Analisis Rule Inferensi Mamdani dalam Menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA)

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISIS RULE INFERENSI FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN IPK AKHIR. Abstrak

ANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO

Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic

JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan

adalahkelompok profesi terbesar dan berperan vital dalam sistem tersebut yang menyebabkan ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 2. LANDASAN TEORI

Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik 1 Nganjuk

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Metode Fuzzy Inference System untuk Penilaian Kinerja Pegawai Perpustakaan dan Pustakawan

Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Kelolosan Beasiswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Menggunakan Metode Fuzzy

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGENDALIAN KECEPATAN KENDARAAN RODA EMPAT DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom

Regresi Linier Berganda untuk Penentuan Nilai Konstanta pada Fungsi Konsekuen di Logika Fuzzy Takagi-Sugeno

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Menentukan Harga Beras Sesuai Mutu Kualitas Beras dengan Logika Fuzzy Mamdani

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ)

LOGIKA FUZZY. Dr. Ade Gafar Abdullah JPTE-UPI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SIMULASI PENENTUAN GURU BERPRESTASI DENGAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI INFERENCE MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB

Logika Fuzzy Pengambilan Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Mamdani

ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS KHAIRUL SALEH

FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR

APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Permintaan dan Persediaan Dengan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani

PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI SISWA LULUSAN SMA DALAM SELEKSI MASUK PTN UNY DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi

SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN KARYAWAN TETAP PADA PT. ENSEVAL PUTERA MEGATRADING MENGGUNAKAN METODE FUZZY TAHANI BERBASIS WEB

Jurnal Informatika SIMANTIK Vol. 2 No. 2 September 2017 ISSN:

PENERAPAN FUZZY SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KELAS PEMINATAN (STUDI KASUS : STMIK POTENSI UTAMA)

: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto

BAB 2 LANDASAN TEORI

Perekrutan Karyawan Tetap Dengan Fuzzy Inference System Metode Mamdani

Kata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN LOGIKA FUZZY TAHANI

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy

ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG

Proses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani

FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MENENTUKAN HARGA GABAH

SISTEM PENYARINGAN MAHASISWA BEASISWA PRESTASI AMIK BSI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ

Penilaian Hasil Belajar Matematika pada Kurikulum 2013 dengan Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani

NURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG

Simulasi Pengaturan Lalu Lintas Menggunakan Logika Fuzzy

Metode Mamdani Untuk Klasifikasi Dalam Prediksi Indeks Pembangunan Manusia Di Kota Banda Aceh

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI UNIVERSITAS MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO (Studi kasus : Fakultas MIPA)

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU)

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK AKUISI DATA BERBASIS WEB SERVER. Jl. Raya Kaligawe KM 4, PO BOX 1054, Semarang 50142

PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KETUA SENAT MAHASISWA DENGAN LOGIKA FUZZY

REVIEW PENERAPAN FUZZY LOGIC SUGENO DAN MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA DI INDONESIA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING DENGAN METODE LOGIKA FUZZY

BAB II TEORI PENUNJANG

DENIA FADILA RUSMAN

IMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN UNTUK TANAMAN KARET DAN KELAPA SAWIT

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY

IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KESESUAIAN BIDANG PEMINATAN MAHASISWA (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA)

JURNAL SISTEM PENENTUAN HARGA PERCETAKAN FOTO DIGITAL MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO DI ALIEF COMPUTER KOTA KEDIRI

PENERAPAN INFERENSI FUZZY UNTUK KENDALI SUHU RUANGAN PADA PENDINGIN RUANGAN (AC)

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM MENENTUKAN PENDUDUK MISKIN (STUDI KASUS PADA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA PAGARALAM)

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Definisi Sistem

Optimasi Pencarian Jalur Lalu Lintas Antar Kota di Jawa Timur dengan Algoritma Hybrid Fuzzy-Floyd Warshall

PENENTUAN PENJURUSAN SISWA SMA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC METODE MAMDANI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Abstraksi

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK PENENTUAN PEMINATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO PADA SMA N 1 PEMALI

Presentasi TA DETEKSI PENYAKIT PARU-PARU OBSTRUKTIF KRONIS MENGGUNAKAN METODE FUZZY : STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT XYZ. Muhammad Reza Budiman

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC

LOGIKA FUZZY PADA PROSES PELET PAKAN IKAN

EVALUASI KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI

PERBANDINGAN PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DAN SUGENO DALAM MEMPREDIKSI TINGGINYA PEMAKAIAN LISTRIK ( STUDI KASUS KELURAHAN XYZ)

