## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DISPENSASI PEMBAYARAN UANG KULIAH
Poningsih 1 , Sundari Retno Andani 2
AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Jl. Jendral Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, (0622) 22431 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id, sundari.ra@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
STIKOM  Tunas  Bangsa  give  facility  to  some  students  in  tuition  payment  to  the  underprivileged students in economic but they  achieve. For the convenience, it must suitable with applicable criteria established by the Institution. Because of the large number of students who apply for the tuition free dispensation  was very  much,  it is necessary  to  build  a  decision  support  system  to  give  a  decision  or recommendation associated with the tuition payment dispensation. This decision support system use fuzzy logic that will help STIKOM Tunas Bangsa Institution in determining who is eligible to receive a tuition  free  dispensation  as  well  as  a  large  percentage  of  tuition  free  delays.  The  criteria  that established in this case study was the large of parents income, the number of parental dependent, the number of sibling. Not all who apply for dispensation will be accepted, but only those who  meet the criteria will be accepted.
Keyword :   Fuzzy Logic, Fuzzy Inference System, Dispensation of tuition payments

## Abstrak
STIKOM  Tunas  Bangsa  memberikan  kemudahan  bagi  beberapa  mahasiswa/I  dalam  pembayaran uang  kuliah  bagi  mahasiswa/I  yang  keadaan  ekonominya  kurang  mampu  namun  dia  berprestasi. Untuk  mendapatkan  kemudahan  atau  dispensasi  tersebut  maka  mahasiswa  harus  memenuhi beberapa persyaratan/criteria yang berlaku yang telah ditetapkan oleh pihak Institusi. Oleh karena jumlah  mahsiswa/I  yang  mengajukan  permohonan  dispensasi  pembayaran  uang  kuliah  tersebut sangat  banyak,  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memberikan sebuah  keputusan  atau  rekomendasi  terkait  dengan  penundaan/dispensasi  pembayaran  uang kuliah tersebut. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan logika fuzzy yang akan membantu pihak STIKOM Tunas Bangsadalam menentukan siapa saja yang layak/berhak untuk mendapatkan dispensasi  pembayaran  uang  kuliah  serta  besar  persentase  penundaan  pembayaran  uang  kuliah tersebut.  Criteria-kriteria  yang  ditetapkan  dalam  studi  kasus  ini  adalah  besar  penghasilan  orang tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  jumlah  saudara  kandung.  Tidak  semua  yang  mengajukan permohonan dispensasi akan diterima, melainkan hanya yang memenuhi syarat/criteria saja yang akan diterima.
Kata kunci: Logika Fuzzy, Sistem Inferensi Fuzzy, Dispensasi pembayaran uang kuliah

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa,  dengan produk  utamanya  adalah  layanan  pendidikan.  Perguruan  Tinggi  adalah perusahaan yang mengutamakan pelayanan dibandingkan keuntungan semata[1]. Seiring  dengan  perkembangan  yang  ada  saat  ini,  jika  dilihat  dari  segi  sosial, ekonomi,  budaya  dan  masyarakat,  Perguruan  Tinggi  tidak  hanya  menjadi penghasil  sumber  daya  manusia  yang  berpendidikan,  tetapi  juga  harus  menjadi sumber  penelitian  dan  pengembangan,  sumber  ilmu  pengetahuan.  Tetapi  itu semua tidak terlepas dari peran sebuah Perguruan Tinggi itu sendiri yakni sebagai penyedia jasa pendidikan [2].
STIKOM  Tunas  Bangsa  sebagai  salah  satu  Perguruan  Tinggi  Swasta  di Pematangsiantar yang memberikan kemudahan/keringanan terhadap pembayaran  uang  kuliah  kepada  mahasiswa/I  yang  kurang  mampu.  Penundaan atau  dispensasi  yang  diberikan  dari  pihak  manajemen  kepada  mahasiswa/I STIKOM Tunas bangsa terdiri dari 3 kriteria yaitu, dispensasi 50% dari uang kuliah (Tunda50), dispensasi 80% dari uang kuliah (Tunda80) dan dispensasi 100% dari uang  kuliah  (Tunda100).  Penelitian  ini  dibuat  bertujuan  agar  pemberian dispensasi terhadap cicilan  uang kuliah yang diberikan kepada mahasiswa/I  bisa berlaku adil dan prosedural. Tidak semata-mata menggunakan insting (perasaan). Hal  ini  pun  bisa  lebih  efektif  untuk  penambilan  keputusan  kedepannya  terkait dengan pemberian ijin dispensasi pembayaran uang kuliah[3]. Adapun perumusan masalahnya adalah sebagai berikut:
1. Pada  saat  jatuh  tempo  cicilan,  banyak  mahasiswa  yang  menunda pembayaran cicilan uang kuliah
2. Tidak  jarang  keputusan  yang  diambil  oleh  pihak  manajemen  dalam memberikan  dispensasi  uang  kuliah  adalah  salah  satunya  dengan menggunakan insting (perasaan) kasihan kepada mahasiswa
3. Dengan  menggunakan  insting  (perasaan)  tersbut,  terkadang  keputusan terkesan kurang adil dan kurang prosedural
4. Bagian  keuangan  (dalam  hal  ini  bagian  dispensasi)  mengalami  kesulitan dalam  menentukan  siapa  mahasiswa  yang  berhak  mendapat  dispensasi keterlambatan pembayaran uang kuliah dikarenakan berbagai alasan yang diajukan oleh si mahasiswa/i

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Sistem Pendukung keputusan
Pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  dalam  bahasa  Inggris  disebut dengan Decision Support System atau yang disingkat dengan DSS adalah bagian dari sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan[4].  Dalam  pemrosesannya, sistem pendukung keputusan dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti artificial intelligence, expert system, fuzzy logic , dll [1][5].

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang input ke dalam suatu ruang output. Fuzziness dapat diartikan sebagai logika samar yang berkenaan dengan semantic dari suatu kejadian, fenomena atau pernyataan itu sendiri [6].

## 2.3. Tahapan dan Lokasi Penelitian
Pada  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dalam  2  tahapan,  yakni  tahap-tahap sebagai berikut:

## 1. Analisa Kebutuhan
Dalam  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  menganalisa  apa  saja  kebutuhan  baik software  maupun  hardware  yang  diperlukan  untuk  mendukung  penyelesaian masalah yang ada.
2. Identifikasi Masalah
Proses  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  dihadapi  dan bagaimana cara menyelesaikannya. Proses mengidentifikasi masalah dilakukan untuk  mengetahui  sejauh  mana  permasalahan  yang  ditemukan  sehingga diperoleh sumber masalah yang jelas.  Kemudian berangkat dari permasalahan tersebut  di  atas,  akan  diberikan  sebuah  solusi  atau  jalan  keluar  sehingga masalah-masalah  yang  muncul  yang  menjadi  kendala  bisa  di  atasi  dan diharapkan  bisa  meminimalisir  terjadinya  kesalahan  atau  error  yang  telah terjadi sebelumnya.

## 2.4. Bahan
Didalam  penelitian  ini  digunakan  software  matlab  6.1  sebagai  aplikasi penerapan dan implementasi penghitungan logika fuzzy.

## 2.5. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  setelah  proses  identifikasi  masalah.  Studi  literatur digunakan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  referensi  penelitian  yang mendukung  penelitian  ini  dan  yang  sudah  dipublish  yaitu  bagaimana mendapatkan informasi seputar pembayaran cicilan uang kuliah di STIKOM Tunas Bangsa  Pematangsiantar.  Studi  literatur  ini  dilakukan  dengan  mencari  sumber- sumber  atau  referensi  yang  berasal  dari  jurnal  dan  buku-buku  yang  berkaitan dengan permasalahan yang relevan dengan masalah tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapana  ini  akan  ditentukan  besarnya  ijin  dispensasi  pembayaran uang  kuliah  dengan  menggunakan  Fuzzy  Logic  Toolbox  pada  Matlab.  Metode  FIS yang digunakan adalah metode Mamdani dimana fungsi implikasi yang digunakan adalah min [4].

