Abstrak—  Pemilihan  jurusan  yang  tepat  di  perguruan  tinggi dapat  membuat  suatu  perbedaan  besar,  karena  siswa  perlu menemukan jurusan yang cocok dengan ketertarikan, kemampuan  dan  kecenderungan  kemampuan  mereka.  Siswa mempunyai  kemampuan  berpikir yang berbeda-beda dan  minat yang berbeda-beda pula untuk berbuat sesuatu. Siswa yang ingin mendaftar  pada STMIK Bina Sarana  Global  memiliki  beberapa pilihan jurusan serta  konsentrasinya. Nilai TPA dan  nilai Minat menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  memilih  jurusan  serta konsentrasi  yang  tepat.  Implementasi  menggunakan  bahasa pemrograman Matlab. Metode penelitian sistem yang digunakan adalah  fuzzy  inference  system  metode  mamdani.  Metode mamdani  paling  sesuai  dengan  naluri  manusia,  bekerja berdasarkan  kaidah  linguistik  dan  memiliki  algoritma  fuzzy yang  menyediakan  aproksimasi  untuk  dimasuki  analisa matematik. Data yang diolah dalam metode mamdani yaitu data nilai  TPA  dan  nilai  Bakat.  Data  tersebut  diposes  melalui  tahap- tahap  perhitungan  logika  fuzzy  dan  memberikan  keluaran  dari sistem  berupa  rekomendasi  jurusan  yang  disarankan  untuk diambil  oleh  siswa  yang  bersangkutan.  Sistem  ini  menampilkan sebuah  hasil  keputusan  untuk  memberikan  rekomendasi pemilihan  jurusan  serta  konsentrasi  khususnya  yang  ada  pada STMIK Bina Sarana Global. Sistem ini sangat bermanfaat dalam membantu siswa memilih jurusan serta konsentrasi karena hasil yang  diperoleh  telah  melalui  perhitungan  logika  fuzzy  dengan data-data  yang  valid.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem yang dapat membantu siswa yang  mendaftar pada STMIK Bina Sarana Global dalam memutuskan jurusan serta konsentrasi.
Kata  Kunci  :  Fuzzy  Interface  System,  Sistem  Pendukung Keputusan,  Pemilihan Jurusan.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pengambilan  keputusan  adalah  sesuatu  hal  yang  selalu  ada dalam  kehidupan  manusia.  Termasuk  juga  bisa  terjadi  pada siswa SMU atau SMK yang baru lulus dan ingin melanjutkan sekolahnya ke jenjang yang lebih tinggi. STMIK Bina Sarana Global  adalah  instansi  di  bidang  pendidikan  yang  terletak  di kota Tangerang, yang didirikan pada tahun 2006. STMIK Bina Saranan  Global  adalah  Kampus  yang  berkembang  di  bidang teknologi,  STMIK  Bina  Sarana  Global  memiliki  2  jurusan yaitu:  Teknik  Informatika  meliputi  Konsentrasi  Software Engineering and Networking (SEN) dan Computer Design and Multimedia  (CDM).  Dan  jurusan  Sistem  Informasi  meliputi Konsentrasi  Computerized  Business  and  Managenent  (CBM) dan Computerized Accounting (CA).
Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  bagian  Marketing,
pada tahun ajaran 2015-2016 yang mendaftar ke STMIK Bina Sarana  Global  mencapai  218  orang,  beberapa  calon mahasiswa  ada  yang  masih  bingung  dengan  pemilihan konsentrasi  jurusan di STMIK Bina Sarana Global yang akan mengakibatkan  calon  mahasiswa  salah  memilih  jurusan  dan berdampak  tidak  baik  pada  saat  calon  mahasiswa  tersebut mengikuti  mata kuliah  yang di ajarkan antara lain  memahami materi  dan  ada  juga  kurang  mampu  akan  matakuliah  yang diambilnya.

## B. Rumusan Masalah
Bagaimana mengimplementasikan sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  berbasis  komputer  bagi  calon mahasiswa  STMIK  Bina  Sarana  Global  dalam  memilih konsentrasi  jurusan  menggunakan  fuzzy  inference  sistem metode mamdani.

