## Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Medika Risnasari 1 , Laili Cahyani 2
12 Universitas Trunojoyo Madura Jln. Raya Telang PoBox2 Kamal, Bangkalan Indonesia
1 medika.risnasari@trunojoyo.ac.id
2 laili.cahyani12@gmail.com
Abstrak — Pemerintah  melalui  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  Kementerian  Pendidikan  Nasional  berupaya  mengalokasikan  dana untuk  memberikan  bantuan  biaya  pendidikan  kepada  mahasiswa  yang  mcmpunyai  prestasi  tinggi maupun dari  keluarga  yang  tidak  mampu. Oleh karena itu, dilakukan penelitian rekomendasi penerima beasiswa prestasi Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dengan studi kasus di Program Studi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura. Alasan diperlukannya penelitian ini adalah 1) kuota yang didapat oleh program studi sudah ditentukan oleh fakultas, 2) program studi mempunyai kewenangan untuk memberikan rekomendasi penerima beasiswa sesuai  kuota,  3)  pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  belum  dilakukan  secara  komputerisasi  sehingga  masih  ada  unsur  subjektif. Penelitian  dilakukan  dengan  model  waterfall  yang  terdiri  dari  tahap  analisis  kebutuhan,  desain,  implementasi  dan  pengujian.  Metode penelitian  yang  digunakan  dalam  menentukan  rekomendasi  calon  penerima  beasiswa  adalah  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Beberapa  kriteria yang  digunakan  meliputi  IPK,  Penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  keluarga,  jenis  pekerjaan  bapak  dan  jenis  pekerjaan  ibu. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh bobot prioritas kriteria IPK adalah 0,44888l2l7, bobot prioritas kriteria Jumlah Penghasilan Orang Tua adalah 0,242826626, bobot  prioritas kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua adalah 0,163986047, bobot prioritas kriteria Jenis Pekerjaan Bapak adalah 0,072153055, dan bobot prioritas kriteria Jenis Pekerjaan lbu adalah 0,072153055. Hasil perangkingan yang diperoleh berbeda dengan hasil pengumuman oleh program studi. Perbedaan tersebut disebabkan oleh beberapa faktor yaitu perbedaan nilai bobot antar penilai dan tidak adanya faktor subjektiﬁtas dalam pemilihan yang terkomputerisasi.
Kata Kunci: AHP, TOPSIS, Beasiswa, PPA, multikriteria
Abstract — The government through the Directorate General of Higher Education, Ministry of National Education allocate funds to provide tuition assistance to students who have high achievement and poor families. Therefore, this study offers a recommendation system of award recipient scholarship, Academic  Achievement Improvement (PPA) with case study in Education Study Program of University of Trunojoyo Madura. The reasons for this study are 1) the quota obtained by the study program has been determined by the faculty, 2) the study program has the authority to provide the recipients recommendation according to the quota, 3) the decision of the scholarship recipients has not been computerized  so  there  is  still  a  subjective  element. The  research  was  conducted  with  waterfall  model  consisting  of  requirement,  design, implementation and testing phase. The research method used is the AHP and TOPSIS method. Some of the criteria used are GPA, Earnings of parents, number of family dependents, type of work father and type of work mother. Based on the calculation, we get the priority weight of IPK  criterion  is  0.44888l2l7,  the  priority  weight  of  the  criterion  The  amount  of  Parents  Income  is  0.242826626,  the  priority  weight  of  the criterion Number of Parent Dependent is 0.163986047, the priority weight of the Job Type criterion Father is 0.072l53055, and the weight Ms. Job Type criterion priority is 0.072153055. The results of this study are different from the results of the announcement by the study program. The differences are caused by several factors, namely the difference in the value of weight between the assessors and the absence of subject factors in the computerized election.
