ANALISIS BIDANG MINAT SISWA MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR PADA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) NEGERI 2 CEPOGO KABUPATEN BOYOLALI NASKAH PUBLIKASI

ANALISIS BIDANG MINAT SISWA MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR PADA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) NEGERI 2 CEPOGO KABUPATEN BOYOLALI

NASKAH PUBLIKASI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Kelulusan Pada Jenjang Sarjana (S1) Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Elektro dan Informatika Universitas Surakarta Disusun Oleh Nama : Laely Hanafi NIM : 201222078 Program Studi : Teknik Informatika Pembimbing 1 : Ramadhian Agus . T, S.Kom, MM. Pembimbing 2 : Jani Kusanti, S.Kom, M.Cs

FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS SURAKARTA 2015

i

UNIVERSITAS SURAKARTA FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Saya menyatakan dan bertanggung jawab dengan sebenarnya

13. Surakarta bersama dengan dosen pembimbing dan dosen penguji

ii


LEMBAR PERSETUJUAN NASKAH PUBLIKASI

JUDUL

:

Analisis Bidang Minat Siswa Menggunakan Sistem Pakar Pada Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo Kabupaten Boyolali

NAMA

:

Laely Hanafi

NIM

:

201222078

iii


LEMBAR PENGESAHAN NASKAH PUBLIKASI :

201222078

Naskah ini telah diujikan didepan dewan penguji Pada Hari/Tanggal: Selasa, 6 Oktober 2015 Ketua Dewan Penguji : Ir. F. A. Luky Primantari, M.T. (..........................) Sekretatis

: Agus Haryawan, S.T., M. Eng. (..........................)

Anggota

: Jani Kusanti, S.Kom, M.Cs.

(...........................)

Mengetahui Ketua Program Studi

iv

DAFTAR ISI

Halaman Daftar Isi

. ...................................................................................................

v

Abstract

.....................................................................................................

vii

Abstraksi

....................................................................................................

viii

I PENDAHULUAN .........................................................................................

1

1.1. Latar belakang masalah ..................................................................

1

1.2. Rumusan masalah ...........................................................................

1

1.3. Batasan masalah .............................................................................

2

1.4. Tujuan dan manfaat penelitian ........................................................

2

1.5. Metode Penelitian ............................................................................

2

1.6. Perancangan ..................................................................................

3

1.7. Pembuatan aplikasi ........................................................................

3

1.8. Implementasi ..................................................................................

3

II LANDASAN TEORI .....................................................................................

3

2.1. Minat

.........................................................................................

3

2.2. Sistem Pakar .................................................................................

4

2.3. Logika Fuzzy ...................................................................................

5

2.4. Matlab ..............................................................................................

7

2.5. Tinjauan Pustaka .............................................................................

7

III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM...............................................

8

3.1. Prancangan

..................................................................................

8

3.2. Pengambilan Data ...........................................................................

9

3.3. Analisis Data ....................................................................................

9

3.4. Fuzzy Mamdani ...............................................................................

10

IV IMPLEMENTASI SISTEM .........................................................................

15

4.1. Memulai Aplikasi Matlab .................................................................

15

4.2. Menentukan Himpunan Fuzzy pada Toolbox Matlab ......................

15

4.3. Menentukan Komposisi Aturan (Rules) pada Matlab ......................

18

4.4. Implementasi Sistem ......................................................................

19

V KESIMPULAN DAN SARAN ......................................................................

21

5.1. Kesimpulan .....................................................................................

21

5.2. Saran ..............................................................................................

21

v

Daftar Pustaka ..........................................................................................

vi

22

Analizing of student attend area using expert system in Junior High School (SMP) Negeri 2 Cepogo, Boyolali Laely Hanafi, Ramadian Agus. T, Jani Kusanti Faculty ofElectrical EngineeringandInformatics – Surakarta University

ABSTRACT

Every year Junior High School (SMP) Negeri 2 Cepogo cretes graduation of students who will go on their education to the higher level such as General Senior high School (Sekolah/SMU) or Special Senior High Shool (Sekolah Menengah Kejuruan/SMK) which is choosed by the students them selves. The aim of the research is create specialisation system for the graduation from SMP Negeri 2 Cepogo in order suitable with the skill owned by the students. Expert system which is used is Fuzzy Inference System Mamdani methode, analizes students score in the level of Junior High Schol of SMP Negeri 2 Cepogo for the election of skillful in Senior High School (Sekolah Menengah Umum/SMU) or Special High School (Sekolah Menengah Kejuruan/SMK). By using Fuzzy Inference System tools in Matlab Aplication, so created the aplication can be used to elect the skillful in general Senior High School (Sekolah Menengah Umum/SMU) or Special High School (Sekolah Menengah Kejuruan/SMK) for the graduation from SMP Negeri 2 Cepogo suitable with the skill the own.

Keyword : Majors, Expert system, Fuzzy Inference System Bibliography : 13 (2002 – 2014)

vii

Analisis Bidang Minat Siswa Menggunakan Sistem Pakar Pada Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo Kabupaten Boyolali Laely Hanafi, Ramadian Agus. T, Jani Kusanti Fakultas Teknik Elektro dan Informatika – Universitas Surakarta

ABSTRAKSI

Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo Setiap tahun menghasilkan kelulusan siswa yang akan melanjutkan Pendidikan ke jenjang Sekolah Menengah Umum (SMU) atau Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), dengan jurusan yang dipili8h oleh siswa itu sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sistem penjurusan bagi lulusan Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo agar sesuai dengan kemampuan yang dimiliki oleh sisiwa. Sistem pakar yang digunakan adalah Aplikasi Logika Fuzzy (fuzzy Inference System) Metode Mamdani dengan menganalisis nilai siswa pada jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo untuk pemilihan jurusan pada jenjang Sekolah Menengah Umum (SMU) atau Sekolah menengah Kejurauan (SMK). Dengan memanfaatkan tools Apliksai Logika Fuzzy (Fuzzy Inference System) pada aplikasi Matlab, maka dihasilkan aplikasi yang dapat digunakan untuk menentukan jurusan pada Sekolah Menengah Umum (SMU) atau Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) bagi lulusan baru Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo.

Kata Kunci : Penjurusan, Sistem Pakar, Fuzzy Inference System Pustaka : 13 (2002 – 2014)

viii

I.

kesulitan untuk memilih sekolah dan

PENDAHULUAN

1.1. Latar belakang masalah

jurusan yang sesuai dengan minat

Salah satu tujuan didirikanya negara

Indonesia

maupun

adalah

kemampuanya.

pembimbing

Guru

mengarahkan

siswa

mencerdaskan kehidupan bangsa,

berdasarkan nilai secara global tidak

Sekolah

menggunakan analisis nilai yang

adalah

tempat

diselenggarakanya formal

untuk

negara

pendidikan

mencapai

tersebut.

merupakan

tujuan

Berdasarkan

permasalahan

Sekolah

yang telah diuraikan maka penulis

untuk

melakukan penelitian dengan judul

sarana

memperoleh

akurat.

pengetahuan

“Analisis

dan

bidang

minat

siswa

tempat bagi siswa untuk mencapai

menggunakan sistem pakar pada

cita-citanya.

