SINTECH JOURNAL | ISSN 2598-7305 | E-ISSN 2598-9642
Vol.
5 No 1 Ae April 2022 | https://s.
id/sintechjournal DOI : https://doi.
org/10.
Publishing : DRPM Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
UJI EFEKTIFITAS METODE FUZZY LOGIC MAMDANI PADA PENERIMAAN
BEASISWA BANTUAN MENGGUNAKAN MATLAB
Febie Elfaladonna1.
Indra Griha Tofik Isa2 Jurusan Manajemen Informatika.
Politeknik Negeri Sriwijaya Jl.
Srijaya Negara.
Palembang.
Indonesia e-mail: febie.
elfakhrul@gmail.
com1, indra_isa_mi@polsri.
Received : January, 2022 Accepted : April, 2022 Published : April, 2022 Abstract One of the supporters in creating an even educational climate is the existence of scholarships.
In general, scholarships in the form of financial assistance intended for the community of higher education, both lecturers, teachers, students and students.
In the awarding of scholarships, some findings were obtained, including not being on target which caused the scholarship assistance to be ineffective.
One solution in determining the acceptance of scholarships is the existence of a system that is integrated with decisionmaking methods.
Fuzzy logic mamdani becomes one of the recommendation methods that can be implemented in decision making.
So the formulation of the problem of this research is .
How is the implementation of fuzzy logic mamdani methods to the decision-making system of receiving aid .
How effective fuzzy logic methods mamdani to the decision-making system of aid The scope of the research is .
The method of inference with Fuzzy Logic Mamdani.
The tools used are Matlab version R2021b.
The input variable criteria consist of parental income, achievement .
cademic and non-academi.
and average grades throughout the semester.
The variable output criterion is the amount of the scholarship.
The final results of the study resulted in the calculation of the effectiveness of the Fuzzy Mamdanil Method of more than 50%, so that the fuzzy mamdani method can be recommended as an alternative in the decision-making method determining the amount of acceptance of aid scholarships.
Keywords: Fuzzy Logic.
Mamdani.
The Scholarship of Higher Education Abstrak Salah satu pendukung dalam menciptakan iklim pendidikan yang merata adalah dengan adanya Pada umumnya beasiswa berbentuk bantuan keuangan yang ditujukan bagi sivitas Perguruan Tinggi, baik dosen, guru, siswa maupun mahasiswa.
Dalam pemberian beasiswa, didapatkan beberapa temuan diantaranya tidak tepat sasaran yang menyebabkan bantuan beasiswa itu menjadi tidak efektif.
Salah satu solusi dalam penentuan penerimaan besaran beasiswa adalah dengan adanya sistem yang terintegrasi dengan metode pengambilan keputusan.
Fuzzy logic mamdani menjadi salah satu rekomendasi metode yang dapat diimplementasikan dalam pengambilan keputusan.
Sehingga rumusan masalah dari penelitian ini adalah .
Bagaimana implementasi metode fuzzy logic mamdani terhadap sistem pengambilan keputusan penerimaan beasiswa bantuan?.
Bagaimana efektifitas metode fuzzy logic mamdani terhadap sistem pengambilan keputusan beasiswa bantuan.
Ruang lingkup dari penelitian adalah .
Metode pengambilan kesimpulan dengan Fuzzy Logic Mamdani.
Tools yang digunakan adalah Matlab versi R2021b.
Kriteria variabel input terdiri dari pendapatan orangtua, prestasi .
kademik dan non-akademi.
dan rerata nilai seluruh semester.
Kriteria variabel output adalah besaran beasiswa.
Hasil akhir dari penelitian dihasilkan perhitungan efektifitas Metode Fuzzy SINTECH Journal | 75 Mamdanilebih dari 50% , sehingga metode fuzzy mamdani dapat direkomendasikan menjadi alternatif dalam metode pengambilan keputusan penentuan besaran penerimaan beasiswa bantuan.
Kata Kunci: Fuzzy Logic.
Mamdani.
