## IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK SISTEM SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA PADA SMK PRIMA WISATA JAKARTA

## Muhammad Darussalam
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Pontianak Jl. Abdurrahman Saleh, No. 18A, Pontianak, Kalimantan Barat
muhammad.mds@bsi.ac.id
Abstract  — SMK  Prima  Travel  provides scholarships  for  some  students  who  are  less  able and  has  a  learning  achievement  in  school  to  help the  educational  process.  The  purpose  of  this scholarship  is  to  reduce  the  number  of  students who drop out of school due to lack of funds to meet the  needs  of  education,  to  increase  students' motivation  and  to  help  students  who  have economic difficulties. In the selection of scholarship acceptance,  there  are  several  assessment  criteria, including: the average value of report cards, home ownership  status,  transportation  to  school,  the number of parent income, number of dependents of parents,  and  the  number  of  siblings.  The assessment was performed by  the school in a way that  is  still  manual,  ie  scholarship  acceptance selection  is based on  economic circumstances and does not see the criteria that have been defined so that the results are  still  less precise and accurate. Neuro-fuzzy  approach  will  be  used  for  screening reception  awardees  to  show  that  the  assessment can  be  done  more  accurately  and  faster  when compared  to  admission  scholarship  selection system  is  done  manually.  Tests  on  these  studies show  that  the  model  of  the  triangular  and trapezoidal  membership  functions  have  the  same accuracy  results  amounted  to  99.7%.  While  the test  results  gauss  membership  function  models have  accuracy  values  of  98%  and  a  model  gbell membership  function  has  a  value  of  93.9% accuracy.
Intisari — SMK  Prima  Wisata  Jakarta memberikan beasiswa bagi beberapa  siswa yang kurang  mampu  dan  memiliki  prestasi  belajar  di sekolah  untuk  membantu  proses  pendidikan. Tujuan dari pemberian beasiswa ini adalah untuk mengurangi  jumlah  siswa  yang  putus  sekolah karena  kekurangan  biaya  dalam  memenuhi kebutuhan  pendidikan,  untuk  meningkatkan motivasi  belajar  siswa,  dan  untuk  membantu siswa yang mengalami kesulitan ekonomi. Dalam melakukan  seleksi  penerimaan  beasiswa  ini, terdapat  beberapa  kriteria  penilaian,  meliputi: nilai  rapor  rata-rata,  status  kepemilikan  rumah, transportasi  ke  sekolah,  jumlah  penghasilan orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  dan
jumlah saudara kandung. Penilaian ini dilakukan oleh  pihak  sekolah  dengan  cara  yang  masih manual,  yaitu  seleksi  penerimaan  beasiswa dilakukan berdasarkan keadaan ekonominya saja dan  tidak  melihat  kriteria-kriteria  yang  sudah ditetapkan  sehingga  hasil  yang  didapat  masih kurang tepat dan akurat. Pendekatan neuro fuzzy akan  digunakan  untuk  melakukan  seleksi penerimaan  beasiswa  agar  menunjukan  bahwa penilaian dapat dilakukan lebih akurat dan cepat jika  dibandingkan  dengan  sistem  seleksi penerimaan  beasiswa  yang  dilakukan  secara manual. Pengujian pada penelitian ini menunjukan  bahwa  model  fungsi  keanggotaan segitiga  dan  trapesium  memiliki  hasil  akurasi yang  sama  sebesar  99,7%.  Sedangkan  hasil pengujian  model  fungsi  keanggotaan  gauss memiliki  nilai  akurasi  sebesar  98%  dan  model fungsi  keanggotaan  gbell  memiliki  nilai  akurasi sebesar 93,9%.
Kata  kunci:  Fungsi  Keanggotaan,    Neuro  Fuzzy, Seleksi Penerimaan Beasiswa.

## PENDAHULUAN
Dalam  Undang-undang  Nomor  20  Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional, Pasal 1  disebutkan  bahwa  “Pendidikan  adalah  usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar  dan  proses  pembelajaran  agar  peserta didik  secara  aktif  mengembangkan  potensi dirinya  untuk  memiliki  kekuatan  spiritual keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia serta ketrampilan yang diperlukan  dirinya,  masyarakat,  bangsa  dan negara.
