## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA
Sari Susanti 1) , Galih Repor Nawangsit 2) ,
1, 2 Teknik Informatika, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Antapani, Jl. Terusan Sekolah No.1-2, Cicaheum, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung, Jawa Barat Co Responden Email: sarisusanti@ars.ac.id , galihrepor98@gmail.com
Article history Received 05 Jan 2023 Revised   06 Mar 2023 Accepted 07 Jun 2023 Available online 15 Aug 2023
Keywords Scholarship, Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Inference, Education, Decision Support Systems

## Abstract
Scholarships are  a form  of award  given to someone  to be able to pursue higher  education.  With  the  scholarship,  many  applicants  have  registered while  the  quota  for  scholarship  recipients  is  quite  limited,  so  that  only applicants  who  meet  the  criteria  will  be  considered  to  receive  the scholarship.  However,  in  the  process  of  selecting  scholarship  recipients, obstacles  often  occur,  such  as  unclear  criteria  for  scholarship  recipients, manual data processing, and a repetitive selection process. SPK is a system that can assist its users in solving a problem by determining an accurate and targeted decision in decision making. In this study the authors used the Tsukamoto fuzzy method as an algorithm in determining a decision support system. By creating a decision support system that will assist in obtaining a decision  on  scholarship  awarding  using  the  Tsukamoto  fuzzy  method, problems in the process of selecting prospective scholarship recipients can be  minimized.  In  this  study,  the  results  were  obtained  in  the  form  of  a decision support system in determining the awarding of scholarships, with the results of the trial students who received a probability value of >= 80.00 were entitled to receive a scholarship.
Riwayat Diterima 05 Jan 2023
Revisi     06 Mar 2023 Disetujui 07 Jun 2023 Terbit     15 Agustus 2023
Kata Kunci Beasiswa, Fuzzy Tsukamoto,
Inferensi Fuzzy,
Pendidikan, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstrak
Beasiswa merupakan bentuk penghargaan yang diberikan kepada seseorang untuk dapat menempuh pendidikan lebih tinggi. Dengan adanya beasiswa, banyak peminat yang mendaftar sedangkan kuota untuk penerima beasiswa cukup terbatas, sehingga Hanya calon pendaftar yang memenuhi kriteria yang akan dipertimbangkan untuk menerima  beasiswa  tersebut.  Namun,  dalam  proses  pemilihan  penerima  beasiswa seringkali  terjadi  kendala,  seperti  kriteria  penerima  beasiswa  yang  kurang  jelas, pengolahan data secara manual, dan proses penyeleksian yang berulang-ulang. SPK adalah  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  penggunanya  dalam  memecahkan sebuah  permasalahan  dengan  menentukan  suatu  keputusan  yang  akurat  dan  tepat sasaran dalam pengambilan keputusan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode  fuzzy  tsukamoto  sebagai  algoritma  dalam  penentuan  sistem  penunjang keputusan.  Dengan  dibuatnya  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu dalam  mendapatkan  keputusan  penentuan  pemberian  beasiswa  dengan menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto,  masalah  dalam  proses  pemilihan  calon penerima  beasiswa  dapat  terminimalisir.  Dalam  penelitian  ini  didapatkan  hasil berupa sistem penunjang keputusan dalam penentuan pemberian beasiswa, dengan hasil uji coba siswa yang mendapat nilai probabilitas >= 80,00 berhak untuk dapat beasiswa.

## PENDAHULUAN
Pada  lembaga  pendidikan  formal  Dosen memiliki  tanggung  jawab  untuk  melanjutkan pendidikan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  Hal ini  juga  merupakan  salah  satu  komponen
dalam  tridharma  perguruan  tinggi,  yaitu pendidikan  dan  pengajaran (Ginting  et  al.,
2019) .  Setiap  perguruan  tinggi,  terutama universitas,  menawarkan  berbagai  program kerja kepada mahasiswa, salah satunya adalah
program  beasiswa.  Program  ini  bertujuan untuk membantu mengurangi beban keuangan mahasiswa  selama  menempuh  pendidikan (Pujianto et al., 2018).
