OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting dalam pemilihan penerima Beasiswa di UIN Ar-Raniry
The Implementation of Simple Additive Weighting Algorithm in electing the Scholarships recipient at UIN Ar-Raniry
Rahmat Musfikar 1* , Delvia Maulida 2 , Hazrullah 3
Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh *Email: rahmat.musfikar@ar-raniry.ac.id

## Abstrak
Biaya  pendidikan  Tinggi  di  Indonesia  tergolong  tinggi  bagi  beberapa  golongan  masyarakat.  Lembaga  pemerintahan Indonesia  berusaha  mengurangi  hal  tersebut,  salah  satu  caranya  dengan  memberikan  beasiswa.  Banyaknya  Peminat beasiswa,  menjadi  tantangan  bagi  pihak  pengelola  beasiswa  dalam  mengambil  keputusan  penerima  beasiswa.  Seleksi Beasiswa di UIN Ar-Raniry dilakukan manual, sehingga kurang efesien dalam mengambil keputusan penerima beasiwa. Maka  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  sekeksi  penerima  beasiswa  sehingga  sesuai  dengan  kriteria. Dengan adanya kriteria-keriteria yang telah ditentukan, maka digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Yang mana metode ini sederhana, algoritma tidak sulit, serta menghasilkan analisa yang tepat dan akurat  berdasarkan pada nilai kriterian, dan bobot preferensi yang ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis algoritma SAW dalam seleksi  beasiswa  KIP  di  UIN  Ar-Raniry  sehingga  dapat  memudahkan  dalam  proses  menyeleksikannya.  Pengujian  ini dilakukan dengan perhitungan bobot metode SAW dengan konsep penjumlahan terbobot dari tiap alternatif dan seluruh atributnya. Perhitungan hasil perankingan nilai terbaik yang diperoleh dari semua alternatif yang digunakan yang berhak menjadi  penerima  bieasisiwa  KIP-Kuliah. Dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  pengimplementasian  metode  SAW  dalam menentukan penerimaan beasiswa pada UIN Ar-Raniry memudahkan penyeleksian beasiswa secara efesien dan efektif.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting (SAW); beasiswa; KIP-Kuliah.

## Abstract
The  cost  of  education  at  tertiary  institutions  in  Indonesia  is  relatively  high  for  some  groups  of  people.  Indonesian government agencies are trying to reduce this problem. One of the ways is by providing scholarships. The large number of scholarship enthusiasts becomes a challenge for the scholarship manager in making decisions on scholarship recipients. Scholarship selection at UIN Ar-Raniry is undertaken manually, so it is less efficient in making decisions on scholarship recipients.  Hence,  Decision Support System  is  required  in  the  selection  of  scholarship  recipients  so  that it  fits  with the criteria. With the existence of predetermined criteria, the Simple Additive Weighting (SAW) method is employed in which this method is simple, the algorithm is not difficult, and produces precise and accurate analysis based on the specified criteria values and preference weights. This study aims to analyze the SAW algorithm in selecting KIP scholarships at UIN Ar-Raniry so that it can facilitate the selection process. This test is carried out by calculating the weight of the SAW method with the concept of the weighted sum of each alternative and all its attributes. Calculation of the best value ranking results obtained from all the alternatives used that are eligible to become KIP-College scholarship recipients. Hence, it can be concluded that by applying the SAW method in determining scholarship acceptance at UIN Ar-Raniry, it can help facilitate the selection of scholarships efficiently and effectively.
Keywords: Simple Additive Weighting (SAW); scholarship; KIP-College. .
Naskah diterima 25 Des. 2022; direvisi 21 Feb. 2023; dipublikasikan 1 Apr. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan di Indonesia mulai dari Sekolah Dasar/sederajat, Sekolah Menengah Pertama/sederajat dan Sekolah  Menengah  Atas/sederajat  relatif  dibiayai  oleh  pemerintah.  Sedangkan biaya  pendidikan  pada Perguruan  Tinggi  di  Indonesia  tergolong  cukup  tinggi  untuk  beberapa  golongan  masyarakat  dengan perekonomian rendah sehingga banyak anak yang hanya dapat menempuh pendidikan hingga bangku Sekolah Menengah Atas dan tidak melanjutkan pendidikan ke Perguruan Tinggi dengan jenjang  Dipolma Tiga (D3), Dipolma  Empat  (D4)  maupun  Strata  atau  Sarjana  Satu  (S1) . Lembaga  pemerintahan  Indonesia  berusaha
mengurangi hal tersebut, salah satu caranya adalah dengan memberikan biaya pendidikan atau sering disebut beasiswa. Beasiswa ialah memberikan bantuan berupa biaya yang dialokasikan oleh pemerintah untuk individu yang mengalami permasalahan ekonomi dengan tujuan untuk melanjutkan pendidikan yang sedang ditempuh. Beasiswa  dibagikan  kepada  individu  yang  berhak  menerima,  seperti  individu  yang  mengalami  kesulitan ekonomi, kualitas, dan klasifikasi [1].
