Analisis Pengaruh Pemilihan Jumlah Variabel Linguistik Membership Function pada Metode Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) untuk Perankingan Penerimaan Beasiswa Bagi Siswa Kurang Mampu (Studi Kasus : Sekolah Dasar Negeri Petompon 02 Semarang)
Alfania Sarah Handayani *1) , Adi Wibowo *2)
* Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) alfaniash@student.undip.ac.id, 2) bowo.adi@gmail.com

## Abstrak
SDN Petompon 02 Semarang merupakan salah satu Sekolah Dasar Negeri yang memiliki program  beasiswa  "Bumbung    Kemanusiaan"    yang  ditujukan  bagi  siswa  yang  kurang mampu.  Oleh  karena  itu  diperlukan  perankingan  siswa  untuk  memilih  calon  penerima beasiswa.  Pengumpulan  data  untuk  penelitian    ini    didapatkan  melalui    wawancara dengan  Kepala  Sekolah  SDN  Petompon  02  Semarang  untuk  mendapatkan  kriteria penerimaan beasiswa. Terdapat 5 kriteria untuk penerimaan beasiswa yaitu kepemilikan kartu miskin, rata-rata raport semester terakhir, kepemilikan piagam, penghasilan orang tua,  dan  tanggungan  orang  tua.  Permasalahan  ini  merupakan  permasalahan  dunia nyata,  sehingga  data  yang  dikumpulkan  biasanya  melibatkan  beberapa  jenis ketidakpastian. Salah satu solusi dalam  pengambilan keputusannya adalah memodelkan dengan  fuzzy.  Di  dalam  Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  terdapat  pemilihan variabel linguistik membership function, dimana skala tersebut sangat berpengaruh  bagi perhitungan  pada    metode.    Penelitian    ini  bertujuan  untuk    menganalisis  pemilihan jumlah  variabel  linguistik    membership    function    untuk  mendapatkan  nilai  preferensi yang    sesuai  dan  nilai  akurasi.  Penelitian  ini  melakukan  2  percobaan  yaitu  dengan memilih jumlah variabel linguistik 5 dan jumlah variabel linguistik  7.  Hasil  penelitian menunjukkan    nilai    akurasi    yang    lebih    baik    pada    pemilihan    jumlah    variabel linguistik 7 menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighting mencapai 96,08%.
Kata  kunci:  Penerimaan  Beasiswa,  Analisis  Pemilihan  Jumlah  Variabel  Linguistik,
Fuzzy Simple Additive Weighting, Nilai Akurasi

## Abstract
SDN  Petompon  02  Semarang  is  one  of  the  Public  Elementary  Schools  that  has  a "Bumbung  Kemanusiaan"  scholarship  program  aimed  for  underprivileged  students. Therefore,  it  is  necessary  to  rank  for  the  selection  of  scholarship  recipients.  Data collection  for  this  research  was  obtained  through  interviews  with  the  Principal  of Petompon 02 Semarang Elementary School to get the criteria for receiving scholarships recipients. There are 5 criteria for receiving scholarships namely poor card ownership, average  last  semester  report  cards,  ownership  of  charter,  income  of  parents,    and dependents of parents.  Because of the nature of real-world  problems,  the collected data usually  involves  some  type  of  uncertainty.  Modeling  with  fuzzy  decision  making  is possible  to  be  a  solution.    In  the  Fuzzy  Simple  Additive    Weighting    Method  there  is  a
selection of membership  function linguistic variables, where the scale is very influential for  the  calculation  of  the  method.  This  research  aimed  to  analyze  the  selection  of  the number of membership  function linguistic variables to obtain the appropriate preference values  and  accuracy  values.  This  research  carried  out  2  experiments,  by  selecting  5  as the  first  number  of  linguistic  variables    and  7  as  the  second  number  of  linguistic variables.  The  results  showed  a  better  accuracy  value  by  selection  7  as  the  number  of linguistic variables using Fuzzy Simple Additive Weighting method, the accuracy value is 96.08%.
Keywords  : Acceptance  of  Scholarships,  Analysis  of  Linguistic  Variables  Selection, Fuzzy Simple Additive Weighting, Accuracy Value

