## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM
Tri Handayani (teha.nazla@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com)

## ABSTRAK
Beasiswa  dilakukan  untuk  membantu  siswa  dalam  menempuh  studinya.  Proses pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  beasiswa  diklat  menggunakan  metode  Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) dengan metode Simple Addictive Weighting (SAW). Fuzzy MADM digunakan untuk mencari alternatif dari sejumlah alternatif dengan  kriteria-kriteria tertentu.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif yang diberikan. Metode penelitian ini dilakukan  melalui  observasi,  wawancara,  dokumentasi  dan  studi  pustaka.  Perancangan  sistem ini  dibuat  dengan  Contex  Diagram,  HIPO,  DFD,  ERD,  relasi  antar  tabel  dan  desain  database. Proses  penentuan  beasiswa  dengan  Fuzzy  MADM  dapat  mempercepat  proses  perangkingan, mengurangi  kesalahan  penentuan  penerima  beasiswa,  dan  membantu  tim  penyeleksi  dalam menentukan penerima beasiswa.
Kata Kunci : Beasiswa, Fuzzy MADM, SAW, Kriteria.

## I.  PENDAHULAUN

## 1.1 Latar Belakang
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. [1]
Seiring  dengan  banyaknya  pemohon beasiswa  diklat  maka  dibutuhkan  sebuah sistem yang dapat membantu dalam menentukan  penerima  alternatif  beasiswa. Maka  digunakan  metode Fuzzy MADM  untuk mencari  suatu  terbaik  dari  berbagai  alternatif berdasarkan  kriteria-kriteria  beasiswa  yang telah ditentukan.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas dapat dirumuskan permasalahan antara lain :
1.  Bagaimana sistem penyeleksian penerima beasiswa  diklat  yang  sedang  berjalan dalam menentukan penerima beasiswa?
2.  Bagaimana  sistem  pengambil  keputusan penerima  beasiswa  diklat  yang  diusulkan untuk  membantu  dalam  menentukan penerima beasiswa?
3.  Bagaimana  menerapkan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decision Making) untuk pengambilan
keputusan penerima beasiswa diklat? 1.3 Pembatasan Masalah Adapun batasan masalah yang digunakan  pada tugas akhir  ini yaitu : 1.  Sistem  ini  digunakan  untuk  menghitung satu jenis beasiswa setiap tahunnya.
2.  Sistem digunakan untuk proses
perekomendasian calon penerima beasiswa diklat.
3.  Jenis  beasiswa  yang  digunakan  adalah siswa  yang  kurang    mampu,  dilihat  melalui nilai  tes  ujian  masuk,  penghasilan  orang tua,    jumlah  tanggungan  orang  tua  dan kondisi rumah .
4.  Model  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  yaitu  model Fuzzy MADM ( Multiple Attribute Decision Making ) dengan metode Simple Addictive Weighting (SAW). 1.4 Tujuan
Adapun tujuan dari penelitian tugas akhir ini yaitu :
1.  Untuk  membantu  memberikan  alternatif keputusan  dalam  penentuan  penerima beasiswa diklat.
2.  Mempercepat  proses  penentuan  penerima beasiswa diklat.
3.  Menerapkan  model  Fuzzy  MADM  ( Multiple Attribute  Decision  Making )  dengan  metode Simple  Addictive  Weighting (SAW)  untuk
menentukan  calon  penerima  beasiswa diklat.

## 1.5 Manfaat
Adapun  manfaat  penelitian  pada  tugas akhir ini yaitu:
1.  Dapat  membantu  memudahkan  kerja  tim penyeleksi  beasiswa  dalam  menentukan calon penerima beasiswa.
2.  Dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa.
3.  Dapat  mempercepat  proses  penyeleksian beasiswa.

