## PENERAPAN METODE MULTI-KRITERIA FUZZY SYSTEM UNTUK MENGUKUR EFEKTIFITAS PADA BLOCKCHAIN PENDIDIKAN
Martika Kesuma 1 , Chairani 2,*
Fakultas Ilmu Komputer Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya 12 Jl. ZA Pagar Alam No 93, Bandar Lampung 35142 E-mail : martika.2121219001p@mail.darmajaya.ac.id 1 , chairani@darmajaya.ac.id 2

## ABSTRAK
Pendidikan  mengalami  perubahan  yang  signifikan  akibat  perkembangan  teknologi,  terutama  selama pandemi COVID-19 yang memicu peningkatan penggunaan teknologi dalam pembelajaran online. Salah satu  inovasi  yang  menarik  perhatian  adalah  teknologi  Blockchain,  yang  menawarkan  alternatif  dalam pengelolaan  informasi  dengan  desentralisasi  data.  Namun,  penerapan  teknologi  Blockchain  dalam pendidikan  masih  terbatas,  baik  karena  kurangnya  pemahaman  akan  manfaatnya  maupun  karena  fokus utama teknologi ini pada bidang keuangan dan kontrak. Meskipun demikian, beberapa lembaga pendidikan telah mulai memanfaatkan aplikasi Blockchain untuk verifikasi dan berbagi sertifikat akademik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemilihan platform tertbaik pada teknologi Blockchain dalam pendidikan dengan  menggunakan  Metode  Multi-Kriteria  Fuzzy  System  untuk  mengukur  efektivitasnya.  Langkah- langkah  metodologi  melibatkan  identifikasi  dan  tinjauan  platform  Blockchain  yang  tersedia,  serta penggunaan  Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Analysis  untuk  memilih  platform  yang  paling  sesuai  dalam pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform Blockchain Quorum merupakan pilihan terbaik untuk  pendidikan,  dengan  nilai  Fuzzy  MCDA  tertinggi.  Pada  penggunaan  metode  Fuzzy  MCDA memberikan  landasan  yang  kuat  dalam  menentukan  platform  Blockchain  terbaik  untuk  pendidikan. Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  eksplorasi  teknologi  Blockchain  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan keamanan proses pendidikan, serta menawarkan wawasan  yang berharga bagi pemangku kepentingan di bidang pendidikan dan teknologi.
Kata kunci : Blokchain, Fuzzy, MCDA, Pendidikan

## ABSTRACTS
Education  has  undergone  significant  changes  due  to  technological  developments,  especially  during  the COVID-19 pandemic which triggered the increased use of technology in online learning. One innovation that  has  attracted  attention  is  Blockchain  technology,  which  offers  an  alternative  to  information management  by decentralizing  data. However, the application of Blockchain  technology in  education is still limited, both due to a lack of  understanding of  its benefits and because of  the technology's primary focus on finance and contracts. Nonetheless, some educational institutions have started utilizing Blockchain applications  for  verification  and  sharing  of  academic  certificates.  This  research  aims  to  select  the  best platform for Blockchain technology in education using the Multi-Criteria Fuzzy System Method to measure its  effectiveness.  The  methodology  steps  involved  the  identification  and  review  of  available  Blockchain platforms, as well as the use of Fuzzy Multi-Criteria Decision Analysis to select the most suitable platform in education. The results show that the Quorum Blockchain platform is the best choice for education, with the  highest  Fuzzy  MCDA  score.  The  use  of  Fuzzy  MCDA  method  provides  a  strong  foundation  in determining  the  best  Blockchain  platform  for  education.  This  research  highlights  the  importance  of exploring  Blockchain  technology  in  improving  the  efficiency  and  security  of the  education  process,  and offers valuable insights for stakeholders in education and technology.
Keywords : Blockchain, Fuzzy, MCDA, Education

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  telah  banyak  mengalami  perubahan dari kurikulum yang ada pada satuan pendidikan
serta  inovasi  lainnya.  Zaman  yang  semakin moderen  meningkat  pesat  dengan  segala teknologi  yang  ada  terutama  pada  dunia pendidikan,    pendidikan  seketika  berubah  pada
saat  penyakit COVID  19 menyebar  luas  dan membuat perubahan yang signifikan dalam dunia pendidikan dengan tetap berjalan dan memanfaatkan  teknologi  yang  ada.  [1]  salah satunya  adalah Blockchain yang  menjadi  bahan pembicaraan pada beberapa kalangan,
Blockchain adalah  teknologi  informasi  terkini, dan  saat  ini  sudah  mulai  banyak  diterapkan dalam kebutuhan sehari-hari di  berbagai  bidang terapan.  Teknologi  ini  dikembangkan  dalam rangka  mendukung  era disruption informasi yang  memberi  alternatif  solusi  dari  arsitektur teknologi  yang  terpusat.  Teknologi  Blockchain direalisasikan  dengan  konsep  desentralisasi informasi  dalam  pengolahan  datanya.  Data dalam Blockchain disimpan  secara  permanen dalam record data  yang  akan  dikomunikasikan secara peer-to  peer dalam  jaringan  internal  dan berkolaborasi secara aktif [2]
Dalam  dunia  Pendidikan  seperti  contoh  dalam pembelajaran online banyak  keamanan  yang  di kemukakan  Para  ahli  telah  menyuarakan keprihatinan  mengenai  keamanan  data  dan privasi dalam platform pembelajaran online [3]. Setiap  pelanggaran  keamanan  pada  sistem tersebut dapat mengakibatkan kompromi informasi  berharga  seperti  materi  pengajaran, nilai, data pribadi pengguna atau mengecualikan pengguna  yang  dituju  alam  akses.  Penggunaan teknologi  digital  telah  dirasakan  manfaatnya pada beberapa tahun terakhir. Hal ini dikarenakan  perkembangan  teknologi  yang semakin hari semakin pesat, sehingga memunculkan banyak inovasi baru dari teknologi yang salah satunya Blockchain [4].
