## Sistem Penentu Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Smarter dan Forward Chaining
Fadly 1 , Yulia Darmi 2 , Dedy A. Prabowo 3
1, 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Email : fadly@yahoo.com
Abstract —This research aims to create a program to help facilitate the school in determining the students who are eligible for a scholarship. SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu serve as research place. The selection process of scholarship recipients in SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu is equipped with various criteria, such as family economy, family dependent, child status, School Achievement, out-of- school education and discipline. It should be noted in the assessment of the criteria and must be relevant because it will basically affect the outcome. In making this Program we use Visual Basic 6.0 software and apply SMARTER Inference Forward Chaining method. The results obtained from this study, have met the criteria desired by the SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu and the use of this method is considered effective to be used to anticipate the similarity of the ranking. So that the selection process of scholarship recipients in SMA Muhammadiyah 4 Bengkulu City on target.
Keyword : Decision support system, Simple Multi- Atribute Rating Technique Exploiting Rank (SMAR- TER), Forward Chaining
Intisari —Penelitian ini bertujuan membuat pro- gram untuk membantu memudahkan pihak sekolah dalam menentukan siswa yang berhak mendapatkan beasiswa. SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu di- jadikan sebagai tempat penelitian. Proses seleksi calon penerima beasiswa di SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu  dilengkapi dengan berbagai kriteria, seperti ekonomi keluarga, tanggungan keluarga, status anak, Prestasi Sekolah, prstasi luar sekolah dan kedisiplinan. Hal tersebut perlu diperhatikan dalam perhitungan penilaian terhadap kriteria dan harus relevan karena pada dasarnya akan berpengaruh pada hasil akhirnya. Dalam pembuatan Program ini kami menggunakan pe- rangkat lunak Visual Basic 6.0 dan menerapkan meto- de SMARTER inferensi Forward Chaining. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini, telah memenuhi kriteria
yang diinginkan oleh pihak SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu dan penggunaaan Metode ini dinilai efektif digunakan untuk mengantisipasi kesamaan ha- sil perankingan. Sehingga proses seleksi calon peneri- ma beasiswa di SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengku- lu  tepat sasaran.
Kata kunci : Sistem pendukung keputusan, Simple Multi-Atribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER), Forward Chaining

