Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 62-72 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implemetnasi Metode Fuzzy Associative Memory Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pelayanan Di Perpustakaan
Suardi Yakub 1 , Azanuddin 2 , Jaka Prayudha 3 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma

## Abstract
Creating satisfaction with the library is certainly not easy, librarians must be able to  provide quality services, both directly and indirectly to students, good service can certainly be of more value than  librarians  to  students.  less  friendly  in  serving  users  who  need  information.  For  this  reason,  a Decision Support System that applies Fuzzy Associate Memory was developed to determine the level of satisfaction  of  library  services  at  STMIK Triguna  Dharma.  In  general,  Decision  Support  Systems are computer-based information systems, including knowledge-based systems that can be used in making decisions  in  organizations  or  companies.  The  level  of  user  satisfaction  makes  it  easy  for  STMIK Triguna Dharma in evaluating the extent to which the quality they provide in the library is related to data on library facilities, services, and convenience. is quite satisfying.
Keywords: Library, Fuzzy Associate Memory, Satisfaction Level, STMIK Triguna Dharma

## Abstrak
Menciptakan  kepuasan  terhadap  perpustakaan  tentunya  tidak  mudah,  pustakawan  harus dapat memberikan pelayanan yang berkualitas, baik secara langsung maupun tidak langsung kepada mahasiswa,  pelayanan  yang  baik  tentunya  dapat  menjadi  nilai  lebih  dari  pustakawan  pada mahasiswa Permasalahan  saat  ini  yang  dihadapi  oleh  pemustaka  adalah  kurang  maksimalnya pelayanan  pustakawan  seperti  kurang  ramah  dalam  melayani  pemustaka    yang      membutuhkan informasi.Untuk  itu  dikembangkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  menerapakan  Fuzzy Associate  Memory  dalam  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelayanan  perpustakaan  di  STMIK Triguna Dharma.  Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  informasi  yang  berbasis komputer  termasuk  didalamnya  sistem  berbasis  pengetahuan  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan pada organisasi atau perusahaan. Tingkat kepuasan pemustaka memberikan kemudahan kepada STMIK Triguna Dharma dalam mengevaluasi sejauh mana kualitas yang mereka berikan di perpustakaan berkaitan  dengan data fasilitas, layanan, dan kenyamanan   perpustakaan, dapat  diketahui  bahwa  dari  data  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan,  bahwa  tingkat  kepuasan pemustaka terhadap layanan Perpustakaan STMIK Triguna Dharma adalah cukup memuaskan.
Kata Kunci: Perpustakaan, Fuzzy Associate Memory, Tingkat Kepuasan, STMIK Triguna Dharma

