## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN CALON PENERIMA BEASISWA  MENGGUNAKAN METODE FUZZY DATABASE MODEL TAHANI

## Ardi Sanjaya
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: dersky@gmail.com
Risaniatin Ningsih
Fakultas Ilmu Kependidikan dan Keguruan, Program Studi Bimbingan dan Konseling Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: risadyne@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  sistem  informasi  berupa  pendukung  keputusan  untuk  menentukan calon  penerima  beasiswa  menggunakan  metode fuzzy database model  Tahani.  Penelitian  ini  dilakukan pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  PGRI  4  Kota Kediri. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk publikasi  ilmiah  dan  untuk  pembuatan  sistem  guna  memberikan  suatu  pendukung  keputusan  berupa pengurutan  data  siswa  berdasar  kriteria  tertentu  sebagai  prioritas  untuk  menerima  beasiswa.  Dengan memanfaatkan database siswa  yang  ada  seperti  data  penghasilan  orang  tua,  data  prestasi,  data  jarak rumah  kesekolah,  dan  sejenisnya,  maka  pihak  sekolah  akan  lebih  mudah  untuk  mengolah  data  siswa dalam  memilih  calon-calon  penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  ini. Jika  hanya  menggunakan database standar  akan  kesulitan  untuk  menentukan  calon-calon  penerima beasiswa sebab pada database standar bersifat pasti, deterministik dan presisi. Namun pada kenyataannya pengolahan data yang ada lebih bersifat samar ( fuzzy ). Misalnya kriteria jarak rumah yang dikategorikan dekat, sedang dan jauh. Sedangkan pada database data jarak rumah berisi nilai pasti. Hasil dari penelitian ini  adalah  telah  berhasil  dibuat  suatu  sistem  informasi  pengolahan  data  siswa  sebagai  pendukung keputusan  penentuan  calon  penerima  beasiswa.  Informasi  yang  dihasilkan  salah  satunya  adalah  urutan prioritas calon penerima beasiswa sehingga proses penentuan calon penerima beasiswa diharapkan dapat dikerjakan lebih efektif dan efisien.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, fuzzy database model tahani.

## ABSTRACT
In  this  study,  a  decision  support  system  in  the  form  of  information  to  determine  the  scholarship recipients using fuzzy Tahani model database. This study will be conducted at the Vocational High School PGRI 4 Kediri. The purpose of this study was to scientific publications and to manufacture a system to provide  decision  support  in  the  form  of  student  data  sorting  based  on  certain  criteria  as  a  priority  to receive  a  scholarship.  By  utilizing  the  existing  student  database  as  parental  income  data,  achievement data, the data within the home to school, and the like, then the school will be easier to  process student data in selecting candidates for scholarship recipients to use this decision support system. If you only use standard database will be difficult to determine the prospective grantee because the standard database is uncertain, deterministic and precision. But in facts the data processing that is more vagues  (fuzzy). For the example the distance criteria categorized houses near, medium and far. While in the home range data database contains exact value. Information generated one of which is the priority order of the applicants so that the process of determining the scholarship recipients are expected to be done more effectively and efficiently.
Keywords: decision support systems, fuzzy database model tahani.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  beberapa  pekerjaan  manusia  dapat  menjadi  lebih  mudah dengan  bantuan  teknologi  komputer  seperti  dalam  hal  mengolah  data.  Dengan  bantuan  komputer,  data yang  diolah  akan  lebih  efektif  dan  efisien  untuk  menghasilkan  informasi  yang  diinginkan.  Data merupakan  fakta  yang  dapat  disimpan  dan  memiliki  arti  [1].  Misalnya  pada  data  siswa,  terdapat  nama, alamat, jarak dari rumah ke sekolah, nama orang tua, penghasilan orang tua dan lain-lain. Data dari siswa dikumpulkan menjadi satu atau terpusat dan disebut dengan basis data ( database ). Data yang dikonsumsi
oleh  pihak  diluar  organisasi  tentunya  sudah  diolah  dan  tidak  disajikan  dalam  bentuk  mentah.  Namun harus  diolah  terlebih  dahulu  agar  lebih  efektif  dan  efisien.  Hasil  dari  pengolahan  data  disebut  dengan informasi.  Salah  satu  contohnya  adalah  mengolah  data  siswa  untuk  menentukan  daftar  calon  penerima beasiswa berdasarkan kriteria tertentu dari suatu database siswa.
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  PGRI  4  Kediri  merupakan  sekolah  dengan  3  program  studi yaitu  Teknik  Mesin,  Teknik  Sepeda  Motor  dan  Teknik  Komputer  Jaringan.  Salah  satu  kendala  yang dihadapi  pihak  tata  usaha  adalah  kesulitan  dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa  dikarenakan selama ini masih dilakukan secara manual.
Salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  mengolah database agar  menghasilkan  informasi seperti  penentuan  calon  penerima  beasiswa  adalah  menggunakan  metode fuzzy  database model  Tahani. Dengan  menggunakan  relasi  yang  ada  pada  database  serta  penekanan fuzzy pada  beberapa  field  dalam tabel yang dijadikan kriteria akan menghasilkan informasi yang diinginkan.
Salah  satu  permasalahan  kesulitan  penentuan  calon  penerima  beasiswa  pada  SMK  PGRI  4  Kediri dapat diatasi dengan motode fuzzy database model Tahani. Data siswa yang bersifat fuzzy seperti kriteria jarak  rumah  jauh-dekat,  pengahsilan  orang  tua  rendah-tinggi  dan  sejenisnya  dapat  diolah  menghasilkan nilai yang bersifat pasti sehingga akan lebih mudah dalam perhitungan untuk menentukan prioritas yang disajikan dalam daftar calon penerima beasiswa.

