## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi
Volume 05, Nomor 02, Desember  2015
Judul Hal MENGAMANKAN WIRELESS DENGAN MENGGUNAKAN TWO FACTOR , PASSWORD DAN
MAC ADDRESS FILTERING 31 - 36 PEMANFAATAN MEDIA INTERNET UNTUK MEMPERKENALKAN  PRODUK  KERAJINAN  TANGAN PADA  HOME  INDUSTRI  KAIN  FLANEL  LAMPUNG SELATAN 37 – 41
PENGEMBANGAN ELECTRONIC  COMMERCE DALAM PROSES MENINGKATKAN UKM PADA DEKRANASDA KABUPATEN PRINGSEWU 42 - 47

## APLIKASI  SISTEM  INFORMASI  PEMESANAN  PUPUK BERBASIS SMS  GATEWAY PADA  GABUNGAN  PETANI
PEMAKAI  PUPUK  (GP3)  PEKON  BANDING  AGUNG
KECAMATAN TALANGPADANG 48 - 52
APLIKASI  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (SPK)
UNTUK REKOMENDASI PEMILIHAN PROGRAM STUDI DENGAN FUZZY TAHANI
53 - 58
APLIKASI E-BOOKING RUMAH  MAKAN  BERBASIS WEB  DENGAN  PENERAPAN  ARSITEKTUR MODEL VIEW CONTROLLER 59 - 66 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT Volume 05 Nomor 02 Lampung Desember  2015 ISSN 2088-5555

## TIM PENYUNTING
Ketua Tim Redaksi:
Taqwan Thamrin,ST,M.Sc
Penyunting Ahli
Mustofa Usman, Ph.D Dr.Iing Lukman,M.Sc. Usman Rizal, ST.,MMSI
Penyunting:
Fenty Ariani,S.Kom,M.Kom Wiwin Susanty,S.Kom,M.Kom Ayu Kartika Puspa,S.Kom,M.TI Erlangga,S.Kom,M.Kom Iwan Purwanto,S.Kom.,MTI
Pelaksana Teknis:
Zulkaisar, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:

## Pusat Studi Teknologi Informasi
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center Lt.2 Jl,Zainal Abidin Pagar Alam No.26
Bandar Lampung Telp.0721 – 774626 Email: Journal.expert@ubl.ac.id

## APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) UNTUK REKOMENDASI PEMILIHAN PROGRAM STUDI DENGAN FUZZY TAHANI
Robby Yuli Endra #1 , Fenty Ariani *2
Program Studi Teknik Informatika #1 Program Studi Sistem  Informasi #2
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Jl. Zainal Abidin PA no. 26 , Bandar Lampung 35142, Lampung, Indonesia
robby.yuliendra@ubl.ac.id #1 ci.fenty.ariani@gmail.com *2

## Abstrak
Memilih Program Studi bukanlah hal yang mudah. karena jika salah dalam pemilihan Program Studi yang akan diambil  akan  berpengaruh  terhadap  motivasi  belajar,  lamanya  masa  studi  yang  melebihi  dari  standar  yang berlaku, bahkan ada juga yang mengalami kegagalan. Dengan adanya rekomendasi pemilihan Program Studi, diharapkan setiap mahasiswa dapat lebih fokus pada minat dan kemampuan yang dimiliki. Jenis penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian terapan, penelitian terapan ini merupakan suatu jembatan dari penelitian basic/murni diantara penelitian eksperimental.Tujuan penelitian ini adalah mengabungkan hasil algoritma FIS metode Tsukamoto dan Fuzzy Databases metode Tahani yang dirancang kedalam sebuah aplikasi yang berbasis Dekstop  dengan  menerapakan  tahap-tahap  Siklus  hidup  pengembangan  system.  Adapun    variabel  input  nya adalah  Nilai  Wawancara,  Nilai  Teknik  Informatika,  Nilai  Sistem  Informasi  Dan  Nilai  Test  Tertulis.  Variabel output adalah minat dimana Teknik Informatika atau Sistem Informasi yang paling sesusai dengan minta dan kemampuan calon mahasiswa.
Keyword : Fuzzy, Tahani, Aplikasi, Rekomendasi, Program Studi