Penerapan Fuzzy Logic untuk Pembatasan Jumlah Partikel Pada Aplikasi yang Menggunakan Sistem Partikel

IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS

Penentuan Jumlah Produksi Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno

IDENTIFIKASI PENGARUH BAHAN BAKU DAN TENAGA KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS PERUSAHAAN DENGAN METODE FUZZY LOGIC

Analisis Hubungan Proses Pembelajaran dengan Kepuasan Mahasiswa Menggunakan Logika Fuzzy

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH JURUSAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 PARE DENGAN METODE FUZZY

Analisis Fungsi Implikasi Max-Min dan Max-Prod Dalam Pengambilan Keputusan

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN TARUNA BARU MENGGUNAKAN BASIS DATA FUZZY - STUDI KASUS DI AKPELNI SEMARANG

SISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI BERBASIS WEB

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya

Transkripsi:

Analisis Rule Inferensi Mamdani dalam Menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA) Khairul Saleh, M. Kom, Universitas Asahan; address, telp/fax of institution/affiliation Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik UNA, Kisaran Sumatera Utara e-mail: khairulsibungsu@yahoo.com Abstrak Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan, mahasiswa atau pelajar yang digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Menurut Litle, persoalan Sistem Penunjang Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur atupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Sistem fuzzy sangat cocok untuk penalaran pasti atau perkiraan, terutama untuk sistem dengan model matematika yang ketat yang sulit untuk mendapatkan sebuah keputusan yang pasti. Logika fuzzy dapat digunakan untuk menggambarkan suatu sistem dinamika yang kacau, dan logika fuzzy dapat berguna untuk sistem yang bersifat dinamis yang kompleks dimana penyelesaian dengan model matematika yang umum tidak dapat bekerja dengan baik. Metode Mamdani melakukan komputasi secara efisien dan bekerja dengan baik dengan optimasi dan teknik adaptif, yang membuatnya sangat baik dalam masalah kontrol, terutama untuk sistem non linier dinamis. Kata kunci fuzzy system, system pengambilan keputusan, infrensi mamdani 1. PENDAHULUAN Universitas Asahan merupakan salah satu institusi pendidikan tinggi yang terletak di Kisaran Sumatera Utara. Universitas Asahan mempunyai beberapa fakultas salah satunya adalah Fakultas teknik prodi Teknik Informatika. Untuk menunjang keberlangsungan pendidikan mahasiswa dalam menempuh pendidikan, Fakultas Teknik Prodi Informatika menganjurkan agar mahasiswa mengambil beasiswa peningkatan prestasi akademik (PPA). Beasiswa adalah bantuan pemerintah maupun swasta berupa sejumlah uang yang diberikan kepada siswa atau calon siswa warga negara Indonesia yangsedang atau akan mengikuti pendidikan di sekolah. Beasiswa merupakan pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan, mahasiswa atau pelajar yang digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Persoalan dalam pemberian beasiswa Peningkatan prestasi akademik ( PPA). di lingkungan Prodi Teknik Informatika Universitas Asahan masih menggunakan cara manual dalam menentukan yang layak dan tidak layak dalam menerima beasiswa Peningkatan prestasi akademik ( PPA) tersebut. Siji & Rajesh (2011) dalam penelitiannya menulis, sistem fuzzy cocok untuk penalaran pasti atau perkiraan, terutama untuk sistem dengan model matematika yang ketat yang sulit untuk mendapatkan sebuah keputusan yang pasti. Logika fuzzy dapat digunakan untuk menggambarkan suatu sistem dinamika yang kacau, dan logika fuzzy dapat berguna untuk sistem yang bersifat dinamis yang kompleks dimana penyelesaian dengan model matematika yang umum tidak dapat bekerja dengan baik. Secara umum logika fuzzy berfungsi untuk menangani faktor ketidak pastian sehingga dapat diimplementasikan pada proses pengambilan keputusan dimana model logika fuzzy bekerja dengan menggunakan derajat keanggotaan dari sebuah nilai untuk menentukan hasil yang diinginkan, berdasarkan aturan-aturan yang telah ditentukan.