Berdasarkan  pengertian  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  pendidikan  merupakan usaha  sadar  dan  terencana  yang  dilakukan  oleh pihak  penyelenggara  (instansi  pemerintah, lembaga  swadaya  masyarakat  dan  lain-lain) dalam  memberikan  suasana  belajar  dan  proses pembelajaran  untuk  mempersiapkan  peserta didik atau generasi yang lebih baik di masa yang akan  datang.  Untuk  mendukung  proses  tersebut, SMK Prima Wisata Jakarta memberikan beasiswa
bagi  beberapa  siswa  yang  kurang  mampu  dan memiliki prestasi belajar di sekolah.
Beasiswa  ini  diberikan  untuk  membantu siswa  dalam  memenuhi  belajarnya  selama bersekolah.  Tujuan  dari  pemberian  beasiswa  ini adalah  untuk  mengurangi  jumlah  siswa  yang dropout yang disebabkan oleh kekurangan biaya pendidikan, untuk meningkatkan motivasi belajar siswa,  dan  memberikan  bantuan  untuk  siswa yang  mengalami  kesulitan  ekonomi.  Beasiswa yang  diberikan  ini  akan  dimanfaatkan  untuk membantu  siswa  dalam  membeli  perlengkapan yang  menunjang  belajar  dan  sekolah  siswa termasuk  untuk  membantu  biaya  transportasi siswa.
Dalam  melakukan  seleksi  para  calon penerima  beasiswa  ini,  terdapat  beberapa kriteria  penilaian, meliputi:  nilai  rapor  rata-rata, status  kepemilikan  rumah,  transportasi  ke sekolah,  jumlah  penghasilan  orang  tua,  jumlah tanggungan  orang  tua,  dan  jumlah  saudara kandung.  Penilaian  ini  dilakukan  oleh  pihak sekolah  dengan  cara  yang  masih  manual,  yaitu seleksi penerimaan beasiswa dilakukan berdasarkan keadaan ekonominya saja dan tidak melihat  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditetapkan sehingga hasil yang didapat masih kurang efektif dan efesien.
Logika    fuzzy  mengevaluasi  secara komprehensif,  melalui    analisis  regresi  dan multiple  discriminan  analisis  methods,  dan mencapai  beberapa  hasil,  tapi  index  presisi  dan metode  evaluasi  tidak  tercapai  dan  sulit  untuk menentukan bobot evaluasi (Dong & Dai, 2009, p. 112). Untuk mengoptimalkan kinerja fuzzy dalam penentuan  bobot  melalui  pembelajaran,  dapat digunakan  metode  hybrid  yaitu  penggabungan fuzzy  dengan  neural  network  (neuro  fuzzy). Neuro  Fuzzy  Reasoning    dapat  digunakan  untuk klasifikasi    dan    masalah  reasoning.  (Sevarac, 2006, p. 1).
Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  neuro fuzzy  akan  digunakan  untuk  melakukan  seleksi penerimaan  beasiswa  agar  menunjukan  bahwa penilaian dapat dilakukan lebih akurat dan cepat jika  dibandingkan  dengan  sistem  seleksi penerimaan  beasiswa  yang  dilakukan  secara manual.

## BAHAN DAN METODE
Beasiswa  adalah  penghasilan  bagi  yang menerimanya.  Hal  ini  sesuai  dengan  ketentuan pasal  4  ayat  (1)  UU  PPh/2000.  Disebutkan 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
kekayaan  Wajib  Pajak  (WP).  Karena  beasiswa bisa diartikan menambah kemampuan  ekonomis bagi  penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan penghasilan.
Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari pendanaan  sendiri  atau  orang  tua,  akan  tetapi diberikan  oleh  pemerintah,  perusahaan  swasta, kedutaan,  universitas,  serta  lembaga  pendidik atau  peneliti,  atau  juga  dari  kantor  tempat bekerja  yang  karena  prestasi  seorang  karyawan dapat  diberikan  kesempatan  untuk  menigkatkan kapasitas  sumber  dana  manusianya  melalui pendidikan.
