## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 9, Nomor 2,  Oktober 2018
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. DETEKSI OBJEK MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) UNTUK MODEL SMART ROOM 99-105
Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, M. Bintang Syahputra
2. PEMANFAATAN MODEL ENTERPRISE ARCHITECTURE PLANNING (EAP) UNTUK PROTOTYPE E-DOCUMENT KEPEGAWAIAN (DOSEN) PADA BAGIAN SUMBER DAYA MANUSIA DI INSTITUT INFORMATIKA DAN BISNIS DARMAJAYA 106-113 Halimah, Bobby Bachry 3 PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN KANDIDAT DOSEN TERBAIK DI UNIVERSITAS MEGOW PAK TULANG BAWANG 114-120 Darsin 4 ANALISIS EMISI GAS RUMAH KACA (GRK)  DAN PEMETAAN ZONA EMISI MENGGUNAKAN GIS (GEOSPASIAL INFORMATION SYSTEM) DI KABUPATEN PRINGSEWU, LAMPUNG 121-126 Ida Ayu Putu Anggie Sinthiya, Danang Kusnadi 5 PROTOTYPE SISTEM PENDETEKSI DAN PERINGATAN DINI BENCANA ALAM DI INDONESIA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) 127-136 Budi Usmanto, Bernadhita H.S.U 6 SISTEM KEAMANAN GEDUNG BERBASIS SMS GATEWAY DAN MEDIA SOSIAL DENGAN MIKROKONTROLLER ATMEGA328 137-142 Oktafianto, Ponidi 7 PURWARUPA SISTEM PENGAIRAN SAWAH OTOMATIS DENGAN ARDUINO BERBASIS ARTIFICIAL INTELEGENT 143-151 Pamuji Setiawan, Elisabet Yunaeti Anggraeni 8 PENENTUAN PENERIMA KINERJA DOSEN AWARD MELALUI METODE TSUKAMOTO DENGAN KONSEP LOGIKA FUZZY 152-161 Erlangga, Yanuarius Yanu Dharmawan 9 AUTOMATIC COUNTING MENGGUNAKAN METODE HAVERSINE UNTUK MENGHITUNG JUMLAH PENUMPANG BUS 162-177 Yuthsi Aprilinda ,Emy Sugandasari, Freddy Nur Afandi, Fenty Ariani 10  IMPLEMENTASI RUMAH LISTRIK BERBASIS SOLAR CELL 178-185
Taqwan Thamrin, Erlangga, Wiwin Susanty

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 9 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2018 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Elva Riana Siregar, 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: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## PENENTUAN PENERIMA KINERJA DOSEN AWARD MELALUI METODE TSUKAMOTO DENGAN KONSEP LOGIKA FUZZY
Erlangga 1 , Yanuarius Yanu Dharmawan 2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Jln. Z.A. Pagar Alam No.89 Gedong Meneng Bandar Lampung 35142 Telp. (0721) 701463, (0721) 701979 Fax. (0721) 701467 Web. www.ubl.ac.id E-mail: erlangga@ubl.ac.id 1 , yanu@ubl.ac.id 2 Handphone: 08978957357

## ABSTRAK
Pengelolaan  terhadap  kinerja  dosen  merupakan  suatu  upaya  penting  yang  perlu  dilakukan.  Kompensasi merupakan satu dari sekian banyak cara dalam meningkatkan prestasi kerja, motivasi, dan kepuasan kerja di lingkungan  perguruan  tinggi.  Salah  satu  sistem  kompensasi  tersebut  dapat  berupa  pemberian  penghargaan secara langsung.Namun pada prakteknya dalam penentuan penerima penghargaan ini sering kali tidak objektif salah  satunya  karena  adanya  kedekatan  fisik  maupun  kedekatan  emosi.  Selain  dirasa  memang  cukup  sulit, penentuan  penerima  penghargaan  ini  terkadang  terkendala  karena  tidak  adanya  approach  yang  terukur  dan metode untuk membantu menentukan penerima penghargaan tersebut.
