## Penerapan Metode Fuzzy TOPSIS sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
Application of Fuzzy TOPSIS Method as a Decision Support System for Achievement Student Selection
Vani Krismo Anggoro 1*) , Abduh Riski 2 , Ahmad Kamsyakawuni 2
1 Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Analitika Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
2 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember *E-mail: sayavanikrismo@gmail.com

## ABSTRACT
Achievement student selection aims to appreciate students who have achieved an achievement, both in  the  academic  and  non-academic  fields.  This  activity  is  carried  out  in  stages,  starting  from departments, faculties, and universities, to the national level. In the selection process, several criteria were  used:  GPA,  scientific  work,  presentation,  English,  and  achievements  were  featured  and involved several juries to avoid subjectivity in the assessment. This study aims to get the best results from the decision support system in Achievement student election in the Mathematics Department of  Jember  University.  Therefore,  we  need  the  fuzzy  TOPSIS  method  to  avoid  and  minimize problems  and  to  make  multi-criteria  decision-making  easier.  This  study's  ranking  results  were obtained  from  the  fuzzy  TOPSIS  method  and  standardized  assessment  method  (based  on  higher education guidelines). From the four candidates who participated in this selection, the two methods give different results in the last two ranks. The fuzzy TOPSIS  method ranking shows  the results sequentially  for  candidates  B,  C,  A,  and  D.  In  contrast,  and  the  standardized  assessment  method ranking shows the results sequentially for candidates B, C, D, and A. This difference is caused by the value of the criteria factor and the weight of the candidate criteria, but the fuzzy TOPSIS method is simpler than the standardized assessment  method. So that it can be recommended for  the  next period achievement student election at the department, faculty, or university level.
Keywords: Achievement student selection, Fuzzy TOPSIS, Ranking.

## PENDAHULUAN
Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  (Mawapres) adalah  kegiatan  yang  dilaksanakan  oleh Kementrian  Riset  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi  setiap  tahunnya.  Kegiatan  Mawapres merupakan  kegiatan  untuk  memilih  dan memberikan  penghargaan  kepada  mahasiswa yang  berhasil  mencapai  prestasinya,  baik prestasi akademik ataupun non akademik.
Berdasarkan  pedoman  dari  Kementrian Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi
Republik Indonesia (Kemenristekdikti),
prosedur  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi dilaksanakan  secara  berjenjang  mulai  dari tingkat program studi, departemen atau jurusan, fakultas,  perguruan  tinggi,  hingga  tingkat nasional (Ristekdikti, 2016). Selama ini panitia pemilihan mahasiswa berprestasi telah menggunakan kriteria penilaian dengan rentang nilai  tertentu  dan  beberapa  juri  yang  dipilih untuk  menghindari  kesubjektifan,  dengan  hal tersebut  kesubjektifan  masih  belum  berkurang secara  signifikan,  sehingga  diperlukan  suatu metode yang dapat menyelesaikan dengan baik
dalam masalah penentuan keputusan pemilihan mahasiswa  berprestasi.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur  (Rohayani,  2013).  SPK  dapat membantu dalam mengambil keputusan dimana tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Wyatt  & Taylor, 2008).  Terdapat  beberapa  metode  yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan adalah Simple Additive Weighting (SAW) yang telah  diteliti  oleh  (Putra  &  Hardiyanti.,  2011) untuk pemilihan penerima beasiswa. Selanjutnya pemilihan penerima beasiswa juga dapat  menggunakan  metode  TOPSIS  yang merupakan teknik untuk mengurutkan alternatif yang tersedia berdasarkan kesamaanya terhadap solusi  ideal  (Riski  &  Kamsyakawuni,  2017). Dalam  penerapan  dan  penggunaanya,  TOPSIS tidak  selalu  dikatakan  dapat  memperoleh  hasil yang  sempurna,  seperti  yang  telah  diteliti  oleh (Herawatie  &  Wuryanto,  2016)  menunjukkan
bahwa  dengan  metode  TOPSIS  memperoleh hasil perangkingan yang sama pada rangking 1 sampai  6  dan  rangking  10,  perbedaan  terjadi pada rangking 7,8,9.
