## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 124
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
1 Putri Gloria, 2 Eko Sediyono
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1) 672016217@student.uksw.edu, 2) ekosed1@yahoo.com

## Abstrak
Universitas  Kristen  Indonesia  Toraja  (UKI  Toraja)  merupakan  salah  satu universitas  yang  menyediakan  beasiswa  bagi  para  mahasiswa  yang  ingin melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi namun terkendala dengan biaya. UKI Toraja menyediakan 3 jenis bantuan, salah satunya yaitu Beasiswa Siangkaran. Namun,  proses  seleksi  calon  penerima  beasiswa  tak  luput  dari  kendala  yang dialami  oleh  pihak  pengelola  beasiswa.  Jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar sebagai calon penerima beasiswa yang melampaui kuota yang disediakan oleh kampus dan juga sulitnya menjangkau mahasiswa yang benar-benar mengalami kendala  dalam  pembayaran  biaya  kuliah  adalah  contoh  kendala  yang  sering didapati oleh pihak pengelola beasiswa. Untuk mempermudah proses seleksi yang obyektif,  digunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  sebagai  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  mahasiswa  yang berhak menerima beasiswa sehingga proses seleksi dapat dilakukan dalam waktu yang lebih cepat dengan hasil yang akurat.
Kata kunci : Kecerdasan Buatan, SPK, Fuzzy Tsukamoto, Beasiswa

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan yang dapat diperoleh oleh peserta didik baik secara formal maupun informal. Pendidikan sangat penting adanya dalam kelangsungan hidup demi meningkatkan kualitas sumber  daya  manusia  dalam  mengembangkan  ilmu  pengetahuan  [1].  Namun dalam  memperoleh  pendidikan  terdapat  kendala-kendala  yang  dihadapi  oleh beberapa  orang  dengan  latar  belakang  ekonomi  yang  kurang  mampu,  salah satunya  yaitu  mahalnya  biaya  pendidikan  [2].  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |125
perhatian  dari  pemerintah  untuk  membantu  masyarakat  kurang  mampu  di Indonesia dalam dunia pendidikan, salah satunya yaitu melalui beasiswa. Beasiswa diartikan sebagai bentuk penghargaan yang diberikan kepada individu agar dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Beasiswa diberikan kepada individu  dan/atau  organisasi  yang  memiliki  keunggulan  tertentu  dalam  bidang akademis maupun non-akademis [3].
Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  di  Universitas  Kristen  Indonesia  Toraja. Universitas  Kristen  Indonesia  Toraja  (UKI  Toraja)  merupakan  salah  satu universitas  yang  menyediakan  beasiswa  bagi  para  mahasiswa  yang  ingin melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi namun terkendala dengan biaya. UKI Toraja  menyediakan  3  jenis  bantuan  yaitu  Beasiswa  Siangkaran,  Bantuan Pengurus PPGT dan SMGT yang menjabat sebagi Ketua, dan, Penghargaan bagi Mahasiswa  yang  meraih  prestasi  akademik  (IPK  tertinggi)  dan  non  akademik. Penelitian ini akan lebih berfokus pada Beasiswa Siangkaran. Seleksi penerimaan Beasiswa  Siangkaran  dilakukan  setiap  sekali  setahun  dengan  presentase penerima  yaitu  0.07%.  Sumber  dana  dari  beasiswa  tersebut  bersumber  dari donasi alumni sehingga jumlah penerima Beasiswa Siangkaran tiap tahunnya tidak menentu, disesuaikan dengan dana yang disediakan.
Namun,  proses  seleksi  calon  penerima  beasiswa  tak  luput  dari  kendala  yang dialami  oleh  pihak  pengelola  beasiswa.  Jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar sebagai calon penerima beasiswa yang melampaui kuota yang disediakan oleh kampus dan juga sulitnya menjangkau mahasiswa yang benar-benar mengalami kendala  dalam  pembayaran  biaya  kuliah  adalah  contoh  kendala  yang  sering didapati oleh pihak pengelola beasiswa.
Untuk  mempermudah  proses  seleksi  yang  obyektif,  maka  diperlukan  sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu memberikan rekomendasi mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  sehingga  proses  seleksi  dapat dilakukan dalam waktu yang lebih cepat dengan hasil yang akurat. Metode yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Metode Fuzzy  Tsukamoto.  Beberapa penelitian  terdahulu  yang  juga  menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  yaitu penelitian yang berjudul “Employee Recruitment with Fuzzy Tsukamoto Algorithm” (H.  Irmayanti,  2018)  membahas  mengenai  implementasi  Metode Fuzzy Tsukamoto pada proses perekrutan karyawan baru [4]. Penelitian lainnya yang berjudul “Seleksi Calon Karyawan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto ” (A. M.  Abdul  et  al.,  2016)  dilakukan  pengujian  akurasi  dengan  menggunakan perbandingan dua variabel (uji korelasi Spearman) yaitu penilaian dari pakar dan penilaian dari sistem yang dibuat berdasarkan metode Fuzzy Tsukamoto, yang kemudian  didapatkan  nilai  korelasi  0,6136  yang  termasuk  ke  dalam  makna