## I.  PENDAHULUAN
Di setiap lembaga pendidikan khususnya SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu banyak sekali beasiswa yang ditawarkan kepada siswa yang berprestasi, untuk mendapatkan beasiswa tersebut maka harus sesuai dengan aturan-aturan yang telah ditetapkan. Menurut Moh Rudi, Ach- mad Ubaidillah (2014) kriteria yang digunakan dalam menentukan calon penerima beasiswa, adalah sebagai berikut.
1.  Ekonomi keluarga (rendah, menengah, atas)
2.  Tanggungan keluarga (>= 5 anak, 4 anak, 3 anak, 2 anak, 1 anak)
3.  Status Anak (yatim piatu, yatim, piatu, normal)
4.  Prestasi sekolah (1-3 besar/3,75-4, 4-5 besar/3,5-3,74, 5-8 besar/3-3,4, 8-10 be- sar/2,75-2,9, > 10 besar/ >2.75)
5.  Prestasi luar sekolah (internasional, nasional, daerah, lokal)
6.  Kedisiplinan (Disiplin, Cukup, malas). Metode Smarter (Simple Multi-Attribute Ra- ting Technique Exploiting Ranks) merupakan modifikasi  dari  metode Smart (Simple Multi-
Attribute Rating Technique) yang diusulkan oleh Edwards dan Baron (1994) dalam Citra (2011), dimana kedua metode ini digunakan untuk me- nentukan bobot dari setiap kriteria dalam suatu pengambilan keputusan. Bobot setiap kriteria menentukan tingkat kepentingan dari kriteria ter- sebut.
Dari kriteria diatas, dapat di jadikan sebagai tolak ukur untuk melakukan proses penyaringan data siswa pada SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu yang akan terpilih sebagai penerimah beasiswa prestasi.
Forward Chaining adalah metode pencarian/ penarikan kesimpulan yang berdasarkan pada data atau fakta yang ada menuju ke kesimpulan, penelusuran dimulai dari fakta yang ada lalu ber- gerak maju melalui premis-premis untuk menuju ke kesimpulan/bottom up reasoning.
Hasil dari proses metode Metode Smarter (Simple Multi-Attribute Rating Technique Explo- iting Ranks) berupa bobot dari kategori dan ke- mudian diproses dengan menggunakan metode Forward Chaining, dimana bobot tersebut men- dapatkan point tersendiri apabila mendapatkan bobot tertinggi, maka akan menerima beasiswa nomor satu, sesuai dengan ketentuan yayasan yakni SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu. Proses penghitungan bobot penilaian tersebut di- hitung menggunakan logika metode Smarter dan hasil diproses dengan metode forward chaining .
Proses yang dilakukan selama ini dilakukan pada SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu dengan menghitung nilai siswa yang terlalu ba- nyak sehingga berkas calon penerimaan beasis- wa terlalu menumpak dan kemunginan tercecer, serta memperhatikan kriteria-kriteria lain, hal ini penulis anggap kurang efektif dan kurang efisien waktu.
Berdasarkan latar belakang diatas maka pe- neliti tertarik melakukan penelitian dengan ju- dul “Sistem Penentu Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Smarter (Simple Multi- Atribute Rating Technique Exploiting Rank) Dan Forward Chaining ”.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## A. Beasiswa
Pada dasarnya, beasiswa adalah penghasilan bagi yang menerimanya. Hal ini sesuai dengan ketentuan pasal 4 ayat (1) UU PPh/2000. Dise- butkan pengertian penghasilan adalah tambahan 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 keka- yaan Wajib Pajak (WP). Karena beasiswa biasa diartikan menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya, berarti beasiswa merupakan peng- hasilan ( Henry Wibowo, sistem pendukung kepu- tusan untuk menentukan penerima beasiswa bank bri menggunakan FMADM (studi kasus: maha- siswa fakultas teknologi industri Universitas Is- lam Indonesia), 2009 ).

## B. Metode Smarter
Metode Smarter (Simple Multi-AttributeRa- ting Technique Exploiting Ranks) merupakan modifikasi  dari  metode SMART (Simple Multi- Attribute Rating Technique) yang diusulkan oleh Edwards dan Baron (1994) dalam Citra (2011), dimana kedua metode ini digunakan untuk me- nentukan bobot dari setiap kriteria dalam suatu pengambilan keputusan. Bobot setiap kriteria menentukan tingkat kepentingan dari kriteria ter- sebut. Rumus metode SMARTER secara umum.
Bobot W didapat dari :
Dimana Wj adalah nilai skala pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria, dan Uij adalah nilai utility / alternatif i pada kriteria j. adapun nilai utility ini diperoleh dari skala pembobotan dari masing-masing sub criteria.
Ada 2 hal yang mendasari metode SMARTER ini (menurut Edward dan Barron dalam Citra, 2011), yaitu:
1.  Teknik yang sederhana lebih mudah diguna- kan sehingga lebih memungkinkan untuk di- gunakan oleh pembuat keputusan.
2.  Teknik yang mudah lebih memungkinkan un- tuk mendapatkan keputusan yang dapat dian- dalkan.
Yang membedakan antara metode SMARTER dan metode SMART adalah masalah pembobo- tan. Pada metode SMARTER, bobot dihitung dengan menggunakan rumus pembobotan Rank- Order Centroid (ROC ). ROC ini didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria. Pembobotan ROC didapat dengan prosedur ma- tematika sederhana dari prioritas. Ide dasarnya dapat diilustrasikan dengan kasus 2 atribut A dan B. Jika A rangking pertama maka bobotnya harus berada antara 0,5 dan 1 sehingga titik tengah dari interval (0,75) diambil sebagai bobot perkiraaan, yang merupakan dasar dari sebuah prinsip komit- men minimum. Seperti juga bobot B akan men- jadi 0,25 (merupakan titik tengah antara 0,5 dan 0). Prosedur ini dapat dirumuskan sebagai berikut (jika ada k atribut) :
w1 = (1 + ½ + 1/3 +…..+ 1/k) / k w2 = (0 + ½ + 1/3 + …. + 1/k) / k w3 = (0 + 0 + 1/3 + …. + 1/k) / k wk = ( 0 + 0 + 0 + ……..+ 1/k ) / k
contoh: 2 atrribut w1 = (1 + ½)/2 = 0,75 w2 = (0 + ½)/2 = 0,25
contoh : 3 attribut w1 = (1 + ½ + 1/3)/3 = 0, 6111 w2 = (0 + ½ + 1/3)/3 = 0, 2777 w3 = (0 + 0 + 1/3)/3 = 0, 1111
Keuntungan dari metode SMARTER ini ada- lah pada metode SMARTER melibatkan usaha/ effort yang kecil dari pembuat keputusan
Langkah-langkah metode SMARTER adalah:
1. Identifikasi permasalahan yang ada.
Dengan melihat akar permasalahan dan ba- tasan-batasan yang ada agar nantinya tidak me-
nyimpang dari tujuan yang ingin dicapai. 2.  Tentukan alternatif 3.  Tentukan attribut / kriteria
4.  Memberikan peringkat untuk setiap kriteria.
5.  Menghitung penilaian terhadap setiap alter-
natif
Kriteria merupakan acuan yang digunakan dalam menentukan calon penerima beasiswa. Se- makin banyak criteria yang digunakan maka se- makin ketat seleksi yang dilakukan untuk menda- patkan beasiswa. Sehingga pemberian beasiswa diharapkan benar-benar tepat sasaran.
Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan Seleksi
No Kriteria W1 W2 W3 W4 W5 Bobot 1 Pendidikan Agama Islam 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.37 2 Matematika 0 1/2 1/3 1/4 1/5 0.23 3 Pendidikan Kewarganegaraan 0 0 1/3 1/4 1/5 0.16 4 Bahasa Indonesia 0 0 0 1/4 1/5 0.11 5 Bahasa Inggris 0 0 0 0 1/5 0.07

