Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Logika Fuzzy Model Sugeno
M. Habibur Rohman 1) , Rika Yunitarini 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura Email: 1) habib780@gmail.com i

## ABSTRAK
Dalam  rangka  memilih  calon  mahasiswa  baru  yang  mempunyai  kemampuan  akademik untuk  mengikuti  dan  menyelesaikan  studi  di  perguruan  tinggi  dengan  baik  dan  sesuai batas  waktu  yang  ditentukan,  maka  perlu  adanya  proses  seleksi.  Universitas  Trunojoyo menyelengarakan program untuk penerimaan calon mahasiswa baru. Salah satunya jalur Seleksi Mandiri Masuk Universitas Trunojoyo Madura. Untuk penerimaan mahasiswa baru program  S1  dan  Diploma  yang  dilaksanakan  melalui  ujian  tes  tulis.  Kriteria  jalur  seleksi mandiri  ini  antara  lain  Tes  Potensi  Akademik  (TPA  ),  Tes  Pengetahuan  Dasar  (TPD), Indeks  Sekolah  dan  Akreditasi  Sekolah.  Setelah  calon  mahasiswa  melakukan pendaftaran  dengan  memenuhi  syarat  yang  telah  ditentukan,  maka  mereka  wajib melakukan  ujian  tes online .  Hasil  ujian  dan  data  sekolah  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan untuk uji kriteria dan seleksi penerimaan mahasiswa baru. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode logika  fuzzy model  sugeno. Logika  Fuzzy merupakan  salah  satu  ilmu  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  mengenai  menganalisa  ketidakpastian.  Dalam  penelitian ini logika  fuzzy model  sugeno  digunakan  untuk  menentukan  nilai  rata  -  rata  kriteria dengan  menggunakan  aturan  ( rule ).  Dengan  ini  Peneliti  mencoba  menawarkan  sebuah solusi  sistem  yang  dapat  menerima  data  mahasiswa  secara online serta  merekapitulasi data  calon  mahasiswa  dan  mempermudah  menganalisis  data  untuk  membantu memberikan informasi sebagai hasil pengambilan keputusan.
Kata Kunci : Penerimaan mahasiswa baru, logika fuzzy model sugeno

## New Student Acceptance Decision Support System Using Sugeno Fuzzy Logic Method ABSTRACT
In  order  to  select  new  students  who  have  the  academic  ability  to  pursue  and complete college studies properly and within the limits prescribed time, hence the need for the selection process. Trunojoyo university organizes programs for new admissions. One of  these  pathways  self-selection  in  trunojoyo  university.  For  new  admissions,  s1  and diploma  programs  are  implemented  through  a  written  test  exam.  Path  of  self-selection criteria includes academic potential test (TPA), basic knowledge test (TPD), index school and  school  accreditation.  After  registering  with  prospective  students  who  have  been determined eligible, they must conduct an online test exam. Exam results and school data are  used  as  consideration  for  the  selection  of  test  criteria  and  new  admissions.  The methodology  used  in  the  development  of  a  decision  support  system  using  fuzzy  logic method Sugeno models. Fuzzy logic is one of the sciences used to solve the problem of analyzing uncertainty. In this study sugeno fuzzy logic models are used to determine the value  -  average  criteria  by  using  the  rule  (rule).  With  these  researchers  try  to  offer  a system  solution  that  can  receive  data  online  students  and  prospective  students recapitulate the data and make it easy to analyze the data to help inform decision-making as a result.
keywords: admission of new students, Sugeno fuzzy logic models

## PENDAHULUAN

## Latar belakang
Universitas  Trunojoyo  Madura  (UTM)  merupakan  revolusi  dari  Universitas Bangkalan (Unibang) yang mulanya berstatus perguruan tinggi swasta kemudian berubah menjadi  perguruan  tinggi  negeri  pada  tahun  2001.  Keberadaan  Universitas  Trunojoyo Madura  saat  ini  masih  dalam  tahap  pembenahan  seperti  renovasi  gedung-gedung perkuliahan  dan  pembangunan  ruang  kuliah  bersama  (RKB).  Pembenahan  tersebut selalu dilakukan guna memajukan pendidikan di Indonesia.