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
tinggi/kuat [5]. Penelitian lainnya yaitu “Perancangan Dan Implementasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto Pada Penentuan Penghuni Asrama” (A. A. Syahidi, 2019) yang juga melakukan uji akurasi dengan membandingkan hasil penilaian pakar, penilaian Fuzzy Tsukamoto secara manual, dan penilaian Fuzzy Tsukamoto secara otomatis. Hasil pengujian akurasi yang didapat dengan menggunakan persamaan tersebut adalah 63,15% dengan predikat cukup [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut:

## 2.1. Metode Fuzzy Tsukamoto
Salah satu model yang akan digunakan dalam sistem pengambilan keputusan ini adalah metode Fuzzy Tsukamoto. Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi  A.  Zadeh,  seorang  ilmuwan  dari  Amerika  Serikat,  melalui  tulisannya  pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Logika fuzzy dapat menentukan batas- batas  masalah  secara  jelas,  menangani  faktor  ketidakpastian  dengan  baik sehingga dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan[7].
Metode Fuzzy  Tsukamoto  didasarkan  pada  konsep  penalaran  monoton.  Pada metode  penalaran  secara  monoton,  nilai Crisp  pada  daerah  konsekuen  dapat diperoleh secara langsung berdasarkan fire strength pada antesedennya. Salah satu  syarat  yang  harus  dipenuhi  pada  metode  penalaran  ini  adalah  himpunan fuzzy pada konsekuennya harus bersifat monoton (baik monoton naik maupun monoton turun). Metode ini dipilih karena metode ini akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dan memberikan nilai yang valid hasil perhitungan dari kriteria-kriteria yang telah ditentukan[8].
2.2. Studi Kasus
Tahap  ini  adalah  tahap  pengumpulan  informasi  dari  penelitian  sebelumnya. Informasi diambil dari berbagai buku, jurnal nasional, maupun jurnal internasional, mengenai  sistem  pendukung  keputusan, Fuzzy  Tsukamoto  dan  hal-hal  yang berkaitan  dengan  beasiswa.  Beberapa  dari  jurnal  meneliti  bagaimana  metode digunakan dalam pendukung keputusan. Beberapa lainnya melakukan penelitian dengan cara memberikan contoh tampilan aplikasi pendukung keputusan dalam seleksi pemberian beasiswa sehingga dapat memudahkan dalam proses seleksi calon penerima beasiswa yang tepat. Adapun landasan teori yang relevan dengan penelitian ini yaitu:
1. Kecerdasan Buatan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |127
Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence) merupakan salah satu bidang terbaru dalam ilmu pengetahuan dan rekayasa. Ilmu Kecerdasan Buatan dimulai setelah Perang Dunia II, dan nama itu sendiri diciptakan pada tahun 1956. Kecerdasan Buatan saat ini mencakup berbagai macam bidang, mulai dari yang umum seperti pembelajaran  dan  persepsi,  hingga  ke  bidang  yang  lebih  spesifik,  seperti permainan catur, pembuktian teori matematika, penulisan puisi, dan mendiagnosa penyakit.  Kecerdasan  buatan  berhubungan  dengan  tugas  intelektual  apapun, dapat  dikatakan  kecerdasan  buatan  merupakan  bidang  yang  universal.  Definisi kecerdasan buatan menurut para ahlis berdasarkan jenis pembagiannya adalah sebagai berikut [9].
a. Berdasarkan Kinerja Manusia
1. Berpikir Seperti Manusia (Thinking Humanly)
a) “Sebuah  usaha  yang  menarik  untuk  membuat  komputer berpikir, semacam mesin dengan pikiran dalam arti sepenuhnya dan harafiah.” (Haugeland, 1985)
b) “Aktifitas -aktifitas  otomatis  yang  diasosiasikan  dengan pemikiran  manusia,  seperti  pengambilan  keputusan,
pemecahan masalah, dan pembelajaran.” (Bellman, 1978)
2. Bertindak Seperti Manusia (Acting Humanly)
a) “Seni dari menciptakan mesin yang melaksanakan fungsi -fungsi yang memerlukan intelektual manusia.” (Kurzweil, 1990)
b) “Sebuah  studi  tentang  bagaimana  membuat  komputer melakukan  hal-hal  yang  mana  dilakukan  lebih  baik  oleh manusia.” (Rich and Knight,1991)
b. Berdasarkan Rasionalitas
1. Berpikir Rasional (Thinking Rasionally)
a) “Studi dari  fakultas  mental  melalui  penggunaan  dari  model komputasi.” (Charniak and McDermott, 1985)
b) “Studi  komputasi  yang  memungkinkan  untuk  memahami, bernalar dan bertindak.” (Winston, 1992)
2. Bertindak Rasional (Acting Rationally)
Kecerdasan Buatan berhubungan dengan kebiasaan intelektual dalam artefak. (Nilsson, 1998)
2. Sistem Pendukung Keputusan
Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  salah  satu  sistem  yang membantu  menyelesaikan  organisational  issue  untuk  membantu  mengurangi ketidakpastian  dan  meningkatkan  kemampuan  membuat  keputusan  [10].