Beasiswa  adalah  salah  satu  bentuk penghargaan yang diberikan kepada seseorang untuk melanjutkan pendidikan ke tingkat yang lebih  tinggi.  Penghargaan  tersebut  dapat berupa  akses  khusus  ke institusi tertentu  atau bantuan  keuangan.  Bantuan  ini  umumnya berupa  dana  yang  membantu  menutupi  biaya pendidikan atau sebagai pengganti dana yang harus dikeluarkan oleh siswa atau mahasiswa selama  masa  pendidikan  mereka.  (Fitriani, 2018).  Program  beasiswa  menarik  minat banyak  peminat,  namun  kuota  yang  tersedia terbatas.  Oleh  karena  itu,  hanya  calon penerima  yang  memenuhi  kriteria  tertentu yang akan mendapatkan beasiswa tersebut. (D. Setiawan, 2022).
Proses  pemilihan  calon  mahasiswa penerima  beasiswa  seringkali  menghadapi kendala, seperti kurangnya definisi yang jelas mengenai kriteria penerima beasiswa, pengolahan data yang masih dilakukan secara manual,  dan  proses  seleksi  yang  berulang- ulang. Hal ini menyebabkan pihak pengambil keputusan  harus  sangat  selektif  dan  semua indikator  kriteria  harus  dipenuhi  sepenuhnya. Tujuannya  adalah  agar  program  beasiswa dapat tepat sasaran, sesuai dengan jumlah yang diharapkan,  dan  tepat  waktu.  (D.  Setiawan, 2022).  Proses  seleksi  dimulai  dengan  Tata Usaha  yang  mencatat  kriteria-kriteria  yang telah  ditentukan.  Kemudian,  kriteria  tersebut dibahas  dalam  rapat  antara  guru  dan  wali kelas,  dan  usulan  kemudian  diajukan  kepada Kepala Sekolah untuk menetapkan siswa yang layak menerima beasiswa prestasi. (Borman & Helmi,  2018).  Dalam  praktiknya,  seringkali terjadi  kesalahan  dalam  penentuan  calon penerima  beasiswa,  misalnya  terpilihnya penerima  beasiswa  yang  kurang  tepat.  Oleh karena itu, dibutuhkan penggunaan klasifikasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan dalam menentukan calon penerima beasiswa prestasi.(Sulistiani, 2018).
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem  yang  membantu  pengguna  dalam memecahkan permasalahan
dengan menghasilkan  keputusan  yang  akurat  dan sesuai dengan sasaran. SPK membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan
menggunakan  data,  model,  dan  metode analisis  untuk  menghasilkan  rekomendasi yang  bermanfaat  bagi  pengguna.  (Nalatissifa &  Ramdhani,  2020). SPK  dapat membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan tujuan  menghasilkan  keputusan  yang  relevan dan  dapat  diterima  oleh  semua  pihak  terkait. SPK  memanfaatkan  data,  informasi,  dan algoritma  untuk  memberikan  rekomendasi atau alternatif keputusan yang dapat mendukung pengguna dalam membuat keputusan  yang  tepat  dan efektif.  (Rosidin  & Ramdhani, 2022). Keputusan pribadi merupakan hasil dari proses berpikir di mana seseorang  memilih  salah  satu  dari  beberapa alternatif  yang  tersedia  untuk  memecahkan masalah  yang  dihadapi.  (Mubarok  et  al., 2019). SPK berperan penting dalam membantu seorang  manajer  dalam  proses  pengambilan keputusan yang terstruktur dan semi- terstruktur.  Sistem  ini  menggunakan  model analitis  dan  data  yang  tersedia  untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan. Dengan bantuan sistem pendukung keputusan, manajer dapat menganalisis informasi, mengidentifikasi alternatif, mengevaluasi  risiko,  dan  memilih  keputusan yang paling sesuai dengan tujuan dan kondisi yang ada. (Ardi & Fadhli, 2020).