Keywords : AHP, TOPSIS, scholarship, PPA, multikriteria

## I. P ENDAHULUAN
Terdapat  berbagai  macam  beasiswa  di  program  studi Pendidikan  informatika  (PIF),  Fakultas  Ilmu  Pendidikan, Universitas  Trunojoyo  Madura.  Beberapa  macam  beasiswa tersebut  adalah  beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik (PPA),  beasiswa  Bantuan  Belajar  mahasiswa  (BBM), beasiswa  Bank  Indonesia  (BI),  beasiswa  Djarum  dan  lain sebagainya.
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  rekomendasi penerima  beasiswa  prestasi  Peningkatan  Prestasi  Akademik (PPA). Alasan diperlukannya rekomendasi penerima beasiswa PPA oleh program studi PIF adalah 1) kuota yang didapat oleh
program  studi  sudah  ditentukan  oleh  fakultas,  2)  program studi mempunyai kewenangan untuk memberikan rekomendasi  penerima  beasiswa  sejumlah  kuota  yang  ada. Sedangkan  untuk  beasiswa  lain  seperti  beasiswa  BI  maupun Beasiswa  Djarum,  diberi  kewenangan  pada  program  studi untuk  melakukan  seleksi  administrasi  saja  sesuai  syarat  dari pemberi  beasiswa  tersebut.  Sehingga  kewenangan  program studi  terhadap  rekomendasi  penerima  beasiswa  tersebut terbatas.
Banyaknya kriteria dalam mempertimbangkan mahasiswa yang berhak dan layak menerima beasiswa menjadi salah satu kesulitan  dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa.
Selama ini, seleksi administrasi yang dilakukan oleh program studi  PIF  dalam  memilih  calon  penerima  beasiswa  dengan cara  yang  kurang  teliti  dan  waktu  yang  kurang  cepat. Misalnya dalam penentuan beasiswa prestasi maka penyeleksi melakukan  proses  memilih  nilai  Indeks  Prestasi  Komulatif (IPK)  yang  tinggi  dan  kemudian  dilanjutkan  dengan  seleksi prestasi,  penghasilan  orang  tua  dan  kriteria  lainnya.  Kriteria yang  majemuk  ini  diseleksi  oleh  pihak  administrasi  dengan kurang konsisten, misalnya penilaian prioritas dari kriteria ini dapat  berubah-ubah.  Faktor  banyaknya  mahasiswa  yang melamar  menjadi  calon  penerima  beasiswa  juga  menjadi kendala  dalam  penentuan  penerima  beasiswa.  Maka  dari  itu, sistem  pendukung  keputsan  (SPK)  yang  terkomputeisasi dengan memperhitungkan beberapa kriteria dalam  mengambil keputusan  calon  penerima  beasiswa  dapat  membantu  dan mempermudah dalam proses rekomendasi penerima beasiswa.
Metode  yang  dipakai  dalam  pengambilan  keputusan seleksi  beasiswa  adalah Analitical Hierarchy  Process (AHP)
dan Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal
Solution (TOPSIS) . Kedua  metode  tersebut  dipilih  karena metode  AHP  merupakan  suatu  bentuk  model  pendukung keputusan  dimana  peralatan  utamanya  adalah  sebuah  hierarki fungsional  dengan  input  utamanya  persepsi  manusia,  yakni dalam hal ini adalah orang yang ahli dalam masalah beasiswa atau orang yang mengerti permasalahan beasiswa. Sedangkan metode  TOPSIS  merupakan  suatu  bentuk  metode  pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif  yang  dalam  hal  ini  akan  memberikan  rekomendasi penerima beasiswa yang sesuai dengan yang diharapkan

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Subjek  penelitian  dari  penelitian  ini  adalah  mahasiswa program  studi  Pendidikan  informatika  Fakultas  Ilmu Pendidikan  Universitas  Trunojoyo  Madura  yang  mendaftar sebagai  calon  penerima  beasiswa  pada  tahun  ajaran 2016/2017.
Penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian  kuantitatif deskriptif.  Pada  metode  penelitian  kuantitatif  deskriptif,  data yang  diperoleh  dari  sampel  populasi  penelitian  dianalisis sesuai  dengan  metode  statistik  yang  digunakan.  Penelitian
deksriptif  dalam  penelitian  ini  bermaksud  untuk  menjelaskan metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  mendapatkan  hasil rekomendasi  penerimaan  beasiswa  di  prodi  Pendidikan Informatika  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo Madura.
Prosedur  penelitian  memaparkan  secara  rinci  tahapan yang  harus  ditempuh  menggunakan  model  waterfall.  Adapun kerangka prosedur penelitian dijelaskan pada Tabel 2.1:
Tabel 2.1. Kerangka prosedur penelitian No Prosedur Kegiatan Hasil 1. Analisis Kebutuhan Proses pengumpulan kebutuhan  secara  intensif untuk menentukan spesifikasi perangkat lunak. Observasi Data Pendaftar & penerima beasiswa Sistem seleksi penerima beasiswa 2. Desain Merancang desain pembuatan perangkat lunak. Mendesain strukur data, arsitektur perangkat lunak, representasi antarmuka dan prosedur pengodean Fitur yang digunakan Skema konseptual 3. Pengodean/Implemetasi Melakukan translate desain ke dalam perangkat lunak. Membuat software (perangkat lunak) Implementasi metode AHP & TOPSIS 4. Pengujian Menguji  perangkat  lunak dari segik logik dan fungsional. Menjalankan software (perangkat lunak) Software (perngkat lunak) seleksi beasiswa menggunakan metode AHP & TOPSIS
Hasil akurasi metode AHP dan
TOPSIS
Adapun  penjelasan  dari  tahapan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut
1. Analisis Kebutuhan
Dalam tahapan awal berupa analisis kebutuhan, penelitian ini melakukan pengumpulan data pendaftar beasiswa prestasi, alur  penyeleksian  beasiswa  dan  studi  pustaka  tentang  metode AHP  dan  TOPSIS.  Data  pendaftar  beasiswa  prestasi diperlukan  sebagai  data  yang  akan  diujicobakan  dalam system.  Dalam  data  pendaftar  akan  didapat  pula  fitur  yang nantinya  digunakan  dalam  perhitungan  metode  AHP  dan TOPSIS.  Alur  penyeleksian  beasiswa  didapat  dengan melakukan  wawancara  dengan  ketua  program  studi  PIF  serta pemahaman prosedur pendaftran beasiswa prestasi.
Pemahaman  tentang  AHP  dan  TOPSIS  diperlukan  untuk melakukan proses desain system.
2. Desain
Tahap  desain  dilakukan  setelah  memperoleh  kebutuhan dari perangkat lunak dari tahap analisis. Tujuan dari tahap ini adalah untuk menentukan konsep dan rancangan implementasi dalam  perangkat  lunak.  Gambar  2.1  menunjukkan  flowchart proses  seleski  beasiswa.  Langkah  awal  adalah  melakukan login.  Apabila  berhasil  login  maka  selanjutnya  adalah  input data pendaftar beasiswa. Kemudian masuk pada proses seleksi menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Selanjutnya  sistem akan  menampilkan  hasil  seleksi  bagi  pendaftar  yang  terpilih menerima beasiswa.

## Gambar 2.1 Flowchart Proses Seleksi Beasiswa
Gambar  2.2  merupakan  diagram  alir  ( flowchart )  dari metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ).  Metode  ini digunakan  untuk  menentukan  prioritas  kriteria  dalam  proses seleksi  beasiswa.  Terdapat  empat  proses  perhitungan,  mulai dari matriks berpasangan, bobot kriteria, vektor eigen , dan uji konsistensi. Jika nilai vektor eigen tidak konsisten maka akan membuat  perhitungan  ulang  dengan  menghasilkan  matrisk berpasangan  yang  baru.  Namun,  jika  vektor eigen konsisten maka prioritas kriteria dianggap valid.