## C. Metode Forward Chaining
Forward chaining (Proboyekti dkk, 2009) adalah metode pencarian/penarikan kesimpulan yang berdasarkan pada data atau fakta yang ada menuju ke kesimpulan, penelusuran dimulai dari fakta yang ada lalu bergerak maju melalui pre- mis-premis untuk menuju ke kesimpulan/ bottom up reasoning .
Forward chaining (Honggowibowo, 2009) merupakan grup dari multiple inferensi yang me- lakukan pencaria n dari suatu masalah kepada solusinya. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh.
Menggunakan himpunan aturan kondisi - aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk menen- tukan aturan mana yang akan dijalankan, kemu- dian aturan tersebut dijalankan Aplikasi yang akan dibuat juga diintegrasikan dengan metode Forward Chaining yaitu penalaran fakta untuk mencapai kesimpulan merupakan proses yang di- kendalikan oleh data.

## D. Visual Basic 6.0
Menurut Daryanto (2003, hal. 13), Visual ba- sic adalah suatu development tools untuk memba- ngun aplikasi dalam lingkungan Windows. Dalam pengembangan aplikasi, Visual Basic menggu- nakan pendekatan Visual untuk merancang user interface dalam bentuk form, sedangkan untuk kodingnya membangun dialek bahasa Basic yang cenderung mudah dipelajari.

## E. Konsep Perancangan Database
Database adalah mekanisme yang digunakan untuk menyimpan informasi atau data yang kita gunakan sehari-hari untuk berbagai alasan peng- guna dapat menyimpan data secara terorganisasi (Mulyono, 2008).
Adapun istilah yang sering digunakan dalam perancangan database adalah sebagai berikut:
1.  Entity adalah tempat, orang atau kejadian serta, konsep yang informasinya direkam.
2.  Atribut adalah elemen data yang menun- jang suatau atribut.
3.  Data Value adalah data aktual yang disim- pan pada sebuah atribut.
4.  Record adalah elemen yang saling berka- itan yang menginformasikan suatu entity secara lengkap.
5.  File ialah kumpulan record yang seje- nis dimana panjang elemen sama, atribut
yang sama dan data value yang berbeda datanya.
6. Database adalah kumpulan dan file yang membentuk suatu bangunan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Populasi dan Sampel
Penelitian ini dilaksanakan di SMA Muham- madiyah 4 Kota Bengkulu dengan mengambil po- pulasi siswa kelas 2 sebanak 80 orang. Penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan Metode Smarter (Simple Multi-Atribute Rating Technique Exploiting Rank) dan Forward Chaining , menca-
ri yang terbaik dari yang terbaik. Sehingga seluru siswa yang telah mendaftarkan diri untuk meng- ambil beasiswa prestasi, yang berjumlah 40 orang.

