Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 780-792

## Analisis Perbandingan Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani Dan Fuzzy Sugeono Dalam Menentukan Siswa Terbaik
Helmi Fauzi Siregar 1 , Kartika 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Asahan, Indonesia E-mail: fauzi.helmi.hf@gmail.com, d68111172@gmail.com

## Abstract
In the process of selecting the best students, there are several indicators that are also important factors that is grades, absenteeism, academic and non-academic achievements. The  purpose  of  this  study  is  to  be  able  to  apply  an  information  system  comparison application in determining the best students at SMA Negeri 1 Aek Kuo. The data used in this study are student data, test score data, attendance attendance data and academic and non-academic  achievement  data.  The  results  of  the  assessment  obtained  have  the  same decision results, from this test it can be seen that the calculation results of a student with the highest score using the Mamdani method are Tira Dwi Fitri Br Naibaho with a score of  70  while  the  Sugeno  method  is  Tira  Dwi  Fitri  Br  Naibaho  with  a  value  of  39.  This application later it can be accessed online and can be accessed anywhere and anytime
Keywords: Comparative Analysis, Fuzzy Mamdani, Fuzzy Sugeono, Best Student, Web

## Abstrak
Dalam proses pemilihan siswa terbaik ada beberapa indikator yang juga merupakan faktor penting yaitu nilai, absen kehadiran, prestasi akademik dan non akademik. Tujuan dalam  penelitian  ini  untuk  dapat  menerapkan  aplikasi  perbandingan  sistem  informasi dalam menetukan siswa terbaik di SMA Negeri 1 Aek Kuo. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data siswa, data nilai ujian, data absensi kehadiran dan data prestasi akademik  dan  non  akademik.  hasil  penilaian  yang  diperoleh  memiliki  kesamaan  hasil keputusan,  dari  pengujian  ini  terlihat  hasil  perhitungan  seorang  siswa  dengan  nilai tertinggi  yang  menggunakan  metode  mamdani  ialah  Tira  Dwi  Fitri  Br  Naibaho  dengan prolehan  nilai  70  sedangkan  dengan  metode  sugeno  ialah  Tira  Dwi  Fitri  Br  Naibaho dengan  nilai  39.  Aplikasi  ini  nantinya  bisa  diakses  secara  online  dan  dapat  diakses dimana pun dan kapan pun
Kata Kunci: Analisis Perbandingan, Fuzzy Mamdani, Fuzzy Sugeono, Siswa Terbaik, Web

## 1. Pendahuluan
Semua  lembaga  pendidikan  selalu  memiliki  visi  dan  misi  yang  ditujukan  untuk menghasilkan lulusan terbaik, berprestasi, berpikiran terbuka dan membanggakan sekolah dan  orang  tua.  Siswa  yang  berhasil  adalah  siswa  yang  memiliki  karakteristik  dan keterampilan  belajar  yang  baik.  Untuk  mewujudkan  keinginan  tersebut,  semua  sekolah harus  mengevaluasi  pelayanannya  baik  dari  segi  teknologi  pendidikan,  evaluasi  dan penjaminan mutu, agar menjadi sekolah yang berdaya saing, bermutu dan berdaya guna. Impian setiap siswa adalah menjadi siswa terbaik dan menonjol dari yang lain. Selama ini pemilihan  siswa  berprestasi  SMA  Negeri  1  Aek  Kuo  dilakukan  secara  manual  dengan evaluasi  berdasarkan  nilai  rata-rata.  Keputusannya  masih  kuantitatif  karena  dulu  ada aplikasi untuk memilih siswa terbaik. Saat memilih siswa yang baik, ada beberapa metrik yang menjadi faktor penting dalam penelitian, seperti nilai, absensi, nilai, dll. Oleh karena itu,  perlu  dirancang  suatu  sistem  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Peneliti
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 780-792
menggunakan  Fuzzy  Mamdani  dan  Fuzzy  Suegeno  karena  metode  tersebut memungkinkan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  input  yang  dipilih  dan menerapkan  aturan  yang  berlaku,  sehingga  memungkinkan  guru  menggunakan  SMA Negeri  1  AEK KUO  karena  dapat  mempermudah  dalam  memilih  siswa  terbaik.  Alhasil, guru  tidak  perlu  lagi  melakukan  seleksi  manual  dan  bisa  lebih  selektif  dalam  memilih siswa terbaik untuk menghemat waktu.

