## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Fuzzy TOPSIS
Dyah Herawatie 1) , Eto Wuryanto 2)
1) Departemen Teknik, Fakultas Vokasi, Universitas Airlangga Kampus B, Jl. Srikana 65, Surabaya
1) dyah-herawatie@fst.unair.ac.id
1,2) Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Kampus C, Jl. Mulyorejo, Surabaya
2) eto-w@fst.unair.ac.id
Abstrak—Pemilihan  mahasiswa  berprestasi  adalah  kegiatan  untuk  memilih  dan  memberikan  penghargaan kepada  siswa  yang  mencapai  kinerja  tinggi  dalam  kurikuler,  ko-kurikuler,  maupun  ekstrakurikuler. Kegiatan  ini  dilaksanakan  secara  berjenjang  mulai  dari  tingkat  program  studi,  departemen,  fakultas, perguruan  tinggi,  hingga  di  tingkat  nasional.  Mawapres  secara  langsung  atau  tidak  langsung  dapat mengangkat  martabat  mahasiswa  dan  perguruan  tingginya.  Dalam  proses  seleksinya  melibatkan pertimbangan  atau  kriteria  yang  sifatnya  crisp  :  IPK,  karya  ilmiah,  prestasi  unggulan  dan  kemampuan bahasa  Inggris.  Tetapi  dalam  kenyataannya  kriteria  tersebut  ada  yang  bersifat  fuzzy,    dengan  demikian memungkinkan  adanya  kriteria  bersifat  campuran  antara  crisp  dan  fuzzy  sehingga  timbul  kesulitan  dalam melakukan  pengurutan.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan dengan  multi  kriteria.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  membangun  sistem  pengambilan keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Fakultas  Vokasi  Universitas  Airlangga.  Dari  aplikasi  ini  bisa diperoleh  hasil  perangkingan selain  dengan  metode standard  (sesuai  pedoman Dikti), juga ditampilkan  hasil perangkingan  dengan  metode  TOPSIS,  dan  Fuzzy  TOPSIS.    Dengan  beberapa  alternatif  perangkingan, diharapkan  dapat  memberi  masukan  buat  pimpinan  fakultas  sebelum  melakukan  pengambilan  keputusan. Dari 10 kandidat yang mengikuti seleksi pada tahun 2016, menunjukkan bahwa dengan menggunakan ketiga metode  memberikan  hasil  yang  berbeda  untuk  beberapa  rangking.  Sedangkan  beberapa  rangking  yang  lain sama.  Terjadinya  perbedaan  ini  disebabkan  karena  nilai  dari  beberapa  kriteria  dari  kandidat  berdekatan. Adanya  perbedaan  hasil  perangkingan,  saat  memberikan  masukan  kepada  pimpinan  fakultas  sebagai  dasar pengambilan keputusan.

## Kata Kunci— Fuzzy TOPSIS,  Pemilihan Mahasiswa Vokasi Berprestasi , Sistem Pendukung Keputusan
Abstract— Achievement student election is an activity to select and provide awards to students who reached high performance in curricular, co-curricular, and extracurricular. This activity is carried out gradually from the level of  the  study  program,  department,  faculty,  university,  up  to  the  national  level.  Achievement  Student  election directly or indirectly can raise the dignity of the students and the university. In the process of  selection involves crisp consideration or criteria: GPA, scientific work, achievement seeded and English. Actually, there are one or more fuzzy criteria in this case. Since there are many criteria that is a mix between crisp and fuzzy cause difficulty in  sorting  process  so  that  it  becomes  an  interesting  problem.  To  solve  the  problem,  we  need  a  decision  support system  with  multi-criteria.  This  research  aims  to  design  and  build  a  decision  support  system  in  achievement Student  election  at  the  Vocational  Faculty  of  Airlangga  University.  From  this  application  can  be  obtained  the results of rank as an alternative to the standard method  (according to the guidelines of Higher Education), also display a resulted rank from both TOPSIS method and Fuzzy TOPSIS. With some alternatives, rank can provide an  important  information  for  faculty  leaders  before  making  a  decision.  In  2016,  the  output  of  selection  to  10 candidates shows that by using the three methods gave different results for some rank. There were differences are due  to  the  value  of  some  of  the  criteria  of  the  adjacent  candidate.  The  distinction  of  obtained  rank  can  be  a consideration to the faculty leaders in decision making.
Keywords— Achievement Student Election, Vocational Faculty of Airlangga University, Fuzzy TOPSIS Article history:
Received 7 December 2016; Received in revised form 7 September 2017; Accepted 7 September 2017; Available online 28 October 2017
I. PENDAHULUAN
Pemilihan Mahasiswa Berprestasi (Mawapres)  merupakan  kegiatan  rutin  yang dilakukan  setiap  tahun  oleh  Dikti  sejak  tahun 2004.  Kegiatan  Mawapres  merupakan  kegiatan untuk  memilih  dan  memberikan  penghargaan
kepada  mahasiswa  yang  berhasil  mencapai prestasi  tinggi,  baik  kurikuler,  kokurikuler, maupun  ekstrakurikuler.  Dengan  kegiatan  ini, mahasiswa  diharapkan  tidak  hanya  menekuni ilmu  dalam  bidangnya  saja,  tetapi  juga beraktivitas  untuk  mengembangkan  softskill-
nya.  Karena  di  dalam  era  persaingan  bebas, dibutuhkan  lulusan  yang  memiliki  kemampuan hard  skills  dan  soft  skills  yang  seimbang.  Oleh karena itu, di setiap perguruan tinggi (PT) perlu diidentifikasi mahasiswa yang dapat melakukan keduanya  dan  diberikan  penghargaan  sebagai mahasiswa  yang  berprestasi,  yakni  dengan melakukan seleksi mawapres di tingkat PT.
