## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa Prestasi di Universitas Amikom Yogyakarta
Muhammad Mariko, Ainul Yaqin
Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 muhammad.mariko@students.amikom.ac.id, 2 ainulyaqin@amikom.ac.id

## Abstrak
Universitas  Amikom  Yogyakarta  menyediakan  berbagai  jenis  beasiswa    kepada  mahasiswa,  salah  satunya  yaitu  beasiswa prestasi. proses penyeleksian  membutuhkan kecermatan dan juga cepat, agar hasil yang diperoleh sesuai dengan ketentuan, jika  proses  penyeleksian  dilakukan  secara  manual  maka  akan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  mudah  terjadi kesalahan.  Sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  dapat  membantu  menyeleksi penerima  beasiswa  dengan  melakukan  perhitungan  matematis  oleh  system  dan  menghasilkan  nilai  bobot  kriteria  setiap mahasiswa  sebagai  acuan  dalam  pengambil  keputusan . Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  setiap  bobot  kriteria,  yaitu  IPK, prestasi dan penghasilan orang tua didapatkan hasil uji dengan akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa Prestasi, Fuzzy Tsukamoto

## Abstract
Amikom  Yogyakarta  University  provides  various  types  of  scholarships  to  students,  one  of  which  is  an  achievement scholarship.  the  selection  process  requires  precision  and  also  fast,  so  that  the  results  obtained  are  in  accordance  with  the provisions,  if  the  selection  process  is  done  manually  then  it  will  take  a  long  time  and  easy  errors  occur.  Decision  support systems using the Tsukamoto fuzzy  method  can  help select scholarship recipients by performing  mathematical calculations by the system and produce weighting criteria for each student as a reference in decision makers. Based on the results of the research of each criteria weight, namely GPA, achievement and assessment of parents obtained test results with an accuracy of 80%.
Keywords : Decission Support System, Achievement, Fuzzy Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  adalah  bantuan  dana  yang  diberikan  kepada  pelajar  untuk  keberlangsungan  pendidikan  yang  sedang ditempuh dan juga sebagai bentuk apresiasi  atau penghargaan agar dapat mempertahankan serta meningkatkan prestasi  sehingga  lembaga  pendidikan  dapat  menghasilkan  lulusan  yang  berkualitas.  Universitas  Amikom Yogyakarta  merupakan salah  satu perguruan tinggi  berbasis teknologi  informasi di Yogyakarta. Universitas  ini menyediakan  berbagai  beasiswa  untuk  mahasiswanya.  Beberapa  beasiswa  yang  disediakan  di  universitas Amikom adalah beasiswa bidikmisi, muamalat, PPA, BP-PPA, PPE BAZAM dan juga beasiswa prestasi.
Direktorat  Kemahasiswaan  yang  mengelola  beasiswa  tersebut  membutuhkan  penyeleksian  yang  cermat tepat dan cepat dalam menentukan calon mahasiswa yang berhak   mendapatkan beasiswa tersebut agar bantuan dana  yang  diberikan  tepat  sasaran.    Seleksi  secara  manual  akan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan memungkinkan  munculnya  penilaian  yang  subjektif  dalam  proses  penyeleksian  sehingga  penerima  beasiswa tidak terseleksi dengan baik.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan  calon  mahasiswa penerima  beasiswa  prestasi, karna sistem pendukung keputusan  memiliki kemampuan dalam  proses pengambil keputusan terhadap masalah terstruktur atau semi terstruktur [1]. Sistem akan melalukan perhitungan matematis secara  komputasi  dengan  menghasilkan  nilai  pada  bobot  kriteria  yang  diinginkan,  sehingga  dalam  mengambil keputusan dapat dilakukan dengan mudah dan mahasiswa penerima beasiswa dapat terseleksi dengan baik.
Metode yang digunakan dalam  sistem pendukung keputusan  ini  yaitu fuzzy  tsukamoto , metode ini  dapat digunakan dalam membantu proses penyeleksian beasiswa [2]. Konsep logika fuzzy memiliki kemampuan dalam menangani  data  yang  eksklusif  dalam  sekelompok  data  yang  cukup  homogeny,  logika  fuzzy  juga  dapat mengaplikasikan pengalaman  para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. Metode ini dapat melakukan  perhitungan  matematis  terhadap  kriteria  himpunan  fuzzy  yang  didapat  dari  nilia  IPK,  prestasi  dan penghasilan orang tua, hasil akhir dari perhitungan tersebut berupa nilai  rata-rata terbobot [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pedukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem  yang dirancang untuk membantu penyelesaian  masalah struktur,  semi  terstruktur  [1],  pada  penerapanya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bentuk  kerjasama antara  computer  dan  individu,  komputer  akan  menyelesaikan  masalah  terstruktur  dan  individu  akan menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur.
Tujuan  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  membantu  mengambil  keputusan  atas  masalah  semi terstruktur,  dapat  dijadikan  pertimbangan,  meningkatkan  efektifitas  keputusan,  kecepatan  komputasi,
meningkatkan produktivitas, menjadi dukungan kualitas, bedaya saing dan dapat mengatasi keterbatasan kognitif dalam proses dan penyimpanan.
Karakteristik  dari  sistem  pendukung  keputusan  itu  sendiri  yaitu  dapat  menjadi  dukungan  diberbagai tingkat  management,  dapat  digunakan  untuk  individu  atau  kelompok,  mendukung  keputusan  yang  independent atau  berurut,  selalu  menyesuikan  diri,mudah  dioperasikan  dan  meningkatkan  efektivitas  pengambil  keputusan yang akurat dan berkualitas[4].

