METHOSISFO : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi

Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Dengan Metode Simple Additive Weighting Pada Koperasi Karya Maju

2025-03-07T12:26:35+07:00

_{Koperasi Karya Maju dijalankan oleh masyarakat setempat yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan sosial dan ekonomi anggotanya. Pada koperasi ini belum ada sistem yang memudahkan pihak koperasi dalam mengambil keputusan yang tepat agar tidak menyebabkan masalah kredit macet. Maka, pembuatan sistem pendukung keputusan menjadi penting untuk membantu koperasi mengidentifikasi anggota mana yang berhak menerima pinjaman. Metode SAW digunakan untuk mengurutkan nasabah berdasarkan ranking dan nilai yang mereka peroleh, nilai dan ranking tertinggi digunakan sebagai prioritas pemberian pinjaman terlebih dahulu. Hasil dari penelitan yang dilakukan adalah Jumlah nasabah yang Layak diberikan pinjaman yaitu sebanyak 114 nasabah, sedangkan nasabah yang Tidak Layak diberikan pinjaman sebanyak 36 nasabah. Nasabah yang mendapat nilai tertinggi yaitu A135 atas nama Shendy Purba dengan nilai 91,25, dan nasabah yang mendapat nilai terendah yaitu A5 atas nama Arif dengan nilai 38,75.}

Segmentasi Produk Berdasarkan Minat Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means

2025-06-23T19:18:28+07:00

Segmentasi pelanggan merupakan strategi penting dalam memahami perilaku konsumen dan meningkatkan efektivitas pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan minat terhadap produk menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan transaksi pembelian pelanggan di outlet Mixue. Melalui analisis menggunakan metode K-Means, diperoleh nilai K optimal sebanyak 2, yang membagi pelanggan ke dalam dua segmen, yaitu Cluster 1 (C1) dan Cluster 2 (C2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Cluster 1 (C1) terdiri dari 4 pelanggan dengan frekuensi pembelian tinggi, sedangkan Cluster 2 (C2) terdiri dari 35 pelanggan yang memiliki frekuensi pembelian lebih rendah. Dari hasil segmentasi ini, dapat disimpulkan bahwa mayoritas pelanggan berada pada kategori dengan tingkat keterlibatan yang rendah (C2), sementara segmen dengan transaksi tinggi (C1) memiliki kontribusi lebih besar terhadap total penjualan. Dengan adanya segmentasi ini, bisnis dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif guna meningkatkan loyalitas pelanggan, khususnya bagi pelanggan dalam Cluster 2.

Perancangan Sistem Pengendalian Gudang Buku Dengan Menerapkan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Di CV. Mula Jaya

2025-03-06T07:29:16+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengendalian
gudang buku dengan menerapkan Metode Economic Order Quantity
(EOQ) di CV. Mula Jaya. Implementasi EOQ bertujuan untuk
mengoptimalkan pengendalian persediaan buku, mengurangi biaya
persediaan, dan meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa penerapan EOQ berhasil mengurangi
stok berlebih, meminimalkan biaya persediaan, dan meningkatkan
responsivitas perusahaan terhadap dinamika pasar. Desain sistem
informasi yang ramah pengguna telah memberikan CV. MulaJaya
kemudahan dalam mengelola persediaan buku dan mengoptimalkan
operasional gudang. Kesimpulannya, implementasi EOQ telah
membawa manfaat signifikan bagi CV. MulaJaya dalam mengelola
persediaan buku secara efisien dan ekonomis.