Bantuan Beasiswa Perguruan Tinggi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang Beasiswa merupakan salah satu cara dalam meningkatkan motivasi belajar khususnya bagi mahasiswa yang pada umumnya berbentuk bantuan keuangan .
Beasiswa dapat perusahaan ataupun yayasan.
Pemberian beasiswa dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma ataupun pemberian dengan ikatan kerja .
iasa disebut ikatan dina.
setelah selesainya pendidikan.
Beasiswa dapat dibagi menjadi beberapa kategori yaitu beasiswa penghargaan, beasiswa atletik, beasiswa berprestasi, beasiswa bantuan, dan beasiswa Kerjasama.
Pendidikan merupakan hal yang menjadi pertimbangan di dunia kerja.
Semakin tinggi pendidikan seseorang, maka peluang untuk bekerja di tempat bagus dengan gaji yang cukup juga akan semakin terbuka lebar.
Akan tetapi tidak semua orang dapat mengenyam pendidikan tinggi dikarenakan keterbatasan ekonomi.
Bahkan diantara orangorang tersebut ada yang berprestasi baik dari segi akademik maupun non akademik.
Untuk mewujudkan cita-cita generasi penerus bangsa banyak perusahaan atau lembaga yang memberikan dana pendidikan berupa beasiswa bantuan yang dikhususkan kepada siswa/ mahasiswa berprestasi tetapi tidak memiliki kemampuan finansial yang cukup.
Pemberi beasiswa juga menerapkan kriteria khusus agar penyaluran beasiswa dapat diterima oleh orang yang tepat.
Dalam pengambilan keputusan penerimaan beasiswa, pada umumnya melalui beberapa tahapan seleksi yang dilakukan secara non-system.
Hal ini tentunya akan ada beberapa pengulangan keputusan dikarenakan beberapa pertimbangan yang membuat pengambilan keputusan menjadi tidak efisien dan konsisten.
Pengambilan keputusan secara tradisional merupakan kegiatan informal dimana penyedia beasiswa harus bertanya terlebih dahulu kepada seseorang yang dianggap lebih tua dan lebih berpengalaman dalam hal pengambilan keputusan.
Namun kegiatan tersebut akan memberikan nilai yang 76 | SINTECH Journal mempertimbangkan faktor serta kriteria yang sudah ditetapkan.
Agar penyaluran beasiswa sesuai dengan ketetapan kriteria maka perlu dilakukan sebuah cara yang lebih efisien namun hasil yang diperoleh adalah maksimal.
Analisa pemberian beasiswa bantuan ini akan dilakukan menggunakan fuzzy logic metode mamdani yang digunakan untuk penyelesaian masalah dalam pengambilan keputusan.
Hal ini juga bertujuan untuk mencari keefektifan pemberian beasiswa agar dapat diterima oleh orang yang layak tentunya berdasarkan beberapa perhitungan dan pengujian dengan menggunakan tools matlab.
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligenc.
dapat didefenisikan sebagai kecerdasan yang dimasukkan ke dalam suatu mesin atau komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti layaknya manusia .
Hal ini berdasarkan pemikiran bahwa komputer bisa melakukan penalaran secara logis dan juga bisa melakukan aksi secara rasional berdasarkan hasil penalaran tersebut sehingga artificial intelligence merupakan bidang ilmu komputer yang mempunyai peran penting di saat ini dan masa yang akan datang .
Salah satu metode yang termasuk dalam artificial intelligence adalah fuzzy logic .
Fuzzy logic dikenalkan pada tahun 1965 oleh Lotfi Zadeh yang merupakan Professor Universitas California dan diakui sebagai ilmuwan pemerkarsa konsep himpunan fuzzy ketidakjelasan atau kesamaran dalam bentuk variabel linguistik .
Ide tersebut dapat diartikan sebagai generalisasi dari teori himpunan klasik yang menggabungkan pendekatan kualitatif dengan kuantitatif.
Secara umum logika fuzzy menyediakan struktur inferensi yang memungkinkan kemampuan yang sesuai nalar manusia .