Sebagai solusi permasalahan tersebut maka akan diterapkan algoritma Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto yang  akan  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  penentuan  pemberian  penghargaan sebagai  bentuk  apresiasi  kinerja  dosen.  Metode  ini  terdiri  dari  empat  tahapan:  pembentukan  himpunan  fuzzy (fuzzification), pembentukan rules (inference), aplikasi fungsi implikasi serta hasil output (defuzzification). Dengan menerapkan algoritma FIS Tsukamoto diharapkan dapat membantu memberikan keputusan siapa yang berhak  dan  pantas  untuk  menerima  penghargaan  sebagai  bentuk  apresiasi  kinerja  dosen  yang  paling  sesuai dengan pemenuhan kriteria penilaian dan dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
Kata Kunci : Algoritma, Fuzzy Inference System, FIS, Tsukamoto, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Mengelola  kinerja  sumber  daya  manusia merupakan suatu upaya penting yang dilakukan oleh  sebuah  perusahaan  agar  tujuan  dari perusahaan  itu  dapat  tercapai.  Salah  satu  cara manajemen untuk meningkatkan prestasi kerja, motivasi,  dan  kepuasan  kerja  para  karyawan adalah  melalui  kompensasi.  Salah  satu  sistem kompensasi  tersebut  adalah  berupa  pemberian bonus secara langsung kepada karyawan. Universitas  Bandar  Lampung  (UBL)  adalah salah satu perguruan tinggi swasta di Provinsi Lampung,  berdiri  sejak  tahun  1984  dibawah naungan  Yayasan  Administrasi  Lampung (YAL)  beralamatkan  di  Jalan  Zainal  Abidin Pagar  Alam  No.26  Labuhan  Ratu,  Bandar Lampung.  UBL  saat  ini  memiliki  Program  S2 yang terdiri dari 4 program studi dan Program S1  terdiri  dari  6  fakultas  dengan  12  program studi.  Dari  kedua  program  strata  tersebut, Universitas  Bandar  Lampung  hingga  saat  ini memiliki 193 orang dosen aktif yang terdiri dari 121 dosen tetap dan 72 dosen tidak tetap.
Sebagai bentuk apresiasi atas kinerja dosennya, UBL  setiap  tahunnya  memberikan  bonus kepada  3  orang  dosen  untuk  diberangkatkan menunaikan  ibadah  umroh.  Pemberian  bonus umroh  diperuntukkan  bagi  dosen  tetap  yang memiliki  prestasi.  Dalam  implementasinya program pemberian bonus umroh ini memiliki permasalahan yaitu masih sulitnya menentukan siapa  yang  sepatutnya  mendapatkan  bonus umroh tersebut.
Untuk menentukan pemberian bonus umroh ini agar lebih objektif maka peneliti menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto  untuk  penentuan  hasilnya,  karena setiap dosen memiliki peluang dan kesempatan yang  sama  untuk  mendapatkan  bonus  umroh. Pada  metode  TSUKAMOTO output yang dihasilkan bisa 1 atau lebih tetapi perhitungan menggunakan rata-rata terbobot. Setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Hasil  akhirnya  diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Dengan  memperhatikan  sumber  daya  maka ruang  lingkup  masalah  yang  dikaji  dalam penelitian ini dibatasi pada penentuan penerima bonus  umroh  sebagai  bentuk  apresiasi  kinerja dosen di Universitas Bandar Lampung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto  pada  Simulasi Traffic  Light Menggunakan  Java.  (Rakhmat  Wahyu,  2009). Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  disimpulkan bahwa:  Besar  kecilnya  kepadatan  satu  jalan ditentukan  oleh  jumlah  mobil  dan  lebar jalurnya.  Dan  Metode  Tsukamoto  dapat digunakan  untuk  menentukan  lama  waktu lampu hijau menyala berdasarkan jumlah mobil dan lebar jalur pada satu jalan searah. Prof  Lotfi  A.  