## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 134-141 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan bagi Penerima Bantuan Komite Sekolah Menggunakan Metode Topsis
Suci Mardayatmi 1  ,Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 3 Muko-muko
2,3 Universitas Putra Indonesi YPTK Padang
aciemar@gmail.com

## Abstract
Vocational High School Number 3 Mukomuko was the school that has given assistance for the learners. It was by exempting learners from paying committee charge monthly, it called Bantuan Komite Sekolah (BKS). In order to give motivation for the learners who was unfortunate to keep staying at the school, so it can make the learners to keep going on teaching and learning process (KBM). This research used Topsis method by collecting data for the prospective scholarship learners as many as 20 learners  by  categorizes  were  parents’  revenue,  the  total numbers  of  duties,  the distance of  residence,  the  average  score  of report and the condition of living environment. The result of try out from 20 learners who was obtain BKS by using Topsis Method showed that there were 18 learners who were significant to obtain scholarship by validity score was 90%. It was be a sample, before Topsis Method was used and the data was reliable after using Topsis Method. The development of supporting decision  application  system  used  Topsis  Method  that  was  getting  in  more  accurated  qualification.  Futhermore,  this  system can  help  the  school  in  constructing  decisions  to  get  the  result  be  more  advantageous  in  determining  for  the  next  BKS recipients.
Keywords: Supporting Decision System, Recipients of Assistance, Scholarship, School Committee, Topsis.

## Abstrak
SMK  Negeri 3 Muko  muko  merupakan sekolah  yang  memberikan bantuan kepada siswa  yang tidak  mampu. Dengan cara membebaskan siswa dalam membayar iuran komite perbulannya, yang disebut dengan Bantuan Komite Sekolah (BKS). Agar memotivasi  siswa  yang  tidak  mampu  tetap  sekolah,  sehingga  siswa  tetap  dapat  merasakan  Kegiatan  Belajar  Mengajar (KBM). Dalam penelitian ini menggunakan metode Topsis dengan data calon penerima beasiswa sebanyak 20 orang dengan kriteria  yaitu  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan,  jarak  tempat  tinggal,  nilai  rata-rata  Raport    dan  kondisi  tempat tinggal.   Dari hasil uji coba terhadap penerima BKS dengan data pendaftar sejumlah 20 orang siswa,  menggunakan Metode Topsis  diperoleh  jumlah  yang  layak  menerima  beasiswa  sebanyak  18  orang  siswa  dengan    tingkat  akurasi  yang  diperoleh yaitu  90%  yang  diperoleh  dari  data  sampel  saat  belum  menggunakan  metode  Topsis  dan  data  yang  sesuai  setelah menggunakan  metode  Topsis.  Pengembangan  aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Topsis, menghasilkan kualifikasi yang lebih akurat.Sehingga sistem ini dapat membantu pihak Sekolah dalam mengambil keputusan agar hasil yang diperoleh lebih optimal dalam penentuan Pemberian BKS berikutnya.
Kata kunci: S istem Pendukung Keputusan, Penerima bantuan, Beasiswa, Komite sekolah, Topsis.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision Support  System  (DSS)  merupakan  sistem  berbasis komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling berhubungan [ 1 ].Komponen tersebut terdiri atas sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  manipulasi  data    [ 2 ].  Pengambilan keputusan  dengan  berbagai  kriteria  dianggap  sebagai alat  pengambilan  keputusan  canggih  yang  melibatkan faktor  kuantitatif  dan  kualitatif  [ 3 ].  SPK  diperlukan untuk membakukan proses pengambilan keputusan agar menjadi lebih kompleks [ 4 ].
SPK  dapat  memaksimalkan  pengambilan  keputusan untuk  siswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  tersebut dan  juga  dapat  mempermudah  petugas  di  dalam memberikan  penilaian  terhadap  calon  siswa  penerima
beasiswa,  dengan  adanya  sistem  ini  dapat  menyeleksi secara  detail  siswa  yang  menerima  beasiswa  adalah siswa yang benar benar pantas menerima beasiswa dan di  dalam  pemrosesan  penyeleksian  dapat  lebih  cepat [ 5 ].