## 2. Metodologi Penelitiaan

## 2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Adapun  penelitian  yang  akan  dilakuakan  dalam  pembuatan  aplikasi    “Alanisis Perbandingan  Sistem  Infrensi Fuzzy Mamdani  dan  Fuzzi  Sugeno  Dalam  Menentukan Siswa  Terbaik”  beserta  penjelasan  terkait  pengumpulan  data,    analisis,  desain, implementasi dan uji coba, mainterawe.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Objek Penelitian
Objek  penelitian  merupakan  tempat  dilakukanya  penelitian  ini,  objek  ini  sangat mempengaruhi  dalam  pelaksanan  suatu  penelitian,  karena  dengan  adanya  objek  tersebut penelitian  dapat  memperoleh  bahan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian.  Dalam  hal  ini peneliti mengambil sebuah objek penelitian di sekolah SMA Negeri 1 AEK KUO.

## 2.3. Operasional Variabel
Operasional  variabel  berisikan  komponen  –  komponen  dari  suatu  variabel  yang memungkinakan  peneliti  mengumpulkan  data  yang  relevan  untuk  variabel  tersebut. Variabel  penelitian  merupakan  objek  penelitian  atau  apa  yang  menjadi  titik  perhatian suatu penelitian data siswa yang telah dikumpulkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Kebutuhan User
Adapun alat pendukung yang  digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah sebagai berikut :
a. Perangkat Keras
Dalam merancang aplikasi ini dibutuhkan beberapa perangkat keras yang digunakan agar  hasilnya  dapat  maksimal.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  laptop  untuk
Pengumpulan Data Analisis Desain Impelementasi Uji Coba Mainterawe
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 780-792
merancang  dan  menjalankan  aplikasi  yang  telah  dibuat  atau  dikembangkan.  Adapun spesifikasi hardware yang digunakan penulis sebagai berikut:
1) Sistem Operasi : Windows 7
2) Prosesor : Intel Core i3 2301M 2.10 Ghz.
3) Harddisk : 500 GB HDD.
4) Memory : 2 GB  DDR3.
5) Dimensi Layar : 14 inch.

## b. Perangkat Lunak
Dalam  merancang  aplikasi  ini  dibutuhkan  beberapa software yang digunakan  agar hasilnya dapat maksimal. Berikut software yang digunakan :
1) Bahasa Pemrograman PHP.
2) Database yang digunakan MySQL.
3) Sistem Operasi.
4) Untuk penggunaan sistem operasi dapat digunakan Windows 7 Ultimate.

## 3.2. Data Sample
Data sampel merupakan data yang akan diuji menggunakan metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani, dalam penelitian ini sampel yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Data Siswa No Nama Siswa Nisn Kelas 1 Aan Rizki Suganda 0041507114 XII IPS 1 2 Andri Widiatmoko 0029287034 XII IPS 1 3 Bambang Syahputra 0042057509 XII IPS 1 4 Dedek Krisna 0038359076 XII IPS 1 5 Diah Ambar Safitri 0035896468 XII IPS 1 6 Diki Ramadani 0030203415 XII IPS 1 7 Dinda Suci Nurafika 0044403604 XII IPS 1 8 Fajar Budi Dermawan 0041919753 XII IPS 1 9 Fikri Haikal 0043421917 XII IPS 1 10 Hanjah Tia Wijaya 0045071970 XII IPS 1 11 Hendra Syahputra 0035004542 XII IPS 1 12 Indah Lestari 0040239776 XII IPS 1 13 Irva Ananda 0047150922 XII IPS 1 14 Khairani Damayanti 0025834986 XII IPS 1 15 Kiki Pratiwi 0037415788 XII IPS 1 16 Lambang Fahreza 0039441935 XII IPS 1 17 Muhamd Ilham Pulungan 0041919633 XII IPS 1 18 Niken Nani Ayu Dalimunte 0041919691 XII IPS 1 19 Nur Fadilla Ramadani 0034872139 XII IPS 1 20 Putri Pamularsih 0041894974 XII IPS 1 21 Ratna Sari 0042119252 XII IPS 1 22 Ray Pradana Dhinata 0042119272 XII IPS 1 23 Redi Diansyah 0041919949 XII IPS 1 24 Rizki Amelia 0047298785 XII IPS 1 25 Rizki Ramadandi 0039360686 XII IPS 1 26 Rizki Andriansyah 0041919960 XII IPS 1 27 Selpia Tanjung 0029982890 XII IPS 1 28 Sonia Handyani 0041919625 XII IPS 1 29 Suci Ramadani 0041919626 XII IPS 1
No Nama Siswa Nisn Kelas 30 Suyatno 0039231550 XII IPS 1 31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 0036010834 XII IPS 1 32 Vasya Nazwa Hasibuan 0046655587 XII IPS 1 33 Widya Nirwana 0046374000 XII IPS 1