Pembenahan  yang  dilakukan  tidak  hanya  dalam  bentuk  pembangunan  gedung saja, akan tetapi pembenahan juga dilakukan pada segi akademik. Seperti yang dilakukan oleh  setiap  prodi  difakultas  teknik.  Saat  ini  setiap  prodi  yang  ada  difakultas  teknik berupaya  untuk  meningkatkan  nilai  akreditasinya.  Akreditasi  merupakan  salah  satu bentuk  penilaian  (evaluasi)  mutu  dan  kelayakan  institusi  perguruan  tinggi  atau  program studi yang dilakukan oleh organisasi atau badan mandiri di luar perguruan tinggi (Ban-PT, 2008).  Salah  satu  standar  akreditasi  program  studi  sarjana  yaitu  mutu  mahasiswa  dan lulusan.  Mahasiswa  yang  berprestasi  diharapkan  dapat  memberikan  nilai  lebih  sehingga nantinya dapat bermanfaat bagi masyarakat. Oleh karena itu program studi dituntut untuk berperan  aktif  dalam  melakukan  penyeleksian  /  perekrutan  calon  mahasiswa  yang mempunyai kemampuan akademik untuk mengikuti dan menyelesaikan studi diperguruan tinggi dengan baik dan sesuai batas waktu yang ditentukan yang nantinya menghasilkan lulusan yang bermutu.
Fakultas  Teknik  Universitas  Trunojoyo  Madura  menyelengarakan  sistem  untuk penerimaan  calon  mahasiswa  reguler  melalui  Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi Negeri  (SNMPTN),  Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN),  BIDIK MISI,  Seleksi  Mandiri  Masuk  Universitas  Trunojoyo  Madura  (SMMUTM)  Kemitraan, SMMUTM  PONPES  dan  Menyelenggarakan  SMMUTM  UMUM    adalah  seleksi penerimaan  mahasiswa  berprestasi,  dimana  Universitas  Trunojoyo  Madura  Memberikan kesempatan  kepada  siswa –  siswi  lulusan  SAM/SMK/MA/MAK  untuk  mengikuti  seleksi mandiri  masuk    Universitas  Trunojoyo  Madura  (SMMUTM)  UMUM  untuk  penerimaan mahasiswa  baru  program  S1  dan  Diploma.  Sistem  seleksi  SMMUTM      Melalui  tes  tulis dengan kriteria Tes Potensi Akademik (TPA), Tes Pengetahuan Dasar (TPD) dan Indeks sekolah.  untuk  penerimaan  mahasiswa  baru  program  S1  dan  Diploma.  Dengan perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat    adanya  teknologi  internet  dapat memberikan  kemudahan  dalam  transaksi  dan    akses  informasi  bisa  dilakukan  dalam waktu cepat.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah dengan metode logika fuzzy. Logika fuzzy  diangap  mampu  memetakan  suatu  input  dan  output  tanpa  mengabaikan  faktor- faktor  yang  ada.  Berdasarkan  logika  fuzzy  ini  dapat  dihasilkan  suatu  model  sistem  yang dapat  menentukan  penerimaan  mahasiswa  baru.  Logika  fuzzy  mempunyai  toleransi terhadap  data-data  yang  ada  dan  fleksibel[1].  Adapun  sistem  akan  merekapitulasi  dan merengking  secara  otomatis  data  calon  mahasiswa  sesuai  dengan  peringkat    nilai  hasil model sugeno dan kuota masing – masing prodi. Hasil seleksi berupa calon mahasiswa di terima di prodi pilihan dan tidak diterima di Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasikan sistem pendukung keputusan penentuan penerimaan  mahasiswa  baru  dalam    proses  pengambilan  kebijakan  seleksi  mahasiswa baru  yang  menggunakan logika  fuzzy dengan Model  Sugeno  dan  memudahkan pengolahan data dan pembuatan laporan yang dibutuhkan panitia serta calon mahasiswa.