Di dalam Fuzzy Logic terdapat 3 metode turunan diantaranya Tsukamoto.
Sugeno dan Mamdani.
Dimana dari ketiga metode Fuzzy tersebut memiliki defuzzifikasi dan mesin inferensi yang berbeda.
Telah banyak penelitian yang dilakukan terkait penggunaan metode fuzzy logic tsukamoto dan fuzzy logic sugeno, sementara fuzzy logic mamdani khususnya dalam ruang lingkup pemberian beasiswa masih terbatas.
Sehingga dalam penelitian ini akan melihat bagaimana efektifitas pemberian bantuan beasiswa dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani.
input terdiri dari Auindikator hargaAy.
Autangki BBMAy.
AumesinAy.
AubagasiAy.
Autransmisi dan beratAy.
Variabel output adalah AurekomendasiAy yang terdiri dari 10 jenis motor .
Sedangkan pada penelitian lainnya menerapkan fuzzy mamdani pada prediksi pengadaan peralatan rumah sakit .
Adapun pada penelitian ini akan mengukur efektifitas metode fuzzy mamdani pada penentuan bantuan beasiswa.
2 Rumusan Masalah 6 Fuzzy Logic Berdasarkan uraian latar belakang di atas maka rumusan masalah adalah:
Bagaimana implementasi metode fuzzy pengambilan keputusan dalam pemberian beasiswa bantuan ? .
Bagaimana efektifitas metode fuzzy logic mamdani terhadap sistem pengambilan keputusan penerimaan besaran bantuan 3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan penelitian adalah :
Mengimplementasikan metode fuzzy logic mamdani pada sistem pemberian beasiswa .
Mengukur tingkat efektifitas metode fuzzy logic mamdani pada sistem pemberian besaran beasiswa bantuan 4 Batasan Masalah Batasan Masalah dalam penelitian yang dilakukan adalah:
Metode pengambilan kesimpulan dengan Fuzzy Logic Mamdani .
Tools yang digunakan adalah Matlab R2021b .
Kriteria variabel input terdiri dari pendapatan orangtua, prestasi .
kademik dan non-akademi.
dan rerata nilai seluruh .
Kriteria variabel output adalah besaran 5 Penelitian Terdahulu Beberapa penelitian sebelumnya terkait implementasi metode fuzzy logic mamdani pada sistem pendukung keputusan untuk menentukan produksi lantak si jimat.
Dalam penelitian ini dihasilkan nilai crisp 648 .
Penelitian berikutnya menerapkan metode fuzzy mamdani pada penentuan tingkat peminatan tipe motor honda dimana variabel Fuzzy logic merupakan metodologi yang populer dan banyak diterapkan dalam aplikasi cybernetics untuk pengembangan program perangkat lunak.
Fuzzy logic digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan memiliki dua karakteristik penting yaitu fleksibel dalam penggunaannya dimana pengguna dapat memilih jumlah kebenaran nilai dari beberapa hal yang tidak terbatas dan memerlukan semacam nilai kebenaran atau nilai tegas .
Beberapa alasan penggunaan logika fuzzy, yaitu .
Kemudahan dalam memahami Konsep Fuzzy logic karena sangat sederhana .
Fuzzy logic bersifat fleksibel .
Memberikan ketidakpresisian data.
Dapat digunakan untuk pemodelan/ pemetan untuk mencari hubungan data input-output dari sembarang sistem blackbox .
Fuzzy logic digunakan untuk membangun Pengetahuan atau pengalaman dari para .
Penerapan fuzzy logic dapat dilakukan pada sistem kontrol yang berjalan tanpa perlu menghilangkan sistem tersebut .
Berorientasi pada bahasa manusia.
Sistem fuzzy merupakan sistem yang berdasarkan aturan atau pengetahuan yang meliputi seluruhan proses pengolahan input tegas menjadi output tegas dengan menggunakan fuzzifier, fuzzy rule base, fuzzy inference engine, dan defuzzifier .