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  yaitu    generalisasi dari  logika klasik  yang  hanya  mepunyai  nilai 0 dan 1. Logika  fuzzy  memiliki nilai  keanggotaan  dari  0  sampai  1,  maksudnya  adalah  objek  dapat  menjadi  anggota  dari  banyak  himpunan dengan derajat keangootaan yang berbeda dalam masing-masing himpunan[5].
Logika Fuzzy dapat dianggap sebagai kotak hitam  yang  berhubungan antara ruang  input  menuju ruang output. Kotak hitam yang dimaksudkan adalah metode yang dapat digunakan untuk mengolah data input menjadi output dalam bentuk informasi yang baik [8], seperti yang telihat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Block ‘Logika fuzzy Sebagai Black Box’

## 2.3. Metode Tsukamoto
Metode  Tsukamoto  adalah  perluasan  dari    penalaran  monoton,  dimana  setiap  aturan  yang  berbentuk  IF-  Then harus  direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya, output  hasil inferensi dari tiap – tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata – rata terbobot [3].
Kerangka komputasi  yang didasarkan pada teori himpunan  fuzzy  secara garis  besar dapat dilihat pada diagram blok proses inferensi fuzzy tsukamoto yang ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto
Sistem  Inferensi  Fuzzy  menerima  input  crisp.  Input  ini  kemudian  dikirim  ke  basis  pengetahuan  yang  berisi  n aturan  fuzzy  dalam  bentuk  IF-THEN.  Fire  strength  dicari  pada  setiap  aturan.  Apabila  jumlah  aturan  lebih  dari satu,  maka  dilakukan  agregasi  dari  semua  aturan.  Selanjutnya,  pada  hasil  agregasi  dilakukan  defuzzy  untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
Pada  dasarnya,  metode  Tsukamoto  mengaplikasikan  penalaran  monoton  pada  setiap  aturannya.  pada metode  ini  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus  direpresentasikan  dengan  suatu
Black Box Inp ut Out put IF-THEN IF-THEN Aturan-1 Aturan-n Input Crisp Agregasi Defuzzy Output Crisp Fuzzy Fuzzy Fuzzy
himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang    monoton.  Output  hasil  inferensi  dari  tiap  –  tiap  aturan diberikan  secara  tegas  (crisp)  berdasarkan  α-predikat  (fire  strength)  dan  agregasi  antar  aturan,  kemudian  hasil akhir dari algoritma fuzzy diperoleh dengan menggunakan defuzzy [3].