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
128 | Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa.....
Menurut  Turban  (2005),  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  system berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  baik yang  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur  dalam  proses  pengambilan keputusan dengan menggunakan data dan model [11].

## 3. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Logika fuzzy merupakan sebuah metode  untuk  penalaran  dengan  bahasa  alami,  mendeskripsikan  suatu keanggotaan  dalam  himpunan fuzzy  (samar)[9].  Logika  klasik  menyatakan bahwa  segala  hal  dapat  diekspresikan  dalam  istilah  binary  (0  atau  1).  Logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan di antara 0 dan 1. Logika  fuzzy dapat sangat fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data-data yang ada [12]. Logika fuzzy juga dapat menentukan batas-batas masalah secara jelas, menangani faktor ketidakpastian dengan baik sehingga dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan[7].
4. Fuzzy Tsukamoto
Metode Fuzzy Tsukamoto merupakan metode sistem pengambil keputusann yang menggunakan aturan atau rules berbentuk “sebab - akibat” atau “ if-then ”. Terdapat 3 tahap dalam metode ini yaitu: fuzzifikasi, inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi[13]. Fuzzifikasi didefinisikan sebagai input, dimana nilai true yang sebenarnya (input Crisp) diubah menjadi input fuzzy, dalam bentuk nilai lingustik berdasarkan fungsi keanggotaan yang disimpan pada basis pengetahuan (kumpulan rules). Inferensi, yaitu proses mengubah input fuzzy menjadi output fuzzy dengan cara mengikuti rules  (“ if-then ”)  yang  telah  ditetapkan  pada  basis  pengetahuan  fuzzy. Defuzzifikasi  merupakan  proses  mengubah  hasil  dari  tahap  inferensi  menjadi keluaran yang bernilai tegas ( Crisp) menggunakan fungsi keanggotaan yang telah ditetapkan.

## 2.3. Pengumpulan Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  memperoleh  data  dan  informasi  dari  pihak  yang berkaitan  langsung  dengan  penelitian  ini,  yaitu  Bagian  Administrasi  Mahasiswa UKI Toraja. Data dan informasi yang dibutuhkan untuk penelitian ini yaitu daftar penerima mahasiswa yang sedang/pernah menerima beasiswa, dan bagaimana prosedur seleksi penerima beasiswa yang biasanya dilakukan oleh pihak kampus.
Beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  seleksi  penerima  Beasiswa Siangkaran, yaitu :
1. IP

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |129
Indeks  Prestasi  (IP)  adalah  sistem  penilaian  di  mana  diambil  dari  jumlah semua nilai mata kuliah yang diambil dalam 1 semester. Syarat yang harus dipenuhi  oleh  calon  penerima  Beasiswa  Siangkaran  adalah  minimal  2.75. Dalam proses seleksi calon penerima beasiswa, nilai IP dikelompokkan lagi ke dalam 3 kategori yaitu Rendah (< 2.75), Cukup ( ≥ 2.75 dan ≤ 3.0), dan Tinggi ( ≥ 3.5) . 2. Tanggungan Orang Tua
Tanggungan adalah jumlah anggota keluarga yang masih dibiayai oleh orang tua. Berdasarkan jumlahnya tanggungan dikelompokkan ke dalam beberapa kategori,  yaitu  :  Sedikit( ≤ 2);  Sedang( ≥ 4);  Banyak( ≥ 6);  dan  Sangat Banyak( ≥ 8). 3. Penghasilan Orang Tua Berdasarkan jumlahnya penghasilan orang tua juga dikelompokkan ke dalam beberapa  kategori,  yaitu:  Kurang  Mampu  (<Rp750.000);  Cukup Mampu( ≥ Rp750.000); Mampu( ≥ 1juta dan ≤ 1,5juta); Sangat Mampu( ≥ 1.750.000).
4. Catatan Tambahan
Catatan tambahan dalam data seleksi penerima beasiswa adalah kondisi atau alasan  mengapa  mahasiswa  memerlukan  beasiswa,  yang  akan  menjadi pertimbangan dalam proses seleksi.
5. Surat Rekomendasi
Surat  rekomendasi  atau  surat  keterangan  biasanya  diberikan  oleh  Kepala Desa, pengurus lembaga keagamaan, dan verifikasi dari UKI Toraja, sebagai bukti tertulis direkomendasikannya mahasiswa untuk menerima beasiswa.

