Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK Berbasis Web Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Rifqi Safrian1.
Indana Lazulfa2.
Much.
Zuyyinal Haqqul Barir3.
Ahmad Heru Mujianto4 1,2,3,4Universitas Hasyim AsyAoari.
Indonesia Email: rifqisafrian@gmail.
com1, indanalazulfa@unhasy.
id2, haqqulbarir@unhasy.
ahmadmujianto@unhasy.
Abstract This study aims to develop a web-based system for monitoring the work readiness of vocational high school students using the Fuzzy Tsukamoto method.
The system is designed to assist schools in evaluating studentsAo levels of work readiness based on several criteria, namely academic performance, industrial work practice, and attendance.
The Fuzzy Tsukamoto method is applied to transform qualitative and quantitative data into crisp values, thereby producing a more objective classification of studentsAo work readiness levels.
This study employs a system development approach using the ADDIE model, which consists of the stages of analysis, design, development, implementation, and The results show that the system is able to present studentsAo work readiness levels in the form of categories and real-time graphical visualizations, as well as generate reports in PDF format.
The system is expected to support schools in decision-making related to student guidance and job Keywords: Work Readiness.
Vocational Students.
Fuzzy Tsukamoto.
Web-based System.
Decision Support Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kesiapan kerja siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) berbasis web menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Sistem ini dirancang untuk membantu pihak sekolah dalam mengevaluasi tingkat kesiapan kerja siswa berdasarkan beberapa kriteria, yaitu nilai akademik, nilai praktik kerja industri .
, dan kedisiplinan .
erdasarkan kehadira.
Metode Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk mengolah data kualitatif dan kuantitatif menjadi nilai tegas .
sehingga menghasilkan klasifikasi tingkat kesiapan kerja siswa secara lebih objektif.
Penelitian ini menggunakan pendekatan pengembangan sistem dengan model ADDIE yang meliputi tahap analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan tingkat kesiapan kerja siswa dalam bentuk kategori dan visualisasi grafik secara real-time serta menyediakan laporan dalam format PDF.
Sistem ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam mendukung pengambilan keputusan terkait pembinaan dan penempatan kerja siswa.
Kata kunci: Kerja.
Pendidikan Vokasi.
Fuzzy Tsukamoto.
Sistem Informasi.
Sistem Pendukung Keputusan PENDAHULUAN Pendidikan kejuruan memiliki peran penting dalam menyiapkan sumber daya manusia yang terampil dan siap kerja.
Namun, lulusan Sekolah Menengah Kejuruan masih menghadapi tantangan besar dalam memasuki dunia kerja.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur, tingkat pengangguran terbuka lulusan SMK dalam 3 tahun terakhir masih menempati posisi tertinggi dibandingkan jenjang pendidikan lainnya.
Pada Februari 2023.
TPT lulusan SMK tercatat sebesar 8,59%, kemudian menurun menjadi 6,81% pada Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Agustus 2024, dan kembali turun menjadi 5,87% pada Februari 2025 (BPS Jawa Timur, 2024.
Meskipun menunjukkan penurunan, angka tersebut mengindikasikan bahwa lulusan SMK masih menghadapi kesulitan dalam memperoleh pekerjaan.
Kesiapan kerja merupakan salah satu indikator penting keberhasilan pendidikan vokasi dalam menyiapkan lulusan yang mampu beradaptasi dan bersaing di dunia kerja.
Kesiapan kerja tidak hanya mencakup penguasaan kompetensi teknis, tetapi juga mencakup aspek sikap, kedisiplinan, serta kesiapan psikologis siswa dalam memasuki dunia industri .
Oleh karena itu, sekolah perlu memiliki mekanisme yang sistematis untuk memantau dan mengevaluasi kesiapan kerja siswa secara berkelanjutan.
Dalam praktiknya, penilaian kesiapan kerja siswa sering kali masih dilakukan secara manual dan subjektif oleh guru atau pihak sekolah.
Hal ini menyebabkan hasil penilaian menjadi tidak konsisten dan sulit dijadikan dasar pengambilan keputusan yang objektif.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem informasi yang mampu mengelola, memproses, dan menyajikan data kesiapan kerja siswa secara terstruktur dan mudah diakses .
