## Analisis Perbandingan Implementasi Metode MADM dan Fuzzy MADM SAW Pada Sistem Pendukung Keputusan
Agus Sidiq Purnomo * , Anief Fauzan Rozi **
* Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
** Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
* sidiq@mercubuana-yogya.ac.id, ** anief@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRACT
There are so many studies that use the Multi-Attribute Decision Making (MADM) method as a solution in Decision Support Systems. In addition, there are also many studies that use additional fuzzy which is implemented in the MADM method which is commonly referred to as Fuzzy MADM. For example, using Simple Additive Weighting (SAW), which one is closer to the best solution, whether to use MADM SAW or FMADM SAW, which one is better to use.
Based on these problems, in this study analysis will be carried out regarding which method is closer to the  best  solution  to  be  implemented  in  the  case  of  Decision  Support  System  between  MADM  and FMADM, in this case using the case of selecting the best graduates in the study program and the SAW method.
Based on the results of the discussion in this study, it can be concluded that the implementation of MADM uses SAW, with 2 approaches, namely: Likert and fuzzy scales. The results obtained from the comparison of assessment ranges using the Likert and fuzzy scales obtained suitability of 100%. While the results of testing using RSD on Likert and fuzzy scales obtained the same results, namely 12.24%. The use of a Likert scale or fuzzy numbers has no effect, what affects the results is the range of the rating scale.
Keyword: MADM, FMADM, DSS, Method, RSD, Analysis

## 1. Latar Belakang
Banyak  sekali  penelitian-penelitian  yang  menggunakan  metode Multi-Attribute  Decision  Making (MADM) seperti Simple Additive Weighthing (SAW), Weighted Product (WP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Elimination Et Choix Traduisant la Realité (ELECTRE) sebagai solusi  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Selain  itu  juga  terdapat  penelitian-penelitian  yang menggunakan tambahan Fuzzy yang diimplementasikan pada metode MADM yang biasa disebut sebagai Fuzzy MADM.
Banyak  penelitian  yang  masih  sebatas  mengimplementasikan  metode  tersebut,  tanpa mempertimbangkan metode mana yang  sebaiknya digunakan sehingga solusi yang diberikan menjadi  lebih optimal  dan  lebih  baik.  Sebagai  contoh  pada  saat  penggunaan  metode  SAW  dalam  SPK,  apakah  harus menggunakan bilangan fuzzy ( Fuzzy MADM) atau skala likert (MADM).
Berdasarkan permasalahan tersebut, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis terkait metode mana yang lebih baik diimplementasikan antara MADM dan Fuzzy MADM dalam sebuah kasus SPK. Metode yang akan digunakan sebagai sampel adalah metode SAW dengan studi kasus pemilihan lulusan terbaik di program studi, dengan 22 data calon mahasiswa lulusan Program Studi Informatika untuk periode yudisium Februari 2020.
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  penelitian  antara  lain  seperti  pada  penelitian  menngenai Penentuan  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan Fuzzy MADM.  Penelitian  ini  fokus  pada  penentuan beasiswa  berdasarkan  atribut-atribut  yang  telah  ditentukan,  seperti  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK), penghasilan orang tua, tanggungan orang tua dan jumlah saudara kandung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy MADM. Penelitian menggunakan salah satu metode dari Fuzzy MADM yaitu SAW. Dalam penelitian ini disimpulkan bahwa bobot yang diberikan pada setiap kriteria mempengaruhi hasil akhir penentuan calon penerima beasiswa, sehingga perubahan nilai bobot pada suatu kriteria akan mempengaruhi hasil perhitungan akhir [1].
Penelitian  mengenai  Evaluasi  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode Fuzzy MADM  Dengan Pengembangan (Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Ponorogo). Penelitian ini fokus pada kinerja dosen di lingkungan Universitas Muhammadiyah Ponorogo dari aspek kompetensi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy MADM dengan pengembangan. Hasil dari penelelitian ini berupa perangkingan sesuai dengan bobot yang telah ditentukan [2].
Penelitian mengenai Aplikasi penentuan penerima beasiswa menggunakan Metode algoritma Fuzzy MADM pada beasiswa rutin UKSW. Penelitian ini fokus pada penentuan beasiswa berdasarkan atribut-atribut yang telah ditentukan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy MADM. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi dalam mementukan keputusan penerima beasiswa rutin [3].