Ada banyak metode yang dapat digunakan  untuk  membantu  menyelesaikan masalah-masalah  tersebut,  salah  satunya adalah  menggunakan  logika  fuzzy  (fuzzy logic). Logika fuzzy adalah suatu metode yang memungkinkan  penggunaan  nilai  samar  atau tidak  tegas  (fuzzy)  dalam  pengambilan keputusan.  Dalam  logika  fuzzy,  variabel- variabel tidak hanya memiliki nilai benar atau salah, tetapi juga memiliki derajat keanggotaan  dalam  suatu  himpunan  fuzzy. Metode  ini  memungkinkan  pengambilan keputusan  yang  lebih  fleksibel  dan  mampu menangani  ketidakpastian  atau  keambiguan dalam masalah yang  kompleks. Logika fuzzy adalah  suatu  logika  yang  memperkenalkan konsep  kebenaran  sebagian,  berbeda  dengan logika  klasik  yang  mengasumsikan  nilai kebenaran sebagai binary (0 atau 1) (Kusuma et al., 2018).
logika  fuzzy  merupakan  salah  satu metode  dalam  bidang  komputasi  lunak  (soft computing)  yang  berbeda  dengan  komputasi konvensional.  Logika  fuzzy  memungkinkan
toleransi terhadap
ketidakakuratan (imprecision),  ketidakpastian  (uncertainty), dan  kebenaran  sebagian  (partial  truth)  dalam gambaran  umum  sistem,  termasuk  input, proses,  dan  output.  Metode  ini  memperluas kemampuan sistem untuk mengatasi kompleksitas  dunia  nyata  yang  sering  kali tidak dapat diwakili dengan presisi matematika yang  tegas.  (Puspitasari  et  al.,  2019). Fuzzyfication interface memiliki peran penting dalam mengubah data yang pasti atau terukur menjadi set fuzzy, yang memungkinkan  penanganan  ketidakpastian atau  ambiguitas  dalam  pemrosesan  data. Dalam  proses  ini,  data  numerik  atau kategorikal dikonversi menjadi fungsi keanggotaan  fuzzy  yang  menggambarkan tingkat  keanggotaan  dalam  himpunan  fuzzy. Kemudian  defuzzyficatian  interface  akan menerjemahkan aturan fuzzy dan mendapatkan aksi yang nyata dengan menggunakan  metode  defuzzification  (A. Setiawan & Yanto, 2018).
Metode Tsukamoto  adalah  suatu  metode yang meluaskan penalaran monotonik. Dalam metode ini, setiap konsekuensi pada aturan IF- Then  direpresentasikan  sebagai  himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Hasil  inferensi  dari  setiap  aturan memberikan  output  yang  tegas  (crisp) berdasarkan  D-predikat  (fire  strength).  Hasil akhirnya akan menggunakan rata-rata terbobot (Wulandari & Prasetyo, 2018). Dalam metode Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto,  setiap  aturan direpresentasikan  menggunakan  himpunan- himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Untuk  mendapatkan  nilai output crisp (Z), input (yang berupa himpunan fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan- aturan fuzzy) diubah menjadi sebuah bilangan pada  domain  himpunan  fuzzy  tersebut.  Cara tersebut disebut dengan metode defuzzifikasi. Metode  defuzzifikasi  yang  digunakan  dalam Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  yaitu  metode defuzzufikasi ratarata terpusat (Center Average  Defuzzifier)  (Anggraeni  &  Yanti, 2020).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fatehson  Dendah  Ragestu  dkk  (2020), menerapkan metode sistem pendukung keputusan menggunakan metode fuzzy
Tsukamoto , penelitian ini menghasilkan sistem dimana digunakan untuk menghasilkan
keputusan  untuk  penentuan  siswa  teladan (Ragestu & Sibarani, 2020).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ida Fitriani (2018),
Membangun sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode fuzzy mamdani , penelitian ini menghasilkan sistem untuk menunjang keputusan  dalam  mahasiswa  yang  pantas mendapatkan  beasiswa  atau  tidak  dan merekomendasikan jenis beasiswa yang dapat diperoleh  mahasiswa  untuk  mendapatkan beasiswa (Fitriani, 2018).

## METODE PENELITIAN
Metode pengumpulan data yang digunakan  oleh  penulis  dalam  penelitian  ini yaitu:
1. Metode Studi Litelatur
Dalam  penelitian  ini  juga  penulis menggunakan metode studi litelatur yang dimana penulis mencari sumber referensi berupa jurnal-jurnal penelitian sebelumnya  yang  berhubungan  dengan sistem  pendukung  keputusan  metode fuzzy Tsukamoto.