## 1 P ENDAHULUAN
Pentingnya pendidikan sangat didukung oleh negara agar masyarakat dapat meraih pendidikan setinggi-tingginya.
Beasiswa    dapat    dikatakan  sebagai pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari pendanaan  sendiri  atau  orang  tua,  akan tetapi diberikan
oleh pemerintah, perusahaan  swasta,  atau  lembaga  pendidik.
Biaya  tersebut  diberikan  kepada  yang berhak  menerima  sesusai  dengan  kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  lembaga pemberi beasiswa.
Sekolah    Dasar    Negeri    (SDN) Petompon  02 Semarang merupakan sebuah sekolah dasar negeri di Kota Semarang yang memiliki  program  beasiswa  "Bumbung Kemanusiaan"
bagi siswa yang membutuhkan.  SDN  Petompon  sendiri memiliki  jumlah  kelas  18  kelas,  dengan masing-masing  kelas  terdiri  dari  kurang lebih 32 hingga 38 anak. Jumlah dari semua siswa  SDN  Petompon  sendiri  yaitu berkisaran  600  siswa  [1].  Penyeleksian beasiswa ini masih dilakukan secara  manual yaitu  dengan cara memeriksa semua berkas persyaratan yang telah dikumpulkan satu per satu.  Penyeleksian  beasiswa  ini  didasarkan pada  syarat-syarat  tertentu  yang  harus dipenuhi.
Berdasarkan hasil tanya jawab dengan Kepala  Sekolah  selaku  pihak  yang  akan menyetujui  hasil  seleksi,  didapatkan  hasil ketentuan  ataupun  persyaratan  seleksi penerimaan  beasiswa  bagi  siswa.  Kriteria untuk  proses  penerimaan  beasiswa  tersebut ada  5  (lima),  yaitu  memiliki  kartu  tanda kurang  mampu,  rata-rata  rapot  semester terakhir  dari  siswa  yang  bersangkutan, piagam  penghargaan  yang  dimiliki  siswa, hasil  pekerjaan  orang  tua,  dan  tanggungan orang  tua.  Masalah  yang  timbul  adalah pengambilan  keputusan  yang  tidak  merata dan  dirasa  kurang  adil  bagi  siswa.  Hal  ini dikarenakan  beberapa  kriteria  tersebut memungkinkan  adanya  penilaian  subjektif dalam  penerimaan  beasiswa  sehingga diperlukan  sebuah  metode  keputusan  yang dapat  mengatasi  masalah  secara  objektif. Permasalahan  ini  merupakan  permasalahan dunia nyata, sehingga data yang
dikumpulkan  biasanya  melibatkan  beberapa jenis  ketidakpastian.  Faktanya,  banyak informasi  tidak  dapat  dikuantifikasikan karena  sifatnya.  Informasi  yang  tidak lengkap  atau  ketidaktahuan  sebagian  juga beberapa  penyebab  lain  beralih  ke ketidakjelasan.  Dalam  banyak  kasus, meskipun  informasi  yang  tepat  dapat diperoleh, beberapa informasi yang
diperkirakan  dianggap  cukup  baik  untuk menghindari biaya tinggi pengumpulan data yang tepat. Oleh karena itu, banyak peneliti lebih memilih untuk memasukkan informasi fuzzy  ke  dalam  model  pengambilan keputusan mereka untuk menghasilkan hasil yang lebih realistis [2]. Sistem  pendukung  keputusan  yang sudah menerapkan fuzzy dalam pengambilan keputusan salah satunya adalah metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting . Pengambilan  keputusan  dengan  FSAW menunjukan kinerja lebih baik dibandingkan metode    lain  (TOPSIS,  ELECTRE,  dan AHP)  untuk  kasus  proses  pemilihan  lokasi dengan  melibatkan  ketidakpastian  dan ketidakjelasan pada parameter penilaian [3].
Penggunaan  metode Fuzzy  Simple Additive Weighting sudah banyak digunakan untuk  menyelesaikan  berbagai  kasus  dan metode,  yaitu  Penelitian  yang  dilakukan oleh Ivanjelita [4]. Penelitian lain dilakukan oleh  Misdram  dan  Faridah  [5],  kemudian penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Supartha & Dewi [6]. Dari beberapa contoh penelitian membahas mengenai implementasi  penggunaan  metode Fuzzy Simple Additive Weighting . dalam
penyelesaian  masalah  dan  belum  banyak yang  membahas  mengenai  pengaruh  dari pemilihan  membership  function  untuk  hasil perhitungan,  sementara  itu  penentuan pemilihan jumlah variabel linguistik membership  function  merupakan  suatu  hal yang  penting  untuk  penentuan  keakurasian hasil akhir perhitungan [7].