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan adalah setiap kegiatan yang ditawarkan suatu pihak kepada pihak lain  pada dasarnya tidak berwujud. Terdapat 5 (lima) untuk menentukan kualitas pelayanan yaitu: (a) Tangibles , meliputi fasilitas fisik, peralatan dan perlengkapan, serta penampilan personil, (b) Reliability , meliputi aspek-aspek kehandalan sistem pelayanan  yang  diberikan  oleh  perpustakaan,  (c) Responsiveness ,  meliputi ketanggapan  untuk  membantu  mahasiswa  dan  menyediakan  jasa  dan  pelayanan yang  dibutuhkan,  (d) Assurance ,  jasa  yang  memberikan  jaminan  keamanan, kompetensi  sumber  daya  dalam  pelayanan,  (e) Empathy ,  kemudahan  dalam mendapatkan  pelayanan,  keramahan,  komunikasi,  dan  memahami  kebutuhan konsumen.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 62-72 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Perpustakaan  merupakan  salah  satu  sumber  ilmu  pengetahuan  yang memiliki  peran  sebagai  penyebar  informasi.  Dalam  perpustakaan  kualitas pelayanan  merupakan  faktor  utama  yang  sangat  dibutuhkan  oleh  para  pencari informasi. Perpustakaan STMIK Triguna Dharma sebagai unit penunjang melayani seluruh  sivitas  akademikanya  yang  meliputi  mahasiswa,  dosen,  dan  seluruh pegawai. Perpustakaan STMIK Triguna Dharma memiliki beberapa pelayanan yang meliputi:  layanan  sirkulasi,  layanan  keanggotaan,  layanan  referensi  dan  layanan pengguna  [1].  Menciptakan  kepuasan  terhadap  perpustakaan  tentunya  tidak mudah,  pustakawan  harus  dapat  memberikan  pelayanan  yang  berkualitas,  baik secara langsung maupun tidak langsung kepada mahasiswa, pelayanan yang baik tentunya  dapat  menjadi  nilai  lebih  dari  pustakawan  pada  mahasiswa  [2]. Permasalahan saat ini yang dihadapi oleh pemustaka adalah kurang maksimalnya pelayanan  pustakawan  seperti  kurang  ramah  dalam  melayani  pemustaka  yang membutuhkan informasi. Maka dari itu dibutuhkan sistem yang dapat mengukur tingkat kepuasan pelayanan perpustakaan[3].
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu penerapan sistem informasi yang ditujukan untuk membantu pimpinan dalam proses pengambilan keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  menggabungkan  kemampuan  komputer  dalam pelayanan  interaktif  dengan  pengolahan  data  yang  memanfaatkan  model  atau aturan  penyeleksian  yang  tidak  terstruktur. Fuzzy  Associative  Memory (FAM) pertama  kali  dipublikasikan  oleh  BartKosko.  FAM  adalah  sebuah  sistem  yang memetakan  antara  satu  himpunan fuzzy ke  himpunan fuzzy yang  lain.  Sistem Pendukung  Keputusan dengan metode Fuzzy Associative Memory (FAM) dianggap sesuai untuk menyelesaikan sebuah persoalan masalah dari uraian latar belakang tersebut [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan permasalahan yang telah diuraikan sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar  di  atas  menjelaskan  bagaimana  cara  melakukan  penelitian  ini.  Hal pertama yang dilakukan adalah dari pengumpulan data hingga mendapatkan hasil penelitian yang dapat diimplementasikan di STMIK Triguna Dharma Medan.
Metode perancangan sistem merupakan salah satu unsur penting dalam penelitian. Dalam  metode  perancangan  sistem,  khususnya software atau  perangkat  lunak, dapat  diadopsi  beberapa  metode,  yang  diantaranya  adalah  algoritma waterfall algorithm . Berikut ini adalah fase yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
a) Analisis Masalah Dan Kebutuhan
Analisis  masalah  dan  kebutuhan  merupakan  fase  awal  dalam  perancangan sistem.  Pada  fase  ini  akan  ditentukan  titik  masalah  sebenarnya  dan  elemen- elemen  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  penyelesaian  masalah  pada  STMIK Triguna Dharma Medan dalam proses penentuan produk yang dapat diberikan diskon baik software maupun hardware .
b) Desain Sistem
Dalam fase ini dibagi beberapa indikator atau elemen yaitu pemodelan sistem dengan Unified  Modelling  Language (UML),  pemodelan  menggunakan flowchart  system ,  desain input ,  dan  desain output dari  sistem pengimplementasian data  mining yang  akan  dirancang  untuk  memecahkan masalah pada STMIK Triguna Dharma Medan.
c) Pembangunan Sistem Fase  ini  menjelaskan  tentang  bagaimana  melakukan  pengkodingan  terhadap desain  sistem  yang  dirancang  baik  dari  sistem input ,  proses  dan output menggunakan bahasa pemograman visual basic (Desktop Programing) .
d) Uji Coba Sistem Uji  coba  sistem  merupakan  fase  terpenting  untuk  pembangunan  sistem pendukung keputusan. Hal ini dikarenakan pada fase ini akan dilakukan trial and error terhadap keseluruhan aspek aplikasi baik coding , desain sistem dan pemodelan  dari  sistem  proses  menentukan  kepuasaan  pelayanan perpustakaan  STMIK Triguna Dharma tersebut.
e) Implementasi atau Pemeliharaan
Fase akhir ini adalah fase dimana pemanfaatan aplikasi oleh sekolah yang akan menggunakan  sistem  ini.  Dalam  penelitian  ini  pengguna  atau  end  user  nya adalah bagian Perpustakaan STMIK Triguna Dharma Medan
Algoritma  sistem  merupakan  penjelasan  langkah-langkah  penyelesaian masalah  dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan pemustakaan  untuk  tingkat  kepuasaan  pelayanan  perrpustakaan    di  STMIK Triguna Dharma Medan menggunakan metode fuzzy Associative Memory (FAM) .

