## Menentukan Topik Skripsi Mahasiswa Dengan Menggunakan Relasi Fuzzy Intuisionistik
Raden Sulaiman 1* , Rudianto Artiono 2 , Budi Rahajeng 3 *e-mail: radensulaiman@unesa.ac.id
1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Surabaya

## ABSTRACT
One of the problems that often occurs is  the students cannot complete the thesis as expected. One of the factors that always occurs is that the students choose or determine the topic of their thesis that is not in accordance with their competence. He is more likely to choose supervisor.  This article is the result of research that aims to determine the suitability of a student's thesis topic according to their academic competence. The research was conducted on Unesa Mathematics students who are at the fourth year. The number of subjects are 35 students who were at the beginning of semester 7 and at that time were taking a mathematics seminar course. Seminar courses are the beginning of the  preparation  of  their  thesis.  The  method  used  is  a  modification  of  the  "Medical Diagnostic" method in the health, which uses the application of the intuitionistic fuzzy relation concept. The results showed that there were 13 students or only 43.3% whose choice of thesis topic was in accordance with their competence, there were 17 students or 56.7% whose choice of thesis topic was not in accordance with their competencies.
Keywords : fuzzy set, intuitionistic fuzzy relation

## ABSTRAK
Salah satu masalah yang kerapkali terjadi adalah waktu penyelesaian skripsi mahasiswa tidak  sesuai  yang  diharapkan.  Salah  satu  hal  yang  selalu  terjadi  adalah  mahasiswa memilih  atau  menentukan  topik  skripsinya  tidak  sesuai  dengan  kompetensi  yang  ia miliki.  Ia  lebih  cenderung  memilih  dosen  pembimbing,  kurang  menekankan  akan kompetensi bidang yang dikuasai dosen dan kesesuaian bidang itu dengan kompetensi yang ia miliki. Artikel ini merupakan hasil penelitian yang bertujuan untuk mengetahui kesesuaian  topik  skripsi  mahasiswa  sesuai  dengan  kompetensi  akademiknya.  Subjek penelitian ini adalah mahasiswa Prodi Matematika Unesa angkatan yang berada pada awal tahun keempat. Banyak subjek adalah 35 mahasiswa yang sedang berada di awal semester  7  dan  pada  saat  itu  sedang  memprogram  matakuliah  seminar  matematika. Matakuliah seminar merupakan awal untuk penyusunan skripsi mereka. Metode yang digunakan  merupakan  modifikasi  dari  metode “Medical  Diagnostic” pada  bidang kesehatan,  yaitu  menggunakan  terapan  dari  konsep  relasi  fuzzy  intuisionistik.  Data penelitian ini berupa nilai mahasiswa mulai semester 1 sampai semester 6 dan data hasis angket pilihan topik skripsi yang akan ia pilih. Data itu merupakan data primer yang diperoleh dari data 35 mahasiswa program studi Matematika yang berada pada semester 7. Hasil penelitian menunjukkan ada 13 mahasiswa atau hanya 43,3% yang pilihan topik skripsinya sesuai dengan kompetensinya, ada 17 mahasiswa atau 56,7% pilihan topik skripsinya tidak sesuai dengan kompetensinya.
Kata Kunci: himpunan fuzzy, relasi fuzzy intuitionistik

## PENDAHULUAN
Salah  satu  matakuliah  wajib  yang harus ditempuh oleh mahasiswa Program Studi Matematika Unesa adalah “Skripsi” (Unesa,  2016).  Matakuliah  skripsi berpengaruh  signifikan  dalam  penentuan indeks  prestasi  mahasiswa,  karena  bobot SKS  nya  adalah  6  SKS.    Disamping  itu, matakuliah skripsi merupakan matakuliah yang menjadi akumulasi kemampuan dari matakuliah-matakuliah  yang  lainnya.
Mahasiswa dituntut untuk dapat mengorganisasikan kemampuannya dalam berbagai matakuliah sehingga dapat menyususn skripsi dengan baik. Pemilihan  topik  yang  akan  ditulis pada  skripsi  merupakan  langkah  awal yang sangat menentukan untuk keberhasilan penyusunan skripsi.
Pemilihan topik yang tidak sesuai dengan minat dan kemampuannya dapat berakibat terhambatnya  atau  bahkan  berakibat gagalnya  dalam  penulisan  skripsi.  Pada alur  pemrograman  skripsi,  langkah pemilihan dosen pembimbing merupakan langkah  paling  awal  yang  dilakukan mahasiswa. Penetapan dosen pembimbing skripsi dilakukan dengan memperhatikan pilihan  mahasiswa.  Pemilihan  dosen pembimbing  juga  mempunyai  makna menentukan  topik  kajian  skripsi,  karena dosen  pembimbing  akan  melayani mahasiswa bimbingan skripsinya berdasarkan kompetensi yang ia miliki. Saat  memilih  dosen  pembimbing, mahasiswa  mempertimbangkan  bidang kajian yang merupakan kompetensi dosen pembimbing.  Disamping  itu,  faktor personal  dosen  pembimbing  (kesabaran,
kedekatan dengan mahasiswa, ketersediaan waktu) juga menjadi pertimbangan  lain.  Namun  demikian, faktor utama yang seharusnya diperhatikan  oleh  mahasiswa  adalah kesesuaian topik kajian yang akan dibahas pada skripsi dengan kompetensi mahasiswa itu sendiri.
