PENGGUNAAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK RANCANG BANGUN SISTEM PEMILIHAN PROGRAM STUDI  PADA  KAMPUS AMIK-BSI JAKARTA
Ratna Setyaningsih Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. RS. Fatmawati Raya No. 24, Pondok Labu Jakarta Selatan ratna.reh@bsi.ac.id
Abstract  —  AMIK  BSI  Jakarta,  is  the  largest vocational  education  in  Indonesia.  Currently AMIK  BSI  Jakarta  have  three  (3)  courses: Computerized
Accounting,
Information Management,  and  Computer  Engineering.  AMIK BSI  has  15.133  active  students.  Of  the  many students  have  a  background  in  different  schools. After  graduating  from  high  school,  the  students wanted  to  go  to  college  to  continue  their education even higher, but after entering college students  are  experiencing  difficulties  because  it was not able to follow the lessons and find one of the  majors,  as a  result  of  these  students through college with no spirit and not serious. We need a logic  to  solve  the  problem,  and  the  need  to support  a  decision  in  the  selection  process  the selection  of  majors  and  giving  recommendations courses according parameter by using fuzzy logic Mamdani method to determine the relationship of the  determination  of  academic  study  programs. Reasons  for  using  fuzzy  logic  Mamdani  method for decision support.
Keywords:  Fuzzy  Mamdani,  Choice  Studing Program , Systems
Intisari—AMIK BSI Jakarta, merupakan perguruan vokasi terbesar di Indonesia. Saat ini AMIK  BSI  Jakarta  memiliki  3  (tiga)  program studi:  Komputerisasi  Akuntasi,  Manajemen Informatika,  dan  Teknik  Komputer.  AMIK  BSI memiliki  15,133  mahasiswa  aktif.  Dari  sekian banyak  mahasiswanya  memiliki  latar  belakang sekolah  yang  berbeda-beda.  Setelah  lulus  dari sekolah  menengah  atas,  para  siswa  ingin  sekali masuk  perguruan  tinggi  untuk  melanjutkan pendidikan  yang  lebih  tinggi  lagi,  akan  tetapi setelah    masuk    kuliah  siswa    tersebut mengalami    kesulitan    karena    merasa    tidak mampu    mengikuti  pelajaran  dan  merasa  salah jurusan,    akibatnya    siswa    tersebut  menjalani kuliah  dengan tidak semangat dan  tidak  serius. Maka  diperlukan  suatu  logika  yang  dapat memecahkan  masalah,  dan  perlu  pendukung keputusan    dalam    proses    pemilihan    jurusan
dan    pemberian  rekomendasi    pemilihan program  studi    sesuai    parameter    dengan mengunakan    logika    fuzzy  metode    Mamdani untuk    menentukan    hubungan    akademik terhadap  penentuan  program  studi.  Alasan menggunakan    logika    fuzzy    dengan    metode Mamdani  untuk  pendukung  keputusan.
Kata  Kunci:  Fuzzy  Mamdani,  Pilih  Program Studi, Sistem

