## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.3, No.2, Desember 2019, pp. 114~118 e-ISSN: 2548-6861
Sistem Pendukung Keputusan Bagi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur
Ebet Tri Cahyanu1 1 *, Siska Dewi Lestari 2 *, Herry Hermawan 3 * * Manajemen Informatika, Politeknik Muara Teweh ebet_tri@gmail.com 1 , siska.dewi@gmail.com 2 , adeli4net@gmail.com 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2019-11-16 Revised 2019-12-04 Accepted 2019-12-06 SMA Raren Batuah 1 merupakan tingkat pendidikan sekolah menengah atas yang berlokasi  di  Desa  Unsum,  Kecamatan  Raren  Batuah,  Kabupaten  Barito  Timur. SMA  Raren  Batuah  1  memiliki  program  bantuan  dalam  bentuk  subsidi  siswa miskin.  Bantuan  siswa  miskin  ini  merupakan  program  yang  menunjang  terhadap kelancaran  belajar  mengajar.  Proses  seleksi  penerima  bantuan  siswa  miskin diperlukan  sistem  pendukung  keputusan.  Penelitian  ini  merancang  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dengan  memprioritaskan  kriteria  pendapatan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang tua,  dan  nilai  rata  -  rata  raport  siswa.  Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi menggunakan  bahasa  pemrograman  Microsoft  Visual  Basic.Net  2010.  Hasil pengujian  sistem  dapat  menampilkan  daftar  hasil  perangkingan  para  calon penerima  beasiswa  berdasarkan  urutan  tertinggi  hingga  terendah  sehingga  akan memudahkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dalam  seleksi  penerima beasiswa Bantuan Siswa Miskin (BSM).
Keyword: Sistem Pendukung Keputusan,
Bantuan Siswa Miskin, Simple Additive Weighting (SAW)
Copyright © 2019 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
SMA  Negeri  1  Raren  Batuah  merupakan  jenjang pendidikan  menengah  atas  setelah  lulus  dari  Sekolah Menengah Pertama (SMP) atau yang sederajat, SMA Negeri 1  Raren  Batuah  beralamat  pada  Desa  Unsum  Kecamatan Raren Batuah Kabupaten Barito Timur (Jl. Ampah – Muara Teweh  Km  14  Unsum).  SMA  Negeri  1  Raren  Batuah bertujuan  untuk  menyediakan  jenjang  pendidikan  tingkat menengah  atas  untuk  Kecamatan  Raren  Batuah  sehingga siswa/siswi yang lulus dari SMP yang berada di sekitar area Kecamatan  Raren  Batuah  dapat  melanjutkan  pendidikan tanpa harus menempuh jarak yang lumayan jauh. Pada SMA Negeri  1  Raren  Batuah  sebagian  besar  siswa/  siswi  yang bersekolah berasal dari keluarga yang kurang mampu, untuk itu  diberikan  bantuan  subsidi  bagi  siswa/siswi.  Bantuan subsidi  tersebut  bertujuan  agar  para  siswa/siswi  dapat melanjutkan  dan  memperoleh  pendidikan  yang  layak  serta mengurangi  tingkat  putus  sekolah  bagi  siswa/siswi  yang kurang  mampu  karena  keterbatasan  biaya.  Bantuan  Siswa Miskin  (BSM)  adalah  bantuan  dari  pemerintah  berupa
sejumlah uang tunai yang diberikan secara langsung kepada siswa  sesuai  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Kriteria  yang menentukan  bahwa  siswa/siswi  tersebut  benar–benar  tidak mampu/miskin  adalah  dipandang  dari  minimnya  jumlah penghasilan orang tua siswa, tempat tinggal, media transport (perjalanan) ke sekolah, jumlah saudara kandung  serta nilai siswa yang bersangkutan.
Dalam  upaya  pemerataan  kesempatan  memperoleh pendidikan  dan  mutu pendidikan dan  menekan angka putus sekolah  pemerintah  memperluas  akses  pendidikan  yang lebih  bermutu  dan  merata  dengan  memberikan  perhatian yang  lebih  besar  kepada  penduduk  miskin.  Perhatian  itu dalam  bentuk  program  pemberian  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)  dan  subsidi  yang  diberikan  kepada  siswa  miskin disalurkan  dari  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah (APBD) melalui Bank Kalteng.