## 2.4. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan basis data dan sistem dari aplikasi berbasis desktop  pada  penelitian  ini  yang  akan  dijelaskan  dalam  diagram UML (Unified Modelling Language).  Diagram UML adalah sebuah notasi yang disepakati secara internasional  untuk  merekam  berbagai  elemen  yang  ada  dalam  analisis  dan perancangan berorientasi objek yang dinyatakan dalam berbagai diagram seperti Use Case Diagram dan Activity Diagram. Sama halnya dengan blueprint seorang arsitek  yang  mempresentasikan  detail  perancangan  untuk  sebuah  bangunan, diagram  UML  memungkingan  model  software  untuk  dibangun,  ditinjau,  dan dimanipulasi selama proses analisis dan perancangan[14].
1. Use Case Diagram

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Rekomendasi Penerima Beasiswa
Use  case  diagram  pada  Gambar  1  menunjukkan  fungsi  apa  saja  yang  dapat dilakukan  oleh  staf  pengelola  beasiswa  UKI  Toraja.  Staf  dapat  mengelola  data penerima beasiswa dengan melakukan insert data, update data, dan delete data. Staf juga dapat melihat status beasiswa dari calon penerima beasiswa bila mereka menerima  atau  tidak  menerima  beasiswa  setelah  dilakukan  pengelolaan  data sesuai syarat penerimaan beasiswa.
2. Activity Diagram
Gambar 2. Activity Diagram Sistem Rekomendasi Penerima Beasiswa

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |131
Activity diagram pada Gambar 2 menunjukkan urutan aktifitas pengguna (admin) dan sistem. Saat admin membuka aplikasi, sistem akan menampilkan halaman utama  yaitu  form  input  data  mahasiswa  dan  tabel.  Selanjutnya  admin  akan memilih menu/aktifitas yang akan dilakukan. Jika admin memilih mengolah data seperti melakukan insert, update, dan delete data, maka selanjutnya akan diproses oleh  sistem.  Jika  admin  memilih  lihat  status  beasiswa  maka  sistem  akan memproses perintah kemudian menampilkan hasilnya ke tabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem akan bekerja menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Berikut tahap-
tahap peritungan dengan Metode Fuzzy Tsukamoto:
3.1. Fuzzifikasi
Pada tahap ini dilakukan pembentukan rule dan penentuan derajat keanggotaan dari tiap variabel yang menjadi kriteria dalam seleksi penerima beasiswa. Ada 2 cara untuk menentukan rule, yaitu rule pakar atau rule yang ditentukan oleh pakar dan  kombinasi peluang. Pada penelitian ini pembentukan rule dilakukan dengan cara  kombinasi  peluang  dengan  memperhatikan  syarat-syarat  penerimaan beasiswa.
Tabel 1 Aturan Fuzzy (Rules) Rules Kondisi R1 IF  IPK  Rendah  AND  Tanggungan Sedikit  AND  Pendapatan  Kurang Mampu  AND  Catatan  Tidak  Ada  AND Surat Tidak Ada THEN Tidak Menerima R2 IF  IPK  Rendah  AND  Tanggungan Sedikit  AND  Pendapatan  Kurang Mampu  AND  Catatan  Ada  AND  Surat Ada THEN Cadangan R82 IF IPK Cukup AND Tanggungan Sedang AND Pendapatan Kurang Mampu AND Catatan  Ada  AND  Surat  Ada  THEN Terima

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
132 | Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa.....
R98 IF IPK Cukup AND Tanggungan Banyak AND Pendapatan Kurang Mampu AND Catatan  Ada  AND  Surat  Ada  THEN Terima R146 IF IPK Tinggi AND Tanggungan Sedang AND Pendapatan Kurang Mampu AND Catatan  Ada  AND  Surat  Ada  THEN Terima R147 IF IPK Tinggi AND Tanggungan Sedang AND Pendapatan Kurang Mampu AND Catatan  Tidak  Ada  AND  Surat  Ada THEN Tidak Menerima R192 IF IPK Tinggi AND Tanggungan Sangat Banyak  AND  Pendapatan  Sangat Mampu  AND  Catatan  Ada  AND  Surat Tidak Ada THEN Tidak Menerima
Setelah  pembentukan rule,  tahapan  selanjutnya  adalah  penentuan  derajat keanggotaan untuk setiap variabel. Pada kasus ini terdapat 5 variabel input dan 1 variabel output.
1. IPK
Pada variabel IPK terdapat 3 himpunan fuzzy yaitu IPK rendah, cukup tinggi, dan tinggi.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel IPK 0 1 µ(x) 2,6         2,75          3,0          3,5 Rendah Cukup Tinggi Tinggi

