## SISTEM PAKAR BERBASIS LOGIKA KABUR UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
Heru Supriyono 1 , Sujalwo 2 , Tri Sulistyawati 2 , Afada Rio Trikuncahyo 1
1 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik UMS
2 Program Studi Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS Jl. A. Yani Tromol Pos I Pabelan Kartasura Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia, 57102 Kontak email: Heru.Supriyono@ums.ac.id

## ABSTRAKSI
Sistem  pakar  adalah  sebuah  program  komputasi  dalam  komputer  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang kompleks  dengan  cara  meniru  cara  berpikir  manusia  yang  pakar  dibidang  tersebut.  Pemilihan  penerima beasiswa pada sebuah perguruan tinggi adalah permasalahan yang penting karena tawaran beasiswa yang masuk dari berbagai lembaga donor selalu ada setiap tahunnya namun jumlahnya terbatas sedangkan peminatnya selalu lebih  banyak  dari  kapasitas  yang  tersedia.  Sehingga,  penelitian  mengenai  perancangan  sebuah  sistem  pakar untuk  penyeleksian  calon  penerima  beasiswa  sangat  penting  dilakukan  karena  sistem  pakar  yang diimplementasikan  dalam  program  komputer  akan  memproses  data-data  yang  masuk  apa  adanya  tanpa dipengaruhi  faktor-faktor  pribadi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  dan  mengembangkan struktur  logika  kabur  sebagai  basis  sistem  pakar  untuk  pemilihan  calon  penerima  beasiswa.  Hasil  penelitian berupa  sistem  pakar  berbasis  logika  kabur  untuk  seleksi  beasiswa  yang  dirancang  dengan  menggunakan perangkat  lunak  MATLAB/SIMULINK.  Hasil  pengujian  dengan  memasukkan  data-data  cpelamar  beasiswa menunjukkan sistem  inferensi logika  kabur  mampu  meniru seperti layaknya  seorang ahli berpikir  menentukan calon penerima beasiswa dan mampu bekerja dengan baik.
Kata Kunci : sistem pakar, logika kabur, sistem inferensi fuzzy, seleski penerima beasiswa.

## ABSTRACT
Expert systems is a computer program developed to solve a complex problem by mimicking how human expert think and develop his or her reasoning. Selecting scholarship recipient for university student is an important task because  scholarship  offerred  from  sponsor  is  limitted  compared  to  number  of  applicants.  So  that  research  in expert  systems  development  is  very  important  because  an  expert  system  selects  scholarship  recipient  from  all potential candidates based on the data only  free from personal bias. The objective of the research is to design and develop a fuzzy logic based expert systems for scholarship recipient selection. The result of the result is a fuzzy  logic  based  expert  system  implemented  using  MATLAB/SIMULINK  software.  Test  result  showed  that the inference system of developed expert system able to mimic human reasoning and able to work well.
Key words: expert system, fuzzy logic, fuzzy inference systems, scholarship selection.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  sebuah  metode komputasi  komputer  yang  meniru  bagaimana manusia menyelesaikan permasalahan, biasanya adalah masalah yang kompleks, yang sesuai  dengan  keahlian  yang  dimilikinya.
Seperti layaknya
manusia, dalam menyelesaikan  permasalahan  yang  diberikan, pertama-tama sistem pakar menerima masukan yaitu permasalahan apa yang akan diselesaikan kemudian menggunakan metode tertentu untuk mempertimbangkan  dan  menilai  masukan-
masukan  yang  ada  tersebut  untuk  mengambil suatu keputusan.
Setiap  tahun  banyak  tawaran  beasiswa yang  disediakan  untuk  mahasiswa  dari berbagai  instansi  seperti  Beasiswa  Bantuan Mahasiswa (BBM) dan Beasiswa Dan Bantuan
Biaya Pendidikan Peningkatan Prestasi Akademik (BBP-PPA) dari Direktorat Pendidikan  Tinggi  (Ditjen  Dikti),  Beasiswa Toyota  Astra,  Djarum  dan  lain-lain.  Pendaftar beasiswa  selalu  lebih  banyak  daripada  kuota yang  disediakan.  Metode  penentuan  penerima
beasiswa yang umum dilakukan adalah dengan menggunakan  metode  intuisi,  yaitu  pengelola beasiswa  membandingkan  data-data  pelamar beasiswa  kemudian  memilih  calon  penerima. Metode intuisi ini bisa digunakan dengan hasil cukup tepat bagi orang yang sudah berpengalaman  atau  bisa  disebut  ahlinya (pakarnya)  namun  akan  kurang  tepat  apabila dilakukan  oleh  orang  baru  atau  yang  belum berpengalaman.
