## Fuzzy Multi-Attribute Decision Making untuk Klasifikasi Potensi Kewirausahaan Berdasarkan Theory of Planned Behavior
( Fuzzy Multi-Attribute Decision Making for Classifying Entrepreneurial

## Potential based on Theory of Planned Behavior )
Nova Rijati 1,2 , Diana Purwitasari 1,3 , Surya Sumpeno 1,4 , Mauridhi Hery Purnomo 1,4
Abstract —Indonesia  government  has  launched  a  program  to encourage  youth  entrepreneurship  as  a  strategy  to  improve national  economy.  This  paper  proposes  a  method  to  find  an entrepreneurial  potential  based  on  academic  behavior  features that are extracted from the Higher Education Database PDDikti. The  proposed  approach  applies  the  Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (FMADM)  technique.  Rules  for  extracting features of student academic behavior were following Theory of Planned  Behavior  (TPB)  and  resulting  in  14  features.  The FMADM model combines Fuzzy Simple Additive Weighting and Fuzzy  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution,  which  is  called  FSAW-TOPSIS.  Friedman  Test demonstrated  that  FSAW-TOPSIS  gives  more  optimal  solution with the highest Mean Rank of the potential entrepreneurial value of 2.96. Besides, through Hamming Distance Test, FSAW-TOPSIS results the best order with a 98% percentage and ranking of the smallest Squared Error of 0.3%, which makes the proposed model offered  a  better  solution.  It  can  be  concluded  that  using  TPB variables in PDDikti environment with FSAW-TOPSIS technique provides an optimal recommendation on student entrepreneurship  potential,  which  can  be  used  as  a  part  of  a decision-making system for higher education management.
I ntisari — Pemerintah Republik Indonesia mendorong lahirnya  wirausahawan  muda  dari  perguruan  tinggi  sebagai strategi  meningkatkan  taraf  ekonomi  bangsa.  Makalah  ini mengusulkan  metode  untuk  mengetahui  potensi  kewirausahaan berdasarkan  fitur  perilaku  akademik  yang  diekstrak  dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti). Pendekatan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)  diusulkan  karena kriteria penentuan potensi kewirausahaan berdasarkan informasi bersifat  ambigu,  samar-samar,  dan  tidak  lengkap.  Perilaku akademik didefinisikan dengan Theory of Planned Behavior (TPB) dan  menghasilkan  empat  belas  kriteria. Usulan  FMADM
merupakan  kombinasi Fuzzy Simple Additive Weighting dengan Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FSAW-TOPSIS).  Uji Friedman menunjukkan FSAW- TOPSIS memberikan solusi lebih optimal dengan nilai mean rank tertinggi  sebesar  2,96.  Pendukung  lain  adalah  uji Hamming distance dengan persentase 98% urutan terbaik serta pengurutan ( ranking ) mean squared error terkecil,  yaitu  0,3%,  sehingga FSAW-TOPSIS  menghasilkan  solusi  dengan  tingkat  kemiripan paling  tinggi.  Penggunaan  variabel  TPB  pada  PDDikti  dengan FSAW-TOPSIS memberikan rekomendasi potensi kewirausaha- an mahasiswa secara optimal sebagai bahan pengambilan kepu- tusan bagi pimpinan perguruan tinggi.
Kata Kunci —Potensi  Kewirausahaan, Database Akademik, Pendukung Keputusan, FMADM.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  menyongsong  era  bonus  demografi  dan meningkatkan  taraf  ekonomi  bangsa,  Pemerintah  Republik Indonesia  mempersiapkan  beberapa  strategi  nasional,  di antaranya mendorong lahirnya para wirausahawan muda dari perguruan tinggi. Sejak tahun 1998, Kementerian Pendidikan Nasional  memulai  sebuah  program  khusus  sebagai  fondasi untuk  mendorong  tumbuhnya  wirausahawan  muda  berbasis keilmuan,  yaitu  program  kreatifitas  mahasiswa  bidang kewirausahaan. Kewirausahaan juga ditetapkan  sebagai mata kuliah  wajib  pada  jenjang  pendidikan  sarjana  serta  semua perguruan tinggi wajib melaporkan aktivitas akademiknya pada PDDikti  mulai  tahun  2012.  Saat  ini,  transaksi  dan  konten database PDDikti  hanya  fokus  pada  kegiatan-kegiatan  Tri Dharma  Perguruan  Tinggi,  yakni  pengajaran,  penelitian  dan pengabdian kepada masyarakat. Data-data atau atribut-atribut yang  berkaitan  dengan  kewirausahaan  mahasiswa  pada database PDDikti kurang lengkap sehingga output dari sistem tersebut  belum  menyajikan  informasi  spesifik  tentang kewirausahaan mahasiswa.
Volume database yang  semakin  meningkat  dan bertambahnya transaksi akademik setiap mahasiswa menjadi tantangan  tersendiri  dalam  eksplorasi  PDDikti  agar  dapat mengungkap  pengetahuan  tersembunyi  tentang  potensi kewirausahaan  mahasiswa,  sehingga  keberadaannya  lebih bermanfaat. Metode optimasi PDDikti dapat dilakukan dengan menerapkan  dan  memadukan  teori  psikologi  dengan  teknik pengambilan  keputusan.  Teori  psikologi  berguna  untuk mempelajari  perilaku  kewirausahaan  mahasiswa  dan memahami  kompleksitas  permasalahan  kewirausahaan  yang berhubungan dengan aktivitas akademik di perguruan tinggi. Sedangkan  teknik  pengambilan  keputusan  berguna  untuk
1 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 60111 Indonesia (telp:031-5939214; fax:031- 913804;email:novarijati.17071@mhs.its.ac.id)
2 Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Jln. Imam Bonjol No. 207, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Jawa Tengah 50131 (telp: 024-3517261, 024-3520165; fax: 024- 3569684 email: nova.rijati@dsn.dinus.ac.id)
3 Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 60111 Indonesia (telp: 031-5939212, 5995581, 5994251 ext 1445, 1446; email: diana@if.its.ac.id)
4 Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Sukolilo Surabaya (telp: 031-5994251-54, 5947274, 5945472; email: surya@ee.its.ac.id; hery@ee.its.ac.id)
menganalisis  pengaruh  aktivitas  akademik  terhadap  capaian mahasiswa dalam kegiatan kewirausahaan.
Kajian tentang perilaku kewirausahaan bertujuan memahami dan  mengungkap  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap minat  kewirausahaan  mahasiswa.  Pendekatan  yang  populer adalah Theory of Planned Behavior (TPB)  [1].  Teori  ini menyatakan bahwa aktivitas entrepreneurial didahului dengan entrepreneurship intention yang  dipengaruhi  tiga  variabel, yaitu  sikap,  norma  sosial,  dan  penilaian  subjektif  seseorang terhadap  kemampuannya  yang  dapat  mengantarnya  sukses sebagai wirausaha. Dalam konteks kewirausahaan mahasiswa, variabel  pertama  adalah  sikap  yang  memengaruhi  aktivitas entrepreneurial ,  antara  lain autonomy-authority, economic opportunity challenge, security workload, self realization- participation, dan achievement need [2] , [3]. Variabel kedua adalah norma subjektif, yang dapat diartikan sebagai dukungan akademik  [4].  Perguruan  tinggi  memiliki  tanggung  jawab dalam mendidik dan memberikan kemampuan kewirausahaan kepada  para  lulusannya  dan  memberi  motivasi  untuk  berani memilih wirausaha sebagai karir para lulusan [5], [6]. Variabel ketiga yaitu kontrol perilaku yang diwujudkan dalam aktivitas mahasiswa  dalam  kegiatan-kegiatan  kewirausahaan  yang terprogram  dan  difasilitasi  oleh  perguruan  tinggi,  seperti inkubator  bisnis  dan  program  kreativitas  mahasiswa  bidang kewirausahaan [7].