Dalam  studi  kasus  ini  diasumsikan  bahwa nilai  rapor  rata-rata,  status  kepemilikan  rumah, transportasi  ke  sekolah,  jumlah  penghasilan orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  dan jumlah  saudara  kandung  pada  dasarnya  dapat menentukan  penilaian  dan  seleksi  penerimaan beasiswa.  Jadi  kriteria-kriteria  tersebut  yang akan  dibutuhkan  sebagai  masukkan  untuk menentukan  siapa  yang  akan  terseleksi  sebagai penerima beasiswa.
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo (2010:01),  pengertian  logika  fuzzy  adalah  suatu cara  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke dalam suatu ruang output. Sebagai contoh adalah: a. Manajer  pergudangan  mengatakan  pada manager produksi seberapa banyak persediaan  barang  pada  akhir  minggu  ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan  jumlah  barang  yang  harus diproduksi esok hari.
b. Pelayan  restoran  memberikan  pelayanan terhadap  tamu,  kemudian  tamu  akan memberikan  tip  yang  sesuai  atas  baik tidaknya pelayan yang diberikan.
c. Anda mengatakan pada saya seberapa sejuk ruangan  yang  anda  inginkan,  saya  akan mengatur  putaran  kipas  yang  ada  pada ruangan ini.
d. Penumpang  taksi  berkata  pada  sopir  taksi seberapa  cepat  laju  kendaraan  yang diinginkan,  sopir  taksi  akan  mengatur pijakan gas taksinya.
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam suatu  ruang  output  (Widodo  dan  Handayanto, 2012:2). Antara masukkan dan keluaran terdapat satu kotak hitam yang harus bekerja memetakan masukkan ke keluaran yang sesuai. Logika  Fuzzy dapat  dianggap  sebagai  kotak  hitam  tersebut dimana  kotak  tersebut  berisi  cara  atau  metode yang dapat digunakan untuk mengolah data input menjadi  output  dalam  bentuk  informasi  yang baik.
Terdapat beberapa alasan untuk menggunakan  logika  fuzzy  yaitu  (Widodo  dan Handayanto, 2012:2):
a. Konsep logika Fuzzy mudah dimengerti.
b. Logika Fuzzy sangat fleksibel.
c. Logika  Fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data yang tidak tepat.
d. Logika  Fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi- fungsi non-linear yang sangat kompleks.
e. Logika  fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melalui proses pelatihan.
f. Logika  fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan teknik-teknik kendala secara konvesional.
g. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami. Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  sebuah system  dengan  pengetahuan  linguistik  yang mudah  dimengerti  dan  dapat  dijalankan  pada algoritma  propagasibalik  berdasarkan  pasangan data  masukan-keluaran  dengan  menggunakan arsitektur  jaringan  saraf  tiruan.  Metode  ini memungkinkan  system  fuzzy  belajar.  Gabungan dari  system  jaringan  saraf  (neural  network) dengan system fuzzy ini disebut dengan adaptive neuro-fuzzy  inference  system  (ANFIS)  (Jang  & Sun, 1995).
Masalah  pada  penelitian  ini  adalah  hasil pengolahan  data  pendaftaran  program  beasiswa yang  masih  kurang  akurat,  hal  ini  karena menggunakan pengolahan data manual menggunakan  perkiraan  mengenai  keadaan ekonominya  saja.  Untuk  meningkatkan  akurasi akan  diterapkan  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS). Dalam pengembangan model  simulasi  diimplementasikan  dengan perangkat  lunak    Matlab.  Dan  hasil  pengolahan dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System/ ANFIS akan dibandingkan dan dianalisa hasilnya dengan  hasil  pengolahan  yang  menggunakan metode perhitungan konvensional, dari sini akan terlihat  tingkat  akurasi  dari  masing-masing metode.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat  akurasi  dalam  seleksi  penerimaan beasiswa dengan menggunakan metode Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dengan berbagai  model  fungsi  keanggotaan,  antara  lain model  fungsi  keanggotaan  segitiga,  trapesium, gbell,  dan  gauss.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berdasarkan  data  primer  yang diperoleh  langsung  dari  sekolah  SMK  Prima Wisata di Jakarta.

