk  ke  kampus melalui    tahapan  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru.  Permasalahan  yang  dihadapi  di  kampus  ini adalah sulitnya memprediksi jumlah mahasiswa baru yang akan masuk. Beberapa tahun terakhir STMIK ini  mengalami  perubahan  yang  mengakibatkan  persiapan  kebutuhan  mahasiswa  baru  tidak  efisien  dan efektif. Oleh karena itu diperlukan prediksi jumlah mahasiswa baru dengan logika fuzzy metode Sugeno untuk  memprediksi  jumlah  pendaftar  untuk  tahun  kedepan  ditinjau  dari  jumlah  mahasiswa  yang  lulus registrasi  dari  tahun  sebelumnya.  Olah  data  dilakukan  menggunakan  referensi  data  calon  mahasiswa tahun  2014–2018  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  jumlah  mahasiswa  baru.  Berdasarkan  hasil  dari perhitungan terhadap keseluruhan data yang menggunakan aplikasi Matlab didapatkan nilai AFER yang menggunakan metode Sugeno sebesar 37,6896%.
Kata kunci : Mahasiswa Baru, Logika Fuzzy, Sugeno, Prediksi, Matlab.

## ABSTRACT
College of Informatics and Computer Management (STMIK) of Dumai is one  of the universities that  every  new  school  year  opens  new  student  registration  to  enter  the  campus.  Through  the  admission selection stage, the number of new students in recent years has changed which resulted in the provision of new student needs less efficiently and effectively, therefore a prediction of the number of new students is needed to increase efficiency in the preparation of the learning and teaching process. Prediction of the number  of  new  students  can  be  done  with  the  fuzzy  logic  of  Sugeno's  method  to  predict  the  number  of applicants  for  the  next  year  judging  from  the  number  of  students  who  passed  the  registration  from  the previous year. The data is carried out using reference data from prospective students in 2014 to 2018 to make predictions on the number of new students. Based on the results of the calculation of the entire data using the Matlab application, an AFER value using the Sugeno method was obtained of 37.6896%.
Keywords : New Students, Fuzzy Logic, Sugeno, Prediction, Matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Bagi  perguruan  tinggi,  jumlah  mahasiswa merupakan  komponen  penting.  Jika  pada perguruan tinggi hanya memiliki sedikit mahasiswa maka proses pembelajaran tidak akan berjalan  dengan  baik.  Untuk  mendapatkan mahasiswa  maka  setiap  tahun  perguruan  tinggi negeri  maupun  swasta  membuka  pendaftaran mahasiwa baru.
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai merupakan salah satu  perguruan  tinggi  yang  setiap  tahun  ajaran baru  membuka  Penerimaan  Mahasiswa  Baru
(PMB)  melalui  seleksi  nilai  rapor.  Dari  proses PMB  ini  dapat  dilihat  banyaknya  jumlah pendaftar  yang    dapat  digunakan  untuk perencanaan  akademik.  Jumlah  mahasiswa  baru dapat  mengalami  peningkatan  atau  penurunan yang  berdampak  pada  penyediaan  ruang  kuliah dan peningkatan pelayanan.
Jumlah  mahasiswa  baru  setiap  tahun  di STMIK  Dumai  mengalami  perubahan  yang mengakibatkan penyediaan kebutuhan mahasiswa baru  kurang  efisien  dan  efektif.  Oleh  karena  itu diperlukan prediksi jumlah mahasiswa baru untuk meningkatkan  efektivitas  dan  efisensi  dalam