## B. Perancangan Database
1)  DFD (Data Flow Diagram)
a)  Diagram Konteks
Gambar 1. Diagram Konteks

## b)  Diagram Level Nol (Level 0)
Gambar 2. Diagram Level Nol (Level 0)

## 2)  Hierarki Plus Input Process and Output
Gambar 3. HIPO (Hierarki Plus Input Process And Output)

## 3)  Diagram Detail

## Gambar 4. Diagram Detail
4)  ERD (Entity Relatioanship Diagram)

## Gambar 5. Diagram ERD

## 5)  Perancangan Tabel Database
a)  Tabel Data Pribadi Siswa
Tabel 2. Rancangan Tabel Data Siswa Pribadi Field Tipe Field Keterangan NISN Text Primary Key Nama Text Nama Siswa Bidang_Studi_Keahlian Text Bidang Studi Keahlian Program_Studi_Keahlian Text Program Studi Keahlian Kompetensi_Keahlian Text Kompetensi Keahlian Tahun_Pelajaran Text Tahun Pelajaran

## b)  Tabel Data Nilai Siswa
Tabel 3. Rancangan Tabel Data Nilai Siswa Field Tipe Field Keterangan NISN Text Nomor induk Standar nasional siswa PA Integer Pendidikan Agama Islam PK Integer Pendidikan Kewarganegaraan BIND Integer Bahasa Indonesia PJK Integer Pend Jasmani Dan Kesehatan PSB Integer Pend Seni dan Budaya BING Integer Bahasa Inggris MTK Integer Matematika IPA Integer IPA IPS Integer IPS FS Integer Fisika KM Integer Kimia KKPI Integer Keterampilan Komputer dan Peng Infor- masi MCMCUS Integer Menguasai Cara Menggambar Clean Up dan sisip MTDSM Integer Menggabungkan Teks Dalam Sajian Multimedia MDASM Integer Menguasai Dasar Aniasi Stop Motion PT Integer Pemrograman Terstruktur

## c)  Tabel Data Kriteria Ketuntasan Minimal
Tabel 4. Rancangan Tabel Data Kriteria Ketuntasan Minimal Field Tipe Field Keterangan PA Integer Pendidikan Agama Islam PK Integer Pendidikan Kewarganegaraan BIND Integer Bahasa Indonesia PJK Integer Pend Jasmani Dan Kesehatan PSB Integer Pend Seni dan Budaya BING Integer Bahasa Inggris MTK Integer Matematika IPA Integer IPA IPS Integer IPS FS Integer Fisika KM Integer Kimia KKPI Integer Keterampilan Komputer dan Peng Infor- masi MCMCUS Integer Menguasai Cara Menggambar Clean Up dan sisip MTDSM Integer Menggabungkan Teks Dalam Sajian Multimedia MDASM Integer Menguasai Dasar Aniasi Stop Motion PT Integer Pemrograman Terstruktur

## C. Rancangan Tampilan Program
1)  Rancangan Menu Utama

## Gambar 6. Rancangan Menu Utama

## 2)  Rancangan Menu Input Data Pribadi Siswa
Gambar 7. Rancangan Menu Input Data Pribadi Siswa

## 3)  Rancangan Menu Input Data Nilai Siswa
Gambar 8. Rancangan Menu Input Data Nilai Siswa

## 4)  Rancangan Menu Input Data Kriteria Ke- tuntasan Materi (KKM)
Gambar 9. Rancangan Menu Input Data Kriteria Ketuntasan Materi (KKM)

## 5)  Rancangan Laporan Data Siswa
Gambar 10. Rancangan Laporan Data Siswa

## 6)  Rancangan Laporan Data Nilai Siswa
Gambar 11. Rancangan Laporan Data Nilai Siswa

## 7)  Rancangan Laporan Data Siswa Yang Ber- hak Menerimah Beasiswa
Gambar 12. Rancangan Laporan Data Siswa Yang Berhak Menerima Beasiswa