Menentukan  topik  kajian  skripsi yang  sesuai  dengan  kompetensinya merupakan  hal  yang  tidak  mudah. Seringkali mahasiswa tidak dapat menentukan dengan mudah bidang kajian apa yang sesuai dengan kompetensi yang ia miliki.  Kadangkala mahasiswa merasa semua  cocok,  atau  bahkan  semua  tidak cocok. Oleh karena itu, perlu bantuan dan kaidah  dalam  menentukan  topik  kajian yang sesuai dengan kompetensinya.
Beberapa peneliti sudah membahas aplikasi himpunan fuzzy dan relasi fuzzy intuisionistik  (RFI)  dalam  berbagai bidang.  Beberapa  penelitian  tentang  hal itu  adalah:  (1)  Jinxin  Yanga  dan  Xiaoan Tanga meneliti tentang koefisien keragu- raguan himpuanan fuzzy dan aplikasinya dalam  menentukan  penyuplai  barang (Yang  et  al.,  2018),  (2)  Rezaei  menulis tentang  ukuran  keragu-raguan  himpunan fuzzy dan aplikasinya dalam pengklusteran  (Rezaei  &  Rezaei,  2020), (3) J. Mao dkk membahas aplikasi matriks fuzzy  intuisionistik  dalam  penentuan keputusan  (Mao  et  al.,  2013),  (4)  Song, dkk  menggunakan  konsep  semilaritas himpunan  fuzzy  intuisionistik  (HFI) dalam  aplikasi  pengenalan  pola  (Song  et al., 2014), (5) Rojas, dkk meneliti tentang optimasi  system  logika  fuzzy  untuk memprediksi  performa  akademik  (Rojas et al., 2021), (6) Muthuraj  telah menulis aplikasi  intuitionistic  multi  fuzzy  set sebagai  perluasan  himpunan  fuzzy intuisionistik    dalam  pemilihan  hasil panen (Muthuraj & Yamuna, 2021), (7) P. Gomathi S membahas aplikasi himpunan fuzzy  intuisionistik  dalam  pembuatan keputusan (Sundari et al., 2015).
Penelitian  aplikasi  konsep  fuzzy (khususnya  HFI  dan  HFI)  dalam  bidang kesehatan pertama kali dilakukan oleh S. Kumar pada tahun 2001 (De et al., 2001). Pada tahun 2012 A.E Samuel memperkenalkan  aplikasi  RFI  untuk mendiagnosa penyakit dengan
menggunakan komposisi Max-min
(Samuel  et  al.,  2012).    Kemudian  pada tahun  2018,  T.  Gandhimathi  membahas intuitionistic  “fuzzy  soft  matrix”  sebagai representasi  IFS  dalam  aplikasi  di diagnosis  medis  (Gandhimathi,  2018). Selanjutnya  pada  tahun  2019  Nguyen Xuan  T,  M.  Alib,  and  F.  Smarandachec membahas  aplikasi  “fuzzy  clustering” dalam  diagnosa  penyakit  (Thao  et  al., 2019).  Penelitian  terkini  tentang  aplikasi konsep  fuzzy  dalam  bidang  kesehatan adalah penelitian yang dilakukan oleh El- Badie  yaitu  aplikasi  konsep  fuzzy  untuk mendiagnosa penyakit lever (Allah Kamel & El-Mougi, 2020).
Memperhatikan beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya seperti yang telah disebutkan di atas, maka konsep HFI dan RFI sangat membantu  dalam  memberikan  alternatif solusi dalam berbagai masalah. Konsep itu digunakan pada konteks bidang kesehatan. Selain itu, konsep itu juga bisa digunakan  pada  konteks  penentuan  topik skripsi mahasiswa
berdasarkan kompetensi  yang  dimilikinya.  Topik  ini belum dibahas oleh peneliti sebelumnya.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental. Penelitian
dilaksanakan  pada  tahun  akademik 2021/2022.  Subjek  penelitian  ini  adalah mahasiswa  program  studi  Matematika Unesa  yang  berada  di  semester  7  awal. Subjek penelitian sebanyak 35 mahasiswa,  yaitu  mahasiswa  yang memprogram matakuliah Seminar Matematika  dan  juga  telah  memenuhi syarat untuk memprogram skripsi. Penelitian ini merupakan
modifikasi dari apa yang telah dilakukan oleh  S.  Kumar,  A.E  Samuel  dan  T. Gandhimathi.  Metode  yang  digunakan pada penelitian ini merupakan modifikasi dari ketiganya, namun tidak menggunakan konsep “soft matrix”. Konteks
masalahnya  dianalogikan  dari  masalah menentukan penyakit, menjadi penentuan topik skipsi.
Pertama  kali  kita  definisikan  bahwa himpunan S adalah  himpunan kompetensi yang  bisa  dicapai  mahasiswa  pada semester 6, himpunan D adalah himpunan bidang  kajian,  dan  himpunan  P  adalah himpunan nama mahasiswa.  Berdasarkan struktur  kurikulum  Prodi  Matematika Unesa, maka pengelompokan topik kajian skripsi  mahasiswa  secara  garis  besar terbagi  menjadi  enam  bidang  kajian, yakni: Analisis dan Topologi (A), Aljabar (B), Terapan; Persamaan Diferensial (C), Komputasi  (D),  Statisktik  (E),  Graf  dan Diskrit  (F).  Berdasarkan  deskripsi  setiap matakuliah, maka setiap bidang kajian di atas  ditopang  oleh  beberapa  matakuliah. Bidang  Analisis  dan  topologi  ditopang oleh  11  matakuliah,  Bidang  Aljabar ditopang  oleh  7  matakuliah,  Bidang Terapan  ditopang  oleh  11  matakuliah, Bidang  Komputasi  ditopang  oleh  5 matakuliah,  Bidang  Statistik  ditopang oleh  5  matakuliah,  Bidang  Graf  dan Diskrit ditopang oleh 3 matakuliah. Kemudian konstruksi relasi fuzzy intuisionistik  Q  yaitu  dari  S  ke  D. Selanjutnya  konstruksi  relasi  fuzzy intuisionistik  R  dari  P  ke  S.  Tentukan relasi komposisi max-min 𝑇 = 𝑅𝑜𝑄.
Berdasar 𝑄 dan 𝑇 yang telah kita peroleh, kita  dapat  menghitung  versi  perbaikan RFI 𝑅 sehingga  memenuhi  kondisi berikut:
(i) 𝑆 𝑅 = 𝜇 𝑅 − 𝑣 𝑅 . 𝜋 𝑅 adalah terbesar,
(ii) Tetap memenuh i 𝑇 = 𝑅 ∘ 𝑄.
Versi perbaikan 𝑅 ini akan lebih signifikan menjadi  penerjemahan  RFI  dengan derajad  asosiasi  yang  lebih  tinggi  dan derajad non-asosiasi yang lebih rendah. Diagram  alur  dari  metode  ini  dapat digambarkan sebagaimana Gambar 1. Untuk  dapat  mengkonstruksi  RFI  dan relasi komposisi Max-min, maka digunakan  pengertian  atau  definisi- definisi sebagai berikut.
Definisi  1 Himpunan  fuzzy  sebagai berikut.  Misalkan 𝑬 adalah  himpunan. Himpunan  fuzzy  A  di 𝑬 didefinisikan sebagai 𝑨 = {〈𝒙, 𝝁 𝑨 (𝒙)〉; 𝒙 ∈ 𝑬} dengan 𝟎 ≤ 𝝁 𝑨 (𝒙) ≤ 𝟏 .  Fungsi 𝝁 𝑨 disebut fungsi  keanggotaan  dan 𝝁 𝑨 (𝒙) disebut derajad keanggotaan dari 𝒙 di 𝑨 (Zadeh, 1965). Definisi 2 Himpunan fuzzy intuisionistik sebagai  berikut.  Misalkan 𝐸 adalah himpunan. Himpunan fuzzy intuisionistik (HFI)  A  di  E  didefinisikan  sebagai 𝐴 = {〈𝑥, 𝜇 𝐴 (𝑥), 𝑣 𝐴 (𝑥)〉} dengan 0 ≤ 𝜇 𝐴 (𝑥) ≤
1, 0 ≤ 𝑣 𝐴 (𝑥) ≤ 1, dan 0 ≤ 𝜇 𝐴 (𝑥) + 𝑣 𝐴 (𝑥) ≤ 1. Fungsi 𝜇 𝐴 disebut  fungsi keanggotaan  dan 𝑣 𝐴 disebut  fungsi  non- keanggotaan (Atanassov, 1986). Nilai 𝜋 𝐴 (𝑥) ≔ 1 − (𝜇 𝐴 (𝑥) + 𝑣 𝐴 (𝑥)) disebut bagian keragu-raguan. Definisi  3 Misalkan 𝑋 dan 𝑌 dua himpunan.  Relasi  fuzzy  intuisionistik (RFI) atau Relasi Fuzzy Intuisionistik 𝑅 dari 𝑋 ke 𝑌 adalah HFI di 𝑋 × 𝑌 . Suatu RFI 𝑅 dari 𝑋 ke 𝑌 selanjutnya  dinotasikan dengan 𝑅(𝑋 → 𝑌) (Sivanandam  et  al., 2007).
Definisi  4 Jika  A    adalah  IFS  di 𝑋 . Komposisi max-min-max  dari IFR 𝑅(𝑋 → 𝑌) dan  A  adalah  IFS 𝐵 di 𝑌 dan dinotasikan  dengan 𝐵 = 𝑅 ∘ A dengan fungsi  keanggotaan  dan  fungsi  non- keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝑅∘A (𝑦) ≔ ⋁[𝜇 𝐴 (𝑥) ∧ 𝜇 𝑅 (𝑥, 𝑦) ],
𝑥 𝜇 𝑅∘A (𝑦) ≔ ⋁[𝜇 𝐴 (𝑥) ∧ 𝜇 𝑅 (𝑥, 𝑦) ],
𝑥 dan 𝑣 𝑅∘A (𝑦) ≔ ⋀[𝑣 𝐴 (𝑥) ∨ 𝑣 𝑅 (𝑥, 𝑦)] 𝑥 , ∀𝑦 ∈ 𝑌, dengan ∨= 𝑚𝑎𝑥 , dan ∧= 𝑚𝑖𝑛. Definisi 5 Misalkan 𝑄(𝑋 → 𝑌) dan 𝑅(𝑌 → 𝑍) adalah  IFR. Komposisi  max-min-max 𝑅 ∘ 𝑄 adalah IFR dari 𝑋 ke 𝑍 dengan fungsi keanggotaan dan fungsi non-keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝑅∘𝑄 (𝑥, 𝑧) ≔ ⋁[𝜇 𝑄 (𝑥, 𝑦) ∧ 𝜇 𝑅 (𝑦, 𝑧) ],
𝑦 dan
𝑣 𝑅∘𝑄 (𝑥, 𝑧) ≔ ⋀[𝑣 𝑄 (𝑥, 𝑦) ∨ 𝑣 𝑅 (𝑦, 𝑧)] 𝑦 ,
∀(𝑥, 𝑧) ∈ 𝑋 × 𝑍 𝑑𝑎𝑛  ∀𝑦 ∈ 𝑌.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  akan  diuraikan  hasil analisis  kesesuian  topik  kajian  skripsi mahasiswa  Program  Studi  Matematika
Mulai Input P Hitung 𝑇 = 𝑅 ∘ 𝑄 Konstruksi R, Q Tentukan S, D Tentukan R dengan 𝑆 𝑅 tertinggi dan mempertahankan 𝑇 = 𝑅 ∘ 𝑄
Apakah R tunggal
Y T Cari R yang tingkat keraguannya terkecil Apakah T yang diperoleh memuaskan dokter Y Selesai T Modifikasi R Gambar 1. Alur Metode
semester  7  dengan  menggunakan  kaidah yang telah diuraikan sebelumnya.
a. Relasi fuzzy intuisionistik Q: Mahasiswa-Nilai Matakuliah Data ini memberikan informasi tentang nilai mahasiswa pada setiap matakuliah.  Ada  30  matakuliah  yang telah  diprogram  mahasiswa  dan kontennya  terkait  dengan  penyusunan skripsi.    Nomor  1-30  menyatakan nomor  matakuliah.  Setiap  nomor matakuliah  terdiri  dari  dua  kolom. Kolom  pertama  menyatakan  derajad kemampuan mahasiswa pada matakuliah itu, sedangkan kolom kedua menyatakan  derajad  ketidakmampuan mahasiswa pada matakuliah itu. Derajad  kemampuan  diperoleh  dari nilai  mahasiswa  pada  matakuliah  itu dibagi 4 (nilai maksimum), sedangkan derajad  ketidakmampuan  diperoleh dari  1  dikurangi  derajad  kemampuan.
Dengan demikian bilangan ini menyatakan  FRI  dari  Mahasiswa  ke Matakuliah.
b. Relasi fuzzy intuisionistik R: Matakuliah-Bidang  Kajian  (Tabel  R terlampir). Relasi fuzzy intuisionistik R dinyatakan  dalam  bentuk  tabel.  Tabel ini  memberikan  informasi  tentang derajad keterkaitan dan ketidakterkaitan  suatu  matakuliah dengan bidang kajian skripsi. Nilai atau derajad  tersebut  ditentukan  secara hipotetik, artinya ditentukan berdasarkan analisa dan justifikasi ahli berdasar keahlian dan pengalamannya.