SINTECH Journal | 77 Gambar 1.
Sistem Fuzzy .
Variabel fuzzy, yang menjadi pembahasan dalam suatu sistem fuzzy.
Himpunan fuzzy, yaitu keterwakilan suatu kondisi tertentu oleh suatu grup dalam suatu variabel fuzzy.
Semesta pembicaraan, yaitu interval nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.
Domain, yaitu interval nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
7 Mamdani Mamdani merupakan salah satu bagian metode dari Fuzzy Logic yang dikembangkan oleh Ebrahim Mamdani.
Metode Mamdani sering disebut dengan metode Max-Min dimana terdapat 4 tahapan dalam menentukan output.
, yakni:
Pembentukan himpunan fuzzy Satu atau lebih himpunan fuzzu dalam metode mamdani terbagi kedalam variabel input dan output .
Aplikasi fungsi implikasi .
Min merupakan fungsi implikasi yang digunakan pada metode mamdani.
Komposisi aturan Di dalam inferensi sistem fuzzy terdapat tiga metode yang digunakan, yaitu Max.
Additive dan Probabilistic OD (Probo.
Ada tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi system fuzzy, yaitu max, additive dan probabilistic OD .
Penegasan .
Input dari proses defuzzy adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dengan range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output.
Fuzzy mamdani memiliki kelebihan yaitu lebih intuitif dan mudah diterima oleh banyak pihak.
Penggunaan fuzzy mamdani ini sama halnya dengan penggunaan metode peramalan pada bidang statistik.
Penentuan berdasarkan pendekatan fuzzy lebih efisien dalam pendekatan menggunakan angka dibanding dengan metode peramalan.
METODE PENELITIAN
Penggunaan susunan kerangka kerja dalam penelitian bertujuan untuk membantu agar penelitian dapat berjalan jelas sesuai dengan tahapan-tahapan yang telah ditentukan.
Adapun tahapan metode penelitian adalah sebagai berikut:
Gambar 2.
Metode Penelitian .
Identifikasi Ruang Lingkup Penelitian ini dilakukan pada sebuah lembaga yang melayani penyaluran bantuan 78 | SINTECH Journal Dana yang digunakan untuk memberikan beasiswa merupakan dana amal atau dana yang terkumpul dari bantuan-bantuan Kegiatan penyaluran beasiswa biasanya dilakukan dengan mendata siswa/ mahasiswa yang sebelumnya telah mendaftar dengan melampirkan bukti berupa penghasilan orangtua perbulan, tagihan rekening listrik, foto rumah dan isi dalam rumah, keseluruhan nilai raport/ kartu hasil studi, bukti prestasi .
iagam/ sertifika.
KTP.
Kartu keluarga, serta surat keterangan tidak mampu dari RT tempat tinggal.
Analisa Masalah Langkah menganalisa masalah adalah langkah untuk dapat memahami masalah yang telah ditentukan dalam ruang lingkup atau batasannya .
Analisa masalah dilakukan dengan cara menemui pihak yang terkait, bertanya mengenai metode penyaluran beasiswa dan besaran beasiswa yang biasanya diberikan, dan menganalisa sistem yang digunakan.
Masalah yang ditemukan yaitu pengambilan keputusan penyaluran beasiswa masih menggunakan cara tradisional .
on-syste.
dimana dari 15 orang yang mendaftar penerimaan beasiswa rata-rata yang diberikan beasiswa adalah 13 orang.
Ini dapat menjadi hal yang mempertimbangkan kriteria-kriteria yang seharusnya ditetapkan.
Menentukan Tujuan Penelitian Diharapkan dengan menggunakan bantuan tools matlab yang menerapkan fuzzy inference system Ae mamdani dapat membantu penyaluran besaran beasiswa lebih efektif.
Pada prosesnya fuzzy logic ini digunakan untuk menerapkan beberapa variable yang telah ditetapkan.
Variabel tersebut kemudian diberikan range .
yang berguna sebagai acuan dalam memberikan keputusan.