Metode  menjadi  alat  penting  bagi  manajer  organisasi publik  atau  swasta  untuk  membuat  keputusan  bersifat dinamis, pembuat keputusan harus yakin bahwa proses analisis  dilakukan  dengan  baik  dan  menyeluruh  untuk memperkirakan hasil  yang potensial dari keputusannya [ 6 ]. The  Technique  for  Order  of  Preference by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  merupakan solusi  ideal  positif  yang  terdiri  dari  skor  terbaik  di semua  kriteria  [ 7 ].  Alternatif  yang  paling  diinginkan tidak  hanya  terbaik  dari  solusi  ideal  positif  tetapi  skor terbaik  dapat  juga  solusi    ideal    negatif  [ 8 ].      TOPSIS
secara praktis digunakan untuk menyelesaikan pengambilan  keputusan  [ 9 ].  Dan  mudah  digunakan dikarenakan  penggunaannya  yang  sangat  sederhana [ 10 ],  solusi  optimal  dalam  metode  Topsis  adalah dengan  menentukan  kedekatan  relatif  suatu  alternatif dengan terhadap  solusi  idela  posisitf  [ 11 ] sehingga dapat  menyeleksi  secara  detail  siswa  yang  pantas menerima  beasiswa  dan  proses  penyeleksian  lebih cepat.
SMK Negeri 3 Muko muko merupakan salah satu SMK yang  berada  di  kabupaten  Mukomuko.  Kabupaten Muko  muko  terletak  di  Pantai  Barat  Pulau  Sumatera dan berbatasan langsung dengan Samudera Hindia [ 12 ]. Dengan  letak  geografis  yang  strategis,  sehingga menjadikan  sekolah  ini  diminati  oleh  siswa  dan  siswi baik yang berasal dari Sumatera Barat maupun Provinsi Bengkulu.  Proses  kegiatan  belajar  mengajar  sering menjadi  hambatan  dikarenakan  banyaknya  siswa  yang bekerja  diwaktu  jam  sekolah.  Untuk  memperlancar proses belajar mengajar, maka pemerintah memberikan bantuan  berupa  beasiswa.  Dalam  pembagian  beasiswa yang diberikan pemerintah, seringkali terjadi pertengkaran  dikarena  tidak  akuratnya  data  yang  ada, pemerintah  hanya  menarik  data  yang  berasal  dari  data Dapodik  untuk  memberikan  beasiswa  kepada  siswa, sehingga  dengan  adanya  permasalahan  ini  pihak sekolah  mengambil  keputusan  untuk  memberikan bantuan  kepada  siswanya  melalui  komite  sekolah. Proses  seleksi  beasiswa  merupakan  masalah  yang sangat kompleks [ 13 ].
Komite  sekolah  yang  diatur  dalam  Permendikbud Nomor  75  Tahun  2016  [ 14 ],  merupakan  lembaga mandiri  yang  beranggotakan  orang  tua  /  wali  siswa, komunitas  sekolah,  dan  tokoh  masyarakat  yang  peduli terhadap  pendidikan.  Dalam  pemberian  Bantuan Komite Sekolah (BKS), secara khusus komite berfungsi memberikan saran-saran untuk proses belajar mengajar, meningkatkan kualitas lulusan, dan meningkatkan mutu sekolah [ 15 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  bertujuan  untuk  memberikan kerangka  penelitian  yang  sistematis  dan  keseluruhan metode,  prosedur,  konsep  kerja  dan  aturan  yang digunakan dalam penelitian, sehingga dapat memberikan kesesuaian antara tujuan penelitian dengan karakteristik  permasalahan,  serta  dapat  meminimasi kesalahan-kesalahan  yang  mungkin  terjadi  serta mendapatkan  hasil  penelitian  yang  sesuai  dengan tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Penelitian  dilakukan  di SMK  Negeri  3  Muko  muko,  merupakan  Sekolah Menengah  Kejuruan  yang  berlokasi  di  Jl.  Lintas Sumatera  –  Barat  Kec.  XIV  Koto  kabupaten  Muko muko, Provinsi Bengkulu.