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  masyarakat  dunia  bergerak  dan berevolusi  menuju  ke  sebuah  tatanan  baru  yang dikenal  sebagai  era  informasi  atau  masyarakat informasi. Sebuah masyarakat informasi digambarkan  sebagai  sebuah  bangsa  dimana mayoritas  tenaga  kerjanya  terdiri  dari  pekerja informasi,  dan  informasi  merupakan  unsur  yang paling  penting.  Masyarakat  informasi  tidak  lagi menjadikan  informasi  hanya  sebagai  sesuatu  yang biasa,  namun  sebagai  komoditi  atau  sesuatu  yang berharga  hingga  dapat  dijual  kepada  pengguna informasi.  Sebuah  masyarakat  informasi  terbentuk oleh  semakin  baiknya  dunia  pendidikan  dalam menciptakan  tenaga-tenaga  profesional.  Perubahan ini  juga  didorong  oleh  kemajuan  teknologi  yang ditandai  dengan  munculnya  beragam  produk teknologi  komunikasi  seperti  televisi,  komputer, telepon  genggam,  bahkan  teknologi  internet  yang melahirkan metode-metode komunikasi baru seperti e-mail,  mailing  list,  serta  komunitas  maya. Perangkat  serta  metode  komunikasi  ini  membuat arus  informasi  sedemikian  cepat  hingga  membuat jarak  tidak  lagi  membatasi  dalam  melakukan transfer informasi. (Damanik, 2012) Dan  Informasi  yang  baik  sangat  keterkait  dengan pedoman  untuk  pengambilan  sebuah  keputusan untuk  dapat  memilih  output  atau  hasil  yang menguntungkan  bagi  semua  pihak  dan  informasi yang  berkualitas  dan  baik  sebagai  pendukung keputusan dapat berlaku di berbagai bidang baik
bidang  bisnis,  bidang  politik  dan  termaksud  juga bidang  Pendidikan,  contoh  dari  pentingnya penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam bidang pendidikan adalah penentuan Program Studi pada  sebuah  perguruan  tinggi,  hal  tersebut  terjadi kurangnya informasi yang berkualitas, akurat dan ter uptodate mengenai hal tersebut, seperti minat, bakat ataupun  berpengaruh  dengan  nilai  raport  dan  nilai hasil  ujian  nasional,  sehingga  banyak  hal  yang disayang  ketika  memilih  Program  Studi  tertentu tidak  sesuai  dengan  kemampuan  diri  mahasiswa tersebut.
Universitas  adalah  suatu  institusi  pendidikan tinggi  dan  penelitian,  yang  memberikan  gelar akademik dalam berbagai bidang. Sebuah universitas  menyediakan  pendidikan  sarjana  dan pascasarjana dimana  didalamnya terdapat beberapa Fakultas  yang terdiri dari beberapa Program Studi. Fakultas  Ilmu  Komputer  (FIK)  adalah  salah  satu Fakultas  yang ada di Universitas Bandar Lampung (UBL). Dimana terdapat dua Program Studi pilihan yaitu  Program  Studi  Teknik  Informatika  dan Program  Studi    Sistem  Informasi.  Untuk  dapat menjadi  mahasiswa  baru  pada  Fakultas  Ilmu Komputer  ada  beberapa  hal  yang  harus  dipenuhi yaitu  :  mengumpulkan  foto  copy  ijazah,  foto  copy Raport  serta,  foto  copy  SKHU,  pas    photo, mengikuti test tertulis, dan test wawancara,  .
Selama ini keputusan pemilihan Program Studi pada Fakultas  Ilmu  Komputer  di  tentukan  oleh  calon mahasiswa  tersebut,  tetapi  cara  pemilihan  tersebut tentu  memiliki  beberapa  kelemahan.  Dari  sisi Fakultas belum adanya pendekatan yang digunakan
dalam  proses  perhitungan  Rekomendasi  Pemilihan Program Studi, belum adanya kriteria terukur yang digunakan  untuk  menentukan  Program  Studi  apa yang  paling  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuan seorang  calon  mahasiswa,  serta  tidak  adanya  alat bantu  atau  software  pendukung  yang  digunakan untuk membantu pengambilan keputusan.
Sedangkan  dari  sisi  calon  mahasiswa  kelemahan tersebut terjadi karena kurangnya pengetahuan atau informasi  mengenai  Program  Studi  yang  akan dipilih. Pemilihan Program Studi yang kurang sesuai dengan  kemampuan  serta  minat  calon  mahasiswa dapat  mempengaruhi  proses  perkuliahan.  Jika terjadi  kesalahan  dalam  memilih  Program  Studi dapat mengakibatkan menurunnya motivasi belajar, serta  lamanya  masa  studi  yang  akan  di  tempuh. Fuzzy  Inference  System  (FIS)  adalah  salah  satu pendekatan yang dapat digunakan untuk pendukung keputusan untuk penyelesaian masalah tersebut. Dengan  merujuk  hasil  penelitian  yang  sebelumnya yaitu “ Algoritma Fuzzy Inference System metode Tsukamoto untuk Rekomendasi Pemilihan Program Studi”  telah  didapatkan  Algoritma  dengan menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto, dengan algoritma tersebut di kombinasikan dengan membuatkan sebuah aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan menggunakan  metode  fuzzy  databases  Tahani, konsep  dari  Fuzzy  Tahani  ini  sendiri  yaitu  fuzzy databases  Metode  Tahani  ada  4  tahap  yang dilakukan  dalam  proses  penelitian  dan  pembuatan aplikasi yaitu menggambarkan Fungsi keanggotaan, Proses  Fuzzifikasi,  Proses  Fuzzifikasi  query,  dan dasar zadeh untuk operasi himpunan fuzzy.
Dengan adanya proses perhitungan menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto yang terdiri dari Fuzzification, inference,  dan  defuzzification  maka  Rekomendasi Pemilihan  Program  Studi  dapat  memberikan  hasil yang lebih akurat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan  rata-rata  berbobot.  Adapun  faktor utama  yang  berpengaruh  dalam  Rekomendasi Pemilihan  Program  Studi  sebagai  variable  input, yaitu  Nilai  Wawancara  (NW),  Nilai  Teknik Informatika  (NTI),  Nilai  Sistem  Informasi  (NSI), Nilai  Test  (NTest)  dan  sebagai  variabel  output adalah Program Studi yaitu Teknik Informatika (TI) atau Sistem Informasi (SI). Dengan adanya Sistem Pendukung  keputusan  berbasis  Fuzzy  Inference System  (FIS)  metode  Tsukamoto  ini  diharapkan dapat menentukan Program Studi yang paling sesuai dengan  kemampuan  dan  minat  calon  mahasiswa baru. Setiap variabel yang ada pada Fuzzy Inference System  metode  Tsukamoto  akan  dimasukan  ke dalam Aplikasi sistem pendukung keputusan (SPK) dengan  menggunakan  fuzzy  databases  tahani, Sehingga  hasil  yang  didapat  dari  kombinasi  Fuzzy Inference  System  (FIS)  metode  Tsukamoto  dan Fuzzy Databases Tahani dapat lebih cepat, tepat dan akurat sesuai dengan kemampuan calon mahasiswa.

