Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JOURNAL OF DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 1 No. 2 (2021) 82 - 87
ISSN Media Elektronik: -

## PENENTUAN JURUSAN SISWA SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4 , Luthfi Rakan Nabila 5 1,2,3,4,5 Informatika, fakultas Informatika, institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 17102010@ittelkom-pwt.ac.id, 2 ummi@ittelkom-pwt.ac.id,
3 17102013@ittelkom-pwt.ac.id, 4 17102042@ittelkom-pwt.ac.id, 5 20110010@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
According  to  the  Regulation  of  the  Minister  of  National  Education  (Permendiknas)  Number  22  of  2006,  the determination  of  majors  is  carried  out  at  the  end of  the  second  semester  of  class  X  and  the  implementation  of Teaching and Learning Activities (KBM) according to the program majors starts in the first semester of class XI. In fact, there are still many high school students who are confused about choosing a major in a tertiary institution and this phenomenon can be seen in high school students. There are several majors in high school programs such as  Natural  Sciences  (IPA),  Social  Sciences  (IPS),  and  Language.  This  research  is  expected  to  be  able  to determine  the  majors  according  to  the  abilities  of  the  new  students  for  the  process  of  selecting  majors  and provide  recommendations  that  help  students  in  determining  the  majors  in  SMA  using  the  Fuzzy  Tsukamoto method.  The  Tsukamoto  method  is  an  extension  of  monotonous  reasoning.  In  the  Tsukamoto  method,  each consequence of the IF-THEN rules must be represented by a fuzzy set with monotonous membership functions assisted  by  system  design  using  the  programming  language  PHP,  HTML,  Javascript,  and  MySQL  database, resulting  in  a  decision-making  system  using  the  fuzzy  method.  tsukamoto  which  is  a  useful  website  for determining  student majors so that it can lighten the work of the school  in  order to help  speed up and make it easier for schools to make decisions in choosing majors.
Keywords: Fuzzy Tsukamoto, Decision Support Systems, High School, Website, Science, Social Sciences, Languages.