Penerapan teknologi Blockchain dalam pendidikan  masih  belum  banyak  diterapkan, selain  karena  teknologi  ini  sering  dicontohkan untuk  penanganan  informasi  keuangan,  kontrak pekerjaan yang melibatkan sekumpulan transaksi keuangan  dan  ecommerce  juga  dikarenakan kekurangan pedulian para pemangku kepentingan  di  dunia  pendidikan  akan  manfaat sosial  dan  potensi  dari  teknologi Blockchain . Blockchain dalam dunia pendidikan masih dalam tahapan  dini.  Bahkan  dalam  penelitian  [5] disebutkan bahwa penerapan teknologi Blockchain dalam  pendidikan  masih  belum banyak  diterapkan,  selain  karena  teknologi  ini sering dicontohkan untuk penanganan informasi keuangan,  kontrak  pekerjaan  yang  melibatkan sekumpulan transaksi keuangan dan ecommerce juga  dikarenakan  kekurangan  pedulian  para
pemangku kepentingan di dunia pendidikan akan manfaat  sosial  dan  potensi  dari  teknologi Blockchain .  Namun  sedikit  demi  sedikit penerapan Blockchain di  sejumlah  lembaga pendidikan  ini  mulai  memanfaatkan  aplikasi Blockchain untuk  keperluan  verifikasi  serta berbagi sertifikat akademik atau pencapaian hasil belajar  siswa.  Walaupun  kapasitas  referensi tentang  pemakaian  aplikasi blockchain dalam dunia  pendidikan  belum  terintegrasi  secara menyeluruh  namun  telah  bertambah  dalam beberapa  tahun  terakhir,  masih  terfragmentasi serta  tidak  terdapat  tinjauan  sistematis  yang belum dicoba pada topik pendidikan [6].
Dalam pemaparan diatas disebutkan pentingnya penerapan blockchain dalam  pendidikan  yang nantinya dapat memudahkan para pelajar dengan semakin  berkembangnya  teknologi  baru  salah satunya blockchain yang juga dapat memudahkan pelajar terkait proses pembelajaran,  pembayaran,  kepercayaan  siswa, serta  sertifikasi  sertifikat  dan  lainnya.  Seperti dalam penelitian [7] yang menyebutkan Penggunaan Blockchain dalam dunia Pendidikan dapat  menguntungkan  pelajar,  keamanan  dan peningkatan efesiensi untuk institusi pendidikan, bisnis,  dan  pelajar,  serta  Integrasi  kepercayaan dan  transparansi.  Dengan  adanya  penelitian  ini diharapkan teknologi Blockchain dapat diaplikasikan dalam dunia Pendidikan dan untuk menentukan penerapan tersebut akan digunakan Metode  Multi-Kriteria Fuzzy  System Untuk Mengukur Efektifitas Pada Blockchain Pendidikan yang dapat meningkatkan keefektifan  proses  belajar  dan  mengajar. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengkaji berbagai  studi  pustaka  yang  tersedia  yang berhubungan  dengan blockchain pada  dunia Pendidikan.  Hasil  penting  dari  penelitian  ini adalah  pemilihan platform  blockchain dalam bidang pendidikan [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  membahas  langkah-langkah dari  proses  penelitian  yang  akan  dilaksanakan, dalam  melakukan  analisa  dan  mencari  pola rancangan dalam pembuatan penelitian ini untuk memudahkan  penelitian  dan  dapat  berjalan dengan  sistematis  dan  memenuhi  tujuan  yang diinginkan  maka  dibuat  alur  penelitian  sebagai tahapan dalam penelitian. Studi ini
memperkenalkan  metodologi  untuk  memilih
platform  blockchain untuk  mengembangkan sistem blockchain .  Metode  penelitian  yang diikuti untuk mengembangkan metodologi yang akan diuraikan dalam bagian ini seperti tahapan berikut.
Identification and Evaluation of Blockchain Platforms Selection of Blockchain Platform Validation of
Selected Blockchain Platform
Validation of Methodology
Gambar 1 Alur penelitian Blockchain
Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Analysis adalah metode pendukung atau pengambilan keputusan yang  bertujuan  untuk  menetapkan  alternatif peramalan  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan beberapa  kriteria  tertentu  yang  akan  digunakan dalam model untuk mengambil keputusan untuk menentukan  peringkat  dan  memilih platform yang  paling  sesuai  dari platform mana  yang paling  sering  digunakan  yaitu Ethereum, Hyperledger  Fabric,  NEO  Qourum dan Stellar.
Platform  blockchain ini  harus  dievaluasi menggunakan  metode Multi-Criteria  Decision Analysis (MCDA)  untuk  memilih platform blockchain yang  paling  cocok  digunakan  untuk mengembangkan sistem sehingga meningkatkan keefektifitasan  dalam  penerapan blockchain dalam pendidikan.