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |133
Berdasarkan  Gambar  3  persamaan  dari  himpunan fuzzy  IPK  ditunjukkan  pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥)
{
1    ;      𝑥  ≤ 2,6 2,75−𝑥 2,75−2,6 ;     2,6 < 𝑥 < 2,75 0    ;    𝑥  ≥ 2,75 .........................(1)
𝜇 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) { 1   ;   2,75  ≤ 𝑥  ≥ 3,0 𝑥−2,6 2,75−2,6 ;    2,6 < 𝑥 < 2,75
𝑥−3,0 3,5−3,0 ;    3,0 < 𝑥 < 3,5 0     ;    𝑥  ≤ 2,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3,5 ..................(2) 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) {
1    ;      𝑥  ≤ 3,5 𝑥−3,0 3,5−3,0 ;     3,0 < 𝑥 < 3,5 0    ;    𝑥  ≤ 3,0 ....................................(3)

## 2. Tanggungan
Pada variabel Tanggungan terdapat 4 kategori yaitu Sedikit, Sedang, Banyak, dan Sangat Banyak.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Tanggungan 0 1 µ(x) 2 4 6 8 Sedikit Sedang    Banyak
Sangat Banyak

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Berdasarkan Gambar 4 persamaan dari himpunan fuzzy Tanggungan ditunjukkan pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) { 1    ;      𝑥  ≤ 2
4−𝑥 4−2 ;     2 < 𝑥 < 4 0    ;    𝑥  ≥ 4 .....................................(4)
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) { 1   ;   𝑥 = 4 𝑥−2 4−2 ;    2 < 𝑥 < 4 6−𝑥 6−4 ;    4 < 𝑥 < 6
0     ;    𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 6 .....................(5) 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) { 1   ;   𝑥 = 6 𝑥−4 6−4 ;    4 < 𝑥 < 6 8−𝑥 8−6 ;    4 < 𝑥 < 6 0    ;    𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 6 ........................(6) 𝜇 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) {
1    ;      𝑥  ≤ 8
𝑥−6 8−6 ;  6 < 𝑥 < 8
0    ;    𝑥  ≥ 6 ................................(7)

## 3. Penghasilan Orang Tua
Pada variabel Penghasilan terdapat 4 yaitu Kurang Mampu, Cukup Mampu, Mampu, dan Sangat Mampu.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |135
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Penghasilan
Berdasarkan Gambar 5 persamaan dari himpunan fuzzy Penghasilan ditunjukkan pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑎𝑚𝑝𝑢 (𝑥) { 1      ;      𝑥  ≤ 700.000 750.000−𝑥 750.000−700.000 ;    700.000 < 𝑥 < 750.000 0       ;    𝑥  ≥ 750.000
(8) 𝜇 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝑀𝑎𝑚𝑝𝑢 (𝑥) { 1     ;   750.000 ≤ 𝑥 ≤ 900.000
𝑥−700.000 750.000−700.000 ;    700.000 < 𝑥 < 750.000 1.000.000−𝑥 1.000.000−900.000 ;    900.000 < 𝑥 < 1.000.000
0      ;    𝑥 ≤ 700.000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1.000.000 (9) 0 1 µ(x) 7 0 0 .0 0 0
7 5 0 .0 0 0
9 0 0 .0 0 0
1 .00 0 .0 0 0 1 .50 0 .0 0 0 1 .75 0 .0 0 0

## KM                 CM                      M                    SM

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
𝜇 𝑀𝑎𝑚𝑝𝑢 (𝑥) { 1   ;   1.000.000 ≤ 𝑥 ≤ 1.500.000
𝑥−900.000 1.000.000−900.000 ;    900.000 < 𝑥 < 1.000.000 1.750.000−𝑥 1.750.000−1.500.000 ;    1.500.000 < 𝑥 < 1.750.000
0    ;    𝑥 ≤ 900.000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1.750.000
(10)
𝜇 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥)
{ 1    ;      𝑥  ≥ 1.750.000 1.750.000−𝑥 1.750.000−1.500.000 ;  1.500.000 < 𝑥 < 1.750.000 0    ;    𝑥  ≤ 1.750.000 (11)
4. Catatan
Pada variabel Catatan terdapat 2 kategori yaitu Ada dan Tidak Ada.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Catatan
Berdasarkan Gambar 6 persamaan dari himpunan fuzzy Catatan ditunjukkan pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎 (𝑥)
{ 1      ;      𝑥  ≤ 1
2−𝑥 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2 0       ;    𝑥  ≥ 2 ............................................(12) 0 1 µ(x) 1 2 Tidak Ada Ada

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |137
𝜇 𝐴𝑑𝑎 (𝑥)
{
1      ;      𝑥  ≥ 2
𝑥−1 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2 0       ;    𝑥  ≤ 1 ..................................................(13)