## Metode
Logika  fuzzy adalah  salah  satu  komponen  pembentuk soft  computing . Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy  adalah  teori  himpunan  fuzzy.  Pada  teori  himpunan  fuzzy,  peranan  derajat keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau  membership  function  menjadi ciri utama dalam penalaran dengan logika fuzzy tersebut [6].
Logika  fuzzy “dapat  dianggap  sebagai  kotak  hitam  yang  berhubungan  antara rua ng input menuju ruang output” [5]. Kotak hitam tersebut berisi cara atau metode yang dapat digunakan untuk mengolah data input menjadi output dalam bentuk informasi yang baik.  Terdapat beberapa alasan orang menggunakan logika fuzzy  karena:
1.  Konsep logika fuzzy mudah dimengerti.
2.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran  fuzzy  sangat  sederhana  dan  mudah dimengerti,
3. Logika fuzzy sangat fleksibel,
4. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat,
5. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks,
6. Logika  fuzzy dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan,
7. Logika  fuzzy dapat  bekerjasama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional , dan
8. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami[1].

## Medel sugeno
Penalaran  dengan  model  sugeno  hampir  sama  dengan  penalaran  mamdani, hanya  saja output ( konsekuen )  sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan  berupa konstanta  atau  persamaan  linear.  Model  ini  diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang pada tahun 1985[1] .
Sistem fuzzy sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh fuzzy murni untuk menambah  suatu  perhitungan  matematika  sederhana  sebagai  bagian  THEN.  Pada perubahan  ini,  sistem  fuzzy  memiliki  suatu  nilai  rata-rata  tertimbang  ( Weighted  Average Values )  di  dalam  bagian  aturan  fuzzy  IF-THEN.  Menurut  cox  (1994),  metode  sugeno terdiri dari 2 jenis, yaitu:
1. Model fuzzy sugeno orde-nol
Secara umum bentuk model fuzzy sugeno Orde-Nol adalah:
IF (x1 is A1) • (x2 is A2) • (x3 is A3) • ......  • (xN is AN) THEN z=k
dengan  AN  adalah  himpunan  fuzzy  ke-N  sebagai  anteseden,  dan  k  adalah  suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen.
2. Model fuzzy sugeno orde-satu
Secara umum bentuk model fuzzy sugeno Orde-Satu adalah:
IF (x1 is A1)  • ...... • (xN is AN) THEN z = p1*x1 + … + pN*xN + q
dengan  AN  adalah  himpunan  fuzzy  ke-N  sebagai  anteseden,  dan  pN  adalah  suatu konstanta  (tegas)  ke-N    dan  q  juga  merupakan  konstanta  dalam  konsekuen.  Apabila komposisi aturan menggunakan model sugeno, maka deffuzifikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya[6].

## Tahapan-tahapan model Sugeno
Tahapan-tahapan dalam model Sugeno yaitu sebagai berikut :

## a.  Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  tahapan  ini  variabel input ( crisp )  dari  sistem  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 crisp dan  menentukan  derajat  di  mana  nilai-nilai  tersebut  menjadi  anggota  dari setiap himpunan fuzzy yang sesuai.
b.  Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap  aturan  pada  basis  pengetahuan  fuzzy  akan  berhubungan  dengan  suatu relasi  fuzzy.  Bentuk  umum  dari  aturan  yang  digunakan  dalam  fungsi  implikasi  Dengan  x dan  y  adalah  skalar,  dan  A  dan  B  adalah  himpunan  fuzzy.  Aturan  yang  mengikuti  IF disebut sebagai antesenden sedangkan aturan yang mengikuti THEN disebut konsekuen. Aturan ini dapat diperluas dengan menggunakan operator fuzzy
Secara umum fungsi implikasi yang dapat digunakan yaitu sebagai berikut:
1. Min ( minimum )
Fungsi ini akan memotong output himpunan fuzzy.
