Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ)
Dimas Wahyu Wibowo 1 ,  Eka Larasati Amalia 2 1,2 Teknik Informatika, Politeknik Negeri malang
1,2 dimaswahyuwibowoster@gmail.com, ekalarasati.a@gmail.com
Abstrak− Beasiswa  adalah  bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan untuk  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh. Penentuan  penerima  beasiswa yang  dilakukan  Instansi  XYZ  saat  ini  masih  bersifat  manual.  Hal  ini  tentu memerlukan  waktu  yang  lama  dan  tingkat  akurasi  yang  rendah.  Sistem  Pendukung Keputusan  ini  mampu  membantu  memudahkan  dalam  menentukan  mahasiswa  yang layak  mendapatkan  beasiswa  secara  tepat  dan  cepat.  Penggunaan  metode  Fuzzy dalam  sistem  pendukung  keputusan  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pembobotan pada setiap kriteria yang dijadikan dasar dalam penentuan penerimaan beasiswa.
Kata kunci : Beasiswa, Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy .

## I. P ENDAHULUAN
Instansi  XYZ  setiap  tahunnya  memberikan  beasiswa  kepada  mahasiswa  yang layak  untuk  mendapatkannya.  Sesuai  dengan  peraturan  yang  telah  ditetapkan  oleh Instansi  XYZ  untuk  memperoleh  beasiswa,  maka  diperlukan  kriteria-kriteria  untuk menentukan  mahasiswa  yang  terpilih  sebagai  penerima  beasiswa.  Penentuan penerima  beasiswa  yang  dilakukan  Instansi  XYZ  saat  ini  masih  bersifat  manual. Bagian  akademik  mengurutkan  siswa  per  kriteria,  kemudian  menentukan  penerima beasiswa.  Hal  ini  tentu  memerlukan  waktu  yang  lama  dan  tingkat  akurasi  yang rendah.  Karena  dimungkinkan  adanya  pengamatan  kriteria  calon  penerima  yang terlewat.  Untuk  membantu  mengatasi  masalah  tersebut  maka  diperlukan  sebuah sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima beasiswa bagi mahasiswa yang berprestasi menggunakan metode Fuzzy .

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  Turban  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang dapat memecahkan masalah dengan kondisi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur  (Turban,  2005:1).  SPK  dapat  membantu memberikan  penilaian  terhadap  alternatif  dalam  pengambilan  keputusan.  Proses pengambilan keputusan terdiri dari tiga fase proses, yaitu:
▪ Fase intelligence atau  studi  kelayakan,  dalam  tahap  ini  dilakukan  proses identifikasi masalah
▪ Fase design atau  perancangan,  dalam  tahap  ini  memformulasikan  model yang akan digunakan dan menentukan kriteria.
▪ Fase choice atau  pemilihan,  dalam  tahap  ini  didapatkan  keluaran  berupa solusi permasalahan.
Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari tiga komponen utama yaitu:
▪ Subsistem data, merupakan komponen penyedia data yang diperlukan oleh sistem.
▪ Subsistem  model,  merupakan  komponen  yang  mengubah  data  menjadi sebuah informasi yang berguna bagi sistem.
▪ Antarmuka  pengguna,  komponen  ini  berfungsi  sebagai  sarana  interaksi antara user dengan sistem.
B. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun 1965.  Dasar  logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy .  Peranan  derajat  keanggotaan pada teori himpunan fuzzy sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan. Nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau membership  function menjadi  ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut.
Fuzzy memiliki  3  bagian,  yaitu  fuzzifikasi,  inferensi fuzzy ,  dan  defuzzifikasi. Fuzzifikasi  adalah  proses  untuk  mengubah  input  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas menjadi  variabel  linguistik  menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam basis  pengetahuan fuzzy .  Inferensi fuzzy adalah  proses  untuk  mengubah  input fuzzy menjadi output fuzzy dengan cara mengikuti aturan-aturan (IF-THEN Rule) yang telah ditetapkan  pada  basis  pengetahuan.  Defuzzifikasi  adalah  proses  mengubah  output fuzzy yang  diperoleh  dari  mesin  inferensi  menjadi  nilai  tegas  menggunakan  fungsi keanggotaan yang sesuai dengan saat dilakukan fuzzifikasi.
Ada beberapa fungsi keanggotaan himpunan fuzzy , antara lain fungsi keanggotaan linier, fungsi keanggotaan segitiga, dan fungsi keanggotaan trapesium.
Gambar 1. Grafik fungsi keanggotaan himpunan representasi linear naik
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Desain Sistem
1. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  sistem  ini, user dapat  memasukan  sendiri  masukan  data  masing-masing parameter  sesuai  dengan  range  yang  telah  disediakan  oleh  sistem.  Sistem  akan memproses data input untuk dikelompokan sesuai fungsi keanggotaan dan rule yang telah ditentukan.
a. Kebutuhan Input
Kebutuhan input sistem terdiri dari: nilai IPK, penghasilan kotor orangtua, dan prestasi non akademik.
b. Kebutuhan Output Output sistem berupa rekomendasi nama mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa.

