## APPROVAL-SYSTEM PROPOSAL SKRIPSI MAHASISWA PADA PROGRAM STUDI S-1 SISTEM INFORMASI DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

## Aidina Ristyawan
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: aidinaristi@unpkediri.ac.id

## ABSTRAK
Untuk  menyetujui  judul  penelitian  yang  diajukan  mahasiswa  oleh  dosen  pembimbing  membutuhkan  cara yang cukup rumit guna menghasilkan kualitas penelitan yang baik dan sebaran bidang ilmu yang merata. Salah satu cara  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  persetujuan  judul  penelitian  tersebut  adalah  dengan  menggunakan sistem  pembobotan  judul  penelitian  yang  diusulkan  mahasiswa.  Dengan  sistem  pembobotan  judul  penelitian tersebut  dosen  pembimbing  dapat  terbantu  dalam  menyetujui  judul  penelitian  yang  diajukan  oleh  mahasiswa bimbingannya,  sehingga  kualitas  penelitian  semakin  meningkat  dan  sebaran  bidang  ilmu  penelitian  juga  lebih merata.  Sistem  pembobotan  judul  penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  logika  fuzzy  (samar)  dan  pembuatan keputusan berdasar beberapa atribut (Multi Atribut Decission Making / MADM). Penentuan bobot judul penelitian berdasarkan  pada  beberapa  aspek,  yaitu  1)  Kriteria,  dimana  kriteria  penentuan  bobot  bisa  diisi  atau  disesuaikan dengan  program  studi  lain;  2)  Bobot,  yang  mana  digunakan  segai  pembobotan  atau  prioritas  masing  –  masing kriteria;  3) Jenis kriteria yang terbagi menjadi menjadi dua (kriteria keuntungan dan kriteria biaya); dan  4) Batas bobot minimum lolos. Hasil dari pembobotan judul penelitian ini berupa angka bobot antara 0 sampai dengan 1, yang dapat diketahui lolos tidaknya judul penelitian yang diajukan sesuai dengan batas bobot minimum lolos.
Kata kunci: pembobotan; logika fuzzy ; MADM.

## ABSTRACT
To  approve  the  title  of  research  proposed  by  the  student  by  the  supervisor  requires  a  fairly complicated way to produce good quality research and distribution of equitable field of knowledge. One way that can be used to help approval of the title of the research is to use a weighted system of research titles proposed by the student. With the weighting system of the title of the research supervisor lecturers can be helpful in approving the title of research submitted by the students guidance, so that the quality of research is increasing and the distribution of research fields are also more evenly distributed. The title system of this research uses a combination of fuzzy logic and decision making based on several attributes (Multi  Attribute  Decision  Making  /  MADM).  Determination  of  the  weight  of  research  titles  based  on several aspects, namely 1) Criteria, where the weight determination criteria can be filled or adjusted with other study programs; 2) Weights, which are used in terms of weighting or priority of each criterion; 3) Types  of  criteria  divided  into  two  (profit  criteria  and  cost  criteria);  and  4)  The  minimum  weight  limit passes. The result of the weighting of the title of this research is a weighted number of 0 to 1, which can be known to pass the title of the research submitted in accordance with the minimum weight limit passed.
Keywords: weighting; fuzzy logic; MADM..