Gambar 2 Alur Pemrosesan
Dalam pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  tentang  pengumpulan platform Blockchain dari berbagai sumber jurnal yang  ditemukan  terdapat  indikator  dimana indikator  ini  nantinya  menjadi  tolak  ukur  dari seberapa efektifnya platform blockchain ini jika disesuaikan dalam dunia Pendidikan. Pada fokus kelima platform  blockchain yang  telah  di tentukan  terdapat Ethereum,  NEO,  Stellar, Hyperledger Fabric, dan Quorum. Jika dipertimbangkan  dalam  beberapa  referensi penelitian  terdahulu  dengan  pengolahan  yang nanti akan menggunakan Multi-Criteria
Decision  Analysis (MCDA)  dalam  konteks
penerapan platform blockchain dalam Pendidikan  terdapat  beberapa  indikator  pada kelima blockchain yang  dapat  diambil  yaitu ( keamanan, kinerja, skalabilitas, biaya,
komunitas dan dukungan) .
Identifikasi kriteria-kriteria yang di pertimbangkan  (seperti  keamanan,  kinerja,
skalabilitas,  biaya,  komunitas,  dan  dukungan) pemberian  bobot  pada  masing-masing  kriteria sesuai  dengan  tingkat  kepentingannya.    Pada penentuan  kriteria  terdapat  lima  indikator dimana  pada  setiap  indikator  terdapat  beberapa kriteria  berdasarkan  pada  ulasan  dari  penelitian sebelumnya yang membahas platform blockchain yang ada. Berikut adalah kriteria dan bobot yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel  1  Kriteria  dan  Bobot  Pada  Indikator

## Platform Blockchain
KRITERIA BOBOT Keamanan ( Security ) 0,25 Kinerja ( Performance ) 0,2 Skalabilitas ( Scalability ) 0,2 Biaya ( Cost ) 0,2 Komunitas dan Dukungan ( Community and Support ) 0,15
Pada  penentuan  nilai  dan  bobot  diambil berdasarkan  pada  beberapa  penelitian  terdahulu yang sudah di  jelaskan dalam  landasarn teori di bab  dua  dimana  beberapa platform seperti Ethereum , Hyperledger  Fabric , NEO , Quorum dan Stellar terdapat  beberapa  kiteria  pada blockchain dalam  dunia  Pendidikan  yang  dapat diterapkan diantaranya terkait keamanan, kinerja,  skalabilitas,  biaya  dan  sampai  pada komunitas  dan  dukungan.  Kemudian  dalam penentuan  bobot  di  ambil  nilai range 100  % dimana pada penilaian bobot dibagi menjadi lima bagian  dari  indikator  pada  masing-masing kriteria  yang  nantinya  akan  disebutkan.  Dalam penelitian  sebelumnya  yang  telah  dibahas keamanan dianggap sebagai kriteria yang paling penting  sehingga  dalam  penelitian  ini  indikator keamanan  diberikan  nilai  bobot  terbesar  yaitu 0.25, diikuti oleh kinerja, skalabilitas, biaya, dan dukungan  komunitas  dengan  bobot  masing- masing 0.2 dan 0.15.
Dalam  pengumpulan  dan  fuzzifikasi  untuk menentukan kategori  indikator tersebut terdapat dalam  kategori  redah,  sedang  dan  tinggi  adalah
dengan  di  dasari  beberapa  hal  yaitu  penentuan rentang  nilai  dari  masing-masing  kategori dimana  didalamnya  seperti  keamanan  dalam penggunaan algoritma kriptografi dibagi menjadi tiga  kategori  :  Rendah,  Sedang,  dan  Tinggi, berdasarkan  panjang  kunci  kriptografi  yang digunakan.  Sebagai  contoh  jika platform menggunakan AES-256 yang merupakan blokchipertext simetrik yang dapat mengenkripsi dan dekripsi data/informasi dengan ukuran kunci 256  bit  untuk  enkripsi,  itu  akan  dianggap memiliki  tingkat  keanggotaan  "Sedang"  dalam himpunan fuzzy untuk  penggunaan  algoritma kriptografinya  karna  memiliki  rentang  nilai  bit 28-256 bit.
indikator  di  yang  digunakan  merupakan  nilai- nilai numerik atau kualitatif telah diubah menjadi himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang sesuai.  Yang  selanjutnya  adalah  mengadaptasi fungsi keanggotaan ini berdasarkan karakteristik dan  skala  data  aktual  yang  akan  dilakukan pemrosesan pada fuzzy dan  langkah  selanjutnya adalah  menggabungkan  skor fuzzy ini  dengan bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan  dan melanjutkan  dengan  langkah-langkah  analisis Fuzzy MCDA.
Pada  langkah  ini  adalah  menghitung  skor fuzzy untuk  setiap platform  blockchain menggunakan nilai  fuzzifikasi  dan  fungsi  keanggotaan fuzzy yang  sesuai.  Ini  melibatkan  perhitungan  nilai fuzzy untuk  setiap  kriteria  dan  setiap platform . Perhitungan dilakukan berdasarkan indikator dan kriteria  yang  telah  dilakukan.  Berikut  adalah rumus  perhitungannya  berdasarkan  kategori rendah, sedang dan tinggi.
Rendah { 1 0 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝑥 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ }
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥  ≤ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ < 𝑥 < 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑖𝑓 𝑥  ≥ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖
Sedang { 1 0 𝑥 – 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ }
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 < 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ < 𝑥 < 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖
Tinggi { 1 0 𝑥− 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ }
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥  ≤ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ < 𝑥 < 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑖𝑓 𝑥  ≥ 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖
Dalam  rumus-rumus  di  atas, x adalah  nilai indikator,  dan  "Batas  Rendah"  dan  "Batas Tinggi"  adalah  nilai  batas  yang  memisahkan antara  himpunan fuzzy rendah,  sedang,  dan tinggi. Nilai-nilai batas ini berdasarkan karakteristik  data  aktual  yang  telah  miliki. Dengan  menggunakan  rumus-rumus  ini  dapat menghitung skor fuzzy untuk setiap kriteria pada setiap platform blockchain yang akan dibandingkan dalam analisis Fuzzy MCDA.