## 2 . Data Flow Diagram
Data  Flow Diagram  menggambarkan  aliran data yang  terjadi  di  dalam sistem, sehingga  dengan  dibuatnya  DFD  ini  akan  terlihat  arus  data  yang  mengalir  dalam sistem.
Gambar 4. Grafik fungsi keanggotaan himpunan
fuzzy representasi keanggotaan trapesium Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan himpunan representasi keanggotaan segitiga Gambar 2. Grafik fungsi keanggotaan himpunan
representasi linear turun

## 2.1 Konteks Diagram
Diagram konteks sistem terlihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Dari  diagram  konteks  sistem  di  atas  dapat  dilihat  terdapat  satu  entitas  yang terhubung  dalam  sistem  ini,  yaitu  bagian  akademik  yang  selanjutnya  disebut user . User yang memasukkan data berupa nama mahasiswa, nilai IPK, penghasilan kotor orangtua, dan prestasi yang diperoleh. Setelah masukan diproses dalam sistem fuzzy , maka  dapat  diperoleh  hasil  rekomendasi  nama  mahasiswa  yang  berhak  menerima beasiswa.

## 3. Konsep Pembentukan Database
Pembentukan  database  ini  mempunyai  dua  table  yaitu  tb_kriteria,  tb_siswa. Pada tabel tb_kriteria digunakan untuk menyimpan data kriteria.
Pada  tabel  tb_siswa  digunakan  untuk  menyimpan  data  alternatif  mahasiswa penerima beasiswa.
Gambar 5. Diagram Konteks
Gambar 6. Struktur Tabel tb_kriteria
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2017, Vol.11, No. 1

## 4. Fungsi Derajat Keanggotaan
Tabel 1. Data Mahasiswa Nip Nama IPK  Penghasilan Kotor Prestasi non Akademik 164122  Ade Saputra 75 80 60 164135  Aditio Rahmat 77 88 55 164140  Afina Aksari 45 63 54 164101  Annina Avelia 67 77 50 164130  Aprilia Rani 90 60 65 164190  Bagus Krisna 90 90 90 164105  Indah Nurhayati 90 70 65 164143  Jenar Trhapsari 45 60 70 164160  Rahmad Tomi 70 30 35 164133 Tommy Ardiansah 60 50 80 Gambar 7. Struktur Tabel tb_siswa
Pada  fungsi  derajat  keanggotaan  menggunakan fuzzy dibagi  menjadi keanggotaan IPK, penghasilan kotor orangtua, dan prestasi yang diperoleh.
Tabel 2. Pengelompokan IPK Variabel Himpunan Fuzzy Range IPK (x) Domain Nilai IPK Kurang 2.5 - 2.74 0 – 65 Cukup 2.75 – 3.6 54 – 80 Tinggi 3.5 – 4.0 65 – 100
Fungsi keanggotaan untuk variabel  IPK terdiri dari tiga himpunan fuzzy yaitu Kurang, Cukup, dan tinggi yang diambarkan dalam kurva segitiga seperti gambar 8.
Fungsi keanggotaan:
𝜇 Kurang [x] = { 1, 𝑥 ≤ 54 65 − 𝑥 65 − 54 , 54 < 𝑥 < 65
0, 𝑥 ≥ 65 𝜇 Cukup [x] = { 0, 𝑥 < 65
𝑥 − 65 80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80
1, 𝑥 ≥ 80 𝜇 Tinggi [x] = { 0, 𝑥 < 65
𝑥 − 65 80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80
1, 𝑥 ≥ 80