Penelitian mengenai Pemilihan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting di PT. Herba Penawar  Alwahida  Indonesia.  Sistem  menggunakan  7  kriteria  yaitu  Pendidikan  Terakhir,  IPK,  Usia, Pengalaman Kerja, Akreditasi, Status Perkawinan dan Kesesuian dengan program studi. Sistem dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL [4].
Penelitian  mengenai  Seleksi  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Menggunakan  Metode Fuzzy FMADM (Studi  Kasus:  Program  Studi  Teknik  Informatika  FTI  UMB  Yogyakarta).  Dalam  penelitian  ini  dibahas mengenai penentuan lulusan terbaik. Penilaian ini menggunakan 6 kriteria yang digunakan sebagai parameter dalam melakukan penilaian, agar dapat membuat keputusan yang tepat maka dalam penelitian ini digunakan FMADM dengan SAW [5].
Peneltiian  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengajuan  Kredit  Menggunakan  SAW  (Studi Kasus Bank BPD DIY). Dalam penelitian ini dibahas mengenai pengajuan kredit pada bank. Dalam penelitian ini  digunakan  metode  SAW,  dengan  4  kriteria  penilaian  yaitu  Gaji,  Income  Lain,  BI  Checking,  dan Agunan/Jaminan. Berdasarkan data uji sebanyak 50 data, baik dengan hasil perhitungan sistem dan kondisi yang  berjalan  diperoleh  kesesuaian  sebanyak  45  nasabah  dengan  prosentase  sebesar  90%  dan  tidak  sesuai sebanyak 5 nasabah dengan prosentase 10% [6].
SPK  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [7].
Fuzzy MADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah FMADM antara lain, (a) SAW, (b) WP, (c) ELECTRE, (d) TOPSIS, dan (e) AHP [8].

## 2. Metodologi Penelitian
Secara garis besar proses jalannya penelitian ini dibagi menjadi empat tahapan, yaitu : (1) Inteligensi, (2) Desain, (3) Penentuan Bobot W, (4) Perhitungan SAW (Skala Likert dan Fuzzy ), (5) Analisis Perbandingan, dan (6) Pengujian RSD. Selanjutnya jalannya penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1 Data
Dalam penelitian teknik pengumpulan data merupakan faktor terpenting demi keberhasilan penelitian, yaitu  :  (a)  Wawancara,  (b)  Studi  Kepustakaan.  Data  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  disini sebanyak 22 data calon mahasiswa lulusan Program Studi Informatika untuk periode yudisium Februari 2020. Adapun data calon mahasiswa lulusan tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1. Desain Penelitian
Tabel 1. Data Penelitian
No. NIM Nama Transfer/ Baru Lama Studi IPK Usia Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik 1 14111045 M. Satrio Pinandito Baru 6 2.84 24.7 Tidak Ada Tidak Ada 2 14111078 Marcal  Alves Da Costa* Transfer 6.6 2.62 27.6 Tidak Ada Tidak Ada 3 15111120 Ervina Yulia Puspitasari Baru 4.6 2.9 28.7 Tidak Ada Tidak Ada 4 16111002 Heri Ardiansyah Baru 4.6 2.9 24.0 Tidak Ada Tidak Ada 5 16111005 Ahmad Yusuf Hidayat Baru 4.6 3.18 25.8 Tidak Ada Tidak Ada 6 16111019 Mahendra Wahyu Prihantoro Baru 4.6 3.35 23.7 Tidak Ada Tidak Ada 7 16111026 Akhmad Muzaki Baru 4.6 2.97 26.1 Tidak Ada Tidak Ada 8 16111030 Patrisius Kenda Baru 4.6 3.21 22.9 Tidak Ada Tidak Ada 9 16111031 Imam Edwin Hasym Baru 4.6 2.86 22.6 Tidak Ada Tidak Ada 10 16111037 Fransiska Ngongo Baru 4.6 2.59 26.1 Tidak Ada Tidak Ada 11 16111039 Agata Febrian Juadon Baru 4.6 3.01 23.1 Tidak Ada Tidak Ada 12 16111040 Kholil Azhari Baru 4.6 3.15 22.8 Tidak Ada Tidak Ada 13 16111058 Ade Fitriadin Baru 4.6 3.54 23.1 Tidak Ada Tidak Ada 14 16111061 Rahmat Musa Baru 4.6 3.16 25.1 Tidak Ada Tidak Ada 15 16111074 Didik Kurniawan Baru 4.6 3.52 24.5 Tidak Ada Tidak Ada 16 16111094 Rahmat Nur Hidayat Baru 4.6 3.37 23.3 Tidak Ada Tidak Ada 17 16111095 Tri Sakti Baru 4.6 3.06 22.8 Tidak Ada Tidak Ada 18 16111097 Teguh Wibawa Baru 4.6 3.03 23.4 Tidak Ada Tidak Ada 19 16111102 Muhamad Ali Ma'mun Baru 4.6 3.2 22.6 Tidak Ada Tidak Ada 20 16112025 Malik Ilmi Koryoga* Transfer 4 2.98 31.6 Tidak Ada Tidak Ada 21 18113121 Arif Wiji Setiyanto* Transfer 2 2.99 30.4 Tidak Ada Tidak Ada 22 191130215 Sumedi Joko Susilo Transfer 1 3.16 37.8 Tidak Ada Tidak Ada