Penerapan metode Fuzzy Tsukamoto dalam sistem pendukung keputusan di bidang pendidikan juga telah digunakan pada sistem seleksi penerima beasiswa berbasis web, yang terbukti mampu mengurangi subjektivitas dalam proses penilaian .
Logika fuzzy, khususnya metode Fuzzy Tsukamoto, merupakan salah satu pendekatan yang banyak digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk menangani data yang bersifat tidak pasti dan ambigu.
Metode ini mampu mengubah input linguistik menjadi output numerik melalui seperangkat aturan inferensi fuzzy .
Dalam konteks pendidikan kejuruan, metode Fuzzy Tsukamoto juga telah digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu penentuan pilihan kejuruan siswa SMK secara lebih objektif .
Meskipun demikian, penerapan metode Fuzzy Tsukamoto untuk memantau kesiapan kerja siswa SMK secara terintegrasi dalam sebuah sistem berbasis web masih relatif Meskipun beberapa penelitian sebelumnya telah menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam sistem pendukung keputusan di bidang pendidikan, sebagian besar masih berfokus pada seleksi beasiswa atau pemilihan jurusan dan belum secara spesifik mengkaji pemantauan kesiapan kerja siswa SMK secara berkelanjutan dan terintegrasi.
Di sisi lain, proses penilaian kesiapan kerja di sekolah umumnya masih dilakukan secara manual dan subjektif sehingga hasilnya kurang konsisten dan sulit dijadikan dasar pengambilan keputusan.
Penelitian ini menghadirkan kebaruan berupa pengembangan sistem pemantauan berbasis web yang mengimplementasikan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mengolah berbagai indikator kesiapan kerja menjadi nilai tegas .
sekaligus kategori kesiapan kerja, sehingga menghasilkan penilaian yang lebih objektif, terstruktur, dan mudah diakses secara real-time.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kesiapan kerja siswa SMK berbasis web menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai studi kasus di SMK MaAoarif Pare.
Sistem ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam memperoleh Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik informasi kesiapan kerja siswa secara lebih objektif, sistematis, dan mudah diakses, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan terkait pembinaan dan penempatan kerja siswa.
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi berbasis web yang digunakan untuk menilai kesiapan kerja siswa SMK menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Sistem ini dinamakan SISIK (Sistem Informasi Penilaian Kesiapan Kerj.
dan diimplementasikan ke SMK MaAoarif Pare sebagai studi kasus.
Sistem informasi Sistem informasi merupakan kombinasi dari teknologi informasi dan aktivitas manusia yang menggunakan teknologi tersebut untuk mendukung operasi dan manajemen.
Bisa juga diartikan sebagai suatu sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, menyimpan, dan mendistribusikan informasi guna mendukung pengambilan keputusan dan pengendalian di dalam suatu organisasi .
Dalam penelitian ini, sistem informasi dirancang untuk mendukung proses penilaian kesiapan kerja siswa dengan pendekatan berbasis web.
Pembangunan Dan Pengujian Sistem Pembangunan sistem dilakukan dengan mengimplementasikan hasil perancangan ke dalam bentuk aplikasi berbasis web.
Sistem dikembangkan menggunakan Visual Studio Code sebagai lingkungan pengembangan, bahasa pemrograman PHP sebagai server-side scripting, serta CSS untuk pengaturan tampilan antarmuka.
Basis data dikelola menggunakan MySQL yang dijalankan melalui paket XAMPP sebagai web server lokal.
Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan.
Selain itu, dilakukan pengujian akurasi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan membandingkan hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual.
Penilaian Kesiapan Kerja Kesiapan kerja merupakan kondisi di mana seseorang telah memiliki pengetahuan, keterampilan, sikap, dan karakter yang mendukung untuk memasuki dunia kerja.
Kesiapan kerja siswa SMK dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain kemampuan teknis, kepribadian, dan pengalaman prakerin.
Oleh karena itu, pengukuran kesiapan kerja siswa perlu mempertimbangkan berbagai aspek tersebut secara menyeluruh agar hasilnya valid dan representatif .