c. Komposisi  relasi 𝑇 = 𝑅𝑜𝑄 (RFI  : Mahasiswa- Bidang Kajian)
Untuk mendapatkan matriks 𝑇 diperoleh dengan melakukan komposisi relasi Q dan relasi R. Unsur unsur matriks relasi 𝑇 diperoleh dengan menggnakan rumus: fungsi keanggotaan,
𝜇 𝑇 (𝑝 𝑖 , 𝑑) ≔ ⋁[𝜇 𝑄 (𝑝 𝑖 , 𝑠) ∧ 𝜇 𝑅 (𝑠, 𝑑) ],
𝑠∈𝑆 dan fungsi non-keanggotaan,
𝑣 𝑇 (𝑝 𝑖 , 𝑑) ≔ ⋀[𝑣 𝑄 (𝑝 𝑖 , 𝑠) ∨ 𝑣 𝑅 (𝑠, 𝑑)] 𝑠∈𝑆 , ∀𝑝 𝑖 ∈ 𝐷 dan 𝑑 ∈ 𝐷. dengan S adalah himpunan kompetensi yang  dimiliki  mahasiswa,  D  adalah himpunan bidang kajian, dan P adalah himpunan nama mahasiswa.
Suatu  contoh,  untuk  menentukan  nilai keanggotaan mahasiswa dengan inisial MH terhadap bidang kajian A atau
𝜇 𝑇 (𝑝 𝑀𝐻 , 𝐴) = ⋁[𝜇 𝑄 (𝑝 𝑀𝐻 , 𝑠) ∧ 𝜇 𝑅 (𝑠, 𝐴) ]
𝑠∈𝑆 .
Dengan memperhatikan matriks Q dan R, maka diperoleh:
𝜇 𝑇 (𝑝 𝑀𝐻 , 𝐴)
= 𝑚𝑎𝑘𝑠{0,5;  0,5; 0,7; 0,5; 0,5;
0,63; 0,69; 0,5; 0,2; 0,1; 0; 0,4; 0,2;
0,3; 0,2; 0,5; 0,5; 0,6; 0,1; 0; 0,4; 0,2; 0; 0,2; 0,0,2; 0,4; 0,3; 0,2; 0,2} = 0,70.
Dengan  cara  yang  sama,  maka  akan diperoleh  matriks  Matriks 𝑇 = 𝑅𝑜𝑄 sebagaimana tabel T (terlampir). Ctt:  Matriks  Q  dalam  arsip  peneliti, tidak  ditampilkan  pada  artikel  ini karena terbatasnya halaman.
d. Tabel St
Nilai St dihitung dengan menggunakan rumus 𝑆 𝑇 = 𝜇 𝑇 − 𝑣 𝑇 . 𝜋 𝑇 sehingga deperoleh table St  (terlampir).
Dari  Tabel  St  menunjukkan  kesesuaian bidang kajian mahasiswa yang seharusnya menjadi  topik  skripsinya  (nilai  terbesar) seperti  yang  diwarnai  berbeda  di  atas. Contoh:  MH  seharusnya  memilih  bidang kajian D (Komputasi) untuk skripsinya.
Peneliti mendata mahasiswa tentang bidang kajian skripsi yang akan ia pilih  tanpa  menginformasikan  hasil analisis  teoritik  yang  telah  diperoleh sebagaimana  pada  tabel  St  di  atas.  Ini dimaksudkan untuk mengetahui kesesuaian antara hasil analisis teoritik
Tabel 1. Tabel R: Matrik RFI: Matakuliah-Bidang Kajian R Bidang Kajian Mata Kuliah A B C D E F 1 1 0 0.6 0.2 0.6 0.2 0.4 0.5 0.4 0.6 0.4 0.5 2 1 0 0.3 0.7 0.4 0.5 0.2 0.7 0.3 0.6 0.1 0.8 3 0.7 0.3 0.2 0.7 0.4 0.4 0.3 0.6 0.2 0.8 0.1 0.9 4 1 0 0.2 0.8 0.8 0.1 0.4 0.5 0.3 0.6 0.1 0.9 5 1 0 0.5 0.4 0.7 0.3 0.4 0.6 0.4 0.5 0.1 0.9 6 0.9 0.1 0.4 0.6 0.3 0.5 0.1 0.9 0 0.9 0.2 0.9 7 1 0 1 0 1 0.2 0.8 0.3 0.7 0.3 0.7 0.2 8 1 0 0.3 0.7 0.8 0.1 0.2 0.6 0.6 0.2 0.3 0.6 9 0.2 0.7 1 0 0.2 0.8 0.1 0.7 0.1 0.8 0.4 0.5 10 0.1 0.7 1 0 0.1 0.8 0.1 0.7 0.1 0.8 0.4 0.6 11 0 0.9 0.6 0.3 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0.9 0.2 0.8 12 0.4 0.6 0.6 0.4 0.6 0.4 0.5 0.7 0.4 0.6 0.1 0.7 13 0.2 0.7 1 0 0.6 0.4 0.4 0.6 0.4 0.6 0.4 0.6
14 0.3 0.5 1 0.2 0.3 0.6 0.2 0.7 0.1 0.8 0.4 0.6 15
0.2 0.6 1 0 0.6 0.4 0.4 0.6 0.4 0.6 0.5 0.5 16 1 0 0.3 0.8 1 0 0.1 0.8 0 0.9 0 0.9 17 1 0 0.1 0.8 1 0 0.1 0.8 0 0.9 0 0.9