## 2.2 Desain
Dari masalah yang diuraikan dalam tahap intelegensi, dalam melakukan analisis pada metode MADM, akan dilakukan dengan dua cara yaitu penggunaan skala likert dan bilangan fuzzy . Sedangkan metode yang akan digunakan untuk melakukan analisis adalah metode SAW. Dalam penyelesaian kasus tersebut berikut langkah yang harus dilakukan :
Mulai Inteligensi Desain Perhitungan SAW (Bilangan Fuzzy) Hasil Perangkingan Selesai Perhitungan SAW (Skala Likert) Hasil Perangkingan Pengujian Dengan RSD Analisis Perbandingan Skala Penentuan Bobot W
1. Menentukan  kriteria  yang  digunakan  untuk  acuan  pengambilan  keputusan,  yaitu  :  C1  =  Jenis Mahasiswa, C2 = Ketepatan Lulusan, C3 = IPK, C4 = Usia, C5 = Prestasi Akademik, C6 = Prestasi Non Akademik.
2. Berikut standar skala likert dan fuzzyfikasi dari masing-masing kriteria penilaian yang digunakan dalam sistem, seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Skala likert / Fuzzifikasi
Kriteria Kepentingan SK K C B SB C1 Transfer Baru C2 > 5 th 4,7 - 5 th 4,1 - 4,6 th 3,3 - 4 (th) C3 <= 3,24 3,25-3,50 3,51-3,75 > 3,75 C4 > 24 th 23,1-24 th 22,1-23 th <= 22 th C5 Tidak Ada Kabupaten/ Daerah Provinsi Nasional Internasional C6 Tidak Ada Kabupaten/ Daerah Provinsi Nasional Internasional
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dan nilai bobot (W). Dalam hal ini dibagi menjadi dua bagian yaitu skala likert dan bilangan fuzzy.
a. Untuk skala likert , rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan  1 sampai 5.
b. Untuk bilangan fuzzy rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan 0 sampai 1.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rating kriteria/variabel (bobot kriteria) dengan skala likert dan fuzzy
Bobot Kriteria Keterangan Nilai Skala Likert Fuzzy SK Sangat Kurang 1 0.2 K Kurang 2 0.4 C Cukup 3 0.6 B Baik 4 0.8 SB Sangat Baik 5 1

## 2.3 Bobot W
Dalam hal ini, pengambil keputusan memberikan bobot W, berdasarkan tingkat kepentingan masing- masing kriteria yang dibutuhkan seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot W (Skala likert dan Fuzzy)
ID Kriteria Nama Kriteria Nilai W Keterangan Skala Likert Fuzzy C1 Transfer/Baru 5 1.0 Sangat Baik C2 Ketepatan Waktu Lulusan 4 0.8 Baik C3 IPK 4 0.8 Baik C4 Usia 3 0.6 Cukup C5 Prestasi Akademik 2 0.4 Kurang C6 Prestasi Non Akademik 2 0.4 Kurang

## 2.4 Perhitungan SAW
Dalam  tahap  pemilihan  ini  akan  dilakukan  langkah  penyelesaian  dengan  metode Fuzzy MADM dengan SAW. Langkah-langkah penyelesaian dalam metode SAW antara lain [8]:
1. Menetukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  kritria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matrik berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  attribut  sehingga  diperoleh  matrik ternormalisasi R. Persamaan dapat dilihat pada Persamaan 1.
r 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑖 𝑋𝑖𝑗 ……………………………………………….……………………………….…………….…(1)
4. Hari akhir perolehan dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi. Persamaan dapat dilihat pada Persamaan 2.
