## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Pendekatan Fuzzy Logic Dalam Penentuan Mahasiswa Berprestasi Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti
1 Malahayati, 2 Ade Sukma Wati, 3 Gina Agiyani
1 Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia
2 Universitas Sjakhyakirti, Indonesia
3 Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Indonesia
1 malahayati@polsri.ac.id; 2 adesukmawati@ac.id; 3 ginaagiyani@radenfatah.ac.id;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-05-30 Revised, 2023-06-14 Accepted, 2023-06-19 Penentuan  mahasiswa  berprestasi  salah  satu  unsur  mutu  pelaksanaan pendidikan,  sehingga  mahasiswa  dinilai  mampu  memanfaatkan  ilmunya secara  fungsional.  Belum  adanya  perhitungan  dan  penentuan  secara  akurat yang  dapat  membantu  dalam  penentuan  penerimaan  mahasiswa  berprestasi merupakan masalah yang tidak mudah dipecahkan karena untuk menentukan mahasiswa berprestasi melibatkan Unit Penjamin Mutu (UPM), Fakultas dan Prodi  yang  mendapatkan  hasil  keputusan  yang  berbeda-beda  dari  berbagai perspektif. Dengan adanya penentuan mahasiswa berprestasi dapat membantu Universitas  Sjakhyakirti  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi menggunakan  pendekatan  logika  fuzzy  metode  tsukamoto.  metode  tersebut dipilih  karena logika fuzzy metode tsukamoto merupakan  metode penarikan kesimpulan samar Tsukamoto, Dalam sistem logika fuzzy terdapat beberapa tahapan operasional meliputi: 1. Fuzzifikasi. 2. mesin penalaran atau inference engine.  3.  aturan  dasar  (fuzzy  rule).  4.  defuzzifikasi.  Dengan  adanya perhitungan  logika  fuzzy  metode  tsukamoto.  Adapun  hasil  dari  penentuan mahasiswa berprestasi sebesar 60% dengan keterangan mahasiswa berprestasi dan 40% dengan keterangan mahasiswa tidak berprestasi. Kata Kunci:
Logika Fuzzy Tsukamoto Mahasiswa Berprestasi

## ABSTRACT
Keywords:
Fuzzy Logic Tsukamoto Student Achievement Determining  outstanding  students  is  one  of  the  elements  of  the  quality  of education implementation so that students are considered to be able to utilize their  knowledge  functionally.  The  absence  of  accurate  calculations  and determinations  that  can  assist  in  determining  acceptance  of  outstanding students is a problem that is not easy to solve because determining outstanding students  involves  the  Quality  Assurance  Unit  (UPM),  Faculties,  and  Study Programs  which  get  different  decision  results  from  various  perspectives. Determining  outstanding  students  can  help  Sjakhyakirti  University  to determine  student  achievement  using  the  Tsukamoto  method  of  fuzzy  logic approach.  This  method  was  chosen  because  the  Tsukamoto  method's  fuzzy logic  is a  method  for  concluding  Tsukamoto's vague  conclusions. In a fuzzy logic system, there are several operational stages including 1. Fuzzification. 2.  reasoning  engine  or  inference  engine.  3.  basic  rules  (fuzzy  rules).  4. defuzzification.  With  the  calculation  of  fuzzy  logic  Tsukamoto  method.  The results of determining the outstanding students are 60% with the description of the outstanding students and 40% with the description of the students who are not outstanding.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Malahayati, Jurusan Manajemen  Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Email: malahayati@polsri.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Institusi pendidikan memegang peranan penting dalam menghasilkan kualitas mahasiswa berprestasi. Sebuah prestasi yang diperoleh pada bidang akademik yang didapatkan oleh mahasiswa yaitu dari kegiatan belajar mengajar pada lingkungan pendidikannya. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti merupakan salah satu instansi yang memberikan pelayanan pendidikan, dalam menjalankan proses pendidikan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti menyimpan kumpulan data dan selalu bertambah setiap tahunnya sehingga hal ini dapat dimanfaatkan dan diolah kembali agar menjadi sebuah informasi yang bermanfaat sebagai bahan pertimbangaan dalam sebuah keputusan. Data yang dimaksud adalah data akademik mahasiswa berupa nilai indeks  prestasi  mahasiswa  dan  non-akademik  mahasiswa  yang  mengikuti  perlombaan  yang  diperoleh  dari akumulasi nilai yang menjadi salah satu data dalam penelitian ini.