Prosedur  Pemilihan  Mawapres  dilaksanakan secara  berjenjang  mulai  dari  tingkat  program studi,  departemen,  fakultas,  PT,  hingga  di nasional.    Kegiatan  Mawapres  diselenggarakan dalam dua kelompok pemilihan, yaitu
Mawapres  Program  Sarjana  dan  Diploma.
Berdasarkan  pedoman  dari  Dikti  (BELMAWA RISTEKDIKTI, 2016), perbedaan
penyelenggaraan terutama pada prosedur pemilihan dan atau cara penilaiannya.
Fakultas  Vokasi  merupakan  fakultas  yang ke-14 di Universitas Airlangga. Sebagai fakultas baru,  Fakultas  Vokasi  mengelola  seluruh program  studi  diploma  yang  ada  di  Universitas Airlangga.  Saat  ini  Fakultas  mengelola  tujuh belas  (17)  Program  Studi  D-3,  dan  tiga  (3) Program Studi  D-4. Mulai tahun 2015, Fakultas Vokasi mengadakan kegiatan pemilihan Mawapres.    Di  dalam  pelaksanaannya,  fakultas telah  mengikuti  prosedur  yang  dikeluarkan Dikti.  Dalam  proses  pengelolaan  penilaiannya saat ini masih menggunakan excel.
Untuk  memilih  mahasiswa  berprestasi, fakultas  harus  melakukannya  secara  hati-hati. Jika  tidak,  bisa  menyebabkan  kekeliruan  dalam memilih  mahasiswa  yang  mempunyai  potensi tinggi untuk menang di tingkat nasional. Akibat yang  lain  adalah    bisa  merugikan  fakultas  dan univeritas. Karena dengan dipilihnya mahasiswa terbaik  di  tingkat  Fakultas,  dan  mendapat persetujuan  dari  Universitas,  kandidat  terbaik akan dikirim untuk bersaing di tingkat nasional.
Dalam  penelitian  sebelumnya  (Herawatie  & Wuryanto,  2016),  dilakukan  perangkingan dengan  menggunakan  TOPSIS  (Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution).  Metode  TOPSIS  banyak  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  yang  terkait dengan  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Dijelaskan beberapa keunggulan dari TOPSIS,  antara  lain:  konsepnya  sederhana  dan mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam bentuk  matematis  sederhana  (Hung  &  Chen, 2009).  Metode  ini  didasarkan  pada  konsep  di mana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang dari solusi ideal negatif.
Dalam  penelitian  tersebut  (Herawatie  & Wuryanto,  2016)  digunakan  data  sepuluh  (10)
mahasiswa. Jika dibandingkan hasil perangkingan  antara  metode  TOPSIS  dengan rumus  standard  (skor  masing-masing  kriteria dikalikan  bobotnya),  perhitungan  menunjukkan bahwa  metode  TOPSIS  memberikan  hasil  yang sama  untuk  rangking  1  sampai  6,  dan  rangking 10. Perbedaan terjadi pada rangking 7, 8, 9. Hal ini  disebabkan  karena  skor  nilai  ketiga  posisi tersebut berdekatan.
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  Fuzzy TOPSIS  untuk  perangkingan.  Digunakannya logika Fuzzy untuk  merepresentasikan ketidak- pastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan  informasi,  dan  kebenaran  parsial. Beberapa  metode  lain  yang  bisa  digunakan untuk data yang bersifat fuzzy antara lain Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP), dan Fuzzy Simple Adaptive Weghting Method (Fuzzy SAW).  perbandingan  antara  Fuzzy  AHP  dan Fuzzy  TOPSIS,  membuktikan  bahwa  hasil perangkingan untuk kedua metode menunjukkan  hasil  yang  relatif  sama  (Alavi  & Alinajed-Rokny,  2011).  Tetapi  dalam  beberapa hal,  Fuzzy  TOPSIS  mempunyai  keunggulan. Keunggulan  tersebut  antara  lain  Fuzzy  AHP membutuhkan perhitungan yang lebih kompleks.  Kedua  metode  juga  terbukti  bisa mengadopsi variabel linguistik.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  beberapa peneliti juga menggunakan fuzzy TOPSIS untuk diaplikasikan  dalam  kasus  yang  berbeda.  (Chu & Lin, 2003) menerapkan Fuzzy TOPSIS untuk pemilihan  robot.  (Uyun  &  Riadi,  2011), menggunakan  Fuzzy  TOPSIS  untuk  seleksi mahasiswa  penerima  beasiswa.  Sedangkan (Wimatsari,  Ketut,  &  Putu,  2013),  melakukan modifikasi Fuzzy TOPSIS dan menerapkan pada kasus  yang  sama.  (Azizi,  A.  Aikhuele,  &  Fathi S.  Souleman,  2015),  menggunakan  Fuzzy TOPSIS  untuk    pemilihan  supplier  otomotif. (Liao  &  Kao,  2011)  mengintegrasikam  Fuzzy TOPSIS dengan Multi-Choice Goal Programming (MCGP) untuk pemilihan supplier.  (Kabir  &  Hasin,  2012)  menggunakan TOPSIS  dan  Fuzzy  TOPSIS  untuk  memilih kuaitas  layanan  travel  di  Bangladesh,  dan kemudian membandingkan hasilnya.