Kerangka kerja penelitian merupakan kumpulan konsep yang  tersusun  secara  sistematis  agar  penelitian  yang dilakukan  menjadi  lebih  baik.  Kerangka  kerja  dibuat agar  tahapan-tahapan  tersebut  lebih  mudah  dipahami dan dapat diterima oleh semua pihak selama melakukan penelitian dan akan menjadi pedoman dalam
pemecahan  masalah  yang  akan  dihadapi.  Adapun kerangka  kerja  yang  ada  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1  Mengumpulkan Data Siswa
Tahapan  mengumpulkan  data  merupakan  tahap pengumpulan  informasi-informasi  yang  diperlukan pada  penelitian  ini.  Beberapa  cara  pengumpulan  data yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Observasi  atau  melakukan  pengamatan  langsung ke  lokasi  untuk  melihat  langsung  kegiatan-kegiatan yang  dilakukan  serta  mengumpulkan  data-data  yang dibutuhkan dalam penelitian.
b. Wawancara atau  tanya jawab dengan pihak-pihak terkait dengan penelitian sebagai salah satu sarana yang dilakukan  dalam  bertukar  informasi  serta  ide-ide. Dalam penelitian ini pihak-pihak yang  mungkin terkait adalah  guru  bimbingan  konseling  yang  ada  di  SMK Negeri 3 Muko muko.
2.2  Menganalisa Data Menggunakan Metode TOPSIS
Menggunakan metode TOPSIS, dihapakan mendapatkan  kelayakan  siswa  penerima  Beasiswa Komite  Sekolah  di  SMK  Negeri  3  Mukomuko. Langkah  –  langkah  perhitungan  metode  TOPSIS  [ 16 ] berikut :
2.2.1  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi V
√∑ .......
(1)
Yang  mana  nilai  S  merupakan  elemen  dari  matriks keputusan  yang  ternormalisasi  R  dan  X  elemen  matrik keputusan x.
2.2.2 Membuat matriks
keputusan yang ternormalisasi terbobot
Dengan  bobot O i b =  ( O 1, O 2, O 3 , ..., O n ),  dimana O ib adalah  bobot  dari  kriteria  ke  -b  maka  normalisasi bobot matriks K adalah :
2)
Yang  mana K merupakan  elemen  dari  matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot K dan O adalah bobot  dari  kriteria  ke  –b,  sedangkan S merupakan elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi.
2.2.3  Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif
Solusi  ideal  positif  dinotasikan ,  sedangkan  solusi ideal negatif dinotasikan engan persamaan :
a. { |     ) | ) 3)
b. { |     )
|      ) 4)
Yang  mana adalah  elemen  matriks  solusi  ideal positif  dan adalah  elemen  matriks  solusi  ideal negatif.
2.2.4   Menghitung Separasi
a. adalah  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  positif didefinisikan sebagai:
√∑ ) 2 (5)
b. adalah  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  negatif didefinisikan sebagai:
√∑ ) 2 (6) 2.2.5 Menghitung keadaan relatif terhadap solusi ideal positif
Dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut :
) ) ............................. (7) Yang mana adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal positif. 2.2.6  Meranking alternatif
Alternatif  diurutkan  dari  nilai E + terbesar  ke  nilai terkecil  dan  yang  menjadi    Alternatif  dengan  nilai E + terbesar merupakan solusi yang terbaik.
2.3  Mendesain Sistem
Mendesain  sistem  akan  membahas  tentang  rancangan model  dari  sistem  dengan  menentukan  kriteria  siswa yang  akan  menerima  beasiswa  di  SMK  Negeri  3 Mukomuko  berdasarkan  data  yang  ada.  Data  tersebut adalah :
a.  Menentukan Kriteria.
Data yang dibutuhkan untuk menetukan kriteria adalah penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua, jarak  tempat  tinggal,  nilai  rata-rata  raport,  dan  kondisi tempat tinggal siswa.
b.  Mengolah data berdasarkan kriteria yang ditentukan sebelumnya.
2.4  Mengimplementasikan Sistem
Tahap  mengimplementasi  sistem  merupakan  tahapan penerapan  dari  proses  mendesain  sistem,  yaitu  dengan mengambil data kriteria siswa penerima beasiswa pada SMK  Negeri  3  Muko  muko  dengan  menggunakan metode  TOPSIS.  pada  tahapan  sebelumnya  di  mana data  akan  diproses,  kemudian  sistem  berjalan  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Implementasi  ini  dilakukan untuk membandingkan hasil yang didapatkan menggunakan metode secara manual dan menggunakan metode dengan sistem.
2.5  Menguji Sistem
Analisa  Sistem  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui permasalahan  serta  kendala  yang  sering  terjadi  pada sistem untuk dapat dilakukan perbaikan [ 17 ].