Dalam lingkup perguruan tinggi, untuk menentukan seorang mahasiswa  mempunyai  potensi  kewirausahaan  atau  tidak, dibutuhkan suatu teknik pengambilan keputusan yang mampu menyajikan  alternatif-alternatif  solusi  terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria  akademik.  Faktor-faktor  yang  memengaruhi minat  kewirausahaan  mahasiswa  secara  umum  perlu didefinisikan terlebih dahulu sebagai dasar untuk menyeleksi variabel-variabel  akademik  yang  relevan  dengan  kriteria perilaku  dan  potensi  kewirausahaan  mahasiswa.  Pendekatan teknik  pengambilan  keputusan  yang  sesuai  untuk  klasifikasi potensi  kewirausahaan  mahasiswa  yang  paling  optimal berdasarkan  kriteria-kriteria  akademik  teknik  pengambilan keputusan multikriteria kategori multiatribut.
Kajian  tentang  metode  pengambilan  keputusan  dengan teknik multikriteria kategori multiatribut telah dilakukan untuk menganalisis  pola  kecenderungan  dan  pengaruh  aktivitas akademik  terhadap  capaian  mahasiswa  dalam  kegiatan kewirausahaan [8]. Atribut yang dianalisis yaitu atribut yang menggambarkan  kondisi  sebelum  dan  sesudah  menjadi mahasiswa yang memengaruhi kewirausahaan walaupun dalam taraf minimal [8]. Pada eksperimen ini ditambahkan variabel- variabel  dalam  TPB  sebagai  dasar  identifikasi  faktor-faktor yang memengaruhi perilaku kewirausahaan mahasiswa, yang selanjutnya didefinisikan sebagai kriteria-kriteria yang terdiri atas atribut-atribut yang memiliki nilai dan bobot bervariasi.
Kumpulan  kriteria  tersebut  diformulasikan  sebagai alternatif-alternatif  solusi  untuk  penilaian  potensi  kewira- usahaan mahasiswa yang dikombinasikan dengan logika fuzzy yang  berperan  dalam  mendefinisikan  variabel-variabel  yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu. Formulasi tersebut dikenal  dengan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM), yaitu suatu metode yang digunakan untuk mencari
alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu. FMADM secara spesifik bertujuan untuk menentukan keputusan  terhadap  beberapa  alternatif  berdasarkan  variabel- variabel  yang  tidak  dapat  disajikan  dengan  lengkap, mengandung ketidakpastian atau ketidakkonsistenan [9].
Beberapa teknik FMADM yang digunakan antara lain SAW, Weighted Product (WP), Electre ,  TOPSIS,  dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Beberapa penelitian menunjukkan bahwa  teknik  FMADM  memberikan  alternatif  solusi  paling optimal  pada  permasalahan-permasalahan  akademik,  seperti memprediksi  kinerja  siswa  [10],  pengambilan  keputusan penerimaan beasiswa [11], penjurusan siswa terkendala [12], dan menetapkan prosedur seleksi mahasiswa baru berdasarkan serangkaian  kriteria  [13] . Kinerja  FMADM  dapat  dioptimasi dengan  mengintegrasikan  beberapa  teknik  yang  ada,  seperti teknik  SAW,  TOPSIS,  dan  Borda,  sehingga  menghasilkan keputusan  yang  paling  menguntungkan  dalam  memilih tools untuk meminimalkan sumber daya produksi [14]. Kombinasi teknik  SAW,  TOPSIS,  dan  GRA  menghasilkan  suatu  model keputusan  terbaik  dengan  cara  meminimalkan  pengaruh pengambil keputusan dalam memberikan bobot preferensi [15]. Teknik-teknik  pengambilan  keputusan  dapat  dikombinasikan dengan  teknik data mining untuk  tujuan  yang  lebih  spesifik, seperti  segmentasi  pelanggan  [16],  analisis  risiko  keuangan [17],  serta  optimasi  metode clustering [8],  [18],  [19].  Hasil analisis multikriteria kategori multiatribut adalah pemeringkat- an yang berguna untuk menentukan skala potensi kewirausaha- an mahasiswa.
Fokus  eksperimen  ini  adalah  perbandingan  kinerja  tiga teknik  FMADM,  yakni  FSAW,  FTOPSIS,  dan  FSAW- TOPSIS, untuk perumusan model pendukung keputusan yang memberikan  alternatif  solusi  terbaik  dalam  penentuan  skala potensi  kewirausahaan  mahasiswa  berdasarkan  variabel  TPB yang diturunkan dari PDDikti.
Penelitian  ini  sangat  strategis  karena  dilakukan  pada PDDikti  yang  merupakan  standar  nasional,  sehingga  hasil penelitian dapat menjadi model untuk diterapkan di perguruan tinggi  lain.  Hasil  penelitian  membantu  pimpinan  perguruan tinggi  atau  individu  mahasiswa  mengetahui  tingkat  potensi kewirausahaan  berdasarkan  sikap-sikap  yang  memengaruhi aktivitas entrepreneurial ,  kegiatan  akademik,  serta  aktivitas mahasiswa  dalam  kegiatan-kegiatan  kewirausahaan  yang terprogram  dan  difasilitasi  perguruan  tinggi.  Pimpinan perguruan  tinggi  dapat  mengevaluasi  efektifitas  penyeleng- garaan  program-program  kewirausahaan  dan  menyediakan lingkungan  kondusif  untuk  meningkatkan  intensi  kewira- usahaan  yang  bertujuan  membentuk  perilaku  kewirausahaan mahasiswa sejak dari perguruan tinggi.
II. U SULAN T EKNIK P ENENTUAN P OTENSI K EWIRAUSAHAAN Eksperimen ini mengusulkan sebuah model komputasi untuk membangkitkan  dan  memberi  bobot  pada  kriteria-kriteria pengambilan keputusan dengan dukungan data-data yang tidak lengkap  ( incomplete ),  bersifat  kualitatif,  dan  ambigu berdasarkan  variabel-variabel  pada  TPB.  Variabel  TPB digunakan  sebagai  dasar  pemetaan  atribut-atribut database PDDikti sebagai pembentuk dataset .
Dataset eksperimen  yaitu  data  transaksi  akademik mahasiswa program sarjana kelompok Saintek angkatan 2009 sampai  2014  yang  bersumber  dari  PDDikti.  Metode eksperimen yang diusulkan mengacu pada pendekatan teknik FMADM  [20]  dengan  penambahan  penerapan  TPB  sebagai referensi penentuan variabel-variabel dataset eksperimen dan data ground-truth serta menambahkan dua tahap uji statistik. Uji  statistik  yang  pertama  bertujuan  untuk  mengevaluasi kelayakan dataset eksperimen,  sedangkan  uji  yang  kedua bertujuan  mengevaluasi  beberapa  teknik  FMADM  untuk menentukan  pendekatan  yang  paling  sesuai  dengan  tujuan eksperimen. Diagram alir penelitian disajikan pada Gbr. 1.
Eksperimen  dilakukan  dalam  tiga  tahap.  Tahap  1  adalah penyiapan data yang bertujuan membentuk dataset dan ground- truth, yang terdiri  atas  kegiatan-kegiatan pre-processing , seleksi  atribut,  membentuk dataset dan  menentukan ground- truth .  Kegiatan pre-processing diawali  dengan  mempelajari struktur dan fungsi setiap tabel pada database PDDikti untuk menentukan tabel-tabel yang dibutuhkan, yaitu tabel-tabel yang menyimpan  konten  data  induk  dan  transaksi  akademik mahasiswa  serta  tabel-tabel  master  terkait.  Langkah selanjutnya  adalah  merancang  relasi  antar  tabel  untuk membentuk file datar. File datar  yang  terbentuk  bersifat multiatribut  dan  tidak  semua  atribut  relevan  dengan  tujuan eksperimen,  sehingga  perlu  dilakukan  seleksi  atribut  untuk merancang dataset yang  sesuai  tujuan  eksperimen  serta mempersempit dimensi pengolahan data.