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
persiapan  dan  pelaksanaan  proses  belajar mengajar.  Perencanaan  akademik  merupakan bagian  penting  yang  perlu  dilakukan  untuk merealisasikan proses pembelajaran yang tepat.
Prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  dapat dilakukan  dengan  logika  fuzzy.  Logika  fuzzy digunakan  untuk  menerjemahkan  besaran  yang diekspresikan  menggunakan  bahasa  ( linguistic ), misalkan  besaran  kecepatan  laju  kendaraan  yang diekspresikan  dengan  pelan,  agak  cepat,  cepat, dan sangat cepat (Yulmaini, 2015). Logika fuzzy menunjukkan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu  benar dan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu  salah.  Logika fuzzy  adalah  cara  yang  tepat  untuk  memetakan ruang input kedalam ruang output (Valian, et. al., 2016). Fuzzy dinyatakan dalam derajat keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh  sebab itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian salah pada waktu yang sama. Model ini memiliki kemampuan untuk mengenali, merepresentasikan,  memanipulasi,  menafsirkan, dan memanfaatkan data dan informasi yang tidak jelas dan kurang pasti.
Menurut Syahnandar, et al. (2019), logika fuzzy sangat memudahkan dalam proses penilaian.  Rahakbauw, et. al. (2017) menyatakan bahwa  logika  fuzzy  dapat  memperhitungkan segala  kriteria  yang  mendukung  pengambilan keputusan  untuk  membantu,  mempercepat,  dan mempermudah  proses  pengambilan  keputusan. Hal  ini  didukung  Afkarina,  et  al.  (2019)  yang menunjukkan bahwa logika fuzzy dapat memudahkan  dalam  menentukan  mata  kuliah mahasiswa.
Pada penelitian ini diterapkan logika fuzzy metode Sugeno untuk prediksi jumlah mahasiswa baru  pada  STMIK  Dumai  agar  dapat  membantu dan mempermudah dalam perencanaan akademik.
a. Prediksi dan Komparasi
Menurut  Irfan  et  al.  (2018),  prediksi ( forecasting ) adalah kegiatan untuk  menduga hal yang  akan  terjadi.  Prediksi  dapat  diartikan sebagai penggunaan teknik-teknik statistik dalam bentuk  gambaran  masa  depan  berdasarkan pengolahan angka-angka historis (Buffa, Elwood, Rakesh,  &  Sarin,  1996).  Pendapat  lainnya menyatakan  bahwa  prediksi  merupakan  bagian internal  dari  kegiatan  pengambilan  keputusan manajemen  (Makridakis  S,  1999).  Prediksi adalah kegiatan yang memperkirakan yang terjadi pada masa akan datang.
Pengambilan keputusan merupakan masalah  yang  sering  dihadapi  manusia  sehingga
peramalan  juga  merupakan  masalah  yang  harus dihadapi karena berkaitan erat dengan pengambilan  keputusan  (Imami,  2013).  Prediksi adalah  proses  memperkirakan  secara  sistematis tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang  agar  kesalahannya  (selisih  antara  suatu yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil.  Prediksi  harus  memberikan  jawaban sedekat  mungkin  yang  akan  terjadi  (Minarni  & Aldyanto, 2016).
Komparasi  dalam  Bahasa  Inggris  adalah comparation ,  yaitu  perbandingan.  Makna  dari kata  tersebut  adalah  mengadakan  perbandingan kondisi  yang  ada  dan  apakah  kedua  kondisi tersebut  sama  atau  ada  perbedaan  seperti dinyatakan  Arikunto  dalam  jurnal  (Irfan  et  al., 2018).

## b. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu pembentuk soft computing . Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun  1965.  Dasar  logika  fuzzy  adalah  teori himpunan  fuzzy  yang  menyatakan  bahwa peranan  derajat  keanggotaan  sebagai  penentu keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan sangatlah penting. Nilai atau derajat keanggotaan ( membership  function )  menjadi  ciri  utama  dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Kusumadewi  &  Purnomo,  2010).    Beberapa definisi  logika  fuzzy  diantaranya  adalah  logika yang  digunakan  untuk  menjelaskan  keambiguan, logika himpunan yang menyelesaikan keambiguan  (Vrusias,  2008).  Logika  fuzzy menyediakan  cara  untuk  mengubah  pernyataan linguistik menjadi numerik (Synaptic, 2006).
Logika
fuzzy memiliki derajat keanggotaan  dalam  rentang  0  hingga  1.  Berbeda dengan  logika  digital  yang  hanya  memiliki  dua nilai  1  atau  0.  Logika  fuzzy  digunakan  untuk menerjemahkan
suatu
besaran yang diekspresikan  menggunakan  bahasa  ( linguistic ), misalkan  besaran  kecepatan  laju  kendaraan  yang diekspresikan  dengan  pelan,  agak  cepat,  cepat, dan  sangat  cepat.  Logika  fuzzy  menunjukkan sejauh mana nilai itu benar dan sejauh mana nilai itu  salah.  Logika  fuzzy  adalah  cara  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang  input  kedalam  suatu ruang  output.  Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh  sebab itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian  salah  pada  waktu  yang  sama  (Irfan  et al., 2018).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
Proses  pada  sistem  fuzzy  yaitu  dari  input yang berupa data real diubah oleh fuzzifier (tahap fuzzifikasi)  menjadi  nilai  fuzzy  di  U  kemudian diolah  oleh  mesin  inferensi  fuzzy  dengan  aturan dasar fuzzy  yang selanjutnya  ditegaskan  kembali dengan defuzzifier (tahap  defuzifikasi)  menjadi nilai  tegas  (output).  Dalam  teori  logika  fuzzy, suatu  nilai  dapat  bernilai  benar  dan  salah  secara bersamaan,  namun  berapa  besar  kebenaran  dan kesalahan  suatu  nilai  tergantung  kepada  bobot keanggotaan yang dimilikinya (Batubara, 2017).
Logika  fuzzy  adalah  metodologi  sistem kontrol  pemecahan  masalah  yang  cocok  untuk diimplementasikan pada sistem, mulai dari sistem yang  sederhana,  sistem  kecil, embedded  system , jaringan komputer, multi channel atau workstation berbasis  akuisisi  data,  dan  sistem kontrol.  Metodologi  ini  dapat  diterapkan  pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya. Dalam logika klasik dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yang artinya adalah hanya  mempunyai  dua  kemungkinan,  “Ya  atau Tidak",  “Benar  atau  Salah”,  ”Baik  atau  Buruk”, dan  lain  lain.  Oleh  karena  itu,  semua  ini  dapat mempunyai  nilai  keanggotaan  0  atau  1.  Akan tetapi,  dalam  logika  fuzzy  memungkinkan  nilai keanggotaan  berada  di  antara  0  dan  1.  Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai “Ya dan  Tidak”,  “Benar  dan  Salah”,  “Baik  dan Buruk”  secara  bersamaan,  namun  besar  nilainya tergantung  pada  bobot  keanggotaan yang dimilikinya (Minarni & Aldyanto, 2016).