## 1.1 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  membuat  sebuah  sistem  informasi  yang dapat menentukan calon penerima beasiswa menggunakan metode fuzzy tahani model database ?

## 1.2 Batasan Masalah
Pada  penelitian  ini  ditetapkan  beberapa  hal  yang  menjadi  batasan  masalah  diantaranya  adalah sebagai berikut:
1) Penelitian akan dilakukan pada siswa SMK PGRI 4 kota Kediri.
2) Pengambilan data dilakukan pada siswa tahun pelajaran 2015/2016.
3) Metode yang digunakan adalah fuzzy tahani model database.
4) Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan database MySql.
5) Kriteria  penentuan  calon  penerima  beasiswa  adalah  penghasilan  wali  murid,  peingkat  kelas, ketidakhadiran, catatan BP dan uang saku.
6) Output dari sistem berupa daftar urutan calon penerima beasiswa.

## 1.3 Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sistem  informasi  untuk menentukan calon penerima beasiswa pada SMK PGRI 4 kota Kediri.

## 1.4 Landasan Teori

## 1.4.1 Basis Data
Data merupakan representasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu obyek atau kejadian [2]. Data dinyatakan dengan nilai dalam bentuk angka, deretan karakter atau simbol. Misalnya fakta atau kenyataan tentang biodata siswa seperti nama lengkap, alamat, nama orang tua dan lain-lain. Contoh lain dari fakta mengenai  kejadian  atau  peristiwa  misalnya  adalah  transaksi  penjualan  online  yang  meliputi  data  waktu, penjual, pembeli, nilai transaksi dan lain-lain.
Basis  data  ( database )  adalah  cara  mendokumentasikan  berbagai  macam  data  yang  kemudian dimanajemen  dengan  sebuah  sistem  untuk  kemudian  disimpan  dalam  sebuah  media  penyimpanan  [3]. Dalam basis data, data yang  ada tidak hanya sekedar diletakkan dan disimpan begitu saja dalam sebuah media  penyimpanan,  akan  tetapi  dikelola  dengan  sistem  pengaturan  tertentu.  Dengan  demikian,  data dengan jumlah besar dan kompleks dapat tersusun sangat baik sehingga memungkinkan pengaksesan data dengan mudah dan cepat oleh pengguna. Basis data juga bisa diartikan sekumpulan informasi yang sangat komplek. Ilustrasi hubungan basis data dan komputer pengguna disajikan pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Ilustrasi Hubungan Basis Data Dan Komputer Pengguna