## Gambar 8. Grafik Fungsi Keanggotaan IPK
Tabel 3. Pengelompokan Penghasilan Kotor Orangtua
Variabel Himpunan Fuzzy Range Peghasilan kotor orangtua (x) Domain Nilai Penghasilan kotor orangtua Kurang 1.250.000 < x < 1.750.000 0 – 65 Cukup 750.000 < x < 1.250.000 54 – 80 Tinggi x < 750.000 65 – 100
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  penghasilan  kotor  terdiri  dari  tiga himpunan fuzzy yaitu  Kurang,  Cukup,  dan  Tinggi  yang  diambarkan  dalam  kurva segitiga sebagai berikut:
Fungsi keanggotaan:
𝜇 Kurang [x] = { 1, 𝑥 ≤ 54 65 − 𝑥
65 − 54 , 54 < 𝑥 < 65
0, 𝑥 ≥ 65 𝜇 Cukup [x] = { 0, 𝑥 < 65 𝑥 − 65
80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80
1, 𝑥 ≥ 80
𝜇 Tinggi [x] = {
0, 𝑥 < 65 𝑥 − 65
80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80 1, 𝑥 ≥ 80
Gambar 9. Grafik Fungsi Keanggotaan Penghasilan Kotor
Tabel 4. Pengelompokan Prestasi non Akademik Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Domain Nilai Prestasi non akademik Reguler 0 – 65 Nasional 54 – 80 Internasional 65 - 100
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  prestasi  non  akademik  terdiri  dari  tiga himpunan fuzzy yaitu  Reguler,  Nasional,  dan  Internasional  yang  diambarkan  dalam
kurva segitiga sebagai berikut:
Fungsi keanggotaan:
𝜇 Reguler [x] = { 1, 𝑥 ≤ 54 65 − 𝑥
65 − 54 , 54 < 𝑥 < 65
0, 𝑥 ≥ 65 𝜇 Nasional [x] = { 0, 𝑥 < 65
𝑥 − 65 80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80
1, 𝑥 ≥ 80 𝜇 Internasiona [x] = { 0, 𝑥 < 65
𝑥 − 65 80 − 65 , 65 < 𝑥 < 80
1, 𝑥 ≥ 80
Gambar 10. Grafik Fungsi Keanggotaan Prestasi non Akademik

## IV. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
Bab  ini  merupakan  hasil  dan  pembahasan  sistem  penerapan  metode fuzzy dalam menentukan  mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa.  Proses  melakukan identifikasi dilakukan dengan melaksanakan penelitian dan observasi pada sistem yang sedang  berjalan.  Hasil  penelitian-penelitian  tersebut  dipergunakan  untuk  masukan  ke dalam sistem yang akan dikembangkan.

## A. Antar Muka Pengguna
Antar  muka  pengguna  digunakan  untuk  memudahkan user dalam  melakukan operasi  perhitungan.  Pada  antar  muka  ini  akan  dijabarkan  di  beberapa  bagian  yang akan digunakan oleh user .

## 1. Halaman Utama
Pada  halaman  utama  terdapat  tulisan  selamat  datang  di  sistem  pendukung keputusan  dalam  menentukan  beasiswa  berprestasi  menggunakan  metode fuzzy. Terdapat  juga  menu  input  data  siswa  dimana user dapat  menginputkan  nilai  dari kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  admin.  Selain  itu  juga  terdapat  menu  parameter fuzzy,  fuzzifikasi  IPK,  fuzzifikasi  penghasilan  kotor,  fuzzifikasi  prestasi  non akademik, defuzzifikasi, dan kontak.

## 2. Halaman Masukkan Data Siswa
Pada  halaman  ini  digunakan user untuk  memasukkan  nilai  untuk  masing-masing kriteria.
Gambar 11. Antarmuka Halaman Utama
Gambar 12. Halaman Masukkan Data Siswa

## 3. Halaman Fuzzifikasi IPK
Pada  halaman  fuzzifikasi  IPK  menampilkan  penerima  beasiswa  berdasarkan  IPK dengan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Hasil dari derajat keanggotaan didapat setelah diproses dengan ekspresi fungsi keanggotaan fuzzy variabel IPK.