## Pembelajaran Model dan Inferensi Model
Dalam penelitian ini, komponen masukkan menggunakan  empat  fungsi  keanggotaan  yang tersedia  dalam  GUI  ANFIS  yang  tersedia  dalam Matlab, yaitu:
a. Model Segitiga
b. Model Trapesium
c. Model Gbell
d. Model Gauss
Keempat fungsi keanggotaan tersebut sudah tersedia dan dipilih dari GUI ANFIS dalam Matlab serta diproses dengan proses yang sama, yaitu:
a. Pembentukan  FIS  menggunakan  Grid Partition.
b. Metode optimasi untuk pelatihan menggunakan jenis Hybrid.
c. Target  toleransi  kesalahan  dalam  pelatihan adalah nol dengan Epoch maksimum 50.
d. Menggunakan data pelatihan yang sama.

## Validasi Model
Setelah  ANFIS  menghasilkan  sebuah model,  maka  model  tersebut  harus  diuji validasinya  terhadap  kriteria  model  yang dikehendaki. Tujuan dari proses ini adalah untuk melihat  tingkat  akurasi  ANFIS  dalam  melakukan pemodelan  sistem.  ANFIS  akan  melakukan validasi  model  ini  dengan  cara  membandingkan hasil  keluaran  dari  data  yang  telah  dilakukan proses  pembelajaran  dengan  berbagai  model fungsi  keanggotaan,  seperti:  model  fungsi keanggotaan segitiga, trapesium, gauss, dan gbell. Dari proses perbandingan validasi model ini akan menghasilkan  “error”  yang  dapat  dijadikan ukuran  tingkat  akurasi  model  ini.  Semakin  kecil tingkat error, maka semakin baik model tersebut.

## Langkah-langkah Penelitian
Ada  beberapa  langkah  yang  akan digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini, antara lain:
a. Menentukan  variabel  yang  akan  digunakan untuk  melakukan  diagnosa  permasalahan dalam  perancangan  sistem  fuzzy.  Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berdasarkan  data  pendaftaran  program beasiswa pada SMK Prima Wisata di Jakarta.
Tabel 1. Kode Variabel
Kode NAMA VARIABEL C 1 Nilai Rapor C 2 Status Kepemilikan Rumah C 3 Transportasi ke Sekolah C 4 Penghasilan Orang Tua C 5 Jumlah Tanggungan Orang Tua C 6 Jumlah Saudara Kandung
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Pada  tabel  di  atas  menjelaskan  tentang variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini yang berdasarkan data pendaftaran program  beasiswa  pada  SMK  Prima  Wisata. Pengukuran  untuk  masing-masing  variabel tersebut akan dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 2. Pengukuran Variabel Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Nilai Nilai Rapor Tinggi X ≥ 80 3 Cukup 60 < X < 80 2 Rendah X < 60 1 Status Kepemilikan Rumah Tinggi Kontrakan/ Kos 3 Cukup Milik sendiri 2 Rendah Bebas sewa 1 Transportasi ke Sekolah Tinggi Angkutan/ Jalan Kaki 3 Cukup Sepeda 2 Rendah Kendaraan pribadi 1 Penghasilan Orang Tua Tinggi X ≤ 1500000 3 Cukup 1500000 < X ≤ 3000000 2 Rendah X > 3000000 1 Tanggungan Orang Tua Tinggi X ≥ 4 Anak 3 Cukup 2 < X < 4 Anak 2 Rendah X ≤ 2 Anak 1 Jumlah Saudara Kandung Tinggi X ≥ 4 Orang 3 Cukup 2 < X < 4 Orang  2 Rendah X ≤ 2 Orang 1 Sumber: Hasil Penelitian (2015)
b. Melakukan Fuzzyfikasi Parameter Ada  beberapa  fuzzyfikasi  parameter  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  berdasarkan bentuk  model  fungsi  keanggotaannya, sebagai berikut:
1) Model Fungsi Keanggotaan Segitiga
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 1. Model Fungsi Keanggotaan Segitiga
2) Model Fungsi Keanggotaan Trapesium
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 2. Model Fungsi Keanggotaan Trapesium
3) Model Fungsi Keanggotaan Gbell
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 3.Model Fungsi Keanggotaan Gbell
4) Model Fungsi Keanggotaan Gauss
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 4. Model Fungsi Keanggotaan Gauss
c. Fungsi  Keanggotaan  untuk  Hasil  Output pada ANFIS
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan untuk Hasil Output pada ANFIS