2. Metode Wawancara
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan wawancara kepada pihak sekolah. Wawancara  dilakukan  dengan  secara langsung.  Tujuan  dari  wawancara  ini sendiri  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  kriteria  untuk  penerimaan beasiswa  yang  nantinya  akan  dijadikan variabel  kriteria  yang  menjadi  acuan dalam membuat sistem pendukung keputusan penentuan pemberian beasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode  Fuzzy  Tsukamoto dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan keputusan  penentuan  pemberian  beasiswa, untuk menentukan hasil nilai keputusan dalam menentukan  pemberian  besiswa  digunakan tiga  variabel  yaitu  Rata-rata  Nilai  Akhir Sekolah, Jumlah Prestasi Kejuaraan Pengetahuan Umum, Jumlah Prestasi Kejuaraan Non-Akademik. Berikut merupakan  tabel  variabel  dan  nilai  domain variabel.
Tabel 1. Tabel variabel kriteria Variabel Kode Keterangan Nilai Rata-Rata Nilai Akhir Sekolah RNAS Kecil 50 – 70 Cukup 60 – 80 Besar 70 – 90 Prestasi Kejuaraan Pengetahuan Umum PKPU Kurang 3 – 5 Cukup 6 – 4 Banyak 5 – 7 Prestasi Kejuaraan Non- Akademik PKNA Kurang 3 – 5 Cukup 4 – 6 Banyak 5 – 7 Keputusan Hasil Tidak Dapat 60 Dapat 100
A. Input Nilai Kriteria RNAS = 65 PKPU = 2 PKNA = 3 B. Fuzzyfikasi 1. Mencari derajat keanggotaan RNAS 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐾𝑒𝑐𝑖𝑙(𝑥) =   { 1 =   𝑥 ≤ 50 70−𝑥 70−50 =  50  ≤ 𝑥  ≤ 70 0 =   𝑥  ≥ 70 (5) 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑥) =   { 1 =   𝑥 =  70 80−𝑥 80−60 60  ≤ 𝑥  ≤ 80 0 =   𝑥  ≥ 80 (6) 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(𝑥) = { 1 =         𝑥   ≥  90 90−𝑥 90−70 =  70  ≤ 𝑥   ≤  90 0 =        𝑥  ≤ 70 (7)
Dari  hasil  pencarian  nilai  keanggotaan  untuk RNAS diperoleh: 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐾𝑒𝑐𝑖𝑙(65)   =  0,25 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(65)   =  0,75 𝜇𝑅𝑁𝐴𝑆 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(65) =  0
2. Mencari derajat keanggotaan PKPU
𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑥) =   { 1       =              𝑥 ≤ 3
5−𝑥 5−3 =      3 ≤ 𝑥  ≤ 5 0      =             𝑥  ≥ 5 (8)
𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑥) =   { 6−𝑥 6−4 =   4 ≤ 𝑥  ≤ 6 0  =   𝑥  ≥ 6 (9)
𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥) = { 1      =         𝑥  ≥ 7 7−𝑥 7−5 =  5  ≤ 𝑥  ≤  7 0      =         𝑥  ≤ 5 (10)
Dari hasil pencarian nilai keanggotaan untuk PKPU: 𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(2)   =  1 𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(2)   =  0 𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(2) =  0
3. Mencari derajat kenaggotaan PKNA
𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 =   { 1       =              𝑥 ≤ 3
5−𝑥 5−3 =        3 ≤ 𝑥  ≤ 5 0      =             𝑥  ≥ 5
(11)
𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 =   { 6−𝑥 6−4 =   4 ≤ 𝑥  ≤ 6 0  =   𝑥  ≥ 6
(12) 𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 = { 1      =         𝑥  ≥ 7
7−𝑥 7−5 =  5  ≤ 𝑥  ≤  7 0      =         𝑥  ≤ 5 (13)
Dari hasil pencarian nilai keanggotaan untuk prestasi diperoleh:
𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(3)   =  1 𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(3)   =  0 𝜇𝑃𝐾𝑁𝐴 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(3) =  0

## C. Inferensi
Sebelum  masuk  ketahap  inferensi  tentukan terlebih  dahulu  peraturan  (rules)  yang  akan digunakan.  Dalam  penelitian  ini  berdasarkan data variabel pada.  ditemukan 27 rules.