Setelah  mendapatkan  skor fuzzy pada  langkah sebelumnya  untuk  setiap platform ,  yang selanjutnya  adalah  melakukan  Agregasi  dan defuzzifikasi  untuk  mengubah  skor fuzzy kembali  menjadi  nilai  numerik  yang  dapat dibandingkan. Agregasi menggabungkan informasi fuzzy dari berbagai sumber atau aturan menjadi satu nilai fuzzy tunggal yang mencerminkan  hasil  keseluruhan.  Ini  adalah langkah  penting  dalam  sistem  pengontrol fuzzy ( fuzzy  control  systems )  dan  sistem  kecerdasan buatan lainnya yang menggunakan logika fuzzy . Pada tahapan ini akan mengagregasikan nilai dari skor fuzzy yang kemudian dilakukan defuzzifikasi untuk setiap platform menggunakan bobot kriteria yang telah ditentukan.  Ini  melibatkan  perhitungan  nilai agregat yang mencerminkan penilaian fuzzy dari setiap  kriteria  dan  bobotnya.  Beberapa  metode defuzzifikasi yang akan digunakan nantinya pada perhitungan seperti metode centroid atau metode weighted average . Pada pemrosesan ini menggunakan  nilai  numerik  dengan  metode centroid dan berikut adalah rumusnya.

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑖𝑘
= ∑(𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑋 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦
∑ 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦
Pada  himpunan  nilai  untuk  defuzzifikasi menggunakan  nilai fuzzy rendah, fuzzy sedang dan fuzzy tinggi. Seperti tabel berikut.
Tabel 2 Himpunan Defuzzifikasi.
NO  Himpunan Fuzzy Nilai  Keterangan 1 Fuzzy Rendah 0 FR
2 Fuzzy Sedang 0,5 FS
3 Fuzzy Tinggi 1 FT
Pada  perhitungan  nilainya  adalah  sebagai berikut.
a. Hitungan Nilai Pembilang
Pembilang = (FR x 0) + (FS x 0,5) + (FT x
1)
b. Hitungan nilai Penyebut
Penyebut = FR + FS + FT
c. Hitungan Nilai Numerik (Defuzzifikasi) Nilai Numerik = 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑒𝑏𝑢𝑡
Perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang pada  setiap  indikator  dari  keamanan  hingga dukungan  dan  komunitas  dan  dilakukan perhitungan  dengan  menampilkan  hasil  grafik dari fungsi keanggotaan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Fuzzy dimana  pemrosesannya  menggunakan Fuzzy
Multi  Criteria  Decion  Analysis (FMCDA).
Dalam penelitian ini telah dilakukan pengumpulan  data  yang  digunakan  sebagai pemrosesan  dari Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Analysis (FMCDA)  pada platform  blockhain . Pemilihan platform blockchain berdasarkan dari penelitian  terdahulu  dimana platform-platform inilah yang paling relavan dan sering digunakan dalam  dunia  Pendidikan  untuk  implementasi blockchain tersebut.  Penerapan blockchain dalam dunia Pendidikan khususnya di Indonesia belum  banyak  di  terapkan  dan  bahkan  masih dalam  tahapan  pembahasan  sehingga  landasan dalam  penelitian  ini  berdasarkan  dari  jurnal- jurnal  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan platform tersebut  dalam  penggunaannya  pada Pendidikan.  Pada  tahapan  penelitian  ini  sendiri terdiri dari tahapan pengumpulan data, pemprosesan fuzzy yang mana dalam pemrosesan ini  terdapat  beberapa  langkah  yang  dilakukan seperti penentuan kriteria dan bobot, pengumpulan  data  dan fuzzy fikasi,  perhitungan score ,  defuzzifikasi,  perhitungan  agregasi  dan perangkingan
Setelah  kriteria  dan  bobot  dari  ditemukan selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data dan Fuzzifikasi. Pengumpulan data yang relevan untuk  setiap  kriteria  dari  masing-masing platform  blockchain yang  digunakan  yaitu Ethereum ,  NEO, Stellar , Hyperledger  Fabric , dan Quorum .  Data  ini  kemudian  defuzzifikasi menggunakan  fungsi  keanggotaan fuzzy untuk
mengubah  nilai  numerik  menjadi  himpunan fuzzy .  Proses  fuzzifikasi  dilakukan  dengan mempertimbangkan rentang nilai yang mungkin muncul  dalam  data  dan  mengonversinya  ke dalam  himpunan fuzzy ,  yaitu  rendah  ( Low ), sedang ( Medium ), dan tinggi ( High ).
Setelah  dilakukan  hasil  pengolahan  fuzzifikasi sebelumnya  maka  dilakukan  perhitungan  skor masing  –  masing platform berdasarkan  hasil fuzzifikasi (sedang, rendah, tinggi) dari kriteria- kriteria  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya.
Perhitungan skor dilakukan dengan menggunakan  metode Fuzzy  Multi-Criteria
Decision Analysis ( Fuzzy MCDA) dengan bobot kriteria  yang  telah  ditetapkan  (0.25  untuk keamanan,  0.20  untuk  kinerja,  0.20  untuk skalabilitas,  0.20  untuk  biaya,  dan  0.15  untuk komunitas  dan  dukungan)berikut  adalah  hasil dari  perhitungan  skor fuzzy seluruh platform blockchain .