Kekurangan dari ketergantungan  terhadap  orang  yang  ahli adalah  pakar  tersebut  bisa  pindah  kerja,  sakit, meninggal atau tingkat kepakarannya menurun karena  beberapa  faktor  misalnya  usia.  Selain itu  seperti  layaknya  manusia  biasa,  seorang pakar  juga  bisa  tidak  tepat  dalam  membuat sebuah keputusan karena kecenderungan.
Sebuah  sistem  pakar  dibuat  untuk  meniru keahlian  seorang  manusia  pakar  yang  dalam bekerja  tanpa  mempunyai  kecenderungan pribadi  karena  komputer  tidak  mempunyai perasaan.  Logika  kabur  adalah  salah  satu metode komputasi komputer yang mengadopsi istilah  bahasa  linguistik  yang  digunakan manusia  dalam  berkomunikasi  dalam  proses penalarannya.  Sejauh  yang  peneliti  ketahui, sistem  pakar  berbasis  logika  kabur  Mamdani untuk  penyelesaian  masalah  beasiswa  belum pernah  dipublikasikan  sebelumnya.  Berangkat dari  kondisi  ini,  peneliti  mengusulkan  untuk membuat  sistem  pakar  berbasis  logika  kabur untuk  menentukan  calon  penerima  beasiswa dari pelamar yang ada.
Secara  umum,  sistem  pakar  berbasis logika  kabur  dengan  berbagai  variasinya mendapatkan  perhatian  yang  besar  dari  para peneliti  untuk  menyelesaikan  berbagai  jenis permasalahan diantaranya adalah untuk membangun  sebuah sistem  pengambilan keputusan  dalam  grup  untuk  studi  kasus tumpahnya  minyak  di  laut  Brazil  (Krohling and Campanharo, 2011), untuk menyelesaikan masalah  pemilihan  alternatif  terbaik  untuk pelayanan pasien gagal jantung di taiwan (Kuo et al, 2012), untuk penentuan zona kekeringan (Kazemi  Rad et  al ,2012),  untuk  analisis kualitas  pelayanan  hotel  di  Taiwan  (Cheng et al ,2011),  untuk  pemodelan  alokasi  dana penelitian  (Ignatius et  al ,2012),  pemilihan mesin  yang  cocok  untuk  industri  (Yurdakul
dan  Tansel,  2009),  untuk  pengendalian  sistem tangki  (Yazid,  2009),  untuk  evaluasi  kualitas guru  (Trstenjak  dan  Donko,  2013),  untuk penyelesaian masalah investasi properti (Prasetiya dkk, 2012) dan untuk menyelesaikan  perencanaan  produksi  pada perusahaan  farmasi  (Firmansyah  dan  Utami, 2013). Untuk aplikasi pada beasiswa, Shofwatul  ‘Uyun  dan  Imam  Riadi  (2011) mempublikasikan  hasil  penetiannya  tentang pembuatan  sistem  pakar  berbasis  metode TOPSIS  dan weigted  product (WP)  untuk penentuan  penerima  beasiswa.  Selain  itu Henry  Wibowo  dkk  (2009)  mempublikasikan hasil penelitiannya tentang perancangan sistem pakar berbasis metode simple additive weighting (SAW)  untuk  penentuan  penerima beasiswa  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  di Universitas Islam Indonesia.
1.1 Pengertian Beasiswa
Definisi  beasiswa  menurut  Wikipedia (diakses  pada  bulan  Juli  2014)  adalah  sebuah pemberian  bantuan  dalam  bentuk  keuangan yang  diberikan  kepada  siswa  atau  mahasiswa atau perorangan yang bertujuan untuk menunjang  demi  keberlangsungan  pendidikan penerimanya. Beasiswa diberikan oleh donatur baik itu berupa lembaga pemerintah, perusahaan  atau  yayasan.  Secara  prinsip,  sifat beaasiswa  dibedakan  menjadi  dua  jenis  yaitu beasiswa  yang  sifatnya  tanpa  ikatan  ataupun beasiswa dengan ikatan dinas.