Dengan digunakannya metode fuzzy TOPSIS,  kelemahan  pada  metode  TOPSIS dapat  diminimalisir.  Dalam  penelitian  ini  akan digunakan  metode Fuzzy TOPSIS  untuk membantu dan menentukan hasil pemeringkatan  kegiatan  Pemilihan  Mahasiswa
Berprestasi  di  Jurusan  Matematika  Universitas Jember. (Alavi  &  Alinejad-Rokny, 2011) telah meneliti  bahwa  metode Fuzzy TOPSIS  dan Fuzzy AHP  dinilai  cukup  memperoleh  hasil yang  relatif  sama.  Selain  itu  (Akbar,  2020) menggunakan Fuzzy AHP  untuk  penilaian kinerja guru. Sedangkan berdasarkan penelitian (Juliyanti, 2011) metode Fuzzy TOPSIS dipilih karena prinsipnya sederhana, mudah dipahami, perhitungannya  efektif  dan  efisien,  sehingga diperoleh hasil keputusan yang baik.

## METODE
Data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  hasil  penilaian  dari  juri  yang  telah ditunjuk oleh panitia pemilihan mahasiswa berprestasi  di  Jurusan  Matematika  Universitas Jember.  Penilaian  tersebut  diperoleh  dari  kriteria penilaian  yang  telah  ditetapkan  oleh  Kemenristek Dikti  yang  meliputi  IPK,  Bahasa  Inggris,  KTI, Prestasi yang Diunggulkan, dan Presentasi. Data yang diambil  berupa  hasil  penilaian  yang  bersifat fuzzy dalam  bentuk  variabel  linguistik  oleh  juri  terhadap kriteria-kriteria  kepada  masing-masing  kandidat mahasiswa  berprestasi.  Setiap  juri  memberikan penilaian  yang  berbeda  terhadap  setiap  kandidat, misal  kandidat  1  dengan  IPK  3,25  tidak  semua  juri memberikan nilai dengan variabel linguistik “sangat baik”. Maka dari itu, setelah data nilai fuzzy diperoleh baru  dapat  disesuaikan  dengan  nilai  keanggotaan. Data  yang  diperoleh  juga  merupakan  data  hasil penilaian  menggunakan  sistem  penilaian  standart dengan formulir penilaian yang telah ditetapkan oleh Kemenristekdikti . Menurut  (Muzakkir,  2017) fuzzy TOPSIS merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria.  Berikut  langkah-langkah  dan  proses perhitungan  data  menggunakan  metode fuzzy TOPSIS (Junior et al ., 2014):
1. Membangun matriks keputusan Misal terdapat m kandidat, n kriteria dan p juri. Nilai yang  diberikan  juri  ke- k terhadap kriteria  ke- j pada kandidat  ke- 𝑖 dinotasikan  dengan 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 ,  dimana 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑚, 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛, 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑝 , diperoleh matriks keputusan dari juri ke- 𝑘 , yaitu :