Gambar  2.3  merupakan  diagram  alir  ( flowchart )  untuk metodeTOPSIS.  Dalam  metode  ini  terdapat  beberapa  alur yang  harus  diikuti.  Untuk  inputan  kriteria  dapat  dilakukan dengan  dua  cara  yaitu  kriteria  yang  ditentukan  dari  awal  dan kriteria  dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  lain.
Dalam  penelitian  ini,  kriteria  awal  dalam  metode  TOPSIS menggunakan hasil perhitungan dari metode AHP. Kemudian terdapat empat proses yang harus dilakukan, yaitu normalisasi matriks  keputusan,  perhitungan  matriks  ternormalisasi terbobot,  penentuan  matriks  solusi  ideal  positif  ( )  dan matriks  solusi  ideal negatif ( ), perhitungan jarak alternatif dan  yang  terakhir  perhitungan  nilai  preferensi  (kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal).
Gambar 2.2 Flowchart Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )

## 3. Implementasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi  terhadap  desain yang  telah  dirancang  pada  Gambar  2.1.  Implementasi dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab  R2012b dengan memanfaatkan library yang sudah tersedia.
4. Pengujian
Tahap  terakhir  yakni  pengujian  perangkat  lunak  yang telah  dibuat.  Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  kesempurnaan  produk  yang  dihasilkan.  Tahap pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kecepatan proses dan akurasi data yang dihasilkan. Tingkat akurasi yang dihasilkan  oleh  sistem  akan  dibandingkan  dengan  hasil keputusan  yg  diambil  oleh  personal  prodi  Pendidikan Informatika  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo Madura.  Jika  hasil  perbandingan  dari  dua  hal  tersebut sebanding,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  memiliki tingkat akurasi data yang baik.

## Gambar 2.3 Flowchart Metode TOPSIS

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  uji  coba  yang  digunakan  pada  penelitian  ini didapatkan dari data mahasiswa prodi Pendidikan informatika Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura yang mendaftar sebagai calon penerima beasiswa pada tahun ajaran 2016/2017.  Pada  penelitian  ini, dataset yang  digunakan sejumlah  83  data  mahasiswa.  Atribut  yang  digunakan  sesuai data kriteria yang dibutuhkan, yaitu IPK, Jumlah Penghasilan Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua, Pekerjaan Bapak, dan Pekerjaan Ibu.

## Pemodelan Data Kriteria
Pada  penelitian  ini,  untuk  menentukan  urutan  penerima beasiswa  didasarkan  pada  beberapa  kriteria.  Kriteria-kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.1. Kriteria-kriteria tersebut diperoleh dari pihak akademik yang berwenang untuk menentukan penerima beasiswa.