## C. Ruang Lingkup
1.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  hanya  berlaku STMIK Bina Sarana Global
2.  Konsentrasi  jurusan  yang  digunakan  dalam  sistem  yang dibuat  adalah  hanya  konsentrasi  jurusan  yang  ada  pada STMIK  Bina  Sarana  Global  yaitu  Software  Engineering and  Networking  (SEN),  Computerized  Design  and Multimedia (CDM), Computerized Business and
Managenent (CBM) dan Computerized Accounting (CA).
3.  Metode  penghitungan  dalam  pendukung  keputusan menggunakan Fuzzy Inferrence System metode mamdani.
4.  Kriteria yang di input adalah perbandingan antara nilai Tes Potensi Akademik (TPA) dan nilai minat.
5.  Sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Matlab..

## D. Tujuan Penelitian
1.  Mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan konsentrasi  jurusan  pada  STMIK  Bina  Sarana  Global untuk  membantu  calon  mahasiswa  dalam  menentukan konsentrasi jurusan yang akan di ambil nanti.
2.  Membantu  mencegahnya  calon  mahasiswa  baru  STMIK
Bina  Sarana  Global  terjadinya  ketidak  cocokan  dengan konsentrasi  jurusan  yang  dipilihnya  ketika  ia  telah mengikuti matakuliah nanti.

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Jurusan Menggunakan Fuzzy Inferrence Sistem Metode Mamdani
Muhammad Iqbal Dzulhaq 1 , Rian Imani 2
1 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 2 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 miqbaldzulhaq@stmikglobal.ac.id, 2 rianimani@stmikglobal.ac.id
JURNAL SISFOTEK GLOBAL                                                        ISSN : 2088 – 1762 Vol. 5 No. 2, September 2015

## E. Manfaat Penelitian
1.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  jurusan  ini diharapkan dapat memberikan solusi pada calon mahasiswa STMIK Bina Sarana Global dalam mengetahui konsentrasi jurusan yang cocok untuknya.
2.  Dapat  meningkatkan  image  dan  kualitas  kampus  STMIK Bina Sarana Global sebagai kampus berbasis teknologi.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Definisi Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  Vercellis  (2009:  36),  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  merupakan  aplikasi  interaktif  berbasis komputer yang mengkombinasikan data dan model matematis untuk  membantu  proses  pengambilan  keputusan  dalam menangani suatu masalah.

## B. Pengertian Logika Fuzzy
Menurut  Sri  Kusuma  Dewi  dan  Hari  Purnomo  (2004:01), pengertian  logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  untuk  memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output.

## C. Variabel Numeris dan Liguistik
Himpunan  fuzzy  memiliki  2  atribut  (Sri  Kusumadewi  dan Hari Purnomo, 2004:6), yaitu:
1.  Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang  mewakili suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu  dengan  menggunakan bahasa alami, seperti: Muda, Parobaya, Tua.
2.  Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan ukuran dari suatu variabel seperti: 40, 25, 50, dsb.

## D. Istilah-istilah dalam Logika Fuzzy
Ada  beberapa  istilah  yang  perlu  diketahui  dalam memahami sistem fuzzy, yaitu:
1.  Variabel fuzzy
Variabel  fuzzy  merupakan  variabel  yang  hendak dibahas  dalam  suatu  sistem  fuzzy  (Sri  Kusumadewi  dan Hari Purnomo, 2004: 6).
2.  Himpunan fuzzy
Misalkan X semesta pembicaraan, terdapat A di dalam X sedemikian sehingga:
A={ x,μA[x] | x ∈ X , μA : x→[0,1] }  (2.1)
Suatu himpunan fuzzy A di dalam semesta pembicaraan X didefinisikan  sebagai  himpunan  yang  bercirikan  suatu  fungsi keanggotaan  μA,  yang  mengawankan  setiap  x ∈ X  dengan bilangan  real  di  dalam  interval  [0,1],  dengan  nilai  μA(x) menyatakan derajat keanggotaan x di dalam  A (Athia Saelan, 2009: 2).
3.  Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  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
4. Domain
Domain  himpunan  fuzzy  adalah  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. (Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo, 2004: 8).