Beasiswa  juga  merupakan  bantuan  yang  diberikan  berupa  biaya  keuangan  kepada  individu  untuk melanjutkan  pendidikan  dijalankan.  Beasiswa  dialokasikan  oleh  lembaga  pemerintah  maupun  perusahaan, beasiswa diberikan secara bebas atau dilakukan kontrak kerja setelah pendidikan di selesaikan [2]. Beasiswa KIP-Kuliah merupakan program bantuan pendidikan kepada alumni SMA/SMK/MA sederajat yang memiliki potensi akademik yang baik namun dari keluarga kurang mampu/keterbatasan ekonomi agar dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi/universitas [3]. Beasiswa diberikan kepada orang atau mahasiswa yang berhak  atau  layak  untuk  menerimanya  akan  dinilai  beberapa  faktor,  terutama  berdasarkan  kompetensi, klasifikasi, dan kualitas dari orang yang akan menerima beasiswa [4]. Beasiswa tersebut diberikan kepada yang berhak menerima sesuai dengan kriteria yang ditentukan [5]. Setiap beasiswa yang disediakan memiliki kriteria atau faktor bobot penilaian yang berbeda-beda sesuai dengan ketentuan yang sudah ditentukan [6].
Universitas Islam Negeri (UIN) Ar-Raniry Banda Aceh merupakan salah satu Universitas Islam Negeri yang menyediakan program beasiswa KIP-Kuliah. Beasiswa KIP-Kuliah merupakan beasiswa atau program bantuan pendidikan yang disediakan untuk mahasiswa dari keluarga kurang mampu atau keterbatasan ekonomi serta  memiliki  prestasi  di  bidang  akademik  maupun  nonakademik.  Program  KIP-Kuliah  digunakan  untuk meningkatkan kesempatan masuk dan belajar ke perguruan tinggi atau universitas [7].
Ramainya  peminat  beasiswa  di  Universitas  Islam  Negeri  Ar-Raniry  menjadi  tantangan  bagi  pihak pengelola  beasiswa  dalam  mengambil  keputusan  yang  efesien  dan  selaras  dengan  kriteria  supaya  penerima beasiswa mampu memanfaatkan beasiswa yang diterima. Ketika pihak pengelola beasiswa menggunakan cara manual dalam memilih penerima beasiswa maka akan kurang efektif sehingga dalam pengolahan data penerima beasiswa  kurang  tepat  sasaran  dalam  mengambil  keputusan  penerima  beasiwa  yang  sesuai  dengan  kriteria, kurang efektif dan kurang efisien serta memakan waktu yang lama dan tidak akurat [8].
O leh  karena  itu,  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  memperoleh  keputusan  yang menerima beasiswa dimana keputusan tersebut sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh pengelola yang  memberikan  beasisiwa.  Dengan  adanya  kriteria  yang  sudah  ditentukan  maka  perlu  digunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam memutuskan mahasiswa yang mempunyai hak menerima beasiswa. Penggunaan  metode  SAW sederhana  untuk  dipraktikan,  dimana  algoritma  yang  dimiliki  tidak  sulit,  serta menghasilkan analisa dan informasi  yang  tepat dan akurat  [9]. Dimana  metode  SAW bisa dikatakan akurat karena  penilaian  didasarkan  pada  nilai  kriterian  dan  bobot preferensi  yang  sudah  ditentukan.  Metode  SAW juga  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  karena  metode  ini  ada  proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.
Penentuan pemilihan beasiswa KIP-Kuliah di kampus Universitas Islam Negeri  Ar-Raniry dilakukan secara manual, dimana pengelola beasiswa melakukan perhitungan hanya  dengan menjumlahkan bobot dari hasil  kriteria  yang  didapatkan  tanpa  menggunakan  metode  atau  rumus  tertentu.  Dapat  dikatakan  bahwa pemilihan  penerima  beasiswa  kurang  efektif  dan  efesien  sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang dapat  membantu dalam penyeleksian beasiswa. Penelitian  yang telah dilakukan oleh Yahdi Kusnadi dan Muhammad Wildan Dwiyansyah menunjukkan bahwa dengan diterapkannya Sistem Pendukung Keputusan  dalam  memilih  penerima  beasiswa  akan  menjadi  alat  bantu  ( tools )  bagi  pihak-pihak  pengelola beasiswa  di  sekolah  dalam  rangka  pengambilan  keputusan  untuk  melihat  siswa  mana  saja  yang  berhak menerima  beasiswa  [9].  Perbedaan  penelitian  diatas  dengan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian tersebut  hanya berfokus pada  penelitian penerima beasiswa berprestasi pada siswa  sedangkan  penelitian ini berfokus  pada  mahasiswa  kurang  mampu  dan  penelitian  terdahulu  diakukan  di  skolah  tingkat  dasar  dan menengah sedangkan pada objek penelitian ini adalah perguruan tinggi. Selain itu, penelitian terdahulu tidak menggunakan metode penelitian yang detail.
Adapun penelitian terdahulu  atau sejenis adalah  penelitian  yang dilakukan oleh Muqorobin,  Aflahah Apriliyani  dan  Kusrini  didapatkan  hasil  bahwa perangkingan  sebagai  rujukan  terbaik  bagi  calon  penerima beasiswa dan sebagai pendukung untuk mengambil keputusan dan Metode SAW bisa menggunakan beragam beasiswa BP (Beasiswa Prestasi) serta BKM (Beasiswa Kurang Mampu) selaras dengan kriteria serta bobot yang sudah ditentukan [10]. Perbedaan penelitian diatas dengan penelitian yang dilakukan adalah perbedaan pada  teknik  pengumpulan  data,  penelitian  terdahulu  hanya  menggunakan  studi  pustaka,  observasi  serta wawancara, dan juga penelitian terdahulu hanya mengimplementasikan metode tersebut.