## 5. Surat Rekomendasi
Pada variabel Surat Rekomendasi terdapat 2 kategori yaitu Ada dan Tidak Ada.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Variabel Surat Rekomendasi
Berdasarkan  Gambar  7  persamaan  dari  himpunan fuzzy  Surat  Rekomendasi ditunjukkan pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎 (𝑥)
{ 1      ;      𝑥  ≤ 1
2−𝑥 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2 0       ;    𝑥  ≥ 2 .......................................(14) 𝜇 𝐴𝑑𝑎 (𝑥) {
1      ;      𝑥  ≥ 2
𝑥−1 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2 0       ;    𝑥  ≤ 1 ..................................................(15) 0 1 µ(x) 1 2 Tidak Ada Ada

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
6. Status
Variabel Status merupakan variabel output pada penelitian ini dengan 3 kategori yaitu Tidak Menerima, Cadangan, dan Terima.
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Variabel Status
Berdasarkan Gambar 8 persamaan dari himpunan fuzzy Status ditunjukkan pada persamaan-persamaan untuk setiap kategori sebagai berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑀𝑒𝑛𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (𝑥) { 1      ;      𝑥  ≤ 1
2−𝑥 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2 0      ;    𝑥  ≥ 2 .....................................(16)
𝜇 𝐶𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑥) { 1     ;     𝑥 = 2 𝑥−1 2−1 ;    1 < 𝑥 < 2
3−𝑥 3−2 ;   2 < 𝑥 < 3
0     ;     𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3 ........................(17)
𝜇 𝑇𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (𝑥) {
1      ;      𝑥  ≥ 3
𝑥−2 3−2 ;    2 < 𝑥 < 3 0       ;    𝑥  ≤ 2 .......................................................(18) 0 1 µ(x) 1 2 3

## Tidak Menerima          Cadangan                            Terima

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |139

## 3.2. Inferensi
Inferensi fuzzy adalah proses pengolahan input berupa nilai fuzzy. Pada tahap ini dilakukan  untuk  menentukan  nilai α -predikat  dan  nilai  Z  tiap rules  dengan menggunakan fungsi implikasi MIN. Hasil perhitungan berdasarkan beberapa data mahasiswa  UKI  Toraja  calon  penerima  Beasiswa  Siangkaran  yang  diperoleh adalah sebagai berikut.
[R1] IF IPK Rendah(3,8) AND Tanggungan Sedikit(8) AND Pendapatan Kurang Mampu(1.000.000) AND Catatan Tidak Ada(2) AND Surat Rekomendasi Tidak Ada(2) THEN Status Tidak Menerima. ( α -predikat 1 = 0 ; Z 1 = 2).
[R18]  IF  IPK  Rendah  (3,6)  AND  Tanggungan  Sedang(2)  AND  Pendapatan Kurang Mampu (250.000) AND Catatan Ada(2) AND Surat Rekomendasi Ada(2) THEN Status Cadangan. ( α -predikat 19 = 0; Z 19 = 2).
[R80] IF IPK Cukup(3,5) AND Tanggungan Sedikit(8) AND Pendapatan Sangat Mampu(600.000) AND Catatan Ada(2) AND Surat Rekomendasi Tidak Ada(2) THEN Status Tidak Menerima. ( α -predikat 80 =0 ; Z 80 =2).
[R154]  IF  IPK  Tinggi(3.2)  AND  Tanggungan  Sedang(7)  AND  Pendapatan Mampu(500.000) AND Catatan Ada(1) AND Surat Rekomendasi Ada(2) THEN Status Terima. ( α -predikat 154 =0 ; Z 154 =2).
[R192]  IF  IPK  Tinggi(3,6)  AND  Tanggungan  Sangat  Banyak(11)  AND Pendapatan  Sangat  Mampu(1.000.000)  Catatan  Ada(1)  AND  Surat Rekomendasi  Tidak  Ada(2)  THEN  Status  Tidak  Menerima.  ( α -predikat 192 =0  ; Z 192 =2).

## 3.3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  merupakan  tahap  terakhir  dalam  suatu  sistem  logika fuzzy  yang tujuannya adalah untuk mengubah hasil dari tahap inferensi menjadi bilangan real. Pada tahap ini digunakan rumus weighted average dengan rumus sebagai berikut.
𝑍 = ∑ 𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡∗𝑍 ∑ 𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 .......................(19)

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Dengan menggunakan salah satu data dari calon penerima Beasiswa Siangkaran dengan  IPK=3,8;  Tanggungan=8;  Pendapatan=Rp1.000.000;  Catatan=Ada; Surat Rekomendasi=Ada, maka dari rumus tersebut diperoleh:
a)
Jumlah α -predikat i * Z i = 6 b) Jumlah α -predikat i = 2
𝑍 = ∑ 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 ∗ 𝑍 ∑ 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 = 6 2 = 3
Jika nilai Z = 3, maka derajat keanggotaan pada himpunan fuzzy Status adalah: a) 𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑀𝑒𝑛𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (3) = 0 b) 𝜇 𝐶𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 (3) = 0

## c)
𝜇 𝑇𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (3) = 1
Dari hasil perbandingan nilai himpunan output di atas, nilai dari himpunan fuzzy Terima merupakan nilai yang tertinggi dibandingkan nilai himpunan fuzzy Tidak Menerima dan Cadangan. Jadi, status yang diberikan adalah Terima.