Sekolah Menengah Pertama (SMP)

Berdasarkan peneliti

pada

pengamatan

obyek

Negeri

2

Boyolali”.

penelitian,

Cepogo

Diharapkan

Sekolah Menengah Pertama (SMP)

menggunakan

Negeri

sistem pakar ini siswa

2

Cepogo

penyelenggara

salah

pendidikan

satu formal

Kabupaten dengan

aplikasi

pembimbing

dengan dan guru

mendapatkan

akurat

sebagai

data

dengan tingkat kelulusan 100 %

yang

acuan

pada tahun 2014. Setiap tahun

pemilihan jurusan dan sekolah ke

kelulusan siswa dihadapkan dengan

tingkat Sekolah Menengah Umum

pemilihan sekolah dan jurusan baru

(SMU) maupun Sekolah Menengah

pada jenjang sekolah diatasnya baik

Kejuruan (SMK).

pada Sekolah Menengah Umum

1.2. Rumusan masalah

(SMU) maupun Sekolah Menengah

Berdasarkan uraian yang telah

Kejuruan (SMK). Pemilihan sekolah

di jelaskan pada latar belakang

dan

masalah dapat dirumuskan masalah

jurusan

ini

menjadi

permasalahan tersendiri bagi siswa maupun

guru

pembimbing.

Pemilihan

sekolah

ditentukan

oleh

Kemampuan

sebagai berikut :

dan minat

(nilai)

1.2.1. Bagaimana siswa lulusan

jurusan

Sekolah

dan

(SMP)

siswa.

mengambil

Banyaknya sekolah membuat siswa

Menengah Negeri

2

jurusan

Pertama Cepogo dan

melanjutkan sekolah ke jenjang 1

Sekolah Menengah Umum (SMU)

Aplikasi

dan Sekolah Menengah Pertama

inference system).

(SMK)

bukan

berdasarkan

Fuzzy

(fuzzy

Manfaat diadakanya penelitian

kemampuan yang dimiliki. 1.2.2. Bagaimana

Logika

ini adalah : guru

1.4.1. Memudahkan siswa dalam

pembimbing mengarahkan siswa

menentukan jurusan dan sekolah

mengambil

pada tingkat Sekolah Menengah

jurusan

dalam

melanjutkan sekolah ke jenjang

Umum

Sekolah Menengah Umum (SMU)

Menengah Pertama (SMK) sesuai

dan Sekolah Menengah Kejuruan

kemampuan yang dimiliki.

(SMK) berdasarkan Kemampuan

(SMU)

dan

Sekolah

1.4.2. Membantu

guru

yang dimiliki siswa.

pembimbing untuk mengarahkan

1.3. Batasan masalah

siswa dalam menentukan jurusan

Agar Penelitian lebih terfokus maka

penulis

dan sekolah pada tingkat Sekolah

membatasi

Menengah Umum (SMU) dan

permasalahan penelitian ini pada :

Sekolah

1.3.1. Analisis bidang minat siswa Sekolah

Menengah

Menengah

Pertama

(SMK) sesuai kemampuan yang

Pertama

dimiliki.

(SMP) Negeri 2 Cepogo dalam

1.5. Metode penelitian

mengambil penjurusan Sekolah

Metode penelitian diperlukan

Menengah Umum (SMU) dan

untuk

Sekolah

kebenaran suatu konsep dan teori

Menengan

Kejuruan

(SMK)

yang

1.3.2. Perangkat

lunak

yang

mendapatkan

diperoleh

menemukan

digunakan matlab 2010b

serta

bukti

untuk

dan menguji suatu

pengetahuan. Adapun penulis dalam

1.4. Tujuan dan manfaat penelitian

hal ini menggunakan metode :

Tujuan diadakanya penelitian

1.5.1. Kepustakaan

ini adalah untuk menganalisis bidang

Merupakan

minat siswa menggunakan sistem

dengan cara mengambil data dari

pakar

artikel dan buku buku pedoman,

pada

Sekolah

Menengah

pengumpulan

Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo

buku-buku

Kabupaten

browsing

internet

mendapatkan

hal

Boyolali

untuk

pengambilan jurusan pada tingkat SMU

atau

SMK

menggunakan

2

perpustakaan

yang

data

serta untuk ada

kaitannya dengan aplikasi sistem

Penulis

pakar.

membuat

Aplikasi

Sistem Pakar analisis bidang minat

1.5.2. Metode Observasi

siswa

pada

Sekolah

Menengah

Metode observasi adalah sistem

Pertama (SMP) Negeri 2 Cepogo

pengumpulan data dengan cara

Kabupaten

melakukan pengamatan secara

perancangan yang telah dibuat.

langsung pada objek yang diteliti,

1.8. Implementasi

sehingga

didapat

data

yang

Boyolali

berdasarkan

Hasil dari uji coba aplikasi

akurat.

sistem

1.5.3. Wawancara

pakarpada

Sekolah

Menengah Pertama (SMP) Negeri 2

Melakukan tanya jawab dengan

Cepogo Kabupaten Boyolali dapat

siswa

diimplementasikan di sekolah untuk

dan

tempat

guru

penulis

pembimbing melakukan

menentukan

penelitian.

siswa

dalam

pengambilan jurusan pada tingkat

1.5.4. Analisis Menganalisis

Sekolah Menengah Umum (SMU) bagaimana

dan Sekolah Menengah Pertama

membuat sistem pakar analisis

(SMK)

bidang minat siswa pada Sekolah

dimiliki.

Menengah Pertama (SMP) Negeri

II. LANDASAN TEORI

2 Cepogo Kabupaten Boyolali

2.1. Minat

dalam menentukan jurusan pada

Muhibbin syah menyatakan bahwa

tingkat Sekolah Menengah Umum

minat

(SMU) dan Sekolah Menengah

kecenderungan

Pertama

yang tinggi atau keinginan yang

(SMK)

sesuai

kemampuan yang dimiliki.

merancang

kemampuan

(interest) dan

yang

berarti kegairahan

besar terhadap sesuatu. Senada

1.6. Perancangan Penulis

sesuai

dengan

hal

tersebut

Slameto

aplikasi

menyatakan bahwa minat adalah

logika fuzzy analisis bidang minat

suatu rasa lebih suka dan rasa

siswa SMP Negeri 2 Cepogo dalam

ketertarikan pada suatu hal atau

mengambil Penjurusan SMU dan

aktivitas tanpa ada yang menyuruh.

