KAJIAN PENERAPAN METODE LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN MAHASISWA TERBAIK

## Andi Saryoko
Program Studi Teknik Komputer AMIK BSI Jakarta Jl. R.S. Fatmawati No.24, Pondok Labu, Jakarta Selatan andi.asy@bsi.ac.id

## ABSTRACT
College is constantly develop academic climate in order to support the democratic process of  learning  who  directs  and  being  a  graduate  student  best  quality.Not  just  students  expected,  as science in the field but also to develop soft beraktivitas skillsnya to be an independent, graduates full  of  initiative,  work,  in  a  punctilious  manner  full  responsibility  and  persistent.This  capability student  can  get  from  92  formally  through  kokurikuler,  and  academic  curriculum  extra  and  an extern kurikuler.However, not all the students willing and able to be successful learner.Kerapkali student with an unusually high academic utilizing to use his time in activities and extra kokurikuler kurikuler.Contrarily active in the student organization kemahasiswaan and development activities soft  skills  not  obtain  the  value  of  academic  high.  It  sometimes  become  influence  or  constraint student in achievement or in externalisehis best be a student. In determining student best we can use  methods  fuzzy  logic.By  using  the  method  fuzzy  logic  expected  to  determine  best  student  by using criteria such as final scores consisting of scores central semester ( uts ), scores last semester ( uas ), value absent / presence, duty and value quiz. Then aside from the final score we can make a  judgment  is  parameters  of  the  value  of  liveliness  in  the  classroom  the  achievements  and  also keorganisasisan participation in value.By using four final score, variable the liveliness and value achievement  and  value  keorganisasian  proceed  with  fuzzy  logic  methods  have  high  accuracy  in determining the best student.
Keywords: the best students fuzzy logic

## PENDAHULUAN
Menuntut  ilmu,  menjadi  pribadi  yang lebih  baik,  mendapatkan  gelar  sarjana, mempunyai  keahlian  di  bidang  pendidikan yang digeluti dan bisa melanjutkan ke jenjang yang  lebih  tinggi  setelah  tamat  dari  jenjang Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  adalah tujuan  dari  sebagian  besar  mahasiswa  yang hidup di lingkungan kampus, meskipun diluar itu ada juga tujuan tujuan yang lain.
Pendidikan nasional berfungsi mengembangkan kemampuan dan membentuk  watak  serta  peradaban  bangsa yang bermantabat dalam rangka mencerdaskan kehidupan bangsa. Mengembangkan potensi peserta didik (mahasiswa)  agar  menjadi  manusia  yang beriman  dan  bertakwa  kepada  Tuhan  Yang Maha  Esa,  berahlak  mulia,  sehat,  berilmu, cakap,  kreatif,  mandiri,  dan  menjadi  warga negara  yang  demokratis  serta  bertanggung jawab  adalah  menjadi  tujuan  dari  pada pendidikan  nasional.  Perguruan  tinggi  secara terus menerus mengembangkan iklim
akademis  yang  demokratis  agar  dapat mendukung pelaksanaan proses pembelajaran yang mengarahkan mahasiswa menjadi lulusan yang terbaik dan berkualitas.
Mahasiswa  diharapkan  tidak  hanya menekuni  ilmu  dalam  bidangnya  saja,  tetapi juga  beraktivitas  untuk  mengembangkan  soft skillsnya  agar  menjadi  lulusan  yang  mandiri, penuh  inisiatif,  bekerja  secara  cermat,  penuh tanggung  jawab  dan  gigih.  Kemampuan  ini dapat  mahasiswa  peroleh  dari  pembekalan secara  formal  melalui  kurikulum  akademik dan  kokurikuler,  ekstra  dan  intra  kurikuler. Namun,  tidak  semua  mahasiswa  mau  dan mampu  untuk  menjadi  pembelajar  yang sukses.  Kerapkali  mahasiswa  dengan  nilai akademik  yang  tinggi  tidak  memanfaatkan peluang untuk menggunakan waktunya dalam kegiatan  kokurikuler  dan  ekstra  kurikuler. Sebaliknya  mahasiswa  yang  aktif  dalam organisasi  kemahasiswaan  dan  kegiatan pengembangan soft  skills tidak  memperoleh nilai  akademik  yang  tinggi.  Sementara  itu, dalam  era  persaingan  bebas  dibutuhkan lulusan  yang  memiliki  hard  skills  dan soft
skills yang  seimbang. Oleh karenanya di tiap perguruan tinggi perlu diidentifikasi mahasiswa  yang  dapat  melakukan  keduanya dan  yang  terbaik  perlu  diberi  penghargaan sebagai mahasiswa yang berprestasi.