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  penelitan  yang  baik  dan  sebaran  bidang  ilmu  yang  merata  merupakan  salah  satu  bukti kemajuan  suatu  perguruan  tinggi.  Skripsi  merupakan  salah  satu  penelitian  akhir  yang  dikerjakan  oleh mahasiswa. Pembuatan penelitian tersebut pasti didampingi oleh dosen pembimbing yang diawali dengan pengajuan judul dan, yang mana salah satu tugas dosen pembimbing adalah menyetujui pengajuan judul tersebut  berdasar  kriteria  tertentu.  Untuk  membantu  memutuskan  apakah  suatu  judul  yang  diajukan disetujui atau tidak bisa dilakukan dengan menggunakan pembobotan judul penelitian.
Sistem  pembobotan  judul  penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  logika  fuzzy  (samar)  dan pembuatan  keputusan berdasar beberapa atribut (Multi  Atribut Decission Making /  MADM). Penentuan bobot  judul  penelitian  berdasarkan  pada  beberapa  aspek,  yaitu  1)  Kriteria,  dimana  kriteria  penentuan bobot  bisa  diisi  atau  disesuaikan  dengan  program  studi  lain;  2)  Bobot,  yang  mana  digunakan  segai pembobotan atau prioritas masing – masing kriteria;  3) Jenis kriteria yang terbagi menjadi menjadi dua (kriteria keuntungan dan kriteria biaya); dan  4) Batas bobot minimum lolos.
Bobot  penelitian  yang  didapat  dari  judul  proposal  masih  bersifat  samar  [1].  Hal  ini  dikarenakan terdapatnya perbedaan kedalaman  keilmuan, tingkat pemahaman dan tingkat rasionalitas pemikiran baik mahasiswa  maupun  dosen  pembimbing.  Dalam  hal  ini  suatu  logika  Fuzzy  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan  bobot  tersebut  karena  logika  Fuzzy  dapat  menyatakan  sesuatu  ke  dalam  sebagaian himpunan dan  ke dalam  sebagian himpunan  lain pada  waktu  yang  sama  yang dinyatakan dengan angka antara  0  dan  1  [2].  Salah  satu  penggunaan  Logika  Fuzzy  dalam  pengambilan  keputusan  adalah  metode Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making  (FMADM).  FMADM  merupakan  metode  pengambilan keputusan berdasarkan beberapa kriteria tertentu.
Hasil dari pembobotan judul penelitian ini nantinya berupa angka bobot antara 0 sampai dengan 1, yang dapat diketahui lolos tidaknya judul penelitian  yang diajukan  sesuai dengan batas bobot minimum lolos.
Penelitian yang menginspirasi dibuatnya judul ini adalah Penggunaan kombinasi Fuzzy Tsukamoto dan Algoritma SAW [1].  Penelitian  yang akan dilakukan  mengambil judul dan pemahaman  mahasiswa mengenai penelitian yang akan dikerjakan berdasar judul yang diajukan, tujuan penelitian ini membantu dosen menentukan suatu judul disetujui atau tidak.
Berdasar latar belakang tersebut beberapa rumusan masalah yaitu : 1) Bagaimana membuat approval system proposal skripsi  mahasiswa ? 2) Bagaimana  menerapkan kombinasi algoritma Fuzzy Tsukamoto dan SAW pada sistem pembobotan judul penelitian mahasiswa ? . Sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk 1) Membuat  approval  system  proposal  skripsi  mahasiswa,  2)  Menerapkan  kombinasi  algoritma Fuzzy  Tsukamoto  dan  SAW  pada  sistem  pembobotan  judul  penelitian  mahasiswa,  3)  Hingga  nantinya membantu  dosen  pembimbing  proposal  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri untuk menjaring atau menyeleksi judul yang diajukan mahasiswa.

## 1.1 Sistem Penunjang Keputusan
Menurut  Bonczek,  dkk.,  dalam  buku Decision  Support  System  And  Intelligent  system [3] mengatakan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  di  dalamnya terdapat tiga komponen yang saling berinteraksi. Komponen tersebut adalah :
a) Sistem  bahasa  (menangani  komunikasi  antara  pengguna  dengan  komponen  sistem  pendukung keputusan lain).
b) Sistem pengetahuan (basis pengetahuan yang ada pada sistem pendukung keputusan atau sebagai data atau sebagai prosedur)
c) Sistem pemrosesan masalah (yang menghubungkan antara sistem Bahasa dan sistem pengtahuan, serta  memiliki  kemampuan  untuk  memanipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan  untuk pengambilan keputusan).
Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa karakteristik, diantaranya adalah :
a) sebagai  penunjang  atau  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  organisasi  atau perusahaan.
b) Terdapat  antarmuka  dimana  manusia  (user)  tetap  memegang  kontrol  proses  pengambilan keputusan.
c) Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  menyelsaikan  masalah  baik  terstruktur  atau  semi terstruktur serta mendukung beberapa keputusan yang saling berkaitan.
d) Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan.
e) Terdapat  subsistem  yang  terintegrasi  sedimikian  rupa  sehingga  dapat  berfungsi  sebagai  satu kesatuan sistem.
f) Terdapat dua komponen utama : data dan model.

## 1.2 Algoritma Fuzzy Tsukamoto
Pada  Metode  Tsukamoto  [4],  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-Then  harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α- predikat (fire  strength).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot    [5]  Berikut  gambar inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto pada gambar 1.

## Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Linear Naik

## 1.3 Fuzzy
Fuzzy  dapat  diartikan  sebagai  kabur  atau  samar,  dalam  fuzzy  terdapat  derajat  keanggotaan  yang memiliki  rentang  nilai  0  sampai  1.  Berbeda  dengan  himpunan  yang  memiliki  nilai  0  dan  1,  sedangkan logika  fuzzy  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam  suatu  ruang  output, mempunyai  nilai  kontinyu.  Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran.  Oleh  sebab  itu  menurut  Kusumadewi:  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian salah pada waktu yang sama  [7][6].