18 0.6 0.4 0.3 0.9 0.8 0.2 0.6 0.4 0 0.8 0.2 0.7 19 0.1 0.7 0.2 0.7 0.3 0.7 0.1 0.8 0.9 0.1 0.1 0.8 20 0 0.9 0 0.9 0.4 0.5 1 0 0.2 0.7 0.1 0.8 21 0.4 0.8 0.3 0.7 0.5 0.5 1 0 0.6 0.4 0.3 0.6 22 0.2 0.6 0.1 0.7 0.4 0.6 0.9 0.1 0.1 0.9 0.2 0.7 23 0 0.9 0.1 0.8 0.4 0.6 0.9 0.1 0.1 0.8 0.2 0.8 24 0.2 0.9 0.1 0.8 0.2 0.7 0.2 0.7 0.9 0.2 0.1 0.8 25 0 0.8 0.1 0.8 0.2 0.7 0.2 0.8 1 0 0.2 0.7 26 0.2 0.7 0.3 0.6 0.3 0.7 0.1 0.8 1 0 0.2 0.8 27 0.4 0.7 0.4 0.7 0.7 0.4 0.2 0.7 0.4 0.5 0.1 0.8 28 0.3 0.7 0.2 0.7 0.3 0.7 0.1 0.8 1 0 0.1 0.9 29 0.2 0.7 0.3 0.6 0.4 0.6 0.4 0.6 0.1 0.8 1 0 30 0.2 0.8 0.4 0.6 0.2 0.7 0.4 0.6 0.1 0.7 1 0
Tabel 2. Tabel T: Mahasiswa-Bidang Kajian T Bidang Kajian Nama A B C D E F MH 0.70 0.30 0.69  0.31  0.69 0.25  0.80  0.13  0.69  0.31 0.69  0.31 RR 0.80 0.13 0.75  0.20  0.80 0.13  0.90  0.10  0.90  0.10 0.75  0.25 IN 0.75 0.20 0.75  0.20  0.75 0.20  0.80  0.10  0.90  0.10 0.88  0.13 MA 0.75 0.25 0.75  0.20  0.70 0.25  0.88  0.13  0.90  0.10 0.75  0.25 AS 0.88 0.13 0.75  0.13  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.06 DL 0.75 0.20 0.75  0.20  0.75 0.20  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 DT 0.75 0.25 0.75  0.25  0.75 0.25  0.75  0.25  0.88  0.13 0.70  0.25 AR 0.75 0.25 0.75  0.25  0.72 0.25  0.80  0.13  0.90  0.10 0.75  0.25 WS 0.75 0.25 0.75  0.20  0.88 0.13  0.90  0.10  0.90  0.10 0.70  0.25 DW 0.94 0.06 0.80  0.10  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.06 MM 0.75 0.20 0.75  0.20  0.75 0.25  0.88  0.13  0.90  0.10 0.88  0.13 S 0.75 0.25 0.75  0.25  0.88 0.13  0.80  0.20  0.75  0.20 0.70  0.25 DK 0.75 0.25 0.70  0.20  0.69 0.25  0.90  0.10  0.90  0.10 0.75  0.25 KM 0.88 0.13 0.70  0.25  0.75 0.20  0.90  0.10  0.88  0.10 0.90  0.06 DK 0.94 0.06 0.80  0.13  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 AR 0.80 0.13 0.80  0.13  0.70 0.20  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 KA 0.80 0.13 0.80  0.13  0.88 0.13  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.06 EK 0.80 0.10 0.80  0.13  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 MN 0.88 0.13 0.75  0.10  0.90 0.10  0.88  0.13  0.88  0.10 0.90  0.00 SE 0.88 0.10 0.80  0.10  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 MD 0.88 0.10 0.80  0.10  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 DA 0.80 0.13 0.80  0.13  0.75 0.20  0.80  0.13  0.90  0.10 0.75  0.20 AlN 0.80 0.13 0.80  0.13  0.75 0.20  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 SI 0.80 0.13 0.80  0.13  0.90 0.10  0.80  0.10  0.90  0.10 0.90  0.06 EP 0.80 0.13 0.80  0.13  0.70 0.20  0.90  0.10  0.90  0.10 0.70  0.20 TH 0.80 0.10 0.80  0.10  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.88  0.13 BS 0.80 0.13 0.80  0.10  0.88 0.13  0.80  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 AS 0.80 0.10 0.80  0.10  0.90 0.10  0.90  0.10  0.88  0.10 0.90  0.06 FA 0.80 0.13 0.80  0.13  0.90 0.10  0.80  0.13  0.80  0.13 0.88  0.13 LR 0.75 0.25 0.80  0.13  0.90 0.10  0.80  0.13  0.90  0.10 0.88  0.13 FN 0.75 0.25 0.75  0.10  0.88 0.13  0.88  0.13  0.90  0.10 0.90  0.06 RC 0.69 0.31 0.70  0.13  0.69 0.31  0.90  0.10  0.88  0.13 0.75  0.25 DK 0.75 0.25 0.70  0.20  0.90 0.10  0.80  0.13  0.90  0.10 0.69  0.31 AA 0.80 0.10 0.80  0.10  0.75 0.20  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.00 IA 0.75 0.20 0.75  0.20  0.90 0.10  0.90  0.10  0.90  0.10 0.90  0.06
