Judul: Seleksi Beasiswa Bidikmisi Ipb Menggunakan Sistem Fuzzy.
Abstrak: Sejak tahun 2010, pemerintah menyediakan beasiswa Bidikmisi untuk mahasiswa yang kurang mampu secara ekonomi. Namun jumlah beasiswa Bidikmisi yang tersedia belum seimbang jika dibandingkan dengan yang membutuhkan. Oleh karena itu, diperlukan model untuk menyeleksi pelamar beasiswa Bidikmisi agar alokasi beasiswa ini tepat sasaran. Selama ini, penyeleksian pelamar beasiswa Bidikmisi di IPB menggunakan metode pembobotan biasa. Pada penelitian ini ingin diketahui seberapa efektif metode tersebut dibandingkan dengan metode yang akan diperkenalkan, yaitu metode Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW). Tahapan metode SAW meliputi fuzzifikasi, if the rules dan defuzzifikasi. Data yang digunakan untuk tahun 2014 berjumlah 869, sedangkan data tahun 2015 berjumlah 872. Hasil dari kedua metode ini kemudian dibandingkan dengan melihat seberapa besar persentase perbedaannya. Berdasarkan hasil uji goodness of fit dengan taraf nyata 5% diketahui bahwa kedua metode ini berbeda secara signifikan, yang artinya kedua metode tersebut memberikan hasil yang berbeda. Dari hasil pemeriksaan lebih lanjut terhadap beberapa data yang berbeda tersebut, dapat diketahui bahwa Fuzzy SAW lebih baik untuk digunakan dalam seleksi beasiswa Bidimkisi IPB.
Keyword: Beasiswa Bidikmisi, fuzzy simple additive weighting, pembobotan biasa

Judul: Perbandingan Algoritme Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Beasiswa (Studi Kasus: Beasiswa Bidikmisi).
Abstrak: Beasiswa merupakan bentuk penghargaan yang diberikan kepada siswa agar dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Beasiswa diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti. Salah satu beasiswa yang diprogramkan oleh pemerintah adalah beasiswa Bidikmisi. Institut Pertanian Bogor menjadi salah satu perguruan tinggi negeri yang menerima bantuan beasiswa Bidikmisi. Penerima beasiswa Bidikmisi pada tahun 2010 sampai 2012 berjumlah 2500 mahasiswa, pada tahun 2013 sampai 2016 mencapai 3144 mahasiswa. Banyaknya penerima beasiswa Bidikmisi setiap tahunnya dan banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan mengakibatkan penyeleksi beasiswa kesulitan dalam melakukan seleksi. Oleh karena itu, diperlukan upaya untuk menangani masalah ini. Pada penelitian ini dilakukan penyusunan dua algoritme dan perbandingan metode Fuzzy C-Means (FCM) dan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk mengetahui metode yang lebih sesuai dalam pengambilan keputusan beasiswa Bidikmisi. Metode FCM merupakan algoritme pengelompokan data yang bergantung kepada nilai keanggotangaanya yang berada pada interval [0,1]. Jumlah cluster yang digunakan untuk kasus beasiswa ada 3 cluster, yang dikategorikan sebagai sangat rekomendasi, rekomendasi dan tidak direkomendasi. Hasil validasi cluster menunjukkan bahwa jumlah 3 cluster memiliki nilai yang paling optimal yaitu 0.9826. Metode AHP merupakan suatu model pendukung keputusan untuk menganalisis permasalahan melalui hirarki. Pada metode AHP adanya perhitungan bobot setiap kriteria untuk mengetahui seberapa besar pengaruh kriteria dalam pengambilan keputusan. Uurutan bobot kriteria dengan metode AHP dari tinggi ke rendah adalah pendapatan orang tua sebesar 35.33%, jumlah tanggungan sebesar 22.62%, pendidikan orang tua sebesar 16.54%, status kepemilikan rumah sebesar 9.94%, daya listrik sebesar 7.88%, luas bangunan sebesar 3.84% dan luas tanah sebesar 3.81%. Perbandingan metode FCM dan AHP menunjukkan bahwa metode AHP lebih baik dari pada FCM dimana tingkat kesesuaian pengambilan keputusannya dengan hasil keputusan penerima beasiswa Bidikmisi yaitu sebanyak 590 dari 804 mahasiswa penerima beasiswa atau sekitar 73% sedangkan tingkat kesesuaian pengambilan keputusan FCMdengan hasil keputusan penerima beasiswa Bidikmisi sebanyak 489 dari 804 mahasiswa atau sekitar 60.69%. Output dari metode AHP merupakan urutan penerima terdiri dari 623 mahasiswa yang lulus dan 181 mahasiswa yang tidak lulus sedangkan output dari metode FCM merupakan pengelompokan dimana masing-masing cluster yaitu 623 mahasiswa yang sangat direkomendasi, 177 mahasiswa yang direkomendasikan dan 4 mahasiswa yang tidak direkomendasi. Selain itu metode AHP dapat menguraikan permasalahan menjadi lebih mudah dipahami dengan cara membuat hirarki sedangkan metode FCM proses perhitungannya melibatkan perhitungan iterasi dimana semakin banyak data yang digunakan maka semakin banyak perhitungan iterasinya.
Keyword: Analytic Hierarchy Process, beasiswa, Bidikmisi, Fuzzy C-Means

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: