## KLASIFIKASI ALUMNI DENGAN METODE FUZZY MODEL TAHANI DI SMA NEGERI 5 SURAKARTA
Tiyan Ganang Wicaksono (tiyanganang@gmail.com) Muhammad Hasbi (mhasbi@sinus.ac.id) Teguh Susyanto (teguh@sinus.ac.id)

## ABSTRAKSI
Klasifikasi  alumni  bertujuan  untuk  mengelompokkan  suatu  data  alumni  menjadi kelompok-kelompok  yang  lebih  kecil  pada  kenyataannya  Terdapat  sebagian  besar  alumni yang  melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  tinggi  serta  ada  juga  yang  setelah  lulus  dari  SMA Negeri 5 Surakarta  memilih  untuk bekerja bahkan  adapula  yang berkuliah  sambil  berkuliah atau  sebaliknya,  dengan  adanya  hal  itu  maka  harus  ada  sebuah  sistem  yang  digunakan untuk  mengklasifikasikan  alumni  sebagai  usaha  untuk  menggali  informasi  dari  para  alumni serta  sebagai  bahan  pertimbangan  dan  langkah  awal  dalam  melakukan  penelusuran  studi (tracer  study).  Pada  penelitian  ini,  aplikasi  dibangun  sebuah  sistem  fuzzy  model  tahani. Fuzzy  model  tahani  merupakan  salah  satu  metode  fuzzy  yang  menggunakan  basisdata standar. Pada basisdata standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana data tersebut dipandang  oleh  user.  Dengan  metode  ini  mampu  mengklasifikasikan  kriteria  yang  bersifat ambigous  dalam  hal  ini  pengklasifikasian  kriteria  yang  dimaksud  adalah  kedekatan  kriteria yang  dicari  terhadap  alumni  lulusan  SMA  N  5  Surakarta.  Untuk  menguji  aplikasi  bahwa aplikasi  berjalan  sesuai  dengan  harapan  dilakukan  5  pengujian  dengan  membandingan antara hasil perhitungan yang dilakukan aplikasi dengan perhitungan manual.
Kata kunci : Klasifikasi Alumni, fuzzy tahani, basis data

## I.  PENDAHULUAN
Teknologi informasi mempunyai pengaruh besar  dalam  berbagai  aspek  kehidupan masyarakat karena sudah merupakan bagian  dari  kehidupan  masyarakat.  Salah satu  hasil  dari  teknologi  informasi  adalah lahirnya kecerdasan buatan ( Artificial Intellegence).
Dalam pengklasifikasian
dalam kenyataannya seorang user terkadang membutuhkan informasi yang bersifat ambigous. Apabila hal ini terjadi, maka dapat digunakan basis data fuzzy. Alasan menggunakan logika fuzzy : a.  Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. b.  Logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap data yang tidak tepat.
c.  Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi- fungsi non linear yang sangat kompleks.
d.  Logika fuzzy dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalaman  para  pakar secara langsung tanpa proses pelatihan.
e.  Logika fuzzy didasarkan  pada  bahasa alami.
Selama ini sudah ada beberapa penelitian tentang  basis  data fuzzy .  Salah  satu diantaranya adalah model tahani. Basis data
fuzzy model tahani masih tetap menggunakan  relasi  standar,  hanya  saja model  ini  menggunakan  teori  himpunan fuzzy untuk  mendapatkan  informasi  pada query .  Dengan  metode  ini  mekanisme seleksi yang dilakukan dalam database tidak lagi  dilakukan  secara  tegas,  tetapi  akan memberikan  pendekatan  seleksi  yang  lebih menekankan  pada  derajat  keanggotaan suatu elemen pada himpunan yang diinginkan.

## II.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara prosedur yang digunakan untuk mengumpulkan  data,  mengolah  data  dan menganalisa data  dengan perantara  tekhnik tertentu. Dalam menyusun laporan penelitian ini,  penulis  menggunakan  beberapa  metode penelitian, yaitu :

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
a.  Study Kepustakaan
b.  Penelitian Lapangan
-  Wawancara
-  Observasi
2.2. Metode Perancangan

## a.  Analisa Sistem
Dalam  tahap  ini  penulis  membuat desain sistem yang terdiri dari :
- Diagram Konteks Menggambarkan suatu sistem klasifikasi alumni secara global, termasuk  aliran  data  dari  input  ke proses  sistem,  dari  proses  ke  output menjadi sebuah informasi yang terpadu. b.  Desain Input
Merupakan  bentuk  dari  interface inputan yang digunakan untuk menangkap  data,  kode-kode  input  yang digunakan  dan  bentuk  dari  tampilan input.  Input fuzzy keseluruhan yang digunakan  yaitu  tahun  lulusan,  umur,  ip komulatif, semester, gaji perbulan, masa kerja dan jumlah pindah kerja. c.  Desain Output
Merupakan  bentuk  dari  interface keluaran  data  dari  aplikasi  klasifikasi alumni  dengan  metode fuzzy model tahani  yang  berupa  laporan  atau informasi alumni yang memenuhi dengan  kriteria  yang  diinginkan  oleh user.

