## PENERAPAN METODE FUZZY LOGIC TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMAN 1 SANGATTA SELATAN
Wahyuni Havid
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia wahyunih06@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan siswa berprestasi merupakan proses mendapatkan dan menggunakan informasi mengenai murid terbaik  di  sekolah.  Seorang  wali  kelas  selaku  pembuat  keputusan  harus  mengambil  keputusan  yang  tepat mengenai  pemilihan  siswa  berprestasi,  bila  hal  ini  dilakukan  dengan  cepat  dan  benar  akan  menjamin  hasil pemilihan  yang  berkualitas  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan. Pada  proses  penentuan  siswa  berprestasi  di SMAN  1  Sangatta  Selatan  masih  dilakukan  secara  manual.  Sistem  yang  dibuat  diharapkan  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  informasi  dan  pengambilan  keputusan  penentuan  siswa  berprestasi  di  SMAN  1  Sangatta Selatan secara efektif.
Aplikasi  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Fuzzy  Logic  Tsukamoto .  Metode Tsukamoto merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk  membangun  suatu  sistem  sebagai penyelesaian  masalah  dan  salah  satu  teknik  pengambilan  keputusan  yang  dapat  digunakan  dalam  pemilihan siswa  berprestasi.  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 (crips) berdasarkan fire strength. Hasil akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot.  Kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  antara  lain  nilai  rata-rata raport, absensi, sikap dan ektrakurikuler.
Hasil  pengujian  metode Fuzzy  Logic  Tsukamoto mendapatkan  hasil  bahwa  perhitungan  manual  dengan sistem memiliki kesesuaian sebesar 100%.
Kata kunci : Fuzzy Logic Tsukamoto, Siswa Berprestasi, SMAN 1 Sangatta Selatan, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Menjadi  siswa  berprestasi  adalah  impian  setiap anak  usia  sekolah.  Setiap  siswa  memiliki hard  skills dan soft  skills yang  berpotensi  dalam  menujang  masa depannya.  Namun  tidak  semua  individu  tersebut memiliki kemauan dan kemampuan dalam mengeksplorasi  potensi  yang  dimilikinya.  Pada SMAN  1  Sangatta  Selatan  dibutuhkan  lulusan  yang memiliki kemampuan hard skills dan soft  skills yang seimbang,  sehingga  siswa  dituntut  dapat  aktif  dan memiliki  prestasi  di  bidang  akademik  dan    non akademik.
Proses  penentuan  prestasi  siswa  pada  SMAN  1 Sangatta Selatan yang dilakukan masih secara manual dan  menggunakan Microsoft  Excel .  Pada  kendala tersebut  cenderung  memakan  waktu  yang  relatif lama.  Sumber  kerumitan  masalah  pengambilan keputusan  bukan  hanya  ketidakpastian  nilai  atau ketidaksempurnaan informasi, penyebab lainnya yaitu faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  pilihan- pilihan yang ada, beragamnya kriteria pilihan dan jika pengambilan keputusan lebih dari satu pilihan.
Oleh karena itu, penelitian ini membahas sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu  para  guru  dalam  penentuan  siswa berprestasi. Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan  penentuan  siswa  berprestasi  siswa  adalah
Fuzzy  Logic  Tsukamoto . Fuzzy  Logic atau  logika fuzzy merupakan suatu metode untuk mewakili adanya ketidakpastian  yang  menyertai  data  yang  diterima atau  informasi  sebagai  hasil  pengolahan  data. Parameter yang ambigu dapat dengan mudah diwakili dan  dibuat  keputusan  berdasrkan  aturan fuzzy menggunakan Fuzzy  Inteference  System ( FIS ). FIS khususnya metode Tsukamoto telah banyak dimanfaatkan  dalam  beberapa  penelitian  dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hadi  dan  Mahmudy  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  tahun  2015  dengan  judul  Penilaian Prestasi  Kinerja  Pegawai  Menggunakan Fuzzy Tsukamoto .  Pada  topik  ini  menerapkan  bagaimana melakukan penilaian kinerja pegawai pada salah satu perguruan  tinggi  di  Malang  dengan  sistem  dan metode yang baik dan tepat sehingga dapat menjamin perlakuan  yang  adil  serta  memuaskan  bagi  para pegawai yang dinilai. Pada penelitian ini menggunakan  konsep Fuzzy  Tsukamoto untuk mengukur  tingkat  kinerja  pegawai  selama  bekerja dalam jangla waktu tertentu [1] .
Hamdani  dan  Selywita  pada  penelitian  yang telah dilakukan pada tahun 2013 dengan judul Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Obat
Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto . Pemenuhan kebutuhan persediaan obat dilakukan dengan pemesanan  ke  berbagai supplier dan  tidak  semua supplier memenuhi  kriteria  yang  ditetapkan  apotik. Pada  topik  ini  menerapkan  bagaimana  pemilihan supplier yang  masih  dilakukan  secara  manual sehingga menghabiskan banyak waktu, ditambah lagi tidak  adanya  kriteria  yang  jelas  dari  apotik menyebabkan  proses  pemilihan supplier cenderung dilakukan  secara  subyektif.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang membantu proses pemilihan supplier yang kriterianya sesuai  harga,  waktu  pengiriman  dan  pengalaman supplier. Metode  yang  digunakan  untuk  sistem pemilihan supplier ini  adalah  dengan  metode Tsukamoto yang diharapkan dapat mengatasi permasalahan pemilihan supplier di apotik [2] .

