## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA UNTUK SISWA KURANG MAMPU DI SMK MUHAMMADIYAH 1 KEPANJEN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Fadhli Almu’iini Ahda (1) , Saiful Bahri (2)
STMIK ASIA MALANG
1 fadhlial@asia.ac.id, 2 saiful.bahri@gmail.com

## ABSTRAK.
Salah  satu  faktor  seseorang  tidak  bisa  melanjutkan  pendidikan  adalah  kemiskinan,  untuk  menangani  hal tersebut SMK Muhammadiyah 1 Kepanjen membuat suatu program pemberian beasiswa persemester yang ditujukan hanya bagi siswa kurang mampu, jumlah beasiswa yang akan diberikan kepada siswa sebesar 600 ribu persemester, Selama  ini  proses  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  di  SMK  Muhammadiyah  1  Kepanjen  hanya  menggunakan surat ketidak mampuan dari RT/RW dan Kelurahan setempat, hal ini sangat tidak efektif di karenakan banyak siswa yang mendapatkan beasiswa tetapi siswa tersebut tidak aktif disekolah, sering bolos sekolah, dan nilai akademiknya kurang  bagus.  Dan  ada  4  kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  ini  diantaranya,  pendapatan  orang tua, jumlah tanggungan orang tua, nilai rapor dan nilai ekstrakurikuler. Dan proses di sistem ini adalah nilai siswa akan  diseleksi  satu  persatu  terhadap  masing – masing  kreteria  yang  ditetapkan  sehingga  akan  menghasilkan rekomendasi  yang  lebih  efektif.  Dari  hasil  implementasi  program  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto rekomendasi  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  lebih  tepat  sasaran,  lebih  terkonsep,  dan  lebih  efisien.  Dari  100 data siswa sebagai contoh kasus yang di terapkan dalam program ini siswa yang mendapat beasiswa sebanyak 70 orang siswa dan ada 30 orang siswa yang tidak mendapatkan beasiswa dikarenakan tidak memenuhi syarat kriteria yang  sudah  ditetapkan.  Rekomendasi  ini  sudah  memenuhi  prosentase  yang  baik  dari  pada  sistem  yang  digunakan sebelumnya.

## Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto, Beasiswa,    kriteria, SMK Muhammadiyah 1 Kepanjen

## 1. PENDAHULUAN
Fenomena  putus  sekolah  masih  terjadi di  tengah-tengah  masyarakat  kita,  bahkan dikhawatirkan semakin meningkat seiring tingginya  angka  inflasi  di  Indonesia . Hal  ini tidak  sesuai  dengan  Pasal  26  Ayat  1  Deklarasi Universal Hak Asasi
Manusia (HAM)
menyatakan bahwa setiap orang berhak memperoleh pendidikan, serta dalam Undang-Undang  Dasar  (UUD)  1945  yang mengamanatkan  pemerintah  untuk  memberikan kesempatan  yang  seluas-luasnya  kepada  rakyat untuk menikmati pendidikan, tanpa melihat latar belakang sosial, ekonomi, gender/jenis kelamin, dan geografis. SMK Muhammdiayah
1 Kepanjen
ikut serta dalam rangka meminimalisir  fenomena  putus  sekolah  dan mempersiapkan  sumber  daya manusia  yang berkualitas,  salah  satu  faktor  yang  mendukung sumber daya tersebut adalah pendidikan formal.
Untuk mencapai tujuan tersebut SMK Muhammadiyah  1  Kepanjen  membuat  suatu program  pemberian  beasiswa  persemester  yang ditujukan  hanya  bagi  siswa  kurang  mampu, jumlah  beasiswa  yang  akan  diberikan  kepada siswa  sebesar  600  ribu  persemester,  Selama  ini proses  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  di SMK  Muhammadiyah  1  Kepanjen  hanya menggunakan  surat  ketidak  mampuan  dari RT/RW  dan Kelurahan  setempat,  hal  ini  sangat tidak  efektif  di  karenakan  banyak  siswa  yang mendapatkan  beasiswa  tetapi  siswa  tersebut tidak  aktif  disekolah,  sering  bolos  sekolah,  dan nilai  akademiknya  kurang  bagus.  Berdasarkan latar  belakang  di  atas,  maka  pada  penelitian  ini akan  dirancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  pemberian  beasiswa  untuk  siswa kurang  mampu  di  SMK  Muhammadiyah  1 Kepanjen menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.  Dimana  dengan  adanya  sistem pendukung keputusan tersebut diharapkan dapat
memberikan  rekomendasi  secara  cepat,  serta peran  algoritma fuzzy  tsukamoto yang  memiliki kemampuan  pemecahan  masalah  yang  samar – samar  atau  dari  ketidak  pastian  menjadi  pasti dengan rules algoritmanya  diharapkan  dapat menghasilkan rekomendasi pemberian beasiswa yang  merata  dan  tepat  sasaran,  dan  untuk mendukung  rekomendasi  yang  akurat  juga diperlukan  banyak  variabel  pendukungnya, diantaranya  adalah  data  pendapatan  orang  tua siswa,  keadaan  rumah,  dan  nilai  akademik siswa.