## 1.4 Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
Metode simple additive weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode simple additive weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Metode ini membutuhkan proses normalisasi  matrik keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada,  Berikut  adalah persamaan yang ada dalam metode SAW  [7][6].
(1)
Keterangan :
Rij = nilai rating kinerja normalisasi
Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max(xij) = nilai terbesar dari setiap kriteria Min(xij) = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = nilai terbesar adalah terbaik
Cost   = nilai terkecil adalah terbaik
alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai:
......(2) Keterangan : Vi = ranking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vᵢ yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Aᵢ merupakan alternatif terbaik.

## 1.5 Database MySQL
Menurut  Kadir    [7],  istilah  database  memiliki  arti  sebagai  berikut:  Database  merupakan  kumpulan data yang saling terkait. Secara praktis, basis data dapat  diartikan  sebagai  susunan data  yang terstruktur dan disimpan dalam media penyimpan ( hard disk ) yang bertujuan agar data tersebut dapat diakses dengan mudah dan cepat.
Menurut Kadir  [7] MySQL data diartikan sebagai berikut: MySQL adakah perangkat lunak DBMS ( Database Management System ) yang bersifat Open Source. Open Source yang dimaksud di sini adalah perangkat  lunak  tersebut  dilengkapi  dengan  source  code  (kode  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan untuk membuat MySQL).
Database  Management  System  (DBMS)  adalah  kumpulan  program  yang  digunakan  untuk mendefinisikan,  mengatur  dan  memproses  database.  DBMS  merupakan  alat  yang  berperan  untuk membangun struktur tersebut.
MySQL awalnya dibuat oleh perusahaan konsultan bernama TcX yang berlokasi di Swedia. Saat ini pengembangan  MySQL  berada  dibawah  naungan  perusahaan  MySQL  AB.  Adapun  perangkat  lunak  ini dapat diunduh di situs www.mysql.com.
Sebagai perangkat lunak  DBMS, MySQL dilengkapi dengan beberapa fitur sebagai berikut : a. Multiplatform
MySQL tersedia untuk beberapa platform system operasi (Windows, Linux, Unix, dan lain-lain).
b. Handal, cepat, dan mudah digunakan
MySQL digunakan sebagai server database (server yang melayani permintaan terhadap database) yang handal, dapat menangani lingkup database yang besar dengan kecepatan tinggi, mendukung fungsi untuk mengakses database, dan memberikan kemudahan untuk digunakan.
c. Jaminan keamanan akses
MySQL memiliki pengamanan database dengan menggunakan hak akses atau previlleges . Misal, kemampuan  mengatur  hak  akses  suatu  pengguna  tertentu  agar  dapat  mengakses  data  yang bersifat rahasia ( misalnya gaji pegawai ), sedangkan pengguna lain tidak boleh.
d. Dukungan SQL
Seperti  tersirat  dalam  namanya,  MySQL  mendukung  perintah  SQL  ( Structured  Query Language ).  Sebagaimana  diketahu  MySQL,  merupakan  standar  dalam  pengaksesan  database relasional. Pengetahuan akan SQL akan memudahkan siapapun untuk menggunakan MySQL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian dapat diartikan sebagai cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu  [8]. Metode penelitian yang digunakan pada  penelitian ini adalah metode Research and Development . Hal ini  sesuai  dengan  tujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pembobotan  judul  penelitian  mahasiswa  yang  dapat membantu dosen pembimbing dalam menjaring atau menyeleksi judul yang diajukan mahasiswa.

## 2.1 Jenis Pengembangan Perangkat Lunak
Adapun langkah – langkah yang dilakukan peneliti adalah pengembangan perangkat lunak aplikasi menggunakan Metode air terjun (Waterfall).

## 2.2 Metode Pengumpulan data
Agar  pembuatan  sistem  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  lebih  terarah  dan  terstruktur,  maka pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari :
a. Studi kepustakaan
Peneliti  melakukan  studi  kepustakaan  dengan  cara  mencari  informasi  melalui  jurnal,  buku  dan prosiding  yang  telah  ada  sebelumnya,  yang  sesuai  dengan  bidang  penelitian  ini.  Berdasar  dari sumber  –  sumber  pustaka  tersebut  peneliti  berharap,  hasil  dari  penelitian  ini  lebih  bermanfaat dan mengandung unsur kebaruan penelitian.
b. Wawancara
Pengumpulan  data  melalui  wawancara  pada  penelitian  ini  dilakukan  kepada  dosen  dan  ketua program  studi  objek  penelitian  guna  memperoleh  dan  memastikan  kebenaran  informasi  yang didapat.
c. Observasi / Pengamatan
Data yang didapatkan dari pengamatan langsung proses pemilihan judul proposal penelitian pada objek penelitian.
d. Dokumentasi
Dokumentasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  diambil  dari  berkas  proposal  yang  ada  pada objek penelitian.

