67

## © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 02 No. 01

## Penentuan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Fitria Rachmawati 1
1 Universitas Ibn Khaldun Bogor; Jl. KH Sholeh iskandar Km.2 Bogor, 0251-8380993
3 Jurusan Teknik Informatika, Teknik UIKA, Bogor e-mail: 1 fitria@uika-bogor.ac.id
Beasiswa  ditafsirkan  sebagai  bentuk  penghargaan  yang  diberikan  kepada individu  agar  dapat terus melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Pemberian bantuan keuangan seperti yang  diberikan  kepada individu  atau  siswa  yang  digunakan  untuk  kelanjutan  pendidikan  yang diraih.  Program  beasiswa  ini  diharapkan  dapat  meringankan  beban  siswa  dalam  belajar khususnya masalah biaya.Ketepatan logika Fuzzy Tsukamoto adalah salah satu metode yang bisa diterapkan  untuk  membangun  sebuah  sistem  sebagai  pemecahan  masalah  bagaimana menentukan siswa yang berhak mendapatkan beasiswa berdasarkan data penghasilan orang tua, jumlah  tanggungan  orang  tua  dan  nilai  rata-rata  rapot  setiap  siswa.  Berdasarkan  hasil perhitungan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dianalisa dengan  metode MSE (Mean Squared  Error)  yang  dihasilkan  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  berdasarkan  31  data siswa kelas X sebesar 17,4 dimana nilai eror tersebut relatif kecil.

## Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto, Beasiswa, Persentase akurasi

## Abstract
Scholarships is appreciation which are given to individuals to continue a higher level education. Scholaship  is  financial  assistance  which  are  given  to  individuals  or  students  for  different education  achieved.  This  program  is  expected  to  alleviate  the  burden  of  students  in  learning certain problems costs. Fuzzy Tsukamoto's logic is one method that can build a system to select student who can get  the scholarship. The selected based on  parent's data, number of parents and the average value of each student.  The results using the Fuzzy Tsukamoto method analyzed is based on 31 student data obtained error value as big as number 17.4 where can concluded the error value is relatively small . Keywords : Fuzzy Tsukamoto, Scholarship, Accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  hak  azasi  manusia  yang  paling mendasar  adalah  memperoleh  pendidikan yang  layak  seperti  tercantum  dalam  UUD 1945. Ketika seseorang memperoleh pendidikan  yang  baik,  akan  terbuka baginya untuk  mendapatkan  kehidupan  yang  lebih baik.  Menyadari  bahwa  pendidikan  sangat penting,  negara  sangat  mendukung  setiap warga  negaranya  untuk  meraih  pendidikan setinggi-tingginya.
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  keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan negara.
Pendidikan  merupakan  aspek  penting  yang wajib  didapatkan  oleh  setiap  individu.  Baik pendidikan  formal  maupun  non  formal. Namun, tidak setiap orang memiliki kesempatan  untuk  mengenyam  pendidikan formal karena permasalahan ekonomi. Beasiswa adalah pemberian bantuan keuangan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi kelangsungan pendidikan.  Akan  tetapi,  masalah  yang  ada kini  adalah  banyak  beasiswa  yang diberikan instansi ataupun sekolahbelum tepat sasaran. Beasiswa  masih  banyak  diberikan  kepada
68 © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
pelajar  yang  berasal  dari  keluarga  yang mampu.
Untuk mendukung program pemerintah salah satu  caranya  adalah  memberikan  beasiswa kepada  pelajar  yang  di  anggap  kurang mampu.  Pemberian  beasiswa  merupakan langkah maju untuk menanggulangi semakin banyaknya peserta didik putus sekolah karena faktor biaya.
SMK  Global  Nusantara  Bogor  adalah  salah satu  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) yang  berada  di  Kel.  Sukaresmi  Kec.  Tanah Sareal  Kota  Bogor.  SMK  Global  Nusantara Bogor  memiliki  jumlah  siswa  sebanyak  86 siswa. Dari 86 siswa terdapat sebagian siswa yang  kurang  mampu  dan  berprestasi.  SMK Global Nusantara Bogor memberikan beasiswa  kepada  siswa  yang kurang  mampu dan berprestasi yang mengikuti pendidikan di
SMK Global Nusantara Bogor.
Proses pemilihan penerima beasiswa merupakan proses yang tidak asing lagi bagi sebagian kalangan masyarakat dalam rangka pemenuhan kebutuhan
pendidikan.
Banyaknya calon peserta untuk memperoleh beasiswa  yang  ada  menimbulkan  fenomena tersendiri  di  sekolah,  yaitu  munculnya kebingungan  dalam  menentukan  penerima beasiswa yang tepat. Suatu sistem diperlukan untuk dapat membantu pengambilan keputusan  dalam  menentukan  siapa  yang pantas untuk mendapatkan beasiswa.
Untuk  dapat  menentukan  siswa  yang  tepat untuk  menerima  beasiswa,  diperlukan  suatu sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu pihak sekolah dalam memutuskan siswa mana yang sesuai kualifikasi
menggunakan metode. Metode yang digunakan  untuk  menentukan  siswa  yang tepat  untuk  menerima  beasiswa  adalah metode Fuzzy Tsukamoto.
Teori  himpunan  Fuzzy  merupakan  kerangka matematis yang
digunakan untuk merepresentasikan
ketidakpastian, ketidakjelasan  (vagueness),  ketidaktepatan, kekurang informasi dan kebenaran parsial. Metode  Fuzzy  Tsukamotoadalah  Sistem Pendukung  keputusan  dengan  penarikan kesimpulan samar. Pada metode Tsukamoto, setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan  Fuzzy,  dengan  fungsi keanggotaan yang monoton. Untuk menentukan  nilai  output  crisp/hasil  yang tegas (Z) dicari dengan cara mengubah input
(berupa himpunan Fuzzyyang diperoleh dari komposisi  aturan-aturan  Fuzzy)  menjadi suatu  bilangan  pada  domain  himpunan Fuzzytersebut.  Cara  ini  disebut  dengan metode  defuzzifikasi  (penegasan).  Metode defuzzifikasi  yang  digunakan  dalam  metode Tsukamoto adalah metode defuzzifikasi rata- rata terpusat (Center Average DeFuzzyfier). Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  akan disusun  suatu  laporan  tugas  akhir  yang berjudul“Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Calon Penerima  Beasiswa  Pada  SMK  Global
Nusantara Bogor”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Dari  skema  rancangan  penelitian  terdapat tahap-tahap dalam penelitian yaitu :
1. Tahap Identifikasi dan rumusan masalah Tahap Identifikasi terdiri dari identifikasi dan rumusan masalah. Pada tahap  ini  dilakukan  pengidentifikasian dan rumusan masalah mengenai masalah apa  yang  ada.  Proses  mengacu  pada penentuan calon penerima beasiswa.
2. Tahap Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data adalah tahapan yang  digunakan  untuk  mengumpulkan data  yang  diperlukan  dalam  penelitian. Pengumpulan  data  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  dilakukan  dengan tanya jawab dengan salah satu narasumber dan berupa data nilai tahun sebelumnya.
3. Tahap  Pengolahan  Data  menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Data  yang  telah  dikumpulkan  akan dilakukan uji coba dengan menggunakan metode yang telah ditentukan  yaitu  dengan  metode Fuzzy Tsukamoto .
4. Hasil dan Rekomendasi