Analisis Faktor Penyebab Kurangnya Loyalitas Pekerja Migran Indonesia Terhadap Pekerjaan Menggunakan Algoritma C4.5

2025-06-17T16:40:19+07:00

Loyalitas pekerja migran Indonesia terhadap pekerjaan merupakan aspek yang sangat penting untuk diperhatikan agar menjaga hubungan kerja antara pekerja, agency, dan pemberi kerja. Namun, rendahnya loyalitas Pekerja Migran Indonesia sering kali menimbulkan berbagai permasalahan, salah satunya adalah pemutusan kontrak sebelum berakhir. Kondisi ini membuat banyak kerugian bagi pihak agency serta menurunkan rasa percaya dari pihak pemberi kerja. Penelitian ini mengidentifikasi faktor – faktor penyebab rendahnya loyalitas Pekerja Migran Indonesia, terkhusus pada sektor Manufacturing. Pengumpulan data menggunakan Google Form dengan responden sebanyak 200 orang. Data yang terkumpul di analisis menggunakan algoritma C4.5 dengan hasil Hubungan Dengan Majikan 29,41%, Lingkungan Kerja 14,64%, Kepuasan Kerja 28,27%, dan Pengalaman & Keterampilan 27,68%. Dari hasil penelitian ini diharapkan agency dan pemangku kepentingan dapat menerapkan strategi yang lebih efektif dan bijak untuk meningkatkan loyalitas Pekerja Migran Indonesia yang lebih sesuai dengan kebutuhan mereka.

Monitoring Penjualan dengan Model Dimensi Star Schema Pada WN Cosmetik Medan

2025-02-14T17:06:23+07:00

WN Cosmetik merupakan salah satu toko di kota Medan yang berfokus pada penjualan produk kosmetik dan perawatan kulit dengan harga yang relatif terjangkau. Dalam operasionalnya, toko mengalami kesulitan dalam mengelola data transaksi penjualan yang masih dilakukan secara manual, sehingga mempersulit analisis trend penjualan dan pengambilan keputusan bisnis. Untuk mengatasi masalah ini, dibutuhkan sistem Data Warehouse dengan model Star Schema yang dapat membantu dalam monitoring penjualan dan menyajikan informasi yang akurat serta real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah Data Warehouse yang mampu menyediakan data historis penjualan secara efisien. Hasil dari perancangan ini adalah sebuah dashboard grafis yang mampu menyajikan laporan dalam bentuk tabel dan grafik. Dashboard ini dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan dengan menyajikan informasi yang lebih visual dan terstruktur, sehingga membantu perusahaan dalam menganalisis penjualan serta membuat keputusan strategis secara lebih akurat dan tepat.

ANALISA TINGKAT KEPUASAN PENGGUNALAYANANDIPENGADILAN TATA USAHA NEGARAMEDANMENGGUNAKAN METODE SERVQUAL

2025-06-16T17:25:43+07:00

Kualitas layanan publik merupakan faktor penting dalam membangun kepercayaan masyarakat terhadap lembaga pemerintahan, termasuk Pengadilan Tata Usaha Negara (PTUN) Medan. Namun, masih ditemukan berbagai permasalahan dalam pelaksanaan layananseperti lamanya proses penyelesaian perkara, fasilitas fisik yangkurangnyaman, serta rendahnya empati petugas. Masalah ini menimbulkan ketidakpuasan masyarakat yang, apabila tidak segera ditangani, dapat mengganggu citra dan kredibilitas lembaga peradilan tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan solusi menggunakan metode Servqual (Service Quality) guna mengukur dan menganalisis kesenjangan antara harapan dan persepsi pengguna terhadap layanan yang diterima. Servqual mengkaji lima dimensi utama, yaitu keandalan, daya tanggap, jaminan, empati, dan bukti fisik. Penelitian ini dibantu oleh sistem aplikasi berbasis PHP dan MySQL untuk mempermudah analisis data survei dari pengguna layanandi PTUN Medan pada tahun 2021–2024. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat kesenjangan dalam beberapa dimensi layanan yang perlu diperbaiki. Dengan menganalisis hasil Servqual, PTUN Medan dapat mengetahui aspek layanan mana yang paling membutuhkan perhatian, sehingga perbaikan dapat diarahkan secara strategis. Penerapan sistem berbasis data ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi, profesionalisme, dan kepercayaan masyarakat terhadap layanan PTUN Medan.