## 2.4. Action Research (Penelitian Tindakan)
Action Research atau  Penelitian tindakan adalah  suatu kerangka penelitian pemecahan  masalah, dimana terjadi kolaborasi  antara  peneliti  dengan  client  dalam  mencapai  tujuan  [6].Penelitian  tindakan  bertujuan  untuk memperoleh  pengetahuan  untuk  situasi  atau  sasaran  khusus  dari  pada  pengetahuan  yang  secara  ilmiah tergeneralisasi.  Pada  umumnya  penelitian  tindakan  untuk  mencapai  beberapa  hal  yaitu  penigkatan  praktik, peningkatan (pengembangan profesional) pemahaman praktik dan praktisinya dan peningkatan situasi tempat pelaksanaan praktik [7]. Penelitian tindakan menggabungkan kegiatan penelitian dengan menggunakan hasil  penelitian  atau  pengumpulan  data.  Kegiatan  ini  dilakukan  secara  timbal  balik  membentuk  model  proses seperti  spiral  yang  tersusun  dari    rencana,  tindakan,  pengamatan  dan  refleksi  [8].  Seperti    yang  ditunjukan gambar 3.
Gambar 3. Diagram siklus action research

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  analisa,  hasil  serta  pembahasan  dari  topik  penelitian,  yang  bisa  di  buat  terlebih  dahulu metodologi penelitian. Bagian ini juga merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar, tabel dan lainnya.

## 3.1 Menentukan Variabel Input
Variabel input yang digunakan dalam penyeleksian beasiswa prestasi ada tiga,  yaitu :
a. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).
b. prestasi ko/ekstrakurikuler dan
c. penghasilan orang tua

## 3.2 Menentukan Variabel Output
Variabel output pada penyeleksian beasiswa prestasi mengunakan tingkat  kelayakan penerima beasiswa, apakah tingkat  kelayakan  mahasiswa  tersebut  rendah  atau  tinggi.  Tingkat  kelayakan  digunakan  sebagai  acuan  untuk mebantu dalam pengambil keputsan, jika tingkat kelayakan mahasiswa semakin tinggi maka mahasiswa tersebut akan menjadi prioritas utama sebagai calon penerima beasiwa.

## 3.3 Menentukan Domain Setiap Variabel
Selain  menentukan  variabel  input  dan  output  dibutuhkan  juga  menentukan  nilai  domain  yang  akan  digunakan oleh sistem sebagai parameter perhitungan, nilai domain yang digunakan yaitu: a. Indek Prestasi Kumulatif [0, 4] b. Prestasi [0, 100]
c. Penghasilan orang tua [0, 3000000]
d. Kelayakan [0, 100]
3.4 Menentukan Himpunan dan Nilai Keanggotaan Setiap Variabel
3.4.1 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
Indeks  prestasi  kumulatif  (IPK)  merupakan  salah  satu  syarat  yang  digunakan  untuk  menentukan  prestasi mahasiswa.  Nilai  IPK  terbagi  mejadi  empat  himpunan  yaitu  Rendah,  Cukup,  Sedang  dan  Tinggi,  Setiap himpunan memiliki nilai derajat keanggotaan yang berbeda seperti yang  terlihat pada tabel 1 dan gambar 4.
Rencana Tindakan Pengamatan Refleksi Revisi Rencana Tindakan Pengamatan Refleksi
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 172-182 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1180
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Variabel IPK
Gambar 4. Kurva indek prestasi kumulatif (IPK)

## 3.4.2 Prestasi
Variabel  kedua  yang  digunakan  untuk    menentukan  bobot  nilai  pada  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  nilia prestasi. Nilai ini  didapatkan  dari keaktivan mahasiswa dalam mengikuti berbagai kegiatan dan kompetisi, baik itu  sebagai  partisipasi,  peserta  maupun  sebagai  juara,  kemudian  nilai  tersebut  dijumlah  mejadi    nilai  total prestasi. Nilai prestasi memiliki tiga himpunan yaitu rendah, Sedang dan tinggi seperti yang terlihat pada tabel 2 dan gambar 5.
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Prestasi
Gambar 5. Kurva  Prestasi