## Gambar 2. Flowchart FAM

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data
Pengambilan  keputusan  ini  berdasarkan  pada  kriteria  yang  sudah  menjadi penentu  dalam  melakukan  seleksi  kepuasaan  pelayanan  perpustakaan  di  STMIK Triguna Dharma berikut ini adalah kriteria yang digunakan
Tabel 1. Pemberian Skor Angka Variabel Pelayanan.
No Pelayanan
Interval Skor Angka
1 Kurang Memuaskan ≥  0 – 60 2 Cukup ≥  40 – 80 3 Sangat Memuaskan
≥  60 – 100
Tabel 2. Pemberian Skor Angka Variabel Fasilitas.
No Fasilitas
Interval Skor Angka 1 Kurang Memuaskan ≥  0 – 60 2
Cukup ≥  40 – 80
3 Sangat Memuaskan
≥ 60 – 100
Tabel 3. Pemberian Skor Angka Variabel kenyamanan .
No Kenyamanan
Interval Skor Angka
1
Kurang Memuaskan
≥   0 – 60 2
Cukup ≥  40  – 80
3 Sangat Memuaskan
≥  60 – 100
Tabel 4. Data Nilai Kepuasaan Pelayanan di Perpustakaan.
No Pelayanan (A) Fasilitas (B) Kenyamanan (C) Penilaian 1 40 20 40 Kurang Memuaskan 2 40 20 40 Kurang Memuaskan 3 40 40 20 Kurang Memuaskan 4 40 40 20 Kurang Memuaskan
No Pelayanan (A) Fasilitas (B) Kenyamanan (C) Penilaian 5 40 40 60 Kurang Memuaskan 6 20 40 40 Kurang Memuaskan 7 40 40 60 Kurang Memuaskan 8 40 40 40 Kurang Memuaskan 9 40 40 40 Kurang Memuaskan 10 60 60 80 Cukup 11 80 60 60 Cukup 12 60 80 60 Cukup 13 60 80 60 Cukup 14 60 60 60 Cukup 15 60 60 60 Cukup 16 60 60 60 Cukup 17 60 60 60 Cukup 18 60 60 60 Cukup 19 80 80 80 Sangat Memuaskan 20 80 80 80 Sangat Memuaskan 21 80 80 80 Sangat Memuaskan 22 80 80 80 Sangat Memuaskan 23 80 80 80 Sangat Memuaskan 24 80 80 80 Sangat Memuaskan 25 80 80 80 Sangat Memuaskan 26 80 80 80 Sangat Memuaskan 27 80 80 100 Sangat Memuaskan

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Dalam  pembentukan  fungsi  keanggotaan  terlebih  dahulu  ditentukan  apa yang menjadi variabel input dari fungsi keanggotaan tersebut, dalam penelitian ini ditentukan  beberapa  variabel input .  Berikut  ini  adalah  pembentukan  fungsi keanggotaan pada himpunan-himpunan fuzzy.
a) Variabel pelayanan
Kurang Cukup Bagus 20 40 60 80 100 0 Tangibles 1 µ(K) Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Pelayanan
Pada variabel Pelayanan (A), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu KURANG MEMUASKAN,  CUKUP,  dan  SANGAT  MEMUASKAN.  Himpunan  fuzzy  KURANG MEMUASKAN  akan  memiliki  domain  [20,  60],  dengan  derajat  keanggotaan KURANG  MEMUASKAN  tertinggi  terletak  pada  nilai  20  .  Apabila  pelayanan semakin  KURANG  MEMUASKAN  dari  20,  maka  pelayanan  sudah  semakin mendekati SANGAT KURANG MEMUASKAN, dan  keluar dari semesta pembicaran dari  data  penelitian.  Namun  apabila  pelayanan  semakin  melebihi  60,  maka pelayanaan  sudah  semakin  mendekati  CUKUP.  Himpunan fuzzy KURANG
MEMUASKAN  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaaan  segitiga  dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila pelayanaan semakin mendekati 40. µTIDAKPUAS[A]=
Himpunan fuzzy CUKUP  akan  memiliki  domain  [40,80],  dengan  derajat keanggotaan  CUKUP  tertinggi  terletak  pada  nilai  60.  Apabila  pelayanan  semakin KURANG MEMUASKAN dari 60 dan mendekati 40, maka kondisi pelayanan sudah semakin  KURANG  MEMUASKAN,  sehinggga  derajat  keanggotaan  pada  himpunan CUKUP akan semakain KURANG MEMUASKAN sedangkan derajat keanggotaannya pada  himpunan  KURANG  MEMUASKAN  akan  bertambah.  Namaun  apabila pelayanan  semakin  melebihi  60,  maka  pelayanan  sudah  semakin  mendekati SANGAT MEMUASKAN. Himpunan fuzzy CUKUP di representasikan dengan fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila pelayaan semakin mendekati 60.
µCUKUPPUAS[B]=
Himpunan fuzzy SANGAT  MEMUASKAN akan  memiliki  domain  [60,80], dengan  derajat  keanggotaan  SANGAT  MEMUASKAN  tertinggi  terletak  pada  nilai 80. Apabila pelayanan semakin KURANG MEMUASKAN dari 60 dan mendekati 40, maka pelayanan semakin CUKUP, sehinggga derajat keanggotaan pada himpunan SANGAT MEMUASKAN akan semakain  KURANG MEMUASKAN sedangkan derajat keanggotaannya  pada  himpunan  CUKUP  akan  bertambah.  Namun  apabila pelayanan  semakin  melebihi  80,  maka  pelayanan  sudah  semakin  mendekati SANGAT  SANGAT  MEMUASKAN  dan  keluar  dari  pembicaraan  data  penelitian Himpunan fuzzy SANGAT  MEMUASKAN  di  representasikan  dengan  fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila pelayaan semakin mendekati 80.
µSANGATPUAS[C]=