Tabel 3.1 Data Kriteria
No Data Kriteria Kode 1 IPK C1 2 Jumlah Penghasilan Orang Tua C2 3 Jumlah Tanggungan Orang Tua C3 4 Pekerjaan Bapak C4 5 Pekerjaan Ibu C5
Data  jumlah  penghasilan  orang  tua  dikelompokkan berdasarkan kategori yang dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Kategori Data Jumlah Penghasilan Orang Tua
Nilai Keterangan Jumlah Penghasilan 1 X >  4.000.000 2 3.000.000 – 4.000.000 3 2.000.000 – 3.000.000 4 1.000.000 – 2.000.000 5 X < 1.000.000
Data  jenis  pekerjaan  orang  tua  (Bapak  atau  Ibu) dikelompokkan  berdasarkan  kategori  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Kategori Data Jenis Pekerjaan Orang Tua
Nilai Keterangan Jenis Pekerjaan 0 Ibu Rumah Tangga 1 PNS 2 Wiraswasta, Wirausaha, Pedagang, Swasta, Guru 3 Petani 4 Nelayan 5 Kuli Bangunan 6 Buruh Pabrik

## Perhitungan Bobot Kriteria
Setelah mengetahui kriteria dan membentuk model AHP, selanjutnya adalah tahapan perhitungan bobot prioritas kriteria dengan  menggunakan  matriks  perbandingan  berpasangan sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Matriks Perbandingan Berpasangan Kode C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/1 3/1 3/1 5/1 5/1 C2 1/3 1/3 3/1 3/1 3/1 C3 1/3 1/3 1/1 3/1 3/1 C4 1/5 1/3 1/3 1/1 1/1 C5 1/5 1/3 1/3 1/1 1/1
Setelah  melakukan  perbandingan  berpasangan  maka berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  untuk  menentukan bobot  prioritas  lokal  yang  dinamakan  juga  sebagai  bobot kriteria.  Bobot  masing-masing  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5 Bobot Kriteria No Data Kriteria Kode Bobot 1 IPK C1 0,448881217 2 Jumlah Penghasilan Orang Tua C2 0,242826626 3 Jumlah Tanggungan Orang Tua C3 0,163986047 4 Pekerjaan Bapak C4 0,072153055
5 Pekerjaan Ibu C5 0,072153055
Setelah  melakukan  perhitungan  bobot  kriteria,  dilakukan pemeriksaan konsistensi dengan menghitung rasio konsistensi.
Rasio  konsistensi  yang  diperoleh  yaitu  0,0614.  Hal  ini menunjukkan bahwa perbandingan berpasangan yang dilakukan  telah  konsisten  dan  bobot  kriteria  yang  dihasilkan dapat digunakan.

## Perhitungan Pemodelan TOPSIS
Proses  penilaian  dilakukan  terhadap  data  yang  telah dipaparkan  sebelumnya.  Adapun  sampel  data  penilaian ditunjukkan pada Tabel 3.6.
Tabel 3.6 Sampel Data Kode MHS C1 C2 C3 C4 C5 M1 3,50 5 2 2 0 M2 3,52 5 4 2 0 M3 3,52 5 3 2 0 M4 3,22 5 3 2 2 M5 3,20 5 2 0 3 M6 0 4 2 5 6 M7 3,18 4 2 5 6 M8 3,42 3 3 0 1 M9 3,43 3 4 1 0 M10 3,52 5 3 3 0 M11 3,52 5 3 3 0 M12 3,23 5 2 0 2 M13 3,38 5 5 1 0 M14 3,82 4 2 0 6 M15 3,57 5 0 0 0
Setelah  itu,  dilakukan  normalisasi  matriks  diatas.  Hasil normalisasi matriks keputusan ditunjukkan pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7 Data Ternormalisasi Kode MHS C1 C2 C3 C4 C5 M1 0,1132 0,1235 0,0588 0,0803 0 M2 0,1139 0,1235 0,1177 0,0803 0 M3 0,1139 0,1235 0,0883 0,0803 0 M4 0,1042 0,1235 0,0883 0,0803 0,1141 M5 0,1035 0,1235 0,0588 0 0,1712 M6 0 0,0988 0,0588 0,2009 0,3424 M7 0,1029 0,0988 0,0588 0,2009 0,342 M8 0,1106 0,0741 0,0883 0 0,0570 M9 0,1110 0,0741 0,1177 0,0401 0 M10 0,1139 0,1235 0,0883 0,1205 0 M11 0,1139 0,1235 0,0883 0,1205 0 M12 0,1045 0,1235 0,0588 0 0,1141 M13 0,1093 0,1235 0,1471 0,0401 0 M14 0,1236 0,0988 0,0588 0 0,3424 M15 0,1155 0,1235 0 0 0
Tahap  berikutnya  dilakukan  proses  pembobotan  pada matriks  keputusan  yang  telah  ternormalisasi.  Proses pembobotan  tersebut  dilakukan  dengan  mengalikan  setiap elemen  pada  kolom  kriteria  pada  matriks  keputusan
ternormalisasi  dengan  bobot  kriteria  hasil  perhitungan  AHP.
Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 3.8.
Tabel 3.8 Data Ternormalisasi terbobot Kode MHS C1 C2 C3 C4 C5 M1 0,0508 0,0300 0,0096 0,0058 0 M2 0,0511 0,0300 0,0193 0,0058 0 M3 0,0511 0,0300 0,0144 0,0058 0 M4 0,0467 0,0300 0,0144 0,0058 0,0082 M5 0,0464 0,0300 0,0096 0 0,0123 M6 0 0,0240 0,0096 0,0145 0,0247 M7 0,0461 0,0240 0,0096 0,0145 0,0247 M8 0,0496 0,0180 0,0144 0 0,0041 M9 0,0498 0,0180 0,0193 0,0029 0 M10 0,051137 0,030008 0,014482 0,0087 0 M11 0,051137 0,030008 0,014482 0,0087 0 M12 0,046924 0,030008 0,009655 0 0,0082 M13 0,049103 0,030008 0,024136 0,0029 0 M14 0,055495 0,024007 0,009655 0 0,0247 M15 0,051863 0,030008 0 0 0
Setelah  melakukan  proses  pembobotan  pada  matriks keputusan  yang  telah  ternormalisasi,  selanjutnya  adalah menentukan  solusi  ideal  positif  (S + )  dan  solusi  ideal  negatif (S - ). Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.9.
Tabel 3.9 Hasil Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 C5 S + 0,0581 0,03000 0,0337 0,0174 0,0247 S - 0 0,0060 0 0 0
Langkah berikutnya adalah menghitung jarak antara nilai matriks ternormalisasi terbobot setiap alternatif terhadap nilai solusi  ideal  positif  dan  nilai  solusi  ideal  negatif.,  serta melakukan  perhitungan  CC  dan  perangkingan  alternatif. Perhitungan  jarak  terhadap  solusi  ideal  menghasilkan  nilai yang  ditunjukkan  oleh  Tabel  3.10.  Sedangkan  Tabel  3.11 menunjukkan  hasil  perangkingan  alternatif  mahasiswa  yang mendapatkan  beasiswa  dengan  data  CC  terurut  mulai  dari yang terbesar.
Tabel 3.10 Jarak Kode MHS D Positif D Negatif CC M1 0,037153488 0,057345451 0,606836981 M2 0,031676497 0,059981374 0,654405055 M3 0,034154356 0,058605851 0,631799485 M4 0,030118742 0,055459353 0,648055476 M5 0,034249623 0,054619364 0,614605457 M6 0,063275229 0,035187148 0,357366429 M7 0,027729197 0,058071753 0,676819461 M8 0,036258012 0,053284659 0,595075602 M9 0,035257885 0,054847823 0,608705311 M10 0,03328133 0,05896353 0,639206674 M11 0,03328133 0,05896353 0,639206674 M12 0,035802254 0,054214358 0,602270594 M13 0,031544916 0,059819625 0,654735681 M14 0,030466435 0,064090238 0,677797092 M15 0,045761538 0,05714976 0,555330278
Tabel 3.11 Data Tabel Perangkingan alternatif Kode MHS CC Terurut M44 0,79937173 M57 0,753958702 M29 0,734667427 M63 0,720451738 M62 0,717221687 M60 0,700326532 M59 0,699823766 M51 0,699604959 M78 0,694276579 M58 0,691806328 M30 0,686674615 M17 0,686497866 M24 0,681207245 M14 0,677797092 M7 0,676819461
Kemudian  hasil  perangkingan  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  topsis  pada  Tabel  3.11  dibandingkan dengan  hasil  pengumuman  yang  berada  di  lingkungan  Prodi Pendidikan Informatika Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo  Madura.  Hasil  tersebut  berbeda  dengan  hasil pengumuman.  Perbedaan  yang  terjadi  disebabkan  perbedaan bobot  kriteria  yang  digunakan  serta  adanya  kriteria-kriteria yang  masih  belum  terukur  secara  pasti,  seperti  adanya  faktor keaktifan atau kontribusi terhadap kegiatan-kegiatan prodi