Setelah  implementasi  sistem  dilakukan,  maka  pada tahap  ini  dilakukan  uji  coba  terhadap  aplikasi  tersebut sehingga  analisis  hasil  implementasi  dari  pengujian yang  dilakukan  baik  secara  manual  maupun  aplikasi dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan  menghasilkan  tingkat akurasi  yang tepat.
2.6  Mengambil Kesimpulan
Mengambil  kesimpulan  berdasarkan  literatur  dan pembahasan permasalahan yang ada merupakan bagian terakhir  dari  penelitan.  Kesimpulan  akan  diambil berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian,  sehingga dapat  diambil  kesimpulan  layak  atau  tidak  layaknya siswa  yang  menjadi  penerima  Beasiswa  Komite Sekolah di SMK Negeri 3 Mukomuko.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Analisa  sistem  dibuat  berdasarkan  data-data  siswa dengan  kriteria  yang  ditentukan  dengan  menggunakan metode  Topsis.  Data  yang  ada  akan  dikelompokkan untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  nilai preferensi  yang  diberikan.  Arsitektur  analisa  sistem seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur Analisa Sistem

## 3.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data siswa  calon  penerima  beasiswa  SMK  Negeri  3  Muko muko  kelas  X    berjumlah  sebanyak  20  orang  siswa. Data  diambil  dari  guru  bimbingan  konsling  dengan mendapatkan  izin  dari  kepala  sekolah.  Data    ini  akan digunakan sebagai pedoman untuk menentukan kriteria penerima  beasiswa.  Adapun  data  yang  akan  dijadikan
kriteria  sebagai  penentu  layak  atau  tidak  layaknya penerima  BKS  adalah  jumlah  penghasilan,  jumlah anggota  keluarga,  jarak  tempat  tinggal,  nilai  rata-rata raport dan kondisi tempat tinggal siswa.
Tabel 1. Data Siswa Calon Penerima Beasiswa SMK Negeri 3 Muko muko
No Nama Siswa Jumlah Penghasilan (Rp) Jumlah Anggota Keluarga Jarak Tempat Tinggal (Km) Nilai Rata-rata Raport Tempat Tinggal Siswa 1.  Mesaki 750.000 5 3 76,25 Rumah Orangtua 2.  Rafni Novina 350.000 3 18 84,29 Rumah Orangtua 3.  Ana Maryana 250.000 6 18 80,77 Rumah Orangtua 4.  Chintia Nopriyanti 1.000.000 4 0.5 80,50 Rumah Orangtua 5.  Jendry Apriyanto 500.000 6 9 81,13 Rumah Orangtua 6.  Joka Amara 400.000 4 18 76,90 Rumah Orangtua 7.  Eka Puspita Sari 750.000 4 5 78,84 Rumah Orangtua 8.  Aditya Warman 750.000 5 0.2 73,47 Rumah Orangtua 9.  Ade Hamdan Lesmana 900.000 5 0.3 80,64 Rumah Orangtua 10.  Artika Yuri 1.000.000 7 12 76,81 Rumah Orangtua 11.  Vita loka 1.000.000 4 7 77,06 Rumah Orangtua 12.  Sherli 500.000 3 18 84,69 Rumah Orangtua 13.  Meci Sepni Monicha 500.000 4 18 76,67 Rumah Orangtua 14.  Nola Novita Sari 750.000 5 21 82,54 Rumah Orangtua 15.  Ari Uman Mu'isan 500.000 5 15 83,08 Tempat Kakak 16.  Anila Apriani 800.000 4 18 85,94 Rumah Orangtua 17.  Saras Parwati 1.000.000 5 7 86,81 Rumah Orangtua 18.  Dewi Kartika 1.000.000 8 18 87,88 Rumah Orangtua 19.  Agus Triyanto 1.000.000 6 0.6 87,00 Rumah Orangtua 20.  Sepriyanto 800.000 7 17 73,97 Rumah Orang tua
Tabel  1  menjelaskan  data  siswa  SMK  Negeri  3  Muko muko yang digunakan dalam penelitian.