Tabel 2. Tabel Rules No RNAS PKPU PKPN Output R1 Kecil kurang Kurang Tidak R2 Kecil Kurang Cukup Tidak R3 Kecil Kurang Banyak Tidak R4 Kecil Cukup Kurang Tidak R5 Kecil Cukup Cukup Dapat R6 Kecil Cukup Banyak Dapat … ... ... ... ... R27 Besar Banyak Banyak Dapat
Setelah menentukan rules, selanjutnya mencari nilai 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 - 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 27 dan  akan mencari  nilai 𝑧 1 −   𝑧 27 menggunakan  fungsi min.  Untuk  mencari  nilai 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 nilai hasil fuzzyfikasi disesuaikan dengan rule yang sudah ditentukan:
Pencarian nilai 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [R1] Jika RNAS KECIL DAN PKPU KURANG DAN PKNA KURANG MAKA
Keputusan TIDAK DAPAT 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = min(𝜇𝐼𝑃𝐾 𝐾𝑒𝑐𝑖𝑙(65) ∩  𝜇𝑃𝐾𝑃𝑈 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(2)
∩  𝜇𝑃𝐾𝑃𝑁𝐴 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(3))
= min (0,25; 1; 1) = 0,25 Nilai yang dihasilkan untuk 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 : 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = 0 ,25
Lakukan  Berulang  sampai  rule  ke-27 (R27) sehingga didapatkan nilai
𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 dari setiap rules.
Pencarian nilai tegas ( 𝑧 )
Setelah  nilai 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 dari  setiap  rules didapatkan  selanjutnya  melakukan  pencarian nilai 𝑧 dari setiap rules dengan menggunakan rumus.
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑝𝑎𝑡(𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 ) = 100− 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 100−60 (14) 𝐷𝑎𝑝𝑎𝑡(𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 ) = 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑛 −60 100−60 (15)
Dalam pencarian nilai 𝑧 𝑛 disesuaikan dengan kondisi  keputusan  dari  tiap  rule  pada  rules yang  sudah  ditentukan,  pada  rule  R1  yang dimana  kondisi  keputusannya  yaitu  Tidak Dapat maka menggunakan fungsi keanggotaan Tidak Dapat.
𝑧 1 (0,25) = 100−0 100−60 (16) Nilai yang dihasilkan untuk 𝑧 1 : 𝑧 1 = 90

## D. Defuzzyfikasi
Setelah  mendapatkan  nilai 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 dan nilai 𝑧 𝑖 dari hasil inferesi selanjutnya lakukan proses deffuzyfikasi yang akan menghasilkan nilai  Tegas  sesungguhnya  ( 𝑍 )  dengan menggunakan rumus.
𝑍 = 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1∗ 𝑧1+⋯+ 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡27∗𝑧27 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1+⋯+ 𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡27 (17) Hasil yang didapatkan dari proses
defuzzyfikasi.
𝑍 = 75 1 = 75,00

## E. Hasil Output
Setelah  proses  defuzzyfikasi  dan  telah mendapatkan nilai 𝑍 , selanjutnya mencari nilai keanggotaan masing-masing variable output .
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝐷𝑎𝑝𝑎𝑡(𝑍) =   { 1 =      𝑍 ≤ 60
100−𝑍 100−60 = 60 ≤ 𝑍 ≤ 100
0 =     𝑍 ≥ 100 (18)
𝜇𝐷𝑎𝑝𝑎𝑡(𝑍) =   { 1 =     𝑍 ≥ 100
𝑍−60 100−60 = 60  ≤ 𝑍 ≤ 100 0 =        𝑍 ≤ 60 (19)
Hasil output keputusan yang diperoleh:
Tidak Dapat = 0.625 Dapat = 0.375
F. Tampilan Layar Aplikasi
a. Tampilan Halaman Login Pada  halaman  login  terdapat  form  isian username dan password, yang berfungsi untuk akses  masuk  kedalam  dashboard  admin. Ditunjukan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Halaman Login
b. Tampilan Halaman Dashboard
Tampilan  selanjutnya  setelah  melakukan login adalah tampilan halaman dashboard yang dimana  merupakan  home.  Ditunjukan  oleh Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Home Dashboard
c. Tampilan Halaman Rules
Tampilan Halaman Rules berfungsi untuk menampilkan  daftar  rules  serta  kriteria- kriteria  dari  masing-masing  rules  dan untuk  mengelola  rules  yang  diantaranya dapat  menambah  rules,  mengubah  rules, dan  menghapus  Rules.  Ditunjukan  oleh Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Rules
d. Tampilan Form Hitung Keputusan Halaman Form hitung keputusan berfungsi  sebagai  dimana  tahap  awal  untuk menjalankan sistem pendukung  keputusan ini yang  dimana  admin  harus  memasukan  nilai dari  sertiap  variabel  kriteria  yang  nantinya akan  diproses  menggunakan  metode  fuzzy
tsukamoto  untuk  menjadi  sebuah  keputusan. Ditunjukan oleh Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Form Hitung
e. Tampilan Hasil Hitung
Halaman  hasil  hitung  kriteria  berfungsi untuk  melihat  hasil  dari  proses  pengolahan dari data variabel yang sebelumnya dimasukan pada halaman hitung kriteria dan menghasilkan sebuah keputusan. Dari perhitungan fuzzyfikasi, inferensi, defuzzyfikasi,  dan  hasil.  Ditunjukan  oleh
Gambar 5, 6, dan 7.