## 2.2 Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam proses penelitian dengan cara melakukan pendekatan pada teknik pengumpulan  data  yaitu  terjun  langsung kelapangan terhadap objek penelitian diantaranya sebagai berikut :
69 © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
1. Dokumentasi Dokumentasi merupakan suatu teknik pengumpulan  data  yang  mana  dengan menghimpun  dan  menganilisi  dokumen- dokumen yang terkait baik dokumen tertulis,
ataupun dokumen secara observasi.
Dokumen yang di gunakan dalam penelitian ini adalah dokumen tertulis yang di dapat dari SMK Global Nusantara Bogor.
2. Studi literatur
Mempelajari  konsep-konsep  materi-materi Metode Fuzzy Tsukamoto yang terdapat pada beberapa  sumber  literatur.  Sumber-sumber dapat  berupa  buku  text,  media  online,  dan jurnal.

## 2.3 Variabel Penelitian
Variabel  merupakan  sesuatu  yang  menjadi objek  pengamatan  penelitian,  sering  juga disebut  sebagai  faktor  yang  berperan  dalam penelitian yang akan diteliti.Dalam penelitian ini terdapat 3 variabel input yang terdiri dari penghasilan  orang  tua  pebulan,  tanggungan orang tua per bulan, serta Nilai rata-rata rapot sedangkan  untuk  variabel output yaitu variabel beasiswa.