## d.  Desain Database
Untuk mengidentifikasi
terlebih dahulu  file-file  yang  diperlukan  oleh aplikasi klasifikasi alumni.
- Data Flow Diagram (DFD)
Merupakan  alat  pemodelan  dari proses  analisis  kebutuhan  perangkat lunak,  fungsi-fungsi  apa  saja  yang diperlukan, dan aliran data yang terdapat pada aplikasi klasifikasi alumni. e.  Metode Fuzzy Model Tahani Fuzzy model tahani merupakan salah satu  metode fuzzy yang  menggunakan basisdata  standar.  Pada  basisdata standar,
data diklasifikasikan
berdasarkan  bagaimana  data  tersebut dipandang  oleh user .  Oleh  karena  itu, pada  basisdata  standar  data  yang ditampilkan  akan  keluar  seperti  data yang  telah  disimpan.  relasi  yang  ada dalam basisdata masih bersifat standar, dengan penekanan fuzzy pada
beberapa field dalam  tabel-tabel  yang ada pada basisdata tersebut.

## 2.3. Metode Implementasi Sistem
Merupakan cara pengoperasian aplikasi klasifikasi alumni di SMA Negeri 5 Surakarta yang  dimaksudkan  untuk  mempermudah serta  dipahami  oleh  pemakai  atau  user. Perancangan  aplikasi  ini  mengacu  pada desain-desain  sistem  yang  telah  kita  buat pada langkah sebelumnya.

## 2.4. Metode Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  percobaan terhadap aplikasi yang telah dibangun, yaitu dengan memasukkan data input ke beberapa variabel kriteria yang telah disediakan  serta  diberikan  secara  linguistik seperti RENDAH, SEDANG, TINGGI. Dengan hal tersebut dapat diketahui apakah sistem atau aplikasi yang telah dibuat sesuai dengan  kriteria  klasifikasi  yang  di  inginkan user.

## III. TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Informasi
Informasi  ibarat  darah  yang  mengalir  di dalam  tubuh  suatu  organisasi,  sehingga informasi  ini  sangat  penting  di  dalam  suatu organisasi.  Suatu  sistem  yang  kurang mendapatkan  informasi  akan  menjadi  luruh, kerdil dan akhirnya berakhir.[1]
3.2. Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang tepat  untuk  memetakan  ruang  input  ke dalam  ruang output .  Logika fuzzy telah digunakan pada lingkup domain permasalahan  yang  cukup  luas,  seperti kendali  proses,  klasifikasi  dan  pencocokan pola, manajemen dan pengambilan keputusan,  dan  lain-lain.  Perkembangan teori fuzzy dan penerapannya telah berlangsung  sangat  cepat.  Logika fuzzy menggunakan  ungkapan  bahasa  untuk menggambarkan  nilai  variabel.  Logika fuzzy bekerja  dengan  derajat  keanggotaan  dari sebuah  nilai  yang  kemudian  digunakan untuk menentukan hasil yang ingin dihasilkan  berdasakan  atas  spesifikasi  yang telah ditentukan.[2]
3.3. Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy secara formal didefinisikan pada persamaan berikut :
A = {µ A ( )  : X, µ A ( ) [0,1] R}
Dimana  µ A ( )  adalah  derajat  keanggotaan elemen  x  pada  himpunan fuzzy A  dengan cakupan  nilai  keanggotaan  antara  0  dan  1 yang  merupakan  anggota  bilangan  real.
Dimana  bila  µ A ( )  =  0,  mengindikasikan bahwa  x  bukan bagian dari  himpunan fuzzy A  dan  sebaliknya  jika  µ A ( )  =  1,  maka  x adalah  bagian  dari  himpunan fuzzy A.  jika fungsi  keanggotaan  hanya  menghasilkan nilai  keanggotaan  {0,1},  maka  hasilnya bukanlah fuzzy melainkan tegas ( cripst ).[3] 3.4. Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier).[3]
Gambar grafik keanggotaannya adalah :
Gambar 1 Representasi Kurva Segitiga

## 3.5. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  yaitu  suatu  kurva yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data  dalam  nilai  keanggotaannya  (sering juga  disebut  derajat  keanggotaan)  yang memiliki  nilai  interval  antara  0  sampai  1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah dengan melalui pendekatan fungsi.[4] 3.6. Representasi Linier
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 dua keadaan himpunan  fuzzy  yang  linear.  Pertama, kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan nol  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan lebih tinggi.[5]
Gambar grafik keanggotaannya adalah :
Gambar 2 Representasi Linier Naik Kedua,  merupakan  kebalikan  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.[5] Gambar grafik keanggotaannya adalah :
Gambar 3 Representasi Linier Turun 3.7. Fuzzy Metode Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal sebagai metode  Max-Min.  metode  ini  diperkenalkan oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Untuk mendapatkan output ada 4 tahapan:[6] 1.  Pembentukan himpunan fuzzy Pada  metode  mamdani,  baik  variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. 2.  Aplikasi fungsi implikasi
Pada  metode  mamdani,  fungsi  implikasi yang digunakan adalah min.
3.  Komposisi aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy ,  yaitu:  max,  additive  dan  probabilistik OR (probor).
4.  Penegasan ( Defuzzy )
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Sehingga  jika  diberikan  suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu. 3.8. Fuzzy Metode Tsukamoto Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berebentuk IF - THEN harus  direpresentasikan  dengan suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Hasil  akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot. Misalkan ada 2 variabel input , Var- 1  (x)  dan  Var-2  (y),  serta  1  variabel output , Var-3  (z),  dimana  Var-1  terbagi  atas  2 himpunan  yaitu  A1  dan  A2  terbagi  atas  2 himpunan  B1  dan  B2,  Var-3  juga  terbagi atas 2 himpunan  yaitu  C1  dan  C2  (  C1 dan C2  harus  monoton).  Ada  2  aturan  yang digunakan, yaitu:
[R1] IF  ( x is A 1 ) and ( y is B 2 ) THEN ( z is C 1 ) [R1] IF  ( x is A 2 ) and ( y is B 1 ) THEN ( z is C 2 ) Alur inferensi seperti  ini  untuk mendapatkan satu nilai crisp z.[7] 3.9. Fuzzy Metode C-Means (FCM) Fuzzy C-Means  merupakan  salah  satu metode dari fuzzy clustering . Fuzzy clustering memperbolehkan satu bagian data dimiliki  oleh  dua  atau  lebih cluster .  Metode ini dikembangkan Dunn (1973) dan diperbaiki  oleh  Bazdek  (1981)  sebagai metode  yang  sering  digunakan  dalam pengenalan pola ( pattern recognition ). Cluster secara  umum  merupakan  wujud himpunan bagian dari suatu himpunan data. Metode clustering dapat  diklasifikasikan berdasarkan himpunan bagian yang dihasilkan,  apakah fuzzy atau crisp (tegas). Metode cluster tegas  ( Hard  Clustering ) merupakan  model  yang  berdasar  pada  teori himpunan  klasik,  yang  mana  suatu  objek menjadi  anggota  atau  tidak  ke  dalam  suatu kelompok. Hard Clustering membagi data ke dalam sejumlah himpunan secara ekslusif.[8] 3.10. Website
Website adalah  merupakan  alamat (URL)  yang  berfungsi  sebagai  tempat penyimpanan  data  dan  informasi  dengan berdasarkan topik tertentu.[9]
3.11. Hypertext Markup Language (HTML) Hypertext  Markup  Language (HTML) merupakan suatu format data yang digunakan untuk membuat dokumen hypertext tang dapat dibaca dari platform ke platform  lainnya  tanpa  melakukan  suatu perubahan apapun.[10]
3.12. PHP PHP  ( Personal  Home  Page )  adalah bahasa  ( scripting  language )  yang  dirancang secara khusus untuk penggunaan pada web. PHP  adalah  tool  untuk  pembuatan  halaman web dinamis. Kaya akan fitur yang membuat perancangan  web  dan  pemrograman  lebih mudah.[11]

## 3.13. MySQL
MySQL  adalah  cepat,  mudah  untuk digunakan ( easy-to-use ) dan sebagai sistem manajemen  database  relasional  (RDBMS) yang  digunakan  untuk  database  pada beberapa Website.  Kecepatan  adalah  fokus utama  pada  pengembangan  awal  MySQL. MySQL  lebih  mudah  dalam  instalasi  dan penggunaannya dibanding pesaing komersialnya.[11]

## IV.  PEMBAHASAN 4.1. Analisis Sistem
Analisis sistem ( systems analysis ) dapat didefinisikan  sebagai  penguraian  dari  suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian- bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan,  kesempatan- kesempatan, hambatan-hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.
a.  Analisis Masalah
Dalam  pengklasifikasian  alumni,  user yang  mengakses  aplikasi  ini  adalah  bagian kurikulum  SMA  Negeri  5  Surakarta  yang membutuhkan informasi mengenai data-data alumni.  Pada  aplikasi  ini  user  disediakan alternatif sesuai pilihan kriteria user, kemudian  akan  diolah  yang  nantinya  akan menghasilkan alternatif kriteria alumni sesuai dengan kriteria pilihan user.