## II.  METODE PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian untuk mendapatkan  data  dan  informasi,  maka digunakan metode dalam proses pengumpulan data.
2.1  Sumber Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh secara langsung dari objek yang diteliti melalui studi  lapangan  untuk  mendapatkan  data  yang mendukung dalam penelitian ini. 1.  Observasi Metode observasi yang dilakukan peneliti dengan melakukan pengamatan langsung,  pencarian  dan  pengambilan  data objek penelitian.
2.  Wawancara
Metode  wawancara  melalui  tanya  jawab antara pewawancara dengan responden pihak kepala bagian diklat.
2.2  Sumber Data Sekunder Data sekunder adalah data yang diperoleh  dari  catatan,  laporan,  dan  buku bacaan  lain  yang  berkaitan  dengan  bahan yang diteliti.
1.  Dokumentasi Dokumentasi mengumpulkan data tertulis  untuk  dipelajari  dan  analisi.  Ada beberapa  dokumen  penelitian  ini  misalnya sejarah, Visi dan Misi, struktur organisasi, dan pendukung dokumentasi . 2.  Studi Pustaka
Metode  studi  pustaka  dilakukan  dengan mempelajari beberapa referensi yang mendukung  pembuatan  sistem  baik  berupa buku  pustaka maupun browsing di internet.
III. TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Sistem Pendukung Keputusan SPK biasanya dibangun untuk mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  Aplikasi SPK  menggunakan  CBIS (Computer  Based
Information  System) yang  fleksibel,  interaktif, dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan untuk  mendukung  solusi  atas  permasalahan manajemen spesifik yang tidak terstruktur. [2]

## 3.2 Fuzzy MADM
Fuzzy MADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Ada  beberapa  motode  yang  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah Fuzzy MADM antara lain [3]:
1.  Simple Addictive Weighting Method (SAW) 2.  Weighted Product (WP)
3.  Elimination Et Choix la Realite (ELECTRE)
4.  Technique for Order Preference by
Similiarity to Ideal Solution   (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP )
3.3 Simple Additive Weighting (SAW) Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matrik  keputusan  kesuatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Jika j adalah atribut keuntungan (Benefit) (1)
Jika  j  adalah  atribut  biaya (Cost)
Keterangan :
r ij : Nilai rating kinerja ternormalisasi x ij : Nilai atribut yang dimiliki dari   setiap kriteria
: Nilai terbesar dari setiap kriteria
:Nilai terkecil dari setiap  kriteria
Benefit :Jika nilai terbesar adalah  terbaik Cost : Jika nilai terkecil adalah terbaik Langkah-langkah  penyelesaian Fuzzy MADM menggunakan  metode  SAW  yaitu  sebagia berikut:
1.  Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada sertiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
2.  Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3.  Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternative  Ai  pada atribut  Cj  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  /  benefit  =  Maksimum  atau atribut  biaya  /  cost  =  Minimum).  Apabila berupa  atribut  keuntungan  maka  nilai  crisp
(Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai  crisp  Max  (Max  Xij)  dari  setiap  kolom, sedangkan  untuk  atribut  biaya,  nilai  crisp Min  (Min  Xij)  dafri  tiap  kolom  atribut  dibagi dengan crisp (Xij) setiap kolom.
4.  Melakukan  proses  perangkingan  untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara mengalihkan  nilai  bobot  (Wi)  dengan  nilai ranting kinerja ternormalisasi (rij).[3]

## 3.4  Database MySQL
MySQL  adalah  sebuah  implementasi dari Rasional  Data  Base  Managemen  System (RDBMS)  yang  didistribusikan  secara  gratis dibawah  lisensi GPL ( General Public License ). Setiap pengguna dapat secara bebas menggunakan MySQL, namun dengan batasan  perangkat  lunak  tersebut  tidak  boleh dijadikan produk turunan yang bersifat komersial. [4] 3.5 Tinjauan Pustaka
Pada makalah tugas akhir yang berjudul “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pembelian Rumah dengan Menggunakan Fuzzy”, alogoritma fuzzy MADM sangat penting dalam menentukan tipe rumah dan spesifikasi rumah dengan  mudah  dan  efisien.  Variabel  yang digunakan  dalam  pengambilan  keputusan pembelian  rumah  antara  lain  data  konsumen, data  pekerjaan,  data  tipe,  spesifikasi  rumah dan struktur harga. [5]
Pada jurnalnya  yang  berjudul  “Rancang Bangun  Aplikasi  Pengelolaan  Lowongan  kerja di  Palembang  Berbasis  Web  Menggunakan Fuzzy Logic”, aplikasi yang dibuat menggunakan  Fuzzy  Logic  khususnya  Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making  (FMADM) dengan  menggunakan  metode  Simple  Addive Weighting  (SAW).  Aplikasi  dibuat  untuk membantu  pencari  pekerja  mendapatkan pekerjaan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan  khususnya  di  kota  Palembang. Variabel yang digunakan anatara  lain variabel gaji, nilai IPK, umur, dan pendidikan. [6]