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Bagian  ini  menyajikan  hasil  studi pustaka  mengenai  teori  yang  berhubungan dengan  pelaksanaan  dan  penyusunan  tahap pengembangan

## 2.1 L OGIKA F UZZY
Teori    logika    fuzzy    diperkenalkan oleh    Prof  Lofti  Zadeh    pada    tahun    1965. Zadeh  berpendapat bahwa logika benar dan salah dalam logika konvensional tidak dapat mengatasi  masalah  gradasi  yang  berada pada dunia nyata. Untuk mengatasi masalah gradasi  yang tidak terhingga tesebut, Zadeh mengembangkan  sebuah  himpunan  fuzzy. Tidak  seperti  logika  boolean,  logika  fuzzy mempunyai  nilai  yang  kontinu.  Fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran [8].
Triangular  Fuzzy  Number (TFN) merupakan  bilangan  fuzzy  yang  dibuat untuk  mewakili  suatu  penilaian  dan direpresentasikan dengan tiga titik. Bilangan    fuzzy  dinotasikan  1.  M merupakan    himpunan    bilangan  fuzzy (fuzzy set) dengan 𝑎 ≤ 𝑏 ≤ 𝑐 . Nilai 𝑙 adalah nilai    terendah, 𝑚 adalah  nilai  tengah,  dan adalah  nilai 𝑢 tertinggi    [9],    representasi TFN  ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Triangular Fuzzy Number (TFN)
Nilai  pada  fuzzy  set  merupakan  nilai setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria. Penggunaan dari nilai pada     fuzzy      set dinobatkan  sebagai  fungsi  keanggotaan  dan memiliki seluruh kondisi berikut:
a. 𝑎 ke 𝑏 adalah fungsi linear naik.
b. 𝑎 ≤ 𝑏 ≤ 𝑐
c. 𝑏 ke 𝑐 adalah fungsi linear turun.
Fungsi  keanggotaan    dapat    dilihat pada  persamaan (1).
(1)
Variabel  linguistik  adalah  variabel yang  memiliki  nilai-nilai  berupa  istilah lisnguistik. Istilah linguistik telah ditemukan secara  intuitif  dan  mudah  digunakan  dalam mengekspresikan subjectiveness
atau ketidaktepatan  kualitatif  penilaian  pembuat keputusan  [10].  Penggunaan  variabel linguistik [11] dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Variabel Linguistik untuk Derajat

## Kepentingan tiap Kriteria
Bobot Kepentingan Nilai Fuzzy Very Low (VL) (0,0; 0,0; 0,1) Low (L) (0,0; 0,1; 0,3) Medium Low (ML) (0,1; 0,3; 0,5) Medium (M) (0,3; 0,5; 0,7) Medium High (MH) (0,5; 0,7; 0,9) High (H) (0,7; 0,9; 1,0) Very High (0,9; 1,0; 1,0)