d. Pembentukkan  Struktur  Jaringan  Syaraf Tiruan pada ANFIS
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 6. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan pada ANFIS
e. Aturan ANFIS
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 7. Aturan ANFIS f. Surface ANFIS
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 8. Surface ANFIS

## Metode Pemilihan Sampel
Rumus  yang  digunakan  dalam  untuk pengambilan  sampel  penelitian  ini  adalah  dari Taro  Yamane  yang  dikutip  oleh  Rakhmat  (1998: 82)  dalam  Akdon  dan  Hadi  (2005:  107)  sebagai berikut: n = N/(1+N(C)2) dimana: n = ukuran sampel N = ukuran populasi C  =  presisi  yang  digunakan  (taraf  kesalahan)
Dengan jumlah populasi 310 data dan taraf kesalahan  sebesar  10%,  maka  jumlah  sampel yang digunakan adalah: n = 310/(1+310(0.1)2) = 310/4,1 = 75,60 = 76 Dari  perhitungan  rumus  diatas,  diperoleh sampel  76  data  yang  akan  digunakan  sebagai data pelatihan dalam penelitian ini.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  merancang  sistem seleksi penerimaan beasiswa, sebagai berikut:
a. Data Primer Sumber  data  yang  diperoleh  untuk melakukan  penelitian  ini  adalah  jenis  data primer  yang  didapat  oleh  penulis  secara langsung  dari  sumber  dengan  melakukan pengambilan  data  pendaftaran  program beasiswa  pada  SMK  Prima  Wisata  tahun ajaran  2013/2014  melalui  karyawan  yang berwenang.  Jumlah  keseluruhan  data pendaftaran program beasiswa yang didapat dari  hasil  wawancara  secara  langsung sebanyak 310 data.
b. Data Sekunder adalah  data  yang  telah  dikumpulkan  dan dianalisis  oleh  orang  lain  baik  yang  telah dipublikasikan maupun yang belum dipublikasikan,  misalnya  dari  dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan informasi lainnya yang  ada  hubungannya  dengan  masalah yang diteliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan Data Data  penelitian  dari  310  data  akan  dibagi menjadi tiga kelompok data yaitu:
a. 76  data  pertama  akan  digunakan  sebagai training_data (data pembelajaran).
b. 164  data  kedua  akan  digunakan  sebagai testing_data (data pengujian validitas).
c. 70  data  ketiga  akan  digunakan  sebagai new_data (data penerapan model).
Pada  training_data/  data  pembelajaran akan  diunggah  ke  dalam  ANFIS  dengan menggunakan perangkat lunak Matlab yang akan disimpan  sebagai  variabel  dengan  nama  “x”. Sedangkan  pada  testing_data/  data  pengujian validitas  akan  diunggah  ke  dalam  ANFIS  dengan menggunakan perangkat lunak Matlab yang akan disimpan sebagai variabel dengan nama “y”.
Hasil Pengujian Simulasi ANFIS
Berdasarkan  simulasi  ANFIS  yang  telah dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  simulasi berdasarkan  metode  yang  digunakan,  yaitu metode  optimasi  Hybrid,  target  toleransi kesalahan  nol,  dan  epoch  50.  Hasil  pengujian simulasi  ANFIS  dengan  menggunakan  berbagai model fungsi keanggotaan akan ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Perbandingan RMSE Data Training dengan Data Testing RMSE (Root Mean Square Error) Membership Function Training Data/ Data Pelatihan Testing Data/ Data Pengujian Segitiga 1,3924e-006 1,3809 Trapesium 1,3941e-006 1,3809 Gbell 1,8128e-006 1,2948 Gauss 1,4867e-006 1,3576 Sumber: Hasil Penelitian (2015) Pada tabel di atas menunjukkan perbandingan  RMSE  untuk  metode  jenis  Hybrid dalam  proses  pelatihan  (training)  dan  proses pengujian  (testing).  RMSE  terendah  pada  proses data  pelatihan  yaitu  1,3941e-006  dengan  model fungsi keanggotaan segitiga. RMSE terendah pada proses data pengujian yaitu 1,2948 dengan model fungsi  keanggotaan  gbell.  Dalam  hal  ini menjelaskan  bahwa  model  fungsi  keanggotaan segitiga  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model fungsi keanggotaan gbell dan gauss.