## Metode Analisis Data
Metode  analisa  data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah Mean  Squared  Error (MSE).  MSE  adalah  metode    untuk mengevaluasi  peramalan.  Masing-masing kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan  kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur
kesalahan  peramalan  yang  besar  karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan.
Metode itu menghasilkan kesalahan- kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih baik untuk kesalahan kecil.
MSE  sangat  baik  dalam  memberikan gambaran terhadap seberapa konsisten model yang dibangun. Dengan meminimalkan nilai MSE,  berarti  meminimalkan  varian  model. Model  yang  memiliki  varian  kecil  mampu memberikan hasil yang relatif lebih konsisten
untuk  seluruh  data  input  dibandingkan dengan  model  dengan  varian  besar  (MSE besar).  Nilai  MSE  dapat  diperoleh  dengan persamaan berikut :
Keterangan : 𝑋 𝑖= Nilai Aktual 𝐹 𝑖= Nilai Ramalan n = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Disini  akan  dilakukan  perhitungan  manual yang  dilakukan  oleh  sistem  serta rules (aturan) yang berlaku pada perhitungan Fuzzy Tsukamoto . Dalam menentukan calon penerima  beasiswa  yang  tepat  tidaklah mudah,  karena  dibutuhkan  data  yang  tepat dan  sesuai.  Data  tersebut  yaitu  data  calon penerima beasiswa meliputi data penghasilan orang  tua,  tanggungan  orang  tua  dan  nilai rata-rata  rapot.  Setelah  mendapatkan  data tersebut  maka  dilanjutkan  dengan  proses perhitungan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto yang  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini.
70 © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02 No  Nama Penghasilan Orang Tua Tanggungan Orang Tua Nilai Rata- rata Rapot nilai Fuzzy Tsukamoto Ket Beasiswa 1 Adam Mamat 3.500.000 2 69,85 4,14 Tidak Dapat Beasiswa 2 Adelia Rianti 2.000.000 2 64,60 5,25 Dapat Beasiswa 3 Adjie Dwi Syahputra 2.500.000 2 65,80 4,87 Tidak Dapat Beasiswa 4 Adli Muhammad Rusli 3.000.000 3 68,10 4,17 Tidak Dapat Beasiswa 5 Ahmad Maulana 2.500.000 2 66,30 4,09 Tidak Dapat Beasiswa 6 Amanda Putri 3.800.000 2 66,60 4,13 Tidak Dapat Beasiswa 7 Angga 2.500.000 2 63,05 4,20 Tidak Dapat Beasiswa 8 Anggi Septia Rini 3.000.000 2 65,50 4,66 Tidak Dapat Beasiswa 9 Anisa Cahyani 3.000.000 2 63,10 4,20 Tidak Dapat Beasiswa 10  Ariyana 3.500.000 3 69,85 4,14 Tidak Dapat Beasiswa 11 Dedi Hs Wandi 3.500.000 3 67,80 3,93 Tidak Dapat Beasiswa 12 Erik Hoyrul Permadi 3.700.000 3 67,65 4,15 Tidak Dapat Beasiswa 13  Fahru Roji 3.000.000 2 64,85 4,20 Tidak Dapat Beasiswa 14  Feroz Khan 2.500.000 3 70,10 6,91 Dapat Beasiswa 15 Galang Pramana Putra Wijaya 4.800.000 2 70,20 4,19 Tidak Dapat Beasiswa 16  Herdianto 3.200.000 3 67,90 3,33 Tidak Dapat Beasiswa 17  Kurnia Fajri 3.700.000 2 70,05 4,14 Tidak Dapat Beasiswa 18 Lucky Rangga Andreansyah 4.000.000 4 62,20 1,00 Tidak Dapat Beasiswa 19 Marsalinda Sari 2.200.000 1 67,80 3,93 Tidak Dapat Beasiswa 20 Mauludi Yoga Pratama 3.000.000 2 80,35 6,48 Dapat Beasiswa 21 Mohamad Maulana 3.000.000 1 75,65 4,31 Tidak Dapat Beasiswa 22 Muhamad Iqbal 3.000.000 2 77,05 5,25 Dapat Beasiswa
71
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
Pada  tahap  pembahasan  akan  dilakukan analisis  hasil  perhitungan  menggunakan metode MSE ( Mean Squared Error ) dengan menggunakan data nilai aktual dan data nilai ramalan.  Nilai  ramalan  di  dapat  dari  nilai hasil  perhitungan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto, sedangkan data nilai aktual di  dapat  dari  nilai  kumulatif  siswa  yang    di tunjukan pada tabel dibawah ini.
Berdasarkan tabel   diatas, dilakukan pengujian rata-rata kuadrat dari kesalahan dengan 31 data siswa kelas X. Perhitungan tersebut menghasilkan nilai MSE seperti berikut :
MSE = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 = ∑(𝑋 𝑖 −𝐹 𝑖 ) 2 𝑛 = 540,51 31 = 17,4 Maka dapat diketahui nilai MSE ( Mean Squared Error ) yang dihasilkan
menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto
berdasarkan  31  data  siswa  kelas  X  adalah 17,4 dimana nilai eror tersebut relatif kecil.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisa dan perhitungan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Penambahan  variabel  Penghasilan  orang tua, Tanggungan orang tua dan Nilai rata-rata rapot  dilakukan  untuk  dapat  menentukan calon penerima beasiswa.
1 0,0309 4,14 -4,11 16,89 2 0,0285 5,25 -5,22 27,26 3 0,0291 4,87 -4,84 23,46 4 0,0301 4,17 -4,14 17,10 5 0,0293 4,09 -4,06 16,50 6 0,0294 4,13 -4,10 16,77 7 0,0279 4,20 -4,17 17,40 8 0,0289 4,66 -4,63 21,47 9 0,0279 4,20 -4,17 17,40 10 0,0309 4,14 -4,11 16,89 11 0,0300 3,93 -3,90 15,24 12 0,0299 4,15 -4,12 16,94 13 0,0286 4,20 -4,17 17,39 14 0,0310 6,91 -6,88 47,31 15 0,0310 4,19 -4,16 17,27 16 0,0300 3,33 -3,30 10,89 17 0,0309 4,14 -4,11 16,89 18 0,0275 1,00 -0,97 0,95 19 0,0300 3,93 -3,90 15,21 20 0,0355 6,48 -6,45 41,56 21 0,0334 4,31 -4,28 18,29 22 0,0340 5,25 -5,22 27,21 23 0,0352 1,00 -0,96 0,93 24 0,0340 5,25 -5,22 27,21 25 0,0288 3,17 -3,14 9,86 26 0,0278 3,24 -3,21 10,32 27 0,0291 3,62 -3,60 12,93 28 0,0288 2,33 -2,30 5,30 29 0,0299 4,14 -4,11 16,89 30 0,0297 4,06 -4,03 16,26 31 0,0291 2,15 -2,12 4,51 540,51 No Nilai Aktual Nilai Fuzzy Tsukamoto 𝑋 𝑖 𝐹 𝑖 𝑋 𝑖 - 𝐹 𝑖 (𝑋 𝑖 - 𝐹 𝑖 ) ∑ (𝑋 𝑖 - 𝐹 𝑖 )
72 © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02 2.  Dengan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto di  dapat  nilai  MSE  ( Mean Squared Error ) yang dihasilkan menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto berdasarkan  31  data  siswa  kelas  X  sebesar
17,4 dimana nilai eror tersebut relatif kecil.
5. SARAN Penelitian
yang dilakukan hanya menggunakan  tiga  faktor  atau  variabel  yaitu Penghasilan orang tua, tanggungan orang tua dan  nilai  rata-rata  rapot  untuk  dapat menentukan calon penerima beasiswa.
Namun  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan  variabel  atau  kriteria  lainnya dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto kembali atau dengan menggunakan  metode  lain  sebagai  metode untuk penentuan calon penerima beasiswa di SMK Global Nusantara Bogor