## 2.2 M ETODE F UZZY S IMPLE

## A DDITIVE W EIGHTING
Metode Fuzzy    Simple    Additive Weighting merupakan   salah   satu   metode FMADM yang sederhana dan paling banyak digunakan.  Metode Fuzzy  Simple  Additive Weighting sering dikenal metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode
Fuzzy  Simple  Additive  Weighting adalah mencari penjumlahan  terbobot   dari  rating kinerja  setiap alternatif pada semua atribut.
Metode Fuzzy Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi    matriks    keputusan (X) ke suatu    skala  yang  dapat  dibandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang diberikan.
Langkah  penyelesaian Fuzzy  Simple Additive Weighting menurut [10] mencakup: 1. Menentukan      kriteria        yang        akan digunakan  sebagai  referensi  pembuatan keputusan, dinamakan (𝑋) .
2. Menentukan    kesesuaian    nilai    setiap alternatif pada kriteria tertentu. 3. Membuat keputusan berdasarkan matriks  kriteria  yang  berisikan  elemen seperti persamaan (2).
(2)
4. Menentukan  defuzzifikasi  nilai  setiap alternatif  pada    matriks    kriteria (𝑋)
menghasilkan 𝑒 𝑖𝑗 seperti  persamaan  (3) yang  membentuk  matriks 𝐄 seperti persamaan  (4)  dimana 𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖 , 𝑐 𝑖 adalah nilai TFN.
(3)
(4)
5. Melakukan  normalisasi  matriks 𝐄 yang sudah  dilakukan  defuzzifikasi    sesuai tipe    atribut  (atribut  benefit  atau  cost) untuk mendapatkan matriks 𝐑 ternormalisasi  seperti  persamaan  (5) dan (6).
(5)
(5)
6. Menentukan  nilai  defuzzifikasi (𝑒 𝑖 ) dimana 𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖 , 𝑐 𝑖 adalah  nilai  TFN,  lalu nilai  normalisasi  dari  bobot (𝑤 𝑗 ) setiap criteria.  Kemudian,  menentukan        bobot normalisasi (𝑤 𝑗 ) yang  dilakukan  dengan membagi  setiap  nilai  terdefuzzifikasi terhadap nilai total terdefuzzifikasi.
7. Menentukan    nilai    preferensi    untuk setiap  alternatif  menjadi  matriks (v i ) seperti persamaan (6).
(6)
8. Melakukan perankingan hasil perhitungan  matriks (v i ) dan  memilih alternatif  terbaik  dengan  nilai (v i ) terbesar.  Hasil  dari  penentuan  nilai (v i ) untuk  alternatif (A i ) dapat  dipilih  urutan dengan  nilai  terbesar  sebagai  best alternative (A i ) menjadi  solusinya.  Hasil dari  perhitungan  yang  lebih  besar menunjukkan  alternatif (A i ) lebih diprioritaskan untuk dipilih.

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Bab  ini  menjelaskan  mengenai tahapan yang dilakukan dalam pengembangan  perankingan  penerimaan beasiswa  bagi  siswa  kurang  mampu pada SDN Petompon 02 Semarang yang meliputi tahapan analisis. Data yang akan digunakan untuk  perhitungan  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.
Tabel 2 Data Siswa No. Nama Hasil 1 Allysha Putri Angggraeni Menerima Beasiswa 2 Anissa Rochim Tidak Menerima Beasiswa 3 Aulia Khoirun Nisa  Menerima Beasiswa 4 Ayu Dwi Novitasari  Menerima Beasiswa 5 Deigo Cahya Tidak Menerima Beasiswa 6 Elnino Fatih Feryan  Menerima Beasiswa

## 3.1 P EMETAAN D ATA DALAM F UZZY
Hasil    wawancara    dengan    pihak terkait  didapatkan  5  kriteria  yang  akan digunakan  dalam  perhitungan  penentuan penyeleksian  penerimaan  beasiswa    SDN 02    Semarang.    Kriteria    yang  digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3 Kriteria Penerimaan Beasiswa
No. Nama C 1 Kartu Kurang Mampu C 2 Rata-rata Raport Smt Akhir C 3 Piagam Perlombaan C 4 Jumlah Gaji Orang Tua C 5 Jumlah Tanggungan Orang
Hasil wawancara tersebut juga didapatkan  informasi  bahwa  setiap  kriteria memiliki  tingkat  kepentingan  berbeda-beda dan akan diberi bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya.  Data  pada  Tabel  4 merupakan penyesuaian bobot kepentingan.
Tabel 4 Pembagian Bobot Kepentingan pada Kriteria No. Nama Bobot (%) C 1 Kartu Kurang Mampu 20 C 2 Rata-rata Raport Smt Akhir 15 C 3 Piagam Perlombaan 10 C 4 Jumlah Gaji Orang Tua 30 C 5 Jumlah Tanggungan Orang 25
Penentuan    nilai    variabel    linguistik yang  pertama  yaitu  dengan  jumlah  variabel linguistik 5. Kriteria dengan jumlah variabel linguistik  5  digunakan  pada  C2,    C4,  dan C5.  Nilai  variabel  linguistik  diambil variabel  linguistik  Low hingga High. Tabel 5  menunjukkan  pembagian  rating  variabel linguistik  dan  Gambar  2  menunjukkan pembagian  derajat  kepentingan  dari  kriteria C2,  C4, dan C5. Pembagian rating variabel linguistik  untuk  C1  dan  C3  dapat  dilihat pada  Tabel  6  dan  penentuan  derajat kepentingan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Tabel 5 Variabel Linguistik C2, C4, dan C5
Bobot Kepentingan Nilai Fuzzy Low (L) (0,0; 0,1; 0.3) Medium Low (ML) (0,1; 0,3; 0,5) Medium (M) (0,3; 0,5, 0,7) Medium High (MH) (0,5; 0,7, 0,9) High (H) (0,7; 0,9; 1,0) Gambar 2 Derajat Keanggotaan Rating C2, C4, dan C5 Tabel 6 Variabel Linguistik Kriteria C1 dan C3 Bobot Kepentingan Nilai Fuzzy Low (L) (0,0; 0,0; 1,0) High (H) (0,0; 1,0; 1,0)
Gambar 3 Derajat Keanggotaan Rating C1 dan C3
Selanjutnya, dilakukan pemetaan
rating  kriteria  sesuai  dengan  aturan  yang sudah ditentukan sebelumnya, maka didapat hasil seperti pada Tabel 7.