## c. Metode Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy  berfungsi  sebagai pengendali  proses  tertentu  menggunakan  aturan- aturan inferensi berdasarkan logika fuzzy. Sistem inferensi memiliki empat unit, yaitu:
1.  Unit fuzzifikasi ( fuzzification unit ) 2.  Unit  penalaran  logika  fuzzy  ( fuzzy  logic reasoning unit )
3.  Unit  basis  pengetahuan  ( knowledge  base unit ) yang terdiri dari:
a.  Basis  data  ( data  base )  yang  memuat fungsi-fungsi keanggotaan dari himpunan-himpunan fuzzy yang terkait  dengan  nilai  dari  variabel- variabel linguistik yang dipakai
b. Basis aturan ( rule base ) yang memuat aturan-aturan berupa implikasi fuzzy 4.  Unit  defuzzifikasi  atau  unit  penegasan ( defuzzification unit ) Terdapat  tiga  jenis  fuzzy  yang  termasuk
Fuzzy  Inference  System ,  yaitu    Fuzzy  Mamdani,
Fuzzy Sugeno, dan Fuzzy Tsukamoto (Minarni & Aldyanto, 2016).

## d. Metode Sugeno
Berdasarkan  model  Fuzzy  tersebut,  ada tahapan-tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam implementasi  metode  Sugeno  yaitu  sebagai berikut:
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  tahapan  ini  variabel  input  dari  system Fuzzy  ditransfer  ke  dalam  himpunan  Fuzzy untuk  dapat  digunakan  dalam  perhitungan nilai kebenaran dari premis pada setiap aturan dalam  basis  pengetahuan.  Dengan  demikian tahap  ini  mengambil  nilai-nilai  tegas  dan menentukan  derajat  di  mana  nilai-nilai tersebut menjadi anggota dari setiap himpunan Fuzzy yang sesuai.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap  aturan  (proposisi)  pada  basis pengetahuan Fuzzy akan berhubungan dengan suatu  relasi  Fuzzy.  Bentuk  umum  dari  aturan yang  digunakan  dalam  fungsi  implikasi adalah sebagai berikut: IF x is A THEN  y  is  B  dengan  x  dan  y  adalah  saklar, dan  A  dan  B  adalah  himpunan  fuzzy. Proposisi  yang  mengikuti  IF  disebut  sebagai antesenden sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut konsekuen.
Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator Fuzzy seperti,
IF ( x 1 is A 1 ) ∘ (x 2 is A 2 ) ∘…∘ (x n is A n ) Then y is B  dengan ∘ adalah  operator  (missal: OR dan AND ).  Secara  umum  fungsi  implikasi  yang dapat di gunakan sebagai berikut:
a. Min (minimum) Fungsi ini akan memotong output himpunan Fuzzy.
b. Dot  (product)  Fungsi  ini  akan  menskala output himpunan Fuzzy.
Pada  metode  Sugeno  ini,  fungsi  implikasi yang digunakan adalah fungsi min.
3. Defuzzifikasi ( Defuzzification ) Input dari proses defuzzifikasi adalah himpunan  Fuzzy  yang  dihasilkan  dari  proses komposisi  dan output adalah  sebuah  nilai. Untuk aturan IF THEN dalam persamaan RU ( k ) = IF x 1 is A 1k and …and x n is A nk THEN y is B k , dimana A 1k dan B k berturut turut adalah himpunan fuzzy dalam U i R ( U dan V adalah domain fisik ), i = 1,2, … , n  dan x = ( x 1 , x 2 ,