## I. PENDAHULUAN
AMIK-BSI  Jakarta,  merupakan  perguruan fokasi  terbesar  di  Indonesia.  Saat  ini  AMIK  BSI Jakarta  memiliki  3  (tiga)  program  studi: Komputerisasi
Akuntasi, Manajemen
Informatika,  dan  Teknik  Komputer.  AMIK  BSI memiliki  15,133  mahasiswa  aktif.  Dari  sekian banyak  mahasiswanya  memiliki  latar  belakang sekolah  yang  berbeda-beda.  Setelah  lulus  dari sekolah  menengah  atas,  para  siswa  ingin  sekali masuk  perguruan  tinggi  untuk  melanjutkan pendidikan  yang  lebih  tinggi  lagi,  akan  tetapi setelah masuk kuliah siswa tersebut  mengalami kesulitan    karena    merasa    tidak    mampu mengikuti  pelajaran  diperkuliahan  dan  merasa salah    jurusan,    akibatnya    siswa    tersebut menjalani    kuliah  dengan    bermalas-malasan dan    tidak    serius.  Hal  ini  berdasarkan pengamatan  langsung  dan  wawancara  kepada beberapa mahasiswa, mereka mengaku kurangnya  informasi    mengenai  jurusan tersebut  dan    mereka    yang    tidak    mengetahui minat,  bakat  dan  kemampuannya    sendiri, sehingga    banyak  siswa    yang    menentukan jurusannya  hanya  berdasarkan  pilihan  orang tua,  mengikuti    tem  an,    atau    hanya  memilih tanpa mengetahui jurusan itu  sendiri. Secara  umum  calon  mahasiswa  dan  orang tua  siswa  dalam  mencari  informasi  baik  media internet  dan  media  lainnya  yang  kemungkinan informasinya  belum  dimengerti  dan  sesuai dengan  kriteria  yang  ada.  Pembuat  keputusan harus  benar-benar    mempertimbangkan  pilihan
yang  sesuai  untuk    penjurusan    tersebut. (Hafsah,  Rustamaji,  &  Inayati,  2008).  Biasanya calon  mahasiswa  pada  saat  memilih  program studi minat saja dan biasanya atas dasar ikutan- ikutan  teman.  Keputusan  yang  diambil    dalam pemilih    jalur    peminatan  mungkin    hampir benar    sesuai    dengan  minat,    nilai    akademik dan  pendukung mahasiswa  atau  mungkin  bisa saja  salah.  Banyak    pula  mahasiswa    yang merasa  tidak  cocok  dengan minatnya ketika ia telah  memperoleh  materi  kuliah  di    perguruan tinggi,  dan    akhirnya    ia  pindah  program  studi. (Permatasari, Kridalaksana, & Suyatno, 2015).
Tujuan  penelitian  ini  mempermudah  calon mahasiswa  atauorang  tua  dalam  menentukan pilihan program studi di AMIK-BSI Jakarta yang tepat  sesuai  dengan  nilai  hasil  ujian  mata pelajaran  sebagai  pendukung.  Berdasarkan permasalahan-permasalahan  diatas,  diperlukan suatu  logika  yang  dapat  memcahkan  masalah, dan perlu pendukung  keputusan  dalam  proses pemilihan    jurusan    dan    pemberian rekomendasi  pemilihan    program  studi    sesuai parameter  dengan    mengunakan  logika    fuzzy metode Mamdani untuk menentukan  hubungan akademik  terhadap  penentuan  program  studi. Alasan  menggunakan  logika    fuzzy  dengan metode    Mamdani    untuk    pendukung keputusan antara lain: (Ferdinandus & Astutik, 2015)
1. Adanya  pembentukan  himpunan  fuzzy untuk  input  maupun  output,  sebab  data yang  didapat berkelompok.
2. Terbentuknya   komposisi   aturan,  dimana inference    diperoleh    dari    kumpulan    dan korelasi antar aturan
3. Adanya penegasan  (defuzzy) dimana input dari  proses  defuzzifikasi  dari    komposisi aturan-aturan fuzzy