## 2. Tinjauan Pustaka
A. Penelitian Sebelumnya
Dengan  Hasil  Penelitian  Sebelumnya  dan menindaklanjuti penelitian yang berjudul “Algoritma  Fuzzy  Inference  System  Metode Tsukamoto untuk Rekomendasi Pemilihan Jurusan” (Penelitian Dosen Pemula Tahun 2014), penerapan Algoritma  Fuzzy  Inference  System metode Tsukamoto  untuk  rekomendasi  pemilihan  Program Studi  ini  didasarkan  agar  calon  mahasiswa  yang ingin  melanjutkan  studinya  ke  perguruan  tinggi tidak salah dalam penentuan Program Studi, apabila terjadi kesalahan dalam penentuan jurasan dampak yang  terjadi  adalah  kurangnya  motivasi  belajar, lamanya masa studi dan dampak yang paling buruk adalah  mengalami  kegagalan.  Penerapan  Fuzzy Inference  System  (FIS)  metode  Tsukamoto  dapat digunakan  untuk  pendukung  keputusan  dalam penentuan  program  studi.  Untuk  menghasilkan output dengan pendekatan Fuzzy Inference System (FIS)  metode  Tsukamoto,  terdiri  dari  empat  tahap yaitu: pembentukan himpunan fuzzy (Fuzzification),  pembentukan  rules  (inference), aplikasi  fungsi  implikasi  serta  hasil  output (defuzzification).Tujuan  penelitian  ini  adalah menerapkan Fuzzy Inference  System (FIS)  metode Tsukamoto  untuk  penentuan  program  studi  yang paling  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuan  calon mahasiswa. Adapun variabel input nya adalah Nilai Wawancara, Nilai Teknik Informatika, Nilai Sistem Informasi  dan  Nilai  Test  Tertulis.  Variabel  output adalah  minat  dimana  Teknik  Informatika  atau Sistem Informasi yang paling sesusai dengan minat dan  kemampuan  calon  mahasiswa.  Hasil  dari penelitian ini adalah didapatkan jurusan yang sesuai dengan  kemampuan  calon  mahasiswa  dalam penentuan jurusan. [Ariani & Dermadi, 2014]