## E. Metode Mamdani
Aplikasi  fungsi  implikasi  menggunakan  MIN,  sedang komposisi  aturan  menggunakan  metode  MAX.  Metode Mamdani  dikenal  juga  dengan  metode  MAX-MIN.    Inferensi output  yang  dihasilkan  berupa  bilangan  fuzzy  maka  harus ditentukan suatu nilai crisp tertentu sebagai output,

## F. Penegasan (Defuzzy)
Hafsah  (2008:4)  Input  dari  proses  deffuzy  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 cripst tertentu sebagai output.

## G. Matrix Labolatory (Matlab)
Menurut Noore (2009, 15) MATLAB (Matrix Laboratory) adalah sebuah program untuk analisis dan komputasi numerik dan  merupakan  suatu  bahasa  pemrograman  matematika lanjutan  yang  dibentuk  dengan  dasar  pemikiran  menggunkan sifat  dan  bentuk  matriks.  Pada  awalnya,  program  ini merupakan  interface  untuk  koleksi  rutin-rutin  numerik  dari proyek  LINPACK  dan  EISPACK,  dan  dikembangkan menggunkan  bahasa  FORTRAN  namun  sekarang  merupakan produk komersial dari perusahaan Mathworks, Inc.yang dalam perkembangan  selanjutnya  dikembangkan  menggunakan bahasa  C++  dan  assembler  (utamanya  untuk  fungsi-fungsi dasar MATLAB).

## III. ANALISA SISTEM BERJALAN

## A. Analisa Proses Sistem Berjalan
Calon mahasiswa datang dan bagian presenter memberikan form Aplikan sebagai form tamu, kemudian colon mahasiswa mengisi  form  Aplikan  tersebut.  Lalu  presenter  menjelaskan Program  Studi  dengan  konsentrasinya  yang  ada  di  STMIK Bina  Sarana  Global  yang  dapat  diambil  calan  mahasiswa  dan calon  mahasiswa  tersebut  memilih  program  studi  yang menurutnya  mampu.  Calon  mahasiswa  membayar  daftar  dan registrasi  dan  Presenter  menginformasikan  kepada  bagian Keuangan  dan  bagian  Keuangan  memberikan  kwitansi  daftar dan  registrasi,  kemudian  calon  mahasiswa  mendapatkan kwitansi  tersebut.  Presenter  memberikan  form  pendaftaran kemudian  calon  mahasiswa  mengisi  form  Pendaftaran Mahasiswa  Baru.  Menerima  soal  TPA  dari  bagian  Marketing dan mengisi soal TPA tersebut dan memberikan hasil jawaban kepada  bagian  marketing,  kemudian  calon  mahasiswa menerima  hasil  jawaban  kepada  bagian  marketing,  kemudian calon  mahasiswa  menerima  nilai  dari  bagian  Marketing. Kemudian  setiap  presenter  membuat  laporan  untuk  diberikan kepada bagian Marketing.

## B. Masalah Yang Dihadapi
1.  Tidak  efektifnya  sistem  pemilihan  jurusan  yang  sedang berjalan dalam pemilihan jurusan serta konsentrasinya bagi calon mahasiswa.
2.  Tidak  adanya  metode  yang  digunakan  dalam  sistem pemilihan jurusan yang sedang berjalan
3.  Masih  adanya  kesalahan  dalam  memilih  jurusan  yang mengakibatkan adanya perpindahan jurusan di pertengahan semester

## C. Alternatif Pemecahan Masalah
Dengan  adanya  masalah-masalah  yang  terjadi  di  dalam sistem berjalan sebelumnya dan melihat dari beberapa metode di  atas,  maka  penulis  mengusulkan  alternatif  pemecahan masalah  dengan  membuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  baru  menggunakan  fuzzy  inference  sistem metode  mamdani  karena  metode  fuzzy  mudah  dipahami. Sistem  penukung  keputusan  dibuat  berdasarkan  nilai  tes potensi  akademik  dan  minat,  untuk  membantu  calon mahasiswa  STMIK  Bina  Sarana  Global  dalam  memilih konsemtrasi jurusan yang akan diambil.