## 2.3 Analisa Perhitungan Pemobobotan
Analisa perhitungan pembobotan yang dilakukan pada penelitian ini adalah kombinasi penggunaan algoritma SAW dan Fuzzy Tsukamoto , dimana algoritma Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk menentukan bobot  nilai  pada  masing  masing  kriteria  [1].  Dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  penggunakan algoritma Fuzzy  Tsukamoto pada  proses  pembobotan  dapat  memberikan  bobot  nilai  yang  lebih  presisi berdasar keadaan data sebenarnya.
Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  beberapa  variabel  untuk  membantu  proses  perhitungan.  Adapun beberapa variabel tersebut adalah :
1) kriteria pembobotan, dimana kriteria pembobotan terdiri atas : a.Frekuensi penggunaan algoritma yang sama pada penelitian sebelumnya
b.Bidang penelitian yang sama pada penelitian sebelumnya c.Jumlah kombinasi algoritma yang digunakan
d.Kedalaman langkah penelitian
e.Jumlah penelitian sebelumnya yang sama
2) Jenis Kriteria, adapun jenis kriteria yang dibutuhkan adalah: a.  Benefit / Keuntungan
b.  Cost / Biaya
3) Alternatif, adapun alternatif adalah data mahasiswa yang mengajukan judul.
4) Batas  bawah  preferensi  /  rangking,  dimana  batas  bawah  preferensi  adalah  nilai  minimal preferensi / rangking yang disetujui oleh dosen. Pada penelitian ini ditetapkan sebesar 0,6.

## 2.2 Analisa Kebutuhan
Tujuan  analisa  kebutuhan  adalah  untuk  mendapatkan  spesifikasi  kebutuhan  pengguna.  Adapun kebutuhan fungsional pada sistem pembobotan judul penelitian adalah :
1) Sistem dapat digunakan untuk mendata pengajuan judul penelitian mahasiswa.
2) Sistem dapat digunakan untuk mendata kriteria pembobotan.
3) Sistem dapat digunakan untuk pengaturan pembobotan kriteria pembobotan.
4) Sistem yang dihasilkan mampu pembobotan judul penelitan.
5) Sistem mampu menerapkan kombinasi algoritma Fuzzy Tsukamoto dan SAW untuk pembobotan judul penelitian mahasiswa

## 2.3 Diagram Use Case
Use  case berfungsi  untuk  menggambarkan  fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  sebuah  sistem. Diagram use case menyajikan interaksi antara use case dan aktor dalam sistem yang akan dikembangkan. Use case adalah  fungsi-fungsi atau  fitur-fitur apa  saja  yang disediakan oleh sistem informasi  yang akan dikembangkan tersebut kepada pengguna sistem. Bisa juga meliputi fitur apa yang pengguna akan dapat lakukan terhadap sistem. Sedangkan aktor bisa berupa orang, peralatan, atau sistem lain yang berinteraksi terhadap sistem yang akan dibangun.  [9]. Adapun use case pada penelitian ini terdapat pada gambar 2 .

## Gambar 2. Use Case Approval System Proposal Skripsi Mahasiswa
Pada diagram use case gambar 2 tersebut terdapat lima case atau bisa disebut dengan proses utama yang  dubutuhkan  dan  dua  actor  atau  selaku  pengguna  yang  terdiri  dari  dua  macam  jenis  pengguna (Admin dan pegawai). Penjelasan dari diagram use case tersebut adalah sebagai berikut :
1) Dosen  selaku  pembimbing  menangani  dua  proses  utama  yaitu  pendataan  pengajuan  judul  dan pembobotan  judul  penelitian,  dimana  untuk  melakukan  dua  proses  tersebut  dosen  selaku pembimbing diharuskan melakukan login untuk masuk ke dalam sistem terlebih dahulu.
2) Hal  –  hal  yang  dikerjakan  dalam  proses  pendataan  pengajuan  tersebut  adalah  manajemen  data pengajuan  judul  yang  diajukan  oleh  mahasiswa,  manajemen  data  tersebut  terdiri  atas penambahan, perubahan dan bahkan penghapusan data pengajuan judul.
3) Hal  –  hal  yang  dikerjakan  dalam  proses  pembobotan  judul  penelitian  adalah  menghitung  atau menentukan  bobot  masing  –  masing  judul  yang  diajukan  oleh  mahasiswa.  Bila  bobot  judul tersebut  sudah  didapatkan  maka  dapat  digunakan  untuk  membantu  memutuskan  apakah  judul tersebut  layak  untuk  dijadikan  penelitan  skripsi  atau  tidak  dengan  cara  dibandingkan  dengan bobot minimal yang telah disepakati dengan dosen  program studi.
4) Untuk  melakukan  proses  pembobotan  judul  penelitian  yang  dilakukan  oleh  dosen,  pasti dibutuhkan kriteria sekaligus nilai atau tingkat bobot dari kriteria tersebut. Kriteria beserta bobot kriteria  tersebut  dikerjakan  oleh  admin  yang  terdapat  pada case pendataan  kriteria  dan pengaturan bobot kriteria,  yang  mana untuk  mengerjakan  dua proses tersebut juga  memerlukan proses login.
5) Hal – hal  yang dikerjakan pada proses pendataan kriteria  meliputi penambahan, perubahan dan penghapusan data kriteria.
6) Sedangkan  untuk  menentukan  seberapa  besar  bobot  nilai  setiap  kriteria  dilakukan  pada  proses pengaturan bobot kriteria.