𝑥 𝑘
= [ 𝑥 11 𝑘 𝑥 12 𝑘 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑘 𝑥 21 𝑘 𝑥 22 𝑘 ⋯ 𝑥 2𝑛 𝑘 ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑘 ⋮ 𝑥 𝑚2 𝑘 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑥 𝑚𝑛 𝑘 ]
Selanjutnya didefinisikan
𝑥 𝑖𝑗 = 1 𝑝 (𝑥 𝑖𝑗 1 + 𝑥 𝑖𝑗 2 + ⋯ + 𝑥 𝑖𝑗 𝑝 ) (1)
sehingga diperoleh matriks keputusan dari 𝑝 juri 𝑋 :
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋮ 𝑥 𝑚2 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑥 𝑚𝑛 ]
2. Normalisasi matriks keputusan
Normalisasi  matriks  keputusan  dilakukan  dengan menggunakan formula berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = ( 𝑎𝑖𝑗 𝑐𝑗 + , 𝑏𝑖𝑗 𝑐𝑗 + , 𝑐𝑖𝑗 𝑐𝑗 + ) (2)
Dimana 𝑐 𝑗 + merupakan nilai maksimal dari kolom ke- 𝑗 . Sehingga diperoleh matriks keputusan normal 𝑅 :
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 ⋯ 𝑟 1𝑛 𝑟 21 𝑟 22 ⋯ 𝑟 2𝑛 ⋮ 𝑟 𝑚1 ⋮ 𝑟 𝑚2 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑟 𝑚𝑛 ]
3. Memboboti matriks keputusan normal Misal 𝑊 𝑘 = [𝑤 1 𝑘 𝑤 2 𝑘 …  𝑤 𝑛 𝑘 ] merupakan  vektor bobot 𝑛 kriteria  yang  diberikan  oleh  juri  ke- 𝑘 , didefinisikan:
𝑤 𝑗 = 1 𝑝 (𝑤 𝑗 1 + 𝑤 𝑗 2 + ⋯ + 𝑤 𝑗 𝑝 ) (3)
Maka diperoleh vektor bobot kriteria dari 𝑝 juri yaitu 𝑊 = [𝑤 1 𝑤 2 …  𝑤 𝑛 ] . Kemudian didefinisikan: 𝑢 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 (4)
Sehingga  diperoleh  matriks  keputusan  normal terboboti 𝑈 :
𝑈 = [ 𝑢 11 𝑢 12 ⋯ 𝑢 1𝑛 𝑢 21 𝑢 22 ⋯ 𝑢 2𝑛 ⋮ 𝑢 𝑚1 ⋮ 𝑢 𝑚2 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑢 𝑚𝑛 ]
4. Menentukan titik ideal Titik  ideal  positif 𝑢 + dan  titik  ideal  negatif 𝑢 − dari matriks keputusan normal 𝑅 sebagai berikut:
𝑢 + = [𝑢 1 + 𝑢 2 + … 𝑢 𝑛 + ] (5) 𝑢 − = [𝑢 1 − 𝑢 2 − … 𝑢 𝑛 − ] (6)
dimana 𝑢 + =  (1,  1,  1)  dan 𝑢 − =  (0,  0,  0).  Sehingga berdasarkan persaamaan (5) dan (6) titik ideal positif terboboti  dan  titik  ideal  negatif  terboboti  dapat didefinisikan dengan:
𝑢 + = [1 1 1] 𝑢 − = [0 0 0]
5. Menghitung jarak
Didefinisikan  formula 𝐷 𝑖 + dan 𝐷 𝑖 − berturut-turut adalah jarak alternatif ke- 𝑖 terhadap titik ideal positif terboboti 𝑢 + dan titik ideal negatif terboboti 𝑢 − .