PENGELOMPOKAN PENJUALAN SPAREPART SEPEDA MOTOR TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PT. EKA RAJAWALI ANDALAS

2025-02-13T13:12:07+07:00

ABSTRAK

EKA RAJAWALI ANDALAS merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang otomotif dan merupakan salah satu dealer Honda populer di Dairi. Penjualan sparepart sepeda motor merupakan aspek penting dalam mendukung kelancaran operasional kendaraan bermotor. Namun, pengelompokan produk berdasarkan tingkat penjualan masih menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan penjualan sparepart sepeda motor ke dalam kategori sangat laris, laris dan kurang laris menggunakan metode K-Means Clustering. Data penjualan dari Tahun 2021 hingga 2023 diolah menggunakan metode K-Means Clustering dengan 3 cluster. Hasil akhir pengelompokan didapat 6 jenis sparepart dalam kelompok sangat laris, 8 jenis sparepart dalam kelompok laris dan 147 jenis sparepart dalam kelompok kurang laris. Pengelompokan ini dapat membantu perusahaan dalam mengelola stok sparepart secara lebih efisien untuk memenuhi kebutuhan pasar di Tahun mendatang.

PENERAPAN DATA MINING DALAM PEMILIHAN LAPTOP MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST (STUDI KASUS : UNIVERSITAS METHODIST INDONESIA)

2025-03-14T14:38:24+07:00

Pemilihan laptop yang sesuai menjadi kebutuhan mendasar bagi mahasiswa di Universitas Methodist Indonesia, mengingat pentingnya peran perangkat ini dalam mendukung aktivitas akademik. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kecocokan spesifikasi laptop terhadap kebutuhan akademik mahasiswa dari lima fakultas menggunakan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan mencakup 326 data yang didapat melalui kuesioner dan wawancara, dengan atribut seperti RAM, prosesor, penyimpanan, daya tahan baterai, harga, dan ukuran layar. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya menghasilkan prediksi akurat melalui kombinasi pohon keputusan. Implementasi dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, yang mempermudah proses pengolahan data, pelatihan model, dan evaluasi. Berdasarkan hasil evaluasi, model ini mencapai akurasi sebesar 89,23%, precision sebesar 91,49%, recall sebesar 93,48%, dan F1-Score sebesar 92,45%, menunjukkan performa yang andal dalam memberikan rekomendasi laptop. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam membantu mahasiswa dan orang tua memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan akademik dan kondisi ekonomi.

Efek Penggunaan Aplikasi Permainan dan Media Sosial dalam Pambelajaran Frasa Kata Kerja

2025-07-17T12:56:24+07:00

Pembelajaran bahasa dengan bantuan perangkat selular, Mobile Assisted Language Learning (MALL), adalah penggunaan perangkat seluler seperti ponsel pintar dan tablet untuk mendukung pembelajaran bahasa. Ini adalah bagian dari pembelajaran seluler (m-learning) dan pembelajaran bahasa berbantuan computer, Computer Assiated Language Learning (CALL) yaitu pembelajaran bahasa dengan bantuan komputer yang menyediakan akses belajar tanpa batasan tempat dan waktu, layak untuk dieksplorasi untuk tujuan pedagogis. Mengingat penggunaan aplikasi permainan dan media sosial sebagai metode pengajaran yang potensial untuk MALL, penelitian ini menyelidiki dampak dari kedua metode ini, bersama dengan pengajaran berbasis kelas tradisional pada pembelajaran frasa kata kerja bahasa Inggris. Untuk mengajarkan frasa kata kerja melalui tiga metode berbeda (berbasis permainan, media sosial, dan berbasis kelas), 150 pembelajar bahasa Inggris, yang dipilih dari sebuah Sekolah Menengah Atas, dibagi menjadi kelompok berbasis permainan, media sosial, dan berbasis kelas. Kelompok berbasis permainan menerima pengajaran tentang frasa kata kerja melalui aplikasi permainan seluler yang disebut Phrasal Nerds. Kelompok media sosial menerima pengajaran melalui saluran Telegram. Dan yang terakhir, kelompok berbasis kelas diajarkan melalui metode tradisional yang dipimpin guru. Tes yang dibuat oleh peneliti berfungsi sebagai pre-test dan post-test untuk mengukur kontribusi masing-masing metode pembelajaran terhadap pencapaian frasa kata kerja peserta didik. Analisis data melalui t-test dan analisis kovarians (ANCOVA) menunjukkan peningkatan dalam pembelajaran frasa kata kerja bahasa Inggris pada ketiga kelompok. Meskipun efek dari ketiga metode ditemukan secara statistic signifikan, metode berbasis permainan (games) adalah yang paling efektif satu untuk mempelajari frasa kata kerja bahasa Inggris. Temuan tersebut menyoroti integrasi aplikasi permainan ke dalam kurikulum pengajaran bahasa Inggris untuk meningkatkan pembelajaran leksikal bahasa asing.