Tabel 3. Tabel 𝑆 𝑇 St Bidang Kajian Nama A B C D E F MH 0.688 0.688 0.673 0.791 0.688 0.688 RR 0.791 0.740 0.791 0.900 0.900 0.750 IN 0.740 0.740 0.740 0.790 0.900 0.875 MA 0.750 0.740 0.688 0.875 0.900 0.750 AS 0.875 0.734 0.900 0.900 0.900 0.898 DL 0.740 0.740 0.740 0.900 0.900 0.900 DT 0.750 0.750 0.750 0.750 0.875 0.688 AR 0.750 0.750 0.713 0.791 0.900 0.750 WS 0.750 0.740 0.875 0.900 0.900 0.688 DW 0.938 0.790 0.900 0.900 0.900 0.898 MM 0.740 0.740 0.750 0.875 0.900 0.875 S 0.750 0.750 0.875 0.800 0.740 0.688 DK 0.750 0.680 0.673 0.900 0.900 0.750 KM 0.875 0.688 0.740 0.900 0.873 0.898 DK 0.938 0.791 0.900 0.900 0.900 0.900 AR 0.791 0.791 0.680 0.900 0.900 0.900 KA 0.791 0.791 0.875 0.900 0.900 0.898 EK 0.790 0.791 0.900 0.900 0.900 0.900 MN 0.875 0.735 0.900 0.875 0.873 0.900 SE 0.873 0.790 0.900 0.900 0.900 0.900 MD 0.873 0.790 0.900 0.900 0.900 0.900 DA 0.791 0.791 0.740 0.791 0.900 0.740 AlN 0.791 0.791 0.740 0.900 0.900 0.900 SI 0.791 0.791 0.900 0.790 0.900 0.898 EP 0.791 0.791 0.680 0.900 0.900 0.680 TH 0.790 0.790 0.900 0.900 0.900 0.875 BS 0.791 0.790 0.875 0.790 0.900 0.900 AS 0.790 0.790 0.900 0.900 0.873 0.898 FA 0.791 0.791 0.900 0.791 0.791 0.875 LR 0.750 0.791 0.900 0.791 0.900 0.875 FN 0.750 0.735 0.875 0.875 0.900 0.898 RC 0.688 0.678 0.688 0.900 0.875 0.750 DK 0.750 0.680 0.900 0.791 0.900 0.688 AA 0.790 0.790 0.740 0.900 0.900 0.900 IA 0.740 0.740 0.900 0.900 0.900 0.898
dengan  pilihan  mahasiswa.  Setelah peneliti  bandingkan,  diperoleh  hasil bahwa  hanya  ada  13  mahasiswa  atau hanya 43,3% yang pilihan topik skripsinya sesuai  dengan  kompetensinya  berdasar analisis RFI. Sebanyak 17 mahasiswa atau 56,7%  pilihan  topik  skripsinya  tidak sesuai dengan kompetensinya.
Berdasarkan  data  wawancara  pada beberapa  mahasiswa  diperoleh  informasi bahwa hal-hal yang menjadi pertimbangan dalam  memilih  topik  skripsi  disamping kompetensi mahasiswa yang bersangkutan adalah faktor dosen
(kedekatan dengan dosen, faktor personal misalkan  kesabaran,  sikap  dosen).  Pada beberapa  anak,  faktor  dosen  justru menjadi pertimbangan utama.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  adalah hanya  43,3%  dari  35  mahasiswa  Prodi Matematika  yang  pilihan  bidang  kajian skripsinya sesuai  dengan kompetensinya, sedangkan  56,7%  persen  tidak  sesuai. Angka ketidaksesuaian
tersebut merupakan  angka  yang  sangat  tinggi. Salah  satu  penyebab  ketidaksesuaian  itu adalah  karena  mahasiswa  memilih  dosen berdasarkan faktor lain (kedekatan dengan dosen,  kesabaran,  sikap  dosen),  tidak menyesuaikan  dengan  kompetensi  yang dimiliki dosen.