𝑑(𝐴̃, 𝐵̃) = √ 1 3 [(𝑎 1 − 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 − 𝑏 2 ) 2 + (𝑎 3 − 𝑏 3 ) 2 ]
𝐷 𝑖 + = ∑ 𝑑(𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 + ) 𝑛 𝑗=1 (7)
𝐷 𝑖 − = ∑ 𝑑(𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 − ) 𝑛 𝑗=1 (8)
6. Menghitung derajat kedekatan Derajat kedekatan relatif alternatif ke- 𝑖 terhadap titik  ideal  positif  dapat  dihitung  menggunakan persamaan:
𝐶𝐶 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 ++𝐷 𝑖 −
(9)
7. Merangking pilihan
Setiap  alternatif  dapat  diberi  peringkat berdasarkan  derajat  kedekatan 𝐶𝐶 𝑖 .  Nilai 𝐶𝐶 𝑖 terbesar akan diberikan peringkat pertama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh  dari empat  juri  yang  menilai  empat  kandidat mahasiswa  berprestasi,  dengan  dua  juri menggunakan formulir penilaian fuzzy dan dua juri  lainnya  menggunakan  formulir  standart, dimana  data  yang  didapatkan  dari  dua  juri adalah data penilaian berupa variabel linguistik yang menggunakan formulir penilaian fuzzy dan data  dari  dua  juri  lainnya  adalah  penilaian dengan  rentang  0  sampai  dengan  100  yang menggunakan formulir penilaian standart.  Data akan  diolah  menggunakan  metode fuzzy TOPSIS dari hasil penilaian oleh dua juri yang menggunakan formulir penilaian fuzzy . Penentuan  variabel  linguistik  bobot  dan kriteria  adalah  langkah  pertama  yang  harus dilakukan.  Variabel  linguistik  bobot  yang digunakan  yaitu  yaitu  sangat  penting,  penting, tidak penting, dan sangat tidak penting. Variabel linguistik untuk kriteria yaitu sangat baik, baik, tidak  baik,  dan  sangat  tidak  baik.  Juri memberikan  nilai fuzzy dengan  variabel linguistik  terhadap  kriteria-kriteria  semua kandidat.  Setiap  juri  memberikan  penilaian yang  berbeda  terhadap  setiap  kandidat,  misal kandidat  1  dengan  IPK  3,25  tidak  semua  juri memberikan  nilai  dengan  variabel  linguistik “sangat  baik”.  Lalu  nilai  yang  diberikan  oleh juri dengan variabel linguistik bobot dan kriteria diubah  dalam  nilai  kanggotaan  menggunakan kurva keanggotaan segitiga yang telah ditentukan  (Gambar  1).  Menurut  (Munir  & Faridah,  2010)  dan  (Zhao et  al .,  2009) banyak
jenis-jenis  fungsi  keanggotaan  yang  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dengan fuzzy multi-atribut.  Pada  studi  ini digunakan  representasi  kurva  segitiga  yang merupakan  gabungan  dari  representasi  kurva
linier  naik  dan  kurva  linier  turun  (Wibowo, 2015).  Berikut  akan  ditunjukkan  representasi kurva segitiga untuk bobot dan kriteria.
Gambar  1 . Kurva  nilai  keanggotaan  bobot  dan kriteria Dari Gambar 1, didapatkan nilai keanggotaan bobot seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Keanggotaan Bobot Variabel Linguistik Nilai Keanggotaan Sangat Tidak Penting (0,00;0,00;0,30) Tidak Penting (0,00;0,30;0,60) Penting (0,40 0,70;1,00) Sangat Penting (0,70;1,00;1,00)
Dari  Gambar  1,  juga  didapatkan  nilai keanggotaan kriteria seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Keanggotaan Kriteria Variabel Linguistik Nilai Keanggotaan Sangat Tidak Baik (0,00;0,00;0,30) Tidak Baik (0,00;0,30;0,60) Baik (0,40 0,70;1,00) Sangat Baik (0,70;1,00;1,00) Memasuki  langkah-langkah  metode fuzzy TOPSIS  yaitu  membangun  matriks  keputusan dari  dua  juri  yang  menggunakan  formulir penilaian fuzzy ,  diperoleh  matriks 𝑥 1 dan 𝑥 2 sebagai berikut
𝑥 1 = [ (0,40; 0,70; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,00; 0,30; 0,60) (0,40; 0,70; 1,00) (0,00; 0,00; 0,30) (0,00; 0,00; 0,30) (0,00; 0,00; 0,30) (0,00; 0,30; 0,60)
(0,00; 0,00; 0,30)
(0,00; 0,30; 0,60) (0,00; 0,30; 0,60) (0,00; 0,30; 0,60) ]
𝑥 2 = [ (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00)
(0,70; 100, ; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00)
(0,70; 1,00; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,00; 0,30; 0,60) (0,70; 1,00; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,00; 0,30; 0,60)
(0,00; 0,30; 0,60) (0,00; 0,00; 0,30)
(0,00; 0,30; 0,60) (0,70; 100, ; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00)
(0,00; 0,30; 0,60) (0,40; 0,70; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) ]
Kemudian diperoleh rata-rata matriks keputusan 𝑋 dengan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut.