Bedasarkan  permasalahan  di  atas,  Fakultas Vokasi  memerlukan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan untuk  kegiatan pemilihan Mawapres. Untuk  itu  akan  dibuat  aplikasi,  yang  dapat mempermudah  penilaian  juri.  Dalam  aplikasi ini,  sistem  penilaiannya  akan  mengadopsi aturan-aturan  yang  ada  di  Dikti.  Untuk penentuan  kandidat  terbaik,  di  dalam  aplikasi selain  ditampilkan  rangking  berdasarkan  rumus standard,  juga  ditampilkan  hasil  perangkingan dengan  menggunakan  metode  TOPSIS,  dan Fuzzy  TOPSIS.  Untuk  metode  Fuzzy  TOPSIS, akan  digunakan  beberapa  kriteria  yang  bersifat
campuran  antara  crisp  dan  fuzzy.  Dengan beberapa  alternatif  perangkingan,  diharapkan dapat memberi masukan buat pimpinan Fakultas sebelum melakukan pengambilan keputusan.

## II. M ETODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  penyelesaian  masalah  adalah sebagai berikut :

## A. Analisis Aturan
Menganalisis aturan-aturan penilaian dengan mengacu  pada  pedoman  pemilihan  mawapres program diploma yang dikeluarkan oleh DIKTI. Adapun  kriteria  pemilihannya    terdiri  atas  lima unsur,  yaitu  :  IP  Kumulatif,  Karya  tulis, Pencapaian prestasi yang diunggulkan, Kemampuan  berbahasa  Inggris  atau  berbahasa lain  yang  menjadi  bahasa  resmi  PBB,  dan Kepribadian.
Untuk  pemilihan  Mawapres  Diploma,  maka bidang  penilaian  dibatasi  pada  rumpun  ilmu terapan,  yang  dibagi  menjadi  bidang  Rekayasa dan bidang Non Rekayasa.

## B. Penerapan metode fuzzy TOPSIS
Menerapkan  metode  Fuzzy  TOPSIS  untuk menyelesaikan  masalah  pemilihan  Mawapres. Langkah-langkah  analisis  menggunakan  fuzzy TOPSIS menurut (Awasthi, Chauhan, & Goyal, 2011)  dan  (Chen,  Lin,  &  Huang,  2006),  adalah sebagai berikut:
Menentukan  nilai  kriteria  untuk  setiap alternatif  kandidat,  dan  sifat  masing-masing kriteria apakah termasuk crisp atau fuzzy
T ABEL 1. N ILAI V ARIABEL L INGUISTIK UNTUK B OBOT Variabel Linguistik Fungsi Keanggotaan Sangat Tidak Penting (STP) Tidak Penting (TP) Cukup Tidak Penting (CTP) Cukup (C) Cukup Penting (CP) Penting (P) Sangat Penting (SP) (0, 0, 0,1, 0,2) (0.1, 0,2, 0,2, 0,3) (0.2, 0,3, 0,4, 0,5) (0.4, 0,5, 0,5, 0,6) (0.5, 0,6, 0,7, 0,8)
(0.7, 0.8, 0.8, 0,9)
(0.8, 0.9, 1, 1)
T ABEL 2. N ILAI V ARIABEL L INGUISTIK UNTUK R ATING Variabel Linguistik Fungsi Keanggotaan Sangat Tidak Baik (STB) Tidak Baik (TB) Cukup Tidak Baik (CTB) Cukup (C) Cukup Baik (CB) Baik (B) Sangat Baik (SB) (0, 0, 0,1, 0,2) (0.1, 0,2, 0,2, 0,3) (0.2, 0,3, 0,4, 0,5)
(0.4, 0,5, 0,6, 0,7)
(0.5, 0,6, 0,7, 0,8) (0.7, 0.8, 0.8, 0,9) (0.8, 0.9, 1, 1)
Dalam  kriteria  yang  bersifat  fuzzy  akan ditentukan variabel linguistik yang sesuai untuk bobot  kriteria  dan  rating  linguistik  untuk
alternatif  kandidat.  Dalam  penelitian  ini  nilai variabel lingustik  diekspresikan dalam bilangan fuzzy  trapesoid  positif.  Variabel  lingustik  yang digunakan  untuk  bobot  kriteria  dapat  dilihat pada  tabel  1.  Sedangkan  untuk  rating  dapat dilihat pada tabel 2. (Liao & Kao, 2011).
Menghitung  Aggregate  Fuzzy  Rating  untuk kriteria  dan  alternative.  Menghitung  Matriks Keputusan. Menghitung  matriks keputusan ter- normalisasi.  Menghitung  matriks  keputusan normalisasi  terbobot.  Menghitung  nilai    fuzzy solusi  ideal  positif  A + dan  fuzzy  solusi  ideal negatif  A - . Menghitung  jarak  antara  nilai  pada setiap  alternatif  dengan  Fuzzy  Positive  Ideal Solution  (  FPIS)    dan  Fuzzy  Negative  Ideal Solution  (FNIS).  Menghitung  nilai  closeness coefficient    (CC i )  untuk  setiap  alternatif. Merangking  alternatif,  berdasarkan  nilai  CC i, . Alternatif  yang  memiliki  nilai  CC i tertinggi merupakan pilihan lokasi terbaik.

## C. Membandingkan hasil perangkingan
Membandingkan  hasil  perangkingan  yang diperoleh dengan perhitungan standard, TOPSIS, dan Fuzzy TOPSIS.