SMK menggunakan Toolbox Matlab

Hillgard

2010b.

memberi rumusan tentang minat

1.7. Pembuatan aplikasi

sebagai berikut Interest is persisting

dalam

Slameto

(2010)

to pay attention to and enjoy some

3

activity

or

content

yang

klub

berarti

yang

bahwa minat adalah kecenderungan

ekstrakurikulernya

tetap

dikembangkanatau

untuk

mengenang

memperhatikan beberapa

dan

kegiatan

dengan

(Noviana Erika Sari, 2012)

konten

kegiatan berkenaan suatu

mata

pelajaran, misalnya klub olahraga sepertifutsal, sepak bola, bola voli,

Menurut Slameto minat adalah rasa

bulu tangkis, pencak silat, dan lain-

atau

lain. Berkenaandengan hal tersebut,

aktivitas tanpa ada yang menyuruh.

satuan pendidikan (kepala sekolah,

Minat

guru, dan tenagakependidikan) perlu

rasa

lebih

suka

ketertarikanpada

dan

suatu

pada

hal

dasarnyaadalah

penerimaan akan sesuatu hubungan

secara

antara diri sendiri dengan sesuatu

kebutuhan

diluar diri, semakin kuat hubungan

didikyang selanjutnya dikembangkan

tersebut semakin besar minat (Sri

ke dalam kegiatan ekstrakurikuler

Handayani, 2008)

yang bermanfaatpositif bagi siswa

Tingkat kesukaran suatu mata

aktif

mengidentifikasi

dan

(Departemen

minat

pendidikan

pelajaran sangat erat hubunganya

kebudayaan, 2014)

dengan

2.2. Sistem Pakar

masalah

minat

dan

peserta

dan

dorongan atau motif. (Bimo Walgito,

Sistem pakar (expert system) secara

2010).

umum adalah sistem yang berusaha

Kegiatan ekstra kurikuler wajib

mengadopsi pengetahuan manusia

diikuti oleh seluruh siswa SD, SMP

ke komputer, agar komputer dapat

dan

SMA/SMK,

kegiatan

ekstra

menyelesaikan

tersebut

adalah

yang biasa dilakukan oleh para ahli.

Ekstrakurikuler

Atau dengan kata lain sistem pakar

pilihan merupakan kegiatan yang

adalah sistem yang didesain dan

disediakan

namun

diimplementasikan dengan bantuan

untuk

bahasa pemrograman tertentu untuk

kurikuler

wajib

pramuka.

sekolah,

tidakmewajibkan mengikuti. kebebasan

siswa

Siswa untuk

diberikan

dapat

masalah

menyelesaikan

seperti

masalah

memilihsesuai

seperti yang dilakukan oleh para

dengan bakat, minat, dan potensi

ahli. Diharapkan dengan sistem ini,

masing-masing. Kegiatan ini dapat

orang awam dapat menyelesaikan

jugadalam bentuk kelompok atau

masalah tertentu baik „sedikit‟ rumit

4

ataupun

rumit

sekalipun

„tanpa‟

pada

bobot

keanggotaan

yang

bantuan para ahli dalam bidang

dimilikinya (Marta Sukandy dkk, )

tersebut. Sedangkan bagi para ahli,

2.3.1. Himpunan Fuzzy

sistem ini dapat digunakan sebagai

Himpunan tegas (Crisp) nilai

asisten yang berpengalaman (Fahrur

keanggotaan suatu item x dalam

Rohman dan Fauzijah, 2008).

himpunan A, yang sering ditulis

2.3. Logika Fuzzy

dengan

Menurut fuzzy

Sutojo

adalah

dkk,Logika

memiliki

dua

kemungkinan, yaitu:

sistem

1. Satu (1), yang berarti bahwa

kontrol pemecahan masalah, yang

suatu item menjadi anggota

cocok untuk diimplementasikan pada

dalam suatu himpunan.

sistem,

metodologi

µA(x),

mulai

dari

sistem

yang

2. Nol (0), yang berarti item

sederhana, sistem kecil, embedded

tidak menjadi anggota dalam

system, jaringan PC, multichannel

suatu himpunan.

atau workstation berbasis akuisisi

Himpunan fuzzy digunakan untuk

data, dan sistem kontrol. Metodologi

mengantisipasi

ini dapat diterapkan pada perangkat

Seseorang dapat masuk dalam 2

keras,

katagori himpunan yang berbeda,

perangkat

lunak,

atau

kombinasi keduanya. Dalam logika

MUDA

klasik

PARUHBAYA

dinyatakan

bahwa

segala

dan

hal

tersebut.

PARUHBAYA, dan

TUA.

sesuatu bersifat biner, yang artinya

Seberapa besar eksistensi dalam

adalah

himpunan tersebut dapat dilihat

hanya

kemungkinan, “Benar

atau

mempunyai “Ya

Salah”,

atau

dua

Tidak”,

“Baik

pada

atau

Gambar

nilai 2.2

keanggotaanya. menunjukkan

Buruk”, dan lain-lain. Oleh karena

himpunan fuzzy untuk variabel

itu, semua ini dapat mempunyai nilai

umur.

keanggotaan 0 atau 1. Akan tetapi, dalam logika fuzzy kemungkinan nilai keanggotaan berada diantara 0 dan 1. Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai “Ya

Gambar 2.1. Himpunan Fuzzy untuk

dan Tidak”, “Benar dan Salah”, “Baik dan

Buruk”

secara

variabel umur

bersamaan,

namun besar nilainya tergantung

5

Pada Gambar 2.1 dapat dijelaskan

Gambar 2.4

bahwa:

Representasi linear naik

1. Seseorang yang berumur 40 tahun

termasuk

himpunan

dalam

MUDA

Fungsi keanggotaan:

dengan

µMUDA (40) = 0,25, namun dia juga termasuk dalam himpunan PARUHBAYA

dengan 2. Representasi linear turun

µPARUHBAYA (40) = 0,5. 2. Seseorang yang berumur 50 tahun

termasuk

himpunan TUA

dalam

dengan µTUA

(50) = 0,25, namun dia juga termasuk

dalam

himpunan

PARUHBAYA

Gambar 2.5 Representasi linear

dengan

turun

µPARUHBAYA (50) = 0,5. 2.3.2. Fungsi

Fungsi Keanggotaan

keanggotaan

Fuzzy Fungsi

keanggotaan

(membership function) adalah 3. Representasi kurva segitiga

suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input ke dalam

nilai

keanggotaanya

(sering juga disebut derajat keanggotaan) interval

0

beberapa

yang

sampai fungsi

memiliki 1.

Ada

yang

bisa

Gambar 2.6 Representasi kurva segitiga

digunakan. 1. Representasi linear

Fungsi keanggotaan

6

2.4. Matlab Matlab

4. Representasi kurva trapesium

adalah

pemrograman

level

bahasa

tinggi

(ingat

dalam dunia pemrograman semakin tinggi level bahasa semakin mudah cara

menggunakanya)

yang

dikhususkan untuk komputasi teknis. Bahasa

Gambar 2.7 Representasi kurva

ini

mengintegrasikan

kemampuan komputasi, visualisasi

trapesium

dan pemrograman dalam sebuah

Fungsi keanggotaan

lingkungan yang tunggal dan mudah digunakan.