## 3.4.3 Penghasilan Orang Tua
Penghasilan  orang  tua  adalah  variabel  terakhir  yang  digunakan  untuk  menentukan  bobot  nilai  mahasiswa  di sistem,  himpunan  fuzzy  untuk  penghasilan  orang  tua  ata  tiga  yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi    seperti  yang terlihat pada tabel 3 dan gambar 6.
Variabel Domain Himpunan Fuzzy IPK 2.5 – 2.7 Rendah 2.5 – 3 Cukup 2.7 – 3.5 Sedang 3.3 – 4 Tinggi Variabel Domain Himpunan Fuzzy Prestasi 10 – 50 Rendah 30 – 70 Sedang 60 – 100 Tinggi
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 172-182 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1180
Gambar 6. Kurva  Penghasilan Orang Tua

## 3.4.4 Kelayakan
Variabel  kelayakan  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  yang  akan  dibuat  oleh  sistem.    Dari  bobot  nilai dapat diketahui kelayakan dari setiap  mahasiswa untuk dijadikan calon penerima beasiswa. Variabell kelayakan memiki dua himpunan yaitu rendah dan tinggi seperti yang terlihat pada tabel 4 dan gambar 7
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variabel Kelayakan
Gambar 7. Kurva  Kelayakan Fungsi keanggotaan pada variabel IPK dapat dirumuskan pada persamaan berikut:
kelayakan Rendah[𝑥] = { 1;   𝑥 ≤ 20 (20 − 𝑥)
(90 − 20) ;  20 ≤ 𝑥 ≤ 90 Kelayakan Tinggi[𝑥] = { (𝑥 − 20) (90 − 20) ;  20 ≤ 𝑥 ≤ 90
1;       90 ≤ 𝑥

## 3.5 Membuat Rulebase
Rulebase digunakan    sebagai  aturan  dasar  penentuan  keputusan  pada  alrgoritma  fuzzy  tsukamoto  yang merepresentasikan  pengelaman  dan  pengetahuan  expert  knowledge  kedalam  sistem. Contoh  aturan  kaidah  rule base reasoning dalam sistem pendukung keputusan adalah :
Variabel Domain Himpunan Fuzzy Penghasilan orang tua 500000 – 1000000 Rendah 800000  – 1500000 Sedang 1400000– 2500000 Tinggi Variabel Domain Himpunan Fuzzy Kelayakan 10 – 50 Rendah 60 – 100 Tinggi
IF (ipk tinggi) AND (prestasi tinggi) AND( penghasilan orang tua rendah) THEN (kelayakan tinggi). IF (ipk rendah AND ( prestasi rendah AND (penghasilan orang tua tinggi)  THEN (kelayakanan rendah), dll
Pada penelitian  ini rulebase  yang digunakan ada  36 aturan  yang didapat dari  banyaknya  jumlah  himpunan dari semua variabel. Adapun rulebase dari sistem pendukung keputusan ini dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Rulebase NO IPK PRESTASI POT KELAYAKAN 1 IF RENDAH AND RENDAH AND RENDAH THEN RENDAH 2 IF RENDAH AND RENDAH AND SEDANG THEN RENDAH 3 IF RENDAH AND RENDAH AND TINGGI THEN RENDAH 4 IF RENDAH AND SEDANG AND RENDAH THEN RENDAH 5 IF RENDAH AND SEDANG AND SEDANG THEN RENDAH 6 IF RENDAH AND SEDANG AND TINGGI THEN RENDAH 7 IF RENDAH AND TINGGI AND RENDAH THEN TINGGI 8 IF RENDAH AND TINGGI AND SEDANG THEN RENDAH 9 IF RENDAH AND TINGGI AND TINGGI THEN RENDAH 10 IF CUKUP AND RENDAH AND RENDAH THEN RENDAH 11 IF CUKUP AND RENDAH AND SEDANG THEN RENDAH 12 IF CUKUP AND RENDAH AND TINGGI THEN RENDAH 13 IF CUKUP AND SEDANG AND RENDAH THEN TINGGI 14 IF CUKUP AND SEDANG AND SEDANG THEN RENDAH 15 IF CUKUP AND SEDANG AND TINGGI THEN RENDAH 16 IF CUKUP AND TINGGI AND RENDAH THEN TINGGI 17 IF CUKUP AND TINGGI AND SEDANG THEN TINGGI 18 IF CUKUP AND TINGGI AND TINGGI THEN RENDAH 19 IF SEDANG AND RENDAH AND RENDAH THEN RENDAH 20 IF SEDANG AND RENDAH AND SEDANG THEN RENDAH 21 IF SEDANG AND RENDAH AND TINGGI THEN RENDAH 22 IF SEDANG AND SEDANG AND RENDAH THEN TINGGI 23 IF SEDANG AND SEDANG AND SEDANG THEN TINGGI 24 IF SEDANG AND SEDANG AND TINGGI THEN RENDAH 25 IF SEDANG AND TINGGI AND RENDAH THEN TINGGI 26 IF SEDANG AND TINGGI AND SEDANG THEN TINGGI 27 IF SEDANG AND TINGGI AND TINGGI THEN RENDAH 28 IF TINGGGI AND RENDAH AND RENDAH THEN TINGGI 29 IF TINGGGI AND RENDAH AND SEDANG THEN TINGGI 30 IF TINGGGI AND RENDAH AND TINGGI THEN RENDAH 31 IF TINGGGI AND SEDANG AND RENDAH THEN TINGGI 32 IF TINGGGI AND SEDANG AND SEDANG THEN TINGGI 33 IF TINGGGI AND SEDANG AND TINGGI THEN TINGGI 34 IF TINGGGI AND TINGGI AND RENDAH THEN TINGGI 35 IF TINGGGI AND TINGGI AND SEDANG THEN TINGGI 36 IF TINGGGI AND TINGGI AND TINGGI THEN TINGGI