Zadeh  menyatakan  itu  logika fuzzy dikaitkan dengan prinsip-prinsip penalaran  formal  hal-hal  atau  perkiraan  tanpa syarat pemikiran. Namun, teori fuzzy-set tidak menggantikan  teori  probabilitas.  Dalam  teori fuzzy-set, the komponen yang paling berpengaruh adalah fungsi keanggotaan. (Fenty Ariani & Robby Yuli Endra, 2013:190) Implementasi Fuzzy  Se t  dan Fuzzy  Inference System Tsukamoto pada Penentuan Harga Beli Handphone Bekas (Yulianto Sejati W.P.,2008). Menentukan  harga  beli  untuk  sebuah  tipe handphone bekas adalah hal sulit. Ada beberapa faktor yang menentukan tinggi rendahnya harga beli,  yaitu  kondisi  handphone,  pasaran  harga beli, dan pasaran harga jual.  Dalam penelitian ini, dikembangkan suatu sistem untuk menentukan  harga  beli  handphone  bekas dengan  mengimplementasikan  metode  Fuzzy Set dan Fuzzy Inference System Tsukamoto. Secara  umum, fuzzy  logic adalah  sebuah metodologi  “berhitung”  dengan  variable  kata- kata  ( linguistic  variable ),  sebagai  pengganti berhitung  dengan  bilangan.  (Agus  Naba, 2009:1). Sebuah sistem fuzzy ditentukan oleh 3 komponen utama: (Kazabov, 1998:16) a. Fuzzy input dan variabel output, didefinisikan oleh nilai-nilai fuzzy tersebut
b. Seperangkat aturan fuzzy
c. Mekanisme Fuzzy inferensi
Himpunan  fuzzy  atau fuzzy  set adalah  sebuah himpunan  dimana  keanggotaan  dari  tiap elemennya  tidak  mempunyai  batas  yang  jelas. Cara  kerja fuzzy  logic hanya  masalah generalisasi  logika  “ya-tidak”  (Boolean). Misalkan dalam Boolean, “benar” diberi bobot 1 dan “salah” diberi bobot 0. (Agus Naba, 2009: 14-15).
Fungsi  Keanggotaan (membership  function) adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya  (derajat  keanggotaan)  yang memiliki  interval  antara  0  sampai  1  (Sri Kusumadewi,  Hari  Purnomo,  2010:  8- 23).Beberapa  fungsi  yang  dapat  digunakan yaitu:
a. Representasi Linear
Pemetaan input ke  derajat  keanggotaannya digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus.  Dua keadaaan himpunan fuzzy linear, yaitu:
1. Representasi  linear naik,  Fungsi keanggotaan:
𝜇[𝑥] = { 0; (𝑥 − 𝑎)/(𝑏 − 𝑎); 1; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥 ≥ 𝑏
2. Representasi  linear turun,  Fungsi keanggotaan:
𝜇[𝑥] = { (𝑏 − 𝑥)/(𝑏 − 𝑎); 0; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥 ≥ 𝑏 b. Representasi Kurva Segitiga Fungsi keanggotaan: 𝜇[𝑥] = { 0; (𝑥 − 𝑎)/(𝑏 − 𝑎); (𝑐 − 𝑥)/(𝑐 − 𝑏); 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
c. Representasi Kurva Trapesium
Fungsi keanggotaan: 𝜇[𝑥] = { 0; (𝑥 − 𝑎)/(𝑏 − 𝑎); 1; (𝑑 − 𝑥)/(𝑑 − 𝑐); 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑑 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 𝑥 ≥ 𝑑
Sistem  berbasis  aturan fuzzy terdiri  dari  tiga komponen  utama: fuzzification,  inference dan deffuzzification :
a. Fuzzification
Fuzzification merupakan  proses  pemetaan nilai-nilai input ( crisp input ) yang berasal yang berasal dari sistem yang dikontrol (besaran non fuzzy ) ke dalam himpunan fuzzy menurut fungsi keanggotaannya.  Himpunan fuzzy tersebut merupakan fuzzy input yang akan diolah secara fuzzy pada proses berikutnya. Untuk mengubah crisp input menjadi fuzzy input , terlebih dahulu harus menentukan membership function untuk tiap crisp input , kemudian proses fuzzification akan mengambil crisp input dan membandingkan  dengan membership  function yang telah ada untuk menghasilkan harga fuzzy input .