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  suatu  sistem yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur  (Man  dan Waston).  Sistem  pengambilan  keputusan  terdiri  atas tiga komponen utama yaitu [3]:
1. Subsistem pengolahan data ( database ).
2. Subsistem pengolahan model ( modelbase ).
3. Subsistem pengolahan dialog ( userinterface ).
2.2 Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  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  penentuan  keberadaan  elemen dalam  suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership  function menjadi  cirri  utama  dari penalaran  dengan  logika  fuzzy  tersebut.    Cara  kerja logika fuzzy dapat  dilihat  seperti  pada  Gambar  1 berikut:
Gambar 1. Cara Kerja Logika Fuzzy [4]

## 1. Fuzzifikasi
Merupakan  suatu  proses  untuk  mengubah  suatu masukan  dari  bentuk  tegas  ( crisp )  menjadi peubah fuzzy ( variable linguistic ) yang biasanya disajikan  dalam  bentuk  himpunan-himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaannya  masing- masing yang disimpan dalam basis pengetahuan
fuzzy . 2. Pembentukan Basis Pengetahuan Fuzzy
Kumpulan  aturan-aturan  ( rules  base )  dalam bentuk pernyataan IF...THEN...
3. Mesin Inferensi Merupakan  proses  pengambilan  keputusan ( inference )  berdasarkan  aturan-aturan  yang ditetapkan  pada  basis  aturan  ( rules  base )  untuk menghubungkan  antara  peubah-peubah fuzzy masukan dan peubah fuzzy keluaran.
4. Defuzzifikasi Merupakan  proses  pengubahan  besaran fuzzy yang  disajikan  dalam  bentuk  himpunan- himpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya  untuk  mendapatkan  kembali bentuk tegasnya. Hal ini diperlukan karena plant hanya  mengenal  nilai  tegas  sebagai  besaran sebenarnya  untuk regulasi prosesnya. Proses ini berfungsi  untuk  menentukan  suatu  nilai crisp output .
Secara keseluruhan istilah yang digunakan dalam sistem fuzzy adalah sebagai berikut :
a. Variabel fuzzy Variabel  fuzzy  merupakan  variable  yang  akan dibahas  dalam  suatu  sistem  fuzzy.  Contoh  : permintaan, temperatur, umur, kecepatan, dsb.
b. Himpunan Fuzzy Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Contoh  :  variabel kecepatan terdiri dari 3 himpunan, yaitu lambat, cepat, dan sangat cepat.
c. Semesta Pembicaraan Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai yang  diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam suatu variabel fuzzy . Contoh: semesta pembicaraan untuk kecepatan [0,1200].
d. Scope /Domain Scope /domain himpunan
fuzzy
adalah keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  dalam  semesta pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan  dalam suatu  himpunan fuzzy .  Contoh  :  lambat  =  [ 0, 500 ],  cepat  =  [ 300,  1000 ],  sangat  cepat  =  [ 800, 1200 ].
e. Derajat Keanggotaan ( Degree of membership ) Fungsi dari derajat keanggotaan
ini  adalah  untuk memberikan bobot pada suatu input  yang  telah   kita  berikan,   sehingga   input dapat dinyatakan dengan nilai. Misalnya putaran adalah lambat, dengan adanya derajat keanggotaan maka  putaran  lambat  dapat
mempunyai  suatu  nilai  misal  0,5.  Batas  dari derajat keanggotaan dari 0 – 1.
f. Crisp Input
Nilai  input  analog  yang  kita  berikan  untuk mencari derajat keanggotaan [4] .