Dalam bukunya Kusumadewi & Purnomo (2010) mengatakan bahwa beberapa alasan kenapa menggunakan logika fuzzy dalam hal menentukan suatu keputusan, antara lain: 1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, karena logika fuzzy menggunakan dasar teori himpunan, maka konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy tersebut cukup mudah untuk dimengerti. 2. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan dan ketidak pastian yang menyertai permasalahan. 3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat. Jika diberikan sekelompok data yang cukup homogen, dan kemudian ada beberaa dta yang eksklusif, maka logika fuzzy memiliki kemampuan untuk menangai data eksklusif tersebut. 4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks. 5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. Dalm hal ini, sering dikenal dengan nama fuzzy Expert System menjadi bagian terpenting. 6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. Hal ini umumnya terjadi pada aplikasi dibidang teknik mesin maupun teknik elektro. 7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami. Logika fuzzy menggunakan bahasa seharihari sehingga mudah dimengerti. Dari latar belakang tersebut maka sangatlah dibutuhkan suatu model untuk membantu dalam menentukan kelayakan mahasiswa untuk menerima dana bantuan beasiswa Peningkatan prestasi akademik ( PPA). tersebut agar kelak tidak ada lagi yang akan salah dalam hal pengambilan keputusan, dari uraian diatas bahwa metode fuzzy akan sangat tepat untuk menyelesaikan permasalahan ini, maka peneliti ingin menuangkannya dalam tesis yang berjudul Analisis Rule Inferensi Mamdani dalam Menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA). 2. METODE PENELITIAN pun dalam metode penelitian ini, penulis menggambarkan dalam bentuk diagram alir sebagai berikut : Gambar 2.1 Diagram Alir Metode Penelitian

Berdasarkan diagram alir penelitian yang telah digambarkan di atas, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah sebagai berikut : 1. Penelitian Awal Pada tahapan ini dikumpulkan bahan penelitian dari berbagai sumber pustaka, seperti buku, jurnal (baik cetak maupun online), prosiding, majalah, artikel dan sumber lain yang relevan dalam ilmu pengetahuan. 2. Pengumpulan Data Sumber data dari penelitian ini dari Universitas Asahan, Fakultas Teknik Informatika Prodi Teknik Informatika. 3. Inisialisasi Data Data yang terkumpul diidentifikasi dan di klasifikasikan sesuai dengan kelompoknya. Selain itu juga menentukan validitas data dan variabel yang akan dipakai. Pada tahap inisialisasi data dilakukan pembuatan interval variabel fuzzy sebagai dasar pembetukan fuzzifikasi. 4. Proses Fuzzifikasi Hasil dari inisialisasi data selanjutnya data akan difuzzifikasi, setiap variabel fuzzy pada data masukan akan dibagi menjadi beberapa himpunan fuzzy. Semua himpunan fuzzy setiap variabel fuzzy pada data masukan direpresentasikan dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang sama yaitu bentuk kurva bahu. 5. Pembuatan Aturan Fuzzy Mamdani Hasil dari fuzzyfikasi data kemudian data tersebut diolah menggunakan model Mamdani orde satu yang telah ditentukan agar menghasilkan aturan dasar dari model inferensi fuzzy. 6. Proses Inferensi Fuzzy. Dari rule yang telah dihasilkan maka dilakukan proses inferensi fuzzy menggunakan fuzzy inferensi Mamdani, untuk mendapatkan nilai fuzzy kemudian nilai fuzzy tersebut akan didefuzzyfikasi. 7. Defuzzyfikasi Hasil dari metode inferensi fuzzy Mamdani merupakan bilangan fuzzy (kabur) selanjutnya kan dikembalikan ke bilangan tegas (crips) dengan melakukan defuzzifikasi, dan menghasilkan output berupa prediksi laju inflasi yang akan dibandingkan dengan nilai aktualnya, untuk melihat keakuratan prediksi dari model mamdani. 8. Kesimpulan Dari nilai yang sudah dihasilkan maka dapat diambil kesimpulan seberapa besar keakuratan dari model mamdani dalam menenrukan kelayakan beasiswa peningkatan prestasi akademik ( PPA). 3. Pembahasan Dalam menentukan hasil penelitian ini, peneliti menggunakan matlab 2014a.adapun tahapan- tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut : 3.1 Menentukan Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) Fungsi keanggotaan ( Membership fungtion) dalam penelitian ini terbagi atas lima (5) kriteria yaitu beasiswa lain, ipk rata-rata, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua dan prestasi akademik. pun Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) tiap-tiap criteria adalah sebagai berikut : a. Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) beasiswa lain. Variable raport terdiri-atas 2 himpunan fuzzy, yaitu: Tidak ada dan.

Gambar 3.1 : Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) beasiswa lain b. Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) IPK Rata-rata. Variable IPK Rata-rata terdiri-atas 3 himpunan fuzzy, yaitu: Rendah dan Tinggi. Gambar 3.2 : Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) IPK Rata-rata c. Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) Penghasilan orang tua. Variable Penghasilan orang tua terdiri-atas 3 himpunan fuzzy, yaitu: Rendah,Normal dan Tinggi.