Di  Kampus,  baik  di  Universitas  atau Pergeruan  tinggi  tempat  menimba  ilmu  yang jauh  dari  tempat  tinggal  mereka,  banyak tantangan  yang  harus  dipenuhi,  faktor internal  maupun  faktor  eksternal  berbagai permasalahan  pun  sedikit  demi  sedikit muncul  sehingga  kehidupan  mahasiswa  pun menjadi  semakin  beragam.  Masalah  masalah tersebut  muncul  karena  adanya  perbedaan antara  lingkungan  sekitar  tempat  dimana  dia tinggal  dan  kepribadian  mereka.  Banyak mahasiswa  yang  mengalami berbagai  macam permasalahan di berbagai penjuru universitas atau perguruan tinggi lainnya.
Banyak  pilihan  universitas  yang  bisa dimasuki,  baik  itu  di  dalam  kota  maupun  di luar  kota,  sehingga  menyebabkan  para mahasiswa  harus  jauh  dari  orang  tua  dan keluarga  mereka.  Lingkungan  kampus  atau berbagai  aktivitas  pembelajaran  di  kampus menuntut para mahasiswa untuk dapat belajar mandiri,  karena  mereka  jauh  dari  orang  tua dan sanak keluarga. Banyak mahasiswa yang tidak bisa menyesuaikan diri dengan lingkungan kampus karena kurangnya kepekaan  sosial  dan  rasa  tanggung  jawab mereka terhadap apa  yang ada di lingkungan sekitar. Masalah-masalah yang
dialami mahasiswa pun tidak  hanya  itu, banyak  yang lain  misalnya  :  dalam  hal  pembelajaran  di kampus  yang  dirasa  sangat  membosankan karena  mungkin  sebagian  dari  mereka menyesal  di  jurusan  yang  telah  dipilih, lingkungan kos yang tidak mendukung untuk belajar  dan  mengembangkan  diri,  dan sulitnya  membagi  waktu  antara  kuliah, mengerjakan  tugas,  dan  organisasi  sehingga sering  membolos  kuliah  dan  nilai  nya  pun menjadi  turun  drastis.  Di  sisi  lain,  orang  tua mereka menuntut anaknya untuk memperoleh Indeks  Prestasi  (IP)  yang  bagus  di  setiap semesternya,  dan  bisa  diandalkan  untuk memperoleh pekerjaan yang layak setelah dia lulus kuliah pada jenjang sarjana. Jika kondisi mahasiwa  yang  kurang  bersemangat  dalam menjalani  kuliah,  bagaimana  harapan  orang tua  itu  bisa  tercapai.  Mungkin  hanya kekecewaan  yang  akan  orang  tua  mereka dapatkan.
Mahasiswa  yang  mempunyai  banyak permasalahan  seperti  itu,  biasanya  karena kurang  menyadari  arti  tanggung  jawab, kedispilinan, komitmen dan resiko yang akan
mereka  hadapi  pada  masa  yang  akan  datang. Dimana  pada  masa  yang  akan  datang  para lulusan  dituntut  untuk  semakin  berkompeten dan profesional di bidangnya masing-masing. Kriteria  pekerjaan  dan  persaingannya  pun akan semakin ketat.
Kondisi  seperti  diatas  membuat  para mahasiswa mengalami banyak tekanan karena  berbagai  tuntutan  yang  harus  mereka hadapi. Kadang-kadang mereka sering mengabaikan  kewajiban  utama  mereka  di bangku  kuliah  yaitu  belajar.  Perlunya kesadaran tinggi untuk menyadarkan permasalahan  tersebut.  Kesadaran  diri  itu tentunya  timbul  dari  dalam  diri  mereka sendiri.