## Hasil Penelitian ANFIS
Berikut perbedaan hasil diagnosa penilaian  seleksi  penerimaan  beasiswa  melalui Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) dengan  perhitungan  konvensial  untuk  70  data yang  terdapat  di  lampiran,  sebagai  berikut:

## Tabel 4. Perbandingan Perhitungan Konvensional dengan ANFIS
NO  NIS C1  C2  C3  C4  C5  C6 K on ve ls io n al Se gi ti ga
T ra p es iu m G b el l G au ss
1 1051204  2 2 1 1 2 2 1,67 0 0 0,098  0,035 2 1051205  2 2 2 3 1 2 2,00 0 0 0,022  0,002 3 1051206  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 4 1051207  2 3 3 2 1 1 2,00 2 2 2 2 5 1051209  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 6 1051210  2 1 2 2 1 1 1,50 0 0 0,153  0,054
7 1051211  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 8 1051212  3 1 2 2 1 1 1,67 0 0 0,223  0,085 9 1051213  2 3 3 2 1 1 2,00 2 2 2 2 10 1051214  2 2 1 1 1 2 1,50 0 0 0,082  0,019 11 1051217  3 2 1 3 2 2 2,17 0 0 0,016 2E- 04 12 1051219  2 2 1 2 1 2 1,67 1,67  1,67 1,67 1,67 13 1051220  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 14 1051221  2 1 2 2 1 1 1,50 0 0 0,153  0,054 15 1051222  2 3 3 3 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 16 1051223  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 17 1051224  3 2 1 2 2 2 2,00 0 0 0,098  0,014 18 1051225  2 2 1 2 1 2 1,67 1,67  1,67 1,67 1,67 19 1051226  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 20 1051227  2 3 3 3 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 21 1051228  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 22 1051229  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 23 1051230  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 24 1051231  2 1 2 3 1 1 1,67 0 0 0,014  0,001 25 1051232  2 3 3 3 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 26 1051233  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 27 1051234  3 2 1 2 2 2 2,00 0 0 0,098  0,014 28 1051235  2 1 2 3 1 1 1,67 0 0 0,014  0,001 29 1051236  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 30 1051237  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 31 1051238  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 32 1051239  2 2 1 1 2 2 1,67 0 0 0,098  0,035 33 1051240  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 34 1051240  3 1 2 3 1 1 1,83 0 0 0,015  0,001 35 1051241  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 36 1051242  3 1 2 2 1 1 1,67 0 0 0,223  0,085 37 1051243  2 2 3 3 2 2 2,33 0 0 0,345  0,099 38 1051244  3 3 3 1 1 1 2,00 0 0 0,097  0,024 39 1051245  2 3 3 2 1 1 2,00 2 2 2 2 40 1051246  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 41 1051247  3 3 3 3 3 3 3,00 3 3 3 3 42 1051248  2 2 1 2 2 2 1,83 0 0 0,316  0,089 43 1051249  2 3 3 3 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 44 1051250  2 3 3 2 1 1 2,00 2 2 2 2 45 1051251  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 46 1051253  3 1 2 3 1 1 1,83 0 0 0,015  0,001 47 1051254  3 2 1 2 2 2 2,00 0 0 0,098  0,014 48 1051255  2 1 2 2 1 1 1,50 0 0 0,153  0,054