## Tabel 2. Kriteria Pertimbangan
Kriteria Keterangan S1 Jumlah Penghasilan Orangtua S2 Jumlah Tanggungan Orangtua S3 Jarak Tempat Tinggal S4 Nilai Rata-rata Rapor Semester S5 Kondisi Tempat Tinggal
Proses  dan  kriteria  penilaian  yang  diperhitungkan dalam  menentukan  penerima  beasiswa  pada  SMK Negeri  3  Muko  muko  dengan  menggunakan  metode Topsis . Adapun  data  yang  akan  dijadikan  kriteria sebagai  penentu  layak  atau  tidak  layaknya  penerima BKS  adalah  jumlah  penghasilan  orang  tua,  jumlah tanggungan  orang  tua,  jarak  tempat  tinggal,  nilai  rata- rata raport dan kondisi tempat tinggal siswa.
Tabel 3. Tingkat kepentingan dari tiap kriteria Kepentingan Nilai Sangat rendah 1 Rendah 2 Cukup 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5
Keluaran  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah sebuah  alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi dibandingkan  dengan  alternatif  nilai  yang  lain.  Pada penelitian  ini  hasil  keluarannya  diambil  dari  urutan alternatif  tertinggi  ke  alternatif  terendah.Hasil  akhir yang  dikeluarkan  oleh  program  nanti  berasal  dari  nilai setiap  kriteria,  karena  dalam  setiap  kriteria  memiliki nilai yang berbeda-beda.
Tabel 4.  Nilai Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Range Nilai S1 3 ≤ Rp 500.000 1 Rp 500.000 – Rp 700.000 2 ≥ Rp 700.000 3 S2 4 ≥5 3 5-3 2 3-2 1 ≤1 0 S3 3 >10 3 5-10 2 <5 1 S4 5 0-30 1 31-50 2 51-65 3 66-75 4 76-100 5 S5 3 Rumah Orangtua 3 Kos/Asrama 2 Rumah Pribadi 1
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  preferensi untuk  masing-masing  kriteria,  berdasarkan  data  siswa yang diperoleh dari  SMK Negeri 3 Muko muko, dapat kita  bentuk  sebuah  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria .
Tabel 5. Pembobotan Alternatif S1 S2 S3 S4 S5 Mesaki
3 3 1 5 3 Rafni Novina 1 2 3 5 3 Ana Maryana 1 3 3 5 3 Chintia Nopriyanti 3 2 1 5 3 Jendry Apriyanto 2 3 2 5 3 Joka Amara 1 2 3 5 3 Eka Puspita Sari 3 2 2 5 3 Aditya Warman 3 2 1 4 3 Ade Hamdan Lesmana 3 2 1 5 3 Artika Yuri 3 3 3 5 3 Vita loka 3 2 2 5 3 Sherli 2 2 3 5 3 Meci Sepni Monicha 2 2 3 5 3 Nola Novita Sari 3 2 3 5 3 Ari Uman Mu'isan 2 2 3 5 3 Anila Apriani 3 2 3 5 3 Saras Parwati 3 2 2 5 3 Dewi Kartika 3 3 3 5 3 Agus Triyanto 3 3 1 5 3 Sepriyanto 3 3 3 4 3
Setelah  menentukan  kriteria,  bobot  dan  range  maka tahap  selanjutnya  menghitung  pembobotan,  dan mendapatkan  nilai  dari  pembobotan,  maka  langkah selanjutnya  adalah    menentukan  matriks  keputusan ternormalisasi dapat dilihat  pada penyelesaian berikut :
3.2   Membuat  matriks keputusan yang ternormalisasi
a.  Ternormalisasi  Kategori    S1  =  jumlah  penghasilan orang tua
√∑ √
)
0
b.  Ternormalisasi  Kategori    S2    =  jumlah  tanggungan orang tua
√ )
c.   Ternormalisasi Kategori  S3  = jarak tempat tinggal
√ )
d.  Ternormalisasi  Kategori    S4    =  Nilai  Rata-rata Raport √ ) 0
e.  Ternormalisasi  Kategori    S5    =  Kondisi  Tempat Tinggal Siswa
√
)
3.2 Membuat    matrikskeputusan  yang  ternormalisasi terbobot
a.  Ternormalisasi terbobot  Kategori  S1 = 3
c.  Ternormalisasi terbobot  Kategori  S3 = 3
d.  Ternormalisasi terbobot  Kategori  S4 = 5
e.  Ternormalisasi terbobot  Kategori  S5 = 3
Tabel 6. Normalisasi Terbobot