Pada penelitian ini adalah menggunakan salah satu metode dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk memperoleh  atau  mendapatkan  keputusan  siapa  saja  yang  dapat  menerima  beasiswa,  yang  mana  dalam memperoleh  keputusan  tersebut  selaras  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh  pengelola  yang memberikan  beasisiwa.  Sistem  Penunjang  Keputusan  atau  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan masalah dan kemampuan komunikasi untuk semua masalah yang semi terstruktur [11]. Michael Scoot Morton mengatakan Sistem Pendukung Keputusan dengan sebutan management decision system . Setelah itu  beberapa  perguruan  tinggi,  perusahaan,  dan  lembaga  penelitian  mulai  melangsungkan  penelitian  dan merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan. Little mendeskripsikan Sistem Pendukung Keputusan ialah sebuah informasi berbasis komputer yang mampu melahirkan beragam alternatif keputusan dalam mendukung manajemen  ketika  mengalami  berbagai  permasalahan  baik  itu  permasalahan  sistematis  atau  tidak,  seraya memakai data dalam model [4]. Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan sendiri merupakan salah satu alat bantu yang bertujuan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan  yang berhubungan dengan suatu    masalah,  baik    yang  bersifat    semi  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  melalui  empat  tahapan,  yaitu pendefinisian masalah, pengumpulan data, pengolahan data, dan penentuan  alternatif  solusi [12].
Dalam hal ini diperlukan sebuah metode yang untuk pemilihan beasiswa. Metode SAW merupakan metode yang sederhana untuk dipraktikan, dimana algoritma yang dimiliki tidak sulit serta menghasilkan analisa dan informasi yang tepat dan akurat. Metode SAW ialah sebuah metode yang akurat karena penilaian didasarkan pada  nilai  kriterian  dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan.  Metode  SAW  juga  mampu  menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  karena  metode  ini  ada  proses  perangkingan  setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut [13]. Metode SAW juga sangat sederhana dan simpel dan paling sering  digunakan  oleh  pengguna,  metode  ini  paling  mudah  untuk  digunakan,  karena  mempunyai  algoritma yang mudah [14]. Dengan menggunakan metode ini maka dalam mengelolah informasi menjadi lebih cepat dan efisien [15].
SAW juga merupakan sebuah model perangkingan yang memiliki mekanisme dengan menambahkan hasil perkalian bobot dari kriteria yang sudah ditentukan. Peimplementasian model SAW dapat dikatakan sederhana dan memliki algoritma mudah, akan tetapi kesimpulan yang didapatkan bersifat objektif untuk mendapatkan suatu  alternatif  terbaik.  Di  mana  alternatif  dihasilkan  dari  nilai  perangkinagan  tertinggi,  nilai-nilai  tersebut didapatkan dari hasil perbandingan antara alternatif lainnya [16].  Metode SAW sangat terkenal dan yang paling banyak dipakai ketika situasi mempunyai lebih dari satu atribut nilainya [2].
Dalam pemilihan beasiswa KIP-Kuliah yang menjadi faktor adalah ekonomi dan prestasi, yang mana prestasi  meliputi prestasi akademik  maupun non akademik. Dari informasi  yang di dapatkan dari pengelola beasiswa, pendaftar beasiswa pada tahun 2021 sebanyak 1.258 mahasiswa, sedangkan target penerima hanya 430 mahasiswa. Pengelolaan beasiswa masih kurang efektif dalam mengambil keputusan. Maka dari itu perlu merancang  sebuah  aplikasi  dengan  menggunakan  metode  SAW  dalam  mengambil  keputusan  penerima beasiswa  KIP-Kuliah.  Sesuai  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Yahdi  Kusnadi  dan  Muhammad  Wildan Dwiyansyah  terdapat  hasil  bahwa,  dengan  diterapkannya  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  memilih penerima  beasiswa  akan  menjadi  alat  bantu  bagi  pihak-pihak  pengelola  beasiswa  di  sekolah  dalam  rangka pengambilan keputusan untuk melihat siswa mana saja yang berhak menerima beasiswa, yaitu menggunakan Sistem Pendukung Keputusan maka hasil yang didapatkan lebih tepat [9]. Sedangkan untuk penelitian serupa lainnya  pernah  dilakukan  oleh  Muqorubin  pada  tahun  2019.  Penerapan  metode  SAW  dapat  menghasilkan perangkingan sebagai rujukan terbaik bagi calon penerima beasiswa dan sebagai pendukung untuk mengambil keputusan  oleh  Tim  Seleksi  Beasiswa,  metode  SAW  juga  dapat  digunakan  pada  berbagai  penyeleksian beasiswa sesuai dengan kriteria serta bobot yang sudah ditentukan [10]. Dari beberapa penelitian diatas, dalam pemilihan penerima beasiswa tidak menggunakan sebuah sistem untuk menyeleksi sehingga diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW yang kriterianya lebih lengkap dibandingkan penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan,  dengan  kriteria  yang  lebih  lengkap  maka  akan  membantu  proses penyeleksian penerima beasiswa sesuai dan tepat sasaran
Dari  latar  belakang  permasalahan  diatas,  maka  disimpulkan  bahwa  penilaian  dan  perhitungan  masih dilakukan secara manual sehingga dalam pemilihan penerima beasiswa kurang efektif dan kurang efisien serta memakan waktu. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi dapat dijadikan alat bantu dan memudahkan proses penyeleksian beasiswa KIP-Kuliah di Universitas Islam Negeri Ar-Raniry menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode  SAW.  Selain  itu,  menganalisis  algoritma  SAW  dalam penyelesksian penerimaan beasiswa KIP-Kuliah di Universitas Islam Negeri Ar-Raniry dan membantu proses penyeleksian  menajdi  lebih  efesien,  efektif  serta  tepat  sasaran.  Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah membantu  memudahakan  pihak  bagian  pengelola  beasiswa  dalam  proses  penyeleksian  penerima  beasiswa KIP-Kuliah di Universitas Islam Negeri Ar-Raniry.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan-tahapan  penelitian  ini,  yaitu  dimulai  dari  pengumpulan  data,  analisis,  penentuan  kriteria, implementasi  metode  SAW  serta  hasil  dan  kesimpulan.  Gambar  1  menunjukkan  diagram  alir  tahapan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini penjelasan tahapan dalam penelitian ditunjukkan pada Gambar 1:
1. Pengumpulan Data
Melakukan observasi, wawancara, dan menyebarkan kuesioner.