Tabel  3  Hasil  perhitungan  Skor Fuzzy pada Semua Platform
N o Indikator Kriteria
Skor Fuzzy Ethere um Hyperle dger Fabric NE O Quor um Stell ar 1 Keamanan ( Security ) 0.71 0.71 0.7 1 0.71 0.5 0 2 Kinerja ( Performa nce ) 0.32 0.32 0.3 2 0.44 0.4 4 3 Skalabilita s ( Scalabilit y ) 0.65 0.65 0.6 5 0.80 0.8 0 4 Biaya ( Cost ) 0.47 0.62 0.4 7 0.62 0.4 7 5 Komunita s dan Dukungan ( Communi ty and Supportin g ) 0.68 0.80 0.7 1 0.71 0.5 9
Setelah  mendapatkan  skor fuzzy pada  langkah sebelumnya  untuk  setiap platform ,  maka selanjutnya melakukan Agregasi dan
defuzzifikasi  untuk  mengubah  skor fuzzy kembali  menjadi  nilai  numerik  yang  dapat dibandingkan.  Beberapa  perhitungan  agregasi dan  metode  defuzzifikasi  yang  akan  digunakan nantinya  pada  perhitungan  seperti  metode centroid atau  metode weighted  average .
Himpunan nilai untuk Agregasi dan defuzzifikasi Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  skor fuzzy yaitu  hasil  dari  nilai fuzzy rendah, fuzzy sedang dan fuzzy tinggi.
Pada  hasil  perhitungan  skor fuzzy diatas merupakan  hasil  kriteria  pada  setiap platform . Dalam  langkah  terakhir  dari  pemrosesan  pada platform blockchain , digunakan Metode Centroid untuk  defuzzifikasi  nilai  fuzzifikasi yang diperoleh dari penilaian kriteria yang telah ditetapkan.  Berdasarkan  hasil  defuzzifikasi  ini digunakan  nilai  merepresentasikan  keseluruhan skor fuzzy dari  setiap platform .  Proses defuzzifikasi  ini  bertujuan  untuk  memberikan pemahaman  yang  lebih  konkret  dan  jelas terhadap  penilaian  relatif platform-platform tersebut.  Pada  perhitungan  nilai  defuzzifikasi menggunakan  bobot  nilai  dalam  kriteria  yang telah  disebutkan  sebelumnya  pada  tabel  3.
berikut adalah perhitungan Agregasi defuzzifikasi pada setiap platform 1. Ethereum
Dalam tabel 4.14 telah disebutkan hasil dari perhitungan skor fuzzy pada setiap platform . Adapun perhitungan defuzzifikasinya adalah sebagai berikut.
Nilai  maksimum Fuzzy fikasi  =  Max (0.71,0.32,0.65,0.47,0.68) = 0.71
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =   (0.71 x 0.25) + (0.32 x 0.20) + (0.65 x 0.20) + (0.47 x 0.20) + (0.68 x 0.15)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.17 + 0.06 + 0.13 + 0.09 + 0.10

## 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.55
Berikut  adalah  derajat  keanggotaan  dalam perhitungan defuzzifikasinya
yang menunjukan  apakah  kurva  pada  hasil defuzzifikasi 0.55 rendah,  sedang  atau tinggi. Berikut hasilnya.
Gambar 3 Kurva Derajat Keanggotaan
Dalam  kurva  fungsi  keanggotaan  dapat terlihat  bentuk  fungsi  keanggotaan  pada nilai 0.56 adalah bentuk trapesium. Berikut adalah  fungsinya  µ[0.56;0.20,  0.50,  0.60, 0.80]  Jika  dilihat  kembali  pada  rumus fungsi  keanggotaan  Trapesium  yang  telah di  jelaskan pada bab 2 dimana  jika (b ≤  x ≤c)  maka  nilainya  adalah  1.  Dapat  dilihat pada  gambar  4.1  pada  hasil  kurva  derajat keanggotaan fuzzy dimana nilai 0.56 berada pada  garis  antara  nilai  0.50  sampai  pada nilai 0.60  yang dimana 0.50 adalah  nilai  a dan  0.60  adalah  nilai  b  maka  nilainya adalah 1. Maka pengukuran pada platform ethereum untuk  pendidikan  nilai  nilainya adalah sedang.

## 2. Hyperledger Fabric
Dalam tabel 4.14 telah disebutkan hasil dari perhitungan skor fuzzy pada setiap platform . Adapun perhitungan defuzzifikasinya untuk platform Hyperledger Fabric adalah sebagai berikut.
Nilai  maksimum Fuzzy fikasi = Max (0.71, 0.32, 0.65, 0.62, 0.80) = 0.80
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =   (0.71 x 0.25) + (0.32 x 0.20) + (0.65x 0.20) + (0.62 x 0.20) + (0.80 x 0.15)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.17 + 0.06 + 0.13 + 0.12 + 0.12

## 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.60
Berikut  adalah  derajat  keanggotaan  dalam perhitungan defuzzifikasinya yang menunjukan  apakah  kurva  pada  hasil defuzzifikasi 0.60 rendah,  sedang  atau tinggi. Berikut hasilnya.