49 1051256  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 50 1051257  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 51 1051258  3 2 1 3 2 2 2,17 0 0 0,016 2E- 04 52 1051259  2 3 2 2 1 1 1,83 0 0 0,183  0,07 53 1051261  3 1 2 3 1 1 1,83 0 0 0,015  0,001 54 1051262  3 1 2 2 1 1 1,67 0 0 0,223  0,085 55 1051263  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 56 1051264  3 1 2 3 1 1 1,83 0 0 0,015  0,001 57 1051265  2 2 1 2 2 2 1,83 0 0 0,316  0,089 58 1051266  3 2 2 2 1 1 1,83 1,83  1,83 1,83 1,83 59 1051267  3 1 2 2 1 1 1,67 0 0 0,223  0,085 60 1051268  3 3 3 3 1 1 2,33 2,33  2,33 2,33 2,33 61 1051269  2 2 1 3 1 2 1,83 0 0 0,078  0,019 62 1051271  2 2 1 1 2 2 1,67 0 0 0,098  0,035 63 1051272  2 3 3 2 1 1 2,00 2 2 2 2 64 1051275  3 1 2 3 1 1 1,83 0 0 0,015  0,001 65 1051277  2 2 2 2 2 2 2,00 2 2 2 2 66 1051278  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 67 1051279  2 2 3 3 2 2 2,33 0 0 0,345  0,099 68 1051280  2 1 2 1 1 1 1,33 0 0 0,056  0,021 69 1051281  3 3 3 2 1 1 2,17 2,17  2,17 2,17 2,17 70 1051282  2 2 1 3 2 2 2,00 0 0 0,016  0,001 Sumber: Hasil Penelitian (2015) Keterangan: C 1
= Nilai Rapor Rata-rata
C 2
= Status Kepemilikan Rumah
C 3 = Transportasi ke Sekolah C 4 = Jumlah Penghasilan Orang Tua C 5
= Jumlah Tanggungan Orang Tua
C 6
= Jumlah Saudara Kandung
Berdasarkan  data  penerapan  model  di atas  berjumlah  70  data  yang  terdapat  di lampiran  untuk  menghitung  keakurasian  yang berfungsi  untuk  menyatakan  seberapa  dekat nilai  hasil  akurasi  dari  berbagai  model  fungsi keanggotaan ANFIS sebagai berikut: Segitiga = (∑Perhitungan Konvensial/70) – (∑Perhitungan Segitiga/70) * 100
= (138,83/70) – (69,03/70) * 100 = 0,997 * 100 = 99,7 %
Trapesium = (∑Perhitungan Konvensial/70) – (∑Perhitungan  Trapesium/70)  * 100 = (138,83/70) – (69,03/70) * 100 = 0,997 * 100 = 99,7 % Gbell = (∑Perhitungan Konvensial/70) –
(∑Perhitungan Gbell/70) * 100 = (138,83/70) – (73,04/70) * 100 = 0,939 * 100 = 93,9 % Gauss  = (∑Perhitungan Konvensial/70) – (∑Perhitungan Gauss/70) * 100
= (138,83/70) – (70,23/70) * 100 = 0,9800 * 100
= 98 %
Model  fungsi  keanggotaan  segitiga  dan trapesium  memiliki  tingkat  akurasi  keluaran yang  sama  yaitu  99,7%.  Sedangkan  untuk model  fungsi  keanggotaan  gbell  memiliki tingkat  akurasi  keluaran  yaitu  93,9%  dan model  fungsi  keanggotaan  gauss  memiliki tingkat  akurasi  keluaran  yaitu  98%.  Akurasi dari masing-masing model fungsi keanggotaan dapat  digambarkan  dalam  bentuk  grafik berikut ini:
Tabel 5. Perbandingan Akurasi Model ANFIS Hasil Penelitian Model Fungsi Keanggotaan Akurasi Akurat  Tidak Akurat Model Fungsi Keanggotaan Segitiga 99,7% 0,3% Model Fungsi Keanggotaan Trapesium 99,7% 0,3% Model Fungsi Keanggotaan Gbell 93,9% 6,1% Model Fungsi Keanggotaan Gauss 98% 2% Sumber: Hasil perhitungan data ANFIS (2015)
Dari  hasil  perbandingan  masing-masing grafik fungsi keanggotaan ANFIS di atas, dapat disimpulkan  bahwa  fungsi  keanggotaan segitiga  dan  trapesium  memiliki  nilai  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  fungsi keanggotaan gauss dan gbell.