Mengumpulkan Data Data yang digunakan pada penelitian ini dijadikan beberapa tipe .
ungsi, variable, semesta pembicaraan, serta domai.
Hal ini bertujuan untuk memudahkan proses inference fuzzy logic.
Selain itu, terdapat data lain yang disepakati menjadi aturan dalam proses penyaluran beasiswa Aturan-aturan tersebut nantinya akan dijadikan patokan dalam pengambilan .
Analisa Sistem Proses analisa sistem dilakukan setelah data diolah dan dihitung dengan mneggunakan fuzzy logic Ae metode mamdani.
Adapun tahapan dari fuzzy logic Ae metode mamdani Menentukan variabel input dan output dengan cara mengurutkan data yang paling kecil Ae yang laing besar.
Membentuk himpunan fuzzy dan menentukan fungsi keanggotaan untuk setiap variabel.
Menentukan fungsi implikasi minimum pada setiap aturan logika fuzzy.
Menjadikan komposisi antar semua aturan dengan metode max .
Penegasan untuk memperoleh output dengan menggunakan menggunakan metode centroid.
HASIL DAN PEMBAHASAN
1 Deskripsi Data Terdapat 3 jenis fungsi input dan 1 jenis fungsi output dimana sebelum menjadikan keempat variable menjadi himpunan fuzzy dilakukan pemetaan nilai agar nantinya mendapatkan domain yang jelas.
Adapun keempat jenis variable tersebut yaitu:
Variabel Pendapatan Orangtua, merupakan variable yang memiliki komposisi nilai yang berkisar antara Rp.
000 Ae Rp.
Nilai tersebut kemudian akan dijadikan semesta pembicaraan dengan range 500 Ae .
Variabel Prestasi, yang dimaksud dalam penilaian dapat berupa prestasi akademik dan non akademik.
Penilaian prestasi dikelompokkan menjadi tiga himpunan fuzzy yaitu finalis dengan nilai Cukup yang berkisar antara 40 Ae 60, juara harapan 1- 3 dengan nilai baik yang berkisar antara 50 Ae 70 dan juara 1-3 dengan nilai amat baik yang berada dikisaran domain 60 Ae 100.
Rata-rata Nilai Semester, yang merupakan nilai gabungan beberapa semester dan dibagikan dengan jumlah semester yang telah dilewati.
Nilai rata-rata tersebut juga akan dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy dengan himpunan cukup, baik, dan amat baik dan berada pada range semesta pembicaraan 51 Ae 100.
Besaran Beasiswa, merupakan output yang juga memiliki tiga himpunan fuzzy.
Besaran beasiswa bertujuan untuk memberikan SINTECH Journal | 79 kesimpulan berapakah besaran beasiswa yang akan diterima berdasarkan nilai input yang berada pada kisaran semesta pembicaraan Rp.
000 Ae Rp.
2 Pembahasan .
Analisis Metode Fuzzy Mamdani Fuzzifikasi merupakan proses untuk mengubah data masukan tegas menjadi Pada penelitian ini digunakan beberapa variabel dalam menentukan besaran pemberian beasiswa bantuan.
MasIng-masing himpunan fuzzy memiliki domain yang nilainya terdapat dalam semesta pembicaraan.
Domain pada himpunan fuzzy diperoleh dari hasil partisi data terendah.
Tabel 1.
Kriteria Variabel Input dan Output Fungsi Input Output Nama Variabel Pendapatan Orang Tua Prestasi (Akademik/ Non Akademi.
Rata Ae Rata Nilai Seluruh Semester Besaran Beasiswa Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Rendah Sedang Tinggi Cukup (Finali.
Baik (Harapan 1 Ae .
Amat Baik (Juara 1 -.
Cukup Baik Amat Baik Beasiswa Level i Beasiswa Level II 000 Ae 5.
500 - 2500
1500 - 3500
2500 - 5000
40 - 60
50 - 70
60 - 100
51- 69
60 - 78
69 - 100
5000 - 8000
Beasiswa Level I Himpunan merepresentasikan variabel fuzzy dengan membentuk fungsi keanggotaan.