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
…  ,x n ) U dan y  V berturut-turut  adalah variabel input dan output (llinguistik)  dari sistem fuzzy.  Defuzzifier pada  persamaan diatas  didefinisikan  sebagai  suatu  pemetaan dari  himpunan fuzzy  B ke  dalam V  R (yang merupakan output dari inferensi fuzzy ) ke titik tegas y * V Pada metode Sugeno defuzzification dilakukan  dengan  perhitungan Weight Average (WA):
𝑊𝐴 = 𝑎1𝑧1+𝑎2𝑧2+𝑎3𝑧3+⋯+𝑎𝑛𝑧𝑛 𝑎1+𝑎2+𝑎3+⋯+𝑎𝑛 (1)
Keterengan : WA  =  nilai  rata  –rata,  a n =  nilai  predikat aturan  ke-n,  dan  z n =  nilai  indek output (konstanta)  ke-n.    (Dorteus  Lodewyik Rahakbauw, 2015).

## e. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  grafik  yang mewakili besar dari derajat keanggotaan masing- masing variabel input yang berada dalam interval antara  0  dan  1.  Derajat  keanggotaan  sebuah variabel  x  dilambangkan  dengan  simbol  μ(x). Aturan-aturan (Rules) menggunakan nilai keanggotaan sebagai faktor bobot untuk menentukan  pengaruhnya  pada  saat  melakukan inferensi dalam menarik kesimpulan.
a. Representasi Kurva Bahu Fungsi keanggotaan  yang  merepresentasikan kurva bahu kiri: 𝜇 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 𝑎 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 , 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 1,
𝑥 ≥ 𝑏 (2)
b. Representasi Kurva Bahu Fungsi keanggotaan  yang  merepresentasikan kurva bahu kanan:
𝜇 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥−𝑏 𝑐−𝑏 , 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 1,
𝑥 ≥ 𝑐 (3)
Keterangan: 𝑎 = nilai domain terkecil yang       mempunyai
derajat
keanggotaan
nol;
𝑏 =  nilai  domain  yang  mempunyai  derajat keanggotaan satu;
𝑐 =  nilai  domain  terbesar  yang  mempunyai derajat keanggotaan nol;
𝑥 =  nilai  input  atau  output  yang  akan  diubah ke dalam bilangan Fuzzy.
Fungsi untuk memetakan kembali nilai Fuzzy menjadi  nilai  crisp  yang  menjadi  output/nilai solusi  permasalahan.  (Dorteus  Lodewyik Rahakbauw, 2015)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa cara:
1. Penelitian  Lapangan  ( Field  Research )  yang dilakukan  melalui  observasi  (pengamatan) merupakan pengumpulan data dengan melakukan  pengamatan  di  lapangan  yakni pada  STMIK  Dumai.  Wawancara  ( interview ) merupakan  cara  pengumpulan  data  dengan melakukan  wawancara  dengan  pihak-pihak yang bersangkutan dalam bidang yang diteliti untuk memperoleh
informasi yang dibutuhkan.
2. Penelitian  Pustaka  ( Library  Research )  untuk mencari,  mengumpulkan,  dan  mempelajari data  dari  buku-buku,  jurnal-jurnal,  internet, serta  literatur-literatur  yang  berhubungan dengan  permasalahan  yang  dijadikan  sebagai objek penelitian.
3. Penelitian Laboratorium ( Laboratory Research )  merupakan  tahap  penelitian  yang dilakukan  dengan  cara  riset  menggunakan komputer  untuk  mempraktekkan  langsung hasil dari analisis dan  mencoba aplikasi  yang bertujuan  untuk  menguji  keakuratan  sistem yang akan digunakan. Penelitian laboratorium ini  berkaitan  dengan hardware dan software . Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Matlab  untuk  melakukan  perhitungan pada data.