## IV. PERANCANGAN SISTEM YANG DIUSULKAN

## A. Prosedur Sistem Yang Diusulkan
`  Prosedur  sistem  yang  diusulkan  oleh  penulis  yaitu,  calon mahasiswa  STMIK  Bina  Sarana  Global  setelah  melakukan proses  registrasi  dan  calon  mahasiswa    mengisi  tes  potensi akademik  yang  sudah  terinegrasi  kedalam  sebuah  sistem komputer dan nilai hasil dari tes potensi akademik tersebut di hitung dengan ditambah nilai minat calon mahasiswa tersebut.
Gambar 1. DFD Level 0

## C. DFD Level 1 Sistem Yang Diusulkan
Gambar 2. DFD Level 1

## D. DFD Level 2 Sistem Yang Diusulkan
Gambar 3. DD Level 2

## E. Flowchart Sistem Yang Diusulkan
Gambar 4. Flowcharrt Sistem yang diusulkan

## F. Perhitungan Logika Fuzzy Logic
Di  penulisan  ini  penulis  menggunakan  FIS  ( Fuzzy Inference  System )  yang  masing  –  masing  FIS  mempunyai output  per  jurusan.  Dari  4  FIS  tersebut  membuat  penentuan jurusan  mempunyai  7  variabel input dan  4  variabel output . Variabel input terdiri atas TPA Analisa, TPA Kuantitatif, TPA Bahasa  Inggris,  Minat  SEN,  Minat  CDM,  Minat  CBM  dan Minat CA. Variabel output terdiri atas IPA dan IPS.

## Tabel 1. Semesta Pembicara
Fungsi Variabel Notasi Semesta Pembicara Input
TPA Analisa tpa_analisa
[0 – 100] TPA Kuantitatif tpa_kuantitatif [0 – 100] TPA Bahasa Inggris tpa_binggris [0 – 100] Minat SEN minat_sen [0 – 100] Minat CDM minat_cdm [0 – 100] Minat CBM minat_cbm [0 – 100] Minat CA minat_ca [0 – 100] Output SEN sen [0 – 100]
CDM cdm [0 – 100] CBM cbm [0 – 100] CA ca [0 – 100]

## G. Nilai Input Variabel Tes Potensi Akademik
Tabel 2. Variabel Input Tes Potensi Akademik Variabel Himpunan Input Fuzzy Domai n Parameter Nama Notasi TPA Analisa Kurang kurang [0 - 50] [0 0 30 50] Cukup cukup [35 – 80] [35 50 65 80] Baik baik [70 - 100] [70 85 100 100] TPA Kuantitatif Kurang kurang [0 - 50] [0 0 30 50] Cukup cukup [35 – 80] [35 50 65 80] Baik baik [70 - 100] [70 85 100 100] TPA Bahasa Inggris Kurang kurang [0 - 50] [0 0 30 50] Cukup cukup [35 – 80] [35 50 65 80] Baik baik [70 - 100] [70 85 100 100]
Gambar 5. Variabel Input Tes Potensi Akademik

## H. Nilai Input Variabel Minat

## Tabel 3. Variabel Input Minat
Variab el Himpunan Input Fuzzy Domain Parameter Nama Notas i Minat SEN Tidak Minat tidak _min at [0 - 50] [0 0 30 50] Biasa biasa [35 - 80] [35 50 65 80] Minat minat [70 - 100] [70 85 100 100]
Minat CDM Tidak Minat tidak _min at [0 - 50] [0 0 30 50] Biasa biasa [35 - 80] [35 50 65 80] Minat minat [70 - 100] [70 85 100 100] Minat CBM Tidak Minat tidak _min at [0 - 50] [0 0 30 50] Biasa biasa [45 - 75] [35 50 65 80] Minat minat [75 - 100] [70 85 100 100] Minat CA Tidak Minat tidak _min at [0 - 50] [0 0 30 50] Biasa biasa [35 - 80] [35 50 65 80] Minat minat [70 - 100] [70 85 100 100] Gambat 6. Variabel Input Minat