𝑋 = [ (0,40; 0,70; 1,00)
(0,55; 0,85; 1,00)
(0,70; 100, ; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00)
(0,55; 0,85; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00)
(0,20; 0,50; 0,80)
(0,55; 0,85; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00)
(0,20; 0,50; 0,80)
(0,20; 0,50; 0,80)
(0,00; 0,15; 0,45) (0,00; 0,00; 0,30)
(0,00; 0,15; 0,45) (0,35; 0,65; 0,80) (0,20; 0,35; 0,65) (0,00; 0,30; 0,60) (0,20; 0,50; 0,80)
(0,20; 0,50; 0,80) ]
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk menormalisasi  matriks  keputusan 𝑋 dengan menggunakan  persamaan  (2) agar  bobot  setiap kriteria  seimbang  dan  didapatkan  matriks keputusan normal 𝑅 sebagai berikut.
𝑅 = [ (0,40; 0,70; 1,00)
(0,55; 0,85; 1,00)
(0,70; 100, ; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,55; 0,85; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00) (0,20; 0,50; 0,80)
(0,55; 0,85; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00) (0,20; 0,50; 0,80)
(0,20; 0,50; 0,80)
(0,00; 0,23; 0,69) (0,00; 0,00; 0,37)
(0,00; 0,23; 0,69) (0,44; 0,81; 1,00)
(0,31; 0,54; 1,00)
(0,00; 0,46; 0,92) (0,25; 0,63; 1,00)
(0,25; 0,63; 1,00) ]
Sebelumnya juga telah didapatkan penilaian bobot kriteria oleh dua juri dan diperoleh vektor 𝑤 1 dan 𝑤 2 .
𝑤 1 = [
(0,00; 0,30; 0,60)
(0,70; 1,00; 1,00)
(0,70; 1,00; 1,00) (0,40; 0,70; 1,00) (0,00; 0,30; 0,60)] 𝑤 2 = [ (0,40; 0,70; 1,00)
(0,70; 1,00; 1,00)
(0,70; 1,00; 1,00) (0,70; 1,00; 1,00)
(0,40; 0,70; 1,00)]
Kemudian  dilakukan  perhitungan  rata-rata dengan  menggunakan  persamaan  (3)  dan didapatkan rata-rata vektor bobot 𝑊 ,
𝑊 = [
(0,20; 0,50; 0,80)
(0,70; 1,00; 1,00)
(0,70; 1,00; 1,00) (0,55; 0,85; 1,00) (0,20; 0,50; 0,80)]
Selanjutnya  menentukan  matriks  keputusan normal terboboti 𝑈 , dimana diperoleh dari hasil perkalian  setiap  kolom  dari 𝑅 dengan  vektor bobot 𝑊 dengan  menggunakan  persamaan  (4) dan diperoleh matriks 𝑈 sebagai berikut.