## B. Fuzzy Logic
Professor  Lotfi  A  Zadeh  juga  mengatakan bahwa  fuzzy  logic  berhubungan  dengan  prinsip- prinsip  pemberian  alasan  formal  mengenai  sesuatu hal  yang  tidak  mempunyai  ketentuan  atau pemberian alasan perkiraan. Namun demikian, teori himpunan  fuzzy  bukanlah  pengganti  dari  teori probabilitas. Pada teori himpunan fuzzy komponen utama  yang  sangat  berpengaruh  adalah  fungsi keanggotaan.
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan fuzzy  logic  antara  lain:  (a)  Konsep  fuzzy  logic mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang mendasari  penalaran  fuzzy  sangat  sederhana  dan mudah dimengerti. (b) Fuzzy logic sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan perubahan  dan ketidakpastian    yang  menyertai  permasalahan.  (c) Fuzzy  logic  memiliki  toleransi  terhadap  data-data yang  tidak  tepat.  (d)  Fuzzy  logic  mampu memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat kompleks.  (e)  Fuzzy  logic  dapat  dibangun  dan
diaplikasikan berdasarkan pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses  pelatihan.  (f)  Fuzzy  logic  dapat  digunakan pada sistem kendali secara konvensional. (g) Fuzzy logic  didasarkan  pada  bahasa  alami.  [Kusumadewi &  Purnomo,  2010:2],  pada  penelitian  yang  lain Model Rekomendasi berbasis Fuzzy untuk pemilihan  sekolah  lanjut  tingkat  atas  [Uyun  & Madikhatun, 2011], yang melatarbelakangi penelitian ini adalah Salah satu contoh pengambilan keputusan  dalam  bidang  pendidikan  yaitu  memilih sekolah yang tepat.

## C. Konsep Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  memiliki  2  atribut,  yaitu:  (a)
Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : Sangat Kurang,  Kurang  dan  Cukup.  (b)  Numeris,  yaitu suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukan  ukuran  dari suatu  variabel  seperti  :  45,  46,  59  dan  lain sebagainya. [Maria & George, 2006 :43].

## D. Sistem Fuzzy
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami  system  fuzzy,  yaitu  (a)  variabel  fuzzy, merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas  dalam suatu  system  fuzzy.  (b)  Himpunan  fuzzy, merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel.  (c) Semesta Pembicaraan, merupakan keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel  fuzzy.  Semesta  pembicaraan  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah)  secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan. Nilai  semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan positif  maupun  negatif.  (d)  Domain,  merupakan keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  dalam  semesta pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan  dalam  suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan  real  yang  senantiasa  naik  (bertambah) secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai  domain dapat  berupa  bilangan  positif  maupun  negative. [Kusumadewi & Purnomo, 2010: 6-7].
Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik – titik input data kedalam nilai keanggotaanya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval  antara  0  sampai  1.  [Kusumadewi  & Purnomo, 2010: 8-23].