## b) Variabel Fasilitas
Kurang Cukup Bagus 20 40 60 80 100 0 Reliability 1 µ(K)
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Fasilitas
Pada variabel Fasilitas (B), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu KURANG MEMUASKAN  ,CUKUP,  dan  SANGAT  MEMUASKAN.  Himpunan  fuzzy  KURANG MEMUASKAN  akan  memiliki  domain  [20,  60],  dengan  derajat  keanggotaan KURANG MEMUASKAN tertinggi terletak pada nilai 40.
µTIDAKPUAS[B]=

## c) Variabel Kenyamanan
Kurang Cukup Bagus 20 40 60 80 100 0 Responsiveness 1 µ(K)
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Kenyamanan
Pada  variabel  kenyamanan  (C),  data  yang  dimiliki  adalah  40,  60,  dan  80, dengan  demikian  pada  variabel  ini  bisa  dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu KURANG  MEMUASKAN  ,  CUKUP,  dan  SANGAT  MEMUASKAN.  Himpunan  fuzzy KURANG  MEMUASKAN  akan  memiliki  domain  [20,  60],  dengan  derajat keanggotaan KURANG MEMUASKAN tertinggi terletak pada nilai 40.
µSANGATPUAS[C]=

## 3.2.2 Pembentukan Matriks A dan B
Setelah  fungsi  keanggotaan  ditentukan,  maka  akan  diperoleh  derajat keanggotaan setiap data pada setiap himpunan dalam variabel pelayanan, fasilitas, dan kenyamanan.
Variabel Pelayanan terdiri atas 3 himpunan, yang berarti bahwa: µ[a]={µTIDAKMEMUASKAN[P],µCUKUP[P],µSANGATMEMUASKAN[P],} Variabel Fasilitas terdiri atas 3 himpunan, yang berarti bahwa: µ[b]={µTIDAKMEMUASKAN[P],µCUKUP[P],µSANGATMEMUASKAN[P],}Variabel Kenyamanan terdiri atas 3 himpunan, yang berarti bahwa: µ[c]={µTIDAKMEMUASKAN[P],µCUKUP[P],µSANGATMEMUASKAN[P],} Satu  FAM  yang  merupakan  suatu  pasangan  himpunan  (A,  B)  akan  memetakan vektor input A ke vektor input B.mengingat variabel input yang dimiliki ada 3 yaitu pelayanan , fasilitas, dan kenyamanan , maka input vektor A akan berisi 9 elemen, yaitu:
A= (α1, α2,  α3 , α4 , α5 , α6 , α7 , α8 , α9). Sistem FAM terdiri atas 27 aturan ( superimposing FAM rules ). Pada setiap aturan akan memuat 27 pasangan (Ak, Bk) dengan k=  1,2,……27.  Vektor input AK berisi
derajat  keanggotaan  pelayanan  ke-k  pada  himpunan  KURANG  MEMUASKAN  , CUKUP, SANGAT MEMUASKAN, dan derajat keanggotaan kenyamanan ke-k  pada himpunan  KURANG  MEMUASKAN,  CUKUP,  SANGAT  MEMUASKAN.  Selanjutnya didapat  27  matriks  FAM  (M1,  M2,  M3,  …..M27)  masing-  masing  berukuran  9x27 yang  dibentuk  dengan  pengkodean  kolerasi  minimum  arsitektur  sistem  FAM seperti terlihat pada gambar berikut:
(A1,B1) FAM Rule-1 (A2,B2) FAM Rule-2 (A27,B27) FAM Rule-27 A . . . B1' B2' B27' ∑ B Defuzzier y FAM System
Gambar 6. Sistem FAM dengan 27 Aturan.
Tabel 5. Data penilaian Tamu Perpustakaan
No
Nama Tamu Pelayanan (A)  Fasilitas (B)  Kenyamanan (c) 1. Sahara anisya 75