2. Dot ( product )
Fungsi ini akan menskala output himpunan fuzzy. Pada model Sugeno ini, fungsi implikasi yang digunakan adalah fungsi min.
c.  Defuzzifikasi (Defuzzification)
Proses  defuzzifikasi  pada    model    Sugeno    dilakukan  dengan  perhitungan Weight Average (WA)[7].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam perancangan sistem pendukung keputusan yang dibuat, terdapat beberapa proses  yang  dilakukan  dari  awal  sampai  akhir,  sistem  digambarkan  secara  umum  pada Gambar 1:
Mulai Peserta
Panitia Melihat Informasi Pendaftaran Mengumumkan Informasi Pendaftaran
Peserta melakukan Pendaftaran
Melihat, Mengubah data dan Mencetak Kartu
Melakukan Ujian Online TPA/TPD Melihat Hasil Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Mengelolah Data Peserta Mahasiswa baru Membuat,
Mengubah & Delete
Soal Ujian Online TPA/TPD Mengelolah Nilai Ujian Online
Melakukan Seleksi
Mahasiswa Baru
Mengumumkan Hasil Seleksi Mahasiswa Baru Selesai
Model  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  model  sugeno,  berikut  adalah flowchat model sugeno.
a.  Masukan nilai variabel
Data variabel yang diperlukan dalam sitem sebagai inputan dalam proses seleksi ini adlah nilai Tes Potensi Akademik (TPA), Nilai Tes Pengetahuan Dasar (TPD), Akreditasi Sekolah, Indeks Sekolah. Nilai variabel-variabel tersebut dimasukan ke dalam himpunan fuzzy dengan atibut linguistik masing-masing.
b.  Menentukan Derajat Keanggotaan
Setiap variabel sistem  dalam  himpunan fuzzy ditentukan  derajat  keanggotaanya  ( u ) untuk  setiap  atribut  linguistiknya.  Dimana  derajat  keanggotaan  tersebut  menjadi  nilai himpunan fuzzy.
c.  Menghitung predikat aturan( a )
Variabel-variabel yang  telah  dimasukan  dalam  himpunan fuzzy, dibentuk  aturan- aturan  yang  diperolah  dengan  mengkobinasikan  masing-masing.  Aturan-aturan  yang telah diperoleh akan dihitung nilai predikat aturanya dengan proses implikasi.
Dalam  model  sugeno  proses  implikasi  dilakukan  operasi  min.  Predikat  aturan  diperoleh dengan  mengambil  nilai  minimum  dari  derajat  kenggotaan  variabel  yang  satu  dengan yang lain, yang telah dikombinasika dalam aturan yang telah ditentukan sebelumnya. d.  Defuzifikasi
Setelah  menghitung  semua  predikat  aturan  yang  telah  ditentukan,  nilai  defuzzifikasi dapat  ditentukan.  Pada  model  sugeno  nilai  defuzzifikasi  diperoleh  dengan  perhitungan Weight Average ( WA ):
WA  = 𝑎 1 𝑧 1 +𝑎 2 𝑧 2 +𝑎 3 𝑧 3 +⋯+𝑎 𝑛 𝑧 𝑛 𝑎 1 + 𝑎 2 + 𝑎 3 + …+𝑎 𝑛
e.  Penentuan Calon Mahaiswa baru
Proses penentuan mahasiswa baru berdasarkan daya tampung dan nilai tertinggi dari masing-masing prodi di Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura.
f.  Hasil Keputusan
Hasil keputusan adalah hasil penentuan calon mahasiswa Adapun flowchat alur sistem dapat dilihat pada gambar 2:
Gambar 2. Flowchat alur system

## Use case Diagram
Use case diagram sistem pendukung keputusan penerimaan mahasiswa baru Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura. Dapat dilihat pada gambar 3.
Mulai
Masukan Nilai Variabel Menentukan Derajat Keanggotaan Penentuan Mahasiswa Baru Defuzzifikasi Menghitung Predikat Hasil Keputusan Selesai Mengumumkan Informasi Penerimaan Mahasiswa baru Peserta Panitia Melihat Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Melakukan Pendaftaran Mahasiswa Baru Melihat, Merubah data & Mencetak kartu Membuat, Mengubah & Menghapus Soal TPA/TPD Melakukan Ujian Online TPA/TPD Mengelolah Nilai Ujian Online Melakukan Seleksi Mahasiswa Baru Mengumumkan Hasil Seleksi Mahasiswa Baru Melihat Hasil Seleksi Mahasiswa Baru Mengelolah Kuota Mahasiswa
Berikut keterangan dari usecase gambar 3: a.  Admin mempublikasikan pengumuman pendaftaran mahasiswa baru b.  User melihat pengumuman pendaftaran mahasiswa baru
c. User melakukan pendaftaran online dengan mengisi data peserta.
