## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN TOPIK TUGAS AHIR

## Danang Mahendra
Fakultas Sains dan Teknlogi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: danang@unisnu.ac.id
Noor Azizah Fakultas Sains dan Teknlogi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: azizah@unisnu.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  topik  tugas  akhir  sangat  penting  dikarenakan  akan  berpengaruh  pada  kelulusan mahasiswa.  Pemilihan   topik  tugas  akhir  akan  disesuaikan  dengan  kompetensi    mahasiswa,    tujuannya agar  mahasiswa  dapat  mengerjakan  tugas akhir dengan tepat waktu dan lulus ujian tugas akhir. Salah satu  pertimbangan  untuk  pemilihan    menentukan      topik  tugas  akhir  mahasiswa  adalah  keterhubungan antara  topik  tugas  akhir  dengan  nilai  matakuliah  dan  sertifikasi  yang  diikuti  mahasiswa.  Belum  adanya pemetaan topik tugas akhir yang tepat yang sesuai dengan kompetensi mahasiswa menyebabkan perlunya penggunaan  suatu  metode  komputasi  untuk  memetakan  mahasiswa  dalam  penentuan  topik  tugas  akhir. Metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto merupakan  salah  satu  bagian  dari  model  heuristic  yang digunakan untuk menyelesaikan masalah didalam sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini akan digunakan  metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto untuk  menentukan  topik  tugas  ahir  berdasakan nilai  per  topik  tugas  ahir  dan  sertifikasi  mahasiswa.  Hasil  Pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  172 sampel  mahasiswa,  menunjukkan  bahwa  penerapan Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto pada  penentuan topik tugas akhir memiliki tingkat akurasi sebesar 88,39%.
Kata kunci: penetuan topik tugas akhir , fuzzy inference system tsukamoto.

## ABSTRACT
Selection  of  final project  topic  is  very  important  because  it  will   affect  the  graduation   of students. Selection  of  final project topics will be adapted  to the competencies of students, the goal that students  be  able  to  finish  the  task  on  time  and  pass  the  final  exam.  One  of  the  considerations  for determining  the  selection  of  final  project  topic  is  connection  between  final    assignment    topics    with course  grades  and  student  certification  followed.  The absence of mapping the exact final project topic that  suits  students  led  to  the  need  for  competence  in  the  use  of  a  computational  method  to  map  the student  in  determining  the  final  topic.  Tsukamoto  Fuzzy  Infrence  System  is  one  part  of  the  heuristic models are used to solve problems in a  decision support  system. This  research  will be  used Tsukamoto Fuzzy Inference  System  to determine the final project topic   score per  subject and student certification. Results  Testing  has  been  done  on  a  sample  of  172  college  students,  showed  that  the  application  of  the Fuzzy Inference System Tsukamoto on the final project topic has an accuracy rate of 88.39%.
Keywords: determination of final project topics, tsukamoto fuzzy inference system