Salah  satu  masalah  yang  sangat kompleks  dan  pasti  dialami  oleh  mahasiswa adalah ketika  mahasiswa tidak bisa  membagi waktu  kuliah,  tugas,  dan  organisasi.  Kuliah harus dijalani sementara organisasi pun tidak bisa  ditinggalkan.  Ketika  antara  ketiga  hal tersebut  tidak  bisa  diatur  secara  bijaksana, maka akan berakibat fatal. Biasanya mahasiswa  yang  seperti  itu  bingung  harus memprioritaskan mana yang lebih penting.
Selain permasalahan di bidang akademik,  adapun  dari  bidang  non  akademik yaitu  kondisi  lingkungan  kos  yang  kurang nyaman,  tidak  bisa  beradaptasi  dengan lingkungan  baru  di  kampus  baik  itu  dosen atau  teman-temannya,  kondisi  ekonomi keluarga  yang  kurang  mencukupi,  kesulitan kesulitan  pribadi  yang  timbul  dari  dirinya sendiri,  permasalahan  kisah  kasih  cintanya dan  masih  banyak  yang  lain.  Hal  yang demikian  itu  menyebabkan  permasalahan mahasiswa  menjadi  semakin  banyak  dan tentunya  akan  semakin  kompleks.  Pada umumnya  masalah-masalah  yang  dihadapi mahasiswa  ini  dapat  menghambat  studi  yang harus mereka jalani.
Ketika mahasiswa menghadapi berbagai macam masalah yang ada, seringkali mereka  lari  dari  kenyataan  dan  bahkan menghindarinya,  sehingga  masalah  yang mereka  alami  pun  tidak  dapat  terselesaikan dengan  baik  dan  bahkan  tidak  ada  jalan keluarnya sama sekali.
Harusnya  kita  sebagai  mahasiswa mempunyai  rasa  tanggung  jawab  dan  rasa kepedulian  yang  tinggi  sehingga  bisa  lebih berkontribusi dengan baik, karena mahasiswa dianggap sudah dewasa dan bisa berkomitmen tinggi untuk menjalani kehidupan  yang  lebih  baik  lagi.  Sebagai mahasiswa  pun  jangan  mudah  terombang ambing dengan kondisi yang kurang mendukung  untuk  bisa  berkembang  ke  arah
Vol.X, No.2 September 2014
yang lebih baik, mahasiswa harus mempunyai  pendirian  yang  teguh  karena mahasiswa  merupakan  gerakan  perubahan. Tentunya  perubahan  menjadi  lebih  baik, sehingga  ketika  ada  masalah  yang  timbul, kita  bisa  menyelesaikannya  secara  dewasa dan  mencari  jalan  keluar  yang  terbaik. Berubahlah  menjadi  pribadi  yang  lebih  baik dengan  dimulai  dengan  niat  dari  dalam  diri sehingga  hasilnya  pun  sesuai  dengan  usaha keras yang telah kita lakukan.
Hal  seperti  itu  terkadang  menjadi pengaruh  atau  kendala  mahasiswa  dalam meraih  prestasi  atau  dalam  mewujudkan menjadi mahasiswa terbaik.
Dalam menentukan mahasiswa terbaik kita  dapat  menggunakan  metode  logika fuzzy.  Dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy diharapkan
dapat menentukan mahasiswa  terbaik  dengan  menggunakan kriteria  seperti  nilai  akhir  yang  terdiri  dari nilai  Ujian  Tengah  Semester  (UTS),  nilai Ujian Akhir Semester (UAS), nilai
Absen/kehadiran,  nilai  Tugas  dan  kuis. Kemudian  selain  dari  nilai  akhir  tersebut yang  bisa  kita  jadikan  parameter  penilaian adalah  dari  nilai  keaktifan  di  kelas,  nilai prestasi  dan  juga  nilai  keikutsertaan  dalam keorganisasisan.
Dari  hal  tersebut  di  atas  maka  dapat dirumuskan permasalahannya sebagai berikut :
a. Bagaimana menentukan mahasiswa terbaik dengan  melihat  beberapa  nilai  dari mahasiswa tersebut?
b.  Bagaimana  perbedaan  dalam  menentukan mahasiswa  terbaik  dengan  berbasis logika fuzzy dengan tanpa logika fuzzy?

## BAHAN DAN METODE
Menurut  Fitzgerald  dalam  Jogiyanto (2005) mendefinisikan bahwa “Sistem adalah suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegitan  atau  untuk  menyelesaikan  suatu sasaran tertentu”.