## Tabel 7 Pembagian Rating Kriteria Penerimaan Beasiswa Jumlah 5
Krite- ria Keterangan Rating TFN Bo- bot C1 Punya H (0,0; 1,0; 1,0) 20% Tidak Punya L (0,0; 0,0; 1,0) C2
Tinggi: >= 85 H (0,7; 0,9; 1,0)
15%
Cukup Tinggi: 74-84 MH (0,5; 0,7; 0,9) Cukup: 70-73 M (0,3; 0,5; 0,7) Cukup Rendah: 59- 70 ML (0,1; 0,3; 0,5) Rendah: >59 L (0,0; 0,1; 0,3) C3 Punya H (0,0; 1,0; 1,0) 10% Tidak Punya L (0,0; 0,0; 1,0) C4 Tinggi: <800.000 H (0,7; 0,9; 1,0) 30% Cukup Tinggi: >800.000-
1.500.000 MH (0,5; 0,7; 0,9) Cukup: >1.500.000- 2.000.000 M (0,3; 0,5; 0,7) Cukup Rendah: >2.000.000- 5.000.000 ML (0,5; 0,7; 0,9) Rendah: >5.000.000 L (0,0; 0,1; 0,3) C5 Tinggi: >= 6 anak H (0,7; 0,9; 1,0)
25% Cukup Tinggi: 5 anak MH (0,5; 0,7; 0,9) Cukup: 4 anak M (0,3; 0,5; 0,7) Cukup Rendah: 2 anak ML (0,5; 0,7; 0,9) Rendah: 1 anak L (0,0; 0,1; 0,3) Penentuan  jumlah  variabel  linguistik selanjutnya adalah jumlah variabel linguistik 7.  Variabel  linguistik  yang  diambil  adalah Very  Low  hingga  Very  high  untuk  C2, C4, dan  C5.  Variabel  Linguistik  untuk  C1    dan C3  adalah Very High dan Very Low. Tabel
8  menunjukkan  pembagian  rating  variabel linguistik  dan  Gambar  4  menunjukkan
pembagian  derajat  kepentingan  dari  kriteria C2,  C4, dan C5. Pembagian rating variabel linguistik  untuk  C1  dan  C3  dapat  dilihat pada  Tabel  9  dan  penentuan  derajat kepentingan dapat dilihat pada Gambar 5.

## Tabel 8 Variabel Linguistik C2, C4, dan C5
Bobot Kepentingan Nilai Fuzzy Very Low (VL) (0,0; 0,0; 1,0) Low (L) (0,0; 0,1; 0.3) Medium Low (ML) (0,1; 0,3; 0,5) Medium (M) (0,3; 0,5, 0,7) Medium High (MH) (0,5; 0,7, 0,9) High (H) (0,7; 0,9; 1,0)
Very High
(0,9; 1,0; 1,0)
Gambar 4 Derajat Keanggotaan C2, C4, dan C5
Tabel 9 Variabel Linguistik C1 dan C3 Bobot Kepentingan Nilai Fuzzy Low (L) (0,0; 0,0; 1,0) High (H) (0,0; 1,0; 1,0)
Gambar 5 Derajat Keanggotaan Rating C1 dan

## C3
Tabel    pembagian  rating  penentuan variabel  linguistik membership    function dengan  jumlah  variabel  linguistik  7  rating. Pemetaan  rating  kriteria  dilakukan  sesuai dengan  aturan  yang  sudah  ditentukan sebelumnya, maka didapat hasil seperti pada Tabel 10.