## 1.4.2 Fuzzy Tahani
Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing . Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy . Pada teori himpunan fuzzy , peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan  sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  menjadi  ciri  utama  dari penalaran  dengan  logika fuzzy tersebut.  Dalam  banyak  hal,  logika fuzzy digunakan  sebagai  suatu  cara untuk  memetakan  permasalahan  dari input menuju  ke output yang  diharapkan  [4]. Fuzzy  Decission Support  System (FDSS)  menggunakan  dasar  pengetahuan  dalam  bentuk  “ if-then ”  untuk  memproses informasi [5]. Metode fussy yang sesuai untuk mengolah informasi pada database (basis data) yaitu fuzzy database model Tahani [6].
Fuzzy  database adalah  basis  data  mempunyai  kemampuan  untuk  menyimpan  dan  memanipulasi data-data  yang  mengandung ketidakpastian secara langsung. Artinya, pengguna  memasukkan informasi- informasi yang mengandung unsur kekaburan ke dalam pangkalan data. Basis data jenis ini juga didukung oleh query yang bersifat fuzzy untuk memperoleh informasi [7]. Sistem  basis  data fuzzy merupakan  salah  satu  metode fuzzy yang  menggunakan  basis  data  standar. Pada basis data standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana data tersebut dipandang oleh user . Oleh  karena  itu,  pada  basis  data  standar  data  yang  ditampilkan  akan  keluar  seperti  data  yang  telah disimpan.  Namun  kenyataannya,  seseorang  terkadang  membutuhkan  informasi  dari  data-data  yang bersifat ambiguous .  Sedangkan  pada  sistem  basis  data  standar  data  yang  ditampilkan  tidak  dapat menampilkan  data  yang ambiguous .  Oleh  karena  itu,  apabila  hal  ini  terjadi,  maka  sebaiknya  digunakan sistem basis data fuzzy [8]. Dengan  menggunakan database standar,  kita  dapat  mencari  data-data dengan  spesifikasi  tertentu dengan menggunakan query. Misal kita ingin mendapatkan informasi tentang nama-nama karyawan yang usianya kurang dari  35 tahun. Contoh data yang  digunakan tersaji pada tabel 1,  maka kita bisa ciptakan suatu query:
Select Nama Form Karyawan Where (Umur <35)
Tabel 1.  Contoh data karyawan Nip Nama Umur Thn Masuk Gaji 01 Lia 30 1996 750.000 02 Iwan 48 1985 1.500.000 03 Sari 36 1988 1.255.000 04 Andi 37 1998 1.040.000 05 Budi 42 1990 950.000 06 Amir 39 1989 1.600.000 07 Rian 37 1997 1.250.000 08 Kiki 32 2001 550.000 09 Alda 35 1999 735.000 10 Yoga 25 2000 860.000
Sehingga  muncul  nama-nama  Lia,  Kiki,  dan  Yoga.  Namun  seseorang  terkadang  membutuhkan informasi dari data-data yang bersifat ambiguous. Apabila hal ini terjadi, maka bisa digunakan basis data Fuzzy [9]. Fungis keanggotaan untuk variabel usia diilustrasikan pada gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Fungsi Keanggotaan untuk Variabel Usia
Untuk  penentuan  nilai  derajat  keanggotaan  muda,  bisa  menggunakan  persamaan  1  atau  2  atau  3. Untuk penentuan nilai derajat keanggotaan parobaya menggunakan persamaan 4 atau 5 atau 6, sedangkan untuk menentukan derajat keanggotaan tua menggunakan persamaan 7 atau 8 atau 9 sebagai berikut:
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Berdasarkan pengolahan fungsi keanggotaan untuk variabel usia dengan derajat keanggotaan muda, parobaya dan tua didapat hasil seperti disajikan pada tabel 2 berikut:

## Tabel 2. Tabel karyawan berdasarkan umur
Ada beberapa query yang dapat diberikan untuk menggali informasi lainnya, misalnya: Siapa sajakah karyawan yang masih muda tapi memiliki gaji tinggi ?. Kita bisa menggunakan query di bawah ini dan dari hasil query tersebut didapatkan hasil seperti tersaji pada tabel 3.
SELECT nama FROM Karyawan Where Umur=”Muda” dan Gaji=”Tinggi”
Nip Nama Umur Derajat Keanggotaan [x] Muda Parobaya Tua 01 Lia 30 1 0 0 02 Iwan 48 0 0,4 0,8 03 Sari 36 0,4 0,1 0 04 Andi 37 0,3 0,2 0 05 Budi 42 0 0,7 0,2 06 Amir 39 0,1 0,4 0 07 Rian 37 0,3 0,2 0 08 Kiki 32 0,8 0 0 09 Alda 35 0,5 0 0 10 Yoga 25 1 0 0
Tabel 3. Data Karyawan yang masih muda dan memiliki gaji tinggi
Nip Nama Umur Gaji/Bln (Rp) Derajat Keanggotaan [x] Muda Parobaya Tua 03 Sari 36 1.255.000 0,4 0,1 0 07 Rian 37 1.250.000 0,3 0,2 0 06 Amir 39 1.600.000 0,1 0,4 0 04 Andi 37 1.040.000 0,3 0,2 0 01 Lia 30 750.000 1 0 0 02 Iwan 48 1.500.000 0 0,4 0,8 05 Budi 42 950.000 0 0,7 0,2 08 Kiki 32 550.000 0,8 0 0 09 Alda 35 735.000 0,5 0 0 10 Yoga 25 860.000 1 0 0
Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa karyawan yang masih muda dan memiliki gaji yang tinggi adalah Sari.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  calon  penerima  beasiswa  pada  SMK  PGRI  4 Kediri, diperlukan diagram konteks seperti tersaji pada gambar 3. Entitas administrator memasukkan data berupa data siswa, data pengguna dan data kriteria.

## Gambar 3. Diagram Konteks Dari Sistem Yang Akan Dibuat
Untuk rancangan model tabel disajikan pada gambar 4 sebagai berikut :
Gambar 4. Rancangan Model Tabel Dan Relasinya
Data yang digunakan untuk uji coba menggunakan data siswa dari 1 kelas yaitu tingkat 1 kelas TKJ 1 dengan jumlah siswa sebanyak 52. Data tersaji pada tabel 4 sebagai berikut :