d.  Calon mahasiswa dapat melihat, mengubah dan mendapatkan kartu tanda peserta penerimaan mahasiswa baru jalur SMMUTM yang dapat di- print langsung setelah mengisi formulir pendaftaran.
e.  Admin mengola data calon mahasiswa.
f. membuat,  mengubah  dan  menghapus  soal  ujian online penerimaan  mahasiswa baru.
g.  User melakukan ujian online penerimaan mahasiswa baru.
h.  Admin  melakukan  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  dengan  masukan  nilai kriteria  yang  sudah  ada  untuk  menentukan  calon  mahasiswa  yang  diterima  atau tidak diterima.
i. Setelah  admin  mendapatkan  hasil  seleksi,  admin  mengumumkan  hasil  seleksi penentuan mahasiswa baru
j. User melihat hasil seleksi penerimaan mahasiswa baru.
Sistem  inferenzy fuzzy penentuan  mahasiswa  baru  yang  dibuat  mempunyai  4 variabel input, variabel input terdiri atas  Tes Potensi Akedemik, Tes Pengetahuan Dasar, Akreditasi Sekolah, dan Indeks Sekolah.
1.  Tes Potensi Akademik (TPA) adalah tes untuk mengukur kemampuan akademik yang diperlukan  untuk  menunjang  keberhasilan  calon  mahasiswa  saat  mengikuti  dan menyelesaikan  studi  di  pergurun  tinggi  yang  terdiri  atas  kemampuan  fisika,  biologi, kimia dan matematika.
2.  Tes  Pengetahuan  Dasar  (TPD)  adalah  tes  untuk  mengukur  kmampuan  dasar  yang diperlukan  untuk  menunjang  keberhasilan  calon  mahasiswa  menyelesaikan  studi diperguruan tinggi, terdiri dari kemampuan bahasa indonesia dan bahasa inggris.
3.  Akreditasi  Sekolah  adalah  kegiatan  penilaian  sekolah  secara  sistematis  dan komprehensif melalui kegiatan evaluasi diri dan evaluasi eksternal  untuk menentuksn kelayakan  dan  kinerja  sekolah,  yang  dilakukan  oleh  Badan  Akreditasi  Nasional- Sekolah/Madrasah (BAN-S/M).
4.  Indek  Sekolah  adalah  penilaian  rekam  jejak  dan    prestasi  para  alumni  sekolah  yang sudah kuliah di PTN.
Dengan  menggunakan  data  yang  sudah  ada  dibuat  contoh  kasus.  Seorang peserta  seleksi  memiliki  nilai  TPA  75,  nilai  TPD  84,  akreditasi  sekolah  A  dan  indek seolah 2.9.
Langkah pertama adalah  mencari derajat kenggotaan masing-masing variabel.
