## RANCANG BANGUN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO

## DENGAN OPTIMASI GENETIC ALGORITHM
Yanto 1 , Eka Herdit Juningsih 2 , Faruq Aziz 3*
1, 2 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
3 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
* faruq.fqs@nusamandiri.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem penunjang keputusan untuk menentukan besaran beasiswa.  Latar  belakang  penelitian  berkaitan  dengan  kompleksitas  dan  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan beasiswa, yang memerlukan metode yang mampu menangani nilai linguistik. Metode Fuzzy Tsukamoto digunakan  untuk  menangani  ketidakpastian,  sementara Genetic  Algorithm (GA)  diaplikasikan  untuk mengoptimalkan  hasil perhitungan  berdasarkan aturan fuzzy . Kombinasi  metode ini  menghasilkan  sistem  yang adaptif  terhadap  perubahan  kondisi  dan  kebutuhan.  Tujuan  penelitian  adalah  menciptakan  sistem  efisien  dan transparan dalam mendukung pengambilan keputusan penentuan besaran beasiswa. Evaluasi sistem menggunakan korelasi Spearman menghasilkan nilai 0.88, menunjukkan hubungan positif dan kuat antara peringkat beasiswa hasil Fuzzy Tsukamoto dan GA. Sistem  menyajikan hasil perhitungan beasiswa secara  informatif  melalui tabel dan grafik, memberikan pemahaman yang mudah bagi pengguna. Dengan implementasi menggunakan PHP dan bersifat web-based ,  diharapkan  sistem  ini  dapat  diakses  dengan  mudah  dari  berbagai  perangkat.  Implikasi penelitian  ini  adalah  memberikan  kontribusi  pada  efektivitas  dan  transparansi  pengambilan  keputusan  dalam penentuan besaran beasiswa.
Kata kunci : Fuzzy Tsukamoto, Genetic Algorithm, SPK, Penentuan Beasiswa

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  salah  satu  pilar  utama pembangunan suatu bangsa dan menjadi kunci penting dalam  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia [1].  Dalam  konteks  pendidikan  tinggi,  pemberian beasiswa  memiliki  peran  strategis  untuk  mendukung akses  dan  kualitas  pendidikan  mahasiswa.  Proses penentuan penerimaan beasiswa tidak hanya melibatkan  pertimbangan  akademis,  tetapi  juga memperhatikan  kriteria-kriteria  lain  yang  dapat mencerminkan potensi dan kebutuhan mahasiswa.
Sistem  penunjang  keputusan  (SPK)  menjadi solusi yang tepat untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam penentuan penerimaan beasiswa  [2]. Dengan  menggabungkan  metode Fuzzy Tsukamoto [3], yang dapat menangani ketidakpastian dan kompleksitas dalam pengambilan keputusan, dan Genetic  Algorithm (GA)  [4],  yang  merupakan algoritma evolusioner untuk mengoptimalkan parameter,  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi dan efisiensi sistem.
Meskipun  SPK  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai  bidang  [5]  [6]  [7]  [8]  termasuk  penentuan beasiswa [9] [10] [11], namun masih terdapat beberapa tantangan  yang perlu diatasi. Beberapa permasalahan tersebut  meliputi  kompleksitas  penilaian  multi- kriteria,  ketidakpastian  dalam  data  mahasiswa,  serta kebutuhan akan optimasi parameter untuk meningkatkan performa sistem.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan penelitian eksperimen dengan langkah-langkah pengembangan sistem, kombinasikan dua metode, uji coba  fungsionalitas,  serta  evaluasi  kinerja  sistem. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memanfaatkan
data mahasiswa dan kriteria penentuan beasiswa yang relevan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun Sistem Penunjang  Keputusan Penentuan Beasiswa  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto yang dioptimalkan dengan Genetic Algorithm . Dengan pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  meningkatkan ketepatan  dan  efektivitas  dalam  proses  penyeleksian penerima  beasiswa.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  berbasis Fuzzy  Tsukamoto yang  dioptimalkan  dengan Genetic Algorithm khususnya  dalam  konteks  penentuan penerimaan beasiswa. Penerapan sistem ini diharapkan dapat membantu lembaga pendidikan atau organisasi  terkait  untuk  melakukan  seleksi  penerima beasiswa dengan lebih efisien dan akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  dalam Pemilihan Beasiswa
Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  adalah  alat yang  sangat  penting  dalam  proses  pengambilan keputusan,  terutama  dalam  konteks  pemilihan penerima  beasiswa.  SPK  membantu  pengambil keputusan  untuk  mengelola  dan menganalisis informasi kompleks, memungkinkan proses pengambilan keputusan yang lebih efisien dan objektif [2]  [7]  [12].  Dalam  konteks  beasiswa,  SPK  dapat membantu  memilih  kandidat  yang  paling  sesuai dengan  kriteria  tertentu,  termasuk  kriteria  akademis, sosial, dan ekonomi [13].