75 75 2. Erwin vasiwaruru 75 70 70 3. Ayu astari 75 62 58 4. Heru dwi siswoyo 66 58 62
Untuk  mendapatkan  vektor  input  A  sebelumnya  perlu  dicari  terlebih    dahulu derajat. keanggotaan nilai tiap variabel dalam setiap himpunan. Penilaian  Sahara α1 = μPelayanan TIDAK MEMUASKAN [75] = 0 α2 = μPelayanan CUKUP [75] = 0 α3 = μPelayanan SANGAT MEMUASKAN [80-60/20] = 1 α4 = μFasilitas TIDAK MEMUASKAN [75] = 0 α5 = μFasilitas CUKUP [75] = 0 α6 = μFasilitas SANGAT MEMUASKAN [75] = (80-60)/20 = 1 α7 = μKenyamanan TIDAK MEMUASKAN [75] = 0 α8 = μ Kenyamanan CUKUP [75] = (80-75/20) = 0, 25 α9 = μ Kenyamanan SANGAT MEMUASKAN [75] = (75-60)/20= 0, 75
Vektor input A : A=(0;  0;  1;  0;   0;   1;   0;   0,25;   0,75) Diperoleh  vektor  input  Ak  untuk  setiap  aturan  ke-k  (k=  l,  2,  3  ,...,  27)  sebagai berikut:
α1 = (1,0,0,1,0,0,1,0,0); α 2 = (1,0,0,1,0,0,0,1,0); Sedangkan  faktor output B k untuk  setiap  aturan  ke-k(k=1,  2,  3,  ...,  27)  adalah sebagai berikut:
B1=(1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) B2=(0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
a) M1 = α1 * B1
=
b) M2 = α2 * B2
= a) B1 = A*M1 = =0 b) B2 = A*M2 = =0,25 Tabel 6. Matriks Hasil Komposisi Bk -27 B k 2 7 1 2       3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 27
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,00 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,00 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,75
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2,75
Pada  pegujian  Perpustakaan  Triguna  Dharma  ,  terdapat  1  elemen  terbesar dari vektor B adalah elemen ke-27 dengan nilai 2,75 dengan menggunakan metode defuzzyfikasi  Winner  take  all diperoleh  nilai Max yang  merupakan output ,  yaitu Sangat Memuaskan.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Penilaian Kunjungan Tamu No Nama Tamu Nilai Hasil 1. Sahara anisya 2,75 Sangat Memuaskan 2. Erwin vasiwaruru 2,25 Sangat Memuaskan 3. Ayu astari 0,75 Cukup 4. Heru dwi siswoyo -0,1 Kurang Memuaskan

## 4. SIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode Fuzzy Associative Memory dapat  membantu menentukan  tingkat  kepuasan  tamu  di  perpustakaan  STMIK  Triguna  Dharma. Dengan  adanya Sistem Pendukung Keputusan sedikitnya dapat membantu untuk perbaikan  terhadap  pelayanan,  fasilitas  dan  kenyamanan  guna  memenuhi kepuasan  tamu  STMIK  Triguna  Dharma,  Sehingga  dapat  menentukan  langkah- langkah selanjutnya yang diambil dalam mengukur kebijakan untuk kedepannya. Pembangunan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Fuzzy Associative Memory dapat dilakukan melalui aplikasi bahasa pemograman berbasis Desktop  Programming sehingga  dapat  menjadi  solusi  menentukan  tingkat kepuasan tamu di STMIK Triguna Dahrma