## II. BAHAN DAN METODE

## A. Metode  Analisa  dengan  logika  fuzzy Mamdani
Sesuai  dengan  uraian  diatas  maka  diambil beberapa kesimpulan:
1. Variabel  fuzzy  terdiri  empat  variabel  input yaitu:  Nilai  Matematika,Nilai  Fisika,Nilai Bahasa  Inggris,  Nilai  Ekonomi.  Dan  satu variabel output Program Studi
2. Himpunan  Fuzzy  masing–masing  variabel input adalah:
a. Nilai Matematika:Baik,Sedang dan Cukup.
b. Nilai Fisika:Baik,Sedang dan Cukup
c. Nilai  Bahasa  Inggris:Baik,Sedang  dan Cukup
d. Nilai Ekonomi : Baik,Sedang dan Cukup.
3. Himpunan fuzzy variabel Output
Program  Studi:  Teknik  Komputer  (TK),
Manajemen Informatika (MI) dan Komputerisasi Akuntansi (KA). Tabel  1. Kebutuhan Input dan Output INPUT/ OUTPU T FUZZY VARIABEL FUZZY SET SEMESTA PEMBICAR
A
Input
Matematika CUKUP 48-60 SEDANG 58-80 BAIK 78-100 Fisika CUKUP 48-60 SEDANG 58-80 BAIK 78-100 Bahasa Inggris CUKUP 48-60 SEDANG 58-80 BAIK 78-100 Ekonomi CUKUP 48-60 SEDANG 58-80 BAIK 78-100 Output Program Studi AMIK BSI KOMPUTERISASI AKUNTANSI 48-60 MANAJEMEN INFORMATIKA 58-80 TEKNIK KOMPUTER 78-100
Dari  variabel  tabel  1,  di  atas  mencoba menerapkan  logika  dengan  Metode  Mamdani yang  sering  juga  dikenal  dengan  nama  Metode Max-Min. Untuk mendapatkan output, diperlukan empat tahapan:
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
a. Himpunan Fuzzy untuk variabel input
1) Nilai Matematika. Berikut  penjelasan  analisa  dari  variabel input nilai matematika

## Tabel  2. Nilai Matematika
Semesta pembicara Himpunan fuzzy Model MF Domai n Parameter 48-100 BAIK trapmf 78-100  [78 80 100] SEDANG trimf 58-80 [58 70 80] CUKUP trapmf 48-60 [48 58 60]
Sumber: Hasil analisa (2016)
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy :
𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘  (𝑋)    =   { 1                   78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 } ………………….. (1)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑋) = { 1 ( 100−𝑋 100−78 ) 78 < 𝑋 < 100
( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80
0    ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ………………….. (2)
𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑋) = { 1 ( 80−𝑋 80−58 ) 58 < 𝑋 < 80 ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60
} ………………….. (3)

## 2) Nilai Fisika
Berikut  penjelasan  analisa  dari  variabel input nilai fisika.
Tabel 3. Nilai Fisika Semesta Pembicar a Himpuna n Fuzzy Model MF Domain Parameter 48-100 BAIK trapmf 78-100 [78 80 100] Sedang trimf 58-80 [58 70 80] Cukup trapmf 48-60 [48 58 60]
Sumber: Hasil analisa (2016)
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy :
𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘  (𝑋)    =   { 1                   78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 } ………….. (4) 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑋) = { 1 ( 100−𝑋 100−78 ) 78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 0    ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ……….. (5) 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑋) = { 1 ( 80−𝑋 80−58 ) 58 < 𝑋 < 80 ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 }
…….…. (6)
3) Nilai Bahasa Inggris
Berikut  penjelasan  analisa  dari  variabel input nilai bahasa inggris.

## Tabel 5. Nilai Bahasa Inggris
Semesta pembicar a Himpunan fuzzy Model MF  Domain Parameter 48-100 BAIK trapmf 78-100 [78 80 100] SEDANG trimf 58-80 [58 70 80] CUKUP trapmf 48-60 [48 58 60] Sumber: Hasil penelitian (2016)
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy:
𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘  (𝑋)    =   { 1                   78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 } …………………. (7)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑋) =
{ 1 ( 100−𝑋 100−78 ) 78 < 𝑋 < 100
( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 0    ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 }
………………….. (8)
𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑋) = { 1 ( 80−𝑋 80−58 ) 58 < 𝑋 < 80 ( 60−𝑋
60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ……………………….. (9)
4) Nilai Ekonomi
Berikut  penjelasan  analisa  dari  variabel input nilai ekonomi.