## D. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  yang  dibuat adalah:  System  Flow  Chart  atau  Diagram  Alir, yaitu  diagram  yang  menggambarkan  aliran proses  dari  suatu  sistem.  Dan  Perancangan database  secara  logika  Conceptual  Data  Model (CDM).

## E. Implementasi Sistem
Sistem  akan  diimplementasikan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  dan database yang digunakan adalah MySQL.

## F. Evaluasi Sistem
Evaluasi  sistem  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  kepuasan  user  terhadap fitur yang  terdapat  dalam  sistem  serta memastikan  hasil  yang  dikeluarkan  oleh. Aplikasi sesuai dengan yang diharapkan.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pemilihan  berprestasi  di  Fakultas Vokasi  telah  dilaksanakan  pada  tanggal  27 Agustus  2016.  Dari  pendaftaran  yang  dibuka sejak  bulan  Juli  2016,  mahasiswa  yang mendaftar  sebanyak  13  orang.  Dari  13 mahasiswa  yang  mendaftar,  sebanyak  10  orang yang  mengikuti  proses  seleksi.  Sedangkan  3 mahasiswa  yang  lain,  tidak  mengikuti  proses seleksi dengan alasan kesibukan yang tidak bisa ditinggalkan.
Dalam  proses  pelaksanaannya  Fakultas Vokasi  mengadopsi  prosedur  yang  digunakan pada  proses  seleksi  di  tingkat  nasional,  seperti yang  tertuang  di buku pedoman  Dikti
T ABEL 5. V EKTOR BOBOT IPK KTI PKYD KBI w 0,01 0,2 0,2 0.3 0.2 0.3 0.4 0.5 0.2 0.3 0.4 0.5 0.1 0.2 0.2 0.3
T ABEL 6. M ATRIKS K EPUTUSAN F UZZY T ERNORMALISASI
IPK KTI PKYD KBI A 1.00 1.00 1.00 1.00 0.40 0.50 0.50 0.60 0.10 0.20 0.20 0.30 0.50 0.60 0.70 0.80 B 0.98 0.98 0.98 0.98 0.40 0.50 0.50 0.60 0.20 0.30 0.40 0.50 0.50 0.60 0.70 0.80 C 0.87 0.87 0.87 0.87 0.80 0.90 1.00 1.00 0.50 0.60 0.70 0.80 0.80 0.90 1.00 1.00 D 0.92 0.92 0.92 0.92 0.40 0.50 0.50 0.60 0.40 0.50 0.50 0.60 0.10 0.20 0.20 0.30 E 0.93 0.93 0.93 0.93 0.50 0.60 0.70 0.80 0.40 0.50 0.50 0.60 0.70 0.80 0.80 0.90 F 0.92 0.92 0.92 0.92 0.50 0.60 0.70 0.80 0.20 0.30 0.40 0.50 0.10 0.20 0.20 0.30 G 0.93 0.93 0.93 0.93 0.80 0.90 1.00 1.00 0.80 0.90 1.00 1.00 0.50 0.60 0.70 0.80 H 0.93 0.93 0.93 0.93 0.50 0.60 0.70 0.80 0.10 0.20 0.20 0.30 0.40 0.50 0.50 0.60 I 0.90 0.90 0.90 0.90 0.70 0.80 0.80 0.90 0.80 0.90 1.00 1.00 0.80 0.90 1.00 1.00 J 0.92 0.92 0.92 0.92 0.70 0.80 0.80 0.90 0.80 0.90 1.00 1.00 0.40 0.50 0.50 0.60
(BELMAWA  RISTEKDIKTI,  2016).  Penilaian dilakukan  dalam    dua    tahap,    yaitu  penilaian awal  (desk  evaluation)  dan  penilaian  akhir (presentasi  dan  wawancara).  Unsur-unsur  yang dinilai adalah:  Karya tulis (40% naskah/tulisan, 60%  presentasi),  Prestasi  /kemampuan  yang diunggulkan ( 40% dokumen, 60%
wawancara),  Bahasa  Inggris/asing  (  40% Ringkasan,    60%  Presentasi  dan  Diskusi),  dan Kepribadian.
Berdasarkan  hasil  seleksi  diperoleh  data seperti  pada  Tabel  3.    Nilai  mahasiswa  untuk keempat  kriteria  ini  diubah  menjadi  skala  100. Selanjutnya  masing-masing  nilai  untuk  setiap kriteria  dikalikan  dengan  bobotnya  untuk menentukan nilai total yang diperoleh mahasiswa. Nilai total tertinggi akan menentukan Mawapres terbaik.
T ABEL 3. N ILAI  MAHASISWA UNTUK TIAP KRITERIA Mahasiswa Kriteria IPK KTI PKYD KBI A 96,00 62,79 45,96 74,50 B 94,00 65,72 50,09 77,40 C 83,50 100 79,00 94,40 D 88,50 63,86 68,01 46.00 E 89,75 75,24 60,61 82,25 F 88,75 71,86 53,58 45,67 G 89,00 94,81 100 79,45 H 89,25 78,57 43,40 62,21 I 86,25 87,73 91,12 100 J 88,25 82,57 91,08 64,50 Keterangan: IPK = Indeks Prestasi Kumulatif
KTI = Karya Tulis Ilmiah KBI = Kemampuan Bahasa Inggris PKYD = Prestasi/Kemampuan yang diunggulkan
Adapun  bobot  masing-masing  kriteria adalah  sebagai  berikut  :  IPK,  dengan  bobot 20%;  Karya  tulis  yang  terdiri  atas  nilai  tulisan
dan presentasi, dengan bobot 35%;
Prestasi/Kemampuan yang diunggulkan,
dengan bobot 25%; dan Bahasa Inggris, dengan bobot 20%.