## 3.3. Analisa Metode Fuzzy Inference System a. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Tahap fuzzifikasi akan mengubah variabel masukan fuzzy menjadi peubah fuzzy yang disajikan  dalam  bentuk  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan. Untuk  setiap  data  nilai  siswa  yang  terdiri  dari  nilai  diskret  ( crisp ),  selanjutnya  akan dibuat nilai simulasinya. Nilai simulasi tersebut berupa nilai yang merepresentasikan setiap standar pencapaian kualitas dengan rentang nilai 0 – 100. Dalam hal ini, maka dapat dibuat rentang nilai untuk simulasi seperti berikut:
1) Nilai 0 dan 1 memiliki rentang nilai 10 – 30.
2) Nilai 2 memiliki rentang nilai 30 – 60.
3) Nilai 3 memiliki rentang nilai 70 – 100.

## b. Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  merupakan  suatu  kurva  yang  dapat  menunjukkan  pemetaan  titik input  data  kedalam  suatu  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki  nilai  interval  0  sampai  1. Berdasarkan  himpunan fuzzy yang  terbentuk  maka  fungsi  keanggotaan  yang  akan digunakan agar dapat merepresentasikan data adalah gabungan antara fungsi keanggotaan segitiga dan representasi kurva bahu.
Pada pembentukan himpunan fuzzy terdapat 3 variabel input yang terdiri dari 3 kriteria yaitu  Rendah,  Sedang  dan  Tinggi.  Dalam  hal  ini  digunakan  fungsi  keanggotaan  untuk variabel input yang merupakan gabungan antara fungsi keanggotaan representasi segitiga dan  representasi  kurva  bahu.  Berikut  adalah  cara  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotan berdasarkan variabel linguistik dan variabel numerik yang digunakan.
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy RENDAH, SEDANG, dan TINGGI dari variabel Nilai Siswa .
[ y ] enda { - - , (1)
[ y ] Sedang
{ - - , Atau (2)
[ y ] Tinggi { - - (3)
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Nilai

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 780-792
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy RENDAH, SEDANG, dan TINGGI dari variabel Absensi.
[ y ] enda { - - , (4)
[ y ] Sedang
{ - - , Atau (5)
[ y ] enda { - - (6)
Gambar 3. Himpunan Fuzzy Nilai Absensi
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy RENDAH, SEDANG, dan TINGGI dari variabel Prestasi Akademik/ Non Akademik
[ y ] enda { - - , (7)
[ y ] Sedang { - - , Atau
(8)
[ y ] enda { - -
(9)
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Prestasi Akademik/Non Akademik
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 780-792

## 3.4. Pengujian data dengan metode Fuzzy Sugeno
Data  yang  diuji  dengan  metode  Fuzzy  sugeno  merupakan  data  yang  didapat  dari sekolah tempat peneliti melakukan penelitian, berikut data yang diuji sesuai nilai kreteria yang di dapat.
Tabel 2. Pengujian data dengan metode Fuzzy Sugeno No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik/ Non Akademik 1 Aan Rizki Suganda 80,73 16 3 2 Andri Widiatmoko 83,06 16 2 3 Bambang Syahputra 84,6 16 5 4 Dedek Krisna 85,26 16 1 5 Diah Ambar Safitri 84,8 8 3 6 Diki Ramadani 84,06 16 0 7 Dinda Suci Nurafika 85,13 16 0 8 Fajar Budi Dermawan 84 16 3 9 Fikri Haikal 83,93 16 2 10 Hanjah Tia Wijaya 84,46 16 1 11 Hendra Syahputra 85 16 1 12 Indah Lestari 84,8 16 1 13 Irva Ananda 83,4 16 1 14 Khairani Damayanti 84,6 16 0 15 Kiki Pratiwi 86,2 14 0 16 Lambang Fahreza 82,46 16 0 17 Muhamd Ilham Pulungan 83,93 16 2 18 Niken Nani Ayu Dalimunte 85,6 16 3 19 Nur Fadilla Ramadani 85,6 16 1 20 Putri Pamularsih 86,2 16 4 21 Ratna Sari 85,93 16 0 22 Ray Pradana Dhinata 83,33 16 0 23 Redi Diansyah 83,73 16 0 24 Rizki Amelia 86,26 16 0 25 Rizki Ramadandi 81,66 16 0 26 Rizki Andriansyah 81,66 16 0 27 Selpia Tanjung 81,26 16 0 28 Sonia Handyani 84,8 16 1 29 Suci Ramadani 84,66 16 0 30 Suyatno 84,26 16 1 31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 87,2 16 6 32 Vasya Nazwa Hasibuan 84,06 16 3 33 Widya Nirwana 85,26 16 3 3.4.1. Hasil Nilai Fuzzy Tabel 3. Nilai Fuzzy No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik 10-20 30-60 70-100 1-5 7-8 8-18 1-3 3-8 7-10 1 Aan Rizki Suganda 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 2 Andri Widiatmoko 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 3 Bambang Syahputra 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 4 Dedek Krisna 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 5 Diah Ambar Safitri 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 6 Diki Ramadani 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0
No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik 10-20 30-60 70-100 1-5 7-8 8-18 1-3 3-8 7-10 7 Dinda Suci Nurafika 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 8 Fajar Budi Dermawan 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 9 Fikri Haikal 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 10 Hanjah Tia Wijaya 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 11 Hendra Syahputra 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 12 Indah Lestari 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 13 Irva Ananda 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 14 Khairani Damayanti 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 15 Kiki Pratiwi 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 16 Lambang Fahreza 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 17 Muhamd Ilham Pulungan 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 18 Niken Nani Ayu Dalimunte 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 19 Nur Fadilla 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 20 Putri Pamularsih 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 21 Ratna Sari 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 22 Ray Pradana Dhinata 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 23 Redi Diansyah 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 24 Rizki Amelia 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 25 Rizki Ramadandi 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 26 Rizki Andriansyah 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 27 Selpia Tanjung 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 28 Sonia Handyani 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 29 Suci Ramadani 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 30 Suyatno 0 0 1 0 0 0.33 1 0 0 31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 32 Vasya Nazwa Hasibuan 0 0 1 0 0 0.33 0 1 0 33 Widya Nirwana 0 0 1 0 0 0.33 1 0