## Tabel 10 Pembagian Rating Kriteria Penerimaan Beasiswa Dengan Jumlah 7
Krite- ria Keterangan Rating TFN Bobot C1 Punya VH (0,0; 1,0; 1,0) 20% Tidak Punya VL (0,0; 0,0; 1,0) C2 Sangat Tinggi: >= 85 VH (0,0; 0,0; 1,0) 15% Tinggi: 85-79 H (0,0; 0,1; 0,3) Cukup Tinggi: >=79-74 MH (0,3; 0,5; 0,7) Cukup: >=74- 70 M (0,1; 0,3; 0,5) Cukup Rendah: >=70-65 ML (0,5; 0,7; 0,9) Rendah: >=65-69 L (0,7; 0,9; 1,0) Sangat Rendah: >=59 VL (0,9; 1,0; 1,0) C3 Punya VH (0,0; 1,0; 1,0) 10% Tidak Punya VL (0,0; 0,0; 1,0)
C4
Sangat Tinggi: >=800.000 VH (0,0; 0,0; 0,1) 30% 25% Cukup Tinggi: >800.000- 1.200.000 H (0,0; 0,1; 0,3) Tinggi: >1.200.000- 1.500.000 MH (0,1; 0,3; 0,5) Cukup: >1.500.000- 2.000.000 M (0,3; 0,5; 0,7) Cukup Rendah: >2.000.000- 3.500.000 ML (0,5; 0,7; 0,9) Rendah: >3.500.000- 5.000.000 L (0,7; 0,9; 1,0) Sangat Rendah: >5.000.000 VL (0,9; 1,0; 1,0) C5
Sangat Tinggi: >=7anak VH (0,0; 0,0; 1,0) Tinggi: >= 6 anak H (0,0; 0,1; 0,3) Cukup Tinggi: 5 anak MH (0,1; 0,3; 0,5) Cukup: 4 anak M (0,3; 0,5; 0,7) Cukup Rendah: 3 anak ML (0,5; 0,7; 0,9) Rendah: 2 anak L (0,7; 0,9; 1,0) Sangat Rendah: =1 anak VL (0,9; 1,0; 1,0)

## 3.2 P ERHITUNGAN M ETODE F UZZY S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Hasil  pemetaan  data  ke  dalam  bentuk TFN  dengan  aturan  jumlah  variabel linguistik 5 dihasilkan pada Tabel 11.
Tabel 11 Rating Nilai Alternatif pada Setiap

## Kriteria dengan Jumlah 5
C1 C2 C3 C4 C5 Al H MH H H ML A2 L MH H H ML A3 H MH L H M A4 H MH H H MH A5 L MH L H ML Terdapat  enam  nilai  preferensi  yang mewakili keenam alternatif yang digunakan. Nilai tersebut selanjutnya dilakukan perankingan  secara  berurutan  yang  mana urutan teratas adalah nilai yang mendekati 1 kemudian peringkat selanjutnya adalah nilai yang  menjauhi  1.  Hasil  perankingan  dari nilai  preferensi  yang  telah  dihitung ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12 Hasil Perankingan Alternatif pada Pemilihan Jumlah Variabel Linguistik 5
No. Nama Nilai Preferensi Ranking Al  Allysha Putri Angggraeni 0,8356634 3 A2  Anissa Rochim 0,7661193 5 A3  Aulia Khoirun Nisa 0,7838958 4 A4  Ayu Dwi Novitasari 0,9732291 1 A5  Deigo Cahya 0,6455688 6 A6  Elnino Fatih Feryan 0,8624142 2 Hasil  pemetaan  data  ke  dalam  bentuk
TFN  dengan  aturan  jumlah  variabel linguistik 7 dihasilkan pada Tabel 13.
Tabel 13 Rating Nilai Alternatif pada Setiap
Kriteria dengan Jumlah 7 C1 C2 C3 C4 C5 Al VH MH VH VH L A2 VL H VH VH L A3 VH H VL VH M A4 VH H VH VH  MH A5 VL H VL VH L A6 VH VH VH VH L Terdapat  enam  nilai  preferensi  yang mewakili keenam alternatif yang digunakan. Nilai tersebut selanjutnya dilakukan perankingan  secara  berurutan  yang  mana urutan teratas adalah nilai yang mendekati 1 kemudian  urutan  selanjutanya  adalah  nilai yang  menjauhi  1.  Hasil  perankingan  dari nilai  preferensi  yang  telah  dihitung ditunjukkan pada Tabel 14.