Dalam  menyelesaikan  masalah  pemilihan Mawapres  dengan  metode  Fuzzy  TOPSIS, langkah  pertama yang  dilakukan  adalah menentukan  di  antara  kriteria-kriteria  yang digunakan  bersifat  crisp  atau  fuzzy.    Pada penelitian  ini  kriteria  IPK  dianggap  bilangan crisp,  sedangkan  kriteria  yang  lain    dianggap bilangan  fuzzy  (KTI,  PKYD,  dan  KBI). Langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  data hasil  penilaian  pada  Tabel  3  menjadi  variabel linguistik.  Nilai  variabel  linguistik  dinyatakan dalam  bilangan  fuzzy  trapezoidal.  Dengan menggunakan    Tabel    2,    nilai  kesepuluh  calon peserta yang ada pada Tabel 3 dengan 4 kriteria (3 bersifat fuzzy dan 1 bersifat crisp), diubah ke dalam  nilai  variabel  linguistik.  Matriks  data nilai yang baru bisa dilihat pada Tabel 4.  Bobot setiap kriteria  yang telah ditentukan besarannya juga  diubah  menjadi  variabel  linguistik.  Bobot tersebut  diubah  menjadi  vektor  bobot  w berdasarkan  Tabel  1  dan  hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 5.
T ABEL 4. N ILAI VARIABEL LINGUISTIK Mahasiswa Kriteria IPK KTI  PKYD KBI A 96,00 C TB CB B 94,00 C CTB CB C 83,50 SB CB SB D 88,50 C C TB E 89,75 CB C B F 88,75 CB CTB TB G 89,00 SB SB CB H 89,25 CB TB CB I 86,25 B SB SB J 88,25 B SB C
T ABEL 7. M ATRIKS K EPUTUSAN F UZZY T ERNORMALISASI DAN TERBOBOTI
IPK KTI PKYD KBI A 0.10 0.20 0.20 0.30 0.08 0.15 0.20 0.30 0.02 0.06 0.08 0.15 0.05 0.12 0.14 0.24 B 0.10 0.20 0.20 0.29 0.08 0.15 0.20 0.30 0.04 0.09 0.16 0.25 0.05 0.12 0.14 0.24 C 0.09 0.17 0.17 0.26 0.16 0.27 0.40 0.50 0.10 0.18 0.28 0.40 0.08 0.18 0.20 0.30 D 0.09 0.18 0.18 0.28 0.08 0.15 0.20 0.30 0.08 0.15 0.20 0.30 0.01 0.04 0.04 0.09 E 0.09 0.19 0.19 0.28 0.10 0.18 0.28 0.40 0.08 0.15 0.20 0.30 0.07 0.16 0.16 0.27 F 0.09 0.18 0.18 0.28 0.10 0.18 0.28 0.40 0.04 0.09 0.16 0.25 0.01 0.04 0.04 0.09 G 0.09 0.19 0.19 0.28 0.16 0.27 0.40 0.50 0.16 0.27 0.40 0.50 0.05 0.12 0.14 0.24 H 0.09 0.19 0.19 0.28 0.10 0.18 0.28 0.40 0.02 0.06 0.08 0.15 0.04 0.10 0.10 0.18 I 0.09 0.18 0.18 0.27 0.14 0.24 0.32 0.45 0.16 0.27 0.40 0.50 0.08 0.18 0.20 0.30 J 0.09 0.18 0.18 0.28 0.14 0.24 0.32 0.45 0.16 0.27 0.40 0.50 0.04 0.10 0.10 0.18
Selanjutnya  untuk  mendapatkan  matriks keputusan fuzzy ternormalisasi ditentukan dengan  cara  :  Jika  nilai  kriterianya  berupa bilangan/numeric,  maka  perlu  dilihat  kriteria tersebut bersifat benefit atau cost dan perhitungan dapat dilakukan dengan menggunakan  rumus  yang  sesuai.Jika  nilai kriterianya  berupa  variabel  linguistik,  maka mengkonversi  nilai  variabel  linguistik  di  Tabel 4  ke  dalam  bilangan  fuzzy  trapezoidal  yang tertera  di  Tabel  2.  Hasilnya  dapat  dilihat  di Tabel 6.

## Untuk  mendapatkan  Matriks  Keputusan
Fuzzy  Ternormalisasi  yang  terboboti  dilakukan dengan cara mengalikan setiap elemen baris dari Matriks  Keputusan  Fuzzy  Ternormalisasi  yang bersesuaian dengan vektor  bobot. Hasilnya bisa dilihat pada Tabel 7.
T ABEL 8. M ATRIKS M IPK KTI PKYD KBI A 0.20 0.18 0.08 0.14 B 0.20 0.18 0.14 0.14 C 0.17 0.33 0.24 0.19 D 0.18 0.18 0.18 0.05 E 0.19 0.24 0.18 0.17 F 0.18 0.24 0.14 0.05 G 0.19 0.33 0.33 0.14 H 0.19 0.24 0.08 0.11 I 0.18 0.29 0.33 0.19 J 0.18 0.29 0.33 0.11
Dalam penghitungan nilai  fuzzy solusi ideal positif  A + dan  fuzzy  solusi  ideal  negatif  A - diperlukan  matriks  M  yang  digunakan  untuk menentukan  nilai  A + dan  A - .  Jika  kriterianya bersifat  benefit  maka  letak  nilai  maksimum  di kolom  kriteria  tersebut  akan  menjadi  nilai  A + dan  letak  nilai  minimum  di  kolom  kriteria tersebut    akan  menjadi  nilai  A - .  Sementara  jika kriterianya  bersifat  cost  maka  letak  nilai minimum  di  kolom  kriteria  tersebut  akan menjadi  nilai  A + dan  letak  nilai  maksimum  di kolom  kriteria  tersebut    akan  menjadi  nilai  A - . Matriks  M  selengkapnya  dapat  dilihat  di  Tabel 8.
Untuk  menentukan  Nilai    fuzzy  solusi  ideal positif  A + dan  fuzzy  solusi  ideal  negatif  A - dilakukan  seperti  berikut.  Misal  untuk  kriteria IPK  yang  bersifat  benefit  nilai  maksimum  = 0.20  dan  minimum  =  0.17  maka  letak  nilai maksimumnya  berada  di  baris  pertama  maka nilai  yang  berada  di  baris  A  dan  kolom  IPK menjadi  nilai  A + dan  letak  nilai  minimum terletak  di  baris  ketiga  maka  nilai  yang  berada di baris C dan kolom IPK menjadi nilai A - . Nilai fuzzy  solusi  ideal  positif  dan  negatifnya    bisa dilihat pada Tabel 9.
T ABEL 9. N ILAI  FUZZY SOLUSI IDEAL POSITIF A + DAN FUZZY SOLUSI IDEAL NEGATIF A - IPK A + 0.10 0.20 0.20 0.30 A - 0.09 0.17 0.17 0.26 KTI A + 0.16 0.27 0.40 0.50 A - 0.08 0.15 0.20 0.30 PKYD A + 0.16 0.27 0.40 0.50 A - 0.02 0.06 0.08 0.15 KBI A + 0.08 0.18 0.20 0.30 A - 0.01 0.04 0.04 0.09
Tahap  berikutnya  adalah  Menghitung  jarak antara nilai pada  setiap alternatif dengan Fuzzy Positive  Ideal  Solution  (FPIS)  dan  Fuzzy Negative  Ideal  Solution  (FNIS)  yang  masing- masing  hasilnya  dapat  dilihat  di  Tabel  10  dan Tabel 11.
T ABEL 10. N ILAI JARAK ANTARA NILAI PADA  SETIAP ALTERNATIF DENGAN F UZZY P OSITIVE I DEAL S OLUTION IPK KTI PKYD KBI A 0.00 0.33 1.00 0.20 B 0.02 0.33 0.55 0.20 C 0.14 0.00 0.00 0.00 D 0.08 0.33 0.33 0.93 E 0.07 0.00 0.33 0.10 F 0.08 0.00 0.55 0.93 G 0.08 0.00 0.00 0.20 H 0.07 0.00 1.00 0.44 I 0.11 0.00 0.00 0.00 J 0.08 0.00 0.00 0.44
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence,  2017,  3 (2), 92-100
Gambar 1. Flowchart SPK Pemilihan Mawapres
T ABEL 11. N ILAI JARAK ANTARA NILAI PADA  SETIAP ALTERNATIF DENGAN F UZZY NEGATIVE I DEAL S OLUTION IPK KTI PKYD KBI A 0.14 0.00 0.00 0.67 B 0.12 0.00 0.08 0.67 C 0.00 0.33 0.67 0.93 D 0.06 0.00 0.50 0.00 E 0.07 0.00 0.50 0.86 F 0.06 0.00 0.08 0.00 G 0.06 0.33 1.00 0.67 H 0.07 0.00 0.00 0.55 I 0.03 0.20 1.00 0.93 J 0.06 0.20 1.00 0.55
Sebelum  melakukan  perangkingan  terlebih dahulu  dilakukan  penghitungan  nilai  closeness coefficient    (CC i )  untuk  setiap  alternatif  yang hasilnya diperlihatkan di Tabel 12.
Tahap  terakhir  adalah  mengurutkan  atau merangking  alternatif  berdasarkan  nilai  CC i di
Tabel  12.  Rangking  1  adalah  kandidat mahasiswa  yang  memiliki  nilai  CC i tertinggi, rangking  2  adalah  tertinggi  berikutnya,  dan seterusnya.  Jika  hasil  perangkingan  dengan menggunakan metode Fuzzy TOPSIS dibandingkan  dengan  dua  metode  sebelumnya standard  dan  TOPSIS  (Herawatie  &  Wuryanto, 2016), hasilnya bisa dilihat  pada Tabel 12.