## E. Operator-operator Fuzzy
Tipe  Dasar  Zadeh  untuk  Operasi  Himpunan Fuzzy  Seperti  halnya  himpunan  konvensional,  ada beberapa  operasi  yang  didefinisikan  secara  khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan Fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai  hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama firestrength - predikat. Ada tiga operator dasar yang diciptakan oleh  Zadeh,  yaitu  :  Operator  AND,  yaitu  operator yang  berhubungan  dengan  operasi  interseksi  pada
himpunan  - predikat sebagai hasil operator AND diperoleh  dengan  mengambil  nilai  keanggotaan terkecil  antar  elemen    pada  himpunan  yang bersangkutan.
      . , min y x B A B A      (1)

## F. Fungsi Implikasi
Tiap  –  tiap  aturan  (proposisi)  pada  basis pengetahuan fuzzy akan berhubungan dengan  suatu relasi  fuzzy.  Bentuk  umum  dari  aturan  yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah : IF x is A THEN y is B Dengan x dan y adalah scalar, dan A dan B adalah himpunan  fuzzy.  Proposisi  yang  mengikuti  if disebut  sebagai  anteseden,  sedangkan  proposisi yang mengikuti THEN disebut sebagai  konsekuen.

## G. Sistem  berbasis  aturan  Fuzzy  Databases
(Metode Tahani)
4 tahap yang dilakukan oleh para peneliti untuk melakukan proses Fuzzy Database Tahani, diantaranya: (a) Menggambarkan Fungsi Keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  (membership function)  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan pemetakan  titik-titik  input  data  ke  dalam  nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan)  yang  memiliki  internal  antara  0 sampai  1,  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Beberapa fungsi yang dapat digunakan yaitu: (1) Representasi linier. (2)  Representasi  Kurva  Segitiga.  (3)  Representasi Kurva  Trapesium.  (b)  Proses  Fuzzyfikasi  : Fuzzyfikasi adalah Tahap pertama dari perhitungan fuzzy  yaitu  pengubahan  nilai  tegas  ke  nilai  fuzzy. Prosesnya  adalah  sebagai  berikut:  suatu  besaran analog dimasukkan sebagai input (crisp input), lalu input tersebut dimasukkan pada batas scope/dominan dari Membership Function. Membership  function  ini  biasanya  dinamakan Membership  Function  input.  Output  dari  proses fuzzifikasi  ini  adalah  sebuah  nilai  input  fuzzy  atau yang  biasanya  dinamakan  fuzzy  input.  (c)  Proses Fuzzyfikasi Query : Fuzzyfikasi Query diasumsikan sebuah query konvensional (nonfuzzy) DBMS yang akan  mencoba  membuat  dan  menerapkan  sebuah System dasar logika fuzzy query (fuzzy logic based querting  system).  Konsep  dari  sebuah  relasi  fuzzy dalam  sebuah  DBMS  menggunakan  derajat keanggotaan  µ  yang  didefinisikan  pada  kumpulan domain X = (X1,…,Xn), dan telah di-generate pada relasi  luar  oleh  nilai  tengah  fuzzy.  Sintaks  query yang digunakan adalah sebagai berikut:“Select from where ”. (d) Dasar Zadeh Untuk Operasi Himpunan Fuzzy  :  Pada  seperti  himpunan  konfensional,  ada beberapa  operasi  yang  diidentifikasikan  secara khusus  untuk  mengombinasikan  dan  memodifikasi himpunan  fuzzy.  Nilai  keanggotaan  sebagai  dari  2 himpunan fuzzy dikenal dengan nama Fire Strength atau a-predikat. Sangat mungkin digunakan operator
dasar dalam proses query berupa operator AND dan OR  [7].  a  -predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan operator  AND  diperoleh  dengan  mengambil  nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan- himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : µAnB = min(µA[x],  µB[x]).  Sedangkan  untuk  hasil  operasi dengan  operator  OR  diperoleh  dengan  mengambil nilai  keanggotaan  terbesar  antar  elemen  pada himpunan-himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : µAUB = max(µA[x], µB[x]). Alternatif  yang  direkomendasikan  adalah  alternatif yang  memiliki  nilai  Fire  Strength  atau  tingkat kesesuaian  dengan  kriteria  pilihan  diatas  angka  0 (nol)  sampai  dengan  angka  1  (satu).  [Kusumadewi & Purnomo, 2010]