2.2. Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode Fuzzy  Tsukamoto adalah  pendekatan fuzzy  logic [14]  yang  telah  terbukti  efektif  dalam mengatasi  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam pengambilan keputusan. Tsukamoto memperkenalkan konsep  inferensi fuzzy untuk  menangani  nilai  yang tidak  pasti  atau  kurang  jelas  [15]. Fuzzy  Tsukamoto dapat diterapkan untuk mengevaluasi dan menentukan tingkat  kelayakan  kandidat  berdasarkan  sejumlah kriteria.

## 2.3. Genetic Algorithm
Genetic  Algorithm (GA)  adalah  algoritma pencarian  yang  terinspirasi  oleh  prinsip  evolusi  alam [4][16].  GA  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan parameter dalam sistem fuzzy , termasuk dalam konteks Fuzzy  Tsukamoto .  Pendekatan  ini  memungkinkan pencarian  solusi  optimal  melalui  evolusi  populasi, memperbaiki  dan  meningkatkan  parameter  sistem secara iteratif.

## 2.4. Bootstrap
Bootstrap  adalah framework  open-source yang dikembangkan  oleh  X  [17].  Dirancang  untuk mempercepat proses pengembangan antarmuka pengguna  (UI)  dalam  pengembangan  situs  web  dan aplikasi  seluler.  Bootstrap  menyediakan  serangkaian alat  dan  gaya  desain  yang  siap  pakai,  termasuk  grid layout,  komponen  UI,  dan  JavaScript  plugins. Penggunaan Bootstrap dapat meningkatkan responsivitas  dan  tampilan  estetika  dari  antarmuka pengguna  sistem  penunjang  keputusan,  memastikan konsistensi dan keterbacaan elemen desain.

## 2.5. PHP
PHP  ( Hypertext  Preprocessor )  adalah  bahasa skrip  sisi  server  yang  sering  digunakan  untuk pengembangan  web  [18].  PHP  dapat  diintegrasikan dengan HTML dan digunakan untuk memproses data di  sisi  server,  berinteraksi  dengan  basis  data,  serta mengelola  logika  bisnis.  Pada  sistem  penunjang keputusan,  PHP  dapat  berperan  dalam  pemrosesan data  hasil  pengambilan  keputusan,  menyimpan  dan mengambil  informasi  dari  basis  data  [19],  serta memastikan  keamanan  dan  keandalan  operasi  sistem secara menyeluruh.

## 2.6. Black-box Testing
Black-box  testing adalah  metode  pengujian perangkat  lunak  di  mana  sistem  diuji  tanpa memperhatikan rincian internal implementasinya [11]. Penguji  hanya  memperhatikan input dan output yang dihasilkan  oleh  sistem,  tanpa  pengetahuan  tentang struktur  atau  logika  kode  di  dalamnya.  Tujuan  dari black-box  testing adalah  untuk  memastikan  bahwa sistem  dapat  memenuhi  persyaratan  fungsional  dan berperilaku sesuai yang diharapkan, serta mengidentifikasi  kesalahan  atau  kekurangan  yang mungkin  terjadi  dalam  fungsi  atau  interaksi  antar komponen  sistem  [20].  Teknik-teknik black-box
testing melibatkan  pengujian  berdasarkan  spesifikasi fungsional,  batasan  input,  dan  skenario  pengujian untuk  memverifikasi  keakuratan  dan  konsistensi perilaku sistem.