b. Inference
Pada tahap ini diproses hubungan antara nilai- nilai input ( crisp  input )  dan  nilai-nilai output
( crisp output ) yang dikehendaki dengan aturan- aturan  ( rules ).  Aturan  ini  nantinya  yang  akan menentukan  respon  sistem  terhadap  berbagai kondisi setting point dan gangguan yang terjadi pada  sistem.  Rules  yang  dipakai  adalah  jenis “IF-THEN  “ .  Sebuah  aturan  fuzzy  tunggal berbentuk seperti berikut: if x is A then y is B, dimana  A  dan  B  adalah linguistic  values (seperti panas, dingin, tinggi, rendah, dll.) yang didefinisikan dalam rentang variable X dan Y. pernyataan “x  is  A” disebut antecedent atau premise .  Pernyataan “y  is  B” disebut consequent . c. Defuzzification Pada tahapan ini ditentukan nilai min ( 𝛼 1, 𝛼 2..n ) , kemudian mencari nilai z1 (nilai perkiraan), setelah  itu  menghitung  nilai  crips.  Langkah berikutnya menghitung output, yaitu:
𝑍
= ((𝛼1 ∗ 𝑧1) + (𝛼2 ∗ 𝑧2) + (𝛼3 ∗ 𝑧3) + (𝛼4 ∗ 𝑧5) + (𝛼6 ∗ 𝑧6) + (𝛼𝑛 ∗ 𝑧𝑛)) 𝛼1 + 𝛼2 + 𝛼3 + 𝛼4 + 𝛼5 + 𝛼6 + 𝛼𝑛

## 2.1. Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto
Motivasi  utama  teori Fuzzy  logic adalah memetakan sebuah ruang input kedalam ruang output  dengan  menggunakan IF-THEN rules. Pemetaan  dilakukan  dalam  suatu Fuzzy Inference  System (FIS).  Urutan rules bisa sembarang,  FIS  mengevaluasi  semua rule secara simultan untuk menghasilkan kesimpulan. Oleh karenanya, semua rules harus didefinisikan  lebih  dahulu  sebelum  kita membangun  sebuah  FIS  yang  akan  digunakan untuk menginterprestasikan semua rules tersebut.  FIS  adalah  sebuah  metode  yang
menginterprestasikan harga-harga dalam vektor input, menarik kesimpulan berdasarkan sekumpulan IF-THEN  rules yang  diberikan, dan  kemudian  menghasilkan  vektor  output. (Agus Naba,
2009: p13). Karena kemampuannya yang fleksibel untuk diterapkan  diberbagai  bidang,  FIS  sering disebut  dengan  nama  lain,  seperti fuzzy-rule- based  system,  fuzzy  expert  system,  fuzzy modeling,  fuzzy  logic  controller, dan  tidak jarang cukup dengan fuzzy system.
Pada  metode Tsukamoto ,  setiap  konsekuen pada aturan berbentuk IF-Then harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil interferensi dari  tiap-tiap  aturan  diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan α-predikat ( fire strength ).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata berbobot. (Sri Kusumadewi, Hari Purnomo, 2010: 31).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini peneliti melakukan beberapa metode pungumpulan  data  yaitu  Wawancara  dan Dokumentasi  yang  akan  digunakan  untuk mendapatkan data primer dan data sekunder.
3.2. Sampel Penelitian
Sampel  penelitian  ini  menggunakan  populasi seluruh  dosen  tetap  UBL  yang  berjumlah  109 dosen. Data tersebut akan diolah menggunakan teknik  sampel  penuh,  dimana  semua  anggota populasi menjadi sampel.
Tabel 1 . Kriteria Variabel Input dan Output Variabel Keterangan Fungsi LK Lama Kerja Variabel Input AK Abensi Ketidakhadiran Variabel Input IK Indek Kinerja Variabel Input PM Pengabdian pada Masyarakat Variabel Input PD Penelitian Dosen Variabel Input BU Bonus Umroh Variabel Output Output
Pada metode penelitian ini diberikan bobot dan atribut yang dibutuhkan yaitu:
k = Nilai Variabel input dari Lama Kerja (LK)
l = Nilai Variabel input dari Absensi Ketidakhadiran (AK) m = Nilai Variabel input dari Indek Kinerja (IK) n = Nilai Variabel input dari Pengabdian pada Masyarakat (PM) p = Nilai Variabel input dari Penelitian Dosen (PD) q = Nilai Variabel o utput untuk Bonus Umroh (BU)
Untuk mendapatkan nilai-nilai tersebut, menggunakan ketentuan berikut:
Tabel 2 Pembobotan Indek Kinerja (IK) Nilai IK Point A 100 B 75 C 50 D 25 3 Tabel 3 Pembobotan Pengabdian pada Masyarakat (PM) Jumlah PM 1 tahun terakhir Point ≥ 4 100 2 – 3 75 1 50 0 25 Tabel 4 Pembobotan Penelitian Dosen (PD) Jumlah penelitian 1 tahun terakhir Point ≥ 1 jurnal internasional 100 ≥ 1 jurnal nasional terakreditasi 75 ≥ 1 jurnal nasional belum terakreditasi 50 Tidak ada penelitian 25 Tabel 5 Pembobotan Lama Kerja (LK) Lama Kerja (dalam tahun)  Point ≥ 7 100 4 – 6 75 3 − 2 50 ≤ 1 25 Tabel 6 Pembobotan Nilai Absensi Ketidakhadiran (AK) Jumlah Ketidakhadiran 1 tahun terakhir Point ≤ 5 100 6 – 10 75 11 – 15 50 ≥ 16 25

## 3.3. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran pada penelitian ini terdiri dari  lima  tahapan  yang  akan  dilakukan  yaitu;
Rumusan Masalah, Pendekatan, Implementasi, Pengujian, dan Hasil. Penelitian ini dimulai dari
permasalahan  yang  akan  dianalisa  pada rumusan  masalah  penelitian.  Hasil  akhir  yang diharapkan  adalah  bonus  umroh  dosen  yang sesuai dengan pemenuhan kriteria.

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran

## 3.4. Perancangan Penelitian
Berikut merupakan rancangan algoritma FIS  Tsukamoto.  Diawali  dengan  menentukan kriteria input dan output dataset  calon
penerimaan bonus umroh, dibentuk fuzzyfikasi ,
setelah inference dengan  cara  membuat rules dan  langkah  terakhir  hitung defuzzifikasi dari setiap variabel input.
Gambar 2 Algoritma FIS Metode Tsukamoto Penentuan Penerima Bonus

## 3.5. TeknikAnalisis
Tahapan-tahapan  yang  ada  pada  fuzzy inference  system  metode  Tsukamoto  sebagai berikut:
a. Transformasi data Sebelum dilakukan analisis data, data nilai yang ada  di  transformasikan  ke  dalam  satu  nilai.
Nilai  Indek  Kinerja  Dosen  (IKD)  didapat  dari hasil  pengolahan  kuesioner  rutin  mahasiswa setiap akhir semester.
b. Pembentukan himpunan fuzzy ( fuzzifikasi ) Pada  tahap  ini, Fuzzy  Inference  System mengambil input dan  menentukan  derajat keanggotaanya  dalam  semua  himpunan fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan.
Tabel 7 Tabel Semesta Pembicaraan
Fungsi  Variabel  Notasi  Semesta Pembicaraan
Input LK k [25 –100] AK l [25 –100] IK m [25 –100] PD n [25 – 100] PM p [25 –100] Output BU q [50 – 95]

## RUMUSAN MASALAH
• ”Bagaimana penerapan algoritma Fuzzy Inference
System metode Tsukamoto untuk penentuan penerima bonus apresiasi kinerja dosen?” PENDEKATAN • Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto

## IMPLEMENTASI
• Objek Penelitian: Universitas
Bandar Lampung • Teknik Sampling: Sampel Penuh menggunakan Microsoft  Office Excel PENGUJIAN • Uji analisis komparasi hasil inferensi Tsukamoto dengan penilaian awal HASIL • Bonus umroh dosen yang paling sesuai dengan pemenuhan kriteria berdasarkan FIZ Tsukamoto Penentuan Kriteria Input dan Output Fuzzyfikasi Inference Defuzzifikasi Rekomendasi penerima bonus umroh Implementasi rekomendasi penerima bonus umroh FIZ Tsukamoto dapat menentukan penerima bonus umroh yang paling sesuai dengan kriteria.
Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama  Notasi LK k Rendah [25 – 62.5] Sedang [43.75 – 81.25] Tinggi [62.5 – 100] AK l Rendah [25 – 62.5] Sedang [43.75 – 81.25] Tinggi [62.5 – 100] IK m Rendah [25 – 62.5] Sedang [43.75 – 81.25] Tinggi [62.5 – 100] PD n Rendah [25 – 62.5] Sedang [43.75 – 81.25] Tinggi [62.5 – 100] PM p Rendah [25 – 62.5] Sedang [43.75 – 81.25] Tinggi [62.5 – 100] Tabel 9 Himpunan Output Fuzzy Variabel Himpunan Output Fuzzy Domain Nama  Notasi BU q Rendah [50 – 72.5] Tinggi [72.5 – 95]
Berikut adalah tabel nilai hasil perhitungan kurva:
Tabel 10 Perhitungan Kurva Variabel  Semesta Pembicaraan Domain Terendah  Tertinggi Rendah Sedang Tinggi k 25 100 25 – 62.5  43.75 – 62.5 – 81.25  62.5 – 100 L 25 100 25 – 62.5  43.75 – 62.5 – 81.25  62.5 – 100 m 25 100 25 – 62.5  43.75 – 62.5 – 81.25  62.5 – 100 n 25 100 25 – 62.5  43.75 – 62.5 – 81.25  62.5 – 100 p 25 100 25 – 62.5  43.75 – 62.5 – 81.25  62.5 – 100 q 50 95 50 – 72.5  61.25 – 72.5 – 83.75 72.5 – 95
c. Representasi kurva dan fungsi keanggotaan
d. Aplikasi Fungsi Implikasi dan inference aturan ( Rules )
Rules didapat dari kombinasi 3 himpunan fuzzy dan  5  variabel  input,  sehingga  menghasilkan 243 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 ( 𝛼 1, 𝛼 2.. 𝛼 n), kemudian  mencari  nilai  w1  =  w  max  – 𝛼1 (𝑤  max − 𝑤 min ) ,  setelah  itu  menghitung nilai crips .Langkah  berikutnya  menghitung output, yaitu: BU = ((α1*w1)+ (α2*w2)+ (α3*w3)+ (α4*w4)+ (α5*w5)+ (α6*w6)+ (αn*wn)) α1+α2+α3+α4+α5+α6+αn Peritungan FIS tahap kedua yaitu menerapkan fungsi implikasi untuk mendapatkan modifikasi output  setiap  daerah  fuzzy  dari  setiap  aturan ( rules ) yang berlaku.
f. Contoh perhitungan Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto
Contoh kasus ini diambil dan dimodifikasi dari data  penerima  bonus  umroh.  Perhitungan  FIS
tahap  pertama  mencari  derajat  keanggotaan masing-masing variabel dari contoh kasus 99.
1. Lama Kerja (LK = 75)
Himpunan fuzzy sedang µ sedang [75] = (81.25-75)/(81.25- 62.5) = 6.25/18.75 = 0.33 Himpunan fuzzy tinggi µ tinggi [75] =  (75-62.5)/(100- 62.5) = 12.5/37.5 = 0.33Absensi Kehadiran (AK=50) Himpunan fuzzy rendah µ rendah [50] = (62.5-50)/(62.5-25) = 12.5 / 37.5 = 0.33 Himpunan fuzzy sedang µ sedang (50) = (50-43.75)/(62.5- 43.75) = 6.25 / 18.75 = 0.33Indek Kinerja
(IK=50)
Himpunan fuzzy rendah µ rendah [50] = (62.5-50)/(62.5-25) = 12.5 / 37.5 = 0.33 Himpunan fuzzy sedang µ sedang (50) = (50-43.75)/(62.5- 43.75) = 6.25 / 18.75 = 0.33engabdian Masyarakat (PM=100) Himpunan fuzzy tinggi µ tinggi (100) = (100 - 62.5) / (100 – 62.5) = 37.5 / 37.5 = 1 2. Penelitian Dosen (PD=100) Himpunan fuzzy tinggi µ tinggi (100) = (100 - 62.5) / (100 – 62.5) = 37.5 / 37.5 = 1 Aturan  yang  terpengaruh  nilai  derajat keanggotaan  output  Bonus  Umroh  adalah aturan 37 dan aturan 154.