## b.  Analisis Pemakai
Pengguna  aplikasi  ini  adalah  bagian kurikulum  sebagai  user  dan  administrator. User  mengklasifikasikan  alumni  sesuai kriteria  yang  diinginkannya.  Sedangkan administrator  untuk  mengolah  basis  data,
mengatur aturan fuzzy serta dapat mengklasifikasikan alumni seperti user. c.  Analisis Kebutuhan Input
Data  masukkan  yang  dibutuhkan  untuk memperoleh  alternatif  kriteria  alumni  untuk klasifikasi  alumni  ini,  yaitu  jarak  waktu kelulusan, umur, ip komulatif, semester,  gaji perbulan,  masa  kerja  dan  jumlah  pindah kerja.

## d.  Analisis Kebutuhan Output
Keluaran  atau  output  dari  aplikasi  ini adalah  info  hasil  pemilihan  kriteria  alumni dengan  firestrength  sebagai  nilai  yang mendekati  kriteria  yang  dimasukkan  atau peringkat.
e.  Analisis Penentuan Fungsi

## Keanggotaan
Berdasarkan  batas  domain  yang  telah ditentukan  penulis  maka  untuk  masing- masing domain adalah sebagai berikut.
Tabel 1 Tabel Batas Fungsi Keanggotaan
Data Non-fuzzy  Data fuzzy Batas min mid max jarak waktu kelulusan Dekat 4 - 18 Jauh 10 - 30 Umur Muda 20 - 40 Parobaya 28 35 45 Tua 35 - 48 IP Komulatif Rendah 1,5 - 2,5 Cukup 2 2,5 3 Tinggi 2,5 - 3,7 Semester Awal 1 - 4 tengah 3 5 7 Akhir 4 - 8 Penghasilan Rendah 800000 - 1700000 Sedang  1000000  1500000  2000000 Tinggi 1300000 - 3000000 Masa Kerja Baru 5 - 15 Lama 10 - 25 Pindah Kerja Sedikit 1 - 3 Banyak 2 - 5
f.  Analisis Perangkat Keras Dalam membangun aplikasi ini diperlukan alat  pendukung  perangkat  keras  ( hardware ) diantaranya yaitu:
 Processor dengan kecepatan minimal 800 Mhz
 RAM minimal 512 MB
 Hard Disk minimal 40 GB
 Monitor dengan resolusi 1366 x 768
 VGA minimal 128 MB
 Keyboard dan Mouse standar

## g.  Analisis perangkat lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam membangun Aplikasi Klasifikasi Menggunakan  Basis  Data Fuzzy Model Tahani ini adalah untuk
bahasa
pemograman digunakan PHP, untuk
database menggunakan MySQL, dan aplikasi bantu menggunakan Adobe Dreamweaver CS 4.
4.2. Diagram Alir (Flowchart) Sistem
Data  alumni  yang  ada  diinputkan  ke dalam database sistem  oleh  seorang administrator . Administrator dalam  kasus  ini seorang  adalah  Seorang  petugas  lab informasi  dan  teknologi  SMA  Negeri  5 Surakarta. Untuk user agar dapat menjalankan  sistem  ini,  maka user hanya harus  mencari  kriteria  alumni  yang  telah disediakan  sistem  seperti  kriteria  lulusan, umur,  semester,  ip  komulatif  dan  lain sebagainya.  Dalam  kasus  ini user yang dimaksud  adalah  Wakasek  Kurikulum  SMA Negeri  5  Surakarta.  Hasil  akhir  dari  proses fuzzy ini akan menghasilkan solusi alternatif data  alumni  yang  mendekati  kriteria  yang telah dimasukkan sebelumnya.
Input Data Alumni SMA Negeri 5 Surakarta Start Jarak Kelulusan, Umur, IP Komulatif, Semester, Penghasilan/Gaji, Masa Kerja, Jumlah Pindah Kerja Status Alumni = Kuliah Status Alumni = Bekerja Or Bekerja dan Berkuliah Jarak Kelulusan, Umur, IP Komulatif, Semester True False True Data Lengkap False True Hitung Derajat Keanggotaan Setiap Alumni Pencarian Alumni Dengan Memasukkan  Kriteria Solusi Alternatif Data alumni yang mendekati kriteria Selesai

## Gambar 4 Flowchart Aplikasi Klasifikasi
Alumni 4.3. Diagram Konteks Untuk membatasi sistem yang menunjukan adanya interaksi sistem dengan komponen  luar  sistem  maka  perlu  dibuat diagram  konteks  yang  merupakan  suatu diagram yang menggambarkan sistem dalam  satu  lingkungan  dan  hubungan dengan  entitas  luar. diagram  konteks aplikasi klasifikasi alumni ini menggambarkan  sistem  aliran  program secara umum.
Gambar 5 Diagram Konteks Aplikasi Klasifikasi Alumni 4.4. HIPO
HIPO  dirancang  secara  khusus  untuk menggambarkan  suatu  struktur  bertingkat guna  memahami  fungsi-fungsi  dari  modul- modeul sistem dan dirancang untuk menggambarkan  modul-modul  yang  harus dibuat oleh programer atau pemogram.
Gambar 6 HIPO Aplikasi Klasifikasi Alumni 4.5. Data Flow Diagram (DFD)
a. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Pada proses pengolahan data alumni dan pengolahan batas fungsi keanggotaan,  data-data  disimpan  serta diambil dari  tabel data alumni  dan  tabel batas.  Pada  proses  klasifikasi  alumni, data alumni diambil lalu dihitung derajat keanggotaannya  yang  kemudian  di simpan  ke  berbagai  tabel  derajat masing-masing  variabel  setelah  itu  di kumpulkan  ke  tabel  derajat  untuk  dicari firestrength.  Sedangkan  pada  proses laporan  dicetak  hasil  klasifikasi  yang diambil  dari  tabel  derajat,  admin  dan bagian  kurikulum  menginputkan  kriteria yang  diinginkan,  dan  kemudian  akan mendapatkan data alumni yang berkaitan dengan kriteria yang diinginkan tersebut beserta menunjukkan rekomendasi kriteria klasifikasi  yang  diberikan  oleh  sistem
(rekomendasi  kriteria  ini memiliki  nilai berkisar antara 0 - 1).
Gambar 7 DFD Level 0 b. Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1 Proses 2 Pada  DFD  Level  1  proses  2 menerangkan proses  detail dari pengolahan  alumni  yang  terdiri  dari input data alumni dan edit data alumni
Gambar 8 DFD Level 1 Proses 2
c. Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1

## Proses 3
Pada  DFD  Level  1  proses  3 menerangkan proses  detail dari pengolahan  batas  fungsi  keanggotaan yang terdiri dari edit data alumni
Gambar 9 DFD Level 1 Proses 3
d. Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1

## Proses 4
Pada  DFD  Level  1  proses  4 menerangkan    proses  detail  dari  hitung kriteria alumni yang terdiri dari perhitungan semua kriteria.
Admin Data login Kriteria alumni Data alumni Data batas fungsi keanggotaan Sistem fuzzy tahani klasifikasi alumni 0 Info hasil pencarian Info login Laporan hasil pencarian Data login Kriteria alumni User Info login Info hasil pencarian Info batas fungsi keanggotaan Laporan data alumni Laporan hasil pencarian Sistem fuzzy tahani klasifikasi alumni 0 Login 1.0 Pengolahan Data Alumni 2.0 Pengolahan Batas Fungsi Keanggotaan 3.0 Hitung Kriteria Alumni 4.0 Laporan 6.0 Input Data Alumni 2.1 Edit Data Alumni 2.2 Edit Batas Fungsi Keanggotaan 3.1 Hitung Variabel Jarak Waktu Kelulusan 4.1 Hitung Variabel Umur 4.2 Hitung Variabel IPK 4.3 Hitung Variabel Semester 4.4 Hitung Variabel Gaji 4.5 Hitung Variabel Masa Kerja 4.6 Hitung Variabel Jumlah Pindah Kerja 4.7 Cetak Laporan Data Alumni 6.1 Cetak Laporan Hasil Klasifikasi 6.2 Level 0 Level 1 Pencarian Kriteria 5.0 Pemilihan Derajat sesuai kriteria yang dicari 5.1 Menghitung Firestrength 5.2 menampilkan data alumni sesuai kriteria yang dicari 5.3 Simpan hasil 5.4 Admin Pengolahan Data Alumni 2.0 Data Alumni User Pengolahan Batas Fungsi Keanggotaan 3.0 Hitung kriteria alumni 4.0 Data Alumni Login 1.0 Data Login Info Login Data Login Info Login Info Data Alumni Data Batas Data Batas Data Alumni Info batas Kriteria alumni Kriteria alumni Laporan 6.0 Laporan hasil pencarian Laporan data alumni Laporan hasil pencarian Info Hasil pencarian Info Hasil pencarian Derajat Keanggotaan alumni Data Alumni Data Batas himpunan tb_derajat_pil D4 tb_batas D2 tb_data_alumni D1 Pencarian kriteria 5.0 Data derajat keanggotaan alumni tb_derajat D3 Data derajat keanggotaan alumni Data Alumni Derajat keanggotaan alumni Yang dicari Admin Edit Data Alumni 2.2 Data Alumni tb_data_alumni Data Alumni D1 Input Data Alumni 2.1 Data Alumni Info Data Alumni yang di Edit Data Alumni Admin Edit Batas Fungsi Keanggotaan 3.2 tb_batas D2 Data Batas Fungsi keanggotaan Data Batas Fungsi keanggotaan Info Batas Fungsi keanggotaan
Gambar 10 DFD Level 1 Proses 4
e. Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1 Proses 5 Pada  DFD  Level  1  proses  5 menerangkan proses  detail dari pencarian kriteria alumni.
Gambar 11 DFD Level 1 Proses 5
f. Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1

## Proses 6
Pada  DFD  Level  1  proses  6 menerangkan  proses detail dari laporan yang  terdiri  dari  cetak  laporan  data alumni dan cetak laporan hasil pencarian.

## Gambar 12 DFD Level 1 Proses 6

## 4.6. Relasi Tabel
Pada tabel tb_alumni memiliki relasi one to  one  dan  begitu  pula  tabel  tb_derajat dengan  tb_derajat_pil  sedangkan  tabel tb_batas mempunyai relasi one to many dengan tb_derajat.

## Gambar 13 Relasi Tabel
4.7. Perancangan Program
a.  Form Input Data Alumni
Halaman  web  ini  digunakan  untuk mengisi  dan  mendata  alumni  baru.
Tetapi  jika  terdapat  kesalahan  maka sistem  akan  mengeluarkan  peringatan dan data alumni belum dapat di simpan.
Hitung derajat keanggotaan jarak waktu kelulusan 4.1 Data batas jarak waktu kelulusan Simpan derajat keanggotaan 4.8 Tb_derajat D3 Derajat keanggotaan jarak waktu kelulusan Data derajat keanggotaan alumni Hitung derajat keanggotaan umur 4.2 Hitung derajat keanggotaan IPK 4.3 Hitung derajat keanggotaan Semester 4.4 Hitung derajat keanggotaan gaji 4.5 Hitung derajat keanggotaan masa kerja 4.6 Hitung derajat keanggotaan jumlah pindah kerja 4.7 tb_batas D2 Data batas umur Data batas IPK Data batas semester Data batas gaji Data batas masa kerja Data batas jumlah pindah kerja Derajat keanggotaan semester Derajat keanggotaan IPK Derajat keanggotaan umur Derajat keanggotaan gaji Derajat keanggotaan Masa kerja Derajat keanggotaan Jumlah pindah kerja tb_data_alumni D1 Data alumni Admin Data alumni User Info Hasil Pencarian Info Hasil Pencarian Pemilihan Derajat sesuai kriteria yang dicari 5.1 Derajat keanggotaan Jarak Waktu Kelulusan Derajat keanggotaan umur Derajat keanggotaan IPK Derajat keanggotaan semester Derajat keanggotaan gaji Derajat keanggotaan masa kerja Derajat keanggotaan Jumlah pindah kerja Kriteria Alumni Kriteria Alumni menampilkan data alumni sesuai kriteria yang dicari 5.3 Derajat keanggotaan yang dicari Tb_derajat D3 menghitung firestrength 5.2 Derajat keanggotaan yang dicari Firestrength Simpan hasil 5.4 tb_data_alumni D1 Data alumni Derajat keanggotaan alumni Yang dicari Derajat keanggotaan alumni Yang dicari tb_derajat_pil D4 Admin Cetak Laporan Hasil Pencarian 6.2 Data Alumni Cetak Laporan Data Alumni 6.1 Data Alumni User tb_data_alumni D1 Derajat Keanggotaan Alumni Laporan hasil pencarian Laporan data alumni Laporan hasil pencarian tb_derajat_pil D4 Tb_alumni * kd_alumni Nama_alumni jns_klmn tmpt_lhr tgl_lhr agama no_tlp alamat email lulusan jurusan_sma tmpt_kul tmpt_kerja profesi umur status ip_kom semester gaji masa_kerja jml_pindah foto jurusan Tb_derajat d_jarak1 d_jarak2 d_umur1 d_umur2 d_umur3
d_ipk1 d_ipk2 d_ipk3 d_semester1 d_semester2 d_semester3 d_gaji1 d_gaji2 d_gaji3 d_kerja1 d_kerja2 d_pindah1 d_pindah2 kd_alumni Tb_derajat_pil d_l_dekat d_l_jauh d_u_muda d_u_paro d_u_tua d_i_rendah d_i_cukup d_i_tinggi d_s_awal d_s_tengah d_s_akhir d_g_rendah d_g_sedang d_g_tinggi d_mk_baru d_mk_lama d_p_sedikit d_p_banyak fire_strength kd_alumni Keterangan : : One to one Tb_batas * kd_batas nm_var nm_himp min mid max kd_batas : One to many Jarak_lulus Tb_kelas * id_kelas nama_kelas id_kelas
Gambar 14 Form Input alumni
b.  Form Input Kelas
Halaman  web  ini  digunakan  untuk membuat  class  alumni  baru  yang  di inginkan  admin  secara custome yang nantinya  akan  dipilih  saat  proses klasifikasi alumni.
Gambar 15 Form Input alumni c.  Form Tampil Kelas Halaman  web  ini  digunakan  untuk melihat  seluruh  data  class  alumni  dan dapat  pula  mengedit  dan  menghapus data  class  alumni dengan  memilih  link edit dan hapus.
Gambar 16 Form Tampil Kelas d.  Form Tampil Data Derajat Halaman  web  ini  digunakan  untuk menampilkan  seluruh  derajat  kriteria tiap-tiap alumni.
Gambar 17 Form Tampil Derajat Kriteria

## e.  Form Klasifikasi Alumni
Halaman  web  ini  digunakan  untuk mencari dan mengklasifikasikan alumni  dengan  metode  fuzzy  tahani dengan  memilih  kriteria  yang  di inginkan.
Gambar 17 Form Input Kriteria Klasifikasi
Alumni f.  Form Daftar Batas Derajat Keanggotaan Halaman web ini digunakan untuk melihat seluruh batas derajat keanggotaan kriteria dan dapat pula mengedit batas derajat keanggotaan dengan memilih link edit.

## Gambar 18 Form Batas Derajat
4.7. Pengujian Sistem
Diklasifikasikan  alumni  dengan  class mahasiswa  muda  Semester  Akhir  Prestasi Tinggi  yang  mempunyai  kriteria  jarak  waktu kelulusan dekat, umur muda, IPK tinggi, dan semester akhir.
Gambar 19 Antar Muka Masukan Kriteria Alumni Pengujian
Hasil  dari  masukkan  tersebut  seperti  pada gambar di bawah ini.
Gambar 20 Hasil Masukkan Kriteria Alumni untuk  menguji  kesesuaian  program maka  kita  harus  melakukan  perhitungan firestrength secara manual dengan menggunakan rumus seperti berikut:
µJarakWaktuKelulusan µUmurMuda µIPKTinggi µSemesterAkhir =
Min(µJarakWaktuKelulusan  ;  µUmurMuda  ; µIPKTinggi ; µSemesterAkhir).

## Gambar 21 Tabel Firestrength

## V. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan pengujian  aplikasi  menggunakan fuzzy tahani untuk klasifikasi alumni di SMA Negeri 5  Surakarta  yang  telah  dibuat  dapat  ditarik simpulan sebagai berikut : 1.  Kelebihan basisdata fuzzy dengan basisdata  biasa  adalah  Jika  basisdata biasa suatu nilai hanya dapat menempati satu  himpunan  tertentu.  Misal  himpunan umur muda nilainya antara 20 sampai 30, parobaya nilainya  31  sampai 40,  dan  tua nilainya  41  sampai  60.  Sedangkan basisdata fuzzy suatu  nilai  tertentu  bisa menempati  pada  beberapa  himpunan sekaligus  misal  umur  muda  nilainya antara 20 sampai 40 parobaya nilainya 28 sampai  45,  dan  tua  nilainya  35  sampai 48.  dan  yang  membedakan  antara  satu himpunan  dengan  yang  lainnya  adalah besarnya nilai derajat keanggotaannya.
2. Dari hasil pengujian  yang telah dilakukan penulis ini telah berjalan dengan baik dan sesuai  dengan  perhitungan  derajat  yang dilakukan  secara  manual.  Contoh  pada pengujian sebelumnya dicari class mahasiswa muda Semester Akhir Prestasi  Tinggi  yang  mempunyai  kriteria jarak waktu kelulusan dekat, umur muda, IPK  tinggi,  dan  semester  akhir.  setelah dihitung  menggunakan  aplikasi  klasifikasi alumni didapat hasil sebagai berikut:
a.  Peringkat  pertama  nama  alumni  nia hapsari  memiliki  derajat  jarak  waktu kelulusan  dekat  1,  umur  muda  0.95, IPK Tinggi 0.83, derajat semester akhir 0.75,  lalu  dari  beberapa  hasil  tersebut ditentukan  hasil firestrength dengan mengambil  nilai  minimal  didapat  yaitu 0.75.
b.  Peringkat  kedua  nama  alumni  dicky hendharta  memiliki derajat  jarak waktu kelulusan dekat 1, umur muda 0.9, IPK Tinggi  0.48,  derajat  semester  akhir 0.75,  lalu  dari  beberapa  hasil  tersebut ditentukan  hasil firestrength dengan mengambil  nilai  minimal  didapat  yaitu 0.48.
c.  Peringkat  ketiga  nama  alumni  jemy akvianto  memiliki  derajat  derajat  jarak waktu  kelulusan  dekat  1,  umur  muda 0.95, IPK Tinggi 0.25, derajat semester akhir  0.75,  lalu  dari  beberapa  hasil tersebut  ditentukan  hasil firestrength dengan mengambil nilai minimal didapat yaitu 0.25.
d.  Peringkat keempat nama alumni anysa mafirahtikha  memiliki  derajat  jarak waktu  kelulusan  dekat  1,  umur  muda 0.95, IPK Tinggi 0.23, derajat semester akhir  0.25,  lalu  dari  beberapa  hasil tersebut  ditentukan  hasil firestrength dengan mengambil nilai minimal didapat yaitu 0.23.
e.  Peringkat  kelima  nama  alumni  tiyan ganang  memiliki  derajat  jarak  waktu kelulusan dekat 1, umur muda 0.9, IPK Tinggi  0.21,  derajat  semester  akhir  1, lalu  dari  beberapa  hasil  tersebut ditentukan  hasil firestrength dengan mengambil  nilai  minimal  didapat  yaitu 0.21.

## 5.2. Saran
Saran-saran  yang  penulis  kemukakan diharapkan  dapat  lebih  meningkatkan  hasil yang  telah  didapatkan.  Berikut  beberapa saran  yang  disampaikan  oleh  penulis  untuk penelitian  lebih  lanjut  dalam  implementasi fuzzy tahani dalam aplikasi klasifikasi alumni adalah:
1.  Sistem pada aplikasi ini perlu dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan beberapa
variabel-
variabel  yang  lebih  bisa  digunakan untuk pendukung klasifikasi alumni.
2.  Pada  aplikasi  ini  untuk  proses  hitung derajat  terpisah  dengan  pencarian  atau pemilihan  kriteria  alumni  jadi  pada  saat ada  pembaharuan  batas  derajat fuzzy dan  data  alumni  harus  ke  proses  hitung derajat  dahulu  baru  pencarian  kriteria alumni  agar  nilai  derajat  terupdate, sebaiknya  pada  saat  proses  pencarian kriteria  alumni  pada  saat  itu  juga  proses hitung  derajat  juga  dimulai  jadi  dua proses dapat dikerjakan pada satu waktu.
3.  Masih  perlu  adanya  pengembangan  dan penyempurnaan  dari  segi graphic  user interface sehingga  tampilan  web  tampak lebih menarik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abdul Kadir, Pengenalan Sistem Informasi , Andi, Yogyakarta, 2003.
[2] Shofwatul  ‘Uyun, Aplikasi  basisdata fuzzy  berbasis  web  untuk  pemilihan handphone, Jurnal Ilmiah KURSOR, 5 :
12-23, 2009.
[3]  Sri Kusumadewi dan H.Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan ,  Graha  Ilmu,  Yogyakarta,
2004.
[4]  Jogiyanto  HM, Pengenalan  Komputer , Andi, Yogyakarta, 2005.
[5]  Yuni  Widhiastiwi, Model  Fuzzy  Dengan Metode  Tsukamoto , Jurnal  Ilmiah  Bina
Widya, 18 : 88-94, 2007.
[6]  Sri Kusumadewi dan H.Purnomo,
Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Edisi 2 , Graha Ilmu,
Yogyakarta, 2010
[7]  Sri  Kusumadewi, Analisis  dan  Desain Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box Matlab , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2002. [8]  Kusrini, dan Luthfi Taufik Emha,
Algoritma Data Mining , Andi,
Yogyakarta, 2009.
[9]  Sutarman  S,Kom, Membangun  Aplikasi Web  dengan  PHP  dan  MySQL ,  Graha Ilmu, Yogyakarta, 2003.
[10]  Sampurna, Belajar  Sendiri  Membuat Homepage  Dengan  HTML ,  PT  Elek Media Komputindo, Jakarta, 1996.
[11]  Janner  Simarmata, Aplikasi  Mobile Commerce  menggunakan  PHP  dan MySQL , Andi, Yogyakarta, 2006.