<![CDATA[Abstrak - Proses pengisian Kartu Rencana Studi (KRS) merupakan langkah krusial dalam perjalanan akademik mahasiswa di perguruan tinggi, yang tidak hanya mencakup pemilihan mata kuliah tetapi juga penjadwalan dan pengaturan kelas. Dalam konteks ini, Universitas Alma Ata berupaya meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengisian KRS melalui implementasi sistem berbasis Fuzzy Tsukamoto. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi KRS yang dapat memberikan saran berdasarkan variabel seperti Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), mata kuliah yang diulang, dan peminatan. Dengan sistem ini, mahasiswa diharapkan dapat merancang rencana studi yang lebih optimal, mengurangi beban kerja dosen pembimbing akademik (DPA), serta meminimalkan kesalahan dalam pengisian KRS yang sering terjadi pada sistem manual saat ini. Selain itu, sistem ini dirancang untuk mengatasi tantangan seperti keterlambatan pengisian KRS, kelalaian mahasiswa dalam mengetahui mata kuliah yang mengulang, serta memberikan fleksibilitas dalam aksesibilitas. Penelitian ini juga mengidentifikasi pentingnya konsultasi dengan DPA dalam proses perencanaan studi, serta menekankan perlunya sistem yang dapat beradaptasi dengan berbagai skenario akademis, termasuk program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) untuk kedepannya. Dengan demikian, implementasi logika Fuzzy Tsukamoto diharapkan dapat meningkatkan akurasi, efisiensi, dan personalisasi dalam pengisian KRS, serta mendukung mahasiswa dalam mencapai tujuan akademik dan profesional mereka secara tepat waktu..Kata kunci : Kartu Rencana Studi, Logika Fuzzy Tsukamoto, Sistem Rekomendasi Berbasis Website, Perencanaan Studi, Akademik Mahasiswa Abstract - The process of filling out the Study Plan Card (KRS) is a crucial step in the academic journey of students in higher education, which includes not only course selection but also scheduling and class arrangements. In this context, Alma Ata University seeks to improve the efficiency and effectiveness of filling KRS through the implementation of a Fuzzy Tsukamoto-based system. This research aims to develop a KRS recommendation system that can provide suggestions based on variables such as Cumulative Grade Point Average (GPA), repeated courses, and specializations. With this system, students are expected to be able to design a more optimal study plan, reduce the workload of academic supervisors (DPA), and minimize errors in filling out KRS that often occur in the current manual system. In addition, this system is designed to overcome challenges such as delays in filling out KRS, student negligence in knowing which courses are repeated, and providing flexibility in accessibility. This study also identifies the importance of consultation with DPA in the study planning process, and emphasizes the need for a system that can adapt to various academic scenarios, including the Independent Learning Independent Campus (MBKM) program for the future. Thus, the implementation of Fuzzy Tsukamoto's logic is expected to improve accuracy, efficiency, and personalization in filling out KRS, as well as support students in achieving their academic and professional goals in a timely manner. Keywords - Study Plan Card, Fuzzy Tsukamoto Logic, Website-Based Recommendation System, Study Planning, Student Academic]]>