## 4. Halaman Fuzzifikasi Penghasilan Kotor Orangtua
Pada  halaman  fuzzifikasi  penghasilan  kotor  orang  tua  menampilkan  penerima beasiswa  berdasarkan  penghasilan  kotor  orangtua  dengan  derajat  keanggotaannya pada setiap himpunan. Hasil dari derajat keanggotaan didapat setelah diproses dengan ekspresi fungsi keanggotaan fuzzy variabel penghasilan kotor orang tua.
Gambar 13. Halaman Fuzzifikasi IPK Gambar 14. Halaman Fuzzifikasi Penghasilan Kotor

## 5. Halaman Fuzzifikasi Prestasi non Akademik
Pada halaman  fuzzifikasi  prestasi  non  akademik menampilkan penerima beasiswa berdasarkan  prestasi  non  akademik  dengan  derajat  keanggotaannya  pada  setiap himpunan.  Hasil  dari  derajat  keanggotaan  didapat  setelah  diproses  dengan  ekspresi fungsi keanggotaan fuzzy variabel prestasi non akademik

## 6. Halaman Deffuzifikasi
Halaman ini menampilkan hasil perhitungan defuzzifikasi dengan keluaran berupa rekomendasi nama mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa.
Gambar 16. Halaman Deffuzifikasi
Gambar 15. Halaman Fuzzifikasi Prestasi non Akademik

## B. Pengujian
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  maka  perlu  adanya  pengujian  pada  sisi aplikasi  dengan  memasukkan  nilai  pada  halaman  masukkan  data  mahasiswa. User menginputkan nilai dengan mengklik pada tiap-tiap kotak yang tersedia sehingga akan
muncul halaman input nilai pada Gambar 17.
Jika user telah  berhasil  memasukkan  nilai  maka  nilai-nilai  yang  telah  diinputkan akan tampil pada halaman awal (Gambar 18). Pada halaman user selain menampilkan nilai-nilai  yang  telah  diinput  oleh user ,  terdapat  hasil  fuzzifikasi  IPK,  penghasilan kotor orang tua dan prestasi non akademik. Untuk melihat hasil akhir dari perhitungan maka user melakukan langkah berikutnya yaitu dengan menekan tombol deffuzifikasi.
Gambar 17. Pengujian Halaman Masukkan Data
Gambar 19. Halaman Deffuzifikasi Gambar 18. Pengujian Halaman Setelah Masukkan Data
Pada halaman akhir user dapat mengetahui rekomendasi penerima beasiswa. Untuk menguji  sistem  maka  akan  diberikan  kasus  untuk  penyeleksian  beasiswa  dengan ketentuan tidak terdapatnya nilai yang kurang. Pada aplikasi terlihat hasil bahwa yang lolos  adalah  mahasiswa  yang  tidak  terdapat  nilai  yang  kurang.  Hal  ini  terlihat  pada
Gambar 20.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut  logika fuzzy dapat  diterapkan  untuk  menentukan  mahasiswa  yang  berhak mendapatkan  beasiswa  dengan  menggunakan  nilai  kriteria  seleksi  beasiswa  sebagai data  input fuzzy .  Dengan  logika fuzzy proses  penyeleksian  menjadi  lebih  adil  dan akurat  dengan  memperhatikan  nilai  yang  proporsional  bagi  setiap  kriteria perekrutannya. Logika fuzzy dapat dijadikan sebagai alat bantu pendukung keputusan dalam melakukan proses seleksi penerima beasiswa.

## B.   Saran
1) Dapat dilakukan penambahan variabel.
2) Dalam perhitungan solusi dengan menggunakan model fuzzy , dapat memperbanyak pilihan  kriteria  yang  diajukan  sistem  yang  bersifat  dinamik,  yang  terdiri  dari variabel input fuzzy dan variabel input non fuzzy .

## VI. D AFTAR P USTAKA
Cristiono,  Denny,  2005,  Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan Logika  Fuzzy  (studi  kasus  Pemilihan  Handphone  Berdasarkan  Kebutuhan Konsumen), Salatiga, Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas Kristen Satya Wacana.

## Gambar 20. Pengujian Aplikasi
Kusumadewi, Sri. 2007. Sistem Fuzzy Untuk Klasifikasi Indikator Kesehatan Daerah. Yogyakarta. ISSN: 978-979-96964-5-8.
Kusumadewi, Sri & Hari  Purnomo. 2010. Aplikasi  Logika Fuzzy Untuk  Pendukung Keputusan Edisi Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  :  Penerbit ANDI, 2007.
Turban,  Efraim,  2005,  Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas,  Andi, Yogyakarta.
Yudanto, A.Y, Apriyadi, M dan Sanjaya, K. Optimalisasi Lampu Lalu Lintas dengan Fuzzy Logic, ULTIMATICS,Vol V, No.2 | Desember 2013