1.  TPA
Dari persamaan (8) nilai TPA = 90 maka derajat keangotaan fuzzy pada himpunan adalah::
a.  Himpunan fuzzy rendah
𝑢 𝑟 (75) = 65 − 75 65 − 1 = − 0.156
b.  Himpunan fuzzy sedang
𝑢 𝑠 (75) = 75 − 40 75 − 40 = 1
c.  Himpunan fuzzy tinggi
𝑢 𝑡 (75) = 75 − 80 100 − 80 = −0.25
Gambar 4. Derajat Keanggotaan Tes Potensi Akademik
2.  TPD
Dari  persamaan  (9)  nilai  TPD  =  90  maka  derajat  keangotaan fuzzy pada  setiap himpunan adalah :
a.  Himpunan fuzzy kurang
𝑢 𝑘 (84) = 65 − 84 65 − 1 = − 0.296
b.  Himpunan fuzzy cukup
𝑢 𝑐 (84) = 90 − 84 90 − 75 = 0.4
c.  Himpunan fuzzy baik
𝑢 𝑏 (84) = 84 − 80 100 − 80 = 0.2 1 65 40 75 80 100 90 82 45 0 1 0.53 0.2 kurang sedang tinggi
Gambar 5. Derajat Keanggotaan Tes Pengetahuan Dasar 3.  Akreditasi Sekolah
Dari  persamaan  (10)  nilai  AK  =  90  maka  derajat  keangotaan fuzzy pada  setiap himpunan adalah :
a.  Himpunan fuzzy A
𝑢 𝑎 (95) = 95 − 80 100 − 80 = 0.75
b.  Himpunan fuzzy B
𝑢 𝑏 (95) = 95 − 60 75 − 60 = 2.333
c.  Himpunan fuzzy C
𝑢 𝑐 (95) = 75 − 95 75 − 60 = −0.8
d.  Himpunan fuzzy TT
𝑢 𝑡𝑡 (95) = 50 − 95 50 − 25 = −1.6
Gambar 6. Derajat Keanggotaan Akreditasi Sekolah
4.  Indeks Sekolah
Dari  persamaan  (11)  nilai  IS  =  2.9  maka  derajat  keangotaan fuzzy pada  setiap himpunan adalah :
1 65 40 75 80 100 90 82 45 0 1 0.53 0.2 kurang sedang tinggi
40 25 60 80 100 90 85 50 0 1 0.50 0.25 TT B A 75 95 C 0.75
a.  Himpunan fuzzy rendah
𝑢 𝑟 (2.9) = 2.0 − 2.9 2.0 − 0.5 = −0.6
b.  Himpunan fuzzy sedang 1
𝑢 𝑟 (2.9) = 3.0 − 2.9 3.0 − 2.5 = 0.4
c.  Himpunan fuzzy tinggi
𝑢 𝑟 (2.9) = 2.9 − 2.75 4.0 − 2.75 = 0.12
Gambar 7. Derajat Keanggotaan Indeks Sekolah
Langkah  kedua  adalah  menghitung  nilai  predikat  aturan,  karena  operator  yang dipakai adalah operator AND maka pada proses implikasi ini menggunakan fungsi min, mencari  nilai  keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada  himpunan.  Hasil  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Nilai predikat Aturan Model Sugeno
IF (AND) Nilai Predikat kode TPD TPA IS AS P56 1 0.2 0.2 0.75 0.2 P60 1 0.2 0.12 0.75 0.12 P68 1 0.4 0.2 0.75 0.2 P72 1 0.4 0.12 0.75 0.12
Langkah terakhir adalah defuzzifikasi, pada model sugeno ada beberapa cara yang dapat  digunakan  dalam  proses  defuzzifikasi  diantaranya  dengan height  method dan perhitungan weight  average  (wa). Jika  menggunakan height  method maka  dari keseluruan nilai predikat yang ada, dipilih nilai maksimum yaitu predikat nilai 89.75.
Pada penelitian ini peneliti menggunakan perhitungan weight averange (12), dengan menentukan nilai output terlebih dahulu.