1.2 Sistem Pakar Menurut  Badiru  dan  Cheung  (2002) sistem pakar adalah sebuah program komputer yang mempunyai kemampuan membuat keputusan  pada  permasalahan  yang  kompleks dengan  cara  proses  berpikir  seperti  layaknya manusia  yang  ahli.  Sistem  pakar  sangat potensial digunakan untuk melakukan prediksi, identifikasi,
perancangan, perencenaan,  monitoring  dan  pengendalian. Sistem  pakar  memliki  tiga  buah  komponen utama  yaitu  basis  pengetahuan, memory kerja dan mesin inferensi.
1.3 Logika Kabur Logika  kabur  merupakan  sebuah  metode komputasi  yang  ditemukan  oleh  Lotfi  Zadeh pada  tahun  1965  (Sivanandam  dkk,  2007). Logika  kabur  adalah  salah  satu  metode  dalam
komputasi  dimana  variabel  yang  dihitung bukanlah  nilai  numeriknya  secara  langsung namun nilai variabel numerik ini ditransformasikan kedalam fungsi
keanggotaan  yang  derajatnya  dalam  rentang [0,1]  melalui  proses  yang  disebut  dengan fuzzifikasi. Dengan dilakukannya transformasi ini  maka  apabila  ada  ketidaktepatan  pada variabel  masukan  maka  tidak  akan  terlalu berpengaruh pada proses dan hasil komputasi.
Kemudian mekanisme penalaran menggunakan skema
sistem inferensi dilakukan  untuk  didapatkan  sebuah  keluaran. Hasil  keluaran  dalam  sebuah  logika  kabur masih  dalam  variabel  logika  kabur  sehingga perlu  ada  mekanisme  yang  disebut  dengan defuzzifikasi  untuk  mendapatkan  variabel keluaran  yang  merupakan  variabel  yang bersifat crisp (tegas).  Prinsip  kerja  logika kabur  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  pada diagram  blok  Gambar  1  (Sivanandam  dkk, 2007).
Sistem  inferensi  logika kabur  yang paling populer  dan  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  sistem  inferensi  mamdani.  Bentuk struktur inferensi Mamdani mempunyai struktur:
Sebagai contoh:
Keluaran  sistem  inferensi  yang  masih berupa  variabel  kabur  kemudian  harus  di- defuzzifikasi.  Metode  defuzzifikasi  yang paling  banyak  digunakan  adalah centre  of gravity (COG) atau centre of area (COA) atau dikenal  pula  sebagai  metode centroid yang dapat dilihat pada persamaan 1.
(1)
dengan    adalah  pusat  massa, adalah  nilai semua inputan, dan
adalah nilai derajat
keanggotaan pada titik  .
Gambar 1. Diagram blok logika kabur secara keseluruhan (Sivanandam dkk, 2007).

## 2. METODE PENELITIAN .
Pada  penelitian  ini,  peralatan  penelitian yang utama adalah satu  unit  komputer dengan prosesor  Intel  Centrino  2.13  Ghz, random access  memory (RAM)  2  GB,  250  GB  HDD, sistem  operasi  Windows  7  x86  32bit, perangkat  lunak  MATLAB/SIMULINK  dan sambungan  internet.  Tahapan  keseluruhan proses  penelitian  adalah  sebagai  berikut:  (a) Analisis  dan  pengumpulan  data  proses  seleksi beasiswa, (b) Perancangan dan pengembangan sistem  pakar,  dan  (c)  Pengujian  unjuk  kerja sistem pakar.
2.1. Faktor Penentuan Penerima Beasiswa Proses  pemilihan/penyaringan  mahasiswa yang  diusulkan  untuk  mendapatkan  beasiswa studi kasus  untuk Universitas Muhammadiyah Surakarta  (UMS)  dilakukan  pada  tingkat fakultas  dalam  hal  ini  oleh  Wakil  Dekan Bidang  Kemahasiswaan  (WD  III).  Hasil penyaringan  yang  dilakukan  pada  tingkat fakultas  kemudian  diusulkan  kepada  rektorat dalam  hal  ini  kepada  Kepala  Bagian Kemahasiswaan yang selanjutnya diusulkan ke Dikti melalui Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan (WR III).