Gambar 4 Kurva Derajat Keanggotaan
Dalam  kurva  fungsi  keanggotaan  dapat terlihat  bentuk  fungsi  keanggotaan  pada nilai 0.60 adalah bentuk trapesium. Berikut adalah  fungsinya  µ[0.60;0.20,  0.50,  0.60, 0.80]  Jika  dilihat  kembali  pada  rumus
fungsi  keanggotaan  Trapesium  yang  telah di  jelaskan pada bab 2 dimana  jika (b ≤  x ≤c)  maka  nilainya  adalah  1.  Dapat  dilihat pada  gambar  4.1  pada  hasil  kurva  derajat keanggotaan fuzzy dimana nilai 0.60 berada pada  garis  antara  nilai  0.50  sampai  pada nilai 0.60  yang dimana 0.50 adalah  nilai  a dan  0.60  adalah  nilai  b  maka  nilainya adalah 1. Maka pengukuran pada platform ethereum untuk  pendidikan  nilai  nilainya adalah sedang.
3. NEO Dalam tabel 4.14 telah disebutkan hasil dari perhitungan skor fuzzy pada setiap platform . Adapun perhitungan
defuzzifikasinya  untuk platform  NEO
adalah sebagai berikut.
Nilai  maksimum Fuzzy fikasi = Max (0.71, 0.32, 0.65, 0.47, 0.71) = 0.71
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =   (0.71 x 0.25) + (0.32 x 0.20) + (0.65x 0.20) + (0.47 x 0.20) + (0.71 x 0.15)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.17 + 0.06 + 0.13 + 0.09 + 0.10
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 0.55 Berikut  adalah  derajat  keanggotaan  dalam perhitungan defuzzifikasinya yang menunjukkan  apakah  kurva  pada  hasil defuzzifikasi 0.55  rendah,  sedang  atau tinggi. Berikut hasilnya.
Gambar 5 Kurva Derajat Keanggotaan
Dalam  kurva  fungsi  keanggotaan  dapat terlihat  bentuk  fungsi  keanggotaan  pada nilai 0.55 adalah bentuk trapesium. Berikut adalah  fungsinya  µ[0.55;0.20,  0.50,  0.60, 0.80]  Jika  dilihat  kembali  pada  rumus fungsi  keanggotaan  Trapesium  yang  telah di  jelaskan pada bab 2 dimana  jika (b ≤  x ≤c)  maka  nilainya  adalah  1.  Dapat  dilihat pada  gambar  4.1  pada  hasil  kurva  derajat
keanggotaan fuzzy dimana nilai 0.55 berada pada  garis  antara  nilai  0.50  sampai  pada nilai 0.60  yang dimana 0.50 adalah  nilai  a dan  0.60  adalah  nilai  b  maka  nilainya adalah 1. Maka pengukuran pada platform NEO untuk pendidikan nilai nilainya adalah sedang.

## 4. Quorum
Dalam tabel 4.14 telah disebutkan hasil dari perhitungan skor fuzzy pada setiap platform . Adapun perhitungan defuzzifikasinya  untuk platform  Quorum
adalah sebagai berikut.
Nilai  maksimum Fuzzy fikasi = Max (0.71, 0.44, 0.80, 0.62, 0.71) = 0.80
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =   (0.71 x 0.25) + (0.44 x 0.20) + (0.80 x 0.20) + (0.62 x 0.20) + (0.71 x 0.15)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.17 + 0.08 + 0.16 + 0.12 + 0.10

## 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.63
Berikut  adalah  derajat  keanggotaan  dalam perhitungan defuzzifikasinya
yang menunjukkan  apakah  kurva  pada  hasil defuzzifikasi  0.63  rendah,  sedang  atau tinggi. Berikut hasilnya.
Gambar 4.4 Kurva Derajat Keanggotaan
Dapat dilihat pada kurva diatas bahwa nilai 0.63  dapat  dihitung  dengan  niliah  fungsi keanggotaan  trapesium  yaitu  sedang  dan linier  naik  pada  nilai  tinggi.  Berikut  akan kita  hitung  terlebih  dahulu  dengan  fungsi keanggotaan trapesium dimana nilai tersebut adalah sedang.
Nilai  pada  Fungsi  keanggotaan  hasil  dari defuzzifikasi  adalah  0.63  dimana  nilai tersebut rentang antara nilai 0.60 dan  nilai
0.80  maka  sesuai  pada  rumus  fungsi keanggotaan trapesium jika c ≤ x ≤ d maka rumusnya adalah sebagai berikut.
µ (𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑) = { 𝑑 − 𝑥 𝑑 − 𝑐 } µ (0.63; 0.20, 0.50, 0.60, 0.80) = 0.80 − 0.63 0.80 − 0.60
µ (0.63; 0.20, 0.50, 0.60, 0.80) = 0.17 0.20 µ = 0.85
Maka  nilai  pada  fungsi  keanggotaan  pada nilai sedang adalah 0.85
Selanjutnya  akan  dilihat  pada  derajat keanggotaan  pada  nilai  tinggi  dimana  jika dilihat  pada  gambar  4.4  kurva  pada  nilai tinggi adalah berbentuk linier naik dan nilai 0.63  terletak  antara  nilai  0.60  sampai dengan 0.80 yang jika kita lihat pada rumus fungsi  keanggotaan  linier  naik  adalah sebagai berikut.
µ (𝑥; 𝑎, 𝑏) = { 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 } µ (0.63;  0.60, 0.80)   = 0.63 − 0.60 0.80 − 0.60 µ (0.63;  0.60, 0.80)   = 0.03 0.20 µ  = 0.1 5 Maka  nilai  pada  fungsi  keanggotaan  pada nilai  tinggi  adalah  0.15  jika  dibandingkan dengan  nilai  sedang  yaitu 0.85  maka  yang mendekati nilai 1 adalah derajat keanggotaan  sedang.  Dan  nilai  0.63  pada platform Quorum adalah sedang.