## Abstrak
Sesuai  Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional  (Permendiknas)  Nomor  22  Tahun  2006,  penentuan  penjurusan dilaksanakan  pada  akhir  semester  dua  kelas  X  dan  pelaksanaan  Kegiatan  Belajar  Mengajar  (KBM)  sesuai jurusan  program  dimulai  pada  semester  satu  kelas  XI.  Dalam  kenyataannya  masih  banyak  siswa  SMA  yang kebingungan  dalam  memilih  jurusan  pada  Perguruan  Tinggi  dan  pada fenomena  ini  terlihat  pada Siswa  SMA, Terdapat  beberapa  penjurusan  pada  program  SMA  seperti  Ilmu  Pengetahuan  Alama  (IPA),  Ilmu  Pengetahuan Sosial  (IPS),  dan  Bahasa.  penelitian  ini  diharapkan  bisa  menentukan  jurusan  sesuai  dengan  kemampuan  yang dipunyai  siswa  baru  untuk  proses  pemilihan  jurusan  dan  memberikan  rekomendasi  yang  membantu  siswa/I dalam  menentukan  jurusan  pada  SMA  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Metode  Tsukamoto  adalah perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada  metode Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton dengan dibantu  perancangan  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  HTML,  Javascript,  dan  juga  database MySQL,  menghasilkan  sistem  penentuan  keputusan  jurusan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  yang merupakan website berguna untuk mentukan jurusan siswa sehingga dapat meringankan kerja pihak sekolah agar membantu mempercepat dan memudahkan sekolah untuk menentukan keputusan dalam pemilihan jurusan.
Kata kunci: Fuzzy Tsukamoto, Sistem Pendukung Keputusan, SMA, Website, IPA, IPS, Bahasa.
© 2021 Jurnal DINDA
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
1. Pendahuluan
Sesuai Peraturan Menteri Pendidikan Nasional (Permendiknas)  Nomor  22  Tahun  2006,  penentuan penjurusan dilaksanakan pada akhir semester dua kelas X  dan  pelaksanaan  Kegiatan  Belajar  Mengajar  (KBM) sesuai  jurusan  program  dimulai  pada  semester  satu kelas  XI[1].  Terdapat  beberapa  penjurusan  pada program  SMA seperti Ilmu Pengetahuan Alama (IPA), Ilmu  Pengetahuan  Sosial  (IPS),  dan  Bahasa.  Yang mana untuk penentuan jurusan siswa akan di ambil oleh sekolah dengan melewati  beberapa pertimbangan salah satunya  nilai  raport  pada  semasa  Sekolah  Menengah Pertama (SMP). Penjurusan pada sekolah menengah ke atas  memiliki  tujuan  antara  lain  mengelompokkan siswa sesuai  kecakapan, kemampuan, bakat, dan minat yang  relatif  sama  dengan  membantu  mempersiapkan siswa melanjutkan studi dan memilih dunia kerja, serta membantu  memperkokoh  keberhasilan  dan  kecocokan atas prestasi yang akan dicapai di waktu mendatang[2].Alasan  diadakan  penelitian  ini  dan  (4). Pertanyaan  tujuan.  Dalam  kenyataannya  masih  banyak siswa  SMA  yang  kebingungan  dalam  memilih  jurusan pada  Perguruan  Tinggi  dan  pada  fenomena  ini  terlihat pada  Siswa  SMA,  banyak  siswa  yang  masih  memilih jurusan  berlandaskan  keinginanya  dan  juga  banyak yang  hanya  mengikuti  temanya  untuk  bisa  bersama selalu.  Seharusnya  kemampuan  siswa  SMA  untuk menentukan jurusan di Perguruan Tinggi sesuai dengan minat dan kemampuannya ditentukan oleh sejauh mana informasi  yang dimiliki tentang minat dan kemampuan akademis [3].
Maka  dari  itu  penelitian  ini  diharapkan  bisa menentukan  jurusan  sesuai  dengan  kemampuan  yang dipunyai  siswa  baru  untuk  proses  pemilihan  jurusan dan  memberikan  rekomendasi  pada  pemilihan  jurusan sesuai minat dan keinginan mengunakan metode logika fuzzy tsukamoto.
Bercermin dengan  kekurangan diatas, penulis berusaha membantu  siswa  baru  pada  Sekolah  Menengah  Atas untuk menentukan jurusan yang akan diambilnya sesua dengan  kemampuan.  Dengan  begitu  kedepanya diharapkan permasalahan dalam pemilihan jurusan bisa diatasi.  Maka  dari  itu  penulis  mengangkat  judul “PENENTUAN  JURUSAN  SISWA  SEKOLAH MENENGAH  ATAS  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY TSUKAMOTO”
2. Metode Penelitian
2.1 Perancangan Sistem
Sama  dengan  yang  telah  dijabarkan  pada  pendahluan, untuk penilaian akan menggunakan nilai-nilai beberapa mata pelajaran yang selanjutnya penilaian tersebut akan dijadikan  faktor  pada  penetapan  kelas  dan  himpunan fuzzy.  Kemudian  himpunan  fuzzy  akan  dimasukan  ke dalam beberapa kategori  yaitu kurang, baik, dan bagus dan akan di jadikan kedalam input fuzzy tsukamoto.
2.2 Analisa Kebutuhan Input
Pada  proses  pengambilan  keputusan  input  dilakukan menggunakan  data  nilai  acak  siswa  SMP  untuk melakukan uji coba.

## 2.3 3. Analisis Kebutuhan Output
Output  yang  akan  didapatkan  pada  penelitian  kali  ini merupakan  alternative  yang  akan  mempunyai  nilai tinggi dibandingkan alternative nilai yang lainya. Hasil output merupakan sebuah urutan alternative dari tinggi ke  rendah,  yang  nantinya  hasil  akhir  akan  berasal  dari nilai kriteria yang ada.
Penalmpilan  urutan  akan  diawali  dengan  alternative tinggi  ke  alternative  rendah  yang  dimaksudkan  adalah alternative urutan kelas IPA, IPS dan Bahasa.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Flowchart Fuzzy Tsukamoto
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
3.2 Penyelesaian Dengan Fuzzy Tsukamoto
Dengan  melakukan  pengambilan  data  siswa  SMP secara  acak  yang  dimana  data  tersebut  berisi  data  diri dan data nilai siswa/I berdasarkan pilihan yang peneliti tentukan.
Tabel 3.1 Rentang Nilai Mata Pelajaran Mata Pelajaran Range Nilai IPS 0-100 Bahasa 0-100 IPA 0-100 Tabel 3.2 Contoh Kasus Inferensi Fuzzy Variabel Input Nilai Input IPS 65 Bahasa 82 IPA 75
3.3 Fungsi Keanggotaan Nilai
Fungsi pada derajat linier yang turun akan memperentasikan  himpunan  fuzzy  kurang,  fungsi derajat linier segitiga akan mempesentasikan himpunan fuzzy  baik,  dan  fungsi  derajat  linier  yang  naik  akan mempresentasikan himpunan fuzzy bagus.
3.3.1 IPS

