## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN SISWA TELADAN BERBASIS WEB DI SD KRISTEN KALAM KUDUS MALANG
Randi Kristian Putra, Yosep Agus Pranoto, Joseph Dedy Irawan Program Studi Teknik Informatika S-1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818032@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
SD Kristern Kalam Kudus setiap tahunnya akan memberikan nilai rapor berupa nilai setiap mata pelajaran, nilai kepribadian siswa, dan nilai kehadiran. Proses untuk menentukan siswa teladan di SD Kristern Kalam Kudus dengan mempertimbangkan data nilai siswa yaitu nilai rata-rata rapor, total absensi berdasarkan alpa, dan nilai kepribadian.  SD  Kristen  Kalam  Kudus  Malang  selama  ini  belum  menerapkan  sistem  untuk  menentukan  siswa telandan, maka dari itu penulis membantu SD Kristen Kalam Kudus Malang dalam menentukan penilaian siswa teladan melalui sistem pendukung keputusan (SPK). Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini agar memudahkan  pihak  sekolah  untuk  dapat  menentukan  siswa  teladan  dengan  mudah.  Dalam  perancang  atau pembuatan sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa teladan ini menggunakan metode kecerdasan buatan yaitu Fuzzy Tsukamoto. disimpulkan bahwa hasil perhitungan secara manual dengan menggunakan excel sudah dengan perhitungan yang ada di aplikasi dengan akurasi 100% dan aplikasi untuk menentukan siswa teladan ini sudah tetap dengan yang diinginkan oleh sekolah SD Kristen Kalam Kudus Malang.
Kata kunci : Fuzzy Inference System, Fuzzy Tsukamoto, Metode Tsukamoto, Siswa Teladan, SPK, Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Setiap akhir semester, SD Kristern Kalam Kudus memberikan  nilai  rapor  dari  setiap  mata  pelajaran, nilai kepribadian siswa berdasarkan aspek sikap, aspek kerajinan,  aspek  kebersihan,  dan  nilai  kehadiran. Proses untuk menentukan siswa teladan di SD Kristern Kalam  Kudus  dengan  mempertimbangkan  data  nilai siswa  yaitu  nilai  rata-rata  rapor,  total  absensi berdasarkan alpa, dan nilai kepribadian. Selama ini di SD Kristen Kalam Kudus Malang belum menerapkan sistem untuk menentukan siswa telandan, maka dari itu penulis  membantu  SD Kristen  Kalam  Kudus  Malang dalam  menentukan  penilaian  siswa  teladan  melalui sistem pendukung keputusan (SPK).
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dipaparkan tujuan dibentukan sistem pendukung keputusan adalah untuk  menentukan  penilaian  siswa  teladan  melalui sistem pendukung keputusan (SPK), maka dengan ini penulis  akan  melakukan  sebuah  penelitian  yang berjudul “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan  Siswa  Teladan  Berbasis  Web  Di  SD Kristen Kalam Kudus Malang”.  Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  membangun  dan  merancang  sistem penerapan metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan siswa teladan berbasis web di SD Kristen Kalam Kudus Malang dan mendapatkan hasil predikat siswa teladan dengan menggunakan sistem penerapan metode fuzzy tsukamoto untuk  menentukan  siswa teladan  berbasis  web  SD  Kristen  Kalam  Kudus Malang.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelum
Pada  penelitian  Parewe  dan  Mahmudy  (2016), penelitian membangun sebuah sistem untuk
menetapkan  kelayakan  calon  karyawan  dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang dikembangkan.  Sistem  ini  dibuat  untuk  membantu mengambil  keputusan  untuk  menentapkan  calon karyawan  terbaik  dari  beberapa  nilai  variabel  yang sudah ditetapkan oleh manajemen perusahan [1].
Pada penelitian Saifulloh dkk. (2016), mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  membantu  pihak  tersebut  dalam  mengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan  metode  Logika Fuzzy .  Penelitian  ini menghasilkan  sistem  dimana  digunakan  untuk menghasilkan keputusan untuk  kelayakan pemberian kredit  [2].
Penelitian  Anggun  dkk.  (2016),  membangun sebuah  sistem  rekomendasi  pembelian  smartphone dengan menggunakan SPK yang dikembangkan. yang digunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto .  Sistem  ini menghasilkan keputusan untuk pembelian smartphone berdasarkan beberapa kriteria. [3].
Pada penelitian Murti dkk. (2015), mengembangkan  SPK  yang  dapat  membantu  pihak perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan.  SPK  ini menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto .  Penelitian menghasilkan  sistem  untuk  menghasilkan  keputusan pemberian pinjaman  [4].