Matlab

memberikan

sistem interaktif yang menggunakan konsep array/matrik sebagai standar elemenya tanpa membutuhkan pendeklarasi-an

array

seperti

pada

bahasa lainya (Abdia Away, 2014).

5. Representasi kurva bahu

2.5. Tinjauan Pustaka Penelitian ilmiah terkait yang penulis jadikan referensi dilakukan oleh

Zati

Azmiana

penelitian

yang

dkk

berjudul

“PENGGUNAAN INFERENSI

SISTEM FUZZYUNTUK

PENENTUAN

Gambar 2.8 Daerah Bahu pada

dengan

JURUSAN

DI

SMANEGERI 1 BIREUEN” yang

variabel temperatur

menghasilkan

2.3.3. Sistem Inferensi Fuzzy

Inferensi

Metode Mamdani Kelebihan

kesimpulan

Fuzzy

Mamdani

sistem dapat

digunakan untuk membangunsistem

Fuzzy

pendukung

keputusan

penentuan

Inference

System

metode

Mamdani

bersifat

intuitif,

jurusan di SMA, aplikasi penentuan

dan

jurusan yang dikembangkan dapat

diterima

secara

luas

sangat cocok diberi human

membantu

input (Agus Naba, 2009).

jurusan dengan kemungkinan hasil

7

dalammenentukan

yang baik karena setiap perhitungan

SMK

Seni&Ketrampilan

diperoleh dari hasil nilaiakademik,

SMK Teknik.

dan

nilai IQ, nilai minat, dan kapasitas kelas.Penelitian

ini

menghasilkan

sebuah sistem online dan bersifat fuzzy dinamis yang dapat membantu guru dalam menentukan jurusan siswa di SMA. III. ANALISIS

DAN

PERANCANGAN SISTEM Metodologi

penelitian

yang

digunakan adalah kajian pustaka dengan

mengumpulkan

referensi

atau sumber pustaka yang sesuai Gambar 3.1 Alur sistem

dengan masalah untuk memperjelas pembahasan

yaitu

3.1.2. Fuzzifikasi

pemilihan

Fuzzifikasi

Jurusan pada jenjang SMU dan

pertama

SMK bagi lulusan baru SMP Negeri 2

Cepogo

kemampuan

sesuai yang

pasti ke dalam bentuk fuzzy input

masalah

yang berupa tingkat keanggotaan / tingkat kebenaran

(Fuzzy Inference System) dengan mamdani

pada

fuzzy,

yang nilai kebenarannya bersifat

dimilikinya.

menggunakan Sistem Logika Fuzzy

metode

perhitungan

fase

yaitu mengubah masukan - masukan

dengan

Penyelesaian

dari

merupakan

3.1.3. Inferensi

Toolbox

Inferensi adalah melakukan

Matlab.

penalaran

3.1.1. Perancangan Sistem

fuzzyinput

Sistem dirancang dan dijalankan

menghasilkan

Nilai Matematika, IPA, IPS dan

akan

menghasilkan

fungsi

yang telah ditentukan sehingga

yang diambil untuk input adalah

kurikuler,

berupa

implikasi Min dan fuzzy rules

pada toolbox Matlab 2010b. Data

Ekstra

menggunakan

fuzzy

output.

Secara sintaks,suatu fuzzy rule

selanjutnya

(aturan fuzzy) dituliskan sebagai

output

berikut:

penjurusan SMU IPS, SMU IPA,

IF antecendent THEN consequent 8

Matematika

=

3.1.4. Defuzzifikasi Defuzzifikasi adalah mengubah fuzzy output menjadi nilai tegas berdasarkan

fungsi

Keterangan:

keanggotaan

Nmat I

yang telah ditentukan. Defuzzifikasi

Matematika

merupakan metode yang penting

Nmat II

3.2. Pengambilan Data

Matematika

Data diambil dari siswa kelas

Nmat III

Pelajaran 2014/2015 berjumlah 36

Matematika

siswa. Nilai yang digunakan sebagai

Nmat IV

IPA, IPS dan Ekstra kurikuler sejak

Matematika

siswa kelas VII Semester 1 sampai Semester

7

= Nilai rata-rata pada

kelas

7


kelas

8

semester I

data adalah Nilai raport Matematika,

IX

kelas

semester 2

IXb SMP Negeri 2 Cepogo Tahun

kelas

pada

semester I

dalam pemodelan sistem fuzzy

dengan

= Nilai rata-rata


kelas

8

semester 2

1.

Nmat V

Selanjutnya dari nilai raport siswa

Matematika

sejak kelas VII Semester 1 sampai


kelas

9

semester I

nilai raport siswa kelas IX Semester

2. Nilai IPA adalah:

1 diambil rata-rata Nilai Matematika,

3.

Nilai IPA, Nilai IPS dan Nilai Ekstra

IPA

=

kurikuler. Nilai rata-rata inilah yang digunakan sebagai input data dalam penelitian. Keterangan:

3.3. Analisis Data

NIPA I

Nilai yang didapatkan siswa

= Nilai rata-rata IPA

pada masing-masing mata pelajaran

pada kelas 7 semester I

ditransformasikan ke dalam satu

NIPA II

nilai dengan dibuat rata-rata setiap

pada kelas 7 semester 2

mata pelajaran dengan rumus:

NIPA III

1.




Nilai matematika adalah:

NIPA IV



9

NIPA V


Keterangan:


Neks I

4. Rata-rata Nilai IPS adalah: IPS

= Nilai Ekstra kurikuler

kelas VII semester 1 =

Neks II = Nilai Ekstra kurikuler kelas VII semester 2 Neks I

Keterangan: NIPS I

kelas VIII semester 1 = Nilai rata-rata IPS

Neks II = Nilai Ekstra kurikuler

pada kelas 7 semester I NIPS II

kelas VIII semester 2

= Nilai rata-rata IPS

3.4. Fuzzy Mamdani

pada kelas 7 semester 2 NIPS III


Aplikasi Logika Fuzzy Mamdani


dikenal dengan metode Min – Max.


Dalam metode ini setiap aturan

NIPS IV

berbentuk implikasi (“sebab-akibat‟)



antaseden

NIPS V

(AND)



berbentuk

mempunyai

berbentuk

Konjungsi keanggotaan

minimum

(Min),

5. Nilai Ekstra kurikuler

sedangkan konsekuen gabunganya

a. Siswa yang mengikuti ekstra

berbentuk maksimum (Max). Untuk

kurikuler selama 2 semester: Ekstra

kurikuler

mendapatkan output diperlukan 4 =

tahap yaitu: 3.4.1. Pembentukan Himpunan Fuzzy

Keterangan:

Pada

Neks I

variabel


Metode input

Mamdani, maupun

baik

variabel

kelas VII semester 1

output dibagi menjadi satu atau lebih

Neks II = Nilai Ekstra kurikuler

himpunan

kelas VII semester 2

bidang

analisis

siswa

untuk

dibagi menjadi empat, yaitu Variabel

kurikuler selama 4 semester: kurikuler

minat

Dalam

menentukan jurusan variabel input

b. Siswa yang mengikuti ekstra

Ekstra

fuzzy.