## I. Nilai Output Variabel Jurusan

## Tabel 4. Variabel Output Jurusan
Varia bel Himpunan Input Fuzzy Domai n Parame ter Nama Notasi SEN Sangat Kurang sangat_k urang [0 - 20] [0 0 20] Kurang kurang [15 - 45] [15 30 45] Sedang sedang [30 - 65] [35 50 65] Tinggi tinggi [55 – 85] [55 70 85] Sangat Tinggi sangat_ti nggi [80 – 100] [80 100 100] CDM Sangat Kurang sangat_k urang [0 - 20] [0 0 20] Kurang kurang [15 - 45] [15 30 45] Sedang sedang [30 - 65] [35 50 65] Tinggi tinggi [55 – 85] [55 70 85] Sangat sangat_ti [80 – [80 100
Tinggi nggi 100] 100] CBM Sangat Kurang sangat_k urang [0 - 20] [0 0 20] Kurang kurang [15 - 45] [15 30 45] Sedang sedang [30 - 65] [35 50 65] Tinggi tinggi [55 – 85] [55 70 85] Sangat Tinggi sangat_ti nggi [80 – 100] [80 100 100] CA Sangat Kurang sangat_k urang [0 - 20] [0 0 20] Kurang kurang [15 - 45] [15 30 45] Sedang sedang [30 - 65] [35 50 65] Tinggi tinggi [55 – 85] [55 70 85] Sangat Tinggi sangat_ti nggi [80 – 100] [80 100 100]
Gambar 7. Variabel Output Jurusan

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Dalam  perancangan  interior  rumah  dengan  3ds  max untuk keperluan pembuatan video image di masterpiece studio ini  peneliti  mengambil  metode  pengumpulan  data,  peneliti membutuhkan  data-data  yang  berhubungan  dengan  sistem yang  ada  selama  ini,  sehingga  peneliti  dapat  membuat perancangan interior rumah tersebut, dimana dalam proses ini peneliti  ingin  memberikan  kontribusi  baru  untuk  kreasi  yang lebih baik dari sebelumnya. Dan dari hasil-hasil yang didapat, peneliti  pun  merancang  sebuah  kreasi  berupa video yang interaktif yaitu video image . Perancangan video image ini bertujuan untuk memberitahukan  kepada  masyarakat  tentang  perancangan  ini, dengan menerapkan proses perancangan ini, masyarakat dapat lebih  mengurangi  biaya  juga  waktu  untuk  mengiklankan produk juga desain properti  yang  kita  miliki dengan baik dan lebih dinamis.
Manfaat yang diperoleh dari perancangan video image ini adalah  kita  dapat  lebih  mengkreasikan  keinginan  yang  kita miliki  ke  dalam  karya  berupa video  image ,  dan  hal  ini  pun dapat  menjadi  kreasi  baru  dalam  pemberian  informasi  yang lebih  interaktif  dan  dinamis  tentang  sebuah  produk  yang
dimiliki  sehingga  dalam  proses  pengerjaan  pun  dapat mempercepat waktu juga biaya yang dimiliki.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Aditiawan Rangga, Mastering Photoshop untuk Pemula & Orang Awam, Penerbit Prima, Jakarta Barat, 2014.
[2] Agung,  Leo,  Kupas  Tuntas  AutoCAD  3D  2014,  Penerbit  C.V  Andi Offset, Yogyakarta, 2013.
[3] Agung,  M.  Leo,  Kreasi  Manipulasi  Foto  Digital  dengan  Photoshop untuk  Pemula  The  Best  Collections  3,  Penerbit  C.V  Andi  Offset, Yogyakarta, 2014.
[4] Agustina  S,  Maria,  Tutorial  5  Hari  Menguasai  Adobe  Flash  CS4,
Penerbit C.V Andi Offset, Yogyakarta, 2010.
[5] Agustina,  Maria,  Panduan  Praktis  3D  Studio  Max  2010  untuk Pemodelan  3  Dimensi  Profesional,  Penerbit  C.V  Andi  Offset, Yogyakarta, 2010.
[6] Henderi dkk, Desain Aplikasi E-Learning sebagai Media Pembelajaran Artificial  Informatics  (Dalam  Journal  CCIT  Vol.  4  No.3) ,  STMIK Raharja, Tangerang, 2011.