## Tabel 6. Nilai Ekonomi
Semesta pembicara Himpunan Fuzzy Model MF Domai n Parameter 48-100 BAIK trapmf 78-100  [78 80 100] SEDANG trimf 58-80 [58 70 80] CUKUP trapmf 48-60 [48 58 60] Sumber: Hasil penelitian (2016)
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy :
𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘  (𝑋)    =   { 1                   78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋
80−58 )   58 < 𝑋 < 80 } ………... (10)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑋) = { 1 ( 100−𝑋 100−78 ) 78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 0    ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ……….. (11) 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑋) = { 1 ( 80−𝑋 80−58 ) 58 < 𝑋 < 80
( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60
}
…………….. (12)

## b. Himpunan Fuzzy untuk variabel Output
Tabel 7. Variabel Output Semesta pembicar a Himpunan fuzzy Model MF Domai n Paramete r 48-100 Teknik Informatika trapm f 78-100 [78 80 100] Manajemen Informatika trimf 58-80 [58 70 80] Komputerisas i Akuntansi trapm f 48-60 [48 58 60] Sumber: Hasil penelitian (2016)
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy :
𝜇𝑇𝐾  (𝑋)    =   { 1                   78 < 𝑋 < 100
( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 } ………..….. (13) 𝜇𝑀𝐼(𝑋) = { 1 ( 100−𝑋 100−78 ) 78 < 𝑋 < 100 ( 80−𝑋 80−58 )   58 < 𝑋 < 80 0    ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ……….. (14) 𝜇𝐾𝐴(𝑋) = { 1 ( 80−𝑋 80−58 ) 58 < 𝑋 < 80 ( 60−𝑋 60−48 ) 48 < 𝑋 < 60 } ………..……….. (15)

## B. Fungsi Implikasi Aplikasi
Berdasarkan jumlah output 3 dipangkatkan dengan  jumlah    variable  4  .maka  jumlah  rule adalah    81  rule.  Tahap    ini    merupakan    aturan dari    logika  fuzzy,aturan  dapat  dibentuk  untuk menyatakan  relasi    antara    input    dan    output. Tiap    aturan  merupakan  implikasi.  Operator yang  digunakan untuk menghubungkan aturan- aturan    input  adalah    operator    AND,    yang menyatakan  antara  input-    ouput    adalah    IF- THEN.
Tabel 8. Menunjukan hasil kombinasi 16 rule
dari 81. Rule Ke Rule 1 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is
CUKUP) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and (EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi)
2 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and
(EKONOMI is SEDANG) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi) 3 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and
(EKONOMI is BAIK) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi)
4 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and
(EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is
KomputerisasiAkuntansi)
5 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and
(EKONOMI is SEDANG) then (ProgramStudi is ManajemenInformatika)
6 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and
(EKONOMI is BAIK) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi)
7 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is BAIK) and
(EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is ManajemenInformatika)
8 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is BAIK) and
(EKONOMI is SEDANG) then (ProgramStudi is
ManajemenInformatika)
9 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is CUKUP) and (BHSINGGRIS is BAIK) and
(EKONOMI is BAIK) then (ProgramStudi is
KomputerisasiAkuntansi)
10 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is
SEDANG) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and (EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi) 11
. If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is SEDANG) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and (EKONOMI is SEDANG) then (ProgramStudi is
KomputerisasiAkuntansi)
12 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is SEDANG) and (BHSINGGRIS is CUKUP) and (EKONOMI is BAIK) then (ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi) 13 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is
SEDANG) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and (EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is
ManajemenInformatika) 14 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is
SEDANG) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and
Rule Ke Rule (EKONOMI is SEDANG) then (ProgramStudi is ManajemenInformatika) 15 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is SEDANG) and (BHSINGGRIS is SEDANG) and (EKONOMI is BAIK) then 11(ProgramStudi is KomputerisasiAkuntansi) 16 If (MATEMATIKA is CUKUP) and (FISIKA is SEDANG) and (BHSINGGRIS is BAIK) and (EKONOMI is CUKUP) then (ProgramStudi is
ManajemenInformatika)
Sumber: Hasil penelitian (2016)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rancang  bangun  sistem  penunjang  keputusan pemilihan program studi, dengan menggunakan model waterfall, dimana tahapan-tahapan dalam rancang bangun yang lebih mudah ditelusuri.
A. Analisa Kebutuhan Perangkat Lunak
Analisa kebutuhan untuk pengguna perangkat  lunak  sistem  pemilihan  program studi di kampus AMIK BSI, seperti dibawah ini.
1. Kebutuhan Pengguna Akhir a) Melihat  informasi  program  studi  AMIK BSI
b) Bisa  melakukan  input  data  nilai  untuk pemilihan program studi.
c) Bisa  melihat  hasil  progam  studi  yang sesuai.
2. Kebutuhan pengelola sistem a) Bisa login kedalam sistem
b) Bisa melakuan update algoritma sistem

## B. Desain
Tahap perancangan ini meliputi beberapa perancangan diantaranya:
1. Desain Usecase Diagram
a. Usecase Diagram Pengguna Akhir Sumber: Hasil Pengolahan Gambar 1. Usecase Diagram Pengguna Akhir uc Pengguna Akhir Pengguna Akhir Menampilkan Informasi Program Studi AMIK BSI Input data nilai untuk pemilihan program studi Menapilkan hasil
progam studi yang sesuai. «extend»
b. Usecase Pengelola Sistem
Sumber: Hasil Rancangan(2016) Gambar 2. Useca Diagram Pengelolas Sistem
2. Desain Activity Diagram
a. Activity diagram Pengguna Akhir.
Sumber: Hasil Rancangan(2016) Gambar 3. Activity Diagram Pengguna Akhir
b. Activity diagram Pengelola Sistem
1) Activity Diagram Login
Sumber: Hasil Rancangan(2016) Gambar 4. Activity Diagram Login 3. Desain User Interface a. Desain Form Login
Sumber: Hasil Rancangan(2016) Gambar  6. Form Login
Pemilihan Program Studi AMIK-Bsi
uc Pengelola Sistem Pengelola Login Kedalam Sistem M elakuan Update Algoritma Sistem act PSLogin Start Input Usernam dan Password Validasi Login valid? Menampilkan Halaman Pengelola Sistem Menampilkan Pesan Kesalahan Login Merge Valid End

## b. Desain Form Input dan Output
Sumber: Hasil Rancangan(2016) Gambar  7. Form Input dan Output Penentuan Pemilihan Program Studi AMIK-Bsi C. Generik Kode

## D. Pengujian
Berdasarkan data - data  yang diperoleh dari Program  studi  AMIK  BSI  Jakarta    dan    diolah dengan perhitungan manual dari Program Studi, serta  dianalisa  dengan  metode    fuzzy  inference system  dan  diuji  menggunakan  software MATLAB 7.1.
Untuk  Menghitung  jumlah  kasus  keputusan program  studi  yang  dipilih  Komputerisasi Akuntansi  (KA),  Manajemen  Informatika  (MI) dan  Teknik  Komputer  (TK  yang  dibagi berdasarkan  jumlah  data  responden  yang memilih  juruasan  Manajeman  Informatika. Dengan kata lain untuk penghitungan akurasinya dengan jumlah pemilihan yang benar di bagi total data real.
Data  Responden  Mahasiswa  Program  studi
Manajemen  Informatika  :  280,  Sesuai  data hitungan FIS diperoleh:
1. Program studi Komputerisasi Akuntansi (KA) : 16 2. Program  studi  Manajemen  Informatika (MI): 244
3. Program  studi  Teknik  Komputer  (TK) : 20
Untuk  menghitung  akurasi  dari  pengujian sistem metode mamdani adalah
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 ………… (16) 244
280 𝑥 100% = 87% . …………………………... (17)
Data terlampir  terlampir Tabel 9