Nilai Matematika, Nilai IPA, Nilai IPS

=

dan Nilai Ekstra Kurikuler. Variabel masing-masing Nilai memiliki 3 nilai

10

linguistik yaitu Rendah, Sedang dan

himpunan

fuzzy

Matematika

Tinggi.

dapat dilihat pada grafik 3.1.

a. Rendah Jika Nilai ≤ 85 b. Sedang Jika 75 ≤ Nilai ≤ 90 c. Tinggi Jika Nilai ≥ 85 Variabel

Output

yang

dihasilkan dibagi menjadi dua, yaitu

variabel

SMU

Gambar 3.3 Himpunan fuzzy

yang

Variabel Matematika

memiliki dua linguistik yaitu IPA dan IPS, dan Variabel SMK

Sumbu

yang memiliki dua linguistik

input

yaitu

sedangkan

sumbu

vertikal

merupakan

fungsi

(derajat)

Teknik

dan

Seni&Ketrampilan. a. SMU IPS jika nilai ≤ 75

jika

1 (85−𝑥)

SMK Teknik jika nilai ≥ 50

0

Pada Variabel Input terdiri dari

0

; 𝑥 ≤ 75 ; 𝑥 ≥ 85

tiga

=

𝑥 ≤ 75 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 90 ;

85−75 (95−𝑥)

;

(95−85)

himpunan fuzzy, yaitu Rendah,

mempresentasikan

;

𝑥−75

variabel IPA dan Variabel IPS

Tinggi.

=

µSedang(x)

tiga variabel yaitu Matematika,

dan

fungsi

; 75 ≤ 𝑥 ≤ 85

(85−75)

a. Himpunan fuzzy variabel Input

Sedang

Dengan

µRendah(x)

nilai ≤ 75

didefinisikan

Matematika

keanggotaan sebagai berikut:

Seni&Ketrampilan

yang

merupakan

nilai

keanggotaan.

SMU IPA jika nilai ≥ 50 b. SMK

horizontal

75 ≤ 𝑥 ≤ 85 85 ≤ 𝑥 ≤ 90

µTinggi(x)

Untuk

0

Variabel

(𝑥−85)

Matematika digunakan bentuk

(90−85)

1

kurva bahu kiri untuk himpunan

=

; 𝑥 ≤ 85 ; 85 ≤ 𝑥 ≤ 90 ; 85 ≤ 𝑥 ≤ 100

fuzzy RENDAH, kurva bentuk

Variabel IPA dan IPS juga dibuat 3

segitiga untuk himpunan fuzzy

variabel; Rendah Sedang dan Tinggi

SEDANG dan bentuk Kurva

dengan fungsi keanggotaan sama

bahu kanan untuk himpunan

dengan variabel Matematika.

fuzzy

TINGGI.

Gambar

11

b. Himpunan

fuzzy

variabel

dan kurva bahu kanan untuk

Output.

Teknik. Gambar himpunan fuzzy

Himpunan

fuzzy

Variabel

untuk variabel SMK dapat dilihat

Output ada 2 yaitu Variabel SMU

merupakan

pada grafik 3.6.

output

penjurusan, yang didefinisikan dua himpunan fuzzy, yaitu IPA dan

IPS.

Sedangkan

untuk

Variabel SMK didifinisikan 2


himpunan yaitu Seni&Kerajinan

variabel SMK

dan

Teknik.

Untuk

merepresentasikan

variabel

µSeni&Ketrampilan(x)

SMU digunakan kurva bahu kiri untuk kanan

IPS dan untuk

1

IPA.

; 𝑥 ≤ 50

(75−𝑥)

kurva bahu

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

Gambar

0

himpunan fuzzy untuk variabel

=

; 𝑥 ≥ 75

µTeknik(x)

SMU dapat dilihat pada grafik

=

0

; 𝑥 ≤ 50

(𝑥−50)

3.5.

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

1

; 𝑥 ≥ 75

3.4.2. Aplikasi fungsi Implikasi Setelah pembentukan himpunan fuzzy,


pembentukan

variabel SMU µIPS(x) (75−𝑥)

0

aturan menggunakan IF-THEN menggunakan

=

0 (𝑥−50)

1

operator

and

dapat dibentuk aturan (rules)

; 𝑥 ≤ 50

sebagai berikut:

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

fuzzy.

dan output. Dengan proposisi

; 𝑥 ≥ 75

µIPA(x)

aturan

menyatakan relasi antara input

; 𝑥 ≤ 50 ; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

dilakukan

Aturan – aturan dibentuk untuk

=

1

maka

[R1] : Jika Nilai Matematika rendah

; 𝑥 ≥ 75

dan Nilai IPA rendah dan Nilai

variabel SMK digunakan kurva

IPS rendah dan Nilai Ekstra

bahu kiri untuk Seni&Ketrampilan

12

kurikuler rendah maka masuk


jurusan SMU IPS.

kurikuler sedang maka masuk

[R2]

:

Jika

Nilai

Matematika

jurusan

sedang dan Nilai IPA rendah

SMK

Seni&Ketrampilan.

dan Nilai IPS rendah dan Nilai


Ekstra kurikuler rendah maka


masuk jurusan SMU IPS.


[R3] : Jika Nilai Matematika tinggi

kurikuler tinggi maka masuk


jurusan


Seni&Ketrampilan.


[R10]

jurusan SMU IPA.

:

Jika

SMK

Nilai

Matematika

rendah dan Nilai IPA rendah



dan Nilai IPA sedang dan Nilai

Ekstra kurikuler tidak ada maka


masuk jurusan SMU IPS.


.[R11] : Jika Nilai Matematika

jurusan SMU IPS

sedang dan Nilai IPA sedang



dan Nilai IPA tinggi dan Nilai



masuk jurusan SMU IPA.


[R12]

jurusan SMU IPS

:

Jika

Nilai

Matematika

sedang dan Nilai IPA tinggi dan


Nilai IPS rendah dan Nilai



IPS sedang dan Nilai Ekstra



[R13]

jurusan SMU IPS.

:

Jika

Nilai

Matematika



dan Nilai IPS sedang dan Nilai



IPS tinggi dan Nilai Ekstra



[R14]

jurusan SMU IPS.

:

Jika

Nilai

Matematika



dan Nilai IPS tinggi dan Nilai


13



masuk jurusan SMU IPS

jurusan SMU IPA.

[R15]

:

Jika

Nilai

Matematika






Ekstra kurikuler sedang maka


masuk jurusan SMU IPA atau

jurusan SMU IPS.