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Form Menu Utama Pada Program Penen- tuan Beasiswa
Gambar 13. Form Menu Utama
Pada form menu utama ini terdapat beberapa formpilihan yakni:
1.  Form data, di dalam form data terdapat be- berapa form lagi yakni form data siswa dan form seleksi data yang kegunaanya untuk memasukkan data pribadi siswa
2.  Form laporan, di dalah form laporan terdapat beberapa form yakni form rekap data siswa dan form laporan data penerima beasiswa
3.  Form keluar, form keluar beguna untuk me- nutup aplikasi apabilah sudah selesai

## B. Form Data Siswa
Gambar 14. Form Data Siswa
Pada form ini data siswa dimasukkan dengan beberapa kreteria yakni: nisn, nama, kelas, eko- nomi keluarga, tanggungan keluarga, status anak, prestasi sekolah, prestasi luar sekolah, dan kedi- siplinan.

## C. Form Proses Seleksi
Gambar 14. Form Proses Seleksi
Pada form ini proses penyeleksian data sis- wa yang telah di lakukan, dimana data siswa di panggil melalui NISN siswa. Kriteria merupakan acuan yang digunakan dalam menentukan calon penerima beasiswa, semakin banyak kriteria yang digunakan maka semakin ketat seleksi yang di- lakukan untuk mendapatkan beasiswa, sehingga pemberian beasiswa diharapkan benar-benar te- pat sasaran, adapun kriteria dan subkriteria pada sistem penentu calon penerima beasiswa disaji- kan pada Tabel 5 sampai Tabel 11.
Selanjutnya nilai dari masing-masing kriteria di jumlahkan, kemudian dibagi dengan jumlah kriteria untuk penentuan kelayakan penerima be- asiswa berdasarkan rule sebagai berikut:
IF B > 0.22917 THEN YA IF B < 0.22917 TIDAK
D. Form Rekap Data

## Gambar 14. Form Rekap Data
Form ini adalah tempat atau file rekapan data yang sudah di masukkan pada data siswa sebe- lumnya.

## E. Form Laporan Data Penerima Beasiswa

## Gambar 15. Form Laporan Data Penerima
Beasiswa
Pada form ini semua datah sudah di seleksi sehingga  data  hasil sudah bisah di lihat siapa yang berhak menerima beasiswadan siapayang belum berhak menerima beasiswa tersebut.
Tabel 5. Kriteria dan Pembobotan Seleksi No Kriteria W1 W2 W3 W4 W5 W6 Bobot 1 Ekonomi keluarga 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 0.40 2 T.keluarga 0 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 0.25 3 Status anak 0 0 1/3 1/4 1/5 1/6 0.15 4 Prestasi Sekolah 0 0 0 1/4 1/5 1/6 0.11 5 Prestasi Luar Sekolah 0 0 0 0 1/5 1/6 0.08 6 Kedisiplinan 0 0 0 0 0 1/6 0.05 Total 1 Tabel 6. Sub Kriteria 1 (Ekonomi keluarga) No Kriteria W1 W2 W3 Bobot 1 Rendah 1 1/2 1/3 0.611 2 menengah 0 1/2 1/3 0.278 3 atas 0 0 1/3 0.111 Total 1 Tabel 7. Sub Kriteria 2 (Tanggungan Keluarga) No Kriteria W1 W2 W3 W4 W5 Bobot 1 >=5anak 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.457 2 4 anak 0 1/2 1/3 1/4 1/5 0.257 3 3 anak 0 0 1/3 1/4 1/5 0.157 4 2 anak 0 0 0 1/4 1/5 0.09 5 1 anak 0 0 0 0 1/5 0.04 Total 1 Tabel 8. Sub Kriteria 3 (Status Orang Tua) No Kriteria W1 W2 W3 W4 Bobot 1 Yatim Piatu 1 1/2 1/3 1/4 0.521 2 Yatim 0 1/2 1/3 1/4 0.271 3 Piatu 0 0 1/3 1/4 0.146 4 Normal 0 0 0 1/4 0.063 Total 1 Tabel 9. Sub Kriteria 4 (Prestasi Sekolah) No Kriteria W1 W2 W3 W4 W5 Bobot 1 1-3 besar 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.457 2 4-5 besar 0 1/2 1/3 1/4 1/5 0.257 3 5-8 besar 0 0 1/3 1/4 1/5 0.157 4 8-10 besar 0 0 0 1/4 1/5 0.09 5 >10 besar 0 0 0 0 1/5 0.04 Total 1