Proses  pemilihan  penerimaan  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM) di SMA Negeri 1 Raren Batuah, dalam pengambilan keputusan  sebelumnya  menggunakan  sistem  yang  belum menggunakan  media  komputer.  Dalam  menentukan keputusan  calon  penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)
Sistem Pendukung Keputusan Bagi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur (Ebet Tri Cahyanu, Siska Dewi Lestari, Herry Hermawan)
115
panitia  harus  mengumpulkan  data  seleksi  calon  penerima BSM  dari  data  siswa  yang  berasal  dari  keluarga  sederhana sampai kurang mampu. Hal ini menjadi sebuah kendala bagi panitia  penerimaan  BSM  dalam  proses  pengambilan keputusan.
Gambar 1. Hasil penelitian terkait pada OpenKnowledgeMaps menggunakan basisdata BASE
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  diantaranya pemilihan  kelayakan  kredit  [1]  menghasilkan  perangkingan nasabah  untuk  keputusan  pemberian  kredit,  pemilihan pemasok/supplier  [2]  menghasilkan  perangkingan  terkait alternatif  supplier yang tersedia, penentuan lokasi objek [3] [4]  menghasilkan  pemilihan  suatu  objek  lokasi  wisata  dan perumahan  menggunakan  TOPSIS  dan  Weight  Product, analisa Surat Peringatan (SP) siswa  menggunakan  AHP [5] menghasilkan pengetahun terhadap faktor yang berpengaruh terhadap  permasalahan  siswa.  Selain  itu  sistem  keputusan penerima  beasiswa  siswa  SMA  [6]  menggunakan  AHP, penerima  beasiswa  mahasiswa  menggunakan  TOPSIS  [7] dan menggunakan SAW [8].
Berdasarkan  penelitian  tersebut  maka  peneliti  mencoba melakukan penelitian terkait bagaimana implementasi sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  pemilihan beasiswa  yang  berada  pada  SMA  Negeri  1  Raren  Batuah dalam program penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM).

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  ini  melakukan  penelitian  perancangan sistem yang diilustrasikan pada gambar 2. Flowchart aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerima  program  bantuan beasiswa  miskin  pada  SMA  Negeri  1  Raren  Batuah dirancang  menggunakan  bahasa  pemrograman  Microsoft Visual Basic.Net 2010.
Gambar 2. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Gambar  2  merupakan  flowchart  sistem  pendukung keputusan  yang  diimplementasikan.  Terdapat  aktor  admin yang memiliki hak akses untuk login, input dan proses data siswa,  input  dan  proses  data  penilaian  serta  perangkingan data nilai, proses perhitungan menggunakan Simple Aditive Weighting  (SAW)  untuk  perangkingan  data,  lihat  laporan data hasil perangkingan  yang akan  menjadi  calon penerima beasiswa  dan  cetak  laporan  hasil  perangkingan/penerima beasiswa  tersebut.  Metode  SAW  sering  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot  [9].  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [9] [10].
Metode  SAW  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan suatu kasus, akan tetapi perhitungan menggunakan  ini  hanya  menghasilkan  nilai  terbesar  yang akan  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik.  Perhitungan  akan sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif  yang  terpilih memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  SAW  ini lebih  efisien  karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan lebih singkat.
116
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Formula  untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut [11].
𝑟 =
⎩ ⎨ ⎧ ∙ ……………………………………….. (1)
Max Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Min Jika j adalah atribut biaya (cost)
Dimana  r ij merupakan  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  A i (i=,  2,  …,  m).  Max  i  =  nilai  maksimum  dari setiap  baris  dan  kolom.  Min  i  =  nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom dari matriks. Formula untuk  mencari  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan sebagai berikut [11].
𝑉 = ∑ 𝑊 𝑟 ……………………………………….. (2)
Dimana  V i merupakan  nilai  akhir  dari  alternative,  W i merupakan  bobot  yang  telah  ditentukan  dan  r ij merupakan normalisasi  matriks.  Nilai  V i yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.
Setelah mengetahui bagaimana metode SAW diimplementasikan
berikutnya adalah melakukan perancangan  diagram  ERD  ( Entity  Relation  Diagram ) digunakan  untuk  memodelkan  data  dan  relasinya.  ERD  ini nanti digunakan dalam basisdata aplikasi yang dikembangkan.