Proses  penyaringan  di  fakultas  dimulai dengan  sosialisasi  mengenai  beasiswa  beserta syarat  dan  kelengkapannya  oleh  WD  III. Mahasiswa  yang  mendaftar  diminta  untuk mengisi  formulir  yang  berisi  data-data  yang akan  digunakan  untuk  proses  penyaringan. Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang dilakukan  dibeberapa  fakultas  di  UMS
didapatkan  data  bahwa  faktor-faktor  yang digunakan  untuk  proses  penentuan  beasiswa adalah  sebagai  berikut:  (a)  Faktor  1  (F1): Penghasilan  orang  tua  per  bulan,  (b)  Faktor  2 (F2): Jumlah tanggungan kepala keluarga yang biasanya  dinyatakan  dengan  jumlah  anak,  (c) Faktor 3 (F3): Indeks prestasi Kumulatif (IPK) skala 4, (d) Faktor 4 (F4): Prestasi lomba, dan (e) Faktor 5 (F5): Aktifitas dalam kepengurusan organisasi kemahasiswaan. Pejabat  yang berwenang kemudian melakukan seleksi  untuk  menentukan  calon  penerima beasiswa  berdasarkan  faktor-faktor  tersebut diatas  yang  juga  merupakan  sebuah  outputan yaitu  Output  1  (O1):  Rekomendasi  yaitu menyatakan derajat rekomendasi calon penerima  beasiswa  berdasarkan  faktor-faktor yang dipertimbangkan.
2.2 Struktur Sistem Pakar
Penggunaan  lima  buah  variabel  input dan  satu  buah  keluaran  maka  struktur  sistem pakar untuk  seleksi  beasiswa dalam penelitian ini  dapat  disusun  seperti  yang  dapat  dilihat pada Gambar 2.
2.3 Penentuan Fungsi Keanggotaan Sistem pakar berbasis logika kabur, semua informasi yang diisikan oleh pelamar beasiswa yang  berupa  angka-angka  (yang  dikenal dengan  besaran  crisp)  harus  diubah  menjadi besaran  logika  kabur  dalam  bentuk  fungsi keanggotaan.  Masing-masing  faktor  yang digunakan  untuk  pertimbangan  penentuan penerima  beasiswa  dapat  mempunyai  lebih dari  satu  fungsi  keanggotaan  dengan  cara membagi rentang faktor tersebut kedalam nilai rentang  tertentu.  Secara  umum  dalam  logika kabur,  semakin  banyak  fungsi  keanggotaan untuk masing-masing faktor akan
memungkinkan  pembuatan  basis  aturan  yang semakin  banyak  namun  semakin  banyak  basis aturan akan menyebabkan semakin kompleksnya  komputasi  pada  sistem  logika kabur  yang  dibangun.  Dalam  penelitian  ini masing-masing faktor penentu seleksi beasiswa  dibagi  kedalam  rentang  sebagai berikut:
1. F1:  Penghasilan orang tua per bulan dibuat tiga  fungsi  keanggotaan  dengan  rentang antara 0- Rp. 10 juta dengan
mempertimbangkan keumuman tingkat
pernghasilan kebanyakan orang tua mahasiswa.  Penghasilan  orang  tua  ini dibagi  menjadi  tiga  fungsi  keanggotaan sebagai  berikut:  (a)  Rendah,  (b)  Sedang,
dan (c) Tinggi. Mahasiswa akan mengisikan  data  berupa  angka  jumlah penghasilan  orang  tuanya  yang  kemudian akan dikonversikan kedalam derajat keanggotaan dalam fungsi keanggotaan.
2. F2:  Jumlah  tanggungan  kepala  keluarga (KK),  secara  spesifik  adalah  jumlah  anak. Dalam  penelitian  ini  jumlah  tanggungan dibuat  dengan  rentang  antara  1-10  orang karena mempertimbangkan keumuman yang  ada  di  masyarakat  Indonesia.  Jumlah tanggungan  KK  juga  dibagi  menjadi  tiga buah  fungsi  keanggotaan  sebagai  berikut:
(a) Sedikit,  (b)  Sedang,  (c)  Banyak. Mahasiswa  akan  mengisikan  data  berupa angka  jumlah  tanggungan  orang  tuanya yang kemudian akan dikonversikan kedalam  derajat  keanggotaan  dalam  fungsi keanggotaan kabur.
3. F3: Indeks prestasi Kumulatif (IPK) skala 4 dibagi  menjadi  tiga  fungsi  keanggotaan sebagai berikut: (a) Rendah, (b) Sedang, (c) Tinggi.  Mahasiswa  mengisikan  data-data IPK  yang  dipunyai  yang  terkini  sesuai dengan  laporan  perkembangan  studi  ysng dipunyai, kemudian sistem akan mengkonversikan kedalam derajat kanggotaan.