## 2.7. Korelasi Spearman
Korelasi Spearman adalah metode statistik yang digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  hubungan monoton  antara  dua  variabel  acak  [9].  Metode  ini didasarkan pada peringkat dari nilai variabel-variabel tersebut daripada nilai sebenarnya. Korelasi Spearman tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan dapat digunakan  untuk  data  ordinal  atau  interval.  Nilai korelasi Spearman berkisar antara -1 hingga 1, di mana 1 menunjukkan hubungan monoton positif sempurna, -1 menunjukkan hubungan monoton negatif sempurna, dan  0  menunjukkan  tidak  adanya  hubungan monotonic.  Korelasi  Spearman  sering  digunakan ketika data mengandung.

## 2.8. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa kombinasi Fuzzy Tsukamoto dengan Genetic Algorithm dapat meningkatkan kinerja sistem [9] [17] [18].  GA  dapat  membantu  menemukan  parameter optimal  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan dalam pengambilan keputusan berbasis fuzzy. Dalam konteks  penentuan  beasiswa,  kombinasi  ini  dapat membawa inovasi dalam memilih penerima beasiswa dengan  lebih  cermat  dan  efisien.  Dan  beberapa penelitian  mengenai  sistem  penunjang  keputusan beasiswa menggunakan pendekatan ini telah memberikan  hasil  positif,  namun,  masih  ada  ruang untuk  peningkatan,  terutama  dalam  konteks  integrasi dan optimalisasi kedua metode ini.

## 3. METODE PENELITIAN
Penulis menggunakan beberapa metode pengumpulan data dalam penelitian ini, antara lain: a. Metode Studi Literatur:
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan metode  studi  literatur  untuk  mencari  referensi  dari jurnal-jurnal  penelitian  sebelumnya  yang  relevan dengan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dan GA.
b. Metode Wawancara:
Penulis melakukan wawancara langsung dengan petugas  instansi  yang  bertugas  membuat  surat keputusan  beasiswa  sebagai  salah  satu  metode pengumpulan data. Tujuan dari wawancara ini adalah untuk memperoleh informasi terkait kriteria penerimaan  beasiswa,  yang  kemudian  dijadikan sebagai  variabel  kriteria  dalam  pembuatan  sistem pendukung keputusan penentuan pemberian beasiswa.
Dalam tahapannya memiliki langkah perhitungan dan pembuatan sistem sampai pada evaluasi dimana: 1. Identifikasi Variabel dan Kriteria:
Tentukan  variabel  input  (misalnya,  Nilai  Rata- rata,  Aktivitas  Ekstrakurikuler,  dan  Penghasilan
Orang  Tua)  dan  variabel  output  (Penerimaan Beasiswa).
2. Fungsi Keanggotaan: Tetapkan  fungsi  keanggotaan  (rendah,  sedang, tinggi)  untuk  setiap  variabel fuzzy .  Contoh: Fungsi  keanggotaan  "Rendah,"  "Sedang,"  dan "Tinggi" untuk variabel Nilai Rata-rata. 3. Aturan Fuzzy : Identifikasi
aturan
fuzzy
berdasarkan pengetahuan ahli atau data historis. Contoh: "Jika
Nilai Rata-rata Rendah dan Aktivitas Ekstrakurikuler  Rendah,  maka  Penerimaan Beasiswa Rendah."
4. Fuzzy Inference System (FIS):
Implementasikan  aturan fuzzy ke  dalam Fuzzy Inference
System menggunakan
metode Tsukamoto.  Hitung  derajat  keanggotaan  setiap aturan dan hasil fuzzifikasi.
5. Integrasi Genetic Algorithm (GA):
Tentukan parameter yang akan dioptimalkan oleh Genetic  Algorithm (GA),  seperti  bobot  pada aturan fuzzy atau himpunan fuzzy . Implementasikan struktur kromosom dan  fungsi fitness untuk evaluasi solusi dalam GA.
6. Inisialisasi Populasi dan Genetika: Inisialisasi populasi awal kromosom dengan nilai acak.  Terapkan  operasi  genetika  seperti  seleksi, crossover ,  dan  mutasi  untuk  menghasilkan generasi baru.
7. Evaluasi Fitness: Gunakan  sistem Fuzzy  Tsukamoto dengan parameter  yang  dihasilkan  oleh  GA  untuk menilai kualitas setiap individu dalam populasi.
8. Seleksi dan Reproduksi: Pilih  individu  berdasarkan  nilai  fitness  mereka untuk  menjadi  orangtua  generasi  berikutnya. Terapkan crossover dan  mutasi  pada  orangtua untuk menghasilkan anak-anak baru.
9. Iterasi dan Konvergensi: Lakukan  iterasi  proses  GA  untuk  beberapa generasi  hingga  mencapai  konvergensi  atau batasan iterasi yang ditentukan.
10. Integrasi Hasil GA ke dalam Fuzzy Tsukamoto : Gunakan parameter hasil GA untuk mengoptimalkan  model Fuzzy  Tsukamoto . Implementasikan  hasil tersebut ke dalam  sistem penunjang keputusan.
11. Validasi dan Evaluasi: Uji sistem menggunakan data beasiswa sebelumnya untuk memvalidasi dan mengevaluasi kinerja sistem yang telah dioptimalkan.
12. Analisis Hasil dan Kesimpulan: Analisis hasil pengujian dan evaluasi. Kesimpulan  mengenai  keefektifan  integrasi Fuzzy  Tsukamoto dengan  Optimasi Genetic Algorithm dalam penentuan penerimaan beasiswa.
Langkah perhitungan dan pembuatan sistem pada penelitian ini dapat digambarkan seperti pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Langkah Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  metode Fuzzy  Tsukamoto dengan GA  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengambil keputusan  terkait  penentuan  pemberian  beasiswa. Dalam  menentukan  hasil  keputusan  terkait  alokasi beasiswa,  digunakan  parameter  UKT  (Uang  Kuliah Tunggal)  yang  mana  biaya  kuliah  yang  dibebankan kepada mahasiswa sebagai biaya pendidikan dan IPK (Indeks  Prestasi  Kumulatif)  dimana  angka  yang mencerminkan  rata-rata  prestasi  akademis  seorang mahasiswa  selama  masa  studi  seperti  terlihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Kriteria Kriteria Rentang Nilai Keterangan UKT Rp 0 - Rp 5.000.000 Besaran UKT yang dibayar oleh mahasiswa IPK 0 – 4 Indeks Prestasi Kumulatif mahasiswa
Derajat  keanggotaan  dimana  ukuran  seberapa besar  suatu  elemen  atau  nilai  masuk  ke  dalam  suatu himpunan fuzzy .  Dalam  teori  himpunan fuzzy ,  setiap elemen  dari  himpunan  memiliki  derajat  keanggotaan yang berkisar antara 0 hingga 1. Dimana terdapat dua derajat  keanggotaan  dalam  penelitian  ini  yaitu  UKT dapat terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Derajat Keanggotaan - UKT Nama Fungsi Rentang UKT Keterangan Murah Rp 0 - Rp 1.000.000 Derajat keanggotaan untuk UKT murah Sedang Rp 1.000.000 - Rp 3.000.000 Derajat keanggotaan untuk UKT sedang Mahal Rp 3.000.000 - Rp 5.000.000 Derajat keanggotaan untuk UKT mahal