SMK Seni&Ketrampilan. [R16]

:

Jika

Nilai


Matematika






Ekstra kurikuler tinggi maka

jurusan SMU IPA atau SMK

masuk jurusan SMU IPA atau

Seni&Ketrampilan

SMK Teknik.








kurikuler


tidak

ada

maka


Teknik








kurikuler

jurusan SMU IPA.


tidak

ada

maka







rendahsedang


maka

masuk


jurusan SMU IPA.

Seni&Ketrampilan.







kurikuler rendah maka masuk jurusan SMU IPA.

14


Setelah

aturan

dibentuk,


selanjutnya dilakukan aplikasi fungsi


implikasi.


fungsi


adalah

Seni&Ketrampilan.

tingkatkeanggotaan

Pada

implikasi

MetodeMamdani, yang

MIN,

digunakan

yang

berarti

yang

didapat


sebagai konsekuen dari proses ini


adalah nilai minimum dari variabel


nilai

kurikuler

Ekstra kurikuler.

tidak

ada

maka


Matematika,

IPA,

IPS

dan

3.4.3. Komposisi Aturan


Pada

metode

Mamdani,


komposisi antar fungsi implikasi


menggunakan fungsi MAX yaitu


dengan cara mengambil nilai


maksimum dari output aturan

teknik.

kemudianmenggabungkan


daerah fuzzy dari masing –


masing aturan dengan operator


OR.


3.4.4. Penegasan


(defuzzifikasi)

Seni&Ketrampilan.

Input dari proses defuzzifikasi


adalah suatu himpunan fuzzy


yang


aturan fuzzy, sedangkan output


yang

dihasilkan


suatu

bilangan

Teknik.

domain


diperoleh

darikomposisi

merupakan tegas

himpunan

tersebut.maka

harus

pada fuzzy dapat


diambil suatu nilai crisp tertentu


sebagai

output.

kurikuler

yang

digunakan

tidak

ada

maka


menentukan

15

Defuzzifikasi

output

dalam adalah

dengan metode centroid. Pada

membuat

metode ini, solusi crisp diperoleh

macam tersebut caranya adalah:

dengan

Dari view FIS Editor, Edit->Add

cara

mengambil

titik

pusat daerah fuzzy.

berjumlah

4

Variable->Input Maka

IV. IMPLEMENTASI Rancangan

input

sistem

analisis

akan

bertambah

input

yang kedua, kemudian langkah

bidang minat siswa mengguanakan

tersebut

sistem pakar yang telah dibuat

mendapatkan input berjumlah 4,

selanjutnya

yang digunkan untuk 4 variabel

menggunakan

diaplikasikan Toolbox

Matlab

diulangi

sampai

input, yaitu Matematika, IPA, IPS

2010b.

dan Ekastra kurikuler.

4.1. Memulai aplikasi Matlab Himpunan fuzzy dibuat pada toolbox Matlab dengan cara sebagai berikut: Menjalankan

aplikasi

Matlab

2010b 4.2. Menentukan Himpunan

fuzzy Gambar 4.4Empat variabel input

padaToolbox Matlab. 1. Masuk inferensi fuzzy pada toobox

matlab

mengetikkan Command

1) Klikpada input1.

dengan fuzzypada

2) Pada current variable pada

Prompt,

kolom name diganti menjadi Matematika.

selanjutnya tekan enter.

3) Klikpada input2. 4) Pada current variable pada kolom name diganti menjadi Gambar 4.2 cara masuk

IPA.

inferensi fuzzy pada Matlab

5) Klikpada input3.

1. Menentukan variabel input


pada matlab

kolom name diganti menjadi

Variabel input yang dibutuhkan 4

IPS

macam, yaitu Matematika, IPA,

7) Klikpada input4.

IPS dan Ekstra kurikuler. Untuk 16


himpunan

Matematika,

kolom name diganti menjadi

IPA

Ekstra kurikuler.

Ekstrakurikuler

Sekarang

sudah

didapatkan

atau

IPS

dan

Rendah

dengan rentang 0 sampai 85.

input Matematika, IPA, IPS dan Ekstrakurikuler. a. Menentukan

variabel

Matematika, IPA dan IPS dan Ekstrakurikuler pada Matlab. Pada variabel Matematika, IPA, IPS dan Ekstrakurikuler dibagi

menjadi

3,

yaitu

Rendah, Sedang dan Tinggi. Cara

menentukan

Gambar 4.5 Parameter

pada

Himpunan Matematika Rendah

Matlab sebagai berikut: 1) Dari

view

matlab

Edit->

5) Klik grafik mf2

Membership Functions. 2) Range

diubah

0

Menunjukkan penilaian

dari

6) Selanjutnya 100,

diubah sebagai berikut

rentang minimal

a) Name

0

himpunan

3) Klik grafik mf1

IPA

4) Selanjutnya

parameter

a) Name

atau

atau

IPS

dan

representasi

nama

segitiga

matematika,

c) Params

IPS

matematika,

b) Type trimf, menunjukkan

Rendah,

Menunjukkan

nama

EkstrakurikulerSedang


IPA

Sedang,

Menunjukkan

maksimal 100.

himpunan

parameter

dan

kurva

75

85

menunjukkan

Ekstrakurikuler Rendah

himpunan

b) Type trapmf, menunjukkan

IPA

90,

daerah Matematika,

atau

IPS

dan

representasi kurva bahu

Ekstrakurikuler

kiri

dengan rentang 75 sampai

c) Params

0

menunjukkan

0

75

85,

90.

daerah

17

Sedang

Name

Sedang

Type

Trimf

Params

75 85 90 mf3

Range Gambar 4.6 Parameter Himpunan Matematika Sedang

7) Klik grafik mf3 8) Selanjutnya

a) Name

Type

Trapmf

Params

85 90 100 100

Tinggi,

himpunan

b. Menentukan variabel Output

nama

SMU pada Matlab.

matematika,

atau

Variabel Output SMU merupakan

IPSdan

variabel

Ekstrakurikuler Tinggi

peminatan

pemilihan

jurusan pada jenjang SMU yang

b) Type trapmf, menunjukkan

terdiri dari 2 pemilihan jurusan

representasi kurva bahu

yaitu IPA dan IPS. Penentuan

kanan 85

90

100

variabel dapat dilakukan sebagai

100,

berikut

menunjukkan daerah himpunan Matematika,

Tinggi

Tabel 4.2 Parameter Input

Menunjukkan

Params

Name

parameter


IPA

100

IPA,

Ekstrakurikuler

IPS

Tinngi

1) Double klik SMU pada FIS

dan

Variables.

dengan

2) Menentukan parameter

rentang 85 sampai 100. PARAMETER

sebagai berikut

ISIAN

PARAMETER

mf1 Range

100

ISIAN

mf1

Name

Rendah

Range

Type

Trapmf

Name

IPS

Type

Trapmf

Params

0 0 75 85 mf2

Range

Params 100

18

100

0 0 50 75

Ketrampilan

mf2 Range

Type

100

Trapmf

Params

Name

IPA

Type

Trapmf

Params

50 75 100 100

0 0 50 75 mf2

Range

mf3 -> dihapus

Tabel 4.3 Parameter Himpunan

100

Name

Teknik

Type

Trapmf 50 75 100

Params

100

SMU

mf3 -> dihapus Mf3 dihapus dengan cara dari view

membership

editors

:

Klik

function

Tabel 4.4 Parameter Himpunan

mf3->Edit->

SMK

Remove Selected MF. c. Menentukan variabel Ootput

Mf3 dihapus dengan cara dari

SMK pada Matlab.

view

membership

function

Variabel Output SMK merupakan

editors

variabel

Remove Selected MF.

peminatan

pemilihan

jurusan pada jenjang SMK yang

Seni&Ketrampilan

Teknik.

