Implementasi metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan hasil tes kesehatan pada penerimaan peserta didik baru di Sekolah Menengah Kejuruan

Muqodimah Nur Lestari
Pio Arfianova Fitrizky Islami
Kirya Mateeke Moses
Aji Prasetya Wibawa

Abstract


Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) hendaknya mampu menciptakan siswa siap kerja, tidak hanya di sekolah saja dilakukan tes kesehatan. Pada saat memasuki dunia kerja, para siswa juga akan dites kesehatan oleh perusahaan untuk memastikan riwayat kesehatan calon tenaga kerja. Dalam hal ini, pihak sekolah tentunya tidak ingin jika para siswa tidak bisa masuk ke perusahaan karena terbentur dengan riwayat kesehatan. Oleh karena itu, pemeriksaan kesehatan merupakan salah satu persyaratan utama dalam menyeleksi calon siswa baru pada SMK. Dalam makalah ini akan dikembangkan sebuah sistem penentuan status kesehatan peserta didik SMK yang terkomputerisasi. Model yang digunakan dalam kajian ini adalah Fuzzy Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto dilakukan yang pertama kali untuk menentukan fungsi keanggotaannya, kemudian menentukan rule, dan nantinya kategori akan diklasterisasi ke masing-masing kelompok sesuai dengan rule yang diterapkan. Metode Tsukamoto yang digunakan adalah metode defuzzikfikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzifier). Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah penggunaan Logika Fuzzy dengan metode Tsukamoto dapat menentukan status kesehatan pada calon siswa SMK.

 

 

 

Vocational High School should be able to prepare students for ready to work. Medical examination is the last step for recruitment process. It is conducted by the company to ascertain the medical history of the prospective workforce. In this case, the school certainly would not want the students can not get into the company because it collided with a medical history. Therefore, medical examination is one of the main requirements in selecting new students in vocational high school. In this paper, a computerized system for determining the health status of vocational high school student developed. The model used in this study is developed. Fuzzy Tsukamoto determines the membership function, then defines the rule, and the categories will be clustered in to different groups according rule applied. The Tsukamoto which was used here  is the Center Average Defuzzifier method. The conclusion obtained from this research is the use of Fuzzy Logic with Tsukamoto method can determine health status in prospective students of vocational high school.


Keywords


Center Average Defuzzifier; Fuzzy Tsukamoto; new student admission; medical check up; vocational high school; penerimaan peserta didik; Sekolah Menengah Keatas; SMK; tes kesehatan

Full Text:

PDF

References


Abdurrahman, G. (2011). Penerapan Metode Tsukamoto (Logika Fuzzy) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan jumlah produksi barang berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.

Arifin, M., Asfani, K., & Handayani, A. N. (2016). Akurasi perhitungan dalam penentuan beasiswa dengan metode Fuzzy Tsukamoto berbasis web. Jurnal Maklumatika, 3(1), 10-21.

Ayuningtiyas, I. K., Saptono, F., & Hidayat, T. (2007). Sistem Pendukung Keputusan penanganan kesehatan balita menggunakan penalaran Fuzzy Mamdani. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) (pp. L65-L71). Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.

Consultation, W. E. (2004). Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. THE LANCET, 363, 157-163.

Fidiantoro, N., & Setiadi, T. (2013). Model penentuan status gizi balita di Puskesmas. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 1(1), 367-373.

Izzah, A., & Widyastuti, R. (2016). Prediksi Kelulusan Mata Kuliah Menggunakan Hybrid Fuzzy Inference System. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 2(2), 60-67. doi:http://dx.doi.org/10.26594/register.v2i2.548

Mukminna, H., Putri, D. M., & Handayani, A. N. (2017). Simulasi kinerja siswa dengan metode Fuzzy Inference Sugeno menggunakan aplikasi Matlab. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA (JITIKA), 11(1), 71-78.

Setiadji, S. (2009). Himpunan & Logika Samar serta aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T.-P. (2007). Decission Support Systems and Intelligent Systems. New Delhi: Prentice-Hall.




DOI: https://doi.org/10.26594/register.v4i1.718

Article metrics

Abstract views : 69 | views : 31

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Indexed in:

                                   


 

Creative Commons License
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.