Demikian  halnya  dengan  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Sjakhyakirti  yang  telah  memiliki  program pemilihan mahasiswa berprestasi. Oleh karena itu mahasiswa berprestasi diberikan kepada mahasiswa yang layak  dan  pantas  untuk dipilih.  pada  proses pemilihan  mahasiswa  berprestasi  yang  masih  dilakukan  secara konvensional melalui rapat oleh pihak Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti, hal ini tentunya akan mendapatkan hasil yang tidak merata dan kurang akurat bagi mahasiswa karena belum adanya perhitungan dan penentuan secara akurat yang dapat membantu dalam penentuan yang tidak mudah dipecahkan, karena untuk menentukan mahasiswa berprestasi melibatkan Unit Penjamin Mutu (UPM). Fakultas dan Prodi yang mendapatkan  hasil  keputusan  yang  berbeda-beda  dari  berbagai  perspektif.  Jika  dilakukan  oleh  beberapa penilai yang memiliki pandangan atau preferensi yang berbeda. Perbedaan interpretasi kriteria penilaian dan tingkat subjektivitas penilai dapat mempengaruhi hasil penentuan.
Penentuan mahasiswa berprestasi di Universitas Sjakhyakirti memiliki banyak manfaat, termasuk memberikan penghargaan kepada mahasiswa yang bekerja keras dan mencapai prestasi, serta memotivasi mahasiswa untuk meraih  pencapaian  yang  lebih  baik,  karena  mahasiswa  yang  berprestasi  sangat  menunjang  akreditasi universitas maupun program studi. Untuk itu universitas akan memastikan bahwa mahasiswa-mahasiswa yang benar-benar  berprestasi  diakui  dan  dihargai  dengan  tepat  dan  proses  penentuan  yang  akurat,  adil  dan transparan.
Kriteria  penilaian  untuk  penentuan  mahasiswa  berprestasi  seperti  Indeks  Prestasi  Mahasiswa  dan keikutsertaan  dalam  mengikuti  perlombaan.  Dalam  menentukan  mahasiswa  yang  berprestasi  dibutuhkan sebuah metode seperti  halnya dengan penelitian yang dilaksanakan oleh gina,dkk bahwa dalam melakukan sebuah penilaian untuk mengambil keputusan dapat dengan cara mengumpulkan data dan dilakukan dengan analisis  tertentu  [1].  Pendekatan  yang  dapat  digunakan  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi  dalam penelitian ini adalah  pendekatan Logika Fuzzy dengan metode Tsukamoto  [2], Logika Fuzzy memberikan solusi yang sangat berguna untuk memahami, mengukur dan menangani data yang tidak jelas, ambigu dan tidak  pasti  [3].  Logika  fuzzy  merupakan  peningkat  dari  logika  Boolean  yang  mengenal  konsep  kebenaran sebagian. fuzzy adalah suatu logika yang diciptakan untuk mengatasi logika komputer/ mesin yang memiliki logika  0/tidak  dan  1/  ya.  Dalam  sistem  logika  fuzzy  terdapat  beberapa  langkah  penyelesaian  yang  dapat diimplementasikan meliputi: 1. Fuzzifikasi. 2.  aturan (fuzzy rule) 3. Inference engine. 4. Defuzzifikasi [4]. Pendekatan  Logika  Fuzzy  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi  dapat  memberikan  fleksibilitas  dalam menangani ketidakpastian, ambiguitas, serta variasi dalam data yang ada. Namun, penting untuk melibatkan pakar  atau  pihak  yang  berkompeten  dalam  menentukan  himpunan  linguistik,  aturan,  dan  bobot-bobot  yang digunakan dalam sistem Logika Fuzzy. Selain itu, hasil dari Logika Fuzzy dapat digunakan sebagai bagian dari proses pengambilan keputusan yang lebih komprehensif, termasuk pertimbangan aspek lain yang relevan dalam penilaian mahasiswa berprestasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan ini menerapkan pendekatan fuzzy logic dengan metode tsukamoto. Logika fuzzy dan metode Tsukamoto digunakan pada penelitian ini. Logika fuzzy merupakan sebuah tahapan yang sesuai untuk melakukan pemetaan pada suatu wadah input yang dimasukan ke dalam suatu ruang output serta konsep