Objek  penelitian  dalam  penelitian  ini adalah  prediksi  mahasiswa  baru  pada  STMIK Dumai  dengan  diterapkan  metode  Sugeno.  Alat dan  bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  matlab  sebagai  software  untuk  melakukan perhitungan,  pembuatan  himpunan,  dan  aturan. Menggunakan sistem operasi windows 10 dengan random  acces  memory 8GB  dan  web  browser Google Chrome sebagai bantuan untuk mengakses refrensi dan update Mattlab.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
Tabel 1 Alat dan bahan No Perangkat Keras Perangkat lunak 1 Processor Core i7, 2.70 GHz Matlab 2 RAM 8 GB Microsoft Windows 10 3 Mouse dan Keyboard Web Browser Google Chrome Tabel 2 Data calon mahasiswa
Tabel  2  merupakan  data  calon  mahasiwa tahun  akademik  2014/2015  sampai  2018/2019 meliputi daya tampung, jumlah calon mahasiswa, jumlah  mahasiswa  baru,  dan  total  mahasiswa baru.  Jumlah  calon  mahasiswa  baru  dan  jumlah mahasiswa  merupakan  variabel  input  yang  akan digunakan  dalam  proses  pembuatan  himpunan fuzzy untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru yang akan dilanjutkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Himpunan fuzzy
Data  pada  Tabel  3  dilakukan  pembagian himpunan  fuzzy.  Pembentukan  himpunan  fuzzy ini  terdiri  dari  variabel  yang  akan  di  jadikan variabel  input  dan  variabel  output.  Variabel tersebut memiliki masing-masing semesta pembicara.  Himpunan  input  yang  di  gunakan untuk  perhitungan  metode fuzzy Sugeno  adalah mahasiswa  diterima  pertahun  minimal  (66), maksimal  (151),  mahasiswa  registrasi  minimal (64), dan maksimal (163). Variabel output adalah pendaftar  yang  didapatkan  pada  data  mahasiswa di Tabel 2.
Dari  tabel  di  atas  yang  menjadi  semesta pembicaraan  adalah  data  mahasiswa  diterima pertahun  minimal  (61)  dan  maksimal  (151), mahasiswa registrasi minimal dan  maksimal, dan pendaftar  minimal  (80)  dan  maksimal  (180), sedangkan  yang  akan  menjadi  domain  untuk komposisi aturan Fuzzy adalah data random yang
telah  dibuat  pada  Tabel.2  Berdasarkan  data tersebut  dilihat  kembali  nilai  minimal  dan maksimal  dari  variabel  input  maupun  variabel output seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Domain himpunan fuzzy
Tabel 5 Aturan himpunan fuzzy Pada tahap ini, nilai keanggotaan himpunan  mahasiswa  diterima  pertahun  dan registrasi  saat  ini  dicari  menggunakan  fungsi keanggotaan  himpunan  Fuzzy  berdasarkan  data. Pembentukan  Aturan Fuzzy .  Dari  dua  variabel input  dan  sebuah  variabel  output  yang  telah didefinisikan,  dilakukan  analisis  data  terhadap batas  tiap-tiap  himpunan Fuzzy pada  tiap-tiap variabelnya  maka  terdapat  4  aturan Fuzzy yang akan  dipakai  dalam  sistem  ini,  dengan  susunan aturan  IF  mahasiswa  diterima  pertahun  IS  … AND  registrasi  IS  …  THEN  pendaftar  IS      …, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 6 Aturan Fuzzy No Variabel Input Output Jumlah Mahasiswa diterima registrasi pendaftar 1 bekurang banyak menurun 2 Bekurang Sedikit menurun 3 bertambah Banyak meningkat 4 bertambah Sedikit meningkat 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan alur kerja sistem ini menjelaskan  keseluruhan  proses  yang  akan dilakukan  sistem  mulai  dari  awal  sistem dijalankan  sampai  dengan  sistem  menjalankan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
output seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Alur Kerja Sistem