Penilaian kesiapan kerja siswa dalam penelitian ini didasarkan pada tiga kriteria utama yang merepresentasikan aspek kompetensi akademik, sikap kerja, dan pengalaman praktik industri.
Pemilihan kriteria ini disesuaikan dengan karakteristik pendidikan vokasi yang menekankan keseimbangan antara kemampuan teori, kedisiplinan, dan kesiapan menghadapi lingkungan kerja nyata.
Adapun kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut:
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Nilai Akademik, merupakan rata-rata nilai mata pelajaran produktif dan normatif yang diperoleh siswa selama proses pembelajaran di sekolah.
Nilai ini berada pada rentang 0Ae100.
Indikator ini mencerminkan penguasaan pengetahuan dan pemahaman teori yang menjadi dasar kompetensi kejuruan Kedisiplinan, diukur dari tingkat kehadiran siswa selama mengikuti kegiatan belajar mengajar.
Data kehadiran dikonversi ke dalam skala 0Ae10, di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan tingkat kehadiran dan kedisiplinan yang lebih baik.
Kedisiplinan menjadi indikator penting karena mencerminkan tanggung jawab, konsistensi, dan etos kerja siswa.
Nilai Praktik Kerja Industri (Prakeri.
, diperoleh dari hasil evaluasi selama siswa mengikuti praktik kerja industri di dunia usaha atau dunia industri.
Nilai ini berada pada rentang 0Ae100.
Indikator ini menggambarkan kemampuan siswa dalam menerapkan keterampilan teknis secara langsung di lingkungan kerja nyata.
Metode Fuzzy Tsukamoto Metode Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode dalam logika fuzzy yang digunakan untuk menangani data yang bersifat tidak pasti, kabur, atau berskala linguistik.
Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A.
Zadeh pada tahun 1965 sebagai bentuk perluasan dari logika Boolean, di mana nilai kebenaran tidak hanya terbatas pada benar .
atau salah .
, tetapi dapat berada di antara keduanya, seperti 0,2.
0,5.
atau 0,9.
Metode Tsukamoto memiliki karakteristik khusus, yaitu setiap aturan IFAeTHEN harus memiliki konsekuen berupa fungsi keanggotaan yang bersifat monoton, sehingga setiap hasil proses inferensi fuzzy dapat langsung dilakukan defuzzifikasi menggunakan metode ratarata tertimbang .
eighted averag.
dan menghasilkan nilai keluaran yang bersifat Metode ini banyak diterapkan dalam berbagai sistem pendukung keputusan, baik di bidang pendidikan maupun industri, karena kemampuannya dalam menangani ketidakpastian data .
Setiap variabel input dalam penelitian ini direpresentasikan ke dalam tiga himpunan fuzzy, yaitu rendah, sedang, dan tinggi.
Bentuk fungsi keanggotaan yang digunakan adalah kombinasi kurva segitiga dan trapesium, karena bentuk ini sederhana, mudah diimplementasikan, serta umum digunakan dalam sistem pendukung keputusan berbasis logika fuzzy.
Adapun rentang .
masingmasing variabel adalah sebagai berikut:
Nilai Akademik .
Ae.
: Rendah (O55Ae.
Sedang .
Ae.
Tinggi (Ou75Ae Kedisiplinan .
Ae.
: Rendah (O4Ae.
Sedang .
Ae.
Tinggi (Ou7Ae.
Nilai Prakerin .
Ae.
: Rendah (O70Ae.
Sedang .
Ae.
Tinggi (Ou85Ae Rentang tersebut ditentukan berdasarkan distribusi umum nilai siswa serta mengacu pada standar penilaian sekolah, sehingga mampu merepresentasikan kondisi kesiapan kerja siswa secara proporsional.
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Gambar 1.
Algoritma Fuzzy Tsukamoto Secara umum, langkah-langkah dalam metode Fuzzy Tsukamoto meliputi:
Menentukan variabel dan himpunan fuzzy, baik untuk input maupun output.
Menentukan fungsi keanggotaan yang digunakan pada setiap variabel.