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
penggunaan logika fuzzy dapat dengan mudah untuk dipahami. Adapun teori fuzzy set menyediakan sebuah kerangka  kerja  matematis  untuk  merepresentasikan  dan  memperlakukan  ketidakpastian  dalam  bentuk kekaburan,  ketidaktepatan,  kebocoran  informasi,  dan  bagian  kebenaran. Penilaian  dari  anggota  atau  derajat keanggotaan  atau membership  function menjadi  ciri  khas  utama  dari  penalaran  dengan  logika fuzzy [5]. Himpunan  pada  logika  fuzzy  dasarnya  digagas  untuk  memperoleh  jangkauan  secara  luas  terhadap  fungsi karakteristik hingga fungsi yang ada tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai tersebut akan  menunjukan  bahwa  item  yang  ada  tidak  hanya  bernilai  benar  atau  salah,  dengan  kata  lain  nilai  0 menunjukkan  salah  dan  nilai  1  menunjukkan  benar.  Dalam  logika  fuzzy,  kebenarannya  nilai  pernyataan berkisar dari sepenuhnya benar, sampai benar-benar salah [6].
Adapun langkah-langkah dalam melakukan penelitian ini:
Gambar 1. Tahapan penelitian
Beberapa  operasi  diartikan secara khusus untuk menggabungkan dan  mengubah himpunan  fuzzy. Nilai keanggotaan merupakan hasil dari operasi 2 himpunan  disebut dengan fire strength atau α -  predikat. Zadeh menciptakan  3  operator  dasar [7] yaitu:
a. Operasi gabungan ( Union )
Operasi gabungan (sering disebut operator OR) dari himpunan fuzzy A dan B dinyatakan sebagai A ∪ B. Dalam  sistem fuzzy, operasi  gabungan  disebut  sebagai  MAX.  Operasi  gabungan  MAX  ditulis  dengan persamaan berikut : 𝜇 A ∪ B = 𝜇 A(x) ∪ 𝜇 B(y) = MAX ( 𝜇 A(x), 𝜇 B(y)). Derajat  keanggotaan  setiap  unsur  himpunan fuzzy A ∪ B  adalah  derajat  keanggotaannya  pada  himpunan fuzzy A atau B yang memiliki nilai terbesar.
b. Operasi Irisan ( intersection )
Operasi  irisan  (sering  disebut  operator  AND)  dari  himpunan fuzzy A  dan  B  dinyatakan  sebagai  A ∩ B. Dalam sistem logika fuzzy, operasi irisan disebut sebagai MIN. Operasi MIN ditulis dengan persamaan berikut  : 𝜇 A ∩ B  = 𝜇 A(x) ∩ 𝜇 B(y)  =  MIN  ( 𝜇 A(x), 𝜇 B(y)). Derajat  keanggotaan  setiap  unsur  himpunan fuzzy A ∩ B adalah derajat keanggotaan pada himpunan fuzzy A dan B yang memiliki nilai terkecil . c. Operator Komplemen ( Complement )
Bila  himpunan fuzzy A  pada  himpunan  universal  X  mempunyai  fungsi  keanggotaan 𝜇 A(x)  maka komplemen  dari  himpunan fuzzy A  (sering  disebut  NOT  adalah  himpunan fuzzy )  A c dengan  fungsi keanggotaan untuk setiap x elemen X. 𝜇 AC (X) = 1- 𝜇 A (x) [8] .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Metode tsukamoto satu dari metode yang ada di logika fuzzy dan metode lainnya adalah  metode mamdani dan  metode  sugeno.  Aturan  yang  ada  dalam  metode  tsukamoto  direpresentasikan  menggunakan  himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  pasti  [9].  Untuk  mendapatkan  output  (Z)  angka  tegas  yaitu  merubah himpunan  fuzzy  sesuai  dengan  sistem  yang  dibuat  sebagai  domain  himpunan  fuzzy  itu  sendiri.  Aturan  ini adalah metode defuzzifikasi (penegasan) [10].
