PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA DARI UNIVERSITAS SARI MUTIARA MEDAN DI MASA PANDEMI COVID-19  DENGAN METODE LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO
Riah Ukur Ginting 1 , Burhanuddin Damanik 2 , Dini M Hutagalung 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia Jalan Kapten Muslim No.79 Medan
* E-mail: riahukur@gmail.com

## Abstrak
Proses  dalam  menentukan  penerimaan  beasiswa  mahasiswa  dari  Universitas  Sari  Mutiara Medan  dimasa  pandemi  covid-19  sering  terjadi  permasalahan  terutama  pada  subyektivitas, dimana  beberapa  mahasiswa  yang  ada  memiliki  kemampuan  atau  nilai  yang  tidak  jauh berbeda.  Dengan  demikian  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem  yang  membantu  dalam pengambilan keputusan  yang  bisa  digunakan  untuk  mempermudah  penentuan  siapa  yang berhak  mendapatkan  beasiswa  tersebut.  Sistem  di  dukung  dengan  metode Logika  Fuzzy Tsukamoto yang  dibuat  berdasarkan  data  mahasiswa  dengan  kriteria  dan  bobot  yang  telah ditentukan oleh Universitas Sari Mutiara Medan. Hasil  dari  proses  ini  berupa  bobot dalam bentuk persentasi  penilaian  siswa  yang  merupakan  dasar  p e m b e r i a n   rekomendasi  dalam pengambilan  keputusan  penerimaan  beasiswa mahasiswa dimasa pandemi covid-19.
Kata kunci : Sistem Pengambilan Keputusan, Beasiswa, dan Logika Fuzzy Tsukamoto

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Untuk
menentukan penerima beasiswa pada umumnya telah menggunakan  bantuan  komputer,  tetapi penggunaanya  belum  optimal.  Hal  ini disebabkan oleh pengelolaan data beasiswa  yang  tidak  efisien  terutama  dari segi  waktu  dan  banyaknya  perulangan proses yang sebenarnya dapat diefisienkan.  Oleh  karena  itu,  perlu adanya  suatu  sistem  yang  mendukung proses  penentuan  penerima  beasiswa, sehingga  dapat  mempersingkat  waktu dalam menyeleksi untuk dapat pengambilan keputusan dalam menentukan  penerima  beasiswa  dari Universitas  Sari  Mutiara  Medan.  Proses seleksi  siapakah  yang  berhak  menerima beasiswa  dari  Universitas  Sari  Mutiara Medan  ini  masih  menjadi  kendala terutama pada sistem pengambilan keputusan  yang  kurang  efektif    dan efesien.  Hal  ini   dikarenakan belum ada metode yang objektif dan sistem
komputer  yang  baik  untuk  memutuskan dengan    cepat    berdasarkan    data    yang ada  siapa  saja  yang  berhak  menerima beasiswa  tersebut  selama  pandemi  covid- 19. Selama  ini pihak dari  Universitas Sari Mutiara Medan dalam pengambilan keputusan    penerimaan  beasiswa  masih bersifat  tradisional,  oleh  karena  itu  tidak mungkin  menspesifikasikan  sebelumnya semua faktor.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan      latar      belakang      di atas  dapat  dirumuskan  permasalahan  yang akan diselesaikan yaitu bagaimana membuat  penentuan  penerima  baeasiswa mahasiswa  dari  Universitas  Sari  Mutiara Medan  dimasa  pandemi  covid-19  dengan metode logika fuzzy tsukamoto .

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah siapa  yang  berhak  menerima  beasiswa dari  Universitas  Sari  Mutiara  Medan dimasa  pandemi covid-19  dengan  metode logika fuzzy tsukamoto berdasarkan kriteria-kriteria  serta  bobot  yang  sudah
ditentukan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Beasiswa
Pada  dasarnya,  beasiswa  adalah penghasilan bagi  yang menerimanya.  Hal ini  sesuai  dengan  ketentuan  pasal  4  ayat (1) UU PPh/2000. 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 (WP).  Karena  beasiswa  bisa  diartikan menambah  kemampuan  ekonomis  bagi penerimanya, berarti beasiswa merupakan penghasilan.  Menurut  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia    (1996:13)  beasiswa adalah  uang  bantuan  yang  diberikan  oleh pemerintah,  swasta,  lembaga  sosial, kepada  pelajar  maupun  mahasiswa  yang kurang  mampu  maupun  prestasi  untuk membantu biaya pendidikan.
2.2 Logika Fuzzy
Logika
fuzzy memungkinkan memiliki  derajat  keanggotaan    suatu variable    berada    pada  interval  0-1.  Salah satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan    adalah dengan    melalui  pendekatan      fungsi. Beberapa   fungsi   yang sering   digunakan yaitu    grafik    keanggotaan  kurva  linear dan  grafik  keanggotaan  kurva  segitiga  [1]. Pada  grafik  keanggotaan  kurva  linear  naik terdapat  pada  Gambar  1,  Gambar  2  dan Gambar 3.
Gambar 1 Grafik keanggotaan
kurva linear naik
Gambar 2 Grafik keanggotaan kurva linear turun
Gambar 3 Grafik Keanggotaan