Alternatif S1 S2 S3 S4 S5 Mesaki 0,77174 1,11901 0,27386 1,13872 0,67082 Rafni Novina 0,25725 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Ana Maryana 0,25725 1,11901 0,82158 1,13872 0,67082 Chintia Nopriyanti 0,77174 0,74600 0,27386 1,13872 0,67082 Jendry Apriyanto 0,51450 1,11901 0,54772 1,13872 0,67082 Joka Amara 0,25725 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Eka Puspita Sari 0,77174 0,74600 0,54772 1,13872 0,67082 Aditya Warman 0,77174 0,74600 0,27386 0,91097 0,67082 Ade Hamdan Lesmana 0,77174 0,74600 0,27386 1,13872 0,67082 Artika Yuri 0,77174 1,11901 0,82158 1,13872 0,67082 Vita loka 0,77174 0,74600 0,54772 1,13872 0,67082 Sherli 0,51450 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Meci Sepni Monicha 0,51450 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Nola Novita Sari 0,77174 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Ari Uman Mu'isan 0,51450 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Anila Apriani 0,77174 0,74600 0,82158 1,13872 0,67082 Saras Parwati 0,77174 0,74600 0,54772 1,13872 0,67082 Dewi Kartika 0,77174 1,11901 0,82158 1,13872 0,67082 Agus Triyanto 0,77174 1,11901 0,27386 1,13872 0,67082 Sepriyanto 0,77174 1,11901 0,82158 0,91097 0,67082
3.3   Menentukan  matrik  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif
Berikut menentukan solusi ideal positif ( ) dan solusi ideal negatif ( ) dapat dilihat pada :
a. { |     ) | )
=  {(max  0,77174;  0,25725;  0,2572;  0,77174;  0,51450;
0,2572;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174;
0,51450;  0,51450;    0,77174;  0,51450;    0,77174; 0,77174; 0,77174; 0,77174;  0,77174)
(min  0,77174;  0,25725;  0,2572;  0,77174;  0,51450; 0,2572;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174; 0,51450;  0,51450;    0,77174;  0,51450;    0,77174; 0,77174; 0,77174; 0,77174;  0,77174)}
=  0,25725
{ |     ) |      )
={(min  0,77174;  0,25725;  0,2572;  0,77174;  0,51450; 0,2572;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174; 0,51450;  0,51450;    0,77174;  0,51450;    0,77174; 0,77174; 0,77174; 0,77174;  0,77174)
(max  0,77174;  0,25725;  0,2572;  0,77174;  0,51450; 0,2572;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174;  0,77174; 0,51450;  0,51450;    0,77174;  0,51450;    0,77174; 0,77174; 0,77174; 0,77174;  0,77174)}
=  0,77174
Tabel7.  Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Solusi ideal S1 S2 S3 S4 S5 Positif 0,25725 1,11901 0,27386 1,13872 0,67082 Negatif 0,77174 0,74600 0,82158 0,91097 0,67082
Langkah  selanjutnya  setelah  didapat  hasil  dari  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif adalah menghitung separasi
3.4   Menghitung separasi
Menentukan  jarak  alternatif  antara  nilai  matriks  solusi ideal positif ( ) dan matriks solusi ideal negatif  ( ) .
a. Matriks solusi ideal positif (P^+)
√∑ ) 2
√ ) ) ) ) ) √ ) ) ) ) ) √ ) ) ) ) ) b.   Matriks solusi ideal negatif  (P^-) √∑ ) 2 √ ) ) ) ) ) √ ) ) ) ) ) √ ) ) ) ) ) Tabel 8. Nilai Separasi Alternatif Positif Negatif A01 0,51450 0,70071 A02 0,66267 0,56265 A03 0,54772 0,67506 A04 0,63548 0,59318 A05 0,37573 0,57634 A06 0,66267 0,56265 A07 0,69198 0,35618 A08 0,67506 0,54772 A09 0,63548 0,59318 A10 0,75147 0,43703 A11 0,69198 0,35618 A12 0,71085 0,34357 A13 0,71085 0,34357 A14 0,83895 0,22774 A15 0,71085 0,34357 A16 0,83895 0,22774 A17 0,69198 0,35618 A18 0,75147 0,43703 A19 0,51450 0,70071 A20 0,78522 0,37300
Setelah  mendapatkan  nilai  separasi  positif  dan  negatif, langkah  selanjutnya  menghitung  keadaan  relatif terhadap solusi ideal positif.