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4. 1 . Kriteria dan Bobot
Dalam  model  FMADM  dengan  model SAW  terdapat  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk menentukan  penerima  beasiswa.  Adapun kriterianya sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria
Kriteria (C) Keterangan Bobot C 1 Nilai Ujian 0.75 C 2 Jumlah Penghasilan Orang Tua 1.00 C 3 Jumlah Tanggungan Orang Tua 1.00 C 4 Kondisi Rumah 0.50
Adapun kriteria masing-masing pemohon beasiswa sebagai berikut : a.  Kriteria Nilai (C 1 ) Kriteria  nilai  merupakan  persyaratan yang dibutuhkan dalam pengambilan keputusan,  berdasarkan  nilai  ujian  masuk. Semakin  tinggi  jumlah  nilai  siswa  maka  nilai Fuzzy semakin tinggi.
Tabel 2. Tabel Kriteria Nilai
Nilai Ujian (X) Bilangan Fuzzy Nilai X ≤ 59 Sangat Rendah (SR) 0.00 60 ≤ X ≥ 69 Rendah (R) 0.25 70 ≤ X ≥ 79 Cukup (C) 0.50 80 ≤ X ≥ 89 Tinggi (T) 0.75 X ≥ 90 Sangat Tinggi (ST) 1.00
b.  Kriteria Jumlah Penghasilan Orang Tua (C 2 ) Kriteria  jumlah  penghasilan  orang  tua merupakan  salah  satu  persyaratan  yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan, berdasarkan  jumlah  pengahasilan  orang  tua tetap  atau  tidak  tetap  setiap  bulannya. Semakin  tinggi  jumlah  penghasilan  orang  tua maka nilai fuzzy juga semakin rendah.
Tabel 3. Kriteria Penghasilan Orang Tua
Penghasilan Orang Tua (X) Bilangan Fuzzy Nilai X ≤ Rp 800.000,00 Tinggi (T) 1.00 Rp  800.000,00  <  X  ≥  Rp 1.100.000,00 Cukup (C) 0.75 Rp  1.100.000,00  <  X  ≥ Rp 1.400.000,00 Rendah (R) 0.50 X > Rp 1.400.000,00 Sangat Rendah (SR) 0.25
c.  Kriteria  Jumlah  Tanggungan  Orang  Tua (C 3 )
Kriteria  jumlah  tanggungan  orang  tua merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan dalam  pengambilan  keputusan,  berdasarkan jumlah  anak  yang  menjadi  tanggungan  orang tua berupa biaya hidup. Semakin tinggi jumlah tanggungan  orang  tua  maka  semakin  tinggi nilai Fuzzynya.
Tabel 4. Jumlah Tanggungan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua Bilangan Fuzzy Nilai 1 anak Sangat Rendah (SR) 0.25 2 anak Rendah (R) 0.50 3 anak Cukup (C) 0.75 4 anak Tinggi (T) 1.00 d.  Kriteria Kondisi Rumah (C 4 ) Kriteria kondisi rumah pemohon beasiswa merupaka persyaratan yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan. Berdasarkan  kondisi  rumah  yang  ditempati pemohon  beasiswa.  Semakin  baaik  kondisi rumah maka nilai fuzzy semakin rendah.
Tabel 5 . Kriteria Kondisi Rumah Kondisi Rumah Bilangan Fuzzy Nilai Kurang Layak Sangat Tinggi (ST) 1.00 Cukup Layak Tinggi (T) 0.75 Layak Cukup (C) 0.50

## 4.2  Perancangan Sistem
Dalam  penyeleksian  beasiswa  dengan
Fuzzy  MADM  diperlukan  kriteria  dan  bobot untuk melakukan perhitungan sehingga didapatkan nilai alternatf terbaik.
1.  Contex Diagram Contex Diagram sistem pengambil keputusan beasiswa diklat di Solo Technopark menggambarkan aliran program secara umum, yang digambarkan sebagai berikut.
Gambar 1. Contex Diagram 2.  DFD ( Data Flow Diagram )
Data Flow Diagram adalah suatu model logika  data  atau  proses  yang  dibuat  untuk menggambarkan  dari  mana  asal  data,  tujuan data  yang  keluar  dari  sistem,  dimana  data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan interaksi data yang tersimpan dan proses  yang  dikenakan  pada  data  tersebut. Berikut DFD level 1 untuk SPK beasiswa diklat di Solo Technopark.
3.  ERD ( Entity Relation Diagram ) Entity Relation
Diagram (ERD) merupakan  suatu  model  untuk  menjelaskan hubungan  antar  data  dalam  basis  data berdasarkan  objek-objek  dasar  data  yang mempunyai hubungan antar relasi. ERD untuk memodelkan struktur data dan hubungan antar data menggunakan entiti, atribut, dan relasi.
Gambar 3. ERD ( Entity Relation Diagram )
Ada  4  entitas  pada  sistem  pendukung keputusan beasiswa ini yaitu tahun, pemohon, kriteria dan kriteria detail dengan atribut seperti pada  gambar  diatas.  Dalam  setiap  tahun  ada banyak  pemohon  beasiswa,  setiap  pemohon memiliki banyak kriteria, setiap kriteria memiliki banyak  detail  kriteria,  dan  setiap  pemohon memiliki satu kriteria detail.
4.  Relasi Antar Tabel
Gambar 4. Relasi Antar Tabel
Relasi  antar  table  1  :  1  pada  gambar  4 yaitu  pada  setiap  pemohon  memiliki  1  kriteria detail.  Relasi  1:M  pada  setiap  tahun  memiliki banyak  pemohon,  setiap  pemohon  memiliki banyak  criteria,  dan  setiap  kriteria  memiliki banyak kriteria detail.