Penentuan ground-truth berfungsi sebagai data pembanding untuk menguji hasil eksperimen. Perancangan dataset , seleksi atribut,  dan  penentuan ground-truth mengacu  pada  variabel- variabel  serta  persamaan-persamaan  pada  TPB . TPB  sangat sesuai  digunakan  untuk  menjelaskan  berbagai  perilaku  di dalam  kewirausahaan  [1],  sebagaimana  diilustrasikan  dalam Gbr. 2.
A B disebut  sikap  yang  merupakan  suatu  faktor  dalam  diri seseorang  yang  dipelajari  untuk  memberikan  respons  positif
atau  negatif  pada  penilaian  terhadap  sesuatu  yang diberikan. Sikap diformulasikan pada (1) [21].
A B   b i e i (1)
dengan
 = proporsi A B = sikap terhadap B b = keyakinan e = evaluasi
i = indeks.
Sikap  kewirausahaan  mahasiswa  sangat  tergantung  pada kuatnya  keyakinan  bahwa  kewirausahaan  akan  memberikan keuntungan mahasiswa tersebut.
SN  disebut  norma  subjektif  yang  merupakan  persepsi seseorang tentang pemikiran orang lain yang akan mendukung atau  tidak  mendukun gnya  dalam  melakukan  sesuatu. Norma subjektif  mengenai  suatu  perilaku  akan  tinggi  apabila keyakinan normatif maupun motivasi untuk memenuhi harapan orang-orang yang berhubungan secara vertikal ini sama-sama tinggi.  Norma  subjektif  diformulasikan  pada  (2)  sebagai berikut [21], [22].
SN   n i m i (2)
dengan
 = proporsi
Gbr. 1 Diagram alir penelitian potensi kewirausahaan mahasiswa.
Gbr. 2 Theory of Planned Behavior [1].
SN = norma subjektif;
n = keyakinan normatif
m = motivasi
i = indeks.
Norma  subjektif  kewirausahaan  mahasiswa  akan  tinggi apabila keyakinan normatif maupun motivasi untuk memenuhi harapan dosen/program studi/fakultas sama-sama tinggi.
PBC  disebut  sebagai  kontrol  perilaku,  yaitu  persepsi individu  mengenai  mudah  atau  sulitnya  mewujudkan  suatu perilaku tertentu [21]. Kontrol perilaku diformulasikan pada (3).
PBC   c i p i (3)
dengan
 = proporsi
PBC = kontrol perilaku
c = faktor kontrol
p = kekuatan pengaruh faktor kontrol;
i = indeks.
Kontrol  perilaku  berwirausaha  akan  meningkat  seiring dengan  keyakinan  mahasiswa  bahwa  mahasiswa  tersebut memiliki kompetensi kewirausahaan yang baik disertai dengan adanya fasilitas.
Penelitian  kewirausahaan  berdasarkan  TPB telah  berkem- bang pesat dalam 20 tahun terakhir dan memberikan kontribusi terhadap pemahaman  perilaku kewirausahaan [23].  Beberapa penelitian  tentang  kewirausahaan  di  kalangan  mahasiswa menyimpulkan  bahwa  variabel-variabel attitude , subjective norms , dan perceived behavioral control berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  minat  kewirausahaan  yang  pada akhirnya mampu membentuk perilaku kewirausahaan [2], [24], [25].  Variabel  lain  yang  berpengaruh  adalah  sosiodemografi dan kontekstual [4] serta pendidikan kewirausahaan [26]-[31]. Selanjutnya  setelah  diteliti  lebih  lanjut,  di  antara  variabel- variabel  tersebut, attitude merupakan  variabel  yang mempunyai  pengaruh  paling  kuat  [2],  karena attitude mempunyai  dimensi  kognitif  dan  afektif  yang  memberikan dampak yang berbeda terhadap minat kewirausahaan [32].
Dalam  makalah  ini,  tiga  variabel  TPB  digunakan  sebagai acuan untuk menentukan atribut-atribut pada database PDDikti yang  relevan,  dengan  simulasi  kasus  penentuan  klasifikasi potensi kewirausahaan mahasiswa sebagai berikut.
 Klasifikasi  Cukup  Berpotensi  apabila  indeks  variabel sikapnya rendah (bukan penerima beasiswa, bukan aktivis, dan  berasal  dari  jalur  pendaftaran  tanpa  tes);  indeks variabel  norma  subjektifnya  sedang  (prestasi  akademik memuaskan,  berlatar  belakang  keluarga  bukan wirausahawan,  penghasilan  orang  tua  per  bulan  kurang dari  3  juta);  indeks  variabel  kontrol  perilakunya  tinggi (anggota Inkubator Bisnis dan peserta PKM).
 Klasifikasi  Berpotensi  apabila  indeks  variabel  sikapnya tinggi  (penerima  beasiswa  dan  berasal  dari  jalur pendaftaran reguler); indeks variabel norma subjektifnya sedang  (memiliki  prestasi  akademik  sangat  memuaskan, berlatar  belakang  keluarga  bukan  wirausahawan, penghasilan orang tua per bulan 3-5 juta); indeks variabel
kontrol  perilakunya  sedang  (bukan  anggota  Inkubator Bisnis dan peserta PKM).
 Klasifikasi  Sangat  Berpotensi  apabila  indeks  variabel sikapnya  tinggi  (penerima  beasiswa,  aktivis,  dan  berasal dari jalur pendaftaran reguler); indeks norma subjektifnya tinggi  (memiliki  prestasi  akademik cumlaude ,  berlatar belakang  keluarga  bukan  wirausahawan,  penghasilan orang  tua  per  bulan  5-7  juta);  indeks  variabel  kontrol perilakunya tinggi (anggota Inkubator Bisnis dan peserta PKM).
Selanjutnya,  simulasi  klasifikasi  potensi  kewirausahaan mahasiswa dimodelkan dengan (4) dan (5).
𝑓 𝜇_𝑠𝑖𝑘𝑎𝑝 𝐴_ 𝑖 ∈ 1. .3     °𝜇_𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑘𝑡𝑖𝑓 𝐴_ 𝑗 ∈ 4. .12     °𝜇_𝑝𝑒𝑟𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢 𝐴_ 𝑘 ∈ 13,14 𝜇 𝑦 (4) 𝑦 ∈ 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 , 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖, 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 , 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 , 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 . (5)
Tahap  2  eksperimen  ini  adalah  mengoperasikan  teknik MADM yang dikombinasikan dengan logika fuzzy pada dataset eksperimen  untuk  mencari  alternatif-alternatif  keputusan terbaik. Kombinasi teknik MADM dan logika fuzzy (FMADM) ini bertujuan agar model yang diusulkan dapat menghasilkan gambaran yang pasti tentang potensi kewirausahaan mahasiswa berdasarkan informasi-informasi yang bersifat ambigu, samar- samar, dan tidak lengkap yang didapatkan dari PDDikti.
Teknik FMADM yang dioperasikan yakni FSAW, FTOPSIS, dan FSAW-TOPSIS. Teknik FSAW dikenal sebagai kombinasi pembobotan linear atau metode penilaian yang paling umum digunakan  untuk  membuat  keputusan  multiatribut  yang sederhana  [33].  Konsep  dasarnya  adalah  untuk  menemukan peringkat kinerja tertimbang pada setiap alternatif pada semua atribut.
Teknik  FSAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks deskripsi  ke  skala  yang  proporsional  untuk  semua  penilaian alternatif.  Persamaan  (6)  yang  dinormalisasi  adalah  sebagai berikut [34].