## 1. PENDAHULUAN
Pengetahuan  untuk  pemilihan  peminatan  belajar  sesungguhnya  ada  pada  penasehat  akademik mahasiswa.  Akan  tetapi  pengetahuan  ini  tidak  diketahui  mahasiswa  dengan  baik.  Akibatnya  ada kemungkinan  mahasiswa  tidak  memilih  peminatannya  dengan  baik.  Sama  halnya  dengan  peminatan konsentrasi  mata  kuliah,  penentuan  pemilihan  topik  tugas  akhir  (TA)  sebenarnya  ada  pada  koordinator TA yang dapat dilihat dari nilai kompetensi setiap mahasiswa. Tetapi kondisi yang ada,  koordinator TA belum mempunyai pemetaan tugas akhir berdasarkan kompetensi mahasiswa.
Pemilihan topik tugas ahir yang ada saat ini biasanya mahasiswa terkadang mengikuti pilihan yang sama dengan temannya, dimana jika temannya memilih topik A, maka dia juga akan memilih peminatan A dengan alasan, supaya mudah untuk belajar bersama, dan tanpa berfikir panjang bahwa pemilihan topik adalah menjadi hal yang sangat penting, karena dari pemilihan peminatan inilah nantinya mahasiswa akan
mempertanggung  jawabkan  TA  mereka,  jika  mahasiswa  tidak  dapat  menjelaskan  TA  yang  diambil dengan  baik  maka  mahasiswa  tersebut  dapat  dinyatakan  tidak  lulus.  Pada  pemilihan  topik  tugas  akhir banyak  mahasiswa  dalam  menentukan  topik  bersifat  musiman  sehingga  jika  ada  mahasiswa  yang mengambil  topik  A  maka  mahasiswa  lain  akan  mengambil  topik  A  juga  dengan  tujuan  dapat  dengan mudah  dalam  menyelesaikan  tugas  akhir  secara  bersama-sama  padahal  setiap  mahasiswa  mempunyai tingkat pemahaman topik  yang berbeda-beda yang akan berpengaruh pada penyelesaian  tugas akhir dan tingkat kelulusan.
Peminatan  berdasarkan  variabel  minat  dan  bakat  mahasiswa.  Dengan  menambahkan  korelasi hubungan antara  mata kuliah  dengan peminatan akhir berdasarkan variabel  minat dan bakat  mahasiswa. Hasil  penelitian  ini  bahwa  pemilihan  peminatan  tugas  akhir  mahasiswa  sangat  menentukan  hasil  tugas akhir  mahasiswa,  dengan  adanya  FCM  dapat  membantu  keakurasian  pemilihan  peminatan  tugas  akhir mahasiswa  agar  mahasiswa  dapat  memilih  peminatan  sesuai  dengan  kemampuan  mahasiswa.  Dan kevalidanya mencapai 80% 1
Sistem      Pendukung      Keputusan      (SPK)      merupakan      sebuah      sistem      yang  menyediakan kemampuan  dalam  penyelesaian  masalah  dan  komunikasi  untuk  permasalahan    yang    bersifat    semi- terstruktur.  Model heuristic merupakan  salah  satu  model  yang  cukup  popular    dalam    penyelesaian masalah dan Fuzzy Inference System Tsukamoto (FIS  T s u k a m o t o )   merupakan   salah  satu  bagian dari model heuristic tersebut 2 . Kelebihan  FIS Tsukamoto,  antara lain: 1)   FIS  Tsukamoto  memodelkan perasaan  atau  intuisi  dengan  cara  merubah nilai crisp menjadi nilai linguistik dengan fuzzification  dan kemudian  memasukkannya  ke  dalam  rule  yang  dibuat  berdasarkan  knowledge.  2)      FIS  Tsukamoto cocok  digunakan  pada  sebagian  besar  permasalahan  yang  terjadi   di  dunia   nyata.   Permasalahan   di dunia    nyata    kebanyakan    bukan  biner    dan    bersifat    non    linier    sehingga    FIS    Tsukamoto    cocok digunakan karena menggunakan  nilai linguistik  yang tidak linier.
Oleh karena itu, dibutuhkan adanya sebuah sistem informasi untuk menentukan topik TA mahasiswa menggunakan  metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto. Variabel  yang  akan  digunakan  adalah  nilai mahasiswa  yang  sudah  di  kelompokkan  sesuai  dengan  kompetensi  keahlian      dan            dengan menambahkan      variabel      serftifikasi      mahasiswa.  Sehingga    dapat  memperoleh    nilai  rekomendasi mahasiswa    pertopik    tugas  akhir  yang  sesuai  dengan  kompetensi  mahasiswa.  Dan  bisa  mempermudah tugas  koordinator  TA  dalam  memberi  rekomendasi  pemilihan  topik  tugas akhir kepada mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Pengumpulan Data
a. Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan data sekunder:
1) Data  Primer:  berupa  data  tentang  mekanisme  pelaksanaan  pemilihan  topik  tugas  akhir    yang dilaksanakan di UNSIQ, yang diperoleh dengan wawancara.
2) Data  Sekunder:  Merupakan  data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung,  misalnya  dari dokumentasi,  literatur,  buku,  jurnal,  dan  informasi  lainnya  yang  ada  hubungannya  dengan masalah yang diteliti. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Sekunder yang diperoleh penulis secara langsung dari UNSIQ.
b. Sampel
Dalam  pengambilan  sampel,  menggunakan  teknik  sampling Probability  sampling.  Probability sampling yaitu  pengambilan  sampel  yang  memberikan peluang  yang  sama  bagi  setiap  unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.
Data  populasi  yang  ada  adalah  346  mahasiswa  dan  berdasarkan  tabel  penentuan  populasi  yang dikembangkan oleh Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan 5% maka sampel yang diperlukan dalam penelitian adalah 172 mahasiswa.
Tabel 1. Sampel data No Topik TA Populasi Sampel 1 Pemrograman Visual 155 77 2 Jaringan Komputer 12 6 3 Pemrograman Web 66 33 4 Sistem Informasi 74 37 5 Pemrograman Multimedia 39 19 Jumlah 172