Prediksi Pertumbuhan Penduduk Di Kota Sibolga Dengan Regresi Linear Berganda

2025-03-06T15:47:27+07:00

Kota Sibolga adalah salah satu kota yang terletak di provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Kota ini memiliki lokasi strategis di pantai barat Pulau Sumatera, membentang dari utara ke selatan di kawasan Teluk Tapian Nauli, dengan luas area sekitar 10,77 km². Kepadatan penduduk di Sibolga cukup tinggi, mencapai 8.391 jiwa/km² menurut data Badan Pusat Statistik Kota Sibolga pada tahun 2023. Pada tahun 2018, jumlah penduduk Sibolga tercatat sebanyak 87.313 jiwa, dan mengalami peningkatan menjadi 87.626 jiwa pada tahun 2019, serta 89.584 jiwa pada tahun 2020. Kenaikan jumlah penduduk ini menunjukkan perlunya perhatian pemerintah kota dalam mengelola pertumbuhan tersebut. Melalui analisis regresi linier berganda, diprediksi bahwa jumlah penduduk Sibolga pada tahun 2023 akan mencapai 98.960 orang, dengan tingkat akurasi MAPE sebesar 8,43%, yang menunjukkan hasil yang sangat baik. Koefisien determinasi (R²) sebesar 0,812350474 menunjukkan bahwa model regresi ini dapat menjelaskan sekitar 81,24% variasi dalam variabel dependen berdasarkan variabel independen yang digunakan, sementara 18,76% lainnya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dianalisis dalam penelitian ini.

Penerapan Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Jumlah Hasil Produksi Kelapa Sawit Di PTPN IV Afdeling VI Aek Torop

2025-07-15T11:49:48+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jumlah produksi kelapa sawit di PTPN IV Afdeling VI Aek Torop dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan berasal dari tahun 2021 hingga 2024 dan mencakup 35 blok panen, sehingga total terdapat 140 data produksi. Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data ke dalam tiga klaster, yaitu klaster produksi tinggi, sedang, dan rendah. Parameter yang digunakan dalam pengelompokan meliputi blok panen, luas area (Ha), berat janjang (Kg), dan jumlah produksi (Kg). Proses penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, preprocessing data untuk membersihkan dan menyiapkannya, serta penerapan algoritma K-Means Clustering menggunakan perangkat lunak pendukung. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa algoritma berhasil membagi data menjadi tiga klaster dengan komposisi: klaster produksi rendah sebanyak 24 blok, klaster produksi sedang sebanyak 74 blok, dan klaster produksi tinggi sebanyak 42 blok. Klasterisasi ini memberikan informasi yang jelas mengenai distribusi tingkat produksi di setiap blok panen. Informasi ini sangat bermanfaat sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan sumber daya, perencanaan panen, serta strategi peningkatan produktivitas. Selain itu, visualisasi hasil clustering dalam bentuk scatter plot membantu dalam memahami pola produksi secara lebih mudah dan informatif.

journal PREDIKSI GROSS PROFIT (GP) TOKO FURNITURE DAN ELEKTRONIC SURYA MENGGUNAKAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