## a. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan proses pengubahan input  yang  berupa  nilai  (angka)  menjadi  bentuk fuzzy  input  (berupa  kata-kata).  Metode  sugeno memiliki  2  bentuk  fuzzifikasi.  Yang  pertama Fuzzy  Sugeno  Orde-Nol  yang  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z= k
dimana  Ai  merupakan  himpunan  fuzzy  ke  i sebagai  antesenden  (alasan),  °  berfugsi  sebagai operator fuzzy (AND atau OR), dan k merupakan suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen. Untuk yang  kedua  adalah  model  Fuzzy  Sugeno  Orde- Satu  yang  dapat  dilihat  pada  Widaningsih,  S. (2017). .
IF  (x1  is  a1)  °  (x2  is  A2)  °…°(xn  is  An)  10 THEN z = p1*x1+…+pn*xn+q,
Untuk  grafik  himpunan  keanggotaan disini  dibagi  menjadi  2  himpunan  fuzzy  sesuai dengan  nilai  dari  Penerimaan,  kelembaban,  dan amonia  sesuai  dengan  data  yang  diterima  setiap sensor yang akan direpresentasikan menggunakan  kurva  segitiga  seperti  pada Gambar 2.
Gambar 2 Fungsi Keanggotaan Penerimaan
Penerimaan  terdiri  atas  dua  himpunan, yaitu  bertambah  dan  berkurang  dan  fungsi keanggotaannya seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Setelah melakukan pembacaan jumlah penerimaan    maka  nilai  yang  dapatkan  akan diproses  dengan  fuzzifikasi.  Berikut  fungsi keanggotaan variabel mahasiswa registrasi
2014/2015    dengan  contoh  masukkan  dari  user adalah 109.
𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ(109) =
{ 0, 109 ≤ 66
109−66 85 , 66 ≤ 109 ≤ 151
1, 109 ≥ 151 (4) = 109 − 66 85 = 0.51 Persamaan  4  merupakan  persamaan untuk menghitung derajat keanggotaan penerimaan pada kondisi bertambah.
𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 (109) = { 1, 109 ≤ 66
151−109 85 , 66 ≤ 109 ≤ 151 0, 109 ≥ 151 (5) = 151 − 109 85 = 0.49 Persamaan  5  merupakan  persamaan untuk menghitung derajat keanggotaan penerimaan pada kondisi sedikit.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
Gambar 3 Fungsi Keanggotaan Registrasi
Setelah  melakukan  pembacaan  jumlah registrasi  sesuai  dengan  grafik  pada  Gambar  3 maka  nilai  yang  dapatkan  akan  diproses  dengan fuzzifikasi.  berikut  fungsi  keanggotaan  variabel mahasiswa  registrasi  2018/2019  dengan  contoh masukkan dari user adalah 123.
𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (123) =
{ 0, 123 ≤ 64 123−64 99 , 64 ≤ 123 ≤ 163 1, 123 ≥ 163 (6) = 123 − 64 99 = 0.60
Persamaan  6  merupakan  persamaan  untuk menghitung  derajat  keanggotaan  registrasi  pada kondisi banyak.
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (123) =
{
1, 123 ≤ 64
163−123 99 , 66 ≤ 123 ≤ 163 0, 123 ≥ 163 (7) = 163 − 123 99 = 0.40
Pada persamaan 7 merupakan
persamaan untuk menghitung derajat keanggotaan registrasi pada kondisi sedikit.
b. Inferensi Fuzzy
Inferensi fuzzy bertujuan untuk merepresentasikan  aturan-aturan  yang  telah dibuat  berdasarkan  data    pada  semua  himpunan keanggotaan fuzzy. Penentuan aturan perhitungan fuzzy  berdasarkan  penentuan  aturan  yang  sesuai dengan  ketentuan  metode  Fuzzy  Sugeno  sesuai dengan Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 7 Aturan perhitunnga fuzzy orde 0
Tabel 8 Aturan perhitungan fuzzy orde 1
[R1 IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah  registrasi banyak then jumlah mahasiswa pendaftar menurun
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 1 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘
= min [0.49 ; 0,60 ]
= 0.49
[R2 ] IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah  registrasi sedikit  then jumlah mahasiswa pendaftar menurun
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 2 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡
= min [0.49 ; 0,40 ]

