Pendekatan Hibrid Logika Fuzzy dan Metode Topsis Untuk Evaluasi Kelayakan Beasiswa Mahasiswa
Keywords:
Beasiswa, Fuzzy Inference System, Metode Larsen, TOPSISAbstract
Proses seleksi beasiswa di perguruan tinggi sering menghadapi tantangan dalam aspek keadilan, transparansi, dan akurasi. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis Fuzzy Inference System (FIS) dengan empat metode—Mamdani, Sugeno, Tsukamoto, dan Larsen—yang diintegrasikan dengan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk evaluasi multi-aspek. Tujuannya adalah membandingkan kinerja masing-masing metode berdasarkan akurasi prediksi (Mean Absolute Error/MAE), efisiensi komputasi, dan interpretabilitas. Evaluasi pada data 10 mahasiswa menunjukkan bahwa metode Larsen memiliki kinerja terbaik dengan MAE terkecil (6,05), waktu eksekusi tercepat (0,2182 ms), dan skor interpretabilitas tinggi (4,33), serta memperoleh nilai preferensi TOPSIS tertinggi (0,9163). Metode Mamdani unggul pada interpretabilitas namun lebih lambat secara komputasi, Tsukamoto memiliki kecepatan komputasi yang cukup baik namun menghasilkan MAE terbesar, sedangkan Sugeno menempati peringkat terendah dalam interpretabilitas karena keluaran liniernya kurang intuitif bagi pengguna non-teknis. Secara keseluruhan, hasil ini menegaskan pentingnya keseimbangan antara akurasi, efisiensi, dan kemudahan interpretasi dalam pemilihan metode inferensi fuzzy untuk sistem kelayakan beasiswa. Metode Larsen dan Mamdani direkomendasikan untuk implementasi lebih lanjut, dengan potensi pengembangan mencakup penggunaan dataset yang lebih besar, pendekatan fuzzy hibrid, dan antarmuka visual yang ramah pengguna untuk mendukung penerapan praktis di institusi pendidikan.
References
Anisah, S., Yulianto, T., & Faisol, F. (2021). Perbandingan Fuzzy Sugeno dan Fuzzy Mamdani Pada Analisis Minat Masyarakat Terhadap Produk Air Minum Dalam Kemasan Lokal dan Nasional di Madura. 6, 29–37. https://doi.org/10.31102/ZETA.2021.6.1.29-37
Boy, B. A. S. (2022). Implementation of Fuzzy Logic Using Sugeno Method of Scholarship Determination. Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA). https://doi.org/10.59934/jaiea.v1i2.79
Burhanuddin, A. (2023). Analisis Komparatif Inferensi Fuzzy Tsukamoto, mamdani dan Sugeno Terhadap Produktivitas Padi di Indonesia. LEDGER: Journal Informatic and Information Technology, 2(1), 48–57.
Damayanti, D. R., Wicaksono, S., Hakim, M., Jumanto, J., Subhan, S., & Ifriza, Y. N. (2022). Rainfall Prediction in Blora Regency Using Mamdani’s Fuzzy Inference System. Journal of Soft Computing Exploration. https://doi.org/10.52465/joscex.v3i1.69
Elfaladonna, F., & Isa, I. G. T. (2022). Uji Efektifitas Metode Fuzzy Logic Mamdani Pada Penerimaan Beasiswa Bantuan Menggunakan Matlab. SINTECH (Science and Information Technology) Journal. https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v5i1.1043
Emirza, W. S. (2020). Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Mamdani Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Penentuan Penerima Beasiswa. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 8(2), 34–50. https://doi.org/2338-5197
Jasim, M., & Atia, T. (2023). An IoT-Fuzzy-Based Jamming Detection and Recovery System in Wireless Video Surveillance System. Int. J. Comput. Intell. Appl., 22, 2350004. https://doi.org/10.1142/s1469026823500049
Maji, A., Bhunia, A. K., & Mondal, S. K. (2024). Reliability dependent production-inventory model for redundancy allocation via fuzzy logic. RAIRO-Oper. Res., 58(5), 4395–4436. https://doi.org//10.1051/ro/2024133
Murnawan, E. A. (2021). Comparison of Sugeno and Tsukamoto Fuzzy Inference System Method for Determining Estimated Production Amount. 12, 1467–1476. https://doi.org/10.17762/TURCOMAT.V12I8.3181
Rachmawati, F. (2020). Penentuan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. INOVA-TIF. https://doi.org/10.32832/INOVA-TIF.V1I2.2782
Sukoco, A., & Endra, R. Y. (2013). Penerapan Fuzzy Inference System Metode Mamdani Untuk Penentuan Besaran Persentase Beasiswa. EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi, 3(2), 89–99. https://doi.org/10.36448/jmsit.v3i2.484
Wahyuni, E. G. (2022). Membandingkan Tingkat Efisiensi Metode Tsukamoto dan Sugeno untuk kasus Pneumonia. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi. https://doi.org/10.24014/coreit.v7i2.15085
Widaningsih, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur. Infoman’s, 11(1), 51–65. https://doi.org/10.33481/infomans.v11i1.21
Yunus, M., & Akbar, M. R. T. (2021). Penerapan Algoritma Fuzzy Tahani Untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia, 3(2), 114–120. https://doi.org/10.35746/jtim.v3i2.161
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Wresti Andriani, Gunawan, Haris Fadillah, Mayang Melan Dari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