𝑟 ij ij Max x ij jika j adalah atribut keuntungan
Min x ij x ij jika j adalah atribut biaya (6)
dengan r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif keputusan.
Teknik  FTOPSIS  merupakan  teknik  multikriteria  untuk mengidentifikasi solusi dari alternatif terbatas. Prinsip dasarnya adalah  bahwa  alternatif  yang  dipilih  harus  memiliki  jarak terpendek dari solusi positif ideal dan jarak terjauh dari solusi negatif  yang  ideal  [33].  FTOPSIS  banyak  digunakan  karena konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis  yang  sederhana.  Adapun  langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS yakni membuat matriks  keputusan  yang  ternormalisasi,  membuat  matriks
ISSN 2301 - 4156
keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot,  menentukan  matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif, menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif, serta menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif [35]. FTOPSIS membutuhkan rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang ternormalisasi sesuai dengan (7).
𝑟 ∑ (7) ) ..., , , ( ) ..., , , ( 2 1 2 1            n n ij i ij y y y A y y y A r w y . (8)
Solusi  ideal  positif A + dan  solusi  ideal  negatif A − dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi ( y ij ) seperti pada (8). Untuk jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif ditunjukkan pada (9). Adapun nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( V i )  ditunjukkan  pada (10).
𝐷 ∑ 𝑦 𝑦 ; 𝐷 ∑ 𝑦 𝑦 .  (9)
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih dipilih.
𝑉 . (10)
Teknik FSAW-TOPSIS menerapkan penggabungan teknik FSAW  dan  teknik  FTOPSIS  sebagai  solusi  pendukung pengambilan  keputusan  potensi  kewirausahaan  mahasiswa. Teknik FSAW digunakan untuk mencari matriks ternormalisasi untuk  setiap  atribut,  sedangkan  teknik  FTOPSIS  digunakan untuk mencari solusi atau alternatif yang dipilih.
Pseudocode pada Gbr. 3 merupakan usulan dalam makalah ini  untuk  mengenali  potensi  kewirausahaan  dengan  mengga- bungkan  FSAW  dan  FTOPSIS.  Pada  langkah  berikutnya, output yang berupa alternatif keputusan hasil dari kombinasi logika fuzzy dengan  setiap  teknik  tersebut  dievaluasi  dengan dua  jenis  uji  statistik.  Uji  yang  pertama  bertujuan  untuk mengevaluasi  kelayakan dataset terhadap  alternatif-alternatif keputusan  dengan  cara  mengukur  tingkat  keragaman dataset menggunakan Standar Deviasi Relatif (SDR). SDR digunakan untuk melihat tingkat ketelitian suatu metode [36]. Nilai SDR yang  lebih  kecil  menunjukkan  semakin  tinggi  presisi pengukuran.  Nilai  SDR  didapatkan  dengan  melakukan pembagian  nilai  standar  deviasi  preferensi  relatif  dari  setiap alternatif  masing  masing  metode  dengan  nilai  rata-ratanya, untuk kemudian dikalikan 100%.
𝑆𝐷𝑅 𝑆𝐷/𝑋 𝑥 100% . (11)
1 Initiation: dataset = 𝑥 𝑚, 𝑛 // matriks input x berisi sejumlah baris m mahasiswa dan n menunjukkan kriteria A1-A14 2 vektor bobot = 𝑤 𝑛 // array w berisi bobot per kriteria sesuai dengan nilai Tabel I 3 vektor boolean = 𝑘 𝑛 //  array  k  menjadi  penanda  kriteria  A1-A14  sebagai  atribut keuntungan atau atribut biaya // Blok Teknik FSAW // menghitung nilai 𝑟 menurut Persamaan (6) 4 𝑚𝑎𝑥𝑥 𝑚𝑎𝑥 𝑥 //  fungsi  yang  mengembalikan  nilai  maksimum  per  kolom, maxx adalah array berisi n item 5 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 //  fungsi  yang  mengembalikan  nilai  minimum  per  kolom, minx adalah array berisi n item 6 for 𝑗 1 … 𝑛 7 if 𝑘 𝑗 1
// kriteria Aj adalah atribut keuntungan 8 𝑟 : , 𝑗 𝑥 : , 𝑗 /𝑚𝑎𝑥𝑥 𝑗 // hitung semua data mahasiswa pada kolom Aj 9 Else // kriteria Aj adalah atribut biaya 10 𝑟 : , 𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑗 /𝑥 : , 𝑗 // Blok Teknik FTOPSIS // menggunakan nilai 𝑟 menurut Persamaan (6) 11 for 𝑗 1 … 𝑛 𝑦 : , 𝑗 𝑤 𝑗 𝑟 : , 𝑗
// menghitung nilai 𝑦 menurut Persamaan (8) 12 for 𝑗 1 … 𝑛 // hitung solusi ideal positif 𝐴 dan negatif 𝐴 13 if 𝑘 𝑗 1 // Aj adalah atribut keuntungan 14 𝐴_𝑝𝑙𝑢𝑠 𝑗 max  𝑦 : , 𝑗 // menghitung nilai maksimum pada kolom 𝑦 : , 𝑗 15 𝐴_𝑚𝑖𝑛 𝑗 max  𝑦 : , 𝑗 16 else // Aj adalah atribut biaya 17 𝐴_𝑝𝑙𝑢𝑠 𝑗 min  𝑦 : , 𝑗 // menghitung nilai minimum pada kolom 𝑦 : , 𝑗 18 𝐴_𝑚𝑖𝑛 𝑗 min  𝑦 : , 𝑗
19 for 𝑖 1 … 𝑚 // menghitung sejumlah mahasiswa sesuai Pers. (9) 20 𝑡𝑒𝑚𝑝 0;  𝑡𝑒𝑚𝑝 0; 21 for 𝑗 1 … 𝑛 22 𝑡𝑒𝑚𝑝 𝑡𝑒𝑚𝑝 𝐴_𝑝𝑙𝑢𝑠 𝑗 𝑦 𝑖, 𝑗 23 𝑡𝑒𝑚𝑝 𝑡𝑒𝑚𝑝 𝑦 𝑖, 𝑗 𝐴_𝑚𝑖𝑛 𝑗 24
𝑡𝑒𝑚𝑝 ← 𝑠𝑞𝑟𝑡 𝑡𝑒𝑚𝑝 ^2 25
𝐷_𝑝𝑙𝑢𝑠 𝑖 𝑡𝑒𝑚𝑝 26 𝑡𝑒𝑚𝑝 ← 𝑠𝑞𝑟𝑡 𝑡𝑒𝑚𝑝 ^2 27
𝐷_𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑡𝑒𝑚𝑝
28 𝑉 𝐷_𝑚𝑖𝑛 𝑖 / 𝐷_𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝐷_𝑝𝑙𝑢𝑠 𝑖 // menghitung dengan Persamaan (10)
Gbr. 3 Pseudocode teknik FSAW-TOPSIS.
Perbandingan  beberapa  teknik  FMADM  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  uji  korelasi rank Spearman  [37]. Pengukuran  korelasi rank Spearman  dilakukan  karena  dalam kasus  ini,  sebagian  besar  peringkat  skor  dalam  tiga  teknik FMADM  berbeda  dan  menggunakan  data  berskala  ordinal. Koefisien  korelasi rank Spearman  menunjukkan  kekuatan hubungan beberapa teknik FMADM yang dbandingkan. Untuk mendapatkan nilai rs , digunakan (12).
𝑟𝑠 1 ∑ (12)
dengan rs = koefisien korelasi Spearman ∑ 𝑑 = total kuadrat selisih antar ranking
n = jumlah sampel penelitian.