3.5 Menghitung  keadaan  relatif  terhadap  solusi  ideal positif
Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif dengan menggunakan :
)
=  0,70071/(0,70071+0,51450) = 0,57662 =  0,56265/(0,56265+0,66267) = 0,45919
Tabel 9. Nilai preferensi untuk setiap alternative Alternatif Positif Negatif Preferensi A01 0,51450 0,70071 0,57662 A02 0,66267 0,56265 0,45919 A03 0,54772 0,67506 0,55207 A04 0,63548 0,59318 0,48279 A05 0,37573 0,57634 0,60535 A06 0,66267 0,56265 0,45919 A07 0,69198 0,35618 0,33982 A08 0,67506 0,54772 0,44793 A09 0,63548 0,59318 0,48279 A10 0,75147 0,43703 0,36772 A11 0,69198 0,35618 0,33982 A12 0,71085 0,34357 0,32584 A13 0,71085 0,34357 0,32584 A14 0,83895 0,22774 0,21350 A15 0,71085 0,34357 0,32584 A16 0,83895 0,22774 0,21350 A17 0,69198 0,35618 0,33982 A18 0,75147 0,43703 0,36772 A19 0,51450 0,70071 0,57662 A20 0,78522 0,37300 0,32205
Hasil  yang  didapat  solusi  ideal  positif    yaitu  prefensi akan  digunakan  sebagai  alternatif  perangkingan,  yang nantinya hasil perangkingan akan menjadi acuan dalam menentukan  layak  tahu  belum  layaknya  siswa menerima BKS SMK Negeri 3 Muko muko.
3.6  Meranking alternatif
Tahapan  yang  selanjutnya  melakukan  perangkingan dan  menentukkan  hasil  keputusan  dari  tiap  alternatif tersebut, maka diperoleh hasil :

## Tabel 10. Keputusan Layak Diterima
Rangking  Alternatif Nilai Preferensi Keputusan 1 A05 0,60535 Layak diterima 2 A01 0,57662 Layak diterima 3 A19 0,57662 Layak diterima 4 A03 0,55207 Layak diterima 5 A04 0,48279 Layak diterima 6 A09 0,48279 Layak diterima 7 A06 0,45919 Layak diterima 8 A02 0,45919 Layak diterima 9 A08 0,44793 Layak diterima 10 A10 0,36772 Layak diterima 11 A18 0,36772 Layak diterima 12 A17 0,33982 Layak diterima 13 A11 0,33982 Layak diterima 14 A07 0,33982 Layak diterima 15 A15 0,32584 Layak diterima 16 A13 0,32584 Layak diterima 17 A12 0,32584 Layak diterima 18 A20 0,32205 Layak diterima
Setelah  dilakukan  rangking  alternatif  dapat  ditentukan lah  siswa  yang  layak  dan  tidak  layak,  dari  hasil  yang didapat  18  orang  siswa  layak  menerima  BKS sedangkan  2  orang  siswa  lagi  belum  layak  menerima BKS

## 4.   Kesimpulan
Setelah dianalisis menggunakan SPK BKS menggunakan  metode  Topsis,  maka  sistem  dapat menentukan  layak  atau  tidaknya  siswa  menerima  BKS secara  tepat.  Sistem  ini  dapat  membantu  menentukan kelayakan  siswa  penerima  bantuan  diseleksi  dengan cepat  dan  dapat  meringankan  pekerjaan  petugas  dalam menentukan layak atau tidaknya penerima BKS.

## Daftar Rujukan
[1] Febrian,  T.  B.,  &  Simangunsong,  A.  (2020).  Decision  Support System  Employee  Performance  Appraisal  Method  Using TOPSIS. Journal Of Computer Networks, Architecture and High
Performance Computing, 2 (2), 307–312. DOI:
https://doi.org/10.47709/cnapc.v2i2.412 .
[2] Putri, R. P.,  Ilayaraja, M., Shankar, K., Hashim, W., Odarich,  I. N.,  Maseleno,  A.  (2019).  Decision  Support  System  for Exemplary Teacher Selection in Elementary School using Topsis Method. International  Journal  of  Engineering  and  Advanced
Technology, 9 (1), 120–128. DOI: https://doi.org/10.35940/ijeat.a1103.1291s419 .
[3] Balioti,  V.,  Tzimopoulos,  C.,  &  Evangelides,  C.  (2018).  Multi- Criteria  Decision  Making  Using  TOPSIS  Method  Under  Fuzzy Environment.  Application  in  Spillway  Selection. Proceedings,
2 (11). DOI: https://doi.org/10.3390/proceedings2110637 .