## 2.4 Relasi Tabel
Untuk  membangun Approval-System Proposal  Skripsi  tersebut  dibutuhkan  perangkat  lunak  yang dapat  digunakan  untuk  memanajemen  data  dari  sistem,  untuk  itulah  dibutuhkan  suatu database untuk merancang relasi tabel. Pada gambar relasi tabel ini menggambarkan desain tabel dan hubungan masisng –  masing  tabel  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  sistem approval  system proposal  skripsi  mahasiswa. Adapun relasi tabel yang digunakan ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Relasi Tabel
Pada  sistem approval  system proposal  skripsi  mahasiswa  ini  dibutuhkan  enam  tabel  utama, diantaranya :
1) Tabel  jns_kriteria,  tabel  ini  digunakan  untuk  menyimpan  jenis  –  jenis  kiteria  yang  dibutuhkan dalam  proses  pembobotan  judul.  Jenis  kriteria  yang  digunakan  adalah  kriteria  Benefit  sebagai kriteria  yang  bersifat  nilai  terbesar  adalah  nilai  terbaik  dan  kriteria  Cost  sebagai  kriteria  yang nilai  terkecilnya  sebagai  nilai  terbaik.  Pada  tabel  ini  terdapat  2 field atau  kolom,  yaitu  id_jenis yang berguna sebagai kunci utama / primary key dengan tipe data char kapasitas 5 karakter dan field jenis yang berguna untuk menampung karakter dari jenis kriteria dengan tipe data varchar kapasitas 10 karakter
2) Tabel  mst_kriteria,  tabel  ini  digunakan  untuk  menyimpan  data  –  data  kriteria  yang  digunakan dalam  sistem,  pada  tabel  ini  menggunakan  2 field ,  yaitu  id_kriteria  sebagai  kunci  utama  / primary key dengan tipe data char kapasitas 5 karakter dan field kriteria untuk menampung data kriteria dengan tipe varchar kapasitas 255 karakter.
3) Tabel tema, pada tabel ini digunakan untuk menyimpan data – data manajemen pengajuan judul tiap  semesternya,  sehingga  sistem  mampu  memilah  –  milah  alternatif  mana  saja  yang  akan dilakukan pembobotan berdasar periode pengajuannya. Pada tabel ini terdiri dari dua field , yaitu : id_event sebagai kunci utama / primary key dengan tipe data char kapasitas 5 karakter dan field event untuk menampung data periode pengajuan dengan tipe varchar kapasistas 255 karakter.
4) Tabel  dt_kriteria,  pada  tabel  ini  berguna  untuk  menyimpan  rincian  detail  beserta  bobot  dari kriteria  yang  tersimpan  pada  tabel  mst_kriteria,  pada  tabel  dt_kriteria  ini  mereferensi  beberapa field  primary  key dari  tabel  mst_kriteria,  jns_kriteria  dan  tema  sebagai foreign  key .  Sehingga pada  tabel  ini  menyimpan  kriteria  dengan  jenis  kriteria  dan  periode  tertentu  memiliki  bobot. Kemudian  pada  tabel  ini  ditambahkan  field  bobot  dengan  tipe  data float yang  berguna  untuk menyimpan nilai bobot dengan angka desimal.
5) Tabel  alternatif,  pada  tabel  digunakan  untuk  menyimpan  data  alternatif.  Data  alternatif  yang dimaksud  di  sini  adalah  data  judul  yang  diajukan  oleh  mahasiswa.  Dan  pada  tabel  ini  data alternatif juga mengacu pada periode tertentu pada tabel event. Pada tabel ini membutuhkan tiga field ,  yaitu  :  id_alternatif  yang  berfungsi  sebagai  kunci  utama  / primary  key dengan  tipe  data char kapasitas  5  karakter, field alternatif  yang  berfungsi  untuk  menyimpan  data  judul  dengan tipa varchar berkapasitas 100 karakter dan id_event yang merefernsi pada tabel event.
6) Tabel nilai_alternatif : yang berfungsi untuk menyimpan nilai setiap kriteria (dengan merefernsi pada  tabel  dt_kriteria)  dari  masing  masing  alternatif  (dengan  mereferensi  dari  tabel  alternatif). Kemudian  ditambahkan  pula  field nilai dengan  tipe  integer  untuk  menyimpan  nilai  dengan bilangan bulat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Kombinasi Algoritma SAW – Fuzzy Tsukamoto
Pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  implementasi  perhitungan  pembobotan  judul  penelitian  dibutuhkan beberapa kriteria dan bobot masing – masing kriteria, diantaranya terdapat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria dan bobot Kriteria Keterangan Bobot C1 Frekuensi penggunaan algoritma yang sama pada penelitian sebelumnya 0,15 C2 Bidang penelitian yang sama pada penelitian sebelumnya 0,05 C3 Jumlah kombinasi algoritma yang digunakan 0.35 C4 Kedalaman langkah penelitian 0.40 C5 Jumlah penelitian sebelumnya yang sama 0.05
Dengan  menggunakan  formula  (1),  maka  kriteria  seperti  yang  tersebut  pada  tabel  1  dapat digolongkan menjadi 2 jenis kriteria, yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Adapun hasil penggolongan kriteria tercantum pada tabel 2.
Tabel 2. Jenis Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Kode C1 Biaya (cost) C C2 Biaya (cost) C C3 Keuntungan (benefit) B C4 Keuntungan (benefit) B C5 Biaya (cost) C
Adapun  data  nilai  masing  –  masing  kriteria  setiap  mahasiswa  yang  didapatkan  oleh  peneliti tercantum pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai masing – masing kriteria mahasiswa
Mhs C1 C2 C3 C4 C5 1. 6 3 0 1 7 2. 6 1 3 0 1 3. 10 4 1 2 9 4. 8 6 4 0 5 5. 3 5 1 0 0 6. 8 8 1 0 9 7. 8 3 1 2 2
Langkah  berikutnya  adalah  pemberian  bobot  nilai  pada  masing  masing  kriteria  dengan menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto , ditentukan dengan menghitung nilai keanggotaan pada setiap kriteria yang tercantum pada tabel 4.