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  setiap  aturan  direpresentasikan  sebagai himpunan fuzzy dengan monoton fungsi anggota. Untuk menentukan nilai crisp output (Z), nilai input harus diubah dari input (yaitu, fuzzy himpunan) yang diperoleh dari aturan fuzzy menjadi bilangan dalam domain himpunan  fuzzy,  proses  ini  dikenal  dengan  defuzzifikasi  [11].  Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat ( fire strength ) [12]. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata- rata terbobot.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Fuzzifikasi
Fuzzifikasi adalah tahap  pertama  dari  proses   inferensi,   dimana Fuzzifikasi merupakan  proses  merubah data    yang  sudah    di  input menggunakan    data  crisp  (tegas)    menjadi    data   dalam  bentuk  himpunan  Fuzzy dengan  fungsi keanggotaan [13]. Tahap ini  penentuan variabel fuzzy, himpunan fuzzy, domain fuzzy dan juga semesta.  Mengganti  variabel  non  fuzzy  (variabel    numerik)    dengan  variabel  fuzzy  (variabel  numerik)  [14] selanjutnya proses ini terdapat dua variabel guna mendapatkan hasil keputusan mahasiswa yang berprestasi. Variabel linguistik yang digunakan pada pengujian ini ada 2 macam, yaitu variabel IPK, variabel lomba sebagai variabel  input.  Pada masing  -  masing  variabel  linguistik  terdapat  beberapa  himpunan  fuzzy,  nilai  himpunan fuzzy yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Variabel IPK
Diketahui himpunan -himpunan fuzzy pada variabel IPK antara lain: Himpunan : ipk_rendah = 0.00 - 3.00 ipk_tinggi = 3.00 - 4.00 Semesta = 0.00-4.00
Fungsi  Keanggotaan  himpunan  rendah  dan  tinggi  pada  variabel  IPK.  Berikut  adalah  grafik  himpunan  IPK rendah dan tinggi pada variabel IPK:
Gambar 2 . Grafik keanggotaan IPK
Rumus persamaan fungsi keanggotaan pada himpunan ipk-tinggi dan ipk_rendah adalah sebagai berikut :
µ𝐼𝑝𝑘_𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 4 − 3,2 4 − 3 = 0,8 1 = 0,8 µ𝐼𝑝𝑘_𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 𝑥 − 𝑐 𝑏 − 𝑎 = 3,2 − 3 4 − 3 = 0,2 1 = 0,2

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
b. Variabel Lomba
Diketahui himpunan -himpunan fuzzy pada variabel lomba antara lain: Himpunan Lomba : tidak_lomba = 0% - 50% lomba  =  50%-100% Semesta = 0%-100%
Fungsi Keanggotaan himpunan tidak lomba dan lomba pada variabel lomba. Berikut adalah grafik himpunan tidak lomba dan lomba pada variabel lomba:
Gambar 3. Grafik Keanggotaan Lomba
Rumus persamaan fungsi keanggotaan pada himpunan lomba dan tidak lomba adalah sebagai berikut :
µ𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘_𝑙𝑜𝑚𝑏𝑎(50) = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 50 100 − 50 = 50 50 = 1 µ𝐿𝑜𝑚𝑏𝑎 (50) = 𝑥 − 𝑐 𝑏 − 𝑎 = 0

## 3.2 Aturan Fuzzy (Rule)
Pada proses pembuatan  aturan-aturan  fuzzy (rule) ini  dinyatakan dengan bentuk “IF...THEN” [15]. Aturan fuzzy  mahasiswa  berprestasi  ini  menerapkan  operator AND  ( intersection ), intersection dari  2  variabel  input dan  satu  variabel  output,  Terdapat  4  aturan fuzzy yang  terbentuk  dari  2  himpunan fuzzy yang  berasal  dari  2 variabel  input,  yaitu  2  himpunan fuzzy dari  variabel  ipk  dan  2  himpunan fuzzy dari  variabel  lomba,  serta  2 himpunan fuzzy dari variabel output, yaitu variabel prestasi. Aturan – aturan fuzzy tersebut mulai dari R1 yang mewakili  aturan fuzzy ke-1  sampai  dengan  R4  yang  mewakili  aturan fuzzy ke-4,  dapat  dilihat  pada  tabel  1 sebagai berikut:
Tabel 1. Aturan Fuzzy ( rule ) No IPK Lomba Prestasi 1 Rendah Tidak_lomba Tidak prestasi 2 Rendah Lomba Tidak prestasi 3 Tinggi Tidak_lomba Prestasi 4 Tinggi Lomba Prestasi
Kemudian, berdasarkan tabel 1, dengan memasukkan aturan fuzzy bentuk IF – Operator himpunan fuzzy AND – THEN maka dapat ditulis rule base dalam bentuk pseudo code seperti berikut:
[R1] IF IPK rendah AND Lomba tidak lomba THEN Prestasi Tidak Prestasi;
[R2] IF IPK rendah AND Lomba lomba THEN Prestasi Tidak Prestasi; [R3] IF IPK Tinggi AND Lomba tidak lomba THEN Prestasi Prestasi;
[R4] IF IPK Tinggi AND Lomba lomba THEN Prestasi Prestasi;

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3.3 Inferensi Engine
Proses  selanjutnya  menerapkan  fungsi  implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai  a  dan  nilai  z.  Untuk  hasil perhitungan sebagai berikut:
𝑎 1 =   (𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ, 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑜𝑚𝑏𝑎) =   (0,8 , 1)
= 0,8 𝑎 2 =   (𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ, 𝜇𝑙𝑜𝑚𝑏𝑎) =   (0,8 , 0) = 0
𝑎 3 =   (𝜇𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖, 𝜇𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘_𝑙𝑜𝑚𝑏𝑎) =   (0,2 , 1) = 0,2 𝑎 4 =   (𝜇𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖, 𝜇𝑙𝑜𝑚𝑏𝑎) =   (0,2 , 0) = 0 𝑧 1 = 𝑏𝑒𝑟 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛𝑎𝑛 0,8 1 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 0,8
1 = 50 − 𝑥 50 − 10 0,8 . 40 = 50 − 𝑥 32 = 50 − 𝑥 𝑥 = 50 − 32 = 18
𝑧 2 = 𝑛𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛𝑎𝑛
0 1 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 0 1 = 50 − 𝑥 50 − 10 0 . 40 = 50 − 𝑥 0 = 50 − 𝑥 𝑥 = 0
𝑧 3 = 𝑏𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 𝑛𝑎𝑖𝑘 0,2 1 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 0,2
1 = 𝑥 − 10 50 − 10 0,2 . 40 = 𝑥 − 10 8 = 𝑥 − 10 8 + 10 = 𝑥 18 = 𝑥 𝑧 4 = 𝑏𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 = 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 𝑛𝑎𝑖𝑘
0 1 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 0 1 = 𝑥 − 10 50 − 10 0 . 40 = 𝑥 − 10

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 0 = 𝑥 − 10 10 = 𝑥

## 3.4. Defuzzifikasi.
Pada  tahap  defuzzifikasi  ini  menggunakan  metode  fuzzy  logic  tsukamoto,  pengujian  terakhir  adalah  proses defuzzifikasi. Tahap ini proses pergantian  kembali  hasil  keputusan yang  masih dalam  bentuk  fuzzy  menjadi variabel numerik non fuzzy [16]. Proses perhitungan menggunakan persamaan rata-rata [17] terbobot dengan rumus sebagai berikut:
Z = ∑ 𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑛 ∗ 𝑧𝑛
∑ 𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑛
Berdasarkan  rumus  persamaan  diatas,  maka  nilai  α-predikat  dan  nilai crisp berupa  penambahan  dari  setiap aturan fuzzy yang  didapatkan  pada  proses inferensi  dimasukkan  ke  dalam  rumus  rata  –  rata  terbobot  seperti berikut:
Z = 0,8∗18+0∗50+0,2∗18+0∗10 0,8+0+0,2+0
Z = 18
1
Z = 18
Jadi, dari proses defuzzifikasi didapatkan hasil akhir untuk pengujian 1 ini berupa nilai crisp berupa mahasiswa berprestasi bernilai 18.