Sistem  secara  sederhana  merupakan suatu  kumpulan  atau  himpunan  dari  unsur- unsur,  komponen atau  variabel-variabel  yang terorganisir, saling berinteraksi, saling ketergantungan satu dengan yang lainnya dan terpadu.
Logika Fuzzy adalah bagian atau salah satu  metode  dalam  kecerdasan  buatan ( Artificial Intelligence ). Dalam logika konvensional  nilai  kebenaran  mempunyai kondisi yang pasti yaitu benar atau salah ( true
or false ), dengan tidak ada kondisi di antara. Prinsip  ini  dikemukakan  oleh  Aristoteles sekitar 2000 tahun yang  lalu sebagai  hukum Excluded  Middle dan  hukum  ini  telah mendominasi  pemikiran  logika  sampai    saat ini.
Namun, tentu saja pemikiran mengenai  logika  konvensional  dengan    nilai kebenaran yang pasti  yaitu  benar  atau salah dalam  kehidupan  nyata  sangatlah  tidak cocok. Logika Fuzzy merupakan suatu logika yang  dapat merepresentasikan keadaan  yang ada  di  dunia  nyata.  Teori tentang himpunan logika  samar  pertama  kali  dikemukakan  oleh Prof.  Lotfi  Zadeh  sekitar  tahun  1965  pada sebuah makalah yang  berjudul  “ Fuzzy Sets ”. Ia  berpendapat  bahwa    logika    benar  dan salah dari  logika  boolean atau konvensional tidak dapat mengatasi masalah yang ada pada dunia    nyata.  Setelah    itu,  sejak  pertengahan 1970-an,  para  peneliti  Jepang  berhasil mengaplikasikan  teori ini  ke dalam berbagai permasalahan  praktis.  Tidak  seperti    logika boolean,  logika fuzzy mempunyai  nilai  yang kontinyu.  Samar  ( fuzzy )  dinyatakan  dalam derajat  dari  suatu  keanggotaan  dan  derajat dari kebenaran. Oleh sebab  itu sesuatu dapat dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah pada waktu yang bersamaan. Teori himpunan individu  dapat memiliki derajat keanggotaan dengan    nilai    yang    kontinyu,  bukan  hanya nol dan satu.
Fuzzy  inference  system adalah  proses merumuskan  pemetaan  dari input yang diberikan  ke ouput dengan  menggunakan logika fuzzy . Pemetaan tersebut akan menjadi dasar  dari  keputusan  yang    akan  dibuat. Proses fuzzy logic melibatkan fungsi keanggotaan,  operator  logika fuzzy ,  dan aturan  jika  maka  ( if-then  rule )  (Goupeng, 2006).  Dalam  membangun  sistem  yang berbasis  pada  aturan fuzzy maka  akan digunakan variabel linguistik. Variabel linguistik  adalah  suatu interval  numerik dan mempunyai nilai-nilai linguistik, yang semantiknya didefinisikan oleh fungsi keanggotaannya. Misalnya, suhu adalah suatu variabel  linguistik  yang  bisa  didefinisikan pada  interval  (-100C,    400C).  Variabel tersebut  bisa  memiliki    nilai-nilai    linguistik seperti  ”Dingin”,  ”Hangat”,  ”Panas”  yang semantiknya didefinisikan oleh  fungsi-fungsi keanggotaan  tertentu.  Suatu  sistem  berbasis aturan fuzzy terdiri  dari  tiga  komponen utama: Fuzzification , Inference  ( Penalaran ) dan Defuzzification seperti  terlihat  pada gambar di bawah ini (Suyanto, 2008):
Fuzzification Inference Defuzzification Crips Input Fuzzy Input Fuzzy Rules Output Crips Value Fuzzy Output µ Sumber: Suyanto(2008)

## Gambar 1.Tiga Komponen Sistem berbasis fuzzy
Dari  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Fuzzification
Fuzzification berfungsi  untuk  mengubah masukan-masukan    yang    nilai  kebenarannya bersifat pasti  ( crisp input )  ke  dalam bentuk fuzzy input , yang berupa nilai  linguistik yang semantiknya    ditentukan    berdasarkan  fungsi keanggotaan tertentu.