4. F4:  Prestasi  lomba.  Prestasi  lomba  yang dimaksud  dalam  seleksi  calon  penerima adalah lomba yang berkaitan dengan bidang keilmuan atau bersifat ilmiah yang diadakan  oleh  sebuah  universitas,  kopertis atau  tingkat  nasional  (baik  oleh  sebuah universitas  atau  lomba  tahunan  oleh direktorat pendidikan tinggi seperti program  kreatifitas  mahasiswa  (PKM)). Faktor  prestasi  lomba  ini  dibagi  menjadi tiga  buah  fungsi  keanggotaan  sebagai berikut:  (a)  Tingkat  Lokal  Universitas,  (b) Tingkat  Kopertis,  (c)  Tingkat  Nasional. Agar dapat diolah dalam proses komputasi, mahasiswa yang mempunyai prestasi lomba dikonversikan  dulu kedalam  bilangan antara 0-10 seperti pada Tabel I. berikut:
5. F5: Aktifitas dalam kepengurusan organisasi kemahasiswaan. Cakupan organisasi  kemahasiswaan  yang  dimaksud adalah  organisasi  intra  kampus  yaitu meliputi himpunan mahasiswa jurusan/program studi, himpunan mahasiswa fakultas, dan himpunan mahasiswa tingkat universitas. Untuk kemudahan  komputasi,  faktor  aktifitas dalam kepengurusan organisasi
kemahasiswaan dibuat dalam skala 10 yang kemudian  dibagi  kedalam  tiga  fungsi keanggotaan  sebagai  berikut:  (a)  Tingkat Jurusan/program studi, (b) Tingkat
Fakultas,  (c)  Timgkat  Universitas.  Agar dapat  diolah dalam proses  komputasi  maka jenis-jenis  kepengurusan  mahasiswa  dalam organisasi  harus  dinyatakan  dalam  angka dengan  melakukan  konversi  seperti  yang dapat dilihat pada Tabel II.
Faktor-faktor tersebut diatas (F1-F5)
merupakan  variabel  masukan  logika  kabur. Berdasarkan  lima  buah  variabel  masukan tersebut, logika kabur akan menghasilkan satu keluaran  yaitu  nilai  rekomendasi  yang  juga dinyatakan  dalam  bentuk  fungsi  keanggotaan sebagai berikut:
Output  1  (O1):  Derajat  rekomendasi.  Semua calon  penerima  beasiswa  dikelompokkan menjadi  tiga  tingkat  rekomendasi  sebagai berikut: (a) Rendah, (b) Sedang, (c) Tinggi Ada  beberapa  bentuk  fungsi  keanggotaan yang  bisa  diaplikasikan  untuk  membuat struktur  logika  kabur  untuk  sistem  pakar seleksi  beasiswa  ini.  Tiga  fungsi  keanggotaan yang  sangat  populer  digunakan  diantaranya adalah  fungsi  keanggotaan  segitiga,  trapesium dan  Gauss.  Fungsi  keanggotaan  segitiga  dan trapesium sangat populer dan sering digunakan dalam  pengembangan  logika  kabur  karena sederhana  dalam  komputasinya.  Kekurangan penggunaan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dan trapesium adalah tidak memungkinkan perubahan  yang  halus  dan  kurang  bisa mengakomodasi ketidaktepatan
dalam pengukuran. Kekurangan dari fungsi keanggotaan  segitiga  dan  trapesium  ini  bisa diselesaikan  dengan  menggunakan  fungsi keanggotaan  Gauss  (Kreinovich  et  al.,  1992).
Oleh  karena  itu,  fungsi  keanggotaan  Gauss akan digunakan dalam penelitian ini.
Fungsi  keanggotaan  Gauss  memiliki bentuk  umum  seperti  dinyatakan  dalam persamaan 2.