## 3.5 Analisis Tes
Pengujian data dilakukan untuk mengetahui hasil penentuan mahasiswa berprestasi. Data yang diuji berjumlah 15 data. Berikut adalah hasil pengujian data:
Tabel 2. Hasil Tes No Nama IPK lomba prestasi Keterangan 1 Mahasiswa 1 3,8 100 41.90 Berprestasi 2 Mahasiswa 2 2,9 50 10.00 Tidak berprestasi 3 Mahasiswa 3 3,2 100 18.00 Berprestasi 4 Mahasiswa 4 3,7 50 38.00 Berprestasi 5 Mahasiswa 5 3,42 50 26.79 Berprestasi 6 Mahasiswa 6 3,5 50 30.00 Berprestasi 7 Mahasiswa 7 3,4 100 25.99 Berprestasi 8 Mahasiswa 8 3,1 50 14.00 Berprestasi 9 Mahasiswa 9 3,0 100 10.00 Tidak berprestasi 10 Mahasiswa 10 3,2 50 18.00 Berprestasi 11 Mahasiswa 11 2,94 50 10.00 Tidak berprestasi 12 Mahasiswa 12 3,0 100 10.00 Tidak berprestasi 13 Mahasiswa 13 3,0 50 10.00 Tidak berprestasi 14 Mahasiswa 14 3,5 50 30.00 Berprestasi 15 Mahasiswa 15 2,9 100 10.00 Tidak berprestasi
Berdasarkan Tabel 2 telah diuji data penentuan mahasiswa berprestasi sebanyak 15 data  menghasilkan nilai akurasi sebesar 60% mahasiswa berprestasi dan 40% mahasiswa tidak berprestasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi Universitas  Sjakhyakirti  didapat  kesimpulan  berupa  hasil  dari  perhitungan.  Pertama  didapatkan  hasil  dari penentuan  mahasiswa  berprestasi  pada  Universitas  Sjakhyakirti  melalui  variabel  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK)  dan  keikutsertaan  mahasiswa  mengikuti  lomba.  Keluaran  dari  perhitungan  ini  adalah  siapa  saja

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
mahasiswa  yang  mendapatkan  predikat  berprestasi  dan  tidak  berprestasi.  Kemudian  penentuan  mahasiswa berprestasi dengan logika fuzzy bisa dilakukan dengan akurat dan cepat dibandingkan dengan penentuan yang dilakukan secara konvensional sehingga membantu pihak Penjamin Mutu (UPM). Fakultas dan Prodi  dalam mengambil  keputusan.  Adapun  hasil  dari penentuan mahasiswa  berprestasi  sebesar  60%  dengan  keterangan mahasiswa berprestasi dan 40% dengan keterangan mahasiswa tidak berprestasi. Adapun penggunaan logika fuzzy dalam proses penentuan perhitungan dapat mengurangi kecemasan akan adanya kecurangan yang tidak diinginkan  seperti  adanya  nepotisme  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi  pada  Universitas Sjakhyakirti. Selain  itu  dengan  adanya  penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  penentuan mahasiswa yang berhak mendapatkan predikat berprestasi lebih akurat, adil dan transparan.

## REFERENSI
[1]  G. Agiyani, M. Malahayati, and A. S. Wati, “Perbandingan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Jumlah Polis Asuransi Kendaraan Pada PT X Kota Palembang,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 3, no. 3, pp. 382–390, 2022.
[2]  P. C. Rohaizan, Binti Ramlan; Ang, “the Conceptual Framework of Production Planning Optimisation,” no. October, 2018.
[3]  P. Lone, A. Bhardwaj, and F. Bahar, “A study of comparative purification efficiency of two species of Potamogetón (Submerged Macrophyte) in wastewater treatment,” Int. J. Sci. … ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–5, 2013,
[Online]. Available:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.416.2233&rep=rep1&type=pdf#page=506.