Gambar 4. ERD Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
ER  Diagram  sistem  yang  dirancang  memiliki  3  tabel utama yaitu tabel siswa, tabel pendaftaran dan tabel seleksi. Pada  tabel  siswa,  memiliki  11  atribut  yaitu  nis  sebagai primary  key,  Nama,  Tmplahir, Tgllahir,  Angkatan,  Alamat, Jenkel,  Agama,  Nmortu,  Telportu  dan  Foto.  Pada  tabel
pendaftaran,  memiliki  8  atribut  yaitu  Idpendaftaran  sebagai primary  key,  Tglpendaftaran,  Tahun,  Nis,  Kelas, Penghasilan,  Tanggungan  dan  Raport.  Pada  tabel  seleksi, memiliki  7  atribut  yaitu  Idseleksi  sebagai  primary  key, tglseleksi,  idpendaftaran,  Npenghasilan,  Ntanggungan, Nraport dan Referensi.
Gambar 5. Relasi antar Tabel Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Gambar  5  merupakan  Relasi  antar  tabel  dari  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  siswa miskin. Dimana pada table siswa, atribut Nis berelasi dengan atribut  Nis  yang  ada  pada  table  Pendaftaran,  sedangkan atribut  Idpendaftaran  yang  ada  pada  table  Pendaftaran berelasi  dengan  atribut  Idpendaftaran  yang  ada  pada  table Seleksi.

## I V . H ASIL DAN I MPLEMENTASI
Implementasi  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Bantuan Siswa  Miskin  (BSM)  meliputi input  dan output,  dimana  input  berupa  pengisian  data  siswa  dan  data pendaftaran, output berupa laporan data siswa, laporan data pendaftaran  serta  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  tahapan penghitungan  penjumlahan  terbobot.  Pada  SMA  Negeri  1 Raren  Batuah  diberikan  satu  jatah  untuk  penerima  bantuan siswa  miskin  sejumlah  tiga  orang  siswa  sebagai  calon penerima.  Adapun  contoh  data  siswa  yang  mendaftar beasiswa penerima bantuan siswa miskin dapat dilihat pada Tabel  I  berikut  disertai  dengan  bobot  masing  –  masing kriteria.
TABEL I D ATA S ISWA S MAN 1 R AREN B ATUAH Y ANG M ENDAFTAR B EASISWA No Nama Bobot 50% Bobot 30% Bobot 20% Penghasilan Tanggungan Nilai Rata- rata 1 Indra 2.000.000 4 80.00 2 Roni 2.500.000 3 80.22 3 Putri 1.500.000 3 75.50 4 Dani 500.000 4 80.00 5 Ratna 1.000.000 5 85.00 6 Mira 800.000 3 90.00
e-ISSN: 2548-6861
Sistem Pendukung Keputusan Bagi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur (Ebet Tri Cahyanu, Siska Dewi Lestari, Herry Hermawan)
117
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  maka  dilakukan proses  perhitungan  seleksi  menggunakan  Metode  SAW dengan  memilih  ada  tiga  kriteria  yang  digunakan  untuk melakukan penilaian, yaitu:
 C1 = Penghasilan
 C2 = Tanggungan
 C3 = Nilai rata – rata
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  untuk  setiap kriteria misalnya C1 = 50%, C2 = 30%, dan C3 = 20%. Pada table  1  terdapat  enam  orang  siswa  yang  mendaftar  menjadi calon  penerima  beasiswa  (disebut  sebagai  alternatif),  yaitu A1 = Indra, A2 = Roni, A3 = Putri, A4 = Dani, A5 = Ratna, A6  =  Mira.  Langkah  penyelesaiannya  adalah  menentukan nilai  Maksimal  dan  minimal  dari  masing  –  masing  kriteria tersebut.  Mencari  nilai  minimal  dari  penghasilan  dengan melihat seluruh nilai penghasilan dari tabel I, nilai diperoleh dari nama siswa (Dani) dengan penghasilan sekitar 500.000, maka  dari  itu  dapat  disebut  sebagai  nilai  minimal  dari penghasilan. Kemudian mencari nilai maksimal dari kriteria tanggungan  adalah  dengan  melihat  dari  total  siswa  yang mendaftar,  tanggungan  maksimal  diperoleh  dari  siswa  atas nama Ratna dengan jumlah tanggungan adalah 5.