## 3.4. Implementasi
Implementasi merupakan penerapan atau pelaksanaan berdasarkan rencana yang telah  disusun  secara  terperinci.  Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  aplikasi dengan mengimplementasikan tahap-tahap logika fuzzy.
1. Database
Pada tahap ini dibuat database untuk menampung setiap data yang diperlukan dari mahasiswa UKI Toraja calon penerima Beasiswa Siangkaran yaitu NIM, Nama, Progdi, Fakultas, IPK, Tanggungan, Pendapatan, Catatan, Surat Rekomendasi, dan Status.

## 2. Tampilan Aplikasi
Pada tahap ini dilakukan desain tampilan dari aplikasi yang akan dibuat. Tampilan desain  aplikasi  dari  Sistem  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Siangkaran  UKI Toraja ditunjukkan pada Gambar 9.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |141
Gambar 9 Desain Tampilan Aplikasi Rekomendasi Penerima Beasiswa Siangkaran UKI Toraja

## 3.5. Pengujian Sistem
Tahap ini dilakukan untuk memastikan setiap fungsi bekerja sesuai dengan baik dan  tepat.  Hasil  seleksi  penerima  beasiswa  yang  diputuskan  oleh  pengelola beasiswa UKI Toraja ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Seleksi Penerima Beasiswa Siangkaran UKI Toraja No.  IPK  Tanggungan  Penghasilan Orang Tua Catatan Surat Rekomendasi Status 1  3.8 8 1000000 Ada Ada Terima 2  3.6 2 250000 Ada Ada Terima 3  2.8 4 500000 Ada Ada Terima 4  3.5 6 500000 Ada Ada Terima 5  3.5 6 500000 Ada Ada Terima 6  3.8 8 500000 Ada Ada Terima 7  3.5 3 850000 Ada Ada Terima 8  3.5 8 600000 Ada Ada Terima 9  3.7 4 300000 Ada Ada Terima 10  3.3 3 300000 Ada Ada Terima

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
142 | Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa..... 11  3.6 2 500000 Ada Ada Terima 12  3.4 4 250000 Tidak Ada Tidak Menerima 13  3.2 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 14  3.6 11 1000000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 15  3.6 3 1500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 16  3.2 6 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 17  3.2 8 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 18  3.5 3 1000000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 19  3.4 8 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 20  3.4 5 350000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 21  3.6 5 800000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 22  3.7 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 23  3.4 8 350000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 24  3.4 5 100000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 25  3.7 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 26  3.2 6 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 27  3.5 3 1000000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 28  3.7 5 400000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 29  3.3 9 400000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 30  3.5 4 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |143
Kemudian hasil dari pengujian aplikasi sistem rekomendasi penerima Beasiswa Siangkaran UKI Toraja dengan metode Fuzzy Tsukamoto ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Pengujian dengan Metode Fuzzy Tsukamoto No.  IPK  Tanggungan  Penghasilan Orang Tua Catatan Surat Rekomendasi Status 1  3.8 8 1000000 Ada Ada Terima 2  3.6 2 250000 Ada Ada Terima 3  2.8 4 500000 Ada Ada Terima 4  3.5 6 500000 Ada Ada Terima 5  3.5 6 500000 Ada Ada Terima 6  3.8 8 500000 Ada Ada Terima 7  3.5 3 850000 Ada Ada Tidak Menerima 8  3.5 8 600000 Ada Ada Terima 9  3.7 4 300000 Ada Ada Terima 10  3.3 3 300000 Ada Ada Tidak Menerima 11  3.6 2 500000 Ada Ada Terima 12  3.4 4 250000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 13  3.2 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 14  3.6 11 1000000 Tidak Ada Ada Terima 15  3.6 3 1500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 16  3.2 6 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 17  3.2 8 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 18  3.5 3 1000000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 19  3.4 8 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 20  3.4 5 350000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
144 | Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa..... 21  3.6 5 800000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 22  3.7 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 23  3.4 8 350000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 24  3.4 5 100000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 25  3.7 7 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 26  3.2 6 500000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 27  3.5 3 1000000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 28  3.7 5 400000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 29  3.3 9 400000 Tidak Ada Ada Tidak Menerima 30  3.5 4 500000 Tidak Ada Ada Terima Setelah diperoleh hasil pengolahan data dari pihak pengelola beasiswa UKI Toraja dan  sistem  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto,  selanjutnya  dilakukan  uji akurasi  sistem  dengan  melakukan  perbandingan  hasil  pengelola  beasiswa  UKI Toraja dan sistem metode Tsukamoto yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Perbandingan Hasil No. Hasil dari Pengelola Beasiswa UKI Toraja Hasil dengan menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto 1 Terima Terima 2 Terima Terima 3 Terima Terima 4 Terima Terima 5 Terima Terima 6 Terima Terima