Pada penelitian Ragestu dkk (2020), membangun sistem pendukung keputusan yang mampu membantu pihak  sekolah  dalam  mengambil  keputusan  dalam menentukan  siswa  teladan.  SPK  ini  menggunakan metode Fuzzy  Tsukamoto .  Penelitian  ini  akan menghasilkan  sistem  untuk  menghasilkan  keputusan untuk menentukan siswa teladan [5].
2.2. Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy merupakan  sistem  kecerdasan  buatan ( Artificial  Intelligence )  yang  dapat  mengubah kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk algoritma  dan  kemudia  akan  dijalankan  oleh  mesin. Algoritma ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi untuk pemrosesan data yang tidak dapat direpresentasikan  dalam  bentuk  biner.  [4].  Sedang metode fuzzy  Tsukamoto adalah  sebuah  sistem inferensi  yang  berbentuk  basis  aturan.  Langkah pertama  untuk  menghitung Fuzzy  Tsukamoto adalah membuat aturan. kedua, menghitung derajat keanggotaan  sesuai  dengan  aturan  yang  sudah ditentukan.  Ketiga  jika  diketahui  nilai  derajat keanggotaan dari aturan fuzzy , maka dapat ditentukan nilai  alpha  predikatnya  dengan  cara  menggunakan operasi himpunan fuzzy [1].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Himpunan Input dan Himpunan Output
Himpunan  input  dan  output  dalam  penentuan siswa teladan seperti pada tabel 1 dan tabel 2.

## Tabel 1. Tabel Himpunan Input
Variabel Anggota Himpunan Domain/ Range K1(Nilai Rapot) Buruk 0-40 Baik 30-80 Sangat Baik 70-100 K2(Kepribadian) Buruk 0-40 Baik 30-80 Sangat Baik 70-100 K2(Kepribadian) Displin 0-4 Cukup Disiplin 3-8 Kurang Disiplin 7-10
Gambar 1. Grafik Himpunan Rata-Rata Rapot
Gambar 2. Grafik Himpunan Kepribadian
Gambar 3. Grafik Himpunan Absensi Tabel 2. Tabel Himpunan Output Variabel Anggota Himpunan Domain/Range Nilai Hasil Rekomendasi Tidak Telanda 0-80 Telanda 80-100

## Gambar 4. Grafik Himpunan Hasil Rekomendasi

## 3.2. Rule Base
Rincian  rule  base  dari  metode  fuzzy  untuk penentuan predikat siswa teladan disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Basis Aturan No. K1 K2 K3 Keputusan 1 SB SB SB Teladan 2 SB SB B Teladan 3 SB SB BR Tidak Teladan 4 SB B SB Teladan 5 SB B B Teladan 6 SB B BR Tidak Teladan 7 SB B SB Tidak Teladan 8 SB BR B Tidak Teladan 9 SB BR BR Tidak Teladan 10 B SB SB Teladan 11 B SB B Teladan 12 B SB BR Tidak Teladan 13 B B SB Teladan 14 B B B Teladan 15 B B BR Tidak Teladan 16 B BR SB Tidak Teladan 17 B BR B Tidak Teladan 18 B BR BR Tidak Teladan 19 BR SB SB Tidak Teladan 20 BR SB B Tidak Teladan 21 BR SB BR Tidak Teladan 22 BR B SB Tidak Teladan 23 BR B B Tidak Teladan 24 BR B B Tidak Teladan 25 BR BR SB Tidak Teladan 26 BR BR B Tidak Teladan 27 BR BR BR Tidak Teladan
Keterangan: SB = Sangat Baik B = Baik BR = Buruk

## 3.3. Flowchart Sistem
Flowchart sistem Fuzzy  Fsukamoto seperti  pada gambar 4.