## Segtiga
Ada    beberapa    yang    perlu diketahui    dalam  memahami  sistem logika fuzzy yaitu :
1. Variabel fuzzy Variabel fuzzy merupakan  variabel  yang hendak  dibahas  dalam  suatu  sistem fuzzy .
Contoh  :  umur,  temperatur,  permintaan, dan lain-lain.
2.  Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup yang     mewakili     suatu     kondisi     atau keadaan    tertentu    dalam    suatu    variable fuzzy .

## 3.  Semesta pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy .
4.  Domain Keseluruhannilai yang diizinkan dalam  semesta  pembicaraan  dan  boleh dioperasikan    dalam    suatu    himpunan fuzzy .
Fungsi Keanggotaan :
Alur  kerja  logika  fuzzy  dimuali dengan  fuzzifikasi,  pembentukan rule ,
mesin  inferensi,  dan    defuzzifikasi.    Cara kerja    logika    fuzzy  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4 Cara Kerja Logika
Fuzzy
2.3 Metode Tsukamoto Pada metode tsukamoto ,  setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF - Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan
fungsi keanggotaan  yang  menonton    sebagai hasilnya, output hasil  inferensi  dari  tiap- tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crisp ) berdasarkan  α-predikat ( fire strength ) [4]

## III. METODELOGI
Dalam  hal  ini  penulis  membuat kerangka  berfikir  dalam  melaksanakan metode penelitian terdapat pada Gambar 5.
Mengidentifikasi Observasi Perbandingan Hasil Pengujian dengan metode Fuzzy Logic Metode Tsukomoto Pengolahan Data Fuzzy Logic Metode Tsukomoto Menaganalisa Masalah Mengunpulkan Data
Wawancara

## Gambar 5 Kerangka Berfikir
Berikut  ini  adalah  penjelasan  kerangka penelitian menggunakan metode fuzzy logic
Tsukamoto yaitu: 1.  Mengidentifikasi Masalah Pada tahap menjelaskan tentang identifikasi  masalah  penerima  bantuan beasiswa    mahasiswa  dari  Yayasan  Sari Mutiara Medan dimasa pandemic covid-
19 dengan metode logika fuzzy tsukamoto .
2.  Menganalisa Masalah Permasalahan  yang  ditemukan  dalam identifikasi  penerima  bantuan  beasiswa mahasiswa  dari  Yayasan  Sari  Mutiara Medan  dimasa  pandemic  covid-19 dengan metode logika fuzzy tsukamoto ..
3. Mengumpulkan Data Metode    pengumpulan    data    dilakukan untuk  mengetahui  jumlah  penerima bantuan  beasiswa    mahasiswa  dari Yayasan  Sari  Mutiara  Medan  dimasa pandemic  covid-19  dengan  metode logika  fuzzy  tsukamoto yang  dilakukan dengan observasi dan wawancara.
4.    Pengolahan  Data  dengan  metode fuzzy logic Tsukamoto .
Setelah    data    terkumpul,  dilakukan analisa  terhadap  data  mengunakan metode fuzzy  logic  Tsukamoto untuk mendapatkan nilai  yang terbobot.
5. Pengujian metode fuzzy logic
Tsukamoto .
Untuk mendapatkan hasil dengan mengunakan metode fuzzy logic
Tsukamoto dan NLP.
6.  Perbandingan hasil
Setelah  penyelesaian  dilakukan  maka dibandingkan hasil fuzzy logic Tsukamoto dan NLP.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  mahasiswa  yang  akan mendapat  bantuan  beasiswa  untuk  biaya pendidikan  dari  Universitas  Sari  Mutiara Medan dimasa pandemic covid-19
sebanyak  100  data  mahasiswa.  Nilai  input
20 terdapat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Fungsi Keanggotaan
dengan input 20
Perhitungan menggunakan fuzzy logic dengan input 20 adalah sebagai berikut :
Nilai input 70 terdapat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Fungsi Keanggotaan dengan input 70
Perhitungan  menggunakan fuzzy  logic dengan input 70 adalah sebagai berikut :
Nilai input 35 terdapat pada Gambar 8
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan dengan input 35
Perhitungan  menggunakan fuzzy  logic dengan input 35 adalah sebagai berikut :
Hasil dan pembahasan yang digunakan  pada  metode fuzzy  logic Tsukamoto dengan  presentase  manual  :
(19/20) x 100% = 95%.