## 4.4 Implementasi
1. Tampilan Kelola kriteria
Tampilan  kelola  kriteria  digunakan  untuk menentukan bobot dari masing-masing.
Kriteria  nilai  ujian  memiliki  bobot  0.75, penghasilan  orang  tua  memiliki  bobot  1.00, tanggungan  orang  tua  memiliki  bobot  1.00, dan kondisi rumahmemiliki bobot 0.50.
Gambar 5. Halaman Keloka Kriteria 2.  Tampilan Detail Kriteria
Tampilan  detail  kriteria  digunakan  untuk melihat nilai detail masing-masing kriteria.
Gambar 6. Tampilan Detail Kriteria
3.  Tampilan Input Data Pemohon
Tampilan input pemohon digunakan untuk menginput data pemohon beasiswa seseuai kriteria yang ditentukan.

## Gambar 7. Tampilan Input Data Pemohon
4.  Tampilan Data Hasil Tampilan  data  hasil  merupakan  tampilan data hasil perangkingan yang sudah dikonversiakan sesuai bobot yang ditentukan.
Gambar 8. Tampilan Data Hasil
5.  Pengujian Hasil Pada pengujian hasil digunakan contoh data siswa dengan kriteria sebagai berikut :

## Tabel 6 . Tabel Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 1,00 0,75 0.50 0.75 A 2 0.75 1,00 0.25 1,00 A 3 0.25 0.25 0.75 0.50 Keterangan : C 1 : Kriteria nilai ujian pemohon beasiswa C2   : Kriteria jumlah penghasilan orang tua C3  : Kriteria jumlah tanggungan orang tua C4  : Kriteria kondisi rumah Dengan persamaan
Jika j adalah atribut keuntungan (Benefit)
Jika j adalah atribut biaya (Cost)
Penghitungan secara manualnya sebagai berikut :
a.  Jumlah  Nilai  Ujian  masuk  termasuk  dalam atribut keuntungan ( Benefit).
𝑟 11 = 1 𝑀𝑎𝑥 (1, 0.75, 0.25) = 1 1 = 1 𝑟 21 = 0.75 𝑀𝑎𝑥 (1, 0.75, 0.25) = 0.75 1 = 0.75
𝑟 31 = 0.25 𝑀𝑎𝑥 (1, 0.75, 0.25) = 0.25 1 = 0,25 b.  Jumlah  penghasilan  orang  tua  termasuk dalam atribut keuntungan ( Benefit). 𝑟 12 = 0.75 𝑀𝑎𝑥(0.75, 1, 0.25) = 0.75 1 = 0,75
𝑟 22 = 1 𝑀𝑎𝑥(0.75, 1, 0.25) = 1 1 = 1 𝑟 32 = 0.25 𝑀𝑎𝑥(0.75, 1, 0.25) = 0.25 1 = 0.25
c. Jumlah  tanggungan  orang  tua  termasuk dalam atribut keuntungan (Benefit)
𝑟 13 = 0.50 𝑀𝑎𝑥 (0.50, 0.25, 0.75) = 0.50 0.75 = 0.67
𝑟 23 = 0.25 𝑀𝑎𝑥 (0.50, 0.25, 0.75) = 0.25 0.75 = 0,33
𝑟 33 = 0.75 𝑀𝑎𝑥 (0.50, 0.25, 0.75) = 0.75 0.75 = 1 d. Kondisi  rumah  termasuk  dalam  atribut keuntungan (Benefit)
𝑟 14 = 0.75 𝑀𝑎𝑥 (0.75, 1, 0.50) = 0.75 1 = 0,75
𝑟 24 = 1 𝑀𝑎𝑥 (0.75, 1, 0.50) = 1 1 = 1 𝑟 34 = 0.50 𝑀𝑎𝑥 (0.75, 1, 0.50) = 0.50 1 = 0,50
Matriks R :
R = 1 0,75 0,67 0.75 1 0,33 0,25 0,25 1 0,75 1 0,50 1.  Melakukan  proses  perangkingan  dengan menggunakan persamaan.
Keterangan :
V i = Rangking untuk setiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria r ij = Nilai ranting kinerja ternormalisasi Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.
Maka : V 1 = (1x0,75)+(0,75x1)+(0.67x1)+(5x0,75)
= 0.75 + 0.75 + 0.67 + 0.38 = 2.55
V 2 = (0.75x 0.75)+(1x1)+(0,33x1)+(1x0.50)
= 0.56+ 1 + 0.33 + 0.50 = 2.39
V 3 = (0.25x0,75)+(0,25 x1)+(1x1)+(0,50x0.50) = 0.19 + 0.25 + 1 + 2,5 = 1.69
Hasil perangkingan diperoleh : V 1 =  2.55 ; V 2 = 2.39 ; V 3 = 1.69
Pada  percobaan  dengan  program  yang  ada dihasilkan hasil perhitungan sebagai berikut :
Gambar 9. Hasil Pengujian
Dari  data  yang  ada  data  hasil  pengujian penghitungan secara manual dan menggunakan  sistem  yang  telah  dibangun dihasilkan  nilai  perangkingan  yang  hampir mendekati sama. Pada siswa 1 hasil penghitungan 2.48, siswa 2 dengan hasil 2.46, dan  siswa  3  dengan  hasil  1,75.  Jika  dilihat dengan  hasil  penghitungan  manual  diperoleh hasil mendekati sama.