2.5 1.75 2.75 2.6 4.00 3.00 2.00 0 1 0.8 0.2 kurang cukup baik 0.50
WA  = 𝑎 1 𝑧 1 + 𝑎 2 𝑧 2 + 𝑎 3 𝑧 3 + ⋯ + 𝑎 𝑛 𝑧 𝑛 𝑎 1 +   𝑎 2 +   𝑎 3 +   … + 𝑎 𝑛 = 0.2 ∗ 84.75 + 0.12 ∗ 89.75 + 0.2 ∗ 84.75 + 0.12 ∗ 89.75
0.2 + 0.12 + 0.2 + 0.12 = 55.44

## 0.64 = 85.625
Penetuan  penerimaan  mahasiswa  baru  berdasarkan  dengan  hasil  nilai fuzzy model  sugeno, urutan  pilihan  prodi  dan ketersedian  daya  tampung  masing-masing prodi. Ketika calon mahasiswa memiliki nilai yang menduduki range kuota maka akan diterima  diprodi  pilihan  pertama.    Ketika  nilai fuzzy  model  sugeno tidak  menduduki range  kuota  diprodi  pilihan  pertama  nilai  peserta  akan  diseleksi  diprodi  pilhan  yang kedua,  jika  nilai fuzzy  model  sugeno termasuk  dalam  range  kuota  calon  mahasiswa diterima dipilihan kedua dan jika nilai fuzzy model sugeno tidak termasuk dalam range calon mahaiswa tidak diterima difakultas teknik. Adapun kuota mahasiswa baru masing – masing prodi Fakultas Teknik dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Kuota Mahasiswa Baru Masing – masing prodi No. Prodi Kuota 1 Teknik Informatika 15 2 Teknik Industri 15 3 Manajemen Informatika 30 4 Mekatronika 30 5 Teknik Multimedia & jaringan 25 6 Teknik Elektro 15 Jumlah Kuota 130
Berikut  jumlah  hasil  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  Fakultas  Teknik Universitas  Trunojoyo  Madura  tahun  2013.  Adapun  hasil  seleksi  dapat  dilihat  pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru No. Kategori Hasil 1 Teknik Informatika 15 2 Teknik Industri 15 3 Manajemen Informatika 30 4 Mekatronika 27 5 Teknik Multimedia & jaringan 25 6 Teknik Elektro 15 7 Tidak Lulus Seleksi 48 Jumlah Peserta 175

## SIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sistem  ini  dapat  mempermudah  pekerjaan  dan  minimalisir  kesalahan  yang dilakukan  oleh  panitia  penerimaan  mahasiswa  baru.  Dengan  pengolahan  data  yang
dilakukan  dapat  menghasilkan  informasi  data  calon  mahasiswa  yang  cukup  untuk  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  calon  mahasiswa  yang  memenuhi  kualifikasi masuk  ke  Fakultas  Teknik  Universitas  Trunojoyo  Madura.  Penentuan  penerimaan mahasiwa baru berdasarkan daya tampung dan nilai tertinggi dari tiapa-tiap prodi melalui perhitungan menggunakan metode logika fuzzy model sugeno.

## Saran
Penambahan  sistem  daftar  ulang  dan  pembayaran  secara  online  karena  sampai saat  ini  masih  menggunakan  cara  konvensional.  Pengolahan  data  calon  mahaiswa  baru yang  lebih  banyak  dan  luas,  sehingga  sistem  ini  benar-benar  dapat  digunakan  sebagai satu  gambaran  dalam  pengambilan  keputusan  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Fakultas Teknik Universtas Trunojoyo Madura.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,H. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung Keputusan . Edisi 2, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010
[2]  Ramdani,  Indra.,  Imam  Syaifudin,  Novian  Endarsari,  Sheila  Nurul.  2012. Fuzbezy inference system dengan metode sugeno untuk penentuan banyaknya asisten  laboratorium  yang  diterima  pada  saat  rekrutmen. SNATI  2012  ISSN: 1907-5022
[3]  Novita,  Pia.N.,  Sri  Lesrati. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Mahasiswa Baru Pada FIKOM UNDA.
[4]  Rustiawan,  Asep.H.,  Dini  Destiani,  Andri  Ikwana.2012. Sistem  Pendukung Keputusan  Penyeleksian  Calon  Siswa  Baru  di  SMA  Negeri  3  Garut.  Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut ISSN : 2302 vol. 09 No.21 2012 [5]  Kusrini., konsep dan aplikasi SPK . Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2007
[6]  Kusumadewi,  Sri. Analilisis  dan  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box Matlab, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003
[7]  Tampubolon, M. V. (2010). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penyakit Diabetes Mellitus Dengan Metode Sugeno . Medan: USU.
[8]  Sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  Universitas  Trunojoyo  Madura. http://pmb.trunojoyo.ac.id/ diakses pada 12 Juni 2013.
[9]  Prosedur Operasional Baku (POB) SNMPTN 2013.
http://ppknunj.org/blog/2013/03/15/snmptn-2013/ diakses  pada  17  September
2013.