Gambar 5. Hasil Fuzzyfikasi Gambar 6. Hasil Inferensi
Gambar 7. Hasil Deffuzyfikasi dan Hasil Keputusan
G. Hasil Uji Untuk  mengetahui  apakah  sistem  ini dapat membantu dalam
menentukan
pemberian beasiswa, dilakukan ujicoba sederhana terhadap sistem. Data sample yang digunakan  berjumbal  5  data.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 3. Tabel Hasil Uji Coba Siswa C1 C2 C3 P Hasil A 80,35 1 3 80.00 Dapat B 79,00 0 0 79.67 Tidak C 85,00 1 2 90,00 Dapat D 63,50 0 1 72.65 Tidak E 75,78 0 3 76.14 Tidak Keterangan: C1 = RNAS C3 = PKPN C2 = PKPU P = Nilai Probabilitas
Berdasarkan hasil di atas, menunjukan bahwa menurut hitungan fuzzy inference system metode fuzzy Tsukamoto dengan nilai dari masing-masing kriteria yang sudah dimasukan, maka siswa dengan nilai probabilitas >= 80,00 berhak mendapatkan beasiswa.

## PENGUJIAN SISTEM
Pada  bagian  ini  dijelaskan  hasil pengujian menggunakan blackbox testing pada Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan pemberian beasiswa.
Tabel 4. Pengujian Terhadap Halaman Login
N o Skenar io uji Test Case Hasil Dihara pkan Hasil Pengu jian Kesim pulan 1 Login Admin Memas ukan userna me dan passwo rd lalu menek an tombol login Akses Halam an Dashb oard Sesua i Harap an Valid 2 Login dengan memas ukan passwo rd salah Memas ukan userna me secara benar dan passwo rd salah Kemba li memin ta masuk an userna me dan passw ord Sesua i Harap an Valid 3 Login dengan Memas ukan Kemba li Sesua i Valid
memas ukan userna me salah userna me yang tidak terdafta r dan passwo rd yang terdafta r memin ta masuk an userna me dan passw ord Harap an
Tabel 5. Pengujian Terhadap Halaman Rules
N o Sken ario Peng ujian Test Case Hasil Yang Diharap kan Hasil Peng ujian Kesim pulan 1 Mem ilih Menu Rules Mem ilih Men u Rules Menam pilkan list rules Sesua i Hara pan Valid 2 Mene kan Butto n Tamb ah Rules Men ekan Butto n Tam bah Rules Menam pilkan Halama n  form Tambah Rules Sesua i Hara pan Valid 3 Mene kan Butto n Edit Men ekan Butto n Edit Menam pilkan Halama n  Form Edit Rules Sesua i Hara pan Valid 4 Mene kan Butto n Hapu s Men ekan Butto n Bapu s Menam pilkan Pop-up Konfir masi Hapus Sesua i Hara pan Valid Tabel 6. Pengujian Pada Sistem Pendukung Keputusan N o Skenar io Penguj ian Test Case Hasil Yang Dihara pkan Hasil Peng ujian Kesi mpula n 1 Penguj uan Sistem Penduk ung Keputu san Mengg unakan Metod e Mema sukan nilai variab el kriteri a Mena mpilka n  hasi perhitu ngan dan menda patkan hasil keputu san Sesu ai Hara pan Valid
Fuzzy Tsuka moto

## KESIMPULAN
Dengan  menerapkan  s fuzzy  inference system metode fuzzy  Tsukamoto pada  sistem pendukung  keputusan  pemberian  beasiswa, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan  metode  ini  dapat  membantu dalam  menentukan  kelayakan  siswa  untuk mendapatkan beasiswa, dan berdasarkan hasil uji  coba,  menunjukan  bahwa  siswa  dengan hasil  nilai  probabilitas  >=  80,00  berhak mendapatkan beasiswa, sedangkan untuk yang memiliki  hasil  nilai  probabilitas  <=  80,00 masih  belum  berhak  untuk  mendapatkan beasiswa.