## LANDASAN TEORI

## 2 LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Beasiswa Menurut Murniasih (2009) Beasiswa
diartikan  sebagai  bentuk  penghargaan  yang diberikan kepada individu agar dapat melanjutkan  pendidikan  kejenjang  yang  lebih tinggi. Penghargaan  itu  dapat  berupa  akses tertentu  pada  suatu  institusi  atau  penghargaan berupa  bantuan  keuangan.  Pada  dasarnya, beasiswa adalah penghasilan bagi yang menerimanya.  Hal  ini  sesuai  dengan  ketentuan pasal  4  ayat  (1)  Undang-undang  PPh/2000. Disebutkan  pengertian  penghasilan  adalah tambahan  kemampuan  ekonomis  dengan  nama dan  dalam  bentuk  apa pun  yang  diterima  atau diperoleh  dari  sumber  Indonesia  atau  luar Indonesia yang dapat digunakan untuk konsumsi  atau  menambah  kekayaan  Wajib Pajak. Karena beasiswa bisa diartikan menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan penghasilan.

## 2.2 Pengertian Sistem
Menurut  Murdick (2002) Sistem  adalah seperangkat  elemen  yang  membentuk  kegiatan atau  suatu  prosedur  atau  bagian  pengolahan yang  mencari  suatu  tujuan-tujuan  bersama dengan  mengoperasikan  data  atau  barang  pada waktu  tertentu  untuk menghasilkan  informasi atau  energi  atau  barang. Menurut  L.  Ackof Sistem adalah setiap kesatuan secara konseptual atau fisik yang terdiri dari bagian-bagian dalam keadaan  saling  tergantung  satu  sama  lainnya. Mengacu  pada  beberapa  definisi  sistem  di  atas,
dapat  juga  diartikan,  sistem  adalah  sekumpulan unsur / elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi  dalam  melakukan  kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.3.1 Pengertian Sistem

## Pendukung

## Keputusan
Menurut  Hasan  (2002) SPK  dirancang untuk  mendukung  seluruh    tahap  pengambilan keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah, memilih  data  yang  relevan,  menentukan pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan  keputusan  sampai  mengevaluasi pemilihan alternative. Sistem pendukung keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung keputusan  (SPK)  yang  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan untuk memperluas kapasaitas, namun tidak untuk menggantikan penilaian.
Menurut Man dan Watson sistem pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem interaktif  yang  membantu manager dalam mengambil  keputusan  melalui  penggunaan  data dan  model  keputusan  untuk  memecahkan masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur dan tidak terstruktur (Kadarsah, 2007)

## 2.3.2 Sejarah Sistem Pendukung Keputusan
Istilah  SPK  pertama  kali  dikemukakan Oleh  G.  Anthony  Gorry  dan  Michael  S  Scoot Morton  pada  tahun  1971,  keduanya  merupakan professor MIT, USA. Saat itu mereka merasakan perlunya  suatu  pemikiran  untuk  mengarahkan penggunaan aplikasi komputer untuk membantu pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh manajemen  berdasarkan  kepada  konsep  Simon mengenai keputusan yang tersktruktur dan tidak terstrukur  juga  berdasarkan  kepada  konsep Robert  N.  Anthony  tentang  tingkat-tingkatan manajemen.