2. Inference Inference melakukan penalaran
menggunakan fuzzy input dan fuzzy rules yang telah ditentukan sehingga menghasilkan
fuzzy output . Proses inference
memperhitungkan  semua  aturan  yang  ada dalam  basis  pengetahuan.  Hasil  dari  proses inference dipresentasikan oleh suatu fuzzy set untuk setiap variabel bebas (pada consequent ).  Derajat  keanggotaan  untuk setiap nilai  variabel tidak bebas   menyatakan ukuran  kompabilitas terhadap variabel bebas (pada antecedent ).
3.  De Fuzzification De Fuzzification atau penegasan  berfungsi untuk  mengubah fuzzy output menjadi crisp value berdasarkan  fungsi  keanggotaan  yang telah ditentukan.
Secara garis besar proses pada fuzzy logic dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Suyanto(2008)
Gambar .2. Proses pada logika fuzzy secara
umum
Ada  dua  jenis  sistem  inferensi fuzzy yang    berbeda  dalam  bagian deFuzzification yaitu  tipe  Mamdani  dan  tipe  Sugeno.  Tipe Mamdani mengharapkan fungsi output keanggotaan menjadi fuzzy set. Setelah proses penggabungan,  ada fuzzy set    untuk    setiap output variabel    yang    perlu deFuzzification yang  berfungsi untuk  mengintegrasikan  dan menemukan defuzzified output dan    juga memungkinkan  untuk  menggunakan rata-rata tertimbang  dari  beberapa  data.  Tipe  Sugeno mendukung  sistem  model  jenis    ini.  Pada umumnya, sistem tipe Sugeno dapat digunakan  untuk   model  sistem kesimpulan apapun,  di  mana  keluaran  fungsi-fungsi keanggotaan  adalah linier atau konstan . Logika fuzzy telah  diterapkan  dalam  aplikasi di berbagai bidang baik itu mencakup bidang industri,  ekonomi,  manajemen,  psikologi, teknik maupun bidang-bidang lainnya.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan adalah model eksperimen. Penelitian eksperimen  ini  bertujuan  untuk  menentukan mahasiswa  terbaik  berbasis  logika  fuzzy dengan  memasukkan  parameter-parameter. Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data primer yang diperoleh penulis secara langsung dari sumber dengan melakukan  pengambilan  data  mahasiswa. Dalam  melakukan  pengumpulan  data  penulis menggunakan cara observasi yaitu pengumpulan data dilakukan melalui pengamatan  langsung  yang  berkaitan  dengan objek  penelitian  dengan  cara  pengambilan sampel  ( sampling ),  yaitu  pemilihan  sejumlah item  tertentu  dari  seluruh  item  yang  ada dengan  tujuan  mempelajari  sebagian  item tersebut  untuk  mewakili  seluruh  itemnya.
Sebagian  item  yang  dipilih  disebut  sampel- sampel  ( samples ).  Sedang  seluruh  item  yang ada disebut populasi ( population ).
Dalam  penelitian  ini  diasumsikan bahwa nilai akhir yang terdiri dari nilai Ujian Tengah  Semester  (UTS),  nilai  Ujian  Akhir Semester (UAS), nilai Absen/kehadiran, nilai Tugas  dan  kuis.  Kemudian  selain  dari  nilai akhir  tersebut  nilai  keaktifan  di  kelas,  nilai prestasi  dan  juga  nilai  keikutsertaan  dalam keorganisasisan pada dasarnya dapat menentukan mahasiswa terbaik lebih tepat.
Jadi  keempat  parameter  tersebut  akan dijadikan sebagai masukan untuk sistem yang dirancang.  Dengan  bantuan  literatur  data, wawancara  dan  diskusi  dengan  dosen-dosen yang  mengajar,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan  yang  dijelaskan  parameter  untuk fuzzification input dan output sebagai berikut:
1. Nilai akhir mempunyai tiga nilai linguistik (Baik, Cukup dan Kurang)
2. Nilai keaktifan  mempunyai nilai  linguistik (Baik, Cukup, Kurang)
3.  Nilai  prestasi  mempunyai  nilai  linguistik (Baik, Cukup, Kurang)
4.  Nilai  keorganisasian  sebagai output mempunyai  nilai  linguistik  (Sangat  baik,
Baik, Kurang Baik).