Melakukan Fuzzifikasi, yaitu mengubah nilai crisp menjadi derajat Membentuk aturan fuzzy .
ule bas.
dalam bentuk IFAeTHEN.
Menghitung -predikat .
menggunakan operator logika AND.
Melakukan Defuzzifikasi untuk memperoleh nilai akhir .
risp outpu.
Menentukan hasil akhir, yaitu klasifikasi nilai crisp ke dalam kategori linguistik seperti Kurang siap, siap dan sangat siap Dalam penelitian ini digunakan 27 aturan .
pada proses inferensi fuzzy.
Jumlah ini diperoleh dari kombinasi seluruh kemungkinan kondisi variabel input.
Setiap variabel memiliki 3 himpunan fuzzy .
endah, sedang, tingg.
, dan terdapat 3 variabel input, sehingga jumlah kombinasi aturan adalah:
Rules.
Setiap aturan berbentuk: IF (Akademi.
AND (Kedisiplina.
AND (Prakeri.
THEN (Kesiapan Kerj.
Konsekuen pada setiap rule menggunakan fungsi keanggotaan yang bersifat monoton sesuai karakteristik metode Fuzzy Tsukamoto, sehingga memungkinkan proses defuzzifikasi menghasilkan nilai tegas .
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini merupakan implementasi dari sistem penilaian kesiapan kerja siswa berbasis web menggunakan metode Fuzzy.
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang mampu mengelola data siswa, mengolah nilai akademik, nilai kedisiplinan, serta nilai prakerin, kemudian melakukan proses perhitungan fuzzy untuk menentukan tingkat kesiapan kerja siswa secara otomatis.
Tampilan Sistem Gambar 2 merupakan tangkapan layar tampilan halaman Dasbor yang berisi data profil sekolah, header yang berisi button Dashboard.
Manajemen User.
Tambah Siswa Daftar Siswa.
Input Nilai.
Hasil, dan Grafik.
Halaman Dashboard muncul setelah pengguna berhasil masuk ke dalam sistem setelah memasukkan username dan password dengan benar.
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Gambar 2.
Tampilan Dasbor Gambar 3 adalah tangkapan layar halaman Manajemen yang hanya bisa di akses oleh pengguna dengan peran admin.
Halaman ini menampilkan data pengguna yang sudah terdaftar seperti admin dan guru, pengguna juga bisa melakukan penyuntingan dan penghapusan pengguna melalui halaman ini.
Gambar 3.
Manajemen User Halaman tambah siswa ini berfungsi untuk memasukkan data siswa yang sudah terdaftar ke dalam sistem.
Pengguna mengisi nama.
NIS, dan kelas siswa yang nantinya akan dimasukkan ke basis data oleh sistem.
Gambar 4.
Halaman Tambah Siswa Halaman ini digunakan oleh user untuk memasukkan nilai siswa yang terdiri dari Nilai Akademik.
Prakerin, dan Kedisiplinan.
Data yang sudah tersimpan nanti akan otomatis diproses menggunakan metode fuzzy Tsukamoto untuk menghasilkan skor kesiapan kerja.
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Gambar 5.
Tampilan Input Nilai Halaman hasil menampilkan keluaran penilaian siswa yang sudah pengguna masukkan di halaman sebelumnya dan diproses dalam bentuk tabel yang berisi informasi seperti identitas siswa, nilai, dan hasil kesiapan kerja siswa.
Selain itu juga berisi fungsi Export PDF.
Gambar 6.
Halaman Hasil
Perhitungan Metode Fuzzy Tsukamoto
Nomor Induk/NISN : 907/069,066 / 0059141571
Nama Peserta Didik : MAURA ANGGRAINI
Nilai Akademik
: 88,9
Kedisiplinan : 10
Nilai Prakerin
: 86,67
Tahap 1: Fuzzifikasi .
Nilai Akademik:
Gambar 7.
Keanggotaan Nilai Akademik Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Sehingga, derajat keanggotaan nilai akademik dihitung menggunakan persamaan rendah .
arena nilai Ou .
100Oe88 9 sedang tinggi 88 9Oe75 .
Kedisiplinan:
Gambar 8.