## 2.2 Kerangka Pemikiran
Berikut  adalah  kerangka  pemikiran  dari  implementasi  Metode Fuzzy  Inference  System (FIS) Tsukamoto yang dirancang oleh peneliti.

## Problems
Belum adanya rekomendasi topik TA yang sesuai dengan kompetensi mahasiswa Penelitian tantang penentuan topik TA akurasi tertinggi hanya 80%
Data Penentuan Topik TA Nilai Pertopik TA Sertifikasi
Fuzzyifikasi Rule Defuzzyfikasi FIS Tsukamoto Software Development Coding Java Testing
Whitebox & Blackbox Fastikom Unsiq Wonosbo Tehnik Disproportiona te Stratified Random Eksperimen Implementation Result Adanya rekomendasi topik TA sesuai dengan kompetensi mahasiswa Melakukan pemetaan rekomendasi topik TA menggunakan FIS Tsukamoto Measurement Akurasi

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Koordinator TA UNSIQ Wonosobo kesulitan dalam memberikan rekomendasi penentuan topik TA kepada mahasiswa. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik yang dapat melakukan pengelompokkan data secara  cepat,  mudah  dan  akurat.  FIS  Tsukamoto  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  dalam menyelesaikan masalah di dalam SPK. Sehingga FIS Tsukamoto akan digunakan dalam pemberian SPK pada rekomendasi penentuan topik TA.
Data yang dipergunakan adalah data nilai mahasiswa pertopik matakuliah dan sertifikasi mahasiswa yang  ada  di  UNSIQ  Wonosobo.  Data  tersebut  berjumlah  346  record.  Sebelum  diolah  dengan menggunakan FIS Tsukamoto, data tersebut dilakukan preprocessing terlebih dahulu yaitu mencari nilai rata-rata  pertopik  tugas  akhir.  Dengan  cara  menginputkan  semua  nilai  matakuliah  yang  mempunyai koneksitas  dengan  topik  TA.  Setelah  di  dapat  nilai  rata-rata  pertopik  TA  maka  akan  dilakukan pembentukan fungsi keanggotaan variabel nilai pertopik TA dan variabel sertifikasi, lalu akan di bentuk rule  aturan  pertopik  TA  yang  menghasilkan  nilai  output  hasil  dari  tiap-tiap  rule  diberikan  secara  tegas ( crisp )  berdasarkan  -predikat  ( fire  strength ).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot ( defuzzyifikasi ).
Hasil akurasi diperoleh dari membandingkan nilai TA mahasiswa dari topik TA dan nilai besarnya nilai  rata-rata  terbobot  dari  topik  TA.  Selain  itu,  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi penggunaan FIS Tsukamoto dalam penentuan topik TA.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan FIS Tsukamoto

## 3.1.1 Penentuan Fungsi Keanggotaan
Dalam penelitian ini, setiap variabel fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan linier naik, linier turun, dan  segitiga  sebagai  pendekatan  untuk  memperoleh  derajat  keanggotaan  suatu  nilai  dalam  suatu himpunan fuzzy . Bentuk  kurva  berikut  ini adalah  kurva  default  dari beberapa  faktor  yang  mempengarui penentuan  topik  TA  beserta  himpunan-himpunannya. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu :
rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Himpunan  rendah  dengan  bobot  nilai  [0,00  –  2,75],  himpunan  sedang dengan bobot nilai [2,00 – 3,50], dan himpunan tinggi dengan bobot nilai [2,75 – 4,00]. Berikut gambar fungsi keanggotaannya :
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Pada Variabel Nilai Per Topik TA