2. Analisis
Melakukan analisis terhadap data yang sudah dikumpulkan sebelumnya.
3. Penentuan Kriteria
Menentukan  kriteria-kriteria  calon  penerima  beasiswa  dan  memberikan  nilai  bobot  setiap  kriteria, tahap penentuan kriteria ini didapatkan dari hasil observasi terhadap pihak biro UIN Ar-Raniry.
4. Implementasi metode SAW
Melakukan penerapan metode SAW dalam pemilihan calon penerima beasiswa di UIN Ar-Raniry
5. Hasil dan Kesimpulan
Dengan  penggunaan  metode  SAW  dalam  menentukan  penerimaan  beasiswa  didapati  hasil  bahwa metode SAW dapat membantu memudahkan penyeleksian beasiswa secara efesien dan efektif di UIN Ar-raniry.
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode  SAW  untuk pemilihan beasiswa. Konsep dasar dari metode  SAW ialah dengan dilakukan dengan cara pencarian jumlah terbobot dari tingkat kemampuan pada tiap-tiap alternatif atau pilihan dalam banyak kriteria yang digunakan. Selanjutnya metode SAW melakukan  kegiatan  normalisasi  matrik keputusan  (X)  ke  sebuah skala  yang dapat  dibandingkan    pada    segala    tingkat    alternatif  yang  sudah  tampak  [17].  Metode  SAW  sering  kali dikatakan  sebagai  suatu  metode  yang  dipakai  dalam  menuntaskan  permasalahan  penyeleksian  untuk mengambil sebuah keputusan multiproses [18].
Metode  SAW  ini  juga  banyak  dipakai  atau  digunakan  dalam  menemui  kondisi Multiple  Attribute Decision Making (MADM). MADM ialah suatu model yang dipakai dalam mengumpulkan alternatif terbaik dari banyaknya alternatif yang ada sesuai kriteria yang sudah ditentukan. Metode ini mewajibkan pengambil keputusan  untuk  melaksanakan  penetapan  bobot  pada  masing-masing  atribut.  Skor  keseluruhan  dalam alternatif dihasilkan dari penambahan segala lanjutan perkalian antara rating dengan bobot pada tiap atribut. Rating  tiap  atribut  wajib  menempuh  tahapan  normalisasi  matriks  terdahulu.  Untuk  pengambilan  keputusan dilakukan dengan meyeleksi tiap alternatif [13] .
Metode  SAW  mampu  menghasilkan  pemeringkatan  lebih  akurat  karena  berlandaskan  kepada  nilai kriteria serta bobot preferensi yang telah ditetapkan sebelumnya, kemudian metode SAW memilih alternatif dengan  nilai  tertinggi  dari  berbagai  alternatif  yang  sudah  ada,  dengan  dilakukannya  proses  pemeringkatan sesudah menetapkan nilai bobot pada semua atribut. Metode ini membutuhkan tahapan yang dilakukan dalam bentuk  matriks  terstandarisasi,  dan  skala  tersebut  dapat  disandingkan  dengan  keseluruhan  adanya  peringkat alternatif [19].
Berikut  adalah  nilai  bobot  dasar  berdasarkan  kriteria  dalam  penyeleksian  beasiswa  KIP-Kuliah  di Universitas Islam Negeri (UIN) Ar-Raniry Banda Aceh:
1. Keterangan miskin (C1) dengan bobot 20%
2. Pekerjaan orang tua (C2) dengan bobot 10%
3. Penghasilan orang tua (C3) dengan bobot 15%
4. Jumlah tanggungan (C4) dengan bobot 10%
5. Status orang tua (C5) dengan bobot 5%
6. Prestasi akademik (C6) dengan bobot 20%
7. Prestasi non akademik (C7) dengan bobot 10%
8. Kemampuan mengaji (C8) dengan bobot 10%. Langkah-Langkah penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW) ialah sebagai berikut:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang menjadi referensi dalam mengambil keputusan, yakni C.