## = 0.40
[R3]    IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah  registrasi banyak  then jumlah mahasiswa pendaftar meningkat
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 3 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘
= min [0.51 ; 0,60 ]
= 0.51

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
[R4]    IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah  registrasi sedikit then jumlah  mahasiswa pendaftar meningkat
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 4 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡
= min [0.51 ; 0,40]
=0,40

## 3.3 Deffuzifikasi
Untuk keanggotan defuzzifikasi dengan menggunakan  dengan  perhitungan  Weight Average (WA) yang menggunakan prinsip yang telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya  pada persamaan 8.
𝑊𝐴 = 𝑎1𝑧1+𝑎2𝑧2+𝑎3𝑧3+⋯+𝑎𝑛𝑧𝑛 𝑎1+𝑎2+𝑎3+⋯+𝑎𝑛 (8)
[R1] IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah  registrasi banyak then

## Z₁= jumlah mahasiswa registrasi-
mahasiswa diterima
=123-109 = 14
[R2] IF jumlah mhs diterima berkurang and
jumlah registrasi sedikit then

## Z₂=  jumlah mahasiswa diterima
=109
[R3]IF jumlah mhs diterima bertambah and jumlah registrasi banyak then

## Z₃=  jumlah mahasiswa diterima
=109
[R4] IF jumlah mhs diterima bertambah and jumlah registrasi sedikit  then

## Z₄ = 1.25*registrasi-mhs diterima
= 1.25 *123-109 = 44,75

## Menentukan output chips
Z= (𝑎₁ .  𝑧₁ )+(𝑎₂ .  𝑧₂ )+(𝑎₃ .  𝑧₃ )+(𝑎₄ .  𝑧4 )
𝑎₁ +𝑎₂ +𝑎₃ +𝑎₄ = (0.40∗14)+(0.40∗109+(0.51∗109)+(0.40∗44.75 0.40+0.40+0.51+0.40
= 122.69
1.71 =71.74853801
= 72 orang pendaftar
Dari proses defuzifikasi tersebut didapatkan output pendaftar sebanyak 72 orang.
Sesuai  dengan  perancangan  dan  tahap yang telah di jelaskan pada bab 3 maka dilakukan pembuatan  variabel  melalui  aplikasi  matlab dengan  jumlah  maksimal  dan  minimum  setiap variabel.
Gambar  4  Tahapan  Pembuatan  Himpunan Mahasiswa Diterima
Langkah 1 Menentukan  variabel  yang  terkait  dengan proses.  Ada  tiga  variabel  yang  bisa  dimodelkan, yaitu mhs diterima, mhs registrasi, dan pendaftar (seleksi).
Mhs  diterima  terdiri  atas  dua  himpunan,  yaitu bertambah dan berkurang.
 Fungsi  keanggotaan  variabel  mhs  diterima 2014/2015
𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ(66) = { 0,
66 ≤ 66 66 − 66 85 , 66 ≤ 66 ≤ 151 1, 66 ≥ 151
= 0

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 (66) = { 1, 66 ≤ 66 151 − 66
85 , 66 ≤ 66 ≤ 151 0, 66 ≥ 151
= 1
● Registrasi  terdiri  atas  dua  himpunan,  yaitu banyak dan sedikit dan fungsi keanggotaannya  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
● Fungsi  keanggotaan  variabel  mahasiswa registrasi 2014/2015
𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(64) = { 0, 64 ≤ 64 64 − 64 99 , 64 ≤ 64 ≤ 163 1, 64 ≥ 163
= 0 𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 ( 64 ) = { 1,
64 ≤ 64
163 − 64 99 , 64 ≤ 64 ≤ 163 0, 64 ≥ 163
= 1
 Fungsi keanggotaan variabel output pendaftar 2018/2019.
𝜇 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 (𝑧) = { 0, 𝑧 ≤ 80 𝑧 − 80
106 ,
80 ≤ 𝑧 ≤ 186 1, 𝑧 ≥ 186
𝜇 𝑚𝑒𝑛𝑢𝑟𝑢𝑛 (𝑧) = { 1, 𝑧 ≤ 80 186 − 𝑧
106 ,
80 ≤ 𝑧 ≤ 186 0, 𝑧 ≥ 186

## Langkah 2
Mencari  nilai  z  dengan  cara  memasukkan rule  kedalam  aplikasi  matlab  yang  telah  dibuat pada perancangan di bab 3 diantaranya:
1. IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah registrasi  banyak  then  jumlah  mahasiswa pendaftar menurun .
2. IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah registrasi  sedikit    then  jumlah  mahasiswa pendaftar menurun
3. IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah    registrasi  banyak    then  jumlah mahasiswa pendaftar meningkat
4. IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah    registrasi  sedikit  then  jumlah mahasiswa pendaftar meningkat
Gambar 5 rule untuk mencari nilai z
[R1 IF jumlah mhs diterima berkurang and jumlah  registrasi banyak then jumlah mahasiswa pendaftar menurun
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 1 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘
= min [ 0,494 ; 0,636 ]
= 0,494
[R2  ]  IF  jumlah  mhs  diterima  berkurang  and jumlah  registrasi sedikit  then jumlah mahasiswa pendaftar menurun
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 2 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡
= min [0,494 ; 0,363 ] = 0,363
[R3]    IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah  registrasi banyak  then jumlah mahasiswa pendaftar meningkat
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 3 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘
= min [0. 0,505 ; 0,636]
= 0,505
[R4]    IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah  registrasi sedikit then jumlah  mahasiswa pendaftar meningkat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑡𝑎𝑡 3 = 𝜇 𝑚ℎ𝑠  𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ   ∩ 𝜇 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡
= min [0.505 ; 0,363]
=0,363
Langkah 3
Defuzzyfikasi
[R1]  IF  jumlah  mhs  diterima  berkurang  and jumlah  registrasi banyak then Z₁= jumlah
mahasiswa
registrasi- mahasiswa diterima =127-109 = 18 [R2]  IF  jumlah  mhs  diterima  berkurang  and jumlah registrasi sedikit then
Z₂=  jumlah mahasiswa diterima =109
[R3]  IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah registrasi banyak then Z₃=  jumlah mahasiswa diterima =109
[R4]  IF  jumlah  mhs  diterima  bertambah  and jumlah registrasi sedikit  then
Z₄ = 1,25*registrasi-mhs diterima
= 1,25 *127-109 = 49,75 Menentukan output chips Z= (0,494∗18)+(0,363∗109+(0,505∗109)+(0,494∗49,75) 0,494+0,363+0,505+0,363 = 128,0805 1,7125 =74,79153284
= 75 orang pendaftar
Tabel 9 Hasil uji prediksi metode Sugeno
Berikut adalah nilai AFFER atau error pada prediksi  mahasiswa  baru  menggunakan  metode
sugeno  pada  tiap  tahunnya,  sebagai  validasi atau  kebenaran  tingkat  akurasi  metode sugeno terhadap data yang sesungguhnya.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap keseluruhan  data  maka  dari  perhitungan  tersebut didapatkan  nilai  AFER  menggunkan  metode sugeno sebesar 37,6896 %.