Gambar 3.3 : Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) Penghasilan orang tua d. Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) Tanggungan Orang Tua. Variable tanggungan orang tua terdiri-atas 3 himpunan fuzzy, yaitu: Sedikit Anak, Cukup Anak dan banyak Anak. Gambar 3.4 : Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) tanggungan orang tua e. Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) Prestasi Akademik. Variable prestasi akademik terdiri-atas 2 himpunan fuzzy, yaitu: Tidak ada dan.

Gambar 3.5 : Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) prestasi akademik

3.2 Fuzzy Rule Base Setelah tahapan menentukan Fungsi Keanggotaan ( membership fungtion) akan dilakukan pembentukan rule base sebanyak 72 rule, yaitu:

3.3 Implementasi Sistem Setelah melakukan tahap diatas maka tindakan selanjutnya adalah implementasi sistem. pun tampilan sistemnya adalah sebagai berikut : Gambar 3.6 : Aplikasi Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik

4. Hasil Untuk mengetahui tingkat keakuratan analisis infrensi Mamdani dalam menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ke tingkat yang lebih tinggi diperlukan hasil defuzzyfikasi yang akurat. Dengan mennggunakan matlab 2014a diadapatkan hasil defuzzyfikasi dari data C1 C10. Tabel 4.1 Hasil defuzzyfikasi No Data IPK Rata- Penghasilan Rata Orang Tua 3.25 Rp. 5.000.000 Tanggungan Orang Tua 3 Prestasi Akademik Defuzzyfikasi Hasil kelayakan X1 Beasiswa Lain 1 66.941 Dipertimbangkan 2 X2 2.75 Rp. 4.000.000 5 50 Tidak layak 3 X3 2.95 Rp. 3.000.000 4 30 Tidak layak 4 X4 3.06 Rp. 4.500.000 2 67.3622 Dipertimbangkan 5 X5 3.4 Rp. 3.000.000 5 86.9395 Layak 6 X6 3.5 Rp. 3.500.000 7 30 Tidak layak 7 X7 2.85 Rp. 5.000.000 3 30 Tidak layak 8 X8 3.45 Rp. 2.500.000 4 86.9395 Layak 9 X9 3.6 Rp. 2.000.000 6 30 Tidak layak 10 X10 3.55 Rp. 4.000.000 5 66.9395 Dipertimbangkan

5. Kesimpulan dan Saran A. Kesimpulan Logika fuzzy dapat diterapkan dalam Menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA) dengan kemungkinan hasil atau output yang yang lebih baik, karena setiap keluaran atau output data disertai atau diberikan nilai dukungan yaitu persentase kedekatan atau nilai keanggotaan (degree of membership) sehingga dapat memenuhi dalam target beasiswa peningkatan prestasi akademik ( PPA) dan dapat memenuhi kriteria beasiswa peningkatan prestasi akademik ( PPA). B. Saran Untuk memprediksi beasiswa peningkatan prestasi akademik ( PPA) dalam penelitian ini masih menggunakan 5 variabel umum, yaitu Beasiswa lain, IPK Rata-rata, Penghasilan orang tua, tanggungan orang tua dan prestasi akademik sebagai acuan terhadap kelayakan seorang calon mahasiswa dalam menerima beasiswa peningkatan prestasi akademik ( PPA), hal ini dapat dikembangkan dengan menambahkan variabel yang lebih kompleks, seperti variabel jarak rumah dari kampus, dan lain sebagainya. Daftar pustaka Hafsah., Rustamaji, H.J., & Inayanti, Y. 2008. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Di Smu Dengan Logika Fuzzy. Seminar Nasional Informatika.pp-213-218 http://id.wikipedia.org/wiki/beasiswa Kusumadewi, S. & Purnomo, H. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Graha Ilmu: Yogyakarta. Мashhadan, M.A.A. & Lobaty, A.A. 2013. Fuzzification Mode For Signal In Nonlinear Stochastic Systems. International Journal of Information Technology, Control and Automation3(1): 71-83. Pedoman Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik 2017 Siji, P.D. & Rajesh, R. 2011. Takagi-Sugeno Fuzzy Modeling of Logistic Map using Genetic Algorithm. International Journal of Wisdom Based Computing1(3): 9-13. Zadeh, L.A. 1990. Fuzzy Sets And Systems. International Journal of General Systems.17(2): 129-138