𝑈 =
[ (0,08; 0,35; 0,80) (0,39; 0,85; 1,00) (0,39; 0,85; 1,00)
(0,11; 0,43; 0,80)
(0,14; 0,50; 0,80)
(0,08; 0,35; 0,80) (0,49; 1,00; 1,00) (0,28; 0,70; 1,00) (0,28; 0,70; 1,00) (0,14; 0,50; 0,80) (0,14; 0,50; 0,80) (0,14; 0,50; 0,80)
(0,00; 0,20; 0,69) (0,00; 0,00; 0,30)
(0,00; 0,20; 0,69) (0,09; 0,41; 0,80) (0,17; 0,46; 1,00)
(0,00; 0,40; 0,92) (0,05; 0,32; 0,80) (0,05; 0,32; 0,80) ]
Kemudian,  menghitung  jarak  dengan  titik ideal 𝑢 + dan 𝑢 − yang digunakan yaitu
𝑢 + = [ (1 ; 1 ; 1) (1 ; 1 ; 1) (1 ; 1 ; 1) (1 ; 1 ; 1) (1 ; 1 ; 1)] 𝑢 − = [ (0 ;  0 ; 0) (0 ;  0 ; 0) (0 ;  0 ; 0) (0 ;  0 ; 0) (0 ;  0 ; 0)] Setelah dilakukan perhitungan menggunakan persamaan (7) dan (8) diperoleh jarak 𝐷 1 + hingga 𝐷 4 + dan 𝐷 1 − sampai 𝐷 4 − seperti yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai 𝐷 𝑖 + dan 𝐷 𝑖 −
𝐷 𝑖 +
Nilai 𝐷 𝑖 − Nilai 𝐷 1 + 4,66 𝐷 1 − 3,97 𝐷 2 + 4,04 𝐷 2 − 4,60 𝐷 3 + 4,24 𝐷 3 − 4,72 𝐷 4 + 4,86 𝐷 4 − 3,59
Selanjutnya  diperoleh  derajat  kedekatan dengan  menggunakan  persamaan  (9)  dan  hasil perangkingan  mahasiswa  berprestasi,  dimana peringkat  pertama  adalah  kandidat  mahasiswa berprestasi  dengan  nilai  derajat  kedekatan terbesar (Tabel 4).
Tabel 4. Hasil Peringkat dengan Fuzzy TOPSIS Peringkat Kandidat Nilai 𝐶𝐶 𝑖 1 Mahasiswa B 0,532407 2 Mahasiswa C 0,526785 3 Mahasiswa A 0,460023 4 Mahasiswa D 0,425355
Berikut  akan  ditunjukkan  hasil  nilai  akhir dari perhitungan penilaian oleh dua juri lainnya yang  menggunakan  formulir  penilaian  standart dan  diperoleh  hasil  nilai  akhir  serta  hasil perangkingan  mahasiswa  berprestasi  seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel  5.  Hasil  Peringkat  dengan  Penilaian Standart Peringkat Kandidat Nilai Akhir 1 Mahasiswa B 223,45 2 Mahasiswa C 222,74 3 Mahasiswa D 210,63 4 Mahasiswa A 198,02
Berdasarkan  rata-rata  vektor  bobot  yang diberikan oleh juri, kriteria yang paling penting dalam  penilaian  mahasiswa  berprestasi  adalah Presentasi  dengan  rata-rata  vektor  bobot (0,70; 1,00; 1,00) dan  Karya  Tulis  Ilmiah dengan  diperoleh  rata-rata  vektor  bobot (0,70; 1,00; 1,00) dibandingkan dengan kriterian lainnya. Karena IPK yang tinggi belum tentu  unggul  dalam  hal  presentasi,  penulisan KTI,  maupun  berbahasa  Inggris.  Hal  ini  dapat dilihat  melalui  hasil  perangkingan  bahwa Mahasiswa  A  yang  memperoleh  peringkat
ketiga  dengan  tidak  melampirkan  sertifikat apapun  untuk  memenuhi  syarat  pemilihan mahasiswa  berprestasi  bisa  lebih  unggul daripada  Mahasiswa  D  yang  memperoleh peringkat keempat yang melampirkan sertifikat prestasinya. Sedangkan pada penilaian standart untuk bobot kriteria sudah ditetapkan sebelumnya  oleh  Kemenristekdikti,  berbeda dengan sistem penilaian fuzzy, yang mengharuskan  juri  untuk  memberikan  bobot pada  setiap  kriterianya  dengan  variabel linguistik  bobot  yang  ditetapkan.  Diperoleh bobot yang paling besar pada penilaian standart adalah  gabungan  dari  kriteria  presentasi  dan karya tulis ilmiah yaitu sebesar 35%.