## Tabel 4. Nilai keanggotaan pada setiap kriteria
C1 Rendah C1 Tinggi C2 Rendah C2 Tinggi C3 Rendah C3 Tinggi C4 Rendah C4 Tinggi C5 Rendah C5 Tinggi 0.57142857 0.42857143 0.714286 0.285714 1 0 0.5 0.5 0.222222 0.777778 0.57142857 0.42857143 1 0 0.25 0.75 1 0 0.888889 0.111111 0 1 0.571429 0.428571 0.75 0.25 0 1 0 1 0.28571429 0.71428571 0.285714 0.714286 0 1 1 0 0.444444 0.555556 1 0 0.428571 0.571429 0.75 0.25 1 0 1 0 0.28571429 0.71428571 0 1 0.75 0.25 1 0 0 1 0.28571429 0.71428571 0.714286 0.285714 0.75 0.25 0 1 0.777778 0.222222
Dari tabel 4 tersebut maka dilanjutkan untuk proses inferensi yang ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil inferensi Z C1 Z C2 Z C3 Z C4 Z C5 rendah  tinggi  rendah  tinggi  rendah  tinggi  rendah  tinggi  rendah  tinggi 6 7 4 5 1.7143 2.286 0.8571 1.143 3.857 5.143 6 7 4 5 1.7143 2.286 0.8571 1.143 3.857 5.143 10 3 8 1 4 0 2 0 9 0 8 5 6 3 2.8571 1.143 1.4286 0.571 6.429 2.571 3 10 1 8 0 4 0 2 0 9 8 5 6 3 2.8571 1.143 1.4286 0.571 6.429 2.571 8 5 6 3 2.8571 1.143 1.4286 0.571 6.429 2.571
Langkah akhir pemberian bobot nilai kriteria dengan menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto adalah proses Deffuzzifikasi, yang hasilnya terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil deffuzzifikasi C1 C2 C3 C4 C5 6.429 5.5 4.2857  2.762  1.714 6.429 5.8 4 1.714  2.143 3 5.90909 5 2.974 3 5.857 5.28571  3.8571  2.143  1.143 3 1 5 4.571 1 5.857 3.57143 3 4.224  2.429 5.857 6.57143  5.1429  2.926  2.429
Dari  hasil  defuzzifikasi  pada  tabel  6,  maka  dapat  dipergunakan  sebagai  atau  mewakili  nilai  dari mahasiswa untuk dilakukan pembobotan menggunakan algoritma SAW, yang kemudian dapat dilanjutkan proses normalisasi berdasar formula (1), yang mana hasil normalisasi tersaji pada matrik gambar 4.