  2 2 1            m x e x (2)
Dengan adalah nilai rataan yang menyatakan titik tengah dari fungsi keanggotaan dan   adalah deviasi standar yang menyatakan lebar fungsi keanggotaan. 2.4 Perancangan Basis Aturan Basis  aturan  merupakan  suatu  proses pengambilan  keputusan  pada  logika  kabur yang  meniru  proses  berpikir  manusia  ahli ketika  mengambil  keputusan.  Pada  logika kabur  proses  pengambilan  keputusan  dibuat dengan  metode  inferensi  yang  dinyatakan dengan  pernyataan  linguistik  yang  dikenal dengan  sebutan  aturan  logika  kabur.  Karena pada  penelitian  ini  terdapat  lima  variabel masukan  dengan  masing-masing  variabel mempunyai  tiga  buah  fungsi  keanggotaan maka  kemungkinan  jumlah  total  aturan  logika kabur adalah 243 3 3 3 3 3      aturan.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  data pendaftar  dan  yang  diterima  dari  penanggung jawab  di beberapa fakultas di UMS, didapatkan  kesimpulan  bahwa  untuk  beasiswa PPA  (BBP-PPA)  faktor  yang  paling  dominan adalah  IPK,  maka  dalam  penelitian  ini  IPK (F3)  juga  dijadikan  faktor  yang  paling dominan. Kemudian faktor dominan berikutnya  adalah  penghasilan  orang  tua  (F2) dan  jumlah  tanggungan  KK  (F2).  Dua  faktor lainnya  yaitu prestasi  lomba (F4) dan aktifitas dalam  organisasi  (F5)  mempunyai  bobot  yang sama.
Pada  penelitian  ini  perancangan  logika kabur  untuk  seleksi  calon  penerima  beasiswa dilakukan  dengan  perangkat  lunak  MATLAB yang mempunyai toolbox fuzzy logic. Tampilan  struktur  logika  kabur  untuk  seleksi beasiswa  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Gambar  4  menunjukkan  tampilan  Rule  Editor yang  digunakan  untuk  menyusun  basis  aturan logika kabur untuk menyeleksi calon penerima beasiswa.

## 3. HASIL DAN ANALISA
Pengujian  unjuk  kerja  sistem  pakar  yang dibuat,  sistem  pakar  yang  dibuat  diuji  dengan cara  memberikan  masukan  berupa  data pendaftar  beasiswa  yang  dibuat  mewakili kondisi  yang  seperti  data  asli.  Pada  tahap  ini, data  yang  dibuat  merupakan  data  11  orang mahasiswa  dengan  lima  buah  faktor  yang digunakan untuk menentukan penerima beasiswa. Data ini dapat dilihat pada Tabel III. Hasil  eksekusi  program  aplikasi  yang  dibuat dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Hasil  pengujian menunjukkan  sistem  pakar  sudah  bisa  bekerja dengan  baik  tanpa  adanya  kesalahan  dengan mahasiswa  ke-8  (M8)  mempunyai  nilai rekomendasi yang tertinggi.
Faktor yang sangat menentukan pada pembuatan  sistem  pakar  berbasis  logika  kabur adalah  basis  aturan.  Seperti  pada  pengujian dengan data pada Tabel  4.3, kalau  IPK adalah satu-satunya  faktor  yang  dipertimbangkan dalam pemilihan beasiswa tanpa
mempertimbangkan  faktor  lainnya  maka mahasiswa nomor 4 (IPK 3.90) dan nomor 10 (IPK 3.80) akan memperoleh nilai yang paling tinggi, namun karena sistem pakar mempertimbangkan  semua  faktor  maka  justru mahasiswa  nomor  8  yang  memperoleh  nilai rekomendasi  paling  tinggi.  Apabila  basis aturannya berubah akan memungkinkan didapatkan hasil yang berbeda.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat diketahui bahwa struktur sistem pakar berbasis logika  kabur  yang  dibuat  dapat  memodelkan seperti layaknya seorang pakar berpikir dalam menentukan  calon  penerima  beasiswa.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar sudah bekerja dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim. (2014).
Wikipedia:Beasiswa,
http://id.wikipedia.org/wiki/Beasiswa , (Diakses tanggal 10 Juli 2014).
Badiru,  Adedeji  and  Cheung,  John  Y.  (2002). Fuzzy  engineering  expert  systems  with
neural  network .  New  York:  John  Wiley and Sons Inc.
Cheng,  Yi-Li;  Lin,  Yuan-Hsu  and  Ming-Lang Tseng,  Ming-Lang.  (2011).    Analysis  of Hotel  Service  Quality  PerceptionsUsing Fuzzy  TOPSIS .  Progress  in  Business Innovation  &  Technology  Management , volume 2011 no. 001, pp. 090-109
Firmansyah,  Iman  and  Utami,  Silvia  Firda.