Pengumpulan data Analisis Penentuan Kriteria Implementasi Metode Simple Addtive Weighthing (SAW) Hasil dan Kesimpulan
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
b. Menentukan rating kesesuaian dari semua alternatif di setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  pada  kriteria  (C),  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  matriks sesuai  dengan  bentuk  atribut  (atribut  biaya  maupun  atribut  keuntungan)  maka  akan  dihasilkan  matriks ternormalisasi R.
d. Perolehan  nilai  terakhir  didapatkan  dari  operasi  perankingan  yakni  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  maka  didapatkan  nilai  tertinggi  yang  ditunjuk  sebagai  alternatif terbaik (Vi) untuk solusinya [20].
Metode SAW mengenal adanya 2 atribut yaitu kriteria keuntungan ( Benefit ) semakin besar nilai maka semakin baik dan kriteria biaya ( Cost ) semakin kecil nilai maka semakin baik. Perbedaan mendasar dari dua kriteria ini adalah dalam pemilihan pengambilan keputusan.
Kriteria  yang  dikategorikan benefit ,  yaitu  kriteria  keterangan  miskin,  kriteria  jumlah  tanggungan, kriteria  prestasi  akademik,  kriteria  prestasi  nonakademik,  dan  kemampuan  mengaji.  Sedangkan  yang dikategorikan cost , yaitu pekerjaan orang tua, kriteria penghasilan orang tua dan kriteria status orang tua.
(1)
𝑟𝑖𝑗 =
{ 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) Keterangan:
rij : Nilai ranting kinerja normalisasi xij : Nilai kinerja dari setiap ranting Max xij  : Nilai kinerja terbesar dari tiap kriteria Min xij   : Nilai kinerja terkecil dari tiap kriteria
Dimana r ij ialah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1, 2,…m dan j = 1, 2,…n. Nilai preferensi untuk tiap alternatif (V i ) dinyatakan seperti persamaan dibawah:
(2)
Keterangan: Vi : koefisien nilai alternatif
Wj
: bobot (j) rij : nilai rating kriteria n : banyaknya kriteria Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  masing-masing  kriteria  didapatkan  hasil  yaitu kriteria  Keterangan  Miskin  memiliki  bobot  20%  dengan  variabel  Kartu  Indonesia  Pintar (KIP), Kartu Ketrangan Sejahtera (KKS), Program Keluarga Harapan (PKH) dan Surat Keterangan Miskin. Kriteria  Pekerjaan  Orang  Tua  memiliki  bobot  10%  dengan  variabel  Petani/Nelayan,  Buruh/PNS  Gol  I  atau yang  setara,  Wiraswasta/Pensiunan/PNS  Gol  II  atau  yang  setara,  Pedagang  dan  Pegawai Tetap/PNS/TNI/POLRI/BUMN. Kriteria Penghasilan Orang Tua memiliki bobot 15% dengan variabel Rp.0 s/d Rp.250.000, Rp.251.000 s/d Rp.500.000, Rp.5001.000 s/d Rp.750.000, Rp.751.000 s/d Rp.1.000.000 dan Rp.1.000.000 dst. Kriteria Tanggungan Keluarga memiliki bobot 10% dengan variabel 5 orang anak atau lebih, 4 anak, 3 anak, 2 anak dan 1 anak. Kriteria Status Orang Tua memiliki bobot 5% dengan variabel Meninggal ayah,  meninggal  ibu,  bercerai  dan  sakit  kronis.  Kriteria  Prestasi  Akademik  memiliki  bobot  20%  dengan variabel rangking 3 besar/nilai rata-rata 95-90, rangking 5 besar/nilai rata-rata 89-80, rangking 10 besar/nilai rata-rata 79-70 dan nilai rata-rata 69-60. Kriteria Prestasi Non Akademik memiliki bobot 10% dengan variabel Internasional,  Naional  dan  Lokal.  Kriteria  Kemampuan  Mengaji  memiliki  bobot  10%  dengan  variabel Qari/Qariah, Tahfidh, Tajwid serta Mahraj, Sekedar Memabaca dan Tidak Bisa.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Kelebihan  dari  Metode SAW  adalah  melakukan  penentuan  nilai  bobot  pada  semua  atribut,  lalu dilakukan operasi pemeringkatan untuk melakukan penyeleksian alternatif dengan nilai tertinggi dari berbagai alternatif,  penilaian  yang  didapatkan  akan  lebih  akurat  dikarenakan  menikuti  nilai  kriteria  serta  bobot preferensi yang telah ditetapakan, terdapat perhitungan normalisasi matriks selaras nilai atribut antara nilai cost dan benefit [13]. Sedangkan kekurangannya adalah data yang dimasukkan harus benar dan tepat, digunakan untuk pembobotan lokal dan terdapat perbedaan hasil perhitungan yang dibedakan oleh benefit dan cost [21].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tabel 1 merupakan contoh tabel pendaftaran mahasiswa terdapat nama-nama calon penerima beasiswa yang telah mendaftar beasiswa KIP-Kuliah dari berbagai program studi yang ada di Universitas Islam Negeri Ar-Raniry.