Selanjutnya  mencari  nilai  maksimal  dari  kriteria  nilai rata–rata  adalah  dengan  melihat  dari  total  siswa  yang mendaftar,  nilai  rata  –  rata  maksimal  diperoleh  dari  siswa atas  nama  (Mira)  dengan  jumlah  nilai  rata  –  rata  adalah 90.00. Kemudian menentukan nilai normalisasi dari masing– masing  kriteria.  Untuk  menentukan  nilai  normalisasi  dari kriteria  penghasilan  adalah  dengan  cara  nilai  minimal  yang diperoleh  dari  penghasilan  dibagi  dengan  nilai  kriteria penghasilan  contohnya  500.000  (minimal  penghasilan) dibagi  dengan  2.000.000  (nilai  penghasilan)  maka  akan diperoleh  0,25  sebagai  nilai  normalisasi,  demikian  dengan seterusnya.
Untuk  menentukan  nilai  normalisasi  dari  tanggungan adalah  dengan  cara  nilai  kriteria  tanggungan  dibagi  dengan nilai  maksimal  yang  diperoleh  dari  kriteria  tanggungan, contohnya  5  (maksimal  tanggungan)  dibagi  dengan  4  (nilai tanggungan)  maka  akan  diperoleh  0,80  sebagai  nilai normalisasi, demikian dengan seterusnya.
Untuk  menentukan  nilai  normalisasi  dari  nilai  rata-rata adalah dengan cara nilai kriteria nilai rata–rata dibagi dengan nilai  maksimal  yang  diperoleh  dari  kriteria  nilai  rata–rata, contohnya 90 (maksimal nilai rata-rata) dibagi 80 (nilai rata- rata)  maka  akan  diperoleh  0,89  sebagai  nilai  normalisasi, demikian dengan seterusnya.
Untuk  menentukan  nilai  preferensi  yang  akan  digunakan sebagai  acuan  pengambilan  keputusan  adalah  dengan  cara menjumlahkan  seluruh  nilai  normalisasi  yang  sudah  dikali dengan  bobot  masing  –  masing,  contohnya  (0,25  x  50%) + (0,80  x  30%)  +  (0,89  x  20%)  =  0,54,  demikian  dengan seterusnya.
Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  seleksi  untuk mengambil  sebuah  keputusan  dengan  cara  melihat  seluruh nilai  preferensi  dan  mengurutkan  berdasarkan  nilai preferensi terbesar. Nilai terbesar ada pada siswa atas nama
Dani  sehingga  terpilih  sebagai  alternatif  pertama  dan seterusnya.  Dengan  kata  lain,  siswa  atas  nama  Dani  akan terpilih  sebagai  penerima  bantuan  siswa  miskin  di  SMA Negeri  1  Raren  Batuah.  Perhitungan  tersebut  secara keseluruhan dapat dilihat pada table 2 berikut.
TABEL II H ASIL S ELEKSI P ENERIMA B EASISWA No  Nama Normalisasi Referensi Penghasilan  Tanggungan  Nilai 1 Dani 1.00 0.80 0.89 0.92 2 Ratna 0.50 1.00 0.94 0.74 3 Mira 0.63 0.60 1.00 0.69 4 Indra 0.25 0.80 0.89 0.54 5 Putri 0.33 0.60 0.84 0.51 6 Roni 0.20 0.60 0.89 0.46
Seluruh tahapan tersebut diformulasikan ke dalam bahasa pemograman  untuk  dapat  ditampilkan  ke  dalam  bentuk tampilan  antar  muka  aplikasi  yang  lebih  baik.  Berikut beberapa hasil antarmuka aplikasi yang telah dikembangkan diantaranya form login, menu utama, data siswa, pendaftaran beasiswa, seleksi beasiswa, dan laporan beasiswa.
Form  Login  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk masuk  ke  dalam  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Bagi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur. Jika username dan password  benar,  maka  pengguna  akan  masuk  ke  dalam halaman  Menu  Utama.  Jika  salah,  maka  pengguna  harus kembali memasukkan username dan password sampai benar.

## Gambar 6. Form Login
Halaman  Menu  Utama  merupakan  tampilan  awal  dari Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Bagi  Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur.
118 a) Halaman Menu Utama b) Halaman Pendataran Beasiswa

## Gambar 7. Halaman Menu Utama dan Pendaftaran Beasiswa
Gambar  7  merupakan  Halaman  Data  Siswa  yang merupakan  halaman  untuk  menginput  data  siswa  SMA Negeri  1  Raren  Batuah  Kabupaten  Barito  Timur.  Halaman Pendaftaran  Beasiswa  merupakan  halaman  yang  digunakan untuk  menginput  data  siswa  SMA  Negeri  1  Raren  Batuah Kabupaten Barito Timur yang ingin mendapatkan Beasiswa Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM).  Halaman  Seleksi  Beasiswa digunakan  untuk  melakukan  seleksi/perangkingan  data pendaftaran  beasiswa dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW).  Setelah proses seleksi beasiswa selesai  maka  sistem  akan  menampilkan  hasil  dari perangkingan  para  calon  penerima  beasiswa  berdasarkan rangking tertinggi.