Uji kedua bertujuan  mengevaluasi  kelayakan  setiap  teknik FMADM  dalam  menghasilkan  alternatif-alternatif  keputusan yang  paling  sesuai  dengan  tujuan  eksperimen.  Evaluasi dilakukan  dengan  uji  Friedman  dan Hamming distance .  Uji Friedman  termasuk  dalam  uji  nonparametrik  yang  tidak membutuhkan asumsi  distribusi  normal  dan  varians  populasi tidak diketahui.  Uji Friedman digunakan karena teknik yang diuji jumlahnya lebih dari dua dan skala data berbentuk ordinal.
  ) 1 )( 3 ( ) ( ) 1 )( ( 12 1 2 2             k n R x k nxk k j j r  (11)
dengan 𝜒 = nilai khai-kuadrat jenjang dua arah Friedman R j = jumlah peringkat pada kolom ke-j
n = jumlah sampel
k = banyaknya kelompok sampel
1,3,12 = konstanta.
Sebelum digunakan untuk penentuan potensi kewirausahaan mahasiswa, hasil komputasi setiap teknik FMADM dievaluasi dengan metode Hamming distance. Evaluasi dilakukan karena hasil komputasi berpotensi menghasilkan urutan alternatif yang berbeda dengan data ground-truth- nya, yang disebabkan oleh informasi yang diperoleh kurang lengkap, tidak konsisten, dan ambigu.  Dengan  metode Hamming distance, akan  diketahui jarak  perbedaan  posisi  setiap  alternatif  keputusan  yang dihasilkan  oleh  komputasi  teknik-teknik  FMADM  terhadap ground-truth . Semakin  dekat  jarak  yang  dihasilkan,  maka tingkat kesamaan data semakin dekat, dan sebaliknya. Teknik FMADM  yang  paling  baik  memiliki  persentase  ketidak- sesuaian terkecil dibandingkan dengan ground-truth . Tahap  3  eksperimen  adalah  mengevaluasi  kinerja  teknik FMADM  menggunakan Mean Squared Error (MSE),  yakni menghitung  nilai  rata-rata  kuadrat  kesalahan  dari  perbedaan nilai-nilai perkiraan (hasil komputasi) dengan nilai-nilai aktual ( ground-truth )  untuk  setiap  teknik  FMADM.  Nilai  MSE merepresentasikan  tingkat  kesalahan  ( error rate )  model, sehingga  semakin  kecil  nilai  MSE  mencerminkan  kinerja model yang semakin baik. Jika y i adalah skor aktual potensi kewirausahaan  mahasiswa  ke- i ( i =1,2,..., n ), ŷ i adalah  nilai perkiraan  skor  potensi  kewirausahaan  mahasiswa  ke- i ,  maka nilai  MSE  dari  sekelompok  data  mahasiswa  berukuran n didefinisikan dalam (12) [38].
Gbr. 4 Tabel relasi dataset PDDikti. 2 1 1 ˆ ( ) n i i i MSE y y n     (12)

## III. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Preprocessing dan Perancangan Dataset
PDDikti adalah kumpulan data penyelenggaraan perguruan tinggi yang terintegrasi secara nasional yang berisi data-data induk perguruan tinggi, aktivitas perkuliahan mahasiswa, serta kegiatan-kegiatan  penelitian  dan  pengabdian  kepada masyarakat  milik  dosen.  PDDikti  berfungsi  sebagai  sumber informasi pendidikan tinggi nasional yang harus mudah diakses oleh stakeholder, sebagai  perwujudan  prinsip  transparansi dalam  pengelolaan  perguruan  tinggi.  Secara  logis,  PDDikti dapat digambarkan sebagai kumpulan tabel penyimpanan data yang saling berelasi membentuk satu kesatuan.
Berdasarkan hasil pemahaman tabel-tabel database PDDikti dan  fungsinya,  diperoleh  enam  tabel  yang  digunakan  untuk membentuk dataset , yakni tiga tabel master (mst_mahasiswa, mst_mahasiswa_pt, mst_ mata_kuliah) dan tiga tabel transaksi (trn_kuliah_mahasiswa, trn_kelas_kuliah, trn_nilai). Selanjutnya,  tabel-tabel  tersebut  direlasikan  dengan  tabel master  program  kreativitas  mahasiswa  dan  tabel  master beasiswa,  membentuk  tabel dataset dengan  menggunakan notasi SQL (Gbr. 4).
Tabel dataset ini  bersifat  multiatribut  dan  sudah merepresentasikan  entitas  mahasiswa  yang  mempunyai keterkaitan  dengan  kegiatan  kewirausahaan.  Untuk mempersempit dimensi pengolahan data serta memilih atribut- atribut  yang  relevan  dengan  tujuan  eksperimen,  langkah
ISSN 2301 - 4156
selanjutnya  adalah  melakukan  seleksi  atribut.  Seleksi  atribut dilakukan  dengan  memetakan  variabel-variabel  TPB  dengan atribut-atribut  pada dataset PDDikti.  Berdasarkan  penelitian tentang  kewirausahaan  mahasiswa,  terbukti  bahwa  variabel- variabel TPB berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat kewirausahaan  yang  mampu  membentuk  perilaku  kewira- usahaan [2], [24], [25].
Dalam konteks kewirausahaan mahasiswa, variabel-variabel TPB yang berpengaruh yaitu variabel sikap yang memengaruhi aktivitas  entrepreneurial  [2],  [3]  yang  direpresentasikan  oleh atribut-atribut: status beasiswa, status aktivis dan jalur masuk; variabel  norma  sosial  yang  diartikan  sebagai  dukungan akademik  [4]  yang  direpresentasikan  oleh  atribut-atribut: pekerjaan dan penghasilan orang tua; IPK serta nilai-nilai mata kuliah  yang  berhubungan  dengan  variabel  kontrol  perilaku diwujudkan  dalam  aktivitas  mahasiswa  dalam  kegiatan- kegiatan  kewirausahaan  yang  terprogram  dan  difasilitasi perguruan  tinggi  [7],  yang  direpresentasikan  oleh  atribut- atribut: status keanggotaan inkubator bisnis dan status PKM. Karena potensi kewirausahaan tidak dapat diekspresikan dalam istilah  biner  (ya  atau  tidak),  maka  atribut-atribut  yang menentukan potensi kewirausahaan tersebut dalam komputasi selanjutnya  diekspresikan  dalam  bilangan fuzzy ,  sehingga memungkinkan  atribut  tersebut  dapat  bernilai  antara  ya  dan tidak.  Hasil  pemetaan  variabel-variabel  TPB  pada  atribut- atribut pada dataset tersaji pada Gbr. 5.
Masing-masing  kriteria  dibuat  suatu  variabel  yang  telah ditetapkan  akan  diubah  dalam  bilangan fuzzy .  Dari  Gbr.  6, bilangan-bilangan fuzzy dikonversikan ke bilangan crisp : Tidak Berpotensi (TB) = 0; Kurang Berpotensi (KB) = 0,25; Cukup Berpotensi  (CB)  =  0,5;  Berpotensi  (B)  =  0,75,  dan  Sangat Berpotensi (SB) = 1.
Fungsi  keanggotaan  setiap  kriteria  direpresentasikan menggunakan bilangan fuzzy dengan TB = (0,00; 0,00; 0,25); KB = (0,00; 0,25; 0,50); CB = (0,25; 0,50; 0,75); B = (0,50; 0,75; 1,00), dan SB = (0,75; 1,00; 1,00).

## Gbr. 6 Fungsi keanggotaan tiap kriteria.
Bobot untuk kriteria dan tingkat kesesuaian masing-masing alternatif dievaluasi dengan kriteria. Kriteria  keputusan  yang diberikan  oleh  pengambil  keputusan  dinilai  untuk  menilai tingkat  potensi  kewirausahaan  mahasiswa.  Tingkat  kriteria kesesuaian dan alternatif keputusan ditunjukkan pada Tabel I.