Lalu  IPK  dengan  kriteria  juga  sudah  ditentukan seperti terlihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Derajat Keanggotaan - IPK Nama Fungsi Rentang IPK Keterangan Baik 0 - 3.2 Derajat keanggotaan untuk IPK baik Sangat Baik 3.2 - 4 Derajat keanggotaan untuk IPK sangat baik
Dalam  SPK,  khususnya  pada  sistem  berbasis logika fuzzy , rule base (basis aturan) perlu disediakan dan digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan  kondisi-kondisi  tertentu.  Basis  aturan merupakan  langkah  penting  untuk  menentukan bagaimana  sistem  harus  bertindak  atau  merespons terhadap situasi tertentu. Pada penelitian ini memiliki basis aturan seperti pada tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4. Basis Aturan No Kondisi Aksi 1 Jika UKT Murah dan IPK Baik, Maka Beasiswa Kecil Beasiswa Kecil 2 Jika UKT Murah dan IPK Sangat Baik, Maka Beasiswa Kecil Beasiswa Kecil 3 Jika UKT Sedang dan IPK Baik, Maka Beasiswa Kecil Beasiswa Kecil 4 Jika UKT Sedang dan IPK Sangat Baik, Maka Beasiswa Besar Beasiswa Besar 5 Jika UKT Mahal dan IPK Baik, Maka Beasiswa Besar Beasiswa Besar 6 Jika UKT Mahal dan IPK Sangat Baik, Maka Beasiswa Besar Beasiswa Besar
Setelah menentukan basis aturan, berikutnya kita lakukan  perhitungan  dengan  rumus  perolehan beasiswa [3]:
∑(𝛼𝑖 𝑥 𝑍𝑖) ∑(𝛼𝑖) ⁄
Dimana: αi: Firing strength atau derajat keanggotaan dari setiap aturan.
Zi: Nilai konsekuen yang dihasilkan oleh setiap aturan. ∑(αi×Zi): Jumlah hasil perkalian αi dan Zi dari setiap aturan.
∑(αi): Jumlah derajat keanggotaan dari setiap aturan.
Implementasi  hitungan  secara  manual  penulis sampaikan sebagai berikut:
Data input: UKT: Rp2.000.000; IPK: 3.5
Selanjutnya,  kita  akan  menentukan  derajat keanggotaan untuk setiap kondisi:

## UKT (Uang Kuliah Tunggal)
UKT Murah: μ(UKT Murah) = (3000000 - 2000000) / (3000000 - 1000000) = 0.5 UKT Sedang: μ(UKT Sedang) = (2000000 - 1000000) / (3000000 - 1000000) = 0.5 UKT Mahal: μ(UKT Mahal) = 0

## IPK (Indeks Prestasi Kumulatif)
IPK Baik: μ(IPK Baik) = (3.8 - 3.5) / (3.8 - 3.2) = 0.5 IPK Sangat Baik:  μ(IPK Sangat  Baik) = (3.5  - 3.2) / (3.8 - 3.2) = 0.5
Evaluasi Aturan ( Rule Evaluation ) Rule 1 : min(μ(UKT Murah), μ(IPK Baik)) = min(0.5, 0.5) = 0.5 (Beasiswa Kecil)
Rule  2 :  min(μ(UKT  Murah),  μ(IPK  Sangat  Baik))  = min(0.5, 0.5) = 0.5 (Beasiswa Kecil) Rule 3 : min(μ(UKT Sedang), μ(IPK Baik)) = min(0.5, 0.5) = 0.5 (Beasiswa Kecil) Rule 4:  min(μ(UKT Sedang), μ(IPK Sangat Baik)) = min(0.5, 0.5) = 0.5 (Beasiswa Besar)
Rule  5:  min(μ(UKT  Mahal),  μ(IPK  Baik))  =  min(0, 0.5) = 0 (Tidak terpenuhi) Rule  6:  min(μ(UKT  Mahal),  μ(IPK  Sangat  Baik))  = min(0, 0.5) = 0 (Tidak terpenuhi)