## a. Bagan/skema himpunan fuzzy
Pada  bagan  di  dapat  dilihat  bahwa  variabel  yang  digunakan  sebagai  input diberikannnya  sebuah  dispensasi  uang  kuliah  adalah  sebanyak  3  variabel,  yaitu: (1) penghasilan orang tua (2) jumlah saudara kandung, dan (3) jumlah tanggungan orangtua.  Dari  ke  3  faktor  tersebut  di  atas  maka  dilakukan  defuzzyfikasi  dengan metode mamdani untuk memdapatkan grafik dispensasi pembayaran uang kuliah.
Gambar 1. Bagan/Skema himpunan fuzzy
b. Penentuan Fungsi Keanggotaan
Dari  data  mahasiswa  maka  ditentukan  fungsi  keanggotaan  (Membership Function)  untuk  masing-masing  atribut  dengan  himpunannya  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 1. Himpunan Fuzzy
Pada  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  setiap  variabel  mempunyai himpunan  fuzzy  yang  sama,  namun  berbeda  pada  semesta  pembicaraan  dan domain nya. Himpunan fuzzy pada setiap variabel memiliki nilai yang sama yaitu, sedikit,  sedang  dan  banyak.  Adapun  klasifikasinya  adalah  sebagai  berikut:  Untuk variabel  penghasilan  mempunyai  himpunan  fuzzy  sedikit  dengan  semesta pembicaraan  0-1  dengan  domain  0-0.5,  himpunan  fuzzy  sedang  dengan  semesta pembicaraan  0-1  dengan  domain  0.25-0.75,  himpunan  fuzzy  banyak  dengan semesta  pembicaraan  0-1  dengan  domain  0.5-1.  Untuk  variabel  jumlah  saudara kandung  mempunyai  himpunan  fuzzy  sedikit  dengan  semesta  pembicaraan  1-9 dengan  domain  1-5,  himpunan  fuzzy  sedang  dengan  semesta  pembicaraan  1-9 dengan  domain  3-6,  himpunan  fuzzy  banyak  dengan  semesta  pembicaraan  1-9
dengan  domain  4-9.  Untuk  variabel  jumlah  tanggungan  orang  tua  mempunyai himpunan  fuzzy  sedikit  dengan  semesta  pembicaraan  2-9  dengan  domain  2-4, himpunan  fuzzy  sedang  dengan  semesta  pembicaraan  2-9  dengan  domain  3-7, himpunan  fuzzy  banyak  dengan  semesta  pembicaraan  2-9  dengan  domain  4-9. Kemudian untuk variabel outputnya yaitu dispensasi dengan 3 kriteria himpunan fuzzy yakni, tunda 50 dengan semesta pembicaraan 20-100% dengan domain 20- 50,  himpunan  fuzzy  tunda  80  dengan  semesta  pembicaraan  20-100%  dengan domain 40-80, himpunan fuzzy tunda 100 dengan semesta pembicaraan 20-100% dengan domain 60-100.

## Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Input Variabel Penghasilan
Pada  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  untuk  variabel  penghasilan mempunyai  3  fungsi  keanggotaan  yakni  sedikit,  sedang  dan  banyak.  Dimana  jika dilihat dari grafik, maka ketiga fungsi keanggotaan tersebut mempunyai nilai x dan y  yang  berbeda-beda  namun  antara  satu  fungsi  keanggotaan  denga  fungsi keanggotaan  yang  lain  mempunyai  bagian  range  yang  sama  sehingga  grafik menunjukkan adanya perpotongan diantara ke 3 fungsi keanggotaan tersebut.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Input Variabel Jumlah Saudara Kandung
Pada  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  untuk  variabel  jumlah  saudara kandung  mempunyai  3  fungsi  keanggotaan  yakni  sedikit,  sedang  dan  banyak. Dimana  jika  dilihat  dari  grafik,  maka  ketiga  fungsi  keanggotaan  tersebut mempunyai  nilai  x  dan  y  yang  berbeda-beda  namun  antara  satu  fungsi keanggotaan  denga  fungsi  keanggotaan  yang  lain  mempunyai  bagian  range  yang sama  sehingga  grafik  menunjukkan  adanya  perpotongan  diantara  ke  3  fungsi keanggotaan tersebut.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Input Variabel Jumlah Tanggungan orang tua Pada gambar di atas dapat dilihat bahwa untuk variabel jumlah tanggungan orang  tua  mempunyai  3  fungsi  keanggotaan  yakni  sedikit,  sedang  dan  banyak. Dimana  jika  dilihat  dari  grafik,  maka  ketiga  fungsi  keanggotaan  tersebut mempunyai  nilai  x  dan  y  yang  berbeda-beda  namun  antara  satu  fungsi keanggotaan  denga  fungsi  keanggotaan  yang  lain  mempunyai  bagian  range  yang sama  sehingga  grafik  menunjukkan  adanya  perpotongan  diantara  ke  3  fungsi keanggotaan tersebut.
Gambar 5. Design output variabel Dispensasi
Pada  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  untuk  variabel  output  yakni dispensasi mempunyai 3 fungsi keanggotaan yakni tunda 50, tunda 80 dan tunda 100.  Dimana  jika  dilihat  dari  grafik,  maka  ketiga  fungsi  keanggotaan  tersebut mempunyai  nilai  x  dan  y  yang  berbeda-beda  namun  antara  satu  fungsi keanggotaan  denga  fungsi  keanggotaan  yang  lain  mempunyai  bagian  range  yang sama  sehingga  grafik  menunjukkan  adanya  perpotongan  diantara  ke  3  fungsi keanggotaan tersebut.