## 5. Stellar
Dalam tabel 4.14 telah disebutkan hasil dari perhitungan skor fuzzy pada setiap platform . Adapun perhitungan defuzzifikasinya  untuk platform  Stellar adalah sebagai berikut.
Nilai  maksimum Fuzzy fikasi = Max (0.50, 0.44, 0.80, 0.47, 0.59) = 0.80
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =   (0.50 x 0.25) + (0.44 x 0.20) + (0.80 x 0.20) + (0.47 x 0.20) + (0.59 x 0.15)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.12 + 0.08 + 0.16 + 0.09 + 0.08

## 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  0.53
Berikut  adalah  derajat  keanggotaan  dalam perhitungan
defuzzifikasinya yang menunjukan  apakah  kurva  pada  hasil defuzzifikasi  0.53  rendah,  sedang  atau tinggi. Berikut hasilnya.
Gambar 6 Kurva Derajat Keanggotaan
Dalam  kurva  fungsi  keanggotaan  dapat terlihat  bentuk  fungsi  keanggotaan  pada nilai 0.53 adalah bentuk trapesium. Berikut adalah  fungsinya  µ[0.56;0.20,  0.50,  0.60, 0.80]  Jika  dilihat  kembali  pada  rumus fungsi  keanggotaan  Trapesium  yang  telah di  jelaskan  pada  bab  2  dimana  jika  (b  ≤  x ≤c)  maka  nilainya  adalah  1.  Dapat  dilihat pada  gambar  4.5  pada  hasil  kurva  derajat keanggotaan fuzzy dimana nilai 0.53 berada pada  garis  antara  nilai  0.50  sampai  pada nilai 0.60  yang dimana 0.50 adalah  nilai  a dan  0.60  adalah  nilai  b  maka  nilainya adalah 1. Maka pengukuran pada platform Stellar untuk  pendidikan  nilai  nilainya adalah sedang.
Setelah  perhitungan  nilai  agregasi  dan defuzzifikasi  yang  dihitung,  langkah  yang terakhir  adalah  melakukan  pe rangking an pada platform-platform berdasarkan  nilai tersebut. Platform dengan  nilai  agregat tertinggi  adalah  yang  dianggap  sebagai yang  terbaik  dalam  konteks  kriteria  dan bobot yang telah ditentukan. Dari perhitungan  yang  telah  dilakukan  diatas terdapat  kriteria  dan  nilai  sesuai  dengan hasil dari masing-masing platform Blockchain berikut adalah rangkuman hasil perhitungan  nilai  menggunakan Fuzzy MCDA sebagai berikut.
Tabel 4.16 Pe rangking an Platform Blockcahin
N o Urutan Platform Blockch ain Fuzzyfikasi Agregasi dan Defuzzifi kasi Rend ah Seda ng Ting gi 1 Quorum 0.00 0.85 0.15
0.63
2 Hyperled ger Fabric
0.00 1.00 0.00 0.60 3 Ethereu m 0.00 1.00 0.00 0.55 4 NEO
0.00 1.00 0.00 0.55 5 Stellar 0.00 1.00 0.00 0.53
Dalam  mengevaluasi platform terbaik  untuk pendidikan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah  ditentukan,  penelitian  ini  menunjukkan bahwa Platform  Quorum mendominasi  dengan nilai agregasi rata-rata sebesar 0.63. Keunggulan ini  didukung  oleh  sejumlah  faktor,  termasuk Keamanan  ( Security ),  Kinerja  ( Performance ), Skalabilitas  ( Scalability ),  Biaya  ( Cost )  dan Komunitas  dan  Dukungan  ( Community  and Supporting ).
Menyusul Quorum , Hyperledger  Fabric juga memperoleh peringkat tinggi dengan  nilai 0.62. Platform ini  menunjukkan  keunggulan  dalam beberapa aspek, seperti keamanan dan skalabilitas yang sangat baik kemudian Komunitas  dan  Dukungan  yang  sangat  baik untuk  menangani  skala  besar,  menjadikannya pilihan yang solid untuk keperluan pendidikan.
Dalam memilih platform terbaik untuk pendidikan,  perlu  dicatat  bahwa  kebutuhan  dan tujuan  spesifik  lembaga  pendidikan  harus diperhitungkan.
Penggunaan
teknologi blockchain dalam  pendidikan  menjanjikan transformasi  signifikan, dan pemilihan platform yang  tepat  akan  memastikan  tercapainya  tujuan pendidikan  yang  optimal.  Dalam  peneltian  ini juga  dibuat  perhitungan  derajat  keanggotaan menggunakan  tool  python  dalam  membuat guinya berikut adalah hasil dari tool yang dibuat.
Gambar 7 Gui perhitungan Fuzzy

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dan juga pembahasan  yang  telah  dilakukan  mengenai Penerapan  Metode  Multi-Kriteria Fuzzy  System
Untuk  Mengukur  Efektifitas  Pada Blockchain
Pendidikan maka berikut adalah hasil kesimpulan pada perhitungan dalam menentukan platform terbaik mana yang sesuai dengan dunia pendidikan.
1. Penggunaan metode Fuzzy MCDA dalam menentukan platform terbaik pada blockchain dimana  pada  penelitian  ini menggunakan  lima platform  blockchain yang  akan  dilakukan  fuzzifikasi  dalam menentukan platform mana  yang  terbaik untuk  dunia  Pendidikan  diantaranya Ethereum , Hyperledger  Fabric , NEO , Quorum dan Stellar .