[4] Kusakci, A. O. (2019). A Decision Support System For Product Selection  Using  Hybridized  Fuzzy-AHP  TOPSIS  Methods.
Uluslararası Muhendislik Arastirma Ve Gelistirme Dergisi, 99– 108. DOI: https://doi.org/10.29137/umagd.370349 .
[5] Trisna,  N.,  Rahman,  S.  N.,  &  Jamhur,  A.  I.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  dengan  Metode Technique  For  Order  of  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution  (TOPSIS). JURNAL  INFORMATIKA,  7 (3),  126–132. DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i3.1383 .
[6] Do  Carmo  Silva,  M.,  Gomes,  C.  F.,  &  Da  Costa  Junior,  C.  L. (2019).  The  use  of  TOPSIS  for  Ranking  WIPO’S  Innovation
Indicators. Innovar, 29 (73), 133–148. DOI: https://doi.org/10.15446/innovar.v29n73.78027 .
[7] Wen,  K.,  &  You,  M.  (2018).  The  Cardinal  TOPSIS  via  Grey Relational  Grade. The  Second  International  Conference  on Materials  Chemistry  and  Environmental  Protection,  1 .  DOI: https://doi.org/10.5220/0008189002930296 .
[8] Su, L., Li, H., Cao, Y., & Lv, L. (2019). Project Delivery System Decision Making using Pythagorean Fuzzy TOPSIS. Engineering Economics, 30 (4), 461–471. DOI: https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.4.22041 .
[9] Wang,  V.  V.,  Sukamto,  A.  S.,  &  Pratama,  E.  E.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa BBP-PPA  dengan  Metode  TOPSIS  pada  Fakultas  Teknik UNTAN. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 7 (2). DOI: https://doi.org/10.26418/justin.v7i2.29656 .
[10] Sari,  R.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa Penerima  Beasiswa  dengan  Metode  Topsis.  Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen, 6 (2). DOI: https://doi.org/10.31294/evolusi.v6i2.4426 .
[11] Tuslaela, T. (2020). The Scholarship Awarding Decision Support System Uses The Topsis Method. Jurnal Riset Informatika, 2 (4),
201–206. DOI: https://doi.org/10.34288/jri.v2i4.154 .
[12] Zamdial,  Z.,  Hartono,  D.,  Bakhtiar,  D.,  &  Nofridiansyah,  E.
(2017).  Studi  Identifikasi  Kerusakan  Wilayah  Pesisir  Di Kabupaten  Mukomuko  Provinsi  Bengkulu. Jurnal  Enggano,
2 (2),  196–207.  DOI: https://doi.org/10.31186/jenggano.2.2.196-
207 .
[13] Irvanizam,  I.  (2018).  Application  of  the  Fuzzy  Topsis  Multi- Attribute  Decision  Making  Method  to  Determine  Scholarship Recipients. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 978.  DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/978/1/012056 .
[14] Kemdikbud.  (2017).  Mendikbud:  Revitalisasi  Fungsi  dan  Peran Komite Sekolah berazaskan Gotong Royong [online] (16 Januari 2017) Available
at: https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2017/01/mendikbud- revitalisasi-fungsi-dan-peran-komite-sekolah-berazaskan-gotong- royong . [Accessed 29 November 2020].
[15] Astarina,  M.,  &  Asnafiyah,  A.  (2019).  Keterlibatan  Masyarakat dalam  Pengembangan  Mutu  Madrasah:  Studi  Program  Komite di MIN 1 Bantul Yogyakarta. Jurnal Isema : Islamic Educational
Management, 4 (2), 181–192. DOI: https://doi.org/10.15575/isema.v4i2.6535 .
[16] Aktavera, B., Defit, S., & Sumijan, S. (2020). Sistem Penunjang Keputusan dalam Penentuan Prioritas Pembangunan Menggunakan  Metode  Trus  Base  dengan  Topsis. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2 (4). DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.76 .
[17] Andrianof,  H.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Beasiswa Pada Smp Negeri 2 Padang dengan Metode Technique For Order of Preference By Similarity to Ideal Solution (Topsis) Menggunakan Bahasa Pemograman PHP dan Database MySQL.
Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 20–32. DOI: https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.145 .