## 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.

## PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN KANDIDAT DOSEN TERBAIK

## DI UNIVERSITAS MEGOW PAK TULANG BAWANG
Darsin
Program Studi Teknik Informatika Fakultas MIPA
Universitas Megou Pak Tulang Bawang Email: umptb.darsin@gmail.com

## ABSTRAK
Universitas  Megow  Pak  Tulang  Bawang  (UMPTB)  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  sedang berkembang tentunya membutuhkan dosen yang berkualias untuk memberikan  kinerja yang baik, tetapi belum mempunyai  standar  untuk  menentukan  kandidat  dosen  terbaik  sehingga  kurang  objektive.    Melihat  dari pentingnya kinerja dosen maka proses untuk menentukan kandidat dosen terbaik harus dilakukan secara baik. Hal  itu  dibutuhkan  untuk  memperoleh  rekomendasi  calon  dosen  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah ditetapkan sebelumnya. Sehingga dosen tersebut layak untuk menjadi bagian dari perguruan tinggi.Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) Sugeno karena metode ini lebih mudah untuk dimengerti dan diterapkan.  Dari  tiga  sampel  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  terdapat  tiga  predikat  yang  tidak  benilai  0 terdapat  pada  aturan  kesebelas  (R11)  dengan  jumlah  nilai  =  Z11  =  62,  aturan  kelimapuluh  sembilan  (R59) dengan jumlah nilai = Z59 = 68, dan aturan keseratus dua puluh enam (R126) dengan jumlah nilai = Z126 = 76, kemudian dilakukan perangkinggan nilai tertinggi maka yang direkomendasikan menjadi dosen terbaik adalah dosen dengan jumlah nilai = 76.
Kata Kunci : Fis Sugeno, Dosen Terbaik.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Megow  Pak  Tulang  Bawang (UMPTB), merupakan
satu-satunya
Universitas  di  wilayah  Menggala  Tulang Bawang  yang  didirikan  berdasarkan  Surat Keputusan  Menteri  Pendidikan  Nasional Republik Indosesia No. 252/D/O/2006
tertanggal 30 Oktober 2006, tentang alih kelola Universitas  Dirgantara  Indonesia  (UDI)  oleh Yayasan Pusat Pelatihan Profesional (PPKP) di Yogjakarta  menjadi  Universitas  Megow  Pak Tulang  Bawang  (UMPTB)  di  Menggala  yang diselenggarakan  oleh  Yayasan  Megow  Pak Tulang  Bawang.    Saat  ini  UMPTB    sedang dalam  proses  perubahan  status  untuk  menjadi perguruan tinggi negeri.
UMPTB saat ini mempunyai 7 fakultas dengan 12 prodi, yaitu :
a. Fakultas  Ekonomi  (Prodi  Akuntansi  dan Manajemen)
b. Fakultas Hukum (Prodi Hukum)
c. Fakultas Pertanian (Prodi Agroekoteknologi) d. Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan (Prodi Pendidikan Sejarah dan Ekonomi) e. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (Prodi Teknik Informatika)
f. Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Politik  (Prodi Hubungan Internasional)
g. Fakultas  Teknik  (Prodi  Teknik  Sipil, Elektro, Mesin, dan Industri)
UMPTB mempunyai 57 orang dosen tetap dan 47  orang  dosen  tidak  tetap  dan  belum mempunyai standar untuk menentukan kandidat  dosen  terbaik  sehingga  kurang objektif.  Sebagai sebuah perguruan tinggi yang baru,  UMPTB  terus  melakukan  pembenahan diberbagai  bidang.    Salah  satu  pembenahan yang  perlu  dilakukan  adalah  dalam  hal pembinaan  dosen  yang  merupakan  ujung tombak  dalam  menunjang  kemajuan  dan perkembangan  sebuah  perguruan  tinggi,  oleh karena  itu  UMPTB  perlu  memotivasi  dan membuat  tolok  ukur  agar  setiap  dosennya secara  terus  menerus  meningkatkan  kualitas, baik  dari  sisi  pendidikan  dan  pengajaran, penelitian, serta pengabdian kepada masyarakat.
