Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa  dengan Metode Fuzzy Tsukamoto

Putri Gloria; Eko Sediyono

doi:10.51519/journalita.volume3.isssue2.year2022.page124-147

Authors

Putri Gloria Universitas Kristen Satya Wacana
Eko Sediyono Universitas Kristen Satya Wacana

DOI:

10.51519/journalita.volume3.isssue2.year2022.page124-147

Keywords:

Kecerdasan Buatan, SPK, Fuzzy Tsukamoto, Beasiswa

Abstract

Universitas Kristen Indonesia Toraja (UKI Toraja) merupakan salah satu universitas yang menyediakan beasiswa bagi para mahasiswa yang ingin melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi namun terkendala dengan biaya. UKI Toraja menyediakan 3 jenis bantuan, salah satunya yaitu Beasiswa Siangkaran. Namun, proses seleksi calon penerima beasiswa tak luput dari kendala yang dialami oleh pihak pengelola beasiswa. Jumlah mahasiswa yang mendaftar sebagai calon penerima beasiswa yang melampaui kuota yang disediakan oleh kampus dan juga sulitnya menjangkau mahasiswa yang benar-benar mengalami kendala dalam pembayaran biaya kuliah adalah contoh kendala yang sering didapati oleh pihak pengelola beasiswa. Untuk mempermudah proses seleksi yang obyektif, digunakan Metode Fuzzy Tsukamoto sebagai sistem pendukung keputusan yang dapat membantu memberikan rekomendasi mahasiswa yang berhak menerima beasiswa sehingga proses seleksi dapat dilakukan dalam waktu yang lebih cepat dengan hasil yang akurat.

References

N. Zuwida, “Tinjauan Pemanfaatan Pemberian Beasiswa Bantuan Khusus Murid (BKM) Pada Siswa SMK Negeri 1 Pariaman,” Cived ISSN 2302-3341, vol. 2, no. 3, pp. 389–394, 2014.

A.-J. M.Shiddiq, “Pendidikan di Indonesia?: Masalah dan Solusinya,” Cendekia J. Kependidikan dan Kemasyarakatan, vol. 1, no. 1, p. 41, 2016.

E. Murniasih, “Buku Pintar Beasiswa,” 2009.

H. Irmayanti, “Employee RecRuitment with Fuzzy Tsukamoto Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 407, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/407/1/012162.

A. M. Abdul et al., “Seleksi Calon Karyawan menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. (SENTIKA), Yogyakarta, vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016, doi: 10.13140/RG.2.1.4079.1448.

A. A. Syahidi, F. Biabdillah, and F. A. Bachtiar, “Perancangan dan Implementasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto pada Penentuan Penghuni Asrama,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611228.

R. Munir, “Pengantar Logika Fuzzy,” Tek. Inform. - STEI ITB, p. 95, 2007.

R. G. Suryati, M. Ricky Hikmawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Di Politeknik Negeri Sriwijaya Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto,” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 7, no. 1, pp. 4–31, 2016, [Online]. Available: http://eprints.polsri.ac.id/1432/.

S. Russel and P. Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach (Third Edition), vol. 56, no. 1. 2010.

M. Zeebaree and M. Aqel, “A Comparison Study between Intelligent Decision Support Systems and Decision Support Systems,” no. August, 2019.

I. K. Dwi and G. Supartha, “Jurusan Pada Smk Kertha Wisata Denpasar,” vol. 3, pp. 64–69, 2014.

T. Pramita, “Analisis Inferensi Fuzzy Tsukamoto dalam Menilai Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Dosen,” no. July 2020, 2019, doi: 10.13140/RG.2.2.16088.72969.

R. Akbar and S. ’Uyun, “Penentuan Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Fuzzy Tsukamoto Dengan Perbandingan Rule Pakar dan Decision Tree (Studi Kasus?: SDN 37 Bengkulu Selatan),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 4, p. 651, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813191.

K. Barclay and J. Savage, “Object-Oriented Design with UML and Java,” in Computer, Oxford?: Butterworth-Heinemann. 2004, 2004, pp. 1–18.