Saran dari hasil penelitian ini adalah agar  pengelola  program  studi  untuk memberikan informasi tentang pentingnya pemilihan topik skripsi berdasar kompetensi yang dimiliki mahasiswa agar dapat menyelesaikan skripsi dengan baik. Disamping  itu  juga  perlu  diinformasikan secara  detail  tentang  kompetensi  utama dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
Allah  Kamel,  A.  A.  E.  badie  A.,  &  El- Mougi, F. A. E. S. Z. (2020). A Fuzzy
Decision  Support  System  for Diagnosis of Some Liver Diseases in Educational  Medical  Institutions. International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems , 20 (4), 358 – 368.
https://doi.org/10.5391/IJFIS.2020.2 0.4.358 De,  S.  K.,  Biswas,  R.,  &  Roy,  A.  R. (2001). An application
of intuitionistic  fuzzy  sets  in  medical diagnosis. Fuzzy  Sets  and  Systems , 117 (2),
209 – 213.
https://doi.org/10.1016/S0165- 0114(98)00235-8 Gandhimathi, T. (2018). An application of intuitionistic  fuzzy  soft  matrix  in medical  diagnosis. Journal  of Computational  and  Theoretical Nanoscience , 15 (3), 781 – 784. https://doi.org/10.1166/jctn.2018.71
59
Mao,  J.,  Yao,  D.,  &  Wang,  C.  (2013). Group  decision  making  methods based  on  intuitionistic  fuzzy  soft matrices. Applied  Mathematical
Modelling , 37 (9), 6425 – 6436.
https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.0 1.015
Muthuraj,  R.,  &  Yamuna,  S.  (2021). Application  of  intuitionistic  multi- fuzzy  set  in  crop  selection. Malaya Journal  of  Matematik , 9 (1),  190 – 194. https://doi.org/10.26637/mjm0901/0 032
Rezaei,  K.,  &  Rezaei,  H.  (2020).  New distance and similarity measures for hesitant  fuzzy  sets  and  their application in hierarchical clustering. Journal  of  Intelligent  and  Fuzzy Systems ,
39 (3), 4349 – 4360.
https://doi.org/10.3233/JIFS-200364 Rojas, J. A., Espitia, H. E., & Bejarano, L. A.  (2021).  Design  and  optimization of a fuzzy logic system for academic performance  prediction. Symmetry , 13 (1), 1 – 20. https://doi.org/10.3390/sym1301013
3
Samuel,  A.,  Sciences,  M.  B.-A.  M.,  & 2012,    undefined.  (2012).  Fuzzy max-min  composition  technique  in medical  diagnosis. M-Hikari.Com , 6 (35), 1741 – 1746. http://m- hikari.com/ams/ams-2012/ams-33- 36-2012/samuelAMS33-36-
2012.pdf Sivanandam, S. N., Sumathi, S., & Deepa,
S.  N.  (2007).  Introduction  to  fuzzy logic using MATLAB. In
Introduction  to  Fuzzy  Logic  using MATLAB . https://doi.org/10.1007/978-3-540- 35781-0 Song,  Y.,  Wang,  X.,  Lei,  L.,  &  Xue,  A. (2014).  A  New  similarity  measure between intuitionistic fuzzy sets and its application to pattern recognition. Abstract and Applied Analysis , 2014 . https://doi.org/10.1155/2014/384241 Sundari, P. G., Thiruveni, P., & Ali, A. M. (2015).  Application  of  Intuitionistic Fuzzy  Sets  In  Decision  Making
Problem  Using  Revised  Max-Min Composition Technique. Academia.Edu , 01 , 30 – 33. https://www.academia.edu/downloa d/60131455/Application_of_Intuitio nistic_Fuzzy_Sets_In_Decision2019 0727-130465-m12tob.pdf Thao, N. X., Ali, M., & Smarandache, F. (2019).  An  intuitionistic  fuzzy clustering algorithm based on a new correlation coefficient
with application  in  medical  diagnosis. Journal  of  Intelligent  and  Fuzzy Systems , 36 (1), 189 – 198. https://doi.org/10.3233/JIFS-181084 Unesa. (2016). Buku Pedoman
Universitas Negeri Surabaya . Unesa University Press.
Yang,  J.,  Tang,  X.,  &  Yang,  S.  (2018). Novel  correlation  coefficients  for hesitant  fuzzy  sets  and  their applications to supplier selection and medical  diagnosis. Journal  of Intelligent and Fuzzy Systems , 35 (6), 6427 – 6441. https://doi.org/10.3233/JIFS-181393