## Tabel 10. Sub Kriteria 5 (Prestasi Luar Sekolah)
No Kriteria W1 W2 W3 W4 Bobot 1 Internasional 1 1/2 1/3 1/4 0.521 2 Nasional 0 1/2 1/3 1/4 0.271 3 Daerah 0 0 1/3 1/4 0.146 4 Lokal 0 0 0 1/4 0.063 Total 1

## F.  Form Keluar
Gambar 16. Form Menu Keluar
Pada form menukeluarini adalah apabilah se- mua sudah selesai dan mau mengakhiri program tinggal tekam form keluar dan pilih ya atau tidak.

## V.  PENUTUP
Setelah menyelesaikan perancangan dan pem- buatan aplikasi sistem pendukung keputusan serta implementasi sistem, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.  Sistem pendukung keputusan mengguna- kan metode Smarter dan Forward Chai- ning sangat membantu bagi pengurus sekolah SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu dalam proses seleksi calon penerima beasiswa.
2.  Pada proses seleksi calon penerima be- asiswa SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu digunakan metode SMARTER sebagai bagian dari proses perankingan yang kemudian dilanjutkan dengan pro- ses  pengecekan kesamaan hasil seleksi SMARTER menggunakan metode For- ward Chaining.

## A. Saran
Perangkat lunak yang dibuat pada penelitian ini masih dapat dikembangkan  lebih  lanjut  mi- salnya dengan penambahan Attribut yang lebih kompleks sehingga proses seleksi calon pene- rima beasiswa SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu benar-benar akurat dan sesuai dengan siswa yang membutuhkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Citra, A (2011). “Sistem pendukung pengam- bilan keputusan pemilihan  sekolah bebas narkoba dengan menggunakan metode smarter dan oreste.” Tugas Akhir Teknik Informatika. Surabaya : Universitas  Pem- bangunan Nasional “Veteran”.
Daryanto (2003). “Belajar Komputer Visual Ba- sic” , Bandung: Yrama Widya,  Durkin,
J.(1994). “ Expert Systems Design and Development .”  New  Jersey:  Prentice Hall International Inc.
Honggowibowo, A.S. 2009. “Sistem Pakar Di- agnosa Penyakit Tanaman Padi  Ber- basis Web dengan Forward dan Back- ward Chaining.” Jurnal TELKOMNIKA 7,3:187–194
Kusumadewi, Sri.(2003). “ Artificial  intelligence teknik dan aplikasinya .”  Yogyakarta : Gra- ha Ilmu.
Tabel 11. Sub Kriteria 6 (Kedisiplinan)
No Kriteria W1 W2 W3 Bobot 1 Disiplin 1 1/2 1/3 0.611 2 Cukup 0 1/2 1/3 0.278 3 Malas 0 0 1/3 0.111 Total 1
Kusrini.(2008). Aplikasi Sistem Pakar Menentu- kan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode  Kuantifikasi  Pertanyaan. Yogya- karta  :  Andi  Offset
Mulyono, Hasyim ST (2008). “Buku Pintar Kom- puter.” Jakarta : Kriya Pustaka
Rudi, Moh. Ubaidillah, Achmad (2014). “Sis- tem penentu calon penerima beasiswa iksass Menggunakan metode smarter & forward chaining” .  Journal online (diak- ses 16 September 2014)
Setiawan.  Ade.(2011). Rapid  Application  De- velopment,  Sistem  Informasi Jakarta: Uni- versitas Gunadarma ..
Tutik, G.A., Delima, R. dan Proboyekti, U. 2009. “Penerapan Forward Chaining Pada Program Diagnosa Anak Penderita Autisme.” Jurnal  Informatika 5,2.