## c. Pembentukan Aturan Logika Fuzzy
Dalam  penelitian  ini,  dimodelkan  3  variabel  dengan  masing-masing  3 himpunan  fuzzy,  maka  dapat  diperoleh  27  kombinasi  aturan  (rule)  logika  fuzzy, yakni:
Gambar 6. Rule Editor untuk ijin dispensasi pembayaran uang kuliah
Gambar 7. Rule viewer untuk ijin dispensasi pembayaran uang kuliah
Pada gambar di atas ditunjukkan bahwa 3 variabel input yakni penghasilan, jumlah  saudara  kandung  dan  jumlah  tanggungan  orang  tua  dari  hasil  input  rule logika  fuzzy,  telah  diperoleh  hasil  output  dispensasi.  Untuk  mengetahui keterkaitan  antara  variabel-variabel  input  dengan  variabel  output,  dapat  dilihat dari suface viewer pada gambar berikut:
Gambar 8. Surface viewer untuk ijin dispensasi pembayaran uang kuliah
3.2. Hasil dan Luaran yang dicapai 3.2.1. Pengujian dan Analisa
Untuk  menguji  sistem  inferensi  fuzzy  dicari  beberapa  contoh  mahasiswa. Kemudian diinputkan pada rule viewer matlab seperti di bawah ini:
Tabel 2. Contoh data mahasiswa
Gambar 9. Hasil pengujian dengan rule viewer
Dari data rekomendasi di atas  dapat diketahui bahwa semakin besar/tinggi nilai dispensasi yang diperoleh oleh seorang mahasiswa, maka semakin besar pula nilai  dispensasi  yang  akan  diterima  oleh  mahasiswa  tersebut.  Itu  semua tergantung dari ke tiga variabel input nya.

## 4. SIMPULAN
Dari tahapan-tahapan yang telah dilakukan pada penelitian ini, maka  dapat disimpulkan bahwa:
1) Logika  Fuzzy  dapat  digunakan  untuk  model  pengambilan  keputusan  yang bersifat ragu-ragu (samar) kedalam bentuk tegas (crisp). Dalam hal ini dapat memberikan keputusan tentang pemberian besar dispensasi uang kuliah yang diberikan Institusi kepada mahasiswa nya
2) Sistem yang telah dirancang dapat diimplementasikan oleh pihak manajemen. Sehingga membantu  pihak manajemen dalam memberikan  keputusan terkait ijin pemberian dispensasi pembayaran uang kuliah.

## 5. KONTRIBUSI RISET
Penelitian  ini  memberikan  solusi  kepada  pihak  manajemen  untuk  dapat menentukan  ijin  dispensasi  pembayaran  uang  kuliah  kepada  mahasiswa/I  yang mempunyai masalah dengan keadaan ekonominya. Rekomendasi ini berdasarkan prosedur  dan  bukan  semata  –  mata  berdasarkan insting (perasaan)  kasihan ataupun  alasan  lain  nya  terkait  dengan  ijin  dispensasi  pembayaran  uang  kuliah. Hal  ini  sangat  lah  efektif  dalam  pengambilan  keputusan  yang  nantinya  akan dilakukan  oleh  pihak  manajemen  karena  semua  pengabilan  keputusan berdasarkan aturan dan prosedur yang berlaku. Tidak semata-mata karena alasan
kedekatan,  kasihan  atau  yang  lain-lain.  Penelitian  ini  akan  memberikan  sebuah rekomendasi baru kepada pihak manajemen yang sebelumnya belum pernah ada terkait  dengan  ijin  dispensasi  pembayaran  uang  kuliah.  Dan  semuanya  akan bermuara pada satu tujuan, yakni asas keadilan dan taat prosedur
DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  Sri;  Purnomo,  Hari,  Aplikasi  logika Fuzzy untuk  pendukung  keputusan,  Graha Ilmu, 2013.
[2] Kusumadewi,  Sri;  Hartati,  Sri;  Harjoko,  Agus;  Wardoyo,  Retantyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (MADM), Graha Ilmu, 2006.
[3] Kusuma Dewi, Sistem pengambilan  keputusan  untuk penentuan ijin penundaan pembayaran SPI menggunakan Fuzzy logic.
[4] Sri Kusumadewi, Analisis dan Desain sistem Fuzzy menggunakan toolbox Matlab, Graha Ilmu, 2002.
[5] Poningsih,  “ Fuzzy Query  Database  untuk  system  pendukung  keputusan  yang  cerdas”,  Jurnal Sains Komputer dan Informatika, Vol. 1, Nomor. 1, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, 107- 118, Maret 2017.
[6] M.  Safii,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  PPA  dan  BBM  Menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)”,  Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknik Informatika, vol.2, No.1, pp 75-83, 2017.