Penentuan

Klik

mf3->Edit->

4.3. Menentukan komposisi aturan

terdiri dari 2 pemilihan jurusan yaitu

:

(Rules) pada Matlab

dan Inferensi fuzzy pada toolbox Matlab

variabel

menyediakan tool untuk pembuatan

dapat dilakukan sebagai berikut

implikasi

3) Double klik SMK pada FIS

aturan

(Rules)

dalam

bentuk Graphic User Interface (GUI)

Variables. 4) Menentukan

yang dijlankan dari view Matlab Edit-

parameter

> Rules kemudian aturan dibuat

sebagai berikut

dengan klik pada masing-masing PARAMETER

ISIAN

pilihan pada himpunan yang telah dibentuk dan disesuaikan dengan

mf1 Range Name

aturan yang telah dibuat.

100 Seni &

19

Penentuan pada matlab dapat

dan

dikerjakan sebagai berikut:

memilih jurusan pada jenjang SMU atau

Pada Matematika is pilih Rendah,

membimbing

SMK.

Cara

siswa

dalam

pengguananya

sebagai berikut:

pada IPA is pilih Rendah, pada IPS

1. Membuka Aplikasi Matlab.

is pilih Rendah pada Ekstra kurikuler

2. Membuka

is pilih rendah pada SMU is pilih

system

none pada SMK is pilih Seni &

fuzzy

pada

inference

toolbox

Matlab

dengan cara mengetikan fuzzy

Ketrampilan.

pada tampilan awal Matlab. 3. Dari

Setelah selesai memasukkan

FIS

Editor

kemudian

program dipanggil dengan cara:

komposisi aturan (Rules) ke toolbox matlab, kemudian program disimpan

File->

From File->

buka

dari view dengan cara sebagai

dimana program disimpan 4. Selanjutnya klik View-> Rules

berikut: File-> Export-> To File, kemudian

sehingga tampil aplikasi untuk

dipilih lokasi penyimpanan program,

menghitung

selanjutnya

dengan grafik.

program

sudah

siap

peminatan

siswa

untuk dijalankan. 4.4. Implementasi Sistem Aplikasi logika fuzzy analisis bidang minat siswa menggunakan sistem pakar pada toolbox matlab digunakan

untuk

mencari

output

peminatan penjurusan pada jenjang SMU atau SMK bagi lulusan SMP Negeri

2

Cepogo

dengan Gambar 4.12 Aplikasi program

memperhatikan input berupa nilai

5. Cara penggunaan program

Matematika, nilai IPA, Nilai IPS dan

Nilai siswa dimasukkan ke dalam

nilai Ekstra kurikuler. Penggunaan aplikasi logika

kolom Input secara berurutan

fuzzy analisis bidang minat siswa ini

dengan format pengisian sebagai

diperuntukkan

berikut:

pembimbing

bagi dalam

guru

mengarahkan

20

Nilai Matematika [spasi] Nilai IPA

Nilai

yang

didapat

[spasi] Nilai IPS [spasi] Nilai

hermawan yaitu; Matematika 79,

Ekstra

Nilai IPA 83, Nilai IPS 80 dan

kurikuler,

selanjutnya

tekan enter.

Nilai Ekstrakurikuler 84. Hasil

Contoh kasus 1 :

inferensi fuzzy yang diperoleh

Nilai siswa bernama dwi irawan

hermawan adalah SMU 58,7,

rata-rata nilai Matematika 77,

sedangkan SMK 34,8, Sehingga

nilai IPA 82, nilai IPS 81, dan

hermawan masuk ke jurusan

nilai Ekstrakurikuler 87. Maka

SMU

cara memasukkan pada input

keanggotaan

yaitu 77 82 81 87, setelah

sebagai berikut.

ditekan

µSMU

enter

menghasilkan

IPA

0

output penjurusan SMU 45,9 dan (𝑥−50)

SMK 45,9.

1 µSMU

hasil

tersebut

(58,7−50)

1

pemilihan penjurusan Dwi irawan adalah

masuk

ke

µSMU

SMK

IPS

dengan

0 1

yangsama, karena nilai yang di

µSMU

dapat dari hasil inferensi fuzzy (8,7)

fungsi

keanggotaan

1

inferensi

µSMU

fuzzy SMU dan SMK (45,9).

0,3 1

penjurusan dwi irawan adalah SMU

IPS

atau

Seni&kerajinan

=

; 𝑥 ≤ 50 ; 𝑥 ≥ 75 =

; 𝑥 ≤ 50 ; 𝑥 ≥ 75 =

; 𝑥 ≤ 50 ; 𝑥 ≥ 75 IPA(58,7)

0

Kesimpulanya adalah pemilihan

; 𝑥 ≥ 75

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(25)

IPS sama yaitu 45,9. Sehingga

; 𝑥 ≤ 50

IPA(58,7)

0

SMK seni&Kerajinan dan SMU

=

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(25)

kemungkinan

IPA(x)

IPA(58,7)

(8,7)

Seni&Kerajinan atau ke SMU

dihitung

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

maka

dapat

IPA(58,7)

0 Dari

fungsi

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

(75−50)

Gambar 4.13Hasil diagram

dengan

=

; 𝑥 ≤ 50 ; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75 ; 𝑥 ≥ 75 x = 0,3

SMK

Hermawan juga bisa masuk ke

dengan

SMK Seni&ketrampilan dengan

kemungkinan yang sama.