2025-02-27T15:17:31+07:00

Fluktuasi Gross Profit (GP) yang tidak menentu menjadi tantangan utama bagi Toko Furniture dan Elektronik Surya dalam merencanakan strategi bisnis yang efektif. Hal ini di sebabkan oleh lonjakan permintaan pada periode tertentu dan ketidak pastian penjualan yang menghambat perencanaan keuangan dan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas metode Triple Exponential smoothing (TES) dalam memprediksi GP, dengan harapan dapat memberikan solusi yang lebih akurat dan andal. TES dipilih karena kemampuannya menangani komponen musiman, tren, dan level secara simultan, sehingga prediksi dapat lebih sesuai dengan pola historis data. Hasil analisis menunjukan bahwa nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 12,568 %, yang tergolong dalam kategori Good, menunjukkan bahwa metode TES mampu menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang baik. Temuan ini memberikan dasar yang kuat bagi Toko Furniture Dan Elekronik Surya untuk mengoptimalkan strategi bisnis guna meningkatkan profitabilitas. Selain itu, penelitian ini juga berkontribusi secara akademis dengan memperluas pemahaman tentang penggunaan TES dalam konteks peramalan GP

Analisis Metode Fuzzy Time Series Model Algoritma Chen Dalam Memprediksi Fluktuasi Harga Saham

2025-06-17T14:31:09+07:00

Pasar saham merupakan instrumen penting, namun pergerakan harganya sulit diprediksi akibat fluktuasi dan ketidakpastian. Fuzzy Time Series (FTS) Model Algoritma Chen dapat diterapkan untuk menangani masalah tersebut, yaitu dengan memahami pola berdasarkan data historis. Penelitian ini bertujuan menganalisa efektivitas Fuzzy Time Series Model Chen dalam memprediksi pergerakan harga penutupan saham PT Mayora Indah Tbk. Metodologi yang digunakan meliputi pembentukan himpunan fuzzy, Fuzzy Logical Relation (FLR), dan Fuzzy Logical Relation Group (FLRG). Hasil peramalan menunjukkan bahwa pada 1 April 2025, harga penutupan diprediksi mencapai Rp 2.055,72, dengan Mean Absolute Error (MAE) 147,12 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 6,73%. Hal ini mengindikasikan bahwa Fuzzy Time Series Model Chen cukup akurat dan dapat berguna sebagai alat bantu pengambilan keputusan investasi di tengah kondisi pasar yang dinamis.

PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM KLASIFIKASI KEPUASAN GURU SDN DI KECAMATAN TORGAMBA TERHADAP PROGRAM MERDEKA BELAJAR

2025-02-13T14:20:05+07:00

ABSTRAK
Kurikulum Merdeka disusun sejak 2020 dan kemudian diterapkan dan dievaluasi secara bertahap sejak tahun 2021. Kurikulum Merdeka mendorong guru untuk menggunakan metode pembelajaran yang inovatif dan kreatif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan 99 guru Sekolah Dasar Negeri (SDN) di Kecamatan Torgamba terhadap program Merdeka Belajar. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang mengukur lima dimensi kepuasan: tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Algoritma C4.5 digunakan untuk memproses data, menghasilkan pohon keputusan yang memprediksi tingkat kepuasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 80,81% guru (80 dari 99 responden) merasa puas, sementara 19,19% guru (19 dari 99) merasa tidak puas. Dimensi Assurance memiliki pengaruh terbesar dengan nilai gain sebesar 0,573 dan entropy 0,110. Pada dimensi Responsiveness, sebanyak 63 guru puas (63,64%) dan 36,36% (36 guru) merasa kurang puas. Algoritma C4.5 menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 87,95%, dengan pohon keputusan akhir menunjukkan bahwa guru yang puas umumnya memiliki penilaian tinggi pada dimensi tangible dan assurance. Aplikasi RapidMiner digunakan dalam proses analisis, menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu mengelompokkan kepuasan guru dengan cukup baik. Dari pohon keputusan, ditemukan bahwa jika Assurance berada di tingkat “Baik” atau lebih, maka 87% guru puas, sementara jika Responsiveness dan Tangible dinilai "Cukup Baik", maka 84% dari 16 responden merasa tidak puas.