## 5. REFERENSI
Abidah,  S,  (2016).  Analisis  Komparasi  Metode
Tsukamoto  dan  Sugeno  dalam  Prediksi Jumlah Siswa Baru, Jurnal Speed Vol 8 No 2 pp 1–8.
Afkarina,  N.  K.,  Widodo,  A.  W.,  &  Furqon,  M. T.  (2019).  Implementasi  Regresi  Linier Berganda  untuk  Prediksi  Jumlah  Peminat Mata Kuliah Pilihan. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu  Komputer Vol  3  No  11  pp  10462  – 10467. Dorteus Lodewyik Rahakbauw (2015). Penerapan  Logika  Fuzzy  Metode  Sugeno Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Roti Berdasarkan  Data  Persediaan  Dan  Jumlah
Permintaan. Jurnal  ilmu  matematika  dan terapan, Vol 9 No 2 pp 121-134. Anggraeni,  H.  D.,  Saputra,  R.,  &  Noranita,  B. (2013).  Implementasi  Data  Mining  dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat  (Studi
Kasus  di  Apotek  Setya  Sehat  Semarang). Jurnal Masyarakat Informatika , Vol 4 No 7 pp 1-8. Batubara,  S.  (2017).  Analisis  Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno untuk  Penentuan  Kualitas  Cor  Beton Instan. It Journal Research and
Development, Vol 2 No 1 pp 1–11.
Buffa,  Elwood.  S,  Rakesh  K.  Sarin,  1996.
Manajemen  Operasi  dan  Produksi  Jilid  I. Binarupa Aksara: Jakarta Imami,  A.  I.  2013. Metode  Fuzzy  Time  Series dengan Faktor Pendukung untuk Meramalkan Data Saham . Skripsi, Universitas Pendidikan Indonesia
Irfan,  M.,  Ayuningtias,  L.  P.,  &  Jumadi,  J.
(2018). Analisa Perbandingan Logic  Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani
(Studi  Kasus :  Prediksi  Jumlah  Pendaftar Mahasiswa  Baru  Fakultas  Sains  dan Teknologi  UIN  Sunan  Gunung  Djati

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN: 2580-3042 pISSN: 1979-0694
Bandung). Jurnal  Teknik  Informatika ,  Vol 10 No 1 pp 9–16. Kusumadewi,  Sri.  Purnomo  Hari.  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy  ( Fuzzy  Inference System ). Yogyakarta: Graha Ilmu. Makridakis.  (1999).  Metode  dan  Aplikasi Peramalan  Edisi  2.  Jakarta:  Binarupa Aksara Minarni, & Aldyanto, F. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode
Logika  Fuzzy  (Studi  Kasus:  Roti  Malabar Bakery),  Jurnal  TEKNOIF  Vol  4  No  2  pp 59–65. Rahakbauw, D.  L., Ilwaru, V. Y., &  Hahury,  M. H.  (2017).  Implementasi  fuzzy  C-means Clustering  dalam  Penentuan  Beasiswa. Barekeng: Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan , Vol 11 No 1 pp 1-12. Syahnandar,  S.,  Hidayatullah,  R.,  Rubiati,  N.,  & Kurniawan, R. (2019). Implementasi Fuzzy Logic  Penentuan  Kelayakan  Karyawan Mendapat Reward di
Toko Roti Mengunakan  Metode  Tsukamoto. Jurnal Informatika, Vol 10 No 2 pp 56-65. Valian,  P.  A.,  Hariyadi,  I.  P.,  &  Martono,  G.  H.
(2016).  Analisa  dan  Perhitungan  Redaman
Hujan  pada  Link  Radio  2,4  GHz  dengan Arah Link Berlawanan dengan Arah Angin di  Daerah  Mataram.  Seminar  Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM) pp 58–63. Widaningsih,  S.  (2017).  Analisis  Perbandingan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani,  dan Sugeno  dalam  Pengambilan  Keputusan Penentuan  Jumlah  Distribusi  Raskin  di Bulog  Sub.  Divisi  Regional  (Divre) Cianjur.  Jurnal Infoman’s Vol  11  No  1  pp 51–65. Yulmaini, Y. (2015). Penggunaan Metode Fuzzy Inference  System  (FIS)  Mamdani  dalam
Pemilihan  Peminatan  Mahasiswa  untuk Tugas Akhir. Jurnal Informatika Darmajaya , Vol 15 1 pp 10-23.