## Agregasi
1. Menggunakan  metode  Tsukamoto,  kita  dapat menghitung  αi  *  Zi  untuk  setiap  aturan  yang terpenuhi.
2. Jumlahkan semua nilai αi * Zi dan bagi dengan jumlah  total  αi  untuk  mendapatkan  nilai  akhir beasiswa.
Perhitungan: α1 * Zi1 = 0.5 * (5000000 - 0.5 * (5000000 - 3000000)) = 0.5 * 4000000
= 2000000
α2 * Zi2 = 0.5 * (5000000 - 0.5 * (5000000 - 3000000)) = 0.5 * 4000000 = 2000000
α3 * Zi3
= 0.5 * (5000000 - 0.5 * (5000000 - 3000000))
= 0.5 * 4000000 = 2000000
α4 * Zi4 = 0.5 * (0.5 * (5000000 - 3000000) + 3000000) = 0.5 * 4000000 = 2000000
Total: Total αi * Zi = 2000000 + 2000000 + 2000000 + 2000000 = 8000000
Total αi = 0.5 + 0.5 + 0.5 + 0.5 = 2 Perolehan Beasiswa Perolehan  Beasiswa  =  Total  αi  *  Zi  /  Total  αi  = 8000000 / 2 = Rp 4.000.000
Jadi,  dengan  input  UKT  sebesar  Rp  2.000.000 dan  IPK  sebesar  3.5,  mahasiswa  tersebut  akan mendapatkan beasiswa sebesar Rp 4.000.000.
Metode  tersebut  kemudian  diimplementasikan pada sistem sederhana yang telah dirancang dengan 1 aktor  yaitu  petugas  yang  memiliki  kewenangan membuat  surat  keputusan  beasiswa  seperti  terlihat pada gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2. Usecase Diagram
Tampilan  halaman  awal  terlihat  seperti  pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Tampilan Awal Program
Pada  gambar  3  ketika  pengunjung  melakukan klik pada mulai perhitungan akan tampil popup modal seperti pada gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Tampilan Hitung Beasiswa
Pengujian blackbox testing juga telah dilakukan pada formulir hitung besar beasiswa yang terlihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Blackbox Testing - Form Hitung Beasiswa No Test Case Input Expected Output 1 UKT dan IPK valid UKT: 1000000, IPK: 3.5 Memperoleh hasil perhitungan beasiswa 2 UKT di batas bawah UKT: 0, IPK: 3.5 Memperoleh hasil perhitungan beasiswa 3 UKT di batas atas UKT: 5000000, IPK: 3.5 Memperoleh hasil perhitungan beasiswa 4 IPK di batas bawah UKT: 2500000, IPK: 3.0 Memperoleh hasil perhitungan beasiswa 5 IPK di batas atas UKT: 2500000, IPK: 4.0 Memperoleh hasil perhitungan beasiswa 6 UKT dan IPK kosong UKT: , IPK: Menerima pemberitahuan kesalahan 7 UKT negatif UKT: - 50000, IPK: 3.5 Menerima pemberitahuan kesalahan 8 IPK di bawah minimal UKT: 2500000, IPK: 2.9 Menerima pemberitahuan kesalahan 9 IPK di atas maksimal UKT: 2500000, IPK: 4.1 Menerima pemberitahuan kesalahan
Kemudian  pengunjung  bisa  memasukkan  pada formulir  yang  tersedia  berapa  besaran  UKT  dan  IPK lalu  bisa  langsung  diklik  Hitung  Beasiswa,  sehingga hasil akan terlihat seperti pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Tampilan Hasil
Evaluasi dilakukan dengan penilaian korelasi spearman dengan rumus [9]:
𝜌 = 1 − 6  ∑ 𝑑 2 𝑛 ( 𝑛 2 − 1) Dimana  Nilai 𝜌 akan  memberikan  gambaran tentang  sejauh  mana  korelasi  antara  dua  metode. Setelah melakukan evaluasi dengan korelasi spearman didapatkanlah  hasil  0.88.  Ini  menunjukkan  korelasi positif yang cukup kuat antara keduanya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode Fuzzy Tsukamoto menawarkan fleksibilitas  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dan kompleksitas  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode ini secara khusus cocok untuk sistem yang melibatkan nilai  linguistik  dan  ketidakpastian,  seperti  penentuan beasiswa. Penggunaan Genetic Algorithm (GA) dalam sistem  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  dengan membantu mencari solusi optimal berdasarkan aturan fuzzy.  GA  juga  berperan  dalam  meningkatkan efisiensi  dan  akurasi  sistem  dalam  menentukan besaran beasiswa.