## Graphical User Interface
Dalam  memulai  GUI  Matlab  dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
a. Melalui command matlab dengan mengetikkan: >> guide
b. Klik  tombol  start  matlab  dan  pilihlah matlab, lalu pilih GUIDE (GUI Builder)
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 9. GUI Sistem Seleksi Penerimaan Beasiswa

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dari tahap  awal  hingga  akhir  dalam  penerapan metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System/ ANFIS untuk sistem seleksi penerimaan beasiswa pada SMK Prima Wisata di  Jakarta  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai akurasi  dari  berbagai  pengujian  model  fungsi keanggotaan  ANFIS  secara  keseluruhan mendekati  nilai  target.  Pengujian  pada penelitian ini menunjukan bahwa model fungsi keanggotaan  segitiga  dan  trapesium  memiliki hasil  akurasi  yang  sama  sebesar  99,7%.
Sedangkan  hasil  pengujian  model  fungsi keanggotaan  gbell  memiliki  nilai  akurasi sebesar  93,9%  dan  model  fungsi  keanggotaan gauss memiliki nilai akurasi sebesar 98%. Dari hasil  penelitian  tersebut,  model  fungsi keanggotaan  segitiga  dan  trapesium  memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  fungsi  keanggotaan  gauss  dan gbell. Dengan  adanya  hasil  dari  penerapan metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System/ ANFIS tersebut maka akan dibuatkan suatu  program GUI  sistem  seleksi  penerimaan beasiswa yang diharapkan dapat mempermudah  karyawan/  panitia  pada  SMK Prima  Wisata  di  Jakarta  dalam  menentukan para calon penerima beasiswa agar lebih cepat dan akurat.

## REFERENSI
Akdon,  &  Hadi,  S.  (2005).  Aplikasi  Statistika dan Metode Penelitian untuk Administrasi dan Manajemen. Bandung: Dewa Ruchi.
Dewi,  Kartikasari,  dan  Mursityo  (2014). Prediksi  Cuaca  pada  Data  Time  Series menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy
Inference System (ANFIS). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 1, No. 5 Dong,  P.,  &  Dai,  F.  (2009).  Evaluation  for Teaching Quality  Based on  Fuzzy  Neural Network.    2009  First  International Workshop  on  Education  Technology  and Computer  Science.  Zhengzhou:  IEEE Computer Society.
Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  H.  (2004). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Muthohir,  Moh.  (2013).  Sistem  Penentu Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa menggunakan Algoritma
Genetika. Jurnal UPI, 2011
Nurvitasari  dan  Irhamah  (2012).  Pendekatan Fungsi  Transfer  sebagai  Input  Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) dalam  Peramalan  Kecepatan  Angin Rata-rata  harian  di  Sumenep.  Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 1, No. 1 Prayogo,  Nur  (2011).  Penentuan  Penerimaan Beasiswa  dengan  menggunakan  Fuzzy Multiple  Attribute  Decission  Making. Jurnal Sistem Informasi, Vol. 3, No. 1 Putra,  Apriansyah  dan  Hardiyanti  (2011).
Penentuan Penerimaan Beasiswa dengan  menggunakan  Fuzzy  Multiple Attribute  Decission  Making.  Jurnal
Sistem Informasi, Vol. 3, No. 1
Sugiyono.
(2007). Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: Alfabeta. Widodo, Prabowo Pudjo. Handayanto, Rahmadya  Trias.  2012.  Penerapan  Soft Computing  Dengan  Matlab.  Edisi  Revisi.
Bandung: Rekayasa Sains Wijiyanto,  Kusrini,  dan  Irhamah  (2012). Peramalan  Nilai  Kontrak  Konstruksi  PT ‘X’  dengan  menggunakan  Pendekatan Regresi  Time  Series  dan  ANFIS.  Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 1, No. 1

## BIODATA PENULIS
Muhammad  Darussalam, M.Kom.  Lahir  di  kota Jakarta,  pada  tanggal  15 September  1988.  Tamat Program  Diploma  III  (D3) tahun 2010 Program Studi Manajemen  Informatika  di AMIK  BSI  Jakarta.  Tamat S1  tahun  2011  Program Studi Sistem Informasi di STMIK Nusa Mandiri Jakarta.  Tamat  S2  tahun  2015  Program  Studi Ilmu  Komputer  (S2)  Kosentrasi  Management Information  System  di  Program  Pasca  Sarjana STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta.  Menjadi  dosen tetap di AMIK BSI Jakarta sejak tahun 2013.