## 2.3 Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  group  yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam suatu  variabel  fuzzy.  Pada  himpunan  tegas  ( crisp ), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A,  yang  sering  ditulis  dengan μA[x] ,  memiliki  2 kemungkinan, yaitu [5]: 1. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau
2. Nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Jika  pada  himpunan crisp ,  nilai  keanggotaan hanya  ada  2  kemungkinan,  yaitu  0  dan  1,  pada himpunan fuzzy nilai  keanggotaan  terletak  pada rentang  0  sampai  1.  Apabila x memiliki  nilai keanggotaan fuzzy  μA[x]=0 berarti x tidak  menjadi anggota  himpunan  A,  demikian  pula  apabila x memiliki  nilai  keanggotaan fuzzy  μA[x]=1 berarti x menjadi anggota penuh pada himpunan A.
Terkadang  kemiripan  antara  keanggotaan fuzzy dengan probabilitas menimbulkan kerancuan. Keduanya  memiliki  nilai  pada  interval  [0,1],  namun interpretasi  nilainya  sangat  berbeda  antara  kedua kasus tersebut. Keanggotaan fuzzy memberikan suatu ukuran  terhadap  pendapat  atau  keputusan sedangkan probabilitas  mengindikasikan  proporsi terhadap keseringan  suatu  hasil  bernilai  benar  dalam jangka panjang. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu:
1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu dengan  menggunakan  bahasa  alami,  seperti  : Dingin, Sejuk, Hangat, Panas.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel, seperti 40, 25, 50 dsb.

## 2.4 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga  disebut  derajat  keanggotaan)  yang  memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan adalah  dengan  melalui  pendekatan  fungsi.  Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan, yaitu [6] : Representasi Linear Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke derajat  keanggotaannya  digambarkan  sebagai  suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan  menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang  jelas.  Ada  2  keadaan  himpunan fuzzy yang liner. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol [0]
bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain  yang memiliki  derajat  keanggotaan  lebih  tinggi.  Fungsi keanggotaan  representasi  Linear  dapat  didefinisikan (Kusumadewi  &  Purnomo,  2004),  ditunjukkan  pada Gambar 2 berikut ini :

## (1)

## Gambar 2. Grafik Keanggotaan Linier Naik[6]
Kedua, merupakan kebalikan dari yang pertama. Garis  lurus  dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Fungsi keanggotaan ditunjukkan pada Gambar 3 berikut ini :
(2)
Gambar 3. Grafik Keanggotaan Linier Turun[6]

## 2.5 Metode Fuzzy Tsukamoto
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  tiaptiap  aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan α- predikat ( fire  strength ).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata terbobot [7] .
Gambar 4. Inferensi dengan Menggunakan Metode Tsukamoto[7]
3. METODE PENELITIAN
3.1 Struktur Menu
Dalam pembuatan antarmuka terdapat struktur menu program,  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pada  hak akses  admin  ini  memiliki  menu  utama  yaitu  menu  input data,  menu  system  pendukung  keputusan,  menu  rule, menu  criteria,  dan  menu  laporan.  Struktur  program ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Struktur Menu
Pada  gambar  5  menjelaskan  susunan  menu  pada  system pendukung  keputusan  penentuan  siswa  berprestasi  di SMAN  1  Sangatta  Selatan  dimana  admin  dapat mengakses semua menu.