Kombinasi antara Metode Fuzzy Tsukamoto dan GA  menghasilkan  suatu  sistem  yang  mampu beradaptasi terhadap perubahan kondisi dan kebutuhan.  Interaksi  antara  kedua  metode  ini memberikan  kemampuan  sistem  untuk  melakukan pencarian  solusi  optimal  dalam  ruang  desain  sistem, meningkatkan daya adaptasi sistem secara keseluruhan dan menghasilkan fitness optimal 0.88.
Sistem  ini  efektif  dalam  menyajikan  hasil perhitungan  beasiswa  dengan  cara  yang  jelas  dan informatif  melalui  penggunaan  tabel  dan  grafik. Presentasi  hasil  yang  disajikan  mempermudah pemahaman dan interpretasi bagi pengguna, memastikan  informasi  dapat  disampaikan  dengan baik.
Pemilihan  bahasa  PHP  sebagai  platform pengembangan memberikan keuntungan dalam mengembangkan sistem yang bersifat web-based . Hal ini  memungkinkan  aksesibilitas  sistem  dari  berbagai perangkat, meningkatkan keterjangkauan dan fleksibilitas pengguna.
Tentunya masih banyak yang bisa dikembangkan dari  penelitian  ini  seperti  melakukan  pengembangan
tampilan  pengguna,  menambah  kriteria,  ataupun mengkombinasikan metode lain yang lebih cepat dan adaptif sesuai kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  D.  Sanga  and  Y.  Wangdra,  “Pendidikan Adalah  Faktor  Penentu  Daya  Saing  Bangsa,” Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Sosial  dan Teknologi  (SNISTEK) ,  vol.  5,  pp.  84–90,  Sep. 2023, doi: 10.33884/psnistek.v5i.8067.
[2]  G.  S.  Mahendra et  al. , SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  (Teori  dan  Penerapannya  dalam berbagai  Metode) .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[3]  Yulmaini, Logika  Fuzzy:  Studi  Kasus  & Penyelesaian Menggunakan Microsoft Excel dan Matlab . Penerbit Andi.
[4]  A.  Sohail,  “Genetic  Algorithms  in  the  Fields  of Artificial Intelligence and Data Sciences,” Ann. Data.  Sci. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  1007–1018,  Aug. 2023, doi: 10.1007/s40745-021-00354-9.
[5]  F.  Aziz,  F.  Said,  and  A.  Sudrajat,  “Penerapan Konsep  Finite  State  Automata  Dalam  Proses Pendaftaran  Kelas  Kursus  Bahasa  Inggris  Pada Tempat  Kursus,” MATICS: Jurnal Ilmu Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (Journal  of Computer Science and Information Technology) , vol.  12,  no.  2,  Art.  no.  2,  2020,  doi: 10.18860/mat.v12i2.9330.
[6]  A.  Pulungan  and  B.  Hendrik,  “Implementasi Metode SAW Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk  Penerimaan  Guru  Di  Pesantren  Darul Mursyid,” Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan  Sains ,  vol.  1,  no.  3,  Art.  no.  3,  Aug.  2023, doi: 10.54066/jptis.v1i3.766.
[7]  R.  H.  Andri  and  D.  P.  Sitanggang,  “Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Pemilihan Supplier Terbaik Dengan Metode MOORA,” Jurnal Sains Informatika  Terapan ,  vol.  2,  no.  3,  Art.  no.  3, 2023, doi: 10.62357/jsit.v2i3.181.
[8]  W.  N.  Gultom,  F.  P.  Aditiawan,  and  R. Mumpuni, “IMPLEMENTASI METODE PROFILE  MATCHING  PADA  APLIKASI SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  7, no. 6, Art. no. 6, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i6.8194.