## Tabel 14 Hasil Perankingan Alternatif pada Pemilihan Jumlah Variabel Linguistik 6
No. Nama Nilai Preferensi Ranking Al  Allysha Putri Angggraeni 0,7638158 3 A2  Anissa Rochim 0,7217598 5 A3  Aulia Khoirun Nisa 0,7917895 4 A4  Ayu Dwi Novitasari 0,9645824 1 A5  Deigo Cahya 0,5976439 6 A6  Elnino Fatih Feryan 0,7992134 2

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembahasan  dari  skenario  yang  telah disusun  untuk  menganalisis  hasil  penelitian mengenai  Analisis  Pemilihan  Jumlah Variabel  Linguistik Membership  Function dengan  Metode Fuzzy  Simple  Additive Weight untuk  Perankingan  Penerimaan
Beasiswa  bagi  Siswa  Kurang  Mampu  Di SDN Petompon 02 Semarang disajikan pada bagian ini.
Hasil perankingan  preferensi dengan pemilihan jumlah variabel linguistik dengan jumlah  5  yang  dihasilkan  oleh  perangkat lunak  dengan  mengolah  semua  data  siswa, dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15 Hasil Perankingan Preferensi Alternatif dengan Jumlah Variabel Linguistik 5
No. Nama Nilai Preferensi Ranking Al Ayu Dwi Novitasari 0,97323 1 A2 Aquinta Aulia Xyla Ardisa 0,93120 2 A3 Bintang Alva Nugroho 0,93120 3 A4 Amalina Aurellia 0,90445 4 A5 Nasya Maghfirotun Khasanah 0,90445 5 A6 Ichsanul Fikri 0,90445 6 A7 Anneza Nursafir Arjazani 0,90445 7 . . . . . . . . . A100  Dhani Arhan Saputra 0,74308 100 Perhitungan  akurasi  metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting dilakukan menggunakan confusion  matrix pada skenerio  pertama.  Perhitungan  akurasi menggunakan confusion  matrix pada skenario  pertama  dengan  jumlah  variabel linguistik 5 dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16 Confusion matrix Skenario Pertama dengan Jumlah Variabel Linguistik 5
Kelas Aktual Kelas Prediksi Diterima Tidak Diterima Diterima 48 52 Tidak Diterima 52 486
Nilai  akurasi  hasil  perhitungan perankingan  penerimaan  beasiswa  pada Tabel 16 menghasilkan nilai 83,69%.
Hasil  perankingan  dengan  pemilihan jumlah  variabel  linguistik membership function dengan jumlah variabel linguistik 7 didapatkan  hasil  preferensi  dari  perangkat
lunak  dengan  mengolah  semua  data,  dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17 Hasil Perankingan Preferensi Alternatif dengan Jumlah Variabel Linguistik 7
No. Nama Nilai Preferensi Ranking Al Ayu Dwi Novitasari 0,98672 1 A2 Aquinta Aulia Xyla Ardisa 0,92916 2 A3 Bintang Alva Nugroho 0,92916 3 A4 Amalina Aurellia 0,91591 4 A5 Nasya Maghfirotun Khasanah 0,91591 5 A6 Ichsanul Fikri 0,91591 6 A7 Anneza Nursafir Arjazani 0,91591 7 . . . . . . . . . A100  Oriza Sapwa R 0,71735 100
Perhitungan  akurasi  menggunakan confusion  matrix dengan  jumlah  variabel linguistik    7  pada  skenario  kedua  dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18 Confusion matrix Skenario Kedua dengan Jumlah Variabel Linguistik 7
Kelas Aktual Kelas Prediksi Diterima Tidak Diterima Diterima 88 12 Tidak Diterima 13 525
Nilai  akurasi  hasil  perhitungan perankingan  penerimaan  beasiswa  pada Tabel 18 menghasilkan nilai 96,08%.