## 2.3.3 Pengambilan Keputusan
Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan adalah suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan  yang matang  dari  alternatif  yang
dihadapi  dan  pengambilan  tindakan  yang menurut  perhitungan  merupakan  tindakan  yang paling  tepat.  Sekalipun  didukung  oleh  potensi ekosistem dan aksebilitas yang serba prospektif, pengambilan  keputusan  kerap  dihadapkan  pada masalah  utama  dalam  penentuan  keputusan strategis yang sulit direalisasikan akibat persepsi yang  heterogen  sejalan  dengan  kepentingan masing-masing  individu  /  kelompok  yang terlibat dalam pengambilan keputusan. (Suryadi, 2007).

## 2.3.4 Tahap Pengambilan Keputusan
Menurut  Simon,  proses  pengambilan keputusan  meliputi  tiga  fase  utama  yaitu inteligensi,  desain,  dan  kriteria.  Ia  Kemudian menambahkan fase keempat
yakini
implementasi    menurut Turban (2005:12)
2.3.5 Komponen Penyusun Sistem Pendukung Keputusan

## Gambar 2.1 Hubungan antara tiga komponen

## Sistem Pendukung Keputusan (Turban, 2005)

## 2.4 Fuzzy
Metode Fuzzy merupakan  salah  satu  model yang mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear  yang  sangat  kompleks.  Metode  ini mula-mula  ditemukan  oleh  Prof.  Lotfi  A.Zadeh berasal  dari  Universitas  California,  Barkeley pada  tahun  1960-an.  Sistem  fuzzy  merupakan penduga  numerik  yang  terstruktur  dan  dinamis. Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen direpresentasikan  dengan  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  monoton.  Output
hasil  inferensi  masing-masing  aturan  adalah z, berupa  himpunan  biasa  (crisp)  yang ditetapkan berdasarkan -predikatnya. Hasil akhir diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobotnya. (Kusumadewi, 2002:108).

## 2.5 Fuzzy Tsukamoto
Metode  Fuzzy  Tsukamoto  merupakan salah satu metode dari Fuzzy Inference System, sistem  pengambil  keputusan.  Dalam  metode fuzzy Tsukamoto menggunakan aturan atau rules berbentuk  “sebab - akibat”  atau  “if - then”.  Setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan  fuzzy,  dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Kemudian  untuk menentukan  hasil  tegas  (Crisp  Solution) digunakan rumus penegasan (defuzifikasi) yang disebut “Metode rata - rata terpusat” atau “Metode defuzifikasi  rata-rata  terpusat  (Center  Average Deffuzzyfier) (Setiadji, 2009).
Misalkan  ada  2  variabel  input,  Var-1  (x) dan  Var-2(x),  serta  variabel  output,  Var-3(z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan  A2.  Var-2  terbagi  atas  2  himpunan  B1  dan B2, Var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan  C2  (C1  dan  C2  harus  monoton). Ada  2 aturan yang digunakan, yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1)
[R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)
Pertama-tama  dicari  fungsi  keanggotaan  dari masing-masing  himpunan  fuzzy  dari  setiap aturan,  yaitu  himpunan  A1,  B2  dan  C1 dari aturan fuzzy [R1], dan himpunan A2, B1 dan C2 dari aturan fuzzy [R2]. Aturan fuzzy R1 dan R2 dapat direpresentasikan dalam Gambar 2.6 untuk mendapatkan  suatu  nilai  crisp  Z,  dan  hasilnya seperti pada gambar 2.2

## Gambar 2.2 Inferensi Pada Fuzzy

## Tsukamoto
Metode  defuzifikasi  yang  digunakan dalam  metode  Tsukamoto  adalah  metode defuzifikasi  rata-rata  terpusat  (Center  Average
Defuzzyfier) yang dirumuskan sebagai berikut :

## = ∑ ∑

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Input
Input yang  digunakan  untuk  melakukan proses  pengambilan  keputusan  dari  beberapa alternatif adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Input
No Kriteria 1 Pendapatan Orang Tua 2 Jumlah Tanggungan Orang Tua 3 Nilai Rapor 4 Nilai Ekskul
Tabel  3.1 Perhitungan  beasiswa  pada penelitian  ini  menggunakan  4  variabel.  Tiap variabel mempunyai range yang berbeda. Range ini  digunakan  untuk  pengelompokan  nilai  dan perhitungan nilai fuzzy.

## 3.2 Analisis Kebutuhan Output
Jumlah  beasiswa  yang  akan  diberikan kepada  siswa  tergantung  nilai  yang  dihasilkan dari  perhitungan Fuzzy  Tsukamoto dengan  nilai maksimal  600  ribu  persemester.  Siswa  yang akan  diberikan  beasiswa  terbatas,  hal  ini dikarenakan semua tergantung dari jumlah dana beasiswa  yang  ada.  Dan  output  nya  dalam bentuk  perangkingan  sesuai  dengan  4  variable yang telah di inputkan.