## 3.6 Melakukan Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi digunakan untuk mendapatkan hasil akhir dari proses perhitungan fuzzy tsukamoto, nilai tersebut didapat  menggunakan  metode  weighted  average  (rata  –  rata    terbobot).  Metode  ini  mengambil  nilai  rata-rata dengan  menggunakan  pembobotan  berupa  derajat  keanggotaan.  Persamaan  yang  digunakan  pada  proses dfuzzyfikasi  dengan metode weighted average  yiatu :
𝑧 = 𝑎 1 ∗ 𝑧 1 + 𝑎 2 ∗ 𝑧 2 𝑎 1 + 𝑎 2
Keterangan: z = hasil akhir output a1 = Nilai Keanggotaan min dari aturan ke-1 z1 = Nilai maximum himpunan dari fungsi impilkasi aturan ke-1 a2 = Nilai keanggotaan min dari aturan ke-2
z2 = Nilai maximum himpunan dari fungsi impilkasi aturan ke-2
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 172-182 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1180

## 4. IMPLEMENTASI
Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data mahasiswa Universitas Amikom  Yogyakarta angkatan 2018 dengan  jumlah  40  mahasiswa  yang  memiliki  nilai  yang  berbeda  setiap  variable  inputnya.  Seperti  yang  terlihat pada tabel 5.
Tabel 6. Data Uji No Nim Nama IPK Prestasi POT 1 15.11.9051 Aan Nujumul Maruf 3.8 6 10000000 2 15.11.9185 Abinda Dwi Nur Ahmad 3.9 120 4000000 3 16.11.0161 Andia Enggar Mayasari 3.5 45 6096000 4 15.11.8671 Arifa Satria Dwi Cahya 3.9 13 18000000 5 15.11.8912 Beta Priyoko 3.7 81 16686600 6 16.02.9285 Chalindra anwar 3.4 36 11846700 7 16.11.0287 CHARNANTYA SIDIQ 3.5 22 7926799 8 15.11.8837 David Putra Prasetiya 3.6 25 35636400 9 16.11.0644 Desi Mariana Manik 3.4 42 3428571 10 15.11.9092 Dhian Prianto 3.6 74 9000000 11 16.11.0610 Dyno Nurbagyo 3.6 89 62997600 12 16.11.0566 Edy Samudra 3.6 63 14558433 13 16.11.0548 Fajar Dwi Insani 3.6 74 7500000 14 15.11.9332 FAKHRUL ZAEIN 3.9 48 7500000 15 17.22.1960 IGA MAWARNI 3.8 18 1800000 16 16.11.0697 Intan Aprilia 3.7 79 17176500 17 16.02.9408 Ismi Nurul Habibah 3.5 20 20996000 18 16.11.0592 IWAN DWI PRASETYO 3.7 136 3000000 19 16.11.0682 Kukuh Syaifudin 3.8 85 12000000 20 15.11.9122 LM ANANG BRILYANSYAH 3.7 66 10059600 21 15.12.8778 Mohammad Abdul wachid 3.7 31 6000000 22 15.11.8937 Muhammad Mariko 3.9 129 6000000 23 15.12.8892 Muhammad Resa Arif Yudianto 4 49 8999994 24 16.12.9155 Nur Aziz Nugroho 4 12 192000000 25 16.02.9400 Nurul Fatmawati 3.9 38 9000000 26 16.02.9461 Nurul Latifah 3.9 19 9000000 27 15.11.8696 Oktavia 3.8 86 24000000 28 15.12.8789 Ramadhan Fajariyanto 3.9 57 8758110 29 15.11.8685 RICHO DEA PRATAMA 3.6 15 9000000 30 17.02.0064 Setia Tri Yuliani 3.3 17 10000000 31 16.01.3837 Siti Fatonah 3.8 91 10800000 32 17.22.1958 Tiara Anggun Rakhmawati 3.8 50 2880000 33 16.11.0491 Timur Dian Radha Sejati 3.8 77 8956080 34 17.12.0448 Umi Nur Lisa 3.8 5 14014800 35 15.12.8490 Wahyu Kuncoro 3.9 21 2000000 36 16.11.0538 Wahyu Puji Lestari 3.9 107 12405600 37 15.11.8821 Yogi Saputra 3.8 54 20000000 38 16.02.9251 Yordan erlangga 3.4 13 3000000 39 15.11.9359 Yugana Firda Syuari 3.4 183 10830000 40 15.11.9173 Yuliana astute 3.5 93 12000000