## IV. KESIMPULAN
Hasil  pada  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode AHP  dan  TOPSIS  dapat  digunakan  sebagai  alternatif pemecahan  masalah  seleksi  penerima  beasiswa.  Berdasarkan hasil  perhitungan,  diperoleh  bobot  prioritas  kriteria  IPK adalah  0,448881217,  bobot  prioritas  kriteria  Jumlah Penghasilan  Orang  Tua  adalah  0,242826626,  bobot  prioritas kriteria  Jumlah  Tanggungan  Orang  Tua  adalah  0,163986047,
bobot  prioritas  kriteria  Jenis  Pekerjaan  Bapak  adalah 0,072153055,  bobot  prioritas  kriteria  Jenis  Pekerjaan  Ibu adalah  0,072153055.  Hasil  perangkingan  yang  diperoleh dengan  menggunakan  metode  topsis  berbeda  dengan  hasil pengumuman  yang  berada  di  prodi  Pendidikan  Informatika Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura.

## R EFERENSI
[1] D.  Ardiansyah,  ”Model  Rapid  Application  Development  e-Request Promotion  Materials  Pada  Citilink  Menggunakan  Framework Bootstrap”. Indonesian Journal on Networking and Security , 6(3): 22- 29. 2017.
[2] H.  Hudaya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Auto  Learning  dengan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3)”. Bandar Lampung: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung. 2013.
[3] Juliyanti,  “Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  Metode  AHP dan TOPSIS”. Nasional Pendidikan, 2(1): 63-68. 2011.
[4] Kirom, Dalu Nuzlul, dkk. “Sistem Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Anaytical Hierarchy Process”. Jurnal Teknik ITS, 1(1): 154-159. 2012.
[5] Murnawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)”. Jurnal Sistem Informasi(JSI), 4(1): 398-412. 2012
[6] I.  Z.  Nasibu,  Iskandar  Z.  “Penerapan  Metode  AHP  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penempatan  Karyawan  Menggunakan  Aplikasi Expert Choice ”. Jurnal Pelangi Ilmu, 2(5): 180-183. 2009
[7] D.  Novriansyah,  Konsep  Data  Mining  VS  Sistem  Pendukung
Keputusan. Yogyakarta: DEEPUBLISH. 2014 [8] A. Pramesta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi
Menggunakan  Model  Terstruktur  dan  UML.  Yogyakarta:  ANDI
OFFSET. 2016 [9] E. Turban, Decision Support Systems and Intelligent Systems – Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas (Jilid 1). Yogyakarta: ANDI PUBLISHER. 2008
[10] F.  Abadi,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Dana  untuk  Sekolah Menengah  Di  Kab.  Banjar  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS sengan Pendekatan Fuzzy ”. Journal Speed, 8(1): 44-50. 2016 [11] Marbini,  A.  Hatami,  F.  Kangi.  “An  extension  of  fuzzy    TOPSIS  for  a group decision making with an application to tehran stock exchange”. Jurnal Elsevier , 52(1): 1084-1097. 2017
[12] Hidayat,  N.  Luthfi  “Metode  TOPSIS  untuk  Membantu  Pemilihan Jurusan  pada  Sekolah  Menengah  Atas”. Teknik  Global, 1(1):  52-59. 2012.
[13] I. Subakti, Sistem Pendukung Keputusan. ITS Surabaya. 2002.
[14] X. Sang, “An analytical solution to fuzzy TOPSIS and its application in personnel selection for knowledge-intensive enterprise”. Jurnal Elsevier, 30(2): 190-204.  201