METODE FUZZY LOGIC UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SUKABUMI
Abstract
Proses penalaran merupakan suatu hal yang penting dalam pengambilan simpulan berdasarkan fakta-fakta yang ada. Cara paling mudah dalam proses pengambilan simpulan dari setiap fakta-fakta adalah dengan menggunakan logika. Penerimaan beasiswa adalah hal yang rutin dilakukan oleh lembaga pendidikan tinggi, untuk menentukan penerima beasiswa yang benar-benar layak selalu dilakukan seleksi yang ketat. Seleksi beasiswa mahasiswa dilakukan berdasarkan kriteria dan persyaratan tertentu. Dalam hal ini diperlukan metode yang tepat agar proses seleksi menghasilkan hasil yang bisa dipertanggungjawabkan. Kriteria persyaratan beasiswa mahasiswa biasanya berdasarkan Indeks prestasi mahasiswa, gaji orang tua, prestasi, dan komponen lainnya. Data dan fakta yang didapatkan dari persyaratan tersebut kadang memiliki kesamaan dan kedekatan nilai yang menyulitkan untuk menentukan siapa mahasiswa yang lebih layak dalam menerima beasiswa. Metode yang umum digunakan adalah logika proposisi, yaitu menentukan penerima beasiswa berdasarkan batas yang jelas dari setiap kriteria. Namun dengan metode ini hasil keputusan menjadi kurang manusiawi karena persyaratan penerima beasiswa adalah fakta yang bersifat samar. Maka dalam penelitian ini dilakukan implementasi metode logika fuzzy untuk membantu seleksi penerimaan beasiswa agar didapatkan hasil yang yang lebih valid. Metode logika fuzzy dilakukan melalui tiga langkah yaitu proses fuzzifikasi, inferensi dan defuzzifikasi. Dalam penelitian ini diujikan contoh kasus yang dimasukkan ke dalam model fuzzy terhadap pendaftar beasiswa dengan identitas mahasiswa  yang memiliki data IPK adalah 3.00 dan gaji orang tua 10 juta, didapatkan nilai kelayakan penerimaan beasiswa sebesar 52,39. Dengan adanya nilai ini maka proses seleksi penerimaan beasiswa akan lebih mudah karena setiap mahasiswa akan memiliki nilai kelayakan berupa nilai yang jelas (crisp set).
References
[2] A. Ridlan, “Penggunaan SistemPendukung Keputusan dengan Menggunakan Metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam Menyeleksi Kelayakan Penerima Beasiswa,†METIK J., vol. 2, no. 1, pp. 28–33, 2018.
[3] R. Adawiah and Ruliah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Berbasis Fuzzy Mamdani,†J. Sist. Pendukung Keputusan, vol. 9, no. 1, pp. 861–918, 2013.
[4] N. Novita, “Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa,†J. Penelit. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 51–54, 2016.
[5] I. P. Adinata, M. Pratama, I. N. Suweden, and I. B. A. Swamardika, “Sistem Kontrol Pergerakan Pada Robot Line Follower Berbasis Hybrid PID-Fuzzy Logic,†2013, no. November, pp. 14–15.
[6] S. Suyanto, Artificial Intelligence, 2nd ed. Bandung: Informatika Bandung, 2014.
[7] S. D. D. Dayanti, “Perancangan Pintu Otomatis Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control,†J. Pelita Inform., vol. 7, no. 4, pp. 579–583, 2019.
[8] R. P. Prasetya, “Implementasi Fuzzy Mamdani Pada Lampu Lalu Lintas Secara Adaptif Untuk Meminimalkan Waktu Tunggu Pengguna Jalan,†J. Mnemon., vol. 3, no. 1, pp. 24–29, 2020.
[9] S. Suhada and D. Riana, “Perbandingan Defuzzifikasi Centroid Dan Maximum Defuzzifier Pada Metode Fuzzy Inference System Untuk Diagnosis,†SWABUMI, vol. IV, no. 2, pp. 84–96, 2016.