……………………………………………………..……………………………………………... (2)
Flowchart sistem  untuk  melakukan  analisis  metode  MADM  dengan  skala likert dan fuzzy ,  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Sistem

## 2.5 Analisis Pengujian
Berdasarkan hasil perangkingan yang telah diperoleh menggunakan MADM baik hasil dari skala likert maupun fuzzy , selanjutnya  hasil  tersebut  dapat  diujikan  dengan  menggunakan Relative  Standard  Deviation (RSD), seperti pada Persamaan 3 [9] [10].
𝑅𝑆𝐷 = 𝑆 𝑥̅ × 100% …………………………………………………………………………………... ( 3)
RSD dinyatakan dalam persen dan diperoleh dengan mengalikan standar deviasi (S) dengan 100 dan membagi produk ini dengan rata-rata 𝑥̅ [9] [11].
Mulai Input Data Uji Matrix X Normalisasi (R) = X/Nilai Max Perangkingan (V) = R*W Hasil Perangkingan Selesai

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perbandingan Skala Likert dan Fuzzy
Dalam menentukan hasil analisis akhir, dilakukan berdasarkan hasil perhitungan SAW menggunakan skala likert dan perhitungan menggunakan bilangan fuzzy dengan 22 data calon mahasiswa lulusan, rangkuman hasil kedua metode tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Skala Likert dan Fuzzy
Alter native NIM Nama Skala Likert Fuzzy Sesuai/ Tidak Nilai Akhir Urutan Nilai Akhir Urutan A13 16111058 Ade Fitriadin 17.65 1 3.53 1 Sesuai A15 16111074 Didik Kurniawan 16.90 2 3.38 2 Sesuai A6 16111019 Mahendra Wahyu Prihantoro 16.65 3 3.33 3 Sesuai A16 16111094 Rahmat Nur Hidayat 16.65 4 3.33 4 Sesuai A8 16111030 Patrisius Kenda 16.40 5 3.28 5 Sesuai A9 16111031 Imam Edwin Hasym 16.40 6 3.28 6 Sesuai A12 16111040 Kholil Azhari 16.40 7 3.28 7 Sesuai A17 16111095 Tri Sakti 16.40 8 3.28 8 Sesuai A19 16111102 Muhamad Ali Ma'mun 16.40 9 3.28 9 Sesuai A4 16111002 Heri Ardiansyah 15.65 10 3.13 10 Sesuai A11 16111039 Agata Febrian Juadon 15.65 11 3.13 11 Sesuai A18 16111097 Teguh Wibawa 15.65 12 3.13 12 Sesuai A3 15111120 Ervina Yulia Puspitasari 14.90 13 2.98 13 Sesuai A5 16111005 Ahmad Yusuf Hidayat 14.90 14 2.98 14 Sesuai A7 16111026 Akhmad Muzaki 14.90 15 2.98 15 Sesuai A10 16111037 Fransiska Ngongo 14.90 16 2.98 16 Sesuai A14 16111061 Rahmat Musa 14.90 17 2.98 17 Sesuai A1 14111045 Muhammad Satrio Pinandito 14.10 18 2.82 18 Sesuai A21 18113121 Arif Wiji Setiyanto* 12.50 19 2.50 19 Sesuai A22 1.91E+08 Sumedi Joko Susilo 12.50 20 2.50 20 Sesuai A20 16112025 Malik Ilmi Koryoga* 11.70 21 2.34 21 Sesuai A2 14111078 Marcal  Alves Da Costa* 10.10 22 2.02 22 Sesuai
Selanjutnya hasil perbandingan pada Tabel 5 tersebut yang akan menjadi unjuk kerja dari penelitian ini.  Berdasarkan  data  yang  telah  diujikan,  kesesuaian  antara  metode  SAW  dengan  skala likert dan fuzzy memiliki tingkat kesesuaian 100%.