a. Aturan 37 IF LK is TINGGI and AK is SEDANG and IK is SEDANG and PM is TINGGI and PD is TINGGI THEN BU is SEDANG
 37 = µ LK Tinggi  AK Sedang  IK Sedang  PM Tinggi  PD Tinggi = min (0.33; 0.33; 0.33; 1; 1) = 0.33
Himpunan Bonus Umroh Sedang; (83.75- q)/11.25=0.33 → W 37 =80.04
b. Aturan 154
IF LK is SEDANG and AK is RENDAH and IK is RENDAH and PM is TINGGI and PD is TINGGI THEN BU is RENDAH  154 = µ LK Sedang  AK Rendah  IK Rendah  PM Tinggi  PD Tinggi = min (0.33 ; 0.33 ; 0.33 ; 1 ; 1) = 0.33 Himpunan Bonus Umroh Rendah; (72.5- q)/22.5=0.33 → W 154 =65.08 Setelah aturan yang terlibat diketahui, kemudian langkah berikutnya menghitung nilai crips untuk menghasilkan output, yaitu:
BU = (  37  ∗  W37)  +   (  154  ∗  W154)  37 +  154 BU = (0.33  ∗  80.04)   +   (0.33  ∗  65.08) 0.33 + 0.33 BU = 47.89 0.66 BU =  72.56

## 4. HASIL
Pada  tahap  fuzzifikasi,  kita  harus  menentukan derajat  keanggotaan  setiap  himpunan fuzzy dengan  menggunakan  fungsi  keanggotaan masing-masing  variabel.  Pada  Tabel  3.1 terdapat empat variabel input yaitu: Lama Kerja (LK),  Absensi  Ketidakhadiran  (AK),  Indek Kinerja  (IK),  Pengabdian  pada  Masyarakat (PM), dan Penelitian Dosen (PD). Dari kelima variabel input terdapat  tiga  himpunan fuzzy yang  digunakan  yaitu:  rendah  (r),  sedang  (s), tinggi (t).
a. Hasil  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy  Dengan Himpunan Fuzzy
Berikut adalah tabel hasil fungsi implikasi dari masing-masing  himpunan fuzzy :  (Keterangan: TUm=Tidak Umroh, Um=Umroh)
N O LK AK IK PM PD B 0 r s t r S t R S t r S T r s T 1 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.3 3 TU m 2 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 TU m 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.0 0 0.3 3 TU m 4 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 TU m 5 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.3 3 Um 6 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.6 7 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 Um 7 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 TU m 8 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.3 3 TU m 9 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.3 3 TU m 1 0 0.0 0 0.0 0 1.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 0.3 3 0.3 3 0.0 0 0.0 0 1.0 0 TU m
b. Mencari Nilai α Masing-Masing Rules Nilai  α  didapat  dari  nilai  minimum  dari himpunan fuzzy pada setiap rules. Nilai α akan
digunakan  untuk  mencari  nilai  x  (nilai perkiraan) dan nilai z (output).
Tabel 12 Nilai α Pada Metode Tsukamoto No LK AK IK PM PD B 0 α 1 75 75 100 50 75 TUm 5.33 2 75 75 75 75 100 TUm 10.67 3 75 75 75 100 75 TUm 5.33 4 75 50 75 100 100 TUm 5.33 5 100 75 100 75 75 Um 2.67 6 100 100 75 50 100 Um 2.67 7 75 75 50 100 100 TUm 5.33 8 75 100 75 75 75 TUm 5.33 9 75 100 75 75 75 TUm 5.33 10 100 75 50 75 100 TUm 5.33 c. Mencari Nilai X (Angka Perkiraan) Angka  yang  ditebalkan (bold) merupakan angka  perkiraan  dari  range  α  yang  akan digunakan untuk nilai x (perkiraan). Tabel 13 Range Nilai α untuk mencari nilai x (perkiraan) NO RANGE RENDAH TINGGI 1 0.00 72.5 72.50 22.5 72.50 72.5 22.5 2 0.01 72.5 72.28 22.5 72.73 72.5 22.5 3 0.02 72.5 72.05 22.5 72.95 72.5 22.5 4 0.03 72.5 71.83 22.5 73.18 72.5 22.5 5 0.04 72.5 71.60 22.5 73.40 72.5 22.5
NO RANGE RENDAH TINGGI 6 0.05 72.5 71.38 22.5 73.63 72.5 22.5 7 0.06 72.5 71.15 22.5 73.85 72.5 22.5 8 0.07 72.5 70.93 22.5 74.08 72.5 22.5 9 0.08 72.5 70.70 22.5 74.30 72.5 22.5 10 0.09 72.5 70.48 22.5 74.53 72.5 22.5
d. Mencari Nilai Z (Output)
Setelah  nilai  α  dan  nilai  x  (nilai  perkiraan) diketahui,  selanjutnya  mencari  nilai  z.  Pada Tabel 5.4. nilai z didapat dari perkalian nilai α
dengan  nilai  x  pada  setiap rules yang berpengaruh. Rules yang  berpengaruh  untuk hasil  nilai  z  merupakan rules dengan  nilai bukan 0.