Selanjutnya  akan  dijelaskan  dari  tahapan  – tahapan dalam pendekatan logika fuzzy:

## A. Proses fuzzifikasi
Secara  lebih  detail  dapat  diuraikan sebagai berikut:
1. Nilai Akhir Tabel 1. Nilai lingustik Nilai Akhir Nilai Linguistik Interval Kurang 0 - 60 Cukup 45 - 75 Baik 60 - 100 Sumber: Data hasil analisis penulis
ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy (Kusumadewi, 2010):
             60 0 , 60 60 60 , 1 x x x x kurang                            75 60 , 60 75 75 60 45 , 45 60 45 x x x x x cukup                    100 1 100 60 , 60 100 60 x x x x Baik 
Representasi dengan grafik dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Data hasil analisis penulis
Gambar 3. Grafik Keanggotaan untuk Nilai Akhir 2. Nilai Keaktifan Tabel 2. Nilai lingustik Nilai Keaktifan Nilai Linguistik Interval Kurang 0 - 60 Cukup 45 - 75 Baik 60 - 100 Sumber: Data hasil analisis penulis
ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy, (Kusumadewi, 2010) :
             60 0 , 60 60 60 , 1 x x x x kurang 
                          75 60 , 60 75 75 60 45 , 45 60 45 x x x x x cukup                    100 1 100 60 , 60 100 60 x x x x Baik  Representasi dengan grafik dapat digambarkan sebagai berikut: Sumber: Data hasil analisis penulis Gambar 4. Grafik keanggotaan untuk Nilai Keaktifan 3. Nilai Prestasi Tabel 3. Nilai lingustik Nilai Prestasi Nilai Linguistik Interval Kurang 0 – 2,5 Cukup 2 – 3 Baik 2,5 - 4 Sumber: Data hasil analisis penulis
ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan fuzzy, (Kusumadewi, 2010) :
             5 , 2 0 , 5 , 2 5 , 2 5 , 2 , 1 x x x x kurang                            3 5 , 2 , 5 , 2 3 3 5 , 2 2 , 2 5 , 2 2 x x x x x cukup                    4 1 4 5 , 2 , 60 100 5 , 2 x x x x Baik 
Representasi dengan grafik dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Data hasil analisis penulis
Gambar 5. Grafik keanggotaan untuk
Nilai Prestasi
4. Nilai Keorganisasian
Tabel 4. Nilai lingustik Nilai Keorganisasian Nilai Linguistik Interval Kurang Baik 0 - 90 Baik 85 - 95 Sangat Baik 90 - 100 Sumber: Data hasil analisis penulis
ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan fuzzy, (Kusumadewi 2010) :
             90 0 , 90 90 90 , 1 x x x x kurang 
                          95 90 , 90 95 95 90 85 , 85 90 85 x x x x x cukup                    100 1 100 90 , 90 100 90 x x x x Baik  Representasi dengan grafik dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Data hasil analisis penulis
Gambar .6. Grafik keanggotaan untuk Nilai Keorganisasian
B. Proses Inferensi Dengan  menggunakan  logika  fuzzy maka didapatkan Nilai yang dapat menunjukan mahasiswa-mahasiswa terbaik di kampus, sebagai berikut:
Tabel .5. Aturan fuzzy untuk menentukan mahasiswa terbaik Atur an Input Output Nilai Akh ir Nilai Keakti fan Nilai Prest asi Nilai Keorganis asian Atur an 1 Kura ng Kuran g Kura ng Kurang Baik Atur an 2 Kura ng Kuran g Cuku p Kurang Baik Atur an 3 Kura ng Kuran g Baik Kurang Baik Atur an 4 Kura ng Cukup Kura ng Kurang baik Atur an 5 Kura ng Cukup Cuku p Kurang Baik Atur an 6 Kura ng Cukup Baik Kurang Baik Atur an 7 Kura ng Baik Kura ng Kurang Baik Atur an 8 Kura ng Baik Cuku p Kurang Baik Atur an 9 Kura ng Baik Baik Kurang Baik Atur an 10 Cuk up Kuran g Kura ng Kurang Baik Atur an 11 Cuk up Kuran g Cuku p Kurang Baik Atur an 12 Cuk up Kuran g Baik Kurang Baik Atur an 13 Cuk up Cukup Kura ng Kurang Baik Atur an 14 Cuk up Cukup Cuku p Baik Atur an 15 Cuk up Cukup Baik Baik Atur an 16 Cuk up Baik Kura ng Kurang Baik Atur an 17 Cuk up Baik Cuku p Baik Atur an 18 Cuk up Baik Baik Baik Atur an 19 Baik Kuran g Kura ng Kurang Baik Atur an 20 Baik Kuran g Cuku p Kurang Baik Atur an 21 Baik Kuran g Baik Kurang Baik Atur an 22 Baik Cukup Kura ng Kurang Baik Atur an 23 Baik Cukup Cuku p Baik Atur an 24 Baik Cukup Baik Baik Atur Baik Baik Kura Kurang