## 3.2 Flowchart Sistem Fuzzy
Adapun  aturan  dalam  merancang  system  fuzzy pada  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  siswa berprestasi  di  SMAN  1  Sangatta  Selatan,  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 6. Flowchart Sistem Fuzzy
Berdasarkan  Gambar  6  langkah  perancangan system  fuzzy  pada  aplikasi  penentuan  siswa berprestasi di SMAN 1 Sangatta Selatan yaitu :
1. Mulai Merupakan  tahapan  awal  proses  penentuan siswa berprestasi.
2. Input Data
Merupakan  proses  input  data  siswa  dan  input data nilai.
3. Fuzzyfikasi Pada fuzzyfikasi ini merupakan proses mengubah  variabel  numerik  menjadi  variabel linguistik.
4. Menentukan Derajat Keanggotaan Dalam  tahapan  ini  merupakan  proses  untuk menentukan derajat keanggotaan.
5. Evaluasi Rule Tapahan  ini  merupakan  tahap  penalaran  yang masih  dalam  bentuk fuzzy ,  yaitu  berupa  derajat keanggotaan  keluaran.  Dimana  dari  derajat keanggotaan tersebut akan dievaluasi pada tiap- tiap rule . Rule tersebut dinyatakan dalam bentuk “IF…THEN” . 6. Defuzzyfikasi
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  pengubahan data-data fuzzy menjadi data-data numerik.
7. Hasil Perhitungan Hasil  perhitungan  merupakan output dari  hasil defuzzyfikasi atau  hasil  sistem  pendukung keputusan dalam merekomendasikan siswa yang berprestasi.
8. Selesai Merupakan  akhir  dari  proses  pengambilan keputusan.

## 3.3 Flowchart Admin
Pada bagian ini menjabarkan bagaimana alur aplikasi sistem pendukung  keputusan penentuan  siswa berprestasi di  SMAN  1  Sangatta  Selatan  untuk  admin  ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Flowchart Admin
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Antarmuka Sistem
Halaman  menu  utama  ini  merupakan  tampilan awal  system  pendukung  keputusan  penentuan  siswa berprestsi  di  SMAN  1  Sangatta  Selatan.  Pada halaman  ini  terdapat  menu  input  data,  menu  system pendukung  keputusan,  menu  rule,  menu  criteria,  dan menu laporan, ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Menu Utama
Halaman  input  data  ini  digunakan  untuk menambah  data  dari  siswa  dan  nilai  atau  merubah data tersebut, ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Input Data
Halaman sistem pendukung keputusan merupakan halaman untuk melakukan proses perhitungan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto , ditunjukkan pada Gambar10.
Gambar 10. Halaman Sistem Pendukung Keputusan
Halaman  kriteria  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  memberi  nilai  pada  setiap  sub  kriteria, ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman kriteria 4.2 Perhitungan Metode Logic Tsukamoto
NIS : 2737 Nama : Nita Dwi Oktofiani Nilai Raport : 78,8 Absensi : 1 Sikap : 88,3 Ekskul : 0 1. Tahap 1 : Fuzzyfikasi Nilai Rata-rata Raport :
Sehingga: µKurang (78,8)  = 0 µCukup (78,8) =
= = 0,24
µBaik (78,8) = = = 0,76
Absensi :
Sehingga: µTidak Sering (0)   = 1 µCukup Sering (0) = 0 µSangat Sering (0) = 0
Sikap :
Sehingga: µKurang (88,3)  = 0 µCukup (88,3)   = 0 µBaik (88,3) = 1
Ekskul :
Sehingga:
µKurang (0) = 1 µCukup (0) = 0 µBaik (0) = 0
2. Tahap 2  : Evaluasi Rule
Rule yang digunakan pada kasus ini adalah rule 1 – 81.  Dari  rule  1  –  81  yang  mempunyai  nilai  Min  pada penyelesaian  rule  adalah  rule  52  dan  rule  79.  Selain  itu, nilai Min = 0.
R[25] If  Nilai  Raport  is  Kurang  and  Absensi  is  Tidak Sering and Sikap is Baik and Ekskul is Kurang
Then Hasil is Berprestasi Min(µ) = Min (0,1,1,1,) = 0 µBerprestasi(x)  = = 0 = 0
x – 80 = 0 x = 80 R[52] If  Nilai  Raport  is  Cukup  and  Absensi  is  Tidak Sering and Sikap is Baik and Ekskul is Kurang Then Hasil is Berprestasi Min(µ) = Min (0.24,1,1,1,) = 0.24 µBerprestasi(x)  = = 0.24 = 0.24 x – 80 = 4.8 x = 84.8 R[79] If  Nilai  Raport  is  Baik  and  Absensi  is  Tidak Sering and Sikap is Baik and Ekskul is Kurang Then Hasil is Berprestasi Min(µ) = Min (0.76,1,1,1,) = 0.76 µBerprestasi(x)  = = 0.76 = 0.76 x – 80 = 15.2
x = 95.2
3. Tahap 3 : Defuzzyfikasi
Gambar 12 menunjukkan hasil perhitungan pada rule yang digunakan pada aplikasi ini.
Gambar 12. Tampilan Hasil
4.3 Pengujian Fungsional Sistem
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  menggunakan laptop dengan Windows 7 dan Windows 8. Pengujian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi berbasis desktop. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Aplikasi Proses Hasil Windows 7 Windows 8 Windows 10 Tampilan Aplikasi    Proses Login    Proses Input Data    Proses Sistem Pendukung Keputusan    Pengaturan Kriteria    Pengaturan Admin   