## Tabel 4. Data siswa
NIS Penghasilan Wali Murid Peringkat Kelas Ketidakhadiran Catatan BP Uang Saku 111535 800000 3 0 0 0 111027 1000000 39 0 0 0 111525 1000000 4 0 0 1000 111526 1000000 35 0 0 0 111528 1000000 26 0 0 0
NIS Penghasilan Wali Murid Peringkat Kelas Ketidakhadiran Catatan BP Uang Saku 111529 1000000 10 0 0 0 111531 1000000 41 1 0 0 111532 1000000 30 1 0 0 111533 1000000 9 1 0 0 111538 1000000 2 0 0 0 111543 1000000 22 1 0 0 111544 1000000 13 0 0 0 111546 1000000 36 1 0 0 111548 1000000 24 0 0 1000 111549 1000000 51 1 0 0 111553 1000000 34 0 0 0 111554 1000000 15 0 0 0 111555 1000000 12 1 0 0 111557 1000000 17 0 0 0 111558 1000000 29 1 0 0 111563 1000000 8 0 0 0 111564 1000000 33 0 0 0 111565 1000000 40 1 0 1000 111567 1000000 53 2 0 0 111572 1000000 37 0 0 0 111573 1000000 44 0 0 0 111626 1000000 52 1 0 0 111527 1200000 7 0 0 0 111537 1200000 27 1 0 1000 111539 1200000 20 0 0 0 111540 1200000 28 0 0 0 111541 1200000 32 0 0 0 111551 1200000 47 3 0 0 111552 1200000 18 1 0 1000 111560 1200000 38 0 0 0 111561 1200000 11 0 0 0 111562 1200000 14 0 0 0 111569 1200000 52 2 0 0 111570 1200000 1 0 0 0 111571 1200000 42 0 0 0 111530 1350000 31 0 0 0 111536 1350000 43 2 1 0 111547 1350000 23 0 0 0 111550 1350000 46 2 0 0 111556 1350000 6 0 0 1000 111566 1350000 50 4 1 0 111574 1350000 25 2 0 1000 111568 1600000 19 0 0 1000 111545 1800000 48 1 0 0 111534 2000000 21 0 0 1000 111542 2000000 49 1 0 2000 111559 2000000 16 0 0 3000
Batasan nilai pada kriteria yang digunakan disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Batasan nilai kriteria No Kriteria Min Max Kategori 1 Penghasilan Wali Murid 800.000 1.500.000 Sedikit Sedang Banyak 2 Peringkat Kelas 5 15 Baik Sedang Buruk 3 Ketidakhadiran 2 8 Sedikit Sedang Banyak 4 Catatan BP 1 5 Sedikit Sedang Banyak 5 Uang Saku 5000 50.000 Sedikit Sedang Banyak
Berdasarkan  tabel  batasan  nilai  kriteria  diatas,  maka  dapat  dibuat  suatu  rumus  untuk  menentukan  derajat keanggotaan  masing-masing  variabel  yaitu  variabel  penghasilan  wali  murid  kategori  sedikit  menggunakan persamaan  10  atau  11  atau  12,  kategori  sedang  menggunakan  persamaan  13  atau  14  atau  15,  kategori  banyak menggunakan persamaan 16 atau 17 atau 18. Variabel peringkat kelas kategori baik menggunakan persamaan 19 atau  20  atau  21,  kategori  sedang  menggunakan  persamaan  22  atau  23  atau  24,  kategori  buruk  menggunakan persamaan 25 atau 26 atau 27. Variabel ketidakhadiran kategori sedikit menggunakan persamaan 28 atau 29 atau 30, kategori sedang menggunakan persamaan 31 atau 32 atau 33, kategori banyak menggunakan persamaan 34 atau 35  atau  36.    Variabel  catatan  BP  kategori  sedikit  menggunakan  persamaan  37  atau  38  atau  39,  kategori  sedang menggunakan  persamaan  40  atau  41  atau  42,  kategori  banyak  menggunakan  persamaan  43  atau  44  atau  45. Variabel uang saku kategori sedikit menggunakan persamaan 46 atau 47 atau 48, kategori sedang menggunakan persamaan 49 atau 50 atau 51, kategori banyak menggunakan persamaan 52 atau 53 atau 54. Penggunaan “atau” dimaksudkan disesuaikan dengan nilai data (x), misal jika data penghasilan wali murid adalah 800.000, maka nilai derajat keanggotaan kategori sedikit menggunakan persamaan 4 dan didapat nilai derajat keanggotaan 1.
(10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (34) (35) (36)
(37) (38) (39) (40) (41) (42) (43) (44) (45) (46) (47) (48) (49) (50) (51) (52) (53) (54)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap pengujian, menggunakan kriteria pengujian yang bersifat samar seperti tersaji pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai kriteria pengujian No Kode Kriteria Kategori 1 K1 Penghasilan Wali Murid Sedikit 2 K2 Peringkat Kelas Baik 3 K3 Ketidakhadiran Sedikit 4 K4 Catatan BP Sedikit 5 K5 Uang Saku Sedikit
Penggolahan data siswa untuk menyajikan informasi siapa yang memiliki jumlah nilai kategori lebih tinggi pada  masing-masing  kriteria  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  persamaan-persamaan  4  sampai  dengan persamaan  48  yang  sesuai  dengan  kondisi  data  pada query serta  ditambahkan  fungsi  pengurutan  data  hasil penjumlahan dari yang terbesar ke yang terkecil.  Didapat hasil seperti tersaji pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil uji coba
NIS Kriteria Hasil K1 K2 K3 K4 K5 111570 0.57 1 1 1 1 4.57 111562 0.57 0.9 1 1 1 4.47 111525 0.29 1 1 1 1 4.29 111538 0.29 1 1 1 1 4.29 111554 0.29 1 1 1 1 4.29 111561 0.57 0.6 1 1 1 4.17 111544 0.29 0.8 1 1 1 4.09 111535 0 1 1 1 1 4 111555 0.29 0.7 1 1 1 3.99 111556 0.79 0.1 1 1 1 3.89 111529 0.29 0.5 1 1 1 3.79 111530 0.79 0 1 1 1 3.79 111547 0.79 0 1 1 1 3.79 111527 0.57 0.2 1 1 1 3.77 111533 0.29 0.4 1 1 1 3.69
NIS Kriteria Hasil K1 K2 K3 K4 K5 111563 0.29 0.3 1 1 1 3.59 111537 0.57 0 1 1 1 3.57 111539 0.57 0 1 1 1 3.57 111540 0.57 0 1 1 1 3.57 111541 0.57 0 1 1 1 3.57 111552 0.57 0 1 1 1 3.57 111560 0.57 0 1 1 1 3.57 111571 0.57 0 1 1 1 3.57 111027 0.29 0 1 1 1 3.29 111526 0.29 0 1 1 1 3.29 111528 0.29 0 1 1 1 3.29 111531 0.29 0 1 1 1 3.29 111532 0.29 0 1 1 1 3.29 111543 0.29 0 1 1 1 3.29 111546 0.29 0 1 1 1 3.29 111548 0.29 0 1 1 1 3.29 111549 0.29 0 1 1 1 3.29 111553 0.29 0 1 1 1 3.29 111557 0.29 0 1 1 1 3.29 111558 0.29 0 1 1 1 3.29 111564 0.29 0 1 1 1 3.29 111565 0.29 0 1 1 1 3.29 111572 0.29 0 1 1 1 3.29 111573 0.29 0 1 1 1 3.29 111626 0.29 0 1 1 1 3.29 111534 0 0 1 1 1 3 111542 0 0 1 1 1 3 111545 0 0 1 1 1 3 111559 0 0 1 1 1 3 111568 0 0 1 1 1 3 111550 0.79 0 0 1 1 2.79 111574 0.79 0 0 1 1 2.79 111551 0.57 0 0.17 1 1 2.74 111569 0.57 0 0 1 1 2.57 111567 0.29 0 0 1 1 2.29 111566 0.79 0 0.33 0 1 2.12 111536 0.79 0 0 0 1 1.79
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  dengan  kriteria  nilai  penghasilan  wali  murid  yang  sedikit,  peringkat kelas  yang  baik,  Ketidakhadiran  sedikit,  catatan  BP  yang  sedikit  dan  uang  saku  yang  sedikit  siswa  dengan  NIS 111570 memiliki nilai perhitungan  yang lebih tinggi  yaitu 4,57 dan dijadikan sebagai urutan pertama. Tampilan program  untuk  proses  penghitungan  disajikan  pada  gambar  5.  Sedangkan  contoh  hasil  penyeleksian  dengan menampilkan 5 nilai teratas disajikan pada gambar 6.