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Metode Fuzzy  Logic  Tsukamoto mampu memberikan hasil yang baik untuk penentuan  penerima  beasiswa  mahasiswa dari  Universitas  Sari  Mutiara  Medan selama pandemi covid-19. Hasil pengujian dengan  metode Fuzzy  Logic  Tsukamoto menghasilkan persentasi manual penentuan beasiswa 95% dengan 100 data mahasiswa.

## b. Saran
Pada  penelitian  berikutnya  agar metode Fuzzy  Logic  Tsukamoto dapat dikombinasikan  dengan  metode  yang  lain, serta  pemberian  bobot  tambahan  untuk lebih meningkatkan tingkat akurasi hasil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kusumadewi,  Sri,  Hari  Purnomo.
2010.
Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta: Graha Ilmu. [2] Sutojo,  T,  Edy Mulyanto  dan  Vincent Suhartono. 2011. Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi.
[3]  Siti  Nur  Aeni,  Andik  Setyono,  “
Development Decision Support System  for  Ordering  Goods  using
Fuzzy  Tsukamoto  “,  International
Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering 81 (2),  2018 [4]  Novita,  N.  2019.  Metode  Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa, 1 , 51–54.
[5]W.  Kaswidjanti,  “Implementasi  Fuzzy
Inference System Metode Tsukamoto Pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah,” Telematika , vol.
10, no. 2, 2014, doi:
10.31315/telematika.v10i2.281.
[6]R.  B.  Ramlan  and  A.  P.  Cheng,  “The Conceptual Framework
Of Production  Planning  Optimisation Using  Fuzzy Inference System With
Tsukamoto,” J.  Chem.  Inf.  Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[7]A.  Maseleno,  M.  M.  Hasan,  M. Muslihudin,  and  T.  Susilowati, “Finding  kicking  range  of  sepak takraw  game:  Fuzzy  logic  and Dempster-Shafer  theory  approach,”
Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput. Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  187–193, 2016, doi: 10.11591/ijeecs.v2.i1.pp187-193.
[8]A. Setyono and S. N. Aeni, “Development  of  decision  support system  for  ordering  goods  using fuzzy  Tsukamoto,” Int.  J.  Electr. Comput.  Eng. ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 1182–1193, 2018, doi:
10.11591/ijece.v8i2.pp1182-1193.
[9]A.  Saepullah,  “Comparative  Analysis of Mamdani,
Sugeno and Tsukamoto Method of Fuzzy Inference System for Air Conditioner  Energy  Saving,” J. Intell.  Syst. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  143– 147, 2015.
[10]  I. Wahyuni, W. F. Mahmudy, and A. Iriany,  “Rainfall  prediction  in Tengger  region  Indonesia  using Tsukamoto fuzzy inference system,”
Proc.  -  2016  1st  Int.  Conf.  Inf. Technol.  Inf.  Syst.  Electr.  Eng. ICITISEE  2016 ,  pp.  130–135,  2016, doi: 10.1109/ICITISEE.2016.7803061.
[11]E.  Situmorang  and  F.  Rindari,
“Decision  Support  System  For Selection  Of  The  Best  Doctors  In Sari  Mutiara  Hospital  Using  Fuzzy Tsukamoto Method,” J. Tek. Inform.
C.I.T ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  45–50,
2019, [Online]. Available:
www.medikom.iocspublisher.org/in dex.php/JTI.
[12]  G.  K.  Ramadhan  and  D.  N.  Utama, “Fuzzy  Tsukamoto  based  Decision Support Model for Purchase Decision  in  Pharmacy  Company,” Int.  J.  Recent  Technol.  Eng.,  vol.  8, no.  4,  pp.  3868–3874,  2019,  doi: 10.35940/ijrte.d8243.118419.
[13]  A. Z. Rakhman, H. N. Wulandari, G.
Maheswara,  and  S.  Kusumadewi, “Fuzzy  Inference  System  Dengan
Metode Tsukamoto Sebagai Pemberi Saran
Pemilihan Konsentrasi,”
Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. ,  vol.
2012, no. Snati, pp. 15–16, 2012.
[14]  W.  Kaswidjanti,  “Implementasi Fuzzy  Inference  System  Metode Tsukamoto Pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah,” Telematika, vol.
10, no. 2, 2014, doi:
10.31315/telematika.v10i2.281.
[15]  I.  Haditama,  C.  Slamet,  and  D. Fauzy,  “Implementasi  Algoritma Fisher-Yates  Dan  Fuzzy  Tsukamoto Dalam  Game  Kuis  Tebak  Nada Sunda  Berbasis  Android,”  J.  Online Inform.,  vol.  1,  no.  1,  p.  51,  2016, doi: 10.15575/join.v1i1