## 3.3 Flowchart
Gambar 3.1. Flowchart Metode Fuzzy Tsukamoto
Gambar 3.2. Flowchart Alur Pembentukan Rule

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Tampilan Halaman Login
Form Login  ini    merupakan  tampilan form  yang  wajib  di  isi  bagi  user  jika  ingin menggunakan  Sistem  ini.  Sistem  ini  hanya menyediakan  untuk  3  user  yaitu  admin, kesiswaan  dan  guru.  Berikut  tampilan  form loginnya pada gambar 3.2

## Gambar 3.2. Form Login

## 4.2 Tampilan Halaman Admin
Pada tampilan admin ini terdiri dari 5 menu yaitu : Menu Home, Fuzzy, Tampilan, User dan Log  Out.  Setiap  menu  memiliki  fungsi masing-masing. Sesuai dengan gambar 3.3

## Gambar 3.3 Halaman Admin

## 4.3 Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan membandingkan perhitungan secara manual dan sistem aplikasi.

## 4.3.1 Pembentukan Rule
Tabel 2. Tabel Rule
Rule Rapor Ekskul Pendapatan Ortu
JML Tanggungan ortu Hasil R1 Rendah Rendah Rendah Sedikit Sedikit R2 Rendah Rendah Rendah Banyak Sedikit R3 Rendah Rendah Sedang Sedikit Sedikit R4 Rendah Rendah Sedang Banyak Sedikit R5 Rendah Rendah Tinggi Sedikit Sedikit R6 Rendah Rendah Tinggi Banyak Sedikit R7 Rendah Sedang Rendah Sedikit Sedikit R8 Rendah Sedang Rendah Banyak Sedikit R9 Rendah Sedang Sedang Sedikit Sedikit R10 Rendah Sedang Sedang Banyak Sedikit R11 Rendah Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R12 Rendah Sedang Tinggi Banyak Sedikit R13 Rendah Tinggi Rendah Sedikit Sedikit R14 Rendah Tinggi Rendah Banyak Banyak R15 Rendah Tinggi Sedang Sedikit Sedikit R16 Rendah Tinggi Sedang Banyak Sedikit R17 Rendah Tinggi Tinggi Sedikit Sedikit
R18 Rendah Tinggi Tinggi Banyak Sedikit R19 Sedang Rendah Rendah Sedikit Sedikit R20 Sedang Rendah Rendah Banyak Sedikit R21 Sedang Rendah Sedang Sedikit Sedikit R22 Sedang Rendah Sedang Banyak
Sedikit R23 Sedang Rendah Tinggi Sedikit Sedikit R24 Sedang Rendah Tinggi Banyak Sedikit R25 Sedang Sedang Rendah Sedikit Sedikit R26 Sedang Sedang Rendah Banyak Banyak R27 Sedang Sedang Sedang Sedikit Sedikit R28 Sedang Sedang Sedang Banyak Sedikit R29 Sedang Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R30 Sedang Sedang Tinggi Banyak Sedikit R31 Sedang Tinggi Rendah Sedikit Banyak R32 Sedang Tinggi Rendah Banyak Banyak R33 Sedang Tinggi Sedang Sedikit Sedikit R34 Sedang Tinggi Sedang Banyak Banyak R35 Sedang Tinggi Tinggi Sedikit Sedikit R36 Sedang Tinggi Tinggi Banyak Sedikit R37 Tinggi Rendah Rendah Sedikit Sedikit R38 Tinggi Rendah Rendah Banyak Banyak R39 Tinggi Rendah Sedang Sedikit Sedikit R40 Tinggi Rendah Sedang Banyak Sedikit R41 Tinggi Rendah Tinggi Sedikit Sedikit R42 Tinggi Rendah Tinggi Banyak Sedikit R43 Tinggi Sedang Rendah Sedikit Banyak R44 Tinggi Sedang Rendah Banyak Banyak R45 Tinggi Sedang Sedang Sedikit Sedikit R46 Tinggi Sedang Sedang Banyak Banyak R47 Tinggi Sedang Tinggi Sedikit Sedikit R48 Tinggi Sedang Tinggi Banyak Sedikit R49 Tinggi Tinggi Rendah Sedikit Banyak R50 Tinggi Tinggi Rendah Banyak Banyak R51 Tinggi Tinggi Sedang Sedikit Banyak R52 Tinggi Tinggi Sedang Banyak Banyak R53 Tinggi Tinggi Tinggi Sedikit Sedikit R54 Tinggi Tinggi Tinggi Banyak Banyak Jumlah  subkriteria  tanggungan  orang  tua dikalikan
dengan jumlah subriteria
ektrakurikuler  dan  hasilnya  akan dikalikan dengan  jumlah  kriteria  selanjutnya  sampai subkriteria  yang  ke  lima  sehingga  terbentuk  54 rule sesuai dengan table 2.