21

kemungkinan dengan

sangat

fungsi

kecil,

dengan Fuzzy Inference System)

keanggotaan

metode mamdani menggunakan

dapat dihitung sebagai berikut: µSMK

Seni&Ketrampilan(x)

1 (75−𝑥) (75−50)

0

empat variabel input, yaitu Nilai =

Matematika, Nilai IPA, Nilai IPS

; 𝑥 ≤ 50

dan Nilai Ekstra kurikuler. Untuk

; 50 ≤ 𝑥 ≤ 75

mendapatkan

; 𝑥 ≥ 75

penjurusan (output) SMU IPA,

keluaran

µSMK Seni&Ketrampilan(34,8) =

SMU

IPS,

1, karena 𝑥 ≤ 50

Seni&Ketrampikan

SMK dan

SMK

Teknik. 2. Analisis bidang minat sisw untuk penentuan penjurusan dengan Gambar 4.14Diagram Kasus 2

Apliksi

Logika

Fuzzy

(Fuzzy

Inference System) memerlukan Hasil perhitungan dengan inferensi

fuzzy

pada

empat

tahap

yaitu

:

(a).

toolbox

Pembentukan Himpunan Fuzzy

Matlab menghasilkan pemilihan

(b). Aplikasi fungsi Implikasi (c).

penjurusan SMU IPS, SMU IPA,

Komposisi

SMK Seni&Kerajinan atau SMK

Defuzzifikasi.

Teknik.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

digunakan

5.1. Kesimpulan

pemilihan

Berdasar

pembahasan

Bidang

Minat

Siswa

lulusan

mendapatkan

Cepogo.

bagi

lulusan siswa SMP Negeri 2 Cepogo Aplikasi

Logika

untuk

dapat

menentukan

jurusanpada

Sekolah

Pertama

penjurusan

System)

SMU dan SMK

menggunakan sistem pakar untuk

dengan

(d).

3. Apliksai Logika Fuzzy (Fuzzy Inference

Analisis

Aturan

(SMP)

tingkat

bagi siswa Menengah Negeri

2

5.2. Saran

Fuzzy

Pada penelitian ini terdapat 4

(Fuzzy Inference System) metode

variabel input yaitu Nilai Matematika,

Mamdani pada toolbox Matlab dapat

Nilai IPA, Nilai IPS dan Nilai Ekstra

diambil kesimpulan sebagai berikut:

kurikuler.

1. Analisis

bidang

untuk

penentuan

minat

Masing-masing

variabel

siswa

input memiliki 3 variabel linguistik,

penjurusan

yaitu Rendah, Sedang dan Tinggi,

22

sedangkan Variabel output memiliki

Kusumadewi, S. Dan H. Purnomo,

2 variabel, yaitu SMU dan SMK.

Aplikasi Logika Fuzzy untuk

Untuk variabel SMU memiliki 2

Pendukung

Keputusan,

variabel linguistik, yaitu IPS dan IPA,

Graha

Yogyakarta,

sedangkan

untuk

2010.

memiliki

2

variabel

variabel,

SMK yaitu

Walgito,

Ilmu,

Bimo,

Prof.

DR,

Seni&Ketrampilan dan Teknik. Untuk

Bimbingan + konseling [Studi

selanjutnya

&

dapat

dikembangkan

Karier],

C.V.

ANDI

(Penerbit

Andi),

dengan menggunakan variabel input

OFFSET

lebih dari 4, dan masing-masing

Yogyakarta, 2010.

variabel dapat dikembangkan lebih

Abdia away, Gunadi, The Shortcut

dari 3 variabel linguistik. sedangkan

Of

variabel output dapat dikembangkan

Informatika, Bandung, 2014.

dengan menggunakan lebih dari 2 variabel,

dan

Matlab

Programing,

Fahrur Rohman, Feri dan Ami

masing-masing

Fauzijah, Rancang bangun

variabel dapat dikembangkan lebih

aplikasi sistem pakar untuk

dari 2 variabel linguistik.

menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak, Media

DAFTAR PUSTAKA

Informatika,

Jurnal

universitas Islam Indonesia,

Kusumadewi, Sri, Analisis Desain

Vol 6, No 1 (2008), ISSN:

Sistem Fuzzy menggunakan toolbox

0854-4743, http://journal.uii.ac.id/index.p

Matlab, Graha Ilmu , Yogyakarta,

hp/media-informatika,

2002.

diakses 2 mei 2015, jam 11.45 wib.

Kusumadewi,

Sri,

Intelligence Aplikasinya),

Artificial

(Teknik

dan

Graha

Ilmu,

Hafsah, Heru Cahya Rustamaji, Yulia

Inayati,

Pendukung

Yogyakarta, 2003.

Sistem Keputusan

Pemilihan Jurusan di SMU

Naba, Agus, Belajar cepat Fuzzy

Dengan

Logika

Fuzzy,

Logic menggunakan Matlab,

Seminar Nasional Informatika

C.V Andi Offset, Yogyakarta,

2008 (semnasIF 2008) UPN

2009.

”Veteran”

23

Yogyakarta,

http://repository.upnyk.ac.id/1

Martha

Sukandy,

Dwi

Dkk,

.

21/ diakses 12 Mei 2015 jam

Penerapan

13.15 wib

mamdani untuk memprediksi

Erika Sari, Noviana, Kesesuaian Kegiatan

Minat

Fuzzy

jumlah produksi minyak sawit

Ekstrakurikuler

dengan

Metode

berdasarkan data persediaan

terhadap

dan jumlah permintaan (Studi

Kreatifitas, Kemandirian dan

kasus PT. Perkebunan Mitra

Kesiapan Kerja Siswa SMK 1

Organ

Pundong,

skripsi STMIK GI MDP, 20

http://eprints.uny.ac.id/6722/1

Maret

/JURNAL.pdf,

http://eprints.mdp.ac.id/id/epri

diakses

22

Baturaja),

Jurnal

2014,

nt/1044, diakses 6 Mei 2015

Juni 2015, jam 14.20 Wib.

jam 12.35 wib.

Azmania, Zati Dkk, Penggunaan sistem inferensi fuzzy untuk

Departemen

Pendidikan

dan

penentuan jurusan di SMA

Kebudayaan,

Panduan

Negeri

Teknis

kegiatan

1

Bireuen,

Saintia

Jurnal

Matematika

Ekstrakurikuler

di

Sekolah

Universitas Sumatra Utara,

Dasar,

Vol 1, No 3 Mei 2013, pp.

Pendidikan dan Kebudayaan,

233-247,

Direktorat Jendral Pendidikan

http://jurnal.usu.ac.id/index.p

Dasar, Direktorat Pembinaan

hp/smatematika/issue/view/2

Sekolah

83, diakses 11 April 2015,

https://app.box.com/s/igzxmw

jam 11.48 wib.

glvy913ir5gob0,

Harison, Analisa sistem pendukung keputusan

Dasar,

diakses

Mei 2014, Jam 13.25 Wib.

penentuan

konsentrasi jurusan Teknik Mesin UNP Padang, Jurnal TEKNOIF Volume 1 No 1 April

Kementrian

2013,

http://ejournal.itp.ac.id/index. php/tinformatika/issue/view/1 1, diakses 22 Juni 2015, jam 11.48 wib.

24

2

ANALISIS BIDANG MINAT SISWA MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR PADA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) NEGERI 2 CEPOGO KABUPATEN BOYOLALI NASKAH PUBLIKASI

Recommend Documents