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arwan  Ahmad  Khoiruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan Calon  Rintisan  Sekolah  Bertaraf  Internasional  Dengan  Metode  Fuzzy  Assosiative Memory”,Universitas Islam Indonesia,PP.1907-5022,2008.
[2]  Kusumadewi,  Sri.  (Maret  2016).  Implementasi  Logika  Fuzzy  Tahani  Untuk  Model Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri. Vol XII (1).
[3]      Ramenusa,  O.  2013.  Kualitas  Layanan  dan  Kepuasan  Pelanggan  Pengaruhnya terhadap Loyalitas Pelanggan pada PT.DGS Manado. Jurnal EMBA 1(3).1193-1202.
[4]      Rohayani, Hetty. (April 2013). Analisis Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Program  Studi  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy. Jurnal Sistem Informasi. Vol  5 (1). Hal 535.
[5]  Magdalena, Hilyah. (Maret 2012). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik Studi Kasus STMIK Atma Luhur Pangkalpinang. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi. Vol 1 (2). Hal 50.
[6]  Harto, Budi. 2015. “Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Dengan Pendekatan Fuzzy Servqual  Dalam  Upaya  Peningkatan  Kualitas  Pelayanan”.  Padang.  Jurnal  Tekno  IF. Vol. 3 No. 1 April 2015.
[7]  Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan , Andi. Yogyakarta, 2007.
[8]   Samosir,  Zurni  Zahara.  2004.  Analisis  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan  Mahasiswa  Dalam  Menggunakan  Perpustakaan  USU  Medan.  Tesis.
Universitas Sumatera utara.
[9]  Riyanto,  Agus,  dkk.  2004.“Analisis  Kualitas  Jasa  Pelayanan  Perpustakaan Pascasarjana  Universitas  Gadjahmada  Yogyakarta.  Berkala  Ilmu  Perpustakaan  dan Informasi. Vol. II No. 1.
[10]  A.  S  Rosa  dan  Shalahuddin  M., Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  Dan Berorientasi Objek , Informatik. Bandung, 2018.
[11]  M. T. Prihandoyo, “Unified Modeling Language (UML) Model Untuk Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web,” vol. 03, no. 01, pp. 126–129, 2018.
[12]  A.  S  Rosa  dan  Shalahuddin  M., Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  Dan Berorientasi Objek , Informatik. Bandung, 2018.
[13]  R.  Nuraini,  “Desain  algorithma  operasi  perkalian  matriks  menggunakan  metode flowchart,” vol. 1, no. 1, pp. 144–151.
[14]  F. Wongso, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis Java,” vol. 12, no. 1, pp. 46–60, 2015.
[15]  S.  Santoso  and  R.  Nurmalina,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Aplikasi  Absensi Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna  Pengembangan  Kampus  Cerdas  (Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut),” J. Integr. , vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.
[16]  R. Supardi and M. Herfianti, “Aplikasi Dalam Memprediksi Tingkat Kinerja Guru Sma Negeri 2 Kabupaten Bengkulu Tengah,” vol. 3, no. 1, pp. 1–5.
[17]  S.  Santoso  and  R.  Nurmalina,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Aplikasi  Absensi Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna  Pengembangan  Kampus  Cerdas  (Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut),” J. Integr. , vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.
[18]  A.  Nahlah*,  “Sistem  Informasi  Perpustakaan  Berbasis  Ms  Access  pada  Jurusan Administrasi  Niaga  Politeknik  Negeri  Ujung  Pandang  Ms  Access  Based  Library Information System on Business,” vol. IV, no. 2, pp. 175–195, 2015.
[19]  W.  Latif,  Fauziah;Pratama,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Arsip Elektronik,” vol. 3, no. 1, pp. 21–31, 2015.
[20]  Zulhalim, “Aplikasi Surat Perjalanan Dinas Dalam Negeri Menggunakan Visual Basic . NeT , POSTGRESQL DAN,” vol. 2, no. 1.