## 3. Pembahasan Penelitian
A. Penentuan Variabel Input dan Ouput di Fuzzy Pada  Penelitian  ini  data  dan  informasi dikumpulkan dengan menggunakan teknik wawancara  dan  pengamatan  pada  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung.  Kemudia data  diolah  dengan  menggunakan  teknik  sampling menggunakan  random  simple  (sampel  acak)  yaitu suatu  tipe  sampling  probabilitas,  dimana  akan dipilih  sampel  dengan  memberikan  kesempatan yang  sama  kepada  semua  atribut  untuk  ditetapkan sebagai anggota sampel system. Diharapkan setelah melakukan  penelitian  ini  fakultas  akan  dengan mudah dapat menetukan Program Studi yang paling sesuai  dengan  calon  mahasiswa  baru.  Untuk  score penentuan  Program  Studi  akan  dibuat  sistem presentasi, dengan range 0-100. Pada tabel 1 dapat dijelaskan  bahwa  pada  study  case  penentuan Program Studi terdapat empat (4) variabel input dan dua (2) variabel output.
Penelitian  terapan  yaitu  dilakukan  dengan  tujuan dan  menerapkan,  menguji  dan  mengevalusi kemampuan  suatu  teori  yang  diterapkan  dalam memecahkan masalah-masalah praktis.Jadi penelitian murni/dasar berkenaan dengan penemuan dan  pengembangan  ilmu.  Setelah  ilmu  tersebut digunakan  untuk  memecahkan  masalah,  maka peneliti tersebut akan menjadi penelitian. [Sugiyono,p4:2012]
Tabel 1 Kriteria Variabel Input dan Output

## B. Transformasi Data
Sebelum dilakukan analisis data, data nilai yang ada  di  transformasikan  ke  dalam  satu  nilai.  Nilai matematika  didapat  nilai  dari  rata-rata  dari  nilai matematika  pada  saat  kelas  xi  dan  xii.  Untuk  nilai Raport  TI  didapat  dari  rata-rata  nilai  pelajaran eksakta, sedangkan nilai Raport SI didapat dari rata- rata  nilai  pelajaran  non  eksakta  pada  saat  kelas  xi dan xii. Untuk itu digunakan rumus sebagai berikut :

## C. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  tahap  ini,  Fuzzy  Inference  System mengambil input dan menentukan derajat keanggotaanya  dalam  semua  himpunan  fuzzy menggunakan  fungsi  keangotaan.  Fungsi  derajat keanggotaan  yang  digunakan  pada  tiap  variabel fuzzy  ditentukan  berdasarkan  keadaan  di  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung. Fungsi  keanggotaan  (μ)  untuk  setiap  himpunan fuzzy  mempunyai  interval  antara  0  sampai  dengan 1. Nilai 1 menunjukkan keanggotaan mutlak (100%) sedangkan  nilai  0  menunjukkan  tidak  adanya keanggotaan  (0%)  didalam  himpunan  fuzzy tersebut.  Pada  Tabel  2  dijelaskan  bahwa  tabel tersebut  menunjukkan  semesta  pembicaraan  dalam himpunan fuzzy. Range nilai yang ada pada semesta pembicaraan  didapat  dari  nilai  min,  average,  dan max  dari  databases  Marketing  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung.

## Tabel 2 Semesta Pembicaraan
Fungsi Variabel Notasi Semesta Pembicaraan
Input
NW a [40-90]
NTI b [50-90] NSI c [50-90]
NTest d [40-90] Output
TI e [40-90]
SI f [40-90]

## Tabel 3 Himpunan Fuzzy
Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi NW a Rendah r [40-65] Sedang s [52.5-77.5] Tinggi t [65-90] NTI b Rendah r [50-70] Sedang s [60-80] Tinggi t [70-90] NSI c Rendah r [50-70] Sedang s [60-80] Tinggi t [70-90] NTest d Rendah r [40-65] Sedang s [52.5-77.5] Tinggi t [65-90] Tabel 4 Himpunan Output Fuzzy Variabel Himpunan Output Fuzzy Domain Nama Notasi Nama
Notasi
TI e
Rendah r [40-60] Sedang s [50-70] Tinggi t [60-90]
SI f Rendah r [40-60] Sedang s [50-70] Tinggi t [60-90] Pada  tabel    dapat  dijelaskan  bahwa
Masing-masing himpunan
fuzzy
dengan memperhatikan nilai maksimum dan nilai minimum dari setiap variabel. Dimana nilai yang akan diambil pada  metode  ini  yaitu  nilai  minimum.  Masing- masing variabel terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu: rendah, sedang, dan tinggi.