## 4.3.2 Data Konversi Siswa SMK 1 Muhammadiyah Kepanjen
Berikut adalah nilai variable dari data siswa yang telah dikonversi dari nilai awal menjadi nilai angka, dapat dilihat pada tabel    2 :
Tabel 3.Tabel Variable dan Range
Variabel
Range Jenis Nilai Pendapatan Orang Tua Rendah
500 rb – 1.5 jt Sedang 1 jt – 2 jt Tinggi 1.5 jt – 2.5 jt Jumlah Tanggungan Orang Tua Sedikit 0 – 3 Banyak > 3 Nilai Rapor Rendah
65 – 80 Sedang 75 – 85
Tinggi 80 – 90
Nilai Ekskul
Rendah 65 – 80 Sedang 75 – 85 Tinggi 80 – 90 Beasiswa Sedikit 0 – 300 Banyak 300 – 600

## 4.3.3 Fuzzy Tsukamoto
Tabel 4. Contoh Kasus Siswa 1
NIS RAPOR EKSKUL PENDAPATAN ORTU JUMLAH TANGGUNGAN 14186/1115 014 90.69 81
IDR
500,000.00 4 14223/1152 014 92.08 90
IDR
500,000.00 4 14197/1126 014 90.38 90 IDR 1,000,000.00 3 14209/1138 014 87 81 IDR 2,500,000.00 2
14208/1137
014 91.92 92 IDR 500,000.00 4 14192/1121 014 87.85 81 IDR 2,500,000.00 1 14192/1121 014 88.92 82 IDR 2,000,000.00 3 14191/1120 014 90.77 82 IDR 1,500,000.00
3 14189/1118 014 91 85 IDR 2,000,000.00
1 14213/1142 014
84.86 80
IDR 2, 500,000.00
5 Berdasarkan tabel tersebut maka akan dihitung nilai siswa untuk tiap rule, untuk siswa 1 dengan NIS
14186/1115014
a. Nilai Rapor Gambar 4.1 Kurva Nilai Rapor ℎ = 1 ( − 65)/80 − 65 0 < 20 65 ≤ ≤ 80 > 80 = 0 ( − 75)/(80 − 75) (85 − )/(85 − 80) > 75 75 ≤ ≤ 80 80 ≤ ≤ 85 = 0 (90 − )/(90 − 80) 1 ≤ 80 80 ≤ < 90 ≥ 90 NR_rendah =0, NR_sedang=0, NR_tinggi=1
b. Nilai Ekstrakurikuler