Terdapat  empat  juri  yang  menilai  seluruh kandidat mahasiswa berprestasi dengan dua juri menggunakan sistem penilaian standart dan dua juri  lainnya  menggunakan  sistem  penilaian fuzzy .  Kemenristekdikti  telah  menyediakan formulir  penilaian  yang  digunakan  pada pemilihan mahasiswa berprestasi, formulir yang disediakan  untuk  tiap  kandidat  terdapat  empat formulir  penilaian  dimana  untuk  setiap kriterianya terdapat formulir  penilaian  masing- masing. Berbeda dengan sistem penilaian fuzzy dapat  dibuat  hanya  dengan  satu  formulir penilaian  untuk  seluruh  kandidat  dan  untuk seluruh  kriteria.  Para  juri  berpendapat  bahwa lebih  sederhana  dan  lebih  efisien  jika menggunakan  formulir  penilaian fuzzy ,  karena formulir  penilaian fuzzy hanya  membutuhkan satu lembar formulir penilaian saja.
Terdapat perbedaan hasil perangkingan dari kedua sistem penilaian yang digunakan. Apabila dilihat  dari  hasil  perangkingan  metode fuzzy
TOPSIS  yang  menduduki  peringkat  3  adalah Mahasiswa A, dan yang menduduki peringkat 4 adalah Mahasiswa D. Sedangkan hasil perangkingan  yang  menggunakan  perhitungan standart  yang  menduduki  peringkat  3  adalah Mahasiswa D, dan yang menduduki peringkat 4 adalah Mahasiswa  A.  Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yang mempengaruhi perbedaan hasil perangkingan yaitu nilai kriteria dan bobot kriteria  (Turban  et  al.,  2003).  Perbedaan  hasil perangkingan dari kedua metode, salah satunya dapat  dilihat  karena  Mahasiswa  A  tidak melampirkan  berkas-berkas  prestasinya  seperti kandidat  lain.  Apabila  dilihat  dari  hasil perhitungan  standart  Mahasiswa  A  menduduki peringkat  4,  karena  pada  perhitungan  standart jika kandidat tidak memenuhi salah satu syarat atau  kriteria,  maka  oleh  juri  langsung  diberi nilai nol. Namun, apabila dilihat dari penilaian
fuzzy Mahasiswa  A  tetap  diberi  nilai  dengan variabel  linguistik  meskipun  dengan  nilai terburuk dan hasilnya Mahasiswa A menduduki peringkat  3  karena  bobot  yang  diberikan  oleh juri  juga  sangat  berpengaruh  pada  hasil penilaian.
Metode fuzzy TOPSIS dapat diterapkan pada pemilihan  mahasiswa  berprestasi  dan  dapat membantu untuk memudahkan juri lebih efisien dalam  melakukan  penilaian  terhadap  setiap kandidat, karena yang digunakan adalah bahasa sehari-hari  dalam  bentuk  variabel  linguistik. Dalam pemilihan seleksi mahasiswa berprestasi banyak  terjadi  faktor  kesubjektifan  atau favoritisme juri terhadap mahasiswa incarannya. Metode fuzzy TOPSIS ini juga dapat membuat pengambilan keputusan yang bersifat subjektif menjadi lebih objektif. Hasil perangkingan  metode fuzzy TOPSIS  dapat digunakan  untuk  evaluasi  penilaian  pemilihan mahasiswa berprestasi periode selanjutnya pada tingkat  jurusan,  fakultas,  atau  bahkan  tingkat perguruan tinggi.

## KESIMPULAN
Metode fuzzy TOPSIS  dapat  diterapkan dalam seleksi pemilihan mahasiswa berprestasi dan  dapat  membantu  proses  pengambilan keputusan yang bersifat subjektif menjadi lebih objektif.  Penggunaan  metode fuzzy TOPSIS membuat  lebih  efisien  dari  segi  penilaian, karena penilaian dengan fuzzy hanya membutuhkan  satu  lembar  formulir  penilaian saja  untuk  seluruh  kriteria  dibandingkan formulir penilaian standart yang membutuhkan satu lembar untuk setiap kriteria. Kriteria yang penting  dalam  penilaian  pemilihan  mahasiswa berprestasi adalah Karya Tulis Ilmiah, Presentasi,  dan  Bahasa  Inggris,  karena  dilihat dari  nilai  rata-rata  bobot  yang  tertinggi  ketiga kriteria tersebut  yang paling  dipentingkan oleh juri dalam pemilihan mahasiswa berprestasi.