Data ground-truth eksperimen  ini  adalah  hasil  operasi  (4) dan (5) pada dataset dengan indeks pembobotan atribut yang mengacu pada TI. Setelah dataset dan ground-truth ditetapkan, tahap  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  beberapa teknik  FMADM  serta  mengevaluasi  hasilnya  menggunakan metode  statistik  untuk  menentukan  alternatif  solusi  terbaik serta paling layak dan sesuai dengan tujuan eksperimen ini.

## B. Implementasi Teknik FMADM
1) Teknik FSAW: Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada teknik FSAW adalah menentukan matriks keputusan fuzzy dan melakukan  normalisasi  matriks  keputusan fuzzy .  Selanjutnya menentukan  matriks  keputusan  dinormalisasi  tertimbang menggunakan  nilai-nilai  penting  dari  setiap  kriteria,  lalu menggabungkan  peringkat  kinerja  dengan  memperhatikan semua  kriteria  untuk  setiap  alternatif  serta  mengurutkan peringkat  alternatif  menggunakan  rumus defuzzification . Hasilnya adalah nilai preferensi seperti disajikan pada Tabel II.
2) Teknik FTOPSIS: Langkah  pertama  pada  teknik FTOPSIS adalah menentukan nilai rating kinerja untuk kriteria
Gbr. 5 Pemetaan variabel TPB.
dan alternatif serta menghitung peringkat fuzzy agregat untuk alternatif  dan  bobot fuzzy agregat  untuk  kriteria.  Kemudian menghitung  matriks  keputusan fuzzy yang  dinormalisasi  dan matriks keputusan fuzzy dinormalisasi tertimbang. Selanjutnya, menentukan solusi ideal fuzzy positif (SIFP) dan solusi ideal fuzzy negatif  (SIFN),  serta  menghitung  jarak  dari  setiap alternatif  ke  SIFP  dan  ke  SIFN.  Dan  tahap  selanjutnya menghitung  koefisien preferensi untuk setiap  alternatif,  serta mengurutkan alternatifnya, seperti pada Tabel II.
3) Teknik FSAW-TOPSIS: Teknik  ini  menggabungkan teknik FSAW dan teknik FTOPSIS sebagai solusi pendukung pengambilan  keputusan  potensi  kewirausahaan  mahasiswa. Teknik FSAW digunakan untuk mencari matriks ternormalisasi untuk setiap atribut, sedangkan teknik FTOPSIS untuk mencari solusi atau alternatif yang dipilih.
Sebelum menentukan solusi alternatif terbaik, kegiatan yang dilakukan  adalah  mengevaluasi  kelayakan dataset terhadap alternatif-alternatif  keputusan  dengan  SDR  dan  korelasi Spearman  serta  mengevaluasi  kinerja  setiap  teknik  FMADM dalam menghasilkan alternatif-alternatif keputusan yang paling sesuai  dengan  tujuan  eksperimen  ini  menggunakan  uji Friedman dan Hamming distance .
T ABEL II

## N ILAI P REFERENSI T EKNIK FMADM
Ranking ID Mahasiswa Nilai FSAW FTOPSIS FSAW- TOPSIS 1 M056 0,6375 0,7779 0,8341 2 M153 0,5875 0,7349 0,7143 3 M199 0,5875 0,7234 0,7135 ... ... ... ... ... 215 M186 0,3750 0,3411 0,3394 216 M185 0,3688 0,3361 0,3306

## T ABEL III K OEFISIEN K ORELASI R ANK S PEARMAN T EKNIK FMADM
FSAW  FTOPSIS FSAW-
TOPSIS FSAW Correlation Coefficient 1,000 0,998 0,998 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 n 216 216 216 FTOPSIS Correlation Coefficient 0,998 1,000 1,000 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 n 216 216 216 FSAW- TOPSIS Correlation Coefficient 0,998 1,000 1,000 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 n 216 216 216

## C. Evaluasi Data
Evaluasi  data  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai preferensi relatif setiap alternatif dari ketiga teknik FMADM. Metode untuk mendapatkan solusi alternatif terbaik dilakukan dengan mencari nilai SDR menggunakan (9). Nilai SDR untuk teknik  FSAW  adalah  8,84%,  FTOPSIS  adalah  13,78%,  dan teknik FSAW-TOPSIS adalah 12,89%.
Sebagian besar peringkat skor pada ketiga teknik FMADM berbeda, sehingga diperlukan uji korelasi rank Spearman untuk membandingkannya.  Koefisien  korelasi rank Spearman menunjukkan  kekuatan  hubungan  tiga  teknik  FMADM  yang dibandingkan. Dengan  menggunakan (10), koefisien korelasi rank Spearman  ketiga  teknik  FMADM  dapat  diekspresikan dalam Tabel III.
Tabel III menunjukkan bahwa ada korelasi yang signifikan secara  statistik  antara  ketiga  teknik  FMADM,  sehingga kenaikan  dan  penurunan  skor  dalam  satu  teknik  terkait  erat dengan peningkatan atau penurunan pada teknik lainnya. Hasil evaluasi data menggunakan uji statistik SDR dan korelasi rank Spearman menunjukkan bahwa dataset layak digunakan pada ketiga teknik FMADM.
D. Evaluasi Model
Evaluasi model pengurutan ( ranking ) potensi kewirausahaan mahasiswa  dilakukan  dengan  uji  Friedman.  Uji  Friedman digunakan karena teknik yang diuji jumlahnya lebih dari dua dan  skala  data  berbentuk  ordinal.  Pengujian  dengan  uji Friedman menghasilkan nilai mean rank potensi kewirausaha- an  mahasiswa  untuk  masing-masing  teknik  FMADM  yang
T ABEL I T ABEL P EMBOBOTAN K RITERIA Variabel TPB Atribut Himpunan Fuzzy Bobot Sikap Status Beasiswa  Beasiswa 1 Bukan Beasiswa 0,25 Status Aktivis Aktivis 1 Bukan Aktivis 0,25 Jalur Masuk PMDK 1 Rata-rata Ijasah > 7 0,75 Reguler 0,5 Transfer 0,25 Pindahan 0 Norma Subjektif Pekerjaan OrangTua Wirausahawan 1 Bukan Wirausahawan 0,25 Penghasilan OrangTua > 10 Jt 1 7-10 Jt 0,75 5-7 Jt 0,5 3-5 Jt 0,25 < 3 Jt 0 IPK Dengan Pujian 1 Sangat Memuaskan 0,75 Memuaskan 0,5 Lulus 0,25 Nilai-Nilai  Mata Kuliah A 1 B 0,75
C 0,5
D 0,25 E 0 Kontrol Prilaku Status Inkubator Bisnis Anggota 1 Bukan Anggota 0,25 Status PKM Pimnas 1 Didanai 0,75 Mengajukan 0,5
ISSN 2301 - 4156
digunakan  yaitu mean rank untuk  teknik  FSAW  =  1,41, FTOPSIS = 1,64, dan FSAW-TOPSIS = 2,96. Dengan uji statistik didapatkan nilai chi square = 303,701 dan asymp sig 0,00.  Hasil  uji  signifikansi chi square menunjukkan bahwa sig < 0,05, sehingga disimpulkan bahwa tiga teknik FMADM yang digunakan memberikan perbedaan signifikan  nilai  rata-rata rank potensi  kewirausahaan mahasiswa. Dan berdasarkan nilai mean rank , metode FSAW- TOPSIS mendapat respons paling tinggi, yaitu 2,96.