Semua data uji  tersebut akan diinputkan kedalam sistem, kemudian sistem akan melakukan perhitungan sesuai dengan persamaan yang telah diterapkan kedalam sistem.Data yang diinputkan akan dihitung oleh sistem untuk mencari bobot nilai setiap mahasiswa yang kemudian akan diurutkan berdasarkan bobot nilai tertinggi sehingga memudahkan  petugas penyeleksi dalam  memilih  calon penerima  beasiswa  yang telah direkomendasikan sistem berdasarkan nilai bobot mahasiswa.  Tampilan sistem hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 8. Tampilan Sistem Hasil Perhitungan
Setelah mendapatkan nilai bobot dari setiap mahasiswa, sistem akan menampilkan kepada user untuk melakukan tahap  seleksi.  User  atau  petugas  penyeleksi  calon  penerima  beasiswa  prestasi  cukup  menekan  button  pilih apabila  mahasiwa  tersebut  layak  mendapatkan  beasiwa  kemudian  data  mahasiwa  yang  terpilih  akan  disimpan kedalam database atau dicetak.  Tampilan sistem hasil seleksi  dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Sistem Hasil Seleksi
Setelah  mendapatkan calon  mahasiswa  yang  mendapat  beasiwa, sistem  juga dapat menghasilkan output  berupa laporan.  Membuat  laporan  merupakan  proses  terakhir  dari  perhitungan  sistem,  laporan  merupakan  hasil rekapitulasi dari data mahasiswa dan bobot nilai dari sistem. laporan dapat dibuat dalam bentuk file pdf, seperti yang terlihat pada gambar 10.
Gambar 10. Laporan
Nilai bobot setiap mahasiswa yang dihitung oleh sistem akan dibandingkan dengan perhitungan yang dilakukan oleh expert knowladge . Pengujian ini dilakukan mencari tingkat dan kelayakan sistem apakah sistem pendukung keputusan tersebut dapat dijadikan pedoman untuk membantu penyeleksian penerima beasiswa atau tidak. Untuk melakukan  pengujian  diperlukan  validasi  terlebih  dulu  untuk  mengetahui  kesesuain  keputusan  antara expert knowladge dan sistem, hasil validasi dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Validasi kesesuaian hasil sistem dan manual No Nim Nama Kriteria Hasil Uji Kelayakan Kesesuaian IPK Prestasi POT Manual Sistem 1 15.11.9051 Aan Nujumul Maruf 3.8 6 10000000 35.26 Rendah Rendah Sesuai 2 15.11.9185 Abinda Dwi Nur Ahmad 3.9 120 4000000 44.38 Tinggi Tinggi Sesuai 3 16.11.0161 Andia Enggar Mayasari 3.5 45 6096000 40 Rendah Rendah Sesuai 4 15.11.8671 Arifa Satria Dwi Cahya 3.9 13 18000000 43.16 Tinggi Rendah Tidak Sesuai 5 15.11.8912 Beta Priyoko 3.7 81 16686600 42.48 Tinggi Rendah Tidak Sesuai 6 16.02.9285 Chalindra anwar 3.4 36 11846700 55.05 Rendah Tinggi Tidak Sesuai 7 16.11.028 CHARNANTY A SIDIQ 3.5 22 7926799 38.77 Rendah Rendah Sesuai 8 15.11.8837 David Putra Prasetiya 3.6 25 35636400 41.99 Rendah Rendah Sesuai 9 16.11.0644 Desi Mariana Manik 3.4 42 3428571 49.39 Rendah Tinggi Tidak Sesuai 10 15.11.9092 Dhian Prianto 3.6 74 9000000 37.44 Rendah Rendah Sesuai 11 16.11.0610 Dyno Nurbagyo 3.6 89 62997600 38.97 Rendah Rendah Sesuai 12 16.11.0566 Edy Samudra 3.6 63 14558433 44.9 Rendah Tinggi Tidak Sesuai