T ABEL 1 D ATA P ENDAFTAR B EASISWA No Nama Nim Prodi 1 DA 180212028 PTI 2 FY 180212026 PTI 3 RN 180212015 PTI 4 RZ 180212007 PTI 5 ZA 180212027 PTI
Tabel 1 adalah contoh tabel data nama-nama pendaftar beasisiwa yang telah mendaftar secara online, data yang ada dalam tabel ini kemudian akan melakukan perhitungan dengan menggunakan salah satu metode pengambilan keputusan, yaitu Metode SAW, dimana perhitungan yang paling tinggi akan menjadi nilai yang berhak mendapatkan atau menerima beasisiwa.
1. Ada  beberapa  Langkah  Langkah  yang  digunakan  dalam  proses  pelaksanaan  Seleksi  Calon  Penerima beasiswa  dengan  menggunakan Metode SAW  adalah  dengan  cara  melakukan  perhitungan  pemilihan penerima  beasiswa  ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  SAW,  yaitu  sebagai berikut:
a. Langkah  yang pertama  adalah  memberikan nilai  setiap alternatif  Ai pada setiap kriteria  yang telah ditetapkan.
1) Kriteria Keterangan Miskin (C1)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria keterangan miskin (C1) terdiri dari:
 Kartu Indonesia Pintar (KIP)  dengan bobot 4
 Kartu Keluarga Sejahtera (KKS)  dengan bobot 3
 Progaram Keluarga Harapan (PKH)  dengan bobot 3
 Surat Keterangan Miskin dengan bobot 2
2) Kriteria Pekerjaan Orang Tua (C2)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria pekerjaan orang tua (C2) terdiri dari :
 Petani/Nelayan dengan bobot 5
 Buruh/PNS Gol I atau yang setara dengan bobot 4
 Wiraswasta/Pensiunan/PNS Gol II dengan bobot 3
 Pedagang dengan bobot 2
 Pegawai Tetap/PNS/TNI/POLRI/BUMN dengan bobot 1
3) Kriteria Penghasilan Orang Tua (C3)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria penghasilan orang tua (C3) terdiri dari :
 Rp. 0 s/d Rp.250.000 dengan bobot 5
 Rp.251.000 s/d Rp.500.000 dengan bobot 4
 Rp.501.000 s/d Rp.750.000 dengan bobot 3
 Rp.751.000 s/d Rp.1.000.000 dengan bobot 2
 Rp.1.000.000 dst dengan bobot 1
4) Kriteria Jumlah Tanggungan (C4)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria jumlah tanggungan (C4) terdiri dari :
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
 5 orang anak atau lebih dengan bobot 5
 4 anak dengan bobot 4
 3 anak dengan bobot 3
 2 anak dengan bobot 2
 1 anak dengan bobot 1
5) Kriteria Status Orang Tua (C5)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria status orang tua (C5) terdiri dari :
 Meninggal Ayah dengan bobot 3
 Meninggal Ibu dengan bobot 2
 Bercerai dengan bobot 2
 Sakit Kronis dengan bobot 1
6) Kriteria Prestasi Akademik (C6)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria prestasi akademik (C6) terdiri dari:
 Rangking 3 besar/nilai rata-rata 95-90 dengan bobot 5
 Rangking 5 besar/nilai rata-rata 89-80 dengan bobot 4
 Rangking 3 besar/nilai rata-rata 79-70 dengan bobot 3
 Nilai rata-rata 69-60
7) Kriteria Prestasi NonAkademik (C7)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria prestasi non akademik (C7) terdiri dari :
 Internasional dengan bobot 5
 Nasional dengan bobot 4
 Lokal dengan bobot 3
8) Kriteria Kemampuan Mengaji (C8)
Nilai bobot setiap variabel dari kriteria pekerjaan orang tua (C8) terdiri dari :
 Qari/Qariah dengan bobot 5
 Tahfidh dengan bobot 4
 Tajwid, Mahraj dengan bobot 3
 Sekedar Membaca dengan bobot 2
 Tidak Bisa dengan bobot 1
b. Langkah yang kedua yang dilakukan yaitu penentuan kecocokan  nilai rating tiap alternatif dalam tiap kriterianya,  selanjutnya  melakukan  pemodelan  kepada  bilangan  fuzzy  dan  kemudian mengkonversikan kepada bilangan crisp. Pada tabel 2 terdapat rekapan data tiap kriteria  yang telah diisi oleh mahasiswa yang mendaftar beasiswa KIP-Kuliah dari berbagai program studi di UIN Ar- Raniry.
T ABEL 2 R ATING K ECOCOKAN DARI T IAP A LTERNATIF PADA T IAP K RITERIA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
Altern ati f A1 Surat ket miskin PNS Gol I Rp. 800.000 6 anak Minggal ayah nilai rata- rata 83 lokal Tahfidh A2 Kartu KIP Petani Rp. 300.000 5 anak Bercerai nilai rata- rata 65 lokal Tidak bisa A3 Kartu PKH Wiraswasta Rp. 1.200.000 2 anak Sakit kronis nilai rata- rata 88 lokal Tajwid A4 Surat ket miskin Pensiunan Rp. 2.000.000 2 anak Minggal ibu nilai rata- rata 92 Internasional Sekedar membaca A5 Kartu KKS Nelayan Rp. 500.000 3 anak Sakit kronis nilai rata- rata 78 Nasional Qariah
c. Setelahnya  melakukan  pemodelan  kepada  bilangan  fuzzy  dan  kemudian  dikonversikan  kepada bilangan crisp. Pada tabel 3 terdapat hasil konversi bilangan crips dari data mahasiswa. Terdapat 5 alternatif yang digunakan dalam penguijian implementasi algoritma Metode SAW, yaitu A1, A2, A3, A4, dan A5. Selain itu terdapat delapan kriteria yang akan mewakili nilai bobot dalam perhitungan penyeleksian beasisiwa yang dilakukan, yaitu C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7 dan C8.