2. Hasil  Perhitungan  dalam  penelitian  ini menggunakan Fuzzy MCDA menemukan bahwa Platform  Blockchain  Quorum adalah Platform terbaik diantara platform lainnya  dalam  dunia  Pendidikan  dengan nilai  pada  perhitungan Fuzzy MCDA sebesar  0.63  dimana  dalam  perhitungan Platform  Quorum ini  mendapatkan Fuzzifikasi  sedang  sebesar  0.85  dan mendekati tinggi sebesar 0.15 yang hanya selisih  sedikit  jika  dibanding  dengan platform Hyperledger Fabric yang berada dalam  urutan  dua  terbesar  yaitu  dengan nilai Fuzzy MCDA sebesar 0.62 dan nilai fuzzifikasi sedangkan 0.90 dan mendekati tinggi sebesar 0.10.
3. Penghitungan  nilai Fuzzy pada  tiap Platform didasarkan  pada  perhitungan yang  dalam  kriteria  dan  indikator  yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan kebutuhan pada sektor Pendidikan diantaranya dalam hal Keamanan ( Security ), Kinerja ( Performance ), Skalabilitas  ( Scalability ),  Biaya  ( Cost ) dan Komunitas dan Dukungan ( Community and Supporting ). 4. Pada perhitungan menggunakan perhitungan manual dalam Fuzzy MCDA dan  perhitungan  menggunakan  aplikasi yang  sebelumnya  dibuat  menggunakan python menghasilkan  perhitungan  yang sama. Yang menggambarkan bahwa baik metode  perhitungan  manual  maupun aplikasi memberikan output yang serupa,
menunjukkan tingkat akurasi dan validitas yang baik dalam proses evaluasi. Berdasarkan hasil penelitian dan juga pembahasan  yang  telah  dilakukan  mengenai Penerapan  Metode  Multi-Kriteria Fuzzy  System Untuk  Mengukur  Efektifitas  Pada Blockchain Pendidikan.  Berikut  adalah  saran  dari  peneltian ini.
Pada  perhitungan  ini  diperlukan  analisis  lebih lanjut  untuk  memahami  implikasi  dan  variabel yang  mungkin  memengaruhi  hasil  yang  serupa ini,  membuka  peluang  untuk  pengembangan metode  evaluasi  yang  lebih  lanjut  atau penyesuaian parameter yang memperkuat validitas  hasil  pengolahan.  Minimnya  data  dan penelitian  terdahulu  tentang blockchain dalam dunia  Pendidikan  menjadikan  penelitian  ini kurang  berjalan  baik  dalam  menentukan indikator  dan  kriteria  dalam  menentukan pemrosesan  Fuzzifikasi.  Terlebih  penggunaan platform Blockchain di Indonesia masih belum di terapkan.  Dalam  pengembangan  penelitian selanjutnya  diharapkan  melakukan  analisis terkait dengan penggunaan kriteria dan indikator yang  lebih  baik  untuk  menghasilkan  hasil pemilihan platform blockchain yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Ilieva, T. Yankova, I. Radeva, and I. Popchev, “Blockchain software selection as  a  fuzzy  multi-criteria  problem,”
Computers ,  vol.  10,  no.  10,  pp.  1–24, 2021, doi: 10.3390/computers10100120.
[2] A.  C.  Nugraha,  “Penerapan  Teknologi
Blockchain dalam Lingkungan Pendidikan,” Produktif  J. Ilm. Pendidik. Teknol. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  302–307,
2022, doi: 10.35568/produktif.v4i1.386.
[3] L.  Min  and  G.  Bin,  “Online  teaching research  in  universities  based  on blockchain,” Educ. Inf. Technol. , vol. 27, no.  5,  pp.  6459–6482,  2022,  doi: 10.1007/s10639-022-10889-w.
[4] D.  W.  Iswanto1,  Novianti  Indah  Putri2,
Zen  Munawar3,  Rita  Komalasari4,
“Jurnal Analisis Pemanfaatan Teknologi Blockchain di Bidang Pendidikan,”  vol. 5, pp. 174–181, 2023, doi: 10.38204/tematik.v9i2.1082.
[5] A. Alammary, S. Alhazmi, M.  Almasri, and S. Gillani, “Applsci-09-02400.Pdf,” MDPI - Appl. Sci. , vol. 9, no. 2400, pp. 1–18, 2019.
[6] Q. Aini, U. Rahardja, N. Puji, L. Santoso, and  A.  Oktariyani,  “Aplikasi  Berbasis Blockchain  Dalam  Dunia  Pendidikan,” vol. 6, no. 1, 2021.
[7] M. O. Augusta, C. P. Oktaviandi Syeira, and  A.  Hadiapurwa,  “Penggunaan Teknologi  Blockchain  Dalam  Bidang Pendidikan,” Produktif  J. Ilm. Pendidik. Teknol. Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  437–442,
2022, doi: 10.35568/produktif.v5i2.1259. [8] R.  Afrijal,  A.  P.  Kusuma,  and  F. Febrinta,  “Penerapan  Logika  Fuzzy Untuk Mengukur Efektifitas Penggunaan Aplikasi E-Learning (Edlink)  Selama  Proses  Pembelajaran Dengan …,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. … ,
vol.  7,  no.  1,  pp.  6–12,  2023,  [Online].
Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/a rticle/view/6020%0Ahttps://ejournal.itn. ac.id/index.php/jati/article/download/60
20/3543