No Nim Nama Kriteria Hasil Uji Kelayakan Kesesuaian IPK Prestasi POT Manual Sistem 13 16.11.0548 Fajar Dwi Insani 3.6 74 7500000 37.55 Rendah Rendah Sesuai 14 15.11.9332 FAKHRUL ZAEIN 3.9 48 7500000 54.41 Tinggi Tinggi Sesuai 15 17.22.1960 IGA MAWARNI 3.8 18 1800000 51.17 Tinggi Tinggi Sesuai 16 16.11.0697 Intan Aprilia 3.7 79 17176500 41.09 Rendah Rendah Sesuai 17 16.02.9408 Ismi Nurul Habibah 3.5 20 20996000 35.22 Rendah Rendah Sesuai 18 16.11.0592 IWAN DWI PRASETYO 3.7 136 3000000 39.87 Tinggi Rendah Tidak Sesuai 19 16.11.0682 Kukuh Syaifudin 3.8 85 12000000 44.17 Tinggi Tinggi Sesuai 20 15.11.9122 LM ANANG BRILYANSYA H 3.7 66 10059600 43.88 Rendah Rendah Sesuai 21 15.12.8778 Mohammad Abdul wachid 3.7 31 6000000 52.69 Rendah Tinggi Tidak Sesuai 22 15.11.8937 Muhammad Mariko 3.9 129 6000000 44.81 Tinggi Tinggi Sesuai 23 15.12.8892 Muhammad Resa Arif Yudianto 4 49 8999994 55.44 Tinggi Tinggi Sesuai 24 16.12.9155 Nur Aziz Nugroho 4 12 192000000 45.2 Tinggi Tinggi Sesuai 25 16.02.9400 Nurul Fatmawati 3.9 38 9000000 61.44 Tinggi Tinggi Sesuai 26 16.02.9461 Nurul Latifah 3.9 19 9000000 45.47 Tinggi Tinggi Sesuai 27 15.11.8696 Oktavia 3.8 86 24000000 44.53 Tinggi Tinggi Sesuai 28 15.12.8789 Ramadhan Fajariyanto 3.9 57 8758110 49.18 Tinggi Tinggi Sesuai 29 15.11.8685 RICHO DEA PRATAMA 3.6 15 9000000 34.02 Rendah Rendah Sesuai 30 17.02.0064 Setia Tri Yuliani 3.3 17 10000000 41.08 Rendah Rendah Sesuai 31 16.01.3837 Siti Fatonah 3.8 91 10800000 45.6 Tinggi Tinggi Sesuai 32 17.22.1958 Tiara Anggun Rakhmawati 3.8 50 2880000 43.95 Tinggi Tinggi Sesuai 33 16.11.0491 Timur Dian Radha Sejati 3.8 77 8956080 43 Tinggi Rendah Tidak Sesuai 34 17.12.0448 Umi Nur Lisa 3.8 5 14014800 34.59 Rendah Rendah Sesuai 35 15.12.8490 Wahyu Kuncoro 3.9 21 2000000 54.66 Tinggi Tinggi Sesuai 36 16.11.0538 Wahyu Puji Lestari 3.9 107 12405600 44.59 Tinggi Tinggi Sesuai 37 15.11.8821 Yogi Saputra 3.8 54 20000000 46.85 Tinggi Tinggi Sesuai 38 16.02.9251 Yordan erlangga 3.4 13 3000000 31.34 Rendah Rendah Sesuai 39 15.11.9359 Yugana Firda Syuari 3.4 183 10830000 35.01 Rendah Rendah Sesuai 40 15.11.9173 Yuliana astute 3.5 93 12000000 37.04 Rendah Rendah Sesuai
Pengujian  untuk  mengetahui  akurasi  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  confusion  matrix. pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingan  hasil  dari  perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem  untuk mencari kesesuaian. Data tersebut dikatakan sesuai apabila hasil rekomendasi dari sistem maupun manual sama. setiap  proses  perhitunganya  akan  dihitung  berdasarkan  jumlah  True  Positive  (TP),  True  Negative(TN),  false Positive(FP) dan false Negative(FN) . Adapun hasil pengujian dari data tersebut dapat dilihat pada tabel 8.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 172-182 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1180
Tabel 8. Pengujian Cofusion matrix Kriteria Pengujian Jumlah True Positive (TP) 16 True Negative (TN) 16 False Positive (FP) 4 False Negative (FN) 4 TOTAL 40 Penyelesaian : Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) =(16+16)/ (16+16+4+4)
= 32/40 = 0.8 = 80%
Dari  hasil  pernyelesaian  tersebut  dipereloeh  nilai  akurasi  sistem    pendukung  keputusan  penerima  beasiswa prestasi sebesar 80%. persentase hasil pengujian juga diatas dapat dilihat seperti yang tersaji pada diagram pie yang terdapat pada gambar 11
Gambar 10. Kesesuaian Kelayakan Pemberian Beasiswa Prestasi