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmaddahlan.2014. InstrumenPenelitia n [online].  Eureka  Pendidikan.  Ada di :
https://www.eurekapendidikan.com/ 2014/11/instrumen-penelitian.html
[Diakses tanggal 06 Januari 2018].
Ansori FasrulRahman. 2015. Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto .  Semarang:  Universitas
Dian Nuswantoro.
Dharmawati  Adani  dan  Aprilianto Hugo.  2014. Penerapan  Metode
Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Prediksi
Nilai Tukar Rupiah. Banjarbaru:
STMIK Banjarbaru.
Hadi  Hilman  Nuril,  Mahmudy  Wayan Firdaus.  2015. Penilaian  Prestasi
Kinerja Pegawai Menggunakan Fuzzy Tsukamoto, Malang: Universitas Brawijaya. Kusuma Dewi Sri;Purnomo Hari., 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk
pendukung keputusan , -edisi kedua – Yogyakarta;Graha  Ilmu.  (ISBN  : 978-979-756-632-6).
Kusumadewi  Sri,  Guswaludin  Idham. 2005. Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Surabaya: Universitas Islam Indonesia.
Mean  absolute  error.  (2015,  May  4).  In Wikipedia,  The  Free  Encyclopedia .
Retrieved  11:34,  September  19,  2015, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?tit le=Mean_absolute_error&oldid=660816 639
Mulyono  Muhammad. Implementasi  Logika Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan Harga Mobil Toyota Avanza 1.3 G M/T Bekas .    Semarang:  Universitas  Dian
Nuswantoro. Murti  Tri,  Andretti  Leon  dan  Sobri Muhammad.  2015. Sistem  Penunjang Keputusan Kelayakan Pemberian Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto . Palembang: Universitas Bina Darma. Pradhana  Faried.  2012.  Metode  Peramalan [online]. Ada di : https://fariedpradhana.wordpress.com/ta g/metode-peramalan/ [Diakses  tanggal
21 Januari 2018]. Qodari  Arif.  2015.  Kapan  menggunakan MAE  dan  MSE?  [online].  Ada  di  : https://arifqodari.wordpress.com/tag/me an-squared-error/ [Diakses  tanggal  21 Januari 2018]. Shidiq Muhammad Zharfan. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Semarang : Universitas Dian Nuswantoro.