[4]  Sukenda, Y. Puspitarani, A. P. Wahyu, B. Yustim, and Sunjana, “Fuzzy Logic Implementation Using The Tsukamoto Method As A Decision Support System In Scholarship Acceptance,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 12, no. 11, pp. 1411–1417, 2021.
[5]  P. Sri, Kusumadewi; Hari, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan . Yoggyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[6]  I. M. Bagus, W. Laksa, M. R. Satrio, N. Wayan, and S. Ariyani, “Recommendation System Cooperative Stock Goods Orders Using Fuzzy Tsukamoto,” vol. 3, no. 2, pp. 97–103, 2018.
[7]  L.  A.  Zadeh;  R.  A.  Aliyev,  “Introductionto  Fuzzy  Logic  Control,”  in  Fuzzy  Logic  Theory  and Applications,” New Jersey World Sci. , pp. 327–351, 2018.
[8]  M. Ula, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto  (Studi  Kasus :  Toko  Kain  My  Text),” J.  Ecotipe  (Electronic,  Control.  Telecommun. Information, Power Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 36–46, 2014, doi: 10.33019/ecotipe.v1i2.50.
[9]  Y.  W.  H.  Hanny,  “Sistem  berbasis  aturan  menggunakan  logika  fuzzy  tsukamoto  untuk  prediksi  jumlah produksi  roti  pada  cv.  gendis  bakery,”  Progr.  Stud.  Tek.  Inform.  Fak.  Ilmu  Komputer,  Univ.  Dian Nuswantoro, 2015.
[10] K.  N.  Silaban,  “Penerapan  Metode  Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Menentukan Besarnya Gaji Karyawan Pada Hotel Grand Antares,” J. Informatics, Electr. Electron.
… , vol. 1, no. 1, pp. 20–26, 2021, [Online]. Available:
https://djournals.com/jieee/article/view/56%0Ahttps://djournals.com/jieee/article/download/56/168.
[11] F. Pradana, F. A. Bachtiar, and E. R. Widasari, “Fuzzy Tsukamoto Implementation to Detect Physiological Condition on IoT-Based e-Learning Users,” Int. J. Inf. Educ. Technol. , vol. 12, no. 7, pp. 663–667, 2022, doi: 10.18178/ijiet.2022.12.7.1668.
[12] E.  Situmorang  and  F.  Rindari,  “Decision  Support  System  For  Selection  Of  The  Best  Doctors  In  Sari Mutiara Hospital Using Fuzzy Tsukamoto Method,” J. Tek. Inform. C.I.T , vol. 11, no. 2, pp. 45–50, 2019, [Online]. Available: www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI.
[13] J. N. Juwono, N. Don, B. Julienne, A. S. Yogatama, and M. H. Widianto, “Motorized Vehicle Diagnosis Design Using the Internet of Things Concept with the Help of Tsukamoto ’ s Fuzzy Logic Algorithm,” vol. 4, no. 2, 2023, doi: 10.18196/jrc.v4i2.17256.
[14] F. Satria and A. J. P. Sibarani, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  130–149,  2020,  doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3944.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 218~226 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[15] S.  Kozarević  and  A.  Puška,  “Use  of  fuzzy  logic  for  measuring  practices  and  performances  of  supply chain,” Oper. Res. Perspect. , vol. 5, no. March, pp. 150–160, 2018, doi: 10.1016/j.orp.2018.07.001.
[16] N.  Khairina,  “Analisis  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan  Status  Kesehatan Tubuh Seseorang,” SinkrOn , vol. 1, no. 1, p. 19, 2017, doi: 10.33395/sinkron.v1i1.5.
[17] W.  Hadikurniawati,  E.  Winarno,  M.  Taufiq  Anwar,  and  T.  Dwi  Cahyono,  “Fuzzy  Inference  System Tsukamoto for Decision Making in Ordering Goods (Building Materials),” Atlantis-Press.Com , vol. 208, no.  Icist  2020,  pp.  50–53,  2021,  [Online].  Available:  https://www.atlantis-press.com/proceedings/icist- 20/125964991.