[9]  E. W. Saputra, “OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN
FUZZY MAMDANI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA,” Jurnal SIMADA (Sistem
Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data) ,  vol.  2, no. 2, Art. no. 2, 2019, doi: 10.30873/simada.v2i2.1789.
[10]  S. Susanti and G. R. Nawangsit, “PENERAPAN METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  PADA SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENENTUAN  PEMBERIAN  BEASISWA,”
JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 7, no. 3, Art. no. 3, Aug. 2023, doi: 10.31000/jika.v7i3.7626.
[11]  Y.  M.  Cani,  H.  Hannie,  and  A.  A.  Ridha, “Pengujian  Black  Box  Testing  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  di SMK  Tarbiyatul  Ulum  Karawang,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 9, no. 9, Art. no. 9, May 2023, doi: 10.5281/zenodo.8084698.
[12]  M.  S.  Ariantini,  R.  Belferik,  O.  H.  Sari,  M. Munizu, E. F. Ginting, and M. Mardeni, SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN :  Konsep,Metode, dan  Implementasi .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[13]  F.  N.  M.T  S.  ST et  al. , PENGEMBANGAN SISTEM PEMBELAJARAN NASIONAL . Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[14]  F.  M.  McNeill  and  E.  Thro, Fuzzy  Logic:  A Practical Approach . Academic Press, 2014.
[15]  S. Chaudhari and M. Patil, “Study and Review of Fuzzy  Inference  Systems  for  Decision  Making and Control,” 2014.
[16]  Y.  Qin,  Z.  Li,  J.  Ding,  F.  Zhao,  and  M.  Meng, “Automatic optimization  model of transmission line based on GIS and genetic algorithm,” Array , vol. 17, p. 100266, Mar. 2023, doi: 10.1016/j.array.2022.100266.
[17]  J.  Krause,  “Introduction  to  Bootstrap,”  in Introducing  Bootstrap  4:  Create  Powerful  Web Applications Using Bootstrap 4.5 , J. Krause, Ed., Berkeley,  CA:  Apress,  2020,  pp.  1–17.  doi: 10.1007/978-1-4842-6203-0_1.
[18]  D. Nurrahman, A. Asep, and F. Aziz, “Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Akuntansi  Penjualan Kredit  Pada  Pd.  Lajuar  Motor  Karawang,”
Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat , vol. 1, no. 2, pp. 41–47, 2020.
[19]  J. Lolita, L. Mazia, and S. Fauziah, “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI PERSEDIAAN BARANG PADA SPA KAMPOENG DEPOK JAWA BARAT,” IJIS  - Indonesian Journal On Information System , vol. 8,  no.  2,  Art.  no.  2,  Sep.  2023,  doi: 10.36549/ijis.v8i2.230.
[20]  S.  Alarie,  C.  Audet,  A.  E.  Gheribi,  M. Kokkolaras, and S. Le Digabel, “Two decades of blackbox  optimization  applications,” EURO Journal  on Computational  Optimization , vol. 9,
p. 100011,
Jan. 2021, doi: 10.1016/j.ejco.2021.100011.
[21]  D. P. Rini, D. Afandi, and D. Rodiah, “Effect of Genetic  Algorithm  on  Prediction  of  Heart Disease  Stadium  using  Fuzzy  Hierarchical Model,” Computer
Engineering and Applications  Journal ,  vol.  11,  no.  3,  Art.  no.  3, Oct. 2022, doi: 10.18495/comengapp.v11i3.415.
[22]  O.  J.  Oyebode  and  Z.  O.  Abdulazeez, “Optimization of Supply Chain Network in Solid Waste Management Using a Hybrid Approach of Genetic  Algorithm  and  Fuzzy  Logic:  A  Case Study of Lagos State,” Nat. Env. Poll. Tech , vol. 22,  no.  4,  pp.  1707–1722,  Dec.  2023,  doi: 10.46488/NEPT.2023.v22i04.003.