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1     Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Metode Fuzzy Logic Tsukamoto bisa diterapkan didalam  pengambilan  keputusan  penentuan siswa  berprestasi  berdasarkan  pada  kriteria- kriteria yang sudah ditetapkan dengan menggunakan metode fuzzy tsukamoto.
2. Penentuan  siswa  berprestasi  ini  ada  4  penilaian kriteria  yaitu  nilai  raport,  absensi,  sikap  dan ekskul.
3. Metode Fuzzy Logic Tsukamoto yang ditanamkan  dalam  system  berjalan  dengan  baik dimana  ditunjukkan  pada  hasil  perhitungan manual  dengan  sistem  didapatkan  kesesuaian sebesar 100%.

## 5.2     Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah melakukan pengujian sebagai berikut:
1. Diharapkan  dapat  menemukan  komposisi  yang baik dan pembuatan aturan atau rule yang cocok dengan kasus penentuan siswa berprestasi.
2. Diharapkan dapat dikembangkan dengan metode-metode fuzzy lainnya,  misalnya  Metode Mamdani dan Metode Sugeno.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hadi,  H.N.  and  Mahmudy,  W.F.,  2015.
Penilaian Prestasi Kinerja Pegawai Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 2 (1), pp.41-48.
[2] Selywita,  D.,  2013.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER OBAT MENGGUNAKAN
METODE FUZZY TSUKAMOTO. SISFOTENIKA , 3 (1).
[3] Farouq,  K.  and  Sholihin,  M.,  2014.  Penerapan Fuzzy Tsukamoto Dalam Pengangkatan Jabatan Pegawai  di  BKD  Lamongan. Jurnal  TeknikA Vol , 6 (2).
[4] Pasaribu,  S.  J.,  2016.  IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY UNTUK PENERIMAAN BEASISWA DI POLITEKNIK
PIKSI GANESHA BANDUNG. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016), ISSN: 2089-9815.
[5] EKO,  P.,  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Berbasis  Web Dengan  Metode  Tsukamoto  Pada  SMA  Institut Indonesia. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer .
[6] Muzayyanah, I., Mahmudy, W.F. and Cholissodin,  I.,  2014.  Penentuan  Persediaan Bahan  Baku  dan  Membantu  Target  Marketing Industri  Dengan  Metode  Fuzzy  Inference System  Tsukamoto. DORO:  Repository  Jurnal Mahasiswa  PTIIK,  Universitas  Brawijaya,
Malang .
[7] Permatasari, H.S., Suyatno,
A. and
Kridalaksana, A.H., 2016. SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI UNIVERSITAS
MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO (Studi kasus: Fakultas MIPA). Jurnal Informatika Mulawarman (JIM) , 10 (1), pp.32-3