Keanggotaan Kedisiplinan Sehingga, derajat keanggotaan kedisiplinan dihitung menggunakan persamaan rendah sedang Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik tinggi .
arena nilai 10 adalah keanggotaan maksimu.
Nilai Prakerin:
Gambar 9.
Keanggotaan Nilai Prakerin Sehingga, derajat keanggotaan nilai prakerin dihitung menggunakan persamaan rendah 100Oe8 7 sedang tinggi 7Oe85 Tahap 2: Inferensi (Evaluasi Rul.
Pada penelitian ini digunakan sebanyak 27 aturan .
dalam proses Berdasarkan hasil evaluasi aturan, rule ke-6, ke-3, ke-5 memiliki nilai minimum .
inimum firing strengt.
tertinggi dibandingkan aturan lainnya, sedangkan aturan yang lain menghasilkan nilai minimum sebesar 0.
Jika Akademik Sedang DAN Kedisiplinan Tinggi DAN Prakerin Sedang, maka Kesiapan Kerja Siap.
1 = min.
,444, 1, 0,.
=0,444 Oe 0 siap.
= 80 Oe 0 Oe 0 Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik yc yc R.
Jika Akademik Tinggi DAN Kedisiplinan Tinggi DAN Prakerin Tinggi, maka Kesiapan Kerja Sangat Siap.
2 = min.
,556, 1, 0,.
=0,111 Oe 80 sangat siap.
= 100 Oe 80 Oe 80 yc yc2 R.
Jika Akademik Sedang DAN Kedisiplinan Tinggi DAN Prakerin Tinggi, maka Kesiapan Kerja Sangat Siap.
3 = min.
,444, 1, 0,.
=0,111 Oe 80 sangat siap.
= 100 Oe 80 Oe 80 yc yc Tahap 3: Defuzzifikasi Tahap terakhir dari metode Fuzzy Tsukamoto adalah defuzzifikasi, yaitu proses untuk mengubah nilai fuzzy hasil inferensi menjadi nilai tegas .
risp valu.
yc yc Berdasarkan hasil perhitungan pada tahap defuzzifikasi, diperoleh nilai kesiapan kerja sebesar 73,34, yang berada pada rentang 60Ae80.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa siswa Maura Anggraini termasuk dalam kategori AuSiapAy untuk memasuki dunia kerja.
Pengujian Akurasi Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui tingkat ketepatan hasil perhitungan dalam menentukan nilai kesiapan kerja siswa.
Metode evaluasi yang digunakan adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang digunakan untuk menghitung persentase rata-rata kesalahan antara nilai aktual dengan nilai hasil Dengan rumus sebagai berikut:
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Tabel 1.
Data Pengujian Akurasi
Nama Siswa
Nilai Aktual
Nilai Sistem
Maura Anggraini Oulda Viviyola
Rahmad Syarif Hidayatulloh
Siti Nurjannah
Valentia Afiva
73,34
70,14
70,78
68,75
70,14
72,53
70,14
68,89
67,64
69,11
Error
0,011
0,026
0,016
0,014
Nilai MAPE sebesar 1,34% menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat kesalahan yang sangat kecil dan berada dalam kategori AuSangat AkuratAy.
Dengan demikian, metode Fuzzy Tsukamoto yang diterapkan pada sistem dinilai sangat layak dan efektif digunakan untuk menilai kesiapan kerja siswa.
Pengujian Fungsional Pengujian fungsional dengan metode Black Box dilakukan untuk memastikan bahwa setiap fitur pada sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan.
Pengujian ini difokuskan pada input dan output tanpa melihat proses internal dari sistem.
Tabel 2.
Black Box Testing Fitur Skenario Login Sistem Login Sistem Tambah Data Siswa Pengguna memasukkan username dan password yang valid Pengguna memasukkan username atau password Pengguna seluruh form siswa Input Nilai Proses Perhitungan Fuzzy Lihat Hasil Penilaian Export ke PDF Kelola User Pengguna memasukkan nilai akademik, prakerin, dan kedisiplinan Nilai siswa diproses menggunakan metode Tsukamoto Pengguna halaman hasil Pengguna Pengguna dan menghapus user Hasil yang Diharapkan Berhasil dashboard sesuai role Hasil Pengujian Sistem berhasil Status Muncul pesan kesalahan AuLogin gagal!Ay Pesan tampil Valid Data tersimpan dan Data tersimpan dan halaman hasil Sistem nilai crisp dan kategori (Kurang Siap.