## Gambar 4.  Matriks normalisasi
Berikutnya  adalah  menghitung  nilai  akhir  preferensi  (rangking)  dari  setiap  judul  berdasarkan formula (2) sebagai berikut :
V1 = (0,467 * 0,25) + (0,182 * 0,05) + (0,833 * 0,35) + (0,604 * 0,40) + (0,583 * 0.05) V1= 0.641
Dengan cara yang sama dapat dihitung pula preferensi masing – masing judul yang tersaji pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai preferensi / rangking Mhs Preferensi 1. 0.64159 2. 0.52418 3. 0.77563 4. 0.58004 5. 0.99028 6. 0.68523 7. 0.71106
Dari  hasil  nilai  preferensi  /  rangking  seperti  yang  tercantum  pada  tabel  7  di  atas,  maka  dapat  dilakukan penentuan  manakah  dari  judul  penelitian  yang  diajukan  oleh  mahasiswa  yang  akan  disetujui  dengan  cara membandingkan  masing  masing nilai preferensi / rangking dengan  nilai batas bawah preferensi / rangking  yang telah ditentukan sebesar 0.6. Jika nilai preferensi / rangking kurang dari nilai batas bawah maka judul yang diajukan
ditolak, sebaliknya judul yang diajukan akan diterima. Adapun contoh dari perbandingan nilai preferensi / rangking dengan nilai batas bawah terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan Nilai preferensi / rangking dengan batas bawah Mhs Preferensi Batas bawah Hasil 1. 0.64159 0.6 Diterima 2. 0.52418 0.6 Ditolak 3. 0.77563 0.6 Diterima 4. 0.58004 0.6 Ditolak 5. 0.99028 0.6 Diterima 6. 0.68523 0.6 Diterima 7. 0.71106 0.6 Diterima

## 3.2 Tampilan  Program
Adapun hasil  tampilan program pada penelitian ini dijabarkan sebagai berikut : 1 Tampilan Menu utama

## Gambar 4. Tampilan Form Menu Utama
Pada form menu utama ini berfungsi sebagai navigasi ke masing – masing form yang digunakan pada  sistem  pembobotan  judul  penelitian.  Adapun  beberapa  menu  yang  terdapat  pada  sistem sebagai berikut :
a. Form jenis kriteria
b. Form Kriteria
c. Form Alternatif
d. Form Penggunaan
e. Form Bobot Kriteria
f. Form Batas Bawah Rangking
g. Form Hitung / Jalankan
2 Tampilan form Jenis kriteria

## Gambar 5. Tampilan Form Jenis Kriteria
Pada  form  jenis  kriteria  ini  digunakan  untuk  manajemen  data  jenis  kriteria  baik  penambahan, perubahan dan menghapus data.
3 Tampilan Form Kriteria

## Gambar 6. Tampilan Form Kriteria
Pada  form  kriteria  ini  digunakan  untuk  manajemen  data  kriteria  baik  penambahan,  perubahan dan menghapus data.

## 4 Tampilan Form Alternatif

## Gambar 7. Tampilan Form Kriteria
Pada  form  kriteria  ini  digunakan  untuk  manajemen  data  Alternatif  yang  akan  dihitung rangkingnya, baik penambahan, perubahan dan menghapus data kriteria.
5 Tampilan Form Penggunaan

## Gambar 8. Tampilan Form Even / Penggunaan
Pada  form  kriteria  ini  digunakan  untuk  manajemen  data  Even  atau  penggunaan  pembobotan, baik penambahan, perubahan dan menghapus data even.
6 Tampilan Form Bobot Kriteria

## Gambar 9. Tampilan Form Pembobotan Kriteria
Pada form ini digunakan untuk manajemen bobot atau mengatur bobot masing  – masing kriteria yang diberikan.
7 Tampilan Form Hitung / Jalankan

## Gambar 10. Tampilan Form Hitung/Jalankan
Pada  form  ini  digunakan  untuk  melakukan  proses  perhitungan  pembobotan  dan  rangking menggunakan  kombinasi  lagoritma  SAW  dan  Fuzzy  Tsukamoto.  Pada  gambar  11  tersebut  menunjukan dua tabel, dimana tabel sebelah kiri menunjukkan hasil normalisasi, sedangkan pada tabel sebelah kanan menunjukkan hasil perhitungan rangking dan bobot dalam persen.