## Derajat Kenggotaan IPS Kurang
(𝑋 − 40)
(55 − 40) ; 40 ≤ 𝑥  ≤ 55 1 ; x = 55
(70 − 𝑥) (70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70 0 ; x < 40 atau x > 70 Derajat Keanggotaan IPS Baik (𝑥 − 55)
(70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70 1 ; x = 70 (85 − 𝑥)
(85 − 70) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85 0 ; x < 55 atau x > 85
Derajat Keanggotaan IPS Bagus
(𝑥 − 70) (100 − 85) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85 1 ; x = 85
(100 − 𝑥)
(100 − 85) ; 85 ≤ 𝑥  ≤ 180
0 ; x < 55 atau x > 85

## 3.3.2 IPA

## Derajat Kenggotaan IPA Kurang
(𝑋 − 40) (55 − 40) ; 40 ≤ 𝑥  ≤ 55 1 ; x = 55 (70 − 𝑥) (70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70 0 ; x < 40 atau x > 70 Derajat Keanggotaan IPA Baik (𝑥 − 55) (70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70 1 ; x = 70
(85 − 𝑥)
(85 − 70) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85 0 ; x < 55 atau x > 85
Derajat Keanggotaan IPA Bagus
(𝑥 − 70) (100 − 85) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85 1 ; x = 85
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
(100 − 𝑥) (100 − 85) ; 85 ≤ 𝑥  ≤ 180
0 ; x < 55 atau x > 85
3.3.3 Bahasa

## Derajat Kenggotaan Bahasa Kurang
(𝑋 − 40) (55 − 40) ; 40 ≤ 𝑥  ≤ 55
1 ; x = 55
(70 − 𝑥)
(70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70
0 ; x < 40 atau x > 70

## Derajat Keanggotaan Bahasa Baik
(𝑥 − 55)
(70 − 55) ; 55 ≤ 𝑥  ≤ 70
1 ; x = 70
(85 − 𝑥)
(85 − 70) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85
0 ; x < 55 atau x > 85

## Derajat Keanggotaan IPA Bagus
(𝑥 − 70)
(100 − 85) ; 70 ≤ 𝑥  ≤ 85
1 ; x = 85
(100 − 𝑥)
(100 − 85) ; 85 ≤ 𝑥  ≤ 180
0 ; x < 55 atau x > 85

## 3.4 Rule
[R1] IF Bahasa cukup AND IPS Sangat Baik AND IPA cukup THEN IPS [R2]  IF  Bahasa  cukup  AND  IPS  cukup  AND  IPA cukup THEN IPS [R3]  IF  Bahasa  cukup  AND  IPS  cukup  AND  IPA sangat baik THEN IPA [R4] IF Bahasa cukup AND IPS baik AND IPA cukup THEN IPS [R5]  IF  Bahasa  cukup  AND  IPS  baik  AND  IPA  baik THEN IPA
[R6] IF Bahasa cukup AND IPS baik AND IPA sangat baik THEN IPA [R7] IF Bahasa cukup AND IPS sangat baik AND IPA cukup THEN IPS [R8] IF Bahasa cukup AND IPS sangat baik AND IPA baik THEN IPA [R9] IF Bahasa cukup AND IPS sangat baik AND IPA sangat baik THEN IPA [R10] IF Bahasa baik AND IPS cukup AND IPA cukup THEN Bahasa [R11] IF Bahasa baik  AND IPS cukup AND IPA baik THEN Bahasa [R12] IF Bahasa baik AND IPS cukup IPA Sangat baik THEN IPA [R13]  IF  Bahasa  baik  AND  IPS  baik  AND  IPA  baik THEN IPS [R14] IF Bahasa baik  AND IPS baik  AND IPA cukup THEN IPS [R15] IF Bahasa baik  AND IPS baik AND IPA sangat baik THEN IPA [R16] IF Bahasa baik  AND IPS sangat  baik AND IPA cukup THEN IPS [R17] IF Bahasa baik  AND IPS sangat  baik AND IPA baik THEN IPS [R18]  IF  Bahasa  baik  AND  IPS  sangat  baik  AND Bahasa sangat baik THEN IPA [R19]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  cukup  AND IPA cukup THEN Bahasa [R20]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  cukup  AND IPA baik THEN Bahasa [R21]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  cukup  AND IPA sangat baik THEN Bahasa [R22] IF Bahasa sangat  baik  AND IPS baik AND IPA cukup THEN Bahasa [R23] IF Bahasa sangat  baik  AND IPS baik AND IPA baik THEN Bahasa [R24] IF Bahasa sangat  baik  AND IPS baik AND IPA sangat baik THEN Bahasa [R25]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  sangat  baik AND IPA cukup THEN Bahasa [R26]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  sangat  baik AND IPA baik THEN IPS [R27]  IF  Bahasa  sangat  baik  AND  IPS  sangat  baik AND IPA sangat baik THEN IPA
3.5 Perancangan Sistem
3.5.1 Use Case Diagram
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
3.5.2 Rancangan Program
3.6 Implementasi
Implementasi  dari  penelitian  ini  nantinya  akan dirancang  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang  dapat digunakan untuk menentukan jurusan dengan perhitungan fuzzy tsukamoto.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  impementasi  system  yang  telah dilakukan penelti, dan didapatkan kesimpulan :
a.  Sistem pendukung keputusan untuk penentuan pada jurusan  SMA  dengan  metode  tsukamoto  yang  telah dirancang bisa membantu mempercepat dan memudahkan  sekolah  untuk  menentukan  keputusan dalam pelimilihan jurusan.
b.  Implementasi  jurusan  telah  berhasil  dibangun menggunakan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan dengan metode fuzzy tsukamoto.
c.  Sistem bisa melakukan penentuan juruan menggunakan  hasil  nilai  pada  Ujian  Akhir  Sekolah, dengan  menggunakan  tiga  mata  pelajaran  antara  lain: IPA, IPS, dan Bahasa.
d.  Pada  proses  penentuan  jurusan  menggunakan metode fuzzy tsukamoto akan menentukan hasil output keputusan  tiga  jurusan  antara  lain  :  IPA,  IPS,  dan Bahasa.