Fungsi titik-titik himpunan fuzzy ke dalam derajat keanggotaan dengan selang tertutup nol sampai satu .
, .
pada suatu variabel fuzzy Fungsi Keanggotaan Variabel Pendapatan Orangtua A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy rendah A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedang 40 Ae 100 51 Ae 100 000 Ae 15.
A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy tinggi A Himpunan Fuzzy Variabel Pendapatan Orangtua Gambar 2.
Variabel Pendapatan Orangtua Fungsi Keanggotaan Variabel Prestasi (Akademik/ Non Akademi.
A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy cukup 80 | SINTECH Journal A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy baik Gambar 4.
Variabel Rata-rata Seluruh Semester A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy amat baik Fungsi Keanggotaan Besaran Beasiswa A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy beasiswa Beasiswa Level i A Himpunan Fuzzy Variabel Prestasi A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy beasiswa Beasiswa Level II Gambar 3.
Variabel Pretasi Fungsi Keanggotaan Variabel Rata-rata Nilai Seluruh Semester A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy cukup A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy baik A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy beasiswa Beasiswa Level I A Himpunan Fuzzy Variabel Beasiswa A Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy amat baik Gambar 5.
Variabel Beasiswa A Himpunan Fuzzy Variabel Rerata Nilai Seluruh Semester .
Pembentukan Aturan Fuzzy Pembentukan aturan fuzzy dilakukan setelah proses fuzzifikasi.
Hal ini bertujuan untuk menyatakan hubungan antara input dan output.
Pembentukan aturan akan SINTECH Journal | 81 menghasilkan Aturan tersebut terdiri dari tiga antiseden serta satu konsekuen dengan operator penghubung AudanAy.
Pemetaan input dan output menggunakan fungsi implikasi Aujika-makaAy.
Adapun jumlah aturan yang telah ditetapkan dari 4 variabel adalah sebanyak 18 aturan.
Dari aturan-aturan yang telah ditetapkan, terdapat sembilan aturan yang mungkin dan sesuai dengan basis pengetahuan serta berdasarkan aturan pada fuzzy inference.
Sembilan aturan tersebut, yaitu:
Tabel 2.
Aturan Basis Pengetahuan Aturan Pendapatan Orangtua [R.
[R.
[R.
[R.
[R.
[R.
[R.
[R.
[R.
Rendah Rendah Rendah Sedang Sedang Sedang Tinggi Tinggi Tinggi Prestasi (Akademik/ Non Akademi.
Amat Baik Amat Baik Baik Amat Baik Baik Baik Cukup Amat Baik Baik Gambar 6.
Penerapan Aturan Pada Matlab [R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I [R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I [R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I [R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
82 | SINTECH Journal Nilai Rata-rata Semester Berlalu Amat Baik Baik Amat Baik Baik Amat Baik Baik Amat Baik Baik Amat Baik Besaran Beasiswa Implikasi Maka Maka Maka Maka Maka Maka Maka Maka Maka Level I Level I Level I Level II Level II Level II Level i Level i Level i amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II [R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II [R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II [R.
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non akademi.
cukup dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i [R.
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i [R.
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i Nilai Derajat Keanggotaan Fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN (Minimu.
Untuk menentukan besaran beasiswa yang diterima berdasarkan level yang telah ditentukan, maka perlu dicari yu Oe predikat untuk masing-masing aturan.
Jika diketahui pendapatan orangtua perbulan adalah Rp.
000, prestasi akademik .
omba pidato Bahasa Ara.
mendapatkan nilai 72, dan nilai rata-rata semester yang telah berlalu adalah 73, maka nilai derajat keanggotaan dapat ditulis sebagai berikut:
A Pendapatan Orangtua = min ( rendah .
) O ( amat baik .
) O ( baik .
) = min .
= 0
[R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I Ae predikat3 = rendah O baik O amat baik = min ( rendah .
) O ( baik .