T ABLE 3 R ATING K ECOCOKAN B ILANGAN C RISP Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
Kriteria
A1 2 4 2
1 3 4 3 4 A2 4 5 4 5 2 2 3 1 A3 3 3 1 2 1 4 3 3 A4 2 3 1 2 2 5 5 2 A5 3 5 4 3 1 3 4 5
Setelah data dimasukkan berdasarkan kriteria, seperti ditampilkan pada tabel 3 adalah hasil bobot per  kriteria  yang  diberikan  berdasarkan  kriteria  yang  memenuhi  syarat  dari  kelima  alternatif  yang digunakan. Sehingga pada tabel 3 terlihat hasil masing-masing bobot dari 5 alternatif.
d. Langkah yang ketiga, yaitu tahapan untuk penentuan tingkat kepentingan atau bobot preferensi tiap kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  proses  perankingan.  Pada  tabel  4  terdapat  tingkat  kepentingan atau  bobot  preferensi  tiap  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  pemilihan  penerima  beasiswa  KIP- Kuliah.
T ABEL 4 T ABEL B OBOT P REFERENSI S ETIAP K RITERIA Kriteria Bobot C1 20 0.2 C2 10 0.1 C3 15 0.15 C4 10 0.1 C5 5 0.05 C6 20 0.2 C7 10 0.1 C8 10 0.1
e. Langkah  yang  keempat  adalah  melakukan  pembentukan  matriks  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
𝑋 =
[
2 4 2 1 3 4 3 4 4 5 4 5 2 2 3 1
3 3 1 2 1 4 3 3 2 3 1 2 2 5 5 2
3 5 4 3 1 3 4 5]
f. Langkah yang kelima, yaitu melakukan perhitungan nilai normalisasi dari tiap alternatifnya.
𝑋 = [ 0.5 0.8 0.5 0.2 1
0.8 0.6 0.8 1 1 1 1 0.66 0.4 0.6 0.2 0.75 0.6 0.25 0.4 0.33 0.8 0.6 0.6 0.5 0.6 0.25 0.4 0.66 1 1 0.4 0.75 1 1 0.6 0.33 0.6 0.8 1 ]
g. Langkah  yang  keenam,  yaitu  melakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  nilai  terbaik  dengan memasukkan nilai kriterianya
V1 = (0.2*0.5) + (0.1*0.8) + (0.15*0.5) + (0.1*0.2) + (0.05*1) + (0.2*0.8) + (0.1*0.6) + (0.1*0.8) = 0.625
V2 = (0.2*1) + (0.1*1) + (0.15*1) + (0.1*1) + (0.05*0,66) + (0.2*0.4) + (0.1*0,6) + (0.1*0.2) = 0.743 V3 = (0.2*0,5) + (0.1*0.8) + (0.15*0.5) + (0.1*0.2) + (0.05*1) + (0.2*0.8) + (0.1*0.6) + (0.1*0.8) = 0.584 V4 = (0.2*0.5) + (0.1*0.6) + (0.15*0.25) + (0.1*0.4) + (0.05*0.66) + (0.2*1) + (0.1*1) + (0.1*0.4) = 0.6105 V5 = (0.2*0.75) + (0.1*1) + (0.15*1) + (0.1*0.6) + (0.05*0.33) + (0.2*0.6) + (0.1*0.8) + (0.1*1) = 0.7765
Dari  proses  pencarian  perangkingan  diatas  menggunakan  rumus  SAW  didapatkan  hasil  bahwa  V1 dengan nilai 0.625, V2 mendapatkan nilai 0.743, V3 dengan nilai 0.584, V4 dengan nilai 0.6105 dan V5 dengan nilai  0.7765.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  proses  pencarian  perankingan  menggunakan  metode SAW diatas maka nilai V5 adalah nilai yang lebih tinggi  dibanding nilai yang lainnya. Jadi nilai V5 adalah nilai terbaik pertama dari alternatif A5, V2 yang menjadi nilai terbaik kedua, V1 yang menajdi nilai terbaik ketiga,  V4  yang  menajdi  nilai  terbaik  keempat  dan  V3  yang  menajdi  nilai  terbaik  terakhir.  Jadi  dari  hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW A5 yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Berdasarkan implementasi metode SAW dalam sistem pada penyeleksian beasiswa di UIN Ar-Raniry sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, didapati hasil bahwa dengan pengimplementasian metode SAW membantu memdudahakan penyeleksian beasiswa baik dari pihak mahasiswa maupun pihak pengelola beasiswa,  penyeleksian  beasiswa  lebih  efektif  dan  efesien  dalam  mengambil  keputusan.  Namun  terdapat kekurangan pada bagian user admin dan user mahasiswa yang masih perlu dikembangkan dan tidak adanya toleransi terhadap data yang dimasukkan karena sistem bersifat konsisten.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan pada Universitas  Islam Negeri  Ar-Raniry Banda Aceh,  maka untuk  pemilihan  atau  seleksi  penerima  beasiswa  di  Universitas  Islam  Negeri  Ar-Raniry  Banda  Aceh, dibutuhkan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yaitu  keterangan  miskin,  Pekerjaan  Orang  Tua, Penghasilan Orang Tua, Jumlah Tanggungan, Status Orang Tua,  Prestasi Akademik, Prestasi Nonakademik, dan Kemampuan Mengaji. Salah satu indikator penting agar dapat memilih penerima beasiswa,  yaitu bobot perhitungan. Jika menggunakan metode SAW, maka memberikan nilai terbobot dari tiap bobot kriteria dapat mempengaruhi penilaian dan hasil perhitungannya. Hasil prioritas nilai V5, yaitu nilai yang terbesar dari nilai lainnya, maka nilai V5 adalah  nilai terbaik pertama dari alternatif A5 serta merupakan alternatif terbaik dengan jumlah nilai =  0.7765 (ZA). Dengan menggunakan metode SAW yang mana cara menghitung serta pemberian nilai akhir yang telah dirangkingkan maka dapat membantu memilih penerima beasiswa yang sesuai kriteria dan akurat. Dengan pengimplementasian metode SAW dalam menentukan penerimaan beasiswa pada UIN Ar- Raniry dapat membantu memudahkan penyeleksian beasiswa secara efesien dan efektif.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Budiyono,  F.  B.  Siahaan,  Sulaeman  Hadi  Sukmana,  “Penerapan  Metode  SAW  Pada  Pemilihan Siswa/i Berprestasi Untuk Mendapatkan Beasiswa pada MTs. Amanah Bamadita,” Jurnal Informatika, 2019.