Dalam rangka pengukuran kinerja dan kualitas dosen maka diperlukan adanya suatu ketentuan baku  dan  alat  bantu  penilaian  yang  baik sehingga  keluarannya  dapat  diterima  oleh semua pihak dan dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Fuzzy  Inference  Sistem (FIS) metode  Sugeno  adalah  suatu  metode  yang potensial untuk diterapkan dalam suatu sistem penunjang keputusan yang akan didesain guna membantu  proses  penilaian  dan  pengukuran kinerja dosen dengan berbagai macam  kriteria yang  ditentukan  sehingga  diperoleh  daftar kandidat dosen terbaik di UMPTB.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pedoman Pemilihan Dosen Terbaik
Dosen  tetap  adalah  dosen  yang  bekerja  penuh waktu  yang  berstatus  sebagai  tenaga  pendidik tetap  pada  satuan  pendidikan  tinggi  tertentu. Sedangkan dosen tidak tetap adalah  dosen yang tidak bekerja penuh waktu yang tidak berstatus sebagai  tenaga  pendidik  tetap  pada  satuan pendidikan  tinggi  tertentu  (PP  No.  39  Tahun 2009).
Dosen berprestasi adalah dosen yang dalam tiga tahun  terakhir  memiliki  prestasi  yang  sangat bermanfaat  dan  dapat  dibanggakan perguruan tinggi asal , serta diakui pada skala nasional atau internasional. (DEPDIKNAS
IRJEN DIREKTORA  AKADEMIK,  Panduan  Umum
Pemilihan  Dosen  Berprestasi,  2010).    Dosen yang  berminat  untuk  mengikuti  pemilihan dosen  berprestasi  harus  memenuhi  syarat  dan ikut dalam proses pemilihan sebagai berikut.
a. Persyaratan Berikut  adalah  persyaratan  untuk  menjadi dosen berprestasi.
1.  Dosen  tetap  perguruan  tinggi,  yang bekerja  penuh  waktu  yang  berstatus sebagai  tenaga  pendidik  tetap  pada satuan  pendidikan  tinggi  tertentu  sesuai dengan ketentuan yang berlaku.
2.  Dosen  tetap  yang  memiliki  kualitas akademik  sekurang-kurangnya  magister atau setara tanpa dibatasi usia, kepangkatan,  dan  golongan,  jabatan,
pimpinan, perguruan tinggi, dan jabatan akademik.
b. Proses Pemilihan
Berikut  adalah  tahapan  pemilihan  dosen berprestasi.
1. Tingkat Perguruan Tinggi/Kopertis.
a) Tingkat  masing-masing  perguruan tinggi negeri,
b) Tingkat  masing-masing  perguruan tinggi  swasta  dan  dilanjutkan  pada tingkat kopertis,
c) Pemilihan  sebaiknya  dimulai  pada tingkat bagian/jurusan/departemen, fakultas  lalu  di  tingkat  perguruan tinggi/kopertis.    Cara  pemilihan diserahkan  pada  kebijakan  masing- masing perguruan tinggi/kopertis,
d) Pimpinan  perguruan  tinggi  negeri hanya dapat mengusulkan satu orang dosen berprestasi. Pimpinan perguruan  tinggi  swasta  mengajukan satu  orang  dosen  berprestasi  ke kopertis  dan  selanjutnya  koordinator kopertis menyeleksi dan mengirimkan dua orang dosen berprestasi ke tingkat nasional.
c. Komponen Penilaian
Berikut adalah komponen penilaian tridharma  perguruan  tinggi  dan  penunjang pembobotan dosen berprestasi.
1. Pendidikan dan pembelajaran : 40% 2. Penelitian : 30% 3. Pengabdian pada masyarakat : 20% 4. Kegiatan penunjang tridharma : 10%