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |145
7 Terima Tidak Menerima 8 Terima Terima 9 Terima Terima 10 Terima Tidak Menerima 11 Terima Terima 12 Tidak Menerima Tidak Menerima 13 Tidak Menerima Tidak Menerima 14 Tidak Menerima Terima 15 Tidak Menerima Tidak Menerima 16 Tidak Menerima Tidak Menerima 17 Tidak Menerima Tidak Menerima 18 Tidak Menerima Tidak Menerima 19 Tidak Menerima Tidak Menerima 20 Tidak Menerima Tidak Menerima 21 Tidak Menerima Tidak Menerima 22 Tidak Menerima Tidak Menerima 23 Tidak Menerima Tidak Menerima 24 Tidak Menerima Tidak Menerima 25 Tidak Menerima Tidak Menerima 26 Tidak Menerima Tidak Menerima 27 Tidak Menerima Tidak Menerima 28 Tidak Menerima Tidak Menerima 29 Tidak Menerima Tidak Menerima 30 Tidak Menerima Terima
Dari tabel perbandingan terdapat 4 hasil yang tidak cocok dari 30 data. Maka akurasi dari sistem yang menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (30 − 4) 30 ∗ 100% = 86%
Dari hasil perhitungan akurasi tersebut didapatkan hasil yaitu 86%.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Fuzzy Tsukamoto dapat digunakan dalam proses seleksi penerima Beasiswa Siangkaran UKI Toraja dengan hasil uji akurasi sebesar 86% yang dapat dikatakan tingkat akurasi yang didapat bernilai tinggi.
Saran yang diberikan untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah sistem dapat  dikembangkan  menjadi  sebuah  sistem  yang  dinamis  sehingga  dapat mengolah dan mengedit basis pengetahuan dari sistem ini untuk mendapatkan hasil yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Zuwida, “Tinjauan Pemanfaatan Pemberian Beasiswa Bantuan Khusus Murid  (BKM)  Pada  Siswa  SMK  Negeri  1  Pariaman,” Cived  ISSN  2302- 3341, vol. 2, no. 3, pp. 389 – 394, 2014.
[2]  A.- J.  M.Shiddiq,  “Pendidikan  di  I ndonesia :  Masalah  dan  Solusinya,” Cendekia J. Kependidikan dan Kemasyarakatan, vol. 1, no. 1, p. 41, 2016.
[3] E. Murniasih, “Buku Pintar Beasiswa,” 2009.
[4] H. Irmayanti, “Employee RecRuitment with Fuzzy Tsukamoto Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 407, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757- 899X/407/1/012162.
[5]  A. M. Abdul et al. , “Seleksi Calon Karyawan menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. (SENTIKA), Yogyakarta, vol. 2016, no. Sentika, pp. 18 – 19, 2016, doi: 10.13140/RG.2.1.4079.1448.
[6] A.  A.  Syahidi,  F.  Biabdillah,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Perancangan  dan Implementasi  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Metode  Tsukamoto  pada Penentuan Penghuni Asrama,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no.
1, p. 55, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611228.
[7] R. Munir, “Pengantar Logika Fuzzy,” Tek. Inform. - STEI ITB, p. 95, 2007.
[8] R.  G.  Suryati,  M.  Ricky  Hikmawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Beasiswa Di Politeknik Negeri Sriwijaya Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto,” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 7, no. 1, pp. 4 – 31, 2016,
[Online]. Available: http://eprints.polsri.ac.id/1432/.
[9]  S. Russel and P. Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach (Third Edition), vol. 56, no. 1. 2010.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Putri Gloria, Eko Sediyono |147
[10] M.  Zeebaree  and  M.  Aqel,  “A  Comparison  Study  between  Intelligent Decision  Support  Systems  and  Decision  Support  Systems,”  no.  August , 2019.
[11] I. K. Dwi and G. Supartha, “Jurusan Pada Smk Kertha Wisata Denpasar,” vol. 3, pp. 64 – 69, 2014.
[12] T.  Pramita,  “Analisis  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  Menilai  Tingkat Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Dosen,”  no.  July  2020,  2019,  doi: 10.13140/RG.2.2.16088.72969.
[13] R. Akbar and S. ’Uyun, “Penentuan Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Fuzzy  Tsukamoto  Dengan  Perbandingan  Rule  Pakar  dan  Decision  Tree (Studi Kasus : SDN 37 Bengkulu Selatan),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 4, p. 651, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813191.
[14] K. Barclay and J. Savage, “Object - Oriented Design with UML and Java,” in
Computer, Oxford : Butterworth-Heinemann. 2004, 2004, pp. 1 – 18.