Dengan  melihat  hasil  perangkingan  Fuzzy TOPSIS,  Terdapat  perbedaan  hasil  pengurutan atau  perangkingan  yang  signifikan.  Jika  dilihat hasil  perangkingan  dengan  metode  fuzzy TOPSIS, yang menjadi rangking 1 adalah mhs I, yang  dengan  menggunakan  metode  standard dan TOPSIS berada di urutan ke 2.  Mahasiswa C, G, I, secara berbeda berada di rangking 1, 2, dan  3.  Hasil  yang  berbeda  juga  terjadi  pada mahasiswa  A,  D,  dan  H,  yang  berada  di
T ABEL 12. P ERBANDINGAN H ASIL P ERANGKINGAN METODE STANDARD DENGAN TOPSIS MHS Skor Standard Prefer (TOPSIS) CC i (Fuzzy TOPSIS) Rangking Standard Rangking TOPSIS Rangking Fuzzy TOPSIS A 67,5665 0,2409 0.34 8 9 7 B 69,8045 0,2778 0.44 6 6 6 C 90,3300 0,7524 0.93 3 3 2 D 66,2535 0,2640 0.25 9 7 9 E 75,8865 0,4119 0.74 5 5 5 F 65,4300 0,1790 0.08 10 10 10 G 91,8735 0,8088 0.88 1 1 3 H 68,6415 0,2559 0.29 7 8 8 I 90,7355 0,7892 0.95 2 2 1 J 82,2195 0,6059 0.77 4 4 4
Gambar 2. Diagram use case
rangking 7, 8, 9. Sedangkan mahasiswa B, E, F, J, tetap pada rangking 4, 5, 6, dan 10.
Dalam  (Kabir  &  Hasin,  2012)  juga memperoleh  hasil  perangkingan  yang  tidak semuanya  sama.  Dalam  penelitian  tersebut dijelaskan  bahwa  karena  sifat  dari  MADM terkait  masalah  yang  diajukan,  tidak  akan diperoleh  solusi  optimum.  Tetapi  hasil  dari perangkingan  ini  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  secara  sistematis  dan  untuk mengurangi  risiko  pemilihan  kualitas  layanan yang  buruk.  Dalam  penelitian  ini  juga dijelaskan  bahwa  metode  TOPSIS  merupakan pendekatan  yang tepat digunakan jika penilaian kinerja secara tepat tersedia. Sedangkan metode fuzzy  TOPSIS  merupakan  pilihan  yang  lebih disukai  jika    penilaian  kinerjanya  tidak  tepat atau tidak jelas.
Beberapa faktor yang mempengaruhi perbedaan  hasil  perangkingan  dalam  masalah seleksi  mawapres  ini    selain  disebabkan  karena nilai  kriteria,    bobot  kriteria,    juga  sifat  dari
kriteria.  Adanya  perbedaan  hasil  perangkingan, dapat  memberikan  masukan  kepada  pimpinan fakultas untuk dasar pengambilan keputusan.
Untuk memudahkan proses pemilihan mawapres, dibuat aplikasi dengan flowchart dan diagram  use  case,  yang  masing-masing  bisa dilihat pada gambar 1 dan 2.
Dalam sistem ini, terdapat empat aktor yang terlibat antara lain:
1) Peserta:  yang  dalam  hal  ini  mahasiswa: mempunyai  hak  akses  untuk  melakukan registrasi atau mendaftar sebagai peserta, meng- upload  atau memasukkan data berkas.
2) Bagian kemahasiswaan:  mempunyai hak akses  untuk  mem-posting  publikasi,  melakukan validasi  berkas,  dan  membuat  laporan  data peserta.
3) Juri:  mempunyai  hak  akses  untuk menilai  berkas  pada  tahap  awal,  tahap  akhir (pada saat wawancara).
4) Wakil  Dekan  I:  yang  mempunyai  hak akses untuk menerima laporan data peserta, dan membuat laporan hasil laporan peserta.
Pada  halaman  utama  sistem,  ditampilkan informasi  umum  terkait  dengan  kegiatan pemilihan  mahasiwa  berprestasi  di  Fakultas Vokasi Universitas Airlangga, misalnya tanggal pengumpulan  berkas,  berkas  apa  saja  yang harus  dikumpulkan,  tanggal  dilakukan  proses seleksi,  dan  tanggal  pengumuman  pemenang. Halaman  untuk  peserta  digunakan  untuk mahasiswa  yang  akan  menjadi  peserta  dalam pemilihan  Mawapres.  Mahasiswa  sebelum mengisi formulir pendaftaran yang ada di dalam aplikasi harus mendapat username dan password  dari  admin.  Setelah  peserta  berhasil login  dengan  memasukkan  username  dan password, peserta bisa nengisi formulir pendaftaran.  mengunggah  foto,  memasukkan data  prestasi  yang  diunggulkan,  dan  karya ilmiah  baik  berupa  file  doc  atau  video.  Juri untuk  setiap  kriteria  mempunyai  hak  akses sesuai  dengan  kriteria  yang  akan  dinilai  oleh juri  tersebut,  antara  lain  Juri  Bahasa  Inggris, Juri  Karya  Ilmiah,  dan  Juri  Prestasi.  Setiap  juri mempunyai menu untuk menilai tahap awal dan tahap akhir.
Evaluasi sistem dilakukan dengan menerapkan  acceptance  testing.  Evaluasi  ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang diberikan  ke  pengguna  sistem.  Kuesioner  berisi pernyataan  untuk  mengetahui  apakah  user interface mudah dipahami dan interaktif, apakah aplikasi  mudah  digunakan,  serta  apakah program dapat membantu dalam memberi bahan pertimbangan  dalam  pengambilan  kebijakan. Dalam  penelitian  ini,  kuesioner  diberikan kepada  3  orang,  yaitu  1  orang  adalah  kasubag kemahasiswaan  dan  2  orang  adalah  juri  pada kegiatan yang telah dilakukan sebelumnya.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  sistem  dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  fitur  pada  sistem informasi  pemilihan  Mawapres  telah  berjalan dengan baik dan benar, dan dapat diterima oleh pengguna. Dengan adanya sistem, para pengguna  juga  merasa  dimudahkan  tugasnya dalam kegiatan pemilihan ini.
Aplikasi juga telah diperbaiki sesuai dengan masukan  pengguna.  Perbaikan  yang  dilakukan antara  lain:  ditambahkannya  gambar,  poster, dan  informasi  terkait  kegiatan  pemilihan Mawapres.  Perbaikan  juga  dilakukan  dengan menambahkan  fasilitas  untuk  upload  foto,  file dan video karya ilmiah peserta. Perbaikan  yang belum dilakukan adalah ditambahkannya proses seleksi  awal  terhadap  peserta,  yaitu  lolos  atau gugurnya  peserta  ke  tahap  selanjutnya.    Hal  ini disebabkan karena untuk proses ini membutuhkan kebijakan yang tersendiri.
Sampai  saat  ini  dari  dua  kali  kegiatan  yang
pernah  dilaksanakan,  seleksi  tahap  awal  belum pernah dilakukan karena pesertanya tidak terlalu banyak.

## IV. KESIMPULAN
Sistem  yang  dikembangkan  selain  mampu memberikan  perangkingan  Mawapres  sesuai dengan  aturan  Dikti  (metode  standard),  juga memberikan  perangkingan  dengan  metode TOPSIS  dan  Fuzzy  TOPSIS  (dengan  data campuran crisp dan fuzzy). Dengan menggunakan  data  10  mahasiswa  yang  ikut berkompetisi  pada  tahun  2016,  sistem  ini memberikan    hasil  pengurutan  yang  berbeda, Adanya  perbedaan  hasil  perangkingan,  dapat memberikan masukan kepada pimpinan fakultas untuk  dasar  pengambilan  keputusan.  Dengan masukan  ini  diharapkan  pimpinan  fakultas  bisa mengambil keputusan dengan lebih baik.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  sistem  dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  fitur  pada  sistem telah berjalan dengan baik dan benar, dan dapat diterima  oleh  pengguna.  Dengan  digunakannya sistem  ini,  akan  memudahkan  kerja  juri  dan panitia  yang  terlibat  dalam  kegiatan  pemilihan Mawapres  di  Fakultas.  Sistem  Sistem  ini nantinya bisa juga dimodifikasi dan dimanfaatkan untuk menentukan lulusan terbaik yang  selalu  dilakukan  menjelang  kegiatan wisuda.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Fakultas  Vokasi  Universitas  Airlangga  yang telah  memberi  dukungan  finansial  melalui Hibah  Penelitian  Terapan  dengan  nomor kontrak 1128/UN3.1.14/LT/2016.

## D AFTAR P USTAKA
Alavi,  I.,  &  Alinajed-Rokny,  H.  (2011).  Comparison of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods for  Plant  Species  Selection  (Case  Study: Reclamation  Plan  of  Sungun  Copper Mine;Iran).  Ausitralian  Journal  of  Basic and Applied Sciences, 5(12), 1104-1113.
Awasthi,  A.,  Chauhan,  S.,  &  Goyal,  S.  (2011).  A
Multi-Criteria  Decision  Making  Approach for Location Planning for Urban
Distribution  Centers  Under  Uncertainty. Mathematical  &  Computer  Modelling, 53(1–2), 98-109.
Azizi,  A.  Aikhuele,  D.  O.,  &  Fathi  S.  Souleman,  F. (2015).  A  Fuzzy  TOPSIS  Model  to  Rank Automotive Suppliers.
Procedia
Manufacturing, 159-164.
BELMAWA  RISTEKDIKTI.  (2016).  Pedoman
Pemilihan  Berprestasi  Program  Diploma. Jakarta:  Direktorat  Jendral  Pembelajaran dan  Kemahasiswaan  Kementerian  Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi.
Chen,  C.,  Lin,  C.,  &  Huang,  S.  (2006).  A  Fuzzy approach  for  supplier  Evaluation  and selection  in  supply  chain  management. International Journal of Production Economics, 102(2006), 289-301.
Chu, T., & Lin, Y. (2003). A Fuzzy TOPSIS Method for  Robot  Selection.  International  Journal of  Advanced  Manufacturing  Technology, 21, 284–290.
Herawatie,  D.,  &  Wuryanto,  E.  (2016).  Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  Diploma  dengan Menggunakan Metode TOPSIS. SEMNASTIKOM 2016. Mataram. Hung,  C.,  &  Chen,  L.  (2009).  A  Fuzzy  TOPSIS Decision  Making  Model  with  Entropy Weight under Intuitionistic Fuzzy Environment.  the  International  Multi- Conference  of  Engineers  and  Computer Scientists IMECS. Hong Kong.
Kabir, G., & Hasin, M. (2012). Comparative Analysis of  TOPSIS  and  Fuzzy  TOPSIS  fir  the Evaluation  of  Travel  Website  Service Quality. Quality Research, 6, 169-185. Liao,  C.-N.,  &  Kao,  H.-P.  (2011).  An  Integrated
fuzzy  TOPSIS  and  MCCP  approach  to Supplier selection in Supply Chain Management. Expert Systems with Application, 38, 10803 - 10811. Uyun,  S.,  &  Riadi,  I.  (2011).  A  Fuzzy  Topsis
Multiple-Attribute  Decision  Making  for Scholarship Selection. TELKOMNIKA, 9(1), 37-46.
Wimatsari,  G.  A.,  Ketut,  G.  D.,  &  Putu,  W.  B. (2013).  Multi-attribute  decision  making scholarship  selection  using  a  modified fuzzy  TOPSIS.  International  Journal  of Computer Science, 10(1), 309-317.