Gambar 5. Flowchart Sistem Fuzzy Tsukamoto
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Fungsional
Tabel 4. Pengujian Log In No  Skenario Hasil Diharapkan Hasil Kesimpulan 1. Input Usernam e yang sudah terdaftar Dapat input username yang sudah terdaftar Dapat input usernam e yang sudah terdaftar Valid 2. Input Password yang sudah terdaftar Dapat input password yang sudah terdaftar Dapat input passwor d yang sudah terdaftar Valid Tabel 5. Pengujian Master Data No. Skenario Hasil Diharapkan Hasil Kesimpulan 1. Menampilkan data siswa Mampu menampilkan data siswa Mampu menampilkan data siswa yang dapat lihat oleh pengguna Valid 2. Menginputkan data siswa Sistem dapat menginputkan data siswa Sistem dapat menginputkan data siswa yang di inputkan pengguna Valid 3. Mengupdate data siswa Sistem dapat mengupdate data siswa sudah ada Sistem dapat mengupdate data siswa sudah ada yang dilakukan oleh pengguna Valid 4. Menghapus data siswa Sistem dapat menghapus data siswa Sistem dapat menghapus data siswa yang dilakukan oleh pengguna Valid 5. Menampilkan data kelas Sistem dapat menampilkan data kelas Sistem dapat menampilkan data kelas yang dapat lihat oleh pengguna Valid 6. Menginputkan data kelas Sistem dapat menginputkan data kelas Sistem dapat menginputkan data kelas yang di inputkan pengguna Valid 7. Mengupdate data kelas Sistem dapat mengupdate data kelas sudah ada Sistem dapat mengupdate data kelas sudah ada yang dilakukan oleh pengguna Valid 8. Menghapus data kelas Sistem dapat menghapus data kelas Sistem dapat menghapus data kelas yang dilakukan oleh pengguna Valid 9. Menampilkan data user Sistem dapat menampilkan data user Sistem dapat menampilkan data user yang dapat lihat oleh pengguna Valid 10. Menginputkan data user Sistem dapat menginputkan data user Sistem dapat menginputkan data user yang di inputkan pengguna Valid 11. Mengupdate data user Sistem dapat mengupdate data user sudah ada Sistem dapat mengupdate data user sudah ada yang dilakukan oleh pengguna valid
Tabel 6. Pengujian Sistem Penilaian No. Skenario Hasil Diharapkan Hasil Kesimpulan 1. Menampilkan data nilai Sistem dapat menampilkan data nilai Sistem dapat menampilkan data nilai yang dapat lihat oleh pengguna Valid 2. Menginputkan data nilai Sistem dapat menginputkan data nilai Sistem dapat menginputkan data nilai yang di inputkan pengguna Valid 3. Menampilkan Data Hasil Sistem dapat menghitung dan menampilkan hasil Sistem dapat menghitung dan menampilkan hasil yang dilakukan oleh pengguna Valid Tabel 7. Pengujian Sistem Pengaturan No. Skenario Hasil Diharapkan Hasil Kesimpulan 1. Menampilkan Kriteriayang digunakan Mampu menampilkan Kriteriayang digunakan Sistem menampilkan data kriteria yang dilakukan oleh pengguna Valid 2. Menampilkan Data Rule Sistem dapat menampilkan data rule Sistem menampilkan data rule yang dilakukan oleh pengguna Valid Tabel 8. Pengujian Logout No. Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Logout Sistem dapat melakukan logout Sistem dapat melakukan logout yang dilakukan oleh pengguna Valid
Pada  pengujian  fungsional  diatas  setiap  fitur yang berhasil diuji akan di beri kesimpulan valid. Data pengujian  diatas  menujukan  hasil  pengujian  100% valid dan 0% tidak valid.

## 4.2. Pengujian Metode
NIS : 5533 Rata – Rata Rapot : 78 Kepribadian : 90 Absensi : 0 Tabel 9. Perhitungan Metode No K1 K2 K3 αpredi kat ZRu mus αpredi kat*z 1 0,8 1 1 0,8 88 70,4 2 0,8 1 0 0 80 0 3 0,8 1 0 0 80 0 4 0,8 0 1 0 80 0 5 0,8 0 0 0 80 0 6 0,8 0 0 0 80 0 7 0,8 0 1 0 80 0 8 0,8 0 0 0 80 0 9 0,8 0 0 0 80 0 10 0,2 1 1 0,2 82 16,4 11 0,2 1 0 0 80 0 12 0,2 1 0 0 80 0 13 0,2 0 1 0 80 0 14 0,2 0 0 0 80 0 15 0,2 0 0 0 80 0 16 0,2 0 1 0 80 0 17 0,2 0 0 0 80 0 18 0,2 0 0 0 80 0 19 0 1 1 0 80 0 20 0 1 0 0 80 0
No K1 K2 K3 αpredi kat ZRu mus αpredi kat*z 21 0 1 0 0 80 0 22 0 0 1 0 80 0 23 0 0 0 0 80 0 24 0 0 0 0 80 0 25 0 0 1 0 80 0 26 0 0 0 0 80 0 27 0 0 0 0 80 0 Total 1 86,8
Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan secara manual dengan menggunakan excel  sudah dengan perhitungan  yang ada di aplikasi dengan akurasi 100%.