## 2.2 Pengertian Matlab
Matlab  adalah  bahasa  pemrograman  tingkat tinggi  yang  di  mana  arti  perintah  dan  fungsi- fungsinya  bisa  dimengerti  dengan  mudah, meskipun  bagi  seorang  pemula.  MATLAB singkatan dari matrix laboratory.
Penelitian ini mengikuti tahapan-tahapan yang diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang yang terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu: Fuzzyfikasi Input,  Operasi Fuzzy  Logic,  Implikasi, Agregasi, dan Defuzzifikasi .

## 2.3 Pengertian SPK
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision  Support  Sistem (DSS)  pertama  kali diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh
Michael S. Scott Morton dengan
istilah Management  Decision  Sistem .  Sistem tersebut  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer yang ditujukan membantu pengambil keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai persoalan yang tidak terstruktur.  Pengambilan keputusan adalah pemilihan beberapa tindakan alternatif  yang  ada  untuk  mencapai  satu  atau beberapa tujuan yang telah ditetapkan (Turban, 2005).

## 2.4 Logika Fuzzy
Teori  himpunan  logika fuzzy dikembangkan oleh Professor Lofti A. Zadeh pada tahun 1965. Beliau  berpendapat  bahwa  logika  benar  dan salah  dari  logika Boolean konvensional  tidak dapat  mengatasi  masalah  gradasi  yang  berada pada  dunia  nyata.  Untuk  mengatasi  masalah gradasi  yang  tidak  terhingga  tersebut,  Zadeh mengembangkan  sebuah  himpunan fuzzy . Fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan  dan  derajat  dari  kebenaran,  oleh sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode FIS Sugeno
Penelitian ini mengikuti tahapan-tahapan yang diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang yang terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu: Fuzzyfikasi Input,  Operasi Fuzzy  Logic,  Implikasi,
Agregasi, dan Defuzzifikasi . Untuk Lebih jelas metode  ini  akan  diimplemetasikan  dengan datanya sebagai berikut:
a. Fuzzyfikasi Input
b. Operasi Fuzzy Logic c. Implikasi
d. Agregasi dan Defuzzifikasi
4. PEMBAHASAN DAN PENGUJIAN

## 4.1 PEMBAHASAN
Dari tabel  4.1 ada sebanyak 144 pasangan data, yaitu pendidikan dan pengajaran ke-1 (P1), penelitian ke-i  (P2), pengabdian ke-i (P3),  penunjang lain ke-i (P4).
Gambar 4.1 Menu Fungsi Keanggotaan Pendidikan dan Pengajaran dengan Kriteria Kurang, Cukup dan Baik
Pada  variabel  penelitian,  data  yang  dimiliki adalah  70,  80,    dan  90,  dengan  demikian variabel ini bisa dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy yaitu PPKurang, PPCukup,  dan PPLebih. Himpunan fuzzy PPKurang  akan  memiliki domain    [60,80]  dengan  derajat  keanggotaan PPKurang tertinggi (=1) terletak pada nilai 70. Namun  apabila  nilai  penelitian  mendekati  80 maka  pendidikan  dan  pengajaran  akan mendekati PPCukup. Himpunan fuzzy PPKurang  di  presentasikan  dengan  fungsi keanggotaan  segitiga.  Fungsi  keanggotaan
untuk  himpunan  PPKurang  seperti  terlihat dibawah ini µPPKurang [𝑃1] =
{ 0, 𝑝1 ≤ 60  𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑝1 ≥ 80 𝑝1 −60
10 , 60 ≤ 𝑝1 ≤ 70
80−𝑝1 10 ,   70 ≤ 𝑝1 ≤ 80
Himpunan fuzzy PPCukup  akan  memiliki domain    [70,90]  dengan  derajat  keanggotaan PPCukup  tertinggi  (=1) terletak  pada  nilai  80.
Namun  apabila  nilai  penelitian  mendekati  60 maka  pendidikan  dan  pengajaran  akan mendekati PPCukup
sehingga derajat keanggotaanya  pada  himpunan  PPCukup berkurang.  Namun  apabila  pendidikan  dan penganjaran melebihi nilai 80 maka pendidikan dan  pengajaran  akan  mendekati  PPLebih. Himpunan fuzzy PPCukup  di  presentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga.  Fungsi keanggotaan untuk himpunan PPCukup seperti terlihat dibawah ini
µPPCukup [𝑃1] =
{
0, 𝑝1 ≤ 70  𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑝1 ≥ 90
𝑝1 −70 10 , 70 ≤ 𝑝1 ≤ 80 90−𝑝1 10 ,   80 ≤ 𝑝1 ≤ 90
Himpunan fuzzy PPBaik akan memiliki domain [80,100]  dengan  derajat  keanggotaan  PPBaik tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  90.  Namun apabila  nilai  penelitian  mendekati  80  maka pendidikan  dan  pengajaran  akan  mendekati PPCukup. Himpunan fuzzy PPBaik di
presentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan segitiga.  Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan PPbaik seperti terlihat dibawah ini
µPPBaik [𝑃1] =
{ 0, 𝑝1 ≤ 80  𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑝1 ≥ 100
𝑝1 −80 10 , 80 ≤ 𝑝1 ≤ 100
100−𝑝1
10 ,   90 ≤ 𝑝1 ≤ 100