(2013). Tsukamoto fuzzy logic application in  production  planning  at  PT.  Kimia Farma  (Persero)  Tbk.  plant  Bandung Indonesia. Proceedings The 2nd
International  Conference  On  Global Optimization  and  Its  Applications  2013 (ICoGOIA2013) .  Avillion  Legacy  Melaka Hotel,  Malaysia  28-29  August  2013,  pp. 70 – 78.
Ignatius1,  Joshua;  Mustafa,  Adli  and  Goh,
Mark. (2012). Modeling funding allocation  problems  via  ahp-fuzzy  topsis . International Journal of Innovative Computing,  Information  and  Control, volume  8,  number  5(A),  May  2012,  pp. 3329-3340.
Kazemi  Rad,  L;  Ghamgosar,  M;    dan
Haghyghy, M. (2012). Multicriteria
Decision  Making  Based  on  TOPSIS Method in Drought Zoning: A Case Study of Gilan Province. World Applied Programming , Vol. (2), No. (2), February 2012. pp.  81-87.
Kreinovich,,  V.,  Quintana,  C.  and  Reznik,  L.
(1992).  Gaussian  membership  functions are most adequate in representing
uncertainty in measurements. Proc. NAFIPS'92: North American Fuzzy Information  Processing  Society  Conf.,
Puerto  Vallarta,  Mexico  Vol.  II , NASA Johnson  Space  Center,  Houston,  TX (1992), pp. 618–624.
Krohling,  Renato  A.  and  Campanharo, Vinicius  C.  (2011).  Fuzzy  TOPSIS  for group  decision  making:  A  case  study  for
accidents  with  oil  spill  in  the  sea. Expert Systems  with  Applications, Vol  2011 No.38, pp. 4190–4197.
Kuo,  Ren-Jieh;  Yung-Hung  Wu,  Yung-Hung, and Hsu, Tsung-Shin , Integration of fuzzy set  theory  and  TOPSIS  into  HFMEA  to improve  outpatient  service  for  elderly patients in Taiwan. Journal of the Chinese Medical Association . Vol 2012 no. 75, pp. 341 – 348.
Prasetiya,  Hadi;  Usadha,  I  Gusti  Ngurah  Rai;
dan Irawan, Mohammad. (2012). Penerapan  Fuzzy  Expert  System  sebagai Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Investor  Properti. Jurnal  Sains  Dan  Seni ITS, Vol.  1,  No.  1,  (Sept.  2012)  ISSN: 2301-928X, pp. A-1 – A-6.
Sivanandam, S. N.; Sumathi, S. dan Deepa, S. N. (2007). Introduction  to  fuzzy  logic using matlab . Berlin: Springer-Verlag.
Trstenjak, Bruno and Donko, Dzenana. (2013). Teacher quality evaluation in HEI using a fuzzy logic. 2nd International Conference of  Informatics  and  Management  Sciences March,  25.  -  29.  2013  (ICTIC  2013) Section 7. Information and Communication  Technology ,  pp.  319  – 326.
Uyun,  Shofwatul  dan  Riadi,  Imam.  2011,  A fuzzy  TOPSIS  multiple-attribute  decision making for scholarship selection. Telkomnika ,  Vol.9,  No.1,  April  2011, ISSN:  1693-6930  accredited  by  DGHE (DIKTI),  Decree  No:  51/Dikti/Kep/2010, pp. 37 – 46.
Wibowo, Henry; Amalia, Riska; Fadlun, Andi dan  Arivanty,  Kurnia.  (2009).  Sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan penerima beasiswa Bank BRI
menggunakan  FMADM  (studi  kasus: mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Industri Universitas  Islam  Indonesia), Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2009  (SNATI  2009)  ISSN:  1907-5022 Yogyakarta,  20  Juni  2009, pp.  B-62  –  B- 67.
Yazid,  Edwar.  (2009).  Penerapan  kendali cerdas pada sistem tangki air menggunakan  logika  fuzzy. Jurnal  Fisika Himpunan  Fisika  Indonesia, ISSN  No. 0854-3046  Volume  9  No  2  Desember 2009, pp. 11 – 23.
Yurdakul a, Mustafa  dan Tansel  ˙Ic,  Yusuf.
(2009).  Analysis  of  the  benefit  generated by  using  fuzzy  numbers  in  a  TOPSIS model  developed  for  machine  tool selection  problems. Journal  of  Materials Processing  Technology ,  volume  2009  no. 209, pp. 310–317.