## 4.3. Pengujian User
SS : sangatsesuai     S    : sesuai CS : cukupsesuai     KS  : kurangsesuai TS : tidaksesuai       STS  : sangattidaksesuai
Table 10. Pengujian User No. Pernyataan SS S CS KS TS STS 1. Tampilan aplikasi mudah di pahami 4 2 0 0 0 0 2. Tampilan menarik 2 3 1 0 0 0 3. Desain dan warna 3 2 1 0 0 0 4. Tampilan menu pada aplikasi 2 4 0 0 0 0
No. Pernyataan SS S CS KS TS STS 5. Tampilan beranda / Dashboard 2 1 0 0 0 0 6. Tampilan data siswa 3 1 1 0 0 0 7. Tampilan data kelas 4 1 1 0 0 0 8. Tampilan nilai siswa 5 1 0 0 0 0 9. Tampilan hasil 5 1 0 0 0 0 10. Font yang digunakan sesuai 4 2 0 0 0 0 11. Tombol yang tersedia mudah dipahami 4 2 0 0 0 0 12. Nyama digunakan 4 2 0 0 0 0 13. Keseluruhan aplikasi menarik 4 2 0 0 0 0 Total 46 24 4 0 0 0 Prosentase 62 32 5 0 0 0
Berdasarkan  Tabel  10.  maka  prosentase  dari pengujian  yang  ditujukan  6  responden  menujukan bahwa  63%  menyatakan  SS,  32  menyatakan  S,  5% menyatakan CS, 0% menyatakan KS, 0% menyatakan TS dan 0% menyatakan STS. Maka dapat disimpulkan dari  prosentase  diatas  aplikasi  untuk  menentukan siswa teladan sudah tetap dengan apa yang diinginkan dari pihak sekolah SD Kristen Kalam Kudus Malang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  metode,  pengujian fungsional  dan  pengujian  user  dapat  di  simpulkan bahwa  dari  hasil  perhitungan  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  excel  sudah  dengan  perhitungan  yang ada di aplikasi dengan akurasi 100%. Pada pengujian fungsional diatas setiap fitur yang berhasil diuji akan di  beri  kesimpulan  valid.  Data  pengujian  diatas menujukan hasil pengujian 100% valid dan 0% tidak valid.  Pada  pengujian  user  dari  pengujian  yang ditujukan  6  responden  menujukan  bahwa  63%
menyatakan  SS,  32  menyatakan  S,  5%  menyatakan CS, 0% menyatakan KS, 0% menyatakan TS dan 0% menyatakan  STS.  Maka  dapat  disimpulkan  dari prosentase  diatas  aplikasi  untuk  menentukan  siswa teladan  sudah  tetap  dengan  yang  diinginkan  oleh sekolah SD Kristen Kalam Kudus Malang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  F.  M.  A.  Maulidinnawati  Abdul  Kadir Parewe,  "SELEKSI  CALON  KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE," Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, 2016.
[2]  W.  W.  W.  E.  T.  L.  Saifulloh,  "PENERAPAN FUZZY  LOGIC  DALAM  PENENTUAN," Jurnal Ilmiah Multitek Indonesia, vol. 10, no. 2, 2016.
[3]  F.  M.  I.  D.  Aditya  Anggun,  "Sistem  Penunjang Keputusan Pembelian Smartphone".
[4]  L.  A.  A.  M.  S.  Tri  Murti,  "SISTEM PENUNJANG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN PEMBERIAN," Seminar  Nasional  Inovasi  dan Tren (SNIT), pp. A-252, 2015.
[5]  A.  J.  S.  Fatehson  Dendah  Ragestu,  "Penerapan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Pemilihan Siswa Teladan di Sekolah," TEKNIKA, vol. 9, no.
1, pp. 9-15, 2020.
[6]  H. Maulana,
"ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM REPLIKASI DATABASE MYSQL DENGAN MENGGUNAKAN VMWARE PADA SISTEM," InfoTekJar (Jurnal Nasional
Informatika dan Teknologi Jaringan), vol. 1, no. 1, 2016.
[7]  L. Afuan, "Pemanfaatan Framework Codeigniter dalam Pengembangan Sistem Informasi
Pendataan  Laporan  Kerja  Praktek  Mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika  Unsoed,"
JUITA, vol. 1, no. 2, 2010.
[8]  J.  M.  H.  Sumarno,  "SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN
PEMILIHAN POSISI KEPALA UNIT (KANIT) PPA DENGAN
METODE WEIGHT PRODUCT," JUST IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi  Informatika  dan  Komputer, vol.  11, no. 1.