## 4.2 Pengujian
Pengujian ini menggunakan populasi sebanyak 104  dosen  tetap  dan  dosen  tidak  tetap, kemudian jumlah nilainya diurutkan berdasarkan sort  descending .  Dari  hasil sort descending kemudian
disampelkan menggunakan metode  sampel  secara  acak sederhana yang memberikan kesempatan yang sama  yang  bersifat  tak  terbatas  pada  setiap elemen  untuk  populasi  yang  dipilih  sebagai sampel. Untuk lebih jelasnya terlihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.2 Daftar Tabel Pengujian
Gambar 4.9 Menu Fungsi Keanggotaan Pendidikan dan Pengajaran dengan Inputan nilai 65, 80 dan 90
Kita bisa mencari nilai keanggotaan
µPPKurang(65) =  (70-65)/(70-60) = 5/10 =  0,5 µPPCukup(65)  =  0 µPPBaik(65) =  0
µPPKurang(80) = 0 µPPCukup(80)  = 1
µPPBaik(80) = 0
µPPKurang(90) = 0
µPPCukup(90)  = 0 µPPBaik(90) = 1

## Fungsi keanggotaan variabel Penelitian
Gambar 4.10 Menu Fungsi Keanggotaan Penelitian dengan Inputan nilai 50, 50 dan 70
Kita bisa mencari nilai keanggotaan µKurang(50)
=  1
µCukup(50) =  0 µBaik(50)
=  0
µMemuaskan(50) =  0 µKurang(70) =  0 µCukup(70)
=  0
µBaik(70)
=  1
µMemuaskan(70) =  0

## Fungsi keanggotaan variabel Pengabdian pada Masyarakat
Gambar 4.11 Menu Fungsi Keanggotaan Pengabdiandengan Inputan nilai 66, 70 dan 70
Kita bisa mencari nilai keanggotaan
µKurang(66) =  0 µCukup(66) =  (70-66)/(70-50) = 4/20
=  0,2 µBaik(66) =  (66-50)/(70-50) = 16/20
0,2 0,8
=  0,8
µKurang(70) = 0
µCukup(70) = 0 µBaik(70) = 1

## Fungsi keanggotaan variabel Penelitian
Gambar 4.12 Menu Fungsi Keanggotaan Penunjang Laindengan Inputan nilai 60, 70 dan 70
Kita bisa mencari nilai keanggotaan
µKurang(60) =  0 µCukup(60) =  1 µBaik(60)
=  0
µMemuaskan(60) =  0 µKurang(70) =  0 µCukup(70)
=  0
µBaik(70) =  1 µMemuaskan(70) =  0
Langkah  selanjutnya  kita  akan  membuat aturan-aturan.  Adapun  aturan  atau rule penerapan  pada  penelitian  ini  diambil  tiga orang  dosen  yaitu  Irwan  Nata  Kesuma,  S.E., Alwansyah, S.Pd. dan Darsin, S.Kom. (terlampir).
Dari tiga sampel penerapan diatas, Irwan Nata Kesuma,  S.E.  mendapatkan  hasil  α-predikat yang tidak nol hanya α-predikat 11 yang  berarti bahwa  hanya  aturan  kesebelas (R 11 )  saja  yang dipenuhi  dengan  jumlah  nilai  =  Z 11 =  62,
Alwansyah,  S.Pd.  mendapatkan  hasil  α- predikat 59 yang  berarti  bahwa  hanya  aturan kelimapuluh sembilan (R 59 ) saja yang dipenuhi dengan  jumlah  nilai  =  Z 59 =  68,  dan  Darsin, S.Kom.  mendapatkan  hasil  α-predikat 126 yang berarti bahwa hanya aturan keseratus dua puluh enam (R 126 ) saja yang dipenuhi dengan jumlah nilai = Z 126 = 76, jadi yang bisa
direkomendasikan  adalah  dosen  atas  nama Darsin,S.Kom. dengan jumlah nilai 76.
Rule penerapan pada penelitian ini diambil tiga orang  dosen  yaitu  Dinas  Sukardi,  S.H., Alwansyah, S.Pd. dan Darsin, S.Kom.
1. Dina Sukardi, S.H.
(11)  IF Pendidikan dan Pengajaran KURANG and Penelitian KURANG and Pengabdian  BAIK  and  Penunjang  Lain BAIK
THEN Jumlah Nilai = 62 α-predikat 11 = min(µKurang(65); µKurang(50);
µCukup(70);
µBaik(70))
= min(0.5;1;1;1) = 0.5 Z 11 = 62
2.. Alwasyah, S.Pd.
(59) IF  Pendidikan  dan  Pengajaran  CUKUP and Penelitian KURANG and Pengabdian  BAIK  and  Penunjang  Lain BAIK THEN Jumlah Nilai = 68 α-predikat 59 =  min(µCukup(80);
µKurang(50);
µBaik(70); µBaik(70)) = min(1;1;1;1) = 0 Z 59 = 68 3. Darsin, S.Kom. (126) IF Pendidikan dan Pengajaran BAIK and Penelitian BAIK and Pengabdian CUKUP and Penunjang Lain CUKUP
THEN Jumlah Nilai = 76 α-predikat 126 =  min(µBaik(90);
µBaik(70); µCukup(66); µCukup(60)) = min(1;1;0.2;1) = 0.2 Z 126 = 76
Dari  tiga  sampel  penerapan  diatas, didapatkan hasil  α-predikat yang  tidak  nol  hanya  α- predikat 11 yang  berarti  bahwa  hanya  aturan kesebelas  (R 11 )  saja  yang  dipenuhi  dengan jumlah nilai = Z 11 = 62, α-predikat 59 yang berarti bahwa  hanya  aturan  kesebelas (R 59 )  saja  yang dipenuhi dengan jumlah nilai = Z 59 = 68, dan α- predikat 126 yang  berarti  bahwa  hanya  aturan kesebelas  (R 126 )  saja  yang  dipenuhi  dengan jumlah  nilai  =  Z 126 =  76,  jadi  yang  bisa direkomendasikan  adalah  dosen  atas  nama Darsin  dengan  jumlah  nilai  76.  (semua  sesuai dengan tabel)