## Gambar 5. Screenshoot Aplikasi

## Gambar 6. Screenshot Hasil Seleksi Dengan 5 Nilai Teratas

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  percobaan  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  telah  berhasil  dibuat  sistem informasi  penentu  calon  penerima  beasiswa  menggunakan  metode fuzzy database  model  Tahani.  Dengan menggunakan  sistem  ini,  dapat  langsung  diketahui  urutan-urutan  yang  dapat  dijadikan  pertimbangan  prioritas dalam penentuan calon penerima beasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Elmasri.,  Ramez  dan  Navathe.,  Shamkant  B.  2000.  Fundamentals  of  Database  System, https://ia700601.us.archive.org/11/items/FundamentalsOfDatabaseSystemselmasrinavathe/Fundame ntalsOfDatabaseSystemselmasrinavathe.pdf. Diunduh 20 Januari 2015.
[2] Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Andi Yogyakarta
[3] Nugroho, B. (2004). Database Relasional dengan MySQL . Andi Yogyakarta
[4] Kusumadewi,  S  dan  Purnomo  H.  (2004). Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta. Graha Ilmu.
[5] Akmal,  Indah,  N.  2014.  “  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pemilihan  Laptop  Dengan Menerapkan  Fuzzy  Tahani”.  Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  IV  Nomor  1,  Maret 2014, ISSN : 2301-9425.
[6] Hamdani.  Haviluddin.  Abdillah,  M,  S.  2011.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Notebook Menggunakan  Logika  Fuzzy  Tahani”.  Jurnal  Informatika  Mulawarman,  Volume  6  Nomor  3, September 2011, Hal 98-104.
[7] Widodo,  Sulistyo.  Utomo,  Victor,  G.  2014.  “  Rancang  Bangun  Aplikasi  Travel  Recommender Berbasis  WAP  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Model  Tahani”.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, Volume 5 Nomor 1, Maret 2014, ISSN : 2087-0868.
[8] Uyun,  S.  2009.  “Aplikasi  Basisdata  Fussy  Berbasis  Web  Untuk  Pemilihan  Handphone”.  Jurnal Kursor, Volume 5, Nomor 1, Januari 2009, ISSN: 0216-0544
[9] Eliyani. Utomo Pujianto. Didin Rosyadi. 2009. “Decision Support System Untuk Pembelian Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani”. SNATI 2009, ISSN: 1907-5022