## 3.4.2. Hasil Defuzifikasi
Hasil defuzifikasi merupakan hasil prolehan nilai akhir berdasarkan pengujian terhadap nilai kreteria dari siswa.
Tabel 4. Hasil Defuzifikasi Metode Fuzzy Sugeno No Kode Nama Siswa Nilai 1 C1 Aan Rizki Suganda 39 2 C10 Hanjah Tia Wijaya 38 3 C11 Hendra Syahputra 38 4 C12 Indah Lestari 38 5 C13 Irva Ananda 38 6 C14 Khairani Damayanti 38 7 C15 Kiki Pratiwi 38 8 C16 Lambang Fahreza 38 9 C17 Muhamd Ilham Pulungan 38 10 C18 Niken Nani Ayu Dalimunte 39 11 C19 Nur Fadilla Ramadani 38 12 C2 Andri Widiatmoko 38 13 C20 Putri Pamularsih 39 14 C21 Ratna Sari 38 15 C22 Ray Pradana Dhinata 38 16 C23 Redi Diansyah 38 17 C24 Rizki Amelia 38
No Kode Nama Siswa Nilai 18 C25 Rizki Ramadandi 38 19 C26 Rizki Andriansyah 38 20 C27 Selpia Tanjung 38 21 C28 Sonia Handyani 38 22 C29 Suci Ramadani 38 23 C3 Bambang Syahputra 39 24 C30 Suyatno 38 25 C31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 39 26 C32 Vasya Nazwa Hasibuan 39 27 C33 Widya Nirwana 39 28 C4 Dedek Krisna 38 29 C5 Diah Ambar Safitri 39 30 C6 Diki Ramadani 38 31 C7 Dinda Suci Nurafika 38 32 C8 Fajar Budi Dermawan 39 33 C9 Fikri Haikal 38

## 3.5. Pengujian data dengan metode Fuzzy Mamdani
Data  yang  diuji  dengan  metode  Fuzzy  mamdani  merupakan  data  yang  didapat  dari sekolah tempat peneliti melakukan penelitian, berikut data yang diuji sesuai nilai kreteria yang di dapat.
Tabel 5. Pengujian data dengan metode Fuzzy Mamdani No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik/ Non Akademik 1 Aan Rizki Suganda 80,73 16 3 2 Andri Widiatmoko 83,06 16 2 3 Bambang Syahputra 84,6 16 5 4 Dedek Krisna 85,26 16 1 5 Diah Ambar Safitri 84,8 8 3 6 Diki Ramadani 84,06 16 0 7 Dinda Suci Nurafika 85,13 16 0 8 Fajar Budi Dermawan 84 16 3 9 Fikri Haikal 83,93 16 2 10 Hanjah Tia Wijaya 84,46 16 1 11 Hendra Syahputra 85 16 1 12 Indah Lestari 84,8 16 1 13 Irva Ananda 83,4 16 1 14 Khairani Damayanti 84,6 16 0 15 Kiki Pratiwi 86,2 14 0 16 Lambang Fahreza 82,46 16 0 17 Muhamd Ilham Pulungan 83,93 16 2 18 Niken Nani Ayu Dalimunte 85,6 16 3 19 Nur Fadilla Ramadani 85,6 16 1 20 Putri Pamularsih 86,2 16 4 21 Ratna Sari 85,93 16 0 22 Ray Pradana Dhinata 83,33 16 0 23 Redi Diansyah 83,73 16 0 24 Rizki Amelia 86,26 16 0 25 Rizki Ramadandi 81,66 16 0 26 Rizki Andriansyah 81,66 16 0
No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik/ Non Akademik 27 Selpia Tanjung 81,26 16 0 28 Sonia Handyani 84,8 16 1 29 Suci Ramadani 84,66 16 0 30 Suyatno 84,26 16 1 31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 87,2 16 6 32 Vasya Nazwa Hasibuan 84,06 16 3 33 Widya Nirwana 85,26 16 3 3.5.1. Hasil Nilai Fuzzy Tabel 6. Nilai Fuzzy No Nama Siswa Nilai Absensi Prestasi Akademik 10-20 30-60 70-100 1-5 7-8 8-18 1-3 3-8 7-10 1 Aan Rizki Suganda 0 0 1 0 0 1 0 1 0 2 Andri Widiatmoko 0 0 1 0 0 1 1 0 0 3 Bambang Syahputra 0 0 1 0 0 1 0 1 0 4 Dedek Krisna 0 0 1 0 0 1 1 0 0 5 Diah Ambar Safitri 0 0 1 0 0 1 1 0 0 6 Diki Ramadani 0 0 1 0 0 1 1 0 0 7 Dinda Suci Nurafika 0 0 1 0 0 1 1 0 0 8 Fajar Budi Dermawan 0 0 1 0 0 1 0 1 0 9 Fikri Haikal 0 0 1 0 0 1 1 0 0 10 Hanjah Tia Wijaya 0 0 1 0 0 1 1 0 0 11 Hendra Syahputra 0 0 1 0 0 1 1 0 0 12 Indah Lestari 0 0 1 0 0 1 1 0 0 13 Irva Ananda 0 0 1 0 0 1 1 0 0 14 Khairani Damayanti 0 0 1 0 0 1 1 0 0 15 Kiki Pratiwi 0 0 1 0 0 1 1 0 0 16 Lambang Fahreza 0 0 1 0 0 1 1 0 0 17 Muhamd Ilham Pulungan 0 0 1 0 0 1 1 0 0 18 Niken Nani Ayu Dalimunte 0 0 1 0 0 1 0 1 0 19 Nur Fadilla 0 0 1 0 0 1 1 0 0 20 Putri Pamularsih 0 0 1 0 0 1 0 1 0 21 Ratna Sari 0 0 1 0 0 1 1 0 0 22 Ray Pradana Dhinata 0 0 1 0 0 1 1 0 0 23 Redi Diansyah 0 0 1 0 0 1 1 0 0 24 Rizki Amelia 0 0 1 0 0 1 1 0 0 25 Rizki Ramadandi 0 0 1 0 0 1 1 0 0 26 Rizki Andriansyah 0 0 1 0 0 1 1 0 0 27 Selpia Tanjung 0 0 1 0 0 1 1 0 0 28 Sonia Handyani 0 0 1 0 0 1 1 0 0 29 Suci Ramadani 0 0 1 0 0 1 1 0 0 30 Suyatno 0 0 1 0 0 1 1 0 0 31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 0 0 1 0 0 1 0 1 0 32 Vasya Nazwa Hasibuan 0 0 1 0 0 1 0 1 0 33 Widya Nirwana 0 0 1 0 0 1 1 0

## 3.5.2. Hasil Defuzifikasi Mamdani
Tabel 7. Hasil Defuzifikasi Mamdani Rank Kode Nama Siswa Nilai Keterangan 1 A31 Tira Dwi Fitri Br Naibaho 70 Sangat Berprestasi 2 A18 Niken Nani Ayu Dalimunte   70 Sangat Berprestasi
Rank Kode Nama Siswa Nilai Keterangan 3 A20 Putri Pamularsih 70 Sangat Berprestasi 4 A3 Bambang Syahputra 70 Sangat Berprestasi 5 A1 Aan Rizki Suganda 70 Sangat Berprestasi 6 A33 Widya Nirwana 70 Sangat Berprestasi 7 A32 Vasya Nazwa Hasibuan 70 Sangat Berprestasi 8 A8 Fajar Budi Dermawan 70 Sangat Berprestasi 9 A29 Suci Ramadani 20 Kurang Berprestasi 10 A28 Sonia Handyani 20 Kurang Berprestasi 11 A9 Fikri Haikal 20 Kurang Berprestasi 12 A27 Selpia Tanjung 20 Kurang Berprestasi 13 A7 Dinda Suci Nurafika 20 Kurang Berprestasi 14 A26 Rizki Andriansyah 20 Kurang Berprestasi 15 A5 Diah Ambar Safitri 20 Kurang Berprestasi 16 A6 Diki Ramadani 20 Kurang Berprestasi 17 A30 Suyatno 20 Kurang Berprestasi 18 A4 Dedek Krisna 20 Kurang Berprestasi 19 A24 Rizki Amelia 20 Kurang Berprestasi 20 A14 Khairani Damayanti 20 Kurang Berprestasi 21 A15 Kiki Pratiwi 20 Kurang Berprestasi 22 A13 Irva Ananda 20 Kurang Berprestasi 23 A12 Indah Lestari 20 Kurang Berprestasi 24 A10 Hanjah Tia Wijaya 20 Kurang Berprestasi 25 A11 Hendra Syahputra 20 Kurang Berprestasi 26 A16 Lambang Fahreza 20 Kurang Berprestasi 27 A17 Muhamd Ilham Pulungan 20 Kurang Berprestasi 28 A22 Ray Pradana Dhinata 20 Kurang Berprestasi 29 A23 Redi Diansyah 20 Kurang Berprestasi 30 A21 Ratna Sari 20 Kurang Berprestasi 31 A2 Andri Widiatmoko 20 Kurang Berprestasi 32 A19 Nur Fadilla Ramadani 20 Kurang Berprestasi 33 A25 Rizki Ramadandi 20 Kurang Berprestasi

## 3.6. Perancangan Sistem Dengan UML
Perancangan  proses  yang  akan  dibangun  akan  ditampilkan  dalam  bentuk logic  model dengan  menggunakan  UML (Unified  Modelling  Language) .  Berikut  ini  perancangan dengan menggunakan UML.
Use case merupakan fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user atau aplikasi dapat mengerti mengenai aplikasi yang akan dibangun.
G ambar 5. Use Case Administrator

## 3.7. Pembahasan
Pembahasan  merupakan  proses  menjalakan  aplikasi  dan  menguji  data  menggunakan aplikasi, berikut tampilan program ketika dijalankan.

## a. Tampilan Menu Awal
Menu awal  merupakan  menu  yang  pertama  kali  muncul saat  aplikasi  dijalankan,  berikut tampilan menu awal saat aplikasi di jalankan.
Gambar 6. Halaman Awal
Gambar 7. Hasil Analisa

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  pada  sebelumnya  yang  telah  diuraikan,  maka  peneliti mengambil kesimpulan dalam penerapan sistem pendukung  keputusan menentukan siswa terbaik peneliti menggunakan fuzzy  mamdani dan fuzzy sugeno sehingga hasil penilaian yang  diperoleh  memiliki  kesamaan  hasil  keputusan,  dari  pengujian  ini  terlihat  hasil perhitungan  seorang  siswa  dengan  nilai  tertinggi  yang  menggunakan  metode  mamdani ialah  Tira  Dwi  Fitri  Br  Naibaho  dengan  prolehan  nilai  70  sedangkan  dengan  metode sugeno  ialah  Tira  Dwi  Fitri  Br  Naibaho  dengan  nilai  39.  Untuk  pembuatan  aplikasi menentukan  siswa  terbaik  peneliti  menggunakan  bahasa  pemograman  berbasis  web sehingga  aplikasi  ini  nantinya  bisa  diakses  secara  online  dan  dapat  diakses  dimana  pun dan  kapan  pun.  Dalam  Implementasi  sistem  pemilihan  siswa  terbaik  dengan    metode fuzzy mamdani dan fuzzy sugeno, sistem ini dapat bekerja dengan baik karena memiliki proses  sesuai  dengan  metode,  adapun tahapan  yang  harus  dilakukan  ialah  menginputkan data siswa terlebih dahulu kemudian melakukan peroses penilaian berdasarkan data yang di dapat dari pihak sekolah tempat peneliti melakukan penelitian setelah itu melihat hasil prolehan nilai dari kedua metode.

## Daftar Pustaka
[1] Ahmad, J. (2018). Desain Penelitian Analisis Isi (Content Analysis). Researchgate , June , 1–20. Https://Doi.Org/10.13140/Rg.2.2.12201.08804.
[2] Cahyono, D. S.,  Nugrahanti, F., & Hendrawan, A. T. (2019). Aplikasi Pemasaran Berbasis Website Pada Percetakan Morodadi Komputer Magetan . 129–134.
[3] Ferdiansyah,  Y.,  &  Hidayat,  N.  (2018).  Implementasi  Metode  Fuzzy  -  Tsukamoto Untuk  Diagnosis  Penyakit  Pada  Kelamin  Laki  Laki. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (12), 7516–7520.
[4] Hariri,  F.  R.  (2016).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Pendaftaran  Siswa Baru Di Sdn Sonopatik 1 Nganjuk. Nusantara Of Engineering , 3 (1).
[5] Harmayani,  H.,  &  Armadi,  B.  (2020).  Implementasi  Metode  Saw  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Hibah  Penelitian  Dan  Pengabdian  Kepada
Masyarakat Dosen Una. Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 139–145. Https://Doi.Org/10.36294/Jurti.V4i1.1216.
[6] Hussein, O. K. S., Wahyuni, R., Irawan, Y., & Mukhtar, H. (2018). Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab Volume 3 No . 2 | Juli 2018 : 85-92 Issn Cetak :  2477-2062  Issn  Online :  2502-891x  Sistem  Informasi  Deteksi  Kehadiran Dan Media Penyampaian Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab Volume . 3 (2), 85–92.
[7] Idiri,  P.  M.  A.  I.  (2019). Laporan  Akhir  Penelitian  Mandiri  Implementasi  Fuzzy Sugeno Dalam Pemilihan Processor .
[8] Irawan,  M.  D.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Matakuliah Pilihan  Pada  Kurikulum  Berbasis  Kkni  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Sugeno. Jurnal Media Infotama , 13 (1).
[9] Irfan,  M.,  Ayuningtias,  L.  P.,  &  Jumadi,  J.  (2018).  Analisa  Perbandingan  Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani ( Studi Kasus : Prediksi Jumla
Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Sunan Gunung Djati Bandung). Jurnal Teknik Informatika , 10 (1), 9–16. Https://Doi.Org/10.15408/Jti.V10i1.6810
[10]  Josi, A. (2017). Penerapan Metode Prototyping Dalam Membangun Website Desa (Studi Kasus Desa Sugihan Kecamatan Rambang). Jti , 9 (1), 50–57.
[11]  Jumlah, P., Eggroll, P., Purwandito, R., Suyitno, H., Penerapan, A., & Inferensi, S. (2019). How To Cite . 8 (1), 1–10.
[12]  Kasus,  S.,  Muhammadiyah,  S.  M.  A.,  Rasyid,  I.  Al,  Winarso,  D.,  &  Asrianto,  R. (N.D.). Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Penerapan  Learning Management  System  (  Lms  )  Ujian  Online  Menggunakan  Metode  E-Servqual Keywords : Analisis Kepuasan Pengguna , Learning Management System ( Lms ),
Ujian Online , E-Servqual , Siswa / I Sma Muhammadiyah Bangkinang . 80–85.
[13]  Martin, M., & Nilawati, L. (2018). Model Fuzzy Mamdani Untuk Penilaian Tingkat Kepuasan  Pelayanan  Pengaduan  Masyarakat. Jurnal  Informatika , 5 (2),  237–247. Https://Doi.Org/10.31311/Ji.V5i2.4170.
[14]  Mulkhoir,  I.,  Hartini,  S.,  &  Marlina,  S.  (2018).  Rekayasa  Perangkat  Lunak Berorientasi  Objek  Pada  Production  Planning  Control  Cv  Hayashi  Toysmart Bekasi. …  For  Educators  And  … , 3 (1),  35–44.  Http://Www.Ejournal- Binainsani.Ac.Id/Index.Php/Isbi/Article/View/996.
[15]  Saputra,  I.,  Alkadri,  S.  P.  A.,  &  Insani,  R.  W.  S.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Universitas  Muhammadiyah  Pontianak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. Digital Intelligence , 2 (1), 25–38.
[16]  Simajuntak,  M.,  &  Fauzi,  A.  (2017).  Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Pada  Penilaian Kinerja Dosen (Studi Kasus Stmik Kaputama Binjai). Journal Information System Development (Isd) , 2 (2).
[17]  Sutabri.  (2016).  Bab  Ii  Tinjauan  Pustaka  Dan  Dasar  Teori. Journal  Of  Chemical Information And Modeling , 53 (9), 1689–1699.
[18]  Syahroni,  A.  W.,  &  Rachmatullah,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Laptop Pada Toko Online Dengan Metode Fuzzy Tahani. Sinkron , 3 (1), 1–10.
[19]  Tristianto, C. (2018). Penggunaan Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Monitoring Dan Evaluasi Pembangunan Pedesaan. Jurnal Teknologi Informasi Esit , Xii (01), 7–21.