## Gambar 4.2 Kurva Nilai
Ekstrakurikuler ℎ = 1
( − 65)/80 − 65 0 < 20 65 ≤ ≤ 80
> 80
= 0 ( − 75)/(80 − 75) (85 − )/(85 − 80)
> 75 75 ≤ ≤ 80 80 ≤ ≤ 85 = 0
(90 − )/(90 − 80)
1 ≤ 80 80 ≤ < 90 ≥ 90 NE_rendah=0, NE_sedang=0,4, NE_tinggi=0,9 c. Pendapatan Orang Tua Gambar 4.3 Kurva Pendapatan Orang Tua ℎ = 1 (1500 − )/1500 − 500 0 < 500 500 ≤ ≤ 1500 > 1500 = 0
( − 1000)/(1500 − 1000) (2000 − )/(2000 − 1500) < 1500 1000 ≤ ≤ 1500 1500 ≤ ≤ 2000 = 0 (2500 − )/(2500 − 1500) 1 ≤ 1500 1500 ≤ < 2500 ≥ 2500
Pot_rendah =1, Pot_sedang=0,
Pot_tinggi=0
Gambar 4.4 Kurva Tanggungan Orang Tua
= 1 ( − 2)/2 0 < 2 2 ≤ ≤ 4 > 4 = 0 (4 − )/2 1 ≤ 2 2 ≤ < 4 ≥ 4 TO_sedikit= 0,67,    TO_banyak=0,33 Setelah mendapatkan nilai pada
masing-masing kriteria maka, proses selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  z,  untuk menghitung nilai z ada 2 yaitu :
= ℎ + ∗ 1 = 100000 + ∗ 1 = ℎ − ∗ 1 = 600000 − ∗ 1
Tabel 5. Hasil Perhitungan Siswa 1
Rul e Nilai Fuzzy  ( , , , , )  x z R E PO TO R1 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00
100000 0
R2 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R3 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R4 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R5 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R6 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R7 0.0 0 1.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R8 0.0 0 1.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R9 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R10 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R11 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R12 0.0
0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R13 0.0
0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R14 0.0
0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0
R15 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R16 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R17 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R18 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R19 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R20 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R21 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R22 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R23 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R24 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R25 0.0 0 1.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R26 0.0 0 1.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R27 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R28 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R29 0.0 0 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R30 0.0 0 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R31 0.0 0 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R32 0.0 0 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R33 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R34 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R35 0.0 0 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R36 0.0 0 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R37 0.4 9 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R38 0.4 9 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R39 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R40 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R41 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R42 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R43 0.4 9 1.00 0.50 0.67 0.49 346155 170415.6 R44 0.4 9 1.00 0.50 0.33 0.33 266666.7 88888.89 R45 0.4 9 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R46 0.4 9 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R47 0.4 9 1.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R48 0.4 9 1.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R49 0.4 9 0.00 0.50 0.67 0.00 100000 0 R50 0.4 9 0.00 0.50 0.33 0.00 100000 0 R51 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R52 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0 R53 0.4 9 0.00 0.00 0.67 0.00 100000 0 R54 0.4 9 0.00 0.00 0.33 0.00 100000 0
Dari  tabel  di  atas  dapat  dihitung untuk hasilnya dengan rumus
ℎ = ∑ × ℎ = 399304.5 0.83 = 473077

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka kesimpulan  yang  dapat  kita  ambil  adalah sebagai berikut :
1. Hasil pengujian
pengolahan
data menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto, dengan pengujian secara acak menggunakan  data - data  siswa  SMK Muhammadiyah  1  Kepanjen  di  semua jurusan dan kelas yang berbeda,
menghasilkan rekomendasi yang maksimal dengan presentase
keberhasilan 70%.
2. Dari  hasil  pengujian tersebut siswa  yang mendapat  beasiswa  sebanyak  70  orang siswa, dan ada 30 orang siswa yang tidak mendapatkan beasiswa dikarenakan tidak memenuhi  sayarat  atau  kriteria  yang sudah ditetapkan,  dan  ada 2  orang  siswa yang  medapatkan  beasiswa  tertinggi sebesar Rp 600.000 dengan nis 14186/1115 014 dan 14333/1115 014

## DAFTAR PUSTAKA

## [1]  Hasan,  M.  Iqbal. Pokok-Pokok  Materi
Metodologi Penelitian Dan Aplikasinya.
Ghalia Indonesia. 2002.
[2] Kadir, Abdul. Aplikasi Web Database dengan Dreamweafer dan PHP-MySql. Maha Karya, Yogyakarta. 2007.
[3] Kusumadewi, Sri. Analisis & Desain Sistem.
Fuzzy. Yogyakarta. Graha Ilmu. 2002.
[4] Mudrick, Tata, Sistem
Informasi Manajemen. Yogyakarta. 2002. [5]  Kadarsah,  Suryadi  Ali  Ramdhan. Sistem
Pendukung Keputusan. Remaja
Rosdakarya, Bandung. 2007.
[6]  Supranto,  Johannes. Teknik  Pengambilan
Keputusan. Jakarta. Rineka Cipta. 1991.
[7] Supranto, Ahmad.
Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakarta.
2002.
[8]  Suryadi  Achmad. Analisa  Manajemen Pengambilan  Keputusan.  Graha  Ilmu,
Surabaya. 2007.
[9]  Turban,  Efraim,  et  al. Decision  Support
System and Intelligent System.
Andi.
Yogyakarta. 2005