## REFERENSI
Anggraeni,  I.,  &  Yanti,  Y.  (2020).  Sistem
Pemantauan Pertumbuhan Batita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. KOMPUTASI , 17 (1),  346– 353.
Ardi,  A.,  &  Fadhli,  I.  (2020).  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Doktor Untuk Dosen Potensial Dengan  Metode  Smart. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 7 (1), 39–46.
Borman, R. I., & Helmi, F. (2018). Penerapan
Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Siswa Berprestasi  Pada  SMK  XYZ. CESS (Journal  of  Computer  Engineering, System and Science) , 3 (1), 17–22.
Fitriani, I. (2018). Sistem Penunjang Keputusan  Pada  Solusi  Penerimaan Beasiswa Bagi Mahasiswa Menggunakan Fuzzy Mamdani. STRING (Satuan  Tulisan  Riset  Dan  Inovasi
Teknologi) , 2 (3), 289–298.
Ginting,  G.,  Mesran,  M.,  &  Ulfa,  K.  (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa  Pasca  Sarjana  Menerapkan Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum Product Assessment
(WASPAS)(StudiKasus:  STMIK  Budi Darma). Prosiding  Seminar  Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 ,
834–845.
Kusuma,  A.  P.,  Puspitasari,  W.  D.,  &
Gustiyoto, T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan  dalam  Menentukan  Jumlah Produksi Seragam Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. ANTIVIRUS:
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 12 (1).
Mubarok, A., Suherman, H. D., Ramdhani, Y.,
&  Topiq,  S.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS. Jurnal Informatika , 6 (1), 37–46.
Nalatissifa,  H.,  &  Ramdhani,  Y.  (2020).
Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan  Metode  Topsis  Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak  Layak  Huni  (RTLH). MATRIK: Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika Dan  Rekayasa  Komputer , 19 (2),  246– 256.
Pujianto,  A.,  Kusrini,  K.,  &  Sunyoto,  A.
(2018).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Prediksi  Penerima Beasiswa  Menggunakan  Metode  Neural Network Backpropagation. J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput , 5 (2), 157.
Puspitasari,  N.,  Tejawati,  A.,  &  Prakoso,  F.
(2019). Estimasi Stok Penerimaan Bahan Bakar  Minyak  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto. JRST  (Jurnal  Riset Sains Dan Teknologi) , 3 (1), 9–18.
Ragestu,  F.  D.,  &  Sibarani,  A.  J.  P.  (2020). Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Dalam  Pemilihan  Siswa  Teladan  di Sekolah. Teknika , 9 (1), 9–15.
Rosidin,  R.,  &  Ramdhani,  Y.  (2022).
Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Dalam  Penilaian Kinerja  Karyawan  Pada  LPK  Pelita Massa  Berbasis  Web. ULIL  ALBAB: Jurnal Ilmiah Multidisiplin , 1 (5), 1114– 1122.
Setiawan,  A.,  &  Yanto,  B.  (2018).  Model Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Internal  Kinerja  Dosen  dengan  Fuzzy Tsukamoto. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018 .
Setiawan, D. (2022). Analisis Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan Metode Profile Matching. Syntax Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia , 7 (2), 619–632.
Sulistiani,  H.  (2018). Penerapan  Algoritma Klasifikasi Sebagai Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Mahasiswa . Wulandari,  D.  A.  N.,  &  Prasetyo,  A.  (2018). Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal  Informatika , 5 (1), 22–33.