Penentuan  potensi  kewirausahaan  mahasiswa  dengan  tiga teknik FMADM menghasilkan urutan alternatif yang berbeda dengan  data ground-truth . Hal  ini kemungkinan  dikarenakan informasi yang diperoleh kurang lengkap, tidak konsisten, dan ambigu.  Metode Hamming distance digunakan  untuk menghitung  beda  posisi ranking alternatif  data ground-truth potensi  kewirausahaan  mahasiswa  dengan  perhitungan menggunakan  tiga  teknik  FMADM.  Teknik  FMADM  yang paling baik memiliki persentase ketidaksesuaian terkecil jika dibandingkan  dengan ground-truth .  Hasil  uji Hamming distance pada ketiga teknik FMADM memberikan nilai pada teknik FSAW = 0,99, FTOPSIS = 0,99, dan FSAW-TOPSIS = 0,98.  Teknik  FSAW-TOPSIS  menjadi  urutan  terbaik  dengan persentase 98%.
Hasil  evaluasi  teknik  FMADM  menggunakan  metode  uji statistik Hamming distance dan Friedman menunjukkan bahwa dalam  kasus  penentuan  potensi  kewirausahaan  mahasiswa, teknik  FSAW-TOPSIS  mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik dibanding teknik FSAW dan teknik FTOPSIS.

## E. Uji Akurasi
Untuk menentukan keputusan solusi alternatif terbaik, tahap terakhir  dari  eksperimen  ini  adalah  uji  kinerja.  Perhitungan kinerja  teknik FMADM dilakukan  dengan MSE  berdasarkan sampel data 216 ranking terbaik pada ground-truth dan hasil teknik FMADM yang disajikan pada Gbr. 7.
Hasil  perhitungan  kinerja  ketiga  teknik  FMADM menunjukkan bahwa teknik FSAW-TOPSIS memiliki kinerja yang lebih baik, dengan nilai MSE sebesar 0,3%, dibandingkan dengan  kinerja  teknik  FTOPSIS,  yaitu  0,5%,  dan  FSAW sebesar  0,9%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  FSAW- TOPSIS menghasilkan solusi dengan tingkat kemiripan paling tinggi  terhadap ground-truth ,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai MSE terkecil sebesar 0,3%.
F. Keputusan
Pemilihan  teknik  FMADM  untuk  klasifikasi  potensi kewirausahaan  ditentukan  dari  hasil  perbandingan  kinerja ketiga teknik FMADM, ditunjukkan dalam Tabel IV.  Evaluasi terhadap kinerja ketiga teknik FMADM dalam menghasilkan alternatif-alternatif  keputusan  memberikan  hasil  berupa  nilai mean rank teknik FSAW = 1,41, FTOPSIS = 1,64, dan FSAW- TOPSIS = 2,96, serta hasil uji Hamming distance memberikan nilai pada teknik FSAW = 0,99, FTOPSIS = 0,99, dan FSAW- TOPSIS = 0,98. Sedangkan tingkat akurasi keputusan terhadap ground-truth menghasilkan MSE masing-masing teknik adalah FSAW = 0,9%, FTOPSIS = 0,5%, dan FSAW-TOPSIS = 0,3%. Dengan kata lain, teknik FSAW-TOPSIS lebih didukung oleh respons yang lebih tinggi serta tingkat ketidaksesuaian urutan yang  lebih  rendah,  sehingga  menghasilkan  alternatif  solusi dengan tingkat kemiripan paling tinggi terhadap ground-truth . Dengan  demikian,  keputusan  potensi  kewirausahaan mahasiswa  yang  paling  optimal  ditentukan  menggunakan teknik FSAW-TOPSIS.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  tampak bahwa dataset dengan empat belas kriteria sebagai representasi variabel-variabel TPB yang diekstrak dari tabel-tabel PDDikti layak digunakan dalam komputasi FMADM untuk klasifikasi potensi kewirausahaan. Hasil uji kelayakan teknik FMADM: FSAW, FTOPSIS, dan FSAW-TOPSIS, menunjukkan bahwa ketiga  teknik  tersebut  layak  digunakan  sebagai  model pengambilan  keputusan  multikriteria  kategori  atribut berdasarkan informasi-informasi yang bersifat ambigu, samar- samar,  dan  tidak  lengkap.  Pengamatan  terhadap  kinerja  tiga teknik  FMADM  tersebut  menginformasikan  bahwa  teknik FSAW-TOPSIS memiliki kinerja yang paling optimal karena didukung  oleh  respons  yang  lebih  tinggi  serta  tingkat ketidaksesuaian  urutan  yang  lebih  rendah,  sehingga menghasilkan alternatif solusi dengan tingkat kemiripan paling tinggi  terhadap ground-truth .  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa keputusan penentuan potensi kewirausahaan  mahasiswa  yang  paling  optimal  dengan menggunakan variabel-variabel TPB pada lingkungan PDDikti dapat  tercapai  dengan  teknik  FSAW-TOPSIS.  Untuk meningkatkan  akurasi  dalam  klasifikasi  menggunakan variabel-variabel TPB yang bersifat ambigu, samar-samar, dan tidak  lengkap,  penelitian  selanjutnya  dapat  difokuskan  pada metode-metode seleksi atribut.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia, karena
Gbr. 7 Kinerja teknik FMADM berdasarkan MSE.
T ABEL IV P ERBANDINGAN K INERJA T EKNIK FMADM
Teknik FMADM Mean Rank Nilai Hamming MSE FSAW 1,41 0,99 0,9% FTOPSIS 1,64 0,99 0,5% FSAW-TOPSIS 2,96 0,98 0,3%
penelitian ini berlangsung atas pendanaan dari skema beasiswa BPPDN.
R EFERENSI
[1]  I. Ajzen, “The Theory of Planned Behavior,” Org Behav Hum. Decis. Proc , Vol. 50, No. 2, hal. 179-211, 1991.
[2]  S. Karimi, J.H. Biekmans, K.N. Mahdei, T. Lans, C. Mohammed, dan M. Mulder, “Testing the Relationship Between Personality Characteristics, Contextual  Factors  and  Entrepreneurial  Intentions  in  a  Developing Country,” Int. J. Psychol. , Vol. 52, No. 3, hal. 227–240, 2015.
[3]  I.  Joseph,  “Factors  Influencing  International  Student  Entrepreneurial Intention in Malaysia,” Am. J. Ind. Bus. Manag. , Vol. 7, No. 4, hal. 424– 428, 2017.
[4]  L. Suharti dan H. Sirine, “Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Niat Kewirausahaan  (Entrepreneurial  Intention)  (Studi  terhadap  Mahasiswa Universitas  Kristen  Satya  Wacana,  Salatiga),” J. Manaj. dan Kewirausahaan , Vol. 13, No. 2, hal. 124–134, 2011.
[5]  Yohnson,  “Peranan  Universitas  dalam  Memotivasi  Sarjana  menjadi Young Entrepreneurs,” J. Manaj. Kewirausahaan , Vol. 5, No. 2, hal. 97– 111, Sep. 2003.
[6]  S. Wu dan L. Wu, “The impact of Higher Education on Entrepreneurial Intentions of University Students in China,” J. Small Bus. Enterp. Dev. , Vol. 15, No. 4, hal. 752–774, 2008.
[7]  K.R.  Suwena,  “Pentingnya  Penilaian  Potensi  Diri  Wirausaha  sebagai Pondasi untuk Mensukseskan Program Mahasiswa Wirausaha (PMW),” J. Ilmu Sos. dan Hum. , Vol. 4, No. 2, hal. 651–660, 2015.
[8]  N. Rijati, S. Sumpeno, dan M. H. Purnomo, “Multi-Attribute Clustering of  Student’s  Entrepreneurial  Potential  Mapping  Based  on  Its Characteristics  and  the  Affecting  Factors  (Preliminary  Study  on Indonesian Higher Education Database),” Proc. - ICCAE 2018 2018 10th Int. Conf. Comput. Autom. Eng. , 2018, hal. 11–16.
[9]  C.  Chen  dan  C.M.  Klein,  “An  Efficient  Approach  to  Solving  Fuzzy MADM Problems,” Fuzzy Sets Syst. , Vol. 88, No. 1, hal. 51–67, 1997.