## 3.2 Pengujian RSD
Dalam menentukan hasil analisis akhir, agar lebih optimal dilakukan pengujian menggunakan RSD terhadap hasil SAW dengan skala likert dan perhitungan menggunakan bilangan fuzzy . Rangkuman hasil kedua metode tersebut dapat dilihat pada Tabel 6 untuk pengujian skala likert dan Tabel 7 untuk pengujian bilangan fuzzy .
Tabel 6. Pengujian Hasil Perangkingan Skala Likert No Alternative Nama x x-rata2 (x-rata2) ^ 2 1 A13 Ade Fitriadin 17.65 2.55 6.5025 2 A15 Didik Kurniawan 16.9 1.8 3.24 3 A6 Mahendra Wahyu Prihantoro 16.65 1.55 2.4025 4 A16 Rahmat Nur Hidayat 16.65 1.55 2.4025 5 A8 Patrisius Kenda 16.4 1.3 1.69 6 A9 Imam Edwin Hasym 16.4 1.3 1.69 7 A12 Kholil Azhari 16.4 1.3 1.69 8 A17 Tri Sakti 16.4 1.3 1.69 9 A19 Muhamad Ali Ma'mun 16.4 1.3 1.69 10 A4 Heri Ardiansyah 15.65 0.55 0.3025 11 A11 Agata Febrian Juadon 15.65 0.55 0.3025 12 A18 Teguh Wibawa 15.65 0.55 0.3025 13 A3 Ervina Yulia Puspitasari 14.9 -0.2 0.04 14 A5 Ahmad Yusuf Hidayat 14.9 -0.2 0.04 15 A7 Akhmad Muzaki 14.9 -0.2 0.04 16 A10 Fransiska Ngongo 14.9 -0.2 0.04 17 A14 Rahmat Musa 14.9 -0.2 0.04 18 A1 Muhammad Satrio Pinandito 14.1 -1 1 19 A21 Arif Wiji Setiyanto* 12.5 -2.6 6.76
No Alternative Nama x x-rata2 (x-rata2) ^ 2 20 A22 Sumedi Joko Susilo 12.5 -2.6 6.76 21 A20 Malik Ilmi Koryoga* 11.7 -3.4 11.56 22 A2 Marcal  Alves Da Costa* 10.1 -5 25 Rerata 15.1 Jumlah sigma 75.185 varian 3.4175 akar SD 1.848648155 RSD 0.12242703 12.24270301 Tabel 7. Pengujian Hasil Perangkingan Fuzzy No Alternative Nama x x-rata2 (x-rata2) ^ 2 1 A13 Ade Fitriadin 3.53 0.51 0.2601 2 A15 Didik Kurniawan 3.38 0.36 0.1296 3 A6 Mahendra Wahyu Prihantoro 3.33 0.31 0.0961 4 A16 Rahmat Nur Hidayat 3.33 0.31 0.0961 5 A8 Patrisius Kenda 3.28 0.26 0.0676 6 A9 Imam Edwin Hasym 3.28 0.26 0.0676 7 A12 Kholil Azhari 3.28 0.26 0.0676 8 A17 Tri Sakti 3.28 0.26 0.0676 9 A19 Muhamad Ali Ma'mun 3.28 0.26 0.0676 10 A4 Heri Ardiansyah 3.13 0.11 0.0121 11 A11 Agata Febrian Juadon 3.13 0.11 0.0121 12 A18 Teguh Wibawa 3.13 0.11 0.0121 13 A3 Ervina Yulia Puspitasari 2.98 -0.04 0.0016 14 A5 Ahmad Yusuf Hidayat 2.98 -0.04 0.0016 15 A7 Akhmad Muzaki 2.98 -0.04 0.0016 16 A10 Fransiska Ngongo 2.98 -0.04 0.0016 17 A14 Rahmat Musa 2.98 -0.04 0.0016 18 A1 Muhammad Satrio Pinandito 2.82 -0.2 0.04 19 A21 Arif Wiji Setiyanto* 2.5 -0.52 0.2704 20 A22 Sumedi Joko Susilo 2.5 -0.52 0.2704 21 A20 Malik Ilmi Koryoga* 2.34 -0.68 0.4624 22 A2 Marcal  Alves Da Costa* 2.02 -1 1 Rerata 3.02 Jumlah sigma 3.0074 varian 0.1367 akar SD 0.369729631 RSD 0.12242703 12.24270301
Berdasarkan  data  yang  telah  diujikan  dengan  menggunakan  RSD,  kesesuaian  antara  metode  SAW dengan  skala likert diperoleh  nilai  persentase  sebesar  12.24%  dan fuzzy diperoleh  nilai  persentase  sebesar 12.24%,  dalam  hal  ini  semakin  tinggi  nilai  dari  RSD,  maka  perhitungan  dengan  metode  yang  dihasilkan semakin optimal.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi MADM  menggunakan  SAW,  dengan  2  pendekatan  yaitu  :  skala likert dan fuzzy .  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh dari perbandingan rentang penilaian dengan menggunakan skala likert dan fuzzy , hasil yang diperoleh sesuai dengan persentase kesesuaian sebesar 100%. Hasil pengujian menggunakan RSD terhadap skala likert dan fuzzy diperoleh hasil yang sama yaitu sebesar 12.24%, dalam hal ini semakin tinggi nilai dari RSD, maka perhitungan dengan metode yang dihasilkan semakin optimal. Penggunaan skala penilaian menggunakan skala likert atau bilangan fuzzy tidak berpengaruh, yang mempengaruhi hasil adalah rentang skala penilaian.