## V. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
1.  Sistem  yang  dibuat  dengan  model Fuzzy MADM (Multiple  Attribute  Decision  Making) dengan  metode SAW  (Simple  additive weighting ) dapat memberikan alternatif dan mempercepat hasil
calon penerima beasiswa diklat.
2.  Perhitungan Fuzzy MADM  ini  diterapkan berdasarkan kriteria-kriteria dan bobot yang telah  ditentukan,  dimana  perhitungannya dengan  melakukan  normalisasi  matrik semua kriteria. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai terbaik  yang  dapat  mempercepat  hasil perangkingan pemohon beasiswa.
3. Hasil  uji  coba  sistem  yang  dilakukan  oleh tim penyeleksi untuk menentukan penerima beasiswa dengan data 23 pemohon dengan sistem  sebelumnya  memerlukan  waktu  4,5 jam sedangkan menggunakan sistem fuzzy MADM memerlukan waktu 20 menit.
5.2  Saran
1.  Hasil  dari  sistem  pengambil  keputusan beasiswa sebaiknya hanya dijadikan sebagai  alat  bantu  dalam  mengambil keputusan sedangkan pengambilan keputusan tetap pada pengambil keputusan. 2.  Penentuan  proses  pemberian  nilai  kriteria dilakukan oleh orang-orang yang mengetahui  benar  tentang  prioritas  kriteria beasiswa. 3.  Pengembagan sistem
pendukung keputusan  bisa  digunakan  untuk  multi beasiswa  dengan  jenis  program  beasiswa yang lebih dari satu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jawa  Pos  ;  Beasiswa  Jadi  Objek  PPh. http://www.infopajak.com/berita/310108jps. htm di akses tanggal 14 Juni 2012
[2]  Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi
[3]  Kusumadewi,Sri. 2006. Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM).Yogyakarta : Graha Ilmu [4]  Nugroho, Bunafit. 2004. Aplikasi Pemrograman Sistem Informasi Manajemen  dan  Aplikasinya.  Yogyakarta  : Gava Media. [5]  Permatasari, Ayu. 2010. Sistem Pengambilan Keputusan Pembelian Rumah  dengan  Menggunakan  Fuzzy. http://digilib.its.ac.id/public/ITS- Undergraduate-10812-Paper.pdf download 25 Maret 2012 [6]  Arista, Yuni.2012. Rancang Bangun
Aplikasi  Pengelolaan  Lowongan  kerja  di Palembang  Berbasis  Web  Menggunakan Fuzzy Logic. http://eprints.mdp.ac.id/id/eprint/469 download 25 Maret 2012