[2] F.  Ramadhan,  D.  Yulistyanti,  S.  Handayani,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pengambilan  Keputusan Pemilihan Beasiswa Pada Smp 4 Pskd Jakarta Selatan,” Jurnal JI-Tech, vol.16, 2020.
[3] K.  Khotimah,  “Teknik Data  Mining menggunakan  Algoritma Decision  Tree (C4.5)  untuk  Prediksi Seleksi  Beasiswa  Jalur  KIP  pada  Universitas  Muhammadiyah  Kotabumi,”  Jurnal  SIMADA  (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data), 2021.
[4] A. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Kurang Mampu Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya, Vol.01 No.02, 2019.
[5] R. Helilintar, W. W. Winarno, H. A. Fatta, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Citec Journal, Vol. 3, No. 2, 2020.
[6] F.  R.  Eprilianto,  T.  Sagirani,  T.  Amelia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Universitas Panca Marga Probolinggo”.
[7] R. Sucita, “Implementasi Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-Kuliah) Di Universitas Riau,”  Journal Publicuho.
[8] M. Rizky Ramadhan, Muhammad Khairul Nizam, Mesran, “Penerapan Metode SAW ( Simple Additive Weighting) Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa”  TIN: Terapan Informatika Nusantara , volume 1, page 459-471, 2021.
[9] Y.  Kusnadi,  M.  Wildan  Dwiyansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Beasiswa Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Pada  Smkn  1  Ciomas  Kabupaten  Bogor,”  Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer MH Thamrin. Vol 6. 2020.
[10]   Muqorobin,  A.  Apriliyani,  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode SAW”, Jurnal Teknologi Informasi Vol. XIV, 2019.
[11]   Rizki,  Muhammad,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sales  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting Product Berbasis Website,” 2019.
[12]   T.  Yulianto,  L.  P.  Hasugian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Peringkat  Warga  Teladan Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  pada  Lingkungan  Rukun  Tetangga,”  JAMIKA: Jurnal Manajemen Infromatika, Volume 12 No 1, Hal 1-13, 2022.
[13]   Utomo,  M.  S.  Dwi,  “Penerapan  Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weight )  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Pemberian Beasiswa Pada SMA Negeri 1 Cepu Jawa Tengah Semarang,” 2019.
[14]   Setiaji,  P,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting,”  Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 1(1), 59, 2019.
[15]   S.  Nurhayati,  A.  Syafiq,  “Sistem  Prediksi  Jumlah  Produksi  Baju  Menggunakan  Weighted  Moving Average,” JAMIKA: Jurnal Manajemen Informatika, Volume 12 Nomor 1, Hal 14-24, 2022.
[16]   M.  Fahri,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Beasiswa  PPA  berbasis  Web Menggunakan  Metode  SAW  pada  Politeknik  Ganesha  Medan,” Riset  dan  E-Jurnal  Manajemen Informatika Komputer , volume 2, page 42-50, 2020.
[17]   R. Fauzan, Y. Indrasary, N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN Dengan Metode SAW Berbasis Web,” JOIN (Jurnal Online Informatika ). Volume 2, page 79-83, 2019, 2020.
[18]   S. Syam, M. Rabidin, “Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi,” Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik , Volume 06, page 14-18, 2019.
[19]   R.  D.  Riyanto,  M.  Yunus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Berbasis Web Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW),” JAMIKA: Jurnal Manajemen Informatika, Volume 11, No 2 Oktober 2021.
[20]   Ridwan, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Guru Teladan (Studi Kasus Di Smkn 1 Cikarang-Selatan),” 2019.
[21]   R.  Efendi,  dkk,  “Pengaruh  Variabel Benefit dan Cost Dalam  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW),” Jurnal: Sistem Informasi, 2019.