## 5 K ESIMPULAN
Berdasarkan    hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  kesimpulan  yang  dapat diambil  adalah  pengukuran  akurasi  untuk menganalisis  keberhasilan  dari  algoritma untuk  perankingan  penerimaan  beasiswa bagi siswa kurang mampu dilakukan dengan rumus  akurasi  pada confusion  matrix ,  dan
didapatkan  hasil  untuk  pemilihan  jumlah variabel  linguistik    5  memiliki  nilai  akurasi 83,69%  dan  untuk  pemilihan  parameter jumlah  variabel  linguistik    7  memiliki  nilai akurasi 96,08%.
Pemilihan  jumlah  variabel  linguistik membership function pada kasus ini sangat mempengaruhi    hasil  preferensi  antara skenario  pertama  dan  kedua,  dimana pemilihan  parameter  jumlah  variabel linguistik 7 menghasilkan nilai akurasi yang lebih akurat  karena pada pemilihan variabel linguistik 7 pembagian rating nilai  variabel linguistik untuk setiap  kriteria  lebih detail. Pemilihan  jumlah  variabel  linguistik  7 didapatkan  hasil  nilai  pada  setiap  kriteria pada alternatif beragam, sehingga menghasilkan  selisih  sekecil  apapun  pada setiap  kriteria  pada  alternatif,  dimana perbandingan nilai bobot tersebut mempengaruhi  ketelitian  pengelompokkan kriteria.  Perubahan  nilai  bobot  pada  setiap kriteria mempengaruhi hasil akhir.
Berdasarkan    penelitian  yang  telah dilaksanakan, saran yang diberikan meliputi:
1. Perlu  optimasi  parameter membership function pada    jumlah  variabel linguistik  5    dan    jumlah  variabel linguistik 7.
2. Penggunaan  jenis  fungsi  keanggotaan yang berbeda.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Budiawati,  A.,  2015.  SD  N  Petompon
02.  [Online]                          Available at: http://sdpetompon2.blogspot.com/p/seja rah- singkat-dan-perkembangan-sd- n.html. [Accessed 18 January 2018].
[2] Modarres, M. & Sadi-Nezhad, S., 2005. Fuzzy  Simple  Additive  Weighting Method  By  Preference    Ratio. Intelligent    Automation    and  Soft Computing, 11, pp.235-44.
[3] Chou,  S.-Y.,  Chang  ,  Y.-H.  &  Shen, C.-Y.,  2008.  A  fuzzy  simple  additive weighting  system  under    group decision-making    for    facility  location selection with objective/subjective attributes. European Journal oj Operational Research, 189, pp.132-45. [4] Ivanjelita  ,  L.A.,  Utami,  E.  &  Luthfi, E.T., 2015. Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Calon Asisten  Praktikum.   Jurnal  Ilmiah  Data Manajemen  dan  Teknologi  Informasi,
16, pp.37 - 46. [5] Misdram,  M.  &  Faridah,  N.,  2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Calon  Duta  Lingkungan Sekolah  Adiwiyata  Dengan  Metode Fuzzy Dan Simple Additive Weighting. SPIRIT, 10, pp.37 - 46. [6] Supartha, I.K.D.G. & Dewi, I.G.A.P.E.P.,  2014.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Pada SMK Kertha Wisata Denpasar Menggunakan  Fuzzy  SAW.    Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika, 3, pp.65-59. [7] Medasani,  ,  Kim,  &  Krishnapuram,  ,
1998.  An  Overview  Of  Membership Function.  International  Journal  of Approximate Reasoning, pp.391 - 417.
[8] Zadeh, L.A., 1965. Fuzzy Sets, Volume 8,  Issue  3.  Injormation  and  Control, pp.338-53.
[9] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko, A. & Wardoyo, R., 2006.  Fuzzy Multi- Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM).  1st  ed.  Yogyakarta:  Graha
Ilmu. [10] Sagar,    M.K.,    Jayaswal,    P.    & Kushwah,    K.,  2013.  Exploring  Fuzzy SAW Method for Maintenance Strategy Selection Problem of Material Handling
Equipment.  International  Journal    oj Current  Engineering  and Technology, 3, pp.600 - 605.
[11] Chen,  C.-T.,  2000.  Extensions  of  the TOPSIS  for  group  decision-making under  fuzzy  environment.    ELSEVIER
Fuzzy  Sets  and Systems 114, pp.1-9.