## 4. KESIMPULAN
Dari peneitian yang telah dilakukan tersebut maka dapat diambil kesimpulan bahwa : 1) Sistem  approval-system  proposal  skripsi  mahasiswa  ini  dirancang  dengan  menggunakan kombinasi algoritma SAW dan Fuzzy Tsukamoto sebagai perhitungan bobot atau rangking judul penelitian,  dimana  kombinasi  dari  dua  algoritma  ini  telah  dibandingkan  pada  penelitian sebelumnya, dan dinyatakan lebih presisi daripada hanya menggunakan algoritma SAW saja.
2) Penerapan  kombinasi  algoritma Fuzzy  Tsukamoto dan  SAW  pada  sistem  pembobotan  judul penelitian  mahasiswa  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  database MySQL serta
menggunakan IDE  Embarcadero  Delphi  XE7 .  Adapun  dalam  menggambarkan  fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem menggunakan Diagram Use Case.
Selain  dari  kesimpulan  yang  didapat  pada  penelitian  ini  juga  masih  memiliki  bebrapa  kelemahan, diantaranya adalah pemberian kriteria dan bobot masing  – masing kriteria yang masih bersifat subjektif. Sehingga  masih  sangat  diperlukan  beberapa  kritik  atau  saran  yang  bersifat  membangun  demi  kebaruan penelitian dan pengembangan yang lebih baik.
Pada  penelitian  berikutnya  mungkin  dapat  dikembangkan  dengan  membandingkan  kombinasi  dari beberapa algoritma fuzzy lain. Selain itu pada penelitian ini masih dikembangkan menggunakan platform desktop  berbasis  Microsoft  Windows,  ada  baiknya  jika  pada  penelitian  mendatang  dapat  dikembangkan dalam bentuk mobile.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Atas  tercapainya  hasil  penelitian  ini,  tidak  lupa  peneliti  sampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada beberapa  pihak  yang  telah  terlibat  dan  mendukung  atas  keberhasilan  penelitian  ini.  Ucapan  ini  peneliti sampaikan  kepada  LPPM  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  yang  telah  membantu  mendanai  melalui hibah  bantuan  stimulus  penelitian  tahun  akademik  2016/2017  dengan  Nomor  Surat  Keputusan 0378.01/UNP-Kd/A/IV/2017..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Ristyawan,  “Penggunaan  Fuzzy  Tsukamoto  Pada  Algoritma  Saw  Dalam  Kasus  Pembobotan Judul  Proposal  Mahasiswa  Pada  Universitas  ABC,”  in Penggunaan  Fuzzy  Tsukamoto  Pada Algoritma  SAW  Dalam  Kasus  Pembobotan  Judul  Proposal  Mahasiswa  Pada  Universitas  ABC , 2017, pp. 115–120.
[2]  E. Prasetyo, Data Mining : Mengolah data menjadi informasi menggunakan MATLAB . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[3]  E. Turban, Jay E. Aronson, and Ting-Peng Liang, Decision Support Systems and Intelligent Systems (7th Edition) , 7th ed. New Delhi: Prentice-Hall, 2007.
[4]  J.  R.  Jang,  C.-T.  Sun,  and  E.  Mizutani, Neuro-Fuzzy  and  Soft  Computing .  Upper  Saddle  River: Prentice-Hall, 1997.
[5]  W.  Kaswidjanti,  A.  S.  Aribowo,  and  C.  B.  Wicaksono,  “Implementasi  Fuzzy  Inference  System Metode  Tsukamoto  Pada  Pengambilan  Keputusan  Pemberian  Kredit  Pemilikan  Rumah,”  in Telematika , 2014, vol. 10, pp. 137 – 146.
[6]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” in Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Tren  (SNIT)2015 , 2015, pp. 252–256.
[7]  A. Kadir, Tuntunan Praktis: Belajar Database Menggunakan MYSQL . Yogyakarta: Andi Publisher, 2008.
[8]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2012.
[9]  Sholiq, Pemodelan  Sistem  Informasi  Berorientasi  Objek  Dengan  UML .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2006.