## D. Aplikasi  Fungsi  Implikasi  dan  Membuat Inferensi Aturan (Rules)
Pada  tabel  5  dapat  dijelaskan  bahwa  aplikasi fungsi implikasi, pada penelitian digunakan metode minimum  untuk  mengkombinasikan  setiap  derajat keanggotaan dari setiap if then rules yang dibuat dan dinyatakan dalam suatu derajat kebenaran (α). rules didapat  dari  kombinasi  3  himpunan  fuzzy  dan  4 variabel input, sehingga menghasilkan 81 rules

## E. Metode defuzzifikasi
Setelah  semua  nilai  dari  variabel  dimasukkan maka  hasilnya  akan  diperoleh  dari  defuzzifikasi yang berbentuk nilai crisp tertentu. Pada tahapan ini ditentukan nilai min (  1,   2..  n ) , kemudian mencari nilai  z1  =  z  max  –    ,  setalah  itu  menghitung  nilai crips Langkah berikutnya menghitung output, yaitu: Z= ((α1*z1)+  (α2*z2)+  (α3*z3)+  (α4*z4)+
(α5*z5)+ (α6*z6)+ (αn*zn)) α1+α2+α3+α4+α5+α6+αn
(4)
Nilai  dari  defuzzifikasi  dianalisa.  Jika  nilai masuk TI lebih besar dari nilai masuk SI maka calon mahasiswa  baru  masuk  program  studi  TI,  begitu juga sebaliknya.

## F. Rancangan Database
Databases  merupakan  kumpulan  dari  table- tabel yang saling berinteraksi guna mencapai tujuan tertentu.  Dalam  aplikasi  pemilihan  program  studi terdiri dari 8 tabel dan 7 tabel yang saling berkaitan antar satu dengan yang lain.
Penjelasan  bahwa  terdapat  delapan  (8)  tabel  pada aplikasi yang akan dibuat yaitu : (1) tabel login. (2) tabel calon mahasiswa. (3) tabel data miu. (4) tabel hasil. (5) tabel test. (6) tabel si. (7) tabel Ti (8) tabel wn
G. Antar muka
a. Data Miu
Pada  Gambar  2  menjelaskan  bahwa  form tersebut  digunakan  untuk  memasukan  nilai-nilai serta Kriteria yang ada di fuzzy.
Gambar 1 Antar muka pada Aplikasi pemilihan Program Studi
b. Gambar antar muka proses
Pada  Gambar  3  menjelaskan  bahwa  form tersebut  digunakan  memproses    untuk  memasukan nilai-nilai serta kriteria yang ada di fuzzy.
Gambar 2 Antar muka proses fuzzy pada Aplikasi pemilihan Program Studi
c. Query Fuzzy Tahani (sample aturan 61)
Aturan 61
Kode 2 IF NW  Tinggi && NTI  Rendah && NSI  Tinggi && NTest  Rendah { TI  Rendah, SI Tinggi }

## 4. Pengujian Aplikasi
Aplikasi  wizard  yang telah dibuat, selanjutnya diuji melalui teknik pengujian perangkat lunak yang meliputi pengujian white box.

## A. Pengujian Aplikasi Pengujian White Box
Metode  white  box  ini  adalah  suatu  metode desain test case yang menggunakan struktur kontrol desain  prosedural  untuk  memperoleh  test  case. Dengan menggunakan metode pengujian white box, perekayasaan sistem dapat melakukan test case yang dapat: (1) Memberikan jaminan bahwa semua jalur independen  pada  suatu  modul  telah  digunakan paling  tidak  satu  kali.  (2)  Menggunakan  semua keputusan  logis  pada  sisi  true  dan  false.(3) Mengeksekusi  semua  loop  (perulangan)  pada batasan mereka dan pada batas operasional mereka Dalam  hal  ini,  pengujian  tidak  dilakukan  terhadap keseluruhn  program  secara  utuh,  namun  dilakukan sampel pengujian terhadap proses tertentu.
Pengujian white Box terhadap proses konfigrasui bobot, secara garis besar, algoritma dari proses login.