an 25 ng Baik Atur an 26 Baik Baik Cuku p Baik
Atur an 27 Baik Baik Baik Sangat Baik
Sumber:  Data  hasil  analisis  penulis (2014)
Dengan  melihat  tabel  sebelumnya dapat diuraikan aturan fuzzy sebagai berikut: Aturan 1 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai Keaktifan  Kurang  dan  Nilai Prestasi  Kurang  maka  Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik Aturan 2 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai
Keaktifan  Kurang  dan  Nilai Prestasi Cukup maka Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik Aturan 3 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai Keaktifan  Kurang  dan  Nilai Prestasi Baik maka Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik
Aturan 4 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai Keaktifan  Cukup  dan  Nilai Prestasi  Kurang  maka  Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik Aturan 5 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai Keaktifan  Cukup  dan  Nilai
Prestasi Cukup maka Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik Aturan 6 : Jika Nilai Akhir Kurang dan Nilai Keaktifan  Cukup  dan  Nilai Prestasi Baik maka Nilai Keorganisasiannya Kurang Baik
Selanjutnya  untuk  aturan  ke  7  dan sampai  dengan  aturan  ke  27  sama  seperti aturan yang ada di atas berdasarkan dari tabel I.5.

## C. Proses Defuzifikasi
Proses  untuk  menghitung  derajat keanggotaan  dapat  diilustrasikan  dengan contoh  data  pertama  yang  mempunyai  Nilai Akhir  =  70,  Nilai  Keaktifan  =  70  dan  Nilai Prestasi 3,0 sebagai berikut:
1. Nilai Akhir Nilai  Akhir=70  pada  nilai  linguistik
Cukup dan Bagus,
 Semantik  atau  derajat  keanggotaan untuk nilai linguistik Cukup dihitung menggunakan rumus, µ(χ)= (c-χ) / (c-b) di mana b = 45 dan c = 75.  Sehingga  derajat  keanggotaan untuk Cukup adalah :
µ(70) =  (75-70) / (75-45) =  0,33
Derajat  keanggotaan  untuk  nilai linguistik Bagus dihitung menggunakan rumus ,  µ(χ)= (χ-a) / (b-a) dimana a = 60 dan b = 100. Dengan demikian, derajat keanggotaan untuk Bagus adalah : µ(70)= (70-60) / (100-60) = 0,25
2. Nilai Keaktifan Nilai  Keaktifan=70  pada  nilai  linguistik
Cukup dan Bagus,
 Semantik  atau  derajat  keanggotaan untuk nilai linguistik Cukup
dihitung menggunakan rumus, µ(χ)= (c-χ) / (c-b) di mana b = 45 dan c = 75.  Sehingga  derajat  keanggotaan untuk Cukup adalah : µ(70) =  (75-70) / (75-45)
=  0,33  Derajat  keanggotaan  untuk  nilai linguistik Bagus dihitung menggunakan rumus ,  µ(χ)= (χ-a) / (b-a) dimana a = 60 dan b = 100. Dengan demikian, derajat keanggotaan untuk Bagus adalah : µ(70)= (70-60) / (100-60)
= 0,25
3. Nilai Prestasi Nilai  Prestasi=3,0  pada  nilai  linguistik
Cukup dan Bagus,
 Semantik  atau  derajat  keanggotaan untuk nilai linguistik Cukup
dihitung menggunakan rumus, µ(χ)= (c-χ) / (c-b) di mana b = 2,5 dan c = 3.  Sehingga  derajat  keanggotaan untuk Cukup adalah :
µ(3) =  (3-3) / (3-2,5) =  0  Derajat  keanggotaan  untuk  nilai linguistik Bagus dihitung menggunakan rumus ,  µ(χ)= (χ-a) / (b-a) dimana a = 2,5 dan b = 4.