Saran untuk penelitian selanjutnya yang dapat dilakukan dalam melakukan analisis lanjutan, dalam penggunaan  FMADM  disarankan  untuk  menggunakan  fungsi  keanggotaan  bilangan fuzzy sebagai  dasar penentuan  rentang  penilaian.  Sebaiknya  jika  tidak  menggunakan  fungsi  keanggotaan,  disarankan  untuk menggunakan skala likert .

## Referensi
[1] A. Putra dan D. Y. Hardiyanti, “Penentuan Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making,” Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 3, NO. 1, ISSN Print : 2085-1588, ISSN Online : 2355-4614, pp. 286-293, 2011.
[2]   I.  Widaningrum,  “Evaluasi  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making (FMADM) Dengan Pengembangan (Kasus : Universitas Muhammadiyah Ponorogo),” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, ISSN : 2302-3805 , Yogyakarta, 2013.
[3]   Aslinda, A.  R. Tanaamah  dan A.  D. Wowor,  “Aplikasi  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Metode Algoritma  Fuzzy MADM  Pada  Beasiswa  Rutin  UKSW,”  dalam Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia, ISSN : 2302-3805 , Yogyakarta, 2015.
[4]   A.  B.  Primahudi,  F. A.  Suciono  dan A. A. Widodo,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting Di PT. Herba Penawar Al Wahida Indonesia,” Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, Vol.2, No.1, ISSN : 2503-1945, pp. 57-80, 2016.
[5]   A. S. Purnomo dan A. F. Rozi, “Seleksi Mahasiswa Lulusan Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Multi- Attribute  Decision  Making  (FMADM)  (Studi  Kasus:  Program  Studi  Teknik  Informatika  FTI  UMB Yogyakarta),”  dalam Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Aplikasi  Komputer  (SINTAK) , Semarang, 2018.
[6]   A. Maria dan A. S. Purnomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pengajuan Kredit Menggunakan Simple Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  Bank  BPD  DIY),”  dalam Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Aplikasi Komputer (SINTAK) , Semarang, 2019.
[7]   E. Turban,  J.  E. Aronson  dan T.  P.  Liang, Decision  Support  Systems and  Intelligent  Sistems  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), Yogyakarta: Andi, 2005.
[8]   S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko dan R. Wardoyo, Fuzzy Multi- Atribute Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[9]   K.  Savitha  dan  C.  Chandrasekar,  “Vertical  Handover  decision  schemes  using  SAW  and  WPM  for Network  selection  in  Heterogeneous  Wireless  Networks,” Global  Journal  of  Computer  Science  and Technology, Vol. 11 No. 9, Version 1.0 May 2011, ISSN : 0975-4172, Print ISSN: 0975-4350, vol. 11, no. 9, pp. 18-24, 2011.
[10]  M. Nic, J. Jirat dan B. Kosata, Compendium of Chemical Terminology, 2nd ed. (the "Gold Book"), L. Hovorka dan J. Znamenacek, Penyunt., Oxford: Blackwell Scientific Publications, 2014.
[11]  Y. Gao, M. G. Ierapetritou dan F. J. Muzzio, “Determination of the Confidence Interval of the Relative,” Springer, New York, 2013.