Analisis Kepuasan Layanan Administrasi Publik Menggunakan Customer Satisfaction Index (CSI) di Kantor Kepala Desa Bongkaras, Dairi

2025-03-17T11:28:47+07:00

Satu hal yang selalu diperhatikan dalam bidang pelayanan administrasi public Kantor Kepala Desa Bongkaras Dairi yaitu dari segi kualitas atau mutu pelayanan aparatur pemerintah terhadap masyarakat. Kekurangan yang saat ini dirasakan oleh masyarakat Desa Bongkaras adalah Penyelenggaraan pelayanan pelayanan administrasi publik masih memiliki berbagai kelemahan antara lain: (1) kurang responsive, (2) kurang informatif, (3) kurang accessible, (4) kurang koordinasi, dan

(5) kurang mau mendengar keluhan/saran/aspirasi masyarakat. Berdasarkan masalah tersebut, tentu pihak Kantor Kepala Desa Bongkaras Dairi membutuhkan sebuah sistem yang dapat menganalisa tingkat kepuasaan masyarakat terhadap pelayanan administrasi publik. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam pengukuran kepuasan pelayanan, salah satunya adalah Customer Satisfaction Index (CSI). Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan menggunakan 100 sampel responden masyarakat didapati bawah jawaban Sangat Puas sebanyak 812 point, jawaban Puas sebanyak 716 point, jawaban Cukup Puas sebanyak 353 Point, jawaban Kurang Puas sebanyak 67 point dan jawaban Tidak Puas sebanyak 67 point. Dengan seluruh point jawaban dari 100 responden masyarakat didapatkan Nilai CSI sebesar 81.69% dan interprestasi “Cukup Puas”, penilaian ini akan berubah sesuai dengan nilai-nilai kepuasaan masyarakat yang mengisi kuesioner.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SMP Favorite di Pematang Siantar Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus Dinas Pendidikan Pematangsiantar)

2025-01-13T15:58:19+07:00

Pemilihan SMP favorit memiliki beberapa faktor antara lain adalah kualitas pendidikan, akreditasi sekolah, dan fasilitas sekolah. Tujuan dari penelitian ini untuk membuat memprediksi pemilihan SMP favorit di PematangSiantar dengan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto yang bermanfaat bagi orang tua dan siswa dalam memilih sekolah yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini juga dapat memberikan masukan bagi pihak sekolah dalam meningkatkan kualitas pendidikan, fasilitas sekolah. Logika fuzzy Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan. Setiap garis direpresentasikan menggunakan himpunan fuzzy, dengan fitur keanggotaan yang monoton. Kemudian untuk menentukan hasil tetap (crisp solution), digunakan rumus defuzzifikasi yang disebut metode defuzzifier rata-rata (center average defuzzifier). Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk menggambarkan ketidakjelasan dan ketidakpastian. fuzzy Tsukamoto juga dapat menghasilkan keputusan yang lebih adil dan manusiawi. Sistem Pendukung Kepurusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat terstruktur. Dengan Metode Tsukamoto dapat dimanfaatkan untuk melakukan perhitungan yang sulit dalam mengambil suatu keputusan yang didasarkan oleh kondisi dan variable tertentu. Berdasarkan hasil proses perancangan dan pembuatan perangkat lunak Aplikasi Sistem Penduduk Keputusan ini, menyimpulkan bahwa Metode Tsukamoto menghasilkan perangkingan alternatif berdasarkan nilai rata-rata terbobot untuk menghitung nilai berdasarkan dari variabel kualitas akademik, fasilitas akademik, dan akreditas dari setiap alternatif sehingga memberikan alternatif terbaik dengan memilih kriteriakriteria dan SMP 1 memperoleh nilai tertinggi dengan nilai nominal 85.828231292517, dan mendudukin peringkat 1.