## Gambar 8. Laporan dan Seleksi Beasiswa
Gambar 8 merupakan Form laporan data siswa digunakan untuk  menampilkan  laporan  data  siswa  yang  telah  diisi. Form  laporan  pendaftaran  beasiswa  digunakan  untuk menampilkan laporan data pendaftaran beasiswa  yang telah diisi  pada  form  data  pendaftaran  beasiswa.  Form  laporan seleksi  digunakan  untuk  menampilkan  laporan  data  seleksi yang telah dilakukan perangkingan/seleksi.

## V. K ESIMPULAN
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Bagi  Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple
Additive Weighting (SAW) di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten  Barito  Timur  ini  merupakan  aplikasi  yang dirancang  khusus  untuk  mengetahui  siswa  yang  berhak mendapatkan  beasiswa  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM) berdasarkan  beberapa  kriteria  seperti  nilai  dari  penghasilan orang tua siswa, jumlah tanggungan/jumlah saudara kandung siswa, dan nilai rata-rata raport. Output yang dihasilkan dari berupa  daftar  hasil  dari  seleksi/perangkingan  para  calon penerima  beasiswa  berdasarkan  rangking  tertinggi  sehingga akan  memudahkan  dalam  mengambil  keputusan  penerima beasiswa Bantuan Siswa Miskin (BSM).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dosen Pembimbing  Politeknik  Muara  Teweh  Program  Studi Manajemen  Informatika  yang  telah  membantu  dalam menyelesaikan penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Wibowo  and  K.  Kunendra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kelayakan  Kredit  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW)”, J. Appl. Informatics Comput., vol. 1, no. 1, pp. 22-25, Dec. 2018.
[2] D.  E.  Kurniawan,  P.  Pujiyono,  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pemasok  Bahan  Baku  Menggunakan  Metode  Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution’, J. Integr., vol. 8, no. 1, pp. 56–60, Apr. 2016.
[3] D.  E.  Kurniawan  and  S.  T.  Amanda,  ‘Pemilihan  Rumah Menggunakan  Metode  Weight  Product  Dengan  Visualisasi  Lokasi Objek’, Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 1, p. 102, Feb. 2017.
[4] D.  E.  Kurniawan,  ‘Pemilihan  Wisata  Menggunakan  Technique  for Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (Topsis)  Dengan Visualisasi Lokasi Objek’, Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, p. 75, 2018.
[5] Y. Rokhayati, U. H. B. Rusdi, D. E. Kurniawan, N. Z. Janah, and S. Irawan,  ‘Analysis  of  SP  Students  Using  AHP-Apriori  Combination BT  - International Conference On Applied Science and Technology 2019 - Social Sciences Track (iCASTSS 2019)’, 2019.
[6] Y.  Irawan,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan Beasiswa  Berbasis  Web  SMA  Islam  Darul  Huda  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)",  Jurnal  Ilmu Komputer,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1-6,  2018.  Available: 10.33060/jik/2018/vol7.iss1.74.
[7] M.  Ismail,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur Beasiswa Dengan Metode Topsis (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution)", JIKO (Jurnal Informatika  dan  Komputer),  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2018.  Available: 10.26798/jiko.2018.v3i1.79.
[8] Y.  Agassi  V,  I.  Dharma  W  and  R.  Romlah,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) di Politeknik Negeri Malang", Jurnal Informatika Polinema, vol. 1, no. 1, p. 53, 2014. Available: 10.33795/jip.v1i1.91.
[9] S.  Kusumadewi  and  I.  Guswaludin,  "Fuzzy  Multi-Criteria  Decision Making",  Media  Informatika,  vol.  3,  no.  1,  pp.  25-38,  2005. Available: 10.20885/informatika.vol3.iss1.art3.
[10] B. Christioko, H. Indriyawati and N. Hidayati, "Fuzzy Multi-Atribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM)  Dengan  Metode  SAW  Untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi", 2019.
[11] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Wardoyo,  R.  (2006). Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu, 78-79.