[10] F. Al-Obeidat, A. Tubaishat, A. Dillon, dan B. Shah, “Analyzing Students’ Performance Using Multi-criteria Classification,” Cluster Comput. , Vol. 21, hal. 623–632, 2018.
[11]  G.A.M.S. Wimatsari, I.K.G.D. Putra, dan P.W. Buana, “Multi-Attribute Decision  Making  Scholarship  Selection  Using  A  Modified  Fuzzy TOPSIS,” Int. J. Comput. Sci. , Vol. 10, No. 1, hal. 309–317, 2013.
[12]  A.A.  Hartono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  Penjurusan  Siswa Terkendala  dengan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , Vol. 3, No. 3, hal. 194–200, 2014.
[13]  R.F.  de  Farias  Aires,  L.  Ferreira,  A.G.  de  Araujo,  dan  D.  Borenstein, “Student  Selection  in  a  Brazilian  University:  Using  a  Multi-criteria Method,” J. Oper. Res. Soc. , Vol. 69, No. 4, hal. 528–540, 2018.
[14]  S.M.H. Hojjati dan A. Anvary, “An Integrated SAW, TOPSIS Method for Ranking the Major Lean Practices Based on Four Attributes,” World Appl. Sci. J. , Vol. 28, No. 11, hal. 1862–1871, 2013.
[15]  P.  Wang,  Z.  Zhu,  dan  Y.  Wang,  “A  Novel  Hybrid  MCDM  Model Combining the SAW, TOPSIS and GRA Methods Based on Experimental Design,” Inf. Sci. (Ny). , Vol. 345, hal. 27–45, 2016.
[16]  H.G.H.  Selim,  “Integrating  Multi-criteria  Decision  Making  and Clustering for Business Customer Segmentation,” Ind. Manag. Data Syst. , Vol. 115, No. 6, hal. 1022–1040, 2015.
[17]  G. Kou, Y. Peng, dan G. Wang, “Evaluation of Clustering Algorithms for Financial Risk Analysis Using MCDM Methods,” Inf. Sci. (Ny). , Vol. 275, hal. 1–12, 2014.
[18]  S.-T.  Wang,  “An  Analysis  of  the  Optimal  Customer  Clusters  Using Dynamic Multi-Objective Decision,” Int. J. Inf. Technol. Decis. Mak. , Vol. 17, No. 2, hal. 547–582, 2018.
[19]  B. Rouba dan S.N. Bahloul, “A Multicriteria Clustering Approach Based on Similarity Indices and Clustering Ensemble Techniques,” Int. J. Inf. Technol. Decis. Mak. , Vol. 13, No. 4, hal. 811–837, 2014.
[20]  S. Huda, R. Sarno, dan T. Ahmad, “Fuzzy MADM Approach for Rating of Process-Based Fraud,” J. ICT Res. Appl. , Vol. 9, No. 2, hal. 111–128, 2016.
[21]  I. Ajzen, Attitudes, Personality and Behavior , 2 nd ed., New York, USA: Open University Press Mc Graw Hill Education, 2005.
[22]  M. Fishbien dan I. Ajzen, Belief, Attitude, Intention and Behaviour: An Introduction to Theory and Research , Reading, USA: Addison-Wesley, 1975.
[23]  J.  Lortie  dan  G.  Castogiovanni,  “The  Theory  of  Planned  Behavior  in Entrepreneurship Research: What We Know and Future Directions,” Int. Entrep. Manag. J. , Vol. 11, No. 4, hal. 935–957, 2015.
[24]  W.J. Aloulou, “Predicting Entrepreneurial Intentions of Final Year Saudi University  Business  Students  by  Applying  the  Theory  of  Planned Behavior,” J. Small Bus. Enterp. Dev. , Vol. 23, No. 4, hal. 1142–1164, 2016.
[25]  C.W.  Utami,  “Attitude,  Subjective  Norms,  Perceived  Behavior, Entrepreneurship  Education  and  Self-efficacy  Toward  Entrepreneurial Intention University Student in Indonesia,” Eur. Res. Stud. J. , Vol. 20, No. 2, hal. 475–495, 2017.
[26]  A.  Heuer  dan  L.  Kolvereid,  “Education  in  Entrepreneurship  and  the Theory of Planned Behaviour,” Eur. J. Train. Dev. , Vol. 38, No. 6, hal. 506–523, 2014.
[27]  F.  Liñán  dan  A.  Fayolle,  “A  Systematic  Literature  Review  on Entrepreneurial  Intentions:  Citation,  Thematic  Analyses,  and  Research Agenda,” Int. Entrep. Manag. J. , Vol. 11, No. 4, hal. 907–933, 2015.
[28]  D. Maresch, R. Harms, N. Kailer, dan B. Wimmer-Wurm, “The Impact of  Entrepreneurship  Education  on  the  Entrepreneurial  Intention  of Students in Science and Engineering Versus Business Studies University Programs,” Technol. Forecast. Soc. Change ,  Vol.  104,  hal.  172–179, 2016.
[29]  H.  Sun,  C.T.  Lo,  B.  Liang,  dan  Y.L.B.  Wong,  “The  Impact  of Entrepreneurial  Education  on  Entrepreneurial  Intention  of  Engineering Students  in  Hong  Kong” Management Decision ,  Vol.  55,  No.  7,  hal. 1371–1393, 2017.
[30]  M.  Küttim,  M.  Kallaste,  U.  Venesaar,  dan  A.  Kiis,  “Entrepreneurship Education at University Level and Students’ Entrepreneurial Intentions,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , Vol. 110, hal. 658–668, 2014.
[31]  V. Barba-Sánchez dan C. Atienza-Sahuquillo, “Entrepreneurial Intention Among Engineering Students: The Role of Entrepreneurship Education,” Eur. Res. Manag. Bus. Econ. , Vol. 24, No. 1, hal. 53–61, 2018.
[32]  C.  Botsaris  dan  V.  Vamvaka,  “Attitude  Toward  Entrepreneurship: Structure,  Prediction  from  Behavioral  Beliefs,  and  Relation  to Entrepreneurial Intention,” J. Knowl. Econ. , Vol. 7, No. 2, hal. 433–460, 2016.
[33]  I.  Kaliszewski  dan  D.  Podkopaev,  “Simple  Additive  Weighting  -  A Metamodel  for  Multiple  Criteria  Decision  Analysis  Methods,” Expert Syst. Appl. , Vol. 54, hal. 155–161, 2016.
[34]  Y.  Melia,  “Multi  Attribute  Decision  Making  Using  Simple  Additive Weighting  and  Weighted  Product  in  Investment,” Int. Acad. J. Bus. Manag. , Vol. 3, No. 2, hal. 58–72, 2016.
[35]  R.  Umar,  Sunardi,  dan  Y.B.  Fitriana,  “Taxonomy  of  Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making  Systems  in  Terms  of  Model,  Inventor  and Data Type,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res. , Vol. 8, No. 1, hal. 2568–2571, 2018.
[36]  K. Savitha dan C. Chandrasekar, “Vertical Handover Decision Schemes Using SAW and WPM for Network Selection in Heterogeneous Wireless Networks,” Glob. J. Comput. Sci. Technol. , Vol. 11, No. 9, hal. 19–24, 2011.
[37]  A.  Karami,  “Utilization  and  Comparison  of  Multi  Attribute  Decision Making Techniques to Rank Bayesian Network Options,” Univesity of Skövde, Skövde, Sweden, Master Degree Proj . hal. 1-58, 2011.
[38]  Y.  Suparman,  “Perlukah  Cross  Validation  dilakukan?  Perbandingan antara  Mean  Square  Prediction  Error  dan  Mean  Square  Error  sebagai Penaksir  Harapan  Kuadrat  Kekeliruan  Model,” Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika 2009 , 2009, hal. 833–839.