## B. Pengujian Aplikasi Pengujian Black Box
Pengujian selanjutnya dilakukan untuk memastikan bahwa suatu event atau masukan akan menjalankan  proses  yang  tepat  dan  menghasilkan output  sesuai  dengan  rancangan.  Untuk  contoh pengujian  terhadap  beberapa  perintah  sebagai berikut :

## Tabel 5 Hasil Pengujian Black Box
Dari  Tabel    dapat  dijelaskan  bahwa  hasil pengujian dapat disimpulkan untuk pengujian black box yang meliputi Pengujian beberapa input, proses, dan output dengan acuan rancangan perangkat lunak telah  terpenuhi  dengan  hasil  sesuai  dengan rancangan.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan penerapan  FIS  Metode  Tsukamoto  dan  Fuzzy databases  Tahani,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa: FIS Metode Tsukamoto dan Fuzzy databases Tahani dapat  digunakan  untuk  penentuan  program  studi. Dengan adanya penerapan FIS Metode Tsukamoto, dapat  mempermudah  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Bandar Lampung khususnya unit
Marketing  untuk  memberikan  rekomendasi pada  calon  mahasiswa  baru  dalam  penentuan program studi yang paling sesuai dengan minat dan kemampuannya. Adapun tahapan proses pada Fuzzy Inference  System  Metode  Tsukamoto,  yaitu:  (a) Pembentukan himpunan fuzzy (fuzzifikasi).
Pada tahap ini, mencari nilai keanggotaan setiap himpunan fuzzy dari masing-masing variabel (crips input). Dengan mengkombinasikan semua himpunan  fuzzy,  sehingga  diperoleh  81  aturan fuzzy. (b)Pembuatan aturan fuzzy (Inference). Pada tahap  ini  mencari  nilai  keanggotaan  anteseden  (α) dan nilai perkiraan program studi yang paling sesuai (x) dari setiap aturan, dengan menggunakan fungsi keanggotaan  dari  setiap  himpunan  fuzzy.  (c) Penentuan  output  (defuzzifikasi).  Pada  tahap  ini nilai crisp output berupa program studi yang paling sesuai (Z) dengan cara mengubah crips input yaitu : berupa  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan  fuzzy  menjadi  suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.
6. Daftar Pustaka
[1] Ariani.  F  &  Dermadi.  N.  2014.  Algoritma Fuzzy  Inference  System  Metode  Tsukamoto Untuk Rekomendasi Pemilihan Jurusan, Penelitian Dosen Pemula UBL.
[2] Bojadziev  George,  Maria  Bojadziev.  2006. Fuzzy  Logic  For  Business  Finance  and Management  ,  Kanda  :  World  Scientific Publishing.
[3] Damanik.P.M.2012.Kompetensi Pengelola Dalam  Mengatasi  Permasalahan  Teknis  Pada Pusat  Layanan  Internet  Kecamatan,  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi vol I no 1 Desember 2012.
[4] Kusumadewi,  S,  dan  Purnomo,    H.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Sugiyono.(2012).”Metode
Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D”.  AlfaBeta, Bandung.
[6] Uyun.  S    &    Madikhatun,Y.  (2011).  “Model Rekomendasi Berbasis Fuzzy Untuk Pemilihan Sekolah  Lanjutan  Tingkat  Atas”,  Jurnal Informatika Vol 5 no 1 Januari 2011 .
[7] Prof Lotfi A.Zaden. fuzzy logic based querying system.
Input Process Output Hasil Pengujian Penekanan Tombol login ToolStripLabel1.Click Menuju ke Layout Profile Sesuai Mengisi nama mahasiswa lblAuditor.Click Nama Auditor Sesuai Mengisi ID lblAuditee.Click Nama Auditee Sesuai Mengisi lblTglAudit.Click Tanggal audit Sesuai