) O ( amat baik .
) = min .
= 0
A Prestasi [R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai ratarata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II A Nilai Rata-rata Semester Ae predikat4 = sedang O amat baik O baik = min ( sedang .
) O ( amat baik .
) O ( baik .
) = min .
= 0.
[R.
[R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai ratarata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I Oe predikat1 = rendah O amat baik O amat baik = min ( rendah .
) O ( amat baik .
) O ( amat baik .
) = min .
= 0
[R.
Jika Pendapatan orangtua rendah dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai ratarata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level I Ae predikat2 = rendah O amat baik O baik Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II Ae predikat5 = sedang O baik O amat baik = min ( sedang .
) O ( baik .
) O ( amat baik .
) = min .
= 0.
[R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II Ae predikat6 = sedang O baik O baik = min ( sedang .
) O ( baik .
) O ( baik .
) = min .
= 0
[R.
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non SINTECH Journal | 83 akademi.
cukup dan nilai ratarata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i Ae predikat7 = tinggi O cukup O amat baik = min ( tinggi .
) O ( cukup .
) O ( amat baik .
) = min .
= 0
[R.
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i Ae predikat8 = tinggi O amat baik O baik = min ( tinggi .
) O ( amat baik .
) O ( baik .
) = min .
= 0
Jika Pendapatan orangtua tinggi dan prestasi .
kademik/ non akademi.
baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya amat baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level i Ae predikat9 = tinggi O baik O amat baik = min ( tinggi .
) O ( baik .
) O ( amat baik .
) = min .
= 0
= min .
= 0.
Sehingga, .
Tahapan Defuzzifikasi Pada tahapan ini nilai tegas z dicari menggunakan metode centroid, dimana:
A Inferensi yang pertama merupakan fungsi A Inferensi yang kedua merupakan fungsi [R.
Penyelesaian Menggunakan Logika FuzzyMamdani Setelah melewati tahapan fuzzifikasi dan pembentukan basis pengetahuan, maka komposisi antar aturan dimana pada implementasinya menggunakan fungsi MAX .
Aturan yang digunakan adalah aturan yang menghasilkan Ae predikat tidak sama dengan 0 ( Ae predikat O .
, sehingga diperoleh:
[R.
Jika Pendapatan orangtua sedang dan prestasi .
kademik/ non akademi.
amat baik dan nilai rata-rata semester sebelumnya baik maka besaran beasiswa yang diterima adalah level II Ae predikat4 = sedang O amat baik O baik = min ( sedang .
) O ( amat baik .
) O ( baik .
) 84 | SINTECH Journal A Titik pusat diperoleh dari:
= 6.
Sehingga jumlah beasiswa level II yang diberikan kepada penerima tersebut adalah sebesar Rp.
Perhitungan Mean Precentage Error (MPE) .
Pengujian Dengan Tools Fuzzy Inference System Hasil yang di dapat pada matlab ketika menginputkan nilai masukan yang sama tidak jauh berbeda dengan hasil yang didapatkan ketika melakukan perhitungan secara manual.
Hal ini menunjukkan bahwa matlab dapat menjadi alternatif perhitungan untuk kasus penyaluran beasiswa bantuan.
Gambar 7.
Hasil Pengujian Dengan Matlab
KESIMPULAN
Dari penelitian yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa:
Penilaian uji efektifitas metode Fuzzy Mamdani dapat direkomendasikan dalam penunjang keputusan penerimaan beasiswa .
Hasil penilaian uji efektifitas terhadap metode Fuzzy logic mamdani adalah 74%.
Semakin banyak data yang di uji, maka semakin tinggi nilai efektifitas.
Penggunaan tools FIS pada matlab dapat beasiswa bantuan dikarenakan hasil pengujian/ perhitungan manual tidak jauh berbeda dengan hasil yang diperoleh pada .
Semakin banyak variable input dan aturan pada basis pengetahuan, maka keputusan yang di dapat akan semakin baik.
DAFTAR PUSTAKA