## 3.1.2 Perancangan Rule
Kumpulan aturan merupakan salah satu ciri dan syarat yang harus ada pada FIS Tsukamoto . Aturan fuzzy yang dibuat, menggunakan variable input berupa nilai rata-rata per topik tugas akhir dan sertifikasi, dan variable output yang berupa nilai rekomendasi konsentrasi per topik TA. Pembentukan Aturan Topik TA Jaringan Komputer :
[R1]  IF  Jaringan_Komputer  TINGGI  And  SertifikasiJaringan_Komputer  TINGGI  THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI
[R2]  IF Jaringan_Komputer TINGGI And Sertifikasi_Jaringan_Komputer SEDANG THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI
[R3]  IF Jaringan_Komputer TINGGI And Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI
[R4]  IF  Jaringan_Komputer  SEDANG    And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer  TINGGI THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI
[R5]  IF Jaringan_Komputer SEDANG And Sertifikasi_Jaringan_Komputer SEDANG THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH
[R6]  IF Jaringan_Komputer SEDANG And Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH
[R7]  IF Jaringan_Komputer RENDAH And Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH

## 3.1.3 Defuzzyfikasi
Setelah  itu  hasil  akhir  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot. Defuzzifikasi Topik  TA Jaringan Komputer adalah sebagai berikut
Z= (1)

## 3.1.4 Analisis Hasil
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  mengambil  satu  sampel  data  nilai  mahasiswa  dan  sertifikasi mahasiswa yaitu mahasiswa dengan NIM 8004086.
Tabel 3. Tabel nilai mahasiswa dengan NIM 8004086 No  Makul Nilai No  Makul Nilai 1  Pemograman I A 11  Pemograman III A 2  PHP C 12  Logika informatika A 3  Teknik pengolahan citra B 13  Keamanan jarkom A 4  Jaringan Komputer B 14  SIM A 5  APSI A 15  Kewirausahaan C 6  Pemograman II B 16  Tehnik Pemograman B 7  E-Commerce A 17  Sistem Operasi A 8  Animasi komputer A 18  Pengenalan UML A 9  Komunikasi Data A 19  Struktur Data B 10  PBD B
a. Penentuan Fungsi Keanggotaan ( fuzzyfikasi) untuk NR1/Jaringan Komputer
µ NR1rendah (3,75) = 0 µ NR1sedang (3,75) = 0 µ NR1tinggi (3,75) = 1 µ sertifikasirendah1 (4,00)=0 µ sertifikasisedang1 (4,00)=0 µ sertifikastinggi1 (4,00)= 1
b. Menentukan Rule dan Defuzzifikasi Jaringan Komputer [R1] IF  Jaringan_Komputer  TINGGI  And  SertifikasiJaringan_Komputer TINGGI THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI
α 1 =min(1; 1)= 1 (Z 1 - 2,00)/2,00= 1 Z 1 = 4,00 [R2] IF  Jaringan_Komputer  TINGGI  And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer SEDANG THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI α2= min (1;  0)=0 (Z 2 - 2,00)/2,00= 0 Z 2 = 2,00 [R3] IF  Jaringan_Komputer  TINGGI  And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI α3= min (1; 0) = 0 (Z 3 - 2,00)/2,00= 0 Z 3 = 2,00 [R4] IF Jaringan_Komputer SEDANG  And Sertifikasi_Jaringan_Komputer TINGGI THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer TINGGI α4= min (0; 1)=0 (Z 4 - 2,00) / 2,00= 0 Z 4 = 2,00 [R5] IF  Jaringan_Komputer  SEDANG  And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer SEDANG THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH α5= min (0; 0)=0 (4,00 -  Z 5 )/2,00= 0 Z 5 = 4,00 [R6] IF  Jaringan_Komputer  SEDANG  And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH α6= min(0; 0)= 0 (4,00- Z 6 )/2,00= 0 Z 6 = 4,00 [R7] IF  Jaringan_Komputer  RENDAH  And  Sertifikasi_Jaringan_Komputer RENDAH THEN Rekomendasi_Jaringan_Komputer RENDAH α7= min(0,0)=0 (4,00 -  Z 7 )/2,00= 0 Z 7 =  4,00 Pada  metode FIS Tsukamoto, untuk  menentukan  output crisp ,  digunakan deffuzyfikasi rata-rata terpusat, yaitu:
Z=
Z=
Z= 4 Jadi  rekomendasi  penentuan  topik  jaringan  komputer  adalah  rekomendasi  tinggi  dengan  nilai  Z  = 4,00 Dari perhitungan menggunakan FIS Tsukamoto NIM 8004086 mempunyai nilai rekomendasi :
a) Jaringan Komputer 4,00 – Rekomendasi Tinggi
b) Sistem Informasi 3,12 – Rekomendasi Tinggi
c) Pemrograman Multimedia 3,12 - Rekomendasi Tinggi
d) Pemrograman Web 3,12 - Rekomendasi Tinggi
e) Pemrograman Visual 4,00 - Rekomendasi Tinggi

## 3.2 Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  FIS  Tsukamoto  dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh  data sampel, didapatkan tingkat akurasi sebesar 88,39 %. Berikut adalah hasil yang ditampilkan pada grafik :
Gambar 3. Grafik Hasil Akurasi Menggunakan FIS Tsukamoto

## 3.3 Impementasi Program
Untuk  menentukan   besarnya  rekomendasi   penentuan   topik  TA,  maka  nilai semua  matakuliah dan  sertifikasi  yang  relevan  harus  diberikan  sebagai  data input.   Sistem   memfasilitasi   pamasukan data   nilai   setiap   matakuliah   dan sertifikasi    mahasiswa. Berikut adalah tampilan user interface dari aplikasi penentuan topik TA :

## Gambar 3. Form Data Nilai
Form  ini  digunakan  untuk  melakukan  input  data  nilai  yang  berisi  semua  matakuliah    yang berkorelasi  dengan  topik  TA.    Administrator    menginput    semua    nilai,    setelah    semua    kolom    nilai
terisi  tekan  tombol  calculate  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  pertopik  TA.  Selanjutnya  adalah menampilkan  form  data  sertifikasi  yang  berisi  tentang  nilai  rata-rata  matakuliah  per  topik  TA.  Berkut adalah gambar halaman form sertifikasi dan form laporan hasil peminatan TA :

## Gambar 4. Form Data Sertifikasi
Gambar 5. Form Laporan Peminatan TA

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan antara lain :
a) Metode FIS Tsukamoto dapat digunakan untuk rekomendasi penentuan topik tugas ahir
b) Dari hasil pengujian  yang dilakukan  pada 172 sampel data  mahasiswa Universitas Sains Al-Quran Wonosobo,  metode FIS Tsukamoto memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi (yaitu 83,39%), jika dibandingkan dengan  metode-metode lain  yang digunakan  untuk rekomendasi penentuan topik TA yang selama ini dilakukan yaitu Metode Fuzzy Tsukamoto 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sumanto.  2010.  Penerapan  Fuzzy  C-Means  (Fcm)  Dalam  Pemilihan  Peminatan  Tugas  Akhir Mahasiswa.  STMIK  Nusamandiri.
[2] Rakhman,  A.  Z.,  et  al.  2 0 1 2 . Fuzzy  Inference  System Dengan  Metode  Tsukamoto  Sebagai Pemberi Saran Pemilihan Konsentrasi.  SNATI vol. 2012, 15–16.
[3] Bahar.  2011.  Penentuan  Jurusan  Sekolah  Menengah  Atas  Dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means. UDNUS.
[4] Jang, J.S.R., Sun, C.T., dan Mizutani, E., 1997, Neuro-Fuzzy And Soft Computing , A Computational
Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice-Hall International, Inc, USA
[5] Kusumadewi, Sri, et al. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.