## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA TIDAK MAMPU PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI INIVERSITAS ISLAM INDRAGIRI
1 Herman Syahputra, 2 Samsudin
1,2, Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: sonic.xp88@yahoo.com , samsudin_as_ad@yahoo.co.id

## ABSTRACT
Dalam  menentukan  penerimaan  beasiswa  tidak  mampu  pada  Prodi  Sistem  Informasi Universitas  Islam  Indragiri,  ada  beberapa  kriteria  yang  harus  dimiliki  dan  dipenuhi  oleh  para mahasiswa  sebagai  syarat  untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut.  Untuk  membantu  dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa tersebut maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Darimaka itu dibuatlah sebuah sistem untuk mendukung dalam pemilihan mahasiswa tidak mampu dengan menggunakan metode Tsukamoto.
Penelitian dilakukan dengan menghitung nilai setiap kriteria mahasiswa, kemudian dilakukan proses perankingan yang nantinya akan menentukan siapa saja yang berhak menerima beasiswa tersebut.
Kata Kunci : Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Beasiswa, Sistem Penduknng Keputusan Fuzzy

## PENDAHULUAN
Dengan  adanya  penerimaan  beasiswa  yang  diberikan  oleh  Universitas  diharapkan  akan membantu para mahasiswa. Terlebih bantuan tersebut berupa beasiswa tidak mampu yang mana tujuannya adalah mahasiswa yang benar-benar membutuhkan bantuan dana tersebut.
Untuk mendapatkan beasiswa tersebut, mahasiswa harus memenuhi syarat-syarat yang telah ditetapkan  oleh  Prodi  Sistem  Informasi  yaitu  kriteria-kriteria  yang  mana  nantinya  akan  menjadi acuan untuk menentukan siapa saja yang berhak menerima beasiswa tersebut.
Dikarenakan tidak semua yang mendaftarkan diri akan diterima, maka dari itu di rancanglah sebuah sistem yang mana akan mendukung ketua Prodi dalam menentukan mahasiswa mana yang benar-benar  berhak  menerima  beasiswa  tidak  mampu,  melalui  penilaian  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Sistem  berbasis  komputeriasi  dan  dengan metode  Fuzzy  Tsukamoto  serta nilai-nilai  kriteria yang  telah  ditetapkan,  diharapkan  penilaian  yang  dilakukan  lebih  transparan  dan  dapat dipertanggung  jawabkan,  sehingga  mahasiswa  yang  disarankan  oleh  sistem  adalah  mahasiswa yang benar-benar berhak menerima bantuan beasiswa tidak mampu.
Rumusan Masalah penelitian ini yaitu: Keputusan penerimaan beasiswa tidak mampu masih dilakukan dengan secara manual. Keputusan penerimaan beasiswa tidak mampu tidak transparan dikarenakan tidak memiliki sistem dan metode pengambilan keputusan. Keputusan penerimaan beasiswa tidak mampu cukup lama.
Tujuan Penelitian penelitian ini yaitu:Merancang sistem pengambilan keputusan penerimaan beasiswa tidak mampu berbasis komputerisasi. Merancang sistem pengambilan keputusan agar lebih  transparan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan.  Mempermudah  dan  mempercepat perolehan data beasiswa tidak mampu.
Manfaat Penelitian ini adalah Menerapkan sistem berbasis komputerisasi pada Prodi Sistem Informasi Universitas Islam Indragiri. Pemilihan beasiswa tidak mampu lebih transparan dan bisa dipertanggung  jawabkan.  Mempercepat  serta  mempermudah  dalam  mendapatkan  data mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa tidak mampu.

## LANDASAN TEORI
Sistem pendukung keputusan  ( Decision Support Sistem / DSS) merupakan sistem informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur (hanya sebagian masalahnya mempunyai jawaban yang  jelas  tersedia  dengan  prosedur  yang  disetujui  bersama)  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur (keputusan  yang  pengambilan  keputusannya  harus  memberikan  penilaian,  evaluasi,  dan pengertian  untuk  memecahkan  masalahnya),  di  mana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter, 2002).

## 2.1 Metode Tsukamoto
Metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-Then  harus  dipresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan a-prediket (fire strength). Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot  (Kusumadewi  dan  Purnomo, 2010).

## ANALISA DAN PERANCANGAN

## Tabel 1. Tabel Himpunan Fuzzy
VARIABEL HIMPUNAN DOMAIN sangat kurang 0 - 2 kurang 2 - 2,50 cukup 2,50 - 3 tinggi 3 - 3,50 sangat tinggi 3,50 - 4 sangat kecil 0 - 500.000 kecil 500.000 - 1.000.000 sedang 1.000.000 - 1.500.000 besar 1.500.000 - 2.000.000 sangat besar 2.000.000 - 2.500.000 sangat sedikit 0 - 1 sedikit 1 - 2 sedang 2 - 3 banyak 3 - 4 sangat banyak 4 - 5 kurang aktif 0 - 1 aktif 1 - 2 sangat aktif 2 - 4 tidak 0 - 80
ya 80 - 100 INPUT OUTPUT Penerima Beasiswa Keaktifan Tanggungan Orang Tua Penghasilan Orang Tua IPK 3.1 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pembentukan  Hipunan  Fuzzy  untuk  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  penerima mahasiswa sebagai berikut :

## Indeks Prestasi Komulatif
2 4 0 1 µ [ipk] Indeks Prestasi Komulatif sangat kurang sangat tinggi kurang cukup tinggi 2,50 3 3,50
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Variabel Indeks Prestasi Komulatif
Rumus mecari derajat keanggotaan variabel indeks prestasi komulatif :
1, ipk≤2 µsangatkurang[ipk] = (2,50– ipk)/0,50 , 2≤ ipk ≤2,50 (3.1) 0, ipk ≥2,50 1, ipk≤2 atau  ipk ≥3 µkurang[ipk] = (ipk-2)/0,50 , 2≤ ipk ≤2,50 (3.2) (3-ipk)/0,50, 2,50≤ ipk ≤3 1, ipk≤2,50 atau ipk ≥3,50 µcukup[ipk] = (ipk-2,50)/0,50 , 2,50≤ ipk ≤3 (3.3) (3,50-ipk)/0,50, 3≤ ipk ≤3,50 1, ipk≤3 atau ipk ≥4 µtinggi[ipk] = (ipk-3)/0,50 , 3≤ ipk ≤3,50 (3.4) (4-ipk)/0,50, 3,50≤ ipk ≤4 0, ipk ≤3,50 µsangattinggi[ipk] = (ipk-3,50)/0,50, 3,50≤ ipk ≤4 (3.5) 1, ipk ≥4
Pendapatan Orang Tua 500.000 1.000.000 0 1 µ [pt] Penghasilan Orang Tua sangat kecil kecil 1.500.000 2.000.000 2.500.000 sedang besar sangat besar
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Penghasilan Orang Tua
Rumus mencari derajat keanggotaan variabel penghasilan orang tua :
1, pt≤500.000 µsangatkecil[pt] = (500.000–pt)/500.000    , 500.000≤ pt ≤1.000.000 (3.6) 0, pt ≥1.000.000 1, pt≤500.000 atau pt ≥1.500.000 µkecil[pt] = (pt-500.000)/ 500.000   , 500.000≤ pt ≤1.000.000 (3.7) (1.500.000-pt)/ 500.000, 1.000.000≤ pt ≤1.500.000 1, pt≤1.000.000atau pt ≥2.000.000 µsedang[pt] = (pt-1.000.000)/ 500.000, 1.000.000≤ pt ≤1.500.000 (3.8) (2.000.000-pt)/ 500.000, 1.500.000≤ pt ≤2.000.000 1, pt≤1.500.000atau pt ≥2.500.000 µbesar[pt] =(pt-
1.500.000)/500.000, 1.500.000≤ pt ≤2.000.000 (3.9) (2.500.000 -pt)/500.000, 2.000.000≤ pt ≤2.500.000 0, pt ≤2.000.000 µsangatbesar[pt] = (pt-2.000.000)/500.000, 2.000.000≤ pt ≤2.500.000 (3.10) 1, pt≥2.5000.000
Tanggungan Orang Tua
1 2 0 1 µ [to] Tanggungan Orang Tua sangat sedikit sedikit 3 4 5 sedang banyak sangat banyak
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan variabel Tanggungan Orang Tua
Rumus mencari derajat keanggotaan variabel tanggungan orang tua :
1, to≤1 µsangatsedikit[to] = (2– to)/1 , 1≤ to ≤2 (3.11) 0, to ≥2 1, to≤1 atau to ≥3 µsedikit[to] = (to-1)/1 , 1≤ to ≤2 (3.12) (3-to)/1, 2≤ to ≤3 1, to≤2 atau to ≥4 µsedang[to] = (to-2)/1, 2≤ to ≤3 (3.13) (4-to)/1, 3≤ to ≤4 1, to≤3 atau to ≥5 µbanyak[to] = (to-3)/1 , 3≤ to ≤4 (3.14) (5-to)/1 , 4≤ to ≤5 0, to ≤4 µsangatbanyak[to] = (to-4)/1 , 4≤ to ≤5 (3.15) 1, to ≥5
Keaktifan 1 2 0 1 µ [kf] Keaktifan kurang aktif sangat aktif 4 aktif
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Keaktifan
Rumus mencari derajat keanggotaan variabel keaktifan :
1,p kf ≤1 µkurangaktif[kf] = (2– kf)/1, 1≤ kf ≤2 (3.16) 0, kf ≥2 1, kf≤1 atau kf≥4 µaktif[kf] = (kf-1)/1, 1≤ kf ≤2 (3.17) (4-kf)/1, 2≤ kf ≤4 0, kf ≤2 µsangataktif[kf] = (kf -2)/2, 2≤ kf≤4 (3.18) 1, kf ≥4
Beasiswa 70 100 0 1 µ [b] Beasiswa BUKAN PENERIMA PENERIMA
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Beasiswa
Rumus mencari derajat keanggotaan variabel beasiswa :
1,
b ≤70 µbukanpenerima [b] = (100 – b)/30, 70≤ b ≤100 (3.7) 0, b ≥100 0, b≤70 µpenerima[b] = (b -70)/30, 70≤ b≤100 (3.8) 1, b ≥100

## 3.2 Pembentukan Rules (Aturan-aturan)
Aturan-aturan yang terbentuk dari 4 kriteria yang diajukan, terbentuklah sebagai berikut: [R1] IF indek prestasi komulatif sangat kurang and penghasilan orang sangat kecil and tanggungan orang tua sangat sedikit and keaktifan kurang aktif THEN bukan penerima beasiswa; [R2] IF  indek  prestasi  komulatif kurang and penghasilan  orang kecil and tanggungan orang tua sedikit and keaktifan aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R3] IF indek prestasi komulatif cukup and penghasilan orang sedang and tanggungan orang tua sedang and keaktifan sangat aktif THEN penerima beasiswa;
[R4] IF  indek  prestasi  komulatif tinggi and  penghasilan  orang besar and  tanggungan orang tua banyak and keaktifan kurang aktif THEN penerima beasiswa;
[R5] IF indek prestasi komulatif sangat tinggi and penghasilan orang sangat besar and tanggungan orang tua sangat banyak and keaktifan kurang aktif THEN penerima beasiswa; [R6] IF  indek  prestasi  komulatif tinggi and  penghasilan  orang besar and  tanggungan orang tua banyak and keaktifan aktif THEN penerima beasiswa;
[R7] IF indek prestasi komulatif sangat tinggi and penghasilan orang sangat besar and tanggungan orang tua sangat banyak and keaktifan aktif THEN penerima beasiswa;
[R8] IF  indek  prestasi  komulatif tinggi and  penghasilan  orang besar and  tanggungan orang tua banyak and keaktifan sangat aktif THEN penerima beasiswa;
[R9] IF indek prestasi komulatif sangat tinggi and penghasilan orang sangat besar and tanggungan orang tua sangat banyak and keaktifan sangat aktif THEN penerima beasiswa;
[R10] IF  indek  prestasi  komulatif sangat  kurang and  penghasilan  orang kecil and tanggungan orang tua sedang and keaktifan kurang aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R11] IF  indek  prestasi  komulatif sangat  kurang and  penghasilan  orang kecil and tanggungan orang tua sedang and keaktifan aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R12] IF  indek  prestasi  komulatif sangat  kurang and  penghasilan  orang kecil and tanggungan orang tua sedang and keaktifan sangat aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R13] IF indek prestasi komulatif kurang and penghasilan orang sedang and tanggungan orang tua banyak and keaktifan kurang aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R14] IF indek prestasi komulatif kurang and penghasilan orang sedang and tanggungan orang tua banyak and keaktifan aktif THEN bukan penerima beasiswa; [R15] IF indek prestasi komulatif kurang and penghasilan orang sedang and tanggungan orang tua banyak and keaktifan sangat aktif THEN penerima beasiswa;
[R16] IF  indek  prestasi  komulatif sangat tinggi and  penghasilan  orang besar and tanggungan orang tua sedang and keaktifan aktif THEN penerima beasiswa;
[R17] IF indek prestasi komulatif tinggi and penghasilan orang sedang and tanggungan orang tua sedikit and keaktifan kurang aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R18] IF indek prestasi komulatif sangat kurang and penghasilan orang sangat kecil and tanggungan orang tua sedikit and keaktifan aktif THEN bukan penerima beasiswa;
[R19] IF indek prestasi komulatif sangat kurang and penghasilan orang sangat kecil and tanggungan orang tua sedang and keaktifan sangat aktif THEN bukan penerima beasiswa; [R20] IF  indek  prestasi  komulatif kurang and penghasilan  orang kecil and tanggungan orang tua sedang and keaktifan sangat aktif THEN bukan penerima beasiswa;

## 3.3 Perancangan Proses
Gambar 6. Konteks Diagram Penerimaan Beasiswa Tidak Mampu
Gambar 7. DFD Level 0 SPK Mahasiswa Penerima Beasiswa Tidak Mampu
MAHASISWA Hasil Keputusan SPK PENERIMAAN BEASISWA TIDAK MAMPU -  Login Sistem -  Data Calon Mahasiswa -  Data Kriteria KEPALA PRODI SISTEM INFORMASI -  Status Login -  Info Data Mahasiswa
-  Info Data Kriteria
-  Info Hasil Keputusan Penerima Beasiswa
Kepala Prodi Sistem Informasi
2.1 Simpan data mahasiswa Tb_Data Mahasiswa Data Mahasiswa 2.2 Ubah data mahasiswa Data Mahasiswa yang akan diubah Data Mahasiswa terubah 2.3 Hapus data mahasiswa Data Mahasiswa yang akan dihapus Data Mahasiswa terhapus
2.4 Simpan data kriteria
Tb_Data Kriteria 2.5 Ubah data mahasiswa 2.6 Hapus data mahasiswa Data Kriteria Mahasiswa Data kriteria Mahasiswa yang akan diubah Data Kriteria Mahasiswa yang akan dihapus Data kriteria Mahasiswa terubah Data Kriteria Mahasiswa terhapus Gambar 8. DFD Level 1 Proses 2.0

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Gambar 9. Form Hasil Keputusan
Gambar 10. Laporan Hasil Keputusan

## KESIMPULAN

## 5.1 Kesimpulan
Diterapkannya  sistem  pengambilan  keputusan  berbasis  komputerisasi  memberikan kemudahan bagi prodi sistem informasi dalam mengambil keputusan untuk menentukan penerima beasiswa.
Diterapkannya kriteria-kriteria oleh prodi sistem informasi sebagai syarat yang wajib dipenuhi oleh setiap mahasiswa yang ingin memperoleh beasiswa tidak mampu.

## 5.2 Saran
Menggunakan  sistem  komputerisasi  sehingga  data  bisa  disimpan  di  media  penyimpanan seperti hard disk backup dan bukannya berupa lembaran-lembaran kertas.
Kepada  pembaca  atau  calon  pengembang  sistem  ini  berikutnya  untuk  mengembangkan sistem  yang  telah  dirancang  ini  menjadi  sistem  yang  lebih  dapat  diandalkan  dan  dapat dimanfaatkan lebih maksimal.

## REFERENSI
Eniyati, Sri. 2009. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Semarang : Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16. 2011
Handayani, Tri, Wawan Lakaito YS, dan Teguh Susyanto. Sistem Pendukung Keputusan Beasiswa Diklat Dengan Fuzzy MADM : ISSN : 2338-4018
Hamdani,  Haviluddin,  dan  Muhammad  Syarif  Abdillah.  2011.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian Notebook Menggunakan Logika Fuzzy Tahani :  Jurnal Informatika Mulawarman - Vol. 6 No. 3 September 2011 98
Jayanti, Sherly, dan Sri Hartati. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Paduan Suara Dewasa menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. Palangka Raya :  IJCCS, VoL6, No.1, January 2012, pp. 55-66. ISSN: 1978-1520
Jogiyanto. 2005. Analisis dan Desain. Yogyakarta : Penerbit Andi
Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Andi.
Kristanto, Andri. Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Yogyakarta : Grava Media. 2007.
Ladjamuddin, Al- Bahra. 2005. Analisa dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Mulyanto, Edy, T. Sutojo, dan Dr. Vincet Suhartono. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Andi
Sholihin,  Miftahus,  Nurul  Fuad  dan  Nurul  Khamiliyah.  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Warga  Penerima  Jamkesmas  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Lamongan  : Jurnal Teknika Vol. 5 No. 2 September 2013 ISSN No. 2085-0859
Sumiati, dan Shodik Nuryadin. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Metode Fuzzy Database Model Mamdani. Banten : ISSN 1412  – 3762. ELECTRANS, VOL.12, NO.2, SEPTEMBER 2013 , 161-170.