Tabel 14 Nilai Z (output) No LK AK IK PM PD B 0 Z 1 75 75 100 50 75 TUm 366.87 2 75 75 75 75 100 TUm 733.79 3 75 75 75 100 75 TUm 366.87 4 75 50 75 100 100 TUm 347.07 5 100 75 100 75 75 Um 193.33 6 100 100 75 50 100 Um 213.13 7 75 75 50 100 100 TUm 366.87 8 75 100 75 75 75 TUm 386.67 9 75 100 75 75 75 TUm 386.67 10 100 75 50 75 100 TUm 386.67 Mencari Nilai Output Hasil (output) merupakan pembagian nilai z dengan nilai α pada masing-masing rules yang berlaku .
Tabel 15 Hasil (Output) pada setiap kasus ASUS BONUS  Z HASIL 1 5.33 366.87 68.79 2 10.67 733.79 68.79 3 5.33 366.87 68.79 4 5.33 347.07 65.08 5 2.67 193.33 72.50 6 2.67 213.13 79.93 7 5.33 366.87 68.79 8 5.33 386.67 72.50 9 5.33 386.67 72.50 10 5.33 386.67 72.50

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penentuan  penerima  bonus  umroh, untuk  memperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan apa yang diharapkan, penerapan FIZ Tsukamoto  ini  dilakukan  dalam  beberapa tahapan  yaitu  Penentuan  kriteria input dan output, Pembentukan himpunan fuzzy (fuzzification), Pembuatan aturan fuzzy
(inference) dan Penentuan output (defuzzification).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kazabov,  Nikola  K.  (1998). “Foundations  of Neural Networks, Fuzzy Systems, and
Knowledge  Engineering”.Second  printing .  A Bradford  Book.  Cambridge,  Massachusetts, London, England.
[2] Kusumadewi,  S.  (2004).  “Penentuan  Tingkat Resiko Penyakit Menggunakan Fuzzy Inference
System  metode  Tsukomot”. Jurnal  Teknologi Informasi.
[3] Kusumadewi,  S,  dan  Purnomo,  H.  (2010). “Aplikasi  Logika Fuzzy untuk  Pendukung
Keputusan”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] Naba, Agus, Dr. Eng. (2009).“Belajar Cepat Fuzzy Logic menggunakan MATLAB ”, Andi, Yogyakarta.
[5] Rakhmat, W. (2009). “Aplikasi Fuzzy Inference
System (FIS) Metode Tsukamoto Pada Simulasi
Traffic  Light Menggunakan  Java”.  Jurnal Teknologi Informasi.
[6] Sejati,  Yulianto,  Kristanto,  Harianto,  Karel, Junius.  (2008).  “Implementasi Fuzzy  Set dan Fuzzy  Inference  System Tsukamoto  pada Penentuan  Harga  Beli  Handphone  Bekas”. Jurnal Informatika, Volume 4 Nomer 2.
[7] Fenty  Ariani,  Robby  Yuli  Endra.(2013).” Implementation  Of  Fuzzy  Inference  System
With Tsukamoto Method For Study Programme Selection”.Prosiding 2nd International
Conference  on  Engineering  and  Technology Development (ICETD 2013)  ISSN 2301 - 6590