Siap.
Sangat Sia.
Data hasil fuzzy tampil sesuai siswa
Sistem
file PDF berisi hasil
Data user tersimpan atau terhapus Data tersimpan dan tampil Valid
Nilai tersimpan Perhitungan Valid
Data
File
PDF
Berhasil disimpan dan Valid Valid Valid Valid Valid Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Uji Validasi Input Ekstrem Sebagai pengujian tambahan, dilakukan simulasi input ekstrem untuk memastikan sistem menghasilkan keluaran yang logis.
Pada skenario nilai sangat rendah (Akademik = 50.
Kedisiplinan = 3.
Prakerin = .
, sistem menghasilkan nilai kesiapan kerja pada kategori Kurang Siap.
Sebaliknya, pada skenario nilai sangat tinggi (Akademik = 95.
Kedisiplinan = 10.
Prakerin = .
, sistem menghasilkan kategori Sangat Siap.
Hasil ini menunjukkan bahwa model fuzzy yang digunakan mampu merepresentasikan kondisi batas secara konsisten dan sesuai dengan logika penilaian kesiapan kerja.
Gambar 10.
Uji Validasi Input Ekstrem Implikasi Hasil Sistem Hasil keluaran sistem dalam bentuk nilai crisp dan kategori kesiapan kerja memiliki implikasi langsung terhadap proses pembinaan dan penempatan kerja Siswa dengan kategori AuKurang SiapAy dapat menjadi prioritas pembinaan melalui program penguatan soft skills, pelatihan kedisiplinan, atau pendampingan Sementara itu, siswa dalam kategori AuSiapAy dan AuSangat SiapAy dapat direkomendasikan untuk mengikuti program penyaluran kerja atau magang lanjutan sesuai bidang keahlian.
Selain itu, visualisasi grafik kesiapan kerja memungkinkan pihak sekolah memantau tren kesiapan siswa secara kolektif dalam satu angkatan.
Informasi ini dapat digunakan sebagai dasar evaluasi kurikulum, efektivitas pembelajaran praktik, serta perencanaan kerja sama industri.
Dengan demikian, sistem tidak hanya berfungsi sebagai alat penilaian, tetapi juga sebagai pendukung pengambilan keputusan strategis di tingkat sekolah.
SIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pemantauan kesiapan kerja siswa Sekolah Menengah Kejuruan berbasis web menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Sistem yang dibangun mampu mengelola data siswa, memproses nilai akademik, kedisiplinan, dan prakerin, serta menghasilkan nilai kesiapan kerja dalam bentuk nilai tegas .
dan kategori kesiapan kerja secara otomatis.
Implementasi sistem pada studi kasus di SMK MaAoarif Pare menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan untuk mendukung proses evaluasi kesiapan kerja siswa secara lebih objektif, sistematis, dan mudah diakses.
Sistem Pemantauan Kesiapan Kerja Siswa SMK .
(Rifqi Safria.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 11.
Nomor 1.
Februari 2026, pp 86-98 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.
id/ejurnal/index.
php/jurasik Hasil pengujian akurasi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menghasilkan nilai sebesar 1,34%, yang menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat kesalahan yang sangat rendah dan berada dalam kategori sangat Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto efektif digunakan dalam pengambilan keputusan terkait aktivitas dan pengembangan siswa di lingkungan sekolah .
Selain itu, pengujian fungsional dengan metode Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur utama sistem, seperti pengelolaan data siswa, input nilai, proses perhitungan fuzzy, penampilan hasil, dan ekspor laporan ke dalam format PDF, berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan.
Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dinilai layak dan efektif digunakan sebagai alat bantu dalam menilai kesiapan kerja siswa serta mendukung pengambilan keputusan terkait pembinaan dan penempatan kerja siswa di sekolah.
DAFTAR PUSTAKA