Hasil  perangkingan  metode fuzzy TOPSIS dapat  digunakan  untuk  evaluasi  penilaian pemilihan  mahasiswa  berprestasi  periode selanjutnya pada tingkat jurusan, fakultas, atau bahkan tingkat perguruan tinggi. Metode Fuzzy TOPSIS dapat digunakan sebagai alternatif lain dalam penilaian pemilihan mahasiswa berprestasi,  karena  menurut  pendapat  juri Metode Fuzzy TOPSIS  lebih  sederhana  dan efisien dalam segi cara penilaian.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar  AA.  2020.  Penerapan  Metode  Fuzzy
Analytical  Hierarchy  Process  Terhadap Penilaian  Kinerja  Guru. Jurnal  Tekno Kompak . 14 (2): 111-114.
Alavi I & Alinejad-Rokny H. 2011. Comparison of  fuzzy  AHP  and  fuzzy  TOPSIS  methods for  Plant  species  selection  (Case  study: Reclamation  plan  of  sungun  Copper  Mine; Iran). Australian  Journal  of  Basic  and Applied Sciences . 5 (12): 1104-1113.
Herawatie  D  &  Wuryanto  E.  2016.  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Diploma Menggunakan  Metode  TOPSIS .  Prosiding Seminar  Nasional  APTIKOM . 1 (1):  139-
143.
Juliyanti.  2011.  Pemilihan  Guru  Berprestasi Menggunakan  Metode  Ahp  dan  Topsis.
Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian Pandidikan Dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA  Universitas  Negeri  Yogyakarta .  63- 68. Junior FRL, Osiro L & Carpinetti LCR. 2014. A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS  methods  to  supplier  selection.
Applied  Soft  Computing  Journal . 21 :  194- 209.
Munir A & Faridah SNUR. 2010. Fuzzy Multi Attribute  Decision  Making  for  River  Basin Management. International  Conference  on Hydroinform . 5(March) : 2301-2308. Muzakkir  I.  2017.  Penerapan  Metode  Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa
Panca Karsa Ii. ILKOM Jurnal Ilmiah . 9 (3): 274-281.
Putra  A  &  Hardiyanti  DY.  2011.  Penentuan Penerima  Beasiswa  dengan  Menggunakan Fuzzy  Multiple  Attribute  decision  Making.
Jurnal Sistem Informasi . 3 (1): 286-293.
Kementerian  Pendidikan  Riset  dan  Pendidikan Tinggi. 2016. Pemilihan Mahasiswa
Berprestasi Program Sarjana .
Riski A & Kamsyakawuni A. 2017. Application of  Fuzzy  TOPSIS  Method  in  Scholarship Interview. The  1st  International  Basic Science Conference 2016 . Rohayani H. 2013. Analisis Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Memilih  Program  Studi Menggunakan Metode Logika Fuzzy. Jurnal Sistem Informasi . 5 (1): 530-539.
Turban E, Aronson J & Llang T. 2003. Decision
Support Systems and Intelligent Systems. In
Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems .
Wibowo  S.  2015.  Penerapan  Logika  Fuzzy Dalam  Penjadwalan  Waktu  Kuliah. Jurnal Informatika UPGRIS. 1 (1): 59-77.
Wyatt  JC  &  Taylor  P.  2008. Decision  Support Systems  and  Clinical  Innovation. Getting Research  Findings  into  Practice:  Second Edition , 123-137.
Zhao  H,  Xu  Z,  Ni  M  &  Cui  F.  2009.  Hybrid fuzzy  multiple  attribute  decision  making. Information . 12 (5): 1033-1044.