Dengan demikian, derajat keanggotaan untuk Bagus adalah :
µ(3)= (3-2,5) / (4-2,5)
= 0,33
Setelah  derajat  keanggotaan  masing- masing  dihitung,  proses  selanjutnya  adalah menghitung  defuzzifikasi  dengan  metode centroid  method / center  of  grafity dengan rumus sebagai berikut:
di mana y adalah nilai crisp dan µ R ( y ) adalah derajat keanggotaan dari y .
Sebagai  contoh,  proses  defuzzifikasi  untuk data pertama  yang  mempunyai Nilai Akhir = 70,  Nilai  Keaktifan  =  70  dan  Nilai  Prestasi 3,0 dihasilkan nilai sebagai berikut:
(70*0,17)+(70*0,25)+ (70*0,17)+(70*0,25)+(3*0)+(3*0,33)
y=
(0,17+0,25+0,17+0,25+0+0,33)*6 y=   8.52 Jika  dilihat  berdasarkan  range  pada  Nilai Keorganisasian  8.52  masuk  pada  tingkatan cukup 0.17 dan baik 0.25.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan,    maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Untuk  menentukan  mahasiswa  terbaik yang  lebih  objektif  dapat  menggunakan empat    variable  yaitu  Nilai  Akhir,  Nilai Keaktifan  dan  Nilai  Prestasi  dan  nilai keorganisasian.
2. Ada  perbedaan  untuk  mahasiswa  terbaik antara  sistem  sebelumnya  dengan  sistem penentuan mahasiswa terbaik yang berbasis  logika  fuzzy  dengan  sistem sebelumnya.
3. Dengan  metode  logika  fuzzy  dapat membantu  kampus  dalam  menentukan mahasiswa terbaik.
4. Dengan  menggunakan  empat  variable Nilai  Akhir,  Nilai  Keaktifan  dan  Nilai Prestasi  dan  nilai  keorganisasian  yang diproses  dengan  metode  logika  fuzzy mempunyai  akurasi  yang  tinggi  dalam menentukan mahasiswa terbaik dan terbukti  dalam  lembar  hasil  kuesioner yang  diberikan  kepada  pihak-pihak  yang bersangkutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Goupeng, Z. 2006. Data Analysis With Fuzzy Inference  System.  In Computational Intelligence:  Method  and  Application. Singapore: School of Computer Engineering,  Nanyang  Technological University.
Jogiyanto  H.M.  2005.  Analisa  dan  Desain Sistem. Pendekatan Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Ofset. Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri.  2010.  Aplikasi  Logika Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan.
Edisi  Kedua.  Cetakan  Pertama.  Graha Ilmu. Yogyakarta
Saryoko,  Andi.  2013.  Penentuan  Siswa Teladan  Berbasis  Logika  Fuzzy  Pada SMA  Budaya  Jakarta.  ISSN  2088- 3315  Vol  2  No  2  Juli  2013,  Jurnal Teknologi, ISTA
Suyanto.  2008. Soft  Computing  Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi. Bandung: Informatika. www.mathworks.com . (n.d.). Retrieved Desember 18, 2009, from http://www.mathworks.com/access/helpde sk/help/toolbox/fuzzy/fp351dup8. html.

## BIODATA PENULIS
Andi  Saryoko,  M.Kom .  Lahir  di  kota Klaten,  Jawa  Tengah  pada  tanggal  04
Oktober  1981.  Tamat  program  Diploma  III (D3) tahun 2005 Program Studi Komputerisasi  Akuntansi  di  AMIK  BSI Jakarta, Tamat S1 tahun 2008 Program Studi Sistem  Informasi  di  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta, Tamat S2 tahun 2011 Program Studi Ilmu Komputer (S2) Konsentrasi Management Information System di Program
Pasca  Sarjana  STMIK  Nusamandiri  Jakarta. Menjadi  Dosen  tetap  di  AMIK  BSI  Jakarta sejak  tahun  2008  dan  memiliki  Jabatan Fungsional Dosen Asisten Ahli.