## 5. Saran
Dengan  kesimpulan  diaas  saran  yang  dapat  di sampaikan  untuk  pengembangan  sistem  penentuan selanjutnya sebagai berikut :
a.  Bisa  melakukan  pengembangan  pada  sistem  yang telah  dibuat  dengan  cara  menambahkan  jumlah  input mata  pelajaran  dengan  menyesuaikan  nilai  Ujian Nasional SMP.
b.  Diharapkan  kedepanya  sistem  penentuan  juruan kedepanya dapat diakses dengan aplikasi mobile. c.  Belum  adanya  keamanan  sistem  untuk  data  siswa, yang ditakutka hal yang tidak diinginkan terjadi.

## Daftar Rujukan
[1] M.  A.  Sasongko,  L.  Linawati,  and  H.  A.  Parhusip, “Penentuan  Penjurusan  Program  Peserta  Didik Tingkat  SMA  Menggunakan  Fuzzy  C-Means  dan Fuzzy  Inference  System  Mamdani,”  pp.  706–717, 2013.
[2] D.  N.  Handayani,  F.  N.  Hakim,  and  A.  Solechan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Jurusan  Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Atribute Decision  Making  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  Studi  Kasus  Pada  Sma  Islam  Sultan Agung  1  Semarang,” J.  Transform. ,  vol.  11,  no.  2, p. 69, 2014, doi: 10.26623/transformatika.v11i2.98.
[3] Ferdinandus  and  I.  luvi  I.  Astutik,  “Sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  siswa  sma kelas  xii  dalam  menentukan  jurusan  di  perguruan tinggi  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  metode mamdani,” Sist.  Nas.  "Inovasi  dalam  Desain  dan
Teknol. , pp. 158–168, 2015.
[4] D.  I.  Smk  and  N.  Makassar,  “Fakultas  Keguruan dan  Ilmu  Pendidikan,  Universitas  Muhammadiyah
Hikmah Quddustiani 1 , Ummi Athiyah 2 , Made Riza Kartika 3 , Rayhan Hidayat 4
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analtyics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 82 – 87
Makassar,” 2018.
[5] T. Marchwinski, “EconomiC impact of existing and new commuter rail service on retail and recreational spending  in  the  vicinity  of  station  areas,” Transp. Res.  Rec. ,  vol.  2008,  no.  1623,  pp.  135–143,  1998, doi: 10.3141/1623-18.
[6] Y.  Ferdiansyah  and  N.  Hidayat,  “Implementasi Metode  Fuzzy  -  Tsukamoto  Untuk  Diagnosis Penyakit  Pada  Kelamin  Laki  Laki,” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp. 7516–7520, 2018.
[7] A. A. Caraka, H. Haryanto, D. P. Kusumaningrum, S.  Astuti,  F.  I.  Komputer,  and  U.  D.  Nuswantoro, “Logika  Fuzzy  Menggunakan  Metode  Tsukamoto Untuk  Prediksi  Perilaku  Konsumen  Di  Toko Bangunan,” Techno.COM ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  255– 265,
2015,
[Online].
Available:
http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article /view/970.