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini,  metode  FIS  Sugeno cukup  baik  digunakan  untuk  menentukan kandidat  dosen  terbaik  UMPTB  karena menghasilkan jumlah nilai dengan perangkingan nilai tertinggi.

## 5.2 Saran-saran
Saran-saran  dari  penelitian  ini  diantaranya diharapkan  pengembangan  aplikasinya  dan penambahan  kriteria  dan  subkriteria  untuk mendapatkan tujuan penelitian yang lebih baik dan komplek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anwar,  Khoerul  dan  Gunawan,  Ario.  2010. “Penerapan Fuzzy - query Database  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Bea Siswa”. Vol 2. No. 1.
[2] Asfi,  Masran  dan  Purnama,  Ratna  .  2010.
“Sistem Penunjang Keputusan Seleksi
Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode AHP”. Vol.6, No.2.
[3] Bungin,  Burhan.  2004.  “Metedologi  Penelitian Kuantitatif”. Interpratama Offsets. Jakarta.
[4] Eniyati,  Sri.  2010.    “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi menggunakan  metode  AHP  studi  kasus  pada UNISBANK Semarang”. Volume XV, No.2.
[5] Hartati dan Syaukanil. 2012. “Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk
Diagnosa  Penyakit  Pneumnia  dengan Fuzzy
Linguistic Quantifier dan AHP ”. Volume 5 – No.
[6] Hidayat,    Aan.  2011.  “Sistem  Penunjang Keputusan  untuk  Pemilihan  Karyawan  Teladan dengan Logika Fuzzy Metode Tsukamoto”.
[7] Iswari,  Lizda  dan  Wahid,  Fathul.  2005.    “Alat Bantu  Sistem  Inferensi Fuzzy Metode  Sugeno Orde Satu”
[8] Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Andi, Yogjakarta.
[9] Kusumadewi,  S.  2006. Fuzzy Multi  Atribute Decision  Making  (FUZYY  MADM) .  Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10] Kusumadewi,  S.  2010.  Aplikasi Fuzzy Logic untuk  Mendukung  Keputusan.  Penerbit  Graha Ilmu, Yogyakarta.
[11] Naba,  A.  2009.  Belajar  Cepat Fuzzy Logic
Menggunakan MATLAB. Penerbit Andi, Yogyakarta.
[12] Puspitorini,  Sukma  dan  Afriska,  Serly.  2011.
“Sistem Pendukung Keputusan untuk
Menentukan  Pilihan  minat  Perguruan  Tinggi  di Kota Jambi dengan menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making ”
[13] Ramdhni,  Indra  dan  Rifkan,  Saifudin.  2012.
“ Fuzzy  Inference  System metode  Sugeno  untuk menentukan  banyaknya  asisten  Labaratorium yang diterima pada saat rekrutmen”