## E. Support
Berikut perubahan penerapan dari
lingkungan  pengembangan  kedalam  lingkungan penggunaan  yang  akan  digunakan  oleh  end- user: a. Hardware untuk Hosting Server Server : IBM System x Processor  : Intel(R) Xeon(R) CPU : X3450 @ 2.67 GHz 8 Cores RAM : 4 GB Harddisk  : 200 GB SAS Drives NIC : 2 x 10/100/1000 Ethernet Ports b. Software untuk Hosting server Sistem Operasi  : Linux Centos 5.9 Web Server : Apache 2.2.x Web Server Vsftp : FTP Server (TLS) Scrtipt Prog :  PHP  5.3.2x  (php,  php- mysql) : Perl 5.8.x Database :  MySQL  5.0.9x  Database Server

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dibuat  untuk  mengolah  data  nilai Matematika, nilai fisika, nilai bahasa inggris dan nilai  ekonomi  yang  di  peruntukan  untuk menentukan pemilihan Program studi yang ada di AMIK BSI Jakarta.
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini penulis  menggunakan  Fuzzy  Mamdani  untuk pemilihan  program  studi  sebagai  rekomendasi calon mahasiswa Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Sistem mampu memberikan dukungan bagi calon mahasiswa dalam membantu memilih jurusan  di  perguruan  tinggi  berdasarkan nilai  matematika,  nilai  fisika,  nilai  bahasa inggris  dan  nilai  ekonomi  pada  waktu masih  duduk    di  bangku    SMA    dengan tingkat    kecocokan    sebesar  87%.  Sebab didalam  uji  coba  280  mahasiswa  sebagai responden  dalam  penelitian  ini,  maka sebanyak  280  mahasiswa    yang    masuk jurusan    di    perguruan    tinggi    sesuai dengan hasil rekomendasi dari system dan memilih Program studi Manajemen Informatika  (MI)  87%.  Dan  hanya    36 mahasiswa    dari  280  mahasiswa  yang memiliki  ketidakcocokan  dengan  system.
2. Sistem  ini  dengan  menggunakan  metode fuzzy    inference    model    Mamdani    atau disebut  metode  min-max  mampu  dipakai untuk    membantu  calon  mahasiswa  dalam memilih  program  studi  di  AMIK-BSI Jakartai,    dalam    metode  ini  dilakukan beberapa  tahapan    untuk      mendapatkan output    yaitu:      (1)  Pembentukan himpunanfuzzy,
(2) Pembentukan aturan-aturan,
(3) Penentuan komposisi aturan,
(4) Penegasan/Defuzzyfikasi.
Melalui  tahapan  tersebut  maka  dilakukan uji  coba  sistem,  dari  uji  coba  diperoleh tingkat  akurasi    kecocokan  data  sebesar
87%
Dapat memberikan jawaban dan pemikiran yang cukup objektif pada pihak pihak yang berkepentingan.

## V. REFERENSI
Hafsah, Rustamaji, H. C., & Inayati, Y. (2008). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY. Seminar Nasional Informatika 2008 (semnasIF 2008) (hal. 213). Yogyakarta: UPN ”Veteran” Yogyakarta. Jogiyanto.2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Penerbit ANDI: Yogyakarta
Permatasari, H. S., Kridalaksana, A. H., & Suyatno, A. (2015). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Program Studi Di Universitas Mulawarnan Menggunakan Metode Sukamoto (Studi kasus : Fakultas MIPA). Jurnal Informatika Mulawarman, 32-37.
Pressman, Rogers. S. 2010. Software Engineering: A Practitioners Approach, Seventh Edition.Mc. Graw Hill: Singapore

## BIODATA PENULIS
Ratna  Setiyaningsih.  Brebes, Brebes,  02  Agustus  1979. Pernah  mengenyam  pendidikan S1  di  STMIK  Indonesia  (1997- 2001),  dan  S2  Ilmu  Komputer STMIK  Nusa  Mandiri.  Pernah bekerja sebagai Staff Accounting dan  Sekertaris  Direksi  di PT.Panca  Brother  Soemitro
Jakarta, sebagai Status :
Karyawan  Tetap  (2004-2007).      Menjadi  staff akademik  dan  dosen  AMIK  BSI  Jakarta  (2008– Sekarang)