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat di tarik kesimpulan bahwa algoritma fuzzy tsukamoto dapat diterapkan dan digunakan dalam pembuatan sistem pendukung keputusan. Akurasi sistem yang diperoleh sebesar 80%  yang  berati  bahwa  sistem  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  yang  dibuat  dapat  dijadikan  sebagai  pedoman  petugas  untuk  mebantu  menyeleksi    calon  penerima beasiswa prestasi Universitas Amikom.
Adapun saran untuk pengembangan ke penelitian selanjutnya yaitu aplikasi ini dapat dikembangkan lebih lanjut  dengan  menambah  fitur  tambah  kriteria  dan  sistem  dapat  melakukan  penambahan  rulebase  secara otomatis,  dan  juga  melakukan  olah  data  statistik  terhadap  data  kriteria  dan  data  uji  sehingga  akurasi  menjad i lebih optimal.

## REFERENCES
[1]    R. McLeod dan G.P. Shell. (2008). Sistem Informasi Manajemen. Jakarta : Salemba Empat .
[2]    Nanda Novita. (2016) . “Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa.”  Jurnal & Penelitian Teknik Informatika.
[3]    Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo.( 2010). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Edisi 2. Yogyakarta : Graha Ilmu [4]    Turban E, Jay E.A Liang T.P. (2005). Decision Support System and Intelligent System. Edisi 7. Yogyakarta : Andi Offset [5]     Muhammad Arhami.(2005). Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta : Andi Offset
[6]     Sulaksana,U. (2004). Managemen Perubahan, Yogyakarta: Pustaka Pelajar Offset.
[7]     Madya, S, (2006) Teori dan Praktik Penelitian Tindakan (Action Research), Bandung : Alfabeta.
[8]     Kemmis, Stephen & Mc Taggart, Robin (1988).  The Action Research Planner. Geelong Victoria:  Deakin University.
80% 20%

## Kesesuaian Kelayakan Pemberian Beasiswa Prestasi
Sesuai
Tidak Sesuai